人流分析 技術紹介

1. 顔認証を使わず、人物画像全体を使うので、個人情報を扱いません。（顔部分はモザイクをかけます）
2. 【人の属性の判定】は、対象場面や分析内容に合う属性を定義し、学習モデルを作成し、判定精度90%以上の実績を出しています。（汎用モデルを使う場合は精度50%程度）
   ※人の属性の判定精度は、人の目視による判定結果を正とした場合の精度
3. 【人の移動の把握】では、通信や保管のデータ量を減らすため、最小4fpsでトラッキングを可能にしました（データ量は通常（15-30fps）の約1/4）
4. 【人の移動の把握】と【人の属性の判定】を組み合わせて分析します。

機能の概要

【人の移動の把握】
バスの乗降客数の計測（判定精度実績90%※）
【同一人物の特定】
乗客ごとの乗降バス停の判定
【人の属性の判定】
乗客の属性判定（判定精度実績90%※）

• 属性毎の利用者数
• バス停毎、年代毎の利用者数など
• 土日祝の利用者と平日の利用者属性の違い、利用バス停の違い
• ショッピングモールバス停で降車する利用者はどこから乗るのか

【人の移動の把握】
コンコース利用客の移動の把握（コンコースのどこから来てどこへ行った）
（判定精度実績90%※）
【人の属性の判定】
コンコース利用客の人物属性の判定

• コンコース通過者数と鉄道利用者数の時間推移
• 鉄道利用者の属性毎の人数の時間推移

【人の移動の把握】
現在の来場者数
【人の属性の判定】
人物属性毎の人数（ユニフォーム着用スタッフ（青枠）と一般来場者（赤枠）を区別）

時間帯毎のブース滞在者数　（出展スタッフを除く）