JP2025024856A - COUNT SYSTEM, COUNT DEVICE, COUNT METHOD, COUNT PROGRAM, COUNT DISPLAY DEVICE, AND COUNT DISPLAY PROGRAM - Google Patents
COUNT SYSTEM, COUNT DEVICE, COUNT METHOD, COUNT PROGRAM, COUNT DISPLAY DEVICE, AND COUNT DISPLAY PROGRAM Download PDFInfo
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Abstract
Description
本開示は、カウントシステム、カウント装置、カウント方法、カウントプログラム、カウント表示装置、およびカウント表示プログラムに関し、特定的には、所定空間を出入りする特定の人物の数をカウントするカウントシステム、カウント装置、カウント方法、カウントプログラム、カウント表示装置、およびカウント表示プログラムに関する。 The present disclosure relates to a counting system, a counting device, a counting method, a counting program, a counting display device, and a counting display program, and more particularly to a counting system, a counting device, a counting method, a counting program, a counting display device, and a counting display program that count the number of specific people entering and exiting a specified space.
従来、所定空間を出入りする人物の数をカウントするシステムが公知である。たとえば、特開2022-72830号公報(特許文献1)には、RFID(Radio Frequency Identification)タグを保持する人物が所定空間の出入口を通過したときに、RFIDリーダによってRFIDタグに含まれるID情報を読み取ることで、所定空間を出入りする人物の数をカウントするシステムが開示されている。 Conventionally, systems that count the number of people entering and exiting a specified space are known. For example, JP 2022-72830 A (Patent Document 1) discloses a system that counts the number of people entering and exiting a specified space by reading ID information contained in an RFID (Radio Frequency Identification) tag with an RFID reader when a person carrying an RFID tag passes through an entrance to the specified space.
特許文献1に開示されたシステムによれば、所定空間の出入口に設けられたRFIDリーダを用いて、所定空間を出入りする人物の数をカウントすることができるが、カウント対象となる人物は必ずRFIDタグを保持する必要がある。たとえば、店舗などにおいて、店内を出入りする客の数をカウントする場合、店舗を訪れる全ての客がRFIDタグを保持する必要があるが、このようなことは現実的には不可能である。
According to the system disclosed in
また、カメラによって店内を出入りする人物を撮影し、得られた画像を解析して客と店員とを区別することで、客の数のみをカウントすることは可能である。しかしながら、このような方法は、画像処理のために時間を要するとともに、画像処理を実行する演算装置の消費電力も大きくなる。さらに、全ての店員について予め顔認証を行う必要があり、業務に急遽参加する店員については顔認証を行うことができないなど、実用上で不都合が生じる。 It is also possible to count only the number of customers by using a camera to capture people entering and leaving the store, and then analyzing the resulting images to distinguish between customers and store clerks. However, this method requires time for image processing, and consumes a lot of power for the computing device that executes the image processing. Furthermore, facial recognition must be performed in advance for all store clerks, which creates practical inconveniences, such as the inability to perform facial recognition for store clerks who suddenly need to join work.
本開示は、このような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、所定空間を出入りする特定の人物の数を適切にカウントすることができる技術を提供することである。 This disclosure has been made to solve these problems, and its purpose is to provide technology that can properly count the number of specific people entering and leaving a specified space.
本開示のある局面に従うカウントシステムは、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物を検出して、所定空間を出入りする人物の数を特定するための人流カウント数を算出する人流カウントセンサと、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグと通信して、RFIDタグに含まれるID情報を読み取る少なくとも1つのRFIDリーダと、人流カウント数および少なくとも1つのRFIDリーダの読取結果に基づき、所定空間を出入りする第2人物の数を算出するカウント装置とを備える。カウント装置は、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出する。 A counting system according to an aspect of the present disclosure includes a people flow count sensor that detects people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space and calculates a people flow count number to identify the number of people entering and exiting the specified space, at least one RFID reader that communicates with an RFID tag held by a first person located at an entrance or exit of the specified space and reads ID information contained in the RFID tag, and a counting device that calculates the number of second people entering and exiting the specified space based on the people flow count number and the reading result of the at least one RFID reader. If there is a specific time among the times at which people are detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which ID information is read by at least one RFID reader, the counting device calculates the number of second people entering and exiting the specified space by performing a subtraction process to subtract the number of ID information read at the specific time from the people flow count number.
本開示の他の局面に従うカウント装置は、演算装置と、演算装置が実行するプログラムを記憶する記憶装置とを備える。演算装置は、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得し、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグに含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダから取得し、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出する。 A counting device according to another aspect of the present disclosure includes a calculation device and a storage device that stores a program executed by the calculation device. The calculation device obtains a people flow count number for identifying the number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space from a people flow count sensor, obtains from at least one RFID reader the reading result of ID information contained in an RFID tag held by a first person located at an entrance or exit of the specified space, and, if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which ID information was read by at least one RFID reader, performs a subtraction process to subtract the number of ID information read at the specific time from the people flow count number, thereby calculating the number of second people entering and exiting the specified space.
本開示の他の局面に従うカウント方法は、コンピュータが実行する処理として、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得するステップと、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグに含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダから取得するステップと、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出するステップとを含む。 A counting method according to another aspect of the present disclosure includes, as processing executed by a computer, a step of acquiring a people flow count number from a people flow count sensor to identify the number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space, a step of acquiring from at least one RFID reader the reading result of the ID information contained in the RFID tag held by the first person located at the entrance and exit of the specified space, and a step of calculating the number of second people entering and exiting the specified space by performing a subtraction process in which, if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which the ID information was read by at least one RFID reader, the number of ID information read at the specific time is subtracted from the people flow count number.
本開示の他の局面に従うカウントプログラムは、コンピュータに、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得するステップと、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグに含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダから取得するステップと、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出するステップとを実行させる。 A counting program according to another aspect of the present disclosure causes a computer to execute the steps of acquiring a people flow count number from a people flow count sensor to identify the number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space, acquiring from at least one RFID reader the results of reading ID information contained in an RFID tag held by a first person located at an entrance or exit of the specified space, and, if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which the ID information was read by at least one RFID reader, calculating the number of second people entering and exiting the specified space by executing a subtraction process to subtract the number of ID information read at the specific time from the people flow count number.
本開示によれば、人流カウントセンサを用いて、所定空間を出入りする人物の数を特定するための人流カウント数を算出し、RFIDリーダを用いて、所定空間を出入りする第1人物のID情報を読み取ることができ、さらに、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、RFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を人流カウント数から減算することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出することができる。これにより、所定空間を出入りする第2人物の数を適切にカウントすることができる。 According to the present disclosure, a people flow count number for determining the number of people entering and exiting a specified space can be calculated using a people flow count sensor, and ID information of a first person entering and exiting the specified space can be read using an RFID reader. Furthermore, if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which ID information was read by the RFID reader, the number of second people entering and exiting the specified space can be calculated by subtracting the number of ID information read at the specific time from the people flow count number. This allows the number of second people entering and exiting the specified space to be appropriately counted.
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。 The following describes in detail the embodiments of the present disclosure with reference to the drawings. Note that the same or corresponding parts in the drawings are given the same reference numerals and their description will not be repeated.
<実施の形態1>
図1~図5を参照しながら、実施の形態1に係るカウントシステム1を説明する。なお、以下では、「第1人物」として、店舗で働く「店員」を例示し、「第2人物」として、店舗に訪れる「客」を例示する。また、店舗の内側を「店内」と称し、店舗の外側を「店外」とも称する。「店内」は、「所定空間」の一例である。なお、「所定空間」は、「店内」に限らず、たとえば、図書館などの建物内であってもよいし、その他の空間内であってもよい。また、「第1人物」は、店員に限らず、たとえば、図書館などの建物内で働くスタッフであってもよい。さらに、「第2人物」は、客に限らず、たとえば、図書館などの建物を訪れるスタッフ以外の人物であってもよい。
<First embodiment>
A
[適用例]
図1は、実施の形態1に係るカウントシステム1の適用例を説明するための図である。図1に示すように、カウントシステム1は、店内を出入りする人物の数をカウントするように構成されている。具体的には、カウントシステム1は、店内に入る客の数(来店者数)をカウントすることが可能である。なお、カウントシステム1は、店内に入る客の数に限らず、店内から出る客の数をカウントするように構成されてもよい。「店内に入る」こと、および「店内から出る」ことを、総称して「店内を出入りする」とも称する。ユーザは、カウントシステム1を利用することで、所定期間(たとえば、開店から閉店までの1日)の来店者数を知ることができる。
[Application example]
FIG. 1 is a diagram for explaining an application example of the
図1に示すように、実施の形態1に係るカウントシステム1は、少なくとも1つのRFIDリーダ10と、少なくとも1つの人流カウントセンサ20と、各RFIDリーダ10および各人流カウントセンサ20と通信可能なカウント装置30とを備える。
As shown in FIG. 1, the
RFIDリーダ10は、店舗の出入口における店内側および店外側のうち、少なくとも1つに設けられている。たとえば、店舗には、自動または手動のドアで構成された少なくとも1つの出入口2が設けられている。図1の例では、2つの出入口2が店舗に設けられ、RFIDリーダ10は、店外における各出入口2の付近に設けられている。RFIDリーダ10は、店舗で働く各店員が保持するRFIDタグ4と通信する。RFIDタグ4は、店舗で働く各店員を識別するためのID情報を含む。各店員には、1つのID情報が割り当てられている。RFIDリーダ10は、RFIDタグ4と通信することで、RFIDタグ4に含まれるID情報を読み取ることが可能である。
The
たとえば、店員が出入口2を通過するときに、店員が保持するRFIDタグ4がRFIDリーダ10の通信範囲に入ると、RFIDリーダ10は、RFIDタグ4と通信して、RFIDタグ4に記憶されたID情報を読み取る。RFIDリーダ10は、読み取ったID情報を、当該ID情報を読み取った時刻(以下、「読取時刻」とも称する。)に対応付けて記憶する。RFIDリーダ10は、所定間隔(たとえば、1秒間隔)で、記憶したID情報および読取時刻を含む情報(以下、「RFID情報」とも称する。)を、カウント装置30に送信する。
For example, when a store clerk passes through entrance/
このように、カウントシステム1は、RFIDリーダ10を用いて、RFIDリーダ10の通信範囲内に位置するRFIDタグ4と通信して店員のID情報を読み取るように構成されている。このため、RFIDリーダ10は、店員が店内を出入りするときにRFIDタグ4と通信できるように、出入口2の付近に設けられている。なお、RFIDリーダ10は、通信範囲内に位置するRFIDタグ4と定期的に通信するように構成されているため、通信範囲外から通信範囲内に店員が進入したときにRFIDタグ4と通信してID情報を読み取ることに限らず、通信範囲内に店員が滞在し続けたときにも、RFIDタグ4と定期的に通信してID情報を読み取る。たとえば、RFIDリーダ10は、通信範囲内に店員が滞在した場合、RFIDタグ4と通信する度にID情報を読み取るため、店員の滞在期間中においてID情報を複数回読み取る場合もある。
In this way, the
カウント装置30は、RFIDリーダ10から取得したRFID情報に基づき、RFIDリーダ10によって読み取られたID情報と、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻とを特定可能であるが、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた店員が店内に入ったのか、または当該店員が店内から出たのかについては、特定することができない。
Based on the RFID information acquired from the
人流カウントセンサ20は、店内または店外における各出入口2の付近に設けられている。図1の例では、人流カウントセンサ20は、店内における天井に取り付けられており、出入口2の付近で予め定められた検出エリア3を天井から撮影して観察することで、検出エリア3を通過する人物を検出することが可能である。
The people flow counting
たとえば、店員または客が出入口2を通過するときに検出エリア3に入ると、人流カウントセンサ20は、検出エリア3に進入した人物の数と、人物の移動方向とを検出する。人流カウントセンサ20は、検出した人物の数および移動方向に基づき、客または店員の種別に限らず、店内に入った人物の数と、店外から出た人物の数とを別々にカウントして、人流カウント数として記憶する。人流カウント数は、店内に入った人物の数を示す入店カウント数と、店外から出た人物の数を示す退店カウント数とを含む。人流カウントセンサ20は、人流カウント数を、人物を検出した時刻(以下、「検出時刻」とも称する。)に対応付けて記憶する。人流カウントセンサ20は、所定間隔(たとえば、1秒間隔)で、記憶した人流カウント数および検出時刻を含む情報(以下、「人流カウント情報」とも称する。)をカウント装置30に送信する。
For example, when a store clerk or customer passes through the entrance/
カウント装置30は、人流カウントセンサ20から取得した人流カウント情報に基づき、店内に入った人物の数(入店カウント数)と、店外から出た人物の数(退店カウント数)と、人物を検出した検出時刻とを特定可能であるが、人流カウントセンサ20によって検出された人物が店員または客のいずれであるかについては、特定することができない。
Based on the people flow count information obtained from the people flow
このように構成されたカウントシステム1によれば、カウント装置30は、RFID情報に基づき、どの店員がどの時刻に出入口2の付近に存在したのかを特定することができる。また、カウント装置30は、人流カウント情報に基づき、所定期間(たとえば、開店から閉店までの1日)において店内に入った人物の数と店外から出た人物の数とを特定することができる。しかしながら、カウント装置30は、RFID情報および人流カウント情報を各々単独で用いた場合、店内に入る店員を除いた客の数、または店内から出る店員を除いた客の数をカウントすることは不可能である。そこで、カウント装置30は、RFID情報と人流カウント情報とを組み合わせることで、店内に入る客の数、または店内から出る客の数をカウントするように構成されている。
According to the
具体的には、カウント装置30は、所定期間において人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻と、所定期間においてRFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻とを照合する。カウント装置30は、所定期間において人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻のうち、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において人流カウントセンサ20によって検出された人物が店員であると推定することができる。このため、カウント装置30は、検出時刻と読取時刻とが一致した特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数が、所定期間において店内に入る店員の数であると推定することができる。
Specifically, the
そこで、カウント装置30は、検出時刻と読取時刻とが一致する特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数(すなわち、ID情報が読み取られた回数)を、人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物の数(入店カウント数)から減算する処理(以下、「減算処理」とも称する。)を実行することで、所定期間において店内に入る客の数を算出することができる。
Therefore, the
たとえば、所定期間において人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物の数(入店カウント数)が「50」であり、かつ、特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数が「1」である場合、カウント装置30は、「50」から「1」を減算することで、所定期間において店内に入る客の数として「49」を算出することができる。
For example, if the number of people entering the store during a specified period of time detected by the people flow count sensor 20 (entry count) is "50" and the number of ID information read by the
カウント装置30は、上述したような特定時刻が所定期間において複数ある場合、複数の特定時刻の各々について、上述した減算処理を実行することで、所定期間において店内に入る客の数を算出することができる。
When there are multiple specific times as described above within a given period, the
同様に、カウント装置30は、所定期間において人流カウントセンサ20によって店内から出る人物が検出された時刻のうち、所定期間においてRFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において人流カウントセンサ20によって検出された店内から出る人物が店員であると推定することができる。このため、カウント装置30は、検出時刻と読取時刻とが一致した特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数が、所定期間において店内から出る店員の数であると推定することができる。
Similarly, if there is a specific time during a specified period when people leaving the store are detected by the people flow
そこで、カウント装置30は、検出時刻と読取時刻とが一致する特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数(すなわち、ID情報が読み取られた回数)を、人流カウントセンサ20によって検出された店内から出る人物の数(退店カウント数)から減算する減算処理を実行することで、所定期間において店内から出る客の数を算出することができる。
Therefore, the
たとえば、所定期間において人流カウントセンサ20によって検出された店内から出る人物の数(退店カウント数)が「50」であり、かつ、特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数が「1」である場合、カウント装置30は、「50」から「1」を減算することで、所定期間において店内から出る客の数として「49」を算出することができる。
For example, if the number of people exiting the store detected by the people flow
カウント装置30は、上述したような特定時刻が所定期間において複数ある場合、複数の特定時刻の各々について、上述した減算処理を実行することで、所定期間において店内から出る客の数を算出することができる。
When there are multiple specific times as described above within a given period, the
このように、カウントシステム1は、人流カウントセンサ20を用いて、店内を出入りする人物の数を特定するための人流カウント数を算出し、RFIDリーダ10を用いて、店内を出入りする店員のID情報を読み取ることができる。さらに、カウントシステム1は、所定期間において人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻のうち、所定期間においてRFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を人流カウント数から減算することで、所定期間において店内を出入りする客の数を算出することができる。これにより、カウントシステム1は、店内を出入りする客の数を適切にカウントすることができる。また、カウントシステム1は、各店員に対して1つのID情報を割り当てるだけで、店内を出入りする客の数をカウントすることができるため、全ての店員について予め顔認証を行う必要もない。
In this way, the
また、人流カウントセンサ20は、天井に取り付けられているため、個人を特定する顔または背格好といった情報が撮影画像に含まれることを極力避けることができ、客のプライバシーを守ることができる。また、人物を横から撮影した場合、複数の人物が重なったときに人流カウント数を誤る可能性があるが、人流カウントセンサ20を天井に設置すれば、検出エリア3内に複数の人物が存在した場合でも、店内を出入りする客の数を適切にカウントすることができる。また、人流カウントセンサ20は、頭部を中心に人物の動きを追跡して、検出エリア3を通過する人数をカウントするため、人物が検出エリア3を通過する途中で方向転換した場合でも、検出エリア3を通過する人数を精度高くカウントすることができる。さらに、カウントシステム1は、人流カウントセンサ20が全ての出入口2の付近に設けられているため、店内を出入りする客の数を漏れなくカウントすることができる。
In addition, since the people flow
[カウントシステムの構成]
図2は、実施の形態1に係るカウントシステム1の構成を示す図である。図2に示すように、カウントシステム1は、RFIDリーダ10と、人流カウントセンサ20と、カウント装置30と、カウント表示装置40とを備える。
[Counting system configuration]
Fig. 2 is a diagram showing a configuration of the
RFIDリーダ10は、データ処理IC(integrated circuit)11と、メモリ12と、通信インターフェイス13と、アンテナ14とを備える。
The
データ処理IC11は、アンテナ14によって読み取られたRFIDタグ4に含まれるID情報を取得し、ID情報を取得した時刻(読取時刻)とともにID情報をメモリ12に記憶させる。さらに、データ処理IC11は、通信インターフェイス13を介して、メモリ12に記憶されたID情報および読取時刻を含むRFID情報をカウント装置30に送信する。
The
メモリ12は、RFID情報を記憶するための記憶領域を含む。メモリ12の一例としては、DRAM(Dynamic Random Access Memory)およびSRAM(Static Random Access Memory)などの揮発性メモリ、または、ROM(Read Only Memory)およびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられる。メモリ12は、データ処理IC11の制御に基づき、アンテナ14によって読み取られたID情報を、読取時刻に対応付けて記憶する。
The
通信インターフェイス13は、データ処理IC11がカウント装置30と通信するためのインターフェイスである。たとえば、通信インターフェイス13は、光回線などを利用した有線接続によってカウント装置30とデータ通信してもよいし、Wi-Fi(登録商標)などの無線接続によってカウント装置30とデータ通信してもよい。通信インターフェイス13は、データ処理IC11の制御に基づき、メモリ12に記憶されたRFID情報をカウント装置30に送信する。
The
アンテナ14は、店外における各出入口2の付近に設けられ、店員が保持するRFIDタグ4と通信して、RFIDタグ4に含まれるID情報を読み取る。アンテナ14によって取得されたID情報は、データ処理IC11によって取得される。
人流カウントセンサ20は、データ処理IC21と、メモリ22と、通信インターフェイス23と、カメラ24とを備える。
The people flow
データ処理IC21は、カメラ24によって取得された検出エリア3を通過する人物の画像データを解析し、検出エリア3に進入した人物の数および人物の移動方向を認識する。データ処理IC21は、特定した人物の数および人物の移動方向に基づき、店内に入った人物の数(入店カウント数)および店外から出た人物の数(退店カウント数)を人流カウント数として算出し、人物を検出した検出時刻とともに人流カウント数をメモリ22に記憶させる。さらに、データ処理IC11は、通信インターフェイス23を介して、メモリ22に記憶された人流カウント数および検出時刻を含む人流カウント情報をカウント装置30に送信する。
The
メモリ22は、人流カウント情報を記憶するための記憶領域を含む。メモリ22の一例としては、DRAMおよびSRAMなどの揮発性メモリ、または、ROMおよびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられる。メモリ22は、データ処理IC21の制御に基づき、入店カウント数および退店カウント数の各々を、検出時刻に対応付けて記憶する。
The
通信インターフェイス23は、データ処理IC21がカウント装置30と通信するためのインターフェイスである。たとえば、通信インターフェイス23は、光回線などを利用した有線接続によってカウント装置30とデータ通信してもよいし、Wi-Fiなどの無線接続によってカウント装置30とデータ通信してもよい。通信インターフェイス23は、データ処理IC21の制御に基づき、メモリ22に記憶された人流カウント情報をカウント装置30に送信する。
The
カメラ24は、店内または店外における各出入口2の付近に設けられ、検出エリア3を撮影して、検出エリア3を通過する人物を検出する。カメラ24によって取得された人物の画像データは、データ処理IC21によって取得される。
The
カウント装置30は、たとえば、店舗内で管理されるサーバ装置、またはカウントシステム1の運用会社によって提供されるクラウド型のサーバ装置などで構成される。また、カウント装置30は、サーバ装置に限らず、後述するカウント表示装置40と一体的に構成される、デスクトップ型、ラップトップ型、タブレット型のPC(Personal Computer)、またはスマートフォンなどの携帯端末であってもよい。カウント装置30は、演算装置31と、メモリ32と、通信インターフェイス33と、記憶装置34とを備える。
The
演算装置31は、所定の処理を実行する演算主体(コンピュータ)である。演算装置31は、たとえば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、TPU(Tensor Processing Unit)、またはGPU(Graphics Processing Unit)などのプロセッサで構成されている。なお、演算装置31の一例であるプロセッサは、所定のプログラムを実行することによって所定の処理を実行する機能を有するが、これらの機能の一部または全部を、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)またはFPGA(Field-Programmable Gate Array)などの専用のハードウェア回路を用いて実装してもよい。「プロセッサ」は、CPU、MPU、TPU、またはGPUのようにストアードプログラム方式で処理を実行する狭義のプロセッサに限らず、ASICまたはFPGAなどのハードワイヤード回路を含み得る。また、演算装置31は、CPUまたはGPUなどのノイマン型コンピュータに限らず、量子コンピュータまたは光コンピュータなどの非ノイマン型コンピュータで構成されてもよい。上述したような演算装置31は、所定の処理を実行する処理回路(Processing Circuitry)と読み替えることもできる。なお、演算装置31は、1チップで構成されてもよいし、複数のチップで構成されてもよい。さらに、プロセッサおよび関連する処理回路は、ローカルエリアネットワークまたは無線ネットワークなどを介して、有線または無線で相互接続された複数のコンピュータで構成されてもよい。プロセッサおよび関連する処理回路は、入力データに基づきリモートで演算し、その演算結果を離れた位置にある他のデバイスへと出力するような、クラウドコンピュータで構成されてもよい。
The
演算装置31は、通信インターフェイス33を介して、RFIDリーダ10からRFID情報342を取得して記憶装置34に記憶させるとともに、人流カウントセンサ20から人流カウント情報343を取得して記憶装置34に記憶させる。また、演算装置31は、RFID情報342および人流カウント情報343に基づき、店内を出入りする客の数をカウントする。さらに、演算装置31は、カウントした店内を出入りする客の数を表示するための画像データを生成して、通信インターフェイス33を介して、カウント表示装置40に送信する。
The
メモリ32は、演算装置31が各種のプログラムを実行するにあたって、プログラムコードまたはワークメモリなどを格納する記憶領域(たとえば、ワーキングエリア)を含む。メモリ12の一例としては、DRAMおよびSRAMなどの揮発性メモリ、または、ROMおよびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられる。
The
記憶装置34は、演算装置31が実行する各種のプログラムまたは各種のデータなどを記憶する。たとえば、記憶装置34は、演算装置31によって実行されるカウントプログラム341、演算装置31が参照するRFID情報342および人流カウント情報343などを格納する。記憶装置34は、1または複数の非一時的コンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)であってもよいし、1または複数のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体(computer readable storage medium)であってもよい。記憶装置34の一例としては、HDD(Hard Disk Drive)およびSSD(Solid State Drive)などが挙げられる。
The
カウントプログラム341は、演算装置31がRFID情報342および人流カウント情報343に基づき店内を出入りする客の数をカウントするための処理手順が規定されたプログラムを含む。カウント装置30は、通信インターフェイス33を介してRFIDリーダ10からRFID情報342を取得する。カウント装置30は、通信インターフェイス33を介して人流カウントセンサ20から人流カウント情報343を取得する。なお、カウント装置30は、カウントプログラム341を予め記憶装置34に記憶してもよいし、メディア読取装置35によって記憶媒体50から取得されたカウントプログラム341を記憶装置34に記憶してもよい。
The
通信インターフェイス33は、光回線などを利用した有線接続またはWi-Fiなどの無線接続によって、演算装置31が他の装置と通信するためのインターフェイスである。たとえば、通信インターフェイス33は、演算装置31の制御に基づき、RFIDリーダ10と通信して、RFIDリーダ10からRFID情報342を取得する。また、通信インターフェイス33は、演算装置31の制御に基づき、人流カウントセンサ20と通信して、人流カウントセンサ20から人流カウント情報343を取得する。さらに、通信インターフェイス33は、演算装置31の制御に基づき、カウント表示装置40と通信して、店内を出入りする客の数を表示するための画像データをカウント表示装置40に送信する。
The
なお、カウント装置30は、メディア読取装置を備えていてもよい。メディア読取装置は、図示しない記憶媒体を受け入れて、記憶媒体から各種のプログラム(たとえば、カウントプログラム341)または各種のデータなどを取得する。記憶媒体の一例としては、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、USB(Universal Serial Bus)メモリ、またはSD(Secure Digital)カードなどが挙げられる。
The
カウント表示装置40は、通信インターフェイス43と、ディスプレイ44とを備える。
The
通信インターフェイス43は、光回線などを利用した有線接続またはWi-Fiなどの無線接続によって、カウント装置30と通信し、店内を出入りする客の数を表示するための画像データをカウント装置30から取得する。
The
ディスプレイ44は、通信インターフェイス43を介して取得された画像データに基づき、店内を出入りする客の数を表示する。
The
なお、上述した例では、カウント装置30が画像データを生成して、カウント表示装置40に送信する例を示したが、カウント装置30は、算出した客の数を示すデータをカウント表示装置40に送信してもよい。さらに、カウント表示装置40は、演算装置、メモリ、および記憶装置などをさらに備え、カウント装置30から取得した客の数を示すデータに基づき、客の数を示す画像を生成して、ディスプレイ44に表示してもよい。
In the above example, the
[カウントシステムの処理の一例]
図3~図5を参照しながら、カウントシステム1が実行する処理の一例について説明する。
[An example of the processing of the counting system]
An example of the process executed by the
図3は、実施の形態1に係るRFIDリーダ10が実行する処理に関するフローチャートである。RFIDリーダ10のデータ処理IC11は、図示しない制御プログラムを実行することで、図3に示すフローチャートの処理を定期的に繰り返し実行する。なお、図3~図5の図中において、「S」は「STEP」の略称として用いられる。
Figure 3 is a flowchart of the process executed by the
図3に示すように、RFIDリーダ10は、アンテナ14によってRFIDタグ4に含まれるID情報を読み取ったか否かを判定する(S11)。RFIDリーダ10は、ID情報を読み取った場合(S11でYES)、ID情報を読み取った時刻(読取時刻)を特定する(S12)。RFIDリーダ10は、ID情報を読取時刻に対応付けて、RFID情報としてメモリ12に記憶する(S13)。
As shown in FIG. 3, the
RFIDリーダ10は、ID情報を読み取っていない場合(S11でNO)、またはS13の処理の後、RFID情報の送信タイミングであるか否かを判定する(S14)。RFIDリーダ10は、RFID情報の送信タイミングである場合(S14でYES)、メモリ12に記憶されたRFID情報をカウント装置30に送信する(S15)。
If the
一方、RFIDリーダ10は、RFID情報の送信タイミングでない場合(S14でNO)、またはS15の処理の後、本フローチャートの処理を終了する。
On the other hand, if it is not time to transmit RFID information (NO in S14), or after processing in S15, the
なお、図3に示すフローチャートにおいては、RFIDリーダ10は、S11でID情報を読み取った後に、S15でRFID情報を送信していたが、ID情報を読み取る処理を繰り返し実行することと並行して、一定時間ごとにRFID情報を送信する処理を実行してもよい。
In the flowchart shown in FIG. 3, the
図4は、実施の形態1に係る人流カウントセンサ20が実行する処理に関するフローチャートである。人流カウントセンサ20のデータ処理IC21は、図示しない制御プログラムを実行することで、図4に示すフローチャートの処理を定期的に繰り返し実行する。
Figure 4 is a flowchart of the process executed by the people flow
図4に示すように、人流カウントセンサ20は、カメラ24によって取得された画像データに基づき、検出エリア3を通過する人物を検出したか否かを判定する(S21)。人流カウントセンサ20は、検出エリア3を通過する人物を検出した場合(S21でYES)、カメラ24によって取得された画像データに基づき、検出した人物の移動方向を特定する(S22)。
As shown in FIG. 4, the people flow
人流カウントセンサ20は、人物を検出した時刻(検出時刻)を特定する(S23)。人流カウントセンサ20は、店内に入った人物の数を算出して入店カウント数を更新するとともに、店外から出た人物の数を算出して退店カウント数を更新し、人物を検出した検出時刻に対応付けて、人流カウント情報としてメモリ22に記憶する(S24)。
The people flow
人流カウントセンサ20は、検出エリア3を通過する人物を検出していない場合(S21でNO)、またはS24の処理の後、人流カウント情報の送信タイミングであるか否かを判定する(S24)。人流カウントセンサ20は、人流カウント情報の送信タイミングである場合(S25でYES)、メモリ22に記憶された人流カウント情報をカウント装置30に送信し、人流カウント情報をクリアして人流カウント数を0にする(S26)。
If the people flow
一方、人流カウントセンサ20は、人流カウント情報の送信タイミングでない場合(S25でNO)、またはS26の処理の後、本フローチャートの処理を終了する。
On the other hand, if it is not time to transmit people flow count information (NO in S25), or after processing in S26, the people flow
なお、図4に示すフローチャートにおいては、人流カウントセンサ20は、S21で人物を検出した後に、S26で人流カウント情報を送信していたが、人物を検出する処理を繰り返し実行することと並行して、一定時間ごとに人流カウント情報を送信する処理を実行してもよい。
In the flowchart shown in FIG. 4, the people flow
図5は、実施の形態1に係るカウント装置30が実行する処理に関するフローチャートである。カウント装置30の演算装置31は、カウントプログラム341を実行することで、図5に示すフローチャートの処理を実行する。なお、演算装置31は、図5に示すフローチャートの処理を定期的に繰り返し実行してもよいし、RFID情報または人流カウント情報を取得したときに実行してもよいし、記憶装置34に記憶されたRFID情報または人流カウント情報のデータ量が閾値を超えたときに実行してもよいし、ユーザによって設定されたタイミング(たとえば、閉店時)で実行してもよい。
Figure 5 is a flowchart of the process executed by the
図5に示すように、カウント装置30は、人流カウント情報を取得する(S31)。なお、S31の処理において、カウント装置30は、人流カウントセンサ20からリアルタイムで人流カウント情報を取得してもよいし、人流カウントセンサ20から既に取得して記憶装置34にされたRFID情報を記憶装置34から取得してもよい。
As shown in FIG. 5, the
カウント装置30は、RFID情報を取得する(S32)。なお、S32の処理において、カウント装置30は、RFIDリーダ10からリアルタイムでRFID情報を取得してもよいし、RFIDリーダ10から既に取得して記憶装置34にされたRFID情報を記憶装置34から取得してもよい。
The
カウント装置30は、人流カウント情報に基づき、所定期間(たとえば、開店から閉店までの1日)において人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻を特定するとともに、RFID情報に基づき、所定期間(たとえば、開店から閉店までの1日)においてRFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻を特定し、人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻のうち、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻があるか否かを判定する(S33)。
Based on the people flow count information, the
カウント装置30は、所定期間において人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻のうち、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合(S33でYES)、特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行する(S34)。
If there is a specific time among the times at which people were detected by the people flow
たとえば、カウント装置30は、所定期間において店内に入る客の数を算出する場合、特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数を、人流カウント数に含まれる入店カウント数から減算すればよい。一方、カウント装置30は、所定期間において店内から出る客の数を算出する場合、特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数を、人流カウント数に含まれる退店カウント数から減算すればよい。
For example, when the
カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻のうち、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がない場合(S33でNO)、またはS34の処理の後、本フローチャートの処理を終了する。
If there is no specific time among the times at which a person was detected by the people flow
なお、カウント装置30は、上述した図5に示すフローチャートの処理を、RFIDリーダ10によって読み取られた複数のID情報の各々について実行する。たとえば、カウント装置30は、S32において、RFIDリーダ10によって読み取られた特定のID情報および当該特定のID情報の読取時刻を取得する。カウント装置30は、S33において、所定期間において人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻のうち、RFIDリーダ10によって特定のID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻があるか否かを判定し、特定時刻がある場合、特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られた特定のID情報の数を、人流カウント数から減算する。
The
以上のように、カウント装置30は、人流カウントセンサ20を用いて、店内を出入りする人物の数を特定するための人流カウント数を算出し、RFIDリーダ10を用いて、店内を出入りする店員のID情報を読み取ることができ、さらに、人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻のうち、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を人流カウント数から減算することで、店内を出入りする客の数を算出することができる。これにより、カウント装置30は、店内を出入りする客の数を適切にカウントすることができる。
As described above, the
<実施の形態2>
図6および図7を参照しながら、実施の形態2に係るカウントシステム1について説明する。以下では、実施の形態2に係るカウントシステム1について、実施の形態1に係るカウントシステム1と異なる部分のみを説明する。
<
6 and 7, a
上述した実施の形態1に係るカウントシステム1においては、店外における出入口2の付近にのみRFIDリーダ10が設けられていた。また、カウント装置30は、RFIDリーダ10から取得したRFID情報に基づき、RFIDリーダ10によって読み取られたID情報と、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻とを特定可能であるが、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた店員が店内に入ったのか、当該店員が店内から出たのか、または当該店員が通信範囲内に滞在したのかについては、特定することができない。このため、たとえば、店外における出入口2の付近で店員が作業して滞在している間に、客が出入口2を通過して店内に入った場合、人流カウントセンサ20によって店内に入る客が検出された時刻と、RFIDリーダ10によって店外で滞在する店員のID情報が読み取られた時刻とが偶然に一致する場合がある。このような場合、カウント装置30は、店員が店外で滞在しているにも関わらず、人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が店員であると誤って推定して減算処理を実行するおそれがある。
In the
上述したことに鑑みて、実施の形態2に係るカウントシステム1は、店外に限らず、店内にもRFIDリーダ10をさらに備え、店内および店外の両方に設けられた2つのRFIDリーダ10を用いて、店員が店内に入ったのか、店内から出たのか、または滞在したのかを、推定するように構成されている。
In view of the above, the
図6は、実施の形態2に係るカウントシステム1を説明するための図である。図6に示すように、実施の形態2に係るカウントシステム1は、各出入口2において、店外側に位置する1つのRFIDリーダ10Aと、店内側に位置する1つのRFIDリーダ10Bとを備える。
Figure 6 is a diagram for explaining the
RFIDリーダ10Aは、「第1RFIDリーダ」の一例である。RFIDリーダ10Aは、店員が保持するRFIDタグ4が店外に設けられたRFIDリーダ10Aの通信範囲に入ると、RFIDタグ4と通信してID情報を読み取る。なお、RFIDリーダ10Aは、店員が保持するRFIDタグ4が店外に設けられたRFIDリーダ10Bの通信範囲に入ったときにも、RFIDタグ4と通信してID情報を読み取ることがあり得るが、たとえば、店員が店外から店内に入った場合には、先に、RFIDリーダ10AによってID情報が読み取られ、その後に、RFIDリーダ10BによってID情報が読み取られ、店員が店内から店外に出た場合には、先に、RFIDリーダ10BによってID情報が読み取られ、その後に、RFIDリーダ10AによってID情報が読み取られることになる。
RFIDリーダ10Bは、「第2RFIDリーダ」の一例である。RFIDリーダ10Bは、店員が保持するRFIDタグ4が店内に設けられたRFIDリーダ10Bの通信範囲に入ると、RFIDタグ4と通信してID情報を読み取る。なお、RFIDリーダ10Bは、店員が保持するRFIDタグ4が店外に設けられたRFIDリーダ10Aの通信範囲に入ったときにも、RFIDタグ4と通信してID情報を読み取ることがあり得るが、たとえば、店員が店外から店内に入った場合には、先に、RFIDリーダ10AによってID情報が読み取られ、その後に、RFIDリーダ10BによってID情報が読み取られ、店員が店内から店外に出た場合には、先に、RFIDリーダ10BによってID情報が読み取られ、その後に、RFIDリーダ10AによってID情報が読み取られることになる。
カウント装置30は、店内および店外に設けられたRFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10Bを用いることで、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10Bによって読み取られたID情報の所有者である店員が店内に入ったのか、店内から出たのか、または滞在したのかを、推定することができる。具体的には、カウント装置30は、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10Bのうち、いずれが先にID情報を読み取ったかに応じて、店員による店内への進入(入店)、店内からの退出(退店)、および滞在のうち、いずれかを推定することができる。
By using
図7は、実施の形態2に係るカウント装置30による店内に入る人物の推定処理を説明するための図である。図7においては、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10Bの各々についてID情報を読み取ったか否かを示す情報と、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10Bのうちのいずれが先にID情報を読み取ったかを示す情報と、ID情報の読取時刻に一致する検出時刻で人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が客または店員のいずれであるかを示す情報とが、パターンごとにまとめられている。
Figure 7 is a diagram for explaining the process of estimating a person entering a store by the
図7に示すように、パターンAは、先に店内のRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られ、その後にRFIDリーダ10BによってID情報が再び読み取られた状況を示している。この場合、カウント装置30は、店内における出入口2の付近で店員が作業して滞在している間にRFIDリーダ10BによってID情報が連続して2回以上読み取られたと想定することができる。よって、カウント装置30は、RFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が店員ではなく客であると想定することができる。
As shown in FIG. 7, pattern A shows a situation where the ID information is first read by
したがって、パターンAの場合、カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10BによってID情報が読み取られた時刻とが一致しても、RFIDリーダ10Bによって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算しない。
Therefore, in the case of pattern A, even if the time when the people flow
パターンBは、先に店外のRFIDリーダ10AによってID情報が読み取られ、その後にRFIDリーダ10AによってID情報が再び読み取られた状況を示している。この場合、カウント装置30は、店外における出入口2の付近で店員が作業して滞在している間にRFIDリーダ10AによってID情報が連続して2回以上読み取られたと想定することができる。よって、カウント装置30は、RFIDリーダ10AによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が店員ではなく客であると想定することができる。
Pattern B shows a situation where the ID information is first read by
したがって、パターンBの場合、カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10AによってID情報が読み取られた時刻とが一致しても、RFIDリーダ10Aによって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算しない。
Therefore, in the case of pattern B, even if the time when the people flow
パターンCは、先に店外のRFIDリーダ10AによってID情報が読み取られ、その後に店内のRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られた状況を示している。この場合、カウント装置30は、店外から店内に店員が入るときに、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたと想定することができる。よって、カウント装置30は、RFIDリーダ10AまたはRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物のうちの1人が店員であると想定することができる。
Pattern C shows a situation where the ID information is first read by
したがって、パターンCの場合、カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10AまたはRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られた時刻とが一致すると、RFIDリーダ10AまたはRFIDリーダ10Bによって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算する。
Therefore, in the case of pattern C, when the time when a person entering the store is detected by the people flow
パターンDは、先に店内のRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られ、その後に店外のRFIDリーダ10AによってID情報が読み取られた状況を示している。この場合、カウント装置30は、店内から店外に店員が出るときに、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたと想定することができる。よって、カウント装置30は、RFIDリーダ10AまたはRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が店員ではなく客であると想定することができる。すなわち、パターンDの例は、店員と入れ替わりで客が店内に入る例である。
Pattern D shows a situation where the ID information is first read by
したがって、パターンDの場合、カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10AまたはRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られた時刻とが一致しても、RFIDリーダ10AまたはRFIDリーダ10Bによって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算しない。
Therefore, in the case of pattern D, even if the time when the people flow
なお、図7の例は、カウント装置30が店内に入る客の数を算出する場合の例が示されているが、カウント装置30は、カウント装置30が店内から出る客の数を算出する場合においても、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10Bのうちのいずれが先にID情報を読み取ったかに応じて、店員による店内への進入(入店)、店内からの退出(退店)、および滞在のうち、いずれかを推定することができる。
Note that the example in Figure 7 shows a case where the
たとえば、カウント装置30は、先に店外のRFIDリーダ10AによってID情報が読み取られ、その後に店内のRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られた場合、店外から店内に店員が入るときに、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたと想定することができる。この場合、カウント装置30は、RFIDリーダ10AまたはRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内から出る人物が店員ではなく客であると想定し、減算処理を実行しない。
For example, if the ID information is first read by
一方、カウント装置30は、先に店内のRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られ、その後に店外のRFIDリーダ10AによってID情報が読み取られた場合、店内から店外に店員が出るときに、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたと想定することができる。この場合、カウント装置30は、RFIDリーダ10AまたはRFIDリーダ10BによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内から出る人物が店員であると想定し、減算処理を実行すればよい。
On the other hand, if the ID information is first read by
以上のように、カウント装置30は、RFIDリーダ10AおよびRFIDリーダ10Bのうちのいずれが先にID情報を読み取ったかに応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。これにより、カウント装置30は、店員が店内または店外で滞在しているときにRFIDリーダ10によってID情報が取得された場合、または、店員と入れ替わりで客が店内を出入りした場合を、減算処理の対象外とすることができるため、店内を出入りする客の数をより精度高くカウントすることができる。
As described above, the
<実施の形態3>
図8および図9を参照しながら、実施の形態3に係るカウントシステム1について説明する。以下では、実施の形態3に係るカウントシステム1について、実施の形態1および実施の形態2の各々に係るカウントシステム1と異なる部分のみを説明する。
<Third embodiment>
A
上述した実施の形態2に係るカウントシステム1においては、カウント装置30は、店内および店外の両方に設けられた2つのRFIDリーダ10を用いていたが、実施の形態3に係るカウントシステム1においては、店外に設けられた1つのRFIDリーダ10Cを用いて、RFIDリーダ10Cによって読み取られたID情報の所有者である店員が店内に入ったのか、店内から出たのか、または滞在したのかを、推定するように構成されている。
In the
図8は、実施の形態3に係るカウントシステム1を説明するための図である。図8に示すように、実施の形態3に係るカウントシステム1は、各出入口2において、店外側に位置する1つのRFIDリーダ10Cを備える。RFIDリーダ10Cは、店員が保持するRFIDタグ4がRFIDリーダ10Cの通信範囲に入ると、RFIDタグ4と通信して、RFIDタグ4に記憶されたID情報を読み取るとともに、RFIDタグ4との通信における受信強度も検出可能である。なお、RFIDリーダ10Cの通信範囲は広く、店外に限らず、店内に店員が位置する場合でも、RFIDタグ4に記憶されたID情報を読み取ることができる。RFIDリーダ10Cは、店外に店員が位置する場合、RFIDタグ4との通信における受信強度が強いことを検出し、店内に店員が位置する場合、RFIDタグ4との通信における受信強度が弱いことを検出する。
Figure 8 is a diagram for explaining the
カウント装置30は、RFIDリーダ10Cが検出したRFIDタグ4との通信における受信強度の変化に応じて、RFIDリーダ10Cによって読み取られたID情報の所有者である店員が店内に入ったのか、店内から出たのか、または滞在したのかを、推定することができる。
Depending on the change in reception strength in communication with the
図9は、実施の形態3に係るカウント装置30による店内に入る人物の推定処理を説明するための図である。図9においては、店外に設けられたRFIDリーダ10CについてID情報を読み取った場合の受信強度を示す情報と、ID情報の読取時刻に一致する検出時刻で人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が客または店員のいずれであるかを示す情報とが、パターンごとにまとめられている。
Figure 9 is a diagram for explaining the process of estimating people entering a store by the
図9に示すように、パターンAは、先にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が強く、その後もRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が強い場合の状況を示している。この場合、カウント装置30は、店外における出入口2の付近で店員が作業して滞在している間にRFIDリーダ10CによってID情報が連続して2回読み取られたと想定することができる。よって、カウント装置30は、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が店員ではなく客であると想定することができる。
As shown in FIG. 9, pattern A shows a situation where the reception strength in the communication between the
したがって、パターンAの場合、カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られた時刻とが一致しても、RFIDリーダ10Cによって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算しない。
Therefore, in the case of pattern A, even if the time when the people flow
パターンBは、先にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が弱く、その後もRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が弱い場合の状況を示している。この場合、カウント装置30は、店内における出入口2の付近で店員が作業して滞在している間にRFIDリーダ10CによってID情報が連続して2回読み取られたと想定することができる。よって、カウント装置30は、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が店員ではなく客であると想定することができる。
Pattern B shows a situation where the reception strength in the communication between the
したがって、パターンBの場合、カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られた時刻とが一致しても、RFIDリーダ10Cによって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算しない。
Therefore, in the case of pattern B, even if the time when the people flow
パターンCは、先にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が強く、その後にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が弱くなる場合の状況を示している。この場合、カウント装置30は、店外から店内に店員が入るときに、RFIDリーダ10CによってID情報が連続して2回読み取られたと想定することができる。よって、カウント装置30は、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物のうちの1人が店員であると想定することができる。
Pattern C shows a situation where the reception strength in the communication between the
したがって、パターンCの場合、カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られた時刻とが一致すると、RFIDリーダ10Cによって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算する。
Therefore, in the case of pattern C, when the time when a person entering the store is detected by the people flow
パターンDは、先にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が弱く、その後にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が強くなる場合の状況を示している。この場合、カウント装置30は、店内から店外に店員が出るときに、RFIDリーダ10CによってID情報が連続して2回読み取られたと想定することができる。よって、カウント装置30は、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内に入る人物が店員ではなく客であると想定することができる。すなわち、パターンDの例は、店員と入れ替わりで客が店内に入る例である。
Pattern D shows a situation where the reception strength in the communication between the
したがって、パターンDの場合、カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られた時刻とが一致しても、RFIDリーダ10Cによって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算しない。
Therefore, in the case of pattern D, even if the time when the people flow
なお、図9の例は、カウント装置30が店内に入る客の数を算出する場合の例が示されているが、カウント装置30は、カウント装置30が店内から出る客の数を算出する場合においても、RFIDリーダ10Cが検出したRFIDタグ4との通信における受信強度の変化に応じて、店員による店内への進入(入店)、店内からの退出(退店)、および滞在のうち、いずれかを推定することができる。
Note that the example in Figure 9 shows a case where the
たとえば、カウント装置30は、先にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が強く、その後にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が弱くなる場合、店外から店内に店員が入るときに、RFIDリーダ10CによってID情報が連続して2回読み取られたと想定することができる。この場合、カウント装置30は、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内から出る人物が店員ではなく客であると想定し、減算処理を実行しない。
For example, if the reception strength in the communication between the
一方、カウント装置30は、先にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が弱く、その後にRFIDリーダ10CとRFIDタグ4との通信における受信強度が強くなる場合、店内から店外に店員が出るときに、RFIDリーダ10CによってID情報が連続して2回読み取られたと想定することができる。この場合、カウント装置30は、RFIDリーダ10CによってID情報が読み取られたときに人流カウントセンサ20によって検出された店内から出る人物が店員であると想定し、減算処理を実行すればよい。
On the other hand, if the reception strength in the communication between the
以上のように、カウント装置30は、RFIDリーダ10Cが検出したRFIDタグ4との通信における受信強度の変化に応じて、減算処理を実行するか否かを選択してもよい。これにより、カウント装置30は、店員が店内または店外で滞在しているときにRFIDリーダ10CによってID情報が取得された場合、または、店員と入れ替わりで客が店内を出入りした場合を、減算処理の対象外とすることができるため、店内を出入りする客の数をより精度高くカウントすることができる。
As described above, the
なお、上述した実施の形態3に係るカウントシステム1は、RFIDリーダ10CがRFIDタグ4との通信における受信強度を検出するように構成されていたが、図8に示すように、RFIDリーダ10CがRFIDタグ4との通信において指向性を有していてもよい。
In the
たとえば、RFIDリーダ10Cは、店内または店外に1つのみ設けられているが、店内における出入口2の付近に位置する店員が保持するRFIDタグ4と通信するとともに、店外における出入口2の付近に位置する店員が保持するRFIDタグ4と通信することが可能であってもよい。さらに、RFIDリーダ10Cは、店内に位置するRFIDタグ4からID情報を取得したのか、店外に位置するRFIDタグ4からID情報を取得したのかを、区別可能にカウント装置30にID情報を送信してもよい。
For example, only one
これにより、カウント装置30は、店内または店外に設けられた1つのRFIDリーダ10Cを用いて、店内に位置する店員のRFIDタグ4からID情報を読み取ったのか、店外に位置する店員のRFIDタグ4からID情報を読み取ったのかを特定することができる。したがって、カウント装置30は、これらの情報を用いて、図7に示すようなパターンA~Dに基づき、店内を出入りする人物が店員および客のいずれであるかを推定することができ、推定結果に応じて減算処理を実行するか否かを選択することができる。
This allows the
<実施の形態4>
図10を参照しながら、実施の形態4に係るカウントシステム1について説明する。以下では、実施の形態4に係るカウントシステム1について、実施の形態1~3の各々に係るカウントシステム1と異なる部分のみを説明する。図10は、実施の形態4に係るカウントシステム1を説明するための図である。
<Fourth embodiment>
A
上述した実施の形態1~3の各々に係るカウントシステム1においては、RFIDタグ4が通信範囲に位置するだけで、RFIDリーダ10がRFIDタグ4と通信してID情報を読み取り可能であったが、図10に示すように、実施の形態4に係るカウントシステム1においては、店員がRFIDタグ4を含むカードをRFIDリーダ10Dにタッチすることで、RFIDリーダ10DがRFIDタグ4と通信してID情報を読み取るように構成されてもよい。あるいは、カウントシステム1は、RFIDリーダ10Dではなく、店員のみが押すことが可能なボタンを店内または店外における出入口2の付近に備えてもよい。
In the
このようにすれば、店員が、店内を出入りするときに、RFIDリーダ10DにRFIDタグ4をタッチするか、あるいは、ボタンを押すことで、カウント装置30は、店内を出入りする店員の数をカウントして、減算処理で人流カウント数からカウントした店員の数を減算することができる。これにより、カウントシステム1は、たとえば、RFIDリーダ10Dが数メートル離れたRFIDタグ4と通信不要になるため、出入口2の付近で作業する店員が所有するRFIDタグ4からID情報を読み取ることがなくなり、タッチされたID情報に基づいて人流カウント情報から店員の入店数を減算処理すればよいため、高精度に入店した客の数をカウントすることができる。
In this way, when a store clerk enters or leaves the store, the
<実施の形態5>
図11を参照しながら、実施の形態5に係るカウントシステム1について説明する。以下では、実施の形態5に係るカウントシステム1について、実施の形態1~4の各々に係るカウントシステム1と異なる部分のみを説明する。図11は、実施の形態5に係るカウントシステム1を説明するための図である。
<Fifth embodiment>
A
図11に示すように、実施の形態5に係るカウントシステム1において、RFIDリーダ10Eは、各出入口2における店内側に設けられ、アンテナ14の放射方向を店内から店外に向けることで、店内から店外に位置するRFIDタグ4と通信して、RFIDタグ4からID情報を読み取るように構成されてもよい。さらに、RFIDリーダ10Eは、各出入口2における店内側の天井に設けられ、店内の天井から店外に位置するRFIDタグ4と通信して、RFIDタグ4からID情報を読み取るように構成されてもよい。この場合、RFIDリーダ10Eは、場所検知をしなくてもよいが、図11の矢印方向にのみ電波を出すように指向性を持つように構成されることで、実施の形態3に係るカウントシステム1のような受信強度の検出処理と組み合わせることで高精度なカウントシステム1を構成することができる。
As shown in FIG. 11, in the
これにより、カウントシステム1は、RFIDリーダ10を店内に設置しながら、店外に位置する店員が保持するRFIDタグ4と通信することが可能である。
This allows the
<実施の形態6>
図12~図14を参照しながら、実施の形態6に係るカウントシステム1について説明する。以下では、実施の形態6に係るカウントシステム1について、実施の形態1~5の各々に係るカウントシステム1と異なる部分のみを説明する。
<Sixth embodiment>
12 to 14, the
実施の形態6に係るカウントシステム1において、カウント装置30は、RFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻に基づき、RFIDリーダ10によって読み取られたID情報の所有者である店員が店内に入ったのか、店内から出たのか、または滞在したのかを、推定するように構成されている。
In the
図12および図13は、実施の形態6に係るカウント装置30による店員の行動の推定処理の一例を説明するための図である。図12に示すように、特定の店員が保持するRFIDタグ4に含まれる特定のID情報を「ID_0」とする。所定期間(たとえば、開店から閉店までの1日)において読み取られたID情報(ID_0)と当該ID情報の読取時刻(timestamp)とを含むRFID情報は、図12に示すように構成される。たとえば、カウント装置30は、RFIDリーダ10による1回目の読み取りにおいて、「RFID:ID_0,t:timestamp_00」のRFID情報を取得し、RFIDリーダ10による2回目の読み取りにおいて、「RFID:ID_0,t:timestamp_01」のRFID情報を取得し、RFIDリーダ10によるn回目の読み取りにおいて、「RFID:ID_0,t:timestamp_n+1」のRFID情報を取得する。なお、「n」は0以上の整数である。
12 and 13 are diagrams for explaining an example of the estimation process of the behavior of a store clerk by the
カウント装置30は、先にID情報(ID_0)を読み取ったときの時刻と、後にID情報(ID_0)を読み取ったときの時刻との間の時間差を算出する。たとえば、カウント装置30は、「timestamp_01」から「timestamp_00」を減算することで、これらの時間差として「d_timestamp_00」を算出する。また、カウント装置30は、「timestamp_n+1」から「timestamp_n」を減算することで、これらの時間差として「d_timestamp_n」を算出する。
The
カウント装置30は、時間差「d_timestamp_n」(n=0,1,2,…)と予め定められた閾値とを比較して、時間差「d_timestamp_n」が閾値を超えたか否かに応じて、ID情報(ID_0)の店員による入店、退店、および滞在のうち、いずれかを推定する。
The
たとえば、カウント装置30は、「d_timestamp_n」が第1閾値(たとえば、10秒間)未満である場合、連続する2つの読取時刻(「timestamp_n+1」,「timestamp_n」)における時間差が比較的短いため、先の読取時刻(「timestamp_n」)から後の読取時刻(「timestamp_n+1」)において店員が店内または出入口2の近辺に滞在したと推定することができる。
For example, if "d_timestamp_n" is less than a first threshold value (e.g., 10 seconds), the time difference between two consecutive reading times ("timestamp_n+1", "timestamp_n") is relatively short, so the
カウント装置30は、「d_timestamp_n」が第2閾値(たとえば、600秒間)を超える場合、連続する2つの読取時刻(「timestamp_n+1」,「timestamp_n」)における時間差が比較的長いため、先の読取時刻(「timestamp_n」)から後の読取時刻(「timestamp_n+1」)において店員が店から離れていた、すなわち退店状態にあったと推定することができる。
When "d_timestamp_n" exceeds a second threshold value (e.g., 600 seconds), the time difference between two successive reading times ("timestamp_n+1", "timestamp_n") is relatively long, so the
カウント装置30は、「d_timestamp_n」が第1閾値以上でありかつ第2閾値以下である場合、先の読取時刻(「timestamp_n」)において店員が入店したと推定することができる。
If "d_timestamp_n" is greater than or equal to the first threshold and less than or equal to the second threshold, the
なお、カウント装置30は、2つの第1閾値および第2閾値を用いる場合に限らず、1つの閾値を用いて、「d_timestamp_n」が閾値未満の場合は、店員の滞在を推定し、「d_timestamp_n」が閾値以上の場合は、店員の退店を推定してもよい。この場合、カウント装置30は、「d_timestamp_n」が閾値以上から閾値未満になったタイミングで、店員の入店を推定してもよい。また、第1閾値および第2閾値は、ユーザによって予め設定可能であってもよいし、機械学習または確率モデルによって算出されてもよい。第1閾値は、先の読取時刻(「timestamp_n」)において店員が滞在していた場合に、「d_timestamp_n」が第1閾値未満となるような値に設定されるとよい。また、第2閾値は、先の読取時刻(「timestamp_n」)において店員が退店していた場合に、「d_timestamp_n」が第2閾値を超えるような値に設定されるとよい。
The
たとえば、図13に示すように、読取時刻の時間差「d_timestamp_n」を横軸にとり、データの個数を縦軸にとって、ヒストグラムを作成すると、「d_timestamp_n」が第2閾値以上である場合は、「d_timestamp_n」が第2閾値未満である場合よりも、「d_timestamp_n」の個数が少なくなることが分かる。 For example, as shown in FIG. 13, if a histogram is created with the time difference between read times "d_timestamp_n" on the horizontal axis and the number of data on the vertical axis, it can be seen that when "d_timestamp_n" is equal to or greater than the second threshold, the number of "d_timestamp_n" is smaller than when "d_timestamp_n" is less than the second threshold.
カウント装置30は、人流カウントセンサ20によって店内に入る人物が検出された時刻と、RFIDリーダ10によって特定のID情報(ID_0)が読み取られた時刻とが特定時刻で一致した場合、特定のID情報(ID_0)について時間差「d_timestamp_n」(n=0,1,2,…)を算出し、時間差「d_timestamp_n」に基づき店員が特定時刻で入店したと推定した場合は、特定時刻でRFIDリーダ10によって読み取られた特定のID情報(ID_0)の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算する。
If the time when the people flow
以上のように、カウント装置30は、RFIDリーダ10によって特定のID情報が読み取られた先の時刻と、RFIDリーダ10によって特定のID情報が読み取られた後の時刻との間の時間差を算出し、当該時間差に基づき、特定の店員による入店、退店、および滞在のうち、いずれかを推定し、推定結果に応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。これにより、カウント装置30は、RFIDリーダ10の読取時刻を用いて店員の行動を推定することができるため、店内を出入りする客の数をより精度高くカウントすることができる。
As described above, the
さらに、カウント装置30は、上述したようなRFID情報に基づく店員の行動の推定結果と、人流カウント数とを比較して、推定結果が正しいか否かを判定してもよい。図14は、実施の形態6に係るカウント装置30による推定結果の判定処理の一例を説明するための図である。
Furthermore, the
図14に示すように、カウント装置30は、RFID情報に基づき、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で入店したと推定した場合、特定の読取時刻と一致する検出時刻で人流カウントセンサ20によって検出された入店カウント数が1以上であれば、店員が入店した可能性があるため、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で入店した確率が高いと判断することができる。この場合、カウント装置30は、特定の読取時刻でRFIDリーダ10によって読み取られた特定のID情報の数(この場合、「1」)を人流カウント数(入店カウント数)から減算する。
As shown in FIG. 14, when the
一方、カウント装置30は、RFID情報に基づき、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で入店したと推定した場合、特定の読取時刻と一致する検出時刻で人流カウントセンサ20によって検出された入店カウント数が0であれば、店員が入店した可能性がないため、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で入店していない確率が高いと判断することができる。
On the other hand, if the
また、カウント装置30は、RFID情報に基づき、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で退店したと推定した場合、特定の読取時刻と一致する検出時刻で人流カウントセンサ20によって検出された退店カウント数が1以上であれば、店員が退店した可能性があるため、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で退店した確率が高いと判断することができる。
In addition, when the
一方、カウント装置30は、RFID情報に基づき、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で退店したと推定した場合、特定の読取時刻と一致する検出時刻で人流カウントセンサ20によって検出された退店カウント数が0であれば、店員が退店した可能性がないため、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で退店していない確率が高いと判断することができる。
On the other hand, if the
また、カウント装置30は、RFID情報に基づき、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で滞在したと推定した場合、特定の読取時刻と一致する検出時刻で人流カウントセンサ20によって検出された入店カウント数および退店カウント数がいずれも0であれば、店員が入店または退店した可能性がないため、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で滞在した確率が高いと判断することができる。
In addition, when the
一方、カウント装置30は、RFID情報に基づき、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で滞在したと推定した場合、特定の読取時刻と一致する検出時刻で人流カウントセンサ20によって検出された入店カウント数および退店カウント数がいずれかが1であれば、店員が入店または退店した可能性があるため、特定のID情報の店員が特定の読取時刻で滞在していない確率が高いと判断することができる。
On the other hand, if the
以上のように、カウント装置30は、人流カウント数に基づき、RFID情報に基づく店員の行動の推定結果が正しいか否かを判定することができるため、店内を出入りする客の数をより精度高くカウントすることができる。
As described above, the
<実施の形態7>
図15および図16を参照しながら、実施の形態7に係るカウントシステム1について説明する。以下では、実施の形態7に係るカウントシステム1について、実施の形態1~6の各々に係るカウントシステム1と異なる部分のみを説明する。
<Seventh embodiment>
15 and 16, the
実施の形態7に係るカウントシステム1において、カウント装置30は、RFIDリーダ10の読取結果と、人流カウントセンサ20によって算出された人流カウント数とに基づき、RFIDリーダ10によって読み取られたID情報の所有者である店員が入退店(入店または退店)したのか、または滞在したのかを、推定するように構成されている。
In the
図15は、実施の形態7に係るカウント装置30による店員の行動の推定処理の一例を説明するための図である。図15に示すように、特定の店員が保持するRFIDタグ4に含まれる特定のID情報を「ID_0」とする。所定期間(たとえば、1800秒間)において読み取られたID情報(ID_0)と当該ID情報の読取時刻とを含むRFID情報は、図15に示すように構成される。たとえば、カウント装置30は、RFIDリーダ10による35秒時点の1回目の読み取りにおいて、「RFID:ID_0,t:35」のRFID情報を取得し、RFIDリーダ10による467秒時点の2回目の読み取りにおいて、「RFID:ID_0,t:467」のRFID情報を取得し、RFIDリーダ10による611秒時点の3回目の読み取りにおいて、「RFID:ID_0,t:611」のRFID情報を取得する。
Figure 15 is a diagram for explaining an example of the estimation process of the behavior of a store clerk by the
カウント装置30は、取得したRFID情報を加工して、60秒間ごとのID情報の読取数にデータを分割する。たとえば、図16は、実施の形態7に係るカウント装置30の推定処理におけるRFID情報のデータ加工処理の一例を説明するための図である。
The
図16に示すように、カウント装置30は、RFIDリーダ10によって特定のID情報(ID_0)が読み取られた時刻に対して、識別子(この例では「1」)を割り当てる。図16の例では、カウント装置30は、35秒、467秒、611秒、612秒、918秒、および1708秒の各時点に対して識別子(「1」)を割り当てる。
As shown in FIG. 16, the
カウント装置30は、1800秒間をt1~t30の60秒間ごとの時間区分に分割する。カウント装置30は、t1~t30の各々で、識別子(「1」)の有無を特定可能なベクトルデータを生成する。たとえば、1~60秒に対応するt1では、35秒時点で識別子(「1」)が割り当てられている。601~660秒に対応するt11では、611秒時点および612秒時点で識別子(「1」)が割り当てられている。1681~1740秒に対応するt29では、1708秒時点で識別子(「1」)が割り当てられている。
The
カウント装置30は、上述したようにt1~t30の30個のベクトルデータを生成することで、60秒間ごとに特定のID情報(ID_0)が読み取られたか否かを示す加工後のRFID情報を生成することができる。
By generating 30 pieces of vector data, t1 to t30, as described above, the
図15に戻り、カウント装置30は、人流カウント情報を取得する。人流カウント情報は、60秒間ごとのt1~t30の各々について、入店カウント数(図中のIN)および退店カウント数(図中のOUT)を含む。
Returning to FIG. 15, the
カウント装置30は、取得した人流カウント情報を加工して、60秒間ごとの入退店カウント数(図中のINOUT)および滞在カウント数(図中のSTAY)を含むデータに変換する。たとえば、カウント装置30は、t1の人流カウント情報の場合、入店カウント数(IN)が「1」、退店カウント数(OUT)が「0」であるため、加工後のt1の人流カウント情報においては、入退店カウント数(INOUT)を「1」、滞在カウント数(STAY)を「0」に変換する。カウント装置30は、t2の人流カウント情報の場合、入店カウント数(IN)が「0」、退店カウント数(OUT)が「0」であるため、加工後のt2の人流カウント情報においては、入退店カウント数(INOUT)を「0」、滞在カウント数(STAY)を「1」に変換する。
The
カウント装置30は、推定モデル36を備える。たとえば、推定モデル36は、図示しないニューラルネットワークおよびパラメータを含む。たとえば、教師あり学習の場合、推定モデル36は、加工後のRFID情報が入力されると、ニューラルネットワークによって、加工後のRFID情報に基づき、60秒間の各時間帯において特定のID情報(ID_0)の店員が滞在および入退店のいずれを行ったのかを推定する。推定モデル36は、推定結果のうち、滞在であると判定した時間帯のみを抽出し、抽出した時間帯と、加工後の人流カウント情報に含まれる滞在カウント数(STAY)が「1」となる時間帯とが一致するか否かを判定する。推定モデル36は、両者が一致すればパラメータを更新しない一方で、両者が一致しなければ両者が一致するようにパラメータを更新することで、パラメータを最適化する。
The
カウント装置30は、上述のように機械学習による訓練が行われた推定モデル36を用いて、加工後のRFID情報に基づき、60秒間の各時間帯において特定のID情報(ID_0)の店員が滞在および入退店のいずれを行ったのかを推定する。カウント装置30は、特定のID情報(ID_0)の店員が入退店から滞在に切り替わった時刻を店員が入店した特定時刻であると判断し、特定時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数(この場合、「1」)を、人流カウント数に含まれる店内に入った人物の数(入店カウント数)から減算する。
Using the
以上のように、カウント装置30は、RFID情報と、人流カウント数とに基づき、RFIDリーダ10によって読み取られたID情報の所有者である店員が入退店したのか、または滞在したのかを推定し、推定結果に応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。これにより、カウント装置30は、RFID情報および人流カウント情報を用いて店員の行動を推定することができるため、店内を出入りする客の数をより精度高くカウントすることができる。
As described above, the
<実施の形態8>
図17および図18を参照しながら、実施の形態8に係るカウントシステム1について説明する。以下では、実施の形態8に係るカウントシステム1について、実施の形態1~7の各々に係るカウントシステム1と異なる部分のみを説明する。
<
17 and 18, a
実施の形態8に係るカウントシステム1において、カウント装置30は、RFIDリーダ10の読取結果と、人流カウントセンサ20によって算出された人流カウント数とに基づき、RFIDリーダ10によって読み取られたID情報の所有者である店員が入店したのか、退店したのか、または滞在したのかを、推定するように構成されている。
In the
図17は、実施の形態8に係るカウント装置30による店員の行動の推定処理の一例を説明するための図である。図17に示すように、カウント装置30は、所定期間(たとえば、開店から閉店までの1日)においてRFIDリーダ10によって特定のID情報が読み取られた時刻におけるRFID情報および人流カウント情報を取得する。人流カウント情報は、入店カウント数(図中のIN)および退店カウント数(図中のOUT)を含む。
Figure 17 is a diagram for explaining an example of the process of estimating the behavior of store staff by the
STEP1において、カウント装置30は、入店カウント数および退店カウント数がともに「0」である人流カウント情報について、店員が滞在していたと推定する。図17の例では、カウント装置30は、t1、t3、およびt11の各々に対応する人流カウント情報について、店員が滞在していたと推定する。
In
STEP2において、カウント装置30は、所定期間において、最初に入店カウント数が「1」以上である人流カウント情報について、店員が入店したと推定する。図17の例では、カウント装置30は、t2に対応する人流カウント情報について、店員が入店したと推定する。また、カウント装置30は、所定期間において、最後に退店カウント数が「1」以上である人流カウント情報について、店員が退店したと推定する。図17の例では、カウント装置30は、t10に対応する人流カウント情報について、店員が退店したと推定する。
In
STEP3において、カウント装置30は、STEP1およびSTEP2において推定対象となった人流カウント情報以外の人流カウント情報(未だ推定対象となっていない人流カウント情報)のうち、入店カウント数および退店カウント数のうちの一方が「0」で他方が「1」以上である人流カウント情報を抽出する。図17の例では、カウント装置30は、t5およびt9に対応する人流カウント情報を抽出する。
In
STEP4において、カウント装置30は、STEP3で抽出した人流カウント情報について、店員が入店したのか、退店したのか、または滞在したのかを、推定する。図17の例では、カウント装置30は、t5に対応する人流カウント情報において退店カウント数のみに「1」以上の値が入力されているため、t5に対応する人流カウント情報について、店員が退店したと推定する。また、カウント装置30は、t9に対応する人流カウント情報において入店カウント数のみに「1」以上の値が入力されているため、t9に対応する人流カウント情報について、店員が入店したと推定する。なお、カウント装置30は、図12~図14の実施の形態6に係るカウント装置30、または図15および図16の実施の形態7に係るカウント装置30が実行する方法で、店員が入退店したのか、または滞在したのかを、推定してもよい。
In
STEP5において、カウント装置30は、STEP1~STEP4において推定対象となった人流カウント情報以外の人流カウント情報(未だ推定対象となっていない人流カウント情報)を推定対象として抽出し、当該推定対象の人流カウント情報に対して、以下に示すグループA~Dのうちのいずれかのグループを割り当てる。
In STEP 5, the
具体的には、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報よりも先の時刻に対応する人流カウント情報(以下、「先の人流カウント情報」とも称する。)と、推定対象の人流カウント情報よりも後の時刻に対応する人流カウント情報(以下、「後の人流カウント情報」とも称する。)とが、いずれも入店または退店が推定され、かつ、先の人流カウント情報と後の人流カウント情報とで、入退店の状態が異なる場合、推定対象の人流カウント情報に対してグループAを割り当てる。
Specifically, if people flow count information corresponding to a time earlier than the people flow count information to be estimated (hereinafter also referred to as "early people flow count information") and people flow count information corresponding to a time later than the people flow count information to be estimated (hereinafter also referred to as "later people flow count information") are both estimated to be entering or leaving the store, and the entering/leaving status differs between the earlier people flow count information and the later people flow count information, the
たとえば、時系列で、入店、推定対象、退店の順番で推定結果が並んでいる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループAを割り当てる。また、時系列で、退店、推定対象、入店の順番で推定結果が並んでいる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループAを割り当てる。
For example, if the estimation results are arranged in chronological order of entering, estimated target, and leaving, the
カウント装置30は、先の人流カウント情報と後の人流カウント情報とが、いずれも店員の入店または退店を推定され、かつ、先の人流カウント情報と後の人流カウント情報とで、入退店の状態が同じである場合、推定対象の人流カウント情報に対してグループBを割り当てる。
When the earlier and later people flow count information both estimate that a store employee has entered or left the store, and the earlier and later people flow count information indicate the same entry and exit status, the
たとえば、時系列で、入店、推定対象、入店の順番で推定結果が並んでいる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループBを割り当てる。また、時系列で、退店、推定対象、退店の順番で推定結果が並んでいる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループBを割り当てる。
For example, if the estimation results are arranged in chronological order as "enter the store," "estimated target," and "enter the store," the
カウント装置30は、先の人流カウント情報または後の人流カウント情報が、STEP5で抽出した他の推定対象の人流カウント情報または滞在が推定され、かつ、推定対象の人流カウント情報の時刻に最も近い時刻における推定済の先の人流カウント情報と後の人流カウント情報とで入退店の状態が異なる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループCを割り当てる。
When the earlier or later people flow count information is inferred from the people flow count information or stay of another estimation target extracted in STEP 5, and the estimated earlier people flow count information and the later people flow count information at the time closest to the time of the people flow count information of the estimation target have different entry and exit statuses, the
たとえば、時系列で、入店、推定対象、滞在または他の推定対象、退店の順番で推定結果が並んでいる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループCを割り当てる。また、時系列で、退店、推定対象、滞在または他の推定対象、入店の順番で推定結果が並んでいる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループCを割り当てる。
For example, if the estimation results are arranged in chronological order as entering the store, estimated target, staying or other estimated target, and leaving the store, the
カウント装置30は、先の人流カウント情報または後の人流カウント情報が、STEP5で抽出した他の推定対象の人流カウント情報または滞在が推定され、かつ、推定対象の人流カウント情報の時刻に最も近い時刻における推定済の先の人流カウント情報と後の人流カウント情報とで入退店の状態が同じである場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループDを割り当てる。
When the earlier or later people flow count information is inferred from the people flow count information or stay of another estimation target extracted in STEP 5, and the entry and exit status is the same between the earlier and later people flow count information estimated at the time closest to the time of the people flow count information of the estimation target, the
たとえば、時系列で、入店、推定対象、滞在または他の推定対象、入店の順番で推定結果が並んでいる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループDを割り当てる。また、時系列で、退店、推定対象、滞在または他の推定対象、退店の順番で推定結果が並んでいる場合、カウント装置30は、推定対象の人流カウント情報に対してグループDを割り当てる。
For example, if the estimation results are arranged in chronological order as entering the store, estimated target, staying or other estimated target, entering the store, the
図17の例では、カウント装置30は、t4、t6、t7、およびt8の各々に対応する人流カウント情報に対してグループCを割り当てる。
In the example of FIG. 17, the
STEP6において、カウント装置30は、STEP5で割り当てたグループに応じて、推定対象の人流カウント情報について、店員が入店したのか、退店したのか、または滞在したのかを、推定する。
In
具体的には、カウント装置30は、グループAが割り当てられた人流カウント情報について、店員が滞在していたと推定する。カウント装置30は、グループBが割り当てられた人流カウント情報について、先の人流カウント情報および後の人流カウント情報と異なる状態を推定する。
Specifically, the
カウント装置30は、グループCが割り当てられた人流カウント情報について、図12~図14の実施の形態6に係るカウント装置30、または図15および図16の実施の形態7に係るカウント装置30が実行する方法で、店員が入退店したのか、または滞在したのかを、推定する。図17の例では、カウント装置30は、t4、t7、およびt8の各々に対応する人流カウント情報について、店員が入退店したと推定し、t6に対応する人流カウント情報について、店員が滞在したと推定する。
The
さらに、カウント装置30は、店員が入退店したと推定した人流カウント情報について、推定済の人流カウント情報で挟まれる人流カウント情報の数が偶数の場合、入店と退店とを繰り返すように、入店または退店を割り当てる。図17の例では、カウント装置30は、t7に対応する人流カウント情報について、店員が入店したと推定し、t8に対応する人流カウント情報について、店員が退店したと推定する。
Furthermore, for people flow count information that estimates that a store clerk has entered or left the store, if the number of people flow count information sandwiched between estimated people flow count information is even, the
一方、カウント装置30は、店員が入退店したと推定した人流カウント情報について、推定済の人流カウント情報で挟まれる人流カウント情報の数が奇数の場合、滞在であると推定した確率が最も高い人流カウント情報について滞在を割り当て、残りの人流カウント情報について、入店と退店とを繰り返すように、入店または退店を割り当てる。図17の例では、カウント装置30は、t4に対応する人流カウント情報について、店員が滞在したと推定する。
On the other hand, when the number of people flow count information sandwiched between estimated people flow count information for which the
カウント装置30は、グループDが割り当てられた人流カウント情報について、図12~図14の実施の形態6に係るカウント装置30、または図15および図16の実施の形態7に係るカウント装置30が実行する方法で、店員が入退店したのか、または滞在したのかを、推定する。
The
さらに、カウント装置30は、店員が入退店したと推定した人流カウント情報について、推定済の人流カウント情報で挟まれる人流カウント情報の数が奇数の場合、入店と退店とを繰り返すように、入店または退店を割り当てる。
Furthermore, when the number of people flow count information sandwiched between estimated people flow count information pieces for which it is estimated that a store employee has entered or left the store is odd, the
一方、カウント装置30は、店員が入退店したと推定した人流カウント情報について、推定済の人流カウント情報で挟まれる人流カウント情報の数が偶数の場合、滞在であると推定した最も確率が高い人流カウント情報について滞在を割り当て、残りの人流カウント情報について、入店と退店とを繰り返すように、入店または退店を割り当てる。
On the other hand, when the number of people flow count information sandwiched between estimated people flow count information for which a store clerk has entered or left the store is even, the
カウント装置30は、上述のように推定した結果、店員が入店したと推定した時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数を、人流カウント数に含まれる店内に入った人物の数(入店カウント数)から減算する。図17の例では、カウント装置30は、t2、t7、およびt9においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数(この場合、「3」)を、人流カウント数に含まれる店内に入った人物の数(入店カウント数)から減算する。
The
以上のように、カウント装置30は、RFID情報と、人流カウント数とに基づき、RFIDリーダ10によって読み取られたID情報の所有者である店員が入店したのか、退店したのか、または滞在したのかを推定し、推定結果に応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。これにより、カウント装置30は、RFID情報および人流カウント情報を用いて店員の行動を推定することができるため、店内を出入りする客の数をより精度高くカウントすることができる。
As described above, the
図18は、実施の形態8に係るカウント装置による店員の行動の推定処理の他の例を説明するための図である。
Figure 18 is a diagram illustrating another example of the process of estimating the behavior of a store clerk using a counting device according to
STEP1において、カウント装置30は、入店カウント数および退店カウント数がともに「0」である人流カウント情報について、店員が滞在していたと推定する。図18の例では、カウント装置30は、t1に対応する人流カウント情報について、店員が滞在していたと推定する。
In
STEP2において、カウント装置30は、所定期間において、最初に入店カウント数が「1」以上である人流カウント情報について、店員が入店したと推定する。図18の例では、カウント装置30は、t2に対応する人流カウント情報について、店員が入店したと推定する。また、カウント装置30は、所定期間において、最後に退店カウント数が「1」以上である人流カウント情報について、店員が退店したと推定する。図18の例では、カウント装置30は、t11に対応する人流カウント情報について、店員が退店したと推定する。
In
STEP3において、カウント装置30は、STEP1およびSTEP2において推定対象となった人流カウント情報以外の人流カウント情報(未だ推定対象となっていない人流カウント情報)のうち、入店カウント数および退店カウント数のうちの一方が「0」で他方が「1」以上である人流カウント情報を抽出する。図18の例では、カウント装置30は、t3、t5、t9、およびt10の各々に対応する人流カウント情報を抽出する。
In
STEP4において、カウント装置30は、STEP3で抽出した人流カウント情報について、店員が入店したのか、退店したのか、または滞在したのかを、推定する。図18の例では、カウント装置30は、t3およびt9の各々に対応する人流カウント情報について、店員が入店したと推定する。また、カウント装置30は、t5およびt10の各々に対応する人流カウント情報について、店員が退店したと推定する。
In
STEP5において、カウント装置30は、STEP1~STEP4において推定対象となった人流カウント情報以外の人流カウント情報(未だ推定対象となっていない人流カウント情報)を推定対象として抽出し、当該推定対象の人流カウント情報に対して、グループA~Dのうちのいずれかのグループを割り当てる。図18の例では、カウント装置30は、t4、t6、t7、およびt8の各々に対応する人流カウント情報に対してグループCを割り当てる。
In STEP 5, the
STEP6において、カウント装置30は、STEP5で割り当てたグループに応じて、推定対象の人流カウント情報について、店員が入店したのか、退店したのか、または滞在したのかを、推定する。図18の例では、カウント装置30は、t4、t7、およびt8の各々に対応する人流カウント情報について、店員が入退店したと推定し、t6に対応する人流カウント情報について、店員が滞在したと推定する。
In
さらに、カウント装置30は、店員が入退店したと推定した人流カウント情報について、推定済の人流カウント情報で挟まれる人流カウント情報の数が偶数の場合、入店と退店とを繰り返すように、入店または退店を割り当てる。図18の例では、カウント装置30は、t7に対応する人流カウント情報について、店員が入店したと推定し、t8に対応する人流カウント情報について、店員が退店したと推定する。
Furthermore, for people flow count information that estimates that a store clerk has entered or left the store, if the number of people flow count information sandwiched between estimated people flow count information is even, the
一方、カウント装置30は、店員が入退店したと推定した人流カウント情報について、推定済の人流カウント情報で挟まれる人流カウント情報の数が奇数の場合、滞在であると推定した確率が最も高い人流カウント情報について滞在を割り当て、残りの人流カウント情報について、入店と退店とを繰り返すように、入店または退店を割り当てる。図18の例では、カウント装置30は、t4に対応する人流カウント情報について、店員が滞在したと推定する。
On the other hand, when the number of people flow count information sandwiched between estimated people flow count information for which the
STEP7において、カウント装置30は、全ての人流カウント情報のうち、時系列で連続して入店が推定された人流カウント情報がある場合、当該人流カウント情報について、時系列で入店と退店とを繰り返すように、時系列で後の時刻に対応する人流カウント情報に対して滞在を割り当てる。図18の例では、カウント装置30は、t2およびt3が連続して入店が推定されているため、後の時刻であるt3に対応する人流カウント情報について、店員が滞在したと推定する。
In STEP 7, if there is any people flow count information among all the people flow count information in which consecutive entry into the store is estimated in chronological order, the
また、カウント装置30は、全ての人流カウント情報のうち、時系列で連続して退店が推定された人流カウント情報がある場合、当該人流カウント情報について、時系列で入店と退店とを繰り返すように、時系列で先の時刻に対応する人流カウント情報に対して滞在を割り当てる。図18の例では、カウント装置30は、t10およびt11が連続して退店が推定されているため、先の時刻であるt10に対応する人流カウント情報について、店員が滞在したと推定する。
In addition, when there is people flow count information in which consecutive exits are estimated in time series among all the people flow count information, the
カウント装置30は、上述のように推定した結果、店員が入店したと推定した時刻においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数を、人流カウント数に含まれる店内に入った人物の数(入店カウント数)から減算する。図18の例では、カウント装置30は、t2、t7、およびt9においてRFIDリーダ10によって読み取られたID情報の数(この場合、「3」)を、人流カウント数に含まれる店内に入った人物の数(入店カウント数)から減算する。
The
以上のように、カウント装置30は、RFID情報と、人流カウント数とに基づき、RFIDリーダ10によって読み取られたID情報の所有者である店員が入店したのか、退店したのか、または滞在したのかを推定し、推定結果に応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。これにより、カウント装置30は、RFID情報および人流カウント情報を用いて店員の行動を推定することができるため、店内を出入りする客の数をより精度高くカウントすることができる。
As described above, the
<実施の形態9>
実施の形態9に係るカウントシステム1について説明する。以下では、実施の形態9に係るカウントシステム1について、実施の形態1~8の各々に係るカウントシステム1と異なる部分のみを説明する。
<Ninth embodiment>
A description will be given of the
実施の形態9に係るカウントシステム1においては、カウント表示装置40がカウント装置30の構成を備えていてもよい。具体的には、カウント表示装置40は、演算装置31と、記憶装置34と、ディスプレイ44とを備え、演算装置31は、人流カウント数を人流カウントセンサ20から取得し、店員が保持するRFIDタグ4に含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダ10から取得し、人流カウントセンサ20によって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダ10によってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、店内を出入りする客の数を算出してもよい。さらに、演算装置31は、算出した客の数をディスプレイ44に表示してもよい。また、上述したような処理は、演算装置31(コンピュータ)がカウント表示プログラムを実行することで実現される。なお、カウント表示プログラムは、カウントプログラム341において規定された各ステップの処理に、算出した客の数をディスプレイ44に表示するステップを加えたプログラムである。
In the
<態様>
(第1項) 一態様に係るカウントシステム(1)は、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物を検出して、所定空間を出入りする人物の数を特定するための人流カウント数を算出する人流カウントセンサ(20)と、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグ(4)と通信して、RFIDタグに含まれるID情報を読み取る少なくとも1つのRFIDリーダ(10)と、人流カウント数および少なくとも1つのRFIDリーダの読取結果に基づき、所定空間を出入りする第2人物の数を算出するカウント装置(30)とを備える。カウント装置は、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出する。
<Aspects>
(1) A counting system (1) according to one embodiment includes a people flow count sensor (20) that detects people, including a first person and a second person, entering and exiting a predetermined space and calculates a people flow count number for identifying the number of people entering and exiting the predetermined space, at least one RFID reader (10) that communicates with an RFID tag (4) held by a first person located at an entrance or exit of the predetermined space and reads ID information contained in the RFID tag, and a counting device (30) that calculates the number of second people entering and exiting the predetermined space based on the people flow count number and the reading result of the at least one RFID reader. When there is a specific time that coincides with the time when ID information is read by at least one RFID reader among the times when people are detected by the people flow count sensor, the counting device calculates the number of second people entering and exiting the predetermined space by performing a subtraction process of subtracting the number of ID information read at the specific time from the people flow count number.
(第2項) 第1項に記載のカウントシステムにおいて、人流カウントセンサは、人流カウント数として、所定空間に入る人物の数を算出する。カウント装置は、減算処理を実行することで、所定空間に入る第2人物の数を算出する。 (2) In the counting system described in 1, the people flow count sensor calculates the number of people entering a specified space as the people flow count number. The counting device calculates the number of second people entering the specified space by performing a subtraction process.
(第3項) 第1項または第2項に記載のカウントシステムにおいて、人流カウントセンサは、人流カウント数として、所定空間から出る人物の数を算出する。カウント装置は、減算処理を実行することで、所定空間から出る第2人物の数を算出する。
(Clause 3) In the counting system described in
(第4項) 第1項~第3項のいずれか1項に記載のカウントシステムにおいて、少なくとも1つのRFIDリーダは、出入口における所定空間側および所定空間の外側のうち、少なくとも1つに設けられている。
(4) In the counting system described in any one of
(第5項) 第1項~第4項のいずれか1項に記載のカウントシステムにおいて、少なくとも1つのRFIDリーダは、出入口における所定空間側に設けられ、所定空間側から所定空間の外側に位置するRFIDタグと通信して、ID情報を読み取る。
(5) In the counting system described in any one of
(第6項) 第1項~第4項のいずれか1項に記載のカウントシステムにおいて、少なくとも1つのRFIDリーダは、出入口における所定空間の外側に設けられた第1RFIDリーダと、出入口における所定空間側に設けられた第2RFIDリーダとを含む。カウント装置は、第1RFIDリーダおよび第2RFIDリーダのうちのいずれが先にID情報を読み取ったかに応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。
(6) In the counting system described in any one of
(第7項) 第1項~第4項のいずれか1項に記載のカウントシステムにおいて、少なくとも1つのRFIDリーダは、RFIDタグとの通信における受信強度を検出可能である。カウント装置は、少なくとも1つのRFIDリーダにおける受信強度の変化に応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。
(7) In the counting system described in any one of
(第8項) 第1項~第7項のいずれか1項に記載のカウントシステムにおいて、カウント装置は、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた第1時刻と、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた第2時刻との間の時間差を算出し、時間差に基づき、第1人物による所定空間への進入、第1人物による所定空間からの退出、および第1人物による所定空間における滞在のうち、いずれかを推定し、推定結果に応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。
(Clause 8) In the counting system described in any one of
(第9項) 第8項に記載のカウントシステムにおいて、カウント装置は、人流カウント数に基づき、推定結果が正しいか否かを判定する。
(Clause 9) In the counting system described in
(第10項) 第1項~第9項のいずれか1項に記載のカウントシステムにおいて、カウント装置は、少なくとも1つのRFIDリーダの読取結果と、人流カウントセンサによって算出された人流カウント数とに基づき、第1人物による所定空間への進入および退出と、第1人物による所定空間における滞在のとうち、いずれかを推定し、推定結果に応じて、減算処理を実行するか否かを選択する。
(Clause 10) In the counting system described in any one of
(第11項) 第1項~第10項のいずれか1項に記載のカウントシステムにおいて、所定空間は店内である。第1人物は、店員である。第2人物は、客である。
(Clause 11) In the counting system described in any one of
(第12項) 第1項~第11項のいずれか1項に記載のカウントシステムにおいて、カウントシステムは、カウント装置によって算出された所定空間を出入りする第2人物の数を表示する表示装置(40)をさらに備える。
(12) In the counting system described in any one of
(第13項) 一態様に係るカウント装置(10)は、演算装置(31)と、演算装置が実行するプログラム(341)を記憶する記憶装置(34)とを備える。演算装置は、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサ(20)から取得し、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグ(4)に含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダ(10)から取得し、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出する。 (Clause 13) A counting device (10) according to one embodiment includes a calculation device (31) and a storage device (34) that stores a program (341) executed by the calculation device. The calculation device obtains a people flow count number for identifying the number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space from a people flow count sensor (20), obtains from at least one RFID reader (10) a reading result of ID information contained in an RFID tag (4) held by a first person located at an entrance or exit of the specified space, and, if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which ID information is read by at least one RFID reader, performs a subtraction process to subtract the number of ID information read at the specific time from the people flow count number, thereby calculating the number of second people entering and exiting the specified space.
(第14項) 一態様に係るカウント方法は、コンピュータ(11)が実行する処理として、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサ(20)から取得するステップ(S31)と、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグ(4)に含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダ(10)から取得するステップ(S32)と、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出するステップ(S34)とを含む。 (Clause 14) The counting method according to one embodiment includes, as processing executed by a computer (11), a step (S31) of acquiring from a people flow count sensor (20) a people flow count number for identifying the number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space, a step (S32) of acquiring from at least one RFID reader (10) a result of reading ID information contained in an RFID tag (4) held by a first person located at an entrance or exit of the specified space, and a step (S34) of calculating the number of second people entering and exiting the specified space by executing a subtraction process of subtracting the number of ID information read at the specific time from the people flow count number if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which the ID information is read by at least one RFID reader.
(第15項) 一態様に係るカウントプログラム(341)は、コンピュータ(31)に、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサ(20)から取得するステップ(S31)と、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグ(4)に含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダ(10)から取得するステップ(S32)と、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出するステップ(S34)とを実行させる。 (Clause 15) A counting program (341) according to one embodiment causes a computer (31) to execute the steps of: acquiring from a people flow count sensor (20) a people flow count number for identifying the number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space (S31); acquiring from at least one RFID reader (10) a result of reading ID information contained in an RFID tag (4) held by a first person located at an entrance or exit of the specified space (S32); and, if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which ID information is read by at least one RFID reader, performing a subtraction process to subtract the number of ID information read at the specific time from the people flow count number, thereby calculating the number of second people entering and exiting the specified space (S34).
(第16項) 一態様に係るカウント表示装置(40)は、演算装置(31)と、演算装置が実行するプログラム(341)を記憶する記憶装置(34)と、ディスプレイ(44)とを備える。演算装置は、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサ(20)から取得し、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグ(4)に含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダ(10)から取得し、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出し、算出した第2人物の数をディスプレイに表示する。 (16th clause) A count display device (40) according to one embodiment includes a calculation device (31), a storage device (34) that stores a program (341) executed by the calculation device, and a display (44). The calculation device obtains a people flow count number for identifying the number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space from a people flow count sensor (20), obtains from at least one RFID reader (10) a reading result of ID information contained in an RFID tag (4) held by a first person located at an entrance or exit of the specified space, and, if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which ID information is read by at least one RFID reader, performs a subtraction process to subtract the number of ID information read at the specific time from the people flow count number, thereby calculating the number of second people entering and exiting the specified space, and displays the calculated number of second people on the display.
(第17項) 一態様に係るカウント表示プログラムは、コンピュータ(31)に、所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得するステップ(S31)と、所定空間の出入口に位置する第1人物が保持するRFIDタグ(4)に含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダ(10)から取得するステップ(S32)と、人流カウントセンサによって人物が検出された時刻のうち、少なくとも1つのRFIDリーダによってID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、特定時刻において読み取られたID情報の数を、人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、所定空間を出入りする第2人物の数を算出するステップ(S34)と、算出するステップによって算出された第2人物の数をディスプレイに表示するステップとを実行させる。 (Clause 17) A count display program according to one embodiment causes a computer (31) to execute the steps of: acquiring from a people flow count sensor (S31) a people flow count number for identifying the number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a specified space; acquiring from at least one RFID reader (10) a result of reading ID information contained in an RFID tag (4) held by a first person located at an entrance or exit of the specified space (S32); and, if there is a specific time among the times at which a person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which ID information is read by at least one RFID reader, calculating the number of second people entering and exiting the specified space by executing a subtraction process to subtract the number of ID information read at the specific time from the people flow count number (S34); and displaying the number of second people calculated by the calculation step on a display.
以上、複数の実施の形態について説明したが、これらの複数の実施の形態の各々における特徴は、矛盾が生じない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Although several embodiments have been described above, the features of each of these embodiments can be combined as appropriate to the extent that no contradictions arise.
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて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。 The embodiments disclosed herein should be considered to be illustrative and not restrictive in all respects. The scope of the present disclosure is indicated by the claims rather than the description of the embodiments above, and is intended to include all modifications within the meaning and scope of the claims.
1 カウントシステム、2 出入口、3 検出エリア、4 RFIDタグ、10,10A,10B,10C,10D,10E RFIDリーダ、12,22,32 メモリ、13,23,33,43 通信インターフェイス、14 アンテナ、20 人流カウントセンサ、24 カメラ、30 カウント装置、31 演算装置、34 記憶装置、36 推定モデル、40 カウント表示装置、44 ディスプレイ、50 記憶媒体、341 カウントプログラム、342 RFID情報、343 人流カウント情報。 1 Counting system, 2 Entrance/exit, 3 Detection area, 4 RFID tag, 10, 10A, 10B, 10C, 10D, 10E RFID reader, 12, 22, 32 Memory, 13, 23, 33, 43 Communication interface, 14 Antenna, 20 People flow count sensor, 24 Camera, 30 Counting device, 31 Arithmetic device, 34 Storage device, 36 Estimation model, 40 Count display device, 44 Display, 50 Storage medium, 341 Counting program, 342 RFID information, 343 People flow count information.
Claims (17)
所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物を検出して、前記所定空間を出入りする前記人物の数を特定するための人流カウント数を算出する人流カウントセンサと、
前記所定空間の出入口に位置する前記第1人物が保持するRFIDタグと通信して、前記RFIDタグに含まれるID情報を読み取る少なくとも1つのRFIDリーダと、
前記人流カウント数および前記少なくとも1つのRFIDリーダの読取結果に基づき、前記所定空間を出入りする前記第2人物の数を算出するカウント装置とを備え、
前記カウント装置は、前記人流カウントセンサによって前記人物が検出された時刻のうち、前記少なくとも1つのRFIDリーダによって前記ID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、前記特定時刻において読み取られた前記ID情報の数を、前記人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、前記所定空間を出入りする前記第2人物の数を算出する、カウントシステム。 1. A counting system comprising:
A people flow count sensor that detects people including a first person and a second person entering and exiting a predetermined space and calculates a people flow count number to identify the number of people entering and exiting the predetermined space;
At least one RFID reader that communicates with an RFID tag held by the first person located at an entrance/exit of the predetermined space and reads ID information included in the RFID tag;
a counting device that calculates the number of the second people entering and leaving the specified space based on the people flow count number and the reading result of the at least one RFID reader;
The counting system wherein, when there is a specific time among the times at which the person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which the ID information is read by the at least one RFID reader, the counting device calculates the number of the second people entering and leaving the specified space by performing a subtraction process to subtract the number of the ID information read at the specific time from the people flow count number.
前記カウント装置は、前記減算処理を実行することで、前記所定空間に入る前記第2人物の数を算出する、請求項1に記載のカウントシステム。 The people flow count sensor calculates the number of people entering the specified space as the people flow count number,
The counting system according to claim 1 , wherein the counting device calculates the number of the second persons entering the predetermined space by performing the subtraction process.
前記カウント装置は、前記減算処理を実行することで、前記所定空間から出る前記第2人物の数を算出する、請求項1に記載のカウントシステム。 The people flow count sensor calculates the number of people leaving the specified space as the people flow count number,
The counting system according to claim 1 , wherein the counting device calculates the number of the second persons exiting the predetermined space by executing the subtraction process.
前記カウント装置は、前記第1RFIDリーダおよび前記第2RFIDリーダのうちのいずれが先に前記ID情報を読み取ったかに応じて、前記減算処理を実行するか否かを選択する、請求項1~請求項3のいずれか1項に記載のカウントシステム。 the at least one RFID reader includes a first RFID reader provided outside the specified space at the entrance and a second RFID reader provided on a side of the specified space at the entrance,
The counting system according to any one of claims 1 to 3, wherein the counting device selects whether or not to execute the subtraction process depending on which of the first RFID reader and the second RFID reader reads the ID information first.
前記カウント装置は、前記少なくとも1つのRFIDリーダにおける前記受信強度の変化に応じて、前記減算処理を実行するか否かを選択する、請求項1~請求項3のいずれか1項に記載のカウントシステム。 the at least one RFID reader is capable of detecting a reception strength in communication with the RFID tag;
4. The counting system according to claim 1, wherein the counting device selects whether or not to execute the subtraction process depending on a change in the reception strength in the at least one RFID reader.
前記少なくとも1つのRFIDリーダによって前記ID情報が読み取られた第1時刻と、前記第1時刻の後に前記少なくとも1つのRFIDリーダによって前記ID情報が読み取られた第2時刻との間の時間差を算出し、
前記時間差に基づき、前記第1人物による前記所定空間への進入、前記第1人物による前記所定空間からの退出、および前記第1人物による前記所定空間における滞在のうち、いずれかを推定し、
推定結果に応じて、前記減算処理を実行するか否かを選択する、請求項1~請求項3のいずれか1項に記載のカウントシステム。 The counting device is
calculating a time difference between a first time when the ID information is read by the at least one RFID reader and a second time when the ID information is read by the at least one RFID reader after the first time;
Based on the time difference, estimating any one of an entry by the first person into the predetermined space, an exit by the first person from the predetermined space, and a stay by the first person in the predetermined space;
4. The counting system according to claim 1, further comprising a step of selecting whether or not to execute the subtraction process depending on a result of the estimation.
推定結果に応じて、前記減算処理を実行するか否かを選択する、請求項1~請求項3のいずれか1項に記載のカウントシステム。 The counting device estimates, based on the reading result of the at least one RFID reader and the people flow count calculated by the people flow count sensor, whether the first person has entered or left the specified space, or whether the first person has stayed in the specified space;
4. The counting system according to claim 1, further comprising a step of selecting whether or not to execute the subtraction process depending on a result of the estimation.
前記第1人物は、店員であり、
前記第2人物は、客である、請求項1~請求項3のいずれか1項に記載のカウントシステム。 The predetermined space is within a store,
the first person is a store clerk;
The counting system according to any one of claims 1 to 3, wherein the second person is a customer.
演算装置と、
前記演算装置が実行するプログラムを記憶する記憶装置とを備え、
前記演算装置は、
所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得し、
前記所定空間の出入口に位置する前記第1人物が保持するRFIDタグに含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダから取得し、
前記人流カウントセンサによって前記人物が検出された時刻のうち、前記少なくとも1つのRFIDリーダによって前記ID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、前記特定時刻において読み取られた前記ID情報の数を、前記人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、前記所定空間を出入りする前記第2人物の数を算出する、カウント装置。 1. A counting device, comprising:
A computing device;
a storage device for storing a program executed by the arithmetic unit;
The computing device includes:
Obtaining a people flow count from a people flow count sensor to identify the number of people including the first person and the second person entering and exiting the predetermined space;
acquiring, from at least one RFID reader, a reading result of ID information included in an RFID tag held by the first person located at an entrance/exit of the predetermined space;
A counting device that, when a specific time among the times at which the person is detected by the people flow count sensor coincides with the time at which the ID information is read by the at least one RFID reader, calculates the number of the second people entering and leaving the specified space by performing a subtraction process to subtract the number of the ID information read at the specific time from the people flow count number.
コンピュータが実行する処理として、
所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得するステップと、
前記所定空間の出入口に位置する前記第1人物が保持するRFIDタグに含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダから取得するステップと、
前記人流カウントセンサによって前記人物が検出された時刻のうち、前記少なくとも1つのRFIDリーダによって前記ID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、前記特定時刻において読み取られた前記ID情報の数を、前記人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、前記所定空間を出入りする前記第2人物の数を算出するステップとを含む、カウント方法。 A counting method comprising the steps of:
The process that the computer executes is as follows:
obtaining a people flow count from the people flow count sensor to identify a number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a predetermined space;
acquiring, from at least one RFID reader, a reading result of ID information included in an RFID tag held by the first person located at an entrance/exit of the predetermined space;
and when there is a specific time among the times at which the person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which the ID information is read by the at least one RFID reader, calculating the number of the second people entering and leaving the specified space by performing a subtraction process to subtract the number of the ID information read at the specific time from the people flow count number.
コンピュータに、
所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得するステップと、
前記所定空間の出入口に位置する前記第1人物が保持するRFIDタグに含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダから取得するステップと、
前記人流カウントセンサによって前記人物が検出された時刻のうち、前記少なくとも1つのRFIDリーダによって前記ID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、前記特定時刻において読み取られた前記ID情報の数を、前記人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、前記所定空間を出入りする前記第2人物の数を算出するステップとを実行させる、カウントプログラム。 1. A counting program comprising:
On the computer,
obtaining a people flow count from the people flow count sensor to identify a number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a predetermined space;
acquiring, from at least one RFID reader, a reading result of ID information included in an RFID tag held by the first person located at an entrance/exit of the predetermined space;
and if there is a specific time among the times at which the person is detected by the people flow count sensor that coincides with the time at which the ID information is read by the at least one RFID reader, a subtraction process is performed to subtract the number of the ID information read at the specific time from the people flow count number, thereby calculating the number of the second people entering and leaving the specified space.
演算装置と、
前記演算装置が実行するプログラムを記憶する記憶装置と、
ディスプレイとを備え、
前記演算装置は、
所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得し、
前記所定空間の出入口に位置する前記第1人物が保持するRFIDタグに含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダから取得し、
前記人流カウントセンサによって前記人物が検出された時刻のうち、前記少なくとも1つのRFIDリーダによって前記ID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、前記特定時刻において読み取られた前記ID情報の数を、前記人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、前記所定空間を出入りする前記第2人物の数を算出し、
算出した前記第2人物の数を前記ディスプレイに表示する、カウント表示装置。 A count display device,
A computing device;
A storage device that stores a program executed by the arithmetic unit;
A display.
The computing device includes:
Obtaining a people flow count from a people flow count sensor to identify the number of people including the first person and the second person entering and exiting the predetermined space;
acquiring, from at least one RFID reader, a reading result of ID information included in an RFID tag held by the first person located at an entrance/exit of the predetermined space;
When a specific time coincides with a time when the ID information is read by the at least one RFID reader among the times when the person is detected by the people flow count sensor, a subtraction process is performed to subtract the number of the ID information read at the specific time from the people flow count number, thereby calculating the number of the second people entering and leaving the specified space;
A count display device that displays the calculated number of the second persons on the display.
コンピュータに、
所定空間を出入りする第1人物および第2人物を含む人物の数を特定するための人流カウント数を人流カウントセンサから取得するステップと、
前記所定空間の出入口に位置する前記第1人物が保持するRFIDタグに含まれるID情報の読取結果を少なくとも1つのRFIDリーダから取得するステップと、
前記人流カウントセンサによって前記人物が検出された時刻のうち、前記少なくとも1つのRFIDリーダによって前記ID情報が読み取られた時刻と一致する特定時刻がある場合、前記特定時刻において読み取られた前記ID情報の数を、前記人流カウント数から減算する減算処理を実行することで、前記所定空間を出入りする前記第2人物の数を算出するステップと、
前記算出するステップによって算出された前記第2人物の数をディスプレイに表示するステップとを実行させる、カウント表示プログラム。 A count display program,
On the computer,
obtaining a people flow count from the people flow count sensor to identify a number of people, including a first person and a second person, entering and exiting a predetermined space;
acquiring, from at least one RFID reader, a reading result of ID information included in an RFID tag held by the first person located at an entrance/exit of the predetermined space;
a step of calculating the number of the second people entering and leaving the specified space by performing a subtraction process in which, when a specific time coincides with a time when the ID information is read by the at least one RFID reader among the times when the person is detected by the people flow count sensor, the number of the ID information read at the specific time is subtracted from the people flow count number;
and a step of displaying the number of the second persons calculated by the calculating step on a display.
Priority Applications (1)
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JP2023129196A JP2025024856A (en) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | COUNT SYSTEM, COUNT DEVICE, COUNT METHOD, COUNT PROGRAM, COUNT DISPLAY DEVICE, AND COUNT DISPLAY PROGRAM |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2023129196A JP2025024856A (en) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | COUNT SYSTEM, COUNT DEVICE, COUNT METHOD, COUNT PROGRAM, COUNT DISPLAY DEVICE, AND COUNT DISPLAY PROGRAM |
Publications (1)
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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2023129196A Pending JP2025024856A (en) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | COUNT SYSTEM, COUNT DEVICE, COUNT METHOD, COUNT PROGRAM, COUNT DISPLAY DEVICE, AND COUNT DISPLAY PROGRAM |
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