JP5966542B2 - Trajectory analysis apparatus and trajectory analysis program - Google Patents

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Description

本件開示は、複数の軌跡相互の関係を解析する軌跡解析装置および軌跡解析プログラムに関する。   The present disclosure relates to a trajectory analysis apparatus and a trajectory analysis program that analyze a relationship between a plurality of trajectories.

移動体が移動した際の軌跡を取得する技術の一つとして、例えば、推測航法(dead-reckoning)の一種である慣性航法により、加速度センサなどの計測値に基づいて算出した現在位置までの軌跡を求める手法がある。例えば、スマートフォンなどの携帯端末に搭載された加速度センサや角速度センサで得られる計測値について、このような慣性航法技術を利用することにより、携帯端末を所持している人物の軌跡を取得する技術が提案されている(特許文献1参照)。   As one of the techniques for acquiring the trajectory when the moving body moves, for example, the trajectory to the current position calculated based on the measured value of the acceleration sensor etc. by inertial navigation which is a kind of dead-reckoning There is a method to find For example, there is a technology for acquiring the trajectory of a person holding a mobile terminal by using such inertial navigation technology for the measurement value obtained by an acceleration sensor or an angular velocity sensor mounted on a mobile terminal such as a smartphone. It has been proposed (see Patent Document 1).

また、携帯端末の位置を精密に特定する技術として、複数の無線送信機からの無線信号を携帯端末が受信した際の受信強度と各無線送信機の位置とに基づいて、携帯端末の位置を算出する技法が提案されている(特許文献2参照)。   In addition, as a technique for precisely identifying the position of the mobile terminal, the position of the mobile terminal is determined based on the reception intensity when the mobile terminal receives wireless signals from a plurality of wireless transmitters and the position of each wireless transmitter. A technique for calculating has been proposed (see Patent Document 2).

特開2007−093433号公報JP 2007-093433 A 特開2004−215258号公報JP 2004-215258 A

ところで、慣性航法技術によって得られる各携帯端末の軌跡は、個々の携帯端末の初期位置を基準として算出される。このため、複数の携帯端末についてそれぞれ取得した軌跡が互いにどのような相対位置にあるのかを特定することは困難である。   By the way, the trajectory of each mobile terminal obtained by the inertial navigation technique is calculated with reference to the initial position of each mobile terminal. For this reason, it is difficult to specify the relative positions of the trajectories acquired for each of the plurality of mobile terminals.

一方、各携帯端末を所持した利用者が移動する過程で、それぞれの移動経路に含まれる複数の地点において、例えば、特許文献2の技法のような測位技術を用いて位置情報を取得することで、複数の軌跡を共通の座標系で示すことは可能である。   On the other hand, in the process in which the user carrying each mobile terminal moves, at a plurality of points included in each movement route, for example, by acquiring position information using a positioning technique such as the technique of Patent Document 2 It is possible to indicate a plurality of trajectories in a common coordinate system.

しかしながら、例えば、特許文献2の技法で算出された携帯端末の位置の精度が数メートルであるとすると、個々の軌跡に含まれる複数の地点の座標が精度に応じてばらつくために、複数の軌跡の相対的な位置を高い精度で特定することは困難である。   However, for example, when the accuracy of the position of the mobile terminal calculated by the technique of Patent Document 2 is several meters, the coordinates of a plurality of points included in each locus vary depending on the accuracy, and thus a plurality of trajectories. It is difficult to specify the relative position of each with high accuracy.

本件開示は、複数の軌跡の相対的な位置を高い精度で特定可能な軌跡解析装置及び軌跡解析プログラムを提供することを目的とする。   An object of the present disclosure is to provide a trajectory analysis apparatus and a trajectory analysis program capable of specifying the relative positions of a plurality of trajectories with high accuracy.

一つの観点による軌跡解析装置は、複数の端末装置それぞれについて移動開始時の位置からの変位および移動開始時の向きからの偏角を時系列的に示す移動情報に基づいて、前記各端末装置の軌跡を生成する生成部と、信号源から前記各端末装置に到来した信号の強度を時系列的に示す強度情報を収集する収集部と、前記収集部によって前記端末装置ごとに収集された強度情報で示される信号の強度の時間変化に基づいて、所定の参照地点を前記各端末装置が通過した時刻を示す参照時刻を推定する推定部と、前記各端末装置に対応して生成された軌跡から、当該端末装置に対応する参照時刻を含む所定の期間に前記端末装置が移動した範囲を参照範囲として抽出する抽出部と、前記各端末装置の軌跡から抽出された参照範囲の位相幾何学的な特徴を照合することにより、前記複数の軌跡の相対位置を特定する特定部とを備える。   The trajectory analysis device according to one aspect is based on movement information that indicates in time series the displacement from the position at the start of movement and the declination from the direction at the start of movement for each of the plurality of terminal devices. A generation unit that generates a trajectory, a collection unit that collects intensity information indicating the intensity of a signal arriving at each terminal device from a signal source in time series, and intensity information collected for each terminal device by the collection unit From an estimation unit that estimates a reference time indicating a time at which each terminal device passes through a predetermined reference point based on a time change in signal strength indicated by: and a trajectory generated corresponding to each terminal device An extraction unit that extracts, as a reference range, a range in which the terminal device has moved during a predetermined period including a reference time corresponding to the terminal device, and a topology of the reference ranges extracted from the trajectories of the terminal devices By matching the characteristic, and a specifying unit for specifying the relative positions of the plurality of trajectories.

また、別の観点による軌跡解析プログラムは、複数の端末装置それぞれについて移動開始時の位置からの変位および移動開始時の向きからの偏角を時系列的に示す移動情報に基づいて、前記各端末装置の軌跡を生成し、信号源から前記各端末装置に到来した信号の強度を時系列的に示す強度情報を収集し、前記端末装置ごとに収集された強度情報で示される信号の強度の時間変化に基づいて、所定の参照地点を前記各端末装置が通過した時刻を示す参照時刻を推定し、前記各端末装置に対応して生成された軌跡から、当該端末装置に対応する参照時刻を含む所定の期間に前記端末装置が移動した範囲を参照範囲として抽出し、前記各端末装置の軌跡から抽出された参照範囲の位相幾何学的な特徴を照合することにより、前記複数の軌跡の相対位置を特定する処理をコンピュータに実行させる。   Further, the trajectory analysis program according to another aspect is based on the movement information indicating the displacement from the position at the start of movement and the declination from the direction at the start of movement for each of the plurality of terminal devices in time series. The time of the signal strength indicated by the strength information collected for each terminal device is generated by generating a trajectory of the device, collecting strength information indicating the strength of the signal arriving at each terminal device from the signal source in time series. Based on the change, a reference time indicating a time when each terminal device passes through a predetermined reference point is estimated, and a reference time corresponding to the terminal device is included from a trajectory generated corresponding to each terminal device. A range in which the terminal device has moved during a predetermined period is extracted as a reference range, and the topological features of the reference ranges extracted from the trajectories of the terminal devices are collated. To execute a process for specifying a location on a computer.

本件開示の軌跡解析装置及び軌跡解析プログラムによれば、複数の軌跡の相対的な位置を高い精度で特定することができる。   According to the trajectory analysis device and the trajectory analysis program of the present disclosure, the relative positions of a plurality of trajectories can be specified with high accuracy.

軌跡解析装置の一実施形態を示す図である。It is a figure which shows one Embodiment of a locus | trajectory analysis apparatus. 信号源Rの配置例を示す図である。3 is a diagram illustrating an arrangement example of signal sources R. FIG. 移動中の端末装置UEが受信する信号の強度変化の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the intensity | strength change of the signal which the terminal device UE which is moving. 参照範囲の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a reference range. トポロジーマッチングを説明する図である。It is a figure explaining topology matching. 軌跡解析装置の別実施形態を示す図である。It is a figure which shows another embodiment of a locus | trajectory analysis apparatus. 移動情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of movement information. 強度情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of intensity | strength information. 参照時刻の推定結果の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the estimation result of reference time. 軌跡解析装置の別実施形態を示す図である。It is a figure which shows another embodiment of a locus | trajectory analysis apparatus. 軌跡を分割して得られる直線区間の配列の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the arrangement | sequence of the linear area obtained by dividing | segmenting a locus | trajectory. 分割点の検出を説明する図である。It is a figure explaining the detection of a dividing point. 分割点を示す情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the information which shows a dividing point. 移動経路の例を示す図(その1)である。FIG. 6 is a diagram (part 1) illustrating an example of a travel route. 移動経路の例を示す図(その2)である。FIG. 10 is a second diagram illustrating an example of a movement route. 分割点の例を示す図(その1)である。It is a figure which shows the example of a dividing point (the 1). 分割点の例を示す図(その2)である。It is a figure which shows the example of a dividing point (the 2). 分割点の例を示す図(その3)である。FIG. 6 is a diagram (part 3) illustrating an example of division points. 配列データの例を示す図である。It is a figure which shows the example of arrangement | sequence data. 評価値の算出例を示す図である。It is a figure which shows the example of calculation of an evaluation value. 座標変換を説明する図である。It is a figure explaining coordinate transformation. 相対的な位置を特定した例を示す図(その1)である。It is FIG. (1) which shows the example which specified the relative position. 相対的な位置を特定した例を示す図(その2)である。It is FIG. (2) which shows the example which specified the relative position. 相対的な位置を特定した例を示す図(その3)である。It is FIG. (3) which shows the example which specified the relative position. トポロジーマッチングの課題を説明する図である。It is a figure explaining the subject of topology matching. 軌跡解析装置のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of a locus | trajectory analysis apparatus. 軌跡解析処理のフローチャートの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the flowchart of a locus | trajectory analysis process. 参照時刻を推定する処理のフローチャートの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the flowchart of the process which estimates reference time. 参照範囲を抽出する処理のフローチャートの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the flowchart of the process which extracts a reference range. 参照範囲のトポロジーマッチング処理のフローチャートの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the flowchart of the topology matching process of a reference range.

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図1に、軌跡解析装置の一実施形態を示す。図1に示した軌跡解析装置10は、端末装置UE1,UE2を含む複数の端末装置を所持する人物などの移動体について、慣性航法によって得られる軌跡Tr1,Tr2,…について後述する解析処理を行うことで、軌跡Tr1,Tr2,…の相対的位置を特定する。   FIG. 1 shows an embodiment of a trajectory analysis apparatus. The trajectory analysis apparatus 10 illustrated in FIG. 1 performs an analysis process described later on trajectories Tr1, Tr2,... Obtained by inertial navigation for a moving body such as a person possessing a plurality of terminal devices including the terminal devices UE1 and UE2. Thus, the relative positions of the trajectories Tr1, Tr2,.

図1に示した端末装置UE1,UE2を含む複数の端末装置は、例えば、スマートフォンなどの携帯端末であり、後述するようにして、各移動体の軌跡Tr1,Tr2,…の生成に必要な情報を軌跡解析装置10に渡す。なお、各移動体の軌跡Tr1,Tr2,…は、例えば、一人の人物が互いに異なる時間帯に移動した経路に対応していてもよい。   A plurality of terminal devices including the terminal devices UE1 and UE2 illustrated in FIG. 1 are portable terminals such as smartphones, for example, and information necessary for generating the trajectories Tr1, Tr2,... Is passed to the trajectory analysis apparatus 10. Note that the trajectories Tr1, Tr2,... Of each mobile object may correspond to, for example, a route in which one person moves in different time zones.

なお、以下の説明において、端末装置UE1,UE2を含む複数の端末装置を総称する際は、単に、端末装置UEと称する。また、複数の端末装置UEのそれぞれに対応する軌跡を総称する際は、単に、軌跡Trと称する。   In the following description, when collectively referring to a plurality of terminal devices including the terminal devices UE1 and UE2, they are simply referred to as a terminal device UE. Moreover, when generically referring to the trajectory corresponding to each of the plurality of terminal apparatuses UE, it is simply referred to as a trajectory Tr.

軌跡解析装置10は、生成部11と、収集部12と、推定部13と、抽出部14と、特定部15とを含んでいる。また、図1に示した符号Rは、所定の場所に配置されている信号源である。   The trajectory analysis apparatus 10 includes a generation unit 11, a collection unit 12, an estimation unit 13, an extraction unit 14, and a specification unit 15. Moreover, the code | symbol R shown in FIG. 1 is the signal source arrange | positioned in the predetermined place.

生成部11は、各端末装置UEから、当該端末装置UEを所持する移動体の移動開始時の位置からの変位および移動開始時の向きからの偏角を時系列的に示す移動情報を受け取り、受け取った移動情報に基づいて、各端末装置UEの軌跡Trを生成する。   The generation unit 11 receives, from each terminal device UE, movement information indicating in time series the displacement from the position at the start of movement of the mobile object carrying the terminal device UE and the declination from the direction at the start of movement, Based on the received movement information, a trajectory Tr of each terminal apparatus UE is generated.

収集部12は、上述した信号源Rから各端末装置UEに到来した信号の強度を時系列的に示す強度情報を、各端末装置UEから受け取り、端末装置UEそれぞれに対応して収集する。   The collection unit 12 receives, from each terminal apparatus UE, intensity information indicating the intensity of the signal arriving at each terminal apparatus UE from the signal source R described above, and collects the intensity information corresponding to each terminal apparatus UE.

推定部13は、各端末装置UEに対応して収集された強度情報の時間変化に基づいて、信号源Rに対応する所定の参照地点を各端末装置UEが通過した時刻を、端末装置UEそれぞれに対応する参照時刻として推定する。   The estimation unit 13 determines the time at which each terminal apparatus UE has passed a predetermined reference point corresponding to the signal source R based on the time change of the intensity information collected corresponding to each terminal apparatus UE. Is estimated as a reference time corresponding to.

ここで、建物内における移動体の軌跡を解析する場合に好適な信号源Rの配置例と、当該配置例において、信号源Rを基準とした位置で指定される参照地点の例について、図2および図3を参照して説明する。   Here, an example of the arrangement of the signal source R suitable for analyzing the trajectory of the moving body in the building, and an example of the reference point designated by the position based on the signal source R in the arrangement example will be described with reference to FIG. This will be described with reference to FIG.

図2は、信号源Rの配置例を示している。図2において、符号C1は、事務所のように複数の人物が滞在する比較的大きな部屋を示している。また、符号C2,C3,C4,C5は、打ち合わせコーナーなどの小部屋を示し、符号C6,C7は、例えば、トイレやエレベータなど特定の機能を持つ部屋を示している。図2に示した部屋C1〜C7は、いずれも廊下Hwに面しており、廊下Hwを通ることによって互いに行き来が可能になっている。   FIG. 2 shows an arrangement example of the signal source R. In FIG. 2, the code | symbol C1 has shown the comparatively big room where a several person stays like an office. Reference numerals C2, C3, C4, and C5 indicate small rooms such as meeting corners, and reference numerals C6 and C7 indicate rooms having specific functions such as a toilet and an elevator, for example. The rooms C1 to C7 shown in FIG. 2 all face the hallway Hw, and can go to and from each other by passing through the hallway Hw.

また、図2において、符号Tr1、Tr2は、図1に示した端末装置UE1、UE2の軌跡Tr1,Tr2を取得する際に、各端末装置UEを所持する人物が移動した経路の例である。なお、図2に示した移動経路Tr1,Tr2は、いずれも、部屋C1の外部から部屋C1の内部に進入する過程を含んでおり、外部から部屋C1に入るまでの経路や、出入り口ENを通過している点などが共通している。   In FIG. 2, reference signs Tr <b> 1 and Tr <b> 2 are examples of routes along which the person carrying each terminal device UE has moved when the traces Tr <b> 1 and Tr <b> 2 of the terminal devices UE <b> 1 and UE <b> 2 shown in FIG. 2 includes a process of entering the room C1 from the outside of the room C1, and passes through the path from the outside to the room C1 and the entrance / exit EN. Are common.

図2の例では、例えば、無線LAN(Local Area Network)のアクセスポイントなどの信号源Rが、部屋C1の内部に設置されている。このように、部屋C1の内部に設置された信号源Rからの信号は、部屋C1の壁によって遮られる。このため、部屋C1の内部に滞在する人物が所持している端末装置UEが受信する信号強度に比べて、部屋C1の外部にいる人物が所持している端末装置UEが受信する信号強度は微弱である。   In the example of FIG. 2, for example, a signal source R such as a wireless LAN (Local Area Network) access point is installed in the room C1. Thus, the signal from the signal source R installed in the room C1 is blocked by the wall of the room C1. For this reason, the signal strength received by the terminal device UE possessed by the person outside the room C1 is weaker than the signal strength received by the terminal device UE possessed by the person staying inside the room C1. It is.

図3は、移動中の端末装置UEが受信する信号の強度変化の例を示している。図3の横軸は、時間tを示しており、縦軸は、信号強度Pを示している。   FIG. 3 illustrates an example of a change in strength of a signal received by the moving terminal apparatus UE. The horizontal axis in FIG. 3 indicates time t, and the vertical axis indicates the signal strength P.

また、図3に示した符号Pt1は、端末装置UEが図2に示した移動経路Tr1に沿って移動する過程で、端末装置UEが受信した信号の強度変化を表すグラフの例を示している。   Moreover, the code | symbol Pt1 shown in FIG. 3 has shown the example of the graph showing the intensity | strength change of the signal which the terminal device UE received in the process in which the terminal device UE moves along the movement path | route Tr1 shown in FIG. .

移動経路Tr1に対応する信号の強度変化のグラフPt1は、移動開始から時刻Te1の前まで、受信信号が微弱な状態が継続した後、時刻Te1の前後で急激に受信強度が増大し、その後、受信強度が大きい状態が持続したことを示している。   The graph Pt1 of the change in the intensity of the signal corresponding to the movement path Tr1 shows that the reception intensity increases rapidly before and after the time Te1, after the reception signal continues to be weak from the start of movement to before the time Te1, It shows that the state where the reception intensity is high has continued.

上述したように、部屋C1の外部では、信号源Rからの信号は微弱であるから、グラフPt1の時刻Te1までの期間のように、受信信号の強度が微弱である期間は、端末装置UEが部屋C1の外部を移動している期間であることが推定できる。一方、部屋C1の内部では、信号源Rからの信号は比較的大きいことから、時刻Te1以降の期間のように、受信信号強度が大きい状態が持続している期間は、端末装置UEが部屋C1の内部を移動している期間であると推定することができる。   As described above, since the signal from the signal source R is weak outside the room C1, the terminal apparatus UE does not perform the period when the intensity of the received signal is weak, such as the period up to the time Te1 of the graph Pt1. It can be estimated that it is a period of moving outside the room C1. On the other hand, since the signal from the signal source R is relatively large in the room C1, the terminal apparatus UE is in the room C1 during the period in which the received signal strength is high, such as the period after the time Te1. It can be estimated that this is a period during which the user is moving inside.

したがって、図3に示したグラフPt1のように、信号源Rからの受信信号の強度が増大した場合には、強度変化の立ち上がりの時刻Te1において、端末装置UEが出入り口ENを通過して部屋C1の内部に入ったことが推定できる。同様に、信号源Rからの受信信号の強度が減少した場合には、強度変化の立ち下がりの時刻において、端末装置UEが出入り口ENを通過して部屋C1の外部に出たことが推定できる。   Therefore, as shown in the graph Pt1 shown in FIG. 3, when the intensity of the received signal from the signal source R increases, the terminal apparatus UE passes through the entrance / exit EN at the time Te1 when the intensity changes, and the room C1 Can be estimated to have entered Similarly, when the strength of the received signal from the signal source R decreases, it can be estimated that the terminal device UE has passed through the entrance / exit EN and has exited the room C1 at the time when the strength change falls.

つまり、図1に示した推定部13は、信号源Rから端末装置UEが受信する信号の強度変化に基づいて、端末装置UEを所持する人物が出入り口ENを通過した時刻を推定することができる。なお、部屋C1の出入り口ENは、信号源Rを基準として位置を指定可能な参照地点の一例である。   That is, the estimation unit 13 illustrated in FIG. 1 can estimate the time when the person carrying the terminal device UE passes through the entrance / exit EN based on the intensity change of the signal received by the terminal device UE from the signal source R. . The entrance / exit EN of the room C1 is an example of a reference point whose position can be specified with the signal source R as a reference.

ここで、部屋C1の出入り口ENは、部屋C1に出入りする人物が必ず通過する地点であるため、建物内を移動する過程で部屋C1に立ち寄る人物の移動経路は、出入り口EN付近に集中して分布する。したがって、部屋C1の出入り口ENのように、移動経路が集束する地点を参照地点とすることは、建物内での人物などの移動体の軌跡を解析する目的を果たす上で有用である。   Here, since the entrance / exit EN of the room C1 is a point where the person entering / exiting the room C1 always passes, the movement path of the person who stops by the room C1 in the process of moving in the building is concentrated near the entrance / exit EN. To do. Therefore, using the point where the moving route converges as the entrance EN of the room C1 as the reference point is useful for achieving the purpose of analyzing the trajectory of a moving body such as a person in the building.

推定部13は、収集部12によって収集された強度情報に基づいて、例えば、信号源Rから端末装置UEが受信する信号の強度が所定の閾値Pthを跨いで変化した時刻を検出してもよい。そして、推定部13は、閾値Pthに基づいて検出した時刻を、端末装置UEが出入り口ENを通過した時刻の推定結果としてもよい。   The estimation unit 13 may detect, for example, the time when the strength of the signal received by the terminal device UE from the signal source R has changed over a predetermined threshold Pth based on the strength information collected by the collection unit 12. . And the estimation part 13 is good also considering the time detected based on the threshold value Pth as an estimation result of the time when the terminal device UE passed the entrance / exit EN.

推定部13が信号強度との比較に用いる閾値Pthの値は、例えば、部屋C1内部において端末装置UEが信号源Rから受信する信号強度の最低値Pmよりも、所定の値だけ小さい値に設定することが望ましい。また、部屋C1内部における信号強度の最低値Pmは、例えば、部屋C1内部において端末装置UEが信号源Rから受信する信号強度の時間変化に基づいて、予め決定しておくことができる。なお、部屋C1内部における信号強度は、時間的な揺らぎが大きい。このため、最低値Pmを決定する際には、所定のサンプル数にわたる移動平均を算出することにより、揺らぎの影響を軽減することが望ましい。   The value of the threshold value Pth used by the estimation unit 13 for comparison with the signal strength is set to a value smaller than the minimum value Pm of the signal strength received by the terminal apparatus UE from the signal source R in the room C1, for example, by a predetermined value. It is desirable to do. Further, the minimum value Pm of the signal strength inside the room C1 can be determined in advance based on, for example, the time change of the signal strength received by the terminal device UE from the signal source R inside the room C1. Note that the signal intensity inside the room C1 has a large temporal fluctuation. For this reason, when determining the minimum value Pm, it is desirable to reduce the influence of fluctuation by calculating a moving average over a predetermined number of samples.

上述したようにして、推定部13は、例えば、図2に示した移動経路Tr1,Tr2に沿って端末装置UE1、UE2がそれぞれ移動する過程で、端末装置UE1、UE2が出入り口ENを通過した時刻を示す参照時刻をそれぞれ推定する。   As described above, for example, the estimation unit 13 performs the time when the terminal devices UE1 and UE2 have passed through the entrance / exit EN in the course of the movement of the terminal devices UE1 and UE2 along the movement paths Tr1 and Tr2 illustrated in FIG. Each reference time indicating is estimated.

このようにして推定された参照時刻に基づいて、図1に示した抽出部14は、各端末装置UEに対応して生成された軌跡Trから、当該端末装置UEに対応する参照時刻を含む所定の期間に端末装置UEが移動した範囲を参照範囲として抽出する。なお、参照時刻を含む所定の期間は、例えば、参照時刻の前後の数秒〜十数秒間に設定してもよい。   Based on the reference time estimated in this way, the extraction unit 14 illustrated in FIG. 1 includes a predetermined time including a reference time corresponding to the terminal device UE from the trajectory Tr generated corresponding to each terminal device UE. The range in which the terminal device UE has moved during the period is extracted as a reference range. Note that the predetermined period including the reference time may be set to, for example, several seconds to several tens of seconds before and after the reference time.

抽出部14は、例えば、参照時刻を含む所定の期間の開始時刻における端末装置UEの位置を示す軌跡Tr上の点から、上述した所定の期間の終了時刻における端末装置UEの位置を示す軌跡Tr上の点までの範囲を参照範囲として抽出する。   The extraction unit 14, for example, from a point on the locus Tr indicating the position of the terminal device UE at the start time of the predetermined period including the reference time, the locus Tr indicating the position of the terminal device UE at the end time of the predetermined period described above. The range up to the upper point is extracted as a reference range.

図4は、軌跡Tr1,Tr2から抽出された参照範囲の例を示している。図4において、座標軸X1,Y1は、端末装置UE1の移動開始時点での位置を基準とする座標系を示している。また、図4において、座標軸X2,Y2は、端末装置UE2の移動開始時点での位置を基準とする座標系を示している。   FIG. 4 shows an example of the reference range extracted from the trajectories Tr1 and Tr2. In FIG. 4, coordinate axes X1 and Y1 indicate a coordinate system based on the position of the terminal device UE1 at the start of movement. In FIG. 4, coordinate axes X2 and Y2 indicate a coordinate system based on the position of the terminal device UE2 at the start of movement.

図4(A)は、端末装置UE1からの移動情報に基づいて生成された軌跡Tr1を示している。図4(A)において、符号EP1は、軌跡Tr1を取得する過程で収集された強度情報に基づいて、上述した推定部13が推定した参照時刻における端末装置UE1の軌跡Tr1上の位置を示している。ここで、上述した参照時刻は、図2に示した部屋C1の出入り口ENを端末装置UE1が通過した時刻を示している。また、符号Q1_Sは、軌跡Tr1について抽出部14が抽出した参照範囲の始点を示し、符号Q1_Eは、軌跡Tr1について抽出部14が抽出した参照範囲の終点を示している。   FIG. 4A shows a trajectory Tr1 generated based on movement information from the terminal device UE1. In FIG. 4A, the code EP1 indicates the position on the trajectory Tr1 of the terminal device UE1 at the reference time estimated by the estimation unit 13 based on the intensity information collected in the process of acquiring the trajectory Tr1. Yes. Here, the reference time mentioned above has shown the time when the terminal device UE1 passed the entrance / exit EN of the room C1 shown in FIG. Further, reference sign Q1_S indicates the start point of the reference range extracted by the extraction unit 14 for the trajectory Tr1, and reference sign Q1_E indicates the end point of the reference range extracted by the extraction unit 14 for the trajectory Tr1.

また、図4(B)は、端末装置UE2からの移動情報に基づいて生成された軌跡Tr2を示している。図4(B)において、符号EP2は、軌跡Tr2を取得する過程で収集された強度情報に基づいて、上述した推定部13が推定した参照時刻における端末装置UE2の軌跡Tr2上の位置を示している。ここで、上述した参照時刻は、図2に示した部屋C1の出入り口ENを端末装置UE2が通過した時刻を示している。また、符号Q2_Sは、軌跡Tr2について抽出部14が抽出した参照範囲の始点を示し、符号Q2_Eは、軌跡Tr2について抽出部14が抽出した参照範囲の終点を示している。   FIG. 4B shows a trajectory Tr2 generated based on movement information from the terminal device UE2. In FIG. 4 (B), the code | symbol EP2 shows the position on the locus | trajectory Tr2 of the terminal device UE2 in the reference time which the estimation part 13 mentioned above estimated based on the intensity | strength information collected in the process of acquiring locus | trajectory Tr2. Yes. Here, the reference time mentioned above has shown the time when the terminal device UE2 passed the entrance / exit EN of the room C1 shown in FIG. Further, reference sign Q2_S indicates the start point of the reference range extracted by the extraction unit 14 for the trajectory Tr2, and reference sign Q2_E indicates the end point of the reference range extracted by the extraction unit 14 for the trajectory Tr2.

上述したように、図1に示した推定部13は、端末装置UE1,UE2について、それぞれが図2に示した部屋C1の出入り口ENを通過したことが推定される時刻を、参照時刻として特定している。したがって、図4(A),(B)にそれぞれ符号EP1,EP2で示した軌跡Tr1,Tr2上の位置は、いずれも、図2に示した出入り口ENの位置に対応している。つまり、軌跡Tr1と軌跡Tr2とは、上述した出入り口ENを含む少なくとも一部の区間において、互いに重ね合わせることができる。   As described above, the estimation unit 13 illustrated in FIG. 1 specifies, as the reference time, the time estimated that each of the terminal devices UE1 and UE2 has passed through the doorway EN of the room C1 illustrated in FIG. ing. Accordingly, the positions on the trajectories Tr1 and Tr2 indicated by the reference numerals EP1 and EP2 in FIGS. 4A and 4B respectively correspond to the position of the entrance / exit EN shown in FIG. That is, the trajectory Tr1 and the trajectory Tr2 can overlap each other in at least a part of the section including the entrance / exit EN described above.

ここで、2つの図形の少なくとも一部がどのように重ね合わせられるかは、図形の位相幾何学的な特徴を照合するトポロジーマッチングによって特定することができる。軌跡のような曲線についてトポロジーマッチングを行う手法としては、例えば、軌跡を複数の直線区間に分割し、個々の直線区間の長さの配列順を位相幾何学的な特徴として照合を行う方法が、本出願人によって先に提案されている(特願2010−290956)。しかし、特願2010−290956の技法を複数の軌跡間の相対的な位置の特定に利用しようとした場合に、重ね合わせの自由度が大きいために、照合対象となる配置の組み合わせが膨大な数になってしまう。これにより、トポロジーマッチング処理のための計算量が膨大になり、解析処理に時間がかかる点が課題であった。   Here, how at least a part of two figures is superimposed can be specified by topology matching that matches the topological features of the figures. As a method for performing topology matching for a curve such as a trajectory, for example, a method in which a trajectory is divided into a plurality of straight line sections, and the arrangement order of the lengths of the individual straight line sections is collated as a topological feature, Previously proposed by the present applicant (Japanese Patent Application No. 2010-290956). However, when the technique of Japanese Patent Application No. 2010-290956 is used to specify the relative positions between a plurality of trajectories, the number of combinations of arrangements to be collated is large because of the high degree of freedom of superposition. Become. As a result, the amount of calculation for the topology matching processing becomes enormous, and the analysis processing takes time.

図1に示した特定部15は、複数の軌跡の相対的な位置を特定する際に、トポロジーマッチングの対象となる範囲を、上述した抽出部14によって各端末装置UEの軌跡Trから抽出された参照範囲に制限することにより、上述した課題を解決する。   When the specifying unit 15 illustrated in FIG. 1 specifies the relative positions of a plurality of trajectories, the range to be subjected to topology matching is extracted from the trajectory Tr of each terminal device UE by the extraction unit 14 described above. By limiting to the reference range, the above-described problems are solved.

例えば、特定部15は、抽出部14によって軌跡Tr1、Tr2について抽出された参照範囲を図5に示すような複数の直線区間に分割し、これらの直線区間の長さを照合した結果に基づいて、軌跡Tr1、Tr2の相対的な位置を特定してもよい。   For example, the specifying unit 15 divides the reference range extracted for the trajectories Tr1 and Tr2 by the extracting unit 14 into a plurality of straight line segments as shown in FIG. 5 and based on the result of collating the lengths of these straight line segments. The relative positions of the trajectories Tr1 and Tr2 may be specified.

図5は、トポロジーマッチングを説明する図である。なお、図5に示した要素のうち、図4に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 5 is a diagram for explaining topology matching. Note that among the elements shown in FIG. 5, elements equivalent to those shown in FIG. 4 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

図5(A)は、軌跡Tr1と軌跡Tr2とを同一の座標系で示している。図5(A)において、符号Q1_1,Q1_2,Q1_3,Q1_4は、軌跡Tr1から抽出された参照範囲に含まれる軌跡Tr1の屈曲点を示している。同様に、符号Q2_1,Q2_2,Q2_3,Q2_4は、軌跡Tr2から抽出された参照範囲に含まれる軌跡Tr2の屈曲点を示している。   FIG. 5A shows the trajectory Tr1 and the trajectory Tr2 in the same coordinate system. In FIG. 5A, reference numerals Q1_1, Q1_2, Q1_3, and Q1_4 indicate inflection points of the trajectory Tr1 included in the reference range extracted from the trajectory Tr1. Similarly, reference numerals Q2_1, Q2_2, Q2_3, and Q2_4 indicate inflection points of the trajectory Tr2 included in the reference range extracted from the trajectory Tr2.

図1に示した特定部15は、図5(A)に軌跡Tr1,Tr2についてそれぞれ示した各屈曲点間の距離を位相幾何学的特徴として照合する。ここでは、この照合結果として、例えば、 屈曲点Q1_1,Q1_2の距離と屈曲点Q2_1,Q2_2の距離とがほぼ一致し、更に、屈曲点Q1_2,Q1_3の距離と屈曲点Q2_2,Q2_3の距離とがほぼ一致した場合について説明する。   The identification unit 15 shown in FIG. 1 collates the distance between the bending points shown for the trajectories Tr1 and Tr2 in FIG. 5A as a topological feature. Here, as a result of this collation, for example, the distance between the bending points Q1_1 and Q1_2 and the distance between the bending points Q2_1 and Q2_2 substantially coincide, and further, the distance between the bending points Q1_2 and Q1_3 and the distance between the bending points Q2_2 and Q2_3. The case where they are almost identical will be described.

この場合に、特定部15は、軌跡Tr1の屈曲点Q1_1〜屈曲点Q1_3までの区間と軌跡Tr2の屈曲点Q2_1〜屈曲点Q2_3までの区間とは、互いに重ね合わせられると判断する。   In this case, the specifying unit 15 determines that the section from the bending point Q1_1 to the bending point Q1_3 of the trajectory Tr1 and the section from the bending point Q2_1 to the bending point Q2_3 of the trajectory Tr2 overlap each other.

このとき、特定部15は、例えば、軌跡Tr2の屈曲点Q2_1,Q2_2,Q2_3の座標を、軌跡Tr1の屈曲点Q1_1,Q1_2,Q1_3に重ね合わせるような座標変換を行うことにより、2つの軌跡Tr1,Tr2を重ね合わせる。   At this time, the specifying unit 15 performs, for example, coordinate transformation such that the coordinates of the bending points Q2_1, Q2_2, and Q2_3 of the trajectory Tr2 are superimposed on the bending points Q1_1, Q1_2, and Q1_3 of the trajectory Tr1. , Tr2 are overlapped.

図5(B)は、上述した座標変換によって重ね合わせられた2つの軌跡Tr1,Tr2を示している。   FIG. 5B shows two trajectories Tr1 and Tr2 superimposed by the coordinate conversion described above.

同様の手順を繰り返すことにより、2以上の移動経路に対応する複数の軌跡Trについて、相対的な位置を特定することも可能である。   By repeating the same procedure, it is also possible to specify relative positions for a plurality of trajectories Tr corresponding to two or more movement paths.

このようにして、図1に示した特定部15は、各端末装置UEについて得られた軌跡Trの参照範囲について、上述したようなトポロジーマッチング処理を行うことにより、各軌跡間の相対的な位置を特定することができる。   In this way, the specifying unit 15 illustrated in FIG. 1 performs the above-described topology matching process on the reference range of the trajectory Tr obtained for each terminal device UE, thereby relative positions between the trajectories. Can be specified.

図2に示したように、室内における移動経路に比べて、室外の廊下を通る移動経路は直線的な部分が多い。また、室内の通路の多くが格子状に設定されているために、室内における移動経路に含まれる直線部分の中に長さが近似している部分が多い。これに対して、廊下部分が格子状に設計されることは少ないので、廊下を通る移動経路に含まれる個々の直線部分の長さは互いに異なっている場合が多い。したがって、上述したような直線区間の距離に着目したトポロジーマッチングは、建物内における人物などの軌跡を解析する上で非常に有用である。   As shown in FIG. 2, the movement path passing through the outdoor corridor has more linear parts than the movement path in the room. In addition, since many indoor passages are set in a lattice pattern, there are many portions whose lengths are approximated in the straight portions included in the indoor movement path. On the other hand, since the corridor portion is rarely designed in a lattice shape, the lengths of the individual straight portions included in the movement path passing through the corridor are often different from each other. Therefore, topology matching focusing on the distance of the straight section as described above is very useful for analyzing the trajectory of a person or the like in a building.

ここで、特定部15がトポロジーマッチングによる照合対象とする配置の組み合わせは、上述した推定部13による推定結果に基づいて抽出された参照範囲のみである。つまり、2つの軌跡の全体を照合対象とする場合に比べて、特定部15がトポロジーマッチングを行う範囲は既に絞り込まれている。したがって、図1に示した推定部13と抽出部14と特定部15とを有する軌跡解析装置10によれば、複数の軌跡Trの全体にわたってトポロジーマッチングを行う場合の課題を解決することができる。すなわち、本件開示の軌跡解析装置10によれば、少ない計算量で、複数の軌跡間の相対位置を特定することができる。なお、上述した直線区間の距離に着目したトポロジーマッチングを実施する上で、好適な抽出部14および特定部15の実施形態については後述する。   Here, the combination of the arrangements to be collated by the specifying unit 15 by the topology matching is only the reference range extracted based on the estimation result by the estimation unit 13 described above. In other words, the range in which the specifying unit 15 performs the topology matching has already been narrowed compared to the case where the entire two trajectories are to be collated. Therefore, according to the trajectory analysis apparatus 10 including the estimation unit 13, the extraction unit 14, and the specification unit 15 illustrated in FIG. 1, it is possible to solve the problem in the case of performing topology matching over the plurality of trajectories Tr. That is, according to the trajectory analysis device 10 disclosed herein, it is possible to specify the relative positions between a plurality of trajectories with a small amount of calculation. Note that preferred embodiments of the extracting unit 14 and the specifying unit 15 will be described later in carrying out the topology matching focusing on the distance between the straight sections described above.

なお、本件開示の軌跡解析装置10に含まれる推定部13は、建物内の別々の場所に配置された複数の信号源Rから端末装置UEが受信した信号の強度変化に基づいて、それぞれの信号源Rに対応する参照時刻を推定することができる。また、このようにして、各信号源Rについて推定された参照時刻に基づいて、抽出部14は、個々の軌跡から、各信号源Rに対応する参照範囲を抽出することができる。   In addition, the estimation part 13 contained in the locus | trajectory analysis apparatus 10 of this indication is each signal based on the intensity | strength change of the signal which the terminal device UE received from the several signal source R arrange | positioned in the separate place in a building. A reference time corresponding to the source R can be estimated. Further, in this way, based on the reference time estimated for each signal source R, the extraction unit 14 can extract a reference range corresponding to each signal source R from each trajectory.

例えば、2つの軌跡の双方が、2以上の信号源Rに対応する参照地点を共通して通過している場合は、これらの参照値点に対応する参照範囲についてそれぞれトポロジーマッチング処理を行うことにより、より高い精度で相対的な位置を特定可能である。   For example, when both of the two trajectories pass through the reference points corresponding to two or more signal sources R in common, the topology matching processing is performed on the reference ranges corresponding to these reference value points, respectively. The relative position can be specified with higher accuracy.

また、図1に示した推定部13は、信号源Rから端末装置UEが受信した信号強度の時間変化の特徴に基づいて、信号源Rに対応する参照地点を端末装置UEが通過した時刻を推定すればよく、参照地点は、信号源Rが配置された室内への出入り口に限られない。例えば、図2に示した廊下Hwの分岐点CPの天井などに信号源R’が配置されている場合に、推定部13は、この信号源R’からの信号強度が極大となるタイミングを、廊下Hwの分岐点CPを通過した時刻として推定してもよい。   Further, the estimation unit 13 illustrated in FIG. 1 determines the time at which the terminal device UE has passed through the reference point corresponding to the signal source R based on the characteristics of the time change of the signal strength received by the terminal device UE from the signal source R. The reference point is not limited to the doorway to the room where the signal source R is arranged. For example, when the signal source R ′ is arranged on the ceiling of the branch point CP of the hallway Hw shown in FIG. 2, the estimation unit 13 determines the timing at which the signal intensity from the signal source R ′ becomes maximum, You may estimate as the time which passed the branch point CP of the corridor Hw.

次に、近年普及が進んでいるスマートフォンなどの携帯端末を端末装置UEとして利用する場合に好適な実施形態について、図6から図8を参照して説明する。   Next, an embodiment suitable for the case where a portable terminal such as a smartphone that has been spreading in recent years is used as the terminal device UE will be described with reference to FIGS.

図6は、軌跡解析装置10の別実施形態を示している。なお、図6に示した構成要素のうち、図1に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 6 shows another embodiment of the trajectory analysis apparatus 10. 6 that are the same as those shown in FIG. 1 are given the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.

図6に示した端末装置UE1、UE2は、例えば、スマートフォンなどの携帯端末であり、加速度センサ1と、角速度センサ2と、移動情報算出部3と、通信処理部4と、信号強度計測部5とを含んでいる。図6の例では図示を省略しているが、端末装置UE2及び他の端末装置も、端末装置UE1と同様に、加速度センサ1と、角速度センサ2と、移動情報算出部3と、通信処理部4と、信号強度計測部5とを含んでいる。   The terminal devices UE1 and UE2 illustrated in FIG. 6 are portable terminals such as smartphones, for example, and include an acceleration sensor 1, an angular velocity sensor 2, a movement information calculation unit 3, a communication processing unit 4, and a signal strength measurement unit 5. Including. Although illustration is abbreviate | omitted in the example of FIG. 6, the terminal device UE2 and other terminal devices are also the acceleration sensor 1, the angular velocity sensor 2, the movement information calculation part 3, and the communication processing part similarly to the terminal device UE1. 4 and a signal intensity measuring unit 5 are included.

図6に示した無線LANアクセスポイントAPは、信号源Rの一例である。また、図6に示した通信処理部4は、上述した無線LANアクセスポイントAPを含む無線LANアクセスポイントおよび第3世代携帯電話網の無線基地局(BS:Base Station)などを介してネットワークNWに接続する機能を有している。   The wireless LAN access point AP shown in FIG. 6 is an example of the signal source R. Further, the communication processing unit 4 shown in FIG. 6 is connected to the network NW via a wireless LAN access point including the above-described wireless LAN access point AP and a wireless base station (BS: Base Station) of the third generation mobile phone network. Has a function to connect.

図6に示した移動情報算出部3は、加速度センサ1及び角速度センサ2でそれぞれ得られる計測値に基づいて、端末装置UEの移動開始時の位置を基準とする位置を示す座標及び移動開始時の向きからの偏角を所定のサンプリング間隔で算出する。また、移動情報算出部3は、算出した座標及び偏角を含む移動情報を、算出に用いた計測値を取得した時刻とともに、通信処理部4を介して軌跡解析装置10に送出する。移動情報算出部3が移動情報を送出する間隔は、上述したサンプリング間隔と同じでもよいし、また、複数の算出結果をまとめて送出してもよい。   The movement information calculation unit 3 illustrated in FIG. 6 is based on the measurement values obtained by the acceleration sensor 1 and the angular velocity sensor 2 respectively, and coordinates indicating a position based on the position at the start of movement of the terminal device UE and the movement start time Is calculated at a predetermined sampling interval. Further, the movement information calculation unit 3 sends movement information including the calculated coordinates and declination to the trajectory analysis device 10 via the communication processing unit 4 together with the time when the measurement value used for the calculation is acquired. The interval at which the movement information calculation unit 3 sends the movement information may be the same as the sampling interval described above, or a plurality of calculation results may be sent together.

信号強度計測部5は、通信処理部4が、無線LANアクセスポイントAPを含む各信号源から受信する信号の強度を所定のサンプリング間隔で計測する。また、信号強度計測部5は、各信号源を識別するためのBSSID(Basic Service Set IDentifier)と、各信号源についての計測で得られた信号強度と、計測を実行した時刻とを、通信処理部4を介して軌跡解析装置10に送出する。信号強度計測部5が信号強度を計測するサンプリング間隔は、上述した移動情報算出部3が移動情報を算出するサンプリング間隔と同じでもよいし、短くてもよい。また、信号強度計測部5は、複数の計測結果について移動平均を行った結果を信号強度の計測結果として送出してもよい。また、信号強度計測部5が強度情報を送出する間隔は、信号強度の計測を行うサンプリング間隔と同じでもよいし、複数の計測結果をまとめて送出してもよい。   The signal strength measuring unit 5 measures the strength of signals received by the communication processing unit 4 from each signal source including the wireless LAN access point AP at a predetermined sampling interval. In addition, the signal strength measuring unit 5 performs communication processing on the BSSID (Basic Service Set IDentifier) for identifying each signal source, the signal strength obtained by the measurement for each signal source, and the time at which the measurement was performed. It is sent to the trajectory analysis device 10 via the unit 4. The sampling interval at which the signal intensity measurement unit 5 measures the signal intensity may be the same as or shorter than the sampling interval at which the movement information calculation unit 3 described above calculates movement information. Further, the signal strength measuring unit 5 may send a result obtained by performing a moving average on a plurality of measurement results as a signal strength measurement result. In addition, the interval at which the signal intensity measurement unit 5 transmits the intensity information may be the same as the sampling interval for measuring the signal intensity, or a plurality of measurement results may be transmitted collectively.

図6に示した軌跡解析装置10は、通信処理部16を介してネットワークNWに接続されている。また、図6に示した生成部11は、移動情報抽出部111と、軌跡データベース112と、軌跡算出部113とを含んでおり、また、収集部12は、強度情報抽出部121と、強度情報保持部122とを含んでいる。   The trajectory analysis apparatus 10 illustrated in FIG. 6 is connected to the network NW via the communication processing unit 16. 6 includes a movement information extraction unit 111, a trajectory database 112, and a trajectory calculation unit 113, and the collection unit 12 includes an intensity information extraction unit 121, intensity information, and the like. Holding part 122.

移動情報抽出部111は、通信処理部16が各端末装置UEから受け取る情報の中から、各端末装置UEの移動情報算出部3によって送出された移動情報を抽出する。移動情報抽出部111は、抽出した移動情報を、各端末装置UEの軌跡に関連する情報の一部として、軌跡データベース112に格納する。   The movement information extraction unit 111 extracts movement information transmitted by the movement information calculation unit 3 of each terminal device UE from information received by the communication processing unit 16 from each terminal device UE. The movement information extraction unit 111 stores the extracted movement information in the trajectory database 112 as part of information related to the trajectory of each terminal apparatus UE.

図7は、移動情報の例を示している。図7において、符号Mv1,Mv2は、それぞれ端末装置UE1,UE2から収集した移動情報の例を示している。なお、図7においては、図示を省略しているが、軌跡データベース112は、他の端末装置UEから収集した移動情報も同様にして保持している。   FIG. 7 shows an example of movement information. In FIG. 7, codes Mv1 and Mv2 indicate examples of movement information collected from the terminal devices UE1 and UE2, respectively. In addition, although illustration is abbreviate | omitted in FIG. 7, the locus | trajectory database 112 hold | maintains the movement information collected from the other terminal device UE similarly.

図7に示した移動情報Mv1は、端末装置UE1において、移動情報の算出に用いられた計測値の取得順を示すサンプル番号jに対応して、サンプル番号jの計測値に基づいて算出された位置を示すX座標X(j)およびY座標Y(j)と、偏角θ(j)とを含んでいる。なお、図7の例では、移動情報Mv1は、サンプル番号j、j+1、j+2に対応して、サンプリング間隔に相当する1秒ずつ異なる時刻を含んでいる。   The movement information Mv1 illustrated in FIG. 7 is calculated based on the measurement value of the sample number j corresponding to the sample number j indicating the acquisition order of the measurement values used for calculating the movement information in the terminal device UE1. It includes an X coordinate X (j) and a Y coordinate Y (j) indicating the position, and a declination angle θ (j). In the example of FIG. 7, the movement information Mv1 includes a time different by 1 second corresponding to the sampling interval corresponding to the sample numbers j, j + 1, and j + 2.

図6に示した軌跡算出部113は、上述したような移動情報に基づいて、各サンプル番号に対応する座標で示される位置を滑らかな曲線で結ぶ軌跡を算出する。また、軌跡算出部113は、各端末装置UEについて算出した軌跡を表す情報を、軌跡データベース112に格納する。   The trajectory calculation unit 113 illustrated in FIG. 6 calculates a trajectory that connects the positions indicated by the coordinates corresponding to the sample numbers with a smooth curve, based on the movement information as described above. In addition, the trajectory calculation unit 113 stores information representing the trajectory calculated for each terminal device UE in the trajectory database 112.

なお、各端末装置UEに移動情報算出部3を設ける代わりに、軌跡解析装置10の生成部11に移動情報算出部3と同様の機能を有する処理部を設け、各端末装置UEから収集した加速度センサ1及び角速度センサ2の計測値から移動情報を算出させてもよい。   Instead of providing the movement information calculation unit 3 in each terminal device UE, the generation unit 11 of the trajectory analysis device 10 is provided with a processing unit having the same function as the movement information calculation unit 3, and the acceleration collected from each terminal device UE. The movement information may be calculated from the measured values of the sensor 1 and the angular velocity sensor 2.

また、図6に示した強度情報抽出部121は、通信処理部16が各端末装置UEから受け取る情報の中から、各端末装置UEの信号強度計測部5によって送出された強度情報を抽出する。強度情報抽出部121は、抽出した強度情報を、端末装置UEごとに、強度情報保持部122に格納する。   Moreover, the strength information extraction unit 121 illustrated in FIG. 6 extracts the strength information transmitted by the signal strength measurement unit 5 of each terminal device UE from information received by the communication processing unit 16 from each terminal device UE. The strength information extraction unit 121 stores the extracted strength information in the strength information holding unit 122 for each terminal device UE.

図8は、強度情報の例を示している。図8において、符号Sd1,Sd2は、それぞれ端末装置UE1,UE2から収集した強度情報の例を示している。なお、図8においては、図示を省略しているが、強度情報保持部122は、他の端末装置UEから収集した強度情報も同様にして保持している。   FIG. 8 shows an example of intensity information. In FIG. 8, symbols Sd1 and Sd2 indicate examples of intensity information collected from the terminal devices UE1 and UE2, respectively. In addition, although illustration is abbreviate | omitted in FIG. 8, the intensity | strength information holding | maintenance part 122 is similarly hold | maintaining the intensity | strength information collected from the other terminal device UE.

図8に示した強度情報Sd1は、端末装置UE1に到来する信号の発信源を示すBSSIDごとに、信号強度の計測値の取得順を示すサンプル番号jに対応して、取得された信号強度の計測値を含んでいる。例えば、強度情報Sd1は、図6に示した無線LANアクセスポイントAPを示すBSSID1について、サンプル番号jに対応する信号強度を示す計測値D1(j)を含んでいる。同様に、端末装置UE1が、図6に示した無線LANアクセスポイントAP以外の信号源からの信号を受信している場合に、強度情報Sd1は、別の信号源を示すBSSIDについて、各サンプル番号jに対応する信号強度を示す計測値も含んでいる。なお、図8の例では、強度情報Sd1は、サンプル番号j、j+1、j+2に対応して、サンプリング間隔に相当する1秒ずつ異なる時刻を含んでいる。   The strength information Sd1 shown in FIG. 8 is obtained for each BSSID indicating the source of the signal arriving at the terminal device UE1, corresponding to the sample number j indicating the acquisition order of the measured values of the signal strength. Includes measurements. For example, the strength information Sd1 includes a measurement value D1 (j) indicating the signal strength corresponding to the sample number j for BSSID1 indicating the wireless LAN access point AP shown in FIG. Similarly, when the terminal apparatus UE1 receives a signal from a signal source other than the wireless LAN access point AP shown in FIG. 6, the strength information Sd1 includes each sample number for BSSID indicating another signal source. A measurement value indicating the signal intensity corresponding to j is also included. In the example of FIG. 8, the intensity information Sd1 includes a different time by one second corresponding to the sampling interval corresponding to the sample numbers j, j + 1, and j + 2.

図6に示した推定部13は、検出部131と、閾値テーブル132とを含んでいる。閾値テーブル132は、図6に示した無線LANアクセスポイントAPを含む信号源Rそれぞれに対応して、各信号源Rに対応する参照地点を判別するための閾値を保持している。閾値テーブル132は、例えば、各信号源Rを識別するBSSIDに対応して、図3に示した閾値Pthに対応する信号強度を示す数値を保持する。   The estimation unit 13 illustrated in FIG. 6 includes a detection unit 131 and a threshold table 132. The threshold value table 132 holds threshold values for determining the reference points corresponding to each signal source R, corresponding to each signal source R including the wireless LAN access point AP shown in FIG. For example, the threshold value table 132 holds a numerical value indicating the signal intensity corresponding to the threshold value Pth illustrated in FIG. 3 corresponding to the BSSID that identifies each signal source R.

複数の信号源Rについての信号強度の時間変化を示す情報が強度情報保持部122に保持されている場合に、検出部131は、個々のBSSIDに対応する信号強度を示す計測値を参照する際に、閾値テーブル132から当該BSSIDに対応する閾値Pthを取得する。検出部131は、取得した閾値Pthと、強度情報保持部122に各サンプル番号に対応して保持された計測値とを比較することにより、各BSSIDで示される信号源Rから端末装置UEが受信した信号の強度が、上述した閾値Pthを跨いで変化する時刻を探索する。また、検出部131は、上述した探索の過程で検出した時刻を参照時刻として含み、上述したBSSIDに対応付けた情報を作成し、作成した情報を、軌跡に関連する情報の一部として軌跡データベース112に追加してもよい。このような検出部131を含む推定部13は、各端末装置UEが各信号源Rに対応する参照地点を通過したことが推定される参照時刻についての推定結果を、軌跡データベース112を介して、抽出部14に渡すことができる。   When the information indicating the time change of the signal strength for the plurality of signal sources R is held in the strength information holding unit 122, the detection unit 131 refers to the measurement value indicating the signal strength corresponding to each BSSID. In addition, the threshold value Pth corresponding to the BSSID is acquired from the threshold value table 132. The detection unit 131 compares the acquired threshold value Pth with the measurement value stored in the intensity information storage unit 122 corresponding to each sample number, whereby the terminal device UE receives the signal from the signal source R indicated by each BSSID. The time when the intensity of the signal changed changes across the threshold value Pth described above is searched. The detecting unit 131 includes the time detected in the search process described above as a reference time, creates information associated with the BSSID described above, and uses the created information as a part of information related to the trajectory database. 112 may be added. The estimation unit 13 including such a detection unit 131 uses the trajectory database 112 to calculate an estimation result for a reference time at which each terminal apparatus UE is estimated to have passed through a reference point corresponding to each signal source R. It can be passed to the extraction unit 14.

図9は、参照時刻の推定結果の例を示している。なお、図9に示した要素のうち、図1及び図6に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 9 shows an example of a reference time estimation result. Note that among the elements shown in FIG. 9, elements equivalent to those shown in FIGS. 1 and 6 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.

図9の例は、端末装置UE1の軌跡Tr1が取得される過程において、BSSID1で示される信号源Rに対応する参照地点を、端末装置UE1が時刻Te1_1に通過したことが推定されることを示している。同様に、図9の例は、端末装置UE2の軌跡Tr2が取得される過程において、同じくBSSID1で示される信号源Rに対応する参照地点を端末装置UE2が通過したことが推定される参照時刻が時刻Te2_1であることを示している。   The example of FIG. 9 indicates that, in the process of acquiring the trajectory Tr1 of the terminal device UE1, it is estimated that the terminal device UE1 has passed the reference point corresponding to the signal source R indicated by BSSID1 at time Te1_1. ing. Similarly, in the example of FIG. 9, in the process of acquiring the trajectory Tr2 of the terminal device UE2, the reference time at which the terminal device UE2 is estimated to have passed through the reference point corresponding to the signal source R similarly indicated by BSSID1 is obtained. This indicates that the time is Te2_1.

なお、図2に示したように、部屋C1に配置された信号源Rの他に、廊下Hwの分岐点CPに信号源R’が配置されている場合に、検出部131は、軌跡Tr1に対応する強度情報から、更に、信号源R’に対応する参照時刻を検出する。この場合に、検出部131は、信号源R’を示すBSSIDと参照時刻との組を示す情報を、図9の表に追加すればよい。軌跡Tr2に対応する強度情報から信号源R’に対応する参照時刻が検出された場合についても同様である。   As shown in FIG. 2, in addition to the signal source R arranged in the room C1, when the signal source R ′ is arranged at the branch point CP of the hallway Hw, the detection unit 131 moves along the trajectory Tr1. A reference time corresponding to the signal source R ′ is further detected from the corresponding intensity information. In this case, the detection unit 131 may add information indicating a set of the BSSID indicating the signal source R ′ and the reference time to the table of FIG. 9. The same applies to the case where the reference time corresponding to the signal source R ′ is detected from the intensity information corresponding to the trajectory Tr2.

このようにして、図6に示した推定部13は、複数の信号源Rから各端末装置UEが受信した信号の強度の時間変化について、個々の信号源Rに対応する参照地点を通過した時刻を示す参照時刻をそれぞれ推定することができる。   In this way, the estimation unit 13 illustrated in FIG. 6 is the time when the terminal device UE receives the signal intensity from the plurality of signal sources R and passes through the reference point corresponding to each signal source R with respect to the time change of the signal strength. Can be estimated.

図6に示した抽出部14は、軌跡データベース112を参照することにより、各端末装置UEの軌跡を表す情報と、各端末装置UEについて推定部13で得られた参照時刻を示す情報と取得する。抽出部14は、取得した情報に基づいて、各軌跡について個々の信号源に対応する参照範囲を抽出する。また、抽出部14は、抽出した参照範囲を示す情報を、軌跡に関連する情報として、後述するようにして、軌跡データベース112に追加してもよい。   The extraction unit 14 illustrated in FIG. 6 acquires information indicating the trajectory of each terminal device UE and information indicating the reference time obtained by the estimation unit 13 for each terminal device UE by referring to the trajectory database 112. . The extraction unit 14 extracts a reference range corresponding to each signal source for each trajectory based on the acquired information. Further, the extraction unit 14 may add information indicating the extracted reference range to the trajectory database 112 as information related to the trajectory as described later.

抽出部14によって得られた参照範囲を示す情報が、軌跡データベース112に追加されている場合に、特定部15は、軌跡データベース112を参照することにより、参照範囲を示す情報と軌跡を表す情報とを取得することができる。特定部15は、軌跡データベース112から取得した情報に基づいて、上述したトポロジーマッチング処理を行う。また、特定部15は、例えば、トポロジーマッチング処理結果を用いて座標変換を行った場合に、座標変換後の軌跡を表す情報を軌跡データベース112に追加することにより、各軌跡についての相対的な位置関係を特定した結果を出力してもよい。   When the information indicating the reference range obtained by the extraction unit 14 is added to the trajectory database 112, the specifying unit 15 refers to the trajectory database 112, thereby indicating the information indicating the reference range and the information indicating the trajectory. Can be obtained. The specifying unit 15 performs the above-described topology matching process based on the information acquired from the trajectory database 112. In addition, for example, when the coordinate conversion is performed using the topology matching processing result, the specifying unit 15 adds information representing the locus after the coordinate conversion to the locus database 112, so that the relative position of each locus is determined. The result of specifying the relationship may be output.

上述したように、図6に示した軌跡解析装置10によれば、広く普及した携帯端末の機能と既存の無線LANアクセスポイントの機能を利用して移動情報及び強度情報を収集することができる。
また、図6に示した検出部131を有する推定部13によれば、信号源に対応する参照地点を端末装置UEが通過した時刻を、強度情報に含まれる信号強度の計測値と信号源に対応する閾値との比較に基づく簡易な処理で推定することが可能である。
As described above, according to the trajectory analysis apparatus 10 shown in FIG. 6, it is possible to collect movement information and strength information using the functions of portable terminals and functions of existing wireless LAN access points that are widely spread.
Further, according to the estimation unit 13 including the detection unit 131 illustrated in FIG. 6, the time when the terminal device UE passes through the reference point corresponding to the signal source is used as the signal strength measurement value and the signal source included in the strength information. It is possible to estimate by a simple process based on comparison with a corresponding threshold value.

次に、直線区間の長さに着目したトポロジーマッチング処理の実施に好適な抽出部14及び特定部15の実施形態について説明する。   Next, an embodiment of the extraction unit 14 and the specification unit 15 suitable for performing the topology matching process focusing on the length of the straight section will be described.

図10は、軌跡解析装置10の別実施形態を示している。なお、図10に示した構成要素のうち、図6に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 10 shows another embodiment of the trajectory analysis apparatus 10. 10 that are the same as those shown in FIG. 6 are given the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.

図10に示した抽出部14は、分割部141と、判別部142とを含んでいる。また、図10に示した特定部15は、算出部151と、判定部152と、座標変換部153と、読出部154とを含んでいる。分割部141と、判別部142と、読出部154と、座標変換部153とは、それぞれの処理に必要な情報を軌跡データベース112から取得し、また、それぞれの処理結果を軌跡データベース112に格納する。   The extraction unit 14 illustrated in FIG. 10 includes a division unit 141 and a determination unit 142. The identification unit 15 illustrated in FIG. 10 includes a calculation unit 151, a determination unit 152, a coordinate conversion unit 153, and a reading unit 154. The division unit 141, the determination unit 142, the reading unit 154, and the coordinate conversion unit 153 acquire information necessary for each process from the trajectory database 112 and store each processing result in the trajectory database 112. .

分割部141は、軌跡データベース112に保持された各端末装置UEの軌跡Trを複数の直線区間に分割する。分割部141は、例えば、軌跡Trを表す情報及び対応する移動情報に基づいて、図11及び図12に示すようにして、軌跡Trが屈曲している点を検出し、検出した点を分割点として軌跡Trを分割する。   The dividing unit 141 divides the trajectory Tr of each terminal apparatus UE held in the trajectory database 112 into a plurality of straight sections. The dividing unit 141 detects, for example, a point where the locus Tr is bent as shown in FIGS. 11 and 12 based on information representing the locus Tr and corresponding movement information, and the detected point is divided. The trajectory Tr is divided as follows.

図11は、軌跡を分割して得られる直線区間の例を示している。図11において、符号P1_S、P1_Eは、軌跡Tr1の端点を示している。また、符号P1_1,P1_2,P1_3,P1_4,P1_5,P1_6,P1_6,P1_7は、軌跡Tr1から後述するようにして検出した分割点を示している。   FIG. 11 shows an example of a straight section obtained by dividing the trajectory. In FIG. 11, symbols P1_S and P1_E indicate the end points of the locus Tr1. Further, symbols P1_1, P1_2, P1_3, P1_4, P1_5, P1_6, P1_6, and P1_7 indicate division points detected as described later from the trajectory Tr1.

図11(A)は、図10に示した分割部141が軌跡Tr1から検出した各分割点の軌跡Tr1上での配置を示している。また、図11(B)は、軌跡Tr1について得られた直線区間の例を示している。分割部141は、例えば、移動情報に含まれる偏角θ(t)の所定時間当りの変化量dθの時間変化に基づき、図12に示すような手法を用いて、これらの分割点を検出する。   FIG. 11A shows the arrangement on the locus Tr1 of each division point detected from the locus Tr1 by the dividing unit 141 shown in FIG. FIG. 11B shows an example of a straight section obtained for the locus Tr1. For example, the division unit 141 detects these division points using a technique as shown in FIG. 12 based on the time change of the change amount dθ per predetermined time of the deflection angle θ (t) included in the movement information. .

図12は、分割点の検出を説明する図である。なお、図12に示した要素のうち、図11に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 12 is a diagram illustrating detection of division points. Of the elements shown in FIG. 12, the same elements as those shown in FIG. 11 are designated by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.

図12(A)は、移動情報に含まれる偏角θ(t)の所定時間当りの変化量dθの時間変化の例を示している。   FIG. 12A shows an example of a time change of the change amount dθ per predetermined time of the declination θ (t) included in the movement information.

図10に示した分割部141は、変化量算出部143と、分割点検出部144とを含んでいる。   The division unit 141 illustrated in FIG. 10 includes a change amount calculation unit 143 and a division point detection unit 144.

変化量算出部143は、例えば、軌跡データベース112に含まれる移動情報の時刻tにおける偏角θ(t)と、所定時間τ後の時刻t+τにおける偏角θ(t+τ)と間の変化量dθを各サンプル番号に対応する偏角について求める。上述した所定時間τは、人物などの移動体が廊下の角を曲がる移動を行うために要する時間を考慮して、例えば、2秒程度に設定することが望ましい。このように設定された所定時間τを適用して、上述したような変化量dθを求めることにより、端末装置UEを所持している人物が、移動する方向を変えたときに大きな値となるような変化量dθを得ることができる。その一方、瞬間的な姿勢の変化は、変化量dθの値の変化として現れることはない。したがって、上述したような変化量dθの時間変化に着目することにより、移動中の人物の姿勢の揺らぎに左右されることなく、移動方向の変化を高い確度で検出することが可能である。   For example, the change amount calculation unit 143 calculates the change amount dθ between the deviation angle θ (t) at time t of the movement information included in the trajectory database 112 and the deviation angle θ (t + τ) at time t + τ after a predetermined time τ. The declination corresponding to each sample number is obtained. The predetermined time τ described above is desirably set to about 2 seconds, for example, in consideration of the time required for a moving body such as a person to move around a corner of the hallway. By applying the predetermined time τ set in this way and obtaining the change amount dθ as described above, the person holding the terminal device UE has a large value when the direction of movement is changed. Can be obtained. On the other hand, an instantaneous change in posture does not appear as a change in the amount of change dθ. Therefore, by paying attention to the time change of the change amount dθ as described above, it is possible to detect the change in the moving direction with high accuracy without being influenced by the fluctuation of the posture of the moving person.

分割点検出部144は、このようにして求めた変化量dθの時間変化に基づいて、対応する軌跡Trにおいて、移動方向が所定の角度よりも大きく変化している箇所を分割点として検出する。   The dividing point detection unit 144 detects, as a dividing point, a location where the moving direction has changed more than a predetermined angle in the corresponding trajectory Tr based on the temporal change of the change amount dθ thus obtained.

分割点検出部144は、まず、図12(A)に示すように、変化量dθの絶対値が45度を超えており、かつ、変化量dθが極大又は極小となった時刻tpを、軌跡Trが屈曲した点を示す時刻として検出する。   First, as shown in FIG. 12A, the dividing point detection unit 144 takes a time tp when the absolute value of the change amount dθ exceeds 45 degrees and the change amount dθ becomes a maximum or minimum. It is detected as a time indicating a point where Tr is bent.

このようにして検出された時刻tpは、例えば、端末装置UEを所持する人物が角を曲がり始める時刻に相当し、この時刻tpの所定時間τ後の時刻tp+τは、例えば、上述した人物が角を曲がり終わった時刻に相当する。つまり、上述したようにして検出した時刻tpから時間τの軌跡は、軌跡Trを複数の直線区間で分割する際の分割点として最適な点を含んでいる。   The time tp detected in this way corresponds to, for example, the time at which the person carrying the terminal device UE starts turning, and the time tp + τ after the predetermined time τ of the time tp is, for example, Corresponds to the time when the turn is finished. That is, the trajectory from time tp to time τ detected as described above includes an optimum point as a dividing point when the trajectory Tr is divided into a plurality of linear sections.

図12(B)は、分割点検出部144が、上述した時刻tpに基づいて特定した軌跡の範囲から分割点を特定する手法の例を示している。図12(B)において、符号Q(tp)は、時刻tpに対応する軌跡Tr1上の点を示し、符号Q(tp+τ)は、時刻tp+τに対応する軌跡Tr1上の点を示している。   FIG. 12B shows an example of a method in which the dividing point detection unit 144 specifies the dividing point from the range of the locus specified based on the above-described time tp. In FIG. 12B, a symbol Q (tp) indicates a point on the locus Tr1 corresponding to the time tp, and a symbol Q (tp + τ) indicates a point on the locus Tr1 corresponding to the time tp + τ.

分割点検出部144は、例えば、図12(B)に示した点Q(tp)と点Q(tp+τ)とを結ぶ直線と、これらの点Q(tp)から点Q(tp+τ)までの軌跡Tr1上の各点との距離をそれぞれ算出し、距離が最大の点を分割点P1_2として特定する。このとき、分割点検出部144は、軌跡Tr1を表す情報に基づいて、分割点P1_2の位置を示す座標とともに、この分割点P1_2を通過する時刻T1_2を特定してもよい。   The dividing point detection unit 144, for example, a straight line connecting the point Q (tp) and the point Q (tp + τ) shown in FIG. 12B and a locus from the point Q (tp) to the point Q (tp + τ). The distance to each point on Tr1 is calculated, and the point with the largest distance is specified as the division point P1_2. At this time, the division point detection unit 144 may specify the time T1_2 that passes through the division point P1_2 together with the coordinates indicating the position of the division point P1_2 based on the information representing the trajectory Tr1.

同様にして、分割点検出部144は、図11(A)に示した各分割点について、それぞれの座標および通過時刻を特定することができる。このようにして、分割点検出部144が各分割点を特定していくことにより、上述した軌跡Tr1の端点P1_Sと、各分割点と、軌跡Tr1の別の端点P1_Eとに基づいて、複数の直線区間を生成することができる。   Similarly, the dividing point detection unit 144 can specify the coordinates and passage time for each dividing point shown in FIG. In this way, the division point detection unit 144 identifies each division point, and thus, based on the end point P1_S of the trajectory Tr1 described above, each division point, and another end point P1_E of the trajectory Tr1, a plurality of division points are detected. A straight section can be generated.

図11(B)は、このようにして軌跡Tr1について得られた直線区間の例を示している。なお、図11(B)において、符号S1_1,S1_2,S1_3,S1_4,S1_5,S1_6,S1_7,S1_8は、それぞれ直線区間を示している。   FIG. 11B shows an example of the straight section obtained for the locus Tr1 in this way. In FIG. 11B, reference numerals S1_1, S1_2, S1_3, S1_4, S1_5, S1_6, S1_7, and S1_8 denote straight sections.

上述した変化量算出部143及び分割点検出部144を有する分割部141は、同様にして、各軌跡Trを複数の直線区間に分割する。各軌跡Trを複数の直線区間に分割する過程で、分割点検出部144は、各軌跡Trについて得られた各分割点を示す情報を、軌跡データベース112に保持させてもよい。   Similarly, the dividing unit 141 including the change amount calculating unit 143 and the dividing point detecting unit 144 divides each locus Tr into a plurality of linear sections. In the process of dividing each trajectory Tr into a plurality of straight sections, the division point detection unit 144 may cause the trajectory database 112 to store information indicating each division point obtained for each trajectory Tr.

図13は、分割点を示す情報の例を示している。なお、図13に示した要素のうち、図11に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 13 shows an example of information indicating division points. Note that among the elements shown in FIG. 13, the elements equivalent to those shown in FIG. 11 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.

図13の例は、各軌跡Trを識別する軌跡IDに対応して、複数の分割点を示す情報を、軌跡Trにおける配列順に従って配列した例である。例えば、図13に示した分割点1は、図11に示した分割点P1_1を示す分割点IDと、通過時刻T1_1と、分割点P1_1の座標(X1_1,Y1_1)を含んでいる。同様に、分割点2は、図11に示した分割点P2_1を示す分割点IDと、通過時刻と、分割点P2_1の座標を含んでいる。同様にして、図11に示した各分割点を識別する分割点IDと、当該分割点を通過する時刻を示す通過時刻と、当該分割点の座標とを含む情報が、各分割点を示す情報として、軌跡データベース112に保持される。   The example of FIG. 13 is an example in which information indicating a plurality of division points is arranged in accordance with the arrangement order in the trajectory Tr corresponding to the trajectory ID for identifying each trajectory Tr. For example, the dividing point 1 shown in FIG. 13 includes the dividing point ID indicating the dividing point P1_1 shown in FIG. 11, the passage time T1_1, and the coordinates (X1_1, Y1_1) of the dividing point P1_1. Similarly, the division point 2 includes a division point ID indicating the division point P2_1 illustrated in FIG. 11, a passage time, and coordinates of the division point P2_1. Similarly, information including the division point ID for identifying each division point shown in FIG. 11, the passage time indicating the time of passing through the division point, and the coordinates of the division point is information indicating each division point. Is stored in the trajectory database 112.

図10に示した判別部142は、軌跡データベース112に保持された情報に基づいて、各軌跡Trから得られた複数の直線区間から、端末装置UEの参照時刻における当該軌跡Tr上の位置を含む直線区間を判別する。   Based on the information held in the trajectory database 112, the determination unit 142 illustrated in FIG. 10 includes a position on the trajectory Tr at the reference time of the terminal device UE from a plurality of straight sections obtained from each trajectory Tr. Determine the straight section.

例えば、判別部142は、軌跡データベース112を参照することで、各軌跡Trに対応する参照時刻を取得する。また、判別部142は、軌跡データベース112に保持された分割点を示す情報を参照し、各軌跡Trから検出された各分割点の通過時刻と、対応する参照時刻とを比較することにより、参照時刻における端末装置UEの位置を含む直線区間を探索する。探索の過程で、判別部142は、複数の直線区間の中から、一方の分割点に対応する通過時刻が参照時刻よりも早く、他方の分割点に対応する通過時刻が参照時刻よりも遅い直線区間を検出すればよい。そして、判別部142は、検出した直線区間を、端末装置UEの参照時刻における軌跡Tr上の位置を含む参照区間として判別すればよい。   For example, the determination unit 142 acquires a reference time corresponding to each trajectory Tr by referring to the trajectory database 112. Further, the determination unit 142 refers to the information indicating the division points held in the trajectory database 112, and compares the passage time of each division point detected from each trajectory Tr with the corresponding reference time. A straight section including the position of the terminal device UE at the time is searched. In the search process, the determination unit 142 determines that the passage time corresponding to one division point is earlier than the reference time and the passage time corresponding to the other division point is later than the reference time among the plurality of straight line sections. What is necessary is just to detect an area. And the discrimination | determination part 142 should just discriminate | determine the detected straight area as a reference area containing the position on the locus | trajectory Tr in the reference time of the terminal device UE.

特定部15でのトポロジーマッチング処理の対象とする参照範囲は、このようにして判別された参照区間に基づいて特定することができる。例えば、判別部142は、上述したようにして判別した参照区間を含む所定数nの直線区間を参照範囲として特定することにより、参照範囲の抽出を行ってもよい。なお、参照範囲として抽出する直線区間の数を示す所定数nは、3以上の自然数であることが望ましい。例えば、所定数n=5とし、判別部142で判別した参照区間と当該参照区間の前側の2つの直線区間及び後側の2つの直線区間を含む5つの直線区間を参照範囲として抽出する例が好適である。このように参照範囲を特定した場合には、トポロジーマッチングの対象となる組み合わせの自由度を維持しつつ、組み合わせの総数を適度に制限することができる。   The reference range to be subjected to the topology matching process in the specifying unit 15 can be specified based on the reference section determined in this way. For example, the determination unit 142 may extract the reference range by specifying a predetermined number n of straight sections including the reference section determined as described above as the reference range. The predetermined number n indicating the number of straight sections extracted as the reference range is preferably a natural number of 3 or more. For example, an example in which a predetermined number n = 5 and five straight sections including a reference section determined by the determination unit 142, two straight sections on the front side of the reference section, and two straight sections on the rear side are extracted as reference ranges. Is preferred. When the reference range is specified in this way, the total number of combinations can be appropriately limited while maintaining the degree of freedom of the combinations to be subjected to topology matching.

また、抽出部14は、更に、図10に示した距離算出部145を含んでもよい。距離算出部145は、分割点検出部144で得られた各分割点間の距離を算出することにより、軌跡Trを分割して得られる各直線区間の長さを求める。また、距離算出部145は、各軌跡Trに対応する複数の直線区間について求めた長さを示す情報を要素として含む配列データを、軌跡データベース112に保持させてもよい。   Further, the extraction unit 14 may further include a distance calculation unit 145 illustrated in FIG. The distance calculation unit 145 calculates the distance between the division points obtained by the division point detection unit 144, thereby obtaining the length of each straight section obtained by dividing the trajectory Tr. In addition, the distance calculation unit 145 may cause the trajectory database 112 to hold array data including, as elements, information indicating the lengths obtained for a plurality of straight sections corresponding to the trajectories Tr.

また、判別部142は、判別結果に基づいて、上述した配列データに含まれる各直線区間の長さを示す要素に、対応する直線区間が参照範囲に含まれるか否かを示すフラグを設定することで、各軌跡Trから抽出した参照範囲を示してもよい。   Further, the determination unit 142 sets a flag indicating whether or not the corresponding straight line section is included in the reference range in the element indicating the length of each straight line section included in the above-described array data based on the determination result. Thus, the reference range extracted from each trajectory Tr may be indicated.

このような判別部142及び距離算出部145を含む抽出部14によれば、各軌跡Trに対応する参照範囲に含まれる直線区間それぞれの長さを示す情報を、抽出部14による抽出結果として、特定部15のトポロジーマッチング処理に供することができる。   According to the extraction unit 14 including the determination unit 142 and the distance calculation unit 145, information indicating the length of each straight section included in the reference range corresponding to each trajectory Tr is obtained as an extraction result by the extraction unit 14. It can be used for the topology matching process of the specifying unit 15.

ここで、本出願人が、本件開示の軌跡解析装置10の性能を評価するための実験に用いた軌跡について説明する。本出願人は、端末装置UEを所持した人物が次に説明する移動経路に沿って移動する際に、それぞれの移動経路に対応する軌跡を取得し、これらの軌跡の相対的な位置関係を特定する実験を行った。   Here, the trajectory used by the applicant for the experiment for evaluating the performance of the trajectory analysis apparatus 10 disclosed herein will be described. When the person carrying the terminal device UE moves along the movement route described below, the applicant acquires the trajectory corresponding to each movement route and specifies the relative positional relationship of these trajectories. An experiment was conducted.

図14及び図15は、実験に用いた移動経路の例を示している。なお、図14及び図15に示した要素のうち、図2に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   14 and 15 show examples of movement paths used in the experiment. Of the elements shown in FIGS. 14 and 15, the same elements as those shown in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

図14において、符号Tr3,Tr4は、それぞれ上述した移動経路Tr1,Tr2とは別の移動経路の例を示している。図14に示した移動経路Tr3は、部屋C1の外部から出入り口ENを通って部屋C1に入る移動経路の別例である。一方、移動経路Tr4は、部屋C1の内部から、出入り口ENを通って部屋C1の外部に出る移動経路の一例である。   In FIG. 14, reference numerals Tr3 and Tr4 indicate examples of movement paths different from the above-described movement paths Tr1 and Tr2. A moving route Tr3 shown in FIG. 14 is another example of a moving route that enters the room C1 from the outside of the room C1 through the entrance / exit EN. On the other hand, the movement route Tr4 is an example of a movement route that goes from the inside of the room C1 to the outside of the room C1 through the entrance / exit EN.

図15において、符号Tr5,Tr6,Tr7は、更に別の移動経路の例を示している。図15に示した移動経路Tr5,Tr6,Tr7は、いずれも、移動開始から移動終了まで、部屋C1の内部を移動する移動経路の例である。   In FIG. 15, reference numerals Tr5, Tr6, Tr7 show still other examples of movement paths. The movement paths Tr5, Tr6, and Tr7 shown in FIG. 15 are examples of movement paths that move inside the room C1 from the movement start to the movement end.

以下の説明では、図14及び図15に示した各移動経路Tr1〜Tr7に対応して得られた軌跡を、それぞれ軌跡Tr1〜Tr7と称する。これらの軌跡Tr1〜Tr7について、図11及び図12を用いて説明した手法を用いることにより、軌跡Tr1〜Tr7を複数の直線区間に分割するための分割点を検出することができる。   In the following description, the trajectories obtained corresponding to the movement paths Tr1 to Tr7 shown in FIGS. 14 and 15 are referred to as trajectories Tr1 to Tr7, respectively. With respect to these trajectories Tr1 to Tr7, by using the method described with reference to FIGS. 11 and 12, it is possible to detect division points for dividing the trajectories Tr1 to Tr7 into a plurality of linear sections.

図16、図17及び図18は、上述した分割部141によって、各移動経路Tr1〜Tr7に対応して検出した分割点の例を示している。   16, FIG. 17 and FIG. 18 show examples of dividing points detected by the dividing unit 141 described above corresponding to the respective movement paths Tr1 to Tr7.

図16(A)は、軌跡Tr1から検出した分割点を示している。なお、図16(A)に示した要素のうち、図11に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 16A shows the dividing points detected from the trajectory Tr1. Note that among the elements illustrated in FIG. 16A, elements equivalent to those illustrated in FIG. 11 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

図16(A)において、符号EP1は、上述した推定部13が軌跡Tr1について推定した参照時刻に対応する軌跡Tr1上の点を示している。   In FIG. 16A, symbol EP1 indicates a point on the trajectory Tr1 corresponding to the reference time estimated by the estimation unit 13 for the trajectory Tr1.

また、図16(B)は、軌跡Tr2から検出した分割点を示している。図16(B)において、符号P2_1,P2_2,P2_3,P2_4,P2_5,P2_6,P2_7は、上述した分割部141によって検出された分割点を示している。また、符号EP2は、上述した推定部13が軌跡Tr2について推定した参照時刻に対応する軌跡Tr2上の点を示している。   FIG. 16B shows the dividing points detected from the locus Tr2. In FIG. 16B, symbols P2_1, P2_2, P2_3, P2_4, P2_5, P2_6, and P2_7 indicate division points detected by the division unit 141 described above. Further, symbol EP2 indicates a point on the trajectory Tr2 corresponding to the reference time estimated by the estimation unit 13 described above for the trajectory Tr2.

図17(A)は、軌跡Tr3から検出した分割点を示している。図17(A)において、符号P3_1,P3_2,P3_3,P3_4,P3_5,P3_6,P3_7,P3_8,P3_9,P3_10は、上述した分割部141によって検出された分割点を示している。また、符号EP3は、上述した推定部13が軌跡Tr3について推定した参照時刻に対応する軌跡Tr3上の点を示している。   FIG. 17A shows the dividing points detected from the locus Tr3. In FIG. 17A, symbols P3_1, P3_2, P3_3, P3_4, P3_5, P3_6, P3_7, P3_8, P3_9, and P3_10 indicate division points detected by the division unit 141 described above. Further, symbol EP3 indicates a point on the trajectory Tr3 corresponding to the reference time estimated for the trajectory Tr3 by the estimation unit 13 described above.

また、図17(B)は、軌跡Tr4から検出した分割点を示している。図17(B)において、符号P4_1,P4_2,P4_3,P4_4,P4_5,P4_6,P4_7,P4_8は、上述した分割部141によって検出された分割点を示している。また、符号EP4は、上述した推定部13が軌跡Tr4について推定した参照時刻に対応する軌跡Tr4上の点を示している。   FIG. 17B shows division points detected from the locus Tr4. In FIG. 17B, symbols P4_1, P4_2, P4_3, P4_4, P4_5, P4_6, P4_7, and P4_8 indicate division points detected by the division unit 141 described above. Further, the symbol EP4 indicates a point on the trajectory Tr4 corresponding to the reference time estimated for the trajectory Tr4 by the estimation unit 13 described above.

図18(A)は、軌跡Tr5から検出した分割点を示している。図18(A)において、符号P5_1,P5_2,P5_3,P5_4,P5_5,P5_6,P5_7,P5_8は、上述した分割部141によって検出された分割点を示している。   FIG. 18A shows the division points detected from the locus Tr5. In FIG. 18A, symbols P5_1, P5_2, P5_3, P5_4, P5_5, P5_6, P5_7, and P5_8 indicate division points detected by the division unit 141 described above.

また、図18(B)は、軌跡Tr6から検出した分割点を示している。図18(B)において、符号P6_1,P6_2,P6_3,P6_4,P6_5,P6_6,P6_7,P6_8,P6_9,P6_10,P6_11,P6_12は、上述した分割部141によって検出された分割点を示している。   FIG. 18B shows the division points detected from the locus Tr6. In FIG. 18B, symbols P6_1, P6_2, P6_3, P6_4, P6_5, P6_6, P6_7, P6_8, P6_9, P6_10, P6_11, and P6_12 indicate the dividing points detected by the dividing unit 141 described above.

そして、図18(C)は、軌跡Tr7から検出した分割点を示している。図18(C)において、符号P7_1,P7_2,P7_3,P7_4,P7_5は、上述した分割部141によって検出された分割点を示している。   FIG. 18C shows division points detected from the locus Tr7. In FIG. 18C, reference symbols P7_1, P7_2, P7_3, P7_4, and P7_5 indicate division points detected by the division unit 141 described above.

このようにして検出された分割点で、各軌跡Tr1〜Tr7をそれぞれ分割して得られる複数の直線区間について、それぞれの長さを計算した例を図19に示す。   FIG. 19 shows an example in which the respective lengths of a plurality of straight sections obtained by dividing each of the trajectories Tr1 to Tr7 at the division points thus detected are calculated.

図19は、軌跡を分割して得られる各直線区間の長さを示す配列データの例を示している。図19において、符号Tr1〜Tr7は、それぞれ移動経路Tr1〜Tr7を示している。図19の例では、各軌跡Tr1〜Tr7を分割して得られた複数の直線区間の長さを、軌跡の始点に近い順に並べて示している。   FIG. 19 shows an example of array data indicating the length of each straight section obtained by dividing the trajectory. In FIG. 19, reference numerals Tr1 to Tr7 indicate movement paths Tr1 to Tr7, respectively. In the example of FIG. 19, the lengths of a plurality of straight sections obtained by dividing the trajectories Tr <b> 1 to Tr <b> 7 are arranged in order from the closest to the start point of the trajectory.

また、図19において、軌跡Tr1〜Tr4に対応する複数の直線区間の中で、図14に示した出入り口ENに対応して抽出された参照範囲を点線で囲んで示した。なお、図19の例は、上述した抽出部14において、参照範囲に含まれる直線区間の数nを5個とした場合を示している。   Further, in FIG. 19, the reference range extracted corresponding to the entrance / exit EN shown in FIG. 14 in a plurality of straight sections corresponding to the trajectories Tr1 to Tr4 is surrounded by a dotted line. The example of FIG. 19 illustrates a case where the number n of straight line segments included in the reference range is five in the extraction unit 14 described above.

図19の例において、軌跡Tr1に対応して示した参照範囲は、軌跡Tr1を分割して得られた8個の直線区間のうち、第1〜第5の直線区間である。これらの直線区間は、軌跡Tr1の始点と、図16(A)に示した分割点P1_1,P1_2,P1_3,P1_4,P1_5とで示される直線区間に相当する。   In the example of FIG. 19, the reference range shown corresponding to the trajectory Tr1 is the first to fifth straight sections among the eight straight sections obtained by dividing the trace Tr1. These straight sections correspond to the straight sections indicated by the starting point of the trajectory Tr1 and the dividing points P1_1, P1_2, P1_3, P1_4, and P1_5 shown in FIG.

同様に、図19の例において、軌跡Tr2に対応して示した参照範囲は、軌跡Tr2を分割して得られた8個の直線区間のうち、第1〜第5の直線区間である。これらの直線区間は、軌跡Tr2の始点と、図16(B)に示した分割点P2_1,P2_2,P2_3,P2_4,P2_5とで示される直線区間に相当する。   Similarly, in the example of FIG. 19, the reference range shown corresponding to the trajectory Tr2 is the first to fifth straight sections among the eight straight sections obtained by dividing the trace Tr2. These straight sections correspond to the straight sections indicated by the start point of the locus Tr2 and the division points P2_1, P2_2, P2_3, P2_4, and P2_5 shown in FIG.

また、図19の例において、軌跡Tr3に対応して示した参照範囲は、軌跡Tr3を分割して得られた9個の直線区間のうち、第2〜第6の直線区間である。これらの直線区間は、図17(A)に示した分割点P3_2,P3_3,P3_4,P3_5,P3_6,P3_7で示される直線区間に相当する。   In the example of FIG. 19, the reference range shown corresponding to the trajectory Tr3 is the second to sixth straight sections among the nine straight sections obtained by dividing the trajectory Tr3. These straight sections correspond to the straight sections shown by the dividing points P3_2, P3_3, P3_4, P3_5, P3_6, and P3_7 shown in FIG.

そして、図19の例において、軌跡Tr4に対応して示した参照範囲は、軌跡Tr4を分割して得られた9個の直線区間のうち、第5〜第9の直線区間である。これらの直線区間は、図17(B)に示した分割点P4_3,P4_4,P4_5,P4_6,P4_7,P4_8で示される直線区間に相当する。   In the example of FIG. 19, the reference range corresponding to the trajectory Tr4 is the fifth to ninth straight sections among the nine straight sections obtained by dividing the trajectory Tr4. These straight sections correspond to the straight sections shown by the dividing points P4_3, P4_4, P4_5, P4_6, P4_7, and P4_8 shown in FIG.

一方、図15に示したように、移動経路Tr5〜Tr7は、部屋C1の出入り口を通過していない。このため、上述した推定部13は、これらの軌跡Tr5〜Tr7に対応する参照時刻を推定することができないので、図19においては、軌跡Tr5〜Tr7に対応する参照範囲を示していない。   On the other hand, as shown in FIG. 15, the movement paths Tr5 to Tr7 do not pass through the entrance / exit of the room C1. For this reason, since the estimation part 13 mentioned above cannot estimate the reference time corresponding to these locus | trajectories Tr5-Tr7, in FIG. 19, the reference range corresponding to locus | trajectory Tr5-Tr7 is not shown.

次に、図19において軌跡Tr1〜Tr4対応して示した参照範囲に含まれる各直線区間の長さに基づいて、特定部15がトポロジーマッチングにより、軌跡Tr1〜Tr4について相対的な位置を特定する処理について説明する。   Next, based on the length of each straight section included in the reference range corresponding to the trajectories Tr1 to Tr4 in FIG. 19, the specifying unit 15 specifies the relative positions of the trajectories Tr1 to Tr4 by topology matching. Processing will be described.

図10に示した読出部154は、軌跡データベース112に照合対象の2つの軌跡Trに対応してそれぞれ保持された配列データから、上述したフラグに基づいて、参照範囲に含まれる各直線区間の長さを読み出す。また、読出部154は、読み出した情報を算出部151に渡す。   The reading unit 154 illustrated in FIG. 10 uses the length of each straight section included in the reference range based on the above-described flag from the array data respectively stored in the locus database 112 corresponding to the two locus Tr to be verified. Read the length. In addition, the reading unit 154 passes the read information to the calculation unit 151.

読出部154は、例えば、照合対象の軌跡の一方に対応する配列データから、参照範囲に含まれている各直線区間の長さを示すn個の要素を、配列A(n){a(1),a(2),…,a(n)}として読み出す。また、読出部154は、照合対象の軌跡の他方に対応する配列データから、参照範囲に含まれている各直線区間の長さを示すn個の要素を、配列B(n){b(1),b(2),…,b(n)}として読み出す。例えば、参照範囲に含まれる直線区間の数nが5個である場合に、読出部154は、2つの軌跡Trに対応して、それぞれ5個の要素を含む配列A(5),B(5)を読み出し、読み出した2つの配列を算出部151に渡す。   For example, the reading unit 154 obtains n elements indicating the length of each straight section included in the reference range from the array data corresponding to one of the trajectories to be collated, as array A (n) {a (1 ), A (2),..., A (n)}. In addition, the reading unit 154 converts n elements indicating the length of each straight section included in the reference range from the array data corresponding to the other of the traces to be collated, into an array B (n) {b (1 ), B (2),..., B (n)}. For example, when the number n of straight line segments included in the reference range is 5, the reading unit 154 corresponds to the two trajectories Tr and includes arrays A (5) and B (5) each including five elements. ) And the read two arrays are passed to the calculation unit 151.

算出部151は、読出部154から受け取った2つの配列A(5),B(5)の中の、数値1〜数値3の範囲を持つ変数j、kで示される要素を用いて、下に示す式(1)及び式(2)で表される評価値ef、erを算出する。   The calculation unit 151 uses the elements indicated by the variables j and k having the range of numerical values 1 to 3 in the two arrays A (5) and B (5) received from the reading unit 154 to Evaluation values ef and er represented by the following expressions (1) and (2) are calculated.

Figure 0005966542
Figure 0005966542

なお、式(1)に示した評価値efは、配列A(5)から選択した要素a(j),a(j+1),a(j+2)と、配列B(5)から選択した要素b(k),b(k+1),b(k+2)をそれぞれの配列における順序に従って比べた場合について、長さの違いを示している。一方、式(2)に示した評価値erは、配列A(5)から選択した各要素が示す長さに対して、配列B(5)から選択した3つの要素が示す長さを逆順に比較した場合について、長さの違いを示している。つまり、算出部151が式(2)を用いて算出する評価値erは、照合対象の2つの軌跡において長さが一致する直線区間の配列が互いに逆転している場合を考慮した評価値である。   The evaluation value ef shown in the expression (1) includes the elements a (j), a (j + 1), a (j + 2) selected from the array A (5) and the element b (selected from the array B (5). The difference in length is shown for the case where k), b (k + 1), and b (k + 2) are compared according to the order in the respective arrays. On the other hand, the evaluation value er shown in the expression (2) is the reverse of the lengths indicated by the three elements selected from the array B (5) with respect to the length indicated by each element selected from the array A (5). For comparison, the difference in length is shown. In other words, the evaluation value er calculated by the calculation unit 151 using the formula (2) is an evaluation value considering the case where the arrangements of the straight line segments having the same length in the two trajectories to be collated are reversed. .

上述したように、算出部151は、上述した2つの配列A(5),B(5)から様々な組み合わせで選択された要素について評価値efおよび評価値erを算出する。このようにして、それぞれの組み合わせについて得られた評価値efおよび評価値erは、参照範囲から選択された要素で示される各直線区間の長さの配列順序を位相幾何学的特徴として捉えたトポロジーマッチングの評価値である。なお、それぞれの組み合わせについて得られた評価値efおよび評価値erは、参照範囲から選択された要素で示される各直線区間の長さの違いが小さいほど小さい値となり、逆に、各直線区間の長さの違いが大きいほど大きい値となる。つまり、算出部151によって得られる評価値efおよび評価値erは、参照範囲から選択された要素で示される照合範囲について、位相幾何学的特徴の違いの大きさを評価した結果を示している。   As described above, the calculation unit 151 calculates the evaluation value ef and the evaluation value er for elements selected in various combinations from the two arrays A (5) and B (5) described above. In this way, the evaluation value ef and the evaluation value er obtained for each combination are topologies in which the arrangement order of the lengths of the respective linear sections indicated by the elements selected from the reference range is regarded as topological features. This is the matching evaluation value. Note that the evaluation value ef and the evaluation value er obtained for each combination become smaller as the difference in length of each straight line section indicated by the element selected from the reference range is smaller. The greater the difference in length, the greater the value. That is, the evaluation value ef and the evaluation value er obtained by the calculation unit 151 indicate the result of evaluating the magnitude of the difference in the topological features for the collation range indicated by the element selected from the reference range.

図10に示した判定部152は、算出部151によって得られた評価値が所定の閾値以下である場合に、照合対象の2つの軌跡は、それぞれについて抽出された参照範囲の少なくとも一部において互いに重なり合うと判定する。   When the evaluation value obtained by the calculation unit 151 is equal to or less than a predetermined threshold, the determination unit 152 illustrated in FIG. Determine that they overlap.

判定部152は、例えば、照合対象の2つの軌跡について、算出部151が照合範囲を変えながら算出した複数の評価値の中から最小値を検出する。そして、判定部152は、検出した最小値が上述した所定の閾値以下である場合に、この最小の評価値が得られた際に照合されていた直線区間の配列が、互いに重なり合うと判定する。なお、上述した閾値の値は、例えば、互いに重なり合う部分を持つ移動経路に沿って端末装置UEを移動させることで軌跡を取得し、これらの軌跡について、上述した評価値を算出する実験結果に基づいて決定してもよい。   For example, the determination unit 152 detects a minimum value from a plurality of evaluation values calculated by the calculation unit 151 while changing the collation range for two trajectories to be collated. Then, when the detected minimum value is equal to or less than the predetermined threshold described above, the determination unit 152 determines that the arrangements of the straight line sections that are collated when the minimum evaluation value is obtained overlap each other. Note that the threshold value described above is based on, for example, experimental results of obtaining the trajectory by moving the terminal device UE along a moving route having overlapping portions, and calculating the above-described evaluation value for these trajectories. May be determined.

図20は、評価値の算出例を示している。なお、図20に示した構成要素のうち、図16又は図17に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 20 shows an example of calculation of evaluation values. Note that among the components shown in FIG. 20, the same components as those shown in FIG. 16 or FIG. 17 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

図20の例は、図16及び図17に示した4つの軌跡Tr1〜Tr4から2つの軌跡を選択する場合分けそれぞれに対応して、上述したトポロジーマッチングを行う過程で得られた評価値を示している。図20において、各場合分けに対応して示した評価値は、照合対象の軌跡に対応する参照範囲について、上述した算出部151が、注目する直線区間の組み合わせを変えながら算出した複数の評価値efおよび評価値erの中の最小値を示している。   The example of FIG. 20 shows the evaluation values obtained in the process of performing the topology matching described above, corresponding to each case where two tracks are selected from the four tracks Tr1 to Tr4 shown in FIGS. ing. In FIG. 20, the evaluation values shown corresponding to each case classification are a plurality of evaluation values calculated by the above-described calculation unit 151 while changing the combination of the straight line segments of interest for the reference range corresponding to the locus to be verified. The minimum value in ef and the evaluation value er is shown.

図20に示したように、各場合分けに対応して得られた評価値は、0.213174から0.464080までの範囲に分布している。一方、例えば、軌跡Tr1の参照範囲に含まれる第2〜第4の直線区間の長さと軌跡Tr2の参照範囲に含まれる第3〜第5の直線区間の長さを、上述した式(1)に代入した計算結果として、本出願人は、評価値ef=1.463385を得ている。ここで、図19を参照すれば、軌跡Tr1の第2〜第4の直線区間の長さの配列順序と、軌跡Tr2の第3〜第5の直線区間の長さの配列順序との間に共通性が少ないことが分かる。   As shown in FIG. 20, the evaluation values obtained corresponding to each case division are distributed in the range from 0.213174 to 0.464080. On the other hand, for example, the lengths of the second to fourth straight sections included in the reference range of the trajectory Tr1 and the lengths of the third to fifth straight sections included in the reference range of the trajectory Tr2 are expressed by the above formula (1). As a calculation result substituted into, the present applicant has obtained an evaluation value ef = 1.463385. Here, referring to FIG. 19, between the arrangement order of the lengths of the second to fourth straight sections of the trajectory Tr1 and the arrangement order of the lengths of the third to fifth straight sections of the trajectory Tr2. It turns out that there is little commonality.

このような実験結果に基づいて、図10に示した判定部152において、評価値と比較する閾値の値を0.6程度に設定してもよい。判定部152に、このように設定された閾値を用いた判定を行わせれば、図20に示した全ての軌跡の組み合わせについて、それぞれ一部が重なり合うと判定させることができる。その一方、照合対象の2つの軌跡に直線区間の長さの配列順序に共通性がない場合に、判定部152は、これらの軌跡は互いに重なり合う部分がないと判断することができる。   Based on such experimental results, the determination unit 152 shown in FIG. 10 may set the threshold value to be compared with the evaluation value to about 0.6. If the determination unit 152 performs determination using the threshold value set in this way, it is possible to determine that a part of each combination of trajectories illustrated in FIG. On the other hand, when the two trajectories to be collated do not have a common arrangement order of the lengths of the straight line sections, the determination unit 152 can determine that these trajectories do not have portions that overlap each other.

判定部152は、照合対象の2つの軌跡が互いに重なり合う部分を持つ旨の判定結果とともに、最小の評価値が得られた照合範囲を示す情報を、2つの軌跡が互いに重なり合う範囲を示す情報として座標変換部153に渡してもよい。なお、以下の説明では、2つの軌跡が互いに重なり合う範囲を、重複範囲と称する。   The determination unit 152 coordinates the information indicating the collation range where the minimum evaluation value is obtained together with the determination result that the two trajectories to be collated have overlapping portions as information indicating the range where the two trajectories overlap each other. You may pass to the conversion part 153. In the following description, a range where two trajectories overlap each other is referred to as an overlapping range.

図10に示した座標変換部153は、判定部152から受け取った情報に基づいて、軌跡データベース112から、上述した重複範囲に含まれる各直線区間に対応する分割点の座標を、照合対象の2つの軌跡Trそれぞれについて取得する。   Based on the information received from the determination unit 152, the coordinate conversion unit 153 illustrated in FIG. 10 determines the coordinates of the division points corresponding to the respective straight line sections included in the above-described overlapping range from the trajectory database 112 as the target of verification. Obtained for each of the two tracks Tr.

次いで、座標変換部153は、各軌跡Trに対応して取得した各分割点の重複範囲における配列順序に基づいて、互いに重ね合わせられる分割点を判断し、これらの分割点間の距離が最小となるように座標変換を行う。   Next, the coordinate conversion unit 153 determines the division points to be overlapped with each other based on the arrangement order in the overlapping range of each division point acquired corresponding to each trajectory Tr, and the distance between these division points is the minimum. Coordinate transformation is performed so that

図21は、座標変換を説明する図である。なお、図21に示した要素のうち、図16に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 21 is a diagram illustrating coordinate conversion. Of the elements shown in FIG. 21, elements equivalent to those shown in FIG. 16 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

図21(A)は、座標変換前の軌跡Tr1と軌跡Tr2との相対的な位置を示している。図21(A)において、軌跡Tr1に対応する分割点P1_1,P1_2,P1_3,P1_4と、軌跡Tr2に対応する分割点P2_1,P2_2,P2_3,P2_4とは、重複範囲において配列順序が一致する分割点である。   FIG. 21A shows the relative positions of the trajectory Tr1 and the trajectory Tr2 before coordinate conversion. In FIG. 21A, the dividing points P1_1, P1_2, P1_3, P1_4 corresponding to the trajectory Tr1 and the dividing points P2_1, P2_2, P2_3, P2_4 corresponding to the trajectory Tr2 have the same arrangement order in the overlapping range. It is.

この場合に、座標変換部153は、分割点P1_1,P2_1間の距離と、分割点P1_2,P2_2間の距離と、分割点P1_3,P2_3間の距離と、分割点P1_4,P2_4間の距離の総和を最小にするような座標変換を行えばよい。   In this case, the coordinate conversion unit 153 adds the distance between the division points P1_1 and P2_1, the distance between the division points P1_2 and P2_2, the distance between the division points P1_3 and P2_3, and the distance between the division points P1_4 and P2_4. It is sufficient to perform coordinate transformation so as to minimize.

図21(B)は、上述した各距離を最小化するように算出した座標変換行列を用いて、軌跡Tr2に対応する分割点P2_1,P2_2,P2_3,P2_4の座標を変換した結果を示している。   FIG. 21B shows the result of transforming the coordinates of the division points P2_1, P2_2, P2_3, and P2_4 corresponding to the trajectory Tr2, using the coordinate transformation matrix calculated so as to minimize each distance described above. .

座標変換部153は、照合対象の2つの軌跡ごとに上述した処理を行うことにより、重複範囲に含まれる各直線区間に対応する分割点の座標に基づいて、2つの軌跡を重複範囲において重ね合わせる座標変換行列を求めることができる。   The coordinate conversion unit 153 superimposes the two trajectories in the overlapping range based on the coordinates of the division points corresponding to the straight line segments included in the overlapping range by performing the above-described processing for each of the two trajectories to be collated. A coordinate transformation matrix can be obtained.

座標変換部153は、このようにして求めた座標変換行列を用いて、照合対象の2つの軌跡の一方を座標変換することにより、これらの軌跡の相対的な位置を特定することができる。   The coordinate conversion unit 153 can specify the relative positions of these trajectories by performing coordinate conversion on one of the two trajectories to be verified using the coordinate conversion matrix thus obtained.

図22〜図24は、上述した軌跡Tr1〜Tr4について、相対的な位置を特定した例を示している。   22 to 24 show examples in which relative positions are specified for the above-described trajectories Tr1 to Tr4.

図22(A)は、軌跡Tr1に軌跡Tr2を重ね合わせるように座標変換を行った例を示している。また、図22(B)は、軌跡Tr1に軌跡Tr3を重ね合わせるように座標変換を行った例を示している。   FIG. 22A shows an example in which coordinate transformation is performed so that the trajectory Tr2 is superimposed on the trajectory Tr1. FIG. 22B shows an example in which coordinate transformation is performed so that the locus Tr3 is superimposed on the locus Tr1.

また、図23(A)は、軌跡Tr1に軌跡Tr4を重ね合わせるように座標変換を行った例を示している。また、図23(B)は、軌跡Tr2に軌跡Tr3を重ね合わせるように座標変換を行った例を示している。   FIG. 23A shows an example in which coordinate transformation is performed so that the locus Tr4 is superimposed on the locus Tr1. FIG. 23B shows an example in which coordinate transformation is performed so that the locus Tr3 is superimposed on the locus Tr2.

そして、図24(A)は、軌跡Tr2に軌跡Tr4を重ね合わせるように座標変換を行った例を示している。また、図24(B)は、軌跡Tr3に軌跡Tr4を重ね合わせるように座標変換を行った例を示している。   FIG. 24A shows an example in which coordinate transformation is performed so that the trajectory Tr4 is superimposed on the trajectory Tr2. FIG. 24B shows an example in which coordinate transformation is performed so that the trajectory Tr4 is superimposed on the trajectory Tr3.

図22〜図24と図14とを比較すれば、軌跡Tr1〜Tr4の中のいずれの2つを組み合わせた場合についても、対応する移動経路において、出入り口ENを通過する部分及び廊下を移動している部分が重ね合わせられていることが分かる。そして、このような重ね合わせを行うことにより、対応する移動経路相互の相対的な位置を、高い精度で軌跡相互の相対的な位置において再現することができている。   22 to 24 are compared with FIG. 14, in the case where any two of the trajectories Tr1 to Tr4 are combined, the part that passes through the entrance / exit EN and the corridor are moved along the corresponding movement route. It can be seen that the overlapping parts are superimposed. By performing such superposition, the relative positions of the corresponding movement paths can be reproduced at the relative positions of the trajectories with high accuracy.

このように、図10に示した抽出部14及び特定部15を有する軌跡解析装置10によれば、参照範囲として抽出された各直線区間の長さの配列順序に基づくトポロジーマッチングにより、軌跡相互の相対的な位置を高い精度で特定することができる。   As described above, according to the trajectory analysis apparatus 10 including the extraction unit 14 and the specification unit 15 illustrated in FIG. 10, mutual matching between trajectories is performed by topology matching based on the arrangement order of the lengths of the respective straight sections extracted as the reference range. The relative position can be specified with high accuracy.

また、上述したように、各直線区間の長さの配列順序に基づくトポロジーマッチングは、特定部15に含まれる算出部151が、式(1)、(2)に基づく簡易な計算処理を行うことによって実現することができる。更に、推定部13による推定結果に基づいて、参照範囲を制限することにより、軌跡全体について照合する場合に比べて、算出部151が実行する計算量を大幅に削減することが可能であることは上述したとおりである。   Further, as described above, the topology matching based on the arrangement order of the lengths of the respective straight sections is performed by the calculation unit 151 included in the specifying unit 15 performing a simple calculation process based on the expressions (1) and (2). Can be realized. Furthermore, by limiting the reference range based on the estimation result by the estimation unit 13, it is possible to significantly reduce the amount of calculation performed by the calculation unit 151 compared to the case where the entire trajectory is collated. As described above.

また、算出部151は、上述したように、推定部13による推定結果に基づいて抽出した参照範囲の中で、照合範囲を変えながら上述した評価値を算出する。したがって、算出された評価値の最小値を検出することにより、参照範囲の中で最も位相幾何学的な特徴が類似している箇所を、重複範囲として特定することができる。   Further, as described above, the calculation unit 151 calculates the above-described evaluation value while changing the collation range in the reference range extracted based on the estimation result by the estimation unit 13. Therefore, by detecting the minimum value of the calculated evaluation values, a portion having the most similar topological features in the reference range can be specified as the overlapping range.

これにより、推定部13による参照時刻の推定精度が低い場合にも、高い精度で軌跡相互の相対的な位置を特定することが可能である。   Thereby, even when the estimation accuracy of the reference time by the estimation unit 13 is low, the relative positions of the trajectories can be specified with high accuracy.

例えば、図16(A)に示したように、推定部13によって推定された参照時刻に対応する軌跡Tr1上の点EP1は、2つの分割点P1_2と分割点P1_3との間にある。そして、この点EP1の位置は、図14に示した移動経路Tr1においては、出入り口ENの手前の廊下部分に含まれている。一方、図17(A)に示したように、推定部13によって推定された参照時刻に対応する軌跡Tr3上の点EP3は、2つの分割点P3_4と分割点P3_5との間にある。そして、この点EP3の位置は、図14に示した移動経路Tr3においては、出入り口ENを通過した後に部屋C1の内部を移動している部分に含まれている。   For example, as shown in FIG. 16A, the point EP1 on the locus Tr1 corresponding to the reference time estimated by the estimation unit 13 is between the two division points P1_2 and P1_3. And the position of this point EP1 is included in the corridor part before the entrance / exit EN in the movement route Tr1 shown in FIG. On the other hand, as shown in FIG. 17A, the point EP3 on the trajectory Tr3 corresponding to the reference time estimated by the estimation unit 13 is between the two division points P3_4 and P3_5. And the position of this point EP3 is included in the part which is moving inside the room C1 after passing through the entrance / exit EN in the movement route Tr3 shown in FIG.

このように、推定部13による参照時刻の推定誤差は比較的大きい。しかしながら、参照時刻に対応する軌跡上の点を含む適度な幅を持つ参照範囲を設定することにより、真の参照地点に対応する軌跡上の点を高い確度で参照範囲に含め、トポロジーマッチングに供することができる。   Thus, the estimation error of the reference time by the estimation unit 13 is relatively large. However, by setting a reference range having an appropriate width that includes a point on the locus corresponding to the reference time, the point on the locus corresponding to the true reference point is included in the reference range with high accuracy and used for topology matching. be able to.

また、このような推定誤差を許容可能である点は、本件開示の軌跡解析装置10が有する利点の一つでもある。なぜなら、図6に示した推定部13によれば、無線LANアクセスポイントAPなどの既存の信号源を、参照時刻の推定に用いる信号源Rとして利用することが可能だからである。   Moreover, the point that such an estimation error can be tolerated is one of the advantages of the trajectory analysis device 10 of the present disclosure. This is because the estimation unit 13 shown in FIG. 6 can use an existing signal source such as the wireless LAN access point AP as the signal source R used for estimation of the reference time.

更に、本件開示の軌跡解析装置10によれば、推定部13による推定結果に基づいて、トポロジーマッチングにおいて照合対象となる参照範囲を制限することにより、複数の軌跡を誤った配置で重ね合わせてしまうことを高い確度で避けることができる。   Furthermore, according to the trajectory analysis device 10 of the present disclosure, a plurality of trajectories are overlapped in an incorrect arrangement by limiting the reference range to be collated in topology matching based on the estimation result by the estimation unit 13. This can be avoided with high accuracy.

トポロジーマッチングのみに基づいて軌跡相互の配置を決定しようとすると、照合対象の2つの軌跡を分割した直線区間の集合の中で、長さの配列が偶然に一致する部分を誤って重ね合わせてしまう場合がある。このように、誤った配置で複数の軌跡を対応付けてしまう可能性がある点が、トポロジーマッチングを用いて軌跡相互の配置を決定する場合の課題の一つであった。   When trying to determine the mutual arrangement of trajectories based only on topology matching, in the set of straight line segments obtained by dividing the two trajectories to be collated, the portions where the length arrangements coincide are accidentally overlapped. There is a case. Thus, there is a possibility that a plurality of trajectories may be associated with each other in an incorrect arrangement, which is one of the problems in determining the arrangement of trajectories using topology matching.

図25は、トポロジーマッチングの課題を説明する図である。なお、図25に示した要素のうち、図16〜図18に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 25 is a diagram for explaining a problem of topology matching. Of the elements shown in FIG. 25, elements equivalent to those shown in FIGS. 16 to 18 are designated by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.

図25(A)は、軌跡Tr1を分割して得られる直線区間の集合と軌跡Tr2を分割して得られる直線区間の集合の中で、長さの配列が偶然に一致する部分を誤って対応付けてしまった例を示している。   FIG. 25A erroneously corresponds to a part in which the arrangement of lengths coincides in the set of straight line sections obtained by dividing the track Tr1 and the set of straight line sections obtained by dividing the track Tr2. An example that has been attached is shown.

同様に、図25(B)は、軌跡Tr1を分割して得られる直線区間の集合と軌跡Tr5を分割して得られる直線区間の集合の中で、長さの配列が偶然に一致する部分を誤って対応付けてしまった例を示している。   Similarly, FIG. 25 (B) shows a part where the arrangement of lengths coincides in the set of straight line segments obtained by dividing the track Tr1 and the set of straight line segments obtained by dividing the track Tr5. An example in which the association is made by mistake is shown.

これに対して、本件開示の軌跡解析装置10によれば、図25(A)、(B)に示したように、長さの配列が偶然に一致する部分を誤って重ね合わせてしまうケースを、非常に高い確度で排除することができる。なぜなら、推定部13による推定結果に基づいて抽出した参照範囲は、軌跡の一部であるので、軌跡全体に対応する直線区間を照合した場合に比べて、長さの配列が偶然に一致する可能性が小さいからである。   On the other hand, according to the trajectory analysis device 10 of the present disclosure, as shown in FIGS. 25A and 25B, there is a case in which the portions where the length arrays coincide coincidence are accidentally overlapped. Can be eliminated with very high accuracy. This is because the reference range extracted based on the estimation result by the estimation unit 13 is a part of the trajectory, so that the length arrays can coincide by chance compared to the case where the straight line sections corresponding to the entire trajectory are collated. This is because the nature is small.

なお、図25(A)に示したケースにおいて、軌跡Tr2と対応付けられた軌跡Tr1の箇所は、軌跡Tr1の参照範囲に含まれていない。したがって、本件開示の軌跡解析装置10が、軌跡Tr1と軌跡Tr2とについて、このような対応付けを行うことはない。また、図25(B)に示したケースにおいて、軌跡Tr1と対応付けられた軌跡Tr5については、参照範囲が設定されていない。このため、軌跡Tr5は、本件開示の軌跡解析装置10の特定部15におけるトポロジーマッチング処理の対象から排除されている。したがって、本件開示の軌跡解析装置10が、軌跡Tr1と軌跡Tr5とについてこのような対応付けを行うことはない。   In the case shown in FIG. 25A, the location of the trajectory Tr1 associated with the trajectory Tr2 is not included in the reference range of the trajectory Tr1. Therefore, the trajectory analysis device 10 of the present disclosure does not perform such association between the trajectory Tr1 and the trajectory Tr2. In the case shown in FIG. 25B, no reference range is set for the trajectory Tr5 associated with the trajectory Tr1. For this reason, the trajectory Tr5 is excluded from the target of the topology matching process in the specifying unit 15 of the trajectory analysis device 10 of the present disclosure. Therefore, the trajectory analysis device 10 of the present disclosure does not perform such association between the trajectory Tr1 and the trajectory Tr5.

このように、本件開示の軌跡解析装置10によれば、トポロジーマッチングを用いて軌跡相互の配置を決定する場合の課題を解決し、誤った配置で複数の軌跡を対応付けてしまうケースを低減することができる。   As described above, according to the trajectory analysis device 10 of the present disclosure, the problem in the case of determining the mutual arrangement of trajectories using topology matching is solved, and the case where a plurality of trajectories are associated with an incorrect arrangement is reduced. be able to.

以上に説明したように、本件開示の軌跡解析装置10によれば、慣性航法技術を用いて取得した複数の軌跡相互の相対的な位置を高い精度で特定可能である。しかも、本件開示の軌跡解析装置10によれば、誤った配置で複数の軌跡を対応付けてしまうケースを非常に少なくすることができる。   As described above, according to the trajectory analysis device 10 disclosed herein, it is possible to specify the relative positions of a plurality of trajectories acquired using the inertial navigation technique with high accuracy. Moreover, according to the trajectory analysis device 10 disclosed herein, it is possible to greatly reduce the number of cases in which a plurality of trajectories are associated with each other in an incorrect arrangement.

したがって、本件開示の軌跡解析装置10によって多数の軌跡を対応付けることにより、軌跡の分布によって、建物内の廊下の配置などを忠実に再現することが可能となるので、例えば、建物内の通路地図を生成する作業などの自動化を図ることが可能になる。   Accordingly, by associating a large number of trajectories with the trajectory analysis device 10 of the present disclosure, it is possible to faithfully reproduce the layout of the corridors in the building by the distribution of the trajectories. It is possible to automate the work to be generated.

以上に説明した本件開示の軌跡解析装置10は、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。   The trajectory analysis device 10 of the present disclosure described above can be realized by using a computer device such as a personal computer, for example.

図26は、画像処理装置10のハードウェア構成の一例を示している。なお、図26に示した構成要素のうち、図1又は図6に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。   FIG. 26 shows an example of the hardware configuration of the image processing apparatus 10. 26, the same components as those shown in FIG. 1 or FIG. 6 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.

コンピュータ装置20は、プロセッサ21と、メモリ22と、ハードディスク装置23と、表示装置24と、入力装置25と、光学ドライブ装置26と、ネットワークインタフェース28とを含んでいる。図26に例示したプロセッサ21と、メモリ22と、ハードディスク装置23と、表示装置24と、入力装置25と、光学ドライブ装置26と、LANインタフェース28とは、バスを介して互いに接続されている。また、コンピュータ装置20は、ネットワークインタフェース28を介して、ネットワークNWに接続されている。   The computer device 20 includes a processor 21, a memory 22, a hard disk device 23, a display device 24, an input device 25, an optical drive device 26, and a network interface 28. The processor 21, the memory 22, the hard disk device 23, the display device 24, the input device 25, the optical drive device 26, and the LAN interface 28 illustrated in FIG. 26 are connected to each other via a bus. The computer device 20 is connected to the network NW via the network interface 28.

また、図26において、軌跡解析装置10は、プロセッサ21と、メモリ22と、ハードディスク装置23と、ネットワークインタフェース28とを含んでいる。   In FIG. 26, the trajectory analysis apparatus 10 includes a processor 21, a memory 22, a hard disk device 23, and a network interface 28.

上述した光学ドライブ装置26は、光ディスクなどのリムーバブルディスク27を装着可能であり、装着したリムーバブルディスク27に記録された情報の読出および記録を行う。   The optical drive device 26 described above can be mounted with a removable disk 27 such as an optical disk, and reads and records information recorded on the mounted removable disk 27.

図26に例示した入力装置25は、例えば、キーボードやマウスなどである。軌跡解析装置10の利用者は、入力装置25を操作することにより、軌跡解析装置10に対して、例えば、各端末装置UEから移動情報及び強度情報を収集する処理や、収集した情報に基づいて軌跡を解析する処理を開始させる指示などを入力してもよい。   The input device 25 illustrated in FIG. 26 is, for example, a keyboard or a mouse. The user of the trajectory analysis device 10 operates the input device 25 to collect, for example, movement information and intensity information from each terminal device UE with respect to the trajectory analysis device 10 or based on the collected information. An instruction to start the process of analyzing the trajectory may be input.

図26に例示したメモリ22は、コンピュータ装置20のオペレーティングシステムとともに、プロセッサ21が上述した軌跡を解析する処理を実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、上述した軌跡を解析する処理を実行するためのアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスク27に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク27を光学ドライブ装置26に装着して読み込み処理を行うことにより、軌跡を解析する処理を実行するためのアプリケーションプログラムを、メモリ22およびハードディスク装置23に格納させてもよい。また、ネットワークインタフェース28を介して、インターネットなどのネットワークを介して、軌跡を解析する処理を実行するためのアプリケーションプログラムをメモリ22およびハードディスク装置23に読み込ませてもよい。   The memory 22 illustrated in FIG. 26 stores an application program for executing the process of analyzing the trajectory described above by the processor 21 together with the operating system of the computer apparatus 20. Note that an application program for executing the above-described process of analyzing the trajectory can be recorded and distributed on a removable disk 27 such as an optical disk, for example. Then, by loading the removable disk 27 in the optical drive device 26 and performing a reading process, an application program for executing a process for analyzing the trajectory may be stored in the memory 22 and the hard disk device 23. Further, an application program for executing a process of analyzing a trajectory may be read into the memory 22 and the hard disk device 23 via the network interface 28 and a network such as the Internet.

そして、プロセッサ21は、メモリ22に格納されたアプリケーションプログラムを実行することにより、図1に例示した生成部11、収集部12、推定部13、抽出部14及び特定部15の機能を果たしてもよい。また、プロセッサ21は、上述したアプリケーションプログラムを実行する過程でネットワークインタフェース28を介して取得した情報をメモリ22又はハードディスク装置23に格納することで、強度情報保持部122を実現してもよい。   The processor 21 may fulfill the functions of the generation unit 11, the collection unit 12, the estimation unit 13, the extraction unit 14, and the specification unit 15 illustrated in FIG. 1 by executing an application program stored in the memory 22. . Further, the processor 21 may realize the strength information holding unit 122 by storing information acquired via the network interface 28 in the process of executing the application program described above in the memory 22 or the hard disk device 23.

また、同様に、プロセッサ21は、上述したアプリケーションプログラムを実行する過程で取得した情報及び生成した情報をメモリ22あるいはハードディスク装置23に格納することにより、軌跡データベース112を実現してもよい。   Similarly, the processor 21 may realize the trajectory database 112 by storing the information acquired and the generated information in the process of executing the application program described above in the memory 22 or the hard disk device 23.

なお、プロセッサ21は、上述したアプリケーションプログラムの実行に先立って、図2に示した信号源Rを含む各信号源が設置された室内における信号強度を測定する処理を行うことが望ましい。そして、測定で得られた信号強度に基づいて決定した閾値を、各信号源Rを示すBSSIDに対応してハードディスク装置23などに格納することにより、図6に示した閾値テーブル132を実現してもよい。   Prior to the execution of the application program described above, the processor 21 desirably performs a process of measuring the signal intensity in a room in which each signal source including the signal source R shown in FIG. 2 is installed. The threshold value table 132 shown in FIG. 6 is realized by storing the threshold value determined based on the signal intensity obtained by the measurement in the hard disk device 23 or the like corresponding to the BSSID indicating each signal source R. Also good.

つまり、本件開示の画像処理装置10は、例えば、上述したコンピュータ装置20に含まれるプロセッサ21と、メモリ22と、ハードディスク装置23と、ネットワークインタフェース28との協働によって実現することができる。   That is, the image processing apparatus 10 disclosed herein can be realized by, for example, cooperation of the processor 21, the memory 22, the hard disk device 23, and the network interface 28 included in the computer apparatus 20 described above.

図27は、軌跡解析処理のフローチャートの一例を示している。図27に示したステップ301〜ステップ306の各処理は、軌跡解析処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのステップ301〜ステップ306の各処理は、プロセッサ21によって実行される。   FIG. 27 shows an example of a flowchart of trajectory analysis processing. Each process of step 301 to step 306 shown in FIG. 27 is an example of a process included in the application program for the trajectory analysis process. In addition, each processing of step 301 to step 306 is executed by the processor 21.

まず、プロセッサ21は、各端末装置UEから移動情報及び強度情報を収集する(ステップ301)。次いで、プロセッサ21は、各端末装置UEから収集した移動情報に基づいて、端末装置UEそれぞれの軌跡Trを生成する(ステップ302)。なお、ステップ301,302の処理の過程で、プロセッサ21は、各端末装置UEから収集した移動情報及び生成した軌跡Trを表す情報を、例えば、ハードディスク装置23に設けた軌跡データベース112に保持してもよい。また、プロセッサ21は、ステップ301で収集した強度情報を、同じくハードディスク装置23に設けた強度情報保持部122に保持させてもよい。   First, the processor 21 collects movement information and intensity information from each terminal device UE (step 301). Next, the processor 21 generates a trajectory Tr of each terminal device UE based on the movement information collected from each terminal device UE (step 302). In the course of the processing of steps 301 and 302, the processor 21 holds the movement information collected from each terminal device UE and information representing the generated locus Tr in, for example, the locus database 112 provided in the hard disk device 23. Also good. The processor 21 may hold the intensity information collected in step 301 in the intensity information holding unit 122 provided in the hard disk device 23.

次に、プロセッサ21は、各端末装置UEから収集した強度情報に基づいて、図28に示すようにして、参照時刻を推定する(ステップ303)。   Next, the processor 21 estimates the reference time as shown in FIG. 28 based on the intensity information collected from each terminal apparatus UE (step 303).

図28は、参照時刻を推定する処理のフローチャートの一例を示している。図28に示したステップ311〜ステップ317の各処理は、参照時刻を推定する処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。参照時刻を推定する処理のためのアプリケーションプログラムは、軌跡解析処理のためのアプリケーションプログラムに含まれている。また、これらのステップ311〜ステップ317の各処理は、プロセッサ21によって実行される。   FIG. 28 shows an example of a flowchart of processing for estimating the reference time. Each process of step 311 to step 317 illustrated in FIG. 28 is an example of a process included in the application program for the process of estimating the reference time. An application program for processing for estimating the reference time is included in the application program for trajectory analysis processing. In addition, each processing of step 311 to step 317 is executed by the processor 21.

まず、プロセッサ21は、ハードディスク装置23に設けた強度情報保持部122に各信号源に対応して保持された強度情報から、注目する信号源から端末装置UEが受信した信号の強度を示す情報を読み込む(ステップ311)。   First, the processor 21 obtains information indicating the strength of the signal received by the terminal device UE from the signal source of interest, from the strength information held corresponding to each signal source in the strength information holding unit 122 provided in the hard disk device 23. Read (step 311).

次いで、プロセッサ21は、例えば、ハードディスク装置23に設けられた閾値テーブル132を参照することにより、注目する信号源に対応する閾値を取得する(ステップ312)。   Next, the processor 21 acquires a threshold value corresponding to the signal source of interest by referring to the threshold value table 132 provided in the hard disk device 23 (step 312).

次に、プロセッサ21は、ステップ311で読み込んだ強度情報において、信号強度が上述した閾値を跨いで変化する箇所を探索する(ステップ313)。このように、プロセッサ21が、ステップ313の探索処理を実行することにより、図6に示した検出部131の機能を実現することができる。   Next, the processor 21 searches the intensity information read in step 311 for a portion where the signal intensity changes across the above-described threshold (step 313). As described above, the processor 21 executes the search process of step 313, thereby realizing the function of the detection unit 131 illustrated in FIG.

ステップ313の探索処理の過程で、強度情報の中に、上述した閾値を挟む値を持つ信号強度を検出した場合に、プロセッサ21は、ステップ313の探索は成功したと判断し、ステップ314の肯定判定ルートに従ってステップ315に進む。   In the course of the search process in step 313, when the signal strength having a value sandwiching the above-described threshold is detected in the strength information, the processor 21 determines that the search in step 313 has been successful, and affirmative in step 314. The process proceeds to step 315 according to the determination route.

ステップ315において、プロセッサ21は、ステップ313の処理で検出した2つの信号強度に対応して強度情報保持部122に保持された時刻に基づいて、信号強度が閾値と等しくなると推定される時刻を算出する。また、プロセッサ21は、算出した時刻を、ハードディスク装置23に設けた軌跡データベース112に、注目する信号源が配置された部屋の出入り口を通過した時刻を示す参照時刻として保持する。   In step 315, the processor 21 calculates a time at which the signal strength is estimated to be equal to the threshold value based on the time held in the strength information holding unit 122 corresponding to the two signal strengths detected in the processing in step 313. To do. Further, the processor 21 holds the calculated time in the trajectory database 112 provided in the hard disk device 23 as a reference time indicating the time when it passes through the doorway of the room where the signal source of interest is arranged.

一方、ステップ311で読み込んだ強度情報の中に、上述した閾値を挟む値を持つ信号強度が含まれていなかった場合に、プロセッサ21は、ステップ313の探索は失敗したと判断し、ステップ314の否定判定ルートに従ってステップ316に進む。   On the other hand, when the intensity information read in step 311 does not include a signal intensity having a value sandwiching the above-described threshold, the processor 21 determines that the search in step 313 has failed, and in step 314 The process proceeds to step 316 according to the negative determination route.

ステップ316において、プロセッサ21は、注目する信号源に対応する参照時刻はない旨を、ハードディスク装置23に設けた軌跡データベース112に保持させる。   In step 316, the processor 21 stores in the trajectory database 112 provided in the hard disk device 23 that there is no reference time corresponding to the signal source of interest.

上述したステップ314の肯定判定ルートと否定判定ルートは、ステップ317において合流する。ステップ317において、プロセッサ21は、未処理の信号源があるか否かを判定する。まだ、参照時刻の推定処理が完了していない信号源がある場合に、プロセッサ21は、ステップ317の肯定判定ルートに従ってステップ311に戻り、新たな信号源に対応する強度情報についての処理を開始する。   The affirmative determination route and the negative determination route in step 314 merge at step 317. In step 317, the processor 21 determines whether there is an unprocessed signal source. If there is still a signal source for which the reference time estimation process has not been completed, the processor 21 returns to step 311 according to the affirmative determination route of step 317 and starts processing for intensity information corresponding to the new signal source. .

このようにして、ステップ311〜ステップ317を繰り返すことにより、全ての信号源に対応する強度情報についての処理が完了したときに、プロセッサ21は、ステップ317の否定判定ルートに従って、参照時刻を推定する処理を終了する。   In this way, by repeating steps 311 to 317, when the processing for the intensity information corresponding to all the signal sources is completed, the processor 21 estimates the reference time according to the negative determination route of step 317. End the process.

プロセッサ21は、上述したステップ311〜ステップ317の処理を各端末装置UEに対応して強度情報保持部122に保持された強度情報について実行する。このように、プロセッサ21が、各端末装置UEについて、上述したステップ311〜ステップ317の処理を実行することにより、図6に示した推定部13の機能を実現することができる。   The processor 21 executes the above-described processing of step 311 to step 317 for the strength information held in the strength information holding unit 122 corresponding to each terminal device UE. Thus, the processor 21 can implement the functions of the estimation unit 13 illustrated in FIG. 6 by executing the above-described processing of step 311 to step 317 for each terminal device UE.

次に、図27に示したステップ304において、プロセッサ21は、ステップ303で参照時刻が得られた軌跡を順次に処理対象として、図29に示すようにして、各軌跡から参照範囲を抽出する。   Next, in step 304 shown in FIG. 27, the processor 21 sequentially extracts the reference range from each locus as shown in FIG. 29, with the locus for which the reference time was obtained in step 303 being sequentially processed.

図29は、参照範囲を抽出する処理のフローチャートの一例を示している。図29に示したステップ321〜ステップ325の各処理は、参照範囲を抽出する処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。参照範囲を抽出する処理のためのアプリケーションプログラムは、軌跡解析処理のためのアプリケーションプログラムに含まれている。また、これらのステップ321〜ステップ325の各処理は、プロセッサ21によって実行される。   FIG. 29 shows an example of a flowchart of processing for extracting a reference range. Each process of step 321 to step 325 shown in FIG. 29 is an example of a process included in the application program for the process of extracting the reference range. The application program for the process of extracting the reference range is included in the application program for the trajectory analysis process. In addition, each processing of step 321 to step 325 is executed by the processor 21.

プロセッサ21は、軌跡データベース112に保持された移動情報に基づいて、偏角θの所定時間当りの変化量dθの時間変化を示す情報を生成する(ステップ321)。プロセッサ21は、例えば、移動情報に含まれる各サンプル番号に対応する偏角θ(t)と、2秒後のサンプリングで得られた偏角θ(t+2)との差を、所定時間当りの変化量dθの時間変化を示す変化量dθ(t)として算出すればよい。このように、プロセッサ21が、ステップ321の処理を実行することにより、図10に示した変化量算出部143の機能を実現することができる。   Based on the movement information held in the trajectory database 112, the processor 21 generates information indicating the time change of the change amount dθ of the deviation angle θ per predetermined time (step 321). The processor 21 changes, for example, the difference between the deflection angle θ (t) corresponding to each sample number included in the movement information and the deflection angle θ (t + 2) obtained by sampling after 2 seconds per predetermined time. What is necessary is just to calculate as change amount d (theta) (t) which shows the time change of quantity d (theta). As described above, the processor 21 executes the process of step 321, thereby realizing the function of the change amount calculation unit 143 illustrated in FIG. 10.

次いで、プロセッサ21は、ステップ321で生成した情報と軌跡データベース112に保持された軌跡を表す情報とに基づいて、図12を用いて説明したようにして、軌跡を複数の直線区間に分割するための各分割点を検出する(ステップ322)。なお、ステップ322の処理の過程で、プロセッサ21は、検出した各分割点に対応する通過時刻を算出し、各分割点について算出した通過時刻と各分割点の位置を示す座標を含む情報を、軌跡データベース112に追加してもよい。このように、プロセッサ21が、ステップ322の処理を実行することにより、図10に示した分割点検出部144の機能を実現することができる。   Next, the processor 21 divides the trajectory into a plurality of linear sections as described with reference to FIG. 12 based on the information generated in step 321 and the information representing the trajectory held in the trajectory database 112. Each division point is detected (step 322). In the process of step 322, the processor 21 calculates a passage time corresponding to each detected division point, and includes information including a passage time calculated for each division point and coordinates indicating the position of each division point. It may be added to the trajectory database 112. As described above, the processor 21 executes the processing of step 322, thereby realizing the function of the dividing point detection unit 144 illustrated in FIG.

次に、プロセッサ21は、上述したようにして検出した各分割点の座標に基づいて、軌跡をこれらの分割点で分割することで得られる各直線区間の長さをそれぞれ算出する(ステップ323)。また、プロセッサ21は、ステップ323の処理で算出した各直線区間の長さを要素として含む配列データを、処理対象の軌跡に対応して軌跡データベース112に保持する。このように、プロセッサ21が、ステップ323の処理を実行することにより、図10に示した距離算出部145の機能を実現することができる。   Next, the processor 21 calculates the length of each straight section obtained by dividing the trajectory at these division points based on the coordinates of the respective division points detected as described above (step 323). . Further, the processor 21 holds array data including the length of each straight section calculated in the process of step 323 as an element in the trajectory database 112 corresponding to the trajectory to be processed. As described above, the processor 21 executes the process of step 323, thereby realizing the function of the distance calculation unit 145 shown in FIG.

その後、プロセッサ21は、上述したステップ322で得られた各分割点に対応する時刻と、上述したステップ303で推定した参照時刻とを比較することにより、参照時刻を含む期間に対応する直線区間を判別する(ステップ324)。処理対象の軌跡について、複数の信号源に対応してそれぞれ参照時刻が推定されている場合に、プロセッサ21は、各参照時刻についてそれぞれステップ324の処理を実行することにより、各参照時刻を含む期間に対応する直線区間を判別する。このように、プロセッサ21が、ステップ324を実行することにより、図10に示した判別部142の機能を実現することができる。   Thereafter, the processor 21 compares the time corresponding to each division point obtained in step 322 described above with the reference time estimated in step 303 described above, thereby obtaining a straight line interval corresponding to the period including the reference time. A determination is made (step 324). When the reference time is estimated corresponding to a plurality of signal sources with respect to the locus to be processed, the processor 21 executes the process of step 324 for each reference time, thereby including a period including each reference time. The straight line section corresponding to is determined. As described above, the processor 21 executes step 324, thereby realizing the function of the determination unit 142 illustrated in FIG.

次に、プロセッサ21は、ステップ324の処理で得られた判別結果に基づいて、処理対象の軌跡に対応する複数の直線区間の中から、n個の連続する直線区間を参照範囲として抽出する(ステップ325)。プロセッサ21は、例えば、上述した配列データに含まれる要素のうち、ステップ324で判別した直線区間の長さを示す要素を含むn個の要素について、これらの要素が参照範囲に含まれる旨のフラグを設定することで、参照範囲の抽出を行ってもよい。なお、ステップ324の処理で、複数の参照時刻に対応する直線区間が判別されている場合に、プロセッサ21は、それぞれの判別結果についてステップ324の処理を実行することにより、各参照時刻に対応する参照範囲をそれぞれ抽出する。   Next, the processor 21 extracts n consecutive straight line segments as a reference range from a plurality of straight line segments corresponding to the trajectory to be processed based on the determination result obtained in the process of step 324 ( Step 325). For example, for the n elements including the element indicating the length of the straight line section determined in step 324 among the elements included in the array data described above, the processor 21 sets a flag indicating that these elements are included in the reference range. The reference range may be extracted by setting. Note that, when the straight line sections corresponding to a plurality of reference times are determined in the process of step 324, the processor 21 executes the process of step 324 for each determination result, thereby corresponding to each reference time. Each reference range is extracted.

このように、プロセッサ21が、各端末装置UEに対応する軌跡を順次に処理対象として、ステップ321〜ステップ325の処理を実行することにより、図10に示した抽出部13の機能を実現することができる。   In this way, the processor 21 implements the function of the extraction unit 13 illustrated in FIG. 10 by executing the processing of step 321 to step 325 with the trajectory corresponding to each terminal device UE being sequentially processed. Can do.

次いで、プロセッサ21は、図27に示したステップ305において、ステップ304で参照範囲が得られた軌跡について、図30に示すようにして、直線区間の長さの配列順序に着目したトポロジーマッチングを行う。なお、ステップ305の処理に先立って、プロセッサ21は、軌跡データベース112に保持されている複数の軌跡を、各信号源に対応する参照範囲の有無に基づいて分類しておいてもよい。以下では、図10に示した無線LANアクセスポイントAPに対応する参照範囲をそれぞれ含む複数の軌跡についてトポロジーマッチングを行う場合について説明する。   Next, in step 305 shown in FIG. 27, the processor 21 performs topological matching on the trajectory from which the reference range is obtained in step 304 as shown in FIG. 30, focusing on the arrangement order of the lengths of the straight sections. . Prior to the processing in step 305, the processor 21 may classify a plurality of trajectories held in the trajectory database 112 based on the presence or absence of a reference range corresponding to each signal source. Hereinafter, a case will be described in which topology matching is performed on a plurality of trajectories each including a reference range corresponding to the wireless LAN access point AP shown in FIG.

図30は、参照範囲のトポロジーマッチング処理のフローチャートの一例を示している。図30に示したステップ331〜ステップ339の各処理は、参照範囲のトポロジーマッチング処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。参照範囲のトポロジーマッチング処理のためのアプリケーションプログラムは、軌跡解析処理のためのアプリケーションプログラムに含まれている。また、これらのステップ331〜ステップ339の各処理は、プロセッサ21によって実行される。   FIG. 30 shows an example of a flowchart of reference range topology matching processing. Each process of step 331 to step 339 shown in FIG. 30 is an example of a process included in the application program for the reference range topology matching process. The application program for the reference range topology matching process is included in the application program for the trajectory analysis process. In addition, each processing of step 331 to step 339 is executed by the processor 21.

ステップ331において、プロセッサ21は、上述した無線LANアクセスポイントAPに対応する参照範囲をそれぞれ含む複数の軌跡の中から、照合処理の対象として2つの軌跡を選択する。また、このとき、プロセッサ21は、後述する処理で用いる評価値の最小値eminに、初期値として、例えば、上述した閾値Theよりも大きい値を設定することが望ましい。   In step 331, the processor 21 selects two trajectories as a target for the collation process from a plurality of trajectories each including the reference range corresponding to the above-described wireless LAN access point AP. At this time, it is desirable that the processor 21 sets, for example, a value larger than the above-described threshold value The as the initial value as the minimum value emin of the evaluation value used in the processing described later.

次いで、プロセッサ21は、選択した2つの軌跡に対応して、軌跡データベース112にそれぞれ保持された配列データから、参照範囲に含まれる各直線区間の長さを示す情報を読み出す(ステップ332)。プロセッサ21は、例えば、各配列データから、上述したステップ325の処理で説明したフラグが設定されたn個の要素を、それぞれ配列A(n),B(n)の要素として読み出せばよい。このように、プロセッサ21が、ステップ332の処理を実行することにより、図10に示した読出部154の機能を実現することができる。   Next, the processor 21 reads information indicating the length of each straight section included in the reference range from the array data respectively held in the trajectory database 112 corresponding to the two selected trajectories (step 332). For example, the processor 21 may read out the n elements set with the flag described in the process of step 325 described above as the elements of the arrays A (n) and B (n) from each array data. As described above, the processor 21 executes the processing of step 332, thereby realizing the function of the reading unit 154 shown in FIG.

次に、プロセッサ21は、上述した配列A(n),B(n)についての照合範囲をそれぞれ示す変数j、kを、1からn−2の範囲でそれぞれ変えて得られる各組み合わせについて、上述した式(1)、式(2)を用いて評価値ef,erを算出する(ステップ333)。例えば、参照範囲に含まれる直線区間の数が5個である場合に、プロセッサ21は、変数j、kをそれぞれ1〜3の範囲で変えて得られる組み合わせから一つを選択し、選択した組み合わせで示される照合範囲について評価値ef,erを算出する。   Next, the processor 21 describes the combinations obtained by changing the variables j and k indicating the collation ranges for the arrays A (n) and B (n), respectively, in the range of 1 to n−2. The evaluation values ef and er are calculated using the equations (1) and (2) (step 333). For example, when the number of straight sections included in the reference range is 5, the processor 21 selects one from combinations obtained by changing the variables j and k in the range of 1 to 3, and selects the selected combination. Evaluation values ef and er are calculated for the collation range indicated by.

次に、プロセッサ21は、ステップ333で算出した評価値ef、erのうち小さい方と、上述した評価値の最小値eminとを比較する(ステップ334)。   Next, the processor 21 compares the smaller one of the evaluation values ef and er calculated in Step 333 with the above-described minimum value emin of the evaluation values (Step 334).

評価値ef、erの少なくとも一方が、上述した評価値の最小値eminよりも小さい場合に、プロセッサ21は、ステップ334の肯定判定ルートに従ってステップ335の処理に進む。ステップ335において、プロセッサ21は、ステップ333の処理で選択された変数j,kの組み合わせで示される照合範囲を、照合対象の軌跡が互いに重なり合っている重複範囲の候補として保持するとともに、評価値の最小値eminを更新する。その後、プロセッサ21は、ステップ336の処理に進む。   When at least one of the evaluation values ef and er is smaller than the above-described minimum value emin of the evaluation values, the processor 21 proceeds to the process of step 335 according to the affirmative determination route of step 334. In step 335, the processor 21 holds the collation range indicated by the combination of the variables j and k selected in the processing of step 333 as a candidate for an overlapping range in which the trajectories to be collated overlap each other, and the evaluation value The minimum value emin is updated. Thereafter, the processor 21 proceeds to the process of step 336.

一方、評価値ef、erの両方が、上述した評価値の最小値emin以上である場合に、プロセッサ21は、ステップ334の否定判定ルートに従ってステップ335の処理をスキップし、ステップ336の処理に進む。   On the other hand, when both the evaluation values ef and er are equal to or greater than the above-described minimum evaluation value emin, the processor 21 skips the process of step 335 according to the negative determination route of step 334 and proceeds to the process of step 336. .

ステップ336において、プロセッサ21は、変数j,kの組み合わせで示される全ての照合範囲について評価値の算出が完了したか否かを判定する。   In step 336, the processor 21 determines whether or not the calculation of the evaluation value has been completed for all the collation ranges indicated by the combination of the variables j and k.

まだ評価値の算出が行われていない照合範囲がある場合に、プロセッサ21は、ステップ336の否定判定ルートに従って、ステップ333の処理に戻り、変数j、kの新たな組み合わせで示される照合範囲についての処理を開始する。   When there is a collation range for which an evaluation value has not yet been calculated, the processor 21 returns to the process of step 333 according to the negative determination route of step 336, and the collation range indicated by the new combination of variables j and k. Start processing.

このようにして、変数j、kの組み合わせについて上述したステップ333からステップ336の処理を繰り返す過程で、プロセッサ21が、ステップ333の処理を実行することにより、図10に示した算出部151の機能を実現することができる。   In this way, in the process of repeating the above-described processing from step 333 to step 336 for the combination of variables j and k, the processor 21 executes the processing of step 333, whereby the function of the calculation unit 151 shown in FIG. Can be realized.

また、上述したようにして、全ての照合範囲についての評価値の算出が完了したときに、プロセッサ21は、ステップ336の肯定判定ルートに従ってステップ337の処理に進む。   Further, as described above, when the calculation of the evaluation values for all the collation ranges is completed, the processor 21 proceeds to the process of step 337 according to the affirmative determination route of step 336.

ステップ337において、プロセッサ21は、上述した処理の過程で更新された評価値の最小値eminと、2つの軌跡が重なり合う範囲を持つか否かを判定するための閾値Theとを比較する。   In step 337, the processor 21 compares the minimum value emin of the evaluation value updated in the process described above with a threshold value The for determining whether or not the two loci have a range where they overlap.

評価値の最小値eminが上述した閾値Theよりも小さい場合に、プロセッサ21は、照合対象の2つの軌跡は重複範囲の候補として保持された部分において重なり合うと判断し、ステップ337の肯定判定ルートに従ってステップ338に進む。   When the minimum value emin of the evaluation value is smaller than the above-described threshold value The, the processor 21 determines that the two trajectories to be collated overlap in a portion held as a candidate for the overlapping range, and follows the affirmative determination route of step 337. Proceed to step 338.

ステップ338において、プロセッサ21は、図21を用いて説明したようにして、重複範囲に着目した座標変換を行う。プロセッサ21は、照合対象の軌跡の一方における重複範囲に、他方の軌跡における重複範囲を重ね合わせるような座標変換行列を求め、求めた座標変換行列を用いて、後者の軌跡についての座標変換を実行すればよい。その後、プロセッサ21は、ステップ339の処理に進む。   In step 338, the processor 21 performs coordinate conversion focusing on the overlapping range as described with reference to FIG. The processor 21 obtains a coordinate transformation matrix that superimposes the overlapping range in the other trajectory on the overlapping range in one of the trajectories to be collated, and executes the coordinate transformation for the latter trajectory using the obtained coordinate transformation matrix. do it. Thereafter, the processor 21 proceeds to the process of step 339.

一方、評価値の最小値eminが上述した閾値The以上である場合に、プロセッサ21は、照合対象の2つの軌跡は重なり合う部分を持っていないと判断し、ステップ337の否定判定ルートに従って、直接、ステップ339に進む。   On the other hand, when the minimum value emin of the evaluation value is equal to or greater than the above-described threshold The, the processor 21 determines that the two trajectories to be collated do not have an overlapping portion, and directly follows the negative determination route of step 337. Proceed to step 339.

ステップ339において、プロセッサ21は、未選択の軌跡の組み合わせがあるか否かを判定する。また、照合処理が完了していない軌跡の組み合わせがある場合に、プロセッサ21は、ステップ339の肯定判定ルートに従ってステップ331の処理に戻り、新たに選択された2つの軌跡についての照合処理を開始する。   In step 339, the processor 21 determines whether there is a combination of unselected trajectories. If there is a combination of trajectories for which the collation processing has not been completed, the processor 21 returns to the processing of step 331 according to the affirmative determination route of step 339, and starts collation processing for the two newly selected trajectories. .

プロセッサ21は、上述した無線LANアクセスポイントAPに対応する参照範囲をそれぞれ含む複数の軌跡から2つの軌跡を選択する全ての組み合わせについて、ステップ331〜ステップ339の処理を繰り返し実行する。   The processor 21 repeatedly executes the processing of step 331 to step 339 for all combinations for selecting two trajectories from a plurality of trajectories each including the reference range corresponding to the above-described wireless LAN access point AP.

このようにして、ステップ331〜ステップ339の処理を繰り返し実行する過程で、上述したステップ334、ステップ335及びステップ337の処理をプロセッサ21が実行することにより、図10に示した判定部152の機能を実現することができる。また、同様に、ステップ331〜ステップ339の処理を繰り返し実行する過程で、プロセッサ21が、上述したステップ337の肯定判定ルートにおいてステップ338の処理を実行することにより、図10に示した座標変換部153の機能を実現することができる。   In this way, in the process of repeatedly executing the processing of Step 331 to Step 339, the processor 21 executes the processing of Step 334, Step 335 and Step 337 described above, whereby the function of the determination unit 152 shown in FIG. Can be realized. Similarly, in the process of repeatedly executing the processing of step 331 to step 339, the processor 21 executes the processing of step 338 in the affirmative determination route of step 337 described above, whereby the coordinate conversion unit shown in FIG. 153 functions can be realized.

また、上述したようにして、照合処理の対象に含まれる複数の軌跡から2つの軌跡を選択する全ての組み合わせについて、照合処理が完了したときに、プロセッサ21は、ステップ339の肯定判定ルートに従って照合処理を終了する。   Further, as described above, when the collation processing is completed for all combinations of selecting two trajectories from a plurality of trajectories included in the target of the collation processing, the processor 21 performs collation according to the affirmative determination route of step 339. End the process.

最後に、プロセッサ21は、図27に示したステップ306の処理を実行する。ステップ306において、プロセッサ21は、上述したステップ337の処理で、互いに重なり合う重複範囲があると判断した軌跡の組み合わせについて、それぞれ座標変換後の軌跡を利用者に提示する処理を行う。プロセッサ21は、例えば、図22〜図24に示したように、それぞれの軌跡の組み合わせを対応付けて表す表示データを作成してもよい。そして、作成した表示データを、図25に示した表示装置24に表示させることで、本件開示の軌跡解析装置10によって、軌跡相互の相対的な位置を特定した結果を、直感的に把握しやすい図形情報として、利用者に提示することができる。   Finally, the processor 21 executes the process of step 306 shown in FIG. In step 306, the processor 21 performs a process of presenting the locus after coordinate conversion to the user for each combination of the locus determined to have overlapping ranges that overlap each other in the process of step 337 described above. For example, as illustrated in FIGS. 22 to 24, the processor 21 may create display data that represents each combination of trajectories in association with each other. Then, by displaying the created display data on the display device 24 shown in FIG. 25, it is easy to intuitively grasp the result of specifying the relative positions of the trajectories by the trajectory analysis device 10 of the present disclosure. It can be presented to the user as graphic information.

上述したように、図26に示したコンピュータ装置20のプロセッサ21が、軌跡解析処理のためのアプリケーションプログラムを実行することにより、本件開示の軌跡解析装置10を実現することができる。   As described above, the processor 21 of the computer device 20 illustrated in FIG. 26 executes the application program for the trajectory analysis process, thereby realizing the trajectory analysis device 10 disclosed herein.

このように、コンピュータ装置20を用いて実現された本件開示の軌跡解析装置10が、複数の軌跡相互の相対位置を高い精度で特定可能であることは、以上に述べたとおりである。   As described above, the trajectory analysis apparatus 10 according to the present disclosure realized using the computer device 20 can specify the relative positions of a plurality of trajectories with high accuracy as described above.

以上の説明に関して、更に、以下の各項を開示する。
(付記1)
複数の端末装置それぞれについて移動開始時の位置からの変位および移動開始時の向きからの偏角を時系列的に示す移動情報に基づいて、前記各端末装置の軌跡を生成する生成部と、
信号源から前記各端末装置に到来した信号の強度を時系列的に示す強度情報を収集する収集部と、
前記収集部によって前記端末装置ごとに収集された強度情報で示される信号の強度の時間変化に基づいて、所定の参照地点を前記各端末装置が通過した時刻を示す参照時刻を推定する推定部と、
前記各端末装置に対応して生成された軌跡から、当該端末装置に対応する参照時刻を含む所定の期間に前記端末装置が移動した範囲を参照範囲として抽出する抽出部(14)と、
前記各端末装置の軌跡から抽出された参照範囲の位相幾何学的な特徴を照合することにより、前記複数の軌跡相互の相対位置を特定する特定部と
を備えたことを特徴とする軌跡解析装置。
(付記2)
付記1に記載の軌跡解析装置において、
前記信号源は、出入り口のある室内に配置されており、
前記推定部は、
前記各端末装置について、前記信号の強度が所定の閾値を跨いで変化した時刻を検出する検出部を有し、
前記検出部で検出された時刻を、前記出入り口である参照地点を前記端末装置が通過した参照時刻として特定する
ことを特徴とする軌跡解析装置。
(付記3)
付記2に記載の軌跡解析装置において、
前記信号源は、前記室内を到達範囲とする無線信号を発信する特性を有し、
前記閾値は、前記室内における前記無線信号の強度の平均値よりも低い強度を示す値に設定される
ことを特徴とする軌跡解析装置。
(付記4)
付記1ないし付記3のいずれか1に記載の軌跡解析装置において、
前記抽出部は、
前記各端末装置の軌跡それぞれを複数の直線区間に分割する分割部と、
前記端末装置ごとに、前記複数の直線区間から、前記参照時刻における位置を含む直線区間を参照区間として判別する判別部とを有し、
前記端末装置ごとに、前記参照区間を含む所定数の直線区間を前記参照範囲として抽出する
ことを特徴とする軌跡解析装置。
(付記5)
付記4に記載の軌跡解析装置において、
前記特定部は、
2つの前記軌跡ごとに、前記参照範囲に含まれる各直線区間の長さを照合することにより、位相幾何学的な特徴の違いの大きさを示す評価値を算出する算出部と、
前記算出部で得られた評価値が所定の閾値より小さい場合に、前記2つの軌跡は前記参照範囲の少なくとも一部において互いに重なり合うと判定する判定部とを有する
ことを特徴とする軌跡解析装置。
(付記6)
付記4に記載の軌跡解析装置において、
前記分割部は、
前記移動情報に含まれる偏角の時間変化を示す情報に基づいて、前記偏角の所定時間あたりの変化量を時系列的に求める変化量算出部と、
前記変化量の時間的な変化に基づいて、前記軌跡において、移動方向が所定の角度よりも大きく変化している箇所を分割点として検出する分割点検出部とを有し、
前記変化点検出部によって検出された分割点で前記軌跡を分割することにより、前記複数の直線区間を生成する
ことを特徴とする軌跡解析装置。
(付記7)
複数の端末装置それぞれについて移動開始時の位置からの変位および移動開始時の向きからの偏角を時系列的に示す移動情報に基づいて、前記各端末装置の軌跡を生成し、
信号源から前記各端末装置に到来した信号の強度を時系列的に示す強度情報を収集し、
前記端末装置ごとに収集された強度情報で示される信号の強度の時間変化に基づいて、所定の参照地点を前記各端末装置が通過した時刻を示す参照時刻を推定し、
前記各端末装置に対応して生成された軌跡から、当該端末装置に対応する参照時刻を含む所定の期間に前記端末装置が移動した範囲を参照範囲として抽出し、
前記各端末装置の軌跡から抽出された参照範囲の位相幾何学的な特徴を照合することにより、前記複数の軌跡の相対位置を特定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする軌跡解析プログラム。
(付記8)
付記7に記載の軌跡解析プログラムにおいて、
前記参照時刻を推定する処理は、
前記各端末装置について、出入り口のある室内に配置された前記信号源からの前記信号の強度が所定の閾値を跨いで変化した時刻を検出し、
前記検出した時刻を、前記出入り口である参照地点を前記端末装置が通過した参照時刻として特定する
処理を含むことを特徴とする軌跡解析プログラム。
(付記9)
付記8に記載の軌跡解析プログラムにおいて、
前記時刻を検出する処理は、
前記信号源によって発信される、前記室内を到達範囲とする無線信号の強度と比較する閾値として、前記室内における前記無線信号の強度の平均値よりも低い強度を示す値を設定する
処理を含むことを特徴とする軌跡解析プログラム。
(付記10)
付記7または付記8に記載の軌跡解析プログラムにおいて、
前記参照範囲を抽出する処理は、
前記各端末装置の軌跡それぞれを複数の直線区間に分割し、
前記端末装置ごとに、前記複数の直線区間から、前記参照時刻における位置を含む直線区間を参照区間として判別し、
前記端末装置ごとに、前記参照区間を含む所定数の直線区間を前記参照範囲として抽出する
処理を含むことを特徴とする軌跡解析プログラム。
(付記11)
付記10に記載の軌跡解析プログラムにおいて、
前記軌跡間の相対位置を特定する処理は、
2つの前記軌跡ごとに、前記参照範囲に含まれる各直線区間の長さを照合することにより、位相幾何学的な特徴の違いの大きさを示す評価値を算出し、
前記評価値が所定の閾値より小さい場合に、前記2つの軌跡は前記参照範囲の少なくとも一部において互いに重なり合うと判定する
処理を含むことを特徴とする軌跡解析プログラム。
(付記12)
付記10に記載の軌跡解析プログラムにおいて、
前記軌跡を分割する処理は、
前記移動情報に含まれる偏角の時間変化を示す情報に基づいて、前記偏角の所定時間あたりの変化量を時系列的に求め、
前記変化量の時間的な変化に基づいて、前記軌跡において、移動方向が所定の角度よりも大きく変化している箇所を分割点として検出し、
前記検出された分割点で前記軌跡を分割することにより、前記複数の直線区間を生成する
処理を含むことを特徴とする軌跡解析プログラム。
Regarding the above description, the following items are further disclosed.
(Appendix 1)
A generating unit that generates a trajectory of each terminal device based on movement information that indicates in time series the displacement from the position at the start of movement and the declination from the direction at the start of movement for each of the plurality of terminal devices;
A collection unit that collects intensity information that indicates the intensity of signals arriving at each terminal device from a signal source in a time-series manner;
An estimation unit configured to estimate a reference time indicating a time at which each of the terminal devices has passed a predetermined reference point based on a temporal change in the strength of the signal indicated by the strength information collected for each of the terminal devices by the collection unit; ,
An extraction unit (14) for extracting, as a reference range, a range in which the terminal device has moved in a predetermined period including a reference time corresponding to the terminal device, from a trajectory generated corresponding to each terminal device;
A trajectory analysis device comprising: a specifying unit that identifies relative positions of the plurality of trajectories by collating topological features of a reference range extracted from the trajectories of the terminal devices. .
(Appendix 2)
In the trajectory analysis device according to attachment 1,
The signal source is arranged in a room with an entrance and exit,
The estimation unit includes
For each of the terminal devices, a detection unit that detects a time at which the intensity of the signal changes across a predetermined threshold;
The trajectory analysis apparatus characterized in that the time detected by the detection unit is specified as a reference time when the terminal device passes through the reference point that is the doorway.
(Appendix 3)
In the trajectory analysis device according to attachment 2,
The signal source has a characteristic of transmitting a radio signal having the room as a reachable range,
The trajectory analysis apparatus, wherein the threshold value is set to a value indicating an intensity lower than an average value of the intensity of the radio signal in the room.
(Appendix 4)
In the trajectory analysis device according to any one of appendix 1 to appendix 3,
The extraction unit includes:
A dividing unit that divides each locus of each terminal device into a plurality of linear sections;
A discriminating unit that discriminates, as a reference segment, a straight segment including a position at the reference time from the plurality of straight segments for each terminal device,
A trajectory analysis apparatus, wherein a predetermined number of straight sections including the reference section are extracted as the reference range for each terminal device.
(Appendix 5)
In the trajectory analysis device according to attachment 4,
The specific part is:
For each of the two trajectories, a calculation unit that calculates an evaluation value indicating the magnitude of a difference in topological features by checking the length of each straight section included in the reference range;
A trajectory analysis apparatus comprising: a determination unit that determines that the two trajectories overlap each other in at least a part of the reference range when an evaluation value obtained by the calculation unit is smaller than a predetermined threshold value.
(Appendix 6)
In the trajectory analysis device according to attachment 4,
The dividing unit is
Based on information indicating the time change of the declination included in the movement information, a change amount calculation unit that obtains a change amount of the declination per predetermined time in a time series,
A division point detection unit that detects, as a division point, a location where the moving direction changes more than a predetermined angle in the trajectory based on a temporal change in the amount of change;
The trajectory analysis apparatus characterized in that the plurality of straight line sections are generated by dividing the trajectory at the division points detected by the change point detection unit.
(Appendix 7)
Based on the movement information indicating the displacement from the position at the start of movement and the declination from the direction at the start of movement for each of the plurality of terminal devices in time series, the trajectory of each terminal device is generated,
Collecting strength information indicating the strength of signals arriving at each terminal device from a signal source in time series,
Based on the time change of the intensity of the signal indicated by the intensity information collected for each terminal device, estimate a reference time indicating the time when each terminal device passed through a predetermined reference point,
From the trajectory generated corresponding to each terminal device, a range in which the terminal device has moved in a predetermined period including a reference time corresponding to the terminal device is extracted as a reference range,
A trajectory analysis program that causes a computer to execute a process of identifying relative positions of the plurality of trajectories by collating topological features of a reference range extracted from the trajectories of the terminal devices.
(Appendix 8)
In the locus analysis program described in appendix 7,
The process of estimating the reference time is
For each terminal device, detect the time when the intensity of the signal from the signal source arranged in the room with the doorway has changed across a predetermined threshold,
A trajectory analysis program comprising: a process of specifying the detected time as a reference time when the terminal device passes a reference point that is the doorway.
(Appendix 9)
In the trajectory analysis program described in appendix 8,
The process of detecting the time is
Including a process of setting a value indicating an intensity lower than an average value of the intensity of the radio signal in the room as a threshold value to be compared with an intensity of the radio signal transmitted from the signal source and reaching the room. Trajectory analysis program characterized by
(Appendix 10)
In the trajectory analysis program described in appendix 7 or appendix 8,
The process of extracting the reference range is:
Dividing each locus of each terminal device into a plurality of straight sections,
For each of the terminal devices, from the plurality of straight sections, a straight section including a position at the reference time is determined as a reference section,
A trajectory analysis program comprising a process of extracting a predetermined number of straight line segments including the reference segment as the reference range for each terminal device.
(Appendix 11)
In the locus analysis program described in appendix 10,
The process of specifying the relative position between the trajectories is as follows:
By comparing the length of each straight section included in the reference range for each of the two trajectories, an evaluation value indicating the magnitude of the difference in topological features is calculated,
A trajectory analysis program comprising: a process of determining that the two trajectories overlap each other in at least a part of the reference range when the evaluation value is smaller than a predetermined threshold value.
(Appendix 12)
In the locus analysis program described in appendix 10,
The process of dividing the trajectory is as follows:
Based on the information indicating the time variation of the declination included in the movement information, a change amount of the declination per predetermined time is obtained in time series,
On the basis of the temporal change in the amount of change, a location where the moving direction has changed more than a predetermined angle in the locus is detected as a dividing point,
A trajectory analysis program comprising a process of generating the plurality of straight line sections by dividing the trajectory at the detected division points.

1…加速度センサ;2…角速度センサ;3…移動情報算出部;4,16…通信処理部;5…信号強度計測部;10…軌跡解析装置;11…生成部;12…収集部;13…推定部;14…抽出部;15…特定部;111…移動情報抽出部;112…軌跡データベース;113…軌跡算出部;121…強度情報抽出部;122…強度情報保持部;131…検出部;132…閾値テーブル;141…分割部;142…判別部;143…変化量算出部;144…分割点検出部;145…距離算出部;151…算出部;152…判定部;153…座標変換部;154…読出部;20…コンピュータ装置;21…プロセッサ;22…メモリ;23…ハードディスク装置(HDD);24…表示装置;25…入力装置;26…光学ドライブ装置;27…リムーバブルディスク;28…ネットワークインタフェース;NW…ネットワーク;AP…無線LANアクセスポイント;UE,UE1,UE2…端末装置;R、R’…信号源;EN…出入り口;Hw…廊下;CP…分岐点;C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7…部屋;Tr1,Tr2,Tr3,Tr4,Tr5,Tr6,Tr7…軌跡

DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Acceleration sensor; 2 ... Angular velocity sensor; 3 ... Movement information calculation part; 4, 16 ... Communication processing part; 5 ... Signal intensity measurement part; 10 ... Trajectory analysis apparatus; 11 ... Generation part; 14: Extraction unit; 15 ... Identification unit; 111 ... Movement information extraction unit; 112 ... Trajectory database; 113 ... Trajectory calculation unit; 121 ... Intensity information extraction unit; 122 ... Intensity information holding unit; 132 ... threshold table; 141 ... dividing unit; 142 ... discriminating unit; 143 ... change amount calculating unit; 144 ... division point detecting unit; 145 ... distance calculating unit; 151 ... calculating unit; 152 ... determining unit; 154: Reading unit; 20 ... Computer device; 21 ... Processor; 22 ... Memory; 23 ... Hard disk device (HDD); 24 ... Display device; 25 ... Input device; 26 ... Optical drive device; 28: network interface; NW ... network; AP ... wireless LAN access point; UE, UE1, UE2 ... terminal equipment; R, R '... signal source; EN ... gateway; Hw ... corridor; CP ... branch point; , C2, C3, C4, C5, C6, C7 ... room; Tr1, Tr2, Tr3, Tr4, Tr5, Tr6, Tr7 ... locus

Claims (5)

複数の端末装置それぞれについて移動開始時の位置からの変位および移動開始時の向きからの偏角を時系列的に示す移動情報に基づいて、前記各端末装置の軌跡を生成する生成部と、
信号源から前記各端末装置に到来した信号の強度を時系列的に示す強度情報を収集する収集部と、
前記収集部によって前記端末装置ごとに収集された強度情報で示される信号の強度の時間変化に基づいて、所定の参照地点を前記各端末装置が通過した時刻を示す参照時刻を推定する推定部と、
前記各端末装置に対応して生成された軌跡から、当該端末装置に対応する参照時刻を含む所定の期間に前記端末装置が移動した範囲を参照範囲として抽出する抽出部と、
前記各端末装置の軌跡から抽出された参照範囲の位相幾何学的な特徴を照合することにより、前記参照範囲の少なくとも一部において互いに重なり合う前記複数の軌跡の相対的な位置を特定する特定部と
を備えたことを特徴とする軌跡解析装置。
A generating unit that generates a trajectory of each terminal device based on movement information that indicates in time series the displacement from the position at the start of movement and the declination from the direction at the start of movement for each of the plurality of terminal devices;
A collection unit that collects intensity information that indicates the intensity of signals arriving at each terminal device from a signal source in a time-series manner;
An estimation unit configured to estimate a reference time indicating a time at which each of the terminal devices has passed a predetermined reference point based on a temporal change in the strength of the signal indicated by the strength information collected for each of the terminal devices by the collection unit; ,
An extraction unit that extracts, as a reference range, a range in which the terminal device has moved in a predetermined period including a reference time corresponding to the terminal device, from a trajectory generated corresponding to each terminal device;
By matching the topological characteristics of the reference range of the extracted from the trajectory of each terminal device, the identifying unit for identifying the relative position between the plurality of trajectories overlap each other in at least a part of the reference range A trajectory analysis device characterized by comprising:
請求項1に記載の軌跡解析装置において、
前記信号源は、出入り口のある室内に配置されており、
前記推定部は、
前記各端末装置について、前記信号の強度が所定の閾値を跨いで変化した時刻を検出する検出部を有し、
前記検出部で検出された時刻を、前記出入り口である参照地点を前記端末装置が通過した参照時刻として特定する
ことを特徴とする軌跡解析装置。
The trajectory analysis apparatus according to claim 1,
The signal source is arranged in a room with an entrance and exit,
The estimation unit includes
For each of the terminal devices, a detection unit that detects a time at which the intensity of the signal changes across a predetermined threshold;
The trajectory analysis apparatus characterized in that the time detected by the detection unit is specified as a reference time when the terminal device passes through the reference point that is the doorway.
請求項1又は請求項2に記載の軌跡解析装置において、
前記抽出部は、
前記各端末装置の軌跡それぞれを複数の直線区間に分割する分割部と、
前記端末装置ごとに、前記複数の直線区間から、前記参照時刻における位置を含む直線区間を参照区間として判別する判別部とを有し、
前記端末装置ごとに、前記参照区間を含む所定数の直線区間を前記参照範囲として抽出する
ことを特徴とする軌跡解析装置。
In the trajectory analysis device according to claim 1 or 2,
The extraction unit includes:
A dividing unit that divides each locus of each terminal device into a plurality of linear sections;
A discriminating unit that discriminates, as a reference segment, a straight segment including a position at the reference time from the plurality of straight segments for each terminal device,
A trajectory analysis apparatus, wherein a predetermined number of straight sections including the reference section are extracted as the reference range for each terminal device.
請求項3に記載の軌跡解析装置において、
前記特定部は、
2つの前記軌跡ごとに、前記参照範囲に含まれる各直線区間の長さを照合することにより、位相幾何学的な特徴の違いの大きさを示す評価値を算出する算出部と、
前記算出部で得られた評価値が所定の閾値より小さい場合に、前記2つの軌跡は前記参照範囲の少なくとも一部において互いに重なり合うと判定する判定部とを有する
ことを特徴とする軌跡解析装置。
The trajectory analysis apparatus according to claim 3,
The specific part is:
For each of the two trajectories, a calculation unit that calculates an evaluation value indicating the magnitude of a difference in topological features by checking the length of each straight section included in the reference range;
A trajectory analysis apparatus comprising: a determination unit that determines that the two trajectories overlap each other in at least a part of the reference range when an evaluation value obtained by the calculation unit is smaller than a predetermined threshold value.
複数の端末装置それぞれについて移動開始時の位置からの変位および移動開始時の向きからの偏角を時系列的に示す移動情報に基づいて、前記各端末装置の軌跡を生成し、
信号源から前記各端末装置に到来した信号の強度を時系列的に示す強度情報を収集し、
前記端末装置ごとに収集された強度情報で示される信号の強度の時間変化に基づいて、所定の参照地点を前記各端末装置が通過した時刻を示す参照時刻を推定し、
前記各端末装置に対応して生成された軌跡から、当該端末装置に対応する参照時刻を含む所定の期間に前記端末装置が移動した範囲を参照範囲として抽出し、
前記各端末装置の軌跡から抽出された参照範囲の位相幾何学的な特徴を照合することにより、前記参照範囲の少なくとも一部において互いに重なり合う前記複数の軌跡の相対的な位置を特定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする軌跡解析プログラム。
Based on the movement information indicating the displacement from the position at the start of movement and the declination from the direction at the start of movement for each of the plurality of terminal devices in time series, the trajectory of each terminal device is generated,
Collecting strength information indicating the strength of signals arriving at each terminal device from a signal source in time series,
Based on the time change of the intensity of the signal indicated by the intensity information collected for each terminal device, estimate a reference time indicating the time when each terminal device passed through a predetermined reference point,
From the trajectory generated corresponding to each terminal device, a range in which the terminal device has moved in a predetermined period including a reference time corresponding to the terminal device is extracted as a reference range,
By matching the topological characteristics of the reference range extracted from the trajectory of the respective terminal devices, the process of identifying the relative position between the plurality of trajectories overlap each other in at least a part of the reference range A trajectory analysis program characterized by being executed by a computer.
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