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JP7364348B2 - Service providing device, service providing system, and service providing method - Google Patents
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JP7364348B2 - Service providing device, service providing system, and service providing method - Google Patents

Service providing device, service providing system, and service providing method Download PDF

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JP7364348B2 JP2019054187A JP2019054187A JP7364348B2 JP 7364348 B2 JP7364348 B2 JP 7364348B2 JP 2019054187 A JP2019054187 A JP 2019054187A JP 2019054187 A JP2019054187 A JP 2019054187A JP 7364348 B2 JP7364348 B2 JP 7364348B2
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Description

本発明は、サービス提供装置、サービス提供システム、および、サービス提供方法に関する。 The present invention relates to a service providing device, a service providing system , and a service providing method.

従来、人の感情を推定し、推定した感情に応じてサービスを提供する装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。特許文献1に記載された装置は、車内にいる複数人の乗員の個人感情を推定して数値化し、個人感情の値の総和を全体感情の値とする。この装置は、全体感情の値に合わせて、スピーカから音楽を流す等のサービスを提供する。例えば、車内の会話がなく全体感情の値が低い場合に、車内の静かな環境に合った音楽を流す音楽サービスを提供することが開示されている。 2. Description of the Related Art Conventionally, there has been known a device that estimates a person's emotion and provides a service according to the estimated emotion (for example, see Patent Document 1). The device described in Patent Document 1 estimates and digitizes the individual emotions of a plurality of occupants in a vehicle, and uses the sum of the values of the individual emotions as the value of the overall emotion. This device provides services such as playing music from a speaker in accordance with the overall emotional value. For example, it has been disclosed that when there is no conversation in the car and the overall emotion value is low, a music service is provided that plays music that matches the quiet environment inside the car.

特開2018-63486号公報JP2018-63486A

特許文献1記載の装置は、推定された全体感情の値それ自体に対応してサービスを決定する。
ところで、人物の感情の変化に対処しようとする場合、感情の変化を招いた要因を考慮することが効果的である。しかしながら、そのような対処を行う方法は、従来、提案されていない。
本発明は上記背景に鑑みてなされたものであり、人物の感情の変化に対し、感情の変化を招いた要因を考慮した対処を行うことが可能なサービス提供装置、決済情報処理装置、および、サービス提供方法を提供することを目的とする。
The device described in Patent Document 1 determines a service in accordance with the estimated overall emotion value itself.
By the way, when trying to deal with changes in a person's emotions, it is effective to consider the factors that caused the changes in emotions. However, no method for taking such measures has been proposed so far.
The present invention has been made in view of the above background, and provides a service providing device, a payment information processing device, and a payment information processing device that are capable of responding to changes in a person's emotions by taking into consideration the factors that caused the change in emotions. The purpose is to provide a service provision method.

上記目的を達成するための態様として、対象範囲に関するデータとして、前記対象範囲を撮像した撮像画像データ及び前記対象範囲で集音された音声の音声データを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記データから人間に関するデータを抽出することにより、前記対象範囲にいる複数の人物を検出する人物検出部と、前記取得部が取得した前記データから前記人物の画像を抽出すること、及び前記取得部が取得した前記データから前記人物の声を抽出することにより、各々の前記人物の個人感情を数値化した感情推定値を求める処理、及び、複数の前記人物の前記感情推定値から前記対象範囲の全体の感情状態を示す全体感情値を求める処理を行う感情推定部と、前記感情推定部が求めた各々の前記人物の前記感情推定値の変化、及び、前記全体感情値の変化に基づいて、前記対象範囲の全体の感情状態またはいずれか1以上の前記人物の感情状態の変化の発生要因として、前記発生要因となった環境の変化、または、前記発生要因となった人物である要因人物を推定する要因推定部と、前記要因推定部が推定した発生要因である前記環境の変化または前記要因人物に適合するサービスであって、特定の前記人物に対する働きかけ、または、前記対象範囲の全体を変化させる処理を含み、前記対象範囲の全体または前記対象範囲にいる1または複数の前記人物に提供するサービスを決定するサービス決定部と、を備え、前記要因推定部は、前記対象範囲にいる複数の前記人物のうち、前記感情推定値が他の前記人物よりも早く所定の閾値を超えた前記人物を、前記要因人物であると推定するサービス提供装置が挙げられる。 In order to achieve the above object, an acquisition unit acquires captured image data of the target range and audio data of sounds collected in the target range as data related to the target range; and the acquisition unit acquires a person detection unit that detects a plurality of people in the target range by extracting data related to humans from the data obtained by the acquisition unit; and extracting an image of the person from the data acquired by the acquisition unit; a process of obtaining an emotion estimate value that quantifies the personal emotion of each person by extracting the voice of the person from the data acquired by the department; and a process of calculating the target range from the emotion estimate values of the plurality of people. an emotion estimating unit that performs processing to obtain an overall emotional value indicating the overall emotional state of the person; a change in the estimated emotion value of each of the people calculated by the emotion estimating unit; and a change in the overall emotional value based on the change in the overall emotional value. , as the cause of the change in the emotional state of the entire target range or the emotional state of any one or more of the persons, a change in the environment that was the cause of the occurrence, or a factor person who was the person who was the cause of the occurrence. a factor estimating unit that estimates a factor estimating unit; and a service that is compatible with the change in the environment or the person who is the cause estimated by the factor estimating unit, and which works on a specific person or covers the entire target range. a service determining unit that determines a service to be provided to the entire target range or one or more of the people in the target range; Among the people, the service providing device estimates that the person whose emotion estimated value exceeds a predetermined threshold earlier than the other people is the factor person.

上記サービス提供装置において、記要因推定部は、いずれかの人物の前記感情推定値が第1閾値を超えた場合、前記感情推定値の総和が第1閾値を超えた場合、または、前記感情推定値の総和の変化量が第2閾値を超えた場合に、前記変化の発生要因を推定する構成であってもよい。 In the service providing device, the factor estimating unit is configured to detect the emotion when the estimated emotion value of any person exceeds a first threshold, when the sum of the estimated emotion values exceeds the first threshold, or when the estimated emotion value of any person exceeds a first threshold. The configuration may be such that when the amount of change in the sum of estimated values exceeds a second threshold, the cause of the change is estimated.

上記サービス提供装置において、前記要因推定部は、前記所定の閾値として第3閾値を用い、前記対象範囲にいる複数の前記人物のうち、前記感情推定値が他の前記人物よりも早く第3閾値を超えた前記人物を、前記変化の発生要因となった要因人物であると推定する構成であってもよい。 In the service providing device, the factor estimating unit uses a third threshold as the predetermined threshold, and the estimated emotion value reaches the third threshold earlier than other people among the plurality of people in the target range. The configuration may be such that the person who exceeds the change is estimated to be the factor person who caused the change.

上記サービス提供装置において、前記要因推定部は、前記感情推定値が最初に前記第3閾値を超えた前記人物を仮の要因人物であると推定し、検出期間を設定し、前記検出期間において前記仮の要因人物とは異なる前記人物の前記感情推定値が第4閾値を超えた場合に、前記仮の要因人物を、前記変化の発生要因である前記要因人物として推定する構成であってもよい。 In the service providing device, the factor estimating unit estimates that the person whose estimated emotion value first exceeds the third threshold is a provisional factor person, sets a detection period, and in the detection period, If the estimated emotion value of the person different from the temporary factor person exceeds a fourth threshold, the temporary factor person may be estimated as the factor person who is the cause of the change. .

上記サービス提供装置において、前記要因推定部は、前記検出期間において前記仮の要因人物の後に、前記仮の要因人物とは異なる前記人物の前記感情推定値が第4閾値を超えない場合に、前記仮の要因人物の感情が抑制状態にあると推定する構成であってもよい。 In the service providing device, the factor estimating unit may detect the emotion when the estimated emotion value of the person different from the tentative factor person does not exceed a fourth threshold after the tentative factor person in the detection period. The configuration may be such that it is estimated that the emotion of the hypothetical factor person is in a suppressed state.

上記サービス提供装置において、前記サービス決定部は、感情が前記抑制状態にあると推定された前記仮の要因人物に対して提供するサービスを決定する構成であってもよい。 In the service providing device, the service determining unit may be configured to determine a service to be provided to the temporary factor person whose emotions are estimated to be in the suppressed state.

上記サービス提供装置において、前記対象範囲の環境に関する検出値を取得する環境検出部を備え、前記要因推定部が、いずれか1以上の前記人物の前記感情推定値の変化と、前記環境検出部により取得した前記検出値の変化とに基づき、前記環境の変化が前記感情推定値の変化の発生要因であると推定した場合に、前記サービス決定部は、記環境の変化に対応するための前記対象範囲の全体を対象とするサービスを決定する構成であってもよい。 The service providing device includes an environment detection unit that acquires a detected value related to the environment in the target range, and the factor estimation unit detects a change in the estimated emotion value of one or more of the people and the environment detection unit. If it is estimated that the change in the environment is the cause of the change in the estimated emotion value, based on the acquired change in the detected value, the service determination unit determines the change in the environment in order to respond to the change in the environment. The configuration may be such that a service that covers the entire target range is determined.

上記サービス提供装置において、前記対象範囲における複数の前記人物の会話または行動を検出する言動検出部を備え、前記要因推定部は、いずれか1以上の前記人物の前記感情推定値の変化と、前記言動検出部が検出した会話または行動とに基づき、いずれか1以上の前記人物の会話または行動が前記感情推定値の変化の発生要因か否かを推定する構成であってもよい。 The service providing device includes a behavior detection unit that detects conversations or actions of the plurality of people in the target range, and the factor estimation unit detects a change in the estimated emotion value of any one or more of the people, and The configuration may be such that it is estimated whether the conversation or behavior of any one or more of the persons is the cause of the change in the estimated emotion value, based on the conversation or behavior detected by the speech and behavior detection unit.

上記サービス提供装置において、前記言動検出部は、前記対象範囲における複数の前記人物の会話または行動を検出し、検出した会話または行動を数値化した言動検出値を求める構成であり、前記感情推定部により推定された前記感情推定値を前記言動検出値に基づき補正する補正部を備え、前記要因推定部は、前記補正部により補正された前記感情推定値に基づいて前記変化の発生要因を推定する構成であってもよい。 In the service providing device, the speech and behavior detection section is configured to detect conversations or actions of the plurality of people in the target range, and obtain a speech and behavior detection value that digitizes the detected conversations or actions, and the emotion estimation section a correction unit that corrects the estimated emotion value estimated by the behavior detection value based on the detected speech and behavior value, and the factor estimation unit estimates the cause of the change based on the estimated emotion value corrected by the correction unit. It may be a configuration.

上記サービス提供装置において、前記サービス決定部により決定されたサービスを提供するサービス提供部を備え、前記サービス提供部は、前記要因推定部によっていずれかの前記人物が前記因人物と推定された場合に、前記要因人物とは異なる前記人物に対し、前記要因人物を通知するサービスを行う構成であってもよい。 The service providing device includes a service providing unit that provides the service determined by the service determining unit, and the service providing unit is configured to provide a service when one of the persons is estimated to be the factor person by the factor estimating unit. Furthermore, the configuration may be such that a service is provided to notify the person different from the cause person of the cause person.

上記サービス提供装置において、前記サービス決定部は、前記要因推定部によっていずれかの前記人物が前記因人物と推定された場合に、前記要因人物に対し、前記要因人物の趣味または嗜好に対応するサービスを提供することを決定する構成であってもよい。 In the service providing device, the service determining unit is configured to, when the factor estimating unit estimates that any of the persons is the factor person, respond to the factor person's hobbies or preferences. The configuration may be such that it decides to provide a service.

上記サービス提供装置において、前記対象範囲にいる1または複数の前記人物に対して情報を報知する報知部を備え、前記報知部は、前記要因推定部によっていずれかの前記人物が前記因人物と推定された場合に、前記要因人物とは異なる前記人物に対し、前記要因人物から離れることを促す案内を報知する構成であってもよい。 The above-mentioned service providing device includes a notification unit that reports information to one or more of the persons in the target range, and the notification unit is configured to determine whether one of the persons is the factor person by the factor estimation unit. The structure may also be such that, when it is estimated, guidance to urge the person different from the factor person to move away from the factor person may be provided.

上記目的を達成するための別の態様として、対象範囲にいる複数の人物の発話音声を取得する音声取得部と、1または複数の前記人物を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得部と、前記音声取得部および前記撮像画像取得部により取得した情報を数値化して数値情報を生成する数値化処理部と、前記数値化処理部により生成された前記数値情報の変化と、前記数値情報の変化の発生要因となる事象に関する事象情報との対応を記憶する事象情報記憶部と、検知対象期間に前記音声取得部および前記撮像画像取得部により取得された情報に基づく前記数値情報が、検出条件を満たす変化をした場合に、前記変化に対応する前記事象情報を前記事象情報記憶部から取得する事象情報取得部と、前記事象情報取得部により取得された前記事象情報に基づき、動作を決定する動作決定部と、前記動作決定部により決定された前記動作を実行する実行部と、を備えるサービス提供装置が挙げられる。 Another aspect of achieving the above object includes: an audio acquisition unit that acquires speech voices of a plurality of people in a target range; a captured image acquisition unit that acquires captured images of one or more of the people; a digitization processing unit that digitizes the information acquired by the audio acquisition unit and the captured image acquisition unit to generate numerical information; a change in the numerical information generated by the digitization processing unit; and a change in the numerical information. an event information storage unit that stores correspondence with event information regarding an event that is a cause of the occurrence of the event, and the numerical information based on information acquired by the audio acquisition unit and the captured image acquisition unit during the detection target period, an event information acquisition unit that acquires the event information corresponding to the change from the event information storage unit when a change that satisfies the change occurs; and an event information acquisition unit that operates based on the event information acquired by the event information acquisition unit. An example of a service providing apparatus includes an action determining unit that determines the action, and an execution unit that executes the action determined by the action determining unit.

上記目的を達成するための別の態様として、上記のいずれかに記載のサービス提供装置と、決済情報処理装置とを有し、前記決済情報処理装置は、前記サービス提供装置によるサービスの提供または個人感情の推定の対象となる人物を登録した登録部と、前記サービスの提供に対する前記人物の評価を取得する評価取得部と、前記評価取得部により取得された評価に基づいて、前記サービスの提供の対価を決定する対価決定部と、を備えるサービス提供システムが挙げられる。 Another aspect of achieving the above object includes the service providing device according to any one of the above and a payment information processing device, wherein the payment information processing device is configured to provide services by the service providing device or to a registration unit that registers a person whose emotion is to be estimated; an evaluation acquisition unit that acquires the evaluation of the person regarding the provision of the service; A service providing system includes a consideration determination unit that determines consideration.

上記サービス提供システムにおいて、前記対価決定部は、前記評価取得部により取得した評価と、前記サービスの提供に応じて前記人物の個人感情が変化した変化状況とに基づいて、前記サービスの提供の対価を決定する構成であってもよい。 In the service providing system , the consideration determination unit determines the consideration for providing the service based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit and the change situation in which the personal feelings of the person have changed in response to the provision of the service. It may also be configured to determine.

上記目的を達成するための別の態様として、サービス提供装置が備えるプロセッサにより実行されるサービス提供方法であって、対象範囲に関するデータとして、前記対象範囲を撮像した撮像画像データ及び前記対象範囲で集音された音声の音声データを取得部によって取得し、前記取得部が取得した前記データから人間に関するデータを抽出することにより、前記対象範囲にいる複数の人物を検出し、前記取得部が取得した前記データから前記人物の画像を抽出すること、及び前記取得部が取得した前記データから前記人物の声を抽出することにより、各々の前記人物の個人感情を数値化した感情推定値を求める処理、及び、複数の前記人物の前記感情推定値から前記対象範囲の全体の感情状態を示す全体感情値を求める処理を行い、各々の前記人物の前記感情推定値の変化、及び、前記全体感情値の変化に基づいて、前記対象範囲の全体の感情状態またはいずれか1以上の前記人物の感情状態の変化の発生要因として、前記発生要因となった環境の変化、または、前記発生要因となった人物である要因人物を推定し、推定した発生要因である前記環境の変化または前記要因人物に適合するサービスであって、特定の前記人物に対する働きかけ、または、前記対象範囲の全体を変化させる処理を含み、前記対象範囲の全体または前記対象範囲にいる1または複数の前記人物に提供するサービスを決定し、前記対象範囲にいる複数の前記人物のうち、前記感情推定値が他の前記人物よりも早く所定の閾値を超えた前記人物を、前記要因人物であると推定するサービス提供方法が挙げられる。
Another aspect of achieving the above object is a service providing method executed by a processor included in a service providing device, wherein the data regarding the target range includes captured image data obtained by capturing the target range and data collected in the target range. A plurality of people in the target range are detected by acquiring audio data of the sound by an acquisition unit and extracting data related to humans from the data acquired by the acquisition unit, and detecting a plurality of people in the target range, a process of obtaining an emotion estimate value that quantifies the personal emotion of each person by extracting an image of the person from the data and extracting the voice of the person from the data acquired by the acquisition unit; Then, a process is performed to obtain an overall emotional value indicating the entire emotional state of the target range from the estimated emotional values of the plurality of people, and a change in the estimated emotional value of each person and a change in the overall emotional value are calculated. Based on the change , as the cause of the change in the emotional state of the entire target range or the emotional state of any one or more of the persons, a change in the environment that was the cause of the occurrence, or a person who was the cause of the occurrence. A service that estimates a factor person, and is adapted to the change in the environment or the factor person, which is the estimated occurrence factor, and includes an action on a specific person or a process that changes the entire target range. , determines a service to be provided to the entire target range or one or more of the people in the target range, and determines a service to be provided to the entire target range or one or more of the people in the target range, and the estimated emotion value is earlier than other people among the plurality of people in the target range. There is a service providing method in which the person who exceeds a predetermined threshold is estimated to be the factor person.

上記サービス提供装置によれば、対象範囲における全体の感情の変化または個人の感情の変化を招いた発生要因に対応して、対象範囲にいる人物にサービスを提供できる。このため、感情を変化させた要因を考慮して、より効果的に、感情の変化に対処できる。例えば、感情の改善や特定の感情状態の緩和を効果的に促すことが期待できる。上記サービス提供方法による場合にも、同様の作用効果を得ることができる。
また、上記決済情報処理装置によれば、対象範囲における全体の感情の変化または個人の感情の変化をもたらした要因に対応してサービスを決定する装置の利用に対し、利用者とサービスの提供者との双方にとって適切な対価を設定できる。
According to the above-mentioned service providing device, a service can be provided to a person within the target range in response to a factor that causes a change in the overall emotion in the target range or a change in the emotion of an individual. Therefore, it is possible to deal with changes in emotions more effectively by considering the factors that caused the changes in emotions. For example, it can be expected to effectively promote emotional improvement and alleviation of specific emotional states. Similar effects can be obtained by using the above service providing method.
In addition, according to the payment information processing device, users and service providers can An appropriate price can be set for both parties.

第1実施形態のサービス提供装置の使用状態の例を示す説明図。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of the usage state of the service providing device according to the first embodiment. サービス提供装置の機能的構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of a service providing device. サービス提供装置の動作を示すフローチャート。5 is a flowchart showing the operation of the service providing device. サービス提供装置が推定する感情値の例を示す模式図。FIG. 3 is a schematic diagram showing an example of emotional values estimated by the service providing device. サービス提供装置が推定する感情値の例を示す模式図。FIG. 3 is a schematic diagram showing an example of emotional values estimated by the service providing device. サービス提供装置の機能的構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of a service providing device. 第2実施形態のサービス提供システムの概略構成を示す説明図。FIG. 2 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of a service providing system according to a second embodiment. サービス提供サーバおよび決済情報処理装置の機能的構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of a service providing server and a payment information processing device.

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
[1.第1実施形態の概要]
図1は、本発明のサービス提供装置を適用した第1実施形態のサービス提供装置100の使用状態の例を示す図である。図2は、サービス提供装置100の機能的構成を示すブロック図である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[1. Overview of first embodiment]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a usage state of a service providing apparatus 100 according to a first embodiment to which the service providing apparatus of the present invention is applied. FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the service providing device 100.

図1には、サービス提供装置100が使用される環境の例として、複数の人物を収容可能な居室RMを示す。サービス提供装置100は、居室RMの内部空間を対象範囲Aとして、対象範囲Aにいる人物に対して感情推定およびサービスの提供を行う。図1では、居室RMにいる複数の人物を、以下ではユーザU1、U2、U3とする。 FIG. 1 shows a living room RM that can accommodate a plurality of people as an example of an environment in which the service providing device 100 is used. The service providing device 100 uses the internal space of the living room RM as a target range A, and performs emotion estimation and provides a service to a person within the target range A. In FIG. 1, the plurality of people in the living room RM are hereinafter referred to as users U1, U2, and U3.

対象範囲Aは、対象範囲A以外の空間と明確に区切られている必要はなく、例えば、対象範囲Aは居室RMの全体であってもよいし、一部であってもよい。また、サービス提供装置100が機能する範囲を対象範囲Aとして考えることも可能である。例えば、後述するカメラ111により撮像可能な範囲を対象範囲Aとしてもよく、マイク112により集音可能な範囲を対象範囲Aとしてもよく、スピーカ113が出力する音声を人物が聴取可能な範囲を対象範囲Aとしてもよい。 The target range A does not need to be clearly separated from spaces other than the target range A, and for example, the target range A may be the entire living room RM or a part thereof. Further, it is also possible to consider the range in which the service providing device 100 functions as the target range A. For example, the range that can be imaged by a camera 111 (described later) may be set as target range A, the range that can be collected by microphone 112 may be set as target range A, and the range where a person can hear the sound output from speaker 113 is set as target range A. It may be range A.

図2に示すように、サービス提供装置100は、CPU(Central Processing Unit)130、およびメモリ160を備え、CPU130の機能によりサービス提供装置100の各部を制御する。サービス提供装置100は、CPU130の制御に従って動作するカメラ111、マイク112、スピーカ113、モータ114、赤外線通信部115、および、無線通信部116を備える。 As shown in FIG. 2, the service providing apparatus 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 130 and a memory 160, and uses the functions of the CPU 130 to control each part of the service providing apparatus 100. The service providing device 100 includes a camera 111, a microphone 112, a speaker 113, a motor 114, an infrared communication section 115, and a wireless communication section 116, which operate under the control of a CPU 130.

カメラ111は、対象範囲Aの少なくとも一部を含む範囲を撮像して、撮像画像データを出力するデジタルカメラである。
マイク112は、対象範囲Aにおける音を集音し、音声データを出力する。
スピーカ113は、CPU130の制御に従って音声を出力する。
モータ114は、サービス提供装置100の本体の下部に設けられた駆動機構を動作させる。サービス提供装置100の駆動機構は、サービス提供装置100を居室RMの内外で移動させる機構であり、例えば、複数の車輪と、モータ114の動力を車輪に伝達するギヤ等で構成される。モータ114は、CPU130の制御に従って駆動機構を動作させることにより、サービス提供装置100を移動させる。
The camera 111 is a digital camera that captures an image of a range including at least a part of the target range A and outputs captured image data.
The microphone 112 collects sounds in the target range A and outputs audio data.
The speaker 113 outputs audio under the control of the CPU 130.
The motor 114 operates a drive mechanism provided at the bottom of the main body of the service providing device 100. The drive mechanism of the service providing device 100 is a mechanism for moving the service providing device 100 in and out of the living room RM, and includes, for example, a plurality of wheels and gears that transmit the power of the motor 114 to the wheels. The motor 114 moves the service providing apparatus 100 by operating a drive mechanism under the control of the CPU 130.

赤外線通信部115は、赤外線信号を送信または送受信する。赤外線通信部115は、例えば、居室RMの空調を行う空調装置250に対して赤外線信号を送信することにより、空調装置250の運転を制御する。この場合、サービス提供装置100は、空調装置250の運転開始、運転停止、空調の目標温度や風量の設定等を行うことができる。また、サービス提供装置100は、赤外線通信部115が空調装置250から赤外線信号を受信することにより、空調装置250が検知する居室RMの室温に関する情報を取得してもよい。 The infrared communication unit 115 transmits or receives infrared signals. The infrared communication unit 115 controls the operation of the air conditioner 250, for example, by transmitting an infrared signal to the air conditioner 250 that performs air conditioning of the room RM. In this case, the service providing device 100 can start and stop the operation of the air conditioner 250, set the target temperature and air volume of the air conditioner, and the like. Further, the service providing apparatus 100 may obtain information regarding the room temperature of the living room RM detected by the air conditioner 250 by having the infrared communication unit 115 receive an infrared signal from the air conditioner 250.

また、居室RMには、窓Wを開閉する図示しない開閉装置を設けてもよい。この開閉装置は、サービス提供装置100から赤外線信号を受信することで動作する構成であってもよい。この場合、サービス提供装置100は、開閉装置に対して赤外線信号を送信して、窓Wを開閉させることができる。 Moreover, an opening/closing device (not shown) for opening/closing the window W may be provided in the living room RM. This opening/closing device may be configured to operate by receiving an infrared signal from the service providing device 100. In this case, the service providing device 100 can open and close the window W by transmitting an infrared signal to the opening/closing device.

無線通信部116は、Wi-Fi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)等の近距離無線通信を実行する。例えば、無線通信部116は、ユーザU1が身体に装着する生体情報検知装置220や、ユーザU1が所持するユーザ端末装置230と通信を実行する。生体情報検知装置220は、ユーザU1の脈拍、血圧、血中酸素濃度、体温、発汗等の生体情報を検知して、検知結果をサービス提供装置100に送信するユーザ端末装置230は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン等であり、音声通話や画面表示の機能を有する。
図1に示す例ではユーザU1が生体情報検知装置220およびユーザ端末装置230を使用しているが、ユーザU2、U3が同様の装置を使用することも勿論可能である。
無線通信部116は、モバイル無線通信回線や公衆回線網を介して通信を実行する構成であってもよい。
The wireless communication unit 116 performs short-range wireless communication such as Wi-Fi (registered trademark) and Bluetooth (registered trademark). For example, the wireless communication unit 116 communicates with the biological information detection device 220 that the user U1 wears on his body or the user terminal device 230 that the user U1 possesses. The biometric information detection device 220 detects biometric information such as the pulse, blood pressure, blood oxygen concentration, body temperature, and perspiration of the user U1, and transmits the detection results to the service providing device 100.The user terminal device 230 is, for example, a personal It is a computer, smartphone, etc., and has functions such as voice calls and screen display.
In the example shown in FIG. 1, the user U1 uses the biological information detection device 220 and the user terminal device 230, but it is of course possible for the users U2 and U3 to use similar devices.
The wireless communication unit 116 may be configured to perform communication via a mobile wireless communication line or a public line network.

CPU130は、制御用プログラム161を読み込んで実行することにより、データ取得部131、人物検出部132、感情推定部133、要因推定部134、サービス決定部135、サービス提供部136、環境検出部137、言動検出部138、補正部139、報知部140、および、決済情報処理部150として機能する。決済情報処理部150は、登録部151、評価取得部152、対価決定部153、および決済処理部154により構成され、これらの各機能部もCPU130が制御用プログラム161を実行することにより実現される。 By reading and executing the control program 161, the CPU 130 controls the data acquisition unit 131, the person detection unit 132, the emotion estimation unit 133, the factor estimation unit 134, the service determination unit 135, the service provision unit 136, the environment detection unit 137, It functions as a behavior detection section 138, a correction section 139, a notification section 140, and a payment information processing section 150. The payment information processing unit 150 includes a registration unit 151, an evaluation acquisition unit 152, a price determination unit 153, and a payment processing unit 154, and each of these functional units is also realized by the CPU 130 executing the control program 161. .

CPU130は、マイコン等の他のプロセッサで構成されてもよく、プロセッサとROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等が統合されたデバイスであってもよい。 The CPU 130 may be configured with another processor such as a microcomputer, or may be a device in which a processor, ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), etc. are integrated.

メモリ160は、制御用プログラム161のほか、撮像画像データ162、音声データ163、対象情報164、ユーザ情報165、感情推定値166、全体感情値167、言動検出値168、および決済情報170を記憶する。また、メモリ160の記憶領域には、閾値記憶部169が設けられる。 In addition to the control program 161, the memory 160 stores captured image data 162, audio data 163, target information 164, user information 165, estimated emotion value 166, overall emotion value 167, detected behavior value 168, and payment information 170. . Further, a threshold storage section 169 is provided in the storage area of the memory 160.

データ取得部131は、対象範囲Aにいる人物であるユーザU1、U2、U3または対象範囲Aに関するデータを取得する。データ取得部131は、カメラ111の撮像画像データを取得し、撮像画像データ162をメモリ160に記憶させる。データ取得部131は、マイク112が集音した音声データを取得して、音声データ163をメモリ160に記憶させる。また、データ取得部131は、赤外線通信部115によって空調装置250から居室RMの室温等に関するデータを取得してもよい。また、データ取得部131は、生体情報検知装置220からユーザU1の生体情報を検知した検知結果のデータを取得してもよい。これらのデータもメモリ160に記憶される。 The data acquisition unit 131 acquires data regarding the users U1, U2, and U3 who are in the target range A or the target range A. The data acquisition unit 131 acquires captured image data of the camera 111 and stores captured image data 162 in the memory 160. The data acquisition unit 131 acquires the audio data collected by the microphone 112 and stores the audio data 163 in the memory 160. Furthermore, the data acquisition unit 131 may acquire data regarding the room temperature and the like of the room RM from the air conditioner 250 using the infrared communication unit 115. Further, the data acquisition unit 131 may acquire data of the detection result of detecting the biometric information of the user U1 from the biometric information detection device 220. These data are also stored in memory 160.

人物検出部132は、データ取得部131により取得されたデータに基づき、対象範囲Aにいる人物を検出する。例えば、人物検出部132は、撮像画像データ162から人間の画像を抽出することにより、ユーザU1、U2、U3を検出する。
人物検出部132は、検出した人物の個人識別を行ってもよい。例えば、メモリ160が記憶するユーザ情報165は、サービス提供装置100を利用するユーザと、各ユーザを識別するための識別情報等を記憶する。データ取得部131は、ユーザ情報165を参照して、対象範囲Aで検出した人物のユーザ識別情報を特定する処理を行ってもよい。
The person detection unit 132 detects a person within the target range A based on the data acquired by the data acquisition unit 131. For example, the person detection unit 132 detects users U1, U2, and U3 by extracting human images from the captured image data 162.
The person detection unit 132 may perform individual identification of the detected person. For example, the user information 165 stored in the memory 160 stores users who use the service providing device 100 and identification information for identifying each user. The data acquisition unit 131 may refer to the user information 165 and perform processing to identify the user identification information of the person detected in the target range A.

感情推定部133は、データ取得部131が取得したデータに基づき、ユーザU1、U2、U3の各々の感情を推定する。ユーザU1、U2、U3の各々の感情を、個人感情という。感情推定部133は、例えばPlutchikの感情の和を用いて、ユーザU1、U2、U3の各々について、感情を8つの基本感情(期待、喜び、受容、不安、驚き、悲しみ、嫌悪、怒り)と、隣り合う2つの感情の組み合わせによる応用感情とに分類する。感情推定部133は、感情の輪への当てはめに応じて個人感情を数値化する。 The emotion estimation unit 133 estimates the emotions of each of the users U1, U2, and U3 based on the data acquired by the data acquisition unit 131. The emotions of each of the users U1, U2, and U3 are referred to as personal emotions. The emotion estimation unit 133 divides the emotions of each of the users U1, U2, and U3 into eight basic emotions (expectation, joy, acceptance, anxiety, surprise, sadness, disgust, and anger) using, for example, Plutchik's emotion sum. , and applied emotions that are a combination of two adjacent emotions. The emotion estimation unit 133 digitizes personal emotions according to the application to the emotion wheel.

感情推定部133は、例えば、撮像画像データ162からユーザU1の顔の画像を抽出し、口角の形状、眉毛の形状、顔の皺の形状等からユーザU1の表情を判定し、判定結果に基づきユーザU1の個人感情を推定する。感情推定部133は、撮像画像データ162に加えて、音声データ163に基づきユーザU1の個人感情を推定する。例えば、音声データ163からユーザU1の声のデータを抽出し、ユーザU1の発話内容、音声のアクセント、発音、声量等に基づいてユーザU1の個人感情を推定する。また、感情推定部133は、データ取得部131が生体情報検知装置220から取得したユーザU1の生体情報に基づき、ユーザU1の個人感情の推定を行う。感情推定部133は、各種のデータに基づき推定したユーザU1の個人感情を総合し、総合的な個人感情の推定を行う。 For example, the emotion estimation unit 133 extracts an image of the face of the user U1 from the captured image data 162, determines the facial expression of the user U1 from the shape of the corners of the mouth, the shape of the eyebrows, the shape of the wrinkles on the face, etc., and determines the facial expression of the user U1 based on the determination result. Estimate user U1's personal feelings. The emotion estimating unit 133 estimates the personal emotion of the user U1 based on the voice data 163 in addition to the captured image data 162. For example, the voice data of the user U1 is extracted from the voice data 163, and the personal feelings of the user U1 are estimated based on the user U1's utterance content, voice accent, pronunciation, voice volume, and the like. Furthermore, the emotion estimation unit 133 estimates the personal emotion of the user U1 based on the biometric information of the user U1 that the data acquisition unit 131 acquired from the biometric information detection device 220. The emotion estimating unit 133 synthesizes the personal emotions of the user U1 estimated based on various data, and estimates the overall personal emotions.

感情推定部133は、個人感情を数値化する処理において、例えば、喜びなどの好ましい感情を、正の感情としてプラスの値で表し、悲しみなどの好ましからぬ感情を、負の感情として、負の値で表す。また、感情が強いほど、すなわち感情の輪の内側に寄っているほど、感情を表す値の絶対値を大きくする。 In the process of quantifying personal emotions, the emotion estimation unit 133, for example, expresses a favorable emotion such as joy as a positive emotion with a positive value, and expresses an unfavorable emotion such as sadness as a negative emotion with a negative value. Expressed as Furthermore, the stronger the emotion, that is, the closer to the inside of the emotional circle, the larger the absolute value of the value representing the emotion.

また、例えば、感情推定部133は、撮像画像データ162や生体情報検知装置220の検知結果から、ユーザU1に動きがあるか否かを判定し、動いていないときにユーザU1が睡眠中であると判定してもよい。この場合、感情推定部133は、睡眠中のユーザU1の個人感情を、例えば0とする。感情推定部133は、ユーザU2、U3に対してもユーザU1と同様の処理により、個人感情を推定し、数値化する。感情推定部133は、個人感情の数値を、感情推定値166としてメモリ160に記憶させる。 For example, the emotion estimation unit 133 determines whether or not the user U1 is moving based on the captured image data 162 and the detection results of the biological information detection device 220, and when the user U1 is not moving, it is determined that the user U1 is sleeping. It may be determined that In this case, the emotion estimation unit 133 sets the personal emotion of the sleeping user U1 to 0, for example. The emotion estimating unit 133 estimates the personal emotions of the users U2 and U3 using the same process as that of the user U1, and converts them into numerical values. The emotion estimating unit 133 stores the numerical value of the personal emotion in the memory 160 as an estimated emotion value 166.

また、感情推定部133は、ユーザU1、U2、U3の各々の個人感情に基づいて、対象範囲Aにいる人物全体の感情を推定する。対象範囲Aにいる人物全体の感情を、全体感情という。全体感情は、ユーザU1、U2、U3が感じる対象範囲Aの雰囲気を表す。感情推定部133は、例えば、対象範囲Aにいる人物の感情推定値166の総和を、対象範囲Aの全体感情とする。すなわち、ユーザU1の感情推定値166と、ユーザU2の感情推定値166と、ユーザU3の感情推定値166とを合計した値を、対象範囲Aの全体感情とする。感情推定部133は、対象範囲Aの全体感情を数値として求め、求めた数値を全体感情値167としてメモリ160に記憶させる。 Furthermore, the emotion estimation unit 133 estimates the emotions of all the people in the target range A based on the personal emotions of each of the users U1, U2, and U3. The emotions of all the people in target range A are called overall emotions. The overall emotion represents the atmosphere of the target range A that the users U1, U2, and U3 feel. For example, the emotion estimation unit 133 takes the sum of the estimated emotion values 166 of the people in the target range A as the overall emotion of the target range A. That is, the total emotion of the target range A is the sum of the estimated emotion value 166 of the user U1, the estimated emotion value 166 of the user U2, and the estimated emotion value 166 of the user U3. The emotion estimation unit 133 determines the overall emotion of the target range A as a numerical value, and stores the determined numerical value in the memory 160 as the overall emotion value 167.

感情推定値166は、基準値を0として、正の値または負の値で表される。感情推定値166が0の場合は、個人感情が平穏な状態や、上記のように該当する人物が眠っている場合に相当する。 The estimated emotion value 166 is expressed as a positive value or a negative value, with the reference value being 0. When the estimated emotion value 166 is 0, this corresponds to a state where the personal emotion is calm or a case where the corresponding person is asleep as described above.

要因推定部134は、感情推定値166、および、全体感情値167を監視し、対象範囲Aにおいて、ユーザU1、U2、U3のいずれかの感情推定値166、または、全体感情値167の変化を発生させた発生要因を推定する。
例えば、要因推定部134は、ユーザU1、U2、U3のいずれかの感情推定値166が変化した場合、および、全体感情値167が変化した場合に、対処が必要な変化であるか否かを判定する。対処が必要な変化である場合には、変化の発生要因を推定する。要因推定部134は、対処が必要な変化であるか否かを判定する処理等において、閾値記憶部169に記憶された閾値を参照する。閾値記憶部169は、予め設定された1または複数の閾値を記憶する。
The factor estimation unit 134 monitors the estimated emotion value 166 and the overall emotional value 167, and detects changes in the estimated emotional value 166 or the overall emotional value 167 of any of users U1, U2, and U3 in the target range A. Estimate the cause of the occurrence.
For example, when the estimated emotion value 166 of any one of users U1, U2, or U3 changes, and when the overall emotional value 167 changes, the factor estimation unit 134 determines whether the change requires action or not. judge. If the change requires action, estimate the cause of the change. The factor estimating unit 134 refers to the threshold value stored in the threshold value storage unit 169 in the process of determining whether a change requires action or not. The threshold value storage unit 169 stores one or more preset threshold values.

サービス決定部135は、要因推定部134が推定した発生要因に対応して、サービス提供装置100が実行するサービスを決定する。例えば、サービス決定部135は、感情推定値166および/または全体感情値167の変化を緩和するサービスを提供するよう決定する。或いは、サービス決定部135は、感情推定値166および/または全体感情値167を正の方向に変化させて改善するサービスを提供するよう決定する。 The service determining unit 135 determines a service to be executed by the service providing device 100 in accordance with the cause of occurrence estimated by the factor estimating unit 134. For example, the service determining unit 135 determines to provide a service that alleviates changes in the estimated emotion value 166 and/or the overall emotion value 167. Alternatively, the service determining unit 135 determines to provide a service that improves the estimated emotion value 166 and/or the overall emotion value 167 by changing it in a positive direction.

サービス提供部136は、サービス決定部135が決定したサービスを提供する。サービス提供部136が提供するサービスの詳細は後述する。 The service providing unit 136 provides the service determined by the service determining unit 135. Details of the services provided by the service providing unit 136 will be described later.

環境検出部137は、撮像画像データ162および/または音声データ163に基づき、対象範囲Aの環境を検出する。
言動検出部138は、撮像画像データ162および/または音声データ163に基づき、ユーザU1、U2、U3の各々の言動を検出する。言動検出部138は、ユーザU1、U2、U3の各々について、言動を数値化して言動検出値を生成し、メモリ160に言動検出値168として記憶させる。
The environment detection unit 137 detects the environment of the target range A based on the captured image data 162 and/or the audio data 163.
The speech and behavior detection unit 138 detects the speech and behavior of each of the users U1, U2, and U3 based on the captured image data 162 and/or the audio data 163. The speech and behavior detection unit 138 digitizes the speech and behavior of each of the users U1, U2, and U3 to generate speech and behavior detection values, and stores the speech and behavior detection values in the memory 160 as the speech and behavior detection values 168.

補正部139は、感情推定部133が推定したユーザU1、U2、U3の感情推定値166を、言動検出値168に基づき補正する。 The correction unit 139 corrects the estimated emotion values 166 of the users U1, U2, and U3 estimated by the emotion estimation unit 133 based on the detected behavior values 168.

報知部140は、ユーザU1、U2、U3からいずれか1人以上を選択して、情報を報知する。例えば、報知部140は、カメラ111から指向性の音声を出力することにより、ユーザU1、U2、U3のうち特定の人物に対してのみ聴取できるように音声を出力して、情報を報知する。また、報知部140は、ユーザ端末装置230に対する音声通話の発信やテキストメッセージの送信を行うことにより、ユーザU1に情報を報知する。ユーザU2、U3がユーザ端末装置230を使用する場合には、ユーザU2、U3にも同様の報知を行うことができる。報知部140がサービス提供部136により制御される場合、報知部140による報知は、サービス提供部136によるサービスの提供の一種である。 The notification unit 140 selects one or more of the users U1, U2, and U3 and notifies them of information. For example, the notification unit 140 notifies information by outputting directional audio from the camera 111 so that only a specific person among the users U1, U2, and U3 can hear the audio. Furthermore, the notification unit 140 notifies the user U1 of information by making a voice call or sending a text message to the user terminal device 230. When users U2 and U3 use the user terminal device 230, similar notifications can be made to users U2 and U3 as well. When the notification unit 140 is controlled by the service providing unit 136, the notification by the notification unit 140 is a type of service provision by the service providing unit 136.

決済情報処理部150は、サービス提供装置100によるサービスの提供に対する対価の決定および決済を実行する。
登録部151は、対価の決済を行う対象の人物を登録する。登録部151により登録された人物に関する情報は、例えば、ユーザ情報165に含まれる。本実施形態では、一例として、ユーザU1、U2,U3が登録部151によって登録されている。
The payment information processing unit 150 determines the compensation for the service provided by the service providing device 100 and executes payment.
The registration unit 151 registers a person to whom consideration is to be paid. Information regarding the person registered by the registration unit 151 is included in the user information 165, for example. In this embodiment, as an example, users U1, U2, and U3 are registered by the registration unit 151.

評価取得部152は、サービス提供部136により提供されたサービスに対する評価を取得する。例えば、評価取得部152は、サービス提供部136によってサービスが提供された後の感情推定値166および全体感情値167の変化に基づき、評価を生成する。 The evaluation acquisition unit 152 acquires the evaluation of the service provided by the service provision unit 136. For example, the evaluation acquisition unit 152 generates an evaluation based on changes in the estimated emotion value 166 and the overall emotion value 167 after the service providing unit 136 provides the service.

また、例えば、評価取得部152は、サービス提供部136によってサービスが提供された後、または、予め設定された期間毎に、登録部151により登録されたユーザU1、U2、U3による評価を取得する。この場合、評価取得部152は、ユーザ端末装置230等のサービス提供装置100以外の装置から送信される評価の情報を取得してもよい。また、評価取得部152は、マイク112およびスピーカ113によりユーザU1、U2,U3と対話処理を行い、ユーザU1、U2,U3の発話から評価を取得してもよい。 Further, for example, the evaluation acquisition unit 152 acquires evaluations by the users U1, U2, and U3 registered by the registration unit 151 after the service is provided by the service provision unit 136 or at each preset period. . In this case, the evaluation acquisition unit 152 may acquire evaluation information transmitted from a device other than the service providing device 100, such as the user terminal device 230. Furthermore, the evaluation acquisition unit 152 may perform dialogue processing with the users U1, U2, and U3 using the microphone 112 and the speaker 113, and acquire evaluations from the utterances of the users U1, U2, and U3.

対価決定部153は、サービス提供部136によるサービスの提供に対する対価を決定する。対価の態様としては、例えば、(1)定額制、(2)定量制、(3)成功報酬型が挙げられる。決済情報170は、サービス提供部136が賦課する対価、および、対価の賦課の態様を示す情報を含む。対価決定部153は、以下に説明する(1)定額制、(2)定量制、(3)成功報酬型の全てを実行可能であってもよいし、一部のみを実行する構成であってもよい。 The consideration determining unit 153 determines the consideration for providing the service by the service providing unit 136. Examples of the form of consideration include (1) a fixed amount system, (2) a fixed amount system, and (3) a success fee system. The payment information 170 includes information indicating the consideration charged by the service providing unit 136 and the manner in which the consideration is charged. The consideration determining unit 153 may be configured to be able to execute all of the following (1) fixed rate system, (2) fixed rate system, and (3) success fee system, or only a part of it. Good too.

(1)定額制とする場合、サービス提供装置100がサービスを提供することに対して、月単位、年単位、或いはその他の時間単位について定額の対価が設定される。この場合、登録部151により登録されたユーザU1、U2、U3の各々に定額の対価を賦課してもよいし、複数の人物を含む集団毎、サービス提供装置100が使用される場所毎、或いは、サービス提供装置100毎に、対価が賦課されてもよい。 (1) In the case of a flat-rate system, a fixed price is set for each month, year, or other time unit for the service provided by the service providing device 100. In this case, a fixed amount of compensation may be charged to each of the users U1, U2, and U3 registered by the registration unit 151, or a fixed amount may be charged to each group including multiple people, each location where the service providing device 100 is used, or , a fee may be charged for each service providing device 100.

(2)定量制とする場合、サービス提供部136がサービスを提供する毎に、予め設定された対価が賦課される。この場合、サービス提供部136がサービスを提供する前に、登録部151により登録されたユーザU1、U2、U3の全員または一部に対し、サービスの利用の可否を確認してもよい。定量制の対価は、後述する要因人物に対してのみ行われてもよい。 (2) In the case of a quantitative system, a preset fee is charged each time the service providing unit 136 provides a service. In this case, before the service providing unit 136 provides the service, the registration unit 151 may confirm whether or not all or some of the users U1, U2, and U3 registered with the service can use the service. Quantitative compensation may be provided only to the contributing factors, which will be described later.

(3)成功報酬型とする場合、対価決定部153は、評価取得部152が取得した評価に基づき、サービス提供部136により提供されたサービスの対価を決定する。対価決定部153が決定した対価は、決済情報170に含まれる。対価決定部153は、対価を決定する毎に、決済情報170を更新する。対価決定部153が決定した対価が、ユーザU1、U2、U3の全員、または、後述する要因人物に対して賦課される。 (3) In the case of a success fee type, the consideration determination unit 153 determines the consideration for the service provided by the service providing unit 136 based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit 152. The consideration determined by the consideration determination unit 153 is included in the payment information 170. The consideration determining unit 153 updates the payment information 170 every time the consideration is determined. The consideration determined by the consideration determination unit 153 is imposed on all of the users U1, U2, and U3, or on the factor person described later.

決済処理部154は、決済情報170に基づいて決済を実行する。例えば、サービス提供装置100が、登録部151により登録されたユーザU1、U2,U3について、価値を有するポイントを付与する構成が挙げられる。この構成では、ユーザ情報165に、ユーザU1、U2,U3の各々の保有ポイントを示す情報が格納される。この場合、決済処理部154は、ユーザU1、U2,U3が保有するポイントを減算することにより、対価の支払いを受けることができる。 Payment processing unit 154 executes payment based on payment information 170. For example, there is a configuration in which the service providing device 100 gives valuable points to the users U1, U2, and U3 registered by the registration unit 151. In this configuration, the user information 165 stores information indicating the points held by each of the users U1, U2, and U3. In this case, the payment processing unit 154 can receive payment by subtracting the points held by the users U1, U2, and U3.

決済処理部154は、無線通信部116によって、金融機関や決済サービス事業者が運営する決済サーバに接続して、対価の決済処理を行ってもよい。例えば、評価取得部152は、決済サーバにより、銀行口座からの引き落とし、クレジットカード決済、電子マネーや仮想通貨による決済等を実行させてもよい。 The payment processing unit 154 may connect to a payment server operated by a financial institution or a payment service provider through the wireless communication unit 116 to perform payment processing for consideration. For example, the evaluation acquisition unit 152 may cause the payment server to perform a withdrawal from a bank account, a credit card payment, a payment using electronic money or virtual currency, or the like.

[2.第1実施形態のサービス提供装置の動作]
図3は、サービス提供装置100の動作を示すフローチャートである。
データ取得部131は、データの取得を開始する(ステップS101)。この後、予め設定された周期で、撮像画像データ162および音声データ163がメモリ160に記憶される。メモリ160には、設定されたデータ容量の範囲内で撮像画像データ162および音声データ163が蓄積されるので、過去に取得された撮像画像データ162および音声データ163をCPU130が参照可能である。
[2. Operation of service providing device of first embodiment]
FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the service providing device 100.
The data acquisition unit 131 starts acquiring data (step S101). Thereafter, captured image data 162 and audio data 163 are stored in memory 160 at preset intervals. Since the captured image data 162 and audio data 163 are accumulated in the memory 160 within the set data capacity, the CPU 130 can refer to the captured image data 162 and audio data 163 that were acquired in the past.

人物検出部132は、対象範囲Aの人物を検出し(ステップS102)、検出した人物を特定する(ステップS103)。ステップS103の処理は省略可能である。 The person detection unit 132 detects a person in the target range A (step S102), and specifies the detected person (step S103). The process in step S103 can be omitted.

感情推定部133は、撮像画像データ162および音声データ163に基づき、個人感情を推定し、感情推定値166を算出する(ステップS104)。ステップS104では、データ取得部131が所定期間に取得したデータを用いて、感情推定値166が算出される。続いて、感情推定部133は、感情推定値166の総和を求めることにより、対象範囲Aの全体感情を示す全体感情値167を算出する(ステップS105)。 The emotion estimating unit 133 estimates personal emotions based on the captured image data 162 and the audio data 163, and calculates an estimated emotion value 166 (step S104). In step S104, the estimated emotion value 166 is calculated using the data acquired by the data acquisition unit 131 for a predetermined period. Subsequently, the emotion estimation unit 133 calculates the overall emotion value 167 indicating the overall emotion of the target range A by calculating the sum of the estimated emotion values 166 (step S105).

要因推定部134は、感情推定値166および/または全体感情値167において、対処すべき感情変化の判定、およびその発生要因を推定する処理を行う(ステップS106-S114)。要因推定部134は、閾値記憶部169に記憶された第1閾値TH1、第2閾値TH2、第3閾値TH3、第4閾値TH4を参照する。第1閾値TH1、第3閾値TH3、第4閾値TH4は、感情推定値166および全体感情値167の絶対値と比較される値である。また、第2閾値TH2は、全体感情値167の変化量と比較される閾値である。全体感情値167の変化量とは、例えば、設定された期間における値の変化の積分値として説明するが、設定された期間における最大値と最小値の差としてもよい。 The factor estimation unit 134 performs a process of determining an emotional change to be dealt with and estimating the cause of the change in the estimated emotion value 166 and/or the overall emotion value 167 (steps S106-S114). The factor estimation unit 134 refers to the first threshold TH1, second threshold TH2, third threshold TH3, and fourth threshold TH4 stored in the threshold storage unit 169. The first threshold TH1, the third threshold TH3, and the fourth threshold TH4 are values that are compared with the absolute values of the estimated emotion value 166 and the overall emotion value 167. Further, the second threshold TH2 is a threshold that is compared with the amount of change in the overall emotion value 167. The amount of change in the overall emotion value 167 will be described as, for example, an integral value of change in value over a set period, but may also be the difference between the maximum value and minimum value during the set period.

発生要因とは、広義には、感情推定値166または全体感情値167の変化を発生させた要因を指す。狭義には、全体感情値167を変化させた要因を指す。例えば、ユーザU1、U2、U3のいずれかの個人感情の変化が、他の人物の個人感情に影響を与えて、対象範囲Aの全体感情を変化させた場合、対象範囲Aの全体感情の変化の要因は、1人の人物である。この場合、発生要因は、変化の要因となった人物であり、インフルエンサーともいうことができる。この人物を要因人物という。 In a broad sense, the occurrence factor refers to a factor that causes a change in the estimated emotion value 166 or the overall emotion value 167. In a narrow sense, it refers to the factors that changed the overall emotional value 167. For example, if a change in the personal emotions of any of users U1, U2, or U3 affects the personal emotions of another person and changes the overall emotion of target range A, the change in the overall emotion of target range A The reason for this is one person. In this case, the occurrence factor is the person who caused the change, and can also be called an influencer. This person is called a factor person.

以下の要因推定部134の動作の説明では、図4および図5の感情変化の具体例を参照する。
図4および図5は、サービス提供装置100が推定する感情推定値166および全体感情値167の例を示す模式図である。
図4(A)、(B)、(C)および図5(A)、(B)は、横軸を時間の経過、縦軸を感情推定値166とする図表であり、図4(A)および図5(A)の曲線F1はユーザU1の感情推定値166を示す。図4(B)の曲線F2はユーザU2の感情推定値166を示し、図4(C)の曲線F3はユーザU3の感情推定値166を示す。図5(B)の曲線F5は、ユーザU2の感情推定値166に関する別の例を示す。
図4(D)は、横軸を時間の経過、縦軸を全体感情値167とする図表であり、曲線FUは全体感情値167を示している。曲線FUは、曲線F1、F2、F3が示す感情推定値166の総和である。
図4(A)-(D)および図5(A)、(B)では、第1閾値TH1、第3閾値TH3、第4閾値TH4に相当する正の値および負の値を図示する。
In the following description of the operation of the factor estimation unit 134, reference will be made to specific examples of emotional changes in FIGS. 4 and 5.
4 and 5 are schematic diagrams showing examples of the estimated emotion value 166 and the overall emotion value 167 estimated by the service providing device 100.
4(A), (B), (C) and FIG. 5(A), (B) are charts in which the horizontal axis represents the passage of time and the vertical axis represents the estimated emotion value 166. And the curve F1 in FIG. 5(A) shows the estimated emotion value 166 of the user U1. A curve F2 in FIG. 4(B) indicates the estimated emotion value 166 of the user U2, and a curve F3 in FIG. 4(C) indicates the estimated emotional value 166 of the user U3. Curve F5 in FIG. 5(B) shows another example regarding the estimated emotion value 166 of user U2.
FIG. 4(D) is a chart in which the horizontal axis represents the passage of time and the vertical axis represents the overall emotional value 167, and the curve FU indicates the overall emotional value 167. The curve FU is the sum of the estimated emotion values 166 shown by the curves F1, F2, and F3.
4(A)-(D) and FIGS. 5(A) and (B), positive values and negative values corresponding to the first threshold TH1, the third threshold TH3, and the fourth threshold TH4 are illustrated.

図4に例示する感情変化の概要は、次の通りである。
曲線F1で示すユーザU1の感情推定値166は、時刻T1に発生した何らかの要因によって低下し、負の値となっている。ユーザU1の感情推定値166は、負の値の範囲で激しく変動しており、ユーザU1が感情的になっている様子が現れている。
ユーザU1の個人感情の変化は、ユーザU1と一緒に対象範囲AにいるユーザU2、U3にも影響を与える。例えば、ユーザU2が、ユーザU1の表情等からユーザU1の個人感情の変化を察知し、その影響を受けてユーザU2の個人感情が変化している。このため、曲線F2で示すユーザU2の感情推定値166は、ユーザU1の様子を察知した時刻T2から低下し、負の値になっている。
また、ユーザU1とユーザU2の個人感情が変化したことにより、全体感情値167が変化している。曲線FUで示す全体感情値167は、ユーザU1およびユーザU2の感情推定値166の変化に追従して低下し、負の値となっている。
ユーザU3は、時刻T3で対象範囲Aの全体感情値167が低下したことを察知する。このため、ユーザU3の感情推定値166は負の値まで低下している。
The outline of the emotion change illustrated in FIG. 4 is as follows.
The estimated emotion value 166 of the user U1 indicated by the curve F1 decreases due to some factor that occurred at time T1, and becomes a negative value. The estimated emotion value 166 of the user U1 fluctuates wildly within a negative value range, indicating that the user U1 is becoming emotional.
Changes in the personal feelings of the user U1 also affect the users U2 and U3 who are in the target range A together with the user U1. For example, the user U2 senses a change in the user's U1's personal feelings from the user's U1's facial expression, etc., and the user's U2's personal feelings change under the influence of this. Therefore, the estimated emotion value 166 of the user U2 indicated by the curve F2 decreases from time T2 when the state of the user U1 is detected, and becomes a negative value.
Furthermore, the overall emotion value 167 has changed due to changes in the personal emotions of the users U1 and U2. The overall emotion value 167 shown by the curve FU decreases following the change in the estimated emotion value 166 of the user U1 and the user U2, and becomes a negative value.
User U3 senses that the overall emotional value 167 of target range A has decreased at time T3. Therefore, the estimated emotion value 166 of user U3 has decreased to a negative value.

要因推定部134は、ステップS106およびステップS107で、対処すべき感情変化が発生しているか否かを判定する。判定の基準は、例えば、(1)いずれか1以上の感情推定値166の絶対値が第1閾値TH1を超えること、(2)全体感情値167の絶対値が第1閾値TH1を超えること、(3)全体感情値167の変化量が第2閾値TH2を超えること、である。 In steps S106 and S107, the factor estimation unit 134 determines whether an emotional change that should be dealt with has occurred. The criteria for determination are, for example, (1) that the absolute value of any one or more of the estimated emotion values 166 exceeds the first threshold TH1, (2) that the absolute value of the overall emotional value 167 exceeds the first threshold TH1, (3) The amount of change in the overall emotion value 167 exceeds the second threshold TH2.

詳細には、要因推定部134は、まず、感情推定値166および全体感情値167のいずれかが第1閾値TH1を超えたか否かを判定する(ステップS106)。第1閾値TH1を超えていないと判定した場合(ステップS106;NO)、要因推定部134は、全体感情値167の変化量が第2閾値TH2を超えたか否かを判定する(ステップS107)。ステップS107で、要因推定部134は、最新の全体感情値167を終点として過去に遡及する検出期間を定め、検出期間内の全体感情値167の変化量を第2閾値TH2と比較する。全体感情値167の変化量が第2閾値TH2を超えていない場合(ステップS107;NO)、CPU130の処理はステップS104に戻る。 Specifically, the factor estimation unit 134 first determines whether either the estimated emotion value 166 or the overall emotion value 167 exceeds the first threshold TH1 (step S106). If it is determined that the first threshold TH1 has not been exceeded (step S106; NO), the factor estimation unit 134 determines whether the amount of change in the overall emotion value 167 has exceeded the second threshold TH2 (step S107). In step S107, the factor estimation unit 134 determines a retrospective detection period with the latest overall emotion value 167 as the end point, and compares the amount of change in the overall emotion value 167 within the detection period with the second threshold TH2. If the amount of change in the overall emotion value 167 does not exceed the second threshold TH2 (step S107; NO), the process of the CPU 130 returns to step S104.

感情推定値166および全体感情値167のいずれかが第1閾値TH1を超えた場合(ステップS106;YES)、および、全体感情値167の変化量が第2閾値TH2を超えた(ステップS107;YES)、要因推定部134はステップS108に移行する。 If either the estimated emotion value 166 or the overall emotion value 167 exceeds the first threshold TH1 (step S106; YES), and the amount of change in the overall emotion value 167 exceeds the second threshold TH2 (step S107; YES) ), the factor estimation unit 134 moves to step S108.

ステップS108で、要因推定部134は、対象範囲Aにいる人物の感情推定値166のうち、第3閾値TH3を最初に超えた感情推定値166を特定し、特定した感情推定値166に対応する人物を、仮の要因人物とする(ステップS108)。仮の要因人物は、第1閾値TH1を超えた感情推定値166に対応する人物であってもよいし、他の人物であってもよい。また、第3閾値TH3は第1閾値TH1と同一の値、または、第1閾値TH1より小さい値である。 In step S108, the factor estimating unit 134 identifies the emotion estimate 166 that first exceeds the third threshold TH3 among the emotion estimate 166 of the person in the target range A, and selects the emotion estimate 166 that corresponds to the identified emotion estimate 166. The person is set as a temporary factor person (step S108). The temporary factor person may be a person corresponding to the estimated emotion value 166 that exceeds the first threshold TH1, or may be another person. Further, the third threshold TH3 is the same value as the first threshold TH1, or a value smaller than the first threshold TH1.

図4の例では、時刻T11において、ユーザU1の感情推定値166の絶対値が第1閾値TH1を超えているので、要因推定部134はステップS106で肯定判定する。さらに、時刻T12においてユーザU1の感情推定値166の絶対値が第3閾値TH3を超えているので、要因推定部134は、ステップS108でユーザU1を仮の要因人物とする。仮の要因人物は、要因人物である可能性が高い人物であり、要因人物の候補である。 In the example of FIG. 4, since the absolute value of the estimated emotion value 166 of the user U1 exceeds the first threshold TH1 at time T11, the factor estimation unit 134 makes an affirmative determination in step S106. Further, since the absolute value of the estimated emotion value 166 of the user U1 exceeds the third threshold TH3 at time T12, the factor estimation unit 134 sets the user U1 as a temporary factor person in step S108. The tentative factor person is a person who is highly likely to be a factor person, and is a candidate for a factor person.

要因推定部134は、第1検出期間TE1を設定する(ステップS109)。第1検出期間TE1の長さは予め設定されている。第1検出期間TE1の始点は、ステップS106またはステップS107で肯定判定された時点であり、図4の例では時刻T11である。 The factor estimation unit 134 sets a first detection period TE1 (step S109). The length of the first detection period TE1 is set in advance. The starting point of the first detection period TE1 is the time when an affirmative determination is made in step S106 or step S107, which is time T11 in the example of FIG. 4.

要因推定部134は、仮の要因人物の感情推定値166が、第1検出期間TE1において負の値であるか否かを判定する(ステップS110)。仮の要因人物の感情推定値166が第1検出期間TE1で正の値になることがあれば(ステップS110;NO)、CPU130の処理はステップS104に戻る。 The factor estimation unit 134 determines whether the estimated emotion value 166 of the temporary factor person is a negative value in the first detection period TE1 (step S110). If the estimated emotion value 166 of the temporary factor person becomes a positive value in the first detection period TE1 (step S110; NO), the process of the CPU 130 returns to step S104.

仮の要因人物の感情推定値166が第1検出期間TE1で負の値を維持する場合(ステップS110;YES)、要因推定部134は、第2検出期間TE2を設定する(ステップS111)。第2検出期間TE2の長さは予め設定されており、第1検出期間TE1と同一であっても異なる長さであってもよい。第2検出期間TE2は、本発明の検出期間の一例に対応する。第2検出期間の始点は、ステップS106またはステップS107で肯定判定された時点であり、図4では時刻T11である。 If the estimated emotion value 166 of the temporary factor person maintains a negative value during the first detection period TE1 (step S110; YES), the factor estimation unit 134 sets a second detection period TE2 (step S111). The length of the second detection period TE2 is set in advance, and may be the same as or different from the first detection period TE1. The second detection period TE2 corresponds to an example of the detection period of the present invention. The starting point of the second detection period is the time when an affirmative determination is made in step S106 or step S107, which is time T11 in FIG. 4.

要因推定部134は、第2検出期間TE2において、仮の要因人物を除く人物の感情推定値166が第4閾値TH4を超えるか否かを判定する(ステップS112)。仮の要因人物以外の人物の感情推定値166が第4閾値TH4を超えない場合(ステップS112;NO)、要因推定部134は、仮の要因人物が感情を抑制していると判定する(ステップS113)。すなわち、ユーザU1が感情抑制状態にあると判定する。 The factor estimation unit 134 determines whether the estimated emotion value 166 of the person excluding the temporary factor person exceeds the fourth threshold TH4 in the second detection period TE2 (step S112). If the estimated emotion value 166 of the person other than the temporary factor person does not exceed the fourth threshold TH4 (step S112; NO), the factor estimation unit 134 determines that the temporary factor person is suppressing emotions (step S112; NO). S113). That is, it is determined that the user U1 is in an emotion suppressed state.

図5(B)に示す感情推定値166は、第2検出期間TE2において第4閾値TH4を超えない状態を維持している。この例は、ユーザU1の感情の変化がユーザU2に伝搬していないことを示している。つまり、ユーザU1は、自身の感情が他の人物に影響しないように、感情表現を抑制している状態にある。この場合、対象範囲AはユーザU1の感情の変化に影響されていないが、ユーザU1の感情の変化の緩和または感情の改善を図ることが望ましい。 The estimated emotion value 166 shown in FIG. 5(B) maintains a state in which it does not exceed the fourth threshold TH4 during the second detection period TE2. This example shows that the change in user U1's emotions has not propagated to user U2. In other words, the user U1 is in a state of suppressing emotional expression so that his emotions do not affect other people. In this case, although the target range A is not affected by the change in the user U1's emotions, it is desirable to alleviate the change in the user U1's emotions or to improve the emotions.

一方、仮の要因人物以外の感情推定値166が第2検出期間TE2で第4閾値TH4を超えた場合(ステップS112;YES)、要因推定部134は、仮の要因人物を、要因人物として決定する(ステップS114)。図4の例では、時刻T13でユーザU2の感情推定値166の絶対値が第4閾値TH4を超えているので、ユーザU1を要因人物とする。
ユーザU1が要因人物となっている場合、ユーザU1の感情の変化を緩和し、或いは、ユーザU1の感情を改善することにより、対象範囲Aの全体感情の改善または変化の緩和を実現できる。
On the other hand, if the estimated emotion value 166 of a person other than the temporary factor person exceeds the fourth threshold TH4 in the second detection period TE2 (step S112; YES), the factor estimation unit 134 determines the temporary factor person as the factor person. (Step S114). In the example of FIG. 4, since the absolute value of the estimated emotion value 166 of the user U2 exceeds the fourth threshold TH4 at time T13, the user U1 is determined to be the factor person.
When the user U1 is a factor person, by alleviating the change in the user U1's emotion or improving the user U1's emotion, it is possible to improve the overall emotion of the target range A or to alleviate the change.

ステップS113で抑制状態が検出された後、および、ステップS114で要因人物が推定された後、サービス決定部135は、サービスを決定する(ステップS115)。サービス提供部136は、サービス決定部135により決定されたサービスを実行する(ステップS116)。 After the suppressed state is detected in step S113 and after the factor person is estimated in step S114, the service determining unit 135 determines a service (step S115). The service providing unit 136 executes the service determined by the service determining unit 135 (step S116).

サービス決定部135が決定し、サービス提供部136が実行するサービスは、例えば、対象範囲Aの全体に働きかけるサービスや、特定の人物に対して働きかけるサービスである。 The service determined by the service determining unit 135 and executed by the service providing unit 136 is, for example, a service that applies to the entire target range A or a service that applies to a specific person.

対象範囲Aの全体に働きかけるサービスとしては、対象範囲Aの場を和ませる動作が挙げられる。具体的には、スピーカ113から音楽を流したり、ジョークを発言したりする動作が挙げられる。サービス提供部136が臭気を対象範囲Aに供給する機構を備えている場合、気持ちを和らげるアロマの臭気を対象範囲Aに排出してもよい。これらの音楽、ジョーク、臭気等は、発生要因の人物の嗜好に適合するものを選択してもよい。ユーザU1、U2、U3の嗜好に関する情報は、例えば、ユーザ情報165に含まれる。 Examples of services that affect the entire target range A include actions that calm the atmosphere in the target range A. Specifically, the actions include playing music from the speaker 113 and telling a joke. If the service providing unit 136 is equipped with a mechanism for supplying odor to the target range A, it may discharge aromatic odor to the target range A to relieve feelings. These music, jokes, odors, etc. may be selected to suit the tastes of the person responsible for the occurrence. Information regarding the preferences of users U1, U2, and U3 is included in the user information 165, for example.

また、要因推定部134が、環境検出部137により検出した環境や環境の変化が、個人感情の変化の要因となったことを推定可能な場合、サービス提供部136により、要因を解消または抑制する動作を行ってもよい。例えば、窓Wからの騒音の音量が大きいことが個人感情の変化の要因であると判定した場合、サービス提供部136は、窓Wの開閉装置に赤外線通信部115から信号を送信し、窓Wを閉じる制御を行ってもよい。この場合、スピーカ113から、窓を閉めることを案内する音声を通知し、音声によって対象範囲Aの全体感情の改善を図ってもよい。 Further, if the factor estimating unit 134 can estimate that the environment or the change in the environment detected by the environment detecting unit 137 is the cause of the change in personal feelings, the service providing unit 136 eliminates or suppresses the factor. You may perform an action. For example, if it is determined that a large volume of noise from the window W is a cause of a change in personal feelings, the service providing unit 136 transmits a signal from the infrared communication unit 115 to the opening/closing device of the window W, and You may also perform control to close the . In this case, the speaker 113 may issue a voice prompting the user to close the window, and the overall emotion of the target area A may be improved by the voice.

特定の人物に対して働きかけるサービスとしては、発生要因の人物や感情抑制状態の人物に対し、「お困りですか」と音声を出力する動作が挙げられる。 An example of a service that works on a specific person is to output a voice saying, "Are you in trouble?" to the person who caused the outbreak or the person who is in a state of suppressed emotion.

また、サービス提供部136は、スピーカ113による音声メッセージの発音とモータ114による動作を実行し、要因人物を、出口Dから居室RMの外に案内してもよい。例えば、要因人物に対し「外に出ましょうか」との音声メッセージを発音して、サービス提供装置100が出口Dに向かって移動する。これにより、要因人物と他の人物とを物理的に遠ざけることで、要因人物の個人感情および対象範囲Aの全体感情の沈静化を図ることができる。 Further, the service providing unit 136 may cause the speaker 113 to pronounce the voice message and cause the motor 114 to operate, and guide the cause person out of the room RM through the exit D. For example, the service providing device 100 moves toward the exit D by pronouncing a voice message to the person concerned, ``Let's go outside.'' Thereby, by physically separating the factor person from other people, it is possible to calm down the individual emotions of the factor person and the overall emotions of the target range A.

また、サービス提供部136は、報知部140により報知を実行させてもよい。例えば、発生要因の人物以外の人物に対して、発生要因の人物が誰であるかを報知部140により報知し、解決を促すメッセージを音声により出力する動作が挙げられる。この場合、発生要因の人物の個人感情が変化した要因を要因推定部134が推定可能な場合には、個人感情が変化した要因を合わせて報知してもよい。 Further, the service providing unit 136 may cause the notification unit 140 to perform notification. For example, the notifying unit 140 notifies a person other than the person who caused the occurrence of the problem and outputs a message urging them to solve the problem by voice. In this case, if the factor estimating unit 134 can estimate the cause of the change in the personal emotion of the person, the cause of the change in the personal emotion may also be reported.

サービス決定部135は、対象範囲Aの人物の全員について個人感情を改善し、或いは、個人感情の変化を緩和するサービスを、優先して決定する。このようなサービスの実行が難しい場合や、サービスの効果が薄いと判断した場合は、一部の人物を対象とするサービスを実行するよう決定する。 The service determining unit 135 prioritizes and determines services that improve the personal feelings of all persons in the target range A or alleviate changes in personal feelings. If it is difficult to implement such a service, or if it is determined that the service is ineffective, it is decided to implement the service for a limited number of people.

サービスの提供後、評価取得部152がサービスに対する評価を取得し、対価決定部153が対価を決定する(ステップS117)。その後、決済処理部154が対価の決済を実行し(ステップS118)、本処理を終了する。なお、ステップS117、S118の動作は、サービス提供部136がサービスを提供した直後でなくてもよく、上述したように予め設定された期間毎に実行してもよい。 After providing the service, the evaluation acquisition unit 152 acquires the evaluation of the service, and the consideration determination unit 153 determines the consideration (step S117). Thereafter, the payment processing unit 154 executes the payment of the consideration (step S118), and this process ends. Note that the operations in steps S117 and S118 may not be performed immediately after the service providing unit 136 provides the service, but may be performed at preset intervals as described above.

このように、本発明を適用したサービス提供装置100は、対象範囲Aにいる複数の人物を検出する人物検出部132と、各々の人物の個人感情を推定する感情推定部133と、感情推定部133の推定結果に基づいて、いずれか1以上の人物の個人感情または対象範囲の全体感情の変化の発生要因を推定する要因推定部134と、要因推定部134が推定した発生要因に対応して、対象範囲Aにいる1または複数の人物に提供するサービスを決定するサービス決定部135と、を備える。 As described above, the service providing device 100 to which the present invention is applied includes the person detection unit 132 that detects a plurality of people in the target range A, the emotion estimation unit 133 that estimates the personal emotions of each person, and the emotion estimation unit 133, a factor estimating unit 134 that estimates the cause of a change in the personal emotion of one or more persons or the overall emotion of the target range, based on the estimation result of the factor estimating unit 134; , a service determining unit 135 that determines a service to be provided to one or more persons in the target range A.

この構成によれば、対象範囲Aにおける全体感情の変化または個人感情の変化を招いた発生要因に対応して、対象範囲Aにいる人物にサービスを提供できる。このため、感情を変化させた要因を考慮して、より効果的に、感情の変化に対処できる。例えば、感情推定値166や言動検出値168の改善や、特定の感情状態の緩和を効果的に促すことが期待できる。サービス提供装置100が実行するサービス提供方法による場合にも、同様の作用効果を得ることができる。 According to this configuration, a service can be provided to a person in the target range A in response to a factor that causes a change in the overall emotion or a change in the individual emotion in the target range A. Therefore, it is possible to deal with changes in emotions more effectively by considering the factors that caused the changes in emotions. For example, it can be expected that the estimated emotion value 166 and the detected behavior value 168 will be improved, and that a specific emotional state will be alleviated effectively. Similar effects can be obtained by using the service providing method executed by the service providing device 100.

また、決済情報処理部150は、本発明の決済情報処理装置の一例に対応する。
決済情報処理部150は、サービス提供装置100によるサービスの提供または個人感情の推定の対象となる人物を登録した登録部151と、サービスの提供に対してユーザU1、U2、U3の評価を取得する評価取得部152と、評価取得部152により取得された評価に基づいて、サービスの提供の対価を決定する対価決定部153と、を備える。
この構成により、サービス提供装置100の利用に対し、利用者であるユーザU1、U2、U3とサービスの提供者との双方にとって適切な対価を設定できる。
Further, the payment information processing unit 150 corresponds to an example of the payment information processing device of the present invention.
The payment information processing unit 150 acquires the registration unit 151 that registers the person to whom the service providing device 100 provides the service or estimates the personal feelings, and the evaluations of the users U1, U2, and U3 regarding the provision of the service. It includes an evaluation acquisition section 152 and a consideration determination section 153 that determines the consideration for providing the service based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition section 152.
With this configuration, it is possible to set an appropriate compensation for the use of the service providing apparatus 100 for both the users U1, U2, and U3 and the service provider.

また、対価決定部153は、評価取得部152により取得した評価と、サービスの提供に応じて人物の個人感情が変化した変化状況とに基づいて、サービスの提供の対価を決定してもよい。例えば、図4の例において、時刻T12でサービスが提供された結果、曲線F1、F2、F3、FUはいずれも上昇し、負の値から正の値に変化している。対価決定部153は、ユーザU1、U2、U3の感情推定値166および全体感情値167に基づき、サービスの効果を判定し、対価を決定してもよい。この場合、ユーザU1、U2、U3の主観的な評価だけでなく、客観的な効果を反映して、適切にサービスの対価を決定できる。 Further, the consideration determination unit 153 may determine the consideration for providing the service based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit 152 and the change situation in which the personal feelings of the person have changed in response to the provision of the service. For example, in the example of FIG. 4, as a result of the service being provided at time T12, curves F1, F2, F3, and FU all rise and change from negative values to positive values. The consideration determination unit 153 may determine the effectiveness of the service and determine the consideration based on the estimated emotion value 166 and the overall emotion value 167 of the users U1, U2, and U3. In this case, the price of the service can be determined appropriately by reflecting not only the subjective evaluations of the users U1, U2, and U3 but also the objective effects.

サービス提供装置100において、感情推定部133は各々の人物の個人感情を表す感情推定値166を求め、要因推定部134は、いずれかの人物の感情推定値166が第1閾値TH1を超えた場合、感情推定値166の総和が第1閾値TH1を超えた場合、または、感情推定値166の総和の変化量が第2閾値TH2を超えた場合に、変化の発生要因を推定する。この構成によれば、数値化された対象範囲Aの全体感情およびユーザU1、U2、U3の個人感情に基づき、感情の変化を適切に検知できる。 In the service providing device 100, the emotion estimation unit 133 calculates the emotion estimation value 166 representing the personal emotion of each person, and the factor estimation unit 134 calculates the emotion estimation value 166 representing the personal emotion of each person, and the factor estimation unit 134 calculates the emotion estimation value 166 when the emotion estimation value 166 of any person exceeds the first threshold TH1. , when the total sum of estimated emotion values 166 exceeds the first threshold TH1, or when the amount of change in the total sum of estimated emotion values 166 exceeds the second threshold TH2, the cause of the change is estimated. According to this configuration, a change in emotion can be appropriately detected based on the digitized overall emotion of the target range A and the individual emotions of the users U1, U2, and U3.

要因推定部134は、対象範囲Aにいる複数の人物のうち、感情推定値166が他の人物よりも早く第3閾値TH3を超えた人物を、変化の発生要因となった要因人物であると推定する。この構成によれば、他の人物の個人感情に影響を与えた要因人物を、速やかに推定できる。 The factor estimation unit 134 determines that among the plurality of persons in the target range A, the person whose estimated emotion value 166 exceeds the third threshold TH3 earlier than the other persons is the factor person who is the cause of the change. presume. According to this configuration, it is possible to quickly estimate a factor person who has influenced another person's personal feelings.

要因推定部134は、第2検出期間TE2を設定し、感情推定値166が最初に第3閾値TH3を超えた人物を仮の要因人物であると推定し、第2検出期間TE2において仮の要因人物とは異なる人物の感情推定値166が第4閾値TH4を超えた場合に、仮の要因人物を、変化の発生要因である要因人物として推定する。
この構成によれば、仮の要因人物を推定してから、仮の要因人物が他の人物の個人感情に影響を与えたか否かを判定することで、正確に、かつ速やかに要因人物を推定できる。
The factor estimation unit 134 sets a second detection period TE2, estimates that the person whose emotion estimated value 166 exceeds the third threshold TH3 for the first time is a temporary factor person, and sets the temporary factor person in the second detection period TE2. When the estimated emotion value 166 of a person different from the person exceeds the fourth threshold TH4, the temporary factor person is estimated as the factor person who is the cause of the change.
According to this configuration, by estimating a temporary factor person and then determining whether or not the temporary factor person influenced the personal feelings of another person, the factor person can be estimated accurately and quickly. can.

要因推定部134は、第2検出期間TE2において仮の要因人物の後に、仮の要因人物とは異なる人物の感情推定値166が第4閾値TH4を超えない場合に、仮の要因人物の感情が抑制状態にあると推定する。この構成によれば、感情状態が変化していながら感情表現を抑制している人物を推定できる。 The factor estimation unit 134 determines that the emotion of the temporary factor person is different from the temporary factor person when the estimated emotion value 166 of a person different from the temporary factor person does not exceed the fourth threshold TH4 after the temporary factor person in the second detection period TE2. It is presumed to be in a suppressed state. According to this configuration, it is possible to estimate a person who is suppressing emotional expression even though his or her emotional state is changing.

サービス決定部135は、感情が抑制状態にあると推定された仮の要因人物に対して提供するサービスを決定する。この構成によれば、感情状態が変化していながら感情表現を抑制している人物に対し、サービスを提供することで、感情状態の改善を図ることができる。 The service determining unit 135 determines a service to be provided to the hypothetical factor person whose emotions are estimated to be in a suppressed state. According to this configuration, by providing a service to a person whose emotional state is changing but suppressing emotional expression, it is possible to improve the emotional state.

サービス提供装置100は、サービス決定部135により決定されたサービスを提供するサービス提供部136を備え、サービス提供部136は、要因推定部134によっていずれかの人物が変化の発生要因である要因人物と推定された場合に、要因人物とは異なる人物に対し、要因人物を通知するサービスを行う。この構成によれば、要因人物の影響で全体感情値167が変化したことに気づかない人物に対し、全体感情値167の変化の要因を伝えることで、全体感情値167および感情推定値166の改善を図ることができる。 The service providing device 100 includes a service providing unit 136 that provides the service determined by the service determining unit 135. Provides a service that notifies a person different from the cause person of the cause person when the person is estimated. According to this configuration, the overall emotion value 167 and the estimated emotion value 166 can be improved by conveying the cause of the change in the overall emotion value 167 to a person who is unaware that the overall emotion value 167 has changed due to the influence of the factor person. can be achieved.

サービス決定部135は、要因推定部134によっていずれかの人物が変化の発生要因である要因人物と推定された場合に、要因人物に対し、要因人物の趣味または嗜好に対応するサービスを提供することを決定する。この構成によれば、要因人物の個人感情に効果的に対処することができ、全体感情値167および感情推定値166を、より効果的に改善できる。 The service determining unit 135 is configured to provide, to the factor person, a service corresponding to the factor person's hobbies or preferences when the factor estimation unit 134 estimates that any person is the factor person who is the cause of the change. Determine. According to this configuration, it is possible to effectively deal with the personal emotions of the factor person, and it is possible to improve the overall emotion value 167 and the estimated emotion value 166 more effectively.

サービス提供装置100は、対象範囲Aにいる1または複数の人物に対して情報を報知する報知部140を備える。
報知部140は、要因推定部134によっていずれかの人物が変化の発生要因である要因人物と推定された場合に、要因人物とは異なる人物に対し、要因人物から離れることを促す案内を報知してもよい。例えば、ユーザU1が要因人物である場合に、報知部140により、ユーザU2、U3に対し、ユーザU1から離れることを報知してもよい。この場合、要因人物以外の人物の個人感情の悪化を抑制できる。
The service providing device 100 includes a notification unit 140 that reports information to one or more people within the target range A.
When the factor estimating unit 134 estimates that a person is a factor person who is the cause of a change, the notification unit 140 notifies a person different from the factor person of guidance urging them to move away from the factor person. It's okay. For example, when the user U1 is the factor, the notification unit 140 may notify the users U2 and U3 that they will be leaving the user U1. In this case, it is possible to suppress deterioration of personal feelings of persons other than the factor person.

サービス提供装置100は、対象範囲Aにおける複数の人物の会話または行動を検出する言動検出部138を備える。要因推定部134は、いずれか1以上の人物の感情推定値166の変化と、言動検出部138が検出した会話または行動とに基づき、いずれか1以上の人物の会話または行動が感情推定値166の変化の発生要因か否かを推定してもよい。 The service providing device 100 includes a behavior detection unit 138 that detects conversations or actions of a plurality of people in the target range A. The factor estimating unit 134 determines whether the conversation or behavior of any one or more people is the estimated emotion value 166 based on the change in the estimated emotion value 166 of any one or more people and the conversation or behavior detected by the behavior detection unit 138. It is also possible to estimate whether or not this is the cause of the change.

この構成において、言動検出部138は、対象範囲Aにおける複数の人物の会話または行動を検出し、検出した会話または行動を数値化した言動検出値168を求める構成であってもよい。サービス提供装置100は、感情推定部133により推定された感情推定値166を言動検出値168に基づき補正する補正部139を備える。要因推定部134は、補正部139により補正された感情推定値166に基づいて変化の発生要因を推定する。 In this configuration, the behavior detection unit 138 may be configured to detect conversations or actions of a plurality of people in the target range A, and obtain a behavior detection value 168 that is a numerical value of the detected conversations or actions. The service providing device 100 includes a correction unit 139 that corrects the estimated emotion value 166 estimated by the emotion estimation unit 133 based on the detected behavior value 168. The factor estimation unit 134 estimates the cause of the change based on the estimated emotion value 166 corrected by the correction unit 139.

例えば、図3に示した動作において、要因推定部134は、ユーザU1、U2、U3の言動を解析して、感情推定値166および全体感情値167の判定を行ってもよい。具体的には、ステップS108で仮の要因人物を推定する処理の前に、言動検出部138によりユーザU1、U2、U3の言動検出値168を生成し、補正部139によって感情推定値166を補正してもよい。言動検出値168は、ユーザU1、U2、U3の言動の大きさを示す指標であり、発言の声の大きさ、発言の長さ、動作の大きさ、動作により発生した音の大きさ等が大きいほど、言動検出値168が大きい。言動検出値168は、ユーザU1、U2、U3の各々について算出される。従って、各々のユーザU1、U2、U3の言動検出値168は、ユーザU1、U2、U3の言動が対象範囲Aに与えた影響の大きさを示しているといえる。閾値記憶部169は、ユーザU1、U2、U3のいずれかの言動検出値168が閾値を超えた場合、言動検出値168が閾値を超えた後の感情推定値166を補正する。例えば、閾値を超えた言動検出値168に対応する人物とは異なる人物について、感情推定値166の変化を大きくするよう補正する。 For example, in the operation shown in FIG. 3, the factor estimation unit 134 may analyze the words and actions of the users U1, U2, and U3 to determine the estimated emotion value 166 and the overall emotion value 167. Specifically, before the process of estimating the temporary factor person in step S108, the behavior detection unit 138 generates the behavior detection values 168 of the users U1, U2, and U3, and the correction unit 139 corrects the estimated emotion value 166. You may. The speech and behavior detection value 168 is an index that indicates the magnitude of the speech and behavior of the users U1, U2, and U3, and includes the volume of the voice of the user, the length of the statement, the magnitude of the motion, the volume of the sound generated by the motion, etc. The larger the speech and behavior detection value 168 is. The speech and behavior detection value 168 is calculated for each of the users U1, U2, and U3. Therefore, it can be said that the speech and behavior detection values 168 of each of the users U1, U2, and U3 indicate the magnitude of the influence that the speech and behavior of the users U1, U2, and U3 have had on the target range A. When the detected behavior value 168 of any one of users U1, U2, and U3 exceeds the threshold, the threshold storage unit 169 corrects the estimated emotion value 166 after the detected behavior value 168 exceeds the threshold. For example, correction is made to increase the change in the estimated emotion value 166 for a person different from the person corresponding to the detected speech and behavior value 168 that exceeds the threshold.

この場合、感情推定部133は、補正部139により補正された感情推定値166に基づき、全体感情値167を再度算出する。要因推定部134は、補正された感情推定値166、および、全体感情値167に対して、ステップS106から処理を再実行する。
この構成によれば、ユーザU1、U2、U3のいずれかの言動が、他の人物の感情推定値166に与えた影響を大きく評価して、発生要因の推定とサービスの決定を行うことができる。
In this case, the emotion estimation unit 133 recalculates the overall emotion value 167 based on the emotion estimation value 166 corrected by the correction unit 139. The factor estimation unit 134 re-executes the process from step S106 on the corrected emotion estimated value 166 and overall emotion value 167.
According to this configuration, it is possible to greatly evaluate the influence of the words and actions of any of the users U1, U2, and U3 on the estimated emotion value 166 of another person, and estimate the cause of the occurrence and determine the service. .

サービス提供装置100は、対象範囲Aの環境に関する検出値を取得する環境検出部137を備え、要因推定部134は、いずれか1以上の人物の感情推定値166の変化と、環境検出部137により取得した検出値の変化とに基づき、環境の変化が感情推定値166の変化の発生要因か否かを推定してもよい。この場合、環境の変化に起因する感情推定値166の変化に対応して、感情推定値166および全体感情値167の改善を図ることができる。 The service providing device 100 includes an environment detection unit 137 that acquires detected values related to the environment of the target range A, and the factor estimation unit 134 detects changes in the estimated emotion value 166 of one or more people and the environment detection unit 137. Based on the change in the acquired detected value, it may be estimated whether a change in the environment is a cause of the change in the estimated emotion value 166. In this case, it is possible to improve the estimated emotion value 166 and the overall emotion value 167 in response to changes in the estimated emotion value 166 due to changes in the environment.

別の観点から、サービス提供装置100は、図6に示す構成とすることができる。
図6は、サービス提供装置100を別の観点から見た場合の機能的構成を示すブロック図である。CPU130は、音声取得部191、撮像画像取得部192、数値化処理部193、事象情報取得部194、動作決定部195、および、実行部196を備える。また、メモリ160は、事象情報記憶部197を備える。
From another perspective, the service providing device 100 can have the configuration shown in FIG. 6.
FIG. 6 is a block diagram showing the functional configuration of the service providing apparatus 100 when viewed from another perspective. The CPU 130 includes an audio acquisition section 191 , a captured image acquisition section 192 , a digitization processing section 193 , an event information acquisition section 194 , an operation determination section 195 , and an execution section 196 . The memory 160 also includes an event information storage section 197.

図6のサービス提供装置100は、対象範囲Aにいる複数の人物の発話音声を取得する音声取得部191と、1または複数の人物を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得部192と、音声取得部191および撮像画像取得部192により取得した情報を数値化して数値情報を生成する数値化処理部193と、数値化処理部193により生成された数値情報の変化と、数値情報の変化の発生要因となる事象に関する事象情報との対応を記憶する事象情報記憶部197と、検知対象期間に音声取得部および撮像画像取得部により取得された情報に基づく数値情報が、検出条件を満たす変化をした場合に、変化に対応する事象情報を事象情報記憶部197から取得する事象情報取得部194と、事象情報取得部194により取得された事象情報に基づき、動作を決定する動作決定部195と、動作決定部により決定された動作を実行する実行部196と、を備える。 The service providing device 100 in FIG. 6 includes a voice acquisition unit 191 that acquires speech voices of a plurality of people in a target range A, a captured image acquisition unit 192 that acquires captured images of one or more people, and a voice acquisition unit 192 that acquires captured images of one or more people. A digitization processing section 193 that digitizes the information acquired by the acquisition section 191 and the captured image acquisition section 192 to generate numerical information, a change in the numerical information generated by the digitization processing section 193, and an occurrence of a change in the numerical information. The event information storage unit 197 that stores the correspondence with event information regarding the event that is the cause, and the numerical information based on the information acquired by the audio acquisition unit and the captured image acquisition unit during the detection target period, have changed to meet the detection conditions. an event information acquisition unit 194 that acquires event information corresponding to the change from the event information storage unit 197; an action determination unit 195 that determines an action based on the event information acquired by the event information acquisition unit 194; and an execution unit 196 that executes the operation determined by the determination unit.

音声取得部191は、マイク112が集音した発話音声を取得し、撮像画像取得部192はカメラ111の撮像画像データを取得する。これらは上述のデータ取得部131に相当する。数値化処理部193は、データ取得部131によって取得された情報を数値化して、感情推定値166、および全体感情値167等数値情報を生成する。数値化処理部193は、感情推定部133に相当する。 The audio acquisition unit 191 acquires the spoken voice collected by the microphone 112 , and the captured image acquisition unit 192 acquires image data captured by the camera 111 . These correspond to the data acquisition section 131 described above. The digitization processing unit 193 digitizes the information acquired by the data acquisition unit 131 to generate numerical information such as an estimated emotion value 166 and an overall emotion value 167. The digitization processing section 193 corresponds to the emotion estimation section 133.

事象情報は、感情推定値166および/または全体感情値167の変化の発生要因を示す。事象情報記憶部197は、感情推定値166および/または全体感情値167の変化の態様と、発生要因とを対応づける情報を記憶し、事象情報取得部194は、発生要因を推定する。すなわち、事象情報取得部194および事象情報記憶部197は、要因推定部134の動作を、メモリ160に記憶するデータに基づき実行する例に相当する。
動作決定部195は、サービス決定部135に相当し、実行部196はサービス提供部136に相当する。これらの動作は上述した通りである。
The event information indicates the cause of a change in the estimated emotion value 166 and/or the overall emotion value 167. The event information storage unit 197 stores information that associates the manner of change in the estimated emotion value 166 and/or the overall emotion value 167 with the cause of occurrence, and the event information acquisition unit 194 estimates the cause of occurrence. That is, the event information acquisition unit 194 and the event information storage unit 197 correspond to an example in which the operation of the factor estimation unit 134 is executed based on data stored in the memory 160.
The operation determining unit 195 corresponds to the service determining unit 135, and the executing unit 196 corresponds to the service providing unit 136. These operations are as described above.

また、CPU130が備える各部の構成は、人工知能(AI:Artificial Intelligence)で構成してもよい。例えば、人物検出部132、感情推定部133、要因推定部134、サービス決定部135、環境検出部137、補正部139の機能を、サービス提供装置100に実装されたAIによって実行させてもよい。サービス提供装置100に実装されるAIは、学習済みモデルを構成するプログラムおよびデータであってもよい。また、サービス提供装置100に実装されたAIが、サービス提供装置100の動作に伴って学習を継続する構成であってもよい。 Furthermore, the configuration of each unit included in the CPU 130 may be configured using artificial intelligence (AI). For example, the functions of the person detection unit 132, the emotion estimation unit 133, the factor estimation unit 134, the service determination unit 135, the environment detection unit 137, and the correction unit 139 may be performed by AI installed in the service providing device 100. The AI implemented in the service providing device 100 may be a program and data that constitute a trained model. Further, the AI installed in the service providing device 100 may be configured to continue learning along with the operation of the service providing device 100.

また、上述したサービス提供装置100は、単独で各機能を実行する装置に限らない。複数の装置が協働してサービス提供装置100と同様に機能する例について、第2実施形態として説明する。 Further, the service providing device 100 described above is not limited to a device that independently executes each function. An example in which a plurality of devices cooperate to function in the same manner as the service providing device 100 will be described as a second embodiment.

[3.第2実施形態]
図7は、第2実施形態のサービス提供システム1の概略構成を示す説明図であり、対象範囲Aに設置されるサービス提供装置100aの機能的構成を合わせて示す。図8は、サービス提供サーバ300および決済情報処理装置400の機能的構成を示すブロック図である。サービス提供システム1は、全体として本発明のサービス提供装置に相当する。
[3. Second embodiment]
FIG. 7 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of the service providing system 1 of the second embodiment, and also shows the functional configuration of the service providing device 100a installed in the target range A. FIG. 8 is a block diagram showing the functional configurations of the service providing server 300 and the payment information processing device 400. The service providing system 1 as a whole corresponds to the service providing device of the present invention.

サービス提供装置100は、通信装置200を介して通信ネットワーク500に接続される。通信ネットワーク500は、インターネットや公衆回線網により構成される広域ネットワークであってもよいし、LAN(Local Area Network)等の特定区域のネットワークであってもよい。 Service providing device 100 is connected to communication network 500 via communication device 200 . The communication network 500 may be a wide area network constituted by the Internet or a public line network, or may be a specific area network such as a LAN (Local Area Network).

通信ネットワーク500には、サービス提供サーバ300および決済情報処理装置400が接続される。サービス提供システム1を構成するサービス提供装置100a、サービス提供サーバ300および決済情報処理装置400は、相互にデータ通信可能に接続sあれる。 A service providing server 300 and a payment information processing device 400 are connected to the communication network 500 . The service providing device 100a, the service providing server 300, and the payment information processing device 400 that constitute the service providing system 1 are connected to each other so as to enable data communication.

サービス提供装置100aは、サービス提供装置100と同様に、対象範囲Aに対応して居室RMに設置される。サービス提供装置100aは、CPU130と同様のプロセッサとしてCPU130aを有する。CPU130aは、データ取得部131、サービス提供部136、報知部140の機能を有し、さらに、通信制御部142を有する。 The service providing device 100a, like the service providing device 100, is installed in the living room RM corresponding to the target range A. The service providing device 100a includes a CPU 130a as a processor similar to the CPU 130. The CPU 130a has the functions of a data acquisition section 131, a service provision section 136, and a notification section 140, and further includes a communication control section 142.

また、サービス提供サーバ300は、CPU310およびメモリ330を備える。CPU310は、制御用プログラム331を実行するコンピュータであり、制御用プログラム331の機能により、通信制御部311、人物検出部312、感情推定部313、要因推定部314、サービス決定部315、環境検出部317、言動検出部318、および、補正部319として動作する。 The service providing server 300 also includes a CPU 310 and a memory 330. The CPU 310 is a computer that executes a control program 331, and by the functions of the control program 331, a communication control unit 311, a person detection unit 312, an emotion estimation unit 313, a factor estimation unit 314, a service determination unit 315, an environment detection unit 317, a behavior detection section 318, and a correction section 319.

通信制御部142は、データ取得部131と同様に、カメラ111、マイク112、および赤外線通信部115等からデータを取得する。通信制御部142は、取得したデータをサービス提供サーバ300に送信する。
サービス提供サーバ300の通信制御部311は、サービス提供装置100aが送信するデータを受信して、撮像画像データ332および音声データ333を記憶する。
Similarly to the data acquisition unit 131, the communication control unit 142 acquires data from the camera 111, the microphone 112, the infrared communication unit 115, and the like. The communication control unit 142 transmits the acquired data to the service providing server 300.
The communication control unit 311 of the service providing server 300 receives the data transmitted by the service providing device 100a, and stores captured image data 332 and audio data 333.

人物検出部312は、図2に示したサービス提供装置100の人物検出部132と同様に機能する。感情推定部313は、感情推定部133と同様に機能し、要因推定部314は、要因推定部134と同様に機能する。また、サービス決定部315は、サービス決定部135と同様に機能する。環境検出部317は、環境検出部137と同様に機能し、言動検出部318は、言動検出部138と同様に機能する。また、補正部319は、補正部139と同様に機能する。 The person detection unit 312 functions similarly to the person detection unit 132 of the service providing device 100 shown in FIG. 2. Emotion estimation section 313 functions similarly to emotion estimation section 133, and factor estimation section 314 functions similarly to factor estimation section 134. Further, the service determining unit 315 functions similarly to the service determining unit 135. The environment detection unit 317 functions similarly to the environment detection unit 137, and the behavior detection unit 318 functions similarly to the behavior detection unit 138. Further, the correction section 319 functions similarly to the correction section 139.

メモリ330が記憶する撮像画像データ332、音声データ333は、図2に示したサービス提供装置100の撮像画像データ162、音声データ163にそれぞれ対応する。対象情報334は、対象情報164に対応する。ユーザ情報335はユーザ情報165に対応し、感情推定値336は感情推定値166に対応し、全体感情値337は全体感情値167に対応し、言動検出値338は言動検出値168に対応する。閾値記憶部339は閾値記憶部169と同様のものである。 The captured image data 332 and audio data 333 stored in the memory 330 correspond to the captured image data 162 and audio data 163 of the service providing apparatus 100 shown in FIG. 2, respectively. Target information 334 corresponds to target information 164. The user information 335 corresponds to the user information 165, the estimated emotion value 336 corresponds to the estimated emotion value 166, the overall emotional value 337 corresponds to the overall emotional value 167, and the detected behavior value 338 corresponds to the detected behavior value 168. The threshold storage section 339 is similar to the threshold storage section 169.

決済情報処理装置400は、CPU410、および、メモリ430を備える。CPU410は、制御用プログラム431を実行するコンピュータであり、制御用プログラム431の機能により、通信制御部411、登録部412、評価取得部413、対価決定部414、および、決済処理部415として動作する。また、メモリ430は決済情報432を記憶する。 Payment information processing device 400 includes a CPU 410 and a memory 430. The CPU 410 is a computer that executes a control program 431, and operates as a communication control unit 411, a registration unit 412, an evaluation acquisition unit 413, a consideration determination unit 414, and a payment processing unit 415 by the functions of the control program 431. . The memory 430 also stores payment information 432.

登録部412は、図2に示したサービス提供装置100の登録部151と同様に機能する。評価取得部413は評価取得部152と同様に機能するものであり、対価決定部414は対価決定部153と同様に機能するものであり、決済処理部415は決済処理部154と同様に機能するものである。決済情報432は、サービス提供装置100が記憶する決済情報170に対応する。 The registration unit 412 functions similarly to the registration unit 151 of the service providing device 100 shown in FIG. 2. The evaluation acquisition unit 413 functions in the same manner as the evaluation acquisition unit 152, the consideration determination unit 414 functions in the same manner as the consideration determination unit 153, and the payment processing unit 415 functions in the same manner as the payment processing unit 154. It is something. Payment information 432 corresponds to payment information 170 stored by service providing device 100.

通信制御部311は、サービス決定部315により決定したサービスに関するデータを、サービス提供装置100aに送信する。
通信制御部142は、サービス提供サーバ300から送信されるデータを受信して、サービス提供部136により、サービス決定部315が決定したサービスを実行させる。また、通信制御部142は、サービス提供サーバ300から受信したデータが、報知部140による報知を指示するデータであった場合に、報知部140に報知を実行させる。
The communication control unit 311 transmits data regarding the service determined by the service determination unit 315 to the service providing device 100a.
The communication control unit 142 receives data transmitted from the service providing server 300 and causes the service providing unit 136 to execute the service determined by the service determining unit 315. Furthermore, if the data received from the service providing server 300 is data that instructs the notification unit 140 to make a notification, the communication control unit 142 causes the notification unit 140 to perform the notification.

通信制御部311は、サービス決定部315が決定したサービスに関するデータを決済情報処理装置400に送信する。また、通信制御部142は、サービス提供部136により実行したサービスの実行状態に関するデータを決済情報処理装置400に送信する。 The communication control unit 311 transmits data regarding the service determined by the service determination unit 315 to the payment information processing device 400. Further, the communication control unit 142 transmits data regarding the execution status of the service executed by the service providing unit 136 to the payment information processing device 400.

通信制御部411は、サービス提供装置100aおよびサービス提供サーバ300から送信されるデータに基づき、評価取得部413により評価を取得させ、対価決定部414に対価を決定させ、決済処理部415による決済を実行させる。 Based on the data transmitted from the service providing device 100a and the service providing server 300, the communication control unit 411 causes the evaluation acquisition unit 413 to acquire the evaluation, causes the consideration determination unit 414 to determine the consideration, and causes the payment processing unit 415 to make the payment. Let it run.

第2実施形態のサービス提供システム1によれば、サービス提供装置100と同様に、対象範囲Aにおける全体感情の変化または個人感情の変化を招いた発生要因に対応して、対象範囲Aにいる人物にサービスを提供できる。このため、感情を変化させた要因を考慮して、より効果的に、感情の変化に対処できる。例えば、ユーザU1、U2、U3の個人感情や対象範囲Aの全体感情の改善、或いは、特定の感情状態の緩和を効果的に促すことが期待できる。サービス提供システム1が実行するサービス提供方法による場合にも、同様の作用効果を得ることができる。 According to the service providing system 1 of the second embodiment, similarly to the service providing device 100, a person in the target range A is can provide services to Therefore, it is possible to deal with changes in emotions more effectively by considering the factors that caused the changes in emotions. For example, it can be expected that the personal feelings of the users U1, U2, and U3, the overall feelings of the target range A can be improved, or the relaxation of a specific emotional state can be effectively encouraged. Similar effects can be obtained by using the service providing method executed by the service providing system 1.

[4.他の実施形態]
上記実施形態において、要因推定部134は、図3のステップS108-ステップS114の処理で要因人物を推定できない場合に、ユーザU1、U2、U3への働きかけを行って要因人物を決定してもよい。例えば、複数の人物の感情推定値166が同時に第1閾値TH1を超えた場合や、同時に第3閾値TH3を超えた場合が該当する。要因推定部134は、ユーザ端末装置230への音声通話やテキストメッセージの発信、またはスピーカ113による音声の発音等を行う。これらの手法により、要因推定部134は、例えば、ユーザU1、U2、U3に、何かあったのかを問いかけるメッセージを出力し、その応答の様子に関するデータをデータ取得部131により取得して解析し、発生要因を推定する。この場合、データ取得部131によって、より多くの情報を収集して発生要因を推定できる。
[4. Other embodiments]
In the embodiment described above, if the factor estimation unit 134 cannot estimate the factor person in the process of steps S108 to S114 in FIG. . For example, this applies when the estimated emotion values 166 of a plurality of people simultaneously exceed the first threshold TH1 or when they simultaneously exceed the third threshold TH3. The factor estimating unit 134 makes a voice call or sends a text message to the user terminal device 230, or causes the speaker 113 to produce a voice. Using these methods, the factor estimating unit 134 outputs a message asking the users U1, U2, and U3 if something happened, and the data acquiring unit 131 acquires and analyzes data regarding their responses. , estimate the cause of the occurrence. In this case, the data acquisition unit 131 can collect more information and estimate the cause of the occurrence.

また、図5に示したように、ユーザU1の感情推定値166が負の値である間に、ユーザU2の感情推定値166が正の値を維持する場合、ユーザU1が抑制状態にあること、或いは、ユーザU1がユーザU2、U3とは無関係な事情により個人感情を変化させていることが考えられる。このような場合も、要因推定部134は、ユーザU1、U2、U3への働きかけを行って、要因人物または発生要因を決定してもよい。 Further, as shown in FIG. 5, when the estimated emotion value 166 of the user U2 maintains a positive value while the estimated emotional value 166 of the user U1 is a negative value, it is determined that the user U1 is in a suppressed state. Alternatively, it is possible that user U1 is changing his personal feelings due to circumstances unrelated to users U2 and U3. In such a case as well, the factor estimating unit 134 may influence the users U1, U2, and U3 to determine the contributing person or the occurrence factor.

また、上記実施形態では、感情推定値166および全体感情値167が負の値となるような変化に対応する処理を説明したが、全体感情値167が正の値となるような変化に対応してもよい。例えば、サービス提供部136により、対象範囲Aの全体感情値167をより高めるように、音楽を流す、サービス提供装置100がユーザU1、U2、U3の会話に加わる等の動作を行ってもよい。 Furthermore, in the above embodiment, the process that corresponds to a change in which the estimated emotion value 166 and the overall emotion value 167 become negative values has been described, but the process that corresponds to a change in which the overall emotion value 167 becomes a positive value is explained. It's okay. For example, the service providing unit 136 may perform an operation such as playing music or having the service providing device 100 join the conversation of the users U1, U2, and U3 so as to further increase the overall emotional value 167 of the target range A.

また、上記実施形態のサービス提供装置100およびサービス提供サーバ300は、環境検出部137、317を備える構成としたが、これらを備えていない構成であってもよい。言動検出部138、318、および、補正部139、319についても同様である。 Further, although the service providing device 100 and the service providing server 300 of the above embodiment are configured to include the environment detection units 137 and 317, they may be configured without these. The same applies to the speech and behavior detection units 138 and 318 and the correction units 139 and 319.

また、上記実施形態のサービス提供装置100、100aは、報知部140を備える構成としたが、報知部140を備えていない構成であってもよい。モータ114、および赤外線通信部115についても同様である。例えば、サービス提供装置100、100aは、対象範囲Aに固定的に設置される装置であってもよく、いわゆるスマートスピーカであってもよい。 Furthermore, although the service providing apparatuses 100 and 100a of the above embodiments are configured to include the notification section 140, they may be configured not to include the notification section 140. The same applies to the motor 114 and the infrared communication section 115. For example, the service providing devices 100 and 100a may be devices fixedly installed in the target range A, or may be so-called smart speakers.

また、上記実施形態のサービス提供装置100および決済情報処理装置400は、評価取得部152、413を備える構成としたが、これらを備えていない構成であってもよい。 Further, although the service providing device 100 and the payment information processing device 400 of the above embodiment are configured to include the evaluation acquisition units 152 and 413, they may be configured without these.

なお、図2、図6、図7、図8は、本願発明の理解を容易にするために、サービス提供装置100およびサービス提供システム1の機能構成を、主な処理内容により区分して示した概略図であり、これらの構成を、他の区分によって構成してもよい。また、各構成要素の処理は、1つのハードウェアユニットにより実行されてもよいし、複数のハードウェアユニットにより実行されてもよい。また、各構成要素の処理は、1つのプログラムにより実行されてもよいし、複数のプログラムにより実行されてもよい。 Note that, in order to facilitate understanding of the present invention, FIGS. 2, 6, 7, and 8 show the functional configurations of the service providing device 100 and the service providing system 1 divided by main processing contents. It is a schematic diagram, and these configurations may be configured by other divisions. Furthermore, the processing of each component may be executed by one hardware unit or by multiple hardware units. Furthermore, the processing of each component may be executed by one program or by multiple programs.

1…サービス提供システム(サービス提供装置)、100、100a…サービス提供装置、130、130a…CPU、131…データ取得部、132、312…人物検出部、133、313…感情推定部、134、314…要因推定部、135、315…サービス決定部、136…サービス提供部、137、317…環境検出部、138、318…言動検出部、139、319…補正部、140…報知部、142、311、411…通信制御部、150…決済情報処理部、151、412…登録部、152、413…評価取得部、153、414…対価決定部、154、415…決済処理部、160…メモリ、161…制御用プログラム、162、332…撮像画像データ、163、333…音声データ、164、334…対象情報、165、335…ユーザ情報、166、336…感情推定値、167、337…全体感情値、168、338…言動検出値、169、339…閾値記憶部、170、432…決済情報、191…音声取得部、192…撮像画像取得部、193…数値化処理部、194…事象情報取得部、195…動作決定部、196…実行部、197…事象情報記憶部、300…サービス提供サーバ、310…CPU、311…通信制御部、330…メモリ、331…制御用プログラム、400…決済情報処理装置、410…CPU、411…通信制御部、430…メモリ、431…制御用プログラム、500…通信ネットワーク、A…対象範囲。 1... Service providing system (service providing device), 100, 100a... Service providing device, 130, 130a... CPU, 131... Data acquisition section, 132, 312... Person detection section, 133, 313... Emotion estimation section, 134, 314 ...Factor estimation section, 135, 315...Service determination section, 136...Service provision section, 137, 317...Environment detection section, 138, 318...Speech and behavior detection section, 139, 319...Correction section, 140...Notification section, 142, 311 , 411... Communication control section, 150... Payment information processing section, 151, 412... Registration section, 152, 413... Evaluation acquisition section, 153, 414... Consideration determining section, 154, 415... Payment processing section, 160... Memory, 161 ... Control program, 162, 332... Captured image data, 163, 333... Audio data, 164, 334... Target information, 165, 335... User information, 166, 336... Emotion estimated value, 167, 337... Overall emotion value, 168, 338... speech and behavior detection value, 169, 339... threshold storage unit, 170, 432... payment information, 191... audio acquisition unit, 192... captured image acquisition unit, 193... digitization processing unit, 194... event information acquisition unit, 195...Operation determining unit, 196...Executing unit, 197...Event information storage unit, 300...Service providing server, 310...CPU, 311...Communication control unit, 330...Memory, 331...Control program, 400...Payment information processing device , 410...CPU, 411...Communication control unit, 430...Memory, 431...Control program, 500...Communication network, A...Target range.

Claims (13)

対象範囲に関するデータとして、前記対象範囲を撮像した撮像画像データ及び前記対象範囲で集音された音声の音声データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記データから人間に関するデータを抽出することにより、前記対象範囲にいる複数の人物を検出する人物検出部と、
前記取得部が取得した前記データから前記人物の画像を抽出すること、及び前記取得部が取得した前記データから前記人物の声を抽出することにより、各々の前記人物の個人感情を数値化した感情推定値を求める処理、及び、複数の前記人物の前記感情推定値から前記対象範囲の全体の感情状態を示す全体感情値を求める処理を行う感情推定部と、
前記感情推定部が求めた各々の前記人物の前記感情推定値の変化、及び、前記全体感情値の変化に基づいて、前記対象範囲の全体の感情状態またはいずれか1以上の前記人物の感情状態の変化の発生要因として、前記発生要因となった環境の変化、または、前記発生要因となった人物である要因人物を推定する要因推定部と、
前記要因推定部が推定した発生要因である前記環境の変化または前記要因人物に適合するサービスであって、特定の前記人物に対する働きかけ、または、前記対象範囲の全体を変化させる処理を含み、前記対象範囲の全体または前記対象範囲にいる1または複数の前記人物に提供するサービスを決定するサービス決定部と、を備え、
前記要因推定部は、前記対象範囲にいる複数の前記人物のうち、前記感情推定値が他の前記人物よりも早く所定の閾値を超えた前記人物を、前記要因人物であると推定する
サービス提供装置。
an acquisition unit that acquires captured image data of the target range and audio data of sounds collected in the target range as data related to the target range;
a person detection unit that detects a plurality of people in the target range by extracting data related to humans from the data acquired by the acquisition unit;
Emotions that quantify the personal feelings of each person by extracting an image of the person from the data acquired by the acquisition unit and extracting the voice of the person from the data acquired by the acquisition unit. an emotion estimation unit that performs a process of calculating an estimated value, and a process of calculating an overall emotional value indicating the emotional state of the entire target range from the emotion estimated values of the plurality of people;
Based on the change in the estimated emotion value of each person calculated by the emotion estimation unit and the change in the overall emotion value , determine the emotional state of the entire target range or the emotional state of any one or more of the people. a factor estimating unit that estimates, as the cause of the change, a change in the environment that is the cause of the change, or a person who is the cause of the change;
A service that is compatible with the change in the environment or the person who is the cause of the occurrence estimated by the factor estimator , and includes an action on the specific person or a process that changes the entire target range. a service determining unit that determines a service to be provided to the entire range or one or more of the persons in the target range,
The factor estimating unit estimates, among the plurality of persons in the target range, the person whose estimated emotion value exceeds a predetermined threshold earlier than the other persons, to be the factor person. Device.
前記要因推定部は、いずれかの人物の前記感情推定値が第1閾値を超えた場合、前記感情推定値の総和が第1閾値を超えた場合、または、前記感情推定値の総和の変化量が第2閾値を超えた場合に、前記変化の発生要因を推定する
請求項1記載のサービス提供装置。
The factor estimation unit is configured to determine whether the estimated emotion value of any person exceeds a first threshold, the sum of the estimated emotion values exceeds the first threshold, or the amount of change in the sum of the estimated emotion values. The service providing device according to claim 1, wherein the cause of the change is estimated when the change exceeds a second threshold.
前記要因推定部は、前記所定の閾値として第3閾値を用い、前記対象範囲にいる複数の前記人物のうち、前記感情推定値が他の前記人物よりも早く前記第3閾値を超えた前記人物を、前記変化の発生要因となった要因人物であると推定する
請求項2に記載のサービス提供装置。
The factor estimation unit uses a third threshold as the predetermined threshold, and selects a person whose estimated emotion value exceeds the third threshold earlier than other people among the plurality of people in the target range. The service providing device according to claim 2, wherein is estimated to be the factor person who caused the change.
前記要因推定部は、前記感情推定値が最初に前記第3閾値を超えた前記人物を仮の要因人物であると推定し、
検出期間を設定し、
前記検出期間において前記仮の要因人物とは異なる前記人物の前記感情推定値が第4閾値を超えた場合に、前記仮の要因人物を、前記変化の発生要因である前記要因人物として推定する
請求項3に記載のサービス提供装置。
The factor estimation unit estimates that the person whose emotion estimated value first exceeds the third threshold is a provisional factor person,
Set the detection period,
If the estimated emotion value of the person different from the tentative factor person exceeds a fourth threshold during the detection period, the tentative factor person is estimated as the factor person who is the cause of the change. The service providing device according to item 3.
前記要因推定部は、前記検出期間において前記仮の要因人物の後に、前記仮の要因人物とは異なる前記人物の前記感情推定値が第4閾値を超えない場合に、前記仮の要因人物の感情が抑制状態にあると推定する
請求項4に記載のサービス提供装置。
The factor estimating unit determines the emotion of the tentative factor person when the estimated emotion value of the person different from the tentative factor person after the tentative factor person during the detection period does not exceed a fourth threshold. The service providing device according to claim 4, wherein the service providing device estimates that the is in a suppressed state.
前記サービス決定部は、感情が前記抑制状態にあると推定された前記仮の要因人物に対して提供するサービスを決定する
請求項5に記載のサービス提供装置。
The service providing device according to claim 5, wherein the service determining unit determines a service to be provided to the temporary factor person whose emotions are estimated to be in the suppressed state.
前記対象範囲の環境に関する検出値を取得する環境検出部を備え、
前記要因推定部が、いずれか1以上の前記人物の前記感情推定値の変化と、前記環境検出部により取得した前記検出値の変化とに基づき、前記環境の変化が前記感情推定値の変化の発生要因であると推定した場合に、前記サービス決定部は、記環境の変化に対応するための前記対象範囲の全体を対象とするサービスを決定する
請求項2から請求項6のいずれか1項に記載のサービス提供装置。
comprising an environment detection unit that acquires a detected value regarding the environment of the target range,
The factor estimating unit determines whether the change in the environment is the cause of the change in the estimated emotion value based on the change in the estimated emotion value of any one or more of the people and the change in the detected value acquired by the environment detection unit. If it is estimated that this is the cause of the change, the service determining unit determines a service that covers the entire target range in order to respond to the change in the environment. The service provision equipment described in Section 1.
前記サービス決定部により決定されたサービスを提供するサービス提供部を備え、
前記サービス提供部は、前記要因推定部によっていずれかの前記人物が前記要因人物と推定された場合に、前記要因人物とは異なる前記人物に対し、前記要因人物を通知するサービスを行う
請求項1から請求項7のいずれか1項に記載のサービス提供装置。
comprising a service providing unit that provides the service determined by the service determining unit,
The service providing unit performs a service of notifying the person different from the factor person of the factor person when any of the persons is estimated to be the factor person by the factor estimation unit. 8. The service providing device according to claim 7.
前記サービス決定部は、前記要因推定部によっていずれかの前記人物が前記要因人物と推定された場合に、前記要因人物に対し、前記要因人物の趣味または嗜好に対応するサービスを提供することを決定する
請求項1から請求項8のいずれか1項に記載のサービス提供装置。
The service determining unit determines to provide the factor person with a service corresponding to the hobby or preference of the factor person, when any of the persons is estimated to be the factor person by the factor estimating unit. The service providing device according to any one of claims 1 to 8.
前記対象範囲にいる1または複数の前記人物に対して情報を報知する報知部を備え、
前記報知部は、前記要因推定部によっていずれかの前記人物が前記要因人物と推定された場合に、前記要因人物とは異なる前記人物に対し、前記要因人物から離れることを促す案内を報知する
請求項1から請求項9のいずれか1項に記載のサービス提供装置。
comprising a notification unit that notifies information to one or more of the persons in the target range,
The notification unit notifies the person, who is different from the cause person, of guidance urging the person to move away from the cause person when any of the people is estimated to be the cause person by the cause estimation unit. The service providing device according to any one of claims 1 to 9.
請求項1から請求項10のいずれかに記載のサービス提供装置と、決済情報処理装置とを有し、
前記決済情報処理装置は、
前記サービス提供装置によるサービスの提供または個人感情の推定の対象となる人物を登録した登録部と、
前記サービスの提供に対する前記人物の評価を取得する評価取得部と、
前記評価取得部により取得された評価に基づいて、前記サービスの提供の対価を決定する対価決定部と、を備える
サービス提供システム。
comprising the service providing device according to any one of claims 1 to 10 and a payment information processing device,
The payment information processing device includes:
a registration unit that registers a person to whom the service provision device provides services or estimates personal feelings;
an evaluation acquisition unit that acquires the evaluation of the person regarding the provision of the service;
A service providing system, comprising: a consideration determination unit that determines consideration for providing the service based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit.
前記対価決定部は、前記評価取得部により取得した評価と、前記サービスの提供に応じて前記人物の個人感情が変化した変化状況とに基づいて、前記サービスの提供の対価を決定する
請求項11に記載のサービス提供システム。
The consideration determination unit determines the consideration for providing the service based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit and a change situation in which the personal feelings of the person have changed in response to the provision of the service. The service provision system described in .
サービス提供装置が備えるプロセッサにより実行されるサービス提供方法であって、
対象範囲に関するデータとして、前記対象範囲を撮像した撮像画像データ及び前記対象範囲で集音された音声の音声データを取得部によって取得し、
前記取得部が取得した前記データから人間に関するデータを抽出することにより、前記対象範囲にいる複数の人物を検出し、
前記取得部が取得した前記データから前記人物の画像を抽出すること、及び前記取得部が取得した前記データから前記人物の声を抽出することにより、各々の前記人物の個人感情を数値化した感情推定値を求める処理、及び、複数の前記人物の前記感情推定値から前記対象範囲の全体の感情状態を示す全体感情値を求める処理を行い、
各々の前記人物の前記感情推定値の変化、及び、前記全体感情値の変化に基づいて、前記対象範囲の全体の感情状態またはいずれか1以上の前記人物の感情状態の変化の発生要因として、前記発生要因となった環境の変化、または、前記発生要因となった人物である要因人物を推定し、
推定した発生要因である前記環境の変化または前記要因人物に適合するサービスであって、特定の前記人物に対する働きかけ、または、前記対象範囲の全体を変化させる処理を含み、前記対象範囲の全体または前記対象範囲にいる1または複数の前記人物に提供するサービスを決定し、
前記対象範囲にいる複数の前記人物のうち、前記感情推定値が他の前記人物よりも早く所定の閾値を超えた前記人物を、前記要因人物であると推定する
サービス提供方法。
A service providing method executed by a processor included in a service providing device, the method comprising:
As data related to the target range, an acquisition unit acquires captured image data of the target range and audio data of sounds collected in the target range,
detecting a plurality of people in the target range by extracting data related to humans from the data acquired by the acquisition unit;
Emotions that quantify the personal feelings of each person by extracting an image of the person from the data acquired by the acquisition unit and extracting the voice of the person from the data acquired by the acquisition unit. performing a process of calculating an estimated value, and a process of calculating an overall emotional value indicating the emotional state of the entire target range from the emotion estimated values of the plurality of people,
Based on the change in the estimated emotion value of each person and the change in the overall emotion value , as a factor for the change in the overall emotional state of the target range or the emotional state of any one or more of the people, Estimating the change in the environment that was the cause of the occurrence or the person who was the cause of the occurrence,
A service that is compatible with a change in the environment or a person who is an estimated cause of occurrence, and includes an action on a specific person or a process that changes the entire target range, and includes a process that changes the entire target range or the determining services to be provided to one or more of the persons in the target range;
Among the plurality of persons in the target range, the person whose estimated emotion value exceeds a predetermined threshold earlier than the other persons is estimated to be the factor person.
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