JP5234637B2 - User flow line generation server, user flow line generation method, and user flow line generation program - Google Patents

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Description

本発明は、複数のユーザの移動履歴に基づいてユーザ群の動線を示すユーザ動線を生成するユーザ動線生成サーバ、ユーザ動線生成方法、及びユーザ動線生成プログラムに関する。   The present invention relates to a user flow line generation server, a user flow line generation method, and a user flow line generation program that generate a user flow line indicating a flow line of a user group based on movement histories of a plurality of users.

近年、GPS(Global Positioning System)などによる測位機能を有する携帯電話端末などの携帯端末が普及してきており、そのような携帯端末からインターネット等の通信ネットワークを介して位置情報を収集し、携帯端末を携帯するユーザの移動状況を解析する各種のシステムが提案されている(例えば特許文献1−2,非特許文献1−2参照)。   In recent years, mobile terminals such as mobile phone terminals having a positioning function based on GPS (Global Positioning System) have become widespread, and position information is collected from such mobile terminals via a communication network such as the Internet. Various systems for analyzing the movement status of a portable user have been proposed (see, for example, Patent Literatures 1-2 and 1-2).

特許文献1には、GPSによる測位機能を有する携帯電話端末などから位置情報を収集し、その位置情報の履歴に基づいて行動目的地として考えられるトリップエンドをより正確に抽出し、公共性が高い要衝地を自動的に解するシステムが開示されている。また、特許文献2には、カーナビゲーションの付加機能として、衛星測位されて得た位置情報などからマップマッチングして得た経路情報を群別して記憶し、目的地が設定されていない場合でも記憶されている群別された経路情報を用いて、経路を予測し、予測経路上の道路交通情報を受信して、よりよい案内ができるようなシステムが開示されている。   In Patent Document 1, location information is collected from a mobile phone terminal or the like having a positioning function by GPS, and a trip end considered as an action destination is more accurately extracted based on the history of the location information. A system for automatically solving critical points is disclosed. Further, in Patent Document 2, as an additional function of car navigation, route information obtained by map matching from position information obtained by satellite positioning is stored in groups, and is stored even when a destination is not set. A system is disclosed in which a route can be predicted using the grouped route information, and road traffic information on the predicted route can be received to provide better guidance.

特開2008−146249号公報JP 2008-146249 A 特開2000−266562号公報JP 2000-266562 A

堀口良太,長岡亨,畑成年、“GPS携帯電話による大規模パーソンプローブ調査のためのトリップ情報抽出手法に関する研究・第33回土木計画学研究発表会(春大会)講演集”、CD−ROM、2006年6月Ryota Horiguchi, Satoshi Nagaoka, Naruto Hata, “Study on Trip Information Extraction Method for Large-scale Person Probe Survey Using GPS Mobile Phone, Lecture Meeting for the 33rd Civil Engineering Research Conference (Spring Conference)”, CD-ROM June 2006 上坂吉則、“開曲線にも適用できる新しいフーリエ記述子”、電子情報通信学会誌文誌A Vol.J67−A No.3、PP166−173Yoshinori Uesaka, “A New Fourier Descriptor Applicable to Open Curves”, IEICE Journal A Vol. J67-A No. 3, PP166-173

ところが、従来のシステムでは、単に携帯端末からの位置情報に基づいて移動経路を導出しているだけであり、測位精度などに起因する位置情報の精度のばらつきが考慮されていないため、位置情報の精度によっては誤った移動経路を導出することになってしまうおそれがある。   However, the conventional system merely derives the movement route based on the position information from the mobile terminal and does not consider the variation in the position information accuracy due to the positioning accuracy. Depending on the accuracy, there is a risk that an incorrect movement route will be derived.

また、従来のシステムでは、カーナビゲーションシステムでの利用を前提とし、マップマッチングによる経路探索を行うようにしているため、道路や線路のベクトル情報が存在する範囲でしかユーザの移動経路を導出することができない。   In addition, in the conventional system, the route search by map matching is performed on the premise that the system is used in a car navigation system, so that the user's travel route is derived only within the range where vector information of roads and tracks exists. I can't.

一方、ユーザの移動状況を示す情報の利用目的によっては、個別のユーザの移動経路は必要でなく、ユーザ群の移動動線が特に必要とされる場合も多いと考えられる。しかしながら、上記のような従来のシステムでは、位置情報の精度が考慮されておらず、マップマッチングにより道路上にマッチングした上で、群別された動線が生成されるので、得られた位置情報の精度が悪い場合や、公園、山、海、空といった道路情報にマッチングできない箇所での移動を動線として捉えることはできないという問題があった。   On the other hand, depending on the purpose of use of the information indicating the movement status of the user, it is considered that there are many cases in which the movement path of the individual user group is not necessary and the movement flow line of the user group is particularly necessary. However, in the conventional system as described above, the accuracy of the position information is not taken into account, and the flow line grouped is generated after matching on the road by map matching, so the obtained position information There is a problem that the movement at a location where the road information cannot be matched such as a park, a mountain, the sea, and the sky cannot be regarded as a flow line.

本発明は、上述した問題を解消し、位置情報の精度を考慮してユーザ群の移動動線を適切に生成することができるユーザ動線生成サーバ、ユーザ動線生成方法、及びユーザ動線生成プログラムを提供することを目的とする。   The present invention solves the above-described problems and can appropriately generate a movement flow line of a user group in consideration of the accuracy of position information, a user flow line generation server, a user flow line generation method, and a user flow line generation. The purpose is to provide a program.

本発明のユーザ動線生成サーバは、複数のユーザの移動履歴に基づいてユーザ群の動線を示すユーザ動線を生成するユーザ動線生成サーバであって、複数のユーザそれぞれの移動履歴を示す複数のユーザ移動履歴情報を記憶するユーザ移動履歴情報記憶手段と、前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に記憶されている複数のユーザ移動履歴情報の中からユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報を決定する生成対象決定手段と、ユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報それぞれに含まれている基準位置情報の精度を示す精度レベルに応じて、生成するユーザ動線の粗さを示す解像度レベルを決定する解像度レベル決定手段と、決定した解像度レベル毎に、ユーザ移動履歴情報に含まれている基準位置情報が示す基準位置群から動線候補を生成する動線候補生成手段と、生成された動線候補を分類する動線候補分類手段と、分類された動線候補群毎に、解像度に応じてユーザ動線を生成する動線生成手段とを含むことを特徴とする。   The user flow line generation server of the present invention is a user flow line generation server that generates a user flow line indicating a flow line of a user group based on a movement history of a plurality of users, and shows a movement history of each of the plurality of users. User movement history information storage means for storing a plurality of user movement history information, and user movement history information as a user flow line generation target from among the plurality of user movement history information stored in the user movement history information storage means The roughness of the user flow line to be generated is indicated according to the accuracy level indicating the accuracy of the reference position information included in each of the user movement history information to be generated as the user flow line generation target Resolution level determining means for determining a resolution level and a flow line from the reference position group indicated by the reference position information included in the user movement history information for each determined resolution level Flow line candidate generating means for generating complements, flow line candidate classifying means for classifying the generated flow line candidates, and flow line generation for generating user flow lines according to resolution for each classified flow line candidate group Means.

上記のように構成したことで、位置情報の精度を考慮してユーザ群の移動動線を適切に生成することができるようになる。   With the configuration described above, it is possible to appropriately generate a movement line of the user group in consideration of the accuracy of the position information.

複数のユーザがそれぞれ使用する複数のユーザ端末から、当該ユーザ端末にて測位された測位位置を含む位置関連情報を受信する位置関連情報受信手段と、該位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている測位位置を基準位置とし、基準位置を示す基準位置情報と該当ユーザを示すユーザIDとを含むユーザ移動履歴情報を前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に登録するユーザ移動履歴情報登録手段とを含む構成とされていてもよい。   Position-related information receiving means for receiving position-related information including a positioning position measured by the user terminal from a plurality of user terminals used by a plurality of users, and position-related information received by the position-related information receiving means The user movement history information registration means for registering the user movement history information including the reference position information indicating the reference position and the user ID indicating the corresponding user in the user movement history information storage means, with the positioning position included in the reference position as the reference position It may be set as the structure containing these.

前記位置関連情報受信手段は、ユーザ端末から測位種別を示す測位種別情報を含む位置関連情報を受信し、前記ユーザ移動履歴情報登録手段は、前記位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている測位種別情報が示す測位種別に応じて測位精度を示す精度レベルを基準位置情報の精度レベルとして決定し、決定した精度レベルを含むユーザ移動履歴情報を前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に登録する構成とされていてもよい。   The location related information receiving means receives location related information including positioning type information indicating a positioning type from a user terminal, and the user movement history information registration means is included in the location related information received by the location related information receiving means. The accuracy level indicating the positioning accuracy is determined as the accuracy level of the reference position information in accordance with the positioning type indicated by the positioning type information, and the user movement history information including the determined accuracy level is registered in the user movement history information storage unit. It may be configured to.

前記位置関連情報受信手段は、ユーザ端末における測位種別に応じた測位精度を示す精度レベルを示す精度レベル情報を含む位置関連情報を当該ユーザ端末から受信し、前記ユーザ移動履歴情報登録手段は、前記位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている精度レベル情報が示す精度レベルを含むユーザ移動履歴情報を前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に登録する構成とされていてもよい。   The position related information receiving means receives position related information including accuracy level information indicating an accuracy level indicating a positioning accuracy according to a positioning type in the user terminal from the user terminal, and the user movement history information registering means The user movement history information including the accuracy level indicated by the accuracy level information included in the position related information received by the position related information receiving means may be registered in the user movement history information storage means.

複数のユーザがそれぞれ使用する複数のユーザ端末から、当該ユーザ端末にて測位された測位位置を含む位置関連情報を受信する位置関連情報受信手段と、該位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている測位位置と、該当ユーザに設定されているプライバシーレベルとに基づいて、基準位置を示す基準位置情報を生成し、生成した基準位置情報と該当ユーザを示すユーザIDとを含むユーザ移動履歴情報を生成するユーザ移動履歴情報生成手段と、生成されたユーザ移動履歴情報を前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に登録するユーザ移動履歴情報登録手段とを含む構成とされていてもよい。   Position-related information receiving means for receiving position-related information including a positioning position measured by the user terminal from a plurality of user terminals used by a plurality of users, and position-related information received by the position-related information receiving means A user who generates reference position information indicating a reference position based on a positioning position included in the information and a privacy level set for the user, and includes the generated reference position information and a user ID indicating the user User movement history information generation means for generating movement history information and user movement history information registration means for registering the generated user movement history information in the user movement history information storage means may be included.

前記ユーザ移動履歴情報生成手段は、前記位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている測位位置から、該当ユーザに設定されているプライバシーレベルに応じて位置をずらした基準位置を示す基準位置情報を生成する構成とされていてもよい。   The user movement history information generating means indicates a reference position shifted from a positioning position included in the position related information received by the position related information receiving means according to a privacy level set for the user. The reference position information may be generated.

前記動線生成手段は、解像度に従って、ラインの太さが異なるユーザ動線を生成する構成とされていてもよい。   The flow line generation means may be configured to generate user flow lines having different line thicknesses according to the resolution.

ユーザ動線を含むユーザ動線関連情報を記憶するユーザ動線関連情報記憶手段と、前記動線候補生成手段によって生成された動線候補と、前記ユーザ動線関連情報記憶手段に記憶されているユーザ動線関連情報に含まれているユーザ動線とのパターンマッチングを行うパターンマッチング手段とを含み、前記動線生成手段は、マッチするユーザ動線が存在している場合には、パターンマッチング対象となった動線候補とユーザ動線とを平均化した新たなユーザ動線を生成し、生成したユーザ動線を含むユーザ動線関連情報を前記ユーザ動線関連情報記憶手段に登録する構成とされていてもよい。   User flow line related information storage means for storing user flow line related information including user flow lines, flow line candidates generated by the flow line candidate generation means, and stored in the user flow line related information storage means Pattern matching means for performing pattern matching with the user flow line included in the user flow line related information, and the flow line generation means is a pattern matching target when a matching user flow line exists. A new user flow line obtained by averaging the flow line candidates and the user flow line, and the user flow line related information including the generated user flow line is registered in the user flow line related information storage unit; May be.

また、本発明のユーザ動線生成方法は、複数のユーザの移動履歴に基づいてユーザ群の動線を示すユーザ動線を生成するユーザ動線生成方法であって、複数のユーザそれぞれの移動履歴を示す複数のユーザ移動履歴情報を記憶するユーザ移動履歴情報記憶手段に記憶されている複数のユーザ移動履歴情報の中からユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報を決定する生成対象決定処理と、ユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報それぞれに含まれている基準位置情報の精度を示す精度レベルに応じて、生成するユーザ動線の粗さを示す解像度レベルを決定する解像度レベル決定処理と、決定した解像度レベル毎に、ユーザ移動履歴情報に含まれている基準位置情報が示す基準位置群から動線候補を生成する動線候補生成処理と、生成した動線候補を分類する動線候補分類処理と、分類した動線候補群毎に、解像度に応じてユーザ動線を生成する動線生成処理とを含むことを特徴とする。   The user flow line generation method of the present invention is a user flow line generation method for generating a user flow line indicating a flow line of a user group based on movement histories of a plurality of users. Generation target determination processing for determining user movement history information to be a user flow line generation target from among a plurality of user movement history information stored in a user movement history information storage means for storing a plurality of user movement history information indicating And a resolution level for determining a resolution level indicating the roughness of the user flow line to be generated according to the accuracy level indicating the accuracy of the reference position information included in each of the user movement history information to be generated as the user flow line A flow line candidate generation process for generating a flow line candidate from the reference position group indicated by the reference position information included in the user movement history information, for each determined resolution level; A flow line candidate classification processing for classifying the generated flow line candidate, for each flow line candidate group classified, characterized in that it comprises a flow-line generation process of generating a user flow line in accordance with the resolution.

さらに、本発明のユーザ動線生成プログラムは、複数のユーザの移動履歴に基づいてユーザ群の動線を示すユーザ動線を生成するユーザ動線生成プログラムであって、コンピュータに、複数のユーザそれぞれの移動履歴を示す複数のユーザ移動履歴情報を記憶するユーザ移動履歴情報記憶手段に記憶されている複数のユーザ移動履歴情報の中からユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報を決定する生成対象決定処理と、ユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報それぞれに含まれている基準位置情報の精度を示す精度レベルに応じて、生成するユーザ動線の粗さを示す解像度レベルを決定する解像度レベル決定処理と、決定した解像度レベル毎に、ユーザ移動履歴情報に含まれている基準位置情報が示す基準位置群から動線候補を生成する動線候補生成処理と、生成した動線候補を分類する動線候補分類処理と、分類した動線候補群毎に、解像度に応じてユーザ動線を生成する動線生成処理とを実行させるためのものである。   Furthermore, the user flow line generation program of the present invention is a user flow line generation program that generates a user flow line indicating a flow line of a user group based on movement histories of a plurality of users. Generating to determine user movement history information as a user flow line generation target from among a plurality of user movement history information stored in user movement history information storage means for storing a plurality of user movement history information indicating the movement history of the user The resolution level indicating the roughness of the user flow line to be generated is determined according to the accuracy level indicating the accuracy of the reference position information included in the target determination process and the user movement history information to be generated as the user flow line. Resolution level determination processing to be performed, and for each determined resolution level, a flow line sign from the reference position group indicated by the reference position information included in the user movement history information A flow line candidate generation process for generating the flow line candidates, a flow line candidate classification process for classifying the generated flow line candidates, and a flow line generation process for generating a user flow line according to the resolution for each classified flow line candidate group. It is for execution.

本発明によれば、位置情報の精度を考慮してユーザ群の移動動線を適切に生成することができるようになる。   According to the present invention, it is possible to appropriately generate a movement flow line of a user group in consideration of the accuracy of position information.

本発明の一実施の形態におけるユーザ動線生成システムの構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of the user flow line generation system in one embodiment of this invention. ユーザ移動履歴情報の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of user movement history information. ユーザ移動履歴情報登録処理の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a user movement history information registration process. 動線生成処理の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a flow line production | generation process. ユーザ移動履歴情報に含まれる各基準位置情報が示すそれぞれの基準位置の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of each reference | standard position which each reference | standard position information contained in user movement history information shows. 基準位置群から抽出した各POI間を時系列で線によって繋げた状態の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the state which connected between each POI extracted from the reference | standard position group with the line in time series. 図6に示す移動経路を平滑化した状態の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the state which smoothed the movement path | route shown in FIG. プライバシーレベルに応じて調整された基準位置群から抽出した各POI間を時系列で線によって繋げた状態の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the state which connected between each POI extracted from the reference | standard position group adjusted according to the privacy level with the line in time series. 図8に示す移動経路を平滑化した状態の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the state which smoothed the movement path | route shown in FIG. 動線候補の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a flow line candidate. 動線候補群の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a flow line candidate group. 分類された動線候補群の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the classified flow line candidate group. 分類された動線候補群の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the classified flow line candidate group. 分類された動線候補群の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the classified flow line candidate group. 動線の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a flow line. 動線の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a flow line. 動線の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a flow line. 動線関連情報の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of flow line relevant information. 動線生成処理の他の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the other example of a flow line production | generation process.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図1は、本発明の一実施の形態におけるユーザ動線生成システム100の構成例を示すブロック図である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a user flow line generation system 100 according to an embodiment of the present invention.

図1に示すように、ユーザ動線生成システム100は、ユーザ動線生成サーバ10と、複数のユーザ端末31〜3N(Nは任意の正の整数)とを含む。ユーザ動線生成サーバ10と、複数のユーザ端末31〜3Nとは、無線通信回線、公衆電話回線、インターネットなどの通信ネットワークとによって接続される。   As shown in FIG. 1, the user flow line generation system 100 includes a user flow line generation server 10 and a plurality of user terminals 31 to 3N (N is an arbitrary positive integer). The user flow line generation server 10 and the plurality of user terminals 31 to 3N are connected by a communication network such as a wireless communication line, a public telephone line, and the Internet.

ユーザ動線生成サーバ10は、履歴情報登録処理部11と、動線生成処理部12と、ユーザDB21と、ユーザ移動履歴DB22と、動線DB23とを含む。   The user flow line generation server 10 includes a history information registration processing unit 11, a flow line generation processing unit 12, a user DB 21, a user movement history DB 22, and a flow line DB 23.

履歴情報登録処理部11は、ユーザ端末31〜3Nから後述する位置関連情報を受信したことに応じて、後述するユーザ移動履歴情報をユーザ移動履歴DB22に登録する処理などの各種の処理を実行する機能を有する。   The history information registration processing unit 11 executes various processes such as a process of registering user movement history information described later in the user movement history DB 22 in response to receiving position related information described later from the user terminals 31 to 3N. It has a function.

動線生成処理部12は、ユーザ移動履歴DB22に登録されたユーザ移動履歴情報に基づいて、動線を生成する処理などの各種の処理を実行する機能を有する。   The flow line generation processing unit 12 has a function of executing various processes such as a process of generating a flow line based on the user movement history information registered in the user movement history DB 22.

ユーザDB21、ユーザ移動履歴DB22、及び動線DB23は、RAM等の記憶媒体によって構成される。ユーザDB21、ユーザ移動履歴DB22、及び動線DB23は、ユーザ動線生成サーバ10の内部に設けられていても外部に設けられていてもよい。   The user DB 21, the user movement history DB 22, and the flow line DB 23 are configured by a storage medium such as a RAM. The user DB 21, the user movement history DB 22, and the flow line DB 23 may be provided inside or outside the user flow line generation server 10.

ユーザDB21は、ユーザ登録を行っているユーザに関するユーザ情報を記憶するDBである。「ユーザ情報」は、ユーザの氏名、ユーザID、ユーザ端末の端末ID、プライバシーレベルなどのユーザに関連する各種の情報が対応付けされた情報である。なお、本例では、ユーザ端末31〜3Nを使用する各ユーザは、ユーザ登録しているものとする。「プライバシーレベル」は、正確な測位位置を第三者に知られないよう意図的に加える誤差のレベルであって、例えば、ユーザの希望に応じて、複数段階のレベルの何れかに予め設定されているものとする。   The user DB 21 is a DB that stores user information related to a user performing user registration. “User information” is information in which various types of information related to the user such as the user's name, user ID, terminal ID of the user terminal, and privacy level are associated with each other. In this example, it is assumed that each user who uses the user terminals 31 to 3N is registered as a user. The “privacy level” is a level of an error that is intentionally added so that an accurate positioning position is not known to a third party, and is set in advance to any one of a plurality of levels according to the user's request, for example. It shall be.

ユーザ移動履歴DB22は、各ユーザの移動履歴を示すユーザ移動履歴情報を記憶するDBである。「ユーザ移動履歴情報」は、例えば図2に示すように、ユーザIDと、対応する位置情報が示す位置を測位したときの日時と、その日時毎の位置情報の精度と、測位した位置に基づいて定められる基準位置を示す基準位置情報などの移動履歴に関連する各種の情報が対応付けされてユーザ毎にまとめられた情報である。図2では、ユーザ端末31を使用するユーザXのユーザ移動履歴情報が示されているものとする。「基準位置情報」は、基準緯度、基準経度、及び基準高度によって表される。なお、「基準位置情報」は、基準緯度及び基準経度によって表されるものであってもよい。   The user movement history DB 22 is a DB that stores user movement history information indicating a movement history of each user. The “user movement history information” is based on, for example, the user ID, the date and time when the position indicated by the corresponding position information is measured, the accuracy of the position information for each date and time, and the position as shown in FIG. Various information related to the movement history such as reference position information indicating a reference position determined in association with each other and collected for each user. In FIG. 2, it is assumed that user movement history information of the user X who uses the user terminal 31 is shown. “Reference position information” is represented by a reference latitude, a reference longitude, and a reference altitude. The “reference position information” may be expressed by a reference latitude and a reference longitude.

動線DB23は、動線データと、動線データが示す動線の生成に用いられたユーザ移動履歴情報と、動線データの解像度とを含む動線関連情報が登録されるDBである。解像度については後で詳しく説明する。   The flow line DB 23 is a DB in which flow line related information including flow line data, user movement history information used to generate a flow line indicated by the flow line data, and resolution of the flow line data is registered. The resolution will be described in detail later.

各ユーザ端末31〜3Nは、それぞれ、例えば携帯電話端末や携帯情報端末(PDA)などの情報処理装置により構成され、GPSによる測位機能などの自己位置を特定する機能と、通信ネットワークに接続するための機能とを備えているものとする。   Each of the user terminals 31 to 3N is configured by an information processing apparatus such as a mobile phone terminal or a personal digital assistant (PDA), for example, and is connected to a communication network and a function for specifying its own position such as a GPS positioning function. It shall be provided with the function of.

次に、本例のユーザ動線生成システム100の動作について説明する。
図3は、ユーザ動線生成システム100を構成するユーザ動線生成サーバ10(特に履歴情報登録処理部11)が実行するユーザ移動履歴情報登録処理の例を示すフローチャートである。ここでは、登録ユーザであるユーザXが使用するユーザ端末31からの位置関連情報を受け付けて、ユーザ移動履歴情報を登録する場合を例に説明する。
Next, the operation of the user flow line generation system 100 of this example will be described.
FIG. 3 is a flowchart showing an example of the user movement history information registration process executed by the user flow line generation server 10 (particularly the history information registration processing unit 11) constituting the user flow line generation system 100. Here, a case will be described as an example in which location related information from the user terminal 31 used by the user X who is a registered user is received and user movement history information is registered.

ユーザ端末31は、ユーザXに携帯されてユーザXとともに移動するものとし、例えば定期的に自己位置を特定して位置関連情報を生成し、生成した位置関連情報を通信ネットワークを介してユーザ動線生成サーバ10に送信するものとする。「位置関連情報」は、ユーザIDと、測位した自己位置を示す自己位置情報(例えば、緯度、経度、及び高度からなる情報)と、測位方式種別と、測位した日時を示す測位日時情報とを含む。   The user terminal 31 is carried by the user X and moves with the user X. For example, the user terminal 31 periodically specifies its own position and generates position related information, and the generated position related information is transmitted to the user flow line via the communication network. Assume that the data is transmitted to the generation server 10. “Position related information” includes a user ID, self-position information (for example, information composed of latitude, longitude, and altitude) indicating a self-position of positioning, a positioning method type, and positioning date / time information indicating a positioning date / time. Including.

「測位方式種別」は、ユーザ端末31の自己位置を示す位置情報の特定方法の種別を意味し、本例では、衛星測位(GPSによる測位)、WiFi(Wireless Fidelity)測位(WiFiによる無線LAN網においてユーザ端末31と無線接続された無線基地局の設置位置を自己位置とする測位)、セル測位(無線通信網においてユーザ端末31と無線接続された無線基地局の設置位置を自己位置とする測位)の3種類の測位方式がある場合を例に説明する。   “Positioning method type” means a type of position information specifying method that indicates the self-position of the user terminal 31. In this example, satellite positioning (GPS positioning), WiFi (Wireless Fidelity) positioning (WiFi wireless LAN network) Positioning in which the installation position of the wireless base station wirelessly connected to the user terminal 31 is self-positioning), cell positioning (positioning in which the installation position of the wireless base station wirelessly connected to the user terminal 31 in the wireless communication network is self-positioning) A case where there are three types of positioning methods) will be described as an example.

ユーザ移動履歴情報登録処理において、ユーザ動線生成サーバ10は、登録ユーザであるユーザXが使用するユーザ端末31から位置関連情報を受信すると(ステップS101)、受信した位置関連情報に含まれている測位種別に従って精度を決定する(ステップS102)。なお、本例では3種類の測位種別に応じた3段階の測位精度があるものとしているが、衛星測位レベルを複数段階(例えば3段階)に分けて、衛星測位レベル(3段階)、セル測位レベル、WiFi測位レベルの5段階の測位精度があるものとしてもよい。すなわち、衛星測位レベルは、利用する衛星の幾何的条件(天空の開き具合)などによって精度が変わるため、幾何的条件によって段階を設けるようにしてもよい。   In the user movement history information registration process, when the user flow line generation server 10 receives the position related information from the user terminal 31 used by the user X who is a registered user (step S101), it is included in the received position related information. The accuracy is determined according to the positioning type (step S102). In this example, it is assumed that there are three levels of positioning accuracy according to the three types of positioning, but the satellite positioning level is divided into a plurality of levels (for example, three levels), the satellite positioning level (three levels), and the cell positioning. It is good also as a thing with the positioning accuracy of five steps of a level and a WiFi positioning level. That is, since the accuracy of the satellite positioning level varies depending on the geometric condition of the satellite to be used (the degree of opening of the sky) or the like, a step may be provided depending on the geometric condition.

本例では、精度が高いものから順番にAランク〜Cランクの3段階に区分けしているものとする。ステップS102では、ユーザ動線生成サーバ10は、測位種別が衛星測位であれば最高の精度を意味するAランク(誤差10m以内の精度を示すランク)に決定し、WiFi測位であればAランクの次に良い精度であることを示すBランク(誤差数10m程度の精度を示すランク)に決定し、セル測位であれば最低の精度を意味するCランク(誤差500m程度の精度を示すランク)に決定する。   In this example, it is assumed that the data is divided into three stages of A rank to C rank in order from the highest accuracy. In step S102, if the positioning type is satellite positioning, the user flow line generation server 10 determines A rank (rank indicating accuracy within an error of 10 m) if the positioning type is satellite positioning, and if WiFi positioning, rank A Next, it is determined to B rank (rank indicating the accuracy of about 10 m error) indicating that the accuracy is good, and to C rank (rank indicating accuracy of about 500 m error) which means the lowest accuracy in the case of cell positioning. decide.

次に、ユーザ動線生成サーバ10は、ステップS101にて受信した位置関連情報に含まれている自己位置情報と、該当ユーザXに設定されているプライバシーレベルとに基づいて、基準位置を決定する(ステップS103)。具体的には、ステップS103にて、ユーザ動線生成サーバ10は、例えば、ユーザXに設定されているプライバシーレベルに応じた誤差範囲内の任意の位置、あるいはユーザXに設定されているプライバシーレベルに応じた誤差範囲内においてあらかじめ定められた所定方向に所定距離(例えばプライバシーレベルに応じて定められている距離)移動させた位置を基準位置に決定する処理を行う。なお、プライバシーレベルが最低レベル(例えばレベル1)である場合には、ユーザ動線生成サーバ10は、ステップS103にて、ステップS101にて受信した位置関連情報に含まれている自己位置情報が示す位置をそのまま基準位置に決定する。   Next, the user flow line generation server 10 determines the reference position based on the self-position information included in the position-related information received in step S101 and the privacy level set for the user X. (Step S103). Specifically, in step S103, the user flow line generation server 10 determines, for example, an arbitrary position within an error range corresponding to the privacy level set for the user X, or the privacy level set for the user X. A process of determining a reference position as a position moved in a predetermined direction (for example, a distance determined according to the privacy level) in a predetermined direction within an error range according to the above is performed. When the privacy level is the lowest level (for example, level 1), the user flow line generation server 10 indicates in step S103 the self-location information included in the position-related information received in step S101. The position is determined as the reference position as it is.

ステップS103の処理によって、ユーザ端末31にて測位された自己位置情報が示す位置をプライバシーレベルに応じてずらした位置を基準位置とすることができる。よって、各ユーザが実際に移動した経路を不確かなものにすることができ、各ユーザのプライバシーを守ることが可能となる。本例では、複数のユーザ群の移動動線を生成することが目的であるため、プライバシーレベルに応じてずらした位置を基準位置としても支障はない。   By the process of step S103, a position obtained by shifting the position indicated by the self-position information measured by the user terminal 31 according to the privacy level can be set as the reference position. Therefore, the route on which each user actually traveled can be made uncertain, and the privacy of each user can be protected. In this example, since the purpose is to generate movement lines of a plurality of user groups, there is no problem even if the position shifted according to the privacy level is set as the reference position.

そして、ユーザ動線生成サーバ10は、ステップS101にて受信した位置関連情報に含まれているユーザIDが示すユーザのユーザ移動履歴情報として、自己位置情報と、ステップS102にて決定した精度と、ステップS101にて受信した位置関連情報に含まれている測位日時情報が示す日時と、ステップS103にて決定した基準位置とを含むユーザ移動履歴情報を登録する(ステップS104)。   Then, the user flow line generation server 10 includes, as the user movement history information of the user indicated by the user ID included in the position related information received in step S101, self-position information, the accuracy determined in step S102, User movement history information including the date and time indicated by the positioning date and time information included in the position related information received in step S101 and the reference position determined in step S103 is registered (step S104).

上記のようなステップS101〜S104の処理を繰り返し実行することで、ユーザ動線生成サーバ10は、各ユーザ端末31〜3Nから位置関連情報を受信する毎に、各ユーザ毎のユーザ移動履歴情報を蓄積していく。各ユーザ移動履歴情報は、それぞれ、例えば測位日時情報が示す日時の順番に、時系列に登録される。   By repeatedly executing the processes in steps S101 to S104 as described above, the user flow line generation server 10 receives the user movement history information for each user every time it receives position related information from each user terminal 31 to 3N. Accumulate. Each user movement history information is registered in chronological order, for example, in the order of the date and time indicated by the positioning date and time information.

なお、上記の例では、各ユーザ端末31〜3Nから位置関連情報を受信したユーザ動線生成サーバ10が、ステップS102にて精度を決定し、ステップS103にて基準位置を決定する構成としているが、位置関連情報に測位精度と基準位置(測位位置、あるいは測位位置をプライバシーレベルに応じてずらした位置)の情報を含むこととし、ユーザ動線生成サーバ10が、各ユーザ端末31〜3Nから受信した位置関連情報をそのままユーザ移動履歴情報として登録する構成としてもよい。この場合、例えば各ユーザ端末31〜3Nによって測位種別から精度を決定する処理等が実行されることとなり、ユーザ移動履歴情報登録処理は、ステップS101とステップS104とによって構成されることになる。   In the above example, the user flow line generation server 10 that has received the position related information from each of the user terminals 31 to 3N determines the accuracy in step S102, and determines the reference position in step S103. The position-related information includes information on the positioning accuracy and the reference position (positioning position or position where the positioning position is shifted according to the privacy level), and the user flow line generation server 10 receives from each of the user terminals 31 to 3N. The position related information may be registered as user movement history information as it is. In this case, for example, the process of determining accuracy from the positioning type is executed by each of the user terminals 31 to 3N, and the user movement history information registration process is configured by steps S101 and S104.

また、位置関連情報に測位精度と基準位置(測位位置)の情報を含むこととし、ユーザ動線生成サーバ10が、各ユーザ端末31〜3Nから受信した位置関連情報に含まれる測位精度をそのままユーザ移動履歴情報として登録するとともに、位置関連情報に含まれる測位位置をプライバシーレベルに基づき必要に応じてずらした位置を基準位置とし、その基準位置をユーザ移動履歴情報として登録するようにしてもよい。この場合、例えば各ユーザ端末31〜3Nによって測位種別から精度を決定する処理が実行されることとなり、ユーザ移動履歴情報登録処理は、ステップS101、ステップS103およびステップS104によって構成されることになる。   Further, it is assumed that the position related information includes information on the positioning accuracy and the reference position (positioning position), and the user flow line generation server 10 uses the positioning accuracy included in the position related information received from each of the user terminals 31 to 3N as it is. While registering as movement history information, a position obtained by shifting the positioning position included in the position-related information as necessary based on the privacy level may be used as a reference position, and the reference position may be registered as user movement history information. In this case, for example, the process of determining accuracy from the positioning type is executed by each of the user terminals 31 to 3N, and the user movement history information registration process is configured by steps S101, S103, and S104.

次に、ユーザ動線生成システム100を構成するユーザ動線生成サーバ10が実行する動線生成処理について説明する。図4は、ユーザ動線生成サーバ10(特に動線生成処理部12)が実行する動線生成処理の例を示すフローチャートである。   Next, a flow line generation process executed by the user flow line generation server 10 configuring the user flow line generation system 100 will be described. FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a flow line generation process executed by the user flow line generation server 10 (particularly, the flow line generation processing unit 12).

動線生成処理において、ユーザ動線生成サーバ10は、ユーザ移動履歴DB22に登録されているユーザ移動履歴情報のうち、ここでの処理対象とするユーザ移動履歴情報を決定する(ステップS201)。ステップS201では、例えば、オペレータによって指定されたユーザのユーザ移動履歴情報、オペレータによって指定されたエリア内を通過しているユーザのユーザ移動履歴情報、オペレータによって指定された時間内に移動しているユーザのユーザ移動履歴情報などに決定するようにすればよい。なお、ユーザ移動履歴情報に対応ユーザの年齢や性別を含むこととし、年齢や性別によって処理対象とするユーザ移動履歴情報を決定するようにしてもよい。また、各ユーザそれぞれのユーザ移動履歴情報の一部(指定されたエリアや時間に合致する部分)を処理対象とするようにしてもよい。   In the flow line generation process, the user flow line generation server 10 determines the user movement history information to be processed here from the user movement history information registered in the user movement history DB 22 (step S201). In step S201, for example, the user movement history information of the user specified by the operator, the user movement history information of the user passing through the area specified by the operator, and the user moving within the time specified by the operator The user movement history information may be determined. The user movement history information may include the age and gender of the corresponding user, and the user movement history information to be processed may be determined according to the age and gender. Further, a part of user movement history information of each user (a part that matches a specified area or time) may be set as a processing target.

処理対象とするユーザ移動履歴情報を決定すると、ユーザ動線生成サーバ10は、ユーザ移動履歴DB22から処理対象とするユーザ移動履歴情報を読み出し、各ユーザ移動履歴情報に登録されている精度に応じて、生成する動線の解像度を1又は2以上決定する(ステップS202)。本例では、精度と同様に、解像度が高い方からランクA〜Cの3つのランクがあるものとする。なお、「解像度」とは、粗い動線や細かい動線といった動線の粗さ(粒度)を意味するものとする。   When the user movement history information to be processed is determined, the user flow line generation server 10 reads out the user movement history information to be processed from the user movement history DB 22 according to the accuracy registered in each user movement history information. The resolution of the flow line to be generated is determined to be 1 or 2 or more (step S202). In this example, it is assumed that there are three ranks A to C in descending order of resolution, as with accuracy. Note that “resolution” means a roughness (granularity) of a flow line such as a coarse flow line or a fine flow line.

ステップS202では、ユーザ動線生成サーバ10は、精度のランクに応じて解像度のランクを決定する。ユーザ動線生成サーバ10は、精度のランクが複数存在しているユーザ移動履歴情報については、例えば最も低いランクCの解像度とすることに決定する。ユーザ動線生成サーバ10は、全てのユーザ移動履歴情報について解像度を決定し、解像度別にユーザ移動履歴情報を振り分け、振り分けられたユーザ移動履歴情報が存在する解像度の動線を生成することに決定する。   In step S202, the user flow line generation server 10 determines the resolution rank according to the accuracy rank. The user flow line generation server 10 determines that the user movement history information having a plurality of accuracy ranks has the lowest rank C resolution, for example. The user flow line generation server 10 determines the resolution for all the user movement history information, distributes the user movement history information according to the resolution, and determines to generate a flow line having a resolution in which the distributed user movement history information exists. .

具体的には、解像度ランクAのユーザ移動履歴情報のみが存在していた場合には、生成する動線の解像度をランクAのみに決定する。また、解像度ランクAと解像度ランクBのユーザ移動履歴情報が存在していた場合には、生成する動線の解像度をランクAとランクBの2つに決定する。本例では、説明の簡単のため、生成する動線の解像度をランクAのみとしたものとする。   Specifically, when only the user movement history information of resolution rank A exists, the resolution of the flow line to be generated is determined only to rank A. If the user movement history information of resolution rank A and resolution rank B exists, the resolution of the flow line to be generated is determined to be rank A and rank B. In this example, for the sake of simplicity, it is assumed that the resolution of the flow lines to be generated is only rank A.

次に、ユーザ動線生成サーバ10は、各ユーザ移動履歴情報毎に、それぞれ、該当するユーザ移動履歴情報に含まれる各基準位置情報が示すそれぞれの基準位置に基づいて、移動区間及び滞在区間を決定し(ステップS203)、決定した滞在区間からPOI(Point Of Interface,Point Of Interest)を抽出する(ステップS204)。このステップS203及びステップS204の処理は、公知の技術によって実行される。具体的には、例えば、このPOIを抽出する処理では、非特許文献1で述べられている手法以外に、10秒〜30秒程度間隔で取得された位置情報を、例えば、1秒毎にサンプリングし、このサンプリングされた位置情報を、10秒や30秒といった固定された時間枠で区間平均速度や区間移動距離/区間総移動距離などを用いて分析し、静止している区間、滞在している区間を発見するようにしてもよい。また、この固定された時間枠は、公園やテーマパークで過ごした時間帯をすべて滞在区間と見なすために、1時間とか2時間といった大きな時間枠を取るようにしてもよい。   Next, for each user movement history information, the user flow line generation server 10 determines a movement section and a stay section based on each reference position indicated by each reference position information included in the corresponding user movement history information. Determination (step S203), and POI (Point Of Interface, Point Of Interest) is extracted from the determined stay section (step S204). The processes in step S203 and step S204 are executed by a known technique. Specifically, for example, in the process of extracting the POI, in addition to the method described in Non-Patent Document 1, the position information acquired at intervals of about 10 to 30 seconds is sampled every second, for example. Then, this sampled position information is analyzed using a section average speed, section movement distance / total section movement distance, etc. in a fixed time frame such as 10 seconds or 30 seconds, and stays in a stationary section. You may make it discover the area which exists. Further, the fixed time frame may take a large time frame such as 1 hour or 2 hours in order to consider all the time zones spent in the park or theme park as the stay section.

図5は、あるユーザのユーザ移動履歴情報に含まれる各基準位置情報が示すそれぞれの基準位置の例を示す説明図である。図6は、図5の基準位置群から移動区間及び滞在区間を決定し、滞在区間からPOIを抽出し、各POI間を時系列で線によって繋げた状態の例を示す説明図である。   FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating an example of each reference position indicated by each reference position information included in the user movement history information of a certain user. FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of a state in which a moving section and a stay section are determined from the reference position group in FIG. 5, POIs are extracted from the stay sections, and the POIs are connected in time series with lines.

ステップS203〜ステップS204の処理によって、ユーザ移動履歴情報から例えば図6に示すような折線の移動経路が生成される。すなわち、ステップS203〜ステップS204の処理を繰り返し実行することによって、ユーザ動線生成サーバ10は、各ユーザ移動履歴情報毎にそれぞれ例えば図6に示すような折線の移動経路を生成する。   By the processes in steps S203 to S204, a broken line movement route as shown in FIG. 6 is generated from the user movement history information. That is, by repeatedly executing the processing of step S203 to step S204, the user flow line generation server 10 generates, for example, a broken line movement path as shown in FIG. 6 for each user movement history information.

次に、ユーザ動線生成サーバ10は、POI間を時系列で接続した折線の移動経路それぞれについて、折線を平滑化するための演算処理を行うことによって、動線候補をそれぞれ生成する(ステップS205)。例えば、図6に示すような折線の移動経路を平滑化して、図7に示すような滑らかな曲線の動線候補を生成する。折線を平滑化するための演算処理は、例えば、非特許文献2で述べられているP形フーリエ記述子を用いれば、低周波成分に原曲線の慨形情報が含まれるという特徴を用いることで実現できる。具体的には、時系列で接続した折線(時系列に並べられた緯度、経度情報)を複素平面上の点列とみなし、これを原曲線とする。この原曲線を一定の長さ(δ)で分割し、この分割された線分と実軸からなる角度を方位角とし、このδと方位角を用いて原曲線を表現する(P表現)。次に、P表現で近似された原曲線を、離散フーリエ変換したものが非特許文献2で述べられているP形フーリエ記述子と呼ばれるものである。このP形フーリエ記述されたものから、N次までの低域成分を用いて、逆離散フーリエ変換したものが、原曲線のN次の再生曲線と呼ばれる。なお、上記の技術を用いると、例えば図8に示すようにプライバシー保護のために位置情報に大きな誤差が挿入された場合でも、例えば図9に示すように折線を平滑化することができる。   Next, the user flow line generation server 10 generates a flow line candidate by performing arithmetic processing for smoothing the broken line for each of the broken line movement paths connecting the POIs in time series (step S205). ). For example, the moving path of the broken line as shown in FIG. 6 is smoothed to generate a smooth curved line candidate as shown in FIG. For example, if the P-type Fourier descriptor described in Non-Patent Document 2 is used, the arithmetic processing for smoothing the broken line uses the feature that the low-frequency component includes saddle shape information of the original curve. realizable. Specifically, a broken line connected in time series (latitude and longitude information arranged in time series) is regarded as a point sequence on the complex plane, and this is used as an original curve. The original curve is divided by a certain length (δ), and an angle formed by the divided line segment and the real axis is defined as an azimuth, and the original curve is expressed using the δ and the azimuth (P expression). Next, an original curve approximated by the P expression is subjected to discrete Fourier transform, which is called a P-type Fourier descriptor described in Non-Patent Document 2. An inverse discrete Fourier transform using the low-frequency components from the P-type Fourier description to the Nth order is called an Nth order reproduction curve of the original curve. When the above technique is used, even when a large error is inserted in the position information for privacy protection as shown in FIG. 8, for example, the broken line can be smoothed as shown in FIG.

上記の処理を行うことによって、各ユーザのユーザ移動履歴情報から複数の動線候補が生成される。本例では、例えば、図10に、あるPOI(高田馬場駅から早稲田大学)間の15通りのユーザの位置情報履歴(プライバシー保護のために、位置情報に大きな誤差が挿入されている)を折線で表示した。さらに、図11に、これらの折線の移動経路をN次P形フーリエ記述子の次元数を3として平滑化し、動線候補が生成されたものを示す。   By performing the above processing, a plurality of flow line candidates are generated from the user movement history information of each user. In this example, for example, FIG. 10 shows 15 user location information histories between a certain POI (Takadanobaba Station to Waseda University) (a large error is inserted in the location information for privacy protection). Displayed. Further, FIG. 11 shows the movement path of these broken lines smoothed with the number of dimensions of the Nth-order P-type Fourier descriptor as 3, and the flow line candidates generated.

次に、ユーザ動線生成サーバ10は、生成した複数の動線候補を分類する処理を行う(ステップS206)。ステップS206では、ユーザ動線生成サーバ10は、例えば、動線候補のN次のP形フーリエ記述子について、K−means法などの公知のクラスタリング処理技術を用いて分類する処理を行う。ステップS206の処理によって、図11に示すような動線候補が、例えば図12に示す第1群、図13に示す第2群、図14に示す第3群のように、複数の異なる群に分類される。   Next, the user flow line generation server 10 performs a process of classifying the generated plurality of flow line candidates (step S206). In step S206, for example, the user flow line generation server 10 performs a process of classifying the N-th order P-type Fourier descriptor of the flow line candidate using a known clustering processing technique such as a K-means method. By the process of step S206, the flow line candidates as shown in FIG. 11 are divided into a plurality of different groups such as the first group shown in FIG. 12, the second group shown in FIG. 13, and the third group shown in FIG. being classified.

動線候補を分類すると、ユーザ動線生成サーバ10は、分類された動線候補群毎に動線を生成する(ステップS207)。ステップS207では、ユーザ動線生成サーバ10は、例えば、動線候補群からN次のP形フーリエ記述子で平均をとることによって、動線候補群における平均的な曲線を動線として生成する。ステップS207の処理によって、例えば図12に示す第1群の動線候補群から図15に示すような動線が生成され、図13に示す第2群の動線候補群から図16に示すような動線が生成され、図14に示す第3群の動線候補群から図17に示すような動線が生成される。なお、図15〜図17には、図12〜図14の分類された動線候補も記した上で、それらから生成された動線を記している。   When the flow line candidates are classified, the user flow line generation server 10 generates a flow line for each classified flow line candidate group (step S207). In step S207, the user flow line generation server 10 generates an average curve in the flow line candidate group as a flow line, for example, by taking an average with an N-th order P-type Fourier descriptor from the flow line candidate group. By the processing in step S207, for example, a flow line as shown in FIG. 15 is generated from the first flow line candidate group shown in FIG. 12, and as shown in FIG. 16 from the second flow line candidate group shown in FIG. A flow line as shown in FIG. 17 is generated from the third flow line candidate group shown in FIG. In FIGS. 15 to 17, the classified flow line candidates of FIGS. 12 to 14 are also shown, and the flow lines generated from them are shown.

また、ステップS207では、ユーザ動線生成サーバ10は、例えば、解像度に従って、ラインの太さが異なるユーザ動線を生成する。具体的には、解像度が高いほど細いラインのユーザ動線を生成し、解像度が低いほど太いラインのユーザ動線を生成する。   In step S207, the user flow line generation server 10 generates user flow lines having different line thicknesses according to, for example, the resolution. Specifically, a user flow line having a thinner line is generated as the resolution is higher, and a user flow line having a thicker line is generated as the resolution is lower.

そして、ユーザ動線生成サーバ10は、生成した動線を示す動線データとその動線データの解像度とを含む動線関連情報を動線DB23に登録する(ステップS208)。動線関連情報は、動線データと、その動線データを一意に特定可能な動線IDと、動線データが示す動線の生成に用いられたユーザ移動履歴情報と、動線データの解像度とを含む情報である。   Then, the user flow line generation server 10 registers flow line related information including the flow line data indicating the generated flow line and the resolution of the flow line data in the flow line DB 23 (step S208). The flow line related information includes flow line data, a flow line ID that can uniquely identify the flow line data, user movement history information used to generate a flow line indicated by the flow line data, and resolution of the flow line data. It is information including.

動線関連情報の例を図18に記す。図18において、移動元POI、及び移動先POIは、中心点からある半径内にある領域をPOIとしたが、多角形であってもよい。また、POI自体のDBを作成し、そのPOIのIDを外部参照するという形にしてもよい。テンプレート情報のN次P形フーリエ記述子の各要素は複素数である。図18においては、次元数3を例として挙げており、この場合、N次P形フーリエ記述子の要素数は、3×2+1=7個になる。   An example of flow line related information is shown in FIG. In FIG. 18, the movement source POI and the movement destination POI are POIs that are within a certain radius from the center point, but may be polygonal. Alternatively, a POI database may be created and the POI ID may be externally referenced. Each element of the Nth order P type Fourier descriptor of the template information is a complex number. In FIG. 18, the number of dimensions is 3 as an example, and in this case, the number of elements of the Nth-order P-type Fourier descriptor is 3 × 2 + 1 = 7.

上記のようにして、ユーザ動線生成サーバ10は、複数のユーザ移動履歴情報に基づいて、解像度が特定された動線を生成する処理を実行する。   As described above, the user flow line generation server 10 executes a process of generating a flow line with a specified resolution based on a plurality of pieces of user movement history information.

以上に説明したように、複数のユーザの移動履歴に基づいてユーザ群の動線を示すユーザ動線を生成するユーザ動線生成サーバ10が、複数のユーザそれぞれの移動履歴を示す複数のユーザ移動履歴情報を記憶するユーザ移動履歴DB22を備え、ユーザ移動履歴DB22に記憶されている複数のユーザ移動履歴情報の中からユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報を決定し、ユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報それぞれに含まれている基準位置情報の精度を示す精度レベルに応じて、生成するユーザ動線の粗さを示す解像度レベルを決定し、決定した解像度レベル毎に、ユーザ移動履歴情報に含まれている基準位置情報が示す基準位置群から動線候補を生成し、生成した動線候補を分類し、分類された動線候補群毎に、解像度に応じてユーザ動線を生成する構成としたので、位置情報の精度を考慮してユーザ群の移動動線を適切に生成することができるようになる。   As described above, the user flow line generation server 10 that generates the user flow lines indicating the flow lines of the user group based on the movement histories of the plurality of users has the plurality of user movements indicating the movement histories of the plurality of users. A user movement history DB 22 for storing history information is provided, user movement history information to be generated as a user flow line is determined from a plurality of user movement history information stored in the user movement history DB 22, and In accordance with the accuracy level indicating the accuracy of the reference position information included in each user movement history information to be generated, the resolution level indicating the roughness of the user flow line to be generated is determined, and for each determined resolution level, Generate flow line candidates from the reference position group indicated by the reference position information included in the user movement history information, classify the generated flow line candidates, and for each classified flow line candidate group Since a configuration for generating user flow line in accordance with the resolution, it is possible to appropriately generate the movement flow line of the user group in consideration of the accuracy of the position information.

すなわち、ユーザ動線生成サーバ10が、ユーザ移動履歴情報それぞれに含まれている基準位置情報の精度を示す精度レベルに応じて解像度レベルを決定し、決定した解像度レベル毎に動線候補を生成して分類し、分類された動線候補群毎に、解像度に応じてユーザ動線を生成する構成としたので、マップマッチングなどによって道路上にマッチングさせることなく、測位精度などに起因する位置情報の精度のばらつきが加味されたユーザ動線を生成することができ、位置情報の精度を考慮したユーザ群の移動動線を適切に生成することができるようになる。   That is, the user flow line generation server 10 determines a resolution level according to the accuracy level indicating the accuracy of the reference position information included in each user movement history information, and generates a flow line candidate for each determined resolution level. Since the user flow line is generated for each classified flow line candidate group according to the resolution, the position information caused by the positioning accuracy and the like can be obtained without matching on the road by map matching or the like. It is possible to generate a user flow line that takes into account variations in accuracy, and to appropriately generate a movement flow line of a user group in consideration of the accuracy of position information.

また、マップマッチングなどによって道路上にマッチングさせることなくユーザ動線を生成するようにしているため、道路や線路のベクトル情報が存在しない範囲(例えば、公園やテーマパーク、山、海、空など)であってもユーザ動線を生成することが可能となる。   In addition, because the user flow line is generated without matching on the road by map matching etc., the range where there is no vector information on the road or track (for example, parks, theme parks, mountains, sea, sky, etc.) Even so, it is possible to generate a user flow line.

また、上記のようにして、ユーザ動線生成サーバ10が、複数のユーザ移動履歴情報に基づいて、解像度に応じた動線を生成する構成としているので、通行量や交通量のより詳細かつ、低コスト、リアルタイムな把握ができるようになり、またその周期特性を把握できるようになる。よって、例えば、高齢者や幼児、障害者の行動特性の把握による安心、安全な街作りに貢献することができるようになる。さらに、高度な市場分析にも貢献することが期待できる。   In addition, as described above, the user flow line generation server 10 is configured to generate a flow line according to the resolution based on a plurality of user movement history information, and thus more detailed traffic volume and traffic volume, It becomes possible to grasp in real time at a low cost, and to grasp its periodic characteristics. Therefore, for example, it becomes possible to contribute to the creation of a safe and secure city by grasping the behavioral characteristics of elderly people, infants, and persons with disabilities. Furthermore, it can be expected to contribute to advanced market analysis.

また、上述した実施の形態では、ユーザ動線生成サーバ10が、複数のユーザがそれぞれ使用する複数のユーザ端末31〜3Nから、そのユーザ端末31〜3Nにて測位された測位位置を含む位置関連情報を受信し、受信した位置関連情報に含まれている測位位置を基準位置とし、基準位置を示す基準位置情報と該当ユーザを示すユーザIDとを含むユーザ移動履歴情報をユーザ移動履歴DB22に登録する構成としているので、ユーザ端末31〜3Nより受信した位置関連情報に含まれている測位位置をそのまま基準位置を示す基準位置情報を生成して登録することができ、登録したユーザ移動履歴情報に基づいてユーザ群の移動動線を適切に生成することができるようになる。   Further, in the above-described embodiment, the user flow line generation server 10 includes a positional relationship including the positioning positions measured by the user terminals 31 to 3N from the plurality of user terminals 31 to 3N respectively used by the plurality of users. Information is received, and the user's movement history information including the reference position information indicating the reference position and the user ID indicating the corresponding user is registered in the user movement history DB 22 with the positioning position included in the received position related information as the reference position. Therefore, the positioning position included in the position related information received from the user terminals 31 to 3N can be directly generated and registered as reference position information indicating the reference position, and the registered user movement history information can be registered. Based on this, it becomes possible to appropriately generate the movement flow line of the user group.

また、上述した実施の形態では、ユーザ動線生成サーバ10が、ユーザ端末から測位種別を示す測位種別情報を含む位置関連情報を受信し、受信した位置関連情報に含まれている測位種別情報が示す測位種別に応じて測位精度を示す精度レベルを基準位置情報の精度レベルとして決定し、決定した精度レベルを含むユーザ移動履歴情報をユーザ移動履歴DB22に登録する構成としているので、測位種別に応じて適切に決定された精度レベルをユーザ移動履歴情報に含めることが可能となる。   In the above-described embodiment, the user flow line generation server 10 receives the position related information including the positioning type information indicating the positioning type from the user terminal, and the positioning type information included in the received position related information is According to the positioning type, the accuracy level indicating the positioning accuracy is determined as the accuracy level of the reference position information, and the user movement history information including the determined accuracy level is registered in the user movement history DB 22. Therefore, it is possible to include the accuracy level appropriately determined in the user movement history information.

また、上述した実施の形態において、ユーザ動線生成サーバ10が、ユーザ端末における測位種別に応じた測位精度を示す精度レベルを示す精度レベル情報を含む位置関連情報をそのユーザ端末から受信し、受信した位置関連情報に含まれている精度レベル情報が示す精度レベルを含むユーザ移動履歴情報をユーザ移動履歴DB22に登録する構成とした場合には、ユーザ動線生成サーバ10の処理負荷を軽減して、測位種別に応じた適切な精度レベルをユーザ移動履歴情報に含めることが可能となる。   In the above-described embodiment, the user flow line generation server 10 receives position-related information including accuracy level information indicating the accuracy level indicating the positioning accuracy corresponding to the positioning type in the user terminal from the user terminal. When the user movement history information including the accuracy level indicated by the accuracy level information included in the position related information is registered in the user movement history DB 22, the processing load on the user flow line generation server 10 is reduced. Thus, it is possible to include an appropriate accuracy level according to the positioning type in the user movement history information.

また、上述した実施の形態では、ユーザ動線生成サーバ10が、複数のユーザがそれぞれ使用する複数のユーザ端末31〜3Nから、ユーザ端末31〜3Nにて測位された測位位置を含む位置関連情報を受信し、受信した位置関連情報に含まれている測位位置と、該当ユーザに設定されているプライバシーレベルとに基づいて、基準位置を示す基準位置情報を生成し、生成した基準位置情報と該当ユーザを示すユーザIDとを含むユーザ移動履歴情報を生成し、生成したユーザ移動履歴情報をユーザ移動履歴DB22に登録する構成としているので、ユーザ端末31〜3Nより受信した位置関連情報に含まれている測位位置から該当ユーザに設定されているプライバシーレベルを加味した基準位置を示す基準位置情報を生成して登録することができ、登録したユーザ移動履歴情報に基づいてプライバシーレベルを加味したユーザ群の移動動線を適切に生成することができるようになる。   Further, in the above-described embodiment, the user flow line generation server 10 includes position-related information including the positioning positions measured by the user terminals 31 to 3N from the plurality of user terminals 31 to 3N used by the plurality of users, respectively. Based on the positioning position included in the received position-related information and the privacy level set for the corresponding user, and generating the reference position information indicating the reference position. Since the user movement history information including the user ID indicating the user is generated and the generated user movement history information is registered in the user movement history DB 22, it is included in the position related information received from the user terminals 31 to 3N. Generating and registering reference position information indicating a reference position that takes into account the privacy level set for the user from a given positioning position Can, you is possible to appropriately generate the movement flow line group users in consideration of the privacy level based on the user moving history information registered.

また、上述した実施の形態では、ユーザ動線生成サーバ10が、受信した位置関連情報に含まれている測位位置から、該当ユーザに設定されているプライバシーレベルに応じて位置をずらした基準位置を示す基準位置情報を生成する構成としているので、ユーザが実際に移動した位置を特定し難くした基準位置とすることが可能となり、個々のユーザのプライバシーを守ることが可能となる。すなわち、ユーザの移動状況を示す情報の利用目的によっては、個別のユーザの移動経路は必要でなく、ユーザ群の移動動線が特に必要とされる場合も多いと考えられる。このような場合に、個別のユーザの移動経路を特定困難なユーザ移動履歴情報を生成して管理し、そのユーザ移動履歴情報に基づいてユーザ群の移動動線を適切に生成することが可能となるのである。   In the above-described embodiment, the user flow line generation server 10 sets the reference position that is shifted from the positioning position included in the received position-related information according to the privacy level set for the user. Since the reference position information is generated, it is possible to set the reference position where it is difficult to specify the position where the user has actually moved, and it is possible to protect the privacy of each individual user. That is, depending on the purpose of use of the information indicating the movement status of the user, it is considered that there are many cases in which the movement path of the individual user group is not necessary and the movement flow line of the user group is particularly required. In such a case, it is possible to generate and manage user movement history information in which it is difficult to specify the movement path of an individual user, and to appropriately generate a movement flow line of the user group based on the user movement history information. It becomes.

また、上述した実施の形態では、ユーザ動線生成サーバ10が、解像度に従って、ラインの太さが異なるユーザ動線を生成する構成としているので、解像度が示す粗さに応じた適切な太さでユーザ動線を表現することが可能となる。   In the above-described embodiment, the user flow line generation server 10 is configured to generate user flow lines having different line thicknesses according to the resolution, so that the user flow line generation server 10 has an appropriate thickness according to the roughness indicated by the resolution. It is possible to represent a user flow line.

なお、上述した実施の形態では、分類した動線候補群によって動線(ユーザ動線)を生成していたが、動線候補を過去に生成して保存しているユーザ動線とをパターンマッチングして、同等のユーザ動線が存在していた場合に、そのユーザ動線と平均化し動線を更新(修正)するようにしてもよい。   In the above-described embodiment, a flow line (user flow line) is generated by the group of classified flow line candidates, but pattern matching is performed with user flow lines that have been generated and stored in the past. Then, when an equivalent user flow line exists, the user flow line may be averaged and the flow line may be updated (corrected).

図19は、上記のようなパターンマッチングによる動線の生成を行う場合の動線生成処理の例を示すフローチャートである。   FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of a flow line generation process when generating a flow line by pattern matching as described above.

ここでの動線生成処理では、上述したステップS201〜S205の処理を実行したあと、ユーザ動線生成サーバ10は、生成した動線候補と、動線DB23に登録されている解像度が動線候補と同一の各動線(動線テンプレート)とのパターンマッチングを行う(ステップS301)。パターンマッチング対象の動線は、例えば、生成された動線候補のPOIに基づいて決定する。具体的には、例えば、生成された動線候補のPOIを動線内に所定数(あるいは所定割合)含む動線に決定するようにすればよい。   In the flow line generation process here, after executing the processes of steps S201 to S205 described above, the user flow line generation server 10 determines that the generated flow line candidate and the resolution registered in the flow line DB 23 are the flow line candidates. Pattern matching with the same flow line (flow line template) is performed (step S301). The flow line subject to pattern matching is determined based on, for example, the POI of the generated flow line candidate. Specifically, for example, the generated flow line candidate POI may be determined as a flow line including a predetermined number (or a predetermined ratio) in the flow line.

次に、ユーザ動線生成サーバ10は、マッチする動線があると判定すると(ステップS302のY)、マッチした動線と、ステップS205にて生成された動線候補とにより動線を修正する(ステップS303)。本例では、パターンマッチング対象の動線と動線候補とをDPマッチングなどの公知のマッチング技術によって比較し、所定の閾値を下回り、かつその値が最も小さかった動線を動線候補が属すべき動線であるものと判定し、マッチする動線があると判定する。また、本例では、例えば、動線候補とマッチした動線とを所定の割合に基づいて平均を取る処理を行うことで、動線を修正する。   Next, when the user flow line generation server 10 determines that there is a matching flow line (Y in step S302), the user flow line generation server 10 corrects the flow line based on the matched flow line and the flow line candidate generated in step S205. (Step S303). In this example, a flow line subject to pattern matching and a flow line candidate are compared by a known matching technique such as DP matching, and the flow line candidate should belong to a flow line that is below a predetermined threshold and has the smallest value. It is determined that there is a flow line, and it is determined that there is a matching flow line. Further, in this example, for example, the flow line is corrected by performing a process of taking an average of the flow line matched with the flow line candidate based on a predetermined ratio.

ユーザ動線生成サーバ10は、マッチする動線がないと判定すると(ステップS302のY)、新規の動線テンプレートとなる可能性があるため、パターンマッチング対象の動線候補から動線を生成する(ステップS304)。   If the user flow line generation server 10 determines that there is no matching flow line (Y in step S302), the user flow line generation server 10 generates a flow line from the flow line candidates to be pattern matching because there is a possibility of becoming a new flow line template. (Step S304).

そして、ユーザ動線生成サーバ10は、ステップS303にて修正した動線を示す動線データ、あるいはステップS304にて生成した動線を示す動線データと、その動線データの解像度とを含む動線関連情報を動線DB23に登録する(ステップS305)。   Then, the user flow line generation server 10 includes the flow line data indicating the flow line corrected in step S303 or the flow line data indicating the flow line generated in step S304 and the resolution of the flow line data. The line related information is registered in the flow line DB 23 (step S305).

上記のように、ユーザ動線生成サーバ10が、ユーザ動線を含むユーザ動線関連情報を記憶する動線DB23を備え、生成した動線候補と、動線DB23に記憶されているユーザ動線関連情報に含まれているユーザ動線とのパターンマッチングを行い、マッチするユーザ動線が存在している場合には、パターンマッチング対象となった動線候補とユーザ動線とを平均化した新たなユーザ動線を生成し、生成したユーザ動線を含むユーザ動線関連情報を動線DB23に登録する構成とした場合には、既存のユーザ動線を利用した簡単な処理によって動線候補からユーザ動線を生成することが可能となる。   As described above, the user flow line generation server 10 includes the flow line DB 23 for storing the user flow line related information including the user flow line, and the generated flow line candidates and the user flow lines stored in the flow line DB 23. Performs pattern matching with the user flow line included in the related information, and if there is a matching user flow line, a new one that averages the flow line candidates and the user flow line that are subject to pattern matching A user flow line is generated, and user flow line related information including the generated user flow line is registered in the flow line DB 23. From a flow line candidate by a simple process using an existing user flow line It is possible to generate a user flow line.

また、上述した実施の形態では特に言及していないが、POIとして選択しない特別エリア(位置情報によって特定する)を設けるようにしてもよい。この場合、特別エリア内については動線を作成しないようにすればよい。このように構成すれば、例えばユーザにとって立ち寄っていることが知られたくない場所(例えば歓楽街など)などを動線に入れないようにすることが可能となり、プライバシーを保護することが可能となるため、ユーザ登録が気軽にされるようになることが期待できる。   Further, although not particularly mentioned in the above-described embodiment, a special area (specified by position information) that is not selected as POI may be provided. In this case, a flow line should not be created in the special area. With this configuration, for example, it is possible to prevent a user from entering a flow line (for example, an entertainment district) that the user does not want to be known to visit, and privacy can be protected. It can be expected that user registration will be easy.

また、上述した実施の形態では特に言及していないが、ユーザ動線生成システム100やユーザ動線生成サーバ10は、自己が備える記憶媒体に格納させた処理プログラム(ユーザ動線生成プログラム)に従って、上述した各種の処理を実行する。   In addition, although not specifically mentioned in the above-described embodiment, the user flow line generation system 100 and the user flow line generation server 10 follow a processing program (user flow line generation program) stored in a storage medium included in the user flow line generation system 100 or the user flow line generation server 10. The various processes described above are executed.

本発明によれば、位置情報の精度を考慮してユーザ群の移動動線を適切に生成するのに有用である。   According to the present invention, it is useful for appropriately generating a movement flow line of a user group in consideration of the accuracy of position information.

10 ユーザ動線生成サーバ
11 履歴情報登録処理部
12 動線生成処理部
21 ユーザDB
22 ユーザ移動履歴DB
23 動線DB
31〜3N ユーザ端末
100 ユーザ動線生成システム
10 User Flow Line Generation Server 11 History Information Registration Processing Unit 12 Flow Line Generation Processing Unit 21 User DB
22 User movement history DB
23 Flow line DB
31 to 3N user terminal 100 user flow line generation system

Claims (10)

複数のユーザの移動履歴に基づいてユーザ群の動線を示すユーザ動線を生成するユーザ動線生成サーバであって、
複数のユーザそれぞれの移動履歴を示す複数のユーザ移動履歴情報を記憶するユーザ移動履歴情報記憶手段と、
前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に記憶されている複数のユーザ移動履歴情報の中からユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報を決定する生成対象決定手段と、
ユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報それぞれに含まれている基準位置情報の精度を示す精度レベルに応じて、生成するユーザ動線の粗さを示す解像度レベルを決定する解像度レベル決定手段と、
決定した解像度レベル毎に、ユーザ移動履歴情報に含まれている基準位置情報が示す基準位置群から動線候補を生成する動線候補生成手段と、
生成された動線候補を分類する動線候補分類手段と、
分類された動線候補群毎に、解像度に応じてユーザ動線を生成する動線生成手段とを含む
ことを特徴とするユーザ動線生成サーバ。
A user flow line generation server that generates a user flow line indicating a flow line of a user group based on movement histories of a plurality of users,
User movement history information storage means for storing a plurality of user movement history information indicating movement histories of each of a plurality of users;
Generation target determination means for determining user movement history information to be generated as a user flow line from a plurality of user movement history information stored in the user movement history information storage means;
Resolution level determination means for determining a resolution level indicating the roughness of the user flow line to be generated according to the accuracy level indicating the accuracy of the reference position information included in each of the user movement history information to be generated as user flow lines. When,
For each determined resolution level, a flow line candidate generating unit that generates a flow line candidate from the reference position group indicated by the reference position information included in the user movement history information;
A flow line candidate classification means for classifying the generated flow line candidates;
A user flow line generation server comprising a flow line generation means for generating a user flow line according to the resolution for each classified flow line candidate group.
複数のユーザがそれぞれ使用する複数のユーザ端末から、当該ユーザ端末にて測位された測位位置を含む位置関連情報を受信する位置関連情報受信手段と、
該位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている測位位置を基準位置とし、基準位置を示す基準位置情報と該当ユーザを示すユーザIDとを含むユーザ移動履歴情報を前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に登録するユーザ移動履歴情報登録手段とを含む
請求項1記載のユーザ動線生成サーバ。
Position-related information receiving means for receiving, from a plurality of user terminals used by a plurality of users, position-related information including positioning positions measured by the user terminals;
The user movement history information including the reference position information indicating the reference position and the user ID indicating the corresponding user is set as the reference position in the position related information received by the position related information receiving means. The user flow line generation server according to claim 1, further comprising: a user movement history information registration unit registered in the information storage unit.
前記位置関連情報受信手段は、ユーザ端末から測位種別を示す測位種別情報を含む位置関連情報を受信し、
前記ユーザ移動履歴情報登録手段は、前記位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている測位種別情報が示す測位種別に応じて測位精度を示す精度レベルを基準位置情報の精度レベルとして決定し、決定した精度レベルを含むユーザ移動履歴情報を前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に登録する
請求項2記載のユーザ動線生成サーバ。
The position related information receiving means receives position related information including positioning type information indicating a positioning type from a user terminal,
The user movement history information registering means uses the accuracy level indicating the positioning accuracy according to the positioning type indicated by the positioning type information included in the position related information received by the position related information receiving means as the accuracy level of the reference position information. The user movement line generation server according to claim 2, wherein the user movement history information including the determined accuracy level is registered in the user movement history information storage unit.
前記位置関連情報受信手段は、ユーザ端末における測位種別に応じた測位精度を示す精度レベルを示す精度レベル情報を含む位置関連情報を当該ユーザ端末から受信し、
前記ユーザ移動履歴情報登録手段は、前記位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている精度レベル情報が示す精度レベルを含むユーザ移動履歴情報を前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に登録する
請求項2記載のユーザ動線生成サーバ。
The position related information receiving means receives position related information including accuracy level information indicating an accuracy level indicating a positioning accuracy according to a positioning type in the user terminal from the user terminal,
The user movement history information registration unit registers user movement history information including the accuracy level indicated by the accuracy level information included in the position related information received by the position related information receiving unit in the user movement history information storage unit. The user flow line generation server according to claim 2.
複数のユーザがそれぞれ使用する複数のユーザ端末から、当該ユーザ端末にて測位された測位位置を含む位置関連情報を受信する位置関連情報受信手段と、
該位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている測位位置と、該当ユーザに設定されているプライバシーレベルとに基づいて、基準位置を示す基準位置情報を生成し、生成した基準位置情報と該当ユーザを示すユーザIDとを含むユーザ移動履歴情報を生成するユーザ移動履歴情報生成手段と、
生成されたユーザ移動履歴情報を前記ユーザ移動履歴情報記憶手段に登録するユーザ移動履歴情報登録手段とを含む
請求項1記載のユーザ動線生成サーバ。
Position-related information receiving means for receiving, from a plurality of user terminals used by a plurality of users, position-related information including positioning positions measured by the user terminals;
Based on the positioning position included in the position related information received by the position related information receiving means and the privacy level set for the user, the reference position information indicating the reference position is generated, and the generated reference position User movement history information generating means for generating user movement history information including information and a user ID indicating the user;
The user movement line generation server according to claim 1, further comprising: a user movement history information registration unit that registers the generated user movement history information in the user movement history information storage unit.
前記ユーザ移動履歴情報生成手段は、前記位置関連情報受信手段が受信した位置関連情報に含まれている測位位置から、該当ユーザに設定されているプライバシーレベルに応じて位置をずらした基準位置を示す基準位置情報を生成する
請求項5記載のユーザ動線生成サーバ。
The user movement history information generating means indicates a reference position shifted from a positioning position included in the position related information received by the position related information receiving means according to a privacy level set for the user. The user flow line generation server according to claim 5, wherein the reference position information is generated.
前記動線生成手段は、解像度に従って、ラインの太さが異なるユーザ動線を生成する
請求項1から請求項6のうちいずれかに記載のユーザ動線生成サーバ。
The user flow line generation server according to any one of claims 1 to 6, wherein the flow line generation unit generates user flow lines having different line thicknesses according to resolution.
ユーザ動線を含むユーザ動線関連情報を記憶するユーザ動線関連情報記憶手段と、
前記動線候補生成手段によって生成された動線候補と、前記ユーザ動線関連情報記憶手段に記憶されているユーザ動線関連情報に含まれているユーザ動線とのパターンマッチングを行うパターンマッチング手段とを含み、
前記動線生成手段は、マッチするユーザ動線が存在している場合には、パターンマッチング対象となった動線候補とユーザ動線とを平均化した新たなユーザ動線を生成し、生成したユーザ動線を含むユーザ動線関連情報を前記ユーザ動線関連情報記憶手段に登録する
請求項1から請求項7のうちいずれかに記載のユーザ動線生成サーバ。
User flow line related information storage means for storing user flow line related information including user flow lines;
Pattern matching means for performing pattern matching between the flow line candidates generated by the flow line candidate generation means and the user flow lines included in the user flow line related information stored in the user flow line related information storage means Including
The flow line generation unit generates and generates a new user flow line that is an average of the flow line candidates and the user flow lines that are subject to pattern matching when a matching user flow line exists. The user flow line generation server according to any one of claims 1 to 7, wherein user flow line related information including a user flow line is registered in the user flow line related information storage unit.
複数のユーザの移動履歴に基づいてユーザ群の動線を示すユーザ動線を生成するユーザ動線生成方法であって、
複数のユーザそれぞれの移動履歴を示す複数のユーザ移動履歴情報を記憶するユーザ移動履歴情報記憶手段に記憶されている複数のユーザ移動履歴情報の中からユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報を決定する生成対象決定処理と、
ユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報それぞれに含まれている基準位置情報の精度を示す精度レベルに応じて、生成するユーザ動線の粗さを示す解像度レベルを決定する解像度レベル決定処理と、
決定した解像度レベル毎に、ユーザ移動履歴情報に含まれている基準位置情報が示す基準位置群から動線候補を生成する動線候補生成処理と、
生成した動線候補を分類する動線候補分類処理と、
分類した動線候補群毎に、解像度に応じてユーザ動線を生成する動線生成処理とを含む
ことを特徴とするユーザ動線生成方法。
A user flow line generation method for generating a user flow line indicating a flow line of a user group based on movement histories of a plurality of users,
User movement history information to be generated as a user flow line from a plurality of user movement history information stored in user movement history information storage means for storing a plurality of user movement history information indicating movement histories of a plurality of users. A generation target determination process for determining
Resolution level determination processing for determining the resolution level indicating the roughness of the user flow line to be generated according to the accuracy level indicating the accuracy of the reference position information included in each user movement history information to be generated as the user flow line. When,
For each determined resolution level, a flow line candidate generation process for generating a flow line candidate from the reference position group indicated by the reference position information included in the user movement history information;
A flow line candidate classification process for classifying the generated flow line candidates;
A user flow line generation method comprising: a flow line generation process for generating a user flow line in accordance with the resolution for each classified flow line candidate group.
複数のユーザの移動履歴に基づいてユーザ群の動線を示すユーザ動線を生成するユーザ動線生成プログラムであって、
コンピュータに、
複数のユーザそれぞれの移動履歴を示す複数のユーザ移動履歴情報を記憶するユーザ移動履歴情報記憶手段に記憶されている複数のユーザ移動履歴情報の中からユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報を決定する生成対象決定処理と、
ユーザ動線の生成対象とするユーザ移動履歴情報それぞれに含まれている基準位置情報の精度を示す精度レベルに応じて、生成するユーザ動線の粗さを示す解像度レベルを決定する解像度レベル決定処理と、
決定した解像度レベル毎に、ユーザ移動履歴情報に含まれている基準位置情報が示す基準位置群から動線候補を生成する動線候補生成処理と、
生成した動線候補を分類する動線候補分類処理と、
分類した動線候補群毎に、解像度に応じてユーザ動線を生成する動線生成処理とを
実行させるためのユーザ動線生成プログラム。
A user flow line generation program that generates a user flow line indicating a flow line of a user group based on movement histories of a plurality of users,
On the computer,
User movement history information to be generated as a user flow line from a plurality of user movement history information stored in user movement history information storage means for storing a plurality of user movement history information indicating movement histories of a plurality of users. A generation target determination process for determining
Resolution level determination processing for determining the resolution level indicating the roughness of the user flow line to be generated according to the accuracy level indicating the accuracy of the reference position information included in each user movement history information to be generated as the user flow line. When,
For each determined resolution level, a flow line candidate generation process for generating a flow line candidate from the reference position group indicated by the reference position information included in the user movement history information;
A flow line candidate classification process for classifying the generated flow line candidates;
A user flow line generation program for executing flow line generation processing for generating a user flow line according to resolution for each classified flow line candidate group.
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