(57)【要約】【課題】待ち行列の待ち時間をより精度よく予測することを目的とする。【解決手段】待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第１の取得手段と、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段により取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第２の取得手段により取得された前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、を有する。【選択図】図２
2018036782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第１の取得手段と、
前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第２の取得手段により取得された前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の取得手段は、前記待ち行列に入ったオブジェクトの数と、前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数と、に基づいて、前記待ち行列に含まれるオブジェクトの数を取得する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の取得手段は、前記待ち行列が撮影された画像からオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数をカウントすることで、前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の取得手段は、前記待ち行列が撮影された画像に設定されたオブジェクトのカウント対象の領域からオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数をカウントすることで、前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記待ち行列が撮影された画像を含み、オブジェクトのカウント対象の領域の指定に利用される領域指定画面を介して、オブジェクトのカウント対象の領域の指定を受付ける第１の受付手段を更に有し、
前記第１の取得手段は、前記受付手段により受付けられた指定が示す前記待ち行列が撮影された画像内のオブジェクトのカウント対象の領域からオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数をカウントすることで、前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１の取得手段は、前記待ち行列が設定された時刻に撮影された画像からオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数をカウントすることで、前記設定された時刻における前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得し、前記設定された時刻における前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記設定された時刻より後に前記待ち行列に入ったオブジェクトの数と、前記設定された時刻より後に前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数とに基づいて、前記設定された時刻より後の時刻における前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する請求項３乃至５何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１の取得手段は、同一時刻に分割して撮影された前記待ち行列の複数の画像それぞれからオブジェクトを検出し、前記複数の画像それぞれについて検出したオブジェクトをカウントし、カウントした数を合計することで、前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する請求項３乃至６何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１の取得手段は、前記待ち行列が撮影された画像からオブジェクトの設定された部分を検出することでオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数をカウントすることで、前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する請求項３乃至７何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第２の取得手段は、設定された期間内に前記待ち行列の出口を通過するオブジェクトの数に基づいて、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する請求項１乃至８何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第２の取得手段は、前記設定された期間内に設定された間隔で撮影された前記待ち行列の複数の画像に基づいて、前記設定された期間内に前記待ち行列の出口を通過するオブジェクを検出し、検出したオブジェクトの数に基づいて、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する請求項９記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第２の取得手段は、前記設定された期間内に設定された間隔で撮影された前記待ち行列の複数の画像それぞれにおけるオブジェクトの位置に基づいて、前記設定された期間内に前記待ち行列の出口を通過したオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数に基づいて、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する請求項１０記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記第２の取得手段は、前記設定された期間内に設定された間隔で撮影された前記待ち行列の複数の画像それぞれにおける前記待ち行列の出口を示す線分とオブジェクトの位置とに基づいて、前記設定された期間内に前記待ち行列の出口を通過したオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数に基づいて、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する請求項１１記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記設定された期間内に設定された間隔で撮影された前記待ち行列の複数の画像それぞれについての前記待ち行列の出口を示す線分は、その線分を挟んだ画像内の両側の領域の大きさが設定された大きさ以上となる線分である請求項１２記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記第２の取得手段は、前記設定された期間内に設定された間隔で撮影された前記待ち行列の複数の画像それぞれにおける前記待ち行列の複数の出口を示す複数の線分とオブジェクトの位置とに基づいて、前記設定された期間内に前記待ち行列の出口を通過したオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数に基づいて、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する請求項１２又は１３記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記待ち行列が撮影された画像を含み、前記待ち行列の出口を示す線分の指定に利用される線分指定画面を介して、前記待ち行列の出口を示す線分の指定を受付ける第２の受付手段を更に有し、
前記第２の取得手段は、前記設定された期間内に設定された間隔で撮影された前記待ち行列の複数の画像それぞれにおける前記第２の受付手段により受付けられた指定が示す前記待ち行列の出口を示す線分とオブジェクトの位置とに基づいて、前記設定された期間内に前記待ち行列の出口を通過したオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数に基づいて、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する請求項１２乃至１４何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記第２の取得手段は、設定された期間内に前記待ち行列の出口を通過するオブジェクトの数と、過去の前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度と、に基づいて、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する請求項１乃至１５何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記第２の取得手段は、設定された期間ごとに、その期間内に前記待ち行列から出ていくオブジェクトの数に基づいて、その期間における前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得し、その期間内に前記待ち行列から出ていったオブジェクトが存在しない場合、前記待ち行列から最後にオブジェクトが出ていった時刻から経過した期間と、前記設定された期間のうち前記待ち行列から最後にオブジェクトが出ていった時刻を含む期間内に前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数と、に基づいて、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する請求項１乃至１６何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記予測手段により予測された前記待ち行列の待ち時間を出力する出力手段を更に有する請求項１乃至１７何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記予測手段は、前記待ち行列にオブジェクトの出入りが発生する度に、前記待ち行列の待ち時間を予測し、
前記出力手段は、前記待ち行列にオブジェクトの出入りが発生した時刻から前記待ち行列に次のオブジェクトの出入りが発生した時刻までの期間が設定された閾値以上である場合、前記次のオブジェクトの出入りが発生した際に、前記予測手段により予測された前記待ち行列の待ち時間を出力する請求項１８記載の情報処理装置。
【請求項２０】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第１の取得ステップと、
前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップで取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第２の取得ステップで取得された前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間予測する予測ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項２１】
コンピュータを、請求項１乃至１９何れか１項記載の情報処理装置の各手段として、機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
サービスにかかる平均時間と待ち人数とから待ち時間を計算したり、行列の長さと行列の中の人の移動時間とから待ち時間を予測したりするシステムがある。
例えば、特許文献１には、銀行等のＡＴＭコーナにおいて、予め登録した平均取引時間に待ち行列に登録された顧客の人数等を掛けて待ち行列中の各顧客のおおよその待ち時間を計算する手段を設けて待ち時間を案内するシステムが開示されている。
また、特許文献２には、監視カメラの映像を画像処理することにより行列ラインを生成して、その総延長に基づいて待ち時間を算出するシステムが開示されている。
また、特許文献３には、複数の移動体から成る行列を撮像した画像データを取得し、行列の長さと、複数の移動体のうちの１の移動体の移動距離と、から行列の待ち時間を算出するシステムが開示されている。
特許文献１、２に開示された従来技術を用いると、待ち行列理論でいうサービス時間（例えば、行列が進む速さ）が一定である場合、比較的精度よく待ち時間を算出することができる。また、特許文献２、３に開示された従来技術を用いると、サービス時間が異なる場合にも、行列の待ち時間を算出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１４７１８７号公報
【特許文献２】特開２００７−３１７０５２号公報
【特許文献３】特許第５９３２８５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、いわゆる待ち行列理論で待ち時間を求めるために使用されるリトルの公式や、特許文献１、２に開示された従来技術では、以下のような場合に、精度のよい待ち時間を算出することができない。即ち、タクシー待ちの行列のように、タクシーの到着頻度や乗り込む人数が異なる等の原因でサービス時間が一定でない場合である。また、特許文献２、３の技術では、オブジェクトの移動距離や移動時間、待ち行列の長さ等に基づいて、待ち行列の待ち時間を取得している。しかし、オブジェクトの移動距離や移動時間として、過去に行列を構成したオブジェクトそれぞれについての平均値が用いられており、現在のサービス時間の状況が反映されにくい。また、行列の長さは、オブジェクト間の距離により変化するので、行列の最後で、どのくらいの待ち時間であるかを精度よく予測することは困難であった。
本発明は、待ち行列の待ち時間をより精度よく予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の情報処理装置は、待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第１の取得手段と、前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度を取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段により取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第２の取得手段により取得された前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、待ち行列の待ち時間をより精度よく予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】情報処理装置のハードウェア構成等の一例を示す図である。
【図２】情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】待ち時間予測システムの適用の一例を説明する図である。
【図４】待ち時間予測処理結果の一例を示す図である。
【図５】待ち時間予測システムのシステム構成等の一例を示す図である。
【図６】情報処理装置の機能構成等の一例を示す図である。
【図７】待ち時間予測システムの適用の一例を説明する図である。
【図８】待ち時間予測処理の結果の一例を示す図である。
【図９】待ち時間予測システムの適用の一例を説明する図である。
【図１０】オブジェクトをカウントする対象の領域の一例を示す図である。
【図１１】待ち時間予測システムのシステム構成等の一例を示す図である。
【図１２】待ち時間予測システムの処理のタイミングの一例を示す図である。
【図１３】待ち時間予測システムの処理の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【０００９】
＜実施形態１＞
本実施形態では、待ち時間予測システムが待ち行列の待ち時間を取得する処理について説明する。本実施形態では、待ち行列に並んでいるオブジェクトは、人体であるとするが、家畜等の動物や、工場のレーンで運ばれている工業製品や中間製品、運搬用のレーンで運ばれている貨物やコンテナ等であってもよい。
待ち時間予測システムは、情報処理装置１００を含む。情報処理装置１００は、待ち行列に並んでいるオブジェクトの数、オブジェクトが待ち行列の出口を通過する頻度（待ち行列から出ていく頻度）を取得し、取得したオブジェクトの数、頻度に基づいて、待ち行列の待ち時間の予測値を取得する情報処理装置である。情報処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、サーバ装置、タブレット装置等から構成される。
【００１０】
図１（ａ）は、本実施形態における情報処理装置１００のハードウェア構成等の一例を示す図である。
情報処理装置１００は、メモリ１１０、ＣＰＵ１１１、通信制御部１１２、入力制御部１１３、表示制御部１１４を含む。
メモリ１１０は、各種プログラム、各種設定データ、各種閾値データ、待ち行列が撮影された画像データ等を記憶する記憶装置である。ＣＰＵ１１１は、情報処理装置１００の処理を制御する中央演算装置である。通信制御部１１２は、ネットワークを介した外部の装置との通信に利用される通信制御部である。入力制御部１１３は、入力装置１２０を介した情報処理装置１００への情報の入力を制御する入力制御部である。表示制御部１１４は、表示装置１３０への画面の表示を制御する表示制御部である。本実施形態では、情報処理装置１００と表示装置１３０とは、独立した装置とするが、表示装置１３０が情報処理装置１００に含まれることとしてもよい。また、待ち時間予測システムは、複数の表示装置を表示装置１３０として含んでもよい。
ＣＰＵ１１１が、メモリ１１０等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、図１（ｂ）で後述する情報処理装置１００の機能及び図２で後述するフローチャートの処理等が実現される。
【００１１】
図１（ｂ）は、本実施形態における情報処理装置１００の機能構成等の一例を示す図である。
情報処理装置１００は、カウント部１０３、通過頻度算出部１０４、設定部１０５、待ち時間予測部１０６、通信部１０７、表示部１０８を含む。
第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２は、待ち行列を構成するオブジェクトの通過を検出する。第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２は、例えば、赤外線等を用いた通過センサや、撮影した画像に基づいて、オブジェクトの通過を検出する画像解析機能を持ったカメラ等で構成される。第１の通過検出部１０１は、待ち行列の出口に設けられ、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出する。第２の通過検出部１０２は、待ち行列の入口に設けられ、待ち行列に入ってくるオブジェクトを検出する。
ある待ち行列から切り出された部分的な待ち行列も、１つの待ち行列であるとみなすことができる。例えば、待ち時間予測システムは、１列に並んでいる待ち行列の丁度中央の位置から出口までの行列を１つの待ち行列であるとみなして、その中央の位置から出口までの待ち時間を取得することもできる。
【００１２】
本実施形態では、第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２が、待ち行列へ入ってくるオブジェクト、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出し、オブジェクトを検出したことを示す情報を、カウント部１０３、通過頻度算出部１０４に送信する。しかし、待ち時間予測システムが第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２を含まずに、待ち行列の入り口、出口を撮影するカメラ等の撮像装置を含むこととしてもよい。その場合、ＣＰＵ１１１は、撮像装置により撮影された待ち行列の入り口、出口の画像に基づいて、待ち行列へ入ってくるオブジェクト、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出することになる。また、第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２は、例えば、ユーザーによる入力装置１２０を介した操作に基づく情報処理装置１００からの指示に応じて、検出する対象のオブジェクトを変更することができる。
カウント部１０３は、第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２によるオブジェクトの待ち行列の入口又は出口の通過検出の結果に基づいて、待ち行列の中に存在するオブジェクトの数を取得する。
【００１３】
通過頻度算出部１０４は、少なくとも、第１の通過検出部１０１によるオブジェクトの待ち行列の出口の通過の検出の結果に基づいて、予め設定された期間内に待ち行列の出口を通過するオブジェクトの頻度を、第１の通過頻度として取得する。通過頻度算出部１０４は、待ち行列の状況や、待ち時間の出力の間隔に応じて、第１の通過頻度を算出してもよい。また、通過頻度算出部１０４は、第２の通過検出部１０２による検出結果に基づいて、待ち行列の入口を通過するオブジェクトの頻度（待ち行列にオブジェクトが入ってくる頻度）を、第２の通過頻度として取得してもよい。
設定部１０５は、入力装置１２０を介したユーザーの操作に基づいて、待ち時間予測システムが起動された時刻での待ち人数や、待ち時間の予測や表示のタイミングの指定を受付ける。また、設定部１０５は、受付けた指定が示す情報を待ち時間予測処理に利用される情報である設定情報として決定する。設定部１０５は、取得した情報を、メモリ１１０等に記憶してもよい。設定部１０５は、メモリ１１０に既に記憶されている設定情報が存在する場合、ユーザーからの指定を受付けることなく、記憶されている設定情報を利用してもよい。これにより、起動の度に毎回、ユーザーが入力操作を行う必要がなくなり、待ち時間予測システムは、ユーザーの利便性を向上させることができる。
【００１４】
待ち時間予測部１０６は、設定部１０５により決定された設定情報が示す待ち時間予測処理を行うタイミングで、以下のようにして、待ち時間予測処理を行う。即ち、待ち時間予測部１０６は、カウント部１０３により取得された待ち行列内のオブジェクトの数と、通過頻度算出部１０４により取得された第１の通過頻度と、に基づいて、待ち行列の待ち時間として予測される値を取得する。そして、待ち時間予測部１０６は、取得した待ち時間の情報をメモリ１１０等に記録する。また、待ち時間予測部１０６は、第１の通過頻度に加え、第２の通過頻度に基づいて、待ち行列の待ち時間を取得することとしてもよい。
通信部１０７は、待ち時間予測部１０６により取得された待ち時間の情報を外部の端末装置等の装置に送信する。通信部１０７は、端末装置等の装置と有線又は無線で通信する。
【００１５】
表示部１０８は、設定部１０５により決定された設定情報が示すタイミングで、待ち時間予測部１０６により取得された待ち時間を示す情報（例えば、文字列、数列等）を、表示装置１３０に表示する。
本実施形態では、機能構成要素１０３〜１０８の各々は、一つの機器である情報処理装置１００に含まれる機能構成要素であるとする。しかし、複数の情報処理装置が接続されたシステム内において、そのシステムに含まれる複数の情報処理装置が、機能構成要素１０３〜１０８の各々を分散して含むこととしてもよい。また、機能構成要素１０３〜１０８の各部の各々は、情報処理装置１００に含まれるハードウェアとして構成されていてもよい。
【００１６】
図２は、実施形態１における情報処理装置１００の処理の一例を示すフローチャートである。
図２の処理は、例えば、待ち時間予測システムが起動された時刻から開始される。
Ｓ２０１において、設定部１０５は、入力装置１２０を介したユーザーの操作に基づいて、又は、メモリ１１０に記憶された設定情報を取得することで、待ち時間予測処理に利用される設定情報を取得する。カウント部１０３は、取得された設定情報が示す待ち時間予測システムが起動された時刻における待ち行列内のオブジェクトの数により、待ち行列内のオブジェクトの数を初期化する。
【００１７】
Ｓ２０２において、第１の通過検出部１０１及び第２の通過検出部１０２は、第１の通過検出部１０１及び第２の通過検出部１０２が含む通過センサからの信号に基づき、オブジェクトの通過を検出する。第１の通過検出部１０１は、待ち行列の出口付近に設置され、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出する。第２の通過検出部１０２は、待ち行列の入口付近に設置され、待ち行列に入っていくオブジェクトを検出する。
Ｓ２０３において、カウント部１０３は、第１の通過検出部１０１及び第２の通過検出部１０２による検出処理の結果に基づいて、待ち行列内に存在するオブジェクトの数を取得する。
【００１８】
Ｓ２０４において、通過頻度算出部１０４は、第１の通過検出部１０１による検出処理の結果に基づいて、設定された期間内において待ち行列から出ていったオブジェクトの頻度を、第１の通過頻度として取得する。例えば、通過頻度算出部１０４は、設定された期間内において待ち行列から出ていったオブジェクトの数を、その設定された期間で割ることで、単位期間当たりの待ち行列から出ていくオブジェクトの数を、第１の通過頻度として取得する。通過頻度算出部１０４は、取得した第１の通過頻度を、メモリ１１０等に記憶することとしてもよい。また、通過頻度算出部１０４は、設定された期間内に待ち行列に入ってくるオブジェクトの数に基づいて、第２の通過頻度を算出することとしてもよい。また、通過頻度算出部１０４は、算出した第１の通過頻度、第２の通過頻度をＳ２０５の説明で後述する式２、３を用いて、補正することとしてもよい。
Ｓ２０５において、待ち時間予測部１０６は、Ｓ２０１で決定された設定情報が示す待ち待ち時間予測処理を行うタイミングで、以下のようにして待ち時間予測処理を行う。即ち、待ち時間予測部１０６は、Ｓ２０３で取得されたオブジェクトの数と、Ｓ２０４で取得された第１の通過頻度と、に基づいて、待ち行列の待ち時間の予測値を取得し、取得した待ち時間を、メモリ１１０等に記録する。待ち時間予測部１０６は、例えば、以下の式１を用いて、待ち行列の待ち時間として予測される値を取得する。
【００１９】
【数１】
2018036782.tif 000003
【００２０】
本実施形態の場合、γ＝１とした。式１におけるＴＨ'ｅｘｉｔは、補正された第１の通過頻度を示す。また、ＴＨ'ｅｎｔｒｙは、補正された第２の通過頻度を示す。以下では、補正された通過頻度を補正通過頻度とする。また、通過頻度算出部１０４は、Ｓ２０４で、式１における補正通過頻度を以下の式２、３で求める。
【００２１】
【数２】
2018036782.tif 000004
【００２２】
【数３】
2018036782.tif 000005
【００２３】
本実施形態では、通過頻度算出部１０４は、補正通過頻度を、Ｋｐ＝１、Ｋｄ＝０、Ｋｉ＝０として、式２、３を用いて計算した。即ち、本実施形態では、補正通過頻度は、元々の通過頻度と同じ値となる。通過頻度算出部１０４は、実際の待ち行列において式１〜３で算出された待ち時間と実際に観測した待ち時間とが合致するように調整された係数Ｋｐ、Ｋｄ、Ｋｉの値を利用することとしてもよい。また、待ち時間予測部１０６は、式１〜３を用いる方法以外に、変化量の傾向を表す微分値や過去のデータの傾向から補正する方法を用いて、待ち行列の待ち時間の予測値を取得することとしてもよい。
待ち時間予測システムの起動の際等の、通過頻度が０になってしまう場合を考慮して、設定部１０５は、通過頻度の初期値を設定情報として予め決定しておくこととしてもよい。また、表示部１０８は、通過頻度が０の場合、予め設定された情報（例えば、「待ち時間計測中」等の文字列）を、表示装置１３０に表示することとしてもよい。
【００２４】
Ｓ２０６において、表示部１０８は、Ｓ２０５で取得された待ち時間の予測値を示す情報を、表示装置１３０に表示する。また、表示部１０８は、過去の待ち時間の予測値や第１の通過頻度、第２の通過頻度等の情報を、表示装置１３０に表示してもよい。
Ｓ２０７において、通信部１０７は、Ｓ２０５で取得した待ち時間の情報を外部の端末装置に送信するか否かを、例えば、メモリ１１０に記憶されている設定情報や、外部の端末装置からの要求等に基づき判定する。そして、通信部１０７は、Ｓ２０５で取得した待ち時間の情報を外部の端末装置に送信すると判定した場合、Ｓ２０５で取得した待ち時間の情報を外部の端末装置に送信する。
【００２５】
Ｓ２０８において、待ち時間予測部１０６は、例えば、ユーザーによる入力装置１２０を介した操作に基づいて、待ち行列の待ち時間の取得処理を終了の指示を受付けたか否かを判定する。待ち時間予測部１０６は、例えば、ユーザーによる入力装置１２０を介した操作に基づいて、待ち行列の待ち時間の取得処理を終了の指示を受付けたと判定した場合、図２の処理を終了する。待ち時間予測部１０６は、例えば、ユーザーによる入力装置１２０を介した操作に基づいて、待ち行列の待ち時間の取得処理を終了の指示を受付けていないと判定した場合、Ｓ２０２の処理に進む。
図２の説明では、Ｓ２０３とＳ２０４、Ｓ２０６、Ｓ２０７は一連の処理として説明した。しかし、カウント部１０３、通過頻度算出部１０４、待ち時間予測部１０６は、例えば、Ｓ２０３、Ｓ２０４、Ｓ２０５における算出結果をメモリ１１０に記憶されるデータベースやファイル等に書き込むこととしてもよい。そして、待ち時間予測部１０６、表示部１０８、通信部１０７は、メモリ１１０に記憶されるデータベースやファイル等の内容を読み取る処理を、Ｓ２０３〜Ｓ２０５の処理と別の処理として、Ｓ２０３〜Ｓ２０５の処理と並列に行ってもよい。待ち時間予測システムと外部の端末装置とをネットワークを介して接続し、外部の端末装置が、通信部１０７に対して、待ち時間のデータ等の送信を要求し、要求に応じて通信部１０７から送信されたデータを、端末装置の表示装置等に表示することとしてもよい。
【００２６】
次に、図２のフローチャートの処理が実行された際の待ち時間予測システムの動作例を説明する。図３の例では、第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２は、赤外線センサで構成されている。
図３は、待ち時間予測システムの適用の一例を説明する図である。図３を用いて、待ち時間予測システムの処理をタクシー乗り場に並んでいる行列に対して適用した一例を説明する。
【００２７】
図３（ａ）は、タクシー乗り場で、領域３００１が示す範囲内に、タクシー３０１が到着する様子を示している図である。領域３００１は、タクシーが到着する領域を示す。領域３００２は、タクシーを待つ人が並ぶ領域である。
また、領域３００２の範囲内には、タクシーに乗車する場所である出口３０２と、領域３００２に入場する場所である入口３０３がある。ガイドポール３０４は、領域３００２を特定し、行列の整列を促すためのガイドポールである。また、ガイドポール３０４の代わりに、領域３００２に入場する部分や行列の順路を明示するライン等が、床に引いてあることとしてもよい。
出口３０２の上方には、第１の通過検出部１０１である赤外線センサ３０５が設置されている。また、入口３０３の上方には、第２の通過検出部１０２である赤外線センサ３０６が設置されている。また、入口３０３付近に、表示装置１３０である予測待ち時間の表示モニター３０７が設置されている。
【００２８】
図３（ａ）の例は、まだ待ち行列ができていない状態を示し、領域３００２に人が存在していない。
図３（ａ）の状態では、タクシーの待ち行列が形成されていないため、図２のフローチャートで説明した処理フローＳ２０３の行列のカウントで、待ち人数は０人となるので、通過頻度によらず、Ｓ２０５で予測した待ち時間は０分（無し）となる。式１のＱＬが０となるため、式１で算出される待ち行列の待ち時間の予測値が０となるためである。
【００２９】
次に、図３（ｂ）は、図３（ａ）の状態から、待ち行列ができ、何人かはタクシーに乗り込んだ後の状態を示している。図４は、図３（ｂ）の状態における待ち時間予測処理の結果の一例である。図４の表は、待ち時間予測システムにより表示モニター３０７に表示される表の一例である。
図４の表中の下向き三角記号は、事象が起こるタイミングを表す記号である。図４の例では、待ち時間予測システムは、３０秒ごとに、図２の処理を行うこととする。図４の例では、待ち時間予測部１０６は、第１の通過頻度を補正した補正通過頻度を、算出前２分間の出口の通過検出数を１分で割った値として算出した。即ち、待ち時間予測部１０６は、係数を、Ｋｐ＝２、Ｋｄ＝０、Ｋｉ＝０として、式２を用いて、ＴＨ'ｅｘｉｔを算出した。設定部１０５は、例えば、Ｓ２０１で、係数Ｋｐ、Ｋｄ、Ｋｉの値をどの位にするかを決定し、決定した情報を、設定情報として、メモリ１１０等に記憶する。
【００３０】
予測待ち時間は、式１で計算されるため、式１の右辺の分母が０とならないようにする必要がある。そこで、第１の通過頻度及び第２の通過頻度が０にならないように、設定された期間内に待ち行列の入口、出口を通過する人体が存在しない場合、通過頻度算出部１０４は、最後に人体の通過が検出されてからの経過時間を単位時間として、補正通過頻度を求める。例えば、５分間前の時刻を含む設定された期間内に出口を１人が通過しており、そのあと通過がなかった場合、通過頻度算出部１０４は、第１の通過頻度の補正通過頻度を、１÷５＝０．２として算出する。
図４の例では、待ち時間予測部１０６により式１を用いて算出された待ち時間が、分単位で表示されている。しかし、表示部１０８は、待ち時間が設定された閾値（例えば、３分間）以下である等の場合、「待ち時間３分以下」等の文字列を、表示モニター３０７に表示してもよい。
【００３１】
以上、本実施形態では、待ち時間予測システムは、待ち行列内の人の数と、待ち行列から出ていく人の頻度と、基づいて、待ち行列の待ち時間の予測値を算出することとした。これにより、待ち時間予測システムは、サービス時間が一定でない場合でも、待ち行列の待ち時間をより精度よく予測することができる。
また、第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２が待ち行列の出口や入口における人の通過を検出するため、待ち行列への出入りのタイミングで、出入りした人の情報を個別に取得する必要がない。
本実施形態では、待ち時間予測システムは、待ち行列として、タクシーの乗車待ちの待ち行列の待ち時間の予測値を取得した。しかし、待ち時間予測システムは、行列として、飲食店の入場待ちの待ち行列、店舗のレジの待ち行列、空港のカウンターやセキュリティーチェック等の待ち行列等の待ち時間の予測値を取得することもできる。
【００３２】
＜実施形態２＞
実施形態１では、待ち時間予測システムは、赤外線センサである第１の通過検出部１０１、第２の通過検出部１０２を用いて、待ち行列の入口、出口を通過する人体を検出することとした。
本実施形態では、待ち時間予測システムは、撮像装置５０１により撮影された待ち行列の画像に基づいて、待ち行列の入口、出口を通過する人体を検出することとする。
【００３３】
図５は、本実施形態における待ち時間予測システムのシステム構成等の一例を示す図である。
本実施形態の待ち時間予測システムは、情報処理装置１００、撮像装置５０１を含む。情報処理装置１００、撮像装置５０１は、ネットワーク５２０を介して、通信可能に接続されている。ネットワーク５２０は、撮像装置５０１と情報処理装置１００との接続に利用されるネットワークである。ネットワーク５２０は、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の通信規格を満足する複数のルータ、スイッチ、ケーブル等から構成される。本実施形態においては撮像装置５０１、情報処理装置１００間の通信を行うことができるものであればその通信規格、規模、構成を問わない。例えば、ネットワーク５２は、インターネットや有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等により構成されてもよい。
撮像装置５０１は、ネットワークカメラ等の撮像装置である。本実施形態では、情報処理装置１００は、撮像装置５０１の駆動、撮像装置５０１から撮像画像の取得等を行う。
図５を用いて、待ち時間予測システムの各システム構成要素のハードウェア構成の一例を説明する。
【００３４】
本実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成は、実施形態１と同様である。
ＣＰＵ１１１が、メモリ１１０等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、図６で後述する情報処理装置１００の機能及び図２のフローチャートの処理等が実現される。
【００３５】
撮像装置５０１は、メモリ５１０、ＣＰＵ５１１、撮像部５１２、信号処理部５１３、駆動制御部５１４、通信制御部５１５を含む。
メモリ５１０は、各種プログラム、各種設定データ、待ち行列が撮影された画像データ等を記憶する記憶装置である。ＣＰＵ５１１は、撮像装置５０１の処理を制御する中央演算装置である。
撮像部５１２は、撮像素子と撮像素子上に被写体の光学系とを有し、光学系の光軸と撮像素子との交点を撮像中心として撮像素子上に撮像を行う。撮像部５１２は、ＣＭＯＳ（ＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙＭｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）等の撮像素子である。
【００３６】
信号処理部５１３は、撮像部５１２によって撮像された画像信号に対して信号処理を行う。信号処理部５１３は、例えば、撮像部５１２によって撮像された画像信号の符号化を行う。信号処理部５１３は、例えば、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）等の符号化方式を用いて、撮像部５１２によって撮像された画像信号の符号化を行う。
また、信号処理部５１３は、Ｈ．２６４／ＭＰＥＧ−４  ＡＶＣ（以下Ｈ．２６４）の符号化方式を用いて、撮像部５１２によって撮像された画像信号の符号化を行うこととしてもよい。また、信号処理部５１３は、ＨＥＶＣ（Ｈｉｇｈ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ  Ｖｉｄｅｏ  Ｃｏｄｉｎｇ符号化方式）の符号化方式を用いて、撮像部５１２によって撮像された画像信号の符号化を行うこととしてもよい。また、信号処理部５１３は、複数の符号化方式の中から符号化方式を選択して符号化を行うこととしてもよい。
【００３７】
駆動制御部５１４は、撮像部５１２の撮像方向、画角を変更させる制御を行う。本実施形態では、撮像部５１２は、パン方向、チルト方向に撮像方向を変更でき、撮像画角を変更することができることとする。撮像装置５０１は、パン方向、チルト方向に撮像方向を変更する機能を有さなくてもよいし、画角を変更する機能を有さなくてもよい。
通信制御部５１５は、ネットワーク５２０を介した情報処理装置１００等の外部の装置との通信に利用される通信制御部である。通信制御部５１５は、信号処理部５１３で処理が行われた撮像画像の情報を情報処理装置１００に送信する。更に、通信制御部５１５は、情報処理装置１００から送信された撮像装置５０１に対する制御命令を受信する。
ＣＰＵ５１１が、メモリ５１０等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、撮像装置５０１の機能及び撮像装置５０１の処理等が実現される。
【００３８】
図６は、本実施形態における情報処理装置１００の機能構成等の一例を示す図である。
本実施形態の情報処理装置１００は、通過検出部５０２、カウント部１０３、通過頻度算出部１０４、設定部１０５、待ち時間予測部１０６、通信部１０７、表示部１０８を含む。本実施形態の情報処理装置１００は、通過検出部５０２を含む点で、実施形態１と異なる。設定部１０５、待ち時間予測部１０６、通信部１０７、表示部１０８は、実施形態１と同様である。
通過検出部５０２は、待ち行列を構成するオブジェクトの待ち行列の入口、出口の通過を検出する。本実施形態では、通過検出部５０２は、撮像装置５０１から待ち行列の画像を取得する。そして、通過検出部５０２は、撮像装置５０１から取得した画像に基づいて、物体の通過を検出する。撮像装置５０１は、待ち行列の全体を撮影できるように設置されている。通過検出部５０２は、撮像装置５０１の撮影画像を、動画（設定された間隔で連続する複数の画像）として取得する。通過検出部５０２は、取得した動画に含まれる各画像に対して画像処理・解析を行い、オブジェクトを検出する。そして、通過検出部５０２は、オブジェクトの位置の時間的変化に基づいて、設定された位置（例えば、待ち行列の入口や出口）におけるオブジェクトの通過を検出する。通過検出部５０２は、画像内でオブジェクトの通過を検出する位置を複数決定することができる。通過検出部５０２は、決定した複数の位置それぞれについて、オブジェクトの通過を検出することができる。
【００３９】
カウント部１０３は、画像処理、画像解析により、撮像装置５０１からの画像からオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数をカウントする。撮像装置５０１が行列以外の領域に存在するオブジェクトを撮影してしまう場合には、カウント部１０３は、画像内の予め設定された領域のみからオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトをカウントするようにしてもよい。
通過頻度算出部１０４は、通過検出部５０２により検出された設定された位置のオブジェクトの通過に基づいて、予め設定された期間内に設定された位置を通過したオブジェクトの通過頻度を算出する。通過頻度算出部１０４は、待ち行列の状況や、予測した待ち時間の表示の更新間隔に応じて、通過頻度を算出する。
【００４０】
実施形態２における情報処理装置１００処理の一例を、図２を用いて説明する。
図２のフローチャートの処理は、例えば、待ち時間予測システムが起動された時刻から開始される。
Ｓ２０１の処理は、実施形態１と同様である。
Ｓ２０２において、通過検出部５０２は、撮像装置５０１により撮影された待ち行列の画像に基づいて、オブジェクトの設定された位置（待ち行列の入口又は出口）の通過を検出する。
【００４１】
Ｓ２０３において、カウント部１０３は、撮像装置５０１により撮影された画像を解析し、待ち行列内のオブジェクトをカウントする。
Ｓ２０４において、通過頻度算出部１０４は、通過検出部５０２によるオブジェクトの通過の検出に基づいて、設定された期間内のオブジェクトの設定された位置の通過頻度を算出する。本実施形態でも、実施形態１と同様に、通過頻度算出部１０４は、設定された期間内において待ち行列から出ていったオブジェクトの頻度を、第１の通過頻度として取得する。また、通過頻度算出部１０４は、設定された期間内において待ち行列に入ってきたオブジェクトの頻度を、第２の通過頻度として取得する。通過頻度算出部１０４は、取得した第１の通過頻度を、メモリ１１０等に記憶することとしてもよい。
【００４２】
Ｓ２０５〜Ｓ２０８の処理は、実施形態１と同様である。通過頻度算出部１０４は、Ｓ２０４で、実施形態１と同様に、式２、３を用いて、補正された第１の通過頻度、第２の通過頻度を算出するが、式２、３の係数が実施形態１と異なる。本実施形態では、通過頻度算出部１０４は、Ｓ２０４で、γ＝１、Ｋｐ＝１、Ｋｄ＝０．１、Ｋｉ＝０として、式２，３を用いて、補正された第１の通過頻度、第２の通過頻度を算出する。本実施形態では、式２、３における係数Ｋｄ＝０．１であり、第１の通過頻度及び第２の通過頻度の時間微分値が反映されることとなる。そのため、通過頻度算出部１０４は、過去のオブジェクトの通過の傾向が反映された補正された第１の通過頻度、第２の通過頻度を算出することができる。其れにより、待ち時間予測部１０６は、過去のオブジェクトの通過の傾向が反映された待ち時間の予測値を算出することができる。これにより、待ち時間予測部１０６は、過去のオブジェクトの通過の傾向も加味されたより精度よい待ち時間の予測値を取得することができる。
本実施形態では、γ＝１としたため、待ち時間予測部１０６は、待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度のみを加味した待ち時間の予測値を算出した。しかし、待ち時間予測部１０６は、γの値を１以外の値にすることで、待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度だけでなく、待ち行列にオブジェクトが入ってくる頻度を加味した待ち時間の予測値を算出できる。
【００４３】
図２の説明では、Ｓ２０３とＳ２０４、Ｓ２０６、Ｓ２０７は一連の処理として説明した。しかし、カウント部１０３、通過頻度算出部１０４、待ち時間予測部１０６は、例えば、Ｓ２０３、Ｓ２０４、Ｓ２０５における算出結果をメモリ１１０に記憶されるデータベースやファイル等に書き込むこととしてもよい。そして、待ち時間予測部１０６、表示部１０８、通信部１０７は、メモリ１１０に記憶されるデータベースやファイル等の内容を読み取る処理を、Ｓ２０３〜Ｓ２０５の処理と別の処理として、Ｓ２０３〜Ｓ２０５の処理と並列に行ってもよい。
待ち時間予測システムと外部の端末装置とをネットワークを介して接続し、外部の端末装置が、通信部１０７に対して、待ち時間のデータ等の送信を要求し、要求に応じて通信部１０７から送信されたデータを、端末装置の表示装置等に表示することとしてもよい。
【００４４】
図７は、待ち時間予測システムの適用の一例を説明する図である。
図７（ａ）は、撮像装置５０１により撮影されたタクシー待ちの待ち行列の画像の一例を示す図である。通過検出部５０２やカウント部１０３は、図７（ａ）の画像から、人体の上半身を検出することで、人体を検出する。検出人体枠７０１は、検出された人体の上半身を示す枠である。表示部１０８は、検出された人体の上半身の中心位置とサイズを元に検出人体枠７０１を生成し、撮像装置５０１により撮影された画像と重畳して、表示装置１３０等に表示することができる。
通過検出線分７０２は、通過を検出したい部分を示す線分である。設定部１０５は、例えば、以下のようにして通過検出線分７０２を決定することができる。即ち、設定部１０５は、表示部１０８に撮像装置５０１により撮影された画像を含む通過検出線分７０２の指定に利用される通過検出線分指定画面を、表示装置１３０に表示するよう指示する。そして、設定部１０５は、ユーザーによる入力装置１２０を介した通過検出線分指定画面への操作に基づいて、ユーザーによる通過検出線分７０２の指定を受付ける。例えば、ユーザーは、通過検出線分指定画面に含まれる撮像装置５０１により撮影された画像上の通過検出線分を指定したい位置に、マウスを用いてドラッグ処理で線分を引くことで、通過検出線分７０２を指定する。設定部１０５は、このようなユーザーからの指定を受付け、受付けた指定が示す線分を、通過検出線分７０２として決定することができる。
【００４５】
検出人体枠７０１Ａとして検出され人が、タクシーに乗るために、図７（ｂ）に示すように前方に移動した場合、Ｓ２０２において、通過検出部５０２は、検出人体枠７０１Ａに対応する人を追尾する。通過検出部５０２は、図７（ｂ）において検出人体枠７０１Ａに対応する人が、図７（ａ）の状態から、通過検出線分７０２を通過したことを把握する。このように、通過検出部５０２は、撮像装置５０１から取得される動画における連続した画像フレームにおける同一人物の位置の変化に基づいて、通過検出線分７０２をある人物が通過したか否かを把握する。
また、カウント部１０３は、Ｓ２０３で、図７（ｂ）の画像から、オブジェクトである人体が画像内に幾つ存在するかをカウントする。
【００４６】
図８は、図７に示される状態における待ち時間予測の処理結果の一例である。図８の表は、待ち時間予測システムにより表示装置１３０に表示される表の一例である。
図８の表中の下三角記号は、事象が起こるタイミングを表す記号である。図８の例では、待ち時間予測システムは、３０秒ごとに、図２の処理を行うこととする。
【００４７】
カウント部１０３は、Ｓ２０３で、撮像装置５０１により撮影された画像からオブジェクトの数をカウントする場合、画像中の設定された領域からオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトの数をカウントすることとしてもよい。図７（ｃ）の領域７０３は、待ち行列に並んでいる人を、通行人と区別するために設定されたオブジェクトのカウント対象の領域の一例である。
設定部１０５は、例えば、以下のようにしてオブジェクトのカウント対象の領域を決定することができる。即ち、設定部１０５は、表示部１０８に撮像装置５０１により撮影された画像を含むオブジェクトのカウント対象の領域の指定に利用される領域指定画面を、表示装置１３０に表示するよう指示する。そして、設定部１０５は、ユーザーによる入力装置１２０を介した領域指定画面への操作に基づいて、ユーザーによるオブジェクトのカウント対象の領域の指定を受付ける。例えば、ユーザーは、領域指定画面に含まれる撮像装置５０１により撮影された画像上の領域の角として指定したい位置に、マウスを用いてクリック処理で領域の角となる点を指定することで、領域を指定する。設定部１０５は、このようなユーザーからの指定を受付け、受付けた指定が示す点により示される領域を、領域７０３として決定することができる。
【００４８】
また、設定部１０５は、待ち行列に入ってくる人を検出するための通過検出線分を、撮像装置５０１により撮影された画像中に決定してもよい。図７（ｄ）の通過検出線分７０４は、待ち行列に入ってくるオブジェクトの検出に利用される線分の一例である。設定部１０５は、通過検出線分７０２と同様の方法で、通過検出線分７０４を決定することができる。
また、設定部１０５は、図７（ｅ）のように、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出するための通過検出線分と、オブジェクトのカウント対象の領域と、を撮像装置５０１により撮影された画像内に決定してもよい。そして、待ち時間予測システムは、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出するための通過検出線分と、オブジェクトのカウント対象の領域と、の何れか、又は両方を用いて、待ち行列内のオブジェクトの数をカウントする。また、カウント部１０３は、１つの画像中の、待ち行列から出ていくオブジェクトの検出に利用される通過検出線分と、待ち行列に入ってくるオブジェクトの検出に利用される通過検出線分と、の両方を用いて、待ち行列内のオブジェクトの数をカウントしてもよい。
【００４９】
本実施形態では、待ち行列は、タクシーを待つ人で構成される待ち行列である。子供は、単独でタクシーに乗車せず、大人と乗車すると仮定できるので、待ち時間予測システムは、待ち行列内のオブジェクトを大人の人のみとみなすこととしてもよい。子供は、大人よりも身長が低いことが仮定できる。そのため、この場合、設定部１０５は、オブジェクトのカウント対象の領域７０３及び通過検出線分７０２の位置を、図７（ｆ）のように子供の上半身が全て入らないように、図７（ｃ）の場合よりも高い位置に決定する。これにより、カウント部１０３、通過検出部５０２は、子供の人体の上半身を検出せずに、大人の人体の上半身を検出することができる。また、カウント部１０３、通過検出部５０２は、人体の上半身を検出することで人体を検出するため、人体全体を検出するよりも、高精度に人体を検出できる。
また、待ち行列が、子供用の遊興施設に並んでいる人で構成される待ち行列である場合、大人は、その遊興施設を利用しないと仮定できる。そのため、待ち時間予測システムは、待ち行列内のオブジェクトを子供の人のみとみなすこととしてもよい。大人は、子供よりも身長が高いことが仮定できる。そのため、この場合、設定部１０５は、オブジェクトのカウント対象の領域７０３及び通過検出線分７０２の位置を、大人の上半身が全て入らないように、図７（ｃ）の場合よりも低い位置に決定する。これにより、カウント部１０３、通過検出部５０２は、大人の人体の上半身を検出せずに、子供の人体の上半身を検出することができる。
【００５０】
また、本実施形態では、撮像装置５０１は、待ち行列を斜めから撮影するように設置されている。このように設置されることで、撮像装置５０１は、待ち行列中の人体を、互いに重ならないように撮影することができる。これにより、待ち時間予測システムは、画像中からより精度よく人体の検出を行うことができる。
通過検出部５０２は、画像中の通過検出線分７０２、７０４を挟んだ両側の領域において、同一のオブジェクトを検出することで、そのオブジェクトの通過検出線分７０２、７０４の通過を検出する。例えば、通過検出線分７０２が画像の右端付近に存在する場合、通過検出線分７０２よりも右側の領域が、オブジェクト全体が写ることができないほど狭くなり、通過検出部５０２は、オブジェクトを検出できないこととなる。
そこで、設定部１０５は、通過検出線分７０２、７０４の位置を、画像中の通過検出線分７０２、７０４を挟んだ両側の領域の大きさがオブジェクトの検出が可能な程度の大きさとして設定された大きさとなるように決定することとしてもよい。例えば、設定部１０５は、通過検出線分７０２、７０４の位置を、画像中の通過検出線分７０２、７０４を挟んだ両側の領域の大きさが検出対象のオブジェクトの大きさより大きくなるように、決定する。これにより、通過検出部５０２は、より安定して、通過検出線分７０２、７０４を通過するオブジェクトを検出することができ、待ち時間予測の制度を向上させることができる。
【００５１】
以上、本実施形態では、待ち時間予測システムは、撮像装置５０１から取得した待ち行列が撮影された画像に基づいて、待ち行列内に存在する人の数をカウントし、待ち行列から出ていく人を検出することとした。このように、待ち時間予測システムは、待ち行列が撮影された画像に基づいて、待ち時間予測処理を実行できる。これにより、赤外線センサ等の人の設定された位置の通過を検出するための機器を待ち行列の設定された位置に個別に設置する必要がなくなる。これにより、待ち時間予測システムは、待ち時間予測システムの構成を簡略化できる。
【００５２】
＜実施形態３＞
実施形態２では、単一の撮像装置５０１が待ち行列の全体を撮影することとした。本実施形態では、待ち行列が存在する領域が実施形態２の場合よりも広大であり、複数の撮像装置が分割して、待ち行列を撮影することとする。また、実施形態１、２では、待ち行列の出口は、１つであるとした。本実施形態では、待ち行列の出口が複数あるとする。
本実施形態の待ち時間予測システムのシステム構成、各システム構成要素のハードウェア構成及び機能構成は、実施形態２と同様である。本実施形態では、撮像装置５０１は、複数の撮像装置により構成される。
【００５３】
図９は、本実施形態における待ち時間予測システムの適用の一例を説明する図である。図９を用いて、待ち時間予測処理の対象となるタクシー乗り場の待ち行列の一例を説明する。図３と異なる点について説明する。
領域９００１、９００２は、タクシーが到着する領域である。タクシーが到着する領域は、単一ではなく２か所ある。領域９００１、９００２の範囲内に、それぞれタクシー９０１、９０２が到着する。
また、領域９００３は、タクシーを待つ人が並ぶ領域である。領域９００３は、領域３００２よりも大きく、タクシーに乗車する乗車口９０３、９０４の２か所の乗車口を含む。乗車口９０３、９０４は、待ち行列の出口でもある。
例えば係員が、乗車口９０４の近くで、タクシーを待つ人９１２に対して、乗車口９０３で待つか、そのまま乗車口９０４で待つかを案内している。
【００５４】
図９のようなタクシー乗り場で待ち行列を撮影するために、複数のカメラ９０７〜９０９が設置されている。また、カメラ９０７、９０８による撮影画像は、実施形態２と同様に、乗車口（待ち行列の出口）を通過するオブジェクトの検出に用いられる。カメラ９０７〜９０９は、本実施形態における撮像装置５０１である。
カウント部１０３がカメラ９０７〜９０９による撮影画像に基づいて、タクシー乗り場の待ち行列内の人の数を漏れなくカウントするために、カメラ９０７〜９０９のそれぞれは、以下のように配置されている。即ち、カメラ９０７〜９０９のそれぞれは、それぞれの撮影領域に重なりができるように配置されている。図９の撮影領域９０７Ａは、カメラ９０７による撮影範囲を示す領域である。図９の撮影領域９０８Ａは、カメラ９０８による撮影範囲を示す領域である。図９の撮影領域９０９Ａは、カメラ９０９による撮影範囲を示す領域である。図１０（ａ）は、カメラ９０７により撮影された画像の一例を示す図である。図１０（ｂ）は、カメラ９０８により撮影された画像の一例を示す図である。このとき、設定部１０５は、領域１００１と領域１００２とは、重なっているので、重複してオブジェクトを検出しないように、オブジェクトの検出対象となる領域１００３、１００４を決定する。設定部１０５は、例えば、実施形態２における図７（ｃ）の領域７０３決定する方法と同様の方法で、領域１００３、１００４を決定する。
【００５５】
図１１は、本実施形態の時間予測システムのシステム構成等の一例を示す図である。ブロック図を図１１に示す。
カメラ９０７〜９０９は、タクシー待ち領域１１０１に並ぶ待ち行列を撮影する。
情報処理装置１００内の通過検出部５０２は、カメラ９０７〜９０９により撮影された画像に基づいて、設定された通過検出線分を通過したオブジェクトを検出し、オブジェクトが通過検出線分を通過した時刻を、待ち時間予測部１０６に通知する。設定部１０５は、通過検出設定ＧＵＩ１１０６を介して指定された線分を、通過検出線分として決定する。通過検出設定ＧＵＩ１１０６は、通過検出線分の指定に利用されるＧＵＩである。実施形態２で説明した通過検出線分指定画面は、通過検出設定ＧＵＩ１１０６の一例である。本実施形態では、情報処理装置１００は、単体の情報処理装置であるとする。しかし、カメラ９０７〜９０９により撮影された画像が増加して、単体の情報処理装置ではこれらの画像全てに対して、設定された期間内に処理することが難しい場合、複数の情報処理装置で分散して、各画像に対して処理を行うこととしてもよい。その場合、情報処理装置１００は、複数の情報処理装置で構成されることとなる。また、カメラ９０７〜９０９は、設定された領域内のオブジェクトの数をカウントする機能、設定された通過検出線分を通過したオブジェクトの検出を行う機能等を有することとしてもよい。その場合、カメラ９０７〜９０９は、撮影した画像に加え、設定された領域内のオブジェクトの数、設定された通過検出線分を通過したオブジェクトの検出結果等の情報を、情報処理装置１００に送信する。
【００５６】
また、設定部１０５は、人数カウント設定ＧＵＩ１１０７を介して指定された領域を、オブジェクトのカウント対象の領域として決定する。人数カウント設定ＧＵＩ１１０７は、オブジェクトのカウント対象の領域の指定に利用されるＧＵＩである。実施形態２で説明した領域指定画面は、人数カウント設定ＧＵＩ１１０７の一例である。
カウント部１０３は、設定されたタイミングで、カメラ９０７〜９０９により撮影された画像中の人数カウント設定ＧＵＩ１１０７を介して決定された領域に含まれるオブジェクトの数をカウントする。待ち時間予測システムは、待ち行列の待ち状況に応じて、カメラ９０７〜９０９により撮影された画像のうち、１つまたは複数を、待ち行列内のオブジェクトのカウント処理等に利用する。
カウント部１０３は、待ち行列内のオブジェクトのカウント処理を、必ずしも撮像装置５０１からの動画に基づいて、行う必要がなく、設定したタイミングで撮像装置５０１から取得した静止画像に基づいて行うことができる。
【００５７】
カウント部１０３が動画を常に取得しながら、待ち行列内のオブジェクトのカウント処理を行うよりも、設定されたタイミングで、静止画像を１つ取得し、待ち行列内のオブジェクトのカウント処理を行う方が、ＣＰＵ１１１等のリソースの負荷を軽減できる。また、１台の情報処理装置で人数カウントの処理できるカメラの台数が多くなり好ましい。
この場合、待ち時間予測システムは、図１２のように、カメラから同一時刻に撮影された画像を取得して、取得した各画像について順番に、待ち行列内のオブジェクトのカウント処理、オブジェクトの通過検出線分の通過の検出処理等の解析処理を開始してもよい。それにより、複数のカメラにより同一時刻に撮影された画像について処理が行われるため、待ち行列内の人が動いて同一人物が違うカメラに撮影され、重複してカウントされることを防ぐことができ、更に、ＣＰＵ１１１の処理負荷が軽減される。
【００５８】
また、カウント部１０３は、一定間隔で撮影された静止画像に基づいて、待ち行列内のオブジェクトの数をカウントする場合、静止画像が撮影された時刻における待ち行列内のオブジェクトの数のみを取得することになる。この場合、カウント部１０３は、静止画像の撮影のタイミング以外の時刻における待ち行列内のオブジェクトの数を以下のようにしてカウントすることができる。
即ち、カウント部１０３は、設定された時刻に撮影された画像に基づいて、その時刻における待ち行列内のオブジェクトの数を取得する。そして、カウント部１０３は、それ以降に次にカメラから静止画像を取得するまでの間、通過検出部５０２により待ち行列の入口を通過するオブジェクトが検出される度に、取得したオブジェクトの数に１を加える。また、カウント部１０３は、それ以降に次にカメラから静止画像を取得するまでの間、通過検出部５０２により待ち行列の出口を通過するオブジェクトが検出される度に、取得したオブジェクトの数から１を引く。これにより、カウント部１０３は、オブジェクトの待ち行列の入口又は出口の通過の検出の都度、待ち行列内のオブジェクトの数を補正することで、ＣＰＵ１１１の負荷を軽減させ、更に、待ち行列内の人数を正しくカウントすることができる。
【００５９】
通過頻度算出部１０４は、通過検出部５０２から送信されたオブジェクトが通過検出線分を通過した時刻に基づいて、待ち行列から出ていくオブジェクトの頻度である第１の通過頻度を算出する。そして、待ち時間予測部１０６は、算出した第１の通過頻度と、カウント部１０３によりカウントされた待ち行列内のオブジェクトの数と、に基づいて、待ち時間の予測値を算出する。カウント部１０３は、複数のカメラにより待ち行列が撮影された場合、各画像における設定されたオブジェクトのカウント対象の領域内のオブジェクトの数を合計することで、待ち行列内のオブジェクトの数をカウントする。
待ち時間予測部１０６は、算出した待ち時間の情報を、メモリ１１０に記憶されるデータベース１１０９、ＣＳＶファイル等に記憶する。また、通信部１０７は、待ち時間予測部１０６は、算出した待ち時間の情報を、外部の他の端末装置に送信してもよい。また、表示部１０８は、外部のモニター１１１０等に表示したりする。モニター１１１０は、デジタルサイネージ装置等の表示装置であり、表示装置１３０の一例である。待ち時間予測部１０６は、メモリ１１０に記憶されるデータベースに、算出した待ち時間の情報だけでなく、オブジェクトが通過検出線分を通過した時刻、待ち行列内のオブジェクトの数等の情報を記憶してよい。そして、表示部１０８は、メモリ１１０に記憶されるデータベースに記憶されたオブジェクトが通過検出線分を通過した時刻、待ち行列内のオブジェクトの数等の情報を、モニター１１１０等に表示してもよい。
【００６０】
待ち時間予測システムは、予め設定された間隔で周期的に、待ち時間の予測値を算出し、算出した待ち時間の予測値を表示装置１３０に表示することとしてもよい。また、待ち時間予測システムは、通過検出部５０２によりオブジェクトが待ち行列の入口及び出口を通過したことが検出される度に、待ち時間の予測値を算出し、算出した待ち時間の予測値を表示装置１３０に表示することとしてもよい。即ち、通過検出部５０２によりオブジェクトが待ち行列の入口及び出口を通過したことが検出される度に、カウント部１０３は、待ち行列内の人の数をカウントする。また、通過検出部５０２によりオブジェクトが待ち行列の入口及び出口を通過したことが検出される度に、通過頻度算出部１０４は、第１の通過頻度、第２の通過頻度、補正された第１の通過頻度、補正された第２の通過頻度を算出する。そして、待ち時間予測部１０６は、カウント部１０３によりカウントされた数と、通過頻度算出部１０４により算出された通貨頻度と、に基づいて、待ち時間の予測値を取得することになる。
これにより、待ち時間予測システムは、待ち行列に並ぼうとしている人に最新の予測待ち時間を提示することができる。表示装置１３０への表示頻度を適切な頻度よりも上げすぎると、逆に見にくくなる。そのため、表示部１０８は、待ち行列の入口や出口でオブジェクトの通過が検出されても、以下のようにしてもよい。即ち、表示部１０８は、前回待ち行列への人の出入りが発生した際に表示装置１３０の表示を更新した時刻から今回待ち行列への人の出入りが発生した時刻までの期間が閾値以上の場合のみ、表示装置１３０の表示を更新するようにしてもよい。逆に待ち行列の入口や出口を通過するオブジェクトが検出されない場合、待ち時間予測システムは、表示装置１３０の表示の前の更新時刻から設定された期間が経過した際に、待ち時間の予測値の算出と、表示装置１３０の表示の更新を行うとよい。
本実施形態では、設定部１０５は、１つのカメラにより撮影された画像に対し、人数のカウント対象の領域を１つだけ決定したが、図１３（ａ）のように、２つ以上決定するようにしてもよい。
【００６１】
また、設定部１０５は、画像内に通過検出線分を１つ決定した。しかし、図１３（ｂ）のように、１つのカメラが複数の乗車口を撮影できるように配置されている場合、設定部１０５は、そのカメラにより撮影された画像内に、複数の通過検出線分を決定してもよい。その場合、通過検出部５０２は、それぞれの通過検出線分についてオブジェクトの通過を検出し、検出したそれぞれの通過検出線分を通過したオブジェクトの合計に基づいて、通過頻度算出部１０４により第１の通過頻度又は第２の通過頻度が算出される。
また、表示部１０８は、カウント部１０３が図９の領域９１３のオブジェクトの数をカウントする場合、カウントされた領域９１３のオブジェクトの数が設定された閾値以下になった場合、表示モニター９１１に以下のような情報を表示してもよい。即ち、表示部１０８は、待ち行列内で領域９１３に入る前で待っている人９１２に対し、前の乗車口に進むよう促すような情報を表示モニター９１１に表示してもよい。
【００６２】
以上、本実施形態の処理により、待ち時間予測システムは、複数のカメラで分割して待ち行列が撮影される場合や待ち行列に複数の出口が存在する場合でも、より精度よく待ち時間の予測値を取得することができる。
【００６３】
＜その他の実施形態＞
本発明は実施形態１〜３に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。
例えば、上述した待ち時間予測システムの機能構成の一部又は全てをハードウェアとして情報処理装置１００に実装してもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１００  情報処理装置
１１１  ＣＰＵ
５０１  撮像装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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