JP5922638B2 - Pedestrian number estimation device, pedestrian number estimation system, and pedestrian number estimation method - Google Patents
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Description
本発明は、所定の地域における歩行者の人数を推定する歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法に関する。 The present invention relates to a pedestrian number estimation device, a pedestrian number estimation system, and a pedestrian number estimation method for estimating the number of pedestrians in a predetermined area.
従来、GPS(Global Positioning System)センサー等の現在地を計測する位置計測手段を備える携帯端末装置があり、このような携帯端末装置は、所定のサービスを提供するサーバに、計測した位置情報や、計測時刻を示す時刻情報を送信している。そして、サーバでは、携帯端末装置から送信された位置情報や時刻情報を受信し、記憶している。
ここで、サーバに記憶された前記位置情報や前記時刻情報を利用して、所定の地域の人口を推定する方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。
特許文献1の流動人口特定システムでは、携帯端末の現在地を計測した測位点および測位時刻を記憶し、記憶した測位点および測位時刻に基づいて、地図を分割して得られるメッシュ領域の流動人口を推定している。具体的には、選択されたメッシュ領域に対して、記憶した測位点および測位時刻に基づいて、滞在者数と、当該メッシュ領域に自宅やオフィス等の拠点があると推定される人数(拠点ユーザー数)とを求める。そして、滞在者数から、拠点ユーザー数を差し引くことで、選択されたメッシュ領域の流動人口を求めている。この方法によれば、例えば、人手により路上で人数を調査する必要等がないため、流動人口の推定にかかるコストを大幅に低減できる。
2. Description of the Related Art Conventionally, there is a portable terminal device that includes a position measuring unit that measures a current location such as a GPS (Global Positioning System) sensor, and such a portable terminal device has a server that provides a predetermined service with measured position information and measurement. Time information indicating the time is transmitted. The server receives and stores position information and time information transmitted from the mobile terminal device.
Here, a method for estimating a population in a predetermined region using the position information and the time information stored in a server is known (for example, see Patent Document 1).
In the floating population specifying system of
ところで、例えば、路上広告や出店計画等に活用するため、所定の地域の歩行者の人数を推定することが求められている。
しかしながら、上記の特許文献1の流動人口特定システムでは、所定の地域を例えば電車や自動車等で通過した人も流動人口としてカウントされる可能性があるため、歩行者の人数を精度よく推定できるものではない。
By the way, for example, it is required to estimate the number of pedestrians in a predetermined area in order to use for road advertisements, store opening plans, and the like.
However, in the above fluid population identification system of
本発明の目的は、歩行者の人数を精度よく推定できる歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a pedestrian number estimation device, a pedestrian number estimation system, and a pedestrian number estimation method that can accurately estimate the number of pedestrians.
本発明の歩行者人数推定装置は、ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて1つの計測情報として記憶される記憶手段と、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、を備え、前記移動状態判定部は、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域に位置していたときの時刻の前後の移動速度を、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記前後の移動速度が両方とも第1閾値以上の場合と、前記前後の移動速度が両方とも前記第1閾値よりも遅い第2閾値以下の場合に、前記所定の移動条件に該当しないと判定することを特徴とする。
また、本発明の歩行者人数推定装置は、ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて1つの計測情報として記憶される記憶手段と、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出部と、前記周辺ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定部と、前記通行判定部で前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出部と、を備え、前記歩行者人数推定部は、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出することを特徴とする。
The pedestrian number estimation device of the present invention is a storage means in which identification information for identifying a user, position information indicating the current location of the user's mobile terminal device, and time information are stored in association with each other as one piece of measurement information. A user extraction unit that extracts users located in the target area in the target period based on the measurement information stored in the storage unit, and a number of extracted users that calculates the number of users extracted by the user extraction unit For the user extracted by the calculation unit and the user extraction unit, a movement state is calculated based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage means, and whether the movement state corresponds to a predetermined movement condition A moving state determining unit for determining, and an excluded number calculating unit for calculating the number of users determined by the moving state determining unit that the moving state does not correspond to the predetermined moving condition Calculating the number of walking users in the target area in the target period based on the number of users calculated by the extracted number calculating unit and the number of users calculated by the excluded number calculating unit; A pedestrian number estimating unit that estimates the number of pedestrians in the target area in the target period based on the number of people, the movement state determination unit for the user extracted by the user extraction unit, The moving speed before and after the time when the vehicle is located in the target area in the target period is calculated based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage means, and both the moving speeds before and after the first threshold are greater than or equal to the first threshold value. In this case, it is determined that the predetermined moving condition is not met when both the front and rear moving speeds are equal to or lower than a second threshold value that is slower than the first threshold value .
In the pedestrian number estimation device of the present invention, identification information for identifying a user, position information indicating the current location of the user's mobile terminal device, and time information are stored in association with each other as one piece of measurement information. A storage unit, a user extraction unit that extracts users located in the target area in the target period based on the measurement information stored in the storage unit, and the number of users extracted by the user extraction unit is calculated For the user extracted by the extracted number calculating unit and the user extracting unit, the movement state is calculated based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage unit, and the movement state corresponds to a predetermined movement condition. A movement state determination unit that determines whether or not the movement state determination unit calculates the number of users who are determined that the movement state does not meet the predetermined movement condition Calculate the number of walking users in the target area in the target period based on the number of users calculated by the departure part, the number of users calculated by the extracted number calculating part, and the number of users calculated by the excluded number calculating part, Based on the number of walking users, a pedestrian number estimating unit that estimates the number of pedestrians in the target area in the target period, and a user located in a surrounding area surrounding the target area in the target period, Peripheral user extraction unit that extracts based on measurement information stored in the storage unit, and whether the user has passed the target area during the target period for the user extracted by the peripheral user extraction unit, the storage unit A traffic determination unit that is determined based on a plurality of measurement information stored in the user, and a user that is determined to have passed the target area during the target period by the traffic determination unit A supplementary number calculation unit that calculates the number of people, the pedestrian number estimation unit, the number of users calculated by the extracted number calculation unit, the number of users calculated by the exclusion number calculation unit, and the The number of walking users is calculated based on the number of users calculated by the supplementary number calculation unit.
本発明によれば、対象期間における対象地域の歩行者人数を精度よく推定できる。 According to the present invention, it is possible to accurately estimate the number of pedestrians in the target area in the target period.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
[歩行者人数推定システムの構成]
図1は、本実施形態に係る歩行者人数推定システム1の構成を示すブロック図である。
図1に示すように、歩行者人数推定システム1は、ネットワーク4に無線通信可能に接続された複数の携帯端末装置2、インターネット等のネットワーク4に通信可能に接続された歩行者人数推定装置3、および、歩行者人数推定装置3にLAN(Local Area Network)等を介して通信可能に接続された分析者端末装置5を備える。なお、分析者端末装置5は、ネットワーク4を介して歩行者人数推定装置3に通信可能に接続されてもよい。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[Configuration of pedestrian number estimation system]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a pedestrian
As shown in FIG. 1, a pedestrian
携帯端末装置2は、例えば、スマートフォン(多機能携帯電話)、携帯電話、タブレット端末等であり、現在地を計測する位置計測手段23を備える。携帯端末装置2は、現在地を計測した位置情報、および、位置情報を計測した計測時刻を示す時刻情報等を含む計測情報を、ネットワーク4を介して歩行者人数推定装置3に送信する。
The
歩行者人数推定装置3は、例えば、1つのサーバ、または、複数のサーバで構成され、複数の携帯端末装置2から送信された計測情報を受信し、受信した計測情報を記憶する。そして、記憶した計測情報に基づいて、対象期間における対象地域の歩行者人数を推定する。ここで、対象期間は、歩行者人数を推定する期間であり、対象地域は、歩行者人数を推定する地域である。
分析者端末装置5は、例えば、PC(Personal Computer)であり、歩行者人数推定装置3を利用して分析を行う分析者によって操作される。分析者端末装置5は、分析者の操作に応じた操作信号を歩行者人数推定装置3に送信する。なお、分析者端末装置5を操作することで、歩行者人数推定装置3が歩行者人数を推定する対象期間および対象地域を、任意の期間および地域に設定できる。
The pedestrian
The
[携帯端末装置の構成]
携帯端末装置2は、歩行者人数推定システム1に登録されているユーザーによって所持され、使用される。携帯端末装置2は、表示手段21、入力手段22、位置計測手段23、計時手段24、記憶手段(端末側記憶手段)25、送受信手段26、制御手段29を備える。
表示手段21は、液晶パネル等の表示パネルを備え、制御手段29の制御により、所定の画像を表示する。
入力手段22は、携帯端末装置2の筐体外面に設けられたボタンや、表示手段21における画像の表示領域に応じて設けられたタッチパネル等を備える。そして、入力手段22は、ボタンおよびタッチパネルに対するユーザーの入力操作を判定し、判定した入力操作に応じた操作信号を制御手段29に出力する。
[Configuration of mobile terminal device]
The
The
The
位置計測手段23は、制御手段29の制御により、携帯端末装置2の現在地(換言すると、ユーザーの現在地)の位置情報(緯度、経度)を計測し、計測した位置情報を制御手段29に出力する。位置計測手段23には、GPSセンサー(Global Positioning System)が用いられている。GPSセンサーは、地球の衛星軌道上を周回する複数のGPS衛星のうち、少なくとも3機のGPS衛星からのGPS信号(衛星信号)を受信して、携帯端末装置2の現在地の位置情報を計測する。
The
計時手段24は、水晶振動子を備え、水晶振動子が出力する発振信号(基準信号:1Hz)を用いて現在時刻を計時し、現在時刻を制御手段29に出力する。
記憶手段25は、フラッシュメモリー等により構成され、携帯端末装置2の動作に必要な各種プログラムおよび情報を記憶する。記憶手段25には、例えば、歩行者人数推定システム1において、携帯端末装置2を使用するユーザーを識別するユーザーID(識別情報)が記憶されている。
送受信手段26は、ネットワーク4と無線通信する通信モジュールである。この送受信手段26は、制御手段29の制御により、制御手段29から出力された情報をネットワーク4に送信し、ネットワーク4から受信した情報を制御手段29に出力する。
The
The
The transmission / reception means 26 is a communication module that wirelessly communicates with the
[制御手段の構成]
制御手段29は、携帯端末装置2の動作を制御するものであり、CPUにより構成されている。この制御手段29は、CPUが記憶手段25に記憶されたプログラムを実行することにより、計測情報生成部291、計測情報送信部292として機能する。
計測情報生成部291は、例えば、定期的に、位置計測手段23で計測された位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報を取得し、取得した位置情報および時刻情報をユーザーIDと対応付けて1つの計測情報を生成する。
計測情報送信部292は、携帯端末装置2が歩行者人数推定装置3にアクセスした際等に、計測情報生成部291で生成された計測情報を、送受信手段26を制御して、歩行者人数推定装置3に送信する。
[Configuration of control means]
The control means 29 controls the operation of the
For example, the measurement
The measurement
[歩行者人数推定装置の構成]
歩行者人数推定装置3は、記憶手段31、送受信手段32、制御手段35を備える。
記憶手段31は、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリー等により構成され、歩行者人数推定装置3の動作に必要な各種プログラムおよび情報を記憶する。この記憶手段31は、例えば、地図情報や、複数の携帯端末装置2から受信した計測情報を記憶する。
送受信手段32は、携帯端末装置2とネットワーク4を介して通信したり、分析者端末装置5と通信する通信モジュールである。この送受信手段32は、制御手段35の制御により、受信した情報を制御手段35に出力し、制御手段35から出力された情報をネットワーク4や分析者端末装置5に送信する。
[Configuration of pedestrian number estimation device]
The pedestrian
The storage means 31 is configured by an HDD (Hard Disk Drive), a flash memory, or the like, and stores various programs and information necessary for the operation of the pedestrian
The transmission / reception means 32 is a communication module that communicates with the mobile
[制御手段の構成]
制御手段35は、歩行者人数推定装置3の動作を制御するものであり、CPUにより構成されている。この制御手段35は、CPUが記憶手段31に記憶された歩行者人数推定プログラムを実行することにより、記憶制御部351、ユーザー抽出部352、抽出人数算出部353、移動状態判定部354、除外人数算出部355、周辺ユーザー抽出部356、通行判定部357、補足人数算出部358、歩行者人数推定部359として機能する。
記憶制御部351は、複数の携帯端末装置2から受信した計測情報を、記憶手段31に記憶させる。
ユーザー抽出部352は、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて抽出する。なお、対象期間および対象地域は、分析者端末装置5を操作することで、任意の期間および地域に設定できる。対象地域の形状は、矩形でもよいし、円形でもよい。
抽出人数算出部353は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーの人数(抽出人数)を算出する。
[Configuration of control means]
The control means 35 controls the operation of the pedestrian
The
The
The extracted
移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、移動状態を記憶手段31に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、算出した移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する。
具体的には、所定の移動条件は、所定の速度条件であり、移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻(対象時刻)の前後の移動速度を、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて算出する。そして、算出した移動速度が所定の速度条件に該当するかを判定する。ここで、所定の速度条件は、ユーザーが歩行していると判定できる速度条件に設定される。これによれば、対象時刻の前後の移動速度が所定の速度条件に該当しないと判定された場合は、ユーザーは対象時刻の前後において歩行していないと判定できる。対象時刻の前後において歩行していないユーザーは、対象時刻においても歩行していない確率が高いため、対象時刻において歩行していないと判定できる。
除外人数算出部355は、移動状態判定部354で移動状態が所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数(除外人数)を算出する。
具体的には、除外人数算出部355は、対象時刻の前後の移動速度が所定の速度条件に該当しないと判定されたユーザーの人数、すなわち、対象時刻において歩行していないと判定できるユーザーの人数を算出する。
The movement
Specifically, the predetermined movement condition is a predetermined speed condition, and the movement
The excluded
Specifically, the excluded
周辺ユーザー抽出部356は、対象期間に、対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて抽出する。なお、周辺地域の面積や形状は、分析者端末装置5を操作することで、任意の面積や形状に設定できる。また、周辺地域の面積は、対象地域に応じて変えることができる。例えば、対象地域が郊外の場合は、対象地域が都心の場合とくらべて、周辺地域の面積を大きく設定できる。
通行判定部357は、周辺ユーザー抽出部356で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域を通行したかを、記憶手段31に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する。
補足人数算出部358は、通行判定部357で対象期間に対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数(補足人数)を算出する。
The peripheral
The
The supplementary
歩行者人数推定部359は、抽出人数算出部353で算出された抽出人数から、除外人数算出部355で算出された除外人数を引いた数に、補足人数算出部358で算出された補足人数を足すことで、対象期間に対象地域を歩行しているユーザーの人数(歩行ユーザー人数)を算出する。
なお、記憶制御部351は、歩行者人数推定部359で算出された歩行ユーザー人数を、記憶手段31に記憶させる。
また、歩行者人数推定部359は、分布情報生成部3591を備える。分布情報生成部3591は、記憶手段31に、複数の期間に対して算出された歩行ユーザー人数が記憶されている場合、各期間の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する。
そして、歩行者人数推定部359は、生成したカーネル密度分布情報で示される各期間の歩行ユーザー人数に対して、例えば、ユーザーの総人数に対する人口の比をかけ算する(割り戻し)。これにより、各期間に対象地域を歩行していた歩行者人数を推定する。
The pedestrian
The
The pedestrian
Then, the pedestrian
[歩行者人数推定処理]
図2は、歩行者人数推定処理を示すフローチャートである。
図2に示す処理では、連続した複数の期間に対して、歩行者人数の推定が行われる。ここで、連続した複数の期間は、1日を正時毎に分割して得られる24個の期間(0時台、1時台、…23時台)である。
制御手段35は、対象期間を0時台に設定する(SA11)。そして、制御手段35は、抽出人数、除外人数、補足人数を初期化して「0」にする(SA12)。
[Pedestrian number estimation processing]
FIG. 2 is a flowchart showing the pedestrian number estimation process.
In the process shown in FIG. 2, the number of pedestrians is estimated for a plurality of consecutive periods. Here, the plurality of consecutive periods are 24 periods (0 hour range, 1 hour range,..., 23:00 range) obtained by dividing one day every hour.
The control means 35 sets the target period to the 0 o'clock range (SA11). Then, the control means 35 initializes the extracted number, the excluded number, and the supplementary number to “0” (SA12).
次に、ユーザー抽出部352は、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて抽出する(SA13:ユーザー抽出ステップ)。具体的に、ユーザー抽出部352は、時刻情報で示される時刻が対象期間(0時00分00秒〜0時59分59秒)に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域(例えば、半径200mの円周で囲まれた地域)に含まれている計測情報を記憶手段31から取得する。そして、取得した計測情報に含まれているユーザーIDで識別されるユーザーを抽出する。
そして、抽出人数算出部353は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーの人数(抽出人数)を算出する(SA14:抽出人数算出ステップ)。なお、同じユーザーに対して、複数の計測情報が取得された場合であっても、抽出人数としては1人分となる。
Next, the
Then, the extracted
[除外人数算出処理]
次に、制御手段35は、除外人数算出処理を実行する(SA15)。
図3は、除外人数算出処理を示すフローチャートである。
除外人数算出部355は、SA13で抽出されたユーザーの中の1人を選択する(SA21)。
[Exclusion number calculation process]
Next, the control means 35 executes excluded number person calculation processing (SA15).
FIG. 3 is a flowchart showing the excluded person count calculation process.
The excluded
次に、移動状態判定部354は、選択されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻(対象時刻)の前後の移動速度を、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて算出する(SA22)。
具体的に、移動状態判定部354は、選択されたユーザーに対して、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれている計測情報を記憶手段31から取得する。そして、取得した計測情報で示される時刻を対象時刻とする。
さらに、対象時刻から1時間前の時刻に最も近い前時刻および対象時刻から1時間後の時刻に最も近い後時刻に計測された位置情報を記憶手段31から取得する。そして、対象時刻における位置から前時刻における位置までの距離を算出し、算出した距離を、対象時刻と前時刻との時間間隔で割ることで、対象時刻の前の移動速度を算出する。また、対象時刻における位置から後時刻における位置までの距離を算出し、算出した距離を、対象時刻と後時刻との時間間隔で割ることで、対象時刻の後の移動速度を算出する。
なお、前記前時刻は、対象時刻から1時間前の時刻に最も近い時刻に限定されず、対象時刻よりも前の時刻であれば、どの時刻であってもよい。例えば、対象時刻の5分前に最も近い時刻であってもよいし、対象時刻に最も近い時刻であってもよい。同様に、前記後時刻は、対象時刻から1時間後の時刻に最も近い時刻に限定されず、対象時刻よりも後の時刻であれば、どの時刻であってもよい。例えば、対象時刻の5分後に最も近い時刻であってもよいし、対象時刻に最も近い時刻であってもよい。
Next, the movement
Specifically, the movement
Further, the
The previous time is not limited to the time closest to the time one hour before the target time, and may be any time as long as it is earlier than the target time. For example, the time closest to the target time may be 5 minutes before the target time, or the time closest to the target time. Similarly, the later time is not limited to the time closest to the time one hour after the target time, and may be any time as long as it is later than the target time. For example, it may be the
図4は、記憶手段31に記憶された1人のユーザーの位置情報の履歴の一例を地図上に示した図である。
地図上に点で示された位置Pは、記憶手段31に記憶された1人のユーザーの位置情報で示される位置を示す。この例では、位置P1は、対象期間に計測された位置であり、対象地域A1に含まれている。また、位置P0は、位置P1の計測時刻から1時間前の時刻に最も近い前時刻に計測された位置である。また、位置P2は、位置P1の計測時刻から1時間後の時刻に最も近い後時刻に計測された位置である。
この場合、移動状態判定部354は、位置P1の計測時刻を対象時刻とする。そして、P1からP0までの距離を算出し、算出した距離を対象時刻と前時刻との時間間隔で割り、対象時刻の前の移動速度を算出する。また、P1からP2までの距離を算出し、算出した距離を対象時刻と後時刻との時間間隔で割り、対象時刻の後の移動速度を算出する。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the position information history of one user stored in the
A position P indicated by a point on the map indicates a position indicated by the position information of one user stored in the
In this case, the movement
次に、移動状態判定部354は、対象時刻の前後の移動速度の両方が、第1閾値以上かを判定する(SA23:移動状態判定ステップ)。
第1閾値は、ユーザーが電車や自動車等の乗り物に乗っていると判定できる基準となる値、例えば、6.0m/s(21.6km/h)に設定される。
すなわち、SA23でYESと判定された場合、ユーザーは、対象時刻の前後で乗り物に乗っていると判定できるため、対象時刻においても乗り物に乗っている可能性が高く、歩行していないと判定できる。
Next, the movement
The first threshold value is set to a reference value that can be determined that the user is on a vehicle such as a train or a car, for example, 6.0 m / s (21.6 km / h).
That is, when it is determined YES in SA23, the user can determine that he / she is on the vehicle before and after the target time, and therefore, the user is highly likely to be on the vehicle at the target time and can determine that he / she is not walking. .
SA23でNOと判定された場合、移動状態判定部354は、対象時刻の前後の移動速度の両方が、第1閾値よりも遅い第2閾値以下かを判定する(SA24:移動状態判定ステップ)。
第2閾値は、ユーザーがオフィス等に滞在して移動していないと判定できる基準となる値、例えば、0.1m/s(360m/h)に設定される。
すなわち、SA24でYESと判定された場合、ユーザーは、対象時刻の前後で移動していないと判定できるため、対象時刻においても移動していない可能性が高く、歩行していないと判定できる。
つまり、SA23でYESと判定された場合、または、SA24でYESと判定された場合、移動状態判定部354は、対象時刻の前後の移動速度が、所定の速度条件に該当しないと判定する。
When it is determined NO in SA23, the movement
The second threshold value is set to a reference value that can be determined that the user stays in the office or the like and is not moving, for example, 0.1 m / s (360 m / h).
That is, when it is determined YES in SA24, the user can determine that he / she has not moved before and after the target time, so it is highly likely that the user has not moved even at the target time, and can be determined not to be walking.
That is, when it is determined YES at SA23, or when YES is determined at SA24, the movement
SA23でYESと判定された場合、または、SA24でYESと判定された場合、除外人数算出部355は、除外人数を1つカウントアップする(SA25:除外人数算出ステップ)。
SA25の処理の後、または、SA24でNOと判定された場合、除外人数算出部355は、SA13で抽出されたユーザーのすべてを選択したかを判定する(SA26)。
SA26でNOと判定された場合、除外人数算出部355は、SA13で抽出されたユーザーのうち、まだ選択されていないユーザーの中の1人を選択する(SA27)。そして、制御手段35は、処理をSA22に戻す。
そして、SA13で抽出されたすべてのユーザーに対して、SA23,SA24の判定結果に応じて、SA25の処理が実行される。これにより、除外人数が算出される。つまり、対象期間に対象地域に位置していたユーザーのうち、歩行していないユーザーの人数を算出できる。
そして、SA26でYESと判定されると、制御手段35は、処理を終了する。
When it is determined YES at SA23, or when YES is determined at SA24, the excluded
After the process of SA25, or when it is determined NO in SA24, the excluded
When it is determined NO in SA26, the excluded
Then, the processing of SA25 is executed for all the users extracted in SA13 according to the determination results of SA23 and SA24. Thereby, the number of excluded people is calculated. That is, the number of users who are not walking among the users located in the target area during the target period can be calculated.
And if it determines with YES by SA26, the control means 35 will complete | finish a process.
[補足人数算出処理]
次に、制御手段35は、補足人数算出処理を実行する(SA16)。
図5は、補足人数算出処理を示すフローチャートである。
周辺ユーザー抽出部356は、対象期間に対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて抽出する(SA31)。具体的に、周辺ユーザー抽出部356は、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域の周辺地域(例えば、対象地域と同心円状の半径400mの円周で囲まれた、対象地域を除く地域)に含まれている計測情報を記憶手段31から取得し、取得した計測情報に含まれているユーザーIDで識別されるユーザーを抽出する。
そして、補足人数算出部358は、SA31で抽出されたユーザーの中の1人を選択する(SA32)。
[Supplement number calculation processing]
Next, the control means 35 executes a supplementary number calculation process (SA16).
FIG. 5 is a flowchart showing the supplementary number calculation process.
The peripheral
Then, the
次に、通行判定部357は、対象期間に周辺地域に位置しているユーザーに対して、対象期間に対象地域を通行したかを、記憶手段31に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する(SA33)。
具体的に、通行判定部357は、対象期間に周辺地域で計測された計測情報が2つ以上ある場合に、これらの計測情報に含まれる位置情報で示される位置を互いに結んだ線分が、対象地域を通過する場合、ユーザーは対象期間に対象地域を通行したと判定する。
図6は、記憶手段31に記憶された1人のユーザーの位置情報の履歴の他の一例を地図上に示した図である。
この例では、位置P3,P4は、対象期間に計測された位置であり、周辺地域A2に含まれている。
この例では、位置P3,P4を結んだ線分L1が、対象地域A1を通過するため、通行判定部357は、ユーザーは対象期間に対象地域A1を通行したと判定する。
Next, the
Specifically, when there are two or more pieces of measurement information measured in the surrounding area in the target period, the
FIG. 6 is a diagram showing another example of the position information history of one user stored in the
In this example, the positions P3 and P4 are positions measured in the target period and are included in the surrounding area A2.
In this example, since the line segment L1 connecting the positions P3 and P4 passes through the target area A1, the
SA33でYESと判定された場合、補足人数算出部358は、補足人数を1つカウントアップする(SA34)。
SA34の処理の後、または、SA33でNOと判定された場合、補足人数算出部358は、SA31で抽出されたユーザーのすべてを選択したかを判定する(SA35)。
SA35でNOと判定された場合、補足人数算出部358は、SA31で抽出されたユーザーのうち、まだ選択されていないユーザーの中の1人を選択する(SA36)。そして、制御手段35は、処理をSA33に戻す。
そして、SA31で抽出されたすべてのユーザーに対して、SA33の判定結果に応じて、SA34の処理が実行される。これにより、補足人数が算出される。つまり、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれる計測情報が記憶手段31に記憶されていないが、対象期間に対象地域を通行していたと推定できるユーザーの人数を算出できる。
そして、SA35でYESと判定されると、制御手段35は、処理を終了する。
When it is determined YES in SA33, the supplementary
After the process of SA34 or when it is determined NO in SA33, the supplementary
When it is determined NO in SA35, the supplementary
Then, the process of SA34 is executed for all the users extracted in SA31 according to the determination result of SA33. Thereby, the supplementary number is calculated. That is, the time indicated by the time information is included in the target period and the measurement information including the position indicated by the position information in the target area is not stored in the
And if it determines with YES by SA35, the control means 35 will complete | finish a process.
次に、図2に戻り、歩行者人数推定部359は、SA14で算出された抽出人数から、SA15で算出された除外人数を差し引いた人数に、SA16で算出された補足人数を加算することで、対象期間に対象地域を歩行していたユーザーの人数を示す歩行ユーザー人数を算出する。そして、記憶制御部351は、対象期間と、算出された歩行ユーザー人数とを、互いに対応付けて記憶手段31に記憶させる。
Next, returning to FIG. 2, the pedestrian
次に、制御手段35は、対象期間は23時台かを判定する(SA18)。SA18でNOと判定された場合、制御手段35は、対象期間を次の期間に設定する(SA19)。そして、制御手段35は、処理をSA12に戻す。
そして、24個の期間すべて対して、SA12〜SA17の処理が実行される。これにより、1日における1時間毎の歩行ユーザー人数が、記憶手段31に記憶される。
図7は、記憶手段31に記憶された1時間毎の歩行ユーザー人数の一例を、棒グラフで示した図である。横軸は時間を示し、縦軸は歩行ユーザー人数を示している。
この例は、都心の駅を対象地域としたものである。通勤時間である8時台、19時台に、歩行ユーザー人数のピークが位置している。なお、1時台〜4時台においては、歩行ユーザー人数が「0」となっている。
Next, the control means 35 determines whether the target period is around 23:00 (SA18). When it is determined NO in SA18, the
Then, the processing of SA12 to SA17 is executed for all 24 periods. Accordingly, the number of walking users per hour in one day is stored in the
FIG. 7 is a bar graph showing an example of the number of walking users per hour stored in the storage means 31. The horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the number of walking users.
In this example, a central area station is the target area. The peak of the number of walking users is located at the 8:00 to 19:00 commuting hours. The number of walking users is “0” between 1 o'clock and 4 o'clock.
SA18でYESと判定されると、分布情報生成部3591は、記憶手段31に記憶された1時間毎の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する(SA20)。
具体的に、分布情報生成部3591は、記憶手段31に記憶された1時間毎の歩行ユーザー人数に対して、1人分のデータに、時間軸方向に式(1)で示されるカーネル関数K(x)で表現される分布を持たせ、すべての分布を重ねることでカーネル密度分布情報を生成する。
When YES is determined in SA18, the distribution
Specifically, the distribution
図8は、カーネル密度分布情報の一例を示す図である。このカーネル密度分布情報は、図7の棒グラフで示される時間毎の歩行ユーザー人数に基づいて算出されたものである。図7の棒グラフでは、1時台〜4時台においては、歩行ユーザー人数が「0」であるが、図8で示されるカーネル密度分布情報では、1時台〜4時台においても、歩行ユーザー人数が「0」にはならない。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of kernel density distribution information. The kernel density distribution information is calculated based on the number of walking users for each time indicated by the bar graph of FIG. In the bar graph of FIG. 7, the number of walking users is “0” from 1 o'clock to 4 o'clock, but in the kernel density distribution information shown in FIG. 8, the walking user is also from 1 o'clock to 4 o'clock. The number of people does not become “0”.
次に、歩行者人数推定部359は、SA20で生成したカーネル密度分布情報で示される各期間の歩行ユーザー人数に対して、例えば、ユーザーの総人数に対する人口の比をかけ算する(割り戻し)。これにより、各期間に対象地域を歩行している歩行者人数を推定する(SA29:歩行者人数推定ステップ)。そして、制御手段35は、処理を終了する。
Next, the pedestrian
[実施形態の作用効果]
このような本実施形態によれば、以下のような作用効果が得られる。
歩行者人数推定部359は、抽出人数算出部353で算出されたユーザー人数(抽出人数)から、除外人数算出部355で算出されたユーザーの人数(除外人数)を差し引いて、歩行ユーザー人数を算出する(SA17)。
これによれば、対象期間において対象地域に位置していたユーザーの人数から、歩行していないユーザーの人数が差し引かれるため、対象期間における対象地域の歩行ユーザー人数を精度よく算出できる。この結果、対象期間における対象地域の歩行者人数を精度よく推定できる。
[Effects of Embodiment]
According to this embodiment, the following operational effects can be obtained.
The pedestrian
According to this, since the number of users who are not walking is subtracted from the number of users located in the target area in the target period, the number of walking users in the target area in the target period can be accurately calculated. As a result, the number of pedestrians in the target area in the target period can be accurately estimated.
移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻(対象時刻)の前後の移動速度を、記憶手段31に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し(SA22)、前記前後の移動速度が、所定の速度条件に該当するかを判定する(SA23,SA24)。
これによれば、対象時刻の前後において歩行していないユーザーを判定できる。対象時刻の前後において歩行していないユーザーは、対象時刻においても歩行していない確率が高いため、対象時刻において歩行していないと判定できる。
これによれば、歩行していないユーザーの判定を、記憶手段31に記憶された計測情報のみに基づいて算出できる。このため、別の情報を新たに取得する必要がなく、判定を容易に行うことができる。
The movement
According to this, a user who is not walking before and after the target time can be determined. A user who is not walking before and after the target time has a high probability of not walking even at the target time, and therefore can be determined not to walk at the target time.
According to this, the determination of the user who is not walking can be calculated based only on the measurement information stored in the
移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、前記前後の移動速度が両方とも第1閾値以上の場合(SA23のYES)と、前記前後の移動速度が両方とも第2閾値以下の場合(SA24のYES)に、前記前後の移動速度が所定の速度条件に該当しないと判定する。
これによれば、移動速度を閾値と比較するだけで、歩行していないユーザーを判定できるため、歩行者人数推定装置3における処理負荷を低減できる。
The movement
According to this, since the user who is not walking can be determined only by comparing the moving speed with the threshold value, the processing load on the pedestrian
歩行者人数推定部359は、抽出人数算出部353で算出されたユーザーの人数(抽出人数)に、補足人数算出部358で算出されたユーザーの人数(補足人数)を加算して、歩行ユーザー人数を算出する(SA17)。
これによれば、対象期間において対象地域を歩行していたユーザーの人数に、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれる計測情報が記憶手段31に記憶されていないが、対象期間に対象地域を通行していたと推定できるユーザーの人数を加算できる。このため、対象期間における対象地域の歩行ユーザー人数をより多く算出できる。この結果、対象期間における対象地域の歩行者人数をより精度よく推定できる。
The pedestrian
According to this, measurement information in which the time indicated by the time information is included in the target period and the position indicated by the position information is included in the target area is included in the number of users walking in the target area in the target period. Although not stored in the storage means 31, it is possible to add the number of users who can be estimated to have passed the target area during the target period. For this reason, the number of walking users in the target area in the target period can be calculated more. As a result, the number of pedestrians in the target area in the target period can be estimated more accurately.
分布情報生成部3591は、複数の期間の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する(SA20)。そして、歩行者人数推定部359は、カーネル密度分布情報に基づいて、歩行者人数を推定する(SA29)。
これによれば、記憶手段31に計測情報が記憶されていない期間においても、歩行ユーザー人数が、他の期間の歩行ユーザー人数に基づいて推定される。これにより、例えば、記憶手段31に計測情報が記憶されていない期間は、すべて歩行者人数が「0」となる場合と比べて、ユーザーにとって有用な情報を提供できる。
The distribution
According to this, even when the measurement information is not stored in the
[他の実施形態]
なお、本発明は前記実施形態の構成に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
前記実施形態では、移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻(対象時刻)の前後の移動速度を算出し、前記前後の移動速度が所定の速度条件に該当するかを判定していたが、本発明はこれに限定されない。
例えば、所定の移動条件を、所定の移動経路とし、移動状態判定部354は、ユーザー抽出部352で抽出されたユーザーに対して、移動経路を記憶手段31に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、移動経路が所定の経路条件に該当するかを判定してもよい。ここで、所定の経路条件は、ユーザーが歩行していると判定できる経路条件(例えば、歩道等)に設定される。
[Other Embodiments]
In addition, this invention is not limited to the structure of the said embodiment, A various deformation | transformation implementation is possible within the range of the summary of this invention.
In the embodiment, the movement
For example, the predetermined movement condition is set as a predetermined movement route, and the movement
具体的には、移動状態判定部354は、対象期間において対象地域に位置していたユーザーに対して、対象時刻の前後の位置を記憶手段31に記憶された計測情報に基づいて取得する。そして、対象時刻の位置と対象時刻の前後の位置とを結ぶことで、移動経路を算出する。
これによれば、例えば、電車や自動車等の乗り物に乗っているユーザーは、移動経路が所定の経路条件に該当しないと判定される。これにより、歩行していないユーザーを判定できる。
また、歩行していないユーザーの判定を、記憶手段31に記憶された計測情報のみに基づいて算出できる。このため、別の情報を新たに取得する必要がなく、判定を容易に行うことができる。
なお、移動状態判定部354は、前記前後の移動速度が所定の速度条件に該当するかの判定に加えて、移動経路が所定の経路条件に該当するかの判定を行ってもよい。
Specifically, the movement
According to this, for example, a user on a vehicle such as a train or an automobile is determined that the movement route does not meet the predetermined route condition. Thereby, the user who is not walking can be determined.
Further, the determination of a user who is not walking can be calculated based only on the measurement information stored in the
Note that the movement
前記実施形態では、分布情報生成部3591は、各期間(1日における1時間毎の期間)の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行ってカーネル密度分布情報を生成しているが、これに加えて、緯度方向および経度方向にカーネル密度推定を行ってカーネル密度分布情報を生成してもよい。
この場合、ユーザー抽出部352は、対象地域を含む所定地域を分割して得られる複数の地域にそれぞれ位置しているユーザーを抽出する。
そして、歩行者人数推定部359は、複数の地域それぞれの歩行ユーザー人数を算出し、分布情報生成部3591は、各期間および各地域の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向、緯度方向、および経度方向にカーネル密度推定を行い、カーネル密度分布情報を生成する。そして、歩行者人数推定部359は、生成したカーネル密度分布情報に基づいて、歩行者人数を推定する。
これによれば、対象地域の周辺の地域の歩行ユーザー人数を、対象地域の歩行ユーザー人数に反映させることができ、対象地域の歩行者人数をより精度よく推定できる。
なお、分布情報生成部3591は、時間軸方向を除いた緯度方向および経度方向の少なくともいずれかの方向にカーネル密度推定を行い、カーネル密度分布情報を生成してもよい。
In the embodiment, the distribution
In this case, the
Then, the pedestrian
According to this, the number of walking users in the area around the target area can be reflected in the number of walking users in the target area, and the number of pedestrians in the target area can be estimated more accurately.
The distribution
前記実施形態では、SA17で、歩行者人数推定部359は、抽出人数算出部353で算出されたユーザーの人数(抽出人数)に、補足人数算出部358で算出されたユーザーの人数(補足人数)を加算して歩行ユーザー人数を算出しているが、例えば、抽出人数が多いときには、補足人数を加算しなくてもよい。
In the embodiment, in SA17, the pedestrian
前記実施形態では、SA20で、分布情報生成部3591は、カーネル密度分布情報を生成し、SA29で、歩行者人数推定部359は、カーネル密度分布情報に基づいて、歩行者人数を推定しているが、例えば、歩行ユーザー人数が多いときには、カーネル密度分布情報を生成せずに、SA17で算出された歩行ユーザー人数に基づいて、歩行者人数を推定してもよい。
In the embodiment, at SA20, the distribution
前記実施形態では、図3のフローチャートに示されるように、各ユーザーに対して、順番に、移動速度算出処理(SA22)および移動速度判定処理(SA23、SA24)を行って、除外人数を算出しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、すべてのユーザーに対して、まず、移動速度算出処理を行い、移動速度が移動速度判定条件に該当しないユーザーの人数を算出することで、除外人数を算出してもよい。 In the embodiment, as shown in the flowchart of FIG. 3, the moving speed calculation process (SA22) and the moving speed determination process (SA23, SA24) are sequentially performed for each user to calculate the number of excluded people. However, the present invention is not limited to this. For example, the excluded number may be calculated by first performing the moving speed calculation process for all users and calculating the number of users whose moving speed does not meet the moving speed determination condition.
前記実施形態では、計測情報に含まれる位置情報は、携帯端末装置2の位置計測手段23によって計測されているが、本発明はこれに限定されない。例えば、歩行者人数推定装置3が、携帯端末装置2が通信しているネットワーク4上の基地局の位置を取得し、取得した位置を前記位置情報としてもよい。
In the embodiment, the position information included in the measurement information is measured by the
1…歩行者人数推定システム、2…携帯端末装置、21…表示手段、22…入力手段、23…位置計測手段、24…計時手段、25…記憶手段、26…送受信手段、29…制御手段、291…計測情報生成部、292…計測情報送信部、3…歩行者人数推定装置、31…記憶手段、32…送受信手段、35…制御手段、351…記憶制御部、352…ユーザー抽出部、353…抽出人数算出部、354…移動状態判定部、355…除外人数算出部、356…周辺ユーザー抽出部、357…通行判定部、358…補足人数算出部、359…歩行者人数推定部、3591…分布情報生成部、4…ネットワーク、5…分析者端末装置。
DESCRIPTION OF
Claims (9)
対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、
前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、
前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、
前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、
前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、を備え、
前記移動状態判定部は、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域に位置していたときの時刻の前後の移動速度を、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記前後の移動速度が両方とも第1閾値以上の場合と、前記前後の移動速度が両方とも前記第1閾値よりも遅い第2閾値以下の場合に、前記所定の移動条件に該当しないと判定する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 Storage means for storing identification information for identifying the user, position information indicating the current location of the user's mobile terminal device, and time information in association with each other and stored as one piece of measurement information;
A user extraction unit that extracts users located in the target area in the target period based on the measurement information stored in the storage unit;
An extracted number calculating unit for calculating the number of users extracted by the user extracting unit;
For the user extracted by the user extraction unit, a movement state is calculated based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage unit, and it is determined whether the movement state satisfies a predetermined movement condition A determination unit;
An excluded number calculating unit that calculates the number of users determined by the moving state determining unit to determine that the moving state does not correspond to the predetermined moving condition;
Based on the number of users calculated by the extracted number calculation unit and the number of users calculated by the exclusion number calculation unit, the number of walking users in the target area in the target period is calculated, and the number of walking users And a pedestrian number estimating unit for estimating the number of pedestrians in the target area in the target period ,
The movement state determination unit is configured to store a plurality of movement speeds stored in the storage unit before and after the time when the movement state determination unit is located in the target area during the target period for the user extracted by the user extraction unit. Calculated based on the measurement information, and when the front and rear moving speeds are both equal to or higher than the first threshold, and when the front and rear moving speeds are both equal to or lower than the second threshold, which is lower than the first threshold, The pedestrian number estimating device, characterized in that it is determined that it does not correspond to any of the moving conditions .
対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、
前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、
前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、
前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、
前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、
前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出部と、
前記周辺ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定部と、
前記通行判定部で前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出部と、を備え、
前記歩行者人数推定部は、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 Storage means for storing identification information for identifying the user, position information indicating the current location of the user's mobile terminal device, and time information in association with each other and stored as one piece of measurement information;
A user extraction unit that extracts users located in the target area in the target period based on the measurement information stored in the storage unit;
An extracted number calculating unit for calculating the number of users extracted by the user extracting unit;
For the user extracted by the user extraction unit, a movement state is calculated based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage unit, and it is determined whether the movement state satisfies a predetermined movement condition A determination unit;
An excluded number calculating unit that calculates the number of users determined by the moving state determining unit to determine that the moving state does not correspond to the predetermined moving condition;
Based on the number of users calculated by the extracted number calculation unit and the number of users calculated by the exclusion number calculation unit, the number of walking users in the target area in the target period is calculated, and the number of walking users Pedestrian number estimating unit for estimating the number of pedestrians in the target area in the target period ,
In the target period, a peripheral user extraction unit that extracts a user located in a peripheral area surrounding the target area based on measurement information stored in the storage unit;
For the user extracted by the peripheral user extraction unit, a passage determination unit that determines whether or not the target area has been passed during the target period based on a plurality of measurement information stored in the storage unit;
A supplementary number calculating unit that calculates the number of users determined to have passed the target area in the target period by the traffic determination unit,
The pedestrian number estimating unit is based on the number of users calculated by the extracted number calculating unit, the number of users calculated by the excluded number calculating unit, and the number of users calculated by the supplementary number calculating unit. The pedestrian number estimating device characterized in that the number of walking users is calculated .
前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出部と、
前記周辺ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定部と、
前記通行判定部で前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出部と、を備え、
前記歩行者人数推定部は、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 In the pedestrian number estimating device according to claim 1 ,
In the target period, a peripheral user extraction unit that extracts a user located in a peripheral area surrounding the target area based on measurement information stored in the storage unit;
For the user extracted by the peripheral user extraction unit, a passage determination unit that determines whether or not the target area has been passed during the target period based on a plurality of measurement information stored in the storage unit;
A supplementary number calculating unit that calculates the number of users determined to have passed the target area in the target period by the traffic determination unit,
The pedestrian number estimating unit is based on the number of users calculated by the extracted number calculating unit, the number of users calculated by the excluded number calculating unit, and the number of users calculated by the supplementary number calculating unit. And calculating the number of walking users.
前記所定の移動条件は、所定の経路条件を含み、
前記移動状態判定部は、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動経路を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動経路が前記所定の経路条件に該当するかを判定する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 In the pedestrian number estimating device according to any one of claims 1 to 3,
The predetermined movement condition includes a predetermined route condition,
The movement state determination unit calculates a movement route based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage unit for the user extracted by the user extraction unit, and the movement route satisfies the predetermined route condition. A device for estimating the number of pedestrians, wherein it is determined whether or not it corresponds.
前記歩行ユーザー人数は、複数の期間に対して算出され、
前記歩行者人数推定部は、
各期間の前記歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する分布情報生成部を備え、
前記カーネル密度分布情報に基づいて、前記歩行者人数を推定する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 In the pedestrian number estimating device according to any one of claims 1 to 4 ,
The number of walking users is calculated for a plurality of periods,
The pedestrian number estimating unit is
With respect to the number of walking users in each period, a kernel density estimation is performed in the time axis direction, and a distribution information generation unit that generates kernel density distribution information of the number of walking users is provided.
The pedestrian number estimating device, wherein the number of pedestrians is estimated based on the kernel density distribution information.
前記ユーザー抽出部は、前記対象地域を含む所定地域を分割して得られる複数の地域にそれぞれ位置しているユーザーを抽出し、
前記歩行者人数推定部は、
前記複数の地域それぞれの歩行ユーザー人数を算出し、
各地域の歩行ユーザー人数に対して、緯度方向および経度方向の少なくともいずれかの方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する分布情報生成部を備え、
前記カーネル密度分布情報に基づいて、前記歩行者人数を推定する
ことを特徴とする歩行者人数推定装置。 In the pedestrian number estimating device according to any one of claims 1 to 5 ,
The user extraction unit extracts users located respectively in a plurality of areas obtained by dividing a predetermined area including the target area,
The pedestrian number estimating unit is
Calculate the number of walking users in each of the plurality of areas,
For the number of walking users in each region, a kernel density estimation is performed in at least one of the latitude direction and the longitude direction, and a distribution information generation unit that generates kernel density distribution information of the number of walking users is provided.
The pedestrian number estimating device, wherein the number of pedestrians is estimated based on the kernel density distribution information.
前記携帯端末装置は、
計時手段と、
現在地を計測する位置計測手段と、
前記識別情報を記憶する端末側記憶手段と、
前記識別情報、前記位置計測手段で計測された位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報が互いに対応付けられた1つの計測情報を生成する計測情報生成部と、
前記計測情報生成部が生成した計測情報を前記歩行者人数推定装置に送信する計測情報送信部と、を備え、
前記歩行者人数推定装置は、
前記携帯端末装置から受信した計測情報を、前記記憶手段に記憶させる記憶制御部を備える
ことを特徴とする歩行者人数推定システム。 A pedestrian number estimating system comprising the pedestrian number estimating device according to any one of claims 1 to 6 and the portable terminal device,
The portable terminal device
Timekeeping means,
A position measuring means for measuring the current location;
Terminal-side storage means for storing the identification information;
A measurement information generation unit that generates one measurement information in which the identification information, the position information measured by the position measurement unit, and the time information indicating the measurement time are associated with each other;
A measurement information transmission unit that transmits the measurement information generated by the measurement information generation unit to the pedestrian number estimation device,
The pedestrian number estimating device is
A pedestrian number estimation system comprising: a storage control unit that stores measurement information received from the portable terminal device in the storage unit.
対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出ステップと、
前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出ステップと、
前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定ステップと、
前記移動状態判定ステップで前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出ステップと、
前記抽出人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出ステップで算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定ステップと、を備え、
前記移動状態判定ステップは、前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域に位置していたときの時刻の前後の移動速度を、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記前後の移動速度が両方とも第1閾値以上の場合と、前記前後の移動速度が両方とも前記第1閾値よりも遅い第2閾値以下の場合に、前記所定の移動条件に該当しないと判定する
ことを特徴とする歩行者人数推定方法。 Pedestrian of the pedestrian number estimation device comprising storage means for storing identification information for identifying a user, position information indicating the current location of the user's mobile terminal device, and time information in association with each other and stored as one measurement information A method for estimating the number of people,
A user extraction step of extracting a user located in the target area in the target period based on the measurement information stored in the storage unit;
An extraction number calculation step for calculating the number of users extracted in the user extraction step;
For the user extracted in the user extraction step, a movement state is calculated based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage means, and the movement state determines whether the movement state meets a predetermined movement condition A determination step;
An excluded number calculating step of calculating the number of users determined that the moving state does not correspond to the predetermined moving condition in the moving state determining step;
Based on the number of users calculated in the extraction number calculation step and the number of users calculated in the exclusion number calculation step, the number of walking users in the target area in the target period is calculated, and the number of walking users Pedestrian number estimation step for estimating the number of pedestrians in the target area in the target period ,
In the moving state determination step, a plurality of moving speeds before and after the time when the user is located in the target area in the target period are stored in the storage unit for the user extracted in the user extraction step. Calculated based on the measurement information, and when the front and rear moving speeds are both equal to or higher than the first threshold, and when the front and rear moving speeds are both equal to or lower than the second threshold, which is lower than the first threshold, A method for estimating the number of pedestrians, wherein it is determined that the movement condition is not met.
対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出ステップと、
前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出ステップと、
前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定ステップと、
前記移動状態判定ステップで前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出ステップと、
前記抽出人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出ステップで算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定ステップと、
前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出ステップと、
前記周辺ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定ステップと、
前記通行判定ステップで前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出ステップと、を備え、
前記歩行者人数推定ステップは、前記抽出人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出ステップで算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出する
ことを特徴とする歩行者人数推定方法。 Pedestrian of the pedestrian number estimation device comprising storage means for storing identification information for identifying a user, position information indicating the current location of the user's mobile terminal device, and time information in association with each other and stored as one measurement information A method for estimating the number of people,
A user extraction step of extracting a user located in the target area in the target period based on the measurement information stored in the storage unit;
An extraction number calculation step for calculating the number of users extracted in the user extraction step;
For the user extracted in the user extraction step, a movement state is calculated based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage means, and the movement state determines whether the movement state meets a predetermined movement condition A determination step;
An excluded number calculating step of calculating the number of users determined that the moving state does not correspond to the predetermined moving condition in the moving state determining step;
Based on the number of users calculated in the extraction number calculation step and the number of users calculated in the exclusion number calculation step, the number of walking users in the target area in the target period is calculated, and the number of walking users Pedestrian number estimating step for estimating the number of pedestrians in the target area in the target period ,
In the target period, a peripheral user extraction step of extracting a user located in a peripheral area surrounding the target area based on measurement information stored in the storage unit;
A passage determination step for determining whether or not the user has passed the target area during the target period based on a plurality of pieces of measurement information stored in the storage unit, for the user extracted in the peripheral user extraction step;
A supplementary number calculating step of calculating the number of users determined to have passed the target area in the target period in the traffic determination step,
The pedestrian number estimation step is based on the number of users calculated in the extraction number calculation step, the number of users calculated in the exclusion number calculation step, and the number of users calculated in the supplement number calculation step. And calculating the number of walking users .
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