(57)【要約】  【課題】混雑率予予想の精度を高める。  【解決手段】  駅構内地図と列車の行き先を含む乗降車ホーム位置とカメラの位置を対応させた駅構内情報と、駅に設置されたカメラの画像を解析し当該画像の乗客の進行方向と人数の情報を取得する画像解析部と、混雑率を予想する混雑率予想部と、を備え、駅構内情報と、カメラの位置と、乗客の進行方向と、とに基づいて、乗客が利用する乗降車ホーム位置及び乗車列車と推定し、乗車列車と、その発車時刻と、に基づいて、乗客の乗換駅と目的駅をその時刻とを推定し、乗換駅及び目的駅とその時刻とに基づいて、駅の混雑率予想を算出することにより、乗客の行き先推定の精度を高めて混雑率予想を向上させることができる。【選択図】  図１
2018002037.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駅構内地図と、列車の行き先を含む乗降車ホーム位置と、カメラの位置を対応させた駅構内情報と、
駅に設置された前記カメラの画像を解析し、当該画像の乗客の進行方向と人数の情報を取得する画像解析部と、
混雑率を予想する混雑率予想部と、
を備え、
前記混雑率予想部は、
前記駅構内情報と、前記カメラの位置と、前記乗客の進行方向と、とに基づいて、前記乗客が利用する乗降車ホーム位置及び乗車列車と推定し、
前記乗車列車と、その発車時刻と、に基づいて、前記乗客の乗換駅と目的駅をその時刻とを推定し、
前記乗換駅及び目的駅とその時刻とに基づいて、当該駅の混雑率予想を算出することを特徴とする混雑率予想システム。
【請求項２】
請求項１に基づいて、
前記乗客の乗換駅と目的駅とともに、前記乗換駅と目的駅で乗客が通過する位置を推定し、
前記駅の混雑率予想は、前記乗降車ホーム位置を含む前記駅構内の位置ごとに算出することを特徴とする混雑率予想システム。
【請求項３】
請求項１または２において、
改札における乗客の改札情報を受信し、
前記駅構内情報と、前記カメラの位置と、前記乗客の進行方向と、前記改札情報とに基づいて、前記乗客が利用する乗車列車と、乗換駅と目的駅をその時刻とを推定することを特徴とする予想システム。
【請求項４】
改札における乗客の改札情報を受信部と、
駅に設置された前記カメラの画像を解析し、当該画像の乗客の進行方向と人数の情報を取得する画像解析部と、
混雑率を予想する混雑率予想部と、
を備え、
前記混雑率予想部は、
前記改札情報と、前記カメラ画像の解析により検出した乗客数とに基づいて、乗客の移動経路及び時刻を推定し、
複数の乗客にかかる前記移動経路及び時刻に基づいて、混雑率を予想することを特徴とする混雑率予想システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記混雑率予想部は、
前記改札情報に基づいて、前記乗客の目的駅、乗換駅、路線にかかる移動経路、駅構内における移動経路、及びこれらにかかる時刻を推定し、
前記推定した駅構内での移動経路及びその時刻から算出される乗客人数と、前記カメラ画像にかかる乗客人数とを比較し、
当該比較に基づいて、前記予想した混雑率を補正することを特徴とする混雑率予想システム。
【請求項６】
請求項５において、
前記改札情報に基づいて、目的駅を推定し、
当該目的駅と、前記改札情報にかかる入場時刻とに基づいて、乗換駅及び路線にかかる移動経路を推定し、
前記路線にかかる移動経路に基づいて、駅構内における移動経路を推定することを特徴とする混雑率予想システム。
【請求項７】
請求項５または６において、
前記改札情報に基づく乗客人数と、前記カメラ画像に基づく乗客員数との前記比較にかかる差を、前記改札情報から指定した目的駅を変更することにより、小さくするように前記補正を行うことを特徴とする混雑率予想システム。
【請求項８】
駅構内地図と、列車の行き先を含む乗降車ホーム位置と、カメラの位置を対応させた駅構内情報と、
画像解析部が、駅に設置された前記カメラの画像を解析し、当該画像の乗客の進行方向と人数の情報を取得し、
混雑率を予想する混雑率予想部が、
駅構内地図と列車の行き先を含む乗降車ホーム位置とカメラの位置を対応させた駅構内情報と、前記カメラの位置と、前記乗客の進行方向と、とに基づいて、前記乗客が利用する乗降車ホーム位置及び乗車列車と推定し、
前記乗車列車と、その発車時刻と、に基づいて、前記乗客の乗換駅と目的駅をその時刻とを推定し、
前記乗換駅及び目的駅とその時刻とに基づいて、当該駅の混雑率予想を算出することを特徴とする混雑率予想方法。
【請求項９】
受信部が、改札における乗客の改札情報を受信し、
画像解析部が、駅に設置された前記カメラの画像を解析し、当該画像の乗客の進行方向と人数の情報を取得し、
混雑率を予想する混雑率予想部が、
前記改札情報と、前記カメラ画像の解析により検出した乗客数とに基づいて、乗客の移動経路及び時刻を推定し、
複数の乗客にかかる前記移動経路及び時刻に基づいて、混雑率を予想することを特徴とする混雑率予想方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路線や各駅構内の混雑度を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
各鉄道会社では旅客が快適に各駅間の移動や駅構内を利用するために、様々なサービスを提供している。しかし、輸送障害が発生し列車が遅延すると、ホームや駅構内に旅客が滞留し、混雑が発生する。かかる場合、旅客は通常とは異なる動きをすることが想定され、混雑の状況を把握することが困難となる。
【０００３】
本技術分野の背景技術として、特開2013-116676がある。この公報には、「撮影画像から人物領域を検出し人物領域の特徴量を抽出した特徴抽出履歴情報と、移動体ダイヤ情報、および駅の入出場履歴情報間の因果関係を構造化したルールベースに基づいて、人物が通行可能な個所における混雑度を推定する混雑度推定手段により、因果関係を構造化したルールベースに基づいて、人物が通行可能な個所における混雑度を推定することを特徴とする人流予測方法」が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2013-116676号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、撮影画像から特徴量を抽出して人物領域の数を集計することで混雑度を判定し、ルールベースを作成している。そのルールベースを基に、例えばホームAのカメラ情報を解析し、ホームAが混んでいると判断した場合のホームBの状態を推測するというような、撮影部の一時点を切り出した情報と、過去のODデータを基にしたデータベースの情報や運行情報を条件として確率を求め、人流情報を推定している。
【０００６】
しかし、特許文献1では、各駅単位での混雑度しか把握できず、列車からの乗降人数で変動する人数を推定しにくい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明では、上記課題を解決するために、駅構内地図と列車の行き先を含む乗降車ホーム位置とカメラの位置を対応させた駅構内情報と、駅に設置されたカメラの画像を解析し当該画像の乗客の進行方向と人数の情報を取得する画像解析部と、混雑率を予想する混雑率予想部と、を備え、駅構内情報と、カメラの位置と、乗客の進行方向と、とに基づいて、乗客が利用する乗降車ホーム位置及び乗車列車と推定し、乗車列車と、その発車時刻と、に基づいて、乗客の乗換駅と目的駅をその時刻とを推定し、乗換駅及び目的駅とその時刻とに基づいて、駅の混雑率予想を算出する構成を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明では、より精度の高い混雑率予想結果を、指令室や駅係員端末、駅設置のディスプレイ、モバイル端末などに配信し、駅係員や旅客へ有効な情報を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例にかかる人流情報プラットフォームの構成図である。
【図２（ａ）】本発明の一実施例にかかる駅の構内図である。
【図２（ｂ）】本発明の一実施例にかかる駅の構内図である。
【図２（ｃ）】本発明の一実施例にかかる駅の構内図である。
【図３】本発明の一実施例にかかる監視カメラによる人流解析技術例の図である。
【図４】本発明の一実施例にかかる人物の移動軌跡を示す図である。。
【図５】本発明の一実施例にかかる駅構内人流の乗客数カウント結果を示す図。
【図６】本発明の一実施例にかかる駅構内における各領域の関係を示す図である。
【図７】本発明の一実施例にかかる、Ｓ１駅からの降車駅割合のデータ構成図である。
【図８】本発明の一実施例にかかる路線図である。
【図９】本発明の一実施例にかかる混雑率予想処理を示すフロー図である。
【図１０】本発明の一実施例にかかるユーザの利用する経路予測結果を示す図である。
【図１１】本発明の一実施例にかかる混雑率予想結果を示す図である。（ａ）は列車にかかる混雑率予想であり、（ｂ）は駅にかかる混雑率予想である。
【図１２】本発明の一実施例にかかるＯＤパターンの一例である。
【図１３】本発明の一実施例にかかる混雑率予想処理を示すフロー図である。
【図１４】本発明の一実施例にかかる乗客の行き先駅の情報である。（ａ）は、定期券による行き先であり、（ｂ）は特定の乗客の利用履歴による行き先であり、（ｃ）は駅利用者の利用履歴による行き先である。
【図１５】（ａ）は、本発明の一実施例にかかる合成した乗客の行き先駅の情報である。（ｂ）は、行き先ごとの、駅構内における通過通路を示す図である。
【図１６】（ａ）（ｂ）は、本発明の一実施例にかかる補正後の乗客の行き先駅の情報である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を用いて本発明に関する実施の形態を説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明の人流情報プラットフォームの全体構成を示す機能ブロック図である。人流情報プラットフォームシステムは、収集部５、加工部８、蓄積部、配信部７の4つに分けられる。
【００１２】
収集部５は、人流情報を解析ならびに加工するために必要な情報を外部機器や外部システムから収集する処理部である。収集部５は、複数の駅サーバにより構成される。駅サーバは、各駅構内に設置されている監視カメラ２からの映像を駅単位で収集する機能と、各駅の改札機３から入出場情報を迅速に収集する機能を持つ。
【００１３】
加工部８は、収集部５で取得したデータを人流情報として配信できる形に解析、加工する部分である。加工部８は、監視カメラ２から収集した映像を解析する画像解析部９１と、収集部で取得した運行情報を基に路線シミュレーションを行って混雑率を予想する混雑率予測部９２と、ネットワークを介して運行管理システム４と接続されている運行情報処理部９３と、を持つセンタサーバで構成される。
【００１４】
運行管理システム(外部システム)４は、複数路線の列車の運行を管理し、遅延情報や列車のロケーション情報データを例えば3秒毎に配信し、運行情報処理部９３でその情報を受信する。
【００１５】
蓄積部は、加工処理に必要なデータと、配信に必要な加工後のデータを蓄積する。蓄積部は、加工処理に必要な駅や路線のマスタデータを蓄積しているマスタデータDB１０１、１０２と、入出場情報をパターン化した情報を参照更新するための蓄積DB(ODパターン)１０３と、監視カメラから取得した映像及びその解析した結果を格納しておく蓄積DB(カメラ)１０４と、混雑率予想した結果及びその途中で生成したデータを格納した蓄積ＤＢ１０５（混雑予想率）から構成される。
【００１６】
配信部７では、加工部で加工処理された情報を配信するためのWEBサーバで構成され、最終的に表示する形態にとらわれずに配信する機能をもつ。図１では、配信対象の端末６として、指令室への表示装置、係員端末、乗客の有するモバイル端末、駅構内の表示ディスプレイを例に記載している。
【００１７】
図２（ａ）〜（ｃ）を用いて、本実施例でS１駅の一例を説明する。図２（ａ）は、２Ｆコンコースの構内図、図２（ｂ）は、１Ｆの南北方向に走るＡ線のホームの構内図、図（ｃ）は、３Ｆの東西方向に走るＢ線のホームの構内図である。
【００１８】
図２（ａ）の２Ｆコンコースでは、複数の改札機をそれぞれ設置された改札口と、１ＦのＡ線ホームに続く階段を上り下りのホームに対してそれぞれ二つずつと、３ＦのＢ線ホームに続く階段を上り下りのホームに対してそれぞれ二つずつと、を有している。
【００１９】
図２（ｂ）の１Ｆコンコースでは、上り下りのホームが分かれており、その間に列車が停車するようになっている。各ホームは、二つずつコンコースへの階段を有している。
【００２０】
図２（ｃ）の３Ｆコンコースでは、上り下りのホームが分かれており、その間に列車が停車するようになっている。各ホームは、二つずつコンコースへの階段を有している。
【００２１】
そして、各階段には、カメラが設けられており、階段を行き来する乗客の映像を撮影可能になっておる。
【００２２】
図３〜５を用いて、カメラ２及び画像解析部９１の処理を説明する。カメラ２は、階段及びその付近の乗客（列車に乗車していない場合でも、便宜上乗客と表現する）を撮影し、サーバ９に送る。サーバ９上の画像解析部は、その画像を解析して、乗客の人数と移動方向を算出して集計する。すなわち、画像処理により画面内の動き情報を算出する。具体的には、精度の高い人物検知のため、カメラ２の設置場所に応じて、Tracklet方式、Tracklet背景差分方式、頭部検知方式を使い分ける。例えば、コンコース、通路、改札では、動きがある対象をカウントするTracklet方式を用いる。ホーム、エレベータでは、動きが少ない対象をカウントするTracklet背景差分方式を用いる。階段、エスカレータなどの斜面では、動きがある対象を人物が重なってもカウントできる頭部検知方式を用いる。
【００２３】
図３は、カメラ２の撮影した画像（動画）である。画像解析部は、乗客１〜４の特徴点を検出し各々の乗客と認識するともに、その特徴点がどちらの方向に移動したかを画像から検出する。図３では、乗客１〜４の特徴点を検出して移動方向を認識している。
【００２４】
カメラ２は、上方向から撮影してもよいし、横（斜め上）から撮影してもよい。カメラ画像解析により得られた乗客及びその移動方向は、画像解析部９１により、図４に示すように平面上の位置に変換することも可能である。これによって、乗客の密度や移動速度を可視化することが可能であり、混雑度の把握に用いることができる。
【００２５】
さらに、画像解析部９１は、階段を移動する乗客の人数を移動方向ごとにカウントすることができる。図５は、乗客数のカウントした移動乗客数情報である。単位時間ごとに、カメラが設けられた階段における移動方向（２方向に単純化）ごとの乗客通過人数を集計している。本実施例では、カメラごとに集計しているが、同じホームに続く複数の階段にかかる複数のカメラが検出した乗客数は、合算して集計してもよい。
【００２６】
図６は、S1駅の構内図である。コンコースを中心に、各ホームに向かう階段が設けられており、各ホームでは、各列車に乗降車することができることが示されている。ホームへの各階段へは、カメラ２が備えられており、階段を行き来する乗客を撮影している。また、コンコースからは、改札を経由して改札の内外を行き来することができる。
【００２７】
ここで、コンコースからＡ線北行ホームへ階段で移動した乗客は、Ａ線北行きの列車に乗車するものとし、Ａ線北行ホームからコンコースへ階段で移動した乗客は、Ａ線北行きの列車に乗車して当駅で降車したものとみなす。他のホームについても、同様に考える。とすると、カメラによって乗客の人数と移動方向を集計することで、当駅でのホーム（路線、方向）ごとの乗降人数を把握することができる。これを用いて、駅や路線の混雑率を予測する。
【００２８】
図７は、乗客の降車駅の割合を示す降車駅割合情報の一例であり、この例では平日7：00〜7：30に、A線北行きホームに入場した乗客の目的地の割合（％）を示している。この時間帯に1000人がホームに入場して列車に乗車した場合、156人がS2駅で降車し、92人がS3駅で降車すると推定される。この降車駅割合情報は、乗客の乗車実績(OD（Origine-Destination）パターン)から作成され、例えば、改札データから本駅で該当時刻に乗車し他駅で降車した乗客の統計を取り、そのうち、降車駅に基づいてA線北行き列車に乗車したと推定される乗客を特定し、その乗客の降車駅ごとの割合を算出することにより作成する。
【００２９】
本実施例での、混雑率予想のフローチャートについて図９を用いて説明する。
【００３０】
まず、カメラ２を用いて、駅のホームに続く階段を行き来する乗客を撮影する（S901）。そして、その画像を画像解析部９１に送信する。
【００３１】
画像解析部９１は、送られてきた画像を解析し、階段の各方向にどれくらいの乗客が通過したかをカウントし、移動乗客数情報を作成する（S902）。この情報には、単位時間ごとに乗客の移動方向と乗客数が格納されている。
【００３２】
次に、乗客の行き先と移動ルートを推定する（S903）。これには、降車駅割合情報と、移動乗客数情報と、時刻表情報（図示せず）を用いる。時刻表情報は、各列車の駅への発着時刻を格納した、いわゆるダイヤ情報である。時刻表情報は、正常ダイヤ時の時刻を用いてもよいが、遅延や運休などが発生している場合には、それを反映した実際の運行状況を示す時刻表情報を用いる方が望ましい。
【００３３】
まず、時刻表情報から、時間区分を規定する。S1駅のA線北行ホームの発車時刻が、8：00の列車の次が8：05であった場合、この間である8：00〜8：05を時間で区切る。そして、移動乗客数情報を参照し、8：00〜8：05にこのホームに入場した乗客数を算出する。算出された乗客数は、8：05発の列車に乗車したものと推定される。なお、島式ホームで二つのホームが同じ島にある場合、適当な割合で、島に入場した乗客を二つのホームに振り分けるものとする。
【００３４】
そして、行き先駅ごとの推定人数を算出する。これは、上記算出した乗車人数に、降車駅割合情報にかかる各駅の割合を乗算することにより算出する。
【００３５】
そして、移動ルートと時刻を算出する。移動ルート及び時刻は、例えば乗換検索サービスで検索されるように、降車駅に行くための合理的なルート及び時刻で算出される。列車の運行状況を管理するＰＴＣ（Programmed Traffic Control）システム(運行管理システム)４から列車の運行情報を取得できる場合には、列車遅延や運休などを時刻表に反映し、より実施の運行状況に則して移動ルートと時刻、乗車列車を推定することが望ましい。
【００３６】
これらを乗客数と移動ルート・時刻とを推定した乗客数、移動ルートの情報である乗客数移動ルート情報を図１０に示す。この情報は、指定した、乗客数と、移動ルート（列車）と時刻が格納されている。
【００３７】
乗客数移動ルート情報を各駅、各時刻帯ごとに算出し、それを各列車、各駅ごとに足し合わせることで、乗客数を算出する。さらに乗客数を、列車や駅のキャパシティで演算して、混雑率予想を算出する。図１１に、混雑予想の一例を示す。図１１（ａ）は、列車の混雑率の例である。列車の走行区間・時刻ごとの混雑率予想が格納されている。この図では、特定の列車の混雑率についてであるが、特定の列車の代わりに駅区間を固定して時刻ごとの混雑率を表示することで、特定の路線（区間）の混雑率にすることも可能である。
【００３８】
また、図１１（ｂ）は、駅の混雑率予想である。乗換駅、乗降車駅の時刻帯ごとの混雑率を格納している。また、駅全体だけではなく、駅構内の位置ごとの混雑率も格納可能である。S1駅で、Ａ線を降車して駅外へ出場する乗客は、Ａ線ホームからコンコースの順に通り、Ｓ１駅でＡ線からＢ線に乗り換える乗客は、Ａ線ホーム、コンコース、Ｂ線ホームの順で異動すると推定される。そのため、駅構内の位置ごとに乗客数をカウントして混雑率予想を行うことができる。
【００３９】
本実施例によれば、上記のように、時間帯ごとの乗客のホーム入場をカウントし、降車駅及びそこまでに至る乗車列車を推定する。これを、付近の駅の可能な限りたくさんの乗客について行い足し合わせる。これによって、路線の列車及び乗降駅及び乗換駅の混雑率を算出することができる。
【実施例２】
【００４０】
次に実施例２を説明する。実施例１では、ホームへ入出場するカメラが撮影した乗客数に基づいて、混雑予想を行ったが、本実施例では、カメラでカウントした乗客数と、ODパターンに基づいて混雑率を予想する。
【００４１】
ODパターンとは、改札を入場、出場した記録である。図１２に示すように、乗車駅、降車駅と入出場時刻が記録されている。
【００４２】
本実施例のフローチャートを図１３に示す。
【００４３】
まず、乗客が改札を入場するときに、切符（ICカード）を読み取り（S1301）、行き先を推定する（S1302）。行き先は、（１）定期券がある場合には、定期の乗車範囲を優先する、（２）乗客の乗車履歴をデータベースで記憶している場合には、乗車履歴から推定する、（３）その駅の乗客の行き先駅の履歴から推定する、の（１）〜（３）を組み合わせて推定する。例えば、ある乗客に対して（１）〜（３）で行き先駅及び確率を推定し、それぞれに対して係数をかけて足し合わせることで、行き先駅及び確率を算出する。
【００４４】
図１４に、各情報を示す。図１４（ａ）は、定期券の情報である。図１４（ｂ）は、特定の乗客における履歴から推定した平日朝における行き先推定（％）である。図１４（ｃ）は、Ｓ１駅利用の全乗客における平日朝における行き先推定（％）である。
【００４５】
図１５（ａ）は、これらの三つの情報を組み合わせて推定した特定乗客の行き先推定である。本ケースでは、平日朝であるため、定期の行き先の係数を大きくしＳ３駅の確率を高くし、次にこの乗客の利用履歴の係数を高くしてある。休日の行き先であれば、定期券の係数を低く設定される。
【００４６】
行き先を推定した後は、実施例１と同様に時刻表情報を用いて乗車列車を推定して、さらにそれを足し合わせて、列車、乗降駅及び乗換駅の混雑率を推定する（S1303）。そして、行き先から乗車経路を推定し、さらに入場時刻を加えて、乗車した列車及び乗換駅及び降車駅での滞在時刻を推定する。これらを可能な限り多くの乗客に対して行って足し合わせて混雑率を算出する。この混雑率算出方法は、例えば特開2014-213697号公報に記載してある。この結果として、実施例１と同様に、図１１に示されるような混雑率予想が作成される。
【００４７】
ここで、各乗客に対し、駅(乗車、降車、乗換)について、駅のホームの入出場及びその時刻も推定する。例えば、図８のような路線を想定し（上が北方向）、Ｓ１駅から乗車してＵ1駅で降車すると推定された乗客は、Ｓ２駅でＡ線北行きホームに入場して乗車し、Ｓ２駅でＡ線北行きホームで降車して出場してＣ線東行きホームに入場して乗車し、Ｕ1駅でＣ線東行きホームで降車・出場し、改札を出ると推定される。
【００４８】
そして、図１５（ｂ）のように、Ｓ１駅の改札入場から、各行き先駅を出場するまでにどの通路（カメラが設置してある階段）を通過するかを規定しておく。この情報は、Ｓ1306にて使用する。
【００４９】
一方で、実施例１と同様に、カメラを用いて各ホームを入出場する乗客の数をカウントしておく（S1304,S1305）。
【００５０】
そして、ODパターンを用いて算出した混雑率と、カメラを用いてカウントした乗客数を比較して、混雑率予想を修正していく（S1306）。ODパターンについては、各乗客のホーム入出場予定の駅、ホーム、入場または出場かを、時間帯ごとに集計し、ODパターンから予想される各ホームの入出場乗客数を算出しておく。そしてこれを、カメラを用いてカウントした乗客数と比較を行う。両者の差が小さい場合には、ＯＤパターンを用いた混雑率予想の正確性が高いことを意味する。両者の差が大きい場合には、混雑率予想が正確ではないことを意味しているため、混雑率予想を修正する。
【００５１】
混雑率の修正は、ODパターン側の混雑予想を修正する。具体的には、行き先推定（及び乗車列車推定）を修正することにより、混雑率予想を修正する。他の改札情報やカメラからの乗客数の情報は、確定した情報であるため、大きな修正には適さない。
【００５２】
まず、混雑率予想から算出したホーム入出場数と、カメラでカウントしたホーム入場者数を比較し、差（割合）が大きいホームと入出場を特定する。そして、ODパターンによる予想にて、当該ホーム及び入出場を行うと推定されている乗客のデータを抽出する。
【００５３】
そして、その乗客の行き先推定を修正する。例えば、本実施例では、（１）定期券、（２）その乗客の利用履歴、（３）その駅の乗客の利用実績に、係数を掛けて組み合わせて推定しているが、この係数を実態（カメラカウントの乗客数）に近づくように修正する。係数の修正の値は、適宜調整する。
【００５４】
例えば、定期券利用者であり、定期経路にかかるホーム入出場の実績乗客数が、予想乗客数よりも多い場合、この定期利用者の定期券利用にかかる係数を増加させ、他の係数を減少させる。これによって、この乗客数は、定期券の行き先にかかる駅に行く予想率が大きくなり、対応するホーム入出場の予想乗客数数も増加する。図１５（a）の行き先推定を修正したものを、図１６（ａ）に示す。定期券区間であるＳ３駅の割合を大きくなっているとともに、他の駅は少なくなっている。
【００５５】
一方で他の行き先駅にかかる予想乗客数は減少する。逆に、定期経路にかかるホーム入出場の実績乗客数が、予想乗客数よりも少ない場合、定期券利用にかかる係数を減少させ、他の係数を増加させる。図１５（a）の行き先推定を修正したものを、図１６（ａ）に示す。定期券区間であるＳ３駅の割合を小さくなっているとともに、他の駅は多くなっている。
【００５６】
対象の乗客の所定数の行き先推定を終了したら、再びその乗客の乗車した列車及び乗換駅及び降車駅での滞在時刻を推定し、それらを足し合わせることで混雑率予想を算出し直す。そして、ODパターン側の混雑予想の移動客数と、カメラ画像からカウントした乗客数との差が所定より小さくなったら、行き先予想の修正を終了する。なお、修正には時間がかかるので、差を検知したときの乗客数と、修正後に差を先度比較するときの乗客数とが、同じ時刻にかかるものでなくてもよく、より新しい乗客数を比較していてよい。
【００５７】
以上、実施例２について説明した。本実施例によると、ＯＤパターンから予想した混雑率に、カメラからカウントした乗客数で補正を掛けることにより、混雑率予想をより正確にすることができる。
【符号の説明】
【００５８】
１：情報サービスプラットフォーム、２：カメラ、３：改札、４：運行管理システム、５：収集部、６：表示ディスプレイ、７：配信部、８：加工部、９：センタサーバ、
【図１】
2018002037.tif 000003
【図２（ａ）】
2018002037.tif 000004
【図２（ｂ）】
2018002037.tif 000005
【図２（ｃ）】
2018002037.tif 000006
【図３】
2018002037.tif 000007
【図４】
2018002037.tif 000008
【図５】
2018002037.tif 000009
【図６】
2018002037.tif 000010
【図７】
2018002037.tif 000011
【図８】
2018002037.tif 000012
【図９】
2018002037.tif 000013
【図１０】
2018002037.tif 000014
【図１１】
2018002037.tif 000015
【図１２】
2018002037.tif 000016
【図１３】
2018002037.tif 000017
【図１４】
2018002037.tif 000018
【図１５】
2018002037.tif 000019
【図１６】
2018002037.tif 000020