【手続補正書】
【提出日】令和3年10月11日(2021.10.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと、前記プロセッサと通信可能に結合されたメモリと、前記メモリに格納されたイベントを認識するための命令のセットと、を有するマシン上で実行される方法であって、
それぞれのトレーニング期間に場所内で発生する少なくとも１つの既知のイベントのそれぞれについて、
第１の送信機のアンテナによって、前記既知のイベントに関連する前記トレーニング期間の前記場所内の前記既知のイベントによって影響を受ける無線マルチパスチャネルを介して、少なくとも１つの第１の受信機へそれぞれのトレーニング無線信号を送信すること、
前記トレーニング無線信号に基づいて前記少なくとも１つの第１の受信機のそれぞれによって非同期に、前記既知のイベントに関連する前記トレーニング期間に前記第１の受信機と前記第１の送信機との間の前記無線マルチパスチャネルの少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩの時系列を取得すること、および
前記少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩを前処理すること、
前記少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩに基づいて、前記少なくとも１つの既知のイベントに対して少なくとも１つの分類子をトレーニングすること、および
現在の期間に前記場所内で起こっている現在のイベントについて、
第２の送信機のアンテナによって、前記現在のイベントに関連する前記現在の期間に、前記場所内の前記現在のイベントによって影響を受ける前記無線マルチパスチャネルを介して、少なくとも１つの第２の受信機へ現在の無線信号を送信すること、
前記現在の無線信号に基づいて前記少なくとも１つの第２の受信機のそれぞれによって非同期に、前記現在のイベントに関連する前記現在の期間に前記第２の受信機と前記第２の送信機との間の前記無線マルチパスチャネルの少なくとも１つの現在のＴＳＣＩの時系列を取得すること、
前記少なくとも１つの現在のＴＳＣＩを前処理すること、および
前記少なくとも１つの分類子を、
前記少なくとも１つの現在のＴＳＣＩと、特定の現在のＴＳＣＩの一部と、前記特定の現在のＴＳＣＩの前記一部と追加のＴＳＣＩの一部との組み合わせとのうちの少なくとも１つに分類すること、および
前記現在のイベントを、既知のイベント、未知のイベント、および別のイベントのうちの少なくとも１つに関連付けることのために、適用すること、を含み、
第１の受信機に関連するトレーニングＴＳＣＩおよび第２の受信機に関連する現在のＴＳＣＩは、
異なる開始時間、
異なる持続時間、
異なる停止時間、
それぞれの時系列における異なる項目の数、
異なるサンプリング周波数、
それぞれの時系列における２つの連続した項目間の異なるサンプリング期間、および異なる特徴を持つＣＩ
のうちの少なくとも１つを有する、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
第１のＴＳＣＩの第１の持続時間の第１のセクションと第２のＴＳＣＩの第２の持続時間の第２のセクションとを整列させること、
前記第１のセクションの項目と前記第２のセクションの項目との間のマッピングを決定することを含む方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
前記第１のＴＳＣＩは、第１の動作によって処理され得ること、
前記第２のＴＳＣＩは、第２の動作によって処理され得ること、および
前記第１の動作および前記第２の動作のうちの少なくとも一つは、サブサンプリング、再サンプリング、補間、フィルタリング、変換、特徴抽出、および前処理のうちの少なくとも１つを含む方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、さらに前記第１のセクションの第１の項目を前記第２のセクションの第２の項目にマッピングすることを含み、少なくとも１つの制約が、
前記第１のＴＳＣＩの前記第１のセクションの前記第１の項目、
前記第１のＴＳＣＩの別の項目、
前記第１の項目のタイムスタンプ、
前記第１の項目の時間差、
前記第１の項目の時間微分、
前記第１の項目の近傍のタイムスタンプ、
前記第１の項目に関連付けられている別のタイムスタンプ、
前記第２のＴＳＣＩの前記第２のセクションの前記第２の項目、
前記第２のＴＳＣＩの別の項目、
前記第２の項目のタイムスタンプ、
前記第２の項目の時間差、
前記第２の項目の時間微分、
前記第２の項目の近傍のタイムスタンプ、
前記第２の項目に関連するタイムスタンプ、
のうちの少なくとも１つの少なくとも１つの関数に適用される方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記少なくとも１つの制約のうちの１つは、前記第１の項目の前記タイムスタンプと前記第２の項目の前記タイムスタンプとの間の差が、適応上限閾値によって上限が定められ、適応下限閾値によって下限が定められる、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
ＴＳＣＩの持続時間のセクションを適応的に決定すること、および
前記セクションの開始時間と終了時間を決定することを含み、前記セクションを決定することは、
前記ＴＳＣＩの暫定セクションを計算し、および
前記暫定セクションの開始部分および終了部分を除去することによって前記セクションを決定することを含む、方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、前記セクションを決定することはさらに、
前記暫定セクションの前記開始部分を、
増加するタイムスタンプを持つ前記暫定セクションの項目を現在の項目として、一度に１項目、繰り返し検討すること、
活動性尺度を再帰的に計算することであって、前記活動性尺度は、
現在のタイムスタンプに関連する前記現在の項目、
前記現在のタイムスタンプより大きくないタイムスタンプを持つ前記暫定セクションの過去の項目、および
前記現在のタイムスタンプより小さくないタイムスタンプを持つ前記暫定セクションの将来の項目、
のうちの少なくとも１つに関連する、再帰的に計算すること、
前記活動性尺度に関連する第１の基準が満たされたときに、前記現在の項目を前記暫定セクションの前記開始部分に追加すること、
によって決定すること、および
前記暫定セクションの前記終了部分を、
減少するタイムスタンプを持つ前記暫定セクションの項目を現在の項目として、一度に１項目、繰り返し検討すること、
少なくとも１つの活動性尺度を繰り返し計算し決定することであって、前記活動性尺度は、
現在のタイムスタンプに関連する前記現在の項目、
前記現在のタイムスタンプより大きくないタイムスタンプを持つ前記暫定セクションの過去の項目、および
前記現在のタイムスタンプより小さくないタイムスタンプを持つ前記暫定セクションの将来の項目、のうちの少なくとも１つに関連する、繰り返し計算し決定すること、
前記少なくとも１つの活動性尺度に関連する第２の基準が満たされたときに、前記現在の項目を前記暫定セクションの前記終了部分に追加すること、
によって決定すること、を含む方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記第１の基準および前記第２の基準のうちの少なくとも１つは、
前記活動性尺度が適応上限閾値より小さいこと、
前記活動性尺度が適応下限閾値より大きいこと、
前記活動性尺度が少なくとも所定量の連続するタイムスタンプについて連続して適応上限閾値より小さいこと、
前記活動性尺度が少なくとも追加の所定量の連続するタイムスタンプについて連続して適応下限閾値より大きいこと、
前記活動性尺度が前記所定量の連続するタイムスタンプのうちの少なくとも所定の割合について連続して適応上限閾値より小さいこと、
前記活動性尺度が前記追加の所定量の連続するタイムスタンプのうちの少なくとも別の所定の割合について連続的に適応下限閾値より大きいこと、
前記現在のタイムスタンプと関連付けられた別のタイムスタンプと関連付けられた別の活動性尺度が、別の適応上限閾値より小さく、別の適応下限閾値より大きいこと、
前記現在のタイムスタンプと関連付けられた少なくとも１つのそれぞれのタイムスタンプと関連付けられた少なくとも１つの活動性尺度が、それぞれの上限閾値より小さく、それぞれの下限閾値より大きいこと、
前記現在のタイムスタンプに関連付けられたタイムスタンプのセットにおいてそれぞれの上限閾値より小さく、それぞれの下限閾値より大きい活動性尺度に関連するタイムスタンプの割合がしきい値を超えること、のうちの少なくとも１つを含み、および
時間Ｔ１における項目に関連する前記活動性尺度は、
時間Ｔ１における前記項目および時間Ｔ１−Ｄ１における項目の第１の関数であり、Ｄ１は所定の正の量であること、
時間Ｔ１における前記項目および時間Ｔ１＋Ｄ１における項目の第２の関数、
時間Ｔ１における前記項目および時間Ｔ２における項目の第３の関数であり、Ｔ２は所定の量であること、および
時間Ｔ１における前記項目および別の項目の第４の関数、のうちの少なくとも１つを含む方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって、
前記第１の関数、前記第２の関数、前記第３の関数、および前記第４の関数のうちの少なくとも１つは、
少なくとも２つのスカラー引数ｘとｙを持つ関数Ｆ１（ｘ，  ｙ，  …）、
少なくとも２つのベクトル引数ＸとＹを持つ関数Ｆ２（Ｘ，  Ｙ，  …）、および
少なくとも２つの引数Ｘ１とＹ１を持つ関数Ｆ３（Ｘ１，  Ｙ１，  …）
のうちの少なくとも１つであり、
前記関数Ｆ１は次の、ｘ、ｙ、（ｘ−ｙ）、（ｙ−ｘ）、ａｂｓ（ｘ−ｙ）、
ｘ＾ａ１、ｙ＾ｂ１、ａｂｓ（ｘ＾ａ１  −  ｙ＾ｂ１）、（ｘ−ｙ）＾ａ１、（ｘ／ｙ）、（ｘ＋ａ１）／（ｙ＋ｂ１）、（ｘ＾ａ１／ｙ＾ｂ１）、および（（ｘ／ｙ）＾ａ１−ｂ１）のうちの少なくとも１つの関数であり、ここで、ａ１およびｂ１は所定量であり、
ＸとＹはどちらもｎタプルで、Ｘ＝（ｘ＿１，  ｘ＿２，  …，  ｘ＿ｎ）およびＹ＝（ｙ＿１，  ｙ＿２，  …，  ｙ＿ｎ）であり、
前記関数Ｆ２は次の、ｘ＿ｉ、ｙ＿ｉ、（ｘ＿ｉ  −  ｙ＿ｉ）、（ｙ＿ｉ−  ｘ＿ｉ）、ａｂｓ（ｘ＿ｉ  −  ｙ＿ｉ）、ｘ＿ｉ  ＾ａ２、ｙ＿ｉ  ＾ｂ２、ａｂｓ（ｘ＿ｉ  ＾ａ２  −  ｙ＿ｉ  ＾ｂ２）、（ｘ＿ｉ  −  ｙ＿ｉ）＾ａ２、（ｘ＿ｉ／ｙ＿ｉ）、（ｘ＿ｉ＋ａ２）／（ｙ＿ｉ  ＋ｂ２）、（ｘ＿ｉ  ＾ａ２／  ｙ＿ｉ  ＾ｂ２）、および（（ｘ＿ｉ  ／  ｙ＿ｉ）＾ａ２−ｂ２）  のうちの少なくとも１つの関数であり、
１からｎの範囲のｉは、前記ｎタプルのＸとＹの成分インデックスであり、
Ｘ１とＹ１はどちらもＮ個の要素を含むｎタプルであり、Ｘ１＝（ｘ１＿１，  ｘ１＿２，  …，  ｘ１＿Ｎ）およびＹ１＝（ｙ１＿１，  ｙ１＿２，  …，  ｙ１＿Ｎ）であり、
前記関数Ｆ３は次の、ｘ１＿ｊ、ｙ１＿ｊ、（ｘ１＿ｊ  −  ｙ１＿ｊ）、（ｙ１＿ｊ−  ｘ１＿ｊ）、ａｂｓ（ｘ１＿ｊ  −  ｙ１＿ｊ）、ｘ１＿ｊ  ＾ａ３、ｙ１＿ｊ  ＾ｂ３、ａｂｓ（ｘ１＿ｊ  ＾ａ３  −  ｙ１＿ｊ  ＾ｂ３）、（ｘ１＿ｊ  −  ｙ１＿ｊ）＾ａ３、（ｘ１＿ｊ／ｙ１＿ｊ）、（ｘ１＿ｊ＋ａ３）／（ｙ１＿ｊ  ＋ｂ３）、（ｘ１＿ｊ  ＾ａ３／  ｙ１＿ｊ  ＾ｂ３）、および（（ｘ１＿ｊ  ／  ｙ１＿ｊ）＾ａ３−ｂ３）、のうちの少なくとも１つの別の関数の成分ごとの合計を含み、
１からＮまでの範囲のｊは、前記ｎタプルのＸ１とＹ１の成分インデックスである、方法。
【請求項１０】
請求項２に記載の方法であって、さらに動的タイムワーピング（ＤＴＷ）を使用して前記マッピングを計算することを含み、前記ＤＴＷは、前記マッピング、前記第１のＴＳＣＩの前記項目、前記第２のＴＳＣＩの前記項目、前記第１の持続時間、前記第２の持続時間、前記第１のセクション、および前記第２のセクションのうちの少なくとも１つの制約を含む方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
第１のＴＳＣＩの第１の持続時間の第１のセクションと第２のＴＳＣＩの第２の持続時間の第２のセクションとを整列させること、
前記第１のセクションの第１の項目と前記第２のセクションの第２の項目との間の複数のリンクを含むマップを計算することであって、前記複数のリンクのそれぞれは、第１の項目を第１のタイムスタンプと関連付け、第２の項目を第２のタイムスタンプと関連付ける、マップを計算すること
前記整列された第１のセクションと前記整列された第２のセクションとの間のミスマッチコストを計算すること、
前記ミスマッチコストに基づいて前記少なくとも１つの分類子を適用すること、を含み、
前記ミスマッチコストは、第１のベクトルと第２のベクトルとの間の、内積、内積様数量、相関に基づく数量、共分散に基づく数量、識別スコア、距離、ユークリッド距離、絶対距離、Ｌ＿１距離、Ｌ＿２距離、Ｌ＿ｋ距離、重み付き距離、距離のような量、およびその他の類似の値、および、前記第１のＴＳＣＩの前記第１のセクションの第１の項目と前記マップのリンクによって前記第１の項目に関連する前記第２のＴＳＣＩの前記第２のセクションの第２の項目との間の項目のコスト、および前記マップの前記リンクに関連するリンクのコストの関数、のうちの少なくとも１つを含み、
前記整列された第１のセクションと前記整列された第２のセクションは、同じベクトル長を有する第１のベクトルと第２のベクトルとしてそれぞれ表され、
前記ミスマッチコストは前記同じベクトル長で正規化される、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、さらに、
前記第１のＴＳＣＩの複数の第１のセクションおよび前記第２のＴＳＣＩの複数のそれぞれの第２のセクションに前記少なくとも１つの分類子を適用すること、
少なくとも１つの暫定分類結果を取得することであって、各暫定分類結果はそれぞれの第１のセクションおよびそれぞれの第２のセクションに関連付けられる、取得すること、
前記現在のイベントを、前記既知のイベント、前記未知のイベント、および前記別のイベントのうちの少なくとも１つに関連する前記少なくとも１つの暫定分類結果のうちの最大数に基づいて、前記既知のイベント、前記未知のイベント、および前記別のイベントのうちの少なくとも１つに関連付けること、を含む方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記少なくとも１つの既知のイベントに関連する前記トレーニングＴＳＣＩに基づいて次元削減方法を使用して各ＣＩに対する射影をトレーニングすることであって、前記次元削減方法は、主成分分析（ＰＣＡ）、異なるカーネルを有するＰＣＡ、独立成分分析（ＩＣＡ）、フィッシャー線形判別、ベクトル量子化、教師つき学習、教師なし学習、自己組織化マップ、オートエンコーダ、ニューラルネットワーク、およびディープニューラルネットワークの少なくとも１つを含む、トレーニングすること、
それぞれのＣＩに前記射影を適用すること、
前記射影と前記少なくとも１つの既知のイベントに関連する前記トレーニングＴＳＣＩとに基づいて、前記少なくとも１つの分類子をトレーニングすること、
前記少なくとも１つの分類子によって、前記射影と前記少なくとも１つの現在のＴＳＣＩに基づいて前記少なくとも１つの現在のＴＳＣＩを分類すること、を含む方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、さらに、
前記射影を、再トレーニング前の前記射影、前記トレーニングＴＳＣＩ、前記射影の前記再トレーニングの時点で取得された少なくとも１つの現在のＴＳＣＩ、および追加のトレーニングＴＳＣＩのうちの少なくとも１つに基づいて、前記次元削減方法および追加の次元削減方法のうちの少なくとも１つを使用して再トレーニングすることであって、前記追加の次元削減方法は、簡略化次元削減方法、主成分分析（ＰＣＡ）、異なるカーネルを有するＰＣＡ、独立成分分析（ＩＣＡ）、フィッシャー線形判別、ベクトル量子化、教師つき学習、教師なし学習、自己組織化マップ、オートエンコーダ、ニューラルネットワーク、およびディープニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを含む、再トレーニングすること、
前記少なくとも１つの分類子を、前記再トレーニングされた射影、前記少なくとも１つの既知のイベントに関連する前記トレーニングＴＳＣＩ、および前記少なくとも１つの現在のＴＳＣＩのうちの少なくとも１つに基づいて、再トレーニングすること、
前記少なくとも１つの現在のＴＳＣＩを、前記再トレーニングされた射影、前記再トレーニングされた分類子、および前記少なくとも１つの現在のＴＳＣＩに基づいて分類することを含む方法。
【請求項１５】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記現在のＴＳＣＩの第１の持続時間の少なくとも１つの第１のセクションについて、
前記少なくとも１つの既知のイベントごとに、
それぞれの前記イベントのそれぞれの代表的なトレーニングＴＳＣＩのそれぞれの第２の持続時間のそれぞれの第２のセクションを決定すること、
前記第１のセクションと前記それぞれの第２セクションとを整列させること、
前記整列された第１のセクションと前記整列されたそれぞれの第２のセクションとの間のミスマッチコストを計算すること、
前記少なくとも１つの分類子を適用すること、および
前記ミスマッチコストに基づいて暫定分類結果を取得すること、および
前記少なくとも１つの第１のセクションを、少なくとも１つの前記暫定分類結果に基づいて、前記少なくとも１つの既知のイベント、未知のイベント、および前記別のイベント、のうちの少なくとも１つに関連付けること、を含む方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、さらに、
各既知のイベントが最小のミスマッチコストを達成する回数を計算すること、
前記少なくとも１つの第１のセクションを
ほとんどの場合について前記最小のミスマッチコストを達成する既知のイベント、
全体的なミスマッチコストを最小にする既知のイベントであって、全体的なミスマッチコストは前記少なくとも１つの第１セクションに関連する少なくとも１つのミスマッチコストの加重平均である、既知のイベント、
別の全体的なコストに基づいて最小のコストを達成する既知のイベント、および
未知のイベント、
のうちの少なくとも１つに関連付けること、を含み、
前記少なくとも１つの第１のセクションは次の、
前記少なくとも１つの第１のセクションの十分な割合において、どのイベントも第１の閾値Ｔ１より低いミスマッチコストを達成しない、および、
どのイベントも、第２の閾値Ｔ２よりも低い全体的なミスマッチコストを達成しない、状況のうちの少なくとも１つにおいて前記未知のイベントに関連付けられる、方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法であって、前記既知のイベントに関連する前記代表的なトレーニングＴＳＣＩが、前記既知のイベントに関連付けられた前記少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩに基づいて取得される方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記既知のイベントに関連する前記代表的なトレーニングＴＳＣＩは、前記少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩの中で最小の集合的ミスマッチを有する、前記既知のイベントに関連する前記少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩのうちの特定の１つであり、
特定のトレーニングＴＳＣＩの前記集合的ミスマッチは、前記特定のトレーニングＴＳＣＩと、前記特定のトレーニングＴＳＣＩと整列させられた前記少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩの残りのそれぞれとの間の少なくとも１つのミスマッチコストの関数であり、
前記関数は、平均化、加重平均、平均、トリム平均、中央値、最頻値、算術平均、幾何平均、調和平均、切り捨て平均、一般化平均、パワー平均、ｆ平均、四分位間平均、および別の平均の少なくとも１つを含む方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、
特定の既知のイベントに関連する特定の代表的なトレーニングＴＳＣＩは特定の持続時間を有し、
前記特定の持続時間の前記特定の代表的なトレーニングＴＳＣＩは、前記既知のイベントに関連する前記少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩのそれぞれと整列させられ、それぞれのミスマッチコストが計算され、
前記特定の代表的なトレーニングＴＳＣＩは、前記少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩに関して集合的ミスマッチを最小にし、
ＴＳＣＩの前記集合的ミスマッチは、前記ＴＳＣＩと前記ＴＳＣＩと整列させられた少なくとも１つのトレーニングＴＳＣＩのそれぞれとの間の少なくとも１つのミスマッチコストの関数であり、
前記関数は、平均化、加重平均、平均、トリム平均、中央値、最頻値、算術平均、幾何平均、調和平均、切り捨て平均、一般化平均、パワー平均、ｆ平均、四分位間平均、および別の平均の少なくとも１つを含む方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法であって、
前記特定の持続時間は、前記特定の代表的なトレーニングＴＳＣＩの複数の候補持続時間の間の前記集合的ミスマッチを最小にし、
前記特定の持続時間および前記特定の持続時間を有する前記特定の代表的なトレーニングＴＳＣＩが繰り返し計算され、
現在の持続時間は、前記複数の候補持続時間のうちの１つとして初期化され、
前記現在の持続時間について、前記現在の持続時間を有する現在の最適にトレーニングされた代表ＴＳＣＩが計算され、
前記現在の最適にトレーニングされた代表ＴＳＣＩについて、前記現在の持続時間はより小さい正規化された集合的ミスマッチを与えるように変更される方法。