JP6732324B1 - 情報処理装置、制御プログラム、及び混雑状況判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】施設における待ち行列を検出するに際し、プライバシーに配慮しつつも、人物検知の効率を向上させる。【解決手段】本発明に係る情報処理装置は、施設内における第１の領域と、施設外における第１の領域の延長上の第２の領域とを含む待ち行列領域の混雑状況を判定する情報処理装置であって、施設内に設置されたセンサが検知した第１の領域に存在する人物の検知情報を取得する検知情報取得手段と、施設外に設置された撮像手段が第２の領域を撮像することにより得られた画像を取得する画像取得手段と、画像を解析し、第２の領域に存在する人物を検出する画像解析手段と、検知情報と、検出結果とに基づいて、待ち行列領域における行列者の有無を判定する行列判定手段と、を有する。【選択図】図４

Description

本発明は、情報処理装置、制御プログラム、及び混雑状況監視方法に関する。

従来より、施設の利用を待機する待ち行列を検出し、サイネージや情報端末に配信する技術がある。例えば、特許文献１には、行列の形成予定領域を複数の区画に分割して、各区画に設置された人の動きを検知する人感センサを用いて、行列の長さを算出する方法が記載されている。

特開２０１９−１５９９４７号公報

ここで、施設における混雑状況を管理する場合、トイレ施設内の行列形成予定エリアでは、プライバシーの観点からカメラを設置するのは困難なため、上記特許文献１に記載されるような人感センサを利用して、待ち行列を監視するのが一般的である。

しかしながら、人の動きを検知する人感センサは、カメラに比べ、１つのセンサで人物を検出できるエリアが小さく、このため行列形成予定エリアを広くカバーするには複数のセンサの設置が必要であったりと、人物検知の効率が悪いという問題がある。

本発明は、上記の点に鑑み提案されたものであり、一つの側面では、施設における待ち行列を検出するに際し、プライバシーに配慮しつつも、人物検知の効を向上させることを目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明に係る情報処理装置は、施設内における第１の領域と、施設外における前記第１の領域の延長上の第２の領域とを含む待ち行列領域の混雑状況を判定する情報処理装置であって、施設内に設置されたセンサが検知した前記第１の領域に存在する人物の検知情報を取得する検知情報取得手段と、施設外に設置された撮像手段が前記第２の領域を撮像することにより得られた画像を取得する画像取得手段と、前記画像を解析し、前記第２の領域に存在する人物を検出する画像解析手段と、前記検知情報と、前記検出結果とに基づいて、前記待ち行列領域における行列者の有無を判定する行列判定手段と、を有する。

本発明の実施の形態によれば、施設における待ち行列を検出するに際し、プライバシーに配慮しつつも、人物検知の効率を向上させることができる。

本実施形態に係るトイレ混雑状況管理システムの構成例を示す図である。 本実施形態に係るトイレ施設を示す図である。 本実施形態に係る管理システムのトイレ施設設置例を示す図である。 本実施形態に係るトイレの順番待ち行列を示す図である。 本実施形態に係る管理サーバのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態に係る管理サーバのソフトウェア構成例を示す図である。 本実施形態に係る行列管理ＤＢのデータ例を示す図である。 本実施形態に係る管理サーバの混雑状況監視処理を示すフローチャート図である。 本実施形態に係る混雑情報表示画面の一例を示す図である。 本実施形態に係る行列管理ＤＢのデータ例を示す図である。 本実施形態に係る管理サーバの混雑状況監視処理を示すフローチャート図である。 本実施形態に係る混雑情報表示画面の一例を示す図である。

本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。

[実施形態１]
＜システム構成＞
（ネットワーク構成）
図１は、本実施形態に係るトイレ混雑状況管理システム（以下単に管理システムという）の構成例を示す図である。図１の管理システム１００は、管理サーバ１０、デジタルサイネージ２０ａ、携帯端末２０ｂ、人感センサ３１、カメラ３２、及びＧＷ３３がネットワーク５０を介して接続されている。

管理サーバ１０は、トイレ施設の混雑状況を示す混雑情報（空き情報ともいえる）を監視（モニタリング）し、デジタルサイネージ２０ａ及び携帯端末２０ｂにこれを配信する情報処理装置である。配信された混雑情報はデジタルサイネージ２０ａ及び携帯端末２０ｂのディスプレイ上に表示される。

デジタルサイネージ２０ａは、トイレ施設エントランス、壁面などに設置された液晶ディスプレイなどの映像表示装置である。デジタルサイネージ２０ａは、ネットワーク５０を介してクラウド上のサーバ１０と接続され、看板やポスターなどのように、トイレ施設の案内情報、混雑状況、更には広告などの配信情報を表示する。

携帯端末２０ｂは、トイレ施設３０の利用者が所持するスマートフォンやタブレット端末、携帯電話などを含む各種の情報処理端末である。携帯端末２０ｂは、デジタルサイネージ２０ａと同様にネットワーク５０を介してクラウド上の管理サーバ１０と接続され、施設の案内情報、混雑状況、更には広告などの空室情報を表示する。

トイレ施設３０は、混雑状況の監視対象となるトイレ施設である。トイレ施設３０には、人感センサ３１、カメラ３２、及びＧＷ３３が設置される。

人感センサ３１は、プライバシーエリアであるトイレ施設内の利用待ち者（行列者）の人感を検知する赤外線センサである。例えばトイレ施設３０の出入口の内側付近に設置される。人感センサ３１は、トイレ施設３０内においてトイレの順番待ちを行っている利用者の有無を検知する。人感センサ３１は、所定の時間毎に利用者の有無を示す検知信号と事前に設定された施設ＩＤとを、検知情報としてＧＷ３３を介して管理サーバ１０に逐一送信する。本実施形態に係る人感センサ３１は、順番待ち行列領域のうちトイレ施設３０内における領域を検知範囲にカバーする。なお順番待ち領域は、トイレ施設３０が混雑してきた際に、利用者がトイレの順番待ちを行う際に立つことが想定される領域である。

カメラ３２は、非プライバシーエリアであるトイレ施設外の利用待ち者（行列者）の画像を撮像する撮像装置である。例えばトイレ施設３０の外側付近に設置される。カメラ３２は、トイレ施設３０の外に延びているトイレの順番待ち行列の画像（静止画像及び動画像を含む）をリアルタイムで撮像している。カメラ３２は、撮像画像をカメラ３２のカメラＩＤとともにＧＷ３３を介して管理サーバ１０に逐一送信する。なお、本実施形態に係るカメラ３２は、１台のカメラであって、順番待ち行列の全体領域のうちトイレ施設３０外における領域を撮像範囲にカバーする。

ＧＷ３３は、人感センサ３１及びカメラ３２に接続されるとともに、ネットワーク５０に接続されたルータ等の通信中継機器である。人感センサ３１及びカメラ３２からの検知信号及び撮像画像は、ＧＷ３３を介して管理サーバ１０に送信される。なお、人感センサ３１及びカメラ３２は通信機能一体型でもよく、この場合にＧＷ３３は不要としてもよい。

ネットワーク５０は、有線、無線を含む通信ネットワークである。ネットワーク５０は、例えば、インターネット、公衆回線網、ＷｉＦｉ（登録商標）などを含む。

（設置例）
図２は、本実施形態に係るトイレ施設を示す図である。まず、トイレ個室が満室の場合、利用者は施設内３０ａの出入口近傍の行列待機スペースＡにおいて到着順に先頭から列を成して並び、自身が使用できる順番が来るまで待ちを行う。やがて順番待ちの利用者（行列者）が増えてゆき、トイレの順番待ち行列が施設内３０ａに収まらなくなった場合には、利用者は例えばトイレ施設３０の外通路などの施設外３０ｂにまで待ち行列が延長し、行列待機スペースＢにおいても利用者が列を成して並ぶようになる。

図３は、本実施形態に係る管理システムのトイレ施設設置例を示す図である。上述したようにトイレ施設３０には、人感センサ３１、カメラ３２、及びＧＷ３３が設置される。

図３に示されるように、人感センサ３１は、施設内３０ａのスペースＡに行列している行列者を検知可能とすべく、行列待機スペースＡの天井等に設置される。またカメラ３２は、施設外３０ｂの行列待機スペースＢに行列している行列者を検知可能とすべく、行列待機スペースＢを撮像範囲にカバーするようにして外通路の壁天井等に設置される。なお、センサ３１やカメラ３２は、待ち行列ができるスペースにおける人物を検出できるように位置や画角が適切に設定され、設置される。

図４は、本実施形態に係るトイレの順番待ち行列を示す図である。図４（Ａ）に示されるように、トイレ個室が満室の場合、利用者は施設内３０ａの行列待機スペースＡにおいて到着順に先頭から２人の利用者が列を成して並んでいる。この場合、人感センサ３１は、施設内３０ａにおいてトイレの順番待ちを行っている利用者の人感を検知し、検知された検知信号はＧＷ３３を介して管理サーバ１０に逐一送信される。なおこのとき、カメラ３２は、トイレ施設３０の施設外３０ｂにおいてトイレの順番待ちを行っている利用者の画像を撮像するが、撮像された撮像画像からは行列者は検出されない。

やがて順番待ちの利用者（行列者）が増えていった場合、トイレの順番待ち行列が施設内３０ａに収まらなくなり、利用者は施設外３０ｂの行列待機スペースＢに列を成して並ぶ。図４（Ｂ）に示されるように、利用者は施設外３０ｂの行列待機スペースＢにおいて順に更に７人の利用者が列を成して並んでいる。この場合、人感センサ３１は、施設内３０ａにおいてトイレの順番待ちを行っている利用者の人感を検知し、検知された検知信号はＧＷ３３を介して管理サーバ１０に逐一送信される。またカメラ３２は、トイレ施設３０の施設外３０ｂにおいてトイレの順番待ちを行っている利用者の画像を撮像し、撮像された撮像画像はＧＷ３３を介して管理サーバ１０に逐一送信される。

なお、行列待機スペースＡ及びＢは、予めロープ等を張ったり案内板を設けるなどして予め行列のできる場所として固定してもよいし、自然発生的に壁際に沿って行列が形成される等によって、行列のできる場所が実質的に固定化されるようにしてもよい。

（ハードウェア構成）
図５は、本実施形態に係る管理サーバのハードウェア構成例を示す図である。図５に示されるように、管理サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４、及び通信装置１５を有する。

ＣＰＵ１１は、各種プログラムの実行や演算処理を行う。ＲＯＭ１２は、起動時に必要なプログラムなどが記憶されている。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１での処理を一時的に記憶したり、データを記憶したりする作業エリアである。ＨＤＤ１４は、各種データ及びプログラムを格納する。通信装置１５は、ネットワーク５０を介して他装置との通信を行う。

（ソフトウェア構成）
図６は、本実施形態に係る管理サーバのソフトウェア構成例を示す図である。管理サーバ１０は、主な機能部として、検知情報取得部１０１、画像取得部１０２、画像解析部１０３、行列判定部１０４、配信部１０５、記憶部１０６を有する。

検知情報取得部１０１は、施設内３０ａに設置された人感センサ３１が検知した行列待機スペースＡに存在する人物の検知情報を、ＧＷ３３を介して取得する。

画像取得部１０２は、施設外３０ｂに設置されたカメラ３２が行列待機スペースＢを撮像することにより得られた画像を、ＧＷ３３を介して取得する。さらに画像解析部１０３は、画像取得部１０２により取得された画像を解析し、行列待機スペースＢに存在する人物を検出する。本実施形態においては、例えば公知の画像認識処理を用いて人物を検出するものとする。

行列判定部１０４は、検知情報取得部１０１により取得された人物の検知情報と、画像解析部１０３により解析された人物の検出結果とに基づいて、施設内３０ａの行列待機スペースＡ（第１の領域）と、施設外３０ｂの行列待機スペースＢと（第２の領域）を含む全行列待機スペース（待ち行列領域）における行列者の有無を判定する。行列判定部１０４は、行列者の有無を示す判定結果を混雑情報として配信部１０５に出力する。

配信部１０５は、トイレ施設３０の利用者に向けてデジタルサイネージ２０ａや携帯端末２０ｂに、トイレ施設３０の混雑情報（空き情報）を配信する。これにより利用者はリアルタイムにトイレ施設３０の混雑状況を把握することができる。記憶部１０６は、行列管理ＤＢ（Data Base）１０６ａを記憶する。行列管理ＤＢ１０６ａは、トイレ施設３０の混雑情報をリアルタイムに管理するためのデータベースである。

なお、各機能部は、管理サーバ１０を構成するコンピュータのＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のハードウェア資源上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されるものである。これらの機能部は、「手段」、「モジュール」、「ユニット」、又は「回路」に読替えてもよい。

（行列管理ＤＢ）
図７は、本実施形態に係る行列管理ＤＢのデータ例を示す図である。行列管理ＤＢ１０６ａは、トイレ施設３０の混雑情報をリアルタイムに管理するためのデータベースである。行列管理ＤＢ１０６ａは、例えば、「施設ＩＤ」、「施設名」、「個室数（設備数）」、「空室数」、「行列待機スペースＡ」、「行列待機スペースＢ」、「混雑状況」、「最終更新日時」などのデータ項目を有する。

「施設ＩＤ」は、施設毎に付番される固有の識別子を示す。「施設名」は、施設の名称を示す。「個室数」は、利用者に供される施設（例えば個室）の総数を示す。なお、本実施形態の場合、トイレ施設を対象としているためトイレ個室を設備と呼んでいるに過ぎず、実際利用者に供される対象が施設か設備かは、その施設や供される対象に拠るところである。「空室数」は、「個室数」のうち、空いている設備（例えば個室）の数を示す。「空室数」は、空室状況に応じてリアルタイムに変動する。

「行列待機スペースＡ」は、施設内３０ａに設けられた行列待機スペースＡに行列している人物が存在するか否かのステータスを示す。行列待機スペースＡに行列している人物が存在しない場合は「０」、存在する場合は「１」がセットされる。

「行列待機スペースＢ」は、施設外３０ｂに設けられた行列待機スペースＢに行列している人物が存在するか否かのステータスを示す。行列待機スペースＢに行列している人物が存在しない場合は「０」、存在する場合は「１」がセットされる。

「混雑状況」は、ユーザに配信されるトイレ施設３０の混雑状況を示す情報である。トイレ施設３０として設けられた全行列待機スペース（行列待機スペースＡ及びＢを含む）における行列者の有無に基づくもので、「混雑状況」は、「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」のステータスに応じて更新される。具体的に「行列待機スペースＡ」が０の場合は、「行列待機スペースＢ」にかかわらず、「０」（空いています）となる。また、「行列待機スペースＡ」が１であって「行列待機スペースＢ」が０の場合は、「１」（やや混雑しています）となる。また、「行列待機スペースＡ」が１であって「行列待機スペースＢ」が１の場合は、「２」（大変混雑しています）となる。

「最終更新日時」は、行列管理ＤＢ１０６ａ中の当該項目が最終更新された日時を示す。

＜情報処理＞
本実施形態に係る管理サーバ１０の情報処理について説明する。
図８は、本実施形態に係る管理サーバの混雑状況監視処理を示すフローチャート図である。CPU１１が図８に示すフローチャートを実現可能なプログラムを読み込んで実行させることで、各ステップ（以下、「Ｓ」と表記する）を実現することができる。

Ｓ１：検知情報取得部１０１は、人物を検知した結果を示す検知信号と施設ＩＤを含む検知情報を、定期的に取得（受信）する。検知情報は、人感センサ３１が行列待機スペースＡにおいて人感を検知すると、ＧＷ３３を介して管理サーバ１０に送信される。なお、検知信号は、例えば人感検知の場合は１、人感非検知の場合は０となる。

Ｓ２：行列判定部１０４は、検知情報に基づいて、行列待機スペースＡにおける行列者の有無を判定する。具体的に、検知情報に含まれる検知信号が１の場合は行列者有り、検知信号が０の場合は行列者無しと判定される。行列者無しの場合はＳ３へ進み、行列者有りの場合はＳ５へ進む。

Ｓ３：行列判定部１０４は、行列者無しの場合、Ｓ２の判定結果に基づいて行列管理ＤＢ１０６ａの「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」を更新する。具体的に、行列待機スペースＡにおいて行列者無しであるので、「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」をそれぞれ「０」に更新する。なお、「行列待機スペースＢ」は「行列待機スペースＡ」に形成される行列の延長上の行列が存在する可能性のあるスペースである。そこで行列判定部１０４は、行列待機スペースＡにおいて行列者無しである場合には、行列待機スペースBの人物検知結果に関わらず行列待機スペースＢにおいても行列者無しとみなす（例えば図２参照）。

Ｓ４：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａの「混雑状況」を更新する。具体的に、行列判定部１０４は「混雑状況」を混雑していないことを示す「０」に設定する。すなわち「行列待機スペースＡ」が０の場合は、「行列待機スペースＢ」にかかわらず、「混雑状況」は「０」と更新される（例えば図３参照）。

Ｓ５：画像取得部１０２は、カメラ３２が撮像した結果得られる画像を取得（受信）したか否かを判定する。画像取得部１０２は、施設ＩＤに対応するカメラＩＤを示す情報を保持しておく。画像取得部１０２は、画像に付されたカメラＩＤを参照することにより、対象の施設ＩＤの画像を取得することができる。

Ｓ６：画像解析部１０３は、Ｓ５で取得された画像に対して画像解析処理を実行し、画像に基づいて行列待機スペースＢに存在する行列者の有無を検出する。具体的には、まず、行列待機スペースBにも行列が延長している場合に行列者が存在する待機領域を設定しておく。画像解析部１０３は、画像を解析することにより人物を検出し、事前に設定された待機領域にいる人を特定する。

Ｓ７：行列判定部１０４は、Ｓ６の検出結果に基づいて、行列待機スペースＢにおける行列者の有無を判定する。ここでは、画像解析部１０３から出力された数は、０が１以上かを判定する。行列者無しの場合はＳ８へ進み、行列者有りの場合はＳ１０へ進む。

Ｓ８：行列判定部１０４は、行列者無しの場合、Ｓ２及びＳ７の判定結果に基づいて行列管理ＤＢ１０６ａの「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」を更新する。具体的に、行列待機スペースＡにおいて行列者有り、「行列待機スペースＢ」において行列者無しであるので、「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」をそれぞれ「１」及び「０」に更新する。

Ｓ９：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａの「混雑状況」を更新する。具体的に、「行列待機スペースＡ」が１であって「行列待機スペースＢ」が０の場合は、「混雑状況」は「１」と更新される（例えば図４（Ａ）参照）。

Ｓ１０：行列判定部１０４は、Ｓ２及びＳ７の判定結果に基づいて行列管理ＤＢ１０６ａの「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」を更新する。具体的に、行列待機スペースＡにおいて行列者有り、行列待機スペースＢにおいて行列者有りであるので、「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」をそれぞれ「１」に更新する。

Ｓ１１：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａの「混雑状況」を更新する。具体的に、「行列待機スペースＡ」が１であって「行列待機スペースＢ」が１の場合は、「混雑状況」は「２」と更新される（例えば図４（Ｂ）参照）。

なお、Ｓ２で行列待機スペースＡにおける行列者が無しの場合はＳ３へ進み、行列待機スペースＢにおける行列者の有無如何に関わらず、Ｓ３では「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」に「０」をセットするとともに、Ｓ４では混雑状況に「０」（空いています）をセットした。「行列待機スペースＢ」は「行列待機スペースＡ」の延長上に位置するものであり、「行列待機スペースＡ」に人物が検知されない場合にも関わらず「行列待機スペースＢ」に人物が画像解析されたといった場合、その人物は行列者ではない（例えば単なる通行者やトイレ施設前の待ち合わせ者等）、もしくは画像解析の誤検知（図７の施設ＩＤ０００２の「行列待機スペースＢ」を参照）といえるためである。このようにすることで、非行列者の検知防止を図ることができる。

以上のように、トイレ施設の混雑状況を示す待ち行列を検出する場合、トイレ施設内ではプライバシーの観点からカメラを設置せず、トイレ施設内ではセンサを設置し、待ち行列がトイレ施設外にまで延びている場合にはトイレ施設外ではカメラを設置して待ち行列を監視する。カメラはセンサよりも人物を検出できるエリア広く、少ない台でもトイレ施設外の待ち行列領域を広くカバーできる。これにより、プライバシーに配慮しつつも、全体として人物検知の効率を向上させることが可能である。

さらに、人感センサは、カメラに比べ、誤検知が発生する頻度も高いという問題がある。センサが人物検知の精度が低い理由は次の点が挙げられる。一般に人感センサは、線状に赤外線を感知する仕組みになっているので線を横切る動きには強いものの、線上を移動する動きは感知しずらい傾向にある。また感知する範囲に何本か線を出しているので線の間は感知することができない。また、消費電力が少なく感知精度の安定性の面からも近年主流となっているパッシブセンサー（パッシブ式人感センサ）は、人体表面から放出する赤外線を受信し人体の背景との温度差から人体を検出するタイプであり温度変化の度（人が動く度）に検知信号が出力されるため、静止感知はできない。即ち利用者が動きを静止すると人感は非検知となる。なおこの点、アクティブセンサー（アクティブ式人感センサ）は、赤外線を投光し反射光で人物を感知するタイプであるため静止感知が可能であるが、パッシブセンサーよりも消費電力が多いため一般にコンセント等などの電源供給設備を要し、設置環境が非常に制限されるという現状がある。そこで、待ち行列領域のうちトイレ施設外に設置したカメラから撮像可能な範囲においては、カメラを用いて待ち行列を検出することで、全体として人物検知の精度を向上させることもできる。

＜混雑情報表示画面＞
図９は、本実施形態に係る混雑情報表示画面の一例を示す図である。上述したように、デジタルサイネージ２０ａや携帯端末２０ｂは、ネットワーク５０を介してクラウド上の管理サーバ１０と接続され、当該トイレ施設の混雑状況をリアルタイムで表示することができる。当該施設をこれから利用しようとする利用者は、トイレ施設利用前に混雑状況を予め確認することが可能となっている。

混雑状況は、行列管理ＤＢ１０６ａの「混雑状況」が参照されて表示される。例えば、「混雑状況」が「０」の場合、混雑情報表示画面上、混雑状況は「空いています」と表示される（図９（Ａ））。このとき「行列待機スペースＡ」及び「行列待機スペースＢ」を含め利用者の待ち行列は一切発生していない。

また、「混雑状況」が「１」の場合、混雑情報表示画面上、混雑状況は「やや混雑しています」と表示される（図９（Ｂ））。このとき施設内３０ａの「行列待機スペースＡ」にのみ利用者の待ち行列が発生している。

また、「混雑状況」が「２」の場合、混雑情報表示画面上、混雑状況は「大変混雑しています」と表示される（図９（Ｃ））。このとき施設内３０ａの「行列待機スペースＡ」のみならず「行列待機スペースＢ」にまで利用者の待ち行列が発生している。

なお、混雑状況の表示においては、管理サーバ１０が行列管理DB１０６ａを参照して混雑状況を示す情報をデジタルサイネージ２０ａに定期的に送るようにしても良いし、デジタルサイネージ２０aや携帯端末２０ｂからの要求に応じて混雑状況を示す情報を送るようにしても良い。また、混雑状況の表示をする装置は、図９に示すような予め混雑状況を示す情報ごとに表示させる画像を保持しておき、表示部に表示させることができる。

[実施形態２]
＜待ち行列人数及び待ち時間の表示＞
上述の実施形態に係る混雑情報表示画面（図９）によれば、トイレ施設３０の混雑状況は、「空いています」「やや混雑しています」「大変混雑しています」といった混雑状況を示す表現によって表示されるものであった。本実施形態ではさらに、例えば何人待ちなのか、何分待ちなのかといったように、具体的な混雑状況を示す数字を示すことで、トイレ施設３０の混雑状況をより正確に表示する形態について説明する。

ここで、実施形態１における人感センサ３１は、行列待機スペースＡにおいて人感を検知した場合に送信される検知信号は、人感を検知した場合は１を示し、人感を非検知の場合は０を示すものであった。例えば、図４の場合には行列待機スペースＡにおいてスペース的におおむね１〜３人の行列者が待機可能であるところ、この種のセンサから検知信号が１であった場合に、行列待機スペースＡにおける人物の人数は１〜３人の何れかであることは分かるものの、正確な待ち行列人数を特定できない。

そこで本実施形態では、人感センサ３１として、例えば熱感型の人感センサ（サーモパイル人感センサ）３１’を使用することで、正確な待ち行列人数の特定を可能とさせる。熱感型の人感センサ３１’は、細かく複数分割したエリアごとに人物の存否を出力するため、高温領域数をカウントし人数を出力ため、静止した人物の位置・人数を検出することができる。なお、本実施形態において実施形態１と同様の構成については、詳細な説明を省略する。

＜システム構成＞
（行列管理ＤＢ）
図１０は、本実施形態に係る行列管理ＤＢのデータ例を示す図である。行列管理ＤＢ１０６ａ’は、例えば、「施設ＩＤ」、「施設名」、「個室数（設備数）」、「空室数」、「行列待機スペースＡの行列人数」、「行列待機スペースＢの行列人数」、「待ち行列人数」、「待ち時間」、「混雑状況」、「最終更新日時」などのデータ項目を有する。以下、上述の列管理ＤＢ１０６ａと異なるデータ項目について説明する。

「行列待機スペースＡの行列人数」は、施設内３０ａに設けられた行列待機スペースＡに行列している人物の人数を示す。人感センサ３１’からの検知情報に基づいて検知された人数がセットされる。

「行列待機スペースＢの行列人数」は、施設外３０ｂに設けられた行列待機スペースBに行列している人物の人数を示す。カメラ３２からの撮像画像に基づき画像解析された結果、行列者として解析された人物の数がセットされる。
「待ち行列人数」は、トイレ施設３０の利用を待つ行列者の人数を示す。施設内３０ａに設けられた「行列待機スペースＡの行列人数」及び施設外３０ｂに設けられた「行列待機スペースＢの行列人数」の合計数がセットされる。

「待ち時間」は、トイレ施設３０の利用するに必要な待ち時間を示す。「待ち行列人数」にｍを乗算した時間値がセットされる。ｍは、例えば６０秒といったように、一人あたりの施設（トイレ個室等）の利用時間として算出された所定値として予め設定する。

＜情報処理＞
本実施形態に係る管理サーバ１０の情報処理について説明する。
図１１は、本実施形態に係る管理サーバの混雑状況監視処理を示すフローチャート図である。

Ｓ１１：検知情報取得部１０１は、人物を検知した結果を示す検知信号と施設ＩＤを含む検知情報を定期的に取得（受信）する。検知情報は、人感非検知の場合は０、人感検知の場合はその人数値を示し例えば１、２、３・・となる。

Ｓ１２：行列判定部１０４は、検知情報に基づいて、行列待機スペースＡにおける行列者の行列人数が０か否か判定する。行列者０の場合はＳ１３へ進み、行列者０でない場合はＳ１６へ進む。

Ｓ１３：行列判定部１０４は、行列者０の場合、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「行列待機スペースＡの行列人数」、「行列待機スペースＢの行列人数」、及び「待ち行列人数」を更新する。具体的に、行列待機スペースＡにおいて行列者無しであるので、「行列待機スペースＡの行列人数」及び「行列待機スペースＢの行列人数」をそれぞれ「０」に更新する。また、「待ち行列人数」には、「行列待機スペースＡの行列人数」及び「行列待機スペースＢの行列人数」の合計値「０」に更新する。

Ｓ１４：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「待ち時間」を更新する。具体的に、「行列待機スペースＡの行列人数」が０の場合は、「行列待機スペースＢの行列人数」にかかわらず、「待ち時間」は「０」と更新される。

Ｓ１５：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「混雑状況」を更新する。具体的に、「行列待機スペースＡの行列人数」が０の場合は、「行列待機スペースＢ」にかかわらず、「混雑状況」は「０」（空いています）と更新される。

Ｓ１６：一方、画像取得部１０２は、行列者０でない場合、カメラ３２が撮像した結果得られる画像を取得（受信）したか否かを判定する。

Ｓ１７：画像解析部１０３は、Ｓ６で取得された画像に対して画像解析処理を実行し、画像内から行列待機スペースＢに存在する行列者の人数を検出する。ここでは画像解析部１０３は、画像から人物を検出した後、事前に設定された待機領域にいる人の数をカウントする。

Ｓ１８：行列判定部１０４は、Ｓ１７の検出結果に基づいて、行列待機スペースＢにおける行列者の人数が０か否か判定する。行列者０の場合はＳ１９へ進み、行列者０でない場合はＳ２２へ進む。

Ｓ１９：行列判定部１０４は、行列者０の場合、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「行列待機スペースＡの行列人数」、「行列待機スペースＢの行列人数」、及び「待ち行列人数」を更新する。具体的に、行列待機スペースＡにおいて行列者有り、行列待機スペースＢにおいて行列者無しであるので、「行列待機スペースＡの行列人数」に検知情報に基づく人数に更新し、「行列待機スペースＢの行列人数」に「０」に更新する。また、「待ち行列人数」には、「行列待機スペースＡの行列人数」及び「行列待機スペースＢの行列人数」の合計値に更新する。

Ｓ２０：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「待ち時間」を更新する。具体的に、Ｓ１９で更新された「待ち行列人数」に、上述のｍを乗算した時間値を更新する。

Ｓ２１：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「混雑状況」を更新する。具体的に、「行列待機スペースＡ」が０ではなく「行列待機スペースＢ」が０の場合は、「混雑状況」は「１」（やや混雑しています）と更新される。

Ｓ２２：行列判定部１０４は、Ｓ１２の検出結果に基づく行列待機スペースＡの行列者の行列人数が、行列待機スペースＡにおける最大待機可能人数に等しいか否か判定する。ここで、行列待機スペースＡにおける最大待機可能人数とは、行列待機スペースＡに物理的に人が行列可能な（待機可能な）人数をいう。最大待機可能人数は、所定値である。例えば図２〜３のケースの場合、行列待機スペースＡにおける最大待機可能人数は３人とすることができる。よって、Ｓ１７及びＳ１８で行列待機スペースＢにおける行列者の人数が０でないと画像解析された場合であっても、行列待機スペースＡ側での行列者の行列人数が行列待機スペースＡにおける最大待機可能人数に満たない、例えば行列待機スペースＡの行列者の行列人数が１人や２人であった場合、Ｓ１７で画像解析されたその人物は行列者ではない（例えば単なる通行者やトイレ施設前の待ち合わせ者等）という可能性が高い。これは行列待機スペースＡの行列者の行列人数が最大待機可能人数３人になり、もはや行列待機スペースＡの行列待機スペースがなくなってはじめて、行列者は行列待機スペースＢに行列を行うためである。よって、行列待機スペースＡの行列者の行列人数が最大待機可能人数である場合はＳ２２へ進む。一方、そうでない場合はＳ１９へ進む。そしてＳ１９では、「行列待機スペースＡの行列人数」に検知情報に基づく人数に更新され、「行列待機スペースＢの行列人数」に「０」に更新される。

Ｓ２３：一方、行列判定部１０４は、行列者０でない場合、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「行列待機スペースＡの行列人数」、「行列待機スペースＢの行列人数」、及び「待ち行列人数」を更新する。具体的に、行列待機スペースＡにおいて行列者有り、行列待機スペースＢにおいて行列者有りであるので、「行列待機スペースＡの行列人数」に検知情報に基づく人数に更新し、「行列待機スペースＢの行列人数」に画像解析結果に基づく人数に更新する。また、「待ち行列人数」には、「行列待機スペースＡの行列人数」及び「行列待機スペースＢの行列人数」の合計値に更新する。

Ｓ２４：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「待ち時間」を更新する。具体的に、Ｓ２３で更新された「待ち行列人数」に、上述のｍを乗算した時間値を更新する。

Ｓ２５：行列判定部１０４は、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「混雑状況」を更新する。具体的に、「行列待機スペースＡ」が０ではなく「行列待機スペースＢ」が０でない場合は、「混雑状況」は「２」（大変混雑しています）と更新される。

＜混雑情報表示画面＞
図１２は、本実施形態に係る混雑情報表示画面の一例を示す図である。図９と比べると、「待ち行列人数」及び「待ち時間」を含め表示されていることが分かる。

待ち行列人数及び待ち時間は、行列管理ＤＢ１０６ａ’の「待ち行列人数」及び「待ち時間」が参照されて表示される。これにより、例えば何人待ちなのか、何分待ちなのかといったように、具体的な混雑状況を示す数字を示すことで、トイレ施設３０の混雑状況をより正確に表示することができる。

なお、本実施形態において以下の形態についても言及する。
・人感センサ３１が感度の不具合などにより行列待機スペースＡに人がいても非検知となってしまう場合がある。しかしながら、当該トイレ施設３０の過去の混雑状況実績に基づき例えば朝や昼時は常に混雑する傾向が把握できる場合、そのような所定の混雑時間帯にも関わらず常に行列待機スペースＡに人が非検知とは考えにくい。よって、人感センサ３１の検知情報が０を一定時間以上継続しているかどうかを判定し、所定の混雑時間帯において一定時間以上、人感センサ３１の検知情報が０を出し続けている場合であって、行列待機スペースＢにおいてカメラ３２の画像により人を検出した場合には、行列判定部１０４は、行列待機スペースＡ及び行列待機スペースＢを含め全行列待機スペース（待ち行列領域）に行列者有りと判定することができる。

・また、本発明に係る人感センサ３１は、人の顔などを認識可能な画像を取得するタイプではなく、人の存否を検知できるタイプの検知機器であればよい。

・例えば、本発明に係る施設は、本実施形態に係るトイレ施設のみに限られない。利用者が利用可能な設備や受けられるサービスに限りがあり施設に利用者の待ち行列が発生しうる施設であって、行列待ちスペースにプライバシー領域（行列待機スペースＡに相当）及び非プライバシー領域（行列待機スペースＢに相当）を含む施設に本発明を適用することができる。

＜総括＞
以上のように、本実施形態に係るトイレ混雑状況管理システムでは、トイレ施設の混雑状況を示す待ち行列を監視する場合、トイレ施設内ではプライバシーの観点からカメラを設置するのは困難なところ、トイレ施設内ではセンサを設置し、待ち行列がトイレ施設外にまで延びている場合にはトイレ施設外ではカメラを設置して待ち行列を監視する。カメラはセンサよりも人物を検出できるエリア広く、少ない台でもトイレ施設外の待ち行列領域を広くカバーできる。またカメラはセンサよりも人物検知の精度が高い。これにより、プライバシーに配慮しつつも、全体として人物検知の効率及び精度を向上させることが可能である。

なお、本実施形態におけるセンサは、上述の例に限らず、カメラのように個人を特定可能な情報を残すことなく人物の有無を検出できるセンサであれば、例えば超音波センサなどを利用しても良い。

なお、本発明は、上述の実施形態の１つ以上の機能を実現するプログラムを、ネットワークまたは記録媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し作動させる処理でも実現可能である。

なお、本発明の好適な実施の形態により、特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。

１０１ 検知情報取得部
１０２ 画像取得部
１０３ 画像解析部
１０４ 行列判定部
１０５ 配信部
１０６ 記憶部

Claims (8)

1. 施設内における第１の領域と、施設外における前記第１の領域の延長上の第２の領域とを含む待ち行列領域の混雑状況を判定する情報処理装置であって、
   施設内に設置されたセンサが検知した前記第１の領域に存在する人物の検知情報を取得する検知情報取得手段と、
   施設外に設置された撮像手段が前記第２の領域を撮像することにより得られた画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像を解析し、前記第２の領域に存在する人物を検出する画像解析手段と、
   前記検知情報と、前記検出結果とに基づいて、前記待ち行列領域における行列者の有無を判定する行列判定手段と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記行列判定手段は、前記第２の領域に人物の存在が検出された場合であっても、前記第１の領域において人物の存在が検知されない場合には、前記待ち行列領域における行列者を無しとみなすこと、
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記検知情報は、前記第１の領域に存在する人物数の情報を含み、
   前記行列判定手段は、前記第２の領域に人物の存在が検出された場合であっても、前記第１の領域において最大待機可能人数の存在が検知されない場合には、前記待ち行列領域における行列者を無しとみなすこと、
   を特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１の領域は、プライバシー領域であり、
   前記第２の領域は、非プライバシー領域であること、
   を特徴とする請求項１ないし３何れか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記施設は、トイレ施設であること、
   を特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. コンピュータを、請求項１ないし５の何れか一項に記載の情報処理装置として機能させるための制御プログラム。
7. 施設内における第１の領域と、施設外における前記第１の領域の延長上に位置する第２の領域とを含む待ち行列領域の混雑状況を判定する混雑状況判定方法であって、
   情報処理装置が、
   施設内に設置されたセンサが検出した前記第１の領域に存在する人物の検知情報を取得する検知情報取得手順と、
   施設外に設置された撮像手段が前記第２の領域を撮像することにより得られる画像を取得する画像取得手順と、
   前記画像を解析し、前記第２の領域に存在する人物を検出する画像解析手順と、
   前記検知情報と、前記検出結果とに基づいて、前記待ち行列領域における行列者の有無を判定する行列判定手順と、
   を有することを特徴とする混雑状況判定方法。
8. 施設内における第１の領域と、施設外における前記第１の領域の延長上の第２の領域とを含む待ち行列領域の混雑状況を管理し、情報端末に前記混雑状況を表示させる表示システムであって、
   センサ、撮像手段、情報処理装置とを含み、
   施設内に設置された前記センサが前記第１の領域に存在する人物を検知し、
   施設外に設置された前記撮像手段が前記第２の領域を撮像することにより画像を生成し、
   前記情報処理装置は、前記画像を解析し、前記第２の領域に存在する人物を検出する画像解析手段と、
   前記検知情報と、前記検出結果とに基づいて、前記待ち行列領域における行列者の有無を判定する行列判定手段と、
   前記行列判定手段による判定結果に応じて前記情報端末に前記混雑状況に関する情報を出力する取得手段と、
   を有することを特徴とする表示システム。
   

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