(57)【要約】      （修正有）【課題】開放空間であっても人流推定の対象領域とすることを可能とし、測定特性が異なる複数の人流計測装置からの計測データに基づき高精度な人流推定装置を提供する。【解決手段】人流推定システムにおいて、人流推定装置１０は、異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置から通過人数及び歩行者の進行方向を取得し、実在する入口から出口へと向かう歩行者の人数又は設定される仮想の入口から仮想の出口へと向かう歩行者の人数であるＯＤデータを仮説ＯＤデータとして複数生成し人流解析を行う解析部１０７と、人流測定装置に基づき決定される許容測定誤差に基づき人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向と解析部から得られたデータを統合し推定ＯＤデータを生成するデータ同化ＯＤ推定部１０８と、データ同化ＯＤ推定部１０８から得られた推定ＯＤデータを人流推定結果として表示部１３に表示する表示制御部１１０とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向を取得し、実在する入口から出口へと向かう歩行者の人数または設定される仮想の入口から仮想の出口へと向かう歩行者の人数であるＯＤデータを仮説ＯＤデータとして複数生成し人流解析を行う解析部と、
前記人流測定装置に基づき決定される許容測定誤差に基づき、前記人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向と前記解析部から得られたデータを統合し推定ＯＤデータを生成するデータ同化ＯＤ推定部と、
前記データ同化ＯＤ推定部から得られた推定ＯＤデータを人流推定結果として表示部に表示する表示制御部とを有することを特徴とする人流推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の人流推定装置において、
前記人流測定装置から取得される歩行者の進行方向は、２方向以上であることを特徴とする人流推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の人流推定装置において、
前記表示制御部は、前記表示部に表示される人流推定結果に混雑領域を識別可能に、混雑度分布を表示することを特徴とする人流推定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の人流推定装置において、
前記表示制御部は、前記混雑度分布に基づき混雑を緩和可能な人流誘導表示を前記表示部に表示することを特徴とする人流推定装置。
【請求項５】
請求項２乃至請求項４のうちいずれか１項に記載の人流推定装置において、
前記人流解析を行うべき対象領域を解析モデルとして入力すると共に前記解析モデルに前記仮想の入口及び仮想の出口を設定可能とする入力部を有することを特徴とする人流推定装置。
【請求項６】
異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置と、
少なくとも前記人流測定装置により測定される通過人数及び歩行者の進行方向に基づき人流推定を行う人流推定装置と、を備え、
前記人流推定装置は、
前記人流測定装置により測定される通過人数及び歩行者の進行方向を取得し、実在する入口から出口へと向かう歩行者の人数または設定される仮想の入口から仮想の出口へと向かう歩行者の人数であるＯＤデータを仮説ＯＤデータとして複数生成し人流解析を行う解析部と、
前記人流測定装置に基づき決定される許容測定誤差に基づき、前記人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向と前記解析部から得られたデータを統合し推定ＯＤデータを生成するデータ同化ＯＤ推定部と、
前記データ同化ＯＤ推定部から得られた推定ＯＤデータを人流推定結果として表示部に表示する表示制御部とを有することを特徴とする人流推定システム。
【請求項７】
請求項６に記載の人流推定システムにおいて、
前記人流測定装置から取得される歩行者の進行方向は、２方向以上であることを特徴とする人流推定システム。
【請求項８】
請求項７に記載の人流推定システムにおいて、
前記異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置のうち１種の人流測定装置は、通過人数及び歩行者の進行方向を広範囲に測定可能であることを特徴とする人流推定システム。
【請求項９】
請求項７に記載の人流推定システムにおいて、
前記異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置のうち１種の人流測定装置は、狭い範囲における通過人数及び歩行者の進行方向を測定可能であって、遮蔽物が多い環境下においても設置可能であることを特徴とする人流推定システム。
【請求項１０】
請求項８又は請求項９に記載の人流推定システムであって、
前記表示制御部は、前記表示部に表示される人流推定結果に混雑領域を識別可能に、混雑度分布を表示することを特徴とする人流推定システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の人流推定システムであって、
前記表示制御部は、前記混雑度分布に基づき混雑を緩和可能な人流誘導表示を前記表示部に表示することを特徴とする人流推定システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の人流推定システムであって、
複数の携帯端末及び前記人流測定装置並びに前記人流推定装置を通信可能に接続する通信ネットワークを有し、
前記表示制御部は、前記通信ネットワークを介して前記推定ＯＤデータを人流推定結果として前記複数の携帯端末に表示することを特徴とする人流推定システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の人流推定システムであって、
前記人流推定装置は、前記人流解析を行うべき対象領域を解析モデルとして入力すると共に前記解析モデルに前記仮想の入口及び仮想の出口を設定可能とする入力部を有することを特徴とする人流推定システム。
【請求項１４】
少なくとも、異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置を有し、前記人流測定装置により測定される通過人数及び歩行者の進行方向に基づき人流推定を行う人流推定方法であって、
前記人流測定装置により測定される通過人数及び歩行者の進行方向を取得し、実在する入口から出口へと向かう歩行者の人数または設定される仮想の入口から仮想の出口へと向かう歩行者の人数であるＯＤデータを仮説ＯＤデータとして複数生成し人流解析を行い、
前記人流測定装置に基づき決定される許容測定誤差に基づき、前記人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向と前記人流解析の結果から得られたデータを統合し推定ＯＤデータを生成し、
生成された推定ＯＤデータを人流推定結果として表示部に表示することを特徴とする人流推定方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の人流推定方法において、
前記人流測定装置から取得される歩行者の進行方向は、２方向以上であることを特徴とする人流推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象領域における人の流れ（人流）を推定する人流推定装置及び人流推定システム及び人流推定定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、都市の混雑緩和や歩行者の安全性確保に対する注目が集まっている。具体的には、都市部に旅行者が集中することで、駅における列車の発着遅延や、場合によってはホームからの転落など危険な事故に繋がる可能性が懸念されている。また、イベント開催時には、会場周辺で発生する変則的な混雑によって、歩行者が安全に通行できないといった課題も生じ得る。よって、歩行者の安全性及び快適性を確保するために、混雑状況の現況把握と近未来予測を行い、案内や誘導により人の流れを制御し、混雑を緩和することが必要とされている。
【０００３】
上記課題を解決すべく、例えば、特許文献１に記載される技術が提案されている。特許文献１には、駅構内を対象として、現在と過去における列車の運行状況及び人の動きの変化パターンを考慮し、混雑が正常か異常かといった混雑度を推定する混雑度推定装置について開示されている。駅構内のような乗降施設において、改札機で得た入口と出口の組み合わせ人数（以下、ＯＤ：Ｏｒｉｇｉｎ  Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎと称する）データに基づき所定の流動演算手法により、人の移動状況を推定することが可能となる。改札機のようなＯＤデータ取得部が設置される対象領域では、人の移動状況を精度良く推定できる。
【０００４】
また、特許文献２に記載される技術も知られている。特許文献２では、大規模な人流分布推定処理をより効率的に行うため、分散プラットフォームを利用して、人流の変化を表現している。この分散プラットフォームでは全数調査結果から得た人流モデルに基づき、仮説を大量に生成し、人流測定装置による測定結果との適合性を評価することにより、測定結果と矛盾しない人流分布が算出できるものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−１１８７９０号公報
【特許文献２】特開２０１４−１１２２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら特許文献１に開示される技術では、街中や商業施設内などの入出場ゲートが存在しない空間（以下、開放空間）を対象とした場合、ＯＤデータの取得が困難となり、人の移動状況が推定できない。また、カメラなどの画像取得装置を用いても、人の人数や進行方向情報は得られるものの、その対象人物がどこへ向かうのかといった入口から出口までを関連付けたＯＤデータを得ることは、個々の歩行者の特定及び追跡を行わない限り、困難である。  
また、特許文献２に記載される技術では、全数調査結果を得るため、アンケートによる事前調査と携帯電話のＧＰＳ情報などを組み合わせることで整合性をとる構成であるが、そもそも全数調査結果を得ることが困難である。
【０００７】
そこで、本発明は、開放空間であっても人流推定の対象領域とすることを可能とし、且つ、測定特性が異なる複数の人流計測装置からの計測データに基づき高精度な人流推定を可能とし得る人流推定装置、人流推定方法、及び人流推定システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明に係る人流推定装置は、異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向を取得し、実在する入口から出口へと向かう歩行者の人数または設定される仮想の入口から仮想の出口へと向かう歩行者の人数であるＯＤデータを仮説ＯＤデータとして複数生成し人流解析を行う解析部と、前記人流測定装置に基づき決定される許容測定誤差に基づき、前記人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向と前記解析部から得られたデータを統合し推定ＯＤデータを生成するデータ同化ＯＤ推定部と、前記データ同化ＯＤ推定部から得られた推定ＯＤデータを人流推定結果として表示部に表示する表示制御部とを有することを特徴とする。  
また、本発明に係る人流推定システムは、異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置と、少なくとも前記人流測定装置により測定される通過人数及び歩行者の進行方向に基づき人流推定を行う人流推定装置と、を備え、前記人流推定装置は、前記人流測定装置により測定される通過人数及び歩行者の進行方向を取得し、実在する入口から出口へと向かう歩行者の人数または設定される仮想の入口から仮想の出口へと向かう歩行者の人数であるＯＤデータを仮説ＯＤデータとして複数生成し人流解析を行う解析部と、前記人流測定装置に基づき決定される許容測定誤差に基づき、前記人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向と前記解析部から得られたデータを統合し推定ＯＤデータを生成するデータ同化ＯＤ推定部と、前記データ同化ＯＤ推定部から得られた推定ＯＤデータを人流推定結果として表示部に表示する表示制御部とを有することを特徴とする。  
また、本発明に係る人流推定方法は、少なくとも、異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置を有し、前記人流測定装置により測定される通過人数及び歩行者の進行方向に基づき人流推定を行う人流推定方法であって、前記人流測定装置により測定される通過人数及び歩行者の進行方向を取得し、実在する入口から出口へと向かう歩行者の人数または設定される仮想の入口から仮想の出口へと向かう歩行者の人数であるＯＤデータを仮説ＯＤデータとして複数生成し人流解析を行い、前記人流測定装置に基づき決定される許容測定誤差に基づき、前記人流測定装置から取得される通過人数及び歩行者の進行方向と前記人流解析の結果から得られたデータを統合し推定ＯＤデータを生成し、生成された推定ＯＤデータを人流推定結果として表示部に表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、開放空間であっても人流推定の対象領域とすることを可能とし、且つ、測定特性が異なる複数の人流計測装置からの計測データに基づき高精度な人流推定を可能とし得る人流推定装置、人流推定方法、及び人流推定システムを提供することが可能となる。  
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施例に係る実施例１の人流推定システムの全体概略構成図であって、人流推定装置の機能ブロック図である。
【図２】図１に示す人流推定装置の処理工程を示すフローチャートである。
【図３】解析モデルの一例における測定位置と測定範囲を示す図である。
【図４】ＯＤデータ表を示す図である。
【図５】歩行者の進行方向に関するデータ処理例を表す模式図である。
【図６】図１に示す人流推定装置を構成する記憶部に格納される測定部より取得されたデータのデータ構造を示す図である。
【図７】図１に示す人流推定装置を構成する解析部による人流解析の概念図である。
【図８】図１に示す人流推定装置を構成するデータ同化ＯＤ推定部で実行するデータ同化の概念図である。
【図９】施設内における人流測定装置の配置模式図である。
【図１０】図１に示す人流推定装置を構成する表示部に表示される人流推定結果の画面表示例である。
【図１１】本発明の他の実施例に係る実施例２の人流推定システムの全体概略構成図である。
【図１２】図１１に示す人流推定システムを構成する人流推定装置の機能ブロック図である。
【図１３】完全開放空間である街中を人流推定の対象領域とした場合の解析モデルを示す図である。
【図１４】図１１に示す人流推定装置を構成する表示部及び携帯端末に表示される人流推定結果の画面表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本明細書において「ＯＤデータ」とは、実在する入口から出口へと向かう歩行者の人数、または、完全開放空間を人流推定の対象とする場合は設定される仮想の入口から仮想の出口へと向かう歩行者の人数である。なお、実在する入口及び設定される仮想の入り口を出発地、実在する出口及び設定される仮想の出口を到着地と称する場合もある。  
以下、図面を用いて本発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００１２】
＜人流推定システム１の全体構成＞  
図１は、本発明の一実施例に係る実施例１の人流推定システムの全体概略構成図であって、人流推定装置の機能ブロック図である。図１に示すように、人流推定システム１は、異なる測定特性を有する２種以上の第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ、第Ｎ人流測定装置１０１ｎ、及び人流推定装置１０から構成される。ここで、第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ及び第Ｎ人流測定装置１０１ｎは測定部１０２を構成し、Ｎ≧２である。なお、人流測定装置の数は、第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ及び第Ｎ人流測定装置１０１ｎの３個に限られるものではなく、人流測定の対象領域に応じて適宜設置する人流測定装置数を決定すれば良い。また、少なくとも異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置を有するものであれば、全ての人流測定装置が相互に異なる測定特性を有することを要しない。人流測定装置は、測定領域の人数及び歩行者の進行方向データを計測する機能を有する。また、異なる測定特性を有する２種以上の人流測定装置とは、例えば、測定範囲が広いものの遮蔽物が多い環境には設置が困難であるもの。測定範囲は狭いものの精度が高く遮蔽物が多い環境であっても設置可能であるもの。また、更には、測定範囲が同一であっても測定精度或いは測定感度が異なるものなども含まれる。
【００１３】
＜人流推定装置１０の構成＞  
図１に示すように、人流推定装置１０は、ユーザにより人流計測装置１０１ａ〜１０１ｎ毎に仕様に基づく許容測定誤差（詳細後述する）の入力或いは詳細後述する解析モデルの入力を可能とする入力部１２、処理部１０３、及び表示部１３を備える。処理部１０３は、入力部１２より入力される許容測定誤差（詳細後述する）或いは詳細後述する解析モデルを取り込む入力Ｉ／Ｆ１０４、仮説ＯＤ生成部１０５、仮説ＯＤ生成部１０５にて生成されたＯＤデータに基づき人流解析を行う人流解析部１０６、データ同化ＯＤ推定部１０８、記憶部１０９、表示制御部１１０、及び通信Ｉ／Ｆ１１１を備え、これらは内部バス１１２にて相互に接続されている。そして、仮説ＯＤ生成部１０５及び人流解析部１０６にて解析部１０７を構成している。仮説ＯＤ生成部１０５、人流解析部１０６、データ同化ＯＤ推定部１０８、及び表示制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサ、プログラムを格納するＲＯＭ、ＲＯＭより読み出されたプログラムをプロセッサが実行する過程のデータ等を一時的に格納するＲＡＭ等の記憶装置にて実現される。  
人流推定装置１０の各部の動作について以下に説明する。
【００１４】
＜人流推定装置１０の動作＞  
図２は、図１に示す人流推定装置１０の処理工程を示すフローチャートである。
【００１５】
［ステップＳ１１：初期設定］  
図２に示すように、ステップＳ１１では、初期設定として、解析モデル及び人流計測装置１０１ａ〜１０１ｎ毎に仕様に基づく許容測定誤差（詳細後述）が入力部１２を介して入力され、入力Ｉ／Ｆ１０４により処理部１０３内に取り込まれる。取り込まれた解析モデル及び人流計測装置１０１ａ〜１０１ｎ毎に仕様に基づく許容測定誤差（詳細後述）は、入力Ｉ／Ｆ１０４より内部バス１１１を介して記憶部１０９の所定の記憶領域に格納される。
【００１６】
ここで、解析モデルについて説明する。図３は、解析モデルの一例における測定位置と測定範囲を示す図である。以下では、混雑推定対象領域２０のモデル化方法と、測定部１０２を構成する人流測定装置として第１人流測定装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂの２種の人流測定装置を用いた場合を一例としてその設置に関して説明する。図３では、出入口Ａ２０１、出入口Ｂ２０２、出入口Ｃ２０３で示す３箇所の出入口が存在し、全ての出入口で双方向に歩行者が往来する。第１人流測定装置の測定領域２０４は、第１人流測定装置１０１ａで測定できる領域を表している。また、第２人流測定装置の測定領域２０５は、第２人流測定装置１０１ｂで測定できる領域を表している。構造物２０６は、人が通ることの出来ない領域を表す。図３にて想定している第１人流測定装置の測定領域２０４では、対象領域の大まかな人流を予測するため、例えばレーザーレーダに代表される測定範囲が広い第１人流測定装置１０１ａを適用する。レーザーレーダは、遮蔽物が多い地点や、人の混雑している地点では測定が困難となるため、測定位置の制約が大きいので設置できる領域が限られる。一方、第２人流測定装置１０１ｂには、例えばカメラを用いて測定する。カメラによる測定では、１台当たりの測定範囲は狭いが精度が良く、遮蔽物の多い箇所や混雑環境下でも測定できるという利点がある。そのため、レーザーレーダが設置できないような複雑な通路や人通りの多い領域に適用するのが良い。  
本実施例では、第１人流測定装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂとして、それぞれレーザーレーダ及びカメラを用いる場合を示しているが必ずしもこれらに限られるものではない。例えば赤外線タグやＧＰＳ、人感センサなどを用いても良い。測定部１０２を構成する、第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ、及び第Ｎ人流測定装置１０１ｎ（図３に示す例では、第１人流測定装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂ）に、少なくとも２種類以上の人流測定装置１０１〜１０３を含めば、同じ種類の人流測定装置を多数設置しても良い。  
以上のように、図３に示す混雑推定対象領域２０の解析モデルが、入力部１２を介して入力され、入力Ｉ／Ｆ１０４により処理部１０３内に取り込まれる。
【００１７】
［ステップＳ１２：仮説ＯＤ発生］  
図２に戻り、ステップＳ１２における、仮説ＯＤ生成部１０５では仮説ＯＤを発生する。具体的には、仮説ＯＤ生成部１０５は内部バス１１２を介して記憶部１０９へアクセスし、格納される上述の解析モデルを読み出し、仮説ＯＤデータを生成する。  
ここで、生成される仮説ＯＤデータについて説明する。図４にＯＤデータ表を示す。図４では、仮説ＯＤ生成部１０５が、図３に示した解析モデルを対象にして推定するＯＤデータ（仮説ＯＤ）の例を示している。生成されるＯＤデータ（仮説ＯＤデータ）は、図４に示すように、入口Ａ（Ｏ_Ａ）から出口Ｂ(Ｄ_Ｂ)に向かう人数が２５０人、入口Ａ（Ｏ_Ａ）から出口Ｃ(Ｄ_Ｃ)に向かう人数が１５０人、入口Ｂ（Ｏ_Ｂ）から出口Ａ（Ｄ_Ａ）に向かう人数が６００人、入口Ｂ（Ｏ_Ｂ）から出口Ｃ（Ｄ_Ｃ）に向かう人数が３５０人、入口Ｃ（Ｏ_Ｃ）から出口Ａ（Ｄ_Ａ）に向かう人数が１００人、及び、入口Ｃ（Ｏ_Ｃ）から出口Ｂ（Ｄ_Ｂ）に向かう人数が３５０人の６つの仮説ＯＤデータが生成される。換言すれば、これらの６つの条件（６つの仮説ＯＤデータ）のうち１つの条件でも推定精度が悪いと、全体の人流が変わり推定精度が悪化する。そのため、これらＯＤデータ全てを精度良く推定することが求められ、精度向上には第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ、及び第Ｎ人流測定装置１０１ｎの設置台数を増やし、測定位置を工夫することで改善される。
【００１８】
また、図５に歩行者の進行方向に関するデータ処理例を表す模式図を示す。図５では、測定部１０２を構成する人流測定装置として第２人流測定装置１０１ｂ（カメラ）で得られた画像から、歩行者４０１の進行方向４０についてデータ処理する一例を示す。ここでは、歩行者４０１の進行方向４０２〜４０９が８方向で検出できる画像処理アルゴリズムを適用した場合について示している。例えば、歩行者の流れが上下２方向に限られるような通路では、左上方向４０２、上方向４０３、右上方向４０４、右方向４０５の４方向を統合して上方向４０３として取り扱っても良い。同様に、右下方向４０６、下方向４０７、左下方向４０８、左方向４０９を統合して下方向４０７として取り扱っても良い。このような手法を用いて、進行方向は８方向、２方向に限らず、任意の方向や数を適用することができる。全ての測定データの取り扱う方向数は同じである必要はなく、対象領域の人の流れを基に選択的に方向を定義すれば良い。
【００１９】
図６に図１に示す人流推定装置１０を構成する記憶部１０９に格納される測定部１０２より取得されたデータのデータ構造を示す。ここで、第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ、及び第Ｎ人流測定装置１０１ｎでは、それぞれ、測定した歩行者の進行方向と通過人数、人流測定装置の仕様或いは事前検討から得られている許容測定誤差が対応付けて格納されている。図６に示す例では、上述の図２に示した解析モデルに相当する混雑推定対象領域２０において、８：３０〜９：３０の間に測定したデータ（進行方向及び通過人数）を示している。
【００２０】
第１人流測定装置１０１ａについては、進行方向が上方向の通過人数が４４０人であり、進行方向が下方向の通過人数が６５４人であったことを示しており、また、第１人流測定装置１０１ａの許容測定誤差は１５％であることを示している。  
第２人流測定装置１０１ｂについては、進行方向が左上方向の通過人数が１人、進行方向が上方向の通過人数が１３人、進行方向が右上方向の通過人数が２５人、進行方向が右方向の通過人数が４人、進行方向が右下方向の通過人数が１０人、進行方向が下方向の通過人数が３２人、進行方向が左下方向の通過人数が１８人、及び進行方向が左方向の通過人数が２人であったことを示しており、第２人流測定装置１０１ｂの許容測定誤差は５％であることを示している。  
第Ｎ人流測定装置１０１ｎについては、進行方向が上方向の通過人数が５３人、進行方向が右方向の通過人数が７５人、進行方向が下方向の通過人数が１１３人、及び進行方向が左方向の通過人数が２５人であったことを示しており、第Ｎ人流測定装置１０１ｎの許容測定誤差は１０％であることを示している。
【００２１】
記憶部１０９に格納される測定部１０２より取得されたデータのデータ構造として、進行方向及び通過人数の測定データに加え、人流測定装置毎に許容測定誤差を記憶部１０９に格納することから、後述するように、許容測定誤差も同時に評価することで、第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ、及び第Ｎ人流測定装置１０１ｎ間の測定特性の差を考慮したデータ統合が可能となる。また上述のように、第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ、及び第Ｎ人流測定装置１０１ｎ間では、進行方向の取り扱い数を同一にする必要は無く、人流を考慮して各測定地点によって定義して良い。測定データの許容測定誤差の取り扱いについては、図８を用いたデータ同化方法で後述する。
【００２２】
［ステップＳ１３：人流解析部１０６及び測定部１０２からのデータ取得］  
図２に戻り、ステップＳ１３では、データ同化ＯＤ推定部１０８は、内部バス１１１を介して人流解析部１０６及び測定部１０２より、それぞれ人数及び進行方向を取得する。測定部１０２より取得される人数及び進行方向の測定データは、上述の図６に示したデータである。  
ここで、解析部１０７を構成する人流解析部１０６について説明する。図７は、図１に示す人流推定装置を構成する解析部による人流解析の概念図である。上述の図３に示した解析モデル（混雑推定対象領域２０）においては、第１人流測定装置の測定領域２０４及び第２人流測定装置の測定領域２０５は、解析モデル中の限られた領域であるため、解析部１０７を構成する人流解析部１０６での形跡結果に基づき補完することが人流を推定する上で重要となる。図７では、人流解析部１０６で実施する人流解析６０の移動処理についての一例を示しており、図７に示す人流解析６０の領域は、上述の図３に示した解析モデル（混雑推定対象領域２０）中の一部の領域を拡大したものである。人流解析部１０６は、上述の解析部１０７を構成する仮説ＯＤ生成部１０５により生成された仮説ＯＤデータ、すなわち、図４に示した推定されたＯＤデータに基づき、１つの計算格子６０２に１人存在すると仮定し、対象領域での各歩行者の動きを計算で導出する。
【００２３】
ここで一例として、対象とする歩行者６０１について入口６０３から出口６０４に向かう際の人流計算方法について説明する。入口６０３から出口６０４に向かうには、複数存在する経路候補６０５のうち最短経路６０６を選択するのが良い。しかし、最短経路６０６の先の計算格子６０２には既に別の最短経路６０６上に歩行者６０８が存在するため、進むことができない。そこで、隣接して空いている計算格子６０２のうち、出口６０４に近づく経路６０７を選択することができる。同様の操作を繰り返すことで、人流解析部１０６は、入口６０３から出口６０４に向かう人の流れを解析的に推定する。ここで、解析方法は上述のアルゴリズムに限られず、例えば隣接する最短経路６０６上に歩行者６０８存在する場合、対象歩行者６０１は最短経路６０６上の歩行者６０８が動いて計算格子６０２が空くまで進まないという選択もできる。また、進むか進まないかを確率的に組み合わせて人流推定を行う手法も用いても良く、その計算方法については限定されるものではない。
【００２４】
［ステップＳ１４：データ同化］  
図２に戻り、ステップＳ１４では、データ同化ＯＤ推定部１０８は、取得した測定部１０２及び解析部１０７を構成する人流解析部１０６の結果から、人数、進行方向、許容誤差を考慮に入れデータ統合させてＯＤデータの推定を行う。データ同化の具体的な方法について図８を用いて説明する。図８は、図１に示す人流推定装置１０を構成するデータ同化ＯＤ推定部１０８で実行するデータ同化の概念図である。図８に示すように、データ同化７０とは、解析と測定を組み合わせてなじませることで、より高精度に実際の状態を推定する手法である。ここでは、データ同化７０の一例としてアンサンブルカルマンフィルタを適用するが、この手法に限定されず、粒子フィルタや変分法などを適用してもよい。アンサンブルカルマンフィルタでは、ベイズ推定を基にしており、解析による予測値をｘ、測定値をｙとすると、ベイズの定理により、以下の式（１）の関係が得られる。  
【００２５】
【数１】
2019012494.tif 000003
【００２６】
ここで、ｐ（ａ）は状態変数ａの確率密度関数を表す。またｐ（ａ｜ｂ）は、ｂの値が確定しているときのａの条件付確率密度関数である。右辺のｐ（ｘ）は、人流解析予測値ｘの確率密度分布７０２であり、ｐ（ｙ｜ｘ）は測定値の確率密度分布７０３である。ここでは、測定値の確率密度分布７０３は正規分布と仮定し、通過人数は平均値、許容測定誤差は分散の算出に用いられ、許容測定誤差が大きいほど確率密度分布７０３の分布が大きく表現される。左辺のｐ（ｘ｜ｙ）は、データ同化後の解析解の確率分布を表し、事後分布７０５と称される。データ同化７０により推定された事後分布７０５は解析予測値７０２と測定値７０４によって決定され、一連の計算を繰り返すことで、真値７０１に収束することができる。収束して得たＯＤデータの数値を定義ＯＤデータとして人流解析部１０６の処理に適用することで、人流推定が可能となる。
【００２７】
図８は、１つのＯＤデータの同化処理を説明する図であり、ＯＤデータ（入口から出口（図４に示す６つの条件に相当する６つの仮説ＯＤデータ）までの歩行者の人数：１つの仮説ＯＤデータにおける人流）毎に図８のフラフが生成され、相互の干渉を回避しつつ図８の下図に示すように、真値７０１に収束するまで処理される。換言すれば、例えば図４に示す６つの仮説ＯＤデータ間での整合性をとりつつ収束するまで処理する。  
なお、図８に示す例では、人流測定装置として第２人流測定装置１０１ｂ（カメラ）を用いた場合の測定値の確率密度分布７０３であって、且つ、当該１つの第２人流測定装置１０１ｂ（カメラ）により撮像される画像データに対する確率密度分布である。従って、図８に示す人流解析予測値の確率密度分布７０２と第２人流測定装置１０１ｂ（カメラ）による測定結果とを統合することで図８の下図に示したようにデータ同化後の解析解の確率分布である事後分布７０５が得られる。なお、データ同化ＯＤ推定部１０８は、第１人流測定装置１０１ａ（レーザーレーダ）による測定結果についても同様の処理を実行する。
【００２８】
［ステップＳ１５：パラメータの修正］  
図２に戻り、ステップＳ１５では、データ同化ＯＤ推定部１０８がパラメータの修正を行う。具体的には、上述の図８において、横軸の「状態変数」は歩行者の人数であり、例えば、１００人から１０００人と状態変数であるパラメータを振った場合の人流解析予測値の確率密度分布７０２、及び計測値の確率密度分布７０３を得る。
【００２９】
［ステップＳ１６：収束判定［ＤＯ］］  
図２に示すステップＳ１６では、データ同化ＯＤ推定部１０８が、上述のステップＳ１５にて状態変数であるパラメータ修正後に得られた推定ＯＤデータ（データ同化７０により推定された事後分布７０５）が上述の真値７０１に収束したか否かを判定し、収束していない場合にはステップＳ１２に戻り、再度、ステップＳ１６までの処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ１６にて収束したと判定された場合には、処理を終了する。なお、処理終了後における得られた人流推定結果の表示部１３への表示については後述する。
【００３０】
本実施例では、人流推定装置１０が図２に示すステップＳ１１〜ステップＳ１６を実行する構成を説明したが、これに代えて以下の処理を実行するよう構成しても良い。すなわち、データ同化ＯＤ推定部１０８にて推定されたＯＤデータと、前のステップで推定されたＯＤデータとを比較をし、予め設定した閾値より大きい値となった場合は収束していないと見做し、仮説ＯＤ生成部１０５にて再びＯＤデータを発生させる。ここで、データ同化結果が反映され、仮説ＯＤデータの発生する範囲が徐々に推定値（上述の真値７０１）近傍に絞られていく。データ同化ＯＤ推定部１０８により推定されたＯＤデータと、前のステップで同様に推定されたＯＤデータとの差が閾値より小さくなった場合に、当該推定されたＯＤデータは収束したと見做し処理を終了する。
【００３１】
＜人流推定結果の表示＞  
図９は、施設内における人流測定装置の配置模式図であり、図１０は、図１に示す人流推定装置１０を構成する表示部１３に表示される人流推定結果の画面表示例である。  
図９では、施設内に異なる測定特性を有する２種類の第１人流測定装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂを設置した模式図を示している。第１人流測定装置１０１ａは、視野角や測定範囲が広いものの測定精度が低い人流測定装置である。一方、第２人流測定装置１０１ｂは、視野角が狭く測定範囲も狭いものの高精度に測定ができる人流測定装置である。ここで、第１人流測定装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂの設置台数は、少なくとも推定するＯＤデータの数より多いことが望ましい。
【００３２】
図９に示す解析モデルにて検討する出入口８０１は、通路の開放部分に限らず、歩行者の出入りが発生する階段（エスカレータ含む）８０２或いはエレベータ８０３も含む。第１人流測定装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂにより測定された人数情報及び歩行者の進行方向に関する測定データに基づき、上述の人流推定装置１０の動作により人流の推定を行う。  
人流推定装置１０を構成するデータ同化ＯＤ推定部１０８により得られた人流推定結果は、内部バス１１１及び表示制御部１１０を介して表示部１３の画面上に表示される。図１０に示す画面表示例が、表示部１３の画面上に表示される人流推定結果を示している。
図９に示した解析モデルを対象に行った人流解析結果を基に、混雑度分布９０１を濃淡で表し、人流推定結果を人流推定結果表示画面９０上に表示する。人流推定結果表示画面９０上の黒丸は歩行者４０１を表している。例えば、図１０ではエレベータ８０３付近で混雑が起きていると推定され、混雑領域９０２を目視にて容易に特定できる。その結果から、ＯＤデータを人為的に変更して混雑を緩和する条件を探索し、その結果を基に人流誘導表示９０３をすることで、混雑緩和効果が見込める。なお、混雑緩和方法については上記方法に限定されず、解析的に条件を探索する手法も考えられる。なお、人流誘導表示９０３は、施設内に予め案内表示用のディプレイが設置されていれば、当該ディプレイに人流誘導表示９０３に対応する誘導案内をメッセージ或いは進行すべき方向を示す矢印等の画像を表示すれば良い。また、施設内に予め誘導灯が設定されていればそれを用いても良く、更には、音声にて誘導するメッセージを流しても良い。
【００３３】
本実施例では、第２人流測定装置１０１ｂの一例としてカメラを挙げたが、既設の監視カメラ若しくは防犯カメラを有する施設においては、これら監視カメラ若しくは防犯カメラを第２人流測定装置１０１ｂとして用いても良い。
【００３４】
以上の通り本実施例によれば、開放空間であっても人流推定の対象領域とすることを可能とし、且つ、測定特性が異なる複数の人流計測装置からの計測データに基づき高精度な人流推定を可能とし得る人流推定装置、人流推定方法、及び人流推定システムを提供することが可能となる。  
また、本実施例によれば、ＯＤデータ取得装置が設置されていない開放空間において、個々の歩行者の特定や追跡を必要とせず、精度良く人流を推定することが可能となる。  
更には、単一の人流測定装置ではカバーしきれなかった広範囲で複雑な空間を、複数の異なる測定特性を持つ人流測定装置を組み合わせることで、それぞれの測定精度が担保できない状況を補間しあい、人流推定装置全体としての推定精度が向上する。さらに、データ同化によってＯＤデータを推定することで、推定したいＯＤデータの位置と、人流測定装置の設置位置は必ずしも一致する必要がなく、既存の監視カメラなどの設備を利用でき、設備の設置や運用コストが低減できる。
【実施例２】
【００３５】
図１１は、本発明の他の実施例に係る実施例２の人流推定システムの全体概略構成図であり、図１２は、図１１に示す人流推定システムを構成する人流推定装置の機能ブロック図である。本実施例では、街中の路上である完全開放空間を人流推定の対象領域とする点、および人流推定装置が通信ネットワークを介して人流測定装置及び誘導員などが所持する携帯端末と接続する構成とした点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付し、実施例１と重複する説明を省略する。
【００３６】
図１１に示すように、本実施例の人流推定システムは、人流推定装置１０ａ、異なる測定特性を有する２種以上の第１人流測定装置１０１ａ、第２人流測定装置１０１ｂ、誘導員などが所持する携帯端末５０ａ〜５０ｃ、及びこれらを通信可能に接続する通信ネットワーク５１を備える。通信ネットワーク５１は有線であるか無線であるかを問わない。なお、説明の便宜上、携帯端末については５０ａ〜５０ｃのみ示しているが、誘導員の人数に応じた数に相当する携帯端末を備えることは言うまでもない。また、携帯端末５０ａ〜５０ｃは、例えばスマートフォン或いはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）等が用いられる。
【００３７】
図１２に示すように、人流推定装置１０ａは、ユーザにより人流計測装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂ毎に仕様に基づく許容測定誤差の入力、解析モデルの入力、及び詳細後述する仮想の入口と仮想の出口を設定可能とする入力部１２、処理部１０３、及び表示部１３を備える。処理部１０３は、入力部１２より入力される許容測定誤差、解析モデル、及び設定される仮想の入口と仮想の出口を取り込む入力Ｉ／Ｆ１０４、仮説ＯＤ生成部１０５、仮説ＯＤ生成部１０５にて生成されたＯＤデータに基づき人流解析を行う人流解析部１０６、データ同化ＯＤ推定部１０８、記憶部１０９、表示制御部１１０、及び通信Ｉ／Ｆ１１１を備え、これらは内部バス１１２にて相互に接続されている。そして、仮説ＯＤ生成部１０５及び人流解析部１０６にて解析部１０７を構成している。仮説ＯＤ生成部１０５、人流解析部１０６、データ同化ＯＤ推定部１０８、及び表示制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサ、プログラムを格納するＲＯＭ、ＲＯＭより読み出されたプログラムをプロセッサが実行する過程のデータ等を一時的に格納するＲＡＭ等の記憶装置にて実現される。
【００３８】
図１３は、完全開放空間である街中を人流推定の対象領域とした場合の解析モデルを示す図である。図１３に示すように、解析モデルは、駅９０４或いは他の道路からスタジアム９０５に向かう人流の推定を行うことを想定している。駅９０４とスタジアム９０５の間に存在する路上には、それぞれ異なる測定特性を有する２種の第１人流測定装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂが複数主要な位置に設置されている。また、各道路には入力部１２を介してユーザにより設定された仮想の出入口８０１ａが複数配されている。ここで、第１人流測定装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂの設置台数は、少なくとも推定するＯＤデータの数より多いことが望ましい。
上述の実施例１にて示した図２のフローチャートのステップＳ１１では、初期設定として、図１３に示す解析モデル、人流計測装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂ毎に仕様に基づく許容測定誤差に加え、仮想の出入口８０１ａが入力部１２を介して入力され、入力Ｉ／Ｆ１０４により処理部１０３内に取り込まれる。取り込まれた解析モデル、人流計測装置１０１ａ及び第２人流測定装置１０１ｂ毎に仕様に基づく許容測定誤差、及び仮想の出入口８０１ａは、入力Ｉ／Ｆ１０４より内部バス１１１を介して記憶部１０９の所定の記憶領域に格納される。人流推定装置１０ａのその他の構成及び動作については上述の実施例１と同様であるため説明を省略する。
【００３９】
図１４は、図１１に示す人流推定装置１０ａを構成する表示部１３及び携帯端末５０ａ〜５０ｃに表示される人流推定結果の画面表示例である。上述の実施例１と同様に人流推定装置１０ａが動作し、人流推定装置１０ａを構成するデータ同化ＯＤ推定部１０８により得られた人流推定結果は、内部バス１１１及び表示制御部１１０を介して表示部１３の画面上に表示されると共に、内部バス１１１及び通信Ｉ／Ｆ１１１並びに通信ネットワーク５１を介して誘導員などが所持する携帯端末５０ａ〜５０ｃの画面上に表示される。図１４において黒丸は歩行者を表し、白抜き三角は誘導員９０６を表している。そして画面上には、人流誘導表示９０３が白抜き矢印にて示されている。誘導員は目視により路上での混雑度合及び歩行者を如何に誘導すべきか容易に把握することが可能となる。  
なお、図１４では、画面上に混雑領域を表示していないが、実施例１と同様に混雑度分布を濃淡で表すと共に混雑領域を特定する表示形態としても良い。
【００４０】
以上の通り本実施例によれば、実施例１の効果に加え、人流推定結果を誘導員が所持する携帯端末の画面上に表示する構成であることから、誘導員は適切な歩行者に対する適切な誘導を容易に行うことが可能となる。また、誘導員の配置を混雑状況に応じて変更することが可能となり、効率的な方向者に対する誘導、換言すれば、少ない誘導員による方向者の誘導が可能となり省力化を図ることが可能となる。
【００４１】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
【符号の説明】
【００４２】
１，１ａ・・・人流推定システム
１０，１０ａ・・・人流推定装置
１２・・・入力部
１３・・・表示部
１０１ａ・・・第１人流測定装置
１０１ｂ・・・第２人流測定装置
１０１ｎ・・・第Ｎ人流測定装置
１０２・・・測定部
１０３・・・処理部
１０４・・・入力Ｉ／Ｆ
１０５・・・仮説ＯＤ生成部
１０６・・・人流解析部
１０７・・・解析部
１０８・・・データ同化ＯＤ推定部
１０９・・・記憶部
１１０・・・表示制御部
１１１・・・通信Ｉ／Ｆ
１１２・・・内部バス
２０・・・混雑推定対象領域
２０１・・・出入口Ａ
２０２・・・出入口Ｂ
２０３・・・出入口Ｃ
２０４・・・第１人流測定装置の測定領域
２０５・・・第２人流測定装置の測定領域
２０６・・・構造物
４０・・・進行方向
４０１・・・歩行者
４０２・・・左上方向
４０３・・・上方向
４０４・・・右上方向
４０５・・・右方向
４０６・・・右下方向
４０７・・・下方向
４０８・・・左下方向
４０９・・・左方向
５０ａ，５０ｂ，５０ｃ・・・携帯端末
５１・・・通信ネットワーク
６０・・・人流解析
６０１・・・対象歩行者
６０２・・・計算格子
６０３・・・入口（Ｏ）
６０４・・・出口（Ｄ）
６０５・・・出口までの候補経路
６０６・・・最短経路
６０７・・・選択した経路
６０８・・・最短経路上に存在する歩行者
７０・・・データ同化
７０１・・・真値
７０２・・・人流解析予測値の確率密度分布
７０３・・・測定値の確率密度分布
７０４・・・アンサンブルメンバー
７０５・・・事後分布
８０１・・・出入口
８０１ａ・・・仮想の出入口
８０２・・・階段
８０３・・・エレベータ
９０・・・人流推定結果表示画面
９０１・・・混雑度分布
９０２・・・混雑領域
９０３・・・人流誘導表示
９０４・・・駅
９０５・・・スタジアム
９０６・・・誘導員
【図１】
2019012494.tif 000004
【図２】
2019012494.tif 000005
【図３】
2019012494.tif 000006
【図４】
2019012494.tif 000007
【図５】
2019012494.tif 000008
【図６】
2019012494.tif 000009
【図７】
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【図８】
2019012494.tif 000011
【図９】
2019012494.tif 000012
【図１０】
2019012494.tif 000013
【図１１】
2019012494.tif 000014
【図１２】
2019012494.tif 000015
【図１３】
2019012494.tif 000016
【図１４】
2019012494.tif 000017