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技術 混雑状況推定システムおよび混雑状況推定方法

出願人 株式会社リクルートホールディングス
発明者 前澤隆一郎大久保和訓
出願日 2015年7月9日 (4年11ヶ月経過) 出願番号 2015-137481
公開日 2017年1月26日 (3年5ヶ月経過) 公開番号 2017-022505
状態 特許登録済
技術分野 移動無線通信システム 特定用途計算機 電話通信サービス
主要キーワード 光モデム 検知端末 ソフトモデム アミューズメントシステム 飲食サービス 推移グラフ 利用ユーザ数 実証実験
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2017年1月26日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (8)

課題

コストを低廉に抑えつつ、簡易施設混雑状況推定することが可能な技術を提供する。

解決手段

携帯端末300に搭載されたWifi機能を利用し、施設内で検知される携帯端末300の数(すなわち検知端末数)と施設の来訪者相関関係があるとして、施設利用ユーザ数(すなわち施設の混雑状況)を推定する。これにより、赤外線モジュールWebカメラなどを施設の出入口に設けて混雑状況を推定する従来の方法に比べて、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能となる。

概要

背景

近年、施設混雑状況を把握する方法として赤外線モジュールWebカメラが利用されている。例えば、レストランなどの施設においては、入口や出口に赤外線モジュールを設置し、赤外線遮断された回数等をカウントすることで、施設に滞在する人数を推定する、或いは入口や出口に複数のWebカメラを設置し、カメラ撮像した動画又は画像を分析することで、施設に滞在する人数を推定することが行われている(例えば、下記特許文献1参照)。

概要

コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能な技術を提供する。携帯端末300に搭載されたWifi機能を利用し、施設内で検知される携帯端末300の数(すなわち検知端末数)と施設の来訪者相関関係があるとして、施設利用ユーザ数(すなわち施設の混雑状況)を推定する。これにより、赤外線モジュールやWebカメラなどを施設の出入口に設けて混雑状況を推定する従来の方法に比べて、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能となる。

目的

本発明は、以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能な技術を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
1件

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請求項1

施設混雑状況推定する混雑状況推定システムであって、携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知部と、設定時間内に検知される前記プローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数部と、施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムを記憶する記憶部と、カウントされた前記端末識別情報の数と前記推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する推定部と、推定した前記施設の利用ユーザ数を出力する出力部と、を備える混雑状況推定システム。

請求項2

前記プローブ要求には、電波強度を示す電波強度情報が含まれ、前記検知部は、前記電波強度情報に示される電波強度が、電波強度閾値を超える前記プローブ要求を検知する、請求項1に記載の混雑状況推定システム。

請求項3

前記推定部は、前記施設の形態に関わるパラメータ、または前記施設の周囲環境に関わるパラメータの少なくともいずれかのパラメータと、カウントされた前記端末識別情報の数と、前記推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する、請求項1または2に記載の混雑状況推定システム。

請求項4

請求項1〜3のいずれか1の請求項に記載の混雑状況推定システムは、前記検知部と前記計数部とを備えた端末装置と、前記記憶部と前記推定部と前記出力部とを備えた解析サーバとが、通信ネットワークを介して接続可能に構成され、前記出力部は、推定した前記施設の利用ユーザ数の推移をあらわす推移グラフ表示装置に表示する、混雑状況推定システム。

請求項5

施設の混雑状況を推定する混雑状況推定方法であって、携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知ステップと、設定時間内に検知される前記プローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数ステップと、カウントされた前記端末識別情報の数と、施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムとに基いて前記施設の利用ユーザ数を推定する推定ステップと、推定した前記施設の利用ユーザ数を出力する出力ステップとを備える混雑状況推定方法。

技術分野

0001

本発明は、レストラン等の施設における混雑状況推定する技術に関する。

背景技術

0002

近年、施設の混雑状況を把握する方法として赤外線モジュールWebカメラが利用されている。例えば、レストランなどの施設においては、入口や出口に赤外線モジュールを設置し、赤外線遮断された回数等をカウントすることで、施設に滞在する人数を推定する、或いは入口や出口に複数のWebカメラを設置し、カメラ撮像した動画又は画像を分析することで、施設に滞在する人数を推定することが行われている(例えば、下記特許文献1参照)。

先行技術

0003

特開2002−83025号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、赤外線モジュールやWebカメラといったデバイスを利用する方法では、出入口の数だけデバイスが必要となり、多額の設備投資が必要となるという問題がある。
さらに、複数のWebカメラを利用して混雑状況を推定する方法では、映像の中に複数の人物が重なっている場合に各人物を特定することが技術的に難しいという問題がある。
さらにまた、Webカメラを利用する方法においては、個人プライバシー保護の観点から、撮影されること自体が敬遠されることも多く、実現が難しいという問題もある。

0005

本発明は、以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能な技術を提供することを目的の一つとする。

課題を解決するための手段

0006

本発明の一態様である混雑状況把握システムは、施設の混雑状況を推定する混雑状況推定システムであって、携帯端末から送信される無線通信に関わるプローブ要求を検知する検知部と、設定時間内に検知されるプローブ要求に含まれる端末識別情報の数をカウントする計数部と、施設の利用者数を推定するための推定アルゴリズムを記憶する記憶部と、カウントされた端末識別情報の数と推定アルゴリズムとに基いて施設の利用ユーザ数を推定する推定部と、推定した施設の利用ユーザ数を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。

0007

ここで、上記構成にあっては、プローブ要求には、電波強度を示す電波強度情報が含まれ、検知部は、電波強度情報に示される電波強度が、電波強度閾値を超える前記プローブ要求を検知する態様が好ましい。

0008

また、上記構成にあっては、推定部は、施設の形態に関わるパラメータ、または施設の周囲環境に関わるパラメータの少なくともいずれかのパラメータと、カウントされた端末識別情報の数と、推定アルゴリズムとに基いて施設の利用ユーザ数を推定する態様であっても良い。

発明の効果

0009

本発明によれば、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を簡易に推定することが可能となる。

図面の簡単な説明

0010

本実施形態に係る混雑状況推定システム1000の概略構成を示す図である。
混雑検知端末100の主要構成を示すブロック図である。
混雑検知情報を例示した図である。
混雑検知処理を示すフローチャートである。
施設利用ユーザ数推定処理を示すフローチャートである。
電波強度と距離との関係を示す図である。
施設におけるユーザ数(推定)の推移を例示した図である。

実施例

0011

以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

0012

A.本実施形態
図1は、本実施形態に係る混雑状況推定システム1000の概略構成を示す図である。同図に示すように、混雑状況推定システム1000は、各施設に設置される混雑検知端末100と、通信ネットワークNを介して混雑検知端末100と接続される解析サーバ200とを備えて構成されている。

0013

本実施形態では、混雑検知端末100がWifi(Wireless Fidelity)規格に基づく無線LAN機能(Wifi機能)を備えた携帯端末300の数を検知し、検知結果を解析サーバ200において解析することにより、当該施設の混雑状況を推定する。以下の説明では、便宜上、飲食サービスを提供するレストランA(施設)に混雑検知端末100が設置され、レストランAの混雑状況を推定する場合を例に説明するが、これに限る趣旨ではなく、複合アミューズメントシステムショッピングモールデパートなどの店舗や、病院公共施設、各種スタジアムなど、あらゆる施設の混雑状況を推定する場合に適用可能である。

0014

混雑検知端末100は、施設に来訪するユーザ(来訪者)が所持する携帯端末300を検知するための端末装置であり、例えば施設内(または施設近傍)に設置される。混雑検知端末100は、小型PC(Personal Computer)、Wifiモジュール電源外部記憶装置SDカードUSBメモリ)などによって構成される(詳細は後述)。

0015

携帯端末300は、来訪者が所持する端末であり、図示せぬアクセスポイントAP)等を介して無線通信を行うためのWifi機能を備えている。本実施形態では、携帯端末300としてスマートフォンを想定するが、携帯電話機、PHS、パーソナルコンピュータ(PC)、ノートPC、携帯情報端末(PDA)、家庭用ゲーム機器など、Wifi機能を備えたあらゆる端末に適用可能である。

0016

解析サーバ200は、例えば演算処理能力の高いコンピュータによって構成され、そのコンピュータにおいて所定のサーバ用プログラムが動作することにより、サーバ機能を実現するものである。解析サーバ200は、データベース210を備えている。データベース210には、混雑検知端末100から送信される混雑検知情報を解析し、施設利用ユーザ数の推定を行うのに必要な解析アルゴリズムALが格納されている(詳細は後述)。ここで、解析サーバ200を構成するコンピュータは、必ずしも1台である必要はなく、通信ネットワークN上に分散する複数のコンピュータから構成されてもよい。

0017

通信ネットワークNは、解析サーバ200と混雑検知端末100との間で相互に情報を送受信可能な通信網を含む。通信ネットワークNは、例えば、インターネット、LAN、専用線電話回線企業内ネットワーク移動体通信網ブルートゥース、Wifi、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

0018

<混雑検知端末100>
図2は、混雑検知端末100の機能構成を示すブロック図である。混雑検知端末100は、制御部110と、通信部120と、記憶資源130とを備える。

0019

制御部110は、算術演算論理演算ビット演算等を処理する算術論理演算ユニット(CPUなど)および各種レジスタから構成され、記憶資源130に格納されている各種プログラムを実行することで混雑検知端末100の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、プログラムカウンタデータレジスタ命令レジスタ汎用レジスタ等である。

0020

通信部120は、Wifiモジュール121のほか、通信ネットワークN上の他の端末と通信をするための様々な通信インタフェース122を備えている。通信インタフェース122は、例えば、ISDNモデムADSLモデムケーブルモデム光モデムソフトモデム等の変調復調装置である。

0021

記憶資源130は、例えば、ディスクドライブまたは半導体メモリ(ROM、RAMなど)等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体や外部記憶装置(SDカードやUSBメモリ)などによって構成されている。記憶資源130は、複数の物理デバイスを1つの論理デバイスマッピングして構築してもよいし、1つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築してもよい。

0022

記憶資源130には、オペレーティングシステムプログラムドライバプログラム、各種データ等が格納される。ドライバプログラムとしては、例えば、通信インタフェース122を制御するための通信インタフェースドライバプログラム等がある。また、記憶資源130には、携帯端末300によって定期的にブロードキャストされるプローブ要求(Probe Request)を検知するためのコンピュータプログラム(以下、「混雑検知アプリケーション」)AP1が記憶されている。混雑検知端末100は、定期的にプローブ要求の検知を行い、検知結果を混雑検知情報として解析サーバ200に送信する(詳細は後述)。

0023

<解析サーバ200>
解析サーバ200は、混雑検知端末100から送信される混雑検知情報を解析し、施設利用ユーザ数の推定を行う。図3は、混雑検知情報の構成を例示した図である。図3に示すように、混雑検知情報には、混雑検知端末100が検知した携帯端末300の数(以下、検知端末数)NIのほか、検知した携帯端末300のそれぞれについて、MACアドレスなどの情報(以下、端末アドレス情報AIや電波強度を示す情報(以下、電波強度情報)RI、検知した時間をあらわす情報(以下、時間情報)TIなどが含まれている。解析サーバ200は、混雑検知情報に対し、データベース210に格納されている解析アルゴリズムALを適用することで、施設利用ユーザ数を推定する。例えば、所定の関数に検知端末数NIや電波強度情報RIなどを代入して演算を行い、施設利用ユーザ数を求める等の方法が挙げられる。もっとも、本発明はこれに限る趣旨ではなく、施設の形態(施設が提供するサービス、施設の構造、施設の材質木造鉄筋造)など)に関するパラメータや、施設の周囲環境(季節曜日天気に関する情報など)に関するパラメータを取得(入力)し、これらのパラメータと、混雑検知情報と、解析アルゴリズムALを用いて施設利用ユーザ数を推定しても良い。パラメータを入力する方法としては、例えば施設のオーナー等が自身のパーソナルコンピュータ等を利用する等の方法が挙げられるが、いかなる方法を採用するかはシステム設計等に応じて適宜変更可能である。なお、パラメータの種類や値などに応じて、複数の解析アルゴリズムALを予め用意し、最適な解析アルゴリズムALを選択するようにしても良い。解析サーバ200は、このようにして施設利用ユーザ数を推定すると、施設等からのリクエストに応じ、これを施設利用ユーザ数の推定情報として、所定の端末(例えば、表示パネルを備えた端末)宛てに送信する。

0024

以下、レストランAに設置された混雑検知端末100を利用して施設利用ユーザ数(混雑状況)を推定する場合の動作について説明する。

0025

<混雑検知処理>
図4は、混雑検知端末100によって実行される混雑検知処理を示すフローチャートである。
Wifi機能を搭載している携帯端末300は、接続可能なアクセスポイントを探すために、定期的にプローブ要求をブロードキャストしている。施設内に設置された混雑検知端末100は、携帯端末300からプローブ要求を受信するまで、ステップS1の処理を繰り返し実行する。混雑検知端末(検知部、計数部)100は、携帯端末300からプローブ要求を受信すると(ステップS1:YES)、プローブ要求に含まれるユニークなMACアドレス、タイムスタンプ、電波強度を取得した後、MACアドレスの数(検知端末数)を「1」インクリメントする(ステップS2)。そして、混雑検知端末100は、タイマ(図示略)等を参照し、処理開始から設定時間(例えば10分間)が経過したか否かを判断する(ステップS3)。混雑検知端末100は、設定時間が経過していないと判断すると(ステップS3:NO)、ステップS1に戻り、上述した一連の処理を繰り返し実行する。一方、混雑検知端末100は、設定時間が経過したと判断すると(ステップS3:YES)、設定時間内に検知した携帯端末300の数(すなわち検知端末数)NI、検知した各携帯端末300の端末アドレス情報AI、電波強度情報RI、時間情報TIを含む混雑検知情報を生成し(ステップS4:図3参照)、これを解析サーバ200宛てに送信して(ステップS5)、処理を終了する。

0026

<施設利用ユーザ数の推定処理>
図5は、解析サーバ200によって実行される施設利用ユーザ数の推定処理を示すフローチャートである。
解析サーバ200は、混雑検知端末100から、通信ネットワークN経由で混雑検知情報を受信すると(ステップSa1)、データベース(記憶部)210から解析アルゴリズムALを取得する(ステップSa2)。解析サーバ(推定部)200は、取得した解析アルゴリズムALを、受信した混雑検知情報に適用することで、施設利用ユーザ数を推定し、施設利用ユーザ数の推定情報を生成する(ステップSa3)。なお、混雑検知情報だけでなく、施設の形態に関するパラメータや施設の周囲の環境に関するパラメータを考慮して施設利用ユーザ数を推定することができることは、既に説明したとおりである。そして、解析サーバ(出力部)200は、施設等からのリクエストに応じて施設利用ユーザ数の推定情報を送信し(ステップSa4)、処理を終了する。

0027

以上説明したように、本実施形態によれば、携帯端末300に搭載されたWifi機能を利用し、施設内で検知される携帯端末300の数(すなわち検知端末数)と施設の来訪者に相関関係があるとして、施設利用ユーザ数(すなわち施設の混雑状況)を推定する。
これにより、赤外線モジュールやWebカメラなどを施設の出入口に設けて混雑状況を推定する従来の方法に比べて、コストを低廉に抑えつつ、簡易に施設の混雑状況を推定することが可能となる。

0028

B.その他
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。

0029

上記実施形態では、検知対象とすべきプローブ要求の電波強度について言及しなかったが、例えば電波強度閾値(−65dB以上など)を設け、電波強度閾値以下のプローブ要求については検知対象から外しても良い。このように、電波強度閾値以下のプローブ要求については、施設外の携帯端末300とみなして検知対象から外すことで、施設の混雑状況の推定精度を高めることが可能となる。なお、電波強度閾値については、例えば予め実験を行うなどして最適な値を決定すればよい。

0030

また、上記実施形態では、混雑検知端末100の設置箇所について特に言及しなかったが、例えば施設の形状等に応じて推奨される設置箇所を予め決めても良い。例えば、図6に示す電波強度と混雑検知端末100からの距離との関係(電波強度は距離の2乗に反比例して減衰する)を考慮し、例えば施設の出入り口ではなく、施設の中央に混雑検知端末100を設置するように推奨しても良い。もちろん、施設の間取りが予めわかっている場合には、施設の間取りに基づいて、推奨される混雑検知端末100の設置箇所を決定しても良い。

0031

なお、所定タイミング(例えば10分間隔)で生成される施設利用ユーザ数の推定情報をどのように利用するかは、施設オーナーの目的等に応じて適宜変更可能である。例えば、施設利用ユーザ数の推定情報に基づき、ユーザ数(推定)の推移をあらわすグラフ推移グラフ)を作成し、これを施設内の表示モニタに表示してもよく(図7参照)、また施設のホームページなどに推移グラフを表示しても良い。

0032

また、データベース210に記憶される解析アルゴリズムALは、実証実験などに基づき適宜修正しても良い。具体的には、サンプルとなる特定施設について店内にWebカメラなどを設置し、所定タイミングで施設利用ユーザ数(正解値)をカウントする。一方、特定施設のいずれかに混雑検知端末100を設置し、上述のごとく施設利用ユーザ数(推定値)を推定する。そして、施設利用ユーザ数の推定値と正解値とを比較し、そのずれを補正するように解析アルゴリズムALのパラメータ等を適宜変更することで、より精度よく施設利用ユーザ数を推定することが可能となる。

0033

さらにまた、1台の混雑検知端末100を利用するだけでなく、複数台の混雑検知端末100を利用して施設の混雑状況を推定しても良い。たとえば、広大な施設(アスチックフィールドなど)を対象とする場合には、複数台の混雑検知端末100を利用することで、より精度の高い混雑状況の推定が可能となる。なお、本実施形態では、Wifi規格に準拠した無線通信を例示したが、他の規格に準拠した無線通信に本発明を適用しても良い。

0034

また、上記実施形態では、混雑検知端末100と解析サーバ200とが連携して施設の混雑状況を推定するシステムについて説明したが、システムの構成はこれに限られず、種々の構成を採用可能である。例えば、解析サーバ200が有する機能を混雑検知端末100側で備えることにより、混雑検知端末100単体で混雑状況推定システム1000と同等の機能を備える装置を構成することができる。

0035

1000…混雑状況推定システム
100…混雑検知端末
200…解析サーバ
300…携帯端末
AL…解析アルゴリズム
NI…検知端末数
AI…端末アドレス情報
RI…電波強度情報
TI…時間情報
N…通信ネットワーク
110…制御部
120…通信部
121…Wifiモジュール
122…通信インタフェース
130…記憶資源
AP1…混雑検知アプリケーション

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