(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】システムは、複数のセンサーによって生成された複数の時系列データシーケンスを受信する。ここで、複数の時系列データシーケンスは、複数のサンプル点を含み、サンプル点の複数のペアを判別するため、サンプル点を互いにペアとする。複数のサンプル点に対応する距離行列および角度行列を判別するため、サンプル点間のユークリッド距離および角度を算出する。さらに、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を判別する。ここで、サンプル点の複数のペアのグローバル分布は、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを表す。各時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを連結し、連結形状ヒストグラムを生成する。イベントを判別するため、連結形状ヒストグラムと、事前に保存されている複数の形状ヒストグラムとをマッチングする。【選択図】図８
2016011954.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するための方法であって、
プロセッサーによって、複数のセンサーによって生成され、タイムスタンプ情報を含む可変長の前記複数の時系列データシーケンスを受信する工程と、
複数のサンプル点を生成するため、一定のサンプリングレートで、前記複数の時系列データシーケンスをサンプリングする工程と、
前記プロセッサーによって、前記複数のサンプル点を用いて、前記サンプル点のそれぞれを互いにペアとすることによって、前記サンプル点の複数のペアを生成する工程と、
前記プロセッサーによって、前記サンプル点の前記複数のペアの内の前記サンプル点の１つ以上のペアの距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を算出する工程と、
前記プロセッサーによって、前記距離行列（Ｄ）および前記角度行列（Ａ）を用いて、前記サンプル点の前記複数のペアのグローバル分布を表し、一定の次元を有する前記複数の時系列データシーケンスの二次元（２Ｄ）形状ヒストグラムを生成する工程と、
前記プロセッサーによって、前記タイムスタンプ情報に基づいて、１つ以上の前記時系列データシーケンスの前記２Ｄ形状ヒストグラムを連結し、連結形状ヒストグラムを生成する工程と、
前記プロセッサーによって、前記連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングし、イベントを検出する工程と、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記距離行列（Ｄ）は、前記サンプル点の前記ペア内に含まれる前記サンプル点間のユークリッド距離を計算することによって算出され、
前記ユークリッド距離は、２次元ユークリッド空間において算出される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記角度行列（Ａ）は、前記サンプル点の前記ペア内に含まれる前記サンプル点間の角度を計算することによって算出され、
前記角度は、２次元ユークリッド空間において算出される請求項１に記載の方法。
【請求項４】
１つ以上の行の前記ユークリッド距離を、前記１つ以上の行の最大ユークリッド距離で除算することにより、前記距離行列（Ｄ）を正規化する工程をさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
近接タイムスタンプ情報を含む前記１つ以上の時系列データシーケンスの前記２Ｄ形状ヒストグラムは連結され、前記連結形状ヒストグラムを生成し、
前記２Ｄ形状ヒストグラムの連結は、前記１つ以上の時系列データシーケンスの前記２Ｄ形状ヒストグラムの区別可能な特徴を接合することである請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記連結形状ヒストグラムは、前記距離行列（Ｄ）および前記角度行列（Ａ）を１次元（１Ｄ）ベクトルに変換し、前記１次元（１Ｄ）ベクトルを結合することによって生成される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記連結形状ヒストグラムは、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）分類器を用いて、前記複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとマッチングされる請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットは、関連イベントに対応する複数の形状ヒストグラムを含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するためのシステムであって、
プロセッサー３０２と、
前記プロセッサー３０２に接続されたメモリ３０６と、を含み、
前記プロセッサー３０２は、前記メモリ内に保存されている複数のモジュール３０８を実行可能であり、
前記複数のモジュール３０８は、
複数のセンサーによって生成され、タイムスタンプ情報を含む可変長の前記複数の時系列データシーケンスを受信し、
複数のサンプル点を生成するために、一定のサンプリングレートで、前記複数の時系列データシーケンスをサンプリングし、
前記サンプル点のそれぞれが互いにペアになるように、前記複数のサンプル点を用いて、前記サンプル点の複数のペアを生成するペアリングモジュール３１０と、
前記サンプル点の前記複数のペアの内の前記サンプル点の１つ以上のペアの距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を算出する行列算出モジュール３１２と、
前記距離行列（Ｄ）および前記角度行列（Ａ）を用いて、前記サンプル点の前記複数のペアのグローバル分布を表し、一定の次元を有する前記複数の時系列データシーケンスの２次元（２Ｄ）形状ヒストグラムを生成し、
前記タイムスタンプ情報に基づいて、１つ以上の前記時系列データシーケンスの前記２Ｄ形状ヒストグラムを連結し、連結形状ヒストグラムを生成し、
前記連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングし、イベントを検出するヒストグラム生成およびイベント判別（ＨＧＥＤ）モジュール３１４と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
前記距離行列（Ｄ）は、前記サンプル点の前記ペア内に含まれる前記サンプル点間のユークリッド距離を計算することによって算出され、
前記ユークリッド距離は、２次元ユークリッド空間において算出される請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記角度行列（Ａ）は、前記サンプル点の前記ペア内に含まれる前記サンプル点間の角度を計算することによって算出され、
前記角度は、２次元ユークリッド空間において算出される請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記行列算出モジュール３１２は、さらに、１つ以上の行の前記ユークリッド距離を、前記１つ以上の行の最大ユークリッド距離で除算することにより、前記距離行列（Ｄ）を正規化する請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
近接タイムスタンプ情報を含む前記複数の時系列データシーケンスは連結され、前記連結形状ヒストグラムを生成し、
前記２Ｄ形状ヒストグラムの連結は、前記１つ以上の時系列データシーケンスの前記２Ｄ形状の区別可能な特徴を接合するものである請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記連結形状ヒストグラムは、前記距離行列（Ｄ）および前記角度行列（Ａ）を１次元（１Ｄ）ベクトルに変換し、前記１次元（１Ｄ）ベクトルを結合することによって生成される請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記連結形状ヒストグラムは、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）分類器を用いて、前記複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとマッチングされる請求項９に記載のシステム。
【請求項１６】
前記複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットは、関連イベントに対応する複数の形状ヒストグラムを含む請求項９に記載のシステム。
【請求項１７】
複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するために演算装置において実行可能なプログラムを具体化する非一時的コンピューター可読媒体であって、
前記プログラムは、
複数のセンサーによって生成され、タイムスタンプ情報を含む可変長の前記複数の時系列データシーケンスを受信するためのプログラムコードと、
複数のサンプリング点を生成するため、一定のサンプリングレートで前記複数の時系列データシーケンスをサンプリングするためのプログラムコードと、
前記サンプル点のそれぞれが互いにペアとなるように、前記複数のサンプル点を用いて、前記サンプル点の複数のペアを生成するためのプログラムコードと、
前記サンプル点の前記複数のペアの内の前記サンプル点の１つ以上のペアの距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を算出するためのプログラムコードと、
前記距離行列（Ｄ）および前記角度行列（Ａ）を用いて、前記サンプル点の前記複数のペアのグローバル分布を表し、一定の次元を有する前記複数の時系列データシーケンスの２次元（２Ｄ）形状ヒストグラムを生成するためのプログラムコードと、
前記タイムスタンプ情報に基づいて、１つ以上の前記時系列データシーケンスの前記２Ｄ形状ヒストグラムを連結し、連結形状ヒストグラムを生成するためのプログラムコードと、
前記連結形状ヒストグラムと複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングし、イベントを検出するためのプログラムコードと、を含むことを特徴とする非一時的コンピューター可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照および優先権
本出願は、２０１４年６月２６日に出願されたインド国特許出願第２０７４／ＭＵＭ／２０１４に基づく優先権を主張する。
【０００２】
本明細書に記載の本発明は、一般に、複数の時系列データシーケンス（time-series data sequences）からのイベント検出に関する。
【背景技術】
【０００３】
本分野において既知の複数の技術を用いて、複数の時系列データシーケンスからイベントを検出することができる。一般に、センサーを用いて抽出された時系列データシーケンスは、イベントに対応するユニークな信号パターンを含む。例えば、車両の場合、イベントは、車両の急ブレーキ、車両の加速度／減速度の急激な上昇／下降、車両の方向転換等である。このユニークな信号パターンを認識し、さらに、該ユニークな信号パターンに基づいて、イベントを特定するために、時系列データシーケンスが本分野において既知の技術を用いて処理される。
【０００４】
図１ａおよび図１ｂを参照すると、センサーを用いて取得された時系列データシーケンスが示されている。ここで、ｘ軸は秒単位の時間を表しており、ｙ軸はスピードの値を表している。図１ａは、車両のスピードを表す時系列データシーケンスを示している。時系列データシーケンスの窓１０２は、車両に関するイベントをハイライトしている。このイベントは、車両に関する急ブレーキイベント（hard-stop event）である。急ブレーキイベントの間、高スピードで走行している車両に対しブレーキがかかり、車両のスピードは急激に減少する。時系列データシーケンス内に含まれている、窓１０２内に図示されているようなユニークなデータパターンが特定され、それにより、車両に関する急ブレーキイベントが判別される。図１ｂは、別のケースにおける車両のスピードを表す時系列データシーケンスを示している。さらに、窓１０４は、車両に関する急ブレーキイベントを示す複数のユニークな信号パターンをハイライトしており、該急ブレーキイベントでは車両のスピードが急激に減少している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本概要は、複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するためのシステムおよび方法に関する様態を紹介するために提供されるものであって、本様態は以下の詳細な説明においてさらに説明される。本概要により本発明の本質的特徴を特定する意図はなく、また、本発明の範囲を決定または限定するために用いられるものではない。
【０００６】
実施形態の１つにおいて、複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するためのシステムが開示される。該システムは、プロセッサーと、該プロセッサーに接続されたメモリとを含み、該プロセッサーはメモリ内に保存されている複数のモジュールを実行する。複数のモジュールは、ペアリングモジュールと、行列算出モジュールと、ヒストグラム生成およびイベント判別（ＨＧＥＤ: Histogram Generating and Event Determining）モジュールと、を含む。ペアリングモジュールは、複数のセンサーによって生成される可変長の複数の時系列データシーケンスを受信する。ここで、複数の時系列データシーケンスは、タイムスタンプ情報を含んでいる。ペアリングモジュールは、一定のサンプリングレートで、複数の時系列データシーケンスをサンプリングする。ここで、複数の時系列データシーケンスは、複数のサンプル点を生成するためにサンプリングされる。ペアリングモジュールは、サンプル点のそれぞれが互いにペアになるように、複数のサンプル点を用いて、サンプル点の複数のペアを生成する。さらに、行列算出モジュールは、サンプル点の複数のペアの内のサンプル点の１つ以上のペアの距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を算出する。さらに、ＨＧＥＤモジュールは、距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を用いて、複数の時系列データシーケンスの２次元（２Ｄ）形状ヒストグラムを生成する。２Ｄ形状ヒストグラムは、一定の次元のヒストグラムであり、サンプル点の複数のペアのグローバル分布（global distribution）を表す。サンプル点の複数のペアのグローバル分布は、距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を用いて算出される。さらに、ＨＧＥＤモジュールは、タイムスタンプ情報に基づいて、１つ以上の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを連結し、連結形状ヒストグラム（concatenated shape histogram）を生成する。さらに、ＨＧＥＤモジュールは、連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングし、イベントを検出する。複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットは、関連イベントに対応する複数の形状ヒストグラムを含む。
【０００７】
別の実施形態において、複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するための方法が開示される。該方法は、複数のセンサーによって生成された可変長の複数の時系列データシーケンスを受信する工程を含む。ここで、複数の時系列データシーケンスは、タイムスタンプ情報を含んでいる。該方法は、複数のサンプル点を生成するために、一定のサンプリングレートで、複数の時系列データシーケンスをサンプリングする工程を含む。さらに、該方法は、複数のサンプル点を用いて、サンプル点の複数のペアを生成する工程を含む。サンプリングポイントの複数のペアは、サンプル点のそれぞれを互いにペアとすることにより生成される。さらに、該方法は、サンプル点の複数のペアの内のサンプル点の１つ以上のペアの距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を算出する工程を含む。さらに、該方法は、距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を用いて、複数の時系列データシーケンスの２次元（２Ｄ）形状ヒストグラムを生成する工程を含む。２Ｄ形状ヒストグラムは、一定の次元を有し、さらに、２Ｄ形状ヒストグラムは、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を表す。ここで、サンプル点の複数のペアのグローバル分布は、距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を用いて算出される。さらに、該方法は、タイムスタンプ情報に基づいて、複数のセンサーによって生成された１つ以上の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを連結し、連結形状ヒストグラムを生成する工程を含む。さらに、該方法は、連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングし、イベントを検出する工程を含む。ここで、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットは、関連イベントに対応する複数の形状ヒストグラムを含む。さらに、上述の受信する工程、生成する工程、算出する工程、連結する工程、およびマッチングする工程は、プロセッサーによって実行される。
【０００８】
さらに別の実施形態において、複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するために演算装置において実行可能なプログラムを具体化（embodying）する非一時的コンピューター可読媒体（non-transitory computer readable medium）が開示される。該プログラムは、複数のセンサーによって生成された可変長の複数の時系列データシーケンスを受信するためのプログラムコードを含む。ここで、複数の時系列データシーケンスは、タイムスタンプ情報を含んでいる。該プログラムは、一定のサンプリングレートで、複数の時系列データシーケンスをサンプリングするためのプログラムコードを含む。ここで、複数の時系列データシーケンスは、複数のサンプル点を生成するためにサンプリングされる。さらに、該プログラムは、サンプル点のそれぞれが互いにペアになるように、複数のサンプル点を用いて、サンプル点の複数のペアを生成するためのプログラムコードを含む。さらに、該プログラムコードは、サンプル点の複数のペアの内のサンプル点の１つ以上のペアの距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を算出するためのプログラムコードを含む。さらに、該プログラムは、距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を用いて、時系列データシーケンスの２次元（２Ｄ）形状ヒストグラムを生成するためのプログラムコードを含む。２Ｄ形状ヒストグラムは一定の次元を有し、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を表す。ここで、サンプル点の複数のペアのグローバル分布は、距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を用いて算出される。さらに、該プログラムは、タイムスタンプ情報に基づいて、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを連結し、連結形状ヒストグラムを生成するためのプログラムコードを含む。さらに、該プログラムは、連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングし、イベントを検出するためのプログラムコードを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
添付の図面を参照して、本発明の詳細な説明が提供される。添付の図面中の各参照番号の左端の数字は、その参照番号が最初に現れる図番号を表している。各図面において、同様の特徴およびコンポーネントには、同じ参照番号が付されている。
【００１０】
【図１】図１ａおよび図１ｂは、センサーを用いて取得された時系列データシーケンスを示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係る複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するためのシステムのネットワーク実施を示す図である。
【００１１】
【図３】図３は、本発明の実施形態に係る図２のシステムを示す図である。
【００１２】
【図４】図４ａは、本発明の実施形態に係るセンサー１（圧力センサー）を用いて取得された時系列データシーケンスＳ１を示す図である。
【００１３】
図４ｂは、本発明の実施形態に係るセンサー２（スピードセンサー）を用いて取得された時系列データシーケンスＳ２を示す図である。
【００１４】
図４ｃは、本発明の実施形態に係るセンサー３（ギアセンサー）を用いて取得された時系列データシーケンスＳ３を示す図である。
【００１５】
【図５】図５は、２次元（２Ｄ）ユークリッド空間で表される時系列シーケンスＳ４を示す図である。
【００１６】
【図６】図６ａは、センサーを用いて取得された時系列データシーケンスＳ５を示す図である。
【００１７】
図６ｂは、時系列データシーケンスＳ５に対応する２Ｄ形状ヒストグラムを示す図である。
【００１８】
【図７】図７ａは、センサーを用いて取得された時系列データシーケンスＳ６を示す図である。
【００１９】
図７ｂは、時系列データシーケンスＳ６に対応する２Ｄ形状ヒストグラムを示す図である。
【００２０】
【図８】図８は、本発明の実施形態に係る複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するための方法を示すフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するためのシステムおよび方法が説明される。イベントは、複数の時系列データシーケンスを処理することにより、複数の時系列データシーケンスから検出される。イベントに関する複数の時系列データシーケンスを生成するため、複数のセンサーが用いられる。複数のセンサーによって生成された複数の時系列データシーケンスは、イベントに対応したそれぞれ異なる波形特性（waveform characteristics）を含む。さらに、複数の時系列データシーケンスは、可変長のデータシーケンスであり、また、タイムスタンプ情報を含んでいる。
【００２２】
複数の時系列データシーケンスは、一定のサンプリングレートでサンプリングされる。さらに、複数の時系列データシーケンスは、複数のサンプル点を生成するためにサンプリングされる。さらに、複数のサンプル点は、互いにペアにされ、サンプル点の複数のペアを生成する。
【００２３】
複数の時系列データシーケンスは、２次元（２Ｄ）ユークリッド空間で表される。２Ｄユークリッド空間は、サンプル点の複数のペアのサンプル点間のユークリッド距離を算出するために用いられる。さらに、ユークリッド距離は、距離行列を判別するために用いられる。さらに、２Ｄユークリッド空間は、サンプル点の複数のペアのサンプル点間の角度を算出するために用いられる。サンプル点間の角度は、角度行列を判別するために用いられる。
【００２４】
距離行列および角度行列は、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を判別するために用いられる。サンプル点の複数のペアのグローバル分布は、２Ｄ形状ヒストグラムを表す。ここで、２Ｄ形状ヒストグラムは、一定の次元のヒストグラムである。複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムは、連結形状ヒストグラムを生成するために、線形連結技術（linear concatenation technique）を用いて連結される。さらに、複数の２Ｄ形状ヒストグラムを連結するために、タイムスタンプ情報が用いられる。
【００２５】
さらに、連結形状ヒストグラムは、イベントを認識するため、サポートベクターマシーン（SVM: Support Vector Machine）分類器を用いて、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとマッチングされる。複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットは、イベントの識別カテゴリー（identified category）に関連付けられた複数の２Ｄ形状ヒストグラムを含む。
【００２６】
複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するための記載のシステムおよび方法の様態は、数多くの異なる演算システム、環境および／または構成として実施することができるが、実施形態は、以下の例示的なシステムの文脈（context）において説明される。
【００２７】
図２を参照すると、本発明の実施形態に係る複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するためのシステム２０２のネットワーク実施２００が示されている。実施形態の１つにおいて、システム２０２は、複数の時系列データシーケンスからのイベント検出を容易にする。最初に、システム２０２は、複数のセンサーを用いて、複数の時系列データシーケンスを取得する。複数の時系列データシーケンスは、可変長のデータシーケンスである。複数の時系列データシーケンスは、一定のサンプリングレートでサンプリングされる。ここで、複数の時系列データシーケンスは、複数のサンプル点を生成するためにサンプリングされる。システム２０２は、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を算出する。サンプル点の複数のペアのグローバル分布は、時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを表す。ここで、２Ｄ形状ヒストグラムは、一定の次元のヒストグラムである。システム２０２は、時系列データシーケンスそれぞれの２Ｄ形状ヒストグラムを用いて、連結形状ヒストグラムを生成する。システム２０２は、線形連結技術を用いて、連結形状ヒストグラムを生成する。最後に、システム２０２は、連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングすることによって、イベントを検出する。複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットは、複数の関連イベントに対応する複数の２Ｄ形状ヒストグラムを含む。
【００２８】
本発明は、システム２０２が複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するために実施されているものとして説明されるが、システム２０２は様々な演算システム（例えば、ラップトップコンピューター、デスクトップコンピューター、ノートパソコン、ワークステーション、メインフレームコンピューター、サーバー、ネットワークサーバー、タブレット、携帯電話等）として実施されていてもよいことは理解されるであろう。実施形態の１つにおいて、システム２０２は、クラウドベース環境（cloud-based environment）において実施されていてもよい。システム２０２は、１つ以上のユーザーデバイス２０４−１、２０４−２・・・２０４−Ｎ（以下、集合的にユーザーデバイス２０４と称される）、またはユーザーデバイス２０４上に駐在するアプリケーションを介して、複数のユーザーによってアクセスされることは理解されるであろう。ユーザーデバイス２０４の例としては、これに限られるものではないが、ウェブカメラを備えた携帯型コンピューター、カメラを備えたＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、カメラを備えたハンドヘルドデバイス、デジタルカメラ等が挙げられる。ユーザーデバイス２０４は、ネットワーク２０６を介して、システム２０２に通信可能に接続される。
【００２９】
実施形態の１つにおいて、ネットワーク２０６は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、またはこれらの組み合わせであってもよい。ネットワーク２０６は、異なる種類のネットワーク（例えば、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット等）のいずれか１つとして実施することができる。ネットワーク２０６は、専用ネットワークであってもよいし、共有ネットワークであってもよい。共有ネットワークは、異なる種類のネットワークの接続を意味し、様々なプロトコル（例えば、ハイパーテキストトランスファープロトコル（ＨＴＴＰ）、トランスミッションコントロールプロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）等）を用いて、互いに通信する。さらに、ネットワーク２０６は、様々なネットワークデバイス（例えば、ルーター、ブリッジ、サーバー、演算装置、ストレージ装置等）を含んでいてもよい。
【００３０】
図３を参照すると、本発明の実施形態に係るシステム２０２が示されている。実施形態の１つにおいて、システム２０２は、少なくとも１つのプロセッサー３０２と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース３０４と、メモリ３０６とを含む。少なくとも１つのプロセッサー３０２は、１つ以上のマイクロプロセッサー、マイクロコンピューター、マイクロコントローラー、デジタル信号プロセッサー、中央演算装置（ＣＰＵ）、状態マシーン、論理回路および／または操作可能（operational）な命令に基づいて信号を操作する任意の装置として実施することができる。さらに、少なくとも１つのプロセッサー３０２は、マルチコア構造（multi-core architecture）を含んでいてもよい。その他の機能の中でも、少なくとも１つのプロセッサー３０２は、メモリ３０６内に保存されているコンピューター可読命令またはモジュールをフェッチ（fetch:命令コードを読み出すこと）し、実行するよう構成されている。
【００３１】
Ｉ／Ｏインターフェース３０４は、様々なソフトウェアインターフェースおよびハードウェアインターフェース（例えば、ウェブインターフェース、グラフィックユーザーインターフェース等）を含む。Ｉ／Ｏインターフェース３０４は、システム２０２がユーザーと直接またはユーザーデバイス２０４を介して相互通信することを可能とする。さらに、Ｉ／Ｏインターフェース３０４は、システム２０２がその他の演算装置（例えば、ウェブサーバーおよび外部データサーバー）（図示せず）と通信を行うことを可能とする。Ｉ／Ｏインターフェース３０４は、有線ネットワーク（例えば、ＬＡＮ、ケーブル等）および無線ネットワーク（例えば、ＷＬＡＮ、セルラー、衛星等）を含む広範な種類のネットワークおよびプロトコル内での多数の通信を容易にする。Ｉ／Ｏインターフェース３０４は、多数の装置を互いにまたは他のサーバーに接続するための１つ以上のポートを含む。
【００３２】
メモリ３０６は、本分野において既知の任意のコンピューター可読媒体およびコンピュータープログラム製品（例えば、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）や動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）等の揮発性メモリおよび／またはリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスク、光学ディスク、コンパクトディスク（ＣＤｓ）、デジタル多用途ディスクまたはデジタルビデオディスク（ＤＶＤｓ）および磁気テープ等の不揮発性メモリ）を含む。メモリ３０６は、複数のモジュール３０８と、データ３１８とを含む。
【００３３】
モジュール３０８は、特定のタスクを実行または特定の抽象データ型（abstract data type）を実施するルーチン（routine）、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。実施形態の１つにおいて、モジュール３０８は、ペアリングモジュール３１０と、行列算出モジュール３１２と、ヒストグラム生成およびイベント判別（ＨＧＥＤ）モジュール３１４と、その他モジュール３１６とを含む。その他モジュール３１６は、システム２０２のアプリケーションおよび機能を補完するプログラムまたはコード化命令を含む。
【００３４】
とりわけ、データ３１８は、１つ以上のモジュール３０８によって処理され、受信され、生成されたデータを保存するためのレポジトリ（repository：データやプログラム等の一元的な保存場所）として機能する。また、データ３１８は、システムデータベース３２０と、その他データ３２２とを含む。その他データ３２２は、その他モジュール３１６内の１つ以上のモジュールの実行による結果として生成されたデータを含む。
【００３５】
実施形態の１つにおいて、最初に、複数のセンサーが、環境に関するイベントを検出するために、環境のいたる所に配置される。例えば、複数のセンサーは、車両に関するイベントを判別するため、車両のいたる所に配置される。車両に関するイベントは、車両の急ブレーキ（急ブレーキイベント）、車両の加速度／減速度の急激な上昇／下降、車両の方向転換等である。複数のセンサーは、イベントに関するデータを取得する。複数のセンサーによって取得されたデータは、複数の時系列データシーケンスとして表される。複数の時系列データシーケンスは、タイムスタンプ情報を含んでいる。
【００３６】
さらに、複数の時系列データシーケンスは、一定のサンプリングレートでサンプリングされる。ここで、複数の時系列データシーケンスは、複数のサンプル点を生成するためにサンプリングされる。複数のセンサーによって取得された複数の時系列データシーケンスは、時系列データシーケンスの時間長（time duration）が可変となるような、可変長のデータシーケンスである。よって、複数のセンサー（１つより多いセンサー）によって取得された複数の時系列データシーケンスは、車両に関するイベントを判別するために用いられる。複数のセンサーからの複数の時系列データシーケンスが用いられるので、イベントが正確に判別される。
【００３７】
実施例の１つにおいて、車両に関する急ブレーキイベント用にセンサー１（圧力センサー）を用いて取得された時系列データシーケンスＳ１が図４ａに示されている。図４ａでは、ｘ軸は時間（秒）を表し、ｙ軸はブレーキシリンダー圧力（PSI: Pounds per Square Inch）を表している。時系列データシーケンスＳ１は、急ブレーキイベントの間の車両のブレーキシリンダー圧力を表している。さらに、時系列データシーケンスＳ１は、所定の時間間隔における欠損信号値を含む。
【００３８】
実施例の１つにおいて、車両に関する急ブレーキイベント用にセンサー２（スピードセンサー）を用いて取得された時系列データシーケンスＳ２が図４ｂに示されている。図４ｂでは、ｘ軸は時間（秒）を表し、ｙ軸はスピード（MPH: Miles per Hours）を表している。時系列データシーケンスＳ２は、急ブレーキイベントの間の車両の車輪スピードを表している。さらに、時系列データシーケンスＳ２は、特定の時間間隔における欠損信号値を含む。
【００３９】
実施例の１つにおいて、車両に関する急ブレーキイベント用にセンサー３（ギアセンサー）を用いて取得された時系列データシーケンスＳ３が図４ｃに示されている。図４ｃでは、ｘ軸は時間（秒）を表し、ｙ軸はギア数（N: Number）を表している。時系列データシーケンスＳ３は、急ブレーキイベントの間の車両に関するギア数を示している。さらに、時系列データシーケンスＳ３は、特定の時間間隔における欠損信号値を含む。
【００４０】
実施例の１つにおいて、車両の急ブレーキイベントを示す信号パターンは、センサー１、センサー２、およびセンサー３を用いて、以下に述べるような所定のルール１を適用することによって判別される。
ルール１＝｛（センサー１はｓ１より大きい）∩（センサー２はｓ２より大きい）∩（センサー３は［ｓ３１，・・・，ｓ３ｍ］に含まれる）∩（センサー２中の低下は、ｓ２＊より大きい）｝
【００４１】
ここで、ｓ１は正の圧力しきい値を表し、ｓ２は正のスピードしきい値を表し、［ｓ３１，・・・，ｓ３ｍ］はギア数を表し、ｓ２＊は負のスピードしきい値を表す。正の圧力しきい値はセンサーの最大しきい値を参照し、負のスピードしきい値はセンサーの最小しきい値を参照する。
【００４２】
別の実施例において、イベントを示す信号パターンの最端の境界（左境界および右境界）が、以下に述べるようなルール２によって規定される。
ルール２＝左境界：｛（連続する時間ｔ１の間、センサー１はｓ１より小さい）∪（臨界点前のｃ秒以内である）｝
右境界：｛（連続するｅ秒の間、センサー１はｄより小さい）∩（連続する時間ｇ秒の間、センサー２はｆより大きい）∪（臨界点前の３５サンプル点以内である）｝
【００４３】
これら複数のセンサーによって可変長の複数の時系列データシーケンスを取得した後、システム２０２は、ペアリングモジュール３１０を用いて、可変長の複数の時系列データを受信する。さらに、ペアリングモジュール３１０は、サンプル点の複数のペアを生成するために、複数のサンプル点をペアにする（ペアリングする）。サンプル点のそれぞれは、互いにペアにされ、サンプル点の複数のペアを生成する。「Ｌ」個のサンプル点を含む時系列データシーケンス「Ｓ」用に生成されたサンプル点のペア（Ｐ）の数は、下記式（１）を用いて算出される。
Ｐ＝ＬＣ２  ・・・式（１）
【００４４】
サンプル点の複数のペアを判別した後、行列算出モジュール３１２は、図５に示すように、２次元（２Ｄ）ユークリッド空間において時系列データシーケンスを表す。図５によれば、ｘ軸は時系列データシーケンスＳ４の時間（ｔ）を表し、ｙ軸は時系列データシーケンスＳ４の値（ｗ）を表す。時系列データシーケンスＳ４は、サンプル点「ｑｉ」と「ｑｊ」との間で生成されたサンプル点のペアを含む。２Ｄユークリッド空間において、サンプル点「ｑｉ」は（ｗｉ，ｔｉ）に位置し、サンプル点「ｑｊ」は（ｗｊ，ｔｊ）に位置する。行列算出モジュール３１２は、下記式（２）を用いて、２Ｄユークリッド空間内のサンプル点のペア「ｑｉ−ｑｊ」内に含まれるサンプル点「ｑｉ」および「ｑｊ」間のユークリッド距離（ｄ）を算出する。
2016011954.tif 000003
【００４５】
同様に、行列算出モジュール３１２は、サンプル点の複数のペアの各ペアのユークリッド距離を算出する。サンプル点の複数のペアの各ペアのユークリッド距離は、距離行列として表される。
【００４６】
距離行列を算出した後、行列算出モジュール３１２は、距離行列の１つ以上の行内に含まれるユークリッド距離を、１つ以上の行内に含まれる最大ユークリッド距離で除算することによって、距離行列を正規化する。距離行列の正規化は、距離行列を［０，１］スケールに変換する。
【００４７】
さらに、行列算出モジュール３１２は、サンプル点のペアのサンプル点間の角度を算出する。例えば、図５に示すように、サンプル点「ｑｉ」（原点）と「ｑｊ」との間の角度「θ」が算出される。同様に、複数のペアの各ペアのサンプル点間の角度が算出される。複数のペアの各ペアのサンプル点間の角度は、角度行列として表される。
【００４８】
距離行列および角度行列を決定した後、行列算出モジュール３１２は、ユークリッド距離および角度を量子化する。ユークリッド距離および角度は、ユークリッド距離および角度を複数のビン（bin:値に従って、対象をグループ分けするための値の範囲）に分配するために量子化される。よって、実施例の１つにおいて、ユークリッド距離を「ｍ」個のレベルに量子化することによって、ユークリッド距離は、［ｄ０，ｄ１］∪［ｄ１，ｄ２］・・・∪［ｄｍ−１，ｄｍ］として表される。ここで、［ｄ０，ｄ１］、［ｄ１，ｄ２］、および［ｄｍ−１，ｄｍ］は、距離のビンを表す。同様に、実施例の１つにおいて、角度を「ｎ」個のレベルに量子化することによって、角度は、［α０，α１］∪［α１，α２］・・・∪［αｎ−１，αｎ］として表される。ここで、［α０，α１］∪［α１，α２］・・・∪［αｎ−１，αｎ］は、角度のビンを表す。
【００４９】
行列算出モジュール３１２を用いた後、システム２０２は、ヒストグラム生成およびイベント判別（ＨＧＥＤ）モジュール３１４を用いる。ＨＧＥＤモジュール３１４は、時系列データシーケンスの２次元（２Ｄ）形状ヒストグラムを生成する。２Ｄ形状ヒストグラムは、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を表す。サンプル点の複数のペアのグローバル分布は、距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を用いて算出される。ＨＧＥＤモジュール３１４は、各サンプル点の形状コンテキスト（shape context）を算出することによって、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を算出することができる。形状コンテキストは、他のサンプル点に対する各サンプル点の距離−角度ベースの分布（distance-angle based distribution）によって規定される。実施例の１つにおいて、ＨＧＥＤモジュール３１４は、下記式（３）を用いて、サンプル点「ｑｉ」の形状コンテキスト（ｈｉ）のビン（ｑ，ｐ）を算出する。
2016011954.tif 000004
ここで、
2016011954.tif 000005
【００５０】
ＨＧＥＤモジュール３１４は、累積形状ヒストグラム（ｈｓｕｍ）を算出するために、サンプル点の複数のペアのサンプル点の形状コンテキストを加算する。累積形状ヒストグラムは、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を規定する。累積形状ヒストグラム（ｈｓｕｍ）のビンは、サンプル点の複数のペアの総数（count）を表す。実施例の１つにおいて、ビン（ｐ，ｑ）は、ユークリッド距離［ｄｐ−１，ｄｐ］内かつ角度［αｑ−１，αｑ］内に配置されているサンプル点の複数のペアの総数を表す。さらに、ＨＧＥＤモジュール３１４は、２Ｄ形状ヒストグラムを生成するために、累積ヒストグラム（ｈｓｕｍ）を最大エントリーで除算する。さらに、ＨＧＥＤモジュール３１４は、複数のセンサーによって生成された時系列データシーケンスのそれぞれに対応する２Ｄ形状ヒストグラムを生成する。ここで、２Ｄ形状ヒストグラムは、一定の次元のヒストグラムである。
【００５１】
図６ａは時系列データシーケンスＳ５の例を示し、図６ｂはシステム２０２によって生成された時系列データシーケンスＳ５に対応する２Ｄ形状ヒストグラムを示している。ここで、距離のビン（ｍ）の数は４０であり、角度のビン（ｎ）の数は３６であるとする。
【００５２】
図７ａは時系列データシーケンスＳ６の例を示し、図７ｂはシステム２０２によって生成された時系列データシーケンスＳ６に対応する２Ｄ形状ヒストグラムを示している。ここで、距離のビン（ｍ）の数は４０であり、角度のビン（ｎ）の数は３６であるとする。
【００５３】
複数のセンサーによって生成された時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを生成した後、ＨＧＥＤモジュール３１４は、連結形状ヒストグラムを生成するため、タイムスタンプ情報に基づいて、各時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを連結する。さらに、近接タイムスタンプ情報（proximate timestamp information）を含む時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムは、連結形状ヒストグラムを生成するために連結される。ＨＧＥＤモジュール３１４は、連結形状ヒストグラムを生成するために、線形連結技術を用いる。ＨＧＥＤモジュール３１４は、形状ヒストグラムの複数のビンを接合し、さらに、特徴ベクトルの次元数を増加させる。実施例の１つにおいて、ＨＧＥＤモジュール３１４は、時系列データシーケンスＳ５に対応する２Ｄ形状ヒストグラムの距離行列および角度行列を１次元（１Ｄ）ベクトルに変換する。また、ＨＧＥＤモジュール３１４は、時系列データシーケンスＳ６に対応する２Ｄ形状ヒストグラムの距離行列および角度行列を１次元（１Ｄ）ベクトルに変換する。さらに、ＨＧＥＤモジュール３１４は、時系列データシーケンスＳ５の１Ｄベクトルに、時系列データシーケンスＳ６の１Ｄベクトルを接合する。ＨＧＥＤモジュール３１４は、線形連結技術を用いるために、複数の１Ｄベクトルを接合する。ＨＧＥＤモジュール３１４によって線形連結技術を用いることによって、連結形状ヒストグラムがＨＧＥＤモジュール３１４によって生成される。
【００５４】
よって、車両／環境内において用いられた複数のセンサーから導出された複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムは、ＨＧＥＤモジュール３１４によって連結される。複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムの連結は、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムの区別可能な（discriminating）特徴を接合することである。よって、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムの連結は、車両／環境に関するイベントの検出の正確性を向上させる。
【００５５】
さらに、ＨＧＥＤモジュール３１４は、イベントを検出するため、連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングする。複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットは、複数の関連イベントに対応する複数の形状ヒストグラムを含む。実施例の１つにおいて、ＨＧＥＤモジュール３１４は、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）分類器を用いて、連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングする。しかしながら、この場合、ＨＧＥＤモジュール３１４は、連結形状ヒストグラムと、複数の形状ヒストグラムの事前に保存されているセットとをマッチングするために、ＳＶＭ分類器と共に放射基底関数（RBF: Radial Basis Function）カーネルを用いてもよい。連結形状ヒストグラムの成功したマッチングの判別によって、ＨＧＥＤモジュール３１４は、イベントを判別する。
【００５６】
図８を参照すると、本発明の実施形態に係る複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するための方法が示されている。方法８００は、コンピューター実行可能命令の一般的な文脈の中で説明される。一般的に、コンピューター実行可能命令は、特定の機能を実行または特定の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、プロシージャー、モジュール、関数等を含む。また、方法８００は、通信ネットワークを介してリンクされた遠隔処理装置によって機能が実行される分散演算環境（distributed computing environment）内で実施されてもよい。分散演算環境内では、コンピューター実行可能命令は、メモリーストレージ装置を含むローカルおよび遠隔コンピューターストレージ媒体の双方内に位置している。
【００５７】
方法８００が説明される順序は、限定として解釈されるものではなく、任意の数の記載の方法のブロックが任意の順序で組み合わされ、方法８００または代替的な方法を実施することができる。加えて、ここに説明される本発明の原理および範囲から逸脱することなく、個々のブロックを方法８００から削除することができる。さらに、方法８００は、任意の適したハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせで実施することができる。しかしながら、説明の簡易化のため、以下に記載の実施形態では、方法８００は、上述のシステム２０２において実施されているものとする。
【００５８】
ブロック８０２において、イベントに関する複数の時系列データシーケンスが受信される。さらに、イベントに関する複数の時系列データシーケンスを受信する工程は、プロセッサーによって実行される。
【００５９】
ブロック８０４において、複数の時系列データシーケンスがサンプリングされる。複数の時系列データシーケンスは、複数のサンプル点を生成するためにサンプリングされる。さらに、複数の時系列データシーケンスをサンプリングする工程は、プロセッサーによって実行される。
【００６０】
ブロック８０６において、サンプル点の複数のペアが生成される。さらに、サンプル点のそれぞれは、互いにペアにされる。さらに、サンプル点の複数のペアを生成する工程は、プロセッサーによって実行される。
【００６１】
ブロック８０８において、距離行列および角度行列が算出される。さらに、距離行列および角度行列が、２Ｄユークリッド空間において算出される。さらに、距離行列および角度行列を算出する工程は、プロセッサーによって実行される。
【００６２】
ブロック８１０において、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムが生成される。ここで、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムは、サンプル点の複数のペアのグローバル分布を表す。サンプル点の複数のペアのグローバル分布は、距離行列（Ｄ）および角度行列（Ａ）を用いて算出される。さらに、２Ｄ形状ヒストグラムを生成する工程は、プロセッサーによって実行される。
【００６３】
ブロック８１２において、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムが連結される。さらに、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムは、連結形状ヒストグラムを生成するために、線形連結技術を用いて連結される。さらに、複数の時系列データシーケンスの２Ｄ形状ヒストグラムを連結する工程は、プロセッサーによって実行される。
【００６４】
ブロック８１４において、イベントを判別するために、連結形状ヒストグラムと、複数のヒストグラムの事前に保存されているセットとがマッチングされる。さらに、イベントを判別するために、連結形状ヒストグラムと、事前に保存されている複数の形状ヒストグラムとをマッチングする工程は、プロセッサーによって実行される。
【００６５】
複数の時系列データシーケンスからイベントを検出するための実施形態が、構造的特徴および／または方法を特定する記述において説明されたが、添付の請求項は必ずしも説明された特定の特徴または方法に限定されるものではないことは理解されるであろう。むしろ、特定の特徴および方法は、実施形態の一例として開示された。
【図１】
2016011954.tif 000006
【図２】
2016011954.tif 000007
【図３】
2016011954.tif 000008
【図４】
2016011954.tif 000009
【図５】
2016011954.tif 000010
【図６】
2016011954.tif 000011
【図７】
2016011954.tif 000012
【図８】
2016011954.tif 000013
【外国語明細書】
2016011954.tif 000014
2016011954.tif 000015
2016011954.tif 000016
2016011954.tif 000017
2016011954.tif 000018
2016011954.tif 000019
2016011954.tif 000020
2016011954.tif 000021
2016011954.tif 000022
2016011954.tif 000023
2016011954.tif 000024
2016011954.tif 000025
2016011954.tif 000026
2016011954.tif 000027
2016011954.tif 000028
2016011954.tif 000029
2016011954.tif 000030
2016011954.tif 000031
2016011954.tif 000032
2016011954.tif 000033
2016011954.tif 000034
【図１】
2016011954.tif 000035
【図２】
2016011954.tif 000036
【図３】
2016011954.tif 000037
【図４】
2016011954.tif 000038
【図５】
2016011954.tif 000039
【図６】
2016011954.tif 000040
【図７】
2016011954.tif 000041
【図８】
2016011954.tif 000042