(57)【要約】【課題】通報者に土地の知識が無い場合でも、視認できる目標物に関する情報から迅速かつ正確に現場位置を絞り込む。【解決手段】キーワード選択部１０７が、音声認識結果から通報者が視認した目標物の名称と位置属性表現をキーワードとして抽出し、位置関係編集部１０８が位置属性表現に基づいて通報者と目標物、又は目標物同士の位置関係を決定する。検索部１１１は、位置関係データベース１０９と地図データベース１１０から位置関係データと地図データを取得して、位置関係編集部１０８が決定した位置関係に該当するメッシュを現場位置の候補に特定する。【選択図】図１
2011221852.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通報された情報に基づいて、現場位置の特定を支援する位置特定装置において、
前記通報された情報より、通報者が視認した目標物の名称と当該目標物の位置属性を表すキーワードとを抽出するキーワード選択部と、
前記目標物の位置属性を表すキーワードに基づいて、前記通報者と前記目標物、又は前記目標物同士の位置関係を決定する位置関係編集部と、
地図上の各目標物の名称と位置情報とを有する位置関係データから、前記キーワード選択部が抽出した目標物の名称と前記位置関係編集部が決定した位置関係に該当する当該地図上の範囲を前記現場位置の候補に特定する検索部とを備えることを特徴とする位置特定装置。
【請求項２】
キーワード選択部は、位置属性として、通報者が視認した目標物の視認角度を表すキーワードを抽出し、
位置関係編集部は、前記目標物の視認角度を表すキーワードに基づいて、前記通報者と前記目標物、又は前記目標物同士の位置関係を決定することを特徴とする請求項１記載の位置特定装置。
【請求項３】
通報時の音声を認識して単語系列に変換する音声認識部を備え、
キーワード選択部は、前記音声認識部が変換した単語系列より、目標物の名称とキーワードを抽出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の位置特定装置。
【請求項４】
検索部は、位置関係データから目標物の位置及び大きさの情報を取得し、地図上の任意の位置から当該目標物の方位角及び仰角を算出して視認可能か否かを判定し、視認可能な場合に当該任意の位置を現場位置の候補に特定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の位置特定装置。
【請求項５】
地図をメッシュに区切り、当該メッシュ間の移動手段を複数設定した地図データを用いて、検索部が特定した現場位置の候補のメッシュを始点にして、地形に応じた最高速の前記移動手段を選択してメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な最大到達範囲を推定する到達範囲推定部を備えることを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の位置特定装置。
【請求項６】
キーワード選択部は、通報者が視認した追跡対象物の移動手段を表すキーワードを抽出し、
到達範囲推定部は、最大到達範囲の推定に加えて、任意の移動手段でメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な到達範囲を推定することを特徴とする請求項５記載の位置特定装置。
【請求項７】
到達範囲推定部は、推定した到達範囲を移動手段別に地図上に表示することを特徴とする請求項５または請求項６記載の位置特定装置。
【請求項８】
到達範囲推定部は、地形に基づいた、メッシュ間の移動可・不可及び移動方向に応じた移動時間の重みを用いることを特徴とする請求項５または請求項６記載の位置特定装置。
【請求項９】
地図をメッシュに区切り、当該メッシュ間の移動手段を複数設定した地図データを用いて、指定されたメッシュを始点にして、地形に応じた最高速の前記移動手段を選択してメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な最大到達範囲を推定する位置特定装置。
【請求項１０】
通報された情報に基づいて、現場位置の特定を支援する位置特定方法において、
前記通報された情報より、通報者が視認した目標物の名称と当該目標物の位置属性を表すキーワードとを抽出するキーワード選択ステップと、
前記目標物の位置属性を表すキーワードに基づいて、前記通報者と前記目標物、又は前記目標物同士の位置関係を決定する位置関係編集ステップと、
地図上の各目標物の名称と位置情報とを有する位置関係データから、前記キーワード選択ステップで抽出した目標物の名称と前記位置関係編集ステップで決定した位置関係に該当する当該地図上の範囲を前記現場位置の候補に特定する検索ステップとを備えることを特徴とする位置特定方法。
【請求項１１】
キーワード選択ステップは、通報者が視認した目標物の名称の視認角度を表すキーワードを抽出し、
位置関係編集ステップは、前記目標物の視認角度を表すキーワードに基づいて、前記通報者と前記目標物、又は前記目標物同士の位置関係を決定することを特徴とする請求項１０記載の位置特定方法。
【請求項１２】
通報者の音声を認識して単語系列に変換する音声認識ステップを備え、
キーワード選択ステップは、前記音声認識ステップで変換した単語系列より、目標物の名称とキーワードを抽出することを特徴とする請求項１０または請求項１１記載の位置特定方法。
【請求項１３】
検索ステップは、位置関係データから目標物の位置及び大きさの情報を取得し、地図上の任意の位置から当該目標物の方位角及び仰角を算出して視認可能か否かを判定し、視認可能な場合に当該任意の位置を現場位置の候補に特定することを特徴とする請求項１０または請求項１１記載の位置特定方法。
【請求項１４】
地図をメッシュに区切り、当該メッシュ間の移動手段を複数設定した地図データを用いて、検索ステップで特定した現場位置の候補のメッシュを始点にして、地形に応じた最高速の前記移動手段を選択してメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な最大到達範囲を推定する到達範囲推定ステップを備えることを特徴とする請求項１０から請求項１３のうちのいずれか１項記載の位置特定方法。
【請求項１５】
キーワード選択ステップは、通報者が視認した追跡対象物の移動手段を表すキーワードを抽出し、
到達範囲推定ステップは、最大到達範囲の推定に加えて、任意の移動手段でメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な到達範囲を推定することを特徴とする請求項１４記載の位置特定方法。
【請求項１６】
到達範囲推定ステップは、推定した到達範囲を移動手段別に地図上に表示することを特徴とする請求項１４または請求項１５記載の位置特定方法。
【請求項１７】
到達範囲推定ステップは、地形に基づいた、メッシュ間の移動可・不可及び移動方向に応じた移動時間の重みを用いることを特徴とする請求項１４または請求項１５記載の位置特定方法。
【請求項１８】
地図をメッシュに区切り、当該メッシュ間の移動手段を複数設定した地図データを用いて、指定されたメッシュを始点にして、地形に応じた最高速の前記移動手段を選択してメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な最大到達範囲を推定する位置特定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、通報された情報から現場を特定する位置特定装置及びその方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
警察、消防、自衛隊、及びロードサービス業務等では、いちはやく通報に対処する必要がある。例えば１１０番通報は各県警の通信指令装置で受理される。平成２０年警察白書によれば１１０番通報が受理されてから通報者のもとに警察官が到着するまで平均約７分の時間がかかっており、この時間を短縮するのが課題となっている。１１０番通報の受理者の主な作業は以下（１）〜（４）である。
（１）通報者から「事件」か「事故」かの２分類を確認する。
（２）「いつ」、「どこ」で、「何」があったか、通報者氏名、怪我人の有無、１１９番通報したかを確認する。
（３）通報者の居場所を確認して、カーロケータシステムにより近くの警察官に指示を出し、急行させる。
（４）事件の場合は、犯人の情報を確認し、犯人逮捕のための手配を行う。
【０００３】
上記（３）において、通報手段に応じて以下の処理（１）〜（４）により居場所を特定する。
（１）通報手段が固定電話の場合、電話番号から住所を特定する。
（２）公衆電話の場合、ボックス番号を通報者に読んでもらい通報位置を特定する。
（３）ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）機能付きの携帯電話の場合、ＧＰＳデータの送信が許可されていれば、ＧＰＳデータを取得し、場所を特定する。ＧＰＳデータの送信が許可されていなければ、センタに問い合わせてからＧＰＳデータを取得し、場所を特定する。
（４）ＧＰＳ機能のない携帯電話の場合、基地局の情報からおおよその位置情報を取得し、場所を特定する。
【０００４】
通報手段が上記（３）の携帯電話の場合に、以下の課題（１）〜（３）がある。
（１）ＧＰＳ機能付きの携帯電話でも、機種により精度の誤差がある。
（２）ビルの陰及び地下等、ＧＰＳ衛星が見通せない場所にあっては、従来技術では位置が正確に取得できない。
（３）ＧＰＳ衛星の老朽化により、精度低下の懸念がある。
【０００５】
このように、携帯電話から通報者の位置情報が通知されるようになっているが、状況により誤差が生じるため、結局は従来通りに、受理者が通報者から通報場所の説明を受けている。このとき、通報者が通報場所、即ち現在位置を知らなければ周辺の目標物に基づいて位置を特定することになるが、これでは特定に時間がかかるという問題がある。
【０００６】
このような通信指令装置では、通報場所を特定する方法として、特許文献１，２に開示された方法が用いられている。また、指定の時間内に到達可能な範囲を推定する到達範囲推定方法として、特許文献３及び非特許文献４に開示された方法が用いられている。他方、非特許文献１〜３には、音声認識に関する技術が開示されている。以下に用いる専門用語はこれらの文献に著される用語を用いるものとする。
【０００７】
特許文献１には、携帯電話等、発信地照会システムを利用できず、かつ、通報者も当該地において土地勘が無い場合でも、通報者から見える目標物の情報と、どこから、どこへ向う経路上にいるのかを、出発地点と到着地点の２つの情報とを通報者から得ることで、通報者の移動した足跡に基づいて、移動間の複数の目標物の入力により通報者の通報地点を迅速に特定する技術が開示されている。
【０００８】
特許文献２には、特許文献１と同様に携帯電話等、発信地照会システムを利用できず、かつ、通報者も当該地において土地勘が無い場合でも、通報者から見える複数の目標物の情報と、距離の情報とを用いることで、通報者の位置情報を迅速に得る技術が開示されている。例えば、「近くにガソリンスタンドとコンビニエンスストアが見える」といった曖昧な表現から現場の絞込みが可能である。
【０００９】
特許文献３には、道路ネットワーク解析により、指定の時間内に到達可能な範囲を推定する到達範囲推定技術が開示されている。移動手段が二輪車又は自動車の場合に、指定時間の３分の２は幹線道路を解析し、残り３分の１は細い道路を解析することで、精度を落とさずに解析効率を向上している。このように道路の種別を設定して、単一の乗り物による到達範囲の解析を可能にしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００６−２９３０３７号公報
【特許文献２】特開２００１−３３１４９１号公報
【特許文献３】特開平６−５２４８４号
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】鹿野清宏、伊藤克亘、河原達也、武田一哉、山本幹雄著「音声認識システム」株式会社オーム社、２００１年
【非特許文献２】北研二著、辻井潤一編著「確率的言語モデル」東京大学出版会、１９９９年
【非特許文献３】中川聖一著「確率モデルによる音声認識」社団法人電子情報通信学会、１９８８年
【非特許文献４】Ｄｉｊｋｓｔｒａ，Ｅ．Ｗ．、Ａ  Ｎｏｔｅ  ｏｎ  Ｔｗｏ  Ｐｒｏｂｌｅｍｓ  ｉｎ  Ｃｏｎｎｅｘｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｇｒａｐｈｓ、Ｉｎ  Ｎｕｍｅｒｉｓｃｈｅ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｋ  １、ｐｐ．２６９−２７１、１９５９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、特許文献１に係る方法では、出発地点と到着地点を入力しなければならず、入力に時間がかかるという課題があった。特に、出発地点から到着地点までの経路の距離が長い場合には、その間に目視した目標物も多くなるため、検索対象が多くなり、検索速度へも大きく影響する懸念がある。
【００１３】
また、特許文献２に係る方法では、例えば１１０番通報の通信指令装置の場合には県域全体が通報対象となるため、曖昧な表現で検索すると多くの現場候補が検索抽出されてしまうことがある。そのため、特に類似した現場を精度よく絞り込むことができないという課題があった。すると、例えば通報があった場所ではなく、そこに類似かつ近接した誤った場所が検索抽出され、その誤った場所に警察官を急行させてしまうといった事態が起こりうる。
【００１４】
また、特許文献３に係る方法では、単一の移動手段による到達範囲を解析するが、例えば犯人が逃走する移動範囲を推定する場合には、正確な移動範囲の推定よりも、最大移動範囲を推定して、検問することが重要となる。また、犯人は、交通法規の無視、様々な移動手段の利用、及び通行不可能な場所の通行等により逃走を図ることが予想されるため、適切な逃走範囲の推定方法が必要となる。
【００１５】
また、非特許文献１〜３に係る方法は発話音声を認識する汎用的な方法であって、発話音声から通報位置を検索する技術については開示されていない。また、非特許文献４には理論上の最短経路探索のアルゴリズムが開示されているが、現実の逃走の地形及び逃走手段を考慮した逃走範囲の推定方法については開示されていない。
【００１６】
このように、従来の通信指令装置は、複数の目標物、移動距離、道路名等の情報だけでは、県警等の広域の現場特定の際に検索の絞込みが困難な場合があった。また、事件通報の場合に、追跡対象となる犯人の最大逃走範囲及び逃走手段別の逃走範囲の精度の良い推定が困難であった。
【００１７】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、通報者に土地の知識が無い場合でも、視認できる目標物に関する情報から迅速かつ正確に現場位置を絞り込むことを目的とする。また、事件通報の場合に、追跡対象となる犯人の最大到達範囲を精度良く推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
この発明に係る位置特定装置は、通報された情報より、通報者が視認した目標物の名称と当該目標物の位置属性を表すキーワードとを抽出するキーワード選択部と、目標物の位置属性を表すキーワードに基づいて、通報者と目標物、又は目標物同士の位置関係を決定する位置関係編集部と、地図上の各目標物の名称と位置情報とを有する位置関係データから、キーワード選択部が抽出した目標物の名称と位置関係編集部が決定した位置関係に該当する当該地図上の範囲を現場位置の候補に特定する検索部とを備えるものである。
【００１９】
この発明に係る位置特定装置は、地図をメッシュに区切り、当該メッシュ間の移動手段を複数設定した地図データを用いて、指定されたメッシュを始点にして、地形に応じた最高速の移動手段を選択してメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な最大到達範囲を推定するものである。
【００２０】
この発明に係る位置特定方法は、通報された情報より、通報者が視認した目標物の名称と当該目標物の位置属性を表すキーワードとを抽出するキーワード選択ステップと、目標物の位置属性を表すキーワードに基づいて、通報者と目標物、又は目標物同士の位置関係を決定する位置関係編集ステップと、地図上の各目標物の名称と位置情報とを有する位置関係データから、キーワード選択ステップで抽出した目標物の名称と位置関係編集ステップで決定した位置関係に該当する当該地図上の範囲を現場位置の候補に特定する検索ステップとを備えるものである。
【００２１】
この発明に係る位置特定方法は、地図をメッシュに区切り、当該メッシュ間の移動手段を複数設定した地図データを用いて、指定されたメッシュを始点にして、地形に応じた最高速の移動手段を選択してメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な最大到達範囲を推定するものである。
【発明の効果】
【００２２】
この発明によれば、通報者が視認した目標物の名称と位置属性を表すキーワードを抽出し、通報者と目標物、又は目標物同士の位置関係を決定し、地図上の各目標物の名称と位置情報とを有する位置関係データから該当する地図上の範囲を現場位置の候補に特定するようにしたので、通報者に土地の知識が無い場合でも、視認できる目標物に関する情報から迅速かつ正確に現場位置を絞り込むことができる。
【００２３】
この発明によれば、地形に応じた最高速の移動手段を選択してメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な最大到達範囲を推定するようにしたので、事件通報の場合に、追跡対象物の最大到達範囲を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】この発明の実施の形態１に係る通信指令装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る通信指令装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】言語辞書の一例を示す図である。
【図４Ａ】位置属性表現の単語列と認識単語列との対応表の前半部分である。
【図４Ｂ】位置属性表現の単語列と認識単語列との対応表の後半部分である。
【図５】通報者から視認できる目標物の方向の例を示す図である。
【図６】通報者から視認できる目標物の方向関係、又は目標物同士の方向関係を示す図である。
【図７】象限と方向方位表現との対応表である。
【図８】通報者と目標物の位置関係の制約の表示例を示す図である。
【図９】地図データの一例を示す図である。
【図１０】図９に示す地図データに対応する位置関係データの一例を示す図である。
【図１１】検索した現場位置の候補の表示例を示す図である。
【図１２】目標物の視認判定を説明するための図であり、図１２（ａ）は上面図、図１２（ｂ）は側面図である。
【図１３】この発明の実施の形態２に係る通信指令装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】実施の形態２に係る通信指令装置の動作を示すフローチャートである。
【図１５】事件表現の単語列と認識単語列との対応表である。
【図１６】通報者と目標物の位置関係の制約と、犯人逃走情報の表示例を示す図である。
【図１７】地図データが有する、逃走範囲推定用のグラフ構造の一例を示す図である。
【図１８】逃走手段と移動所要時間の対応表である。
【図１９】逃走範囲の推定方法を説明するための図である。
【図２０】逃走範囲の推定方法を説明するための図である。
【図２１】逃走範囲の推定方法を説明するための図である。
【図２２】推定した逃走範囲を逃走手段別に表示した例を示す図である。
【図２３】推定した逃走範囲の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
実施の形態１．
図１に示す通信指令装置は、電話回線等の音声データを入力側にして、通話音声を入力する音声入力部１０１と、通報の位置情報を取得する位置情報取得部１０２と、言語辞書１０３及び音響辞書１０４を用いて通話音声のうちの受理者の復唱音声を認識する音声認識部１０５と、非音声情報を入力する非音声入力部１０６と、音声認識結果の単語系列からキーワードを抽出選択するキーワード選択部１０７と、キーワードに従って通報者と目標物又は目標物同士の位置関係を得る位置関係編集部１０８と、この位置関係に基づいて位置関係データベース１０９と地図データベース１１０から現場候補を検索する検索部１１１と、検索した現場候補を表示する表示部１１２とを備える。
【００２６】
音声入力部１０１は、通話音声の入力装置である。この音声入力部１０１は、電話回線等の通話音声のうち、コンバージャ等の装置を用いて送話側（通報者）と受話側（受理者）を分離し、２チャンネルに音声を分離して入力する。
【００２７】
位置情報取得部１０２は、通報者の通報手段に応じて、通報者の位置情報を取得する。固定電話の場合、位置情報取得部１０２に電話番号と住所の対応関係を予め記憶させておき、電話番号から住所を特定する。公衆電話の場合は、位置情報取得部１０２にボックス番号と位置の対応関係を予め記憶させておき、通報者にボックス番号を読んでもらって通報位置を特定する。ＧＰＳ機能付きの携帯電話の場合、ＧＰＳデータの送信が許可になっていれば、ＧＰＳデータを取得して場所を特定する。ＧＰＳデータの送信が不可になっているときは、センタに問い合わせてからＧＰＳデータを取得して場所を特定する。ＧＰＳ機能なしの携帯電話の場合、基地局の情報からおおよその位置情報を取得して場所を特定する。
【００２８】
言語辞書１０３には、非特許文献１〜３に記述されたような、形態素等の日本語の構成単位（以下、単語と呼ぶ）について直前のｎ−１単語に対する条件付き単語出現確率の積でモデル化したｎ−ｇｒａｍ言語モデルを用いる。この言語辞書１０３として、一定の範囲ごとに複数の位置に対応する言語モデルを予め生成する。言語モデルは、事前に通報通話を単語系列にした情報と、位置関係データベース１０９の情報を混合して、事前にパラメータ学習して作成することとし、この方法の詳細は後述する。音声認識部１０５は、言語辞書１０３が保持する複数の言語モデルのうちから、位置情報取得部１０２で得られた通報位置に最も近い言語モデルを選択して読み込むことになる。
【００２９】
音響辞書１０４には、非特許文献１〜３に記述されたような、音素を単位として、入力音響特徴ベクトルを各状態が１６混合ガウス分布、時系列を自己回帰アークあり、後戻りアーク無しの３状態の隠れマルコフモデルとしてモデル化した音響モデルを用いる。この音響モデルは、多数の話者の音声からパラメータ学習して使用する。
【００３０】
音声認識部１０５は、音声入力部１０１が入力した入力音声のうち、受理者の音声をＡＤコンバータによりデジタル情報に交換し、このデジタル情報を音声を良く表す特徴ベクトルへ適当な時間間隔で変換する。音声認識部１０５は続けて、言語辞書１０３の言語モデル及び音響辞書１０４の音響モデルを参照して、言語モデルに登録された単語のうち受理者の音声と照合の度合いが最も高い単語又は単語系列を得る。例えば、音声を良く表す特徴ベクトルとして、１０ｍｓ間隔で２５６点フーリエ変換及び対数化し、さらに逆フーリエ変換して算出される１２次元のメルケプストラムと、その時間方向の１次回帰係数を用いる。
【００３１】
非音声入力部１０６は、キーボード等から構成され、音声認識部１０５が入力できない場合、又は認識誤りを起こす場合等に、受理者がキーボードを操作して入力したキーワードを受け付ける。なお、キーボードによる入力以外に、手書き認識による入力等、他の方法を用いても良い。
【００３２】
キーワード選択部１０７は、音声認識部１０５の音声認識結果の単語系列から、検索対象となる目標物名称と位置関係を示すキーワード列を抽出し、これを検索表現に変換して位置関係編集部１０８へ出力する。詳細は後述する。
【００３３】
位置関係編集部１０８は、得られたキーワードを変換した検索表現をもとに、通報者と目標物の位置関係、又は目標物同士の位置関係を制約した情報を生成して、表示部１１２に出力する。詳細は後述する。
【００３４】
位置関係データベース１０９は、目標物の位置関係を記憶しているデータベースである。
また、地図データベース１１０は、この通信指令装置が対象とする範囲の地形データを記憶しているデータベースである。詳細は後述する。
【００３５】
検索部１１１は、位置情報取得部１０２が取得した位置情報と、位置関係データベース１０９と、地図データベース１１０とを参照して、位置関係編集部１０８が生成した目標物の位置関係の制約に該当する位置を検索して、検索結果を現場候補として表示部１１２に出力する。詳細は後述する。
【００３６】
表示部１１２は、表示装置を備え、位置関係編集部１０８が決定した目標物の位置関係の情報、及び検索部１１１が検索した現場候補を表示装置に表示させる。
【００３７】
次に、図２に示すフローチャートを用いて、通信指令装置の動作を説明する。通信指令装置が処理を開始すると、先ず音声入力部１０１が通報者の通話音声と受理者の通話音声とを分離して入力する（ステップＳＴ１）。
【００３８】
続いて、位置情報取得部１０２が通報者の通報手段に応じた位置情報を取得する（ステップＳＴ２）。
【００３９】
続いて、音声認識部１０５が位置情報をもとにして、言語辞書１０３から最適な言語モデルを選択する（ステップＳＴ３）。ここで、図３を用いて、言語辞書１０３の作成方法の詳細を説明する。例えば１１０番通報用の通信指令装置の場合、従来のような位置毎に辞書を構築して用いる方法では、通報位置Ｍ，Ｎそれぞれに対して、当該通報位置Ｍ，Ｎそれぞれを中心にした一点鎖線で囲う範囲内に含まれる目標物名称を辞書登録することになるが、一点鎖線で囲う範囲を広げて管轄地域内（例えば県内）全域の目標物を認識対象とすると目標物が数万件にも及び、認識精度が低下してしまう。そこで、本実施の形態１では、認識対象の目標物が膨大な場合には、認識精度を向上するために位置毎に視認可能な目標物の言語モデルを構築し、言語辞書１０３に格納しておく。具体的には、地図中の任意の地点からＧＰＳ等の位置誤差を考慮した範囲（およそ数百ｍ、本実施の形態１では半径３００ｍとする）内に視認できる目標物名称を対象に、言語モデルを生成する。図３の例では、通報位置Ｍ，Ｎそれぞれから視認できる目標物名称（破線で示す）を対象にそれぞれ言語モデルを生成する。言語モデルは、事前に学習用の通報通話音声をコーパスとした単語系列から得た通話単語３−ｇｒａｍ言語モデルと、本地図上の視認可能な目標物名称と位置関係データベース１０９に記述のある認識単語列の組み合わせから生成した目標物単語３−ｇｒａｍ言語モデルとを混合することにより生成する。なお、目標物の視認判定処理は後述する。
【００４０】
続いて、音声認識部１０５が受理者の通話音声を認識して、単語系列に変換する（ステップＳＴ４）。音声認識を利用することにより、迅速に単語系列を取得できる。
【００４１】
続いて、キーワード選択部１０７が、得られた単語系列の中から検索に必要なキーワードを選択する（ステップＳＴ５）。この処理は、得られた単語系列から、目標物名称の他、ジャンル表現、方向方位表現（視認角度を表すキーワード）、属性表現、及び距離表現（これらを総称して、以後、位置属性表現と呼ぶ）に関する一連の表現に一致する単語列を抽出して、対応する位置属性表現をキーワードにし、検索表現に変換することで実現する。
【００４２】
具体的には、キーワード選択部１０７が、図４Ａ（ａ），（ｂ）及び図４Ｂ（ｃ）〜（ｄ）に示すような位置属性表現の単語列と認識単語列との対応表を備え、音声認識部１０５で得られた単語系列中の単語列が認識単語列に一致していれば、この認識単語列に対応する位置属性表現をキーワードとして抽出する。例えば、音声認識部１０５で得られた単語系列中の単語「本屋」は、図４Ａ（ａ）の認識単語「本屋」に一致するので、この認識単語「本屋」に対応する位置属性表現「書店」がキーワードとして抽出される。
【００４３】
図４Ａ（ａ）の目標物ジャンル表現は、個々の目標物を示す単語の上位概念を、単語表記のあいまい性を吸収するためにまとめた表現である。例えば、通報者が、「本屋」といっても、「ブックストア」といっても、「書店」というジャンルで統一して検索を可能にする。本実施の形態１の例では、ジャンルの分類がさらに大分類に統合される場合に上位に記述し細分類を（）内に記述することで、階層的な分類に対応している。例えば、通報者が、「そば屋」を「食堂」と間違えても、大分類の「飲食店」で検索可能にする。
【００４４】
図４Ａ（ｂ）の方位方向表現は、目標物又は通報者の方向性を表す表現をまとめたものである。対応表中の「／」は単語の区切りであり、「〜」は、目標物又は通報者の文中での出現位置を示している。例えば、「前／に／郵便局」といった場合には、通報者の前方に「郵便局」があることがわかる。
【００４５】
図４Ｂ（ｃ）の属性表現は、目標物の属性を示す表現をまとめたもので、対応表中の「／」は単語の区切りであり、「〜」は、目標物の文中での出現位置、「？」は任意の数字を示している。例えば、「△△会社／の／駐車場／に」という入力に対して、キーワード選択部１０７が目標物「△△会社」を抽出するとともに、位置関係として「△△会社」ではなく、属性値を用いた後述する処理で「△△会社の駐車場」の位置を正しく検索することができる。
【００４６】
図４Ｂ（ｄ）の距離表現は、目標物又は通報者との距離を表現するものである。対応表中の「／」は単語の区切りであり、「〜」は、目標物又は通報者の文中での出現位置を示している。キーワード選択部１０７は、「〜」に該当する目標物、又は通報者までの距離関係を抽出する。例えば、「近く／に／ブックショップ／が／あり／遠く／に／小学校／が／見える」といった場合には、通報者に対して「ブックショップ」より「小学校」は遠くの位置にあることが得られる。
【００４７】
図４Ｂ（ｅ）の対象表現は、説明対象が、目標物であるのか、通報者であるのかを決定するための表現である。例えば、「郵便局／が／見える」といった場合には、目標物である「郵便局」が通報者から視認できる位置関係にあることを示す。「郵便局／に／居る」といった場合には、目標物である「郵便局」に通報者が待機していることがわかる。
【００４８】
ここで、通報者が視認した目標物を受理者に伝えた場合の具体例を一例示す。音声認識部１０５において「前／に／スタンド／が／あって／後ろ／に／コンビニ／です／ね」という発話が認識されたものとする。そしてキーワード選択部１０７において「前／に」→「前」、「スタンド」→「ガソリンスタンド」、「後ろ／に」→「後」、「コンビニ」→「コンビニエンスストア」のようにキーワードが選択される。
【００４９】
続いて、位置関係編集部１０８が、選択されたキーワードから目標物同士、又は通報者と目標物の位置関係を決定する（ステップＳＴ６）。
以下、上述の「前／に／スタンド／が／あって／後ろ／に／コンビニ／です／ね」という発話例を用いて説明する。
【００５０】
図５（ａ）〜図５（ｃ）に、通報者から視認できる目標物の方向の例を３つ示す。「前に目標物１、後ろに目標物２」という場合には、通報者、目標物１、及び目標物２の位置関係は図５（ａ）に示す方向関係になる。同様に、「前に目標物１、右に目標物２」の場合は図５（ｂ）、「左に目標物１、右に目標物２」の場合は図５（ｃ）になる。なお、この例では、４５度（π／４）ごとの８象限方向で方向関係を規定するが、例えば図５（ｃ）に示す左右の場合にきっちりと１８０度（π／８）の角度差でなくとも、通報者が「左に目標物１、右に目標物２」と言う場合もあるため、方向関係に誤差の角度を考慮してもよい。
【００５１】
このような方向関係を網羅した結果を、図６（ａ）〜図６（ｃ）に示す。図６（ａ）は、通報者と目標物の方向関係を網羅した図であり、このようにおおよそ８方向に分類して目標物の方向を決定する。また、通報の表現には、目標物同士の方向関係もある。これを網羅した結果が図６（ｂ）であり、このように目標物１を中心として目標物２の方向関係をおおよそ８方向に分類する。また、方位を網羅した結果は図６（ｃ）に示す。方位と方向の違いは、後述する制約の適用において、方向は回転して制約を適用するが、方位は固定して制約を適用するかにある。
【００５２】
位置関係編集部１０８は、この方向方位表現に基づいて目標物の角度差を得る。図７は、象限と方向方位表現との対応表である。位置関係編集部１０８は、方向方位表現に対応する象限の数値ｘ＝０〜７を用いて、目標物１の象限ｘ１に対する目標物２の象限ｘ２の角度差ωを下式（１）により、時計回り方向として計算して制約角度を算出する。ここで、ｘ１は目標物１の象限の数値、ｘ２は目標物２の象限の数値、ｍｏｄは剰余の演算子である。
2011221852.tif 000003
【００５３】
位置関係編集部１０８は、このようにして得たキーワード情報から位置情報を計算する。この例では、方向方位表現「前」の後にジャンル表現「ガソリンスタンド」、方向方位表現「後ろ」の後にジャンル表現「コンビニエンスストア」が出現しているので、位置関係編集部１０８は方向表現をまとめて表示部１１２へ出力する。表示部１１２は、この方向表現に基づく位置関係の制約を、受理者へ図７に示すように提示する。なお、図示例では２つの目標物の角度差を提示したが、この２つの目標物の角度差を別の角度差の情報と組み合わせることで、３つ以上の目標物の角度差を提示してもよい。
【００５４】
ところで、本実施の形態１の通信指令装置は、入力に音声認識を用いているため、キーワードの認識誤りが発生する可能性がある。また、位置属性表現は上述の処理で１００％正解するとは限らないため、誤りがある場合は受理者がこれを修正する。修正はステップＳＴ６にて行うものとし、受理者が、非音声入力部１０６からのキーボード入力により、テキストベースで修正する。修正箇所がなくなった段階で、受理者はテキストを確定し、修正を終了する。
【００５５】
続いて、後述のステップＳＴ７の処理に用いる、位置関係データ１０９ａについて説明する。位置関係データ１０９ａは、位置関係データベース１０９が保持するデータであり、後述する地図データ１１０ａから事前に生成したデータである。また、地図データ１１０ａは、図９に示すように、東西方向に５ｍ間隔のＸ座標を設け、北南方向に５ｍ間隔のＹ座標を設けて、地形を５ｍ間隔のメッシュに分割した地図である。
【００５６】
図１０に、図９に示す地図データ１１０ａに対応する位置関係データ１０９ａを示す。図１０に示すように、位置関係データ１０９ａには、それぞれの目標物に対応してユニークなＩＤ番号が付与されている。また、それぞれの目標物には、検索目標物名称として正式名称が、また、ジャンルとして、前述の図４Ａ（ａ）のジャンル表現通り、検索のために統一された表現が付与されている。さらに、目標物の東西方向の位置と距離とを地図データ１１０ａ上のＸ座標（東端の位置と西端の位置の分割値）で表現する。南北方向においても、東西同様にＹ座標（北端の位置と南端の位置の分割値）で表現する。また、属性としては、前述の図４Ｂ（ｃ）の通り、目標物の特徴となる属性表現が付与されている。このとき、隣接属性については、「隣接」に後続して隣接する目標物のＩＤ番号を記述する。「間接隣接」については、記憶容量削減の目的で、隣接表現に接続して「／」の後に間接隣接する目標物のＩＤ番号を記述する。例えば、ＩＤ番号００１は、正式名称「△△会社」で、ジャンルは「工場」であり、建物の高さは「２０ｍ」、「５階建て」で、「車道」と「河川」に隣接しており、「車道」をはさんで「団地」が間接隣接し、さらに敷地内に駐車場を有しており、駐車場の場所はＸ＝１〜２，Ｙ＝１〜２のメッシュ内であることを示す。このような位置関係データ１０９ａは、地図データ１１０ａと、登記簿等の情報とから事前に作成して位置関係データベース１０９に格納しておくものとする。
【００５７】
地図データ１１０ａは、先に示した図９のような、地形を表示するためのデータであり、デジタル化して地図データベース１１０に格納しておくものとし、表示部１１２から表示装置に表示可能である。
【００５８】
続いて、検索部１１１が、ステップＳＴ６で決定した通報者と目標物の位置関係又は目標物同士の位置関係の情報と、事前に作成しておいた位置関係データ１０９ａ及び地図データ１１０ａとを用いて、対象となる現場位置を検索する（ステップＳＴ７）。なお、検索部１１１は、位置情報取得部１０２が取得した通報の位置情報に基づいて、その付近の位置関係データ１０９ａ及び地図データ１１０ａを位置関係データベース１０９及び地図データベース１１０から取得して、検索に用いる。
【００５９】
ここでは、図９に示す地図データ１１０ａを例に、先の「前／に／スタンド／が／あって／後ろ／に／コンビニ／です／ね」の検索例を説明する。検索部１１１は、地図データ１１０ａの全てのメッシュについて、０〜７象限（図７に示す）の方向に位置する目視可能な目標物を検索する。例えばＸ＝３，Ｙ＝２のメッシュから１，２，３象限に「団地」が視認可能と判定できる。これは、図１０に示す位置関係データ１０９ａにある、ＩＤ番号００３の団地の南北の幅（Ｙ）から左右の方位角を得、メッシュ位置の車道と団地の建物の高さ２４ｍから仰角を得て、視認できることを判定するのであるが、この視認判定の詳細については後述する。同様にして、Ｘ＝３，Ｙ＝２のメッシュから５，６，７象限に「工場」が視認可能と判定できる。
【００６０】
通報者と目標物及び目標物同士の位置関係を示す「前」「ガソリンスタンド」、「後ろ」「コンビニエンスストア」より、上式（１）を演算すると、目標物１「ガソリンスタンド」の象限ｘ１「０」に対する目標物２「コンビニエンスストア」の象限ｘ２「４」の角度差ω＝４となる。検索部１１１は、前述の視認判定を、角度差ω＝４の制約に基づいて、全てのメッシュで全ての方向に関して行う。つまり、検索部１１１は、目標物１のジャンルが「ガソリンスタンド」であり、目視可能象限をｘ１としたとき、目標物２としてジャンルが「コンビニエンスストア」の目標物がｘ２の象限に目視でき、これに対する上式（１）の角度差ωが４になるかを計算する。これを全てのメッシュについて計算すると、Ｘ＝３，Ｙ＝５〜６のメッシュにおいて角度差ω＝４が成立するという結果が得られるので、検索部１１１はこの座標を現場候補として出力する。
【００６１】
この例では、通報者から見た方向性を制約にした検索を行ったが、これに限定されるものではなく、例えば発話の音声認識結果が「東／に／スタンド／が／あって／西／に／コンビニ／です／ね」という場合には、図７の方位表現に対応する象限を固定値として視認判定の計算を行って、現場候補を検索する。具体的には、検索部１１１が「ガソリンスタンド」を６象限に固定し、「コンビニエンスストア」を２象限に固定して、全てのメッシュについて視認判定することにより、方位の制約に対応した検索結果が得られる。
また、例えば「△△会社／の／駐車場／に」という入力の場合、検索部１１１は、図１０に示す位置関係データ１０９ａにあるＩＤ番号００１の△△会社の駐車場（２，２，１，１）を検索することにより、△△会社ではなく、その駐車場の位置を正しく検索することができる。
【００６２】
続いて、表示部１１２が、検索部１１１の検索結果として得られたＸ＝３，Ｙ＝５〜６のメッシュを表示装置に表示させる（ステップＳＴ８）。表示例を図１１に示す。本実施の形態１では、現場候補のメッシュを図１１のように破線で囲んで、現場位置候補Ａとして強調表示することで、受理者に通知する。
【００６３】
次に、図１２を用いて、ステップＳＴ７で検索部１１１が行う目標物の視認判定処理を説明する。図１２（ａ）は目標物１１〜１４の上面図、図１２（ｂ）は目標物１１〜１４の側面図である。また、実線の矢印は、通報者１５の視線の向いている方向を示す基準視線１６である。図１２（ｂ）の側面図では、基準視線１６は、地平線方向、平均身長約１．６ｍの高さに平行な視線とする。図１２（ａ）の上面図では、基準視線１６は、目標物１１〜１４に向った任意の視線方向とする。図１２（ａ）の上面図の場合、検索部１１１は、下式（２）により視線方向角θを計算する。ここで、θは視線方向角、ｘ０，ｙ０は図９中のＸ，Ｙ座標で表した通報者の位置、ｘ１，ｘ２，ｙ１，ｙ２は図１０中のＸ，Ｙで表した目標物の座標である。
2011221852.tif 000004
【００６４】
また、図１２（ａ）の上面図において、破線の矢印は、基準視線１６の方向から目標物１１〜１４それぞれで最大となる左右の視線を示す。破線の矢印で示す各視線と基準視線１６とのなす角を、左方位角θｌ、右方位角θｒと定義し、下式（３）で表す。
2011221852.tif 000005
【００６５】
検索部１１１は、左方位角θｌ及び右方位角θｒそれぞれを各目標物１１〜１４の近い順に比較し、相対的に遠い目標物の左方位角θｌ又は右方位角θｒが、相対的に近い目標物のうちの最大の左方位角θｌ又は右方位角θｒよりも大きい場合に視認できると判定する。図１２の例では、目標物１１が最大の左方位角θｌ及び右方位角θｒをなしているので、上面から見ただけでは目標物１１以外の目標物１２〜１４は視認できるか否か判定できない。従来の地図データは上面から見た情報しかないため、このような場合に視認可能か否か判定ができない問題があった。
【００６６】
この問題解決のため、本実施の形態１の検索部１１１は、図１２（ｂ）の側面図に示すような高さ情報も用いて、視認判定を行う。図１２（ｂ）の側面図では、基準視線１６の方向の視線方向角θは０である。このとき、各目標物１１〜１４の視認できる角度は、下式（４）より、目標物の最高点の仰角θｈから求められる。ここで、θｈは図１２（ｂ）中に示す仰角、ｘ０，ｙ０は図９中のＸ，Ｙ座標で表した通報者の位置、ｘ１，ｘ２，ｙ１，ｙ２は図１０中のＸ，Ｙで表した目標物の座標、ｈは図１０中に示す目標物の高さである。
2011221852.tif 000006
【００６７】
検索部１１１は、上式（４）により求めた仰角θｈを各目標物１１〜１４の近い順に比較し、相対的に遠い目標物の仰角θｈが相対的に近い目標物の仰角θｈよりも大きい場合に視認できると判定する。
【００６８】
この詳細を、図１２（ｂ）を用いて説明する。図１２（ｂ）において、目標物１１は空き地、駐車場等の高さのない目標物である。基準視線１６と最大の角をなす破線の矢印が、目標物１１への視線であるが、上式（４）より負の値となるため俯角であるが、負の仰角θｈとして扱うことで検索部１１１にて視認判定ができる。
目標物１２は建物等の目標物であり、目標物１１よりも大きい仰角となるため、目標物１２は視認可能である。
目標物１３の仰角は、目標物１２の仰角より小さくなり、かつ、図１２（ａ）でも左右方位角が目標物１２の左右方位角より小さいため、視認不可能と判定できる。
目標物１４の仰角は、目標物１２の仰角より大きいため、通報者１５と目標物１４の距離は離れているが、視認可能である。
【００６９】
以上より、実施の形態１によれば、通信指令装置が、通話音声を入力する音声入力部１０１と、おおよその通報位置を取得する位置情報取得部１０２と、通話音声から受理者の通話音声を音声認識して単語系列に変換する音声認識部１０５と、この単語系列より、通話者が視認した目標物の名称と位置属性表現をキーワードとして抽出するキーワード選択部１０７と、目標物の位置属性表現に基づいて、通報者と目標物又は目標物同士の位置関係を決定する位置関係編集部１０８と、地図データ１１０ａ上の各目標物の名称と位置情報とを有する位置関係データ１０９ａから、キーワード選択部１０７が抽出した目標物の名称と位置関係編集部１０８が決定した位置関係に該当する地図データ１１０ａ上のメッシュを現場位置の候補に特定する検索部１１１と、現場位置の候補を強調した地図を表示する表示部１１２とを備えるように構成した。このため、通報者に土地の知識が無い場合でも、視認できる目標物から得られる、方向又は方位、及び目標物の属性に関する情報から、迅速かつ正確に現場位置を絞り込むことができる。
【００７０】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、通報者と受理者の通報対話をもとに、現場位置の候補を検索するようにしたものであるが、次に、本実施の形態２では、通報が事件である場合に、通報対話をもとに犯人の逃走範囲（所定時間に到達可能な到達範囲）を推定する構成を説明する。
【００７１】
図１３に示す、実施の形態２に係る通信指令装置は、逃走範囲を推定する逃走範囲推定部（到達範囲推定部）１１３を新たに設け、その他の構成は上記実施の形態１（図１）と同様である。この構成により、犯人の逃走範囲を推定して推定結果を受理者に提示する。
【００７２】
逃走範囲推定部１１３は、位置関係編集部１０８より出力された犯人の逃走情報と、地図データベース１１０の各メッシュの属性より得られた重み方向付きグラフと、検索部１１１より検索された現場候補の位置を開始点として、犯人の逃走範囲を推定する。
【００７３】
次に、図１４に示すフローチャートを用いて、通信指令装置の動作を説明する。ここでは、入力例として「前／に／スタンド／が／あって／後ろ／に／コンビニ／です／ね」、「たった今／犯人／は／男／で／自転車／で／北西／の／方向／へ／逃げた／ん／です／ね」という受理者の発話を用いて説明する。
【００７４】
なお、図１４に示すステップＳＴ１〜ＳＴ４，ＳＴ７の各処理は図２と同様のため、説明を省略する。
【００７５】
続いて、キーワード選択部１０７が上記実施の形態１と同様にキーワード選択を行うが、本実施の形態２では目標物の名称と位置属性表現に加えて、さらに犯人の人数、年齢、性別、身長、体格、髪型、凶器、逃走方向、逃走方法、発生時刻、及び服装をキーワードとして抽出する（ステップＳＴ１１）。新たに追加したこれらの情報は、事件表現と称す。事件表現に関する一連の表現を、図１５に示す。図中「？」は任意の数字を表し、「☆」は任意の方向方位表現を表す。
【００７６】
キーワード選択部１０７は、キーワード選択により、「前／に」→「前」、「スタンド」→「ガソリンスタンド」、「後ろ／に」→「後」、「コンビニ」→「コンビニエンスストア」という位置属性表現のキーワードを選択し、さらに、「たった今」→「発生時刻（０）」、「男／で」→「性別男」、「自転車／で」→「逃走方法（２輪）」、「北西／の／方向」→「逃走方向西北」という事件表現のキーワードも選択する。
【００７７】
続いて、位置関係編集部１０８が、選択されたキーワードから通報者と目標物の位置関係、又は目標物同士の位置関係を決定して、位置属性表現として受理者に提示すると共に、犯人逃走情報を生成して合わせて提示する（ステップＳＴ１２）。受理者への提示例を図１６に示す。編集は上記実施の形態１と同様に非音声入力部１０６により行い、修正箇所がなくなった段階で受理者はテキストを確定し修正を終了する。
【００７８】
続いて、検索部１１１が、ステップＳＴ１２で決定した目標物の位置関係の情報と、事前に作成しておいた位置関係データ１０９ａ及び地図データ１１０ｂとを用いて、上記実施の形態１と同様に検索を実施する（ステップＳＴ１３）。
【００７９】
ここで、本実施の形態２の地図データ１１０ｂは、後述する逃走範囲推定のために、図１７に示すようなグラフ構造を含んでいる。これは、図９に示した地図データ１１０ａをグラフ化した例である。地図上のメッシュの中心をノードとし、各ノードは、Ｙ座標値とＹ座標値の組み合わせでなるユニーク番号が付与されている。この例では、Ｘ＝３，Ｙ＝３のメッシュについては、橋の上と河川の下との２つの位置があるため、「上」と「下」の２つのノードに分割している。また、ノード間はアークと定義し、各アークは種別と、方向制限とを持つ。種別は、各メッシュの逃走可能手段に応じて、図１７に示すように分類されている。例えば、車道のメッシュでは、自動車（４輪）、バイク（自２）、自転車（２輪）、走り（人）等の逃走手段がアークに設定される。これにより、適切な逃走範囲を推定できる。また、方向制限（図１７の→）は、その逃走方向の重みを示し、矢印の方向に重み１倍であり、矢印と反対の方向に無限大の重みを掛ける。Ｘ＝３，Ｙ＝３のメッシュでは、河川エリアには、他のエリアから飛び込めるが、河川エリアから他のエリアには上がれないことを示している。なお、本実施の形態２の例では方向制限の重みは１対無限大としたが、これに限定されるものではなく、例えば坂道等のように方向によって移動速度が変化する場合に、１対３（下り方向１倍に対して上り方向に３倍の時間がかかる）と定義してもよい。また、アークを４方向にしたが、４方向以上（例えば８方向）にしてもよい。このように、地図データ１１０ｂは、重み方向付きグラフで表現され、地図データ１１０ａと共に地図データベース１１０に格納されている。
【００８０】
次に、逃走範囲推定部１１３による、最大の逃走範囲を推定するアルゴリズムを説明する。最大の逃走範囲は、地図データ１１０ｂの重み方向付きグラフの探索により計算することができる。地図のメッシュは、上述したような重み付きグラフとして考えることができる。逃走手段に応じた移動所用時間は、図１８に示す逃走手段に対応した表から得られる。また、従来、任意の２つのノードを結ぶ経路の中から、アークの重みの総和が最小のものを求めるＤｉｊｋｓｔｒａのアルゴリズムが知られている。逃走範囲推定部１１３による逃走範囲の推定は、このアルゴリズムの拡張によって行うものとする。以下、このＤｉｊｋｓｔｒａのアルゴリズムの拡張方法を説明する。
【００８１】
逃走範囲推定部１１３は、以下の（１）〜（７）を実施して、各アークの逃走手段として移動所要時間の最小値を選択することで、最大逃走範囲を計算できる。最小値を選択するのは、通報では「自転車」での逃走であるが、近隣で最高速で移動可能な「バイク」に乗り換えることを想定して推定するためである。
（１）現場位置を逃走範囲の開始ノードとして決定する。
（２）全てのノードにおいて、開始ノードからの総和値（以下、総時間）として最大値（ここでは９９９９）を設定する。
（３）開始ノードに接続されている全てのノードにおいて、開始ノードからのアークの総時間を求める。このとき、アーク種別ごとの逃走手段のうちから移動所要時間が最小値となる逃走手段（即ち、最高速の移動手段）を用いると共に、逃走方向の重みを掛ける。
（４）開始ノードに接続されている全てのノードの中で、総時間が最小のノードを確定する。
（５）確定したノードに接続されている全てのアークにおいて、開始ノードからの総時間を求める。
（５−１）新しく計算された総時間が現在の総時間より小さい場合、新しく計算された総時間を開始ノードからの総時間とする。以前の経路は使用しないものとして切断する。
（５−２）上記（５−１）でない場合、現在の総時間を開始ノードからの総時間とする。さらにその経路を使用しないものとして切断する。
（６）現時点で開始ノードからの総時間が最小のノードを確定し、そのノードの到達時間として確定する。
（７）全てのノードが確定するまで、（５）〜（６）を繰り返す。
【００８２】
ここで、図１９〜図２１を用いて、具体例を説明する。逃走範囲推定部１１３は、最初に現場位置（Ｘ＝３，Ｙ＝５のメッシュ）を逃走範囲の開始ノード（３，５）として決定して「０秒」に設定し、続いて初期の逃走手段で移動なアークを探索する。通報によれば逃走手段が「自転車」であるので、図１９に矢印で示す４アークを選択し、その先の（３，４），（４，５），（３，６），（２，５）を到達ノード（図中に二重丸で示す）として決定する。続いて逃走範囲推定部１１３は図２０に示すように、各到達ノードに自転車の移動所要時間０．４秒を加算すると共に、開始ノード（３，５）は処理済とする。
【００８３】
続いて逃走範囲推定部１１３は、到達ノード（３，４），（４，５），（３，６），（２，５）を始点にしてアークを探索するが、次からの行動では、犯人が逃走手段を変更する可能性があるので、初期の逃走手段以外の逃走可能手段を考慮に入れて、最短で到達可能なアークを探索する。図２０に矢印で示す７アークがバイクで０．２秒で到達可能なので、７アークの先の到達ノードにそれぞれ０．２秒を加算して、図２１に示す状態になる。逃走範囲推定部１１３は以下同様に処理を繰り返す。
このようにして最速の逃走手段を選択しながら逃走範囲を推定すると、逃走手段別の逃走範囲は図２２のようになる。
【００８４】
同様のアルゴリズムにおいて、各アークの逃走手段として、キーワード選択部１０７が事件表現として抽出した初期の逃走手段を選択するようにして、逃走手段の乗り換えを考慮しない場合の逃走範囲を推定してもよい。
なお、アーク（通り抜ける場所）によっては、当初の逃走手段が使えなくなり逃走手段を変更する（乗り捨てる等）必要が生じる場合がある。その場合は、逃走範囲推定部１１３がアークに応じて「走り」、「泳ぎ」等を逃走手段として選択することで、正確な逃走範囲を推定する。
【００８５】
ここで、逃走手段を変更する場合の例を、ノード（２，４）からノード（２，３）へ移動する場合を例に用いて説明する。ノード（２，４）からノード（２，３）へはバイクによる移動が可能であるが、方向制限があるのでノード（２，２）へは通り抜けできない。また、ノード（１，３）及び（３，３）へは逃走手段が船、人（泳ぎ）に限定されていることから、逃走手段の変更が必要であり、その場合の最速の逃走手段は船になる。現実的には、犯人がバイクから降りて川へ飛び込み、船に乗り移る動作になる。
【００８６】
逃走範囲推定部１１３は、上記（１）〜（７）の処理より逃走範囲を得ると、次いで、通報時刻に事件発生時刻を加えて経過時間を計算し、経過時間に現在時刻からの指定した時間（例えば車両配備に要する時間）を加えて、その時間よりも到達時間の小さいノードを、地図データ上に図示する。このようにして推定した逃走範囲の表示例を図２３に示す。図において、灰色の領域が事件発生時刻から０．８秒後の最大逃走範囲Ｂ、黒色の領域が逃走手段の最適な乗り換えを考慮しない逃走範囲Ｃ（即ち、移動手段別の逃走範囲）、矢印が犯人の逃走方向Ｄの推定例である。
【００８７】
続いて、表示部１１２が、検索部１１１の検索結果として得られた現場位置の候補と、図２３に示すような推定した逃走範囲を、表示装置に表示させる（ステップＳＴ１４）。あるいは、図２２に示したような逃走手段別の逃走範囲を表示してもよい。
【００８８】
以上より、実施の形態２によれば、逃走範囲推定部１１３が、地図データ１１０ａをメッシュに区切り、当該メッシュ間を接続するアークに逃走手段を複数設定した地図データ１１０ｂを用いて、検索部１１１が特定した現場位置の候補のメッシュを始点にして、地形に応じた最高速の逃走手段を選択してメッシュ間を移動した場合に要する移動時間を算出し、所定時間に到達可能な最大到達範囲を推定するように構成した。このため、通報者から得られる、犯人の逃走方向又は方位、及び逃走手段から、最大の逃走範囲と、最適な乗換えを考慮しない逃走手段を用いた場合の逃走範囲を迅速かつ精度良く推定することができる。
【００８９】
なお、上記実施の形態１，２を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成は実施の形態１，２の構成に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても本発明に含まれることは言うまでもない。例えば、音声入力部１０１、言語辞書１０３、音響辞書１０４、音声認識部１０５を除いた構成にして、音声認識結果を用いる変わりに受理者が非音声入力部１０６から入力したテキストを用いるようにしてもよい。また、通信指令装置のうちの少なくともキーワード選択部１０７、位置関係編集部１０８、位置関係データベース１０９、地図データベース１１０及び検索部１１１を備えていれば現場位置の候補を検索できるので、通信指令装置から分離して単に位置検索装置として構成してもよい。
【００９０】
また、上記実施の形態１，２に係る通信指令装置は、通報された情報から類似した現場を精度良くかつ迅速に特定することができるので、１１０番通報のために限らず、警察、消防、自衛隊、及びロードサービス業務等に適用できることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００９１】
１１〜１４  目標物、１５  通報者、１６  基準視線、１０１  音声入力部、１０２  位置情報取得部、１０３  言語辞書、１０４  音響辞書、１０５  音声認識部、１０６  非音声入力部、１０７  キーワード選択部、１０８  位置関係編集部、１０９  位置関係データベース、１０９ａ  位置関係データ、１１０  地図データベース、１１０ａ，１１０ｂ  地図データ、１１１  検索部、１１２  表示部、１１３  逃走範囲推定部。
【図１】
2011221852.tif 000007
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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