(57)【要約】      （修正有）【課題】オブジェクトと来場者同士の関連性を考慮することにより、取得する関心度レベルの正確性を効果的に高めることができるオブジェクト分析方法、オブジェクト分析機器及びオブジェクト分析システムを提供する。【解決手段】オブジェクト分析方法は、来場者の向き及び来場者の運動動線傾向を確定すること及び向き及び運動動線傾向に基づき、運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する来場者の関心度レベルを確定することを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
来場者の向き及び前記来場者の運動動線傾向を確定するステップと、
前記向き及び前記運動動線傾向に基づき、運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する前記来場者の関心度レベルを確定するステップとを含む、ことを特徴とする、オブジェクト分析方法。
【請求項２】
前記オブジェクト分析方法には、さらに、
前記来場者の訪問する前記少なくとも一部のオブジェクトの訪問順序を確定するステップと、
前記関心度レベルと前記訪問順序に基づき、前記来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトのアピール度を確定するステップとを含む、ことを特徴とする、請求項1に記載のオブジェクト分析方法。
【請求項３】
前記来場者の向きを確定することには、具体的に、
前記来場者の位置情報に基づき、前記来場者の周囲から一つまたは複数のワイヤレス信号基地局を選択し、一つのワイヤレス信号基地局は少なくとも一つのオブジェクトと対応するステップと、
トリガ選択した前記一つまたは複数のワイヤレス信号基地局がワイヤレス信号をブロードキャストするステップと、
前記モバイル機器が受信する前記ワイヤレス信号の品質に基づき、前記来場者と前記オブジェクトの向きを確定するステップとを含む、ことを特徴とする、請求項1または2に記載のオブジェクト分析方法。
【請求項４】
前記モバイル機器の受信した前記ワイヤレス信号の品質に基づき、前記来場者と前記オブジェクトの向きを確定することには、具体的に、
前記モバイル機器の受信した前記ワイヤレス信号のRSSIサンプル値を取得するステップと、
前記RSSIサンプル値に基づき、RSSI周波数特徴及びRSSI統計特徴を分析し取得するステップと、
前記RSSIサンプル値に基づき、RSSI距離減衰モデルのマッチングを行い、環境因子を取得するステップと、
前記RSSI周波数特徴、RSSI統計特徴及び環境因子に基づき、前記来場者と前記オブジェクトの向きを確定するステップとを含む、ことを特徴とする、請求項3に記載のオブジェクト分析方法。
【請求項５】
前記来場者の運動動線傾向を確定することには、具体的に、
前記来場者の位置情報及び前記来場者の運動情報を取得するステップと、
前記位置情報及び運動情報に基づき、前記来場者の運動動線をマッチングするステップと、
前記運動動線に基づき、運動動線傾向を確定するステップであって、前記運動動線傾向はオープン傾向またはクローズ傾向であるステップとを含む、ことを特徴とする、請求項1または2に記載のオブジェクト分析方法。
【請求項６】
来場者の向き及び前記来場者の運動動線傾向を確定するステップと、
前記来場者の訪れた少なくとも一部のオブジェクトの訪問履歴情報を取得するステップと、
前記向き、前記運動動線傾向及び前記訪問履歴情報に基づき、運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する前記来場者の関心度レベルを確定するステップとを含む、ことを特徴とする、オブジェクト分析方法。
【請求項７】
前記オブジェクト分析方法には、さらに、
前記訪問履歴情報から、前記来場者の訪れた前記少なくとも一部のオブジェクトの訪問順序を確定するステップと、
前記関心度レベル及び前記訪問順序に基づき、前記来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトのアピール度を確定するステップとを含む、ことを特徴とする、請求項6に記載のオブジェクト分析方法。
【請求項８】
来場者の向き及び前記来場者の運動動線傾向を確定するための第一確定モジュールと、
前記向き及び前記運動動線傾向に基づき、運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する前記来場者の関心度レベルを確定するための第二確定モジュールとを含む、ことを特徴とする、オブジェクト分析装置。
【請求項９】
来場者の向き及び前記来場者の運動動線傾向を確定するための第五確定モジュールと、
前記来場者の訪れた少なくとも一部のオブジェクトの訪問履歴情報を取得するための取得モジュールと、
前記向き、前記運動動線傾向及び前記訪問履歴情報に基づき、運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する前記来場者の関心度レベルを確定するための第六確定モジュールとを含む、ことを特徴とする、オブジェクト分析装置。
【請求項１０】
ワイヤレス信号基地局と、
請求項8に記載の前記オブジェクト分析装置、或いは、請求項9に記載の前記オブジェクト分析装置とを含み、
前記ワイヤレス信号基地局と前記オブジェクト分析装置は、ワイヤレス接続されている、ことを特徴とする、オブジェクト分析システム。
【請求項１１】
コンピュータに、請求項１〜７の任意の1項に記載のオブジェクト分析方法を実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項11に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はワイヤレス通信技術分野に関するものであり、特にオブジェクト分析方法、オブジェクト分析機器（オブジェクト分析装置とも言う）及びオブジェクト分析システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、通常は以下の方法を用いて展示品のアピール度についてソーティングを行っている。一種類目の解決方式は、展示品の特徴に基づくソーティング及びプロモーションである。この解決方法の問題点は、一つの展示品のすべての特徴を収集するのが大変難しく、高精度やリアルタイムでソーティングするのに限度がある。二種類目の解決方式はアンケート調査など、ユーザーとの相互作用を合わせて、展示品のアピール度を判断するものであるが、この方式は展示位置と来場者同士の相関性を考慮しておらず、しかも来場者の能動的な動作を必要とするため、自動ソーティングはおろか、すべての来場者とすべての展示品をカバーすることもできない。三種類目の解決方式は、来場者の位置によって自動ソーティング及びプロモーションを行うものだが、この方式は展示品と来場者同士の相関性を考慮しておらず、また来場者の訪問経路のデータも考慮していない。
【０００３】
米国特許US201012711130Aでは、位置情報を利用して、展示ブース同士の相関性をマイニングする方法が紹介されているが、当該方法はGPSの位置データを利用して位置モデルを構築し、さらに位置モデルを構築するために来場者の動線、運動の動線から静的滞留点を抽出する。各来場者の滞留時間がしきい値を超えた静的滞留点と、一定の距離しきい値を合わせ、一つの地理エリアとされる。抽出した一連の静的滞留ポイントに基づき来場者の位置履歴情報を構成し、それから展示ブースの位置を識別する。来場者の訪問履歴情報と合わせ、加重法によって、展示ブースの位置同士の相関度を計算する。米国特許US201012718938Aでは、マップ検索に基づく相関度ソーティングの方法が紹介されているが、検索結果は来場者の位置及びプロモーションへ訪問する位置により形成し、これらの位置は来場者の訪問データに基づく。来場者が身に着けた携帯端末が非同期的にデータを報告し、これらのデータは受信、記録され、来場者の訪問データとされる。来場者が装着する携帯端末が自身の現在位置を現在のタイムスタンプ情報とともにシステムに報告する。携帯端末は単一の位置座標を報告でき、また一定時間収集した位置座標の集合を報告することもできる。しかし上述の方式はともに展示ブースと来場者との相関性を考慮しておらず、また来場者の訪問経路のデータも考慮していない。
【０００４】
上述の状況を考慮して、オブジェクト分析方法、オブジェクト分析機器及びオブジェクト分析システムによって展示品のアピール度を分析する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は従来技術中の問題を少なくとも部分的に解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一つの面は、来場者の向き及び来場者の運動動線傾向を確定し、向き及び運動動線傾向に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定することを含む、オブジェクト分析方法を提供する。
【０００７】
本発明の別の面ではさらに、来場者の向き及び前記来場者の運動動線傾向を確定すること、来場者の訪れた少なくとも一部のオブジェクトの訪問履歴情報を取得すること、向き、運動動線傾向及び訪問履歴情報に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定することを含む、オブジェクト分析方法を提供する。
【０００８】
本発明のまた一つの面はさらに、来場者の向き及び来場者の運動動線傾向を確定するための第一確定モジュール、向き及び運動動線傾向に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定するための第二確定モジュールを含む、オブジェクト分析機器を提供する。
【０００９】
本発明のまた一つの面はさらに、来場者の向き及び来場者の運動動線傾向を確定するための第五確定モジュール、来場者の訪れた少なくとも一部のオブジェクトの訪問履歴情報を取得するための取得モジュール、前期向き、前記運動動線傾向及び前記訪問履歴情報に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定するための第六確定モジュールを含む、オブジェクト分析機器を提供する。
【００１０】
本発明のまた一つの面はさらに、ワイヤレス信号基地局を含み、また上述のようなオブジェクト分析機器を含み、ワイヤレス信号基地局はオブジェクト分析機器とワイヤレス接続するオブジェクト分析システムを提供する。
【００１１】
本発明の有益な効果として、向きと運動動線傾向に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定し、オブジェクトと来場者との関連性を考慮することにより、取得する関心度レベルの正確性を効果的に高めている。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第一実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートである。
【図２】本発明の第二実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートである。
【図３】本発明の第三実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートである。
【図４】本発明の第四実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートである。
【図５】本発明の第五実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートである。
【図６】図5中のステップS531のフローチャートである。
【図７】図5中のステップS532及びS533のフローチャートである。
【図８】図5中のステップS541及びステップS542のフローチャートである。
【図９ａ】実施例における運動傾向の概略図である。
【図９ｂ】実施例における運動傾向の概略図である。
【図１０】図5中のステップS55のフローチャートである。
【図１１】図5中のステップS52のフローチャートである。
【図１２】図5中のステップS56のフローチャートである。
【図１３】本発明の各実施例の応用場面の概略図である。
【図１４】本発明の第六実施例のオブジェクト分析機器の構造図である。
【図１５】本発明の第七実施例のオブジェクト分析機器の構造図である。
【図１６】本発明の第八実施例のオブジェクト分析システムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下は図面を参考に本発明の例示的な実施例をより詳細に説明する。図中で本発明の例示的な実施例を提示するが、当然理解すべき点として、本発明は各種形式によって実現でき、ここで説明する実施例に限定されない。むしろ、これらの実施例を提供するのは本発明をより徹底的に理解できるようにし、さらに本発明の範囲を完全に当業者に伝えることができるようにするためである。
【実施例１】
【００１４】
本実施例のオブジェクト分析方法の応用場面は、モーターショーやマーケットなどのMICE（すなわちMeetings（会議）、Incentives（報奨旅行）、Conferencing／Conventions（大企業会議）、Exhibitions／Exposition（展示会）及びEvent（イベント）の頭文字からなる、会議展覧会を指す英文の略語）である。当然理解できることとして、本実施例中では応用場面は限定せず、オブジェクトの具体的なタイプも限定しない。
【００１５】
図1を参考に、図中に第一実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートを示した。当該オブジェクト分析方法には以下のステップを含む。
【００１６】
ステップS10：来場者の向き及び来場者の運動動線傾向を確定する。
【００１７】
説明すべき点として、本実施例では、以下の方式で来場者の向きを確定する。来場者の周囲のワイヤレス信号基地局及び来場者が携帯しているモバイル機器同士のワイヤレス信号に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定する。具体的には、来場者の位置情報に基づき、来場者の周囲の一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局を選択し、一つのワイヤレス信号基地局は少なくとも一つのオブジェクトと対応させる（例えば当該ワイヤレス信号基地局は当該オブジェクト上に配置してもよい）。それからトリガ選択した一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局がワイヤレス信号をブロードキャストする。最後にモバイル機器が受信したワイヤレス信号の品質に基づいて、来場者とオブジェクトの向きを確定する。
【００１８】
ワイヤレス信号のRSSI(Received  Signal  Strength  Indication受信信号強度)サンプル値を用いてワイヤレス信号の品質を表す場合、以下の方法で来場者とオブジェクトの向きを確定できる。最初にモバイル機器の受信したワイヤレス信号のRSSIサンプル値を取得する。それからRSSIサンプル値に基づいて、RSSI周波数特徴及びRSSI統計特徴を分析して得る。RSSIサンプル値に基づいて、RSSI距離減衰モデルのマッチングを行い、環境因子を取得する。最後にRSSI周波数特徴、RSSI統計特徴及び環境因子に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定する。その向きは、背中向き、両側或いは前向きとすることができ、背中向きとは来場者の背中が当該オブジェクトに向くことを指し、両側とは来場者が当該オブジェクトの両側に位置していることを指し、前向きとは来場者が当該オブジェクトに向くことを指す。
【００１９】
説明すべき点として、本実施例では、以下の方式によって来場者の運動動線傾向を確定できる。最初に来場者の位置情報及び来場者の運動情報を取得する。それから位置情報及び運動情報に基づき、来場者の運動動線のマッチングを行う。最後に運動動線に基づき、運動動線傾向を確定するが、当該運動動線傾向はオープン傾向またはクローズ傾向で良い。例えば速度方向の差分値でマッチングした運動動線を用いて運動動線傾向を確定できるが、その速度方向の差分値がずっと変わらないとき、運動動線傾向はクローズ傾向であり、その速度方向の差分値が変化するとき、運動動線傾向はオープン傾向である。当然理解すべき点として、他の方法を用いて運動動線に基づき運動動線傾向を確定してもよい。
【００２０】
ステップS11：向き及び運動動線傾向に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定する。
【００２１】
説明すべき点として、本実施例では以下の表が示す判断条件に基づいて関心度レベルを確定できる。レベル数値が大きくなるほど、来場者の当該オブジェクトに対する関心度レベルが高くなることを表す。下表においてレベル6は最高の関心度レベルを示し、レベル1は最低の関心度レベルを示し、レベル6に対応する判断条件は、来場者が当該オブジェクトに向かっており、且つ来場者の運動動線傾向がクローズ傾向であることである。
【表１】
2017037649.tif 000003
【００２２】
本実施例では向き及び運動動線傾向に基づき、来場者の運動動線周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定し、オブジェクトと来場者との関連性を考慮することにより、取得する関心度レベルの正確性を効果的に高めている。
【実施例２】
【００２３】
本実施例のオブジェクト分析方法の応用シーンはモーターショーやマーケットなどの、MICEである。当然理解できることとして、本実施例中において応用シーンは限定せず、及びオブジェクトの具体的なタイプも限定しない。
【００２４】
図2を参考に、図中に第二実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートを示したが、そのオブジェクト分析方法には以下のステップを含む。
【００２５】
ステップS20：来場者の向き及び運動動線傾向を確定する。
【００２６】
説明すべき点として、本実施例では、以下の方式によって来場者の向きを確定できる。来場者の周囲のワイヤレス信号基地局及び来場者の携帯しているモバイル機器同士のワイヤレス信号に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定する。具体的には以下の通りである。来場者の位置情報に基づき、来場者の周囲から一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局を選択し、ワイヤレス信号基地局は少なくとも一つのオブジェクトと対応させる（例えば当該ワイヤレス信号基地局は当該オブジェクト上に配置してもよい）。それからトリガ選択した一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局がワイヤレス信号をブロードキャストする。最後にモバイル機器が受信したワイヤレス信号の品質に基づいて、来場者とオブジェクトの向きを確定する。
【００２７】
ワイヤレス信号のRSSIサンプル値を用いてワイヤレス信号の品質を表示する場合、以下の方式によって来場者の向きを確定できる。最初にモバイル機器の受信したワイヤレス信号のRSSIサンプル値を取得する。それからRSSIサンプル値に基づいて、RSSI周波数特徴及びRSSI統計特徴を分析して得る。RSSIサンプル値に基づいて、RSSI距離減衰モデルのマッチングを行い、環境因子を取得する。最後にRSSI周波数特徴、RSSI統計特徴及び環境因子に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定する。その向きは、背中向き、両側或いは前向きとすることができ、そのうち背中向きとは来場者の背中が当該オブジェクトに向くことを指し、両側とは来場者が当該オブジェクトの両側に位置していることを指し、前向きとは来場者が当該オブジェクトに向かっていることを指す。
【００２８】
説明すべき点として、本実施例では、以下の方式によって来場者の運動動線傾向を確定できる。最初に来場者の位置情報及び来場者の運動情報を取得する。それから位置情報及び運動情報に基づき、来場者の運動動線のマッチングを行う。最後に運動動線に基づき、運動動線傾向を確定するが、当該運動動線傾向はオープン傾向またはクローズ傾向で良い。例えば速度方向の差分値でマッチングした運動動線を用いて運動動線傾向を確定できるが、その速度方向の差分値がずっと変わらないとき、運動動線傾向はクローズ傾向であり、その速度方向の差分値が変化するとき、運動動線傾向はオープン傾向である。当然理解すべき点として、他の方法を用いて運動動線に基づき運動動線傾向を確定してもよい。
【００２９】
ステップS21：向き及び運動動線傾向に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定する。
【００３０】
説明すべき点として、本実施例では以下の表が示す判断条件に基づいて関心度レベルを確定できる。レベル数値が大きくなるほど、来場者の当該オブジェクトに対する関心度レベルが高くなることを表す。下表においてレベル6は最高の関心度レベルを示し、レベル1は最低の関心度レベルを示し、レベル6が対応する判断条件は、来場者が当該オブジェクトに向かっており、さらに来場者の運動動線傾向がクローズ傾向であることである。
【表２】
2017037649.tif 000004
【００３１】
ステップS22：来場者が少なくとも一部のオブジェクトを訪問する訪問順序を確定する。
【００３２】
本実施例では、オブジェクトの位置及び来場者の運動動線に基づいて訪問順序を確定できるが、当然理解できる点として、訪問順序を確定する方式はこれに限らない。当該訪問順序に基づき、訪問順序中のある一つのオブジェクトのひとつ前に訪れたオブジェクト及び／または一つ後に訪れたオブジェクト、或いは訪問順序中のある一つのオブジェクト以外の少なくとも一部のオブジェクト、例えばある一つのオブジェクト以外のすべてのオブジェクトの訪問順序を確定できる。
【００３３】
説明すべき点として、本実施例ではステップS22とステップS20及びステップS21の前後順序は限定せず、例えばステップS20及びステップS22 を同時に行ってもよいし、ステップS20を完了した後、ステップS22を行ってもよい。
【００３４】
ステップS23：来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトの関心度レベル及び訪問順序に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトのアピール度を確定する。
【００３５】
本実施例では、確定を待つオブジェクトのアピール度を確定する時、訪問順序中の確定待ちのひとつ前に訪れたオブジェクト及び／または一つ後に訪れたオブジェクトの関心度レベルを考慮でき、或いは訪問順序中の確定を待つオブジェクト以外の少なくとも一部のオブジェクトの関心度レベル、例えば確定を待つオブジェクト以外のすべてのオブジェクトの関心度レベルを考慮することができる。
【００３６】
本実施例では、来場者の向き及び運動動線傾向に基づいて来場者のオブジェクトに対する関心度レベルを確定し、それから関心度レベル及び来場者の訪問順序に基づき、オブジェクトのアピール度を確定するが、オブジェクトと来場者との関連性を考慮するので、取得するアピール度の正確性を効果的に高めている。
【実施例３】
【００３７】
本実施例のオブジェクト分析方法の応用場面はモーターショーやマーケットなどのMICEである。当然理解できる点として、本実施例では応用場面は限定せず、またオブジェクトの具体的なタイプも限定しない。
【００３８】
図3を参考に、図中に第三実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートを示したが、そのオブジェクト分析方法には以下のステップを含む。
【００３９】
ステップS30：来場者の向き及び運動動線傾向を確定する。
【００４０】
説明すべき点として、本実施例では、以下の方式によって来場者の向きを確定できる。来場者の周囲のワイヤレス信号基地局及び来場者の携帯しているモバイル機器同士のワイヤレス信号に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定する。具体的には以下の通りである。来場者の位置情報に基づき、来場者の周囲から一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局を選択し、一つのワイヤレス信号基地局は少なくとも一つのオブジェクトと対応させる（例えばそのワイヤレス信号基地局はそのオブジェクト上に配置してもよい）。それからトリガ選択した一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局がワイヤレス信号をブロードキャストする。最後にモバイル機器が受信したワイヤレス信号の品質によって、来場者とオブジェクトの向きを確定する。
【００４１】
ワイヤレス信号のRSSIサンプル値を用いてワイヤレス信号の品質を表す時、以下の方式によって来場者とオブジェクトの向きを確定できる。最初にモバイル機器の受信したワイヤレス信号のRSSIサンプル値を取得する。それからRSSIサンプル値に基づいて、RSSI周波数特徴及びRSSI統計特徴を分析して得る。RSSIサンプル値に基づいて、RSSI距離減衰モデルのマッチングを行い、環境因子を取得する。最後にRSSI周波数特徴、RSSI統計特徴及び環境因子に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定する。その向きは、背中向き、両側或いは前向きとすることができ、背中向きとは来場者の背中が当該オブジェクトに向くことを指し、両側とは来場者が当該オブジェクトの両側に位置していることを指し、前向きとは来場者が当該オブジェクトに向かっていることを指す。
【００４２】
説明すべき点として、本実施例では、以下の方式によって来場者の運動動線傾向を確定できる。最初に来場者の位置情報及び来場者の運動情報を取得する。それから位置情報及び運動情報に基づき、来場者の運動動線のマッチングを行う。最後に運動動線に基づき、運動動線傾向を確定するが、当該運動動線傾向はオープン傾向またはクローズ傾向で良い。例えば速度方向の差分値とマッチングした運動動線を用いて運動動線傾向を確定できるが、速度方向の差分値がずっと変わらないとき、運動動線傾向はクローズ傾向であり、その速度方向の差分値が変化するとき、運動動線傾向はオープン傾向である。当然理解できる点として、他の方式を用いて運動動線に基づき運動動線傾向を確定してもよい。
【００４３】
ステップS31：来場者の少なくとも一部のオブジェクトを訪れた訪問履歴情報を取得する。
【００４４】
本実施例では、当該訪問履歴情報には少なくとも、来場者が訪れた各オブジェクト周囲の滞留時間或いは来場者が訪れた各オブジェクト周囲の訪問距離が含まれる。
【００４５】
ステップS32：向き、運動動線傾向及び訪問履歴情報に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定する。
【００４６】
説明すべき点として、本実施例では以下の表が示す判断条件に基づいて関心度レベルを確定できる。レベル数値が大きくなるほど、来場者の当該オブジェクトに対する関心度レベルが高くなることを表す。下表においてレベル6は最高の関心度レベルを示し、レベル1は最低の関心度レベルを示し、そのうちレベル6が対応する判断条件は、滞留時間が最も長く、来場者が当該オブジェクトに向かっており、さらに来場者の運動動線傾向がクローズ傾向であることである。
【表３】
2017037649.tif 000005
【００４７】
説明すべき点として、本実施例では向きが前向きで、且つ運動動線傾向がクローズ傾向のときのみ、訪問履歴情報との関連を考慮して関心度レベルを確定し、訪問履歴情報は来場者がオブジェクトの周囲に滞留時間或いは来場者のオブジェクト周囲の訪問距離とすることができる。
【実施例４】
【００４８】
本実施例のオブジェクト分析方法の応用場面はモーターショーやマーケットなどのMICEである。当然理解できる点として、本実施例では応用場面は限定せず、またオブジェクトの具体的なタイプも限定しない。
【００４９】
図4を参考に、図中に第四実施例のオブジェクト分析方法のフローチャートを示したが、当該オブジェクト分析方法には以下のステップを含む。
【００５０】
ステップS40：来場者の向き及び運動動線傾向を確定する。
【００５１】
説明すべき点として、本実施例では、以下の方式によって来場者の向きを確定できる。来場者周囲のワイヤレス信号基地局及び来場者の携帯しているモバイル機器同士のワイヤレス信号に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定する。具体的には以下の通りである。来場者の位置情報に基づき、来場者の周囲から一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局を選択し、ワイヤレス信号基地局は少なくとも一つのオブジェクトと対応させる（例えばそのワイヤレス信号基地局はそのオブジェクト上に配置してもよい）。それからトリガ選択した一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局がワイヤレス信号をブロードキャストする。最後にモバイル機器の受信したワイヤレス信号の品質に基づいて、来場者とオブジェクトの向きを確定する。
【００５２】
ワイヤレス信号のRSSIサンプル値を用いてワイヤレス信号の品質を表す時、以下の方式によって来場者とオブジェクトの向きを確定できる。最初にモバイル機器の受信したワイヤレス信号のRSSIサンプル値を取得する。それからRSSIサンプル値に基づいて、RSSI周波数特徴及びRSSI統計特徴を分析して得る。RSSIサンプル値に基づいてRSSI距離減衰モデルのマッチングを行い、環境因子を取得する。最後にRSSI周波数特徴、RSSI統計特徴及び環境因子に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定する。その向きは、背中向き、両側或いは前向きとすることができ、そのうち背中向きとは来場者の背中が当該オブジェクトに向くことを指し、両側とは来場者が当該オブジェクトの両側に位置していることを指し、前向きとは来場者が当該オブジェクトに向かっていることを指す。
【００５３】
説明すべき点として、本実施例では、以下の方式によって来場者の運動動線傾向を確定できる。最初に来場者の位置情報及び来場者の運動情報を取得する。それから位置情報及び運動情報に基づき、来場者の運動動線のマッチングを行う。最後に運動動線に基づき、運動動線傾向を確定するが、当該運動動線傾向はオープン傾向またはクローズ傾向で良い。例えば速度方向の差分値とマッチングした運動動線を用いて運動動線傾向を確定できるが、速度方向の差分値がずっと変わらないとき、運動動線傾向はクローズ傾向であり、その速度方向の差分値が変化するとき、運動動線傾向はオープン傾向である。当然理解できる点として、他の方式を用いて運動動線に基づき運動動線傾向を確定してもよい。
【００５４】
ステップS41：来場者の少なくとも一部のオブジェクトを訪れた訪問履歴情報を取得する。
【００５５】
本実施例では、当該訪問履歴情報には少なくとも、来場者が訪れた各オブジェクト周囲の滞留時間或いは来場者が訪れた各オブジェクト周囲の訪問距離が含まれる。
【００５６】
ステップS42：向き、運動動線傾向及び訪問履歴情報に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定する。
【００５７】
説明すべき点として、本実施例では、以下の表が示す判断条件に基づいて関心度レベルを確定できる。レベル数値が大きくなるほど、来場者の当該オブジェクトに対する関心度レベルが高くなることを表す。下表においてレベル6は最高の関心度レベルを示し、レベル1は最低の関心度レベルを示し、そのうちレベル6が対応する判断条件は、滞留時間が最も長く、来場者が当該オブジェクトに向かっており、さらに来場者の運動動線傾向がクローズ傾向であることである。
【表４】
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【００５８】
説明すべき点として、本実施例では向きが前向きで、且つ運動動線傾向がクローズ傾向のときのみ、訪問履歴情報との関連を考慮して関心度レベルを確定し、訪問履歴情報は来場者がオブジェクトの周囲に滞留時間或いは来場者のオブジェクト周囲の訪問距離とすることができる。  ステップS43、訪問履歴情報から、来場者が少なくとも一部のオブジェクトを訪れた訪問順序を確定する。
ステップS44、関心度レベル及び訪問順序に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトのアピール度を確定する。
【００５９】
当然理解できる点として、関心度レベルが高くなるほど、訪問順序は前寄りになり、当該オブジェクトのアピール度はより高くなる。
【実施例５】
【００６０】
図5を参考に、図中で第5実施例の動作フローチャートを示した。本実施例では会議展覧会の展示品をオブジェクトとする。具体的なステップは以下のとおりである。
【００６１】
ステップS50：来場者の位置及び展示品の位置をそれぞれ確定し、続いてステップS51、ステップS52、ステップS53あるいはステップS54に進む。
【００６２】
本実施例では、例えば立体カメラの室内定位システムに基づき来場者の位置及び展示品の位置を確定するなど、従来の定位技術を用いて来場者の位置及び展示品の位置を確定することができ、ここでは詳細な説明を省略する。
【００６３】
ステップS51：来場者の訪問順序を取得し、続いてステップS56に進む。
【００６４】
本実施例では、当該来場者の訪問順序は来場者履歴情報の一種に属する。
【００６５】
ステップS52：来場者の滞留時間を取得し、続いてステップS55に進む。
【００６６】
本実施例では、当該来場者の滞留時間は来場者履歴情報の一種に属する。例えば、展示品を中心に、所定距離を半径とし、分割して一つのエリアを得る。来場者が当該エリアに入ってからカウントを開始し、来場者が当該エリアを離れた後にカウントを停止し、前述の時間帯を滞留時間とする。例えば、来場者が9:30に当該エリアに入り、9:52に当該エリアから離れたなら、当該来場者の滞留時間は22分間である。
【００６７】
ステップS53：来場者の向きを確定し、続いてステップS55に進む。
【００６８】
ステップS54：運動動線傾向を確定し、続いてステップS55に進む。
【００６９】
ステップS55：来場者のオブジェクトに対する関心度レベルを計算し、続いてステップS56に進む。
【００７０】
説明すべき点として、ステップS52は任意のステップである。ステップS55において来場者の向き及び運動動線傾向に基づき、来場者のオブジェクトに対する関心度レベルを確定できる。或いは、ステップS55において来場者の滞留時間、向き及び運動動線傾向に基づき、来場者のオブジェクトに対する関心度レベルを確定できる。
【００７１】
ステップS56：展示品のアピール度を計算する。
【００７２】
ステップS51の訪問順序及びステップS56の関心度レベルに基づき、展示品のアピール度を計算する。
【００７３】
図6を参考に、図中で図5中のステップS531、来場者の位置情報に基づきワイヤレス信号基地局を選択する方法を詳しく説明する。
【００７４】
ステップS531a：展示品の分布図を構築し、続いてステップS531bに進む。
【００７５】
ステップS531b：来場者の位置を追跡し、続いてステップS531cに進む。
【００７６】
ステップS531c：RSSI距離減衰モデルに基づき、来場者の一定範囲内で、適したワイヤレス信号基地局を選択し、続いてステップS531dに進む。
【００７７】
本実施例では、来場者の一定範囲内とは当該来場者がいる位置を中心とし、距離dを半径として取得する円形エリアを指す。距離dはワイヤレス信号基地局が有効にカバーする半径以下である。説明すべき点として、RSSI距離減衰モデルは従来技術を用いてマッチングすることができ、ここでは説明しない。
【００７８】
ステップS531d：距離が適したワイヤレス信号基地局を選択し、選択したワイヤレス信号基地局が来場者の四方をカバーできることを確認し、続いてステップS531eに進む。
【００７９】
ステップS531e：トリガ選択したワイヤレス信号基地局からワイヤレス信号をブロードキャストし、続いてステップS531fに進む。
【００８０】
ステップS531f：選択したワイヤレス信号基地局及び来場者の携帯しているモバイル機器同士のワイヤレス信号のRSSI値を取得する。
【００８１】
図7を参考に、図中で図5中のステップS532及びS533、来場者が選択されたワイヤレス信号基地局を向くか否か確定する方法を詳しく説明する。
【００８２】
ステップS532a：選択したワイヤレス信号基地局がワイヤレス信号をブロードキャストし、続いてステップS532bに進む。
【００８３】
ステップS532b：来場者が携帯するモバイル機器がワイヤレス信号をスキャンし、異なるワイヤレス信号基地局から取得したワイヤレス信号のRSSIサンプル値をサンプリングし、それから順に或いは同時にステップS532c、ステップS532d及びステップS532eに進む。
【００８４】
ステップS532c：RSSIサンプル値を時間エリアから周波数エリアに変えRSSI周波数特徴を取得し、続いてステップS533aに進む。
【００８５】
ステップS532d：RSSI統計特徴を分析し、続いてステップS533aに進む。
【００８６】
ステップS532e：RSSI距離減衰モデルをマッチングし、環境因子A及びnを取得し、続いてステップS533aに進む。
【００８７】
説明すべき点として、本実施例では従来技術を用いてRSSI距離減衰モデルのマッチングを行うことができ、ここでは説明しない。
【００８８】
ステップS533a：RSSIサンプル値の三種類の特徴を比較し、選択したワイヤレス信号基地局を三つのタイプに分割し、続いてステップS533bに進む。
【００８９】
ステップS533b：選択したワイヤレス信号基地局を来場者が背を向けたワイヤレス信号基地局とする。
【００９０】
RSSIサンプル値の三種類の特徴がそれぞれ、高ノイズの周波数特徴、低品質の統計特徴、大きな環境要素（A及びn）であれば、選択したワイヤレス信号基地局は来場者が背を向けたワイヤレス信号基地局であることを表し、それにより当該来場者が向きは当該オブジェクトに背を向けていると確定できる。
【００９１】
ステップS533c：選択したワイヤレス信号基地局を来場者の両側のワイヤレス信号基地局とする。
【００９２】
RSSIサンプル値の三種類の特徴がそれぞれ、中ノイズの周波数特徴、一般品質の統計特徴、中間の環境要素（A及びn）であれば、選択したワイヤレス信号基地局は来場者の両側のワイヤレス信号基地局であることを表し、それにより当該来場者が向きはオブジェクトの両側であると確定できる。
【００９３】
ステップS533d：選択したワイヤレス信号基地局を来場者の前向きのワイヤレス信号基地局とする。
【００９４】
RSSIサンプル値の三種類の特徴がそれぞれ、低ノイズの周波数特徴、高品質の統計特徴、小さな環境要素（A及びn）であれば、選択したワイヤレス信号基地局は来場者の前向きのワイヤレス信号基地局であることを表し、それにより当該来場者が向きは当該オブジェクトの前向きであると確定できる。
【００９５】
説明すべき点として、人体と所持動作は効果を減衰させるので、時間エリア、周波数エリア及び統計エリアにおけるRSSIサンプル値に相応の特徴が表れる。
【００９６】
時間エリアでは、公式1が示すように、環境因子A及びnを判断条件とする。
【数１】
2017037649.tif 000007
【００９７】
式中、RSSIはRSSIサンプル値を表し、dはオブジェクト（例えば展示品）と来場者同士の距離を表し、A及びnはRSSI距離減衰モデル中の環境因子を表す。
【００９８】
周波数エリアでは、公式2が示すように、ノイズの周波数値は調整因子である。
【００９９】
【数２】
2017037649.tif 000008
【０１００】
式中、f(r)はRSSIの時間エリアを表し、g(f)はRSSIの周波数エリアを表し、 FTは時間エリアから周波数エリアへの変換方式を表す。統計エリアについて、統計エリアモデルと完全なガウス統計エリアモデル同士の相関係数は公式3が示すようにする。
【数３】
2017037649.tif 000009
【０１０１】
式中、h(s)はRSSIサンプル値の統計モデルを表し、G(s)は完全なガウス関数の統計エリアモデルを表し、Rはh(s)とG(s)同士の相関性を表す。
【０１０２】
三つのタイプの判断因子に基づき、RSSIサンプル値の品質を評価する。一つの実現方式として、A及びnが大きいほど、品質が悪くなり、ノイズ周波数が高いほど、品質が悪くなり、相関性が低いほど、品質が悪くなることを表す。
【０１０３】
人体と所持の減衰効果の影響により、品質が悪いRSSIサンプル値はワイヤレスチャネル上に干渉があることを表す。よって、通常はRSSIサンプル値が悪いワイヤレス信号基地局ほど、来場者の背中向きにある。反対に、通常はRSSIサンプル値が良いワイヤレス信号基地局ほど来場者の前向きにある。ワイヤレス信号基地局がオブジェクト（例えば展示品）上にあるので、RSSIサンプル値の品質に基づき来場者の向きを確定できる。
【０１０４】
図8を参考に、図中で図5中のステップS541及びS542、来場者の運動動線をマッチングする方法を詳しく説明する。
【０１０５】
ステップS541a：来場者の位置情報を確定し、続いてステップS541cに進む。
【０１０６】
ステップS541b：定位過程においてリアルタイムで慣性センサーデータ（例えば速度値）を取得し、続いてステップS541cに進む。
【０１０７】
ステップS541c：速度方向の差分値に基づき、運動動線のマッチングを行う。
【０１０８】
ステップS542a及びS542b：動線がオープンかクローズか判断する条件を確定する。速度方向の差分値がずっと変わらないとき、運動動線傾向はクローズ傾向であり、その速度方向の差分値が変化するとき、運動動線傾向はオープン傾向である。
【０１０９】
向き及び動線傾向と合わせて、関心度レベルは、関心レベル高、関心レベル中と関心レベル低の三種類に分けることができる。例えば一つの例として、もし来場者がオブジェクト(例えば展示品)に前向きで且つ動線傾向がクローズ傾向なら、関心度レベルは関心レベル高となる。もし来場者がオブジェクト(例えば展示品)に背中向きでかつ動線傾向がクローズ傾向なら、関心度レベルは関心レベル低となる。もし来場者がオブジェクト(例えば展示品)に前向きでかつ動線傾向がオープン傾向なら、関心度レベルは関心レベル中となる。説明すべき点として、本実施例は関心度レベルの具体的な分割形式を限定しない。
【０１１０】
図9a及び図9bを参考に、図9a中で示す運動動線傾向はクローズ傾向の例、図9b中で示す運動動線傾向はオープン傾向の例である。
【０１１１】
本実施例では以下の公式4に示すような公式を用いて来場者のオブジェクトに対する関心レベルを確定できる。
【数４】
2017037649.tif 000010
式中、
（外１）
2017037649.tif 000011
及び
（外２）
2017037649.tif 000012
は関心度レベル値を表し、
（外３）
2017037649.tif 000013
は位置に基づき確定した関心レベルを表し、
（外４）
2017037649.tif 000014
はステップS53で取得した向きが確定した関心レベルを表し、
（外５）
2017037649.tif 000015
はステップS54で取得した動線のオープン傾向及びクローズ傾向の特徴から確定した関心レベルを表す。定位結果に基づいて、ステップS53で取得した向きの結果及びステップS54で取得した動線のオープン傾向及びクローズ傾向の状況に基づき、この三種類の判断要素と合わせて、来場者が動くときに来場者の各オブジェクトに対する関心レベルをリアルタイムで標定できる。
【表５】
2017037649.tif 000016
【０１１２】
図10を参考に、図中で一つの実例を示した。関心度レベルを7種類（レベル0〜レベル6）に分け、数字が大きくなるほど、関心度レベルがより高いことを表す。
【０１１３】
図11を参考に、図中で図5中のステップS52、各来場者にとっての、展示品のアピール度を計算する方法を詳しく説明する。
【０１１４】
ステップS52a：滞留時間に対し一つのしきい値を設定する。
【０１１５】
ステップS53b：しきい値に基づき、来場者の滞留時間を確定する。公式5が示すように、ステップS55で来場者の向き、運動動線傾向及び滞留時間と合わせて、各来場者のオブジェクト(例えば展示品)に対する関心度レベルを判断できる。
【０１１６】
【数５】
2017037649.tif 000017
式中、
（外６）
2017037649.tif 000018
は滞留時間を考慮した各来場者のあるオブジェクト(例えば展示品)に対する関心度レベルを表し、
（外７）
2017037649.tif 000019
はステップS55で取得した各来場者の関心度レベルを表し、
（外８）
2017037649.tif 000020
は来場者のオブジェクト(例えば展示品)周囲の滞留時間を表し、
【０１１７】
（外９）
2017037649.tif 000021
は滞留時間のしきい値を表し、iは第i人目の来場者であるかを表す。
【０１１８】
図12を参考に、図中で図5中のステップS56、来場者の訪問順序に基づき、オブジェクトのアピール度を計算する方法を詳しく説明する。
【０１１９】
ステップS56a：少なくとも一部のオブジェクトのアピール度パラメーターを設定する。
【０１２０】
ステップS56b：ステップS55を通して計算したアピール度に基づき、あるオブジェクトのアピール度を計算する。
【０１２１】
ステップS56c-1及びS56c-2：関心度レベル及び来場者の訪問順序に基づき、少なくとも一部のオブジェクトのアピール度を計算する。例えばオブジェクト「i」のアピール度を計算する時、計算方法は二つの手段によって実現できる。公式6が示すような、訪問順序中のオブジェクト「i」の一つ前及び／または一つ後に訪問するオブジェクトの関心度レベルを考慮して、オブジェクト「i」のアピール度を計算する方法と、公式7が示すような、訪問順序中のオブジェクト「i」以外の他のすべてのオブジェクト「j」の関心度レベルを考慮して、オブジェクト「i」のアピールを計算する方法である。
【数６】
2017037649.tif 000022
【０１２２】
式中、Gは一般の来場者、専門家の来場者、メディア記者などの来場者の分類を表し、当然来場者のタイプはこれに限らない。i及びjはオブジェクトを表し、
（外10）
2017037649.tif 000023
はオブジェクトのアピール度を表し、
（外11）
2017037649.tif 000024
はステップS55及びステップS52に基づき、関心度レベルによって推定したオブジェクトのアピール度を表し、
（外12）
2017037649.tif 000025
及び
（外13）
2017037649.tif 000026
は来場者がそれぞれ属するグループ（VC(I,G)=VC(i,l)及びVC(j,G)=VC(j,l)）を表し、nは自然数である。
【０１２３】
式中、公式(6)において、すべての来場者（分類Gに属する）はみな自身の観覧動線（訪問順序線とも呼ぶことができる）を有する。各来場者の観覧動線中のオブジェクト「i」に隣接する（一つ前及び／または一つ後）オブジェクトはオブジェクト「j」であり、公式(6)中で最初にすべての要求を満たすオブジェクト「j」を探し、それからオブジェクト「j」に対し
（外14）
2017037649.tif 000027
を求め、よって公式(6)中で訪問順序中の一つ前及び／または一つ後に訪れるオブジェクトを考慮し、少なくとも一部のオブジェクトのアピール度を計算することができる。
【０１２４】
公式(7)において、
【数７】
2017037649.tif 000028
の、JUMP(i,j)は観覧動線（訪問順序路とも呼べる）中のオブジェクト「i」 及びオブジェクト「j」同士のオブジェクトの数を表し、公式(7)中のオブジェクト「j」は、各来場者の観覧動線中のオブジェクト「i」以外の少なくとも一部(例えばすべて)のオブジェクトを表す。
【０１２５】
図13を参考に、図中に本発明の実施例の一つの応用場面を示す。図中は会議展覧会において、来場者が一連のオブジェクトを訪問する訪問履歴状況を示す。オブジェクトの定義は、実際の応用場面の実際の必要に応じて定義することができる。当該オブジェクトは一般的に（しかしこれに限らない）、モーターショーの車や、もしくはショッピングマーケット内の店舗など、一つの或いは複数の展示ブースまたは展示品である。
【０１２６】
以下は本発明の実施例が提供するオブジェクト分析機器の実施例である。前記オブジェクト分析機器の実施例と上述の実施例の方法は同一の概念に属し、機器の実施例中で詳しく説明していない細部は、上述の実施例の方法を参考にできる。
【実施例６】
【０１２７】
図14を参考に、図中に第六実施例のオブジェクト分析機器の構造図を示したが、当該オブジェクト分析機器140には、来場者の向き及び来場者の運動動線傾向を確定するための第一確定モジュール141、向き及び運動動線傾向に基づき、来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定するための第二確定モジュール142を含む。
【０１２８】
引き続き図14を参考に、オブジェクト分析機器にはさらに、前記来場者の訪れる少なくとも一部のオブジェクトの訪問順序を確定するための第三確定モジュール143、前記関心度レベル及び前記訪問順序に基づき、前記来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトのアピール度を確定するための第四確定モジュール144を含む。
【０１２９】
本実施例では、第一確定モジュール141は、さらに来場者周囲のワイヤレス信号基地局及び来場者が携帯するモバイル機器同士のワイヤレス信号に基づいて、来場者の向きを確定するために配置される。具体的には、第一確定モジュール141には以下を含む。来場者の位置情報に基づき、来場者周囲で一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局を選択するための選択ユニットで、ワイヤレス信号基地局は少なくとも一つのオブジェクトと対応する。トリガ選択した一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局からワイヤレス信号をブロードキャストするためのトリガユニット。モバイル機器が受信したワイヤレス信号の品質に基づいて、来場者の向きを確定するための第一確定ユニット。
【０１３０】
本実施例では、第一確定ユニットは、さらにモバイル機器の受信したワイヤレス信号のRSSIサンプル値を取得し、RSSIサンプル値に基づいて、RSSI周波数特徴とRSSI統計特徴を分析取得し、RSSIサンプル値に基づいてRSSI距離減衰モデルのマッチングを行い、環境因子を取得し、最後にRSSI周波数特徴、RSSI統計特徴と環境因子に基づき、来場者とオブジェクトの向きを確定するために配置される。
【０１３１】
本実施例では、第一確定モジュール141は、さらに来場者の位置情報及び来場者の運動情報を取得し、位置情報及び運動情報に基づき、来場者の運動動線をマッチングし、運動動線に基づき、運動動線傾向がオープン傾向またはクローズ傾向であると確定するために配置される。
【実施例７】
【０１３２】
図15を参考に、図中に第七実施例のオブジェクト分析機器の構造図を示した。当該オブジェクト分析機器150には、来場者の向き及び前記来場者の運動動線傾向を確定するための第五確定モジュール151、前記来場者の訪れた少なくとも一部のオブジェクトの訪問履歴情報を取得するための取得モジュール152、前期の向き、前記運動動線傾向及び前記来場者の少なくとも一部のオブジェクトへの訪問履歴情報に基づき、前記来場者の前記運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトに対する関心度レベルを確定するための第六確定モジュール153を含む。
【０１３３】
引き続き図15を参考に、オブジェクト分析機器には、さらに前記来場者が訪れた少なくとも一部のオブジェクトの訪問順序を確定するための第七確定モジュール154、前記関心度レベル及び前記訪問順序に基づき、前記来場者の運動動線の周囲の少なくとも一部のオブジェクトのアピール度を確定するための第八確定モジュール155を含む。
【０１３４】
本実施例では、第五確定モジュール151は、さらに来場者周囲のワイヤレス信号基地局及び来場者が携帯するモバイル機器同士のワイヤレス信号に基づいて、来場者の向きを確定するために配置される。具体的には、第五確定モジュール151には、来場者の位置情報に基づき、来場者周囲で一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局を選択するための選択ユニットであって、ワイヤレス信号基地局は少なくとも一つのオブジェクトと対応するもの；トリガ選択した一つ或いは複数のワイヤレス信号基地局からワイヤレス信号をブロードキャストするためのトリガユニット；及び、モバイル機器が受信したワイヤレス信号の品質に基づいて、来場者の向きを確定するための第二確定ユニットを含む。
【０１３５】
本実施例では、第二確定ユニットは、さらにモバイル機器の受信したワイヤレス信号のRSSIサンプル値を取得し、RSSIサンプル値に基づいて、RSSI周波数特徴とRSSI統計特徴を分析取得し、RSSIサンプル値に基づいてRSSI距離減衰モデルのマッチングを行い、環境因子を取得し、RSSI周波数特徴、RSSI統計特徴及び環境因子に基づき、来場者の向きを確定するために配置される。
【０１３６】
本実施例では、第五確定モジュール151は、さらに来場者の位置情報及び来場者の運動情報を取得し、位置情報及び運動情報に基づき、来場者の運動動線をマッチングし、運動動線に基づき、運動動線傾向がオープン傾向またはクローズ傾向であると確定するために配置される。
【実施例８】
【０１３７】
図16を参考に、図中に本発明の実施例のシステムの配置例を示した。システムには少なくとも一つのオブジェクト分析機器161を含む（室内或いは室外に位置する)。各展示品に少なくとも一つのワイヤレス信号基地局162を配置し、ワイヤレス信号基地局162は来場者のモバイル機器とワイヤレス通信が行える。ワイヤレス信号基地局のタイプの一つはBLE（低電力Bluetooth(登録商標)）であるが、確実に距離測定が行えるワイヤレス信号も任意で本実施例として用いてよい。
【０１３８】
本出願が提供するいくつかの実施例において、記載の方法及び装置は、他の方式によって実現できると理解してよい。例えば、上述の装置の実施例は例示的なものに過ぎず、例えば前記ユニットの分割は、一種の論理的な機能分割に過ぎず、実際に実現する際は、例えば複数のユニット或いはコンポーネントを結合するか、或いは別のシステムに集積してもよいし、またはいくつかの特徴を除外してもよく、または実行しなくてもよい。別の点として、提示或いは述べた相互間の結合または直接の結合または通信接続はいくつかのインターフェース、装置またはユニットの関節的結合または通信接続を通してでき、導電性、機械またはその他の形式でもよい。
【０１３９】
その他、本発明の各実施例中の各機能ユニットは一つの処理ユニットに集積してもよく、それぞれのユニットに物理的に個別で含んでもよく、二つまたは二つ以上のユニットを一つのユニットに集積してもよい。上述の集積したユニットはハードウェアの形式で実現してもよいし、ハードウェアにソフトウェアの機能を加えたユニットの形式で実現してもよい。
【０１４０】
上述のソフトウェア機能ユニットの形式で実現する集積したユニットは、一つのコンピュータの読み取り記憶媒体に記憶できる。上述のソフトウェア効能ユニットを記憶媒体に記憶させることには、一台のコンピュータ機器（個人のコンピュータ、サーバー、或いはネットワーク機器でよい）に本発明の各実施例の前記方法の一部のステップを実行させるために用いるコマンドを含むことができる。前述の記憶媒体には、USB、外付けHDD、読み取り専用メモリ（Read-Only  Memory、略称ROM）、ランダムアクセスメモリ（Random  Access  Memory、略称RAM）、磁気或いは光ディスク等、プログラムコードを記憶できる各種媒体を含む。
【０１４１】
さらに指摘すべき点として、本発明の装置及び方法において、明らかに、各部材または各ステップは分解及び／または再構築を行うことができる。これらの分解及び／または再構築は本発明の同等案とみなすべきである。この他、ステップ間に理論上の前後依存関係がない限り、必ずしも時間順序に従い実行する必要はなく、例えば配置換えに基づき実行してもよい。
【０１４２】
上述の具体的な実施方法は、本発明の保護範囲を制限するものではない。当業者であれば、設計要求やその他の要素により、様々な修正、構成、サブ構成及び代替が生じてもよい。本発明の精神及び原則のうちに行う修正、同等交換及び改良等は、みな本発明の保護範囲の中に含むべきである。
【図１】
2017037649.tif 000029
【図２】
2017037649.tif 000030
【図３】
2017037649.tif 000031
【図４】
2017037649.tif 000032
【図５】
2017037649.tif 000033
【図６】
2017037649.tif 000034
【図７】
2017037649.tif 000035
【図８】
2017037649.tif 000036
【図９ａ】
2017037649.tif 000037
【図９ｂ】
2017037649.tif 000038
【図１０】
2017037649.tif 000039
【図１１】
2017037649.tif 000040
【図１２】
2017037649.tif 000041
【図１３】
2017037649.tif 000042
【図１４】
2017037649.tif 000043
【図１５】
2017037649.tif 000044
【図１６】
2017037649.tif 000045