JP6744652B1 - 混雑情報報知システム - Google Patents

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Abstract

【課題】店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行等の各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立すること。【解決手段】監視対象領域を撮影する撮影部10と、撮影部10が撮影した撮影画像100中の人101を識別する人識別部21と、人識別部21によって識別された人101の骨格情報101Aを抽出する骨格情報抽出部22と、撮影画像100中の人101を骨格情報101Aのみで表示するように画像処理を施す画像処理部24と、画像処理部24によって画像処理が施されたプライバシー保護処理済画像100Aを、混雑情報として発信する、情報発信部25と、を備える、混雑情報報知システム1とする。【選択図】図1

Description

本発明は、混雑情報報知システムに関する。本発明は、より詳しくは、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムに関する。
感染症対策等に寄与するために、店舗等の公衆が利用する各種施設内の混雑情報を施設利用者や利用予定者にリアルタイムで、分かりやすく報知する手段が求められている。
監視画像から監視領域内の混雑度を検知して監視者に報知するシステムは既に知られている(例えば、特許文献)。特許文献に記載のシステムによって得た混雑度に係る数値情報を顧客に向けて発信すれば混雑状況を報知することは可能である。
施設等の利用者に混雑の逼迫度を直感的に理解してもらうためには、数値情報のみに留まらず、それに加えて、施設内の混雑の様子を写した画像も併せてみせることが有効である。従来の混雑情報報知システムにおいて、監視者は、実際の監視対象領域の画像を併せて確認することができるが、このような画像を不特定多数の利用者に開示することはプライバシー保護の要請に反するために許されないことである。
この問題に対しては、個人のプライバシーを保護するために背景画像の識別性を低下させる処理と、マスク画像を生成する処理と、背景画像とマスク画像とを合成する3段階の画像処理により得られる画像を、利用者に公開するシステム(特許文献)が提案されている。
特開2018−42049号公報 特開2017−98879号公報
特許文献3によって提供される混雑度を報知するための画像は、複雑な画像処理が要求されるために、高価な画像処理装置が必須である。又、マスキング処理をされているとしても、実際に施設を利用している利用者にとっては、自身の映像が公衆回線等を通じて公開されてしまうことについて抵抗感を感じる者が多く、施設側としても、利用者の意に反して、そのような映像を公開することは、事実上、困難な場合が多い。
既存の監視カメラ等を利用して低コストで導入することが可能なシステムであって、施設の利用者に施設の混雑度を映像によって直感的に把握してもらうことができて、尚且つ、当該映像内の撮影対象ともなり得る当該施設の利用者のプライバシー保護の面についても、利用者の不安を払拭することができる、混雑度の報知手段が模索されていた。
本発明は、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することを目的とする。
本発明者は、近年開発が進んでいる画像からの骨格情報抽出技術を利用することによって、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性が両立できることに想到し、本発明を完成するに至った。本発明は、具体的に、以下の解決手段により、上述の課題を解決する。
(1) 監視対象領域を撮影する撮影部と、前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別部と、前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出部と、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施してプライバシー保護処理済画像を生成する画像処理部と、前記画像処理部によって生成されたプライバシー保護処理済画像を、混雑情報として発信する、情報発信部と、を備える、混雑情報報知システム。
(1)の混雑情報報知システムによれば、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することができる。
(2) 前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域の混雑度を算出する混雑度算出部を更に備える、(1)に記載の混雑情報報知システム。
(2)の混雑情報報知システムによれば、監視画像を直感的な把握が容易なプライバシー保護処理済画像からなる混雑情報に加工することと併せて、当該監視画像から混雑度に係る客観的な数値データ等を得ることができる。
(3) 前記情報発信部は、前記プライバシー保護処理済画像と、前記混雑度を示す文字情報と、を組み合わせた情報を、前記混雑情報として、発信する、(2)に記載の混雑情報報知システム。
(3)の混雑情報報知システムによれば、プライバシー保護処理済画像と、(2)の混雑情報報知システムにおいて得られる客観的な数値データとを組合せた、直感的に把握が容易で、且つ、客観性のある混雑情報を発信することができる。
(4) 前記プライバシー保護処理済画像には、前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離との対応を表示するグリッド線が表示されている、(1)から(3)の何れかに記載の混雑情報報知システム。
(4)の混雑情報報知システムによれば、システム利用者が、混雑情報を構成するプライバシー保護処理済画像から、人と人の実際の距離を容易に把握することができる。
(5) 撮影部が、監視対象領域を撮影する撮影ステップと、人識別部が、前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別ステップと、骨格情報抽出部が、前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出ステップと、画像処理部が、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施してプライバシー保護処理済画像を生成する画像処理ステップと、情報発信部が、前記プライバシー保護処理済画像を、混雑情報として発信する、混雑情報発信ステップと、を含む、混雑情報報知方法。
(5)の混雑情報報知方法によれば、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することができる。
(6) 混雑度算出部が、前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域の混雑度を算出する混雑度算出ステップを更に含む、(5)に記載の混雑情報報知方法。
(6)の混雑情報報知方法によれば、監視画像を直感的な把握が容易なプライバシー保護処理済画像からなる混雑情報に加工することと併せて、当該監視画像から混雑度に係る客観的な数値データ等を得ることができる。
(7) 混雑情報発信ステップにおいては、前記プライバシー保護処理済画像と、前記混雑度を示す文字情報と、を組み合わせた情報を、前記混雑情報として、発信する、(6)に記載の混雑情報報知方法。
(7)の混雑情報方法によれば、プライバシー保護処理済画像と、(6)の混雑情報報知方法において得られる客観的な数値データとを組合せた、直感的に把握が容易で、且つ、客観性のある混雑情報を発信することができる。
(8) 前記プライバシー保護処理済画像には、前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離との対応を表示するグリッド線が表示されている、請求項(5)から(7)の何れかに記載の混雑情報報知方法。
(8)の混雑情報報知方法によれば、方法の利用者が、混雑情報を構成するプライバシー保護処理済画像から、人と人の実際の距離を容易に把握することができる。
(9) (5)から(8)に記載の何れかの混雑情報報知方法において、前記人識別ステップ、前記骨格情報抽出ステップ、及び、前記画像処理ステップを、前記人識別部、前記骨格情報抽出部、及び、前記画像処理部を含んで構成される演算処理部に実行させる、混雑情報報知用のプログラム。
(9)のプログラムによれば、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することができる。
本発明によれば、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することができる。
本発明の混雑情報報知システムの構成を示すブロック図である。 本発明の混雑情報報知システムに係る撮影画像の一例を示す図である。 本発明の混雑情報報知システムに係るプライバシー保護処理済画像の一例を示す図である。 本発明の混雑情報報知システムによって、利用者の情報受信端末に表示される、混雑情報の一例を示す図である。
以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
<混雑情報報知システム>
図1は、本発明の混雑情報報知システム1の構成を示すブロック図である。尚、図1を含め、以下に示す各図は、模式的に示した図であり、各部の大きさ、形状は、理解を容易にするために、適宜変更して示している。又、以下の説明では、具体的な構成を例示して説明を行うが、これらは、適宜変更することができる。
[全体構成]
混雑情報報知システム1は、撮影部10と、演算処理部20によって構成される。又、混雑情報報知システム1から発信される情報はシステムの利用者が所持する情報受信端末30に向けて発信される。
以下においては、本発明の混雑情報報知システムを、撮影部10と演算処理部20とを離れた位置に別々に配置した構成からなる混雑情報報知システム1を好ましい実施形態の一例として、その詳細を説明する。しかし、本発明は、撮影部10と演算処理部20とを一つの混雑情報報知システムとして一体化した構成とすることも可能であるし、或いは、演算処理部20の一部のみを撮影部10に搭載した構成とすることもできる。
混雑情報報知システム1は、上記の各構成部分を、相互に情報通信可能に接続した情報処理システムである。各部間の接続は、専用の通信ケーブルを利用した有線接続、或いは、有線LANによる接続とすることができる。又、有線接続に限らず、無線LANや近距離無線通信、携帯電話回線等の各種無線通信を用いた接続によって混雑情報報知システム1を構成することもできる。
[撮影部]
撮影部10は、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行等、各種施設において混雑度監視する監視対象領域を撮影する、所謂、監視カメラである。撮影部10は、監視対象領域を連続的に撮影することができる従来公知の各種の監視用カメラで構成することができる。又、撮影部10を構成する監視カメラは監視対象領域とする空間内の3次元位置情報を直接的に取得できる3Dカメラで構成することもできるし、監視対象領域とする3次元空間を2次元の画像として撮影する単眼のカメラで構成することもできる。
混雑情報報知システム1において、撮影部10が、2次元情報のみを有する監視画像を撮影可能な単眼カメラである場合、混雑情報報知システム1は、監視画像中の位置を監視対象領域である3次元空間内における実際の位置と関連付けて特定可能な座標を設定する座標設定部(ブロック図中の図示は省略)を、更に備える構成とすることが好ましい。尚、撮影部10が監視対象領域とする空間内の3次元位置情報を直接的に取得できる3Dカメラである場合には、上記態様の座標設定部は必須ではない。座標設定部は撮影部10に内蔵されていてもよいし、演算処理部20の一部として、追加的に別途の装置として付加されていてもよい。
ここで、図2は、撮影部10が撮影した撮影画像100の一例を示す図である。撮影部10は、撮影画像100を、演算処理部20で演算処理することができるようにデジタル形式の画像データに加工して、当該画像データを演算処理部20に向けて出する機能を有するものであれば、既存の各種のデジタルカメラを特に制限なく用いることができる。
[演算処理部]
演算処理部20は、撮影部10から出力され、送信された画像データに対して、混雑情報を作成するために必要な各種の演算処理を行う。演算処理部20は、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン等を利用して構成することができる。或いは、演算処理部20は、本発明の実施に係る動作に特化した専用装置として構成することもできる。又、演算処理部20は、以上の機能を備える情報処理装置をサーバーとしてクラウド上に構成して、これを多数のクライアントで共有する構成とすることもできる。
上記何れの構成においても、演算処理部20は、CPU、メモリ、通信部等のハードウェアを備えている。そして、このような構成からなる演算処理部20は、本発明に係るコンピュータプログラムである混雑情報報知用のプログラムを実行することにより、以下に説明する各種動作、及び、混雑情報報知方法を具体的に実行することができる。
演算処理部20は、撮影部10から画像データを受信することができるように撮影部10と接続されている。この接続は、専用の通信ケーブルを利用した有線接続、或いは、有線LANによる接続とすることができる。又、有線接続に限らず、無線LANや近距離無線通信、携帯電話回線等の各種無線通信を用いた接続としてもよい。尚、演算処理部20は、撮影部10の近傍に配置せずに、撮影部10から離れた遠隔地に配置してもよい。
演算処理部20は、少なくとも、人識別部21、骨格情報抽出部22、画像処理部24、及び、情報発信部25を備える。又、演算処理部20は、混雑度算出部23を更に備えることが好ましい。必要に応じて座標設定部を備える構成とすることができる。
(人識別部)
人識別部21は、撮影部10が撮影した撮影画像100中から、人を、自動的に識別して検出する。この人の識別は、具体的には、従来公知の様々な手法の何れか、又は、それらを組合せて行うことができる。例えば、背景差分によって撮影画像100中から背景以外の対象物を抽出することができる。この背景差分は公知の技術であり、撮影部10で撮影された撮影画像の画像データと、事前に取得しておいた撮影対象領域の背景画像との差分をとることで、動きのある対象物を抽出する技術である。
又、抽出した監視対象の特定については、近年、画像認識分野において、認識率の飛躍的向上が注目を集めている、ニューラルネットワークを有する機械学習型の画像解析装置(所謂「ディープラーニング技術を用いた画像認識装置」)を用いることが好ましい。
尚、ディープランニングを用いた画像認識技術については、例えば、下記に公開されている。
「ディープラーニングと画像認識、オペレーションズ・リサーチ」
(http://www.orsj.o.jp/archive2/or60−4/or60_4_198.pdf)
これらの様々な公知の画像認識技術により、撮影画像中の「人」を自動的に、且つ、極めて高い正解率で識別することができる。
(骨格情報抽出部)
骨格情報抽出部22は、撮影画像100中の人101、102、・・・、105から、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105Aを抽出する。骨格情報101A、102A、・・・、105Aとは、人101、102、・・・、105の頭、両肩、腰、手、脚の各関節部分に相当する複数の特徴点と、各点を連接する線分で構成される画像情報である(図3参照)。
図3に示すような、人の骨格情報の抽出は、具体的には、従来公知の様々な手法の何れか、又は、それらを組合せて行うことができる。一例として、下記文献に開示されている「OpenPose」と称される技術を用いることにより、2次元の画像から「人」の骨格情報を抽出することができる。又、これら各特徴点の位置や速度を解析することによって、人の位置及び動きを認識することができる
「Zhe Cao 他 Realtime Multi−Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields, CVPR 2017」
(混雑度算出部)
混雑度算出部23は、人識別部21が識別した人の人数から当該領域内の混雑度を算出する。混雑度、即ち、任意の部分領域毎の人の人数は、例えば、人101、102、・・・、105が、監視対象領域内で占める「実際の位置」を、骨格情報101A、102A、・・・、105Aを構成する特徴点が下記に説明する座標設定部が設定した座標上に占める位置(3次元位置情報)として把握し、この3次元位置情報を解析することによって、客観的な数値データとして得ることができる。
(画像処理部)
画像処理部24は、撮影画像100(図2)に画像処理を施して、プライバシー保護処理済画像100A(図3)を生成する。プライバシー保護処理済画像100Aとは、図3に示す通り、撮影画像100中の人101、102、・・・、105を、骨格情報抽出部22で抽出した、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105Aのみで表示するように画像処理を施した画像のことを言うものとする。
又、プライバシー保護処理済画像には、更に、撮影画像中の長さと、監視対象領域における実際の距離との対応を表示するグリッド線(図示せず)が表示されていることがより好ましい。グリッド線は画像中に示される線分の長さによって、監視対象領域内での実際の距離が把握できるものであればよい。これにより、システムの利用者が、プライバシー保護処理済画像から、そこに骨格情報として表示されている人と人の実際の距離を容易に把握することができる。又、監視対象領域内で実際に、所定の単位面積を占める部分領域をグリッド線によって示すことによって、当該部分領域の混雑度(密集度)をより、把握容易な視覚情報として表示することができる。
(情報発信部)
情報発信部25は、画像処理部24によって上述の画像処理を施したプライバシー保護処理済画像100Aを、システムの利用者に対して施設の混雑情報を報知するための情報として発信する。尚、ここで、システムの利用者として想定されているのは、当該施設の管理担当者等、及び、当該施設の利用を検討している全ての潜在的な利用者である。但し、必要に応じて、認証された特定の顧客グループだけに混雑情報を開示するようにすることもできる。
情報発信部25の発信する混雑情報は、プライバシー保護処理済画像100Aと、混雑度を示す文字情報200と、を組み合わせた情報であること好ましい。この文字情報200とは、混雑度を官能的に示す「たいへん込んでいます」、「空いています」等と言った文言による情報と、実際の特定領域内の滞在人数(密集度)に係る数値による情報とを含み、何れも、混雑度算出部23で得たデータに基づいて生成することができる。そして、このように生成した混雑情報を、例えば、図4に示すように、例えばスマートフォン等、システムの利用者の情報受信端末30に表示させることが好ましい。
(座標設定部)
尚、例えば、特許6581280号に公開されているような座標設定部を更に演算処理部20に設けることにより、撮影部10が撮影した撮影画像中の床面に相当する位置を実寸法と関連付けて特定可能な座標を設定することもできる。このような座標設定部が設定する座標とは、撮影部10が撮影する撮影画像中において、ある任意の位置を特定し、その位置が床面にあるとしたときに、その床面が実際の監視領域の空間においてどの位置に相当するのか特定可能な座標である。即ち、この設定される座標上の位置は、実寸法と関連付けて設定される。このような座標設定部を設けることにより、距離測定デバイスや3Dカメラ等を導入することなく廉価で取得可能な単眼カメラによってのみ取得された2次元情報のみを有する画像からであっても、自動的な処理のみにより高い精度で人の識別を効率よく実行することができる。
[情報受信端末]
情報受信端末30は、システムの利用者が情報発信部25の発信する混雑情報を受信することができる装置、機器であれば特に限定されず、使用者の所持する又は貸与されている様々な機器を用いることができる。情報受信端末30は、具体的には、モニター付きのパーソナルコンピュータ、或いは、容易に持ち運ぶことができる小型の携帯情報処理端末等のように、上記の混雑情報を、システムの利用者が、認知可能な映像・文字・音声等で適宜表示することができる各種の情報処理端末、或いは、そのような要求に対応可能なモニター等を含む各種の情報表示装置によって構成することができる。
<混雑情報報知方法>
好ましくは、本発明の混雑情報報知システム1の動作によって実行することができる本発明の混雑情報報知方法は、撮影部10において実行される撮影ステップ、人識別部21において実行される人識別ステップ、骨格情報抽出部22において実行される骨格情報抽出ステップ、混雑度算出部23において実行される混雑度算出ステップ、画像処理部24において実行される画像処理ステップ、及び、情報発信部25において実行される混雑情報発信ステップが順次行われることによって、全体プロセスとして実行される。但し、最小限の構成とする場合は、混雑情報発信ステップは必須の構成ではない。本発明の混雑情報報知方法は、画像処理ステップにおいて生成されたプライバシー保護処理済画像100Aのみを混雑情報として発信する態様として実施することもできる。
(撮影ステップ)
撮影ステップでは、撮影部10が、監視対象領域の撮影を行う。ここで、この撮影は、静止画の撮影を所定間隔で連続して行い、撮影される画像の連続として後述する監視動作を行うが、撮影間隔を非常に短くすることにより、実質的には、動画撮影として、監視動作を行っているものと捉えることもできる。
(人識別ステップ)
人識別ステップでは、人識別部21が、撮影部10が撮影した撮影画像中の人を識別する。人を識別した場合には、骨格情報抽出ステップ、又は、混雑度算出ステップへ進み、人が識別されていない場合には、撮影ステップへ戻り、監視動作を継続する。
(骨格情報抽出ステップ)
骨格情報抽出ステップでは、骨格情報抽出部22が、人識別ステップで識別された人101、102、・・・、105(図2参照)から、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105A(図3)を抽出する。
(混雑度算出ステップ)
混雑度算出ステップでは、混雑度算出部23が、人識別ステップで識別された人の数を特定し、この単位面積当たりに滞留する人数に係る数値データから監視対象領域の混雑度を算出する。ここでいう混雑度の判断基準は、本方法を適用する対象施設の業態、業種、場所等によって、任意に変更することができる。一例として、初期設定として、任意の単位面積(例えば5m)の領域において、当該領域内に3人以上の人が識別された場合に、当該領域については混雑していると判断するように初期設定としての判断基準を設定しておき、必要に応じて、上記の単位面積と人数とを適宜調整するという実施態様を例示することができる
(画像処理ステップ)
画像処理ステップでは、画像処理部24が、撮影画像100中の人101、102、・・・、105(図2参照)を、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105A(図3)のみで表示するように画像処理を施すことによってプライバシー保護処理済画像100Aを生成する。
(混雑情報発信ステップ)
混雑情報発信ステップでは、情報発信部25が、画像処理ステップにおいて生成されたプライバシー保護処理済画像100Aを、混雑情報として発信する。又、混雑情報は、プライバシー保護処理済画像100Aと、混雑度算出ステップで算出された混雑度を示す文字情報200と、を組み合わせた情報(図4参照)とすることが好ましい。
又、過去の月、日、曜日、時間、及び、天気毎の混雑情報を蓄積したデータを、ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報解析装置(所謂「ディープラーニング技術を用いた情報解析装置(人口知能)」)に学習させて、現時点以後の混雑予測データを得て、この混雑予測データを上記の混雑データと併せて発信することもできる。更に、その他の販売促進情報等を混雑情報とともに発信することもできる。
又、プライバシー保護処理済画像100Aには、撮影画像100中の長さと、監視対象領域における実際の距離との対応を表示するグリッド線を表示することが更に好ましい。
混雑情報発信ステップの実行後に、演算処理部20が、監視を終了するか否かを判断する。監視終了は、例えば、監視終了の命令が入力された場合に終了と判断される。終了する場合には、監視動作を終了し、それ以外の場合には、撮影ステップへ戻り、監視を継続する。
1 混雑情報報知システム
10 撮影部
20 演算処理部
21 人識別部
22 骨格情報抽出部
23 混雑度算出部
24 画像処理部
25 情報発信部
30 情報受信端末
100 撮影画像
101、102、103、104、105 人
100A プライバシー保護処理済画像
101A、102A、103A、104A、105A 骨格情報
111 背景
200 文字情報

Claims (7)

  1. 監視対象領域を撮影する撮影部と、
    前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別部と、
    前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出部と、
    前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域内で所定の単位面積を占める部分領域の混雑度を算出する混雑度算出部と、
    前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離と対応していて、前記部分領域を示すグリッド線を前記撮影画像中に表示して、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施して、プライバシー保護処理済画像を生成する画像処理部と、
    前記画像処理部によって生成されたプライバシー保護処理済画像と前記混雑度を示す文字情報とを組み合わせた情報を、混雑情報として発信する、情報発信部と、を備える、
    混雑情報報知システム。
  2. 前記情報発信部は、過去の月、日、曜日、時間、及び、天気毎の混雑情報を蓄積したデータを、ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報解析装置に学習させて得た現時点以後の混雑予測データを、前記混雑情報と併せて発信する、
    請求項1に記載の混雑情報報知システム。
  3. 前記情報発信部は、販売促進情報を、前記混雑情報と併せて発信する、
    請求項1又は2に記載の混雑情報報知システム。
  4. 撮影部が、監視対象領域を撮影する撮影ステップと、
    人識別部が、前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別ステップと、
    骨格情報抽出部が、前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出ステップと、
    混雑度算出部が、前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域内で所定の単位面積を占める部分領域の混雑度を算出する混雑度算出ステップと、
    画像処理部が、前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離と対応していて、前記部分領域を示すグリッド線を前記撮影画像中に表示して、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施してプライバシー保護処理済画像を生成する画像処理ステップと、
    情報発信部が、前記プライバシー保護処理済画像と前記混雑度を示す文字情報とを組み合わせた情報を、前記混雑情報として発信する、混雑情報発信ステップと、を含む、
    混雑情報報知方法。
  5. 前記混雑情報発信ステップにおいて、前記情報発信部が、過去の月、日、曜日、時間、及び、天気毎の混雑情報を蓄積したデータを、ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報解析装置に学習させて得た現時点以後の混雑予測データを、前記混雑情報と併せて発信する、
    請求項4に記載の混雑情報報知方法。
  6. 混雑情報発信ステップにおいて、前記情報発信部が、販売促進情報を、前記混雑情報と併せて発信する、
    請求項4又は5に記載の混雑情報報知方法。
  7. 請求項4から6の何れかに記載の混雑情報報知方法において、
    前記人識別ステップ、前記骨格情報抽出ステップ前記画像処理ステップ、及び、混雑度算出部ステップを、
    前記人識別部、前記骨格情報抽出部前記画像処理部、及び、混雑度算出部を含んで構成される演算処理部に実行させる、混雑情報報知用のプログラム。
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