特許 6847881 空席情報提供システム、サーバ、空席情報提供方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6847881

(24)【登録日】2021年3月5日

(45)【発行日】2021年3月24日

(54)【発明の名称】空席情報提供システム、サーバ、空席情報提供方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/12 20120101AFI20210315BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/12

【請求項の数】12

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2018-33322(P2018-33322)

(22)【出願日】2018年2月27日

(65)【公開番号】特開2019-148992(P2019-148992A)

(43)【公開日】2019年9月5日

【審査請求日】2020年1月31日

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100075672

【弁理士】

【氏名又は名称】峰 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100153051

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100189913

【弁理士】

【氏名又は名称】鵜飼 健

(72)【発明者】

【氏名】青木 世奈

【審査官】 菊池 伸郎

(56)【参考文献】

【文献】 特許第６２４６４４６（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】 特開２００５−３３８９９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１３３８４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−７８５１２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

撮像素子を有する画像センサと、この画像センサと通信可能なサーバとを具備し、
前記画像センサは、
テーブル又は席のあるエリアを前記撮像素子で撮像して得られた画像データから、人物の位置、物体の位置、および片付け行動を検知する検知部を備え、
前記サーバは、
前記人物の位置、物体の位置、および片付け行動を前記画像センサから取得する取得部と、
前記取得された人物の位置、物体の位置、および前記テーブル又は席との関係における片付け行動に基づいて、前記エリアにおける前記テーブル又は席に係る空席状況を示す空席情報を作成する空席情報作成部とを備える、空席情報提供システム。

【請求項2】

前記空席情報作成部は、前記人物が不在の席であって、かつ、前記物体の無いテーブルの席を空席と見做す、請求項１に記載の空席情報提供システム。

【請求項3】

前記取得部は、テーブルごとのオーダ状況を管理する注文システムから前記オーダ状況を取得し、
前記空席情報作成部は、前記取得されたオーダ状況に基づいて、空席待ち時間を計算する、請求項１に記載の空席情報提供システム。

【請求項4】

前記取得部は、テーブルごとの予約状況を管理する予約システムから前記予約状況を取得し、
前記空席情報作成部は、前記取得された予約状況に基づいて、空席待ち時間を計算する、請求項１に記載の空席情報提供システム。

【請求項5】

さらに、電子広告媒体を介して前記空席情報を提示する提示部とを具備する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の空席情報提供システム。

【請求項6】

テーブル又は席のあるエリアを撮像して得られた画像データから、人物の位置、物体の位置、および片付け行動を検知可能な画像センサと通信する通信部と、
前記人物の位置、物体の位置、および片付け行動を前記画像センサから取得する取得部と、
前記取得された人物の位置、物体の位置、および前記テーブル又は席との関係における片付け行動に基づいて、前記エリアにおける前記テーブル又は席に係る空席状況を示す空席情報を作成する空席情報作成部とを備える、サーバ。

【請求項7】

前記空席情報作成部は、前記人物が不在の席であって、かつ、前記物体の無いテーブルの席を空席と見做す、請求項６に記載のサーバ。

【請求項8】

前記取得部は、テーブルごとのオーダ状況を管理する注文システムから前記オーダ状況を取得し、
前記空席情報作成部は、前記取得されたオーダ状況に基づいて、空席待ち時間を計算する、請求項６に記載のサーバ。

【請求項9】

前記取得部は、テーブルごとの予約状況を管理する予約システムから前記予約状況を取得し、
前記空席情報作成部は、前記取得された予約状況に基づいて、空席待ち時間を計算する、請求項６に記載のサーバ。

【請求項10】

前記通信部は、前記空席情報を電子広告媒体に送信する、請求項６乃至９のいずれか１項に記載のサーバ。

【請求項11】

テーブル又は席のあるエリアを撮像して得られた画像データから、人物の位置、物体の位置、および片付け行動を検知可能な画像センサと通信可能なサーバに適用される空席情報提示方法であって、
前記サーバが、前記人物の位置、物体の位置、および片付け行動を前記画像センサから取得する過程と、
前記サーバが、前記取得された人物の位置、物体の位置、および前記テーブル又は席との関係における片付け行動に基づいて、前記エリアにおける前記テーブル又は席に係る空席状況を示す空席情報を作成する過程とを具備する、空席情報提供方法。

【請求項12】

コンピュータを、請求項６乃至９のいずれか１項に記載のサーバに備わる各部として機能させるための、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、空席情報提供システム、サーバ、空席情報提供方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

店舗や施設等といった、所定空間内における混雑状況に関する情報を提供する装置が知られている。この種の装置は、赤外線センサ等を用いて所定空間内における人物の在／不在を検出し、空席情報をモバイル端末等に表示させる。このようにすることで、ユーザがその場所に足を運ばなくても空席状況を把握できるようにしている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００７−１３３８４７号公報

【特許文献2】特開２０１７−０１６２８８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

既存の装置では、人物の在／不在だけに頼って空席状況を判定していた。つまり人がいれば着席、人がいなければ空席と、杓子定規に判定される。しかしながら、場所取りなどで、人が居なくても荷物が置いてあるケースもあり、このような状況は「空席」と判断されてしまうので実情に即していない。また、空席状況が分かったとしても、今現在空いている席が予約されていないのか、いるのかを区別することができない。より使い勝手の良い装置の提供が待たれている。

【0005】

目的は、使い勝手の良い空席情報提供システム、サーバ、空席情報提供方法およびプロ

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態によれば、空席情報提供システムは、撮像素子を有する画像センサと、この画像センサと通信可能なサーバとを具備する。画像センサは、検知部を備える。検知部は、テーブル又は席のあるエリアを撮像素子で撮像して得られた画像データから、人物の位置、物体の位置、および片付け行動を検知する。サーバは、取得部と、空席情報作成部とを備える。取得部は、人物の位置、物体の位置、および片付け行動を画像センサから取得する。空席情報作成部は、取得された人物の位置、物体の位置、および前記テーブル又は席との関係における片付け行動に基づいて、前記エリアにおける前記テーブル又は席に係る空席状況を示す空席情報を作成する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、実施形態に係わる空席情報提供システムの一例を示す図である。

【図2】図２は、画像センサ３の一例を示すブロック図である。

【図3】図３は、物体の検出に係わる処理を説明するための概念図である。

【図4】図４は、物体の検出に係わる処理を説明するための概念図である。

【図5】図５は、物体の検出に係わる処理を説明するための概念図である。

【図6】図６は、物体の検出に係わる処理を説明するための概念図である。

【図7】図７は、サーバ２００の一例を示すブロック図である。

【図8】図８は、サーバ２００の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図9】図９は、画像センサ３で撮像された店舗の一例を示す図である。

【図10】図１０は、空席情報の一例を示す図である。

【図11】図１１は、図１０に対応する空席情報をグラフィカルに表示する画面の一例を示す図である。

【図12】図１２は、待ち時間の推定に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図13】図１３は、推定された空席待ち時間の一例を示す図である。

【図14】図１４は、待ち時間を含む広告画面の一例を示す図である。

【図15】図１５は、人数の判定を含む処理手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

この発明の一つの実施形態を、図面を参照して説明する。この実施形態では、店舗経営に係わるシステムと画像センサとを連携させた、新たなサービス形態について説明する。実施形態に係わる画像センサは、いわばレンズ付きの、組み込み型コンピュータであり、視野内に捕えた映像を撮影して取得した画像データを処理して、例えば環境情報および人物情報を作成することができる。

【0009】

環境情報は、制御対象の空間（対象空間）の環境に関する情報であり、その一例として店舗の照度分布、あるいは温度分布などを挙げることができる。人物情報は対象空間における人間に関する情報であり、その一例として、人の存在または不在（在／不在）、人数、人の行動、人の活動量などを挙げることができる。さらに、人物に付随する物体（物品）、つまり荷物の有無も人間情報の一例である。

【0010】

環境情報および人物情報は、対象空間ごとに算出することができる。あるいは、対象空間を複数に分割した小領域（エリア）毎に、環境情報および人物情報を算出することもできる。この実施形態では、特に、店舗における人間の在／不在、および物品の有無に着目する。

【0011】

図１は、実施形態に係わる空席情報提供システムの一例を示す図である。この実施形態に係わる空席情報提供システムは、例えばショッピングモールの店舗ごとに適用されることができ、店舗ごとの予約システムや、注文システム等と連携して運用されることが可能である。

【0012】

図１において、店舗は、来客エリアに、複数のテーブルＴ１〜Ｔｎ、および複数の席Ｓ１〜Ｓｍを備える。画像センサ３は、店舗内空間の例えば天井に、テーブルや席を見下ろすかたちで配設される。画像センサ３は、視野に捕えたものを撮像して画像データを生成する。

【0013】

各画像センサ３は信号線１００を介してゲートウェイ（ＧＷ）１に接続される。ゲートウェイ１は、店舗内ネットワーク５００に接続される。店舗内ネットワーク５００には、サーバ２００、予約システム３００および注文システム４００が接続される。このうちサーバ２００は、インターネットなどのネットワーク６００に接続され、店舗に関する情報を携帯端末７００（代表的には、スマートフォン）などに広告する機能も備える。

【0014】

予約システム３００は、席ごとの予約状況を予約情報として管理する。予約情報は例えば、席ごとの予約開始時刻および予約終了時刻（占有時間帯）を席番号と対応付けたデータである。注文システム４００は、テーブルごとのオーダ状況を注文情報として管理する。注文情報は、例えば席ごとの注文品を席番号と対応付けたデータである。予約情報および注文情報は、ネットワークを介して電子的に授受するのに都合の良い、例えばＣＳＶ形式やＸＭＬ形式で表現することが可能である。

【0015】

図２は、画像センサ３の一例を示すブロック図である。画像センサ３は、カメラ部３１、メモリ３２、プロセッサ３３、および通信部３４を備える。これらは内部バス３５を介して互いに接続される。

【0016】

カメラ部３１は、魚眼レンズ３１ａ、絞り機構３１ｂ、撮像素子３１ｃおよびレジスタ３０を備える。魚眼レンズ３１ａは、視野内の映像を撮像素子３１ｃに結像する。撮像素子３１ｃは、ＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）に代表されるイメージセンサであり、例えば毎秒３０フレームのフレームレートの映像信号を生成する。この映像信号はディジタル符号化され、画像データとして出力される。撮像素子３１ｃへの入射光量は絞り機構３１ｂにより調節される。

【0017】

レジスタ３０は、カメラ情報３０ａを記憶する。カメラ情報３０ａは、例えばオートゲインコントロール機能の状態、ゲインの値、露光時間などの、カメラ部３１に関する情報、あるいは画像センサ３それ自体に関する情報である。

【0018】

メモリ３２は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic RAM）やＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）などの半導体メモリである。メモリ３２は、カメラ部３１により取得された画像データ３２ａ、および、実施形態に係わる各種の機能をプロセッサ３３に実行させるためのプログラム３２ｂなどを記憶する。

【0019】

プロセッサ３３は、メモリ３２に記憶されたプログラムをロードし、実行することで、実施形態において説明する各種の機能を実現する。プロセッサ３３は、例えばマルチコアＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、画像処理を高速で実行することについてチューニングされたＬＳＩ（Large Scale Integration）である。ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等でプロセッサ１５を構成することもできる。ＭＰＵ（Micro Processing Unit）もプロセッサの一つである。
通信部３４は、信号線１００に接続可能で、サーバ２００等とのデータの授受を仲介する。

【0020】

ところで、プロセッサ３３は、実施形態に係る処理機能として、解析部３３ａと、検知部３３ｂとを備える。解析部３３ａおよび検知部３３ｂは、メモリ３２に記憶されたプログラム３２ｂがプロセッサ３３のレジスタにロードされ、当該プログラムの進行に伴ってプロセッサ３３が演算処理を実行することで生成されるプロセスとして、理解され得る。つまりプログラム３２ｂは、解析プログラムおよび検知プログラムを含む。

【0021】

解析部３３ａは、メモリ３２に蓄積された画像データ３２ａを所定のアルゴリズムで解析して、視野内の人物および物体に係わる特徴量を抽出する。例えば、画像データに含まれるフレームの輝度の変化をピクセルごとにトレースし、その時系列を分析することで動き特徴量を計算することができる。輝度勾配方向ヒストグラム（histograms of oriented gradients：ＨＯＧ）特徴量、コントラスト、解像度、Ｓ／Ｎ比、および色調などの特徴量が知られている。また、輝度勾配方向共起ヒストグラム（Co-occurrence HOG：Ｃｏ−ＨＯＧ）特徴量、Haar-Like特徴量なども特徴量として知られている。

【0022】

解析部３３ａは、上記特徴量に基づいて、環境情報（照度分布、温度分布等）、人間情報（人の在／不在、人数、人の行動、人の活動量、荷物の有無など）を計算する。

【0023】

検知部３３ｂは、上記抽出された特徴量、環境情報、人間情報を参照し、例えばルールベースによる認識、あるいは機械学習による認識により、店舗における人および物品に関する情報を取得する。例えば、動き特徴量を用いたパターン認識技術により、人の行動（利用客の注文行動、店員の片付け行動など）を検知することができる。実施形態では、片付け行動の有無、着席者の有無および位置、物体の有無および位置などの情報に着目する。

【0024】

図３に示されるように、テーブルおよび椅子に物体の無い状態から、図４のようにバッグやコートなどが置かれたとする。そうすると、図４の画像データと、予め記憶された図３の画像データとの差分を取ることで、図５のように、物体だけを抽出することができる。画像データのピクセルの位置と対応付けることで、図６に示されるように、検出された物体の位置座標を特定することが可能である。人物（着席者）の位置も、原理的には同様の手順で検出することができる。

【0025】

図７は、サーバ２００の一例を示すブロック図である。サーバ２００は、ＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサ２５０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２０およびＲＡＭ（Random Access Memory）２３０を備えるコンピュータである。サーバ２００は、さらに、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）などの記憶部２４０、光学メディアドライブ２６０、および、通信部２７０を備える。

【0026】

ＲＯＭ２２０は、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＵＥＦＩ（Unified Extensible Firmware Interface）などの基本プログラム、および各種の設定データ等を記憶する。ＲＡＭ２３０は、記憶部２４０からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶する。

【0027】

光学メディアドライブ２６０は、ＣＤ−ＲＯＭ２８０などの記録媒体に記録されたディジタルデータを読み取る。サーバ２００で実行される各種プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ２８０に記録されて頒布される。このＣＤ−ＲＯＭ２８０に格納されたプログラムは光学メディアドライブ２６０により読み取られ、記憶部２４０にインストールされる。

【0028】

通信部２７０は、通信機能を備え、画像センサ３、予約システム３００、および注文システム４００等との通信を制御する。

【0029】

記憶部２４０は、プロセッサ２５０により実行されるプログラム２４０ａと、空席情報２４０ｂとを記憶する。プロセッサ２５０は、ＯＳ（Operating System）および各種のプログラムを実行する。

【0030】

ところで、プロセッサ２５０は、実施形態に係る処理機能としてデータ取得部２５０ａ、空席情報計算部２５０ｂ、および、提示部２５０ｃを備える。データ取得部２５０ａ、空席情報計算部２５０ｂ、および、提示部２５０ｃは、記憶部２４０のプログラム２４０ａがＲＡＭ２３０にロードされ、当該プログラムの進行に伴ってプロセッサ２５０が演算処理を実行することで生成されるプロセスとして、理解され得る。つまりプログラム２４０ａは、サーバ２００を動作させるためのプログラムであって、サーバ２００を、データ取得部２５０ａ、空席情報計算部２５０ｂ、および、提示部２５０ｃとして動作させる。

【0031】

データ取得部２５０ａは、画像センサ３から、着席者の位置および物体の位置を、信号線１００、ゲートウェイ１および店舗内ネットワーク５００経由で取得する。

【0032】

空席情報作成部の一例としての空席情報計算部２５０ｂは、取得された着席者の位置および物体の位置に基づいて、店舗の空席状況を示す空席情報を計算する。計算された空席情報は記憶部２４０に記憶される（空席情報２４０ｂ）。

【0033】

提示部２５０ｃは、空席情報計算部２５０ｂにより計算された空席情報を、ディジタルサイネージやＷｅｂページなどの電子広告媒体を介して提示する。次に、上記構成における作用を説明する。

【0034】

図８は、サーバ２００の処理手順の一例を示すフローチャートである。サーバ２００は、先ず、予約システム３００から予約情報を取得する（ステップＳ１）。次に、サーバ２００は予約情報を参照し、予約が有るか否かをテーブルごとに判定する（ステップＳ２）。現時点でその席が予約されていれば（ステップＳ２で有り）、サーバ２００は、そのテーブルが満席であると見做す（ステップＳ９）。

【0035】

ステップＳ２で予約が無ければ、サーバ２００は、画像センサ３から各種データを取得する（ステップＳ３）。ここで、サーバ２００は、着席者の位置および物体の位置を取得する。人物が在（ステップＳ４で在）であれば、そのテーブルは満席と見做される（ステップＳ９）。

【0036】

一方、人物が不在（ステップＳ４で不在）であれば、そのテーブルへの着席者はいない。かつ、テーブルの上と、席の上のいずれにも物体が無ければ（ステップＳ５で無し）、サーバ２００は、そのテーブルについて空席であると見做し（ステップＳ８）、空席情報にそのことを記述する（ステップＳ１１）。

【0037】

ここで、図９および図１０を参照して、空席情報について説明する。図９は、店舗を上から見下ろした状況の一例を表していて、着席者Ｐ（Person）の有無と、物体（Object）の有無をテーブルごとに示す。例えば、テーブルＴ２には２名、Ｔ４には４名、Ｔ７には２名の着席者Ｐがおり、テーブルＴ５，Ｔ８には物体Ｏが乗っている。サーバ２００は、画像センサから取得した情報からこの状況を計算し、この状況に対応する空席情報を作成する。図１０がこの状況を示す空席情報であり、テーブルＴ１〜Ｔ８のうち『空き』はＴ１、Ｔ３およびＴ６だけで、残りのテーブルは全て占有されている（満席（×印））ことを示す。

【0038】

この実施形態において特徴的な点は、物体Ｏが有るテーブルＴ５，Ｔ８が『満席』として取り扱われることである。つまり実施形態では、空席判定に際してテーブル上の物体の有無を考慮しており、これは、画像データ解析から得られる情報（着席者の位置、物体の位置）を用いることで初めて可能になる。既存の技術では、テーブルＴ５，Ｔ８はいずれも着席者がおらず、それだけで『空席』となる。

【0039】

ユーザが携帯端末７００から店舗のホームページにアクセスすると、例えば図１１のような画面が表示される。図１１は、図１０の空席情報をグラフィカルに表示する広告画面を示し、空席テーブルと満席テーブルとが色分けして区別される。図中、色分けされた状態をハッチングの有無で示す。

【0040】

図８に戻って説明を続ける。ステップＳ５で物体が有ると判定されると、サーバ２００は、そのテーブルにおける店員の片付け行動の有無を判定する（ステップＳ６）。片付け行動が有れば、サーバ２００は、テーブルの上がリセットされた状態と見做し、そのテーブルを空席と判定する（ステップＳ８）。片付け行動が無ければ、サーバ２００は、場所取りのために置かれた物体であると見做して（ステップＳ７）、そのテーブルを満席と判定する（ステップＳ９）。満席と判定されたテーブルについては、その待ち時間が推定される（ステップＳ１０）。

【0041】

図１２は、待ち時間の推定に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。図１２において、サーバ２００は、注文システム４００から注文情報（例えば注文数、注文品、注文時間等）を取得する（ステップＳ２１）。次にサーバ２００は、着席者の位置および物体の位置を画像センサ３から取得する（ステップＳ２２）。これらの情報を得たサーバ２００は、利用客の特性を例えば以下の４つの項目にわたって分析する。（ ）内の記載は項目ごとの判定の根拠の一例を示す。
（１）１人利用／グループ利用（１人利用は滞在時間が短い傾向にある）
（２）注文品の数（注文数が多い席の人は、満腹で、離席が近い傾向にある）
（３）注文品の種類（デザートを注文した人は、離席が近い傾向にある）
（４）滞在時間（滞在時間が長い人は、離席が近い傾向にある）
（１）〜（４）の情報に基づいて利用客の特性を分析し、空席待ち時間（空席に至るまでの待ち時間）を推定することができる。図１３に、推定された待ち時間の一例を示す。

【0042】

図８のフローチャートで待ち時間が推定されると（ステップＳ１０）、サーバ２００は、待ち時間を空席情報に追記し、空席情報、および、推定待ち時間を利用者に提示する（ステップＳ１２）。

【0043】

図１４は、待ち時間を含む広告画面の一例を示す。図１３に対応付けて、各テーブルの推定待ち時間がテーブルに重ねて表示される。この画面（Ｗｅｂページ）にアクセスすることで利用者は、今現在空いている席が有るか、何分待ちか、等といった情報を手軽に得られ、利用者側、店舗側の双方にとっての使い勝手を向上させることができる。

【0044】

しかも実施形態では、空席かそうでないかの判定を、人物の有無だけでなく、物体の有無によっても判定するようにしている。これにより、場所取りを考慮した、より的確な空席判定を行うことができ、「満席」を「空席」と判定してしまうリスクを回避することができる。

【0045】

また実施形態では、店舗の予約システムと連動させ、事前の予約状況を反映した空席判定を行うようにした。さらに、注文システムとも連動させ、リアルタイムの利用客の特性を分析し、その結果により空席待ち時間を推測するようにした。従って、利用者は空席情報および推定待ち時間を活用して、突発的な座席確保や、ひいては行動時間の短縮が可能となる。

【0046】

これらのことから実施形態によれば、使い勝手の良い空席情報提供システム、サーバ、空席情報提供方法およびプログラムを提供することが可能となる。

【0047】

なお、この発明は上記実施の形態に限定されるものではない。例えば実施形態では、空席判定に際してテーブル上の物体の有無を考慮したが、例えば椅子の上に物体が有るか否かを考慮することも、もちろん可能である。椅子の上に物体が有るかないかを区別することで、「椅子単位での満席／空席」を判定することが可能になる。これは、例えばカフェのような、相席となるケースが多い店舗において有用な情報となり得る。例えば図１１の画面などにおいて、満席／空席を椅子ごとに色分けして提示すれば、ユーザの利便性はさらに向上する。

【0048】

また、テーブルごとに人数をカウントし、満席となる人数よりも少ない人数が検知されれば、「一部空席あり」と判定しても良い。この場合、図１５に示されるように、ステップＳ４で「在」と判定された直後に人数を判定する（ステップＳ３１）。次のステップでテーブルの定員と比較し、その人数が定員以上であれば空席無し（ステップＳ３２で無し）とされるが、定員よりも少なければ（ステップＳ３２で有り）、一部空席（ステップＳ３３）との判定がなされるようにしても良い。このようにすると、席単位での「満席／空席」を反映した空席情報を作成することが可能になり、有用な情報をユーザに提供することが可能になる。

【0049】

さらに、図１２のフローチャートにおいて、予約情報を参照する手順を加えても良い。例えばテーブルＴ１に対して現時点から２時間の予約が入っているとすれば、図１３のテーブルＴ１の推定待ち時間の欄には、「−」でなく、「２時間」と記載されることとなる。このようにすることで、ユーザに、さらに的確な情報を提供することが可能になる。

【0050】

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0051】

１…ゲートウェイ、３…画像センサ、１５…プロセッサ、３０…レジスタ、３０ａ…カメラ情報、３１…カメラ部、３１ａ…魚眼レンズ、３１ｂ…絞り機構、３１ｃ…撮像素子、３２…メモリ、３２ａ…画像データ、３２ｂ…プログラム、３３…プロセッサ、３３ａ…解析部、３３ｂ…検知部、３４…通信部、３５…内部バス、１００…信号線、２００…サーバ、２２０…ＲＯＭ、２３０…ＲＡＭ、２４０…記憶部、２４０ａ…プログラム、２４０ｂ…空席情報、２５０…プロセッサ、２５０ａ…データ取得部、２５０ｂ…空席情報計算部、２５０ｃ…提示部、２６０…光学メディアドライブ、２７０…通信部、３００…予約システム、４００…注文システム、５００…店舗内ネットワーク、６００…ネットワーク、７００…携帯端末、Ｓ１〜Ｓｍ…席、Ｔ１〜Ｔｎ…テーブル。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】