(57)【要約】【課題】移動体が存在している位置の検出精度が低い場合でも、移動体の正確な行動パターンを判別することができるようにする。【解決手段】移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターン毎に、当該行動パターンの隠れマルコフモデルに対する尤度が最も大きくなる行動状態の遷移過程を求めるとともに、ｍ個の行動パターンに対する上記行動状態の遷移過程の尤度を求める移動体行動状態過程推定部３を設け、ｍ個の行動パターンの中から、移動体行動状態過程推定部３により求められたｍ個の尤度を比較して、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別する。【選択図】図１
2007328435.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の存在を検出して、上記移動体が存在している位置の変化を示す時系列データを出力する移動体検出手段と、上記移動体検出手段から出力された時系列データと確率モデルを用いて、上記移動体の行動状態の遷移過程を推定する遷移過程推定手段と、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを少なくとも１以上蓄積する行動パターン蓄積手段と、上記行動パターン蓄積手段に蓄積されている１以上の行動パターンの中から、上記遷移過程推定手段により推定された行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別する行動パターン判別手段とを備えた移動体行動分析装置。
【請求項２】
移動体の存在を検出して、上記移動体が存在している位置の変化を示す時系列データを出力する移動体検出手段と、上記移動体検出手段から出力された時系列データと確率モデルを用いて、上記移動体の行動状態の遷移過程を推定する遷移過程推定手段と、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを少なくとも１以上蓄積する行動パターン蓄積手段と、上記行動パターン蓄積手段に蓄積されている１以上の行動パターンに対する上記遷移過程推定手段により推定された行動状態の遷移過程の尤度を求め、全ての尤度が閾値に満たない場合、上記移動体の行動が異常行動であると認定する異常行動認定手段とを備えた移動体行動分析装置。
【請求項３】
移動体の存在を検出して、上記移動体が存在している位置の変化を示す時系列データを出力する移動体検出手段と、上記移動体検出手段から出力された時系列データと確率モデルを用いて、上記移動体の行動状態の遷移過程を推定する遷移過程推定手段と、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを少なくとも１以上蓄積する行動パターン蓄積手段と、上記行動パターン蓄積手段に蓄積されている１以上の行動パターンの中から、上記遷移過程推定手段により推定された行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別する行動パターン判別手段と、上記行動パターン蓄積手段に蓄積されている１以上の行動パターンに対する上記遷移過程推定手段により推定された行動状態の遷移過程の尤度を求め、全ての尤度が閾値に満たない場合、上記移動体の行動が異常行動であると認定する異常行動認定手段とを備えた移動体行動分析装置。
【請求項４】
移動体検出手段から出力された過去の時系列データを用いて、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを作成し、上記行動パターンを行動パターン蓄積手段に格納する行動パターン作成手段を設けたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の移動体行動分析装置。
【請求項５】
行動パターン判別手段により判別された行動パターンから将来における移動体の行動状態の遷移過程又は上記移動体の目的地を予測する予測手段を設けたことを特徴とする請求項１または請求項３記載の移動体行動分析装置。
【請求項６】
行動パターン蓄積手段に蓄積されている行動パターンが移動体の属性情報と対応付けられている場合、移動体の属性情報を検出する属性情報検出手段を設け、行動パターン判別手段が上記行動パターン蓄積手段に蓄積されている１以上の行動パターンの中から、遷移過程推定手段により推定された行動状態の遷移過程に対応し、かつ、上記属性情報検出手段により検出された属性情報に対応している行動パターンを判別することを特徴とする請求項１または請求項３記載の移動体行動分析装置。
【請求項７】
行動パターン蓄積手段に蓄積されている行動パターンが移動体の属性情報と対応付けられている場合、移動体の属性情報を検出する属性情報検出手段を設け、異常行動認定手段が上記行動パターン蓄積手段に蓄積されている１以上の行動パターンの中で、上記属性情報検出手段により検出された属性情報に対応している行動パターンの尤度の全てが閾値に満たない場合、上記移動体の行動が異常行動であると認定することを特徴とする請求項２または請求項３記載の移動体行動分析装置。
【請求項８】
移動体検出手段から出力された過去の時系列データを用いて、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを作成し、上記行動パターンを属性情報検出手段により検出された属性情報と対応付けて行動パターン蓄積手段に格納する行動パターン作成手段を設けたことを特徴とする請求項６または請求項７記載の移動体行動分析装置。
【請求項９】
行動パターン判別手段により判別された行動パターンと属性情報検出手段により検出された属性情報から将来における移動体の行動状態の遷移過程又は上記移動体の目的地を予測する予測手段を設けたことを特徴とする請求項６または請求項７記載の移動体行動分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、カメラ、ＲＦＩＤ、ＧＰＳ等の移動体位置検出装置から得られる移動体（例えば、人物、車両）が存在している位置の変化を示す時系列データに基づいて、移動体の行動パターンの判別や移動体の異常行動を検出する移動体行動分析装置に関し、特に、セキュリティシステム、建物内、駐車場内及び踏切内を監視する監視システムに適用される移動体行動分析装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の移動体行動分析装置は、監視領域内の情報を入力する情報入力部と、監視領域内の物体の位置情報を検出する位置情報検出部と、位置情報検出部により検出された位置情報を記憶する位置情報記憶部と、位置情報記憶部に記憶されている位置情報の変化を解析して、物体の行動パターンを取得する行動解析部と、行動解析部により取得された行動パターンのデータを記憶する行動パターンデータ記憶部と、行動パターンデータ記憶部に記憶されている行動パターンのデータを統計処理する統計処理部と、物体の行動パターンが通常の行動パターンであるか否かを判定する行動パターン判定部と、行動パターン判定部の判定結果を通知する通知部とから構成されている（例えば、特許文献１参照）。
したがって、位置情報検出部により物体の位置情報が正確に検出されれば、行動解析部が物体の行動パターンを取得して、行動パターン判定部が物体の行動パターンが通常の行動パターンであるか否かを判定することができる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３２８６２２号公報（段落番号［００２８］、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の移動体行動分析装置は以上のように構成されているので、位置情報検出部により物体の位置情報が正確に検出されれば、行動解析部が物体の行動パターンを取得することができるが、位置情報検出部により物体の位置情報が正確に検出されなければ、物体の正確な行動パターンを取得することができない課題があった。
また、行動パターンデータ記憶部が異常行動時の行動パターンのデータを記憶していなければ、物体の異常行動を検出することができず、不審人物や不審車両などを検出することができないなどの課題があった。
【０００５】
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、移動体が存在している位置の検出精度が低い場合でも、移動体の正確な行動パターンを判別することができる移動体行動分析装置を得ることを目的とする。
また、この発明は、異常行動時の行動パターンを記憶していない場合でも、移動体の異常行動を認定することができる移動体行動分析装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る移動体行動分析装置は、移動体が存在している位置の変化を示す時系列データと確率モデルを用いて、移動体の行動状態の遷移過程を推定する遷移過程推定手段を設け、行動パターン蓄積手段に蓄積されている１以上の行動パターンの中から、遷移過程推定手段により推定された行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、移動体が存在している位置の変化を示す時系列データと確率モデルを用いて、移動体の行動状態の遷移過程を推定する遷移過程推定手段を設け、行動パターン蓄積手段に蓄積されている１以上の行動パターンの中から、遷移過程推定手段により推定された行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別するように構成したので、移動体検出手段から出力された時系列データの精度が低い場合でも、移動体の正確な行動パターンを判別することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による移動体行動分析装置を示す構成図であり、図において、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎは少なくとも１以上の位置検出センサ（例えば、カメラ、ＲＦＩＤ、ＧＰＳ、温度センサ、距離センサ、焦電センサ、無線ＬＡＮ）から構成されており、例えば、ビルやマンションなどの屋内空間や、道路、街路、駐車場などの屋外空間に設置される。
移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎは位置検出センサが移動体（例えば、人物、車両）の存在を検出すると、その移動体が存在している位置（位置の検出精度はｃｍ単位でもよいし、数ｍ単位でもよい）の変化を示す時系列データを移動体行動状態過程推定部３に出力する。なお、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎは移動体検出手段を構成している。
【０００９】
移動体行動パターン蓄積部２は移動体の通常行動時（移動体が異常行動を起こしていない時）における行動状態の遷移過程を示す行動パターンをｍ個（ｍ≧１）蓄積しているデータベースである。なお、移動体行動パターン蓄積部２は行動パターン蓄積手段を構成している。
移動体行動状態過程推定部３は移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データに基づいて、移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターン毎に、当該行動パターンの確率モデル（例えば、隠れマルコフモデル）に対する尤度が最も大きくなる行動状態の遷移過程を求めるとともに、移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターンに対する上記行動状態の遷移過程の尤度を求める処理を実施する。
なお、移動体行動状態過程推定部３は遷移過程推定手段及び異常行動認定手段を構成している。
【００１０】
移動体行動分析部４は移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中から、移動体行動状態過程推定部３により求められたｍ個の尤度を比較して、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別する処理を実施するほか、移動体行動状態過程推定部３により求められたｍ個の尤度の全てが閾値に満たない場合、移動体の行動が異常行動であると認定する処理を実施する。
なお、移動体行動分析部４は遷移過程推定手段、行動パターン判別手段及び異常行動認定手段を構成している。
【００１１】
表示装置５は例えばＣＲＴや液晶ディスプレイなどの表示機器であり、移動体行動分析部４により判別された行動パターンを表示するほか、移動体行動分析部４により移動体の行動が異常行動であると認定された場合、例えば、警告メッセージの表示や異常行動を起こしている移動体の拡大映像の表示を行う。
なお、表示装置５は、通常は、ある一定時間内における移動体の行動パターン別の割合表示や対象空間の映像表示を行う。
【００１２】
時系列データ蓄積部６は移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データを蓄積するメモリである。
移動体行動パターン更新部７は移動体行動分析部４による行動パターンの判別結果にしたがって、例えば、隠れマルコフモデルで用いられる観測確率や状態遷移確率に関するパラメータを更新する処理を実施する。ただし、移動体行動パターン更新部７は移動体行動分析部５により移動体の行動が異常行動であると認定された場合、パラメータの更新処理を実施しない。
移動体行動パターン事前作成部８は時系列データ蓄積部６に蓄積されている過去の時系列データを用いて、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを事前に作成し、その行動パターンを移動体行動パターン蓄積部２に格納する。
なお、時系列データ蓄積部６及び移動体行動パターン事前作成部８から行動パターン作成手段が構成されている。
【００１３】
図１の例では、移動体行動分析装置の構成要素である移動体行動状態過程推定部３、移動体行動分析部４、移動体行動パターン更新部７及び移動体行動パターン事前作成部８が専用のハードウェア（例えば、ＭＰＵなどを実装している半導体集積回路）で構成されていることを想定しているが、移動体行動分析装置がコンピュータで構成される場合、移動体行動分析部４、移動体行動パターン更新部７及び移動体行動パターン事前作成部８の処理内容が記述されているプログラムを当該コンピュータのメモリに記憶し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに記憶されているプログラムを実行するようにしてもよい。
図２はこの発明の実施の形態１による移動体行動分析装置の移動体行動パターン事前作成部８の処理内容を示すフローチャートである。
【００１４】
次に動作について説明する。
移動体行動パターン蓄積部２には、移動体が異常行動を起こしていない通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンがｍ個（ｍ≧１）蓄積されている。
移動体行動パターン蓄積部２に蓄積される行動パターンは、操作者が手動で作成してもよいが、この実施の形態１では、移動体行動パターン事前作成部８が事前に作成するものとする。
【００１５】
移動体行動パターン事前作成部８の処理内容は後述するが、移動体の通常行動時における行動パターンとしては、例えば、次のようなものが考えられる。
移動体である人物が店舗の入口から店舗内に入ると、１以上の売場を巡ってからレジに移動して、その後、店舗の出口から外に出る行動パターンなどが考えられる。
これに対して、移動体の異常行動時における行動パターンとしては、例えば、次のようなものが考えられる。
移動体である人物が店舗の入口から店舗内に入ると、売場には移動せずに、事務所や倉庫などに移動する行動パターンや、売場からレジに移動しないで入口や出口から店舗の外に出る行動パターンなどが考えられる。
なお、移動体行動パターン事前作成部８により作成される行動パターンの記述形式は特に問わない。
【００１６】
移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎは、例えば、ビルやマンションなどの屋内空間や、道路、街路、駐車場などの屋外空間に設置されており、内蔵している位置検出センサ（例えば、カメラ、ＲＦＩＤ、ＧＰＳ、温度センサ、距離センサ、焦電センサ、無線ＬＡＮ）が移動体の存在を検知すると、その移動体が存在している位置の変化を示す時系列データを移動体行動状態過程推定部３に出力する。
時系列データ
＝｛（ｘ，ｙ）T1，（ｘ，ｙ）T2，・・・，（ｘ，ｙ）Th，・・・，（ｘ，ｙ）TH｝
ただし、（ｘ，ｙ）Thは、時刻Ｔｈにおける移動体の経度ｘと緯度ｙである。
なお、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎの位置検出精度は、ｃｍ単位でもよいし、数ｍ単位でもよい。
【００１７】
移動体行動状態過程推定部３は、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから時系列データを受けると、例えば、隠れマルコフモデルなどの確率モデルを用いて、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データに基づいて移動体の行動状態の遷移過程を推定する。
以下、移動体行動状態過程推定部３の処理内容を具体的に説明する。
移動体行動状態過程推定部３は、移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターンを順次取得する。
【００１８】
次に、移動体行動状態過程推定部３は、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データを各行動パターンの隠れマルコフモデルに与えることにより、例えば、ビタビアルゴリズムを用いて、各行動パターン毎に、当該行動パターンの隠れマルコフモデルに対する尤度が最も大きくなる行動状態の遷移過程を求める。
このとき、当該行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度は、得られる行動状態の遷移過程の観測確率と遷移確率の積として与えられる。
なお、「隠れマルコフモデル」や「ビタビアルゴリズム」の詳細は、例えば、以下の非特許文献１に開示されており、行動状態の遷移過程を求める処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
非特許文献１「確率的言語モデル」北研二、東京大学出版会、１９９９年発行
【００１９】
移動体行動分析部４は、移動体行動状態過程推定部３がｍ個の行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度を求めると、ｍ個の尤度を相互に比較し、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程が移動体の行動状態の遷移過程であると認定する。
移動体行動分析部４は、上記のようにして、移動体の行動状態の遷移過程を認定すると、移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中から、その移動体の行動状態の遷移過程（尤度が最も大きい行動状態の遷移過程）に対応している行動パターンを選択して、その行動パターンを表示装置５に出力する。
即ち、移動体行動分析部４は、移動体行動状態過程推定部３により推定されたｍ個の行動状態の遷移過程の中で、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程が推定される際に用いられた行動パターンを表示装置５に出力する。
【００２０】
また、移動体行動分析部４は、移動体行動状態過程推定部３がｍ個の行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度を求めると、ｍ個の尤度を所定の閾値と比較する。
移動体行動分析部４は、ｍ個の尤度を所定の閾値と比較して、全ての尤度が所定の閾値に満たない場合、移動体の行動が異常行動であると認定し、その認定結果を表示装置５に出力する。
【００２１】
表示装置５は、移動体行動分析部４から移動体の行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを受けると、その行動パターンを表示する。
また、表示装置５は、移動体行動分析部４から移動体の行動が異常行動であるとする認定結果を受けると、警告メッセージの表示や、異常行動を起こしている移動体の拡大映像の表示を行う。
なお、表示装置５が警告メッセージや映像内容などを例えば携帯端末に送信し、その携帯端末が警告メッセージや映像内容などを表示するようにしてもよい。
【００２２】
時系列データ蓄積部６は、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから移動体が存在している位置の変化を示す時系列データを受けると、その時系列データを蓄積する。
移動体行動パターン更新部７は、移動体行動分析部４から行動パターンの判別結果を受けると、その行動パターンの判別結果にしたがって、例えば、隠れマルコフモデルで用いられる観測確率や状態遷移確率（各行動パターンが示している各行動状態の観測確率と行動状態間の遷移確率）に関するパラメータを更新する。
ただし、移動体行動パターン更新部７は、移動体行動分析部４により移動体の行動が異常行動であると認定された場合、パラメータの更新処理を実施しない。
【００２３】
移動体行動パターン事前作成部８は、時系列データ蓄積部６に蓄積されている過去の時系列データを用いて、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを事前に作成し、その行動パターンを移動体行動パターン蓄積部２に格納する。
以下、移動体行動パターン事前作成部８の処理内容を具体的に説明する。
【００２４】
移動体行動パターン事前作成部８は、時系列データ蓄積部６に蓄積されている過去の時系列データを取得し、過去の複数の時系列データのデータ長が一定になるように、各時系列データに速度成分を加えて正規化する（ステップＳＴ１）。
移動体行動パターン事前作成部８は、複数の時系列データのデータ長が一定になるように正規化すると、正規化後の時系列データの時間成分を基準にして、正規化後の時系列データを複数個のクラスタに分割する（ステップＳＴ２）。
例えば、ｃ−平均法、競合学習、ＥＭアルゴリズムなどの手法を用いれば、事前に知識を有することなく、正規化後の時系列データを複数個のクラスタに分割することができる。
【００２５】
移動体行動パターン事前作成部８は、正規化後の時系列データを複数個のクラスタに分割すると、各クラスタに属している時系列データに基づいて観測確率分布と遷移確率を演算し、各クラスタの隠れマルコフモデルパターンを生成する（ステップＳＴ３）。
移動体行動パターン事前作成部８は、各クラスタの隠れマルコフモデルパターンを生成すると、各クラスタの隠れマルコフモデルパターンに対する正規化後の時系列データの尤度を演算する（ステップＳＴ４）。
【００２６】
移動体行動パターン事前作成部８は、正規化後の時系列データが現在属しているクラスタの隠れマルコフモデルパターンに対する尤度が最大になっているかを評価し、現在属しているクラスタの隠れマルコフモデルパターンに対する尤度より、他のクラスタの隠れマルコフモデルパターンに対する尤度の方が大きい場合、尤度が大きい正規化後の時系列データの個数が一定個数以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ５）。
移動体行動パターン事前作成部８は、尤度が大きい正規化後の時系列データの個数が一定個数以上である場合、正規化後の時系列データを尤度が最大のクラスタに再配分して、隠れマルコフモデルパターンを再生成する（ステップＳＴ３）。
移動体行動パターン事前作成部８は、尤度が大きい正規化後の時系列データの個数が一定個数未満である場合、既に生成している複数の隠れマルコフモデルパターンを移動体の通常行動時における行動パターンとして設定する（ステップＳＴ６）。
【００２７】
なお、ｃ−平均法については、以下の非特許文献２に開示されており、競合学習及びＥＭアルゴリズムについては、以下の非特許文献３に開示されている。
・非特許文献２「クラスター分析入門」宮本定明著、森北出版、１９９９年発行
・非特許文献３「パターン認識と学習の統計学」麻生英樹、津田宏治、村田昇著、岩波書店、２００３年発行
【００２８】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データに基づいて、移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターン毎に、当該行動パターンの隠れマルコフモデルに対する尤度が最も大きくなる行動状態の遷移過程を求めるとともに、ｍ個の行動パターンに対する上記行動状態の遷移過程の尤度を求める移動体行動状態過程推定部３を設け、移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中から、移動体行動状態過程推定部３により求められたｍ個の尤度を比較して、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別するように構成したので、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データの精度が低い場合でも、移動体の正確な行動パターンを判別することができる効果を奏する。
【００２９】
また、この実施の形態１によれば、移動体行動状態過程推定部３により求められたｍ個の尤度の全てが閾値に満たない場合、移動体の行動が異常行動であると認定するように構成したので、移動体行動パターン蓄積部２が通常行動時の行動パターンのみを蓄積して、異常行動時の行動パターンを蓄積していない場合でも、移動体の異常行動を認定することができる効果を奏する。
【００３０】
さらに、この実施の形態１によれば、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された過去の時系列データを用いて、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを作成し、その行動パターンを移動体行動パターン蓄積部２に格納するように構成したので、操作者が手動で行動パターンを作成することなく、自動的に行動パターンが得られる効果を奏する。
【００３１】
なお、この実施の形態１によれば、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データに基づいて異常行動を行う不審人物や不審車両の検出を行う防犯機能や、顧客の購買行動傾向分析を行うマーケティング機能を有する移動体行動分析装置を構築することができる。
【００３２】
この実施の形態１では、移動体行動状態過程推定部３がｍ個の行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度を求めると、移動体行動分析部４がｍ個の尤度を相互に比較して、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程が移動体の行動状態の遷移過程であると認定するものについて示したが、移動体行動状態過程推定部３がｍ個の尤度を相互に比較して、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程が移動体の行動状態の遷移過程であると認定するようにしてもよい。
この場合、遷移過程推定手段は移動体行動状態過程推定部３のみから構成され、移動体行動分析部４は遷移過程推定手段を構成しない。
【００３３】
また、この実施の形態１では、移動体行動状態過程推定部３が移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターンに対する行動状態の遷移過程の尤度を求めるものについて示したが、移動体行動分析部４が、移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターンに対する行動状態の遷移過程の尤度を求めるようにしてもよい。
この場合、異常行動認定手段は移動体行動分析部４のみから構成され、移動体行動状態過程推定部３は異常行動認定手段を構成しない。
【００３４】
実施の形態２．
図３はこの発明の実施の形態２による移動体行動分析装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
移動体行動予測部９は移動体行動分析部４により判別された行動パターンから、現在より後の時刻における移動体の行動状態の遷移過程を予測するとともに、現在より後の時刻における移動体の目的地を予測する処理を実施する。なお、移動体行動予測部９は予測手段を構成している。
情報提供装置１０は移動体行動予測部９により予測された移動体の行動状態の遷移過程や目的地に関する情報を移動体に提供する。
【００３５】
次に動作について説明する。
移動体行動予測部９及び情報提供装置１０以外は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、移動体行動予測部９及び情報提供装置１０の動作のみを説明する。
移動体行動予測部９は、移動体行動分析部４が尤度が最も大きい行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別すると、その行動パターンを参照して、現在より後の時刻における移動体の行動状態の遷移過程を予測する。
また、移動体行動予測部９は、移動体の行動状態の遷移過程の最終状態が、移動体の目的地であるとして予測する。
なお、現在より後の時刻における移動体の行動状態の遷移過程は、例えば、隠れマルコフモデルにおける遷移確率に基づいて予測することができるが、行動パターン毎に、予め将来の行動状態の遷移過程や目的地を設定するようにしていてもよい。
【００３６】
情報提供装置１０は、移動体行動予測部９が移動体の行動状態の遷移過程や目的地を予測すると、移動体の行動状態の遷移過程や目的地に関する情報を移動体に提供する。
例えば、目的地の周辺に存在する飲食店等に関する情報や、行動状態の遷移過程に対応するルートの混雑状態やルート周辺の商業施設等に関する情報を提供する。
なお、情報提供装置１０は、移動体の行動状態の遷移過程や目的地に関する情報を提供する代わりに、行動状態の遷移過程に対応するルートや目的地にある昇降機、自動扉、空調機器などの機器を制御するようにしてもよい。
【００３７】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、移動体行動分析部４により判別された行動パターンから、現在より後の時刻における移動体の行動状態の遷移過程を予測するとともに、現在より後の時刻における移動体の目的地を予測するように構成したので、移動体の行動状態の遷移過程や目的地に関する情報を移動体に提供することが可能になるなどの効果を奏する。
【００３８】
実施の形態３．
図４はこの発明の実施の形態３による移動体行動分析装置を示す構成図であり、図において、図３と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐは、例えば、移動体から送信される固有のＩＤ情報を受信するＲＦＩＤや、移動体である人物の顔画像を識別する顔認識装置などから構成されており、移動体の属性情報（例えば、移動体が人物であれば、成年男性、成年女性、若年男性、老年女性、所属会社、所属部署、役職、住所、居室場所、居室階床、ある建物の住民か否かを示す属性、ある店舗の店員か否かを示す属性情報、移動体が車両であれば、自家用車、トラック等の車両属性や、成年男性、成年女性などの運転者属性を示す属性情報）を検出する。なお、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐは属性情報検出手段を構成している。
図４の例では、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐが移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎと別個独立に構成されているものを示しているが、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐが移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎと一体的に構成されていてもよい。
【００３９】
移動体行動パターン蓄積部１２は、図３の移動体行動パターン蓄積部２と同様に、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンをｍ個（ｍ≧１）蓄積しているデータベースであるが、移動体行動パターン蓄積部１２の場合、蓄積している行動パターンが移動体の属性情報と対応付けられている。なお、移動体行動パターン蓄積部１２は行動パターン蓄積手段を構成している。
【００４０】
移動体行動分析部１３は、図３の移動体行動分析部４と同様に、移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中から、移動体行動状態過程推定部３により求められた尤度が最も大きい行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを判別するが、移動体行動分析部１３の場合、移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中から、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程に対応し、かつ、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報に対応している行動パターンを判別する処理を実施する。
また、移動体行動分析部１３は、図３の移動体行動分析部４と同様に、移動体行動状態過程推定部３により求められた全ての尤度が閾値に満たない場合、移動体の行動が異常行動であると認定する処理を実施する。
なお、移動体行動分析部１３は遷移過程推定手段、行動パターン判別手段及び異常行動認定手段を構成している。
【００４１】
時系列データ蓄積部１４は、図３の時系列データ蓄積部６と同様に、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データを蓄積するメモリであるが、時系列データ蓄積部１４の場合、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データを移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報と対応付けて蓄積する。
移動体行動パターン事前作成部１５は、図３の移動体行動パターン事前作成部８と同様に、時系列データ蓄積部１４に蓄積されている過去の時系列データを用いて、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを事前に作成するが、移動体行動パターン事前作成部１５の場合、その作成した行動パターンを移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報と対応付けて移動体行動パターン蓄積部１２に格納する。
なお、時系列データ蓄積部１４及び移動体行動パターン事前作成部１５から行動パターン作成手段が構成されている。
【００４２】
移動体行動予測部１６は、図３の移動体行動予測部９と同様に、移動体行動分析部１３により判別された行動パターンから、現在より後の時刻における移動体の行動状態の遷移過程を予測するとともに、現在より後の時刻における移動体の目的地を予測するが、移動体行動予測部１６の場合、移動体行動分析部１３により判別された行動パターンと移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報から、現在より後の時刻における移動体の行動状態の遷移過程を予測するとともに、現在より後の時刻における移動体の目的地を予測する処理を実施する。なお、移動体行動予測部１６は予測手段を構成している。
【００４３】
次に動作について説明する。
移動体行動状態過程推定部３は、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから時系列データを受けると、上記実施の形態１と同様に、例えば、隠れマルコフモデルなどの確率モデルを用いて、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから出力された時系列データに基づいて移動体の行動状態の遷移過程を推定する。
即ち、移動体行動状態過程推定部３は、移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターン毎に、当該行動パターンの隠れマルコフモデルに対する尤度が最も大きくなる行動状態の遷移過程を求めるとともに、ｍ個の行動パターンに対する上記行動状態の遷移過程の尤度を求める。
【００４４】
移動体行動分析部１３は、移動体行動状態過程推定部３がｍ個の行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度を求めると、ｍ個の行動パターンの中で、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報に対応しているｎ個の行動パターン（ただし、ｎ≦ｍ）を選択し、そのｎ個の行動パターンに対する行動状態の遷移過程の尤度を相互に比較する。
移動体行動分析部１３は、ｎ個の尤度を相互に比較して、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程が移動体の行動状態の遷移過程であると認定する。
【００４５】
移動体行動分析部１３は、上記のようにして、移動体の行動状態の遷移過程を認定すると、移動体行動パターン蓄積部２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中から、その移動体の行動状態の遷移過程（尤度が最も大きい行動状態の遷移過程）に対応している行動パターンを選択して、その行動パターンを表示装置５に出力する。
即ち、移動体行動分析部１３は、移動体行動状態過程推定部３により推定されたｍ個の行動状態の遷移過程の中で、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程が推定される際に用いられた行動パターンを表示装置５に出力する。
【００４６】
また、移動体行動分析部１３は、移動体行動状態過程推定部３により求められたｍ個の行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度のうち、上記のｎ個の行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度を所定の閾値と比較する。
移動体行動分析部１３は、ｎ個の尤度を所定の閾値と比較して、全ての尤度が所定の閾値に満たない場合、移動体の行動が異常行動であると認定し、その認定結果を表示装置５に出力する。
【００４７】
移動体行動予測部１６は、移動体行動分析部１３が移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中から、移動体行動状態過程推定部３により推定された行動状態の遷移過程に対応し、かつ、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報に対応している行動パターンを判別すると、その行動パターンと移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報から、現在より後の時刻における移動体の行動状態の遷移過程を予測する。
また、移動体行動予測部１６は、移動体の行動状態の遷移過程の最終状態が、移動体の目的地であるとして予測する。
情報提供装置１０は、移動体行動予測部１６が移動体の行動状態の遷移過程や目的地を予測すると、上記実施の形態２と同様に、移動体の行動状態の遷移過程や目的地に関する情報を移動体に提供する。
【００４８】
時系列データ蓄積部１４は、移動体位置検出装置１−１〜１−Ｎから移動体が存在している位置の変化を示す時系列データを受けると、その時系列データを移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報と対応付けて蓄積する。
移動体行動パターン事前作成部１５は、図３の移動体行動パターン事前作成部８と同様に、時系列データ蓄積部１４に蓄積されている過去の時系列データを用いて、移動体の通常行動時における行動状態の遷移過程を示す行動パターンを事前に作成する。
ただし、移動体行動パターン事前作成部１５の場合、その作成した行動パターンを移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報と対応付けて移動体行動パターン蓄積部１２に格納する。
【００４９】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中から、移動体行動状態過程推定部３により推定された行動状態の遷移過程に対応し、かつ、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報に対応している行動パターンを判別するように構成したので、行動パターンの判別精度を高めることができるとともに、行動パターンの判別処理量を軽減することができる効果を奏する。
【００５０】
また、この実施の形態３によれば、移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターンの中で、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報に対応している行動パターンに対する行動状態の遷移過程の尤度の全てが閾値に満たない場合、移動体の行動が異常行動であると認定するように構成したので、異常行動の認定精度を高めることができるとともに、異常行動の認定処理量を軽減することができる効果を奏する。
【００５１】
なお、この実施の形態３では、移動体行動パターン蓄積部１２が移動体の属性情報と対応付けられている行動パターンを蓄積しているものについて示したが、移動体行動パターン蓄積部１２が移動体の属性情報の他に、時刻・曜日・月日・天候などの付加情報が対応付けられている行動パターンを蓄積し、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐが属性情報と一緒に付加情報を検出し、移動体行動予測部１６が付加情報を属性情報と同様に利用して、行動パターンの判別や、異常行動の認定を行うようにしてもよい。
【００５２】
この実施の形態３では、移動体行動状態過程推定部３が、移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度を求めるものについて示したが、移動体行動状態過程推定部３が、移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターンのうち、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報に対応している行動パターンの隠れマルコフモデルに対する行動状態の遷移過程の尤度を求めるようにしてもよい。
この場合、移動体行動分析部１３は、移動体行動パターン蓄積部１２に蓄積されているｍ個の行動パターンではなく、移動体属性検出装置１１−１〜１１−Ｐにより検出された属性情報に対応している行動パターンの中から、尤度が最も大きい行動状態の遷移過程に対応している行動パターンを選択すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】この発明の実施の形態１による移動体行動分析装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による移動体行動分析装置の移動体行動パターン事前作成部の処理内容を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態２による移動体行動分析装置を示す構成図である。
【図４】この発明の実施の形態３による移動体行動分析装置を示す構成図である。
【符号の説明】
【００５４】
１−１〜１−Ｎ  移動体位置検出装置（移動体検出手段）、２  移動体行動パターン蓄積部（行動パターン蓄積手段）、３  移動体行動状態過程推定部（遷移過程推定手段、異常行動認定手段）、４  移動体行動分析部（遷移過程推定手段、行動パターン判別手段、異常行動認定手段）、５  表示装置、６  時系列データ蓄積部（行動パターン作成手段）、７  移動体行動パターン更新部、８  移動体行動パターン事前作成部（行動パターン作成手段）、９  移動体行動予測部（予測手段）、１０  情報提供装置、１１−１〜１１−Ｐ  移動体属性検出装置（属性情報検出手段）、１２  移動体行動パターン蓄積部（行動パターン蓄積手段）、１３  移動体行動分析部（遷移過程推定手段、行動パターン判別手段、異常行動認定手段）、１４  時系列データ蓄積部（行動パターン作成手段）、１５  移動体行動パターン事前作成部（行動パターン作成手段）、１６  移動体行動予測部（予測手段）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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