JP2008225734A - 移動体行動解析装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明に係る移動体行動解析装置は、複数の移動体について移動体ごとに位置時系列データを検出する移動体位置時系列データ検出装置1と、移動体位置時系列データ検出装置1で検出された位置時系列データを予め格納する移動体位置時系列データ蓄積装置31と、移動体異常行動検出手段32とを備える。移動体異常行動検出手段32は、移動体ごとに位置時系列データを隠れマルコフモデルによりモデル化し、一の移動体に対応する隠れマルコフモデルと、他の複数の移動体に対応する隠れマルコフモデルそれぞれとの間の所定の類似度を、予め定められた基準に照合することにより、一の移動体の行動が異常であるか否かを判定する。
【選択図】図1
Description
図1は、本実施の形態に係る移動体行動解析装置を示すブロック図である。図1に示すように、本実施の形態に係る移動体行動解析装置は、移動体位置時系列データ検出装置1と、移動体位置時系列データ蓄積装置31と、移動体異常行動検出手段32と、移動体行動特徴データ検出手段33と、移動体行動パターン検出手段34と、移動体異常行動再検出手段35と、移動体行動パターン蓄積装置36と、現在移動体異常行動検出手段37と、現在移動体行動パターン検出手段38と、表示装置39と、移動体行動パターン更新手段40とを備える。
図7は、本実施の形態に係る移動体行動解析装置を示すブロック図である。図7に示すように、本実施の形態に係る移動体行動解析装置は、移動体位置時系列データ検出装置1と、移動体属性検出装置2と、移動体位置時系列データ蓄積装置31と、移動体異常行動検出手段32と、移動体行動特徴データ検出手段33と、移動体行動パターン検出手段34と、移動体異常行動再検出手段35と、移動体行動パターン蓄積装置36と、現在移動体異常行動検出手段37と、現在移動体行動パターン検出手段38と、表示装置39と、移動体行動パターン更新手段40とを備える。
Claims (16)
- 複数の移動体について前記移動体ごとに位置時系列データを検出する移動体位置時系列データ検出装置と、
前記移動体位置時系列データ検出装置で検出された前記位置時系列データを予め格納する移動体位置時系列データ蓄積装置と、
前記移動体ごとに前記位置時系列データを所定の時系列データ統計的分析手法によりモデル化し、一の前記移動体に対応する前記モデルと、他の複数の前記移動体に対応する前記モデルそれぞれとの間の所定の類似度を、予め定められた基準に照合することにより、前記一の移動体の行動が異常であるか否かを判定する移動体異常行動検出手段とを備える、
移動体行動解析装置。 - 前記所定の時系列データ統計的分析手法は、隠れマルコフモデルであり、
前記所定の類似度は、前記一の移動体に対応する前記モデルと、前記他の複数の移動体に対応する前記モデルとの間の確率的距離であり、
前記移動体異常行動検出手段は、
前記確率的距離の最小値が予め定められた所定の閾値以上である場合に、前記一の移動体の行動が異常であると判定する、
請求項1に記載の移動体行動解析装置。 - 前記所定の類似度に基づいて、前記移動体の所定の行動特徴データを検出する移動体行動特徴データ検出手段と、
前記移動体行動特徴データ検出手段から検出された前記所定の行動特徴データに基づいて、1つ以上の平均的な移動体行動パターンに対応する前記モデルを構築する移動体行動パターン検出手段とをさらに備える、
請求項1または請求項2に記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン検出手段は、
前記移動体の前記所定の行動特徴データをクラスタリングし、当該クラスタそれぞれに対応する前記移動体行動パターンを検出する、
請求項3に記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン検出手段で検出された前記モデルと、前記複数の移動体の前記位置時系列データそれぞれとから算出される所定の適合度の最大値が、予め定められた所定の閾値以下である場合に、前記移動体の行動が異常であると判定する移動体異常行動再検出手段をさらに備える、
請求項3または請求項4に記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン検出手段で検出された前記モデルを予め格納する移動体行動パターン蓄積装置と、
前記移動体行動パターン蓄積装置に予め格納された前記モデルそれぞれと、一の前記移動体の前記位置時系列データとから算出される所定の適合度の最大値が、予め定められた所定の閾値以下である場合に、前記一の移動体の行動が異常であると判定する現在移動体異常行動検出手段とをさらに備える、
請求項3乃至請求項5のいずれかに記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン検出手段で検出された前記モデルを予め格納する移動体行動パターン蓄積装置と、
前記移動体行動パターン蓄積装置に予め格納された前記モデルそれぞれと、一の前記移動体の前記位置時系列データとから算出される所定の適合度に応じて、前記一の移動体の移動体行動パターンを検出する現在移動体行動パターン検出手段とをさらに備える、
請求項3乃至請求項5のいずれかに記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン蓄積装置に予め格納された前記移動体行動パターンの前記モデルを更新する移動体行動パターン更新手段をさらに備える、
請求項6または請求項7に記載の移動体行動解析装置。 - 複数の移動体について前記移動体ごとに位置時系列データを検出する移動体位置時系列データ検出装置と、
前記複数の移動体の属性を前記移動体ごとに検出する移動体属性検出装置と、
前記移動体位置時系列データ検出装置で検出された前記位置時系列データを前記移動体属性検出装置で検出された前記属性ごとに予め格納する移動体位置時系列データ蓄積装置と、
一の前記属性の前記移動体ごとに前記位置時系列データを所定の時系列データ統計的分析手法によりモデル化し、一の前記移動体に対応する前記モデルと、他の複数の前記移動体に対応する前記モデルそれぞれとの間の所定の類似度を、予め定められた基準に照合することにより、前記一の属性の前記一の移動体の行動が異常であるか否かを判定する移動体異常行動検出手段とを備える、
移動体行動解析装置。 - 前記所定の時系列データ統計的分析手法は、隠れマルコフモデルであり、
前記所定の類似度は、前記一の移動体に対応する前記モデルと、前記他の複数の移動体に対応する前記モデルとの間の確率的距離であり、
前記移動体異常行動検出手段は、
前記確率的距離の最小値が予め定められた所定の閾値以上である場合に、前記一の属性の前記一の移動体の行動が異常であると判定する、
請求項9に記載の移動体行動解析装置。 - 前記所定の類似度に基づいて、前記一の属性の前記移動体の所定の行動特徴データを検出する移動体行動特徴データ検出手段と、
前記移動体行動特徴データ検出手段から検出された前記所定の行動特徴データに基づいて、1つ以上の平均的な移動体行動パターンに対応する前記モデルを構築する移動体行動パターン検出手段とをさらに備える、
請求項9または請求項10に記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン検出手段は、
前記移動体の前記所定の行動特徴データをクラスタリングし、当該クラスタそれぞれに対応する前記移動体行動パターンを検出する、
請求項11に記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン検出手段で検出された前記モデルと、前記一の属性の前記複数の移動体の前記位置時系列データそれぞれとから算出される所定の適合度の最大値が、予め定められた所定の閾値以下である場合に、前記一の属性の前記移動体の行動が異常であると判定する移動体異常行動再検出手段をさらに備える、
請求項11または請求項12に記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン検出手段で検出された前記モデルを予め格納する移動体行動パターン蓄積装置と、
前記移動体行動パターン蓄積装置に予め格納された前記モデルそれぞれと、前記一の属性の一の前記移動体の前記位置時系列データとから算出される所定の適合度の最大値が、予め定められた所定の閾値以下である場合に、前記一の属性の前記一の移動体の行動が異常であると判定する現在移動体異常行動検出手段とをさらに備える、
請求項11乃至請求項13のいずれかに記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン検出手段で検出された前記モデルを予め格納する移動体行動パターン蓄積装置と、
前記移動体行動パターン蓄積装置に予め格納された前記モデルそれぞれと、前記一の属性の一の前記移動体の前記位置時系列データとから算出される所定の適合度に応じて、前記一の属性の前記一の移動体の移動体行動パターンを検出する現在移動体行動パターン検出手段とをさらに備える、
請求項11乃至請求項13のいずれかに記載の移動体行動解析装置。 - 前記移動体行動パターン蓄積装置に予め格納された前記移動体行動パターンに対応する前記モデルを更新する移動体行動パターン更新手段をさらに備える、
請求項14または請求項15に記載の移動体行動解析装置。
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