多様な観測データや事前知識からの地物の時空間位置の再現

概要

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近年,ITS(Intelligent Transportation System)・マーケティング・防災等の分野で経路情報,滞留情報など時空間データに対するニーズが増加している。すなわち,時々刻々とダイナミックに変化する人間や車両あるいは建物などの地物に関する情報を集めることが必要とされている。一方,様々なセンサー技術あるいはネットワーク技術の発展により,GPS,PHS,トラフィックカウンタ,監視カメラなどの従来の技術に加え,シュードライト,電子タグ情報家電の稼動状況など多様な時空間データの取得可能性が広がってきている。しかし,そのように地物に関して取得されたデータはあくまで断片的であり誤差も含むため,簡単には全体像が分からない。したがって情報提供の機能に重点を置いた従来のGISの枠組みではこれら多様かつ誤差を含むデータを処理するのは限界がある。そこで次世代的なGISの一つの方向性として,多様な時空間データを整理し,それらから誤差を包容しつつ妥当な地物の時空間的状態を推論する方法論が必要となるはずである。理論的には地物の観測データに対して尤度最大化基準で推定し,しかも地物に関する知識を事前確率という形で入れ込む尤度最大化基準に基づくベイズ推定法が妥当であるものの,多様なデータから知りたい地物の状態に対して動的に最適化問題を構成し,適当なパフォーマンスで解くこと自体が大きな問題である。そこで本研究では,地物の時空間的状態を再構成を行う観点から多様な観測データを構造化して最適化問題を構成し,構造化されたデータのタイプから効率的に解く方法を示す。
一般社団法人情報処理学会の論文
2002-11-28

多様な観測データや事前知識からの地物の時空間位置の再現

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