專利名稱：對監(jiān)視對象者的行動進行監(jiān)視的裝置以及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及使用位置信息的監(jiān)視系統(tǒng)，尤其涉及根據(jù)監(jiān)視對象者的動作路線來分析監(jiān)視對象者的行動的技術(shù)。
背景技術(shù)：
以往，提出了通過參照監(jiān)視對象者的移動軌跡、即動作路線和通過監(jiān)視攝像機拍攝的圖像來對監(jiān)視對象者的行動進行監(jiān)視的技術(shù)。例如，在專利文獻1中公開了使用監(jiān)視對象者的動作路線來檢索由監(jiān)視攝像機拍攝到的圖像的技術(shù)。在專利文獻2中公開了通過對使用RFID取得的監(jiān)視對象者的位置信息和監(jiān)視攝像機的影像進行比較來將兩者對應，由此檢測異常的技術(shù)。在取得了監(jiān)視對象者的動作路線的情況下，通過分析該動作路線可以對監(jiān)視對象者的行動進行分析。但是，該分析所需的精細度，根據(jù)分析監(jiān)視對象者的行動的目的而不同。換言之，是否有必要通過分析來區(qū)別某行動，根據(jù)分析的目的而不同。例如，在分析監(jiān)視對象者通過樓梯的行動的情況下，若簡單地判定監(jiān)視對象者是否進行了移動就足夠的情況下，不涉及通過所需要的時間地判定監(jiān)視對象者是否通過了樓梯即可。在監(jiān)視對象者通過樓梯以外的通道(例如走廊)時也同樣。但是，例如若以與樓梯的構(gòu)造相關(guān)的調(diào)查為目的來分析監(jiān)視對象者的行動，則有時需要把監(jiān)視對象者“以比較短的時間通過了樓梯”的行動、和“經(jīng)過比較長的時間通過了樓梯”的行動判定為不同的行動。在該例中，關(guān)于監(jiān)視對象者通過走廊的行動也不需要將其所需要的時間作為問題。在這種情況下，以往也根據(jù)同樣的基準來進行分析，因此針對每個分析的范圍(例如走廊或樓梯等)，無法根據(jù)目的來任意地設(shè)定分析的精細度。專利文獻1 日本特開2010-123069號公報專利文獻2 日本特開2006-311111號公報

發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述問題而提出本發(fā)明，其目的在于當分析監(jiān)視對象者的動作路線時，通過針對每個范圍指定任意的精細度，能夠提取出必要的信息。本發(fā)明提供一種對監(jiān)視對象區(qū)域內(nèi)的多個監(jiān)視對象者的行動進行監(jiān)視的監(jiān)視裝置，其中，所述監(jiān)視裝置具備處理器和與所述處理器連接的存儲裝置，所述存儲裝置保存表示所述多個監(jiān)視對象者攜帶的移動終端的位置的定位數(shù)據(jù)，所述處理器根據(jù)所述定位數(shù)據(jù)對所述監(jiān)視對象者的行動進行分類，所述處理器從多個進行了所述分類的行動中選擇變更對象的候補，所述處理器提取出與作為所述候補而選擇出的行動對應的多個定位數(shù)據(jù)，所述處理器輸出與所述提取出的多個定位數(shù)據(jù)相關(guān)的信息，當輸入了變更作為所述候補而選擇出的行動的分類的指示時，所述處理器變更作為所述候補而選擇出的行動的分類。根據(jù)本發(fā)明的一個實施方式，通過針對每個范圍調(diào)整分析的精細度，可以從位置
5信息中提取出為了分析監(jiān)視對象者的行動所需要的信息。


圖1是表示本發(fā)明的第1實施方式的設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)的框圖。圖2是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器的硬件結(jié)構(gòu)的框圖。圖3是表示本發(fā)明的第1實施方式的設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)的動作的全體的流程圖。圖4是表示在本發(fā)明的第1實施方式中執(zhí)行的定位結(jié)果的發(fā)送處理的順序圖。圖5是表示在本發(fā)明的第1實施方式中執(zhí)行的檢測信息的發(fā)送處理的順序圖。圖6是從本發(fā)明的第1實施方式的移動終端或環(huán)境側(cè)定位裝置發(fā)送的定位結(jié)果的說明圖。圖7是從本發(fā)明的第1實施方式的傳感器發(fā)送的傳感器信息的說明圖。圖8是本發(fā)明的第1實施方式的傳感器信息DB中存儲的傳感器信息的說明圖。圖9是本發(fā)明的第1實施方式的室內(nèi)地圖DB中存儲的地圖信息的說明圖。圖10是本發(fā)明的第1實施方式的室內(nèi)地圖DB中存儲的傳感器參數(shù)的說明圖。圖11是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的動作路線解析處理的流程圖。圖12A是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的特征量的計算以及狀態(tài)等級的生成處理的流程圖。圖12B是本發(fā)明的第1實施方式中的定位數(shù)據(jù)的劃分的說明圖。圖12C是本發(fā)明的第1實施方式中的特征量的計算的說明圖。圖12D是本發(fā)明的第1實施方式中的聚類(clustering)的說明圖。圖13是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的聚類處理的流程圖。圖14是通過本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器取得的狀態(tài)等級的說明圖。圖15是通過本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器使用的統(tǒng)計模型的說明圖。圖16是通過本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的狀態(tài)遷移提取處理的說明圖。圖17是本發(fā)明的第1實施方式的分析信息DB中存儲的狀態(tài)遷移模型的說明圖。圖18是本發(fā)明的第1實施方式的分析信息DB中存儲的群集信息的說明圖。圖19是通過本發(fā)明的第1實施方式的畫面顯示裝置顯示的分析狀況提示處理的輸出畫面的說明圖。圖20是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的分析條件設(shè)定畫面提示處理的流程圖。圖21是本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的分析條件接受畫面提示處理的說明圖。圖22是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的分析條件調(diào)整用畫面提示處理的流程圖。圖23是本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的對象步行者選擇處理的說明圖。圖M是本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的傳感器/定位對應處理的流程圖。圖25是通過本發(fā)明的第1實施方式的畫面顯示裝置顯示的傳感器信息提示畫面的說明圖。圖沈是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的分析條件調(diào)整處理的流程圖。圖27是表示本發(fā)明的第2實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的動作路線解析處理的流程圖。圖觀是本發(fā)明的第2實施方式的分析信息DB中存儲的狀態(tài)判定辭典的說明圖。圖四是本發(fā)明的第2實施方式的分析信息DB中存儲的狀態(tài)判定設(shè)定信息的說明圖。圖30A是表示本發(fā)明的第2實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的基于狀態(tài)判定辭典的狀態(tài)等級的推定處理的流程圖。圖30B是本發(fā)明的第2實施方式中的狀態(tài)判定辭典的項目的檢索處理的說明圖。圖30C是本發(fā)明的第2實施方式中的狀態(tài)等級的分配的說明圖。圖31A是表示本發(fā)明的第2實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的分析參數(shù)調(diào)整候補選擇處理的流程圖。圖31B是本發(fā)明的第2實施方式中的被分配了同一狀態(tài)等級的區(qū)間的檢索處理的說明圖。圖31C是本發(fā)明的第2實施方式中的更細的精細度的狀態(tài)的確定處理的說明圖。圖31D是本發(fā)明的第2實施方式中的一致度高的狀態(tài)的選擇處理的說明圖。圖32是通過本發(fā)明的第2實施方式的畫面顯示裝置顯示的傳感器信息提示畫面的說明圖。圖33A是表示本發(fā)明的第3實施方式的監(jiān)視服務(wù)器執(zhí)行的分析參數(shù)調(diào)整候補選擇處理的流程圖。圖3 是本發(fā)明的第3實施方式中的更細的精細度的狀態(tài)的確定處理的說明圖。圖34是本發(fā)明的第4實施方式的分析信息DB中存儲的狀態(tài)判定設(shè)定信息的說明圖。符號說明100監(jiān)視服務(wù)器101傳感器信息管理部102定位記錄管理部103傳感器/定位綜合部104動作路線解析部105分析條件調(diào)整部106分析條件設(shè)定畫面生成部107分析結(jié)果畫面生成部111傳感器信息數(shù)據(jù)庫(DB)112 定位 DB113室內(nèi)地圖DB
114分析信息DB115 用戶 DB120畫面顯示部130傳感器140移動終端150環(huán)境側(cè)定位裝置160AU60B 網(wǎng)絡(luò)
具體實施例方式以下，使用

本發(fā)明的實施方式。<第1實施方式>圖1是表示本發(fā)明的第1實施方式的設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)的框圖。本實施方式的設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)具備監(jiān)視服務(wù)器100、畫面顯示裝置120、一個以上的傳感器130、一個以上的移動終端140、一個以上的環(huán)境側(cè)定位裝置150以及將它們相互連接的網(wǎng)絡(luò)160A以及160B。監(jiān)視服務(wù)器100根據(jù)監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的移動終端140的位置信息，監(jiān)視保持該移動終端140的監(jiān)視對象者的行動。在此，所謂監(jiān)視區(qū)域是本實施方式的設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)的監(jiān)視對象的區(qū)域，例如是工廠或店鋪等設(shè)施。當監(jiān)視區(qū)域是工廠時，監(jiān)視對象者例如是工廠的工作人員，當監(jiān)視區(qū)域是店鋪時，監(jiān)視對象者例如是店鋪的工作人員或店鋪的顧客。此外，在本實施方式中，作為監(jiān)視區(qū)域的典型例子舉例表示工廠內(nèi)等室內(nèi)，但是在對室外進行監(jiān)視的情況下也可以應用本發(fā)明。為了進行監(jiān)視區(qū)域的監(jiān)視，監(jiān)視服務(wù)器100具備傳感器信息管理部101、定位記錄管理部102、傳感器/定位綜合部103、動作路線解析部104、分析條件調(diào)整部105、分析條件設(shè)定畫面生成部106、分析結(jié)果畫面生成部107、傳感器信息數(shù)據(jù)庫(DB) 111、定位DB112、 室內(nèi)地圖DB113、分析信息DB114以及用戶DB115。關(guān)于所述各部執(zhí)行的處理、各DB中存儲的數(shù)據(jù)以及用于實現(xiàn)它們的硬件結(jié)構(gòu)，在后面進行說明。畫面顯示裝置120例如是CRT (Cathode Ray Tube)或液晶顯示裝置等。在后面說明在畫面顯示裝置120上顯示的畫面的例子。在圖1的例子中，傳感器130經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)160A連接在監(jiān)視服務(wù)器100上，移動終端140以及環(huán)境側(cè)定位裝置150經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)160B連接在監(jiān)視服務(wù)器100上。這樣，可以設(shè)置獨立的網(wǎng)絡(luò)，它們的種類可以彼此不同，但是也可以共用單一的網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)可以是 LAN (Local Area Network)、WAN (Wide Area Network)、公共無線網(wǎng)或因特網(wǎng)等。另外，網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)可以是有線或無線的任意形態(tài)。移動終端140是各監(jiān)視對象者攜帶的裝置。在本實施方式中，利用移動終端140 的位置信息，因此，移動終端140或環(huán)境側(cè)定位裝置150的至少一方需要具有測量移動終端 140的位置的功能。例如移動終端140是便攜電話機、raS(Personal Handy phone System)、 帶無線通信功能的計算機、PDA (Personal Digital Assistants)或至少發(fā)送固有的識別信息的無線標簽等。
當移動終端140是例如具備GPS (Global Positioning System)定位裝置的便攜電話機或PHS時，移動終端140對通過GPS定位裝置取得的位置信息附加識別移動終端140 的信息(ID信息、例如電話號碼)，經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)160B將這些信息發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100。移動終端140可以進行使用基于例如從基站發(fā)送的信號的定位來代替GPS定位裝置的定位。在這種情況下，發(fā)送用于定位的信號的基站可以是環(huán)境側(cè)定位裝置150。當移動終端140例如是計算機或PDA等時，移動終端140可以根據(jù)從設(shè)置在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的多個無線LAN接入點或電波信標發(fā)送的電波、從光信標放射的光信號的強度(或接收定時)計算移動終端140的位置，在表示計算出的位置的信息中附加移動終端140的 ID信息，將這些信息發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100。在這種情況下，無線LAN接入點、電波信標或光信標可以是環(huán)境側(cè)定位裝置150。當環(huán)境側(cè)定位裝置150是無線LAN接入點時，可以由移動終端140與ID信息一起發(fā)送定位信號，由多個環(huán)境側(cè)定位裝置150測量接收到定位信號的時刻。若預先已知各環(huán)境側(cè)定位裝置150的位置，則根據(jù)該位置和定位信號的接收時刻的差，通過使用例如與三角測量同樣的方法可以計算移動終端140的位置。作為這種定位技術(shù)的一例，已知 AirLocation ( Sil^fe )。當移動終端140為無線標簽時，環(huán)境側(cè)定位裝置150是對移動終端140進行訪問的收發(fā)裝置。例如當移動終端140是所謂的RFID(Radio Frequency Identification)標簽時，多個環(huán)境側(cè)定位裝置150被設(shè)置在監(jiān)視區(qū)域的預定位置，當將移動終端140帶在身上的監(jiān)視對象者接近某個環(huán)境側(cè)定位裝置150時，環(huán)境側(cè)定位裝置150使用無線信號來取得移動終端140的ID信息。然后，環(huán)境側(cè)定位裝置150對所取得的ID信息附加可以確定自身的位置的信息， 然后將它們發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100。所謂可以確定環(huán)境側(cè)定位裝置150自身的位置的信息， 例如可以是該環(huán)境側(cè)定位裝置150的ID信息，也可以是表示該環(huán)境側(cè)定位裝置150的坐標的信息。若預先已知各環(huán)境側(cè)定位裝置150的ID信息和坐標的對應關(guān)系，則可以根據(jù)ID 信息確定環(huán)境側(cè)定位裝置150的位置。根據(jù)環(huán)境側(cè)定位裝置150的位置可以確定與其接近的移動終端140的近似位置。或者，移動終端140可以是發(fā)送預定的定位信號的無線標簽。多個環(huán)境側(cè)定位裝置150測量接收到定位信號的時刻，可以根據(jù)該時刻的差來確定移動終端140的位置。若定位信號中包含移動終端140的ID信息，則環(huán)境側(cè)定位裝置150可以將該ID信息和測量出的位置信息發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100。監(jiān)視服務(wù)器100若預先保存了將各移動終端140的ID信息、與攜帶其的監(jiān)視對象者的識別信息進行對應的信息，則可以根據(jù)該信息確定接收到的位置信息表示哪個監(jiān)視對象者的位置。具體來說，在用戶DB115中登錄了將識別各監(jiān)視對象者的信息(例如監(jiān)視對象者的姓名或工作人員代碼等)與識別各監(jiān)視對象者保持的移動終端140的信息對應起來的信肩、ο傳感器130取得表示監(jiān)視區(qū)域中的監(jiān)視對象者的行動的信息，然后將所取得的信息經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)160A發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100。以下主要說明傳感器130為監(jiān)視攝像機的例子， 但是傳感器130也可以是其它傳感器，例如麥克風、超聲波傳感器或紅外線傳感器等，也可以是具備將銷售履歷發(fā)送給監(jiān)視服務(wù)器100的功能的自動售貨機等。當傳感器130是監(jiān)視攝像機時，各傳感器130以預定的定時(例如定期地)對分配給監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的各傳感器130的預定范圍進行拍攝，將由此得到的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100。所發(fā)送的圖像數(shù)據(jù)通過傳感器信息管理部101被存儲在傳感器信息DBlll中。 該圖像數(shù)據(jù)可以是靜止圖像數(shù)據(jù)或動態(tài)圖像數(shù)據(jù)的任意一種。當是動態(tài)圖像數(shù)據(jù)時，可以以預定幀率連續(xù)進行拍攝，也可以以預定時間間隔斷續(xù)地重復進行一定時間的拍攝。通過參照如此拍攝到的圖像，可以掌握某時間段的某范圍中的監(jiān)視對象者的行動。當傳感器130是麥克風時，連續(xù)或斷續(xù)地收錄被分配給監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的各麥克風的預定范圍的聲音。所收錄的聲音數(shù)據(jù)被發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100，通過傳感器信息管理部101 被存儲在傳感器信息DBlll中。根據(jù)所存儲的聲音數(shù)據(jù)可以檢測監(jiān)視對象者的行動(例如步行、停止、使物體移動的動作、開關(guān)門的動作、上鎖/開鎖動作、捆包/開包動作等)。圖2是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100的硬件結(jié)構(gòu)的框圖。本實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100是具備相互連接的處理器201、主存儲器202、輸入裝置203、接口(I/F)205以及存儲裝置206的計算機。處理器201執(zhí)行在主存儲器202中存儲的程序。主存儲器202例如是半導體存儲器，存儲由處理器201執(zhí)行的程序以及由處理器 201參照的數(shù)據(jù)。具體來說，在存儲裝置206中存儲的程序以及數(shù)據(jù)的至少一部分根據(jù)需要而被復制到主存儲器202中。輸入裝置203接受來自設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)的管理者(即使用監(jiān)視服務(wù)器100來監(jiān)視監(jiān)視對象者的人)的輸入。輸入裝置203例如可以包含鍵盤以及鼠標等。I/F205是與網(wǎng)絡(luò)160A以及160B連接，與傳感器130、移動終端140以及環(huán)境側(cè)定位裝置150進行通信的接口。當網(wǎng)絡(luò)160A以及160B互相獨立時，監(jiān)視服務(wù)器100具備多個I/F205，其中一個與網(wǎng)絡(luò)160A連接，另一個與網(wǎng)絡(luò)160B連接。存儲裝置206例如是硬盤裝置(HDD)或閃速存儲器那樣的非易失性的存儲裝置。 在本實施方式的存儲裝置206中至少存儲傳感器信息管理部101、定位記錄管理部102、傳感器/定位綜合部103、動作路線解析部104、分析條件調(diào)整部105、分析條件設(shè)定畫面生成部106、分析結(jié)果畫面生成部107、傳感器信息數(shù)據(jù)庫 8)111、定位08112、室內(nèi)地圖08113、 分析信息DB114以及用戶DB115。傳感器信息管理部101、定位記錄管理部102、傳感器/定位綜合部103、動作路線解析部104、分析條件調(diào)整部105、分析條件設(shè)定畫面生成部106以及分析結(jié)果畫面生成部 107是通過處理器201執(zhí)行的程序。在以下的說明中，上述各部執(zhí)行的處理實際上通過處理器201執(zhí)行。圖1所示的監(jiān)視服務(wù)器100如圖2所示，可以由一個計算機構(gòu)成，但也可以由可相互通信的多個計算機構(gòu)成。例如可以由一方的計算機具備傳感器信息管理部101、定位記錄管理部102、傳感器信息DBlll以及定位DB112，由另一方的計算機具備剩余的部分?；蛘呖梢杂梢环降挠嬎銠C具備傳感器信息管理部101等處理部，由另一方的計算機具備傳感器信息DBlll等數(shù)據(jù)庫。圖3是表示本發(fā)明的第1實施方式的設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)的動作的全體的流程圖。在配備了室內(nèi)地圖DB113后開始圖3所示的處理。關(guān)于室內(nèi)地圖DB113的內(nèi)容，
10在后面進行說明(參照圖9以及圖10)。本實施方式的設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)執(zhí)行數(shù)據(jù)收集步驟310以及數(shù)據(jù)分析步驟320。為了收集檢測結(jié)果以及定位結(jié)果執(zhí)行數(shù)據(jù)收集步驟310。具體來說，傳感器130進行檢測(步驟331)，將其結(jié)果發(fā)送到傳感器信息管理部 101。移動終端140或環(huán)境側(cè)定位裝置150進行定位(步驟33 ，將其結(jié)果發(fā)送到定位記錄管理部102。所發(fā)送的定位結(jié)果信息至少包含表示移動終端140的位置的信息。關(guān)于所發(fā)送的信息的詳細內(nèi)容，在后面進行說明(參照圖6以及圖7)。傳感器信息管理部101以及定位記錄管理部102分別將接收到的信息存儲在傳感器信息DBlll以及定位DBl 12中(步驟311)。為了分析被收集并被存儲在數(shù)據(jù)庫中的檢測結(jié)果以及定位結(jié)果而執(zhí)行數(shù)據(jù)分析步驟320。例如，監(jiān)視服務(wù)器100可以跨越預定的時間收集檢測結(jié)果以及定位結(jié)果(數(shù)據(jù)收集步驟310)，然后，為了分析所收集到的檢測結(jié)果以及定位結(jié)果而執(zhí)行數(shù)據(jù)分析步驟320。具體來說，最初，動作路線解析部104根據(jù)定位DB112中存儲的位置信息執(zhí)行動作路線解析處理(步驟321)。在后面詳細說明該處理(參照圖11等)。然后，分析條件設(shè)定畫面生成部106根據(jù)動作路線解析處理的結(jié)果，執(zhí)行分析狀況提示處理(步驟32幻。管理者參照通過該處理而提示的分析狀況沒輸入指示(步驟 333)。分析條件設(shè)定畫面生成部106根據(jù)所輸入的指示，判定分析結(jié)果是否妥當(步驟 323)。當將分析結(jié)果判定為妥當時，執(zhí)行分析結(jié)果提示處理(步驟326)，結(jié)束處理。當將分析結(jié)果判定為不妥當(即需要修正分析結(jié)果)時，分析條件設(shè)定畫面生成部106執(zhí)行分析條件設(shè)定畫面提示處理(步驟324)。在后面詳細說明該處理。然后，分析條件調(diào)整部105執(zhí)行分析條件調(diào)整處理(步驟32 。然后，處理返回步馬聚321 ο圖4是表示在本發(fā)明的第1實施方式中執(zhí)行的定位結(jié)果的發(fā)送處理的順序圖。具體來說，圖4表示圖3的數(shù)據(jù)收集步驟310中為了定位結(jié)果的收集而執(zhí)行的處理。移動終端140進行定位，將包含由此得到的信息的定位結(jié)果發(fā)送到定位記錄管理部102(步驟401)。定位記錄管理部102將包含接收到的信息的定位數(shù)據(jù)存儲在定位DB112 中(步驟40 。重復執(zhí)行這些處理(步驟405、406)，在定位DB112中積蓄定位數(shù)據(jù)。另一方面，環(huán)境側(cè)定位裝置150也進行定位，并將由此而得的信息發(fā)送到定位記錄管理部102(步驟40 。定位記錄管理部102將接收到的信息存儲在定位DB112中(步驟404)。在圖4中進行了省略，但這些處理也被重復執(zhí)行，在定位DB112中積蓄定位數(shù)據(jù)。圖4表示了在設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)中并用多個定位方法的例子。通常，包含監(jiān)視區(qū)域的設(shè)施被多個監(jiān)視對象者使用，因此，在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)會存在多個移動終端140。這些多個移動終端140不一定全部是同種裝置。例如有時某個移動終端140是具備GPS定位裝置的便攜電話機，別的移動終端140是無線標簽。在這種情況下，包含便攜電話機的位置信息的定位結(jié)果如步驟401所示，從便攜電話機自身發(fā)送，包含無線標簽的位置信息的定位結(jié)果如步驟403所示，從環(huán)境側(cè)定位裝置150發(fā)送。此外，在僅使用一種定位方法的情況下，定位結(jié)果僅從移動終端140或環(huán)境側(cè)定位裝置150的一方發(fā)送。
11
圖5是表示在本發(fā)明的第1實施方式中執(zhí)行的傳感器信息的發(fā)送處理的順序圖。具體來說，圖5表示圖3的數(shù)據(jù)收集步驟310中、為了收集檢測信息而執(zhí)行的處理。傳感器130進行檢測，并將由此得到的信息發(fā)送到傳感器信息管理部101 (步驟 501)。傳感器信息管理部101將包含接收到的檢測結(jié)果的傳感器信息存儲在傳感器信息 DBlll中(步驟502)。在后面說明傳感器信息DBlll中存儲的傳感器信息(參照圖8)。重復執(zhí)行這些處理(步驟503 506)，在傳感器信息DBlll中積蓄檢測結(jié)果。然后，參照圖6 圖10說明在本實施方式的設(shè)施監(jiān)視系統(tǒng)中使用的數(shù)據(jù)的例子。圖6是從本發(fā)明的第1實施方式的移動終端140或環(huán)境側(cè)定位裝置150發(fā)送的定位結(jié)果的說明圖。如上所述，移動終端140或環(huán)境側(cè)定位裝置150測量移動終端140的位置，并將作為其結(jié)果而得到的位置信息發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100。圖6表示這樣發(fā)送的定位結(jié)果的例子。定位結(jié)果600包含步行者ID601、定位系統(tǒng)ID602、X坐標603、Y坐標604以及時刻 605。步行者ID601是唯一地識別監(jiān)視對象者的信息，例如可以是電話號碼、MAC(Media Access Control)地址或RIFD標簽的識別信息那樣的監(jiān)視對象者攜帶的移動終端140的識
別信息。定位系統(tǒng)ID602是表示定位手段的代碼。例如，作為包含通過GPS定位而取得的坐標值的定位結(jié)果600的定位系統(tǒng)ID602，可以賦予“0”，作為包含通過環(huán)境側(cè)定位裝置150 取得的坐標值的定位結(jié)果600的定位系統(tǒng)ID602，可以賦予“1”。X坐標603以及Y坐標604是將監(jiān)視區(qū)域中的移動終端140的(即攜帶它的監(jiān)視對象者)位置作為二維直角坐標系中的坐標值來確定的信息。也可以對X坐標603以及Y 坐標604進一步增加Z坐標來處理三維位置信息。這些坐標值是一個例子，不一定要使用直角坐標系。例如當移動終端140具備GPS定位裝置時，作為X坐標603以及Y坐標604， 可以包含表示經(jīng)度以及緯度的信息。而且，若需要還可以包含表示高度的信息。時刻605表示進行定位的時刻(換言之，取得定位結(jié)果600的時刻)。時刻605根據(jù)需要還可以包含表示進行定位的年月日的信息。定位記錄管理部102當接收定位結(jié)果600時生成定位數(shù)據(jù)并存儲在定位DB112 中。定位數(shù)據(jù)至少包含在定位結(jié)果600中包含的位置信息。但是，在針對每個定位系統(tǒng)使用不同坐標系時，定位記錄管理部102可以通過對定位結(jié)果600中包含的坐標值(即X坐標值603以及Y坐標值604)進行變換，將定位數(shù)據(jù)中包含的坐標值統(tǒng)一為某個坐標系。這種變換可以通過公知的方法來執(zhí)行，因此省略詳細的說明。另外，在針對每個定位系統(tǒng)使用不同種類的步行者ID (例如電話號碼、MAC地址或RFID等)時，定位記錄管理部102可以將這些ID變換為在監(jiān)視服務(wù)器100中使用的統(tǒng)一的步行者ID。如此生成的定位數(shù)據(jù)的格式基本上可以與定位結(jié)果600的格式相同，但是由于如上所述那樣結(jié)束了與定位系統(tǒng)對應的變換，因此定位數(shù)據(jù)可以不包含定位系統(tǒng)ID602。圖6 所示的一組定位結(jié)果600包含一人的監(jiān)視對象者的一個時刻的位置信息，其對應于一組定位數(shù)據(jù)。在定位DB112中存儲多組的定位數(shù)據(jù)、即與多個監(jiān)視對象者相關(guān)的多個時刻的位
直信息。
圖7是從本發(fā)明的第1實施方式的傳感器130發(fā)送的傳感器信息的說明圖。如上所述，傳感器130執(zhí)行檢測并將其結(jié)果(檢測結(jié)果)發(fā)送到監(jiān)視服務(wù)器100。 圖7表示這樣發(fā)送的傳感器信息的例子。傳感器信息700包含傳感器ID701以及數(shù)據(jù)702。傳感器ID701是唯一地識別發(fā)送了傳感器信息700的傳感器130的信息。數(shù)據(jù)702是發(fā)送了傳感器信息700的傳感器130作為檢測的結(jié)果而取得的數(shù)據(jù)， 例如是圖像數(shù)據(jù)或聲音數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)702可以是通過DSP (數(shù)字信號處理器)處理后的數(shù)據(jù)，也可以是未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)，另外，可以是壓縮數(shù)據(jù)，也可以是非壓縮數(shù)據(jù)。傳感器130可以簡單地發(fā)送作為檢測的結(jié)果的圖像數(shù)據(jù)等，但也可以判定該檢測結(jié)果是否從上次的檢測結(jié)果發(fā)生了變化，然后將該判定的結(jié)果包含在數(shù)據(jù)702中來發(fā)送， 另外也可以僅將該判定的結(jié)果作為數(shù)據(jù)702來發(fā)送。圖8是本發(fā)明的第1實施方式的傳感器信息DBlll中存儲的傳感器信息的說明圖。傳感器信息管理部101當接收傳感器信息700時，對該傳感器信息700施加預定的處理后存儲在傳感器信息DBlll中。至少傳感器信息管理部101需要將傳感器信息700 與時刻關(guān)聯(lián)存儲。傳感器信息800包含傳感器ID801、傳感器類別802、時刻803以及數(shù)據(jù)804。其中，傳感器ID801以及數(shù)據(jù)804相當于圖7的傳感器ID701以及數(shù)據(jù)702。即，傳感器信息管理部101當接收傳感器信息700時，將其中包含的傳感器ID701以及數(shù)據(jù)702分別作為傳感器ID801以及數(shù)據(jù)804存儲在傳感器信息DBlll中。傳感器類別802表示發(fā)送了傳感器信息700的傳感器130的種類，例如表示其是監(jiān)視攝像機、麥克風還是其它傳感器。時刻803是確定進行了檢測的時刻的信息。例如當數(shù)據(jù)804是靜止圖像數(shù)據(jù)時， 時刻803可以是對其進行拍攝的時刻。當數(shù)據(jù)804是動態(tài)圖像數(shù)據(jù)或聲音數(shù)據(jù)等經(jīng)過一定時間而取得的數(shù)據(jù)時，時刻803可以是例如檢測的開始時刻和檢測的時間的組、檢測的開始時刻和結(jié)束時刻的組、代表該檢測時間的時刻、或它們的組合。此外，一個傳感器130取得的與一個時刻對應的檢測結(jié)果，作為一組傳感器信息 800而被存儲。傳感器信息DBlll中存儲多組傳感器信息800、即表示多個傳感器130在多個時刻檢測而得的結(jié)果的信息。接著，說明室內(nèi)地圖DB113中存儲的數(shù)據(jù)的例子。室內(nèi)地圖DB113中存儲地圖信息900以及傳感器參數(shù)1000。圖9是在本發(fā)明的第1實施方式的室內(nèi)地圖DB113中存儲的地圖信息900的說明圖。地圖信息900包含地物ID901、類別代碼902以及形狀903。地物ID901是唯一地識別在監(jiān)視區(qū)域或其周邊存在的地物的信息。在此，所謂地物，包含地板、墻壁、柱、物體收納架、隔板、以及從天花板垂下的物體(例如空調(diào)管、揚聲器或照明器具)等。類別代碼902是表示地物的種類的信息。類別代碼902可以是例如識別地物是墻壁、柱、梁、架、門等的哪一個的信息。根據(jù)各地物的類別代碼902可以判定該地物是否妨礙檢測。形狀903是確定地物的形狀以及尺寸的信息，例如包含表現(xiàn)該地物的形狀的坐標點列。與一個地物相關(guān)的信息作為一組地圖信息900來存儲。在室內(nèi)地圖DB113中存儲多組地圖信息900、即與多個地物相關(guān)的地圖信息900。圖10是在本發(fā)明的第1實施方式的室內(nèi)地圖DB113中存儲的傳感器參數(shù)1000的說明圖。傳感器參數(shù)1000包含傳感器ID1001、類別代碼1002、設(shè)置部位1003以及傳感器參數(shù)1004。傳感器ID1001是唯一地識別在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)設(shè)置的各傳感器130的信息。類別代碼1002是表示傳感器的種類的信息。它們可以是分別與傳感器信息800的傳感器ID801 以及傳感器類別802相同的信息。設(shè)置部位1003是確定監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的傳感器130的設(shè)置部位的信息，例如是二維或三維的坐標值。傳感器參數(shù)1004是確定通過傳感器130可檢測的區(qū)域的信息。例如當傳感器130 是監(jiān)視攝像機時，傳感器參數(shù)1004可以包含確定監(jiān)視攝像機的方向、視場角以及析像度等的信息。當傳感器130是麥克風時，傳感器參數(shù)1004可以包含確定麥克風的方向、指向性以及靈敏度等的信息。與一個傳感器130相關(guān)的信息作為一組傳感器參數(shù)1000而存儲。室內(nèi)地圖DB113 中存儲多組傳感器參數(shù)1000、即與多個傳感器130相關(guān)的傳感器參數(shù)1000。接著，說明圖3所示的步驟的細節(jié)。圖11是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的動作路線解析處理的流程圖。在圖3的步驟321中執(zhí)行圖11所示的處理。最初，動作路線解析部104計算定位數(shù)據(jù)的特征量，生成狀態(tài)等級(步驟1101)。 具體來說，動作路線解析部104通過針對計算出的特征量執(zhí)行聚類(clustering)，將動作路線表示的監(jiān)視對象者的行動分類為多個狀態(tài)，對這些狀態(tài)賦予等級。在后面說明該詳細的步驟(參照圖12A 圖12D等)。然后，動作路線解析部104將狀態(tài)等級的遷移列應用于統(tǒng)計模型(步驟1102)。在后面說明該詳細的步驟。然后，動作路線解析部104從統(tǒng)計模型中提取出信息(步驟1103)。在后面說明該詳細的步驟。以上，動作路線解析處理結(jié)束。參照圖12A 圖12D說明在步驟1101中執(zhí)行的特征量的計算以及狀態(tài)等級的生成。圖12A是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的特征量的計算以及狀態(tài)等級的生成處理的流程圖。圖12B是本發(fā)明的第1實施方式中的定位數(shù)據(jù)的劃分的說明圖。圖12C是本發(fā)明的第1實施方式中的特征量的計算的說明圖。
圖12D是本發(fā)明的第1實施方式中的聚類的說明圖。最初，動作路線解析部104將定位數(shù)據(jù)在時間上進行分離(步驟1201)。具體來說， 例如當計算某時刻的定位數(shù)據(jù)的特征量時，從定位DB112中取得作為計算對象的該時刻的定位數(shù)據(jù)、和包含該時刻的預定時間范圍內(nèi)的定位數(shù)據(jù)。圖12B表示如此取得的定位數(shù)據(jù)的例子。圖12B的黑圓圈的位置相當于作為計算對象的定位數(shù)據(jù)所表示的位置，白圓圈的位置相當于預定的時間范圍內(nèi)的定位數(shù)據(jù)所表示的位置。然后，動作路線解析部104根據(jù)步驟1201中取得的定位數(shù)據(jù)計算特征量(步驟 1202)。特征量例如是定位數(shù)據(jù)中包含的位置信息、根據(jù)該位置信息計算出的監(jiān)視對象者的速度以及加速度等。具體來說，由于在步驟1201中取得的定位數(shù)據(jù)包含多個時刻的位置信息，因此根據(jù)它們可以計算監(jiān)視對象者的移動速度，進而可以根據(jù)該移動速度的變化計算加速度。圖 12C中舉例表示的特征量是(1)10秒前的速度(2) 10秒前的加速度(3)當前的速度(4)當前的加速度(5) 10秒后的速度(6) 10秒后的加速度(7)平均速度(8) 10秒前的點與當前的點之間的距離。在此，所謂“當前”，是取得了作為特征量的取得對象的測定數(shù)據(jù)的時刻(即與該定位數(shù)據(jù)對應的時刻605)，“ 10秒前”以及“ 10秒后”的基準點是上述的“當前”。動作路線解析部104，作為表示一個定位數(shù)據(jù)的特征的值可以使用如上那樣計算出的特征量的任意一個，但是，通常使用多個特征量的組(例如上述8種特征量的組)。這種多個特征量的組一般作為以這些特征量為要素來包含的矢量(即特征量矢量)來處理。 η維(上述的例子中為8維)特征量矢量可以作為η維空間中的點來表現(xiàn)。以下說明使用這種特征量矢量(即特征量的組)的例子。上述特征量是一個例子，也可以計算其它特征量。另外，上述8維也是一個例子， 可以使用任意維的特征量矢量。例如，作為特征量矢量的要素，可以進一步包含表示當前的位置的特征量。然后，動作路線解析部104對包含在步驟1202中計算出的特征量矢量的多個特征量矢量進行聚類，生成狀態(tài)等級(步驟1203)。如后所述(參照圖13)，通過k-means法等公知的算法來執(zhí)行該聚類。例如，動作路線解析部104通過針對多個監(jiān)視對象者以及多個時刻的各個重復執(zhí)行上述步驟1201以及1202，可以計算與各監(jiān)視對象者相關(guān)的每個時刻的特征量矢量。以如此計算出的多個特征量矢量作為對象來執(zhí)行聚類。例如將η維(在圖12D的例子中為2維)空間中的多個特征量矢量(在圖12D中標繪的多個黑點)分類為多個群集(在圖12D的例子中為群集A、B以及C)。圖12D中所示的“Α” “C”是所生成的狀態(tài)等級。
兩個特征量矢量間的距離近意味著這些特征量矢量類似。兩個特征量矢量類似意味著與這些特征量矢量對應的監(jiān)視對象者的行動相同的可能性高。因此，被判定為通過上述聚類而屬于一個群集的多個特征量矢量，例如當它們與多個監(jiān)視對象者相關(guān)時，與這些監(jiān)視對象者的同一行動對應的可能性高。換言之，本實施方式的聚類相當于根據(jù)定位數(shù)據(jù)對監(jiān)視對象者的行動進行分類，狀態(tài)等級是識別分類后的行動的標識。在此，與某個特征量矢量對應的監(jiān)視對象者的行動，是被管理者判斷為在取得與成為該特征量矢量的計算基礎(chǔ)的某個監(jiān)視對象者相關(guān)的定位數(shù)據(jù)時，由該監(jiān)視對象者進行的行動。另外，在本實施方式中，所謂同一行動，是被分類為相同行動的行動，未必意味著完全相同的行動。并且，如上所述，判定兩個行動是否相同的基準受對監(jiān)視對象者的行動進行監(jiān)視的目的左右。換言之，屬于一個群集的多個特征量矢量互相類似，因此對應于相同行動的可能性高，但是實際上也有可能對應于應該被分類為不同行動的行動。在本實施方式中，通過進一步調(diào)整基于k-means法等的聚類的結(jié)果，可以使群集和管理者想要分類的行動恰當對應。在后面說明該調(diào)整。如上述⑴ ⑶所示，在特征量矢量不包含表示當前的位置的信息的情況下，當兩個特征量矢量互相類似時，不管與這些特征量矢量對應的行動在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)什么地方進行，這些特征量矢量都有可能被分類為一個群集。這意味著例如不管“通過樓梯”這樣的行動在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的哪個樓梯進行，都將它們分類為相同的行動。因此，在想要在行動的分類的判斷基準中包含在哪里進行行動時(例如想要將通過某位置的樓梯的行動、和通過與其不同的位置的樓梯的行動分類為不同行動時)，需要進行考慮進行行動的位置本身的聚類。例如在特征量矢量中也可以包含表示當前的位置的信息?；蛘撸瑒幼髀肪€解析部 104可以首先將定位數(shù)據(jù)根據(jù)其表示的位置進行聚類，針對由此得到的每個空間性的群集， 計算其中包含的定位數(shù)據(jù)的特征量矢量，并進行它們的聚類。本實施方式以執(zhí)行考慮到上述位置的聚類為前提。圖13是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的聚類處理的流程圖。在圖12A的步驟1203中執(zhí)行圖13所示的處理。最初，動作路線解析部104參照分析信息DB114，判定是否存在與作為聚類對象的特征量矢量相關(guān)的群集信息(即這些特征量矢量是否已經(jīng)被聚類)(步驟1301)。當針對所取得的特征量矢量最初執(zhí)行聚類時，在步驟1301中判定為不存在群集信息。另一方面，如后所述，在對聚類結(jié)果進行了參數(shù)調(diào)整后再次進行動作路線解析處理時(參照圖沈)，在步驟1301中判定為存在群集信息。在步驟1301中判定為不存在群集信息時，動作路線解析部104隨機地決定群集中心的初始值(步驟1302)。例如，動作路線解析部104可以決定由管理者指定的數(shù)量的群集中心的初始值。或者，動作路線解析部104使用AIC (赤池信息量準則)等評價群集數(shù)的妥當性的公知基準來決定群集數(shù)，以使該基準達到最佳。接著，動作路線解析部104計算與各特征量矢量對應的點與群集中心的距離，基于各特征量矢量屬于包含與其最近的群集中心的群集(即最近群集)的假設(shè)，對特征量矢量進行聚類，進而將屬于各群集的特征量矢量的平均值決定為群集中心(步驟1303)。接著，動作路線解析部104判定在步驟1303中是否變更了群集中心、即在步驟1303中決定的新的群集中心和之前的群集中心是否不同(步驟1304)。在變更了群集中心的情況下，處理返回步驟1303，執(zhí)行使用新的群集中心的聚類、以及基于其結(jié)果的群集中心的計算。另一方面，在未變更群集中心的情況下，動作路線解析部104根據(jù)定位數(shù)據(jù)計算特征量矢量，并對各特征量矢量分配最近的群集的ID。此外，若剩余以前計算出的特征量矢量則可以使用它。將如此分配的群集的ID作為狀態(tài)等級來使用。在步驟1301中判定為存在群集信息時，動作路線解析部104不執(zhí)行步驟1302 1304而執(zhí)行步驟1305。以上，聚類處理結(jié)束。此外，步驟1302 1304是以往作為k-means法而已知的算法。本實施方式的聚類處理可以通過公知的方法執(zhí)行。K-means法是其中一例，但是也可以應用基于其它算法、 例如EM(Expectation-Maximization)法的混合正規(guī)分布的推定等。圖14是通過本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100取得的狀態(tài)等級的說明圖。圖14包含監(jiān)視區(qū)域的布局圖1401、在該布局圖1401上顯示的多條動作路線 1402。在圖14中作為布局圖1401的例子而表示監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的地物的平面圖，但是只要是能夠掌握地物的配置的圖，也可以使用立體圖或鳥瞰圖等。圖14中舉例表示的布局圖 1401中作為地物而顯示了房間1411、走廊1412、分隔房間1411和走廊1412的墻壁1413、 在墻壁1413上設(shè)置的出入口 1414、以及在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)配置的物品1415(例如店鋪中銷售的商品或工廠中使用的材料等)。而且也可以顯示上述以外的地物(例如若監(jiān)視區(qū)域為室外，則為信號燈或人行橫道等)。通過在布局圖1401上標繪與一個移動終端140相關(guān)的定位數(shù)據(jù)中包含的坐標值， 顯示各動作路線1402。即，一條動作路線1402相當于一人的監(jiān)視對象者的移動軌跡。但是，在一人的監(jiān)視對象者重復通過監(jiān)視區(qū)域的情況下，可以將該監(jiān)視對象者的運動軌跡顯示為多條動作路線1402。在圖14中顯示相當于多個監(jiān)視對象者的移動軌跡的多條動作路線 1402。通過橢圓顯示的狀態(tài)1403A 1403L相當于通過聚類得到的群集。換言之，狀態(tài) 1403A 1403L的各個對應于通過聚類被分類的監(jiān)視對象者的行動。如參照圖12B 圖12D說明的那樣，根據(jù)包含計算對象的定位數(shù)據(jù)的多個定位數(shù)據(jù)計算各群集中包含的特征量矢量。因此，可以在布局圖1401上標繪各群集中包含的特征量矢量的計算對象的定位數(shù)據(jù)所表示的坐標值。圖14中顯示的橢圓表示標繪了各群集中包含的特征量矢量的計算對象的定位數(shù)據(jù)所表示的坐標值的范圍的概要。對狀態(tài)1403a 14031分別賦予識別符“a” “ 1 ”。這些識別符是狀態(tài)等級，是在所述圖13的步驟1305中分配的識別符。圖15是通過本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100使用的統(tǒng)計模型的說明圖。具體來說，圖15表示對圖11的步驟1102中的狀態(tài)等級遷移列應用的統(tǒng)計模型的例子。在本實施方式中表示作為統(tǒng)計模型而應用混合馬爾可夫(MarkofT)模型的例子，但是也可以應用其它模型(例如隱馬爾可夫模型或貝葉斯(Bayesian)網(wǎng)絡(luò)等)。動作路線解析部104根據(jù)聚類的結(jié)果，可以確定各動作路線1402上的定位數(shù)據(jù)從
17哪個狀態(tài)遷移到哪個狀態(tài)，換言之，與各動作路線1402對應的監(jiān)視對象者的行動從哪個狀態(tài)遷移到哪個狀態(tài)。而且，動作路線解析部104通過針對多條動作路線執(zhí)行這種狀態(tài)遷移的確定，可以計算狀態(tài)間的遷移概率。監(jiān)視對象者的行動的傾向一般受該監(jiān)視對象者的特征所左右。并且，有時可以將這種行動的傾向作為狀態(tài)遷移的傾向來觀測，在此，所謂監(jiān)視對象者的特征，例如當監(jiān)視對象者是工廠或店鋪的工作人員時，是監(jiān)視對象者的作業(yè)目的等，當監(jiān)視對象者是店鋪的顧客時，是監(jiān)視對象者針對商品的喜好等。另外，當監(jiān)視對象者具有某種意圖(例如職務(wù)放棄或盜竊的意圖等)時，它也能夠成為監(jiān)視對象者的特征。即，通過按照狀態(tài)遷移的傾向?qū)ΡO(jiān)視對象者進行分類，有時可以確定具有類似特征的監(jiān)視對象者的組。另外，這種監(jiān)視對象者的特征有時與監(jiān)視對象者的屬性關(guān)聯(lián)。在此，所謂監(jiān)視對象者的屬性，例如當監(jiān)視對象者是工廠或店鋪的工作人員時，是監(jiān)視對象者的所屬崗位、負責業(yè)務(wù)或職務(wù)等，當監(jiān)視對象者是店鋪的顧客時，是監(jiān)視對象者的年齡層或性別等。更具體來說，例如會存在女性顧客頻繁靠近店鋪內(nèi)的特定柜臺、但男性顧客幾乎不靠近該柜臺這樣的行動傾向的差異。在這種情況下，通過基于上述那樣的狀態(tài)遷移的傾向的分類，還可以分析監(jiān)視對象者的屬性與該行動傾向的關(guān)聯(lián)。本實施方式的動作路線解析部104可以將與多個監(jiān)視對象者相關(guān)的狀態(tài)遷移分類為多個模式。在圖15中表示每個模式的狀態(tài)遷移圖。一個模式的狀態(tài)遷移圖針對每個時刻顯示圖14所示的狀態(tài)間的遷移。例如狀態(tài)1403a-l相當于某時刻的狀態(tài)1403a(參照圖14)， 狀態(tài)1403a-2相當于其下一時刻的狀態(tài)1403a。同樣地，狀態(tài)140北_1相當于某時刻的狀態(tài)1403b，狀態(tài)140北-2相當于其下一時刻的狀態(tài)1403b。狀態(tài)1403k_l相當于某時刻的狀態(tài)1403k，狀態(tài)1403k-2相當于其下一時刻的狀態(tài)1403k。狀態(tài)14031-1相當于某時刻的狀態(tài)14031，狀態(tài)14031-2相當于其下一時刻的狀態(tài)14031。這樣，圖14所示的狀態(tài)1403a 14031針對每個時刻而顯示，通過箭頭顯示它們間的狀態(tài)遷移。并且計算各自的狀態(tài)遷移概率。此外，狀態(tài)1502S表示各監(jiān)視對象者進入監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的瞬間的狀態(tài)，狀態(tài)1502G表示各監(jiān)視對象者從監(jiān)視區(qū)域內(nèi)出來的瞬間的狀態(tài)。以下，也將狀態(tài)1502S以及狀態(tài)1502G 簡記為狀態(tài)S以及狀態(tài)G。同樣，將狀態(tài)1403a 14031也分別簡記為狀態(tài)a 狀態(tài)1。圖15僅表示模式1501a的狀態(tài)遷移圖，但是其它模式(例如模式1501b以及 1501c)也可以通過同樣的狀態(tài)遷移圖來表現(xiàn)。但是狀態(tài)遷移概率的值針對每個模式而不同。此外，模式的數(shù)量不限于3個(模式1501a 1501c)，可以設(shè)定任意數(shù)量(例如k個)。 模式的數(shù)量例如也由管理者指定。各模式的遷移概率遵從馬爾可夫模型。當將從狀態(tài)μ向狀態(tài)ν的遷移概率設(shè)為 Ρ(μ , ν) = ω μ ν時，例如得到狀態(tài)S_狀態(tài)a_狀態(tài)b_狀態(tài)c_狀態(tài)e_狀態(tài)i_狀態(tài)G那樣遷移的動作路線的概率，通過？(3，幻？(^13) 03，(3) ((3，6) &，i)P(i，G)的乘法運算來計算。由此計算出的值L表示動作路線適合概率模型的模式的程度。一般來說，使用概率的對數(shù)計算Σ logP。本實施方式的模型通過k個馬爾可夫模型的加法運算來表現(xiàn)。π是對它們各個附加的權(quán)重。即，通過log Σ (π Π P)求出對數(shù)似然性。
表示狀態(tài)遷移概率的參數(shù)例如通過EM法計算。例如，動作路線解析部104作為各模式中的狀態(tài)遷移概率的初始值而設(shè)定隨機的值。并且，根據(jù)該值推定各動作路線的狀態(tài)遷移適合哪個模式(E步驟)。然后，動作路線解析部104使用E步驟的結(jié)果再計算參數(shù)(M 步驟)。進而，動作路線解析部104使用再計算出的參數(shù)再次執(zhí)行E步驟。這樣，重復E步驟以及M步驟，直到參數(shù)收斂為止。圖16是通過本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的狀態(tài)遷移提取處理的說明圖。具體來說，圖16表示在圖11的步驟1103中提取出的狀態(tài)遷移的例子。在圖16的例子中顯示了從狀態(tài)1403a指向狀態(tài)1403c的箭頭1601。這表示發(fā)生了從狀態(tài)1403a向狀態(tài)1403c的遷移。即，這些狀態(tài)間的遷移概率比0%大。關(guān)于其它箭頭(例如從狀態(tài)1403c指向狀態(tài)1403d、1403e以及1403f的各個的箭頭)也相同。另一方面，未顯示從狀態(tài)1403a指向狀態(tài)1403d的箭頭。這表示至少在圖14中顯示的動作路線中未發(fā)生從狀態(tài)1403a向狀態(tài)1403d的遷移。即，這些狀態(tài)間的遷移概率為0%。將表示如此提取出的狀態(tài)遷移的信息存儲在分析信息DB114中。參照圖17以及圖18說明其細節(jié)。圖17是本發(fā)明的第1實施方式的分析信息DB114中存儲的狀態(tài)遷移模型的說明圖。通過圖15所示的方法計算的各模式的狀態(tài)遷移概率如圖17所示那樣存儲。具體來說，狀態(tài)遷移模型1700包含模式ID1701、始狀態(tài)等級1702、終狀態(tài)等級1703以及概率 1704。模式ID1701識別統(tǒng)計模型的模式。例如模式ID1701的值與圖15所示的“k”對應。始狀態(tài)等級1702以及終狀態(tài)1703分別是狀態(tài)遷移的起點以及終點的等級(即 ID)。它們例如對應于圖14 圖16所示的“S”、“G”以及“a” “1”。概率1704是通過模式ID1701、始狀態(tài)等級1702以及終狀態(tài)等級1703確定的狀態(tài)遷移發(fā)生的概率。圖17所示的信息的一組對應于一個狀態(tài)遷移，例如圖15所示的1條箭頭。分析信息DB114中存儲了與各模式的各狀態(tài)遷移對應的信息的組。圖18是在本發(fā)明的第1實施方式的分析信息DB114中存儲的群集信息的說明圖。圖18所示的群集信息1800是與通過聚類而取得的群集相關(guān)的信息。具體來說， 群集信息1800包含群集形狀1801以及群集ID1802。群集形狀1801表示各群集的中心位置。群集ID1802是識別各群集的信息。此外，如上所述，原則上一個群集對應于一個狀態(tài)，因此群集ID1802的值與狀態(tài)等級(例如圖14 圖16所示的“a” “1”)對應。圖18所示的群集信息1800的一組對應于一個狀態(tài)，例如圖14所示的一個橢圓。 在分析信息DB114中存儲與各狀態(tài)對應的信息的組。此外，如圖15所示，即使在將統(tǒng)計模型分類為多個模式的情況下，與各狀態(tài)對應的群集的中心位置針對每個模式也沒有差異。因此，群集信息1800不包含模式ID。如在本實施方式以及其它實施方式中說明的那樣，在本發(fā)明中進行分析的精細度的調(diào)整，其結(jié)果，有時將一個群集劃分為多個，或者將多個群集綜合來對應于一個狀態(tài)。這樣的調(diào)整的結(jié)果也全部反映在圖17以及圖18所示的分析信息DB114中。分析信息DB114 中存儲的信息根據(jù)需要而被讀出，通過動作路線解析部104被用于動作路線解析處理。而且根據(jù)需要也可以通過畫面顯示裝置120來顯示。圖19是通過本發(fā)明的第1實施方式的畫面顯示裝置120顯示的分析狀況提示處理的輸出畫面的說明圖。分析條件設(shè)定畫面生成部106在圖3的步驟332中在畫面顯示裝置120上顯示圖 19所示的畫面1900。畫面1900包含布局圖1901、調(diào)整按鈕1903、結(jié)束按鈕1904以及模式選擇框1905。布局圖1901與圖14所示的布局圖1401相同。在布局圖1901上顯示與圖14同樣的狀態(tài)1403a 14031以及表示狀態(tài)遷移的箭頭1601。管理者可以操作模式選擇框1905來選擇顯示的模式。在圖19的例子中顯示“模式A”。該模式例如是圖15所示的多個模式1501a 1501c的某一個。圖16的例子中顯示了從狀態(tài)1403e向狀態(tài)1403i的遷移，但是，例如在模式A中該遷移發(fā)生的概率為0%時，也可以不顯示狀態(tài)1403i以及指向那里的箭頭。關(guān)于其它狀態(tài)以及指向那里的箭頭也相同。管理者當參照畫面1900中顯示的狀態(tài)遷移判定出分析條件妥當時(步驟323)，操作結(jié)束按鈕1904。在這種情況下，處理前進到步驟326。另一方面，管理者當判定為分析條件不妥當時操作調(diào)整按鈕1903。在這種情況下，處理前進到步驟324。例如，當管理者認為畫面1900中顯示的狀態(tài)1403a 14031的某個過大(即與其對應的群集過大)時，可以判定為分析條件不妥當。更詳細來說，例如在進行管理者想要詳細分析的行動的場所僅顯示了一個狀態(tài)，管理者想要將該狀態(tài)劃分為多個時，可以判定為分析條件不妥當。此外，調(diào)整按鈕1903、結(jié)束按鈕1904以及模式選擇框1905的操作是管理者進行的輸入裝置203的操作(例如鼠標點擊)。圖20是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的分析條件設(shè)定畫面提示處理的流程圖。在圖3的步驟324中，通過分析條件設(shè)定畫面生成部106執(zhí)行圖20所示的處理。最初，分析條件設(shè)定畫面生成部106執(zhí)行分析條件接受畫面提示處理(步驟
2001)。參照圖21在后面說明該處理。然后，分析條件設(shè)定畫面生成部106執(zhí)行分析條件調(diào)整用畫面提示處理(步驟
2002)。參照圖22等在后面說明該處理。以上，分析條件設(shè)定畫面提示處理結(jié)束。圖21是本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的分析條件接受畫面提示處理的說明圖。分析條件設(shè)定畫面生成部106在圖20的步驟2001中，在畫面顯示裝置120上顯示圖21所示的畫面2100。畫面2100包含布局圖2101、分析精細度設(shè)定部2102以及結(jié)束按鈕2104。布局圖2101與圖14所示的布局圖1401相同。在布局圖2101上，與圖14同樣地顯示狀態(tài)1403a 14031以及多條動作路線1402。而且，在布局圖2101上顯示調(diào)整范圍2111以及范圍指定光標2112。管理者通過使用輸入裝置203操作范圍指定光標2112，可以指定包含想要從其調(diào)整分析精細度的群集(即狀態(tài)1403a 14031的至少一個)的調(diào)整范圍2111。S卩，與在調(diào)整范圍2111中包含的狀態(tài)1403對應的群集，作為調(diào)整分析精細度的對象而被指定。例如，管理者可以將監(jiān)視區(qū)域中、特別是想要詳細分析監(jiān)視對象者的行動的區(qū)域 (例如店鋪內(nèi)的特定的商品的柜臺等)指定為調(diào)整范圍2111。分析精細度設(shè)定部2102包含精細度設(shè)定旋鈕2103。管理者通過使用輸入裝置203 來操作精細度設(shè)定旋鈕2103可以指定分析精細度。例如，當想要使分析精細度更細時，管理者可以使精細度設(shè)定旋鈕2103向左移動。此外，這種使用旋鈕的精細度的指定是一個例子，也可以通過其它方法、例如通過操作與使精細度更細或更粗的指示對應的圖標來指定精細度。管理者當調(diào)整范圍2111以及分析精細度的指定結(jié)束時操作結(jié)束按鈕2104。由此， 圖20的步驟2001、即調(diào)整對象的群集的指定以及該群集的分析精細度的指定結(jié)束。關(guān)于這樣指定的調(diào)整范圍2111中包含的全部群集，可以執(zhí)行所指定的分析精細度的調(diào)整(即，使精細度變細或變粗)，但是，關(guān)于它們中的至少一個群集，管理者可以根據(jù)傳感器信息來判定是否調(diào)整精細度。以下說明這樣的判定以及精細度的調(diào)整的步驟。圖22是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的分析條件調(diào)整用畫面提示處理的流程圖。在圖20的步驟2002中執(zhí)行圖22所示的處理。最初，分析條件設(shè)定畫面生成部106執(zhí)行對象步行者選擇處理(步驟2201)。參照圖23在后面說明該處理。此外，在此所謂步行者意味著監(jiān)視對象者。接著，傳感器/定位綜合部103執(zhí)行傳感器/定位對應處理(步驟2202)。參照圖 24在后面說明該處理。接著，分析條件設(shè)定畫面生成部106執(zhí)行傳感器信息提示畫面生成處理(步驟 2203)。參照圖25在后面說明該處理。以上，分析條件調(diào)整用畫面提示處理結(jié)束。圖23是本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的對象步行者選擇處理(步驟2201)的說明圖。最初，分析條件設(shè)定畫面生成部106選擇調(diào)整范圍2111中包含的群集中、包含多個行動的可能性最高的群集(換言之，可以將所包含的行動分類為多個行動的可能性高的群集)作為變更對象的候補。具體來說，例如可以選擇調(diào)整范圍2111中包含的群集中、大小超過預定閾值的一個以上的群集，或者可以僅選擇最大的群集。群集的大小，例如由群集的半徑或群集中包含的特征量矢量的數(shù)量而決定。在此，所謂群集的半徑，例如是群集的中心和離該群集內(nèi)的中心最遠的特征量矢量之間的距離，但是，可以計算基于特征量矢量所表示的坐標值的偏差的值(例如標準偏差的值)，作為群集的半徑。半徑越大的群集包含差異越大的特征量矢量。基于兩個特征量矢量的差異越大、與它們對應的行動不同的可能性越高的推測，可以選擇半徑最大的群集作為變更對象的候補。或者，基于包含的特征量矢量的數(shù)量越多的群集包含多個行動的可能性越高的推測，可以選擇包含的特征量矢量的數(shù)量最多的群集。
接著，分析條件設(shè)定畫面生成部106從所選擇出的群集中包含的多個特征量矢量中選擇兩個。例如可以選擇所選擇出的群集中包含的特征量矢量中最遠的兩個?；蛘?，可以把所選擇出的群集中包含的多個特征量矢量作為對象，分析條件設(shè)定畫面生成部106進一步執(zhí)行聚類來生成兩個群集，選擇最接近各自的中心的兩個特征量矢量。在此表示了選擇兩個特征量矢量的例子，但是也可以選擇三個以上的特征量矢量。例如可以通過以所選擇出的群集作為對象由分析條件設(shè)定畫面生成部106執(zhí)行聚類來生成三個以上的群集。這樣選擇出的特征量矢量是通過圖14所示的方式計算出的，因此可以確定與這些特征量矢量對應的定位數(shù)據(jù)?？梢愿鶕?jù)所確定的定位數(shù)據(jù)確定該定位數(shù)據(jù)表示哪個監(jiān)視對象者在哪個時刻、哪個位置(參照圖6)。圖M是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的傳感器/定位對應處理的流程圖。在圖22的步驟2302中執(zhí)行圖M所示的處理。最初，傳感器/定位綜合部103取得在監(jiān)視區(qū)域中設(shè)置的各傳感器130的檢測區(qū)域(步驟M01)。所謂檢測區(qū)域，是通過各傳感器130能夠檢測的區(qū)域，具體來說，根據(jù)傳感器參數(shù)1000中包含的設(shè)置部位1003以及傳感器參數(shù)1004來確定。更具體來說，例如當傳感器130為監(jiān)視攝像機時，確定通過該監(jiān)視攝像機拍攝的范圍，取得表示所確定的范圍的信息來作為檢測區(qū)域。然后，傳感器/定位綜合部103檢索與圖22的步驟2201中確定的定位數(shù)據(jù)對應的傳感器130 (步驟240 。具體來說，傳感器/定位綜合部103根據(jù)在步驟MOl中取得的檢測區(qū)域、和在步驟2201中確定的定位數(shù)據(jù)所表示的時刻以及位置，確定在該定位數(shù)據(jù)表示的時刻能夠?qū)υ摱ㄎ粩?shù)據(jù)表示的位置進行檢測的傳感器130的傳感器ID。然后，傳感器/定位綜合部103通過所指定的傳感器ID識別的傳感器130，從傳感器信息DBlll中取得在該定位數(shù)據(jù)表示的時刻所取得的傳感器信息(步驟M03)。例如，當所確定的傳感器130是監(jiān)視攝像機時，在步驟M03中取得的傳感器信息是在該定位數(shù)據(jù)表示的時刻由該監(jiān)視攝像機拍攝到的圖像數(shù)據(jù)。以上，傳感器/定位對應處理結(jié)束。圖25是通過本發(fā)明的第一實施方式的畫面顯示裝置120顯示的傳感器信息提示畫面的說明圖。分析條件設(shè)定畫面生成部106在圖22的步驟2203中使畫面顯示裝置120顯示傳感器信息提示畫面2500。傳感器信息提示畫面2500包含第一傳感器信息顯示部2501、第一步行者信息顯示部2502、第二傳感器信息顯示部2503、第二步行者信息顯示部2504、“有區(qū)別”按鈕2505、“不明”按鈕2506以及“無區(qū)別”按鈕2507。如上所述，在圖22的步驟2201中確定兩個定位數(shù)據(jù)，在步驟2202中取得與各個定位數(shù)據(jù)對應的傳感器信息。在第一傳感器信息顯示部2501以及第二傳感器信息顯示部 2503中顯示如此取得的與各個定位數(shù)據(jù)對應的傳感器信息(在圖25的例子中是由監(jiān)視攝像機拍攝到的圖像)。在第一步行者信息顯示部2502以及第二步行者信息顯示部2504中分別顯示與在第一傳感器信息顯示部2501以及第二傳感器信息顯示部2503中顯示的傳感器信息對應的
22監(jiān)視對象者相關(guān)的信息。如上所述，在各個傳感器信息上對應了定位數(shù)據(jù)，可以確定各個定位數(shù)據(jù)與哪個監(jiān)視對象者相關(guān)，因此，在第一步行者信息顯示部2502以及第二步行者信息顯示部2504中顯示與各個監(jiān)視對象者相關(guān)的信息，例如各監(jiān)視對象者的性別、各監(jiān)視對象者進入監(jiān)視區(qū)域的時刻以及在監(jiān)視區(qū)域中停留的時間等。此外，為了顯示監(jiān)視對象者的性別，監(jiān)視服務(wù)器100需要保存將各監(jiān)視對象者的識別符(圖6所示的步行者ID)與該監(jiān)視對象者的性別對應的信息。同樣地，在保存了將各監(jiān)視對象者與其年齡、性別、負責業(yè)務(wù)或職務(wù)等屬性對應的信息的情況下，這些屬性可以顯示在第一步行者信息顯示部2502以及第二步行者信息顯示部2504中。另外，各監(jiān)視對象者進入監(jiān)視區(qū)域的時刻及在監(jiān)視區(qū)域中停留的時間，可以根據(jù)與各監(jiān)視對象者對應的動作路線所包含的定位數(shù)據(jù)的取得時刻來確定。如上所述，在第一傳感器信息顯示部2501以及第二傳感器信息顯示部2503中顯示與在圖22的步驟2201中確定的兩個定位數(shù)據(jù)對應的傳感器信息、即在取得各個定位數(shù)據(jù)的時刻監(jiān)視攝像機拍攝包含各個定位數(shù)據(jù)所表示的位置的區(qū)域所得的圖像。即，與各個定位數(shù)據(jù)對應的監(jiān)視對象者被拍攝到這些圖像中的可能性高。即，管理者可以參照這些圖像來確定各個監(jiān)視對象者進行怎樣的行動的可能性高。因此，管理者參照在第一傳感器信息顯示部2501以及第二傳感器信息顯示部 2503中顯示的圖像，判定是否應該把與在步驟2201中確定的兩個特征量矢量對應的兩個行動區(qū)別為不同行動(即，是否應該分類到相同的行動)。管理者在判定為應該對它們進行區(qū)別時操作“有區(qū)別”按鈕2505，在判定為不應該區(qū)別時操作“無區(qū)別”按鈕2507。另一方面，當根據(jù)所顯示的圖像難以判定是否應該區(qū)別時，管理者操作“不明”按鈕2506。在這種情況下，分析條件設(shè)定畫面生成部106再次執(zhí)行步驟2201，選擇與上次不同的兩個特征量矢量。例如，分析條件設(shè)定畫面生成部106可以選擇所選擇出的群集中包含的特征量矢量中的、與上次選擇出的特征量矢量相比距離第二遠的特征量矢量的組。然后，再次執(zhí)行步驟2202以及2203，顯示與新選擇出的特征量矢量對應的傳感器信息。一般來說，基于僅根據(jù)定位數(shù)據(jù)計算出的特征量矢量來分析監(jiān)視對象者的行動時，管理者未必能夠按希望那樣對行動進行分類。但是，如上所述，管理者參照與定位數(shù)據(jù)對應的傳感器數(shù)據(jù)來判定是否對兩個行動進行分類，由此能夠進行與管理者的目的對應的恰當?shù)男袆臃治?。此外，圖25表示了作為傳感器信息而顯示監(jiān)視攝像機拍攝到的圖像的例子，但是，也可以提示除此以外的傳感器信息。例如當傳感器130是麥克風時，在步驟2203中可以將聲音再生(參照第2實施方式)。在這種情況下，管理者可以根據(jù)再生出的聲音來確定各監(jiān)視對象者進行的行動，并基于此來判定是否區(qū)別兩個行動。或者，在傳感器130是記錄銷售履歷的自動售貨機時，在傳感器信息提示畫面 2500中可以顯示該銷售履歷。在這種情況下，管理者例如可以根據(jù)所顯示的銷售履歷來判定監(jiān)視對象者是否購買了商品，并基于此來判定是否區(qū)別兩個行動。另外，管理者也可以不使用上述那樣的傳感器信息地判定是否應該區(qū)別兩個行動。例如，監(jiān)視服務(wù)器100可以向管理者提示在步驟2201中確定的兩個定位數(shù)據(jù)分別是表示哪個監(jiān)視對象者在什么時候位于什么地方的信息的信息。管理者可以從如此確定的各監(jiān)視對象者問清在所確定的時刻以及位置進行了怎樣的行動，并基于此來判定是否區(qū)別兩個行動。圖沈是表示本發(fā)明的第1實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的分析條件調(diào)整處理的流程圖。在傳感器信息提示畫面2500中，當操作“有區(qū)別”按鈕2505時執(zhí)行分析條件調(diào)整處理。最初，分析條件調(diào)整部105計算動作路線解析參數(shù)(步驟2601)。具體來說，分析條件調(diào)整部105對圖22的步驟2201中選擇出的群集進行劃分，確定劃分后的各個群集的中心位置，并對這些群集賦予新的識別符(即狀態(tài)等級)。群集的劃分可以通過各種方法來進行。例如在步驟2201中選擇了該群集內(nèi)最遠的兩個特征量矢量時，分析條件調(diào)整部105可以將該群集劃分為與所選擇出的兩個特征量矢量對應的新的兩個群集，將該群集內(nèi)的剩余的特征量矢量分類到與所選擇出的兩個特征量矢量中距離最近的一方對應的群集。在這種情況下，分析條件調(diào)整部105計算新的兩個群集的中心位置并賦予狀態(tài)等級?；蛘撸瑒幼髀肪€解析部104可以僅以該群集作為對象來執(zhí)行用于將該群集進一步劃分為兩個群集的聚類，分析條件調(diào)整部105計算劃分后的群集的中心位置并賦予狀態(tài)等級。此時，動作路線解析部104可以把在步驟2201中選擇出的兩個特征量矢量作為初始群集中心來執(zhí)行聚類。接著，分析條件調(diào)整部105將計算出的動作路線解析參數(shù)反映到分析信息DB114 中(步驟260 。具體來說，分析條件調(diào)整部105將在步驟沈01中計算出的新的群集的中心位置和對它們賦予的識別符作為群集信息1800，存儲在分析信息DB114中。此時，從分析信息DB114中刪除與成為劃分對象的群集(即劃分前的群集)相關(guān)的信息。接著，分析條件調(diào)整部105向動作路線解析部104請求動作路線解析處理的再執(zhí)行(步驟260 。接受該請求的動作路線解析部104，根據(jù)在步驟沈02中更新后的分析信息DB114執(zhí)行動作路線解析處理(圖11等)。但是在這種情況下，由于上述那樣更新后的群集信息1800已經(jīng)存儲在了分析信息DB114中，因此在聚類處理(圖13)的步驟1301中判定為“存在群集信息”。因此，省略聚類的執(zhí)行(步驟1302 1304)，在步驟1102以后的處理中，參照在步驟沈02中更新后的分析信息DB114。以上，分析條件調(diào)整處理結(jié)束。管理者參照動作路線處理的再執(zhí)行的結(jié)果(圖19)，可以判定該結(jié)果是否充分，具體來說，可以判定管理者想要區(qū)別的行動是否分別對應于不同狀態(tài)(即群集)。為了該判定也可以按照所述的步驟參照圖25所示的畫面。當判定為再執(zhí)行的結(jié)果充分(即沒必要將行動進一步細分類)時，操作結(jié)束按鈕1904或“無區(qū)別”按鈕2507，圖3所示的全部處理結(jié)
束ο根據(jù)以上本發(fā)明的第1實施方式，當基于動作路線來分析監(jiān)視對象者的行動時， 不僅通過聚類來自動對行動分類，還可以根據(jù)管理者的指定，調(diào)整分析的精細度(即，行動的分類的精細程度)。由此，可以根據(jù)管理者的分析目的，從監(jiān)視對象者的位置信息中提取出必要的信息。<第2實施方式>接著，說明本發(fā)明的第2實施方式。在第2實施方式中省略與第1實施方式相同的部分相關(guān)的說明，以下僅說明不同點。最初，說明第2實施方式的概要。在第1實施方式中如上所述，根據(jù)定位數(shù)據(jù)計算特征量矢量，通過對多個特征量矢量進行聚類來確定群集(即，與被分類的行動對應的“狀態(tài)”)，計算狀態(tài)間的遷移概率。 而且，可以按照管理者的指定進一步劃分群集。但是，實際上有時不希望將特定的狀態(tài)遷移作為一個狀態(tài)來處理。作為一例，對在室外的監(jiān)視區(qū)域中，監(jiān)視對象者穿過有信號燈的人行橫道的行動進行了描述。根據(jù)與該行動對應的定位數(shù)據(jù)，通過上述聚類能夠提取出與移動到有信號燈的人行橫道的一端的行動對應的狀態(tài)a;與在該地點(信號燈顯示前進之前)停止的狀態(tài)下等待的行動對應的狀態(tài)b ；與在人行橫道上移動到另一端的行動對應的狀態(tài)C。但是，有時不需要提取出與這樣一連串的行動的各個行動對應的狀態(tài)，而想要提取出與“穿過人行橫道”的整體行動對應的一個狀態(tài)A。在第2實施方式中，基于將與上述那樣一連串行動對應的多個狀態(tài)等級的列(例如“abc”)和與其對應的一個狀態(tài)等級(例如“A”)對應的信息(即狀態(tài)判定辭典)，從通過聚類而提取出的多個狀態(tài)中推定一個狀態(tài)。在以下的說明中，為了區(qū)別作為特征量矢量的聚類的結(jié)果而取得的上述 “a” “b” “C”那樣的狀態(tài)及其狀態(tài)等級、和分配給它們的列的“A”那樣的狀態(tài)及其狀態(tài)等級，為了方便而將前者記載為“移動狀態(tài)”以及“移動狀態(tài)等級”，將后者記載為“狀態(tài)”以及 “狀態(tài)等級”。“移動狀態(tài)”以及“移動狀態(tài)等級”相當于第一實施方式的“狀態(tài)”以及“狀態(tài)等級”。未被分配“狀態(tài)”的“移動狀態(tài)等級”，在向后述的狀態(tài)等級的遷移列的統(tǒng)計模型的應用(圖27的步驟1102)以及從統(tǒng)計模型的信息提取出(圖27的步驟1103)中，作為“狀態(tài)等級”被處理。接著，參照

第2實施方式的細節(jié)。圖27是表示本發(fā)明的第2實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的動作路線解析處理的流程圖。圖27所示的處理與第1實施方式的動作路線解析處理(圖11)相同，在圖3的步驟321中執(zhí)行。最初，動作路線解析部104計算定位數(shù)據(jù)的特征量，生成移動狀態(tài)等級(步驟 1101)。該步驟與第1實施方式相同(參照圖12A等)。然后，動作路線解析部104比較在步驟1101中生成的移動狀態(tài)等級和狀態(tài)判定辭典，根據(jù)其結(jié)果來推定狀態(tài)等級(步驟2701)。在本實施方式的分析信息DB114中，除了圖17以及圖18所示的信息以外，還存儲狀態(tài)判定辭典觀00以及狀態(tài)判定設(shè)定信息四00。關(guān)于這些信息的細節(jié)，參照圖觀以及圖 29在后面進行說明，關(guān)于基于這些信息的狀態(tài)等級的推定處理，參照圖30A 圖32在后面進行說明。接著，動作路線解析部104根據(jù)在步驟2701中推定出的狀態(tài)等級，將狀態(tài)等級遷移列應用于統(tǒng)計模型(步驟1102)。然后，動作路線解析部104從統(tǒng)計模型中提取出信息 (步驟1103)。這些步驟與第1實施方式相同(參照圖15)。以上，第2實施方式的動作路線解析處理結(jié)束。
圖觀是本發(fā)明的第2實施方式的分析信息DB114中存儲的狀態(tài)判定辭典的說明圖。狀態(tài)判定辭典觀00包含狀態(tài)等級觀01、移動狀態(tài)記號列2802、空間條件觀03以及條件精細度觀04。狀態(tài)等級觀01是唯一地識別狀態(tài)的信息。它是應該被分配給移動狀態(tài)等級的列的狀態(tài)等級，相當于在步驟2701中推定出的狀態(tài)等級。以上述的人行橫道的例子來說，“A” 相當于狀態(tài)等級觀01。移動狀態(tài)記號列觀02是與通過狀態(tài)等級觀01識別的狀態(tài)(即該狀態(tài))對應的移動狀態(tài)的記號列信息。以上述的人行橫道的例子來說，“abc”相當于移動狀態(tài)記號列2802。 在后面說明更詳細的例子。空間條件觀03是指定周圍的地物的條件的字符串。作為周圍的地物的條件，例如包含表示與狀態(tài)判定辭典觀00比較的移動狀態(tài)等級的列所對應的動作路線的周圍的地物的種類、從該地物到該動作路線的距離以及從該地物到該動作路線上的點的方向等的信息。該字符串可以通過任何語法來記載。其一例是XML (Extensible Markup Language)。 以上述的人行橫道的例子來說，表示地物的屬性是信號燈、離該信號燈的距離、以及離開該信號燈的方向等的字符串相當于空間條件觀03。條件精細度觀04是表現(xiàn)條件的精細度(即精細程度)的等級。例如如上所述，有時希望提取出與“穿過人行橫道”的行動對應的狀態(tài)A，但是，當想要以更大(即粗)精細度來提取出狀態(tài)時，更具體來說，例如有時會希望提取出相當于從某地點移動到另外的某地點(并且在其途中通過人行橫道)的行動的狀態(tài)B。在這種情況下，將與該“從某地點移動到另外的某地點”的行動對應的移動狀態(tài)等級的列(即包含上述“abc”的、比其更長的列)作為移動狀態(tài)記號列觀02來登錄，作為與其對應的條件精細度觀04，登錄表示比與上述“穿過人行橫道”對應的條件精細度觀04更大的精細度的值。但是，精細度的大小未必取決于與其對應的移動狀態(tài)等級的列的長度。例如，“穿過人行橫道”行動有時可以進一步分類為監(jiān)視對象者在人行橫道的一端停止后移動到另一端的行動、和不停止地移動的行動。在這種情況下，與“穿過人行橫道”行動對應的精細度變得比“暫時停止后穿過人行橫道”行動的精細度以及“不停止地穿過人行橫道”行動的精細度大。條件精細度觀04的值可以由管理者手動設(shè)定，但是也可以由監(jiān)視服務(wù)器100自動設(shè)定。在自動設(shè)定的情況下，例如通過空間條件觀03指定的地物的大小越小，可以設(shè)定表示越細的精細度的值，移動狀態(tài)記號列觀02的長度越短，可以設(shè)定表示越細的精細度的值。如上所述，在例如作為空間條件觀03而決定離地物“信號燈”的距離以及方向的范圍，作為與其對應的狀態(tài)等級觀01以及移動狀態(tài)記號列觀02分別登錄了“A”以及“abc” 的情況下，當從離信號燈的距離以及方向在該決定的范圍內(nèi)的動作路線提取出移動狀態(tài)等級的列“abc”時，判定為該動作路線與監(jiān)視對象者的“穿過人行橫道”的行動對應。作為狀態(tài)判定詞典觀00，能夠登錄上述那樣的狀態(tài)等級觀01 條件精細度觀04 的多個組。例如，可以作為別的空間條件觀03而登錄地物“書架”，登錄與其對應的預定的移動狀態(tài)記號列觀02的值、與其對應的行動“從書架取書”對應的狀態(tài)等級觀01的值、與
26它們對應的條件精細度觀04的值的組。在以下的說明中，將這些的組中的各個組記載為詞典項目。圖四是在本發(fā)明的第2實施方式的分析信息DB114中存儲的狀態(tài)判定設(shè)定信息的說明圖。狀態(tài)判定設(shè)定信息四00包含空間條件四01以及條件精細度2902。它們分別與狀態(tài)判定詞典觀00的空間條件觀03以及條件精細度觀04相同。但是，在初始狀態(tài)下狀態(tài)判定設(shè)定信息四00為空，當設(shè)定了條件精細度時將其結(jié)果存儲在狀態(tài)判定設(shè)定信息四00中。接著，說明圖27的步驟2701中執(zhí)行的處理。在步驟2701中，首先如圖30A 圖 30C所示，執(zhí)行基于狀態(tài)判定詞典的狀態(tài)等級的推定處理。圖30A是表示本發(fā)明的第2實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的基于狀態(tài)判定詞典的狀態(tài)等級的推定處理的流程圖。圖30B是本發(fā)明的第2實施方式中的狀態(tài)判定詞典的項目的檢索處理的說明圖。圖30C是本發(fā)明的第2實施方式中的狀態(tài)等級的分配的說明圖。最初，動作路線解析部104從狀態(tài)判定詞典觀00中檢索與在步驟1101中生成的移動狀態(tài)等級的列對應的動作路線周圍的地物的配置滿足空間條件觀03的詞典項目(步驟3001)。例如當該動作路線通過書架的附近、房間的中央、進而通過別的若干地物的附近時，判定這些地物與該動作路線的位置關(guān)系是否滿足在狀態(tài)判定詞典觀00中登錄的各詞典項目的空間條件觀03，取得被判定為滿足的詞典項目作為檢索的結(jié)果(參照圖30B)。接著，動作路線解析部104比較在步驟3001中檢索到的詞典項目的移動狀態(tài)記號列觀02、和在步驟1101中生成的移動狀態(tài)等級的列，當它們類似時，將該詞典項目的狀態(tài)等級觀01作為與該移動狀態(tài)等級的列對應的狀態(tài)等級來分配(步驟3002)。該比較以及是否類似的判定可以通過公知方法來進行。例如，計算從該移動狀態(tài)等級的列中劃分出的區(qū)間與移動狀態(tài)記號列觀02的一致度，若該一致度比預定的閾值高， 則可以對該區(qū)間分配與移動狀態(tài)記號列觀02對應的狀態(tài)等級觀01 (參照圖30C)?？梢葬槍囊苿訝顟B(tài)等級的列中劃分出的全部區(qū)間進行這樣的比較，選擇一致度最高的區(qū)間。例如，根據(jù)這些區(qū)間中一致的移動狀態(tài)等級的個數(shù)等，計算兩個區(qū)間的一致度。在作為狀態(tài)判定設(shè)定信息四00的條件精細度四02而指定了精細度的情況下，在步驟3001中檢索與該指定的精細度對應的詞典項目。但是，在初始狀態(tài)下作為條件精細度四02未指定精細度。在這種情況下，檢索精細度最粗的詞典項目。因此，通過圖30A 圖 30C所示的狀態(tài)等級的推定處理推定出的狀態(tài)等級的精細度，對于管理者來說有可能比希望的精細度大。因此，動作路線解析部104執(zhí)行讓管理者判定是否推定更細的精細度的狀態(tài)等級的處理。對此，參照圖31A 圖32進行說明。圖31A是本發(fā)明的第2實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的分析參數(shù)調(diào)整候補選擇處理的流程圖。圖31B是本發(fā)明的第2實施方式中的分配了同一狀態(tài)等級的區(qū)間的檢索處理的說明圖。圖31C是本發(fā)明的第2實施方式中的更細精細度的狀態(tài)的確定處理的說明圖。圖31D是本發(fā)明的第2實施方式中的一致度高的狀態(tài)的選擇處理的說明圖。關(guān)于多條動作路線執(zhí)行圖30A 圖30C所示的狀態(tài)等級的推定處理后，執(zhí)行分析參數(shù)調(diào)整候補選擇處理。最初，動作路線解析部104通過分析參數(shù)調(diào)整候補選擇處理，選擇被分配了同一狀態(tài)等級的移動狀態(tài)等級的列的多個區(qū)間(步驟3101)。例如，當對某個移動狀態(tài)等級的列(即移動狀態(tài)遷移列)的區(qū)間“ablDbablDbaa”分配了狀態(tài)等級“A”，對另外的區(qū)間 “abbabWAaa”也分配狀態(tài)等級“A”時，可以選擇這些區(qū)間(參照圖31B)。接著，動作路線解析部104，針對在步驟3101中選擇出的各區(qū)間，判定與比在上次的狀態(tài)等級的推定處理中應用的條件精細度更細的條件精細度觀04對應的移動狀態(tài)記號列觀02是否一致(更準確來說，一致度是否比預定的閾值高)(步驟3102)。在圖31C的例子中，判定為與比狀態(tài)等級“A”更細的條件精細度觀04對應的狀態(tài)等級“C”所對應的移動狀態(tài)記號列2802，與上述的區(qū)間“ablDbablDbaa” 一致，判定為與狀態(tài)等級“D”對應的移動狀態(tài)記號列沘02與區(qū)間“abbabblAaa” 一致。動作路線解析部104例如針對通過狀態(tài)等級的推定處理而分配了狀態(tài)等級“A”的多個區(qū)間進行同樣的處理。其結(jié)果，例如假定判定出這些多個區(qū)間中的若干個與對應于狀態(tài)等級“C”的移動狀態(tài)記號列觀02 —致，別的若干個與對應于狀態(tài)等級“D”的移動狀態(tài)記號列觀02 —致，另外若干個與對應于狀態(tài)等級“E”對應移動狀態(tài)記號列觀02 —致。在這種情況下，動作路線解析部104按照被判定為一致的區(qū)間的數(shù)量從多到少的順序選擇兩個狀態(tài)等級(例如“C”以及“D”)，進而選擇與各個對應的移動狀態(tài)記號列觀02的一致度高的區(qū)間(步驟3103以及圖31D)。然后，監(jiān)視服務(wù)器100向管理者提示與所選擇出的區(qū)間對應的傳感器信息。該提示處理與第1實施方式同樣地執(zhí)行(參照圖M)。參照圖32說明由此提示的傳感器信息的例子。圖32是通過本發(fā)明的第2實施方式的畫面顯示裝置120顯示的傳感器信息提示畫面的說明圖。圖32所示的傳感器信息提示畫面3200包含第一傳感器信息顯示部3201、第一步行者信息顯示部2502、第二傳感器信息顯示部3203、第二步行者信息顯示部2504、“有區(qū)別”按鈕2505、“不明”按鈕2506以及“無區(qū)別”按鈕2507。其中，第一步行者信息顯示部 2502、第二步行者信息顯示部2504、“有區(qū)別”按鈕2505、“不明”按鈕2506以及“無區(qū)別” 按鈕2507與第1實施方式中說明的相同，因此省略說明。第一傳感器信息顯示部3201以及第二傳感器信息顯示部3203除了分別包含第一聲音再生按鈕3202以及第二聲音再生按鈕3204這點以外，與第1實施方式的第一傳感器信息顯示部2501以及第二傳感器信息顯示部2503相同。第一聲音再生按鈕3202以及第二聲音再生按鈕3204在作為傳感器130而設(shè)置了麥克風的情況下被使用。當管理者操作第一聲音再生按鈕3202以及第二聲音再生按鈕3204時，分別再生對應的聲音(例如，在與上述選擇出的狀態(tài)等級“C”以及“D”對應的時刻以及位置錄音的聲音)。管理者參照所提示的圖像或聲音，例如判定是否需要將狀態(tài)A區(qū)別為狀態(tài)C、D等。 當判定為需要區(qū)別時操作“有區(qū)別”按鈕2505，動作路線解析部104按照步驟3102的結(jié)果分配更細的精細度的狀態(tài)等級。例如代替狀態(tài)等級“A”，分配狀態(tài)等級“C”、“D”以及“Ε” 等。而且，在這種情況下，將與狀態(tài)等級“C”等對應的條件精細度觀04的值作為狀態(tài)判定設(shè)定信息四00的條件精細度四02來登錄。
此外，在第1實施方式中也可以通過同樣的方法再生聲音。上述處理的結(jié)果，例如在判別為對移動狀態(tài)等級的列“ablDbablDbaa”分配了狀態(tài)等級“C”時，移動狀態(tài)a以及移動狀態(tài)b被綜合為新的狀態(tài)C。即，生成包含與移動狀態(tài)a對應的群集中包含的全部特征量矢量、以及與移動狀態(tài)b對應的群集中包含的全部特征量矢量的新的群集，作為與該群集對應的狀態(tài)等級而分配了“C”。計算該群集的中心位置以及周圍的群集間的遷移概率等，存儲在分析信息DB114中(參照圖17以及圖18)。根據(jù)以上的本發(fā)明的第2實施方式，可以自動地提取出與特定的移動狀態(tài)的列對應的、精細度更大的狀態(tài)，而且，管理者可以進行調(diào)整以使該精細度成為不過大的適當?shù)闹怠?lt;第3實施方式>接著，說明本發(fā)明的第3實施方式。在第3實施方式中，省略了關(guān)于與第1或第2 實施方式相同的部分的說明，以下僅說明不同點。在第1以及第2實施方式中調(diào)整了用于分析多個監(jiān)視對象者的動作路線的精細度。與此相對，在第3實施方式中，調(diào)整用于分析一人的監(jiān)視對象者的動作路線的精細度。圖33A是表示本發(fā)明的第3實施方式的監(jiān)視服務(wù)器100執(zhí)行的分析參數(shù)調(diào)整候補選擇處理的流程圖。圖3 是本發(fā)明的第3實施方式中的精細度更細的狀態(tài)的確定處理的說明圖。當通過與第2實施方式相同的方法確定與移動狀態(tài)等級的列的區(qū)間(例如 "abbbabbbaa")對應的狀態(tài)等級(例如“A”)時，第3實施方式的動作路線解析部104確定該與區(qū)間一致的精細度更細的狀態(tài)(步驟3301)。例如，在狀態(tài)判定詞典觀00中登錄了與狀態(tài)等級“F”、“G”、“H”的各個相對應的移動狀態(tài)記號列“ab”、“bl3a”以及“blDbaa”的情況下，上述的移動狀態(tài)等級的列“ablDbablDbaa”的先頭的兩個與狀態(tài)等級“F”對應，接下來的三個與狀態(tài)“G”對應，其余的五個與狀態(tài)等級“H”對應(參照圖33B)。例如，當狀態(tài)A與“穿過人行橫道”的行動對應時，狀態(tài)F可以與“移動到人行橫道的一端”的行動對應，狀態(tài)G可以與“在停止狀態(tài)下等待直到信號燈顯示前進為止”的行動對應，狀態(tài)H可以與“在人行橫道上移動到另一端”的行動對應。在這種情況下，動作路線解析部104選擇所確定的狀態(tài)等級中的兩個(步驟 3302)。在圖3 所示的例子中，任意一個狀態(tài)的一致率都是100% (即完全一致，但是在一致率有差異的情況下，可以從一致率高的一方選擇兩個)。針對如此選擇出的兩個狀態(tài)， 通過與第2實施方式同樣的步驟向管理者提示傳感器信息。管理者參照所提示的傳感器信息，可以判定是否使精細度變細。根據(jù)以上的本發(fā)明的第3實施方式，管理者可以調(diào)整從一人的監(jiān)視對象者的動作路線提取出狀態(tài)的精細度。由此，可以決定如何劃分一人的人物持續(xù)進行的行動來分析。<第4實施方式>接著，說明本發(fā)明的第4實施方式。在第4實施方式中，省略與第1至第3實施方式相同的部分有關(guān)的說明，以下僅說明不同點。在第1實施方式中，從通過聚類而取得的群集(即狀態(tài))中選擇作為劃分對象的候補，在管理者指示了劃分的情況下將該群集劃分為兩個。另一方面，在第4實施方式中， 將有助于模式的分類的可能性低的兩個群集綜合。
例如，在某個場所進行某種行動的全部監(jiān)視對象者，如果必定在此之后進行別的某個行動，則即使將這些行動區(qū)別開也無助于模式的分類。在第4實施方式中提取出這樣的行動來綜合。圖34是本發(fā)明的第4實施方式的分析信息DB114中存儲的狀態(tài)判定設(shè)定信息的說明圖。圖34所示的狀態(tài)判定設(shè)定信息包含綜合對象狀態(tài)等級3401。其是作為綜合對象而選擇出的狀態(tài)等級的排列。接著，說明本實施方式的對象步行者選擇處理。本實施方式的對象步行者選擇處理，可以代替第1實施方式的對象步行者選擇處理(或者與其一起)在圖22的步驟2201 中被執(zhí)行。分析條件設(shè)定畫面生成部106參照將所生成的狀態(tài)等級遷移列應用于統(tǒng)計模型而得到的結(jié)果。例如，在圖15所示的統(tǒng)計模型中，在表示各模式中的特定的狀態(tài)遷移的概率的ω的值之間的差小、這些ω的值大致為1、并且該特定的狀態(tài)遷移的前后的狀態(tài)的平均位置近的情況下，區(qū)別這些狀態(tài)無助于模式的分類的可能性高。更具體來說，分析條件設(shè)定畫面生成部106針對全部k取得與特定的μ以及ν相關(guān)的ω μ ν (k)的值，在這些ω μ ν (k)的值的差(波動)在預定的閾值以下、這些ω μ ν (k) 的值在預定的閾值以上、并且與這些ω μ ν (k)對應的狀態(tài)遷移的前后的狀態(tài)所對應的定位數(shù)據(jù)表示的位置的平均值之間的距離在預定的閾值以下的情況下，將最接近與這些狀態(tài)對應的群集的中心的監(jiān)視對象者選擇為對象步行著。以后，關(guān)于所選擇出的對象步行者，與第1實施方式同樣地提示傳感器信息(參照圖25)，在管理者選擇了 “無區(qū)別”按鈕2507時將這些狀態(tài)綜合為一個狀態(tài)。根據(jù)以上的本發(fā)明的第4實施方式，通過將即使進行區(qū)別，有助于模式的分類的可能性也低的兩個群集綜合，可以整理狀態(tài)遷移。
權(quán)利要求
1.一種對監(jiān)視對象區(qū)域內(nèi)的多個監(jiān)視對象者的行動進行監(jiān)視的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述監(jiān)視裝置具備處理器和與所述處理器連接的存儲裝置，所述存儲裝置保存表示所述多個監(jiān)視對象者攜帶的移動終端的位置的定位數(shù)據(jù)，所述處理器根據(jù)所述定位數(shù)據(jù)對所述監(jiān)視對象者的行動進行分類，所述處理器從多個所述被分類的行動中選擇變更對象的候補，所述處理器提取出與作為所述候補而選擇出的行動對應的多個定位數(shù)據(jù)，所述處理器輸出與所述提取出的多個定位數(shù)據(jù)相關(guān)的信息，當輸入了變更作為所述候補而選擇出的行動的分類的指示時，所述處理器變更作為所述候補而選擇出的行動的分類。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述存儲裝置保存第一信息，該第一信息包含通過設(shè)置在所述監(jiān)視對象區(qū)域內(nèi)的多個傳感器而取得的信息以及表示取得所述信息的時刻的信息，所述存儲裝置保存第二信息，該第二信息用于確定所述各傳感器能夠取得所述第一信息的區(qū)域，所述處理器根據(jù)所述第一信息以及所述第二信息，在取得所述提取出的多個定位數(shù)據(jù)的各個定位數(shù)據(jù)的時刻，輸出在包含所述各個定位數(shù)據(jù)表示的位置的區(qū)域中通過所述傳感器取得的信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述處理器計算與所述各監(jiān)視對象者相關(guān)的定位數(shù)據(jù)的特征量， 所述處理器通過對所述特征量進行聚類，生成分別與所述被分類的行動對應的多個群集，所述處理器根據(jù)所述群集的大小選擇所述變更對象的候補。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述處理器通過將與作為所述變更對象的候補而選擇出的行動對應的群集中包含的多個特征量劃分為分別包含與所述提取出的定位數(shù)據(jù)對應的特征量的多個群集，變更作為所述候補而選擇出的行動的分類。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述處理器僅將與作為所述候補而選擇出的行動對應的群集中包含的所述多個特征量作為對象來執(zhí)行聚類，由此生成多個劃分后的群集，所述處理器提取出與最接近所述多個劃分后的群集的中心的特征量對應的定位數(shù)據(jù)作為所述多個定位數(shù)據(jù)，當輸入了變更作為所述候補而選擇出的行動的分類時的指示，所述處理器通過將與作為所述候補而選擇出的行動對應的群集劃分為通過僅以該群集作為對象而執(zhí)行的聚類所生成的所述多個群集，變更作為所述候補而選擇出的行動的分類。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述處理器提取出與作為所述候補而選擇出的行動對應的群集中包含的所述多個特征量中距離最遠的兩個，將與所述提取出的兩個特征量對應的定位數(shù)據(jù)作為所述多個定位數(shù)據(jù)來提取出，當輸入了變更作為所述候補而選擇出的行動的分類的指示時，所述處理器對與作為所述候補而選擇出的行動對應的群集中包含的特征量進行劃分，以使分別被包含在與所述提取出的兩個特征量中距離近的一方相對應的新的群集中。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述各群集中包含的所述特征量的數(shù)量越多，所述處理器判定該群集越大， 所述處理器選擇所述生成的多個群集中最大的群集作為所述變更對象的候補。
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的監(jiān)視裝置，其特征在于， 所述各群集的半徑越大，所述處理器判定該群集越大，所述處理器選擇所述生成的多個群集中最大的群集作為所述變更對象的候補。
9.根據(jù)權(quán)利要求2所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述多個傳感器是對所述區(qū)域的圖像進行拍攝的監(jiān)視攝像機或?qū)λ鰠^(qū)域的聲音進行收錄的麥克風，所述第一信息包含所述圖像或聲音。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述存儲裝置保存將多個所述行動與包含所述多個行動的一個行動對應起來的行動辭典，當根據(jù)所述定位數(shù)據(jù)被分類的多個行動與所述行動辭典中保存的多個行動的一致度比預定的閾值高時，所述處理器通過將所述被分類的多個行動替換為與在所述行動辭典中保存的多個行動對應的一個行動，來變更所述行動的分類。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述行動辭典還保存表示包含所述多個行動的各行動的精細度的信息， 當根據(jù)所述定位數(shù)據(jù)被分類的多個行動與所述行動辭典中保存的、與第一精細度對應的多個行動的一致度比預定的閾值高時，所述處理器計算該被分類的多個行動的一部分與比所述第一精細度細的第二精細度所對應的多個行動的一致度，當所述計算出的一致度比預定的閾值高時，通過將所述被分類的多個行動的一部分替換為與所述第二精細度對應的多個行動所對應的一個行動，來變更所述行動的分類。
12.根據(jù)權(quán)利要求3所述的監(jiān)視裝置，其特征在于，所述處理器根據(jù)所述定位數(shù)據(jù)來計算所述被分類的多個行動間的遷移概率， 所述處理器根據(jù)預定的統(tǒng)計模型將所述遷移概率分類為多個模式， 當所述各模式中的特定的兩個行動間的遷移概率比預定的閾值大，并且所述各模式中的這兩個行動間的遷移概率的波動比預定的閾值小時，所述處理器通過將這兩個行動變更為一個行動來進行所述行動的分類。
13.—種監(jiān)視裝置對監(jiān)視對象區(qū)域內(nèi)的多個監(jiān)視對象者的行動進行監(jiān)視的方法，其特征在于，所述監(jiān)視裝置具備處理器和與所述處理器連接的存儲裝置，所述監(jiān)視裝置保存表示所述多個監(jiān)視對象者攜帶的移動終端的位置的定位數(shù)據(jù)， 所述方法包含以下步驟第一步驟，所述監(jiān)視裝置根據(jù)所述定位數(shù)據(jù)對所述監(jiān)視對象者的行動進行分類； 第二步驟，所述監(jiān)視裝置從多個所述被分類的行動中選擇變更對象的候補，提取出與作為所述候補而選擇出的行動對應的多個定位數(shù)據(jù)，輸出與所述提取出的多個定位數(shù)據(jù)相關(guān)的信息；第三步驟，當輸入了變更作為所述候補而選擇出的行動的分類的指示時，所述監(jiān)視裝置變更作為所述候補而選擇出的行動的分類。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其特征在于，所述存儲裝置保存第一信息，該第一信息包含通過設(shè)置在所述監(jiān)視對象區(qū)域內(nèi)的多個傳感器而取得的信息以及表示取得所述信息的時刻的信息，并且所述存儲裝置保存第二信息，該第二信息用于確定所述各傳感器能夠取得所述第一信息的區(qū)域，在所述第二步驟中，所述監(jiān)視裝置根據(jù)所述第一信息以及所述第二信息，在取得所述提取出的多個定位數(shù)據(jù)的各個定位數(shù)據(jù)的時刻，輸出在包含所述各個定位數(shù)據(jù)表示的位置的區(qū)域中通過所述傳感器取得的信息。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于，在所述第一步驟中，所述監(jiān)視裝置計算與所述各監(jiān)視對象者相關(guān)的定位數(shù)據(jù)的特征量，通過對所述特征量進行聚類，生成分別與所述被分類的行動對應的多個群集，在所述第二步驟中，所述監(jiān)視裝置根據(jù)所述群集的大小選擇所述變更對象的候補。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其特征在于，在所述第三步驟中，所述監(jiān)視裝置，通過將與作為所述變更對象的候補而選擇出的行動對應的群集中包含的多個特征量劃分為分別包含與所述提取出的定位數(shù)據(jù)對應的特征量的多個群集，變更作為所述候補而選擇出的行動的分類。
全文摘要
本發(fā)明提供一種對監(jiān)視對象者的行動進行監(jiān)視的裝置以及方法，其根據(jù)位置信息調(diào)整用于分析監(jiān)視對象者的行動的精細度。該監(jiān)視裝置對監(jiān)視對象區(qū)域內(nèi)的多個監(jiān)視對象者的行動進行監(jiān)視，其中，所述監(jiān)視裝置具備處理器和與所述處理器連接的存儲裝置，所述存儲裝置保存表示所述多個監(jiān)視對象者攜帶的移動終端的位置的定位數(shù)據(jù)，所述處理器，根據(jù)所述定位數(shù)據(jù)對所述監(jiān)視對象者的行動進行分類，從多個所述被分類的行動中選擇變更對象的候補，提取出與作為所述候補而選擇出的行動對應的多個定位數(shù)據(jù)，輸出與所述提取出的多個定位數(shù)據(jù)相關(guān)的信息，當輸入了變更作為所述候補而選擇出的行動的分類的指示時，變更作為所述候補而選擇出的行動的分類。
文檔編號H04N7/18GK102572390SQ201110397969
公開日2012年7月11日 申請日期2011年12月2日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月2日
發(fā)明者佐藤曉子, 淺原彰規(guī), 秋山高行 申請人:株式會社日立制作所