LRFとカメラを利用した商業施設における歩行者行動の分類

摘要

商業施設内を移動する歩行者の行動をLRF（レーザレンジファインダ）とカメラを用いて記録し，そこから得られる歩行軌跡・速度および首振りの頻度に基づいて，歩行者の状態を目標に向かう「直行状態」，場所または道順を探す「探索状態」，特に移動目的や目棲を持たない「回遊状態」の3種類に分けて分析を行った．消費者の行動は，商品に対する顧客の認知，噂好，興味度などを反映しているため，その分析は商品自体の評価だけでなく，マーケテイングや広告などにおいても有用である．これまでの分析手法わ多くはPOS（販売時点情報管理）やサンプル調査によるものであるが，一般の消費者の消費に至るまでの行動を分析することは従来にはない評価手法・サービスの提供につながる可能性がある．今回行った分類は非接触計測可能な情報に基づいており，将来的に歩行者側に無線タグなど特別な装置を持たせることなく施設利用者の状態に応じた実時間情報授供サービスを実現することを意図している．本報告では，手動ラベリングにより抽出したサンプルデータに対して歩行者の移動経路に基づいて各状態毎に歩行軌跡・速度および首振りの頻度の差異を分析した．分析結果に基づいて平日および休日の複数の時間帯について歩行者の状態を分類し分析の妥当性を示唆する結果を得た．%We analyze pedestrian behavior in a large shopping mall through observations using a laser range finder (LRF) and video cameras. The observed movements are classified into three categories, 'going straight,"finding the way,' and 'walking around,' based on the persons' walking speed, variability of trajectory, stopping ratio, and head motions. Pedestrian behavior reflects their internal state (e.g., interests, preference, etc.), and this analysis is intended to extract such information from the observed behavior. The information is expected to be useful as marketing data for the the target facilities. It can also be useful in providing personalized on-line services to individuals corresponding to their interests and needs. In this paper, we analyze the observed properties from hand-labeled data and categorize a large-scale set of data based on the analysis. We also use our non-contact gaze tracking system to perform gaze analysis of pedestrians who look at a direction signboard in the shopping mall.