(57)【要約】【課題】  正確に通行人の行動を解析することができるシステムを提供する。【解決手段】  所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから空間内の各通行人それぞれの通行軌跡を求める手段と、所定空間の所定時間内に通行した通行人全ての通行軌跡を表示する表示手段とを備える。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、
距離画像を取得する複数の距離画像取得手段と、
前記複数の距離画像取得手段の距離画像取得タイミングを同期させる同期手段と、
前記距離画像取得手段がそれぞれ取得した複数の距離画像の座標系を１つの座標系に統合する座標系統合手段と、
座標系を統合した前記距離画像から前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、
同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、
所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する第１の記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内を小さく分割した領域毎に存在する通行人の人数から前記領域毎の密度を求める密度算出手段と、
前記密度の値と距離画像取得手段の台数が予め関係付けられて記憶された第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段に記憶されている所定時間内の位置座標の時間的変化のデータに基づいて、通行人の行動を解析する行動解析手段と
を備え、
前記座標系統合手段は、前記密度算出手段により得られた密度の値に関係つけられている距離画像取得手段の台数を前記第２の記憶手段から読み出し、読み出した台数の距離画像取得手段を使用して得られた距離画像の座標系を統合する
ことを特徴とする通行人行動解析システム。
【請求項２】
所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、
前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、
同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、
所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内の各通行人それぞれの通行軌跡を求める手段と、
所定空間の所定時間内に通行した通行人全ての通行軌跡を表示する表示手段と
を備えたことを特徴とする通行人行動解析システム。
【請求項３】
所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、
前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、
同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、
所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内の各通行人それぞれの通行速度を求める手段と、
所定空間の所定時間内に通行した通行人全ての通行速度分布を表示する表示手段と
を備えたことを特徴とする通行人行動解析システム。
【請求項４】
所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、
前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、
同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、
所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内の各通行人それぞれの通行軌跡を求める手段と、
前記通行軌跡から前記空間内の各通行人同士の接近相対距離及び進行方向ベクトルがなす交差角を求める手段と、
所定空間の所定時間内における前記接近距離及び前記交差角が所定のしきい値の範囲内の状態が発生した位置を表示する表示手段と
を備えたことを特徴とする通行人行動解析システム。
【請求項５】
所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、
前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、
同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、
所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内を小さく分割した領域毎に存在する通行人の人数を求める手段と、
所定空間の前記領域内を所定時間内に存在した通行人の密度分布を表示する表示手段と
を備えたことを特徴とする通行人行動解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道の駅などにおいて、通行人が移動、滞在する空間における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
駅を利用する旅客がスムーズに流れ移動できることが駅における快適性の重要な要件となっているが、乗降客や乗換客などが複雑に入り組み、案内標識や出入り口を確認するための立ち止まりや売店での買い物、待ち合わせによる滞留など、スムースな流れを阻害する要素が多数存在する。これにより旅客同士の衝突や混雑による歩行速度の低下などの問題が発生する。
駅環境の快適性を向上させる改良工事等を検討するための基礎情報収集として実施されてきた従来の旅客流動調査は、断面での通過人数を把握することが主であり、人手による調査が主流であったため、駅構内を面的移動する旅客の速度や方向、密度を総合的に解析するのは困難であった。
【０００３】
このような問題を解決するために、道路の交差点に可視画像のカメラを設置し、このカメラにより、横断歩道を含む所定範囲の監視領域内の画像を撮像して、道路の交差点における歩行者の状況や人数を調べることにより、車両用信号および歩行者用信号の制御をより効率的に行なえ、結果として歩行者の安全を向上させることができる技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−２７５５６２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、特許文献１に示す装置は、可視のビデオ画像を使用しているため、通行人が交錯する時などに追跡処理が困難になる場合があり、通行人の正確な位置の追跡処理を行うのが困難であるという問題がある。また、この問題を避けるためカメラの設置位置や設置角度が大きく制約され、撮像範囲が狭くなるとともに、多数の通行人がある場合は計算処理負荷が大きくなってしまうという問題もある。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、距離画像を用いて正確に通行人の行動を解析することができる通行人行動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】
請求項１に記載の発明は、所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、距離画像を取得する複数の距離画像取得手段と、前記複数の距離画像取得手段の距離画像取得タイミングを同期させる同期手段と、前記距離画像取得手段がそれぞれ取得した複数の距離画像の座標系を１つの座標系に統合する座標系統合手段と、座標系を統合した前記距離画像から前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する第１の記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内を小さく分割した領域毎に存在する通行人の人数から前記領域毎の密度を求める密度算出手段と、前記密度の値と距離画像取得手段の台数が予め関係付けられて記憶された第２の記憶手段と、前記第１の記憶手段に記憶されている所定時間内の位置座標の時間的変化のデータに基づいて、通行人の行動を解析する行動解析手段とを備え、前記座標系統合手段は、前記密度算出手段により得られた密度の値に関係つけられている距離画像取得手段の台数を前記第２の記憶手段から読み出し、読み出した台数の距離画像取得手段を使用して得られた距離画像の座標系を統合することを特徴とする。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内の各通行人それぞれの通行軌跡を求める手段と、所定空間の所定時間内に通行した通行人全ての通行軌跡を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内の各通行人それぞれの通行速度を求める手段と、所定空間の所定時間内に通行した通行人全ての通行速度分布を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内の各通行人それぞれの通行軌跡を求める手段と、前記通行軌跡から前記空間内の各通行人同士の接近相対距離及び進行方向ベクトルがなす交差角を求める手段と、所定空間の所定時間内における前記接近距離及び前記交差角が所定のしきい値の範囲内の状態が発生した位置を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、所定の空間内における通行人の行動を解析する通行人行動解析システムであって、前記空間内を通行する通行人それぞれの位置座標を求める位置検出手段と、同一の通行人の位置をトラッキングして、各通行人の位置座標の時間的変化を求めるトラッキング処理手段と、所定時間内の位置座標の時間的変化のデータを各通行人毎に記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている位置座標の時間的変化データから前記空間内を小さく分割した領域毎に存在する通行人の人数を求める手段と、所定空間の前記領域内を所定時間内に存在した通行人の密度分布を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、距離画像を用いて正確に通行人の行動を解析するようにしたため、可視画像による解析処理において発生する問題を解決するともに、通行人の速度や方向、密度を総合的に解析することができる。また、通行密度に応じて、距離画像を得る手段の台数を決定するようにしたため、最適な台数で最適な計測を行うことが可能になるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態による通行人行動解析システムを図面を参照して説明する。図１は同実施形態の構成を示すブロック図である。この図において、符号１は、予め決められた空間６内の通行人７の行動を解析処理を実行するサーバである。符号２は、リフレクタやポジションマークを必要とせず、周囲を２次元的にスキャンして、物体までの距離を測定するレーザセンサである。レーザセンサ２は、床から１６．３ｃｍの水平面をスキャニングして、レーザの投光の高さに応じた水平断面で、静止物体・移動物体の両方が含まれた直交座標系におけるレーザ距離画像を得ることができる。符号３は、レーザセンサ２のそれぞれを制御するために、それぞれのレーザセンサ２毎に設けられたクライアントＰＣ（パソコン）である。符号４は、各クライアントＰＣ３とサーバ１との間で情報通信を行うネットワークであり、クライアントＰＣ３内に蓄積された計測データをサーバ１へ転送とサーバ１からの指示の情報をクライアントＰＣ３へ送るために用いる。符号５は、所定の空間６内の可視画像を撮像するビデオカメラであり、得られた画像は、サーバ１内に取り込み、行動解析結果の検証に用いる。
【００１３】
次に、図２を参照して、図１にサーバ１の構成を説明する。図２は、図１に示すサーバ１の構成を示すブロック図である。この図において、符号１１は、各クライアントＰＣ３から距離画像データを受信するデータ受信部である。符号１２は、データ受信部１１において受信した距離画像データを記憶する距離画像データ記憶部である。符号１３は、複数のクライアントＰＣ３から受信した複数の距離画像データを、時間的に同期させるとともに、１つの座標系に統合する同期処理部である。符号１４は、時間的に同期させ、１つの座標系に統合した距離画像データから通行人７の足部分を抽出し、この通行人７の追跡するトラッキング処理を実行し、所定の空間６内を所定の時間内に通行した通行人の通行軌跡を算出する軌跡算出部である。符号１５は、軌跡算出部１４において得られた各通行人の通行軌跡データを記憶する軌跡データ記憶部である。符号１６は、空間６内を複数に分割した小さい領域の通行人密度を、軌跡データ記憶部１５に記憶されている通行軌跡データから算出して出力する密度算出部である。符号１７は、軌跡データ記憶部１５に記憶されている通行軌跡データから通行人の速度分布を算出して出力する速度算出部である。符号１８は、軌跡データ記憶部１５に記憶されている通行軌跡データから通行人同士が所定の条件を満たした状態を検出し、この状態を混雑度として出力する混雑度算出部である。符号１９は、軌跡データ記憶部１５に記憶されている通行軌跡データを読み出して出力する軌跡出力部である。符号２０は、ディスプレイで構成する表示部である。符号２１は、行動解析データ（通行軌跡、通行速度、通行密度、混雑度）を記憶する解析結果記憶部である。符号２２は、通行人の密度に応じて、レーザセンサ２の稼働台数を決定する台数決定部である。符号２３は、通行人の密度レベル毎にレーザセンサ２の稼働台数が予め定義された台数テーブルである。符号２４は、決定した台数をクライアントＰＣ３へ通知するデータ送信部である。
【００１４】
次に、通行人７を抽出し、トラッキング（追跡）する動作を説明する。まず、各クライアントＰＣ３は、レーザセンサ２から得た距離画像データをサーバ１へ転送する。これを受けて、データ受信部１１は、各クライアントＰＣ３から受信した距離画像データを距離画像データ記憶部１２に記憶する。
【００１５】
次に、同期処理部１３は、距離画像データ記憶部１２に記憶されている複数の距離画像データ読み出し、壁や柱などの固定物を除去し、移動体のみのデータを作成する背景差分処理を行う。レーザセンサ２は、常に同じ位置で同じ範囲をスキャンしているため、壁や柱などの位置はシステムが持っているシステム誤差の範囲を超えて変化しない。この原理を用いて、時間とともに位置が変化しない固定物を背景として保存することを行う。これにより、時間的同期を取るとともに、１つの座標系に統合した距離画像データが得られる。同期処理部１３は、この距離画像データを記憶部１２へ記憶する。そして、同期処理部１３は、同期処理の終了を軌跡算出部１４に対して通知する。
【００１６】
これを受けて、軌跡算出部１４は、距離画像データ記憶部１２から距離画像データを読み出し、この距離画像データから通行人の足に当たった複数のレーザビームをまとめて、どのポイントクラウドが１本の足に当たるのかを推定するクラスタリング処理を行う。これは、最初の背景差分によって移動体データを抽出し、これらのポイントクラウドの中で、半径１０ｃｍ以内に集まっているデータを足断面データをクラスタリングする処理である。
【００１７】
次に、軌跡算出部１４は、クラスタリング処理で得られた足を２本まとめて、どれが１人の通行人に相当するのかを推定するグルーピング処理を行う。これは、クラスタリングされた足断面データに対して、３０ｃｍ以内の距離にあるものを１人の通行人とみなしてグルーピングする処理である。
【００１８】
次に、軌跡算出部１４は、グルーピングした通行人がどこへ移動したのかを追跡するトラッキング処理を行う。人間は、歩行する際、左右どちらか一方の足を軸足にして移動する。この動作を時系列上連続したフレームから抽出すれば、グルーピングした足断面にある程度重なりが出てくる。ここで、時系列で３フレーム以上重なりがあればこれらを通行軌跡とみなすことにより、通行軌跡のもととなるシードが抽出できることになる。続いて、離散型のカルマンフィルタを使用して、トラッキング処理で作成したシードを結合して、通行軌跡を延長する処理を行う。これにより、各通行人の通行軌跡が得られたこととなり、軌跡算出部１４は、得られた通行軌跡を軌跡データ記憶部１５へ記憶する。軌跡データは、各通行人毎に、各時刻（測定開始からの経過時間）の存在位置座標値から構成される。このトラッキング（追跡）する動作を概念的にまとめた処理フローを図３のステップＳ１〜Ｓ５に示す。
【００１９】
次に、軌跡データ記憶部１５に記憶されている軌跡データを出力する動作を説明する。解析者の入力操作を受けて、軌跡出力部１９は、軌跡データ記憶部１５から軌跡データを読み出し、各通行人毎に、各存在位置座標値間を補間する線で結び、進行方向別に色分けして表示部２０へ表示する。図４に、表示部２０へ軌跡データを表示した例を示す。図４（ａ）は、空間の平面図に対して、軌跡データをプロットした図である。図４（ｂ）は、図４（ａ）の一部分の拡大図である。また、図６に、図５に示す駅のコンコースの平面図と軌跡データを重ね合わせて表示した例を示す。
【００２０】
次に、軌跡データ記憶部１５に記憶されている軌跡データに基づいて、図５に示す駅のコンコース内を通行する通行人の密度を算出して、出力する密度算出部１６の動作を説明する。まず、密度算出部１６は、解析者の密度分布表示の入力操作を受けて、計測対象空間を小さい領域（１ｍ四方の領域）に分割する。そして、密度算出部１６は、軌跡データ記憶部１５に記憶されている軌跡データを参照して、分割した領域内を単位時間（例えば、３０秒）内に通過した軌跡の個数をカウントする。このカウント値を密度の強度値として、表示部２０へ表示する。図７に、図５に示す駅のコンコースの平面図と各領域内の密度の値を重ね合わせて表示した例を示す。
【００２１】
次に、軌跡データ記憶部１５に記憶されている軌跡データに基づいて、図５に示す駅のコンコース内を通行する通行人の速度を算出して、出力する速度算出部１７の動作を説明する。まず、速度算出部１６は、解析者の速度分布表示の入力操作を受けて、計測対象空間を小さい領域（１ｍ四方の領域）に分割する。そして、速度算出部１７は、軌跡データ記憶部１５に記憶されている軌跡データを参照して、分割した領域内を単位時間（例えば、３０秒）内に所定の方向へ通過した軌跡の速度を求める。この速度値を速度分布として、表示部２０へ表示する。図８に、図５に示す駅のコンコースの平面図と各領域内の速度の値（ホームから改札へ向かう通行人の速度）を重ね合わせて表示した例を示す。
【００２２】
次に、軌跡データ記憶部１５に記憶されている軌跡データに基づいて、図５に示す駅のコンコース内を通行する通行人の混雑度を算出して、出力する混雑度算出部１８の動作を説明する。ここで、図９を参照して、混雑度について説明する。混雑度とは、通行人同士の接近距離と進行方向ベクトルがなす交差角とのそれぞれが所定のしきい値の範囲内になった状態が、単位時間当たりにどの位置で何回発生したか示す度合いである。混雑度算出部１８は、解析者の混雑度表示の入力操作を受けて、軌跡データ記憶部１５に記憶されている軌跡データを読み出して、各通行人毎に、各存在位置座標値間を補間する線で結び、表示部２０へ表示するとともに、各軌跡データから、接近距離と進行方向ベクトルがなす交差角を求める。そして、混雑度算出部１８は、接近距離が６０ｃｍ以下でかつ、進行方向ベクトルがなす交差角が１８０°±４５°である状態が発生した位置を軌跡表示と重ね合わせて表示する。図１０に、図５に示す駅のコンコースの平面図と、通行軌跡と、通行人同士の接近距離と進行方向ベクトルがなす交差角とのそれぞれが所定のしきい値の範囲内になった状態が発生した位置とを重ね合わせて表示した例を示す。
【００２３】
次に、図１１を参照して、求めた通行人の密度の値に基づいて、使用するレーザセンサ２の台数を決定する動作を説明する。まず、データ受信部１１が各クライアントＰＣ３から距離画像データを受信し、先に説明した動作によって、密度算出部１６が通行人の密度を算出する（ステップＳ１１、Ｓ１２）。算出した密度の値は、密度算出部１６から台数決定部２２へ出力する。これを受けて、台数決定部２２は、直前の処理によって求めた密度の値と新たに求めた密度レベルが変化したか否かを判定する（ステップＳ１３）。この判定は、台数テーブル２３を参照して、求めた密度の値がどの密度レベルに該当するかを求め、密度レベルが変化したか否かを判定することにより行う。
【００２４】
ここで、図１２を参照して、台数テーブルの構造を説明する。台数テーブル２３は、使用するレーザセンサ３の台数（１台〜４台）と、密度レベル（０〜３）と、密度値の範囲が関係付けられて予め記憶されている。例えば、密度算出部１６から出力された密度の最大値が「０．３人／ｍ２」である場合、密度レベルは「２」となり、新たに出力された密度の最大値が「０．６人／ｍ２」である場合、密度レベルは「３」となるため、ステップＳ１３の判定では、密度レベルが変化したとみなす。
【００２５】
次に、ステップＳ１３の判定の結果、密度レベルが変化した場合、台数決定部２２は、新たな密度レベルに対応する台数を台数テーブル２３から読み出し、この読み出した台数を使用台数として決定する（ステップＳ１４）。そして、台数決定部２２は、データ送信部２４を介して、ここで決定した使用台数を各クライアントＰＣ３へ通知する（ステップＳ１５）。これを受けて、クライアントＰＣ３は、通知された使用台数に基づいてレーザセンサ２を制御する。各クライアントＰＣ３は、使用台数の値毎に自身に接続されているレーザセンサ２を動作させるか否かが予め決められており、この規則に基づいて、自身に接続されているレーザセンサ２を動作させる（ステップＳ１６）。これにより、通行人の密度に基づいて、使用するレーザセンサ２の台数が増減し、密度が小さい場合には、少ない台数で計測し、密度が大きい場合は、多い台数で計測を行うことができる。
【００２６】
このように、距離画像データの統合により得られる通行人の軌跡データを方向別に色分けし可視化することで、特定の目的地に向かう通行人がおおよそどの部分を移動しているかを把握することができる。また、通行人の軌跡データに、それぞれの時刻における通行人同士の相対距離ならびに歩行者の進行方向ベクトルがなす交差角を閾値として与えることにより、通行人同士の衝突現象を検知することができ、衝突現象が検知された箇所を可視化することで、駅のコンコースのどこで、特にそのような現象が生じているかを把握することができる。また、通行人の軌跡データを方向別に分けた後、データ上に所定領域を想定し、その領域を通過した方向別のベクトルがある一定時間に移動した距離を平均化し、その平均値を時間で割ることで、その領域における通行人の平均移動速度が求められる。平均移動速度の大きさを色分けして表示することにより、コンコース内のどの部分で移動に時間を要しているか、また移動し易さし難さについても把握することができる。また、ある単位時間あたりに、通行人の軌跡データ上に設けた所定領域を通過した軌跡の個数をカウントし、カウントした値を領域面積で割ることにより、その領域における通行人の流動密度を求めることができる。流動密度の大きさを色分けして表示することにより、コンコース内のどの部分で混雑しているかを把握することができる。また、通行密度に応じて、使用するレーザセンサの台数を決定するようにしたため、最適な台数で最適な計測を行うことが可能となる。
【００２７】
また、通行密度と通行速度を組み合わせることにより、混んでいるのに移動しやすい、空いているのに移動し難い、混んでいてかつ移動し難い、空いていてかつ移動しやすい、といったコンコース内の箇所ごとの特質を把握することができる。また、通行速度と衝突検知を組み合わせることにより、コンコース内の箇所ごとの移動のし易さ、し難さと、通行人同士の衝突の出現頻度との関係を把握することができる。さらには、通行密度と衝突検知を組み合わせることにより、コンコース内の箇所ごとの混み具合と、旅客同士の衝突の出現頻度との関係を把握することができる。
【００２８】
なお、図１における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより通行人行動の解析処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００２９】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態の構成を示す模式図である。
【図２】図１に示すサーバ１の構成を示すブロック図である。
【図３】トラッキング処理の動作を示す説明図である。
【図４】通行軌跡の表示例を示す説明図である。
【図５】計測対象の空間の平面図である。
【図６】行動解析結果の表示例を示す説明図である。
【図７】行動解析結果の表示例を示す説明図である。
【図８】行動解析結果の表示例を示す説明図である。
【図９】衝突現象を説明する図を示す説明図である。
【図１０】行動解析結果の表示例を示す説明図である。
【図１１】使用台数決定処理の動作を示すフローチャートである。
【図１２】台数テーブルのテーブル構造を示す説明図である。
【符号の説明】
【００３１】
１・・・サーバ、２・・・レーザセンサ、３・・・クライアントＰＣ、４・・・ネットワーク、５・・・ビデオカメラ、６・・・空間、７・・・通行人
【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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