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公開番号2025130798
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-09
出願番号2024028087
出願日2024-02-28
発明の名称情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
出願人沖電気工業株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G08G 1/00 20060101AFI20250902BHJP(信号)
要約【課題】対象に異常が生じているか否かをより精度良く判定することを可能にするための技術が提供されることが望まれる。
【解決手段】所定の条件を満たすセンサデータが検出された時刻と地点とを各々が含んだ複数の第1の履歴に基づいて、時空間範囲ごとの前記第1の履歴の数を集計する集計部と、所定の時空間範囲に対応する複数の時空間範囲の前記第1の履歴の数である度数分布に対して統計処理を施すことに基づいて、前記所定の時空間範囲において異常が生じているかを判定するための閾値を算出する閾値算出部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
所定の条件を満たすセンサデータが検出された時刻と地点とを各々が含んだ複数の第１の履歴に基づいて、時空間範囲ごとの前記第１の履歴の数を集計する集計部と、
所定の時空間範囲に対応する複数の時空間範囲の前記第１の履歴の数である度数分布に対して統計処理を施すことに基づいて、前記所定の時空間範囲において異常が生じているかを判定するための閾値を算出する閾値算出部と、
を備える、情報処理装置。
続きを表示（約 920 文字）【請求項２】
前記閾値算出部は、前記度数分布を統計分布に近似し、前記統計分布に基づいて、前記閾値を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記閾値算出部は、前記度数分布の平均値を算出し、前記平均値を期待値とする前記統計分布に前記度数分布を近似する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記閾値算出部は、前記統計分布の標準偏差に基づいて前記閾値を算出する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記閾値算出部は、前記統計分布の標準偏差に所定の係数を乗じることに基づいて前記閾値を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記集計部は、ユーザからの変更操作に基づいて、前記時空間範囲の時間幅または空間幅を変更する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記集計部は、前記第１の履歴の数を前記時空間範囲ごとに計数することに基づいて、前記時空間範囲ごとの前記第１の履歴の数を集計する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記集計部は、前記センサデータに応じた重み値を前記時空間範囲ごとに足し合わせることに基づいて、前記時空間範囲ごとの前記第１の履歴の数を集計する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記集計部は、前記所定の条件を満たすセンサデータが検出された時刻と地点とを各々が含んだ複数の第２の履歴に基づいて、前記所定の時空間範囲の前記第２の履歴の数を集計し、
前記情報処理装置は、
前記第２の履歴の数と前記閾値とに基づいて、前記所定の時空間範囲において異常が生じているか否かを判定する判定部を備える、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記判定部は、前記異常が生じているという異常判定を行ったことに基づいて、前記所定の係数を変更する、
請求項９に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、センサによって収集されたセンサデータに基づいて対象に異常が生じたか否かを判定する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、対象に備えられる１または複数のセンサと、対象に備えられる１または複数のセンサそれぞれが検出したセンサデータが異常であるか否かを判定する第１処理部と、第１処理部によって異常であると判定されたセンサデータがある場合に、複数の対象それぞれに備えられるセンサによって過去に検出されたセンサデータに基づいて、異常を発報するか否かを判定する第２処理部とを備える、システムが開示されている。
【０００４】
かかるシステムにおいて、第２処理部は、複数の対象それぞれに備えられるセンサによって過去に検出されたセンサデータと、対象に関する異常との関係をあらかじめ学習している。そして、第２処理部は、学習結果を使用して、第１処理部が異常であると判定したセンサデータを検出したセンサを備える対象に関して、異常を発報するか否かを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２３－３２２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載された技術において、異常が生じているか否かが判定される対象は、一つの対象に備えられるセンサから得られたセンサデータである。すなわち、特許文献１に記載された技術では、単一の時刻および単一の地点の状況と、学習結果とに基づいて、異常が生じているか否かが判定される。このように、他の時刻および他の地点の状況が考慮されずに、異常が生じているか否かが判定される場合には、判定精度が向上しない。
【０００７】
そこで、対象に異常が生じているか否かをより精度良く判定することを可能にするための技術が提供されることが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、所定の条件を満たすセンサデータが検出された時刻と地点とを各々が含んだ複数の第１の履歴に基づいて、時空間範囲ごとの前記第１の履歴の数を集計する集計部と、所定の時空間範囲に対応する複数の時空間範囲の前記第１の履歴の数である度数分布に対して統計処理を施すことに基づいて、前記所定の時空間範囲において異常が生じているかを判定するための閾値を算出する閾値算出部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【０００９】
前記閾値算出部は、前記度数分布を統計分布に近似し、前記統計分布に基づいて、前記閾値を算出してもよい。
【００１０】
前記閾値算出部は、前記度数分布の平均値を算出し、前記平均値を期待値とする前記統計分布に前記度数分布を近似してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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