(57)【要約】  本開示は制御室のイベント関連データを適応的に管理する方法を提供する。方法は、入力取り込みデバイス（１０２）から、イベントに関連する入力を受信することと、入力の受信に応じて場所情報（４０４）及び時間情報（４０６）を決定することと、入力の所定の属性を決定することであって、所定の属性がイベントの少なくとも１つのタイプを決定することと、入力の場所情報、時間情報及び所定の属性の決定に応じてイベントの提示を決定することと、を含む。【選択図】図３
2021534503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御室においてイベントを適応的に管理する方法であって、
入力取り込みデバイスから、イベントに関する入力を受信することと、
前記入力の受信に応じて、場所情報及び時間情報を決定することと、
前記入力の所定の属性を決定することであって、前記所定の属性は少なくともイベントのタイプを決定するものであることと、
前記場所情報、前記時間情報及び前記入力の所定の属性の決定に応じて、前記イベントの提示を決定することと、を含む方法。
【請求項２】
複数の入力取り込みデバイスから、複数の入力を受信することであって、前記複数の入力のそれぞれは、少なくとも１つのイベントに関することと、
前記複数の入力の受信に応じて、複数の場所情報及び複数の時間情報を決定することと、前記複数の場所情報及び前記複数の時間情報のぞれぞれは、前記複数の前記入力のうち１つに対応することと、
前記複数の入力の複数の所定の属性を決定することであって、前記複数の所定の属性のそれぞれは、前記少なくとも１つのイベントの少なくとも１つのタイプを決定することと、
前記複数の入力の前記複数の場所情報、前記複数の時間情報及び前記複数の所定の属性の決定に応じて、前記１つ又は複数のイベントの複数の提示を決定することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の場所情報のそれぞれは、建物情報又はフロア情報を含むデバイス場所情報のうち対応する少なくとも１つを有し、
前記入力の受信に応じて前記場所情報を決定するステップは、
前記複数の場所情報を、その対応するデバイス場所情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の時間情報のそれぞれは、日情報又は時間情報を含む、日付情報の対応する少なくとも１つを有し、前記入力の受信に応じて前記時間情報を決定するステップは、
前記複数の時間情報を、その対応する日付情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の所定の属性のそれぞれは、イベントタイプ情報又はリスクレベル情報を含むアラート情報の対応する少なくとも１つを有し、
前記入力の受信に応じて前記所定の属性を決定するステップは、
前記複数の所定の属性を、その対応するアラート情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記入力の受信に応じて前記場所情報を決定するステップは、
各デバイス場所情報に割り当てられた対応する重み及びある時点でのリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出することであって、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであること、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記入力の受信に応じて前記時間情報を決定するステップは、
イベント重要度スコアを算出することであって、各日付情報に割り当てられた対応する重み及びある時点のリーセンシ値に基づいて、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであることを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記入力の受信に応じて前記所定の属性を決定するステップは、
各アラート情報に割り当てられた対応する重み及びある時点でのリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出することであって、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであることを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記入力の前記所定の属性をグループ化するステップは、
前記少なくとも１つのイベントに関する前記複数の入力のそれぞれから、画像パターンの少なくとも１つを識別することと、
前記識別される画像パターンが、前記入力の前記所定の属性をグループ化の前に、標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの情報に整合するかを決定することと、
前記方法は、
前記識別される情報が標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの情報に整合しない場合、前記識別される画像パターンを所定の属性情報と関連付けること
を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記入力の前記所定の属性をグループ化するステップは、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから、オーディオ情報の少なくとも１つを識別することと、
前記入力の所定の属性のグループ化前のオーディオ記録のセグメントに基づいてイベントのタイプを決定することと、を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記入力の前記所定の属性をグループ化するステップは、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから、群衆情報の推定数のうち少なくとも１つを識別することと、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから前記群衆情報の密度情報の少なくとも１つを識別することと、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから、前記群衆情報の移動情報の少なくとも１つを識別することと、
前記入力の前記所定の属性のグループ化前の群衆情報の前記推定数、密度情報及び移動情報に基づいて前記群衆情報のタイプの少なくとも１つを決定することと、
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１２】
前記イベントに応じて前記入力の前記提示を決定するステップは、
所定のルールのセットにしたがって、場所情報，日付情報又は所定の属性情報のうち前記少なくとも１つのグループの前記イベント重要度スコアをランク付けすることと、
前記ランク付けに応じて、それらの対応する場所情報，時間情報及び所定の属性情報に基づいて、前記イベントのグループ化を統合することと、
前記グループ化の前記統合に応じて、それらの場所、時間及び所定の属性によって前記イベントを前記制御室内のアラートとして提示することと、
を含む、請求項６，７，８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
適応的に制御室内のイベントを管理する装置であって、
プロセッサと通信するメモリであって、そこに記録されたコンピュータプログラムを格納するメモリを備え、
前記コンピュータプログラムは、前記装置に、少なくとも、
複数の入力取り込みデバイスから、複数の入力を受信させ、前記複数の入力のそれぞれは、少なくとも１つのイベントに関するようにさせ、
前記複数の入力の受信に応じて、複数の場所情報及び複数の時間情報を決定させ、前記複数の場所情報及び前記複数の時間情報のそれぞれは、前記複数の前記入力のうち１つに対応させ、
前記複数の入力の複数の所定の属性を決定させ、前記複数の所定の属性のそれぞれは、前記少なくとも１つのイベントの少なくとも１つのタイプを決定させ、
前記複数の入力の前記複数の場所情報、前記複数の時間情報及び前記複数の所定の属性の決定に応じて、前記１つ又は複数のイベントの複数の提示を決定させるように前記プロセッサによって実行可能である、装置。
【請求項１４】
前記複数の場所情報のそれぞれは、建物情報又はフロア情報を含むデバイス場所情報のうち対応する少なくとも１つを有し、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に、更に、
前記入力の受信に応じて、前記複数の場所情報を、その対応するデバイス場所情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化させる、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記複数の時間情報のそれぞれは、日情報又は時間情報を含む日付情報の対応する少なくとも１つを有し、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって、実行され、前記装置に、更に、
その対応する日付情報前記入力の受信に応じて、前記複数の時間情報を少なくとも１つのグループにグループ化させる、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記複数の所定の属性のそれぞれは、アラートタイプ情報又はリスクレベル情報を含むアラート情報の対応する少なくとも１つを有し、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
前記入力の受信に応じて、その対応するアラート情報にしたがって前記複数の所定の属性を少なくとも１つのグループにグループ化させる、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
各デバイス場所情報に割り当てられた対応する重み及び、ある時点でのリーセンシ値に基づいてイベント重要度スコアを算出させ、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すようにさせる、請求項１４に記載の装置。
【請求項１８】
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
各日付情報に割り当てられた対応する重み及び、その時点のリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出させ、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどのくらい最近受信されたかを示すようにさせる、請求項１５に記載の装置。
【請求項１９】
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
各アラート情報に割り当てられた対応する重み及びその時点のリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出させ、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかに関するようにさせる、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは
前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから画像パターンの少なくとも１つを識別させ、
前記識別される顔又はオブジェクト情報が、前記入力の前記所定の属性のグループ化前の標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの情報と整合するかどうかを決定させ、
前記識別される情報が標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの情報と整合しない場合、前記識別される画像パターンを所定の属性情報に関連付けさせる、請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれからオーディオ情報の少なくとも１つを識別させ、
前記入力の前記所定の属性のグループ化前のオーディオ記録のセグメントに基づいてイベントのタイプを決定させる、請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから群衆情報の推定数の少なくとも１つを識別させ、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから前記群衆情報の密度情報の少なくとも１つを識別させ、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから前記群衆情報の移動情報の少なくとも１つを識別させ、
前記入力の前記所定の属性のグループ化前の群衆情報の前記推定数、密度情報及び移動情報に基づいて、前記群衆情報のタイプの少なくとも１つを決定させる、請求項１６に記載の装置。
【請求項２３】
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
所定のルールのセットにしたがって、場所情報，日付情報又は所定の属性情報のうち前記少なくとも１つのグループの前記イベント重要度スコアをランク付けさせ、
前記ランク付けに応じて、それらの対応する場所情報，時間情報及び所定の属性情報に基づいて前記イベントのグループ化を統合させ、
前記制御室のアラートとして、前記グループ化の統合に応じて、それらの場所、時間及び所定の属性によって前記イベントを提示させる、請求項１７、１８又は１９に記載の装置。
【請求項２４】
イベントを適応的に管理するシステムであって、
請求項１３〜２３のいずれか一項に記載の装置と、入力取り込みデバイス及び前記プロセッサと通信する周辺デバイスの少なくとも１つを備え、前記周辺デバイスが前記制御室のアラートを生成するように構成される、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イベント関連データを適応的に管理する装置及び方法に関する。特に、本発明は、制御室でのリアルタイムイベント関連の適応的モニタリング及び分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視システムのセンサデバイスからの時空間データの収集の広範囲にわたる爆発的成長により、時空間データ分析アプローチの需要が高まっている。監視システムで観察される複雑な現象の理解を進展し得る貴重な知識を提供可能な、膨大なデータの収集に含まれる有用かつ重要な各種情報が存在する。これらの大規模なデータリポジトリに隠されている有用な情報を利用する方法を見つけ、これらを知識及び行動に変えることが、制御室での動作における異常な状況に対する迅速な検知、分析、及び対応を可能にするために、政府機関及び企業などの主要な利害関係者によって、大きな関心事である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
時空間データは主に３つの成分からなる。すなわち、空間(場所)、時間及びイベントの様々な特性を説明する多変量カテゴリ属性である。時空間データのこれらの様々な成分のために、統計分析の標準的な技法を使用することは、不可能ではないにしても、困難になる。特に、様々な研究論文によれば、標準的統計分析技法のみが観測間の独立性を前提としている空間的及び時間的依存性のため、時空間データを分析する問題及び困難が強調されている。更に、複雑な依存性、不均一性及び大量の多変量時空間データが挙動(パターン及び構造)の探査及び分析を困難にする。２つの重要な考慮事項としては、計算効率と視覚的有効性の問題が挙げられる。従来の技法では、大量のデータを各成分に分解し、精度良く分析することができない。
【０００４】
現代の実世界のデータの多くを特徴付ける体積と多様性に加え、速度及びボラティリティはストリーミングデータの重要な属性である。高速データは、頻繁な更新をもたらし、それは、人が追跡しづらく、一方、ボラティリティの高いデータは原因と変化の意味を理解するための分析を困難にし得る未知の基準線の挙動を暗に示す。
【０００５】
上記に述べたように、モニタリング及び探査的分析技法の大半は、リアルタイムの状況でストリーミング(連続的)及び断片的(不完全及び不確実)な大規模な時空間データを処理する能力が制限されている。多くの既存の分析及び視覚化方法は、破損し、欠落し、外れ値のデータポイントが存在しない場合でのみ作用する前処理され、かつクリーンアップされた静的データセットに依存する。したがって、適応的にリアルタイムデータを処理することは、手動の前処理を実行するのに、利用可能な時間も全データセットもないので、視覚的分析方法の大きな課題となる。
【０００６】
本発明の目的は１つ又は複数の既存の問題を実質的に克服する、又は少なくとも緩和することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の第１の態様によれば、制御室においてイベントを適応的に管理する方法であって、入力取り込みデバイスから、イベントに関する入力を受信することと、前記入力の受信に応じて、場所情報及び時間情報を決定することと、前記入力の所定の属性を決定することであって、前記所定の属性は少なくともイベントのタイプを決定するものであることと、前記場所情報、前記時間情報及び前記入力の所定の属性の決定に応じて、前記イベントの提示を決定することと、を含む方法が提供される。
【０００８】
本開示の第２の態様によれば、適応的に制御室内のイベントを管理する装置であって、プロセッサと通信するメモリであって、そこに記録されたコンピュータプログラムを格納するメモリを備え、前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行可能であり、前記装置に、少なくとも、複数の入力取り込みデバイスから、複数の入力を受信させ、前記複数の入力のそれぞれは、少なくとも１つのイベントに関するようにさせ、前記複数の入力の受信に応じて、複数の場所情報及び複数の時間情報を決定させ、前記複数の場所情報及び前記複数の時間情報のそれぞれは、前記複数の前記入力のうち１つに対応させ、前記複数の入力の複数の所定の属性を決定させ、前記複数の所定の属性のそれぞれは、前記少なくとも１つのイベントの少なくとも１つのタイプを決定させ、前記複数の入力の前記複数の場所情報、前記複数の時間情報及び前記複数の所定の属性の決定に応じて、前記１つ又は複数のイベントの複数の提示を決定させる、装置が提供される。
【０００９】
本開示の更に別の態様によれば、イベントを適応的に管理するシステムであって、前記第２の態様の装置と、入力取り込みデバイス及び前記プロセッサと通信する周辺デバイスの少なくとも１つを備え、前記周辺デバイスが前記制御室のアラートを生成するように構成される、システムが提供される。
【００１０】
他の実施形態も開示される。
【００１１】
本発明の実施形態は、図面と合わせて、例示のみを提供する以下の記載の説明から、当業者により理解され、容易に明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は実施形態にかかる制御室内のイベント関連データを適応的に管理するシステムを説明するブロック図を示す。
【図２Ａ】図２Ａは、実施形態にかかる制御室内のイベント関連データを適応的に管理する方法を説明するフロー図を示す。
【図２Ｂ】図２Ｂは実施形態にかかる制御室内のイベント関連データを適応的に管理する方法の一部を説明するフロー図を示す。
【図３】図３は、実施形態にかかる、制御室内のイベント関連データを適応的に管理するシステム構成要素の図を示す。
【図４】図４は実施形態にかかるイベント関連データが適応的に管理され得る様子を説明するブロック図を示す。
【図５Ａ】図５Ａは場所情報，時間情報及び所定の属性情報がそれぞれグループ化され得る様子を示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは場所情報，時間情報及び所定の属性情報がそれぞれグループ化され得る様子を示す。
【図５Ｃ】図５Ｃは場所情報，時間情報及び所定の属性情報がそれぞれグループ化され得る様子を示す。
【図６】図６は、実施形態にかかる階層データ構造を用いたマルチレベルのグループ化の例と、従来の方法と比べた実施形態にかかるイベントデータがグループ化され得る様子の例を示す。
【図７】図７は、データストリーム及びスコアテーブルに提示されたイベント関連データの例を示す。
【図８】図８は実施形態における入力が処理され得る様子の例を示す。
【図９Ａ】図９Ａは、それぞれ発生行列、リーセンシ行列、スコア行列及び最終イベント重要度スコア行列の例を示す。
【図９Ｂ】図９Ｂはそれぞれ発生行列、リーセンシ行列、スコア行列及び最終イベント重要度スコア行列の例を示す。
【図９Ｃ】図９Ｃはそれぞれ発生行列、リーセンシ行列、スコア行列及び最終イベント重要度スコア行列の例を示す。
【図９Ｄ】図９Ｄはそれぞれ発生行列、リーセンシ行列、スコア行列及び最終イベント重要度スコア行列の例を示す。
【図１０Ａ】図１０Ａは従来のスコア行列と比較したイベント重要度スコア行列の例を示す。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは従来のスコア行列と比較したイベント重要度スコア行列の例を示す。
【図１１Ａ】図１１Ａは実施形態にかかる制御室内のイベント関連データを適応的に管理する方法を用いてイベントを対処する様子の例を示す。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、実施形態にかかる、制御室内のイベント関連データを適応的に管理する方法を用いてイベントを対処する様子の例を示す。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは実施形態にかかる制御室内のイベント関連データを適応的に管理する方法を用いてイベントが対処される様子の例を示す。
【図１２】図１２は実施形態にかかるイベントが制御室で提示され得る様子の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
概説
図面を参照して本発明の実施形態を単なる例示として説明する。図面における同様の参照符号及び文字は、同様の要素又は同等物を指す。
【００１４】
以下の説明の一部は、コンピュータメモリ内のアルゴリズム及びデータにおける動作の機能的又は記号的表現の観点で明示的又は暗示的に提示される。これらのアルゴリズムの説明及び機能的又は記号的表現は、自身の作品の実体を当該技術分野における他の当業者に最も効率的に伝達するために、データ処理技術における当業者によって使用される手段である。アルゴリズムは本明細書において、かつ一般に、所望の結果を導く工程の自己矛盾の無いシーケンスであると考えられる。工程は、記憶、転送、結合、比較、及び他の方法での操作が可能な電気信号、磁気信号、又は光信号などの物理量の物理的操作を必要とするものである。
【００１５】
特段の言及がない限り、また以下の記載から明らかなように、本明細書を通して、「走査」、「算出」、「決定」、「置換」、「生成」、「初期化」、「出力」、「受信」、「検索（retrieving）」、「識別」、「予測」等の用語を利用する記載は、コンピュータシステム内の物理量として表されるデータを、コンピュータシステム又は他の情報記憶装置、伝送又は表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに操作及び変換する、コンピュータシステム又は同様の電子デバイスの動作及び処理を意味することが理解されるであろう。
【００１６】
本明細書はまた、方法の動作を実行するための装置を開示する。そのような装置は必要な目的のために特別に構成されてもよいし、又はコンピュータに格納されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化又は再構成されるコンピュータ又は他のデバイスを含んでもよい。本明細書で提示されるアルゴリズム及びディスプレイは、いかなる特定のコンピュータ又は他の装置にも本質的に関連付けられるものではない。多様なマシンが本明細書の教示に従ったプログラムと共に使用されることができる。あるいは、必要な方法の工程を実行するための、より特化された装置の構成が適当である場合もある。コンピュータの構造は、以下の説明から明らかになるであろう。
【００１７】
さらに、本明細書はまた、コンピュータプログラムも暗黙的に開示し、そこにおいて、本明細書に記載される方法の個々の工程がコンピュータコードによって実施されてもよいことは当業者には明らかであるだろう。コンピュータプログラムは特定のプログラミング言語及びその実装に限定されるものではない。本明細書に含まれる開示の教示を実装するために、多様なプログラミング言語及びそのコーディングを使用できることが理解されるだろう。さらに、コンピュータプログラムは特定の制御フローに限定されるものではない。コンピュータプログラムの、他の多くの変形が存在し、それは、本発明の意図又は範囲から逸脱することなく異なる制御フローを使用することができる。
【００１８】
さらに、コンピュータプログラムの１つ以上の工程は、順次的ではなく、並列的に実行されてもよい。そのようなコンピュータプログラムは任意のコンピュータ可読媒体に格納されてもよい。コンピュータ可読媒体は、磁気ディスク又は光ディスク、メモリチップ、又はコンピュータとのインターフェースに適した他の記憶装置などの記憶装置を含むことができる。コンピュータ可読媒体はまた、インターネットシステムに代表されるような有線の媒体、又はＧＳＭ移動電話システムに代表されるようなワイヤレスの媒体を含んでもよい。コンピュータプログラムは、そのようなコンピュータにロードされて実行されると、好ましい方法の工程を実施する装置を効果的にもたらす。
【００１９】
「背景」セクションに含まれる議論及び従来の方法に関する上記の議論は、それらの使用により公の知識を形成するデバイスの議論に関することに留意されたい。かかるものは、かかるデバイスは、決して、当該技術分野の共通の知識の一部を形成するという本発明者（単数又は複数）又は本特許出願人による表現として解釈されるべきではない。
【００２０】
各種実施形態は、制御室内のイベント関連データを適応的に管理する装置及び方法を提供する。
【００２１】
以下の開示は、上記に論じた問題の少なくとも１つを対処又は軽減する解決策を提供する。１つの解決策は、イベントに関する入力から導出される空間(場所)、時間及びカテゴリ属性情報(又は所定の属性)を分析することによって、制御室内のイベントを適応的に管理する装置を使用することである。入力は画像パターン、オーディオ情報,群衆情報の推定数、群衆の密度情報及び群衆の移動情報に関することを理解されたい。各種実施形態の分析に使用されるカテゴリ属性がユーザ所定の属性のセットであることが後続の説明で明らかになるであろう。
【００２２】
従来、空間（場所）データの処理、集積及び分析は空間（場所）依存の基本概念によって制約および実証され、これにより、近くの場所の特性が相関する傾向があるという空間（場所）相関が生じる。空間（場所）依存は、場所間の地理空間の不均質性及び特異性の相対的な度合いによって脆弱化され、こうして、かかる依存は統計分析の標準的技法の使用の妨げとなる。
【００２３】
さらに、慣例により、時間は、粒度の階層システムを有する固有のセマンティック構造を有する。時間及び時空間データの分析方法を考案する際に考慮しなければならない時間の次元の２つの特定の態様がある。
−第１に、時点（瞬間）又は時間間隔（範囲のある時間プリミティブ）からなる時間次元。
−第２に、順序のある時間(線形及び周期時間)などの時間構造並びに、特に計画又は予測に関連する分岐した時間及び複数の見通し。
【００２４】
時間依存及び時間相関の同様の概念が、時間的に密集して収集された観測が互いに密接に相関するという強い尤度を有する時間の関係に対して存在する。
【００２５】
通常は、大量の時空間データが、公安、運輸、ソーシャルメディア、ヘルスケア及び環境など多様なアプリケーションドメインから収集され得る。これらの高次元データは、所在地及び空間（場所）オブジェクトの様々な状態／プロパティを説明する数値、順序値及びカテゴリ値の多くの相関属性からなり得る。例えば、気象測定データは、気温、湿度、降雨量及びカテゴリ（例えば、晴れ、曇り、雨）を含むことができ、経時的な周期的パターンを論証する。しかし、複雑な依存性、不均質性及び大量の多変量時空間データは挙動（パターン及び構造）の探査及び分析を困難にする。２つの重要な考慮事項としては、計算効率と視覚的有効性の問題が挙げられる。従来の技法は、大量のデータを各成分に分解し、正確に分析することができない。
【００２６】
本開示に提供される解決策は、イベント関連データを適応的に管理することによってこれらの問題に対処する。実施形態では、これは、事前に決定された(カテゴリ)属性のグループ分割を使用することと、アラート生成を作ることを含むことができ、以下の記載を通じて、ストリームの領域における相互作用及びリアルタイムモニタリング、探査及び分析のためのビッグデータマイニングの方法を含む。
−変化の頻度及び時間を指定して場所参照の動的カテゴリデータをモニタリング及び分析する適応的アプローチ
−制御室のアナリストが変化のコンテキスト及び関連性を理解できるように、リアルタイムで、進化するストリームと同期したデータについてのメンタルモデルを維持することによって、データに対する顕著な変化と、これらの原因と意味合いについての理由を表示するアラート生成方法
【００２７】
例示的な実施形態
本発明の実施形態を、図面を参照して、例示としてのみ説明する。図面における同様の参照符号及び文字同様の要素又は等価物を指す。
【００２８】
図１は、実施形態にかかる制御室内のイベント関連データを適応的に管理するシステム１００を説明するブロック図を示す。実施例では、イベント関連データの管理は、出力を生成又は送信するために、少なくとも１つの入力取り込みデバイス１０２、装置１０４及び周辺デバイス１１０によって実行される。システムは制御室内に配置されたものとすることができる。
【００２９】
システム１００は装置１０４と通信する入力取り込みデバイス１０２を備える。実装形態では、装置１０４は一般に、少なくとも１つのプロセッサ１０８及びコンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリ１０６を備える物理デバイスとして説明され得る。少なくとも１つのメモリ１０６及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサ１０８により、物理デバイスに図２Ａ及び図２Ｂに記載の動作を実行させるように構成される。プロセッサ１０８は入力取り込みデバイス１０２からイベント関連データを受信するように構成され、またアラートを生成するように構成され得る。以下に説明する各種実施形態では、イベント関連データは、イベントに関連する場所、時間及び所定の属性情報はその入力から導出され得る入力であり得る。プロセッサ１０８と通信する周辺デバイス１１０は、アラートを生成してもよいし、プロセッサ１０８によって生成されるアラートを出力として送信してもよい。
【００３０】
実施例では、入力取り込みデバイス１０２は、イベント関連データを送信するものであってもよい。特定の実装形態では、入力取り込みデバイス１０２は入力取り込みデバイス及び場所認識センサデバイスのうち少なくとも１つを含みうる。入力取り込みデバイス１０２は閉回路テレビ（ＣＣＴＶ），リモート操作された若しくは自律無人航空機上のカメラであってもよいし、又は身体装着型カメラなどのデバイスであってもよい。入力取り込みデバイス１０２は関連イベントから導出され得る場所情報，時間情報及び所定の属性の様々な時空間データを提供する。１つの入力取り込みデバイス１０２が図１に示されているが、複数の入力取り込みデバイス１０２が存在し得ることを理解されたい。
【００３１】
実装形態では、場所情報は建物,フロア、ゾーン及び部屋情報などの入力取り込みデバイス場所情報の少なくとも１つを含むことができ、時間情報は、年、月、週、曜日、日付、時間、分情報などの日付情報の少なくとも１つを含むことができ、所定の属性情報は、不審リスト（例えば、検出する不審者、廃棄オブジェクトなど)、ウォッチリスト（例えば、ブラックリスト,ホワイトリスト、未知リストなど）、イベントのタイプ（例えば、叫び、ガラスの破損,デバイスの改竄など）、群衆のタイプ（例えば、群衆の集会,群衆の逃走,群衆の混雑など）又はリスクレベル情報（例えば、高、中、低リスク)などのイベントカテゴリのアラート情報の少なくとも１つを含むことができる。場所情報,時間情報及び所定の属性のそれぞれは、データの情報のカテゴリに対応する。
【００３２】
実施形態では、所定の属性は、ウォッチリストの対応する情報がブラックリスト、ホワイトリスト又は未知リストなどのいずれかに関連する顔情報などの画像パターンを含むユーザ規定属性のセットであり得、それは、ユーザによって提供され、装置１０４のメモリ１０６又は装置１０４がアクセス可能なデータベースに記憶される。それに加えて、又はその代わりに、所定の属性は、イベントタイプの対応する情報が、ユーザによって提供される、叫ぶイベント、ガラスの破損イベント又はデバイスの改竄イベントなどのいずれかに関連するオーディオ音波情報など画像パターンを含むユーザ規定属性のセットであり得る。さらに、所定の属性は、群衆のタイプの対応する情報が、ユーザによって提供されるいくつかの群衆情報、群衆の密度情報及び群衆の移動情報などを含むユーザ規定属性のセットであり得る。
【００３３】
装置１０４は入力取り込みデバイス１０２及び周辺デバイス１１０と通信するように構成され得る。実施例では、装置１０４は、入力取り込みデバイス１０２から、イベント関連データを受信し、装置１０４内のプロセッサ１０８による処理の後、アラートを生成したり、周辺デバイス１１０へ出力を送信したりすることができる。
【００３４】
次に、周辺デバイス１１０は装置１０４と通信し、アラートを生成するように構成され得る。それに加えて、又はその代わりに、周辺デバイス１１０は、装置１０４のプロセッサ１０８から、処理済のイベント関連データの出力を受信し、アラートを出力として生成することができる。
【００３５】
図２Ａは実施形態にかかる制御室内のイベント関連データを適応的に管理する方法を説明するフロー図を示し、図２Ｂは実施形態にかかる入力の所定の属性をグループ化するステップの一部を説明するフロー図を示す。イベントに関連する場所情報、時間情報及び所定の属性が、入力取り込みデバイスから受信した入力から決定され、変化を検出するように処理され、制御室内での高速検知、分析及び応答のために、視覚的相関及び優先順位付けを提供する。イベントに関する動的変化の視覚的表示など従来の技法の使用は不可能であろう。
【００３６】
図２Ａ及び図２Ｂを参照すると、ステップ２０２において、イベントに関連する入力が入力取り込みデバイス１０２から受信されると、入力の場所情報，時間情報及び所定の属性のうち１つ又は複数が、それぞれ、入力の受信に応じて、ステップ２０４，２０６，２２２，２６６及び２７６で、装置１０４のプロセッサ１０８によって決定される。実施例では、メモリ１０６及びプロセッサ１０８によって実行可能なコンピュータプログラムにより、装置１０４は、入力をそれぞれ、場所情報，時間情報及び所定の属性情報に編成する。実装形態では、（ｉ）場所情報は建物情報及びフロア情報を含むことができ、それは、デバイス場所情報と称される場合があり、（ｉｉ）時間情報は日情報及び時間情報を含むことができ、それは日付情報と称される場合があり、かつ（ｉｉｉ）所定の属性はイベントタイプ情報及びリスクレベル情報を含むことができ、それはアラート情報と称される場合がある。例えば、入力が関連するイベントが２０１８年６月６日の午前１０：０５に建物Ｂ−Ａ、フロアＬ２において発生した可能性があり、それによってリスクの高い叫び声が検出された。したがって、このイベントに関連する対応する建物情報，フロア情報，日情報，時間情報，イベントタイプ及びリスクレベル情報がプロセッサ１０８によって、それぞれ、Ｂ−Ａ，Ｌ２，６，１０，叫び及び高リスクと判定される。
【００３７】
ステップ２２２の前に、装置１０４のプロセッサ１０８は、ステップ２０８，２６２，２６８，２７０及び２７２における各入力から、顔情報及び／又はオーディオ情報，群衆の推定数，群衆の密度情報及び群衆の移動情報などの画像パターンを識別するように構成される。続いて、ステップ２１４では、識別された顔情報が標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの顔情報と整合するかどうかが、プロセッサ１０８によって判定される。例えば、プロセッサ１０８は、データベースから標的の所定の属性情報を検索し、それを識別された顔情報と比較することができる。標的の所定の属性は、標的に特有の顔特徴、例えば、顔のほくろであってもよい。
【００３８】
実施例では、識別された顔情報が、所定の属性情報の顔情報のいずれにも整合しない場合、識別された顔情報は、ステップ２１６で低い重みで割り当てられるウォッチリスト内の「未知」などの所定の属性情報と関連付けられてもよい。しかし、例えば、識別された顔情報が、ウォッチリストのブラックリストの顔情報などの標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの顔情報と整合する場合、識別された顔情報の所定の属性が、ステップ２２２のブラックリストにあり得るものとしてプロセッサ１０８によって決定されることになる。
【００３９】
ステップ２０８における画像パターンの識別以外に、オーディオ情報もステップ２６２で識別される。続いて、ステップ２６４では、ステップ２６２において各入力から識別されたオーディオ情報のオーディオ記録のセグメントに基づいてイベントのタイプは何であるかがプロセッサ１０８によって判定される。さらに、ステップ２７４では、それぞれ、ステップ２６８，２７０及び２７２における各入力から識別される群衆の推定数，群衆の密度及び群衆の移動に基づいて群衆のタイプが何であるかもプロセッサ１０８によって判定される。
【００４０】
ステップ２１０，２１２及び２２４では、方法は、場所情報，時間情報又は所定の属性を、それらの対応する建物／フロア情報，日／時間情報及びイベントタイプ／リスクレベル情報のうちの１つにしたがって、それぞれグループ化するステップと、その後、ステップ２１８，２２０及び２２６におけるグループのそれぞれのイベント重要度スコアをそれぞれ算出するステップと、を更に含む。イベント重要度スコアは、特化された重み（イベントタイプの重要度／優先順を示すユーザ規定の重みスコア）並びにリーセンシの影響（すなわち、連続して起こる同一のタイプのイベントのスコアは高くなる）を考慮した、イベントの重要度を表す最終的な重要度スコアである。イベント重要度スコアがどのように算出されるかに関する詳細を図９Ａ−図９Ｄに示す。場所情報，時間情報及び所定の属性情報がどのように処理され得るかに関する詳細を、図５Ａ−図５Ｃ及び図６にそれぞれ示す。  
【００４１】
方法は、グループのそれぞれのイベント重要度スコアが所定のルールのセットにしたがってランク付けされるステップ２２８を更に含む。実装形態では、所定のルールのセットにより、イベントを、類似／相関にしたがって、代表的グループにグループ化することができ、発生スコア１が、変化の検出に基づいて発生したイベントタイプ情報を表すすべての対応する代表的グループに割り当てられ、そうでなければ、発生スコア０が割り当てられる。先に述べたように、イベント重要度スコアは、発生スコアに基づいて算出されるものであるリーセンシスコアによって説明されるリーセンシの影響を考慮し、そのリーセンシスコアは同一のイベントタイプが連続して発生する場合に高くなる。リーセンシスコアの公式に関する詳細は以下に、図９Ｂを用いて議論する。同時に、イベントタイプの重要度／優先順を示すユーザ規定重みスコアも、代表的グループのそれぞれに割り当てられ、イベント重要度スコアは、ステップ２２８におけるランク付けが実施される前の代表的グループに対して算出される。イベントのグループ化はその後、ステップ２３０におけるランク付けに応じて、統合される。
【００４２】
イベント重要度スコアがどのように重要度の高いイベントにフラグを立てるかを説明するため、イベント相関に基づいて、同じ場所で検出された同一の不審者によってイベントがグループ化され得る事例を例として挙げる。その後、同一の不審者が同じ場所で検出される発生率が高い場合、対応するリーセンシスコアは高くなる。その特定の場所が関心のあるエリアとして優先されるため、高い重みスコアをたまたま有する場合には、イベント重要度スコアは一層高くなる。イベント重要度スコアの高い代表的グループはイベント重要度スコアの低いものより高くランク付けされる。これにより、特定の関心のある同一の場所で検出された不審者の発生率が高いことを、発生率が低い場合があり、かつ制御室内のアナリストにとって特に関心のない他のイベントタイプからフラグを立てることが可能になる。
【００４３】
プロセッサ１０８はステップ２３０に確立されたグループ化の統合に基づいてアラートを生成し、又はグループ化の統合を、ステップ２３２におけるグループ化統合情報の受信に応じて制御室内で出力としてアラートを生成するように構成され得る周辺デバイス１１０に送信することができる。
【００４４】
図２Ａ−図２Ｂはイベント関連データがどのように適応的に管理され得るかについてのステップ２０２―〜ステップ２３２を示し、各種実施形態では、ステップ２０２，２０４，２０６，２２２，２６６，２７６及び２３２が実行され、十分に適応的にイベント関連データを管理することができることを理解されたい。ステップ２０２〜ステップ２３２は順次ではなく、並列に実行されてもよいことも理解されたい。
【００４５】
図３は実施形態にかかる制御室内のイベント関連データを適応的に管理するシステム構成要素の図を示す。システム３００は異常な状況の高速検知、分析及び応答を実現するように設計されている。図３に示すように、システム３００はメモリ１０６に記憶されたソフトウェアモジュール、例えば、分類器３０４、アグリゲータ３０６、変化モニタ３０８、相関エンジン３１０、ランク付け及び優先順位付けエンジン３１２及びイベント追跡エンジン３１４からなる。メモリ１０６及びソフトウェアモジュール３０４〜３１４を構成するコンピュータプログラムは、プロセッサ１０８によって実行され、装置１０４に下記に説明するプロセスを実行させる。
【００４６】
先に述べたように、装置１０４のプロセッサ１０８は、ステップ２０８における各入力から、顔情報などの画像パターンを識別するように構成される。その後、識別された顔情報が、ステップ２１４のように、標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの顔情報と整合する場合、入力取り込みデバイス３０２からのイベント関連データに関連付けられた顔情報が、分類器３０４によって、適切なイベントカテゴリ、例えば、不審リスト（例えば、検出する不審者、廃棄オブジェクトなど）、ウォッチリスト（例えば、ブラックリスト、ホワイトリスト、未知リストなど）又はリスクレベル（例えば、高、中、低リスク）に割り当てられる。
【００４７】
さらに、場所情報，時間情報又は所定の属性をそれぞれ、それらの対応する建物／フロア情報，日／時間情報及びイベントタイプ／リスクレベル情報のうち１つにしたがってグループ化するステップであるステップ２１０，２１２及び２２４及びステップ２１８，２２０及び２２６におけるグループのそれぞれの発生スコアをそれぞれ決定するステップは、アグリゲータ３０６によって処理される。
【００４８】
変化モニタ３０８は変化を分析し、発生スコアの値の変更を追跡し、ステップ２２８でのランク付け及び優先順位付けメカニズムを向上させるようにランク付けることによって、稀な異常な挙動を検出する。
【００４９】
イベント相関は、システム内のアクティビティを説明する又はそれに関連する様々なイベントを、識別可能なパターンに関連付ける技法である。これは、一目で分かるコンテキスト情報を提供するため、イベントの量を減らしながら情報の質を高めるイベントを統合するプロセスとして規定され得る。これは、ステップ２２８で相関エンジン３１０によって処理され、それによって、イベントが類似／相関にしたがって代表的グループにグループ化される。
【００５０】
高速で大量の多様なイベント関連データを処理するアナリストの能力は限られている。したがって、更なる研究又は探査のため興味のある「イベントのクラスタ」を強調するランク付け及び優先順位付けエンジン３１２がステップ２２８において導入される。「イベントのクラスタ」は、同一の場所での再発生又は同一の標的の再出現（ぶらぶらする人であり得る）などの少なくとも１つの共通性を有するイベントのグループを指す。ランク付けメカニズムは重要な優先順位付け信号の１つとして変化モニタ３０８からの入力（例えば、発生スコアの変化）を活用する。実装形態では、ランク付け及び優先順位付けエンジン３１２によって代表的グループのイベント重要度スコアの算出中に効力を持つことになるユーザによって設定されたランク付け及び優先順位付けルールのリストが存在する。例えば、相関エンジン３１０から導出された代表的グループはまず、イベント発生数に基づいて、アグリゲータ３０６によって表にされた発生スコアを有することができる。続いて、ランク付け及び優先順位付けルールにより、代表的グループはどれくらい最近、かつどれくらい頻繁にイベントが発生したかに基づいて算出されるリーセンシスコアを持つことができる。各イベントタイプに割り当てられたリーセンシスコア及びユーザ規定の重みスコアに基づいて、イベント重要度スコアは各代表的グループに対して算出され、代表的グループはその後、それらの全体的なイベント重要度スコアにしたがってランク付けされる。
【００５１】
イベント追跡エンジン３１４は、構造化ワークフローメカニズムを提供し、入ってくるイベント関連データを処理する。このようなエンジンは通常、システムの機能によって実行される開始から終了までの短期又は長期の作業の断片間の実行順序及びの依存関係を説明する方法を提供する。
【００５２】
３１６，３１８及び３２０は場所情報，時間情報及び所定の属性情報がどのようにグループ化され得るかを規定するソフトウェアモジュールである。ソフトウェアモジュール３１６，３１８及び３２０がどのように作用するかの例は、それぞれ図５Ａ，図５Ｂ及び図５Ｃに対応する。
【００５３】
図４は、実施形態にかかるイベント関連データがどのように適応的に管理され得るかを説明するブロック図を示す。システム４００内には、入力取り込みデバイス４０２が受信した入力から導出され得る、場所情報４０４，時間情報４０６及び所定の属性情報４０８からなるデータレイヤ４３４が存在する。以下を含む分析レイヤ４３６も存在する。
−変化モニタ３０８にしたがって機能するように構成される変化検出４０８モジュール、
−相関エンジン３１０にしたがって機能するように構成される相関及び集約４１０モジュール
−ランク付け及び優先順位付けエンジン３１２にしたがって機能するように構成されるランク付け及び優先順位付け４１２モジュール、
−イベント追跡エンジン３１４にしたがって機能するように構成されるイベント追跡４１４モジュール。
【００５４】
実装形態では、制御室のアナリストの作業負荷を減らすための図４に示す適応的イベント管理ソリューションが存在し、それは、以下を含む。
−データレイヤ４３４内の入ってくるリアルタイムストリームイベント関連データの場所、時間及び所定の属性情報についての更新を実行する。
−変化検出４０８、相関及び集約４１０及びランク付け及び優先順位付け４１２を実行し、分析レイヤ４３６におけるイベントのグループ化を確立及び優先順位付ける。
−適応的制御４３２及びイベント追跡４１４モジュールを提供し、ＧＵＩ４３０上の関心のあるイベントのアラートを追跡し生成する。
【００５５】
入力取り込みデバイスが受信したイベント関連データの、それらの対応する場所情報，時間情報及び所定の属性情報にしたがった同時処理及びカテゴリ分類（グループ化）は制御室内のイベント関連データを適応的に管理する方法において不可欠である。ストリーミング（リアルタイム）イベント関連データカテゴリ分類（グループ化）の既存の方法の多くは、イベントクラスタ（グループ）の動作中（ｏｎ−ｔｈｅ−ｆｌｙ）にノイズから分離すること、及び意義クラスタ（グループ）及びその進化を即時に提示することが実現することができない。マルチレベルのグループ化アプローチが適応的イベント管理方法に導入され、イベントクラスタ（グループ）の明確かつ効率的な分離及び意義クラスタ（グループ）の進化の容易な追跡と提示が可能になる。マルチレベルのグループ化アプローチの例は、階層データ構造に情報を整理し、情報をより小さい粒度に分解することを可能にすることである。以下の図は、入ってくるリアルタイムデータストリームを記憶し、管理するデータレイヤ４３４の構成要素を更に説明する。
【００５６】
図５Ａに示すように、建物情報５０４，フロア情報５０６，ゾーン情報５０８及び部屋情報５１０（又は場所情報）は、イベントソース５０２から導出され得る。実装形態では、入ってくるイベント関連データの場所情報を、マルチレベルのグループ化アプローチを用いて整理することによって、場所情報は更に、その建物情報，フロア情報，ゾーン情報及び部屋情報に階層的にグループ化される。そのような構造を用いると、集約された場所データのインタラクティブな探査を実行し、変化を追跡し関心のあるパターンを識別することが可能になる。
【００５７】
さらに、図５Ｂに示すように、年情報５２４，月情報５２６，週情報５２８，日情報５３０，日付情報５３２，時間情報５３４及び分情報５３６はイベントタイムスタンプ５２２（又は時間情報）から導出され得る。実装形態では、入ってくるイベント関連データの時間情報はマルチレベルのグループ化アプローチを用いて整理されることによって、時間情報は更に、その年情報，月情報，週情報，曜日情報，日付情報，時間情報及び分情報に、階層的にグループ化される。そのような構造を用いると、集約された時間データのインタラクティブな探査を実行し、変化を追跡し、関心のあるパターンを識別することが可能になる。
【００５８】
図５Ｃに示すように、不審リスト情報５４４，ウォッチリスト情報５４６及びリスクレベル情報５４８はイベント属性５４２（又は所定の属性）から導出され得る。実装形態では、入ってくるイベント関連データの所定の属性情報はマルチレベルのグループ化アプローチを用いて整理されることによって、所定の属性情報は更に、その不審リスト情報，ウォッチリスト情報及びリスクレベル情報に、階層的にグループ化される。そのような構造を用いると、集約された所定の属性データのマルチモデル分析及びインタラクティブな探査を実行し、変化を追跡し、関心のあるパターンを識別することが可能になる。
【００５９】
図６は実施形態にかかる階層データ構造を用いたマルチレベルのグループ化の例を示す。例えば、場所情報６０２は建物１及び建物２にグループ化されることができ、それらは、さらに建物１の部屋１，部屋２、建物２の部屋３、部屋４にそれぞれグループ化される。時間情報６０４は月曜日及び火曜日にグループ化されることができ、それらは更に、月曜日の午前，午後及び火曜日の午前，午後にそれぞれグループ化される。所定の属性６０６は人物及び状況にグループ化されることができ、それらは更に、人物のウォッチ，ぶらぶら及び状況の音声、群衆にそれぞれにグループ化される。
【００６０】
基礎データ６０８は、イベントデータが従来の方法にしたがってどのようにグループ化され得るかの例を示し、一方、濃縮データ６１０は、有利にもグループ内のイベントの関係情報を付与することでデータの表現を向上させる実施形態にしたがって、イベントデータがどのようにグループ化され得るかの例を示す。本発明の各種実施形態によって、入力が更に処理され、「場所」６０２，「時間」６０４及び「所定の属性」６０６のような様々なカテゴリで表現されることができる。
【００６１】
以下に実施形態における適応的イベント管理システムの分析レイヤを更に説明する。監視システムにおけるリアルタイム分析の基本的な機能は、変化を分析し、稀な、異常な挙動を検出し、迅速なアクション及び制御のために、貴重なインサイトを発見することにある。さらに、リアルタイムイベントを処理するアプリケーションにおいて、共通の要件は一定期間内にあるイベントのサブセットに対して、いくつかのセットベース計算(すなわち、集約)又は他の動作を実行することである。データ集約は、単に時間のみによる純粋なグループ化に基づくのではなく、グループ化間又はマルチレベル間の集約データを追跡するメカニズムを提供する。このプロセスは、関心のある特定のレベルに基づく注意を必要とするイベントを識別する際のインタラクティブな問合せを実現するために適応的制御により必要とされる。また、実施形態におけるランク付け及び優先順位付けメカニズムは、更なる研究又は探査のために、興味のあるイベントのクラスタを強調する。これは、より高いスコアがより最近のイベントから導出され、同様のタイプのイベントが繰り返されるリーセンシスコア（例えば、短期間内に複数回検出された同一人物に対してスコアが高くなる)によって達成され得る。最後に、実施形態におけるイベント追跡エンジンは、構造化されたワークフローメカニズムを提供し、作成から削除までのイベント関連データのライフサイクルを取り扱う。
【００６２】
図７は、データストリーム７０２の例及びユーザ規定重みスコアテーブル７０４の例を示し、スコアテーブル７０４の値７０６は、建物１−部屋１，建物１−部屋２などのイベントの場所情報、月曜日−午前，月曜日−午後など時間情報、人物−ＷＡＴＣＨ，状況−群衆など所定の属性などをそれぞれ表す。それぞれの値の対応する重みは、その重要度／優先順に基づいて、それぞれスコアテーブルにリストアップされている。例えば、このスコアテーブル７０４では、追加の重みが、ウォッチリスト及び群衆イベント、建物２の部屋４に割り当てられる。追加の重みを、月曜日の午前から火曜日の午後の間において過去のイベントより最近のイベントにも割り当てることができ、すなわち、重みスコアが１から２．５になる。さらに、アラートディスプレイのコラムディスプレイ項目に対する優先順位を示すように、重みスコアを、部屋，建物，時間、日、カテゴリ及びタイプなどの代表的グループを表すコラム７０８項目に割り当てることができる。
【００６３】
図８は実施形態において入力が装置でどのように処理され得るかの例を示す。特に、先に紹介した変化モニタ３０８は、処理済の場所情報８０２，処理済の時間情報８０４及び処理済の所定の属性情報８０６に基づいて変化検出８０８を実行する。それは、値の変化を追跡し、ステップ２２８におけるランク付け及び優先順位付けメカニズムを向上させるようにランク付けることによって変化を分析し、稀な異常な挙動を検出する。その後、情報は相関及び集約８１０を通過し、それによって、グループ化されたデータ表現８２０がイベント類似又は相関の検出８２２に基づいて作成され、リーセンシスコアが、発生スコア及び時間衰退係数をファクタリングする変化検出に基づいて算出され８２４、イベント重要度スコアは（ランク付け及び優先順位付け８１２の間に）代表的グループに割り当てられたリーセンシスコア及び重みスコアに基づいて算出される８２６。それに応じてイベント追跡８１４に基づいて、データが追加され又は除去される８２８。
【００６４】
図９Ａ，図９Ｂ，図９Ｃ及び図９Ｄはそれぞれ、発生行列、リーセンシ行列、スコア行列及び最終イベント重要度スコア行列の例を示す。図９Ａはイベント関連データが発生行列における１０個のイベント（Ｅ１〜Ｅ１０として示す）に対してどう表現され得るかの例を示し、その場合、発生スコア１が、変化検出に基づいて発生したイベントタイプ情報を表す（９０１Ａ〜９０１Ｒの各コラムに表示される）すべての対応する代表的グループに割り当てられ、そうでなければ、発生スコア０が割り当てられる。図９ＡのイベントＥ１を例に挙げると、月曜日の朝、ぶらぶらする人が建物１の部屋１に出現する。建物１（９０１Ａ）、部屋１（９０１Ｂ）、月曜日（９０１Ｇ）、月曜日−午前（９０１Ｈ）、人物（９０１Ｍ）、人物−ぶらぶらする人（９０１Ｎ）が、発生スコア１に割り当てられることになり、コラムの残りが発生スコア０に割り当てられる。発生行列は、連続して発生したイベントのシーケンスを考慮しない。例えば、一連のイベントが建物１の部屋１で発生した場合、これは強調表示されるべきである。
【００６５】
発生のリーセンシの影響を考慮するには、リーセンシスコアを導入する。図９Ｂは公式に基づいて表にされたリーセンシ行列の例を示す。リーセンシスコア＝時間衰退係数＊前回のステップのリーセンシスコア＋発生スコア（１又は０のいずれか）、時間衰退係数は過去のイベントの影響を割り引くのに使用される。（時間衰退係数もファクタリングされるが）リーセンシスコアは過去にも発生したイベントのタイプにより高いスコアを付与する。こうして、同様のイベントが高く発生することにより、ランク付けも高くなるので、容易にフラグが立てられる。
【００６６】
例えば図９Ａのうち、イベントＥ２を例に挙げると、月曜日の朝、ぶらぶらする人が建物１の部屋２に出現する。対応する代表的グループ建物１（９０１Ａ），部屋２（９０１Ｃ），月曜日（９０１Ｇ），月曜日−午前（９０１Ｈ），人物（９０１Ｍ），人物−ぶらぶらする人（９０１Ｎ）が、発生スコア１を割り当てられ、コラムの残りが発生スコア０を割り当てられる。図９Ｂに示すように、イベントＥ２の建物１（９０２Ａ）のリーセンシスコア＝０．７５＊１＋１＝１．７５であり、この場合、本例では時間衰退係数が０．７５に設定され、前回のステップのリーセンシスコアが１に、ぶらぶらする人が建物１に再出現するので発生が１になっている。ぶらぶらする人が部屋１には再出現しなかったが、代わりに部屋２に出現したので、イベントＥ２の部屋１（９０２Ｂ）のリーセンシスコア＝０．７５＊１＋０＝０．７５となり、イベントＥ２の部屋２（９０２Ｃ）＝０．７５＊０＋１＝１となる。本例から明らかなことに、場所に関しては、建物１がリーセンシスコア１．７５で最も高くランク付けされ、続いて、部屋２が１で、部屋１が０．７５でランク付けされる。これにより、当該場所においてポテンシャル潜在的なセキュリティの懸念が存在し得ることを示す最高のリーセンシスコアを有する建物１にアナリストの注意が引きつけられ、また、ぶらぶらする人が最後に発見された場所およびアナリストが当該領域の探索を行うために次のアクションをとる可能性のある場所であった部屋２に、次に、アナリストの注意が引きつけられる。
【００６７】
図９Ｃはイベント重要度スコアの算出の後のステップにおける行列計算を容易にするための行列形式の重みスコアテーブル７０４の例を示す。対角行列はユーザにより規定された各イベントタイプに割り当てられる重みスコアを表す対角成分を有する。スコア行列に見られるように、追加の重みが部屋４［部屋４（９０３Ｆ）］、ウォッチリスト［人物−ウォッチ（９０３Ｏ）］及び群衆［状況−群衆（９０３Ｒ）］イベントに割り当てられ、追加の重みが月曜日午前（９０３Ｈ）〜火曜日午後（９０３Ｌ）の間の過去のイベントより最近のイベントにも割り当てられ、すなわち、重みスコアは１〜２．５である。
【００６８】
図９Ｄは、図９Ｂのリーセンシ行列と図９Ｃの重みスコア行列との間の行列乗算、イベント重要度スコア（９０４Ｔ）＝リーセンシスコア＊重みスコアを行うことによって得られる１０個のイベント（Ｅ１〜Ｅ１０として示す）についてのイベント重要度行列の例を示す。リーセンシスコア０．７５及び対応する重みスコア２を有するイベントＥ６の部屋４（９０４Ｆ）を例にとると、図９Ｄに見られるように、イベント重要度スコア＝０．７５＊２＝１．５となる。イベント重要度スコアは、特化された重み並びにリーセンシの影響（すなわち、連続した同一のタイプのイベントが連続して起こると、重要度が高くなる）を考慮に入れたイベントの重要度を表す。
【００６９】
図１０Ａ及び図１０Ｂは、従来のスコア行列と比較したイベント重要度スコア行列の例を示し、１００２は通常のカウント又は集約アプローチを用いた従来のスコア行列を示し、イベントは、同様の合計カウントのため優先順位付けするのが困難であり、一方、１００４は、適応的アプローチを用いたイベント重要度スコア行列を示し、それによって、異なる階級出力スコアのため、イベントの優先順位付けが可能となる。例えば、ぶらぶらする人が月曜日の朝、建物１の部屋１に出現する、上記と同一のイベントＥ１と、ぶらぶらする人が月曜日の朝、建物１の部屋２に出現する同一のイベントＥ２を参照すると、、Ｅ１について通常のカウント又は集約アプローチ（１００２）を用いて算出された建物１−部屋１の集約されたスコアは、建物１部屋１において１個のイベント発生であったので、１となる。続いて、Ｅ２についての建物１−部屋１の集約されたスコアも、Ｅ２については、建物１部屋１において０個のイベント発生であったので、１（１＋０＝１）となる。しかし、適応的アプローチ（１００４）を用いると、Ｅ１についての建物１−部屋１のイベント重要度スコア＝１であるが、部屋１（９０２Ｂ）について上記に説明したように（建物１−部屋１の重みスコアは１である。）、Ｅ２についての建物１−部屋１のイベント重要度スコア＝０．７５＊１＋０＝０．７５となる。このようにして、適応的アプローチ１００４から得られたスコアは、階級がつけられ、通常のカウント又は集約アプローチ１００２から得られたスコアと異なり、イベントの優先順位付けが可能になることは明らかである。
【００７０】
図１１Ａ，図１１Ｂ及び図１１Ｃは、実施形態にかかる、制御室内のイベント関連データを適応的に管理する方法を用いて、イベントがどのように処理されるかの例を示す。１１０２はイベントＥ１のイベント関連データを示し、ぶらぶらする人が月曜日の朝、建物１部屋１に出現する。１１０４はすべてのイベント発生後リーセンシスコア及びイベント重要度スコアの再算出時の、すべての代表的グループの更新されたイベント重要度スコアのテーブルを表し、ディスプレイレベルは、イベント重要度スコアに基づいて優先順位付けされ、１１０６は、すべてのイベント後に更新された、各代表的グループの対応するイベント重要度スコアである適応的イベントデータを表す。これらの例では、適応的制御は「建物」に設定され、こうして、出力ディスプレイ１１０８は「建物」情報によって統合され、すなわち、アラートの数は、建物１及び建物２によって統合される。
【００７１】
例えば、レベルを決定し（１１０６のレベル１〜レベル５を例にとる）、イベントタイプをグループするには、
１．「建物」を、アラートをグループ化する第１の属性であると設定する。
２．レベル１を決定するには
−同じ建物で発生したすべてのイベントについて、最高スコアを有する親子属性（すなわち、日付−時間，建物−部屋，カテゴリ−タイプ）を見つける。
−まだ使用されていない場合は、親属性を使用し、そうでなければ、レベル１として子属性を使用する。
３．レベル２を決定するには：
−同じ建物で発生し同じレベル１を有するすべてのイベントについて、最高スコアを有する残りの未使用の親子属性（すなわち、日付−時刻，建物−部屋，カテゴリ−タイプ）を見つける。
−まだ使用されていない場合は、親属性を使用し、そうでなければ、レベル１として子属性を使用する。
４．レベル３，４及び５については同様に算出する。
【００７２】
時間衰退係数０．７５及びスコアテーブル７０４に指示された重みスコアは以下の例で使用される。図１１Ａでは、これは第１のイベントＥ１であるので、月曜日の朝、建物１部屋１に出現するぶらぶらする人に関連する代表的グループの対応するイベント重要度スコアは、発生スコアが１，リーセンシスコアが０．７５＊０＋１＝１及び代表的グループのそれぞれの重みスコアが１であるので、すべて１となる。すなわち、適応的イベントデータ１１０６の順番１に示され、かつイベント重要度スコアテーブル１１０４に示されるような建物１−部屋１，建物１，月曜日−午前，月曜日，人物−ぶらぶらする人及び人物の対応するイベント重要スコアはそれぞれ、スコア１に更新され、一方、イベントＥ１に関連しない他の代表的グループはスコア０のままとなる。出力ディスプレイ１１０８は、第１のイベントＥ１の検出に対する関連表現グループ情報とともに、３個のアラート未満（＜３個のアラート）を示す緑のアイコンとともに、建物１に「１個のアラート」を示す。
【００７３】
図１１Ｂは、１１１０に示すようにイベント関連データとともに、第２のイベントＥ２が発生する例を示し、ぶらぶらする人が建物１の部屋２、月曜日の朝に出現する。特に、観察できることに、建物１，月曜日−午前，月曜日，人物−ぶらぶらする人及び人物は同様の発生及びリーセンシスコア（したがって、同様のイベント重要度スコア）を有するが、建物−部屋２及び建物−部屋１は、イベントＥ２及びＥ１は部屋場所情報で異なるので、異なるイベント重要度スコアを有することになる。建物−部屋１についてイベントＥ２の発生により、今回の発生スコアは０であり、過去のリーセンシスコアは１であるので、更新されたリーセンシスコアは０．７５＊１＋０＝０．７５となり、結果としてイベント重要度スコア０．７５となる（重みスコアが１であるので）。一方、代表的グループ建物−部屋２は発生スコア１、過去のリーセンシスコア０を有するので、更新されたリーセンシスコアは０．７５＊０＋１＝１＝イベント重要度スコア（重みスコアが１であるので）となる。発生スコア１，過去リーセンシスコア１をそれぞれ有する他の代表的グループ建物１，月曜日−午前，月曜日，人物−ぶらぶらする人及び人物は更新されたリーセンシスコア０．７５＊１＋１＝１．７５＝イベント重要度スコアを有することになる（重みスコアが１であるので）。適応的イベントデータ１１１４の順番２に示すように、かつイベント重要度スコアテーブル１１１２に示すような、建物１，月曜日−午前，月曜日，人物−ぶらぶらする人及び人物の対応するイベント重要スコアはそれぞれ、スコア１．７５に更新されるが、建物１−部屋１はスコア０．７５に更新され、建物−部屋２はスコア１に更新され、イベントＥ１又はＥ２のいずれにも関連しない他の代表的グループはスコア０のままとなる。出力ディスプレイ１１１６は、第２のイベントＥ２の検出に応じて、関連代表的グループ情報と併せて、＜３個のアラートを示す緑のアイコンとともに建物１に「２個のアラート」を示すことになる。
【００７４】
図１１Ｃは、１１１８に示すイベント関連データを用いて、第３のイベントＥ３が発生した場合、群衆状況が月曜日の午後、建物２部屋３で発生する例を示す。特に、観察できることに、代表的グループ月曜日だけ３つのイベントＥ１−Ｅ３の間で共通である。月曜日について、イベントＥ３が発生すると、発生スコアは１であり、過去リーセンシスコアは１．７５であり、更新されたリーセンシスコアは０．７５＊１．７５＋１＝２．３＝イベント重要度スコアとなる（重みスコアは１であるので）。建物２，建物２−部屋３及び状況など、他の最初に発生する代表的グループはそれぞれ、（図１１Ａで説明されるように）イベント重要度スコア１を有するが、月曜日−午後及び状況−群衆は、差分重みスコアが１．５及び２であるので、それぞれイベント重要度スコア１．５及び２を有する。それに応じて、建物１，月曜日−午前，人物−ぶらぶらする人及び人物などの残りの代表的グループは、今回の発生スコア０、過去リーセンシスコア１．７５に基づいて更新され、更新されたリーセンシスコアは０．７５＊１．７５＋０＝１．３＝イベント重要度スコアとなる（重みスコアは１であるので）。それに応じて、残りの代表的グループのイベント重要度スコアも、上記に開示した同一の算出方法に基づいて更新されることは明らかなはずである。したがって、出力ディスプレイ１１２４は、第３のイベントＥ３の検出に応じて、関連代表的グループ情報と併せて、＜３個のアラートを示す緑のアイコンとともに建物２内の「１個のアラート」に更新される。
【００７５】
図１２は、実施形態にかかるイベントに関連するアラートがどのように提示され得るかの例を示す。映像化が、更なる調査のため関心のあるイベントを強調するように、色のアニメーションの動き、並びに表示位置としてインジケータアイコン上に提示され得る。実施例では、生成されるアラートは、複数の関連アラートとして提示され、相関アラートの親が付けられ、各アラートは１２０２のように対応するセマティク、時刻及び場所インジケータを有する。アラート親は、優先順の高い日付−時刻、タイプ−カテゴリ，及び部屋情報などの他のイベント関連情報を示すそれぞれ複数の関連アラートとともに「建物１：６個のアラート」を示し得る。セマティク色変更の例が１２０４と同じように示され、位置変化が使用され、１２０６と同じように優先順の変更を提示することができ、一目ですべてが提供される相互関連イベント詳細で、制御室内のアナリストが、何が起こっているか、どのイベントに焦点を当てるべきかをすぐに知ることが可能になる。示されるアニメーション化した時間変化インジケータ１２０８によってもアナリストがイベントの変化をすぐに検出することが可能になる。
【００７６】
特に明記されない限り、以下の記載から明らかなように、本明細書を通じて、「走査」、「算出」、「分析」、「決定」、「置換」、「生成」、「初期化」,「出力」、「受信」,「検索」,「識別」、「予測」などの用語を利用する記載は、コンピュータシステム内の物理量として表されるデータを、コンピュータシステム又は他の情報記憶、伝送又は表示装置内の物理量として同様に表される他のデータに操作及び変換する、コンピュータシステム又は同様の電子デバイスの動作及び処理を意味することが理解されるであろう。
【００７７】
多数の変形及び／又は修正が、特定の実施形態で示したように本発明に行われ得ることは、概略的に説明した本発明の趣旨又は範囲を逸脱せずに当業者には理解されるであろう。例えば、上記の記載では主に視覚的インターフェース上にアラートを提示したが、音声アラートなど別のタイプのアラート提示が本方法を実施するために他の実施形態では使用され得ることが理解されるであろう。いくつかの変形例、例えば、アクセスポイントの追加、ログインルーチンの変更などを考慮し、組み込むことができる。したがって、本実施形態は、あらゆる点において、例示的であり限定するものではないものとみなされる。
【００７８】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
制御室においてイベントを適応的に管理する方法であって、
入力取り込みデバイスから、イベントに関する入力を受信することと、
前記入力の受信に応じて、場所情報及び時間情報を決定することと、
前記入力の所定の属性を決定することであって、前記所定の属性は少なくともイベントのタイプを決定するものであることと、
前記場所情報、前記時間情報及び前記入力の所定の属性の決定に応じて、前記イベントの提示を決定することと、を含む方法。
（付記２）
複数の入力取り込みデバイスから、複数の入力を受信することであって、前記複数の入力のそれぞれは、少なくとも１つのイベントに関することと、
前記複数の入力の受信に応じて、複数の場所情報及び複数の時間情報を決定することと、前記複数の場所情報及び前記複数の時間情報のぞれぞれは、前記複数の前記入力のうち１つに対応することと、
前記複数の入力の複数の所定の属性を決定することであって、前記複数の所定の属性のそれぞれは、前記少なくとも１つのイベントの少なくとも１つのタイプを決定することと、
前記複数の入力の前記複数の場所情報、前記複数の時間情報及び前記複数の所定の属性の決定に応じて、前記１つ又は複数のイベントの複数の提示を決定することと、
を更に含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
前記複数の場所情報のそれぞれは、建物情報又はフロア情報を含むデバイス場所情報のうち対応する少なくとも１つを有し、
前記入力の受信に応じて前記場所情報を決定するステップは、
前記複数の場所情報を、その対応するデバイス場所情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、
付記２に記載の方法。
（付記４）
前記複数の時間情報のそれぞれは、日情報又は時間情報を含む、日付情報の対応する少なくとも１つを有し、前記入力の受信に応じて前記時間情報を決定するステップは、
前記複数の時間情報を、その対応する日付情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、
付記２に記載の方法。
（付記５）
前記複数の所定の属性のそれぞれは、イベントタイプ情報又はリスクレベル情報を含むアラート情報の対応する少なくとも１つを有し、
前記入力の受信に応じて前記所定の属性を決定するステップは、
前記複数の所定の属性を、その対応するアラート情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、付記２に記載の方法。
（付記６）
前記入力の受信に応じて前記場所情報を決定するステップは、
各デバイス場所情報に割り当てられた対応する重み及びある時点でのリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出することであって、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであること、を含む、付記３に記載の方法。
（付記７）
前記入力の受信に応じて前記時間情報を決定するステップは、
各日付情報に割り当てられた対応する重み及びある時点のリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出することであって、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであること、を含む、付記４に記載の方法。
（付記８）
前記入力の受信に応じて前記所定の属性を決定するステップは、
各アラート情報に割り当てられた対応する重み及びある時点でのリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出することであって、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであることを含む、付記５に記載の方法。
（付記９）
前記入力の前記所定の属性をグループ化するステップは、
前記少なくとも１つのイベントに関する前記複数の入力のそれぞれから、画像パターンの少なくとも１つを識別することと、
前記識別される画像パターンが、前記入力の前記所定の属性をグループ化の前に、標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの情報に整合するかを決定することと、
前記方法は、
前記識別される情報が標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの情報に整合しない場合、前記識別される画像パターンを所定の属性情報と関連付けること
を更に含む、付記５に記載の方法。
（付記１０）
前記入力の前記所定の属性をグループ化するステップは、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから、オーディオ情報の少なくとも１つを識別することと、
前記入力の所定の属性のグループ化前のオーディオ記録のセグメントに基づいてイベントのタイプを決定することと、を含む、付記５に記載の方法。
（付記１１）
前記入力の前記所定の属性をグループ化するステップは、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから、群衆情報の推定数のうち少なくとも１つを識別することと、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから前記群衆情報の密度情報の少なくとも１つを識別することと、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから、前記群衆情報の移動情報の少なくとも１つを識別することと、
前記入力の前記所定の属性のグループ化前の群衆情報の前記推定数、密度情報及び移動情報に基づいて前記群衆情報のタイプの少なくとも１つを決定することと、
を含む、付記５に記載の方法。
（付記１２）
前記イベントに応じて前記入力の前記提示を決定するステップは、
所定のルールのセットにしたがって、場所情報，日付情報又は所定の属性情報のうち前記少なくとも１つのグループの前記イベント重要度スコアをランク付けすることと、
前記ランク付けに応じて、それらの対応する場所情報，時間情報及び所定の属性情報に基づいて、前記イベントのグループ化を統合することと、
前記グループ化の前記統合に応じて、それらの場所、時間及び所定の属性によって前記イベントを前記制御室内のアラートとして提示することと、
を含む、付記６，７，８のいずれか一項に記載の方法。
（付記１３）
適応的に制御室内のイベントを管理する装置であって、
プロセッサと通信するメモリであって、そこに記録されたコンピュータプログラムを格納するメモリを備え、
前記コンピュータプログラムは、前記装置に、少なくとも、
複数の入力取り込みデバイスから、複数の入力を受信させ、前記複数の入力のそれぞれは、少なくとも１つのイベントに関するようにさせ、
前記複数の入力の受信に応じて、複数の場所情報及び複数の時間情報を決定させ、前記複数の場所情報及び前記複数の時間情報のそれぞれは、前記複数の前記入力のうち１つに対応させ、
前記複数の入力の複数の所定の属性を決定させ、前記複数の所定の属性のそれぞれは、前記少なくとも１つのイベントの少なくとも１つのタイプを決定させ、
前記複数の入力の前記複数の場所情報、前記複数の時間情報及び前記複数の所定の属性の決定に応じて、前記１つ又は複数のイベントの複数の提示を決定させるように前記プロセッサによって実行可能である、装置。
（付記１４）
前記複数の場所情報のそれぞれは、建物情報又はフロア情報を含むデバイス場所情報のうち対応する少なくとも１つを有し、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に、更に、
前記入力の受信に応じて、前記複数の場所情報を、その対応するデバイス場所情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化させる、付記１３に記載の装置。入力．
（付記１５）
前記複数の時間情報のそれぞれは、日情報又は時間情報を含む日付情報の対応する少なくとも１つを有し、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって、実行され、前記装置に、更に、
その対応する日付情報前記入力の受信に応じて前記複数の時間情報を少なくとも１つのグループにグループ化させる、付記１３に記載の装置。
（付記１６）
前記複数の所定の属性のそれぞれは、アラートタイプ情報又はリスクレベル情報を含むアラート情報の対応する少なくとも１つを有し、前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
前記入力の受信に応じて、その対応するアラート情報にしたがって前記複数の所定の属性を少なくとも１つのグループにグループ化させる、付記１３に記載の装置。
（付記１７）
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
各デバイス場所情報に割り当てられた対応する重み及び、ある時点でのリーセンシ値に基づいてイベント重要度スコアを算出させ、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すようにさせる、
付記１４に記載の装置。
（付記１８）
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
各日付情報に割り当てられた対応する重み及び、その時点のリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出させ、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどのくらい最近受信されたかを示すようにさせる、
付記１５に記載の装置。
（付記１９）
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
各アラート情報に割り当てられた対応する重み及びその時点のリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出させ、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかに関するようにさせる、付記１６に記載の装置。
（付記２０）
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは
前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから画像パターンの少なくとも１つを識別させ、
前記識別される顔又はオブジェクト情報が、前記入力の前記所定の属性のグループ化前の標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの情報と整合するかどうかを決定させ、
前記識別される情報が標的の所定の属性情報に対応する少なくとも１つの情報と整合しない場合、前記識別される画像パターンを所定の属性情報に関連付けさせる、付記１６に記載の装置。
（付記２１）
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれからオーディオ情報の少なくとも１つを識別させ、
前記入力の前記所定の属性のグループ化前のオーディオ記録のセグメントに基づいてイベントのタイプを決定させる、付記１６に記載の装置。
（付記２２）
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから群衆情報の推定数の少なくとも１つを識別させ、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから前記群衆情報の密度情報の少なくとも１つを識別させ、
前記少なくとも１つのイベントに関連する前記複数の入力のそれぞれから前記群衆情報の移動情報の少なくとも１つを識別させ、
前記入力の前記所定の属性のグループ化前の群衆情報の前記推定数、密度情報及び移動情報に基づいて、前記群衆情報のタイプの少なくとも１つを決定させる、付記１６に記載の装置。
（付記２３）
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは前記プロセッサによって実行され、前記装置に更に、
所定のルールのセットにしたがって、場所情報，日付情報又は所定の属性情報のうち前記少なくとも１つのグループの前記イベント重要度スコアをランク付けさせ、
前記ランク付けに応じて、それらの対応する場所情報，時間情報及び所定の属性情報に基づいて前記イベントのグループ化を統合させ、
前記制御室のアラートとして、前記グループ化の統合に応じて、それらの場所、時間及び所定の属性によって前記イベントを提示させる、
付記１７、１８又は１９に記載の装置。
（付記２４）
イベントを適応的に管理するシステムであって、
付記１３〜２３のいずれか一項に記載の装置と、入力取り込みデバイス及び前記プロセッサと通信する周辺デバイスの少なくとも１つを備え、前記周辺デバイスが前記制御室のアラートを生成するように構成される、システム。
【００７９】
本出願は、２０１８年９月５日に出願されたシンガポール特許出願第１０２０１８０７６２８Ｘ号の優先権の利益に基づくものであり、それを主張するものであり、その開示は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【符号の説明】
【００８０】
１００            システム
１０２            入力取り込みデバイス
１０４            装置
１０６            メモリ
１０８            プロセッサ
１１０            周辺デバイス
４００            システム
４０２            入力取り込みデバイス
４０４            場所情報
４０６            時間情報
４０８            所定の属性情報
４１０            相関及び集約
４１２            ランク付け及び優先順位付け
４１４            イベント追跡
４３０            ＧＵＩ
４３２            適応的制御
【図１】
2021534503.tif 000003
【図２Ａ】
2021534503.tif 000004
【図２Ｂ】
2021534503.tif 000005
【図３】
2021534503.tif 000006
【図４】
2021534503.tif 000007
【図５Ａ】
2021534503.tif 000008
【図５Ｂ】
2021534503.tif 000009
【図５Ｃ】
2021534503.tif 000010
【図６】
2021534503.tif 000011
【図７】
2021534503.tif 000012
【図８】
2021534503.tif 000013
【図９Ａ】
2021534503.tif 000014
【図９Ｂ】
2021534503.tif 000015
【図９Ｃ】
2021534503.tif 000016
【図９Ｄ】
2021534503.tif 000017
【図１０Ａ】
2021534503.tif 000018
【図１０Ｂ】
2021534503.tif 000019
【図１１Ａ】
2021534503.tif 000020
【図１１Ｂ】
2021534503.tif 000021
【図１１Ｃ】
2021534503.tif 000022
【図１２】
2021534503.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】令和3年2月18日(2021.2.18)
【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】
制御室においてイベントを適応的に管理する方法であって、
入力取り込みデバイスから、イベントに関する入力を受信することと、
前記入力の受信に応じて、場所情報及び時間情報を決定することと、
前記入力の所定の属性を決定することであって、前記所定の属性は少なくともイベントのタイプを決定するものであることと、
前記場所情報、前記時間情報及び前記入力の所定の属性の決定に応じて、前記イベントの提示を決定することと、を含む方法。
【請求項２】
複数の入力取り込みデバイスから、複数の入力を受信することであって、前記複数の入力のそれぞれは、少なくとも１つのイベントに関することと、
前記複数の入力の受信に応じて、複数の場所情報及び複数の時間情報を決定することと、前記複数の場所情報及び前記複数の時間情報のぞれぞれは、前記複数の前記入力のうち１つに対応することと、
前記複数の入力の複数の所定の属性を決定することであって、前記複数の所定の属性のそれぞれは、前記少なくとも１つのイベントの少なくとも１つのタイプを決定することと、
前記複数の入力の前記複数の場所情報、前記複数の時間情報及び前記複数の所定の属性の決定に応じて、前記１つ又は複数のイベントの複数の提示を決定することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の場所情報のそれぞれは、建物情報又はフロア情報を含むデバイス場所情報のうち対応する少なくとも１つを有し、
前記入力の受信に応じて前記場所情報を決定するステップは、
前記複数の場所情報を、その対応するデバイス場所情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の時間情報のそれぞれは、日情報又は時間情報を含む、日付情報の対応する少なくとも１つを有し、前記入力の受信に応じて前記時間情報を決定するステップは、
前記複数の時間情報を、その対応する日付情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の所定の属性のそれぞれは、イベントタイプ情報又はリスクレベル情報を含むアラート情報の対応する少なくとも１つを有し、
前記入力の受信に応じて前記所定の属性を決定するステップは、
前記複数の所定の属性を、その対応するアラート情報にしたがって、少なくとも１つのグループにグループ化することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記入力の受信に応じて前記場所情報を決定するステップは、
各デバイス場所情報に割り当てられた対応する重み及びある時点でのリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出することであって、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであること、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記入力の受信に応じて前記時間情報を決定するステップは、
イベント重要度スコアを算出することであって、各日付情報に割り当てられた対応する重み及びある時点のリーセンシ値に基づいて、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであることを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記入力の受信に応じて前記所定の属性を決定するステップは、
各アラート情報に割り当てられた対応する重み及びある時点でのリーセンシ値に基づいて、イベント重要度スコアを算出することであって、前記イベント重要度スコアは前記イベントの重要度の指標に関し、前記リーセンシ値は前記入力がどれくらい最近受信されたかを示すものであることを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記イベントに応じて前記入力の前記提示を決定するステップは、
所定のルールのセットにしたがって、場所情報，日付情報又は所定の属性情報のうち前記少なくとも１つのグループの前記イベント重要度スコアをランク付けすることと、
前記ランク付けに応じて、それらの対応する場所情報，時間情報及び所定の属性情報に基づいて、前記イベントのグループ化を統合することと、
前記グループ化の前記統合に応じて、それらの場所、時間及び所定の属性によって前記イベントを前記制御室内のアラートとして提示することと、
を含む、請求項６，７，８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
適応的に制御室内のイベントを管理する装置であって、
プロセッサと通信するメモリであって、そこに記録されたコンピュータプログラムを格納するメモリを備え、
前記コンピュータプログラムは、前記装置に、少なくとも、
複数の入力取り込みデバイスから、複数の入力を受信させ、前記複数の入力のそれぞれは、少なくとも１つのイベントに関するようにさせ、
前記複数の入力の受信に応じて、複数の場所情報及び複数の時間情報を決定させ、前記複数の場所情報及び前記複数の時間情報のそれぞれは、前記複数の前記入力のうち１つに対応させ、
前記複数の入力の複数の所定の属性を決定させ、前記複数の所定の属性のそれぞれは、前記少なくとも１つのイベントの少なくとも１つのタイプを決定させ、
前記複数の入力の前記複数の場所情報、前記複数の時間情報及び前記複数の所定の属性の決定に応じて、前記１つ又は複数のイベントの複数の提示を決定させるように前記プロセッサによって実行可能である、装置。
【国際調査報告】
2021534503.tif 000024
2021534503.tif 000025