JP2017000481A - 分析システム、及び、分析方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】分析システムであって、移動する個体の位置を時系列で示す軌跡を軌跡データとして記憶し、個体が装着したセンサによる個体の計測結果を時系列で示すセンサデータを記憶する記憶部と、軌跡データに基づいて個体の移動の速さを示す速度指標を算出する速度算出部と、センサデータに基づいて個体の動きの強さを示す行動指標を算出する指標算出部と、速度指標と行動指標との時系列における変化に基づいて、速度指標と行動指標との類似度を算出する類似度算出部と、類似度に基づいて、軌跡データとセンサデータが計測された個体とを対応付ける対応付け部と、を有する。
【選択図】図1
Description
スカラー量S=(Xg^2+Yg^2+Zg^2)^(1/2) ・・・(1)
METs=a×S+1 ・・・(2)
2 ウェアラブルデバイス
3 PC
4 PC
5 スマートフォン
6 ネットワーク
7 サーバ
10 解析部
11 個体特定部
12 軌跡生成部
13 表示部
Claims (12)
- 分析システムであって、
移動する個体の位置を時系列で示す軌跡を軌跡データとして記憶し、前記個体が装着したセンサによる前記個体の計測結果を時系列で示すセンサデータを記憶する記憶部と、
前記軌跡データに基づいて前記個体の移動の速さを示す速度指標を算出する速度算出部と、
前記センサデータに基づいて前記個体の動きの強さを示す行動指標を算出する指標算出部と、
前記速度指標と前記行動指標との時系列における変化に基づいて、前記速度指標と前記行動指標との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度に基づいて、前記軌跡と前記センサデータが計測された個体とを対応付ける対応付け部と、を有することを特徴とする分析システム。 - 請求項1に記載の分析システムであって、
前記軌跡を特定するための情報と、前記センサデータが計測された個体を特定するための情報と、を含む特定情報を受け付ける入力部を有し、
前記速度算出部は、前記特定情報に基づいて特定した軌跡における速さを示す速度指標を算出し、
前記指標算出部は、前記特定情報に基づいて特定した個体の行動指標を算出し、
前記類似度算出部は、前記特定した軌跡の速度指標と前記特定した個体の行動指標との類似度を算出し、
前記対応付け部は、前記特定した軌跡の速度指標と前記特定した個体の行動指標との類似度に基づいて、前記軌跡と前記センサデータが計測された個体とを対応付けることを特徴とする分析システム。 - 請求項1に記載の分析システムであって、
複数の軌跡と一つの個体とが対応付けられた場合、前記複数の軌跡間の距離を算出し、当該個体に対応付けられた前記複数の軌跡が適切であるかを、前記距離に基づいて判定する判定部を有し、
前記判定部が、前記個体に対応付けられた複数の軌跡が適切でないと判定した場合、前記対応付け部は、前記複数の軌跡に含まれる少なくとも一つの軌跡に対応付ける個体を変更することを特徴とする分析システム。 - 請求項3に記載の分析システムであって、
前記対応付け部は、第1の軌跡及び第2の軌跡と第1の個体とを対応付け、
前記判定部は、前記第1の軌跡と前記第2の軌跡との間の距離が所定の閾値以上である場合、前記個体に対応付けられた複数の軌跡が適切でないと判定し、
前記対応付け部は、前記個体に対応付けられた複数の軌跡が適切でないと判定された場合、前記第1の軌跡に基づく速度指標と前記第1の個体の行動指標との類似度よりも低い類似度が、前記第1の軌跡との間で算出された第2の個体を特定し、前記第1の軌跡に対応付ける個体を前記第2の個体に変更することを特徴とする分析システム。 - 請求項1に記載の分析システムであって、
前記類似度算出部は、
最も長い時間において検出された軌跡に基づく速度指標と複数の行動指標との複数の第1の類似度を算出し、
前記複数の第1の類似度が所定の範囲に含まれる場合、2番目に長い時間において検出された軌跡に基づく速度指標と前記複数の行動指標との複数の第2の類似度を算出し、
前記対応付け部は、前記複数の第2の類似度に基づいて、前記2番目に長い時間において検出された前記軌跡と前記センサデータが計測された個体とを対応付けることを特徴とする分析システム。 - 請求項1に記載の分析システムであって、
前記軌跡と前記軌跡に対応付けられた個体を示す情報とを対応させて、時系列で表示するための画面データを生成する表示部を有することを特徴とする分析システム。 - 分析システムによる分析方法であって、
前記分析システムは、プロセッサ及び記憶部を有し、
前記分析方法は、
前記プロセッサが、移動する個体の位置を時系列で示す軌跡を軌跡データとして前記記憶部に格納し、前記個体が装着したセンサによる前記個体の計測結果を時系列で示すセンサデータを前記記憶部に格納する記憶手順と、
前記プロセッサが、前記軌跡データに基づいて前記個体の移動の速さを示す速度指標を算出する速度算出手順と、
前記プロセッサが、前記センサデータに基づいて前記個体の動きの強さを示す行動指標を算出する指標算出手順と、
前記プロセッサが、前記速度指標と前記行動指標との時系列における変化に基づいて、前記速度指標と前記行動指標との類似度を算出する類似度算出手順と、
前記プロセッサが、前記類似度に基づいて、前記軌跡と前記センサデータが計測された個体とを対応付ける対応付け手順と、を含むことを特徴とする分析方法。 - 請求項7に記載の分析方法であって、
前記分析方法は、前記プロセッサが、前記軌跡を特定するための情報と、前記センサデータが計測された個体を特定するための情報と、を含む特定情報を受け付ける入力手順を含み、
前記速度算出手順は、前記特定情報に基づいて特定した軌跡における速さを示す速度指標を算出する手順を含み、
前記指標算出手順は、前記特定情報に基づいて特定した個体の行動指標を算出する手順を含み、
前記類似度算出手順は、前記特定した軌跡の速度指標と前記特定した個体の行動指標との類似度を算出する手順を含み、
前記対応付け手順は、前記特定した軌跡の速度指標と前記特定した個体の行動指標との類似度に基づいて、前記軌跡と前記センサデータが計測された個体とを対応付ける手順を含むことを特徴とする分析方法。 - 請求項7に記載の分析方法であって、
前記分析方法は、前記プロセッサが、複数の軌跡と一つの個体とが対応付けられた場合、前記複数の軌跡間の距離を算出し、当該個体に対応付けられた前記複数の軌跡が適切であるかを、前記距離に基づいて判定する判定手順を含み、
前記判定手順において、前記個体に対応付けられた複数の軌跡が適切でないと判定された場合、前記対応付け手順は、前記複数の軌跡に含まれる少なくとも一つの軌跡に対応付ける個体を変更する手順を含むことを特徴とする分析方法。 - 請求項9に記載の分析方法であって、
前記対応付け手順は、第1の軌跡及び第2の軌跡と第1の個体とを対応付ける手順を含み、
前記判定手順は、前記第1の軌跡と前記第2の軌跡との間の距離が所定の閾値以上である場合、前記個体に対応付けられた複数の軌跡が適切でないと判定する手順を含み、
前記対応付け手順は、前記個体に対応付けられた複数の軌跡が適切でないと判定された場合、前記第1の軌跡に基づく速度指標と前記第1の個体の行動指標との類似度よりも低い類似度が、前記第1の軌跡との間で算出された第2の個体を特定し、前記第1の軌跡に対応付ける個体を前記第2の個体に変更する手順を含むことを特徴とする分析方法。 - 請求項7に記載の分析方法であって、
前記類似度算出手順は、
最も長い時間において検出された軌跡に基づく速度指標と複数の行動指標との複数の第1の類似度を算出する手順と、
前記複数の第1の類似度が所定の範囲に含まれる場合、2番目に長い時間において検出された軌跡に基づく速度指標と前記複数の行動指標との複数の第2の類似度を算出する手順と、を含み、
前記対応付け手順は、前記複数の第2の類似度に基づいて、前記2番目に長い時間において検出された前記軌跡と前記センサデータが計測された個体とを対応付ける手順を含むことを特徴とする分析方法。 - 請求項7に記載の分析方法であって、
前記プロセッサが、前記軌跡と前記軌跡に対応付けられた個体を示す情報とを対応させて、時系列で表示するための画面データを生成する表示手順を含むことを特徴とする分析方法。
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