分析系统

技术领域

本发明涉及一种分析系统。

背景技术

作为以往的分析系统，例如在专利文献1中公开了具备通行信息获取单元、信息输出单元以及显示单元的信息显示系统。通行信息获取单元获取与人的通行有关的通行信息。信息输出单元基于由通行信息获取单元获取到的通行信息来选择性地输出信息。显示单元将信息输出单元选择性地输出的信息显示在与通行信息对应的人所通行的场所。该信息显示系统例如通过基于由通行信息获取单元获取到的通行信息，根据人的通行量显示信息，从而能够进行与该信息的显示效果相应的计费。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2003-302923号公报

发明内容

发明欲解决的技术问题

然而，上述那样的系统例如有时将人物的通行量或基于该通行量而计算出的各种指标等、表示任意的地点或地域中的人的流动的倾向的指标应用于商圈调查、营销、广告、确定广告费时的判断材料、防灾/城市规划等各种用途中。而且，分析系统例如存在分析专线车等移动体移动的各路线中的人物的流动的倾向的情况，但在这样的情况下也期望能够适当地分析人物的流动的倾向。

本发明是鉴于上述情况而完成的，其目的在于提供一种能够适当地分析人物的流动的倾向的分析系统。

用于解决问题的技术手段

为了实现上述目的，本发明所涉及的分析系统的特征在于，具备：多个数据收集装置，所述多个数据收集装置分别搭载于在多个路线上移动的多个移动体，并收集分析用数据，所述分析用数据包括表示该移动体的内部图像的图像数据和表示拍摄到该移动体的内部图像的位置的位置数据；数据分析装置，所述数据分析装置基于由所述多个数据收集装置收集到的所述分析用数据，针对所述多个路线中的每个路线，对所述多个移动体的乘车人数进行计数。

另外，在上述分析系统中，可以是，所述数据分析装置基于所述图像数据所表示的图像中包含的人物的数量来对所述乘车人数进行计数。

另外，在上述分析系统中，可以是，所述数据分析装置基于所述分析用数据中包含的所述位置数据，从由所述多个数据收集装置收集到的所述分析用数据中提取在所述多个路线中的特定路线上移动的所述移动体的所述乘车人数，将在该特定路线上移动的所有所述移动体在该特定路线上的所述乘车人数汇总，计算该特定路线中的所有所述移动体的合计的所述乘车人数。

另外，在上述分析系统中，可以是，所述数据分析装置基于所述分析用数据，针对所述多个路线中的每个路线，分析所述图像数据所表示的图像中包含的人物的属性。

另外，在上述分析系统中，可以是，所述移动体在内部搭载有能够输出内容的输出装置，所述数据分析装置基于所述多个路线中的每个路线的所述乘车人数，针对所述多个路线中的每个路线，计算表示通过者人数的指标，所述通过者人数是指通过了能够接收所述输出装置输出的所述内容的可接收范围的人数。

发明效果

本发明涉及的分析系统能够通过分别搭载于多个移动体的多个数据收集装置，来收集包含表示各移动体的内部图像的图像数据以及位置数据在内的分析用数据。并且，数据分析装置能够基于由多个数据收集装置收集到的该分析用数据，针对多个路线中的每个路线，对多个移动体的乘车人数进行计数。其结果是，该分析系统起到能够适当地分析人物的流动的倾向这样的效果。

附图说明

图1是示出实施方式1所涉及的分析系统的概要结构的框图。

图2是表示作为实施方式1所涉及的分析系统的分析对象即1台移动体的乘车人数的一例的图。

图3是表示作为实施方式1涉及的分析系统的分析对象即1台移动体所行驶的路线的一例的示意图。

图4是表示作为实施方式1涉及的分析系统的分析对象即多个移动体所行驶的多个路线的一例的示意图。

图5是表示作为实施方式1所涉及的分析系统的分析对象即多个移动体中的每个移动体的乘车人数的一个例子的图。

图6是表示作为实施方式1所涉及的分析系统的分析对象即多个路线中的每个路线的乘车人数的一例的图。

图7是表示作为实施方式1所涉及的分析系统的分析对象即多个路线种的每个路线的乘车人数的一例的图。

图8是表示在实施方式1所涉及的分析系统中分析并加工出的分析结果数据的一例的示意图。

图9是示出实施方式1所涉及的分析系统中的处理的一例的流程图。

符号说明

1 分析系统

10 存储装置(数据收集装置)

11 内部摄像机

12 位置信息测定器

13、21 数据输入输出部

14 控制部

14A、22 存储部

14B、23 处理部

20 分析装置(数据分析装置)

22A 分析对象DB

22B 分析参照DB

22C 分析结果DB

23A 数据预处理部

23B 数据分析处理部

23C 数据加工处理部

CL 客户终端

OD 输出装置

R1、R21、R22、R23 路线

V 移动体

具体实施方式

以下，基于附图对本发明所涉及的实施方式进行详细说明。另外，本发明并不限定于该实施方式。另外，下述实施方式的构成要素中包括本领域技术人员能够容易置换的要素、或者实质上相同的要素。

[实施方式1]

图1所示的本实施方式的分析系统1是具备作为多个数据收集装置的存储装置10和作为数据分析装置的分析装置20，并将由分析装置20分析出的分析结果数据提供给客户终端CL的系统。本实施方式的分析系统1利用搭载于移动体V的存储装置10，基于由该存储装置10收集的图像数据等来分析人物的流动的倾向。而且，本实施方式的分析系统1通过对由分别搭载于在多个路线上移动的多个移动体V的存储装置10收集到的分析用数据进行组合，从而实现了能够针对每个路线适当地分析人物的流动的倾向的结构。以下，参照各图对分析系统1的结构进行详细说明。

存储装置10搭载于移动体V，收集在分析装置20的分析中使用的分析用数据。由存储装置10收集的分析用数据是包含图像数据以及位置数据在内的数据。图像数据是表示移动体V的内部的图像的数据。位置数据是表示该移动体V的内部的图像被拍摄的位置的数据。存储装置10收集图像数据和位置数据作为分析用数据。分析用数据用于分析装置20对人物的流动的倾向的分析。

在此，搭载有存储装置10的移动体V典型的是构成为能够在预先确定的多个路线上移动的物体。典型地，移动体V是私家车、租赁车、共享车、顺风车、专线车、出租车、卡车、运输车、工作车等在路面上行驶的车辆。另外，移动体V不限于车辆，例如也可以是飞行汽车、无人机等在空中飞行的飞行体。作为一个例子，本实施方式的移动体V作为在一天内反复在预定的多个路线行驶的专线车来进行说明。专线车等移动体V例如为了进行配车的高效化等，有时1台移动体V在一天中在多个路线上行驶，并且多个移动体V在多个路线上分开使用而运行。本实施方式的存储装置10分别搭载于像这样在多个路线上移动的该多个移动体V。即，本实施方式的分析系统1具备分别搭载于在多个路线上移动的多个移动体V的多个存储装置10，能够从该多个存储装置10收集分析用数据。

具体而言，存储装置10具备内部摄像机11、位置信息测定器12、数据输入输出部13以及控制部14。存储装置10例如能够使用搭载于移动体V的所谓的行车记录仪等车载设备，但不限于此。

内部摄像机11是对移动体V的内部即车内的图像进行拍摄的内部摄像装置。内部摄像机11对该移动体V的内部的图像进行拍摄，收集表示该移动体V的内部的图像的图像数据。内部摄像机11典型地拍摄移动体V的内部的动态图像。内部摄像机11以能够对作为分析系统1的分析对象的人物、在此为移动体V的车内的乘客等进行拍摄的视角设置于移动体V。内部摄像机11也可以在移动体V的内部的顶棚部等设置多个，以能够更适当地拍摄移动体V的内部的人物。内部摄像机11既可以是单眼摄像机，也可以是立体摄像机。另外，内部摄像机11所拍摄的图像可以是单色，也可以是彩色。控制部14与该内部摄像机11以能够通信的方式连接，能够相互收发各种信号、数据。内部摄像机11将收集到的图像数据输出到控制部14。

位置信息测定器12是测定移动体V的当前位置的测定器。位置信息测定器12例如能够使用接收从GPS(Global Positioning System：全球定位系统)卫星发送的电波的GPS接收器等。位置信息测定器12接收从GPS卫星发送的电波，获取GPS信息(纬度经度坐标)作为表示移动体V的当前位置的信息，由此收集表示移动体V的内部的图像被拍摄的位置的位置数据。位置信息测定器12与控制部14能够通信地连接，将收集到的位置数据输出到控制部14。

数据输入输出部13在与存储装置10不同的设备和该存储装置10之间输入输出各种数据。本实施方式的数据输入输出部13能够对与存储装置10不同的设备即分析装置20输出分析用数据。数据输入输出部13例如可以通过经由网络的通信(不论有线、无线)而在与不同于存储装置10的设备之间输入输出数据。另外，数据输入输出部13例如也可以具有插槽部并经由插入到该插槽部的存储介质而在与不同于存储装置10的设备之间输入输出数据。在此，存储介质例如是经由插槽部可拆装于存储装置10的存储器(可移动介质)。存储介质例如可以使用各种形式的存储卡，例如SD卡等，但不限于此。

控制部14统一控制存储装置10的各部。控制部14执行用于收集分析用数据的各种运算处理。控制部14构成为包含以公知的微型计算机为主体的电子电路，该微型计算器包含CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、GPU(Graphics Processing Unit：图形处理单元)等中央运算处理装置、ROM(Read Only Memory：只读存储器)、RAM(RandomAccess Memory：随机存取存储器)以及接口。控制部14以能够通信的方式与内部摄像机11、位置信息测定器12、数据输入输出部13等各部连接，能够在其与各部之间相互收发各种信号、数据。

更具体而言，控制部14构成为包含存储部14A以及处理部14B。存储部14A以及处理部14B能够在其与各部之间相互收发各种信号、数据。存储部14A存储有处理部14B中的各种处理所需的条件、信息、由控制部14执行的各种程序、应用、控制数据等。存储部14A能够将分析用数据与收集的时刻等一起存储。换言之，分析用数据还包含表示收集到该数据的时刻的时刻数据、其他数据。存储部14A例如还能够暂时存储在处理部14B进行处理的过程中生成的各种数据。存储部14A根据需要地利用处理部14B、数据输入输出部13等来读取这些数据。存储部14A例如可以是硬盘、SSD(Solid State Drive：固态驱动器)、光盘等比较大容量的存储装置、或者RAM、闪存、NVSRAM(Non-Static Random Access Memory：静态随机存取存储器)等能够改写数据的半导体存储器。处理部14B基于各种输入信号等，执行存储于存储部14A的各种程序，通过使该程序进行操作，对各部输出输出信号，执行用于实现各种功能的各种处理。处理部14B控制内部摄像机11、位置信息测定器12的操作，执行收集包含图像数据、位置数据在内的分析用数据的处理。另外，处理部14B执行与经由数据输入输出部13的数据的输入输出相关的处理。处理部14B例如执行将分析用数据经由数据输入输出部13向分析装置20输出的处理。

分析装置20对由存储装置10收集到的分析用数据进行分析，并将表示分析结果的分析结果数据提供给客户终端CL。分析装置20以及客户终端CL可以构成安装于网络上的所谓云服务型的装置(云服务器)，也可以构成从网络独立的所谓的单机式的装置。本实施方式的分析装置20基于由多个存储装置10收集到的分析用数据，针对多个路线中的每个路线，对多个移动体V的乘车人数进行计数。并且，本实施方式的分析装置20基于由多个存储装置10收集到的分析用数据，针对多个路线中的每个路线，分析图像数据所表示的图像中包含的人物的属性。而且，本实施方式的分析装置20生成基于每个路线而得到的移动体V的乘车人数的计数结果、搭乘移动体V的人物的属性的分析结果等的分析结果数据，并将该分析结果数据提供给客户终端CL。

分析装置20基于分析用数据，针对每个路线，执行用于对多个移动体V的乘车人数进行计数的各种运算处理。另外，分析装置20基于分析用数据，执行用于对乘坐移动体V的人物的属性进行分析的各种运算处理。分析装置20构成为包含以包含CPU、GPU等中央运算处理装置、ROM、RAM以及接口的公知的微型计算机为主体的电子电路。分析装置20也可以通过在已知的PC或工作站等计算机系统中安装实现下述说明的各种处理的应用程序来构成。另外，分析装置20也可以通过将多个PC以能够相互通信的方式组合而构成。

具体而言，分析装置20具备数据输入输出部21、存储部22以及处理部23。数据输入输出部21、存储部22以及处理部23能够在其与各部之间相互收发各种信号、数据。

数据输入输出部21在不同于分析装置20的设备与该分析装置20之间输入输出各种数据。本实施方式的数据输入输出部21能够从不同于分析装置20的设备即存储装置10输入分析用数据。进而，本实施方式的数据输入输出部21能够对不同于分析装置20的设备即客户终端CL输出分析结果数据。数据输入输出部21与数据输入输出部13同样，例如也可以是通过经由网络的通信(不论有线、无线)而在其与不同于分析装置20的设备之间输入输出数据的结构。同样地，数据输入输出部21例如也可以是具有插槽部并经由被插入到该插槽部的存储介质在其与不同于分析装置20的设备之间输入输出数据的结构。

存储部22存储有处理部23中的各种处理所需的条件、信息、由处理部23执行的各种程序、应用、控制数据等。存储部22能够存储由数据输入输出部21输入的分析用数据。存储部22例如还能够暂时存储在处理部23进行处理的过程中生成的各种数据。存储部22根据需要地利用数据输入输出部21、处理部23等来读取这些数据。存储部22例如也可以是硬盘、SSD、光盘等较大容量的存储装置、或者RAM、闪存、NVSRAM等能够改写数据的半导体存储器。

更具体而言，存储部22在功能概念上构成为包含分析对象数据库(以下，简称为“分析对象DB”)22A、分析参照数据库(以下，简称为“分析参照DB”)22B以及分析结果数据库(以下，简称为“分析结果DB”)22C。

分析对象DB 22A是对处理部23的分析对象数据即分析用数据(图像数据、位置数据、时刻数据等)进行蓄积并数据库化而存储的部分。从存储装置10输入到数据输入输出部21中的分析用数据被存储在该分析对象DB 22A中。

分析参照DB 22B是对在由处理部23对分析用数据进行分析时参照的分析参照数据进行蓄积并数据库化而存储的部分。分析参照数据例如包含地图参照数据、属性预测参照数据等。地图参照数据是表示在基于位置数据等来确定移动体V的位置时所参照的地图的数据，换言之是在确定移动体V的内部的图像被拍摄到的位置时所参照的地图的数据。属性预测参照数据是在推定图像数据所表示的图像中包含的人物的属性时等参照的数据。关于属性预测参照数据，将在后面详细说明。分析参照数据在利用处理部23对分析用数据进行分析时被参照。

分析结果DB 22C是将表示处理部23对分析用数据的分析结果的分析结果数据蓄积并数据库化而存储的部分。分析结果数据例如是基于每个路线而得到的移动体V的乘车人数的计数结果(按路线计的乘车人数数据)、乘坐了移动体V的人物的属性的分析结果(人物属性数据)等的数据。分析结果数据由处理部23加工成期望的形式，从数据输入输出部21向客户终端CL输出、提供。

另外，分析对象DB 22A、分析参照DB 22B、分析结果DB 22C中存储的各种数据能够用作所谓的大数据(big data)。

处理部23基于各种输入信号等来执行存储于存储部22中的各种程序，通过使该程序进行操作来执行用于对分析用数据进行分析的各种处理。另外，处理部23执行将分析结果数据加工为期望的形式的处理。另外，处理部23执行与经由数据输入输出部21的数据的输入输出相关的处理。处理部23例如执行将加工成期望的形式的分析结果数据经由数据输入输出部21向客户终端CL输出的处理。

更具体而言，处理部23在功能概念上构成为包含数据预处理部23A、数据分析处理部23B以及数据加工处理部23C。

数据预处理部23A是对作为分析对象数据的分析用数据实施各种预处理的部分。作为预处理，数据预处理部23A例如从分析对象DB 22A读取作为分析对象数据的分析用数据，并且执行从该分析用数据中包含的图像数据所表示的动态图像剪切出静态图像的处理。另外，作为预处理，数据预处理部23A例如执行将剪切出的该静态图像、作为分析对象数据的分析用数据中包含的位置数据所表示的位置以及作为分析对象数据的分析用数据中包含的时刻数据所表示的时刻建立关联的处理。

数据分析处理部23B是基于由数据预处理部23A实施了预处理的分析用数据，针对多个路线中的每个路线对多个移动体V的乘车人数进行计数的部分。

典型地，数据分析处理部23B基于由数据预处理部23A实施了预处理后的分析用数据中包含的图像数据，对作为分析对象的各移动体V的乘车人数进行计数。在此，数据分析处理部23B根据该图像数据所表示的图像中包含的人物的数量，对各移动体V的乘车人数进行计数。数据分析处理部23B使用各种公知的图像处理技术，执行从由数据预处理部23A基于图像数据而剪切出的静态图像中检测人物并进行提取的处理。然后，数据分析处理部23B对检测、提取出的人物的数量进行计数，将该计数出的人物的数量作为移动体V的内部的乘车人数进行计算。

另外，数据预处理部23A既可以对收集到的全部图像数据进行图像数据所表示的图像中包含的人物的检测、提取，也可以仅对在包含构成移动体V的专线车的门开闭时在内的规定期间收集到的图像数据进行图像数据所表示的图像中包含的人物的检测、提取。在该情况下，数据预处理部23A可以基于该图像数据所表示的图像本身，来确定在该规定期间收集到的图像数据，也可以在利用存储装置10来收集图像数据时，以进行了专线车的门的开闭为触发，通过各种公知的方法，预先确定在该规定期间收集到的图像数据。

数据分析处理部23B在从图像数据所表示的图像中检测到人物的情况下，从分析对象DB 22A中读取与检测出该人物的图像数据建立了关联的位置数据、时刻数据。然后，数据分析处理部23B基于读取到的位置数据、时刻数据和存储于分析参照DB 22B的地图参照数据(分析参照数据)，确定收集了检测出该人物的图像数据时该移动体V的位置、时刻。然后，数据分析处理部23B对拍摄到移动体V的内部的图像时该移动体V的位置、时刻进行确定，并按时间序列对其进行排列，确定每个时刻、每个位置的移动体V的内部的乘车人数。

然后，数据分析处理部23B基于确定出的该移动体V的位置、时刻，来确定预定的多个路线中的、作为乘车人数的计数对象的该移动体V所行驶的路线以及在该路线上行驶的时刻。然后，数据分析处理部23B确定作为乘车人数的计数对象的该移动体V、该移动体V所行驶的路线、在该路线上行驶的时刻以及所确定的路线/时刻的该移动体V的乘客人数，并相互建立关联。

数据分析处理部23B生成包含如上述那样确定的各种信息在内的按移动体计的乘车人数数据，作为对分析用数据进行分析而得到的分析结果数据。按移动体计的乘车人数数据是与每个移动体V单个的乘车人数相关的数据，是表示作为乘车人数的计数对象的该移动体V、每个时刻/每个位置的该移动体V的乘车人数、该移动体V所行驶的路线、在该路线上行驶的时刻以及所确定的路线/时刻的该移动体V的乘客人数等的数据。然后，数据分析处理部23B将包含所生成的按移动体计的乘车人数数据在内的分析结果数据蓄积在分析结果DB 22C中并数据库化而存储。

图2作为一例，表示由数据分析处理部23B生成的按移动体计的乘车人数数据中包含的移动体V单个的乘车人数，表示图3所示的移动体(专线车)V行驶的路线R1中的该移动体V的乘车人数。图2表示预先任意设定的每单位时间的该移动体V的乘车人数。在此，图2将单位时间设为24小时即1天单位，示出1周(7天量)的量的乘车人数，同时示出周平均。另外，示出乘车人数时的单位时间不限于1天单位，可以任意地设定，例如既可以设定为更短的时间，也可以设定为更长的时间(在以下的说明中也同样)。数据分析处理部23B能够对任意设定的该每单位时间的乘车人数进行计数。

本实施方式的数据分析处理部23B针对在多个路线上行驶的全部的移动体V中的每个移动体V进行上述那样的对移动体V的内部的乘车人数进行计数的处理。然后，数据分析处理部23B针对多个路线中的每个路线，对多个移动体V的乘车人数进行计数。即，数据分析处理部23B汇总在多个路线中的特定路线上移动的所有移动体V在该特定路线上的乘车人数，对该特定路线中的所有移动体V的合计乘车人数(总计乘车人数)进行计数。

更详细而言，本实施方式的数据分析处理部23B基于分析用数据中包含的位置数据，从由多个存储装置10收集到的分析用数据中提取在多个路线中的特定路线上移动的移动体V的乘车人数。在该情况下，数据分析处理部23B可以从上述的按移动体计的乘车人数数据中提取在特定路线上移动的移动体V的按移动体计的乘车人数数据，并提取在该特定的路线上移动的移动体V的乘车人数。另外，数据分析处理部23B也可以从由多个存储装置10收集到的分析用数据中提取由在特定路线上移动的移动体V收集到的分析用数据，并提取在该特定路线上移动的移动体V的乘车人数。然后，数据分析处理部23B对在所提取的特定路线上移动的所有移动体V的乘车人数的在该特定路线上的乘车人数进行汇总，对该特定路线中的所有移动体V的合计乘车人数(总计乘车人数)进行计数。

以下，参照图4、图5、图6、图7，对数据分析处理部23B进行的特定路线上的多个移动体V的乘车人数的计数的具体例进行说明。以下说明的例子说明通过公共汽车A、公共汽车B、公共汽车C以及公共汽车D的合计4台移动体V来运行图4所例示的路线R21、路线R22以及路线R23的合计3路线的情况。在该例子中，如图5所示，说明公共汽车A、公共汽车C以及公共汽车D在全部的路线R21、路线R22以及路线R23合计3路线上行驶，公共汽车B仅在3条路线中路线R21以及路线R22这2条路线行驶。

在该情况下，数据分析处理部23B首先基于由数据预处理部23A实施了预处理的分析用数据中包含的位置数据，从由多个存储装置10收集到的分析用数据中提取在特定路线上移动的所有移动体V的乘车人数。在该例子中，作为特定路线，数据分析处理部23B分别提取在路线R21中移动的所有移动体V单个的乘车人数、在路线R22中移动的所有移动体V单个的乘车人数、在路线R23中移动的所有移动体V单个的乘车人数。如图5所例示的那样，在此，数据分析处理部23B提取公共汽车A、公共汽车B、公共汽车C以及公共汽车D的所有移动体V单个的乘车人数来作为在线路R21上移动的移动体V单个的乘车人数。同样地，数据分析处理部23B提取公共汽车A、公共汽车B、公共汽车C以及公共汽车D的所有移动体V单个的乘车人数来作为在路线R22上移动的移动体V单个的乘车人数。然后，数据分析处理部23B提取除了公共汽车B之外的公共汽车A、公共汽车C以及公共汽车D这3台移动体V单个的乘车人数作为在路线R23中移动的移动体V单个的乘车人数。

图5是针对每个移动体V，按每单位时间表示提取出的各路线R21、R22、R23中的移动体V单个的乘车人数的一例的图。在此，图5表示将单位时间设为3小时、表示1天的乘车人数、从运行开始时刻的6:00至运行结束时刻的18:00为止的每1营业日的每3小时的每个移动体V的乘车人数。另外，图5还示出了不确定线路R21、R22、R23的各移动体V的合计乘车人数以及不确定路线R21、R22、R23的各时间段的合计乘车人数。

然后，数据分析处理部23B对在所提取的特定的路线R21、R22、R23上移动的所有移动体V的乘车人数的在该各路线R21、R22、R23中的乘车人数分别进行汇总、求和。由此，数据分析处理部23B分别对各路线R21、R22、R23中的所有移动体V的合计乘车人数(总计乘车人数)进行计数。图6表示在图5所示的例子中，将单位时间设为1营业日(1天)的情况下的各路线R21、R22、R23中的所有移动体V的合计乘车人数。在该情况下，数据分析处理部23B通过将公共汽车A的“6：00-9：00”的乘车人数、公共汽车B的“9：00-12：00”的乘车人数、公共汽车C的“15：00-18：00”的乘车人数以及公共汽车D的“12：00-15：00”的乘车人数汇总并求和，以作为路线R21的1营业日的乘车人数，从而能够对该路线R21中的1营业日量的总计乘车人数进行计数(参照图6的“330”)。同样地，数据分析处理部23B通过将公共汽车A的“9：00-12：00”、“12：00-15：00”的乘车人数、公共汽车B的“6：00-9：00”、“12：00-15：00”、“15：00-18：00”的乘车人数、公共汽车C的“6：00-9：00”、“9：00-12：00”的乘车人数以及公共汽车D的“15：00-18：00”的乘车人数汇总并求和，以作为路线R22的1营业日量的乘车人数，从而能够对该路线R22中的1营业日量的总计乘车人数进行计数(参照图6的“900”)。并且，数据分析处理部23B通过将公共汽车A的“15：00-18：00”的乘车人数、公共汽车C的“12：00-15：00”的乘车人数以及公共汽车D的“6：00-9：00”、“9：00-12：00”的乘车人数汇总并求和，以作为路线R23的1营业日量的乘车人数，从而能够对该路线R23中的1营业日量的总计乘车人数进行计数(参照图6的“225”)。另外，图6还示出了将多个路线R21、R22、R23中的1个营业日量的总计乘车人数求和后的合计乘车人数。

另外，如图7所示，数据分析处理部23B还能够将1个营业日量的各路线R21、R22、R23的乘车人数进行多个组合，对各路线R21、R22、R23的每个路线的乘车人数进行计数。图7与图2同样地，将单位时间设为24小时、即1天单位，表示1周(7天量)的量的各路线R21、R22、R23中的所有移动体V的乘车人数。另外，图7还一并示出了各路线R21、R22、R23中的所有移动体V的乘车人数的周平均以及不确定路线R21、R22、R23的各日的合计乘车人数。

数据分析处理部23B生成包含如上述那样确定的各种信息在内的按路线计的乘车人数数据，以作为对分析用数据进行分析而得的分析结果数据。按路线计的乘车人数数据是与每个路线的乘车人数相关的数据，是表示作为乘车人数的计数对象的路线、每个该路线中的所有移动体V的总计乘车人数等的数据。然后，数据分析处理部23B将包含已生成的按路线计的乘车人数数据在内的分析结果数据蓄积在分析结果DB 22C中并数据库化而存储。

另外，本实施方式的数据分析处理部23B也是基于由数据预处理部23A实施了预处理的分析用数据，对图像数据所表示的图像中包含的人物的属性进行分析的部分。

数据分析处理部23B对从由数据预处理部23A基于图像数据剪切出的静止图像中检测、提取出的人物的属性进行分析。典型地，数据分析处理部23B针对上述多个路线中的每个路线，对图像数据所表示的图像中包含的人物的属性进行分析。在该情况下，数据分析处理部23B例如从由多个存储装置10收集到的分析用数据中，基于位置数据等来提取由在特定路线上移动的移动体V收集到的分析用数据。然后，数据分析处理部23B基于提取出的分析用数据，对图像数据所表示的图像中包含的人物的属性进行分析，由此针对多个路线中的每个路线，对乘坐各移动体V的人物的属性进行分析。在图4、图5、图6、图7中说明的例子中，数据分析处理部23B针对各路线R21、路线R22、路线R23的每个线路，基于由在各路线上移动的移动体V收集到的分析用数据，对图像数据所表示的图像中包含的人物的属性进行分析。在此，数据分析处理部23B例如构成为能够执行使用各种公知的人工智能(Artificial Intelligence)技术、深度学习(Deep Learning)技术对图像数据所表示的图像中包含的人物的属性以及该属性所确定的人物的人流进行分析的处理。

具体而言，数据分析处理部23B如上述那样，执行从由数据预处理部23A剪切出的静止图像中检测并提取人物的处理。然后，本实施方式的数据分析处理部23B执行从图像数据所表示的图像中对包含该已检测、提取的人物的特征点的图像进行提取的处理。在此，该人物的特征点是指能够对图像中包含的人物确定该人物属性的部位。该人物的特征点是指，例如该人物的露出表情的面部、出现动作/手势的手脚、具有容易佩戴饰品等的倾向的位置等部位。数据分析处理部23B例如从由不同的角度拍摄到的多个图像中对拍摄了能够用于确定人物的属性的该人物的特征点的图像进行提取。

然后，数据分析处理部23B基于从图像数据中提取出的包含人物的特征点的图像，来执行对该图像中包含的人物的属性进行分析的处理。数据分析处理部23B例如基于存储于分析参照DB 22B中的属性预测参照数据(分析参照数据)和从图像数据中提取出的图像中包含的人物的特征点，分析该人物的属性。这里，属性预测参照数据是反映了通过使用人工智能技术、深度学习技术的各种方法学习了能够根据图像中包含的人物的特征点等来推定的该人物的属性的结果的信息。换言之，属性预测参照数据是为了基于图像中包含的人物的特征点等来推定人物的属性而使用人工智能技术、深度学习技术的各种方法进行数据库化的数据。该属性预测参照数据能够依次更新。属性预测参考数据例如也可以是用于对表示数据分析处理部23B的分析结果的分析结果数据(人物属性数据)本身进行学习的数据。

作为由数据分析处理部23B分析的人物的属性，典型地包含能够从该人物的外观的特征点分析的事项，例如该人物的性别、年龄、体格、社会地位、爱好或者行动意向等。在此，性别是表示男性、女性的类别的属性。年龄是表示从出生到当前(此时)为止的年月的长度的属性。体格是表示身高、体重、各种尺寸等的属性。社会地位指的是表示职业(个体经营者、商人、警察、学生、无业、临时工)、年收入、身份、同行者等的属性。爱好是表示服装/持有物/时尚的倾向(休闲型、优雅型、品牌型、豪华型、快时尚型)、兴趣(运动/亚文化/户外/美容等)等的属性。所谓行动意向，是表示该时刻的心情、兴趣点(想做的事、想去的地方)等的属性。即，在此，数据分析处理部23B推定性别、年龄、体格、社会地位、爱好、行动意向等作为人物属性。

数据分析处理部23B参照属性预测参照数据，提取与图像中包含的人物的特征点对应的属性(性别、年龄、体格、社会地位、爱好或行动意向)，将提取出的属性推定为映入到该图像中的人物的属性。数据分析处理部23B例如根据图像中包含的人物的特征点即脸部的表情、手脚的动作/手势、穿戴的饰品、衣服等，参照属性预测参照数据，对与该特征点对应的属性进行匹配，推定该人物的性别、年龄、体格、社会地位、爱好、行动意向等属性。

并且，数据分析处理部23B还基于与确定了人物属性的图像数据建立了关联的位置数据，来执行对如上述那样确定了属性的人物的位置等进行分析的处理。数据分析处理部23B例如从分析对象DB 22A中读取与确定了人物属性的图像数据建立了关联的位置数据。然后，数据分析处理部23B基于存储于分析参照DB 22B的地图参照数据(分析参照数据)和读取到的位置数据，对该属性被确定的人物的位置等进行分析。例如，数据分析处理部23B参照地图参照数据，基于该位置数据来确定拍摄到该图像的位置。然后，数据分析处理部23B基于该位置数据所表示的位置，来确定属性被确定的人物的位置。

数据分析处理部23B生成表示如上述那样分析出的人物的属性的人物属性数据以及表示属性被确定的人物的位置的按属性计的位置数据，以作为对分析用数据进行分析而得的分析结果数据。然后，数据分析处理部23B将包含已生成的人物属性数据和按属性计的位置数据在内的分析结果数据蓄积在分析结果DB 22C中并数据库化而存储。

此外，搭载有本实施方式的存储装置10的移动体V在内部搭载有输出装置OD。输出装置OD是能够输出内容的装置，分别设置在多个移动体V的内部。输出装置OD既可以安装在网络上，构成经由网络提供各种内容的所谓云服务型的装置，也可以构成脱离网络的所谓的单机式的装置。输出装置OD构成为包括能够显示与内容对应的图像的显示器、能够输出与内容对应的声音/语音的扬声器等。作为输出装置OD所输出的内容，例如除了广告、优惠等内容以外，也可以包含构成各种引导信息的内容，该各种引导信息是地域信息、向规定设施的导航信息、灾害时的避难路径/安全支持信息等。输出装置OD所输出的内容的数据可以经由网络或存储介质等逐次更新。

而且，本实施方式的数据分析处理部23B也可以构成为：还能够执行生成基于按移动体计的乘车人数数据、按路线计的乘车人数数据等的商用利用数据以作为分析结果数据的处理。具体而言，本实施方式的数据分析处理部23计算表示通过了来自设置于各移动体V的内部的输出装置OD的内容的可接收范围的通过者人数的指标。这里，输出装置OD的内容的可接收范围是指人物能够接收输出装置OD输出的内容的空间范围，根据人物能够看到输出装置OD显示的图像的可视范围、人物能够听到输出装置OD输出的声音/语音可听范围等来决定。

数据分析处理部23例如基于表示每个路线的乘车人数的按路线计的乘车人数数据，针对每个路线计算表示通过了上述可接收范围的通过者人数的指标。另外，数据分析处理部23也可以基于表示每个移动体V的乘车人数的按移动体计的乘车人数数据，针对每个移动体V，计算表示通过了上述可接收范围的通过者人数的指标。然后，数据分析处理部23生成表示该指标的商用利用数据，将包含已生成的商用利用数据的分析结果数据蓄积在分析结果DB 22C中并数据库化而存储。

在此，通过上述的输出装置OD的内容的可接收范围的通过者人数可以视为接收了该输出装置OD的内容的人数。并且，在输出装置OD设置于移动体V内部的情况下，该可接收范围典型地可以视为移动体V的整个内部。因此，能够视为通过了移动体V内部的输出装置OD的内容的可接收范围的通过者人数与该移动体V的乘车人数大致相同。

基于上述内容，本实施方式的数据分析处理部23B将移动体V的乘车人数作为内容的可接收范围的通过者人数。即，在此，数据分析处理部23B将按移动体计的乘车人数数据所表示的每个移动体V的乘客人数作为每个移动体V的内容的可接收范围的通过者人数。同样地，数据分析处理部23B将按路线计的乘车人数数据所表示的每个路线的乘客人数作为每个路线的内容的可接收范围的通过者人数。

而且，数据分析处理部23B也可以将通过了内容的可接收范围的通过者人数本身作为表示该通过者人数的指标，也可以基于该通过者人数来计算表示该通过者人数的指标。作为表示由数据分析处理部23B计算出的通过者人数的指标，例如可举出“DEC：DailyEffective Circulation：每日有效人口通行量”、“GRP：Gross Rating Point：总收视率”等。“DEC”、“GRP”都是表示广告的效果的指标。典型地，“DEC”是通过对象广告的可接收范围(可视范围)的1天的通过者人数。“DEC”例如可以是将满18岁以上等满足规定的年龄限制的人作为对象的通过者人数，也可以是不设置年龄限制而将所有人作为对象的通过者人数。典型地，“GRP”是通过上述可接收范围的1天的通过者人数在1天内能够到达对象广告的区域内的对象人口中的比例。“GRP”可以由[DEC/对象区域内的对象人口]表示。“对象区域内的对象人口”是在对“DEC”的对象设置了年龄限制的情况下对象区域内的满足该年龄限制的人口。

数据分析处理部23B能够基于每个移动体V的内容的可接收范围的通过者人数，来计算每个移动体V的“DEC”、“GRP”，以作为表示通过者人数的指标。例如，上述的图2中说明的每个移动体V的1天的乘车人数、其平均值、图5中说明的每个移动体V的合计乘车人数等相当于每个移动体V的“DEC”。

同样地，数据分析处理部23B能够基于每个路线的内容的可接收范围的通过者人数，来计算每个路线的“DEC”、“GRP”，以作为表示通过者人数的指标。例如，上述的图6、图7中说明的每个路线的1天的乘车人数、其平均值相当于每个路线的“DEC”。

然后，数据分析处理部23B针对每个移动体V，生成表示每个路线的“DEC”、“GRP”的商用利用数据作为表示通过了可接收范围的通过者人数的指标，并将包含已生成的商用利用数据的分析结果数据蓄积于分析结果DB 22C并数据库化而存储。

数据加工处理部23C是执行将由数据分析处理部23B分析出的分析结果数据加工为期望的形式的处理的部分。数据加工处理部23C将分析结果数据中包含的按移动体计的乘车人数数据、按路线计的乘车人数数据、人物属性数据、按属性计的人流数据、商用利用数据等加工成期望的形式。数据加工处理部23C例如如图8所例示的那样，将包含按移动体计的乘车人数数据、按路线计的乘车人数数据、人物属性数据、按属性计的人流数据、商用利用数据在内的分析结果数据加工成在地图上标绘有何时、哪个路线的哪里、哪个属性的人有几个、每个移动体V的“DEC”、“GRP”、每个路线的“DEC”、“GRP”等的形式、各种图表、时刻表等。然后，处理部23执行将由数据加工处理部23C加工成期望的形式后的分析结果数据经由数据输入输出部21输出到客户终端CL的处理。客户终端CL是能够在例如商圈调查、营销、广告、决定广告费时的判断材料、防灾/城市规划等各种用途中利用从分析装置20提供的分析结果数据的终端。客户终端CL例如由笔记本型PC、台式PC、平板型PC、智能手机、移动终端等构成。

接着，参照图9的流程图来说明分析系统1中的处理的一例。

首先，分别搭载于多个移动体V中的多个存储装置10随着移动体V的移动而收集包含图像数据、位置数据在内的分析用数据(步骤S1)。

接着，存储装置10将收集到的分析用数据经由数据输入输出部13输出，经由分析装置20的数据输入输出部21输入到分析装置20(步骤S2)。输入到分析装置20后的分析用数据被存储于分析对象DB 22A。

接着，分析装置20的数据预处理部23A对存储于分析对象DB 22A中的分析用数据实施上述那样的各种预处理(步骤S3)。

接着，分析装置20的数据分析处理部23B基于由数据预处理部23A实施了预处理的分析用数据进行分析，生成按移动体计的乘车人数数据、按路线计的乘车人数数据、人物属性数据、按属性计的人流数据、商用利用数据等，以作为分析结果数据(步骤S4)。

然后，数据分析处理部23B将已生成的按移动体计的乘车人数数据、按路线计的乘车人数数据、人物属性数据、按属性计的人流数据、商用利用数据等的分析结果数据蓄积在分析结果DB 22C中并数据库化而存储(步骤S5)。

接着，分析装置20的数据加工处理部23C根据来自客户终端CL等的请求，将分析结果DB 22C中存储的分析结果数据(按移动体计的乘车人数数据、按路线计的乘车人数数据、人物属性数据、按属性计的人流数据、商用利用数据等)加工成如图8所例示那样的期望的形式(步骤S6)。

然后，分析装置20的处理部23将已被数据加工处理部23C加工成期望的形式后的分析结果数据经由数据输入输出部21向客户终端CL输出、提供(步骤S7)，结束一系列的处理。

以上说明的分析系统1能够通过分别搭载于多个移动体V的多个存储装置10，来收集包含表示各移动体V的内部的图像的图像数据以及位置数据的分析用数据。并且，分析装置20能够基于由多个存储装置10收集到的该分析用数据，针对多个路线中的每个路线，对多个移动体V的乘车人数进行计数。即，该分析系统例如即使在为了进行配车的高效化等，而使1台移动体V在一天中在多个路线上行驶，并且多个移动体V在多个路线上分开使用而运行的情况下，也不仅能够适当地对每个移动体V的乘车人数进行计数，还能够适当地对例如与各路线建立了关联的每个路线的总计乘车人数进行计数。其结果，该分析系统1能够针对多个移动体V所移动的多个路线中的每个路线适当地分析人物的流动的倾向。并且，分析系统1能够在商圈调查、营销、广告、决定广告费时的判断材料、防灾/城市规划等各种用途中灵活利用如上述那样分析出的每个路线的人物的流动的倾向。

在此，以上说明的分析系统1基于图像数据所表示的图像中包含的人物的数量对移动体V的乘车人数进行计数。由此，分析系统1例如与通过目视等用人工对移动体V的乘车人数进行计数的情况相比，能够减少计数的作业负荷，大幅提高计数本身的频率。其结果，分析系统1能够更高精度地分析人物的流动的倾向。

更详细而言，以上说明的分析系统1从由多个存储装置10收集到的分析用数据中提取在特定的路线上移动的移动体V的乘车人数，汇总在该特定的路线上移动的所有移动体V中的每个移动体的在该特定的路线上的乘车人数，对该特定的路线中的所有移动体V的合计乘车人数进行计数。因此，分析系统1能够基于由多个存储装置10收集到的分析用数据，适当地对多个路线中的每个路线上的所有移动体的合计乘车人数进行计数。

另外，以上说明的分析系统1还通过分析装置20基于分析用数据，针对多个路线中的每个路线，对图像数据所表示的图像中包含的人物的属性进行分析。其结果，该分析系统1针对多个移动体V所移动的多个路线中的每个路线，除了移动体V的乘车人数之外，还能够分析搭乘于移动体V的人物的属性，以作为人物的流动的倾向。由此，该分析系统1例如不仅能够掌握由多个移动体V运行的每个路线的乘车人数，还能够掌握该每个路线的乘车者的属性倾向，相反，能够容易地确定期望的属性倾向的乘车人多的路线等。其结果，分析系统1能够在上述那样的各种用途中更适当地利用每个路线的人物的流动的倾向。

作为一例，以上说明的分析系统1利用分析装置20，基于多个路线中的每个路线的乘车人数，针对该每个路线，计算表示通过了搭载于移动体V的输出装置OD的内容的可接收范围的通过者人数的指标。其结果，分析系统1能够适当地将每个路线的该指标用作例如针对每个路线来决定从输出装置OD输出的内容的使用费(广告费等)时的判断材料。另外，分析系统1能够适当地利用每个路线的乘车者的属性倾向，以作为例如针对每个路线来决定从移动体V的输出装置OD输出的内容时的判断材料。

此外，上述的本发明的实施方式所涉及的分析系统并不限于上述的实施方式，能够在权利要求书所记载的范围内进行各种变更。

以上说明的移动体V以在内部搭载有输出装置OD的移动体进行了说明，但不限于此。说明了分析装置20针对多个路线中的每个路线，计算表示通过了输出装置OD的内容的可接收范围的通过者人数的指标，但不限于此。

另外，以上说明的分析装置20以针对多个路线中的每个路线对图像数据所表示的图像中包含的人物的属性进行分析的情况进行了说明，但不限于此。

以上说明的控制部14、分析装置20的各部独立地构成，该各部可以通过以能够相互收发各种电信号的方式连接而构成，一部分功能也可以通过其他控制装置来实现。另外，以上说明的程序、应用程序、各种数据等可以适当地更新，也可以存储在经由任意网络而与分析系统1连接的服务器中。以上说明的程序、应用、各种数据等例如也可以根据需要下载其全部或一部分。另外，例如，关于控制部14、分析装置20所具备的处理功能，既可以通过例如CPU等以及由该CPU等解释执行的程序来实现其全部或者任意的一部分，另外，也可以作为基于布线逻辑等的硬件来实现。

例如，分析系统1也可以在各存储装置10侧设置分析装置20的数据预处理部23A、数据分析处理部23B的一部分功能。例如，分析系统1也可以在各存储装置10侧进行包含人物的外周图像的剪切等1次图像分析，根据基于从各存储装置10向分析装置20发送的分析用数据的数据，在分析装置20侧进行乘车人数的计数、人物属性的分析等2次图像分析。另外，例如，分析系统1也可以在各存储装置10侧对每个移动体V单个的乘车人数进行计数，生成按移动体计的乘车人数数据，根据基于从各存储装置10向分析装置20发送的分析用数据的数据，在分析装置20侧按每个路线对多个移动体V的乘车人数进行计数，生成按路线计的乘车人数数据。