通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法
【課題】複数のデジタル・サイネージ間の連携を取りつつ広告効果を十分に引き出す。
【解決手段】通行人流動データ生成装置１００は、通行人に対して適切な広告を表示装置３００に表示するために必要な「流動情報」を広告配信制御装置２００に提供する。広告配信制御装置２００は、「流動情報」に基づいて「流動指標」算出し、「流動指標」を用いて表示装置３００への広告配信を制御する。すなわち、通行人流動データ生成装置１００による分析結果である「流動情報」に基づき広告配信制御装置２００が表示装置３００へより効果的な広告を配信することを可能とし、広告効果を高めることができる。
【解決手段】通行人流動データ生成装置１００は、通行人に対して適切な広告を表示装置３００に表示するために必要な「流動情報」を広告配信制御装置２００に提供する。広告配信制御装置２００は、「流動情報」に基づいて「流動指標」算出し、「流動指標」を用いて表示装置３００への広告配信を制御する。すなわち、通行人流動データ生成装置１００による分析結果である「流動情報」に基づき広告配信制御装置２００が表示装置３００へより効果的な広告を配信することを可能とし、広告効果を高めることができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示技術は、通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、デジタル・サイネージと呼ばれる情報通信技術を駆使してコンテンツを表示する広告媒体が知られている。デジタル・サイネージは、次のような機能を備える。カメラ映像に基づき顔認識技術を用い、デジタル・サイネージの前方を通行する通行人の性別、年齢層を判別する。この判別結果を時間帯毎に集計し、予め決められた広告のターゲットである通行人の性別、年齢層、広告配信スケジュールに応じてデジタル・サイネージに表示した広告の表示効果を測定する。また、測定結果に基づき、デジタル・サイネージの設置場所におけるターゲットである通行人の属性及び時間帯に応じて、より効果の期待できる広告表示を可能にする従来技術が知られている。
【０００３】
また、次のような従来技術が知られている。すなわち、デジタル・サイネージ又はデジタル・サイネージと通信可能に接続された広告配信装置は、デジタル・サイネージの現在位置情報もしくは現在時刻を検知する。そして、現在位置情報もしくは現在時刻に応じて、現在位置情報もしくは現在時刻に応じて変化するように各広告に設定した表示優先度を登録しているデータベースを検索して広告を選択する。そして選択した広告に関し、設定された表示優先度に応じた表示効果を生じさせるコンテンツを生成し、デジタル・サイネージの表示画面に表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１９９３８２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】日本電気株式会社プレスリリース、“国内初、顔認識技術用いて広告配信から効果分析まで１台で実現するオールインワン型デジタルサイネージボード「eye flavor」の発売”、［online］、平成２０年１２月１６日、日本電気株式会社、［平成２１年４月２７日検索］、インターネット〈http://www.nec.co.jp/press/ja/0812/1601.html〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら上記従来技術のデジタル・サイネージは、該当デジタル・サイネージの近接領域を通行する通行人の情報のみに基づき、通行人の性別、年齢層、広告配信スケジュール、デジタル・サイネージの現在位置情報もしくは現在時刻に応じて該当デジタル・サイネージに表示する広告を切り換えて表示するに留まっていた。このため、該当デジタル・サイネージ単体における広告表示に関し、広告効果を最適化することは可能である。しかし、都市部のように商業施設や交通機関の乗降車場などの拠点が近接し、拠点間で通行人の流動が密集し、かつ、デジタル・サイネージがあらゆる拠点に設置されるような状況で、デジタル・サイネージ間の連携を取りつつ広告効果を十分に引き出すことができなかった。
【０００７】
開示技術は、上記に鑑みてなされたものであって、複数のデジタル・サイネージ間の連携を取りつつ、広告効果を十分に引き出すことが可能な通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示技術の通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法は、一つの態様において、表示装置に表示するコンテンツを配信するコンテンツ配信制御装置と通信可能に接続された通行人流動データ生成装置であって、所定の通行領域を通行する通行人及び該通行人の顔属性を撮像装置によって撮像された画像に基づき検出し、検出された通行人の流動パターンを取得し、流動パターンが取得された通行人の数を顔属性毎、かつ、流動パターン毎に計数し、計数された通行人の数と、通行人の移動方向とを含む流動情報を生成してコンテンツ配信制御装置へ送信することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
開示技術の通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法の一つの態様によれば、広い空間に通行人の流動が密集し、かつ、通行人流動データ生成装置及びコンテンツの表示装置があらゆる拠点に設置されるような状況であっても、通行人流動データ生成装置及びコンテンツの表示装置間の連携を取りつつ、コンテンツ表示効果を十分に引き出してコンテンツを表示することが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る通行人流動データ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、流動モデル記憶テーブルの例を示す図である。
【図３】図３は、流動データの例を示す図である。
【図４】図４は、流動モデルの例を示す図である。
【図５】図５は、流動軌跡の流動モデルへの分類の概要を示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係る通行人検出処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、流動軌跡分類処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例２に係る広告配信制御システムの構成を示すブロック図である。
【図９】図９は、実施例２に係る広告配信制御装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、流動情報テーブルの例を示す図である。
【図１１】図１１は、属性時間帯比率テーブルの例を示す図である。
【図１２】図１２は、流動距離テーブルの例を示す図である。
【図１３】図１３は、流動指標テーブルの例を示す図である。
【図１４】図１４は、物理距離テーブルの例を示す図である。
【図１５】図１５は、広告配信契約情報テーブルの例を示す図である。
【図１６】図１６は、広告データテーブルの例を示す図である。
【図１７】図１７は、流動情報受信時処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、広告配信スケジュール決定処理（１）手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、広告配信スケジュール決定処理（１）による広告配信スコアの算出結果を示す図である。
【図２０】図２０は、広告配信スケジュール（１）を示す図である。
【図２１】図２１は、広告配信スケジュール決定処理（２）手順を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、広告配信スケジュール決定処理（２）による広告配信スコアの算出結果を示す図である。
【図２３】図２３は、広告配信スケジュール（２）を示す図である。
【図２４】図２４は、顔認識カメラの設置例を示す図（その１）である。
【図２５】図２５は、顔認識カメラの設置例を示す図（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、開示技術に係る通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。以下の実施例では、ディスプレイやデジタル・サイネージ等の表示装置に表示されるコンテンツは、広告を例として説明する。また、コンテンツは、画像表示のみによるものとする。しかし、開示技術は、広告に限らず、情報を伝達するコンテンツであれば広く適用可能である。さらに、コンテンツは、画像表示に限らず、音声出力によるものであってもよい。なお、以下の実施例により開示技術が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１２】
［実施例１の概要］
以下、図１〜図７を参照して、開示技術に係る実施例１を説明する。実施例１は、次のような実施例である。すなわち、駅のコンコースなど公衆に解放され自由に通行可能な領域（以下、「人数カウント設定領域」と呼ぶ）を通行する通行人の性別、年齢層等の属性を取得して属性毎、通行時刻毎に通行人数を集計した結果である「流動データ」を生成する通行人流動データ生成装置に係る実施例である。
【００１３】
なお、「人数カウント設定領域」を通行する通行人の性別、年齢層等の属性を取得する処理を「センシング」と呼ぶ。すなわち、実施例１に係る通行人流動データ生成装置は、センシングを行って「流動情報」を生成する装置である。
【００１４】
後述するように、実施例１に係る通行人流動データ生成装置は、一箇所の拠点に設置された顔認識カメラ及び人数カウントカメラの画像に基づいて該当箇所のみにおける「センシング」を行い「流動データ」を生成する端末装置とする。しかし、これに限定されず、複数箇所の拠点に設置された顔認識カメラ及び人数カウントカメラの画像に基づいて該当複数箇所における「センシング」を行い「流動データ」を生成するサーバ装置であってもよい。なお、「拠点」とは、人数カウント設定領域、及び／又は、広告を表示する表示装置が設置される施設をいう。
【００１５】
［実施例１に係る通行人流動データ生成装置の構成］
図１は、実施例１に係る通行人流動データ生成装置の構成を示すブロック図である。実施例１に係る通行人流動データ生成装置１００は、セキュアな情報通信ネットワークで広告配信制御装置２００と接続されている。通行人流動データ生成装置１００は、後述の通行人の「流動データ」を生成して広告配信制御装置２００へ送信する。広告配信制御装置２００は、セキュアな情報通信ネットワークを介して広告を表示する表示装置３００と接続されている。表示装置３００は、例えばデジタル・サイネージであり、画像データに基づく画像を表示可能な液晶ディスプレイである。広告配信制御装置２００は、通行人流動データ生成装置１００からリアルタイムに受信した「流動データ」に基づき表示装置３００に表示する広告の表示制御、例えば広告の表示順序、広告の表示時間等の制御を行う。
【００１６】
なお、ここでいう「通行人」とは、所定の通行領域、例えば駅のコンコースや広場等の公衆に解放され自由に通行可能な領域を通行する一般人をいう。実施例を含む開示技術では、所定の通行領域を駅のコンコースとした例を示す。また、「通行人流動」とは、前述の通行人の性別毎、年齢層毎、時刻毎、流動方向毎の移動人数をいう。ここで「流動方向」とは、「通行人」が移動する方向をいい、具体的には「通行人」が現在位置する拠点から向かう拠点をいう。「拠点」とは、駅など公共交通機関の乗降場所、商業施設、事業施設等を含む概念である。通行人流動データ生成装置１００は、「通行人流動」に基づく「流動データ」を生成し、広告配信制御装置２００へ送信する装置である。
【００１７】
図１に示すように、実施例１に係る通行人流動データ生成装置１００は、通行人検出部１０１、顔属性検出部１０２、流動軌跡分類処理部１０３、流動モデル記憶部１０３ａ、通行人計数部１０４、流動データ生成部１０５、流動データ送信部１０６を含む。
【００１８】
通行人検出部１０１には、所定のインターフェース（例えば、IEEE（The Institute of Electrical and Electronics Engineers）1394等）を介して顔認識カメラ１５０ａが接続される。また、流動軌跡分類処理部１０３には、所定のインターフェース（例えば、USB（Universal Serial Bus）等）を介して人数カウントカメラ１５０ｂが接続される。
【００１９】
なお、図１では、一の通行人流動データ生成装置１００に一組の顔認識カメラ１５０ａ及び一の人数カウントカメラ１５０ｂが接続されるものとして示しているが、これに限らず複数組の顔認識カメラ１５０ａ及び／又は複数の人数カウントカメラ１５０ｂが接続されるものとしてもよい。
【００２０】
通行人流動データ生成装置１００は、複数の拠点にそれぞれ配置される。各通行人流動データ生成装置１００は、セキュアな情報通信ネットワークを介して広告配信制御装置２００と接続される。広告配信制御装置２００は、通行人流動データ生成装置１００から受信した流動指標を用い、一又は複数の表示装置３００に配信する広告の配信制御を行う。
【００２１】
通行人検出部１０１は、一又は複数の拠点の人数カウント設定領域を通行中の通行人を撮像可能な位置に配置され、顔認識カメラ１５０ａが撮像した動画像データに通行人の顔が含まれているか否かを検出する。検出方法は周知技術を用い、例えば動画像データのフレーム差分から検出された動体が人物の顔と認識される場合、動体を通行人の顔と判定し、通行人として検出する。
【００２２】
顔属性検出部１０２は、通行人検出部１０１によって検出された通行人の顔から顔属性を取得する。顔属性の取得は、周知技術を用いる。顔属性とは、顔の特徴から判断可能な通行人の性別、年齢層等である。例えば顔の特徴を予め用意されている性別毎、年齢層毎の特徴のパターンと比較し、比較結果に基づき顔属性を取得する。年齢層とは、例えば１０歳代、２０歳代、・・・と、通行人の年代を区別する指標である。顔属性は、見かけに基づいて検出すればよく、通行人の実際の性別及び年齢層と必ずしも一致しなくてもよい。
【００２３】
流動軌跡分類処理部１０３は、人数カウントカメラ１５０ｂが撮像した動画像データの中で通行人と判断される動体の移動軌跡（以下、「流動軌跡」と呼ぶ）をトラッキングする。そして、流動軌跡分類処理部１０３は、予め設定した任意の直線（以下、流動モデルと呼ぶ）に沿って歩行した人数や通行人がある地点に一定時間以上留まっていた数をカウントする。また、流動軌跡分類処理部１０３は、人数カウントカメラ１５０ｂが撮像した動画像データの中に予め固定的に設定した矩形領域を通過した人数（矩形領域の領域内に入った人数及び矩形領域から出た人数）をカウントする。
【００２４】
なお、通行人毎の「流動軌跡」は、該当通行人が流動軌跡の追跡開始から終了までに移動した歩行軌跡である。歩行軌跡は、必ずしも直線を示さず通行人によって千差万別であるため、通行人毎に歩行軌跡を記憶することは困難である。そこで、予め始点及び終点で定まるベクトルのパターンを複数用意しておき、そこで、予め始点及び終点で定まるベクトルのパターンを複数用意しておき、流動軌跡分類処理部１０３は、最小二乗法等の回帰分析の手法を用いて歩行軌跡を何れかのベクトルのパターンに回帰させる。
【００２５】
そして、流動軌跡分類処理部１０３は、人数カウントカメラ１５０ｂから定期的に取得された動画像データの輝度を加算平均し、これを背景画像とする。背景画像の更新は通常数百フレーム分行われ、それ以降の更新は、先入れ先出し法により、最も古いフレームを削除し、最新のフレームを付加して更新していく。この更新された背景画像に対して、あるフレームの画像が入力されたときに、その輝度差分を計算し、物体領域の候補を抽出する。
【００２６】
そして、流動軌跡分類処理部１０３は、差分画像から二値判定処理及びラベリング処理を行って物体領域を抽出する。ラベリング処理の際、各差分画像にインデックスｎ（ｎは自然数）を付与する。ここまでの処理の中で、矩形領域の面積が一定値より小さい場合、該当矩形領域をノイズとみなして除外する。そして、流動軌跡分類処理部１０３は、抽出された各物体領域の重心を求める。フレーム毎に複数の物体領域を求め、この各物体領域の重心位置の変化が所定閾値以下であり、かつ、物体領域の色情報などの特徴量の変化が所定範囲内に収まっている場合、これらの物体はフレーム間で同一の物であると判断し、トラッキング継続を継続する。
【００２７】
移動軌跡のトラッキング情報は、各トラッキング座標にタイムスタンプを付加して集計する。なお、短いフレーム間隔で多数の通行人をトラッキングすると、集計データ量が多くなり処理負荷増及び記憶資源圧迫を招く。これを回避するために、各フレームでトラッキングされた座標を全て使うのではなく、フレーム毎にトラッキング座標間の移動ベクトルを求め、フレーム間の移動ベクトルのなす角の変化が所定角度以上である座標のみをトラッキング座標とする。このようにすると、流動軌跡分類処理部１０３のトラッキング処理の負荷を低減することができる。
【００２８】
そして、流動軌跡分類処理部１０３は、トラッキングした流動軌跡と、流動モデル記憶部１０３ａに記憶されベクトルで示される流動モデルとを比較し、最小二乗法等の統計処理によって流動軌跡を回帰可能な流動モデルに分類する。
【００２９】
なお、流動モデル記憶部１０３ａに記憶される流動モデルは、図２に示す流動モデル記憶テーブルに格納される。流動モデルは、複雑な動きを示す通行人の流動軌跡をいくつかのパターンに置き換えて単純化するものである。図２に示すように、流動モデルは、通行人流動データ生成装置１００が設置される拠点、及び、表示装置３００が設置される拠点によって特定できるベクトルである。
【００３０】
そして、流動モデルは、ベクトルであるため通行人の流動方向を示す。流動モデルが示す通行人の流動方向を「流動方向」と呼ぶ。「流動方向」は、表示装置３００が設置される拠点を指し示し、該当拠点を対応付けて流動モデル記憶テーブルに記憶しておく。流動モデルは、通行人の流動が向かう拠点を示す流動方向指標である。
【００３１】
例えば、図２に示す流動モデルは、図４に示すＡ駅のコンコースの人数カウント設定領域に設定されるベクトルが対応する。なお、人数カウント設定領域は、顔認識カメラ１５０ａのカメラ視界に相当する。人数カウント設定領域には、流動モデルの始点である拠点としてのＡ駅、及び、終点である流動方向を示す「Ｂ施設方向」、「Ｃ施設方向」、「Ｄ施設方向」が設定されている。
【００３２】
図２に示すように、例えば、「１」の流動モデルは、「Ａ駅」を流動モデルの始点である拠点とし、「Ｂ施設方向」を流動モデルの「流動方向」としている。すなわち、流動モデル「１」に分類される流動軌跡を描いて人数カウント設定領域を通行する通行人は、Ａ駅のコンコースを通り抜けて「Ｂ施設」に向かうと想定される。よって、人数カウント設定領域を流動モデル「１」に沿って通行する通行人が存在する場合、広告配信制御装置２００は、該当通行人の顔属性に応じた広告を「Ａ施設」に設置される表示装置３００に配信する。
【００３３】
また、流動軌跡を流動モデルに回帰することによって分類する処理は、次のように行う。すなわち、図５において、画像の中の任意の２点（流動モデル始点及び流動モデル終点）を結ぶ直線である流動モデルを予め用意しておく。またトラッキングした流動軌跡が流動モデルと近いと判断するための閾値Ｔｈ１を予め設定しておく。流動軌跡における座標（図５中の×印）と、流動モデルとの距離を座標毎に求め、これらの平均距離が閾値Ｔｈ１以下であった場合に該当流動モデルに沿って歩いたと判断する。流動モデルは複数種類が用意され、流動モデル終点と他の流動モデル始点を繋ぎ合わせれば、複雑な流動モデルの経路を設定することが可能となる。
【００３４】
このようにすると、離れた拠点間の一方の拠点で「センシング」された通行人が向かう他の拠点を予測し、他の拠点において該当通行人に対してより広告効果を発揮する広告を提示することが可能になる。すなわち、広域に分散する拠点に設置される通行人流動データ生成装置１００及び表示装置３００との連携を取ることが可能になり、マクロな視点で通行人に対してより広告効果を発揮する広告を提示することが可能になる。
【００３５】
また、流動軌跡分類処理部１０３は、流動軌跡が分類モデルに分類された通行人の歩行速度を検知する。検知処理は、各トラッキング座標及び時刻を(ｘｎ，ｙｎ，ｔｎ)（ｎは差分画像のインデックス）とし、このデータから各トラッキング座標間の移動速度Ｖｎを次式に基づき求める。
【００３６】
【数１】
【００３７】
そして該当通行人のトラッキングが終了した時点で、その移動速度Ｖａｖｅを以下のように求めておく。なお、次式に現れるΣは、全てのインデックスｎにわたるＶｎの和を示す。
【００３８】
【数２】
【００３９】
流動軌跡分類処理部１０３は、通行人の移動速度Ｖａｖｅが所定閾値Ｔｈ１以下であるか否かを判定する。そして、通行人計数部１０４は、流動軌跡分類処理部１０３によって移動速度Ｖａｖｅが所定閾値Ｔｈ１以下であるとされた通行人のみを計数する。
【００４０】
一般的に、見下ろす位置から通行人を撮像する人数カウントカメラ１５０ｂは、顔認識カメラ１５０ａで顔属性を認識することができる範囲より広範囲にわたって通行人をカウントできる。図４に示す通行人カウント設定領域内であれば、歩行の向きや顔の向きに係わらず、通行人カウント設定領域を通行するほとんどの通行人（通行人総数）をカウントすることができる。従って、（顔認識された通行人の数）／（通行人総数）を計算することによって、該当通行人カウント設定領域で広告を注視した通行人の割合を示す注視率を算出することができる。注視率の算出は、広告配信制御装置２００の流動指標算出部２０５が行ってもよい。
【００４１】
通行人計数部１０４は、顔属性検出部１０２によって検出された通行人の顔属性に基づく属性（性別及び年齢層）毎、かつ、流動軌跡分類処理部１０３によって分類された流動モデル（流動方向）毎、かつ、時刻毎に通行人の人数をカウントする。また、通行人計数部１０４は、顔属性の検出に関わらず、人数カウント設定領域を通行した通行人の総数（以下、「通行人総数」と呼ぶ）を時刻毎にカウントする。流動データ生成部１０５は、これらのカウントに基づき「流動データ」を生成する。流動データ送信部１０６は、取得の都度、「流動データ」を広告配信制御装置２００へ送信する。
【００４２】
なお、「流動情報」は、図３の流動データテーブルに示すように、通行人がセンシングされた拠点毎、流動モデルから推定される流動方向毎、性別毎、年齢層毎、時刻毎に通行人数が集計された結果である。また、時刻毎の通行人総数及び通行人平均移動速度が含まれる。流動データテーブルの各数値は、通行人計数部１０４によって集計された数値である。
【００４３】
なお、通行人流動データ生成装置１００が、一例として、通行人の流動データを蓄積記憶する流動データ記憶部と、流動データを流動モデル毎に集計する通行人流動情報生成部とを備え、広告配信制御装置２００、特に、通行人流動情報生成部によって生成された流動情報に応じて表示装置３００に出力させるコンテンツを選択して出力制御するコンテンツ選択出力制御部とを含んでもよい。この場合、通行人流動データ生成装置１００が流動情報記憶部に蓄積記憶された流動情報に基づいて表示装置３００へ広告を配信する。
【００４４】
［通行人検出処理］
図６は、実施例１に係る通行人検出処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ１０１では、通行人検出部１０１は、顔認識カメラ１５０ａの撮像画像に基づき通行人が検出されたか否かを判定する。通行人が検出されたと判定する場合（ステップＳ１０１肯定）、ステップＳ１０２へ移り、通行人が検出されたと判定しない場合（ステップＳ１０１否定）、ステップＳ１０１を繰り返す。
【００４５】
続いて、ステップＳ１０２では、顔属性検出部１０２は、顔認識カメラ１５０ａによる撮像画像に基づき検出された通行人の顔属性を検出する。ここでは、顔属性は、性別及び年齢層であるとする。性別は、男女の別である。また、年齢層は、１０歳代、２０歳代、・・・と１０歳刻みの年代を示す。
【００４６】
続いて、ステップＳ１０３では、流動軌跡分類処理部１０３及び通行人計数部１０４は、流動軌跡分類処理を行う。流動軌跡分類処理は、人数カウントカメラ１５０ｂの撮像画像に基づき通行人の流動軌跡をトラッキングして何れかの流動モデルに当てはめる処理である。流動軌跡分類処理の詳細は、図７を参照して後述する。すなわち、流動軌跡分類処理部１０３は、図７に示す流動軌跡分類処理を実行する。
【００４７】
続いて、ステップＳ１０４では、通行人計数部１０４は、全通行人の移動速度平均を算出する。すなわち、流動軌跡分類処理部１０３によって算出された全ての通行人の移動速度の平均を算出する。
【００４８】
続いて、ステップＳ１０５では、流動データ生成部１０５は、流動データ生成処理を行う。流動データ生成処理は、「流動データ」を生成し、広告配信制御装置２００へ送信する処理である。
【００４９】
続いて、ステップＳ１０６では、通行人検出部１０１は、顔認識カメラ１５０ａの撮像画像に基づき他の通行人を検出したか否かを判定する。他の通行人を検出したと判定する場合（ステップＳ１０６肯定）、ステップＳ１０２へ移り、他の通行人を検出したと判定しない場合（ステップＳ１０６否定）、通行人検出処理は終了する。
【００５０】
［流動軌跡分類処理］
図７は、流動軌跡分類処理に係る流動軌跡分類処理手順を示すフローチャートである。流動軌跡分類処理では、顔認識カメラ１５０ａの撮像画像に基づき顔属性が検出された通行人、及び、人数カウントカメラ１５０ｂの撮像画像に基づきカウントされる通行人総数のうち、移動速度が所定閾値以下である通行人のみをカウントする。これは、移動速度が所定閾値を超過するように早足で人数カウント設定領域を通過する通行人は、表示装置３００に表示される広告を注視しないと考えられるため、顔属性が検出された通行人の人数から除外して「流動データ」の精度を向上させることができる場合があるためである。
【００５１】
まず、ステップＳ１１１では、流動軌跡分類処理部１０３は、顔認識カメラ１５０ａ及び／又は人数カウントカメラ１５０ｂによって検出された通行人の流動軌跡のトラッキングを行う。続いて、ステップＳ１１２では、流動軌跡分類処理部１０３は、トラッキングした通行人の流動軌跡の座標データを取得する。
【００５２】
続いて、ステップＳ１１３では、流動軌跡分類処理部１０３は、トラッキングした通行人の流動軌跡の座標データに対応する各時刻データを取得する。続いて、ステップＳ１１４では、流動軌跡分類処理部１０３は、顔認識カメラ１５０ａ及び／又は人数カウントカメラ１５０ｂによって検出された通行人の各流動モデルと流動軌跡の各座標との距離を計算する。
【００５３】
続いて、ステップＳ１１５では、流動軌跡分類処理部１０３は、ステップＳ１１４で計算された距離は閾値Ｔｈ１以下であるか否か、すなわち、通行人の流動軌跡は何れかの流動モデルに回帰させることが可能であるか否かを判定する。ステップＳ１１４で計算された距離は閾値Ｔｈ１以下であると判定する場合（ステップＳ１１５肯定）、ステップＳ１１６へ移り、ステップＳ１１４で計算された距離は閾値Ｔｈ１以下であると判定しない場合（ステップＳ１１５否定）、ステップＳ１２０へ移る。なお、Ｔｈ１は正数であるが、例えばＴｈ１＜δ（δはある正数）を満たす閾値である。
【００５４】
ステップＳ１１６では、流動軌跡分類処理部１０３は、上記（１）式及び（２）式に基づきトラッキングした通行人の移動速度を算出する。続いて、ステップＳ１１７では、流動軌跡分類処理部１０３は、ステップＳ１１６で算出された移動速度は閾値Ｔｈ２以下であるか否かを判定する。ステップＳ１１６で算出された移動速度は閾値Ｔｈ２以下であると判定する場合（ステップＳ１１７肯定）、ステップＳ１１８へ移り、ステップＳ１１６で算出された移動速度は閾値Ｔｈ２以下であると判定しない場合（ステップＳ１１７否定）、ステップＳ１２０へ移る。なお、Ｔｈ２は正数であるが、例えば４〜５［ｋｍ／ｈ］が好適である。
【００５５】
ステップＳ１１８では、通行人計数部１０４は、該当流動モデルに分類された通行人の数をカウントアップする。続いて、ステップＳ１１９では、流動軌跡分類処理部１０３は、ステップＳ１１８でカウントアップした該当通行人の移動速度を所定の記憶領域に一時記憶する。続いて、ステップＳ１２０では、流動軌跡分類処理部１０３は、他にトラッキング可能な通行人が存在するか否かを判定する。他にトラッキング可能な通行人が存在すると判定する場合（ステップＳ１２０肯定）、ステップＳ１１１へ移り、他にトラッキング可能な通行人が存在すると判定されない場合（ステップＳ１２０否定）、流動軌跡分類処理は終了し、図６に示す通行人検出処理のステップＳ１０４へ復帰する。
【００５６】
上述した実施例１によれば、通行人流動データ生成装置１００は、広告配信制御装置２００が各拠点に設置される表示装置３００により効果的な広告を配信しうる制御の根拠となりうる流動情報を提供することができる。特に、複数の拠点に通行人流動データ生成装置１００及び／又は表示装置３００を設置して各拠点における流動情報を収集し広告配信制御装置２００に提供することができるので、広域に配置される通行人流動データ生成装置１００及び表示装置３００を連携させて効果的な広告配信を行いうるようになる。
【実施例２】
【００５７】
さて、実施例１では、通行人流動データ生成装置１００について説明を行った。実施例２では、複数の通行人流動データ生成装置１００及び表示装置３００を複数の拠点にそれぞれ配置し、広告配信制御装置２００を含むネットワーク・システムを構成した場合を例として示す。実施例２では、このネットワーク・システムをコンテンツ出力制御システムと呼ぶ。
【００５８】
［広告出力制御システムの概要］
図８は、広告出力制御システムの一例の概要を示すブロック図である。同図に示すように、拠点として「Ａ駅」、「Ｂ施設」、「Ｃ施設」、「Ｄ施設」が存在する例である。拠点は、交通機関の乗降施設、商業施設、事業施設など、通行人の流動が自由かつ頻繁な箇所を指す。
【００５９】
図８の例では、「Ａ駅」には通行人流動データ生成装置１００ａ及び表示装置３００ａが配置されているとする。同様に、「Ｂ施設」には通行人流動データ生成装置１００ｂ及び表示装置３００ｂが配置されているとする。また、同様に、「Ｃ施設」には通行人流動データ生成装置１００ｃが配置されているとする。また、同様に、「Ｄ施設」には通行人流動データ生成装置１００ｄが配置されているとする。なお、図８には例示がないが、拠点において表示装置３００のみが設置されてもよい。
【００６０】
広告配信制御装置２００と、通行人流動データ生成装置１００ａ〜通行人流動データ生成装置１００ｄ、及び、表示装置３００ａ〜表示装置３００ｂとは、それぞれセキュアな情報通信ネットワークＮを介して接続されている。具体的には、各通行人流動データ生成装置１００ｘ（ｘ＝ａ〜ｄ、以下同様）にて生成された流動情報は、広告配信制御装置２００へと送信される。
【００６１】
広告配信制御装置２００は、各通行人流動データ生成装置１００ｘから受信した流動情報を加工して各種指標を算出し、算出した各種指標に基づいて各表示装置３００ｙ（ｙ＝ａ〜ｂ、以下同様）に対して広告効果をより高める広告を配信する。なお、表示装置３００ｙに広告を配信する際に基づく各種指標は、該当表示装置３００ｙに併設されている、もしくは、隣接する拠点に配置される通行人流動データ生成装置１００ｘから送信された流動情報に基づき算出されたものである。
【００６２】
なお、図８において隣接する拠点とは、「Ａ駅」に対する「Ｂ施設」、「Ｃ施設」、及び、「Ｄ施設」である。
【００６３】
［広告出力制御装置の構成］
図９は、実施例２に係る広告出力制御装置の構成を示すブロック図である。同図に示すように、実施例２に係る広告配信制御装置２００は、流動データ受信部２０１、流動データ一時記憶部２０１ａ、流動情報生成部２０２、流動情報記憶部２０２ａ、属性時間帯比率算出部２０３、流動量算出部２０４、流動指標算出部２０５、広告配信スケジュール決定部２０６、広告配信スケジュール記憶部２０６ｂ、広告配信制御部２０７、配信広告データ記憶部２０８を含む。
【００６４】
流動データ受信部２０１は、通行人流動データ生成装置１００ｘから流動データを受信し、流動データ一時記憶部２０１ａに記憶させる。ここでの流動データとは、実施例１の図３に示した、計数された流動データ又は代替として用いる統計上の流動データである。
【００６５】
なお、拠点が駅間の場合等、通行人流動データ生成装置１００の通行人計数部１０４によって通行人の「流動データ」が取得できなかった場合、「流動情報」が生成できないので、「流動情報」に代えて、統計上の流動データ（以下、「統計流動情報」と呼ぶ）を用いてもよい。この場合、流動情報生成部２０２は、「統計流動情報」を参照する。なお、「統計流動情報」は、属性毎の情報ではなく、時間帯毎の合計値であることが多い。この場合、他の「流動情報」における属性毎の比率を用い、前述の合計値を按分することとしてもよい。
【００６６】
流動情報生成部２０２は、流動データ一時記憶部２０１ａに記憶される流動データを流動モデル（拠点及び流動方向）毎、属性毎、時間帯（例えば、１時間単位の時間帯等）毎にリアルタイムに集計して「流動情報」（図１０参照）を生成する。また、「流動情報」は、例えば１日に１回、１週に１回等のサイクルによるバッチ処理によって生成されてもよい。流動情報生成部２０２は、生成した流動情報を流動情報記憶部２０２ａに記憶させる。
【００６７】
属性時間帯比率算出部２０３は、流動情報記憶部２０２ａに記憶される流動情報から、性別及び年齢層の属性毎の各時間帯の通行人の人数を同じ属性毎の全ての時間帯の顔認識された通行人の合計で除算することによって、属性時間帯比率を算出する（図１１参照）。すなわち、属性時間帯比率は、同一の属性内で、全時間帯の通行人数に対して各時間帯の通行人数が占める割合をいう。
【００６８】
なお、属性時間帯比率算出部２０３によって算出された属性時間帯比率は、図１１に示すようになる。図１１に示す属性時間帯比率テーブルに格納される各数値は、図３に示す流動データを集計したものである。例えば、９:００〜１０：００の時間帯に「Ａ駅」から「Ｂ施設方向」へ向かう２０歳台女性は「３８」人であるが、この「３８」人を全時間帯の「Ａ駅」から「Ｂ施設方向」へ向かう２０歳台女性の合計人数で除すると「０．１２（１２％）」という属性時間帯比率が求まる。
【００６９】
上記の属性時間帯比率の時間帯毎の変化を見てゆくと、いずれの時間帯に該当拠点から該当他の拠点へ向かう該当属性の通行人が多いか否かを知ることができる。すなわち、該当拠点もしくは該当他の拠点に配置される表示装置３００ｙに何れの属性層をターゲットとする広告を配信すると効果的であるかが分かる。以下、属性時間帯比率を「Ａ」とおく。属性時間帯比率Ａは、時間帯毎、属性毎に異なる数値である。
【００７０】
流動量算出部２０４は、時間帯毎、属性毎に「流動量」を算出する。「流動量Ｂ」とは、流動の太さを示す指標である。「流動量Ｂ」は次式で定義される。
【００７１】
【数３】
【００７２】
ここで、「Ｒ」は、前述の属性毎、時間帯毎の「流動情報」である。「Ｄ」は、拠点間の物理距離である。「Ｒ」を「Ｄ」で除することによって、通行人流動データ生成装置１００ｘと、表示装置３００ｙとの物理距離が近いほど「流動量Ｂ」、すなわち「流動の太さ」が大きくなり、前述の物理距離が遠いほど「流動の太さ」が小さくなるということを示す。すなわち、物理距離が近ければ近いほど、例えば、通行人流動データ生成装置１００ｘが配置される拠点から表示装置３０が配置される拠点までの通行人の流動量が強調され、該当通行人に対して適切な広告を表示装置３００ｙに表示する意義が高いことを示す。
【００７３】
なお、拠点間の物理距離「Ｄ」は、図１４の物理距離テーブルに示すとおりである。図１４における「拠点」は、図３における「拠点」に対応する。図１４における「流動方向」は、図３における「流動方向」に対応する。すなわち流動情報に含まれる「拠点」及び「流動方向」の情報に基づき、図１４の物理距離テーブルを参照し、拠点間の物理距離「Ｄ」を取得する。
【００７４】
流動指標算出部２０５は、次式に基づき流動指標Ｓを算出する。
【００７５】
【数４】
【００７６】
すなわち、「流動指標Ｓ」は、時間帯毎、属性毎の「属性時間帯比率Ａ」、「流動指標Ｂ」及び「オプション係数Ｃ」の積で求まる。ある拠点で取得された流動情報を時間帯毎、属性毎に通行人数を計数し、同一の時間帯、属性の全体の通行人数に対する比率を求める。例えば、図１１に示すように、女性２０歳代の比率が高かった１４：００〜１５：００で、全時間帯の中での人数比率は０．１６であるといった場合、この比率を流動指標Ｓ算出式（４）のＡに代入する。該当拠点における流動情報が存在しない場合、Ａは所定定数を代入する。所定定数は、１／２４（「２４」は１日の時間帯の数）≒０．０４や１／１３（「１３」は人間が屋外で活動（すなわち、人数カンウント設定領域を通行する）すると想定される９：００〜２０：００の間の時間帯の数）≒０．０７７を用いてもよい。
【００７７】
「平均流動量Ｒ」は、先に説明した流動直線モデルにマッチした歩行者数とし、例えば１時間当たりにその地点を通過する歩行者数などを採用する。通行人流動データ生成装置１００ｘが設置された時点で他の通行人流動データ生成装置１００ｘもしくは表示装置３００ｙが設置される拠点間の論理的なネットワークが構成される。「物理距離Ｄ」はこの論理ネットワークが構成された時点で設定される。また通行人流動データ生成装置１００ｘもしくは表示装置３００ｙは、異なる拠点に設置される。例えば、「Ａ駅」と「Ｂ施設」に通行人流動データ生成装置１００ｘもしくは表示装置３００ｙが設置されている場合、それらの駅の平均乗車客数などの既定の値（駅センサスデータなど）が「平均流動量Ｒ」として採用される。
【００７８】
気候などのオプション条件を「流動指標Ｓ」に設定するか否かは広告を提供するクライアントの意向による。設定を行う場合、気候条件（例えば第三者による天気予報提供）によって、晴れの場合は「オプション係数Ｃ＝０．６」、曇りの場合は「オプション係数Ｃ＝０．３」、雨の場合は係数「オプション係数Ｃ＝０．１」などとする。これらのオプション係数Ｃの合計が１になるように各クライアントに割り振ってもよい。
【００７９】
広告配信スケジュール決定部２０６は、広告配信の時間帯毎、属性毎、及び、各広告について計算された「流動指標Ｓ」に基づき、「流動指標Ｓ」の値が大きい順に広告配信を優先するように、該当時間帯のスケジュールを決定する。広告配信スケジュール決定部２０６が該当時間帯のスケジュールを決定する際、広告配信契約情報テーブル（図１６参照）が参照される。広告配信契約情報テーブルには、ターゲット属性、配信エリア（中心からの半径［ｋｍ］）、配信期間、オプション条件の有無の情報を含む。
【００８０】
広告配信スケジュール決定部２０６は、ターゲット属性、配信期間が「流動指標Ｓ」を算出した時間帯及び属性と一致する広告を選択して配信スケジュールを決定する。また、広告配信スケジュール決定部２０６は、配信エリア（中心からの半径［ｋｍ］）、配信期間、オプション条件の有無を考慮し、広告配信対象の表示装置３００ｙ、及び、配信期間及びオプション条件を設定する。
【００８１】
なお、算出された「流動指標Ｓ」に応じて、時間帯毎の広告配信スケジュール決定は２通りの方法がある。一つ目の方法は、広告の１回の配信時間を固定とし、配信の頻度を「流動指標Ｓ」に応じて変える方法である。各広告ＩＤに対して算出された「流動指標Ｓ」の逆数を求め、これを次に表示するまでの時間的指標の初期値「Ｔ」とする。すなわち、式「Ｔｎ＝Ｔ×ｎ」によって広告ＩＤ毎にｎを１からインクリメントしながらＴｎを計算する。
【００８２】
例えば、広告ＩＤ００１の「流動指標Ｓ」が０．９８、広告ＩＤ００２の「流動指標Ｓ」が０．８７、広告ＩＤ００３の「流動指標Ｓ」が０．７４、「Ｔ」が０．７４とすると、初期値「Ｔ」はそれぞれ１．０２、１．１５、１．３５となり、Ｔｎの値は，図１９のようになる。各広告の１回の配信時間は３０秒で固定であるので、配信の累計時間が配信時間上限Ｔｈ３を超えるまで（例えば配信時間帯が１時間であれば累計時間が３６００秒になるまでＴｎを求め、このＴｎの小さい順番にコンテンツの表示の順番を決定する（図１９及び２０参照）。このスケジューリングは次に表示を行うコンテンツを決定するものであるため、静止画の広告にも動画の広告にも適用が可能である。
【００８３】
配信スケジュール決定の二つ目の方法は、ある広告の１回の配信時間を「流動指標Ｓ」に応じて変更する方法である。予め１回の表示の標準時間を例えば３０秒と決めておき、表示の繰り返しの順番は「流動指標Ｓ」が高い順に決定しておく。個々の実際の表示時間はこの標準時間に「流動指標Ｓ」を掛けたものとする（図２３及び図２４参照）。ただし、１回の表示時間が低い「流動指標Ｓ」によって短くなりすぎては広告表示として意味をなさないので、表示の下限値を例えば１５秒となるようにしておく。このスケジューリングは「流動指標Ｓ」によって配信時間が変わるので、静止画の広告のスケジューリングに向いている。
【００８４】
上記のようにして広告配信スケジュールを決定した広告配信スケジュール決定部２０６は、決定した広告配信スケジュール（図２０又は図２３参照）を所定の記憶領域に格納する。そして、広告配信制御部２０７は、広告配信スケジュールに従い、配信広告データ記憶部２０８に格納される該当の広告のデータ（図１６参照）を読み出して、配信対象の表示装置３００ｙへと広告を配信する。
【００８５】
［流動情報受信時処理］
次に、図１７を参照して流動情報受信時処理について説明する。流動情報受信時処理は、広告配信制御装置２００が各通行人流動データ生成装置１００ｘから流動情報を受信した際に実行する処理である。先ず、ステップＳ２０１では、流動データ受信部２０１は、通行人流動データ生成装置１００ｘから流動情報を受信したか否かを判定する。流動情報を受信したと判定する場合（ステップＳ２０１肯定）、ステップＳ２０２へ移り、流動情報を受信したと判定しない場合（ステップＳ２０１否定）、ステップＳ２０１を繰り返す。
【００８６】
ステップＳ２０２では、属性時間帯比率算出部２０３は、ステップＳ２０１で受信した流動情報に基づき「属性時間帯比率Ａ」を算出する。続いて、ステップＳ２０３では、流動量算出部２０４は、ステップＳ２０１で受信した流動情報、及び、ノ図１４の物理距離テーブルを参照して「流動距離Ｂ」を算出する。「流動距離Ｂ」の算出結果は、図１２に示す通りである。
【００８７】
続いて、ステップＳ２０４では、流動指標算出部２０５及び広告配信スケジュール決定部２０６は、広告配信スケジュール決定処理を実行する。なお、広告配信スケジュール決定処理の態様には、図１８の「広告配信スケジュール決定処理（１）」と、図２１の「広告配信スケジュール決定処理（２）」とがある。これらは、上述した様に、二種類の方法にそれぞれ対応する広告配信スケジュール決定処理である。ステップＳ２０４で実行する広告配信スケジュール決定処理はいずれでもよい。
【００８８】
続いて、ステップＳ２０５では、広告配信制御部２０７は、ステップＳ２０４で決定された広告配信スケジュールに従い、選択された広告を好適な表示装置３００ｙに表示するように対象表示装置３００ｙに広告データを配信する。
【００８９】
［広告配信スケジュール決定処理（１）］
次に、図１８を参照して、広告配信スケジュール決定処理（１）について説明する。先ず、ステップＳ２１１では、流動指標算出部２０５は、「流動指標（スコア）Ｓ」を上記（４）式に基づき算出する。「流動指標（スコア）Ｓ」の算出結果は、図１３に示す通りである。
【００９０】
続いて、ステップＳ２１２では、広告配信スケジュール決定部２０６は、「Ｔ＝１／Ｓ」を算出する。続いて、ステップＳ２１３では、広告配信スケジュール決定部２０６は、インデックスｎに１を代入して初期化する。続いて、ステップＳ２１４では、広告配信スケジュール決定部２０６は、「Ｔ×ｎ」を算出する。
【００９１】
続いて、ステップＳ２１５では、広告配信スケジュール決定部２０６は、広告配信対象の表示装置３００ｙに配信をスケジューリングした広告の累積表示時間は前述の「Ｔｈ３」以下、又は、「ｎ＜Ｔｈ４」の何れかの条件が満たされたか否かを判定する。ここで、「Ｔｈ４」は、累積広告表示サイクル数の閾値である。累積広告表示サイクル数とは、例えば広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃをこの順序で周期的に配信する場合の周期の数である。前述の何れかの条件が満たされたと判定する場合（ステップＳ２１５肯定）、ステップＳ２１６へ移り、前述の何れかの条件が満たされたと判定しない場合（ステップＳ２１５否定）、ステップＳ２１７へ移る。
【００９２】
ステップＳ２１６では、広告配信スケジュール決定部２０６は、ｎをインクリメントする。この処理が終了すると、ステップＳ２１４へ移る。一方、ステップＳ２１７では、広告配信スケジュール決定部２０６は、「Ｔ×ｎ」の昇順で広告を対象となる表示装置３００ｙに配信するスケジュールを生成する。
【００９３】
なお、ステップＳ２１１〜ステップＳ２１４の計算結果は、図１９に示す通りである。図２０によれば、広告ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」の三つの広告が対象表示装置３００ｙへ配信される場合、「Ｔ×ｎ」が広告を配信する優先順序を決定付ける重み付け係数となる。広告は、「Ｔ×ｎ」の値が小さいものから順に配信される。したがって、「Ｔ×ｎ」は、ｎ＝１、２、・・・とｎがインクリメントされるにしたがって広告ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」の広告が必ずしもこの順序を維持して配信されるとは限らない。実際、図２０を参照すると、表示順序が１０番目の広告は「００１」、表示順序が１１番目の広告は「００２」であるが、表示順序が１３番目の広告は「００３」ではなく「００１」である。
【００９４】
［広告配信スケジュール決定処理（２）］
次に、図２１を参照して、広告配信スケジュール決定処理（２）について説明する。先ず、ステップＳ２１１では、流動指標算出部２０５は、「流動指標（スコア）Ｓ」を上記（４）式に基づき算出する。「流動指標（スコア）Ｓ」の算出結果は、図１３に示す通りである。
【００９５】
続いて、ステップＳ２１４ａでは、広告配信スケジュール決定部２０６は、「流動指標（スコア）Ｓ」×「標準表示時間」を算出する。ここで、「標準表示時間」は、図１５に示す広告配信契約情報テーブルの「表示時間」に相当する契約上の広告表示時間である。続いて、ステップＳ２１７ａでは、広告配信スケジュール決定部２０６は、配信対象の各広告を「流動指標（スコア）Ｓ」×「標準表示時間」の時間にわたり周期的に切り換えて表示するスケジュールを生成する。
【００９６】
なお、ステップＳ２１１及びステップＳ２１４ａの計算結果は、図２２に示す通りである。図２２によれば、広告ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」の三つの広告が対象表示装置３００ｙへ配信される場合、広告ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」の広告がこの順序を維持して配信される。「流動指標（スコア）Ｓ」が広告を配信する時間を決定付ける重み付け係数となり、この「流動指標（スコア）Ｓ」と、契約上の表示時間とに基づいて各広告の表示時間が決定される。この決定結果は、図２３に示す通りである。
【００９７】
上述してきたように、本実施例２では、「流動指標（スコア）Ｓ」に基づいて算出される各種指標に基づき広告の表示順序や表示時間を制御するので、広告の効果をより引き出すことが可能になる。また、広告の効果を広告表示契約情報にフィードバックすることによって、顧客がより効率的に広告を出稿することを可能にする。
【００９８】
［顔認識カメラについて］
図２４は、顔認識カメラ１５０ａの設置例を示す図であり、設置状況を上方から見た図である。顔認識カメラ１５０ａは、表示装置３００の上部、約２〜２．５ｍ高に筐体ｆに収蔵されて複数設置される（図中の顔認識カメラ１５０ａ１〜顔認識カメラ１５０ａ４）。顔認識カメラ１５０ａの画角は広範囲の顔を捉えられるように、水平より斜め下を向けてある。
【００９９】
複数のカメラを用いるのは、広い撮像エリアをカバーし、それぞれ異なるエリアの顔を認識する為である。各顔認識カメラ１５０ａは水平方向に異なる角度を向いており、それぞれ隣接するエリアの人の顔を捉える向きを向いている（図２５参照）。システムの設置現場にて顔認識カメラ１５０ａの向きを微調整できるように、カメラは水平方向、垂直方向が変えられる雲台又は回転台に取り付けてある。
【０１００】
顔認識カメラ１５０ａ及びそのレンズは、通行人が外側から見ることが出来ないようにするため、筐体前面ガラスｇにグレー色の透過型のフィルムを貼り付けてある。また、このガラスの内側にレンズの穴径ｈ１〜穴径ｈ４より大きい丸穴を有する黒色のアクリル板ａを設置し、ガラスとレンズの間に小さな暗室空間ｄｒを形成してある。これにより外部からの光の反射や入光を低減し、カメラ及びレンズを外部から視認することが出来ないようにしてあるので、従来のカメラのように通行人に心理的な圧迫を与えることを抑制することができる。
【０１０１】
顔認識は、顔認識カメラ１５０ａと接続されたコンピュータに実装される認識ソフトウェアが処理を行うもので、入力画像から顔を検出し、検出された顔矩形領域からその人の性別と年代を推定するものである。
【０１０２】
［人数カウントカメラについて］
通行人の人数をカウントするための人数カウントカメラ１５０ｂは、表示装置３００の筐体の上方、約５ｍの高さに設置される。撮像方向は、床面の方を向きほぼ真下方向である。人数カウントカメラも画角とズームを変化させることが可能であり、広角モードと魚眼モードが変更可能である。広角モードの画角の場合は約１２０°、魚眼モードの画角の場合は、約１８０°の画角となる。
【０１０３】
［実施例の効果］
実施例のシステム端末は大きく分けて次の三つのタイプがある。（１）センシングのみを行うもの。（２）センシングと広告表示を行うもの。（３）広告表示（ディスプレイ）のみを行うもの。なお、センシングとは、顔認識及び人数カウントのことである。何れの端末もネットワークに接続されており、集計サーバとセキュア通信が行われる。このうち広告注視率効果を測定するシステムは（２）のみである。（１）のセンシングのみの端末は比較的小型で、駅だけではなく、店舗や屋外に設置されることを想定している。店舗の場合に設置される状況としては来店客が通る出入口が多い。従来の広告注目率評価システムは（２）の端末が、ある１ヵ所に設置され、その場所でどのような広告を表示するかを判断するためにセンシングがなされるのが基本であった。
【０１０４】
開示技術のシステムは（１）〜（３）の端末が広い範囲、地域に渡って複数設置されている。例えば、センシングのみを行う端末が、チェーン展開する複数の店舗に設置され、そこを通行する来店客などの属性情報が常時取得され、サーバ（広告配信制御装置２００）に蓄積される。これにより、ある店舗はある時間帯にある属性の来店が多いといった統計情報を把握することが可能となる。
【０１０５】
一方、別の場所、例えば駅構内に（２）又は（３）の端末が設置されているとすると、先に店舗で取得された属性の統計情報をもとに、この店舗の広告コンテンツをここで配信する。例えば、女性の２０歳代が店舗に最も来店する時間帯を考慮し、駅でこのターゲットへ向けた化粧品の広告を表示する等である。配信のタイミングは取得した属性の統計情報から判断して、１日後の時間帯としても１週間後の時間帯としてもよい。
【０１０６】
上記実施例中で各機能部によって参照される各テーブルは、所定の記憶領域に格納される。例えば、参照元の機能部内に設けられる所定の記憶領域であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０７】
以上のように、本願の開示する通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法は、広い空間に通行人の流動が密集し、かつ、デジタル・サイネージがあらゆる拠点に設置されるような状況であっても、デジタル・サイネージ間の連携を取りつつ広告効果を十分に引き出したい場合に有用である。
【符号の説明】
【０１０８】
１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｘ 通行人流動データ生成装置
１０１ 通行人検出部
１０２ 顔属性検出部
１０３ 流動軌跡分類処理部
１０３ａ 流動モデル記憶部
１０４ 通行人計数部
１０５ 流動データ生成部
１０６ 流動データ送信部
１５０ａ、１５０ａ１、１５０ａ２、１５０ａ３、１５０ａ４ 顔認識カメラ
１５０ｂ 人数カウントカメラ
２００ 広告配信制御装置
２０１ 流動データ信部
２０１ａ 流動データ一時記憶部
２０２ 流動情報生成部
２０３ 属性時間帯比率算出部
２０４ 流動量算出部
２０５ 流動指標算出部
２０６ 広告配信スケジュール決定部
２０７ 広告配信制御部
２０６ｂ 広告配信スケジュール記憶部
２０８ 配信広告データ記憶部
３００、３００ａ、３００ｂ、３００ｙ 表示装置
ａ アクリル板
ｄｒ 暗室空間
ｆ 筐体
ｇ 筐体前面ガラス
ｈ１、ｈ２、ｈ３、ｈ４ 穴径
【技術分野】
【０００１】
開示技術は、通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、デジタル・サイネージと呼ばれる情報通信技術を駆使してコンテンツを表示する広告媒体が知られている。デジタル・サイネージは、次のような機能を備える。カメラ映像に基づき顔認識技術を用い、デジタル・サイネージの前方を通行する通行人の性別、年齢層を判別する。この判別結果を時間帯毎に集計し、予め決められた広告のターゲットである通行人の性別、年齢層、広告配信スケジュールに応じてデジタル・サイネージに表示した広告の表示効果を測定する。また、測定結果に基づき、デジタル・サイネージの設置場所におけるターゲットである通行人の属性及び時間帯に応じて、より効果の期待できる広告表示を可能にする従来技術が知られている。
【０００３】
また、次のような従来技術が知られている。すなわち、デジタル・サイネージ又はデジタル・サイネージと通信可能に接続された広告配信装置は、デジタル・サイネージの現在位置情報もしくは現在時刻を検知する。そして、現在位置情報もしくは現在時刻に応じて、現在位置情報もしくは現在時刻に応じて変化するように各広告に設定した表示優先度を登録しているデータベースを検索して広告を選択する。そして選択した広告に関し、設定された表示優先度に応じた表示効果を生じさせるコンテンツを生成し、デジタル・サイネージの表示画面に表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１９９３８２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】日本電気株式会社プレスリリース、“国内初、顔認識技術用いて広告配信から効果分析まで１台で実現するオールインワン型デジタルサイネージボード「eye flavor」の発売”、［online］、平成２０年１２月１６日、日本電気株式会社、［平成２１年４月２７日検索］、インターネット〈http://www.nec.co.jp/press/ja/0812/1601.html〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら上記従来技術のデジタル・サイネージは、該当デジタル・サイネージの近接領域を通行する通行人の情報のみに基づき、通行人の性別、年齢層、広告配信スケジュール、デジタル・サイネージの現在位置情報もしくは現在時刻に応じて該当デジタル・サイネージに表示する広告を切り換えて表示するに留まっていた。このため、該当デジタル・サイネージ単体における広告表示に関し、広告効果を最適化することは可能である。しかし、都市部のように商業施設や交通機関の乗降車場などの拠点が近接し、拠点間で通行人の流動が密集し、かつ、デジタル・サイネージがあらゆる拠点に設置されるような状況で、デジタル・サイネージ間の連携を取りつつ広告効果を十分に引き出すことができなかった。
【０００７】
開示技術は、上記に鑑みてなされたものであって、複数のデジタル・サイネージ間の連携を取りつつ、広告効果を十分に引き出すことが可能な通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示技術の通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法は、一つの態様において、表示装置に表示するコンテンツを配信するコンテンツ配信制御装置と通信可能に接続された通行人流動データ生成装置であって、所定の通行領域を通行する通行人及び該通行人の顔属性を撮像装置によって撮像された画像に基づき検出し、検出された通行人の流動パターンを取得し、流動パターンが取得された通行人の数を顔属性毎、かつ、流動パターン毎に計数し、計数された通行人の数と、通行人の移動方向とを含む流動情報を生成してコンテンツ配信制御装置へ送信することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
開示技術の通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法の一つの態様によれば、広い空間に通行人の流動が密集し、かつ、通行人流動データ生成装置及びコンテンツの表示装置があらゆる拠点に設置されるような状況であっても、通行人流動データ生成装置及びコンテンツの表示装置間の連携を取りつつ、コンテンツ表示効果を十分に引き出してコンテンツを表示することが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る通行人流動データ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、流動モデル記憶テーブルの例を示す図である。
【図３】図３は、流動データの例を示す図である。
【図４】図４は、流動モデルの例を示す図である。
【図５】図５は、流動軌跡の流動モデルへの分類の概要を示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係る通行人検出処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、流動軌跡分類処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例２に係る広告配信制御システムの構成を示すブロック図である。
【図９】図９は、実施例２に係る広告配信制御装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、流動情報テーブルの例を示す図である。
【図１１】図１１は、属性時間帯比率テーブルの例を示す図である。
【図１２】図１２は、流動距離テーブルの例を示す図である。
【図１３】図１３は、流動指標テーブルの例を示す図である。
【図１４】図１４は、物理距離テーブルの例を示す図である。
【図１５】図１５は、広告配信契約情報テーブルの例を示す図である。
【図１６】図１６は、広告データテーブルの例を示す図である。
【図１７】図１７は、流動情報受信時処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、広告配信スケジュール決定処理（１）手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、広告配信スケジュール決定処理（１）による広告配信スコアの算出結果を示す図である。
【図２０】図２０は、広告配信スケジュール（１）を示す図である。
【図２１】図２１は、広告配信スケジュール決定処理（２）手順を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、広告配信スケジュール決定処理（２）による広告配信スコアの算出結果を示す図である。
【図２３】図２３は、広告配信スケジュール（２）を示す図である。
【図２４】図２４は、顔認識カメラの設置例を示す図（その１）である。
【図２５】図２５は、顔認識カメラの設置例を示す図（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、開示技術に係る通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。以下の実施例では、ディスプレイやデジタル・サイネージ等の表示装置に表示されるコンテンツは、広告を例として説明する。また、コンテンツは、画像表示のみによるものとする。しかし、開示技術は、広告に限らず、情報を伝達するコンテンツであれば広く適用可能である。さらに、コンテンツは、画像表示に限らず、音声出力によるものであってもよい。なお、以下の実施例により開示技術が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１２】
［実施例１の概要］
以下、図１〜図７を参照して、開示技術に係る実施例１を説明する。実施例１は、次のような実施例である。すなわち、駅のコンコースなど公衆に解放され自由に通行可能な領域（以下、「人数カウント設定領域」と呼ぶ）を通行する通行人の性別、年齢層等の属性を取得して属性毎、通行時刻毎に通行人数を集計した結果である「流動データ」を生成する通行人流動データ生成装置に係る実施例である。
【００１３】
なお、「人数カウント設定領域」を通行する通行人の性別、年齢層等の属性を取得する処理を「センシング」と呼ぶ。すなわち、実施例１に係る通行人流動データ生成装置は、センシングを行って「流動情報」を生成する装置である。
【００１４】
後述するように、実施例１に係る通行人流動データ生成装置は、一箇所の拠点に設置された顔認識カメラ及び人数カウントカメラの画像に基づいて該当箇所のみにおける「センシング」を行い「流動データ」を生成する端末装置とする。しかし、これに限定されず、複数箇所の拠点に設置された顔認識カメラ及び人数カウントカメラの画像に基づいて該当複数箇所における「センシング」を行い「流動データ」を生成するサーバ装置であってもよい。なお、「拠点」とは、人数カウント設定領域、及び／又は、広告を表示する表示装置が設置される施設をいう。
【００１５】
［実施例１に係る通行人流動データ生成装置の構成］
図１は、実施例１に係る通行人流動データ生成装置の構成を示すブロック図である。実施例１に係る通行人流動データ生成装置１００は、セキュアな情報通信ネットワークで広告配信制御装置２００と接続されている。通行人流動データ生成装置１００は、後述の通行人の「流動データ」を生成して広告配信制御装置２００へ送信する。広告配信制御装置２００は、セキュアな情報通信ネットワークを介して広告を表示する表示装置３００と接続されている。表示装置３００は、例えばデジタル・サイネージであり、画像データに基づく画像を表示可能な液晶ディスプレイである。広告配信制御装置２００は、通行人流動データ生成装置１００からリアルタイムに受信した「流動データ」に基づき表示装置３００に表示する広告の表示制御、例えば広告の表示順序、広告の表示時間等の制御を行う。
【００１６】
なお、ここでいう「通行人」とは、所定の通行領域、例えば駅のコンコースや広場等の公衆に解放され自由に通行可能な領域を通行する一般人をいう。実施例を含む開示技術では、所定の通行領域を駅のコンコースとした例を示す。また、「通行人流動」とは、前述の通行人の性別毎、年齢層毎、時刻毎、流動方向毎の移動人数をいう。ここで「流動方向」とは、「通行人」が移動する方向をいい、具体的には「通行人」が現在位置する拠点から向かう拠点をいう。「拠点」とは、駅など公共交通機関の乗降場所、商業施設、事業施設等を含む概念である。通行人流動データ生成装置１００は、「通行人流動」に基づく「流動データ」を生成し、広告配信制御装置２００へ送信する装置である。
【００１７】
図１に示すように、実施例１に係る通行人流動データ生成装置１００は、通行人検出部１０１、顔属性検出部１０２、流動軌跡分類処理部１０３、流動モデル記憶部１０３ａ、通行人計数部１０４、流動データ生成部１０５、流動データ送信部１０６を含む。
【００１８】
通行人検出部１０１には、所定のインターフェース（例えば、IEEE（The Institute of Electrical and Electronics Engineers）1394等）を介して顔認識カメラ１５０ａが接続される。また、流動軌跡分類処理部１０３には、所定のインターフェース（例えば、USB（Universal Serial Bus）等）を介して人数カウントカメラ１５０ｂが接続される。
【００１９】
なお、図１では、一の通行人流動データ生成装置１００に一組の顔認識カメラ１５０ａ及び一の人数カウントカメラ１５０ｂが接続されるものとして示しているが、これに限らず複数組の顔認識カメラ１５０ａ及び／又は複数の人数カウントカメラ１５０ｂが接続されるものとしてもよい。
【００２０】
通行人流動データ生成装置１００は、複数の拠点にそれぞれ配置される。各通行人流動データ生成装置１００は、セキュアな情報通信ネットワークを介して広告配信制御装置２００と接続される。広告配信制御装置２００は、通行人流動データ生成装置１００から受信した流動指標を用い、一又は複数の表示装置３００に配信する広告の配信制御を行う。
【００２１】
通行人検出部１０１は、一又は複数の拠点の人数カウント設定領域を通行中の通行人を撮像可能な位置に配置され、顔認識カメラ１５０ａが撮像した動画像データに通行人の顔が含まれているか否かを検出する。検出方法は周知技術を用い、例えば動画像データのフレーム差分から検出された動体が人物の顔と認識される場合、動体を通行人の顔と判定し、通行人として検出する。
【００２２】
顔属性検出部１０２は、通行人検出部１０１によって検出された通行人の顔から顔属性を取得する。顔属性の取得は、周知技術を用いる。顔属性とは、顔の特徴から判断可能な通行人の性別、年齢層等である。例えば顔の特徴を予め用意されている性別毎、年齢層毎の特徴のパターンと比較し、比較結果に基づき顔属性を取得する。年齢層とは、例えば１０歳代、２０歳代、・・・と、通行人の年代を区別する指標である。顔属性は、見かけに基づいて検出すればよく、通行人の実際の性別及び年齢層と必ずしも一致しなくてもよい。
【００２３】
流動軌跡分類処理部１０３は、人数カウントカメラ１５０ｂが撮像した動画像データの中で通行人と判断される動体の移動軌跡（以下、「流動軌跡」と呼ぶ）をトラッキングする。そして、流動軌跡分類処理部１０３は、予め設定した任意の直線（以下、流動モデルと呼ぶ）に沿って歩行した人数や通行人がある地点に一定時間以上留まっていた数をカウントする。また、流動軌跡分類処理部１０３は、人数カウントカメラ１５０ｂが撮像した動画像データの中に予め固定的に設定した矩形領域を通過した人数（矩形領域の領域内に入った人数及び矩形領域から出た人数）をカウントする。
【００２４】
なお、通行人毎の「流動軌跡」は、該当通行人が流動軌跡の追跡開始から終了までに移動した歩行軌跡である。歩行軌跡は、必ずしも直線を示さず通行人によって千差万別であるため、通行人毎に歩行軌跡を記憶することは困難である。そこで、予め始点及び終点で定まるベクトルのパターンを複数用意しておき、そこで、予め始点及び終点で定まるベクトルのパターンを複数用意しておき、流動軌跡分類処理部１０３は、最小二乗法等の回帰分析の手法を用いて歩行軌跡を何れかのベクトルのパターンに回帰させる。
【００２５】
そして、流動軌跡分類処理部１０３は、人数カウントカメラ１５０ｂから定期的に取得された動画像データの輝度を加算平均し、これを背景画像とする。背景画像の更新は通常数百フレーム分行われ、それ以降の更新は、先入れ先出し法により、最も古いフレームを削除し、最新のフレームを付加して更新していく。この更新された背景画像に対して、あるフレームの画像が入力されたときに、その輝度差分を計算し、物体領域の候補を抽出する。
【００２６】
そして、流動軌跡分類処理部１０３は、差分画像から二値判定処理及びラベリング処理を行って物体領域を抽出する。ラベリング処理の際、各差分画像にインデックスｎ（ｎは自然数）を付与する。ここまでの処理の中で、矩形領域の面積が一定値より小さい場合、該当矩形領域をノイズとみなして除外する。そして、流動軌跡分類処理部１０３は、抽出された各物体領域の重心を求める。フレーム毎に複数の物体領域を求め、この各物体領域の重心位置の変化が所定閾値以下であり、かつ、物体領域の色情報などの特徴量の変化が所定範囲内に収まっている場合、これらの物体はフレーム間で同一の物であると判断し、トラッキング継続を継続する。
【００２７】
移動軌跡のトラッキング情報は、各トラッキング座標にタイムスタンプを付加して集計する。なお、短いフレーム間隔で多数の通行人をトラッキングすると、集計データ量が多くなり処理負荷増及び記憶資源圧迫を招く。これを回避するために、各フレームでトラッキングされた座標を全て使うのではなく、フレーム毎にトラッキング座標間の移動ベクトルを求め、フレーム間の移動ベクトルのなす角の変化が所定角度以上である座標のみをトラッキング座標とする。このようにすると、流動軌跡分類処理部１０３のトラッキング処理の負荷を低減することができる。
【００２８】
そして、流動軌跡分類処理部１０３は、トラッキングした流動軌跡と、流動モデル記憶部１０３ａに記憶されベクトルで示される流動モデルとを比較し、最小二乗法等の統計処理によって流動軌跡を回帰可能な流動モデルに分類する。
【００２９】
なお、流動モデル記憶部１０３ａに記憶される流動モデルは、図２に示す流動モデル記憶テーブルに格納される。流動モデルは、複雑な動きを示す通行人の流動軌跡をいくつかのパターンに置き換えて単純化するものである。図２に示すように、流動モデルは、通行人流動データ生成装置１００が設置される拠点、及び、表示装置３００が設置される拠点によって特定できるベクトルである。
【００３０】
そして、流動モデルは、ベクトルであるため通行人の流動方向を示す。流動モデルが示す通行人の流動方向を「流動方向」と呼ぶ。「流動方向」は、表示装置３００が設置される拠点を指し示し、該当拠点を対応付けて流動モデル記憶テーブルに記憶しておく。流動モデルは、通行人の流動が向かう拠点を示す流動方向指標である。
【００３１】
例えば、図２に示す流動モデルは、図４に示すＡ駅のコンコースの人数カウント設定領域に設定されるベクトルが対応する。なお、人数カウント設定領域は、顔認識カメラ１５０ａのカメラ視界に相当する。人数カウント設定領域には、流動モデルの始点である拠点としてのＡ駅、及び、終点である流動方向を示す「Ｂ施設方向」、「Ｃ施設方向」、「Ｄ施設方向」が設定されている。
【００３２】
図２に示すように、例えば、「１」の流動モデルは、「Ａ駅」を流動モデルの始点である拠点とし、「Ｂ施設方向」を流動モデルの「流動方向」としている。すなわち、流動モデル「１」に分類される流動軌跡を描いて人数カウント設定領域を通行する通行人は、Ａ駅のコンコースを通り抜けて「Ｂ施設」に向かうと想定される。よって、人数カウント設定領域を流動モデル「１」に沿って通行する通行人が存在する場合、広告配信制御装置２００は、該当通行人の顔属性に応じた広告を「Ａ施設」に設置される表示装置３００に配信する。
【００３３】
また、流動軌跡を流動モデルに回帰することによって分類する処理は、次のように行う。すなわち、図５において、画像の中の任意の２点（流動モデル始点及び流動モデル終点）を結ぶ直線である流動モデルを予め用意しておく。またトラッキングした流動軌跡が流動モデルと近いと判断するための閾値Ｔｈ１を予め設定しておく。流動軌跡における座標（図５中の×印）と、流動モデルとの距離を座標毎に求め、これらの平均距離が閾値Ｔｈ１以下であった場合に該当流動モデルに沿って歩いたと判断する。流動モデルは複数種類が用意され、流動モデル終点と他の流動モデル始点を繋ぎ合わせれば、複雑な流動モデルの経路を設定することが可能となる。
【００３４】
このようにすると、離れた拠点間の一方の拠点で「センシング」された通行人が向かう他の拠点を予測し、他の拠点において該当通行人に対してより広告効果を発揮する広告を提示することが可能になる。すなわち、広域に分散する拠点に設置される通行人流動データ生成装置１００及び表示装置３００との連携を取ることが可能になり、マクロな視点で通行人に対してより広告効果を発揮する広告を提示することが可能になる。
【００３５】
また、流動軌跡分類処理部１０３は、流動軌跡が分類モデルに分類された通行人の歩行速度を検知する。検知処理は、各トラッキング座標及び時刻を(ｘｎ，ｙｎ，ｔｎ)（ｎは差分画像のインデックス）とし、このデータから各トラッキング座標間の移動速度Ｖｎを次式に基づき求める。
【００３６】
【数１】
【００３７】
そして該当通行人のトラッキングが終了した時点で、その移動速度Ｖａｖｅを以下のように求めておく。なお、次式に現れるΣは、全てのインデックスｎにわたるＶｎの和を示す。
【００３８】
【数２】
【００３９】
流動軌跡分類処理部１０３は、通行人の移動速度Ｖａｖｅが所定閾値Ｔｈ１以下であるか否かを判定する。そして、通行人計数部１０４は、流動軌跡分類処理部１０３によって移動速度Ｖａｖｅが所定閾値Ｔｈ１以下であるとされた通行人のみを計数する。
【００４０】
一般的に、見下ろす位置から通行人を撮像する人数カウントカメラ１５０ｂは、顔認識カメラ１５０ａで顔属性を認識することができる範囲より広範囲にわたって通行人をカウントできる。図４に示す通行人カウント設定領域内であれば、歩行の向きや顔の向きに係わらず、通行人カウント設定領域を通行するほとんどの通行人（通行人総数）をカウントすることができる。従って、（顔認識された通行人の数）／（通行人総数）を計算することによって、該当通行人カウント設定領域で広告を注視した通行人の割合を示す注視率を算出することができる。注視率の算出は、広告配信制御装置２００の流動指標算出部２０５が行ってもよい。
【００４１】
通行人計数部１０４は、顔属性検出部１０２によって検出された通行人の顔属性に基づく属性（性別及び年齢層）毎、かつ、流動軌跡分類処理部１０３によって分類された流動モデル（流動方向）毎、かつ、時刻毎に通行人の人数をカウントする。また、通行人計数部１０４は、顔属性の検出に関わらず、人数カウント設定領域を通行した通行人の総数（以下、「通行人総数」と呼ぶ）を時刻毎にカウントする。流動データ生成部１０５は、これらのカウントに基づき「流動データ」を生成する。流動データ送信部１０６は、取得の都度、「流動データ」を広告配信制御装置２００へ送信する。
【００４２】
なお、「流動情報」は、図３の流動データテーブルに示すように、通行人がセンシングされた拠点毎、流動モデルから推定される流動方向毎、性別毎、年齢層毎、時刻毎に通行人数が集計された結果である。また、時刻毎の通行人総数及び通行人平均移動速度が含まれる。流動データテーブルの各数値は、通行人計数部１０４によって集計された数値である。
【００４３】
なお、通行人流動データ生成装置１００が、一例として、通行人の流動データを蓄積記憶する流動データ記憶部と、流動データを流動モデル毎に集計する通行人流動情報生成部とを備え、広告配信制御装置２００、特に、通行人流動情報生成部によって生成された流動情報に応じて表示装置３００に出力させるコンテンツを選択して出力制御するコンテンツ選択出力制御部とを含んでもよい。この場合、通行人流動データ生成装置１００が流動情報記憶部に蓄積記憶された流動情報に基づいて表示装置３００へ広告を配信する。
【００４４】
［通行人検出処理］
図６は、実施例１に係る通行人検出処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ１０１では、通行人検出部１０１は、顔認識カメラ１５０ａの撮像画像に基づき通行人が検出されたか否かを判定する。通行人が検出されたと判定する場合（ステップＳ１０１肯定）、ステップＳ１０２へ移り、通行人が検出されたと判定しない場合（ステップＳ１０１否定）、ステップＳ１０１を繰り返す。
【００４５】
続いて、ステップＳ１０２では、顔属性検出部１０２は、顔認識カメラ１５０ａによる撮像画像に基づき検出された通行人の顔属性を検出する。ここでは、顔属性は、性別及び年齢層であるとする。性別は、男女の別である。また、年齢層は、１０歳代、２０歳代、・・・と１０歳刻みの年代を示す。
【００４６】
続いて、ステップＳ１０３では、流動軌跡分類処理部１０３及び通行人計数部１０４は、流動軌跡分類処理を行う。流動軌跡分類処理は、人数カウントカメラ１５０ｂの撮像画像に基づき通行人の流動軌跡をトラッキングして何れかの流動モデルに当てはめる処理である。流動軌跡分類処理の詳細は、図７を参照して後述する。すなわち、流動軌跡分類処理部１０３は、図７に示す流動軌跡分類処理を実行する。
【００４７】
続いて、ステップＳ１０４では、通行人計数部１０４は、全通行人の移動速度平均を算出する。すなわち、流動軌跡分類処理部１０３によって算出された全ての通行人の移動速度の平均を算出する。
【００４８】
続いて、ステップＳ１０５では、流動データ生成部１０５は、流動データ生成処理を行う。流動データ生成処理は、「流動データ」を生成し、広告配信制御装置２００へ送信する処理である。
【００４９】
続いて、ステップＳ１０６では、通行人検出部１０１は、顔認識カメラ１５０ａの撮像画像に基づき他の通行人を検出したか否かを判定する。他の通行人を検出したと判定する場合（ステップＳ１０６肯定）、ステップＳ１０２へ移り、他の通行人を検出したと判定しない場合（ステップＳ１０６否定）、通行人検出処理は終了する。
【００５０】
［流動軌跡分類処理］
図７は、流動軌跡分類処理に係る流動軌跡分類処理手順を示すフローチャートである。流動軌跡分類処理では、顔認識カメラ１５０ａの撮像画像に基づき顔属性が検出された通行人、及び、人数カウントカメラ１５０ｂの撮像画像に基づきカウントされる通行人総数のうち、移動速度が所定閾値以下である通行人のみをカウントする。これは、移動速度が所定閾値を超過するように早足で人数カウント設定領域を通過する通行人は、表示装置３００に表示される広告を注視しないと考えられるため、顔属性が検出された通行人の人数から除外して「流動データ」の精度を向上させることができる場合があるためである。
【００５１】
まず、ステップＳ１１１では、流動軌跡分類処理部１０３は、顔認識カメラ１５０ａ及び／又は人数カウントカメラ１５０ｂによって検出された通行人の流動軌跡のトラッキングを行う。続いて、ステップＳ１１２では、流動軌跡分類処理部１０３は、トラッキングした通行人の流動軌跡の座標データを取得する。
【００５２】
続いて、ステップＳ１１３では、流動軌跡分類処理部１０３は、トラッキングした通行人の流動軌跡の座標データに対応する各時刻データを取得する。続いて、ステップＳ１１４では、流動軌跡分類処理部１０３は、顔認識カメラ１５０ａ及び／又は人数カウントカメラ１５０ｂによって検出された通行人の各流動モデルと流動軌跡の各座標との距離を計算する。
【００５３】
続いて、ステップＳ１１５では、流動軌跡分類処理部１０３は、ステップＳ１１４で計算された距離は閾値Ｔｈ１以下であるか否か、すなわち、通行人の流動軌跡は何れかの流動モデルに回帰させることが可能であるか否かを判定する。ステップＳ１１４で計算された距離は閾値Ｔｈ１以下であると判定する場合（ステップＳ１１５肯定）、ステップＳ１１６へ移り、ステップＳ１１４で計算された距離は閾値Ｔｈ１以下であると判定しない場合（ステップＳ１１５否定）、ステップＳ１２０へ移る。なお、Ｔｈ１は正数であるが、例えばＴｈ１＜δ（δはある正数）を満たす閾値である。
【００５４】
ステップＳ１１６では、流動軌跡分類処理部１０３は、上記（１）式及び（２）式に基づきトラッキングした通行人の移動速度を算出する。続いて、ステップＳ１１７では、流動軌跡分類処理部１０３は、ステップＳ１１６で算出された移動速度は閾値Ｔｈ２以下であるか否かを判定する。ステップＳ１１６で算出された移動速度は閾値Ｔｈ２以下であると判定する場合（ステップＳ１１７肯定）、ステップＳ１１８へ移り、ステップＳ１１６で算出された移動速度は閾値Ｔｈ２以下であると判定しない場合（ステップＳ１１７否定）、ステップＳ１２０へ移る。なお、Ｔｈ２は正数であるが、例えば４〜５［ｋｍ／ｈ］が好適である。
【００５５】
ステップＳ１１８では、通行人計数部１０４は、該当流動モデルに分類された通行人の数をカウントアップする。続いて、ステップＳ１１９では、流動軌跡分類処理部１０３は、ステップＳ１１８でカウントアップした該当通行人の移動速度を所定の記憶領域に一時記憶する。続いて、ステップＳ１２０では、流動軌跡分類処理部１０３は、他にトラッキング可能な通行人が存在するか否かを判定する。他にトラッキング可能な通行人が存在すると判定する場合（ステップＳ１２０肯定）、ステップＳ１１１へ移り、他にトラッキング可能な通行人が存在すると判定されない場合（ステップＳ１２０否定）、流動軌跡分類処理は終了し、図６に示す通行人検出処理のステップＳ１０４へ復帰する。
【００５６】
上述した実施例１によれば、通行人流動データ生成装置１００は、広告配信制御装置２００が各拠点に設置される表示装置３００により効果的な広告を配信しうる制御の根拠となりうる流動情報を提供することができる。特に、複数の拠点に通行人流動データ生成装置１００及び／又は表示装置３００を設置して各拠点における流動情報を収集し広告配信制御装置２００に提供することができるので、広域に配置される通行人流動データ生成装置１００及び表示装置３００を連携させて効果的な広告配信を行いうるようになる。
【実施例２】
【００５７】
さて、実施例１では、通行人流動データ生成装置１００について説明を行った。実施例２では、複数の通行人流動データ生成装置１００及び表示装置３００を複数の拠点にそれぞれ配置し、広告配信制御装置２００を含むネットワーク・システムを構成した場合を例として示す。実施例２では、このネットワーク・システムをコンテンツ出力制御システムと呼ぶ。
【００５８】
［広告出力制御システムの概要］
図８は、広告出力制御システムの一例の概要を示すブロック図である。同図に示すように、拠点として「Ａ駅」、「Ｂ施設」、「Ｃ施設」、「Ｄ施設」が存在する例である。拠点は、交通機関の乗降施設、商業施設、事業施設など、通行人の流動が自由かつ頻繁な箇所を指す。
【００５９】
図８の例では、「Ａ駅」には通行人流動データ生成装置１００ａ及び表示装置３００ａが配置されているとする。同様に、「Ｂ施設」には通行人流動データ生成装置１００ｂ及び表示装置３００ｂが配置されているとする。また、同様に、「Ｃ施設」には通行人流動データ生成装置１００ｃが配置されているとする。また、同様に、「Ｄ施設」には通行人流動データ生成装置１００ｄが配置されているとする。なお、図８には例示がないが、拠点において表示装置３００のみが設置されてもよい。
【００６０】
広告配信制御装置２００と、通行人流動データ生成装置１００ａ〜通行人流動データ生成装置１００ｄ、及び、表示装置３００ａ〜表示装置３００ｂとは、それぞれセキュアな情報通信ネットワークＮを介して接続されている。具体的には、各通行人流動データ生成装置１００ｘ（ｘ＝ａ〜ｄ、以下同様）にて生成された流動情報は、広告配信制御装置２００へと送信される。
【００６１】
広告配信制御装置２００は、各通行人流動データ生成装置１００ｘから受信した流動情報を加工して各種指標を算出し、算出した各種指標に基づいて各表示装置３００ｙ（ｙ＝ａ〜ｂ、以下同様）に対して広告効果をより高める広告を配信する。なお、表示装置３００ｙに広告を配信する際に基づく各種指標は、該当表示装置３００ｙに併設されている、もしくは、隣接する拠点に配置される通行人流動データ生成装置１００ｘから送信された流動情報に基づき算出されたものである。
【００６２】
なお、図８において隣接する拠点とは、「Ａ駅」に対する「Ｂ施設」、「Ｃ施設」、及び、「Ｄ施設」である。
【００６３】
［広告出力制御装置の構成］
図９は、実施例２に係る広告出力制御装置の構成を示すブロック図である。同図に示すように、実施例２に係る広告配信制御装置２００は、流動データ受信部２０１、流動データ一時記憶部２０１ａ、流動情報生成部２０２、流動情報記憶部２０２ａ、属性時間帯比率算出部２０３、流動量算出部２０４、流動指標算出部２０５、広告配信スケジュール決定部２０６、広告配信スケジュール記憶部２０６ｂ、広告配信制御部２０７、配信広告データ記憶部２０８を含む。
【００６４】
流動データ受信部２０１は、通行人流動データ生成装置１００ｘから流動データを受信し、流動データ一時記憶部２０１ａに記憶させる。ここでの流動データとは、実施例１の図３に示した、計数された流動データ又は代替として用いる統計上の流動データである。
【００６５】
なお、拠点が駅間の場合等、通行人流動データ生成装置１００の通行人計数部１０４によって通行人の「流動データ」が取得できなかった場合、「流動情報」が生成できないので、「流動情報」に代えて、統計上の流動データ（以下、「統計流動情報」と呼ぶ）を用いてもよい。この場合、流動情報生成部２０２は、「統計流動情報」を参照する。なお、「統計流動情報」は、属性毎の情報ではなく、時間帯毎の合計値であることが多い。この場合、他の「流動情報」における属性毎の比率を用い、前述の合計値を按分することとしてもよい。
【００６６】
流動情報生成部２０２は、流動データ一時記憶部２０１ａに記憶される流動データを流動モデル（拠点及び流動方向）毎、属性毎、時間帯（例えば、１時間単位の時間帯等）毎にリアルタイムに集計して「流動情報」（図１０参照）を生成する。また、「流動情報」は、例えば１日に１回、１週に１回等のサイクルによるバッチ処理によって生成されてもよい。流動情報生成部２０２は、生成した流動情報を流動情報記憶部２０２ａに記憶させる。
【００６７】
属性時間帯比率算出部２０３は、流動情報記憶部２０２ａに記憶される流動情報から、性別及び年齢層の属性毎の各時間帯の通行人の人数を同じ属性毎の全ての時間帯の顔認識された通行人の合計で除算することによって、属性時間帯比率を算出する（図１１参照）。すなわち、属性時間帯比率は、同一の属性内で、全時間帯の通行人数に対して各時間帯の通行人数が占める割合をいう。
【００６８】
なお、属性時間帯比率算出部２０３によって算出された属性時間帯比率は、図１１に示すようになる。図１１に示す属性時間帯比率テーブルに格納される各数値は、図３に示す流動データを集計したものである。例えば、９:００〜１０：００の時間帯に「Ａ駅」から「Ｂ施設方向」へ向かう２０歳台女性は「３８」人であるが、この「３８」人を全時間帯の「Ａ駅」から「Ｂ施設方向」へ向かう２０歳台女性の合計人数で除すると「０．１２（１２％）」という属性時間帯比率が求まる。
【００６９】
上記の属性時間帯比率の時間帯毎の変化を見てゆくと、いずれの時間帯に該当拠点から該当他の拠点へ向かう該当属性の通行人が多いか否かを知ることができる。すなわち、該当拠点もしくは該当他の拠点に配置される表示装置３００ｙに何れの属性層をターゲットとする広告を配信すると効果的であるかが分かる。以下、属性時間帯比率を「Ａ」とおく。属性時間帯比率Ａは、時間帯毎、属性毎に異なる数値である。
【００７０】
流動量算出部２０４は、時間帯毎、属性毎に「流動量」を算出する。「流動量Ｂ」とは、流動の太さを示す指標である。「流動量Ｂ」は次式で定義される。
【００７１】
【数３】
【００７２】
ここで、「Ｒ」は、前述の属性毎、時間帯毎の「流動情報」である。「Ｄ」は、拠点間の物理距離である。「Ｒ」を「Ｄ」で除することによって、通行人流動データ生成装置１００ｘと、表示装置３００ｙとの物理距離が近いほど「流動量Ｂ」、すなわち「流動の太さ」が大きくなり、前述の物理距離が遠いほど「流動の太さ」が小さくなるということを示す。すなわち、物理距離が近ければ近いほど、例えば、通行人流動データ生成装置１００ｘが配置される拠点から表示装置３０が配置される拠点までの通行人の流動量が強調され、該当通行人に対して適切な広告を表示装置３００ｙに表示する意義が高いことを示す。
【００７３】
なお、拠点間の物理距離「Ｄ」は、図１４の物理距離テーブルに示すとおりである。図１４における「拠点」は、図３における「拠点」に対応する。図１４における「流動方向」は、図３における「流動方向」に対応する。すなわち流動情報に含まれる「拠点」及び「流動方向」の情報に基づき、図１４の物理距離テーブルを参照し、拠点間の物理距離「Ｄ」を取得する。
【００７４】
流動指標算出部２０５は、次式に基づき流動指標Ｓを算出する。
【００７５】
【数４】
【００７６】
すなわち、「流動指標Ｓ」は、時間帯毎、属性毎の「属性時間帯比率Ａ」、「流動指標Ｂ」及び「オプション係数Ｃ」の積で求まる。ある拠点で取得された流動情報を時間帯毎、属性毎に通行人数を計数し、同一の時間帯、属性の全体の通行人数に対する比率を求める。例えば、図１１に示すように、女性２０歳代の比率が高かった１４：００〜１５：００で、全時間帯の中での人数比率は０．１６であるといった場合、この比率を流動指標Ｓ算出式（４）のＡに代入する。該当拠点における流動情報が存在しない場合、Ａは所定定数を代入する。所定定数は、１／２４（「２４」は１日の時間帯の数）≒０．０４や１／１３（「１３」は人間が屋外で活動（すなわち、人数カンウント設定領域を通行する）すると想定される９：００〜２０：００の間の時間帯の数）≒０．０７７を用いてもよい。
【００７７】
「平均流動量Ｒ」は、先に説明した流動直線モデルにマッチした歩行者数とし、例えば１時間当たりにその地点を通過する歩行者数などを採用する。通行人流動データ生成装置１００ｘが設置された時点で他の通行人流動データ生成装置１００ｘもしくは表示装置３００ｙが設置される拠点間の論理的なネットワークが構成される。「物理距離Ｄ」はこの論理ネットワークが構成された時点で設定される。また通行人流動データ生成装置１００ｘもしくは表示装置３００ｙは、異なる拠点に設置される。例えば、「Ａ駅」と「Ｂ施設」に通行人流動データ生成装置１００ｘもしくは表示装置３００ｙが設置されている場合、それらの駅の平均乗車客数などの既定の値（駅センサスデータなど）が「平均流動量Ｒ」として採用される。
【００７８】
気候などのオプション条件を「流動指標Ｓ」に設定するか否かは広告を提供するクライアントの意向による。設定を行う場合、気候条件（例えば第三者による天気予報提供）によって、晴れの場合は「オプション係数Ｃ＝０．６」、曇りの場合は「オプション係数Ｃ＝０．３」、雨の場合は係数「オプション係数Ｃ＝０．１」などとする。これらのオプション係数Ｃの合計が１になるように各クライアントに割り振ってもよい。
【００７９】
広告配信スケジュール決定部２０６は、広告配信の時間帯毎、属性毎、及び、各広告について計算された「流動指標Ｓ」に基づき、「流動指標Ｓ」の値が大きい順に広告配信を優先するように、該当時間帯のスケジュールを決定する。広告配信スケジュール決定部２０６が該当時間帯のスケジュールを決定する際、広告配信契約情報テーブル（図１６参照）が参照される。広告配信契約情報テーブルには、ターゲット属性、配信エリア（中心からの半径［ｋｍ］）、配信期間、オプション条件の有無の情報を含む。
【００８０】
広告配信スケジュール決定部２０６は、ターゲット属性、配信期間が「流動指標Ｓ」を算出した時間帯及び属性と一致する広告を選択して配信スケジュールを決定する。また、広告配信スケジュール決定部２０６は、配信エリア（中心からの半径［ｋｍ］）、配信期間、オプション条件の有無を考慮し、広告配信対象の表示装置３００ｙ、及び、配信期間及びオプション条件を設定する。
【００８１】
なお、算出された「流動指標Ｓ」に応じて、時間帯毎の広告配信スケジュール決定は２通りの方法がある。一つ目の方法は、広告の１回の配信時間を固定とし、配信の頻度を「流動指標Ｓ」に応じて変える方法である。各広告ＩＤに対して算出された「流動指標Ｓ」の逆数を求め、これを次に表示するまでの時間的指標の初期値「Ｔ」とする。すなわち、式「Ｔｎ＝Ｔ×ｎ」によって広告ＩＤ毎にｎを１からインクリメントしながらＴｎを計算する。
【００８２】
例えば、広告ＩＤ００１の「流動指標Ｓ」が０．９８、広告ＩＤ００２の「流動指標Ｓ」が０．８７、広告ＩＤ００３の「流動指標Ｓ」が０．７４、「Ｔ」が０．７４とすると、初期値「Ｔ」はそれぞれ１．０２、１．１５、１．３５となり、Ｔｎの値は，図１９のようになる。各広告の１回の配信時間は３０秒で固定であるので、配信の累計時間が配信時間上限Ｔｈ３を超えるまで（例えば配信時間帯が１時間であれば累計時間が３６００秒になるまでＴｎを求め、このＴｎの小さい順番にコンテンツの表示の順番を決定する（図１９及び２０参照）。このスケジューリングは次に表示を行うコンテンツを決定するものであるため、静止画の広告にも動画の広告にも適用が可能である。
【００８３】
配信スケジュール決定の二つ目の方法は、ある広告の１回の配信時間を「流動指標Ｓ」に応じて変更する方法である。予め１回の表示の標準時間を例えば３０秒と決めておき、表示の繰り返しの順番は「流動指標Ｓ」が高い順に決定しておく。個々の実際の表示時間はこの標準時間に「流動指標Ｓ」を掛けたものとする（図２３及び図２４参照）。ただし、１回の表示時間が低い「流動指標Ｓ」によって短くなりすぎては広告表示として意味をなさないので、表示の下限値を例えば１５秒となるようにしておく。このスケジューリングは「流動指標Ｓ」によって配信時間が変わるので、静止画の広告のスケジューリングに向いている。
【００８４】
上記のようにして広告配信スケジュールを決定した広告配信スケジュール決定部２０６は、決定した広告配信スケジュール（図２０又は図２３参照）を所定の記憶領域に格納する。そして、広告配信制御部２０７は、広告配信スケジュールに従い、配信広告データ記憶部２０８に格納される該当の広告のデータ（図１６参照）を読み出して、配信対象の表示装置３００ｙへと広告を配信する。
【００８５】
［流動情報受信時処理］
次に、図１７を参照して流動情報受信時処理について説明する。流動情報受信時処理は、広告配信制御装置２００が各通行人流動データ生成装置１００ｘから流動情報を受信した際に実行する処理である。先ず、ステップＳ２０１では、流動データ受信部２０１は、通行人流動データ生成装置１００ｘから流動情報を受信したか否かを判定する。流動情報を受信したと判定する場合（ステップＳ２０１肯定）、ステップＳ２０２へ移り、流動情報を受信したと判定しない場合（ステップＳ２０１否定）、ステップＳ２０１を繰り返す。
【００８６】
ステップＳ２０２では、属性時間帯比率算出部２０３は、ステップＳ２０１で受信した流動情報に基づき「属性時間帯比率Ａ」を算出する。続いて、ステップＳ２０３では、流動量算出部２０４は、ステップＳ２０１で受信した流動情報、及び、ノ図１４の物理距離テーブルを参照して「流動距離Ｂ」を算出する。「流動距離Ｂ」の算出結果は、図１２に示す通りである。
【００８７】
続いて、ステップＳ２０４では、流動指標算出部２０５及び広告配信スケジュール決定部２０６は、広告配信スケジュール決定処理を実行する。なお、広告配信スケジュール決定処理の態様には、図１８の「広告配信スケジュール決定処理（１）」と、図２１の「広告配信スケジュール決定処理（２）」とがある。これらは、上述した様に、二種類の方法にそれぞれ対応する広告配信スケジュール決定処理である。ステップＳ２０４で実行する広告配信スケジュール決定処理はいずれでもよい。
【００８８】
続いて、ステップＳ２０５では、広告配信制御部２０７は、ステップＳ２０４で決定された広告配信スケジュールに従い、選択された広告を好適な表示装置３００ｙに表示するように対象表示装置３００ｙに広告データを配信する。
【００８９】
［広告配信スケジュール決定処理（１）］
次に、図１８を参照して、広告配信スケジュール決定処理（１）について説明する。先ず、ステップＳ２１１では、流動指標算出部２０５は、「流動指標（スコア）Ｓ」を上記（４）式に基づき算出する。「流動指標（スコア）Ｓ」の算出結果は、図１３に示す通りである。
【００９０】
続いて、ステップＳ２１２では、広告配信スケジュール決定部２０６は、「Ｔ＝１／Ｓ」を算出する。続いて、ステップＳ２１３では、広告配信スケジュール決定部２０６は、インデックスｎに１を代入して初期化する。続いて、ステップＳ２１４では、広告配信スケジュール決定部２０６は、「Ｔ×ｎ」を算出する。
【００９１】
続いて、ステップＳ２１５では、広告配信スケジュール決定部２０６は、広告配信対象の表示装置３００ｙに配信をスケジューリングした広告の累積表示時間は前述の「Ｔｈ３」以下、又は、「ｎ＜Ｔｈ４」の何れかの条件が満たされたか否かを判定する。ここで、「Ｔｈ４」は、累積広告表示サイクル数の閾値である。累積広告表示サイクル数とは、例えば広告Ａ、広告Ｂ、広告Ｃをこの順序で周期的に配信する場合の周期の数である。前述の何れかの条件が満たされたと判定する場合（ステップＳ２１５肯定）、ステップＳ２１６へ移り、前述の何れかの条件が満たされたと判定しない場合（ステップＳ２１５否定）、ステップＳ２１７へ移る。
【００９２】
ステップＳ２１６では、広告配信スケジュール決定部２０６は、ｎをインクリメントする。この処理が終了すると、ステップＳ２１４へ移る。一方、ステップＳ２１７では、広告配信スケジュール決定部２０６は、「Ｔ×ｎ」の昇順で広告を対象となる表示装置３００ｙに配信するスケジュールを生成する。
【００９３】
なお、ステップＳ２１１〜ステップＳ２１４の計算結果は、図１９に示す通りである。図２０によれば、広告ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」の三つの広告が対象表示装置３００ｙへ配信される場合、「Ｔ×ｎ」が広告を配信する優先順序を決定付ける重み付け係数となる。広告は、「Ｔ×ｎ」の値が小さいものから順に配信される。したがって、「Ｔ×ｎ」は、ｎ＝１、２、・・・とｎがインクリメントされるにしたがって広告ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」の広告が必ずしもこの順序を維持して配信されるとは限らない。実際、図２０を参照すると、表示順序が１０番目の広告は「００１」、表示順序が１１番目の広告は「００２」であるが、表示順序が１３番目の広告は「００３」ではなく「００１」である。
【００９４】
［広告配信スケジュール決定処理（２）］
次に、図２１を参照して、広告配信スケジュール決定処理（２）について説明する。先ず、ステップＳ２１１では、流動指標算出部２０５は、「流動指標（スコア）Ｓ」を上記（４）式に基づき算出する。「流動指標（スコア）Ｓ」の算出結果は、図１３に示す通りである。
【００９５】
続いて、ステップＳ２１４ａでは、広告配信スケジュール決定部２０６は、「流動指標（スコア）Ｓ」×「標準表示時間」を算出する。ここで、「標準表示時間」は、図１５に示す広告配信契約情報テーブルの「表示時間」に相当する契約上の広告表示時間である。続いて、ステップＳ２１７ａでは、広告配信スケジュール決定部２０６は、配信対象の各広告を「流動指標（スコア）Ｓ」×「標準表示時間」の時間にわたり周期的に切り換えて表示するスケジュールを生成する。
【００９６】
なお、ステップＳ２１１及びステップＳ２１４ａの計算結果は、図２２に示す通りである。図２２によれば、広告ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」の三つの広告が対象表示装置３００ｙへ配信される場合、広告ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」の広告がこの順序を維持して配信される。「流動指標（スコア）Ｓ」が広告を配信する時間を決定付ける重み付け係数となり、この「流動指標（スコア）Ｓ」と、契約上の表示時間とに基づいて各広告の表示時間が決定される。この決定結果は、図２３に示す通りである。
【００９７】
上述してきたように、本実施例２では、「流動指標（スコア）Ｓ」に基づいて算出される各種指標に基づき広告の表示順序や表示時間を制御するので、広告の効果をより引き出すことが可能になる。また、広告の効果を広告表示契約情報にフィードバックすることによって、顧客がより効率的に広告を出稿することを可能にする。
【００９８】
［顔認識カメラについて］
図２４は、顔認識カメラ１５０ａの設置例を示す図であり、設置状況を上方から見た図である。顔認識カメラ１５０ａは、表示装置３００の上部、約２〜２．５ｍ高に筐体ｆに収蔵されて複数設置される（図中の顔認識カメラ１５０ａ１〜顔認識カメラ１５０ａ４）。顔認識カメラ１５０ａの画角は広範囲の顔を捉えられるように、水平より斜め下を向けてある。
【００９９】
複数のカメラを用いるのは、広い撮像エリアをカバーし、それぞれ異なるエリアの顔を認識する為である。各顔認識カメラ１５０ａは水平方向に異なる角度を向いており、それぞれ隣接するエリアの人の顔を捉える向きを向いている（図２５参照）。システムの設置現場にて顔認識カメラ１５０ａの向きを微調整できるように、カメラは水平方向、垂直方向が変えられる雲台又は回転台に取り付けてある。
【０１００】
顔認識カメラ１５０ａ及びそのレンズは、通行人が外側から見ることが出来ないようにするため、筐体前面ガラスｇにグレー色の透過型のフィルムを貼り付けてある。また、このガラスの内側にレンズの穴径ｈ１〜穴径ｈ４より大きい丸穴を有する黒色のアクリル板ａを設置し、ガラスとレンズの間に小さな暗室空間ｄｒを形成してある。これにより外部からの光の反射や入光を低減し、カメラ及びレンズを外部から視認することが出来ないようにしてあるので、従来のカメラのように通行人に心理的な圧迫を与えることを抑制することができる。
【０１０１】
顔認識は、顔認識カメラ１５０ａと接続されたコンピュータに実装される認識ソフトウェアが処理を行うもので、入力画像から顔を検出し、検出された顔矩形領域からその人の性別と年代を推定するものである。
【０１０２】
［人数カウントカメラについて］
通行人の人数をカウントするための人数カウントカメラ１５０ｂは、表示装置３００の筐体の上方、約５ｍの高さに設置される。撮像方向は、床面の方を向きほぼ真下方向である。人数カウントカメラも画角とズームを変化させることが可能であり、広角モードと魚眼モードが変更可能である。広角モードの画角の場合は約１２０°、魚眼モードの画角の場合は、約１８０°の画角となる。
【０１０３】
［実施例の効果］
実施例のシステム端末は大きく分けて次の三つのタイプがある。（１）センシングのみを行うもの。（２）センシングと広告表示を行うもの。（３）広告表示（ディスプレイ）のみを行うもの。なお、センシングとは、顔認識及び人数カウントのことである。何れの端末もネットワークに接続されており、集計サーバとセキュア通信が行われる。このうち広告注視率効果を測定するシステムは（２）のみである。（１）のセンシングのみの端末は比較的小型で、駅だけではなく、店舗や屋外に設置されることを想定している。店舗の場合に設置される状況としては来店客が通る出入口が多い。従来の広告注目率評価システムは（２）の端末が、ある１ヵ所に設置され、その場所でどのような広告を表示するかを判断するためにセンシングがなされるのが基本であった。
【０１０４】
開示技術のシステムは（１）〜（３）の端末が広い範囲、地域に渡って複数設置されている。例えば、センシングのみを行う端末が、チェーン展開する複数の店舗に設置され、そこを通行する来店客などの属性情報が常時取得され、サーバ（広告配信制御装置２００）に蓄積される。これにより、ある店舗はある時間帯にある属性の来店が多いといった統計情報を把握することが可能となる。
【０１０５】
一方、別の場所、例えば駅構内に（２）又は（３）の端末が設置されているとすると、先に店舗で取得された属性の統計情報をもとに、この店舗の広告コンテンツをここで配信する。例えば、女性の２０歳代が店舗に最も来店する時間帯を考慮し、駅でこのターゲットへ向けた化粧品の広告を表示する等である。配信のタイミングは取得した属性の統計情報から判断して、１日後の時間帯としても１週間後の時間帯としてもよい。
【０１０６】
上記実施例中で各機能部によって参照される各テーブルは、所定の記憶領域に格納される。例えば、参照元の機能部内に設けられる所定の記憶領域であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０７】
以上のように、本願の開示する通行人流動データ生成装置、コンテンツ配信制御装置、通行人流動データ生成方法及びコンテンツ配信制御方法は、広い空間に通行人の流動が密集し、かつ、デジタル・サイネージがあらゆる拠点に設置されるような状況であっても、デジタル・サイネージ間の連携を取りつつ広告効果を十分に引き出したい場合に有用である。
【符号の説明】
【０１０８】
１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｘ 通行人流動データ生成装置
１０１ 通行人検出部
１０２ 顔属性検出部
１０３ 流動軌跡分類処理部
１０３ａ 流動モデル記憶部
１０４ 通行人計数部
１０５ 流動データ生成部
１０６ 流動データ送信部
１５０ａ、１５０ａ１、１５０ａ２、１５０ａ３、１５０ａ４ 顔認識カメラ
１５０ｂ 人数カウントカメラ
２００ 広告配信制御装置
２０１ 流動データ信部
２０１ａ 流動データ一時記憶部
２０２ 流動情報生成部
２０３ 属性時間帯比率算出部
２０４ 流動量算出部
２０５ 流動指標算出部
２０６ 広告配信スケジュール決定部
２０７ 広告配信制御部
２０６ｂ 広告配信スケジュール記憶部
２０８ 配信広告データ記憶部
３００、３００ａ、３００ｂ、３００ｙ 表示装置
ａ アクリル板
ｄｒ 暗室空間
ｆ 筐体
ｇ 筐体前面ガラス
ｈ１、ｈ２、ｈ３、ｈ４ 穴径
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示装置に表示するコンテンツを配信するコンテンツ配信制御装置と通信可能に接続された通行人流動データ生成装置であって、
通行人が視認可能な位置に設置された表示装置に出力されるコンテンツが視認可能な通行領域を通行する前記通行人の流動をパターン化した流動モデルを記憶する流動モデル記憶部と、
撮像装置によって撮像された前記通行人を検出する通行人検出部と、
前記通行人検出部によって検出された前記通行人の流動軌跡を取得して前記流動モデル記憶部に記憶される何れかの流動モデルに前記流動軌跡を分類する流動軌跡分類処理部と、
前記流動軌跡分類処理部によって前記何れかの流動モデルに分類された前記流動軌跡毎に前記通行人の数を計数する通行人計数部と、
前記通行人計数部によって計数された前記通行人の数と、前記通行人の移動方向と、時刻情報とを含む流動データを生成して前記コンテンツ配信制御装置へ送信する流動情報生成部と
を備えたことを特徴とする通行人流動データ生成装置。
【請求項２】
前記表示装置及び前記通行領域は、異なる拠点に設置され、
前記流動情報生成部は、流動データの生成の際、前記通行人計数部によって前記流動モデル毎の前記通行人の数が計数できない場合、所定の統計処理によって算出された流動データを用いることを特徴とする請求項１記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項３】
前記流動モデルは、前記通行人の流動が向かう前記拠点を示す流動方向指標であることを特徴とする請求項２記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項４】
前記流動軌跡分類処理部は、前記通行人検出部によって検出された通行人の移動速度を検知し、検知した移動速度が所定閾値以下であるか否かを判定し、
前記通行人計数部は、前記流動軌跡分類処理部によって移動速度が所定閾値以下であると判定された前記通行人の数を計数することを特徴とする請求項１、２又は３記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項５】
前記通行人検出部によって検出された通行人の顔属性を検出する顔属性検出部を備え、
前記通行人計数部は、前記流動軌跡分類処理部によって前記何れかの流動モデルに分類された前記流動軌跡毎、かつ、前記顔属性検出部によって検出された前記通行人の顔属性毎、かつ、前記顔属性検出部によって前記顔属性が検出された時刻毎に前記通行人の数を計数することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項６】
前記流動データを蓄積記憶する流動データ蓄積部と、
前記流動データ蓄積部に蓄積された流動データを前記流動モデル毎、前記顔属性毎、前記時刻に基づく時間帯毎に集計して流動情報を生成する流動情報生成部と
前記流動情報生成部によって生成された流動情報に基づいて前記表示装置に出力させる前記コンテンツを選択して出力制御するコンテンツ選択出力制御部と
を備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項７】
前記撮像装置は、顔属性を取得するための画像を撮像する顔認識カメラを含み、
前記顔認識カメラが収蔵される筐体は、
前面ガラスにはグレー色の透過型のフィルムが貼付され、
前記ガラスの内側に、前記顔認識カメラのレンズの直形より大きい直径の孔を有する黒色のアクリル板が設置され、前記前面ガラスと前記顔認識カメラのレンズとの間に暗室空間を形成してなることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項８】
所定領域を通行する通行人の流動に関する情報を収集する複数の通行人流動データ生成装置と通信可能に接続されたコンテンツ配信制御装置であって、
通行人が視認可能な位置に設置された表示装置に出力されるコンテンツが視認可能な通行領域を通行する前記通行人の流動をパターン化した流動モデル毎の前記通行人の数及び前記通行人の移動方向と、前記通行人の属性と、前記通行人が検出された時刻情報とを含む流動データを蓄積記憶する流動データ記憶部と、
前記流動データ記憶部に記憶される流動データを流動モデル毎、前記通行人の属性毎、前記通行人が検出された時刻情報毎に集計して流動情報を生成する流動情報生成部と、
前記流動情報生成部によって生成された流動情報を記憶する流動情報記憶部と、
前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の数の時間帯毎の比率である属性時間帯比率を算出する属性時間帯比率算出部と、
前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の時間帯毎の数に重み付けした流動量を算出する流動量算出部と、
前記属性時間帯比率算出部によって算出された属性時間帯比率、及び、前記流動量算出部によって算出された流動量に基づいて該当流動の特徴を示す流動指標を算出する流動指標算出部と、
前記流動指標算出部によって算出された流動指標に基づいて前記表示装置に出力させるコンテンツを選択し、選択したコンテンツの配信スケジュールを決定するコンテンツ配信スケジュール決定部と、
前記コンテンツ配信スケジュール決定部によって決定された配信スケジュールに応じて該当コンテンツを表示装置へ配信制御するコンテンツ配信制御部と
を備えたことを特徴とするコンテンツ配信制御装置。
【請求項９】
隣接する拠点間の物理距離を記憶する物理距離記憶部を備え、
前記流動量算出部は、前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の時間帯毎の数を該当拠点間の物理距離で除して前記流動量を算出することを特徴とする請求項８記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項１０】
前記コンテンツ配信スケジュール決定部は、コンテンツの配信に係る契約情報に合致するコンテンツを選択し、選択したコンテンツの配信スケジュールを決定することを特徴とする請求項８又は９記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項１１】
表示装置に表示するコンテンツを配信するコンテンツ配信制御装置と通信可能に接続された通行人流動データ生成装置が行う通行人流動データ生成方法であって、
撮像装置によって撮像された前記通行人を検出する通行人検出ステップと、
前記通行人検出ステップによって検出された前記通行人の流動軌跡を取得し、通行人が視認可能な位置に設置された表示装置に出力されるコンテンツが視認可能な通行領域を通行する前記通行人の流動をパターン化した流動モデルを記憶する流動モデル記憶部に記憶される何れかの流動モデルに前記流動軌跡を分類する流動軌跡分類処理ステップと、
前記流動軌跡分類処理ステップによって前記何れかの流動モデルに分類された前記流動軌跡毎に前記通行人の数を計数する通行人計数ステップと、
前記通行人計数ステップによって計数された前記通行人の数と、前記通行人の移動方向と、時刻情報とを含む流動データを生成して前記コンテンツ配信制御装置へ送信する流動情報生成ステップと
を含むことを特徴とする通行人流動データ生成方法。
【請求項１２】
所定領域を通行する通行人の流動に関する情報を収集する通行人流動データ生成装置と通信可能に接続されたコンテンツ配信制御装置が行うコンテンツ配信制御方法であって、
通行人が視認可能な位置に設置された表示装置に出力されるコンテンツが視認可能な通行領域を通行する前記通行人の流動をパターン化した流動モデル毎の前記通行人の数及び前記通行人の移動方向と、前記通行人の属性と、前記通行人が検出された時刻情報とを含む流動データを流動データ記憶部に蓄積記憶させる流動データ記憶ステップと、
前記流動データ記憶部に記憶される流動データを流動モデル毎、前記通行人の属性毎、前記通行人が検出された時刻情報毎に集計して流動情報を生成する流動情報生成ステップと、
前記流動情報生成ステップによって生成された流動情報を流動情報記憶部に記憶させる流動情報記憶ステップと、
前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の数の時間帯毎の比率である属性時間帯比率を算出する属性時間帯比率算出ステップと、
前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の時間帯毎の数に重み付けした流動量を算出する流動量算出ステップと、
前記属性時間帯比率算出ステップによって算出された属性時間帯比率、及び、前記流動量算出ステップによって算出された流動量に基づいて該当流動の特徴を示す流動指標を算出する流動指標算出ステップと、
前記流動指標算出ステップによって算出された流動指標に基づいて前記表示装置に出力させるコンテンツを選択し、選択したコンテンツの配信スケジュールを決定するコンテンツ配信スケジュール決定ステップと、
前記コンテンツ配信スケジュール決定ステップによって決定された配信スケジュールに応じて該当コンテンツを表示装置へ配信制御するコンテンツ配信制御ステップと
を含むことを特徴とするコンテンツ配信制御方法。
【請求項１】
表示装置に表示するコンテンツを配信するコンテンツ配信制御装置と通信可能に接続された通行人流動データ生成装置であって、
通行人が視認可能な位置に設置された表示装置に出力されるコンテンツが視認可能な通行領域を通行する前記通行人の流動をパターン化した流動モデルを記憶する流動モデル記憶部と、
撮像装置によって撮像された前記通行人を検出する通行人検出部と、
前記通行人検出部によって検出された前記通行人の流動軌跡を取得して前記流動モデル記憶部に記憶される何れかの流動モデルに前記流動軌跡を分類する流動軌跡分類処理部と、
前記流動軌跡分類処理部によって前記何れかの流動モデルに分類された前記流動軌跡毎に前記通行人の数を計数する通行人計数部と、
前記通行人計数部によって計数された前記通行人の数と、前記通行人の移動方向と、時刻情報とを含む流動データを生成して前記コンテンツ配信制御装置へ送信する流動情報生成部と
を備えたことを特徴とする通行人流動データ生成装置。
【請求項２】
前記表示装置及び前記通行領域は、異なる拠点に設置され、
前記流動情報生成部は、流動データの生成の際、前記通行人計数部によって前記流動モデル毎の前記通行人の数が計数できない場合、所定の統計処理によって算出された流動データを用いることを特徴とする請求項１記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項３】
前記流動モデルは、前記通行人の流動が向かう前記拠点を示す流動方向指標であることを特徴とする請求項２記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項４】
前記流動軌跡分類処理部は、前記通行人検出部によって検出された通行人の移動速度を検知し、検知した移動速度が所定閾値以下であるか否かを判定し、
前記通行人計数部は、前記流動軌跡分類処理部によって移動速度が所定閾値以下であると判定された前記通行人の数を計数することを特徴とする請求項１、２又は３記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項５】
前記通行人検出部によって検出された通行人の顔属性を検出する顔属性検出部を備え、
前記通行人計数部は、前記流動軌跡分類処理部によって前記何れかの流動モデルに分類された前記流動軌跡毎、かつ、前記顔属性検出部によって検出された前記通行人の顔属性毎、かつ、前記顔属性検出部によって前記顔属性が検出された時刻毎に前記通行人の数を計数することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項６】
前記流動データを蓄積記憶する流動データ蓄積部と、
前記流動データ蓄積部に蓄積された流動データを前記流動モデル毎、前記顔属性毎、前記時刻に基づく時間帯毎に集計して流動情報を生成する流動情報生成部と
前記流動情報生成部によって生成された流動情報に基づいて前記表示装置に出力させる前記コンテンツを選択して出力制御するコンテンツ選択出力制御部と
を備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項７】
前記撮像装置は、顔属性を取得するための画像を撮像する顔認識カメラを含み、
前記顔認識カメラが収蔵される筐体は、
前面ガラスにはグレー色の透過型のフィルムが貼付され、
前記ガラスの内側に、前記顔認識カメラのレンズの直形より大きい直径の孔を有する黒色のアクリル板が設置され、前記前面ガラスと前記顔認識カメラのレンズとの間に暗室空間を形成してなることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項記載の通行人流動データ生成装置。
【請求項８】
所定領域を通行する通行人の流動に関する情報を収集する複数の通行人流動データ生成装置と通信可能に接続されたコンテンツ配信制御装置であって、
通行人が視認可能な位置に設置された表示装置に出力されるコンテンツが視認可能な通行領域を通行する前記通行人の流動をパターン化した流動モデル毎の前記通行人の数及び前記通行人の移動方向と、前記通行人の属性と、前記通行人が検出された時刻情報とを含む流動データを蓄積記憶する流動データ記憶部と、
前記流動データ記憶部に記憶される流動データを流動モデル毎、前記通行人の属性毎、前記通行人が検出された時刻情報毎に集計して流動情報を生成する流動情報生成部と、
前記流動情報生成部によって生成された流動情報を記憶する流動情報記憶部と、
前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の数の時間帯毎の比率である属性時間帯比率を算出する属性時間帯比率算出部と、
前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の時間帯毎の数に重み付けした流動量を算出する流動量算出部と、
前記属性時間帯比率算出部によって算出された属性時間帯比率、及び、前記流動量算出部によって算出された流動量に基づいて該当流動の特徴を示す流動指標を算出する流動指標算出部と、
前記流動指標算出部によって算出された流動指標に基づいて前記表示装置に出力させるコンテンツを選択し、選択したコンテンツの配信スケジュールを決定するコンテンツ配信スケジュール決定部と、
前記コンテンツ配信スケジュール決定部によって決定された配信スケジュールに応じて該当コンテンツを表示装置へ配信制御するコンテンツ配信制御部と
を備えたことを特徴とするコンテンツ配信制御装置。
【請求項９】
隣接する拠点間の物理距離を記憶する物理距離記憶部を備え、
前記流動量算出部は、前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の時間帯毎の数を該当拠点間の物理距離で除して前記流動量を算出することを特徴とする請求項８記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項１０】
前記コンテンツ配信スケジュール決定部は、コンテンツの配信に係る契約情報に合致するコンテンツを選択し、選択したコンテンツの配信スケジュールを決定することを特徴とする請求項８又は９記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項１１】
表示装置に表示するコンテンツを配信するコンテンツ配信制御装置と通信可能に接続された通行人流動データ生成装置が行う通行人流動データ生成方法であって、
撮像装置によって撮像された前記通行人を検出する通行人検出ステップと、
前記通行人検出ステップによって検出された前記通行人の流動軌跡を取得し、通行人が視認可能な位置に設置された表示装置に出力されるコンテンツが視認可能な通行領域を通行する前記通行人の流動をパターン化した流動モデルを記憶する流動モデル記憶部に記憶される何れかの流動モデルに前記流動軌跡を分類する流動軌跡分類処理ステップと、
前記流動軌跡分類処理ステップによって前記何れかの流動モデルに分類された前記流動軌跡毎に前記通行人の数を計数する通行人計数ステップと、
前記通行人計数ステップによって計数された前記通行人の数と、前記通行人の移動方向と、時刻情報とを含む流動データを生成して前記コンテンツ配信制御装置へ送信する流動情報生成ステップと
を含むことを特徴とする通行人流動データ生成方法。
【請求項１２】
所定領域を通行する通行人の流動に関する情報を収集する通行人流動データ生成装置と通信可能に接続されたコンテンツ配信制御装置が行うコンテンツ配信制御方法であって、
通行人が視認可能な位置に設置された表示装置に出力されるコンテンツが視認可能な通行領域を通行する前記通行人の流動をパターン化した流動モデル毎の前記通行人の数及び前記通行人の移動方向と、前記通行人の属性と、前記通行人が検出された時刻情報とを含む流動データを流動データ記憶部に蓄積記憶させる流動データ記憶ステップと、
前記流動データ記憶部に記憶される流動データを流動モデル毎、前記通行人の属性毎、前記通行人が検出された時刻情報毎に集計して流動情報を生成する流動情報生成ステップと、
前記流動情報生成ステップによって生成された流動情報を流動情報記憶部に記憶させる流動情報記憶ステップと、
前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の数の時間帯毎の比率である属性時間帯比率を算出する属性時間帯比率算出ステップと、
前記流動情報記憶部に記憶される流動情報に含まれる前記通行人の属性毎の前記通行人の時間帯毎の数に重み付けした流動量を算出する流動量算出ステップと、
前記属性時間帯比率算出ステップによって算出された属性時間帯比率、及び、前記流動量算出ステップによって算出された流動量に基づいて該当流動の特徴を示す流動指標を算出する流動指標算出ステップと、
前記流動指標算出ステップによって算出された流動指標に基づいて前記表示装置に出力させるコンテンツを選択し、選択したコンテンツの配信スケジュールを決定するコンテンツ配信スケジュール決定ステップと、
前記コンテンツ配信スケジュール決定ステップによって決定された配信スケジュールに応じて該当コンテンツを表示装置へ配信制御するコンテンツ配信制御ステップと
を含むことを特徴とするコンテンツ配信制御方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【公開番号】特開２０１１−８５７１（Ｐ２０１１−８５７１Ａ）
【公開日】平成２３年１月１３日（２０１１．１．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１５１９０１（Ｐ２００９−１５１９０１）
【出願日】平成２１年６月２６日（２００９．６．２６）
【出願人】（５０２３２７６３２）株式会社春光社 (5)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１月１３日（２０１１．１．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月２６日（２００９．６．２６）
【出願人】（５０２３２７６３２）株式会社春光社 (5)
【Ｆターム（参考）】
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