(57)【要約】【課題】移動軌跡のセグメントにおける移動手段を精度よく推定する。【解決手段】入力移動軌跡抽出部２６が、与えられた移動軌跡から推定対象セグメントを中心とする複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出する。特徴量算出部３０が、抽出された前記一定期間の移動軌跡に含まれる複数のセグメントの各々について特徴量を算出する。短期軌跡分析部３２が、複数のセグメントの各々について、特徴量に基づいてセグメントの特徴を分析し、長期軌跡分析部３４が、短期軌跡分析部３２による複数のセグメントの各々についての分析結果を組み合わせて推定対象セグメントの移動手段を推定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の移動軌跡を用いて前記人の移動手段を推定する移動手段推定装置であって、
与えられた移動軌跡から、複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出する入力移動軌跡抽出部と、
前記入力移動軌跡抽出部で抽出された前記一定期間の移動軌跡に含まれる前記複数のセグメントの各々について特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記複数のセグメントの各々について、前記特徴量に基づいて前記セグメントの特徴を分析する短期軌跡分析部と、
前記短期軌跡分析部による前記複数のセグメントの各々についての分析結果を組み合わせて、移動手段を推定する長期軌跡分析部と、
を含むことを特徴とする移動手段推定装置。
【請求項２】
前記複数のセグメントのうちの連続したセグメントのペアの各々について、移動手段の組み合わせ毎に、前記セグメントのペアにおいて前記組み合わせの一方から他方に移動手段が変化する確率を算出する移動手段変化可能性算出部を更に含み、
前記短期軌跡分析部は、前記複数のセグメントの各々について、前記特徴量に基づいて前記セグメントの特徴を分析することにより、各移動手段である確率を表す確率分布を算出し、
前記長期軌跡分析部は、前記短期軌跡分析部によって前記複数のセグメントの各々について算出された前記確率分布と、前記移動手段変化可能性算出部によって前記セグメントのペアの各々について算出された、前記移動手段の組み合わせ毎の前記移動手段が変化する確率とに基づいて、前記複数のセグメントの各々についての移動手段からなる移動手段系列を推定する請求項１記載の移動手段推定装置。
【請求項３】
前記入力移動軌跡抽出部で抽出された前記一定期間の移動軌跡に含まれる前記複数のセグメントの各々について地図情報を加工して出力する地図情報変換部を更に含み、
前記特徴量算出部は、前記入力移動軌跡抽出部で抽出された前記一定期間の移動軌跡に含まれる前記複数のセグメントの各々について、前記地図情報変換部によって出力された地図情報を用いて特徴量を算出する請求項１又は２記載の移動手段推定装置。
【請求項４】
複数のセグメントの各々について移動手段ラベルが付いた移動軌跡と、前記地図情報とに基づいて、前記移動手段の組み合わせ毎の前記移動手段が変化する確率と前記地図情報との関係を学習する移動手段変化可能性モデル推定部を更に含む請求項３記載の移動手段推定装置。
【請求項５】
人の移動軌跡を用いて前記人の移動手段を推定する移動手段推定装置における移動手段推定方法であって、
入力移動軌跡抽出部が、与えられた移動軌跡から、複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出し、
特徴量算出部が、前記入力移動軌跡抽出部で抽出された前記一定期間の移動軌跡に含まれる前記複数のセグメントの各々について特徴量を算出し、
短期軌跡分析部が、前記複数のセグメントの各々について、前記特徴量に基づいて前記セグメントの特徴を分析し、
長期軌跡分析部が、前記短期軌跡分析部による前記複数のセグメントの各々についての分析結果を組み合わせて、移動手段を推定する
ことを特徴とする移動手段推定方法。
【請求項６】
移動手段変化可能性算出部が、前記複数のセグメントの各々について、移動手段の組み合わせ毎に、前記セグメントにおいて前記組み合わせの一方から他方に移動手段が変化する確率を算出することを更に含み、
前記短期軌跡分析部が分析することでは、前記複数のセグメントの各々について、前記特徴量に基づいて前記セグメントの特徴を分析することにより、各移動手段である確率を表す確率分布を算出し、
前記長期軌跡分析部が推定することでは、前記短期軌跡分析部によって前記複数のセグメントの各々について算出された前記確率分布と、前記移動手段変化可能性算出部によって前記複数のセグメントの各々について算出された、前記移動手段の組み合わせ毎の前記移動手段が変化する確率とに基づいて、前記複数のセグメントの各々についての移動手段からなる移動手段系列を推定する請求項５記載の移動手段推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項４の何れか１項記載の移動手段推定装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動手段推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、移動軌跡から移動手段を推定する移動手段推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
GPS付のスマートデバイスの普及や通信履歴情報の収集などにより移動軌跡情報の収集が行われるようになっている。移動軌跡とは、時刻・緯度・経度の三つ組として定義される測位点の集合である。これを用いて、ユーザの移動手段を推定するニーズが存在する。移動手段とは、例えば徒歩、車、自転車などである。従来の移動手段推定技術は、大きく二つに分類される。
【０００３】
一つ目は、数十程度の連続した測位点の集合に対して、その全体に対応する一つの移動手段を推定する手法である（非特許文献１、４）。これは測位点の集合から速度の平均や分散、平均方向変換率などの特徴量を抽出し、それをクラス分類器に入力することでその集合に対して一つの移動手段を出力するというものである。またこれを発展させた手法として、周辺の駅やバス停までの距離といった地理情報を特徴量として考慮するものも存在する（非特許文献２）。
【０００４】
二つ目は、セグメントと呼ばれる連続した二つの測位点の間の部分について、各セグメントの移動手段を推定する手法である（非特許文献３）。この手法では各セグメントから速度、直前からの方向転換量などの特徴量を抽出し、推定対象のセグメントとその前後のセグメントの特徴量を用いてSVMなどの分類器で移動手段の推定を行う。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Yu Zheng et al, “Understanding transportation modes based on GPS data for web applications”, in Proc. of WWW, 2010.
【非特許文献２】Stenneth et al, “Transportation mode detection using mobile phones and GIS information”, in Proc. of SIGSPATIAL, 2010.
【非特許文献３】Bolbol et al, “Inferring hybrid transportation modes from sparse GPS data using a moving window SVM classification”, in Computers, Environment and Urban Systems, 2012.
【非特許文献４】Yuki Endo et al, "Classifying spatial trajectories using representation learning", in International Journal of Data Science and Analytics, 2016.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現実に存在する移動軌跡は測位頻度が5分に1回である場合や測位頻度がランダムである場合が存在することが知られている。これらの原因はバッテリー消費量の問題で測位頻度を疎にせざるを得ないことや、GPSではなく通信履歴情報から移動軌跡を取得する場合は通信開始時など測位が行えるタイミングが限定的であることが原因である。上述の従来技術では、こういった移動軌跡を正しく扱うことができない。
【０００７】
上記一つ目の手法は、元々測位間隔が数秒程度の移動軌跡を想定しているため、3つ以上の複数の測位点からなる集合に対して一つの移動手段しか推定しない。そのため、測位点の間隔が広がった場合精度が大きく落ちるという問題がある。例えば5分間隔で測位されている移動軌跡に対して、5つの測位点を一つの集合として処理した場合、その集合内で20分の時間が経過してしまっており、20分の中で移動手段が変化していた場合それを正しく推定することが出来ない。
【０００８】
上記二つ目の測位頻度が疎であることを想定した手法も、1分に1回の測位が行われている場合には一定の精度で推定が行えることが確かめられているが、5分間隔になると精度が下がってしまう。測位間隔が広がると、移動手段による変化を捉えにくくなるからである。例えば、徒歩で移動したセグメントと、駅でしばらく待機してから電車に乗ったセグメントの二つは移動速度などが類似しているため、該当セグメントだけを分析しても見分けることは難しい。
【０００９】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、移動軌跡のセグメントにおける移動手段を精度よく推定することができる移動手段推定装置、方法、及び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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明に係る移動手段推定装置は、人の移動軌跡を用いて前記人の移動手段を推定する移動手段推定装置であって、与えられた移動軌跡から、複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出する入力移動軌跡抽出部と、前記入力移動軌跡抽出部で抽出された前記一定期間の移動軌跡に含まれる前記複数のセグメントの各々について特徴量を算出する特徴量算出部と、前記複数のセグメントの各々について、前記特徴量に基づいて前記セグメントの特徴を分析する短期軌跡分析部と、前記短期軌跡分析部による前記複数のセグメントの各々についての分析結果を組み合わせて、移動手段を推定する長期軌跡分析部と、を含んで構成されている。
【００１１】
本発明に係る移動手段推定方法は、人の移動軌跡を用いて前記人の移動手段を推定する移動手段推定装置における移動手段推定方法であって、入力移動軌跡抽出部が、与えられた移動軌跡から、複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出し、特徴量算出部が、前記入力移動軌跡抽出部で抽出された前記一定期間の移動軌跡に含まれる前記複数のセグメントの各々について特徴量を算出し、短期軌跡分析部が、前記複数のセグメントの各々について、前記特徴量に基づいて前記セグメントの特徴を分析し、長期軌跡分析部が、前記短期軌跡分析部による前記複数のセグメントの各々についての分析結果を組み合わせて、移動手段を推定する。
【００１２】
また、本発明のプログラムは、上記移動手段推定装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明の移動手段推定装置、方法、及びプログラムによれば、複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出し、一定期間の移動軌跡に含まれる複数のセグメントの各々について特徴量を算出し、複数のセグメントの各々について、特徴量に基づいてセグメントの特徴を分析し、複数のセグメントの各々についての分析結果を組み合わせて、移動手段を推定することにより、移動軌跡のセグメントにおける移動手段を精度よく推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態において移動手段を推定する方法を説明するための図である。
【図２】第１の実施形態に係る移動手段推定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】移動軌跡蓄積部のデータの一例を示す図である。
【図４】（Ａ）セグメントと測位点の組であるデータの一例を示す図、及び（Ｂ）推定対象セグメントと入力セグメントとの組であるデータの一例を示す図である。
【図５】地図情報変換部の出力データの一例を示す図である。
【図６】特徴量算出部の出力データの一例を示す図である。
【図７】短期軌跡分析部の出力データの一例を示す図である。
【図８】短期軌跡分析部と長期軌跡分析部とのデータ入出力関係を説明するための図である。
【図９】長期軌跡分析部の出力データの一例を示す図である。
【図１０】第１の実施形態に係る移動手段推定装置による移動手段推定処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態において移動手段を推定する方法を説明するための図である。
【図１２】第２の実施形態に係る移動手段推定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１３】特徴量算出部の出力データの一例を示す図である。
【図１４】短期軌跡分析部の出力データの一例を示す図である。
【図１５】移動手段変化可能性算出部の出力データの一例を示す図である。
【図１６】長期軌跡分析部が移動手段系列を推定する方法を説明するための図である。
【図１７】移動手段ラベル付移動軌跡蓄積部のデータの一例を示す図である。
【図１８】第２の実施形態に係る移動手段推定装置による移動手段変化確率学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１９】第２の実施形態に係る移動手段推定装置による移動手段推定処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
[第１の実施の形態]
＜本発明の第１の実施の形態の概要＞
まず、本発明の第１の実施の形態の概要について説明する。本発明の実施の形態においては、長期的な遷移内容を考慮しながら推定対象セグメントの移動手段の推定を行う。長期的な遷移内容の考慮とは、例えばあるセグメントの前後長期に渡って電車で移動している場合、対象のセグメントでの移動距離が短くてもそれは電車がしばらく駅に止まっていたからであって移動手段としては変わらず電車であるといったことを考慮するということである。これを可能にするために、本発明の実施の形態では移動軌跡の各部分を短期的に分析した後、その結果を長期的に考慮して推定対象セグメントの移動手段を推定する。
【００１７】
請求項１に記載の装置での移動手段の推定手順について述べる。まず移動軌跡から、推定対象セグメントを中心とした前後一定期間に渡る移動軌跡を抽出する。抽出した移動軌跡内の各セグメントについて、そのセグメントの情報を示す特徴量ベクトルを算出する。次に、少数の連続したセグメントの集合を抽出しそれぞれを分析する。この分析結果を短期分析結果と呼ぶ。短期分析結果はその集合の移動手段を出力してもよいし、そうではなく特徴を表すベクトルの形で出力してもよい。次に推定対象セグメントの移動手段を、短期分析結果を入力として推定する。推定方法はロジスティック回帰やニューラルネットワークなどを用いたクラス分類器で行う。
【００１８】
請求項１に示される発明での推定プロセスのイメージ図を図１に示す。図１における推定の流れについて説明する。図１の一番下部に示されているのが移動軌跡情報である。丸で示されているのが測位点であり、丸の間の矢印がセグメントに相当する。この図１の移動軌跡は、ユーザはずっと電車に乗っていたが、推定対象前後で電車が駅に止まっていたために速度が一時的に落ちていたところを示している。次に推定のプロセスについて述べる。入力として、推定対象とされているセグメントの前後３つずつの計７つのセグメントを用いて、移動手段を推定している。まず、各セグメントから必要に応じて速度などの特徴量を抽出する。次に、短期軌跡分析を行う。ここでは、セグメントを３つずつ取り出し、移動手段に関係のある情報を分析している。その後、長期軌跡分析を行う。
【００１９】
ここでは、短期軌跡分析の結果得られた情報から、推定対象の前後長期間で電車であることを考慮し、推定対象セグメントの移動手段は電車の可能性が高いと判断している。従来技術では、セグメントの直前直後しか考慮しないため、一時的に速度が落ちている推定対象についてそれが徒歩であるか電車であるか適切に判断できないが、本発明の実施の形態では長期的な遷移関係を考慮することで適切な推定が可能となっている。
【００２０】
また請求項３を用いると、各セグメントの特徴量を算出する際に地図情報を考慮する。これによって推定精度をさらに向上することが出来る。特徴量への組み込み方については、移動軌跡の測位間隔が疎である場合は工夫が必要である。従来は各測位点からその最寄の線路までの距離を用いていた。測位間隔が数秒程度であればこれで問題ないが、測位頻度が５分程度の場合、車移動であっても測位のタイミングで偶然線路の近くにいる可能性がある。移動の間継続して線路の近傍であったかを確かめるためには、測位点から最近傍の線路の路線の種類が一貫しているかを考慮する必要がある。
【００２１】
＜本発明の第１の実施形態に係る移動手段推定装置の構成＞
次に、本発明の第１の実施形態に係る移動手段推定装置の構成について説明する。図２に示すように、本発明の第１の実施形態に係る移動手段推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する移動手段推定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この移動手段推定装置１００は、機能的には図２に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部９０と、を含んで構成されている。移動手段推定装置１００は、移動軌跡から移動手段を推定する装置である。
【００２２】
入力部１０は、外部から人の移動軌跡の各々を入力として受け付ける。
【００２３】
演算部２０は、移動軌跡蓄積部２２、地図情報蓄積部２４、入力移動軌跡抽出部２６、地図情報変換部２８、特徴量算出部３０、短期軌跡分析部３２、及び長期軌跡分析部３４を含んで構成されている。
【００２４】
移動軌跡蓄積部２２は、入力部１０により入力された各移動軌跡を記録している。具体的には、各移動軌跡に属する測位点についてその時刻と緯度経度を記録している。データ例を図３に示す。
【００２５】
入力移動軌跡抽出部２６は、移動軌跡蓄積部２２から移動軌跡を読み出し、読み出した移動軌跡から推定対象セグメントを中心とする複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出する。具体的には、連続した測位点二つごとに一つのセグメントIDを割り当てたものと、推定対象セグメントIDとそれに対応した前後一定数のセグメントからなる入力セグメントID集合とを合わせて出力する。
【００２６】
ただし、移動軌跡の開始点と終了点の付近では、前後にセグメントが必要数ない場合がある。その場合は、不足した部分を対応するセグメントの存在しない仮のIDで補完したものを入力セグメントID集合とする。出力例を図４に示す。この例では、入力セグメント集合は、推定対象セグメントにその前後２つを加えた長さが５の集合としている。また、推定対象セグメントIDが1や2の場合は、前後のセグメント数が足りないため、入力セグメントを0という対応するセグメントのないIDを用いて補完している。
【００２７】
地図情報変換部２８は、入力移動軌跡抽出部で抽出された一定期間の移動軌跡に含まれる複数のセグメントの各々について地図情報を加工して出力する。具体的には、入力移動軌跡抽出部２６の出力に含まれる各セグメントについて、移動軌跡蓄積部２２からそのセグメントの位置情報を読み出す。その位置情報を用いて地図情報蓄積部２４から移動手段の推定に関する情報を読み出し、それを特徴量として用いやすい形に変換して出力する。出力の具体例としては、最寄りの駅までの距離、最寄りの線路までの距離、両端点の最寄り線路の路線が同じであるか、最寄りのバス停までの距離、周辺にある線路や道路の密度、周辺の人口密度などが挙げられる。出力例を図５に示す。
【００２８】
特徴量算出部３０は、入力移動軌跡抽出部２６で抽出された一定期間の移動軌跡に含まれる複数のセグメントの各々について特徴量を算出する。具体的には、入力移動軌跡抽出部２６の出力に含まれる各推定対象セグメントIDについて、対応した入力セグメントID集合中のセグメントそれぞれについて、移動軌跡蓄積部２２から対応した測位点の位置情報を読み出す。その位置情報と地図情報変換部２８の出力内容を用いて、移動手段の推定に有用な特徴量をセグメント毎に算出し出力する。
【００２９】
特徴量の具体例としては、速度、時間長、移動距離、直前のセグメントからの角度変化量などが挙げられる。また、この時、入力移動軌跡抽出部２６で不足部分を補完するために用いたセグメントID についても特徴量を算出する。この特徴量は、この後の処理でノイズにならないような値にする。例えば、他の全セグメントの各特徴量の平均とすることなどが考えられる。出力例を図６に示す。また、図４に示されるような、同時に推定対象セグメントIDと対応した入力セグメントID集合も併せて出力する。
【００３０】
短期軌跡分析部３２は、複数のセグメントの各々について、特徴量に基づいてセグメントの特徴を分析する。具体的には、特徴量算出部３０の出力を用いて、一つの入力セグメントID集合についてその各部分の短期的な特徴を分析した特徴ベクトルの集合を出力する。出力例を図７に示す。分析方法としては、Gated Convolutional Neural Network(Gated CNN) を用いることが考えられる（非特許文献５参照）。
【００３１】
[非特許文献５]YN Dauphin et al, “Language Modeling with Gated Convolutional Networks”, in ArXiv, 2016.
【００３２】
Gated CNNを用いた分析の手順を述べる。マスク幅と呼ばれる数の連続したセグメントに対して、それらの特徴ベクトルを結合したベクトルを入力として、一層のニューラルネットワークを二つ用いて同じ次元数のベクトルを二つ出力する。これらのうち一方に対してシグモイド関数を適用した後、二つのベクトルのアダマール積を算出しそれを出力ベクトルとする。この一連の操作をGated Unitと呼ぶ。Gated Unitの出力ベクトルは、Gated Unitの入力となったセグメント集合の移動内容を表す特徴ベクトルであるとみなすことが出来る。これを、入力セグメントID 集合中のセグメントに対して、使用するセグメントをストライド幅と呼ばれる数だけずらして適用することを繰り返すと、一定数の特徴ベクトルの集合を得る。マスク幅を3、ストライド幅を1としてGated CNNで分析する場合のデータの入出力関係を図８の下半分に示す。この場合に入力セグメントの長さが5 であった場合、マスク幅3でのGated CNNでの処理を1ずつずらして3回行うことになるので、出力の特徴ベクトルの数は3となる。
【００３３】
またここでの分析手法としては、単純なCNNを用いてもよいし、上記と同じ入力を用いたランダムフォレストなどのクラス分類が行える手法を用いてもよい。
【００３４】
長期軌跡分析部３４は、短期軌跡分析部３２による複数のセグメントの各々についての分析結果を組み合わせて推定対象セグメントの移動手段を推定して出力部９０により出力する。具体的には、推定対象のセグメントの前後一定数のセグメントから短期軌跡分析部３２によって出力された分析結果の集合を用いて、対象セグメントの移動手段を推定し、出力部９０により出力する。図９に出力例を示す。
【００３５】
分析手法としては、一層の全結合のニューラルネットワークを用いて次元数が移動手段の候補数と同一のベクトルを出力し、それに対してソフトマックス関数を適用したものを各移動手段の確率とみなす方法などが考えられる。この場合のデータの入出力関係を図８の上半分に示す。またここでの推定手法としてはGated CNNを何度か繰り返した後に一層のニューラルネットワークに入力してもよいし、Gated CNN の出力ベクトルが一つになるまで繰り返してもよい。また、ランダムフォレストなどでクラス分類を行ってもよい。
【００３６】
＜本発明の第１の実施形態に係る移動手段推定装置の作用＞
次に、本発明の第１の実施形態に係る移動手段推定装置１００の作用について説明する。まず、移動手段推定装置１００は、各移動軌跡を受け付けると、移動軌跡蓄積部２２に格納する。また、移動手段推定装置１００は、図１０に示す移動手段推定処理ルーチンを実行する。
【００３７】
まず、ステップＳ１００では、入力移動軌跡抽出部２６が、移動軌跡蓄積部２２から移動軌跡を読み出し、連続した測位点二つごとに一つのセグメントIDを割り当てたものと、推定対象セグメントIDとそれに対応した前後一定数のセグメントからなる入力セグメントID集合とを合わせて出力する。
【００３８】
次に、ステップＳ１０２では、地図情報変換部２８が、入力移動軌跡抽出部２６の出力に含まれる各セグメントについて、移動軌跡蓄積部２２からそのセグメントの位置情報を読み出し、その位置情報を用いて地図情報蓄積部２４から移動手段の推定に関する情報を読み出し、それを特徴量として用いやすい形に変換して出力する。
【００３９】
次に、ステップＳ１０４では、特徴量算出部３０が、入力移動軌跡抽出部２６の出力に含まれる各推定対象セグメントIDについて、対応した入力セグメントID集合中のセグメントそれぞれについて、移動軌跡蓄積部２２から対応した測位点の位置情報を読み出す。その位置情報と地図情報変換部２８の出力内容を用いて、移動手段の推定に有用な特徴量をセグメント毎に算出し出力する。
【００４０】
次に、ステップＳ１０６では、短期軌跡分析部３２が、特徴量算出部３０の出力を用いて、一つの入力セグメントID集合についてその各部分の短期的な特徴を分析した特徴ベクトルの集合を出力する。
【００４１】
次に、ステップＳ１０８では、長期軌跡分析部３４が、推定対象のセグメントの前後一定数のセグメントから、短期軌跡分析部３２によって出力された分析結果の集合を用いて、対象セグメントの移動手段を推定し、出力部９０により出力して、移動手段推定処理ルーチンを終了する。
【００４２】
以上説明したように、本発明の第１の実施形態に係る移動手段推定装置によれば、推定対象セグメントを中心とする複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出し、一定期間の移動軌跡に含まれる複数のセグメントの各々について特徴量を算出し、複数のセグメントの各々について、特徴量に基づいてセグメントの特徴を分析し、複数のセグメントの各々についての分析結果を組み合わせて推定対象セグメントの移動手段を推定することにより、移動軌跡のセグメントにおける移動手段を精度よく推定することができる。
【００４３】
また、測位間隔が長かったりランダムであったりする移動軌跡からユーザの移動手段を高精度に推定することが可能になる。これによって、ユーザの行動内容の高精度での理解が可能になり様々な地図情報と関わるサービスにおけるレコメンデーションなどに役立てることが出来る。
【００４４】
[第２の実施の形態]
＜本発明の第２の実施の形態の概要＞
まず、本発明の第２の実施の形態の概要について説明する。
【００４５】
人の移動は連続して行われるものであるため、当然ながら一貫性が存在する。例えば、鉄道駅が存在しない連続した区間においては常に電車であるか、まったく電車ではないかのどちらかに必ずなる。従来の技術ではこの点が考慮されておらず、各部分について独立に推定を行い、それぞれについて最も確率が高い移動手段を出力するため、一貫性を欠いた推定結果を出力してしまう。
【００４６】
上記の一貫性を考慮した技術も存在するが、これは適用できる状況が限られているという問題がある。上記非特許文献１では移動手段が切り替わる際には電車からバスへの乗り換えのようなケースであっても間に短時間の徒歩での移動が行われることに着目し、一定時間以上、移動速度が閾値を下回っている部分を移動手段変化の候補点として事前に抽出し、候補点の間の部分についてそれぞれ移動手段を推定することを提案している。しかし、これは移動軌跡を数秒間隔で密に測位していることを前提とした手法となっている。現実に存在する移動軌跡は測位頻度が数分に1回である場合や測位頻度がランダムである場合が存在することが知られており、そのような移動軌跡に対してはこの技術が適用できない。このような測位頻度が疎な移動軌跡からでは、短時間の徒歩移動を検出することが出来ないからである。また、上記非特許文献１では学習データから地図上の各地域での乗換可能性を学習しておき、それに基づいて移動手段系列を補正することも提案している。しかし、上記非特許文献１の手法では学習データにはない地域の移動手段変化可能性を求めることが出来ないという問題点がある。
【００４７】
上記問題点を解決するため、移動軌跡中から切り出した部分移動軌跡の移動手段推定を独立に行ったあと、それを入力として一貫性が保たれた長期的な移動手段系列を推定し出力する。一貫性が保たれた移動手段系列とは、鉄道駅以外の部分で電車以外から電車への移動手段変化が行われていなかったり、バス停以外の部分でバスへの移動手段変化が行われていなかったりするものである（図１１参照）。また、過去のデータがない地域でも移動手段変化可能性を算出するために、事前に鉄道駅やバス停などの地理情報と移動手段変化可能性との関係性を学習しておく。
【００４８】
請求項４に記載の装置は、一貫性を考慮した長期的な移動手段系列を推定・出力するものである。まず移動軌跡から、従来手法で扱える程度の長さに短く区切った部分軌跡を抽出し、それぞれについて移動手段の確率分布を算出する。同時に、移動軌跡の各部分で移動手段が変化する可能性を周辺の鉄道駅やバス停などの地図情報を考慮して算出する。次に、これら二つを同時に入力として用いて、不自然な移動手段変化のない、長期的に一貫した移動手段系列を推定し出力する。
【００４９】
請求項４は、請求項２の発明での推定を行う前に、移動手段ラベル付きの移動軌跡を入力として、地理情報と移動手段変化可能性の関係性について教師あり学習を行う装置である。これを事前に行っておくことによって、請求項２での推定をより高精度に行うことが出来る。
【００５０】
＜本発明の第２の実施形態に係る移動手段推定装置の構成＞
次に、本発明の第２の実施形態に係る移動手段推定装置の構成について説明する。なお、第１の実施形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００５１】
図１２に示すように、本発明の第２の実施形態に係る移動手段推定装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する移動手段変化確率学習処理ルーチン及び移動手段推定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この移動手段推定装置２００は、機能的には図１２に示すように入力部１０と、演算部２２０と、出力部９０と、を含んで構成されている。移動手段推定装置２００は、移動軌跡から移動手段を推定する装置である。
【００５２】
入力部１０は、外部から人の移動軌跡の各々を入力として受け付ける。
【００５３】
演算部２２０は、移動軌跡蓄積部２２、地図情報蓄積部２４、入力移動軌跡抽出部２６、地図情報変換部２８、特徴量算出部３０、移動手段変化可能性算出部２３１、短期軌跡分析部３２、長期軌跡分析部３４、移動手段ラベル付移動軌跡蓄積部２４０、移動手段変化可能性モデル推定部２４２、移動手段変化可能性モデル蓄積部２４４、及び移動手段推定結果蓄積部２４６を含んで構成されている。
【００５４】
移動軌跡蓄積部２２は、入力部１０により入力された各移動軌跡を記録している。具体的には、各移動軌跡に属する測位点についてその時刻と緯度経度を記録している。データ例を上記図３に示す。
【００５５】
入力移動軌跡抽出部２６は、移動軌跡蓄積部２２から移動軌跡を読み出し、読み出した移動軌跡から複数のセグメントからなる一定期間の移動軌跡を抽出する。具体的には、連続した測位点二つごとに一つのセグメントIDを割り当てたものを出力する。本実施の形態においては、このセグメントが移動手段を割り当てる単位となる。出力例を上記図４（Ａ）に示す。
【００５６】
地図情報変換部２８は、入力移動軌跡抽出部２６で抽出された一定期間の移動軌跡に含まれる複数のセグメントの各々について地図情報を加工して出力する。具体的には、入力移動軌跡抽出部２６の出力に含まれる各セグメントについて、移動軌跡蓄積部２２からそのセグメントの位置情報を読み出す。その位置情報を用いて地図情報蓄積部２４から移動手段の推定に関する情報を読み出し、それを特徴量として用いやすい形に変換して出力すると共に、移動手段変化可能性の推定に関する情報とを読み出し、出力する．出力の具体例としては，最寄りの駅までの距離、最寄りのバス停までの距離、最寄りの線路までの距離、最寄りの道路のリアルタイム混雑度などが挙げられる。出力例を上記図５に示す。
【００５７】
特徴量算出部３０は、入力移動軌跡抽出部２６で抽出された一定期間の移動軌跡に含まれる複数のセグメントの各々について特徴量を算出する。具体的には、入力移動軌跡抽出部２６の出力に含まれる各推定対象セグメントIDについて、対応した入力セグメントID集合中のセグメントそれぞれについて、移動軌跡蓄積部２２から対応した測位点の位置情報を読み出す。その位置情報と地図情報変換部２８の出力内容を用いて、移動手段の推定に有用な特徴量をセグメント毎に算出し出力する。
【００５８】
特徴量の具体例としては、速度、時間長、移動距離、最寄駅からの距離、直前のセグメントからの角度変化量などが挙げられる。また、また際に推定対象の前後のセグメントの特徴量も併せて用いることなども考えられる。出力例を図１３に示す。
【００５９】
短期軌跡分析部３２は、複数のセグメントの各々について、特徴量に基づいてセグメントの特徴を分析し、各移動手段である確率を表す確率分布を算出する。具体的には、特徴量算出部３０で出力された各セグメントの特徴量を入力としたニューラルネットワークを用いて最終層をソフトマックス関数とする方法や、ランダムフォレストのように複数の分類器のアンサンブルを行い、アンサンブル時の投票数の割合を確率分布とみなす方法などが考えられる。出力例を図１４に示す。
【００６０】
移動手段変化可能性算出部２３１は、連続したセグメントのペアの各々について、移動手段の組み合わせ毎に、当該ペアにおいて当該組み合わせの一方から他方に移動手段が変化する確率を算出する。具体的には、地図情報変換部２８の出力を用いて移動手段変化可能性モデル蓄積部２４４への問い合わせを行い、連続したセグメントのペアについてその部分で移動手段が変化する確率を、移動手段の組み合わせごとに出力する。出力例を図１５に示す。
【００６１】
長期軌跡分析部３４は、短期軌跡分析部３２によって複数のセグメントの各々について算出された確率分布と、移動手段変化可能性算出部２３１によってセグメントのペアの各々について算出された、移動手段の組み合わせ毎の前記移動手段が変化する確率とに基づいて、長期的に一貫性を持つ、複数のセグメントの各々についての移動手段からなる移動手段系列を推定し、移動手段推定結果蓄積部２４６に記録する。
【００６２】
実現方法としては、例えばマルコフ確率場を用いる方法が考えられる。マルコフ確率場は、グラフの各ノードに存在する観測データをもとに、各ノードの持つ真の値を推定する技術である。この際、隣接しているノード同士の真のデータ間に類似度の制約を設けて推定時に利用することが出来る。マルコフ確率場を処理手法として用いる場合は、移動軌跡中のセグメントをマルコフ確率場におけるノードとみなし、推定対象である、各セグメントの移動手段をノードの真のデータとみなす。また、各セグメントについての短期軌跡分析部３２での分析結果を各ノードについての観測データとみなす。隣接ノード間での移動手段の関係性については、隣接しているノード同士の真のデータ間の類似度として表現する。
【００６３】
このモデル化を示した模式図を図１６に示す。
【００６４】
コスト関数の一例を下記に示す。これは、あるセグメントｓの移動手段がｍであることについてのコスト関数を示しており、系列全体のコストは、これを全てのセグメントについて計算して和を取ることによって計算される。系列全体のコストを最小化するように各セグメントｓに移動手段ｍを割り当てることで、一貫性を保持した移動手段系列を得ることが出来る。
【００６５】
【数１】
2019096288.tif 000003
【００６６】
ps(m)はセグメントｓの移動手段がｍである確率であり、短期軌跡分析部３２の出力として得られる。Ｍsはセグメントｓと時間的に連続したセグメントの集合であり、すなわちセグメントｓの前後のセグメントのことである。ｗ(ms，ms′)はセグメントsとs′の移動手段msとm s′が連続することへのコストであり、移動手段変化可能性算出部２３１の出力結果を用いて算出することが出来る。具体的な算出式は様々なものが考えられるが、例えばmsからm s′に変化する確率がｐであるとき、
2019096288.tif 000004
とする方法が一例として考えられる。βはセグメントそれぞれの移動手段確率の項（ps(m)）と変化可能性の項
2019096288.tif 000005
の重視する度合いを調整するための重み項である。
【００６７】
推定時には、反復条件付きモード(ICM; iterated conditional models) を用いることが出来る。まず最初に、すべてのセグメントについて適当に移動手段を一つ割り当てる。次に、一つのセグメントを選び、それ以外のセグメントの移動手段を固定した後に、そのセグメントの移動手段をコスト関数が最小になるように変更する。これを繰り返すことによって、コスト関数について局所最適な移動手段系列を得ることが出来る。あるいは、max-sumアルゴリズムなどを用いてもよい。
【００６８】
またこれ以外にも、隠れマルコフモデルを用いてモデル化し、ビタビアルゴリズムで最適化するといった方法でも実現できる。
【００６９】
移動手段ラベル付移動軌跡蓄積部２４０は、各移動軌跡に属する測位点についてその時刻と緯度経度と、連続した測位点の組であるセグメント毎に移動手段が何であったかを記録する。データ例を図１７に示す。
【００７０】
移動手段変化可能性モデル推定部２４２は、複数のセグメントの各々について移動手段ラベルが付いた移動軌跡と、地図情報とに基づいて、移動手段の組み合わせ毎の移動手段が変化する確率と地図情報との関係を学習する。
【００７１】
具体的には、移動手段ラベル付移動軌跡蓄積部２４０から情報を読み出し、その位置情報に基づいて地図情報変換部２８を呼び出して周辺の地図情報を取得する。そして、地図情報と移動手段の変化可能性の関係を学習し、移動手段変化可能性モデル蓄積部２４４に記録する。
【００７２】
実現方法としては、例えば地図情報変換部２８の出力を説明変数、移動手段の変化を従属変数として、ランダムフォレストなどの複数の決定木のアンサンブルでの学習を行い、そのパラメータを記録するなどの方法が考えられる。この場合、移動手段変化可能性算出部２３１が行う移動手段変化可能性の算出は、地図情報を入力として移動手段変化可能性モデル蓄積部２４４のパラメータを用いて複数の分類器のアンサンブルを行い、アンサンブル時の投票数の割合を確率分布とみなすことで実現できる。これ以外にも、ニューラルネットワークを用いる方法なども考えられる。
【００７３】
＜本発明の第２の実施形態に係る移動手段推定装置の作用＞
次に、本発明の第２の実施形態に係る移動手段推定装置２００の作用について説明する。事前に、移動手段推定装置２００は、図１８に示す移動手段変化確率学習処理ルーチンを実行する。
【００７４】
ステップＳ２００において、移動手段変化可能性モデル推定部２４２は、移動手段ラベル付移動軌跡蓄積部２４０から情報を読み出し、その位置情報に基づいて地図情報変換部２８を呼び出して周辺の地図情報を取得する。そして、複数のセグメントの各々について移動手段ラベルが付いた移動軌跡と、地図情報とに基づいて、移動手段の組み合わせ毎の移動手段が変化する確率と地図情報との関係を学習し、移動手段変化可能性モデル蓄積部２４４に記録する。
【００７５】
また、移動手段推定装置２００は、各移動軌跡を受け付けると、移動軌跡蓄積部２２に格納する。また、移動手段推定装置２００は、図１９に示す移動手段推定処理ルーチンを実行する。
【００７６】
まず、ステップＳ２１０では、入力移動軌跡抽出部２６が、移動軌跡蓄積部２２から移動軌跡を読み出し、連続した測位点二つごとに一つのセグメントIDを割り当てたものを出力する。
【００７７】
次に、ステップＳ２１２では、地図情報変換部２８が、入力移動軌跡抽出部２６の出力に含まれる各セグメントについて、移動軌跡蓄積部２２からそのセグメントの位置情報を読み出し、その位置情報を用いて地図情報蓄積部２４から移動手段の推定に関する情報と、移動手段変化可能性の推定に関する情報を読み出し、出力する。
【００７８】
次に、ステップＳ２１４では、特徴量算出部３０が、入力移動軌跡抽出部２６の出力に含まれる各推定対象セグメントIDについて、対応した入力セグメントID集合中のセグメントそれぞれについて、移動軌跡蓄積部２２から対応した測位点の位置情報を読み出す。その位置情報と地図情報変換部２８の出力内容を用いて、移動手段の推定に有用な特徴量をセグメント毎に算出し出力する。
【００７９】
次に、ステップＳ２１６では、短期軌跡分析部３２が、特徴量算出部３０の出力を入力として、各セグメントが各移動手段である確率を出力する。
【００８０】
ステップＳ２１８では、移動手段変化可能性算出部２３１は、地図情報変換部２８の出力を用いて移動手段変化可能性モデル蓄積部２４４への問い合わせを行い、連続したセグメントのペアについてその部分で移動手段が変化する確率を移動手段の組み合わせごとに出力する。
【００８１】
ステップＳ２２０では、長期軌跡分析部３４は、短期軌跡分析部３２によって複数のセグメントの各々について算出された確率分布と、移動手段変化可能性算出部２３１によってセグメントのペアの各々について算出された、移動手段の組み合わせ毎の前記移動手段が変化する確率とに基づいて、長期的に一貫性を持つ、複数のセグメントの各々についての移動手段からなる移動手段系列を推定し、移動手段推定結果蓄積部２４６に記録して、移動手段推定処理ルーチンを終了する。
【００８２】
以上説明したように、本発明の第２の実施形態に係る移動手段推定装置によれば、ノイズが大きく各部分単独では高精度な移動手段推定が難しい移動軌跡から、長期的な移動手段系列を高精度に推定することが可能になる。これによって、ユーザの行動内容の高精度での理解が可能になり様々な地理情報と関わるサービスにおけるレコメンデーションなどに役立てることが出来る。
【００８３】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８４】
例えば、上述の移動手段推定装置１００は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００８５】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭやメモリーカード等に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１０ 入力部
２０ 演算部
２２ 移動軌跡蓄積部
２４ 地図情報蓄積部
２６ 入力移動軌跡抽出部
２８ 地図情報変換部
３０ 特徴量算出部
３２ 短期軌跡分析部
３４ 長期軌跡分析部
９０ 出力部
１００ 移動手段推定装置
２００ 移動手段推定装置
２２０ 演算部
２３１ 移動手段変化可能性算出部
２４０ 移動手段ラベル付移動軌跡蓄積部
２４２ 移動手段変化可能性モデル推定部
２４４ 移動手段変化可能性モデル蓄積部
２４６ 移動手段推定結果蓄積部
【図１】
2019096288.tif 000006
【図２】
2019096288.tif 000007
【図３】
2019096288.tif 000008
【図４】
2019096288.tif 000009
【図５】
2019096288.tif 000010
【図６】
2019096288.tif 000011
【図７】
2019096288.tif 000012
【図８】
2019096288.tif 000013
【図９】
2019096288.tif 000014
【図１０】
2019096288.tif 000015
【図１１】
2019096288.tif 000016
【図１２】
2019096288.tif 000017
【図１３】
2019096288.tif 000018
【図１４】
2019096288.tif 000019
【図１５】
2019096288.tif 000020
【図１６】
2019096288.tif 000021
【図１７】
2019096288.tif 000022
【図１８】
2019096288.tif 000023
【図１９】
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