JP5922638B2 - 歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法 - Google Patents
歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5922638B2 JP5922638B2 JP2013252291A JP2013252291A JP5922638B2 JP 5922638 B2 JP5922638 B2 JP 5922638B2 JP 2013252291 A JP2013252291 A JP 2013252291A JP 2013252291 A JP2013252291 A JP 2013252291A JP 5922638 B2 JP5922638 B2 JP 5922638B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unit
- users
- user
- calculated
- pedestrian
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 29
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 92
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 57
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 37
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 20
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 13
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 13
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 claims description 10
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
ここで、サーバに記憶された前記位置情報や前記時刻情報を利用して、所定の地域の人口を推定する方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。
特許文献1の流動人口特定システムでは、携帯端末の現在地を計測した測位点および測位時刻を記憶し、記憶した測位点および測位時刻に基づいて、地図を分割して得られるメッシュ領域の流動人口を推定している。具体的には、選択されたメッシュ領域に対して、記憶した測位点および測位時刻に基づいて、滞在者数と、当該メッシュ領域に自宅やオフィス等の拠点があると推定される人数(拠点ユーザー数)とを求める。そして、滞在者数から、拠点ユーザー数を差し引くことで、選択されたメッシュ領域の流動人口を求めている。この方法によれば、例えば、人手により路上で人数を調査する必要等がないため、流動人口の推定にかかるコストを大幅に低減できる。
しかしながら、上記の特許文献1の流動人口特定システムでは、所定の地域を例えば電車や自動車等で通過した人も流動人口としてカウントされる可能性があるため、歩行者の人数を精度よく推定できるものではない。
また、本発明の歩行者人数推定装置は、ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて1つの計測情報として記憶される記憶手段と、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出部と、前記周辺ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定部と、前記通行判定部で前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出部と、を備え、前記歩行者人数推定部は、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出することを特徴とする。
[歩行者人数推定システムの構成]
図1は、本実施形態に係る歩行者人数推定システム1の構成を示すブロック図である。
図1に示すように、歩行者人数推定システム1は、ネットワーク4に無線通信可能に接続された複数の携帯端末装置2、インターネット等のネットワーク4に通信可能に接続された歩行者人数推定装置3、および、歩行者人数推定装置3にLAN(Local Area Network)等を介して通信可能に接続された分析者端末装置5を備える。なお、分析者端末装置5は、ネットワーク4を介して歩行者人数推定装置3に通信可能に接続されてもよい。
分析者端末装置5は、例えば、PC(Personal Computer)であり、歩行者人数推定装置3を利用して分析を行う分析者によって操作される。分析者端末装置5は、分析者の操作に応じた操作信号を歩行者人数推定装置3に送信する。なお、分析者端末装置5を操作することで、歩行者人数推定装置3が歩行者人数を推定する対象期間および対象地域を、任意の期間および地域に設定できる。
携帯端末装置2は、歩行者人数推定システム1に登録されているユーザーによって所持され、使用される。携帯端末装置2は、表示手段21、入力手段22、位置計測手段23、計時手段24、記憶手段(端末側記憶手段)25、送受信手段26、制御手段29を備える。
表示手段21は、液晶パネル等の表示パネルを備え、制御手段29の制御により、所定の画像を表示する。
入力手段22は、携帯端末装置2の筐体外面に設けられたボタンや、表示手段21における画像の表示領域に応じて設けられたタッチパネル等を備える。そして、入力手段22は、ボタンおよびタッチパネルに対するユーザーの入力操作を判定し、判定した入力操作に応じた操作信号を制御手段29に出力する。
記憶手段25は、フラッシュメモリー等により構成され、携帯端末装置2の動作に必要な各種プログラムおよび情報を記憶する。記憶手段25には、例えば、歩行者人数推定システム1において、携帯端末装置2を使用するユーザーを識別するユーザーID(識別情報)が記憶されている。
送受信手段26は、ネットワーク4と無線通信する通信モジュールである。この送受信手段26は、制御手段29の制御により、制御手段29から出力された情報をネットワーク4に送信し、ネットワーク4から受信した情報を制御手段29に出力する。
制御手段29は、携帯端末装置2の動作を制御するものであり、CPUにより構成されている。この制御手段29は、CPUが記憶手段25に記憶されたプログラムを実行することにより、計測情報生成部291、計測情報送信部292として機能する。
計測情報生成部291は、例えば、定期的に、位置計測手段23で計測された位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報を取得し、取得した位置情報および時刻情報をユーザーIDと対応付けて1つの計測情報を生成する。
計測情報送信部292は、携帯端末装置2が歩行者人数推定装置3にアクセスした際等に、計測情報生成部291で生成された計測情報を、送受信手段26を制御して、歩行者人数推定装置3に送信する。
歩行者人数推定装置3は、記憶手段31、送受信手段32、制御手段35を備える。
記憶手段31は、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリー等により構成され、歩行者人数推定装置3の動作に必要な各種プログラムおよび情報を記憶する。この記憶手段31は、例えば、地図情報や、複数の携帯端末装置2から受信した計測情報を記憶する。
送受信手段32は、携帯端末装置2とネットワーク4を介して通信したり、分析者端末装置5と通信する通信モジュールである。この送受信手段32は、制御手段35の制御により、受信した情報を制御手段35に出力し、制御手段35から出力された情報をネットワーク4や分析者端末装置5に送信する。
制御手段35は、歩行者人数推定装置3の動作を制御するものであり、CPUにより構成されている。この制御手段35は、CPUが記憶手段31に記憶された歩行者人数推定プログラムを実行することにより、記憶制御部351、ユーザー抽出部352、抽出人数算出部353、移動状態判定部354、除外人数算出部355、周辺ユーザー抽出部356、通行判定部357、補足人数算出部358、歩行者人数推定部359として機能する。
記憶制御部351は、複数の携帯端末装置2から受信した計測情報を、記憶手段31に記憶させる。
ユーザー抽出部352は、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて抽出する。なお、対象期間および対象地域は、分析者端末装置5を操作することで、任意の期間および地域に設定できる。対象地域の形状は、矩形でもよいし、円形でもよい。
抽出人数算出部353は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーの人数(抽出人数)を算出する。
具体的には、所定の移動条件は、所定の速度条件であり、移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻(対象時刻)の前後の移動速度を、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて算出する。そして、算出した移動速度が所定の速度条件に該当するかを判定する。ここで、所定の速度条件は、ユーザーが歩行していると判定できる速度条件に設定される。これによれば、対象時刻の前後の移動速度が所定の速度条件に該当しないと判定された場合は、ユーザーは対象時刻の前後において歩行していないと判定できる。対象時刻の前後において歩行していないユーザーは、対象時刻においても歩行していない確率が高いため、対象時刻において歩行していないと判定できる。
除外人数算出部355は、移動状態判定部354で移動状態が所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数(除外人数)を算出する。
具体的には、除外人数算出部355は、対象時刻の前後の移動速度が所定の速度条件に該当しないと判定されたユーザーの人数、すなわち、対象時刻において歩行していないと判定できるユーザーの人数を算出する。
通行判定部357は、周辺ユーザー抽出部356で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域を通行したかを、記憶手段31に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する。
補足人数算出部358は、通行判定部357で対象期間に対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数(補足人数)を算出する。
なお、記憶制御部351は、歩行者人数推定部359で算出された歩行ユーザー人数を、記憶手段31に記憶させる。
また、歩行者人数推定部359は、分布情報生成部3591を備える。分布情報生成部3591は、記憶手段31に、複数の期間に対して算出された歩行ユーザー人数が記憶されている場合、各期間の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する。
そして、歩行者人数推定部359は、生成したカーネル密度分布情報で示される各期間の歩行ユーザー人数に対して、例えば、ユーザーの総人数に対する人口の比をかけ算する(割り戻し)。これにより、各期間に対象地域を歩行していた歩行者人数を推定する。
図2は、歩行者人数推定処理を示すフローチャートである。
図2に示す処理では、連続した複数の期間に対して、歩行者人数の推定が行われる。ここで、連続した複数の期間は、1日を正時毎に分割して得られる24個の期間(0時台、1時台、…23時台)である。
制御手段35は、対象期間を0時台に設定する(SA11)。そして、制御手段35は、抽出人数、除外人数、補足人数を初期化して「0」にする(SA12)。
そして、抽出人数算出部353は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーの人数(抽出人数)を算出する(SA14:抽出人数算出ステップ)。なお、同じユーザーに対して、複数の計測情報が取得された場合であっても、抽出人数としては1人分となる。
次に、制御手段35は、除外人数算出処理を実行する(SA15)。
図3は、除外人数算出処理を示すフローチャートである。
除外人数算出部355は、SA13で抽出されたユーザーの中の1人を選択する(SA21)。
具体的に、移動状態判定部354は、選択されたユーザーに対して、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれている計測情報を記憶手段31から取得する。そして、取得した計測情報で示される時刻を対象時刻とする。
さらに、対象時刻から1時間前の時刻に最も近い前時刻および対象時刻から1時間後の時刻に最も近い後時刻に計測された位置情報を記憶手段31から取得する。そして、対象時刻における位置から前時刻における位置までの距離を算出し、算出した距離を、対象時刻と前時刻との時間間隔で割ることで、対象時刻の前の移動速度を算出する。また、対象時刻における位置から後時刻における位置までの距離を算出し、算出した距離を、対象時刻と後時刻との時間間隔で割ることで、対象時刻の後の移動速度を算出する。
なお、前記前時刻は、対象時刻から1時間前の時刻に最も近い時刻に限定されず、対象時刻よりも前の時刻であれば、どの時刻であってもよい。例えば、対象時刻の5分前に最も近い時刻であってもよいし、対象時刻に最も近い時刻であってもよい。同様に、前記後時刻は、対象時刻から1時間後の時刻に最も近い時刻に限定されず、対象時刻よりも後の時刻であれば、どの時刻であってもよい。例えば、対象時刻の5分後に最も近い時刻であってもよいし、対象時刻に最も近い時刻であってもよい。
地図上に点で示された位置Pは、記憶手段31に記憶された1人のユーザーの位置情報で示される位置を示す。この例では、位置P1は、対象期間に計測された位置であり、対象地域A1に含まれている。また、位置P0は、位置P1の計測時刻から1時間前の時刻に最も近い前時刻に計測された位置である。また、位置P2は、位置P1の計測時刻から1時間後の時刻に最も近い後時刻に計測された位置である。
この場合、移動状態判定部354は、位置P1の計測時刻を対象時刻とする。そして、P1からP0までの距離を算出し、算出した距離を対象時刻と前時刻との時間間隔で割り、対象時刻の前の移動速度を算出する。また、P1からP2までの距離を算出し、算出した距離を対象時刻と後時刻との時間間隔で割り、対象時刻の後の移動速度を算出する。
第1閾値は、ユーザーが電車や自動車等の乗り物に乗っていると判定できる基準となる値、例えば、6.0m/s(21.6km/h)に設定される。
すなわち、SA23でYESと判定された場合、ユーザーは、対象時刻の前後で乗り物に乗っていると判定できるため、対象時刻においても乗り物に乗っている可能性が高く、歩行していないと判定できる。
第2閾値は、ユーザーがオフィス等に滞在して移動していないと判定できる基準となる値、例えば、0.1m/s(360m/h)に設定される。
すなわち、SA24でYESと判定された場合、ユーザーは、対象時刻の前後で移動していないと判定できるため、対象時刻においても移動していない可能性が高く、歩行していないと判定できる。
つまり、SA23でYESと判定された場合、または、SA24でYESと判定された場合、移動状態判定部354は、対象時刻の前後の移動速度が、所定の速度条件に該当しないと判定する。
SA25の処理の後、または、SA24でNOと判定された場合、除外人数算出部355は、SA13で抽出されたユーザーのすべてを選択したかを判定する(SA26)。
SA26でNOと判定された場合、除外人数算出部355は、SA13で抽出されたユーザーのうち、まだ選択されていないユーザーの中の1人を選択する(SA27)。そして、制御手段35は、処理をSA22に戻す。
そして、SA13で抽出されたすべてのユーザーに対して、SA23,SA24の判定結果に応じて、SA25の処理が実行される。これにより、除外人数が算出される。つまり、対象期間に対象地域に位置していたユーザーのうち、歩行していないユーザーの人数を算出できる。
そして、SA26でYESと判定されると、制御手段35は、処理を終了する。
次に、制御手段35は、補足人数算出処理を実行する(SA16)。
図5は、補足人数算出処理を示すフローチャートである。
周辺ユーザー抽出部356は、対象期間に対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて抽出する(SA31)。具体的に、周辺ユーザー抽出部356は、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域の周辺地域(例えば、対象地域と同心円状の半径400mの円周で囲まれた、対象地域を除く地域)に含まれている計測情報を記憶手段31から取得し、取得した計測情報に含まれているユーザーIDで識別されるユーザーを抽出する。
そして、補足人数算出部358は、SA31で抽出されたユーザーの中の1人を選択する(SA32)。
具体的に、通行判定部357は、対象期間に周辺地域で計測された計測情報が2つ以上ある場合に、これらの計測情報に含まれる位置情報で示される位置を互いに結んだ線分が、対象地域を通過する場合、ユーザーは対象期間に対象地域を通行したと判定する。
図6は、記憶手段31に記憶された1人のユーザーの位置情報の履歴の他の一例を地図上に示した図である。
この例では、位置P3,P4は、対象期間に計測された位置であり、周辺地域A2に含まれている。
この例では、位置P3,P4を結んだ線分L1が、対象地域A1を通過するため、通行判定部357は、ユーザーは対象期間に対象地域A1を通行したと判定する。
SA34の処理の後、または、SA33でNOと判定された場合、補足人数算出部358は、SA31で抽出されたユーザーのすべてを選択したかを判定する(SA35)。
SA35でNOと判定された場合、補足人数算出部358は、SA31で抽出されたユーザーのうち、まだ選択されていないユーザーの中の1人を選択する(SA36)。そして、制御手段35は、処理をSA33に戻す。
そして、SA31で抽出されたすべてのユーザーに対して、SA33の判定結果に応じて、SA34の処理が実行される。これにより、補足人数が算出される。つまり、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれる計測情報が記憶手段31に記憶されていないが、対象期間に対象地域を通行していたと推定できるユーザーの人数を算出できる。
そして、SA35でYESと判定されると、制御手段35は、処理を終了する。
そして、24個の期間すべて対して、SA12〜SA17の処理が実行される。これにより、1日における1時間毎の歩行ユーザー人数が、記憶手段31に記憶される。
図7は、記憶手段31に記憶された1時間毎の歩行ユーザー人数の一例を、棒グラフで示した図である。横軸は時間を示し、縦軸は歩行ユーザー人数を示している。
この例は、都心の駅を対象地域としたものである。通勤時間である8時台、19時台に、歩行ユーザー人数のピークが位置している。なお、1時台〜4時台においては、歩行ユーザー人数が「0」となっている。
具体的に、分布情報生成部3591は、記憶手段31に記憶された1時間毎の歩行ユーザー人数に対して、1人分のデータに、時間軸方向に式(1)で示されるカーネル関数K(x)で表現される分布を持たせ、すべての分布を重ねることでカーネル密度分布情報を生成する。
このような本実施形態によれば、以下のような作用効果が得られる。
歩行者人数推定部359は、抽出人数算出部353で算出されたユーザー人数(抽出人数)から、除外人数算出部355で算出されたユーザーの人数(除外人数)を差し引いて、歩行ユーザー人数を算出する(SA17)。
これによれば、対象期間において対象地域に位置していたユーザーの人数から、歩行していないユーザーの人数が差し引かれるため、対象期間における対象地域の歩行ユーザー人数を精度よく算出できる。この結果、対象期間における対象地域の歩行者人数を精度よく推定できる。
これによれば、対象時刻の前後において歩行していないユーザーを判定できる。対象時刻の前後において歩行していないユーザーは、対象時刻においても歩行していない確率が高いため、対象時刻において歩行していないと判定できる。
これによれば、歩行していないユーザーの判定を、記憶手段31に記憶された計測情報のみに基づいて算出できる。このため、別の情報を新たに取得する必要がなく、判定を容易に行うことができる。
これによれば、移動速度を閾値と比較するだけで、歩行していないユーザーを判定できるため、歩行者人数推定装置3における処理負荷を低減できる。
これによれば、対象期間において対象地域を歩行していたユーザーの人数に、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれる計測情報が記憶手段31に記憶されていないが、対象期間に対象地域を通行していたと推定できるユーザーの人数を加算できる。このため、対象期間における対象地域の歩行ユーザー人数をより多く算出できる。この結果、対象期間における対象地域の歩行者人数をより精度よく推定できる。
これによれば、記憶手段31に計測情報が記憶されていない期間においても、歩行ユーザー人数が、他の期間の歩行ユーザー人数に基づいて推定される。これにより、例えば、記憶手段31に計測情報が記憶されていない期間は、すべて歩行者人数が「0」となる場合と比べて、ユーザーにとって有用な情報を提供できる。
なお、本発明は前記実施形態の構成に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
前記実施形態では、移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻(対象時刻)の前後の移動速度を算出し、前記前後の移動速度が所定の速度条件に該当するかを判定していたが、本発明はこれに限定されない。
例えば、所定の移動条件を、所定の移動経路とし、移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、移動経路を記憶手段31に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、移動経路が所定の経路条件に該当するかを判定してもよい。ここで、所定の経路条件は、ユーザーが歩行していると判定できる経路条件(例えば、歩道等)に設定される。
これによれば、例えば、電車や自動車等の乗り物に乗っているユーザーは、移動経路が所定の経路条件に該当しないと判定される。これにより、歩行していないユーザーを判定できる。
また、歩行していないユーザーの判定を、記憶手段31に記憶された計測情報のみに基づいて算出できる。このため、別の情報を新たに取得する必要がなく、判定を容易に行うことができる。
なお、移動状態判定部354は、前記前後の移動速度が所定の速度条件に該当するかの判定に加えて、移動経路が所定の経路条件に該当するかの判定を行ってもよい。
この場合、ユーザー抽出部352は、対象地域を含む所定地域を分割して得られる複数の地域にそれぞれ位置しているユーザーを抽出する。
そして、歩行者人数推定部359は、複数の地域それぞれの歩行ユーザー人数を算出し、分布情報生成部3591は、各期間および各地域の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向、緯度方向、および経度方向にカーネル密度推定を行い、カーネル密度分布情報を生成する。そして、歩行者人数推定部359は、生成したカーネル密度分布情報に基づいて、歩行者人数を推定する。
これによれば、対象地域の周辺の地域の歩行ユーザー人数を、対象地域の歩行ユーザー人数に反映させることができ、対象地域の歩行者人数をより精度よく推定できる。
なお、分布情報生成部3591は、時間軸方向を除いた緯度方向および経度方向の少なくともいずれかの方向にカーネル密度推定を行い、カーネル密度分布情報を生成してもよい。
Claims (9)
- ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて1つの計測情報として記憶される記憶手段と、
対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、
前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、
前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、
前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、
前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、を備え、
前記移動状態判定部は、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域に位置していたときの時刻の前後の移動速度を、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記前後の移動速度が両方とも第1閾値以上の場合と、前記前後の移動速度が両方とも前記第1閾値よりも遅い第2閾値以下の場合に、前記所定の移動条件に該当しないと判定する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 - ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて1つの計測情報として記憶される記憶手段と、
対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、
前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、
前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、
前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、
前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、
前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出部と、
前記周辺ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定部と、
前記通行判定部で前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出部と、を備え、
前記歩行者人数推定部は、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 - 請求項1に記載の歩行者人数推定装置において、
前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出部と、
前記周辺ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定部と、
前記通行判定部で前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出部と、を備え、
前記歩行者人数推定部は、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 - 請求項1から請求項3のいずれかに記載の歩行者人数推定装置において、
前記所定の移動条件は、所定の経路条件を含み、
前記移動状態判定部は、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動経路を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動経路が前記所定の経路条件に該当するかを判定する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 - 請求項1から請求項4のいずれかに記載の歩行者人数推定装置において、
前記歩行ユーザー人数は、複数の期間に対して算出され、
前記歩行者人数推定部は、
各期間の前記歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する分布情報生成部を備え、
前記カーネル密度分布情報に基づいて、前記歩行者人数を推定する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 - 請求項1から請求項5のいずれかに記載の歩行者人数推定装置において、
前記ユーザー抽出部は、前記対象地域を含む所定地域を分割して得られる複数の地域にそれぞれ位置しているユーザーを抽出し、
前記歩行者人数推定部は、
前記複数の地域それぞれの歩行ユーザー人数を算出し、
各地域の歩行ユーザー人数に対して、緯度方向および経度方向の少なくともいずれかの方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する分布情報生成部を備え、
前記カーネル密度分布情報に基づいて、前記歩行者人数を推定する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 - 請求項1から請求項6のいずれかの歩行者人数推定装置と、前記携帯端末装置とを有する歩行者人数推定システムであって、
前記携帯端末装置は、
計時手段と、
現在地を計測する位置計測手段と、
前記識別情報を記憶する端末側記憶手段と、
前記識別情報、前記位置計測手段で計測された位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報が互いに対応付けられた1つの計測情報を生成する計測情報生成部と、
前記計測情報生成部が生成した計測情報を前記歩行者人数推定装置に送信する計測情報送信部と、を備え、
前記歩行者人数推定装置は、
前記携帯端末装置から受信した計測情報を、前記記憶手段に記憶させる記憶制御部を備える
ことを特徴とする歩行者人数推定システム。 - ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて1つの計測情報として記憶される記憶手段を備える歩行者人数推定装置の歩行者人数推定方法であって、
対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出ステップと、
前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出ステップと、
前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定ステップと、
前記移動状態判定ステップで前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出ステップと、
前記抽出人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出ステップで算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定ステップと、を備え、
前記移動状態判定ステップは、前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域に位置していたときの時刻の前後の移動速度を、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記前後の移動速度が両方とも第1閾値以上の場合と、前記前後の移動速度が両方とも前記第1閾値よりも遅い第2閾値以下の場合に、前記所定の移動条件に該当しないと判定する
ことを特徴とする歩行者人数推定方法。 - ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて1つの計測情報として記憶される記憶手段を備える歩行者人数推定装置の歩行者人数推定方法であって、
対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出ステップと、
前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出ステップと、
前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定ステップと、
前記移動状態判定ステップで前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出ステップと、
前記抽出人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出ステップで算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定ステップと、
前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出ステップと、
前記周辺ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定ステップと、
前記通行判定ステップで前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出ステップと、を備え、
前記歩行者人数推定ステップは、前記抽出人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出ステップで算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出する
ことを特徴とする歩行者人数推定方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013252291A JP5922638B2 (ja) | 2013-12-05 | 2013-12-05 | 歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013252291A JP5922638B2 (ja) | 2013-12-05 | 2013-12-05 | 歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015109031A JP2015109031A (ja) | 2015-06-11 |
JP5922638B2 true JP5922638B2 (ja) | 2016-05-24 |
Family
ID=53439315
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013252291A Active JP5922638B2 (ja) | 2013-12-05 | 2013-12-05 | 歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5922638B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7074653B2 (ja) * | 2018-11-30 | 2022-05-24 | Kddi株式会社 | 広告システム、コンピュータプログラム及び広告方法 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002312673A (ja) * | 2001-04-13 | 2002-10-25 | Toshiba Tec Corp | 情報提供装置および広告システム |
JP2002354517A (ja) * | 2001-05-29 | 2002-12-06 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 人数推定装置、無線基地局、人数推定方法及び送信方法 |
JP5448704B2 (ja) * | 2009-10-14 | 2014-03-19 | 株式会社Nttドコモ | 交通量取得装置および交通量取得方法 |
JP5470016B2 (ja) * | 2009-12-08 | 2014-04-16 | 株式会社Nttドコモ | 集客地分析装置及び集客地分析方法 |
JP5580133B2 (ja) * | 2010-07-29 | 2014-08-27 | 株式会社Nttドコモ | 情報分析装置および情報分析方法 |
JP5389853B2 (ja) * | 2011-04-08 | 2014-01-15 | 株式会社Nttドコモ | 地域情報配信サーバ、移動端末、地域情報配信システム、地域情報配信方法及び地域情報表示方法 |
JP5567540B2 (ja) * | 2011-10-28 | 2014-08-06 | 株式会社ゼンリンデータコム | 流動人口特定システム、流動人口特定方法及び流動人口特定プログラム |
JP5901400B2 (ja) * | 2012-04-09 | 2016-04-06 | 三菱電機株式会社 | データ処理装置及びデータ処理方法及びプログラム |
-
2013
- 2013-12-05 JP JP2013252291A patent/JP5922638B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2015109031A (ja) | 2015-06-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102201912B1 (ko) | 이동 디바이스에 근접한 구조물의 추정 및 예측 | |
US10309795B2 (en) | Methods and systems for generating routing policies and routes | |
US20110153189A1 (en) | Historical traffic data compression | |
US10217360B2 (en) | Information notification method, information notification system, and recording medium for user who parks vehicle | |
Ramos et al. | Leap: a low energy assisted gps for trajectory-based services | |
JP4074277B2 (ja) | 通信サービスシステム、移動体通信端末及びサーバ | |
JP2011047922A (ja) | Gnss衛星軌道延長情報の利用方法及びgnss衛星軌道延長情報の利用装置 | |
CN102138079A (zh) | 改善的卫星时钟预测 | |
US10560797B2 (en) | Information processing device and method | |
KR20140014317A (ko) | Gps 및 mems 하이브리드 위치 검출 아키텍쳐 | |
US8593347B2 (en) | GNSS navigation aided by static data | |
WO2015187029A1 (en) | Toll object detection in a gnss system using particle filter | |
JP2010112750A (ja) | 移動手段の判定装置、判定方法、判定プログラム及びその記録媒体 | |
CN112732857A (zh) | 路网处理方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
KR20130111315A (ko) | 내비게이션 비트 경계 결정 장치 및 그의 방법 | |
US20120010811A1 (en) | Route information generation device and route information generation method | |
JP5922638B2 (ja) | 歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法 | |
JP2017167944A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
CN107003140A (zh) | 定位方法和相应的终端、车辆、计算机程序产品和存储介质 | |
JP6480822B2 (ja) | 情報通知方法、情報通知システム及び情報通知プログラム | |
JP5899193B2 (ja) | 分類装置、分類システム、および分類方法 | |
Bhardwaj et al. | Predicting Bus Arrival Time with GPS on Android Application | |
KR101382299B1 (ko) | 위치 측정 장치 및 방법 | |
CN113744022B (zh) | 服务器装置、存储介质和服务器装置的操作方法 | |
Li | Feasibility of duty cycling gps receiver for trajectory-based services |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150928 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150929 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20151125 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160405 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160414 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5922638 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |