JP2010145116A - Destination prediction system, destination prediction method, and program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a destination prediction system, a destination prediction method, and a program for predicting a destination even for a terminal such as a cellular phone by which to always obtain excellent position accuracy is not easy. <P>SOLUTION: The prediction system includes: a position information detection means for detecting a predicted position of a terminal and the error of the measurement; a detection means for probabilities of existing in areas, which stochastically computes to which area the terminal belongs, on the basis of the predicted position and the measurement error and a map database; and a learning means with a means for existence in an area, which detects a movement pattern in time series of the terminal, on the basis of history information of dates and times, areas, and the probabilities of the terminal existing in the areas at the dates and times. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、目的地予測システム、目的地予測方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to a destination prediction system, a destination prediction method, and a program.

従来、カーナビゲーションの操作の簡易化、より効果的な位置情報サービスを実現するために、運転者は日常生活において同じ経路を移動していることが多いことを利用して、カーナビゲーションの移動履歴から移動軌跡と目的地の関係を学習し、現在までの移動軌跡から自動的に目的地を推測する方法が発明されている。その発明の代表例として、特許文献1のようなものがある。   Conventionally, in order to simplify the operation of car navigation and realize more effective location information services, the movement history of car navigation is utilized by utilizing the fact that the driver often travels the same route in daily life. A method has been invented that learns the relationship between a movement trajectory and a destination from the above and automatically estimates the destination from the movement trajectory up to the present. As a typical example of the invention, there is one as disclosed in Patent Document 1.

図9に示すように、この従来の目的地予測システムは、1はユーザが乗った車に搭載されたカーナビ、2はカーナビ1からの要求に応じて情報を提供するためのサーバ、3はカーナビ1とサーバ2とをつなぐ例えばインターネットなどのネットワークである。   As shown in FIG. 9, in this conventional destination prediction system, 1 is a car navigation system mounted on a vehicle on which a user rides, 2 is a server for providing information in response to a request from the car navigation system 1, and 3 is a car navigation system. For example, a network such as the Internet that connects 1 and the server 2.

カーナビ1において、11はGPSなどを用いてユーザの車の現在位置に関する情報を検出する位置情報検出部であり、12は地図情報を記憶する地図データベースである。   In the car navigation 1, reference numeral 11 denotes a position information detection unit that detects information related to the current position of the user's car using GPS or the like, and reference numeral 12 denotes a map database that stores map information.

13は位置情報検出部11によって検出された現在位置と地図データベース12とを参照して、検出した現在位置が記憶すべき場所であるか否か(後述するノードであるか否か)を判定する記憶位置判定部、14は現在の日時を検出する日時検出部、15は記憶位置判定部13によって現在位置が記憶すべき場所であると判定されたとき、現在位置と日時検出部14によって検出された現在の日時とを対にして時系列に記憶する移動情報履歴蓄積部である。16は移動情報履歴蓄積部15に記憶されている位置と日時の情報(移動情報)の履歴から、時系列の移動パタンを検出する移動パタン検出部であり、17は所定のイベントが発生したとき、移動パタン検出部16によって検出された移動パタンからユーザの車の行き先を予測する行動予測部である。   Reference numeral 13 refers to the current position detected by the position information detection unit 11 and the map database 12 to determine whether the detected current position is a place to be stored (whether it is a node described later). A storage position determination unit, 14 is a date detection unit for detecting the current date and time, and 15 is detected by the current position and date detection unit 14 when the storage position determination unit 13 determines that the current position is a place to be stored. In addition, the movement information history accumulating unit stores the current date and time in pairs. Reference numeral 16 denotes a movement pattern detection unit that detects a time-series movement pattern from the history of position and date / time information (movement information) stored in the movement information history storage unit 15, and 17 denotes a time when a predetermined event occurs. The behavior prediction unit predicts the destination of the user's car from the movement pattern detected by the movement pattern detection unit 16.

18は行動予測部17によって予測されたユーザの行き先に関する情報をネットワーク3を介してサーバ2から取得する情報取得部であり、19はユーザに対して、情報取得部18によって取得した情報や地図データベース12に格納された地図情報を例えば液晶ディスプレイに表示する情報提供部である。   Reference numeral 18 denotes an information acquisition unit that acquires information on the destination of the user predicted by the behavior prediction unit 17 from the server 2 via the network 3. Reference numeral 19 denotes information acquired by the information acquisition unit 18 and a map database for the user. 12 is an information providing unit that displays the map information stored in 12, for example, on a liquid crystal display.

またサーバ2において、21はカーナビ1に対して情報を送受信するための情報送受信部であり、22はカーナビ1に対して送信するための情報を記憶している情報蓄積部である。   In the server 2, 21 is an information transmission / reception unit for transmitting / receiving information to / from the car navigation 1, and 22 is an information storage unit storing information for transmission to the car navigation 1.

このような構成を有する従来の目的地予測システムは概略つぎのように動作する。   The conventional destination prediction system having such a configuration generally operates as follows.

すなわち、記憶位置判定部13で出発位置/目的地を車のエンジンのon/offで検出し、その位置を記憶するとともに、出発地〜目的地までの移動の間、地図データベース12を参照しながら、交差点を通過するたびに通過軌跡として目的地および日時と対応付ける形で移動情報履歴蓄積部15に保存する。移動パタン検出部16は、図10に示したベイジアンネットワークを学習する。なお、図10中のエリアとは特許文献1においては交差点に該当する。行動予測部17においては、出発してからの経路と運転者、時間帯などからベイズ推定を行う。   That is, the starting position / destination is detected by the on / off of the car engine by the storage position determination unit 13, the position is stored, and the map database 12 is referred to during the movement from the starting point to the destination. Each time it passes through the intersection, it is stored in the movement information history accumulating unit 15 as a passing trajectory in association with the destination and the date and time. The movement pattern detection unit 16 learns the Bayesian network shown in FIG. The area in FIG. 10 corresponds to an intersection in Patent Document 1. The behavior prediction unit 17 performs Bayesian estimation from the route after departure, the driver, the time zone, and the like.

類似した方式は、本特許文献以外にもいくつか提案されている。例えば、非特許文献1においては、エリアとして、空間を正方形に区切ったグリッドと、移動履歴における分岐から分岐までの一辺の両方でモデルを作成し、推定したものもある。
特許3816068号公報 (段落0020−0039、図1) 目的予測型カーナビゲーションシステムのための運転状況を考慮した目的地予測手法、大阪大学、三菱電機株式会社、DEWS2007、E9-5
Several similar schemes have been proposed in addition to this patent document. For example, in Non-Patent Document 1, there is a model in which a model is created and estimated as both areas, a grid in which a space is divided into squares, and one side from a branch to a branch in a movement history.
Japanese Patent No. 3816068 (paragraphs 0020-0039, FIG. 1) Destination Prediction Method Considering Driving Situation for Car Prediction Car Navigation System, Osaka University, Mitsubishi Electric Corporation, DEWS2007, E9-5

ところが,このような方式を携帯電話に適用した場合,以下の問題があった。   However, when this method is applied to a mobile phone, there are the following problems.

第1の問題点は、正確にエリア内に存在していることを判定できないということである。その理由は、携帯電話で測位する場合、(特に屋内に存在する場合において)GPSの信号を受信できない場合が多く、その場合受信している基地局のIDや電界強度などから位置を推定するがその精度が悪いためである。   The first problem is that it cannot be accurately determined that the object exists in the area. The reason is that when positioning with a mobile phone, GPS signals cannot be received (especially when they are indoors), and in that case, the position is estimated from the ID of the receiving base station or the electric field strength. This is because the accuracy is poor.

第2の問題点は、位置の変化などから出発・到着を推定しなければならないということである。その理由は、携帯電話の場合、車と違って、出発・到着のシグナルが与えられないためである。   The second problem is that departure / arrival must be estimated from a change in position. The reason is that in the case of a mobile phone, unlike a car, a departure / arrival signal is not given.

そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、良い位置精度を常に得ることが難しい携帯電話等の端末でも目的地を予測できる目的地予測システム、目的地予測方法及びプログラムを提供することにある。   Therefore, the present invention has been invented in view of the above problems, and its object is to provide a destination prediction system and a destination prediction that can predict a destination even in a terminal such as a mobile phone for which it is difficult to always obtain good position accuracy. It is to provide a method and a program.

上記課題を解決する本発明は、端末の予測位置とその測定誤差とを検出する位置情報検出手段と、前記予測位置と測定誤差と地図データベースとに基づいて、端末がどのエリアに属するかを確率的に計算するエリア存在確率検出手段と、日時と、エリアと、前記日時に端末がエリアに存在する存在確率との履歴情報に基づいて、端末の時系列の移動パタンを検出するエリア存在手段付学習手段と有する目的地予測システムである。   The present invention for solving the above-mentioned problems is based on the position information detecting means for detecting the predicted position of the terminal and its measurement error, and the area to which the terminal belongs based on the predicted position, the measurement error and the map database. Area existence probability detecting means for calculating automatically, area presence means for detecting a time-series movement pattern of a terminal based on history information of date and time, area, and existence probability that the terminal exists in the area at the date and time A destination prediction system having learning means.

上記課題を解決する本発明は、端末の予測位置とその測定誤差とを検出し、前記予測位置と測定誤差と地図データベースとに基づいて、端末がどのエリアに属するかを確率的に計算し、日時と、エリアと、前記日時に端末がエリアに存在する存在確率との履歴情報に基づいて、端末の時系列の移動パタンを検出する目的地予測方法である。   The present invention that solves the above problems detects the predicted position of the terminal and its measurement error, and probabilistically calculates which area the terminal belongs to based on the predicted position, the measurement error, and the map database, This is a destination prediction method for detecting a time-series movement pattern of a terminal based on history information of the date and time, the area, and the existence probability that the terminal exists in the area at the date and time.

上記課題を解決する本発明は、端末の予測位置とその測定誤差とを検出する位置情報検出処理と、前記予測位置と測定誤差と地図データベースとに基づいて、端末がどのエリアに属するかを確率的に計算するエリア存在確率検出処理と、日時と、エリアと、前記日時に端末がエリアに存在する存在確率との履歴情報に基づいて、端末の時系列の移動パタンを検出するエリア存在手段付学習処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。   The present invention that solves the above problem is based on the position information detection process for detecting the predicted position of the terminal and its measurement error, and the probability of which area the terminal belongs to based on the predicted position, the measurement error, and the map database. Area presence probability detecting process for calculating the time-series movement pattern of the terminal based on the history information of the area existence probability detection process, the date and time, the area, and the existence probability that the terminal exists in the area at the date and time This is a program for causing an information processing apparatus to execute a learning process.

本発明によれば、位置精度が悪い携帯電話等の端末でも目的地を予測できる。   According to the present invention, a destination can be predicted even by a terminal such as a mobile phone with poor position accuracy.

本発明の実施の形態を説明する。   An embodiment of the present invention will be described.

図1は本実施の形態のブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram of the present embodiment.

図1を参照すると、本実施の形態は、位置情報検出部11’と、エリア存在確率検出部101と、地図データベース12と、日時検出部14と、記憶位置判定部13’と、移動情報履歴蓄積部15’と、移動パタン検出部16’と、行動予測部17’と、情報取得部18と、情報提供部19とから構成されている。   Referring to FIG. 1, in the present embodiment, a position information detection unit 11 ′, an area presence probability detection unit 101, a map database 12, a date and time detection unit 14, a storage position determination unit 13 ′, and a movement information history The storage unit 15 ′, the movement pattern detection unit 16 ′, the behavior prediction unit 17 ′, the information acquisition unit 18, and the information provision unit 19 are configured.

記憶位置判定部13’は、位置属性判定部13aを含む。   The storage position determination unit 13 'includes a position attribute determination unit 13a.

移動パタン検出部16’は、エリア存在確率付学習部16aを含む。   The movement pattern detection unit 16 'includes an area existence probability learning unit 16a.

これらの部はそれぞれ概略つぎのように動作する。   Each of these units generally operates as follows.

位置情報検出部11’は、GPSなどを用いてユーザの携帯電話などの端末の現在位置と測定誤差に関する情報とを検出する。   The position information detection unit 11 ′ detects the current position of the terminal such as the user's mobile phone and information related to the measurement error using GPS or the like.

地図データベース12には、地図情報が記憶されている。   The map database 12 stores map information.

日時検出部14は、現在の日時を検出する。   The date / time detection unit 14 detects the current date / time.

エリア存在確率検出部101は、位置情報検出部11’で検出された現在位置と測定誤差とに基づいて、地図データベース12で定義されたどの位置(後述するエリア)にどのくらいの確率で存在するかを検出する。   Based on the current position and measurement error detected by the position information detection unit 11 ′, the area existence probability detection unit 101 is present at what position (an area described later) defined in the map database 12 with a certain probability. Is detected.

記憶位置判定部13’は、位置情報検出部11’によって検出された現在位置および測定誤差と地図データベース12とを参照して、検出した現在位置が記憶すべき場所であるか否か(後述するエリアであるかどうか)を判定する。   The storage position determination unit 13 ′ refers to the current position and measurement error detected by the position information detection unit 11 ′ and the map database 12, and determines whether or not the detected current position is a place to be stored (described later). Or not).

移動情報履歴蓄積部15’は、記憶位置判定部13’によって現在位置が記憶すべき場所であると判定されたとき、現在位置と日時検出部14によって検出された現在の日時とを対にして時系列に記憶する。   The movement information history accumulating unit 15 ′ makes a pair of the current position and the current date and time detected by the date and time detection unit 14 when the storage position determination unit 13 ′ determines that the current position is to be stored. Memorize in time series.

移動パタン検出部16’は、移動情報履歴蓄積部15’に記憶されている位置と日時の情報(移動情報)の履歴から、時系列の移動パタンを検出する。   The movement pattern detection unit 16 'detects a time-series movement pattern from the history of position and date information (movement information) stored in the movement information history storage unit 15'.

行動予測部17’は、所定のイベントが発生したとき、移動パタン検出部16’によって検出された移動パタンからユーザの行き先を予測する。   The behavior prediction unit 17 ′ predicts the user's destination from the movement pattern detected by the movement pattern detection unit 16 ′ when a predetermined event occurs.

情報取得部18は、行動予測部17’によって予測されたユーザの行き先に関する情報を取得する。   The information acquisition unit 18 acquires information related to the user's destination predicted by the behavior prediction unit 17 '.

情報提供部19は、ユーザに対して、情報取得部18によって取得した情報や地図データベース12に格納された地図情報を例えば液晶ディスプレイに表示する。   The information providing unit 19 displays the information acquired by the information acquiring unit 18 and the map information stored in the map database 12 on the liquid crystal display, for example.

位置属性判定部13aは、一定時間以上移動しなかった場所を基準に、そこから始めて場所が変化した場合、移動元の場所を出発地と判定し、いったん出発すると、一定時間以上移動しなくなった場所を検出するとそこを到着地と判定し、出発地から到着地までの移動を移動途中の経路と判定する。   The position attribute determination unit 13a determines that the source location is the departure location when the location changes from the location where it has not moved for a certain period of time, and once it departs, the location attribute determination unit 13a no longer moves for a certain amount of time. When a place is detected, it is determined as an arrival place, and a movement from the departure place to the arrival place is determined as a route in the middle of movement.

エリア存在確率付学習部16aは、エリア存在確率検出部101で検出された確率つきの位置情報の履歴から、時系列の移動パタンを学習する。   The area presence probability learning unit 16a learns a time-series movement pattern from the history of position information with probability detected by the area presence probability detection unit 101.

図2は地図データベース12に格納されたデータの例を示す図であり、本実施形態で参照するデータの一部を抜粋したものである。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of data stored in the map database 12, and a part of data referred to in the present embodiment is extracted.

本実施形態では、地図を格子状などに区切った領域を「エリア」という概念で表すものとする。図2において、エリアIDは、これらエリアに唯一に割り当てられたID番号(識別情報)を示し、エリア境界を示す緯度・経度情報とともにそれぞれ記憶されている。この例では緯度、経度の大きさに応じてエリアに区切っているが、住所や携帯電話のセルなど違う領域でもよい。その場合も境界を表す緯度経度情報が格納されているものとする。   In the present embodiment, an area obtained by dividing the map into a lattice shape is represented by the concept of “area”. In FIG. 2, an area ID indicates an ID number (identification information) uniquely assigned to these areas, and is stored together with latitude / longitude information indicating an area boundary. In this example, the area is divided according to the size of latitude and longitude, but different areas such as an address and a cell phone cell may be used. Also in that case, it is assumed that latitude / longitude information representing the boundary is stored.

なお、ID番号の代わりに、エリアの名称を、各エリアが唯一に特定できるように記述してもよい。すなわち、移動情報履歴蓄積部15’に蓄積される移動経路において、エリアが特定できればよい。   Instead of the ID number, the area name may be described so that each area can be uniquely identified. That is, it is only necessary that the area can be specified in the movement route accumulated in the movement information history accumulation unit 15 ′.

また、この地図データベース12は、携帯電話などの端末で管理するものとしたが、例えば携帯電話事業者などが管理するサーバに蓄えられており、携帯電話がサーバに緯度・経度などの位置情報を送信すると、サーバがこれに対応するエリアIDを携帯電話に通知するようにしてもよい。   The map database 12 is managed by a terminal such as a mobile phone. For example, the map database 12 is stored in a server managed by a mobile phone operator. The mobile phone stores location information such as latitude and longitude on the server. When transmitted, the server may notify the mobile phone of the corresponding area ID.

次に、端末を持つ人の移動経路が移動情報履歴として移動情報履歴蓄積部15’に蓄積される処理の流れについて、図1および図3のフローチャートを用いて説明する。   Next, a flow of processing in which the movement route of the person having the terminal is accumulated as the movement information history in the movement information history accumulation unit 15 ′ will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 1 and 3.

まず、携帯電話などの端末の電源が入っているかどうか判定し(ステップS11)、電源が入っている場合、以下の処理を実行する。   First, it is determined whether or not a terminal such as a mobile phone is turned on (step S11). If the terminal is turned on, the following processing is executed.

位置情報検出部11’は、端末の現在位置を測位する。(ステップS12)。   The position information detection unit 11 'measures the current position of the terminal. (Step S12).

この測位はGPS、あるいは受信できる携帯電話基地局のIDおよび電界強度から算出される緯度経度情報でもよい。さらに、この測位においては測定誤差も合わせて検出する。例えば、NTTドコモ社の位置情報サービスにおいては、測定誤差の範囲をレベル1(水平誤差300m以上)〜レベル3(水平誤差50m未満)と3段階に通知されるが、それを利用して、レベル3のとき50m、レベル2のとき300m、レベル3のとき1Kmなどと指定することができる(参考 http://www.nttdocomo.co.jp/service/imode/make/content/gps/)。   This positioning may be GPS or latitude / longitude information calculated from the ID and electric field strength of a mobile phone base station that can be received. Further, in this positioning, a measurement error is also detected. For example, in the location information service of NTT DoCoMo, the measurement error range is notified in three stages, level 1 (horizontal error 300 m or more) to level 3 (horizontal error less than 50 m). 3m can be specified as 50m, level 2 as 300m, level 3 as 1Km, etc. (reference http://www.nttdocomo.co.jp/service/imode/make/content/gps/).

また、測定位置の緯度経度と測定誤差とを送信する別の形態として、端末が存在する可能性のある領域の境界を送る場合がある。例えば、NTTドコモ社のiエリアのように、地域が検出される場合は、地域コードと境界位置の緯度経度との対応関係を別途もっておき、検出された地域コードから境界位置をすべて検出する。   Further, as another form of transmitting the latitude / longitude of the measurement position and the measurement error, there is a case where a boundary of an area where the terminal may exist is transmitted. For example, when an area is detected as in the i area of NTT Docomo, the correspondence between the area code and the latitude / longitude of the boundary position is set separately, and all the boundary positions are detected from the detected area code.

携帯電話基地局やGPS以外の位置検出部として、Place Engine(http://www.placeengine.com)のように周辺の無線LANなどの電波から住所をもとめる方式もあるが、この場合も住所に対応する境界の緯度経度情報の対応を別途もっておき、検出された住所から境界の緯度経度情報を求める。   As a position detection unit other than a mobile phone base station or GPS, there is a method of obtaining an address from a radio wave of a surrounding wireless LAN such as Place Engine (http://www.placeengine.com). The correspondence of the latitude and longitude information of the corresponding boundary is prepared separately, and the latitude and longitude information of the boundary is obtained from the detected address.

次に、エリア存在確率検出部101において、位置情報検出部11’が検出した端末の位置のエリア存在確率を計算する(ステップS13)。   Next, the area presence probability detection unit 101 calculates the area presence probability of the position of the terminal detected by the position information detection unit 11 '(step S13).

この存在確率の計算例を図4に示す。図4では、エリアA1〜エリアA9の境界は地図データベース12にて事前に与えられているものとし、位置情報検出部11’で検出された位置の緯度・経度が図中の×の位置、その誤差の範囲は図中の円で示した領域であるとする。   An example of calculating the existence probability is shown in FIG. In FIG. 4, the boundaries of the areas A1 to A9 are assumed to be given in advance in the map database 12, and the latitude / longitude of the position detected by the position information detection unit 11 ′ is the position of x in the figure, The error range is assumed to be a region indicated by a circle in the figure.

ここで、それぞれのエリアごとに円の領域が含まれる面積の比、もしくは検出位置(図中の×の位置)を最大としたガウス分布などをもちいた確率密度分布を積分して得られた値などをもとに、位置情報検出部11’で検出された位置がそれぞれのエリアに含まれる存在確率を算出する。その結果、例えば図4に示すように、エリアA2は0.20、エリアA3は0.05、エリアA5は0.6、エリアA6は0.15のような確率が得られる(全部足すと1になることに注意)。   Here, the value obtained by integrating the probability density distribution using the ratio of the area including the circle area for each area or the Gaussian distribution with the maximum detection position (the position of x in the figure). Based on the above, the existence probability that the position detected by the position information detection unit 11 ′ is included in each area is calculated. As a result, for example, as shown in FIG. 4, the area A2 has a probability of 0.20, the area A3 has a probability of 0.05, the area A5 has a probability of 0.6, and the area A6 has a probability of 0.15. Note that becomes).

さらに、日時検出部14で現在時刻を検出し、ステップS13で得られた各エリアに時刻を対応付ける(ステップS14)。   Further, the date and time detection unit 14 detects the current time, and associates the time with each area obtained in step S13 (step S14).

次に、位置属性判定部13aは、ステップS15〜ステップS17を実行し、得られた位置が出発地、到着地、移動途中、又はそれ以外のいずれかを判定する。   Next, the position attribute determination unit 13a executes Steps S15 to S17, and determines whether the obtained position is a departure place, an arrival place, a midway of movement, or any other place.

まず、ステップS13で測位されたエリア確率の時系列変化を見て、移動中かどうか判定する(ステップS15)。これは、現在時刻から過去T(あらかじめ与えられた時間間隔)の間に位置が検出された点をO(i=0…N:ただし、i=0のときを現在時刻の位置とし、以下時刻が新しい順にi=1…Nとする)、それらの誤差の範囲をC(i=0…N:iの番号の振り方はOiと同様)とするとき、

Figure 2010145116
を満たす場合、移動中であると判定する。 First, it is determined whether or not the user is moving by looking at the time series change of the area probability measured in step S13 (step S15). This is because O i (i = 0... N: where i = 0) is the position where the position is detected between the current time and the past T (predetermined time interval). I = 1... N in order of newest time), and the range of their errors is C i (i = 0... N: i is numbered in the same way as Oi).
Figure 2010145116
When satisfying, it determines with moving.

なお、(式1)の

Figure 2010145116
は、C(i=0…N)の重なりの領域の大きさ、
αはあらかじめ定めた定数、
Figure 2010145116
は、C(i=0…N)のうち、もっとも領域の小さいものの広さを指す。 In addition, (Formula 1)
Figure 2010145116
Is the size of the overlapping area of C i (i = 0... N),
α is a predetermined constant,
Figure 2010145116
Denotes the width of the smallest region among C i (i = 0... N).

ステップS15のもう1つの方法として、携帯電話などの端末に搭載された加速度センサを利用する方法もある。これは、加速度センサによって一定時間以上、加速度センサの出力値の分散が一定以上、振幅が一定以上あった場合は移動中であると判定することもできる。   As another method of step S15, there is also a method of using an acceleration sensor mounted on a terminal such as a mobile phone. This can also be determined to be moving when the acceleration sensor output value dispersion is more than a certain value and the amplitude is more than a certain value by the acceleration sensor.

ステップS15で移動中と判定された場合、その1つ前の位置は停止状態であったか判定する(ステップS16)。これは、上記の位置O(i=1…N+1:ただし、i=1のときを現在時刻から1つ前に検出された位置とし、以下時刻が新しい順にi=1…N+1とする)、それらの誤差の範囲をC(i=1…N+1:iの番号の振り方はOと同様)とするとき、

Figure 2010145116
を満たす場合、その1つ前の位置は停止状態であると判定する。 If it is determined in step S15 that it is moving, it is determined whether the previous position is in a stopped state (step S16). This is the position O i (i = 1... N + 1: where i = 1 is the position detected immediately before the current time, and i = 1... When the range of these errors is C i (i = 1... N + 1: i is numbered in the same way as O i ),
Figure 2010145116
When satisfy | filling, it determines with the position immediately before that being a stop state.

ここで、ステップS16で、その1つ前の位置は停止状態であったと判定された場合、

Figure 2010145116
を出発地として、OとCを移動中の経路としてステップS18の処理を実行する。また、ステップS16で、その1つ前の位置は停止状態でなかったと判定された場合、単にOとCを移動中の経路としてステップS19の処理を実行する。 Here, when it is determined in step S16 that the previous position is in a stopped state,
Figure 2010145116
Is used as a starting point, and the process of step S18 is executed using O 0 and C 0 as a moving route. If it is determined in step S16 that the previous position is not in the stopped state, the process of step S19 is executed simply using O 0 and C 0 as a moving route.

ステップS15で移動中でないと判定された場合、その1つ前の位置は移動状態であったか判定する(ステップS17)。これは、上記の位置O(i=1…N+1:ただし、i=1のときを現在時刻から1つ前に検出された位置とし、以下時刻が新しい順にi=1…N+1とする)、それらの誤差の範囲をC(i=1…N+1:iの番号の振り方はOと同様)とするとき、

Figure 2010145116
を満たす場合、その1つ前の位置は移動状態であると判定する。 If it is determined in step S15 that it is not moving, it is determined whether the previous position is in a moving state (step S17). This is the position O i (i = 1... N + 1: where i = 1 is the position detected immediately before the current time, and i = 1... When the range of these errors is C i (i = 1... N + 1: i is numbered in the same way as O i ),
Figure 2010145116
When satisfy | filling, it determines with the position before that being a movement state.

ここで、ステップS17で、その1つ前の位置は移動状態であったと判定された場合、

Figure 2010145116
を到着地として、ステップS20の処理を実行する。また、ステップS17で、その1つ前の位置は移動状態でなかったと判定された場合、何も処理を行わず、ある程度の時間を待って、ステップS12以降の処理を実行する。 Here, if it is determined in step S17 that the previous position is in a moving state,
Figure 2010145116
Is used as the arrival place, the process of step S20 is executed. If it is determined in step S17 that the previous position is not in the moving state, no processing is performed and the processing after step S12 is executed after waiting for some time.

次に、移動情報履歴蓄積部15’に、出発地/到着地の情報、移動中のエリア、およびその際の日時を記憶する(ステップS18〜ステップS21)。   Next, the departure / arrival place information, the area being moved, and the date and time at that time are stored in the movement information history accumulating unit 15 '(steps S18 to S21).

図5、図6は移動情報履歴蓄積部15’に蓄積された移動情報履歴の例である。図5は、出発地、又は到着地を登録している。地点IDとは、出発地又は到着地を特定するIDである。なお、説明の便宜上、出発地と到着地を総称した概念を以降登録地点と呼ぶことにする。図5は、ステップS16、もしくはステップS17で、新しい出発地/到着地が生成されるたびに新しく割り当てられる。   5 and 6 show examples of movement information history accumulated in the movement information history accumulation unit 15 '. In FIG. 5, the departure place or the arrival place is registered. The point ID is an ID that specifies a departure place or an arrival place. For convenience of explanation, the concept that collectively refers to the departure place and the arrival place will be referred to as a registration point hereinafter. FIG. 5 is newly assigned every time a new departure / arrival place is generated in step S16 or step S17.

以降、ステップS16で、

Figure 2010145116
が出発地として検出された場合を例にあげて説明する(以降の処理がステップS18に該当)。
Figure 2010145116
とし、過去に同様にして得られた登録地点をCM−j(j=1…L)とすると、すべてのjについて、
Figure 2010145116
が成立するとき、新しい登録地点として、図5で示されたリストにCM−NEWを登録する。この場合、中心北緯、東経は、O(i=1…N+1:Ciに対応する検出位置)の重心の北緯、東経を記憶する。誤差の範囲は、CM−NEWと同等の面積をもつ円の半径を算出し、その円の半径の長さを記憶する。累積滞在時間は、ON+1が検出されてからOが検出されるまでの時間間隔を記憶する。 Thereafter, in step S16,
Figure 2010145116
Is described as an example (the subsequent processing corresponds to step S18).
Figure 2010145116
And C M−j (j = 1... L) is the registration point obtained in the same way in the past,
Figure 2010145116
Is established, C M-NEW is registered in the list shown in FIG. 5 as a new registration point. In this case, the north latitude and the east longitude store the north latitude and the east longitude of the center of gravity of O i (i = 1... N + 1: detection position corresponding to Ci). As the error range, the radius of a circle having the same area as that of CM -NEW is calculated, and the length of the radius of the circle is stored. The accumulated stay time stores a time interval from when O N + 1 is detected to when O 1 is detected.

すべてのjについて(式4)が成立しない場合は、

Figure 2010145116
を満たすjが少なくとも1つは存在するが、このときは、
Figure 2010145116
が最大となるOM−jを求め、
Figure 2010145116
を従来の登録地点に上書きする形で保存する。ただし、図5で記憶するには、
Figure 2010145116
は形状が複雑で難しいことから、以下に示すように、
Figure 2010145116
を円で近似して記憶する。 If (Equation 4) does not hold for all j,
Figure 2010145116
There is at least one j that satisfies
Figure 2010145116
Find OM-j that maximizes
Figure 2010145116
Is saved over the existing registration point. However, to memorize in FIG.
Figure 2010145116
Since the shape is complicated and difficult, as shown below,
Figure 2010145116
Is approximated by a circle and stored.

M−NEWをO(i=1…N+1:Cに対応する検出位置)の重心とし、OM−jをCM−jに対応する各検出位置の重心とし、OM−NEWに滞在した累積滞在時間をTM−NEWとし、OM−jに滞在した累積滞在時間をTM−jとすると、OM−jとOM−NEWを、(TM−j:TM−NEW)で内分する点を新しい登録地点の中心とし、この中心の北緯東経をCM−jの北緯東経として更新する。また、

Figure 2010145116
と同等の面積をもつ円の半径を算出し、その円の半径の長さをCM−jの誤差の範囲として更新する。また、CM−jの累積滞在時間を(TM−j+TM−NEW)に更新する。 O M-NEW is defined as the center of gravity of O i (i = 1... N + 1: detection position corresponding to C i ), O M-j is defined as the center of gravity of each detection position corresponding to C M-j , and O M-NEW If the accumulated stay time stayed is T M-NEW and the accumulated stay time stayed in O M-j is T M-j , OM -j and O M-NEW are expressed as (T M-j : T M- the point where the internal division in nEW) to the center of the new registration point, to update the north east of the center as the north east longitude of C M-j. Also,
Figure 2010145116
And calculating a radius of a circle having the same area, and updates the radius length of the circle as a margin of error of C M-j. Further, the accumulated stay time of C M−j is updated to (T M−j + T M−NEW ).

なお、1>β>αとすることによって、(式5)を満たすCM−jを極力1個にするように制限することが可能である。以上が、ステップS18の処理内容である。 Incidentally, 1> by the beta> alpha, it is possible to limit to the utmost one of C M-j satisfying (Equation 5). The above is the processing content of step S18.

ステップS19では、OとCが移動軌跡と検出されているので、それを図6のように登録する。図6は、到着地点、出発地点、エリアID、存在確率、通過日時は対になって時系列に記憶されている。図中のP1は、ステップS18で求められた出発位置である。また、Oは図4のような位置に3月21日の午前8:20に通過した場合の例を挙げている。このように、Oが複数のエリアにまたがっている場合、それぞれのエリアごとに存在確率とともに履歴が蓄積される。この例では、OがエリアA2、A3、A5、A6に対して存在確率は、それぞれ、0.2、0.05、0.6、0.15であるため、そのように記載されている。なお、ステップS19の時点では、まだ到着地点は分からないので、登録されていない。 In step S19, since O 0 and C 0 are detected as movement trajectories, they are registered as shown in FIG. In FIG. 6, the arrival point, the departure point, the area ID, the existence probability, and the passage date and time are stored in time series. P1 in the figure is the starting position obtained in step S18. In addition, O 0 is an example in which the vehicle passes through the position shown in FIG. 4 at 8:20 am on March 21. In this way, when O 0 extends over a plurality of areas, the history is accumulated together with the existence probability for each area. In this example, O 0 is described as such because the existence probabilities for areas A2, A3, A5, and A6 are 0.2, 0.05, 0.6, and 0.15, respectively. . At the time of step S19, the arrival point is not yet known, so it is not registered.

次に、ステップS16においてその1つ前の位置は停止状態でなかったと判定された場合、OとCが移動軌跡と検出されるので、それを図6のように登録する(ステップS20)。ステップS20は、ステップS19と処理が同じなので、記載を省略する。 Next, when it is determined in step S16 that the previous position is not in a stopped state, O 0 and C 0 are detected as movement trajectories, and are registered as shown in FIG. 6 (step S20). . Since step S20 is the same as step S19, the description is omitted.

最後に、ステップS17においてその1つ前の位置は移動状態と判定された場合、

Figure 2010145116
を到着地として、以下の処理を実行する(ステップS21)。 Finally, if it is determined in step S17 that the previous position is a moving state,
Figure 2010145116
Is used as an arrival place, and the following processing is executed (step S21).

まず、ステップS18と同様の処理を行って、図5のようなリストに到着地の地点登録を行う。   First, processing similar to that in step S18 is performed, and the destination location is registered in the list as shown in FIG.

次に、C…Cについては、ステップS19の処理で図6のようなリストに途中経路として登録されているが、それを削除する。 Next, the C 1 ... C N, have been registered as a route point to the list as shown in FIG. 6 in the processing of step S19, to delete it.

最後に、到着地を図6のようなリストに登録する。   Finally, the arrival place is registered in a list as shown in FIG.

以上の処理により、図7のように、出発地から到着地までの一連の移動軌跡を時間情報とともに記憶することができる。   Through the above processing, a series of movement trajectories from the departure place to the arrival place can be stored together with time information as shown in FIG.

次に、移動パタン検出部16’の動作について説明する。   Next, the operation of the movement pattern detection unit 16 'will be described.

移動パタン検出部16’は、移動情報履歴蓄積部15に蓄積された図5、図6及び図7のような移動情報履歴から、ユーザの移動傾向を抽出する。この移動傾向とは、ある期間において、途中経路の組み合わせと目的地との関係を確率的に表したものである。例えば、「午前8時から午前11時の間に、A5、A6、A23というエリアを途中経路として通過したときは、目的地(到着地)はP3である確率が高い。」というような傾向のことをいう。   The movement pattern detection unit 16 ′ extracts the movement tendency of the user from the movement information history as shown in FIGS. 5, 6, and 7 accumulated in the movement information history accumulation unit 15. This movement tendency is a probabilistic representation of the relationship between a combination of intermediate routes and a destination in a certain period. For example, a tendency such as “when the area between A5, A6, and A23 is used as an intermediate route between 8:00 am and 11:00 am, there is a high probability that the destination (arrival place) is P3”. Say.

ここで人間の日常の行動について考えてみると、人間の日常的な行動パタンは、日々それほど変化するものでない。例えば、会社員であれば、平日の朝は家から会社に向かうであろうし、平日の夕方は会社から家に向かうであろう。また、母親ならスーパーに行くことが多い、などの傾向が存在すると思われる。つまり、ユーザが現在いる位置情報、および現在に至るまでの移動情報を把握することによって、今後のユーザの行動がある程度予測できると考えられる。   Considering human daily behavior here, human daily behavior patterns do not change so much every day. For example, a company employee would head from the house to the office on weekday mornings and head from the company to the house on weekday evenings. There is also a tendency that mothers often go to the supermarket. That is, it is considered that the future user behavior can be predicted to some extent by grasping the position information where the user is present and the movement information up to the present.

移動傾向は、次のような方法で抽出可能である。移動情報履歴蓄積部15’に蓄積された全ての移動情報履歴の中から、午前8時から午前11時の間にA6、A8、A12、A9という途中経路を移動しているデータを検索し、その後に行った目的地をその頻度と共に抽出する。例えば、A6、A8、A12、A9という経路を移動した後に、P34に17回、P18に2回、P17に1回移動したとすると、A6、A8、A12、A9という経路を走行した事象をRとしたとき、P34、P18、P17に移動する確率は、それぞれ
P(P34|R)=17/20
P(P18|R)=2/20
P(P17|R)=1/20
という事後確率で表されることになる。この確率の値が大きい目的地ほど、事象Rの後にその方向にユーザが向かう可能性が高いといえる。
The movement tendency can be extracted by the following method. From all the movement information histories accumulated in the movement information history accumulating unit 15 ′, search for data moving along the route A6, A8, A12, A9 between 8:00 am and 11:00 am, and thereafter The destinations that were visited are extracted along with their frequency. For example, after moving along the route A6, A8, A12, A9, if you move 17 times to P34, 2 times to P18, and 1 time to P17, the event that traveled the route A6, A8, A12, A9 will be R Then, the probability of moving to P34, P18, and P17 is P (P34 | R) = 17/20, respectively.
P (P18 | R) = 2/20
P (P17 | R) = 1/20
It is expressed by the posterior probability. It can be said that the higher the probability value, the higher the possibility that the user will head in that direction after the event R.

ただし、本実施例においては、各エリアの通過は存在確率という形で表されるため、明確に通過したかの判定が難しい。そこで、各エリアの存在確率の最大値が一定閾値以上(例えば0.8)あった場合は通過したものとみなす。あるいは、各エリアの存在確率の平均値が一定閾値以上(例えば0.5)あった場合は通過したものとみなすこともできる。このように、存在確率をもとに、通過した、又はしないを判定し、学習するのがエリア存在確率付学習部16aである。   However, in this embodiment, since the passage of each area is expressed in the form of the existence probability, it is difficult to determine whether it has passed clearly. Therefore, if the maximum value of the existence probability of each area is equal to or greater than a certain threshold value (for example, 0.8), it is considered that it has passed. Alternatively, when the average value of the existence probabilities of each area is equal to or greater than a certain threshold value (for example, 0.5), it can be regarded as having passed. Thus, it is the area presence probability added learning unit 16a that determines whether or not it has passed based on the existence probability and learns it.

さらに、現在位置のエリアA9とその前の3個のエリアA6、A8、A12を参照するものとしたが、参照エリアはこのような個数に限定されるものでなく、様々に考えることができる。例えば、出発地から現在地まで検出されたエリア系列を参照するといったように、蓄積されたデータ構造に応じて適切な値に設定してもよい。   Furthermore, although the current position area A9 and the preceding three areas A6, A8, and A12 are referred to, the reference area is not limited to such a number and can be variously considered. For example, an appropriate value may be set according to the accumulated data structure, such as referring to an area series detected from the departure place to the current place.

次に、ユーザの行動予測とそれに従ったユーザへの情報提供の処理について、図8のフローチャートを参照して説明する。   Next, a process of predicting a user's behavior and providing information to the user according to the prediction will be described with reference to a flowchart of FIG.

所定のイベントの発生が検知されると(ステップS21)、行動予測部17’は移動パタン検出部16’を参照して、ユーザの現在以降の行動を予測する(ステップS22)。   When occurrence of a predetermined event is detected (step S21), the behavior prediction unit 17 'refers to the movement pattern detection unit 16' and predicts the user's current and subsequent behaviors (step S22).

なお、上述した移動パタン検出部16’の動作は、予めなされていてもよいし、この所定のイベントを検知したときに行われるようにしてもかまわない。なお、所定のイベントとしては、例えば、端末の開閉、情報提供の要求操作などがあり、この他にも、所定の時間間隔などの定期的なタイミング、または新たな情報の入手時等が考えられる。   Note that the above-described operation of the movement pattern detection unit 16 ′ may be performed in advance or may be performed when this predetermined event is detected. Note that the predetermined event includes, for example, opening / closing of a terminal, a request operation for providing information, etc. In addition to this, a periodic timing such as a predetermined time interval or the time of acquisition of new information can be considered. .

ここで、行動の予測方法について説明する。いま、ユーザがA6、A8、A12、A9という経路を移動し、現在A9に位置するものとする。A6、A8、A12、A9という経路をRという事象で表現すると、すべての登録地点P(k=1..N)に向かう事後確率は、移動情報履歴蓄積部15’に蓄積された移動情報履歴を参照して、それぞれP(P|R)で表現される。 Here, a behavior prediction method will be described. It is assumed that the user moves along the route A6, A8, A12, A9 and is currently located at A9. When the routes A6, A8, A12, and A9 are expressed by an event R, the posterior probabilities toward all the registration points P k (k = 1..N p ) are the movements accumulated in the movement information history accumulation unit 15 ′. With reference to the information history, each is represented by P (P k | R).

行動予測部17’は、このような確率値が所定の基準を満たす地点を、予測される行き先として選択する。所定の基準は例えば、予測の確からしさを示す閾値を定めておき、確率値がこの閾値よりも大きいこととする。例えば、P(P|R)、P(P14|R)のうち閾値よりも大きいものはP(P|R)であるとすると、行動予測部17’はユーザが今後進む方向として、Pを予測する。 The behavior prediction unit 17 ′ selects a point where such a probability value satisfies a predetermined criterion as a predicted destination. The predetermined standard is, for example, a threshold value indicating the probability of prediction, and the probability value is larger than this threshold value. For example, if P (P 7 | R), P (P 14 | R) is greater than the threshold value is P (P 7 | R), the behavior prediction unit 17 ′ to predict the P 7.

また、現在までの経路情報による事後確率では閾値を超える地点が存在しない場合には、現在以降の地点を通過する毎に確率を計算し直し、閾値を超える地点が見つかった時点で、進路に関して予測を行う、といったことが考えられる。   In addition, if there is no point that exceeds the threshold in the posterior probability based on the route information up to the present, the probability is recalculated every time it passes through the points after the present, and when the point exceeding the threshold is found, the course is predicted. Can be considered.

いずれかの方法により、行動予測部17がユーザの行き先を、例えば、エリアA7であると予測すると、情報取得部18は、予測されたエリアA7の位置情報に関連する情報の検索が行われる(ステップS23)。検索に際しては、例えば、各情報に関連する位置情報をあらかじめ与えておき、登録地点からの中心との距離が一定値以内である、登録地点の誤差の範囲に入っているかどうかをもとに、検索することができる。そして、検索結果として、予測された目的地に近い情報を受信する。(ステップS24)
最後に、情報提供部19は受信した情報をユーザに表示する(S25)。提供方法としては例えば、ディスプレイ上に視覚的に表示したり、音声により聴覚的にユーザに伝達したりする方法などがある。
When the behavior prediction unit 17 predicts the destination of the user as, for example, the area A7 by any method, the information acquisition unit 18 searches for information related to the predicted position information of the area A7 ( Step S23). When searching, for example, given location information related to each information in advance, based on whether the distance from the center from the registration point is within a certain value, whether it is within the error range of the registration point, You can search. Then, information close to the predicted destination is received as a search result. (Step S24)
Finally, the information providing unit 19 displays the received information to the user (S25). As a providing method, for example, there is a method of visually displaying on a display or a method of audibly transmitting to a user by voice.

本実施の形態では、エリア存在確率検出部101で、各位置検出における誤差の範囲をもとに各エリアに存在する存在確率をもとめ、エリア存在確率付学習部16aでその確率を利用して通過・不通過を判断して学習するように構成されているため、位置精度が悪い携帯電話でも目的地を予測できる。   In the present embodiment, the area existence probability detection unit 101 obtains the existence probability existing in each area based on the error range in each position detection, and the area existence probability added learning unit 16a uses the probability to pass. -Since it is configured to learn by judging non-passage, it is possible to predict the destination even with a mobile phone with poor location accuracy.

また、本実施の形態では、さらに、位置属性判定部13aで誤差のある位置の履歴に基づいて誤差の範囲の重なりから、移動又は停止を判断し、出発地または目的地を判定するように構成されているため、位置精度が悪い携帯電話でも通過経路と目的地の関係を学習できる。   Further, in the present embodiment, the position attribute determination unit 13a is further configured to determine movement or stop from the overlap of error ranges based on the history of positions with errors, and to determine the starting point or destination. Therefore, even a mobile phone with poor position accuracy can learn the relationship between the passage route and the destination.

本発明によれば、携帯電話を利用した情報配信、および携帯電話・ワンセグなどの放送を利用した広告配信といった用途に適用できる。また、携帯電話を利用した先回りの設定(行き先に応じた無線などの端末設定など)といった用途にも適用可能である。   INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, the present invention can be applied to uses such as information distribution using a mobile phone and advertisement distribution using broadcasting such as a mobile phone / one seg. Further, the present invention can also be applied to applications such as advanced settings using a mobile phone (terminal settings such as wireless depending on the destination).

本発明の実施の形態の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における地図データの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the map data in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における位置情報検出から移動情報の履歴蓄積までの動作を示す流れ図である。It is a flowchart which shows the operation | movement from the positional information detection in embodiment of this invention to the log | history accumulation | storage of movement information. 本発明の実施の形態の位置情報検出部で検出される位置情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the positional information detected by the positional information detection part of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の移動情報履歴蓄積部で蓄積されるデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data accumulate | stored in the movement information log | history storage part of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の移動情報履歴蓄積部で蓄積されるデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data accumulate | stored in the movement information log | history storage part of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態の移動情報履歴蓄積部で蓄積されるデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data accumulate | stored in the movement information log | history storage part of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における、ユーザの行動予測とそれに従ったユーザへの情報提供の処理の動作を示す流れ図である。It is a flowchart which shows the operation | movement of the process of prediction of a user's action in the embodiment of this invention, and the information provision to a user according to it. 関連する技術のブロック図である。It is a block diagram of related technology. 関連する技術のブロック図である。It is a block diagram of related technology.

符号の説明Explanation of symbols

11’ 位置情報検出部
12 地図データベース
14 日時検出部
13’ 記憶位置判定部
15’ 移動情報履歴蓄積部
16’ 移動パタン検出部
17’ 行動予測部
18 情報取得部
19 情報提供部
16a エリア存在確率付学習部
101 エリア存在確率検出部
11 'position information detection unit 12 map database 14 date and time detection unit 13' storage position determination unit 15 'movement information history storage unit 16' movement pattern detection unit 17 'behavior prediction unit 18 information acquisition unit 19 information provision unit 16a with area existence probability Learning unit 101 Area existence probability detection unit

Claims (21)

端末の予測位置とその測定誤差とを検出する位置情報検出手段と、
前記予測位置と測定誤差と地図データベースとに基づいて、端末がどのエリアに属するかを確率的に計算するエリア存在確率検出手段と、
日時と、エリアと、前記日時に端末がエリアに存在する存在確率との履歴情報に基づいて、端末の時系列の移動パタンを検出するエリア存在手段付学習手段と
有する目的地予測システム。
Position information detecting means for detecting the predicted position of the terminal and its measurement error;
Based on the predicted position, measurement error, and map database, area presence probability detecting means for probabilistically calculating which area the terminal belongs to;
A destination prediction system comprising learning means with area presence means for detecting a time-series movement pattern of a terminal based on history information of the date and time, the area, and the existence probability that the terminal exists in the area at the date and time.
前記時系列の移動パタンに基づいて、目的地を予測する行動予測手段を有する請求項1に記載の目的地予測システム。   The destination prediction system according to claim 1, further comprising behavior prediction means for predicting a destination based on the time-series movement pattern. エリアの存在確率の時系列の変化から移動又は停止を判断し、その移動又は停止の時系列の変化から出発地、目的地、又は途中経路を判定する位置属性判定手段を備え、
前記エリア存在手段付学習手段は、前記出発地、目的地、又は途中経路の判定と、エリアの存在確率の時系列の変化とに基づいて、時系列の移動パタンとその目的地との関係を学習し、
前記行動予測手段は、予め学習した時系列の移動パタン及びその目的地と、現在の日時までに求められたエリアの存在確率の時系列の変化とに基づいて、目的地を確率的に予測する
請求項2に記載の目的地予測システム。
A position attribute determination means for determining movement or stop from a time-series change in the existence probability of an area, and determining a starting point, a destination, or an intermediate route from the movement or stop time-series change,
The learning means with area presence means determines the relationship between the time-series movement pattern and the destination based on the determination of the departure place, the destination, or the intermediate route, and the time-series change of the area existence probability. Learn,
The behavior predicting means predicts a destination stochastically based on a time-series movement pattern learned in advance and its destination, and a time-series change in the existence probability of the area obtained up to the current date and time. The destination prediction system according to claim 2.
前記位置属性判定手段は、
一定時間間隔における端末が存在するエリアの誤差の範囲の重なりが、その時間内での最小の誤差の範囲を一定割合以上でカバーする場合には停止と判定し、それ以外の場合には移動と判定し、
停止から移動へと変異した地点を出発地、移動から停止へと変異した地点を到着地、出発地から到着地までの移動した場所を途中経路と判定する
請求項3に記載の目的地予測システム。
The position attribute determining means includes
If the overlap of the error range of the area where the terminal exists at a certain time interval covers the minimum error range within that time at a certain rate or more, it is determined to be stopped. Judgment,
4. The destination prediction system according to claim 3, wherein a point changed from stop to move is determined as a departure point, a point changed from move to stop is determined as an arrival point, and a place moved from the departure point to the arrival point is determined as an intermediate route. .
前記位置属性判定手段は、端末に搭載された加速度センサによって一定時間以上、前記加速度センサの出力値の分散が一定以上、振幅が一定以上あった場合は移動中であると判定する
請求項3に記載の目的地予測システム。
The position attribute determination means determines that the mobile terminal is moving when the acceleration sensor mounted on the terminal has a predetermined time or more, a variance of the output values of the acceleration sensor is a certain value or more, and an amplitude is a certain value or more. Described destination prediction system.
前記エリア存在手段付学習手段は、各エリアにおいてエリアの存在確率の最大値が一定の閾値を超えた場合、そのエリアを通過したこととして学習する請求項1から請求項5のいずれかに記載の目的地予測システム。   The learning means with area presence means learns that the area has passed through the area when the maximum value of the area existence probability exceeds a certain threshold in each area. Destination prediction system. 前記エリア存在手段付学習手段は、各エリアにおいてエリア存在確率の平均値が一定の閾値を超えた場合、そのエリアを通過したこととして学習する請求項1から請求項5のいずれかに記載の目的地予測システム。   The object according to any one of claims 1 to 5, wherein the learning means with area existence means learns that the area has passed if the average value of the area existence probability exceeds a certain threshold value in each area. Land prediction system. 端末の予測位置とその測定誤差とを検出し、
前記予測位置と測定誤差と地図データベースとに基づいて、端末がどのエリアに属するかを確率的に計算し、
日時と、エリアと、前記日時に端末がエリアに存在する存在確率との履歴情報に基づいて、端末の時系列の移動パタンを検出する
目的地予測方法。
Detect the predicted position of the device and its measurement error,
Based on the predicted position, measurement error, and map database, probabilistically calculate which area the terminal belongs to,
A destination prediction method for detecting a time-series movement pattern of a terminal based on history information of the date and time, the area, and the existence probability that the terminal exists in the area at the date and time.
前記時系列の移動パタンに基づいて、目的地を予測する請求項8に記載の目的地予測方法。   The destination prediction method according to claim 8, wherein the destination is predicted based on the time-series movement pattern. エリアの存在確率の時系列の変化から移動又は停止を判断し、その移動又は停止の時系列の変化から出発地、目的地、又は途中経路を判定し、
前記出発地、目的地、又は途中経路の判定と、エリアの存在確率の時系列の変化とに基づいて、時系列の移動パタンとその目的地との関係を学習し、
予め学習した時系列の移動パタン及びその目的地と、現在の日時までに求められたエリアの存在確率の時系列の変化とに基づいて、目的地を確率的に予測する
請求項9に記載の目的地予測方法。
Judgment of movement or stop from time-series changes in area existence probability, and determination of starting point, destination, or route on the basis of time-series changes of movement or stop,
Based on the determination of the starting point, the destination, or the route on the way, and the time-series change of the probability of existence of the area, learn the relationship between the time-series movement pattern and the destination,
The destination according to claim 9, wherein the destination is stochastically predicted based on a previously learned time-series movement pattern and its destination, and a time-series change in the existence probability of the area obtained up to the current date and time. Destination prediction method.
一定時間間隔における端末が存在するエリアの誤差の範囲の重なりが、その時間内での最小の誤差の範囲を一定割合以上でカバーする場合には停止と判定し、それ以外の場合には移動と判定し、
停止から移動へと変異した地点を出発地、移動から停止へと変異した地点を到着地、出発地から到着地までの移動した場所を途中経路と判定する
請求項10に記載の目的地予測方法。
If the overlap of the error range of the area where the terminal exists at a certain time interval covers the minimum error range within that time at a certain rate or more, it is determined to be stopped. Judgment,
The destination prediction method according to claim 10, wherein a point changed from stop to move is determined as a departure point, a point changed from move to stop is determined as an arrival point, and a place moved from the departure point to the arrival point is determined as an intermediate route. .
端末に搭載された加速度センサによって一定時間以上、前記加速度センサの出力値の分散が一定以上、振幅が一定以上あった場合は移動中であると判定する
請求項10に記載の目的地予測方法。
The destination prediction method according to claim 10, wherein when the variance of the output values of the acceleration sensor is more than a certain value and the amplitude is more than a certain value by an acceleration sensor mounted on the terminal for a certain time or more, the destination prediction method is determined to be moving.
各エリアにおいてエリアの存在確率の最大値が一定の閾値を超えた場合、そのエリアを通過したこととして学習する請求項8から請求項12のいずれかに記載の目的地予測方法。   The destination prediction method according to any one of claims 8 to 12, wherein in each area, when the maximum value of the area existence probability exceeds a certain threshold, learning is performed as passing through the area. 各エリアにおいてエリア存在確率の平均値が一定の閾値を超えた場合、そのエリアを通過したこととして学習する請求項8から請求項12のいずれかに記載の目的地予測方法。   The destination prediction method according to any one of claims 8 to 12, wherein when the average value of the area existence probability exceeds a certain threshold value in each area, learning is performed as passing through the area. 端末の予測位置とその測定誤差とを検出する位置情報検出処理と、
前記予測位置と測定誤差と地図データベースとに基づいて、端末がどのエリアに属するかを確率的に計算するエリア存在確率検出処理と、
日時と、エリアと、前記日時に端末がエリアに存在する存在確率との履歴情報に基づいて、端末の時系列の移動パタンを検出するエリア存在手段付学習処理と
を情報処理装置に実行させるプログラム。
Position information detection processing for detecting the predicted position of the terminal and its measurement error;
Based on the predicted position, measurement error, and map database, an area presence probability detection process for probabilistically calculating which area the terminal belongs to;
A program for causing an information processing device to execute learning processing with area presence means for detecting a time-series movement pattern of a terminal based on history information of the date and time, the area, and the existence probability that the terminal exists in the area at the date and time .
前記時系列の移動パタンに基づいて、目的地を予測する行動予測処理を有する請求項15に記載のプログラム。   The program according to claim 15, further comprising behavior prediction processing for predicting a destination based on the time-series movement pattern. エリアの存在確率の時系列の変化から移動又は停止を判断し、その移動又は停止の時系列の変化から出発地、目的地、又は途中経路を判定する位置属性判定処理を備え、
前記エリア存在手段付学習処理は、前記出発地、目的地、又は途中経路の判定と、エリアの存在確率の時系列の変化とに基づいて、時系列の移動パタンとその目的地との関係を学習し、
前記行動予測処理は、予め学習した時系列の移動パタン及びその目的地と、現在の日時までに求められたエリアの存在確率の時系列の変化とに基づいて、目的地を確率的に予測する
請求項16に記載のプログラム。
It has a position attribute determination process that determines movement or stop from the time series change of the area existence probability, and determines the starting point, destination, or midway route from the time series change of the movement or stop,
The learning process with area presence means determines the relationship between the time-series movement pattern and the destination based on the determination of the departure place, the destination, or the intermediate route, and the time-series change of the area existence probability. Learn,
The behavior prediction process probabilistically predicts a destination based on a pre-learned time-series movement pattern and its destination, and a time-series change of the area existence probability obtained up to the current date and time. The program according to claim 16.
前記位置属性判定処理は、
一定時間間隔における端末が存在するエリアの誤差の範囲の重なりが、その時間内での最小の誤差の範囲を一定割合以上でカバーする場合には停止と判定し、それ以外の場合には移動と判定し、
停止から移動へと変異した地点を出発地、移動から停止へと変異した地点を到着地、出発地から到着地までの移動した場所を途中経路と判定する
請求項17に記載のプログラム。
The position attribute determination process includes
If the overlap of the error range of the area where the terminal exists at a certain time interval covers the minimum error range within that time at a certain rate or more, it is determined to be stopped. Judgment,
18. The program according to claim 17, wherein a point changed from stop to move is determined as a departure place, a point changed from move to stop is determined as an arrival point, and a place moved from the departure point to the arrival point is determined as an intermediate route.
前記位置属性判定処理は、端末に搭載された加速度センサによって一定時間以上、前記加速度センサの出力値の分散が一定以上、振幅が一定以上あった場合は移動中であると判定する
請求項17に記載のプログラム。
18. The position attribute determination process according to claim 17, wherein when the acceleration sensor mounted on the terminal is more than a certain time, the output value of the acceleration sensor is dispersed more than a certain value and the amplitude is more than a certain value, the movement is determined to be moving. The program described.
前記エリア存在手段付学習処理は、各エリアにおいてエリアの存在確率の最大値が一定の閾値を超えた場合、そのエリアを通過したこととして学習する請求項15から請求項19のいずれかに記載のプログラム。   The learning process with the area presence means learns as having passed through the area when the maximum value of the area existence probability exceeds a certain threshold in each area. program. 前記エリア存在手段付学習処理は、各エリアにおいてエリア存在確率の平均値が一定の閾値を超えた場合、そのエリアを通過したこととして学習する請求項15から請求項19のいずれかに記載のプログラム。   The program according to any one of claims 15 to 19, wherein the learning process with area existence means learns that the area has passed if the average value of the area existence probability exceeds a certain threshold value in each area. .
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