JP2009187261A - Movement information similarity level determination device - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、事前に蓄積されている複数の移動シナリオ(予め設定された各時刻における複数の目標の位置を示す情報)の中で、入力された移動シナリオに類似している移動シナリオを判別する移動情報類似度判定装置に関するものである。 The present invention discriminates a movement scenario similar to an input movement scenario from a plurality of movement scenarios accumulated in advance (information indicating the positions of a plurality of targets at preset times). The present invention relates to a movement information similarity determination device.
例えば、以下の特許文献1に開示されている従来の移動情報類似度判定装置では、移動シナリオに含まれる目標の数を1個と仮定している。
従来の移動情報類似度判定装置では、既にデータベースに蓄積されている複数の移動シナリオと、新たに入力された移動シナリオとの類似度を次のように定義している。
即ち、移動シナリオの重心同士を一致させて、各時刻における目標の位置ベクトル同士のユークリッド距離を求め、そのユークリッド距離の二乗和の平方根値で類似度を定義している。
従来の移動情報類似度判定装置では、この平方根値が小さい程、移動シナリオ同士の類似度が高く、特に、この平方根値がゼロであれば、比較対象の移動シナリオが一致すると判断している。
For example, in the conventional movement information similarity determination device disclosed in
In the conventional movement information similarity determination device, the similarity between a plurality of movement scenarios already stored in a database and a newly input movement scenario is defined as follows.
That is, the center of gravity of the movement scenario is matched to obtain the Euclidean distance between the target position vectors at each time, and the similarity is defined by the square root value of the square sum of the Euclidean distance.
In the conventional movement information similarity determination device, as the square root value is smaller, the similarity between movement scenarios is higher. In particular, if the square root value is zero, it is determined that the movement scenarios to be compared match.
従来の移動情報類似度判定装置は以上のように構成されているので、移動シナリオに含まれる目標の数を1個に限定している。このため、移動シナリオに2個以上の目標が含まれている場合には、新たに入力された移動シナリオが事前に蓄積されている移動シナリオと類似しているか否かを判別することができないなどの課題があった。 Since the conventional movement information similarity determination apparatus is configured as described above, the number of targets included in the movement scenario is limited to one. For this reason, when two or more targets are included in the movement scenario, it cannot be determined whether or not the newly input movement scenario is similar to the movement scenario stored in advance. There was a problem.
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、移動シナリオに2個以上の目標が含まれている場合でも、新たに入力された移動シナリオが事前に蓄積されている移動シナリオと類似しているか否かを判別することができる移動情報類似度判定装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and even when a movement scenario includes two or more targets, a newly input movement scenario is accumulated in advance. It is an object of the present invention to obtain a movement information similarity determination device that can determine whether or not the information is similar.
この発明に係る移動情報類似度判定装置は、シナリオ時刻毎に、新たに入力された移動シナリオである入力シナリオ及び事前に保持されている移動シナリオである保持シナリオを射影空間設定手段により設定された射影空間に射影して、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布を示す時空間分布を生成する時空間分布生成手段と、時空間分布生成手段により生成された入力シナリオに係る時空間分布と保持シナリオに係る時空間分布の差を示す時空間差分布を生成する時空間差分布生成手段と、時空間差分布生成手段により生成された時空間差分布から入力シナリオと保持シナリオ間の類似評価値を算出する類似評価値算出手段とを設け、類似シナリオ判別手段が類似評価値算出手段により算出された類似評価値を参照して、入力シナリオと保持シナリオが類似しているか否かを判別するようにしたものである。 In the movement information similarity determination device according to the present invention, for each scenario time, an input scenario that is a newly input movement scenario and a retention scenario that is a movement scenario that is held in advance are set by the projection space setting means. A spatio-temporal distribution generating means for generating a spatio-temporal distribution indicating a target number of spatial distributions for each scenario time by projecting onto a projective space, and a spatio-temporal distribution and a holding scenario relating to an input scenario generated by the spatio-temporal distribution generating means A spatio-temporal difference distribution generating means for generating a spatio-temporal difference distribution indicating a difference between spatio-temporal distributions, and a similarity evaluation value between the input scenario and the holding scenario from the spatio-temporal difference distribution generated by the spatio-temporal difference distribution generating means A similar evaluation value calculation means for calculating, and a similar scenario discriminating means refers to the similarity evaluation value calculated by the similarity evaluation value calculation means and holds the input scenario Nario is that so as to determine whether or not similar.
この発明によれば、シナリオ時刻毎に、新たに入力された移動シナリオである入力シナリオ及び事前に保持されている移動シナリオである保持シナリオを射影空間設定手段により設定された射影空間に射影して、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布を示す時空間分布を生成する時空間分布生成手段と、時空間分布生成手段により生成された入力シナリオに係る時空間分布と保持シナリオに係る時空間分布の差を示す時空間差分布を生成する時空間差分布生成手段と、時空間差分布生成手段により生成された時空間差分布から入力シナリオと保持シナリオ間の類似評価値を算出する類似評価値算出手段とを設け、類似シナリオ判別手段が類似評価値算出手段により算出された類似評価値を参照して、入力シナリオと保持シナリオが類似しているか否かを判別するように構成したので、移動シナリオに2個以上の目標が含まれている場合でも、新たに入力された移動シナリオが事前に蓄積されている移動シナリオと類似しているか否かを判別することができる効果がある。 According to the present invention, at each scenario time, an input scenario that is a newly input movement scenario and a stored scenario that is a movement scenario that is stored in advance are projected onto the projection space set by the projection space setting means. A spatio-temporal distribution generating means for generating a spatio-temporal distribution indicating a spatial distribution of a target number for each scenario time, and a spatio-temporal distribution relating to an input scenario generated by the spatio-temporal distribution generating means and Spatio-temporal difference distribution generation means for generating a spatio-temporal difference distribution indicating a difference, and similarity evaluation value calculation for calculating a similarity evaluation value between the input scenario and the holding scenario from the spatio-temporal difference distribution generated by the spatio-temporal difference distribution generation means And the similar scenario discriminating means refers to the similarity evaluation value calculated by the similarity evaluation value calculating means, and the input scenario and the holding scenario are similar. Because it is configured to determine whether or not, even if the movement scenario contains two or more targets, whether or not the newly entered movement scenario is similar to the movement scenario that has been accumulated in advance There is an effect that can be determined.
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1による移動情報類似度判定装置を示す構成図であり、図において、入力シナリオ群蓄積器1は新たに入力された移動シナリオ(予め設定された各シナリオ時刻における複数の目標の位置を示す情報)である入力シナリオを1個以上蓄積するメモリである。
空間シフトメソッド群設定器2は入力シナリオ群蓄積器1に蓄積されている入力シナリオの空間的なシフト量として、入力シナリオを平行移動させる際の平行移動量や、入力シナリオを回転移動させる際の回転軸の位置、向き及び回転量などの値を設定する処理を実施する。
なお、空間シフトメソッド群設定器2は空間シフト量設定手段を構成している。
FIG. 1 is a block diagram showing a movement information similarity determination apparatus according to
The spatial shift method
The space shift method group setting
空間シフト器3は入力シナリオ群蓄積器1に蓄積されている入力シナリオを読み出し、空間シフトメソッド群設定器2により設定されたシフト量だけ入力シナリオを空間的にシフト(平行移動、回転移動)し、シフト後の入力シナリオを時空間分布生成器7に出力する処理を実施する。
なお、空間シフト器3は空間シフト手段を構成している。
保持シナリオ群蓄積器4は入力シナリオと比較対象の移動シナリオである保持シナリオを1個以上蓄積しているメモリである。
保持シナリオ群読出器5は保持シナリオ群蓄積器4から保持シナリオを読み出す処理を実施する。
The
The
The retention
The holding
射影空間設定器6は移動シナリオである入力シナリオ及び保持シナリオをシナリオ時刻毎に射影する射影空間を設定するとともに、目標数を集計する射影空間の刻み幅を設定する処理を実施する。
なお、射影空間設定器6は射影空間設定手段を構成している。
時空間分布生成器7はシナリオ時刻毎に、空間シフト器3から出力された入力シナリオを射影空間設定器6により設定された射影空間に射影して、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布を示す時空間分布を生成する処理を実施する。
時空間分布生成器8はシナリオ時刻毎に、保持シナリオ群読出器5により読み出された保持シナリオを射影空間設定器6により設定された射影空間に射影して、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布を示す時空間分布を生成する処理を実施する。
なお、時空間分布生成器7,8は時空間分布生成手段を構成している。
The projection space setting
The projection space setting
The spatio-
The spatio-
The
時間シフト器9は時空間分布生成器7により生成された入力シナリオに係る時空間分布に対する時間的なシフト量(時間方向にずらす量)を種々設定して、種々のシフト量によって時空間分布を時間軸方向にずらし、1つ以上のシフト後の時空間分布を時空間差分布生成器10に出力する処理を実施する。なお、時間シフト器9は時間シフト手段を構成している。
時空間差分布生成器10は時間シフト器9から出力された入力シナリオに係る時空間分布と時空間分布生成器8により生成された保持シナリオに係る時空間分布との差を示す時空間差分布を生成する処理を実施する。なお、時空間差分布生成器10は時空間差分布生成手段を構成している。
The
The spatio-temporal
空間フィルタ設定器11は空間軸方向に広がりを有する重みの分布である空間フィルタを設定する処理を実施する。なお、空間フィルタ設定器11は空間フィルタ設定手段を構成している。
空間フィルタ畳み込み器12は空間フィルタ設定器11により設定された空間フィルタを時空間差分布生成器10により生成された時空間差分布に畳み込み、空間フィルタ畳み込み後の時空間差分布を類似評価値算出器13に出力する処理を実施する。なお、空間フィルタ畳み込み器12は空間フィルタ畳み込み手段を構成している。
The spatial filter setting unit 11 performs a process of setting a spatial filter that is a weight distribution having a spread in the spatial axis direction. The spatial filter setting unit 11 constitutes a spatial filter setting unit.
The spatial
類似評価値算出器13は空間フィルタ畳み込み器12により空間フィルタが畳み込まれた時空間差分布から入力シナリオと保持シナリオ間の類似評価値を算出する処理を実施する。なお、類似評価値算出器13は類似評価値算出手段を構成している。
類似評価値群蓄積器14は類似評価値算出器13により算出された入力シナリオと保持シナリオ間の類似評価値を蓄積するメモリである。
The similarity
The similar evaluation
判別基準設定器15は入力シナリオに類似している保持シナリオの判別基準を設定する処理を実施する。
類似シナリオ判別器16は類似評価値群蓄積器14から入力シナリオと保持シナリオ間の類似評価値を読み込み、その類似評価値と判別基準設定器15により設定された判別基準を照合して、その入力シナリオと保持シナリオが類似しているか否かを判別し、その入力シナリオと保持シナリオが類似していれば、その保持シナリオを類似シナリオ蓄積器17に出力する処理を実施する。
類似シナリオ蓄積器17は類似シナリオ判別器16により入力シナリオと類似していると判別された保持シナリオを蓄積するメモリである。
なお、判別基準設定器15及び類似シナリオ判別器16から類似シナリオ判別手段が構成されている。
The discrimination
The
The
The discrimination
図2は空間シフト器3における入力シナリオの平行移動を示す説明図であり、図2において、L1は平行移動前の入力シナリオに含まれている目標の軌跡を示し、L2は平行移動後の入力シナリオに含まれている目標の軌跡を示している。
図3は空間シフト器3における入力シナリオの回転移動を示す説明図であり、図3において、L3は回転移動前の入力シナリオに含まれている目標の軌跡を示し、L4は回転移動後の入力シナリオに含まれている目標の軌跡を示している。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing the translation of the input scenario in the
FIG. 3 is an explanatory diagram showing the rotational movement of the input scenario in the
図4は射影空間設定器6により設定される射影空間や、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布である時空間分布を示す説明図である。
特に、図4(a)はシナリオ時刻0における目標数の空間分布の例を示し、図4(b)はシナリオ時刻1における目標数の空間分布の例を示し、図4(c)はシナリオ時刻2における目標数の空間分布の例を示している。
図5は射影空間設定器6及び時空間分布生成器7,8の処理内容を示すフローチャートである。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a projection space set by the projection
4A shows an example of the spatial distribution of the target number at the
FIG. 5 is a flowchart showing the processing contents of the projective
図6は時間シフト器9の処理内容を示す説明図である。
特に、図6(a)は元の時空間分布の例を示している。
また、図6(b)は元の時空間分布を+1時刻番号だけシフトした後の時空間分布の例を示し、図6(c)は元の時空間分布を+2時刻番号だけシフトした後の時空間分布の例を示している。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing the processing contents of the
In particular, FIG. 6A shows an example of the original spatiotemporal distribution.
FIG. 6 (b) shows an example of the spatiotemporal distribution after shifting the original spatiotemporal distribution by +1 time number, and FIG. 6 (c) shows the original spatiotemporal distribution after shifting by +2 time number. An example of a spatiotemporal distribution is shown.
図7は空間フィルタ畳み込み器12及び類似評価値算出器13の処理内容を説明する原理図である。
図7において、Aは空間フィルタ畳み込み前の時空間差分布の例を示し、Bは空間フィルタの例を示し、Cは空間フィルタ畳み込み後の時空間差分布の例を示している。
また、Dは空間フィルタ畳み込み器12により空間フィルタの畳み込みが行われないと仮定する場合の類似評価値の算出結果例を示し、Eは空間フィルタ畳み込み器12により空間フィルタの畳み込みが行われた場合の類似評価値の算出結果例を示している。
FIG. 7 is a principle diagram for explaining the processing contents of the spatial
In FIG. 7, A shows an example of the spatiotemporal difference distribution before the spatial filter convolution, B shows an example of the spatial filter, and C shows an example of the spatiotemporal difference distribution after the spatial filter convolution.
D shows an example of the calculation result of the similarity evaluation value when it is assumed that the spatial filter convolution is not performed by the spatial
図8は空間フィルタ設定器11により設定される空間フィルタの一例を示す説明図である。
特に、図8(a)は3次元空間射影時のフィルタの例を示し、図8(b)は2次元平面射影時のフィルタの例を示している。
また、図8(c)は1次元軸射影時のフィルタの例を示し、図8(d)は方位軸射影時のフィルタの例を示している。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a spatial filter set by the spatial filter setting unit 11.
In particular, FIG. 8A shows an example of a filter at the time of three-dimensional space projection, and FIG. 8B shows an example of a filter at the time of two-dimensional plane projection.
FIG. 8C shows an example of a filter at the time of one-dimensional axis projection, and FIG. 8D shows an example of a filter at the time of azimuth axis projection.
次に動作について説明する。
最初に、入力シナリオ群蓄積器1及び保持シナリオ群蓄積器4により蓄積される移動シナリオ(入力シナリオ、保持シナリオ)について説明する。
移動シナリオは、各時刻t(n_t)における各目標の位置を示すものである。
ここで、n_tは時刻番号であり、n_t=0,1,2,…,N_t−1である。また、N_tは総時刻数である。
以下、t(n_t)を第n_tシナリオ時刻と称し、t(n_t)を下記の式(1)に示すように、時刻ステップ幅Δtの等間隔時刻で取り扱うものとする。
t(n_t)=n_t・Δt (1)
ただし、シナリオ時刻の間隔は等間隔であるものに限るものではなく、不等間隔であっても構わない。
Next, the operation will be described.
First, the movement scenario (input scenario, holding scenario) accumulated by the input
The movement scenario indicates the position of each target at each time t (n_t).
Here, n_t is a time number, and n_t = 0, 1, 2,..., N_t−1. N_t is the total number of times.
Hereinafter, t (n_t) is referred to as the n_t scenario time, and t (n_t) is handled at equal intervals of time step width Δt as shown in the following equation (1).
t (n_t) = n_t · Δt (1)
However, the intervals of the scenario times are not limited to being equal intervals, and may be unequal intervals.
目標の位置は、例えば、方位仰角高度、北基準直交座標系など、様々な形で表現することができる。
これらの間には、既に変換式が確立しており、以下では、これらの変換式を用いる前提の下で、一般性を失わずに、複数の目標の位置を3次元の直交座標系で表現することにする。
The target position can be expressed in various forms such as an azimuth elevation angle altitude and a north reference orthogonal coordinate system.
Between these, conversion formulas have already been established, and in the following, on the premise of using these conversion formulas, the positions of multiple targets are expressed in a three-dimensional orthogonal coordinate system without loss of generality. I will do it.
この実施の形態1では、移動シナリオにK個の目標が含まれるものとして、目標番号をk(k=0,1,…,K−1)で表すようにする。
また、3次元の直交座標軸をx_0,x_1,x_2で表し、第n_tシナリオ時刻における第k目標のx_j軸(j=0,1,2)方向の位置をR(n_t,k,j)で表すようにする。
これにより、各シナリオ時刻における各目標の3次元位置を特定することができる。
In the first embodiment, the target number is represented by k (k = 0, 1,..., K−1) on the assumption that K targets are included in the movement scenario.
The three-dimensional orthogonal coordinate axes are represented by x_0, x_1, and x_2, and the position of the kth target in the x_j axis (j = 0, 1, 2) direction at the n_t scenario time is represented by R (n_t, k, j). Like that.
Thereby, the three-dimensional position of each target at each scenario time can be specified.
また、この実施の形態1では、第n_tシナリオ時刻における第k目標の3次元位置を示す情報が有効であるか否かを示す有効フラグU(n_t,k)を導入する。
・第n_tシナリオ時刻における第k目標の3次元位置を示す情報が有効である場合
→ U(n_t,k)=1
・第n_tシナリオ時刻における第k目標の3次元位置を示す情報が無効である場合
→ U(n_t,k)=0
したがって、有効フラグU(n_t,k)が“1”である場合には、第n_tシナリオ時刻における第k目標の3次元位置を使用し、有効フラグU(n_t,k)が“0”である場合には、第n_tシナリオ時刻における第k目標の3次元位置を使用しないものとする。
In the first embodiment, an effective flag U (n_t, k) indicating whether or not the information indicating the three-dimensional position of the kth target at the n_t scenario time is effective is introduced.
When the information indicating the three-dimensional position of the kth target at the n_t scenario time is valid → U (n_t, k) = 1
When the information indicating the three-dimensional position of the kth target at the n_t scenario time is invalid → U (n_t, k) = 0
Therefore, when the valid flag U (n_t, k) is “1”, the three-dimensional position of the kth target at the n_t scenario time is used, and the valid flag U (n_t, k) is “0”. In this case, the three-dimensional position of the kth target at the n_t scenario time is not used.
以下、入力シナリオ群蓄積器1に蓄積されている入力シナリオの数をMin、保持シナリオ群蓄積器4に蓄積されている保持シナリオの数をMhoで表すものとする。
また、入力シナリオ群蓄積器1に蓄積されている第m入力シナリオ(m=0,1…,Min−1)における目標の位置をRin_m、有効フラグをUin_m、目標番号をkin_mで表すものとする。
同様に、保持シナリオ群蓄積器4に蓄積されている第m保持シナリオ(m=0,1…,Mho−1)における目標の位置をRho_m、有効フラグをUho_m、目標番号をkho_mで表すものとする。
Hereinafter, the number of input scenarios accumulated in the input
Further, the target position in the m-th input scenario (m = 0, 1,..., Min−1) stored in the input
Similarly, the target position in the m-th holding scenario (m = 0, 1,..., Mho-1) stored in the holding
次に、図1の移動情報類似度判定装置の処理内容を説明する。
まず、空間シフトメソッド群設定器2は、入力シナリオ群蓄積器1に蓄積されている入力シナリオの空間的なシフト量として、入力シナリオを平行移動させる際の平行移動量や、入力シナリオを回転移動させる際の回転軸の位置、向き及び回転量などの値を設定する。
以下、空間内での入力シナリオの回転移動と、入力シナリオの平行移動をまとめて空間シフトと称する。
アプリケーションによっては、入力シナリオが空間シフトされても、空間シフトされていなくても同じに取り扱って良い場合があり、また、全く同じに取り扱えなくても、ある程度小さな平行移動や回転移動の範囲においては、近似的に同じに取り扱っても良い場合がある。
ここでの空間シフトは、後段で移動シナリオ同士の類似の度合いを判定するに際して、入力シナリオ群蓄積器1に蓄積されている入力シナリオと、保持シナリオ群蓄積器4に蓄積されている保持シナリオとを比較するとき、目標の位置ずれや向きのずれを解消して、目標の位置や向きをなるべく一致させるための補正処理と位置付けられる。
Next, the processing content of the movement information similarity determination apparatus of FIG. 1 is demonstrated.
First, the spatial shift method
Hereinafter, the rotational movement of the input scenario in the space and the parallel movement of the input scenario are collectively referred to as a space shift.
Depending on the application, the input scenario may be treated the same whether it is spatially shifted or not spatially shifted. In some cases, it may be handled approximately the same.
Here, the spatial shift is performed by determining the degree of similarity between the movement scenarios in the later stage, the input scenario stored in the input
空間シフト器3は、空間シフトメソッド群設定器2がシフト量(平行移動量、回転量など)を設定すると、入力シナリオ群蓄積器1に蓄積されているMin個の入力シナリオの中から、第m入力シナリオ(m=0,1…,Min−1)を読み出し、空間シフトメソッド群設定器2により設定されたシフト量だけ第m入力シナリオを空間シフト(平行移動、回転移動)し、空間シフト後の第m入力シナリオを時空間分布生成器7に出力する。
When the spatial shift method
以下、空間シフトメソッド群設定器2及び空間シフト器3の処理内容を具体的に説明する。
まず、空間シフトメソッド群設定器2は、入力シナリオの空間的なシフト量として、入力シナリオの平行移動を示す列ベクトルddを設定する。
図2は空間シフト器3による入力シナリオの平行移動のイメージを示している。
図2の例では、平行移動前の入力シナリオに含まれている目標の軌跡L1が、空間シフト器3によって列ベクトルddの方向に平行移動されて、目標の軌跡がL2に変化している様子を示している。
The processing contents of the space shift method
First, the spatial shift method
FIG. 2 shows an image of translation of the input scenario by the
In the example of FIG. 2, the target locus L1 included in the input scenario before the parallel movement is translated in the direction of the column vector dd by the
次に、空間シフトメソッド群設定器2は、入力シナリオの空間的なシフト量として、入力シナリオを回転移動させる際の回転軸の位置、向き及び回転量などの値を設定する。
即ち、空間シフトメソッド群設定器2は、図3に示すように、回転軸の位置を定めるために、回転軸上の1点の位置を示す列ベクトルである位置ベクトルppcを設定する。
また、空間シフトメソッド群設定器2は、回転軸に沿う方向の列ベクトルである回転軸方向の単位ベクトルuuを設定する。ただし、単位ベクトルuuのx_0,x_1,x_2軸成分をu0,u1,u2とする。
さらに、空間シフトメソッド群設定器2は、回転軸回りの回転角(回転量)として、単位ベクトルuuを基準とする右ねじ方向の回転角θを設定する。
図3は空間シフト器3による入力シナリオの回転移動のイメージを示している。
図3の例では、回転移動前の入力シナリオに含まれている目標の軌跡L3が、空間シフト器3によって回転移動されて、目標の軌跡がL4に変化している様子を示している。
Next, the space shift method
That is, as shown in FIG. 3, the space shift method
The space shift method
Furthermore, the space shift method
FIG. 3 shows an image of the rotational movement of the input scenario by the
In the example of FIG. 3, the target locus L3 included in the input scenario before the rotational movement is rotated and moved by the
ここで、一般に、位置ベクトルppold上の点は、上述した平行移動と回転移動を合成する空間シフトによって、下記の式(2)に示す位置ベクトルppnewの位置に移動される。
ppnew=Arot(uu,θ)(ppold−ppc)+ppc+dd
(2)
式(2)におけるArot(uu,θ)は回転行列であり、下記の式(3)で与えられる。
Arot(uu,θ)
=S1(uu)+(I33−S1(uu))cosθ+S2(uu)sinθ
(3)
Here, in general, the point on the position vector pp old is moved to the position of the position vector pp new shown in the following equation (2) by a spatial shift combining the above-described parallel movement and rotational movement.
pp new = Arot (uu, θ) (pp old −ppc) + ppc + dd
(2)
In the equation (2), Arot (uu, θ) is a rotation matrix and is given by the following equation (3).
Arot (uu, θ)
= S1 (uu) + (I 33 -S1 (uu)) cos θ + S2 (uu) sin θ
(3)
ただし、
S1(uu)=uu・Transpose(uu) (4)
S1 (uu) = uu · Transpose (uu) (4)
上記の式(2)において、ベクトルdd,ppc,uu、回転角θを変えれば、同じ位置ベクトルppoldに対しても異なる位置ベクトルppnewが得られる。
空間シフトメソッド群設定器2では、ベクトルdd,ppc,uu、回転角θについて、それぞれを変化させる範囲を設定して、各々を変化させた組み合せを生成する。この値の組み合せを空間シフト量と称する。
空間シフト量の総数をH_pと表すことにする。
In the above equation (2), if the vectors dd, ppc, uu and the rotation angle θ are changed, different position vectors pp new can be obtained for the same position vector pp old .
The space shift method
The total number of spatial shift amounts is represented as H_p.
空間シフト器3では、第m入力シナリオに含まれている第n_tシナリオ時刻における第k目標の位置Rin_m(n_t,k,j)のj=0,1,2の値を位置ベクトルppoldの第0〜第2成分とする。
そして、空間シフト器3では、この位置ベクトルppoldと第h_p番目の空間シフトの組み合せ(h_p=0,1,…,H_p−1)についてのベクトルdd,ppc,uu、回転角θを用いて、式(2)より、位置ベクトルppnewを得るようにする。
空間シフト器3では、その位置ベクトルppnewの第0〜第2要素をRinp_m(n_t,k,h_p,j)のj=0,1,2の部分に格納する。
In the
The
In the
なお、入力シナリオの平行移動を示す列ベクトルddがゼロベクトル、回転角θがゼロである場合、位置ベクトルppoldと位置ベクトルppnewが一致する。
この条件を満足する一種類の空間シフト量のみを設定することは、図1の移動情報類似度判定装置から空間シフトメソッド群設定器2と空間シフト器3を省くことと等価である。
When the column vector dd indicating the parallel movement of the input scenario is a zero vector and the rotation angle θ is zero, the position vector pp old and the position vector pp new match.
Setting only one type of spatial shift amount that satisfies this condition is equivalent to omitting the spatial shift method
次に、射影空間設定器6は、後段の時空間分布生成器7,8によりシナリオ時刻毎に移動シナリオ(入力シナリオ、保持シナリオ)が射影される射影空間を設定するとともに、目標数を集計する射影空間の刻み幅を設定する。
図4は射影空間設定器6により設定される射影空間や、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布である時空間分布を示している。
図4の例では、2個の目標(目標0、目標1)の3次元位置が時刻の経過に伴って変化している様子を示している。
即ち、時刻0における目標0の3次元位置を○で示し、目標1の3次元位置を●で示している。
また、時刻1における目標0の3次元位置を◇で示し、目標1の3次元位置を◆で示している。
さらに、時刻2における目標0の3次元位置を□で示し、目標1の3次元位置を■で示している。
Next, the projecting
FIG. 4 shows a projection space set by the projection
In the example of FIG. 4, the three-dimensional positions of the two targets (
That is, the three-dimensional position of the
Further, the three-dimensional position of the
Further, the three-dimensional position of the
図4では、射影空間が2次元平面である例を示している。
この2次元平面は、x_0−x_1−x_2空間の位置ベクトルrrcyの位置に原点をおいている。
この2次元平面は、この原点を通り、かつ、直交する2つの単位ベクトルiiy_0,iiy_1を含む面として定義される。
この2次元平面には、目標数を集計する射影空間の刻み幅を表すものとして、各単位ベクトルiiy_j(j=0,1)に平行な線を構成要素とする格子が描かれている。各単位ベクトル方向の格子間隔をΔy_j(j=0,1)としている。
FIG. 4 shows an example in which the projection space is a two-dimensional plane.
This two-dimensional plane has its origin at the position of the position vector rrcy in the x_0-x_1-x_2 space.
The two-dimensional plane is defined as a plane that includes two unit vectors iiy_0 and iiy_1 that pass through the origin and are orthogonal to each other.
In this two-dimensional plane, a grid having components parallel to each unit vector iiy_j (j = 0, 1) is drawn as representing the step size of the projection space for counting the target number. The lattice spacing in each unit vector direction is Δy_j (j = 0, 1).
時空間分布生成器7は、射影空間設定器6が射影空間と刻み幅を設定すると、シナリオ時刻毎に、空間シフト器3から出力された入力シナリオを当該射影空間に射影して、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布を示す時空間分布を生成する。
また、時空間分布生成器8は、射影空間設定器6が射影空間と刻み幅を設定すると、シナリオ時刻毎に、保持シナリオ群読出器5により読み出された保持シナリオを当該射影空間に射影して、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布を示す時空間分布を生成する。
When the projection
In addition, when the projection
図4の例では、時空間分布生成器7,8が各時刻(時刻0、時刻1、時刻2)における2個の目標(目標0、目標1)の位置を2次元平面である射影空間に正射影するようにしている。
図4では、時空間分布生成器7,8により正射影された2個の目標の位置を、射影前の点から2次元平面に向けて記した矢印の先に記している(破線の図形(丸形、ひし形、四角形)を参照)。
時空間分布生成器7,8では、各時刻(時刻0、時刻1、時刻2)毎に、各格子に射影された目標の個数をカウントして、射影空間における目標数の空間分布を得ている。
図4(a)はシナリオ時刻0における目標数の空間分布を示し、図4(b)はシナリオ時刻1における目標数の空間分布を示し、図4(c)はシナリオ時刻2における目標数の空間分布を示している。
In the example of FIG. 4, the
In FIG. 4, the positions of the two targets orthogonally projected by the spatio-
The spatio-
4A shows the spatial distribution of the target number at
図4では、射影空間が2次元平面である例を示したが、2次元平面以外にも、様々な射影空間が考えられる。
以下、代表的な射影空間の例を明示する。ただし、ここで明示する射影空間に限定するものではない。
FIG. 4 shows an example in which the projection space is a two-dimensional plane, but various projection spaces other than the two-dimensional plane are conceivable.
The following is an example of a typical projection space. However, it is not limited to the projection space specified here.
射影空間を定義する準備として、x_0−x_1−x_2直交座標系内において、次式の関係を満足するように、互いに直交する3つの単位列ベクトルiiy_0,iiy_1,iiy_2 を定義する。
iiy_j・iiy_j=1 (j=0,1,2) (6)
iiy_0×iiy_1=iiy_2
iiy_1×iiy_2=iiy_0
iiy_2×iiy_0=iiy_1
(7)
In preparation for defining the projection space, three unit column vectors iiy_0, iiy_1, and iiy_2 that are orthogonal to each other are defined in the x_0-x_1-x_2 orthogonal coordinate system so as to satisfy the relationship of the following expression.
iiy_j · iiy_j = 1 (j = 0, 1, 2) (6)
iiy_0 × iiy_1 = iiy_2
iiy_1 × iiy_2 = iiy_0
iiy_2 × iiy_0 = iiy_1
(7)
これらの3つの単位列ベクトル方向の軸で定まる空間を特に「射影原空間」と称する。
また、x_0−x_1−x_2直交座標系における射影原空間の原点の位置ベクトルをrrcyとする。
以下では、射影される点の位置ベクトルを一般的にppx(m,n_t,k,h_p)で表すものとする。
A space defined by these three unit column vector direction axes is particularly referred to as a “projection original space”.
Further, the position vector of the origin of the projection original space in the x — 0-x — 1-x — 2 orthogonal coordinate system is set to rrcy.
In the following, it is assumed that the position vector of the projected point is generally represented by ppx (m, n_t, k, h_p).
次に、射影原空間の各単位ベクトルiiy_j(j=0,1,2)方向の軸に対する射影位置zy_j(m,n_t,k,h_p)を下記の式(8)で定義する。
zy_j(m,n_t,k,h_p)
=(ppx(m,n_t,k,h_p)−rrcy )・iiy_j (8)
ただし、j=0,1,2である。
また、aa1・aa2は、ベクトルaa1とベクトルaa2の内積を算出するオペレータである。
Next, the projection position zy_j (m, n_t, k, h_p) with respect to the axis in the direction of each unit vector iiy_j (j = 0, 1, 2) in the projection original space is defined by the following equation (8).
zy_j (m, n_t, k, h_p)
= (Ppx (m, n_t, k, h_p) -rrcy) · iiy_j (8)
However, j = 0, 1, and 2.
Aa1 and aa2 are operators that calculate the inner product of the vector aa1 and the vector aa2.
次に、各軸方向の格子幅をΔy_j(j=0,1,2)として、iiy_j軸方向の離散化位置iy_j(m,n_t,k,h_p)を下記の次(9)で定義する。
iy_j(m,n_t,k,h_p)
=round(zy_j(m,n_t,k,h_p)/Δy_j) (9)
ただし、j=0,1,2である。
また、round(a)は実数aの小数点以下を四捨五入する関数である。
Next, the lattice width in each axial direction is Δy_j (j = 0, 1, 2), and the discretized position iy_j (m, n_t, k, h_p) in the iiy_j axial direction is defined by the following (9).
iy_j (m, n_t, k, h_p)
= Round (zy_j (m, n_t, k, h_p) / Δy_j) (9)
However, j = 0, 1, and 2.
Also, round (a) is a function that rounds off the decimal point of the real number a.
次に、射影原空間内の原点位置を基準として、方位角az(m,n_t,k,h_p)と仰角el(m,n_t,k,h_p)を下記の式(10)と式(11)で定義する。ただし、単位はラジアンである。
az(m,n_t,k,h_p)
=atan2(zy_1(m,n_t,k,h_p),zy_0(m,n_t,k,h_p))
(10)
Next, the azimuth angle az (m, n_t, k, h_p) and the elevation angle el (m, n_t, k, h_p) are expressed by the following expressions (10) and (11) with the origin position in the projection original space as a reference. Define in. The unit is radians.
az (m, n_t, k, h_p)
= Atan2 (zy_1 (m, n_t, k, h_p), zy_0 (m, n_t, k, h_p))
(10)
ただし、atan2は逆正接関数の値域を“−π〜π”の範囲に拡張したものであり、c言語等では通常実装されている。
atan2(a2,a1)の内容は、例えば、下記の式(12)のように表すことができる。
The contents of atan2 (a2, a1) can be expressed as in the following formula (12), for example.
最後に、方位の刻みをΔaz、仰角の刻みをΔelとして、下記の式(13)と式(14)により、各角度軸方向の離散化位置iaz(m,n_t,k,h_p),iel(m,n_t,k,h_p)を得るようにする。
iaz(m,n_t,k,h_p)
=round(az(m,n_t,k,h_p)/Δaz) (13)
iel(m,n_t,k,h_p)
=round(el(m,n_t,k,h_p)/Δel) (14)
Finally, assuming that the azimuth increment is Δaz and the elevation angle increment is Δel, the discretized positions iaz (m, n_t, k, h_p), iel () in each angle axis direction are expressed by the following formulas (13) and (14). m, n_t, k, h_p).
iaz (m, n_t, k, h_p)
= Round (az (m, n_t, k, h_p) / Δaz) (13)
iel (m, n_t, k, h_p)
= Round (el (m, n_t, k, h_p) / Δel) (14)
射影空間としては、例えば、以下のようなものが考えられる。
(a)射影原空間である3次元空間
(b)射影原空間を構成する3軸中の2軸で定義される2次元空間(平面)
(c)射影原空間を構成する3軸中の1軸で定義される1次元空間(直線)
(d)射影原空間の方位角と仰角を2軸とする2次元空間
(e)射影原空間の方位角又は仰角を1軸とする1次元空間
As the projection space, for example, the following can be considered.
(A) Three-dimensional space that is a projection original space (b) Two-dimensional space (plane) defined by two of the three axes constituting the projection original space
(C) One-dimensional space (straight line) defined by one of the three axes constituting the projected original space
(D) A two-dimensional space having the azimuth and elevation angles of the projected original space as two axes. (E) A one-dimensional space having the azimuth or elevation angle of the projected original space as one axis.
ここでは、1つの射影原空間を定め、その直交3次元空間から射影空間を設定するものについて示したが、複数の射影原空間を定め、複数の射影原空間から射影空間をそれぞれ設定するようにしてもよい。
例えば、原点と各軸の向きが異なる複数の射影原空間を定めて、複数の射影原空間から射影空間をそれぞれ設定し、複数の射影空間を組み合せることも可能である。
Here, one projection source space is defined and the projection space is set from the orthogonal three-dimensional space. However, a plurality of projection source spaces are defined, and a projection space is set from each of the plurality of projection source spaces. May be.
For example, it is possible to define a plurality of projection original spaces in which the directions of the origin and the respective axes are different, set projection spaces from the plurality of projection original spaces, and combine the plurality of projection spaces.
次に、図5を参照して、射影空間設定器6及び時空間分布生成器7,8が移動シナリオから目標数の時空間分布を得る汎用的な処理内容について説明する。
まず、射影空間設定器6は、初期設定として、射影の方法を設定する(ステップST1)。
即ち、射影空間設定器6は、シナリオ数M、時刻数N_t、空間シフト数H_p、射影空間数H_c、射影空間の次元F、射影空間の第f番目の軸方向の格子の数J_f(f=0,1,…,F−1)を設定する。
また、射影空間設定器6は、目標数の時空間分布を配列TSD(m,n_t,h_p,h_c,j_0,j_1,…,j_{F−1})で表すようにする。
ただし、m,n_t,h_p,h_c,j_fは、下記の値をとるものである。
m=0,…,M−1
n_t=0,…,N_t−1
h_p=0,…,H_p−1
h_c=0,…,H_c−1
j_f=0,…,J_f−1(f=0,…,F−1)
なお、配列TSDの各セルの初期値を0として、各カウンタ(シナリオ番号m、目標番号k、時刻番号n_t、空間シフト番号h_p、射影空間番号h_c)の値を0にセットする。
保持シナリオ群蓄積器4に蓄積されている保持シナリオの空間分布では、H_p=1となる。
Next, with reference to FIG. 5, general-purpose processing contents in which the projection
First, the projection
That is, the projective
Further, the projective
However, m, n_t, h_p, h_c, and j_f take the following values.
m = 0, ..., M-1
n_t = 0,..., N_t−1
h_p = 0,..., H_p−1
h_c = 0,..., H_c-1
j_f = 0,..., J_f-1 (f = 0,..., F-1)
Note that the initial value of each cell in the array TSD is set to 0, and the value of each counter (scenario number m, target number k, time number n_t, space shift number h_p, projection space number h_c) is set to 0.
In the spatial distribution of the holding scenarios stored in the holding
時空間分布生成器7,8は、射影空間設定器6が射影の方法を設定すると、その射影の方法にしたがって、各軸方向の離散化位置を算出する(ステップST2)。
ただし、射影空間として、上述した(a)(b)(c)の射影空間のような直交座標系を用いる場合には、式(2)〜式(9)を用いて、iiy_j軸方向の離散化位置iy_j(m,n_t,k,h_p)を算出する。
また、射影空間として、上述した(d)(e)の射影空間のような角度座標系を用いる場合には、式(14)や式(15)を用いて、各角度軸方向の離散化位置iaz(m,n_t,k,h_p),iel(m,n_t,k,h_p)を算出する。
これらを組み合せて、射影空間の第u番目の軸方向の位置をij_f(f=0,1,…,F−1)とする。
例えば、方位角と仰角を用いる場合には、下記のようにする。
ij_0=iaz(m,n_t,k,h_p)
ij_1= iel(m,n_t,k,h_p)
When the projection
However, when an orthogonal coordinate system such as the projection spaces (a), (b), and (c) described above is used as the projection space, the iiy_j-axis direction discrete is obtained using the equations (2) to (9). The conversion position iy_j (m, n_t, k, h_p) is calculated.
Further, when an angular coordinate system such as the projection spaces of (d) and (e) described above is used as the projection space, the discretization positions in the respective angle axis directions are used using the equations (14) and (15). iaz (m, n_t, k, h_p) and iel (m, n_t, k, h_p) are calculated.
By combining these, the position in the u-th axial direction of the projection space is ij_f (f = 0, 1,..., F−1).
For example, when azimuth and elevation are used, the following is performed.
ij — 0 = iaz (m, n_t, k, h_p)
ij_1 = iel (m, n_t, k, h_p)
次に、時空間分布生成器7,8は、射影空間の第u番目の軸方向の位置ij_f(f=0,1,…,F−1)に基づいて、下記の式(15)により、時空間分布TSDを更新する(ステップST3)。
TSD(m,n_t,h_p,h_c,ij_0,ij_1,ij_2,…,ij_{F−1})
=TSD(m,n_t,h_p,h_c,ij_0,ij_1,ij_2,…,ij_{F−1})+U_m(n_t,k)
(15)
ただし、入力シナリオ群蓄積器1に蓄積されている入力シナリオに係る空間分布を生成する際には、U_m(n_t,k)として、上述した有効フラグUin_mを用いる。
また、保持シナリオ群蓄積器4に蓄積されている保持シナリオに係る空間分布を生成する際には、U_m(n_t,k)として、上述した有効フラグUho_mを用いる。
Next, the
TSD (m, n_t, h_p, h_c, ij_0, ij_1, ij_2, ..., ij_ {F-1})
= TSD (m, n_t, h_p, h_c, ij_0, ij_1, ij_2, ..., ij_ {F-1}) + U_m (n_t, k)
(15)
However, when the spatial distribution related to the input scenario stored in the input
Further, when generating the spatial distribution related to the holding scenario stored in the holding
時空間分布生成器7,8は、時空間分布TSDを更新すると、現在の射影空間数h_cがH_c−1に到達しているか否かを判定し(ステップST3)、h_c<H_c−1であれば、現在の射影空間数h_cに“1”を加算して(ステップST5)、ステップST2の処理に戻る。
一方、h_c=H_c−1であれば、現在の射影空間数h_cを“0”にセットして(ステップST6)、ステップST7の処理に移行する。
After updating the spatiotemporal distribution TSD, the
On the other hand, if h_c = H_c-1, the current projection space number h_c is set to "0" (step ST6), and the process proceeds to step ST7.
時空間分布生成器7,8は、現在の射影空間数h_cがH_c−1に到達して、現在の射影空間数h_cを0にセットすると、現在の空間シフト数h_pがH_p−1に到達しているか否かを判定し(ステップST7)、h_p<H_p−1であれば、現在の空間シフト数h_pに“1”を加算して(ステップST8)、ステップST2の処理に戻る。
一方、h_p=H_p−1であれば、現在の空間シフト数h_pを“0”にセットして(ステップST9)、ステップST10の処理に移行する。
When the current projection space number h_c reaches H_c−1 and the current projection space number h_c is set to 0, the spatio-
On the other hand, if h_p = H_p−1, the current space shift number h_p is set to “0” (step ST9), and the process proceeds to step ST10.
時空間分布生成器7,8は、現在の空間シフト数h_pがH_p−1に到達して、現在の空間シフト数h_pを0にセットすると、現在の時刻数n_tが時刻数N_t−1に到達しているか否かを判定し(ステップST10)、n_t<N_t−1であれば、現在の時刻数n_tに“1”を加算して(ステップST11)、ステップST2の処理に戻る。
一方、n_t=N_t−1であれば、現在の時刻数n_tを“0”にセットして(ステップST12)、ステップST13の処理に移行する。
When the current space shift number h_p reaches H_p−1 and the current space shift number h_p is set to 0, the
On the other hand, if n_t = N_t−1, the current time number n_t is set to “0” (step ST12), and the process proceeds to step ST13.
時空間分布生成器7,8は、現在の時刻数n_tが時刻数N_t−1に到達して、現在の時刻数n_tを0にセットすると、現在のシナリオ数mがシナリオ数M−1に到達しているか否かを判定し(ステップST13)、m<M−1であれば、現在のシナリオ数mに“1”を加算して(ステップST14)、ステップST2の処理に戻る。
一方、m=M−1であれば、現在のシナリオ数mを“0”にセットして(ステップST15)、一連の処理を終了する。
When the current time number n_t reaches the time number N_t−1 and the current time number n_t is set to 0, the spatio-
On the other hand, if m = M−1, the current scenario number m is set to “0” (step ST15), and the series of processing ends.
図5では、射影空間数h_c、空間シフト数h_p、時刻数n_t、シナリオ数mの順番にループを回すものについて示したが、ループを回す順序は特に制限はなく、ループを回す順序を適宜組み替えてもよい。 FIG. 5 shows the case where the loop is rotated in the order of the projection space number h_c, the space shift number h_p, the time number n_t, and the scenario number m. May be.
時間シフト器9は、時空間分布生成器7が入力シナリオに係る時空間分布を生成すると、後段の時空間差分布生成器10が、入力シナリオに係る時空間分布と保持シナリオに係る時空間分布の差分を求める際、同じ時刻同士の分布を比較することができるようにするため、入力シナリオに係る時空間分布に対する時間的なシフト量(時間方向にずらす量)を種々設定し、種々のシフト量によって時空間分布を時間軸方向にずらし、1つ以上のシフト後の時空間分布を時空間差分布生成器10に出力する。
ここで、入力シナリオと保持シナリオの間で、含まれる軌跡の形状及びある時刻(例えば、シナリオに含まれる軌跡のいずれかが最初に有効になる時刻)を基準とする各軌跡の開始時刻が似ていても、基準時刻がずれていれば、両者の時空間分布が似ていると判定することができなくなる。したがって、時間シフト器9は、基準時刻をなるべく合わせて時空間分布を比較することができるようにすることを目的としている。
When the spatio-
Here, between the input scenario and the holding scenario, the start time of each trajectory based on the shape of the included trajectory and a certain time (for example, the time at which one of the trajectories included in the scenario becomes valid first) is similar. However, if the reference time is shifted, it cannot be determined that the spatio-temporal distributions of both are similar. Therefore, the purpose of the
図6は時間シフト器9の処理内容を示している。
図6(b)は、時間シフト器9が時空間分布生成器7により生成された元の時空間分布(図6(a)を参照)に対して、+1時刻番号だけシフトしている例であり、図6(a)の時空間分布と、図6(b)の時空間分布とを比較すると、図6(a)の時刻番号i(i=0,1,2)の分布と図6(b)の時刻番号i+1の分布とが一致している。
また、図6(c)は、時間シフト器9が時空間分布生成器7により生成された元の時空間分布(図6(a)を参照)に対して、+2時刻番号だけシフトしている例であり、図6(a)の時空間分布と、図6(c)の時空間分布とを比較すると、図6(a)の時刻番号i(i=0,1,2)の分布と図6(c)の時刻番号i+2の分布とが一致している。
FIG. 6 shows the processing contents of the
FIG. 6B is an example in which the
6C, the
図6(a)の時空間分布における時刻番号3,時刻番号4、図6(b)の時空間分布における時刻番号0,時刻番号4、図6(c)の時空間分布における時刻番号0,時刻番号1の分布は、時間シフトによって生じている空欄の部分である。
空欄の部分については、全要素が“0”となるように拡張している。
The blank part is expanded so that all elements are “0”.
図6では、時間のシフト方向が正方向であるものについて示しているが、時間のシフト方向が負方向であってもよい。
この場合、時刻番号が負となることがある。時刻番号が負になっても、本質的には特に問題ないが、配列の管理が複雑になる可能性がある。
また、配列の大きさが変わることで、配列の管理が複雑になる可能性がある。このことを踏まえ、各シナリオは、シナリオの開始時刻及び終了時刻の周辺に有効なシナリオが存在しない時間区間を、後述するように十分広めにとっておくことにする。
Although FIG. 6 shows the case where the time shift direction is a positive direction, the time shift direction may be a negative direction.
In this case, the time number may be negative. Even if the time number becomes negative, there is no particular problem in essence, but the management of the sequence may be complicated.
In addition, the management of the array may become complicated due to the change in the size of the array. Based on this, for each scenario, a time interval in which there is no effective scenario around the start time and end time of the scenario is set sufficiently wide as will be described later.
時間シフト器9では、有効なシナリオが存在する開始時刻から有効なシナリオが存在する終了時刻までの時空間分布の区分配列のみをシフトの対象としてシフトさせるようにする。
この区分配列をシフトさせた結果が元の配列の時刻範囲を超えない程度に、各シナリオの開始時刻及び終了時刻の周辺の有効なシナリオが存在しない時間区間を広く確保しておくようにする。
The
A time interval in which there is no valid scenario around the start time and end time of each scenario is ensured so that the result of shifting this segmented array does not exceed the time range of the original array.
以下、時間シフト器9の処理内容を具体的に説明する。
まず、時間シフト器9は、時空間分布のシフト量をシフト定義配列Sft(b)で定義する。
ただし、b(b=0,1,…,B―1)はシフト定義配列の配列番号であり、Bはシフト量の種類数である。
例えば、Sft(0)=−10,Sft(1)=−9,Sft(2)=−8,…,Sft(20)=10のように定義する。
Hereinafter, the processing content of the
First, the
However, b (b = 0, 1,..., B−1) is an array number of the shift definition array, and B is the number of types of shift amounts.
For example, Sft (0) = − 10, Sft (1) = − 9, Sft (2) = − 8,..., Sft (20) = 10.
次に、時間シフト器9は、時間シフト後の時空間分布を格納する配列TSD_Tinを確保する。
この配列をTSD_Tin(m,n_t,h_p,b,h_c,j_0,j_1,j_2,…,j_{f−1})と表すものとする。
ただし、m,n_t,h_p,b,h_c,j_0,j_fは、下記の値をとるものである。
m=0,1,…,M−1
n_t=0,1,…,N_t−1
h_p=0,1,…,H_p−1
b=0,1,…,B−1
h_c=0,1,…,H_c−1
j_f =0,1,…,J_f−1(f=0,1,…,F−1)
Next, the
This array is represented as TSD_Tin (m, n_t, h_p, b, h_c, j_0, j_1, j_2,..., J_ {f−1}).
However, m, n_t, h_p, b, h_c, j_0, and j_f take the following values.
m = 0, 1,..., M−1
n_t = 0, 1,..., N_t−1
h_p = 0, 1,..., H_p−1
b = 0, 1,..., B-1
h_c = 0, 1,..., H_c-1
j_f = 0, 1,..., J_f-1 (f = 0, 1,..., F-1)
また、時間シフト器9は、入力シナリオの時空間分布TSD_Tin(m,n_t,h_p,b,h_c,j_0,j_1,j_2,…,j_{f−1})において、いずれかのセルに“0”以外の値が入る最初の時刻番号n_tをn_tsttとし、いずれかのセルに“0”以外の値が入る最後の時刻番号n_tをn_tendとする。
そして、各b(b=0,1,…,B−1)毎に、下記の式(16)でTSD_inの有効な部分配列を時刻方向にシフトして、TSD_Tinに格納する。
TSD_Tin(:,n_tstt+Sft(b):n_tend+Sft(b),:,b,:,:,:,:,…,:)
=TSD_in(:,n_tstt:n_tend,:, :,:,:,:,…,:)
(16)
ただし、「:」は配列における注目する次元の要素番号全てを選択するオペレータである。
また、「k1:k2(個々に、k1<k2)」は、同じく配列における注目する次元の要素番号のうち、k1以上k2以下の要素番号のみを選択するパラメータである。
In addition, the
Then, for each b (b = 0, 1,..., B−1), the effective partial array of TSD_in is shifted in the time direction by the following equation (16) and stored in TSD_Tin.
TSD_Tin (:, n_tst + Sft (b): n_tend + Sft (b),:, b,:,:,:,:, ..., :)
= TSD_in (:, n_ttt: n_tend,:,:,:,:,:, ..., :)
(16)
However, “:” is an operator that selects all the element numbers of the dimension of interest in the array.
Also, “k1: k2 (individually, k1 <k2)” is a parameter for selecting only element numbers of k1 to k2 among the element numbers of the dimension of interest in the array.
これにより、入力シナリオの時空間分布TSD_Tinにおけるn_tの次元の要素番号n_tstt以上n_tend、これ以外の次元の全要素番号を選択した部分配列を、TSD_Tinにおけるbの次元の要素番号b、n_tの次元の要素番号n_tstt+Sft(b)からn_tend+Sft(b)まで、これ以外の次元の全要素番号を選択した部分配列にコピーすることができる。
なお、時間シフトとして“0”のみを設定した場合は、図1の移動情報類似度判定装置から時間シフト器9を省いた場合と等価である。
As a result, a partial array in which the element numbers n_ttt and n_tend of the n_t dimension in the spatio-temporal distribution TSD_Tin of the input scenario are selected, and the element numbers b of the dimension b of TSD_Tin are selected. From element number n_tstt + Sft (b) to n_tend + Sft (b), all element numbers of other dimensions can be copied to the selected partial array.
When only “0” is set as the time shift, it is equivalent to the case where the
時空間差分布生成器10は、時間シフト器9が入力シナリオに係る時空間分布を時間方向にシフトすると、時間シフト後の入力シナリオに係る時空間分布と時空間分布生成器8により生成された保持シナリオに係る時空間分布との差の分布である時空間差分布を生成する。
ここで、時空間差分布の配列をDSD(m_in,m_ho,n_t,h_p,b,h_c,j_0,j_1,j_2,…,j_{f−1})で表すものとする。
ただし、m_inは入力シナリオ番号(m_in=0,1,…,M_in−1)、m_hoは保持シナリオ番号(m_ho=0,1,…,M_ho−1)、M_inは入力シナリオ数、M_hoは保持シナリオ数である。
When the
Here, the array of the spatiotemporal difference distribution is represented by DSD (m_in, m_ho, n_t, h_p, b, h_c, j_0, j_1, j_2,..., J_ {f−1}).
However, m_in is an input scenario number (m_in = 0, 1,..., M_in-1), m_ho is a holding scenario number (m_ho = 0, 1,..., M_ho-1), M_in is the number of input scenarios, and M_ho is a holding scenario. Is a number.
このことを踏まえて、空間シフトに関する要素番号h_p(h_p=0,1,…,H_p−1)と時間シフトに関する要素番号b(b=0,1,…,B−1)をそれぞれ変えることにより、時空間差分布生成器10がB・H_p種類の組み合わせについて、下記の式(17)で時空間差分布DSDを取得する。
DSD(m_in,m_ho,:,h_p,b,:,:,:,:,…,:)
=TSD_Tin(m_in,:,h_p,b,:,:,:,:,…,:)
−TSD_ho(m_ho,:,0 ,:,:,:,:,・・・,:)
(17)
Based on this, by changing the element number h_p (h_p = 0, 1,..., H_p−1) related to the spatial shift and the element number b (b = 0, 1,..., B−1) related to the time shift, respectively. The spatio-temporal
DSD (m_in, m_ho,:, h_p, b,:,:,:,:, ..., :)
= TSD_Tin (m_in,:, h_p, b,:,:,:,:, ..., :)
-TSD_ho (m_ho,:, 0,:,:,:,:, ..., :)
(17)
次に、空間フィルタ設定器11は、空間軸方向に広がりを有する重みの分布である空間フィルタを設定する。
空間フィルタ畳み込み器12は、空間フィルタ設定器11が空間フィルタを設定すると、その空間フィルタを時空間差分布生成器10により生成された時空間差分布に畳み込み、空間フィルタ畳み込み後の時空間差分布を類似評価値算出器13に出力する。
以下、図7を参照して、空間フィルタ畳み込み器12及び類似評価値算出器13の処理内容を具体的に説明する。
Next, the spatial filter setting unit 11 sets a spatial filter that is a weight distribution having a spread in the spatial axis direction.
When the spatial filter setting unit 11 sets a spatial filter, the spatial
Hereinafter, the processing contents of the spatial
ここでは、説明の簡単化のため、空間分布として一次元配列を考えるようにする。
入力シナリオに関する空間分布をGin(k)(k=0,1,…,K−1)として、この空間分布Gin(k)がフィルタリングされるものとする(図7のAを参照)。
ただし、Ginとして、図7に示されているように、ある一つの要素番号k_0で“1”、これ以外の要素番号では“0”となるような簡単な空間分布を考えるようにする。
これに対して、保持シナリオに関する空間分布として、3種類の空間分布Gho_0(k)、Gho_1(k)、Gho_2(k)を用意する。
これらの空間分布のうち、Gho_0(k)は、k_0で“1”、これ以外で“0”となる空間分布であり、Gin(k)と全く同じ形である。
Gho_1(k)は、k_0とは異なるk_1で“1”、これ以外で“0”となる空間分布である。
また、Gho_2(k)は、k_0と一致せず、かつ、k_1よりもk_0から遠ざかったk_2で“1”、これ以外で“0”となる空間分布である。
Here, for simplification of explanation, a one-dimensional array is considered as a spatial distribution.
It is assumed that the spatial distribution regarding the input scenario is Gin (k) (k = 0, 1,..., K−1), and this spatial distribution Gin (k) is filtered (see A in FIG. 7).
However, as Gin, as shown in FIG. 7, a simple spatial distribution is considered in which “1” is set for one element number k — 0 and “0” is set for other element numbers.
On the other hand, three types of spatial distributions Gho — 0 (k), Gho — 1 (k), and Gho — 2 (k) are prepared as spatial distributions related to the holding scenario.
Among these spatial distributions, Gho_0 (k) is a spatial distribution in which k_0 is “1” and other than this is “0”, and has the same form as Gin (k).
Gho_1 (k) is a spatial distribution that is “1” for k_1 different from k_0 and “0” otherwise.
Gho_2 (k) is a spatial distribution that does not coincide with k_0 and is “1” at k_2 farther from k_0 than k_1, and “0” otherwise.
ここでは、時空間差分布生成器10により生成される時空間差分布Dg_mが下記の式(18)から得られるものと考える。
式(18)から明らかなように、入力シナリオに係る時空間分布と保持シナリオに係る時空間分布が一致すれば、時空間差分布Dg_mが“0”になるが、一致しなければ、時空間差分布Dg_mが“2”になる。
この時空間差分布Dg_mについては、空間フィルタ畳み込み器12により空間フィルタの畳み込みが行われないと仮定した場合の類似評価値の算出結果例に示している(図7のDを参照)。
図7のDにおいて、横軸は、保持シナリオに関する空間分布として、ある一つの要素番号k_mのみで“1”、これ以外で“0”になる分布のみを限定して考えた場合のk_mであり、縦軸はDg_mの値である。
As apparent from Expression (18), if the spatio-temporal distribution related to the input scenario matches the spatio-temporal distribution related to the holding scenario, the spatio-temporal difference distribution Dg_m becomes “0”. The difference distribution Dg_m is “2”.
This spatio-temporal difference distribution Dg_m is shown in the calculation result example of the similar evaluation value when it is assumed that the spatial
In FIG. 7D, the horizontal axis represents k_m when the spatial distribution related to the holding scenario is limited to only a distribution that is “1” with only one element number k_m and “0” otherwise. The vertical axis represents the value of Dg_m.
各保持シナリオの空間分布は、いわば入力シナリオの空間分布を平行移動させたものに対応するが、上記の時空間差分布Dg_mは、平行移動量が“0”の場合(入力シナリオと保持シナリオの空間分布が一致する場合)を除けば、平行移動量の大小に係らず一定値となる。
しかし、一般的には、平行移動量が大きくなる程、両者の差が大きいと判定(似ていないと判定)したいような用途が多い。
The spatial distribution of each retention scenario corresponds to the translation of the spatial distribution of the input scenario, so that the above-mentioned spatio-temporal difference distribution Dg_m has a parallel translation amount of “0” (the input scenario and the retention scenario Except for the case where the spatial distributions match, the value is constant regardless of the amount of parallel movement.
However, in general, there are many applications where it is desired to determine that the difference between the two increases as the amount of parallel movement increases (determines that they are not similar).
そこで、この実施の形態1では、図7のBに示すような空間フィルタの波形を元の空間分布Gin(k)やGho_m(k)に畳み込んで、図7のCに示すような空間フィルタ畳み込み後の空間分布Cin(k)やCho_m(k)(m=0,1,2)を得るようにする。
空間フィルタ畳み込み後の空間分布Cin(k)やCho_m(k)を用いて、下記の式(19)で時空間差分布Dc_mを得るようにする。
Using the spatial distributions Cin (k) and Cho_m (k) after the spatial filter convolution, the spatiotemporal difference distribution Dc_m is obtained by the following equation (19).
この時空間差分布Dc_mについては、空間フィルタ畳み込み器12により空間フィルタの畳み込みが行われた場合の類似評価値の算出結果例に示している(図7のEを参照)。
空間フィルタ設定器11が空間フィルタの形状を適切に設定することで、図7に示すように、平行移動量が大きくなる程、差が大きくなる傾向を得ることができる。
また、その他の傾向についても、空間フィルタの形状を変えることで得ることができる。
空間フィルタ設定器11が設定する空間フィルタの形状としては、例えば、ガウス形状、三角形状、矩形形状、ハニング重み、ハニング重みなどの一般的なものから、何らかの要求に応じて設定する特殊なものまで使用することができる。
ここでは、簡単の簡単化のため、空間分布を1次元配列として、空間フィルタも1次元分布とするものについて示したが、次元を2次元以上にすることも可能である。
The spatio-temporal difference distribution Dc_m is shown in the calculation result example of the similarity evaluation value when the spatial filter convolution is performed by the spatial filter convolution unit 12 (see E in FIG. 7).
When the spatial filter setting unit 11 appropriately sets the shape of the spatial filter, as shown in FIG. 7, it is possible to obtain a tendency that the difference increases as the parallel movement amount increases.
Further, other tendencies can be obtained by changing the shape of the spatial filter.
As the shape of the spatial filter set by the spatial filter setting unit 11, for example, from a general shape such as a Gaussian shape, a triangular shape, a rectangular shape, a Hanning weight, a Hanning weight, etc., to a special one set according to some request. Can be used.
Here, for simplification, the spatial distribution is shown as a one-dimensional array and the spatial filter is also shown as a one-dimensional distribution. However, the dimensions can be two or more.
図8は空間フィルタ設定器11により設定される空間フィルタの一例を示している。
図8(a)は3次元空間射影時のフィルタの例を示し、図8(b)は2次元平面射影時のフィルタの例を示している。
また、図8(c)は1次元軸射影時のフィルタの例を示し、図8(d)は方位軸射影時のフィルタの例を示している。
これらの空間フィルタの中から、時空間ベクトルの空間の次元Fに応じて適宜選択すればよい。
FIG. 8 shows an example of the spatial filter set by the spatial filter setting unit 11.
FIG. 8A shows an example of a filter at the time of three-dimensional space projection, and FIG. 8B shows an example of a filter at the time of two-dimensional plane projection.
FIG. 8C shows an example of a filter at the time of one-dimensional axis projection, and FIG. 8D shows an example of a filter at the time of azimuth axis projection.
What is necessary is just to select suitably from these spatial filters according to the dimension F of the space of a spatio-temporal vector.
一般に、3次元の関数f(tx,ty,tz)とf(tx,ty,tz)の畳み込み演算は次式で表すことができる。
空間フィルタの形状をWflt(ij_0,ij_1,…,ij_{F−1})と表すものとする。ただし、Wfltは次式を満足するものとする。
重みフィルタの特殊な例としては、原点を含む1セルの値を“1”、これ以外を“0”とするようものが考えられる。
このような重みを用いることは、図1の移動情報類似度判定装置から空間フィルタ設定器11及び空間フィルタ畳み込み器12を省くことと等価である。
As a special example of the weight filter, the value of one cell including the origin is set to “1”, and other values are set to “0”.
Using such weights is equivalent to omitting the spatial filter setting unit 11 and the spatial
ここでは、式(20)から直接的に計算するものについて示したが、畳み込みの性質を利用して得ることもできる。
即ち、時空間差分布生成器10により生成された時空間差分布f(tx,ty,tz)の多次元フーリエ変換と、空間フィルタ設定器11により設定された空間フィルタg(tx,ty,tz)の多次元フーリエ変換とを実施する。
そして、双方の多次元フーリエ変換結果の積の逆フーリエ変換を実施し、その逆フーリエ変換結果を空間フィルタ畳み込み後の時空間差分布として得るようにする。
Here, although what was directly calculated from Formula (20) was shown, it can also be obtained using the nature of convolution.
That is, the multidimensional Fourier transform of the spatiotemporal difference distribution f (tx, ty, tz) generated by the spatiotemporal
Then, the inverse Fourier transform of the product of both multidimensional Fourier transform results is performed, and the inverse Fourier transform result is obtained as a spatio-temporal difference distribution after the spatial filter convolution.
図7では、空間分布Gin(k)とGho_m(k)に空間フィルタを畳み込んだ後にその差を計算している(式(19)の絶対値の中)。
しかし、畳み込み演算の線形性により、先に差をとった後に空間フィルタを畳み込んでも等価である。
この実施の形態1では、この性質を踏まえ、時空間差分布生成器10で差を算出した後に、その後段の空間フィルタ畳み込み器12が空間フィルタを畳み込むようにしている。
具体的には、DSD(m_in,m_ho,n_t,h_p,b,h_c,j_0,j_1,j_2,…,j_{f−1})の各m_in、m_ho、n_t、h_p、b、h_c毎に、j_0,j_1,j_2,…,j_{f−1}の次元の空間分布にWfltを畳み込み、結果を配列DSD_flt(m_in,m_ho,n_t,h_p,b,h_c,j_0,j_1,j_2,…,j_{f−1})に格納している。
In FIG. 7, the difference is calculated after convolving the spatial filter into the spatial distributions Gin (k) and Gho_m (k) (in the absolute value of the equation (19)).
However, due to the linearity of the convolution operation, it is equivalent to convolve the spatial filter after taking the difference first.
In the first embodiment, based on this property, after the difference is calculated by the spatiotemporal
Specifically, for each m_in, m_ho, n_t, h_p, b, h_c of DSD (m_in, m_ho, n_t, h_p, b, h_c, j_0, j_1, j_2, ..., j_ {f-1}), J_0, j_1, j_2,..., j_ {f-1} is convolved with the spatial distribution of dimensions Wflt, and the result is an array DSD_flt (m_in, m_ho, n_t, h_p, b, h_c, j_0, j_1, j_2,..., j_ {F-1}).
類似評価値算出器13は、空間フィルタ畳み込み器12が空間フィルタを時空間差分布に畳み込むと、空間フィルタ畳み込み後の時空間差分布から入力シナリオと保持シナリオ間の類似評価値を算出する。
即ち、類似評価値算出器13は、下記の式(22)によって、第m_in入力シナリオと第m_ho保持シナリオ間の類似評価値Dflt(m_in,m_ho)を算出する。
That is, the similarity
ここでは、式(22)に表されるように、空間シフトに関するh_p、時間シフトに関するbを振った場合の最小値を類似評価値として出力している。
類似評価値算出器13により算出された類似評価値は、類似評価値群蓄積器14に蓄積される。
Here, as expressed in Expression (22), the minimum value when h_p related to the spatial shift and b related to the time shift are applied is output as the similarity evaluation value.
The similarity evaluation value calculated by the similarity
次に、判別基準設定器15は、入力シナリオに類似している保持シナリオの判別基準を設定する。
例えば、以下に示すような判別基準を設定する。
(a)類似評価値が最小の保持シナリオが選択される判別基準
(b)閾値Thを設定して、類似評価値が閾値Thである保持シナリオが選択される判別基準
Next, the discrimination
For example, the following discrimination criteria are set.
(A) Discrimination criterion for selecting the holding scenario with the smallest similarity evaluation value (b) Setting the threshold Th, and the determination criterion for selecting the holding scenario having the similarity evaluation value of the threshold Th
類似シナリオ判別器16は、類似評価値群蓄積器14から入力シナリオと保持シナリオ間の類似評価値を読み込み、判別基準設定器15から保持シナリオの判別基準を取得する。
次に、類似シナリオ判別器16は、その類似評価値と判別基準を照合して、当該入力シナリオと保持シナリオが類似しているか否かを判別し、類似していれば、保持シナリオ群読出器5から当該保持シナリオを取得して、その保持シナリオを類似シナリオ蓄積器17に格納する。
以下、類似シナリオ判別器16の処理内容を具体的に説明する。
The
Next, the
Hereinafter, the processing content of the
類似シナリオ判別器16は、(a)の判別基準を使用する場合、類似評価値群蓄積器14に蓄積されている類似評価値Dflt(m_in,m_ho)を読み出し、それらの類似評価値Dflt(m_in,m_ho)の中で、最小値の類似評価値に対応する保持シナリオm_hoを入力シナリオm_in毎に決定する。
類似シナリオ判別器16は、入力シナリオm_in毎に、最小値の類似評価値に対応する保持シナリオm_hoを決定すると、保持シナリオ群読出器5から保持シナリオm_hoを取得して、その保持シナリオm_hoを類似シナリオ蓄積器17に格納する。
When the discrimination criterion (a) is used, the
When the
類似シナリオ判別器16は、(b)の判別基準を使用する場合、類似評価値群蓄積器14に蓄積されている類似評価値Dflt(m_in,m_ho)を読み出し、それらの類似評価値Dflt(m_in,m_ho)の中で、閾値Th以下の類似評価値に対応する保持シナリオm_hoを入力シナリオm_in毎に選択する。
類似シナリオ判別器16は、入力シナリオm_in毎に、閾値Th以下の類似評価値に対応する保持シナリオm_hoを選択すると、保持シナリオ群読出器5から保持シナリオm_hoを取得して、その保持シナリオm_hoを類似シナリオ蓄積器17に格納する。
ただし、(b)の判別基準を使用する場合、類似する保持シナリオが複数選択される可能性がある。
When the discrimination criterion (b) is used, the
When the
However, when the discrimination criterion (b) is used, a plurality of similar holding scenarios may be selected.
以上で明らかなように、この実施の形態1によれば、シナリオ時刻毎に、新たに入力された入力シナリオ及び事前に保持されている保持シナリオを射影空間設定器6により設定された射影空間に射影して、シナリオ時刻毎の目標数の空間分布を示す時空間分布を生成する時空間分布生成器7,8と、時空間分布生成器7,8により生成された入力シナリオに係る時空間分布と保持シナリオに係る時空間分布の差を示す時空間差分布を生成する時空間差分布生成器10と、時空間差分布生成器10により生成された時空間差分布から入力シナリオと保持シナリオ間の類似評価値を算出する類似評価値算出器13とを設け、類似シナリオ判別器16が類似評価値算出器13により算出された類似評価値を参照して、入力シナリオと保持シナリオが類似しているか否かを判別するように構成したので、入力シナリオや保持シナリオに2個以上の目標が含まれている場合でも、入力シナリオと保持シナリオが類似している否かを判別することができる効果を奏する。
As is apparent from the above, according to the first embodiment, the newly input scenario and the previously held scenario are stored in the projection space set by the projection
また、この実施の形態1によれば、射影空間設定器6が、原点の位置ベクトルと、互いに直交する3つの軸の方向を表す単位ベクトルとから直交3次元空間を定め、その直交3次元空間を射影空間に設定するように構成したので、シナリオ時刻毎の目標数の頻度分布を容易に生成することができる効果を奏する。
Further, according to the first embodiment, the projective
また、この実施の形態1によれば、射影空間設定器6が、原点の位置ベクトルと、互いに直交する3つの軸の方向を表す単位ベクトルとから直交3次元空間を定め、その直交3次元空間を構成する3軸中の2軸で定義される2次元空間、または、その直交3次元空間を構成する3軸中の1軸で定義される1次元空間を射影空間に設定するように構成したので、シナリオ時刻毎の目標数の頻度分布を容易に生成することができるとともに、処理負荷を低減することができる効果を奏する。
Further, according to the first embodiment, the projective
また、この実施の形態1によれば、射影空間設定器6が、直交3次元空間における方位角と仰角を2軸とする2次元空間、または、方位角又は仰角を1軸とする1次元空間を射影空間に設定するように構成したので、シナリオ時刻毎の目標数の頻度分布を容易に生成することができるとともに、処理負荷を低減することができる効果を奏する。さらに、ある位置を中心とする方向毎の頻度分布が類似の指標になる場合に対応することができる効果を奏する。
Further, according to the first embodiment, the projective
さらに、この実施の形態1によれば、射影空間設定器6が、原点の位置ベクトルと、互いに直交する3つの軸の方向を表す単位ベクトルとから複数の直交3次元空間を定め、複数の直交3次元空間を射影空間に設定するように構成したので、シナリオ時刻毎の目標数の頻度分布を容易に生成することができるとともに、処理負荷を低減することができる効果を奏する。また、類似の判定精度を更に高めることができる効果を奏する。
Further, according to the first embodiment, the projective
この実施の形態1によれば、入力シナリオの空間的なシフト量を設定する空間シフトメソッド群設定器2と、空間シフトメソッド群設定器2により設定されたシフト量だけ入力シナリオを空間的にシフトし、シフト後の入力シナリオを時空間分布生成器7に出力する空間シフト器3とを設けるように構成したので、入力シナリオと保持シナリオ間の全体的な位置ずれや向きのずれを補正しながら類似性を判別することができる効果を奏する。
According to the first embodiment, the spatial shift method
また、この実施の形態1によれば、時空間分布生成器7により生成された入力シナリオに係る時空間分布に対する時間的なシフト量を設定して、そのシフト量だけ時空間分布を時間的にシフトし、シフト後の時空間分布を時空間差分布生成器10に出力する時間シフト器9を設けるように構成したので、入力シナリオと保持シナリオ間の時刻のずれを補正しながら類似性を判別することができる効果を奏する。
Further, according to the first embodiment, a temporal shift amount with respect to the spatiotemporal distribution related to the input scenario generated by the
また、この実施の形態1によれば、空間軸方向に広がりを有する重みの分布である空間フィルタを設定する空間フィルタ設定器11と、空間フィルタ設定器11により設定された空間フィルタを時空間差分布生成器10により生成された時空間差分布に畳み込み、空間フィルタ畳み込み後の時空間差分布を類似評価値算出器13に出力する空間フィルタ畳み込み器12とを設けるように構成したので、空間フィルタの形状を調整することで、移動シナリオに含まれる各目標毎の位置ずれの許容範囲や、位置ずれの大きさに対する類似の度合いの変化の特性を設定することができるようになり、その結果、類似性の判定の自由度や精度を高めることができる効果を奏する。
Further, according to the first embodiment, the spatial filter setting unit 11 that sets a spatial filter that is a distribution of weights that spread in the spatial axis direction, and the spatial filter that is set by the spatial filter setting unit 11 are converted into a space-time difference. Since the spatial
また、この実施の形態1によれば、時空間分布生成器7,8が、各シナリオ時刻における各目標の位置毎に、当該位置が有効な情報であるか否かを示す有効フラグが移動シナリオに含まれている場合、その有効フラグが有効な情報である旨を示している目標の位置のみを射影空間設定器6により設定された射影空間に射影するように構成したので、移動シナリオに含まれている各シナリオ時刻における各目標の位置のうち、興味がある部分の目標の位置についてのみ類似性の判別を実施することができる効果を奏する。
Further, according to the first embodiment, the spatio-
さらに、この実施の形態1によれば、空間シフトメソッド群設定器2が、入力シナリオの空間的なシフト量として、入力シナリオの平行移動を示す列ベクトルを設定するとともに、回転軸上の点の位置を示す列ベクトルと、回転軸に沿う方向の列ベクトルと、回転軸回りの回転角とを用意して、回転軸に沿う方向の列ベクトルと回転軸回りの回転角から入力シナリオの回転を示す回転行列を設定し、空間シフト器3が、各シナリオ時刻における複数の目標の位置を示す列ベクトルから回転軸上の点の位置を示す列ベクトルを除算して、除算後の列ベクトルに回転行列を左から乗算し、乗算後の列ベクトルに回転軸上の点の位置を示す列ベクトルを加算するとともに、平行移動を示す列ベクトルを加算して、空間シフト後の位置ベクトルを算出するように構成したので、入力シナリオと保持シナリオ間の全体的な位置ずれや向きのずれを補正しながら類似性を判別することができる効果を奏する。
Furthermore, according to the first embodiment, the spatial shift method
この実施の形態1によれば、空間フィルタ畳み込み器12が、時空間差分布生成器10により生成された時空間差分布の多次元フーリエ変換と、空間フィルタ設定器11により設定された空間フィルタの多次元フーリエ変換とを実施して、双方の多次元フーリエ変換結果の積の逆フーリエ変換を実施し、その逆フーリエ変換結果を空間フィルタ畳み込み後の時空間差分布として類似評価値算出器13に出力するように構成したので、演算速度を高めることができる効果を奏する。
According to the first embodiment, the spatial
1 入力シナリオ群蓄積器、2 空間シフトメソッド群設定器(空間シフト量設定手段)、3 空間シフト器(空間シフト手段)、4 保持シナリオ群蓄積器、5 保持シナリオ群読出器、6 射影空間設定器(射影空間設定手段)、7,8 時空間分布生成器(時空間分布生成手段)、9 時間シフト器(時間シフト手段)、10 時空間差分布生成器(時空間差分布生成手段)、11 空間フィルタ設定器(空間フィルタ設定手段)、12 空間フィルタ畳み込み器(空間フィルタ畳み込み手段)、13 類似評価値算出器(類似評価値算出手段)、14 類似評価値群蓄積器、15 判別基準設定器(類似シナリオ判別手段)、16 類似シナリオ判別器(類似シナリオ判別手段)、17 類似シナリオ蓄積器。 1 input scenario group accumulator, 2 space shift method group setter (space shift amount setting means), 3 space shifter (space shift means), 4 holding scenario group accumulator, 5 holding scenario group reader, 6 projective space setting (Projection space setting means), 7, 8 spatiotemporal distribution generator (spatiotemporal distribution generation means), 9 time shifter (time shift means), 10 spatiotemporal difference distribution generator (spatiotemporal difference distribution generation means), DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Spatial filter setting device (spatial filter setting means), 12 Spatial filter convolution device (spatial filter convolution means), 13 Similar evaluation value calculator (similar evaluation value calculation means), 14 Similar evaluation value group accumulator, 15 Discrimination standard setting (Similar scenario discriminator), 16 similar scenario discriminator (similar scenario discriminator), 17 similar scenario accumulator.
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