JP2020194489A - 異常検出方法、異常検出装置、及び異常検出システム - Google Patents
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Abstract
Description
図1に示すように、異常検出システム100は、出力装置10と異常検出装置20を含む。出力装置10と異常検出装置20は図示しない通信回線で接続されている。
車両の挙動に関する異常検出方法は、第1実施形態に示した異常検出方法に限定されない。
Claims (8)
- コンピュータ(30)を用いて、異常の検出対象となる車両の挙動を表す第1の運転情報と、走行環境に異常が認められない場合における第2の運転情報の相違度合いを示す異常度の大きさに応じて、前記車両の挙動に異常が認められるか検出する場合に、予め蓄積された前記異常度の集合から生成される異常度分布(4)を用いて、異常の有無に関する誤判定の確率が予め定めた確率となるような前記異常度を異常閾値として推定し、
推定した前記異常閾値と、前記第1の運転情報に対する前記異常度を比較することで、前記車両の挙動に異常が認められるか検出する
異常検出方法。 - 前記異常度分布の生成に用いられる前記異常度の数に応じて、前記異常度分布から前記異常閾値を推定する推定方法を切り換える
請求項1記載の異常検出方法。 - 前記異常度分布の生成に用いられる前記異常度のデータ数が予め定めた基準データ数以上である場合、前記異常度分布の全面積に対する、前記異常度の大きい方から前記誤判定の確率で表される割合の面積に対応した前記異常度を前記異常閾値として推定し、前記異常度分布の生成に用いられる前記異常度のデータ数が前記基準データ数未満である場合、前記異常度分布を特定の確率分布に当てはめ、前記確率分布の全面積に対する、前記異常度の大きい方から前記誤判定の確率で表される割合の面積に対応した前記異常度を前記異常閾値として推定する
請求項2記載の異常検出方法。 - 前記異常閾値の推定単位を決定し、予め蓄積された複数の前記異常度のうち、前記異常閾値の推定単位に含まれる前記異常度から前記異常閾値を推定する
請求項1〜請求項3の何れか1項に記載の異常検出方法。 - 前記異常閾値の推定単位を、前記車両の走行地点から予め定めた範囲内に含まれる近隣地域の単位に決定し、前記車両の走行地点から前記近隣地域で用いる前記異常閾値を推定する
請求項4記載の異常検出方法。 - 前記異常閾値の推定単位を、前記車両の走行環境に関する属性情報と類似する属性情報の単位に決定し、前記異常閾値の推定単位に決定した属性情報が含まれる範囲内で用いる前記異常閾値を推定する
請求項4記載の異常検出方法。 - 車両の挙動を表す第1の運転情報と、走行環境に異常が認められない場合における第2の運転情報の相違度合いを示す異常度の大きさに応じて、前記車両の挙動に異常が認められるか検出する場合に、予め蓄積された前記異常度の集合から生成される異常度分布(4)を用いて、異常の有無に関する誤判定の確率が予め定めた確率となるような前記異常度を異常閾値として推定する閾値推定部(24)と、
前記閾値推定部で推定された前記異常閾値と、前記第1の運転情報に対する前記異常度を比較することで、前記車両の挙動に異常が認められるか検出する異常検出部(29)と、
を備えた異常検出装置(20)。 - 車両の挙動を表す第1の運転情報と、前記車両が走行する走行環境を表す属性情報を出力する出力部を備えた出力装置(10)と、
前記出力装置の前記出力部から受け付けた前記第1の運転情報と、走行環境に異常が認められない場合における第2の運転情報の相違度合いを示す異常度の大きさに応じて、前記車両の挙動に異常が認められるか検出する場合に、予め蓄積された前記異常度の集合から生成される異常度分布(4)を用いて、異常の有無に関する誤判定の確率が予め定めた確率となるような前記異常度を異常閾値として推定する閾値推定部(24)、及び、前記閾値推定部で推定された前記異常閾値と、前記第1の運転情報に対する前記異常度を比較することで、前記車両の挙動に異常が認められるか検出する異常検出部(29)を備えた異常検出装置(20)と、
を含む異常検出システム(100)。
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