JP5932850B2 - Information processing system, information processing method, information processing apparatus, information processing terminal, information processing program, and recording medium - Google Patents
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Description
本願は、情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置、情報処理端末、情報処理用プログラム、および、記録媒体の技術分野に属する。より詳細には、移動体において撮像された画像データを処理する情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置、情報処理端末、情報処理用プログラム、および、記録媒体の技術分野に属する。 The present application belongs to the technical fields of an information processing system, an information processing method, an information processing apparatus, an information processing terminal, an information processing program, and a recording medium. More specifically, the present invention belongs to the technical fields of an information processing system, an information processing method, an information processing terminal, an information processing program, an information processing program, and a recording medium that process image data captured by a moving body.
駐車場の満車空車情報は、VICS(登録商標)(Vehicle Information and Communication System)などの交通情報からカーナビゲーション等の装置を通じて得られるようになりつつある。さらに、駐車場へ入場するまでの待ち時間の情報を提供する方法も提案されている。例えば下記特許文献1には、入場待ちを開始した時刻を保存し、入場ゲートを通過あるいは通過許可された時刻から入場待ち開始時刻を減算して待ち時間を算出し、該待ち時間を後方車両に通知し、後方車両は該待ち時間を保存し、新たな末尾車両となる車両が出現した時、該車両に待ち時間を送信し、新たな末尾車両となる車両は待ち時間を表示する入場待ち時間表示方法が開示されている。
Full parking availability information for parking lots is being obtained from traffic information such as VICS (registered trademark) (Vehicle Information and Communication System) through devices such as car navigation. Furthermore, a method for providing information on waiting time until entering a parking lot has been proposed. For example, in
しかしながら、上記特許文献1に記載されている技術では、駐車場等の移動体が並ぶ場所に、車両と通信できる駐車ゲート等の設備の導入が必要となる。
However, in the technique described in
そこで本願は、上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、例えば新たな設備の導入が不要で、待ち時間を算出できる情報処理システム等を提供することにある。 Therefore, the present application has been made in view of the above-described problems, and an example of the problem is to provide an information processing system that can calculate waiting time without introducing new equipment, for example.
上記課題を解決するため、請求項1に記載の発明は、複数の移動体から成る行列を撮像した画像データを取得する第1取得手段と、少なくとも前記画像データの撮像時間及び撮像場所に関する情報を取得する第2取得手段と、(i)前記画像データから算出される前記行列の長さと、(ii)前記撮像場所の情報及び前記撮像時間が異なる2つの画像データから算出される、前記複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、(iii)前記2つの画像データの撮像時間と、から前記行列の待ち時間を算出する第1算出手段と、を備えたことを特徴とする。 To solve the above problems, a first aspect of the present invention, a first acquiring means for acquiring image data obtained by shooting an image matrix comprising a plurality of mobile, an imaging time 及 beauty imaging location of at least the image data a second acquisition unit configured to acquired information, is calculated from (i) the length of the matrix is calculated from the image data, (ii) the imaging location information and the imaging time is two different images data that a moving distance of the first moving body of the plurality of moving body, a first calculating means for calculating the (iii) wait time of the the imaging time of the two image data, pressurizing et previous SL matrix, It is provided with.
また請求項6に記載の発明は、情報処理する情報処理システムの情報処理方法において、複数の移動体から成る行列を撮像した画像データを取得する第1取得ステップと、少なくとも前記画像データの撮像時間及び撮像場所に関する情報を取得する第2取得ステップと、(i)前記画像データから算出される前記行列の長さと、(ii)前記撮像場所の情報及び前記撮像時間が異なる2つの画像データから算出される、前記複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、(iii)前記2つの画像データの撮像時間と、から前記行列の待ち時間を算出する算出ステップと、を含むことを特徴とする。
The invention described in
また請求項9に記載の発明は、コンピュータを、複数の移動体から成る行列を撮像した画像データを取得する第1取得手段、少なくとも前記画像データの撮像時間および撮像場所に関する情報を取得する第2取得手段、及び、(i)前記画像データから算出される前記行列の長さと、(ii)前記撮像場所の情報及び前記撮像時間が異なる2つの画像データから算出される、前記複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、(iii)前記2つの画像データの撮像時間と、から前記行列の待ち時間を算出する第1算出手段、として機能させることを特徴とする。
また請求項10に記載の発明は、請求項9に記載の情報処理用プログラムが前記コンピュータにより読取可能に記録されていることを特徴とする。
The invention of claim 9 causes a computer, first acquisition means for acquiring image data of the captured matrix comprising a plurality of mobile, first to obtain information about the imaging time and imaging locations of at least the image data second obtaining means, and, (i) the length of the image data the matrix that will be calculated from, (ii) the imaging place information, and the imaging time of the is calculated from the two different images data, said plurality of features and 1 travel distance of the moving body of the moving body, that is function as the first calculating means, for calculating a waiting time of the matrix from the imaging time (iii) the two image data And
The invention according to
本願を実施するための形態について、図1を用いて説明する。なお図1は、実施形態に係る情報処理システムの概要構成の一例を示すブロック図である。 An embodiment for carrying out the present application will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of the information processing system according to the embodiment.
図1に示すように、情報処理システム1は、第1取得手段1aと、第2取得手段1bと、第1算出手段1eと、を備えて構成されている。
1, the
この構成において第1取得手段1aは、複数の移動体から成る行列を撮像した画像データを取得する。この移動体の一例として、自動車等の車両、バイク、自転車、人間が挙げられる。移動体が並ぶ場所の一例として、車両が並ぶ駐車場、人が並ぶ店等が挙げられる。画像データの取得の一例として、カメラ等から画像データを取得する場合と、画像データが記憶された記憶手段から取得する場合、ネットワークを通して画像データを取得する場合等が挙げられる。 First obtaining means in this configuration 1a acquires image data obtained by shooting an image matrix comprising a plurality of mobile. An example of this moving body, a vehicle such as an automobile, motorcycle, bicycle, human and the like. As an example of a place where the moving body lined, vehicle-lined parking lot, and a store like people are lined up. An example of acquisition of the image data, a case of acquiring a camera or the like or al image data, when obtaining from the storage means the image data has been stored, or the like when acquiring the image data through the network and the like.
第2取得手段1bは、少なくとも前記画像データの撮像時間及び撮像場所に関する情報を取得する。ここで、第2取得手段1bにより取得される情報の一例として、画像データの撮像時刻等の画像データの撮像時間の他に、画像データの撮像場所の情報(現在位置データ)、画像データの撮像場所としての目的地付近の駐車場の位置情報、画像データの撮像方向として移動体の進行方向やその向き、撮像手段の設置方向等が挙げられる。 The second acquisition unit 1b is acquired information on imaging time 及 beauty imaging location of at least the image data. Here, as an example of the information acquired by the second acquiring unit 1b, in addition to the imaging time of the image data such as an imaging time of the image data, the imaging Place the image data information (current position data), the image data position information of the parking lot in the vicinity of the destination as an imaging location, traveling direction and their orientation in the image pickup direction to moving body image data, installation direction, etc. of an imaging unit and the like.
第1算出手段1eは、(i)前記画像データから算出される前記行列の長さと、(ii)前記撮像場所の情報及び前記撮像時間が異なる2つの画像データから算出される、前記複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、(iii)前記2つの画像データの撮像時間と、から前記行列の待ち時間を算出する。 First calculating means 1e is calculated from (i) the length of the matrix is calculated from the image data, (ii) the imaging location information and the imaging time is two different images data, wherein calculating a moving distance of the first moving body of the plurality of mobile, the (iii) the imaging time of the two image data and, wait time of the pressurized et previous SL matrix.
以上説明したように、実施形態に係る情報処理システム1の動作によれば、複数の移動体から成る行列を撮像した画像データを取得し、少なくとも、取得された画像データの撮像時間及び撮像場所に関する情報を取得する。そして、(i)画像データから算出される行列の長さと、(ii)撮像場所の情報及び撮像時間が異なる2つの画像データから算出される、複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、(iii)2つの画像データの撮像時間と、から行列の待ち時間を算出することにより、移動体が並ぶ場所において、新たな設備の導入が不要となり、移動体が並ぶ場所における待ち時間を算出できる。
As described above, according to the operation of the
(実施例)
[1.情報処理システムの構成および機能概要](Example)
[1. Overview of information processing system configuration and functions]
次に、上述した実施形態に対応する具体的な実施例について、図2から図13を用いて説明する。なお以下に説明する実施例は、車両等に搭載され情報処理端末と、情報処理装置の一例としての情報処理サーバとがネットワークを通して接続した情報処理システムにおける情報処理に本願を適用した場合の実施例である。 Next, specific examples corresponding to the above-described embodiment will be described with reference to FIGS. Note embodiment described below, embodiments of the application of the information processing terminal mounted on vehicles or the like, the present application to the information processing in the information processing system and information processing server connected through a network as an example of an information processing apparatus It is an example.
図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1の一例としての情報処理システム1は、駐車場(移動体が並ぶ場所の一例)における待ち時間を算出する情報処理サーバ10(情報処理装置の一例)と、車両5に搭載された車載情報処理装置(情報処理装置の一例、情報処理端末の一例)20と、を備えている。
2, the
情報処理サーバ10は、車両5の車載情報処理装置20から取得した画像データに基づき、待ち時間を算出し、要求があった車両5の車載情報処理装置20に、待ち時間の情報を提供する。また、情報処理サーバ10は、コンピュータとして機能する。
The
車載情報処理装置20は、駐車場付近を通過した際の画像データを撮像したり、駐車場の待ち時間情報の提供の要求をしたりする。また、車載情報処理装置20は、コンピュータとして機能する。
The in-vehicle
情報処理サーバ10および車載情報処理装置20は、ネットワーク3を介して、例えば、通信プロトコルにTCP/IP等を用いて相互にデータの送受信が可能になっている。なお、ネットワーク3は、例えば、インターネット、専用通信回線(例えば、CATV(Community Antenna Television)回線)、移動体通信網(基地局等を含む)、およびゲートウェイ等により構築されている。
The
[2.情報処理サーバおよび各端末装置の構成および機能]
(2.1 情報処理サーバ10の構成および機能)
次に、情報処理サーバ10の構成および機能について、図3から図5を用いて説明する。[2. Configuration and function of information processing server and each terminal device]
(2.1 Configuration and Function of Information Processing Server 10)
Next, the configuration and function of the
図3は、情報処理サーバ10の概要構成の一例を示すブロック図である。図4は、情報処理サーバ10の記憶部の画像データベースの一例を示す模式図である。図5は、情報処理サーバ10の記憶部の待ち時間データベースの一例を示す模式図である。
FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of the
図3に示すように、情報処理サーバ10は、車両5の車載情報処理装置20との通信を行う通信部11(第1取得手段1aの一例、および第2取得手段1bの一例)と、車載情報処理装置20から受信した画像データ等を記憶する記憶部12(待ち時間記憶手段の一例)と、画像データから入庫待ち行列の認識等を行う画像解析部13と、画像解析部13の解析結果より予測待ち時間を算出する時間算出部14(第1算出手段1eの一例)と、車載情報処理装置20から要求があった場合に記憶部12から、該当する駐車場の入庫待ち予測時間を抽出する解析結果抽出部15と、解析結果を出力するために解析結果等を一時保存する解析結果出力部16と、通信部11等の各処理を制御する制御部17と、を有する。
As shown in FIG. 3, the
通信部11は、ネットワーク3に接続して、車載情報処理装置20との通信状態を制御するようになっている。そして、通信部11は、車両5の車載情報処理装置20から、車両5から撮像した画像データ、画像データの撮像時刻、車両5の位置情報、画像データの撮像方向の情報を受信する。また、通信部11は、予測待ち時間の情報が欲しいユーザの車両5の車載情報処理装置20から、予測待ち時間の出力要求を受信したり、車両5の車載情報処理装置20へ予測待ち時間の結果を送信したりする。
The
記憶部12は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されており、車載情報処理装置20から送信されてきた画像データを記憶する画像データベース(画像DB)12aと、算出された予測待ち時間を記憶する待ち時間データベース(待ち時間DB)12bとを有する。
The
記憶部12は、車載情報処理装置20から送信されてきた画像データの撮像時刻、撮像場所、撮像方向、および、車両5の車両IDに関連付けられて記憶する。また、記憶部12は、画像データの撮像時刻(画像データの撮像時間の一例)、画像データの撮像場所としての車両5の現在位置、画像データの撮像方向としての車両5の進行方向等の画像関連情報を記憶する。
The
図4に示すように、記憶部12には、画像データが、画像データの撮像時刻、撮像場所、撮像方向、および、車両5の車両IDに関連付けられて記憶され、画像データベース12aが構築される。なお、画像データの撮像方向の一例として、車両5の進行方向および車両5における撮像手段の設定高さが挙げられる。
As illustrated in FIG. 4, the image data is stored in the
図5に示すように、予測待ち時間記憶手段の一例としての記憶部12には、算出された予測待ち時間が、所定時間当たりの待ち時間の変化量、駐車場を示す駐車場ID、駐車場の位置情報、駐車場付近の行列を撮像した画像データ、および、データの更新時刻と関連付けられて記憶され、待ち時間データベース12bが構築される。
As shown in FIG. 5, in the
また、記憶部12には、1台の車の画像、複数台並んだ車の画像等のテンプレートや、それらの画像の特徴量が記憶されている。
In addition, the
また、記憶部12は、オペレーティングシステムおよびサーバプログラム等の各種プログラム等を記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワーク3を介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
The
画像解析部13は、例えば、画像解析用のLSI(Large Scale Integration)を有し、撮像画像から入庫待ち行列の認識と駐車場の特定をする。また、画像解析部13は、以前に撮像された同じ駐車場の入庫待ち行列の画像と比較し、入庫待ちしている車両の移動距離を求める。 The image analysis unit 13 includes, for example, an LSI (Large Scale Integration) for image analysis, and recognizes a warehousing queue and identifies a parking lot from a captured image. In addition, the image analysis unit 13 compares the image of the same parking lot that was previously captured with the queuing queue, and obtains the moving distance of the vehicle waiting for warehousing.
待ち時間算出部14は、CPU(Central Processing Unit)等の機能を有し、画像解析部13で比較解析した2つの画像が撮像された時間差分を算出し、この時間差分と、画像解析部13で求められた車両の移動距離とから、予測待ち時間を算出する。
The waiting
解析結果抽出部15は、予測待ち時間の情報が欲しいユーザの車両5の車載情報処理装置20から予測待ち時間の出力要求があった場合に、該当する駐車場の予測待ち時間を記憶部12の待ち時間データベース12bから読み出し、解析結果出力部16に渡す。
The analysis
解析結果出力部16は、例えば、RAM(Random Access Memory)を有し、予測待ち時間のデータが存在する場合は、待ち時間データベース12bから読み出した予測待ち時間データを一時保存し、存在しない場合は、予測待ち時間が存在しないことを表すデータを一時保存する。
The analysis
制御部17は、例えば、CPUを有し、情報処理サーバ10の各処理部の動作を制御する。
The
(2.2 車載情報処理装置20の構成および機能)
次に、車載情報処理装置20の構成および機能について、図6を用いて説明する。
図6は、車両5に搭載された車載情報処理装置20の概要構成の一例を示すブロック図である。(2.2 Configuration and function of in-vehicle information processing apparatus 20)
Next, the configuration and function of the in-vehicle
FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of the in-vehicle
図5に示すように、車載情報処理装置20は、情報処理サーバ10と通信を行う通信部21と、車両5の進行方向の風景を撮像する撮像部22(第1取得手段の一例)と、撮像部22で撮像された画像から入庫待ち行列の可能性がある画像領域を検出する画像検出部23と、車両5の現在位置の情報を取得する現在地取得部24(第2取得手段の一例)と、撮像部22による撮像時刻を取得する時刻取得部25(第2取得手段の一例)と、予測待ち時間等を表示する解析結果出力部26と、撮像された画像データ等を記憶する記憶部27と、目的地付近の駐車場を検索する駐車場検索部28(第2取得手段の一例)と、車載情報処理装置20の各部の動作を制御する制御部29と、を有する。
As illustrated in FIG. 5, the in-vehicle
通信部21は、ネットワーク3に接続して、情報処理サーバ10との通信状態を制御するようになっている。そして、通信部21は、撮像した画像データ、車両5自体の位置情報、画像データの撮像時刻として現在時刻、画像データの撮像方向として車両5の進行方向の情報等を情報処理サーバ10に送信する。また、ユーザが予測待ち時間の情報が欲しい場合、予測待ち時間の出力要求を情報処理サーバ10に送信し、予測待ち時間の結果を受信する。
The communication unit 21 is connected to the
撮像手段の一例の撮像部22は、CCD(Charge Coupled Device)イメージセンサやCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサ等の撮像素子を有するデジタルカメラである。撮像部22は、車両5のバックミラー付近等の車両5の前方が撮像できる位置に設置されている。撮像部22は、車両5の前方の周辺画像を撮像する。なお、撮像部22の設置位置は、車両5の側方、後方でもよく、側方や後方を撮像してよい。また、撮像部22の数は複数でもよい。
The
画像検出部23は、例えば、画像解析用のLSIまたはCPUを有し、撮像部22で撮像された画像データから入庫待ち行列の可能性がある画像領域を検出する。なお、画像処理に関する詳細な処理は、情報処理サーバ10において行われるので、画像検出部23では、行列の可能性がある画像を検出する。
The
現在地取得部24は、GPS(Global Positioning System)センサ等を有する。そして、現在地取得部24は、衛星軌道上のGPS衛星からの航法電波を受信し、車載情報処理装置20が搭載されている車両5の位置、高度、速度等を検出する。
The current
時刻取得部25は、GPSセンサや内蔵するタイマー等から現在時刻を取得する。
The
解析結果出力部26は、液晶表示素子またはEL(Electro Luminescence)素子等のディスプレイ、および、スピーカ等を有する。解析結果出力部26は、情報処理サーバ10から取得した予測待ち時間や、現在の駐車場周辺の画像を表示したり、予測待ち時間に関する情報を音声で案内したりする。
Analysis
記憶部27は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されており、撮像部22で撮像された画像データを、車両5の位置情報、現在時刻等に関連付けて記憶する。また、記憶部27には、1台の車の画像、複数台並んだ車の画像等のテンプレートや、それらの画像の特徴量が記憶されている。
The
駐車場検索部28は、カーナビゲーション装置等の目的地設定機能により、目的地付近の駐車場を検索する。なお、カーナビゲーション装置等における経路探索技術については、公知の技術であるため、ここでは説明を省略する。
The parking
制御部29は、例えば、CPUを有し、車載情報処理装置20の各処理部の動作を制御する。
[3.情報処理システムの動作]
次に、実施例に係る情報処理システム1の動作について図7から図12を用い説明する。The
[3. Operation of information processing system]
Next, the operation of the
(3.1 予測待ち時間の算出の動作例) (3.1 Example of calculation of predicted waiting time)
予測待ち時間の算出の動作例について、図7から図10を用い説明する。
図7は、実施例に係る情報処理システムにおける待ち時間算出の動作の一例を示すシーケンス図である。図8は、駐車場において入庫待ち状況の一例を示す模式図である。図9および図10、車両の行列のパターンの一例を示す模式図である。An example of the operation for calculating the predicted waiting time will be described with reference to FIGS.
FIG. 7 is a sequence diagram illustrating an example of a waiting time calculation operation in the information processing system according to the embodiment. FIG. 8 is a schematic diagram illustrating an example of a waiting state for storage in a parking lot. FIG. 9 and FIG. 10 are schematic diagrams showing examples of vehicle matrix patterns.
まず、ある車両5のエンジンがかかり、車載情報処理装置20の電源が入ったとする。そして、車両5が道路を走行し始めたとする。
First, it is assumed that the engine of a
図7に示すように、車載情報処理装置20は、画像データを取得する(ステップS1)。具体的には、撮像部22が、交通状況等の情報を得るために車両5から風景を撮像して、画像データを取得する。そして、撮像部22が、取得した画像データを画像検出部23へ出力する。画像検出部23は、撮像部22から画像データを取得する。なお、図8に示すように、撮像部22が車両5の前方に設置され、前方の風景を撮像する場合は、前方の風景に関する画像データを取得する。また、車載情報処理装置20は、前方、側方、後方の画像データの複数方向の画像データを取得してもよい。
As shown in FIG. 7, the in-vehicle
次に、車載情報処理装置20は、現在位置データを取得する(ステップS2)。具体的には、現在地取得部24が、GPSセンサのGPS情報等から自車位置の現在位置データを取得する。
Next, the in-vehicle
次に、車載情報処理装置20は、現在位置周辺に駐車場が存在するか否かを判定する(ステップS3)。具体的には、駐車場検索部28が、取得した現在位置データに基づき、自車位置付近にある駐車場の位置をカーナビゲーションシステム等のデータベースから検索する。また、駐車場検索部28が、車両5の進行方向を、現在地取得部24または自車のセンサから取得し、撮像部22の撮像の方向を特定する。そして、駐車場検索部28が、撮像部22の撮像の方向を加味して、駐車場を特定する。駐車場の位置情報と、現在位置の位置情報とが、所定の距離以内ならば、車載情報処理装置20は、現在位置周辺に駐車場が存在すると判定する。
Next, the in-vehicle
現在位置周辺に駐車場が存在し無いと判定した場合(ステップS3;NO)、車載情報処理装置20は、撮像部22で交通状況等を撮像するステップS1の処理にもどる。
When it is determined that there is no parking lot around the current position (step S3; NO), the in-vehicle
現在位置周辺に駐車場が存在すると判定した場合(ステップS3;YES)、車載情報処理装置20は、画像データから行列を検出する(ステップS4)。具体的には、画像検出部23が、取得した画像データに対して、微分処理等の画像解析を行い、輪郭等を抽出し、入庫待ち行列がありそうな画像領域を検出する。記憶部27を参照して、画像のテンプレートや特徴量により画像解析を行い、入庫待ち行列がありそうな画像領域を抽出してもよい。画像検出部23が、駐車場付近を通過する間に撮像された一連の画像データから、数秒前に撮像した画像データと比較して(フレーム差分)、止まっている画像を抽出し、記憶部27を参照して、車両等の行列を検出してもよい。なお、この処理では、入庫待ち行列の可能性があるものは全て検出し、入庫待ち行列の最終的な判断は、情報処理サーバ10で行ってもよい。
When it is determined that there is a parking lot around the current position (step S3; YES), the in-vehicle
次に、車載情報処理装置20は、行列が存在するか否かを判定する(ステップS5)。具体的には、画像検出部23が、行列を検出した場合、行列が存在するとし、行列を検出できなかった場合、行列が存在しないとする。
Next, the in-vehicle
行列が存在し無いと判定した場合(ステップ5;NO)、車載情報処理装置20は、入庫待ち行列では無いと判断し、撮像部22で交通状況等を撮像するステップS1の処理にもどる。
When it is determined that there is no queue (
行列が存在すると判定した場合(ステップ5;YES)、車載情報処理装置20は、現在時刻を取得する(ステップS6)。具体的には、時刻取得部25が、GPSセンサや内蔵するタイマー等から現在時刻を取得する。
If it is determined that there is a matrix (
次に、車載情報処理装置20は、画像データ等の送信する(ステップS7)。具体的には、通信部21が、画像データの撮像場所としての現在位置データ(撮像位置情報)、画像データの撮像時刻(撮像時間)としての現在時刻、画像データの撮像方向としての車両5の進行方向および撮像部22の地上からの高さ(撮像部22の設定高さ)のデータ、並びに、自車の車両ID等の画像関連情報と、画像データとを、情報処理サーバ10へ、無線通信でネットワーク3を介して送信する。画像関連情報の一例の駐車場の位置情報および駐車場IDを送信してもよい。
Next, the in-vehicle
次に、車載情報処理装置20は、処理が終了か否かを判定する(ステップS8)。具体的には、制御部29が電源のスイッチのON−OFF状態をチェックする。
Next, the in-vehicle
次に、車載情報処理装置20は、処理が終了で無い場合(電源のスイッチのONの状態の場合)(ステップS8;NO)、ステップS1の処理に戻り、画像データを取得する。また、処理が終了の場合(電源のスイッチのOFFにする信号を受け付けた場合)(ステップS8;NO)、車載情報処理装置20は、処理を終了させる。
Next, when the processing is not completed (when the power switch is ON) (step S8; NO), the in-vehicle
次に、情報処理サーバ10は、画像データ等を受信する(ステップS10)。具体的には、通信部11が、車載情報処理装置20から、ネットワーク3を介して、画像データおよび画像関連情報を受信する。そして、情報処理サーバ10は、受信した画像データを、画像関連情報に関連付けて、記憶部12の画像データベース12aに記憶する。なお、撮像時間の代わりに、情報処理サーバ10が画像データを受信した時刻でもよい。
Next, the
次に、情報処理サーバ10は、行列長を算出する(ステップS11)。具体的には、画像解析部13が、ステップS4のように、車載情報処理装置20から受信した画像を解析し、行列を部分の領域を抽出する。そして、画像解析部13が、図8に示すように、画像データの撮像方向および撮像部22の設定高さに基づき、撮像時刻t=t1の場合、行列長L1を、撮像時刻t=t2の場合、行列長L2を算出する。さらに具体的には、画像解析部13が、ある車両5が駐車場付近を通過する間に撮像された一連の画像データを、記憶部12の画像データベース12aを参照して、車両ID、撮像時刻、撮像位置情報、および、進行方向および撮像部22の設定高さを特定する。そして、画像解析部13が、特定された一連の画像データから、画像解析により、行列長を算出する。
Next, the
次に、情報処理サーバ10は、同じ駐車場周辺で撮像時間が異なる画像データ等を取得する(ステップS12)。具体的には、図8(t=t2の場合)に示すように、車両5からの画像データを取得した時刻が、ほぼt=t2の場合、画像解析部13が、取得した画像データの撮像位置情報と同じまたは近い撮像位置情報を有する画像データを、画像データベース12aを参照して、取得した画像データの撮像時刻t2から所定時間(例えば、5分〜15分)以上、所定時間(例えば、2時間〜24時間)以内の画像データを検索する。そして、画像解析部13が、検索した画像データの中から、前の時間で直近の画像データを抽出する(例えば、図8(t=t1の場合)に示すように、t=t1で他の車両5からの画像データ)。
Next, the
また、画像解析部13は、受信した駐車場の位置情報や駐車場ID、または、画像データの撮像位置情報から特定した駐車場の位置情報や駐車場IDに基づき、画像データベース12aを参照して、取得した画像データの撮像位置情報と同じまたは近い撮像位置情報を有する画像データを検索してもよい。 Further, the image analysis unit 13 refers to the image database 12a based on the received parking lot position information and parking lot ID or the parking lot position information and parking lot ID specified from the imaging position information of the image data. Image data having imaging position information that is the same as or close to the imaging position information of the acquired image data may be searched.
次に、情報処理サーバ10は、移動体の移動距離を算出する(ステップS13)具体的には、画像解析部13が、撮像時間が異なる画像データに対しても、ステップS11のように、行列部分の領域の画像を抽出する。そして、画像解析部13が、図9に示すように、撮像時刻t=t1の車両の待ち行列の画像における車両の配列パターンと、撮像時刻t=t2の車両の待ち行列の画像における車両の配列パターンとから、画像データの撮像方向に基づき、配列パターンのズレを算出し、移動体の移動距離とする。車両の配列パターンの一例として、待ち行列の車両の形状のパターンや色のパターン等が挙げられる。
Next, the
また、図8に示すように、撮像時間が異なる2つの画像データにおいて、並んでいる移動体の一例として並んでいる車両の中から共通する車両6(移動体の一例)を特定し、特定された車両6の移動距離Dを、2つの画像データから移動距離を算出してもよい。また、図10に示すように、撮像時間が異なる2つの画像データにおいて、並んでいる車両の中から共通する各車両を特定し、特定された各車両の移動距離D1、D2、D3を、2つの画像データから算出し、平均の移動距離を移動体の移動距離としてもよい。
Further, as shown in FIG. 8, the two image data by the imaging time is different, identifies the
次に、情報処理サーバ10は、予測待ち時間を算出する(ステップS14)。具体的には、予測待ち時間算出部14が、ステップS14で移動距離を算出した2つの画像データの撮像時刻t1、t2を、画像データベース12aから読み出し、これら2つの画像が撮像された時間差分(2つの画像データの撮像時間の一例)を求める。そして、この時間差分(t2−t1)と、予測待ち時間算出部14が、ステップS11で算出した行列の長さLと、ステップS13で算出した移動距離Dとから、予測待ち時間を式(1)に従い算出する。
時間当たりの移動距離Dt=D/(t2−t1)・・・(1)
予測待ち時間T=L/D ・・・(2)Next, the
Travel distance per time Dt = D / (t2−t1) (1)
Predictive waiting time T = L / D (2)
次に、情報処理サーバ10は、以前の待ち時間と異なるか否かを判定する(ステップS15)。具体的には、予測待ち時間算出部14が、駐車場IDまたは駐車場の位置情報に基づき、待ち時間データベース12bを参照して、更新時刻が撮像時刻t=t2に近い最新の予測待ち時間のデータを読み出す。そして、予測待ち時間算出部14が、算出した予測待ち時間と、読み出した予測待ち時間とを比較し、以前の待ち時間と異なるか否かを判定する。
Next, the
以前の待ち時間と異ならない場合(ステップS15;NO)、情報処理サーバ10は、ステップS18の処理を行う。
If it is not different from the previous waiting time (step S15; NO), the
以前の待ち時間と異なる場合(ステップS15;YES)、情報処理サーバ10は、予測待ち時間を修正する(ステップS16)。具体的には、予測待ち時間算出部14が、算出した予測待ち時間と、読み出した予測待ち時間との差(待ち時間変化量)を求め、予測待ち時間が増加量、または減少量に応じて、予測待ち時間を修正する。さらに、予測待ち時間算出部14が、待ち時間データベース12bを参照して、待ち時間の変化量のデータを読み出し、待ち時間の変化量の傾向に応じて、予測待ち時間を修正してもよい。例えば、待ち時間変化量が、所定時間10分当たりに5分増加していく場合、30分後の待ち時間は、算出した予測待ち時間+15分として修正後の予測待ち時間を求めてもよい。
If it is different from the previous waiting time (step S15; YES), the
次に、情報処理サーバ10は、予測待ち時間を記憶する(ステップS17)。具体的には、予測待ち時間算出部14が、待ち時間データベース12bに、修正した予測待ち時間、時間当たりの待ち時間変化量、駐車場ID、および画像データを関連付けて書き込む。
Next, the
次に、情報処理サーバ10は、処理が終了か否かを判定する(ステップS18)。具体的には、制御部17が電源のスイッチのON−OFF状態をチェックする。
Next, the
次に、情報処理サーバ10は、処理が終了で無い場合(電源のスイッチのONの状態の場合)(ステップS18;NO)、ステップS10の処理に戻り、画像データ等の受信を待つ。また、処理が終了の場合(電源のスイッチのOFFの信号を受け付けた場合)(ステップS18;NO)、情報処理サーバ10は、処理を終了させる。
Next, when the processing is not completed (when the power switch is ON) (step S18; NO), the
なお、車載情報処理装置20は、ステップS3およびステップS4の処理を省いてもよい。
Note that the in-vehicle
(3.2 予測待ち時間の要求の動作例)
次に、予測待ち時間の要求の動作例について、図11および図12を用いて説明する。
図11は、実施例に係る情報処理システムにおける待ち時間出力の動作の一例を示すシーケンス図である。図12は、予測待ち時間の表示画面の一例を示す模式図である。(3.2 Example of operation for requesting predicted waiting time)
Next, an example of an operation for requesting a predicted waiting time will be described with reference to FIGS. 11 and 12.
FIG. 11 is a sequence diagram illustrating an example of a waiting time output operation in the information processing system according to the embodiment. FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example of a display screen for a predicted waiting time.
まず、車載情報処理装置20は、目的地付近の駐車場を検索する(ステップS20)。具体的には、カーナビゲーション等で、ユーザが目的地を設定する場合、駐車場検索部28が、目的地付近の駐車場を検索し、駐車場位置情報または駐車場IDを求める。
First, the in-vehicle
次に、車載情報処理装置20は、駐車場の位置情報を送信する(ステップS21)。具体的には、該当する駐車場に入庫するための予測待ち時間を得るために、通信部21が入庫待ち予測待ち時間出力要求を駐車場の位置情報、駐車場位置情報または駐車場ID、自車の車両ID等を、情報処理サーバ10へ、無線通信でネットワーク3を介して送信する。なお、通信部21は、駐車場位置情報および駐車場IDを情報処理サーバ10へ送信してもよい。
Next, the vehicle-mounted
次に、情報処理サーバ10は、駐車場の位置情報を受信する(ステップS22)。具体的には、通信部11が、車載情報処理装置20から、ネットワーク3を介して、予測待ち時間出力要求、駐車場位置情報または駐車場ID、車両ID等を受信する。
Next, the
次に、情報処理サーバ10は、予測待ち時間を検索する(ステップS23)。具体的には、車載情報処理装置20より予測待ち時間出力要求を受けると、解析結果抽出部15が、待ち時間データベース12bを参照して、駐車場位置情報または駐車場IDに基づき、要求のある駐車場の予測待ち時間を記憶部から検索する。
Next, the
次に、情報処理サーバ10は、要求された駐車場の予測待ち時間が存在する否かを判定する(ステップS24)。具体的には、解析結果抽出部15が、検索結果を得て、更新時刻が現在時刻より所定の時間内(例えば、24時間以内)であれば、要求された駐車場の予測待ち時間が存在するとする。
Next, the
要求された駐車場の予測待ち時間が存在する場合(ステップS24;YES)、情報処理サーバ10は、予測待ち時間を解析結果出力部16に渡す(ステップS25)。具体的には、解析結果抽出部15が、検索して読み出された予測待ち時間、画像データ等を解析結果出力部16に渡す。
If the requested waiting time for the parking lot exists (step S24; YES), the
要求された駐車場の予測待ち時間が存在し無い場合(ステップS24;NO)、情報処理サーバ10は、予測待ち時間不存在の情報を解析結果出力部16に渡す(ステップS26)。具体的には、解析結果抽出部15が、「存在しない」という結果を解析結果出力部16に渡す。
When the requested waiting time for the parking lot does not exist (step S24; NO), the
次に、情報処理サーバ10は、結果を送信する(ステップS27)。具体的には、通信部11が、車両IDに基づき、解析結果出力部16に入力された結果(予測待ち時間および画像データ、または、「存在しない」という結果)を車載情報処理装置20へネットワーク3を介して送信する。
Next, the
次に、情報処理サーバ10は、処理が終了か否かを判定する(ステップS28)。具体的には、制御部17が電源のスイッチのON−OFF状態をチェックする。
Next, the
次に、情報処理サーバ10は、処理が終了で無い場合(電源のスイッチのONの状態の場合)(ステップS28;NO)、ステップS22の処理に戻り、予測待ち時間の要求等の受信を待つ。また、処理が終了の場合(電源のスイッチのOFFの信号を受け付けた場合)(ステップS28;NO)、情報処理サーバ10は、処理を終了させる。
Next, when the processing is not finished (when the power switch is turned on) (step S28; NO), the
次に、情報処理サーバ10が結果を送信した場合、車載情報処理装置20は、結果を受信する(ステップS30)。具体的には、通信部21が、予測待ち時間および画像データ、または、「存在しない」という結果を、情報処理サーバ10から、ネットワーク3を介して受信する。
Next, when the
次に、車載情報処理装置20は、待ち予測時間を取得したか否かを判定する(ステップS31)。車載情報処理装置20は、情報処理サーバ10からタイムアウトする前に応答があった場合、受信した予測待ち時間の取得の有無を確認する。
Next, the in-vehicle
待ち予測時間を取得した場合(ステップS31;YES)、車載情報処理装置20は、待ち予測時間および待ち行列の様子を示す画像を表示する(ステップS32)。具体的には、図12に示すように、車載情報処理装置20は、解析結果出力部26に予測待ち時間および待ち行列を示す画像を表示する。なお、車載情報処理装置20は、解析結果出力部26のスピーカから予測待ち時間の情報を音声で出力してもよい。
When the predicted waiting time is acquired (step S31; YES), the in-vehicle
待ち予測時間を取得し無かった場合(ステップS31;NO)、車載情報処理装置20は、予測待ち時間不存在の情報を表示する(ステップS33)。具体的には、車載情報処理装置20は、解析結果出力部26に、「予測待ち時間がゼロ」等、予測待ち時間が取得できない旨の表示をする。
When the waiting waiting time has not been acquired (step S31; NO), the in-vehicle
次に、車載情報処理装置20は、処理が終了か否かを判定する(ステップS34)。具体的には、制御部29が電源のスイッチのON−OFF状態をチェックする。
Next, the in-vehicle
次に、車載情報処理装置20は、処理が終了で無い場合(電源のスイッチのONの状態の場合)(ステップS34;NO)、ステップS20の処理に戻り、目的地付近の駐車場の検索の受付を待つ。また、処理が終了の場合(電源のスイッチのOFFにする信号を受け付けた場合)(ステップS34;NO)、車載情報処理装置20は、処理を終了させる。
Next, when the processing is not completed (when the power switch is turned on) (step S34; NO), the in-vehicle
なお、車載情報処理装置20は、予測待ち時間を要求する全ての車両に装備されている必要がない。予測待ち時間を要求する車両は、ネットワーク3を介して、情報処理サーバ10に接続できる装置を有し、当該装置が予測待ち時間に関する情報を取得し、出力できればよい。
Note that the in-vehicle
以上説明したように、実施例に係る動作によれば、移動体(例えば、車両6等)が並ぶ場所(例えば、駐車場)において当該並んでいる移動体を例えば車両5から撮像した画像データを取得し、画像データの撮像時間および撮像場所に関する情報を含む画像関連情報を取得し、並んでいる移動体の行列の長さを、画像データから算出し、撮像場所の情報に基づき、撮像時間が異なる2つの前記画像データから、並んでいる移動体の移動距離を算出し、行列の長さと2つの画像データの撮像時間と移動距離とから、行列の予測待ち時間を算出し、予測待ち時間を出力することにより、移動体が並ぶ場所において、新たな設備の導入が不要となり、移動体が並ぶ場所における待ち時間を算出できる。
As described above, according to the operation according to the embodiment, moving body (for example, the
駐車場の入り口において、入庫待ち行列の脇を通過する車両5から、ネットワーク3を介して情報処理サーバ10に画像データ等の情報を集めて画像解析し、待ち時間を算出するので、駐車場に対する新たな設備の導入が不要でコストの削減ができる。また、本実施例は、新たな駐車場設備なしで、車両5等に車載情報処理装置20を搭載し、情報処理サーバ10とシステムとして組み合わせることで少ない投資で実現できる。また、車両5から情報を集めて待ち時間を算出するので、算出の精度が向上する。
At the entrance of the parking lot, information such as image data is collected from the
また、車両5から、ネットワーク3を介して情報処理サーバ10に画像データ等の情報を集めて画像解析し、待ち時間を算出して、記憶部12の待ち時間データベース12bに記憶するので、実際に駐車場に並んでいない車両に対して、予測待ち時間の情報提供ができる。
Also, since information such as image data is collected from the
また、記憶部12の待ち時間データベース12bには、様々の駐車場の予測待ち時間の情報が記憶されているので、予め一番待ち時間の少ない駐車場が判断でき、ユーザは無駄な時間を費やすことがなく、駐車場の選択ができる。
Since the waiting time database 12b of the
また、過去の待ち時間データを単に利用している場合には、天候、ガソリン価格などの様々な条件によって誤差が生じることが考えられるが、入庫待ち行列の脇を通過する車両5から、ネットワーク3を介して情報処理サーバ10に画像データ等の情報を随時集めているので、予測待ち時間の値が天候や時間帯等に左右されにくく高精度になる。また、ステップS24で、更新時刻が現在時刻より所定の時間内に限っているので、比較的新しい情報提供が可能なため、予測待ち時間の値が天候や時間帯等に左右されにくく高精度になる。
In addition, when the past waiting time data is simply used, an error may occur due to various conditions such as weather, gasoline price, and the like. Since information such as image data is collected in the
また、記憶部12の待ち時間データベース12b(予測待ち時間記憶手段の一例)を参照して、移動体が並ぶ場所付近における過去の予測待ち時間を読み出し、当該読み出した過去の予測待ち時間に基づき、行列の長さと2つの画像データの撮像時間と移動距離とから、行列の予測待ち時間を算出する場合、過去の予測待ち時間と現在算出した予測待ち時間の変動の傾向が分かるので、この変動の傾向に基づき予測待ち時間を修正させることにより、予測待ち時間の精度が向上する。例えば、ステップS17のように、待ち時間の変化量の傾向に応じて、予測待ち時間を修正することできるので、予測待ち時間の精度が向上する。 Further, with reference to the waiting time database 12b of the storage unit 12 (an example of a prediction latency storage means) reads out the past predicted waiting time in the vicinity of the place where the moving body arranged, based on historical prediction latency read the, When calculating the predicted waiting time of a matrix from the length of the matrix, the imaging time of two image data, and the moving distance, the trend of fluctuations in the predicted waiting time in the past and the currently calculated predicted waiting time can be understood. By correcting the predicted waiting time based on the tendency, the accuracy of the predicted waiting time is improved. For example, as shown in step S <b> 17, the predicted waiting time can be corrected according to the tendency of the amount of change in the waiting time, so that the accuracy of the predicted waiting time is improved.
また、並んでいる各移動体の移動距離に基づき、並んでいる移動体の移動距離を算出する場合、並んでいる各移動体が移動することで、各移動体の間隔(例えば、車間間隔)が変わっても、各移動距離の平均値等から行列全体の移動距離を正確に算出でき、予測待ち時間の精度が向上する。 Further, arranged on the basis of the moving distance of the moving body is in the case of calculating the moving distance of the side-by-side have that moving body, that each moving body that are arranged to move, spacing the moving body (e.g., inter-vehicle distance ) Changes, the movement distance of the entire matrix can be accurately calculated from the average value of each movement distance, and the accuracy of the prediction waiting time is improved.
また、撮像方向に基づき、移動体の行列の長さおよび移動体の移動距離を算出する場合、行列を斜め方向から撮像すると、画像データ上では、行列の長さ等が短くなるが、撮像方向に基づき、実際の長さを算出できるので、行列の長さおよび移動体の移動距離を正確に算出でき、予測待ち時間の精度が向上する。 Further, based on the imaging direction, when calculating the moving distance of the length Oyo BiUtsuri elements of the matrix of moving body, when capturing an image of the matrix from an oblique direction in the image data, the length or the like of the matrix is reduced, based on the imaging direction, it is possible to calculate the actual length, the moving distance of the length Oyo BiUtsuri elements of the matrix can be accurately calculated, thereby improving the accuracy of prediction latency.
なお、図13に示すように、移動体の一例として駐車場に並んでいる車両6からの画像データを取得し、これらの画像データからも車両6自体の移動距離を算出し、この算出された移動距離に基づき、行列の予測待ち時間を算出してもよい。
As shown in FIG. 13, it obtains image data from the
例えば、ステップS1において、車載情報処理装置20は、駐車場に並んでいる車両6からの画像データも取得する。車載情報処理装置20は、ステップS2において、現在位置データを取得して、車両6は駐車場沿いの道路にいて、ほとんど停止しているので、ステップS4およびステップS5の代わりに、駐車場に並んでいると判定する。そして、車載情報処理装置20は、ステップS6において、現在時刻を取得し、ステップS7において、車載情報処理装置20は、駐車場に並んでいる車両6からの画像データと画像関連情報を情報処理サーバ10へ送信する。
For example, in step S1, the in-vehicle
次に、ステップS10において、情報処理サーバ10は、画像データ等を受信し、受信した画像データを、画像関連情報に関連付けて、記憶部12の画像データベース12aに記憶する。ステップS12において、情報処理サーバ10は、記憶部12の画像データベース12aを参照して、同じ車両IDを有し、取得した画像データの撮像時刻から所定時間以上、所定時間以内の画像データを検索する。
Next, in step S10, the
次に、情報処理サーバ10の画像解析部13が、取得した画像データと探索した画像データとから、画像解析を行い、車両6自体の移動距離を算出する。例えば、画像解析部13が、駐車場に並んでいる車両6からの撮像時間の異なる複数の画像データに基づいて、画像データに撮像されている風景の中の駐車場の印等のある対象物のズレから車両6自体の移動距離を算出して記憶部12に記憶する。または、画像解析部13が、車両6からの画像データと、車両6が並んでいる行列を車両5から撮像した画像データとから、テップS13のように、例えば、行列中の特定の車両を特定して移動距離を算出して記憶部12に記憶する。そして、情報処理サーバ10は、式(1)に従い、時間当たりの移動距離を算出し、記憶部12に記憶する。
Next, the image analysis unit 13 of the
そして、情報処理サーバ10は、この算出した車両6自体の移動距離や時間当たりの移動距離を、走行している車両5から画像データが送信され、予測待ち時間を算出する際に、利用する。例えば、情報処理サーバ10は、駐車場に並んでいる車両6からの画像データに基づき算出した時間当たりの移動距離と、走行している車両5からの画像データに基づき算出した時間当たりの移動距離とを、撮像時間に応じて平均したりして、時間当たりの移動距離を算出する。
The
このように、移動体が並ぶ場所に並んでいる移動体(車両6)からの画像データを取得し、これらの画像データからも移動距離を算出し、この算出された移動距離に基づき、行列の予測待ち時間を算出する場合、画像を検出する機会が増え、予測待ち時間を算出する際の精度が向上する。 Thus, it acquires image data from the transfer moving body is that lined the location lined body (vehicle 6), also calculates the moving distance from these image data, on the basis of the calculated movement distance matrix When calculating the predicted waiting time, the chance of detecting an image increases, and the accuracy in calculating the predicted waiting time is improved.
なお、情報処理端末の一例としての車載情報処理装置20が、情報処理サーバ10のステップS10〜ステップS17の処理を行ってもよい。駐車場付近を通過する車両同士の車間通信によって実現する。例えば、ステップS12において、他の車両の車載情報処理装置20から、同じ駐車場周辺で撮像時間が異なる画像データ等を取得し、画像解析を行い、予測待ち時間を算出する。予測待ち時間の出力を要求する場合、予測待ち時間を持っている車両の車載情報処理装置20に要求して、予測待ち時間を取得する。この場合、例えば、記憶部27が、予測待ち時間記憶手段の一例として機能し、制御部29が、第1算出手段の一例として機能する。なお、情報処理サーバ10の通信部11のように、通信部21が、第1取得手段、および第2取得手段として機能してもよい。
Note that the in-vehicle
車載情報処理装置20の機能は、カーナビゲーション装置に持たせてもよい。また、車載情報処理装置の代わりに、カメラやGPSセンサを有し、ネットワーク3を介して情報処理サーバ10に接続できる携帯型無線電話機やPDA等の携帯端末でもよい。
The car navigation device may have the function of the in-vehicle
移動体が人間の場合、携帯端末で人間が並んでいる店等を撮像し、画像データ等を情報処理サーバ10に送信する。また、ある店の待ち時間を知りたい場合、携帯端末が、情報処理サーバ10に要求して、予測待ち時間を取得して表示させる。
If moving body is human, to image the shop or the like are arranged is human the portable terminal transmits the image data and the like to the
1:情報処理システム
1a:第1取得手段
1b:第2取得手段
1e:第1算出手段
3:ネットワーク
5:車両
6:車両(移動体)
10:情報処理サーバ(情報処理装置)
11:通信部(第1取得手段、第2取得手段)
12:記憶部(予測待ち時間記憶手段)
13:画像解析部
14:時間算出部(第1算出手段)
16:解析結果出力部
20:車載情報処理装置(情報処理装置、情報処理端末)
21:通信部(第1取得手段、第2取得手段)
22:撮像部(第1取得手段)
23:画像検出部
24:現在地取得部(第2取得手段)
25:時刻取得部(第2取得手段)
26:解析結果出力部
27:記憶部
28:駐車場検索部(第2取得手段)
29:制御部(第1算出手段)
1: the information processing system 1a: first acquiring means 1b: second obtaining hand stage
1 e: first calculation hand stage
3: Network 5: vehicles
6: vehicle (moving body)
10: information processing server (information processing apparatus)
11: Communication unit (first acquisition unit, second acquisition hand stage)
12: Storage unit (predicted waiting time storage means)
13: Image analysis unit
14 : Time calculation unit ( first calculation means)
16: Analysis result output section
20 : In-vehicle information processing device (information processing device, information processing terminal)
21: Communication unit (first acquisition unit, second acquisition hand stage)
22: Imaging unit ( first acquisition means)
23: Image detection unit
2 4: current position acquisition unit (second obtaining unit)
25: Time acquisition unit ( second acquisition means)
26: Analysis result output section
2 7: storage unit
2 8: Parking retrieval unit (second acquisition means)
29: Control unit ( first calculation means)
Claims (10)
少なくとも前記画像データの撮像時間及び撮像場所に関する情報を取得する第2取得手段と、
(i)前記画像データから算出される前記行列の長さと、(ii)前記撮像場所の情報及び前記撮像時間が異なる2つの画像データから算出される、前記複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、(iii)前記2つの画像データの撮像時間と、から前記行列の待ち時間を算出する第1算出手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理システム。 A first acquisition means for acquiring image data obtained by shooting an image matrix comprising a plurality of mobile,
A second obtaining unit that acquired information about the imaging time 及 beauty imaging location of at least the image data,
(I) the length of the matrix is calculated from the image data, (ii) information and the imaging time of the image pickup location is calculated from the two different images data, of the plurality of mobile 1 of the moving distance of the moving body, a first calculating means for calculating the (iii) wait time of the the imaging time of the two image data, pressurizing et previous SL matrix,
The information processing system characterized by comprising a.
前記第1算出手段により算出された待ち時間を記憶する記憶手段を更に備え、
前記第1算出手段が、前記記憶手段を参照して、前記1の移動体の位置における過去の待ち時間を読み出し、読み出された前記過去の待ち時間、前記行列の長さ、前記2つの画像データの撮像時間及び前記移動距離から、前記待ち時間を算出することを特徴とする情報処理システム。 The information processing system according to claim 1,
Further comprising a憶means SL you store the calculated wait time by the first calculating means,
The first calculating means, previously with reference to Kiki憶means, past the position of the moving body before Symbol 1 wait read time, while when Chi the past waiting that Desa read, the matrix information processing system and calculates the length, the two imaging time of the image data and the moving distance or al, pre Kimachi Chi time.
前記撮像場所の情報、及び前記撮像時間が異なる2つの前記画像データから、前記1の移動体の移動距離を算出する第2算出手段を更に備え、
前記第2算出手段は、前記複数の移動体それぞれの移動距離に基づき、前記1の移動体の移動距離を算出することを特徴とする情報処理システム。 The information processing system according to claim 1,
A second calculating means for calculating a moving distance of the first moving body from the information on the imaging location and the two image data having different imaging times ;
Said second calculation means, an information processing system, characterized in that based on said plurality of mobile respective travel distance, and calculates the moving distance of the moving body before SL 1.
前記第1取得手段が、前記1の移動体の周辺の風景を撮像した風景画像データを取得し、
前記第1算出手段が、前記風景画像データの撮像場所の情報、及び撮像時間が異なる2つの前記風景画像データから算出される前記1の移動体の移動距離に基づき、前記行列の待ち時間を算出することを特徴とする情報処理システム。 The information processing system according to claim 1,
It said first acquisition means acquires the scene image data landscapes around the captured before Symbol 1 mobile,
The first calculating means, the landscape image capturing location information data, and based on the movement distance of the first moving body image pickup time is calculated from two different of said scene image data, wait time of the matrix Information processing system characterized by calculating
前記画像データに基づき、前記行列の長さを算出する第3算出手段を更に備え、
前記第2取得手段が、前記画像データの撮像方向に関する情報を更に取得し、
前記第3算出手段が、前記撮像方向に基づき、前記行列の長さを算出し、
前記第2算出手段が、前記撮像方向に基づき、前記1の移動体の移動距離を算出することを特徴とする情報処理システム。 The information processing system according to any one of claims 1 to 4,
Further comprising third calculation means for calculating the length of the matrix based on the image data;
The second acquisition means further acquires information regarding the imaging direction of the image data ;
It said third calculating means, based on the imaging direction, calculates the length before Kigyo column,
The information processing system in which the second calculating means, based on the imaging direction, and calculates the moving distance of the moving body before SL 1.
複数の移動体から成る行列を撮像した画像データを取得する第1取得ステップと、
少なくとも前記画像データの撮像時間及び撮像場所に関する情報を取得する第2取得ステップと、
(i)前記画像データから算出される前記行列の長さと、(ii)前記撮像場所の情報及び前記撮像時間が異なる2つの画像データから算出される、前記複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、(iii)前記2つの画像データの撮像時間と、から前記行列の待ち時間を算出する算出ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 In an information processing method of an information processing system for information processing,
A first acquisition step of acquiring image data obtained by image shooting a matrix comprising a plurality of mobile,
A second obtaining step of acquired information about the imaging time 及 beauty imaging location of at least the image data,
(I) the length of the matrix that will be computed from the image data, (ii) information and the imaging time of the image pickup location is calculated from the two different images data, of the plurality of mobile a moving distance of the first moving body, and calculated exit step you calculate the (iii) and the imaging time of the two image data, pressurizing et waiting time before Symbol matrix,
The information processing method characterized by including the.
前記第1取得手段と、
前記第2取得手段と、
前記第1算出手段と、
前記待ち時間を出力する出力手段と、
を備え、
当該第1取得手段が、前記画像データを前記情報処理端末から取得し、
当該第2取得手段が、少なくとも前記画像データの撮像時間及び撮像場所に関する情報である関連情報を前記情報処理端末から取得し、
当該出力手段が、前記待ち時間を前記情報処理端末に送信することを特徴とする情報処理装置。 An information processing apparatus included in an information processing system according to any one of claims 1 to 5 and used with an information processing terminal connected via a network,
The first acquisition means;
The second acquisition means;
The first calculating means;
Output means for outputting the waiting time ;
With
The first acquisition means acquires the image data from the information processing terminal;
The second acquisition means acquires from the information processing terminal related information that is at least information regarding the imaging time and imaging location of the image data ,
Those output means, the information processing apparatus characterized by transmitting a pre Kimachi Chi time to the information processing terminal end.
前記画像データと前記関連情報とを前記情報処理装置に送信し、
前記待ち時間を前記情報処理装置から受信することを特徴とする情報処理端末。 An information processing terminal used with the information processing apparatus according to claim 7,
And it transmits the said image data and the previous SL related information to the information processing apparatus,
The information processing terminal characterized by receiving a previous Kimachi Chi time from the information processing apparatus.
複数の移動体から成る行列を撮像した画像データを取得する第1取得手段、
少なくとも前記画像データの撮像時間および撮像場所に関する情報を取得する第2取得手段、及び、
(i)前記画像データから算出される前記行列の長さと、(ii)前記撮像場所の情報及び前記撮像時間が異なる2つの画像データから算出される、前記複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、(iii)前記2つの画像データの撮像時間と、から前記行列の待ち時間を算出する第1算出手段、
として機能させることを特徴とする情報処理用プログラム。 Computer
First acquisition means for acquiring image data obtained by imaging a matrix composed of a plurality of moving bodies ;
Second acquisition means for acquiring information about an imaging time and imaging locations of at least the image data and,
(I) the length of the image data the matrix that will be calculated from, (ii) the imaging place information, and the imaging time of the is calculated from the two different images data, one of said plurality of mobile a moving distance of the moving body, (iii) a first calculating means for calculating a waiting time of the matrix from the imaging time of the two image data,
Information processing program for causing to function as a.
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