【誤訳訂正書】
【提出日】平成30年12月20日(2018.12.20)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
犯罪予測の決定及び出力のためのコンピュータ実装方法であって、当該方法は、
犯罪データをデータベースに格納するステップであって、前記犯罪データは、犯罪の位置及び時間の情報表示を含んでいるステップと、
気象データを前記データベースに格納するステップであって、前記気象データは、過去の及び予測された気象条件を含んでいるステップと、
ユーザによって入力される犯罪予測位置及び犯罪予測期間を受信することにより、又は、遠隔コンピュータシステムのリアルタイム位置及び現在の時間を決定することにより、前記犯罪予測位置及び前記犯罪予測期間を決定するステップと、
前記気象データに基づいて、前記犯罪予測期間の間の前記犯罪予測位置における予測された気象条件を決定するステップと、
前記犯罪データ及び前記気象データに含まれている前記過去の気象条件に基づいて、前記犯罪データに含まれている前記犯罪と前記予測された気象条件との間の相互関係を決定するステップと、
前記犯罪データに基づいて、前記犯罪予測期間と同様な期間の前記犯罪予測位置における過去の犯罪率を決定するステップと、
前記犯罪データに含まれている前記犯罪と前記予測された気象条件との間の前記相互関係に基づいて、前記過去の犯罪率を調整することにより、前記犯罪予測を決定するステップと、
前記犯罪予測を前記遠隔コンピュータシステムに出力するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記犯罪予測期間と同様な期間は、前記犯罪予測期間と同じ時分となる期間である、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
イベントデータを前記データベースに格納するステップであって、前記イベントデータは、過去のイベント及び未来のイベントを含んでいるステップと、
前記イベントデータに基づいて、前記犯罪予測期間の間の前記犯罪予測位置における未来のイベントを決定するステップと、
前記犯罪データと前記イベントデータに含まれている前記過去のイベントとに基づいて、前記犯罪データに含まれている前記犯罪と過去のイベントとの間の相互関係を決定するステップと、を更に含み、
前記犯罪予測は、前記犯罪データに含まれている前記犯罪と過去のイベントとの間の前記相互関係に基づいて、前記過去の犯罪率を更に調整することにより、決定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記犯罪データは、前記犯罪の種類の情報表示を更に含んでおり、
前記方法は、犯罪の種類を決定するステップ、を更に含んでおり、
前記犯罪データに含まれている前記犯罪と前記予測された気象条件との間の前記相互関係は、前記犯罪の種類に属する前記犯罪と前記予測された気象条件との間の相互関係に基づいて決定され、
前記過去の犯罪率は、前記犯罪予測期間と同様な期間の前記犯罪予測位置における前記犯罪の種類に属する犯罪の前記過去の犯罪率に基づいて決定され、
前記犯罪予測は、前記犯罪の種類に属する犯罪と前記予測された気象条件との間の前記相互関係に基づいて、前記過去の犯罪率を調整することにより、決定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記犯罪の種類は、ユーザによって入力される、
請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記犯罪の種類は、ユーザの人口統計学に基づいて選択決定される、
請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記犯罪予測期間は、ユーザによって特定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記犯罪予測期間は、現在の時間に基づいて決定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記犯罪予測位置は、前記遠隔コンピュータシステムの位置に基づいて選択される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザによって入力される犯罪予測閾値を受信するステップと、
前記ユーザによって入力されるユーザの位置を受信することにより、又は、前記遠隔コンピュータシステムのリアルタイム位置を決定することにより、前記ユーザの位置を識別するステップと、
前記ユーザの前記位置の前記犯罪予測を決定するステップと、
前記ユーザの前記位置の前記犯罪予測を前記犯罪予測閾値と比較するステップと、
前記ユーザの前記位置の前記犯罪予測が前記犯罪予測閾値以上であることを決定することに応じて、前記ユーザに警報を出力するステップと、を更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
犯罪予測システムであって、
犯罪データ及び気象データを格納するデータベースであって、前記犯罪データは、犯罪の位置及び期間の情報表示を含んでおり、前記気象データは、過去の及び予測された気象条件を含んでいる、前記データベースと、
分析ユニットであって、
ユーザによって入力される犯罪予測位置及び犯罪予測期間を受信することにより、又は、遠隔コンピュータシステムのリアルタイム位置及び現在の時間を決定することにより、前記犯罪予測位置及び前記犯罪予測期間を決定し、
前記気象データに基づいて、前記犯罪予測期間の間の前記犯罪予測位置における予測された気象条件を決定し、
前記犯罪データ及び前記気象データに含まれている前記過去の気象条件に基づいて、前記犯罪データに含まれている前記犯罪と前記予測された気象条件との間の相互関係を決定し、
前記犯罪データに基づいて、前記犯罪予測期間と同様な期間の前記犯罪予測位置における過去の犯罪率を決定し、
前記犯罪データに含まれている前記犯罪と前記予測された気象条件との間の前記相互関係に基づいて、前記過去の犯罪率を調整することにより、前記犯罪予測を決定し、
前記犯罪予測を前記遠隔コンピュータシステムに出力する、前記分析ユニットと、
を備えるシステム。
【請求項１２】
前記犯罪予測期間と同様な期間は、前記犯罪予測期間と同じ時分となる期間である、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記データベースは、過去のイベント及び未来のイベントを含んでいるイベントデータを格納し、
前記分析ユニットは、
前記イベントデータに基づいて、前記犯罪予測期間の間の前記犯罪予測位置における未来のイベントを決定し、
前記犯罪データと前記イベントデータに含まれている前記過去のイベントとに基づいて、前記犯罪データに含まれている前記犯罪と過去のイベントとの間の相互関係を決定し、
前記犯罪予測は、前記犯罪データに含まれている前記犯罪と過去のイベントとの間の前記相互関係に基づいて、前記過去の犯罪率を更に調整することにより、決定される、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記犯罪データは、前記犯罪の種類の情報表示を更に含んでおり、
前記分析ユニットは更に、犯罪の種類を決定し、
前記犯罪データに含まれている前記犯罪と前記予測された気象条件との間の前記相互関係は、前記犯罪の種類に属する前記犯罪と前記予測された気象条件との間の相互関係に基づいて決定され、
前記過去の犯罪率は、前記犯罪予測期間と同様な期間の前記犯罪予測位置における前記犯罪の種類に属する犯罪の前記過去の犯罪率に基づいて決定され、
前記犯罪予測は、前記犯罪の種類に属する犯罪と前記予測された気象条件との間の前記相互関係に基づいて、前記過去の犯罪率を調整することにより、決定される、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記犯罪の種類は、ユーザによって入力される、
請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記犯罪の種類は、ユーザの人口統計学に基づいて選択決定される、
請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記犯罪予測期間は、ユーザによって特定される、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記犯罪予測期間は、現在の時間に基づいて決定される、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記犯罪予測位置は、前記遠隔コンピュータシステムの位置に基づいて選択される、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記分析ユニットは、
ユーザによって入力される犯罪予測閾値を受信し、
前記ユーザによって入力される前記ユーザの位置を受信することにより、又は、前記遠隔コンピュータシステムのリアルタイム位置を決定することにより、前記ユーザの前記位置を識別し、
前記ユーザの前記位置の前記犯罪予測を決定し、
前記ユーザの前記位置の前記犯罪予測を前記犯罪予測閾値と比較し、
前記ユーザの前記位置の前記犯罪予測が前記犯罪予測閾値以上であることを決定することに応じて、前記ユーザに警報を出力する、ように更に構成されている、
請求項１１に記載のシステム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】犯罪予測システム
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、援用によって本明細書の全体に組み込まれる、２０１４年１２月２４日出願の米国仮特許出願第６２／０９６，６３１号の利益を主張する。
【背景技術】
【０００２】
背景技術
現在の犯罪分析システムは、法執行機関に過去の犯罪データを提供することができ、これによって、過去の犯罪行為に基づいて警官がリソースを配置することを可能にしている。現在の犯罪分析システムは、しかしながら、現在の犯罪分析システムは、過去の犯罪と気象条件（又は過去のイベント）との間の相互関係を判断しないものであり、予測された気象条件（又は未来のイベント）のようなリアルタイムデータに基づいて犯罪予測を提供するものではない。
【０００３】
現在の犯罪統計は、個人及びビジネスオーナーに、地域が比較的安全又は安全でないかの一般的な考えを提供する。また、しかしながら、個人及びビジネスオーナーは、過去の犯罪統計と予測された気象条件（又は未来のイベント）のようなリアルタイムデータとの間の相互関係に基づいて判断された犯罪予測にアクセスことはできない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従って、法執行機関がリソースを正確かつ効果的に展開することを可能にし、個人が状況認識を増し安全な移動ルートを選択することを可能にし、ビジネスオーナーが営業拠点の犯罪の危険性を予測することを可能にする、犯罪予測システム及び方法の必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
関連技術におけるこれらの及び他の問題点を解決するために、犯罪データ及び気象データを格納し、予測された気象条件及び犯罪データの間の相互関係に基づいて過去の犯罪率を調整することにより犯罪予測を決定する、犯罪予測システム及び方法が存在する。犯罪予測システム及び方法は、更に、イベントデータを格納することができ、未来のイベント及び犯罪データの間の相互関係に基づいて、過去の犯罪率を更に調整することにより犯罪予測を決定し得る。
【０００６】
例示の実施形態の側面は、添付図面の参照にてより理解されるであろう。図面における要素は、寸法が必須でなく、それよりも、例示の実施形態の原則を図示することに重点を置くことを強調する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システムによって出力されるグラフィカルユーザインターフェースの関心ビューのポイントを示す図である。
【図２】本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システムの概略図である。
【図３】本発明の例示の実施形態に係る、図２に図示された犯罪予測システムのブロック図である。
【図４】本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システムによって出力されるグラフィカルユーザインターフェースのストリートレベルビューの図である。
【図５Ａ】及び
【図５Ｂ】本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システムによって出力されるグラフィカルユーザインターフェースの地域ビューの図である。
【図６】本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システムによって出力されるグラフィカルユーザインターフェースの移動ルートビューの図である。
【図７】本発明の例示の実施形態に係る、グラフィカルユーザインターフェースを介して犯罪予測システムによって出力される犯罪警報モジュール及びクエリー警報モジュールの図である。
【図８】本発明の例示の実施形態に係る、グラフィカルユーザインターフェースを介して犯罪予測システムによって出力される時間犯罪指標モジュール及び日付犯罪指標モジュールの図である。
【図９】本発明の例示の実施形態に係る、グラフィカルユーザインターフェースを介して犯罪予測システムによって出力されるミニットキャスト（登録商標）の図である。
【図１０】本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測を出力するためのプロセス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】
【０００８】
本発明の例示の実施形態の様々な視点を図示している図面の参照がここで行われる。図面及び本明細書での図面の記述において、特定の技術は、便宜上のみ用いられており、本発明の実施形態を限定するものと理解されない。また、図面及び以下の記載において、同様な数字は全体を通して同様な要素を示す。
【０００９】
図１は、本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システム２００によって出力されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の関心ビュー１００のポイントの図である。以下に記載のように、犯罪予測システム２００は、複数のユーザ識別位置１１０（この例では、デンバー内又は周囲の関心のポイント）の犯罪予測を出力し得る。
【００１０】
図２は、犯罪予測システム２００の概略図である。犯罪予測システム２００は、１つ以上のパーソナルシステム２５０及び１つ以上のモバイルコンピュータシステム２６０のような、複数の遠隔コンピュータシステム２４０に１つ以上のネットワーク２３０を介して接続されている、１つ以上のサーバ２１０及び１つ以上のデータベース２２０を備え得る。
【００１１】
１つ以上のサーバ２１０は、内部ストレージ装置２１２及びプロセッサ２１４を備えてよい。１つ以上のサーバ２１０は、例えば、遠隔コンピュータシステム２４０によってアクセス可能なウェブサイトをホストする例えばアプリケーションサーバ及びウェブサーバを含んでいるいくつかの適切なコンピューティング装置であってよい。１つ以上のデータベース２２０は、サーバ２１０に内在してよく、この場合、これらは、内部ストレージ装置２１２に格納されてよく、あるいは、これらは、サーバ２１２に外在してよく、この場合、これらは、外部ハードディスクアレイ又はソリッドステート記憶装置のような、外部非一時的コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に格納されてよい。１つ以上のデータベース２２０は、単一装置又は多数装置に格納されてよい。ネットワーク２３０は、インターネット、移動体通信ネットワーク、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等のいくつかの組み合わせを含んでよい。ネットワーク２３０を介する通信は、有線又は無線接続によって実現され得る。遠隔コンピュータシステム２４０は、ネットワーク２３０を介してデータを送信及び／又は受信するように構成された、いくつかの適切な電子装置であってよい。遠隔コンピュータシステム２４０は、例えば、パーソナルコンピュータ、ネットワークコンピュータ、スマートフォン、パーソナルデジタル支援装置（ＰＤＡ）、タブレット受信機、ネットワーク接続車両等のような、ネットワーク接続コンピューティング装置であってよい。パーソナルコンピュータシステム２５０は、内部ストレージ装置２５２、プロセッサ２５４、出力装置２５６、及び入力装置２５８を備え得る。１つ以上のモバイルコンピュータシステム２６０は、内部ストレージ装置２６２、プロセッサ２６４、出力装置２６６、及び入力装置２６８を備えてよい。内部ストレージ装置２１２、２５２、及び／又は２６２は、プロセッサ２１４、２５４、又は２６４によって実行されるときに、本明細書に記載の特徴の関連する一部を実行するソフトウエア命令を格納するために、ハードディスク又はソリッドステートメモリのような、非一時的コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体であってよい。プロセッサ２１４、２５４、及び／又は２６４は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）等を備えてよい。プロセッサ２１４、２５４、及び２６４は、単一半導体チップ又は１つ以上のチップとして実現されてよい。出力装置２５６及び／又は２６６は、ディスプレイ、スピーカー、外部ポート等を備えてよい。ディスプレイは、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、高分子発光ディスプレイ（ＬＰＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）等のような、可視光を出力するように構成された、いくつかの適切な装置であってよい。入力装置２５８及び／又は２６８は、キーボード、マウス、トラックボール、静止又はビデオカメラ、タッチパッド等を備えてよい。タッチパッドは、タッチセンシティブディスプレイ又はタッチスクリーンを形成するためにディスプレイに重畳又は実装されてよい。
【００１２】
犯罪予測システム２００は、１つ以上のプロセッサ２１４、２５４、又は２６４によって実行される１つ以上の内部ストレージ装置２１２、２５２、及び／又は２６２に格納されるソフトウエア命令によって実現され得る。
【００１３】
図３は、本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システム２００のブロック図である。犯罪予測システム２００は、犯罪統計データベース３２０、地理的情報システム（ＧＩＳ）３４０、ユーザ位置データベース３６０、分析ユニット３８０、及びグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）３９０を備え得る。
【００１４】
犯罪統計データベース３２０は、犯罪データ３２２を格納する。いくつかの実施形態において、犯罪統計データベース３２０は、また、位置データ３２４、イベントデータ３２６、及び／又は気象データ３２８を格納する。犯罪統計データベース３２０は、単一有形装置又は多数有形装置に格納される、いくつかの組織化された情報の集合であってよい。犯罪統計データベース３２０は、例えば、図２に図示されているデータベース２２０の１つとして実現され得る。
【００１５】
犯罪データ３２２は、犯罪の位置、時間、日付、曜日、種類（例えば、暴行、侵入盗、強盗等）の情報表示を含み得る。犯罪データ３２２は、また、各犯罪の程度の推計を含み得る。犯罪位置は、各犯罪の位置がＧＩＳ３４０によって図示されて分析され得る形式であってよい。犯罪種類は、また、犯罪が財産の犯罪であったか、人に対する違反であったかを含んでよい。財産の犯罪に関して、犯罪データ３２２は、また、財産に関する情報（例えば、財産が営業所であったか、住宅であったか、車両であったか等）を含んでよい。人に対する各違反に関して、犯罪データ３２２は、また、被害者が加害者を知っていたか、あるいは、加害者が見知らぬ人であったかを含んでよい。犯罪データ３２２は、また、例えば、年齢、性別、人種、ヒスパニック由来、経済状況等の被害者に関する人口統計学の情報を含んでよい。犯罪データ３２２は、ＧＵＩ３９０を介して、あるいは、他のソースからの追加の犯罪データをインポートすることによってのいずれかにて更新され得る。
【００１６】
位置データ３２４は、人口統計学データ、法執行境界、コミュニティ施設（例えば、警察署、消防署、学校、教会、病院等）の位置、営業所の位置等のような情報を含んでよい。人口統計学データは、住宅領域の社会経済学及び人口統計学構成に基づく６７個の特色ある区分の１つとして、住宅領域を分類するタペストリー区分の形式であってよい。これらの区分は、共通経験（例えば、同じ時代の生まれ、他国からの移住）又は人口統計学の特性に基づいてグループ化され得る。これらのセグメントは、また、地理的密度（例えば、主中心市街地、都市周辺、地下都市、郊外周辺、準地方、地方）に基づいてグループ化され得る。位置データ３２４は、ＧＵＩ３９０を介して、あるいは、他のソースからの追加の位置データをインポートすることによってのいずれかにて更新され得る。
【００１７】
イベントデータ３２６は、スポーツイベント、コンサート、パレード等のような過去のイベントの位置、日付、及び時間を格納する。イベントは、また、政府移転支払いを含み得る。イベントデータ３２６は、また、未来のイベントの位置、日付、及び時間を含み得る。イベントデータ３２６は、ＧＵＩ３９０を介して、あるいは、他のソースからの追加の位置データをインポートすることによってのいずれかにて更新され得る。
【００１８】
気象データ３２８は、現在の、履歴の（過去の）、及び予測された（未来の）気象条件に関する情報を含む。気象データ３２８は、例えば、アキュウェザー社、アキュウェザーエンタープライズソリューション社、政府機関（例えば、国家気象サービス（ＮＷＳ）、国家ハリケーンセンター（ＮＨＣ）、カナダ環境庁、英国気象学サービス、日本気象学機関等）、他の私企業（ビサリアの米国国家落雷検出ネットワーク、気象判定テクノロジー社等）、個人（スポッターネットワークのメンバー等）から受信され得る。気象情報データベースは、また、例えば、合衆国地質調査部（ＵＳＧＳ）から受信される（地震のような）自然災害に関する情報を含み得る。
【００１９】
気象条件は、例えば、２４時間の最高気温、２４時間の最低気温、大気質、氷量、雨量、降雪量、地面における雪の量、北極振動（ＡＯ）、平均相対湿度、大気圧トレンド、吹雪の可能性、雲、雲高、雷雨の可能性、地面への十分な雪の可能性、湿った場所への十分な雪の可能性、あられの可能性、氷の可能性、降水の可能性、雨の可能性、雪の可能性、曇り、曇りのパーセンテージ、冷却温度、日中の空の状態、日中の風向き、日中の突風、日中の風速、汚点温度、エルニーニョ南方振動（ＥＮＳＯ）、蒸発散、想定される雷雨の強度レベル、洪水の可能性、熱指数、加熱度、高気温、満潮警報、高湿度管壁温度、最高相対湿度、氷の時間、降水の時間、雨の時間、雪の時間、湿気、湖面、等量液体降水量、低温、低湿度管壁温度、最大紫外線（ＵＶ）指標、多変量ＥＮＳＯ指標（ＭＥＩ）、マッドンジュリアン振動（ＭＪＯ）、月のフェーズ、月の出、月の入り、夜間の空の状態、夜間の風向き、夜間の突風、夜間の風速、標準低温、標準気温、ワンワード気象、降水量、降水蓄積、降水の種類、雪の可能性、地面への十分な氷の可能性、地面への十分な雪の可能性、湿った場所への十分な雨の可能性、雨量、リアルフィール（登録商標）、高いリアルフィール（登録商標）、低いリアルフィール（登録商標）（リアルフィールは、アキュウェザー社の登録されたサービスマークである）、記録された低気温、記録された高気温、相対湿度範囲、海面大気圧、海面気温、空の状態、次の２４時間における雪の蓄積、日射量、ステーション大気圧、日の出、日の入り、気温、雪の種類、紫外線指標、視界、湿球温度、風冷え、風向き、突風、風速等を含み得る。気象条件は、例えば、川洪水警報、雷雨監視箱、トルネード監視箱、中規模討論、ポリゴン警報、地域／国警報、天気予報、助言、監視、特別気象宣言、雷警報、雷雨警報、豪雨警報、強風警報、高温又は低温気温警報、ローカル嵐レポート、地震、及び／又はハリケーン影響予測等の気象関連警報を含み得る。各気象条件は、日の値、時間の予測値、日の予測値、１年前の日の値、前の期間における蓄積又は変動（例えば、２４時間、３時間、６時間、９時間、前の日、前の７日、現在の日付の月、現在の日付の年、過去の１２か月）、気候学的標準（例えば、過去１０年、２０年、２５年、３０年等の平均値）、未来の期間（例えば、２４時間）の予測された蓄積等、のような時間枠に基づいて表現され得る。
【００２０】
地理的情報システム（ＧＩＳ）３４０は、地理的データを取得、格納、操作、分析、管理、及び提示するように設計されたソフトウエアシステムである。（地理的情報システムを、地理的情報システム達、と適宜称する）ＧＩＳ３４０は、図２にて図示されている１つ以上のサーバ２１０によって実行されるソフトウエアとして実現され得る。追加的に又は代替的に、犯罪予測システム２００は、グーグルマップ、エリス等の第３者ＧＩＳを用い得る。
【００２１】
ユーザ位置データベース３６０は、遠隔コンピュータシステム２４０（又はユーザ）の位置の情報表示を格納する。ユーザ又は遠隔コンピュータシステム２４０の位置は、静的であってよく（すなわち、ユーザ又は遠隔コンピュータシステム２４０が静止している場合）、又は、動的であってよい（すなわち、ユーザ又は遠隔コンピュータシステム２４０が動いている場合）。いくつかの場合において、ユーザ位置データベース３６０は、遠隔コンピュータシステム２４０のリアルタイム（又は、リアルタイムに近い）動的位置の情報表示を格納し得る。追加的に、ユーザ位置データベース３６０は、遠隔コンピュータシステム２４０のリアルタイム（又は、リアルタイムに近い）動的位置の情報表示を含むように自動的に及び／又は繰り返し構成され得る。
【００２２】
遠隔コンピュータシステム２４０の（静的又は動的）位置は、例えば、遠隔コンピュータシステム２４０の内に組み込まれている地球位置決め衛星（ＧＰＳ）装置、携帯ネットワーク三角測量方式、ネットワーク識別等によって、遠隔コンピュータシステム２４０によって決定され得る。追加的に又は代替的に、遠隔コンピュータシステム２４０の（静的又は動的）位置は、例えば、携帯ネットワーク三角測量方式、ネットワーク識別等によって、サーバ２１０によって決定され得る。ユーザの静的位置は、例えば、ＧＵＩ３９０を介して、住所、都市、郵便番号のような位置を入力することによって、ユーザによって入力され得る。ユーザの動的位置は、例えば、目的地を入力し、遠隔コンピュータシステム２４０又はサーバ２１０に対して、開始位置又は現在の位置から目的位置への移動のルートを決定させることにより、ユーザによって入力され得る。ユーザ位置データベース３６０は、単一有形装置又は多数有形装置に格納される、いくつかの組織化された情報集合であってよい。ユーザ位置データベース３６０は、例えば、データベース２２０の１つとして実現され得る。
【００２３】
分析ユニット３８０は、アクセス可能であり１つ以上のサーバ２１０によって実行され、及び／又は、遠隔コンピュータシステム２４０によってダウンロードされ実行されるソフトエア命令によって実現され得る。分析ユニット３８０は、犯罪統計データベース３２０、ＧＩＳ３４０、ユーザ位置データベース３６０、及びＧＵＩ３９０からの情報を受信するように構成され得る。
【００２４】
グラフィカルユーザインターフェース３９０は、犯罪予測システム２００への伝送用の情報の入力をユーザに可能にするいくつかのインターフェース、及び／又は、ユーザへの犯罪予測システム２００から受信される情報を出力するいくつかのインターフェースであってよい。グラフィカルユーザインターフェース３９０は、遠隔コンピュータシステム２４０に格納されて実行されるソフトウエア命令によって実現され得る。
【００２５】
分析ユニット３８０は、犯罪データ３２２における犯罪の各々の位置及び時間をプロットするためにＧＩＳ３４０を用いる。分析ユニット３８０は、犯罪データ３２２が位置データ３２４における１つ以上の変数と相互関係があるかを決定する。例えば、分析ユニット３８０は、犯罪（又は、ある犯罪の種類）が地域の人口統計学、法執行境界、及び／又は、コミュニティ施設又は営業所の近隣と相互関係があるかを決定する。人口統計学データが、同様な住宅領域を区分しグループ化するタペストリー区分である場合、分析ユニット３８０は、同様な住宅領域が同様な数の及び／又は犯罪の種類を経験したかを決定する。
【００２６】
分析ユニット３８０は、また、犯罪データ３２２がイベントデータ３２６における１つ以上の変数と相互関係があるかを決定する。例えば、分析ユニット３８０は、犯罪データ３２２に含まれる犯罪（又は犯罪の種類）が、（最近のこの種類のイベント、犯罪又は犯罪の種類が２５パーセント多そうであることを意味している）１．２５の要因によってある種類のイベントとリニアに相互関係があることを決定し得る。
【００２７】
分析ユニット３８０は、また、犯罪データ３２２が気象データ３２６における１つ以上の変数と相互関係があるかを決定する。例えば、分析ユニット３８０は、犯罪（又は、ある犯罪の種類）が（犯罪はブリザードの間に全くなさそうであるが、標準の温度よりも４０パーセント高そうであることを意味する）１．４の要因によってカ氏の９５度を超えるリアルフィール（登録商標）気温とリニアに相互関係があるが、０．０００２の要因によるブリザードのような状態と、犯罪データ３２２に含まれる犯罪（又は犯罪の種類）がリニアに相互関係があることを決定し得る。
【００２８】
上述の相互関係に基づいて、分析ユニット３８０は、特定の位置にて又は人口統計学的に同様な位置にて、日の特定の時分に、週の特定の曜日に、年の特定の季節に、及び／又は特定のコミュニティ施設又は特定の種類の営業所の近くにて、犯罪が発生する可能性を決定する。個人に対する過去の犯罪に基づいて、分析ユニット３８０は、いくらかの個人に対して、加害者を知らない個人に対して、及び／又は特定の人口統計学のグループの個人に対して発生する犯罪の可能性を決定し得る。過去の財産の犯罪に基づいて、分析ユニット３８０は、車両にて、財産にて、住宅にて、営業所にて、及び／又は特定の種類の営業所にて発生する犯罪の可能性を決定し得る。
【００２９】
分析ユニット３８０は、また、イベントデータ３２６に含まれる過去のイベントとの過去の犯罪（又は、ある犯罪の種類）の相互関係に基づいて、イベントデータ３２６に含まれる未来のイベントの近くで発生する犯罪（又は、ある犯罪の種類）の可能性を決定し得る。
【００３０】
分析ユニット３８０は、また、気象データ３２８に含まれる過去の気象データとの過去の犯罪（又は、ある犯罪の種類）との相互関係に基づいて、気象データ３２８に含まれる予測された気象条件にて発生する犯罪（又は、ある犯罪の種類）の可能性を決定し得る。
【００３１】
犯罪データ３２２は、時間経過にて更新され得る。同様に、位置データ３２４、イベントデータ３２６、及び／又は気象データ３２８は、また、更新され得る。従って、分析ユニット３８０は、（更新された）犯罪データ３２２が、（潜在的に更新された）位置データ３２４、（潜在的に更新された）イベントデータ３２６、及び／又は（潜在的に更新された）気象データ３２８と相互関係するかを決定し得る。
【００３２】
犯罪データ３２２は、当局筋からの犯罪情報を含み得る。追加的に、犯罪データ３２２は、インターネット、ソーシャルメディア（例えば、フェイスブック、ツイッター（登録商標）等）、インターネット検索（例えば、グーグル、ビング、アリアバ等）、顔認証システム等から取得される（生の又は分析された）犯罪情報を含み得る。（生の又は分析された）犯罪情報から取得される犯罪の位置は、犯罪情報をアップロード／送信したユーザの位置から、あるいは、犯罪情報から取得され得る。（生の又は分析された）犯罪情報から取得される犯罪の時間は、犯罪情報がアップロード／送信された時間から、あるいは、情報から取得され得る。
【００３３】
犯罪データ３２２は、報告された犯罪が有罪判決の結果になったかに関する情報を含み得る。分析ユニット３８０は、この後、管轄区にわたる法執行の有効性を比較するために用いられ得る。犯罪データ３２２は、また、報告された犯罪が虚偽報告であることを決定されたかに関する情報を含み得る。分析ユニット３８０は、この場合、虚偽犯罪報告を分析するために用いられ得る。
【００３４】
犯罪予測システム２００は、「犯罪予測」を出力する。本明細書で用いられているように、「犯罪予測」は、上述で決定された発生する犯罪の可能性の情報表示を参照する。犯罪予測は、発生する犯罪の可能性のパーセンテージ、発生する犯罪の可能性のパーセンテージと基準（広い地理的領域にて発生する犯罪の可能性のパーセンテージ）との間の差、発生する犯罪の可能性のパーセンテージ、あるいは、発生する犯罪の可能性のパーセンテージと基準との間の差に基づいて選択されるスカラ値（例えば、０−１００）又は区分（例えば、Ａ−Ｆ、あるいは、緑−赤）として、犯罪予測システム２００によって表現され得る。
【００３５】
図１に戻って、犯罪予測システム２００は、関心ビュー１００のポイントにおける（この例では、デンバー内又は周囲の関心のポイントにおける）、複数のユーザ識別位置１１０の犯罪予測を出力し得る。ＧＵＩ３９０は、ＧＩＳ３４０を用いている地図に犯罪予測をプロットし得る。ＧＵＩ３９０は、犯罪予測のための犯罪の種類を（例えば、犯罪種類ボックス１２０を用いて）、及び／又は、期間を（例えば、期間ボックス１３０を用いて）ユーザに特定させ得る。分析ユニット３８０は、ユーザ特定の犯罪の１つが、ユーザ特定の期間においてユーザ識別の位置の各々にて発生する可能性を算出し、ＧＵＩ３９０を介してユーザ識別の位置各々の犯罪予測を出力する。
【００３６】
図４は、本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システム２００によって出力されるグラフィカルユーザインターフェース３９０のストリートレベルビューの図である。図４にて、破線ボックス４２０の通りの各々は、（基準に対して高い犯罪予測を示す）赤の様々な色合いに着色され、破線ボックス４４０の通りの各々は、（基準に対して低い犯罪予測を示す）青の様々な色合いに着色される。また、ＧＵＩ３９０は、（例えば、犯罪の種類ボックス４８０を用いて）犯罪の種類、及び／又は犯罪予測の期間をユーザが特定することを可能にし得る。基準は、（都市圏又は州又は国のような）より大きな地理的位置の犯罪予測であってよい。分析ユニット３８０は、ユーザによって特定される犯罪が、基準（例えば、国の平均）に対するストリートレベルビュー４００の通りの各々、及び犯罪予測によるストリートレベルビュー４００の通りの色各々にて発生する、可能を演算する。
【００３７】
図５Ａ及び図５Ｂは、本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システム２００によって出力されるグラフィカルユーザインターフェース３９０の地域ビュー５００ａ及び５００ｂを示す図である。
【００３８】
図５Ｂに示すように、犯罪予測システム２００は、複数の地域５１０の犯罪予測を出力し得る。また、ＧＵＩ３９０は、ＧＩＳ３４０を用いている地図に犯罪予測をプロットし得る。また、ＧＵＩ３９０は、犯罪予測のための犯罪の種類を（例えば、犯罪種類ボックス４８０を用いて）、及び／又は、期間を（例えば、期間ボックス５８０を用いて）ユーザに特定させ得る。分析ユニット３８０は、ユーザ特定の犯罪の１つが、ユーザ特定の期間において地域５１０の各々にて発生する可能性を算出し、ＧＵＩ３９０を介して地域５１０の各々の犯罪予測を出力する。図５Ｂを参照して、犯罪予測は、地域５１２、５１４、及び５１６に図示されているように、第１の日付（２０１６年１２月１１日）から第２の日付（２０１６年１２月１２日）に増加し得る。
【００３９】
図６は、本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測システムによって出力されるグラフィカルユーザインターフェース３９０の移動ルートビューの図です。図６において、実線６１０は、（低い犯罪予測を示す）緑色であり、破線６２０は、（中レベル及び高い犯罪予測を示す）黄色及び赤色に着色される。
【００４０】
図６にて図示されているように、犯罪予測システム２００は、移動ルートに沿っているポイント各々の犯罪予測を出力し得る。また、ＧＵＩ３９０は、犯罪予測のための犯罪の種類及び／又は期間をユーザに特定させ得る。移動ルートビュー６００は、移動を支援することを意図しているので、犯罪予測システム２００は、被害者が、加害者を知らない個人の犯罪、車両泥棒等のような、旅行者に関係がある犯罪の犯罪予測を出力するようにプリセットされ得る。
【００４１】
図７乃至図１０は、ＧＵＩ３９０を介して犯罪予測システム２００によって出力されるモジュールの図である。犯罪予測システム２００は、全体の参照によって本明細書に組み込まれるＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ１４／５５００４号に記載されたカスタマイズ可能気象分析システムに編入され得る。
【００４２】
図７は、本発明の例示の実施形態に係る、ＧＵＩ３９０を介して犯罪予測システム２００によって出力される犯罪警報モジュール７１０及びクエリー警報モジュール７２０の図である。
【００４３】
犯罪警報モジュール７１０によって図示されているように、犯罪予測システム２００は、犯罪予測が警報閾値を超える場合に、警報を出力し得る。犯罪予測システム２００は、１つ以上の位置、犯罪、犯罪の種類、期間、及び／又は警報閾値をユーザが識別することを可能にし得る。分析ユニット３８０は、犯罪（又は、ユーザ特定の犯罪、あるいは、ユーザ特定の種類に属する犯罪）がユーザ特定の期間にユーザ識別の位置の各々で発生する可能性を算出し、犯罪予測がユーザ識別の位置の（予め決定された、あるいは、ユーザ特定の）警報閾値を超える場合に、（例えば、犯罪警報モジュール７１０において図示されているように）犯罪警報を出力する。
【００４４】
他の実施形態において、犯罪予測システム２００は、遠隔コンピュータシステム２４０の位置の犯罪予測が（予め決定された、あるいは、ユーザ特定の）警報閾値を超える場合、遠隔コンピュータシステム２４０に犯罪警報を出力し得る。遠隔コンピュータシステム２４０の位置は、遠隔コンピュータシステム２４０又はサーバ２１０によって決定されることができ、ユーザ位置データベース３６０に格納され得る。この実施形態において、分析ユニット３８０は、遠隔コンピュータシステム２４０の位置にて犯罪（又は、ユーザ特定の犯罪、あるいは、ユーザ特定の犯罪の種類に属する犯罪）が発生する可能性を算出し、犯罪予測が（予め決定された、あるいは、ユーザ特定の）警報閾値を超える場合に、犯罪警報を出力する。この実施形態において、犯罪予測システム２００は、（例えば、被害者が加害者を知らない個人の犯罪）個人に関係がある犯罪予測を決定するようにプリセットされ得る。
【００４５】
他の実施形態において、犯罪予測システム２００は、モバイルコンピュータシステム２６０の位置のモバイルコンピュータシステム２６０に犯罪予測を出力し得る。犯罪予測は、犯罪予測又は基準に対する予測を示すスケール（例えば、０−１００又は緑−黄−赤）として表現され得る。基準は、モバイルコンピュータシステム２６０の以前の位置であり得る。
【００４６】
クエリー警報モジュール７２０によって図示されるように、犯罪予測システム２００は、ユーザ特定クエリーに基づいて、ユーザが犯罪予測を受信することを可能にし得る。ユーザ特定のクエリーは、１つ以上の犯罪の種類、複数のユーザ識別の位置、及びユーザ特定の期間を含み得る。クエリー警報モジュール７２０は、午後６時から午前９時に、ユーザ識別の位置の６９が、５０を超える全ての犯罪（「総合犯罪指標」）の犯罪予測を有しており、ユーザ識別の位置の５０が、７５を超える強盗の犯罪予測を有しており、ユーザ識別の位置の２９が、３０を超える車両泥棒の犯罪予測を有しており、ユーザ識別の位置の１５が、公衆暴動の犯罪予測を有していることを示す。
【００４７】
図８は、本発明の例示の実施形態に係る、ＧＵＩ３９０を介して犯罪予測システム２００によって出力される時間犯罪指標モジュール８１０及び日付犯罪指標モジュール８２０を図示する。
【００４８】
時間犯罪指標モジュール８１０は、ユーザ識別の位置の時間犯罪予測の線グラフを図示する（本明細書の場合、侵入盗及び放火の犯罪予測）。日付犯罪指標モジュール８２０は、ユーザ識別の位置の日犯罪予測の線グラフを図示する（本明細書の場合、薬物犯罪及び殺人の犯罪予測）。
【００４９】
図９は、本発明の例示の実施形態に係る、ＧＵＩ３９０を介して犯罪予測システム２００によって出力されるミニットキャスト（登録商標）モジュール９１０及び９２０を図示する。ミニットキャスト（登録商標）は、ハイパーローカルの、１２０分のような短い期間における分毎の予測である。（ミニットキャストは、アキュウェザー社の登録されたサービスマークである。）ミニットキャスト（登録商標）モジュール９１０は、１２０分間、犯罪予測が閾値よりも低いことを意味しており、犯罪の危険性が無いことを示す。ミニットキャスト（登録商標）モジュール９１０は、犯罪のより高いレベルが７５分にて予測されることを示す。タイムラインは、高い犯罪予測を示している緑領域９２２、より高い犯罪予測を示している黄領域９２４、及び更により高い犯罪予測を示している赤領域９２６を図示する。
【００５０】
図１０は、本発明の例示の実施形態に係る、犯罪予測を出力するためのプロセス１０００の図である。
【００５１】
１つ以上の位置が、ステップ１００２にて決定される。各位置は、単一ポイント（例えば、住所、交差点、経度及び緯度等）、あるいは、大きな地理的位置（地域、行政準分割、法執行管轄区等）であり得る。位置は、ユーザによって入力されることができ、モバイルコンピュータシステム２６０の位置に基づいて決定されることができ、移動のルート等に基づいて決定されることができる。犯罪予測システム２００が、（例えば、地域ビュー５００ａ及び５００ｂにて図示されているように）地図を出力している場合、位置は、ＧＵＩ３９０を介してユーザに視認可能な位置に基づいて決定され得る。
【００５２】
期間が、ステップ１００４にて決定される。いくつかの場合、期間は、（例えば、関心ビュー１００のポイント、地域ビュー５００ａ及び５００ｂ、及びクエリーモジュール７２０に関連して、上述したように）ユーザによって入力され得る。デフォルト期間は、現在の時間を含む期間であり得る。例えば、デフォルト期間は、現在の時間にて開始し、ストリートレベルビュー４００、移動ルートビュー６００、犯罪警報モジュール７１０に関連して上述したような、近い未来に継続している期間であり得る。他の例において、デフォルト期間は、現在の時間にて終了し、時間犯罪指標モジュール８１０及び日付犯罪指標モジュール８２０に関連して上述したような近い過去に継続している期間であり得る。
【００５３】
いくつかの場合、犯罪予測システム２００は、全ての犯罪の犯罪予測を出力する。他の場合、犯罪予測システム２００は、犯罪の制限された部分集合の犯罪予測を出力する。これらの場合、１つ以上の犯罪の種類が、ステップ１００６にて決定される。犯罪の種類は、具体的な違反（例えば、暴行、侵入盗、強盗等）であり得る。犯罪の種類は、また、違反の深刻さ（例えば、重罪、軽罪等）、あるいは、違反の厳格さによって決定され得る。犯罪の種類は、また、犯罪が財産の犯罪であったか、人に対する違反であったかを含んでよい。人に対する違反に関して、犯罪の種類は、財産の種類（車両、住宅、営業所、小売店のような具体的な営業所の種類等）によって決定され得る。人に対する各違反に関して、犯罪の種類は、被害者が加害者を知っていたか、あるいは、加害者が見知らぬ人であったか、及び／又は、被害者に関する人口統計学の情報（例えば、年齢、性別、人種、ヒスパニック由来、経済状況等）によって画定され得る。犯罪の種類は、ユーザによって特定され得る。犯罪の種類は、決定されている犯罪予測の種類に基づいて、犯罪予測システム２００によって選択され得る。例えば、犯罪予測システム２００は、犯罪予測システム２００が移動ルートビュー６００を介して出力される犯罪予測を決定している場合、個人の旅行者に関連する犯罪の種類（例えば、加害者を知らない個人の犯罪、車両泥棒等）を選択し得る。
【００５４】
過去の犯罪率が、ステップ１００２にて決定された位置各々に関して、ステップ１００８にて決定される。過去の犯罪率は、（犯罪の種類がユーザによって特定されないわけではない場合）ステップ１００６にて決定された犯罪の種類各々に関して、ステップ１００４にて決定された期間と同様な期間（例えば、日の同じ時分、週の同じ曜日、年の同じ季節等）の間の、ステップ１００２にて決定された位置に関する犯罪データ３２２における例に基づいて決定される。
【００５５】
犯罪予測が、ステップ１００２にて決定された位置各々に関して、ステップ１０１０にて決定される。犯罪予測は、ステップ１００８にて決定された過去の犯罪率に等しくてよい。追加的に又は代替的に、犯罪予測システム２００は、イベントデータ３２４に含まれている、やがてやってくるイベント、及び／又は、気象データ３２８における気象予測に基づいて、ステップ１００８にて決定された過去の犯罪率を調整することにより犯罪予測を決定し得る。犯罪予測システム２００は、ステップ１００４にて決定された期間の間のステップ１００２にて決定された位置に関するいくつかのイベントを、イベントデータ３２４が含んでいるかを決定することにより、イベントデータ３２４に含まれるイベントの種類が、上述のような犯罪データ３２２と相互関係があるかを決定することにより、及び、いくつかの場合、イベントデータ３２４に含まれる種類のイベント及び犯罪データ３２２の間の相互関係に基づいて犯罪予測を調整することによって、イベントデータ３２４に基づいて犯罪予測を調整し得る。同様に、犯罪予測システム２００は、ステップ１００４にて決定された期間の間のステップ１００２において決定された位置の気象予測を決定することにより、予測された気象条件が上述のような犯罪データ３２２と相互関係するかを決定することにより、及び、いくつかの場合、気象条件と犯罪データ３２２との間の相互関係に基づいて犯罪予測を調整することにより、気象データ３２８に基づいて犯罪予測を調整し得る。
【００５６】
犯罪予測が、ステップ１０１２において、ステップ１００２にて決定された位置各々に関して出力される。
【００５７】
犯罪予測システム２００は、法執行機関に利点を提供する。例えば、ストリートビュー４００及び地域ビュー５００ａ及び５００ｂは、法執行機関がリソースを正確且つ効果的に配置することを可能にし得る情報を提供する。他の場合、警官は、上述の全ての特徴のいくつかを出力するように構成され得るモバイルコンピュータ２６０（例えば、モトローラソリューションズによって製造されたインテリジェントデータポータル（ＩＤＰ））を携行し得る。従って、警官は、モバイルコンピュータシステム２６０の近隣の位置のリアルタイム犯罪予測が提供され得る。
【００５８】
犯罪予測システム２００は、個人に利点を提供する。例えば、犯罪予測システム２００は、個人が（例えば、移動ルートビュー６００によって図示されているように）安全な移動ルートを選択することを可能にする。他の場合において、犯罪予測システム２００は、（例えば、犯罪警報モジュール７１０及びミニットキャスト（登録商標）モジュール９１０及び９２０にて示されているように）犯罪警報を出力することにより個人が危険状況認識を増すことを可能にする。犯罪予測は、特定のユーザの犯罪予測システム２００によって行われ得る。例えば、分析ユニット３８０は、ユーザの人口統計学のグループの個人に対して発生している犯罪の可能性を決定し得る。
【００５９】
犯罪予測システム２００は、また、ビジネスオーナーに利点を提供する。例えば、犯罪予測システム２００は、（例えば、クエリーモジュール７２０によって図示されているように）ビジネスオーナーが営業拠点の犯罪（例えば、小売品窃盗、財産の犯罪）の危険性を予測することを可能にする。他の場合、やがてやってくるイベントの間に開店するかを判断しているビジネスオーナーは、イベントの間の犯罪の増加したリスクが存在するかを決定するために犯罪予測システム２００を使用し得る。
【００６０】
好ましい実施形態は、上述を明らかにしたが、本開示事項を検討した当業者は、発明の範囲内で理解され得る他の実施形態を容易に想到するであろう。例えば、ハードウエア要素、ソフトウエアモジュール等の具体的な数の開示は、限定というよりも例示である。従って、本発明は、添付の請求の範囲によってのみ限定されるように解釈されたい。