JP2018113026A5 - - Google Patents

Claims (18)

1. シーン内の物体の流動の状態を求めるシステムであって、前記物体は、動物、機械、流体、物質又は電流のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含み、前記システムは、
   前記シーンの観測サンプル点における前記流動の前記状態を測定する少なくとも１つの
   センサーであって、前記シーンは、前記観測サンプル点のサブセット及び未観測サンプル点のサブセットを有するサンプル点のセットを含む、少なくとも１つのセンサーと、
   前記シーン内の物体の流動を含むトレーニング履歴データと前記シーン内の前記物体の前記流動のトレーニング状態の時変ダイナミクスを指定する非パラメトリックな演算子を記憶するメモリであって、該非パラメトリックな演算子は、演算子固有値のセットと、前記シーンの前記サンプル点のセット内のすべてのサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の完全モードのセットを求める演算子モードのセットとを含み、該非パラメトリックな演算子は、前記シーン内のサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の推定される将来の状態を、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の現在の測定状態の関数として求めるためにトレーニングされる、メモリと、
   前記少なくとも１つのセンサーと通信し、前記シーンの前記観測サンプル点における前記物体の前記流動の前記現在の測定状態を入手する入力インターフェースと、
   前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態とともに、前記非パラメトリックな演算子と、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記現在の測定状態を用いて、前記観測サンプル点のサブセットと前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態を推定し、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態が前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態と整合することを確認するように構成された、前記メモリおよび前記入力インターフェースと通信するプロセッサと、
   前記シーン内の前記物体の前記流動の前記状態を管理するマネージメントを援助するために、前記シーンの前記未観測サンプル点のセットにおける前記流動の前記状態を出力するように構成された、前記プロセッサと通信する出力インターフェースと、
   を備える、システム。
2. 前記非パラメトリックな演算子の前記トレーニングは、
   前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動のトレーニング状態の履歴データを取得すること、
   前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態をモデルに従ってシミュレーションすること、又は、
   前記シーン内のサンプル点の一連のサブセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態を取得すること、
   のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含み、
   前記シーン内の前記サンプル点の一連の前記サンプル点の全ての前記サブセットが、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける全ての前記サンプル点を含むように、前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の少なくとも１つのサブセットは、前記シーン内の前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の残りの前記サブセットの可観測サンプル点の時刻と異なる時刻における観測サンプル点である、請求項１に記載のシステム。
3. 前記物体の前記流動の前記状態は、密度、速度、温度又は流量のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記物体の前記流動の前記状態は、電流、電圧、電力又は負荷のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載のシステム。
5. 前記非パラメトリックな演算子は、物理量や空間のような、動きを表現するパラメータを必要とすることなく、前記流動の前記状態を直接推定するデータ依存演算子である、請求項１に記載のシステム。
6. 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、
   前記センサーによる前記シーンの前記観測サンプル点のセットと、前記非パラメトリックな演算子の前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態との間の誤差を最小化することによって、基底行列のセットの係数のセットを求めることと、
   前記基底行列のセットの前記係数のセットが、前記非パラメトリックな演算子の固有値のセットに従って時間的予測条件に適合していることを確認することと、
   を含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記センサーによる前記シーンの前記観測サンプル点のセットを相関させることに関連付けられた前記基底行列のセットの前記係数のセットの係数のサブセットと、前記非パラメトリックな演算子の前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される状態との間の誤差を最小化すること、
   を更に含む、請求項６に記載のシステム。
8. 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、ダイナミカルシステムを求めることを含み、
   前記ダイナミカルシステムはオブザーバーを含み、該オブザーバーは、オブザーバーモデルを含む、請求項１に記載のシステム。
9. 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、前記オブザーバーモデルに従うとともに、
   前記非パラメトリックな演算子の前記演算子モードのセットに基づいて、前記シーンの前記サンプル点のセット内の全てのサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の完全モードのセットを求めることと、
   前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の前記演算子モードのセットの可観測モードのサブセットを求めることと、
   安定化フィードバック利得の極固有値を複素単位円内に割り当てることによって、前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動のオブザーバーモデルの前記安定化フィードバック利得を求めることと、
   基底関数のセットと前記可観測モードの前記セットとの乗算が前記非パラメトリックな演算子の前記固有値のセットに従って時間的予測条件に適合していることを確認することによって、前記基底関数のセットを推定することと、
   前記完全モードのセットに前記基底関数のセットを乗算することによって、前記未観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を生成することと、
   前記シーンの前記未観測サンプル点のセットにおける前記流動の前記状態を出力することと、
   を含む、請求項１に記載のシステム。
10. 前記少なくとも１つのセンサーは、前記物体の前記流動のビデオを取り込むカメラであり、前記物体の前記流動は、前記シーン内の歩行者であり、前記ビデオはフレームのセットを含むようになっており、前記流動は、前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記フレームのセット内の各フレームから取得された独立した歩行者流動であるようになっており、前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットは、速度ベクトルのセット、群集密度のセット、オプティカルフローベクトルのセット又はモーションベクトルのセットからなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
11. 前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける前記物体の前記流動のトレーニング状態の時変ダイナミクスを指定する前記非パラメトリックな演算子は、コープマン演算子、動的モード分解演算子、拡張動的モード分解演算子及びカーネル動的モード分解演算子からなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
12. 前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態は、雑音観測値を含み、そのため、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態は、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態から前記雑音観測値を引いたものに整合するか又は等しくなるようになっている、請求項１に記載のシステム。
13. シーン内の物体の流動の状態を求める方法であって、前記物体は、動物、機械、流体、物質又は電流のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含み、前記方法は、
    少なくとも１つのセンサーによって生成された前記シーンの観測サンプル点における前記流動の測定状態を入手することであって、前記シーンは、前記観測サンプル点のサブセット及び未観測サンプル点のサブセットを有するサンプル点のセットを含むことと、
    前記シーン内の物体の流動を含むトレーニング履歴データと前記シーン内の前記物体の前記流動のトレーニング状態の時変ダイナミクスを指定する非パラメトリックな演算子を記憶しているメモリを用いることであって、該非パラメトリックな演算子は、演算子固有値のセットと、前記シーンの前記サンプル点のセット内のすべてのサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の完全モードのセットを求める演算子モードのセットとを含み、該非パラメトリックな演算子は、前記シーン内のサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の推定される将来の状態を、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の現在の測定状態の関数として求めるようにトレーニングされる、ことと、
    前記少なくとも１つのセンサーと通信する入力インターフェースを介して、前記シーンの前記観測サンプル点における前記物体の前記流動の前記現在の測定状態を入手する、ことと、
    前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態とともに、前記メモリおよび前記入力インターフェースと通信するプロセッサによって、前記非パラメトリックな演算子と、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記現在の測定状態とを用いて、前記観測サンプル点のサブセットと前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態を推定し、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態が前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態と整合することを確認することと、
    前記シーン内の前記物体の前記流動の前記状態を管理するマネージメントを援助するために、前記シーンの前記未観測サンプル点のセットにおける前記流動の前記状態を、前記プロセッサと通信する出力インターフェースを介して出力することと、
    を含む、方法。
14. 前記非パラメトリックな演算子の前記トレーニングは、
    前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動のトレーニング状態の履歴データを取得すること、
    前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態をモデルに従ってシミュレーションすること、又は、
    前記シーン内のサンプル点の一連のサブセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態を取得すること、
    のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含み、
    前記シーン内の前記一連の前記サンプル点における前記サンプル点の全ての前記サブセットが、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける全ての前記サンプル点を含むように、前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の少なくとも１つのサブセットは、前記シーン内の前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の残りの前記サブセットの可観測サンプル点の時刻と異なる時刻における観測サンプル点である、請求項１３に記載の方法。
15. 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、
    前記センサーによる前記シーンの前記観測サンプル点のセットと、前記非パラメトリックな演算子の前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態との間の誤差を最小化することによって、基底行列のセットの係数のセットを求めることと、
    前記基底行列のセットの前記係数のセットが、前記非パラメトリックな演算子の固有値のセットに従って時間的予測条件に適合していることを確認することと、
    前記センサーによる前記シーンの前記観測サンプル点のセットを相関させることに関連付けられた前記基底行列のセットの前記係数のセットの係数のサブセットと、前記非パラメトリックな演算子の前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される状態との間の誤差を最小化することと、
    を含む、請求項１３に記載の方法。
16. 方法を実行するコンピューターによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、前記方法は、シーン内の物体の流動の状態を求めるものであり、前記物体は、動物、機械、流体、物質又は電流のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含み、前記方法は、
    少なくとも１つのセンサーによって生成された前記シーンの観測サンプル点における前記流動の測定状態を入手することであって、前記シーンは、前記観測サンプル点のサブセット及び未観測サンプル点のサブセットを有するサンプル点のセットを含むことと、
    前記シーン内の物体の流動を含むトレーニング履歴データと前記シーン内の前記物体の前記流動のトレーニング状態の時変ダイナミクスを指定する非パラメトリックな演算子を記憶しているメモリを用いることであって、該非パラメトリックな演算子は、演算子固有値のセットと、前記シーンの前記サンプル点のセット内のすべてのサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の完全モードのセットを求める演算子モードのセットとを含み、該非パラメトリックな演算子は、前記シーン内のサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の推定される将来の状態を、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の現在の測定状態の関数として求めるようにトレーニングされ、前記非パラメトリックな演算子は、動きを表現するパラメータを必要とすることなく、前記流動の前記状態を直接推定するデータ依存演算子である、ことと、
    前記少なくとも１つのセンサーと通信する入力インターフェースを介して、前記シーンの前記観測サンプル点における前記物体の前記流動の前記現在の測定状態を入手する、ことと、
    前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態とともに、前記メモリおよび前記入力インターフェースと通信するプロセッサによって、前記非パラメトリックな演算子と、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記現在の測定状態とを用いて、前記観測サンプル点のサブセットと前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態を推定し、前記観測サンプル点のサブセットにおける前記推定される将来の状態が前記観測サンプル点のサブセットにおける前記測定状態と整合することを確認することと、
    前記シーン内の前記物体の前記流動の前記状態を管理するマネージメントを援助するために、前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記流動の前記状態を、前記プロセッサと通信する出力インターフェースを介して出力することと、
    を含む、非一時的コンピューター可読記憶媒体。
17. 前記非パラメトリックな演算子の前記トレーニングは、
    前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動のトレーニング状態の履歴データを取得すること、
    前記シーン内の前記サンプル点のセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態をモデルに従ってシミュレーションすること、又は、
    前記シーン内のサンプル点の一連のサブセットにおいて前記物体の前記流動の前記トレーニング状態を取得すること、
    のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含み、
    前記シーン内の前記一連の前記サンプル点における前記サンプル点の全ての前記サブセットが、前記シーン内の前記サンプル点のセットにおける全ての前記サンプル点を含むように、前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の少なくとも１つのサブセットは、前記シーン内の前記サンプル点の一連のサブセットにおける前記サンプル点の残りの前記サブセットの可観測サンプル点の時刻と異なる時刻における観測サンプル点である、請求項１６に記載の記憶媒体。
18. 前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を推定することは、
    ダイナミカルシステムを求めることを含み、該ダイナミカルシステムは、オブザーバーを含み、該オブザーバーは、前記非パラメトリックな演算子が前記演算子モードのセットと前記固有値のセットとを含むようなオブザーバーモデルを含み、
    前記シーンの前記未観測サンプル点のサブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を前記推定することは、前記オブザーバーモデルに従うとともに、
    前記非パラメトリックな演算子の前記演算子モードのセットに基づいて、前記シーンの前記サンプル点のセット内の全てのサンプル点における前記物体の前記流動の前記状態の完全モードのセットを求めることと、
    前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態の前記演算子モードのセットの可観測モードのサブセットを求めることと、
    安定化フィードバック利得の極固有値を複素単位円内に割り当てることによって、前記シーンの前記観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動のオブザーバーモデルの前記安定化フィードバック利得を求めることと、
    基底関数のセットと前記可観測モードの前記セットとの乗算が前記非パラメトリックな演算子の前記固有値のセットに従って時間的予測条件に適合していることを確認することによって、前記基底関数のセットを推定することと、
    前記完全モードのセットに前記基底関数のセットを乗算することによって、前記未観測サンプル点の前記サブセットにおける前記物体の前記流動の前記状態を生成することと、
    前記シーンの前記未観測サンプル点のセットにおける前記流動の前記状態を出力することと、
    を含む、請求項１６に記載の記憶媒体。