2024-03-29T01:02:20Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000520642023-04-27T10:00:04Z01164:04619:04626:04629
人物動線データ分析による逸脱行動人物の検出Pattern Classification and Detection of an Abnormal Behavior Person in Human Trajectoriesjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00052064/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=52064&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan三菱電機株式会社 先端技術総合研究所三菱電機株式会社 先端技術総合研究所三菱電機株式会社 先端技術総合研究所東京大学 生産技術研究所東京大学 生産技術研究所東京大学 工学系研究科鈴木, 直彦平澤, 宏祐田中, 健一小林, 貴訓佐藤洋一藤野, 陽三近年ユビキタスコンピューティングの発展に伴い、様々な空間において画像センサ・GPS・レーザレーダセンサなどのデバイスを用いた移動体位置の連続的検出が可能になっている。そこで本研究では、人物移動経路の時系列データ群(人物動線データ群)の理解を行うため、人物動線データのパターン分類および逸脱行動人物検出手法の開発を目的とする。 (1)過去に得られた人物動線データ群の分類および逸脱行動人物検出(2)学習された人物動線パターンを用いたリアルタイム逸脱行動人物検出の2つの利用シーンに対応した手法を提案している。提案手法の有効性を検証するために実空間で得られた人物位置の時系列データ群による評価実験を行い、有効な結果が得られることが分かった。本研究における提案手法は、店舗におけるマーケティング分析、様々なセキュリティシステムなどへの応用が考えられる。Recently, development of vision sensors, GPS, and laser radar enables continuous detection of human positions in various situations. On the other hand, it is important to understand information of mobility trajectory for development of service on positions data. Therefore, in this research, we propose a new method that classify human movement patterns and detect an abnormal behavior person, so that we understand human movement. The method consists of two phases: (i) classification of past human trajectories and detection of an abnormal behavior person, (ii) detection of an abnormal behavior person in real-time based on learned human trajectories patterns. We show the method can classify human trajectories patterns and detect an abnormal person using observed data in real space. The method aims to be applied to marketing analysis, security system with video, and so on.AA11131797情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)200731(2007-CVIM-158)1091152007-03-192009-06-30