(57)【要約】      （修正有）【課題】顔画像を含む生体情報や本人特定情報を用いて、所定場所への移動するために待機している人間の移動時間を計測した結果から、全体の待ち時間を算出する際、計測された移動時間からノイズを除去する待ち時間算出システムを提供する。【解決手段】サーバーにおいて、第1のカメラ２００で撮影した顔画像(から特徴情報に変換し)に対応する移動先を撮影する第2のカメラ２０１で撮影された顔画像(特徴情報)を特定する。特定結果に基づいて、当該顔画像の人間の移動時間を、その撮影時間、すなわち、第1と第2のカメラの撮影時間の差分に基づいて算出し、当該算出において、第1の顔画像の撮影時間と第2の顔画像の撮影時間の差分が一定条件を満たす場合（ないし満たさない場合）、ノイズとして、待ち時間算出から除く。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定エリアの第1の地点から第2の地点への待ち時間を算出する待ち時間算出システムにおいて、
前記第１の地点において、第1のカメラで撮影された複数の顔画像のそれぞれを複数の第１の特徴量に変換する手段と、
前記第2の地点において第2のカメラで撮影された複数の顔画像のそれぞれを複数の第2の特徴量に変換する手段と、
前記複数の第1の特徴量と、前記複数の第2の特徴量のそれぞれを比較して、対応する第1の特徴量と第2の特徴量を特定する手段と、
特定された前記第1の特徴量と前記第2の特徴量について、それぞれの撮影時間の差分を計算して、特定された前記第1の特徴量と前記第2の特徴量を有する人間の前記第1の地点から前記第2の地点への移動時間を計測する手段と、
前記移動時間のうち、所定条件を満たすノイズを除去するための手段を有し、
前記移動時間に基づいて、前記待ち時間を算出可能とする待ち時間算出システム。
【請求項２】
請求項１に記載の待ち時間算出システムにおいて、
前記ノイズを除去する手段は、前記第1の特徴量における撮影時間と、移動時間を算出する際に用いる基準時間である現在時間との差分が一定以上である第1の特徴量を無効化ないし消去することを特徴とする待ち時間算出システム。
【請求項３】
請求項１または２のいずれかに記載の待ち時間算出システムにおいて、
前記ノイズを除去する手段は、前記移動時間が所定の条件を満たす場合、ノイズとして判定することを特徴とする待ち時間算出システム。
【請求項４】
請求項３に記載の待ち時間算出システムにおいて、
前記ノイズを除去する手段は、前記移動時間が、予め設定した第１の閾値未満であるか、第２の閾値以上である場合に、当該移動時間をノイズとして判定することを特徴とする待ち時間算出システム。
【請求項５】
請求項４に記載の待ち時間算出システムにおいて、
前記第２の閾値は、前記一定時間であることを特徴とする待ち時間算出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービスを受けるために所定場所に移動する際に形成される行列における待ち時間を算出するための技術に関する。その中でも、レストラン、劇場、アミューズメント施設、空港の検査場等での待ち時間を計測するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、所定場所に移動するために順番待ちが行われている。この順番待ちに関する技術として特許文献１が提案されている。特許文献１では、以下のことが開示されている。「利用者の認証情報を登録する登録装置１、認証情報を管理するとともに利用者の個人認証を行う管理サーバ２、利用者の個人認証のために認証情報を管理サーバ２に与える認証装置３を備え、画像処理によって抽出した利用者の顔の特徴を認証情報としているため、アトラクションを利用する際に認証装置３に顔を見せるだけで個人認証が行え、利用者は入場カードのような認証用の部材を携帯する必要がない。よって、入場カードの紛失や盗難の虞がなく、利用者にとっての使い勝手やセキュリティが向上する。」
その上、請求項６等に、待ち行列における「経過時間」を計測するために、顔画像を用いることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１２６７１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、所定場所に移動する際の待機エリア（行列ができているエリア）においては、サービス受領者、すなわち、行列を形成している者以外の人間も立ち入ることがある。例えば、職員、係員などがサービスのために、待機エリアに入場し、移動していることがある。また、一時的に行列を離れる者も存在する。
【０００５】
このため、当該待機エリアに存在する人間について無作為に移動状況を把握した場合、ノイズ(本来の行列の待ち時間から乖離)が発生するとの課題が生じる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明では、顔画像を含む生体情報や本人特定情報を用いて、所定場所への移動するために待機している人間の移動時間を計測した結果を用いて、全体の待ち時間を算出する際、計測された移動時間からノイズを除去するものである。
【０００７】
より具体的には、以下の態様を用いる。
第1のカメラで撮影した顔画像(から特徴情報に変換し)に対応する、移動先を撮影する第2のカメラで撮影された顔画像(特徴情報)を特定し、
特定結果に基づいて、当該顔画像の人間の移動時間を、その撮影時間、すなわち、第1と第2のカメラの撮影時間の差分に基づいて算出し、
当該算出において、前記第1の顔画像の撮影時間と第2の顔画像の撮影時間の差分が一定条件を満たす場合（ないし満たさない場合）、ノイズとして、待ち時間算出から除くものである。これは、ノイズ以外の移動時間を使って算出することになり、真に待ち時間算出に用いるべき移動時間を特定して、これらを待ち時間算出に用いることでもある。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の構成によれば、待ち時間をより正確に算出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態の適用先である空港の検査場のレイアウトを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態で用いるシステム構成図である。
【図３】本発明の一実施形態の処理で用いられるテーブル構成図である。
【図４】本発明の一実施形態における処理フローを示すフローチャートである。
【図５】図４のステップ１０１０の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態を、図面を用いて説明する。まず、図１が、本実施形態における待ち時間算出システムを適用する空港での検査場におけるレイアウトを示す図である。
検査場４(図１の全体)において、旅客は外部待機エリア６から、入口１を経由して内部待機エリア５に入る。そして、内部待機エリア５において検査を受けるために待ち行列を形成し、出口２を経由して出口レーン３で検査を受ける。そこで、本実施形態では、内部エリア５での待ち時間を算出する。このために、各旅客の入口１から出口２（のいずれか）への移動時間を計測し、内部待機エリア５での待ち時間を算出する。
【００１１】
この各旅客の移動時間の計測のために、入口部カメラ２００と出口部カメラ２０１ａ、ｂ等を用いる。つまり、旅客が入口１に入った際に、入力部カメラ２００で任意の旅客を撮影した時刻と、出口２に達した際に撮影した時刻の差分から移動時間を計測する。このために、顔画像認識を行い、各旅客を特定し、計測に用いる。
【００１２】
次に、図２に、本実施形態での処理を実行する待ち時間算出システムのシステム構成図を示す。まず、顔画像を取り込むための各種カメラがあり、それぞれ入口１に到達した旅客を撮影する入口部カメラ２００と、出口２に到達した旅客を撮影する出口部カメラ２０１ａ、ｂ…が設けられている。これら各カメラは、顔画像の特徴を抽出するための特徴量抽出装置２１０にそれぞれ接続されている。なお、ここでは、出口部カメラを複数、入口部カメラを単数開示しているが、それぞれ単数、複数であってもよい。但し、入口や出口の数に対応させた数を設置することがより好適である。また、特徴量抽出装置は、入口部カメラ２００や出口部カメラ２０１ａ，ｂ等とそれぞれ接続されているが、サーバー100側に設置してもよいし、入口部カメラ２００や出口部カメラ２０１ａ，ｂ等について纏めて設置してもよい。
【００１３】
サーバー１００は、特徴量抽出装置２１０からネットワーク３００を経由して送信される特徴量を受信し、各旅客の移動時間の計測やそれに基づく待ち時間の算出を行うＣＰＵ１１０を有する。また、これらの処理で必要となる情報や算出された情報を格納する記憶装置１２０を有する。
【００１４】
ＣＰＵ１１０においては、図示しないプログラムに従って、各種処理を実行する。その各種処理を仮想的に構成要件として記載したものが、特徴量情報受信記憶部１１１、特徴量情報認証整合部１１２および待ち時間算出部１１３である。また、記憶装置１２０においては、入口通過者特徴量テーブル１２１、出口通過者特徴量テーブル１２２および待ち時間算出結果テーブル１２３を有する。これらの詳細については、以降の処理フローの説明において記述する。
【００１５】
次に、図４等を用いて処理フローについて説明する。
図４は、サーバー１００の処理を示すフローチャートである。ステップ１０００において、まずは処理の開始、すなわち、起動がなされる。これは、検査場の開場時間に自動的に開始してもよいし、管理者の起動によって行ってもよい。
【００１６】
次に、ステップ１００１において、特徴量抽出装置２１０から送信される特徴量および撮影場所の受信を行う。このため、各種カメラにおいては、入口ないし出口付近を撮影し、その撮影データを各特徴量抽出装置２１０に送信する。そして、各特徴量抽出装置２１０において、撮影データから各旅客の顔画像を取り出し、取り出した各顔画像の特徴量を算出する。その上で、撮影したカメラ、つまり、入口部カメラ２００ないし出口部カメラ２０１のいずれかであるかを示す情報と、撮影時刻を算出する。そして、これらを、サーバー１００に送信する。これをサーバー１００では受信する。なお、撮影時刻については、特徴量抽出装置が特徴量を算出した時刻を用いる。但し、カメラから撮影時間を受信したり、カメラからの撮影データを受信した時刻などを用いてもよい。
【００１７】
次に、ステップ１００２では、受信したデータに入口部を示す情報カメラ２００ないし出口部カメラ２０１を示す情報のいずれが含まれているかを判断する。入口部カメラ２００を示す情報が含まれている場合は、ステップ1003に進み、出口部カメラ２０１を示す情報が含まれている場合は、ステップ１００６に進む。
【００１８】
ここで、入口部カメラ２００を示す情報の場合の処理について、説明する。まず、ステップ１００３において、受信した特徴量と撮影時刻を、図３に示す入口通過者特徴量テーブル１２１に格納する。この際、図３では、各データについて、特徴量を特徴量情報と、撮影時刻を通過時刻と名称を変更している。但し、それぞれ名称を変更しなくともよい。
【００１９】
次に、ステップ１００４において、入口通過者特徴量テーブル１２１に格納されている各レコードについて、その通過時刻と現時刻の差分が一定時間以上であるかを確認する。これは、周期的に（１分ごと等）に各レコードについて確認処理を行う。
【００２０】
一定時間以上でない場合は、そのまま処理を終了する。一定以上時間以上の場合は、ステップ１００５に進み、当該レコードを消去する。このことで、移動時間計測の対象データから省くことになる。例えば、検査員がパスポートチェックのために入口１に長時間滞在する場合、これについても移動時間を計測すると、待ち時間の実態とはかけ離れた計測時間となるため、これらを省くことが必要になる。このために、一定時間以上の場合、そのレコードを消去する。また、レコードを消去の代わりに無効化フラグを記録して、計測の対象外としてもよい。
【００２１】
次に、受信したデータが出口部カメラ２０１を示す情報の場合の処理について説明する。まずステップ１００６において、受信した特徴量と撮影時刻を、図３に示す出口通過者特徴量テーブル１２２に格納する。この際、図３では、各データについて、特徴量を特徴量情報と、撮影時刻を通過時刻と名称を変更している。但し、それぞれ名称を変更しなくともよい。
【００２２】
次に、ステップ１００７において、格納したレコードについて、逐次、入口通過者特徴量テーブル１２１の各レコードとの照合を行う。これは、出口通過者特徴量テーブル１２２の特徴量情報を、入口通過者特徴量テーブル１２１の各特徴量情報と比較し、対応するものを入口通過者特徴量テーブル１２１から特定する。なお、入口通過者特徴量テーブル１２１の各特徴量情報の各レコードと比較する際、撮影時刻が古いものから順に比較したり、当該時刻における平均的な移動時間から優先的に比較してもよい。さらに、ステップ１００５において、一定時間以上経過したレコードを無効化した場合、当然無効化したレコードを比較、照合の対象から外す。
【００２３】
また、本実施形態では、出口通過者特徴量テーブル１２２に、特徴量情報および通過時刻を格納する構成としているが、これを設けず、処理のために用いるバッファ等一時格納領域に一旦格納して処理する構成にしてもよい。
【００２４】
上記比較の結果、対応するレコードがない場合（ｎｏ）、エラー表示などを行い処理を終了する。また、対応するものが存在する場合、ステップ１００９に進み、当該特徴量情報の旅客の移動時間を計算する。つまり、通過時間の差分を計算し、通過時間の計測とする。
【００２５】
次に、ステップ１０１０において、計測された通過時間が、ノイズであるかを判定する。その内容を図５を参照して説明する。まず、ステップ２００１において、計測された移動時間が、予め設定した第１の閾値未満（ないし以下）であるか、第２の閾値以上（ないしそれより大きい）である場合は、ノイズと判定する。ここで、より好適には、第２の閾値は、ステップ１００４等で用いた一定時間と同じ値にしてもよい。また、このステップ２００１の判断においては、前後に計算した移動時間との差異が、所定条件を満たす場合、ノイズとして判断してもよい。つまり、前後（いずれかに）計算した移動時間との差が大きい場合、このように判定する。
【００２６】
この結果、ノイズとして判定された場合、ステップ２００２に進み、判定されなかった場合、ステップ２００３に進む。以上で、ステップ１０１０の詳細の説明を終了する。
【００２７】
次に、図４に戻り、ステップ１０１０以降の処理を説明する。ノイズであると判定された場合、図３に示す待ち時間算出結果テーブル１２３に、特徴量情報、入口経過時間、出口経過時間、計測された移動時間を格納し、また、有効フラグには無効であることを示す情報を格納するか、特に情報を格納しないでおき、処理を終了する。また、ノイズについては、待ち時間算出結果テーブル１２３に格納せず、処理を終了してもよい。
【００２８】
また、ノイズでないと判断された場合、ステップ１０１１に進み、特徴量情報、入口経過時間、出口経過時間、計測された移動時間および有効フラグに有効であることを示す情報を格納する。なお、有効フラグを用いない態様、つまり、ノイズを格納しない場合、有効フラグを省略してもよい。
【００２９】
以上のように移動時間を計算し、適宜待ち時間の算出に用いる。例えば、待ち時間の算出に適宜役立てることが可能になる。例えば、一定時間帯における移動時間の平均を待ち時間として算出してもよい。この一定時間帯には、日、時間、週などが含まれる。また、現在時刻に近いないしそれを含む１時間等の一定時間帯における平均を現在の待ち時間として算出して、内部待機エリア５で待っている旅客に提示してもよい。この際、待ち時間の数字や、その混雑具合を色等で表示してもよい。この表示においては、内部待機エリア５に設置された大型モニタに表示したり、インターネットを介して携帯電話、ＰＣ、スマートフォン等の端末装置で表示可能にしてもよい。さらに、外部待機エリア６や空港駅等の空港の各施設のモニタに表示してもよい。
【００３０】
なお、本実施形態では、空港の検査場を例としたが、いわゆる待ち行列が形成される場所での適用が可能である。例えば、レストラン、劇場、アミューズメント施設、ＡＴＭ等の待ち行列にも適用可能である。
【００３１】
さらに、本実施形態では、顔画像を変換して特徴量(情報)を用いているが、変換しなくてもよい。また、他の生体情報（静脈情報、虹彩、指紋等）やカメラを用いず入力デバイスから取得可能なＩＤ等の個人特定情報を用いてもよい。さらに、カメラにおいて、対象者の服装や髪形などの特徴情報をもちいてもよい。
【符号の説明】
【００３２】
１００…サーバー、２００…入口部カメラ、２０１…出口部カメラ、２１０…特徴量抽出装置、３００…ネットワーク
【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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