JP4395596B2 - 混雑度解析システム - Google Patents

Description

本願発明は、屋内外におけるある空間の混雑度をユーザの動線から解析するシステム等に関するものである。

博覧会、展示会、美術館、オフィスビル、家庭などの屋内や、街角、郊外などの屋外におけるイベント空間、店舗空間等の空間を考えた場合に、その中でユーザ（人や車等の移動体のことをいう）の混雑が発生している場所や定常的に混雑が起こり易い場所を特定することは、その空間において情報配信や移動案内などのユーザに対する各種サービスを混雑状況に合わせて適切に提供する上で、またユーザモデリングや動向分析、空間レイアウトなどを適切に実行する上で、極めて重要であり、この混雑度解析において、ユーザの動線つまり移動の時間的変化は一つの重要なファクターであると考えられる。
特開平５−４６５９１号公報 特開平７−２２００８８号公報 特開２００２−１０９１３５号公報 特開２００３−２４２３３３号公報 特開２００４−１７８２７６号公報 特開２００４−１９６５５３号公報 特公平５−１１８９１号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の客動線を解析するシステムや、特許文献２に記載の移動体存在確率を分析するものや、特許文献３，４に記載の顧客動向を解析するシステムや、特許文献５に記載の来店客動線を計測して売場計画を支援するシステムや、特許文献６に記載の建物内等の所定領域で移動する人や搬送機器等の位置情報から移動管理や移動解析、庫内物流管理を行うシステムや、特許文献７に記載の消費者動向を時系列検出して店舗状況を把握するシステムなどの従来システムでは、混雑度解析を行う空間においてある領域に注目し、それを「ウィンドウ」として空間内で移動させてその中でユーザ群の移動動線を捉えるという観点から混雑度解析を考えた技術思想は全く提示されていない。

そこで、以上のとおりの事情に鑑み、本願発明は、屋内外の空間においてある領域に注目し、その注目領域「ウィンドウ」毎にユーザ群の移動動線を解析することにより、混雑が発生している場所を的確に特定でき、またユーザ群の移動動線を重ね合わせた解析を行うことにより、定常的に混雑が起こり易い場所をも特定でき、よって空間全体における混雑の度合いを解析できる混雑度解析システムならびに混雑度解析方法、混雑度解析プログラムおよびその記録媒体を提供することを課題としている。

本願発明は、上記の課題を解決するものとして、第１には、時間ｔ₀，ｔ₁，・・・，ｔ_n毎に各ユーザの位置情報を取得し、それを解析対象空間内の点ｐとして記録する手段、一番多くの位置情報もしくは閾値を超える数の位置情報が取得された時間ｔ_iを選出する手段、時間ｔ_iの解析対象空間に属する点ｐ_iを選出し、その点ｐ_iが中心となるように解析対象空間内の注目領域を設定する手段、時間ｔ_iの解析対象空間において点ｐ_iを含む範囲で注目領域を移動させ、各移動時に注目領域に含まれる点ｐの数ｎを求める手段、カウントされた数ｎが最大となる注目領域の位置ｗ_iとその時に注目領域に含まれる点の数ｎ_iを選出する手段、および選出された数ｎ_iが注目領域の許容収容数を超えている場合に、時間ｔ_i，位置ｗ_i，数ｎ_iを混雑地点データとしてデータベースに登録する手段を備えたことを特徴とする混雑度解析システムを提供する。

第２には、時間ｔ_iの解析対象空間に属する点ｐの集合から位置ｗ_iの注目領域に含まれる点を全て取り除き、残りの点について、点ｐ_iの選出・注目領域の設定、注目領域の移動・数ｎのカウント、位置ｗ_iと数ｎ_iの選出、および許容収容数の判定・データ登録を繰り返すことを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

第３には、ユーザの速度ベクトルをユーザの位置取得と同時に取得する手段をさらに備えており、前記注目領域を、時間ｔ_iの解析対象空間において点ｐ_iを含む範囲で、取得された速度ベクトルに基づいて移動させることを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

第４には、登録されている混雑地点データのうちの数ｎ_iを、混雑地点に存在するユーザ数としてユーザに提示する手段をさらに備えたことを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

第５には、登録されている混雑地点データのうちの数ｎ_iを許容収容数で割った数値を、混雑地点における混雑の度合いとしてユーザに提示する手段をさらに備えたことを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

第６には、登録されている混雑地点群から任意の一つの混雑地点ｃ_jを取り出し、その混雑地点ｃ_jの時間ｔ_iから時間軸上で前後した解析対象空間内で重なり合う他の混雑地点を検索し、検索された他の混雑地点との時間変化を算出して混雑地点ｃ_jの継続時間を求め、重なり合う混雑地点が存在する時間が全時間の長さと比較して閾値より大きい場合に、その混雑地点を定常的な混雑地点とすることを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

第７には、前記混雑地点に存在するユーザ数または前記混雑地点における混雑の度合いまたは前記定常的な混雑地点を、地図データと重ね合わせて表示する手段をさらに備えたことを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

第８には、前記注目領域の許容収容数は、解析対象空間を２次元空間とした場合には注目領域の面積に許容混雑度を乗ずることで算出され、また解析対象空間を３次元空間とした場合には注目領域の体積を許容混雑度で除することで算出されることを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

第９には、前記許容混雑度は、解析対象空間を２次元空間とした場合にはその単位面積当たり、解析対象空間を３次元空間とした場合にはその単位体積当たりに許容できるユーザの数である
ことを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

第１０には、前記注目領域は、解析対象空間を２次元空間とした場合においては２次元形状を有し、また解析対象空間を３次元空間とした場合においては３次元形状を有することを特徴とする前記混雑度解析システムを提供する。

また、本願発明は、第１１には、時間ｔ₀，ｔ₁，・・・，ｔ_n毎に各ユーザの位置情報を取得し、それを解析対象空間内の点ｐとして記録するステップ、一番多くの位置情報もしくは閾値を超える数の位置情報が取得された時間ｔ_iを選出するステップ、時間ｔ_iの解析対象空間に属する点ｐ_iを選出し、その点ｐ_iが中心となるように解析対象空間内の注目領域を設定するステップ、時間ｔ_iの解析対象空間において点ｐ_iを含む範囲で注目領域を移動させ、各移動時に注目領域に含まれる点ｐの数ｎを求めるステップ、カウントされた数ｎが最大となる注目領域の位置ｗ_iとその時に注目領域に含まれる点の数ｎ_iを選出するステップ、および選出された数ｎ_iが注目領域の許容収容数を超えている場合に、時間ｔ_i，位置ｗ_i，数ｎ_iを混雑地点データとしてデータベースに登録するステップを有することを特徴とする混雑度解析方法を提供する。

第１２には、時間ｔ_iの解析対象空間に属する点ｐの集合から位置ｗ_iの注目領域に含まれる点を全て取り除き、残りの点について、点ｐ_iの選出・注目領域の設定、注目領域の移動・数ｎのカウント、位置ｗ_iと数ｎ_iの選出、および許容収容数の判定・データ登録を繰り返すことを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

第１３には、ユーザの速度ベクトルをユーザの位置取得と同時に取得し、前記注目領域を、時間ｔ_iの解析対象空間において点ｐ_iを含む範囲で、取得された速度ベクトルに基づいて移動させることを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

第１４には、登録されている混雑地点データのうちの数ｎ_iを、混雑地点に存在するユーザ数としてユーザに提示することを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

第１５には、登録されている混雑地点データのうちの数ｎ_iを許容収容数で割った数値を、混雑地点における混雑の度合いとしてユーザに提示することを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

第１６には、登録されている混雑地点群から任意の一つの混雑地点ｃ_jを取り出し、その混雑地点ｃ_jの時間ｔ_iから時間軸上で前後した解析対象空間内で重なり合う他の混雑地点を検索し、検索された他の混雑地点との時間変化を算出して混雑地点ｃ_jの継続時間を求め、重なり合う混雑地点が存在する時間が全時間の長さと比較して閾値より大きい場合に、その混雑地点を定常的な混雑地点とすることを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

第１７には、前記混雑地点に存在するユーザ数または前記混雑地点における混雑の度合いまたは前記定常的な混雑地点を、地図データと重ね合わせて表示することを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

第１８には、前記注目領域の許容収容数は、解析対象空間を２次元空間とした場合には注目領域の面積に許容混雑度を乗ずることで算出され、また解析対象空間を３次元空間とした場合には注目領域の体積を許容混雑度で除することで算出されることを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

第１９には、前記許容混雑度は、解析対象空間を２次元空間とした場合にはその単位面積当たり、解析対象空間を３次元空間とした場合にはその単位体積当たりに許容できるユーザの数であることを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

第２０には、前記注目領域は、解析対象空間を２次元空間とした場合においては２次元形状を有し、また解析対象空間を３次元空間とした場合においては３次元形状を有することを特徴とする前記混雑度解析方法を提供する。

そして、本願発明は、第２１には、前記混雑度解析方法をコンピュータに実行させるための混雑度解析プログラム、第２２には、当該混雑度解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。

上記第１〜第３の混雑度解析システムによれば、上記のとおりに屋内外の空間においてある領域に注目し、それを注目領域「ウィンドウ」として設定して空間内を移動させながらユーザ群の移動動線を解析することで、混雑が発生している場所を的確に特定できる。これを空間全体について網羅的に行うことで、空間全体における混雑地点の特定つまり混雑の度合いを解析できるようになる。

上記第４〜第６の混雑度解析システムによれば、上記第１〜第３のシステムと同様な効果が得られ、また、解析結果を数値化してユーザに提供でき、しかもそれを地図データ等としてもユーザに提供できるようになる。

上記第７の混雑度解析システムによれば、上記第１〜第３のシステムと同様な効果が得られ、また、ユーザ群の移動動線を重ね合わせた解析を行うことにより、定常的に混雑が起こり易い場所をも特定でき、よって空間全体の混雑の度合いを定常性の観点から解析できるようにもなる。

上記第８〜第１０の混雑度解析システムによれば、上記第１〜９のシステムと同様な効果が得られ、また、空間を２次元または３次元として表現した場合においても、それぞれ混雑度解析を的確に実行でき、混雑地点の特定が可能になる。

また、上記第１１〜第２０の混雑度解析方法によれば、上記第１〜第１０の混雑度解析システムと同様な効果が得られる方法が実現される。

そして、上記２１の混雑度解析プログラムおよび上記第２２の記録媒体によれば、上記第１１〜第２０の混雑度解析方法と同様な効果が得られるコンピュータプログラムおよびそれを記録したフレキシブルディスクやＣＤ、ＤＶＤなどの記録媒体が実現される。

＜注目領域「ウィンドウ」＞
本願発明では、混雑度解析を行うにあたって、図１に示したように、解析対象空間において注目すべき領域を考え、これを「ウィンドウ」と呼んで、コンピュータ上に作られた仮想解析対象空間内に設定する。すなわち、実際の解析対象空間をコンピュータ上で仮想的に表現し、この空間において注目領域「ウィンドウ」を設定するのである。このとき、解析対象空間を２次元空間として表現した場合には矩形や円形等の２次元形状、３次元空間とした場合には直方体や球などの３次元形状のウィンドウを考慮できる。図１は、一例として２次元空間の場合における矩形形状のウィンドウを示している。図１の例では、後述するようにユーザの位置情報が点ｐとして空間内に表されている。

この「ウィンドウ」を、後述する各処理ステップにおいて、ユーザ群の移動動線とともに用いることで、混雑度解析を行うのである。

＜混雑度解析システム＞
以上のとおりの「ウィンドウ」に基づいて混雑度解析を行うシステムについては、たとえば図２に例示したような構成のものを考慮できる。

図３のシステム構成では、センサシステム１０、データベースシステム１００、センサデータベース１１０、レイアウトデータベース１２０、混雑情報データベース１３０、解析モジュール２００、ディスプレイ３００を備えている。

データベースシステム１００のサブシステムであるレイアウトデータベース１２０には、解析対象空間に関する大きさ（面積・体積）や形状、区画、物体配置などといった初期データ（レイアウトデータと呼べる）が格納されており、これらのデータは他の全てのモジュールへ提供される。また、もう一つのサブシステムである混雑情報データベース１３０には、解析結果としての混雑地点に関する情報が格納される。

センサシステム１０は、たとえば携帯情報端末装置、携帯電話、ＰＤＡ、ＧＰＳ、無線ＬＡＮ、近接無線通信、ＲＦＩＤタグ、ネットワークセンサ、速度センサなどを利用して、ユーザの現在位置や速度ベクトルを取得し、それを解析モジュール２００に直接与えたり、データベースシステム１００のサブシステムであるセンサデータベース１１０に格納したりする。このとき、位置情報は、コンピュータ上の仮想的な解析対象空間内の点として表現し、逐次データベースに格納される。解析対象空間をｘ、ｙ座標軸などで表わされる２次元空間またはｘ、ｙ、ｚ座標軸などで表わされる３次元空間とした場合では、それらに合わせた位置座標等でなる点データとすればよい。図１は２次元の場合を例示しているが、３次元であっても同様である。一方、移動の速さとその方向からなる速度ベクトルについては、位置情報から計算して取得することも可能である。データベースについては、ユーザ位置データベース、ユーザ速度データベースといったそれぞれ独立したデータベースシステムを構築してもよい。共通することは、本システムでは、データベース内で時間は離散的に表現している点、ならびに連続的な時間の場合でも微小な時間空間内に含まれるデータを取りまとめて一つの離散時間として扱う点である。これら位置・速度情報等のユーザ情報は、ユーザのプライバシーを守るために匿名性を確保した匿名ＩＤを用いて管理することも可能である。匿名ＩＤとは、本システムやユーザが使用する携帯情報端末装置等によって決められるＩＤであり、個人を特定できないようなものを言う。

解析モジュール２００は、センサシステム１０やデータベースシステム１００からのユーザ位置情報・速度情報、レイアウトデータなどを用いて後述するとおりの解析処理を実行するものであり、本システムを構成する一モジュールとして構築される。この場合では、センサシステム１０からの出力データを直接に解析モジュール２００に入力することにより、データベースシステム１００が存在しなくともサービスを提供することが可能であり、この場合より高速なサービス提供が可能である。また図２に例示したように、センサシステム１０の出力を２つに枝分かれさせ、解析モジュール２００とデータベースシステム１００の双方に送ることにより、高速化を行うことも可能である。また、この解析モジュール２００は、たとえば、上記のようなセンサシステム１０、データベースシステム１００などのサブシステムが存在しなくとも、それ自身で自律的に動作可能な解析用コンピュータシステムなどとしても構築でき、この場合、解析モジュール２００自身に、位置・速度情報等を取得可能な手段、各種処理を実行する手段、各種データを格納する手段などが備えられる。

そして、これらセンサシステム１０、データベースシステム１００、解析モジュール２００、ディスプレイシステム３００は、適宜、たとえば図３に例示したように、ディスプレイ等の表示部１、キーボードやマウス等の入力部２、処理プログラムや各種データを記憶する主記憶部（メインメモリ）３、処理プログラムの指令を受けて各種処理を実行する処理部（ＣＰＵ）４、外部とのデータ通信を制御する通信制御部５、各種データを格納するファイルシステム６およびこれらを互いに接続するバス７を備えたものとすることができる。

＜混雑度解析処理＞
ここで、以上のとおりのシステムによる混雑度解析について説明する。図４はその処理フローチャートである。

＜＜ステップＳ１−１＞＞
まず、時間ｔ₀，ｔ₁，・・・，ｔ_n毎に解析対象空間における各ユーザの位置情報を取得する。これは、解析対象空間内におけるユーザの時々刻々と変わる現在位置つまりユーザの動線を取得しているとも言える。そして、これら位置情報を、前述のとおりに解析対象空間内の点ｐとして表現して逐次記録する。

＜＜ステップＳ１−２＞＞
上記位置取得の際に、ユーザの速度ベクトルつまり移動の速度とその方向を取得することが可能な場合には、これを位置取得と同時に取得して、位置情報とともに記録する。

＜＜ステップＳ２＞＞
続いて、時間ｔ₀，ｔ₁，・・・，ｔ_n毎に位置情報の数をカウントし、一番多くの位置情報が取得された時間ｔ_i、または予め設定された閾値を超える数の位置情報が取得された時間ｔ_iを、データベース内の位置情報データ群から選出する。

＜＜ステップＳ３＞＞
続いて、選出された時間ｔ_iの解析対象空間に属する任意の一つの点ｐ_iを選出し、その点が中心となるように注目領域「ウィンドウ」を設定する。

点ｐｉの選出は、コンピュータ側で自動的に任意のものを選出しても、外部からの選出指示の入力を受け付けてそれに従ってコンピュータ側で選出するようにもできる。

また、ウィンドウの設定は、コンピュータ側で自動的に任意の形状や大きさのものを設定しても、外部からの設定指示の入力を受け付けてそれに従ってコンピュータ側で設定するようにもできる。後者の場合では、解析対象空間内にはユーザ位置が点として分布されているので、その分布を見て（上記システム構成ではたとえばディスプレイシステム３００にて表示される）、ウィンドウの形状や大きさを選んでそれを入力すればよい。

＜＜ステップＳ４＞＞
続いて、時間ｔ_iの解析対象空間内において、選出された点ｐ_iを含む範囲で、注目領域を移動させ、各移動時にその注目領域に含まれる点ｐの数ｎをカウントして求める。

このとき、上記ステップＳ１−２で速度ベクトルが取得されている場合には、時間ｔ_iに取得された速度ベクトルに基づいて、注目領域を、時間ｔ_iの解析対象空間において点ｐ_iを含む範囲で移動させる。

＜＜ステップｓ５＞＞
次に、得られた数ｎが最大となる注目領域の位置ｗ_iとその時に注目領域に含まれる点の数ｎ_iを選出する。

＜＜ステップＳ６＞＞
選出された数ｎ_iが時間ｔ_iの解析対象空間における注目領域の許容収容数を超えているか否かを判定する。

より具体的には、まず、許容収容数とは、上記のとおりに設定したウィンドウに対して算出されるもので、解析対象空間を２次元空間とした場合には許容収容数＝ウィンドウ面積×許容混雑度、３次元空間とした場合には許容収容数＝ウィンドウ体積／許容混雑度によって算出できる。

許容混雑度とは、２次元空間の場合にはその単位面積当たり、３次元空間の場合にはその単位体積当たりに許容できるユーザの数のことである。より具体的には、解析対象空間の単位面積または単位体積当たりにどの程度ユーザ（人の場合には何人、移動体の場合には何台）が存在した場合に混雑と判定するのかの限界値を表すものである。これの値は、システムの使用目的に応じて別途外部から与えられる。

上記システム構成では、解析モジュール２００が、レイアウトデータベース１２０から解析対象空間の面積・体積や許容混雑度を読み出して、上記の通りに許容収容数を算出し、そしてこの算出された許容収容数を数ｎ_iが超えているか否かを判定する。

＜＜ステップＳ７＞＞
そして、許容収容数を超えていると判定された場合に、３つ組のデータ｛時間ｔ_i、位置ｗ_i、数ｎ_i｝を混雑地点データとしてデータベースに登録する。

＜＜ステップＳ８＞＞
以上のとおりのＳ３〜Ｓ７の処理（点ｐ_iの選出・注目領域の設定、注目領域の移動・数ｎのカウント、位置ｗ_iと数ｎ_iの選出、許容収容数の判定・データ登録）を、時間ｔ_iの解析対象空間に属する点ｐの集合から上記位置ｗ_iの注目領域に含まれる点を全て取り除いた残りの点ｐについて、繰り返す。

これによって、時間ｔ_iの解析対象空間における全混雑地点の特定が完了する。

＜＜ステップＳ９＞＞
後は、時間集合Ｔ｛ｔ₀，ｔ₁，・・・，ｔ_n｝から時間ｔ_iを取り除き、残りの各時間についても上記ステップＳ３〜Ｓ８の処理を実行し、Ｔが空となったときに解析処理を終了する。

以上により、解析対象空間内のある領域に注目して、その領域「ウィンドウ」毎にユーザ群の移動動線に従って混雑地点を的確に特定でき、これを空間全体について網羅的に行うことで、空間全体における混雑地点の特定つまり混雑の度合いを解析できる。

＜＜ステップＳ１０＞＞
上記解析結果であるデータベースに格納された混雑地点の情報は、ユーザ等の外部からの要求に基づき随時引き出すことが可能である。

たとえば、混雑地点について数値化したデータが必要な場合には、登録されている混雑地点データ｛時間ｔ_i、位置ｗ_i、数ｎ_i｝のうちの数ｎ_iを「混雑地点に存在するユーザ数」としてユーザに提示したり、また数ｎ_iを許容収容数で割った数値を「混雑地点における混雑の度合い」として提示したりできる。

またさらに、この「混雑地点に存在するユーザ数」や「前記混雑地点における混雑の度合い」（これらのいずれか一方または両方）を、地図データと重ね合わせて表示することにより、混雑情報を地図情報として提供することも可能である。

＜＜ステップＳ１０−１〜１０−６＞＞
本システムでは、さらに、下記のとおりの処理を実行することで（図５参照）、定常的に混雑が起こり易い場所を特定することも可能である。

まず、登録されている混雑地点群から任意の一つの混雑地点ｃ_jを取り出し（ステップＳ１０−１）、その混雑地点ｃ_jの時間ｔ_iから時間軸上で前後した解析対象空間内で重なり合う他の混雑地点を検索する（ステップＳ１０−２）。

検索された他の混雑地点との時間変化を算出して混雑地点ｃ_jの継続時間を求め（ステップＳ１０−３）、重なり合う混雑地点が存在する時間が全時間の長さと比較する。

そして、その時間が予め設定された閾値よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ１０−４）、大きいと判定された場合にその混雑地点を定常的な混雑地点とする（ステップＳ１０−５）。

このようにして、定常的に混雑が起こり易い場所を特定でき、これをユーザに提供することで（ステップＳ１０−６）、ユーザは事前にその空間内において定常的混雑地点を知ることができ、自らの行動プランの調整などに利用できるようになる。また、空間管理者側がこれを利用することで、空間レイアウト、プランニング、スケジューリングなどの管理や変更をより適切に行えるようになる。

本願発明について説明するための図。 混雑度解析システムの構成図。 混雑度解析システム内の各サブシステムの構成図。 混雑度解析のフローチャート。 混雑度解析の別のフローチャート。

符号の説明

１ 表示部
２ 入力部
３ 主記憶部（メインメモリ）
４ 処理部（ＣＰＵ）
５ 通信制御部
６ ファイルシステム
７ バス
１０ センサシステム
１００ データベースシステム
１１０ センサデータベース
１２０ レイアウトデータベース
１３０ 混雑情報データベース
２００ 解析モジュール
３００ ディスプレイシステム

Claims (10)

1. 時間ｔ₀，ｔ₁，・・・，ｔ_n毎に各ユーザの位置情報を取得する手段、
   取得されたユーザの位置情報を解析対象空間内の点ｐとして記録する手段、
   時間ｔ ₀ ，ｔ ₁ ，・・・，ｔ _n 毎に位置情報の数をカウントし、一番多くの位置情報もしくは閾値を超える数の位置情報が取得された時間ｔ_iを選出する手段、
   選出された時間ｔ_iの解析対象空間に属する点ｐ_iを選出する手段、
   選出された点ｐ_iが中心となるように解析対象空間内の注目領域を設定する手段、
   設定された注目領域を時間ｔ_iの解析対象空間において点ｐ_iを含む範囲で移動させる手段、
   各移動時に注目領域に含まれる点ｐの数ｎをカウントする手段、
   カウントされた数ｎが最大となる注目領域の位置ｗ_iとその時に注目領域に含まれる点の数ｎ_iを選出する手段、
   注目領域の面積又は体積、及び解析対象空間の単位面積又は単位体積当たりに許容できるユーザの数である許容混雑度を記憶する手段、
   注目領域の面積に許容混雑度を乗ずる、あるいは注目領域の体積を許容混雑度で除することで注目領域の許容収容数を算出する手段、
   選出された数ｎ_iが算出された注目領域の許容収容数を超えているか否かを判定する手段、
   許容収容数を越えていると判定された場合に、３つ組みのデータ｛時間ｔ_i，位置ｗ_i，数ｎ_i ｝を混雑地点データとしてデータベースに登録する手段
   を備えることを特徴とする混雑度解析システム。
2. 記憶された時間ｔ_iの解析対象空間に属する点ｐの集合から、登録された位置ｗ_iの注目領域に含まれる点を全て取り除く手段
   をさらに備え、
   取り除いた後の残りの点について、点ｐ_iの選出・注目領域の設定、注目領域の移動・数ｎのカウント、位置ｗ_iと数ｎ_iの選出、および許容収容数の判定・データ登録を繰り返すことを特徴とする請求項１記載の混雑度解析システム。
3. ユーザの速度ベクトルをユーザの位置取得と同時に取得する手段、および
   前記注目領域を、時間ｔ_iの解析対象空間において点ｐ_iを含む範囲で、取得された速度ベクトルに基づいて移動させる手段
   をさらに備えることを特徴とする請求項１または２記載の混雑度解析システム。
4. 登録されている混雑地点データのうちの数ｎ_iを、混雑地点に存在するユーザ数としてユーザに提示する手段
   をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の混雑度解析システム。
5. 登録されている混雑地点データのうちの数ｎ_iを、算出された許容収容数で割った数値を、混雑地点における混雑の度合いとしてユーザに提示する手段
   をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の混雑度解析システム。
6. 登録されている混雑地点群から任意の一つの混雑地点ｃ_jを取り出す手段、
   取り出された混雑地点ｃ_jの時間ｔ_iから時間軸上で前後した解析対象空間内で重なり合う他の混雑地点を検索する手段、
   検索された他の混雑地点との時間変化を算出して混雑地点ｃ_jの継続時間を求める手段、および
   重なり合う混雑地点が存在する時間が全時間の長さと比較して閾値より大きい場合に、その混雑地点を定常的な混雑地点とする手段
   をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の混雑度解析システム。
7. 前記混雑地点に存在するユーザ数または前記混雑地点における混雑の度合いまたは前記定常的な混雑地点を、地図データと重ね合わせて表示する手段
   をさらに備えることを特徴とする請求項４ないし６のいずれかに記載の混雑度解析システム。
8. 前記注目領域は、解析対象空間を２次元空間とした場合においては２次元形状を有し、また解析対象空間を３次元空間とした場合においては３次元形状を有する
   ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の混雑度解析システム。
9. 携帯情報端末装置、携帯電話、ＰＤＡ、ＧＰＳ、無線ＬＡＮ、近接無線通信、ＲＦＩＤタグ、又はネットワークセンサによりユーザの位置情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれかに記載の混雑度解析システム。
10. 速度センサによりユーザの速度ベクトルを取得する
    ことを特徴とする請求項１ないし９のいずれかに記載の混雑度解析システム。