JP2010277190A - Device and method for extraction of staying place context, and program - Google Patents
Device and method for extraction of staying place context, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010277190A JP2010277190A JP2009126913A JP2009126913A JP2010277190A JP 2010277190 A JP2010277190 A JP 2010277190A JP 2009126913 A JP2009126913 A JP 2009126913A JP 2009126913 A JP2009126913 A JP 2009126913A JP 2010277190 A JP2010277190 A JP 2010277190A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- stay
- section
- stay section
- log
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title claims abstract description 93
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 79
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 46
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 11
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 description 71
- 230000008569 process Effects 0.000 description 58
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 50
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 8
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 7
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
Description
本発明は、滞在地コンテキスト抽出装置、滞在地コンテキスト抽出方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a stay location context extraction apparatus, a stay location context extraction method, and a program.
日記的ブログのための行動思い出しの促進、自分史の自動作成のための行動蓄積、安全や効率的な行動レコメンドのための行動解析などの実現に際し、人の行動履歴を自動で把握するためには様々な要件が必要となる。その中で、身近にある機器を用いて連続的に抽出される移動履歴データから、屋内屋外を問わず、意味のある場所と想定される滞在地を漏れなく離散系列データとして逐次抽出することが、特に重要となる。
この要件に関連する従来技術には、以下の方式がある。
To automatically grasp human behavior history when promoting behavior recall for diary blogs, accumulating behavior for automatic creation of personal history, behavior analysis for safe and efficient behavior recommendations, etc. There are various requirements. Among them, it is possible to sequentially extract staying places that are assumed to be meaningful places without omission from the movement history data that is continuously extracted using devices that are close to each other, without any omissions. , Especially important.
The prior art relating to this requirement includes the following methods.
例えば、非特許文献1には、GPS(Global Positioning System)ロガーを用いて定期的に蓄積されたGPSデータを、データ・カテゴライズ技術を用いて処理し、データが集中するエリア、すなわち滞在したであろう場所を抽出する技術が開示されている。
For example, in Non-Patent
また、非特許文献2には、無線LAN機器(WiFi(登録商標):Wireless Fidelity)の全アクセスポイントに位置情報(緯度、経度)を付加してサーバ側で予め管理しておき、利用者が収集した1つ以上のWiFiデータをサーバに送信すると、当該データから三角測量などの技術を利用して、現在位置を推定する技術が開示されている。
In Non-Patent
しかしながら、非特許文献1に記載された技術は、ある程度、データを蓄積しないと精度の高い滞在地の抽出ができないため、リアルタイムでの滞在地情報の逐次の抽出には適さない。また、GPSデータ取得が欠落したビルの谷間や屋内のGPSデータの補完には、線形補完を用いるため、屋内入口で欠落し、同じ地点でGPSデータを再補足した場合、当該入口が滞在地として誤抽出されるなどの問題があった。
However, the technique described in
また、非特許文献2に記載された技術では、たとえば、無線LAN機器のアクセスポイントが収集できない人里離れた場所などでは、方式上、現在地を推定することができない。また、アクセスポイントの場所は容易に想定できるものではなく、緯度および経度情報を予め正確に登録する手間が大きいなどの課題がある。
Also, with the technique described in Non-Patent
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、身近にある機器を用いて連続的に収集される移動履歴データから、屋内屋外を問わず、滞在情報を逐次抽出する、滞在地コンテキスト抽出装置、滞在地コンテキスト抽出方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention was made in view of such a background, and the present invention sequentially extracts stay information regardless of whether indoors or outdoors, from movement history data continuously collected using nearby devices. An object of the present invention is to provide a place of stay context extraction device, a place of stay context extraction method, and a program.
前記した課題を解決するため、請求項1に記載の発明は、衛星電波通信手段および無線ネットワーク通信手段を備えた位置情報収集装置に通信ネットワークを介して接続され、前記衛星電波通信手段からの電波情報をもとに逐次検出される前記位置情報収集装置の前記ユーザの緯度、経度およびその緯度、経度を検出した検出日時からなるログ情報と、前記無線ネットワーク通信手段により検出される無線通信ネットワークのアクセスポイント情報およびそのアクセスポイント情報の検出日時からなるアクセスポイント検知履歴と、を前記ユーザの移動履歴情報として前記位置情報収集装置から受信し、前記受信した移動履歴情報を用いて、前記ユーザが滞在した滞在地情報と滞在時間とによりユーザの移動中における滞在区間を示した滞在区間情報を生成する滞在地コンテキスト抽出装置であって、前記移動履歴情報が記憶される移動履歴情報データベース、および前記滞在区間情報が記憶される滞在区間情報データベースを格納する記憶部と、前記位置情報収集装置から前記移動履歴情報を受信し、前記移動履歴情報データベースに記憶させる位置情報取得部と、前記複数の移動履歴情報を用いて、前記滞在区間情報を生成し、前記滞在区間情報データベースに記憶させる滞在区間抽出部と、を備え、前記滞在区間抽出部は、前記移動履歴情報データベースに記憶された前記移動履歴情報から、前記ユーザの複数の前記ログ情報を取得し、前記取得した複数のログ情報を所定の時間間隔に分割し、その分割された区間に属するログ情報群について、時刻の古い区間順に、前記滞在区間に含めるか否かを判断するため、前記ログ情報群の緯度、経度、およびそのログ情報の検出日時の各平均値を計算し、前記計算した各平均値を、次の区間のログ情報群を滞在区間に含めるかを判断するための直前区間情報として順次上書きして記憶し、前記次の区間におけるログ情報群に示される緯度、経度、およびそのログ情報の検出日時の各平均値を計算し、当該計算した各平均値と、前記直前区間情報として記憶した各平均値とから、当該区間と直前区間との間の距離および速度を計算し、前記計算した距離が所定値未満であり、かつ前記計算した速度が所定値未満である場合に、当該区間のログ情報群および直前区間のログ情報群を合わせて前記各平均値を計算し、当該計算した情報を第1の滞在区間情報として抽出し、さらに、前記移動履歴情報データベースに記憶された前記移動履歴情報から、前記ユーザの前記複数のアクセスポイント検知履歴を取得し、同じ前記アクセスポイント情報が所定時間連続するアクセスポイント検知履歴群を第2の滞在区間情報として抽出し、前記第1の滞在区間情報として取得できなかった時間における滞在区間情報として、その取得できなかった時間の前記第2の滞在区間情報を追加して前記滞在区間情報を生成することを特徴とする。
In order to solve the above-described problem, the invention according to
請求項4に記載の発明は、衛星電波通信手段および無線ネットワーク通信手段を備えた位置情報収集装置に通信ネットワークを介して接続され、前記衛星電波通信手段からの電波情報をもとに逐次検出される前記位置情報収集装置の前記ユーザの緯度、経度およびその緯度、経度を検出した検出日時からなるログ情報と、前記無線ネットワーク通信手段により検出される無線通信ネットワークのアクセスポイント情報およびそのアクセスポイント情報の検出日時からなるアクセスポイント検知履歴と、を前記ユーザの移動履歴情報として前記位置情報収集装置から受信し、前記受信した移動履歴情報を用いて、前記ユーザが滞在した滞在地情報と滞在時間とによりユーザの移動中における滞在区間を示した滞在区間情報を生成する滞在地コンテキスト抽出装置に用いられる滞在地コンテキスト抽出方法であって、前記滞在器コンテキスト抽出装置は、前記移動履歴情報が記憶される移動履歴情報データベース、および前記滞在区間情報が記憶される滞在区間情報データベースを格納する記憶部を備え、前記位置情報収集装置から前記移動履歴情報を受信し、前記移動履歴情報データベースに記憶させるステップと、前記複数の移動履歴情報を用いて、前記滞在区間情報を生成し、前記滞在区間情報データベースに記憶させるステップと、を実行し、さらに、前記滞在区間情報を生成するステップは、前記移動履歴情報データベースに記憶された前記移動履歴情報から、前記ユーザの複数の前記ログ情報を取得し、前記取得した複数のログ情報を所定の時間間隔に分割し、その分割された区間に属するログ情報群について、時刻の古い区間順に、前記滞在区間に含めるか否かを判断するため、前記ログ情報群の緯度、経度、およびそのログ情報の検出日時の各平均値を計算し、前記計算した各平均値を、次の区間のログ情報群を滞在区間に含めるかを判断するための直前区間情報として順次上書きして記憶するステップと、前記次の区間におけるログ情報群に示される緯度、経度、およびそのログ情報の検出日時の各平均値を計算し、当該計算した各平均値と、前記直前区間情報として記憶した各平均値とから、当該区間と直前区間との間の距離および速度を計算し、前記計算した距離が所定値未満であり、かつ前記計算した速度が所定値未満である場合に、当該区間のログ情報群および直前区間のログ情報群を合わせて前記各平均値を計算し、当該計算した情報を第1の滞在区間情報として抽出するステップと、さらに、前記移動履歴情報データベースに記憶された前記移動履歴情報から、前記ユーザの前記複数のアクセスポイント検知履歴を取得し、同じ前記アクセスポイント情報が所定時間連続するアクセスポイント検知履歴群を第2の滞在区間情報として抽出するステップと、前記第1の滞在区間情報として取得できなかった時間における滞在区間情報として、その取得できなかった時間の前記第2の滞在区間情報を追加して前記滞在区間情報を生成するステップと、を実行することを特徴とするを特徴とする。
The invention according to
このようにすることで、滞在地コンテキスト抽出装置は、位置情報収集装置からログ情報およびアクセスポイント検知履歴を移動履歴情報として受信することができる。そして、滞在地コンテキスト抽出装置は、受信した移動履歴情報から取得した複数のログ情報を、所定の時間間隔毎に分割し、分割した区間毎にログ情報群の緯度、経度、検出日時の平均値を計算する。そして、その計算した平均値と、その直前区間で計算されたログ情報群の緯度、経度、検出日時の平均値とから、当該区間とその直前区間との間の距離と速度を計算する。続いて、滞在地コンテキスト抽出装置は、計算した距離が所定値未満であり、かつ計算した速度が所定値未満である場合に、当該区間のログ情報群および直前区間のログ情報群を合わせて各平均値を計算し、計算した情報を第1の滞在区間情報として抽出する。
さらに、滞在地コンテキスト抽出装置は、受信した移動履歴情報からアクセスポイント検知履歴を取得し、同じアクセスポイント情報が所定時間連続するアクセスポイント検知履歴群を第2の滞在区間として抽出する。
そして、滞在地コンテキスト抽出装置は、第1の滞在区間として取得できなかった時間における滞在区間情報として、第2の滞在区間情報を追加して滞在区間情報を生成する。
By doing in this way, the place of stay context extraction device can receive log information and access point detection history from the location information collection device as movement history information. And the stay place context extraction device divides the plurality of log information acquired from the received movement history information at predetermined time intervals, and the average value of the latitude, longitude, and detection date and time of the log information group for each divided section Calculate Then, the distance and speed between the section and the immediately preceding section are calculated from the calculated average value and the average value of the latitude, longitude, and detection date / time of the log information group calculated in the immediately preceding section. Subsequently, when the calculated distance is less than the predetermined value and the calculated speed is less than the predetermined value, the stay location context extracting device combines the log information group of the section and the log information group of the immediately preceding section. An average value is calculated, and the calculated information is extracted as first stay section information.
Further, the stay location context extraction apparatus acquires an access point detection history from the received movement history information, and extracts an access point detection history group in which the same access point information continues for a predetermined time as a second stay section.
And a stay location context extraction apparatus adds 2nd stay area information as stay area information in the time which was not able to be acquired as a 1st stay area, and produces | generates stay area information.
つまり、滞在地コンテキスト抽出装置は、衛星電波通信手段および無線ネットワーク通信手段を備えた位置情報収集装置から移動履歴情報を取得し、屋外においてログ情報から得た移動履歴情報を用いて、屋内においてはアクセスポイント検知履歴から得た移動履歴情報を用いて、逐次滞在区間を抽出することができる。 That is, the stay location context extraction device acquires the movement history information from the position information collection device provided with the satellite radio wave communication means and the wireless network communication means, and uses the movement history information obtained from the log information outdoors, Using the travel history information obtained from the access point detection history, it is possible to sequentially extract stay sections.
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の滞在地コンテキスト抽出装置において、前記滞在区間情報データベースから、前記計算したログ情報の検出日時の平均値が隣接する2つの滞在区間情報を抽出し、前記抽出した2つの滞在区間情報の前記ログ情報の検出日時の平均値の間隔が所定値以下であり、かつ前記抽出した2つの滞在区間情報それぞれの前記ログ情報群の緯度および経度により示される滞在地の領域が重なる場合に、前記2つの滞在区間情報を1つの滞在区間情報として前記滞在区間情報データベースに記憶させる滞在区間連結部を備えることを特徴とするを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the stay location context extracting apparatus according to the first aspect, two pieces of stay section information adjacent to each other in the average value of the calculated log information detection dates and times are extracted from the stay section information database. The interval between the average values of the detection times of the log information of the extracted two stay section information is equal to or less than a predetermined value, and is indicated by the latitude and longitude of the log information group of each of the two extracted stay section information A stay section connection unit is provided that stores the two stay section information as one stay section information in the stay section information database when the stay destination areas overlap.
このようにすることで、滞在地コンテキスト抽出装置が抽出した滞在区間情報を補正することができる。具体的には、滞在地コンテキスト抽出装置は、検出日時が近くかつ位置の近い2つの滞在区間情報を、1つの滞在区間情報として連結することができる。よって、隣接する2つの滞在区間情報を1つの滞在区間として抽出することが可能となる。 By doing in this way, the stay area information extracted by the stay place context extraction device can be corrected. Specifically, the stay location context extraction device can link two pieces of stay section information having a close detection date and a close position as one piece of stay section information. Therefore, it is possible to extract two adjacent stay section information as one stay section.
請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の滞在地コンテキスト抽出装置において、前記滞在区間情報データベースから前記滞在区間情報を抽出し、前記滞在区間の開始時間から終了時間までの長さが所定値未満の場合に、当該滞在区間情報を前記滞在区間情報データベースから削除する滞在区間削除部を備えることを特徴とするを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the stay location context extracting device according to the second aspect, the stay section information is extracted from the stay section information database, and a length from a start time to an end time of the stay section is determined. A stay section deleting unit that deletes the stay section information from the stay section information database when the stay section information is less than a predetermined value is provided.
このようにすることで、滞在区間情報として抽出された情報であっても、滞在時間が短時間であり、滞在情報として記録しておく必要がないと判定される滞在区間情報を削除することができる。 By doing in this way, even if it is information extracted as stay section information, it is possible to delete stay section information determined that the stay time is short and need not be recorded as stay information. it can.
請求項5に記載の発明は、請求項4に記載の滞在地コンテキスト抽出方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした。 According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a program for causing a computer to execute the stay destination context extracting method according to the fourth aspect.
このようなプログラムによれば、請求項4に記載の滞在地コンテキスト抽出方法を、一般的なコンピュータで実行させることができる。
According to such a program, the place of stay context extraction method according to
本発明によれば、身近にある機器を用いて連続的に収集される移動履歴データから、屋内屋外を問わず、滞在情報を逐次抽出する、滞在地コンテキスト抽出装置、滞在地コンテキスト抽出方法およびプログラムを提供することができる。 According to the present invention, a stay location context extraction apparatus, a stay location context extraction method, and a program that sequentially extract stay information regardless of whether indoors or outdoors, from movement history data continuously collected using a nearby device Can be provided.
次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」という)について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。 Next, modes for carrying out the present invention (referred to as “embodiments”) will be described in detail with reference to the drawings as appropriate.
図1は、本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出システム1の全体構成を示す図である。
図1に示すように、本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出システム1では、滞在地コンテキスト抽出装置100が、インターネットなどの通信ネットワーク400に接続され、その通信ネットワーク400には、ユーザの位置情報収集装置200(200a,200b,200c,…)が接続されている。
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a stay destination
As shown in FIG. 1, in the stay location
ここで、位置情報収集装置200は、GPS(衛星電波通信手段)や無線LAN通信手段(無線ネットワーク通信手段)を内蔵または外付けで具備し、収集した情報を滞在地コンテキスト抽出装置100に送信する。この位置情報収集装置200は、例えば、GPSおよび無線LAN通信手段の双方を具備した携帯端末や、無線LAN通信手段を具備したPC(Personal Computer)などに、GPSロガー201を接続した装置などである。
Here, the position
滞在地コンテキスト抽出装置100と通信ネットワーク400を介して接続されるランドマーク検索装置300は、例えば、外部のクラウドサービスとして利用するものであり、中心地(緯度、経度)と探索半径を渡すと、指定した中心地に近い順に探索半径までのランドマーク情報の検索結果を提供する。滞在地コンテキスト抽出装置100が、抽出した滞在情報にランドマーク情報を付加したい場合に接続する。
The
また、図1には記していないが、抽出された滞在情報を利用しサービスを提供するサーバは、通信ネットワーク400に接続され、抽出された滞在情報を滞在地コンテキスト抽出装置100から取得し、ユーザに参照させる。このサービスには、日記的ブログの作成支援、自分史の作成支援、行動レコメンドなどが考えられる。
Although not shown in FIG. 1, a server that uses the extracted stay information to provide a service is connected to the
図2は、本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出システム1による滞在区間の抽出方法を説明する概念図である。
図2に示すように、本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出システム1によれば、ユーザが屋外にいるときは、位置情報収集装置200が備えるGPSロガーからの情報により、滞在情報を抽出する。また、GPSが使えない屋内にユーザがいるときは、無線LAN通信手段を用いて、滞在情報を抽出する。
FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining a method of extracting a stay section by the stay place
As shown in FIG. 2, according to the stay location
また、本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出装置100は、位置情報収集装置200からの移動履歴に基づき、移動距離が少なく、移動速度の遅い滞在情報について、滞在区間として抽出する。そして例えば、A駅、B駅、職場、コンビニ(コンビニエンスストア)、C公園などの滞在地を、緯度、経度や半径で示す滞在区間情報として抽出することができる。
In addition, the stay location
図3は本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出システム1の構成例を示す機能ブロック図である。
図3に示すように、本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出装置100は、位置情報収集装置200のGPSログ収集部220およびWiFiアクセスポイント検知ログ収集部230が収集した位置情報(移動履歴情報)を、位置情報送信部210の処理により、通信ネットワーク400を介して受信するものである。また、滞在地コンテキスト抽出装置100は、滞在区間のランドマーク情報を必要とする場合には、通信ネットワーク400を介してランドマーク検索装置300にアクセスする。
FIG. 3 is a functional block diagram illustrating a configuration example of the stay destination
As illustrated in FIG. 3, the stay location
滞在地コンテキスト抽出装置100は、ユーザが備える位置情報収集装置200から収集したGPSログ(ログ情報)とWiFiのアクセスポイント検知履歴をもとに、概ねの滞在場所である滞在区間情報を離散系列データとして抽出するものである。
この滞在地コンテキスト抽出装置100は、図3に示すように、制御部10と、通信部11と、入出力部12と、メモリ部13と、記憶部14とを含んで構成される。
The stay location
As shown in FIG. 3, the stay location
制御部10は、位置情報収集装置200から受信した移動履歴情報を取得し、滞在区間を抽出する処理を行い、位置情報取得部110および滞在区間抽出部120を有する。なお、この制御部10の機能は、例えば滞在地コンテキスト抽出装置100の記憶部14に記憶されたプログラムをCPU(Central Processing Unit)がメモリ部13に展開し実行することで実現される。
The control unit 10 acquires the movement history information received from the position
位置情報取得部110は、通信部11を介して、位置情報収集装置200から移動履歴情報(図12,図13参照)を受信し、後記するユーザ情報データベース(DB:DataBase)147に記憶されたユーザ情報(図17参照)に基づいて、ユーザ認証を行った上で、認証に成功した移動履歴情報を記憶部14に記憶する。
The location
滞在区間抽出部120は、移動履歴情報から滞在区間情報(図15参照)を抽出し、その抽出した滞在区間情報を補正する処理を行う。また、滞在区間抽出部120は、滞在区間判定部121と、滞在区間連結部122と、WiFi履歴処理部123と、滞在区間削除部124と、滞在地情報付加部125とを含んで構成される。
The stay section extraction unit 120 extracts stay section information (see FIG. 15) from the movement history information, and performs a process of correcting the extracted stay section information. The stay section extraction unit 120 includes a stay
滞在区間判定部121は、移動履歴情報から抽出したGPSデータについて、「滞在区間の開始」、「滞在区間の継続」、滞在区間ではないため「滞在区間の抽出処理終了」のいずれかを判定する。そして、滞在区間判定部121は、「滞在区間の開始」と判断した場合には、滞在区間IDを取得して滞在区間情報を生成する。
The stay
滞在区間連結部122は、抽出した2つの滞在区間情報について、検出日時の時間間隔が所定値以内であり、かつ距離が所定値以内である場合に、2つの滞在区間情報を1つの滞在区間情報として連結させる。
The stay
WiFi履歴処理部123は、WiFiのアクセスポイント検知履歴を取得し、滞在区間情報を生成する処理を行う。 The WiFi history processing unit 123 acquires a WiFi access point detection history and performs processing to generate stay section information.
滞在区間削除部124は、抽出された滞在区間情報について、滞在時間を算出し、滞在時間が所定値未満の場合は、その滞在区間情報を削除する処理を行う。
The stay
滞在地情報付加部125は、ランドマーク検索装置300(図3参照)、後記するエリア情報DB144、住所DB145を検索して、エリア情報IDを取得し、エリア情報IDと滞在区間IDとを関連付けるエリア−滞在区間情報(図25参照)を生成する。
The stay location information adding unit 125 searches the landmark search device 300 (see FIG. 3), the
次に、通信部11は、通信ネットワーク400を介して各装置との情報の送受信を行うためのインタフェースからなる。
入出力部12は、キーボードなどからなり制御部10の処理に関する指示を与える入力手段と、液晶ディスプレイなどからなる出力手段を有する。
メモリ部13は、RAM(Random Access Memory)などの記憶手段からなり、制御部10の制御に必要な情報を一時的に記憶する。
Next, the communication unit 11 includes an interface for transmitting / receiving information to / from each device via the
The input /
The
記憶部14は、GPSログ(ログ情報)とWiFiのアクセスポイント検知履歴から得た情報である移動履歴情報(図12,図13参照)が記憶される移動履歴情報DB141と、直前に処理した区間の情報である直前区間情報(図14参照)が記憶される直前区間情報DB142と、抽出された滞在区間に関する情報である滞在区間情報(図15参照)が記憶される滞在区間情報DB143と、滞在地の名称を管理するエリア情報(図16参照)が記憶されるエリア情報DB144と、緯度および経度と住所との対応情報が記憶される住所DB145と、滞在区間とエリア情報との関係を管理するエリア−滞在区間情報(図25参照)が記憶されるエリア−滞在区間DB146と、ユーザ情報(図17参照)が記憶されるユーザ情報DB147とを含んで構成される。なお、これらの情報の具体的なデータ構成は、後記において具体的に説明する。
The storage unit 14 includes a movement
次に、本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出装置100による滞在地コンテキスト抽出方法について具体的に説明する。
Next, the place of stay context extraction method by the place of stay
図4は、本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出装置100による滞在区間の抽出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
図4に示すように、まず、滞在地コンテキスト抽出装置100の位置情報取得部110は、通信部11を介して位置情報収集装置200から、ユーザ情報と、GPSログ(ログ情報)あるいはアクセスポイント検知履歴とを移動履歴情報として受信する(ステップS1000)。
FIG. 4 is a flowchart showing the overall flow of the stay section extraction process by the stay place
As shown in FIG. 4, first, the location
ここで、ユーザ情報(図17参照)は、ユーザ名とパスワードから構成される情報である。
また、移動履歴情報(図12,図13参照)は、ユーザに固有の番号であるユーザIDと、受信した情報がGPSデータかWiFiデータかの別を示す種別と、検出日時と、GPSから取得される緯度および経度と、WiFiのアクセスポイント検知履歴から取得されるMACアドレスと、電波強度と、無線LANのアクセスポイントの識別子であるSSID(Service Set Identifier)とを有する。
Here, the user information (see FIG. 17) is information composed of a user name and a password.
Further, the movement history information (see FIGS. 12 and 13) is acquired from the user ID that is a unique number of the user, the type indicating whether the received information is GPS data or WiFi data, the detection date and time, and the GPS. Latitude, longitude, MAC address acquired from the access point detection history of WiFi, radio wave intensity, and SSID (Service Set Identifier) that is an identifier of a wireless LAN access point.
次に、位置情報取得部110は、取得したユーザ名とパスワードがユーザ情報DB147に登録されているか否かを判断するユーザ情報の認証を行う(ステップS2000)。
そして、ユーザ情報がユーザ情報DB147に登録されており、認証が成功すれば(ステップS3000→Yes)、次のステップS4000に進む。一方、認証に失敗した場合は(ステップS3000→No)、エラーとして滞在区間情報の抽出処理を終了する(ステップS6000)。
Next, the position
If the user information is registered in the
ステップS4000において、位置情報取得部110は、ユーザ認証に成功した移動履歴情報(図12,図13参照)を、記憶部14内の移動履歴情報DB141に登録する。
In step S4000, the position
そして、滞在区間抽出部120は、移動履歴情報DB141に登録された移動履歴情報を用いて、滞在区間を抽出する処理(滞在区間情報の抽出処理)を行う(ステップS5000)。なお、滞在区間情報の抽出処理については、次に示す図5において詳細に説明する。 Then, the stay section extracting unit 120 performs a process of extracting a stay section (stay section information extracting process) using the travel history information registered in the travel history information DB 141 (step S5000). The stay section information extraction process will be described in detail with reference to FIG.
(滞在区間情報の抽出処理)
図5は、本実施形態に係る滞在区間情報の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、滞在区間抽出部120は、ユーザIDをキーとして、直前の滞在区間の情報である直前区間情報を直前区間情報DB142から取得する(ステップS5100)。
(Extraction processing of stay section information)
FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the stay segment information extraction process according to the present embodiment.
First, the stay section extraction unit 120 acquires immediately preceding section information, which is information of the immediately preceding stay section, from the immediately preceding
この直前区間情報(図14参照)は、ユーザIDと、その直前区間内で検出されたデータの緯度および経度の相加平均と、検出日時の相加平均と、滞在区間フラグと、そのデータの開始日時・終了日時と、滞在区間IDとを有する。
ここで、滞在区間フラグとは、その直前区間が滞在区間として抽出されたか否かを示す情報であり、直前区間が滞在区間として抽出されていれば「true」と入力され、抽出されていなければ「false」と入力される。また、滞在区間フラグが「true」の場合には、その滞在区間に付された滞在区間IDが入力され、「false」の場合には、「null」が入力される。
The immediately preceding section information (see FIG. 14) includes a user ID, an arithmetic average of latitude and longitude of data detected in the immediately preceding section, an arithmetic average of detection date and time, a stay section flag, and the data It has a start date and time, an end date and time, and a stay section ID.
Here, the stay section flag is information indicating whether or not the immediately preceding section is extracted as the stay section. If the immediately preceding section is extracted as the stay section, “true” is input. "False" is entered. In addition, when the stay section flag is “true”, the stay section ID attached to the stay section is input, and when it is “false”, “null” is input.
次に、滞在区間抽出部120は、移動履歴情報DB141からGPSログを抽出する(ステップS5200)。
そして、滞在区間抽出部120は、データの古い順に、所定の時間間隔(区間)毎のGPSログを取得する(ステップS5300)。この所定の時間間隔(区間)は、例えば、1分間隔、3分間隔などとし、予め設定しておくものである。
Next, the stay section extraction unit 120 extracts a GPS log from the movement history information DB 141 (step S5200).
And the stay section extraction part 120 acquires the GPS log for every predetermined | prescribed time interval (section) in order of data oldness (step S5300). The predetermined time interval (section) is set in advance, for example, as a 1-minute interval, a 3-minute interval, or the like.
続いて、滞在区間抽出部120は、取得したデータ件数が0件か否かを判断する(ステップS5400)。そして、取得した件数が0件でなければ(ステップS5400→No)、ステップS5500へ進む。 Subsequently, the stay section extraction unit 120 determines whether or not the number of acquired data is 0 (step S5400). If the acquired number is not 0 (step S5400 → No), the process proceeds to step S5500.
ステップS5500において、滞在区間判定部121は、取得したデータが、新たな滞在区間の開始、滞在区間の継続、滞在区間の抽出処理終了のいずれに該当するかを判断する(滞在区間判定処理)。なお、滞在区間判定処理については、図6において詳細に説明する。
In step S5500, stay
次に、ステップS5400において、取得したデータ件数が0件だった場合、またはステップS5500の滞在区間判定処理を終えた場合に、滞在区間抽出部120は、すべてのGPSログを処理したか否かを判断する(ステップS5600)。ここで、まだ処理していないGPSログがある場合には(ステップS5600→No)、ステップS5300へ戻り処理を続ける。一方、すべてのGPSログの処理を終えた場合には(ステップS5600→Yes)、次のステップS5700に進み、滞在区間情報の補正処理(後記する図7参照)を行う。 Next, when the number of acquired data is 0 in step S5400, or when the stay section determination process in step S5500 is finished, the stay section extraction unit 120 determines whether or not all GPS logs have been processed. Judgment is made (step S5600). If there is a GPS log that has not yet been processed (step S5600 → No), the process returns to step S5300 and continues. On the other hand, when all the GPS logs have been processed (step S5600 → Yes), the process proceeds to the next step S5700 to perform stay section information correction processing (see FIG. 7 described later).
(滞在区間判定処理)
次に、図5のステップS5500において、滞在区間判定部121が行う滞在区間判定処理について説明する。
図6は、本実施形態に係る滞在区間判定処理の流れを示すフローチャートである。
まず、滞在区間判定部121は、図5のステップS5300において所定間隔内で取得したGPSログの緯度の相加平均、経度の相加平均、検出日時の相加平均を計算する(ステップS5510)。
(Stay section judgment processing)
Next, the stay section determination process performed by the stay
FIG. 6 is a flowchart showing the flow of stay period determination processing according to the present embodiment.
First, the stay
続いて、滞在区間判定部121は、ステップS5510で計算した各平均値と、直前区間情報(図14参照)の緯度の相加平均値、経度の相加平均値、検出日時の相加平均値とから、移動した距離と速度を計算する(ステップS5520)。なお、この直前区間情報は、図5のステップS5300において所定の時間間隔で取得された当該区間の一つ前に取得され処理された区間に関する情報が、直前区間情報DBに上書きされて記憶されているものである(後記するステップS5540,S5570,S5590参照)。
Subsequently, the stay
そして、滞在区間判定部121は、計算した距離が所定値未満であり、かつ速度が所定値未満であるか否かを判断する(ステップS5530)。
ここで、距離が所定値未満、かつ速度が所定未満でない場合は(ステップS5530→No)、そのGPSログについての滞在区間の抽出処理を終了する(滞在区間の抽出処理終了)。その際、ステップS5510で計算したデータを直前区間情報に記憶し、滞在区間フラグを「false」にし、滞在区間IDを「null」にして、直前区間情報DB142を上書きする(ステップS5540)。
Then, stay
If the distance is less than the predetermined value and the speed is not less than the predetermined value (step S5530 → No), the stay section extraction process for the GPS log is terminated (end of the stay section extraction process). At that time, the data calculated in step S5510 is stored in the immediately preceding section information, the stay section flag is set to “false”, the stay section ID is set to “null”, and the immediately preceding
一方、距離が所定値未満、かつ速度が所定値未満である場合には(ステップS5530→Yes)、取得したデータの滞在区間情報を生成または更新するため、ステップS5550へ進む。 On the other hand, if the distance is less than the predetermined value and the speed is less than the predetermined value (step S5530 → Yes), the process proceeds to step S5550 to generate or update the stay section information of the acquired data.
ステップS5550において、直前区間情報の滞在区間フラグが「false」の場合は(ステップS5550→Yes)、ステップS5510で計算したデータと、直前区間情報とを用いて、滞在区間情報を生成し、滞在区間IDを取得して滞在区間情報DB143に記憶する(ステップS5560)。
そして、滞在区間判定部121は、ステップS5510で計算したデータを直前区間情報DBに上書きする(ステップS5570)。その際、滞在区間フラグを「true」に設定して記憶させる。
なお、このGPSログのデータをもとに生成された滞在区間情報を、請求項において第1の滞在区間情報という。
In step S5550, when the stay section flag of the immediately preceding section information is “false” (step S5550 → Yes), the stay section information is generated using the data calculated in step S5510 and the immediately preceding section information. The ID is acquired and stored in the stay section information DB 143 (step S5560).
Then, stay
The stay section information generated based on the GPS log data is referred to as first stay section information in the claims.
ステップS5550において、直前区間情報の滞在区間フラグが「false」でない(つまり「true」)場合は(ステップS5550→No)、ステップS5510で計算したデータと、直前区間データとを用いて滞在区間情報を更新し、滞在区間情報DB143に記憶する(ステップS5580)。
そして、滞在区間判定部110は、ステップS5510で計算したデータを直前区間情報DBに上書きする(ステップS5590)。その際、滞在区間フラグを「true」に設定して記憶させる。
In step S5550, when the stay section flag of the immediately preceding section information is not “false” (that is, “true”) (step S5550 → No), the stay section information is obtained using the data calculated in step S5510 and the immediately preceding section data. It is updated and stored in the stay section information DB 143 (step S5580).
Then, stay
この滞在区間情報(図15参照)は、滞在区間毎に付される固有の番号である滞在区間IDと、ユーザIDと、受信した情報がGPSデータかWiFiデータかの別を示す種別と、緯度および経度の相加平均値と、半径と、検出日時の相加平均値と、WiFiエリア名と、取得したデータの開始日時・終了日時とを有する。
ここで、半径は、滞在区間内の日時のGPSタグのデータ群の位置情報から重心を計算し、すべてのデータを包むようにして算出する。また、種別がWiFiデータの場合は、緯度、経度、半径の値は「null」となり、WiFiエリア名が入力される。なお、GPSデータを用いた滞在区間情報の場合は、WiFiエリア名は「null」となる。
This stay section information (see FIG. 15) includes a stay section ID that is a unique number assigned to each stay section, a user ID, a type indicating whether the received information is GPS data or WiFi data, and latitude And an arithmetic average value of longitude, a radius, an arithmetic average value of detection date / time, a WiFi area name, and a start date / time and end date / time of acquired data.
Here, the radius is calculated by calculating the center of gravity from the position information of the GPS tag data group of the date and time in the stay section and wrapping all the data. When the type is WiFi data, the latitude, longitude, and radius values are “null”, and the WiFi area name is input. In the case of stay section information using GPS data, the WiFi area name is “null”.
(滞在区間情報の補正処理)
次に、図5のステップS5700における滞在区間情報の補正処理について説明する。
図7は、本実施形態に係る滞在区間情報の補正処理の流れを示すフローチャートである。
まず、滞在区間抽出部120は、滞在区間情報DB143から滞在区間情報を取得し、メモリ部13(図3参照)に、滞在区間情報リスト(図20参照)を生成する(ステップS5710)。
(Correction processing for stay section information)
Next, the stay section information correction process in step S5700 of FIG. 5 will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the correction process for the stay section information according to the present embodiment.
First, the stay section extraction unit 120 acquires stay section information from the stay
次に、ステップS5720において、滞在区間連結部122は、古い順に連続する滞在区間情報2つを読み込み、検出日時の間隔と滞在区間の重心間の距離とに基づき、2つの滞在区間情報を連結する処理(滞在区間情報の連結処理)を行う(後記する図8参照)。
Next, in step S5720, the stay
そして、ステップS5730において、WiFi履歴処理部123は、WiFiのアクセスポイント検知履歴(WiFiデータ)を取得し、滞在区間情報の抽出処理を行う(後記する図9参照)。 In step S5730, the WiFi history processing unit 123 acquires a WiFi access point detection history (WiFi data), and performs stay section information extraction processing (see FIG. 9 described later).
続いて、ステップS5740において、滞在区間削除部124は、滞在区間情報から滞在区間の長さ(時間)を算出し、その時間が所定値未満の場合は、その滞在区間情報を削除(滞在区間情報の削除処理)する(後記する図10参照)。
Subsequently, in step S5740, the stay
次に、ステップS5750において、滞在地情報付加部125は、滞在区間情報とエリア情報とを結びつけ、滞在区間にエリア名を付加する滞在地情報の付加処理を行う(後記する図11参照) Next, in step S5750, the stay location information adding unit 125 combines the stay section information and the area information, and performs a stay place information adding process for adding an area name to the stay section (see FIG. 11 described later).
(滞在区間情報の連結処理)
次に、図7のステップS5720における滞在区間情報の連結処理について説明する。
図8は、本実施形態に係る滞在区間情報の連結処理の流れを示すフローチャートである。
まず、滞在区間連結部122は、図7のステップS5710で生成した滞在区間情報リストのうち、古い日時の順に滞在区間情報を2つずつ読み込む(ステップS5721)。そして、滞在区間連結部122は、読み込みができなければ(ステップS5722→No)、処理を終える。一方、読み込みができた場合には(ステップS5722→Yes)、次のステップS5723へ進む。
(Consolidation processing of stay section information)
Next, the stay segment information linking process in step S5720 of FIG. 7 will be described.
FIG. 8 is a flowchart showing a flow of stay interval information connection processing according to the present embodiment.
First, the stay
次に、滞在区間連結部122は、2つの滞在区間情報の検出日時の間の時間が所定値以下であるかを判定する(ステップS5723)。所定値以下でなければ(ステップS5723→No)、ステップS5721へ戻り処理を続ける。所定値以下であれば(ステップS5723→Yes)、ステップS5724へ進む。
Next, the stay
そして、滞在区間連結部122は、読み込んだ2つの滞在区間情報それぞれのGPSログから得た緯度および経度により示される滞在地(緯度および経度を重心として、半径で求まる円領域)に重なる領域があるか否かを判定する。具体的には、2つの滞在区間情報の重心間の距離より、半径の和の方が大きいかを判定する(ステップS5724)。半径の和の方が小さければ(ステップS5724→No)、ステップS5721へ戻り処理を続ける。一方、半径の和の方が大きければ(ステップS5724→Yes)、滞在区間に重なる領域があると判定し、次のステップS5725へ進む。
And the stay
ステップS5725において、滞在区間連結部122は、ステップS5721で読み込んだ2つの滞在区間情報を連結し、滞在区間情報リストを上書きし、滞在区間情報DB143に記憶する。
具体的には、1つ前の滞在区間情報の終了日時を当該滞在区間情報の終了日時で上書きし、当該滞在区間情報をリストから削除し、滞在区間内の日時のGPSデータを移動履歴情報から取得し、重心を計算し、全体を含むような半径を計算し、1つ前の滞在区間情報について滞在区間情報リストと滞在区間情報DB143とを上書きする。
In step S5725, the stay
Specifically, the end date / time of the previous stay section information is overwritten with the end date / time of the stay section information, the stay section information is deleted from the list, and the GPS data of the date / time in the stay section is obtained from the movement history information. Obtaining, calculating the center of gravity, calculating a radius including the whole, and overwriting the stay section information list and the stay
(WiFi滞在区間情報抽出処理)
次に、図7のステップS5730におけるWiFi滞在区間情報抽出処理について説明する。
図9は、本実施形態に係るWiFi滞在区間情報抽出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、WiFi履歴処理部123は、移動履歴情報DB141からWiFiのアクセスポイント検知履歴(図12,13参照)を取得する(ステップS5731)。
(WiFi stay section information extraction process)
Next, the WiFi stay section information extraction process in step S5730 of FIG. 7 will be described.
FIG. 9 is a flowchart showing a flow of WiFi stay section information extraction processing according to the present embodiment.
First, the WiFi history processing unit 123 acquires a WiFi access point detection history (see FIGS. 12 and 13) from the movement history information DB 141 (step S5731).
次に、WiFi履歴処理部123は、アクセスポイント検知履歴を取得できたか否かを判定し(ステップS5732)、アクセスポイント検知履歴が取得できなければ(ステップS5732→No)、処理を終える。一方、取得できた場合には(ステップS5732→Yes)、ステップS5733へ進む。なお、このとき、同じ検出日時のものは、強度(電波強度)が最大のものを取得する。 Next, the WiFi history processing unit 123 determines whether or not the access point detection history can be acquired (step S5732). If the access point detection history cannot be acquired (step S5732 → No), the process ends. On the other hand, if it can be obtained (step S5732 → Yes), the process proceeds to step S5733. At this time, the one with the same detection date and time has the maximum strength (radio wave strength).
続いて、ステップS5733において、WiFi履歴処理部123は、同じアクセスポイント情報(MACアドレス)が、所定時間以上連続する区間を滞在区間として抽出する。ここで異なるMACアドレスでも、同じWiFiエリア名を有するアクセスポイント情報は、同じ滞在区間として抽出する。
なお、このアクセスポイント検知履歴のデータをもとに生成された滞在区間情報を、請求項において第2の滞在区間情報という。
Subsequently, in step S5733, the WiFi history processing unit 123 extracts a section in which the same access point information (MAC address) continues for a predetermined time or more as a stay section. Here, even with different MAC addresses, access point information having the same WiFi area name is extracted as the same stay section.
The stay section information generated based on the data of the access point detection history is referred to as second stay section information in the claims.
そして、WiFi履歴処理部123は、抽出した滞在区間を滞在区間情報リストに登録し(ステップS5734)、同じく抽出した滞在区間を滞在区間情報DB143に記憶する(ステップS5735)。 Then, the WiFi history processing unit 123 registers the extracted stay section in the stay section information list (step S5734), and stores the extracted stay section in the stay section information DB 143 (step S5735).
このようにすることで、例えば、ユーザが屋内や地下などに移動し、GPSログから滞在区間情報(第1の滞在区間情報)を生成できなかった時間においても、アクセスポイント検知履歴から滞在区間情報(第2の滞在区間情報)を生成し、追加して滞在区間情報を生成することができる。 By doing in this way, for example, even when the user has moved indoors or underground and has not been able to generate stay section information (first stay section information) from the GPS log, the stay section information can be obtained from the access point detection history. (Second stay section information) can be generated and added to generate stay section information.
(滞在区間情報の削除処理)
次に、図7のステップS5740における滞在区間情報の削除処理について説明する。この滞在区間情報の削除処理は、滞在区間情報として抽出された情報であっても、滞在時間が短時間であり、滞在情報として記録しておく必要がないと判定される滞在区間情報を滞在区間情報DB143から削除するものである。
(Deleting section information)
Next, the stay section information deletion process in step S5740 of FIG. 7 will be described. Even if the stay segment information is deleted as the stay segment information, the stay segment information is determined to have a short stay time and is not required to be recorded as the stay information. The information is deleted from the
図10は、本実施形態に係る滞在区間情報の削除処理の流れを示すフローチャートである。
まず、滞在区間削除部124は、滞在区間情報リストの先頭から順に滞在区間情報を読み込む(ステップS5741)。そして、読み込んだ滞在区間情報があるか否かを判定する(ステップS5742)。すべての滞在区間情報を処理して、読み込む滞在区間情報がなくなれば(ステップS5742→No)、処理を終える。一方、読み込んだ滞在区間情報がある場合には(ステップS5742→Yes)、次のステップS5743へ進む。
FIG. 10 is a flowchart showing the flow of the stay section information deletion process according to this embodiment.
First, the stay
ステップS5743において、滞在区間削除部124は、滞在区間情報における滞在区間の長さ(時間)を算出し、その長さが所定値未満か否かを判断する(ステップS5743)。そして、滞在区間の長さが所定値未満でない場合には(ステップS5743→No)、ステップS5741へ戻り、処理を続ける。一方、滞在区間の長さが所定値未満の場合は(ステップS5743→Yes)、その滞在区間情報をリストから削除し、滞在区間情報DB143からも削除する(ステップS5744)。
In step S5743, the stay
(滞在値情報の付加処理)
次に、図7のステップS5750における滞在地情報の付加処理について説明する。
図11は、本実施形態に係る滞在地情報の付加処理の流れを示すフローチャートである。
まず、滞在地情報付加部125は、滞在区間情報リストの先頭から順に滞在区間情報を読み込む(ステップS5751)。そして、読み込んだ滞在区間情報があるか否かを判定する(ステップS5752)。すべての滞在区間情報を処理して、読み込む滞在区間情報がなくなれば(ステップS5752→No)、処理を終える。一方、読み込んだ滞在区間情報がある場合には(ステップS5752→Yes)、次のステップS5753へ進む。
(Additional processing of stay value information)
Next, the stay location information addition processing in step S5750 of FIG. 7 will be described.
FIG. 11 is a flowchart showing the flow of the stay location information adding process according to the present embodiment.
First, the stay location information adding unit 125 reads the stay section information in order from the head of the stay section information list (step S5751). Then, it is determined whether there is read stay section information (step S5752). If all the stay section information is processed and there is no stay section information to be read (step S5752 → No), the process ends. On the other hand, if there is read stay section information (step S5752 → Yes), the process proceeds to the next step S5753.
次に、滞在地情報付加部125は、滞在区間情報の種別がGPSか否かを判定する(ステップS5753)。種別がGPSの場合は(ステップS5753→Yes)、ステップS5754へ進み、種別がGPSでなくWiFiである場合は(ステップS5753→No)、ステップS5757へ進む。 Next, the stay location information adding unit 125 determines whether or not the type of stay section information is GPS (step S5753). If the type is GPS (step S5753 → Yes), the process proceeds to step S5754. If the type is not GPS but WiFi (step S5753 → No), the process proceeds to step S5757.
そして、滞在地情報付加部125は、滞在区間がGPSログから抽出されたものの場合(ステップS5753→Yes)、以下の3つの方法により、滞在区間のエリア名を検索する。
まず、滞在地情報付加部125は、記憶部14内のエリア情報DB144を用いて、緯度、経度、半径をキーに検索を行い、エリアが重なるレコードがあれば、その重心の最も近いレコードを取得し、その情報のエリア情報IDを取得する(ステップS5754)。
When the stay section is extracted from the GPS log (step S5753 → Yes), the stay place information adding unit 125 searches for the area name of the stay section by the following three methods.
First, the stay location information adding unit 125 searches using the
次に、滞在地情報付加部125は、緯度、経度、探索半径に関する情報を、ランドマーク検索装置300に送信し、中心地に近い順に探索半径までのランドマーク情報の検索結果を取得する。そして、新規に取得したランドマーク名は、エリア情報DB144に登録し、エリア情報IDを取得する(ステップS5755)。
Next, the stay location information adding unit 125 transmits information on the latitude, longitude, and search radius to the
続いて、滞在地情報付加部125は、住所と緯度および経度とのマッピング情報が記憶された住所DB145を用いて、滞在区間のエリア名を検索する。そして、新規に取得した住所は、エリア情報DB144に登録し、エリア情報IDを取得する(ステップS5756)。
Subsequently, the stay location information adding unit 125 searches for the area name of the stay section using the
一方、ステップS5753において、滞在区間情報がWiFiのアクセスポイント検知履歴から生成されたもので、種別がGPSではないと判定された場合には(ステップS5753→No)、WiFiエリア名をキーにエリア情報DB144を検索する。そして、ヒットするレコードがなければ、そのエリア情報をエリア情報DB144に登録し、エリア情報IDを取得する(ステップS5757)。
On the other hand, if it is determined in step S5753 that the stay section information is generated from the access point detection history of WiFi and the type is not GPS (step S5753 → No), the area information is set using the WiFi area name as a key. Search the
そして、滞在地情報付加部125は、ステップS5754〜S5757において、取得したエリア情報IDと、滞在区間情報の滞在区間IDとを関連付け、エリア−滞在区間DB146に登録する(ステップS5758)。 Then, the stay location information adding unit 125 associates the acquired area information ID with the stay section ID of the stay section information in steps S5754 to S5757, and registers them in the area-stay section DB 146 (step S5758).
(データ処理の詳細説明)
次に、具体的に滞在地コンテキスト抽出装置100に、位置情報収集装置200から移動履歴情報が入力されたものとして、各処理をより詳細に説明する。
(Detailed explanation of data processing)
Next, each process will be described in more detail on the assumption that movement history information is input from the location
まず、滞在地コンテキスト抽出装置100が行う処理の前提として、記憶部14に記憶されている情報は、直前区間情報が図14、滞在区間情報が図15、エリア情報が図16、そしてユーザ情報が図17のように登録されている状態とする。
そして、位置情報取得部110の処理により、ユーザ情報(図17)を用いてユーザ認証が行われ(図4のステップS2000)、記憶部14内の移動履歴情報DB141内には、ステップS4000の処理により、図12,図13に示す移動履歴情報が登録されているものとして説明する。なお、図12および図13は、ステップS4000により、一度に処理され登録されたものであり、そのデータの一部を図12,図13として示している。
First, as a premise of processing performed by the stay location
Then, user authentication is performed using the user information (FIG. 17) by the processing of the position information acquisition unit 110 (step S2000 in FIG. 4), and the processing of step S4000 is included in the movement
(滞在区間情報の抽出処理)
滞在区間抽出部120は、ユーザIDをキーとして、直前区間情報を直前区間情報DB142から取得する(図5のステップS5100)。その結果として、以下の直前区間情報を取得する。
(Extraction processing of stay section information)
The stay section extraction unit 120 acquires the immediately preceding section information from the immediately preceding
そして、滞在区間抽出部120は、移動履歴情報DB141からGPSログを抽出し(図5のステップS5200)、データの古い順に、所定の時間間隔毎のGPSログを取得する(図5のステップS5300)。本実施形態では、所定の時間間隔を2分とし、以下のような、区間毎にGPSログのデータ群(ログ情報群)を取得する。 Then, the stay section extraction unit 120 extracts a GPS log from the movement history information DB 141 (step S5200 in FIG. 5), and acquires a GPS log for each predetermined time interval in order from the oldest data (step S5300 in FIG. 5). . In the present embodiment, the predetermined time interval is 2 minutes, and a GPS log data group (log information group) is acquired for each section as follows.
(滞在区間判定処理)
次に、滞在区間判定部121は、滞在区間判定処理(図5のステップS5500)を行う。具体的には、滞在区間判定部121は、抽出したGPSログの緯度の相加平均値、経度の相加平均値、検出日時の相加平均値を計算する(図6のステップS5510)。そして以下のような結果を得る。
(Stay section judgment processing)
Next, the stay
続いて、滞在区間判定部121は、1つ前に取得した区間の情報である直前区間情報の緯度の相加平均値、経度の相加平均値、検出日時の相加平均値と、上記した(表3)の結果を用いて、距離(km)を計算する。また、距離と時間差から速度を求める(図6のステップS5520)。そして、以下の結果を得る。
Subsequently, the stay
そして、滞在区間判定部121は、計算した距離が所定値未満であり、かつ速度が所定値未満であるか否かを判断する(図6のステップS5530)。本実施形態では、距離の所定値を「0.1km」、速度の所定値を「2km/h」とする。
Then, stay
従って、滞在区間判定部121は、
(1)速度が2km/h未満、かつ距離が0.1km未満、直前区間情報の滞在区間フラグが「false」の場合(図6のステップS5550→Yes)、滞在区間を開始するため、図6のステップS5560へ進む。
(2)速度が2km/h未満、かつ距離が0.1km未満、直前区間情報の滞在区間フラグが「true」の場合(図6のステップS5550→No)、滞在区間を継続するため、図6のステップS5580へ進む。
(3)上記以外の場合は、滞在区間の抽出処理終了のため、図6のステップS5540へ進む。
Therefore, the stay
(1) When the speed is less than 2 km / h, the distance is less than 0.1 km, and the stay section flag of the immediately preceding section information is “false” (step S5550 → Yes in FIG. 6), the stay section is started. The process proceeds to step S5560.
(2) When the speed is less than 2 km / h, the distance is less than 0.1 km, and the stay section flag of the immediately preceding section information is “true” (step S5550 → No in FIG. 6), the stay section is continued. The process proceeds to step S5580.
(3) In cases other than the above, the process proceeds to step S5540 in FIG.
よって、(表4)の各データについて、滞在区間判定部121は、以下のように処理する。
(a)〔2009-4-12 04:56:45 UTC 〜 2009-4-12 04:58:45 UTCの区間〕は、滞在区間の抽出処理終了のため、図6のステップS5540へ進む(滞在区間の抽出処理終了)。
(b)〔2009-4-12 04:58:45 UTC 〜 2009-4-12 05:00:45 UTCの区間〕は、滞在区間の抽出処理終了のため、図6のステップS5540へ進む(滞在区間の抽出処理終了)。
(c)〔2009-4-12 05:00:45 UTC 〜 2009-4-12 05:02:45 UTCの区間〕は、滞在区間を開始するため、図6のステップS5560へ進む(滞在区間開始処理)。
(d)〔2009-4-12 05:02:45 UTC 〜 2009-4-12 05:04:45 UTCの区間〕は、滞在期間を継続するため、図6のステップS5580へ進む(滞在区間継続処理)。
Therefore, the stay
(a) [section of 2009-4-12 04:56:45 UTC to 2009-4-12 04:58:45 UTC], the process proceeds to step S5540 in FIG. End of section extraction processing).
(b) [2009-4-12 04:58:45 UTC to 2009-4-12 05:00:45 UTC]], the process proceeds to step S5540 in FIG. End of section extraction processing).
(c) [2009-4-12 05:00:45 UTC to 2009-4-12 05:02:45 UTC section], the process proceeds to step S5560 in FIG. processing).
(d) [section of 2009-4-12 05:02:45 UTC to 2009-4-12 05:04:45 UTC] proceeds to step S5580 in FIG. processing).
(滞在区間の抽出処理了)
図6のステップS5540の滞在区間の抽出処理終了において、滞在区間判定部121は、(表3)で計算した、検出日時の相加平均、緯度の相加平均、経度の相加平均を、直前区間情報に上書きし、滞在区間フラグを「false」にする。そして、図5のステップS5300の(表2)で抽出したGPSログの最古検出日時を直前区間情報の開始日時に、また、最新検出日時を直前区間情報の終了日時に設定し、さらに、滞在区間IDを「null」に設定して、直前区間情報DB142を上書き保存する。
(End of stay segment extraction process)
At the end of the stay section extraction process in step S5540 of FIG. 6, the stay
上記(a)のデータの結果として、直前区間情報DB142を以下の直前区間情報で上書きする。
As a result of the data (a), the immediately preceding
上記(b)のデータの結果として、直前区間情報DB142を以下の直前区間情報で上書きする。
As a result of the data of (b) above, the immediately preceding
(滞在区間開始処理)
図6のステップS5560において、滞在区間判定部121は、直前区間情報の開始日時を、滞在区間情報の開始日時として登録し、また、図5のステップS5300の結果である(表2)で抽出したデータの最新日時を、滞在区間情報の終了日時として登録する。さらに、滞在区間内の日時のGPSデータを移動履歴情報DB141から取得し、重心を計算し、全体を包むような半径を計算し、当該滞在区間情報の緯度、経度、半径として滞在区間情報DB143に登録する。
(Stay segment start processing)
In step S5560 of FIG. 6, the stay
また、滞在区間判定部121は、(表3)で計算した、検出日時の相加平均、緯度の相加平均、経度の相加平均を、直前区間情報に上書きし、滞在区間フラグを「true」にする。そして、図5のステップS5300の(表2)で抽出したGPSログの最古検出日時を直前区間情報の開始日時に、また、最新検出日時を直前区間情報の終了日時に設定し、さらに、滞在区間IDを設定して、直前区間情報DB142を上書き保存する。
In addition, the stay
上記の滞在区間開始処理の結果として、上記(c)の〔2009-4-12 05:00:45 UTC 〜 2009-4-12 05:02:45 UTCの区間〕において、滞在区間ID「100」を得て、滞在区間情報を(表7)のように登録する。また、直前区間情報を(表8)のように上書き保存する。 As a result of the above-mentioned stay section start process, the stay section ID “100” in the section (c) of [2009-4-12 05:00:45 UTC to 2009-4-12 05:02:45 UTC] And the stay section information is registered as shown in (Table 7). Further, the immediately preceding section information is overwritten and saved as shown in (Table 8).
(滞在区間継続処理)
図6のステップS5580において、滞在区間判定部121は、直前区間情報の滞在区間IDをキーに滞在区間情報DB143の滞在区間情報の終了日を、図5のステップS5300の結果である(表2)で抽出したGPSログの最新日時で上書きする。さらに、滞在区間内の日時のGPSデータを移動履歴情報DB141から取得し、重心を計算し、全体を包むような半径を計算し、当該滞在区間情報の緯度、経度、半径として滞在区間情報DB143に登録する。
(Staying section continuation processing)
In step S5580 in FIG. 6, the stay
また、滞在区間判定部121は、(表3)で計算した、検出日時の相加平均、緯度の相加平均、経度の相加平均を、直前区間情報に上書きし、滞在区間フラグを「true」にする。そして、図5のステップS5300の(表2)で抽出したGPSログの最古検出日時を直前区間情報の開始日時に、また、(表2)で抽出したGPSログの最新検出日時を直前区間情報の終了日時に設定し、さらに、滞在区間IDをそのままに設定して、直前区間情報DB142を上書き保存する。
In addition, the stay
上記の滞在区間継続処理の結果として、上記(d)の〔2009-4-12 05:02:45 UTC 〜 2009-4-12 05:04:45 UTCの区間〕において、滞在区間ID「100」をそのままに、以下の滞在区間情報を(表9)のように登録する。また、直前区間情報を(表10)のように上書き保存する。 As a result of the above stay section continuation processing, the stay section ID “100” in the section (d) of [2009-4-12 05:02:45 UTC to 2009-4-12 05:04:45 UTC] The following stay section information is registered as shown in (Table 9). Further, the immediately preceding section information is overwritten and saved as shown in (Table 10).
(滞在区間情報の補正処理)
次に、図7に示す滞在区間情報の補正処理について、詳細に説明する。
まず、滞在地コンテキスト抽出装置100が行う滞在区間情報の補正処理の前提として、記憶部14に、図18に示す滞在区間情報と、図19に示す直前区間情報が、図5のステップS5200の移動履歴情報DB141からのGPSログの抽出により、登録されている状態とする。
(Correction processing for stay section information)
Next, the stay section information correction process shown in FIG. 7 will be described in detail.
First, as a premise of the stay section information correction process performed by the stay place
図7のステップS5710において、ユーザID「1」の情報について、記憶部14に記憶された図18に示す滞在区間情報と、その直前1件の滞在区間情報とを滞在区間情報DB143から取得し、図20に示す滞在区間情報リストを生成する。ただし、本実施形態においては、直前1件の滞在区間情報は0件である。
In step S5710 of FIG. 7, for the information of the user ID “1”, the stay section information shown in FIG. 18 stored in the storage unit 14 and the one stay section information immediately before that are acquired from the stay
(滞在区間情報の連結処理)
次に、滞在区間連結部122は、図7のステップS5720の滞在区間情報連結処理を行う。
まず、図7のステップS5710で取得した滞在区間情報リスト(図20参照)において、古い日時から順に2つ滞在区間情報を読み込む(図8のステップS5721)。
(Consolidation processing of stay section information)
Next, the stay
First, in the stay section information list (see FIG. 20) acquired in step S5710 in FIG. 7, two stay section information is read in order from the oldest date and time (step S5721 in FIG. 8).
そして、滞在区間連結部122は、取得した2つの滞在区間情報の滞在区間の検出日時の間の時間が所定値以下であるかを判定する(図8のステップS5723)。本実施形態では、所定を2分とすると、滞在区間ID「100」と滞在区間ID「101」の間は20分あり、所定値より大きいため、何もしない。また、滞在区間ID「101」と滞在区間ID「102」の間は、21分であり、所定値より大きいため、何もしない。
And the stay
(WiFi滞在区間情報抽出処理)
次に、WiFi履歴処理部123は、WiFiのアクセス検知履歴からの滞在区間情報の抽出処理を行う(図7のステップS5730)。
(WiFi stay section information extraction process)
Next, the WiFi history processing unit 123 performs a process of extracting stay section information from the WiFi access detection history (step S5730 in FIG. 7).
まず、WiFi履歴処理部123は、移動履歴情報DB141(図12,図13参照)からWiFiのアクセスポイント検知履歴を取得する(図9のステップS5731)。ここで、同じ検出日時のものは、強度が最大のものを取得する。 First, the WiFi history processing unit 123 acquires the access point detection history of WiFi from the movement history information DB 141 (see FIGS. 12 and 13) (step S5731 in FIG. 9). Here, the thing of the intensity | strength with the same detection date is acquired.
次に、WiFi履歴処理部123は、取得したアクセスポイント検知履歴から、MACアドレスを抽出する。そして、MACアドレスとして、「aa:aa:aa:aa:aa:aa」,「bb:bb
:bb:bb:bb:bb」,「cc:cc:cc:cc:cc:cc:」,「dd:dd:dd:dd:dd:dd」,「ee:ee:ee:ee:ee:
ee」を得る。
Next, the WiFi history processing unit 123 extracts a MAC address from the acquired access point detection history. As MAC addresses, “aa: aa: aa: aa: aa: aa”, “bb: bb
: bb: bb: bb: bb "," cc: cc: cc: cc: cc: cc: "," dd: dd: dd: dd: dd: dd "," ee: ee: ee: ee: ee:
get ee ".
続いて、WiFi履歴処理部123は、記憶部14に記憶されたエリア情報DB144(図16参照)を用いて、エリア名を取得する。ヒットしなければ、WiFiエリア名として、SSIDを使用する。そして、結果として、WiFi履歴処理部123は、以下リストを得る。 Subsequently, the WiFi history processing unit 123 acquires an area name using the area information DB 144 (see FIG. 16) stored in the storage unit 14. If there is no hit, the SSID is used as the WiFi area name. As a result, the WiFi history processing unit 123 obtains the following list.
そして、WiFi履歴処理部123は、同じアクセスポイント情報(MACアドレス)が所定時間以上連続する区間を滞在区間として抽出する(図9のステップS5733)。そして、以下の結果を得る。なお、異なるMACアドレスでも、同じWiFiエリア名を持つアクセスポイント情報は、同じ滞在区間として抽出する。 Then, the WiFi history processing unit 123 extracts a section in which the same access point information (MAC address) continues for a predetermined time or more as a stay section (step S5733 in FIG. 9). And the following results are obtained. Note that, even with different MAC addresses, access point information having the same WiFi area name is extracted as the same stay section.
続いて、WiFi履歴処理部123は、上記のように抽出した滞在区間を滞在区間情報リストに登録し(図9のステップS5734)、さらに、滞在区間情報DB143に記憶する(図9のステップS5735)。図21はWiFi履歴処理部123が抽出した滞在区間を滞在区間リストに登録した結果を示している。 Subsequently, the WiFi history processing unit 123 registers the stay section extracted as described above in the stay section information list (step S5734 in FIG. 9), and further stores it in the stay section information DB 143 (step S5735 in FIG. 9). . FIG. 21 shows the result of registering the stay section extracted by the WiFi history processing unit 123 in the stay section list.
(滞在区間情報の削除処理)
次に滞在区間削除部124は、滞在区間の長さが短い滞在区間情報を削除する処理を行う(図7のステップS5740)。
(Deleting section information)
Next, the stay
まず、滞在区間削除部124は、図21に示す滞在区間情報リストの先頭から順に、滞在区間情報を読み込む(図10のステップS5741)。
そして、滞在区間削除部124は、滞在区間の長さ(終了日時 − 開始日時)を算出し、その長さが所定値(本実施形態では5分とする)未満の場合は(図10のステップS5743→Yes)、その滞在区間情報を滞在区間情報リストおよび滞在区間情報DB143から削除する(図10のステップS5744)。
First, the stay
Then, the stay
図21の滞在区間情報リストにおいて、滞在区間ID「102」は、滞在区間の長さが3分30秒であり、所定時間の5分未満であるため、滞在区間情報リストおよび滞在区間情報DB143から削除する。
また、滞在区間ID「103」も、滞在区間の長さが4分30秒であり、所定時間の5分未満であるため削除する。
この結果として、滞在区間情報リストは、図22に示すようになる。
In the stay section information list of FIG. 21, the stay section ID “102” has a stay section length of 3 minutes and 30 seconds, which is less than a predetermined time of 5 minutes. Therefore, from the stay section information list and stay
Also, the stay section ID “103” is deleted because the length of the stay section is 4 minutes 30 seconds, which is less than the predetermined time of 5 minutes.
As a result, the stay section information list is as shown in FIG.
(滞在地情報の付加処理)
次に、滞在地情報付加部125は、滞在区間のエリア名を取得し、滞在区間情報とエリア情報とを関連付ける滞在地情報の付加処理を行う(図7のステップS5750)。
(Additional processing of staying location information)
Next, the stay location information adding unit 125 acquires the area name of the stay section, and performs the stay place information adding process for associating the stay section information with the area information (step S5750 in FIG. 7).
まず、滞在地情報付加部125は、滞在区間情報リストの先頭から順に、滞在区間情報を読み込む(図11のステップS5751)。続いて、滞在地情報付加部125は、滞在区間情報の種別がGPSか否かを判定する(図11のステップS5753)。 First, the stay location information adding unit 125 reads the stay section information sequentially from the head of the stay section information list (step S5751 in FIG. 11). Subsequently, the stay location information adding unit 125 determines whether or not the type of stay section information is GPS (step S5753 in FIG. 11).
そして、滞在地情報はGPSデータである場合は(図11のステップS5753→Yes)、滞在地情報付加部125は、まず、緯度、経度、半径をキーにエリア情報DB144を検索する(図11のステップS5754)。ここでは、滞在区間ID「100」,「101」については、エリアが重なるレコードがないので、何もしない。
If the stay location information is GPS data (step S5753 → Yes in FIG. 11), the stay location information adding unit 125 first searches the
次に、滞在地情報付加部125は、通信ネットワーク400を介して接続されたランドマーク検索装置300を利用し、滞在区間のエリア名の検索を行う(図11のステップS5755)。
そして、滞在区間ID「100」について、以下のデータを取得する。
Next, the stay location information adding unit 125 searches for the area name of the stay section using the
Then, the following data is acquired for the stay section ID “100”.
このデータを、エリア情報DB144に登録し、取得したエリア情報ID「3」をエリア−滞在区間DB146に登録する(図11のステップS5758)。
また、滞在区間ID「101」について、以下のデータを取得する。
This data is registered in the
Further, the following data is acquired for the stay section ID “101”.
このデータを、エリア情報DB144に登録し、取得したエリア情報ID「4」をエリア−滞在区間DB146に登録する(図11のステップS5758)。
This data is registered in the
次に、滞在地情報付加部125は、住所と緯度および経度とのマッピング情報が記憶された住所DB145を用いて、滞在区間のエリア名の検索を行う(図7のステップS5756)。
Next, the stay location information adding unit 125 searches for the area name of the stay section using the
一方、滞在区間がWiFiのアクセスポイント検知履歴から生成された緯度および経度が「null」値である滞在区間ID「104」については、エリア情報DB144からエリア名を検索する(図11のステップS5757)。その結果、滞在区間ID「104」についてエリア情報ID「2」を得る。そして、取得したエリア情報ID「2」を、エリア−滞在区間DB146に登録する(図11のステップS5758)。 On the other hand, for the stay section ID “104” whose latitude and longitude are generated from the access point detection history whose stay section is WiFi, the area name is searched from the area information DB 144 (step S5757 in FIG. 11). . As a result, the area information ID “2” is obtained for the stay section ID “104”. Then, the acquired area information ID “2” is registered in the area-staying section DB 146 (step S5758 in FIG. 11).
この結果として、図23に示す滞在区間情報、図24に示すエリア情報、そして図25に示すエリア−滞在区間情報を得ることができる。 As a result, the stay section information shown in FIG. 23, the area information shown in FIG. 24, and the area-stay section information shown in FIG. 25 can be obtained.
本実施形態に係る滞在地コンテキスト抽出装置、滞在地コンテキスト抽出方法およびプログラムによれば、身近なデバイスを用いることを志向したため、GPS情報はGPS機能付き携帯電話またはGPSロガーを用意すればよく、WiFiのアクセスポイント履歴情報はゲーム機、PDA、ノートPCなどを用意すればよく、ユーザが容易に本発明を実施する環境を整えることが可能である。
また、滞在区間は、収集したGPSデータやWiFiのアクセスポイント情報から自動的に抽出するため、ユーザの手を煩わせることなく、漏れなく抽出することが可能である。
さらに、屋外を得意とするGPSと、屋内を得意とするWiFiを組み合わせた処理が可能なアルゴリズムにより、屋内屋外を問わず、逐次的に滞在区間を抽出していくことが可能である。
According to the stay location context extracting apparatus, the stay location context extracting method and the program according to the present embodiment, since it is intended to use a familiar device, the GPS information may be prepared by using a GPS function mobile phone or GPS logger. For the access point history information, a game machine, a PDA, a notebook PC or the like may be prepared, and the user can easily prepare an environment for implementing the present invention.
In addition, since the stay section is automatically extracted from the collected GPS data and WiFi access point information, the stay section can be extracted without omission of the user's hand.
Furthermore, it is possible to sequentially extract stay sections regardless of whether indoors or outdoors, using an algorithm capable of processing that combines GPS that is good outdoors and WiFi that is good indoors.
1 滞在地コンテキスト抽出システム
10 制御部
11 通信部
12 入出力部
13 メモリ部
14 記憶部
100 滞在地コンテキスト抽出装置
110 位置情報取得部
120 滞在区間抽出部
121 滞在区間判定部
122 滞在区間連結部
123 WiFi履歴処理部
124 滞在区間削除部
125 滞在地情報付加部
141 移動履歴情報DB
142 直前区間情報DB
143 滞在区間情報DB
144 エリア情報DB
145 住所DB
146 エリア−滞在区間DB
147 ユーザ情報DB
200 位置情報収集装置
201 GPSロガー
300 ランドマーク検索装置
400 通信ネットワーク
DESCRIPTION OF
142 Immediately preceding section information DB
143 Stay section information DB
144 Area information DB
145 Address DB
146 Area-Stay Section DB
147 User information DB
200 position information collection device 201
Claims (5)
前記移動履歴情報が記憶される移動履歴情報データベース、および前記滞在区間情報が記憶される滞在区間情報データベースを格納する記憶部と、
前記位置情報収集装置から前記移動履歴情報を受信し、前記移動履歴情報データベースに記憶させる位置情報取得部と、
前記複数の移動履歴情報を用いて、前記滞在区間情報を生成し、前記滞在区間情報データベースに記憶させる滞在区間抽出部と、を備え、
前記滞在区間抽出部は、
前記移動履歴情報データベースに記憶された前記移動履歴情報から、前記ユーザの複数の前記ログ情報を取得し、前記取得した複数のログ情報を所定の時間間隔に分割し、その分割された区間に属するログ情報群について、時刻の古い区間順に、前記滞在区間に含めるか否かを判断するため、前記ログ情報群の緯度、経度、およびそのログ情報の検出日時の各平均値を計算し、前記計算した各平均値を、次の区間のログ情報群を滞在区間に含めるかを判断するための直前区間情報として順次上書きして記憶し、
前記次の区間におけるログ情報群に示される緯度、経度、およびそのログ情報の検出日時の各平均値を計算し、当該計算した各平均値と、前記直前区間情報として記憶した各平均値とから、当該区間と直前区間との間の距離および速度を計算し、前記計算した距離が所定値未満であり、かつ前記計算した速度が所定値未満である場合に、当該区間のログ情報群および直前区間のログ情報群を合わせて前記各平均値を計算し、当該計算した情報を第1の滞在区間情報として抽出し、
さらに、前記移動履歴情報データベースに記憶された前記移動履歴情報から、前記ユーザの前記複数のアクセスポイント検知履歴を取得し、同じ前記アクセスポイント情報が所定時間連続するアクセスポイント検知履歴群を第2の滞在区間情報として抽出し、
前記第1の滞在区間情報として取得できなかった時間における滞在区間情報として、その取得できなかった時間の前記第2の滞在区間情報を追加して前記滞在区間情報を生成すること
を特徴とする滞在地コンテキスト抽出装置。 The user of the position information collecting apparatus connected via a communication network to a position information collecting apparatus provided with a satellite radio wave communication means and a wireless network communication means and sequentially detected based on radio wave information from the satellite radio wave communication means Access point detection history consisting of log information consisting of the latitude and longitude and the detection date and time when the latitude and longitude are detected, the access point information of the wireless communication network detected by the wireless network communication means and the detection date and time of the access point information And the user's travel history information from the location information collection device, and using the received travel history information, the stay section during the user's movement based on the stay location information and the stay time where the user stayed A stay location context extracting device for generating the indicated stay section information,
A storage unit that stores a travel history information database in which the travel history information is stored, and a stay section information database in which the stay section information is stored;
A position information acquisition unit that receives the movement history information from the position information collection device and stores the movement history information in the movement history information database;
A stay section extraction unit that generates the stay section information using the plurality of movement history information and stores the stay section information in the stay section information database;
The stay section extraction unit
The plurality of log information of the user is acquired from the movement history information stored in the movement history information database, the plurality of acquired log information is divided into predetermined time intervals, and belong to the divided section In order to determine whether or not to include log information in the stay section in order of oldest section, calculate the average value of the latitude and longitude of the log information group and the detection date and time of the log information, and calculate Each average value is sequentially overwritten and stored as immediately preceding section information for determining whether to include the log information group of the next section in the stay section,
Calculate each average value of the latitude and longitude shown in the log information group in the next section, and the detection date and time of the log information, from each calculated average value and each average value stored as the immediately preceding section information , Calculating the distance and speed between the section and the immediately preceding section, and when the calculated distance is less than a predetermined value and the calculated speed is less than the predetermined value, The average value is calculated by combining the log information group of the section, and the calculated information is extracted as the first stay section information,
Further, the plurality of access point detection histories of the user are acquired from the movement history information stored in the movement history information database, and an access point detection history group in which the same access point information continues for a predetermined time is set as a second Extract as stay section information,
The stay section information is generated by adding the second stay section information of the time that could not be acquired as the stay section information in the time that could not be acquired as the first stay section information. Ground context extraction device.
を特徴とする請求項1に記載の滞在地コンテキスト抽出装置。 From the stay section information database, two stay section information adjacent to the calculated average value of the detection times of the log information is extracted, and the interval between the average values of the log information detection dates of the two stay section information extracted Is equal to or less than a predetermined value, and the stay area information indicated by the latitude and longitude of the log information group of each of the extracted two stay section information overlaps the two stay section information as one stay section information. The stay area context extracting device according to claim 1, further comprising: a stay section connecting unit that is stored in the stay section information database.
を特徴とする請求項2に記載の滞在地コンテキスト抽出装置。 The stay section information is extracted from the stay section information database when the stay section information is extracted from the stay section information database and the length from the start time to the end time of the stay section is less than a predetermined value. The stay location context extracting apparatus according to claim 2, further comprising a deletion unit.
前記滞在器コンテキスト抽出装置は、
前記移動履歴情報が記憶される移動履歴情報データベース、および前記滞在区間情報が記憶される滞在区間情報データベースを格納する記憶部を備え、
前記位置情報収集装置から前記移動履歴情報を受信し、前記移動履歴情報データベースに記憶させるステップと、
前記複数の移動履歴情報を用いて、前記滞在区間情報を生成し、前記滞在区間情報データベースに記憶させるステップと、を実行し、
さらに、前記滞在区間情報を生成するステップは、
前記移動履歴情報データベースに記憶された前記移動履歴情報から、前記ユーザの複数の前記ログ情報を取得し、前記取得した複数のログ情報を所定の時間間隔に分割し、その分割された区間に属するログ情報群について、時刻の古い区間順に、前記滞在区間に含めるか否かを判断するため、前記ログ情報群の緯度、経度、およびそのログ情報の検出日時の各平均値を計算し、前記計算した各平均値を、次の区間のログ情報群を滞在区間に含めるかを判断するための直前区間情報として順次上書きして記憶するステップと、
前記次の区間におけるログ情報群に示される緯度、経度、およびそのログ情報の検出日時の各平均値を計算し、当該計算した各平均値と、前記直前区間情報として記憶した各平均値とから、当該区間と直前区間との間の距離および速度を計算し、前記計算した距離が所定値未満であり、かつ前記計算した速度が所定値未満である場合に、当該区間のログ情報群および直前区間のログ情報群を合わせて前記各平均値を計算し、当該計算した情報を第1の滞在区間情報として抽出するステップと、
さらに、前記移動履歴情報データベースに記憶された前記移動履歴情報から、前記ユーザの前記複数のアクセスポイント検知履歴を取得し、同じ前記アクセスポイント情報が所定時間連続するアクセスポイント検知履歴群を第2の滞在区間情報として抽出するステップと、
前記第1の滞在区間情報として取得できなかった時間における滞在区間情報として、その取得できなかった時間の前記第2の滞在区間情報を追加して前記滞在区間情報を生成するステップと、を実行すること
を特徴とする滞在地コンテキスト抽出方法。 The user of the position information collecting apparatus connected via a communication network to a position information collecting apparatus provided with a satellite radio wave communication means and a wireless network communication means and sequentially detected based on radio wave information from the satellite radio wave communication means Access point detection history consisting of log information consisting of the latitude and longitude and the detection date and time when the latitude and longitude are detected, the access point information of the wireless communication network detected by the wireless network communication means and the detection date and time of the access point information And the user's travel history information from the location information collection device, and using the received travel history information, the stay section during the user's movement based on the stay location information and the stay time where the user stayed Used in a stay location context extraction device that generates the indicated stay section information A that stay destination context extraction method,
The stayer context extraction device comprises:
A storage unit for storing a movement history information database in which the movement history information is stored, and a stay section information database in which the stay section information is stored;
Receiving the movement history information from the position information collection device and storing it in the movement history information database;
Generating the stay section information using the plurality of movement history information and storing the stay section information in the stay section information database; and
Furthermore, the step of generating the stay section information includes:
The plurality of log information of the user is acquired from the movement history information stored in the movement history information database, the plurality of acquired log information is divided into predetermined time intervals, and belong to the divided section In order to determine whether or not to include log information in the stay section in order of oldest section, calculate the average value of the latitude and longitude of the log information group and the detection date and time of the log information, and calculate Each of the average values is sequentially overwritten and stored as immediately preceding section information for determining whether to include the log information group of the next section in the stay section;
Calculate each average value of the latitude and longitude shown in the log information group in the next section, and the detection date and time of the log information, from each calculated average value and each average value stored as the immediately preceding section information , Calculating the distance and speed between the section and the immediately preceding section, and when the calculated distance is less than a predetermined value and the calculated speed is less than the predetermined value, Calculating each average value by combining log information groups of sections, and extracting the calculated information as first stay section information;
Further, the plurality of access point detection histories of the user are acquired from the movement history information stored in the movement history information database, and an access point detection history group in which the same access point information continues for a predetermined time is set as a second Extracting as stay section information;
Executing the step of generating the stay section information by adding the second stay section information of the time that could not be acquired as the stay section information in the time that could not be acquired as the first stay section information. The stay place context extraction method characterized by this.
The program for making a computer perform the place of stay context extraction method of Claim 4.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009126913A JP2010277190A (en) | 2009-05-26 | 2009-05-26 | Device and method for extraction of staying place context, and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009126913A JP2010277190A (en) | 2009-05-26 | 2009-05-26 | Device and method for extraction of staying place context, and program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010277190A true JP2010277190A (en) | 2010-12-09 |
Family
ID=43424121
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009126913A Pending JP2010277190A (en) | 2009-05-26 | 2009-05-26 | Device and method for extraction of staying place context, and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2010277190A (en) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012151735A (en) * | 2011-01-20 | 2012-08-09 | Namco Bandai Games Inc | Server system |
WO2012127757A1 (en) * | 2011-03-22 | 2012-09-27 | 日本電気株式会社 | History collection device, recommendation device, history collection method, and computer-readable recording medium |
JP2013077275A (en) * | 2011-09-30 | 2013-04-25 | Nifty Corp | Information processor, program and information guide system |
JP2013235323A (en) * | 2012-05-07 | 2013-11-21 | Hitachi Solutions Ltd | Location management system |
JP2013254372A (en) * | 2012-06-07 | 2013-12-19 | Sony Corp | Information processing device, electronic instrument, information processing method and program |
JP2016110326A (en) * | 2014-12-04 | 2016-06-20 | 株式会社Kddi研究所 | Device, program and method for estimating staying or moving from determination result using different distance |
WO2017149703A1 (en) * | 2016-03-02 | 2017-09-08 | 株式会社日立製作所 | Traffic situation estimation system and traffic situation estimation method |
WO2019124103A1 (en) * | 2017-12-20 | 2019-06-27 | マクセル株式会社 | Terminal device, personal authentication system, and personal authentication method |
JP2019158608A (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | 富士通株式会社 | Location estimation device, location estimation program, and location estimation method |
JP7407774B2 (en) | 2021-07-19 | 2024-01-04 | 株式会社 ミックウェア | Display device and program |
-
2009
- 2009-05-26 JP JP2009126913A patent/JP2010277190A/en active Pending
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012151735A (en) * | 2011-01-20 | 2012-08-09 | Namco Bandai Games Inc | Server system |
WO2012127757A1 (en) * | 2011-03-22 | 2012-09-27 | 日本電気株式会社 | History collection device, recommendation device, history collection method, and computer-readable recording medium |
JP2013077275A (en) * | 2011-09-30 | 2013-04-25 | Nifty Corp | Information processor, program and information guide system |
JP2013235323A (en) * | 2012-05-07 | 2013-11-21 | Hitachi Solutions Ltd | Location management system |
JP2013254372A (en) * | 2012-06-07 | 2013-12-19 | Sony Corp | Information processing device, electronic instrument, information processing method and program |
JP2016110326A (en) * | 2014-12-04 | 2016-06-20 | 株式会社Kddi研究所 | Device, program and method for estimating staying or moving from determination result using different distance |
WO2017149703A1 (en) * | 2016-03-02 | 2017-09-08 | 株式会社日立製作所 | Traffic situation estimation system and traffic situation estimation method |
JPWO2017149703A1 (en) * | 2016-03-02 | 2018-03-08 | 株式会社日立製作所 | Traffic situation estimation system and traffic situation estimation method |
WO2019124103A1 (en) * | 2017-12-20 | 2019-06-27 | マクセル株式会社 | Terminal device, personal authentication system, and personal authentication method |
JP2019109858A (en) * | 2017-12-20 | 2019-07-04 | マクセル株式会社 | Terminal device, personal authentication system, and personal authentication method |
JP7007177B2 (en) | 2017-12-20 | 2022-01-24 | マクセル株式会社 | Terminal device, personal authentication system and personal authentication method |
US11483713B2 (en) | 2017-12-20 | 2022-10-25 | Maxell, Ltd. | Terminal device, personal authentication system and personal authentication method |
US11871239B2 (en) | 2017-12-20 | 2024-01-09 | Maxell, Ltd. | Terminal device, personal authentication system and personal authentication method |
JP2019158608A (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | 富士通株式会社 | Location estimation device, location estimation program, and location estimation method |
JP6992619B2 (en) | 2018-03-13 | 2022-01-13 | 富士通株式会社 | Position estimation device, position estimation program, and position estimation method |
JP7407774B2 (en) | 2021-07-19 | 2024-01-04 | 株式会社 ミックウェア | Display device and program |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2010277190A (en) | Device and method for extraction of staying place context, and program | |
CN101600151B (en) | Radio-wave propagation characteristic prediction assisting system and radio-wave propagation characteristic prediction assisting method | |
JP2013222335A (en) | Object identification system, object identification server and object identification terminal | |
CN106416313A (en) | Identifying an entity associated with wireless network access point | |
CN102762957A (en) | Historial traffic data compression | |
CN107291721B (en) | Method, device and system for acquiring and processing information of interest points | |
CN104396322A (en) | Method and apparatus for determining locations of access points | |
JP2011099859A (en) | System and method for tracking position of wireless device using wireless lan ap | |
CN109084795B (en) | Method and device for searching service facilities based on map service | |
CN104462201A (en) | High-precision integrated pipe network data collecting system and method | |
CN103995837A (en) | Personalized tourist track planning method based on group footprints | |
KR20140032205A (en) | System and method for disaster damage investigation based on mobile | |
CN110223528A (en) | Car searching method, parking method and the device using this method | |
CN108029031A (en) | The improved efficiency crowdsourcing of wireless network related data | |
US10034125B2 (en) | Remote flood zone determination method, system, and computer program product | |
CN111177289A (en) | Method and system for extracting and checking related information of data space of multi-source network | |
DK178501B1 (en) | Construction site image management system and method | |
JP2012032927A (en) | Position information processing system and method | |
CN112860718B (en) | Subway station fingerprint database updating method and device, computer equipment and storage medium | |
CN110472940B (en) | Schedule information updating processing method and device, terminal and storage medium | |
JP6522264B2 (en) | Destination proposal system | |
CN103491167B (en) | Acquisition method, server and the user terminal of cartographic information | |
JP2018195264A (en) | Cruise information management system | |
JP6510169B2 (en) | INFORMATION TRANSMISSION DEVICE, INFORMATION TRANSMISSION METHOD, AND COMPUTER PROGRAM | |
TWI502561B (en) | Environmental processing and output system, computer program products and methods thereof |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20110819 |