JP6904677B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
例えば、特許文献1には、銀行等のATMコーナにおいて、予め登録した平均取引時間に待ち行列に登録された顧客の人数等を掛けて待ち行列中の各顧客のおおよその待ち時間を計算する手段を設けて待ち時間を案内するシステムが開示されている。
また、特許文献2には、監視カメラの映像を画像処理することにより行列ラインを生成して、その総延長に基づいて待ち時間を算出するシステムが開示されている。
また、特許文献3には、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し、行列の長さと、複数の移動体のうちの1の移動体の移動距離と、から行列の待ち時間を算出するシステムが開示されている。
特許文献1、2に開示された従来技術を用いると、待ち行列理論でいうサービス時間(例えば、行列が進む速さ)が一定である場合、比較的精度よく待ち時間を算出することができる。また、特許文献2、3に開示された従来技術を用いると、サービス時間が異なる場合にも、行列の待ち時間を算出することができる。
本発明は、待ち行列の待ち時間をより精度よく予測することを目的とする。
本実施形態では、待ち時間予測システムが待ち行列の待ち時間を取得する処理について説明する。本実施形態では、待ち行列に並んでいるオブジェクトは、人体であるとするが、家畜等の動物や、工場のレーンで運ばれている工業製品や中間製品、運搬用のレーンで運ばれている貨物やコンテナ等であってもよい。
待ち時間予測システムは、情報処理装置100を含む。情報処理装置100は、待ち行列に並んでいるオブジェクトの数、オブジェクトが待ち行列の出口を通過する頻度(待ち行列から出ていく頻度)を取得し、取得したオブジェクトの数、頻度に基づいて、待ち行列の待ち時間の予測値を取得する情報処理装置である。情報処理装置100は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、サーバ装置、タブレット装置等から構成される。
情報処理装置100は、メモリ110、CPU111、通信制御部112、入力制御部113、表示制御部114を含む。
メモリ110は、各種プログラム、各種設定データ、各種閾値データ、待ち行列が撮影された画像データ等を記憶する記憶装置である。CPU111は、情報処理装置100の処理を制御する中央演算装置である。通信制御部112は、ネットワークを介した外部の装置との通信に利用される通信制御部である。入力制御部113は、入力装置120を介した情報処理装置100への情報の入力を制御する入力制御部である。表示制御部114は、表示装置130への画面の表示を制御する表示制御部である。本実施形態では、情報処理装置100と表示装置130とは、独立した装置とするが、表示装置130が情報処理装置100に含まれることとしてもよい。また、待ち時間予測システムは、複数の表示装置を表示装置130として含んでもよい。
CPU111が、メモリ110等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、図1(b)で後述する情報処理装置100の機能及び図2で後述するフローチャートの処理等が実現される。
情報処理装置100は、カウント部103、通過頻度算出部104、設定部105、待ち時間予測部106、通信部107、表示部108を含む。
第1の通過検出部101、第2の通過検出部102は、待ち行列を構成するオブジェクトの通過を検出する。第1の通過検出部101、第2の通過検出部102は、例えば、赤外線等を用いた通過センサや、撮影した画像に基づいて、オブジェクトの通過を検出する画像解析機能を持ったカメラ等で構成される。第1の通過検出部101は、待ち行列の出口に設けられ、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出する。第2の通過検出部102は、待ち行列の入口に設けられ、待ち行列に入ってくるオブジェクトを検出する。
ある待ち行列から切り出された部分的な待ち行列も、1つの待ち行列であるとみなすことができる。例えば、待ち時間予測システムは、1列に並んでいる待ち行列の丁度中央の位置から出口までの行列を1つの待ち行列であるとみなして、その中央の位置から出口までの待ち時間を取得することもできる。
カウント部103は、第1の通過検出部101、第2の通過検出部102によるオブジェクトの待ち行列の入口又は出口の通過検出の結果に基づいて、待ち行列の中に存在するオブジェクトの数を取得する。
設定部105は、入力装置120を介したユーザーの操作に基づいて、待ち時間予測システムが起動された時刻での待ち人数や、待ち時間の予測や表示のタイミングの指定を受付ける。また、設定部105は、受付けた指定が示す情報を待ち時間予測処理に利用される情報である設定情報として決定する。設定部105は、取得した情報を、メモリ110等に記憶してもよい。設定部105は、メモリ110に既に記憶されている設定情報が存在する場合、ユーザーからの指定を受付けることなく、記憶されている設定情報を利用してもよい。これにより、起動の度に毎回、ユーザーが入力操作を行う必要がなくなり、待ち時間予測システムは、ユーザーの利便性を向上させることができる。
通信部107は、待ち時間予測部106により取得された待ち時間の情報を外部の端末装置等の装置に送信する。通信部107は、端末装置等の装置と有線又は無線で通信する。
本実施形態では、機能構成要素103〜108の各々は、一つの機器である情報処理装置100に含まれる機能構成要素であるとする。しかし、複数の情報処理装置が接続されたシステム内において、そのシステムに含まれる複数の情報処理装置が、機能構成要素103〜108の各々を分散して含むこととしてもよい。また、機能構成要素103〜108の各部の各々は、情報処理装置100に含まれるハードウェアとして構成されていてもよい。
図2の処理は、例えば、待ち時間予測システムが起動された時刻から開始される。
S201において、設定部105は、入力装置120を介したユーザーの操作に基づいて、又は、メモリ110に記憶された設定情報を取得することで、待ち時間予測処理に利用される設定情報を取得する。カウント部103は、取得された設定情報が示す待ち時間予測システムが起動された時刻における待ち行列内のオブジェクトの数により、待ち行列内のオブジェクトの数を初期化する。
S203において、カウント部103は、第1の通過検出部101及び第2の通過検出部102による検出処理の結果に基づいて、待ち行列内に存在するオブジェクトの数を取得する。
S205において、待ち時間予測部106は、S201で決定された設定情報が示す待ち待ち時間予測処理を行うタイミングで、以下のようにして待ち時間予測処理を行う。即ち、待ち時間予測部106は、S203で取得されたオブジェクトの数と、S204で取得された第1の通過頻度と、に基づいて、待ち行列の待ち時間の予測値を取得し、取得した待ち時間を、メモリ110等に記録する。待ち時間予測部106は、例えば、以下の式1を用いて、待ち行列の待ち時間として予測される値を取得する。
待ち時間予測システムの起動の際等の、通過頻度が0になってしまう場合を考慮して、設定部105は、通過頻度の初期値を設定情報として予め決定しておくこととしてもよい。また、表示部108は、通過頻度が0の場合、予め設定された情報(例えば、「待ち時間計測中」等の文字列)を、表示装置130に表示することとしてもよい。
S207において、通信部107は、S205で取得した待ち時間の情報を外部の端末装置に送信するか否かを、例えば、メモリ110に記憶されている設定情報や、外部の端末装置からの要求等に基づき判定する。そして、通信部107は、S205で取得した待ち時間の情報を外部の端末装置に送信すると判定した場合、S205で取得した待ち時間の情報を外部の端末装置に送信する。
図2の説明では、S203とS204、S206、S207は一連の処理として説明した。しかし、カウント部103、通過頻度算出部104、待ち時間予測部106は、例えば、S203、S204、S205における算出結果をメモリ110に記憶されるデータベースやファイル等に書き込むこととしてもよい。そして、待ち時間予測部106、表示部108、通信部107は、メモリ110に記憶されるデータベースやファイル等の内容を読み取る処理を、S203〜S205の処理と別の処理として、S203〜S205の処理と並列に行ってもよい。待ち時間予測システムと外部の端末装置とをネットワークを介して接続し、外部の端末装置が、通信部107に対して、待ち時間のデータ等の送信を要求し、要求に応じて通信部107から送信されたデータを、端末装置の表示装置等に表示することとしてもよい。
図3は、待ち時間予測システムの適用の一例を説明する図である。図3を用いて、待ち時間予測システムの処理をタクシー乗り場に並んでいる行列に対して適用した一例を説明する。
また、領域3002の範囲内には、タクシーに乗車する場所である出口302と、領域3002に入場する場所である入口303がある。ガイドポール304は、領域3002を特定し、行列の整列を促すためのガイドポールである。また、ガイドポール304の代わりに、領域3002に入場する部分や行列の順路を明示するライン等が、床に引いてあることとしてもよい。
出口302の上方には、第1の通過検出部101である赤外線センサ305が設置されている。また、入口303の上方には、第2の通過検出部102である赤外線センサ306が設置されている。また、入口303付近に、表示装置130である予測待ち時間の表示モニター307が設置されている。
図3(a)の状態では、タクシーの待ち行列が形成されていないため、図2のフローチャートで説明した処理フローS203の行列のカウントで、待ち人数は0人となるので、通過頻度によらず、S205で予測した待ち時間は0分(無し)となる。式1のQLが0となるため、式1で算出される待ち行列の待ち時間の予測値が0となるためである。
図4の表中の下向き三角記号は、事象が起こるタイミングを表す記号である。図4の例では、待ち時間予測システムは、30秒ごとに、図2の処理を行うこととする。図4の例では、待ち時間予測部106は、第1の通過頻度を補正した補正通過頻度を、算出前2分間の出口の通過検出数を1分で割った値として算出した。即ち、待ち時間予測部106は、係数を、Kp=2、Kd=0、Ki=0として、式2を用いて、TH'exitを算出した。設定部105は、例えば、S201で、係数Kp、Kd、Kiの値をどの位にするかを決定し、決定した情報を、設定情報として、メモリ110等に記憶する。
図4の例では、待ち時間予測部106により式1を用いて算出された待ち時間が、分単位で表示されている。しかし、表示部108は、待ち時間が設定された閾値(例えば、3分間)以下である等の場合、「待ち時間3分以下」等の文字列を、表示モニター307に表示してもよい。
また、第1の通過検出部101、第2の通過検出部102が待ち行列の出口や入口における人の通過を検出するため、待ち行列への出入りのタイミングで、出入りした人の情報を個別に取得する必要がない。
本実施形態では、待ち時間予測システムは、待ち行列として、タクシーの乗車待ちの待ち行列の待ち時間の予測値を取得した。しかし、待ち時間予測システムは、行列として、飲食店の入場待ちの待ち行列、店舗のレジの待ち行列、空港のカウンターやセキュリティーチェック等の待ち行列等の待ち時間の予測値を取得することもできる。
実施形態1では、待ち時間予測システムは、赤外線センサである第1の通過検出部101、第2の通過検出部102を用いて、待ち行列の入口、出口を通過する人体を検出することとした。
本実施形態では、待ち時間予測システムは、撮像装置501により撮影された待ち行列の画像に基づいて、待ち行列の入口、出口を通過する人体を検出することとする。
本実施形態の待ち時間予測システムは、情報処理装置100、撮像装置501を含む。情報処理装置100、撮像装置501は、ネットワーク520を介して、通信可能に接続されている。ネットワーク520は、撮像装置501と情報処理装置100との接続に利用されるネットワークである。ネットワーク520は、例えば、Ethernet(登録商標)等の通信規格を満足する複数のルータ、スイッチ、ケーブル等から構成される。本実施形態においては撮像装置501、情報処理装置100間の通信を行うことができるものであればその通信規格、規模、構成を問わない。例えば、ネットワーク52は、インターネットや有線LAN(Local Area Network)、無線LAN(Wireless LAN)、WAN(Wide Area Network)等により構成されてもよい。
撮像装置501は、ネットワークカメラ等の撮像装置である。本実施形態では、情報処理装置100は、撮像装置501の駆動、撮像装置501から撮像画像の取得等を行う。
図5を用いて、待ち時間予測システムの各システム構成要素のハードウェア構成の一例を説明する。
CPU111が、メモリ110等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、図6で後述する情報処理装置100の機能及び図2のフローチャートの処理等が実現される。
メモリ510は、各種プログラム、各種設定データ、待ち行列が撮影された画像データ等を記憶する記憶装置である。CPU511は、撮像装置501の処理を制御する中央演算装置である。
撮像部512は、撮像素子と撮像素子上に被写体の光学系とを有し、光学系の光軸と撮像素子との交点を撮像中心として撮像素子上に撮像を行う。撮像部512は、CMOS(ComplementaryMetal−Oxide Semiconductor)、CCD(Charged Coupled Device)等の撮像素子である。
また、信号処理部513は、H.264/MPEG−4 AVC(以下H.264)の符号化方式を用いて、撮像部512によって撮像された画像信号の符号化を行うこととしてもよい。また、信号処理部513は、HEVC(High Efficiency Video Coding符号化方式)の符号化方式を用いて、撮像部512によって撮像された画像信号の符号化を行うこととしてもよい。また、信号処理部513は、複数の符号化方式の中から符号化方式を選択して符号化を行うこととしてもよい。
通信制御部515は、ネットワーク520を介した情報処理装置100等の外部の装置との通信に利用される通信制御部である。通信制御部515は、信号処理部513で処理が行われた撮像画像の情報を情報処理装置100に送信する。更に、通信制御部515は、情報処理装置100から送信された撮像装置501に対する制御命令を受信する。
CPU511が、メモリ510等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、撮像装置501の機能及び撮像装置501の処理等が実現される。
本実施形態の情報処理装置100は、通過検出部502、カウント部103、通過頻度算出部104、設定部105、待ち時間予測部106、通信部107、表示部108を含む。本実施形態の情報処理装置100は、通過検出部502を含む点で、実施形態1と異なる。設定部105、待ち時間予測部106、通信部107、表示部108は、実施形態1と同様である。
通過検出部502は、待ち行列を構成するオブジェクトの待ち行列の入口、出口の通過を検出する。本実施形態では、通過検出部502は、撮像装置501から待ち行列の画像を取得する。そして、通過検出部502は、撮像装置501から取得した画像に基づいて、物体の通過を検出する。撮像装置501は、待ち行列の全体を撮影できるように設置されている。通過検出部502は、撮像装置501の撮影画像を、動画(設定された間隔で連続する複数の画像)として取得する。通過検出部502は、取得した動画に含まれる各画像に対して画像処理・解析を行い、オブジェクトを検出する。そして、通過検出部502は、オブジェクトの位置の時間的変化に基づいて、設定された位置(例えば、待ち行列の入口や出口)におけるオブジェクトの通過を検出する。通過検出部502は、画像内でオブジェクトの通過を検出する位置を複数決定することができる。通過検出部502は、決定した複数の位置それぞれについて、オブジェクトの通過を検出することができる。
通過頻度算出部104は、通過検出部502により検出された設定された位置のオブジェクトの通過に基づいて、予め設定された期間内に設定された位置を通過したオブジェクトの通過頻度を算出する。通過頻度算出部104は、待ち行列の状況や、予測した待ち時間の表示の更新間隔に応じて、通過頻度を算出する。
図2のフローチャートの処理は、例えば、待ち時間予測システムが起動された時刻から開始される。
S201の処理は、実施形態1と同様である。
S202において、通過検出部502は、撮像装置501により撮影された待ち行列の画像に基づいて、オブジェクトの設定された位置(待ち行列の入口又は出口)の通過を検出する。
S204において、通過頻度算出部104は、通過検出部502によるオブジェクトの通過の検出に基づいて、設定された期間内のオブジェクトの設定された位置の通過頻度を算出する。本実施形態でも、実施形態1と同様に、通過頻度算出部104は、設定された期間内において待ち行列から出ていったオブジェクトの頻度を、第1の通過頻度として取得する。また、通過頻度算出部104は、設定された期間内において待ち行列に入ってきたオブジェクトの頻度を、第2の通過頻度として取得する。通過頻度算出部104は、取得した第1の通過頻度を、メモリ110等に記憶することとしてもよい。
本実施形態では、γ=1としたため、待ち時間予測部106は、待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度のみを加味した待ち時間の予測値を算出した。しかし、待ち時間予測部106は、γの値を1以外の値にすることで、待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度だけでなく、待ち行列にオブジェクトが入ってくる頻度を加味した待ち時間の予測値を算出できる。
待ち時間予測システムと外部の端末装置とをネットワークを介して接続し、外部の端末装置が、通信部107に対して、待ち時間のデータ等の送信を要求し、要求に応じて通信部107から送信されたデータを、端末装置の表示装置等に表示することとしてもよい。
図7(a)は、撮像装置501により撮影されたタクシー待ちの待ち行列の画像の一例を示す図である。通過検出部502やカウント部103は、図7(a)の画像から、人体の上半身を検出することで、人体を検出する。検出人体枠701は、検出された人体の上半身を示す枠である。表示部108は、検出された人体の上半身の中心位置とサイズを元に検出人体枠701を生成し、撮像装置501により撮影された画像と重畳して、表示装置130等に表示することができる。
通過検出線分702は、通過を検出したい部分を示す線分である。設定部105は、例えば、以下のようにして通過検出線分702を決定することができる。即ち、設定部105は、表示部108に撮像装置501により撮影された画像を含む通過検出線分702の指定に利用される通過検出線分指定画面を、表示装置130に表示するよう指示する。そして、設定部105は、ユーザーによる入力装置120を介した通過検出線分指定画面への操作に基づいて、ユーザーによる通過検出線分702の指定を受付ける。例えば、ユーザーは、通過検出線分指定画面に含まれる撮像装置501により撮影された画像上の通過検出線分を指定したい位置に、マウスを用いてドラッグ処理で線分を引くことで、通過検出線分702を指定する。設定部105は、このようなユーザーからの指定を受付け、受付けた指定が示す線分を、通過検出線分702として決定することができる。
また、カウント部103は、S203で、図7(b)の画像から、オブジェクトである人体が画像内に幾つ存在するかをカウントする。
図8の表中の下三角記号は、事象が起こるタイミングを表す記号である。図8の例では、待ち時間予測システムは、30秒ごとに、図2の処理を行うこととする。
設定部105は、例えば、以下のようにしてオブジェクトのカウント対象の領域を決定することができる。即ち、設定部105は、表示部108に撮像装置501により撮影された画像を含むオブジェクトのカウント対象の領域の指定に利用される領域指定画面を、表示装置130に表示するよう指示する。そして、設定部105は、ユーザーによる入力装置120を介した領域指定画面への操作に基づいて、ユーザーによるオブジェクトのカウント対象の領域の指定を受付ける。例えば、ユーザーは、領域指定画面に含まれる撮像装置501により撮影された画像上の領域の角として指定したい位置に、マウスを用いてクリック処理で領域の角となる点を指定することで、領域を指定する。設定部105は、このようなユーザーからの指定を受付け、受付けた指定が示す点により示される領域を、領域703として決定することができる。
また、設定部105は、図7(e)のように、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出するための通過検出線分と、オブジェクトのカウント対象の領域と、を撮像装置501により撮影された画像内に決定してもよい。そして、待ち時間予測システムは、待ち行列から出ていくオブジェクトを検出するための通過検出線分と、オブジェクトのカウント対象の領域と、の何れか、又は両方を用いて、待ち行列内のオブジェクトの数をカウントする。また、カウント部103は、1つの画像中の、待ち行列から出ていくオブジェクトの検出に利用される通過検出線分と、待ち行列に入ってくるオブジェクトの検出に利用される通過検出線分と、の両方を用いて、待ち行列内のオブジェクトの数をカウントしてもよい。
また、待ち行列が、子供用の遊興施設に並んでいる人で構成される待ち行列である場合、大人は、その遊興施設を利用しないと仮定できる。そのため、待ち時間予測システムは、待ち行列内のオブジェクトを子供の人のみとみなすこととしてもよい。大人は、子供よりも身長が高いことが仮定できる。そのため、この場合、設定部105は、オブジェクトのカウント対象の領域703及び通過検出線分702の位置を、大人の上半身が全て入らないように、図7(c)の場合よりも低い位置に決定する。これにより、カウント部103、通過検出部502は、大人の人体の上半身を検出せずに、子供の人体の上半身を検出することができる。
通過検出部502は、画像中の通過検出線分702、704を挟んだ両側の領域において、同一のオブジェクトを検出することで、そのオブジェクトの通過検出線分702、704の通過を検出する。例えば、通過検出線分702が画像の右端付近に存在する場合、通過検出線分702よりも右側の領域が、オブジェクト全体が写ることができないほど狭くなり、通過検出部502は、オブジェクトを検出できないこととなる。
そこで、設定部105は、通過検出線分702、704の位置を、画像中の通過検出線分702、704を挟んだ両側の領域の大きさがオブジェクトの検出が可能な程度の大きさとして設定された大きさとなるように決定することとしてもよい。例えば、設定部105は、通過検出線分702、704の位置を、画像中の通過検出線分702、704を挟んだ両側の領域の大きさが検出対象のオブジェクトの大きさより大きくなるように、決定する。これにより、通過検出部502は、より安定して、通過検出線分702、704を通過するオブジェクトを検出することができ、待ち時間予測の制度を向上させることができる。
実施形態2では、単一の撮像装置501が待ち行列の全体を撮影することとした。本実施形態では、待ち行列が存在する領域が実施形態2の場合よりも広大であり、複数の撮像装置が分割して、待ち行列を撮影することとする。また、実施形態1、2では、待ち行列の出口は、1つであるとした。本実施形態では、待ち行列の出口が複数あるとする。
本実施形態の待ち時間予測システムのシステム構成、各システム構成要素のハードウェア構成及び機能構成は、実施形態2と同様である。本実施形態では、撮像装置501は、複数の撮像装置により構成される。
領域9001、9002は、タクシーが到着する領域である。タクシーが到着する領域は、単一ではなく2か所ある。領域9001、9002の範囲内に、それぞれタクシー901、902が到着する。
また、領域9003は、タクシーを待つ人が並ぶ領域である。領域9003は、領域3002よりも大きく、タクシーに乗車する乗車口903、904の2か所の乗車口を含む。乗車口903、904は、待ち行列の出口でもある。
例えば係員が、乗車口904の近くで、タクシーを待つ人912に対して、乗車口903で待つか、そのまま乗車口904で待つかを案内している。
カウント部103がカメラ907〜909による撮影画像に基づいて、タクシー乗り場の待ち行列内の人の数を漏れなくカウントするために、カメラ907〜909のそれぞれは、以下のように配置されている。即ち、カメラ907〜909のそれぞれは、それぞれの撮影領域に重なりができるように配置されている。図9の撮影領域907Aは、カメラ907による撮影範囲を示す領域である。図9の撮影領域908Aは、カメラ908による撮影範囲を示す領域である。図9の撮影領域909Aは、カメラ909による撮影範囲を示す領域である。図10(a)は、カメラ907により撮影された画像の一例を示す図である。図10(b)は、カメラ908により撮影された画像の一例を示す図である。このとき、設定部105は、領域1001と領域1002とは、重なっているので、重複してオブジェクトを検出しないように、オブジェクトの検出対象となる領域1003、1004を決定する。設定部105は、例えば、実施形態2における図7(c)の領域703決定する方法と同様の方法で、領域1003、1004を決定する。
カメラ907〜909は、タクシー待ち領域1101に並ぶ待ち行列を撮影する。
情報処理装置100内の通過検出部502は、カメラ907〜909により撮影された画像に基づいて、設定された通過検出線分を通過したオブジェクトを検出し、オブジェクトが通過検出線分を通過した時刻を、待ち時間予測部106に通知する。設定部105は、通過検出設定GUI1106を介して指定された線分を、通過検出線分として決定する。通過検出設定GUI1106は、通過検出線分の指定に利用されるGUIである。実施形態2で説明した通過検出線分指定画面は、通過検出設定GUI1106の一例である。本実施形態では、情報処理装置100は、単体の情報処理装置であるとする。しかし、カメラ907〜909により撮影された画像が増加して、単体の情報処理装置ではこれらの画像全てに対して、設定された期間内に処理することが難しい場合、複数の情報処理装置で分散して、各画像に対して処理を行うこととしてもよい。その場合、情報処理装置100は、複数の情報処理装置で構成されることとなる。また、カメラ907〜909は、設定された領域内のオブジェクトの数をカウントする機能、設定された通過検出線分を通過したオブジェクトの検出を行う機能等を有することとしてもよい。その場合、カメラ907〜909は、撮影した画像に加え、設定された領域内のオブジェクトの数、設定された通過検出線分を通過したオブジェクトの検出結果等の情報を、情報処理装置100に送信する。
カウント部103は、設定されたタイミングで、カメラ907〜909により撮影された画像中の人数カウント設定GUI1107を介して決定された領域に含まれるオブジェクトの数をカウントする。待ち時間予測システムは、待ち行列の待ち状況に応じて、カメラ907〜909により撮影された画像のうち、1つまたは複数を、待ち行列内のオブジェクトのカウント処理等に利用する。
カウント部103は、待ち行列内のオブジェクトのカウント処理を、必ずしも撮像装置501からの動画に基づいて、行う必要がなく、設定したタイミングで撮像装置501から取得した静止画像に基づいて行うことができる。
この場合、待ち時間予測システムは、図12のように、カメラから同一時刻に撮影された画像を取得して、取得した各画像について順番に、待ち行列内のオブジェクトのカウント処理、オブジェクトの通過検出線分の通過の検出処理等の解析処理を開始してもよい。それにより、複数のカメラにより同一時刻に撮影された画像について処理が行われるため、待ち行列内の人が動いて同一人物が違うカメラに撮影され、重複してカウントされることを防ぐことができ、更に、CPU111の処理負荷が軽減される。
即ち、カウント部103は、設定された時刻に撮影された画像に基づいて、その時刻における待ち行列内のオブジェクトの数を取得する。そして、カウント部103は、それ以降に次にカメラから静止画像を取得するまでの間、通過検出部502により待ち行列の入口を通過するオブジェクトが検出される度に、取得したオブジェクトの数に1を加える。また、カウント部103は、それ以降に次にカメラから静止画像を取得するまでの間、通過検出部502により待ち行列の出口を通過するオブジェクトが検出される度に、取得したオブジェクトの数から1を引く。これにより、カウント部103は、オブジェクトの待ち行列の入口又は出口の通過の検出の都度、待ち行列内のオブジェクトの数を補正することで、CPU111の負荷を軽減させ、更に、待ち行列内の人数を正しくカウントすることができる。
待ち時間予測部106は、算出した待ち時間の情報を、メモリ110に記憶されるデータベース1109、CSVファイル等に記憶する。また、通信部107は、待ち時間予測部106は、算出した待ち時間の情報を、外部の他の端末装置に送信してもよい。また、表示部108は、外部のモニター1110等に表示したりする。モニター1110は、デジタルサイネージ装置等の表示装置であり、表示装置130の一例である。待ち時間予測部106は、メモリ110に記憶されるデータベースに、算出した待ち時間の情報だけでなく、オブジェクトが通過検出線分を通過した時刻、待ち行列内のオブジェクトの数等の情報を記憶してよい。そして、表示部108は、メモリ110に記憶されるデータベースに記憶されたオブジェクトが通過検出線分を通過した時刻、待ち行列内のオブジェクトの数等の情報を、モニター1110等に表示してもよい。
これにより、待ち時間予測システムは、待ち行列に並ぼうとしている人に最新の予測待ち時間を提示することができる。表示装置130への表示頻度を適切な頻度よりも上げすぎると、逆に見にくくなる。そのため、表示部108は、待ち行列の入口や出口でオブジェクトの通過が検出されても、以下のようにしてもよい。即ち、表示部108は、前回待ち行列への人の出入りが発生した際に表示装置130の表示を更新した時刻から今回待ち行列への人の出入りが発生した時刻までの期間が閾値以上の場合のみ、表示装置130の表示を更新するようにしてもよい。逆に待ち行列の入口や出口を通過するオブジェクトが検出されない場合、待ち時間予測システムは、表示装置130の表示の前の更新時刻から設定された期間が経過した際に、待ち時間の予測値の算出と、表示装置130の表示の更新を行うとよい。
本実施形態では、設定部105は、1つのカメラにより撮影された画像に対し、人数のカウント対象の領域を1つだけ決定したが、図13(a)のように、2つ以上決定するようにしてもよい。
また、表示部108は、カウント部103が図9の領域913のオブジェクトの数をカウントする場合、カウントされた領域913のオブジェクトの数が設定された閾値以下になった場合、表示モニター911に以下のような情報を表示してもよい。即ち、表示部108は、待ち行列内で領域913に入る前で待っている人912に対し、前の乗車口に進むよう促すような情報を表示モニター911に表示してもよい。
本発明は実施形態1〜3に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。
例えば、上述した待ち時間予測システムの機能構成の一部又は全てをハードウェアとして情報処理装置100に実装してもよい。
111 CPU
501 撮像装置
Claims (14)
- 待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第1の取得手段と、
所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を取得する第2の取得手段と、
前記第1の取得手段により取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数とに基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、
を有し、
前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内に前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数がゼロである場合、前記予測手段は、前記待ち行列から最後にオブジェクトが出ていった時刻から経過した経過時間を単位時間とし、当該単位時間、および当該単位時間内に前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数に基づく前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度と、前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数とに基づき、前記待ち行列の待ち時間を予測することを特徴とする情報処理装置。 - 前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報を表示手段に表示させる表示制御手段を有することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第1の取得手段と、
所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を取得する第2の取得手段と、
前記第1の取得手段により取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、
前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数がゼロである場合、予め設定された情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記予め設定された情報は、予め設定されたメッセージであることを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
- 待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第1の取得手段と、
所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を取得する第2の取得手段と、
前記第1の取得手段により取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数とに基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、
前記待ち行列にオブジェクトの出入りが発生した時刻から前記待ち行列に次のオブジェクトの出入りが発生した時刻までの期間が設定された閾値以上である場合、前記次のオブジェクトの出入りが発生した際に、前記予測手段により予測された前記待ち行列の待ち時間を表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有し、
前記予測手段は、前記待ち行列にオブジェクトの出入りが発生する度に、前記待ち行列の待ち時間を予測することを特徴とする情報処理装置。 - 前記表示制御手段は、前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報を表示手段に表示させることを特徴とする請求項3乃至5の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第1の取得手段と、
所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を取得する第2の取得手段と、
前記第1の取得手段により取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、
前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有し、
前記表示制御手段は、前記所定期間において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報と、前記所定期間と異なる他の期間において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報とを、時系列に並べて前記表示手段に表示させることを特徴とする情報処理装置。 - 前記表示制御手段は、前記予測手段により予測された前記待ち行列の待ち時間を示す情報を表示させることを特徴とする請求項2乃至7の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記第1の取得手段により取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を示す情報と、前記第2の取得手段により取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報と、前記予測手段により予測された前記待ち行列の待ち時間を示す情報とを前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項2乃至8の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、
待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第1の取得ステップと、
所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を取得する第2の取得ステップと、
前記第1の取得ステップで取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第2の取得ステップで取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数とに基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測ステップと、
前記第2の取得ステップで取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報を表示手段に表示させる表示制御ステップと、
を含み、
前記情報処理装置が、前記第2の取得ステップで取得された前記所定期間内に前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数がゼロである場合、前記予測ステップは、前記待ち行列から最後にオブジェクトが出ていった時刻から経過した経過時間を単位時間とし、当該単位時間、および当該単位時間内に前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数に基づく前記待ち行列からオブジェクトが出ていく頻度と、前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数とに基づき、前記待ち行列の待ち時間を予測することを特徴とする情報処理方法。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、
待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第1の取得ステップと、
所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を取得する第2の取得ステップと、
前記第1の取得ステップで取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第2の取得ステップで取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測ステップと、
前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数がゼロである場合、予め設定された情報を表示手段に表示させる表示制御ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、
待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第1の取得ステップと、
所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を取得する第2の取得ステップと、
前記第1の取得ステップで取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第2の取得ステップで取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数とに基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測ステップと、
前記待ち行列にオブジェクトの出入りが発生した時刻から前記待ち行列に次のオブジェクトの出入りが発生した時刻までの期間が設定された閾値以上である場合、前記次のオブジェクトの出入りが発生した際に、前記予測ステップで予測された前記待ち行列の待ち時間を表示手段に表示させる表示制御ステップと、
を含み、
前記情報処理装置が、前記予測ステップにおいて、前記待ち行列にオブジェクトの出入りが発生する度に、前記待ち行列の待ち時間を予測することを特徴とする情報処理方法。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、
待ち行列に並んでいるオブジェクトの数を取得する第1の取得ステップと、
所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を取得する第2の取得ステップと、
前記第1の取得ステップで取得された前記待ち行列に並んでいるオブジェクトの数と、前記第2の取得ステップで取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測ステップと、
前記第2の取得ステップで取得された前記所定期間内において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報を表示手段に表示させる表示制御ステップと、
を含み、
前記情報処理装置が、前記表示制御ステップにおいて、前記所定期間において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報と、前記所定期間と異なる他の期間において前記待ち行列から出ていったオブジェクトの数を示す情報とを、時系列に並べて前記表示手段に表示させることを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至9の何れか1項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
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