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公開番号2024078008
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-10
出願番号2022190298
出願日2022-11-29
発明の名称データ解析支援方法、当該方法をコンピューターに実行させるプログラム、および情報処理装置
出願人コニカミノルタ株式会社
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類G06F 16/583 20190101AFI20240603BHJP(計算;計数)
要約【課題】ソフトウェアのバージョンアップが行なわれた場合にデータの解析結果の一貫性が担保される技術を提供する。
【解決手段】解析システム500は、カメラ10と、カメラ10から出力される映像データの入力を受け付ける画像入力部410,411と、映像データに含まれる人の属性を認識する属性認識部420,421と、認識された属性を用いて映像に含まれる人の数を算出する人カウント部430,431と、算出された人の数を保持するカウントDB440と、カメラ10から出力される映像データを蓄積する映像DB510と、解析システム500で使用されるソフトウェアのアルゴリズムのバージョンの相違を補正する補正係数を算出する補正係数算出部520と、算出された補正係数を用いて人の数を補正する補正部530と、補正されたデータをモニターに表示するデータ可視化部450とを備える。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサーが、データにアクセスするステップと、
前記プロセッサーが、統計値としてカウントするための第１のアルゴリズムを用いて、前記データから統計値を取得するステップと、
前記プロセッサーが、前記第１のアルゴリズムと異なる第２のアルゴリズムを用いて、前記データから統計値を取得するステップと、
前記第１のアルゴリズムを適用して取得された統計値と、前記第２のアルゴリズムを適用して取得された統計値とに基づいて、前記第１のアルゴリズムを用いた処理結果と、前記第２のアルゴリズムを用いた処理結果との差異を補正する係数を算出するステップとを含む、データ解析支援方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記統計値は、移動体のカウント数である、請求項１に記載のデータ解析支援方法。
【請求項３】
統計値としてカウントするための第１のアルゴリズムを用いて、前記データから統計値を取得するステップは、前記データから移動体を抽出するステップを含み、
前記第１のアルゴリズムと異なる第２のアルゴリズムを用いて、前記データから統計値を取得するステップは、前記データから移動体を抽出するステップを含み、
前記係数を算出するステップは、前記第１のアルゴリズムを適用して抽出された移動体と、前記第２のアルゴリズムを適用して抽出された移動体とに基づいて、前記第１のアルゴリズムを用いた処理結果と、前記第２のアルゴリズムを用いた処理結果との差異を補正する係数を算出するステップを含む、請求項１に記載のデータ解析支援方法。
【請求項４】
前記第１のアルゴリズムを用いて、前記データから移動体を抽出するステップは、移動体の数を算出するステップを含み、
前記第２のアルゴリズムを用いて、前記データから移動体を抽出するステップは、移動体の数を算出するステップを含む、請求項３に記載のデータ解析支援方法。
【請求項５】
前記プロセッサーが、算出した前記係数を用いて人の数を補正するステップをさらに含む、請求項１に記載のデータ解析支援方法。
【請求項６】
前記係数を用いて補正された結果を表示するステップをさらに含む、請求項１に記載のデータ解析支援方法。
【請求項７】
前記結果を表示するステップは、前記係数が適用された期間の結果の表示態様を、前記係数が適用されていない期間の結果の表示態様とは異なる態様で表示することを含む、請求項６に記載のデータ解析支援方法。
【請求項８】
前記結果を表示するステップは、結果の総数を維持したまま、当該結果を構成する複数の属性の比率を補正することにより各属性の比率を表示することを含む、請求項６に記載のデータ解析支援方法。
【請求項９】
一枚以上の画像データにアクセスするステップは、予め指定された特定の日に取得された画像データ以外のデータにアクセスするステップを含む、請求項４に記載のデータ解析支援方法。
【請求項１０】
前記移動体は、人、動物、車両、電動スクータ、電気自転車、電動車椅子のいずれかを含む、請求項３に記載のデータ解析支援方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示はデータ処理に使用されるアルゴリズムに関し、より特定的にはアルゴリズムのバージョンの変更前後のデータの整合性を担保する技術に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
時系列に取得されるデータに対してアルゴリズムを適用してデータを解析する技術が知られている。たとえば、特開２００６－２８５４０９号公報（特許文献１）は、「店舗内の人の流れ、人の滞在する時間等と、その人数をカウントすることにより、これによるデータとＰＯＳデータを関連付け、さまざまなインストアマーチャンダイジングへの活用を結び付け、全体をシスシム化する店舗等における人数のカウント方法」を開示している（［要約］の［課題］参照）。
【０００３】
人の流れに関し、商業施設に設置されたカメラを利用し、商業施設利用者の人物属性（上服色、下服色、帽子色など）を推定するシステムが知られている（非特許文献１参照）。その推定結果を時系列にデータを保存することで、マーケティングに利用することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００６－２８５４０９号公報
【非特許文献】
【０００５】
https://www.konicaminolta.com/jp-ja/newsroom/2021/0615-01-01.html
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
人の流れを解析するシステムに使用されるソフトウェアは、そのバージョンアップに伴い、当該ソフトウェアに適用されるアルゴリズムの精度が変化することで、バージョンアップ前に取得されたデータとの比較ができなくなる可能性がある。
【０００７】
したがって、ソフトウェアのバージョンが変更された場合でも、過去のデータとの比較における整合性が担保される技術が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）ある実施の形態に従うデータ解析支援方法は、プロセッサーが、データにアクセスするステップと、プロセッサーが、統計値としてカウントするための第１のアルゴリズムを用いて、データから統計値を取得するステップと、プロセッサーが、第１のアルゴリズムと異なる第２のアルゴリズムを用いて、データから統計値を取得するステップと、第１のアルゴリズムを適用して取得された統計値と、第２のアルゴリズムを適用して取得された統計値とに基づいて、第１のアルゴリズムを用いた処理結果と、第２のアルゴリズムを用いた処理結果との差異を補正する係数を算出するステップとを含む。
【０００９】
（２）ある局面において、統計値は、移動体のカウント数である。
（３）ある局面において、統計値としてカウントするための第１のアルゴリズムを用いて、データから統計値を取得するステップは、データから移動体を抽出するステップを含む。第１のアルゴリズムと異なる第２のアルゴリズムを用いて、データから統計値を取得するステップは、データから移動体を抽出するステップを含む。係数を算出するステップは、第１のアルゴリズムを適用して抽出された移動体と、第２のアルゴリズムを適用して抽出された移動体とに基づいて、第１のアルゴリズムを用いた処理結果と、第２のアルゴリズムを用いた処理結果との差異を補正する係数を算出するステップを含む。
【００１０】
（４）ある局面において、第１のアルゴリズムを用いて、データから移動体を抽出するステップは、移動体の数を算出するステップを含む。第２のアルゴリズムを用いて、データから移動体を抽出するステップは、移動体の数を算出するステップを含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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