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公開番号2025099947
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2023216964
出願日2023-12-22
発明の名称関係性推定装置及び関係性推定プログラム
出願人株式会社竹中工務店
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250626BHJP(計算;計数)
要約【課題】従来の技術に比較して、より高精度に撮影画像に映る人の関係性を推定することができる関係性推定装置及び関係性推定プログラムを得る。
【解決手段】関係性推定装置10は、対象施設に来訪した複数の来訪者が映った2次元の撮影画像を示す撮影画像情報、及び当該複数の来訪者を含む領域を対象とした距離画像情報を取得する取得部11Aと、撮影画像情報が示す撮影画像から、距離画像情報から得られる上記複数の来訪者間の距離が所定距離以下の来訪者群を、関係性を有する有関係性来訪者群として特定する特定部11Bと、複数の人が映った撮影画像を示す画像情報を入力情報とし、当該複数の人の関係性を示す関係性情報を出力情報として予め学習された関係性推定モデル13Dに対して、撮影画像情報における、有関係性来訪者群の画像領域に対応する画像情報を入力することで、上記複数の来訪者の関係性を推定する推定部11Cと、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
対象施設に来訪した複数の来訪者が映った２次元の撮影画像を示す撮影画像情報、及び前記複数の来訪者を含む領域を対象とした距離画像を示す距離画像情報を取得する取得部と、
前記撮影画像情報が示す撮影画像から、前記距離画像情報から得られる前記複数の来訪者間の距離が予め定められた距離以下である来訪者群を、関係性を有する有関係性来訪者群として特定する特定部と、
複数の人が映った撮影画像を示す画像情報を入力情報とし、当該複数の人の関係性を示す関係性情報を出力情報として予め学習された関係性推定モデルに対して、前記撮影画像情報における、前記有関係性来訪者群の画像領域に対応する画像情報を入力することで、前記複数の来訪者の関係性を推定する推定部と、
を備えた関係性推定装置。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記取得部は、前記推定部により前記関係性の推定を行う時期に関する時期情報、及び前記対象施設に関連する施設関連情報の少なくとも一方を更に取得し、
前記推定部は、前記時期情報及び前記施設関連情報の少なくとも一方を用いて、前記関係性推定モデルによって推定した前記関係性に対する補正を行う、
請求項１に記載の関係性推定装置。
【請求項３】
前記関係性推定モデルは、前記出力情報として、出力する前記関係性情報が示す関係性である確率を示す確率情報を更に出力し、
前記補正は、前記確率情報が示す確率に対する補正である、
請求項２に記載の関係性推定装置。
【請求項４】
前記時期情報は、前記推定を行う日の曜日、及び時間帯の少なくとも一方を示す情報であり、
前記施設関連情報は、前記対象施設で開催されるイベントを示す情報である、
請求項２又は請求項３に記載の関係性推定装置。
【請求項５】
前記複数の来訪者に対して、前記推定部によって推定された関係性を有する複数の人にとって有益であるものとして予め定められた有益情報を提示する提示部、を更に備えた、
請求項１に記載の関係性推定装置。
【請求項６】
対象施設に来訪した複数の来訪者が映った２次元の撮影画像を示す撮影画像情報、及び前記複数の来訪者を含む領域を対象とした距離画像を示す距離画像情報を取得し、
前記撮影画像情報が示す撮影画像から、前記距離画像情報から得られる前記複数の来訪者間の距離が予め定められた距離以下である来訪者群を、関係性を有する有関係性来訪者群として特定し、
複数の人が映った撮影画像を示す画像情報を入力情報とし、当該複数の人の関係性を示す関係性情報を出力情報として予め学習された関係性推定モデルに対して、前記撮影画像情報における、前記有関係性来訪者群の画像領域に対応する画像情報を入力することで、前記複数の来訪者の関係性を推定する、
処理をコンピュータに実行させる関係性推定プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、関係性推定装置及び関係性推定プログラムに関する。
続きを表示（約 1,000 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、施設に対する来訪者における関係性の推定に関する技術として次の技術があった。
【０００３】
特許文献１には、ユーザ同士の人間関係を精度良く推定できるようにすることを目的とした人間関係推定装置が開示されている。
【０００４】
この人間関係推定装置は、２人のユーザが互いに近接することを検出する検出部と、前記検出部によって近接が検出された位置に対して前記ユーザ毎に対応付けられた、互いに異なる属性を示す情報を取得する位置属性情報取得部と、前記位置属性情報取得部によって取得された情報によって示される、前記ユーザ毎に対応付けられた、互いに異なる属性の組合せに基づいて、前記ユーザ同士の人間関係を推定する関係推定部と、を備えている。
【０００５】
特許文献２には、複数のイベント群で撮影された写真集合から人物の関係を分類する方法が開示されている。
【０００６】
この方法は、前記写真集合を検索し、前記写真集合の中の人物を特定し、前記特定された人物の性別と年齢層を判断するステップと、前記特定された人物と、当該人物の生起および共起と、当該人物の性別と、当該人物の年齢とを使って、当該人物の間の社会的関係を１つのルール群に基づいて推定するステップと、を含む。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０２０-０９５２９３号公報
特表２０１１-５１４５７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に開示されている技術では、施設内での位置属性情報の取得が困難である場合、来訪者の関係性を精度よく推定することが難しい、という問題点があった。
【０００９】
また、特許文献２に開示されている技術では、来訪者の性別や年齢層の判断が困難である場合、来訪者の関係性を精度よく推定することが難しい、という問題点があった。
【００１０】
本開示は、以上の事実を鑑みてなされたものであり、従来の技術に比較して、より高精度に撮影画像に映る人の関係性を推定することができる関係性推定装置及び関係性推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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