JP6849105B2 - イベントを判定するためのシステム、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、監視システムに関する。より具体的には、本発明は、イベントを検出するためのシステム及び方法に関する。

ビデオ監視システム等の監視システムは、定期的な監視及びイベント検出又は判定のために、いくつかの分野において使用されている。テロリズム、暴動、盗難、争い、火災、自動車事故等の異常なイベントは、このような監視システムにより捕捉されることを意図している。

さらに、監視システムは、基本的に異常なイベント事態に焦点を合わせているため、いくつかの状況では、セキュリティ担当者及び警察官を含む、このような監視システムのユーザが、異常なイベントが深刻なイベントにエスカレートするかどうかを判断することは難しい。例えば、ビデオ分析を組み込んだ監視システムは、事件（incident）を自動的に検出し、検出されたイベントを含むビデオ映像を表示する。しかし、検出されたイベントが悪化するのか、例えば、より深刻になるのか、そうではないのかを判断するために、ユーザがビデオ映像を確認する必要がある。

したがって、ユーザが、イベントが深刻なイベントにエスカレートするのか否かを判断すること、及び、必要に応じて、事件の悪化を最小限に抑えるために必要な措置を講じることを支援する改善された監視システムが必要である。さらに、他の望ましい特徴及び特性は、添付の図面及び本開示のこの背景と併せて、後続の詳細な説明及び添付の特許請求の範囲から明らかになるだろう。

本発明の第１の態様では、プロセッサに動作可能に結合されたセンサを用いて、イベントが悪化するか否かを判定するためのコンピュータ実装方法が開示される。前記方法は、前記センサから、前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信することと、前記センサから、前記位置情報に応じて、前記位置の周辺の情報を収集することと、前記プロセッサにおいて、前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定することと、を含む。

本発明の第２の態様では、プロセッサに動作可能に結合されたセンサを用いて、イベントが悪化するか否かを判定するためのシステムが開示される。前記システムは、前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信する受信機と、前記位置情報に応じて、前記位置の周辺の情報を収集するセンサと、前記位置の周辺の情報を分析する分析器と、前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定する判定モジュールとを備える。

本発明の第３の態様では、イベントが悪化するか否かを判定するためのコンピュータシステムが開示される。前記コンピュータシステムは、データを格納するメモリデバイスと、前記メモリデバイスに結合された少なくとも１つのプロセッサとを備える。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信し、前記位置の周辺の情報を分析し、前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定するように構成される。

本発明の第４の態様では、イベントが悪化するか否かを判定するための非一時的なコンピュータ可読媒体に組み込まれたコンピュータプログラムが開示される。前記プログラムは、前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信し、前記位置情報に応じて、前記位置の周辺の情報を収集し、前記位置の周辺の前記情報を分析し、前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定する、ことをコンピュータに指示するための、前記コンピュータにより実行可能な少なくとも１つのコードセグメントを含む。

文脈において別段の指示がない限り、以下の用語が、本明細書で提供される意味が与えられる：
「イベント」という用語は、監視システム、コマンドセンター又はセキュリティ会社により監視される必要がある異常な事件又は状況を意味する。一例では、「イベント」という用語は、交通事故又は争いを含む。他の例では、「イベント」という用語は、火災、又は、雷（lighting）又は地震等の自然災害を含む。
「イベントの悪化（event aggravation）」という用語は、イベントの周囲の（surrounding）１つ又は複数の要因により、イベントが悪化することを意味する。「イベントの悪化（event aggravation）」という用語は、イベントがそれ自体により悪化する状況を含む。「イベントの悪化（event aggravation）」の一例では、口論（喧嘩（quarrel））が争いになり、その後、暴動になる。「イベントの悪化（event aggravation）」の他の例では、小さな鍵が大きな鍵になり、多くの死傷者をもたらす。すなわち、「イベントの悪化（event aggravation）」は、イベントと、当該イベント周辺の状況との関係に基づいて、イベントがより深刻なイベントにエスカレートする状況である。
「エスカレート要因（escalating factor）」という用語は、イベントをエスカレートさせて悪化させる可能性のある人、もの、又は条件が含まれる。一例では、「エスカレート要因（escalating factor）」という用語は、争い又は爆発に近い群衆を含む。他の例では、「エスカレート要因（escalating factor）」という用語は、大火災の近くのガソリンスタンドを含む。
「緩和要因（mitigating factor）」という用語は、イベントのエスカレートを最小限に抑える可能性がある人、もの、又は条件が含まれる。一例では、「緩和要因（mitigating factor）」という用語は、交通事故の近くで交通を制御することに従事する現場職員を含む。他の例では、「緩和要因（mitigating factor）」という用語は、大火災のための予想される雨を含む。
「中立要因（neutral factor）」という用語は、イベントのエスカレーションに全く影響を与えない人、もの、又は条件を含む。言い換えると、「中立要因（neutral factor）」という用語は、「エスカレート要因」又は「緩和要因」として分類されない全ての要因を含む。一例では、「中立要因（neutral factor）」という用語は、イベント位置から離れる群衆を含む。

同様の参照番号は、別々の図を通して同一又は機能的に類似の要素を指し、以下の詳細な説明と共に本明細書に組み込まれ、その一部を形成する、添付の図面は、様々な実施形態を例示し、本実施形態による様々な原理及び利点を説明する役割を果たす。

図１は、本実施形態にかかるイベントを判定するためのシステムのブロック図を示す。

図２は、本実施形態にかかる、イベントが発生している場所の周辺の情報の例を表示するディスプレイを示す。

図３は、本実施形態にかかるイベントを判定するための方法のフローチャートを示す。

図４は、本実施形態にかかる、イベントが発生している位置の周辺の情報を分析する方法のフローチャートを示す。

図５は、本実施形態にかかるイベントを判定するためのコンピュータシステムを示す。

当業者は、図にある要素は簡略化又は明確化のために図示されており、必ずしも縮尺通りに図示されていないことを理解するであろう。例えば、シミュレーションの視覚化における要素又はフローチャートにおけるステップのいくつかの大きさ（dimensions）は、本実施形態の理解を向上させることを助けるために、他の要素に関して誇張されている場合がある。

以下の詳細な説明は、本質的に単なる例示であり、本発明又は本発明の用途及び使用を限定することを意図しない。さらに、先行する本発明の背景技術又は以下の詳細な説明に提示される任意の理論に拘束される意図はない。本実施形態の意図は、イベント関連データを監視するための改善された方法を提示することである。

図１は、本実施形態にかかるイベントが悪化するか否かを判定するためのシステム１００のブロック図を示す。システム１００は、センシングデバイス検索モジュール１０２（又は受信機）を含む。センシングデバイス検索モジュール１０２は、イベントの種類を特定するイベント情報１０８と、イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信する。位置情報に基づいて、センシングデバイス検索モジュール１０２は、イベントが発生している位置の近くの１つ又は複数の情報源（information source）を選択する。情報源の選択は、ユーザ定義であってもよい。追加的に又は代替的に、情報源の選択は、情報のより正確な分析を可能とするものであってもよい。情報源は、イベントが発生している位置の近くの情報を収集できる、監視カメラやマイクロフォン等のセンシングデバイスを含んでもよい。情報源は、例えば、イベントが発生している位置を特定する、ソーシャルネットワークにおけるキーワード検索結果又はジオロケーション検索結果等のインターネットをさらに含んでもよい。

一例では、監視カメラ及びマイクロフォン等の各センシングデバイスの位置及び各センシングデバイス（又はセンサ）の種類は、センシングデバイス検索モジュール１０２が、イベントが発生している位置情報に基づいて、１つ又は複数のセンシングデバイスを選択するように、センシングデバイス検索モジュール１０２に結合されたメモリ１０４に格納されてもよい。これは、イベントの開始時であってもよい。追加的に又は代替的に、センシングデバイスのセンセーション（sensation）は、イベントが発生している間であってもよい。

１つ又は複数のセンシングデバイスが選択されると、イベントが発生している位置の周辺のセンシングデータ１１０は、収集され、イベント判定モジュール１０６（又は分析器）において分析される。イベント判定モジュール１０６は、センシングデバイス検索モジュール１０２により選択されたセンサに対応するセンシングデータ１１０（例えば、ビデオ映像、音声データ、ソーシャルメディアデータ）を受信する。

イベント判定モジュール１０６は、イベントそれ自体と、イベント周辺の状況との関係に基づいて、イベントが、より深刻なものにエスカレートするのか、又は悪化するのかを判定する。イベントと、イベント周辺の状況との関係を示すルックアップテーブルがあってもよい。イベント判定モジュール１０６は、さらに、イベントへの潜在的な影響を考慮して、イベント位置の周辺の情報を、エスカレート要因、中立要因、緩和要因に分類する。

イベントの周囲の群衆が存在し、群衆がイベントの位置に近づいている場合、群衆は、イベントを、より深刻なものにエスカレートするか、又は悪化させる可能性がある。そのため、この状況は、エスカレート要因と見なされる。一方、周囲の群衆が、イベントの位置から移動したり、離れたりしない場合、この状況は中立要因と見なされる。

周囲の群衆のサイズが大きくなってきている場合、そのような群衆は、イベントを、より深刻なものにエスカレートするか、又は悪化させる可能性がある。そのため、この状況も、エスカレート要因と見なされる。これらの群衆は、ビデオ分析により分析されてもよい。ビデオ分析は、群衆を分析するために使用されてもよく、より具体的には、群衆サイズ（人数）、フロー（イベント位置に向かう移動の有無）、ムード（mood）（音響分析の観点からノイズが多い又は静か）、年齢、及び性別を推定するために使用されてもよい。ビデオ分析は、車両の数及び車両の流れを推定することにより、周囲の交通状況を分析するために使用されてもよい。

追加的に又は代替的に、音響分析は、イベントを判定し、イベントの悪化を最小限に抑えるために使用されてもよい。マイクロフォンによりキャプチャされた環境音を分析する音響分析は、言語、年齢、性別、ムード（mood）（例えば叫び）を分析するために使用されてもよい。音響分析は、車両により発生する騒音（noises）に基づいて、周囲の交通状況を推定するために使用されてもよい。周囲のノイズレベルが増加し、事件の位置に近づいている場合、この状況は、エスカレート要因と見なされる。群衆から様々な言語が検出された場合、群衆は互いに団結する可能性が低いため、状況はそれほど深刻ではなくてもよい。しかし、群衆から１つの言語のみが検出された場合、イベントを深刻なものにエスカエレートさせる可能性があるエスカレート要因と見なされてもよい。例えば、周囲の群衆から大きな叫び声が検出される等、周囲の群衆のムード（mood）が、音響分析又は任意の他の分析の観点から、攻撃的になっている場合、この状況は、エスカレート要因と見なされる。

イベント判定モジュール１０６が、イベントがより深刻なものにエスカレートするか、又は悪化すると判定した場合、警報(alert)１１２は、イベントの悪化を最小限に抑えるための措置を講じるために、コマンドセンター又はセキュリティ会社（security companies）に送信されてもよい。追加的に又は代替的に、イベントの悪化を最小限に抑えるためのリソース割当のレコメンデーション（recommendation）が、コマンドセンター又はセキュリティ会社が、それらの意思決定を容易にするために提供されてもよい。

図２は、本実施形態にかかる、イベントが発生している位置周辺の情報の例を示すディスプレイ２００を示す。一例では、イベント２０２が検出され、イベントの種類が争いと見なされる。イベント２０２の位置に基づいて、イベント２０２が発生している位置の近くのカメラ及びマイクロフォンが特定される。特定されたカメラ及びマイクロフォンからのビデオ映像及び音響データは、本実施形態にかかるシステムにおいて収集及び分析される。イベント２０２の位置に基づいて、ソーシャルメディアにおけるキーワード検索結果及びジオロケーション検索結果が、本実施形態にかかるシステムにおいて収集及び分析されてもよい。イベントが発生している位置の周囲の情報は、警察又は救急車を呼ぶために、イベント位置から緊急通報（emergency call）をかけている発信者又はフィールドオフィサーから受信されてもよい。

一例では、周囲の情報は、３つの群衆２０４、２０６及び２０８として分析される。群衆２０４は、約６０人の群衆のサイズとして分析され、群衆２０４は、イベントが発生している位置に近づいている。群衆２０６は、約１００人の群衆のサイズとして分析され、群衆２０６は、イベントが発生している位置に近づいている。これらの群衆は、争いの間に叫び声を聞き、争いが発生している方向に向かっている可能性がある。本実施形態にかかるシステムは、これらの文集を、イベントをより深刻なものにエスカレートする可能性があるエスカレート要因として見なしてもよい。

群衆２０８は、約２０人の群衆のサイズとして分析される。ビデオ分析及び音響分析に基づいて、群衆２０８は、潜在的な犠牲者と見なされ得る多くの子供を含むと分析される。一例では、イベントにより影響を受ける多数の対象者（subjects）が、ディスプレイ２００に表示される。対象者の例は、とりわけ若い子供を含むため、このような群衆の保護の優先順位が容易になる。そのため、群衆２０８もイベントに対するエスカレート要因と見なされる。一方、イベントに参加している、又はイベントの近くの交通状況を制御している、フィールドオフィサーがいる場合、これらのフィールドオフィサーは、潜在的なイベントの悪化を緩和する緩和要因として見なされてもよい。重度の交通渋滞は、イベントが悪化されることをエスカレートする可能性があるため、重度の交通渋滞を最小限に抑えるフィールドオフィサーは、イベントの悪化を最小限に抑えることに間接的に貢献する。

図３は、本開示にかかる、イベントが悪化するか否かを判定するための方法のフローチャート３００を示す。ステップ３０２において、イベントが検出又は判定され、イベントが発生している、イベントのタイプ等のイベント情報、及び地理的な位置等の位置情報は、本開示の実施形態にかかるシステムにより受信される。以下の様々な実施形態では、イベントの検出は、イベントが発生すると、イベントが発生したという判定を指していることを理解されたい。イベントの検出は、イベントの位置における監視カメラ又はイベントの位置からの緊急通報により行われてもよい。

ステップ３０４において、イベントの位置の周辺の情報が収集される。イベントの種類に応じて、イベントの位置の周辺の、ビデオ映像、音響データ、ソーシャルメディア情報、交通情報、及び天気情報等の多くの情報源の１つが選択される。一例では、イベントの位置の近くの全ての情報が収集され、ステップ３０６において、分析の間に、情報の選択が行われる。または、特定のデバイスが既に選択され、イベントの位置の近くの監視カメラ、マイクロフォン等の特定のデバイスに要求が送信され、特定のデバイスから情報が取得される。システムが、情報を取得する特定のデバイスを選択できるように、各デバイスの位置及びカバレッジに関する情報が、システムのために利用されてもよい。

ステップ３０６において、上記位置の周辺の収集された情報が分析される。収集された情報は、イベントの悪化の可能性を判定するために分析される。収集された情報は、イベントに与える潜在的な影響を考慮して、エスカレート要因、中立要因、及び緩和要因に分類される。各要因、特にエスカレート要因は、イベントに与える潜在的な影響を考慮して評価されてもよい。群衆がイベントの位置に近づいている場合、エスカレート要因は高い（high）と評価されてもよい。しかし、群衆と、イベントの位置との間の距離が、十分に遠く、群衆が安定している（stable）場合、中立要因と見なされてもよい。

ステップ３０８において、分析の結果に基づいて、イベントが悪化するのか否かが判定（決定）される。セキュリティ監視会社又はコマンドセンターが将来のイベントに影響を与え得る要因を理解できるように、エスカレート要因及び緩和要因が、位置の周囲にマッピングされ、視覚化されてもよい。一例では、エスカレート要因及び緩和要因は、関連する地理的地図にオーバレイされる、関連する絵記号（pictorial symbols）又は色として記号化される。交通事故がイベントの近くで発生した場合でさえ、交通事故に参加したフィールドオフィサーは、エスカレート要因を制圧する（neutralize）可能性があり、早急な注意（immediate attention）が必要ではない可能性がある。エスカレート要因は、イベントの位置の近くに、より多くのフィールドオフィサーが必要であることを通知するために、セキュリティ監視会社又はコマンドセンターに警報を出してもよい（alert）。

図４は、図３のステップ３０６に対応する、本実施形態にかかる、イベントが発生している位置の周辺の情報を分析する方法のフローチャート４００を示す。

ステップ４０２において、上記位置の周辺の情報は、イベントに対する、エスカレート要因、中立要因、及び緩和要因に分類される。これらの要因は、時間の経過とともに変更されてもよい。群衆がイベントの位置に近づいている場合、群衆は、最初に中立要因として見なされ、そして、エスカレート要因に変更されてもよい。他の駅における事故のために、列車が駅から出発できない場合、当該駅における群衆は、エスカレート要因であってもよい。しかし、計画通りに列車が行き来し、上記駅において、群衆がいない場合、群衆は、もはやエスカレート要因ではなくなる。

ステップ４０４において、分類された要因に基づいて、将来の結果が予測される。分類された要因のそれぞれは、マッピングされ、ビューアー（viewers）、例えば、コマンドセンターのコマンドオフィサーに視覚的に提示されてもよい。過去の状況、現在の状況、及び予測された将来の状況がビューアーに対して理解できるように、分類された要因を伴うマップは、時間フレーム（time frame）で視覚化されてもよい。イベントの時点で起こったこと、及び何の措置が講じられなかった場合に将来的に起こることが、マップ上に視覚化される。

ステップ４０６において、イベントの悪化を最小限に抑えるためのリソース割当がレコメンドされる。過去の状況、現在の状況、及び予測される将来の状況、並びに利用可能なリソースに基づいて、イベントの悪化を最小限に抑えるためのリソース割当についてのレコメンデーションが、レコメンドされるリソース割当の観点から、シミュレートされた将来の状況とともに提供されてもよい。コマンドセンターが、イベントの悪化を最小限に抑えるために、フィールドオフィサーの割り当て方を決定できるように、シミュレートされた結果とともにリソース割当のためのいくつかの選択肢が提供される。

記載された例示的な実施形態の方法及びシステムは、図５に概略的に示す、コンピュータシステム５００上で実装できる。コンピュータシステム５００内で実行され、例示的な実施形態の方法を実施できるようにコンピュータシステム５００に命令するコンピュータプログラム等のソフトウェアとして実装されてもよい。

以下の説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータにおける操作の、アルゴリズム、及び、機能的又は記号的な表現の観点から、明示的に又は暗示的に表されている。これらのアルゴリズムの説明及び機能的及び記号的な表現は、データ処理分野の当業者が当該分野の内容を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用される手段である。ここで、及び一般的に、アルゴリズムは、所望の結果を導くステップの自己矛盾のない一連のステップであると考えられる。ステップは、記憶され、転送され、結合され、比較され、及びその他の操作が可能な、電気信号、磁気信号、又は光信号等の物理量の物理的な操作を必要とするステップである。

特に明記しない限り、また以下から明らかなように、「受信する（receiving）」、「収集する（collecting）」、「分析する（analyzing）」、「判定する（determining）」、「分類する（categorizing）」、「予測する（predicting）」、等の用語を利用する議論は、コンピュータシステム内の物理量として表されるデータを、コンピュータシステム、又は他の情報ストレージ、情報送信又は表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに操作及び変換する、コンピュータシステム、又は類似する電子デバイスの動作（action）及び処理を指す。

本明細書は、方法の動作を実行するための装置も開示する。そのような装置は、必要とされる目的のために特別に構築されてもよく、又は汎用コンピュータ又はコンピュータに格納されたコンピュータプログラムにより選択的に起動又は再設定される他のデバイスを含んでもよい。本明細書で提示されるアルゴリズム及び表示（displays）は、任意の特定のコンピュータ又は他の装置に本質的に関連するものではない。様々な汎用機器は、本明細書の教示にしたがってプログラムとともに使用されてもよい。あるいは、必要とされる方法ステップを実行するためのより特殊な装置の構築が適切であってもよい。従来の汎用コンピュータの構造は、以下の説明から明らかになる。

さらに、本明細書は、本明細書に記載された方法の個々のステップがコンピュータコードにより実施され得ることが当業者に明らかであるという点で、暗示的にコンピュータプログラムも開示する。コンピュータプログラムは、任意の特定のコンピュータプログラム及びその実装に限定されることを意図したものではない。本明細書に含まれる開示の教示を実施するために、様々なプログラミング言語及びそのコーディングが使用され得ることは理解されよう。さらに、コンピュータプログラムは、任意の特定の制御フローに限定されることを意図していない。本発明の精神（spirit）又はスコープから逸脱することなく、異なる制御フローを使用できるコンピュータプログラムの他の多くの変形がある。

さらに、コンピュータプログラムの１つ又は複数のステップが連続的でなく並列に実行されてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、任意のコンピュータ可読媒体に格納されてもよい。コンピュータ可読媒体は、磁気又は光ディスク、メモリチップ、又は汎用コンピュータとのインターフェースに適した他のストレージデバイス等のストレージデバイスを含んでもよい。コンピュータ可読媒体は、例えば、インターネットシステムにおいて例示される有線媒体、又は、例えば、ＧＳＭ携帯電話システム（ＧＳＭは登録商標）において例示される無線媒体も含んでもよい。そのような汎用コンピュータにおいてロードされ、実行されるコンピュータプログラムは、好ましい方法のステップを実施する装置を効果的にもたらす。

コンピュータシステム５００は、コンピュータモジュール５０２、キーボード５０４及びマウス５０６等のインプットモジュール、及び、ディスプレイ５０８等の複数の出力デバイス、及びプリンタ５１０を含む。

コンピュータモジュール５０２は、例えば、インターネット、又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）等の他のネットワークシステムに接続ができるように、適切なトランシーバデバイス５１４を介してコンピュータネットワーク５１２に接続される。

この例におけるコンピュータモジュール５０２は、プロセッサ５１８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Random Access Memory）５２０、及びリードオンリメモリ（ＲＯＭ：Read Only Memory）５２２を含む。コンピュータモジュール５０２はまた、多数の入力／出力（Ｉ／Ｏ：Input / Output）インターフェース、例えば、ディスプレイ５０８とのＩ／Ｏインターフェース５２４、及びキーボード５０４とのＩ／Ｏインターフェース５２６を含む。

コンピュータモジュール５０２の構成要素は、典型的に、相互接続されたバス５２８を介して、関連技術の当業者に知られる方法で、通信する。

アプリケーションプログラムは、典型的にＣＤ−ＲＯＭ又はフラッシュメモリキャリア等のデータ記憶媒体にエンコードされたコンピュータシステム５００のユーザに供給され、データストレージデバイス５３０の対応するデータストレージ媒体ドライブを利用して読み取られる。アプリケーションプログラムは、プロセッサ５１８による実行時に読み込まれ、制御される。プログラムデータの中間ストレージは、ＲＡＭ５２０を用いて実現されてもよい。

プロセッサ５１８は、図３に関して主張された方法を実行する命令のセットを実行してもよい。プロセッサ５１８は、図１に関して開示されたセンシングデバイスにより捕捉されたセンサデータ１１０を受信するように構成される。プロセッサ５１８は、イベントが悪化しているか否かを判定するためにセンサデータ１１０を分析するように構成される。プロセッサ５１８は、１つ又は複数のアクチュエータ５５４が、イベントの悪化を最小限に抑えるために、警告通知システム等の１つ又は複数の所定のデバイスを作動できるように、１つ又は複数のアクチュエータ５５４に作動データ（actuation data）５５２を送信する。１つ又は複数の所定のデバイス５５４は、イベントの周囲の情報の分析結果に基づいて作動する。

例示的な実施形態は、本発明の前述した詳細な説明において提示されたが、多数の変形が存在することは理解すべきである。例えば、当業者は、本明細書の教示から、本技術を他のタイプの化学センサの任意の部分に適用され得ることも理解するであろう。

例示的な実施形態は例にしか過ぎず、いかなる方法により、本発明のスコープ、適用可能性、動作、又は構成を限定することを意図したものではないことはさらに理解すべきである。むしろ、前述の詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を実施するための便利なロードマップを当業者に提供する。添付の特許請求の範囲に記載される本発明のスコープから逸脱することなく、例示的な実施形態で説明された、要素の機能及び配置並びに動作の方法において様々な変更がされ得ることは理解される。

例えば、上記で開示された例示的な実施形態の全部又は一部は、以下の付記として説明できるが、これには限定されない。
（付記１）
プロセッサに動作可能に結合されたセンサを用いて、イベントが悪化するか否かを判定するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
前記センサから、前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信することと、
前記センサから、前記位置情報に応じて、前記位置の周辺の情報を収集することと、
前記プロセッサにおいて、前記位置の周辺の前記情報を分析することと、
前記プロセッサにおいて、前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定することと、を含む方法。
（付記２）
前記位置の周辺の情報を収集することは、携帯電話、ビデオ監視システム及びインターネットから情報を収集することを含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
前記情報を分析することは、前記イベントの前記種類を考慮して、前記位置の周辺の前記情報のそれぞれを、前記イベントの悪化に対する、エスカレート要因、中立要因又は緩和要因に分類することと、
前記分類された要因に基づいて、将来の結果を予測することと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記４）
前記プロセッサにおいて、前記位置の周辺の前記情報を分析することは、ビデオ分析及び音響分析を用いて前記情報を分析することを含む、付記１に記載の方法。
（付記５）
前記プロセッサにおいて、前記位置の周辺の前記情報を分析することは、前記位置の周辺の少なくとも１つの団体（party）に関する情報を特定することをさらに含む、付記４に記載の方法。
（付記６）
前記プロセッサにおいて、前記位置の周辺の前記情報を分析することは、前記イベントの前記位置の周囲の交通状況を特定することをさらに含む、付記４に記載の方法。
（付記７）
特定される前記情報は、前記少なくとも１つの団体の人口統計情報及び位置情報を含む、付記５に記載の方法。
（付記８）
分析の前記結果に基づいて警報を送信することをさらに含む、付記１に記載の方法。
（付記９）
前記判定されたイベントをディスプレイ上に表示することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
（付記１０）
前記判定されたイベントを表示することは、前記イベントにより影響を受ける多数の対象者を表示することを含む、付記９に記載の方法。
（付記１１）
プロセッサに動作可能に結合されたセンサを用いて、イベントが悪化するか否かを判定するためのシステムであって、前記システムは、
前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信する受信機と、
前記位置情報に応じて、前記位置の周辺の情報を収集するセンサと、
前記位置の周辺の前記情報を分析する分析器と、
前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定する判定モジュールと、を備えるシステム。
（付記１２）
前記位置の周辺の前記情報は、携帯電話、ビデオ監視システム及びインターネットから収集される、付記１１に記載のシステム。
（付記１３）
前記分析器は、前記イベントの前記種類を考慮して、前記位置の周辺の前記情報のそれぞれを、前記イベントの悪化に対する、エスカレート要因、中立要因又は緩和要因に分類する分類モジュールを含み、
前記分析器は、前記分類された要因に基づいて将来の結果をさらに予測する、付記１１に記載のシステム。
（付記１４）
前記分析器は、ビデオ分析及び音響分析を用いて、前記位置の周辺の前記情報をさらに分析する、付記１１に記載のシステム。
（付記１５）
前記分析器は、サイズ、流れ、ムード、年齢及び性別の少なくとも１つを含む群衆情報を特定する識別器を含む、請求項１４に記載のシステム。
（付記１６）
前記分析器は、前記イベントの前記位置の周囲の交通状況を特定する識別器を含む、付記１４に記載のシステム。
（付記１７）
前記分析器は、保護される潜在的な犠牲者の位置及び状態を特定する識別器を含む、付記１４に記載のシステム。
（付記１８）
分析の前記結果に基づいて警報を出す警報モジュールをさらに含む、付記１１に記載のシステム。
（付記１９）
前記判定されたイベントを表示するディスプレイをさらに含む、付記１１に記載のシステム。
（付記２０）
前記ディスプレイは、前記イベントにより影響を受ける多数の対象者を表示する、付記１１に記載のシステム。
（付記２１）
イベントが悪化するか否かを判定するためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
データを格納するメモリデバイスと、
ディスプレイと、
前記メモリデバイスに結合される少なくとも１つのプロセッサであって、
前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報と、を受信し、
前記位置情報に応じて、前記位置の周辺の情報を収集し、
前記位置の周辺の前記情報を分析し、
前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定する少なくとも１つのプロセッサと、を備えるコンピュータシステム。
（付記２２）
イベントが悪化するか否かを判定するための非一時的なコンピュータ可読媒体に組み込まれたコンピュータプログラムであって、前記プログラムは、
前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信し、
前記位置情報に応じて、前記位置の周辺の情報を収集し、
前記位置の周辺の前記情報を分析し、
前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定する、ことをコンピュータに指示するための、前記コンピュータにより実行可能な少なくとも１つのコードセグメントを含む、プログラム。

本出願は、２０１７年７月３日に出願されたシンガポール特許出願第１０２０１７０５４８０Ｕに基づく優先権の利益に基づいて、当該優先権の利益を主張し、その開示は全体が参照により本明細書に組み込まれる。

１００ システム
１０２ センシングデバイス検索モジュール
１０４ メモリ
１０６ イベント判定モジュール

Claims (9)

1. プロセッサに動作可能に結合されたセンサを用いて、イベントが悪化するか否かを判定するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
   前記センサから、前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信することと、
   前記位置情報に応じて、携帯電話、ビデオ監視システム及びインターネットから前記位置の周辺の情報を収集することと、
   前記プロセッサにおいて、前記位置の周辺の前記情報を分析することと、
   前記プロセッサにおいて、前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定することと、を含む方法。
2. プロセッサに動作可能に結合されたセンサを用いて、イベントが悪化するか否かを判定するためのシステムであって、前記システムは、
   前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信する受信機と、
   前記位置情報に応じて、携帯電話、ビデオ監視システム及びインターネットから前記位置の周辺の情報を収集するセンサと、
   前記位置の周辺の前記情報を分析する分析器と、
   前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定する判定モジュールと、を備えるシステム。
3. 前記分析器は、前記イベントの前記種類を考慮して、前記位置の周辺の前記情報のそれぞれを、前記イベントの悪化に対する、エスカレート要因、中立要因又は緩和要因に分類する分類モジュールを含み、
   前記分析器は、前記分類された要因に基づいて将来の結果をさらに予測する、請求項２に記載のシステム。
4. 前記分析器は、ビデオ分析及び音響分析を用いて、前記位置の周辺の前記情報をさらに分析する、請求項２又は３に記載のシステム。
5. 前記分析器は、サイズ、流れ、ムード、年齢及び性別の少なくとも１つを含む群衆情報を特定する識別器を含む、請求項２〜４のいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記分析器は、前記イベントの前記位置の周囲の交通状況を特定する識別器を含む、請求項２〜５のいずれか１項に記載のシステム。
7. 前記分析器は、保護される潜在的な犠牲者の位置及び状態を特定する識別器を含む、請求項２〜６のいずれか１項に記載のシステム。
8. 分析の前記結果に基づいて警報を出す警報モジュールをさらに含む、請求項２〜７のいずれか１項に記載のシステム。
9. イベントが悪化するか否かを判定するための非一時的なコンピュータ可読媒体に組み込まれたコンピュータプログラムであって、前記プログラムは、
   前記イベントの種類を特定するイベント情報と、前記イベントが発生している位置を特定する位置情報とを受信し、
   前記位置情報に応じて、前記位置の周辺の情報を携帯電話、ビデオ監視システム及びインターネットから収集し、
   前記位置の周辺の前記情報を分析し、
   前記分析の結果に基づいて、前記イベントが悪化するか否かを判定する、ことをコンピュータに指示するための、前記コンピュータにより実行可能な少なくとも１つのコードセグメントを含む、プログラム。

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