(57)【要約】  動線情報を動線情報とは異なる情報を用いて分類する技術を提供する。動線分類装置は、ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する取得部と、取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた動作情報に基づいて分類する分類部と、分類部により分類された動線情報を出力する出力部と、を備える。
2018079457.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する取得手段と、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された前記動線情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする動線分類装置。
【請求項２】
前記動作情報は所定のパターンと比較することにより特定される、
ことを特徴とする請求項１に記載の動線分類装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記特定された前記動作情報に基づいて、該動作情報に関連づけられた前記動線情報を分類する、
ことを特徴とする請求項２に記載の動線分類装置。
【請求項４】
前記分類手段は、前記動作情報に含まれる前記所定のパターンの動作をした回数に基づいて、該動作情報に関連付けられた前記動線情報を分類する、
ことを特徴とする請求項２または３に記載の動線分類装置。
【請求項５】
前記所定のパターンは、前記空間に応じて異なる、
ことを特徴とする請求項２から４の何れか１項に記載の動線分類装置。
【請求項６】
前記分類手段は、前記動作情報と、該動作情報に関連付けられた前記動線情報に含まれる経路または位置との組み合わせに基づいて、該動線情報を分類する、
ことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の動線分類装置。
【請求項７】
前記取得手段は、撮像装置により取得された映像から前記動線情報および該動線情報に関連付けられた前記動作情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の動線分類装置。
【請求項８】
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得し、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類し、
分類された前記動線情報を出力する、
ことを特徴とする動線分類方法。
【請求項９】
前記動作情報は所定のパターンと比較することにより特定される、
ことを特徴とする請求項８に記載の動線分類方法。
【請求項１０】
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する取得処理と、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類する分類処理と、
前記分類処理により分類された前記動線情報を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録する、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体。
【請求項１１】
前記動作情報は所定のパターンと比較することにより特定される、
ことを特徴とする請求項１０に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、動線分類装置、動線分類方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
人物行動分析技術の一例として、動線を用いる技術がある。例えば、特許文献１には、店舗エリア内を移動した人物の経路を追跡した動線データに基づいて、店舗エリア内の特定のエリアにおける人物の行動の特徴を分析することが開示されている。【０００３】
また、例えば、特許文献２には、人物を移動経路に基づいて、分析対象となる顧客か否かを判定することにより、分析対象をフィルタリングすることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−４８２２９号公報
【特許文献２】特開２０１４−２３２４９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１および２に記載のように、ある空間に存在する人物がこの空間内をどのように移動したかのみによってでは、この人物を分類できない場合がある。【０００６】
本開示は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、動線情報を動線情報とは異なる情報を用いて分類する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る動線分類装置は、ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する取得手段と、前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類する分類手段と、前記分類手段により分類された前記動線情報を出力する出力手段と、を備える。【０００８】
また、本開示の一態様に係る動線分類方法は、ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得し、前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類し、分類された前記動線情報を出力する。【０００９】
なお、上記各装置または方法を、コンピュータによって実現するコンピュータプログラム、およびそのコンピュータプログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体も、本開示の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、動線情報を動線情報とは異なる情報を用いて分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施の形態に係る動線分類装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態に係る動線分類装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図３】第２の実施の形態に係る動線表示システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】第２の実施の形態に係る動線表示システムにおける動線分類装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図５】第２の実施の形態におけるパターン生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態における動線情報分類処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】ある店舗を天井から俯瞰した場合の一例を概念的に示す図である。
【図８】店員の動線と顧客の動線とをある店舗の俯瞰図に重畳して表示した場合の一例を示す図である。
【図９】図８の図から顧客の動線のみを表示させた場合の図である。
【図１０】第１記憶部に格納されるパターンの一例を示す図である。
【図１１】変形例に係る動線表示システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】変形例に係る動線表示システムにおける動線分類装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図１３】取得部が取得する動線情報のデータ構造および動線情報の一例を示す図である。
【図１４】取得部が取得する動線情報のデータ構造および動線情報の他の例を示す図である。
【図１５】各実施の形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜第１の実施の形態＞
本開示の第１の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施の形態に係る動線分類装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す通り、本実施の形態に係る動線分類装置１０は、取得部１１と、分類部１２と、出力部１３と、を備える。
【００１３】
取得部１１は、ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する。ここで、ある空間とは、複数の対象が移動または滞留する空間であり、例えば、店舗内が挙げられる。また、対象とは例えば人物である。
【００１４】
動線情報は、ある空間における対象の位置を示す位置情報を時系列で表す。位置情報は、例えば、ある空間における座標である。位置情報には、時刻が関連付けられている。動作情報は、例えば、お辞儀、掃除、品出し、集金、商品の運搬など、ある空間における動作を表し、位置情報に関連付けられている。動作情報は、ある空間において取得された対象の動きを表現したデータ（例えば座標値の集合）であってもよい。この動作情報は、動作の種別を表す情報であってもよい。動作の種別を表す情報とは、対象の動作を表現するデータと、動作の種別を識別するためのパターンとを比較することによって特定された、具体的な動作を表す単語であってもよい。例えば、対象がお辞儀を行っているとする。このとき動作情報は対象となる人物の各構成部材（頭、腕、動体等）の位置の動きを表す座標値の集合またはベクトルであってもよいし、「お辞儀」という動作を表す単語であってもよい。
【００１５】
取得部１１は、取得した動線情報および動作情報を、分類部１２に供給する。
【００１６】
分類部１２は、取得部１１によって取得された動線情報および動作情報を、取得部１１から受け取る。分類部１２は、受け取った動線情報を、該動線情報に関連付けられた動作情報に基づいて分類する。
【００１７】
例えば、ある空間が店舗である場合、分類部１２は、取得された動線情報によって移動した経路が表される人物が店員か顧客かを、該動線情報に関連付けられた動作情報に基づいて分類する。この例の場合、分類部１２は、動線情報を、店員を表すグループと顧客を表すグループとに分類する。そして、分類部１２は、複数のグループの夫々に分類した動線情報を、出力部１３に供給する。上述した例の場合、分類部１２は、店員を表すグループに分類された動線情報と、顧客を表すグループに分類された動線情報とを、分類されたグループを表す情報に関連付けて、出力部１３に供給する。
【００１８】
出力部１３は、分類部１２によって複数のグループの夫々に分類された動線情報を、分類部１２から受け取る。そして、出力部１３は、分類された動線情報を出力する。例えば、出力部１３は、取得部１１が取得した複数の動線情報のうち、分類部１２によって顧客を表すグループに分類された動線情報を、例えば表示装置に出力する。
【００１９】
次に、図２を参照して、本実施の形態に係る動線分類装置１０の処理の流れについて説明する。図２は、本実施の形態に係る動線分類装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００２０】
図２に示す通り、まず、動線分類装置１０の取得部１１が、ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する（ステップＳ２１）。
【００２１】
そして、分類部１２が、ステップＳ２１において取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた動作情報に基づいて分類する（ステップＳ２２）。
【００２２】
その後、出力部１３が、ステップＳ２２において分類された動線情報を出力する（ステップＳ２３）。
【００２３】
以上により、動線分類装置１０は処理を終了する。
【００２４】
以上のように、本実施の形態に係る動線分類装置１０は、動線情報を該動線情報に関連付けられた動作情報を用いて分類する。動作情報は、ある空間において対象の動作を表す。例えば、店舗の場合、店員は所定の動作を行う場合が多い。よって、動線分類装置１０は、このような動作を表す動作情報を用いて、該動作情報に関連付けられた動作情報を分類する。このように、本実施の形態によれば、対象が移動した経路を表す動線情報を動線情報とは異なる情報を用いて分類することができる。よって、動線分類装置１０は、分類されたグループに含まれる動線情報を例えば表示装置に表示させることができる。したがって、ユーザは目的のグループに含まれる対象の動線情報のみを容易に把握することができる。また、精度よく分類された動線情報を用いることにより、例えばマーケティングなどの分析の精度も高めることができる。
【００２５】
＜第２の実施の形態＞
次に、上述した第１の実施の形態を基本とする、本開示の第２の実施の形態について、図面を参照して説明する。図３は、本実施の形態に係る動線表示システム１の構成の一例を示す図である。図３に示す通り、動線表示システム１は、動線分類装置１００と、位置検出装置２００と、動作検出装置３００と、動線情報生成装置４００と、表示装置５００とを備える。動線分類装置１００、動線情報生成装置４００および表示装置５００は、互いに通信可能に接続している。また、動線情報生成装置４００は、位置検出装置２００および動作検出装置３００と通信可能に接続している。なお、位置検出装置２００、動作検出装置３００、動線情報生成装置４００および表示装置５００は、夫々動線分類装置１００に内蔵されてもよい。また、位置検出装置２００および動作検出装置３００は、夫々複数であってもよい。
【００２６】
位置検出装置２００は、ある空間において、対象の移動経路を表す動線情報を生成可能なデータを取得する。本実施の形態では、対象は人物であるとして説明を行う。位置検出装置２００は、例えば、監視カメラなどの撮像装置で実現される。この場合、位置検出装置２００は、人物を撮影することによって得られた動画像データを、動線情報生成装置４００に供給する。なお、位置検出装置２００は、店舗などのある空間内での人物の位置を検出できるデータを取得する装置であればよく、例えば、床圧力センサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）の電波を用いたセンサ等であってもよい。
【００２７】
動作検出装置３００は、動作情報を生成可能なデータを取得する。動作情報は、ある空間において取得された対象の動きを表現したデータ（例えば座標値の集合）であるとして説明を行う。動作検出装置３００は、例えば、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  Ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）方式の３次元カメラによって実現される。この場合、動作検出装置３００は、撮影された３次元データを動線情報生成装置４００に供給する。なお、動作検出装置３００は、店舗などのある空間において位置検出装置２００によって検出された、人物の位置において、該人物の３次元的な動作を検出し、検出した動作を表す動作情報を生成可能なデータを取得する装置であればよい。例えば、人物がお辞儀を行った場合、動作検出装置３００は、動作が行われたことを検出し、更に、対象となる人物の各構成部材（頭、腕、動体等）の位置の動きを表す座標値の集合またはベクトルに対応する動作情報の元となる動画像データを取得してもよい。
【００２８】
動線情報生成装置４００は、位置検出装置２００から取得したデータを用いて動線情報を生成する。具体的には、動線情報生成装置４００は、位置検出装置２００から取得したデータが動画像データの場合、該動画像データを解析して、移動している人物の位置および移動方向を時刻毎に特定することにより、動線情報を生成する。また、動線情報生成装置４００は、動作検出装置３００から取得したデータを用いて動作情報を生成する。動線情報生成装置４００は、動作情報によって表される動作が行われた位置が、動線情報によって表される経路上に含まれるか否かを確認し、含まれる場合に、該動線情報と該動作情報とを関連付ける。動線情報生成装置４００は、動作情報を関連付けた動線情報を、動線分類装置１００に送信してもよい。
【００２９】
表示装置５００は、動線分類装置１００からの制御に基づいて、画面を表示する。表示装置５００は、例えば、液晶ディスプレイ等によって実現される。また、表示装置５００は、動線分類装置１００から、該動線分類装置１００が分類した結果を受け取り、分類した結果に基づいて、画面を表示する構成であってもよい。表示装置５００が表示する画面については、図面を変えて後述する。
【００３０】
次に、動線分類装置１００の構成について、図４を参照して説明を行う。図４は、本実施の形態に係る動線表示システム１の動線分類装置１００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図４に示す通り、本実施の形態における動線分類装置１００は、取得部１１０と、分類部１２０と、出力部１３０と、を備える。動線分類装置１００は、更に、パターン生成部１４０と、第１記憶部１５０と、第２記憶部１６０とを備えてもよい。なお、本実施の形態では、第１記憶部１５０および第２記憶部１６０が動線分類装置１００に内蔵される構成について説明するが、第１記憶部１５０および第２記憶部１６０は、動線分類装置１００とは別個の装置で実現されてもよい。また、第１記憶部１５０と第２記憶部１６０とは別々の記憶部であってもよいし、同じ記憶部で実現されてもよい。
【００３１】
取得部１１０は、上述した第１の実施の形態における取得部１１の一例である。取得部１１０は、ある空間において人物が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該人物の動作を表す動作情報とを複数の人物について取得する。この動線情報および動作情報は、動線情報生成装置４００から動線分類装置１００に入力されるものであり、第２記憶部１６０に格納される。この場合、取得部１１０は、第２記憶部１６０に格納された動線情報および動作情報を、該第２記憶部１６０から取得する。
【００３２】
なお、第２記憶部１６０は、後述するパターン生成部１４０が、パターンを生成する際に用いる学習データのうち、予め動線分類装置１００に登録された学習データを格納してもよい。この学習データについては、後述する。
【００３３】
また、動作情報が関連付けられた動線情報が動線情報生成装置４００から送信される構成の場合、取得部１１０が該動線情報を受信することにより、取得部１１０は動線情報および該動線情報に関連付けられた動作情報を取得してもよい。また、動線情報生成装置４００が動線分類装置１００に内蔵される場合、取得部１１０は、上述した動線情報生成装置４００の機能を実行することにより、動作情報が関連付けられた動線情報を取得してもよい。このように、取得部１１０が動線情報を取得する方法は特に限定されない。なお、動線情報生成装置４００の機能が動線分類装置１００に内蔵される場合の例については、変形例において説明する。
【００３４】
取得部１１０は、取得した動線情報を分類部１２０に供給する。
【００３５】
第１記憶部１５０には、分類部１２０が動線情報を分類する際に用いる、パターンが格納されている。このパターンは、例えば、動線情報が取得された人物が、所定のグループに含まれる人物（例えば、顧客、店員等）であることを示すパターンである。
【００３６】
図１０を参照して、第１記憶部１５０に格納されるパターンについてさらに説明する。図１０に示す通り、第１記憶部１５０に格納されるパターン６０は、「お辞儀」、「商品の整列」等の特定の動作を表現したデータである。特定の動作を表現したデータとは、「お辞儀」の場合、例えば、人物の各構成部材（頭、腕、動体等）の位置の動きを表す座標値の集合またはベクトル等である。なお、第１記憶部１５０に格納されるパターン６０は、「お辞儀」、「商品の整列」に限定されず、例えば、商品を店頭に並べる（品出し）、掃除、集金、消耗品等の交換、商品の運搬などの動作を表現したデータであってもよい。また、第１記憶部１５０は、複数のグループの夫々に関連付けられたパターン６０を格納してもよい。第１記憶部１５０は、例えば、「顧客」のグループに関連付けられた、顧客の動作を表現したデータをパターン６０として格納してもよい。
【００３７】
また、パターン６０は、動作の種別を表す情報であってもよい。具体的な動作を表す単語（例えば、お辞儀）であってもよい。また、パターン６０は、特定の動作を表現したデータと動作の種別を表す情報の両方を含んでいてもよい。これにより、動作情報はパターン６０と比較されることによって、どのような動作であるのかが特定される。
【００３８】
パターン６０には、グループ６１が関連付けられている。図１０に示す通り、「お辞儀」および「商品の整列」には、「店員」のグループが関連付けられている。これにより、動作情報はパターンと比較することによって、どのグループに属するのかが特定される。
【００３９】
また、パターン６０には、空間を示す情報が関連付けられてもよい。つまり、パターン６０は空間に応じて異なるものであってもよい。例えば、「お辞儀」のパターン６０が格納されている場合、洋服販売店を示す情報が該パターンに関連付けられてもよい。
【００４０】
分類部１２０は、上述した第１の実施の形態における分類部１２の一例である。分類部１２０は、取得部１１０から動線情報を受け取る。分類部１２０は、受け取った動線情報を、該動線情報に関連付けられた動作情報に基づいて分類する。このとき、分類部１２０は、動作情報を第１記憶部１５０に格納された所定のパターンと比較することによって、該動作情報に関連付けられた動線情報を分類する。例えば、受け取った動線情報に関連付けられた動作情報が、図１０に示す「お辞儀」のパターンと一致すると、分類部１２０は、該動作情報に関連付けられた動線情報を、「お辞儀」のパターンに関連付けられた「店員」のグループに分類する。なお、本実施の形態において「動作情報と一致するパターン」とは、動作情報と完全に一致するパターンを示すものではない。本実施の形態では、動作情報（動作を表現するデータ）に最も類似するパターンを、動作情報と一致するパターンと呼ぶ。なお、動作情報とパターンとの比較の方法は、どのような方法であってもよく、既存の技術を採用してもよい。
【００４１】
なお、分類部１２０は、空間に応じて異なるパターンを用いて、動線情報を分類してもよい。例えば、位置検出装置２００および動作検出装置３００が位置および動作を検出する対象の空間がコンビニエンスストアの場合、このコンビニエンスストアに関連するパターンを動作情報と比較することにより、動線情報を分類してもよい。また、例えば、位置検出装置２００および動作検出装置３００が位置および動作を検出する対象の空間が洋服販売店の場合、この洋服販売店に関連するパターンを動作情報と比較することにより、動線情報を分類してもよい。
【００４２】
そして、分類部１２０は、複数のグループの夫々に分類した動線情報を、出力部１３０に供給する。
【００４３】
なお、所定のグループに分類された動線情報に関連付けられた動作情報を、後述する学習データとして用いる場合、分類部１２０は、第２記憶部１６０に格納された動線情報に、分類したグループを表す情報を関連付けてもよい。このとき、分類部１２０は、動線情報に関連づけられた動作情報が表す動作の種別を表す情報（例えば、「お辞儀」等の単語）を該動線情報に関連付けてもよい。これにより、第２記憶部１６０には、分類したグループを表す情報が関連付けられた動線情報が格納される。なお、本実施の形態では、第２記憶部１６０に格納された動線情報を学習データとして用いる場合、該動線情報に、分類したグループを表す情報と、動作の種別を表す情報とが関連付けられているとして説明を行う。
【００４４】
出力部１３０は、上述した第１の実施の形態における出力部１３の一例である。出力部１３０は、分類部１２０によって特定のグループに分類された動線情報を出力する。出力部１３０は、例えば、店舗のレイアウトを表す俯瞰図に、動線情報を重畳させた画面を表示装置５００に表示させるための信号を表示装置５００に対して出力してもよい。なお、出力部１３０の出力方法はこれに限定されず、例えば、用紙に印刷することにより出力してもよい。
【００４５】
パターン生成部１４０は、第１記憶部１５０に格納されるパターンを生成する。パターン生成部１４０は、生成したパターンを第１記憶部１５０に格納する。パターン生成部１４０が行うパターン生成処理については、図５を参照してさらに説明する。
【００４６】
図５は、本実施の形態におけるパターン生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００４７】
図５に示す通り、パターン生成部１４０は、第２記憶部１６０から特定のグループごとに学習データを取得する（ステップＳ５１）。学習データが、予め動線分類装置１００に登録されたデータである場合、該学習データは、グループを表す情報と、動作の種別を表す情報とが関連付けられた、動作を表現するデータである。また、上述した通り、学習データは、分類部１２０が分類した動線情報に関連付けられた動作情報であってもよい。パターン生成部１４０は、特定のグループを表す情報が関連付けられた、動作を表現するデータおよび／または動作情報を、学習データとして取得する。例えば、パターン生成部１４０は、店員のグループに含まれる店員の動作情報を、学習データとして取得する。
【００４８】
そして、パターン生成部１４０は、取得した学習データの中から動作の種別ごとに、学習データを抽出する（ステップＳ５２）。例えば、パターン生成部１４０はステップＳ５１で取得した学習データの中から、「お辞儀」という動作の種別を表す情報が関連付けられた学習データを抽出する。なお、取得した学習データに、更に空間を表す情報が関連付けられている場合、パターン生成部１４０は該空間毎に学習データを抽出してもよい。
【００４９】
その後、パターン生成部１４０は、動作の種別ごとに抽出した学習データを用いて、パターンを生成する（ステップＳ５３）。パターン生成部１４０が生成したパターンを第１記憶部１５０に格納することにより、分類部１２０は、このパターンを用いて動線情報を分類することができる。
【００５０】
また、パターン生成部１４０は、例えば、ユーザが予め登録したデータをパターンとしてもよい。例えば、ユーザが、店員の動作を表現するデータを動線分類装置１００に登録すると、パターン生成部１４０は、該登録された動作を表現するデータを店員のパターンとする。このように、パターン生成部１４０がパターンを生成する方法は特に限定されない。
【００５１】
次に、図６を参照して、本実施の形態に係る動線分類装置１００における動線情報分類処理の流れについて説明する。図６は、本実施の形態に係る動線分類装置１００における動線情報分類処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５２】
図６に示す通り、まず、取得部１１０が、ある空間において人物が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該人物の動作を表す動作情報とを複数の人物について取得する（ステップＳ６１）。
【００５３】
そして、分類部１２０が、ステップＳ６１において取得された動線情報に関連付けられた動作情報と、第１記憶部１５０に格納されたパターンとを比較する（ステップＳ６２）。そして、分類部１２０が、パターンと比較した動作情報に関連付けられた動線情報をグループに分類する（ステップＳ６３）。
【００５４】
その後、出力部１３０が、分類された動線情報を出力する（ステップＳ６４）。
【００５５】
以上により、動線分類装置１００は動線情報分類処理を終了する。
【００５６】
図７は、ある店舗を天井から俯瞰した場合の一例を概念的に示す図である。図７に示す店舗には、店員７１、店員７２、顧客７３、顧客７４および顧客７５が存在しているとする。
【００５７】
図８は、店員の動線と顧客の動線とを、図７に示す店舗を俯瞰した図に重畳して表示した場合の一例を示す図である。図８の図は、図７に示した店員７１、店員７２、顧客７３、顧客７４および顧客７５を省略している。
【００５８】
図８において、店員７１の動線を動線Ｍ７１として示し、店員７２の動線を動線Ｍ７２として示している。また、図８において、顧客７３の動線を動線Ｍ７３として示し、顧客７４の動線を動線Ｍ７４として示し、顧客７５の動線を動線Ｍ７５として示している。
【００５９】
分類部１２０は、このような動線Ｍ７１〜Ｍ７５の夫々を表す動線情報を、該動線情報に関連付けられた動作情報に基づいて分類する。例えば、店員７１の動線Ｍ７１を表す動線情報には、「お辞儀」の動作を示す動作情報が関連付けられているとする。また、店員７２の動線Ｍ７２を表す動線情報には、「商品の整列」の動作を示す動作情報が関連付けられているとする。分類部１２０は、分類部１２０に格納されたパターンと、動作情報とを比較し、該動作情報に対応するパターンに関連付けられたグループに、該動作情報に関連付けられた動線情報を分類する。「お辞儀」および「商品の整列」を表すパターンは、例えば、図１０に示す通り、店員のグループに関連付けられている。よって、分類部１２０は、動線Ｍ７１を表す動線情報と動線Ｍ７２を表す動線情報とを、店員のグループに分類する。また、分類部１２０は、店員のグループに分類されない動線情報を、顧客のグループに分類してもよいし、その他のグループに分類してもよい。本実施の形態では、分類部１２０は、店員のグループに分類されない動線情報を、顧客のグループに分類する。つまり、分類部１２０は、動線Ｍ７３を表す動線情報、動線Ｍ７４を表す動線情報および動線Ｍ７５を表す動線情報を、顧客のグループに分類する。なお、分類部１２０は、顧客に関連付けられたパターンが第１記憶部１５０に格納されている場合は、この顧客のパターンに対応する動作情報に関連付けられた動線情報を、顧客のグループに分類してもよい。
【００６０】
その後、出力部１３０が特定のグループに分類された動線情報を、例えば表示装置５００に出力する。出力部１３０が、分類部１２０によって顧客のグループに分類された動線情報によって表される動線を動線情報生成装置４００に表示させた場合の一例を図９に示す。図８と比較すると、図９には、動線Ｍ７３〜Ｍ７５が表示され、動線Ｍ７１および動線Ｍ７２は表示されていない。このように、出力部１３０は、特定のグループ（この場合は顧客のグループ）に分類された動線情報のみを表示装置５００に表示させる。
【００６１】
このように、本実施の形態に係る動線分類装置１００は、動線情報を該動線情報に関連付けられた動作情報を用いて分類する。このように、本実施の形態によれば、人物が移動した経路を表す動線情報を動線情報とは異なる情報を用いて分類することができる。よって、動線分類装置１００は、分類されたグループに含まれる動線情報を例えば表示装置５００に表示させることができる。したがって、特定のグループの動線情報のみをユーザ（例えば、表示装置５００の操作者）に容易に把握させることができる。また、特定のグループに精度よく分類された動線情報を用いることにより、例えばマーケティングなどの分析の精度も高めることができる。
【００６２】
また、本実施の形態では、分類部１２０が、第１記憶部１５０に格納された所定のパターンと動作情報とを比較することによって、動線情報を分類する。これにより、動線分類装置１００は、所定のパターンの動作を行う人物の動線情報を、該所定のパターンの動作を行うグループに精度よく分類することができる。
【００６３】
また、本実施の形態では、分類部１２０が、空間に応じて異なるパターンを用いて動線情報を分類する。例えば、コンビニエンスストアと洋服販売店のように、空間の種類が異なる場合、店員が行う動作は夫々異なる場合がある。例えば、洋服販売店では、店員の動作情報には、洋服の整列を行う動作が含まれるが、コンビニエンスストアでは、店員の動作情報に、洋服の整列を行う動作は含まれない。したがって、分類部１２０が分類対象の動線情報がどの空間において取得された動線情報かに応じて、対応する空間のパターンを用いて分類を行うことにより、動線分類装置１００はより精度よく動線情報を分類することができる。
【００６４】
なお、分類部１２０が動線情報を分類する方法は、上述した方法に限定されない。分類部１２０は、動線情報に含まれる所定のパターンの動作の回数に基づいて、該動作情報に関連付けられた動線情報を分類してもよい。例えば、第１記憶部１５０に格納された店員の動作のパターンが「お辞儀」を表現するデータであるとする。そして、このパターンには、その動作の回数の条件（例えば、３回以上）を表す情報が関連付けられているとする。そして、分類部１２０が動作情報と、パターンとを比較し、該動作情報が「お辞儀」のパターン（「お辞儀」を表現するデータ）を複数繰り返したパターンと一致すると判定すると、この繰り返した回数を特定する。「お辞儀」のパターンと一致した動作情報に含まれる「お辞儀」の動作の回数が「４回」である場合、動作の回数が「お辞儀」のパターンに関連付けられた「３回以上」を満たすため、分類部１２０は、この動作情報に関連付けられた動線情報を店員のグループに分類する。また、例えば、「お辞儀」のパターンと一致した動作情報に含まれる「お辞儀」の動作の回数が、「１回」である場合、分類部１２０は、この動作情報に関連付けられた動線情報を顧客のグループに分類する。このように、顧客と店員とで同じ動作を行う可能性がある場合であっても、あるグループ（例えば店員）が、他のグループ（例えば顧客）に比べて繰り返し行う動作の回数に基づいて分類することにより、動線分類装置１００は、精度よく動線情報を分類することができる。
【００６５】
また、分類部１２０は、動線情報に含まれる経路の情報と、該動線情報に関連付けられた動作情報との組み合わせを所定のパターンと比較することによって、該動線情報を分類してもよい。このとき、パターン生成部１４０に格納されているパターンは、動作を表現するデータと、経路を表す情報とを組み合わせたものとなる。例えば、ある店舗において、店員が行う動作が、レジカウンタから出入口まで移動し出入口付近でお辞儀をする、ことであるとする。この場合、パターン生成部１４０には、レジカウンタから出入口までの経路を表す情報と、出入口付近においてお辞儀をするという動作を表すデータとを組み合わせたパターンが格納される。分類部１２０は、このパターンと、動線情報に含まれる経路の情報および該動線情報に関連付けられた動作情報との組み合わせとを比較する。このように、分類部１２０が動作情報に関連付けられた動線情報に含まれる経路も用いて動線情報を分類するため、動線分類装置１００は、より精度よく動線情報を分類することができる。
【００６６】
また、分類部１２０は、動線情報に含まれる位置と、該動線情報に関連付けられた動作情報との組み合わせを所定のパターンと比較することによって、該動線情報を分類してもよい。このとき、パターン生成部１４０に格納されているパターンは、動作を表現するデータと、その動作が行われる位置を表す情報とを組み合わせたものとなる。例えば、ある店舗において、店員が行う動作が、出入口付近でお辞儀をする、ことであるとする。この場合、パターン生成部１４０には、出入口付近においてお辞儀をするという動作を表すデータとを組み合わせたパターンが格納される。分類部１２０は、このパターンと、動線情報に含まれる位置の情報および該動線情報に関連付けられた動作情報との組み合わせとを比較する。このように、分類部１２０が動作情報に関連付けられた動線情報に含まれる位置も用いて動線情報を分類するため、動線分類装置１００は、より精度よく動線情報を分類することができる。
【００６７】
なお、位置検出装置２００および動作検出装置３００は同じ撮像装置で実現されてもよい。このとき、動線情報生成装置４００は、この撮像装置から取得した動画像データを用いて、動線情報および動作情報を生成し、生成した動作情報を動線情報に関連付ける。そして、動作情報を関連付けた動線情報を、動線分類装置１００に入力すればよい。
【００６８】
また、動線情報生成装置４００は、動作の種別を表す情報を動作情報として生成してもよい。このとき、第１記憶部１５０に格納されたパターンと、動作の種別を表す情報とが関連付けられて、動線情報生成装置４００内に格納される。パターンが「お辞儀」を表現するデータである場合、このパターンには、「お辞儀」が動作の種別を表す情報として関連付けられている。そして、動線情報生成装置４００は、動作検出装置３００から取得したデータを用いて、パターンと比較し、取得したデータと一致するパターンに関連付けられた動作の種別を表す情報を、動作情報として生成する。例えば、動作検出装置３００から取得したデータと一致するパターンが「お辞儀」のパターンである場合、動線情報生成装置４００はこの「お辞儀」のパターンに関連付けられた動作の種別を表す情報である「お辞儀」を動作情報として生成する。そして、動線情報生成装置４００は、「お辞儀」を関連付けた動線情報を動線分類装置１００に出力する。動線分類装置１００の第１記憶部１５０には、動作の種別を表す情報（例えば「お辞儀」という単語）がパターンとして格納されている。よって、これにより、分類部１２０は、動線情報に関連付けられた「お辞儀」と、パターンとして格納されている「お辞儀」とが一致すると判定し、パターンとして格納されている「お辞儀」に関連付けられたグループに、動線情報を分類する。
【００６９】
また、動線情報生成装置４００は、動作検出装置３００から取得したデータを用いて、動作の種別（例えば、「お辞儀」）を特定してもよい。動線情報生成装置４００が動作の種別を特定する方法は、特に限定されず、既存の技術を採用してもよい。そして、動線情報生成装置４００は、特定した動作の種別を動作情報として出力してもよい。この場合、動線分類装置１００の第１記憶部１５０には、動作の種別を表す情報がパターンとして格納される。よって、分類部１２０は、このパターンと動作情報とを比較して、動作情報に関連付けられた動線情報を分類することができる。
【００７０】
（変形例）
また、動線分類装置１００は、動線情報生成装置４００の機能を有していてもよい。この場合の例について、図面を参照して説明する。図１１は、本変形例における動線表示システム２の構成の一例を示す図である。動線表示システム２は、撮像装置６００と、動線分類装置１０１と、表示装置５００とを備える。撮像装置６００は、上述した位置検出装置２００と動作検出装置３００とが一体となった装置である。撮像装置６００は撮影した映像（動画像データとも呼ぶ）を、動線分類装置１０１に送信する。
【００７１】
図１２は、動線分類装置１０１の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図１２に示す通り、動線分類装置１０１は、取得部１１１と、分類部１２０と、出力部１３０と、パターン生成部１４０と、第１記憶部１５０と、第２記憶部１６０とを備える。動線分類装置１０１は、動線分類装置１００の取得部１１０に代えて取得部１１１を備える。
【００７２】
取得部１１１は、撮像装置６００により取得された映像から動線情報および該動線情報に関連付けられた動作情報を取得する。取得部１１１は、撮像装置６００から出力された動画像データを受け取る。そして、取得部１１１は、動画像データを解析して、移動している人物の移動位置および方向を時刻毎に特定することにより、動線情報を生成する。また、取得部１１１は、この動画像データを解析して、経路上の何れかの位置における対象の動作の開始および終了を検出することにより、上記何れかの位置における対象の動作の情報である動作情報を生成する。なお、動画像データから動線情報を生成する方法および動画像データから対象の動作を検出し動作情報を生成する方法は特に限定されず既存の技術を採用してもよい。本変形例に係る、取得部１１１は、このように、動画像データから動線情報および動作情報を生成することにより、該動線情報および動作情報を取得する。
【００７３】
このとき、取得部１１１が取得（生成）した動作情報が関連付けられた動線情報のデータ構造および動線情報の一例を図１３に示す。図１３の（ａ）は、動線情報および動作情報のデータ構造の一例を示し、図１３の（ｂ）は動線情報および動作情報の具体例を示す。
【００７４】
図１３に示す通り、動線情報８０と動作情報８３とは関連付けられている。動線情報８０は、時刻データ（８１−１〜８１−Ｍ（Ｍは任意の自然数））と、座標データ（８２−１〜８２−Ｍ）とを含む。また、動作情報８３は、経路上における位置データ（８４−１〜８４−Ｎ（Ｎは任意の自然数））と、動作データ（８５−１〜８５−Ｎ）とを含む。
【００７５】
時刻データ（８１−１〜８１−Ｍ）と、座標データ（８２−１〜８２−Ｍ）とは、対象の位置が記録された時刻と、その時刻における対象の位置を表す。時刻データ（８１−１〜８１−Ｍ）と、座標データ（８２−１〜８２−Ｍ）とは、所定の間隔で記録されてもよいし、任意のタイミングで取得されてもよい。時刻データ８１−１と座標データ８２−１とは関連付けられている。同様に時刻データ８１−Ｍと座標データ８２−Ｍとは関連付けられている。座標データ（８２−１〜８２−Ｍ）を結ぶ線は、動線を表す。
【００７６】
時刻データ（８１−１〜８１−Ｍ）は、図１３の（ｂ）に示す通り、ｈｈ：ｍｍの形式であってもよいし、その他の形式であってもよい。また、座標データ（８２−１〜８２−Ｍ）は、図１３の（ｂ）に示す通り（ｘｍ，ｙｍ）の形式であってもよいし、その他の形式であってもよい。
【００７７】
動作情報８３に含まれる位置データ（８４−１〜８４−Ｎ）は、対象によって動作が行われた位置であって、座標データ（８２−１〜８２−Ｍ）の何れかの位置を示す。動作データ（８５−１〜８５−Ｎ）は、位置データによって示される位置における対象の動作を表現したデータであり、例えば座標値の集合やベクトルの集合によって表現される。位置データ８４−１と動作データ８５−１とは関連付けられている。同様に位置データ８４−Ｎと動作データ８５−Ｎとは関連付けられている。位置データ（８４−１〜８４−Ｎ）は、図１３の（ｂ）に示す通り、座標データと同様の形式であるが、その他の形式であってもよい。また、動作データ（８５−１〜８５−Ｎ）は、例えば、「お辞儀」を表現する動作のデータである座標値の集合や、「商品の整列」を表現する動作のデータである座標値の集合等である。
【００７８】
これにより、本変形例における分類部１２０は、第２の実施の形態における分類部１２０と同様に、第１記憶部１５０に格納された、特定の動作を表現したデータであるパターンと、動作情報とを比較し、該動作情報に関連付けられた動線情報を分類することができる。
【００７９】
また、第２の実施の形態と同様に、取得部１１１は動作の種別を表す情報を動作情報として生成してもよい。このとき、取得部１１１は、撮像装置６００により取得された動画像データを解析して、経路上の何れかの位置における対象の動作を検出し、この動作の種別を特定する。取得部１１１は、動画像データを解析し、例えば、動画像データに含まれる対象の動作が、お辞儀、商品の整列、例えば、商品を店頭に並べる（品出し）、掃除、集金、消耗品等の交換、商品の運搬などのうちの何れの動作であるかを特定する。この特定の方法は特に限定されず、既存の技術を採用してもよい。また、例えば、取得部１１１は、第１記憶部１５０に格納された特定の動作を表現したデータと比較をすることにより、動画像データに含まれる対象の動作の種別を特定してもよい。
【００８０】
このとき、取得部１１１が取得（生成）した動作情報が関連付けられた動線情報のデータ構造および動線情報の他の例を図１４に示す。図１４の（ａ）は、動線情報および動作情報のデータ構造の他の例を示し、図１４の（ｂ）は動線情報および動作情報の具体例を示す。
【００８１】
図１４に示す動線情報８０は、図１３に示した動線情報８０と同様である。動線情報８０と動作情報８６とは関連付けられている。動作情報８６は、経路上における位置データ（８７−１〜８７−Ｎ）と、動作の種別のデータ（８８−１〜８８−Ｎ）とを含む。
【００８２】
動作情報８６に含まれる位置データ（８７−１〜８７−Ｎ）は、上述した位置データ（８４−１〜８４−Ｎ）と同様である。動作の種別のデータ（８８−１〜８８−Ｎ）は、位置データによって示される位置における対象の動作の種別を示すデータであり、例えば「お辞儀」という動作を表す単語である。位置データ８７−１と動作の種別のデータ８８−１とは関連付けられている。同様に位置データ８７−Ｎと動作の種別のデータ８８−Ｎとは関連付けられている。
【００８３】
これにより、本変形例における分類部１２０は、第１記憶部１５０に格納された、動作の種別を表す情報であるパターンと、動作情報とを比較し、該動作情報に関連付けられた動線情報を分類することができる。
【００８４】
以上のように、本変形例に係る動線表示システム２に含まれる動線分類装置１０１であっても、上述した動線分類装置１００と同様の効果を奏することができる。
【００８５】
（ハードウェア構成について）
本開示の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１５に示すような情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図１５は、各装置の各構成要素を実現する情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。
【００８６】
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１が読み出す。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
【００８７】
各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
【００８８】
また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。
【００８９】
各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００９０】
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００９１】
なお、上述した各実施の形態は、本開示の好適な実施の形態であり、上記各実施の形態にのみ本開示の範囲を限定するものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において当業者が上記各実施の形態の修正や代用を行い、種々の変更を施した形態を構築することが可能である。
【００９２】
上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００９３】
（付記１）
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する取得手段と、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された前記動線情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする動線分類装置。
【００９４】
（付記２）
前記動作情報は所定のパターンと比較することにより特定される、
ことを特徴とする付記１に記載の動線分類装置。
【００９５】
（付記３）
前記分類手段は、前記特定された前記動作情報に基づいて、該動作情報に関連づけられた前記動線情報を分類する、
ことを特徴とする付記２に記載の動線分類装置。
【００９６】
（付記４）
前記分類手段は、前記動作情報に含まれる前記所定のパターンの動作をした回数に基づいて、該動作情報に関連付けられた前記動線情報を分類する、
ことを特徴とする付記２または３に記載の動線分類装置。
【００９７】
（付記５）
前記所定のパターンは、前記空間に応じて異なる、
ことを特徴とする付記２から４の何れか１つに記載の動線分類装置。
【００９８】
（付記６）
前記分類手段は、前記動作情報と、該動作情報に関連付けられた前記動線情報に含まれる経路または位置との組み合わせに基づいて、該動線情報を分類する、
ことを特徴とする付記１から５の何れか１つに記載の動線分類装置。
【００９９】
（付記７）
前記取得手段は、撮像装置により取得された映像から前記動線情報および該動線情報に関連付けられた前記動作情報を取得する、
ことを特徴とする付記１から６の何れか１つに記載の動線分類装置。
【０１００】
（付記８）
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得し、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類し、
分類された前記動線情報を出力する、
ことを特徴とする動線分類方法。
【０１０１】
（付記９）
前記動作情報は所定のパターンと比較することにより特定される、
ことを特徴とする付記８に記載の動線分類方法。
【０１０２】
（付記１０）
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する取得処理と、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類する分類処理と、
前記分類処理により分類された前記動線情報を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【０１０３】
（付記１１）
前記動作情報は所定のパターンと比較することにより特定される、
ことを特徴とする付記１０に記載のプログラム。
この出願は、２０１６年１０月３１日に出願された日本出願特願２０１６−２１３２８５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１０４】
１    動線表示システム
２    動線表示システム
１０    動線分類装置
１１    取得部
１２    分類部
１３    出力部
１００    動線分類装置
１０１    動線分類装置
１１０    取得部
１１１    取得部
１２０    分類部
１３０    出力部
１４０    パターン生成部
１５０    第１記憶部
１６０    第２記憶部
２００    位置検出装置
３００    動作検出装置
４００    動線情報生成装置
５００    表示装置
６００    撮像装置
【図１】
2018079457.tif 000003
【図２】
2018079457.tif 000004
【図３】
2018079457.tif 000005
【図４】
2018079457.tif 000006
【図５】
2018079457.tif 000007
【図６】
2018079457.tif 000008
【図７】
2018079457.tif 000009
【図８】
2018079457.tif 000010
【図９】
2018079457.tif 000011
【図１０】
2018079457.tif 000012
【図１１】
2018079457.tif 000013
【図１２】
2018079457.tif 000014
【図１３】
2018079457.tif 000015
【図１４】
2018079457.tif 000016
【図１５】
2018079457.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月12日(2019.4.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する取得手段と、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された前記動線情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする動線分類装置。
【請求項２】
前記動作情報は所定のパターンと比較することにより特定される、
ことを特徴とする請求項１に記載の動線分類装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記特定された前記動作情報に基づいて、該動作情報に関連づけられた前記動線情報を分類する、
ことを特徴とする請求項２に記載の動線分類装置。
【請求項４】
前記分類手段は、前記動作情報に含まれる前記所定のパターンの動作をした回数に基づいて、該動作情報に関連付けられた前記動線情報を分類する、
ことを特徴とする請求項２または３に記載の動線分類装置。
【請求項５】
前記所定のパターンは、前記空間に応じて異なる、
ことを特徴とする請求項２から４の何れか１項に記載の動線分類装置。
【請求項６】
前記分類手段は、前記動作情報と、該動作情報に関連付けられた前記動線情報に含まれる経路または位置との組み合わせに基づいて、該動線情報を分類する、
ことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の動線分類装置。
【請求項７】
前記取得手段は、撮像装置により取得された映像から前記動線情報および該動線情報に関連付けられた前記動作情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の動線分類装置。
【請求項８】
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得し、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類し、
分類された前記動線情報を出力する、
ことを特徴とする動線分類方法。
【請求項９】
前記動作情報は所定のパターンと比較することにより特定される、
ことを特徴とする請求項８に記載の動線分類方法。
【請求項１０】
ある空間において対象が移動した経路を表す動線情報と、該動線情報に関連付けられ、該経路に含まれるいずれかの位置における該対象の動作を表す動作情報とを複数の対象について取得する取得処理と、
前記取得された動線情報を、該動線情報に関連付けられた前記動作情報に基づいて分類する分類処理と、
前記分類処理により分類された前記動線情報を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本開示は、動線分類装置、動線分類方法およびプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
動線情報は、ある空間における対象の位置を示す位置情報を時系列で表す。位置情報は、例えば、ある空間における座標である。位置情報には、時刻が関連付けられている。動作情報は、例えば、お辞儀、掃除、品出し、集金、商品の運搬など、ある空間における動作を表し、位置情報に関連付けられている。動作情報は、ある空間において取得された対象の動きを表現したデータ（例えば座標値の集合）であってもよい。この動作情報は、動作の種別を表す情報であってもよい。動作の種別を表す情報とは、対象の動作を表現するデータと、動作の種別を識別するためのパターンとを比較することによって特定された、具体的な動作を表す単語であってもよい。例えば、対象がお辞儀を行っているとする。このとき動作情報は対象となる人物の各構成部材（頭、腕、胴体等）の位置の動きを表す座標値の集合またはベクトルであってもよいし、「お辞儀」という動作を表す単語であってもよい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
以上のように、本実施の形態に係る動線分類装置１０は、動線情報を該動線情報に関連付けられた動作情報を用いて分類する。動作情報は、ある空間において対象の動作を表す。例えば、店舗の場合、店員は所定の動作を行う場合が多い。よって、動線分類装置１０は、このような動作を表す動作情報を用いて、該動作情報に関連付けられた動線情報を分類する。このように、本実施の形態によれば、対象が移動した経路を表す動線情報を動線情報とは異なる情報を用いて分類することができる。よって、動線分類装置１０は、分類されたグループに含まれる動線情報を例えば表示装置に表示させることができる。したがって、ユーザは目的のグループに含まれる対象の動線情報のみを容易に把握することができる。また、精度よく分類された動線情報を用いることにより、例えばマーケティングなどの分析の精度も高めることができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
動作検出装置３００は、動作情報を生成可能なデータを取得する。動作情報は、ある空間において取得された対象の動きを表現したデータ（例えば座標値の集合）であるとして説明を行う。動作検出装置３００は、例えば、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  Ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）方式の３次元カメラによって実現される。この場合、動作検出装置３００は、撮影された３次元データを動線情報生成装置４００に供給する。なお、動作検出装置３００は、店舗などのある空間において位置検出装置２００によって検出された、人物の位置において、該人物の３次元的な動作を検出し、検出した動作を表す動作情報を生成可能なデータを取得する装置であればよい。例えば、人物がお辞儀を行った場合、動作検出装置３００は、動作が行われたことを検出し、更に、対象となる人物の各構成部材（頭、腕、胴体等）の位置の動きを表す座標値の集合またはベクトルに対応する動作情報の元となる動画像データを取得してもよい。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３６】
図１０を参照して、第１記憶部１５０に格納されるパターンについてさらに説明する。図１０に示す通り、第１記憶部１５０に格納されるパターン６０は、「お辞儀」、「商品の整列」等の特定の動作を表現したデータである。特定の動作を表現したデータとは、「お辞儀」の場合、例えば、人物の各構成部材（頭、腕、胴体等）の位置の動きを表す座標値の集合またはベクトル等である。なお、第１記憶部１５０に格納されるパターン６０は、「お辞儀」、「商品の整列」に限定されず、例えば、商品を店頭に並べる（品出し）、掃除、集金、消耗品等の交換、商品の運搬などの動作を表現したデータであってもよい。また、第１記憶部１５０は、複数のグループの夫々に関連付けられたパターン６０を格納してもよい。第１記憶部１５０は、例えば、「顧客」のグループに関連付けられた、顧客の動作を表現したデータをパターン６０として格納してもよい。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５９】
分類部１２０は、このような動線Ｍ７１〜Ｍ７５の夫々を表す動線情報を、該動線情報に関連付けられた動作情報に基づいて分類する。例えば、店員７１の動線Ｍ７１を表す動線情報には、「お辞儀」の動作を示す動作情報が関連付けられているとする。また、店員７２の動線Ｍ７２を表す動線情報には、「商品の整列」の動作を示す動作情報が関連付けられているとする。分類部１２０は、第１記憶部１５０に格納されたパターンと、動作情報とを比較し、該動作情報に対応するパターンに関連付けられたグループに、該動作情報に関連付けられた動線情報を分類する。「お辞儀」および「商品の整列」を表すパターンは、例えば、図１０に示す通り、店員のグループに関連付けられている。よって、分類部１２０は、動線Ｍ７１を表す動線情報と動線Ｍ７２を表す動線情報とを、店員のグループに分類する。また、分類部１２０は、店員のグループに分類されない動線情報を、顧客のグループに分類してもよいし、その他のグループに分類してもよい。本実施の形態では、分類部１２０は、店員のグループに分類されない動線情報を、顧客のグループに分類する。つまり、分類部１２０は、動線Ｍ７３を表す動線情報、動線Ｍ７４を表す動線情報および動線Ｍ７５を表す動線情報を、顧客のグループに分類する。なお、分類部１２０は、顧客に関連付けられたパターンが第１記憶部１５０に格納されている場合は、この顧客のパターンに対応する動作情報に関連付けられた動線情報を、顧客のグループに分類してもよい。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
その後、出力部１３０が特定のグループに分類された動線情報を、例えば表示装置５００に出力する。出力部１３０が、分類部１２０によって顧客のグループに分類された動線情報によって表される動線を表示装置５００に表示させた場合の一例を図９に示す。図８と比較すると、図９には、動線Ｍ７３〜Ｍ７５が表示され、動線Ｍ７１および動線Ｍ７２は表示されていない。このように、出力部１３０は、特定のグループ（この場合は顧客のグループ）に分類された動線情報のみを表示装置５００に表示させる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
なお、分類部１２０が動線情報を分類する方法は、上述した方法に限定されない。分類部１２０は、動作情報に含まれる所定のパターンの動作の回数に基づいて、該動作情報に関連付けられた動線情報を分類してもよい。例えば、第１記憶部１５０に格納された店員の動作のパターンが「お辞儀」を表現するデータであるとする。そして、このパターンには、その動作の回数の条件（例えば、３回以上）を表す情報が関連付けられているとする。そして、分類部１２０が動作情報と、パターンとを比較し、該動作情報が「お辞儀」のパターン（「お辞儀」を表現するデータ）を複数繰り返したパターンと一致すると判定すると、この繰り返した回数を特定する。「お辞儀」のパターンと一致した動作情報に含まれる「お辞儀」の動作の回数が「４回」である場合、動作の回数が「お辞儀」のパターンに関連付けられた「３回以上」を満たすため、分類部１２０は、この動作情報に関連付けられた動線情報を店員のグループに分類する。また、例えば、「お辞儀」のパターンと一致した動作情報に含まれる「お辞儀」の動作の回数が、「１回」である場合、分類部１２０は、この動作情報に関連付けられた動線情報を顧客のグループに分類する。このように、顧客と店員とで同じ動作を行う可能性がある場合であっても、あるグループ（例えば店員）が、他のグループ（例えば顧客）に比べて繰り返し行う動作の回数に基づいて分類することにより、動線分類装置１００は、精度よく動線情報を分類することができる。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６５】
また、分類部１２０は、動線情報に含まれる経路の情報と、該動線情報に関連付けられた動作情報との組み合わせを所定のパターンと比較することによって、該動線情報を分類してもよい。このとき、第１記憶部１５０に格納されているパターンは、動作を表現するデータと、経路を表す情報とを組み合わせたものとなる。例えば、ある店舗において、店員が行う動作が、レジカウンタから出入口まで移動し出入口付近でお辞儀をする、ことであるとする。この場合、第１記憶部１５０には、レジカウンタから出入口までの経路を表す情報と、出入口付近においてお辞儀をするという動作を表すデータとを組み合わせたパターンが格納される。分類部１２０は、このパターンと、動線情報に含まれる経路の情報および該動線情報に関連付けられた動作情報との組み合わせとを比較する。このように、分類部１２０が動作情報に関連付けられた動線情報に含まれる経路も用いて動線情報を分類するため、動線分類装置１００は、より精度よく動線情報を分類することができる。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
また、分類部１２０は、動線情報に含まれる位置と、該動線情報に関連付けられた動作情報との組み合わせを所定のパターンと比較することによって、該動線情報を分類してもよい。このとき、第１記憶部１５０に格納されているパターンは、動作を表現するデータと、その動作が行われる位置を表す情報とを組み合わせたものとなる。例えば、ある店舗において、店員が行う動作が、出入口付近でお辞儀をする、ことであるとする。この場合、第１記憶部１５０には、出入口付近においてお辞儀をするという動作を表現するデータとその動作が行われる位置を表す情報とを組み合わせたパターンが格納される。分類部１２０は、このパターンと、動線情報に含まれる位置の情報および該動線情報に関連付けられた動作情報との組み合わせとを比較する。このように、分類部１２０が動作情報に関連付けられた動線情報に含まれる位置も用いて動線情報を分類するため、動線分類装置１００は、より精度よく動線情報を分類することができる。
【国際調査報告】
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