JP6597838B1 - 動線分析装置、動線分析方法、および動線分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】動線分析を行うための事前設定を容易にすることができる動線分析装置、動線分析方法、及び動線分析システムを提供する。【解決手段】動線分析装置において、取得部２１は、監視領域の人物に関する動線情報を取得し、特徴点決定部２２は、動線情報に基づいて、監視領域内に一以上の動線上の特徴点を決定し、区間決定部２３は、決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定し、分析部２４は、決定された区間ごとに動線情報を分析する。【選択図】図１１

Description

本発明は、動線分析装置、動線分析方法、および動線分析システムに関し、例えば、動画映像に含まれる人物の動線を分析する動線分析装置に関する。

コンビニエンスストアまたはドラッグストアなどの店舗には、一般的に、監視用のカメラが設置されている。そのカメラが撮影した映像を利用するシステムが開発されている。

例えば、特許文献１には、映像に基づいて、店舗内にいる人物の動線を追跡し、人物の動線情報を生成し、出力するシステムが開示されている。ユーザ、例えば店員は、システムが出力した動線情報を、例えば、店舗内における商品の陳列方法を改善するために利用する。

特許文献２では、さまざまな既知の手段を用いて、人物の動線情報を取得している。関連する技術では、例えば、映像から人物を検出または認識する手段、タグ情報を使用する手段、または赤外線レーザを使用する手段などが採用されている。

特開２０１５−０９９５３９号公報 特開２０００−３３２４０２号公報

特許文献１および２に記載の技術を含む、関連する技術では、ユーザが、店舗のレイアウト情報を参考にして、注目する地点や監視エリアを決めて、手動で動線分析を行うための事前設定をする必要がある。しかしながら、この方法は、事前設定の手間がかかる点で問題がある。

本発明の目的は、動線分析を行うための事前設定を容易にすることができるシステム等を提供することにある。

本発明の一態様に係わる動線分析装置は、監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得する取得手段と、前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定する特徴点決定手段と、前記特徴点決定手段により決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定する区間決定手段と、前記区間決定手段により決定された区間ごとに前記動線情報を分析する分析手段と、を備えている。

本発明の一態様に係わる動線分析方法は、監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得することと、前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定することと、前記決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定することと、前記決定された区間ごとに前記動線情報を分析することとを含む。

本発明の一態様に係わる動線分析システムは、監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得する取得手段と、前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定する特徴点決定手段と、前記特徴点決定手段により決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定する区間決定手段と、前記区間決定手段により決定された区間ごとに前記動線情報を分析する分析手段と、前記分析手段による前記動線情報の分析結果を表示する表示手段とを備えている。

本発明の一態様によれば、動線分析を行うための事前設定を容易にすることができる。

実施形態１に係わる動線分析システムの構成を示すブロック図である。 店舗内における人物の動線の履歴を示す動線情報の一例を示す図である。 実施形態１に係わる動線分析装置が実行する第１の動線分析処理の流れを示すフローチャートである。 動線情報に基づいて生成される通路情報の一例を示す図である。 実施形態２に係わる動線分析システムの構成を示すブロック図である。 実施形態２に係わる動線分析装置が実行する第２の動線分析処理の流れを示すフローチャートである。 集計基準上に、動線数の集計結果を示した集計基準の一例を示す図である。 実施形態２に係わる動線分析装置が実行する第３の動線分析処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態２に係わる動線分析装置が備える表示部が表示する補足情報の一例を示す図である。 実施形態２に係わる動線分析装置が備える表示部が表示する補足情報の他の例を示す図である。 実施形態３に係わる動線分析装置の構成を示すブロック図である。 実施形態４に係わる動線分析装置のハードウェア構成を示す図である。

〔実施形態１〕
本発明の一実施形態について、図１〜図４を参照して説明する。

（動線分析システム１０００）
図１は、動線分析システム１０００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、動線分析システム１０００は、動線分析装置１、撮像装置１０、および表示装置２０を備えている。

撮像装置１０は、動線分析装置１による監視領域である店舗内を撮影する。撮像装置１０は、具体的には、動画を撮影する機能を備える１台以上のカメラである。カメラによる監視領域は、商品を載せた棚が配置されている店舗内の空間である。商品を載せた棚は、ゴンドラとも呼ばれる。なお、本実施形態では、動線分析装置１による監視領域は、店舗として説明するがこれに限られない。例えば、監視領域はイベント会場であってもよい。

表示装置２０は、動線分析装置１による動線の分析結果を表示するためのデバイスである。表示装置２０は、動線分析装置１から独立した表示機器、例えば、モニタ、タブレット端末などであってもよい。あるいは、表示装置２０は、動線分析装置１と一体であってもよい。表示装置２０が、動線分析装置１から独立した表示機器である場合、動線分析装置１は、表示装置２０に対し、動線の分析結果を、無線または有線で送信し、かつ表示させる。

（動線分析装置１）
図１を参照して、本実施形態に係わる動線分析装置１の構成を説明する。動線分析装置１は、撮像装置１０から監視領域内の動画の映像データ（以下、動画情報と呼ぶ）を取得する。動画情報には、複数のフレーム画像が含まれる。動線分析装置１が、人物を含む動画の動画情報を分析して、その分析結果を表示装置２０等へ出力する。

図１に示すように、動線分析装置１は、動線情報生成部１１、特徴点抽出部１２、通路情報生成部１３、および出力部１９を備えている。

動線情報生成部１１から出力部１９までがそれぞれ実行する処理については、後の動線分析処理の説明（図３）と一緒に説明する。

（動線情報の例）
図２は、動線分析装置１が扱う動線情報の一例を説明するための図である。図２では、撮像装置１０によって撮影された複数の人物の動きの軌跡を示す複数の動線ＦＬが、表示装置２０の画面に表示されている。図２に示す表示装置２０の画面には、動線ＦＬのほかに、店舗のレイアウト情報２００が表示されている。動線分析装置１は、フレーム画像から人物を特定し、複数のフレームから該人物の位置を検出し、該人物の動線を示すデータである動線情報を生成する。

動線情報は、図示されない記憶装置に、人物を特定するための情報、例えば人物ＩＤ（IDentifier）と紐付けて記憶される。動線情報は、人物の位置を示す位置情報を含む。位置情報は、位置を示す時系列の点の集合である。動線情報は、位置情報のほかに、人物の動きの方向を示す方向情報をさらに含んでも良い。方向情報は、例えば時系列の人物の位置を示す点から求められる。さらに、動線情報は、人物が位置に存在する時間を示す時間情報も含んでも良い。要するに、動線情報は、店舗内における複数の人物の動線を追跡した結果を含んでいる。なお、動線を生成する方法は、以上説明した方法に限定されない。例えば、動線分析装置１は、人物が運搬するカートまたは買い物カゴに設置されたビーコンなどから出射される電波あるいは赤外線を、センサを用いて検出することによって、人物の動線を追跡してもよい。

（第１の動線分析処理）
図３を参照して、本実施形態に係わる動線分析装置１が実行する第１の動線分析処理の流れを説明する。図３は、第１の動線分析処理の流れを示すフローチャートである。

図３に示すように、動線情報生成部１１は、撮像装置１０（図１）が撮影した映像のデータを取得する。そして、動線情報生成部１１は、取得した映像のデータを分析することによって、動線情報（図２）を生成する（Ｓ１）。動線情報生成部１１は、監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得する取得手段の一例である。

なお、動線情報生成部１１がステップＳ１において生成した動線情報が一つである場合、次のステップＳ２、および後述するステップＳ７は不要である。

特徴点抽出部１２は、監視領域を、複数の部分領域に分割する（Ｓ２）。次に、特徴点抽出部１２は、動線情報生成部１１が生成した動線情報から、一部分領域内の特徴点を抽出する（Ｓ３）。特徴点抽出部１２がどのような特徴点を動線情報から抽出するかを判断するために、予め特徴点を抽出するための抽出条件を設定してもよい。これにより、特徴点抽出部１２は、予め設定した抽出条件に合致する特徴点だけを抽出することができる。本実施形態において、特徴点は、人物の動線が方向転換する位置である。人物の動線が方向転換する位置は、人物が曲った位置、および通路を引き返した位置を含む。なお、特徴点抽出部１２は、同じ人物の動線情報において、予め定められた大きさの同じ領域内にある複数の特徴点を、まとめて一つの特徴点としてもよい。

特徴点抽出部１２は、動線情報に基づいて、監視領域内に少なくとも一以上の動線上の特徴点を決定する特徴点決定手段の一例である。

一変形例では、特徴点抽出部１２は、上述したステップＳ２のように監視領域を分割する代わりに、特徴点の密集度合を算出してもよいし、一つの特徴点を中心とした周りにいくつの特徴点があるかをカウントしてもよい。

続いて、特徴点抽出部１２は、部分領域内において、類似する特徴点をカウントする（Ｓ４）。ここで、類似する特徴点とは、動線情報が示す人物の振る舞いまたは動作が共通する点のことである。本実施形態において、類似する特徴点は、人物が同じ方向に方向転換する点を含む。人物が第１の方向に曲がったことを示す特徴点と、人物が第２の方向に曲がったことを示す特徴点とは、どちらも、人物が方向転換をした点であるが、特徴点抽出部１２は、これらの特徴点を区別することが好ましい。

部分領域内において、類似する特徴点の数が閾値以上である場合（Ｓ５でＹｅｓ）、特徴点抽出部１２は、それらの類似する特徴点を、通路情報を生成するための特徴点として決定する（Ｓ６）。閾値は、予め決められたものであってもよいし、監視領域内の部分領域ごとに存在する特徴点の数をカウントして、その特徴点の数の平均値を閾値としてもよい。

監視領域の全体において、ステップＳ３からＳ６までの処理が完了していない場合（Ｓ７でＮｏ）、すなわち、まだ特徴点を抽出していない部分領域がある場合、フローはステップＳ３に戻る。

一方、監視領域の全体において、ステップＳ３からＳ６までの処理が完了した場合（Ｓ７でＹｅｓ）、通路情報生成部１３は、特徴点抽出部１２が決定した特徴点の情報を取得し、決定された特徴点の情報に対し、後述する処理を実行することによって、通路情報を生成する（Ｓ８）。通路情報は、店舗内の通路を表す情報である。通路情報生成部１３は、動線の区間に基づいて、監視領域における通路情報を出力する通路出力手段の一例である。また、通路情報生成部１３は、決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定する区間決定手段の一例でもある。本実施形態において、動線の区間とは、通路情報生成部１３が生成する通路情報において、互いに隣接する特徴点の間の領域を意味する。ここでいう領域には、店舗の通路が含まれる。

上記のように、本実施形態に係わる動線分析装置１の主な特徴の一つは、動線情報に基づいて特徴点を決定して、通路情報を自動的に生成することにある。なお、通路情報の一例を後で説明する。

出力部１９は、通路情報生成部１３が生成した通路情報（図４）を出力する（Ｓ９）。その後、第１の動線分析処理は終了する。

（通路情報の生成；ステップＳ８）
図４を参照して、通路情報生成部１３が実行する通路情報の生成処理を説明する。この処理は、図３に示す第１の動線分析処理におけるステップＳ８に対応する。図４に示すレイアウト情報２００は、図２に示すものと同じである。ただし、図４では、レイアウト情報２００上に、前述した特徴点ＦＰを示している。図４に示す通路情報は、通路情報生成部１３によって、動線情報生成部１１が生成した動線情報から、以下で説明する手順で生成される。ただし、以下で説明する手順は、通路情報を生成する方法の一例に過ぎない。

図４に示すように、通路情報生成部１３は、隣接する特徴点をつなぐことによって、仮の通路の集合を生成した後、一つの動線も通過していない仮の通路を削除する。一つの動線も通過していない仮の通路は、店舗内の通路と対応していない可能性が高いからである。通路情報生成部１３は、残った仮の通路の集合を、店舗内の通路を表す通路情報とする。したがって、隣接する２つの特徴点ＦＰの間が、通路情報における一つの通路に対応する。

あるいは、通路情報生成部１３は、動線情報に含まれる方向情報、もしくは、時系列の人物の位置情報を用いて、人物の動きの方向を判定し、人物の動きの方向に基づいて、店舗内の通路を判別してもよい。仮の通路が店舗内の通路と対応している場合、その仮の通路と同じ方向に進む動線が存在するが、仮の通路が店舗内の通路と対応していない場合、その仮の通路と同じ方向に進む動線は存在しない。したがって、通路情報生成部１３は、特徴点の情報とともに、方向情報を用いることで、店舗内の通路と、店舗内の通路と対応していない仮の通路とを判別し、通路情報を生成することができる。

このように、本実施形態では、通路情報生成部１３が、動線情報から、通路情報を自動的に生成する。したがって、ユーザは、特徴点ＦＰを自分で決定する必要がなく、また通路情報を自分で作成する必要もない。

（変形例）
一変形例では、動線分析装置１は、特徴点（および集計基準）を追加または修正する入力操作を受け付ける入力装置をさらに備える。入力装置は、入力操作に基づく、特徴点に関する情報を、表示装置２０へ出力する。この場合、表示装置２０は、入力装置によって入力された特徴点の情報と、特徴点抽出部１２が抽出した特徴点の情報との両方を識別可能な様態で表示する。例えば、表示装置２０は、力装置によって入力された特徴点の情報と、特徴点抽出部１２が抽出した特徴点の情報とを、異なる色で表示する。なお、この入力装置は、第２の入力手段の一例である。

他の変形例では、特徴点抽出部１２は、上記の入力装置が生成した、特徴点に関する情報に基づいて、上述したステップＳ６において決定した特徴点を変更する。この場合、表示装置２０は、特徴点抽出部１２が抽出した特徴点の情報を、入力装置によって入力された特徴点の情報に変更して、変更前の特徴点とは異なる様態（例えば異なる色）で表示する。

（本実施形態の効果）
関連する技術においては、ユーザが、商品の棚割りや店舗のレイアウトを参考にして、注目する地点や監視エリアを決めて、手動で動線分析を行うための事前設定をしている。しかしながら、この方法は、事前設定の手間がかかるだけでなく、ユーザの経験、勘、ノウハウ、およびトライ＆エラーを必要とする。

一方、本実施形態の構成によれば、動線情報に基づいて特徴点を決定し、決定された特徴点を用いて、通路情報を生成する。これにより、ユーザは、動線分析を行うための事前設定を容易にすることができる。また、監視領域の通路情報を容易に生成することができる。さらに、監視領域のレイアウトが変化した場合であっても、通路情報を動線情報から生成しなおすことができるため、レイアウトの変更に容易に対応することができる。

〔実施形態２〕
前記実施形態では、特徴点は、人物の動線が方向転換する位置である構成を説明したが、これに限定されない。

本実施形態では、人物の動線の速度が急に増大または減少した位置、例えば、加速度がある値以上である位置なども、特徴点に含まれる。なお、同じ人物の動線情報において、予め定められた大きさの同じ領域内にある複数の特徴点が、まとめて一つの特徴点とされてもよい。

本発明の他の実施形態について、図５〜図１０を参照して説明する。本実施形態において、動線分析装置は、動線情報から集計基準を生成する。集計基準は、動線数を集計するための集計区間を規定する。互いに隣接する特徴点の間の領域が、一つの集計区間である。ここでいう領域には、例えば店舗の通路が含まれる。あるいは、特徴点を中心とする所定の範囲を、集計区間としてもよい。

また、本実施形態では、人物の動線が方向転換する位置に加えて、人物の動線が一定時間停止した位置、人物の速度が変化した位置を含む前後、および、人物の速度が急に増大または減少した位置、すなわち加速度がある値以上である位置も、特徴点に含まれる。

（動線分析システム２０００）
図５は、動線分析システム２０００の構成を示すブロック図である。図５に示すように、動線分析システム２０００は、動線分析装置２、撮像装置１０、および表示装置２０を備えている。なお、本実施形態では、撮像装置１０および表示装置２０に係わる説明を省略する。

（動線分析装置２）
図５を参照して、本実施形態に係わる動線分析装置２の構成を説明する。動線分析装置２は、撮像装置１０から監視領域内の動画の動画情報を取得する。動画情報には、複数のフレーム画像が含まれる。動線分析装置２が、人物を含む動画の動画情報を分析して、その分析結果を表示装置２０へ出力する。

図５に示すように、動線分析装置２は、動線情報生成部１１、特徴点抽出部１２、集計基準生成部３３、集計部１４、補足情報生成部１６、表示基準決定部１７、判定部１８、および出力部１９を備えている。

動線情報生成部１１から出力部１９までがそれぞれ実行する処理については、後の動線分析処理の説明と一緒に説明する。

（第２の動線分析処理）
図６を参照して、本実施形態に係わる動線分析装置２が実行する第２の動線分析処理の流れを説明する。図６は、第２の動線分析処理の流れを示すフローチャートである。

図６に示すように、動線情報生成部１１は、撮像装置１０から取得した動画の動画情報を用いて、動線情報を生成する（Ｓ２１）。

なお、動線情報生成部１１がステップＳ２１において生成した動線情報が一つである場合、次のステップＳ２２、および後述するステップＳ２７は不要である。

特徴点抽出部１２は、監視領域を、複数の部分領域に分割する（Ｓ２２）。次に、特徴点抽出部１２は、動線情報生成部１１が生成した動線情報から、部分領域内における特徴点を抽出する（Ｓ２３）。本実施形態において、特徴点は、人物の速度および方向の少なくとも一方が変化する位置である変化点を含む。また、特徴点は、変化点の前後の位置に決定されてもよい。

特徴点抽出部１２は、動線情報から、監視領域内に少なくとも一以上の動線上の特徴点を決定する特徴点決定手段の一例である。

続いて、特徴点抽出部１２は、部分領域内において、類似する特徴点をカウントする（Ｓ２４）。

部分領域内において、類似する特徴点の数が閾値以上である場合（Ｓ２５でＹｅｓ）、特徴点抽出部１２は、それらの類似する特徴点を、集計区間を決定するための特徴点として決定する（Ｓ２６）。

監視領域の全体において、ステップＳ２３からＳ２６までの処理が完了していない場合（Ｓ２７でＮｏ）、フローはステップＳ２３に戻る。

一方、監視領域の全体において、ステップＳ２３からＳ２６までの処理が完了した場合（Ｓ２７でＹｅｓ）、集計基準生成部３３は、特徴点抽出部１２が決定した特徴点の情報を取得し、互いに隣接する２つの特徴点の間の領域を、集計区間として決定する。そして、集計基準生成部３３は、複数の集計区間で構成される一つの集計基準を生成する（Ｓ２８）。

なお、ある集計区間が所定の大きさよりも広い場合、集計基準生成部３３は、その集計区間を、所定の大きさよりも小さい複数の集計区間に分割してもよい。集計区間の分割の仕方は特に限定されない。

あるいは、ある集計区間が所定の大きさよりも広い場合、フローはステップＳ２５に戻り、特徴点抽出部１２は、より小さい閾値を用いて、部分領域内において、類似する特徴点をカウントしなおしてもよい。これにより、集計区間を決定するための特徴点の数が増大するので、結果として、互いに隣接する２つの特徴点の間の領域である集計区間を狭くすることができる。

集計基準生成部３３は、特徴点決定手段により決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定する区間決定手段の一例である。本実施形態において、動線の区間とは、集計基準生成部３３が生成する集計基準に含まれる集計区間を意味する。

本実施形態に係わる動線分析装置２の主な特徴の一つは、動線情報から特徴点を抽出して、集計基準を自動的に生成することにある。なお、集計基準の一例を後で説明する。

（集計基準の生成；ステップＳ２３）
図７を参照して、集計基準生成部３３が実行する集計基準の生成処理を説明する。この処理は、図６に示す第２の動線分析処理におけるステップＳ２８に対応する。図７に示すレイアウト情報２００は、図２に示すものと同じである。ただし、図７では、レイアウト情報２００上に、前述した特徴点ＦＰを示している。図７に示す集計基準は、集計基準生成部３３によって、動線情報生成部１１が生成した動線情報から、以下で説明する手順で生成される。ただし、以下で説明する手順は、集計基準を生成する方法の一例に過ぎない。

図７に示すように、集計基準生成部３３は、特徴点抽出部１２が決定した、互いに隣接する特徴点ＦＰをつなぐことによって、仮の集計区間の集合を生成する。その後、集計基準生成部３３は、一つの動線も通過していない仮の集計区間を削除する。一つの動線も通過していない仮の集計区間は、店舗内の通路と対応していない可能性が高いからである。集計基準生成部３３は、残った仮の集計区間の集合を、集計基準とする。

このように、本実施形態では、集計基準生成部３３が、動線情報から、集計基準を自動的に生成する。したがって、ユーザは、特徴点ＦＰを自分で決定する必要がなく、また集計基準を自分で決定する必要もない。

（第３の動線分析処理）
図８を参照して、本実施形態に係わる動線分析装置２が実行する第３の動線分析処理の流れを説明する。図８は、第３の動線分析処理の流れを示すフローチャートである。

図８に示すように、集計部１４は、動線情報を取得する（Ｓ３１）。なお、ステップＳ３１において、集計部１４が取得する動線情報は、動線情報生成部１１が生成したものであってもよいし、そうではなくてもよい。後者の場合、集計部１４は、例えば、収集された動線情報を格納した記録媒体、またはネットワークサーバから、動線情報を取得してもよい。

集計部１４は、第２の動線分析処理において集計基準生成部３３が生成した集計基準に含まれる集計区間ごとに、動線数を集計する（Ｓ３２）。ここで、動線数は、その集計区間を通過した人数、あるいは、少なくともその集計区間に入った人数を表す。集計部１４は、分析手段の一例である。

表示基準決定部１７は、集計部１４によって集計された集計結果に基づいて、集計結果の出力に関する表示基準を決定する。表示基準は、集計結果から特異な動線数を抽出するための閾値である。一例では、表示基準は、集計結果における動線数の平均値を、一定値以上、上回る値であってよい。

判定部１８は、集計基準における集計区間ごとに、動線数が表示基準によって決まる閾値を超えるかどうかを判定する（Ｓ３３）。

一つの集計区間において集計された動線数が閾値を超えない場合（Ｓ３３でＮｏ）、動線分析処理はステップＳ３５へ進む。

一方、一つの集計区間において集計された動線数が閾値を超える場合（Ｓ３３でＹｅｓ）、補足情報生成部１６は、その集計区間に関する補足情報を生成する（Ｓ３４）。その後、補足情報生成部１６は、出力部１９を介して、生成した補足情報を表示装置２０に表示させる。一つの集計区間を通過する動線数が閾値を超える場合、動線分析装置２は、後述する補足情報を表示装置２０に表示させる。なお、補足情報の例を後で示す。

さらに、動線分析装置２は、集計区間に対して、表示基準を決定してもよい。表示基準とは、具体的には、動線分析装置２が、補足情報を表示装置２０に表示させる頻度を示すものである。一つの集計区間を通過する動線数が閾値を超える場合、動線分析装置２は、予め決定した表示基準に基づいて、後述する補足情報を表示装置２０に表示させるかどうかを判定してもよい。

ユーザは、図示しない入力装置を用いて、要望やニーズに応じて、上述した表示基準を修正するための入力操作を行うことができる。入力装置は、ユーザが動線分析装置２に対する入力を行うために用いるデバイスであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどであってよい。

ステップＳ３４の後、ユーザによって、閾値を変更するための入力操作が行われた場合（Ｓ３５でＹｅｓ）、第３の動線分析処理は、前述したステップＳ３３に戻る。そして、補足情報生成部１６は、集計区間を通過する動線数が閾値を超えるかどうかを、再び判定する（Ｓ３３）。

一方、ユーザによって、閾値を変更するための入力操作が行われない場合（Ｓ３５でＮｏ）、第３の動線分析処理はステップＳ３６へ進む。

集計基準に含まれる全ての特徴点に関して、集計処理（Ｓ３２）が完了していない場合（Ｓ３６でＮｏ）、第３の動線分析処理はステップＳ３２に戻る。この場合、集計部１４は、集計基準における他の一つの集計区間について、その集計区間を通過する動線数が閾値を超えるかどうかを判定する（Ｓ３３）。集計基準に含まれる全集計区間に関して、集計処理が完了した場合（Ｓ３６でＹｅｓ）、第３の動線分析処理はステップＳ３７へ進む。

出力部１９は、集計部１４による集計結果、すなわち、各集計区間を通過する動線数を示す情報を出力する（Ｓ３７）。その後、第３の動線分析処理は終了する。

（動線数の集計と判定；ステップＳ３２およびＳ３３）
図７を参照して、集計部１４が実行する集計処理を説明する。集計処理は、前述した第３の動線分析処理のステップＳ３２に対応する。図７に示す集計基準では、集計区間ごとに、それぞれ数値が示されている。これらの数値はそれぞれ、集計区間を通過した動線数を表している。

図７を参照して、判定部１８が実行する動線数の判定処理を説明する。動線数の判定処理は、前述した第３の動線分析処理のステップＳ３３に対応する。

ここで説明する例では、縦方向の集計区間の動線数の閾値は３７０であり、横方向の集計区間の動線数の閾値は３６０である。図７に示す集計基準を参照すると、右から２番目の縦方向の集計区間の動線数は３７６であり、左から２番目の横方向の集計区間の動線数は３６２である。

この場合、判定部１８は、右から２番目の縦方向の集計区間の動線数、および、左から２番目の横方向の集計区間の動線数が、それぞれ閾値を超えると判定する。

（補足情報の生成；ステップＳ３４）
図９および図１０は、補足情報生成部１６が生成し、表示装置２０に表示させる補足情報の例を示す。ここで説明する処理は、前述した第３の動線分析処理のステップＳ３４に対応する。前述したように、補足情報生成部１６は、動線数が閾値を超える１または複数の集計区間について、それぞれ、補足情報を生成する。動線数が閾値を超える集計区間のことを、ここでは対象区間と呼ぶ。

図９に示す補足情報Ｔ１は、レイアウト情報２００上に重畳した映像のデータを含む。この映像のデータは、対象区間の近傍を撮影する撮像装置１０の動画情報から得られる。補足情報生成部１６は、撮像装置１０が撮影した動画情報を選択することで、図９に示す補足情報Ｔ１を生成する。

例えば、補足情報Ｔ１は、対象区間を示す情報に関連付けられた、対象区間の近傍を撮影した動画情報であってよい。出力部１９は、補足情報生成部１６から取得した補足情報Ｔ１を表示装置２０に出力する。図９に示すように、出力部１９によって、対象区間を示す枠とともに吹き出し内の画像が、表示装置２０に表示される。なお、出力部１９による補足情報Ｔ１の表示は、補足情報Ｔ１が生成されたときに一定時間行われてもよいし、ユーザ、例えば店員が、図示しない入力装置を操作することによって、図２に示す動線情報を表示した状態と、図９に示す補足情報Ｔ１を表示する状態とを切り替えることが可能であってもよい。

図１０に示す補足情報Ｔ２は、レイアウト情報２００上に重畳したテキストのデータを含む。このテキストは、例えば、所定期間内に対象区間を通過した人数の情報を含んでいてもよいし、対象区間の側にある棚にある商品の売り上げの情報を含んでいてもよい。補足情報生成部１６は、店舗の管理サーバにアクセスして、ＰＯＳ（Point Of Sales system）情報を取得することによって、図１０に示す補足情報Ｔ２を生成してもよい。

（変形例）
一変形例において、補足情報は、対象区間における動線数が閾値を超える時間帯に、撮像装置１０が撮影した動画情報であってもよい。この構成では、対象区間における動線数が閾値を超える時間帯に撮影された動画情報のみが表示装置２０に表示される。したがって、ユーザは、対象区間における動線数が閾値を超えた時間帯における店舗内の状況を、簡単に確認することができる。

（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、動線情報に基づいて特徴点を決定し、決定された特徴点を用いて、集計基準を生成し、集計基準および補足情報を表示する。したがって、ユーザは、店舗のレイアウトに基づいて、特徴点を決定したり、集計基準を入力したりする必要がない。

〔実施形態３〕
本実施形態では、関連する技術の課題を解決する動線分析装置の基本的な構成の一例を説明する。

（動線分析装置３）
図１０は、本実施形態に係わる動線分析装置３の構成を示すブロック図である。図１０に示すように、動線分析装置３は、取得部２１と、特徴点決定部２２と、区間決定部２３と、分析部２４とを備えている。

取得部２１は、監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得する。

特徴点決定部２２は、取得部２１によって取得された動線情報に基づいて、監視領域内に少なくとも一以上の動線上の特徴点を決定する。

区間決定部２３は、特徴点決定部２２により決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定する。

分析部２４は、区間決定部２３により決定された区間ごとに動線情報を分析する。

（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、監視領域内において、少なくとも一以上の動線上の特徴点を決定し、特徴点に応じて、動線の区間を決定する。そして、決定された区間ごとに動線情報を分析する。そのため、ユーザは、動線情報を分析するために、特徴点をユーザ自身で決定する必要がない。したがって、動線分析を行うための事前設定を容易にすることができる。

〔実施形態４〕
（ハードウェア構成について）
本開示の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１２に示すような動線分析装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図１２は、各装置の各構成要素を実現する動線分析装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。動線分析装置９００は、前記実施形態１から３に係わる通信システムのシステム管理装置と同様に機能する。換言すれば、前記実施形態１から３に係わる通信システムのシステム管理装置は、本実施形態に係わる動線分析装置９００の構成要素によって実現することができる。

図１２に示すように、動線分析装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。

・ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０１またはプロセッサ
・ＲＯＭ（Read Only Memory）９０２
・ＲＡＭ（Random Access Memory）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
各実施形態における各装置の各構成要素、たとえば、前記実施形態１で説明した動線情報生成部１１、特徴点抽出部１２、通路情報生成部１３、集計部１４、補足情報生成部１６、表示基準決定部１７、判定部１８、および出力部１９は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１またはプロセッサが取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１またはプロセッサがＲＡＭ９０３にロードして実行する。たとえば、図３に示すフローチャートを実行するプログラムの命令は、ＲＡＭ９０３にロードされＣＰＵ９０１によって実行される。

なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１またはプロセッサに供給してもよい。

記録媒体９０６は、動線情報及び補足情報を記憶しても良い。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得する取得手段と、
前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定する特徴点決定手段と、
前記特徴点決定手段により決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定する区間決定手段と、
前記区間決定手段により決定された区間ごとに前記動線情報を分析する分析手段と、
を備える動線分析装置。

（付記２）
前記特徴点決定手段は、前記動線情報に基づき、前記動線の変化点を前記特徴点として決定する
ことを特徴とする付記１に記載の動線分析装置。

（付記３）
前記変化点は、前記動線情報に基づき、前記動線の方向が変化する点および前記動線の速度が変化した点の少なくとも一方である
ことを特徴とする付記２に記載の動線分析装置。

（付記４）
前記区間決定手段は、複数の前記特徴点間の領域を前記動線の区間として決定する
ことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載の動線分析装置。

（付記５）
前記動線の区間に基づいて、前記監視領域における通路情報を出力する通路出力手段をさらに備える
ことを特徴とする付記１から４のいずれか１項に記載の動線分析装置。

（付記６）
前記分析手段は、前記区間決定手段により決定された前記動線の区間ごとに、当該区間を通る動線の数を集計し、
前記分析手段によって集計された集計結果に基づいて、集計結果の出力に関する表示基準を決定する表示基準決定手段をさらに備える
ことを特徴とする付記１から５の何れか１項に記載の動線分析装置。

（付記７）
前記表示基準を満たす区間を判定する判定手段と、
前記判定された区間における補足情報を生成する生成手段と、
をさらに備える
ことを特徴とする付記６に記載の動線分析装置。

（付記８）
前記補足情報は前記特定された区間における動画情報である
ことを特徴とする付記７に記載の動線分析装置。

（付記９）
前記表示基準を修正する入力を受け付ける入力手段をさらに備える
ことを特徴とする付記６から８のいずれか１項に記載の動線分析装置。

（付記１０）
監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得することと、
前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定することと、
前記決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定することと、
前記決定された区間ごとに前記動線情報を分析することと
を含む動線分析方法。

（付記１１）
監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得する取得手段と、
前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定する特徴点決定手段と、
前記特徴点決定手段により決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定する区間決定手段と、
前記区間決定手段により決定された区間ごとに前記動線情報を分析する分析手段と、
前記分析手段による前記動線情報の分析結果を表示する表示手段とを備える
動線分析システム。

（付記１２）
特徴点に関する情報の入力を受け付ける第２の入力手段をさらに備え
前記表示手段は、前記第２の入力手段により入力された前記特徴点に関する情報と、前記特徴点決定手段により決定された特徴点に関する情報とを表示する
ことを特徴とする付記１１に記載の動線分析システム。

（付記１３）
特徴点に関する情報の入力を受け付ける第２の入力手段をさらに備え、
前記特徴点決定手段は、前記第２の入力手段により入力された前記特徴点に関する情報に基づいて、前記動線の特徴点を変更し、
前記表示手段は、前記特徴点決定手段が変更した前記特徴点に関する情報を表示する
ことを特徴とする付記１１に記載の動線分析システム。

（付記１４）
監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得し、
前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定し、
前記決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定し、
前記決定された区間ごとに前記動線情報を分析する、
ことを含む動線分析方法。

（付記１５）
監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得することと、
前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定することと、
前記決定された特徴点に応じて、動線の区間を決定することと、
前記決定された区間ごとに前記動線情報を分析することと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。

本発明は、例えば、コンビニエンスストアやドラッグストアなどの小売店、または、物流倉庫や工場などの施設などにおいて、人間の動線情報を分析するために利用することができる。

１、２、３ 動線分析装置
１１ 動線情報生成部
１２ 特徴点抽出部
１３ 通路情報生成部
１４ 集計部
１６ 補足情報生成部
１７ 表示基準決定部
１８ 判定部
１９ 出力部
２０ 表示装置
２１ 取得部
２２ 特徴点決定部
２３ 区間決定部
２４ 分析部
３３ 集計基準生成部
Ｔ１ 補足情報
Ｔ２ 補足情報
１０００ 動線分析システム

Claims (13)

1. 監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得する取得手段と、
   前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定する特徴点決定手段と、
   決定された前記特徴点を端点として仮の通路を生成し、前記動線情報に基づき、前記監視領域内の通路と対応する仮の通路と前記監視領域内の通路と対応していない仮の通路とを判別し、通路情報を生成する通路情報生成手段と、
   決定された前記特徴点に応じて、動線の区間を決定する区間決定手段と、
   決定された前記動線の区間ごとに前記動線情報を分析する分析手段と、
   を備える動線分析装置。
2. 前記特徴点決定手段は、前記動線情報に基づき、前記動線の変化点を前記特徴点として決定する
   請求項１に記載の動線分析装置。
3. 前記変化点は、前記動線情報に基づき、前記動線の方向が変化する点および前記動線の速度が変化した点の少なくとも一方である
   請求項２に記載の動線分析装置。
4. 前記区間決定手段は、複数の前記特徴点間の領域を前記動線の区間として決定する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の動線分析装置。
5. 前記動線の区間に基づいて、前記監視領域における通路情報を出力する通路出力手段をさらに備える
   請求項１から４のいずれか１項に記載の動線分析装置。
6. 前記分析手段は、前記区間決定手段により決定された前記動線の区間ごとに、当該区間を通る前記動線の数を集計し、
   前記分析手段によって集計された集計結果に基づいて、集計結果の出力をするか否かに関する表示基準を決定する表示基準決定手段をさらに備える
   請求項１から５の何れか１項に記載の動線分析装置。
7. 前記表示基準を満たす区間を判定する判定手段と、
   前記判定された区間における補足情報を生成する生成手段と、
   をさらに備える
   請求項６に記載の動線分析装置。
8. 前記補足情報は前記判定された区間における動画情報である
   請求項７に記載の動線分析装置。
9. 前記表示基準を修正する入力を受け付ける入力手段をさらに備える
   請求項６から８のいずれか１項に記載の動線分析装置。
10. 監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得することと、
    前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定することと、
    決定された前記特徴点を端点として仮の通路を生成し、前記動線情報に基づき、前記監視領域内の通路と対応する仮の通路と前記監視領域内の通路と対応していない仮の通路とを判別し、通路情報を生成することと、
    決定された前記特徴点に応じて、動線の区間を決定することと、
    決定された前記動線の区間ごとに前記動線情報を分析することと
    を含む動線分析方法。
11. 監視領域の人物の動きを示す動線に関する動線情報を取得する取得手段と、
    前記動線情報に基づいて、前記監視領域内に少なくとも一以上の前記動線の特徴点を決定する特徴点決定手段と、
    決定された前記特徴点を端点として仮の通路を生成し、前記動線情報に基づき、前記監視領域内の通路と対応する仮の通路と前記監視領域内の通路と対応していない仮の通路とを判別し、通路情報を生成する通路情報生成手段と、
    決定された前記特徴点に応じて、動線の区間を決定する区間決定手段と、
    決定された前記動線の区間ごとに前記動線情報を分析する分析手段と、
    前記分析手段による前記動線情報の分析結果を表示する表示手段とを備える
    動線分析システム。
12. 前記特徴点に関する情報の入力を受け付ける第２の入力手段をさらに備え
    前記表示手段は、前記第２の入力手段により入力された前記特徴点に関する情報と、前記特徴点決定手段により決定された前記特徴点に関する情報とを識別可能な態様で表示する
    請求項１１に記載の動線分析システム。
13. 前記特徴点に関する情報の入力を受け付ける第２の入力手段をさらに備え、
    前記特徴点決定手段は、前記第２の入力手段により入力された前記特徴点に関する情報に基づいて、決定された前記特徴点を変更し、
    前記表示手段は、前記特徴点決定手段が変更した前記特徴点に関する情報を表示する
    請求項１１に記載の動線分析システム。

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