(57)【要約】【課題】人物の流動の傾向を適正に解析することができる解析システムを提供することを目的とする。【解決手段】解析システム１は、移動体Ｖに搭載され、当該移動体Ｖの移動に伴って撮像された当該移動体Ｖの外部の画像を表す画像データ、及び、移動体Ｖの外部の画像が撮像された位置を表す位置データを含む解析用データを収集するデータ収集装置１０と、データ収集装置１０によって収集された解析用データに基づいて、移動体Ｖの移動経路における特定地点の通行人数を計数するデータ解析装置２０とを備えることを特徴とする。この結果、この解析システム１は、人物の流動の傾向を適正に解析することができる、という効果を奏する。【選択図】図１
2020160811.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭載され、当該移動体の移動に伴って撮像された当該移動体の外部の画像を表す画像データ、及び、前記移動体の外部の画像が撮像された位置を表す位置データを含む解析用データを収集するデータ収集装置と、
前記データ収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記移動体の移動経路における特定地点の通行人数を計数するデータ解析装置とを備えることを特徴とする、
解析システム。
【請求項２】
前記データ解析装置は、前記位置データに基づいて、前記解析用データから前記特定地点の画像を含む前記画像データを抽出し、当該抽出した前記画像データが表す画像に含まれる人物の数を計数し集約して前記特定地点の通行人数を計数する、
請求項１に記載の解析システム。
【請求項３】
前記データ解析装置は、前記画像データを構成する１つの静止画像に含まれる人物の数を、予め設定される仮想計数期間において計数される仮想期間推定通行人数であるものとして計数し、当該仮想期間推定通行人数に基づいて、前記特定地点の通行人数を計数する、
請求項１又は請求項２に記載の解析システム。
【請求項４】
前記データ解析装置は、前記解析用データに基づいて、複数の前記特定地点の通行人数を計数し、当該複数の前記特定地点の通行人数を集約して前記移動経路における通行人数を計数する、
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項５】
前記データ収集装置は、複数の前記移動体にそれぞれ搭載され、
前記データ解析装置は、複数の前記データ収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記特定地点の通行人数を計数する、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項６】
前記データ解析装置は、前記解析用データに基づいて、前記特定地点ごとに、前記画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析する、
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項７】
前記データ解析装置は、前記特定地点の通行人数に基づいて、当該特定地点におけるコンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数を表す指標を算出する、
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の解析システムとして、例えば、特許文献１には、通行情報取得ユニットと、情報出力ユニットと、表示ユニットとを備えた情報表示システムが開示されている。通行情報取得ユニットは、人の通行に関する通行情報を取得する。情報出力ユニットは、通行情報取得ユニットによって取得された通行情報に基づいて情報を選択的に出力する。表示ユニットは、情報出力ユニットが選択的に出力した情報を、通行情報に対応した人が通行している場所に表示する。この情報表示システムは、例えば、通行情報取得ユニットで取得された通行情報に基づいて人の通行量に応じて情報を表示させることで、当該情報の表示効果に応じた課金を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３０２９２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述のようなシステムは、例えば、人物の通行量や当該通行量を基に算出した各種指標等、任意の地点や地域における人の流動の傾向を表す指標を、商圏調査、マーケティング、広告、広告料を決める際の判断材料、防災・都市計画等の様々な用途で活用する場合がある。そして、解析システムは、例えば、バス等の移動体が移動する移動経路における人物の流動の傾向を解析する場合があるが、このような場合に適正に人物の流動の傾向が解析できることが望まれている。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、人物の流動の傾向を適正に解析することができる解析システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明に係る解析システムは、移動体に搭載され、当該移動体の移動に伴って撮像された当該移動体の外部の画像を表す画像データ、及び、前記移動体の外部の画像が撮像された位置を表す位置データを含む解析用データを収集するデータ収集装置と、前記データ収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記移動体の移動経路における特定地点の通行人数を計数するデータ解析装置とを備えることを特徴とする。
【０００７】
また、上記解析システムでは、前記データ解析装置は、前記位置データに基づいて、前記解析用データから前記特定地点の画像を含む前記画像データを抽出し、当該抽出した前記画像データが表す画像に含まれる人物の数を計数し集約して前記特定地点の通行人数を計数するものとすることができる。
【０００８】
また、上記解析システムでは、前記データ解析装置は、前記画像データを構成する１つの静止画像に含まれる人物の数を、予め設定される仮想計数期間において計数される仮想期間推定通行人数であるものとして計数し、当該仮想期間推定通行人数に基づいて、前記特定地点の通行人数を計数するものとすることができる。
【０００９】
また、上記解析システムでは、前記データ解析装置は、前記解析用データに基づいて、複数の前記特定地点の通行人数を計数し、当該複数の前記特定地点の通行人数を集約して前記移動経路における通行人数を計数するものとすることができる。
【００１０】
また、上記解析システムでは、前記データ収集装置は、複数の前記移動体にそれぞれ搭載され、前記データ解析装置は、複数の前記データ収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記特定地点の通行人数を計数するものとすることができる。
【００１１】
また、上記解析システムでは、前記データ解析装置は、前記解析用データに基づいて、前記特定地点ごとに、前記画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析するものとすることができる。
【００１２】
また、上記解析システムでは、前記データ解析装置は、前記特定地点の通行人数に基づいて、当該特定地点におけるコンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数を表す指標を算出するものとすることができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る解析システムは、移動体に搭載されたデータ収集装置によって、画像データ、及び、位置データを含む解析用データを収集することができる。解析用データとして収集される画像データは、移動体の移動に伴って撮像された当該移動体の外部の画像を表すデータである。そして、データ解析装置は、データ収集装置によって収集された解析用データに基づいて、移動体の移動経路における特定地点の通行人数を計数することができる。この結果、この解析システムは、人物の流動の傾向を適正に解析することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、実施形態に係る解析システムの概略構成を表すブロック図である。
【図２】図２は、実施形態に係る解析システムの移動体の移動経路、及び、特定地点の一例を表す模式図である。
【図３】図３は、実施形態に係る解析システムの記録装置による特定地点に関する画像データの収集の一例を表す模式図である。
【図４】図４は、実施形態に係る解析システムにおける仮想計数期間を説明するための静止画像の一例を表す模式図である。
【図５】図５は、実施形態に係る解析システムにおける仮想計数期間を説明するための静止画像の一例を表す模式図である。
【図６】図６は、実施形態に係る解析システムにおける仮想期間推定通行人数を説明するための一例を表す模式図である。
【図７】図７は、実施形態に係る解析システムにおける対象の時刻帯の通行人数を説明するための一例を表す模式図である。
【図８】図８は、実施形態に係る解析システムにおいて計数される通行人数を１日単位で集約した一例を表す模式図である。
【図９】図９は、実施形態に係る解析システムにおける移動経路の通行人数の計数を説明するための一例を表す模式図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る解析システムにおいて解析され加工された解析結果データの一例を表す模式図である。
【図１１】図１１は、実施形態に係る解析システムにおける処理の一例を表すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。
【００１６】
［実施形態］
図１に示す本実施形態の解析システム１は、データ収集装置としての記録装置１０と、データ解析装置としての解析装置２０とを備え、解析装置２０によって解析された解析結果データをクライアント端末ＣＬに提供するシステムである。本実施形態の解析システム１は、移動体Ｖに搭載された記録装置１０を活用し、当該記録装置１０によって収集される画像データ等に基づいて人物の流動の傾向を解析するものである。より詳細には、本実施形態の解析システム１は、図２に例示するように、記録装置１０によって収集された解析用データに基づいて、移動体Ｖの移動経路Ｒにおける特定地点Ｐの通行人数を計数することで、特定地点Ｐや移動経路Ｒにおける人物の流動の傾向を適正に解析することができる構成を実現したものである。以下、各図を参照して解析システム１の構成について詳細に説明する。
【００１７】
ここでまず、図２を参照して、通行人数の計数対象となる特定地点Ｐや移動経路Ｒについて説明しておく。移動経路Ｒは、移動体Ｖが移動する経路であり、例えば、後述するバス等の路線に相当する。特定地点Ｐは、移動経路Ｒにおける特定の地点であり、通行人数の計数を希望する地点として任意に設定される。特定地点Ｐは、例えば、バス停や交差点等、移動経路Ｒにおける特徴的な地点の他、コンテンツを出力可能な出力装置Ｄ等が設置された地点、出力装置Ｄからのコンテンツを受容可能な地点等が含まれていてもよい。出力装置Ｄは、コンテンツを出力可能な装置である。出力装置Ｄは、ネットワーク上に実装され、様々なコンテンツがネットワークを介して提供されるいわゆるクラウドサービス型の装置を構成してもよいし、ネットワークから切り離されたいわゆるスタンドアローン型の装置を構成してもよい。出力装置Ｄは、コンテンツに応じた画像を表示可能であるディスプレイ、コンテンツに応じた音・音声を出力可能であるスピーカ等を含んで構成される。出力装置Ｄが出力するコンテンツとしては、例えば、広告やクーポン等のコンテンツの他、地域情報や所定の施設への道順情報、災害時の避難経路／安全サポート情報等、様々な案内情報を構成するコンテンツを含んでいてもよい。出力装置Ｄが出力するコンテンツのデータは、ネットワークや記録媒体等を介して逐次更新可能である。
【００１８】
図１に戻って記録装置１０を説明する。記録装置１０は、移動体Ｖに搭載され、解析装置２０による解析に用いる解析用データを収集するものである。記録装置１０によって収集される解析用データは、画像データ、及び、位置データを含むデータである。画像データは、移動体Ｖの移動に伴って撮像された当該移動体Ｖの外部の画像を表すデータである。位置データは、当該移動体Ｖの外部の画像が撮像された位置を表すデータである。記録装置１０は、解析用データとして、画像データ、及び、位置データを収集する。解析用データは、解析装置２０による人物の流動の傾向の解析に用いられる。
【００１９】
ここで、記録装置１０が搭載される移動体Ｖは、例えば、路面を走行する車両であり、例えば、自家用車、レンタカー、シェアリングカー、ライドシェアカー、バス、タクシー、トラック、輸送車、作業車等である。また、移動体Ｖは、車両に限らず、例えば、フライングカーやドローン等、空中を飛行する飛行体であってもよい。移動体Ｖは、典型的には、所定の移動経路Ｒを移動するものであり、例えば、所定の移動経路Ｒとして、予め定められた複数の路線を移動可能なものである。本実施形態の移動体Ｖは、一例として、一日の間に予め定められた複数の路線（移動経路Ｒ）を繰り返し走行する路線バスであるものとして説明する。路線バス等の移動体Ｖは、例えば、配車の効率化等のために、１台の移動体Ｖが一日の間に複数の路線を走行しつつ、複数の移動体Ｖが複数の路線に渡って使い分けられて運行する場合がある。本実施形態の記録装置１０は、このように複数の路線を移動する当該複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載される。つまり、本実施形態の解析システム１は、複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載された複数の記録装置１０を備え、当該複数の記録装置１０から解析用データを収集することが可能である。
【００２０】
具体的には、記録装置１０は、外部カメラ１１と、位置情報測定器１２と、データ入出力部１３と、制御部１４とを備える。記録装置１０は、例えば、移動体Ｖに搭載されるいわゆるドライブレコーダ等の車載機器を用いることができるがこれに限らない。
【００２１】
外部カメラ１１は、移動体Ｖの外部の画像を撮像する外部撮像装置である。外部カメラ１１は、移動体Ｖの移動に伴って当該移動体Ｖの外部の画像を撮像し、当該移動体Ｖの外部の画像を表す画像データを収集する。外部カメラ１１は、典型的には、移動体Ｖの外部の動画像を撮像し、当該動画像を表す画像データを収集する。動画像は、複数のフレームの静止画像を時系列に並べたものである。外部カメラ１１は、解析システム１による解析対象である人物、ここでは、移動体Ｖの外部の路上に位置する人物を撮像可能な画角となるように移動体Ｖに設置される。外部カメラ１１は、移動体Ｖから路上の人物をより好適に撮像可能なように、移動体Ｖの前部、側部、後部、屋根部等に複数設けられてもよい。外部カメラ１１は、単眼カメラであってもよいし、ステレオカメラであってもよい。また、外部カメラ１１が撮像する画像は、モノクロであってもよいしカラーであってもよい。外部カメラ１１は、制御部１４と通信可能に接続されており、収集した画像データを制御部１４に出力する。
【００２２】
位置情報測定器１２は、移動体Ｖの現在位置を測定する測位器である。位置情報測定器１２は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ））衛星から送信される電波を受信するＧＰＳ受信器等を用いることができる。位置情報測定器１２は、ＧＰＳ衛星から送信される電波を受信し移動体Ｖの現在位置を表す情報としてＧＰＳ情報（緯度経度座標）を取得することで、移動体Ｖの外部の画像が撮像された位置を表す位置データを収集する。位置情報測定器１２は、制御部１４と通信可能に接続されており、収集した位置データを制御部１４に出力する。
【００２３】
データ入出力部１３は、記録装置１０とは異なる機器と当該記録装置１０との間で各種データを入出力するものである。本実施形態のデータ入出力部１３は、記録装置１０とは異なる機器である解析装置２０に対して、解析用データを出力可能である。データ入出力部１３は、例えば、ネットワークを介した通信（有線、無線を問わない）によって、記録装置１０とは異なる機器との間でデータを入出力する構成であってもよい。また、データ入出力部１３は、例えば、スロット部を有し当該スロット部に差し込まれた記録媒体を介して、記録装置１０とは異なる機器との間でデータを入出力する構成であってもよい。ここで、記録媒体は、例えば、スロット部を介して記録装置１０に脱着可能なメモリ（リムーバブルメディア）である。記録媒体は、例えば、様々な形式のメモリカード、例えばＳＤカードなどを用いることができるがこれに限らない。
【００２４】
制御部１４は、記録装置１０の各部を統括的に制御するものである。制御部１４は、解析用データを収集するための種々の演算処理を実行する。制御部１４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の中央演算処理装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、及び、インターフェースを含む周知のマイクロコンピュータを主体とする電子回路を含んで構成される。制御部１４は、外部カメラ１１、位置情報測定器１２、データ入出力部１３等の各部と通信可能に接続され、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。
【００２５】
より具体的には、制御部１４は、記憶部１４Ａ、及び、処理部１４Ｂを含んで構成される。記憶部１４Ａ、及び、処理部１４Ｂは、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。
【００２６】
記憶部１４Ａは、処理部１４Ｂでの各種処理に必要な条件や情報、制御部１４で実行する各種プログラムやアプリケーション、制御データ等が格納されている。記憶部１４Ａは、解析用データを、収集した時刻等と共に記憶することができる。言い換えれば、解析用データは、当該データを収集した時刻を表す時刻データやその他のデータも含む。記憶部１４Ａは、例えば、処理部１４Ｂによる処理の過程で生成される各種データを一時的に記憶することもできる。記憶部１４Ａは、処理部１４Ｂ、データ入出力部１３等によってこれらのデータが必要に応じて読み出される。記憶部１４Ａは、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、光ディスクなどの比較的に大容量の記憶装置、あるいは、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Ｎｏｎ  Ｖｏｌａｔｉｌｅ  Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００２７】
処理部１４Ｂは、各種入力信号等に基づいて、記憶部１４Ａに記憶されている各種プログラムを実行し、当該プログラムが動作することにより各部に出力信号を出力し各種機能を実現するための種々の処理を実行する。処理部１４Ｂは、外部カメラ１１、位置情報測定器１２の動作を制御し、画像データ、位置データを含む解析用データを収集する処理を実行する。また、処理部１４Ｂは、データ入出力部１３を介したデータの入出力に関わる処理を実行する。処理部１４Ｂは、例えば、解析用データを、データ入出力部１３を介して解析装置２０に出力する処理を実行する。
【００２８】
解析装置２０は、記録装置１０によって収集された解析用データを解析し、解析結果を表す解析結果データをクライアント端末ＣＬに提供するものである。解析装置２０、及び、クライアント端末ＣＬは、ネットワーク上に実装されるいわゆるクラウドサービス型の装置（クラウドサーバ）を構成してもよいし、ネットワークから切り離されたいわゆるスタンドアローン型の装置を構成してもよい。本実施形態の解析装置２０は、記録装置１０によって収集された解析用データに基づいて、移動体Ｖの移動経路Ｒにおける特定地点Ｐの通行人数を計数する。ここでは、解析装置２０は、複数の記録装置１０によって収集された解析用データに基づいて、当該特定地点Ｐの通行人数を計数する。また、本実施形態の解析装置２０は、解析用データに基づいて、複数の特定地点Ｐの通行人数を計数し、当該複数の特定地点Ｐの通行人数を集約して、移動体Ｖの移動経路Ｒ、例えば、特定の路線における通行人数を計数する。さらに、本実施形態の解析装置２０は、解析用データに基づいて、特定地点Ｐごとに、あるいは、移動経路Ｒごとに、画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析する。そして、本実施形態の解析装置２０は、通行人数の計数結果や人物の属性の解析結果等に基づく解析結果データを生成し、当該解析結果データをクライアント端末ＣＬに提供する。
【００２９】
解析装置２０は、解析用データに基づいて、各種の通行人数を計数するための種々の演算処理を実行する。また、解析装置２０は、解析用データに基づいて、人物の属性を解析するための種々の演算処理を実行する。解析装置２０は、ＣＰＵ、ＧＰＵ等の中央演算処理装置、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、インターフェースを含む周知のマイクロコンピュータを主体とする電子回路を含んで構成される。解析装置２０は、既知のＰＣやワークステーションなどのコンピュータシステムに下記で説明する種々の処理を実現させるアプリケーションをインストールすることで構成することもできる。また、解析装置２０は、複数のＰＣを相互通信可能に組み合わせることで構成されてもよい。
【００３０】
具体的には、解析装置２０は、データ入出力部２１と、記憶部２２と、処理部２３とを備える。データ入出力部２１、記憶部２２、及び、処理部２３は、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。
【００３１】
データ入出力部２１は、解析装置２０とは異なる機器と当該解析装置２０との間で各種データを入出力するものである。本実施形態のデータ入出力部２１は、解析装置２０とは異なる機器である記録装置１０から解析用データを入力可能である。さらに、本実施形態のデータ入出力部２１は、解析装置２０とは異なる機器であるクライアント端末ＣＬに対して解析結果データを出力可能である。データ入出力部２１は、データ入出力部１３と同様に、例えば、ネットワークを介した通信（有線、無線を問わない）によって、解析装置２０とは異なる機器との間でデータを入出力する構成であってもよい。同様に、データ入出力部２１は、例えば、スロット部を有し当該スロット部に差し込まれた記録媒体を介して、解析装置２０とは異なる機器との間でデータを入出力する構成であってもよい。
【００３２】
記憶部２２は、処理部２３での各種処理に必要な条件や情報、処理部２３で実行する各種プログラムやアプリケーション、制御データ等が格納されている。記憶部２２は、データ入出力部２１によって入力された解析用データを記憶することができる。記憶部２２は、例えば、処理部２３による処理の過程で生成される各種データを一時的に記憶することもできる。記憶部２２は、データ入出力部２１、処理部２３等によってこれらのデータが必要に応じて読み出される。記憶部２２は、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスクなどの比較的に大容量の記憶装置、あるいは、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭなどのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００３３】
より具体的には、記憶部２２は、機能概念的に、解析対象データベース（以下、「解析対象ＤＢ」と略記する。）２２Ａ、解析参照データベース（以下、「解析参照ＤＢ」と略記する。）２２Ｂ、及び、解析結果データベース（以下、「解析結果ＤＢ」と略記する。）２２Ｃを含んで構成される。
【００３４】
解析対象ＤＢ２２Ａは、処理部２３による解析対象データである解析用データ（画像データ、位置データ、時刻データ等）を蓄積しデータベース化して記憶する部分である。記録装置１０からデータ入出力部２１に入力された解析用データは、この解析対象ＤＢ２２Ａに記憶される。
【００３５】
解析参照ＤＢ２２Ｂは、処理部２３による解析用データの解析の際に参照する解析参照データを蓄積しデータベース化して記憶する部分である。解析参照データは、例えば、地図参照データ、属性予測参照データ等を含む。地図参照データは、位置データ等に基づいて移動体Ｖの位置、言い換えれば、移動体Ｖの外部の画像が撮像された位置を特定する際に参照する地図を表すデータである。属性予測参照データは、画像データが表す画像に含まれる人物の属性の推定の際等に参照するデータである。属性予測参照データについては、後で詳細に説明する。解析参照データは、処理部２３によって解析用データの解析の際に参照される。
【００３６】
解析結果ＤＢ２２Ｃは、処理部２３による解析用データの解析結果を表す解析結果データを蓄積しデータベース化して記憶する部分である。解析結果データは、例えば、特定地点Ｐの通行人数の計数結果（特定地点別計数データ）、複数の特定地点Ｐを含む移動経路Ｒ、例えば、特定の路線における通行人数の計数結果（特定経路別計数データ）、計数された人物の属性の解析結果（人物属性データ）等に基づくデータである。解析結果データは、処理部２３によって所望の形式に加工されて、データ入出力部２１からクライアント端末ＣＬに出力、提供される。
【００３７】
なお、解析対象ＤＢ２２Ａ、解析参照ＤＢ２２Ｂ、解析結果ＤＢ２２Ｃに記憶される各種データは、いわゆるビッグデータ（ｂｉｇ  ｄａｔａ）として活用することができる。
【００３８】
処理部２３は、各種入力信号等に基づいて、記憶部２２に記憶されている各種プログラムを実行し、当該プログラムが動作することにより解析用データを解析するための種々の処理を実行する。また、処理部２３は、解析結果データを所望の形式に加工する処理を実行する。また、処理部２３は、データ入出力部２１を介したデータの入出力に関わる処理を実行する。処理部２３は、例えば、所望の形式に加工された解析結果データを、データ入出力部２１を介してクライアント端末ＣＬに出力する処理を実行する。
【００３９】
より具体的には、処理部２３は、機能概念的に、データ前処理部２３Ａ、データ解析処理部２３Ｂ、及び、データ加工処理部２３Ｃを含んで構成される。
【００４０】
データ前処理部２３Ａは、解析対象データである解析用データに対して種々の前処理を施す部分である。データ前処理部２３Ａは、前処理として、例えば、解析対象ＤＢ２２Ａから解析対象データとなる解析用データを読み出し、当該解析用データの画像データが表す動画像から各フレーム毎の静止画像を切り出す処理を実行する。また、データ前処理部２３Ａは、前処理として、例えば、切り出した当該静止画像と、当該解析用データの位置データが表す位置と、当該解析用データの時刻データが表す時刻とを紐付する処理を実行する。
【００４１】
データ解析処理部２３Ｂは、データ前処理部２３Ａによって前処理が施された解析用データに基づいて、通行人数の計数を行う部分である。データ解析処理部２３Ｂは、当該解析用データに含まれる画像データに基づいて、任意に設定された特定地点Ｐにおける通行人数を計数する。ここでは、データ解析処理部２３Ｂは、画像データが表す画像に含まれる人物の数に基づいて通行人数を計数する。データ解析処理部２３Ｂは、種々の公知の画像処理技術を用いて、画像データに基づいてデータ前処理部２３Ａによって切り出された静止画像から人物を検出し抽出する処理を実行する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、検出、抽出した人物の数を計数し、当該計数した人物の数に基づいて、特定地点Ｐにおける通行人数を計数する。
【００４２】
以下、図３〜図８を参照して、データ解析処理部２３Ｂによる特定地点Ｐにおける通行人数の計数について詳細に説明する。
【００４３】
具体的には、データ解析処理部２３Ｂは、データ前処理部２３Ａによって前処理が施された解析用データの位置データと、解析参照ＤＢ２２Ｂに記憶されている地図参照データ（解析参照データ）とに基づいて、例えば、図３に示すように、特定地点Ｐの画像を含む画像データを抽出する。より詳細には、データ解析処理部２３Ｂは、解析対象ＤＢ２２Ａに記憶されている複数の解析用データから、特定地点Ｐを含む所定の範囲の領域を撮像した動画像の画像データを抽出する。このとき、データ解析処理部２３Ｂは、解析対象ＤＢ２２Ａから、当該抽出した画像データに紐付された時刻データも読み出し、当該抽出した画像データが収集された時刻を特定する。つまり、ここで抽出される画像データは、特定の期間（例えば、時刻Ａから時刻Ｂまでの期間）において、特定地点Ｐを含む所定の範囲の領域を撮像した動画像を表すデータである。当該画像データが表す動画像は、特定地点Ｐを含む所定の範囲の領域を撮像した複数フレームの静止画像によって構成されている。
【００４４】
本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載された複数の記録装置１０によって収集された複数の解析用データから、上記のような特定地点Ｐを含む動画像の画像データをすべて抽出する。また、データ解析処理部２３Ｂは、異なる日時に収集された解析用データも含め、上記のような画像データをすべて抽出する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、上述したように種々の公知の画像処理技術を用いて、抽出した画像データが表す動画像から切り出された静止画像に含まれる人物の数を計数し、集約して当該特定地点Ｐの通行人数を計数する。ここで、画像データが表す画像に含まれる人物は、特定地点Ｐにおける通行人に相当し、歩行者や自転車に乗った人物等を含む。
【００４５】
このとき、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、抽出した画像データの動画像を構成する複数の静止画像において、例えば、同一人物の重複計数を避けるため、下記のような処理を実行する。すなわちここでは、データ解析処理部２３Ｂは、画像データを構成する１つの静止画像に含まれる人物の数を、予め設定される仮想計数期間ｔにおいて計数される仮想期間推定通行人数ｎであるものとして計数する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、当該仮想期間推定通行人数ｎに基づいて、特定地点Ｐの通行人数を計数する。
【００４６】
ここで、予め設定される仮想計数期間ｔとは、典型的には、１つの静止画像に含まれる人物の数を、仮に実際に係員がカウンタ等を用いて特定地点Ｐで定点測定した場合に、何秒分の通行人数に相当するのかを定義した値である。さらに言えば、仮想計数期間ｔとは、例えば、図４に例示するように、人物が予め想定する通行人速度ｖで移動しているものと仮定した場合に、１つの静止画像に含まれる人物の数と同数の人物を、特定地点Ｐで定点測定し計数するために要する所要期間に相当する。ここでは、当該所要期間は、例えば、静止画像の最も端に映る人物が予め想定する通行人速度ｖで特定地点Ｐに向かって移動した場合に当該特定地点Ｐに到達するまでに要する期間とほぼ同等であるものと捉えることができる。つまり、仮想計数期間ｔは、一例として、１つの静止画像に含まれる人物のうち当該静止画像の最も端に映る人物が予め想定する通行人速度ｖで特定地点Ｐに向かって移動した場合に当該特定地点Ｐに到達するまでに要する期間で近似することができる。
【００４７】
当該仮想計数期間ｔは、典型的には、移動体Ｖの移動速度にかかわらず、画像データを収集する外部カメラ１１の設置位置、カメラ画角、想定する通行人速度ｖ等に応じて定まる。画像データを構成する１つの静止画像は、移動体Ｖにおける外部カメラ１１の設置位置、カメラ画角等に応じて、実空間において撮像される範囲が幾何学的に定まり、実空間における静止画像奥行端部に相当する位置から特定地点Ｐまでの距離Ｌも幾何学的に算出できる。例えば、図４に例示する静止画像において、当該距離Ｌを１０［ｍ］と仮定し、通行人速度ｖを成人の平均歩行速度である５［ｋｍ／ｈ］程度と仮定する。この場合、図４に例示す静止画像に含まれる人物のうち当該静止画像の最も端に映る人物が予め想定する通行人速度ｖで特定地点Ｐに向かって移動した場合に当該特定地点Ｐに到達するまでに要する期間は、１０×３６００／５／１０００＝７．２［ｓｅｃ］となる。したがってこの場合、図４に例示する静止画像に含まれる人物の数と同数の人物を、特定地点Ｐで定点測定し計数するために要する所要期間は、７．２［ｓｅｃ］となり、仮想計数期間ｔ＝７．２［ｓｅｃ］となる。
【００４８】
そして、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、画像データを構成する１つの静止画像に含まれる人物の数を、仮想期間推定通行人数ｎであるものと擬制して計数する。仮想期間推定通行人数ｎは、上述のようにして予め設定される仮想計数期間ｔにおいて、仮想的に計数される人物の数である。データ解析処理部２３Ｂは、特定地点Ｐを含む１つの画像データを構成する動画像から、当該仮想期間推定通行人数ｎを１つ得ることができる。
【００４９】
ここで、上述したように画像データが表す動画像は、特定地点Ｐを含む所定の範囲の領域を撮像した複数フレームの静止画像によって構成されている。このため、データ解析処理部２３Ｂは、１つの画像データを構成する動画像から、１つの仮想期間推定通行人数ｎを得るために下記のように処理する。すなわちこの場合、データ解析処理部２３Ｂは、例えば、図５に例示するように、１つの動画像を構成する複数フレームの静止画像から、任意の１つを抽出する。データ解析処理部２３Ｂは、例えば、複数フレームの静止画像から略中央の時刻の静止画像を抽出する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、当該抽出した静止画像から仮想期間推定通行人数ｎを計数することで、１つの仮想期間推定通行人数ｎを得る。あるいは、データ解析処理部２３Ｂは、例えば、動画像を構成する複数フレームの静止画像すべての仮想期間推定通行人数ｎを一旦計数した上でこれらの平均値を算出することで、１つの仮想期間推定通行人数ｎを得ることもできる。
【００５０】
データ解析処理部２３Ｂは、上記のようにして特定地点Ｐを含む１つの画像データから得られる１つの仮想期間推定通行人数ｎを、例えば、当該画像データが撮像された期間の略中央の時刻に特定地点Ｐで計数された通行人数であるものとして処理する。例えば、［９：００〜９：０２］に撮像された画像データから得られた仮想期間推定通行人数ｎであれば、データ解析処理部２３Ｂは、当該仮想期間推定通行人数ｎを［９：０１］に特定地点Ｐで計数された通行人数であるものとして処理する。例えば、仮想計数期間ｔ＝７．２［ｓｅｃ］、仮想期間推定通行人数ｎ＝１５［人］である場合、データ解析処理部２３Ｂは、図６に例示するように、［９：０１］において７．２［ｓｅｃ］の間に１５［人］の人物が特定地点Ｐを通過したものと擬制して、当該特定地点Ｐの通行人数を計数することとなる。
【００５１】
なおここでは、データ解析処理部２３Ｂは、仮想期間推定通行人数ｎを、上記のように画像データが撮像された期間の略中央の時刻に特定地点Ｐで計数された通行人数であるものとして処理するものと説明したがこれに限らない。データ解析処理部２３Ｂは、当該期間内の時刻であれば、例えば、仮想期間推定通行人数ｎを、当該期間の開始時刻に特定地点Ｐで計数された通行人数であるものとして処理してもよいし、当該期間の終了時刻に特定地点Ｐで計数された通行人数であるものとして処理してもよい。
【００５２】
上記のような仮想期間推定通行人数ｎは、典型的には、記録装置１０を搭載した移動体Ｖが特定地点Ｐを１回通過するたびに１つ得られることとなる。データ解析処理部２３Ｂは、複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載された複数の記録装置１０によって収集された複数の解析用データに基づいて、各特定地点Ｐについての仮想期間推定通行人数ｎを算出し、当該各特定地点Ｐにおける仮想期間推定通行人数ｎを複数取得する。
【００５３】
そして、データ解析処理部２３Ｂは、上記にように計数した所定の時刻の仮想期間推定通行人数ｎに基づいて、通行人数の計数を希望する対象の時刻帯の特定地点Ｐの通行人数Ｎを算出する。この場合、データ解析処理部２３Ｂは、予め単位計数期間Ｔを設定しておき、対象の時刻帯の当該単位計数期間Ｔにおける特定地点Ｐの通行人数Ｎを算出する。ここで、単位計数期間Ｔとは、特定地点Ｐの通行人数を計数するために基準とする最小の計数期間であり、通行人数を計数するための区切りの単位期間として希望に応じて任意に設定される。
【００５４】
この場合、データ解析処理部２３Ｂは、対象の時刻帯の単位計数期間Ｔで得られたすべての仮想期間推定通行人数ｎの平均値ｎ・ａｖｅを算出する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、単位計数期間Ｔを仮想計数期間ｔで除算した値を、当該平均値ｎ・ａｖｅに乗算することで、対象の時刻帯の単位計数期間Ｔにおける特定地点Ｐの通行人数Ｎを算出することができる。つまり、データ解析処理部２３Ｂは、単位計数期間を「Ｔ」、仮想計数期間を「ｔ」、対象の時刻帯の単位計数期間Ｔで得られたすべての仮想期間推定通行人数ｎの平均値を「ｎ・ａｖｅ」、対象の時刻帯の単位計数期間Ｔにおける特定地点Ｐの通行人数を「Ｎ」とした場合に、下記で示す数式（１）を用いて、当該通行人数Ｎを算出することができる。
Ｎ＝ｎ・ａｖｅ×［Ｔ／ｔ］  ・・・  （１）
【００５５】
例えば、図７に一例に挙げて具体例を説明する。図７は、対象の時刻帯＝［５：００〜６：００］、単位計数期間Ｔ＝１［ｈ］、仮想計数期間ｔ＝７．２［ｓｅｃ］、仮想期間推定通行人数ｎの平均値ｎ・ａｖｅ＝１０［人］である場合を例示している。図７中の複数の記号／棒グラフ１００は、それぞれ対象の時刻帯の単位計数期間Ｔで得られた仮想期間推定通行人数ｎを表している。この場合、対象の時刻帯である［５：００〜６：００］の単位計数期間Ｔ＝１［ｈ］における特定地点Ｐの通行人数Ｎは、１０×［１・３６００／７．２］＝５０００［人］となる。
【００５６】
そして、データ解析処理部２３Ｂは、各対象の時刻帯の単位計数期間Ｔにおける特定地点Ｐの通行人数Ｎを算出し、所定の単位、例えば、１日単位として集約する。図８は、各対象の時刻帯の単位計数期間Ｔにおける特定地点Ｐの通行人数Ｎを１日単位で集約した場合の例を表している。図８中の複数の記号／棒グラフ２００は、各対象の時刻帯の単位計数期間Ｔにおける特定地点Ｐの通行人数Ｎを表し、記号３００は、それぞれ各対象の時刻帯の単位計数期間Ｔで得られた仮想期間推定通行人数ｎを表している。各対象の時刻帯の単位計数期間Ｔにおける特定地点Ｐの通行人数Ｎは、各対象の時刻帯の単位計数期間Ｔで得られる仮想期間推定通行人数ｎの数が多いほど精度が向上する傾向にある。逆に言えば、仮想期間推定通行人数ｎが各時刻帯で万遍なく多数取得できれば、当該通行人数Ｎは、単位計数期間Ｔを相対的に短い期間としても相対的に高い精度を確保することができ、より短い期間での詳細な通行人数分析が可能となる。
【００５７】
なお、データ解析処理部２３Ｂは、当該通行人数Ｎを集約する場合、上記のように１日単位に限らず、１週間単位、１か月単位、各曜日単位等、希望する任意の単位で集約することができる。
【００５８】
そして、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、上記のようにして特定地点Ｐの通行人数を計数する処理を、設定された複数の特定地点Ｐごとに行う。そして、データ解析処理部２３Ｂは、解析用データを解析した解析結果データとして、上記のようにして計数した各特定地点Ｐの通行人数の計数結果を表す特定地点別計数データを生成する。特定地点別計数データは、上述のようにして算出した各対象の時刻帯の単位計数期間Ｔにおける各特定地点Ｐの通行人数Ｎや当該通行人数Ｎの算出過程で算出した各種情報を含むデータである。そして、データ解析処理部２３Ｂは、生成した特定地点別計数データを含む解析結果データを解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる。
【００５９】
そして、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、さらに、複数の特定地点Ｐの通行人数を計数し、当該複数の特定地点Ｐの通行人数を集約して、移動経路Ｒにおける通行人数を計数する。この場合、データ解析処理部２３Ｂは、通行人数の計数の対象となる移動経路Ｒ（例えば、特定の路線）に含まれる特定地点Ｐの通行人数を集約して当該移動経路Ｒにおける通行人数を計数する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、解析用データを解析した解析結果データとして、上記のようにして計数した各移動経路Ｒの通行人数の計数結果を表す特定経路別計数データを生成する。特定経路別計数データは、各対象の時刻帯の単位計数期間Ｔにおける各特定地点Ｐの通行人数Ｎを集約した通行人数や当該通行人数Ｎの算出過程で算出した各種情報を含むデータである。そして、データ解析処理部２３Ｂは、生成した特定経路別計数データを含む解析結果データを解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる。
【００６０】
またさらに、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、データ前処理部２３Ａによって前処理が施された解析用データに基づいて、画像データが表す画像に含まれる人物の属性の解析を行う部分でもある。典型的には、データ解析処理部２３Ｂは、上記のように計数された人物の属性の解析を行う。
【００６１】
データ解析処理部２３Ｂは、画像データに基づいてデータ前処理部２３Ａによって切り出された静止画像から検出、抽出された人物の属性を解析する。データ解析処理部２３Ｂは、典型的には、上記の特定地点Ｐごとに、画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析する。またさらに、データ解析処理部２３Ｂは、複数の特定地点Ｐを集合させた移動経路Ｒごとに、画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析することもできる。
【００６２】
この場合、データ解析処理部２３Ｂは、例えば、複数の記録装置１０によって収集された解析用データから、位置データ等に基づいて特定地点Ｐごとの解析用データを抽出する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、抽出した解析用データに基づいて、画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析することで、複数の特定地点Ｐごとに、当該特定地点Ｐの近傍に位置し上記のようにして計数された人物の属性を解析する。移動経路Ｒごとの人物の属性解析も特定地点Ｐの場合とほぼ同様である。データ解析処理部２３Ｂは、複数の特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとに、移動体Ｖの移動に伴って収集された解析用データに基づいて、人物の属性を解析する。
【００６３】
ここでは、データ解析処理部２３Ｂは、例えば、種々の公知の人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）技術や深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）技術を用いて画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析する処理を実行可能に構成される。
【００６４】
具体的には、データ解析処理部２３Ｂは、上述のように、データ前処理部２３Ａによって切り出された静止画像から人物を検出し抽出する処理を実行する。そして、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、画像データが表す画像から当該検出、抽出された人物の特徴点を含む画像を抽出する処理を実行する。ここで、当該人物の特徴点とは、画像に含まれる人物において当該人物の属性を特定可能な部位である。当該人物の特徴点とは、例えば、当該人物の表情が現われる顔、しぐさ・ジェスチャが現れる手足、アクセサリ等が装着されやすい傾向にある位置等の部位である。本実施形態の画像データは、移動体Ｖに搭載された記録装置１０によって当該移動体Ｖの移動に伴って収集されたものであるため、同一の人物に対して異なる角度から撮像した画像が多数含まれる可能性が高い。このことを利用し、データ前処理部２３Ａは、移動体Ｖの移動に伴って異なる角度から撮像された多数の画像から、人物の属性特定に用いることができる当該人物の特徴点が写った画像を抽出することで、人物の属性特定に用いるデータをできる限り多数確保する。
【００６５】
そして、データ解析処理部２３Ｂは、画像データから抽出した人物の特徴点を含む画像に基づいて、当該画像に含まれる人物の属性を解析する処理を実行する。データ解析処理部２３Ｂは、例えば、解析参照ＤＢ２２Ｂに記憶されている属性予測参照データ（解析参照データ）と、画像データから抽出された画像に含まれる人物の特徴点とに基づいて、当該人物の属性を解析する。ここで、属性予測参照データは、人工知能技術や深層学習技術を用いた様々な手法によって、画像に含まれる人物の特徴点等に応じて推定可能な当該人物の属性を学習した結果が反映される情報である。言い換えれば、属性予測参照データは、画像に含まれる人物の特徴点等に基づいて人物の属性を推定するために、人工知能技術や深層学習技術を用いた様々な手法を用いてデータベース化されたデータである。この属性予測参照データは、逐次更新可能である。属性予測参照データは、例えば、データ解析処理部２３Ｂによる解析結果を表す解析結果データ（人物属性データ）自体を学習のためのデータとすることもできる。
【００６６】
データ解析処理部２３Ｂによって解析される人物の属性としては、典型的には、当該人物の外観の特徴点から解析可能な事項、例えば、当該人物の性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、又は、行動志向等を含む。ここで、性別とは、男性、女性の別を表す属性である。年齢とは、生まれてから現在（その時）までの年月の長さを表す属性である。体格とは、身長、体重、各種寸法等を表す属性である。社会的地位とは、職業（自営業、ビジネスマン、警官、学生、無職、アルバイト）、年収、身分、同行者等を表す属性である。嗜好とは、服装・所持品・ファッションの傾向（カジュアル志向、エレガント志向、ブランド志向、高級志向、ファストファッション志向）、趣味（スポーツ／サブカルチャー／アウトドア／美容等）等を表す属性である。行動志向とは、その時点での気分、興味関心（やりたいこと、行きたいところ）等を表す属性である。つまりここでは、データ解析処理部２３Ｂは、人物の属性として、性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、行動志向等を推定する。
【００６７】
データ解析処理部２３Ｂは、属性予測参照データを参照して、画像に含まれる人物の特徴点に対応する属性（性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、又は、行動志向）を抽出し、抽出した属性を当該画像に映り込んだ人物の属性であるものと推定する。データ解析処理部２３Ｂは、例えば、画像に含まれる人物の特徴点である顔の表情、手足のしぐさ・ジェスチャ、装着されているアクセサリや洋服等に応じて、属性予測参照データを参照し、当該特徴点にあう属性をマッチングし、当該人物の性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、行動志向等の属性を推定する。
【００６８】
そしてさらに、データ解析処理部２３Ｂは、人物の属性が特定された画像データに紐付された位置データに基づいて、上記のようにして属性が特定された人物の位置等を解析する処理を実行する。データ解析処理部２３Ｂは、例えば、解析対象ＤＢ２２Ａから、人物の属性が特定された画像データに紐付された位置データを読み出す。そして、データ解析処理部２３Ｂは、解析参照ＤＢ２２Ｂに記憶されている地図参照データ（解析参照データ）と、読み出した位置データとに基づいて、当該属性が特定された人物の位置等を解析する。例えば、データ解析処理部２３Ｂは、地図参照データを参照して、当該位置データに基づいて当該画像が撮像された位置を特定する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、当該位置データが表す位置に基づいて、属性が特定された人物の位置を特定する。
【００６９】
データ解析処理部２３Ｂは、解析用データを解析した解析結果データとして、上記のように、特定地点Ｐごとに解析した人物の属性を表す人物属性データ、及び、属性が特定された人物の位置を表す属性別位置データを生成する。また、データ解析処理部２３Ｂは、複数の特定地点Ｐを集合させた移動経路Ｒごとに解析した人物の属性を表す人物属性データ、及び、属性が特定された人物の位置を表す属性別位置データも生成する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、生成した人物属性データ、及び、属性別位置データを含む解析結果データを解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる。
【００７０】
そして、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、さらに、解析結果データとして、特定地点別計数データ、特定経路別計数データ、人物属性データ、属性別位置データ等に基づく商用利用データを生成する処理も実行可能に構成されてもよい。具体的には、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、例えば、特定地点Ｐにおけるコンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数を表す指標を算出することができる。ここで、特定地点Ｐにおけるコンテンツ受容可能範囲とは、特定地点Ｐにおいて、出力装置Ｄが出力するコンテンツを人物が受容できる空間範囲であり、出力装置Ｄが表示する画像を人物が視認できる可視範囲、出力装置Ｄが出力する音・音声を人物が聴き取りできる可聴範囲等に応じて定まる。
【００７１】
データ解析処理部２３Ｂは、例えば、特定地点Ｐの通行人数を表す特定地点別計数データに基づいて、出力装置Ｄが近傍に存在する特定地点Ｐごとに、上記コンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数を表す指標を算出する。あわせて、データ解析処理部２３Ｂは、特定経路別計数データに基づいて、複数の移動経路Ｒごと（複数の路線ごと）に上記指標を算出するようにしてもよい。そして、データ解析処理部２３Ｂは、当該指標を表す商用利用データを生成し、生成した商用利用データを含む解析結果データを解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる。
【００７２】
ここで、上述のコンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数は、典型的には、特定地点Ｐにおいて出力されるコンテンツを受容した人数であるものとみなすることができる。そして、当該コンテンツ受容可能範囲は、出力装置Ｄが近傍に存在する特定地点Ｐにおいては、典型的には、特定地点Ｐ近傍の領域とみなすることができる。このため、特定地点Ｐにおいてコンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数は、当該特定地点Ｐの通行人数と略同数であるものとみなすることができる。
【００７３】
上記を踏まえて、本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、特定地点Ｐの通行人数を、コンテンツ受容可能範囲の通過者人数とする。すなわちここでは、データ解析処理部２３Ｂは、特定地点別計数データが表す特定地点Ｐごとの通行人数を、特定地点Ｐごとのコンテンツ受容可能範囲の通過者人数とする。同様に、データ解析処理部２３Ｂは、特定経路別計数データが表す移動経路Ｒごとの通行人数を、移動経路Ｒごとのコンテンツ受容可能範囲の通過者人数とする。
【００７４】
そして、データ解析処理部２３Ｂは、コンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数そのものを当該通過者人数を表す指標としてもよいし、当該通過者人数に基づいて当該通過者人数を表す指標を算出してもよい。データ解析処理部２３Ｂが算出する通過者人数を表す指標としては、例えば、「ＤＥＣ  :  Ｄａｉｌｙ  Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ」や「ＧＲＰ：Ｇｒｏｓｓ  Ｒａｔｉｎｇ  Ｐｏｉｎｔ」等が挙げられる。「ＤＥＣ」、「ＧＲＰ」は、共に広告の効果を表す指標である。「ＤＥＣ」は、典型的には、対象の広告のコンテンツ受容可能範囲（可視範囲）を通過する１日の通過者人数である。「ＤＥＣ」は、例えば、満１８歳以上等、所定の年齢制限を満たす人を対象とした通過者人数としてもよいし、年齢制限を設けず全ての人を対象とした通過者人数としてもよい。「ＧＲＰ」は、典型的には、対象の広告に対して１日に到達可能なエリア内の対象人口における上記コンテンツ受容可能範囲を通過する１日の通過者人数の割合である。「ＧＲＰ」は、［ＤＥＣ／対象エリア内の対象人口］で表すことができる。「対象エリア内の対象人口」は、「ＤＥＣ」の対象に年齢制限を設けた場合には対象エリア内の当該年齢制限を満たす人口となる。
【００７５】
データ解析処理部２３Ｂは、特定地点Ｐごとのコンテンツ受容可能範囲の通過者人数に基づいて、通過者人数を表す指標として、特定地点Ｐごとの「ＤＥＣ」、「ＧＲＰ」を算出することができる。同様に、データ解析処理部２３Ｂは、移動経路Ｒごとのコンテンツ受容可能範囲の通過者人数に基づいて、通過者人数を表す指標として、移動経路Ｒごとの「ＤＥＣ」、「ＧＲＰ」を算出することができる。
【００７６】
そして、データ解析処理部２３Ｂは、コンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数を表す指標として、各特定地点Ｐごと、各移動経路Ｒごとの「ＤＥＣ」、「ＧＲＰ」を表す商用利用データを生成し、生成した商用利用データを含む解析結果データを解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させることができる。
【００７７】
データ加工処理部２３Ｃは、上述のようにしてデータ解析処理部２３Ｂによって解析された解析結果データを所望の形式に加工する処理を実行する部分である。データ加工処理部２３Ｃは、解析結果データに含まれる特定地点別計数データ、特定経路別計数データ、人物属性データ、属性別人流データ、商用利用データ等を所望の形式に加工する。データ加工処理部２３Ｃは、例えば、図１０に例示するように、当該解析結果データを、いつ、どの移動経路（路線）Ｒのどこの特定地点Ｐに、どんな属性の人が何人いたか、特定地点Ｐごとの「ＤＥＣ」、「ＧＲＰ」、移動経路Ｒごとの「ＤＥＣ」、「ＧＲＰ」等を地図上にプロットしたものや各種グラフ、ダイヤグラム等に加工する。そして、処理部２３は、データ加工処理部２３Ｃによって所望の形式に加工された解析結果データを、データ入出力部２１を介してクライアント端末ＣＬに出力する処理を実行する。クライアント端末ＣＬは、解析装置２０から提供された解析結果データを、例えば、商圏調査、マーケティング、広告、広告料を決める際の判断材料、防災・都市計画等の各種用途にて利用可能とする端末である。クライアント端末ＣＬは、例えば、ノート型ＰＣ、デスクトップ型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォン、携帯端末等によって構成される。
【００７８】
次に、図１１のフローチャート図を参照し解析システム１における処理の一例を説明する。
【００７９】
まず、複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載された複数の記録装置１０は、移動体Ｖの移動に伴って画像データ、位置データを含む解析用データを収集する（ステップＳ１）。
【００８０】
次に、記録装置１０は、収集した解析用データを、データ入出力部１３を介して出力し、解析装置２０のデータ入出力部２１を介して解析装置２０に入力する（ステップＳ２）。解析装置２０に入力された解析用データは、解析対象ＤＢ２２Ａに記憶される。
【００８１】
次に、解析装置２０のデータ前処理部２３Ａは、解析対象ＤＢ２２Ａに記憶されている解析用データに対して、上述したような種々の前処理を施す（ステップＳ３）。
【００８２】
次に、解析装置２０のデータ解析処理部２３Ｂは、データ前処理部２３Ａによって前処理が施された解析用データに基づいて解析を行い、解析結果データとして、特定地点別計数データ、特定経路別計数データ、人物属性データ、属性別人流データ、商用利用データ等を生成する（ステップＳ４）。
【００８３】
そして、データ解析処理部２３Ｂは、生成した特定地点別計数データ、特定経路別計数データ、人物属性データ、属性別人流データ、商用利用データ等の解析結果データを解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる（ステップＳ５）。
【００８４】
次に、解析装置２０のデータ加工処理部２３Ｃは、クライアント端末ＣＬ等からの要求に応じて、解析結果ＤＢ２２Ｃに記憶されている解析結果データ（特定地点別計数データ、特定経路別計数データ、人物属性データ、属性別人流データ、商用利用データ等）を、図１０に例示したような所望の形式に加工する（ステップＳ６）。
【００８５】
そして、解析装置２０の処理部２３は、データ加工処理部２３Ｃによって所望の形式に加工された解析結果データを、データ入出力部２１を介してクライアント端末ＣＬに出力、提供し（ステップＳ７）、一連の処理を終了する。
【００８６】
以上で説明した解析システム１は、移動体Ｖに搭載された記録装置１０によって、画像データ、及び、位置データを含む解析用データを収集することができる。解析用データとして収集される画像データは、移動体Ｖの移動に伴って撮像された当該移動体Ｖの外部の画像を表すデータである。そして、解析装置２０は、複数の記録装置１０によって収集された解析用データに基づいて、移動体Ｖの移動経路Ｒにおける特定地点Ｐの通行人数を計数することができる。この結果、この解析システム１は、移動体Ｖが移動する移動経路Ｒにおける特定地点Ｐごとに適正に人物の流動の傾向を解析することができる。そして、解析システム１は、上記のように解析した移動経路Ｒにおける特定地点Ｐごとの人物の流動の傾向を、商圏調査、マーケティング、広告、広告料を決める際の判断材料、防災・都市計画等の様々な用途で活用させることができる。また、解析システム１は、例えば、目視等により人手で通行人数を計数するような場合と比較して、計数の作業負荷を低減し、計数自体の頻度を大幅に向上することができる。この結果、解析システム１は、長期間に渡りより精度よく人物の流動の傾向を解析することができる。
【００８７】
ここでは、以上で説明した解析システム１は、解析装置２０によって、位置データに基づいて、解析用データから特定地点Ｐの画像を含む画像データを抽出し、当該抽出した画像データが表す画像に含まれる人物の数を計数し集約して特定地点Ｐの通行人数を計数する。これにより、解析システム１は、例えば、目視等により人手で特定地点Ｐの通行人数を計数するような場合と比較して、計数の作業負荷を低減し、計数自体の頻度を大幅に向上することができる。この結果、解析システム１は、より精度よく人物の流動の傾向を解析することができる。
【００８８】
より詳細には、以上で説明した解析システム１は、解析装置２０によって、画像データを構成する１つの静止画像に含まれる人物の数を、予め設定される仮想計数期間ｔにおいて計数される仮想期間推定通行人数ｎであるものとして計数する。そして、解析システム１は、当該仮想期間推定通行人数ｎに基づいて、特定地点Ｐの通行人数を計数する。これにより、解析システム１は、複数の静止画像間において、例えば、従来の追跡アルゴリズム等を用いなくても同一人物の重複計数を抑制することができるので、より精度よく人物の流動の傾向を解析することができる。
【００８９】
また、以上で説明した解析システム１は、解析装置２０によって計数した複数の特定地点Ｐの通行人数を集約して移動経路Ｒにおける通行人数を計数する。この結果、この解析システム１は、移動体Ｖが移動する移動経路Ｒごとに適正に人物の流動の傾向を解析することができ、様々な用途で活用させることができる。解析システム１は、移動経路Ｒごとの人物の流動の傾向を、例えば、ラッピングバス等の移動体の広告効果の分析等に活用させることもできる。
【００９０】
また、以上で説明した解析システム１は、複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載された複数の記録装置１０によって収集された解析用データに基づいて、特定地点Ｐや移動経路Ｒの通行人数を計数する。この解析システム１は、例えば、配車の効率化等のために、１台の移動体Ｖが一日の間に複数の路線（移動経路Ｒ）を移動しつつ、複数の移動体Ｖが複数の路線に渡って使い分けられて運行するような場合であっても、特定地点Ｐを通過した全ての移動体Ｖから当該特定地点Ｐに関する解析用データを効率的に収集することができる。この結果、解析システム１は、より多くの解析用データを収集し解析に用いることができるので、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとの人物の流動の傾向をより精度よく解析することができる。
【００９１】
また、以上で説明した解析システム１は、さらに、解析装置２０によって解析用データに基づいて、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとに、画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析する。この結果、この解析システム１は、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとに、人物の流動の傾向として、通行人数に加えて、通行人数として計数された人物の属性も解析することができる。これにより、この解析システム１は、例えば、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとの通行人数だけでなく、当該通行人数として計数された人物の属性傾向を把握させることができ、逆に、所望の属性傾向の通行人が多い特定地点Ｐや移動経路Ｒ等を容易に特定することができる。この結果、解析システム１は、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとの人物の流動の傾向を、上記のような様々な用途でより好適に活用させることができる。
【００９２】
一例として、以上で説明した解析システム１は、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとの通行人数に基づいて、当該特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとに、コンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数を表す指標を算出する。この結果、解析システム１は、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとの当該指標を、例えば、出力装置Ｄから出力するコンテンツの利用料（広告料等）を決める際の判断材料として好適に活用させることができる。また、解析システム１は、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとの通行人の属性傾向を、例えば、出力装置Ｄから出力するコンテンツを決める際の判断材料として好適に活用させることができる。
【００９３】
なお、上述した本発明の実施形態に係る解析システムは、上述した実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された範囲で種々の変更が可能である。
【００９４】
以上の説明では、記録装置１０が搭載される移動体Ｖは、所定の移動経路Ｒを移動するものであり、例えば、予め定められた複数の路線を移動可能なものであるものとして説明したがこれに限らない。すなわち、当該移動体Ｖは、一日の間に予め定められた複数の路線を繰り返し走行する路線バスであるものとして説明したがこれに限らない。また、記録装置１０は、複数の路線を移動する複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載されるものとして説明したがこれに限らない。例えば、記録装置１０は、１台の乗用車に搭載されるだけであってもよい。つまり、解析装置２０は、複数の記録装置１０によって収集された解析用データに基づいて、特定地点Ｐの通行人数を計数するものとして説明したがこれに限らない。
【００９５】
以上の説明では、解析装置２０は、特定地点Ｐの通行人数と共に、移動経路Ｒの通行人数も計数するものとして説明したがこれに限らない。また、解析装置２０は、解析用データに基づいて、特定地点Ｐごと、移動経路Ｒごとに、画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析するものとして説明したがこれに限らない。解析装置２０は、少なくとも特定地点Ｐの通行人数を計数するものであればよい。
【００９６】
以上の説明では、解析装置２０は、画像データを構成する１つの静止画像に含まれる人物の数を、予め設定される仮想計数期間ｔにおいて計数される仮想期間推定通行人数ｎであるものとして計数し、当該仮想期間推定通行人数ｎに基づいて、特定地点Ｐの通行人数を計数するものとして説明したがこれに限らない。
【００９７】
以上で説明した制御部１４、解析装置２０は、各部が別体に構成され、当該各部が各種の電気信号を相互に授受可能に接続されることで構成されてもよく、一部の機能が他の制御装置によって実現されてもよい。また、以上で説明したプログラム、アプリケーション、各種データ等は、適宜、更新されてもよいし、解析システム１に対して任意のネットワークを介して接続されたサーバに記憶されていてもよい。以上で説明したプログラム、アプリケーション、各種データ等は、例えば、必要に応じてその全部又は一部をダウンロードすることも可能である。また、例えば、制御部１４、解析装置２０が備える処理機能については、その全部又は任意の一部を、例えば、ＣＰＵ等及び当該ＣＰＵ等にて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジック等によるハードウェアとして実現してもよい。
【００９８】
例えば、解析システム１は、解析装置２０のデータ前処理部２３Ａ、データ解析処理部２３Ｂの一部の機能が各記録装置１０側に設けられていてもよい。例えば、解析システム１は、各記録装置１０側で人物を含む画像の切り取り等の１次画像解析を行い、各記録装置１０から解析装置２０に送信された解析用データに基づくデータに応じて、解析装置２０側で、通行人数の計数、人物属性の解析等の２次画像解析を行うようにしてもよい。また例えば、解析システム１は、各記録装置１０側で各移動体Ｖごとに個別に特定地点Ｐの通行人数を計数し移動体別特定地点別計数データを生成し、各記録装置１０から解析装置２０に送信された解析用データに基づくデータ（移動体別特定地点別計数データを含む）に応じて、解析装置２０側で、移動体別特定地点別計数データを集約し上述した特定地点別計数データを生成してもよい。
【００９９】
以上で説明した出力装置Ｄは、デジタルディスプレイの他、屋外ボード、壁面シート、自立式看板等であってもよい。
【０１００】
本実施形態に係る解析システムは、以上で説明した実施形態、変形例の構成要素を適宜組み合わせることで構成してもよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１    解析システム
１０    記録装置（データ収集装置）
１１    外部カメラ
１２    位置情報測定器
１３、２１    データ入出力部
１４    制御部
１４Ａ    記憶部
１４Ｂ    処理部
２０    解析装置（データ解析装置）
２２    記憶部
２２Ａ    解析対象ＤＢ
２２Ｂ    解析参照ＤＢ
２２Ｃ    解析結果ＤＢ
２３    処理部
２３Ａ    データ前処理部
２３Ｂ    データ解析処理部
２３Ｃ    データ加工処理部
ＣＬ    クライアント端末
Ｄ    出力装置
ｎ    仮想期間推定通行人数
Ｐ    特定地点
Ｒ    移動経路
ｔ    仮想計数期間
Ｖ    移動体
【図１】
2020160811.tif 000003
【図２】
2020160811.tif 000004
【図３】
2020160811.tif 000005
【図４】
2020160811.tif 000006
【図５】
2020160811.tif 000007
【図６】
2020160811.tif 000008
【図７】
2020160811.tif 000009
【図８】
2020160811.tif 000010
【図９】
2020160811.tif 000011
【図１０】
2020160811.tif 000012
【図１１】
2020160811.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年8月18日(2020.8.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭載され、当該移動体の移動に伴って撮像された当該移動体の外部の画像を表す画像データ、及び、前記移動体の外部の画像が撮像された位置を表す位置データを含む解析用データを収集するデータ収集装置と、
前記データ収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記移動体の移動経路における特定地点の通行人数を計数するデータ解析装置とを備え、
前記データ解析装置は、前記画像データを構成する１つの静止画像に含まれる人物の数を、予め設定される仮想計数期間において計数される仮想期間推定通行人数であるものとして計数し、当該仮想期間推定通行人数に基づいて、前記特定地点の通行人数を計数することを特徴とする、
解析システム。
【請求項２】
前記データ解析装置は、前記位置データに基づいて、前記解析用データから前記特定地点の画像を含む前記画像データを抽出し、当該抽出した前記画像データが表す画像に含まれる人物の数を計数し集約して前記特定地点の通行人数を計数する、
請求項１に記載の解析システム。
【請求項３】
前記データ解析装置は、前記解析用データに基づいて、複数の前記特定地点の通行人数を計数し、当該複数の前記特定地点の通行人数を集約して前記移動経路における通行人数を計数する、
請求項１又は請求項２に記載の解析システム。
【請求項４】
前記データ収集装置は、複数の前記移動体にそれぞれ搭載され、
前記データ解析装置は、複数の前記データ収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記特定地点の通行人数を計数する、
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項５】
前記データ解析装置は、前記解析用データに基づいて、前記特定地点ごとに、前記画像データが表す画像に含まれる人物の属性を解析する、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の解析システム。
【請求項６】
前記データ解析装置は、前記特定地点の通行人数に基づいて、当該特定地点におけるコンテンツ受容可能範囲を通過した通過者人数を表す指標を算出する、
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の解析システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明に係る解析システムは、移動体に搭載され、当該移動体の移動に伴って撮像された当該移動体の外部の画像を表す画像データ、及び、前記移動体の外部の画像が撮像された位置を表す位置データを含む解析用データを収集するデータ収集装置と、前記データ収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記移動体の移動経路における特定地点の通行人数を計数するデータ解析装置とを備え、前記データ解析装置は、前記画像データを構成する１つの静止画像に含まれる人物の数を、予め設定される仮想計数期間において計数される仮想期間推定通行人数であるものとして計数し、当該仮想期間推定通行人数に基づいて、前記特定地点の通行人数を計数することを特徴とする。