JP6160622B2 - 配置スコア算出システム、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、移動体を追跡する追跡領域内の場所に対して、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置を配置する適切さを表すスコアを算出する配置スコア算出システム、配置スコア算出方法および配置スコア算出プログラムに関する。

一般に、人や物等の移動体の動線検出は、移動体の位置と移動体のＩＤとを対応付けることにより実現される。このような動線検出に関する技術が特許文献１に記載されている。また、動線検出を行う場合、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置と、移動体の位置を検出する位置検出装置とがそれぞれ配置される。

また、特許文献２には、移動体を追跡する移動体追跡システムが記載されている。

また、特許文献３には、ＲＦ装置を配置する方法が記載されている。特許文献３に記載された方法では、環境内に空間モデルを規定し、その空間モデル内にＲＦ装置の第１の配置位置を決定し、そのＲＦ装置のカバー範囲を決定する。さらに、この方法では、そのカバー範囲に関連する複数の空白部を確認し、その空白部を基にカバー範囲計量値を計算する。さらに、そのカバー範囲計量値を基に、空間モデル内にＲＦ装置の第２の配置位置を決定する。

また、特許文献４には、空間に分散配置された複数のセンサノードの位置を追跡対象の移動体の動きと関連付けて特定するセンサノード定位方法が記載されている。

国際公開第２０１１／０２１５８８号 特開２０１１−０９６１７４号公報 特表２０１０−５１８７００号公報 特開２００７−３１２３２６号公報

移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置と、移動体の位置を検出する位置検出装置とをそれぞれ配置し、移動体の位置と移動体のＩＤとを対応付けることによって動線検出を行う場合、動線検出の精度が高くなる位置にＩＤ検出装置を配置することが好ましい。すなわち、動線検出の精度向上の観点から、ＩＤ検出装置の配置位置として適切な位置を判断できるようにし、その場所にＩＤ検出装置を配置することが好ましい。

特許文献４に記載された技術は、既に配置されているセンサノードの位置を特定するものであり、ＩＤ検出装置の適切な配置位置の判断材料を提供するものではない。

そこで、本発明は、ＩＤ検出装置の配置位置の候補に対して、ＩＤ検出装置の配置位置としての適切さを表すスコアを算出する配置スコア算出システム、配置スコア算出方法および配置スコア算出プログラムを提供することを目的とする。

本発明による配置スコア算出システムは、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、追跡領域内のＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する配置位置候補決定手段と、移動体の位置の検出結果を表す位置情報を用いて、位置情報が示す移動体の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する配置スコア算出手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明による配置スコア算出システムは、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、追跡領域内のＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する配置位置候補決定手段と、移動体の追跡領域内で移動体が移動可能な経路を表す経路情報を用いて、経路上の分岐点の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する配置スコア算出手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明による配置スコア算出方法は、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、追跡領域内のＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定し、移動体の位置の検出結果を表す位置情報を用いて、位置情報が示す移動体の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出することを特徴とする。

また、本発明による配置スコア算出方法は、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、追跡領域内のＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定し、移動体の追跡領域内で移動体が移動可能な経路を表す経路情報を用いて、経路上の分岐点の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出することを特徴とする。

また、本発明による配置スコア算出プログラムは、コンピュータに、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、追跡領域内のＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する配置位置候補決定処理、および、移動体の位置の検出結果を表す位置情報を用いて、位置情報が示す移動体の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する配置スコア算出処理を実行させることを特徴とする。

また、本発明による配置スコア算出プログラムは、コンピュータに、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、追跡領域内のＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する配置位置候補決定処理、および、移動体の追跡領域内で移動体が移動可能な経路を表す経路情報を用いて、経路上の分岐点の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する配置スコア算出処理を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、ＩＤ検出装置の配置位置の候補に対して、ＩＤ検出装置の配置位置としての適切さを表すスコアを算出することができる。

本発明の配置スコア算出システムの例を示すブロック図である。 追跡領域内の経路の例を示す模式図である。 配置位置候補の決定方法の例を示す模式図である。 配置位置候補の決定方法の例を示す模式図である。 ＩＤ検出領域の例を示す模式図である。 ＩＤ検出領域の例を示す模式図である。 移動体の存在確率の例を示す模式図である。 第２の方法の例を示す説明図である。 あるＩＤ検出領域内で複数の単位時間に検出された位置情報を示す模式図である。 Δｔ_１に関して選択した位置情報を示す模式図である。 Δｔ_３に関して選択した位置情報を示す模式図である。 各位置情報を選択したときの計数結果を示す模式図である。 領域名が定められたＩＤ検出領域を示す模式図である。 Δｔ_１からΔｔ_７までの時間帯に検出された位置情報を示す模式図である。 各領域での単位時間毎の位置情報の計数結果を示す説明図である。 第３の方法で得られる配置スコアの高い場所の例を示す説明図である。 第４の方法による配置スコア算出の具体例を示す説明図である。 図１７に示す追跡領域を対象に動線検出システムを運用して得られる位置情報の例を示す模式図である。 図１７に示す追跡領域を対象に動線検出システムを運用して得られる位置情報の例を示す模式図である。 本発明の配置スコア算出システムの処理経過の例を示すフローチャートである。 第１の方法を採用する場合のステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。 第２の方法を採用する場合のステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。 ステップＳ７２４における検出回数の計数値の例を示す説明図である。 ステップＳ７２４における検出回数の計数値の例を示す説明図である。 ステップＳ７２４における検出回数の計数値の例を示す説明図である。 第３の方法を採用する場合のステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。 第４の方法を採用する場合のステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。 リンク領域の例を示す説明図である。 リンク領域の例を示す説明図である。 リンク領域に対して定められる加算値の分布の例を示す説明図である。 配置スコアが高い箇所が特定の範囲に集中した例を示す説明図である。 複数の方法で配置スコアを算出し、各方法で算出したスコアを統合する場合の処理経過の例を示すフローチャートである。 第４の方法で算出した配置スコアの例を示す説明図である。 第１の方法で算出した配置スコアの例を示す説明図である。 図３３および図３４に示す配置スコアの統合結果を示す説明図である。 第２の方法で算出した配置スコアの例を示す説明図である。 図３３および図３６に示す配置スコアの統合結果を示す説明図である。 本発明の主要部を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。

なお、ＩＤ検出装置により検出された移動体のＩＤと、位置検出装置により検出された移動体の位置とを対応付けて動線検出を行う動線検出システムを導入しようとする者が、本発明の配置スコア算出システムの利用者（以下、単に利用者と記す。）として想定される。また、動線検出システムの処理対象範囲となる移動体の移動領域を追跡領域と呼ぶ。

また、本発明において対象とする移動体の種類は特に限定されず、移動体は、人間、動物、物（例えば、ロボット等）であってもよい。移動体は、追跡領域内を自由に移動してよく、また、追跡領域外に出ることがあってもよい。

図１は、本発明の配置スコア算出システムの例を示すブロック図である。本発明の配置スコア算出システムは、入力部１と、配置スコア生成部２と、出力部３とを備える。

入力部１は、利用者によって、ＩＤ検出装置情報３１と、地図情報３２と、動線検出システムを導入する環境において検出される移動体の位置情報３３とが入力される入力装置である。なお、動線検出システムの導入前であっても、移動体の移動モデルや、移動体の位置を検出する位置検出装置の配置位置、向きおよび検出特性等が既知であれば、シミュレーション等によって、移動体の位置情報を取得することができる。

入力部１に入力されるＩＤ検出装置情報３１は、追跡領域に配置しようとしているＩＤ検出装置の検出特性を表す情報である。具体的には、ＩＤ検出装置情報３１は、ＩＤ検出装置が移動体のＩＤを検出する検出範囲を表す値（以下、検出範囲値）を含む。検出範囲値は、例えば、ＩＤ検出装置からの、ＩＤを検出可能な距離として表されていてもよい。また、ＩＤ検出装置は、ＩＤとともにＩＤ検出時の移動体の位置を検出してもよく、ＩＤ検出装置情報３１は、検出範囲値のほかに、ＩＤ検出時の移動体の位置と実際にその移動体が存在している位置との誤差の最大値（以下、誤差情報と記す。）を含んでいてもよい。また、ＩＤ検出装置は、ＩＤ検出時に、そのＩＤ検出装置が配置されている領域の領域名を移動体のＩＤとともに出力する構成であってもよく、そのような種類のＩＤ検出装置である旨の情報がＩＤ検出装置情報３１に含まれていてもよい。

また、ＩＤ検出装置情報３１に複数台のＩＤ検出装置に関する情報が含まれていてもよい。さらに、それらのＩＤ検出装置の検出範囲値等が異なっていてもよい。この場合、ＩＤ検出装置情報３１は、例えば、ＩＤ検出装置の識別情報と、検出範囲値等の検出特性との組のリストを含む。なお、動線検出システムにおいて、誤差情報が異なる複数のＩＤ検出装置を用いることにより、例えば、以下のような効率的な配置が可能となる。すなわち、移動体が密に存在する場所では、誤差情報の値が小さいＩＤ検出装置を配置し、移動体が疎に存在する場所では、誤差情報の値が大きいＩＤ検出装置を配置する等の効率的な配置が可能となる。

また、ＩＤ検出装置情報３１は、ＩＤ検出装置の配置間隔を含んでいてもよい。ＩＤ検出装置の配置間隔とは、利用者が追跡領域内のどの位置にＩＤ検出装置を配置すべきかを判断する際におけるＩＤ検出装置の配置位置候補の間隔を指定する値である。例えば、利用者が、追跡領域内において３ｍ間隔毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表すスコアを知りたい場合には、配置間隔として“３ｍ”を指定すればよい。

入力部１に入力される地図情報３２は、追跡領域を表す情報である。地図情報３２において、追跡領域は座標で表される。地図情報３２で定義される追跡領域の形状は、特に限定されず、例えば、多角形や円形であってもよい。例えば、多角形の場合、地図情報３２は各頂点の座標を含む。また、円形の場合、地図情報３２は、円の中心座標と半径を含む。また、追跡領域内でＩＤ検出装置を配置可能な領域が予め限定されている場合には、ＩＤ検出装置を配置可能な領域を示す座標も地図情報３２に含めてよい。ＩＤ検出装置を配置可能な領域の形状も、特に限定されない。ただし、ＩＤ検出装置を配置可能な領域は、追跡領域に包含されるように定義されていなければならない。

また、地図情報３２は、移動体が移動可能な経路を表す経路情報を含んでいてもよい。移動体が移動可能な経路において、曲がり角または分岐点に該当する部分をノードと記す。経路情報は、各ノードの座標を含むとともに、各ノード間の連結関係を定義した情報である。以下、連結されるノード同士を結ぶ線分をリンクと記す。図２は、追跡領域内の経路の例を示す模式図である。図２に示す追跡領域５０内には、２つの障害物５１が存在する。この結果、曲がり角および交差点が６カ所存在することになる。この場合、１つのノード毎に、｛ノードＩＤ、ノードの座標、連結しているノードのノードＩＤ群｝の組を定め、その組のリストを経路情報としてもよい。

入力部１に入力される位置情報３３は、追跡領域内の移動体の位置の検出結果を表す情報であり、少なくとも、移動体の位置座標とその位置座標の検出時刻との組を含む。位置情報３３として、移動体の移動シナリオおよび追跡領域に基づいてシミュレーションによって生成した位置情報を入力部１に入力してもよい。あるいは、追跡領域内の移動体の位置情報を検出できる位置検出装置を用いて実際に収集した位置情報を入力部１に入力してもよい。

位置情報３３は、移動体が、どの時刻にどの座標に存在していたかを特定可能な情報であれば、どのような形式で表されていてもよい。例えば、位置座標と検出時刻の組を１つの位置情報とみなし、｛位置座標、検出時刻｝という組が位置情報３３に複数含まれていてもよい。また、動線検出システムで用いる移動体の位置検出装置が、移動体をある程度の時間連続して追跡できる装置（例えば、カメラを用いた人物追跡装置等）であるとする。この場合、１つの移動体に関して検出された位置座標と検出時刻の組の集合が、１つの移動体に関する位置情報として、例えば、{（位置座標、検出時刻）、（位置座標、検出時刻）、・・・、（位置座標、検出時刻）｝という形式で表されてもよい。このように表した位置情報から移動体の軌跡が特定できる。あるいは、１つの移動体から検出された位置座標、検出時刻に対し、軌跡ＩＤを付加し、｛軌跡ＩＤ、位置座標、検出時刻｝という形式で表してもよい。軌跡ＩＤは、位置座標が同一の移動体から検出されたことを表す識別情報である。軌跡ＩＤが共通である（位置座標、検出時刻）の集合から、軌跡が特定できる。なお、追跡の途切れが生じ、新たに同一の移動体を再度追跡し直したことを表す場合には、軌跡ＩＤを変更すればよい。以下、位置座標が２次元座標である場合を例にして説明する。

入力部１に入力される位置情報３３は、一定時間の間に追跡領域内で検出された、全ての移動体に関する位置座標、検出時刻を含む。

入力部１は、ＩＤ検出装置情報３１、地図情報３２、移動体の位置情報３３を配置スコア生成部２に入力できる装置であればよい。入力部１は、例えば、キーボード、マウス、ペンタブレット、タッチパネル等によって実現されるが、これらに限定されない。また、入力部１は、ＩＤ検出装置情報３１、地図情報３２および位置情報３３を記述したファイルを読み込む装置であってもよい。

ただし、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表すスコアの算出方法によっては、位置情報３３は入力されなくてよい。具体的には、後述の「第４の配置スコア算出方法」を採用する場合には、入力部１に位置情報３３が入力されなくてもよい。

配置スコア生成部２は、配置位置候補決定部２１と、配置スコア算出部２２とを備える。

配置位置候補決定部２１は、ＩＤ検出装置情報と地図情報とを用い、追跡領域内におけるＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、各配置位置候補に対して、移動体のＩＤの検出領域（以下、ＩＤ検出領域と記す。）を定める。

まず、配置位置候補の決定処理について説明する。配置位置候補は、追跡領域内の座標で表される。配置位置候補決定部２１は、追跡領域内の全ての座標をそれぞれ配置位置候補としてもよい。ただし、計算量を少なくするために、ＩＤ検出装置情報に含まれる検出範囲値やＩＤ検出装置の配置間隔に基づいてＩＤ検出装置の配置位置候補を限定しておくことが好ましい。

検出範囲値に基づいて、配置位置候補を決定する処理の例を示す。配置位置候補決定部２１は、地図情報が示す追跡領域から任意の１点の位置座標を基準として選択し、その基準から、検出範囲値が示す距離だけｘ座標、ｙ座標を移動した点を、順次選択する。そして、配置位置候補決定部２１は、選択した各点の座標を配置位置候補とする。図３は、この配置位置候補の決定方法を示す模式図である。図３に示す例では、検出範囲値が３ｍと定められているとする。配置位置候補決定部２１は、例えば、基準として図３に示す点Ｓを追跡領域５０内から選択する。そして、点Ｓを基準に、ｘ軸方向に３ｍずらした点や、ｙ軸方向に３ｍずらした点を順次選択していく。そして、配置位置候補決定部２１は、選択した各点の座標を配置位置候補とする（図３参照）。基準として選択した点Ｓの座標も配置位置候補とする。

あるいは、配置位置候補決定部２１は、追跡領域を検出範囲値で、例えば、ｘ軸方向、ｙ軸方向に分割し、分割によって得られた各領域（分割領域と記す場合がある。）の中心座標を配置位置候補として決定してもよい。図４は、この配置位置候補の決定方法を示す模式図である。図４に示す例では、検出範囲値が３ｍと定められているとする。この場合、配置位置候補決定部２１は、図４に示すように、追跡領域５０をｘ軸方向、ｙ軸方向にそれぞれ３ｍずつ分割していく。配置位置候補決定部２１は、この結果得られた各領域の中心を、それぞれ配置位置候補とする。

また、配置位置候補決定部２１は、ＩＤ検出装置の配置間隔を用いて、配置位置候補を決定してもよい。例えば、配置位置候補決定部２１は、地図情報が示す追跡領域から任意の１点の位置座標を基準として選択し、その基準から、配置間隔が示す距離だけｘ座標、ｙ座標を移動した点を、順次選択してもよい。そして、配置位置候補決定部２１は、選択した各点の座標を配置位置候補としてもよい。

なお、地図情報３２において、ＩＤ検出装置を配置可能な領域が定められている場合には、配置位置候補決定部２１は、上記のように決定した配置位置候補のうち、ＩＤ検出装置を配置可能な領域に属している候補のみを選択する。換言すれば、配置位置候補決定部２１は、上記のように決定した配置位置候補のうち、ＩＤ検出装置を配置可能な領域に属していない候補を除外する。

次に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域の決定について説明する。

配置位置候補決定部２１は、例えば、個々の配置位置候補毎に、配置位置候補を中心とし、その中心から検出範囲値までの範囲内を、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域として決定してもよい。図５は、このようにして定められたＩＤ検出領域の例を示す。配置位置候補決定部２１は、配置位置候補ｐ１に着目した場合、ｐ１を中心とし、検出範囲値を半径とする円の領域５５を、ｐ１に対応するＩＤ検出領域として決定すればよい。ただし、追跡領域５０の範囲外の領域は、ＩＤ検出領域から除外する。配置位置候補決定部２１は、他の配置位置候補に関しても同様に、ＩＤ検出領域をそれぞれ決定する。

また、例えば、図４に例示するように、配置位置候補決定部２１が検出範囲値（または、ＩＤ検出装置の配置間隔）に基づいて追跡領域を分割し、その結果得られた各分割領域の中心を配置位置候補として定めたとする。この場合、配置位置候補決定部２１は、配置位置候補を中心とする１つの分割領域を、その配置位置候補に対応するＩＤ検出領域として決定してもよい。図６は、このようにして定められたＩＤ検出領域の例を示す。配置位置候補決定部２１は、配置位置候補ｐ２に着目した場合、ｐ２を中心とする分割領域５６を、ｐ２に対応するＩＤ検出領域として決定すればよい。配置位置候補決定部２１は、他の配置位置候補に関しても同様に、ＩＤ検出領域をそれぞれ決定する。

配置スコア算出部２２は、例えば、位置情報３３と、配置位置候補決定部２１によって決定された配置位置候補およびその配置位置候補に対応する移動体のＩＤの検出範囲とを用いて、配置スコアを算出する。配置スコア算出部２２は、配置位置候補毎に配置スコアを算出する。ここで、配置スコアとは、配置位置候補にＩＤ検出装置を配置する適切さを表したスコアである。配置スコアが高いほどＩＤ検出装置を配置する場所に適していることを表す。配置スコアは、例えば、各ＩＤ検出領域内で検出される移動体の位置情報の傾向に基づいて算出される。ただし、後述するように、配置スコア算出部２２は、位置情報３３を用いずに、配置スコアを算出してもよい。

以下、配置スコア算出部２２が配置スコアを算出する方法として、４種類の方法を説明する。配置スコア算出部２２は、いずれの方法で配置スコアを算出してもよい。

［第１の配置スコア算出方法］
第１の配置スコア算出方法（以下、単に第１の方法と記す。）は、移動体の数の分布に基づいて配置スコアを算出する方法である。第１の方法は、ＩＤ検出装置を配置する場所として、多くの移動体の位置情報が検出される場所が適しているという考え方に基づく。第１の方法では、配置スコア算出部２２は、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域毎に、入力部１を介して入力された位置情報（より具体的には、位置情報に含まれる位置座標）がＩＤ検出領域に属しているか否かを判定する。移動体の位置座標がＩＤ検出領域に属しているということは、配置位置候補に配置したＩＤ検出装置がその移動体のＩＤを検出すると考えることができる。従って、配置スコア算出部２２は、着目している配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に位置情報内の位置座標が属していると判定する毎に、その配置位置候補の配置スコアを増加させる。例えば、ある移動体の位置情報内の位置座標が着目している配置位置候補のＩＤ検出領域に属していると判定した場合、配置スコア算出部２２は、その配置位置候補の配置スコアに１を加算し、そうでない場合には、０を加算してもよい。

また、配置スコア算出部２２は、入力された移動体の位置情報に基づいて、移動体が実際に存在する確率を正規分布に従って算出してもよい。図７は、移動体の位置情報に基づいて定められた移動体の存在確率の例を示す模式図である。移動体の位置情報は、図７（ａ）に示す位置ｐを示しているとする。配置スコア算出部２２は、例えば、その位置ｐの近傍における移動体の存在確率を１と定め、その周囲における移動体の存在確率を０．５と定め、さらに、その周囲における移動体の存在確率を０．２と定める（図７（ｂ）参照）。そして、配置スコア算出部２２は、着目している配置位置候補に対応するＩＤ検出領域における移動体の存在確率を配置スコアに加算してもよい。なお、移動体の存在確率の定め方は、図７に示す例に限定されない。

配置スコア算出部２２は、各配置位置候補のＩＤ検出領域に対して、一定時間分の位置情報を対象に、上記に例示した値（例えば、１、あるいは存在確率）の加算を行う。そして、配置スコア算出部２２は、配置位置候補毎に、最終的に得られた加算結果を配置位置候補に対する配置スコアとして定める。

上述の処理によって、より多くの移動体が通る座標ほど高い配置スコアが得られる。そして、配置スコアが高い場所ほど、ＩＤ検出装置の配置場所に適していると言える。これは、より多くの移動体が通過する地点にＩＤ検出装置を配置することにより、より多くの移動体のＩＤを検出することができ、その結果、位置とＩＤとの対応付け（動線検出）の精度が高くなるためである。

［第２の配置スコア算出方法］
第２の配置スコア算出方法（以下、単に第２の方法と記す。）は、単位時間あたりに同一のＩＤ検出領域内に属する移動体の数の分布に基づいて配置スコアを算出する方法である。第２の方法は、個々の単位時間内において、ＩＤ検出領域内に同時に存在する移動体の数が少ない場所ほど、ＩＤ検出装置を配置する場所として適しているという考え方に基づく。

図８は、第２の方法の例を示す説明図である。配置スコア算出部２２は、まず、入力部１を介して入力された位置情報のうち、最も古い検出時刻から最も新しい検出時刻までの時間を、予め定義されたごく短い時間帯に分割する。このごく短い時間帯を、単位時間と呼ぶ。図８に示す例では、ｔ_０からｔ_１０までの間に検出された位置情報が入力情報として用いられている。なお、ｔ_ｉからｔ_ｉ＋１までを1秒とする。そして、ｔ_ｉからｔ_ｉ＋１までの時間幅を単位時間としている。なお、配置しようとしているＩＤ検出装置のＩＤ検出周期を単位時間として設定することが好ましい。例えば、３秒ごとに移動体のＩＤの検出結果を出力するＩＤ検出装置を配置しようとしている場合、単位時間を３秒に設定することが好ましい。

次に、配置スコア算出部２２は、着目している配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に関して、単位時間毎に、そのＩＤ検出領域に位置座標が属している位置情報の数を計数する。本例では、位置座標とその位置座標の検出時刻との組（すなわち、｛位置座標、検出時刻｝という組）を１つの位置情報として計数する。図８に示す例では、時刻ｔ_０〜ｔ_１では、着目しているＩＤ検出領域内に位置座標が属している位置情報が１つあるため、位置情報の数を１と計数する。また、時刻ｔ_６〜ｔ_７では、着目しているＩＤ検出領域内に位置座標が属している位置情報が２つあるため、位置情報の数を２と計数する。配置スコア算出部２２は、着目している配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に関して、このような処理を、各単位時間に対して行う。そして、配置スコア算出部２２は、単位時間毎に計数した位置情報の数の平均を算出する。図８に示す例では、配置スコア算出部２２は、時刻ｔ_０から時刻ｔ_１０までの１０回分の計数結果の平均値を計算する。すなわち、（1＋１＋２＋１＋１＋１＋２＋１＋１＋１）/１０を計算する。そして、配置スコア算出部２２は、計算した平均値の逆数を算出し、その値を、着目している配置位置候補の配置スコアとして決定する。配置スコア算出部２２は、他の配置位置候補に関しても同様に配置スコアを算出する。

なお、ある時間帯における位置情報の計数結果が０である場合、配置スコア算出部２２は、平均を算出する際に、その時間帯を除外して平均を計算する。例えば、１０個の単位時間のうち、２つの単位時間では位置情報の計数結果が０であり、５つの単位時間では位置情報の計数結果が１であり、３つの単位時間では位置情報の計数結果が２であったとする。この場合、配置スコア算出部２２は、計数結果が０となっている単位時間を除外して、（１×５＋２×３）／８を計算し、その逆数を配置スコアとする。また、全ての単位時間において位置情報の計数結果が０であった場合には、配置スコア算出部２２は、配置スコアを０とする。

第２の方法では、ＩＤ検知領域内に同時間帯に存在する移動体の数が少ないほど、高い配置位置スコアが得られる。同時に存在する移動体の数が少ない場合（例えば移動体が1つのみの場合）は、移動体の位置情報に対するＩＤの対応付けを正確に行うことができる。すなわち、動線検出精度が高くなる。一方、同時に存在する移動体の数が多い場合は、どの位置情報にどのＩＤを対応付けるべきかを判断することが難しくなる。第２の方法では、同時間帯に存在する移動体の数が少ない場所における配置スコアを高くする。従って、動線検出精度が高くなるＩＤ検出装置の配置位置を利用者が判断しやすくなる。

また、移動体のＩＤとともに誤差情報も出力するＩＤ検出装置もある。そのようなＩＤ検出装置に関して第２の方法を適用する場合、配置スコア算出部２２は、以下のように配置スコアを算出してもよい。この場合、配置スコア算出部２２は、着目しているＩＤ検出領域内に位置座標が属している位置情報を、単位時間毎に計数する際に、そのＩＤ検出領域内に位置座標が属している位置情報を１つずつ選択する。そして、配置スコア算出部２２は、選択した位置情報の位置座標を中心とし、誤差情報が示す値を半径とする円の範囲（以下、誤差範囲と記す。）を定める。選択した位置情報における検出時刻が属する単位時間において、位置座標が誤差範囲内に属している他の位置情報が存在する場合、配置スコア算出部２２は、その位置情報も計数対象とする。この配置スコア計算の例を図９から図１２を参照して説明する。

図９は、あるＩＤ検出領域内で複数の単位時間に検出された位置情報を示している。図９において、Δｔ_iは単位時間を表している。図９では、Δｔ_１からΔｔ_７までの時間帯に関して、検出回数１４回分の位置座標が入力された場合を示している。そして、検出回数７回分の位置情報は、移動体Ａの位置情報であり、残りの位置情報は、移動体Ｂの位置情報である（図９参照）。図１０は、Δｔ_１に関して選択した位置情報を示している。配置スコア算出部２２は、Δｔ_１に関して、図１０に示す位置情報ｕ１を選択したとする。配置スコア算出部２２は、位置情報ｕ１が示す位置を中心とし、誤差情報が示す値を半径とする誤差範囲を定め、その誤差範囲内に同じ時間帯における他の位置情報の位置座標が存在していれば、位置情報ｕ１とあわせて計数する。図１０に示す例では、誤差範囲内にΔｔ_１における他の位置情報が存在しないので、選択した位置情報ｕ１に関して、１を計数する。図１１は、Δｔ_３に関して選択した位置情報を示している。配置スコア算出部２２は、Δｔ_３に関して、図１１に示す位置情報ｕ３を選択したとする。配置スコア算出部２２は、位置情報ｕ３が示す位置を中心とし、誤差情報が示す値を半径とする誤差範囲を定め、その誤差範囲内に同じ時間帯における他の位置情報の位置座標が存在していれば、位置情報ｕ３とあわせて計数する。図１１に示す例では、誤差範囲内にΔｔ_３における他の位置情報が１個存在するので、選択したｕ３に関して、２を計数する。配置スコア算出部２２は、この処理を、選択した位置情報毎に行う。図１２は、各位置情報を選択したときの計数結果を示す。そして、配置スコア算出部２２は、単位時間当たりの計数結果の平均値を求め、その逆数を図９に示すＩＤ検出領域に対応する配置スコアとする。本例では、単位時間当たりの計数結果の平均値を、（２＋２＋４＋４＋２＋２＋２）／７として計算し（図９、図１２参照）、その逆数を配置スコアとする。

また、移動体のＩＤとともに、自身が配置されている領域の領域名も出力するＩＤ検出装置もある。そのようなＩＤ検出装置に関して第２の方法を適用する場合、配置スコア算出部２２は、以下のように配置スコアを算出してもよい。ここでは、ＩＤ検出装置が検出した移動体のＩＤとともに、図１３に示す領域ａ〜ｈのいずれかの領域名を、ＩＤ検出位置として出力する場合を例にして説明する。配置スコア算出部２２は、入力された一定時間分の位置情報の中から、各ＩＤ検出領域内に位置座標が属する位置情報を１つずつ選択する。そして、配置スコア算出部２２は、単位時間毎に、ＩＤ検出領域内の分割領域に位置座標が属している位置情報の数を計数する。図１４では、Δｔ_１からΔｔ_７までの時間帯に関して、検出回数１４回分の位置座標が入力された場合を示している。本例においても、Δｔ_iは単位時間を表している。本例では、領域aでは、単位時間Δｔ_１において、１つの位置情報が存在する（図１３、図１４参照）。従って、単位時間Δｔ_１における領域ａでの計数結果は１となる。また、例えば、領域ｂでは、単位時間Δｔ_３において、２つの位置情報が存在する（図１３、図１４参照）。従って、単位時間Δｔ_３における領域ｂでの計数結果は２となる。このように、各単位時間に、位置座標が各領域に属している位置情報の数を集計すると、図１５に示すようになる。配置スコア算出部２２は、各領域に関してそれぞれ、単位時間当たりの位置情報の計数結果の平均の逆数を計算し、その値を各領域の配置スコアとしてよい。

［第３の配置スコア算出方法］
第３の配置スコア算出方法（以下、単に第３の方法と記す。）では、追跡領域内で位置情報の検出の失敗（具体的には、追跡の途切れ）が生じた場合に、位置情報検出の失敗が生じる直前および直後の場所に関して、配置スコアを高くする。

第３の方法では、追跡の途切れに着目してスコアを算出する。そのため、第３の方法を採用する場合、位置情報は、同一の移動体に関してある程度継続的に位置を検出していることを表現可能な形式で表記されているものとする。例えば、１つの位置情報が、{（位置座標、検出時刻）、（位置座標、検出時刻）、・・・、（位置座標、検出時刻）｝等のように、１つの移動体に関して検出された位置座標と検出時刻の組の集合として記述されていてもよい。また、例えば、１つの移動体から検出された位置座標、検出時刻に対し、軌跡ＩＤを付加することによって、｛軌跡ＩＤ、位置座標、検出時刻｝という形式で位置情報が記述されていてもよい。すなわち、第３の方法では、継続して同一の移動体から検出した位置座標およびその検出時刻の組を対応付けた形式で位置情報が記述される。

位置情報が、{（位置座標、検出時刻）、（位置座標、検出時刻）、・・・、（位置座標、検出時刻）｝等の形式で表されている場合、検出時刻順の位置座標の変化から、移動体の軌跡が特定される。また、位置情報が｛軌跡ＩＤ、位置座標、検出時刻｝等の形式で表されている場合にも、軌跡ＩＤが共通である（位置座標、検出時刻）の集合における検出時刻順の位置座標の変化から、移動体の軌跡が特定される。いずれの場合でも、最初の検出時刻に移動体の位置情報の検出を開始し、最後の検出時刻の後に、移動体の位置情報の検出に失敗したことになる。

従って、上記の例のように表された位置情報の中で、最後の検出時刻における位置座標は、位置情報検出の失敗（追跡の途切れ）が生じる直前の位置である。以下、この位置を軌跡の終点と記す場合がある。また、最初の検出時刻における位置座標は、位置情報検出の失敗が生じた直後に再度、位置情報の検出を開始した位置であるとみなす。以下、この位置を軌跡の始点と記す場合がある。

第３の方法では、配置スコア算出部２２は、入力された位置情報３３において、１つの軌跡を表す位置座標と検出時刻の各組のうち、最も新しい検出時刻における位置座標と、最も古い検出時刻における位置座標をそれぞれ選択する。配置スコア算出部２２は、一定時間分の位置情報３３において、個々の軌跡を表す位置座標および検出時刻の集合毎に、同様の処理を行う。ここで、軌跡毎に選択された、最も新しい検出時刻における位置座標は、軌跡の終点（位置情報検出失敗が生じる直前の位置）であり、最も古い検出時刻における位置座標は、軌跡の始点（位置情報検出失敗が生じた直後の位置）である。

配置スコア算出部２２は、個々の配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に存在する軌跡の終点および軌跡の始点の数を計数し、その計数結果を配置スコアとして決定する。

従って、第３の方法では、軌跡の終点や始点に該当することが多いＩＤ検出領域ほど、配置スコアが高くなる。このような位置にＩＤ検出装置を配置することによって、動線検出を行うときに、検出に失敗した時の前後で検出された移動体の位置情報に対して、移動体のＩＤを対応付ける処理が容易になり、移動体の動線がどのようにつながっているかを判別しやすくなる。従って、第３の方法で得られた配置スコアの高い場所も、ＩＤ検出装置の配置場所として適していると言える。

図１６は、第３の方法で得られる配置スコアの高い場所の例を示す説明図である。図１６に示すＩＤ検出領域２は、位置検出装置が移動体の位置情報の検出に失敗しやすい場所である。ＩＤ検出領域２に隣接するＩＤ検出領域１，３は、それぞれ、軌跡の終点や始点が発生しやすい場所であり、配置スコアが高くなる。動線検出システムを運用している際に、時刻ｔ_１に、位置情報ａが表す軌跡の終点がＩＤ検出領域１で検出され、位置情報ｂが表す軌跡の終点がＩＤ検出領域３で検出されたとする。また、時刻ｔ_１より後の時刻ｔ_２に、位置情報ｃが表す軌跡の始点がＩＤ検出領域１で検出され、位置情報ｄが表す軌跡の始点がＩＤ検出領域３で検出されたとする。このとき、ＩＤ検出領域１，３にＩＤ検出装置が配置されていないと、位置情報ａ，ｄが１つの移動体の軌跡を表し、位置情報ｂ，ｃが別の１つの移動体の軌跡を表しているのか、あるいは、位置情報ａ，ｃが１つの移動体の軌跡を表し、位置情報ｂ，ｄが別の１つの移動体の軌跡を表しているのかを判断できない。一方、ＩＤ検出領域１，３にＩＤ検出装置が配置していれば、時刻ｔ_１，ｔ_２にＩＤ検出領域１，３で検出される移動体のＩＤに基づいて、上記の判断ができるようになる。従って、ＩＤ検出領域１，３は、ＩＤ検出装置の配置場所として適している。第３の方法で得られた配置スコアに基づいて、このような場所を判断しやすくなる。

［第４の配置スコア算出方法］
第４の配置スコア算出方法（以下、単に第４の方法と記す。）は、地図情報３２内に移動体が移動可能な経路であって分岐点を含む経路を表す経路情報が含まれていることを前提とする。そして、第４の方法では、経路情報が表す経路の分岐点に基づいて、配置スコアを算出する。また、第４の方法では、位置情報３３を用いなくてもよいので、第４の方法を採用する場合には、位置情報３３が入力されなくてもよい。

第４の方法では、分岐点からのびるリンクが通過するＩＤ検出領域のうち、その分岐点を含むＩＤ検出領域以外のＩＤ検出領域に対応する配置位置候補の配置スコアを高くする。

例えば、配置スコア算出部２２は、経路情報が表している複数のノードから、分岐点に該当するノードを選択する。分岐点は、移動経路が２つ以上に分岐している場所である。配置スコア算出部２２は、連結先となるノードのノードＩＤが３つ以上定められているノードを選択すればよい。そして、配置スコア算出部２２は、そのノードからのびるリンクが通過するＩＤ検出領域から、そのノードや他の分岐点のノードが存在するＩＤ検出領域を除外する。配置スコア算出部２２は、除外されずに残ったＩＤ検出領域に対応する配置位置候補の配置スコアに１を加算する。配置スコア算出部２２は、分岐点に該当するノードを順次選択し、同様の処理を行う。この結果、最終的に得られた配置スコアが、各配置位置候補のスコアである。

なお、上記の例では、加算する値を１とする場合を例にして説明したが、値の加算対象となる配置位置候補と、そうでない配置位置候補とで、ＩＤ検出装置を配置する適切さの大小を定めることができれば、配置スコア算出部２２は、他の態様で値を加算してもよい。

分岐点の直前および直後の場所にＩＤ検出装置を配置すれば、移動体が移動経路の分岐点をどの方向に移動したのかを判別しやすくなる。従って、そのような場所は、ＩＤ検出装置の配置場所として適切であると言える。そして、第４の方法では、ＩＤ検出装置の配置場所として適している、移動経路上の分岐点の直前および直後のＩＤ検出領域で、配置スコアが高くなる。

第４の方法による配置スコア算出の具体例を図１７から図１９を参照して説明する。図１７に示す例では、追跡領域内に２つの障害物５１が存在し、ノード１〜６によって定義される移動経路が存在する。ノード１〜６のうち、ノード２，５は移動経路の分岐点である（図１７参照）。ノード２に着目すると、ノード２を含むＩＤ検出領域に隣接し、リンクが通過しているＩＤ検出領域として、ＩＤ検出領域１，３，５がある。第４の方法では、これらのＩＤ検出領域に高い配置スコアを与える。図１８および図１９は、図１７に示す追跡領域を対象に動線検出システムを運用して得られる位置情報の例を示している。図１８に示す例では、ＩＤ検出領域１，３にＩＤ検出装置を配置し、それらのＩＤ検出装置が移動体のＩＤを検出することによって、位置情報ａ，ｂがどの移動体に対応しているのかを判断することができる。また、図１９に示す例では、ＩＤ検出領域３，５にＩＤ検出装置を配置し、それらのＩＤ検出装置が移動体のＩＤを検出することによって、位置情報ａ，ｂがどの移動体に対応しているのかを判断することができる。このように、分岐点の近辺の領域にＩＤ検出装置を配置することで、ある時点で複数の移動体が同じ領域に存在して、その領域で検出された位置情報については移動体のＩＤを対応付けることが困難であったとしても、分岐点を通過する直前または直後でそれらの移動体が異なる経路上に存在していれば、それらの時点で移動体のＩＤを検出することで、位置情報とＩＤの対応付けが可能となる。従って、分岐点の近辺の領域は、ＩＤ検出装置の配置場所として適切である。第４の方法では、そのような場所の配置位置候補に高い配置スコアを与える。

配置スコア生成部２は、追跡領域上に設定された各配置位置候補と、各配置位置候補に対応する配置スコアとの組を出力部３に出力させる。

出力部３は、配置位置候補と配置スコアの組を出力する出力デバイスである。出力部３は、例えば、ディスプレイ装置やプリンタによって実現される。また、配置位置候補と配置スコアの組の出力態様は、特に限定されない。例えば、配置スコア算出部２２は、配置位置候補と配置スコアの組をテキストデータとして、出力部３に出力（表示あるいは印刷等）させてもよい。また、例えば、配置スコア算出部２２は、追跡領域内の各領域を配置スコアに応じた色で着色した画面を、出力部３に出力させてもよい。

配置位置候補決定部２１および配置スコア算出部２２は、例えば、配置スコア算出プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図示せず）が配置スコア算出プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、そのプログラムにしたがって配置位置候補決定部２１および配置スコア算出部２２として動作すればよい。また、配置位置候補決定部２１および配置スコア算出部２２が、それぞれ別のハードウェアとして実現されていても良い。

次に、本発明の処理経過について説明する。
図２０は、本発明の配置スコア算出システムの処理経過の例を示すフローチャートである。

まず、配置スコア算出システムの利用者は、入力部１を介して、ＩＤ検出装置情報３１を配置スコア生成部２に入力する。配置位置候補決定部２１は、そのＩＤ検出装置情報３１を取得する（ステップＳ１）。利用者は、配置しようとしているＩＤ検出装置の検出範囲値をＩＤ検出装置情報３１に含める。また、利用者がＩＤ検出装置の配置間隔を指定する場合、その配置間隔の値もＩＤ検出装置情報３１に含める。その他、ＩＤ検出装置の誤差情報等がＩＤ検出装置情報３１に含まれていてもよい。

また、利用者は、入力部１を介して、地図情報３２を配置スコア生成部２に入力する。配置位置候補決定部２１および配置スコア算出部２２は、その地図情報３２を取得する（ステップＳ２）。地図情報３２には、追跡領域を表す座標が含まれる。利用者が経路情報や、ＩＤ検出装置を配置可能な領域を指定する場合、利用者は、それらの情報を地図情報３２に含める。

また、利用者は、入力部１を介して、位置情報３３を配置スコア生成部２に入力する。配置スコア算出部２２は、その位置情報３３を取得する（ステップＳ３）。

なお、ＩＤ検出装置情報３１、地図情報３２および位置情報３３の入力順序は任意である。また、配置スコアの算出方法として、前述の第４の方法を採用する場合、利用者は位置情報３３の入力を省略してよい。

配置位置候補決定部２１は、ＩＤ検出装置情報３１および地図情報３２を用いて、追跡領域内の各配置位置候補と、個々の配置位置候補に対応するＩＤ検出領域とを定める（ステップＳ４）。配置位置候補決定部２１は、配置位置候補およびＩＤ検出領域の各組を配置スコア算出部２２に通知する。

次に、配置スコア算出部２２は、ステップＳ４で定められた全ての配置位置候補の配置スコアを算出済みであるか否かを判定する（ステップＳ５）。

配置スコアを算出していない配置位置候補が存在する場合（ステップＳ５のＮｏ）、配置スコア算出部２２は、配置スコアを算出していない配置位置候補を選択する（ステップＳ６）。

配置スコア算出部２２は、ステップＳ６で選択した配置位置候補の配置スコアを算出する（ステップＳ７）。配置スコアの算出方法は、前述の第１の方法から第４の方法のいずれの方法であってもよい。第１の方法から第４の方法のいずれの方法で配置スコアを算出するのかは、例えば、予め定められる。以下、第１の方法から第４の方法までのそれぞれの方法を採用する場合におけるステップＳ７の処理経過を説明する。

まず、第１の方法を採用する場合について説明する。図２１は、第１の方法を採用する場合のステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。第１の方法では、移動体の位置座標およびその検出時刻の組（すなわち、｛位置座標、検出時刻｝という組）を１つの位置情報として計数する。

まず、配置スコア算出部２２は、入力部１を介して入力された全ての位置情報をステップＳ７１２で選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ７１１）。

未選択の位置情報が存在する場合（ステップＳ７１１のＮｏ）、配置スコア算出部２２は、未選択の位置情報を１つ選択する（ステップＳ７１２）。

次に、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７１２で選択した位置情報に含まれる位置座標が、ステップＳ６（図２０参照）で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に含まれるか否かを判定する（ステップＳ７１３）。

配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に位置座標が含まれる場合（ステップＳ７１３のＹｅｓ）、配置スコア算出部２２は、選択中の配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に位置座標が含まれる位置情報の検出回数に１を加算する（ステップＳ７１４）。なお、この検出回数の初期値は０である。すなわち、ステップＳ６で配置位置候補を選択後、最初にステップＳ７１４に移行する直前で、検出回数は０である。

ステップＳ７１４の後、配置スコア算出部２２はステップＳ７１１以降の処理を繰り返す。

また、ステップＳ７１２で選択した位置情報に含まれる位置座標が、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に含まれないと判定した場合には（ステップＳ７１３のＮｏ）、ステップＳ７１４を実行せずにステップＳ７１１に移行し、ステップＳ７１１以降の処理を繰り返す。

ステップＳ７１１で、全ての位置情報を選択済みであると判定した場合（ステップＳ７１１のＹｅｓ）、配置スコア算出部２２は、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に位置座標が含まれている位置情報の検出回数を、その配置位置候補の配置スコアとして決定し、保持する（ステップＳ７１５）。換言すれば、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７１４の実行回数を配置スコアとして保持する。

以上の処理の結果、ステップＳ６で選択した配置位置候補の配置スコアが得られる。

次に、配置スコアの算出方法として第２の方法を採用する場合について説明する。図２２は、第２の方法を採用する場合のステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。第２の方法でも、移動体の位置座標およびその検出時刻の組（すなわち、｛位置座標、検出時刻｝という組）を１つの位置情報として計数する。

また、ここでは、移動体の位置座標が単位時間間隔で検出されている場合を例にして説明する。すなわち、位置情報に含まれる検出時刻は、単位時間で区切られた各時間帯のいずれかに対応しているものとする。

まず、配置スコア算出部２２は、入力部１を介して入力された全ての位置情報をステップＳ７２２で選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ７２１）。

未選択の位置情報が存在する場合（ステップＳ７２１のＮｏ）、配置スコア算出部２２は、未選択の位置情報のうち、検出時刻が最も古い位置情報を選択する（ステップＳ７２２）。同時刻に検出された位置情報が複数存在する場合、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７２２で、その複数の位置情報を選択する。

なお、前述のように、ここでは、移動体の位置座標が単位時間間隔で検出されている場合を例にしている。従って、ステップＳ７２２では、単位時間で区切られた１つの時間帯に対応する各位置情報を選択していることになる。

ステップＳ７２２の後、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７２２で選択した位置情報に含まれる位置座標が、ステップＳ６（図２０参照）で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に含まれるか否かを判定する（ステップＳ７２３）。

配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に位置座標が含まれる場合（ステップＳ７２３のＹｅｓ）、ステップＳ７２４に移行する。

なお、ステップＳ７２２で複数の位置情報が選択されることがある。そのため、選択した位置情報のうち、少なくともいずれか１つの位置情報に含まれる位置座標がステップＳ６で選択した配置位置候補のＩＤ検出領域に含まれる場合、ステップＳ７２４に移行するものとする。

ステップＳ７２４では、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７２２で選択した位置情報のうち、位置座標がステップＳ６で選択した配置位置候補のＩＤ検出領域に含まれる位置情報の数を保持する（ステップＳ７２４）。

ステップＳ７２４の後、配置スコア算出部２２はステップＳ７２１以降の処理を繰り返す。

また、ステップＳ７２２で選択した位置情報に含まれる位置座標が、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に含まれないと判定した場合には（ステップＳ７２３のＮｏ）、ステップＳ７２４を実行せずにステップＳ７２１に移行し、ステップＳ７２１以降の処理を繰り返す。

図２３から図２５までの各図は、ステップＳ７２４における検出回数の計数値の例を示す説明図である。図２３から図２５では、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域を斜線で示している。

図２３は、ステップＳ７２２で選択された位置情報が、時刻ｔ１に検出された位置情報ａ１の１つのみであり、その位置座標が、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に含まれている場合を示している。この場合、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７２２で検出時刻ｔ１の位置情報を選択した後、ステップＳ７２４で“１”を保持する。

図２４は、ステップＳ７２２で選択された位置情報が、時刻ｔ２に検出された位置情報ａ２，ａ３の２つである場合を示している。本例では、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に位置座標が含まれている位置情報はａ２のみである。この場合、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７２２で検出時刻ｔ２の位置情報を選択した後、ステップＳ７２４で“１”を保持する。

図２５は、ステップＳ７２２で選択された位置情報が、時刻ｔ３に検出された位置情報ａ４，ａ５の２つである場合を示している。本例では、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に位置座標が含まれている位置情報はａ４，ａ５の２つである。この場合、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７２２で検出時刻ｔ３の位置情報を選択した後、ステップＳ７２４で“２”を保持する。

ステップＳ７２１で、全ての位置情報を選択済みであると判定した場合（ステップＳ７２１のＹｅｓ）、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７２２で選択した時刻毎に、ステップＳ７２４で保持した値の平均値の逆数を算出する。そして、配置スコア算出部２２は、その算出結果を、ステップＳ６で選択した配置位置候補の配置スコアとする（ステップＳ７２５）。なお、ステップＳ７２２で選択した時刻のうち、ステップＳ７２４に移行したかった時刻に関しては、無視する。

図２３から図２５で説明したように、配置スコア算出部２２が、検出時刻ｔ１の位置情報を選択したときに、ステップＳ７２４で“１”を保持しているとする。また、配置スコア算出部２２が、検出時刻ｔ２の位置情報を選択したときに、ステップＳ７２４で“１”を保持しているとする。さらに、配置スコア算出部２２が、検出時刻ｔ３の位置情報を選択したときに、ステップＳ７２４で“２”を保持しているとする。この場合、図２３から図２５で斜線で示した領域の配置スコアは、（１＋１＋２）／３の逆数、すなわち、０．７５となる。

このように、ステップＳ６で選択した配置位置候補の配置スコアが得られる。

第２の方法では、ＩＤ検出領域内での移動体の個数が各時刻で小さい配置位置候補ほど、配置スコアが高くなる。

次に、配置スコアの算出方法として第３の方法を採用する場合について説明する。図２６は、第３の方法を採用する場合のステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。第３の方法では、継続して同一の移動体から検出した位置座標およびその検出時刻の組を対応付けた形式で位置情報が記述される。そして、継続して同一の移動体から検出された情報として対応付けられた、位置座標およびその検出時刻の組の集合を１つの位置情報として数える。このように記述された位置情報の例については、既に説明したので、ここでは説明を省略する。

まず、配置スコア算出部２２は、入力部１を介して入力された全ての位置情報をステップＳ７３２で選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ７３１）。

未選択の位置情報が存在する場合（ステップＳ７３１のＮｏ）、配置スコア算出部２２は、未選択の位置情報を１つ選択する（ステップＳ７３２）。この位置情報には、継続して１つの移動体から検出された位置座標およびその検出時刻の組が、複数含まれている。そして、この検出時刻順の位置座標の変化から移動体の軌跡を特定できる。そして、選択した１つの位置情報内で、最後の検出時刻（換言すれば、最も新しい検出時刻）の位置座標は、軌跡の終点に該当する。また、選択した１つの位置情報内で、最初の検出時刻（換言すれば、最も古い検出時刻）の位置座標は、軌跡の始点に該当する。

次に、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７３２で選択した位置情報において、最も古い検出時刻における位置座標（軌跡の始点）、または、最も新しい検出時刻における位置座標（軌跡の終点）のうちのどちらか一方または両方が、ステップＳ６（図２０参照）で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に含まれるか否かを判定する（ステップＳ７３３）。

ステップＳ７３２で選択した位置情報が示す軌跡の始点または終点が、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に含まれる場合（ステップＳ７３３のＹｅｓ）、配置スコア算出部２２は、そのＩＤ検出領域内に含まれる軌跡の始点または終点の数を、そのＩＤ検出領域内での軌跡の始点および終点の検出回数に加算する（ステップＳ７３４）。すなわち、ステップＳ７３２で選択した位置情報が示す軌跡の始点または終点のいずれか一方のみが、着目しているＩＤ検出領域内に含まれる場合、配置スコア算出部２２は、そのＩＤ検出領域内での軌跡の始点および終点の検出回数に１を加算する。また、ステップＳ７３２で選択した位置情報が示す軌跡の始点および終点の両方が、着目しているＩＤ検出領域内に含まれる場合、配置スコア算出部２２は、そのＩＤ検出領域内での軌跡の始点および終点の検出回数に２を加算する。

なお、着目しているＩＤ検出領域に含まれる軌跡の始点および終点の検出回数の初期値は０である。ステップＳ６で配置位置候補を選択後、最初にステップＳ７３４に移行する直前で、検出回数は０である。

ステップＳ７３４の後、配置スコア算出部２２はステップＳ７３１以降の処理を繰り返す。

また、ステップＳ７３２で選択した位置情報が示す軌跡の始点および終点がいずれも、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内に含まれない場合には（ステップＳ７３３のＮｏ）、ステップＳ７３４を実行せずにステップＳ７３１に移行し、ステップＳ７３１以降の処理を繰り返す。

ステップＳ７３１で、全ての位置情報を選択済みであると判定した場合（ステップＳ７３１のＹｅｓ）、配置スコア算出部２２は、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に含まれる軌跡の始点および終点の検出回数を、その配置位置候補の配置スコアとして決定し、保持する（ステップＳ７３５）。

以上の処理の結果、ステップＳ６で選択した配置位置候補の配置スコアが得られる。

次に、配置スコアの算出方法として第４の方法を採用する場合について説明する。図２７は、第４の方法を採用する場合のステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。

第４の方法を採用する配置スコア算出システムには、追跡領域の範囲を定義する座標の他に経路情報も含む地図情報３２が入力される。経路情報では、各ノードの座標や、ノード間のリンクが定義される。ノードには、曲がり角に該当するノードと、分岐点に該当するノードとがある。以下、分岐点に該当するノードを単に、分岐点ノードと記す。

まず、配置スコア算出部２２は、経路情報が示す全ての分岐点ノードをステップＳ７４２で選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ７４１）。

未選択の分岐点ノードが存在する場合（ステップＳ７４１のＮｏ）、配置スコア算出部２２は、経路情報が示す分岐点ノードのうち、未選択の分岐点ノードを１つ選択する（ステップＳ７４２）。

次に、配置スコア算出部２２は、経路情報を参照し、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノードと互いに連結しているノード群のリストを取得する（ステップＳ７４３）。

次に、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノードと互いに連結しているノードを、ステップＳ７４５で全て選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ７４４）。

ステップＳ７４２で選択した分岐点ノードと互いに連結しているノードのうち、未選択のノードが残っている場合（ステップＳ７４４のＮｏ）、配置スコア算出部２２は、その未選択のノードの中から１つのノードを選択する（ステップＳ７４５）。

そして、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノードと、ステップＳ７４５で選択したノードとを結ぶリンクが通過するＩＤ検出領域であって、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノードが存在するＩＤ検出領域を除外したＩＤ検出領域を特定する（ステップＳ７４６）。以下、このＩＤ検出領域をリンク領域と記す。

図２８は、リンク領域の例を示す説明図である。図２８に示す例では、分岐点ノード６１がステップＳ７４２で選択した分岐点ノードである。また、ノード６２がステップＳ７４５で選択したノードである。ＩＤ検出領域８１〜８７は、分岐点ノード６１とノード６２とを結ぶリンクが通過するＩＤ検出領域である。また、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノード６１はＩＤ検出領域８１に存在する。従って、配置スコア算出部２２は、ＩＤ検出領域８１〜８７からＩＤ検出領域８１を除外し、ＩＤ検出領域８２〜８７をリンク領域として特定する。また、図２８に示す例では、ステップＳ７４５で選択したノード６２も分岐点ノードである。この場合、配置スコア算出部２２は、ノード６２が存在するＩＤ検出領域８７もリンク領域から除外してよい。

また、ステップＳ７４６で特定するリンク領域の条件として、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノードからの距離が所定値以内であることという条件が定められていてもよい。例えば、リンク領域の条件として、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノードからの距離がＤ以内であることという条件が定められているとする。このような条件が定められている場合、図２８に示す例では、配置スコア算出部２２は、ＩＤ検出領域８２〜８５をリンク領域として定めてもよい。Ｄの値を短く定めることにより、分岐点ノードが存在するＩＤ検出領域８１に隣接するＩＤ検出領域８２のみをリンク領域として定めてもよい。

また、リンクが通過するＩＤ検出領域の近傍のＩＤ検出領域もリンク特定領域に含めてもよい。例えば、図２９に示す例において、配置スコア算出部２２は、ＩＤ検出領域８２〜８６だけでなく、それらに隣接するＩＤ検出領域７２〜７６およびＩＤ検出領域９２〜９６もリンク領域に含めてもよい。

ステップＳ７４６の後、配置スコア算出部２２は、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域と、ステップＳ７４６で定めたリンク領域とが重複しているか否かを判定する（ステップＳ７４７）。このとき、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域と、リンク領域とが一部でも重複していれば、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７４７で、両者が重複していると判定する。

ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域と、リンク領域とが重複している場合（ステップＳ７４７のＹｅｓ）、配置スコア算出部２２は、その選択している配置位置候補の配置スコアに所定値（例えば、“１”）を加算する（ステップＳ７４８）。なお、各配置位置候補の配置スコアの初期値は、それぞれ０である。

また、ステップＳ７４８で配置スコアに加算する値は、所定値でなくてもよい。例えば、配置スコア算出部２２は、ステップＳ７４６で特定したリンク領域に対して、配置スコアに加算する値の分布を定めてもよい。そして、配置スコア算出部２２は、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域と重複している箇所に関して定められた値を、配置スコアに加算してもよい。

図３０は、リンク領域に対して定められる加算値の分布の例を示す。図３０では、ＩＤ検出領域８２〜８６をリンク領域として定めているものとする。図３０（ａ）では、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノード６１に近い場所ほど、加算値が大きい場合を示している。図３０（ａ）に示す例では、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域とリンク領域との重複箇所が分岐点ノード６１に近いほど、ステップＳ７４８で配置スコアに加算する値は大きな値となる。また、図３０（ｂ）に示す例では、リンク領域（ＩＤ検出領域８２〜８６）の中央に近い場所ほど、加算値が大きい場合を示している。図３０（ｂ）に示す例では、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域とリンク領域との重複箇所がリンク領域の中央に近いほど、ステップＳ７４８で配置スコアに加算する値は大きな値となる。

ステップＳ７４８の後、配置スコア算出部２２はステップＳ７４４以降の処理を繰り返す。

また、ステップＳ６で選択した配置位置候補に対応するＩＤ検出領域と、リンク領域とが重複していない場合には（ステップＳ７４７のＮｏ）、ステップＳ７４８を実行せずにステップＳ７４４に移行し、ステップＳ７４４以降の処理を繰り返す。

また、ステップＳ７４２で選択した分岐点ノードと互いに連結しているノードが全て選択済みである場合（ステップＳ７４４のＹｅｓ）、ステップＳ７４１以降の処理を繰り返す。

そして、経路情報が示す全ての分岐点ノードを選択済みであると判定した場合（ステップＳ７４１のＹｅｓ）、ステップＳ６で選択した配置位置候補の配置スコアを、その時点の値で確定し、保持する（ステップＳ７４９）。

以上の処理の結果、ステップＳ６で選択した配置位置候補の配置スコアが得られる。

以上、第１の方法から第４の方法に応じたステップＳ７の処理経過の例をそれぞれ説明した。以下、図２０に示すステップＳ７の終了後の処理について説明する。ステップＳ６で選択した配置位置候補の配置スコアを算出した後（ステップＳ７の後）、配置スコア算出部２２は、ステップＳ５以降の処理を繰り返す。ステップＳ５，Ｓ６，Ｓ７の処理に関しては既に説明したので、ここでは説明を省略する。

ステップＳ４で定められた全ての配置位置候補の配置スコアが算出済みであると判定した場合（ステップＳ５のＹｅｓ）、配置スコア算出部２２は、例えば、ステップＳ４で定められた全ての配置位置候補について、配置位置候補と、その配置スコアとの組を出力部３に出力させる（ステップＳ８）。

なお、配置スコア算出部２２は、各配置位置候補の配置スコアを、予め定められた範囲内の値（例えば、０〜１の範囲内の値）になるように、正規化し、正規化後の配置スコアを出力部３に出力させてもよい。

配置スコア算出システムの利用者は、出力部３によって提示された配置スコアに基づいて、配置スコアの高い配置位置候補から順に、使用するＩＤ検出装置の台数分だけ、ＩＤ検出装置の配置位置を決定してもよい。

あるいは、利用者は、配置スコアが最も高い箇所にＩＤ検出装置を１台配置した状態で、動線検出のシミュレーションを行い、その結果得られた位置情報を再度、位置情報３３として配置スコア算出システムに入力し、配置スコアを再度算出させてもよい。そして、利用者は、配置スコアが最も高い箇所にＩＤ検出装置を１台追加した状態で再度動線検出のシミュレーションを行う。このような動作を繰り返して、シミュレーションで所望の動線検出性能が得られるまで、ＩＤ検出装置の配置場所を増やしていくことにより、ＩＤ検出装置の配置場所を定めてもよい。

なお、配置スコアが高いものから順に所定数の配置位置候補を選択した結果、追跡領域内の特定の範囲に集中する場合がある。図３１は、追跡領域内で配置スコアが高い箇所が特定の範囲に集中した例を示している。図３１で斜線で示した領域は、配置スコアの上位４位までに該当する箇所である。ＩＤ検出装置の配置台数が４台であり、図３１で斜線で示した領域をＩＤ検出装置の配置位置として決定すると、ＩＤ検出装置が領域Ｒ１に集中する。配置スコア算出システムの利用者は、このようにＩＤ検出装置を集中させるのではなく、できるだけ追跡領域内で均等に配置したいと考えることがある。この場合、利用者は、追跡領域をＩＤ検出装置の台数（本例では４）にあわせて領域Ｒ１〜Ｒ４に分割し、各領域Ｒ１〜Ｒ４内で最も配置スコアが高い配置位置候補を選択すればよい。

このように、本発明によれば、出力部３から出力される配置スコアに基づいて、追跡領域内のどの場所にＩＤ検出装置を配置するべきかを利用者が判断できる。従って、利用者が、ＩＤ検出装置の配置方法に関する知見を持っていなくても、動線検出システムの構築を容易化できる。

上記の実施形態では、第１の方法から第４の方法までのうち、いずれかの方法が予め定められ、その方法に従って、配置スコア算出部２２が配置スコアを算出する。

また、配置スコア算出部２２が、入力部１を介して入力されたＩＤ検出装置情報３１、地図情報３２および位置情報３３に基づいて、第１の方法から第４の方法までのうち、いずれの方法を採用するのかを選択してもよい。ＩＤ検出装置情報３１、地図情報３２、位置情報３３の内容によっては、各配置位置候補の配置スコアに優劣がつかない配置スコア算出方法や、配置スコアが算出されない配置スコア算出方法が存在する。例えば、追跡領域内のどの座標上でも同じ数の位置情報が検出される場合に第１の方法を採用しても、各配置位置候補の配置スコアに優劣がつかない。また、どの座標上でも同時刻に検出される位置情報の数が同じ場合に第２の方法を採用しても、各配置位置候補の配置スコアに優劣がつかない。また、位置情報に途切れがない場合、第３の方法を採用しても、配置スコアを算出できない。また、地図情報に経路情報が含まれていない場合に、第４の方法を採用しても、配置スコアを算出できない。配置スコア算出部２２は、ＩＤ検出装置情報３１、地図情報３２および位置情報３３に基づいて、配置スコアに優劣がつかない配置スコア算出方法や配置スコアを算出できない配置スコア算出方法に該当しない配置スコア算出方法を、第１の方法から第４の方法の中から選択してもよい。

有効な配置スコアを算出可能な配置スコア算出方法を利用者が指定し、配置スコア算出部２２が指定された方法に従ってステップＳ７を実行してもよい。

また、第１の方法から第４の方法のうち、複数の方法で、配置スコア算出部２２がそれぞれ配置スコアを算出し、各方法で得られた配置スコアを統合してもよい。以下、この場合の実施形態を説明する。なお、４種類の方法の中から採用する複数の方法の数は、４つであっても、３つであっても、あるいは、２つであってもよい。また、採用する複数の方法の組み合わせも特に限定されない。この実施形態における配置スコア算出システムの構成は、図１と同様に表すことができる。

図３２は、複数の方法で配置スコアを算出し、各方法で算出したスコアを統合する場合の処理経過の例を示すフローチャートである。図２０に示す処理と同様の処理に関しては、図２０と同一の符号を付し、説明を省略する。

ステップＳ１〜Ｓ４の処理は、図２０で示したステップＳ１〜Ｓ４の処理と同様である。

ステップＳ４の後、配置スコア算出部２２は、第１の方法から第４の方法の中から予め選ばれた複数の配置スコア算出方法を全て選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ９）。複数の配置スコア算出方法のうち、未選択の配置スコア算出方法があれば（ステップＳ９のＮｏ）、配置スコア算出部２２は、未選択の配置スコア算出方法を１つ選択する（ステップＳ１０）。

次に、配置スコア算出部２２は、ステップＳ４で定められた全ての配置位置候補の配置スコアを、選択中の配置スコア算出方法で算出済みであるか否かを判定する（ステップＳ５ａ）。選択中の配置スコア算出方法で配置スコアを算出していない配置位置候補が存在していれば（ステップＳ５ａのＮｏ）、配置スコア算出部２２は、ステップＳ６，Ｓ７を実行し、ステップＳ５ａ以降の処理を繰り返す。

ステップＳ７で、配置スコア算出部２２は、選択中の配置スコア算出方法で配置スコアを算出する。例えば、ステップＳ１０で、第１の方法を選択した場合、配置スコア算出部２２は、第１の方法で配置スコアを算出する。

また、選択中の配置スコア算出方法で全ての配置位置候補の配置スコアの算出を完了した場合（ステップＳ５ａのＹｅｓ）、ステップＳ９以降の処理を繰り返す。

また、複数の配置スコア算出方法を選択済みであると判定した場合（ステップＳ９のＹｅｓ）、配置スコア算出部２２は、配置位置候補毎に、各配置スコア算出方法で算出した配置候補を統合し、その統合結果を、配置位置候補の配置スコアとして確定する（ステップＳ１１）。

そして、配置スコア算出部２２は、各配置位置候補の配置スコアを出力部３に出力させる（ステップＳ８）。ステップＳ８の処理は、図２０で示したステップＳ８の処理と同様である。

上記のステップＳ１１におけるスコアの統合処理の例を以下に示す。配置スコア算出部２２は、１つの配置スコア算出方法で算出した各配置位置候補の配置スコアを、その配置スコアの総和で除算することにより、配置スコアを正規化する。配置スコア算出部２２は、この正規化処理を、配置スコア算出方法の種類毎に行う。

そして、配置スコア算出部２２は、配置スコア算出方法の種類毎に、正規化後の配置スコアに係数を乗じる。配置スコア算出部２２は、着目している配置位置候補に対して、配置スコア算出方法の種類毎に正規化した配置スコアに係数を乗じた値の和（積でもよい。）を求め、その結果を、その配置位置候補の配置スコアとして確定する。配置スコア算出部２２は、個々の配置位置候補に対して、配置スコアの確定値を求める。

配置スコア算出方法の種類毎の係数は、利用者または配置スコア算出部２２が、ＩＤ検出装置情報３１、地図情報３２、位置情報３３に基づいて決定してよい。ここでは、利用者が係数を決定する場合を例にして説明するが、以下に示す方法と同様の方法で配置スコア算出部２２が係数を決定してもよい。

前述のように、入力情報の内容によっては、配置スコアに優劣がつきにくい場合が生じる。そのため、利用者または配置スコア算出部２２は、配置スコアの優劣がつきにくい配置スコア算出方法の係数を低く設定してよい。例えば、各配置スコア算出方法の係数の総和が１であるという制約を設けておく。そして、各配置スコア算出方法の係数をそれぞれ等しい値に設定しておく。利用者は、配置スコアの優劣がつきにくいと判断した配置スコア算出方法の係数を所定の値または所定の比率だけ減少させる。そして、利用者は、減少させた値を、他の配置スコア算出方法の係数に均等に配分して加算する。

また、利用者は、使用しないと判断した配置スコア算出方法の係数を０と設定してもよい。また、配置位置の適切さをより精度よく求めることができる配置スコア算出方法の係数の値を上げてもよい。

そして、利用者は、入力部１を介して、配置スコア算出部２２に係数を入力してよい。

なお、ＩＤ検出装置の配置位置決定に関する知見のある人物が、予め複数のケースの追跡環境を想定し、複数のＩＤ検出装置情報、地図情報、位置情報の組み合わせに対する適切な係数を記載したマニュアルを用意してもよい。そして、利用者はマニュアルを参照し、類似する追跡環境において設定されている係数を、入力部１を介して配置スコア算出部２２に入力してもよい。

また、配置スコア算出部２２が、各配置スコア算出方法で求めた配置スコアの分散に基づいて、各各配置スコア算出方法の係数を決定してもよい。

複数種類の方法で算出された配置スコアを統合することによる効果を、具体例を用いて説明する。ここでは、まず、第１の方法で算出した配置スコアおよび第４の方法で算出した配置スコアを統合する場合を例にして説明する。図３３は、第４の方法で算出した配置スコアの例を示す説明図である。図３３（ａ）は、追跡領域上の分岐点ノードと、それらの分岐点ノードからのびるリンクを示す。また、図３３（ａ）に示す個々の領域は、ＩＤ検出領域である。図３３（ｂ）は、第４の方法によって算出した配置スコアの例を示す。本例では、分岐点ノード１０１，１０２が存在するＩＤ検出領域に隣接し、かつ、それらの分岐点ノード１０１，１０２からのびるリンクが通過するＩＤ検出領域に１を加算するものとする。そして、各ＩＤ検出領域の配置スコアを、全ＩＤ検出領域の配置スコアの総和で除算することによって正規化するものとする。このように算出した配置スコアから、最も配置スコアが高い配置位置候補として、図３３（ｂ）に斜線で示す６箇所の候補がわかる。

また、図３４は、第１の方法で算出した配置スコアの例を示す説明図である。図３４（ａ）は、位置情報が検出された人（移動体）の数をＩＤ検出領域毎に示している。図３４（ａ）では、位置情報が検出された人の多さを、人の流れの太さで模式的に表している。図３４（ｂ）は、第１の方法によって算出した配置スコアの例を示す。本例では、位置情報が検出された人の数をＩＤ検出領域毎に計数し、各ＩＤ検出領域の計数結果を、全ＩＤ検出領域の計数結果の総和で除算することによって正規化した値を配置スコアとする。このように算出した配置スコアから、最も配置スコアが高い配置位置候補として、図３４（ｂ）に斜線で示す４箇所の候補がわかる。

図３５は、図３３および図３４に示す配置スコアの統合結果を示す説明図である。ここでは、第１の方法および第４の方法の係数をそれぞれ０．５とする。すなわち、図３３（ｂ）に示す各配置スコアに０．５を乗じ、図３４（ｂ）に示す各配置スコアに０．５を乗じ、その和を、ＩＤ検出領域毎に求める。この統合結果の値を、図３５に示している。第４の方法で求めた配置スコアと、第１の方法で求めた配置スコアがいずれも高くなっている２箇所の領域で、統合結果が高くなっていることがわかる（図３５参照）。図３５に斜線で示した箇所にＩＤ検出装置を配置することによって、例えば、以下のことがわかる。すなわち、その２台のＩＤ検出装置でＩＤが検出された人は、図３３（ａ）に示す経路の右上側から左下側に移動したことがわかる。また、図３５の左下に斜線で示した箇所に配置したＩＤ検出装置のみでＩＤが検出された人は、図３３（ａ）に示す左側の経路を移動したことがわかる。また、図３５の右上に斜線で示した箇所に配置したＩＤ検出装置のみでＩＤが検出された人は、図３３（ａ）に示す右側の経路を移動したことがわかる。

このように、複数の方法で算出した配置スコアを統合することで、動線検出の精度を向上させるために有用な情報が得られる適切なＩＤ検出装置の配置場所を判断することができる。

次に、第２の方法で算出した配置スコアおよび第４の方法で算出した配置スコアを統合する場合を例にして説明する。移動体の経路は、図３３（ａ）に示す経路と同様であり、第４の方法により、図３３（ｂ）に示す配置スコアが算出されたものとする。

図３６は、第２の方法で算出した配置スコアの例を示す説明図である。図３６（ａ）は、単位時間に位置情報が検出された人の数の平均値をＩＤ検出領域毎に示している。図３６（ａ）では、この平均値を、人の流れの太さで模式的に表している。本例では、単位時間に位置情報が検出された人の数の平均値の逆数を配置スコアとして算出し、さらに、その個々の配置スコアを、全ＩＤ検出領域の配置スコアの総和で除算することによって正規化するものとする。このように算出した配置スコアから、最も配置スコアが高い配置位置候補として、図３６（ｂ）に斜線で示す４箇所の候補がわかる。

図３７は、図３３および図３６に示す配置スコアの統合結果を示す説明図である。ここでは、第２の方法および第４の方法の係数をそれぞれ０．５とする。すなわち、図３３（ｂ）に示す各配置スコアに０．５を乗じ、図３６（ｂ）に示す各配置スコアに０．５を乗じ、その和を、ＩＤ検出領域毎に求める。この統合結果の値を、図３７に示している。第４の方法で求めた配置スコアと、第２の方法で求めた配置スコアがいずれも高くなっている２箇所の領域で、統合結果が高くなっていることがわかる（図３７参照）。図３７に斜線で示した２つの場所にＩＤ検出装置を配置した場合にも、図３５に示す２つの場所にＩＤ検出装置を配置した場合と同様のことが言える。このように、複数の方法で算出した配置スコアを統合することで、動線検出の精度を向上させるために有用な情報が得られる適切なＩＤ検出装置の配置場所を判断することができる。

次に、本発明の主要部について説明する。図３８は、本発明の主要部を示すブロック図である。本発明の配置スコア算出システムは、配置位置候補決定部２１と、配置スコア算出部２２とを備える。

配置位置候補決定部２１は、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、追跡領域内のＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する。

配置スコア算出部２２は、移動体の位置の検出結果を表す位置情報を用いて、位置情報が示す移動体の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する。

そのような構成により、ＩＤ検出装置の配置位置の候補に対して、ＩＤ検出装置の配置位置としての適切さを表すスコアを算出することができる。

配置スコア算出部２２は、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数を計数し、ＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定めてもよい。

配置スコア算出部２２は、配置位置候補毎に、単位時間当たりに配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数の平均値を算出し、その平均値が小さい配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定めてもよい。

配置スコア算出部２２は、継続して同一の移動体から検出した位置座標およびその検出時刻の組を対応付けた形式で記述されていることにより移動体の軌跡を特定可能な位置情報を用いて、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に存在する移動体の軌跡の始点および終点の数を計数し、ＩＤ検出領域に存在する移動体の軌跡の始点および終点の数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定めてもよい。

また、配置スコア算出部２２は、移動体の追跡領域内で移動体が移動可能な経路を表す経路情報を用いて、経路上の分岐点の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出してもよい。

そして、配置スコア算出部２２は、分岐点毎に、分岐点と他の分岐点または曲がり角とを結ぶリンクが通過するＩＤ検出領域から、当該分岐点が存在するＩＤ検出領域を除外したリンク領域を特定し、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域が個々の分岐点に対応するリンク領域と重複している回数を計数し、ＩＤ検出領域が個々の分岐点に対応するリンク領域と重複している回数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定めてもよい。

この出願は、２０１２年９月１９日に出願された日本特許出願２０１２−２０５２９９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

産業上の利用の可能性

本発明によれば、ＩＤが付与された移動体の動線情報を収集する動線検出システムを導入する際に、移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の配置位置の適切さを表す値の導出に好適に適用される。例えば、オフィスや工場などで勤務する各人物の社員番号が記録されたＩＣカードと動線を対応付けて監視する動線検出システムを導入したり、ショッピングセンター内にＩＤを付与された買い物用カートを配備しカートのＩＤと購買客の動線とを対応付けて入店から退店までの動線を収集する動線検出システムを導入したりする場合等に、本発明を利用可能である。

１ 入力部
２ 配置スコア生成部
３ 出力部
２１ 配置位置候補決定部
２２ 配置スコア算出部

Claims (18)

1. 移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、前記追跡領域内の前記ＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する配置位置候補決定手段と、
   移動体の位置の検出結果を表す位置情報を用いて、位置情報が示す移動体の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、前記ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する配置スコア算出手段とを備える
   ことを特徴とする配置スコア算出システム。
2. 配置スコア算出手段は、
   配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数を計数し、ＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定める
   請求項１に記載の配置スコア算出システム。
3. 配置スコア算出手段は、
   配置位置候補毎に、単位時間当たりに配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数の平均値を算出し、前記平均値が小さい配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定める
   請求項１に記載の配置スコア算出システム。
4. 配置スコア算出手段は、
   継続して同一の移動体から検出した位置座標およびその検出時刻の組を対応付けた形式で記述されていることにより移動体の軌跡を特定可能な位置情報を用いて、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に存在する移動体の軌跡の始点および終点の数を計数し、ＩＤ検出領域に存在する移動体の軌跡の始点および終点の数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定める
   請求項１に記載の配置スコア算出システム。
5. 移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、前記追跡領域内の前記ＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する配置位置候補決定手段と、
   移動体の追跡領域内で移動体が移動可能な経路を表す経路情報を用いて、前記経路上の分岐点の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、前記ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する配置スコア算出手段とを備える
   ことを特徴とする配置スコア算出システム。
6. 配置スコア算出手段は、
   分岐点毎に、分岐点と他の分岐点または曲がり角とを結ぶリンクが通過するＩＤ検出領域から、当該分岐点が存在するＩＤ検出領域を除外したリンク領域を特定し、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域が個々の分岐点に対応するリンク領域と重複している回数を計数し、ＩＤ検出領域が個々の分岐点に対応するリンク領域と重複している回数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定める
   請求項５に記載の配置スコア算出システム。
7. 移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、前記追跡領域内の前記ＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定し、
   移動体の位置の検出結果を表す位置情報を用いて、位置情報が示す移動体の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、前記ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する
   ことを特徴とする配置スコア算出方法。
8. 配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数を計数し、ＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定める
   請求項７に記載の配置スコア算出方法。
9. 配置位置候補毎に、単位時間当たりに配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数の平均値を算出し、前記平均値が小さい配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定める
   請求項７に記載の配置スコア算出方法。
10. 継続して同一の移動体から検出した位置座標およびその検出時刻の組を対応付けた形式で記述されていることにより移動体の軌跡を特定可能な位置情報を用いて、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に存在する移動体の軌跡の始点および終点の数を計数し、ＩＤ検出領域に存在する移動体の軌跡の始点および終点の数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定める
    請求項７に記載の配置スコア算出方法。
11. 移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、前記追跡領域内の前記ＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定し、
    移動体の追跡領域内で移動体が移動可能な経路を表す経路情報を用いて、前記経路上の分岐点の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、前記ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する
    ことを特徴とする配置スコア算出方法。
12. 分岐点毎に、分岐点と他の分岐点または曲がり角とを結ぶリンクが通過するＩＤ検出領域から、当該分岐点が存在するＩＤ検出領域を除外したリンク領域を特定し、
    配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域が個々の分岐点に対応するリンク領域と重複している回数を計数し、ＩＤ検出領域が個々の分岐点に対応するリンク領域と重複している回数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定める
    請求項１１に記載の配置スコア算出方法。
13. コンピュータに、
    移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、前記追跡領域内の前記ＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する配置位置候補決定処理、および、
    移動体の位置の検出結果を表す位置情報を用いて、位置情報が示す移動体の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、前記ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する配置スコア算出処理
    を実行させるための配置スコア算出プログラム。
14. コンピュータに、
    配置スコア算出処理で、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数を計数させ、ＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定めさせる
    請求項１３に記載の配置スコア算出プログラム。
15. コンピュータに、
    配置スコア算出処理で、配置位置候補毎に、単位時間当たりに配置位置候補に対応するＩＤ検出領域内で位置が検出される移動体の数の平均値を算出させ、前記平均値が小さい配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定めさせる
    請求項１３に記載の配置スコア算出プログラム。
16. コンピュータに、
    配置スコア算出処理で、継続して同一の移動体から検出した位置座標およびその検出時刻の組を対応付けた形式で記述されていることにより移動体の軌跡を特定可能な位置情報を用いて、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域に存在する移動体の軌跡の始点および終点の数を計数させ、ＩＤ検出領域に存在する移動体の軌跡の始点および終点の数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定めさせる
    請求項１３に記載の配置スコア算出プログラム。
17. コンピュータに、
    移動体のＩＤを検出するＩＤ検出装置の検出特性を含む情報であるＩＤ検出装置情報と、移動体の追跡領域を表す地図情報とを用いて、前記追跡領域内の前記ＩＤ検出装置の配置位置候補を決定し、配置位置候補毎に、移動体のＩＤを検出可能な領域であるＩＤ検出領域を特定する配置位置候補決定処理、および、
    移動体の追跡領域内で移動体が移動可能な経路を表す経路情報を用いて、前記経路上の分岐点の位置と、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域との関係に基づいて、配置位置候補毎に、前記ＩＤ検出装置を配置する適切さを表す配置スコアを算出する配置スコア算出処理
    を実行させるための配置スコア算出プログラム。
18. コンピュータに、
    配置スコア算出処理で、分岐点毎に、分岐点と他の分岐点または曲がり角とを結ぶリンクが通過するＩＤ検出領域から、当該分岐点が存在するＩＤ検出領域を除外したリンク領域を特定させ、配置位置候補毎に、配置位置候補に対応するＩＤ検出領域が個々の分岐点に対応するリンク領域と重複している回数を計数させ、ＩＤ検出領域が個々の分岐点に対応するリンク領域と重複している回数が多い配置位置候補ほど、配置スコアの値を大きく定めさせる
    請求項１７に記載の配置スコア算出プログラム。

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