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特開2024-78730配車システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024078730
(43)【公開日】2024-06-11
(54)【発明の名称】配車システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G08G 1/123 20060101AFI20240604BHJP
【ＦＩ】
G08G1/123 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022191237
(22)【出願日】2022-11-30
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100110928
【弁理士】
【氏名又は名称】速水 進治
(72)【発明者】
【氏名】渡 万太郎
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 壮理
(72)【発明者】
【氏名】遊佐 道彦
【テーマコード（参考）】
5H181
【Ｆターム（参考）】
5H181AA06
5H181AA14
5H181AA16
5H181AA24
5H181BB04
5H181CC04
5H181EE13
5H181MA04
5H181MA32
(57)【要約】
【課題】複数の異なる場所のタクシー乗り場に対する配車を最適化できる配車システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置２００は、タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得部２０２と、前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成部２０４と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置２００は、タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得部２０２と、前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成部２０４と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、
を備える情報処理装置。
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
【請求項3】
請求項２に記載の情報処理装置において、
前記気象情報取得手段は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、情報処理装置。
前記気象情報取得手段は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、情報処理装置。
【請求項4】
請求項３に記載の情報処理装置において、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、情報処理装置。
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、情報処理装置。
【請求項5】
請求項２に記載の情報処理装置において、
前記気象情報取得手段は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、情報処理装置。
前記気象情報取得手段は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、情報処理装置。
【請求項6】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
【請求項7】
請求項６に記載の情報処理装置において、
前記実績情報取得手段は、タクシー業者が保有している情報を取得する、情報処理装置。
前記実績情報取得手段は、タクシー業者が保有している情報を取得する、情報処理装置。
【請求項8】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定手段と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理手段と、を備える情報処理装置。
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定手段と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理手段と、を備える情報処理装置。
【請求項9】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記画像取得手段は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成手段は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
前記画像取得手段は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成手段は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
【請求項10】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
【請求項11】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記画像取得手段は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成手段は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
前記画像取得手段は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成手段は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
【請求項12】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
【請求項13】
サーバと、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられている複数のセンサ装置と、を備え、
前記複数のセンサ装置は、前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む撮像手段をそれぞれ有し、
前記サーバは、
前記複数の乗客待機領域の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、を有する、
配車システム。
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられている複数のセンサ装置と、を備え、
前記複数のセンサ装置は、前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む撮像手段をそれぞれ有し、
前記サーバは、
前記複数の乗客待機領域の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、を有する、
配車システム。
【請求項14】
１以上のコンピュータが、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得し、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、
情報処理方法。
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得し、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、
情報処理方法。
【請求項15】
コンピュータに、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得処理と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成処理と、
を実行させるためのプログラム。
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得処理と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成処理と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、配車システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
タクシー等の配車システムの一例が特許文献１に記載されている。特許文献２には、各駅におけるタクシーの待ち状態を電車内に表示させることができるタクシー待ち表示システムが記載されている。
特許文献１および特許文献２には、撮像画像からタクシー待ちの混雑状況を特定することが記載されている。
特許文献１および特許文献２には、撮像画像からタクシー待ちの混雑状況を特定することが記載されている。
【0003】
特許文献３には、天気を用いて混雑状況の時系列的変化を予測することが記載されている。特許文献４には、気象情報を利用してタクシー利用者の分布状況を予測して分布図を表示することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２０－１９４３６６号公報
【特許文献2】特開２００４－３４７８６３号公報
【特許文献3】特開２０２２－１９２６８号公報
【特許文献4】特開２０１３－１３０９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上述した特許文献１から４に記載された技術においては、特定の場所における混雑状況に応じて配車を行うものであった。このため、特許文献１から４に記載された技術では、複数の異なる場所のタクシー乗り場におけるそれぞれの混雑状況に応じて複数のタクシー乗り場への配車を行うことはできない。これに対して本発明者は、複数の異なる場所のタクシー乗り場におけるそれぞれの混雑状況に応じて複数のタクシー乗り場に対する配車を最適化させることを検討した。
【0006】
本発明の目的の一例は、上述した課題を鑑み、複数の異なる場所のタクシー乗り場に対する配車ができないという課題を解決する配車システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の一態様によれば、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、
を備える情報処理装置が提供される。
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、
を備える情報処理装置が提供される。
【0008】
本発明の一態様によれば、
１以上のコンピュータが、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得し、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、
情報処理方法が提供される。
１以上のコンピュータが、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得し、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、
情報処理方法が提供される。
【0009】
本発明の一態様によれば、
コンピュータに、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得処理と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成処理と、
を実行させるためのプログラムが提供される。
コンピュータに、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得処理と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成処理と、
を実行させるためのプログラムが提供される。
【0010】
本発明の一態様によれば、
サーバと、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられている複数のセンサ装置と、を備え、
前記複数のセンサ装置は、前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む撮像手段をそれぞれ有し、
前記サーバは、
前記複数の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、を有する、
配車システムが提供される。
サーバと、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられている複数のセンサ装置と、を備え、
前記複数のセンサ装置は、前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む撮像手段をそれぞれ有し、
前記サーバは、
前記複数の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、を有する、
配車システムが提供される。
【0011】
なお、本発明の他の態様としては、上記一態様の方法を少なくとも１以上のコンピュータに実行させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
このコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されたとき、コンピュータに、情報処理装置上で、その情報処理方法を実施させるコンピュータプログラムコードを含む。
このコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されたとき、コンピュータに、情報処理装置上で、その情報処理方法を実施させるコンピュータプログラムコードを含む。
【0012】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【0013】
また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。
【0014】
また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の処理を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の処理を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の処理の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができる。
【0015】
さらに、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の処理は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある処理の実行中に他の処理が実行されること、ある処理の実行タイミングと他の処理の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。
【発明の効果】
【0016】
本発明の一態様によれば、複数の異なる場所のタクシー乗り場に対する配車を最適化できる配車システム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムが得られる。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1】実施形態に係る情報処理装置の概要を示す図である。
【図2】実施形態に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図3】実施形態に係る配車システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図5】乗降場情報のデータ構造例を示す図である。
【図6】センサ情報のデータ構造例を示す図である。
【図7】センサ取得情報のデータ構造例を示す図である。
【図8】待ち行列人数情報のデータ構造例を示す図である。
【図9】配車情報のデータ構造例を示す図である。
【図10】実施形態に係るサーバの動作例を示すフローチャートである。
【図11】実施形態に係る配車システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図12】センサ装置の一例を示す図である。
【図13】実施形態に係る情報処理装置の機能構成例を示す機能ブロック図である。
【図14】センサ送信データのデータ構造例を示す図である。
【図15】実施形態に係るサーバの動作例を示すフローチャートである。
【図16】実施形態に係る配車システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図17】実施形態に係る情報処理装置の機能構成例を示す機能ブロック図である。
【図18】実績情報のデータ構造例を示す図である。
【図19】実施形態に係るサーバの動作例を示すフローチャートである。
【図20】実施形態に係る情報処理装置の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。
【図21】コンテンツ情報のデータ構造例を示す図である。
【図22】車両搭載装置の論理的に構成例を示す機能ブロック図である。
【図23】実施形態に係るサーバの動作例を示すフローチャートである。
【図24】実施形態に係る配車システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図25】実施形態に係るサーバの動作例を示すフローチャートである。
【図26】実施形態に係る情報処理装置の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。
【図27】実施形態に係るサーバの動作例を示すフローチャートである。
【図28】実施形態に係る配車システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図29】実施形態に係るサーバの動作例を示すフローチャートである。
【図30】他の実施形態１の情報処理装置の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、以下の各図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【0019】
実施形態において「取得」とは、自装置が他の装置や記憶媒体に格納されているデータまたは情報を取りに行くこと（能動的な取得）、および、自装置に他の装置から出力されるデータまたは情報を入力すること（受動的な取得）の少なくとも一方を含む。能動的な取得の例は、他の装置にリクエストまたは問い合わせしてその返信を受信すること、及び、他の装置や記憶媒体にアクセスして読み出すこと等がある。また、受動的な取得の例は、配信（または、送信、プッシュ通知等）される情報を受信すること等がある。さらに、「取得」とは、受信したデータまたは情報の中から選択して取得すること、または、配信されたデータまたは情報を選択して受信することであってもよい。
【0020】
＜最小構成例＞
図１は、実施形態に係る情報処理装置２００の概要を示す図である。情報処理装置２００は、画像取得部２０２と、生成部２０４と、を備える。
画像取得部２０２は、タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する。
生成部２０４は、画像を処理することにより、複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する。
図１は、実施形態に係る情報処理装置２００の概要を示す図である。情報処理装置２００は、画像取得部２０２と、生成部２０４と、を備える。
画像取得部２０２は、タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する。
生成部２０４は、画像を処理することにより、複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する。
【0021】
＜動作例＞
図２は、実施形態に係る情報処理装置２００の動作例を示すフローチャートである。
画像取得部２０２は、タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する（ステップＳ１０１）。
生成部２０４は、画像を処理することにより、複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する（ステップＳ１０３）。
図２は、実施形態に係る情報処理装置２００の動作例を示すフローチャートである。
画像取得部２０２は、タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する（ステップＳ１０１）。
生成部２０４は、画像を処理することにより、複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する（ステップＳ１０３）。
【0022】
この情報処理装置２００は、画像取得部２０２と生成部２０４とを備えている。画像取得部２０２は、複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する。生成部２０４は、画像を処理することにより、複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する。
この情報処理装置２００によれば、複数の異なる場所のタクシー乗り場に対する配車を最適化できる。
この情報処理装置２００によれば、複数の異なる場所のタクシー乗り場に対する配車を最適化できる。
【0023】
以下、情報処理装置２００の詳細例について説明する。
【0024】
（第１実施形態）
＜システム概要＞
図３は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。配車システム１は、複数箇所のタクシー乗降場３０におけるタクシー２０の配車を行う。ただし、配車システム１は、タクシーの配車に留まらず、自動運転による移動手段の、当該移動手段の複数の乗降場への配車にも適用可能である。
配車システム１は、サーバ２００を備えている。サーバ２００は、図１の情報処理装置２００の一例であり、同じ符号を付して説明する。複数箇所のタクシー乗降場３０には、それぞれカメラ５が設置されている。タクシー乗降場３０は、例えば、駅前や駅周辺の敷地、大規模商業施設、ホテル、工場、病院、大学等の施設の敷地の中または周辺に設けられている。カメラ５は、撮像手段の一例である。図３の例では、第１のタクシー乗降場３０ａと、第２のタクシー乗降場３０ｂとに、それぞれ第１のカメラ５ａと、第２のカメラ５ｂとが設置されている。そして、第１のカメラ５ａおよび第２のカメラ５ｂは、それぞれタクシー待ちの人４０が存在する第１の乗客待機領域３２ａおよび第２の乗客待機領域３２ｂを撮像範囲に含む。
＜システム概要＞
図３は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。配車システム１は、複数箇所のタクシー乗降場３０におけるタクシー２０の配車を行う。ただし、配車システム１は、タクシーの配車に留まらず、自動運転による移動手段の、当該移動手段の複数の乗降場への配車にも適用可能である。
配車システム１は、サーバ２００を備えている。サーバ２００は、図１の情報処理装置２００の一例であり、同じ符号を付して説明する。複数箇所のタクシー乗降場３０には、それぞれカメラ５が設置されている。タクシー乗降場３０は、例えば、駅前や駅周辺の敷地、大規模商業施設、ホテル、工場、病院、大学等の施設の敷地の中または周辺に設けられている。カメラ５は、撮像手段の一例である。図３の例では、第１のタクシー乗降場３０ａと、第２のタクシー乗降場３０ｂとに、それぞれ第１のカメラ５ａと、第２のカメラ５ｂとが設置されている。そして、第１のカメラ５ａおよび第２のカメラ５ｂは、それぞれタクシー待ちの人４０が存在する第１の乗客待機領域３２ａおよび第２の乗客待機領域３２ｂを撮像範囲に含む。
【0025】
以後、特に区別する必要がない場合、第１のタクシー乗降場３０ａおよび第２のタクシー乗降場３０ｂは単にタクシー乗降場３０と呼び、第１のカメラ５ａおよび第２のカメラ５ｂは単にカメラ５と呼び、第１の乗客待機領域３２ａおよび第２の乗客待機領域３２ｂは単に乗客待機領域３２と呼ぶ。サーバ２００は、複数のカメラ５に通信ネットワーク３を介して接続されている。ただし、通信ネットワーク３は、複数の異なるネットワークの組み合わせ（例えば、携帯通信網とＬＡＮ（Local Area Network）等）であってもよい。
【0026】
サーバ２００は、記憶装置２２０を含む。記憶装置２２０は、サーバ２００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり記憶装置２２０は、サーバ２００と一体のハードウェアであってもよいし、サーバ２００とは別体のハードウェアであってもよい。
【0027】
サーバ２００は、画像処理装置３００と通信ネットワーク３を介して接続される。画像処理装置３００は、カメラ５が生成する画像を処理する。画像処理装置３００は、記憶装置３２０を含む。記憶装置３２０は、画像処理装置３００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり記憶装置３２０は、画像処理装置３００と一体のハードウェアであってもよいし、画像処理装置３００とは別体のハードウェアであってもよい。
【0028】
記憶装置３２０は、複数の記憶装置から構成されてもよい。例えば、ある記憶装置３２０は、カメラ５が生成した画像を格納してもよい。また、別の記憶装置３２０は、画像処理装置３００が画像処理を行う際に使用する学習モデルを格納する記憶手段としての機能を有してもよい。
【0029】
画像処理装置３００は、サーバ２００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり画像処理装置３００は、サーバ２００と一体のハードウェアであってもよいし、サーバ２００とは別体のハードウェアであってもよい。また、図では、サーバ２００と画像処理装置３００は通信ネットワーク３で接続されているが、サーバ２００と画像処理装置３００の間の接続はネットワーク接続に限定されない。
【0030】
カメラ５は、レンズとＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサといった撮像素子を備え、例えばＩＰ（Internet Protocol）カメラ等のネットワークカメラである。ネットワークカメラは、たとえば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）通信機能を有し、通信ネットワーク３、すなわちルータなどの中継装置（不図示）を介してサーバ２００または画像処理装置３００に接続される。これらのカメラ５は、街頭に設置されている、所謂、防犯カメラであってもよい。そして、カメラ５は、カメラ本体やレンズの向きの制御、ズーム制御、焦点合わせ等を行う機構を備えてもよい。
【0031】
カメラ５により生成される画像は、リアルタイムに撮影され、サーバ２００または画像処理装置３００に送信されるのが好ましい。ただし、カメラ５から送信される画像は、カメラ５から直接送信されなくてもよく、所定の時間（例えば、数秒～数分）遅延した画像であってもよい。カメラ５で撮像された画像は、一旦他の記憶装置（不図示）に格納され、サーバ２００または画像処理装置３００が記憶装置から逐次または所定時間間隔毎（例えば、数秒間～数分間）に読み出してもよい。さらに、カメラ５から送信される画像は、動画像であるのが好ましいが、所定間隔毎のフレーム画像であってもよいし、静止画であってもよい。
【0032】
カメラ５が生成した画像は、例えば、サーバ２００に送信され、記憶装置２２０に格納される。サーバ２００は画像処理装置３００に画像を送信する。画像処理装置３００は受信した画像を記憶装置３２０に格納するとともに、画像を処理し、その結果をサーバ２００に送信する。他の例では、カメラ５が生成した画像は、画像処理装置３００に送信され、記憶装置３２０に格納されてもよい。画像処理装置３００は受信した画像を処理し、その結果をサーバ２００に送信してもよい。
【0033】
上記したように、カメラ５は、撮影範囲に乗客待機領域３２を含む。タクシー乗降場３０に多数の人４０が並んだ場合、カメラ５は、乗客待機領域３２を複数の領域に分割し、分割された各領域を撮影範囲として複数の画像を生成してもよい。
【0034】
＜ハードウェア構成例＞
図４は、図１の情報処理装置２００を実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図３のサーバ２００も、コンピュータ１０００によって実現される。情報処理装置２００の機能は、サーバ２００と他のサーバ（例えば、後述する実施形態で説明するタクシー会社のサーバ、あるいは、コンテンツ配信サーバ等、あるいは、タクシー２０に搭載される車両搭載装置等）が分担して実現してもよい。後述する実施形態で説明するタクシー会社のサーバ、コンテンツ配信サーバ、あるいは、タクシー２０に搭載される車両搭載装置の制御部５２等もコンピュータ１０００によって実現される。さらに、後述する実施形態で説明するセンサ装置１００の制御部１１６もコンピュータ１０００によって実現される。
図４は、図１の情報処理装置２００を実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図３のサーバ２００も、コンピュータ１０００によって実現される。情報処理装置２００の機能は、サーバ２００と他のサーバ（例えば、後述する実施形態で説明するタクシー会社のサーバ、あるいは、コンテンツ配信サーバ等、あるいは、タクシー２０に搭載される車両搭載装置等）が分担して実現してもよい。後述する実施形態で説明するタクシー会社のサーバ、コンテンツ配信サーバ、あるいは、タクシー２０に搭載される車両搭載装置の制御部５２等もコンピュータ１０００によって実現される。さらに、後述する実施形態で説明するセンサ装置１００の制御部１１６もコンピュータ１０００によって実現される。
【0035】
コンピュータ１０００は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０を有する。
【0036】
バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【0037】
プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。
【0038】
メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。
【0039】
ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は情報処理装置２００の各機能（例えば、画像取得部２０２、生成部２０４、後述する気象情報取得部２０６、実績情報取得部２０８、人物特定部２１０、出力処理部２１２、検出部２１４など）を実現する処理手順を含むプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んでプログラムモジュールに含まれる各処理を手順に従い実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０は、サーバ２００の記憶装置２２０や画像処理装置３００の記憶装置３２０として機能してもよい。さらに、ストレージデバイス１０４０は、後述する外部サーバ装置４００の記憶装置４２０、あるいは、車両搭載装置５０の記憶部５４として機能してもよい。
【0040】
プログラムモジュールは、記録媒体に記録されてもよい。プログラムモジュールを記録する記録媒体は、非一時的な有形のコンピュータ１０００が使用可能な媒体を含み、その媒体に、コンピュータ１０００（プロセッサ１０２０）が読み取り可能なプログラムコードが埋め込まれてよい。
【0041】
入出力インタフェース１０５０は、コンピュータ１０００と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース１０５０は、ブルートゥース（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）などの近距離無線通信を行う通信インタフェースとしても機能する。
【0042】
ネットワークインタフェース１０６０は、コンピュータ１０００を通信ネットワーク３に接続するためのインタフェースである。この通信ネットワーク３は、例えば、携帯通信網、ＬＡＮ（Local Area Network）、およびＷＡＮ（Wide Area Network）等のうち少なくとも一つ、または複数の組み合わせである。ネットワークインタフェース１０６０が通信ネットワーク３に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【0043】
そして、コンピュータ１０００は、入出力インタフェース１０５０またはネットワークインタフェース１０６０を介して、必要な機器（例えば、図示されないサーバ２００のキーボード、マウス、スピーカ、マイクロフォン、プリンタ等、図１２のセンサ装置１００の光源１０２、撮像部１０４、センサ群１０６、通信部１０８、スピーカ１１０、ディスプレイ１１２等、あるいは、図２２の車両搭載装置５０の操作受付部５６、ディスプレイ５８、通信部６０、ＧＰＳ受信部６２、マイクロフォン６４、スピーカ６６等）に接続する。
【0044】
図１、および後述する図１３、図１７、図２０、図２６、および図３０の各実施形態の情報処理装置２００（サーバ２００）の各構成要素は、図４のコンピュータ１０００のハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。各実施形態の情報処理装置２００を示す機能ブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、論理的な機能単位のブロックを示している。
【0045】
＜機能構成例＞
以下、実施形態に係るサーバ２００の機能構成例について図１を用いて説明する。上記したように、サーバ２００は図１の情報処理装置２００の一例である。
サーバ２００は、画像取得部２０２と、生成部２０４と、を備える。
画像取得部２０２は、複数の乗客待機領域３２を撮影範囲に含む複数のカメラ５（撮像手段の一例）から画像を取得する。画像取得部２０２は、取得した画像をセンサ取得情報３３０として記憶装置２２０に記憶する。他の例として、画像取得部２０２は、取得した画像を記憶装置２２０に記憶させず、画像処理装置３００に転送してもよい。あるいは、画像は、カメラ５から画像処理装置３００に直接送信されてもよい。他の例の場合、画像処理装置３００が、受信した画像を記憶装置３２０に記憶する。
以下、実施形態に係るサーバ２００の機能構成例について図１を用いて説明する。上記したように、サーバ２００は図１の情報処理装置２００の一例である。
サーバ２００は、画像取得部２０２と、生成部２０４と、を備える。
画像取得部２０２は、複数の乗客待機領域３２を撮影範囲に含む複数のカメラ５（撮像手段の一例）から画像を取得する。画像取得部２０２は、取得した画像をセンサ取得情報３３０として記憶装置２２０に記憶する。他の例として、画像取得部２０２は、取得した画像を記憶装置２２０に記憶させず、画像処理装置３００に転送してもよい。あるいは、画像は、カメラ５から画像処理装置３００に直接送信されてもよい。他の例の場合、画像処理装置３００が、受信した画像を記憶装置３２０に記憶する。
【0046】
各カメラ５は、タクシー乗降場３０の乗客待機領域３２を撮影範囲としている。例えば、複数のタクシー乗降場３０には、各乗降場の乗客待機領域３２を特定する識別情報（以後、乗降場ＩＤとも呼ぶ）が割り当てられている。また、複数のカメラ５には、各カメラ５を特定する識別情報（以後、センサＩＤとも呼ぶ）が割り当てられている。
【0047】
図５は、乗降場情報２３０のデータ構造例を示す図である。乗降場情報２３０は、タクシー乗降場３０の乗客待機領域３２別に、乗降場ＩＤと、乗客待機領域３２の場所を示す情報とを関連付けて少なくとも含む。乗客待機領域３２の場所を示す情報は、一例として、駅名と、乗り場名とを含む。ただし、乗客待機領域３２の場所を示す情報は、これに限定されない。他の例として、乗客待機領域３２の場所を示す情報は、施設名（例えば、Ａ会社Ｂ工場やＣ大学等）と、乗り場名（例えば、正門前乗り場や北門乗り場等）とを含んでもよい。さらなる他の例として、乗客待機領域３２の場所を示す情報は、住所や緯度経度情報等の位置情報を含んでもよい。
【0048】
図６は、センサ情報２４０のデータ構造例を示す図である。センサ情報２４０は、カメラ５別に、センサＩＤと、当該カメラ５が撮影するタクシー乗降場３０（乗客待機領域３２）を特定する乗降場ＩＤとを関連付けて少なくとも含む。
【0049】
カメラ５を特定する情報は、カメラ５が記憶していてもよい。その場合、カメラ５は、画像の生成日時と画像データにセンサＩＤを関連付けて情報処理装置２００に送信する。あるいは、センサＩＤは、ネットワークカメラのＩＰアドレスを利用してもよい。その場合、カメラ５は、画像データにセンサＩＤを関連付けて送信しなくてもよい。画像取得部２０２は、画像を取得するためにカメラ５に接続する際に指定したＩＰアドレスをセンサＩＤとして、取得した画像データと関連付けてセンサ取得情報３３０として記憶装置２２０に記憶する。
【0050】
カメラ５は、乗客待機領域３２の状態を検出するセンサの一例である。後述する実施形態のサーバ２００は、乗客待機領域３２の状態を検出する他のセンサをさらに用いる。そのため、センサＩＤは、センサの種類を示す情報をさらに含んでもよい。例えば、カメラ５のセンサＩＤは、先頭にセンサ種類がカメラであることを示す所定の英文字（図６の例では「Ｓ」）を含み、その後に、所定桁数の数字を含んでもよい。
【0051】
図７は、センサ取得情報３３０のデータ構造例を示す図である。
センサ取得情報３３０は、カメラ５別に、カメラ５を特定する情報であるセンサＩＤと取得した画像の日時と画像データとを関連付けて含む。
画像の日時は、例えば、画像データをカメラ５から受信した日時、画像データを記憶装置２２０（または記憶装置３２０）に保存した日時等である。センサ取得情報３３０には、画像データの実体ファイルそのものは保存されなくてよい。例えば、センサ取得情報３３０は、画像データの格納場所（ディスク名、フォルダ名、およびディレクトリ名等のうち少なくともいずれか一つ）とファイル名を示す情報（あるいは、格納場所とファイル名を示すパス）を含んでいればよい。画像データファイルは、記憶装置２２０の所定の記憶領域に格納されてよい。
センサ取得情報３３０は、カメラ５別に、カメラ５を特定する情報であるセンサＩＤと取得した画像の日時と画像データとを関連付けて含む。
画像の日時は、例えば、画像データをカメラ５から受信した日時、画像データを記憶装置２２０（または記憶装置３２０）に保存した日時等である。センサ取得情報３３０には、画像データの実体ファイルそのものは保存されなくてよい。例えば、センサ取得情報３３０は、画像データの格納場所（ディスク名、フォルダ名、およびディレクトリ名等のうち少なくともいずれか一つ）とファイル名を示す情報（あるいは、格納場所とファイル名を示すパス）を含んでいればよい。画像データファイルは、記憶装置２２０の所定の記憶領域に格納されてよい。
【0052】
一例として、画像取得部２０２は、所定時間間隔毎（例えば、１０分間隔毎）に、所定時間間隔分（１０分間分）の映像データを各カメラ５から取得し、センサ取得情報３３０として記憶装置２２０に記憶する。他の例として、画像取得部２０２は、所定時間間隔毎（例えば、１０分間隔毎）に、当該時刻の画像データ（静止画像あるいは、複数フレームの画像）を各カメラ５から取得し、センサ取得情報３３０として記憶装置２２０に記憶する。
【0053】
生成部２０４は、画像を処理することにより、複数の乗客待機領域３２に対するタクシー２０の配車情報を生成する。具体的には、まず、生成部２０４は、画像を画像処理装置３００に処理させることにより、各乗客待機領域３２におけるタクシー待ち行列の人数を特定する。
【0054】
画像処理装置３００は、画像を処理することにより、画像内の乗客待機領域３２を特定するとともに、乗客待機領域３２内に存在する人４０の領域を特定する。そして、画像処理装置３００は、当該人４０の少なくとも一部の領域（例えば、頭部領域等）をカウントして乗客待機領域３２内の人数を特定する。特定された人数は、サーバ２００に送信される。
【0055】
生成部２０４は、画像処理装置３００から取得した各タクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を、タクシー乗降場３０別に待ち行列人数情報２５０として記憶装置２２０に記憶する。
【0056】
図８は、待ち行列人数情報２５０のデータ構造例を示す図である。
待ち行列人数情報２５０は、ある時刻の各タクシー乗降場３０におけるタクシー待ち行列の人数を記憶する。
待ち行列人数情報２５０は、ある時刻の各タクシー乗降場３０におけるタクシー待ち行列の人数を記憶する。
【0057】
なお、人数を特定するタイミングは、例えば、タクシー２０の配車情報に基づいてタクシー２０を呼び出してから、タクシー２０がタクシー乗降場３０に到着して顧客を乗車させ、目的地に到着するまでの時間（ここでは、配車処理のターンアラウンドタイムと呼ぶ）間隔毎であるのが好ましい。一例として、人数を特定するタイミングは、配車処理のターンアラウンドタイム毎であり、例えば、３０分毎である。ただし、配車処理のターンアラウンドタイムは、タクシー乗降場３０、曜日、時間帯等によって異なる。そのため、人数を特定するタイミングも、タクシー乗降場３０、曜日、および時間帯の少なくとも一つに応じて異ならせてもよい。
【0058】
待ち行列の人数は、ある時刻の画像のみを用いて特定されてもよいし、配車処理のターンアラウンドタイム間の複数時刻における複数の画像を用いて特定される、時刻毎の人数の、配車処理のターンアラウンドタイム間の平均値や最大値等であってもよい。
【0059】
生成部２０４は、待ち行列人数情報２５０を参照し、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を用いて、タクシー２０の配車情報を生成する。一例として、生成部２０４は、配車可能なタクシー２０の台数を、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数の比率に合わせて分配する。生成部２０４は、生成したタクシー２０の配車情報２６０を記憶装置２２０に記憶する。
【0060】
配車可能なタクシー２０とは、例えば、顧客を乗車させていない空車で走行中のタクシー２０または待機中のタクシー２０であって、配車対象地域内、あるいは、配車先までの走行距離または配車先に到着するのにかかる時間が所定範囲内の位置に居るタクシー２０である。
【0061】
図９は、配車情報２６０のデータ構造例を示す図である。
配車情報２６０は、ある時刻の各タクシー乗降場３０におけるタクシー待ち行列の人数と、分配されたタクシー２０の台数とを関連付けて含む。
配車情報２６０は、ある時刻の各タクシー乗降場３０におけるタクシー待ち行列の人数と、分配されたタクシー２０の台数とを関連付けて含む。
【0062】
図９の例では、３つのタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２におけるタクシー待ち行列の人数が、５人、０人、１２人となっている。生成部２０４は、このタクシー待ち行列の人数の割合で配車可能なタクシー２０の台数を各乗客待機領域３２に分配する。この例では、生成部２０４は、５：０：１２の割合で、１０台のタクシー２０を３台：０台：７台に分配している。
【0063】
＜動作例＞
以下、実施形態のサーバ２００の動作例について説明する。
図１０は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図１０のフローは、図２のフローと同じステップＳ１０１を有するとともに、さらに、ステップＳ１０３に替えてステップＳ１１１とステップＳ１１３とを有する。
以下、実施形態のサーバ２００の動作例について説明する。
図１０は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図１０のフローは、図２のフローと同じステップＳ１０１を有するとともに、さらに、ステップＳ１０３に替えてステップＳ１１１とステップＳ１１３とを有する。
【0064】
ステップＳ１０１は、定期的、所定時刻、あるいは、随時実行される。ステップＳ１０１、ステップＳ１１１、およびステップＳ１１３は、互いに非同期に実行されてよい。例えば、ステップＳ１１１とステップＳ１１３は、配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行される。
【0065】
まず、画像取得部２０２は、複数のタクシー乗降場３０に設置される複数のカメラ５から画像を取得する（ステップＳ１０１）。画像取得部２０２は、取得した画像をセンサ取得情報３３０として記憶装置２２０に記憶する。
【0066】
生成部２０４は、画像を画像処理装置３００に処理させることにより、各乗客待機領域３２におけるタクシー待ち行列の人数を特定する（ステップＳ１１１）。生成部２０４は、タクシー待ち行列の人数を、乗客待機領域３２別に待ち行列人数情報２５０として記憶装置２２０に記憶する。
【0067】
そして、生成部２０４は、待ち行列人数情報２５０を参照し、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する（ステップＳ１１３）。生成部２０４は、生成した配車情報２６０を記憶装置２２０に記憶する。
【0068】
配車情報２６０は、例えば、図示されないタクシー会社の端末のディスプレイに表示させることができる。タクシー会社では、配車情報２６０に基づいて、オペレータが配車可能なタクシー２０を呼び出し、行先のタクシー乗降場３０を伝えることで、配車することができる。あるいは、タクシー会社の自動配車システム（不図示）が配車情報２６０を用いて、自動的に配車可能なタクシー２０を呼び出してもよい。
【0069】
以上、本実施形態によれば、情報処理装置２００は、画像取得部２０２と、生成部２０４を備えている。画像取得部２０２は、複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する。生成部２０４は、画像を処理することにより、複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する。
本実施形態によれば、複数の異なる場所のタクシー乗り場に対する配車を最適化できる配車システム１、情報処理装置２００、情報処理方法、およびプログラムを得ることができる。
本実施形態によれば、複数の異なる場所のタクシー乗り場に対する配車を最適化できる配車システム１、情報処理装置２００、情報処理方法、およびプログラムを得ることができる。
【0070】
（第２実施形態）
図１１は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。本実施形態は、図３のカメラ５に替えて街路灯１０に設置される撮像手段（後述する撮像部１０４）を用いて生成される画像を取得する構成を有する点で、上記実施形態と相違する。また、後述するように、本実施形態は、さらに気象情報を用いてタクシーの配車を行う構成を有する点で、上記実施形態と相違する。ただし、本実施形態の構成は、後述する他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図１１は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。本実施形態は、図３のカメラ５に替えて街路灯１０に設置される撮像手段（後述する撮像部１０４）を用いて生成される画像を取得する構成を有する点で、上記実施形態と相違する。また、後述するように、本実施形態は、さらに気象情報を用いてタクシーの配車を行う構成を有する点で、上記実施形態と相違する。ただし、本実施形態の構成は、後述する他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0071】
＜システム概要＞
以下、図１１を用いて実施形態に係る配車システム１について説明する。
複数の街路灯１０は、道路や敷地に配置されている。ただし、街路灯１０は様々な場所に配置されている。複数の街路灯１０には、センサ装置１００がそれぞれ設けられている。本実施形態では、サーバ２００は、これらの街路灯１０の中から、複数箇所のタクシー乗降場３０の場所に設置されている街路灯１０のセンサ装置１００から取得したデータを用いて処理を行う。
以下、図１１を用いて実施形態に係る配車システム１について説明する。
複数の街路灯１０は、道路や敷地に配置されている。ただし、街路灯１０は様々な場所に配置されている。複数の街路灯１０には、センサ装置１００がそれぞれ設けられている。本実施形態では、サーバ２００は、これらの街路灯１０の中から、複数箇所のタクシー乗降場３０の場所に設置されている街路灯１０のセンサ装置１００から取得したデータを用いて処理を行う。
【0072】
少なくとも一つの街路灯１０ａのセンサ装置１００は、第１のタクシー乗降場３０ａの場所に設置されており、他の少なくとも一つの街路灯１０ｂのセンサ装置１００は第２のタクシー乗降場３０ｂの場所に設置されている。サーバ２００は、センサ装置１００が生成したデータを、そのセンサ装置１００の設置場所に対応するタクシー乗降場３０に対応付けて後述するセンサ取得情報３３０として記憶装置２２０に記憶させる。
【0073】
図１２は、センサ装置１００の一例を示す図である。本図に示す例において、センサ装置１００は街路灯１０を兼ねている。センサ装置１００は、ＬＥＤなどの光源１０２、撮像部１０４、センサ群１０６、通信部１０８、スピーカ１１０、およびディスプレイ１１２を有している。センサ装置１００は、さらに、センサ装置１００の光源１０２、撮像部１０４、センサ群１０６、通信部１０８、スピーカ１１０、およびディスプレイ１１２を制御する制御部１１６を有している。
【0074】
撮像部１０４およびセンサ群１０６は、いずれもセンサ装置１００に設けられたセンサの一例であり、同一の支持部材に支持されている。支柱１１４は、支持部材の一例であり、撮像部１０４およびセンサ群１０６は、支柱１１４の上部に設置されている。またセンサ群１０６は、例えば、照度センサ、温度センサ、湿度センサ、振動センサ、および傾斜センサ等を含んでいる。
【0075】
撮像部１０４は、支柱１１４の上部から下方を見た領域、すなわちセンサ装置１００が設置されている道路や敷地を撮影範囲としている。このため、支柱１１４は、センサ装置１００が設置されている道路や敷地に存在する移動体、例えば人、自転車、および車両を撮像することができる。本図に示す例において、撮像部１０４は光源１０２の近く、例えば光源１０２を支柱１１４に取り付ける部分に位置している。このようにすると、夜間など自然光の光量が足りない場合において、光源１０２は、撮像部１０４の光源を兼ねることができる。
【0076】
本実施形態では、撮像部１０４の撮影範囲は、タクシー乗降場３０でタクシー２０を待つ人４０が存在する乗客待機領域３２を含むように設定される。撮像部１０４は、図３のカメラ５に替わる撮像手段の他の例である。
【0077】
本実施形態において、センサ群１０６は、気象情報に関するデータを取得するセンサを少なくとも含む。例えば、センサ群１０６は、気温、湿度、気圧、風速、風量、水蒸気量、および雨量のうち少なくとも一つを計測するセンサを含む。各種センサによって計測されたデータは、以後、気象データと呼ぶ。
【0078】
撮像部１０４が生成した画像およびセンサ群１０６が生成した各種データ（画像データおよび気象データ）は、そのセンサ装置１００を特定可能な情報（以下、センサ識別情報と呼ぶ）とともに、通信部１０８によってサーバ２００に送信される。センサ装置１００からサーバ２００に送信されるデータは、以下、センサ送信データ３４０と呼ぶ。
【0079】
図１４は、センサ送信データ３４０のデータ構造例を示す図である。
センサ送信データ３４０は、撮像部１０４が生成した画像およびセンサ群１０６が生成した各種データを含む。具体的には、センサ送信データ３４０は、データの生成日時に関連付けて、そのデータを生成したセンサの種類を示す情報（以下、センサ種類情報と呼ぶ）とともに、各センサが生成したデータ（画像データまたは各種の気象データ）を含む。なお、センサ種類情報は、センサ識別情報に含まれてよい。例えば、撮像部１０４のセンサＩＤは、先頭にセンサ種類がカメラであることを示す所定の英文字（上記した図６の例では「Ｓ」）を含み、その後に、所定桁数の数字を含んでもよい。
センサ送信データ３４０は、撮像部１０４が生成した画像およびセンサ群１０６が生成した各種データを含む。具体的には、センサ送信データ３４０は、データの生成日時に関連付けて、そのデータを生成したセンサの種類を示す情報（以下、センサ種類情報と呼ぶ）とともに、各センサが生成したデータ（画像データまたは各種の気象データ）を含む。なお、センサ種類情報は、センサ識別情報に含まれてよい。例えば、撮像部１０４のセンサＩＤは、先頭にセンサ種類がカメラであることを示す所定の英文字（上記した図６の例では「Ｓ」）を含み、その後に、所定桁数の数字を含んでもよい。
【0080】
図６で説明したように、撮像部１０４およびセンサ群１０６のセンサを特定可能なセンサＩＤは、センサ装置１００が設置されているタクシー乗降場３０の乗降場ＩＤにセンサ情報２４０として関連付けられている。そのため、他の例では、センサ送信データ３４０は、乗降場ＩＤを必ずしも含まなくてもよい。
【0081】
乗降場ＩＤは、タクシー乗降場３０に設置されているセンサ装置１００毎に固有に割り振られた識別情報であってもよい。識別情報（または乗降場ＩＤ）は、例えば通信部１０８に記憶されている。
センサ装置１００を特定可能な情報は、そのセンサ装置１００が設置されている場所を示す情報（例えば、タクシー乗降場３０の駅名およびタクシー乗り場名）を含んでいてもよい。
センサ装置１００を特定可能な情報は、そのセンサ装置１００が設置されている場所を示す情報（例えば、タクシー乗降場３０の駅名およびタクシー乗り場名）を含んでいてもよい。
【0082】
通信部１０８は、例えば無線通信装置であるが、有線の通信装置であってもよい。
【0083】
サーバ２００は、センサ装置１００から受信したセンサ送信データ３４０を記憶装置２２０に記憶する。あるいは、サーバ２００は、センサ送信データ３４０を上記実施形態の図７のセンサ取得情報３３０に格納してもよい。図７では、センサ取得情報３３０は、カメラ５別に、カメラ５を特定する情報であるセンサＩＤと取得した画像の日時と画像データとを関連付けて含んでいた。本実施形態では、センサ取得情報３３０は、センサ別に、センサの種類を示す情報（ここではセンサＩＤ）と、センサ送信データ３４０の日時と、取得した気象データまたは画像データと、をそれぞれ分類して格納してもよい。
【0084】
ここでセンサ装置１００は、画像および／またはデータを、所定の処理（例えばデータの圧縮処理）を行ってから情報処理装置２００に送信してもよい。
【0085】
なお、センサ装置１００は街路灯１０を兼ねていなくてもよい。この場合、センサ装置１００は、少なくとも撮像部１０４、センサ群１０６、および通信部１０８を有しており、既に設置されている街路灯１０の支柱に取り付け可能になっているのが好ましい。あるいは、撮像部１０４およびセンサ群１０６のセンサが各々通信機能（例えば、ＩｏＴ（Internet of Things）機器）を有している場合、センサ装置１００は、少なくとも撮像部１０４およびセンサ群１０６を有していればよい。
【0086】
＜機能構成例＞
図１３は、実施形態に係る情報処理装置２００の機能構成例を示す機能ブロック図である。図１１のサーバ２００は、情報処理装置２００の一例である。
情報処理装置（サーバ）２００は、図１の情報処理装置２００の構成に加え、さらに、気象情報取得部２０６を備えている。ただし、本実施形態の構成は、後述する他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図１３は、実施形態に係る情報処理装置２００の機能構成例を示す機能ブロック図である。図１１のサーバ２００は、情報処理装置２００の一例である。
情報処理装置（サーバ）２００は、図１の情報処理装置２００の構成に加え、さらに、気象情報取得部２０６を備えている。ただし、本実施形態の構成は、後述する他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0087】
気象情報取得部２０６は、複数の乗客待機領域３２について、各乗客待機領域３２を含む領域の気象情報を取得する。
生成部２０４は、各乗客待機領域３２の気象情報をさらに用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
生成部２０４は、各乗客待機領域３２の気象情報をさらに用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
【0088】
気象情報取得部２０６は、複数の乗客待機領域３２について、各乗客待機領域３２に設置されたセンサが生成したデータを用いて気象情報を生成することにより取得する。
【0089】
各乗客待機領域３２に設置されたセンサとは、上述したセンサ装置１００のセンサ群１０６のセンサである。センサが生成したデータは、センサ送信データ３４０であり、各乗客待機領域３２に設置されたセンサ装置１００から受信される。
【0090】
気象情報取得部２０６は、取得したセンサが生成したデータを用いて、現在のタクシー乗降場３０の気象情報を生成する。例えば、気象情報取得部２０６は、雨量センサのデータを用いて、雨が降っているか否か、あるいは、雨の強度（小雨、大雨、豪雨等）を推定する。あるいは、気象情報取得部２０６は、気温センサと湿度センサのデータを用いて、不快指数を算出してもよい。
【0091】
生成部２０４は、雨が降っている場合、さらに、雨の強度が強い場合（例えば、大雨または豪雨）等の気象条件に応じて、タクシー２０の利用者が増加する可能性が高いことが推定される。そのため、生成部２０４はこれらの気象条件に応じて、当該タクシー乗降場３０への配車の配分比率を増加（例えば、係数１．２を掛ける等）させる。例えば、気象条件別に配分比率に掛ける係数は予め設定される。タクシー２０の利用者が増加する可能性が高い気象条件の場合は、係数は１より大きい値に設定されてもよい。あるいは、タクシー２０利用者が減少する可能性が高い気象条件の場合は、係数は１より小さい値に設定されてもよい。
【0092】
タクシー２０の利用者が増加する可能性が高い気象条件とは、例えば、雨が降っている、雨の強度が強い（大雨または豪雨等）、風速が閾値以上の強風、湿度と気温が閾値以上の高温多湿、および気温が閾値以下の低温、気温が氷点下でかつ雨量が閾値以上（降雪が推定される場合）などである。これらの条件のうち、少なくとも一つの条件を満たした場合、係数は１より大きい値に設定してもよい。あるいは、条件別に１より大きい係数を予め設定しておいてもよく、複数の条件が満たされた場合、生成部２０４は、各係数を掛け合わせて用いてもよい。
【0093】
タクシー２０の利用者が減少する可能性が高い気象条件とは、例えば、雨が降ってない、雨が降っていたとしても小雨である、風速が閾値以下の弱風または無風、湿度または気温が閾値以下で高温多湿でない、気温が所定範囲内の過ごしやすい気温である、などである。これらの条件のうち、少なくとも一つの条件を満たした場合、係数を１より小さい値に設定してもよい。あるいは、条件別に１より小さい係数を予め設定しておいてもよく、複数の条件が満たされた場合、各係数を掛け合わせて用いてもよい。
【0094】
現在の気象情報を生成して配車情報２６０の生成に用いるので、例えば、ゲリラ豪雨等、一時的に局所的に気象条件が悪化した地域のタクシー乗降場３０にタクシー２０の配車の配分比率を増加させること等が可能になる。
【0095】
また、気象情報取得部２０６は、外部サーバから気象の予測情報を取得してもよい。
外部サーバは、気象の予測情報のウェブサイトを提供しているウェブサーバ等である。気象情報取得部２０６は、外部サーバからタクシー乗降場３０の場所を含む地域の天気予報の情報を取得する。例えば、生成部２０４は、当日の時間毎の天気予報をさらに用いて、配車情報２６０を生成してもよい。生成部２０４は、天気予報の情報を用いることで、例えば、次の配車処理のターンアラウンドタイムに相当する期間（例えば、３０分後）の配車情報２６０を前もって生成すること等も可能になる。
外部サーバは、気象の予測情報のウェブサイトを提供しているウェブサーバ等である。気象情報取得部２０６は、外部サーバからタクシー乗降場３０の場所を含む地域の天気予報の情報を取得する。例えば、生成部２０４は、当日の時間毎の天気予報をさらに用いて、配車情報２６０を生成してもよい。生成部２０４は、天気予報の情報を用いることで、例えば、次の配車処理のターンアラウンドタイムに相当する期間（例えば、３０分後）の配車情報２６０を前もって生成すること等も可能になる。
【0096】
後述する第３実施形態における、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報を用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する構成と、本実施形態の構成を組み合わせてもよい。例えば、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報に、当該乗客待機領域３２の気象情報をさらに関連付けて含める。そうすることで、本実施形態における気象条件に応じたタクシー２０の利用者数の増減傾向を取得することが可能になる。例えば、この気象情報別の各乗客待機領域３２の過去の混雑状況の実績情報を用いて、気象条件別に各乗客待機領域３２の係数を設定してもよい。例えば、雨天時に利用者が増える傾向を示した乗客待機領域３２については、係数は大きく（例えば、１より大きく）してもよい。
【0097】
あるいは、実績情報から得られる気象条件別の複数の乗客待機領域３２の実際の利用者数の割合に応じて、係数は設定されてもよい。あるいは、他の実施形態として、生成部２０４は、複数のタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２におけるタクシー待ち行列の人数の割合は考慮せず、実績情報から得られる気象条件別の複数の乗客待機領域３２の実際の利用者数の割合に応じて、タクシー２０の配分比率を特定してもよい。
【0098】
＜動作例＞
図１５は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図１５のフローは、図１０のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１２１を含む。
図１５は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図１５のフローは、図１０のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１２１を含む。
【0099】
ステップＳ１０１およびステップＳ１２１は、定期的、所定時刻、あるいは、随時実行される。また、ステップＳ１０１で取得される画像データと、ステップＳ１２１で取得される気象情報は、同時にセンサ送信データ３４０として受信されてもよい。ステップＳ１０１、ステップＳ１１１、ステップＳ１１３、およびステップＳ１２１は、互いに非同期に実行されてよい。例えば、ステップＳ１１１とステップＳ１１３は、配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行される。
【0100】
まず、画像取得部２０２は、複数のタクシー乗降場３０に設置される複数のセンサ装置１００から画像データをセンサ送信データ３４０として受信する（ステップＳ１０１）。画像取得部２０２は、受信したセンサ送信データ３４０を記憶装置２２０に記憶する。さらに、画像取得部２０２はセンサ送信データ３４０から画像データを取り出して取得する。
【0101】
生成部２０４は、画像を画像処理装置３００に処理させることにより、各乗客待機領域３２におけるタクシー待ち行列の人数を特定する（ステップＳ１１１）。生成部２０４は、タクシー待ち行列の人数を、乗客待機領域３２別に待ち行列人数情報２５０として記憶装置２２０に記憶する。
【0102】
一方、気象情報取得部２０６は、複数のタクシー乗降場３０に設置される複数のセンサ装置１００から気象データをセンサ送信データ３４０として受信し、気象情報を取得する（ステップＳ１２１）。気象情報取得部２０６は、受信したセンサ送信データ３４０を記憶装置２２０に記憶する。気象情報取得部２０６は、記憶装置２２０に記憶したセンサ送信データ３４０から気象データを取り出して取得する。気象情報取得部２０６は、画像取得部２０２がステップＳ１０１で受信して記憶装置２２０に記憶したセンサ送信データ３４０から気象データを取り出して取得してもよい。
【0103】
気象情報取得部２０６は、取得した気象データを用いて気象情報を生成する。
【0104】
そして、生成部２０４は、待ち行列人数情報２５０を参照し、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を用いるとともに、気象情報をさらに用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する（ステップＳ１１３）。生成部２０４は、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を用いて、各タクシー乗降場３０への配車の配分比率を特定する。さらに、生成部２０４は、気象情報を用いて、気象条件に応じて各タクシー乗降場３０の係数を設定する。そして、生成部２０４は、各タクシー乗降場３０への配車の配分比率に設定した係数を掛け合わせ、配車情報２６０を生成する。生成部２０４は、生成した配車情報２６０を記憶装置２２０に記憶する。
【0105】
生成された配車情報２６０は、第１実施形態と同様、タクシー会社の端末のディスプレイに表示させることができる。
【0106】
以上説明したように、本実施形態の配車システム１において、情報処理装置（サーバ）２００は、気象情報取得部２０６を有している。気象情報取得部２０６は、乗客待機領域３２を含む領域の気象情報を取得する。生成部２０４は、気象情報をさらに用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、乗客待機領域３２毎に、気象情報を用いて配車情報２６０を生成することができる。これにより本実施形態は、配車を最適化できる。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、乗客待機領域３２毎に、気象情報を用いて配車情報２６０を生成することができる。これにより本実施形態は、配車を最適化できる。
【0107】
（第３実施形態）
図１６は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。本実施形態では、配車情報の生成に、タクシー会社が保有している配車実績情報をさらに用いる構成を有する点以外は、上記いずれかの実施形態と同様である。また、本実施形態の構成は、後述する他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾のない範囲で組み合わせてもよい。
図１６は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。本実施形態では、配車情報の生成に、タクシー会社が保有している配車実績情報をさらに用いる構成を有する点以外は、上記いずれかの実施形態と同様である。また、本実施形態の構成は、後述する他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾のない範囲で組み合わせてもよい。
【0108】
＜システム概要＞
以下、図１６を用いて実施形態に係る配車システム１について説明する。本実施形態の配車システム１は、図１１の配車システム１の構成に加え、さらに、外部サーバ装置４００を備えている。ただし、配車システム１は、図３の構成に、さらに外部サーバ装置４００を備えた構成であってもよい。外部サーバ装置４００は、通信ネットワーク３を介してサーバ２００に接続される。ただし、図では、図を簡略化するために、サーバ２００、画像処理装置３００、外部サーバ装置４００、およびセンサ装置１００（街路灯１０）が同じ通信ネットワーク３に接続されている。サーバ２００と外部サーバ装置４００とを接続する通信ネットワーク３と、サーバ２００と画像処理装置３００を接続する通信ネットワーク３と、サーバ２００とセンサ装置１００とを接続する通信ネットワーク３とは、異なる通信ネットワーク３であるのが好ましい。
以下、図１６を用いて実施形態に係る配車システム１について説明する。本実施形態の配車システム１は、図１１の配車システム１の構成に加え、さらに、外部サーバ装置４００を備えている。ただし、配車システム１は、図３の構成に、さらに外部サーバ装置４００を備えた構成であってもよい。外部サーバ装置４００は、通信ネットワーク３を介してサーバ２００に接続される。ただし、図では、図を簡略化するために、サーバ２００、画像処理装置３００、外部サーバ装置４００、およびセンサ装置１００（街路灯１０）が同じ通信ネットワーク３に接続されている。サーバ２００と外部サーバ装置４００とを接続する通信ネットワーク３と、サーバ２００と画像処理装置３００を接続する通信ネットワーク３と、サーバ２００とセンサ装置１００とを接続する通信ネットワーク３とは、異なる通信ネットワーク３であるのが好ましい。
【0109】
外部サーバ装置４００は、タクシー会社の配車実績情報を記憶する記憶装置４２０を含む。記憶装置４２０は、外部サーバ装置４００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり記憶装置４２０は、外部サーバ装置４００と一体のハードウェアであってもよいし、外部サーバ装置４００とは別体のハードウェアであってもよい。
【0110】
さらに、配車システム１において、サーバ２００が記憶装置４２０を含んでいてもよい。言い換えると、サーバ２００（情報処理装置２００）の機能は外部サーバ装置４００に組み込まれてもよい。
【0111】
＜機能構成例＞
図１７は、実施形態に係る情報処理装置２００の機能構成例を示す機能ブロック図である。図１６のサーバ２００は、情報処理装置２００の一例である。
情報処理装置（サーバ）２００は、図１３の情報処理装置２００の構成に加え、さらに、実績情報取得部２０８を備えている。ただし、本実施形態の構成は、図１の第１実施形態および後述する他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図１７は、実施形態に係る情報処理装置２００の機能構成例を示す機能ブロック図である。図１６のサーバ２００は、情報処理装置２００の一例である。
情報処理装置（サーバ）２００は、図１３の情報処理装置２００の構成に加え、さらに、実績情報取得部２０８を備えている。ただし、本実施形態の構成は、図１の第１実施形態および後述する他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0112】
実績情報取得部２０８は、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する。
生成部２０４は、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
生成部２０４は、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
【0113】
実績情報取得部２０８は、タクシー業者が保有している情報を取得する。タクシー業者が保有している情報とは、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報、一人当たりの料金期待値等の統計データ、および利用客の目的地を示す情報のうち少なくともいずれか一つを含む。
【0114】
実績情報取得部２０８は、外部サーバ装置４００から乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報を取得し、実績情報４３０として記憶装置２２０に記憶する。
図１８は、実績情報４３０のデータ構造例を示す図である。実績情報４３０は、乗客待機領域３２毎に、乗客待機領域３２を特定する情報、例えば、乗降場ＩＤに、混雑状況を示す混雑度を関連付けて含む。混雑度は、平日、休日、祝祭日、曜日および時間帯に応じて変動するため、実績情報４３０は、曜日別、かつ時間帯別に混雑度を含む。時間帯は、０時～６時、６時～１２時、・・・といった所定時間間隔毎に区切られた期間であってもよいし、早朝（４時～６時）、夜間（２２時～３時）、日中（１０時～１７時）、帰宅時刻（１７時～２０時）等、特性を有する時間帯をそれぞれ定めた特定の期間であってもよい。また、混雑度は、天気に応じても変動するため、実績情報４３０は、さらに天候別の混雑度を含んでもよい。
図１８は、実績情報４３０のデータ構造例を示す図である。実績情報４３０は、乗客待機領域３２毎に、乗客待機領域３２を特定する情報、例えば、乗降場ＩＤに、混雑状況を示す混雑度を関連付けて含む。混雑度は、平日、休日、祝祭日、曜日および時間帯に応じて変動するため、実績情報４３０は、曜日別、かつ時間帯別に混雑度を含む。時間帯は、０時～６時、６時～１２時、・・・といった所定時間間隔毎に区切られた期間であってもよいし、早朝（４時～６時）、夜間（２２時～３時）、日中（１０時～１７時）、帰宅時刻（１７時～２０時）等、特性を有する時間帯をそれぞれ定めた特定の期間であってもよい。また、混雑度は、天気に応じても変動するため、実績情報４３０は、さらに天候別の混雑度を含んでもよい。
【0115】
混雑度は、例えば、時間当たりのタクシー待ち行列の人数、時間当たりのタクシー待ち行列の人数が閾値を超えた人数、および時間当たりのタクシー待ち行列の人数の閾値に対するパーセンテージのうち少なくとも一つで示すことができる。例えば、閾値が１０人の場合、時間当たりのタクシー待ち行列の人数が１２人なら、混雑度は１２０％、時間当たりのタクシー待ち行列の人数が２２人なら、混雑度は２２０％となる。閾値は、乗客待機領域３２毎に設定されてよい。
【0116】
あるいは、混雑度は、時間当たりの利用客の人数、時間当たりの利用客の人数が閾値を超えた人数、時間当たりの利用客の人数の閾値に対するパーセンテージ、時間当たりの顧客を乗車させたタクシー２０の台数、時間当たりの顧客を乗車させたタクシー２０の台数が閾値を超えた台数、および時間当たりの顧客を乗車させたタクシー２０の台数の閾値に対するパーセンテージ、のうち少なくとも一つで示してもよい。
【0117】
あるいは、混雑度は、利用客がタクシー乗降場３０に並んでからタクシー乗車までに要した時間の平均値で示されてもよい。これらの混雑度は、サーバ２００の撮像手段によって生成する画像を処理することにより生成されたものであってもよい。
【0118】
生成部２０４は、これらの実績情報４３０をさらに用いて配車情報２６０を生成する。例えば、混雑度が閾値以上の場合、タクシー２０の配分比率を増加（例えば、係数１．２を掛ける等）させる。係数は、混雑度に応じて設定されてよい。混雑度が大きい程、係数も大きく設定されてよい。あるいは、混雑度が小さい程、係数も小さく（例えば、１より小さい係数）設定されてもよい。
【0119】
あるいは、実績情報４３０として一人当たりの料金期待値の統計データを用いる場合、生成部２０４は、さらに、複数のタクシー乗降場３０の料金期待値の割合に応じて、タクシー２０の配分比率を設定してもよい。例えば、生成部２０４は、複数のタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２におけるタクシー待ち行列の人数の割合と、複数のタクシー乗降場３０の料金期待値の割合とをそれぞれ乗じて複数のタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２への配車の配分比率を算出してもよい。
【0120】
具体的には、例えば、図９の例の３つのタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２における料金期待値の割合が１．２：１：０．８だった場合について説明する。生成部２０４は、３つのタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２におけるタクシー待ち行列の人数の割合５：０：１２に上記の料金期待値の割合をそれぞれ乗じて、３つのタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２への配車の配分比率を６：０：９．６とする。
【0121】
さらなる他の実施形態において、生成部２０４は、複数のタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２におけるタクシー待ち行列の人数の割合は考慮せず、複数のタクシー乗降場３０の料金期待値の割合に応じて、複数のタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２への配車の配分比率を特定してもよい。この場合、生成部２０４は、上記の３つのタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２における料金期待値の割合１．２：１：０．８に基づいて、３つのタクシー乗降場３０の乗客待機領域３２への配車の配分比率を１．２：１：０．８とする。配車可能なタクシーが１０台の場合、生成部２０４は、配車可能なタクシーを４台：３台：３台に分配する。
【0122】
＜動作例＞
図１９は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図１９のフローは、図１５のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１、ステップＳ１２１、およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１３１を含む。
図１９は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図１９のフローは、図１５のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１、ステップＳ１２１、およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１３１を含む。
【0123】
ステップＳ１０１、ステップＳ１２１、およびステップＳ１３１は、定期的、所定時刻、あるいは、随時実行される。また、ステップＳ１０１で取得される画像データと、ステップＳ１２１で取得される気象情報は、同時にセンサ送信データ３４０として受信されてもよい。ステップＳ１０１、ステップＳ１１１、ステップＳ１１３、ステップＳ１２１、ステップＳ１３１は、互いに非同期に実行されてよい。例えば、ステップＳ１１１とステップＳ１１３は、配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行される。ステップＳ１３１も配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行されてもよい。
【0124】
ステップＳ１０１～ステップＳ１２１は図１５と同じであるので説明は省略する。
【0125】
まず、実績情報取得部２０８は、外部サーバ装置４００から、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況を含む実績情報を取得する。実績情報取得部２０８は、取得した実績情報を実績情報４３０として記憶装置２２０に記憶する。この処理は、事前に行われていてもよいし、都度行われてもよい。実績情報取得部２０８は、現在の曜日および時間帯に対応する混雑度を実績情報４３０から読み出して取得する（ステップＳ１３１）。
【0126】
そして、生成部２０４は、待ち行列人数情報２５０を参照し、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を用いるとともに、気象情報４０をさらに用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する（ステップＳ１１３）。生成部２０４は、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を用いて、各タクシー乗降場３０への配車の配分比率を特定する。さらに、生成部２０４は、気象情報を用いて、気象条件に応じて各タクシー乗降場３０の係数を設定する。さらに、生成部２０４は、曜日および時間帯に対応する各タクシー乗降場３０の乗客待機領域３２の混雑度に応じて、各タクシー乗降場３０の係数をさらに設定する。生成部２０４は、２つの係数を各タクシー乗降場３０への配車の配分比率に掛け合わせ、配車情報２６０を生成する。生成部２０４は、生成した配車情報２６０を記憶装置２２０に記憶する。
【0127】
生成された配車情報２６０は、第１実施形態と同様、タクシー会社の端末のディスプレイに表示させることができる。
【0128】
以上説明したように、本実施形態の配車システム１において、情報処理装置（サーバ）２００は、実績情報取得部２０８を有している。実績情報取得部２０８は、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する。生成部２０４は、乗客待機領域３２毎の過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、乗客待機領域３２別に、曜日別、時間帯別に、実績データを考慮して、配車情報２６０を生成できるので、各タクシー乗降場３０の実情にあった配車を行うことができる。このように本実施形態は、配車を最適化できる。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、乗客待機領域３２別に、曜日別、時間帯別に、実績データを考慮して、配車情報２６０を生成できるので、各タクシー乗降場３０の実情にあった配車を行うことができる。このように本実施形態は、配車を最適化できる。
【0129】
（第４実施形態）
図２０は、実施形態に係る情報処理装置２００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態は、タクシー利用者の属性に応じたコンテンツを当該利用者に提供する構成を有する点で、上記実施形態と相違する。情報処理装置（サーバ）２００は、図１の第１実施形態の情報処理装置２００の構成に加え、さらに、人物特定部２１０と、出力処理部２１２とを備えている。ただし、本実施形態の情報処理装置２００の構成は、図１の第１実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。また、本実施形態の配車システム１は、図１６の第３実施形態と同じ構成を有する。ただし、本実施形態の配車システム１の構成は、第３実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図２０は、実施形態に係る情報処理装置２００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態は、タクシー利用者の属性に応じたコンテンツを当該利用者に提供する構成を有する点で、上記実施形態と相違する。情報処理装置（サーバ）２００は、図１の第１実施形態の情報処理装置２００の構成に加え、さらに、人物特定部２１０と、出力処理部２１２とを備えている。ただし、本実施形態の情報処理装置２００の構成は、図１の第１実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。また、本実施形態の配車システム１は、図１６の第３実施形態と同じ構成を有する。ただし、本実施形態の配車システム１の構成は、第３実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0130】
＜システム概要＞
以下、図１６を用いて本実施形態に係る配車システム１について説明する。第３実施形態では、外部サーバ装置４００は、タクシー会社の配車実績情報を記憶する記憶装置４２０を含んでいた。本実施形態では、外部サーバ装置４００は、広告等のコンテンツデータを記憶する記憶装置４２０を含む。コンテンツデータは、例えば、動画データを含む。ただし、コンテンツデータは動画データに限定されず、静止画像データであってもよいし、ウェブサイトページであってもよいし、音声データであってもよく、特に限定されない。
以下、図１６を用いて本実施形態に係る配車システム１について説明する。第３実施形態では、外部サーバ装置４００は、タクシー会社の配車実績情報を記憶する記憶装置４２０を含んでいた。本実施形態では、外部サーバ装置４００は、広告等のコンテンツデータを記憶する記憶装置４２０を含む。コンテンツデータは、例えば、動画データを含む。ただし、コンテンツデータは動画データに限定されず、静止画像データであってもよいし、ウェブサイトページであってもよいし、音声データであってもよく、特に限定されない。
【0131】
＜機能構成例＞
以下、図２０を用いて実施形態に係る情報処理装置２００について説明する。図１６のサーバ２００は、情報処理装置２００の一例である。
人物特定部２１０は、画像を処理することにより、各乗客待機領域３２のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する。
出力処理部２１２は、特定された人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる。
以下、図２０を用いて実施形態に係る情報処理装置２００について説明する。図１６のサーバ２００は、情報処理装置２００の一例である。
人物特定部２１０は、画像を処理することにより、各乗客待機領域３２のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する。
出力処理部２１２は、特定された人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる。
【0132】
人物特定部２１０は、画像取得部２０２が取得した画像を画像処理装置３００に処理させることにより、タクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する。タクシー待ち行列の先頭の人物の属性は、例えば、性別、年齢層、および種別（会社員、学生、主婦、乳児、幼児等）の少なくともいずれか一つを含む。あるいは、人物特定部２１０は、後述する他の実施形態で説明するように、画像を画像処理装置３００に処理させることにより、先頭の人物と関連付けられる後続の人物（例えば、家族、同僚、仲間等、先頭の人物と一緒に乗車する人物）を特定し、特定された後続の人物の属性をさらに特定してもよい。
【0133】
そして、出力処理部２１２は、特定された人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる。
【0134】
図２１は、コンテンツ情報４４０のデータ構造例を示す図である。コンテンツ情報４４０は、コンテンツを識別するためにコンテンツに割り当てられた識別情報（以後、コンテンツＩＤと呼ぶ）に、対応する属性（性別、年齢層、種別）別にコンテンツデータを示す情報（この例では、ウェブサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator））を関連付けて含んでいる。コンテンツが動画データ、静止画像データ、および音声データの場合、コンテンツ情報４４０は、コンテンツデータを示す情報として、動画データの格納場所を示す情報（ディスク名、フォルダ名、およびディレクトリ名等のうち少なくともいずれか一つとファイル名を示す情報（あるいは、格納場所とファイル名を示すパス））を含んでもよい。
【0135】
さらに、コンテンツに対応する属性は、複数の属性の組み合わせであってもよい。例えば、属性の組み合わせとは、性別は男性、かつ、年齢層は２０代～３０代等であってもよい。あるいは、コンテンツに対応する属性に優先順位が設定されていてもよい。例えば、あるコンテンツの年齢層の優先順位は、２０代～３０代、４０代～５０代、６０代～７０代、８０歳以上の順に設定されていてもよい。
【0136】
コンテンツ情報４４０は、図２１の例では、コンテンツＩＤに対応する属性が関連付けられているが、他の例では、属性に対応するコンテンツＩＤが関連付けられてもよい。コンテンツ情報４４０は、属性毎に、対応する複数のコンテンツのコンテンツＩＤを優先順位とともに関連付けてもよい。
【0137】
出力処理部２１２は、コンテンツ情報４４０を参照し、人物の属性に対応するコンテンツを示す情報を取得する。人物の属性に対応する複数のコンテンツが存在する場合、出力処理部２１２は、コンテンツの優先順位が高いコンテンツを選択してコンテンツを示す情報を取得してもよい。
【0138】
さらに、コンテンツは、曜日、時間帯、天気等に応じて選択されてもよい。
【0139】
出力手段は、例えば、当該人物が居るタクシー乗降場３０に設置されている街路灯１０（センサ装置１００）のディスプレイ１１２およびスピーカ１１０、ならびに、当該人物が乗車するタクシー２０の車両搭載装置５０のディスプレイ５８およびスピーカ６６のうちの少なくとも一つである。
【0140】
図２２は、車両搭載装置５０の論理的に構成例を示す機能ブロック図である。車両搭載装置５０は、制御部５２と、記憶部５４と、操作受付部５６と、ディスプレイ５８と、通信部６０と、ＧＰＳ受信部６２と、マイクロフォン６４と、スピーカ６６と、を含む。
【0141】
制御部５２は、車両搭載装置５０の操作受付部５６、ディスプレイ５８、通信部６０、ＧＰＳ受信部６２、マイクロフォン６４、およびスピーカ６６を制御する。記憶部５４は、ＲＡＭ、およびＲＯＭ等で実現される記憶装置である。例えば、ＲＯＭは、制御部５２が車両搭載装置５０の各ユニットを制御するためのプログラムモジュールや各種データを記憶している。ＲＡＭは、制御部５２がプログラムモジュールを実行する際に読み出して動作させるため作業領域や送受信するデータを一時的に記憶する領域を有する。
【0142】
操作受付部５６は、操作キー、操作ボタン、スイッチ、ジョグダイヤル、タッチパッド、タッチパネルなどの操作部の操作を受け付ける。ディスプレイ５８は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）表示器や、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイなどを含む。
【0143】
通信部６０は、アンテナ６１を介した無線通信により、他の装置と通信する。本実施形態では、通信部６０は、通信ネットワーク３上のサーバ２００と通信する。ＧＰＳ受信部６２は、アンテナ６３を介して位置情報を受信する。
【0144】
出力処理部２１２は、街路灯１０のディスプレイ１１２またはスピーカ１１０を出力手段とする場合、先頭の人物が居る乗客待機領域３２のタクシー乗降場３０に設置されている街路灯１０を特定する。そして出力処理部２１２は、特定した街路灯１０のセンサ装置１００にコンテンツを示す情報、例えば、ウェブサイトのＵＲＬを送信する。あるいは、出力処理部２１２は、コンテンツを示す情報、例えば、動画データの格納場所に基づいて、コンテンツを取得し、取得したコンテンツを特定した街路灯１０のセンサ装置１００に送信する。センサ装置１００では、通信部１０８がサーバ２００から送信された情報を受信し、受信した情報に基づいて、ディスプレイ１１２またはスピーカ１１０からコンテンツを出力させる。
【0145】
出力処理部２１２は、車両搭載装置５０のディスプレイ５８またはスピーカ６６を出力手段とする場合、各タクシー２０の位置情報を用いて先頭の人物が乗車するタクシー２０を特定する。出力処理部２１２は、各タクシー２０の車両搭載装置５０のＧＰＳ受信部６２が取得した位置情報を車両搭載装置５０から受信する。出力処理部２１２は、受信した位置情報が、タクシー乗降場３０の乗車位置の情報に最も近い位置を示すタクシー２０を先頭の人物が乗車するタクシー２０と特定する。そして、出力処理部２１２は特定したタクシー２０の車両搭載装置５０にコンテンツを示す情報、例えば、ウェブサイトのＵＲＬを送信する。あるいは、出力処理部２１２は、コンテンツを示す情報、例えば、動画データの格納場所に基づいて、コンテンツを取得し、取得したコンテンツを特定したタクシー２０の車両搭載装置５０に送信する。
【0146】
【0147】
まず、人物特定部２１０は、画像を処理することにより、タクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する（ステップＳ１４１）。人物特定部２１０は、ステップＳ１０１で取得した画像を画像処理装置３００に処理させることにより、タクシー待ち行列の先頭の人物を特定するとともに、当該人物の属性を特定する。
【0148】
そして、出力処理部２１２は、特定された人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる（ステップＳ１４３）。出力処理部２１２は、ステップＳ１４１で特定された先頭の人物の属性に対応するコンテンツを特定する。そして、出力処理部２１２は、特定したコンテンツを出力手段に出力させる。一例として、出力処理部２１２は、街路灯１０のディスプレイ１１２に特定したコンテンツを表示させる。他の例として、出力処理部２１２は、先頭の人物が乗車するタクシー２０を特定し、当該タクシー２０の車両搭載装置５０のディスプレイ５８に特定したコンテンツを表示させる。
【0149】
以上説明したように、本実施形態の配車システム１において、情報処理装置（サーバ）２００は、人物特定部２１０と出力処理部２１２とを有する。人物特定部２１０は、画像を処理することにより、タクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する。出力処理部２１２は、特定された人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに配車システム１は乗客待機領域３２内の人４０の属性に応じたコンテンツを効果的に提供できる。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに配車システム１は乗客待機領域３２内の人４０の属性に応じたコンテンツを効果的に提供できる。
【0150】
（第５実施形態）
図２４は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。本実施形態は、乗客待ちのタクシーの台数をさらに用いて配車情報２６０を生成する構成を有する点以外は、上記いずれかの実施形態と同様である。
図２４は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。本実施形態は、乗客待ちのタクシーの台数をさらに用いて配車情報２６０を生成する構成を有する点以外は、上記いずれかの実施形態と同様である。
【0151】
＜システム概要＞
以下、図２４を用いて実施形態に係る配車システム１について説明する。図２４の配車システム１は、図１１の配車システム１と同じ構成を有するとともに、撮像手段からタクシー待機領域３４を含む画像を取得する点で図１１の配車システム１と相違する。
撮像手段の一例は、街路灯１０のセンサ装置１００に含まれる撮像部１０４である。撮像手段の他の例としては、図３のカメラ５である。また、さらなる他の例としては、撮像手段は、街路灯１０のセンサ装置１００に含まれる撮像部１０４とは別の撮像部、あるいは、図３のカメラ５とは別に設けられたカメラ５であってもよい。
以下、図２４を用いて実施形態に係る配車システム１について説明する。図２４の配車システム１は、図１１の配車システム１と同じ構成を有するとともに、撮像手段からタクシー待機領域３４を含む画像を取得する点で図１１の配車システム１と相違する。
撮像手段の一例は、街路灯１０のセンサ装置１００に含まれる撮像部１０４である。撮像手段の他の例としては、図３のカメラ５である。また、さらなる他の例としては、撮像手段は、街路灯１０のセンサ装置１００に含まれる撮像部１０４とは別の撮像部、あるいは、図３のカメラ５とは別に設けられたカメラ５であってもよい。
【0152】
＜機能構成例＞
本実施形態のサーバ２００は、図１の情報処理装置２００と同じ構成を有するので、図１を用いて説明する。ただし、本実施形態のサーバ２００は、第１実施形態以外の他の実施形態の情報処理装置２００の構成を有していてもよい。つまり、本実施形態の構成は、第１実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
本実施形態のサーバ２００は、図１の情報処理装置２００と同じ構成を有するので、図１を用いて説明する。ただし、本実施形態のサーバ２００は、第１実施形態以外の他の実施形態の情報処理装置２００の構成を有していてもよい。つまり、本実施形態の構成は、第１実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0153】
画像取得部２０２は、乗客待ちのタクシー２０が待機するタクシー待機領域３４を含む画像を取得する。
生成部２０４は、タクシー待機領域３４を含む画像を処理することにより、複数の乗客待機領域３２に対するタクシー２０の配車情報２６０を生成する。
生成部２０４は、タクシー待機領域３４を含む画像を処理することにより、複数の乗客待機領域３２に対するタクシー２０の配車情報２６０を生成する。
【0154】
画像取得部２０２は、各タクシー乗降場３０のタクシー待機領域３４を含む画像をそれぞれ取得する。当該画像データを取得するタイミングは、乗客待機領域３２を含む画像を取得するタイミングと同じであってもよいし、異なっていてもよい。
【0155】
生成部２０４は、各タクシー乗降場３０のタクシー待機領域３４を含む画像を画像処理装置３００に処理させる。画像処理装置３００は、画像を処理することにより、画像内のタクシー待機領域３４を特定するとともに、タクシー待機領域３４内で乗客待ちのタクシー２０の領域を特定する。そして、画像処理装置３００は、当該タクシー２０の領域をカウントしてタクシー待機領域３４内の乗客待ちのタクシー２０の台数を特定する。特定されたタクシー２０の台数は、サーバ２００に送信される。
【0156】
生成部２０４は、画像処理装置３００から取得した各タクシー乗降場３０の乗客待ちのタクシー２０の台数を、時刻情報と乗降場ＩＤに関連付けて記憶装置２２０に記憶する。なお、台数を特定するタイミングは、上記した配車処理のターンアラウンドタイム間隔毎であるのが好ましい。
【0157】
乗客待ちのタクシー２０の台数は、ある時刻の画像のみを用いて特定されてもよい。あるいは、乗客待ちのタクシー２０の台数は、配車処理のターンアラウンドタイム間の複数時刻における複数の画像を用いて特定される、時刻毎の台数の、配車処理のターンアラウンドタイム間の平均値や最大値等であってもよい。
【0158】
生成部２０４は、上記実施形態と同様に、待ち行列人数情報２５０を参照し、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を用いて、タクシー２０の配車情報を生成する。一例として、生成部２０４は、配車可能なタクシー２０の台数を、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数の比率に合わせて分配する。
【0159】
そして、生成部２０４は、さらに、分配されたタクシー２０の配車台数から当該タクシー乗降場３０の乗客待ちのタクシー２０の台数を減算して当該タクシー乗降場３０に配車すべきタクシー２０の台数を算出する。生成部２０４は、生成したタクシー２０の配車情報２６０を記憶装置２２０に記憶する。ただし、分配されたタクシー２０の配車台数から減算する台数は、当該タクシー乗降場３０の乗客待ちのタクシー２０の台数から所定台数を減算した台数を用いてもよい。タクシー乗降場３０によっては、利用者が多いために、乗客待ちのタクシー２０も常時複数台待機している場合もあるため、所定台数は、タクシー乗降場３０毎に異なる値が設定されてよい。
【0160】
＜動作例＞
図２５は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図２５のフローは、図１０のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１５１とステップＳ１５３を含む。
図２５は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図２５のフローは、図１０のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１５１とステップＳ１５３を含む。
【0161】
ステップＳ１０１、およびステップＳ１５１は、定期的、所定時刻、あるいは、随時実行される。また、ステップＳ１０１で取得される画像データと、ステップＳ１５１で取得される画像データは、同時にセンサ送信データ３４０として受信されてもよい。ステップＳ１０１、ステップＳ１１１、ステップＳ１１３、ステップＳ１５１、ステップＳ１５３は、互いに非同期に実行されてよい。例えば、ステップＳ１１１とステップＳ１１３は、配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行される。ステップＳ１５３も配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行されてもよい。
【0162】
ステップＳ１０１～ステップＳ１１１は図１０と同じであるので説明は省略する。
【0163】
まず、画像取得部２０２は、各タクシー乗降場３０のタクシー待機領域３４を含む画像をそれぞれ取得する（ステップＳ１５１）。そして、生成部２０４は、各タクシー乗降場３０のタクシー待機領域３４を含む画像を画像処理装置３００に処理させることにより、各タクシー乗降場３０の乗客待ちのタクシー２０の台数を特定する（ステップＳ１５３）。
【0164】
そして、生成部２０４は、ステップＳ１０１で特定された複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数と、ステップＳ１５３で特定された複数のタクシー乗降場３０の乗客待ちのタクシー２０の台数を用いて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する（ステップＳ１１３）。
【0165】
一例として、生成部２０４は、配車可能なタクシー２０の台数を、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数の比率に合わせて分配する。さらに、生成部２０４は、分配されたタクシー２０の配車台数から当該タクシー乗降場３０の乗客待ちのタクシー２０の台数を減算して当該タクシー乗降場３０に配車すべきタクシー２０の台数を算出する。生成部２０４は、算出された台数を用いて配車情報２６０を生成する。そして、生成部２０４は、生成した配車情報２６０を記憶装置２２０に記憶する。
【0166】
生成された配車情報２６０は、第１実施形態と同様、タクシー会社の端末のディスプレイに表示させることができる。
【0167】
以上説明したように、本実施形態の配車システム１において、情報処理装置（サーバ）２００の画像取得部２０２は、乗客待ちのタクシー２０が待機するタクシー待機領域３４を含む画像を取得する。生成部２０４は、タクシー待機領域３４を含む画像を処理することにより、複数の乗客待機領域３２に対するタクシー２０の配車情報２６０を生成する。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、乗客待ちのタクシーの台数をさらに用いて配車情報２６０を生成することができるので、配車を最適化できる。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、乗客待ちのタクシーの台数をさらに用いて配車情報２６０を生成することができるので、配車を最適化できる。
【0168】
（第６実施形態）
図２６は、実施形態に係る情報処理装置２００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態は、タクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出すると、当該装備に応じてタクシー２０の配車情報２６０を生成する構成を有する点以外は、上記いずれかの実施形態と同様である。情報処理装置（サーバ）２００は、図１の第１実施形態の情報処理装置２００の構成に加え、さらに、検出部２１４を備えている。ただし、本実施形態の情報処理装置２００の構成は、図１の第１実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。また、本実施形態の配車システム１は、図１１の第２実施形態と同じ構成を有する。ただし、本実施形態の配車システム１の構成は、第２実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図２６は、実施形態に係る情報処理装置２００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態は、タクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出すると、当該装備に応じてタクシー２０の配車情報２６０を生成する構成を有する点以外は、上記いずれかの実施形態と同様である。情報処理装置（サーバ）２００は、図１の第１実施形態の情報処理装置２００の構成に加え、さらに、検出部２１４を備えている。ただし、本実施形態の情報処理装置２００の構成は、図１の第１実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。また、本実施形態の配車システム１は、図１１の第２実施形態と同じ構成を有する。ただし、本実施形態の配車システム１の構成は、第２実施形態以外の他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0169】
＜機能構成例＞
検出部２１４は、画像を処理することにより、各乗客待機領域３２のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する。
生成部２０４は、人物用の特定の装備が検出された場合、検出された人物用の特定の装備に応じて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
検出部２１４は、画像を処理することにより、各乗客待機領域３２のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する。
生成部２０４は、人物用の特定の装備が検出された場合、検出された人物用の特定の装備に応じて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
【0170】
人物用の特定の装備とは、例えば、車椅子、杖、ベビーカー、スーツケース、スキー板、スノーボード、サーフボード、所定のサイズ以上の荷物などである。
【0171】
検出部２１４は、画像を画像処理装置３００に処理させることにより、人物用の特定の装備を検出する。
【0172】
生成部２０４は、検出部２１４により人物用の特定の装備が検出されると、検出された人物用の特定の装備に対応するタクシー２０を、配車可能なタクシー２０の中から選択する。そして、生成部２０４は、配車情報２６０に選択されたタクシー２０の情報（例えば、タクシー２０の識別情報）を含める。例えば、生成部２０４は、検出部２１４に人物用の特定の装備が検出された乗客待機領域３２に配車すべきタクシー２０として選択されたタクシー２０の識別情報を配車情報２６０に含めて生成する。
【0173】
また、人物用の特定の装備が車椅子の場合、生成部２０４は、車椅子対応の車両のタクシー２０を選択して対応するタクシー乗降場３０に配車する。タクシー２０の車両に関する情報は、予め取得して車両情報として記憶装置２２０に記憶しておいてもよいし、図１８の第３実施形態の配車システム１のタクシー会社の外部サーバ装置４００に問合せてもよい。
【0174】
人物用の特定の装備が杖の場合、生成部２０４は、乗り降りがし易い形の車両のタクシー２０を選択する。人物用の特定の装備がベビーカーの場合、生成部２０４は、トランクのサイズがベビーカーを収容可能な車両を選択する。あるいは、人物用の特定の装備がベビーカーの場合、生成部２０４は、チャイルドシート装備の車両を選択する。人物用の特定の装備が、スーツケース、スノーボード、および所定のサイズ以上の荷物のいずれかの場合、トランクのサイズが当該装備を収容可能な車両を選択する。人物用の特定の装備が、スキー板およびサーフボードの場合、それぞれスキー板およびサーフボードのキャリアを装備している車両を選択する。
【0175】
＜動作例＞
図２７は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図２７のフローは、図１０のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１６１を含む。
図２７は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図２７のフローは、図１０のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１６１を含む。
【0176】
ステップＳ１０１は、定期的、所定時刻、あるいは、随時実行される。ステップＳ１０１、ステップＳ１１１、ステップＳ１１３、ステップＳ１６１は、互いに非同期に実行されてよい。例えば、ステップＳ１１１とステップＳ１１３は、配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行される。ステップＳ１６１も配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行されてもよい。
【0177】
ステップＳ１０１～ステップＳ１１１は図１０と同じであるので説明は省略する。
【0178】
まず、検出部２１４は、画像を画像処理装置３００に処理させることにより、タクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する（ステップＳ１６１）。そして、生成部２０４は、ステップＳ１０１で特定された複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数を用いてタクシー２０の配車情報２６０を生成するとともに、人物用の特定の装備が検出された場合、検出された人物用の特定の装備に応じて選択されたタクシー２０に関する情報を含む配車情報２６０を生成する（ステップＳ１１３）。
【0179】
一例として、生成部２０４は、配車可能なタクシー２０の台数を、複数のタクシー乗降場３０のタクシー待ち行列の人数の比率に合わせて分配する。さらに、生成部２０４は、ステップＳ１６１で人物用の特定の装備が検出された場合、検出された人物用の特定の装備に対応する車両を、配車可能なタクシー２０の中から選択する。
【0180】
生成部２０４は、検出部２１４に人物用の特定の装備が検出された乗客待機領域３２に対して、配車すべきタクシー２０として選択されたタクシー２０の識別情報を、配車情報２６０に含めて生成する。生成部２０４は、生成した配車情報２６０を記憶装置２２０に記憶する。
【0181】
生成された配車情報２６０は、第１実施形態と同様、タクシー会社の端末のディスプレイに表示させることができる。
【0182】
以上説明したように、本実施形態の配車システム１において、情報処理装置（サーバ）２００は、検出部２１４をさらに有している。検出部２１４は、画像を処理することにより、タクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する。生成部２０４は、人物用の特定の装備が検出された場合、検出された人物用の特定の装備に応じて、タクシー２０の配車情報２６０を生成する。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、タクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出すると、当該装備に応じてタクシー２０の配車情報２６０を生成することができる。例えば、車椅子が検出されると、車椅子に対応しているタクシー２０を当該乗客待機領域３２に配車することができる。このように、本実施形態は配車を最適化できる。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、タクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出すると、当該装備に応じてタクシー２０の配車情報２６０を生成することができる。例えば、車椅子が検出されると、車椅子に対応しているタクシー２０を当該乗客待機領域３２に配車することができる。このように、本実施形態は配車を最適化できる。
【0183】
（第７実施形態）
図２８は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。本実施形態は、タクシー乗降場３０周辺のバス停留所７０のバス待ち行列の人数をさらに用いて配車情報２６０を生成する構成を有する点以外は、上記いずれかの実施形態と同様である。本実施形態の情報処理装置２００は、図１の第１実施形態と同じ構成を有する。ただし、本実施形態の情報処理装置２００の構成は、第１実施形態以外の他の実施形態の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
＜システム概要＞
以下、図２８を用いて実施形態に係る配車システム１について説明する。図２８の配車システム１は、図２４の第５実施形態の配車システム１と同じ構成を有するとともに、バス停留所７０でバス待ちの人が存在するバス停留所領域７２を撮影した画像を取得する構成を有する点で図２４の配車システム１と相違する。ただし、本実施形態の配車システム１は、第５実施形態以外の他の実施形態の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図２８は、実施形態に係る配車システム１のシステム構成を概念的に示す図である。本実施形態は、タクシー乗降場３０周辺のバス停留所７０のバス待ち行列の人数をさらに用いて配車情報２６０を生成する構成を有する点以外は、上記いずれかの実施形態と同様である。本実施形態の情報処理装置２００は、図１の第１実施形態と同じ構成を有する。ただし、本実施形態の情報処理装置２００の構成は、第１実施形態以外の他の実施形態の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
＜システム概要＞
以下、図２８を用いて実施形態に係る配車システム１について説明する。図２８の配車システム１は、図２４の第５実施形態の配車システム１と同じ構成を有するとともに、バス停留所７０でバス待ちの人が存在するバス停留所領域７２を撮影した画像を取得する構成を有する点で図２４の配車システム１と相違する。ただし、本実施形態の配車システム１は、第５実施形態以外の他の実施形態の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0184】
バス停留所７０には、第３のカメラ５ｃが設置されている。第３のカメラ５ｃは、バス停留所７０でバスを待つ人４０が存在するバス停留所領域７２を撮影範囲に含む。第３のカメラ５ｃは、例えば、ネットワークカメラであり、通信ネットワーク３を介して情報処理装置２００に接続される。
【0185】
第３のカメラ５ｃで生成された画像は、第３のカメラ５ｃを特定可能な情報（第３のカメラ５ｃの識別情報、例えば、センサＩＤ）と、撮影日時を示す情報とに関連付けられて情報処理装置２００（または画像処理装置３００）に送信される。情報処理装置２００における、第３のカメラ５ｃの画像データの取得方法や記憶方法は、上記実施形態で説明した図３のカメラ５の画像データと同様である。
【0186】
＜機能構成例＞
以下、図１を用いて実施形態に係るサーバ２００の機能構成例について説明する。上記したように、サーバ２００は図１の情報処理装置２００の一例である。
画像取得部２０２は、乗客待機領域３２周辺のバス停留所領域７２を撮影した画像を取得する。
生成部２０４は、当該画像を処理することにより、複数の乗客待機領域３２に対するタクシー２０の配車情報２６０を生成する。
以下、図１を用いて実施形態に係るサーバ２００の機能構成例について説明する。上記したように、サーバ２００は図１の情報処理装置２００の一例である。
画像取得部２０２は、乗客待機領域３２周辺のバス停留所領域７２を撮影した画像を取得する。
生成部２０４は、当該画像を処理することにより、複数の乗客待機領域３２に対するタクシー２０の配車情報２６０を生成する。
【0187】
画像取得部２０２は、第３のカメラ５ｃから画像を取得する。
生成部２０４は、画像取得部２０２が取得した画像を画像処理装置３００に処理させる。画像処理装置３００は、画像を処理することにより、画像内のバス停留所領域７２を特定するとともに、バス停留所領域７２内に存在する人４０の領域を特定する。そして、画像処理装置３００は、当該人４０の少なくとも一部の領域（例えば、頭部領域等）をカウントしてバス停留所領域７２内の人数を特定する。特定された人数はサーバ２００に送信される。
生成部２０４は、画像取得部２０２が取得した画像を画像処理装置３００に処理させる。画像処理装置３００は、画像を処理することにより、画像内のバス停留所領域７２を特定するとともに、バス停留所領域７２内に存在する人４０の領域を特定する。そして、画像処理装置３００は、当該人４０の少なくとも一部の領域（例えば、頭部領域等）をカウントしてバス停留所領域７２内の人数を特定する。特定された人数はサーバ２００に送信される。
【0188】
生成部２０４は、画像処理装置３００から取得したバス停留所領域７２内の人数をさらに用いて配車情報２６０を生成する。例えば、バス停留所領域７２の人数が多い場合、タクシー２０利用に切り替える人４０が発生することが想定できる。そこで、生成部２０４はバス停留所領域７２の人数が閾値を超えている場合、バス停留所領域７２周辺の乗客待機領域３２に対するタクシー２０の配車台数を増加させる。一例として、生成部２０４が生成した配車情報２６０が示す配分比率を増加（例えば、１より大きい係数を掛ける等）させる。係数は、バス停留所領域７２の人数に応じて設定されてよい。バス停留所領域７２の人数が多い程、係数を大きくしてよい。
【0189】
さらに、情報処理装置２００は、乗客待機領域３２周辺のバスのバス会社が保有するバスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得部（不図示）をさらに備えてもよい。
生成部２０４は、当該バス停留所７０の運行スケジュールを用いて配車情報２６０を生成してもよい。例えば、生成部２０４は、バスが発車した直後のバス停留所領域７２の人数に応じて配車情報２６０が示す当該バス停留所領域７２周辺の乗客待機領域３２に対する配分比率を増加させる。特に、次のバスの到着時刻までの期間が閾値以上の場合、生成部２０４は、当該バス停留所領域７２周辺の乗客待機領域３２に対する配分比率を増加させる。つまり、バスが発車した直後や、次のバスの到着時刻までの時間が長い場合（例えば、２０分等）、バス利用からタクシー２０利用に切り替える顧客がいる可能性が高いため、配分比率を増加させる。
生成部２０４は、当該バス停留所７０の運行スケジュールを用いて配車情報２６０を生成してもよい。例えば、生成部２０４は、バスが発車した直後のバス停留所領域７２の人数に応じて配車情報２６０が示す当該バス停留所領域７２周辺の乗客待機領域３２に対する配分比率を増加させる。特に、次のバスの到着時刻までの期間が閾値以上の場合、生成部２０４は、当該バス停留所領域７２周辺の乗客待機領域３２に対する配分比率を増加させる。つまり、バスが発車した直後や、次のバスの到着時刻までの時間が長い場合（例えば、２０分等）、バス利用からタクシー２０利用に切り替える顧客がいる可能性が高いため、配分比率を増加させる。
【0190】
＜動作例＞
図２９は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図２９のフローは、図１０のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１７１およびステップＳ１７３を含む。
図２９は、実施形態に係るサーバ２００の動作例を示すフローチャートである。図２９のフローは、図１０のフローと同じステップＳ１０１、ステップＳ１１１およびステップＳ１１３を含むとともに、さらに、ステップＳ１７１およびステップＳ１７３を含む。
【0191】
ステップＳ１０１およびステップＳ１７１は、定期的、所定時刻、あるいは、随時実行される。ステップＳ１０１、ステップＳ１１１、ステップＳ１１３、ステップＳ１７１、ステップＳ１７３は、互いに非同期に実行されてよい。例えば、ステップＳ１１１とステップＳ１１３は、配車処理のターンアラウンドタイム間隔で実行される。ステップＳ１７１とステップＳ１７３は、バスの運行スケジュールに基づくタイミングで実行されるのが好ましい。バスの運行スケジュールに基づくタイミングは、例えば、バスの発車直後、次のバスの到着までに時間が閾値以上の期間内などを含む。
【0192】
ステップＳ１０１～ステップＳ１１１は図１０と同じであるので説明は省略する。
【0193】
まず、画像取得部２０２は、乗客待機領域３２周辺のバス停留所領域７２を撮像した画像を第３のカメラ５ｃから取得する（ステップＳ１７１）。そして、生成部２０４は、ステップＳ１７１で取得した画像を画像処理装置３００に処理させることにより、各バス停留所領域７２におけるバス待ち行列の人数を特定する（ステップＳ１７３）。生成部２０４は、ステップＳ１１１で特定されたタクシー待ち行列の人数と、ステップＳ１７３で特定されたバス待ち行列の人数とを用いて配車情報２６０を生成する（ステップＳ１１３）。
【0194】
一例として、生成部２０４は、ステップＳ１１１で特定されたタクシー待ち行列の人数と、ステップＳ１７３で特定されたバス待ち行列の人数を合計する。つまり、生成部２０４は、バス利用からタクシー利用に切り替える顧客の人数をタクシー待ち行列の人数に加算する。生成部２０４は、配車可能なタクシー２０の台数を、複数のタクシー乗降場３０の合計の人数の比率に合わせて分配する。生成部２０４は、ステップＳ１７３で特定されたバス待ち行列の人数に、所定の係数を掛けて、合算に用いてもよい。バス待ち行列の人４０の一部がタクシー２０利用に切り替える可能性があると想定した場合、この係数は１より小さい値である。
【0195】
ステップＳ１７３で特定されたバス待ち行列の人数は、バスが発車してからの経過時間、および次のバスが到着するまでの時間に応じて増減させた値を用いて、ステップＳ１１１で特定されたタクシー待ち行列の人数と合算してもよい。バスが発車してからの経過時間が短い程、あるいは、次のバスが到着するまでの時間が長い程、バス利用からタクシー利用に切り替える顧客が増加する可能性が高い。逆にバスが発車してからの経過時間が長い程、あるいは、次のバスが到着するまでの時間が短い程、バス利用からタクシー利用に切り替える顧客は減少する可能性が高い。そのため、生成部２０４は、バスが発車してからの経過時間が長い程、あるいは、次のバスが到着するまでの時間が短い程、合算に用いるバス待ち行列の人数に、より小さい係数を掛ける。そして、生成部２０４は、生成した配車情報２６０を記憶装置２２０に記憶する。
【0196】
生成された配車情報２６０は、第１実施形態と同様、タクシー会社の端末のディスプレイに表示させることができる。
【0197】
以上説明したように、本実施形態の配車システム１において、情報処理装置（サーバ）２００の生成部２０４は、タクシー乗降場３０（乗客待機領域３２）周辺のバス停留所７０（バス停留所領域７２）のバス待ち行列の人数をさらに用いて配車情報２６０を生成する。生成部２０４は、バス停留所領域７２に多くの人４０がいる場合や、バスが発車した直後または次のバスが到着するまでの時間が長い場合等に、乗客待機領域３２のタクシー待ち行列の人数に、バス停留所領域７２のバス待ち行列の人数を合算した人数を用いて配車情報２６０を生成する。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、乗客待機領域３２周辺のバス停留所領域７２に存在する人４０がタクシー２０利用に切り替えるケースを想定してタクシー２０の配車情報２６０を生成することができる。これにより、乗客待機領域３２周辺のバス停留所７０でバスを待っていた人４０たちがタクシー２０利用に切り替えて乗客待機領域３２に移動してきた場合であっても、人数増加に対応した配車を実現できる。
このように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、乗客待機領域３２周辺のバス停留所領域７２に存在する人４０がタクシー２０利用に切り替えるケースを想定してタクシー２０の配車情報２６０を生成することができる。これにより、乗客待機領域３２周辺のバス停留所７０でバスを待っていた人４０たちがタクシー２０利用に切り替えて乗客待機領域３２に移動してきた場合であっても、人数増加に対応した配車を実現できる。
【0198】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
（他の実施形態１）
図３０は、他の実施形態１の情報処理装置２００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。この実施形態の情報処理装置２００は、図２０の第４実施形態の情報処理装置２００の構成のうち、画像取得部２０２と、人物特定部２１０と、出力処理部２１２とを備えている。つまり、図３０のサーバ２００は、タクシー利用者の属性に応じたコンテンツを当該利用者に提供する構成の最小構成例である。
この構成は、上記した他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
この構成によれば、情報処理装置２００は、乗客待機領域内でタクシー待ち行列の人の属性に応じたコンテンツを効果的に提供できる。
（他の実施形態１）
図３０は、他の実施形態１の情報処理装置２００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。この実施形態の情報処理装置２００は、図２０の第４実施形態の情報処理装置２００の構成のうち、画像取得部２０２と、人物特定部２１０と、出力処理部２１２とを備えている。つまり、図３０のサーバ２００は、タクシー利用者の属性に応じたコンテンツを当該利用者に提供する構成の最小構成例である。
この構成は、上記した他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
この構成によれば、情報処理装置２００は、乗客待機領域内でタクシー待ち行列の人の属性に応じたコンテンツを効果的に提供できる。
【0199】
（他の実施形態２）
他の実施形態２では、サーバ２００は、乗客待機領域３２のタクシー待ち行列の人４０のグループを特定する構成を有してもよい。例えば、画像取得部２０２が取得した乗客待機領域３２の画像を処理することにより、生成部２０４は、乗客待機領域３２のタクシー待ち行列の人４０のグループを特定する。生成部２０４は、例えば、家族、同僚、仲間等、タクシー２０に同乗する人物を同じグループであると特定する。
他の実施形態２では、サーバ２００は、乗客待機領域３２のタクシー待ち行列の人４０のグループを特定する構成を有してもよい。例えば、画像取得部２０２が取得した乗客待機領域３２の画像を処理することにより、生成部２０４は、乗客待機領域３２のタクシー待ち行列の人４０のグループを特定する。生成部２０４は、例えば、家族、同僚、仲間等、タクシー２０に同乗する人物を同じグループであると特定する。
【0200】
生成部２０４が、当該人４０は同じグループであると特定する条件は、様々考えられるが、以下に例示される。以下は複数を組み合わせてもよい。
（１）画像処理により、少なくとも２人以上の人４０同士の距離が閾値以下であることを検出
（２）画像処理により、少なくとも２人以上の人４０の口元の動きを検出することで同士が会話をしていることを検出
（３）画像処理により、少なくとも２人以上の人４０同士の身体が接触していることを検出（一例として、手をつないでいる）
（４）画像処理により、少なくとも２人以上の人４０の間で、物品が受け渡しされたことを検出
（１）画像処理により、少なくとも２人以上の人４０同士の距離が閾値以下であることを検出
（２）画像処理により、少なくとも２人以上の人４０の口元の動きを検出することで同士が会話をしていることを検出
（３）画像処理により、少なくとも２人以上の人４０同士の身体が接触していることを検出（一例として、手をつないでいる）
（４）画像処理により、少なくとも２人以上の人４０の間で、物品が受け渡しされたことを検出
【0201】
同じグループと特定された人４０は、タクシー２０に同乗する可能性が高いため、生成部２０４が配車情報２６０を生成する際に使用するタクシー待ち行列の人数を減らす。つまり、生成部２０４は、同じグループと特定された人４０の人数から１を引いた人数を、タクシー待ち行列の人数から減算して、配車情報２６０の生成に用いる。
【0202】
あるいは、同じグループと特定された人４０の人数が閾値以上（例えば、５人以上）の場合、生成部２０４は、当該人数が乗車可能な車両を選択し、当該車両のタクシー２０を示す情報を含む配車情報２６０を生成する。あるいは、同じグループと特定された人４０の人数が閾値以上の場合、生成部２０４は、当該グループには、配車可能なタクシー２０が乗車可能な人数でグループを分割した台数のタクシー２０を配分するように配車情報２６０を生成する。
【0203】
（他の実施形態３）
情報処理装置２００は、画像取得部２０２が取得した画像を処理することで、乗客待機領域３２別、曜日別、時間帯別にタクシー待ちの時間（タクシー乗降場３０に並んでからタクシー２０に乗車するまでの時間）を示す情報を生成し蓄積し、第３実施形態の実績情報４３０の混雑度を更新する更新部（不図示）をさらに有してもよい。
情報処理装置２００は、画像取得部２０２が取得した画像を処理することで、乗客待機領域３２別、曜日別、時間帯別にタクシー待ちの時間（タクシー乗降場３０に並んでからタクシー２０に乗車するまでの時間）を示す情報を生成し蓄積し、第３実施形態の実績情報４３０の混雑度を更新する更新部（不図示）をさらに有してもよい。
【0204】
（他の実施形態４）
情報処理装置２００は、乗客待機領域３２近辺の地図情報をセンサ装置１００のディスプレイ１１２に表示させる表示処理部（不図示）をさらに備えてもよい。表示処理部は、配車可能なタクシー２０の位置情報を取得し、地図情報に、乗客待機領域３２近辺の地図情報にタクシー２０の位置を示す画像を重畳表示させる。さらに、表示処理部は、定期的に取得した配車可能なタクシー２０の位置情報を用いて、地図上のタクシー２０の位置を示す画像の位置を更新して表示させる。
情報処理装置２００は、乗客待機領域３２近辺の地図情報をセンサ装置１００のディスプレイ１１２に表示させる表示処理部（不図示）をさらに備えてもよい。表示処理部は、配車可能なタクシー２０の位置情報を取得し、地図情報に、乗客待機領域３２近辺の地図情報にタクシー２０の位置を示す画像を重畳表示させる。さらに、表示処理部は、定期的に取得した配車可能なタクシー２０の位置情報を用いて、地図上のタクシー２０の位置を示す画像の位置を更新して表示させる。
【0205】
さらに、表示処理部は、当該タクシー２０の到着予定時刻、および到着するまでにかかる時間の少なくとも一方を示す画像を当該タクシー２０の位置を示す画像と関連付けて重畳表示させてもよい。例えば、表示処理部は、当該タクシー２０の位置を示す画像に吹き出し画像を関連付けて当該吹き出し画像の中に到着予定時刻等を示す情報を含めてもよい。
【0206】
また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【0207】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
なお、本発明において利用者（例えば、タクシー、バス、移動手段の利用者）に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
なお、本発明において利用者（例えば、タクシー、バス、移動手段の利用者）に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
【0208】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１． タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、
を備える情報処理装置。
２． １．に記載の情報処理装置において、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
３． ２．に記載の情報処理装置において、
前記気象情報取得手段は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、情報処理装置。
４． ３．に記載の情報処理装置において、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、情報処理装置。
５． ２．から４．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記気象情報取得手段は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、情報処理装置。
６． １．から５．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
７． ６．に記載の情報処理装置において、
前記実績情報取得手段は、タクシー業者が保有している情報を取得する、情報処理装置。
８． １．から７．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定手段と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理手段と、を備える情報処理装置。
９． １．から８．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記画像取得手段は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成手段は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
１０． １．から９．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
１１． １．から１０．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記画像取得手段は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成手段は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
１２． １．から１１．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
１． タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、
を備える情報処理装置。
２． １．に記載の情報処理装置において、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
３． ２．に記載の情報処理装置において、
前記気象情報取得手段は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、情報処理装置。
４． ３．に記載の情報処理装置において、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、情報処理装置。
５． ２．から４．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記気象情報取得手段は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、情報処理装置。
６． １．から５．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
７． ６．に記載の情報処理装置において、
前記実績情報取得手段は、タクシー業者が保有している情報を取得する、情報処理装置。
８． １．から７．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定手段と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理手段と、を備える情報処理装置。
９． １．から８．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記画像取得手段は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成手段は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
１０． １．から９．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
１１． １．から１０．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記画像取得手段は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成手段は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
１２． １．から１１．のいずれか１つに記載の情報処理装置において、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理装置。
【0209】
１３． サーバと、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられている複数のセンサ装置と、を備え、
前記複数のセンサ装置は、前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む撮像手段をそれぞれ有し、
前記サーバは、
前記複数の乗客待機領域の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、を有する、
配車システム。
１４． １３．に記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
前記サーバにおいて、
前記生成手段は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、配車システム。
１５． １４．に記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記気象情報取得手段は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、配車システム。
１６． １５．に記載の配車システムにおいて、
前記センサ装置および前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、配車システム。
１７． １４．から１６．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記気象情報取得手段は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、配車システム。
１８． １３．から１７．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得手段をさらに備え、
前記サーバにおいて、
前記生成手段は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、配車システム。
１９． １８．に記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記実績情報取得手段は、タクシー業者が保有している情報を取得する、配車システム。
２０． １３．から１９．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定手段と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理手段と、を備える配車システム。
２１． １３．から２０．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記画像取得手段は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成手段は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、配車システム。
２２． １３．から２１．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出手段をさらに備え、
前記サーバにおいて、
前記生成手段は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、配車システム。
２３． １３．から２２．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記画像取得手段は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成手段は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、配車システム。
２４． １３．から２３．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得手段をさらに備え、
前記サーバにおいて、
前記生成手段は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、配車システム。
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられている複数のセンサ装置と、を備え、
前記複数のセンサ装置は、前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む撮像手段をそれぞれ有し、
前記サーバは、
前記複数の乗客待機領域の撮像手段から画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成手段と、を有する、
配車システム。
１４． １３．に記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
前記サーバにおいて、
前記生成手段は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、配車システム。
１５． １４．に記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記気象情報取得手段は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、配車システム。
１６． １５．に記載の配車システムにおいて、
前記センサ装置および前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、配車システム。
１７． １４．から１６．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記気象情報取得手段は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、配車システム。
１８． １３．から１７．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得手段をさらに備え、
前記サーバにおいて、
前記生成手段は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、配車システム。
１９． １８．に記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記実績情報取得手段は、タクシー業者が保有している情報を取得する、配車システム。
２０． １３．から１９．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定手段と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理手段と、を備える配車システム。
２１． １３．から２０．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記画像取得手段は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成手段は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、配車システム。
２２． １３．から２１．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出手段をさらに備え、
前記サーバにおいて、
前記生成手段は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、配車システム。
２３． １３．から２２．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバにおいて、
前記画像取得手段は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成手段は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、配車システム。
２４． １３．から２３．のいずれか１つに記載の配車システムにおいて、
前記サーバは、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得手段をさらに備え、
前記サーバにおいて、
前記生成手段は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、配車システム。
【0210】
２５． １以上のコンピュータが、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得し、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、
情報処理方法。
２６． ２５．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報をさらに取得し、
各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
２７． ２６．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、情報処理方法。
２８． ２７．に記載の情報処理方法において、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、情報処理方法。
２９． ２６．から２８．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
外部サーバから気象の予測情報を取得する、情報処理方法。
３０． ２５．から２９．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報をさらに取得し、
前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
３１． ３０．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
タクシー業者が保有している情報を取得する、情報処理方法。
３２． ２５．から３０．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定し、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる、情報処理方法。
３３． ２５．から３２．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
３４． ２５．から３３．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出し、
前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
３５． ２５．から３４．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
３６． ２５．から３５．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールをさらに取得し、
前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得し、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、
情報処理方法。
２６． ２５．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報をさらに取得し、
各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
２７． ２６．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、情報処理方法。
２８． ２７．に記載の情報処理方法において、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、情報処理方法。
２９． ２６．から２８．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
外部サーバから気象の予測情報を取得する、情報処理方法。
３０． ２５．から２９．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報をさらに取得し、
前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
３１． ３０．に記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
タクシー業者が保有している情報を取得する、情報処理方法。
３２． ２５．から３０．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定し、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる、情報処理方法。
３３． ２５．から３２．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
３４． ２５．から３３．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出し、
前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
３５． ２５．から３４．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
３６． ２５．から３５．のいずれか１つに記載の情報処理方法において、
前記１以上のコンピュータが、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールをさらに取得し、
前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、情報処理方法。
【0211】
３７． コンピュータに、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得処理と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成処理と、
を実行させるためのプログラム。
３８． ３７．に記載のプログラムにおいて、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、プログラム。
３９． ３８．に記載のプログラムにおいて、
前記気象情報取得処理は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、プログラム。
４０． ３９．に記載のプログラムにおいて、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、プログラム。
４１． ３８．から４０．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記気象情報取得処理は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、プログラム。
４２． ３７．から４１．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、プログラム。
４３． ４２．に記載のプログラムにおいて、
前記実績情報取得処理は、タクシー業者が保有している情報を取得する、プログラム。
４４． ３７．から４３．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定処理と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理と、を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。
４５． ３７．から４４．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記画像取得処理は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成処理は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、プログラム。
４６． ３７．から４５．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、プログラム。
４７． ３７．から４６．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記画像取得処理は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成処理は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、プログラム。
４８． ３７．から４７．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、プログラム。
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得処理と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成処理と、
を実行させるためのプログラム。
３８． ３７．に記載のプログラムにおいて、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、プログラム。
３９． ３８．に記載のプログラムにおいて、
前記気象情報取得処理は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、プログラム。
４０． ３９．に記載のプログラムにおいて、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、プログラム。
４１． ３８．から４０．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記気象情報取得処理は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、プログラム。
４２． ３７．から４１．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、プログラム。
４３． ４２．に記載のプログラムにおいて、
前記実績情報取得処理は、タクシー業者が保有している情報を取得する、プログラム。
４４． ３７．から４３．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定処理と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理と、を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。
４５． ３７．から４４．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記画像取得処理は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成処理は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、プログラム。
４６． ３７．から４５．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、プログラム。
４７． ３７．から４６．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記画像取得処理は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成処理は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、プログラム。
４８． ３７．から４７．のいずれか１つに記載のプログラムにおいて、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、プログラム。
【0212】
４９． コンピュータに、
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得処理と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成処理と、
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５０． ４９．に記載の記録媒体において、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５１． ５０．に記載の記録媒体において、
前記気象情報取得処理は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５２． ５１．に記載の記録媒体において、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５３． ５０．から５２．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記気象情報取得処理は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５４． ４９．から５３．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５５． ５４．に記載の記録媒体において、
前記実績情報取得処理は、タクシー業者が保有している情報を取得する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５６． ４９．から５５．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定処理と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理と、を前記コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５７． ４９．から５６．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記画像取得処理は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成処理は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５８． ４９．から５７．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５９． ４９．から５８．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記画像取得処理は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成処理は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
６０． ４９．から５９．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
タクシー待ちの人が存在する複数の乗客待機領域別に設けられていて前記複数の乗客待機領域を撮影範囲に含む複数の撮像手段から画像を取得する画像取得処理と、
前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する生成処理と、
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５０． ４９．に記載の記録媒体において、
前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域を含む領域の気象情報を取得する気象情報取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、各前記乗客待機領域の前記気象情報をさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５１． ５０．に記載の記録媒体において、
前記気象情報取得処理は、前記複数の乗客待機領域について、各前記乗客待機領域に設置されたセンサが生成したデータを用いて前記気象情報を生成することにより取得する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５２． ５１．に記載の記録媒体において、
前記センサおよび前記撮像手段は、同一の支持部材によって支持されている、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５３． ５０．から５２．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記気象情報取得処理は、外部サーバから気象の予測情報を取得する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５４． ４９．から５３．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記乗客待機領域毎の過去の混雑状況の実績情報を取得する実績情報取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記乗客待機領域毎の前記過去の混雑状況の実績情報をさらに用いて、前記タクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５５． ５４．に記載の記録媒体において、
前記実績情報取得処理は、タクシー業者が保有している情報を取得する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５６． ４９．から５５．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列の先頭の人物の属性を特定する人物特定処理と、
特定された前記人物の属性を用いて特定されたコンテンツを出力手段に出力させる出力処理と、を前記コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５７． ４９．から５６．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記画像取得処理は、乗客待ちのタクシーが待機するタクシー待機領域を含む画像を取得し、
前記生成処理は、前記タクシー待機領域を含む前記画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５８． ４９．から５７．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記画像を処理することにより、各前記乗客待機領域のタクシー待ち行列内に人物用の特定の装備を検出する検出処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記人物用の特定の装備が検出された場合、検出された前記人物用の特定の装備に応じて、前記タクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
５９． ４９．から５８．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記画像取得処理は、前記乗客待機領域周辺のバスの停留所領域を撮影した画像を取得し、
前記生成処理は、当該画像を処理することにより、前記複数の乗客待機領域に対するタクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
６０． ４９．から５９．のいずれか１つに記載の記録媒体において、
前記乗客待機領域周辺のバスのバス会社が保有する前記バスの運行スケジュールを取得する運行スケジュール取得処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記生成処理は、前記運行スケジュールをさらに用いて、前記複数の乗客待機領域に対する前記タクシーの配車情報を生成する、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【0213】
１ 配車システム
３ 通信ネットワーク
５ カメラ
５ａ 第１のカメラ
５ｂ 第２のカメラ
５ｃ 第３のカメラ
１０、１０ａ、１０ｂ 街路灯
２０ タクシー
３０ タクシー乗降場
３０ａ 第１のタクシー乗降場
３０ｂ 第２のタクシー乗降場
３２、３２ａ、３２ｂ 乗客待機領域
３４ タクシー待機領域
４０ 人
５０ 車両搭載装置
５２ 制御部
５４ 記憶部
５６ 操作受付部
５８ ディスプレイ
６０ 通信部
６１ アンテナ
６２ ＧＰＳ受信部
６３ アンテナ
６４ マイクロフォン
６６ スピーカ
７０ バス停留所
７２ バス停留所領域
１００ センサ装置
１０２ 光源
１０４ 撮像部
１０６ センサ群
１０８ 通信部
１１０ スピーカ
１１２ ディスプレイ
１１４ 支柱
１１６ 制御部
２００ 情報処理装置、サーバ
２０２ 画像取得部
２０４ 生成部
２０６ 気象情報取得部
２０８ 実績情報取得部
２１０ 人物特定部
２１２ 出力処理部
２１４ 検出部
２２０ 記憶装置
２３０ 乗降場情報
２４０ センサ情報
２５０ 待ち行列人数情報
２６０ 配車情報
３００ 画像処理装置
３２０ 記憶装置
３３０ センサ取得情報
３４０ センサ送信データ
４００ 外部サーバ装置
４２０ 記憶装置
４３０ 実績情報
４４０ コンテンツ情報
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース
３ 通信ネットワーク
５ カメラ
５ａ 第１のカメラ
５ｂ 第２のカメラ
５ｃ 第３のカメラ
１０、１０ａ、１０ｂ 街路灯
２０ タクシー
３０ タクシー乗降場
３０ａ 第１のタクシー乗降場
３０ｂ 第２のタクシー乗降場
３２、３２ａ、３２ｂ 乗客待機領域
３４ タクシー待機領域
４０ 人
５０ 車両搭載装置
５２ 制御部
５４ 記憶部
５６ 操作受付部
５８ ディスプレイ
６０ 通信部
６１ アンテナ
６２ ＧＰＳ受信部
６３ アンテナ
６４ マイクロフォン
６６ スピーカ
７０ バス停留所
７２ バス停留所領域
１００ センサ装置
１０２ 光源
１０４ 撮像部
１０６ センサ群
１０８ 通信部
１１０ スピーカ
１１２ ディスプレイ
１１４ 支柱
１１６ 制御部
２００ 情報処理装置、サーバ
２０２ 画像取得部
２０４ 生成部
２０６ 気象情報取得部
２０８ 実績情報取得部
２１０ 人物特定部
２１２ 出力処理部
２１４ 検出部
２２０ 記憶装置
２３０ 乗降場情報
２４０ センサ情報
２５０ 待ち行列人数情報
２６０ 配車情報
３００ 画像処理装置
３２０ 記憶装置
３３０ センサ取得情報
３４０ センサ送信データ
４００ 外部サーバ装置
４２０ 記憶装置
４３０ 実績情報
４４０ コンテンツ情報
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース
【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】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】