特開 2024-37300 混雑情報表示システムおよび混雑情報表示方法

(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】P2024037300

(43)【公開日】2024-03-19

(54)【発明の名称】混雑情報表示システムおよび混雑情報表示方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240312BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022142033

(22)【出願日】2022-09-07

(71)【出願人】

【識別番号】000236056

【氏名又は名称】三菱電機ビルソリューションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】遠藤 嘉人

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC20

(57)【要約】

【課題】施設内を移動する移動体に起因して発生する混雑を把握することができる混雑情報表示システムおよび混雑情報表示方法を提供する。
【解決手段】取得部１０１は、移動体４の位置情報と、カメラ７０によって撮像された移動体４を含む移動体４の周辺領域の画像情報とを取得する。生成部１０２は、画像情報を解析して、周辺領域内にいる人による混雑度の分布を示す混雑度マップを生成する。判定部１０３は、位置情報と混雑度マップとに基づき、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定する。表示部３５は、混雑度マップと判定部１０３の判定結果とを混雑情報として表示する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

施設内を移動する移動体の周辺の混雑情報を表示する混雑情報表示システムであって、
前記移動体の位置情報と、カメラによって撮像された前記移動体を含む前記移動体の周辺領域の画像情報とを取得する取得部と、
前記画像情報を解析して、前記周辺領域内にいる人による混雑度の分布を示す混雑度マップを生成する生成部と、
前記位置情報と前記混雑度マップとに基づき、前記移動体の周辺が前記移動体に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定する判定部と、
前記混雑度マップと前記判定部の判定結果とを前記混雑情報として表示する表示部とを備える、混雑情報表示システム。

【請求項2】

前記カメラは、第１カメラと第２カメラとを含み、
前記生成部は、
前記第１カメラによって撮像された第１画像情報および前記第２カメラによって撮像された第２画像情報のいずれにも前記移動体が撮像されている場合、前記第１画像情報と前記第２画像情報とを合成した画像を解析して前記混雑度マップを生成し、
前記第１画像情報および前記第２画像情報のいずれにも前記移動体が撮像されていない場合、過去に撮像された前記第１画像情報の時系列情報および過去に撮像された前記第２画像情報の時系列情報に基づき推定した画像を解析して前記混雑度マップを生成する、請求項１に記載の混雑情報表示システム。

【請求項3】

前記判定部は、前記混雑度マップにおいて、前記混雑度が所定の混雑度未満となる第１領域と、前記混雑度が前記所定の混雑度以上となる混雑領域と、前記混雑度が前記所定の混雑度未満となる第２領域とがある場合に、前記混雑状態であると判断し、
前記第１領域は、前記移動体を含む領域であり、
前記混雑領域は、前記第１領域よりも前記移動体から遠い領域であって前記移動体を囲む領域であり、
前記第２領域は、前記混雑領域よりも前記移動体から遠い領域であって前記移動体を囲む領域である、請求項１または請求項２に記載の混雑情報表示システム。

【請求項4】

前記移動体の周囲に柵が設けられている場合、前記柵が前記第１領域と前記混雑領域との境界となる、請求項３に記載の混雑情報表示システム。

【請求項5】

前記判定部は、前記混雑度マップに基づき、混雑度レベルを決定し、
前記混雑度レベルは、第１混雑度レベルと、前記第１混雑度レベルよりも前記周辺領域が混雑していることを示す第２混雑度レベルと、前記第２混雑度レベルよりも前記周辺領域が混雑していることを示す第３混雑度レベルとを含み、
前記表示部は、決定された前記混雑度レベルをさらに表示する、請求項３に記載の混雑情報表示システム。

【請求項6】

前記判定部は、将来の前記混雑度レベルを予測し、
前記表示部は、予測した将来の前記混雑度レベルをさらに表示し、
前記第２混雑度レベルは、前記第１混雑度レベルよりも前記第１領域が狭く、
前記第３混雑度レベルは、前記第２混雑度レベルよりも前記混雑領域が広く、
前記判定部は、前記第１混雑度レベルから前記第２混雑度レベルに前記混雑度レベルが変化した場合に、将来の前記混雑度レベルが前記第３混雑度レベルとなることを予測する、請求項５に記載の混雑情報表示システム。

【請求項7】

施設内を移動する移動体の周辺の混雑情報を表示する混雑情報表示方法であって、
前記移動体の位置情報と、カメラによって撮像された前記移動体を含む前記移動体の周辺領域の画像情報とを取得するステップと、
前記画像情報を解析して、前記周辺領域内にいる人による混雑度を示す混雑度マップを生成するステップと、
前記位置情報と前記混雑度マップとに基づき、前記移動体の周辺が前記移動体に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定するステップと、
前記混雑度マップと前記判定するステップの判定結果とを前記混雑情報として表示するステップとを備える、混雑情報表示方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、施設内を移動する移動体の周辺の混雑情報を表示する混雑情報表示システムおよび混雑情報表示方法に関する。

【背景技術】

【0002】

商業施設などの施設では、着ぐるみを着たマスコットキャラクタあるいは子供を乗せて移動する子供用電車などが施設の利用客を楽しませている。施設の管理者は、マスコットキャラクタ等と利用客とが衝突しないように、あるいは混雑により他の利用客の迷惑にならないように、利用客の安全の確保、利用客の通行の誘導等を行っている。

【0003】

しかしながら、想定以上にマスコットキャラクタ等のまわりに利用客が集まった場合、人員不足によって、施設管理者による利用客の安全確保および円滑な通行の確保が行き届かなくなる。こうした事態を防ぐため、施設管理者は、施設内の混雑状態を把握する必要がある。

【0004】

自動で混雑度を算出して表示する手法として、一定面積内の利用客等の数を算出し、これに基づき利用客等の密度を算出する方法がある。たとえば、特開２０１７－１５２９６４号公報（特許文献１）には、監視対象となる各区域の混雑度を算出する監視装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１７－１５２９６４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、上記のような方法では施設内の混雑度を把握することはできるものの、その混雑原因までは特定することができない。このため、利用客を楽しませるマスコットキャラクタのような移動体に起因して移動体の周辺が混雑しているのか否かが分からないので、利用客の安全確保および円滑な通行の確保のために、施設管理者の人員確保あるいは人員追加が必要なのかどうかの判断がつかなかった。

【0007】

本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、施設内を移動する移動体に起因して混雑が発生しているか否かを把握することができる混雑情報表示システムおよび混雑情報表示方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示に係る混雑情報表示システムは、施設内を移動する移動体の周辺の混雑情報を表示するシステムである。混雑情報表示システムは、取得部と、生成部と、判定部と、表示部とを備える。取得部は、移動体の位置情報と、カメラによって撮像された移動体を含む移動体の周辺領域の画像情報とを取得する。生成部は、画像情報を解析して、周辺領域内にいる人による混雑度の分布を示す混雑度マップを生成する。判定部は、位置情報と混雑度マップとに基づき、移動体の周辺が移動体に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定する。表示部は、混雑度マップと判定部の判定結果とを混雑情報として表示する。

【0009】

本開示に係る混雑情報表示方法は、施設内を移動する移動体の周辺の混雑情報を表示する方法である。混雑情報表示方法は、移動体の位置情報と、カメラによって撮像された移動体を含む移動体の周辺領域の画像情報とを取得するステップと、画像情報を解析して、周辺領域内にいる人による混雑度を示す混雑度マップを生成するステップと、位置情報と混雑度マップとに基づき、移動体の周辺が移動体に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定するステップと、混雑度マップと判定するステップの判定結果とを混雑情報として表示するステップとを備える。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、施設内を移動する移動体に起因して混雑が発生しているか否かを把握することができる。これにより、施設の利用客の安全確保および円滑な通行の確保のために、適切に施設管理者を配置することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本開示の実施の形態に従う混雑情報表示システムの全体構成図である。

【図2】混雑情報表示システムのハードウェア構成を示す図である。

【図3】施設内のフロアを天井から見た平面図を模式的に示す図である。

【図4】カメラによる移動体の撮像状況を説明するための図である。

【図5】混雑情報表示システムによる混雑情報の表示例を示す図である。

【図6】混雑情報表示システムの機能ブロック図である。

【図7】メイン処理のフローチャートである。

【図8】混雑原因判定処理のフローチャートである。

【図9】移動体に起因して混雑している混雑状態について説明するための図である。

【図10】移動体に起因して混雑している混雑状態ではない状態について説明するための図である。

【図11】移動体の周辺に柵がある場合の混雑度マップを説明するための図である。

【図12】移動体が壁に近い場合の混雑度マップを説明するための図である。

【図13】誘導員による誘導があった場合の混雑度マップを説明するための図である。

【図14】混雑度レベル判定処理のフローチャートである。

【図15】混雑度レベルの変化を説明するための図である。

【図16】混雑度マップ生成処理のフローチャートである。

【図17】複数のカメラにより撮像された画像に基づき合成される画像を説明するための図である。

【図18】複数のカメラにより撮像された時系列の画像に基づき推定される画像を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、図面を参照しつつ、実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

【0013】

図１は、本開示の実施の形態に従う混雑情報表示システム１００の全体構成図である。図１に示すように、混雑情報表示システム１００は、サーバ１０と、位置監視装置２０と、端末３０と、複数の無線通信機７２と、複数のカメラ７０とを備える。

【0014】

混雑情報表示システム１００は、施設内を移動する移動体４の周辺の混雑情報を表示するシステムである。本実施の形態では、施設の一例としてショッピングセンター内の混雑情報を表示する場合を例として説明する。本施設（ショッピングセンター）には、施設を管理する施設管理者が駐在している。

【0015】

移動体４は、たとえば、着ぐるみを着たマスコットキャラクタである。このようなマスコットキャラクタは、施設の利用客（人５）を楽しませ、マスコットキャラクタの周囲には人だかりができる。施設管理者は、マスコットキャラクタと利用客とが衝突しないように、あるいは混雑により他の利用客の迷惑にならないように、利用客の安全の確保、利用客の通行の誘導等を行っている。

【0016】

しかしながら、想定以上に利用客が集まった場合、施設管理者の人員が不足し、利用客の安全確保および円滑な通行の確保できなくなる。このため、本実施の形態においては、施設管理者が施設内の混雑状態を精度よく把握できるように構成している。

【0017】

なお、施設の利用客を楽しませる移動体４は、マスコットキャラクタに限らず、大道芸人等であってもよい。また、移動体４は、子供を乗せて移動する子供用電車であってもよい。この場合、子供を乗せて移動する子供用電車の周囲を、子供の親または子供用電車に乗っていない子供たちが取り囲んで一緒に移動する。なお、移動体４は、移動可能な物体であって施設の利用客の注意を引くようなものであればどのようなものであってもよい。

【0018】

利用客は、図１で示される人５である。人５は、ベビーカーあるいはショッピングカートを押す人を含む。また、本実施の形態においては、「移動体４」は、施設の利用客を楽しませるマスコットキャラクタ等を指し示すものとし、施設の利用客は移動体４には含まれないものとする。

【0019】

サーバ１０、位置監視装置２０および端末３０は、通信網ＮＷ（代表的には、インターネット）を介して互いに通信可能に構成されている。施設内には、複数の無線通信機７２および複数のカメラ７０が設置されており、これらによって、施設内の移動体４および利用客（人５）の現在位置が計測可能に構成されている。

【0020】

移動体４は、無線通信機６２を備える。無線通信機６２は、たとえば、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy、「Bluetooth」が登録商標）通信規格に従う通信方式を用いて、移動体４の位置を検出するための信号を発信する。ＢＬＥ通信規格に代えて、ＵＷＢ（Ultra Wide Band）通信規格等に従う通信方式を用いてもよい。または、無線通信機６２は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信規格に従う通信方式を用いて、移動体４を識別するためのＩＤ（Identification）等を示す信号等を位置監視装置２０へ送信する。

【0021】

複数の無線通信機７２および複数のカメラ７０は、例えば、施設の天井４５に適当な距離をおいて設置される。複数の無線通信機７２は、移動体４の無線通信機６２と同じ通信規格に従う通信方式を用いて、移動体４の無線通信機６２から発生される信号を受信するとともに、その受信強度を検知する。無線通信機７２における受信強度から、施設内における移動体４の位置を測定することができる。無線通信機７２は、移動体４の無線通信機６２から受信した信号の受信強度を位置監視装置２０へ出力する。

【0022】

カメラ７０は、施設内を撮像し、撮像した画像情報を位置監視装置２０へ出力する。撮像した画像情報には、移動体４および利用客（人５）の画像が含まれている。なお、無線通信機７２およびカメラ７０は、壁に設置されてもよい。

【0023】

位置監視装置２０には、天井４５に設置された複数の無線通信機７２およびカメラ７０が通信接続されている。位置監視装置２０は、屋内位置情報装置および監視カメラ装置を含むように構成してもよい。この場合、屋内位置情報装置は、複数の無線通信機７２からの情報に基づき移動体４の位置情報を管理する。監視カメラ装置は、複数のカメラ７０により撮像した画像の画像情報を管理する。

【0024】

位置監視装置２０は、屋内位置情報装置および監視カメラ装置を含んで構成されるものであってもよいし、屋内位置情報装置および監視カメラ装置のいずれかを含んで構成されるものであってもよい。

【0025】

位置監視装置２０（屋内位置情報装置）は、無線通信機７２において受信される信号の受信強度を無線通信機７２から受信し、各無線通信機７２における受信強度から、施設内における移動体４の位置を測定する。

【0026】

また、位置監視装置２０（監視カメラ装置）は、カメラ７０によって撮像された画像の画像情報を蓄積している。位置監視装置２０（監視カメラ装置）は、位置監視装置２０（屋内位置情報装置）から移動体４の位置情報を取得し、当該位置情報に基づき、移動体４を撮像しているカメラ７０あるいは移動体４周辺にあるカメラ７０を特定する。

【0027】

位置監視装置２０は、移動体４の位置情報および特定したカメラ７０により撮像された画像の画像情報を、通信網ＮＷを経由してサーバ１０へ送信する。なお、無線通信機７２からの情報を用いずに、カメラ７０の画像情報を用いて移動体４の位置を特定するように構成してもよい。

【0028】

サーバ１０は、移動体４周辺の混雑情報を生成する。施設管理者は、生成された混雑情報を端末３０の表示部３５において確認することができる。

【0029】

端末３０は、通信網ＮＷを介して、サーバ１０と通信可能に接続されている。端末３０は、通信機能および表示機能を有する情報処理装置であり、たとえば、スマートフォンまたはタブレットである。端末３０は、施設管理者等によって利用され得る。なお、端末３０は、スマートフォンまたはタブレット等の携帯端末に限定されず、施設内に設置されたＰＣ（Personal Computer）等であってもよい。

【0030】

端末３０は、典型的には、ウェブブラウザを有している。端末３０は、サーバ１０にアクセスし、画面データ（ＷＥＢ画面）を自装置に表示する。あるいは、インストールされた専用のアプリケーションソフトウェアを用いて端末３０からサーバ１０にアクセスするようにしてもよい。

【0031】

図２は、混雑情報表示システム１００のハードウェア構成を示す図である。上述のように、混雑情報表示システム１００は、サーバ１０と、位置監視装置２０と、端末３０と、複数の無線通信機７２と、複数のカメラ７０とを備える。

【0032】

サーバ１０は、主たる構成要素として、プログラムを実行するプロセッサ１１と、データを不揮発的に格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、プロセッサ１１によるプログラムの実行により生成されたデータ、または、入力装置を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、データを不揮発的に格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４と、通信ＩＦ（Interface）１５とを含む。各構成要素は、相互にデータバス１６によって接続されている。

【0033】

通信ＩＦ１５は、位置監視装置２０および端末３０と、サーバ１０との間で通信を行うためのインターフェイスである。ＨＤＤ１４は、各種データを格納する。なお、サーバ１０は、ＨＤＤ１４の代わりに、または、ＨＤＤ１４とともに他の不揮発性記憶装置を備えていてもよい。

【0034】

位置監視装置２０は、主たる構成要素として、プロセッサ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ＨＤＤ２４、および通信ＩＦ２５を含む。各構成要素は、相互にデータバス２６によって接続されている。通信ＩＦ２５は、サーバ１０、無線通信機７２およびカメラ７０との間で通信を行なうためのインターフェイスである。ＨＤＤ２４は、移動体４の位置情報、施設の情報、カメラ７０により撮像された画像の画像情報等を記憶する。

【0035】

なお、図２には、プロセッサ１１，２１，３１の各々がプログラムを実行することによって必要な処理が提供される構成例を示したが、これらの提供される処理の一部または全部を、専用のハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等を用いて実装してもよい。

【0036】

端末３０は、主たる構成要素として、プロセッサ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、入力部３４、表示部３５、通信ＩＦ３６、およびＨＤＤ３８を含む。各構成要素は、相互にデータバス３７によって接続されている。入力部３４は、ユーザ（たとえば、施設管理者）からの入力を受け付ける。表示部３５は、プロセッサ１１での処理結果を表示する。入力部３４と表示部３５とを一体化したタッチパネルディスプレイを採用してもよい。通信ＩＦ３６は、サーバ１０との間で通信を行なうためのインターフェイスである。ＨＤＤ３８は、インストールされたアプリケーションソフトウェア等を記憶する。

【0037】

位置監視装置２０は、移動体４および人５を監視する。位置監視装置２０には、天井４５に設置された複数の無線通信機７２およびカメラ７０が通信接続されている。複数の無線通信機７２およびカメラ７０は、天井４５に適当な距離をおいて設置され、施設内に存在する移動体４，人５の位置を検知するために用いられる。移動体４が所持する無線通信機６２は、無線通信機７２と同様に、ＢＬＥ通信規格またはＵＷＢ通信規格等に従う通信方式を用いて、移動体４の位置を検出するための信号を発信する。

【0038】

無線通信機７２は、移動体４が所持する無線通信機６２と同じ通信規格に従う通信方式を用いて、無線通信機６２から発生される信号を受信するとともに、その受信強度を検知する。無線通信機７２は、無線通信機６２から受信した信号の受信強度を位置監視装置２０へ出力する。カメラ７０は、施設内を撮像し、撮像画像（動画像）を位置監視装置２０へ出力する。撮像画像には、施設内にいる移動体４および人５の画像が含まれている。

【0039】

位置監視装置２０は、無線通信機７２において受信される信号の受信強度を無線通信機７２から受信し、各無線通信機７２における受信強度から施設内における移動体４の位置を測定する。

【0040】

位置監視装置２０は、移動体４の位置情報に基づき、移動体４を撮像しているカメラ７０あるいは移動体４周辺にあるカメラ７０を特定する。位置監視装置２０は、移動体４の位置情報および特定したカメラ７０により撮像された画像の画像情報を、通信網ＮＷを経由してサーバ１０へ送信する。

【0041】

図３は、施設内のフロアを天井から見た平面図を模式的に示す図である。図３の画面９１には、施設内のフロア（本例では、ショッピングセンターの３階）を天井から見た平面図（フロアマップ）が模式的に示されている。

【0042】

図３に示すように、施設には、複数の出入口、複数の店舗、店舗倉庫、買い物客（利用客）が通行するための買物客通路、従業員が通行するための従業員通路、機械室、休憩室、化粧室（Ｔｏｉｌｅｔ）、エレベータＥＶ１～４、駐車場および駐車場への通路が設けられている。

【0043】

施設管理人は、端末３０の表示部３５に本フロアマップを表示させて、これを閲覧可能である。画面９１には、買物客通路（以下、単に「通路」とも称する）上に３つの移動体４ａ～４ｃが存在することが示されている。本実施の形態では、移動体４ａ～４ｃを「移動体４」と総称する。

【0044】

フロアマップは、サーバ１０のＨＤＤ１４に記憶されている。サーバ１０は、位置監視装置２０から移動体４ａ～４ｃの位置情報を取得する。サーバ１０は、ＨＤＤ１４から読み出したフロアマップに移動体４ａ～４ｃの位置情報を重ね合わせた（プロットした）画像を表示情報として生成する。生成された表示情報は、端末３０の表示部３５で表示することができる。

【0045】

図４は、カメラ７０による移動体４（移動体４ａ～４ｃ）の撮像状況を説明するための図である。施設の天井または壁には複数のカメラ７０（カメラ７０ａ～７０ｅ等）が設置されている。本実施の形態では、カメラ７０ａ～７０ｅを「カメラ７０」と総称する。図４には、施設に設置された複数のカメラ７０のうちの一部が示されている。

【0046】

図４の画面９２に示すように、移動体４ａは、カメラ７０ａが撮像可能な範囲内に存在している。移動体４ｂは、カメラ７０ｂが撮像可能な範囲内に存在している。移動体４ｃは、カメラ７０ｃが撮像可能な範囲内に存在している。カメラ７０ｄ，７０ｅが撮像可能な範囲内には移動体４は存在しない。

【0047】

位置監視装置２０は、移動体４ａを撮像するカメラとしてカメラ７０ａを特定する。位置監視装置２０は、移動体４ｂを撮像するカメラとしてカメラ７０ｂを特定する。位置監視装置２０は、移動体４ｃを撮像するカメラとしてカメラ７０ｃを特定する。

【0048】

位置監視装置２０は、サーバ１０に対して、移動体４ａ～４ｃの位置情報およびカメラ７０ａ～７０ｃが撮像した画像の画像情報を送信する。なお、図１６～図１８を用いて後述するが、１つの移動体４が複数のカメラ７０によって撮像されている場合は、当該複数のカメラにより撮像された画像をサーバ１０に送信する。また、移動体４がカメラ７０に撮像されていない場合であっても、カメラ７０の近辺に移動体４が存在する場合は、当該カメラにより撮像された画像をサーバ１０に送信することがある。

【0049】

図５は、混雑情報表示システム１００による混雑情報の表示例を示す図である。図５の画面９３には、移動体４の位置情報、混雑度マップおよび後述する判定部１０３が判定した判定結果等が示されている。混雑度マップおよび判定部１０３の判定結果等の詳細については、図６以降の図を用いて後述する。

【0050】

カメラ７０ａは、移動体４ａおよび移動体４ａ周辺にいる複数の人５を撮像している。混雑度マップＧ１は、カメラ７０ａが撮像した画像情報に基づき生成されたものである。判定部１０３は、複数の人５によって移動体４ａに起因した混雑が発生したものと判断し、その混雑度レベルが混雑度レベルＡであると判断している。詳細は後述するが、混雑度レベルＣ、Ｂ、Ａの順に混雑度が高いことを意味する。

【0051】

画面上には、移動体に起因して混雑が発生したこと、および、混雑度レベルが混雑度レベルＡであることを示す確認メッセージが表示されている。このケースについては、後述の図９を用いて詳細に説明する。

【0052】

カメラ７０ｂは、移動体４ｂおよび移動体４ｂ周辺にいる複数の人５を撮像している。混雑度マップＧ２は、カメラ７０ｂが撮像した画像情報に基づき生成されたものである。判定部１０３は、複数の人５によって移動体４ｂに起因した混雑が発生していないものと判断している。

【0053】

画面上には、移動体に起因した混雑が発生していないことを示すメッセージが表示されている。このケースについては、後述の図１０を用いて詳細に説明する。

【0054】

カメラ７０ｃは、移動体４ｃおよび移動体４ｃ周辺にいる複数の人５を撮像している。混雑度マップＧ３は、カメラ７０ｃが撮像した画像情報に基づき生成されたものである。判定部１０３は、複数の人５によって移動体４ｃに起因した混雑が発生したものと判断し、その混雑度レベルが混雑度レベルＢであると判断している。さらに、判定部１０３は、その混雑度レベルが混雑度レベルＢから混雑度レベルＣに変化することを予測している。

【0055】

画面上には、移動体に起因して混雑が発生したこと、および、混雑度レベルが混雑度レベルＢであり、その後、混雑度レベルＣに変化することを予測する確認メッセージが表示されている。このケースについては、後述の図１５を用いて詳細に説明する。

【0056】

図６は、混雑情報表示システム１００の機能ブロック図である。混雑情報表示システム１００は、少なくとも、カメラ特定部１１０と、取得部１０１と、生成部１０２と、判定部１０３と、表示情報生成部１０４と、表示部３５とを備える。

【0057】

以下、フローチャートを用いて各機能について説明する。図７は、メイン処理のフローチャートである。メイン処理は、混雑情報表示システム１００が実行する。メイン処理は、所定周期（たとえば、１０ｍｓｅｃ）ごとに起動するようにすればよい。以下、「ステップ」を、単に「Ｓ」とも称する。

【0058】

メイン処理が開始すると、カメラ特定部１１０は、Ｓ１０１において、位置監視装置２０が特定した移動体４の位置情報から、移動体４が撮像されたカメラ７０を特定する。ＨＤＤ２４は、フロアマップにおける各カメラ７０の撮影範囲を特定可能なカメラ範囲マップを記録している。カメラ特定部１１０は、移動体４の位置情報とカメラ範囲マップとを照合して、移動体４を撮像しているカメラ７０を特定する。なお、移動体４が撮像されていない場合であっても、移動体４周辺にあるカメラ７０を特定することがある。

【0059】

取得部１０１は、Ｓ１０２において、移動体４の位置情報と、特定されたカメラ７０の画像情報とを取得する。特定されたカメラ７０からは、移動体４を含む移動体４の周辺領域の画像情報が取得される。複数のカメラ７０によって移動体４が撮像されている場合は、当該複数のカメラからの画像情報が取得される。

【0060】

生成部１０２は、Ｓ１０３において、混雑度マップ生成処理を実行する。ここで、生成部１０２は、取得した画像情報を解析して、混雑度マップを生成する。混雑度マップは、周辺領域内にいる人による混雑度の分布を示すマップである。詳しくは、図１６のフローチャート等を用いて後述する。

【0061】

判定部１０３は、Ｓ１０４において、混雑原因判定処理を実行する。ここで、判定部１０３は、移動体４の位置情報と混雑度マップとに基づき、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定する。詳しくは、図８のフローチャート等を用いて後述する。

【0062】

判定部１０３は、Ｓ１０５において、混雑度レベル判定処理を実行する。ここで、判定部１０３は、混雑度マップに基づき、混雑度のレベルをＡ～Ｃの３段階で判定するとともに、将来的な混雑度のレベルも予測する。詳しくは、図１４のフローチャート等を用いて後述する。

【0063】

表示情報生成部１０４は、Ｓ１０６において、端末３０の表示部３５に表示するための表示情報を生成する。具体的には、表示情報生成部１０４は、Ｓ１０３で生成部１０２が生成した混雑度マップ、Ｓ１０４，Ｓ１０５の判定部１０３の判定結果等を混雑情報として取得する。また、表示情報生成部１０４は、ＨＤＤ１４に記憶された施設のフロアマップの情報等を取得する。表示情報生成部１０４は、取得した情報に基づき、表示部３５に表示する表示情報を生成する。

【0064】

サーバ１０は、Ｓ１０７において、通信網ＮＷを介して、表示情報を端末３０の表示部３５に出力し、メイン処理を終了する。表示部３５は、表示情報生成部１０４が生成した表示情報を表示する。表示部３５での表示例については、図５を用いて説明した通りである。図５の例では、フロアマップ上に、移動体４（４ａ～４ｃ）、混雑度マップＧ１～Ｇ３および判定部１０３の判定結果等が表示されている。

【0065】

以上のように構成することで、施設管理者は、施設内を移動する移動体４に起因して混雑が発生しているか否かを把握することができる。また、フロアマップ上の混雑度マップを確認しながら、移動体４周辺の利用客（人５）の誘導が必要か等の判断を行うことができる。これにより、施設の利用客の安全確保および円滑な通行の確保のために、適切に施設管理者を配置することが可能となる。

【0066】

なお、本実施の形態では、位置監視装置２０とサーバ１０を別体として構成されているが、これに限定されず、一つのサーバ装置として構成してもよい。また、サーバ１０の処理を上述の監視カメラ装置が実行するようにしてもよい。この場合、混雑情報表示システム１００は、複数の無線通信機７２と接続する屋内位置情報装置と、複数のカメラ７０と接続する監視カメラ装置と、表示部３５を備える端末３０とを備える。

【0067】

この場合、屋内位置情報装置は、移動体４の位置情報を特定する。監視カメラ装置は、移動体４の位置情報に基づき、移動体４を撮像しているカメラ７０を特定する。監視カメラ装置は、カメラ７０の撮影範囲を特定可能なカメラ範囲マップを記録している。監視カメラ装置は、移動体４の位置情報とカメラ範囲マップとを照合して、移動体４を撮像しているカメラ７０を特定する。監視カメラ装置は、移動体４の位置情報および特定したカメラ７０により撮像された画像の画像情報から、混雑度マップを生成するとともに、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定する。これらの情報は、表示部３５で確認することができる。

【0068】

次に、混雑原因推定処理について、図８のフローチャートおよび図９，図１０に示す具体例を用いて説明する。図８は、混雑原因推定処理のフローチャートである。

【0069】

判定部１０３は、混雑度マップにおいて、図９に示すような、第１領域と混雑領域と第２領域とがある場合に、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態であると判断する。

【0070】

第１領域は、混雑度マップにおいて、混雑度が混雑度Ｃｔ未満となる領域であって、移動体４を含む領域である。混雑領域は、混雑度が混雑度Ｃｔ以上となる領域であって、第１領域よりも移動体４から遠い領域であって、かつ、移動体４を囲む領域である。第２領域は、混雑度が混雑度Ｃｔ未満となる領域であって、混雑領域よりも移動体４から遠い領域であって、かつ、移動体４を囲む領域である。

【0071】

図８に戻り、混雑原因推定処理が開始すると、判定部１０３は、Ｓ３０１において、混雑度のピークが混雑度Ｃｔ以上である場合（ＹＥＳの判定）に、Ｓ３０２に処理を進める。一方、判定部１０３は、Ｓ３０１において、混雑度のピークが混雑度Ｃｔ以上でない場合（ＮＯの判定）に、Ｓ３０２に処理を進める。

【0072】

判定部１０３は、Ｓ３０２において、混雑度マップにおいて、第１領域、混雑領域および第２領域が存在すると判定した場合（ＹＥＳの判定）に、Ｓ３０３に処理を進め、第１領域、混雑領域および第２領域が存在すると判定しなった場合（ＮＯの判定）に、Ｓ３０４に処理を進める。

【0073】

判定部１０３は、Ｓ３０３において、移動体４に起因して混雑している混雑状態であると判定し、混雑原因推定処理を終了する。判定部１０３は、Ｓ３０４において、移動体４に起因して混雑している混雑状態でないと判定し、混雑原因推定処理を終了する。

【0074】

以下、図９，図１０を用いて詳細に説明する。図９は、移動体４に起因して混雑している混雑状態について説明するための図である。図９の右側に示された混雑度マップＧ１は、図５においてカメラ７０ａによって撮像された画像の画像情報に基づき生成された混雑度マップと同じものである。図９の左側のグラフは、移動体４からの距離と混雑度との関係を模式的に示すグラフである。

【0075】

カメラ７０ａから取得した画像は、移動体４の周囲に複数の人５がいる様子が撮影された画像である。サーバ１０は、公知の画像解析技術を用いて、画像から複数の人５の各々が存在する領域を抽出する。そして、サーバ１０は、上述の、フロアマップにおける各カメラ７０の撮影範囲を特定可能なカメラ範囲マップを用いて、複数の人５の各々の位置を特定する。

【0076】

生成部１０２は、移動体４の周辺領域を設定する。移動体４の周辺領域とは、移動体４を中心とした領域であって、混雑度マップの生成対象となる領域である。たとえば、移動体４を中心とした半径１０ｍの領域を周辺領域と設定してもよいし、予め定められた大きさの範囲を周辺領域として設定してもよい。生成部１０２は、周辺領域内に存在する人５の位置情報を取得する。

【0077】

生成部１０２は、周辺領域内を複数のブロックに分割し、各ブロック内に存在する人５の混雑度を算出する。ここで、「混雑度」とは、各ブロックにおいて１平方メートルあたりに存在する人５の人数を示す。あるいは、ブロックの面積に対する複数の人５が存在する領域の面積の比率を「混雑度」と定義してもよい。

【0078】

混雑度マップにおいて、混雑度は５段階に分類されて表示される。混雑度は、５段階の色で表され、混雑度が高いほどブロックが濃い色で表示され、混雑度が低いほどブロックが薄い色で表示される。

【0079】

本例においては、壁Ｗ１と壁Ｗ２との間の通路上に移動体４が存在し、移動体４を取り囲むように複数の人５が存在している。混雑度マップＧ１において、移動体４を中心としてドーナツ上に人５が取り囲んでいることが示されている。混雑度マップＧ１では、移動体４から距離が離れると混雑度が徐々に高くなり、移動体４からの距離が距離Ｄ１になったときに混雑度がピークになる。さらに距離が離れると、混雑度が徐々に低くなる。

【0080】

移動体４からの距離と混雑度との関係を模式的にグラフに示すと、移動体４からの距離が遠くなるにつれて混雑度が上昇し、混雑度が混雑度Ｃｔに達する。その後、さらに移動体４からの距離が遠くなるにつれて混雑度が上昇して、距離Ｄ１において混雑度がピークとなる混雑度Ｃ１に達する。その後、移動体４からの距離が遠くなるにつれて混雑度が下降し、混雑度Ｃｔに達する。その後、移動体４からの距離が遠くなるにつれて混雑度が下降する。

【0081】

ここで、混雑度Ｃｔは、人の通行が可能か否かを分ける境界値を示す混雑度である。混雑度が混雑度Ｃｔ以上となる領域においては、混雑のためその領域を人が通り抜けることができない。混雑度が混雑度Ｃｔ未満となる領域においては、その領域を人が通り抜けることができる。

【0082】

本グラフにおいて、混雑度が混雑度Ｃｔ以上となる領域を「混雑領域」と定義する。また、混雑領域より移動体４に近い領域を第１領域、混雑領域より移動体４に遠い領域を第２領域と定義する。本例において、混雑度が混雑度Ｃｔ以上となる領域の幅は混雑幅Ｈ１である。本例において、混雑度レベルは、混雑度レベルＡと判定される（詳細は後述）。

【0083】

これを混雑度マップＧ１に当てはめると、移動体４を含む円形の領域が第１領域となり、その外側のドーナツ型の領域が混雑領域となり、その外側であって周辺領域内の領域が第２領域となる。

【0084】

判定部１０３は、混雑度マップにおいて、混雑度が混雑度Ｃｔ未満となる第１領域と、混雑度が混雑度Ｃｔ以上となる混雑領域と、混雑度が混雑度Ｃｔ未満となる第２領域とがある場合に、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態であると判断する。

【0085】

ここで、混雑領域は、図９の例のように必ずしも円形のドーナツ型になるとは限らず、楕円型であってもよいし、一部が欠けた「Ｃ」のような形状であってもよい。混雑領域は、第１領域の外側かつ第２領域の内側であって、移動体４を囲むような形状であればどのような形状であってもよい。また、図９に示したように、実際には、混雑度マップにおける混雑度にはばらつきがあるため、グラフのように、混雑度を平滑化した後に、第１領域と、混雑領域と、第２領域との境界を定めるようにすればよい。

【0086】

本実施の形態のように構成することで、移動体４（マスコットキャラクタ等）を見るために、移動体４から少し離れて人５（利用客）が周りを取り囲んでいること、すなわち、移動体４が原因で人５が集まっているという因果関係が把握可能となる。そして、移動体４を取り囲む人５による混雑度が所定度合い（混雑度Ｃｔ）以上であれば、移動体４が原因で集まっている人５によって混雑が発生していると判断することができる。このようにして、施設内を移動する移動体４に起因して混雑が発生しているか否かを把握することができた場合、施設管理者は、移動体４に起因する混雑に対して対応が必要かどうかを判断することができる。これにより、施設の利用客の安全確保および円滑な通行の確保のために、適切に施設管理者を配置することが可能となる。

【0087】

図１０は、移動体４に起因して混雑している混雑状態ではない状態について説明するための図である。図１０の右側に示された混雑度マップＧ２は、図５においてカメラ７０ｂによって撮像された画像の画像情報に基づき生成された混雑度マップと同じものである。図１０の左側のグラフは、移動体４からの距離と混雑度との関係を模式的に示すグラフである。

【0088】

カメラ７０ｂから取得した画像は、移動体４の周囲に複数の人５がいる様子が撮影された画像である。生成部１０２は、図９で説明した方法により、複数の人５の各々の位置を特定する。

【0089】

生成部１０２は、移動体４の周辺領域を設定する。ここでは、図９と同様に、移動体４を中心とした半径１０ｍの領域を周辺領域と設定している。生成部１０２は、周辺領域内に存在する人５の位置情報を取得する。生成部１０２は、周辺領域内を複数のブロックに分割し、各ブロック内に存在する人５の混雑度を算出する。

【0090】

本例においては、壁Ｗ１と壁Ｗ２との間の通路上に移動体４が存在し、移動体４の周囲には複数の人５が存在している。ただし、図９の例と違うのは、移動体４からの距離と混雑度との関係を模式的に示したグラフに示すように、移動体４の周囲の混雑度と、移動体４からの距離との間に相関関係がない。本グラフに示すように、混雑度は、移動体４からの距離にかかわらず、混雑度Ｃｔ未満である。

【0091】

判定部１０３は、混雑度マップにおいて、第１領域と混雑領域と第２領域とがあると判断しなかった場合、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態ではないと判断する。

【0092】

図１０の例では、移動体４の周辺には複数の人５がいる。しかしながら、図９の例と異なり、移動体４を取り囲むように人５が集まっていない（ドーナツ型のピークが存在しない）。この場合、周辺領域がある程度混雑していた場合（単に、買い物をする客によって混雑しているような場合）であっても、移動体４の存在と関連性がないため、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態であるとは判断しない。

【0093】

移動体４に起因する混雑であれば、移動体４を取り囲んで人５が集まる、移動体４とともに人５が移動する、あるいは、徐々に人５が増えてきて危険な状態が発生するなどの状況が想定される。しかしながら、移動体４に起因する混雑が発生していない（単に施設内が混雑している等）のであれば、混雑度が所定度合い（混雑度Ｃｔ）未満であればその中を通り抜けできるし、移動体４（マスコットキャラクタ等）を見るために集まった人５を通行人の邪魔にならないように誘導する等の対応も必要がない。

【0094】

たとえば、図９の例と図１０の例とで、周辺領域内にいる人５の人数が同じであった場合、従来技術では、両者ともに「混雑している」と判断する。その一方、本実施の形態では、前者においては、移動体４に起因した混雑が発生していると判断し、後者においては、移動体４に起因した混雑が発生していないと判断する。本実施の形態のように構成することで、施設の利用客の安全確保および円滑な通行の確保のために、より精度よく施設管理者を配置することが可能となる。

【0095】

図１１は、移動体４の周辺に柵がある場合の混雑度マップを説明するための図である。図９の例と同様に、移動体４の周囲には複数の人５が集まっているが、図９の場合と異なり、移動体４の周囲には柵Ｌ１が設置されている。

【0096】

この場合、移動体から柵Ｌ１までの領域は人５が立ち入ることができない。そして、柵Ｌ１に近接して人５が集まる。このように、移動体４の周囲に柵Ｌ１が設けられている場合、柵Ｌ１が第１領域と混雑領域との境界となる。

【0097】

混雑度マップＧ４に示されるように、柵Ｌ１の内側の領域が第１領域となり、柵Ｌ１の外側の領域が混雑領域となり、さらにその外側が第２領域となる。グラフに示すように、移動体４から距離Ｄａ離れた柵Ｌ１が設置された位置が混雑度のピークとなっている。そして、さらに距離が離れると混雑度が徐々に低下していき、混雑度Ｃｔ未満となる。

【0098】

このような場合においても、混雑度マップＧ４において、第１領域と混雑領域と第２領域とが存在するため、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態であると判断される。

【0099】

図１２は、移動体４が壁に近い場合の混雑度マップを説明するための図である。図１２の左側に示された混雑度マップＧ３は、図５においてカメラ７０ｃによって撮像された画像の画像情報に基づき生成された混雑度マップと同じものである。

【0100】

移動体４は、左側の図のように壁Ｗ１と壁Ｗ２との間の通路を移動しているものとする。そして、右側の図のように、移動体４が壁Ｗ３の近くまで移動したとする。この場合、混雑度マップＧ５のようになり、混雑領域はドーナツ型にはならない。

【0101】

ただし、この場合であっても、移動体を含んだ第１領域が存在し、その外側に混雑領域が存在し、さらにその外側に第２領域が存在するため、移動体４の周辺が移動体４に起因して混雑している混雑状態であると判断される。

【0102】

図１３は、誘導員（施設管理者）による誘導があった場合の混雑度マップを説明するための図である。たとえば、図１０の例のように、周辺領域内が全て混雑度Ｃｔ未満であると、この領域を人が通り抜けすることができる。このため、施設管理人により人５を誘導する必要がない。

【0103】

しかしながら、図９の例のように、混雑領域が存在する場合は、少なくともこの領域を人が通り抜けることができない。特に、混雑領域が通路いっぱいに広がるような場合は、通路を通れなくなってしまう。

【0104】

このような場合、施設管理人によってラインＬ２から壁Ｗ２までの間にいる人５を、ラインＬ２より壁Ｗ１側の方に誘導する。このような誘導を行うことで、他の利用客が通行可能となる。図５のように、レイアウトマップ上に混雑度マップを表示することで、これを見た施設管理人が、どのように誘導を行うべきか、誘導にどの程度の人員が必要かを検討することができる。

【0105】

次に、混雑度レベル判定処理を図１４，図１５を用いて説明する。図１４は、混雑度レベル判定処理のフローチャートである。図１５は、混雑度レベルの変化を説明するための図である。

【0106】

判定部１０３は、混雑度マップに基づき、混雑度レベルを決定する。図１４に示すように、混雑度レベルは、混雑度レベルＡ（混雑：小）と、混雑度レベルＢ（混雑：中）と、混雑度レベルＣ（混雑：大）とを含む。混雑度レベルＢは、混雑度レベルＡよりも周辺領域が混雑していることを示す。混雑度レベルＣは、混雑度レベルＢよりも周辺領域が混雑していることを示す。

【0107】

混雑度レベルは、混雑度レベル判定表に基づき決定される。混雑度レベル判定処理が開始すると、判定部１０３は、混雑幅が混雑幅ＨＡ１未満かつピーク位置がピーク位置ＤＡ１以上である場合（Ｓ４０１でＹＥＳ）において、混雑度レベルを混雑度レベルＡに設定し（Ｓ４０２）、処理をＳ４０６に進める。

【0108】

ここで、図９で示した混雑度マップＧ１において、混雑幅は混雑幅Ｈ１であり、ピーク位置はピーク位置Ｄ１である。混雑幅Ｈ１は混雑幅ＨＡ１未満、かつ、ピーク位置Ｄ１はピーク位置ＤＡ１以上である。このため、混雑度マップＧ１において、混雑度レベルが混雑度レベルＡに設定される。

【0109】

一方、判定部１０３は、混雑幅が混雑幅ＨＡ１未満かつピーク位置がピーク位置ＤＡ１以上ではなく（Ｓ４０１でＮＯ）、混雑幅が混雑幅ＨＡ１未満かつピーク位置がピーク位置ＤＡ１未満である場合（Ｓ４０３でＹＥＳ）に、混雑度レベルを混雑度レベルＢに設定し（Ｓ４０４）、処理をＳ４０６に進める。

【0110】

判定部１０３は、混雑幅が混雑幅ＨＡ１未満かつピーク位置がピーク位置ＤＡ１未満ではない場合（Ｓ４０３でＮＯ：この場合、混雑幅はＨＡ１以上である）、混雑度レベルを混雑度レベルＣに設定し（Ｓ４０５）、処理をＳ４０６に進める。

【0111】

図１５の右側に示された混雑度マップＧ３は、図５においてカメラ７０ｃによって撮像された画像の画像情報に基づき生成された混雑度マップと同じものである。混雑度マップＧ３は、図９に示した混雑度マップＧ１（混雑度レベルＡ）よりも混雑した状態である。

【0112】

混雑度マップＧ３は、混雑度マップＧ１よりも第１領域が狭くなっている。また、混雑度マップＧ３のピーク位置Ｄ２は、混雑度マップＧ１のピーク位置Ｄ１よりも小さくなっている。混雑度マップＧ３における混雑幅は、混雑幅Ｈ２である。

【0113】

混雑幅Ｈ２は混雑幅ＨＡ１未満、かつ、ピーク位置Ｄ２はピーク位置ＤＡ１未満である。このため、混雑度マップＧ３において、混雑度レベルが混雑度レベルＢに設定される。

【0114】

さらに混雑してきた場合、混雑幅が広がっていく。混雑幅Ｈ２よりも広い混雑幅Ｈ３まで混雑幅が広がったとする。混雑幅Ｈ３は混雑幅ＨＡ１以上である。この場合、混雑度レベルが混雑度レベルＣに設定される。混雑度レベルＢは、混雑度レベルＡよりも第１領域が狭く、混雑度レベルＣは、混雑度レベルＢよりも混雑領域が広い。

【0115】

図１４に戻る。判定部１０３は、将来の混雑度レベルを予測する。判定部１０３は、Ｓ４０６において、混雑度レベルＡから混雑度レベルＢに混雑度レベルが変化したと判断した場合（ＹＥＳの判定）に、将来の混雑度レベルが混雑度レベルＣとなることを予測し、混雑度レベル判定処理を終了する。

【0116】

一方、判定部１０３は、Ｓ４０６において、混雑度レベルＡから混雑度レベルＢに混雑度レベルが変化したと判断しなかった場合（ＮＯの判定）は、そのまま混雑度レベル判定処理を終了する。図５に示したように、表示部３５は、決定された混雑度レベルおよび予測した将来の混雑度レベルを表示する。

【0117】

混雑度レベルＡよりも混雑度レベルＢの方がピーク位置が移動体４に近づく（第１領域が狭くなる）のは、次の理由による。最初、人５は、移動体４（マスコットキャラクタ、大道芸人等）の周囲を遠巻きに取り囲んで、ドーナツ状の混雑領域が形成される。そして、徐々に人が増えてくると、場所が狭くなるためにドーナツ状の混雑領域が自然と移動体４に近づく、あるいは、混雑してくると大道芸人（移動体４）や施設管理者等は、他の通行人の通行の邪魔にならないように、移動体４に近づくように人５（利用客）に指示するからである。

【0118】

このように、指示によって、混雑度レベルが混雑度レベルＡから混雑度レベルＢに変化したような場合（第１領域が狭くなる場合）、さらなる混雑が予想されるため、判定部１０３は、将来的に、混雑度レベルが混雑度レベルＢから混雑度レベルＣに変化すると予測するようにしている。人５の数が増えるため、混雑度レベルＢよりも混雑度レベルＣの方が混雑幅が広くなる。

【0119】

以上のように、混雑度に応じて混雑度レベルが分類されこれが表示することで、施設管理者は、直感的に混雑状況を把握することができ、その混雑度レベルに応じて迅速な対応をすることができる。また、予測された将来の混雑度レベルが表示されることで、大きな混雑に備えて適切な数の施設管理者を割当てることができる。

【0120】

なお、移動体に起因して混雑している混雑状態であるか否かの判定方法、混雑度レベルの判定方法、および将来的な混雑度レベルの予測方法は、上記において説明したものに限らない。

【0121】

本実施の形態においては、第１領域、混雑領域、第２領域が存在した場合に、移動体４に起因して混雑している混雑状態であると判断した。しかし、混雑度と移動体４の距離との関係において、図９に示したような形状の分布を有する場合に、混雑状態であると判断するようにしてもよい。あるいは、予め、混雑状態であると判断するための分布（判定基準となる混雑度分布）が規定され、当該混雑度分布に形状が類似する場合は、混雑状態であると判断するようにしてもよい。

【0122】

また、混雑度レベル別に基準となる混雑度分布を規定しておき、混雑度レベルＡに対応する混雑度分布に形状が類似する場合に、混雑度レベルＡと判定するようにしてもよい。混雑度レベルＢ，Ｃに関しても同様である。また、混雑度レベル判定表に示したような、判定方法に限らず、たとえば、周辺領域内に存在する人５の人数、混雑度ピークの大きさ等の基準も含めて判定するようにしてもよい。

【0123】

また、将来の混雑度レベルの予想についても、たとえば、周辺領域内に存在する人５の人数の時系列情報に基づき予測するようにしてもよい（たとえば、周辺領域内に存在する人５の人数が増加傾向にあれば、将来的にさらに人５の人数が増加すると判断する等）。混雑度レベルは、Ａ～Ｃの３段階に限らず、４段階以上に分類するようにしてもよい。

【0124】

また、図１４の混雑度レベル判定表において、混雑度マップにおいて、混雑度が最も大きいブロックを抽出し（ドーナツ上に複数抽出される）、抽出されたブロックと移動体４との距離の平均値をピーク位置と規定してもよい。また、混雑幅は、第１領域と混雑領域との境界線から、混雑領域と第２領域の境界線までの距離に基づき決定してもよい。

【0125】

また、図１４の混雑度レベル判定表において、「混雑幅」の代わりに「混雑領域の面積」を使用し、「ピーク位置」の代わりに「第１領域の面積」を使用してもよい。この場合、混雑領域の面積がＸ１未満、かつ、第１領域の面積はＹ１以上である場合に、混雑度レベルが混雑度レベルＡに設定される。混雑領域の面積がＸ１未満かつ第１領域の面積がＹ１未満である場合に、混雑度レベルを混雑度レベルＢに設定する。そうでない場合（混雑領域の面積がＸ１以上）に、混雑度レベルを混雑度レベルＣに設定する。つまり、第１領域の面積がＹ１より小さくなると混雑度レベルはＡからＢになり、次に、混雑領域の面積がＸ１以上になると混雑度レベルはＢからＣになる。

【0126】

次に、図１６～図１８を用いて、混雑度マップ生成処理について説明する。図１６は、混雑度マップ生成処理のフローチャートである。図１７は、複数のカメラ７０により撮像された画像に基づき合成される画像を説明するための図である。図１８は、複数のカメラ７０により撮像された時系列の画像に基づき推定される画像を説明するための図である。

【0127】

カメラ７０は、カメラＡとカメラＢとを含むものとする。本例においては、移動体４が、カメラＡおよびカメラＢの一方または双方によって撮像されている場面またはカメラＡおよびカメラＢのいずれにも撮像されていない場面について説明する。

【0128】

生成部１０２は、カメラＡによって撮像された画像情報ＡおよびカメラＢによって撮像された画像情報Ｂのいずれにも移動体４が撮像されている場合、画像情報Ａと画像情報Ｂとのいずれかの画像情報あるいは双方を合成した画像情報を解析して混雑度マップを生成する。生成部１０２は、画像情報Ａおよび画像情報Ｂのいずれにも移動体４が撮像されていない場合、過去に撮像された画像情報Ａの時系列情報および過去に撮像された画像情報Ｂの時系列情報に基づき推定した画像情報を解析して混雑度マップを生成する。以下、詳細に説明する。

【0129】

図１６に示すように、混雑度マップ生成処理が開始すると、生成部１０２は、周辺領域全てが撮像されている完全な画像情報がある場合（Ｓ２０１でＹＥＳ）、完全な画像情報を対象画像情報に設定し（Ｓ２０２）、処理をＳ２０９に進める。生成部１０２は、Ｓ２０９において、対象画像情報を解析して混雑度マップを生成し、混雑度マップ生成処理を終了する。

【0130】

たとえば、図９で示したように、周辺領域（壁によって撮像できない領域を除く）がカメラＡによって全て撮像されている場合は、カメラＡから取得した画像を解析して、図９のような混雑度マップＧ１が生成される。

【0131】

図１６に戻る。生成部１０２は、周辺領域全てが撮像されている完全な画像情報がない場合（Ｓ２０１でＮＯ）、合成可能な複数の画像情報がある場合（Ｓ２０３でＹＥＳ）に、処理をＳ２０４に進める。生成部１０２は、Ｓ２０４において、複数の画像情報を合成して合成画像情報を生成し、処理をＳ２０５に進める。生成部１０２は、Ｓ２０５において、合成画像情報を対象画像情報に設定し、Ｓ２０９において、対象画像情報を解析して混雑度マップを生成する。

【0132】

図１７を用いて具体的に説明する。位置監視装置２０は、移動体４を撮像するカメラ７０を特定し、特定したカメラ７０から取得した画像に基づき混雑度マップを生成する。図１７は、移動体４を撮像するカメラ７０が複数ある場合について説明するものである。ここでは、移動体４を撮像するカメラ７０は２台あり、これらをカメラＡ、カメラＢと称する。

【0133】

一方のカメラ７０によって、図９で示したような周辺領域の全てが撮像されている場合は、そのカメラ７０から取得した画像を用いて混雑度マップを生成すればよい。しかしながら、図１７に示したように、カメラＡにおいて移動体４の右側にいる人５の一部が撮像されておらず、カメラＢにおいて移動体４の左側にいる人５の一部が撮像されていないケースがある。

【0134】

このまま混雑度マップを生成した場合、カメラＡから取得した画像情報に基づいて生成した混雑度マップＧａは右側が欠落した状態となり、カメラＢから取得した画像情報に基づいて生成した混雑度マップＧｂは左側が欠落した状態となる。

【0135】

本例では、公知の技術を用いて、周辺領域の全てが入るように、カメラＡから取得した画像情報とカメラＢから取得した画像情報とを合成する。その結果、周辺領域の全てを含んだ混雑度マップＧｃが生成される。

【0136】

図１６に戻る。生成部１０２は、合成可能な複数の画像情報がない場合（Ｓ２０３でＮＯ）に、過去の画像情報を取得し（Ｓ２０６）、処理をＳ２０７に進める。生成部１０２は、Ｓ２０７において、画像情報を推定し、処理をＳ２０８に進める。生成部１０２は、Ｓ２０８において、推定した画像情報を対象画像情報に設定し、Ｓ２０９において、対象画像情報を解析して混雑度マップを生成する。

【0137】

図１８を用いて具体的に説明する。図１７の例においては、カメラＡの画像とカメラＢの画像とを合成することで、周辺領域の全てを含む画像を合成することができる。しかしながら、カメラＡとカメラＢとの距離が離れているために、双方の画像を合成したとしても、周辺領域の全てを含む画像を合成できない場合もある。以下、図１８を用いてこのようなケースについて説明する。

【0138】

図１８は、複数のカメラ７０により撮像された時系列の画像に基づき推定される画像を説明するための図である。図１８には、カメラＡ，Ｂから取得された画像により生成される混雑度マップの時間変化を示した図が示されている。

【0139】

図１８に示すように、時間Ｔ１において、移動体４は位置Ｐ１におり、カメラＡから周辺領域の全てを含む画像が取得される。カメラＢには移動体４は撮像されていない。この場合、カメラＡから取得された画像に基づき混雑度マップを生成すればよい。

【0140】

移動体４は右に移動していく。時間Ｔ２において、移動体４は位置Ｐ２におり、カメラＡから周辺領域の全てを含む画像が取得することができない。また、カメラＡ，Ｂから取得した画像を合成しても、周辺領域の全てを含む混雑度マップを生成することができない。

【0141】

時間Ｔ３において、移動体４は位置Ｐ３におり、カメラＡ，Ｂいずれのカメラにも移動体４は撮像されていない。時間Ｔ４において、移動体４は位置Ｐ４におり、カメラＢによって移動体４が撮像されているが、カメラＡ，Ｂから取得した画像を合成しても、周辺領域の全てを含む混雑度マップを生成することができない。

【0142】

時間Ｔ５において、移動体４は位置Ｐ５におり、カメラＢから周辺領域の全てを含む画像が取得される。カメラＡには移動体４は撮像されていない。この場合、カメラＢから取得された画像に基づき混雑度マップを生成することができる。

【0143】

実施の形態においては、カメラＡ，Ｂから取得した画像を合成しても、周辺領域の全てを含む混雑度マップを生成することができない場合は、過去に取得または生成された周辺領域の全てを含む画像を使用する。

【0144】

時間Ｔ１においては、カメラＡから取得された画像により生成される混雑度マップＧａ１が、時間Ｔ１における混雑度マップＧａ１となる。

【0145】

時間Ｔ２においては、カメラＡ，Ｂからでは混雑度マップが生成されないため、時間Ｔ１においてカメラＡから取得した画像を時間Ｔ２において取得した画像として使用する。その際、人５の位置情報は、Ｐ１２＝Ｐ２－Ｐ１の距離分移動させる補正を行う。これにより、時間Ｔ２における混雑度マップＧｃ２は、時間Ｔ１における混雑度マップＧｃ１をＰ１２移動させた混雑度マップとなる。

【0146】

時間Ｔ３，Ｔ４においても同様である。時間Ｔ３における混雑度マップＧｃ３は、時間Ｔ２における混雑度マップＧｃ２をＰ２３（＝Ｐ３－Ｐ２）移動させた混雑度マップとなる。時間Ｔ４における混雑度マップＧｃ４は、時間Ｔ３における混雑度マップＧｃ３をＰ３４（＝Ｐ４－Ｐ３）移動させた混雑度マップとなる。

【0147】

時間Ｔ５においては、カメラＢから取得された画像により生成される混雑度マップＧｂ５が、時間Ｔ５における混雑度マップＧｃ５となる。

【0148】

このように、カメラＡ，Ｂのいずれかで完全な混雑度マップ（周辺領域の全てを含む混雑度マップ）を生成できる場合は、いずれかのカメラからの画像を用いて混雑度マップを生成する。カメラＡ，Ｂの画像を合成して完全な混雑度マップを生成できる場合は、両方のカメラからの画像を用いて混雑度マップを生成する。

【0149】

カメラＡ，Ｂの画像を合成しても完全な混雑度マップを生成できない場合は、カメラＡ，Ｂにより過去に撮像された画像の時系列情報に基づき混雑度マップを生成する。その際、カメラＡ，Ｂにより過去に撮像された画像の時系列情報に基づいて、移動体４の位置情報の推移から将来の移動体４の位置情報を予測し、複数の人５の位置情報の推移から将来の複数の人５の位置情報を予測してもよい。

【0150】

このようにすれば、たとえば、時間Ｔ１の混雑度マップＧａ１（Ｇｃ１）よりも時間Ｔ５の混雑度マップＧｂ５（Ｇｃ５）の方が混雑度が高いような場合、時間Ｔ５よりも先の時間において、混雑度マップＧｂ５（Ｇｃ５）よりもさらに混雑した混雑度マップを予測することができる。

【0151】

なお、本実施の形態では、カメラＡ，Ｂから取得した画像から画像を合成または予測し、本画像に基づき完全な混雑度マップを生成するようにした。しかし、これに限らず、次のようにしてもよい。まず、カメラＡから取得した画像に基づき混雑度マップＡ、カメラＢから取得した画像に基づき混雑度マップＢを生成する。そして、混雑度マップＡ，Ｂを合成または予測することで、完全な混雑度マップを生成するようにしてもよい。

【0152】

以上のように、複数のカメラによって撮像された画像情報を合成して周辺領域の全てを含む画像情報を生成し、あるいは、複数のカメラによって撮像された画像情報の時系列情報に基づき周辺領域の全てを含む画像情報を予測することで、１つのカメラによって周辺領域の全てを含む画像情報が撮影されなかった場合であっても、精度よく混雑度マップを生成することができる。これにより、施設内を移動する移動体４に起因して混雑が発生しているか否かを精度よく把握することができる。

【0153】

［付記］
上述した実施形態は、以下の付記の具体例である。

【0154】

（付記１）
施設内を移動する移動体の周辺の混雑情報を表示する混雑情報表示システムであって、
前記移動体の位置情報と、カメラによって撮像された前記移動体を含む前記移動体の周辺領域の画像情報とを取得する取得部と、
前記画像情報を解析して、前記周辺領域内にいる人による混雑度の分布を示す混雑度マップを生成する生成部と、
前記位置情報と前記混雑度マップとに基づき、前記移動体の周辺が前記移動体に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定する判定部と、
前記混雑度マップと前記判定部の判定結果とを前記混雑情報として表示する表示部とを備える、混雑情報表示システム。

【0155】

（付記２）
前記カメラは、第１カメラと第２カメラとを含み、
前記生成部は、
前記第１カメラによって撮像された第１画像情報および前記第２カメラによって撮像された第２画像情報のいずれにも前記移動体が撮像されている場合、前記第１画像情報と前記第２画像情報とを合成した画像を解析して前記混雑度マップを生成し、
前記第１画像情報および前記第２画像情報のいずれにも前記移動体が撮像されていない場合、過去に撮像された前記第１画像情報の時系列情報および過去に撮像された前記第２画像情報の時系列情報に基づき推定した画像を解析して前記混雑度マップを生成する、付記１に記載の混雑情報表示システム。

【0156】

（付記３）
前記判定部は、前記混雑度マップにおいて、前記混雑度が所定の混雑度未満となる第１領域と、前記混雑度が前記所定の混雑度以上となる混雑領域と、前記混雑度が前記所定の混雑度未満となる第２領域とがある場合に、前記混雑状態であると判断し、
前記第１領域は、前記移動体を含む領域であり、
前記混雑領域は、前記第１領域よりも前記移動体から遠い領域であって前記移動体を囲む領域であり、
前記第２領域は、前記混雑領域よりも前記移動体から遠い領域であって前記移動体を囲む領域である、付記１または付記２に記載の混雑情報表示システム。

【0157】

（付記４）
前記移動体の周囲に柵が設けられている場合、前記柵が前記第１領域と前記混雑領域との境界となる、付記１～３のいずれかに記載の混雑情報表示システム。

【0158】

（付記５）
前記判定部は、前記混雑度マップに基づき、混雑度レベルを決定し、
前記混雑度レベルは、第１混雑度レベルと、前記第１混雑度レベルよりも前記周辺領域が混雑していることを示す第２混雑度レベルと、前記第２混雑度レベルよりも前記周辺領域が混雑していることを示す第３混雑度レベルとを含み、
前記表示部は、決定された前記混雑度レベルをさらに表示する、付記１～４のいずれかに記載の混雑情報表示システム。

【0159】

（付記６）
前記判定部は、将来の前記混雑度レベルを予測し、
前記表示部は、予測した将来の前記混雑度レベルをさらに表示し、
前記第２混雑度レベルは、前記第１混雑度レベルよりも前記第１領域が狭く、
前記第３混雑度レベルは、前記第２混雑度レベルよりも前記混雑領域が広く、
前記判定部は、前記第１混雑度レベルから前記第２混雑度レベルに前記混雑度レベルが変化した場合に、将来の前記混雑度レベルが前記第３混雑度レベルとなることを予測する、付記１～５のいずれかに記載の混雑情報表示システム。

【0160】

（付記７）
施設内を移動する移動体の周辺の混雑情報を表示する混雑情報表示方法であって、
前記移動体の位置情報と、カメラによって撮像された前記移動体を含む前記移動体の周辺領域の画像情報とを取得するステップと、
前記画像情報を解析して、前記周辺領域内にいる人による混雑度を示す混雑度マップを生成するステップと、
前記位置情報と前記混雑度マップとに基づき、前記移動体の周辺が前記移動体に起因して混雑している混雑状態であるか否かを判定するステップと、
前記混雑度マップと前記判定するステップの判定結果とを前記混雑情報として表示するステップとを備える、混雑情報表示方法。

【0161】

今回開示された実施の形態は例示であって、上記内容のみに制限されるものではない。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0162】

４，４ａ～ｃ 移動体、５ 人、１０ サーバ、１１，２１，３１ プロセッサ、１２，２２，３２ ＲＯＭ、１３，２３，３３ ＲＡＭ、１４，２４，３８ ＨＤＤ、１５，２５，３６ 通信ＩＦ、１６，２６，３７ データバス、２０ 位置監視装置、３０ 端末装置、３４ 入力部、３５ 表示部、４５ 天井、７２ 無線通信機、７０ カメラ、９１ 画面、１００ 混雑情報表示システム、１０１ 取得部、１０２ 生成部、１０３ 判定部、１０４ 表示情報生成部、ＮＷ 通信網。

【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】

【図16】

【図17】

【図18】