(57)【要約】  検出された移動体に対応する属性を適切に推定することができる移動体属性推定システムを提供する。属性情報選択手段９１は、移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、そのＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、その属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に関連する属性情報を選択する。尤度導出手段９２は、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、そのＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める。属性選択手段９３は、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、そのＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う。
2012132285.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記ＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が前記選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、前記選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択する属性情報選択手段と、
ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める尤度導出手段と、
一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う属性選択手段とを備える
ことを特徴とする移動体属性推定システム。
【請求項２】
各ＩＤに関して属性の値毎に求められた尤度を記憶する属性尤度記憶手段と、
各ＩＤに関して属性の値毎に求められた前記尤度を、当該尤度が求められた時から現時刻までの時間経過に伴い、どのように修正するかを規定した尤度の変化モデルを記憶する変化モデル記憶手段とを備え、
尤度導出手段は、
属性情報選択手段に新たにＩＤ情報が入力されたときに、属性尤度記憶手段から属性の値毎に求められた尤度を読み込み、前記変化モデルに従って、読み込んだ尤度を修正し、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する属性の値の尤度を更新する
請求項１に記載の移動体属性推定システム。
【請求項３】
尤度導出手段は、
ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求め、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とする
請求項１または請求項２に記載の移動体属性推定システム。
【請求項４】
尤度導出手段は、
ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求め、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とし、前記ＩＤと、そのＩＤに関する各属性の値毎の尤度とを属性尤度記憶手段に記憶させ、
属性情報選択手段に新たにＩＤ情報が入力されたときに、属性尤度記憶手段から属性の値毎に求められた尤度を読み込み、前記変化モデルに従って、読み込んだ尤度を修正し、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎の検出頻度を求めることで、尤度を更新する
請求項２に記載の移動体属性推定システム。
【請求項５】
各ＩＤに関して属性の値毎に求められた尤度を記憶する属性尤度記憶手段を備え、
尤度導出手段は、
属性の値毎に、ＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれている属性の値であるか否かに応じて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する第１の尤度を定め、前記ＩＤに関して属性の値毎に定めた第１の尤度を前記属性尤度記憶手段に記憶させ、
過去一定時間の間に定めた、前記ＩＤに関する属性の値毎の第１の尤度を前記属性尤度記憶手段から読み込み、
属性の値毎に、前記属性尤度記憶手段から読み込んだ過去一定時間分の第１の尤度を統合することにより、第２の尤度を算出し、
属性選択手段は、一つのＩＤに関して、第２の尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う
請求項１に記載の移動体属性推定システム。
【請求項６】
移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記ＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が前記選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、前記選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択し、
ＩＤ情報に関連すると判定した各属性情報に含まれる属性の値毎に、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求め、
一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う
ことを特徴とする移動体属性推定方法。
【請求項７】
各ＩＤに関して属性の値毎に求めた尤度を記憶し、
各ＩＤに関して属性の値毎に求めた前記尤度を、当該尤度が求められた時から現時刻までの時間経過に伴い、どのように修正するかを規定した尤度の変化モデルを予め記憶し、
新たにＩＤ情報が入力されたときに、当該ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して属性の値毎に求めた前記尤度を前記変化モデルに従って修正し、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定した各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する属性の値の尤度を更新する
請求項６に記載の移動体属性推定方法。
【請求項８】
ＩＤ情報に関連すると判定した各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求め、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とする
請求項６または請求項７に記載の移動体属性推定方法。
【請求項９】
属性の値毎に、ＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれている属性の値であるか否かに応じて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する第１の尤度を定め、前記ＩＤに関して属性の値毎に定めた第１の尤度を属性尤度記憶手段に記憶させ、
過去一定時間の間に定めた、前記ＩＤに関する属性の値毎の第１の尤度を前記属性尤度記憶手段から読み込み、
属性の値毎に、前記属性尤度記憶手段から読み込んだ過去一定時間分の第１の尤度を統合することにより、第２の尤度を算出し、
一つのＩＤに関して、第２の尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う
請求項６に記載の移動体属性推定方法。
【請求項１０】
移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記ＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力されるコンピュータに搭載される移動体属性推定プログラムであって、
前記コンピュータに、
ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が前記選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、前記選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択する属性情報選択処理、
ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める尤度導出処理、および、
一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う属性選択処理
を実行させるための移動体属性推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の属性を推定する移動体属性推定システム、移動体属性推定方法および移動体属性推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人物や物等の移動体にＩＤ（Identification）を付し、その移動体を管理することが増えている。例えば、オフィスや工場では、社員番号をＩＤとして記録したＩＣカード（Integrated Circuit カード ）を従業員に配布している。そして、そのＩＣカードを用いてセキュリティゲートで従業員に対する認証を行い、不審者の侵入を防いでいる。この例では、セキュリティ確保のため、ＩＤにより移動体を管理している。【０００３】
また、移動体に付与したＩＤの他に、移動体の属性を検知して、属性とＩＤとを対応付けて移動体を管理することが考えられる。移動体の属性の例として、例えば、移動体の外見的特徴等が挙げられる。上記のように、属性とＩＤとを対応付けて移動体を管理することにより、例えば、第三者が不正にＩＣカードを入手してセキュリティゲートを通過しようとする場合、第三者から検出した属性と、ＩＣカードの真の所有者の属性とを比較することにより、第三者によるＩＣカードの不正利用を検知することができる。【０００４】
このように、移動体のＩＤと属性を対応付ける方法が、例えば特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された方法では、所定領域において、利用者が所持するＲＦタグのＩＤを取得する。また、その所定領域の状況を撮影し、撮影により得られた画像から画像処理により移動体の影を抽出し、その影に固有のＩＤを付与する。そして、ＲＦタグからＩＤを取得した時刻と、画像処理により影が得られた時刻とを比較し、その時刻が近い場合に、ＲＦから所得したＩＤと、影に付与したＩＤとを対応付ける。すなわち、特許文献１に記載された方法では、移動体の影を属性として、所定領域に移動体が入ったときの時刻に得られる移動体のＩＤと、その移動体の影のＩＤとを対応付けている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３５０１６６号公報（段落００１４−００３３）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
セキュリティ確保を目的として移動体を管理する場合、移動体に付与したＩＤだけでは、セキュリティを十分に確保できない場合が生じ得る。例えば、従業員のＩＤカードを第三者が不正に入手すれば、その第三者は従業員になりすましてセキュリティゲートを通過できてしまう。【０００７】
前述のように、移動体に付与したＩＤの他に、移動体の属性を検知して、属性とＩＤとを対応付けて移動体を管理することにより、セキュリティ効果を高めることができる。そして、移動体のＩＤと属性を対応付ける方法が特許文献１に記載されている。【０００８】
しかし、特許文献１に記載された方法では、所定領域に移動体が入った時に得られる移動体のＩＤと、その移動体の影のＩＤとを対応付ける。従って、移動体のＩＤと属性（移動体の影）のＩＤとを対応付ける機会は、所定領域に移動体が入ったときの１回のみである。【０００９】
また、特許文献１に記載された方法では、同時刻に多数の移動体が入った場合、多数の移動体のＩＤと、多数の移動体の影にそれぞれ付与した影のＩＤとが得られる。そのため、一つの移動体のＩＤに対応付ける影のＩＤの候補が多数存在することになり、移動体のＩＤと影のＩＤとを一対一に正確に対応付けることが困難になる。【００１０】
そこで、本発明は、検出された移動体に対応する属性を適切に推定することができる移動体属性推定システム、移動体属性推定方法および移動体属性推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明による移動体属性推定システムは、移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、そのＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、その属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が、選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択する属性情報選択手段と、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める尤度導出手段と、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う属性選択手段とを備えることを特徴とする。【００１２】
また、本発明による移動体属性推定方法は、移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、そのＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、その属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が、選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択し、ＩＤ情報に関連すると判定した各属性情報に含まれる属性の値毎に、ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求め、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行うことを特徴とする。【００１３】
また、本発明による移動体属性推定プログラムは、移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、そのＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、その属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力されるコンピュータに搭載される移動体属性推定プログラムであって、コンピュータに、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が、選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択する属性情報選択処理、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める尤度導出処理、および、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う属性選択処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、検出された移動体に対応する属性を適切に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態の移動体属性推定システムの例を示すブロック図である。
【図２】移動体属性推定部３の構成例を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態の移動体属性推定システムの処理経過の例を示すフローチャートである。
【図４】検出領域５０における移動体のＩＤ“ｉ１”と属性ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４の検出位置を示す模式図である。
【図５】図４に示すＩＤ“ｉ１”と属性ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４の検出時刻を示す説明図である。
【図６】ＩＤ情報Ｉ１に含まれる位置座標と、属性情報Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３に含まれる各位置座標とのユークリッド距離の算出結果の例を示す説明図である。
【図７】ＩＤ情報Ｉ１に関連する属性情報として選択された関連情報に含まれる属性の検出位置を示す模式図である。
【図８】図７に示す各時刻に検出されたＩＤ“ｉ１”を含むＩＤ情報に関連があるものとして選択された属性情報に含まれている属性の値を示す説明図である。
【図９】各属性に関するスコアの例を示す説明図である。
【図１０】図９に示すスコアに対して更新を行った後のスコアを示す説明図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態の移動体属性推定システムの例を示すブロック図である。
【図１２】属性種別が年齢である場合の変換モデルによる検出頻度の変化の例を示す説明図である。
【図１３】第２の実施形態における移動体属性推定部３ａの処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施形態の移動体属性推定システムの例を示すブロック図である。
【図１５】第３の実施形態における移動体属性推定部３ｂの処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の移動体属性推定システムの最小構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１７】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態の移動体属性推定システムの例を示すブロック図である。本発明の移動体属性推定システムは、ＩＤ情報入力部１と、属性情報入力部２と、移動体属性推定部３と、推定結果出力部４とを備える。また、以下の説明において、移動体のＩＤや属性を検出する領域を検出領域５０と記す。
【００１８】
ＩＤ情報入力部１は、検出領域５０内を移動する各移動体ＰのＩＤ情報をそれぞれ検出し、移動体属性推定部３に入力する。また、属性情報入力部２は、各移動体Ｐの属性情報をそれぞれ検出し、移動体属性推定部３に入力する。ＩＤ情報および属性情報の内容については後述する。移動体属性推定部３は、ＩＤ情報入力部１から入力されるＩＤ情報と、属性情報入力部２から入力される属性情報を用い、各ＩＤ情報が各属性情報と対応付く尤度を算出し最尤推定することにより、各移動体の属性を推定する。
【００１９】
各移動体Ｐの種類は特に限定されず、人間、動物、あるいは物であってもよい。
【００２０】
ＩＤ情報入力部１は、各移動体ＰのＩＤ情報をそれぞれ検出し、移動体属性推定部３に入力する装置である。ＩＤ情報とは、少なくとも、移動体のＩＤと、移動体Ｐの状態を示す状態情報と、移動体のＩＤの検出時刻との組を含む情報である。従って、「ＩＤ情報」と移動体の「ＩＤ」そのものは区別され、移動体の「ＩＤ」そのものはＩＤ情報に含まれることになる。また、状態情報とは、移動体Ｐから検出可能な移動体Ｐの状態であって、時間の経過とともに変化する状態を示す情報である。このような移動体Ｐの状態情報の例として、移動体Ｐの位置、移動速度、移動方向等を示す情報が挙げられる。また、移動体が人物であり、移動体の状態として人物の動作状態を採用する場合、例えば、「停止」、「歩行」、「走行」等のように、動作状態をラベル化したものを状態情報として用いてもよい。状態情報は、１種類の状態（例えば、位置のみ）に関する情報を表していても、複数種類の状態（例えば、位置と動作）に関する情報を表していてもよい。
【００２１】
ＩＤ情報入力部１は、移動体ＰのＩＤの検出を試みて、ＩＤを検出できなかった場合には、ＩＤ情報において移動体のＩＤおよび状態を「なし」として、その時刻をＩＤ情報に含め、そのＩＤ情報を移動体属性推定部３に入力してもよい。また、ＩＤ情報入力部１が移動体属性推定部３にＩＤ情報を入力しないことで、移動体属性推定部３が、その時刻に移動体ＰのＩＤが何も検出されなかったと判定してもよい。
【００２２】
ＩＤ情報入力部１は、移動体Ｐに固有のＩＤと、移動体Ｐの状態とを検出し、その検出時刻を特定できる装置であればよい。例えば、移動体Ｐの状態として移動体の位置を採用する場合、移動体ＰがアクティブＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグを所有し、移動体ＰのＩＤとしてタグの識別情報を用い、ＩＤ情報入力部１としてアクティブＲＦＩＤリーダを用いればよい。また、移動体ＰがＩＣカードを所有し、移動体ＰのＩＤとしてＩＣカードの識別情報を用い、ＩＤ情報入力部１としてＩＣカードリーダを用いてもよい。また、移動体Ｐが無線ＬＡＮ（Local Area Network）端末を所有し、移動体ＰのＩＤとして無線ＬＡＮ端末のＭＡＣアドレス（Media Access Control address）を用い、ＩＤ情報入力部１としてアクセスポイントを用いてもよい。また、移動体Ｐ毎に固有のバーコードが印刷されている場合、ＩＤ情報入力部１としてバーコードリーダを用いればよい。また、移動体Ｐが人物である場合には、移動体ＰのＩＤとして人物の顔、網膜、指紋、静脈等の生体情報を用い、ＩＤ情報入力部１としてこれらの生体情報の読み取り装置を用いてもよい。また、顔認証装置とＲＦＩＤリーダのように、検出対象が異なるＩＤ情報入力部１を併用してもよい。
【００２３】
また、例えば、移動体Ｐの状態を、停止、歩行、走行等の動作で表す場合、移動体Ｐが所有する加速度センサを搭載した携帯端末をＩＤ情報入力部１として用い、移動体ＰのＩＤとして携帯端末に固有の識別番号を用いてもよい。
【００２４】
図１では、１台のＩＤ情報入力部１を図示しているが、ＩＤ情報入力部１が複数台設けられていてもよい。
【００２５】
属性情報入力部２は、各移動体Ｐの属性情報をそれぞれ検出し、移動体属性推定部３に入力する装置である。属性情報とは、少なくとも、移動体Ｐから検出した属性と、移動体Ｐの状態を示す状態情報と、移動体の属性の検出時刻との組を含む情報である。従って、「属性情報」と移動体の「属性」そのものは区別され、移動体の「属性」そのものは属性情報に含まれることになる。また、移動体Ｐの状態を示す状態情報に関しては、既に説明したので説明を省略する。また、属性情報に、検出した属性の種別を表す属性種別を含めてもよいが、検出する属性情報が１種類であれば、属性情報に属性種別を含めなくてもよい。
【００２６】
また、移動体Ｐの属性とは、移動体Ｐから検出可能な情報であって、時間が経過しても変化が現れにくい情報を意味する。移動体Ｐの属性の例として、例えば、移動体Ｐの色、形状、大きさ、重さ等が挙げられる。また、移動体Ｐが人物である場合には、人物の年齢、性別、嗜好等を属性として用いてもよい。また、属性種別とは、例えば、色、形状、大きさ、重さ等の移動体の属性の種別を識別するための情報である。
【００２７】
図１では、１台の属性情報入力部２を図示しているが、属性情報入力部２が複数台設けられていてもよい。
【００２８】
属性情報入力部２を複数台設ける場合、検出する属性種別が異なる属性情報入力部２を複数台設けてもよい。あるいは、共通の属性種別を検出する属性情報入力部２を複数台設けてもよい。共通の属性種別を検出する属性情報入力部２を複数台設ける場合には、属性情報に属性種別を含めなくてもよい。属性情報入力部２毎に属性種別が異なる場合には、属性情報に属性種別を含める。
【００２９】
属性情報入力部２は、移動体Ｐの属性の検出を試みて、属性を検出できなかった場合には、移動体属性推定部３に属性情報を入力しなくてよい。そして、移動体属性推定部３は、属性情報が入力されないことで、その時刻に移動体Ｐの属性が何も検出されなかったと判定してもよい。
【００３０】
属性情報入力部２は、移動体Ｐの属性と、移動体Ｐの状態とを検出し、その検出時刻を特定できる装置であればよい。例えば、移動体Ｐの状態として位置座標を用いる場合、属性情報入力部２は、カメラ、床圧力センサ、レーザレンジファインダを用いた移動体追跡システムで実現されていてもよい。この場合、カメラからは移動体Ｐの色、形状、大きさ等を属性として検出し、床圧力センサからは移動体Ｐの重さを属性として検出し、レーザレンジファインダからは移動体Ｐの形状、大きさ等を属性として検出してもよい。属性情報入力部２がこのような態様で実現される場合には、移動体Ｐは、自身の属性が検出されるために必要な機器を保持していなくてよい。また、属性情報入力部２は、移動体に保持される態様で、移動体の属性を検出してもよい。例えば、属性情報入力部２は、移動体Ｐの属性を記録した記憶装置とＧＰＳ（Global Positioning System ）等の測位センサを搭載した無線通信可能な携帯端末によって実現されていてもよい。
【００３１】
なお、属性情報入力部２は、移動体に固有のＩＤを検出する必要はない。属性情報入力部２が移動体に保持される携帯端末等である場合であっても、移動体のＩＤを検出しなくてよい。
【００３２】
また、属性情報入力部２が検出する移動体Ｐの状態と、ＩＤ情報入力部１が検出する移動体Ｐの状態とは、同種の情報であるものとする。例えば、属性情報入力部２が移動体Ｐの状態として位置を検出する場合、ＩＤ情報入力部１も移動体Ｐの状態として位置を検出する。
【００３３】
属性情報入力部２が検出する移動体Ｐの状態と、ＩＤ情報入力部１が検出する移動体Ｐの状態とが同種の情報であり、両者が比較可能であれば、属性情報入力部２が検出する移動体Ｐの状態の精度と、ＩＤ情報入力部１が検出する移動体Ｐの状態の精度とが異なっていてもよい。例えば、属性情報入力部２は、２次元座標で表される移動体Ｐの位置座標を誤差１ｍ以内で検出可能であるとする。また、ＩＤ情報入力部１は、２次元座標で表される移動体Ｐの位置座標を誤差５ｍ以内で検出可能であるとする。この場合、属性情報入力部２とＩＤ情報入力部１とで位置検出精度が異なるが、互いの位置検出結果を用いて移動体Ｐの近さを比較することは可能である。よって、上記のように属性情報入力部２とＩＤ情報入力部１とで検出精度が異なっていてもよい。
【００３４】
また、属性情報入力部２およびＩＤ情報入力部１が、移動体Ｐの状態として同種の情報を検出しさえすれば、検出対象とする移動体Ｐの状態の種類は複数種類であってもよい。例えば、属性情報入力部２およびＩＤ情報入力部１がいずれも、移動体Ｐの状態として、移動体Ｐの位置および動作を検出してもよい。
【００３５】
なお、ＩＤ情報入力部１によるＩＤ情報の検出と、属性情報入力部２による属性情報の検出とは、同一の時刻に実施する。あるいは、ＩＤ情報入力部１と属性情報入力部２とがそれぞれ非同期にＩＤ情報と属性情報を検出して移動体属性推定部３に入力し、移動体属性推定部３が、入力されたＩＤ情報と属性情報を一定時間バッファリングしておき、一定時間ごとにバッファに溜まっているＩＤ情報と属性情報を使用して、移動体の属性推定処理を行ってもよい。また、あるいは、ＩＤ情報入力部１と属性情報入力部２の間で情報の検出時刻の同期がとれない場合は、移動体属性推定部３は、一定期間毎に、その期間内に入力されたＩＤ情報および属性情報に対して同一の検出時刻を設定してもよい。
【００３６】
移動体属性推定部３は、ＩＤ情報入力部１から入力される複数の移動体ＰのＩＤ情報と、属性情報入力部２から入力される複数の移動体Ｐの属性情報とを用い、入力された各ＩＤ情報と関連がある各属性情報を選択する。ここで、ＩＤ情報と属性情報とが関連しているとは、ＩＤ情報に含まれる移動体の状態情報と、属性情報に含まれる移動体の状態情報とが類似していることである。例えば、ＩＤ情報に含まれる移動体の状態情報と、属性情報に含まれる移動体の状態情報との類似度を計算した場合、その類似度が予め定められた閾値以上であるという条件（あるいは閾値より大きいという条件）、または、閾値以下であるという条件（あるいは閾値未満という条件）を満たしていることである。類似性が高いほど、類似度の値が大きくなるように類似度を計算する場合、類似度が閾値以上であるという条件（あるいは閾値より大きいという条件）を採用すればよい。また、類似性が高いほど、類似度の値が小さくなるように類似度を計算する場合、類似度が閾値以下であるという条件（あるいは閾値未満という条件）を採用すればよい。ここでは、閾値を用いて状態情報同士が類似しているか否かを判定する場合を例示したが、他の方法で、状態情報同士が類似しているか否かを判定してもよい。
【００３７】
移動体属性推定部３は、着目しているＩＤ情報と関連がある各属性情報について、時間経過に伴って得られた同一の属性の値の検出結果を統合し、その結果得られる検出頻度を、ＩＤと各属性候補が対応付く尤度と定める。なお、一つのＩＤ情報に着目した場合、そのＩＤ情報と関連がある各属性情報が示す各属性を、着目しているＩＤ情報に含まれるＩＤの属性候補とする。移動体属性推定部３は、着目しているＩＤの属性候補を用いて算出した尤度を比較し、尤度が最大になっている属性値を、そのＩＤに対応する属性であると判定する。この判定処理は、ＩＤによって識別される移動体の属性を推定する処理であるということができる。
【００３８】
また、同一の属性の検出結果を統合するとは、属性の値（例えば、性別における「男性」や「女性」）毎に、着目しているＩＤに対して関連があると判定された回数に関する所定の演算を行うことである。例えば、属性の値毎に、着目しているＩＤに対して関連があると判定された回数をカウントして、そのカウント結果を検出頻度としてもよい。あるいは、着目しているＩＤに、ある属性の値（例えば、「男性」または「女性」）が１回関連付けられたときに、その「１回」という数値に対して、正規分布に従う誤差を発生させた値をスコアとして算出し、ＩＤ対して関連があると判定された各回毎のスコアの和を計算し、その計算結果を検出頻度としてもよい。あるいは、ＩＤに関連付けられた各回毎のスコアの積を計算し、その計算結果を検出頻度としてもよい。以下の説明では、説明を簡単にするために、属性の値毎に、一つのＩＤに関連付けられた回数をカウントして、そのカウント結果を検出頻度とする場合を例にする。
【００３９】
推定結果出力部４は、移動体属性推定部３によってＩＤに対応すると判定された属性（すなわち、ＩＤから特定される移動体に関して推定された属性）を出力する出力装置である。属性の出力態様は特に限定されず、例えば、ＩＤと属性との対応関係を表示出力する場合には、推定結果出力部４としてディスプレイ装置を用いればよい。以下、推定結果出力部４がＩＤと属性の対応関係を表示する場合を例にする。
【００４０】
図２は、移動体属性推定部３の構成例を示すブロック図である。なお、ＩＤ情報入力部１、属性情報入力部２、および推定結果出力部４も合わせて図示している。移動体属性推定部３は、属性候補選択手段３１と、属性尤度算出手段３２と、属性推定手段３３と、属性尤度記憶手段３４を備える。
【００４１】
属性候補選択手段３１は、ＩＤ情報入力部１から入力されたＩＤ情報と、属性情報入力部２から入力された属性情報とを用い、ＩＤ情報に含まれる状態情報と属性情報に含まれる状態情報の類似性に基づき、各ＩＤ情報と関連する各属性情報を選択する。ＩＤ情報に含まれる状態情報と属性情報に含まれる状態情報との類似性の評価方法は、検出する状態の種類に応じて予め定めておけばよい。例えば、状態として移動体の位置を検出する場合、着目しているＩＤ情報に状態情報として含まれる位置座標と、属性情報に状態情報含まれる位置座標とのユークリッド距離を、その状態情報の類似度として算出する。そのユークリッド距離が、予め定めた閾値以内である場合、属性候補選択手段３１は、その属性情報を、着目しているＩＤ情報に関連する属性情報として選択する。
【００４２】
また、属性候補選択手段３１は、着目しているＩＤ情報といずれの属性情報との組合せにおいても、状態情報同士の類似性が予め定めた評価基準（例えば、閾値）を満たさない場合、そのＩＤ情報に関連する属性情報が存在しないと判定し、そのＩＤ情報に関連する属性情報を選択しなくてよい。
【００４３】
また、属性候補選択手段３１は、ＩＤ情報と属性情報との組合せにおいて、状態情報同士の類似度を評価する場合、そのＩＤ情報の検出時刻を基準にして、ＩＤ情報に関連するか否かの判断対象とする属性情報を限定してもよい。例えば、ＩＤ情報の検出時刻の前後ｎ秒以内に検出した属性情報のみを、ＩＤ情報に関連するか否かの判断対象にしてもよい。
【００４４】
また、ＩＤ情報に含まれる状態情報と属性情報に含まれる状態情報との類似性を評価する際、ＩＤ情報に含まれる状態情報の精度と属性情報に含まれる状態情報の精度とが異なる場合、状態情報の精度を考慮した評価方法を用いるようにしてもよい。例えば、状態として移動体の位置を検出する場合を例にして説明する。ＩＤ情報入力部１は、２次元座標で表される移動体Ｐの位置座標を誤差５ｍ以内で検出可能であるとする。また、属性情報入力部２は、２次元座標で表される移動体Ｐの位置座標を誤差１ｍ以内で検出可能であるとする。このとき、ＩＤ情報入力部１が検出した２次元座標から半径５ｍ以内の領域と、属性情報入力部２が検出した２次元座標から半径１ｍ以内領域とが、一部でも重複していれば、その位置座標（状態情報）は類似していると判定し、その属性情報を、そのＩＤ情報に関連する属性情報であると判定してもよい。
【００４５】
また、属性候補選択手段３１が、状態情報同士の類似性が高いＩＤ情報と属性情報との組合せを適切に特定できるようにするという観点から、個々の移動体から状態情報として検出し得る値の範囲は広い方が好ましい。状態情報として検出し得る値の範囲を広くすることで、異なる移動体間で状態情報が重複しにくくなるようにすることができる。例えば、ＩＤ情報入力部１および属性情報入力部２が、移動体の動作を状態情報として検出する場合、「停止」、「移動」という２種類のいずれかのみを検出するよりも、「停止」、「歩行」、「自転車で移動」、「車で移動」、「電車で移動」という５種類のうちのいずれかを検出する方が好ましい。このように状態情報として検出し得る値を広げておくことで、属性候補選択手段３１は、より類似性の高いＩＤ情報と属性情報を選択できることになる。
【００４６】
属性尤度算出手段３２は、属性候補選択手段３１でＩＤ情報毎に選択した全ての属性候補について、時間経過に伴って得られた同一の属性の検出結果を統合することによって、個々の属性の値の検出頻度を計算する。そして、個々の属性の値毎に得られた検出頻度を、それぞれの属性の値の尤度と定める。例えば、属性種別が移動体の色であって、各属性情報には、属性の値として、移動体の代表色を「赤」、「青」、「黄」等でラベル化した値が含まれているとする。属性尤度算出手段３２は、着目している一つのＩＤと関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値を参照して、「赤」を含む属性情報の出現回数、「青」を含む属性情報の出現回数、「黄」を含む属性情報の出現回数等をそれぞれカウントする。本例では、そのカウント結果が、個々の属性（赤、青、黄等）の検出頻度となる。そして、属性尤度算出手段３２は、その検出頻度を、着目している一つのＩＤが示す移動体の属性の尤度とする。例えば、「赤」の検出頻度が“ａ”であれば、移動体の属性が赤である尤度はａであり、「青」の検出頻度が“ｂ”であれば、移動体の属性が青である尤度はｂである。検出頻度が多ければ、尤度は大きく、検出頻度が少なければ、尤度は小さい。
【００４７】
あるいは、属性情報入力部２は、移動体の代表色をＲＧＢ色空間やＨＳＢ（Hue,Saturation,Brightness）色空間上の値で表し、属性情報に含めていてもよい。そして、属性尤度算出手段３２は、代表色を基準に誤差分布を加えた色ヒストグラムを生成し、各属性候補から生成された色ヒストグラムにおける階級毎に、度数を加算してもよい。本例では、各階級の度数の加算結果が、個々の属性（色ヒストグラムにおける個々の階級）の検出頻度となる。そして、属性尤度算出手段３２は、その検出頻度を、着目しているＩＤが示す移動体の属性の尤度とする。
【００４８】
属性尤度算出手段３２は、属性情報に複数の属性種別が含まれている場合、属性種別毎に同様の処理を行う。
【００４９】
また、属性尤度算出手段３２は、ＩＤ情報入力部１から入力された各ＩＤ情報に含まれる各ＩＤに関して、個々の属性の値（上記の例では「赤」、「青」、「黄」等）の尤度を定める。
【００５０】
属性尤度記憶手段３４は、属性尤度算出手段３２によって定められた各尤度を記憶する記憶装置である。
【００５１】
属性推定手段３３は、属性尤度算出手段３２によって定められた尤度を用いて、移動体のＩＤ毎に、最も尤度の高い属性の値を選択し、ＩＤに対応づける。そして、ＩＤと属性の値との対応関係を推定結果出力部４に出力させる。あるＩＤに対応付けられた属性の値は、そのＩＤによって識別される移動体の属性として推定されていることを意味する。
【００５２】
第１の実施形態において、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２、属性推定手段３３は、例えば、移動体属性推定プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶装置（図示せず）が移動体属性推定プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２、属性推定手段３３として動作すればよい。また、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２、属性推定手段３３がそれぞれ別のハードウェアで実現されていてもよい。
【００５３】
次に、動作について説明する。
図３は、第１の実施形態の移動体属性推定システムの処理経過の例を示すフローチャートである。
【００５４】
属性情報入力部２は、移動体の属性および状態を検出し、移動体の属性、状態情報、およびそれらの検出時刻を含む属性情報を、属性候補選択手段３１に入力する。属性候補選択手段３１はその属性情報を取得する（ステップＳ１）。ここでは、説明を簡単にするために、属性情報入力部２が検出する属性の種別は１種類のみであり、属性情報には属性種別を含めない場合を例にして説明する。
【００５５】
また、ＩＤ情報入力部１は、移動体のＩＤおよび状態を検出し、移動体のＩＤ、状態情報、およびそれらの検出時刻を含むＩＤ情報を、属性候補選択手段３１に入力する。属性候補選択手段３１はそのＩＤ情報を取得する（ステップＳ２）。
【００５６】
次に、属性候補選択手段３１は、ステップＳ２で取得した各ＩＤ情報について、ＩＤ情報に関連する属性情報を選択する処理を終えたかどうかを判定する（ステップＳ３）。未選択のＩＤ情報が存在する場合（ステップＳ３のＹｅｓ）、属性候補選択手段３１は、未選択のＩＤ情報を１つ選択する（ステップＳ４）。
【００５７】
次に、属性候補選択手段３１は、ステップＳ１で取得した各属性情報の中から、ステップＳ４で選択したＩＤ情報と関連する属性情報を選択する（ステップＳ５）。本例では、属性候補選択手段３１は、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準として、その時刻の前後の所定時間内に検出された属性および状態情報を含む属性情報を、ＩＤ情報と関連するか否かの判定対象とする。そして、属性候補選択手段３１は、判定対象とした属性情報のうち、選択したＩＤ情報との間で状態情報同士の類似度が基準を満たしている属性情報を、そのＩＤ情報に関連する属性情報として選択する。
【００５８】
選択した属性情報に含まれている属性は、選択したＩＤ情報に含まれているＩＤの属性候補である。
【００５９】
ステップＳ５におけるＩＤ情報と属性情報の関連性の評価について、具体例を用いて説明する。本例では、属性情報入力部２が移動体の状態として、移動体の位置（より具体的には位置座標）を検出しているものとする。また、状態情報の類似度として、ＩＤ情報および属性情報に含まれる位置座標間のユークリッド距離を用いる場合を例にして説明する。
【００６０】
図４は、検出領域５０における移動体のＩＤ“ｉ１”と属性ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４の検出位置を示す模式図である。以下、ＩＤ“ｉ１”を含むＩＤ情報を“Ｉ１”と記す。同様に、属性ｚ１を含む属性情報を“Ｚ１”と記す。他の属性ｚ２，ｚ３，ｚ４を含む属性情報に関しても同様に大文字を用いて“Ｚ２”，“Ｚ３”，“Ｚ４”と記す。以下の説明においても同様に、ＩＤや属性そのものは小文字の符号で記し、ＩＤ情報や属性情報は大文字の符号で記す。図５は、図４に示すＩＤ“ｉ１”と属性ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４の検出時刻を示す説明図である。図５では、時刻ｔ１に属性ｚ１が検出され、時刻ｔ２にＩＤ“ｉ１”と属性ｚ２，ｚ３が検出され、時刻ｔ５に属性ｚ４が検出されたことを表している。また、本例では、ＩＤ情報入力部１および属性情報入力部２は定期的にＩＤや属性の検出を試みるものとし、時刻ｔ１〜ｔ５において、各時刻間の間隔は一定であるものとし、この間隔をＴとする。ここでは、属性候補選択手段３１がＩＤ情報Ｉ１を選択しているとする。
【００６１】
ステップＳ５において、属性候補選択手段３１は、選択したＩＤ情報Ｉ１と、各属性情報との間で、検出時刻の差を計算し、ＩＤ情報Ｉ１との関連があるか否かの判定対象とする属性情報を絞り込む。本例では、属性候補選択手段３１は、ＩＤ情報に含まれる検出時刻から前後Ｔの時間帯に属する検出時刻を含む属性情報を絞り込むとする。従って、属性候補選択手段３１は、ＩＤ情報Ｉ１に含まれる検出時刻ｔ２を基準として、時刻ｔ１〜ｔ３の間に検出された属性を含む属性情報Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３を、ＩＤ情報との関連性の有無の判定対象として絞り込み、属性情報Ｚ４は除外する。
【００６２】
次に、属性候補選択手段３１は、ＩＤ情報Ｉ１に含まれる位置座標と、判定対象とした属性情報Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３に含まれる各位置座標とのユークリッド距離を算出する。図６は、ＩＤ情報Ｉ１に含まれる位置座標と、属性情報Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３に含まれる各位置座標とのユークリッド距離の算出結果の例を示す。図６では、ＩＤ情報Ｉ１に含まれる位置座標と、属性情報Ｚ１に含まれる位置座標との距離が１であることを示している。同様に、ＩＤ情報Ｉ１と属性情報Ｚ２の組合せに関しては距離が１．５であり、ＩＤ情報Ｉ１と属性情報Ｚ３の組合せに関しては距離が３であることを示している。そして、この各距離は、ＩＤ情報と各属性情報との組における状態情報（位置座標）同士の類似度である。類似性が高く、属性情報がＩＤ情報に関連していると判断するための条件を、閾値“２”以下と定めているとする。すると、属性候補選択手段３１は、属性候補選択手段３１は、ＩＤ情報Ｉ１と関連がある属性情報として、属性情報Ｚ１，Ｚ２を選択し、属性情報Ｚ３は除外する。このようにして、属性候補選択手段３１は、選択したＩＤ情報に対して所定の基準を満たす属性情報を、そのＩＤ情報Ｉ１と関連がある属性情報として選択する。
【００６３】
ステップＳ５の後、属性尤度算出手段３２は、ステップＳ５で選択した属性情報を用いて、ステップＳ４で選択したＩＤ情報に含まれるＩＤに関する尤度を更新する（ステップＳ６）。ステップＳ６では、選択したＩＤ情報に含まれるＩＤに関して属性の取り得る値毎に、属性尤度記憶手段３４に記憶されている尤度（検出頻度）を読み込み、その尤度を更新すればよい。また、属性尤度算出手段３２は、更新した尤度を属性尤度記憶手段３４に記憶させる。
【００６４】
ステップＳ６の尤度更新処理を、具体例を用いて説明する。本例では、説明を簡単にするため、属性として移動体の色を検出する場合を例にして説明する。より具体的には、検出される属性を、ＨＳＢ色空間の色相（Hue ）に基づいて表現する場合を例にする。色相は、０〜３６０の範囲の値で表現される。ここでは、この範囲を３０毎に分割し、１２段階に分けられた色相の範囲で属性を表す。
【００６５】
図７は、ＩＤ情報Ｉ１に関連する属性情報として選択された関連情報に含まれる属性の検出位置を示す模式図である。本例では、ＩＤ“ｉ１”が時刻ｔ２，ｔ５，ｔ８，ｔ１０に検出されているものとする。図８は、図７に示す各時刻に検出されたＩＤ“ｉ１”を含むＩＤ情報に関連があるものとして選択された属性情報に含まれている属性の値を示す説明図である。図７および図８では、検出時刻としてｔ２を含むＩＤ情報Ｉ１と関連する属性情報には、属性ｚ１，ｚ２が含まれていることを表している。同様に、検出時刻としてｔ５を含むＩＤ情報Ｉ１と関連する属性情報には、属性ｚ５，ｚ６，ｚ７が含まれていることを表している。検出時刻としてｔ８を含むＩＤ情報Ｉ１と関連する属性情報には、属性ｚ１０，ｚ１３が含まれていることを表している。検出時刻としてｔ１０を含むＩＤ情報Ｉ１と関連する属性情報には、属性ｚ１５，ｚ１６が含まれていることを表している。また、本例では現時刻をｔ１０とする。
【００６６】
属性尤度算出手段３２は、ＩＤ（本例ではｉ１）に関する尤度を求めるために、過去にどの範囲の色相が何回検出されたかを検出頻度として保持する。ただし、この検出頻度は、過去一定期間の間に検出された回数に関して算出する。従って、過去一定期間より前にある属性が検出されていたとしても、その検出は、検出頻度に反映させない。従って、現時刻を基準として、一定期間よりも前における検出回数は、検出頻度から除外する。ここでは、説明を簡単にするため、現時刻ｔ１０を基準として、一定期間よりも前における属性の検出はなかったものとして説明する。
【００６７】
図８に示す例では、時刻ｔ２に、属性ｚ１として、ＨＳＢ色空間における色情報（１２０，０，０）が検出されている。この属性ｚ１では、色相値が１２０であるので、ｚ１を検出したことにより、属性尤度算出手段３２は、時刻ｔ２を含むＩＤ情報Ｉ１に関連する属性情報として、属性情報Ｚ１を選択したときに、その色相値１２０が属する色相範囲“９０〜１２０”に、一回分の検出回数に該当するスコア“１”を加算する。属性尤度算出手段３２は、他の属性ｚ２，ｚ５，ｚ６，ｚ７，ｚ１０，ｚ１３，ｚ１５，ｚ１６に関しても、同様に、その色相値が属する色相範囲にスコア“１”を加算していく。
【００６８】
時刻ｔ１０の時点では、時刻ｔ２〜ｔ８において検出した各属性に基づいてスコアを加算した結果、図９に例示するスコアの分布が得られているものとする。そして、図９に例示するスコア分布を表す情報が、属性尤度記憶手段３４に記憶されているものとする。図９において、横軸は、色相(Hue )の取り得る０〜３６０の範囲を３０毎に分割して定められた１２種類の色相の段階を表している。また、図９に示す縦軸は、色相の各段階の検出頻度を表している。すなわち、図９に示すスコアの分布は、ｉ１に関する、個々の属性（１２分割した色相の個々の範囲）の検出頻度を表す。なお、図９に示す例では、 “３０〜６０”の範囲、および “９０〜１２０”の範囲の色相値が最も検出されているが、この状態では、ＩＤ“ｉ１”に対応する属性を一意に決定することはできない。
【００６９】
時刻ｔ１０におけるＩＤ情報および属性情報に基づいて、ステップＳ６に移行した場合、属性尤度算出手段３２は、図９に示した、ｉ１に関するスコアの分布（各属性の検出頻度）を参照する。そして、属性尤度算出手段３２は、図９に示したスコアの分布において、時刻ｔ１０に検出した属性ｚ１５，ｚ１６の色相値が属する色相値範囲にそれぞれ１を加算する。すなわち、属性ｚ１５の色相値が１２０であるので、“９０〜１２０”の範囲にスコア１を加算し、属性ｚ１６の色相値が１２０であるので、“９０〜１２０”の範囲にさらにスコア１を加算する。この結果、ｉ１に関する、個々の属性（１２分割した色相の個々の範囲）の検出頻度は、図１０に示すようになる。図１０示す横軸および縦軸の意味は、図９における横軸および縦軸と同様である。図１０では、“９０〜１２０”の範囲の色相値が最も多く検出されている。属性尤度算出手段３２は、このように更新したスコア（図１０参照）を属性尤度記憶手段３４に記憶させる。具体的には、移動体のＩＤと、そのＩＤに関して属性の値毎に求めた尤度とを記憶させる。複数の属性種別について属性の検出を行っている場合には、一つのＩＤに関して、属性種別毎に、属性の各値の尤度を記憶させればよい。また、この場合、その尤度がどの属性種別に関するものであるかについても記憶させる。
【００７０】
このように、属性尤度算出手段３２は、ＩＤ情報入力部１および属性情報入力部２からＩＤ情報および属性情報が入力される都度、入力されたＩＤに関連のある属性の値に基づいて、その属性の値の検出頻度（スコア）を更新する。
【００７１】
また、ステップＳ６で得られた検出頻度が、着目しているＩＤに関する、各属性候補の尤度である。
【００７２】
ステップＳ６が終了すると、移動体属性推定部３は、ステップＳ３以降の処理を繰り返す。未選択のＩＤ情報が存在しないと判定した場合には（ステップＳ３のＮｏ）、属性推定手段３３は、ＩＤ情報入力部１から取得した各ＩＤ情報に含まれるＩＤ毎に、ステップＳ６で更新された最新の尤度（個々の属性毎にカウントされた検出頻度）を参照し、最も尤度が高い属性を選択し、ＩＤと対応付ける（ステップＳ７）。この処理によって、属性推定手段３３は、ＩＤ毎に、ＩＤによって識別される移動体の属性を推定する。また、属性推定手段３３は、各ＩＤと属性との対応関係を、推定結果出力部４に表示させる。
【００７３】
例えば、現時刻ｔ１０におけるＩＤや属性の検出結果に基づいて、ＩＤ“ｉ１”について図１０に示す各属性（色相値の各範囲）の検出頻度が得られているとする。この場合、検出頻度が最も高い色相値の範囲は“９０〜１２０”であるので、属性推定手段３３は、ＩＤ“ｉ１”に対して、色相値の範囲は“９０〜１２０”を対応付ける。このことは、“ｉ１”によって識別される移動体の色相値が“９０〜１２０”の範囲であると推定されることを意味する。
【００７４】
本実施形態によれば、属性候補選択手段３１が、ＩＤ情報入力部１から入力される複数の移動体ＰのＩＤ情報と、属性情報入力部２から入力される複数の移動体Ｐの属性情報とを用い、入力された各ＩＤ情報と関連がある各属性情報を選択する。そして、属性尤度算出手段３２が、時間経過に伴って得られた同一の属性の値の検出結果を統合し、その結果得られる検出頻度を計算し、ＩＤに属性候補が対応付く尤度とする。そして、属性推定手段３３が、ＩＤ毎に、尤度が最も高い属性の値を選択することで、ＩＤによって識別される移動体の属性を推定する。従って、ＩＤおよび属性の検出時刻毎に、ＩＤと属性とを対応付ける機会を得ることができる。その結果、検出された移動体に対応する属性を適切に推定することができる。また、移動体が多数存在していても、移動体に対応する属性を適切に推定することができる。
【００７５】
本発明と、特許文献１に記載された方法と比較すると、特許文献１に記載された方法では、移動体のＩＤと影のＩＤとを対応付ける機会は、移動体が所定領域内に入ったときだけである。よって、同時に多数の移動体が所定領域に入った時には、移動体のＩＤと影のＩＤとを対応付けることが困難になる。
【００７６】
それに対し、本発明では、移動体のＩＤと属性とを対応づける機会は、ＩＤおよび属性の検出毎に得られる。そして、移動体のＩＤ毎に、属性の値の検出頻度（尤度）に基づいて、ＩＤと属性とを対応付ける。従って、移動体に対応する属性を適切に推定することができる。
【００７７】
実施形態２．
図１１は、本発明の第２の実施形態の移動体属性推定システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態の構成要素と同様の構成要素は、図２と同一の符号を付し、説明を省略する。第２の実施形態の移動体属性推定システムは、ＩＤ情報入力部１と、属性情報入力部２と、移動体属性推定部３ａと、推定結果出力部４とを備える。ＩＤ情報入力部１、属性情報入力部２、推定結果出力部４は、第１の実施形態におけるそれらの要素と同様であり、説明を省略する。
【００７８】
移動体属性推定部３ａは、属性候補選択手段３１と、属性尤度算出手段３２ａと、属性推定手段３３と、属性尤度記憶手段３４ａと、属性モデル記憶手段３５とを備える。属性候補選択手段３１および属性推定手段３３は、第１の実施形態におけるそれらの要素と同様であり、説明を省略する。
【００７９】
属性尤度記憶手段３４ａは、ＩＤ情報から得た移動体のＩＤと、そのＩＤに関して、属性の取り得る値毎に求めた尤度と、その属性の属性種別と、その尤度を求める契機となったＩＤの検出時刻とを対応付けて記憶する。ＩＤに関して、属性の取り得る値毎に求めた尤度は、例えば、図９や図１０に例示するような、属性の各値の検出頻度である。
【００８０】
属性モデル記憶手段３５は、属性種別と、予め定義した時間経過による検出頻度の変化のモデルとを記憶する記憶装置である。検出頻度の変化モデルとは、各ＩＤに関して属性の取り得る値毎に求めた尤度（検出頻度）を時間の経過によって変化させるか否かを定め、変化させる場合には、どのような条件が満たされた場合に、検出頻度をどのように変化させるかを定めた情報である。検出頻度の変化モデルは、属性種別に応じた予め定めておけばよい。
【００８１】
例えば、移動体が人間であり、属性情報入力部２が属性として性別を検出するとする。人間の性別は、時間が経過しても変化しない。そこで、各ＩＤに関して属性の取り得る値（「男性」および「女性」）毎に求められた検出頻度は、時間が経過しても変化させないという変化モデルを定め、属性モデル記憶手段３５に記憶させておけばよい。
【００８２】
また、例えば、移動体が人間であり、属性情報入力部２が属性として年齢を検出するとする。人間の年齢は、１年経過する毎に１歳増加する。そこで、各ＩＤに関して属性の取り得る値（「３１歳」、「３２歳」等の各年齢）毎に求められた検出頻度は、その検出頻度が求められてから１年経過したときに、１歳分増加した属性値（すなわち１歳上の年齢）の検出頻度に変更するという変化モデルを定め、属性モデル記憶手段３５に記憶させておけばよい。図１２は、属性種別が年齢である場合の変換モデルによる検出頻度の変化の例を示す説明図である。属性尤度記憶手段３４ａに、あるＩＤに関して、図１２（ａ）に例示する年齢毎の検出頻度が記憶されているとする。上述の変化モデルにより、この検出頻度を変化させる場合、図１２（ａ）に例示する検出頻度を求めてから１年経過したときに、各検出頻度が、１歳上の年齢の検出頻度になるように、各属性値の検出頻度を変化させることになる。例えば、年齢が３１歳として検出された回数を示す検出頻度を、３２歳として検出された検出頻度に変化させる（図１２（ｂ）参照）。他の年齢の検出頻度にかんしても同様である。
【００８３】
また、例えば、移動体が人間であり、属性情報入力部２が属性として服の色を検出するとする。服の色は、１日毎に変化する可能性が高く、１日経過したときに、どのような服に変化するかを予測することができない。そこで、各ＩＤに関して属性の取り得る値（例えば、「紺色」、「グレー」等の服の色）毎に求められた検出頻度は、１日１回所定の時刻に０に初期化するという変化モデルを定め、属性モデル記憶手段３５に記憶させておけばよい。
【００８４】
属性尤度算出手段３２ａは、ＩＤ情報入力部１から入力されたＩＤ毎に、そのＩＤに関する、属性の値毎の検出頻度と、その検出頻度を求める契機となったＩＤの検出時刻とを、属性尤度記憶手段３４ａから読み出し、その属性種別に対して定められた検出頻度の変化モデルを読み出す。そして、属性尤度算出手段３２ａは、変化モデルに基づいて、属性の値毎の検出頻度を変化させるか否かを判定し、さらに、変化させる場合には、変化モデルに従って、属性の値毎の検出頻度を変化させる。このことは、属性の値毎の検出頻度を求めた時から、現時刻までの時間経過に応じて、属性の値毎の検出頻度を、現時刻に適した値に修正することを意味する。また、属性尤度算出手段３２ａは、変化モデルに基づいて、属性の値毎の検出頻度を変化させないと判定した場合には、属性尤度記憶手段３４ａから読み出した属性の値毎の検出頻度を変化させない。
【００８５】
属性尤度算出手段３２ａは、着目しているＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれる属性値を参照する。そして、変化モデルを用いた上記の処理後の、属性の値毎の検出頻度に対して、新たに検出した属性値の検出回数を示すスコアを増加させる処理を行う。すなわち、変化モデルに従って処理された属性の値毎の検出頻度（尤度）に対し、新たに検出された属性に基づいて更新処理を行う。なお、「変化モデルに従う処理」において、検出頻度を変化させない場合もある。
【００８６】
第２の実施形態において、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２ａおよび属性推定手段３３は、例えば、移動体属性推定プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶装置（図示せず）が移動体属性推定プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２ａおよび属性推定手段３３として動作すればよい。また、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２ａおよび属性推定手段３３がそれぞれ別のハードウェアで実現されていてもよい。なお、属性尤度記憶手段３４ａおよび属性モデル記憶手段３５は、移動体属性推定部３ａの外部に設けられてもよい。また、属性尤度記憶手段３４ａおよび属性モデル記憶手段３５は同一の記憶装置によって実現されていてもよい。
【００８７】
図１３は、第２の実施形態における移動体属性推定部３ａの処理経過の例を示すフローチャートである。ただし、第１の実施形態と同様の処理については、図３と同様の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００８８】
ステップＳ４までの処理は、第１の実施形態と同様である。ステップＳ４の後、属性尤度算出手段３２ａは、ステップＳ４で選択したＩＤ情報に含まれるＩＤに関する、属性の値毎の検出頻度（尤度）と、その属性の属性種別と、その検出頻度を求める契機となったＩＤの検出時刻とを属性尤度記憶手段３４ａから読み出す（ステップＳ４１）。
【００８９】
そして、属性尤度算出手段３２ａは、ステップＳ４１で読み出した属性種別に対応する変化モデルを属性モデル記憶手段３５から読み出す。そして、ステップＳ４１で読み出した、属性の値毎の検出頻度、およびその検出頻度を求める契機となったＩＤの検出時刻と、変化モデルと照合して、ステップＳ４１で読み出した、属性の値毎の検出頻度を変化させるか否かを判定する。変化させると判定した場合には、変化モデルに従って、属性の値毎の検出頻度を変化させる（ステップＳ４２）。また、変化させないと判定した場合には、属性の値毎の検出頻度を変化させない（ステップＳ４２）。
【００９０】
ステップＳ４２の処理の具体例を示す。例えば、属性尤度記憶手段３４ａから取得した属性種別が「移動体の色」であるとする。そして、「移動体の色」に関する変化モデルとして、属性の値毎の検出頻度は、午前３時を境界として、２４時間毎に０にリセットすることが定められているとする。この場合、ステップＳ４で選択したＩＤ情報に含まれるＩＤの検出時刻が午前３時よりも前であり、かつ、ステップＳ４１で読み出した時刻（属性尤度記憶手段３４ａから読み出した検出頻度を求める契機となったＩＤの検出時刻）が前日の午前３時以降である場合、属性尤度算出手段３２ａは、ステップＳ４１で読み出した、属性の値毎の検出頻度を変化させない。また、ステップＳ４で選択したＩＤ情報に含まれるＩＤの検出時刻が午前３時以降であり、かつ、ステップＳ４１で読み出した時刻が同日の午前３時以前である場合、属性尤度算出手段３２ａは、ステップＳ４１で読み出した、属性の値毎の検出頻度をそれぞれ０に初期化する。
【００９１】
なお、上記の変化モデルは例示であり、変化モデルは上記の例に限定されない。
【００９２】
ステップＳ４２の処理の後、第１の実施形態におけるステップＳ５と同様の処理を行う。
【００９３】
続いて、ステップＳ５で選択した属性情報を用いて、ステップＳ４２の処理後の検出頻度（尤度）を更新する（ステップＳ６１）。更新処理の動作は、第１の実施形態におけるステップＳ６と同様である。ただし、更新対象が、ステップＳ４２の処理後の検出頻度（尤度）であるという点で、第１の実施形態と異なる。
【００９４】
ステップＳ６１後、ステップＳ３以降の処理を繰り返す。他の点に関しては、第１の実施形態と同様である。
【００９５】
第２の実施形態では、過去に算出した尤度を用いて最新時刻における尤度を算出する際に、属性種別ごとに予め定めた検出頻度の変化モデルを用いて、過去に算出した尤度の現時刻における値を推定することにより（ステップＳ４２）、ＩＤの属性推定間隔が一定でない場合でも、ＩＤに対応する属性を精度よく推定することができる。
【００９６】
実施形態３．
図１４は、本発明の第３の実施形態の移動体属性推定システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態の構成要素と同様の構成要素は、図２と同一の符号を付し、説明を省略する。第３の実施形態の移動体属性推定システムは、ＩＤ情報入力部１と、属性情報入力部２と、移動体属性推定部３ｂと、推定結果出力部４とを備える。ＩＤ情報入力部１、属性情報入力部２、推定結果出力部４は、第１の実施形態におけるそれらの要素と同様であり、説明を省略する。
【００９７】
移動体属性推定部３ｂは、属性候補選択手段３１と、属性尤度算出手段３２ｂと、属性推定手段３３と、属性尤度記憶手段３４ｂとを備える。属性候補選択手段３１および属性推定手段３３は、第１の実施形態におけるそれらの要素と同様であり、説明を省略する。
【００９８】
属性尤度算出手段３２ｂは、属性候補選択手段３１でＩＤ情報毎に選択された全ての属性候補について、ＩＤ毎に個々の属性の値が対応付く尤度を計算する。ここで、属性尤度算出手段３２ｂは、時間帯毎に、その時間帯にＩＤ情報入力部１や属性情報入力部２から得られたＩＤ情報および属性情報によって尤度を算出する。この時間帯毎に求められる尤度を、第１の尤度と記す。また、属性尤度算出手段３２ｂは、新たに第１の尤度を算出したときに、現時点から過去一定時間の間に、着目しているＩＤに関して算出した第１の尤度を、それぞれ属性の値毎に統合する。この統合処理によって得られた尤度を、第２の尤度と記す。また、以下の説明では、上記の各時間帯を、その時間帯の終点の時刻で表すこととする。
【００９９】
属性尤度算出手段３２ｂは、第１の尤度を算出する際、属性候補選択手段３１で選択された属性候補の検出頻度に依存せずに、各属性値の検出結果の有無によって第１の尤度を算出する。例えば、属性種別として「移動体の色」を用い、ある時刻に検出したある移動体のＩＤに対応付く可能性のある属性候補として、属性値「赤」が１回検出され、属性値「黒」が５回検出されたとする。この場合、属性尤度算出手段３２ｂは、例えば、その移動体のＩＤに関して、属性値「赤」の第１の尤度および「黒」の第１の尤度をいずれも“１”とすればよい。また、その移動体のＩＤに関して、検出しなかった他の属性値（他の色）の第１の尤度を“０”とすればよい。ここでは、第１の尤度を“０”または“１”の二値で表す場合を例示しているが、検出した属性値を基準に誤差分布を発生させた値を第１の尤度として用いてもよい。
【０１００】
第１の尤度は、属性の値毎に、ＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれている属性の値であるか否か応じて定められる尤度であるということができる。
【０１０１】
また、属性尤度算出手段３２ｂは、着目しているＩＤに関して、各属性値についての第１の尤度をそれぞれ算出すると、時刻（本例では、第１の尤度の計算対象とした時間帯の終点の時刻）と、そのＩＤと、各属性値について算出した第１の尤度とを対応付けて、属性尤度計算手段３４ｂに記憶させる。
【０１０２】
属性尤度算出手段３２ｂは、着目しているＩＤに関して、各属性値についての第１の尤度を算出すると、上記のように第１の尤度を属性尤度計算手段３４ｂに記憶させ、さらに、その時点から過去一定期間の間に算出された、各属性値についての第１の尤度を読み込む。この第１の尤度は、着目しているＩＤに関するものである。そして、属性尤度算出手段３２ｂは、属性値毎に、それらの第１の尤度を統合し、第２の尤度を計算する。統合処理の例については後述する。
【０１０３】
属性推定手段３３は、着目しているＩＤに関して、第２の尤度が最大になっている属性値を選択し、そのＩＤにその属性値を対応付ける。すなわち、本実施形態では、第２の尤度が最も高い属性値が、着目しているＩＤの属性値として推定される。そして、属性推定手段３３は、ＩＤと属性の値との対応関係を推定結果出力部４に出力させる。
【０１０４】
属性尤度記憶手段３４ｂは、ＩＤ情報から得た移動体のＩＤと、そのＩＤに関して、属性の取り得る値毎に求めた尤度（第１の尤度）と、その属性の属性種別と、その尤度を求める対象とした時間帯を表す時刻（本例では、上記の時間帯の終点となる時刻）とを対応付けて記憶する。本実施形態において、属性記憶手段３４ｂは、属性尤度算出手段３２ｂが算出した、最新の時間帯におけるＩＤ毎の各第１の尤度だけでなく、過去の各時間帯におけるＩＤ毎の各第１の尤度もそれぞれ記憶しておく。
【０１０５】
第３の実施形態において、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２ｂおよび属性推定手段３３は、例えば、移動体属性推定プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶装置（図示せず）が移動体属性推定プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２ｂおよび属性推定手段３３として動作すればよい。また、属性候補選択手段３１、属性尤度算出手段３２ｂおよび属性推定手段３３がそれぞれ別のハードウェアで実現されていてもよい。なお、属性尤度記憶手段３４ｂは、移動体属性推定部３ｂの外部に設けられてもよい。
【０１０６】
図１５は、第３の実施形態における移動体属性推定部３ｂの処理経過の例を示すフローチャートである。ただし、第１の実施形態と同様の処理については、図３と同様の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１０７】
ステップＳ５までの処理は、第１の実施形態と同様である。ステップＳ５の後、属性尤度算出手段３２ｂは、ステップＳ４で選択したＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、属性値の検出の有無に基づいて、第１の尤度を算出する。例えば、選択したＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれている属性値については第１の尤度を“１”と定め、その他の属性については第１の尤度を“０”と定めてもよい。なお、この第１の尤度の決定方法は例示であり、他の方法で、第１の尤度を求めてもよい。属性尤度算出手段３２ｂは、ステップＳ４で選択したＩＤ情報に含まれるＩＤと、そのＩＤに関して、各属性値について定めた第１の尤度と、その属性の属性種別と、その第１の尤度を求める対象とした時間帯（第１の尤度の算出に用いたＩＤ情報および属性情報を収集した時間帯）を表す時刻とを属性尤度記憶手段３４ｂに記憶させる（ステップＳ７１）。
【０１０８】
次に、属性尤度算出手段３２ｂは、ステップＳ４で選択したＩＤに関して求めた属性値毎の第１の尤度であって、現時刻から過去一定時間の間に求めた第１の尤度を、属性尤度記憶手段３４ｂから読み込む（ステップＳ７２）。
【０１０９】
さらに、属性尤度算出手段３２ｂは、ステップＳ７２で取得した現時刻から過去一定時間分の第１の尤度を、属性値毎に統合する（ステップＳ７３）。属性尤度算出手段３２ｂは、ステップＳ７３において、この統合処理として、例えば、属性値毎に過去一定時間分の第１の尤度を積算する処理を行い、その積算結果を第２の尤度とすればよい。ただし、ステップＳ７３における統合処理における演算は上記の例に限定されない。例えば、属性尤度算出手段３２ｂは、属性値毎に過去一定時間分の第１の尤度を加算する処理を行い、その加算結果を第２の尤度としてもよい。
【０１１０】
ステップＳ７３の結果、着目しているＩＤに関して、属性の値毎に、第２の尤度が得られる。
【０１１１】
ステップＳ７３の後、ステップＳ３以降の処理を繰り返す。そして、ステップＳ７に移行した場合、属性推定手段３３は、一つのＩＤについて、第２の尤度が最大になっている属性値を選択し、そのＩＤとその属性値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う。
【０１１２】
他の点に関しては、第１の実施形態と同様である。
【０１１３】
第３の実施形態では、属性尤度算出手段３２ｂが、着目しているＩＤに関して、各時間帯に検出したＩＤ情報及び属性情報によって算出した属性の値毎の第１の尤度を属性尤度記憶手段３４ｂに記憶させる。そして、属性尤度算出手段３２ｂが、属性尤度記憶手段３４から現時刻から過去一定時間の間に算出した属性の値毎の第１の尤度（着目しているＩＤに関する第１の尤度）を読み込み、属性値毎に統合する。そして、属性推定手段３３は、ＩＤ毎に、第２の尤度が最大となっている属性値を選択し、その属性値とＩＤとを対応付ける。このような処理により、あるＩＤに対応付けられる可能性のある属性値の検出傾向に偏りがある場合であっても、そのような偏りの影響を少なくして、ＩＤによって識別される移動体の属性値を適切に推定することができる。
【０１１４】
例えば、属性種別が「移動体の色」であり、ある移動体の真の属性値が「赤」であるとする。ここで、時刻ｔ１において、その移動体のＩＤを含むＩＤ情報に関連すると判定された属性情報からは、属性値「赤」が１回検出され、属性値「黒」が５回検出されたとする。さらに、時刻ｔ２において、その移動体のＩＤを含むＩＤ情報に関連すると判定された属性情報からは、属性値「赤」が１回検出され、属性値「青」が２回検出されたとする。単純に、これらの期間における各属性値の検出頻度によって、その移動体の属性値を推定すると、「赤」の検出回数が２であり、「黒」の検出回数が５であり、「青」の検出回数が２であることにより、「黒」が選択されることになる。しかし、ある移動体の真の属性値は、時間が経過しても常に属性候補として検出され続けているはずである。第３の実施形態では、各ＩＤに関して、属性値毎に、属性値の検出の有無に基づいて第１の尤度を決定する。そして、過去一定時間に求めた第１の尤度を統合した第２の尤度に基づいて、属性値の推定を行う。従って、時間が経過しても継続して検出されている属性値を、移動体の属性値と推定することができる。上記の例を用いて説明すると、第３の実施形態では、時刻ｔ１における「赤」、「黒」、「青」の第１の尤度は、例えば、それぞれ「１」、「１」、「０」となる。また、時刻ｔ２における「赤」、「黒」、「青」の第１の尤度は、例えば、それぞれ、「１」、「０」、「１」となる。積算により第１の尤度を統合する場合を例にすると、「赤」、「黒」、「青」に関する第１の尤度の積算結果（すなわち、第２の尤度）は、それぞれ「１」、「０」、「０」となり、移動体の真の属性値である「赤」が適切に選択されることになる。
【０１１５】
次に、本発明の最小構成について説明する。図１６は、本発明の移動体属性推定システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明の移動体属性推定システムは、属性情報選択手段９１と、尤度導出手段９２と、属性選択手段９３とを備える。
【０１１６】
属性情報選択手段９１（例えば、属性候補選択手段３１）は、移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、そのＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、その属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が、選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択する。
【０１１７】
尤度導出手段９２（例えば、属性尤度算出手段３２，３２ａ）は、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、そのＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める。
【０１１８】
属性選択手段９３（例えば、属性推定手段３３）は、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、そのＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う。
【０１１９】
以上のような構成により、検出された移動体に対応する属性を適切に推定することができる。
【０１２０】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１２１】
（付記１）移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記ＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が前記選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、前記選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択する属性情報選択手段と、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める尤度導出手段と、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う属性選択手段とを備えることを特徴とする移動体属性推定システム。
【０１２２】
（付記２）各ＩＤに関して属性の値毎に求められた尤度を記憶する属性尤度記憶手段と、各ＩＤに関して属性の値毎に求められた前記尤度を、当該尤度が求められた時から現時刻までの時間経過に伴い、どのように修正するかを規定した尤度の変化モデルを記憶する変化モデル記憶手段とを備え、尤度導出手段は、属性情報選択手段に新たにＩＤ情報が入力されたときに、属性尤度記憶手段から属性の値毎に求められた尤度を読み込み、前記変化モデルに従って、読み込んだ尤度を修正し、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する属性の値の尤度を更新する付記１に記載の移動体属性推定システム。
【０１２３】
（付記３）尤度導出手段は、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求め、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とする付記１または付記２に記載の移動体属性推定システム。
【０１２４】
（付記４）尤度導出手段は、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求め、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とし、前記ＩＤと、そのＩＤに関する各属性の値毎の尤度とを属性尤度記憶手段に記憶させ、属性情報選択手段に新たにＩＤ情報が入力されたときに、属性尤度記憶手段から属性の値毎に求められた尤度を読み込み、前記変化モデルに従って、読み込んだ尤度を修正し、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎の検出頻度を求めることで、尤度を更新する付記２に記載の移動体属性推定システム。
【０１２５】
（付記５）各ＩＤに関して属性の値毎に求められた尤度を記憶する属性尤度記憶手段を備え、尤度導出手段は、属性の値毎に、ＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれている属性の値であるか否かに応じて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する第１の尤度を定め、前記ＩＤに関して属性の値毎に定めた第１の尤度を前記属性尤度記憶手段に記憶させ、過去一定時間の間に定めた、前記ＩＤに関する属性の値毎の第１の尤度を前記属性尤度記憶手段から読み込み、属性の値毎に、前記属性尤度記憶手段から読み込んだ過去一定時間分の第１の尤度を統合することにより、第２の尤度を算出し、属性選択手段は、一つのＩＤに関して、第２の尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う付記１に記載の移動体属性推定システム。
【０１２６】
（付記６）移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記ＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が前記選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、前記選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択し、ＩＤ情報に関連すると判定した各属性情報に含まれる属性の値毎に、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求め、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行うことを特徴とする移動体属性推定方法。
【０１２７】
（付記７）各ＩＤに関して属性の値毎に求めた尤度を記憶し、各ＩＤに関して属性の値毎に求めた前記尤度を、当該尤度が求められた時から現時刻までの時間経過に伴い、どのように修正するかを規定した尤度の変化モデルを予め記憶し、新たにＩＤ情報が入力されたときに、当該ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して属性の値毎に求めた前記尤度を前記変化モデルに従って修正し、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定した各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する属性の値の尤度を更新する付記６に記載の移動体属性推定方法。
【０１２８】
（付記８）ＩＤ情報に関連すると判定した各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求め、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とする付記６または付記７に記載の移動体属性推定方法。
【０１２９】
（付記９）属性の値毎に、ＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれている属性の値であるか否かに応じて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する第１の尤度を定め、前記ＩＤに関して属性の値毎に定めた第１の尤度を属性尤度記憶手段に記憶させ、過去一定時間の間に定めた、前記ＩＤに関する属性の値毎の第１の尤度を前記属性尤度記憶手段から読み込み、属性の値毎に、前記属性尤度記憶手段から読み込んだ過去一定時間分の第１の尤度を統合することにより、第２の尤度を算出し、一つのＩＤに関して、第２の尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う付記６に記載の移動体属性推定方法。
【０１３０】
（付記１０）移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記ＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力されるコンピュータに搭載される移動体属性推定プログラムであって、前記コンピュータに、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が前記選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、前記選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択する属性情報選択処理、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める尤度導出処理、および、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う属性選択処理を実行させるための移動体属性推定プログラム。
【０１３１】
（付記１１）各ＩＤに関して属性の値毎に求められた尤度を記憶する属性尤度記憶手段と、各ＩＤに関して属性の値毎に求められた前記尤度を、当該尤度が求められた時から現時刻までの時間経過に伴い、どのように修正するかを規定した尤度の変化モデルを記憶する変化モデル記憶手段とを備えたコンピュータに、新たにＩＤ情報が入力されたときに、尤度導出処理で、属性尤度記憶手段から属性の値毎に求められた尤度を読み込ませ、前記変化モデルに従って、読み込んだ尤度を修正させ、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する属性の値の尤度を更新させる付記１０に記載の移動体属性推定プログラム。
【０１３２】
（付記１２）コンピュータに、尤度導出処理で、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求めさせ、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とさせる付記１０または付記１１に記載の移動体属性推定プログラム。
【０１３３】
（付記１３）各ＩＤに関して属性の値毎に求められた尤度を記憶する属性尤度記憶手段を備えたコンピュータに、尤度導出処理で、属性の値毎に、ＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれている属性の値であるか否かに応じて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する第１の尤度を定めさせ、前記ＩＤに関して属性の値毎に定めた第１の尤度を前記属性尤度記憶手段に記憶させ、過去一定時間の間に定めた、前記ＩＤに関する属性の値毎の第１の尤度を前記属性尤度記憶手段から読み込ませ、属性の値毎に、前記属性尤度記憶手段から読み込んだ過去一定時間分の第１の尤度を統合することにより、第２の尤度を算出させ、属性選択処理で、一つのＩＤに関して、第２の尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行わせる付記１０に記載の移動体属性推定プログラム。
【０１３４】
（付記１４）移動体のＩＤと、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記ＩＤおよび状態情報の検出時刻とを含むＩＤ情報と、移動体の属性と、当該移動体の状態を表す状態情報と、前記属性および状態情報の検出時刻とを含む属性情報とが入力され、ＩＤ情報を順次選択し、選択したＩＤ情報に含まれる検出時刻を基準とする所定の時間帯に属する検出時刻を含む属性情報であって、状態情報が前記選択したＩＤ情報に含まれる状態情報と類似していると判定した属性情報を、前記選択したＩＤ情報に関連する属性情報として選択する属性情報選択部と、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値毎に、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤによって識別される移動体の属性に該当する尤度を求める尤度導出部と、一つのＩＤに関して、尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う属性選択部とを備えることを特徴とする移動体属性推定システム。
【０１３５】
（付記１５）各ＩＤに関して属性の値毎に求められた尤度を記憶する属性尤度記憶部と、各ＩＤに関して属性の値毎に求められた前記尤度を、当該尤度が求められた時から現時刻までの時間経過に伴い、どのように修正するかを規定した尤度の変化モデルを記憶する変化モデル記憶部とを備え、尤度導出部は、属性情報選択部に新たにＩＤ情報が入力されたときに、属性尤度記憶部から属性の値毎に求められた尤度を読み込み、前記変化モデルに従って、読み込んだ尤度を修正し、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する属性の値の尤度を更新する付記１４に記載の移動体属性推定システム。
【０１３６】
（付記１６）尤度導出部は、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求め、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とする付記１４または付記１５に記載の移動体属性推定システム。
【０１３７】
（付記１７）尤度導出部は、ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値に基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎に検出頻度を求め、各属性の値毎の検出頻度を、各属性の値毎の尤度とし、前記ＩＤと、そのＩＤに関する各属性の値毎の尤度とを属性尤度記憶部に記憶させ、属性情報選択部に新たにＩＤ情報が入力されたときに、属性尤度記憶部から属性の値毎に求められた尤度を読み込み、前記変化モデルに従って、読み込んだ尤度を修正し、修正後の尤度と、前記ＩＤ情報に関連すると判定された各属性情報に含まれる属性の値とに基づいて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関して、各属性の値毎の検出頻度を求めることで、尤度を更新する付記１５に記載の移動体属性推定システム。
【０１３８】
（付記１８）各ＩＤに関して属性の値毎に求められた尤度を記憶する属性尤度記憶部を備え、尤度導出部は、属性の値毎に、ＩＤ情報に関連すると判定された属性情報に含まれている属性の値であるか否かに応じて、前記ＩＤ情報に含まれるＩＤに関する第１の尤度を定め、前記ＩＤに関して属性の値毎に定めた第１の尤度を前記属性尤度記憶部に記憶させ、過去一定時間の間に定めた、前記ＩＤに関する属性の値毎の第１の尤度を前記属性尤度記憶部から読み込み、属性の値毎に、前記属性尤度記憶部から読み込んだ過去一定時間分の第１の尤度を統合することにより、第２の尤度を算出し、属性選択部は、一つのＩＤに関して、第２の尤度が最大になっている属性の値を選択し、前記ＩＤと選択した属性の値とを対応付ける処理を、ＩＤ毎に行う付記１４に記載の移動体属性推定システム。
【０１３９】
この出願は、２０１１年３月２５日に出願された日本特許出願２０１１−０６８５５１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【０１４０】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用の可能性】
【０１４１】
本発明は、ＩＤを付与された移動体の属性情報を推定する移動体属性推定システムに好適に適用される。
例えば、オフィスや工場で勤務する各人物に固有の社員番号と、各人物の性別・年齢・身長・服装等の身体的な特徴とを対応付けて記憶しておく場合に、本発明を適用可能である。その結果、社員番号が記録されたＩＣカードを第三者が不正利用してセキュリティゲートを通過しようとした場合に、不正利用者の身体的特徴と真の所有者の身体的特徴とが異なる場合はアラートを出力するといったセキュリティ用途に利用することができる。
また、例えば、ショッピングセンター内にＩＤを付与された買い物用カートを配備し、カートのＩＤに対応付く購買客の身体的特徴を推定する場合に、本発明を適用可能である。その結果、購買客の性別・年代等の属性を収集でき、また、性別や年代等の属性別の動線計測を行うといったマーケティング用途に利用可能である。
【符号の説明】
【０１４２】
１  ＩＤ情報入力部
２  属性情報入力部
３，３ａ  移動体属性推定部
４  推定結果出力部
３１  属性候補選択手段
３２，３２ａ  属性尤度算出手段
３３  属性推定手段
３４，３４ａ  属性尤度記憶手段
３５  属性モデル記憶手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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