(57)【要約】【課題】移動体が複数存在する状況において、複数のセンサによる移動体の検知結果に基づいて、それぞれの移動体の移動量を算出する。【解決手段】移動体が検出範囲内に存在するか否かを検出する複数のセンサＳＮ１〜ＳＮ７と、複数のセンサのそれぞれの検出結果と検出時刻とを関連付けた検出履歴データを記憶する記憶部３０と、複数のセンサによる検出結果と検出時刻とを関連付けて記憶部３０に記憶された検出履歴データを更新するセンサデータ格納処理部２０と、隣接する２つのセンサに関して記憶部３０に記憶されたそれぞれの検出履歴データに基づいて、最小刻み幅で規定される所定時間ごとの時系列履歴データを生成し、指定された時間内のそれぞれのセンサによる時系列履歴データに基づく相互相関を計算し、相互相関の最大値から移動量を推定するセンサデータ解析部５０とを備える。【選択図】図１
2008217351.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体が検出範囲内に存在するか否かを検出する複数のセンサと、
前記複数のセンサのそれぞれの検出結果と検出時刻とを関連付けた検出履歴データを記憶する記憶部と、
前記複数のセンサによる検出結果と検出時刻とを関連付けて前記記憶部に記憶された検出履歴データを更新するセンサデータ格納処理部と、
隣接する２つのセンサに関して前記記憶部に記憶されたそれぞれの検出履歴データに基づいて、最小刻み幅で規定される所定時間ごとの時系列履歴データを生成し、指定された時間内のそれぞれのセンサによる前記時系列履歴データに基づく相互相関を計算し、前記相互相関の最大値から、前記指定された時間内に前記隣接する２つのセンサ間を移動する前記移動体の数に相当する移動量を推定するセンサデータ解析部と
を備えたことを特徴とする移動量算出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の移動量算出装置において、
前記センサデータ解析部は、前記時系列履歴データを、複数の時刻にまたがる所定時間ごとに集計して統合時系列履歴データを生成し、前記所定時間内のそれぞれのセンサによる前記統合時系列履歴データに基づく相互相関を計算し、前記相互相関の最大値から、前記指定された時間内に前記隣接する２つのセンサ間を移動する前記移動体の数に相当する移動量を推定することを特徴とする移動量算出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の移動量算出装置において、
前記センサデータ解析部は、移動体がセンサ間を移動する最小移動時間としてあらかじめ設定された値に基づいて、前記最小移動時間の半分以下の値を前記最小刻み幅として規定される所定時刻ごとに前記時系列履歴データを生成し、前記最小移動時間以下の値を前記所定時間として前記統合時系列履歴データを生成することを特徴とする移動量算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建物の中などに移動体の存在を検出する複数のセンサを設置し、センサの検出結果の履歴に基づいて、ある時間内にセンサ間を移動した移動体の数を移動量として推定する移動量算出装置に関し、特に人の移動量を推定する移動体算出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物の壁や天井などに設置された複数のセンサを用いて、人の移動を認識する従来技術としては、住居内の感熱センサおよびドアの開閉を検知するセンサを用いた手法がある（例えば、特許文献１参照）。これは、独居老人の行動様式を把握して、安全、健康の確保を目的とするもので、人を検知したセンサの位置情報および時刻を記録しておき、そのデータを時刻順に辿ることによって人の移動元、移動先、移動時刻を把握する。
【０００３】
【特許文献１】特許第３８１３０２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術には次のような課題がある。
特許文献１に示される従来技術では、対象エリアは、１人住まいの住居を前提としており、複数の人が存在する場合を想定していない。この従来技術を複数の人が移動する場所に適用すると、センサが検知した人をすべて同一人物とみなしてしまい、人の移動を正しく認識できないという課題がある。
【０００５】
本発明は上述のような課題を解決するためになされたもので、複数の人が移動する状況、すなわち、移動体が複数存在する状況において、建物の壁や天井などに設置された複数のセンサが移動体を検知したデータをもとに、それぞれの移動体の移動量を算出することのできる移動量算出装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る移動量算出装置は、移動体が検出範囲内に存在するか否かを検出する複数のセンサと、複数のセンサのそれぞれの検出結果と検出時刻とを関連付けた検出履歴データを記憶する記憶部と、複数のセンサによる検出結果と検出時刻とを関連付けて記憶部に記憶された検出履歴データを更新するセンサデータ格納処理部と、隣接する２つのセンサに関して記憶部に記憶されたそれぞれの検出履歴データに基づいて、最小刻み幅で規定される所定時間ごとの時系列履歴データを生成し、指定された時間内のそれぞれのセンサによる時系列履歴データに基づく相互相関を計算し、相互相関の最大値から、指定された時間内に隣接する２つのセンサ間を移動する移動体の数に相当する移動量を推定するセンサデータ解析部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、それぞれのセンサの検出履歴データから得られるセンサごとの時系列の検出結果に基づいて、センサ間の相互相関を求めることにより、複数の人が移動する状況、すなわち、移動体が複数存在する状況において、建物の壁や天井などに設置された複数のセンサが移動体を検知したデータをもとに、それぞれの移動体の移動量を算出することのできる移動量算出装置を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の移動量算出装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。なお、以下の説明においては、一例として、あるエリア内を移動する複数の人を「移動体」とし、移動する人が検出範囲内にいるか否かを検出する人感センサを「センサ」とする。
【０００９】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における移動量算出装置の全体構成図である。
建物内のあるエリア１０には、入口１１、出口１２がある。さらに、このエリア１０内には、７つの人感センサＳＮ１〜ＳＮ７が設けられている場合を例示している。そして、本実施の形態１における移動量算出装置は、人感センサＳＮ１〜ＳＮ７、センサデータ格納処理部２０、データベース３０、センサデータ入力部４０、センサデータ解析部５０、移動量表示部６０、およびディスプレイ７０で構成される。
【００１０】
人感センサＳＮ１〜ＳＮ７は、例えば、赤外線などを利用して人を検知するセンサであり、個々にＩＤが割り当てられている。従って、それぞれの人感センサＳＮ１〜ＳＮ７は、検知範囲内に人が進入したときに、ＩＤとともに検知データを無線でセンサデータ格納処理部２０に送信することができる。
【００１１】
センサデータ格納処理部２０は、人感センサＳＮ１〜ＳＮ７によって検知された人の進入に関するデータを受信し、検出結果と検出時刻とを関連付けた検出履歴データを、それぞれの人感センサＳＮ１〜ＳＮ７別に、記憶部に相当するデータベース３０に格納する。センサデータ入力部４０は、データベース３０に格納された検出履歴データを読み出す。
【００１２】
センサデータ解析部５０は、センサデータ入力部４０が読み出した検出履歴データをもとに、隣接するセンサ間の人の移動量を算出する。移動量表示部６０は、センサデータ解析部５０が算出した移動量の結果をコンピュータのディスプレイ７０に表示する。なお、図１では、入口１１、出口１２は１つずつある場合を例示しているが、これらは複数あってもよく、１箇所が入口１１、出口１２を兼ねていてもよい。
【００１３】
次に、動作について詳細に説明する。
図１において、建物内のエリア１０の入口１１からある人が入り、人感センサＳＮ１〜ＳＮ７のうちの１つ、例えば、ＳＮ１の方向に向かって歩いたとする。その人が人感センサＳＮ１の検知範囲内に進入したとき、ＳＮ１は、そのＩＤとともに検知データを無線でセンサデータ格納処理部２０に送信する。
【００１４】
センサデータ格納処理部２０は、人感センサＳＮ１から受信したデータとともに、そのときの時刻を関連付けて、データベース３０内の検出履歴データを更新する。
【００１５】
人が他の人感センサＳＮ２〜ＳＮ７を通過したときも同様に、当該センサのＩＤと検知データが無線でセンサデータ格納処理部２０に送信され、センサデータ格納処理部２０は、そのときの時刻を関連付けて、データベース３０内の検出履歴データを更新する。
【００１６】
このようにして、人が入口１１から出口１２に移動するまでに、人感センサＳＮ１〜ＳＮ７が人を検知したデータと、その検出時刻とが関連付けられて、データベース３０内に、それぞれの人感センサＳＮ１〜ＳＮ７ごとの検出履歴データとして蓄積されることとなる。
【００１７】
センサデータ入力部４０は、データベース３０に格納された検出履歴データを読み出す。センサデータ解析部５０は、センサデータ入力部４０が読み出した検出履歴データをもとに、各々の人感センサＳＮ１〜ＳＮ７のデータを、移動量を算出したい所定時間内の時系列履歴データとして集計する。
【００１８】
具体的には、例えば、センサデータ解析部５０は、あらかじめ設定された最小刻み幅に基づいて、その最小刻み幅で規定される所定時刻ごとに、検出履歴データを集計することにより、所定時間間隔ごとの人感センサのＯＮ／ＯＦＦ状態を示す時系列履歴データを得ることができる。
【００１９】
さらに、センサデータ解析部５０は、集計結果である時系列履歴データに基づいて、隣接する人感センサのペアの時系列履歴データから相互相関を計算し、その最大値を、該当する２つの人感センサ間の人の移動量と推定する。
【００２０】
ここで、どの人感センサが隣接しているかは既知であり、あらかじめペア情報として設定されているものとする。図１では、例えば、センサＳＮ１に隣接するセンサは、ＳＮ２、ＳＮ３、ＳＮ４であるとして、図示されていない設定手段により、あらかじめペア情報として設定されているものとする。移動量表示部６０は、センサデータ解析部５０が算出した移動量の結果を、コンピュータのディスプレイ７０に表示する。
【００２１】
次に、上述の仮定のもとで、センサデータ解析部５０が、指定された時刻Ｔ１からＴ２における、隣接する人感センサ間の人の移動量を算出する処理について、具体的に説明する。ここで、時刻は、１刻みの離散的な値とし、Ｔ１からＴ２までは、（Ｔ２−Ｔ１＋１）個の値が存在するとする。人感センサの数をｎとし、各人感センサＳＮｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）による検出結果に基づいてデータベース３０に格納された検出履歴データをもとに、ｘｉｔ（ｔ＝Ｔ１、・・・、Ｔ２）を下式（１）のように定義する。
【００２２】
【数１】
2008217351.tif 000003
【００２３】
データベース３０には、人感センサが人を検知したときのみの時刻、およびセンサＩＤが関連付けられて、検出履歴データとして格納されている。これに対して、上式で規定するｘｉｔは、Ｔ１≦ｔ≦Ｔ２なるすべての時刻ｔに対して定義する値であり、センサデータ解析部５０が、検出履歴データに基づいて、時系列履歴データとして算出する値である。
【００２４】
次に、隣接する人感センサのペアＳＮｉ、ＳＮｊに対し、ｘｊｔを時間τずらしてｘｉｔと掛け合わせた値の合計（相互相関）を下式（２）と置く。
【００２５】
【数２】
2008217351.tif 000004
【００２６】
センサデータ解析部５０は、上式（２）により求めた相互相関ｃｉｊτを、ＳＮｉからＳＮｊに時間τを要して移動した人数とみなし、相互相関ｃｉｊτ （０≦τ≦Ｔ２−Ｔ１）の最大値をＳＮｉからＳＮｊへの移動量と推定する。センサ間の移動時間が人によらず、ほぼ一定である場合には、相互相関ｃｉｊτを最大にするτを移動時間の推定値と考えてよい。
【００２７】
次に、この方法による移動量算出の具体的な例を示す。人感センサＳＮ１〜ＳＮ７は、数十ミリ秒程度の間隔で人を検知できるが、以降では、小規模のデータで説明するために、人が歩行するイメージに合わせて単位時刻を数秒程度として考えることとする。図２は、本発明の実施の形態１において、センサデータ解析部５０が相互相関ｃｉｊτに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。
【００２８】
１刻みで定まる時刻として、Ｔ１＝０、Ｔ２＝１９とし、図１のエリア１０において、時刻ｔ＝０からｔ＝１９までにＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈの８人が入口１１から入り、センサＳＮ１を通過した後、Ｃ、ＦはＳＮ４を通過し、Ｃ、Ｆ以外の残りの６人はＳＮ２を通過したとする。さらに、センサＳＮ１、センサＳＮ２の時系列の検出結果であるｘ１ｔ、ｘ２ｔが、図２に示した表の左側に示す値になったとして、ＳＮ１からＳＮ２への移動量を算出する場合について説明する。
【００２９】
実際には、ｘ１ｔ、ｘ２ｔは、０か１のみを示す値であるが、図２に示した表では、説明をわかりやすくするために、値が１の場合に誰が通過したかを（  ）内にＡ〜Ｈとして記している。さらに、各々の人Ａ〜ＨがＳＮ１からＳＮ２への移動にかかった時間を「移動時間」の列に記している。
【００３０】
この「移動時間」よりも右の列には、ｘ２ｔを時間τずらしたｘ２、ｔ+τを列記している。この欄は、表を見やすくするために、値が０の箇所は省略しており、値が１の場合は、ｘ１ｔ、ｘ２ｔと同様、（  ）内に人をＡ〜Ｈとして記している。
【００３１】
太い実線で囲まれた枠、および太い点線で囲まれた枠の部分は、ｘ１ｔとｘ２ ｔ+τがともに１で、その積が１であることを意味している。さらに、太い実線で囲まれた枠の部分は、人の移動を正しく認識できたことを示し、太い点線で囲まれた枠の部分は、誤って人の移動を認識したことを示している。
【００３２】
例えば、τ＝４の場合、ｔ＝１におけるｘ１ｔ＝ｘ１１とｘ２、ｔ+τ＝ｘ２、５の値がともに１なので、人がＳＮ１からＳＮ２へ時間４をかけて移動したと認識する。τ＝２の場合も、ｔ＝３におけるｘ１ｔ＝ｘ１３とｘ２、ｔ+τ＝ｘ２、５の値がともに１なので、人がＳＮ１からＳＮ２へ時間２をかけて移動したと認識する。
【００３３】
ここで、前者は、Ａがｔ＝１でＳＮ１を通過し、ｔ＝５でＳＮ２を通過したことを正しく認識しているが、後者は、Ｂがｔ＝３でＳＮ１を通過し、Ａがｔ＝５でＳＮ２を通過したことを、同じ人がＳＮ１からＳＮ２へ移動したと誤って認識している。先の式（２）で示した相互相関ｃ１２τは、τの値に対応する列内の太い実線で囲まれた枠、および太い点線で囲まれた枠の部分の数の合計に相当し、その値を表の１番下に示している。
【００３４】
図２の表では、τ＝１０以降については省略したが、センサデータ解析部５０は、０≦τ≦１９の範囲では、τ＝４のときｃ１２τが５となり最大値を示すことから、ＳＮ１からＳＮ２へ移動した人数を５人と推定する。実際の移動人数は、Ｃ、Ｆ以外の６人であり、推定された値５は、真の値６に近いといえる。
【００３５】
この例では、図２の「移動時間」の欄に示したように、人感センサＳＮ１からＳＮ２までの移動時間が、Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｇ、Ｈの５人は４であり、Ｅ１人だけ３である。従って、ＳＮ２を通過した６人の移動時間がほとんど同じであり、このような場合には、移動時間が４である５人が、相互相関に基づく最大値として求められることとなる。すなわち、移動時間がほとんど同じである場合には、式（２）で示した相互相関ｃｉｊτによって移動量を算出することが有効となる。
【００３６】
なお、上述の説明では、τを０≦τ≦Ｔ２−Ｔ１の範囲で考えたが、適当な値Ｌ（Ｌは、Ｔ２−Ｔ１よりも小さい整数）を決めて０≦τ≦Ｌの範囲に限定して相互相関を計算してもよい。例えば、図２の例において、人がＳＮ１からＳＮ２へ移動する時間は、高々１０とわかっていた場合には、Ｌ＝１０としてよい。
【００３７】
上述した具体例では、人感センサＳＮ１からＳＮ２への移動量の算出を説明したが、同様の手法により、隣接する人感センサのすべてのペアに対して、センサ間の人の移動量を算出することができる。
【００３８】
このようにして算出された移動量算出結果をもとに、異なる時間帯の移動量と比較することにより、平常時と違う移動パターンの検出などが可能となる。異なる時間帯の移動パターンを比較するためのパラメータとしては、例えば、隣接する人感センサのペアすべての移動量の合計、あるいは、特定箇所の移動量が、移動量の合計に占める割合などが挙げられる。
【００３９】
以上のように、実施の形態１によれば、人感センサ間を通過する人の移動時間がほとんど同じである場合には、人感センサの検出履歴データから得られる所定時間ごとの時系列の検出結果に基づいて、センサ間の相互相関を求めることにより、センサ間を移動した人数を推定することができる。さらに、平常時の移動量を所定値としてあらかじめ備えることにより、推定値と所定値との比較結果から、平常時とは異なる移動パターンを検出することが可能となる。
【００４０】
実施の形態２．
先の実施の形態１で説明したセンサデータ解析部５０による移動量算出方法は、人感センサ間の移動時間が人によらず、ほぼ一定の場合には有効である。しかし、人によって移動時間にばらつきがある場合には、τをどのように選んでも人の移動が相互相関ｃｉｊτに反映されないことが多く、ｃｉｊτの最大値は、実際の移動量よりかなり少なくなることがある。
【００４１】
そこで、本実施の形態２では、人によって移動時間にばらつきがある場合の移動量算出方法について説明する。本実施の形態２におけるセンサデータ解析部５０は、最小刻み幅で規定された所定時刻ごとの時系列履歴データに相当するｘｉｔを、ある一定時間Ｋ（Ｋは、１≦Ｋ≦Ｔ２−Ｔ１の整数）ごとに集計して統合時系列履歴データを生成し、統合時系列履歴データに基づく相互相関の算出結果から時間Ｋごとでの移動量を算出する。
【００４２】
すなわち、Ｋが２以上の整数値として規定される場合には、所定時刻ごとの時系列履歴データを、複数の時刻にまたがる所定時間ごとにグループ化して集計し、統合時系列履歴データを生成することとなる。例えば、Ｋ＝２とした場合には、図２におけるｔ＝０、１、・・・、１９の２０データを、ｔ＝０とｔ＝１の２つを集計し、ｔ＝２とｔ＝３の２つを集計するようにして、１０データにグループ化することを意味する。
【００４３】
そのために、Ｔ１、Ｔ２、Ｋの値により規定されるグループの数Ｍを下式（３）と置く。
【００４４】
【数３】
2008217351.tif 000005
【００４５】
この式（３）は、右辺で求まった値を切り上げて整数化してＭを算出することを意味しており、例えば、Ｔ１＝０、Ｔ２＝１９、Ｋ＝３とすると、Ｍ＝７となる。さらに、ｙｉｐ（ｐ＝１、・・・、Ｍ）を下式（４）と定義する。
【００４６】
【数４】
2008217351.tif 000006
【００４７】
このｙｉｐは、Ｍ個にグループ化された内のｐ番目の集計区間内で、センサＳＮｉが人を検知した回数に等しい。具体的には、図２に示した表において、Ｋの値で規定される集計区間ごとに、１となっているデータの数を総計することに等しい。なお、Ｋ＝１のとき、ｙｉｐ（ｐ＝１、・・・、Ｍ）は、ｘｉｔ（ｔ＝Ｔ１、・・・、Ｔ２）と一致する。
【００４８】
そして、先の実施の形態１で用いた相互相関ｃｉｊτの代わりに、グループごとに集計処理された式（４）によるｙｉｐ（ｐ＝１、・・・、Ｍ）に基づく相互相関ｄｉｊδを、下式（５）として定義する。
【００４９】
【数５】
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【００５０】
このように定義された相互相関ｄｉｊδ（δは、０≦δ≦Ｍ−１の整数）に基づいて、センサデータ解析部５０は、相互相関ｄｉｊδの最大値を、ＳＮｉからＳＮｊへの移動量と推定する。
【００５１】
従って、本実施の形態２におけるセンサデータ解析部５０は、先の実施の形態１のセンサデータ解析部５０の機能に対して、Ｋで定まるグループごとにデータを集計処理する機能をさらに加えたものに相当し、全体構成図は、先の実施の形態１の図１と同じである。
【００５２】
次に、人によって移動時間にばらつきがある場合において、本実施の形態２の方法を適用して移動量を推定した場合を、具体的な数値例に基づいて説明する。この説明に当たっては、人によって移動時間にばらつきがある場合において、先の実施の形態１の方法を適用して移動量を推定した場合との比較についても合わせて説明する。
【００５３】
先の実施の形態１と同様の条件として、図１のエリアにおいて、時刻ｔ＝０からｔ＝１９までにＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈの８人が入口１１からセンサＳＮ１を通過した後、Ｃ、Ｆは、ＳＮ４を通過し、Ｃ、Ｆ以外の残りの６人は、ＳＮ２を通過したとする。
【００５４】
図３は、本発明の実施の形態２において、センサデータ解析部５０が相互相関ｃｉｊτに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。すなわち、人によって移動時間にばらつきがある場合において、先の実施の形態１の方法を適用した場合を例示している。図３における形式は、先の実施の形態１における図２と同じである。
【００５５】
この例では、図３の「移動時間」の欄に示したように、人感センサＳＮ１からＳＮ２までの移動時間が、ＤとＥは３、Ｇは４、ＡとＨは５、Ｂは６であり、人によって移動時間にばらつきがある場合を示している。このような場合に、先の実施の形態１と同様に、相互相関ｃｉｊτが最大となるτを求めると、τとして２、４、５、６、７、９の６通りが最大値３として求まり、真の値６に対して精度が悪い。すなわち、相互相関ｃｉｊτの最大値から移動時間を特定することが困難となる。
【００５６】
そこで、本実施の形態２では、適当な時間Ｋ（Ｋは、１≦Ｋ≦Ｔ２−Ｔ１の整数）ごとにｘ１ｔ、ｘ２ｔをグループ化して集計することにより上式（４）で得たｙ１ｐ、ｙ２ｐから、上式（５）による相互相関ｄｉｊδを計算することにより、ＳＮ１からＳＮ２への移動量を算出することを考える。
【００５７】
図４は、本発明の実施の形態２において、センサデータ解析部５０が相互相関ｄｉｊδに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。より具体的には、Ｋ＝３として、先の図３のｘ１ｔ、ｘ２ｔをグループ化して集計して求めた統合時系列履歴データの結果に基づく移動量の推定を模式的に表わしたものである。
【００５８】
図４において、一番左の列「ｐ」は、時刻ｔ＝０からｔ＝１９までをＫ＝３ごとにグループ化した値であり、１〜７の７通りに分けられる。左から２列目の「ｔ」は、ｐに属する時刻ｔの値を示している。
【００５９】
左から３列目、４列目の「ｙ１ｐ」、「ｙ２ｐ」は、先の図３の「ｘ１ｔ」、「ｘ２ｔ」と、Ｋ＝３とを用いて、上式（４）から求められる値であり、統合時系列履歴データに相当する。より具体的には、先の図３における「ｘ１ｔ」、「ｘ２ｔ」を、Ｋ＝３に相当する３つの時刻ごとに集計した結果である。
【００６０】
図４の中央の列に示した「ｙ２、ｐ＋δ」は、ｙ２ｐを集計区間δずらした値を列記している。より具体的には、先の図３における「ｘ２、ｔ」の値を、Ｋ＝３に相当する３つの時刻ｔごとに集計して得たｐ番目のグループの集計結果「ｙ２ｐ」を、グループ番号δずらした値である。
【００６１】
図４の右側の列に示した「ｍｉｎ（ｙ１ｐ、ｙ２、ｐ＋δ）」は、図４の左から３列目の「ｙ１ｐ」と中央の列の「ｙ２、ｐ＋δ」のうち、小さい方の値を示したものであり、式（５）の右辺の個々の値に相当する。さらに、最下行に示した「ｄ１２δ」は、上式（５）に基づく値であり、右側に示した「ｍｉｎ（ｙ１ｐ、ｙ２、ｐ＋δ）」の列ごとの総計に相当する。
【００６２】
図４に示すように、ｄ１２δの最大値は６であり、真の値６と一致している。本実施の形態２における集計処理は、一定時間ごと（Ｋの値に相当）にセンサを通過する人の数をカウントし、その値から上式（５）に相当する相互相関ｄｉｊδを計算することにより、人による移動時間のばらつきが敏感に影響しないようにするのが狙いである。
【００６３】
集計処理なしで先の実施の形態１による上式（２）に相当する相互相関ｃｉｊτを計算した図３の結果と比べると、この図４の結果は、人の移動を正しく認識できていると考えられる。
【００６４】
ここで、集計する時間Ｋの決め方が問題となる。この例の場合、移動時間の最小値が３なので、図４では、この最小移動時間である３以下の値として、Ｋ＝３とした。実際は、人感センサ間の距離をもとに、速く歩く人の移動時間を算出する、あるいは実験などで確認して決めるのがよい。また、２以上の時刻をグループ化する際の時間間隔を最小移動時間以下とするためには、その元となる図３の時間間隔に相当する最小刻み幅は、最小移動時間の２分の１以下である必要がある。
【００６５】
次に、Ｋ＝３以外の例として、それぞれＫ＝４、５、６とした場合の計算結果を示す。図５は、本発明の実施の形態２において、Ｋ＝４とした場合にセンサデータ解析部５０が相互相関ｄｉｊδに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。図６は、本発明の実施の形態２において、Ｋ＝５とした場合にセンサデータ解析部５０が相互相関ｄｉｊδに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。図７は、本発明の実施の形態２において、Ｋ＝６とした場合にセンサデータ解析部５０が相互相関ｄｉｊδに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。
【００６６】
この例では、いずれの場合も、ｄ１２δの最大値は６であり、真の値６と一致している。しかし、一般には、Ｋを大きくすると１人の人がＳＮ１を通過したこととＳＮ２を通過したことが、同じｐに対するｙ１ｐ、ｙ２ｐにカウントされてしまい、ＳＮ１からＳＮ２への移動を正しく認識できなくなる可能性が高くなる。したがって、上述したように、速く歩く人の移動時間（すなわち、最小移動時間）を目安に、グループ化された後の時間間隔が最小移動時間以下となるように、Ｋの値を決めるのがよいと考えられる。
【００６７】
図８は、本発明の実施の形態２における移動量算出処理のフローチャートである。先の図１の構成、図３の時系列履歴データ、および図４の統合時系列履歴データによる集計処理結果と対比させながら、一連の処理動作を説明する。
【００６８】
まず始めに、センサデータ解析部５０による集計処理に先立って、隣接するセンサに関するペア情報が、図１には図示されていない設定データ入力部によりあらかじめ設定され、データベース３０に記憶される（ステップＳ８０１）。ここで、全ペア数は、ｍであるとする。また、以下の説明においては、１番目のペア情報として、センサＳＮ１とＳＮ２がペアである情報が設定されているものとする。
【００６９】
さらに、移動量の分析対象となる時刻Ｔ１、Ｔ２、および集計処理を行う所定時間に対応するＫの値が、設定データ入力部により設定され、データベース３０に記憶される（ステップＳ８０２）。次に、センサデータ入力部４０は、センサデータ格納処理部２０によりデータベース３０内に記憶された検出履歴データの中から、すべてのセンサに関して、時刻Ｔ１からＴ２までのデータを読み出す（ステップＳ８０３）。
【００７０】
次に、センサデータ解析部５０は、データベース３０内に格納されたＴ１、Ｔ２、Ｋの各値を読み出し、式（３）を用いて、Ｍを算出する（ステップＳ８０４）。具体的には、例えば、図４の場合には、Ｔ１＝０、Ｔ２＝１９、Ｋ＝３に相当し、Ｍ＝７と求まることとなる。
【００７１】
次に、センサデータ解析部５０は、すべてのペアにおける移動量を推定するのに先立って、ペア数カウンタに相当するｎの値を１に初期設定する（ステップＳ８０５）。次に、センサデータ解析部５０は、ｎ＝１のペア情報に対応するセンサＳＮ１とＳＮ２のそれぞれについて、時刻Ｔ１からＴ２までの検出履歴データを取り出し、最小刻み幅で規定される所定時刻ごとの時系列履歴データｘ１ｔ、ｘ２ｔを生成する（ステップＳ８０６）。この生成されたデータは、具体的には、図３の左３列分の情報に相当する。
【００７２】
次に、センサデータ解析部５０は、時系列履歴データｘ１ｔ、ｘ２ｔに対して、時間Ｋごとに、式（４）に従ってグループ化による集計処理を行う（ステップＳ８０７）。具体的には、先のステップＳ８０６で生成した時系列履歴データに対して、Ｋ＝３によるＳＮ１からＳＮ２への移動量を求める集計処理を施した場合には、図４に示したような統合時系列履歴データに基づく集計データが生成されることとなる。
【００７３】
次に、センサデータ解析部５０は、先のステップＳ８０７で生成された集計データに基づいて、式（５）のｄｉｊδを求める（ステップＳ８０８）。具体的には、センサＳＮ１からＳＮ２への移動量としては、ｄ１２δの最大値を求めることにより、移動量ｆ１２が特定される（図４参照）。同様に、センサＳＮ２からＳＮ１への移動量としては、ｄ２１δの最大値を求めることにより、移動量ｆ２１が特定される。
【００７４】
次に、センサデータ解析部５０は、ｎとｍの値を比較することにより、すべてのペア情報について移動量の算出が終わったかを判断する（ステップＳ８０９）。そして、すべてのペア情報について移動量の算出がまだ終わっていないと判断した場合には、センサデータ解析部５０は、ｎの値に１を足し（ステップＳ８１０）、新たなセンサペアに対してステップＳ８０６以降の処理を継続して行う。
【００７５】
最終的に、ｎ＝ｍとなることにより、すべてのペア情報について移動量の算出が終わったと判断した場合には、センサデータ解析部５０は、算出したすべての移動量をディスプレイ７０上に表示し（ステップＳ８１１）、一連の処理が終了する。
【００７６】
以上のように、実施の形態２によれば、人感センサ間を通過する人の移動時間にばらつきがある場合には、人感センサの検出履歴データから得られる所定時間ごとの時系列の検出結果を、複数の時刻ごとにグループ化して統合時系列履歴データを生成し、この集計処理した結果に基づいて、センサ間の相互相関を求めることにより、先の実施の形態１の算出方法を適用するよりも、センサ間を移動した人数を、より正確に推定することができる。さらに、平常時の移動量を所定値としてあらかじめ備えることにより、推定値と所定値との比較結果から、平常時とは異なる移動パターンを検出することが可能となる。
【００７７】
なお、それぞれのセンサの配置により、センサ間の間隔が異なる場合には、それぞれのセンサ間の最小移動時間に対応して、センサ間ごとに最適なＫの値を設定して移動量を推定することも可能である。
【００７８】
また、上述した実施の形態１、２では、「移動体」を複数の人とし、「センサ」を人感センサとした場合について説明したが、このような対象には限定されず、本発明の移動量算出装置は、あるエリアにおける複数の移動体の移動量を推定するために適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の実施の形態１における移動量算出装置の全体構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１において、センサデータ解析部が相互相関ｃｉｊτに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。
【図３】本発明の実施の形態２において、センサデータ解析部が相互相関ｃｉｊτに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。
【図４】本発明の実施の形態２において、センサデータ解析部が相互相関ｄｉｊδに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。
【図５】本発明の実施の形態２において、Ｋ＝４とした場合にセンサデータ解析部が相互相関ｄｉｊδに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。
【図６】本発明の実施の形態２において、Ｋ＝５とした場合にセンサデータ解析部が相互相関ｄｉｊδに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。
【図７】本発明の実施の形態２において、Ｋ＝６とした場合にセンサデータ解析部が相互相関ｄｉｊδに基づいて移動量を推定する際の処理を模式的に示した図である。
【図８】本発明の実施の形態２における移動量算出処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００８０】
２０  センサデータ格納処理部、３０  データベース（記憶部）、４０  センサデータ入力部、５０  センサデータ解析部、６０  移動量表示部、７０  ディスプレイ、ＳＮ１〜ＳＮ７  人感センサ（センサ）。
【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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