特開 2023-155636 レーン形成判定装置および方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023155636

(43)【公開日】2023-10-23

(54)【発明の名称】レーン形成判定装置および方法

(51)【国際特許分類】

   G16Z 99/00 20190101AFI20231016BHJP

【ＦＩ】

G16Z99/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022065073

(22)【出願日】2022-04-11

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000350

【氏名又は名称】ポレール弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】鳥海 渉

(72)【発明者】

【氏名】羽鳥 貴大

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049DD02

(57)【要約】

【課題】
人流の分析、特に、人流によるレーンが形成されるかを客観的に評価すること。
【解決手段】
レーン形成の判定エリアを設定し、当該判定エリアにおける人を含む移動体の位置情報を用いて、当該判定エリアを構成する各セルにおける、移動に関する複数の属性それぞれの占有度合いを示す占有率を算出する占有率算出部１３と、前記占有率に応じて、前記複数の属性から、各セルを代表するセル属性を特定する属性判定部１４と、特定された前記セル属性が同一である占有セルの連続性に基づいて、前記判定エリアに、レーンが形成されているか判定するレーン形成判定部１５を有するレーン形成判定装置１０。
【選択図】 図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

レーン形成の判定エリアを設定し、当該判定エリアにおける人を含む移動体の位置情報を用いて、当該判定エリアを構成する各セルにおける、移動に関する複数の属性それぞれの占有度合いを示す占有率を算出する占有率算出部と、
前記占有率に応じて、前記複数の属性から、各セルを代表するセル属性を特定する属性判定部と、
特定された前記セル属性が同一である占有セルの連続性に基づいて、前記判定エリアにレーンが形成されているか判定するレーン形成判定部を有するレーン形成判定装置。

【請求項2】

請求項１に記載のレーン形成判定装置において、
前記レーン形成判定部は、前記占有セルの連続性の判定を、前記判定エリアのスタートセルからゴールセルまで同一のセル属性が連続して隣り合っているか否かで実行するレーン形成判定装置。

【請求項3】

請求項１に記載のレーン形成判定装置において、
前記レーン形成判定部は、互いに異なる複数の属性のレーンが形成される場合に、前記判定エリア内でレーンが形成されていると判定するレーン形成判定装置。

【請求項4】

請求項３に記載のレーン形成判定装置において、
前記属性は、前記移動体の移動方向あるレーン形成判定装置。

【請求項5】

請求項３に記載のレーン形成判定装置において、
前記属性は、前記移動体の目的地の方面を示す目的地情報であるレーン形成判定装置。

【請求項6】

請求項１に記載のレーン形成判定装置において、
前記占有率算出部は、前記判定エリア内で異なる属性の割合の合計が一定以上である期間内における占有率を算出するレーン形成判定装置。

【請求項7】

請求項１に記載のレーン形成判定装置において、
前記レーン形成判定部は、前記判定エリアでレーンが形成されていないと判定された場合、前記判定エリアに内包される判定エリアを再設定するレーン形成判定装置。

【請求項8】

レーン形成判定装置を用いたレーン形成判定方法において、
占有率算出部により、レーン形成の判定エリアを設定し、当該判定エリアにおける人を含む移動体の位置情報を用いて、当該判定エリアを構成する各セルにおける、移動に関する複数の属性それぞれの占有度合いを示す占有率を算出し、
属性判定部により、前記占有率に応じて、前記複数の属性から、各セルを代表するセル属性を特定し、
レーン形成判定部により、特定された前記セル属性が同一である占有セルの連続性に基づいて、前記判定エリアにレーンが形成されているか判定するレーン形成判定方法。

【請求項9】

請求項８に記載のレーン形成判定方法において、
前記レーン形成判定部により、前記占有セルの連続性の判定を、前記判定エリアのスタートセルからゴールセルまで同一のセル属性が連続して隣り合っているか否かで実行するレーン形成判定方法。

【請求項10】

請求項８に記載のレーン形成判定方法において、
前記レーン形成判定部により、互いに異なる複数の属性のレーンが形成される場合に、前記判定エリア内でレーンが形成されていると判定するレーン形成判定方法。

【請求項11】

請求項１０に記載のレーン形成判定方法において、
前記属性は、前記移動体の移動方向あるレーン形成判定方法。

【請求項12】

請求項１０に記載のレーン形成判定方法において、
前記属性は、前記移動体の目的地の方面を示す目的地情報であるレーン形成判定方法。

【請求項13】

請求項８に記載のレーン形成判定方法において、
前記占有率算出部により、前記判定エリア内で異なる属性の割合の合計が一定以上である期間内における占有率を算出するレーン形成判定方法。

【請求項14】

請求項８に記載のレーン形成判定方法において、
前記レーン形成判定部により、前記判定エリアでレーンが形成されていないと判定された場合、前記判定エリアに内包される判定エリアを再設定するレーン形成判定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、いわゆる人流等の移動状況を分析するための技術に係り、人流等移動体の移動状況によりレーンが形成されるか判定するための技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、感染症の抑制、災害時の避難、マーケティング等のために人流を始めとする人出の分析を行うことが求められている。この人流を把握するために、人の軌跡を取得することがなされている。

【0003】

例えば、特許文献１では、「評価対象に対して単に注目度を算出するだけでなく，評価領域全域における人の移動特性を視覚的に捉える」ことを課題としている。このために、特許文献１では、「画像を取り込み，所定時間毎に上記画像から画像データを生成する画像データ生成部１２０と，上記画像データ内の人を追跡する人追跡部１２２と，上記人追跡部による人の変位から当該人の移動速度を算出し，上記画像データの全領域を格子状に分割した分割領域毎に，上記分割領域内に位置する人の上記移動速度を集計する分割領域集計部１２４と，上記分割領域毎に上記集計された移動速度を表示する速度表示部１２６とを備える速度分布分析装置提供される。かかる構成により，画像データ中の人の移動情報に基づいて，分割された領域毎の速度分布を視覚的に表示し，対象物に対する人の行動を容易に把握することができる。」ことが記載されている。そして、特許文献１では、画像データ内の人の軌跡を追跡することも開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００６－８５３６６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

以上のように、特許文献１では、人流の分析のために、人の軌跡を用いている。ここで、人流を分析するために、観察者が軌跡を見て判定すると、定性的な判定になり、その評価結果が不正確である可能性が存在する。特に、人流シミュレーションにおいては、精度よくシミュレーションができるかを評価する必要があるが、この評価が観察者に依存した場合、客観的な評価が困難であった。

【0006】

以上の状況を鑑み、本発明では、人流を含む移動体における移動状況の分析、特に、移動体の移動によるレーンが形成されるかを客観的に評価することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記の課題を解決するために、本発明では、判定エリアを構成する各セルにおける移動体の移動についてのセル属性の連続性（繋がり状況）に基づいて、レーンが形成されているか判定する。

【0008】

より具体的には、レーン形成の判定エリアを設定し、当該判定エリアにおける人を含む移動体の位置情報を用いて、当該判定エリアを構成する各セルにおける、移動に関する複数の属性それぞれの占有度合いを示す占有率を算出する占有率算出部と、前記占有率に応じて、前記複数の属性から、各セルを代表するセル属性を特定する属性判定部と、特定された前記セル属性が同一である占有セルの連続性に基づいて、前記判定エリアに、レーンが形成されているか判定するレーン形成判定部を有するレーン形成判定装置である。また、本発明には、レーン形成判定装置を用いたレーン形成判定方法も含まれる。さらに本発明には、レーン形成判定装置をコンピュータとして機能させるプログラムやこれを格納する記憶媒体も含まれる。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、人流によるレーンが形成されるかを客観的に評価することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の一実施形態における経路１での人流の様子を模式的に示す図である。

【図2】本発明の一実施形態におけるレーン形成判定装置の機能ブロック図である。

【図3A】本発明の一実施形態におけるレーン形成判定部の一処理例を説明するための図（その１）である。

【図3B】本発明の一実施形態におけるレーン形成判定部の一処理例を説明するための図（その２）である。

【図3C】本発明の一実施形態におけるレーン形成判定部の一処理例を説明するための図（その３）である。

【図4】本発明の一実施形態で用いられるレイアウトデータを示す図である。

【図5】本発明の一実施形態で用いられる人位置情報を示す図である。

【図6】本発明の一実施形態で用いられる属性情報を示す図である。

【図7】本発明の一実施形態における全体処理を示すフローチャートである。

【図8】本発明の一実施形態におけるステップＳ３およびＳ４の詳細を示すフローチャートである。

【図9】本発明の一実施形態におけるステップＳ５の詳細を示すフローチャートである。

【図10】本発明の一実施形態におけるレーン形成の判定結果の出力内容を示す図である。

【図11】実施例１におけるレーン形成判定装置の実現例を示すハードウエア構成図である。

【図12】実施例２におけるレーン形成判定装置の実現例を示すハードウエア構成図である。

【図13】実施例３におけるレーン形成判定装置の実現例を示すハードウエア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明の実施形態について説明する。本実施形態は、移動体の移動の一種である人流に関する人流データに基づいて、人流でのレーンが形成されるかを判定する。

【0012】

＜概要＞
まず、本実施形態の概要について説明する。図１は、本実施形態における経路１での人流の様子を模式的に示す図である。また、人流データを模式的に示すものでもある。

【0013】

図１（ａ）では、道路などの経路１に、人がそれぞれの目的に向かって進んでいる様子を示している。図中、黒丸が右に進んでいる人を示し、十字丸が左に進んでいる人を示している。つまり、図中で矢印の方向にそれぞれ人が進んでいる。そして、図面中において、経路１の上部には右へ移動している人が多く、下部には左へ移動している人が多いことが分かる。この結果、図１（ｂ）に示すように、経路１の上部には、右方向のレーン１が形成され、下部には、左方向にレーン２が形成されることになる。

【0014】

このように、レーンとは、経路１に形成される、連続的な占有セルの集合である。このレーンの一例には、同一属性の歩行者の列と表現することもできる。例えば、左へ向かう人がほぼ一直線上に並んで視覚的に見えるとき、左へ向かう人の列、つまり、レーンが形成されていると表現できる。また、本実施形態では、経路１で例示される判定エリアを、レーン形成判定の対象とする。そして、判定エリアは、複数のセルに分けて管理されることになる。

【0015】

＜構成＞
次に、本実施形態の構成を説明する。図２は、本実施形態におけるレーン形成判定装置１０の機能ブロック図である。レーン形成判定装置１０は、人流データからレーンが形成されるかを判定する機能を有する。また、人流データとして、シミュレーションデータや実測データを用いることができる。さらに、シミュレーションデータを用いる場合、レーン形成判定装置１０は、シミュレーションデータを生成するシミュレータ機能をさらに有してもよい。

【0016】

レーン形成判定装置１０は、入出力部１１、処理部１２および記憶部１７を有する。入出力部１１は、他装置や利用者等と情報の入出力を行うもので、通信装置、入力デバイス、表示装置などで実現できる。また、処理部１２は、レーン形成判定等の各種処理を行う。このために、処理部１２は、占有率算出部１３、属性判定部１４、レーン形成判定部１５およびシミュレーション部１６を有する。

【0017】

まず、占有率算出部１３は、人流データから、判定レーンを構成する各セルにおける各人の属性別の割合を示す占有率を算出する。このために、占有率算出部１３は、例えば、各人ごとに、侵入したセルに１をカウントアップし、そのカウント値の割合を占有率として算出する。なお、占有率算出部１３は、属性は各人ごとに前回侵入したセルと今回侵入したセルとの位置関係により、占有率を算出してもよい。

【0018】

ここで、属性は、人の移動に関する情報であり、移動方向、移動速度、移動の規則性（無作為性、ランダムの程度）、目的地情報（移動における目的地の方面）などやこれらの組合せを用いることができる。このため、占有率算出部１３は、各時刻の人データに目的地データを格納しておき、その目的値データを属性の一例である移動方向とみなしてもよい。

【0019】

また、属性判定部１４は、各セルの各属性における占有率の差から、各セルがどの属性の人に占有されていたか（多数派の属性）により当該セルの属性（以下、セル属性）を決定する。例えば、属性判定部１４は、占有率の差分が所定の差分閾値（例えば、０．５）以上であれば、そのセルは占有率が大きい方の属性をセル属性として決定する。また、このようにセル属性が特定されたセルを、占有セルと称する。

【0020】

また、レーン形成判定部１５は、判定エリアの両端同士までの、同じセル属性の占有セルの連続性により、レーンが形成されているかを判定する。また、レーン形成判定部１５でのレーン形成の判定基準は、様々な態様が想定される。例えば、（１）１つでもレーンが形成された場合、（２）複数のレーンが形成される場合、（３）異なるセル属性の複数のレーンが生成される場合などが想定される。また、同じセル属性である占有セルの連続性を確認する場合、一部繋がっていないセルが生じることを許容してもよい。この例については、後述する。

【0021】

ここで、レーン形成判定部１５で、同じセル属性である占有セルの連続性を、探索候補セルを抽出しながら確認する処理の一例を、図３Ａ～図３Ｃを用いて説明する。図３Ａ～図３Ｃは、実施形態におけるレーン形成判定部１５の一処理例を説明するための図である。そして、図３Ａ～図３Ｃの順で処理が進む。

【0022】

まず、図３Ａにおいて、レーン形成判定部１５は、判定エリア１７１３の一方の端のセル群を、探索候補セル群を開始するスタートセル群１７１１とする。また、レーン形成判定部１５は、反対側の端のセル群をゴールセル群１７１２とする。

【0023】

次に、図３Ｂにおいて、レーン形成判定部１５は、スタートセル群から１つのセルを探索候補セルの開始位置となるスタートセル１７１１－１として抽出する。なお、レーン形成判定部１５は、スタートセル群の各セルが空（いずれの属性も示さない）のときは当該属性ではレーン形成されないと判定する。

【0024】

また、レーン形成判定部１５は、スタートセル（探索候補セル）に隣接する隣接セルが同一セル属性のセルであるかを判定する。つまり、レーン形成判定部１５は、図３Ｂの矢印で示される方向の隣接セルを抽出し、これを新たな探索候補セルとする。そして、レーン形成判定部１５は、新たな探索候補セルがスタートセルのセル属性（現在の判定しているレーンの属性）と同じであるかを判定する。この結果、同一のセル属性である場合、レーン形成判定部１５は探索候補セルである隣接セルを、占有セルとして抽出する。

【0025】

なお、隣接するとは、着目してるセル属性が移動方向の場合は、この移動方向に隣接する場合に限定してもよいし、移動方向は逆方向以外の方向に隣接する場合に限定してもよい。すなわち、隣接とは、図３Ｃの矢印で示されるように、スタートセル群からゴールセル群に向かう方向に加え、これらに対して、斜めに近づく方向に隣接してもよいし、垂直方向（図中の上下方向）に隣接してもよい。

【0026】

そして、図３Ｃにおいて、レーン形成判定部１５は、特定された占有セルを起点に、これに隣接するセルが新たな占有セルとなるかを順次判定していく。図３Ｃでは、スタートセルに加え、探索候補セルを太枠で示している。つまり、セル「１０」「１１」「２１」「２２」「３２」「４２」「４１」と同じセル属性の占有セルが連続している。また、図中、太枠以外でドットが記載されたセル（「２０」「１２」等）は、同一のセル属性でない、と判定されたセルを示す。これらには、異なるセル属性の占有セルやセル属性が特定されない空白セルが含まれる。

【0027】

このように、レーン形成判定部１５は、スタートセル１７１１－１からゴールセル群１７１２のゴールセルまで同一のセル属性が連続して隣り合っているか否かでレーン形成を判定している。このように、レーン形成判定部１５は、次々と伝播的に各セルのセル属性を判定していくが、新たな占有セルがゴールセル群１７１２に含まれるセルであれば、当該セル属性に関するレーンが形成されている、と判定し、一旦この処理を終了する。

【0028】

また、レーン形成判定部１５は、以上の探索をセル属性ごとに行う。この結果、上述したような条件を満たす場合、レーン形成判定部１５は、判定エリア１７１３においてレーンが形成されていると判定する。例えば、セル属性として、移動方向を用いた場合、双方向（左右）でレーン形成されていれば、当該対向流ではレーン形成されたと判定される。

【0029】

なお、レーン形成判定部１５は、自身の判定結果に応じて、シミュレーションを実行したシミュレータに対する評価を行う機能を有してもよい。レーン形成判定部１５は、例えば、レーンが形成されたと判定された場合に合格と評価したり、形成されたレーン数に応じた評価点数を算出したりすることが想定される。なお、この評価機能は、選択的な機能であり、省略可能である。また、さらに当該機能を、レーン形成判定装置１０とは別装置に設けてもよい。

【0030】

また、シミュレーション部１６は、人流についてのシミュレーションを実行し、シミュレーションデータを生成する。なお、シミュレーション部１６は、選択的な構成であり、必須ではない。特に実測データを用いる場合、これを省略できる。また、シミュレーション部１６は、レーン形成判定装置１０とは別装置に設けてもよい。なお、本実施形態では、シミュレーションデータと実測データの少なくとも一方からレーン形成を判定することができる。

【0031】

また、記憶部１７は、レーン形成の判定に用いられる各種情報やデータを記憶する。つまり、記憶部１７は、レイアウトデータ１７１、人位置情報１７２、属性情報１７３、シミュレーションデータ１７４および実測データ１７５を記憶する。これら各種情報、データについては、下記の＜情報・データ＞で説明する。

【0032】

なお、以上で説明したレーン形成判定装置１０は、上述した機能を実行できればよく、望ましくはコンピュータで実現できる。このコンピュータでの実現例については、後述する各実施例で説明する。

【0033】

＜情報・データ＞
以下、本実施形態で用いられる各種情報、データについて説明する。まず、図４は、本実施形態で用いられるレイアウトデータ１７１を示す図である。レイアウトデータ１７１は、経路１等の所定エリアを表す構造情報を保持したデータである。つまり、図４のように、レイアウトデータ１７１は、所定エリアが、複数のセル（００～９４）で構成されることを示している。さらに、レイアウトデータ１７１は、上述のレーン形成判定におけるセルの位置関係として、その隣接関係を有する。つまり、セル位置の変換のための情報として、セルのサイズ、オフセット関係、セルの形状を有することになる。なお、本実施形態におけるセルとは、何等かの属性付けや情報管理を行うことのできる単位空間である。セルとしては、例えば、２次元空間を８０ｃｍ等の四方の正方形に分割し、それぞれで人数などの情報を管理する単位となる各正方形をセルとして扱うことができる。また、セルの形状には、正方形の他、六角形など他の形状で管理してもよい。

【0034】

また、図５は、本実施形態で用いられる人位置情報１７２を示す図である。人位置情報１７２は、人流における人の位置を示す系列情報である。つまり、各人の時刻ごとの位置情報を示している。このため、図５に示すように、人位置情報１７２は、人ＩＤごとｂに、各時刻の位置情報として、セルを識別する情報（レイアウトデータ１７１の番号）が記録されている。つまり、人ＩＤ＝「１」は、時刻００：００．１においてセル「０１」に位置し、時刻００：００．５においてセル「１１」に位置し、時刻００：０１．０において「セル２１」に位置するように移動している。なお、本実施形態の人ＩＤは所定エリア内で他の人と識別できる情報であればよく、氏名などで個人を特定できなくともよい。さらに、人位置情報１７２は、人流データ（シミュレーションデータ１７４や実測データ１７５）から作成できる。なお、人位置情報１７２は、移動体の位置情報の一例である。

【0035】

また、図６は、本実施形態で用いられる属性情報１７３を示す図である。属性情報は、各セルを代表するセル属性を示す情報である。また、本実施形態では、セル属性を算出するための占有率やその差分も記録している。これらは別情報として管理してもよい。

【0036】

図６に示すように、属性情報１７３は、セルごとに、占有率（属性ごと）、差分およびセル属性を記録している。ここで、セルは、所定エリアを構成するセルを識別する情報であり、レイアウトデータ１７１の番号で実現できる。また、占有率は、当該セルにおける属性ごとの割合を示す。本実施形態では、属性として移動方向を示す左右上下止を用いる。左右上下は、図４での方向を示し、止は停止していることを示す。これらは属性の一例であり、止等の一部を省略してもよいし、他の属性を加えてもよい。

【0037】

また、差分は、当該セルにおける占有率の最大値と二番目に大きな値（二番値）の差を示す。例えば、セル「００」では、右の占有率「０．６５」－左の占有率「０．２５」＝差分「０．４」が算出される。また、セル「０１」では、右の占有率「０．８」－上の占有率「０．１５」＝差分「０．６５」が算出される。

【0038】

そして、この差分が予め設定されている差分閾値より大きい場合に、占有率が最大値の属性がセル属性となる。例えば、セル「００」では、差分が「０．４」で差分閾値の「０．５」以下であるため、セル属性は「－」（空白セル）となる。また、セル「０１」では、差分が「０．６５」であるため、セル属性が「右」となる。同様に、セル「０２」のセル属性も「右」となる。このようにセル属性が特定されたセルを、占有セルと表現する。

【0039】

なお、シミュレーションデータ１７４や実測データ１７５は、各人の移動状況を示すデータであり、模式的には図１で示されるようなデータである。なお、実測データは、カメラで撮影された画像データやこれを加工したデータで実現できる。以上で、本実施形態で用いられる情報やデータの説明を終わる。

【0040】

＜処理フロー＞
次に、本実施形態の処理フローを説明する。まず、図７は、本実施形態における全体処理を示すフローチャートである。図７のステップＳ１において、入出力部１１が、人流データを取得する。人流データには、上述のようにシミュレーションデータ１７４や実測データ１７５が用いられる。本ステップには、シミュレーション部１６でのシミュレーションの実行や実測データ１７５の取得のための撮影を含めてもよい。

【0041】

また、ステップＳ２において、占有率算出部１３が、判定対象となる判定エリア１７１３を設定する。このために、入出力部１１が、利用者から判定エリア１７１３の両端（スタートセル群１７１１およびゴールセル群１７１２）の指定を受け付けてもよいし、予め定められた設定ルールに従って占有率算出部１３が判定エリア１７１３の両端を特定してもよい。

【0042】

また、ステップＳ３において、占有率算出部１３が、判定エリア１７１３内の各セルの占有率を算出する。そして、Ｓ４において、属性判定部１４が、ステップＳ３で算出された占有率を用いて、判定エリア１７１３内の各セルのセル属性を決定する。これらステップＳ３およびＳ４は、＜構成＞で説明した処理を実行することになるが、その詳細については図８を用いて、説明する。図８は、本実施形態におけるステップＳ３およびＳ４の詳細を示すフローチャートである。図８において、ステップＳ３１およびＳ３２がステップＳ３の詳細を、ステップＳ４１～Ｓ４５がステップＳ４の詳細を示す。

【0043】

まず、ステップＳ３１において、占有率算出部１３が、判定エリア１７１３のセルを抽出する。これは、判定エリア１７１３の各セルを１つずつ抽出できればよく、その順序等は問わない。また、ステップＳ３２において、占有率算出部１３が、抽出された各セルについて、属性ごとの占有率を算出する。このために、占有率算出部１３が、人位置情報１７２を用いて、図７に示す属性情報１７３の占有率を算出する。

【0044】

また、ステップＳ４１において、属性判定部１４が、セルごとに、占有率の差分を算出する。つまり、属性判定部１４は、占有率の最大値－二番値を計算する。そして、ステップＳ４２において、属性判定部１４は、算出された差分と差分閾値（例えば、０．５）を比較する。この結果、差分の方が大きい場合（Ｙ）、ステップＳ４３に遷移する。また、差分が差分閾値以下の場合（Ｎ）、ステップＳ４４に遷移する。

【0045】

また、ステップＳ４３において、属性判定部１４が、最大値の属性を該当セルのセル属性と決定する。そして、属性判定部１４が、このセル属性を、属性情報１７３に登録する。また、ステップＳ４４において、属性判定部１４が、該当セルは占有なし、つまり、空白セルと決定する。そして、属性判定部１４が、空白セルであること（－）を、属性情報１７３に登録する。

【0046】

また、ステップＳ４５において、属性判定部１４が、判定エリア１７１３の各セルに対する処理が終了したかを判定する。この結果、終了した場合は、ステップＳ５に遷移する。また、終了していない場合（Ｎ）、ステップＳ３１に遷移し、占有率算出部１３が、次のセルを抽出する。

【0047】

以上で、ステップＳ３およびＳ４の説明を終わるが、ステップＳ３では、以下のような処理を行ってもよい。つまり、占有率算出部１３は、判定エリア１７１３内で異なる属性の割合の合計が一定以上である期間内で、限定的にその占有率を算出する構成としてもよい。具体的には、占有率算出部１３は、人流データに含まれる対象人数に対する判定エリア１７１３内の人数の割合を算出する。つまり、占有率算出部１３は、異なる属性の人数の割合の合計を算出する。そして、占有率算出部１３は、この合計が一定以上（最大でも可）となる時間帯（の前後）の時間を評価期間とし、評価期間内の人位置情報１７２から占有率を算出することになる。このように処理することで、判定エリア１７１３内から人がはけ始めた以降の時間帯を、判定対象外とできる。例えば、人が対向して移動する時間帯以降の判定が除外され、より有意義な時間帯に絞った判定が可能となる。

【0048】

以上で、図８の説明を終わり、図７に戻り、本実施形態の処理フローの説明を続ける。ステップＳ５において、レーン形成判定部１５が、ステップＳ４で決定されたセル属性を、つまり、属性情報１７３のセル属性を用いて、判定エリア１７１３においてレーンが形成されているかを判定する。この処理の概要は、＜構成＞で説明したとおりであるが、より詳細な処理内容を、図９を用いて説明する。図９は、本実施形態におけるステップＳ５の詳細を示すフローチャートである。

【0049】

ステップＳ５０１において、レーン形成判定部１５が、ステップＳ２で設定された判定エリア１７１３における、探索を開始するスタートセル群１７１１およびゴールセル群１７１２を特定する。この際、レーン形成判定部１５が、判定するレーンの種別（属性）の数や種類を特定することが望ましいが、これは他のタイミングで実行してもよい。このために、入出力部１１が利用者からの指示を受け付けてもよいし、予めこれらを記憶部１７に記憶しておいてもよい。

【0050】

また、ステップＳ５０２において、レーン形成判定部１５が、スタートセル群１７１１から探索の開始位置となるスタートセル１７１１－１を抽出し、探索候補セル群に加える。どのような規則でスタートセル１７１１－１を抽出するかは問わない。

【0051】

また、ステップＳ５０３において、レーン形成判定部１５が、抽出されたスタートセル１７１１－１のセル属性を判定する。このために、レーン形成判定部１５は、ステップＳ４３やステップＳ４４の結果を用いる。つまり、属性情報１７３のセル属性が用いられる。

【0052】

また、ステップＳ５０４において、レーン形成判定部１５が、探索候補セル群から探索候補セルを一つ取り出し、その隣接セルを抽出する。この抽出は、上述の図３Ａ～図３Ｃを用いた手法を用いることができる。また、ステップＳ５０４では、複数のセルを隣接セルとして抽出することができる。そして、ステップＳ５０５において、レーン形成判定部１５が、抽出された隣接セルのセル属性を特定する。この特定は、ステップＳ５０３と同様に行うことができる。なお、ステップＳ５０３とステップＳ５０５の処理順序は問わない。

【0053】

また、ステップＳ５０６において、レーン形成判定部１５が、探索候補セルの隣接セルのセル属性を比較する。この結果、一致する場合（Ｙ）は、レーン形成判定部１５が、当該隣接セルを探索候補セルと判定し、探索候補セル群に加える。そして、ステップＳ５０８に遷移する。また、一致しない場合（Ｎ）は、レーン形成判定部１５が、当該隣接セルは探索候補セルではないと判定し、ステップＳ５０７に遷移する。なお、隣接セルが複数ある場合、１以上の隣接セルが一致する場合に「Ｙ」と判定され、それ以外の場合は「Ｎ」と判定される。「Ｙ」の場合、探索候補セル群には属性が一致する複数の隣接セルを加えてよい。

【0054】

また、ステップＳ５０７において、レーン形成判定部１５が、ステップＳ４０２で抽出されたスタートセル１７１１－１を含むレーンは形成されない、と判定する。また、ステップＳ５０８において、レーン形成判定部１５が、隣接セルがゴールセル群１７１２に含まれるかを判定する。ここで、レーン形成判定部１５は、属性が一致した隣接セルに対してこの判定を行う。この結果、１以上の隣接セルがゴールセル群１７１２に含まれる場合（Ｙ）、ステップＳ５０９に遷移する。そうでない場合（Ｎ）、ステップＳ５０４に遷移する。そして、レーン形成判定部１５が、探索候補セル群の中から一つの探索候補セルを取り出し、その隣接セルを抽出することで、ステップＳ５０４の処理を実行する。

【0055】

また、ステップＳ５０９において、レーン形成判定部１５が、スタートセル１７１１－１、つまり、ステップＳ５０６で一致すると判定されたセル属性が示す属性で、１つのレーンが形成されていると判定する。

【0056】

また、ステップＳ５１０において、レーン形成判定部１５が、該当の判定エリアにおいて、ステップＳ５０９で判定された属性以外の属性（他の属性）でレーン形成と判定されたかを確認する。つまり、ステップＳ５０１で特定された判定対象となるすべての種別（属性）について、レーン形成されたかを確認する。この結果、他の属性のレーンが形成されていると判定されている場合、つまり、判定対象となるすべての種別（属性）について、レーン形成されたと判定されている場合（Ｙ）、ステップＳ５１１に遷移する。また、レーン形成と判定されていない属性がある場合（Ｎ）、ステップＳ５１２に遷移する。

【0057】

また、ステップＳ５１１において、レーン形成判定部１５が、該当の判定エリアにおいて、レーンが形成されていると判定する。そして、本処理を終了する。また、ステップＳ５１２において、レーン形成判定部１５が、スタートセル群１７１１の各スタートセルについて本処理を実行したかを確認する。つまり、レーン形成判定部１５が、該当の判定についての判定を行ったかを確認する。この結果、未処理のスタートセルが残っておらず、スタートセル群１７１１の各セル群への処理が終了している場合（Ｙ）、ステップＳ６へ遷移する。また、未処理のスタートセルが残っている場合、ステップＳ５０２に遷移し、レーン形成判定部１５が、スタートセル群１７１１から他のスタートセルを抽出する。なお、ここで、レーン形成判定部１５は、他のスタートセルとして、レーン形成された属性とは別のセル属性のスタートセルを抽出することが望ましい。

【0058】

なお、レーン形成判定部１５は、これら判定結果を、入出力部１１を介して出力することになる。図１０は、本実施形態におけるレーン形成の判定結果の出力内容を示す図である。図１０において、入出力部１１の一例である表示画面１１１０には、エリア表示領域１１１１およびコメント表示領域１１１２が含まれる。エリア表示領域１１１１は、セルで区切られた判定領域に、形成されたレーン１１１１－１、１１１１－２を区別して表示している。レーン１１１１－１、１１１１－２の区別は、図示したようにその形状や属性を示す矢印を付加して実現してもよいし、色分けして表示してもよい。さらに、各セルには、各属性の占有率を記載してもよい。またさらに、エリア表示領域１１１１は、判定エリアに限った表示としてもよい。また、レーンに加え、空白セルと他のセルを区別する形態で表示してもよい。また、コメント表示領域１１１２は、レーン形成の判定結果やシミュレーションについての評価を表示する。これらは必須でなく、省略してもよい。

【0059】

以上の図９に示すステップＳ５の処理では、判定エリア内に、設定された互いに異なる複数の属性のレーンが形成されていると判定されることになる。言い換えると、レーン形成と判定されないない属性が存在する場合、該当の判定エリアではレーンが規制されたいなと判定している。また、これら複数の属性のレーンが形成されていると判定された場合、以降の処理を省略する。このため、余分な探索（レーン形成の判定）を減らすことができる。なお、これらはあくまでも一例であり、１以上の属性でレーンが形成されている場合、判定エリアでレーン形成と判定してもよいし、同じ属性について複数個のレーン形成を判定してもよい。

【0060】

なお、本実施形態では、同一のセル属性のセルが欠けることなく連続している場合に、１つのレーンが形成されると判定しているが、一部繋がっていないセルがあってもレーンが形成されると判定してもよい。以下、その処理について説明する。ステップＳ５０６で、レーン形成判定部１５が、属性が一致しないと判定した場合は、一致しないとの判定が連続したかを確認する。また、レーン形成判定部１５は、任意のスタートセルを用いた一連の探索で一致しない属性の数が一定数もしくは判定エリアの応じた一定割合以上かを確認する。これらの結果、一致しない判定が連続しておらず、属性数が一定数以下ないし一定割合以下の場合、ステップＳ５０８に遷移し、探索を継続する。この結果、一部に欠けがあっても１つのレーンが形成されると判定できる。

【0061】

さらに、レーン形成判定部１５は、シミュレーションデータ１７４を用いている場合、ステップＳ５１１やステップＳ５１２の結果に応じて、シミュレーションデータ１７４ないしこれを生成したシミュレータやシミュレーション処理の評価を行ってもよい。このことは、上述の＜構成＞で説明したとおりである。

【0062】

以上で、図９の説明を終わり、以下、図７に戻り本実施形態の処理フローの説明を続ける。ステップＳ６において、レーン形成判定部１５が、判定エリアの再設定の必要性を判定する。これは、入出力部１１からの利用者の指示に応じて判定してもよいし、予め記憶部１７に設定されている条件に従って判定してもよい。この条件として、判定された判定エリアの大きさ（セルの数）が所定以下、判定の回数などを用いることができる。この結果、再設定が必要な場合（Ｙ）、ステップＳ７に遷移する。

【0063】

ステップＳ７において、ステップＳ２で設定された判定エリアを縮小するように、判定エリアを再設定する。言い換えると、再設定される判定エリアはステップＳ２で設定された判定エリアに内包されるようになる。このため、再設定された判定エリアを構成するセルのセル属性は既に判定されていることになる。したがって、ステップＳ７の後に、ステップＳ５が実行される。なお、再設定エリアは、判定エリアに内包されなくともよい。この場合、セル属性が判定されてない各セルに対して、ステップＳ３、ステップＳ４を実行することになる。

【0064】

また、再設定が必要でない場合（Ｎ）、本処理フローを終了する。なお、ステップＳ６およびステップＳ７は省略してもよい。以上で、本実施形態の処理フローの説明を終わり、以下、本実施形態の具体的な実現例を示す各実施例について説明する。

【実施例0065】

実施例１は、シミュレーションデータ１７４を用いたレーン形成判定を実行する実施例である。図１１は、実施例１におけるレーン形成判定装置１０の実現例を示すハードウエア構成図である。図１１において、レーン形成判定装置１０は、ネットワーク４０を介してファイルサーバ１００と接続されている。ここで、レーン形成判定装置１０は、コンピュータで実現でき、処理装置１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、メモリ１０５および副記憶装置１０６を有し、これらは通信路を介して互いに接続されている。

【0066】

まず、処理装置１０１は、ＣＰＵなどのプロセッサで実現でき、副記憶装置１０６に記憶されているレーン形成判定プログラム１１０やシミュレーションプログラム１２０に従って演算を実行する。このため、処理装置１０１は、図２の処理部１２に該当する。

【0067】

また、入力装置１０２は、利用者からの指示や操作を受け付ける機能を有し、マウス、キーボードなどの入力デバイスで実現できる。また、表示装置１０３は、図１０に示すレーン形成の判定結果やシミュレーションデータ１７４、実測データ１７５などを表示する機能を有する。そして、表示装置１０３は、モニタなどで実現できる。なお、入力装置１０２および表示装置１０３は、図２の入出力部１１に該当し、タッチパネルといった１つの装置で実現してもよい。

【0068】

また、通信装置１０４は、ファイルサーバ１００とネットワーク４０を介して接続するための機能を有し、ファイルサーバ１００と各種情報、データを送受信する。なお、通信装置１０４も図２の入出力部１１に相当する。

【0069】

また、メモリ１０５および副記憶装置１０６が、図２の記憶部１７に該当する。そして、メモリ１０５は、副記憶装置１０６に記憶されているレーン形成判定プログラム１１０、シミュレーションプログラム１２０や処理装置１０１での処理に用いられる情報が展開される。また、副記憶装置１０６は、いわゆるストレージで実現でき、レーン形成判定プログラム１１０やシミュレーションプログラム１２０を記憶する。また、副記憶装置１０６は、外付けのＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカードなどの各種記憶媒体で実現できる。

【0070】

そして、レーン形成判定プログラム１１０は、占有率算出モジュール１１１、属性判定モジュール１１２、レーン形成判定モジュール１１３で構成される。ここで、これら各モジュールは、独立したプログラムで実現してもよい。また、これら各モジュールは、図２に示す各部の機能を実行するための構成である。これら各モジュール、プログラムと図２の各部の対応関係は、以下のとおりである。
占有率算出モジュール１１１：占有率算出部１３
属性判定モジュール１１２：属性判定部１４
レーン形成判定モジュール１１３：レーン形成判定部１５
シミュレーションプログラム１２０：シミュレーション部１６
また、処理装置１０１は、シミュレーションプログラム１２０に従って、人の移動に関するシミュレーションを実行し、シミュレーションデータ１７４を生成する。

【0071】

さらに、ファイルサーバ１００には、レイアウトデータ１７１、人位置情報１７２、属性情報１７３およびシミュレーションデータ１７４を記憶する。そして、レーン形成判定装置１０は、ファイルサーバ１００からこれらの情報を取得して、レーン形成を判定することができる。なお、これらの情報の少なくとも一部は、副記憶装置１０６に記憶してもよい。なお、レイアウトデータ１７１、人位置情報１７２、属性情報１７３およびシミュレーションデータ１７４を副記憶装置１０６に記憶する場合、ファイルサーバ１００やネットワーク４０との接続を省略できる。つまり、レーン形成判定装置１０を、いわゆるスタンドアロンで実現できる。以上で、実施例１の説明を終わる。

【実施例0072】

実施例２は、実施例１と同様にシミュレーションデータ１７４を用いたレーン形成判定を実行する実施例である。実施例１では、レーン形成判定装置１０がシミュレーションを実行するが、本実施例では、別途設けたシミュレーションサーバ２０が実行する。図１２は、実施例２におけるレーン形成判定装置１０の実現例を示すハードウエア構成図である。レーン形成判定装置１０は、実施例１と同様にコンピュータで実現でき、処理装置１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、メモリ１０５および副記憶装置１０６を有し、これらは通信路を介して互いに接続されている。

【0073】

そして、レーン形成判定装置１０は、ネットワーク４０を介して、シミュレーションを実行するシミュレーションサーバ２０と接続されている。このため、副記憶装置１０６に記憶されるプログラムや情報が、実施例１と異なっている。つまり、本実施例では、副記憶装置１０６にレーン形成判定プログラム１１０、レイアウトデータ１７１、人位置情報１７２および属性情報１７３を記憶している。これらは、実施例１と同様のものである。また、レイアウトデータ１７１、人位置情報１７２および属性情報１７３については、少なくとも一部を、シミュレーションサーバ２０が記憶してもよい。

【0074】

また、シミュレーションサーバ２０も、レーン形成判定装置１０と同様にコンピュータで実現できる。このため、シミュレーションサーバ２０は、処理装置２０１、通信装置２０２、メモリ２０３および副記憶装置２０４を有し、これらは通信路を介して互いに接続されている。そして、副記憶装置２０４は、シミュレーションプログラム１２０およびシミュレーションデータ１７４を記憶する。そして、処理装置２０１が、シミュレーションプログラム１２０に従って、人の移動に関するシミュレーションを実行し、シミュレーションデータ１７４を生成する。つまり、シミュレーションサーバ２０は、図２のシミュレーション部１６に該当する。また、本実施例におけるこれら各モジュール、プログラムと図２の各部の対応関係は、実施例１と同様である。

【0075】

そして、通信装置２０２が、ネットワーク４０を介してシミュレーションデータ１７４をレーン形成判定装置１０に送信する。この結果、レーン形成判定装置１０は、受信したシミュレーションデータ１７４を用いてレーン形成を判定することができる。以上で、実施例２の説明を終わる。