JP2008299820A - Position information processor - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は位置情報処理装置に関し、特に個体の位置の変化を示す位置情報を処理する位置情報処理装置に関する。 The present invention relates to a position information processing apparatus, and more particularly to a position information processing apparatus that processes position information indicating a change in the position of an individual.
組織的な活動を科学的に分析するためには、組織を構成する個々のメンバの行動を実データに基づいて分析しなければならない。今日、人の位置を検出するために利用できる基礎技術は非常に多岐に渡るが、単に人の位置を検出できるというだけでは、組織的な活動を分析するという目的に照らすと不十分である。組織的な活動を分析するためには、誰と誰がどこで会合を持っているのかなどの情報を検出できることが非常に重要である。 In order to analyze organizational activities scientifically, it is necessary to analyze the behavior of individual members constituting the organization based on actual data. Today, there are a wide variety of basic techniques that can be used to detect a person's position, but simply being able to detect a person's position is not sufficient for the purpose of analyzing organizational activities. In order to analyze organizational activities, it is very important to be able to detect information such as who and where the meeting is held.
例えば、特許文献1には、作業時間収集方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体の発明が開示されている。この発明は、複数の作業エリアで複数の作業を行う作業者の作業時間を収集するものであり、ICカードを用いて作業者のエリアを特定し、作業者のスケジュール情報と照らして作業内容を特定し、作業内容毎の作業時間を集計するというものである。
For example,
また、特許文献2には、イベント会場における各ブースでの滞在時間を算出するシステムおよび方法の発明が開示されている。この発明は、イベント会場への来場者がどのブースにどれだけの時間立ち寄ったかを集計するものであり、ICカードを用いてイベント来場者の立ち寄ったブースとそのブースでの滞在時間を検出するとともに集計結果をICカードに記録するというものである。
また、特許文献3には、行動管理装置、行動管理システム、及び行動管理方法の発明が開示されている。この発明は、ユーザがGPS内蔵の携帯端末を持ち歩くことで、当該ユーザの行動記録が自動的に作成されるようにするものであり、GPS内蔵の端末が一定間隔で端末の位置を測位し、それをもとに、どこに居たかを逐次記録することで、当該端末を所持しているユーザの行動記録を自動的に作成するというものである。 Patent Document 3 discloses an invention of an action management device, an action management system, and an action management method. The present invention enables a user's behavior record of the user to be automatically created by carrying the mobile terminal with a built-in GPS, and the GPS built-in terminal measures the position of the terminal at regular intervals, On the basis of this, by sequentially recording where the user was, the action record of the user who possesses the terminal is automatically created.
上記特許文献1〜3に記載の発明では、個人の行動をログとして記録することができるので、複数の位置検出対象者からログを収集した上で、同一時刻・同一場所に存在した位置検出対象者を見出すことにより、当該位置検出対象者間に会合が持たれたと推定して、会合を検出ことも可能である。
In the inventions described in
しかしながら、会合に出席するメンバは必ずしも全員が同時に継続して同じ場所に停留していることは無く、会合中に電話等で呼ばれて一時的に部屋の外に出たり、資料の追加のために一時的に自室又は自席に戻るなど、会合の継続性を破る細かな粒度の動き(これを過渡的行動と言う)がしばしば発生する。 However, the members attending the meeting are not always stopped at the same place at the same time, and they are called out by telephone during the meeting to temporarily go out of the room or add materials. There is often a fine-grained movement (called transient behavior) that breaks the continuity of the meeting, such as temporarily returning to the room or seat.
また、どのようなセンサデバイスであっても、センサデバイス固有の精度に応じた測位誤差があるため、状況によっては、計測しようとする対象が動かないにも関わらず、異なるエリア間を動き回っているように誤って検出されることもある。 In addition, any sensor device has a positioning error according to the accuracy inherent to the sensor device, so in some situations it moves around different areas even though the target to be measured does not move. It may be detected erroneously.
このように、単純に位置情報そのものを用いて複数の参加者間に会合があったことを検出しようとすると、人の過渡的行動やセンサデバイス自体の精度限界によって、個人が同一場所に継続して存在する期間が断片化されてしまうことから、複数の参加者が同一時刻・同一場所に存在するという検出条件が成り立ちにくくなるため、会合を検出するのが非常に困難になるおそれがある。 In this way, if it is attempted to detect that there is a meeting between multiple participants by simply using the location information itself, the individual continues to be in the same place due to the transient behavior of the person and the accuracy limit of the sensor device itself. Since the existing period is fragmented, the detection condition that a plurality of participants exist at the same time and in the same place is difficult to be satisfied, so that it may be very difficult to detect the meeting.
そこで本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、組織的な分析等に対して、個体の移動特性に矛盾する位置情報が与える影響を極力抑制することが可能な位置情報処理装置を提供することを目的とする。 Accordingly, the present invention has been made in view of the above problems, and a position information processing apparatus capable of suppressing as much as possible the influence of position information contradicting the movement characteristics of an individual for systematic analysis or the like. The purpose is to provide.
上記課題を解決するために、本発明の位置情報処理装置は、個体の位置の変化を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、前記個体の移動特性に関するデータに基づいて、前記位置情報取得手段で取得された位置情報の誤測位を検出する誤測位検出手段と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, the position information acquisition apparatus according to the present invention acquires position information based on position information acquisition means for acquiring position information indicating a change in position of an individual, and data on the movement characteristics of the individual And mispositioning detection means for detecting mispositioning of the position information acquired by the means.
これによれば、誤測位検出手段は、所定時間内に位置情報取得手段により取得された個体の位置の変化を示す位置情報の誤測位を、個体の移動特性に関するデータに基づいて検出するので、個体の移動特性に矛盾する位置情報を検出することができる。したがって、この検出結果に基づいて、組織的な分析等を行うことにより、個体の移動特性に矛盾する位置情報が、分析結果に対して与える影響を極力抑制することが可能となる。 According to this, since the mispositioning detection means detects the mispositioning of the position information indicating the change of the position of the individual acquired by the position information acquisition means within a predetermined time based on the data regarding the movement characteristics of the individual, Position information that contradicts the movement characteristics of the individual can be detected. Therefore, by performing a systematic analysis or the like based on the detection result, it is possible to suppress as much as possible the influence of the position information contradicting the movement characteristics of the individual on the analysis result.
この場合において、前記位置情報取得手段は、前記個体が存在可能な複数のエリアのうちから、前記個体が検出されたエリアを特定することとすることができる。また、この場合、前記個体の移動特性に関するデータは、前記エリア間の移動頻度に関する基準情報であり、前記誤測位検出手段は、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から導き出される前記個体の前記エリア間の移動頻度と、前記基準情報とに基づいて、誤測位を検出することとすることができる。かかる場合には、個体の特性からしてエリア間を移動する頻度が基準情報を超えるほど多すぎるような場合を、誤測位と判断することで、個体の移動特性に矛盾する位置情報を検出することができる。 In this case, the position information acquisition unit may specify an area where the individual is detected from a plurality of areas where the individual can exist. Further, in this case, the data relating to the movement characteristics of the individual is reference information relating to the movement frequency between the areas, and the erroneous positioning detection unit is configured to detect the individual of the individual derived from the position information acquired by the position information acquisition unit. An erroneous positioning can be detected based on the movement frequency between the areas and the reference information. In such a case, position information that contradicts the movement characteristics of the individual is detected by determining that the frequency of movement between the areas is too high to exceed the reference information due to the characteristics of the individual, by determining that the positioning is incorrect. be able to.
また、前記個体の移動特性に関するデータは、前記エリア間の経路のうち、前記個体が移動不可能な経路に関する情報であり、前記誤測位検出手段は、前記移動不可能な経路の数から導き出される数値に基づいて、前記誤測位を検出することとすることができる。かかる場合には、移動不可能な経路があるような矛盾する位置情報を検出することができるので、個体の移動特性に矛盾する位置情報が分析結果に対して与える影響を極力抑制することができる。この場合において、前記誤測位検出手段は、所定時間内における前記個体の移動経路に含まれる、前記移動不可能な経路の数又は割合に基づいて、前記誤測位を検出することとすることができる。 Further, the data relating to the movement characteristics of the individual is information regarding a path where the individual cannot move among the paths between the areas, and the erroneous positioning detection means is derived from the number of the non-movable paths. The erroneous positioning can be detected based on a numerical value. In such a case, since it is possible to detect contradictory position information such as there is a path that cannot be moved, it is possible to suppress as much as possible the influence of the position information that contradicts the movement characteristics of the individual on the analysis result. . In this case, the erroneous positioning detection means can detect the erroneous positioning based on the number or ratio of the non-movable paths included in the movement path of the individual within a predetermined time. .
また、前記個体の移動特性に関するデータは、2以上のエリア間における前記個体の位置の曖昧さを示すエントロピーに関する閾値情報であり、前記誤測位検出手段は、前記位置情報取得手段で取得された位置情報から導き出されるエントロピーと、前記閾値情報とに基づいて、前記誤測位を検出することとすることができる。かかる場合には、例えば、複数のエリア間における位置の曖昧さを示すエントロピーが小さいほど検出結果の信頼性が高く、エントロピーが大きいほど検出結果の信頼性が低いというような判断をすることができる。これにより、信頼性の高低に応じた、位置情報の取り扱いが可能となる。この場合において、前記閾値情報は、2以上のエリアの組み合わせに対して個別に設定されており、前記誤測位検出手段は、前記個体が所定時間内に移動した複数のエリアから成るエリア群を特定し、該エリア群と対応する閾値情報を用いて、前記誤測位を検出することとすることができる。 Further, the data relating to the movement characteristics of the individual is threshold information regarding entropy indicating the ambiguity of the position of the individual between two or more areas, and the erroneous positioning detection unit is the position acquired by the position information acquisition unit. The erroneous positioning can be detected based on entropy derived from information and the threshold information. In such a case, for example, it can be determined that the smaller the entropy indicating the ambiguity of the position between the plurality of areas, the higher the reliability of the detection result, and the greater the entropy, the lower the reliability of the detection result. . This makes it possible to handle position information according to the level of reliability. In this case, the threshold information is individually set for a combination of two or more areas, and the erroneous positioning detection means specifies an area group consisting of a plurality of areas where the individual has moved within a predetermined time. The erroneous positioning can be detected using threshold information corresponding to the area group.
本発明の位置情報処理装置では、前記誤測位検出手段により前記誤測位が検出された際に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報に処理を施して出力する処理手段を更に備えることとすることができる。かかる場合には、処理が施された出力結果を組織的な分析などに用いることで、高精度な分析を行うことが可能となる。 The position information processing apparatus of the present invention further comprises processing means for processing and outputting the position information acquired by the position information acquiring means when the erroneous positioning is detected by the erroneous positioning detecting means. can do. In such a case, it is possible to perform highly accurate analysis by using the processed output result for systematic analysis or the like.
この場合において、前記処理手段は、前記誤測位が検出された所定時間内に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体の滞在情報に対して、該情報が不定である旨の情報を付加して出力することとすることができる。かかる場合には、組織的な分析等において、不定である旨の情報が付加された滞在情報を、それ以外の滞在情報とは区別して扱うことにより、個体の移動特性に矛盾する位置情報が、組織的な分析等の分析結果に対して与える影響を極力抑制することが可能となる。また、前記処理手段は、前記誤測位が検出された所定時間内に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体のエリアごとの滞在情報に対して、前記所定時間内に各エリア内に滞在した割合に関する数値を付加して出力することとすることができる。かかる場合には、各エリア内に滞在した割合に関する数値を、組織的な分析等において参照し、考慮することにより高精度な分析を行うことが可能となる。 In this case, the processing means derives the stay information in the area where the individual can stay from the position information acquired by the position information acquisition means within the predetermined time when the erroneous positioning is detected, and the predetermined information Information indicating that the information is indefinite can be added to the stay information of the individual within the time and output. In such a case, in the systematic analysis or the like, by treating the stay information to which information indicating that it is indefinite is distinguished from other stay information, the position information that contradicts the movement characteristics of the individual, It is possible to suppress the influence on analysis results such as systematic analysis as much as possible. Further, the processing means derives stay information in an area where the individual can stay from the position information acquired by the position information acquisition means within a predetermined time during which the erroneous positioning is detected, and within the predetermined time. A numerical value relating to the ratio of staying in each area within the predetermined time can be added to the stay information for each area of the individual and output. In such a case, it is possible to perform a highly accurate analysis by referring to and considering numerical values related to the ratio of staying in each area in a systematic analysis or the like.
この場合、前記個体の移動特性に関するデータ以外の参照データを前記処理手段に供給する参照データ供給手段を更に備え、前記処理手段は、前記参照データを用いて、前記滞在した割合に関する数値を補正することとすることができる。また、この場合、前記参照データは、前記個体が検出されたエリア内に滞在する全個体数と、このエリアの収容可能数とを含み、前記処理手段は、前記滞在した割合に関する数値に、前記収容可能数を前記全個体数で除した値を乗じて得られる数値を、前記滞在情報に付加して出力することとすることとしても良いし、前記参照データは、前記個体が利用不可能なエリアに関する情報を含み、前記処理手段は、前記利用不可能なエリア内に滞在した割合に関する数値を零にして、前記滞在情報に付加して出力することとすることとしても良いし、前記参照データは、前記個体による利用蓋然性が低いエリアに関する情報を含み、前記処理手段は、前記利用不可能なエリア内に滞在した割合に関する数値に、利用蓋然性に応じた値を乗じて得られる数値を、前記滞在情報に付加して出力することとしても良い。 In this case, the apparatus further comprises reference data supply means for supplying reference data other than data relating to the movement characteristics of the individual to the processing means, and the processing means corrects a numerical value related to the staying ratio using the reference data. Can be. Further, in this case, the reference data includes the total number of individuals staying in the area where the individual is detected and the number that can be accommodated in the area, and the processing means includes a numerical value relating to the staying ratio, A numerical value obtained by multiplying the accommodable number by the total number of individuals may be added to the stay information and output, and the reference data is not available to the individual. Including the information about the area, and the processing means may output a value added to the stay information by setting a numerical value relating to the ratio of staying in the unusable area to zero, and the reference data Includes information related to an area where the probability of use by the individual is low, and the processing means is obtained by multiplying a numerical value related to a ratio of staying in the unusable area by a value corresponding to the probability of use. Numerical value may output in addition to the stay information that.
また、前記処理手段は、前記所定時間内に得られる滞在情報に対して付加する数値を比較し、該数値が最大のエリアを、前記個体が前記所定時間継続して滞在したエリアとみなすこととすることができる。 Further, the processing means compares a numerical value added to the stay information obtained within the predetermined time, and regards an area having the maximum numerical value as an area where the individual has stayed continuously for the predetermined time. can do.
また、位置情報取得手段により取得された位置情報に処理を施して出力する処理手段を備える本発明の位置情報処理装置では、前記処理手段は、前記所定時間内における前記個体の移動経路から、前記個体が移動不可能な経路を除去して、前記個体の移動経路を再構成することとすることができる。かかる場合には、再構成された移動経路を用いることで、より現実的な位置情報に基づいて分析を行うことが可能となる。この場合において、前記処理手段は、前記再構成された移動経路に基づいて、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体のエリアごとの滞在情報から、前記所定時間内に各エリア内に滞在した割合に関する数値を算出し、前記数値が最大のエリアを、前記個体が前記所定時間継続して滞在したエリアとみなすこととすることもできる。 Further, in the position information processing apparatus of the present invention including processing means for processing and outputting the position information acquired by the position information acquisition means, the processing means is configured to move the individual from the movement path within the predetermined time. It is possible to reconfigure the movement path of the individual by removing the path that the individual cannot move. In such a case, it is possible to perform analysis based on more realistic position information by using the reconfigured movement route. In this case, the processing means derives stay information in an area where the individual can stay based on the reconfigured travel route, and from the stay information for each area of the individual within the predetermined time, It is also possible to calculate a numerical value related to the ratio of staying in each area within a predetermined time, and to regard the area having the maximum numerical value as the area where the individual has stayed for the predetermined time.
更に、処理手段を備える位置情報処理装置においては、前記処理手段により処理された情報を格納する位置情報格納手段を更に備えることとすることができる。 Furthermore, the position information processing apparatus including the processing unit may further include a position information storage unit that stores information processed by the processing unit.
本発明によれば、組織的な分析等に対して、個体の移動特性に矛盾する位置情報が与える影響を極力抑制することが可能な位置情報処理装置を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a position information processing apparatus capable of suppressing as much as possible the influence of position information contradicting the movement characteristics of an individual for systematic analysis or the like.
《第1の実施形態》
以下、本発明を実施するための第1の実施形態を図1〜図12に基づいて詳細に説明する。
<< First Embodiment >>
Hereinafter, a first embodiment for carrying out the present invention will be described in detail with reference to FIGS.
図1には、本発明の位置情報処理装置を用いて好適なオフィス100の概略図が示されている。このオフィス100は、例えば5つのエリアA1〜A5を有している。これらのエリアA1〜A5のうち、エリアA1内に滞在しているメンバは、エリアA2にのみ移動することができ、エリアA2内に滞在しているメンバは、エリアA1、A3、A4にのみ移動することができ、エリアA3内に滞在しているメンバは、エリアA2、A4にのみ移動することができ、エリアA4内に滞在しているメンバは、エリアA2、A5にのみ移動することができ、エリアA5内に滞在しているメンバは、エリアA3、A4にのみ移動することができるようになっている。
FIG. 1 shows a schematic view of a preferred
このオフィス100内に入ることが可能なメンバのそれぞれには、例えば無線ICタグなどの発信機42(図2参照)が配布されている。また、これに対応して、各エリアA1〜A5内には、発信機42から発信される微弱電波を受信して、メンバの位置を検出する位置センサ44(図2参照)が設置されている。この位置センサ44は、原則的に、その位置センサが設置されたエリア内に存在する発信機42の微弱電波のみを受信するように設定されているが、センサデバイス固有の精度に応じた測位誤差があるため、状況によっては、計測しようとする対象が動かないにも関わらず、エリア間を動き回っているように誤って検出される可能性がある。なお、図1では、オフィス100の外部のエリアをエリアφとして示している。
For each member who can enter the
図2には、上記オフィス100内で利用されている位置情報処理装置200の概略構成が示されている。この位置情報処理装置200は、位置情報サーバホスト10と、人位置データ処理サーバホスト20と、位置情報DBサーバホスト30とを備えている。これらのサーバホスト10,20,30は、ネットワークに接続されている。
FIG. 2 shows a schematic configuration of the position
位置情報サーバホスト10は、各エリアに配置された位置センサ44に接続されている。これら位置センサ44は、メンバが携行する発信機42からの微弱電波を受信してメンバが、いつ、どこに、所在するかを示すデータを生成して位置情報サーバホスト10に供給する。位置センサ44のデータフォーマット、位置情報サーバホスト10が保持するデータフォーマットは適宜設定できる。例えば、位置センサ44は、所定の時間間隔でエリアに所在するメンバのID(無線ICタグのID)のリストをその時間情報とともに位置情報サーバホスト10に供給する。位置情報サーバホスト10は、位置センサ44から受け取ったデータを基に、各メンバがいつどこに移動したかを示す位置情報を生成して保管する。なお、位置センサ44側で上記のような位置情報の少なくとも一部を準備して位置情報サーバホスト10に供給しても良い。また、以下においては、位置情報サーバホスト10で準備又は保管される位置情報を「細粒度の位置情報」とも呼ぶものとする。
The position
人位置データ処理サーバホスト20は、位置情報サーバホスト10により準備・保管されている細粒度の位置情報を集約して、誤測位があったかどうかの判断及び誤測位のあったデータの処理(補正)を行い、粗粒度の位置情報を形成するものであり、具体的には、位置情報取得ユニット21、誤測位検出ユニット22、及び誤測位処理ユニット23、並びに位置情報格納ユニット24を含んで構成されている。各ユニット21,22,23,24は、人位置データ処理サーバホスト20の機能構成をブロックで示すものであり、人位置データ処理サーバホスト20のハードウェア資源と種々のソフトウェアとを協働させて構成される。
The human location data
位置情報DBサーバホスト30は、位置情報DB管理サーバ31及び位置情報DB32を含んで構成されている。位置情報DBサーバホスト30は、人位置データ処理サーバホスト20により生成された粗粒度の位置情報を管理するものであり、クライアントからの要求に応じて位置情報を供給する。この粗粒度の位置情報を用いて各種の統計情報や会合情報を取得することが可能となっている。
The location information DB server host 30 includes a location information
図3は、位置情報サーバホスト10で取得された、位置情報取得対象のメンバ(以下、「対象者」と呼ぶ)の所定時間(δとする)内における移動軌跡を示す図である。また、図4は、上記所定時間δ内における対象者の移動状態を時系列に沿って示す図である。これら図3、図4から分かるように、所定時間δ内においては、実際には対象者がエリアA1内で静止していたにもかかわらず、位置情報サーバホスト10では仮想線で囲まれた誤差範囲内で移動しているように検出されている。すなわち、対象者は、所定時間δの間、エリアφ、A1、A2、A3のそれぞれに存在していたと誤測位されている。
FIG. 3 is a diagram illustrating a movement trajectory acquired by the position
そこで、本第1の実施形態では、人位置データ処理サーバホスト20を用いて、このような誤測位の検出及び処理(補正)を図5のフローチャートに沿って実行する。
Therefore, in the first embodiment, such mispositioning detection and processing (correction) are executed according to the flowchart of FIG. 5 using the human position data
図5のステップS10では、位置情報取得ユニット21が、位置情報サーバホスト10から位置変化イベントeを受け取り、その受け取りの都度、誤測位検出ユニット22が動作して、その位置変化イベントeを、対象メンバM(e)ごとに用意されているワーキングメモリWM(m)(最近δ秒以内の位置変化イベントeを記憶するもの)に格納する。この場合、位置変化イベントeは、計測対象のメンバ(対象者)(m)が、いつ(t)、どの場所(a)に移動したかを表す3項組〈t,m,a〉から構成されている。場所(a)は、エリアA1〜A5のそれぞれに対応して、a1〜a5と表すものとする。なお、以下においては、位置変化イベントeに対する、位置変化時刻をT(e)、位置変化したメンバをM(e)、位置変化後のエリアをA(e)と表すものとする。
In step S10 of FIG. 5, the position
次いで、ステップS12では、対象者(m)のワーキングメモリWM(m)上の位置変化について、誤測位の確度を計算し、その値をsに代入する。本第1の実施形態では、図6に示されるように、ワーキングメモリWM(m)上で、メンバ(m)がどのエリアにどれだけの時間滞在したかを計算することができるので、各エリアでの存在確率分布上の曖昧さ(エントロピー)を確度として用いることとする。 Next, in step S12, the accuracy of erroneous positioning is calculated for the position change of the subject (m) on the working memory WM (m), and the value is substituted into s. In the first embodiment, as shown in FIG. 6, on the working memory WM (m), it is possible to calculate how much time the member (m) spent in each area. The ambiguity (entropy) on the existence probability distribution at is used as the accuracy.
具体的には、所定時間δ内においてエリアaに滞在している時間をT(a)とすると、エリアaの存在確率P(a)は、
P(a)=T(a)/δ …(1)
のように表すことができ、かつ、ワーキングメモリWM(m)上のエリア集合についてのエントロピーH(A)は、
P (a) = T (a) / δ (1)
And the entropy H (A) for the area set on the working memory WM (m) is
したがって、図6の例では、オフィス100の外部に存在する確率P(φ)が0.0625、エリアA1に存在する確率P(A1)が0.375、エリアA2に存在する確率P(A2)が0.25、エリアA3に存在する確率P(A3)が0.3125と求められるので、上式(2)より、エントロピーH(A)は約1.81と求められる。したがって、ステップS12では、確度(s)に1.81が代入されるようになっている。
Therefore, in the example of FIG. 6, the probability P (φ) existing outside the
図5に戻り、次のステップS14では、ワーキングメモリWM(m)上の位置変化イベント群に含まれるエリアを抽出し、それらエリア群に含まれるエリアに対応する、誤測位判定閾値を、事前に用意された誤測位判定閾値テーブル(図7参照)から取得し、その値をTh(a)に代入する。 Returning to FIG. 5, in the next step S <b> 14, areas included in the position change event group on the working memory WM (m) are extracted, and an erroneous positioning determination threshold corresponding to the area included in the area group is set in advance. It is acquired from the prepared erroneous positioning determination threshold value table (see FIG. 7), and the value is substituted into Th (a).
ここで図7の誤測位判定閾値テーブルについて具体的に説明する。 Here, the erroneous positioning determination threshold value table of FIG. 7 will be specifically described.
この誤測位判定閾値テーブルの閾値は、人が動く頻度として常識的に考えられる行動のシミュレーション結果や、キャリブレーション用にモデル行動を事前に実測した値や、位置情報処理装置200の利用者が許容可能な範囲の曖昧さにより定義する。例えば、2つのエリアA1,A2間で誤測位が見込まれるとき、組織分析の手続き上、エリアA1,A2,φのいずれか1箇所で検出される可能性が90%で、それ以外の箇所で検出される可能性の合計値が10%かつ均等であるという程度の曖昧さが許容範囲であると設定したならば、それに対応するエントロピーは、次式(3)より求められるので、ここで求められた値を閾値に設定する。
また、同様に、エリアA1,A2,A3間で誤測位が見込まれるとき、エリアA1,A2,A3,φのいずれか1箇所で検出される可能性が90%で、それ以外の箇所で検出される可能性の合計値が10%かつ均等であるという程度の曖昧さが許容範囲であると仮定したならば、それに対応するエントロピーは、次式(4)より求められるので、ここで求められた値を閾値に設定する。
このようにして求められた結果をまとめたものが図7の誤測位判定閾値テーブルである。 A summary of the results obtained in this way is the erroneous positioning determination threshold value table of FIG.
本実施形態では、図6に示されるように、ワーキングメモリWM(m)上のエリアとして、3つのエリアを含むエリア集合{A1,A2,A3}が得られているので、これと一致するエリア集合の誤測位判定閾値(0.627)を、図7の誤測位判定閾値テーブルから取得し、その値をTh(a)に代入する。 In the present embodiment, as shown in FIG. 6, an area set {A 1 , A 2 , A 3 } including three areas is obtained as an area on the working memory WM (m). The erroneous positioning determination threshold value (0.627) of the matching area set is acquired from the erroneous positioning determination threshold value table of FIG. 7, and the value is substituted into Th (a).
なお、ワーキングメモリWM(m)上のエリアとして、例えば4つのエリアを含むエリア集合{A1,A2,A3,A4}が得られた場合には、これらと完全一致するエリア集合が図7中には存在しないので、例えば、図7中のエリア集合の中から、{A1,A2,A3,A4}の部分集合になっている部分(1)を特定し、そのうちでもっともエリア数の多い部分(2)を選択する。そして、選択されたエリア集合{A1,A2,A3}と{A2,A3,A4}のそれぞれに対して設定されている閾値の平均をとり((0.627+0.627)/2=0.627)、その平均値を、誤測位判定閾値Th(a)に代入する。 For example, when an area set {A 1 , A 2 , A 3 , A 4 } including four areas is obtained as an area on the working memory WM (m), an area set that completely matches these areas is obtained. Since it does not exist in FIG. 7, for example, the part (1) that is a subset of {A 1 , A 2 , A 3 , A 4 } is identified from the area set in FIG. The part (2) with the largest number of areas is selected. Then, an average of the threshold values set for each of the selected area sets {A 1 , A 2 , A 3 } and {A 2 , A 3 , A 4 } is taken ((0.627 + 0.627) /2=0.627), and the average value is substituted into the erroneous positioning determination threshold Th (a).
図5に戻り、次のステップS16では、確度(s)と誤測位判定閾値(Th(a))とを比較して、s>Th(a)であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定されることは、所定時間δ内に誤測位があったと判断することを意味し、判断が否定されることは、所定時間δ内には誤測位がなかったと判断することを意味する。図6の例では、s=1.81で、Th(a)=0.627であるので、ここでの判断が肯定されると、次のステップS18に移行する。 Returning to FIG. 5, in the next step S <b> 16, the accuracy (s) and the erroneous positioning determination threshold (Th (a)) are compared to determine whether or not s> Th (a). If the determination here is affirmed, it means that there is an erroneous positioning within the predetermined time δ, and if the determination is negative, it is determined that there is no erroneous positioning within the predetermined time δ. Means. In the example of FIG. 6, since s = 1.81 and Th (a) = 0.627, if the determination here is affirmed, the process proceeds to the next step S18.
ステップS18では、メンバ(m)のワーキングメモリWM(m)の内容を誤測位処理ユニット23に渡し、誤測位処理ユニット23における処理を開始する。
In step S18, the contents of the working memory WM (m) of the member (m) are transferred to the erroneous
誤測位処理ユニット23は、まず、メンバ(m)のワーキングメモリWM(m)から時刻tの古い方から順に位置変化イベントe=(t,m,a)を読み出す。次いで、位置変化イベントに基づいて、エリアコンテキストcを生成する。このエリアコンテキストとは、ある対象メンバ(m)が、いつから(ts)、いつまで(te)、どの場所(a)にいたかを表す4項組〈ts,te,m,a〉である。この4項組において、tsをエリアコンテキストの開始時刻、teをエリアコンテキストの終了時刻、mをエリアコンテキストの対象メンバ、aをエリアコンテキストの位置と呼ぶものとする。なお、エリアコンテキストcに対して、TS(c)をエリアコンテキストの開始時刻、TE(c)をエリアコンテキストの終了時刻、M(c)をエリアコンテキストの対象メンバ、A(c)をエリアコンテキストの位置と表すものとする。
First, the erroneous
次いで、誤測位処理ユニット23は、以下に説明する処理(その1)〜処理(その3)のうちのいずれかを実行する。
Next, the erroneous
<処理(その1)>
誤測位処理ユニット23は、所定時間δ秒以内の位置(検出結果)は全く不確定であるものとして、エリアコンテキストcに補正情報(INDEFINITE)を付加して、出力する。すなわち、誤測位処理ユニット23は、所定時間δ内のエリアコンテキストcを〈t−δ,t,m,a1,INDEFINITE〉、〈t−δ,t,m,a2,INDEFINITE〉…として、出力する。
<Processing (1)>
The erroneous
このような処理を行うことにより、各種の統計情報や会合情報を取得する際に、補正情報(INDEFINITE)を参照することができるので、そのエリアコンテキストを統計等に用いるか否かなどの判断を容易に行うことができる。 By performing such processing, when acquiring various types of statistical information and meeting information, it is possible to refer to the correction information (INDEFINITE), so it is possible to determine whether to use the area context for statistics, etc. It can be done easily.
<処理(その2)>
上記処理(その1)に代えて、誤測位処理ユニット23は、所定時間δ秒以内のエリアコンテキストcに、補正情報として、存在確率P(a)を付加して出力する。エリアA1、A2…に対する補正情報をE(a1)(=P(a1))、E(a2)(=P(a2))…と表すものとすると、誤測位処理ユニット23は、エリアコンテキストcを〈t−δ,t,m,a1,E(a1)〉、〈t−δ,t,m,a2,E(a2)〉…のように処理して、出力する。
<Processing (2)>
Instead of the above process (part 1), the erroneous
このような処理を行うことにより、各種の統計情報や会合情報を取得する際に、補正情報(E(a))を参照することができるので、そのエリアコンテキストを統計等に用いるか否かの判断や、データの信頼性の判断などを容易に行うことができる。 By performing such processing, correction information (E (a)) can be referred to when acquiring various types of statistical information and meeting information, so whether or not to use the area context for statistics etc. Judgment and judgment of data reliability can be easily performed.
なお、誤測位処理ユニット23では、所定時間δ内において取得されるエリアコンテキストのうちで、もっとも存在確率P(a)が高いエリアをただ1つ選択し、対象者が、所定時間δの間、そのエリア(Anとする)に継続して存在していたものとして取り扱うこととしてもよい。この場合、誤測位処理ユニット23では、ワーキングメモリWM(m)の初期時刻t0を用いて、エリアコンテキスト〈t0,t0+δ,m,an,CORRECTED〉のみを生成し、出力することとすれば良い。なお、エリアコンテキストの末尾に付されている表示「CORRECTED」は、誤測位が補正されたことを示す補正情報である。
The erroneous
<処理(その3)>
上記処理(その1)、処理(その2)に代えて、誤測位処理ユニット23は、対象者が移動不可能な経路を除去して、位置データを再構成する処理を行うこととすることもできる。この処理(その3)は、前述したように、エリア間の移動は、エリアA1からエリアA2、エリアA2からエリアA1、A3、A4、エリアA3からエリアA2、A4、エリアA4からエリアA2、A5、エリアA5からエリアA3、A4の移動のみが許容されているという前提に基づくものである。すなわち、図8(a)において、点線矢印で示される移動経路は、「移動不可能な移動経路」であるといえる。したがって、図8(a)のうち、符号irで示されるエリアA1からエリアA3への移動は無かったものとして、図8(b)に示されるように、それ以降、エリアA1にメンバ(m)が戻ってくるまでは、エリアA1に居続けたものとして取り扱うこととする。
<Process (part 3)>
Instead of the above process (part 1) and process (part 2), the erroneous
なお、処理(その3)については、実際には、図9に示されるフローチャートに沿って実行される。この処理はワーキングメモリWM(m)に対応する時間窓を移動する直前に開始される(時間窓の移動については後述する)。 The process (No. 3) is actually executed according to the flowchart shown in FIG. This process is started immediately before moving the time window corresponding to the working memory WM (m) (the movement of the time window will be described later).
まず、ステップS20では、メンバmのワーキングメモリWM(m)から時刻tの古い方から順に位置変化イベントe=〈t,m,a〉を読み出す。 First, in step S20, the position change event e = <t, m, a> is read from the working memory WM (m) of the member m in order from the oldest time t.
次いで、ステップS22では、これ以上読み出すべき位置変化イベントがないか否かを判断する。ここでの判断が否定されると、次のステップS24では、直前(時刻tnとする)の確定位置(anとする)から現在の位置変化イベントの位置(A(e)とする)への経路が移動可能な経路であり、かつ、直前の確定位置(an)と直前の位置変化イベントの位置(a(n+1)とする)が等しいか否かを判断する。ここでの判断が否定されると、ステップS30に移行し、直前の位置変化イベントの位置を現在の位置変化イベントeの位置A(e)で置き換える。 Next, in step S22, it is determined whether there are any more position change events to be read. If the determination here is negative, in the next step S24, the path from the immediately preceding fixed position (denoted as time tn) (denoted as an) to the current position change event position (denoted as A (e)). Is a movable route, and it is determined whether or not the immediately preceding confirmed position (an) is equal to the immediately preceding position change event position (referred to as a (n + 1)). If the determination is negative, the process proceeds to step S30, where the position of the previous position change event is replaced with the position A (e) of the current position change event e.
そして、ステップS24における判断が肯定されるまで、ステップS20、S22、S30を繰り返す。このステップS24の判断が肯定されると、次のステップS26において、エリアコンテキスト〈tn,T(e),M(e),an,POSSIBLE_ROUTE〉を出力する。このうち、「POSSIBLE_ROUTE」は、この表示が付加されたエリアコンテキストが移動不可能な経路を除去した結果であることを示す補正情報である。 Then, steps S20, S22, and S30 are repeated until the determination in step S24 is affirmed. If the determination in step S24 is affirmative, the area context <tn, T (e), M (e), an, POSSIBLE_ROUTE> is output in the next step S26. Among these, “POSSIBLE_ROUTE” is correction information indicating that the area context to which this display is added is a result of removing a path that cannot be moved.
図8(a),図8(b)の例においては、エリアコンテキストc=〈t1,t2,m,a1,POSSIBLE_ROUTE〉が生成され、出力されることになる。なお、この場合における「t1」は、エリアA1からエリアA3の移動の直前にA1に入った時刻を意味し、「t2」は、時刻t1以降に移動可能な経路を通ってエリアA1から別のエリアに移動した時刻を意味する。 In the examples of FIGS. 8A and 8B, the area context c = <t 1 , t 2 , m, a 1 , POSSIBLE_ROUTE> is generated and output. In this case, “t 1 ” means the time when A 1 is entered immediately before the movement from area A 1 to area A 3 , and “t 2 ” passes through a path that can be moved after time t 1. This means the time when the user has moved from the area A 1 to another area.
次いで、ステップS28では、直前の確定位置anを、現在の位置変化イベントの位置A(e)で置き換え、直前の位置確定時刻tnを現在の位置変化イベントの時刻T(e)で置き換える。 Next, in step S28, the immediately preceding confirmed position an is replaced with the current position change event position A (e), and the immediately preceding position determined time tn is replaced with the current position change event time T (e).
その後は、ステップS20〜S30が繰り返され、ステップS22における判断が肯定された段階で、図9の処理が終了する。 Thereafter, steps S20 to S30 are repeated, and the processing of FIG. 9 ends when the determination in step S22 is affirmed.
このような処理により得られる補正されたエリアコンテキストを、各種統計情報や会合情報を取得する際に用いることで、高精度な情報を得ることが可能である。 It is possible to obtain highly accurate information by using the corrected area context obtained by such processing when acquiring various statistical information and meeting information.
なお、処理(その3)においては、上記のようにして異常経路が除去された後で、各エリアにおける確度(例えば存在確率)を計算し、そのうちで、もっとも確度が高いエリアをただ1つ選択し、対象者mが、そのエリア(Asとする)に継続して存在していたものとして取り扱うこととしても良い。この場合、誤測位処理ユニット23では、ワーキングメモリWM(m)の初期時刻t0を用いて、エリアコンテキスト〈t0,t0+δ,m,as,CORRECTED〉のみを生成し、出力することとすれば良い。
In the process (No. 3), after removing the abnormal route as described above, the accuracy (for example, existence probability) in each area is calculated, and only one area with the highest accuracy is selected. However, the target person m may be handled as being continuously present in the area ( assuming As ). In this case, the
次に、誤測位検出手段におけるワーキングメモリWM(m)に対応する時間窓の移動方法について図10(a)、図10(b)に基づいて説明する。図10(a)に示される時間窓の移動方法は、上述した3つの処理方法のいずれにおいても採用することができる手法である。この時間窓の移動方法は、固定的な幅で一定時間ごとに、時間窓を移動させるというものである。具体的には、例えば、時間窓の幅δが5分であると仮定すると、時間窓は10時00分〜10時5分、10時5分〜10時10分、 …というように5分刻みの固定的な時間幅で時間窓を移動させるというものである。 Next, a method of moving the time window corresponding to the working memory WM (m) in the erroneous positioning detection means will be described with reference to FIGS. 10 (a) and 10 (b). The time window moving method shown in FIG. 10A is a technique that can be adopted in any of the three processing methods described above. This method of moving the time window is to move the time window at fixed time intervals and at fixed intervals. Specifically, for example, assuming that the time window width δ is 5 minutes, the time window is 10:00 to 10: 5, 10: 5 to 10:10, and so on. The time window is moved with a fixed time interval.
なお、図10(a)の時間窓の移動方法を採用すると、図10(a)に一点鎖線で示されるように、現在時刻が時間窓の終端に達するまでは存在確率の算出などを行うことができず、時間窓の長さ分だけ処理が遅延するおそれがある。ただし、上述した処理方法(その3)を採用する場合には、誤測位処理ユニット23が補正にあたってイベントの系列のみを必要とし、時間窓全体の情報を必要としない(換言すると、時間窓内における各エリアへの存在確率などを取得したりしない)ことから、図10(b)に示されるように、時間窓を位置変化イベントのタイミングでずらすという方法をとることができる。この場合、位置変化が起きたら直ちに結果を得ることが可能であるので、処理の遅延が改善されることになる。
If the time window moving method shown in FIG. 10A is adopted, the existence probability is calculated until the current time reaches the end of the time window, as indicated by a dashed line in FIG. 10A. Cannot be performed and the processing may be delayed by the length of the time window. However, when the above-described processing method (No. 3) is adopted, the erroneous
なお、本第1の実施形態では、誤測位検出に用いられる確度として、エリアでの存在確率分布上の曖昧さ(エントロピー)を用いることとしたが、これに限られるものではなく、以下の指標を確度として用いることも可能である。 In the first embodiment, the ambiguity (entropy) in the existence probability distribution in the area is used as the accuracy used for detection of erroneous positioning. However, the present invention is not limited to this, and the following indices are used. Can also be used as the accuracy.
〈確度の別例(その1)〉
例えば、図11に示されるように、ワーキングメモリWM(m)に対応する時間幅δの時間窓内での移動回数を誤測位の確度とすることができる。すなわち、図11に示される例では、時間幅δ内では、移動回数が14回であるので、確度(s)=14となる。
<Another example of accuracy (1)>
For example, as shown in FIG. 11, the number of movements within the time window of the time width δ corresponding to the working memory WM (m) can be used as the accuracy of mispositioning. That is, in the example shown in FIG. 11, since the number of movements is 14 within the time width δ, the accuracy (s) = 14.
この場合、誤測位判定閾値としては、実際に人を観察して移動回数を計測した値や、人が動く頻度として常識的に考えられる値を設定する。確度(=14)がこの誤測位判定閾値よりも大きい場合には、時間幅δ内に、誤測位があったものとして、上記実施形態中で説明した処理のいずれかを実行することとする。 In this case, as the erroneous positioning determination threshold, a value obtained by actually observing a person and measuring the number of movements, or a value that is commonly considered as a frequency of movement of the person is set. When the accuracy (= 14) is larger than the erroneous positioning determination threshold, it is assumed that there is an erroneous positioning within the time width δ, and one of the processes described in the above embodiment is executed.
〈確度の別例(その2)〉
また、例えば、図12に示されるように、ワーキングメモリWM(m)に対応する時間幅δの時間窓内での異常経路数や異常経路率を、誤測位の確度とすることもできる。すなわち、図12に示される例では、異常経路(点線矢印で示される経路)の数は4であり、全経路(点線矢印及び実線矢印の合計)の数は14である。したがって、確度として異常経路数を用いる場合には、確度(s)=4が設定され、異常経路率を用いる場合には、確度(s)=4/14≒0.286が設定される。
<Another example of accuracy (part 2)>
Also, for example, as shown in FIG. 12, the number of abnormal paths and the abnormal path rate within the time window of the time width δ corresponding to the working memory WM (m) can be used as the accuracy of erroneous positioning. That is, in the example shown in FIG. 12, the number of abnormal paths (paths indicated by dotted arrows) is 4, and the number of all paths (total of dotted arrows and solid arrows) is 14. Accordingly, when the number of abnormal paths is used as the accuracy, the accuracy (s) = 4 is set, and when the abnormal path rate is used, the accuracy (s) = 4 / 14≈0.286 is set.
この場合、確度として、異常経路数、異常経路率のいずれを用いる場合であっても、本来的に異常経路は含まれてはならないものであるから、誤測位判定閾値を「0」に設定するものとする。ただし、対象者が保守要員などの特殊な属性を有しており、排気ダクトなど通常のメンバが利用できない特殊な経路を利用して、本来不可能な移動経路を移動することができるような場合には、誤測位測定閾値を正の値にすることも可能である。 In this case, regardless of whether the number of abnormal routes or the abnormal route rate is used as the accuracy, an abnormal route should not be included in nature, so the erroneous positioning determination threshold is set to “0”. Shall. However, if the target person has special attributes such as maintenance personnel and is able to move a path that is not possible by using a special path that cannot be used by normal members such as exhaust ducts. It is also possible to set the erroneous positioning measurement threshold value to a positive value.
なお、本第1の実施形態で説明した、エリアでの存在確率分布上の曖昧さ(エントロピー)、及び上記確度の別例(その1)、(その2)の3つの確度を並列的に用いることとしても良い。すなわち、3つの確度のうちの少なくとも1つが、それぞれについて設定されている閾値を超えたような場合に、誤測位があったと判断したりすることも可能である。 It should be noted that the ambiguity (entropy) in the existence probability distribution in the area and the other accuracy examples (Part 1) and (Part 2) described in the first embodiment are used in parallel. It's also good. That is, it is also possible to determine that there has been an incorrect positioning when at least one of the three accuracies exceeds a threshold value set for each.
以上詳細に説明したように、本第1の実施形態によると、誤測位検出ユニット22は、所定時間δ内に位置情報取得ユニット21により取得された対象者の位置の変化を示す位置情報の誤測位を、対象者の移動特性に関するデータ(例えば、存在確率分布上の曖昧さ、所定時間内における移動回数、又は所定時間δ内における異常経路数又は異常経路率など)に基づいて検出する。したがって、この検出結果に基づいて、組織的な分析等を行うことにより、対象者の移動特性に矛盾する位置情報が分析結果に対して与える影響を極力抑制することができる。
As described in detail above, according to the first embodiment, the erroneous
また、本第1の実施形態によると、誤測位検出ユニットにより誤測位が検出された際に、誤測位処理ユニット23が、位置情報取得ユニット21により取得された位置情報に処理(例えば、補正情報を付加する処理、各エリアの確度を付加する処理、及び異常経路を除去して位置データを再構成する処理など)を施して、出力するので、これらの処理が施された出力結果を用いることにより、個体の移動特性に矛盾する位置情報が分析結果に対して与える影響を極力抑制することができる。
Further, according to the first embodiment, when an erroneous positioning is detected by the erroneous positioning detection unit, the erroneous
なお、上記第1の実施形態では、対象者の移動特性に関するデータの具体例として、存在確率分布上の曖昧さ、所定時間内における移動回数、又は所定時間δ内における異常経路数又は異常経路率について例示して説明し、位置情報取得ユニット21の処理の具体例として、補正情報を付加する処理、各エリアの確度を付加する処理、及び異常経路を除去して位置データを再構成する処理について例示して説明したが、これに限られるものではなく、その他の対象者の移動特性に関するデータや、処理方法を採用することも可能である。
In the first embodiment, as specific examples of the data related to the movement characteristics of the subject, ambiguity in the existence probability distribution, the number of movements within a predetermined time, or the number of abnormal paths or the abnormal path rate within a predetermined time δ As a specific example of the process of the position
《第2の実施形態》
以下、本発明の第2の実施形態について、図13、図14に基づいて説明する。この第2の実施形態に係る位置情報処理装置200’は、図13と図2とを比較すると分かるように、第1の実施形態に係る位置情報処理装置200に、会議室予約サーバホスト51を追加するととともに、図1の人位置データ処理サーバホスト20に代えて、人位置データ処理サーバホスト20を構成するユニットと、外部データ取得ユニット52及び位置情報一時保持ユニット53とを含んで構成される人位置データ処理サーバホスト20’を採用している点に特徴を有している。
<< Second Embodiment >>
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. As can be seen from a comparison between FIG. 13 and FIG. 2, the position
このうち、会議室予約サーバホスト51は、会議室予約情報を取得するものである。また、外部データ取得ユニット52は、誤測位処理ユニット23が、外部データ(例えば会議室予約サーバホスト51で取得される会議室予約情報)を利用して所定の処理を行うことができるように取得するためのものであり、位置情報一時保持ユニット53は、誤測位処理ユニット23が、他の対象者の位置情報を利用して所定の処理を行うことができるように取得・保持するためのものである。
Among these, the conference room
本第2の実施形態では、誤測位処理ユニット23は、誤測位検出ユニット22において誤測位が検出された際に、以下のような処理を実行する。
In the second embodiment, the erroneous
<処理(その1):他者の存在による確度修正>
誤測位処理ユニット23は、位置情報一時保持ユニット53を参照して、各エリアへの人数分布を調べ、各エリアの収容可能人数を上回っている場合、当該エリアの存在確率に対して、(収容可能人数/存在人数)の値を乗ずることとする。すなわち、この修正は、各エリアにおける収容可能人数を上回るほど、そのエリアに居る存在確率が低いという想定の下、行う修正である。
<Process (part 1): Accuracy correction due to presence of others>
The erroneous
これについて図14の具体例に沿って説明する。 This will be described with reference to a specific example of FIG.
図14には、位置情報一時保持ユニット53の保持しているデータの一例が示されている。このデータにおいては、エリアA1について2005年9月12日の10:00:00〜2005年09月12日の10:01:07までの間は収容可能人数4(人)に対し8(人)のメンバが検出されている。したがって、この時間内に検出されるデータについては、エリアA1の収容可能人数の2倍のメンバが滞在しているため、誤測位の可能性があるとみなし、エリアコンテキストに付加する補正情報である存在確率に1/2を乗じて、出力することとする。
FIG. 14 shows an example of data held by the position information
<処理(その2):利用不可能なエリアによる確度修正>
外部データ取得ユニット52を通して会議室予約サーバホスト51で取得された会議室予約データを参照し、誤測位の可能性のあるエリアが会議室として利用されており、かつ、誤測位の可能性のあるメンバが利用予定者に含まれていない場合には、そのエリアに対する存在確率を0に修正する。
<Process (part 2): Accuracy correction due to unavailable area>
By referring to the conference room reservation data acquired by the conference room
すなわち、例えば、エリアA1が会議室であり、その対象者(m)が、会議室利用予定者に含まれていないにもかかわらず、誤測位処理ユニット23の出力が、エリアコンテキスト〈t−δ,t,m,a1,E(a1)〉である場合には、そのうちの補正情報E(a1)を「0」に修正して、〈t−δ,t,m,a1,0〉を出力する。
That is, for example, although the area A 1 is a conference room and the target person (m) is not included in the conference room usage plan, the output of the erroneous
<処理(その3):利用蓋然性の低いエリアによる確度修正>
外部データ取得ユニット52を通して会議室予約サーバホスト51で取得された会議室予約データを参照し、誤測位の可能性のあるエリアが、会議室として設定されていなくても、誤測位の可能性のあるメンバが利用することは組織上可能性が低い(例えば他の部署の居室であるなど)場合には、そのエリアの確度を1/Nとする。Nの値は組織間の階層構造の距離など、組織上の客観的な指標を利用することができる。また、そのエリアが、利用料金の設定された会議室である場合には、エリアの確度を利用料金で割るという修正も可能である。
<Processing (Part 3): Accuracy correction by areas with low probability of use>
By referring to the conference room reservation data acquired by the conference room
以上説明したように、本第2の実施形態によると、誤測位の補正に他者の位置情報との関係性や、会議室予約システムや組織やファシリティ利用状況などの外部データを用いることとしているので、より高精度な処理(補正)を行うことが可能である。 As described above, according to the second embodiment, external data such as the relationship with the other person's location information, the conference room reservation system, the organization, and the facility usage status is used for correction of mispositioning. Therefore, it is possible to perform more accurate processing (correction).
なお、上記第2の実施形態では、例えば処理(その1)のように、会議室予約サーバホスト51を使用しないで、処理を行うことができるような場合には、会議室予約サーバホスト51を設けないこととしても良い。また、処理(その2)、(その3)のように、位置情報一時保持ユニット53を使用せずに処理を行うことができるような場合には、位置情報一時保持ユニット53を設けないこととしても良い。
In the second embodiment, when the process can be performed without using the conference room
上述した実施例は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。 The embodiment described above is a preferred embodiment of the present invention. However, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
20 人位置データ処理サーバホスト
21 位置情報取得ユニット
22 誤測位検出ユニット
23 誤測位処理ユニット
24 位置情報格納ユニット
200 位置情報処理装置
20 position data
Claims (18)
前記個体の移動特性に関するデータに基づいて、前記位置情報取得手段で取得された位置情報の誤測位を検出する誤測位検出手段と、を備える位置情報処理装置。 Position information acquisition means for acquiring position information indicating a change in position of the individual;
A position information processing apparatus comprising: an erroneous positioning detection unit that detects an erroneous positioning of the position information acquired by the position information acquisition unit based on data relating to the movement characteristics of the individual.
前記誤測位検出手段は、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から導き出される前記個体の前記エリア間の移動頻度と、前記基準情報とに基づいて、誤測位を検出することを特徴とする請求項2に記載の位置情報処理装置。 The data regarding the movement characteristics of the individual is reference information regarding the movement frequency between the areas,
The erroneous positioning detection means detects erroneous positioning based on the movement frequency between the areas of the individual derived from the position information acquired by the position information acquisition means and the reference information. The position information processing apparatus according to claim 2.
前記誤測位検出手段は、前記移動不可能な経路の数から導き出される数値に基づいて、前記誤測位を検出することを特徴とする請求項2又は3に記載の位置情報処理装置。 The data on the movement characteristics of the individual is information on a path between the areas where the individual cannot move,
4. The position information processing apparatus according to claim 2, wherein the erroneous positioning detection unit detects the erroneous positioning based on a numerical value derived from the number of non-movable paths.
前記誤測位検出手段は、前記位置情報取得手段で取得された位置情報から導き出されるエントロピーと、前記閾値情報とに基づいて、前記誤測位を検出することを特徴とする請求項2〜5のいずれか一項に記載の位置情報処理装置。 The data regarding the movement characteristics of the individual is threshold information regarding entropy indicating the ambiguity of the position of the individual between two or more areas,
6. The erroneous positioning detection unit detects the erroneous positioning based on entropy derived from the position information acquired by the position information acquisition unit and the threshold information. The position information processing apparatus according to claim 1.
前記誤測位検出手段は、前記個体が所定時間内に移動した複数のエリアから成るエリア群を特定し、該エリア群と対応する閾値情報を用いて、前記誤測位を検出することを特徴とする請求項6に記載の位置情報処理装置。 The threshold information is individually set for a combination of two or more areas,
The erroneous positioning detection means identifies an area group consisting of a plurality of areas where the individual has moved within a predetermined time, and detects the erroneous positioning using threshold information corresponding to the area group. The position information processing apparatus according to claim 6.
前記処理手段は、前記参照データを用いて、前記滞在した割合に関する数値を補正することを特徴とする請求項10に記載の位置情報処理装置。 Reference data supply means for supplying reference data other than data relating to the movement characteristics of the individual to the processing means,
The position information processing apparatus according to claim 10, wherein the processing unit corrects a numerical value related to the staying ratio using the reference data.
前記処理手段は、前記滞在した割合に関する数値に、前記収容可能数を前記全個体数で除した値を乗じて得られる数値を、前記滞在情報に付加して出力することを特徴とする請求項11に記載の位置情報処理装置。 The reference data includes the total number of individuals staying in the area where the individual is detected, and the number that can be accommodated in this area,
The processing means adds a numerical value obtained by multiplying a numerical value related to the staying rate by a value obtained by dividing the accommodable number by the total number of individuals, and outputs the result by adding to the staying information. 11. The position information processing apparatus according to 11.
前記処理手段は、前記利用不可能なエリア内に滞在した割合に関する数値を零にして、前記滞在情報に付加して出力することを特徴とする請求項11に記載の位置情報処理装置。 The reference data includes information regarding an area where the individual cannot be used,
12. The position information processing apparatus according to claim 11, wherein the processing unit outputs a value added to the stay information by setting a numerical value related to a ratio of staying in the unusable area to zero.
前記処理手段は、前記利用不可能なエリア内に滞在した割合に関する数値に、利用蓋然性に応じた値を乗じて得られる数値を、前記滞在情報に付加して出力することを特徴とする請求項11に記載の位置情報処理装置。 The reference data includes information on an area where the probability of use by the individual is low,
The processing means adds a numerical value obtained by multiplying a numerical value related to a ratio of staying in the unusable area by a value according to a probability of use to the stay information and outputs the result. 11. The position information processing apparatus according to 11.
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