JP7092574B2 - 人流予測方法及び人流予測システム - Google Patents
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Description
101、1801 発生人数予測部
102 オフライン変換モデル生成部
103、107 変換特徴量算出部
104 未来乗降/発生変換モデル学習部
105、109 発生データ変換部
106 リアルタイム変換モデル生成部
108 過去乗降/発生変換モデル学習部
110 シミュレーションデータ生成部
111 仮想交通需要生成部
112 発生/運行データ生成部
113、115 予測モデル学習部
114、118、1702 予測特徴量算出部
116 予測部
117 リアルタイム発生変換部
119 予測モデル適用部
120 乗降人数算定部
121 シミュレーションデータベース
122 変換発生データベース
123 モデルデータベース
124 現状乗降データベース
130 エレベータ
1701 行先階予測部
1703 行先階予測モデル生成部
1704 行先階確率生成部
1705 行先階割り当て部
1802 画像処理部
1803 ホール内待ち人数算出部
1804 ホール内発生人数算出部
1810 エレベータホールカメラ
Claims (11)
- プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する計算機システムが実行する人流予測方法であって、
前記人流予測方法は、
前記プロセッサが、エレベータに設置されたセンサの情報に基づいて、過去に前記エレベータに乗った人物の数を算出し、算出した前記人物の数を含む現地乗降データを生成する乗降人数算定手順と、
前記プロセッサが、前記エレベータを利用するために前記エレベータの各乗り場に現れる人物を仮想的に発生させて、発生人数に基づいて前記エレベータの運行をシミュレートすることによって、少なくとも前記エレベータに乗った人物の数を含む仮想乗降データを生成するシミュレーションデータ生成手順と、
前記プロセッサが、前記発生人数と前記仮想乗降データとに基づいて、ある時刻より前の前記仮想乗降データを当該時刻より後の前記発生人数に変換する第1の変換モデルを生成する第1の変換モデル生成手順と、
前記プロセッサが、前記発生人数と前記仮想乗降データとに基づいて、ある時刻より後の前記仮想乗降データを当該時刻より前の前記発生人数に変換する第2の変換モデルを生成する第2の変換モデル生成手順と、
前記プロセッサが、前記第2の変換モデルによって変換された前記発生人数に基づいて、ある時刻より前の前記発生人数から当該時刻より後の前記発生人数を予測する予測モデルを学習する予測モデル学習手順と、
前記プロセッサが、前記第1の変換モデル及び前記予測モデルを用いて、ある時刻より前の前記現地乗降データから当該時刻より後の前記発生人数を予測する予測手順と、を含むことを特徴とする人流予測方法。 - 請求項1に記載の人流予測方法であって、
前記第1の変換モデル生成手順において、前記プロセッサは、前記現地乗降データに前記第1の変換モデルを適用することによって、第1の発生人数を算出し、
前記第2の変換モデル生成手順において、前記プロセッサは、前記現地乗降データに前記第2の変換モデルを適用することによって、第2の発生人数を算出し、
前記予測モデル学習手順において、前記プロセッサは、ある時刻より前の前記第1の発生人数から、当該時刻より後の前記第2の発生人数を予測する予測モデルを学習することを特徴とする人流予測方法。 - 請求項1に記載の人流予測方法であって、
前記現地乗降データは、各階床の前記エレベータの呼びボタンに対して行われた操作、前記エレベータ内の行先階ボタンに対して行われた操作、及び、各階床における前記エレベータの到着頻度の少なくともいずれかをさらに含み、
前記シミュレーションデータ生成手順において、前記プロセッサは、前記発生人数に基づいて前記エレベータの運行をシミュレートすることによって、各階床の前記エレベータの呼びボタンに対して行われた操作、前記エレベータ内の行先階ボタンに対して行われた操作、及び、各階床における前記エレベータの到着頻度の少なくともいずれかをさらに含む前記仮想乗降データを生成することを特徴とする人流予測方法。 - 請求項1に記載の人流予測方法であって、
前記予測モデル学習手順において、前記プロセッサは、所定の属性を有する時間帯の前記現地乗降データに前記第2の変換モデルを適用することによって算出された前記発生人数に基づいて、前記所定の属性を有する時間帯のある時刻より前の前記発生人数から当該時刻より後の前記発生人数を予測する、前記所定の属性を有する時間帯に対応する予測モデルを学習し、
前記予測手順において、前記プロセッサは、前記第1の変換モデル及び前記所定の属性を有する時間帯に対応する予測モデルを用いて、前記所定の属性を有する時間帯のある時刻より前の前記現地乗降データから当該時刻より後の前記発生人数を予測することを特徴とする人流予測方法。 - 請求項4に記載の人流予測方法であって、
前記所定の属性を有する時間帯は、それぞれの日における時間帯、所定の曜日又は所定のイベントに対応する日のいずれかであることを特徴とする人流予測方法。 - 請求項1に記載の人流予測方法であって、
前記シミュレーションデータ生成手順において、前記プロセッサは、前記現地乗降データに基づいて、前記エレベータに乗った人物の数の分布を算出し、算出した分布に基づいて、前記エレベータを利用するために前記エレベータの各乗り場に現れる人物を仮想的に発生させることを特徴とする人流予測方法。 - 請求項1に記載の人流予測方法であって、
前記プロセッサが、前記現地乗降データに基づいて、前記エレベータに乗った人物の行先階を予測する行先階予測モデルを生成する手順と、
前記プロセッサが、前記行先階予測モデルと、前記予測手順において予測された発生人数と、に基づいて、行先階ごとの前記発生人数を予測する手順と、をさらに含むことを特徴とする人流予測方法。 - 請求項1に記載の人流予測方法であって、
前記プロセッサが、前記エレベータの乗り場を撮影した画像に基づいて、前記画像に含まれる人物の数を算出する画像処理手順をさらに含み、
前記シミュレーションデータ生成手順において、前記プロセッサは、前記画像処理手順において算出された人数の数に基づいて、前記エレベータを利用するために前記エレベータの各乗り場に現れる人物を仮想的に発生させることを特徴とする人流予測方法。 - 請求項8に記載の人流予測方法であって、
前記シミュレーションデータ生成手順において、前記プロセッサは、前記画像処理手順において算出された人数の数に、所定の方法で算出された数を加算した数の人物を、前記エレベータを利用するために前記エレベータの各乗り場に現れる人物として仮想的に発生させることを特徴とする人流予測方法。 - エレベータに設置されたセンサの情報に基づいて、過去に前記エレベータに乗った人物の数を算出し、算出した前記人物の数を含む現地乗降データを生成する乗降人数算定部と、
前記エレベータを利用するために前記エレベータの各乗り場に現れる人物を仮想的に発生させて、発生人数に基づいて前記エレベータの運行をシミュレートすることによって、少なくとも前記エレベータに乗った人物の数を含む仮想乗降データを生成するシミュレーションデータ生成部と、
前記発生人数と前記仮想乗降データとに基づいて、ある時刻より前の前記仮想乗降データを当該時刻より後の前記発生人数に変換する第1の変換モデルを生成する第1の変換モデル生成部と、
前記発生人数と前記仮想乗降データとに基づいて、ある時刻より後の前記仮想乗降データを当該時刻より前の前記発生人数に変換する第2の変換モデルを生成する第2の変換モデル生成部と、
前記第2の変換モデルによって変換された前記発生人数に基づいて、ある時刻より前の前記発生人数から当該時刻より後の前記発生人数を予測する予測モデルを学習する予測モデル学習部と、
前記第1の変換モデル及び前記予測モデルを用いて、ある時刻より前の前記現地乗降データから当該時刻より後の前記発生人数を予測する予測部と、を有することを特徴とする人流予測システム。 - 請求項10に記載の人流予測システムであって、
前記第1の変換モデル生成部は、前記現地乗降データに前記第1の変換モデルを適用することによって、第1の発生人数を算出し、
前記第2の変換モデル生成部は、前記現地乗降データに前記第2の変換モデルを適用することによって、第2の発生人数を算出し、
前記予測モデル学習部は、ある時刻より前の前記第1の発生人数から、当該時刻より後の前記第2の発生人数を予測する予測モデルを学習することを特徴とする人流予測システム。
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