顧客類別分析裝置、顧客類別分析系統(tǒng)以及顧客類別分析方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及顧客類別分析裝置、顧客類別分析系統(tǒng)以及顧客類別分析方法。一種顧客類別分析裝置包括：顧客類別標識單元，其標識出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的顧客類別，并且獲得指示顧客類別標識的結果的顧客類別信息，成像區(qū)被定義為使得從在商業(yè)機構的等待區(qū)域朝就座區(qū)域移動的每個顧客的圖像被從顧客的前面捕獲；以及過濾單元，其基于出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的行為模式、根據(jù)用于將要被包括在分析中的人限制于展示出朝就座區(qū)域移動的行為的顧客的預定準則來確定該人是否將被包括在分析中，并且如果該人被確定成不被包括在分析中則從分析排除該人。
【專利說明】顧客類別分析裝置、顧客類別分析系統(tǒng)以及顧客類別分析 方法

【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種用于分析光顧商業(yè)機構的顧客的顧客類別的顧客類別分析裝置、 顧客類別分析系統(tǒng)以及顧客類別分析方法。

【背景技術】
[0002]存在包括諸如休閑餐廳的餐館、諸如便利店的零售店等的各種類型的商業(yè)機構。 不管商業(yè)機構的類型如何，不同的顧客類別（性別、年齡等）的顧客往往更喜歡不同的食品 或貨品，并且因此，開發(fā)用于基于對光顧商業(yè)機構的顧客的顧客類別的分析的結果來改進 在商業(yè)機構處所提供的貨品的菜單或分類的措施有益于提高顧客滿意度并且增加商業(yè)機 構的銷售額。
[0003]為了滿足這樣的需要，按照慣例已知使用圖像識別技術來標識在諸如便利店的零 3店里的每個顧客的類別并且生成顧客類別附加的銷售信息，其中顧客類別被與由顧客所 采購的個別貨品的銷售信息相關聯(lián)（見JP2010-055248A)。與其中銷售員確定并且鍵入每 個顧客的類別的方法相比，這種技術能夠減少銷售員的負擔并且避免由銷售員所進行的確 定中的變化。
[0004] 在諸如便利店的零售店里，顧客一次一個顧客地在銷售員前面的結賬柜臺處為他 們的購買物而付錢，并且正當顧客在結賬柜臺前面以大體上不動的狀態(tài)下支付時，對每個 顧客執(zhí)行常規(guī)技術的用于顧客類別標識的圖像捕獲。因此，能夠高準確地執(zhí)行顧客類別標 識并且能夠在沒有實質(zhì)錯誤的情況下獲得每個類別中的顧客數(shù)。另一方面，對于諸如休閑 餐廳的餐館，在顧客成群光顧餐廳的情況下，情況常常是群中的某個（某些）成員為包括該 群中的其它成員的那些訂單的所有他們的訂單而付錢，并且因此，在結賬時執(zhí)行的顧客類 別標識可能未能檢測到不必在結賬柜臺結賬的顧客。因此，無法足夠準確地獲得顧客類別 數(shù)據(jù)。
[0005] 為了防止未能在顧客類別標識中檢測到顧客，可以設想對通過餐館的出入口進入 的每個顧客執(zhí)行顧客類別標識。然而，在諸如休閑餐廳的餐館里，餐館職員可能在出入口周 圍進出，已經(jīng)被引領到餐桌的顧客可能在出入口附近經(jīng)過或者顧客可能在結賬期間在出入 口附近停留一會兒。在這樣的情況下，對其執(zhí)行了顧客類別標識的人將包括不應該對其執(zhí) 行顧客類別標識的職員和顧客，并且因此，不能夠高準確地執(zhí)行顧客的顧客類別的分析。
[0006] 為了解決這樣的問題，有必要檢測不應該對其執(zhí)行顧客類別標識的人，并且作為 涉及這樣的需求的技術，按照慣例已知將在指定區(qū)域中保持靜止持續(xù)超過預定時間段的人 確定為職員，從而區(qū)分職員和顧客（見JP2011-086045A)。在另一已知技術中，人的面部的 特征被提取并且與彼此相比較以避免對同一人進行計數(shù)超過一次（見JP2005-234947)。另 夕卜，通過利用多個成像裝置之間的視差來高準確地獲得路過人數(shù)來區(qū)分重疊人的技術是已 知的（見JPH10-049718A)。又另外，基于出現(xiàn)和消失的位置來確定出現(xiàn)在捕獲的圖像中和 從捕獲的圖像消失的人是否對應于同一人還是不同的人，以從而避免對同一人進行計數(shù)超 過一次或者未能對不同的人計數(shù)的技術是已知的（見JP2008-035095A)。
[0007] 然而，在諸如休閑餐廳的餐館里，在餐館里移動的顧客和職員可能混合。當應用前 述的常規(guī)技術時，有必要遍及廣泛區(qū)域跟蹤在餐館里移動的每個人，并且這使過程變得相 當復雜。另外，即便跟蹤區(qū)域被限于在餐館的出入口周圍的區(qū)域，也仍然存在問題，即在職 員可能在出入口周圍進出，已經(jīng)被引領到餐桌的顧客可能在出入口附近經(jīng)過或者顧客可能 在結賬期間在出入口附近停留一會兒的情況下，如上所述，前述的常規(guī)技術不能夠令人滿 意地滿足高準確地檢測要被從分析中排除的職員和顧客的需求。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 鑒于現(xiàn)有技術中的前述問題，本發(fā)明的主要目的是提供顧客類別分析裝置、顧客 類別分析系統(tǒng)以及顧客類別分析方法，其被配置成能夠避免將商業(yè)機構的職員包括在分析 中并且避免將同一顧客包括在分析中超過一次，使得光顧商業(yè)機構的顧客的顧客類別被高 準確地執(zhí)行。
[0009]為了實現(xiàn)前述目的，在本發(fā)明的第一方面，提供了用于分析光顧商業(yè)機構的顧客 的顧客類別的顧客類別分析裝置，包括：顧客類別標識單元，該顧客類別標識單元被配置成 標識出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的顧客類別，并且獲得指示顧客類別標識的結果的顧客類別 信息，該成像區(qū)被定義以使得從在商業(yè)機構的出入口附近的等待區(qū)域朝就座區(qū)域移動的每 個顧客的圖像被從顧客的前面捕獲；過濾單元，該過濾單元被配置成基于出現(xiàn)在成像區(qū)中 的每個人的行為模式，根據(jù)預定確定準則來確定該人是否是要被包括在分析中的顧客，并 且如果該人被確定成不被包括在分析中則從分析中排除該人，該預定確定準則用于將要被 包括在分析中的人限制于展示出朝就座區(qū)域移動的行為模式的顧客；總計單元，該總計單 元被配置成總計由顧客類別標識單元針對于由過濾單元所選擇的人所獲得的顧客類別信 息；以及輸出信息生成單元，該輸出信息生成單元被配置成基于由總計單元總計的結果來 生成表示分析的結果的輸出信息。
[0010] 從在商業(yè)機構的出入口附近的等待區(qū)域移動到就座區(qū)域的行為是必定會由已進 入商業(yè)機構的每個顧客展示出僅一次的行為。在上述結構中，展示出除這樣的行為以外的 行為的人被檢測并且被從分析中排除，借此有可能避免將不是顧客的人（諸如職員）包括 在分析中以及將同一顧客包括在分析超過一次。這允許顧客類別的分析被高準確地執(zhí)行， 從而提供在開發(fā)用于提高顧客滿意度并且增加銷售額和利潤的措施時有用的信息。
[0011] 在本發(fā)明的第二方面，過濾單元通過進行停留確定來確定出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個 人是否是要被包括在分析中的顧客，該停留確定是出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人是否處于停留 狀態(tài)的確定。
[0012]很可遺的是，處于停留狀態(tài)的人是存在于等待區(qū)域中同時等待就座的顧客或在結 賬柜臺附近等待結賬的顧客等。因此，通過確定處于停留狀態(tài)的人是要被從分析中排除的 人，有可能避免將同一顧客包括在分析中超過一次。
[0013] 在本發(fā)明的第三方面，過濾單元通過進行移動路徑確定來確定出現(xiàn)在成像區(qū)中的 每個人是否是要被包括在分析中的顧客，該移動路徑確定是出現(xiàn)在成像區(qū)中的人的移動路 徑是否不同于對要被包括在分析中的顧客假定的移動路徑的確定。
[0014] 在出現(xiàn)在成像區(qū)中的人的移動路徑不同于對要被包括在分析中的顧客假定的移 動路徑的情況下，很可能的是該人不是顧客或要被從分析中排除的顧客。因此，通過確定具 有這樣的移動路徑的人是要被從分析中排除的人，有可能防止不是顧客或要被從分析中排 除的顧客的人被包括在分析中。
[0015] 在本發(fā)明的第四方面，過濾單元將出現(xiàn)在成像區(qū)中的人劃分成群并且基于每個群 是否由單個人組成的確定來確定出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人是否是要被包括在分析中的顧 客。
[0016] 很可能的是，單獨組成群的人或單獨移動的人不是正被職員引領到就座區(qū)域的顧 客。因此，通過確定單獨移動的人是要被從分析中排除的人，有可能防止不是顧客或要被從 分析中排除的顧客的人被包括在分析中。
[0017] 在本發(fā)明的第五方面，過濾單元將出現(xiàn)在成像區(qū)中的人劃分成群并且通過進行群 前確定來確定出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人是否是要被包括在分析中的顧客，在群前確定中， 當由多個人組成的群被檢測到時，確定了該群中的每個人是否是在該群中首先退出成像區(qū) 的人。
[0018] 很可能的是，在群中首先退出成像區(qū)的人是在該群的前面移動以將該群中的（一 個或多個）顧客引領到就座區(qū)域的職員。因此，通過確定這樣的人是要被從分析中排除的 人，有可能避免將職員包括在分析中。
[0019] 在本發(fā)明的第六方面，過濾單元基于人是否退出在成像區(qū)中定義的確定區(qū)域的確 定來進行停留確定。
[0020] 根據(jù)這種結構，通過適當?shù)匾勒赵诔上駞^(qū)中和成像區(qū)周圍的環(huán)境在成像區(qū)中定義 用于停留確定的確定區(qū)域，能夠高準確地從分析中排除不應該被包括在分析中的顧客。
[0021] 在本發(fā)明的第七方面，過濾單元基于出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的移動路徑與在成 像區(qū)的邊界上定義的確定線的相交的狀態(tài)來進行移動路徑確定。
[0022] 根據(jù)這種結構，能夠簡單地通過參考人的移動路徑與（一個或多個）確定線的相 交的狀態(tài)來進行移動路徑確定，并且因此，有可能容易地執(zhí)行移動路徑確定，同時確保足夠 的準確性。
[0023] 在本發(fā)明的第八方面，過濾單元獲得每個人緊接在該人已進入成像區(qū)之后的移動 的方向，并且基于移動的方向，估計到成像區(qū)的進入點，其中過濾單元獲得每個人緊接在該 人離開成像區(qū)之前的移動的方向，并且基于移動的方向，估計從成像區(qū)起的退出點，并且其 中，過濾單元通過確定所獲得的進入點和退出點是否在確定線上來進行移動路徑確定。 [0024] 根據(jù)這種結構，能夠通過估計到成像區(qū)的進入點和從成像區(qū)起的退出點并且確定 進入點和退出點是否位于確定線上來進行移動路徑確定，并且因此，有可能甚至更容易地 執(zhí)行移動路徑確定同時確保足夠的準確性。
[0025] 在本發(fā)明的第九方面，過濾單元基于在成像區(qū)中順序地檢測到的人的檢測時間之 間的間隔，將出現(xiàn)在成像區(qū)中的人劃分成群。
[0026] 根據(jù)這種結構，有可能容易地足夠準確地執(zhí)行人的分群。在這種結構中，優(yōu)選地， 在成像區(qū)中連續(xù)地檢測到的每兩個人的檢測時間之間的間隔被與預定閾值相比較，使得當 間隔超過閾值時，確定了兩個人屬于不同的群。
[0027] 在本發(fā)明的第十方面，過濾單元獲得每個人緊接在退出成像區(qū)之前的移動量，并 且基于移動量，估計當該人退出成像區(qū)時的時間。
[0028] 根據(jù)這種結構，能夠容易地足夠準確地估計當人退出成像區(qū)時的時間。在這種結 構中，優(yōu)選地，基于所關注人在成像區(qū)中最后被檢測到的位置和該人緊接在最后檢測之前 在成像區(qū)中被檢測到的位置獲得每單位時間的移動量，并且基于每單位時間的移動量估計 當該人離開成像區(qū)時的時間。
[0029] 在本發(fā)明的第十一方面，輸出信息生成單元基于針對每個預定時間段所獲得的每 個類別中的顧客數(shù)的時間序列，來生成涉及每個類別中的顧客數(shù)的改變的趨勢的顧客類別 趨勢信息，作為輸出信息。
[0030] 根據(jù)這種結構，用戶能夠知道顧客類別特性取決于時隙（預定時間段）如何改變。 因此，通過依照顧客類別特性中的改變在商業(yè)機構處進行準備，有可能提高顧客滿意度并 且增加銷售和利潤。
[0031] 在本發(fā)明的第十二方面，顧客類別趨勢信息表示在商業(yè)機構的每日營業(yè)時間內(nèi)的 每個所述預定時間段所獲得的每個類別中的顧客數(shù)與顧客的總數(shù)的比。
[0032] 根據(jù)這種結構，用戶能夠知道顧客的總數(shù)和每個類別中的顧客數(shù)取決于時間段如 何改變，其中每個類別中的顧客數(shù)提供顧客的總數(shù)的分解。
[0033] 在本發(fā)明的第十三方面，顧客類別信息包括性別和年齡中的至少一個。
[0034] 根據(jù)這種結構，能夠根據(jù)基于性別或年齡或者基于性別和年齡兩者定義的顧客類 別高準確地執(zhí)行顧客類別分析。
[0035] 在本發(fā)明的第十四方面，提供了用于分析光顧商業(yè)機構的顧客的顧客類別的顧客 類別分析系統(tǒng)，包括：捕獲顧客的圖像的成像裝置；以及多個信息處理裝置，其中該多個信 息處理裝置共同地包括：顧客類別標識單元，該顧客類別標識單元被配置成標識出現(xiàn)在成 像區(qū)中的每個人的顧客類別，并且獲得指示顧客類別標識的結果的顧客類別信息，成像區(qū) 被定義以使得從在商業(yè)機構的出入口附近的等待區(qū)域朝就座區(qū)域移動的每個顧客的圖像 被從顧客的前面捕獲；過濾單元，該過濾單元被配置成基于出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的行 為模式，根據(jù)預定確定準則來確定該人是否是要被包括在分析中的顧客，并且如果該人被 確定成不被包括在分析中則從分析中排除該人，該預定確定準則用于將要被包括在分析中 的人限制于展示出朝就座區(qū)域移動的行為模式的顧客；總計單元，該總計單元被配置成總 計由顧客類別標識單元針對于由過濾單元所選擇的人所獲得的顧客類別信息；以及輸出信 息生成單元，該輸出信息生成單元被配置成基于由總計單元總計的結果來生成表示分析的 結果的輸出信息。
[0036] 根據(jù)這種結構，有可能與在本發(fā)明的第一方面的結構類似地高準確地對顧客的顧 客類別執(zhí)行分析。
[0037] 在本發(fā)明的第十五方面，用于通過利用設置在商業(yè)機構內(nèi)部或外部的信息處理裝 置來分析光顧商業(yè)機構的顧客的顧客類別的顧客類別分析方法，包括：標識出現(xiàn)在成像區(qū) 中的每個人的顧客類別，并且獲得指示顧客類別標識的結果的顧客類別信息，成像區(qū)被定 義以使得從在商業(yè)機構的出入口附近的等待區(qū)域朝就座區(qū)域移動的每個顧客的圖像被從 顧客的前面捕獲；基于出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的行為模式，根據(jù)預定確定準則來確定該 人是否是要被包括在分析中的顧客，并且如果該人被確定成不被包括在分析中則從分析中 排除該人，預定確定準則用于將要被包括在分析中的人限制于展示出朝所述就座區(qū)域移動 的行為模式的顧客；總計由顧客類別標識單元針對被確定要被包括在分析中的人所獲得的 顧客類別信息；以及基于總計的結果來生成表示分析的結果的輸出信息。
[0038]根據(jù)這種結構，有可能與在本發(fā)明的第一方面的結構類似地高準確地對顧客的顧 客類別執(zhí)行分析。 '

【專利附圖】

【附圖說明】
[0039] 現(xiàn)參考附圖根據(jù)其優(yōu)選實施例在下文中對本發(fā)明進行描述，在附圖中：
[0040]圖1是根據(jù)本發(fā)明的實施例的顧客類別分析系統(tǒng)的總體結構的圖；
[0041] 圖2是示出餐館的內(nèi)部布局的示例的平面圖；
[0042] 圖3是用于說明要被包括在分析中的顧客的移動路徑的平面圖；
[0043]圖4是示出由相機1所捕獲的圖像的說明性圖；
[0044] 圖5是示意性地示出設置在餐館處的PC3的功能結構的框圖；
[0045]圖6是示出顯示顧客類別趨勢信息的分析結果畫面的示例的說明性圖；
[0046] 圖7是示意性示出圖像分析單元33和過濾單元35的結構的框圖；
[0047]圖8是示出包括在從圖像分析單元33所輸出的日志數(shù)據(jù)中的一組跟蹤ID數(shù)據(jù)的 示例的說明性圖；
[0048]圖9是示出包括在從個體行為評價單元56所輸出的日志數(shù)據(jù)中的一組跟蹤瓜數(shù) 據(jù)的示例的說明性圖；
[0049] 圖10A和10B是用于說明要被包括在分析中的顧客的行為模式的說明性圖； [0050] 圖11A和11B是用于說明要被從分析中排除的人的行為模式的說明性圖；
[0051]圖12A-12C是用于說明要被從分析中排除的人的行為模式的說明性圖；
[0052]圖13是示出在成像區(qū)中定義以執(zhí)行停留確定的確定區(qū)域的示例的說明性圖； [0053]圖14是示出在成像區(qū)中定義以執(zhí)行移動路徑確定的確定線的示例的說明性圖； [0054]圖15是示出使用確定線所執(zhí)行的移動路徑確定的結果的示例的說明性圖；
[0055]圖16A和16B是用于說明如何執(zhí)行估計進入點和退出點的過程的說明性圖； [0056]圖Π 是用于說明由分群單元63所執(zhí)行的分群過程的模式的說明性圖；
[0057]圖18A-1SC是用于說明人從出入口附近朝就座區(qū)域的移動的模式的說明性圖；以 及 ，
[0058] 圖I9是用于說明由群前確定單元6δ所執(zhí)行的估計幀離開時間的過程的說明性 圖。

【具體實施方式】
[0059] 在下文中，將參考圖給出本發(fā)明的示例性實施例的描述。
[0060]圖1是示出根據(jù)這種實施例的顧客類別分析系統(tǒng)的總體結構的圖。這種顧客類別 分析系統(tǒng)是針對例如休閑餐廳連鎖而設計的，并且包括在連鎖內(nèi)的多個餐館中的每一個處 設置的相機（成像裝置）1、記錄器（圖像記錄裝置） 2、個人計算機（PC)(顧客類別分析裝 置、瀏覽器裝置）3、銷售點（P0S)工作站（銷售信息管理裝置）4、便攜式終端（訂單輸入裝 置）5以及打印機 6。另外，顧客類別分析系統(tǒng)包括在監(jiān)管多個餐館的管理辦公室處設置的 PC(瀏覽器裝置）7和P0S服務器（銷售信息管理裝置）8。
[0061] 在每個餐館中，相機1、記錄器2、PC3、P0S工作站4以及打印機6連同無線中繼裝 置11 一起被連接到局域網(wǎng)（LAN)，該無線中繼裝置11中繼便攜式終端5和用于與網(wǎng)際協(xié) 議（IP)網(wǎng)絡連接的路由器12的通信。PC3和POS工作站4具有被連接到的相應的顯示單 元（顯示裝置）13、14。在管理辦公室中，PC7和POS服務器8連同用于與IP網(wǎng)絡連接的路 由器16 -起被連接到LAN。PC7和POS服務器8具有連接到其的相應的顯示單元（顯示裝 置）17、18。
[0062] 設置在每個餐館處的相機1、記錄器2、PC3和設置在管理辦公室處的PC7構成監(jiān)視 系統(tǒng)以用于監(jiān)視餐館的內(nèi)部。相機1被設置在餐館中的適當位置處來捕獲餐館中的各種區(qū) 域的圖像，并且由此所獲得的圖像信息被記錄器2記錄。設置在餐館處的PC3和設置在管 理辦公室處的PC7能夠顯示由相機1所捕獲的餐館中的各種區(qū)域的實時圖像或由記錄器2 所記錄的餐館中的各種區(qū)域的過去的圖像，并且這允許在餐館或管理辦公室處的用戶檢查 餐館中的情形。
[0063] 設置在每個餐館處的便攜式終端5、無線中繼裝置11以及打印機6構成用于接受 顧客訂單的訂單輸入系統(tǒng)。每個便攜式終端5都將由餐館職員（諸如服務員或女服務員） 攜帶，借此職員在從顧客取得訂單時，能夠?qū)⒂唵蔚膬?nèi)容（訂購的菜單項、每個菜單項的訂 單數(shù)）鍵入到便攜式終端5中。打印機6被設置在廚房中，并且當職員將訂單內(nèi)容鍵入到 便攜式終端5中時，訂單內(nèi)容被從打印機6輸出以便訂單內(nèi)容被傳遞給廚房員工。
[0064] 設置在每個餐館處的P0S工作站4和訂單輸入系統(tǒng)以及設置在管理辦公室處的 P0S服務器8構成管理涉及每個餐館的銷售的銷售信息的P0S(銷售點）系統(tǒng)。這種P0S系 統(tǒng)將訂單內(nèi)容、訂單時間、結賬時間、訂單方法、顧客數(shù)等作為銷售信息來管理。這種銷售信 息在P0S工作站4與P0S服務器8之間被共享。P0S工作站4管理設置了 P0S工作站4的 餐館的銷售信息，并且P0S服務器8管理在其管理下的所有成員餐館的銷售信息。
[0065]構成訂單輸入系統(tǒng)的每個便攜式終端5都被適配成允許餐館職員鍵入除訂單內(nèi) 容（訂購的菜單項、每個菜單項的訂單數(shù)）以外的訂單信息，諸如坐在餐桌處的顧客的數(shù) 目、餐桌號（座位號）等，并且所鍵入的訂單信息被發(fā)送到P0S工作站4。除用于管理銷售 信息的功能之外，P0S工作站4具有用于執(zhí)行結賬的登記功能，并且被設置在結賬柜臺處。 這種P0S工作站4被與未在圖中示出的收銀機和票據(jù)打印機連接。P0S工作站4基于從便 攜式終端5所發(fā)送的訂單信息和在結賬時所獲得的結賬信息來生成銷售信息。
[0066]設置在餐館處的PC3被配置成實現(xiàn)執(zhí)行光顧餐館的顧客的顧客類別的分析的顧 客類別分析裝置。由設置在餐館處的PC3所生成的分析結果信息能夠被顯示在PC3本身上， 并且同樣，被發(fā)送到設置在管理辦公室處的PC7,使得該信息能夠被顯示在PC7上。因此， PC3和7每個都被配置成用作允許用戶查看分析結果信息的瀏覽器裝置。
[0067] 圖2是示出餐館的內(nèi)部布局的示例的平面圖。餐館包括出入口、等待區(qū)域、結賬柜 臺、布置在就座區(qū)域中的餐桌、沙拉吧、飲料吧以及廚房。沙拉吧和飲料吧是在其上分別提 供沙拉成分和飲料的自助式餐桌或柜臺，以便用戶自服務。另外，多個相機1被設置在餐館 中的適當位置處。具體地，在圖2中所示出的示例中，相機1被設置為捕獲在出入口、餐桌、 沙拉吧以及廚房處的圖像。
[0068]圖3是用于說明要被包括在分析中的顧客的移動路徑的平面圖。已通過餐館的出 入口進入餐館的顧客像由箭頭A所指示的那樣向等待區(qū)域前進，并且如果所有餐桌都被占 據(jù)，則坐在等待區(qū)域中的座位中的同時等待就座。當餐桌變得可用時，顧客由職員來引領并 且像由箭頭B所指示的那樣移動，并且其后，取決于待就座的餐桌的位置，可以像由箭頭c 所指不的那樣直線前進或者可以像由箭頭D所指示的那樣轉(zhuǎn)彎。
[0069]在本實施例中，相機1中的一個被設置為從就座區(qū)域側捕獲覆蓋等待區(qū)域的圖 像，借此每個顧客在如由箭頭B所指示的從等待區(qū)域到就座區(qū)域的移動期間的面部的圖像 由相機1從顧客的前面捕獲到，并且從等待區(qū)域朝就座區(qū)域移動的顧客被選擇為要被包括 在分析中的顧客。
[0070]圖4是不出由圖3中示出的相機1所捕獲的圖像的說明性圖。如所示，在相機丄 的成像區(qū)的中央部處的是設置在等待區(qū)域中的座位，并且在座位的右部前面的是用于顯示 菜單項的陳列櫥的一部分，并且在座位的左部前面的是結賬柜臺的一部分。如由圖 3中的 箭頭A所指示的，當顧客通餐館的出入口進入餐館時，顧客進入在左邊的成像區(qū)。另外，如 由圖3中的箭頭B所指示的，當顧客從等待區(qū)域朝就座區(qū)域移動時，顧客在成像區(qū)中向下移 動并且離開成像區(qū)。
[0071]接下來，將給出像如圖1中所示出的那樣設置在餐館處的PC3(顧客類別分析裝 置）的描述。圖5是示意性地示出設置在餐館處的PC3的功能結構的框圖。
[0072] PC3包括監(jiān)視單元31和顧客類別分析單元32。監(jiān)視單元31允許PC3起用于監(jiān)視 餐館的內(nèi)部的監(jiān)視系統(tǒng)的作用。監(jiān)視單元32控制相機1和記錄器2的操作并且使得用戶 能夠具有由相機1所捕獲的餐館中的各種區(qū)域的圖像的實時視圖，并且能夠查看在記錄器 2中記錄的餐館中的各種區(qū)域的圖像。顧客類別分析單元 32執(zhí)行光顧餐館的顧客的顧客類 別的分析。
[0073] 應當注意的是，監(jiān)視單元31和顧客類別分析單元32通過由PC3的CPU來執(zhí)行用 于監(jiān)視和顧客類別分析的程序來實現(xiàn)。這些程序可以被預先安裝在用作信息處理裝置以實 現(xiàn)專用于監(jiān)視和顧客類別分析功能的裝置的PC3中，或者可以以作為能夠在通用0S上運行 的應用程序而被存儲在適當?shù)挠涗浗橘|(zhì)中的形式被提供給用戶。
[0074] 接下來，將給出由設置在餐館處的PC3的顧客類別分析單元32所執(zhí)行的顧客類別 趨勢獲得過程的描述。顧客類別趨勢獲得過程被執(zhí)行以指示每個類別中的顧客數(shù)獲得取決 于時隙（預定時間段）的改變趨勢的顧客類別趨勢信息。
[0075] 圖6是示出顯示顧客類別趨勢信息的分析結果畫面的示例的說明性圖。這種分析 結果畫面將被顯示在設置在餐館處的PC3的顯示單元13和設置在管理辦公室處的PC7的 顯示單元17上。這種分析結果畫面包括堆疊式條形圖，該堆疊式條形圖將針對于指定日期 在餐館的營業(yè)時間（1〇:〇〇ΑΜ至1:00AM)期間的每個時隙相對于顧客的總數(shù)的每個類別中 的顧客數(shù)作為顧客類別趨勢信息來示出。根據(jù)這種分析結果畫面，用戶能夠理解顧客的總 數(shù)以及每個類別中的顧客數(shù)中取決于時隙的改變的特性，其中每個類別中的顧客數(shù)提供顧 客的總數(shù)的分解。
[0076] 這種分析結果畫面進一步包括用于指定年、月以及日的操作元素71以便用戶能 夠通過操作操作元素71來選取日期并且查看由所選日期得到的分析結果。應當注意的是， 在分析結果畫面被顯示在設置在管理辦公室處的 PC7的顯示單元17上的情況下，用于允許 用戶選擇餐館的操作元素被優(yōu)選地顯示在分析結果畫面中。
[0077] 這種分析結果畫面通過由PC3的顧客類別分析單元32所執(zhí)行的顧客類別趨勢獲 得過程來生成。作為涉及顧客類別趨勢獲得過程的單元，顧客類別分析單元 32包括圖像分 析單元33、圖像信息存儲單元34、過濾單元35、總計單元36以及輸出信息生成單元37,如 圖5中所示。
[0078]圖像分析單元33檢測每個幀（捕獲的圖像）中的（一個或多個）人并且標識出 現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的顧客類別（性別和年齡）。由圖像分析單元33所獲得的圖像分析 信息（日志數(shù)據(jù)）被累積地存儲在圖像分析信息存儲單元34中。過濾單元35在由圖像分 析單元33所檢測到的人之中檢測應該依照預定準則被從分析中排除的人，并且根據(jù)分析 排除所檢測到的人。
[0079]總計單元36總計由圖像分析單元33針對于由過濾單元35所選擇的顧客所獲得 的每個人的顧客類別信息。具體地，在本實施例中，總計單元36通過基于針對每個時隙（一 個小時）在顧客類別信息中包括的每個顧客的顧客類別對每個顧客類別中的顧客數(shù)進行 計數(shù)，來獲得針對每個時隙（預定單位時間段）的每個類別中的顧客數(shù)，該時隙定義用于總 計的單位時間段。
[0080] 輸出信息生成單元37基于由總計單元36總計的結果來生成表示分析的結果的輸 出信息。具體地，在本實施例中，輸出信息生成單元37基于針對每個時隙（預定單位時間 段）所獲得的每個類別中的顧客數(shù)的時間序列來生成涉及每個類別中的顧客數(shù)中的改變 的趨勢的顧客類別趨勢信息（輸出信息），使得依照這種顧客類別趨勢信息的分析結果畫 面（見圖6)被顯示在PC3和7的顯示單元13和17上。
[0081] 應當注意的是，總計單元36可以通過從由圖像分析單元33針對每個人所獲得的 顧客類別信息中提取由過濾單元35所選擇的顧客的顧客類別信息、并且基于所提取的顧 客類別信息對每個時隙中的每個類別中的顧客數(shù)進行計數(shù)，來獲得每個類別中的顧客數(shù)。 然而，同樣有可能在獲得每個類別中的顧客數(shù)時使用由P0S系統(tǒng)所提供的銷售信息。
[0082] 即，有可能基于涉及由過濾單元35所選擇的顧客的顧客類別信息來獲得每個時 隙的顧客類別比，同時基于從P0S工作站4的銷售信息存儲單元41 (見圖5)中檢索到的銷 售信息來獲得每個時隙的顧客數(shù)（顧客的總數(shù)），借此通過將每個時隙的顧客類別比反映 在所對應時隙的顧客數(shù)上，即通過將每個時隙的顧客數(shù)（顧客的總數(shù)）乘以所對應時隙的 每個顧客類別的比，來獲得每個時隙的每個類別中的顧客數(shù)。以這種方式，能夠進一步通 過利用具有高準確性的、由P0S系統(tǒng)所提供的銷售信息來提高每個類別中的顧客數(shù)的準確 性。
[0083] 接下來，將給出圖5中所示出的圖像分析單元33和過濾單元35的描述。圖7是 示意性示出圖像分析單元33和過濾單元35的結構的框圖。
[0084]圖像分析單元33檢測幀（捕獲的圖像）中的（一個或多個）人并且標識出現(xiàn)在 其成像區(qū)中的每個人的顧客類別。圖像分析單元33包括人檢測單元51和顧客類別標識單 元52。在圖像分析單元33中，可以使用已知的圖像識別技術（人識別技術、人跟蹤技術、面 部識別技術、性別和年齡估計技術等）。
[0085] 人檢測單元51通過利用已知的人識別技術來確定在由相機1所捕獲的每個幀中 檢測到的（一個或多個）對象是否是人，并且執(zhí)行通過利用已知的人跟蹤技術來跟蹤在多 個幀之間移動的（一個或多個）人的過程。
[0086] 顧客類別標識單元52檢測由人檢測單元51所檢測到的每個人的面部圖像的區(qū)域 并且基于該面部圖像來估計人的性別和年齡。在面部檢測過程中，已知的面部識別技術被 用來基于由人檢測單元51所執(zhí)行的人跟蹤的結果從多個幀收集每個人的多個面部圖像。 在性別和年齡估計過程中，已知的性別和年齡估計技術被用來從由面部檢測過程所收集到 的人的面部圖像估計每個人的顧客類別（性別和年齡）。
[0087]圖8是示出包括在從圖7中示出的圖像分析單元33所輸出的日志數(shù)據(jù)中的一組 跟蹤ID數(shù)據(jù)的示例的說明性圖。
[0088]從圖像分析單元33所輸出的日志數(shù)據(jù)由每當在順序幀（捕獲的圖像）的時間序 列中檢測到人對象時所生成的跟蹤ID數(shù)據(jù)組構成，其中每一組跟蹤ID數(shù)據(jù)都包括跟蹤ID、 人計數(shù)ID、顧客類別信息、時間戳（時間信息）以及位置信息。這種日志數(shù)據(jù)作為預定格式 (例如，CSV)的日志文件被輸出并且存儲在評價結果信息存儲單元 58中。
[0089] 跟蹤ID被分配給在每個幀（捕獲的圖像）中所檢測到的每個人對象。當基于人 對象的面部的特征確定了在不同幀中所檢測到的兩個或更多個人對象表示同一人時，相同 的跟蹤ID被分配給這些人對象。當分配了跟蹤ID的人對象被連續(xù)地檢測到三次時，人計 數(shù)ID被分配給跟蹤ID。顧客類別信息表示作為通過顧客類別標識單元 52確定的結果所獲 得的人的年齡和性別（例如，對于男性來說為0,對于女性來說為1)并且年齡和性別信息的 平均值被包含在過去針對同一跟蹤ID所收集到的跟蹤ID數(shù)據(jù)組中。時間戳指示幀（捕獲 的圖像）的捕獲時間，即，當檢測到人時的時間（年、月、日、時、分、秒、毫秒）。位置信息指 示在幀（捕獲的圖像）中所檢測到的面部圖像幀的位置。在本實施例中，位置信息包括面 部圖像幀（矩形區(qū)）的中心的X坐標值和Y坐標值以及面部圖像幀的寬度和高度。
[0090] 接下來，將給出圖7中所示出的過濾單元35的描述。
[0091] 過濾單元35根據(jù)預定準則來檢測在由圖像分析單元33所檢測到的人之中要被從 分析排除的人，并且從分析排除所檢測到的人。過濾單元35包括行為模式評價單元54和 人選擇單元55。
[0092] 行為模式評價單元54根據(jù)基于要被包括在分析中的顧客的行為模式的預定確定 準則，來基于出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的行為模式確定該人是否將被包括在分析中。行為 模式評價單元54包括個體行為評價單元56和群行為評價單元57。個體行為評價單元56 評價出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的行為的個體模式。群行為評價單元57將出現(xiàn)在成像區(qū)中 的人劃分成群，并且評價包括在每個群中的每個人的行為模式。
[0093] 人選擇單元55基于從行為模式評價單元54所輸出的日志數(shù)據(jù)從分析中排除應該 被從分析中排除的人。換句話說，人選擇單元55執(zhí)行選擇要被包括在分析中的人的過程。 從行為模式評價單元54所輸出的日志數(shù)據(jù)包含涉及由行為模式評價單元54所執(zhí)行的評價 的結果的信息，并且基于包括在日志數(shù)據(jù)中的評價結果信息，根據(jù)用戶定義準則檢測要被 從分析中排除的人。
[0094] 應當注意的是，在行為模式評價單元54中，可能的是個體行為評價單元56和群行 為評價單元57分別針對于由圖像分析單元33所檢測到人分開地執(zhí)行個體行為評價和群行 為評價，并且人選擇單元55基于由這些單元56和57評價的結果來選擇要被包括在分析中 的人。然而，優(yōu)選的是群行為評價單元57在基于由個體行為評價單元 56評價的結果而移 除要被從分析中排除的人之后執(zhí)行群行為評價；即，針對通過個體行為評價而被確定為要 被包括在分析中的顧客的人執(zhí)行群行為評價。以這種方式，能夠減少在執(zhí)行群行為評價時 的計算負荷并且能夠提高執(zhí)行群行為評價的準確性。
[0095] 將同樣優(yōu)選的是，能夠由用戶在初始設定中改變在個體行為評價單元56和群行 為評價單元57中的每一個中的確定準則。
[0096] 接下來，將說明圖7中所示出的個體行為評價單元56。
[0097] 個體行為評價單元56個別地評價每個人的行為模式。在這種實施例中，個體行為 評價單元56集中于己進入餐館的任何顧客必定展示出僅一次的特定行為，并且將展示出 個行為的顧客檢測為要被包括在分析中的那些，從而使得有可能避免將同一顧客包括在分 析中超過一次，并且避免將餐館職員包括在分析中。具體地，在本實施例中，如圖 3中所示， 執(zhí)行圖像捕獲，使得從餐館的出入口附近（即，從在出入口附近的等待區(qū)域）朝就座區(qū)域移 動的顧客的圖像被從顧客的前面捕獲到，并且從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客被確定 為要被包括在分析中的那些，并且個體行為評價單元56檢測從出入口附近朝就座區(qū)域移 動的顧客。
[0098] 個體行為評價單元56包括停留確定單元61和移動路徑確定單元62。停留確定單 元61執(zhí)行確定出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人是否處于停留狀態(tài)的過程，該停留狀態(tài)即在同一 位置處大體上靜止的狀態(tài)。移動路徑確定單元62執(zhí)行確定出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的移 動路徑是否不同于要被包括在分析中的顧客的假定移動路徑的過程。
[0099] 圖9是示出包括在從圖7中所示出的圖像分析單元56所輸出的日志數(shù)據(jù)中的一 組跟蹤ID數(shù)據(jù)的示例的說明性圖。
[0100] 從個體行為評價單元56所輸出的日志數(shù)據(jù)的每一組跟蹤ID數(shù)據(jù)都包含跟蹤ID、 人計數(shù)ID、顧客類別信息、時間戳（時間信息）、位置信息、出現(xiàn)區(qū)域信息、評價結果信息以 及移動量信息。在從個體行為評價單元56所輸出的跟蹤ID數(shù)據(jù)中，跟蹤ID、人ID、顧客類 別信息、時間戳以及位置信息與包括在輸入到個體行為評價單元56的跟蹤ID數(shù)據(jù)中的那 些相同，同時附加地包含作為由個體行為評價單元56評價的結果所獲得的出現(xiàn)區(qū)域信息、 評價結果信息以及移動量信息。將稍后詳細地描述出現(xiàn)區(qū)域信息、評價結果信息以及移動 量信息。這種日志數(shù)據(jù)作為預定格式（例如，CSV)的日志文件被輸出并且累積地存儲在評 價結果信息存儲單元59中。
[0101] 接下來，將給出由圖7中所示出的個體行為評價單元56所執(zhí)行的過程的描述。圖 10A和10B是用于說明要被包括在分析中的顧客的行為模式的說明性圖。圖11A和11B以 及圖12A-12C是用于說明要被從分析中排除的人的行為模式的說明性圖。
[0102] 在本實施例中，如圖3中所示，執(zhí)行圖像捕獲使得從餐館的出入口附近（即，從在 出入口附近的等待區(qū)域）朝就座區(qū)域移動的顧客的圖像被從顧客的前面捕獲到，并且從出 入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客被確定為要被包括在分析中的那些。如圖10A中所示，從 出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客通常從成像區(qū)的中心部分朝成像區(qū)的下邊界移動。然 而，應當注意的是,顧客的移動的方向和顧客離開成像區(qū)的位置可以稍微從顧客到顧客變 動；例如，在一些情況下顧客可以從在成像區(qū)的下邊界的左部上的位置離開成像區(qū)，如圖 10B中所示。
[0103] 另一方面，在人如圖11A中所示出的那樣在成像區(qū)域的上部中保持大體上靜止的 情況下，或者在人如圖11B中所示出的那樣在成像區(qū)域的下部中保持大體上靜止的情況 下，該人不被認為是從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客。例如，在人是坐在等待區(qū)域中的 座位中同時等待就座的顧客的情況下，該人展示出圖11A中所示出的行為模式，然而在人 是在結賬柜臺前面等待結賬的顧客的情況下，該人展示出圖11B中所示出的行為模式。因 此，在同一位置處大體上靜止的人不是從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客；即，不是要被 包括在分析中的顧客，并且因此，在本實施例中，處于這樣的停留狀態(tài)的人被個體行為評價 單元56的停留確定單元61檢測到。
[0104] 另外，在人如圖12A中所示出的那樣水平地橫穿成像區(qū)的情況下，或者在人如圖 12B中所示出的那樣在成像區(qū)的右邊界上進入成像區(qū)并且傾斜地橫穿成像區(qū)的情況下，或 者在人如圖12C中所示出的那樣在其成像區(qū)的左邊界上離開成像區(qū)的情況下，該人不被認 為是從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客。在人是在餐館里四處移動的餐館職員，諸如在 廚房與就座區(qū)域之間重復地移動以遞送菜單并且清理餐桌的餐館職員的情況下，例如，該 人展示出圖12A中所示出的行為模式。另外，在人是在已被引領到餐桌之后在餐館里移動 的顧客，諸如從沙拉吧或盥洗室來回的顧客的情況下，該人展示出圖12B中所示出的行為 模式。在人是正在離開餐館的人的情況下，該人展示出圖12C中所示出的行為模式。在每 種情況下，移動路徑不同于如圖10中所示出的要被包括在分析中的顧客的預期移動路徑， 并且在本實施例中，沿著不同于要被包括在分析中的顧客的移動路徑的移動路徑移動的人 被個體行為評價單元56的移動路徑確定單元62檢測到。
[0105] 接下來，將給出由圖1中所示出的停留確定單元61所執(zhí)行的停留確定的描述。圖 13是示出在成像區(qū)中定義以執(zhí)行停留確定的確定區(qū)域的示例的說明性圖。
[0106] 停留確定單元61進行停留確定，該停留確定是出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人是否是 處于停留狀態(tài)或者處于在同一位置處大體上靜止的狀態(tài)的確定，并且從而確定該人是否是 要被包括在分析中的顧客。具體地，在本實施例中，確定區(qū)域被定義在成像區(qū)中并且基于人 是否退出確定區(qū)域執(zhí)行停留確定。換句話說，未從確定區(qū)域移動出的人被確定為處于停留 狀態(tài)的人。
[0107] 具體地，當人重新出現(xiàn)在一個確定區(qū)域中之后該人在相同的確定區(qū)域中消失時， 即，當檢測到該人的位置全部是在相同的確定區(qū)域中時，確定了該人處于停留狀態(tài)。
[0108] 在圖13中所示出的示例中，移動開始區(qū)域被定義在成像區(qū)的中心部分中，并且第 一確定區(qū)域和第二確定區(qū)域分別被定義在移動開始區(qū)域上面和下面。
[0109] 每個確定區(qū)域都具有由與分別沿著矩形捕獲的圖像的兩個相互垂直的邊延伸的 坐標軸（X軸和y軸）中的任何一個平行的邊（邊界線）形成的多邊形形狀，使得在執(zhí)行停 留確定過程時的計算負荷被減少。在本實施例中，每個確定區(qū)域的邊的最大數(shù)目是8 (八）， 并且能夠定義多達兩個確定區(qū)域。在圖13中所示出的示例中，成像區(qū)被定義成具有4個 VGA(1280x960)的圖像尺寸，其中成像區(qū)的左上角點是原點。
[0110] 第一確定區(qū)域被定義成檢測正停留在等待區(qū)域中同時等待就座的顧客。在本實施 例中，如圖13中所示，等待區(qū)域被設置在出入口附近，并且第一確定區(qū)域被定義為使得為 在等待區(qū)域中同時等待就座的顧客的面部被定位于第一確定區(qū)域中。
[0111] 第二確定區(qū)域被定義成檢測正停留在等待區(qū)域前面的位置處的顧客。在本實施例 中，如圖3中所示，結賬柜臺和陳列櫥位于在如從相機1看在左側和右側的等待區(qū)域前面， 并且第二確定區(qū)域被定義為使得在結賬柜臺前面等待結賬的顧客的面部和看陳列櫥的顧 客的面部被定位于第二確定區(qū)域中。結果，在本實施例中，成像區(qū)包括顧客可以停留在的左 區(qū)域或右區(qū)域，并且第二確定區(qū)域被定義成使凹形狀包括這些區(qū)域。
[0112] 應當注意的是，在圖13中所示的示例中，第一確定區(qū)域被定義為以便在成像區(qū)的 上部的整個寬度上延伸，然而在圖4中所示出的示例中，第一確定區(qū)域被定義在成像區(qū)的 左上部分中。因此，確定區(qū)域的位置和延伸可以由用戶取決于在成像區(qū)中和周圍的環(huán)境來 適當?shù)囟x。
[0113] 針對每個人（跟蹤ID)執(zhí)行了由停留確定單元61所執(zhí)行的過程，并且由停留確定 單元61所進行的確定的結果被反映在出現(xiàn)區(qū)域信息（第一標志（l nareai，x)和第二標志 (Inarea2, X))和日志數(shù)據(jù)的每一組跟S示ID數(shù)據(jù)的評價結果7[旨息的第一標志（Fig a, x, y) 上，如圖9中所示。
[0114]出現(xiàn)區(qū)域?η息涉及人（跟!?示ID)第一次出現(xiàn)的確定區(qū)域。第一標志（Inareal, X) 指示人第一次出現(xiàn)的位置是否是在第一確定區(qū)域內(nèi)，并且當人第一次出現(xiàn)的位置是在第一 確定區(qū)內(nèi)時，其X值被設定為1 ( 一），并且當不是時設定為0 (零）。第二標志（Inarea2, X) 指示人第一次出現(xiàn)的位置是否是在第二確定區(qū)域內(nèi)，并且當人第一次出現(xiàn)的位置是在第二 確定區(qū)內(nèi)時，其X值被設定為1 ( 一），并且當不是時設定為0 (零）。
[0115] 評價結果信息的第一標志（Fig a，X，y)涉及停留確定。該第一標志的X值指示是 否滿足停留確定準則，并且當滿足停留確定準則時被設定為1 ( 一），并且當不是時設定為 〇 (零）。第一標志的y值指定滿足停留確定準則的確定區(qū)域，并且被設定為與滿足停留確 定準則的確定區(qū)域相對應的值。在這種實施例中，能夠定義多達兩個確定區(qū)域，并且y值被 設定為分別與兩個確定區(qū)域相對應的1或2。如果不滿足停留確定準則，則y值被設定為 〇(零）。
[0116] 如上所述，在本實施例中，處于停留狀態(tài)的人能夠被確定為存在于等待區(qū)域中同 時等待就座的顧客或在結賬柜臺附近等待結賬等的顧客，并且通過在分析在排除這些顧 客，有可能避免將同一顧客包括在分析中超過一次。
[0117]另外，在本實施例中，依照成像區(qū)的環(huán)境在成像區(qū)中定義用于確定人是否處于停 留狀態(tài)的（一個或多個）確定區(qū)域，并且因此，能夠高準確地檢測到要被從分析中排除的顧 客。
[0118]接下來，將給出由圖7中所示出的移動路徑確定單元62所執(zhí)行的移動路徑確定的 描述。圖14是示出在成像區(qū)中定義以執(zhí)行移動路徑確定的確定線的示例的說明性圖。圖 15是示出使用確定線所執(zhí)行的移動路徑確定的結果的示例的說明性圖。
[0119] 移動路徑確定單元62進行移動路徑確定，所述移動路徑確定是出現(xiàn)在成像區(qū)中 的人的移動路徑是否不同于對要被包括在分析中的顧客假定的移動路徑的確定，并且從而 確定該人是否是要被包括在分析中的顧客。具體地，在本實施例中，如圖14中所示，確定線 被定義在成像區(qū)的外邊界上并且基于出現(xiàn)在成像區(qū)中的人的移動路徑與確定線的相交狀 態(tài)來進行移動路徑確定。
[0120] 在本實施例中，確定線被定義在成像區(qū)的下、左以及右邊界上。即，第一確定線、 第二確定線以及第三確定線被定義在矩形捕獲的圖像的四條邊中的三條邊（除上邊以外） 上。
[0121]在圖14中所示出的示例中，在左邊的第一確定線被定義成在成像區(qū)的左邊界上 從中上位置（0,200)延伸到下端位置（0, 960)。在右邊的第二確定線被定義成在成像區(qū)的 右邊界的全體上延伸。在下側的第三確定線被定義成在成像區(qū)的下邊界的全體上延伸。
[0122] 在本實施例中，如圖3中所示，從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客被確定為要 被包括在分析中的那些。如圖10中所示，要被包括在分析中的每個顧客，即從出入口附近 移動到就座區(qū)域的顧客，開始從在成像區(qū)的中央部分中定義的移動開始區(qū)域移動并且通過 在成像區(qū)的下邊界上定義的第三確定線退出成像區(qū)。
[0123] 因此,在要被包括在分析中的顧客，即從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客的情 況下，該顧客的移動路徑必定跨越在下側的第三確定線，并且不跨越在左邊的第一確定線 也不跨越在右邊的第二確定線。換句話說，在從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客的情況 下，該顧客離開成像區(qū)的退出點必定是在第三確定線上而決不是在左邊的第一確定線或在 右邊的第二確定線上。
[0124] 另一方面，在餐館里四處移動以直線諸如將菜單遞送到餐桌的工作的職員的情況 下，如果該職員像圖12A中所示出的那樣從左向右水平地跨越成像區(qū)移動，則移動路徑與 在左邊的第一確定線及在右邊的第二確定線相交，并且進入點是在第一確定線上并且退出 點是在第二確定線上。在已被引領到餐桌之后在餐館里移動的顧客的情況下，如果顧客像 圖12B中所示出的那樣從右側向下側傾斜地橫過成像區(qū)，則移動路徑和在右邊的第二確定 線及在下側的第三確定線相交，并且進入點是在第二確定線上并且退出點是在第三確定線 上。另外，在顧客離開餐館的情況下，因為出入口在本實施例中是在成像區(qū)的左邊，所以移 動路徑跨越在左邊的第一確定線并且退出點是在第一確定線上，如圖12C中所示。
[0125] 如上所述，當退出點不是在第三確定線上時，能夠確定的是人不是從出入口附近 朝就座區(qū)域移動的顧客，即，該人不是要被包括在分析中的顧客。另外，當進入點是在第一 至第三確定線中的一個上時，能夠確定的是人不是從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客， 艮P，該人是要被從分析中排除的顧客（見圖15)。
[0126] 應當注意的是在本實施例中，基于緊接在當人離開成像區(qū)時的時間（幀離開時 間）之前的預定參考時間段（例如，2秒）內(nèi)的該人的位置而進行移動路徑確定，并且因此， 僅當從當人進入了成像區(qū)時到當人離開成像區(qū)時的時間段不超過參考時間段時，即，當人 在進入成像區(qū)之后不久離開成像區(qū)時，才在移動路徑確定中評價進入點。另一方面，在要被 包括在分析中的顧客，即從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客的情況下，該顧客通常在出 入口附近停留超過參考時間段，并且因此，在移動路徑確定中不評價顧客在開始從移動開 始區(qū)域移動之前的行為以及進入點。因此，其進入點在移動路徑確定中被評價的人能夠被 認為不是要被包括在分析中的顧客。
[0127] 如在前文所描述的，在本實施例中，雖然基于確定線評價進入點能夠檢測要被從 分析中排除的人，但是不能夠確實地標識要被包括在分析中的顧客。然而，在特定環(huán)境下在 成像區(qū)中和周圍，如果在成像區(qū)的邊界上定義的確定線被適當?shù)囟x，則基于確定線評價 進入點可以顯著地有助于標識要被包括在分析中的顧客。
[0128] 應當注意的是，用于基于進入點和/或退出點與第一至第三確定線的關系來確定 人是否將被包括在分析中的適當?shù)拇_定準則可以取決于在成像區(qū)中和周圍的環(huán)境變化，并 且因此，優(yōu)選的是確定準則能夠由用戶來定義。另外，在成像區(qū)的邊界上定義的每個確定線 的適當延伸可以取決于在成像區(qū)中和周圍的環(huán)境而變化，并且因此，優(yōu)選的是每個確定線 的延伸能夠由用戶來設定。
[0129] 接下來，將給出由圖7中所示出的移動路徑確定單元62所執(zhí)行的估計進入點和退 出點的過程的描述。圖16A和16B是用于說明如何執(zhí)行估計進入點和退出點的過程的說明 性圖。
[0130] 移動路徑確定單元62獲得檢測到的人緊接在該人己進入成像區(qū)之后的移動方 向，并且基于該移動方向，估計到成像區(qū)的進入點。此外，移動路徑確定單元62獲得人在 緊接在該人離開成像區(qū)之前的移動方向，并且基于該移動方向，估計從成像區(qū)的退出點。然 后，移動路徑確定單元62通過確定所獲得的進入點和退出點是否在確定線上來進行移動 路徑確定。
[0131] 圖16A涉及當人進入幀或成像區(qū)時的進入點，并且基于人重新出現(xiàn)在成像區(qū)中的 位置，即，人在成像區(qū)中第一次被檢測到的位置P0,和同一人下一次被檢測到的位置P1，來 估計這個進入點。具體地，計算從第一檢測的位置P0到后續(xù)檢測的位置P1的移動向量V， 并且計算在與移動向量v的方向相反的方向上延伸的延伸線與成像區(qū)的邊界之間的交點， 使得這個交點被設定為估計的進入點。
[0132] 圖16B涉及當人離開幀或者退出成像區(qū)時的進入點，并且基于人從成像區(qū)消失的 位置，即，人在成像區(qū)中被最后檢測到的位置P0,和同一人緊接在最后檢測之前被檢測到 的位置Pn-1，來估計這個退出點。具體地，計算從人緊接在最后檢測之前被檢測到的位置 Pn-1到最后檢測的位置Ρη的移動向量V，并且計算在與移動向量V的方向相同的方向上延 伸的延伸線與成像區(qū)的邊界之間的交點，使得這個交點被設定為估計的退出點。
[0133] 針對每個跟蹤ID執(zhí)行了估計進入點和退出點的這個過程，并且估計的結果和基 于該估計的確定被反映在日志數(shù)據(jù)的每一組跟蹤ID數(shù)據(jù)的評價結果信息的第二標志（Fig b, X，y)、第三標志（Fig c，X, y)以及移動量信息（dV，xxxx. XX)上，如圖9中所示。
[0134] 第二標志（Fig b，X，y)涉及對進入點的確定，并且第三標志（Fig c，X, y)涉及對退 出點的確定。第二標志和第三標志的X值指示是否滿足規(guī)定的準則，并且當滿足準則時被 設定為1 (一），并且及當不滿足時被設定為0 (零）。y值指定相對于其滿足準則的確定線， 并且被設定為與相對于其滿足準則的確定線相對應的值。在該實施例中，能夠定義多達四 條確定線，并且y值被設定為分別與四條確定線相對應的1、2、3以及4中的一個。如果不 滿足準則，則y值被設定為0(零）。移動量信息（dV，xxx X.xx)表示移動的量。當人計數(shù) ID未被分配給人（跟蹤ID)時，不針對該人執(zhí)行移動量（或移動向量V)的計算，并且移動 量信息的值被設定為〇(零）。
[0135] 如上所述，在本實施例中，通過進行移動路徑確定，即，確定出現(xiàn)在成像區(qū)中的人 的移動路徑是否不同于對要被包括在分析中的顧客假定的移動路徑，則有可能高準確地確 定所關注人是否是要被包括在分析中的人。具體地，在本實施例中，能夠簡單地通過參考人 的移動路徑與確定線的相交狀態(tài)來進行移動路徑確定，并且因此，有可能容易地執(zhí)行移動 路徑確定，同時確保足夠的準確性。另外，在本實施例中，能夠通過估計到成像區(qū)的進入點 和從成像區(qū)的退出點并且確定該進入點和退出點是否位于確定線上來進行移動路徑確定， 并且因此，有可能甚至更容易地執(zhí)行移動路徑確定同時確保足夠的準確性。
[0136] 在本實施例中，成像區(qū)被設定為使得從在餐館的出入口附近的等待區(qū)域朝就座區(qū) 域移動的顧客的圖像被從顧客的前面捕獲到，并且朝就座區(qū)域移動的顧客從成像區(qū)的中心 部分向下移動。因此，通過在成像區(qū)的下邊界上設定確定線，有可能標識朝就座區(qū)域移動的 顧客。另外，因為不是顧客的職員和要被從分析中排除的顧客，諸如在已被引領到餐桌之后 在餐館里移動的顧客往往移動以水平地橫過成像區(qū)，通過在成像區(qū)的左邊界和右邊界上提 供確定線，有可能檢測到不是顧客的人以及應該被從分析中排除的顧客的人。
[0137] 接下來，將給出圖7中所示出的群行為評價單元57的描述。
[0138] 群行為評價單元57將出現(xiàn)在成像區(qū)中的人劃分成群，并且基于該群中的人的出 現(xiàn)狀態(tài)和行為模式來確定每個人是否將被包括在分析中。群行為評價單元57包括分群單 元63、單成員群確定單元 64以及群前確定單元65,如圖7中所示。
[0139] 分群單元63執(zhí)行將出現(xiàn)在成像區(qū)中的人劃分成群的過程。單成員群確定單元64 執(zhí)行基于由分群單元65所獲得的每個群的成員數(shù)來確定每個群是否是單成員群，即由單 獨四處移動的人構成的群的過程。群前確定單元65執(zhí)行當檢測到由多個人構成的群時確 定該群中的每個人是否是在該群中首先離開幀的人，即在該群中首先退出成像區(qū)的人的過 程。
[0140] 優(yōu)選地，執(zhí)行這種群行為評價使得通過停留確定和移動路徑確定被確定要被從分 析中排除的人被提前從分群中排除。
[0141] 接下來，將給出由圖7中所示出的分群單元63所執(zhí)行的分群過程的描述。圖17 是用于說明由分群單元63所執(zhí)行的分群過程的模式的說明性圖。在所圖示的示例中，群1 和群3每個都由單個成員構成，而群2由兩個成員構成。應當注意的是，在人計數(shù)ID的字 段中所示出的"HID，00000"是在跟蹤ID被連續(xù)地檢測到三次之前的未確定狀態(tài)下所被分 配給每個跟蹤ID的臨時ID。
[0142] 分群單元63基于從個體行為評價單元56所輸出的日志數(shù)據(jù)將人（跟蹤ID)劃 分成群?；谠诔上駞^(qū)中順序地檢測到的人的檢測的時間之間的間隔來執(zhí)行分群。即，曰 志數(shù)據(jù)包括每當人在連續(xù)幀（捕獲的圖像）的時間序列中被檢測到時所生成的跟蹤ID數(shù) 據(jù)組，并且包括在每一組跟蹤ID數(shù)據(jù)中的時間戳指示人的檢測的時間。在分群過程中，計 算在時間序列中的每個相鄰跟蹤ID之間的檢測時間之間的間隔，并且將檢測時間之間的 每個間隔與預定閾值相比較，使得當間隔不超過閾值時，確定對應的兩個跟蹤ID屬于同一 群，以及當間隔超過閾值時，確定對應的兩個跟蹤ID屬于不同的群。
[0143] 在圖17中所示出的示例中，在閾值被設定在2. 5秒的情況下執(zhí)行分群。同樣應當 注意的是，如果包括在群中的跟蹤ID中的任何一個都沒有被分配人計數(shù)ID，即該群中的跟 蹤ID中的任何一個都沒有被連續(xù)地檢測到三次并且該群中的每個跟蹤ID保持為被分配臨 時ID (HID，00000)，該群組中的跟蹤ID (或人）被確定成被從分析中排除，并且不對該群執(zhí) 行進一步處理。
[0144] 如上所述，在本實施例中，基于人的檢測時間之間的間隔執(zhí)行人的分群，有可能容 易地足夠準確地執(zhí)行人的分組。
[0145] 接下來，將給出由圖7中所示出的單成員群確定單元64和群前確定單元65所執(zhí) 行的過程的描述。圖18A-18C是用于說明人從出入口附近朝就座區(qū)域的移動的模式的說明 性圖。
[0146] 在圖18A中所示出的示例中，群由單人構成，并且該單人單獨移動。在圖18B和 1SC中所示出的示例中，群由多個人構成，并且多個人一起移動。
[0147] 在本實施例中，從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客將被包括在分析中。當顧客 從出入口附近朝就座區(qū)域移動時，通常顧客跟隨將該顧客引領到餐桌的職員，并且因此，當 人被劃分成群時，要被包括在分析中的顧客即從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客總是屬 于具有兩個或更多個成員的群。
[0148]因此，在本實施例中，當作為將人分群的結果，由單個成員（g卩，單獨移動的人）構 成的群如圖1SA中所示出的那樣被檢測到時，單成員群確定單元64確定該人是要被從分析 中排除的人。應當注意的是，未分配人計數(shù)的跟蹤ID(或分配了臨時ID的跟蹤ID)將 被從分析中排除，即便當群包含多個跟蹤ID時，如果該群包含分配了人計數(shù)ID的僅一個跟 蹤ID，則該群被確定為由單個成員構成的群。
[0149] 例如，在職員在餐館里四處移動的情況下,該職員通常單獨移動。并且，在等待就 座的顧客設法看看餐館的就座區(qū)域的情況下，該顧客往往在出入口附近單獨移動。在這些 情況下，該人的移動路徑與要被包括在分析中的人的預期移動路徑可能是不可區(qū)分的，但 是因為人單獨移動，所以有可能確定該人不是從出入口附近朝就座區(qū)域移動的顧客，g卩，不 是要被包括在分析中的顧客。
[0150]另外，當顧客從出入口附近朝就座區(qū)域移動時，常見的是顧客跟隨將該顧客引領 到餐桌的職員，并且因此，當人被劃分成群時，在每個群的前面移動并且在該群中首先離開 幀或者退出成像區(qū)的人能夠被確定為將（一個或多個）顧客引領到就座區(qū)域的職員。
[0151] 因此，在本實施例中，當作為對人分群的結果，由多個人構成的群如圖18B和18C 中所示出的那樣被檢測到時，群前確定單元65從屬于該群的人之中檢測首先離開幀的人， 艮P，首先退出成像區(qū)的人，并且確定所檢測到的人是要被從分析中排除的人。在這種群前確 定過程中，估計群中的每個人的幀離開時間，并且在所估計的該人的幀離開時間之間進行 比較，以便確定首先離開幀的人。
[0152] 如上所述，在本實施例中，因為高度可能的是，單獨構成群的人，即單獨移動的人， 不是正被職員引領到就座區(qū)域的顧客，所以獨立移動的人被確定為要被從分析中排除的 人，借此有可能防止不是顧客或應該被從分析中排除的顧客的人被包括在分析中。
[0153] 另外，在本實施例中，因為高度可能的是在群中首先離開幀或者退出成像區(qū)的人 是在該群的前面移動以將該群中的（一個或多個）顧客引領到就座區(qū)域的職員，所以在這 個群中首先離開幀的人被確定為要被從分析中排除的人，借此有可能避免將職員包括在分 析中。
[0154] 接下來，將給出由圖7中所示出的群前確定單元65所執(zhí)行的估計幀離開時間的過 程的描述。圖19是用于說明由群前確定單元65所執(zhí)行的估計幀離開時間的過程的說明性 圖。
[0155] 在幀離開時間估計過程中，獲得每個人緊接在從成像區(qū)退出之前的移動量，并且 基于移動量，估計幀離開時間，即當人退出成像區(qū)時的時間。具體地，在本實施例中，基于所 關注人在成像區(qū)中最后被檢測到的位置和該人緊接在最后檢測之前在成像區(qū)中被檢測到 的位置來獲得每單位時間的移動量，并且基于每單位時間的移動量以及該人的最后檢測的 位置和時間來估計幀離開時間。
[0156] 在圖19中所示出的示例中，計算在X方向和Y方向上從該人緊接在最后檢測之前 被檢測到的位置到該人被最后檢測到的位置的移動量（向量X，向量Y)，該移動量被重復地 加到最后檢測的位置以獲得直到由加法得到的位置離開幀為止，即，直到X坐標值和Y坐標 值中的一個到達成像區(qū)外為止的移動量的加法的次數(shù)N，并且通過將次數(shù)N乘以幀間隔（例 如，當幀速率是5fps時為200msec)所獲得的時間段被加到最后檢測的時間以獲得幀離開 時間。
[0157] 如上所述，在本實施例中，基于緊接在人離開成像區(qū)之前的移動量來估計每個人 的幀離開時間，并且因此，能夠容易地足夠準確地估計幀離開時間，即，當人退出成像區(qū)時 的時間。
[0158] 應當注意的是在圖19中所示出的示例中，成像區(qū)具有4個VGA(128〇X%0)的圖像 尺寸，使得成像區(qū)的X坐標值是在從〇到1280的范圍內(nèi)，同時成像區(qū)的Y坐標值是在從〇到 960的范圍內(nèi)，并且當通過重復地將移動量加到最后檢測的位置所獲得的X坐標值和/或Y 坐標值到達成像區(qū)的X坐標值和Y坐標值的相應范圍外時，確定人離開幀。
[0159] 應當注意的是，可以連同上面參考圖16所描述的進入點和退出點估計過程一起 執(zhí)行這種幀離開時間估計過程。
[0160] 在己經(jīng)像在前文所描述的那樣估計了每個群中的每個人的幀離開時間之后，在每 個群中的人的幀離開時間之間進行比較以確定首先離開幀的人。在圖19中所示出的示例 中，人A、人C以及人B按該次序離開幀，并且首先離開幀的人A被確定為要被從分析中排除 的人。
[0161] 應當注意的是，在幀離開時間對于多個人來說相同的情況下，移動量最小的人被 確定為首先離開幀（成像區(qū)）的人。即，當顧客被職員引領到就座區(qū)域時，通常該顧客不移 動到職員前面并且大體上以相同的移動速度跟隨職員，即，平均移動速度被認為對于同一 組中的每個人來說是基本上上相同的。因此，如果兩個人以相同的速度移動，則能夠認為緊 接在離開幀之前的移動量較小的人較早地離開幀。
[0162] 盡管已經(jīng)根據(jù)其具體實施例描述了本發(fā)明，但是這些實施例是出于說明性目的而 提供的，并且本發(fā)明不被實施例限制。應當注意的是，并非如本發(fā)明的實施例中所示出的 顧客類別分析裝置、顧客類別分析系統(tǒng)以及顧客類別分析方法中的全部都是必定不可缺少 的，并且在不背離本發(fā)明的精神的情況下，可以適當?shù)剡x擇性地使用它們。
[0163] 例如，在本實施例中，描述了本發(fā)明被應用于諸如休閑餐廳的餐館的示例性情況。 然而，本發(fā)明可以被應用于除餐館以外的商業(yè)機構，諸如零售店，其可以是便利店等。
[0164]另外，例如，雖然在本實施例中，描述了顧客類別分析過程的全體由設置在如圖3 中所示出的餐館處的PC3來執(zhí)行的示例，但是顧客類別分析過程的全體可以由諸如pC7的、 設置在管理辦公室處的另一信息處理裝置或形成云計算系統(tǒng)的云計算機21來執(zhí)行，如圖1 中所示。另外，顧客類別分析過程可以通過多個信息處理裝置的協(xié)作來執(zhí)行，在這種情況 下，多個信息處理裝置被配置成能夠經(jīng)由諸如IP網(wǎng)絡或LAN的通信介質(zhì)或者經(jīng)由諸如硬盤 或存儲器卡的存儲介質(zhì)與彼此進行通信或者共享信息。因此，共同地執(zhí)行顧客類別分析過 程的多個信息處理裝置構成顧客類別分析系統(tǒng)。
[0165]在這種情況下，優(yōu)選的是，設置在餐館處的PC3被配置成至少執(zhí)行顧客類別標識 過程。在這樣的結構中，因為由顧客類別標識過程所獲得的顧客類別信息具有少量的數(shù)據(jù)， 所以即使剩余的過程由設置在除餐館以外的場所的信息處理裝置，諸如設置在管理辦公室 處的PC 7來執(zhí)行，通信負荷也可能是小的，并且因此，易于以廣域網(wǎng)的形式操作該系統(tǒng)。 [0166]同樣可能優(yōu)選的是，云計算機21被配置成至少執(zhí)行顧客類別標識過程。在這樣的 結構中，盡管顧客類別標識過程需要大量的計算，但是這由構成云計算系統(tǒng)的信息處理裝 置來實現(xiàn)，并且因此，沒有必要在用戶側，即在餐館等處準備高速信息處理裝置；另外，因為 剩余的過程需要少量的計算，所以剩余的過程能夠作為設置在餐館處以用作銷售信息管理 裝置的信息處理裝置的擴展功能來執(zhí)行，并且這能夠減少由用戶所負擔的成本。
[0167] 云計算機21可以被配置成執(zhí)行顧客類別分析過程的全體。在這樣的結構中，在除 設置在餐館處的PC3和設置在管理辦公室處的PC3之外的、諸如智能電話22的移動終端 上查看分析結果成為可能，并且這允許用戶不僅在餐館或管理辦公室處而且在任何其它場 所，諸如用戶正在商業(yè)訪問的場所查看顧客類別的分析的結果。
[0168] 另外，雖然在本實施例中，設置在餐館處的PC3和設置在管理辦公室處的PC7被用 來查看顧客類別分析結果，但是有可能提供瀏覽器裝置以用于與PC3和7分別地查看顧客 類別分析結果。例如，有可能將智能電話22用作用于像在前文所描述的那樣查看顧客列表 分析結果的瀏覽器裝置，或者有可能向POS工作站4提供瀏覽器裝置的功能以用于查看顧 客類別分析結果。另外，雖然在本實施例中，顧客類別分析結果被顯示在顯示單元13和17 上以使得用戶能夠查看顧客類別分析結果，但是有可能通過打印機來輸出顧客類別分析結 果。
[0169]另外，雖然在本實施例中，關于性別和年齡兩者定義了顧客類別，但是有可能基于 性別或年齡或者基于諸如種族的（一個或多個）任何其它屬性來定義顧客類別。另外，在 本實施例中，每個顧客類別都具有10歲年齡范圍（除最高和最低顧客類別外），但是顧客類 別可以被定義成具有不同于實施例中所圖示的那些的年齡范圍。
[0170]又另外，雖然在本實施例中，每個都具有一個小時的持續(xù)時間的時隙定義用于總 計的時間段，但是用于總計的時間段不限于所圖示的實施例，并且取決于用戶需要，可以具 有任何持續(xù)時間，諸如一個小時到數(shù)個小時、一天到數(shù)天、一個星期到數(shù)個星期、一個月到 數(shù)個月等。
[0171] 根據(jù)本發(fā)明的顧客類別分析裝置、顧客類別分析系統(tǒng)以及顧客類別分析方法具有 能夠避免將職員包括在分析中以及將同一顧客包括在分析中超過一次的優(yōu)點，使得高準確 地執(zhí)行光顧商業(yè)機構的顧客的顧客類別的分析，并且因此，可用作用于分析光顧商業(yè)機構 的顧客的顧客類別的顧客類別分析裝置、顧客類別分析系統(tǒng)以及顧客類別分析方法。
[0172] 針對本申請?zhí)岢霭屠韫s優(yōu)先權要求所針對的（一個或多個）原始日本專利申請 的內(nèi)容以及在本申請中提到的現(xiàn)有技術參考的內(nèi)容通過引用被結合在本申請中。
【權利要求】
1. 一種用于分析光顧商業(yè)機構的顧客的顧客類別的顧客類別分析裝置（32)，包括： 顧客類別標識單元（33)，所述顧客類別標識單元（33)被配置成標識出現(xiàn)在成像區(qū)中 的每個人的顧客類別，并且獲得指示顧客類別標識的結果的顧客類別信息，所述成像區(qū)被 定義以使得從在所述商業(yè)機構的出入口附近的等待區(qū)域朝就座區(qū)域移動的每個顧客的圖 像被從所述顧客的前面捕獲； 過濾單元（35)，所述過濾單元（35)被配置成基于出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的每個人的行 為模式，根據(jù)預定確定準則來確定該人是否是要被包括在所述分析中的顧客，并且如果該 人被確定成不被包括在所述分析中則從所述分析排除該人，所述預定確定準則用于將要被 包括在所述分析中的人限制于展示出朝所述就座區(qū)域移動的行為模式的顧客； 總計單元（36)，所述總計單元（36)被配置成總計由所述顧客類別標識單元針對于由 所述過濾單元所選擇的人所獲得的所述顧客類別信息；以及 輸出信息生成單元（37)，所述輸出信息生成單元（37)被配置成基于由所述總計單元 總計的結果來生成表示分析結果的輸出信息。
2. 根據(jù)權利要求1所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元（61)通過進行停留 確定來確定出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的每個人是否是要被包括在所述分析中的顧客，所述停留 確定是出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的每個人是否處于停留狀態(tài)的確定。
3. 根據(jù)權利要求1或2所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元（62)通過進行 移動路徑確定來確定出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的每個人是否是要被包括在所述分析中的顧客， 所述移動路徑確定是出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的人的移動路徑是否不同于對要被包括在所述 分析中的顧客假定的移動路徑的確定。
4. 根據(jù)權利要求1至3中的任何一項所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元 (63.64) 將出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的人劃分成群并且基于每個群是否由單個人組成的確定來 確定出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的每個人是否是要被包括在所述分析中的顧客。
5. 根據(jù)權利要求1至4中的任何一項所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元 (63.65) 將出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的人劃分成群并且通過進行群前確定來確定出現(xiàn)在所述成 像區(qū)中的每個人是否是要被包括在所述分析中的顧客，在所述群前確定中，當由多個人組 成的群被檢測到時，確定所述群中的每個人是否是在所述群中首先退出所述成像區(qū)的人。
6. 根據(jù)權利要求2所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元（61)基于人是否退 出在所述成像區(qū)中定義的確定區(qū)域的確定來進行所述停留確定。
7. 根據(jù)權利要求3所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元（62)基于出現(xiàn)在所 述成像區(qū)中的每個人的移動路徑與在所述成像區(qū)的邊界上定義的確定線的相交狀態(tài)來進 行所述移動路徑確定。
8. 根據(jù)權利要求7所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元（62)獲得每個人緊 接在該人己進入所述成像區(qū)之后的移動方向，并且基于該移動方向估計到所述成像區(qū)的進 入點，其中，所述過濾單元獲得每個人緊接在該人離開所述成像區(qū)之前的移動方向，并且基 于該移動方向估計從所述成像區(qū)的退出點，并且其中，所述過濾單元通過確定所獲得的進 入點和退出點是否在所述確定線上來進行所述移動路徑確定。
9. 根據(jù)權利要求4或5所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元（63)基于在所 述成像區(qū)中順序地檢測到的人的檢測時間之間的間隔，將出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的人劃分成 群。
10. 根據(jù)權利要求5所述的顧客類別分析裝置，其中，所述過濾單元（62)獲得每個人緊 接在退出所述成像區(qū)之前的移動量，并且基于所述移動量估計當該人退出所述成像區(qū)時的 時間。
11. 根據(jù)權利要求1至10中的任何一項所述的顧客類別分析裝置，其中，所述輸出信息 生成單元（37)基于針對每個預定時間段所獲得的每個類別中的顧客數(shù)的時間序列，來生 成涉及每個類別中的顧客數(shù)的改變趨勢的顧客類別趨勢信息，作為所述輸出信息。
12. 根據(jù)權利要求11所述的顧客類別分析裝置，其中，所述顧客類別趨勢信息表示在 所述商業(yè)機構的每日營業(yè)時間內(nèi)的每個所述預定時間段所獲得的每個類別中的顧客數(shù)與 顧客的總數(shù)的比。
13. 根據(jù)權利要求1至12中的任何一項所述的顧客類別分析裝置，所述顧客類別信息 包括性別和年齡中的至少一個。
14. 一種用于分析光顧商業(yè)機構的顧客的顧客類別的顧客類別分析系統(tǒng)，包括： 成像裝置（1)，所述成像裝置（1)捕獲顧客的圖像；以及 多個信息處理裝置（7,8)， 其中，所述多個信息處理裝置共同地包括： 顧客類別標識單元（33)，所述顧客類別標識單元（33)被配置成標識出現(xiàn)在成像區(qū)中 的每個人的顧客類別，并且獲得指示顧客類別標識的結果的顧客類別信息，所述成像區(qū)被 定義以使得從在所述商業(yè)機構的出入口附近的等待區(qū)域朝就座區(qū)域移動的每個顧客的圖 像被從所述顧客的前面捕獲； 過濾單元（35)，所述過濾單元（35)被配置成基于出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的每個人的行 為模式，根據(jù)預定確定準則來確定該人是否是要被包括在所述分析中的顧客，并且如果該 人被確定成不被包括在所述分析中則從所述分析排除該人，所述預定確定準則用于將要被 包括在所述分析中的人限制于展示出朝所述就座區(qū)域移動的行為模式的顧客； 總計單元（36)，所述總計單元（36)被配置成總計由所述顧客類別標識單元針對于由 所述過濾單元所選擇的人所獲得的所述顧客類別信息；以及 輸出信息生成單元（37)，所述輸出信息生成單元（37)被配置成基于由所述總計單元 總計的結果來生成表示分析結果的輸出信息。
15. -種用于通過使用設置在商業(yè)機構內(nèi)部或外部的信息處理裝置來分析光顧所述商 業(yè)機構的顧客的顧客類別的顧客類別分析方法，包括： 標識出現(xiàn)在成像區(qū)中的每個人的顧客類別，并且獲得指示顧客類別標識的結果的顧客 類別信息，所述成像區(qū)被定義以使得從在所述商業(yè)機構的出入口附近的等待區(qū)域朝就座區(qū) 域移動的每個顧客的圖像被從所述顧客的前面捕獲； 基于出現(xiàn)在所述成像區(qū)中的每個人的行為模式，根據(jù)預定確定準則來確定該人是否是 要被包括在所述分析中的顧客，并且如果該人被確定成不被包括在所述分析中則從所述分 析排除該人，所述預定確定準則用于將要被包括在所述分析中的人限制于展示出朝所述就 座區(qū)域移動的行為模式的顧客； 總計由顧客類別標識單元針對于被確定為要被包括在所述分析中的人所獲得的所述 顧客類別信息；以及 基于總計的結果來生成表示分析結果的輸出信息。
【文檔編號】G06Q30/02GK104217348SQ201410238845
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年5月30日 優(yōu)先權日:2013年5月30日
【發(fā)明者】竹本勇一郎, 平川邦雄, 宇野嘉修, 中畑裕一 申請人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社