JP6847332B2 - 動き検出装置および動き検出方法 - Google Patents

Description

この発明は、移動体の動きを検出する技術に関するものである。

移動体から送信される移動体情報に基づいて、監視対象範囲内に位置する移動体の動きを検出し、検出結果に基づいて移動体への情報提供または移動体の管制を行う技術が提供されている。
例えば、特許文献１には、所定の海域内を通過した船舶の航路を示す船舶情報の履歴を取得し、取得した船舶情報の履歴に基づいて海域内の典型航路を算出し、船舶情報と、典型航路とに基づいて、海域内に存在する船舶の予測航路を算出する航行支援装置が開示されている。

具体的には、特許文献１の航行支援装置は、カーネル密度推定により、船舶情報の履歴に基づいて監視対象海域の緯度、経度ごとの航路の最頻値を算出し、最頻値を結ぶことで典型航路を算出する。航行支援装置は、監視対象海域内を航行中の船舶に対し、複数存在する典型航路の中から現在の速度また針路方向に基づいて、最も合致する典型航路を追従航路として決定し、当該船舶の追従航路への最短ルートを予測航路として算出する。航行支援装置は、船舶の位置が典型航路から所定領域内であるか否かを判定し、所定領域内でないと判定した場合に警告を出力する。

特開２０１５−１８６９５６号公報

上述した特許文献１に記載された航行支援装置では、船舶の位置が典型航路から逸脱しているか否かのみを用いて船舶の動きを判定しているため、移動体の動きの検出精度が低いという課題があった。
例えば、特許文献１の航行支援装置は、船舶の位置が典型航路から大きく外れている場合には当該船舶の動きを不審な動きとして判定することができる。一方、船舶が他の船舶に接近する、船舶が急加速する等、船舶の位置が典型航路から外れていないが、不審な動きをする船舶を検出することができない。
また、特許文献１の航行支援装置は、船舶の位置が典型航路から逸脱しているかの時系列的な変化を見ていないため、典型航路を一時的に逸脱した船舶と、意図的に典型航路を継続的に逸脱した船舶を区別することができず、船舶の動きの判定を誤る可能性がある。典型航路を一時的に逸脱する場合とは、例えば障害物を回避する場合、または強い海流に流される場合である。

また、上述した特許文献１の航行支援装置は、船舶が位置情報を発信せず、得られる船舶の位置観測データの精度が低い場合には、移動体の動きを正確に検出することができないという課題があった。
特許文献１の航行支援装置は、監視対象海域内の船舶の位置情報をＡＩＳ（Automatic Identification System：自動船舶識別装置）から取得している。しかし、実際に不審な行動をする船舶は自身の位置を知られないようにするためＡＩＳを発信しない場合があり、ＡＩＳを発信しない船舶は監視対象外となってしまう。ＡＩＳから船舶の位置情報が取得できない場合に、レーダから船舶の位置情報を取得することが考えられるが、ＡＩＳの位置情報は高精度であるのに対し、レーダの位置観測データは高精度ではなく位置観測データが欠損しているまたは位置観測データに外れ値が含まれる可能性が高い。位置観測データが欠損しているまたは位置観測データに外れ値が含まれる位置観測データを用いた場合、移動体の動きを正確に検出することは困難である。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、精度よく移動体の動きを検出することを目的とする。

この発明に係る動き検出装置は、監視対象範囲内に位置する正常な移動を行う移動体の時系列データである正規データから軌跡の特徴を学習し、移動体の位置座標を入力した場合に、当該移動体の軌跡を予測して出力する第１の正規モデルを作成するモデル作成部と、監視対象範囲内に位置する移動体の観測データから移動体の位置座標を観測位置座標として算出する位置算出部と、位置算出部が算出した位置座標を、第１の正規モデルに入力し、予測された移動体の位置座標を予測位置座標として取得する位置予測部と、位置算出部が算出した観測位置座標と、位置予測部が取得した予測位置座標との差分を算出する差分算出部と、差分算出部が算出した差分が減少しているか否かを評価し、評価値から移動体の不審度を算出する不審度算出部とを備え、不審度算出部は、さらに差分算出部が算出した差分の大きさ、および差分の累積値を評価して、差分が減少しているか否かの評価値、差分の大きさの評価値および差分の累積値の評価値から移動体の不審度を算出する。

この発明によれば、精度よく移動体の動きを検出することができる。また、移動体の位置を示す位置情報の精度が低い場合であっても、精度よく移動体の動きを検出することができる。

実施の形態１に係る動き検出装置の構成を示すブロック図である。 図２Ａおよび図２Ｂは、実施の形態１に係る動き検出装置のハードウェア構成例を示す図である。 実施の形態１に係る動き検出装置の正規データ記憶部に格納された正規データの一例を示す図である。 実施の形態１に係る動き検出装置の表示制御部の表示制御の一例を示す図である。 実施の形態１に係る動き検出装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る動き検出装置のモデル作成部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る動き検出装置の位置算出部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る動き検出装置の位置予測部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る動き検出装置の差分算出部の動作を示すフローチャートである。 図１０Ａおよび図１０Ｂは、実施の形態１に係る動き検出装置の位置座標の予測および差分算出のイメージを示す図である。 実施の形態１に係る動き検出装置の不審度算出部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る動き検出装置の観測位置座標と予測位置座標との比較結果を示すイメージを示す図である。 実施の形態１に係る動き検出装置の表示制御部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る動き検出装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る動き検出装置の不審度算出部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る動き検出装置の不審度算出部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る動き検出装置の構成を示すブロック図である。 図１７Ａ、図１７Ｂ、図１７Ｃは、実施の形態３に係る動き検出装置の観測値補正部の補正処理のイメージを示す図である。 実施の形態３に係る動き検出装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る動き検出装置の観測値補正部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態４に係る動き検出装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態４に係る動き検出装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態４に係る動き検出装置の観測値整形部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態５に係る動き検出装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態５に係る動き検出装置の位置予測部の動作を示すフローチャートである。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の構成を示すブロック図である。
動き検出装置１００は、モデルパラメータ入力受付部１０１と、モデル作成部１０２と、正規データ記憶部１０３と、正規モデル記憶部１０４と、観測データ取得部１０５と、位置算出部１０６と、位置観測値データ記憶部１０７と、位置予測部１０８と、位置予測値データ記憶部１０９と、差分算出部１１０と、差分データ記憶部１１１と、不審度パラメータ入力部１１２と、不審度算出部１１３および表示制御部１１４を備える。

また、動き検出装置１００は、外部装置として入力装置２０１、観測装置２０２および表示装置２０３と接続される。
入力装置２０１は、例えばマウスおよびキーボードで構成される。ユーザは、入力装置２０１を介して動き検出装置１００に情報の入力を行う。観測装置２０２は、例えばカメラ、レーダまたはＧＰＳ（Global Positioning System）センサで構成され、船舶、人または車両等の移動体を撮像、観測または検知する。観測装置２０２は、複数の機器を組み合わせて構成してもよい。また、観測装置２０２は、監視対象範囲内の移動体の位置を特定するための情報を取得する機器であれば、どのような機器で構成してもよい。表示装置２０３は、例えばディスプレイで構成され、動き検出装置１００が生成した情報を表示する。

次に、動き検出装置１００の各構成について説明する。なお、以下では移動体が船舶である場合を例に示すが、移動体は船舶に限定されるものではない。
モデルパラメータ入力受付部１０１は、入力装置２０１を介してモデルパラメータの入力を受け付ける。ここで、モデルパラメータとは、後述するモデル作成部１０２が正規モデルを作成する際に必要となるパラメータである。船舶の航跡（移動体の軌跡）を予測する期間（以下、航跡予測時間という）を示すパラメータは、必須のパラメータとなる。航跡予測時間は、何ステップ分の観測データを用いて、何ステップ先の航跡を予測するかを示す情報である。モデルパラメータ入力受付部１０１は、受け付けたモデルパラメータをモデル作成部１０２に出力する。

モデル作成部１０２は、モデルパラメータ入力受付部１０１から入力されたモデルパラメータに基づいて、航跡予測時間を設定する。また、モデル作成部１０２は、正規データ記憶部１０３から取得した正規データから航跡（軌跡）の特徴を学習する。モデル作成部１０２は、当該学習により、監視対象船舶の位置座標を入力した場合に、設定した航跡予測時間分の監視対象船舶の軌跡を予測して出力する正規モデル（第１の正規モデル）を作成する。モデル作成部１０２は、作成した正規モデルを正規モデル記憶部１０４に記憶させる。なお、モデル作成部１０２のより詳細な説明は後述する。

正規データ記憶部１０３は、監視対象範囲内に位置する正常な航行を行う船舶（正常移動体、以下正常船という）の時系列データである正規データを格納する記憶領域である。例えば、対象の移動体が船舶の場合、ＡＩＳ（Automatic Identification System：自動船舶識別装置）で自らの位置を発信している船舶は正常な航行を行っており、不審な船舶ではない可能性が高い。その場合、当該ＡＩＳデータのみを用いて正規データとし、正規データ記憶部１０３に格納する。なお、正規データの具体例は後段で示す。
正規モデル記憶部１０４は、モデル作成部１０２で作成された正規モデルを格納する記憶領域である。

観測データ取得部１０５は、外部の観測装置２０２が観測した監視対象範囲内に位置する船舶の観測データを取得する。ここで、観測データとは、観測装置２０２が観測したデータ、例えば画像データであり、監視対象範囲内に位置する船舶の位置座標を特定するためのデータである。観測データ取得部１０５は、取得した観測データを位置算出部１０６に出力する。

位置算出部１０６は、観測データ取得部１０５から入力された観測データに対して画像処理等を行い、監視対象範囲内に位置する各船舶の位置座標を算出する。位置算出部１０６は、算出した各船舶の位置座標（以下、観測位置座標という）を、各船舶のＩＤおよび観測データの取得時刻と対応付けた位置観測値データとして位置観測値データ記憶部１０７に記憶させる。なお、位置算出部１０６のより詳細な説明は、後述する。
位置観測値データ記憶部１０７は、位置算出部１０６で算出された位置観測値データを格納する記憶領域である。

位置予測部１０８は、監視対象船舶が不審な行動を行う船舶ではないと仮定し、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された現在までの位置座標で示された船舶の航跡から、当該船舶の未来の航跡を予測する。
具体的には、位置予測部１０８は、正規モデル記憶部１０４に記憶された正規モデルに、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された各船舶の観測位置座標を入力する。正規モデルの出力は航跡予測時間分の船舶の予測された軌跡であって、予測された船舶の位置座標である。位置予測部１０８は、予測された位置座標（以下、予測位置座標という）を、各船舶のＩＤおよび予測時刻と対応付けた位置予測値データとして位置予測値データ記憶部１０９に記憶させる。なお、位置予測部１０８のより詳細な説明は、後述する。
位置予測値データ記憶部１０９は、位置予測部１０８で予測された位置予測値データを格納する記憶領域である。

差分算出部１１０は、観測位置座標と予測位置座標との差分を算出する。具体的には、差分算出部１１０は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された観測位置座標を取得し、位置予測値データ記憶部１０９に記憶された予測位置座標を取得する。差分算出部１１０は、各船舶に対して、観測位置座標と予測位置座標との２点間の距離を算出し、算出した距離を差分とする。差分算出部１１０は、算出した差分を差分データとして差分データ記憶部１１１に記憶させる。なお、差分算出部１１０のより詳細な説明は、後述する。
差分データ記憶部１１１は、差分算出部１１０で算出された差分データを格納する記憶領域である。

不審度パラメータ入力部１１２は、入力装置２０１を介して不審度パラメータの入力を受け付ける。不審度パラメータ入力部１１２は、受け付けた不審度パラメータを不審度算出部１１３に出力する。ここで、不審度パラメータとは、以下に示す第１のパラメータから第４のパラメータである。なお、各パラメータの詳細については後述する。
第１のパラメータ：不審船と判定される不審度の第１の閾値
第２のパラメータ：差分の大きさの第２の閾値
第３のパラメータ：差分の累積値の第３の閾値
第４のパラメータ：不審度に影響を与える各要素の評価値に対する重み値

具体的には、不審度算出部１１３は、差分データ記憶部１１１に記憶された差分データと、不審度パラメータ入力部１１２から入力された不審度パラメータとに基づいて、各船舶の不審度を評価する。不審度算出部１１３は、不審度に影響を与える要素として、以下の３つの要素について評価を行う。なお、不審度算出部１１３は、新たな差分データが増えている各船舶に対して差分の評価および不審度の算出を行う。
第１の評価条件：差分の変動（差分が減少しているか否か）
第２の評価条件：差分の大きさ（差分の大きさが、第２のパラメータである第２の閾値を超えているか否か）
第３の評価条件：差分の累積値（差分の累積値が、第３のパラメータである第３の閾値を超えているか否か）

不審度算出部１１３は、上述した第１の評価条件から第３の評価条件に対する評価値と、上述した第４のパラメータである重み値とに基づいて各船舶の不審度を算出する。不審度算出部１１３は、算出した不審度が、第１のパラメータである第１の閾値以上となった船舶に対して不審フラグを立てる。不審度算出部１１３は、船舶のＩＤ、不審度、および不審フラグの有無の組で構成される不審データを表示制御部１１４に出力する。なお、不審度算出部１１３のより詳細な説明は、後述する。
なお、不審度算出部１１３が第１の評価条件から第３の評価条件の全てを評価する場合を示したが、当該処理に限定されるものではない。例えば、不審度算出部１１３は少なくとも第１の評価条件について評価する処理を行えば、船舶の動きを検出する精度を高めることができる。

表示制御部１１４は、表示装置２０３に検出結果を表示する制御を行う。表示制御部１１４は、検出結果として、例えば不審フラグが立っている船舶のＩＤおよび不審度を示した一覧と、監視対象範囲内の船舶のリアルタイムの状況との２つの情報を表示する。なお、表示制御部１１４は、検出結果として、不審度を算出する際に用いた３つの要素の評価値を、不審度と対応付けて表示してもよい。ユーザは、表示装置２０３に表示された検出結果を参照することにより、不審な船舶の有無、不審な船舶の現在位置を把握することが可能である。なお、表示装置２０３に表示される検出結果の具体例は後段で示す。

また、上述した説明では、動き検出装置１００が正規データ記憶部１０３、正規モデル記憶部１０４、位置観測値データ記憶部１０７、位置予測値データ記憶部１０９および差分データ記憶部１１１を備える構成を示した。しかし、これらの正規データ記憶部１０３、正規モデル記憶部１０４、位置観測値データ記憶部１０７、位置予測値データ記憶部１０９および差分データ記憶部１１１は、動き検出装置１００の外部の記憶領域で構成してもよい。

次に、動き検出装置１００のハードウェア構成例を説明する。
図２Ａおよび図２Ｂは、実施の形態１に係る動き検出装置１００のハードウェア構成例を示す図である。
動き検出装置１００におけるモデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２、観測データ取得部１０５、位置算出部１０６、位置予測部１０８、差分算出部１１０、不審度パラメータ入力部１１２、不審度算出部１１３および表示制御部１１４の各機能は、処理回路により実現される。即ち、動き検出装置１００は、上記各機能を実現するための処理回路を備える。当該処理回路は、図２Ａに示すように専用のハードウェアである処理回路１００ａであってもよいし、図２Ｂに示すようにメモリ１００ｃに格納されているプログラムを実行するプロセッサ１００ｂであってもよい。

図２Ａに示すように、モデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２、観測データ取得部１０５、位置算出部１０６、位置予測部１０８、差分算出部１１０、不審度パラメータ入力部１１２、不審度算出部１１３および表示制御部１１４が専用のハードウェアである場合、処理回路１００ａは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。モデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２、観測データ取得部１０５、位置算出部１０６、位置予測部１０８、差分算出部１１０、不審度パラメータ入力部１１２、不審度算出部１１３および表示制御部１１４の各部の機能それぞれを処理回路で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。

図２Ｂに示すように、モデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２、観測データ取得部１０５、位置算出部１０６、位置予測部１０８、差分算出部１１０、不審度パラメータ入力部１１２、不審度算出部１１３および表示制御部１１４がプロセッサ１００ｂである場合、各部の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１００ｃに格納される。プロセッサ１００ｂは、メモリ１００ｃに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、モデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２、観測データ取得部１０５、位置算出部１０６、位置予測部１０８、差分算出部１１０、不審度パラメータ入力部１１２、不審度算出部１１３および表示制御部１１４の各機能を実現する。即ち、モデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２、観測データ取得部１０５、位置算出部１０６、位置予測部１０８、差分算出部１１０、不審度パラメータ入力部１１２、不審度算出部１１３および表示制御部１１４は、プロセッサ１００ｂにより実行されるときに、後述する図５−９、図１１および図１３に示す各ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１００ｃを備える。また、これらのプログラムは、モデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２、観測データ取得部１０５、位置算出部１０６、位置予測部１０８、差分算出部１１０、不審度パラメータ入力部１１２、不審度算出部１１３および表示制御部１１４の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

ここで、プロセッサ１００ｂとは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、処理装置、演算装置、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのことである。
メモリ１００ｃは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically EPROM）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク、フレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ミニディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の光ディスクであってもよい。

なお、モデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２、観測データ取得部１０５、位置算出部１０６、位置予測部１０８、差分算出部１１０、不審度パラメータ入力部１１２、不審度算出部１１３および表示制御部１１４の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、動き検出装置１００における処理回路は、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によって、上述の各機能を実現することができる。

図３は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の正規データ記憶部１０３に格納された正規データの一例を示す図である。
正規データ１０３ａは、正常船のＩＤ１０３ｂ、データ取得時刻１０３ｃ、正常船の位置を示すｘ座標１０３ｄおよびｙ座標１０３ｅで構成される。図３で示した正規データは、各正常船の位置を示す時系列データのみで構成したが、正常船の速力また針路等の時系列データを含む構成としてもよい。
なお、図示は省略するが、位置観測値データ記憶部１０７に格納された位置観測値データは、正規データと同様のデータ構成を有するものとする。

図４は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の表示制御部１１４の表示制御の一例を示す図である。
図４は、表示制御部１１４の表示制御に基づいて、表示装置２０３に表示された検出結果の一例を示している。
検出結果２０３ａは、一覧情報２０３ｂおよびリアルタイム情報２０３ｃで構成される。一覧情報２０３ｂは、不審フラグが経っている船舶のＩＤ２０３ｄおよび当該船舶の不審度２０３ｅで構成される。リアルタイム情報２０３ｃは、監視領域情報２０３ｆ、監視領域内の船舶のリアルタイムの位置２０３ｇおよび船舶のＩＤ２０３ｈで構成される。ＩＤ２０３ｈは、一覧情報２０３ｂのＩＤ２０３ｄに対応している。

次に、動き検出装置１００の動作について説明する。
図５は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の動作を示すフローチャートである。
モデルパラメータ入力受付部１０１は、モデルパラメータの入力を受け付け、モデル作成部１０２に出力する（ステップＳＴ１）。モデル作成部１０２は、ステップＳＴ１で入力されたモデルパラメータを用いて航跡予測期間を設定し、当該航跡予測期間分の航行データを予測する正規モデルを作成する（ステップＳＴ２）。モデル作成部１０２は、ステップＳＴ２で作成した正規モデルを、正規モデル記憶部１０４に記憶させる。

観測データ取得部１０５は、観測装置２０２から船舶の観測データを取得する（ステップＳＴ３）。位置算出部１０６は、ステップＳＴ３で取得した船舶の観測データから、船舶の位置座標を算出する（ステップＳＴ４）。位置算出部１０６は、算出した各船舶の観測位置座標を、位置観測値データとして位置観測値データ記憶部１０７に記憶させる。

位置予測部１０８は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データの各船舶の位置座標に基づいて、ステップＳＴ２で作成された正規モデルを用いて船舶の位置座標を予測する（ステップＳＴ５）。位置予測部１０８は、ステップＳＴ５で予測した各船舶の予測位置座標を位置予測値データとして位置予測値データ記憶部１０９に記憶させる。

差分算出部１１０は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データに含まれる各船舶に対して、当該観測位置座標とステップＳＴ５で予測された予測位置座標との差分を算出する（ステップＳＴ６）。差分算出部１１０は、ステップＳＴ６で算出した差分を差分データとして差分データ記憶部１１１に記憶させる。

不審度パラメータ入力部１１２は、不審度パラメータの入力を受け付ける（ステップＳＴ７）。不審度算出部１１３は、差分データ記憶部１１１に記憶させた差分データと、ステップＳＴ７で受け付けた不審度パラメータとに基づいて各船舶を評価し、各船舶の不審度を算出する（ステップＳＴ８）。表示制御部１１４は、ステップＳＴ８で算出された不審度に基づいて、表示装置２０３に検出結果を表示するための制御を行い（ステップＳＴ９）、処理を終了する。

次に、図５のフローチャートで示した処理の詳細について、図６−９、図１１および図１３のフローチャートを参照しながら説明する。
図６は、実施の形態１に係る動き検出装置１００のモデル作成部１０２の動作を示すフローチャートである。
図５のフローチャートのステップＳＴ２で示したモデル作成部１０２の動作の詳細について、図６を参照しながら説明する。
モデル作成部１０２は、モデルパラメータ入力受付部１０１から入力されたモデルパラメータから航跡予測期間を設定する（ステップＳＴ２１）。モデル作成部１０２は、例えば、過去から現在までのｎステップ分のデータから、現在から未来までのｍステップ分のデータを予測すると設定する。以下では、航跡予測期間が、過去から現在までのｎステップ分のデータから、現在から未来までのｍステップ分のデータを予測する期間であるものとして説明を行う。

モデル作成部１０２は、正規データ記憶部１０３から取得した正規データから各船舶の位置座標の時系列データを読み込み、時系列変化を学習する任意の手法を用いて航跡の特徴を学習させる（ステップＳＴ２２）。モデル作成部１０２は、ステップＳＴ２２で学習した航跡の特徴を用いて、ステップＳＴ２１で設定した航跡予測期間の船舶の軌跡を予測して出力する正規モデルを作成する（ステップＳＴ２３）。モデル作成部１０２は、ステップＳＴ２３で作成した正規モデルを正規モデル記憶部１０４に記憶させ（ステップＳＴ２４）、処理を終了する。

なお、上述した説明では、位置座標の時系列データのみを用いて正規モデルを作成する場合を例に示したが、位置座標の時系列データに加えて、速力の時系列データ、針路の時系列データ、または速力および針路等の時系列データを用いて正規モデルを作成してもよい。

また、モデル作成部１０２は、例えばオフラインで正規モデルを作成する。モデル作成部１０２は、動き検出装置１００の初回起動時に１回正規モデルを作成する必要がある。以降、モデル作成部１０２は、任意のタイミングで正規モデルを作成する。例えば、モデル作成部１０２は、正規データ記憶部１０３に新たに正規データが蓄積された場合に、再度正規モデルを作成する。
なお、動き検出装置１００は、図５のフローチャートのステップＳＴ３からステップＳＴ９までの処理を、所定時間ごとにオンラインで繰り返し実行する。

上述したように、モデル作成部１０２は、正規データに基づいて正規モデルを作成することができるため、ユーザが船舶の正常な行動および不審な行動を定義する必要がない。そのため、当該正規モデルは、監視対象船舶の海域によって不審な行動のパターンが異なる場合であっても、汎用的に適用することができるモデルである。

図７は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の位置算出部１０６の動作を示すフローチャートである。
図５のフローチャートのステップＳＴ４で示した位置算出部１０６の動作の詳細について、図７を参照しながら説明する。
位置算出部１０６は、観測データ取得部１０５から入力された観測データを内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ３１）。位置算出部１０６は、内部メモリに蓄積した観測データ内の全ての船舶について固有のＩＤを割り当てる（ステップＳＴ３２）。ＩＤは、船舶間で重複しないものであり、船舶が監視対象範囲内に出現してから消えるまでの間変わらないものとする。ＩＤは、例えば、船舶を一意に特定可能な数字とする。

位置算出部１０６は、観測データに対して画像処理等の加工を行い、各船舶の位置座標を算出する（ステップＳＴ３３）。位置算出部１０６は、船舶のＩＤと、ステップＳＴ３３で算出した各船舶の位置座標と、時刻との組で構成される位置観測値データを作成する（ステップＳＴ３４）。位置算出部１０６は、ステップＳＴ３４で作成した位置観測値データを位置観測値データ記憶部１０７に記憶させ（ステップＳＴ３５）、処理を終了する。ステップＳＴ３５の処理は、既存の位置観測値データに追記する処理である。

また、位置観測値データ記憶部１０７に記憶される位置観測値データは、図３で示した正規データと同一の形式である。また、位置観測値データ記憶部１０７に記憶される位置観測値データは、船舶のＩＤと、各船舶の位置座標と、時刻とに加えて、船舶の速力また針路等のデータを含む構成としてもよい。

図８は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の位置予測部１０８の動作を示すフローチャートである。
図５のフローチャートのステップＳＴ５で示した位置予測部１０８の動作の詳細について、図８を参照しながら説明する。
位置予測部１０８は、正規モデル記憶部１０４に記憶された正規モデルを取得する（ステップＳＴ４１）。位置予測部１０８は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ４２）。

位置予測部１０８は、船舶番号ｉに「１」を設定する（ステップＳＴ４３）。位置予測部１０８は、船舶番号ｉがステップＳＴ４２で取得した位置観測値データ内の船舶数以下であるか否か判定を行う（ステップＳＴ４４）。船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下である場合（ステップＳＴ４４；ＹＥＳ）、位置予測部１０８はステップＳＴ４２で内部メモリに蓄積した位置観測値データからｉ番目の船舶の位置観測値データを取得する（ステップＳＴ４５）。

位置予測部１０８はステップＳＴ４５で取得した位置観測値データと、内部メモリに蓄積されたｉ番目の船舶の前回の位置観測値データとを比較し、新たな位置観測値データが得られたか否か判定を行う（ステップＳＴ４６）。これは、位置予測部１０８が、新たな位置観測値データが得られた船舶のみを対象として位置座標の予測を行うためである。位置観測値データが新たに得られていない船舶は、位置座標を予測したとしても前回の位置予測値データと変わらないためである。新たな位置観測値データが得られていない場合（ステップＳＴ４６；ＮＯ）、ステップＳＴ５１の処理に進む。

一方、新たな位置観測値データが得られた場合（ステップＳＴ４６；ＹＥＳ）、位置予測部１０８は、新たな位置観測値データの観測位置座標を正規モデルに入力し、船舶の位置座標を予測する（ステップＳＴ４７）。位置予測部１０８は、船舶のＩＤと、ステップＳＴ４７で取得した船舶の予測位置座標と、時刻との組で構成される位置予測値データを作成する（ステップＳＴ４８）。位置予測部１０８は、ステップＳＴ４８で作成した位置予測値データを位置予測値データ記憶部１０９に記憶させる（ステップＳＴ４９）。

位置予測部１０８は、ステップＳＴ４５で取得した今回の位置観測値データを内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ５０）。ステップＳＴ５０の処理は、内部メモリの既存の位置観測値データに追記または上書きする処理である。次に、位置予測部１０８は、船舶番号ｉに「１」を加算し（ステップＳＴ５１）、ステップＳＴ４４の処理に戻る。
一方、船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下でない場合（ステップＳＴ４４；ＮＯ）、位置予測部１０８は処理を終了する。

上述したステップＳＴ４７の処理の具体例を示すと、現在時刻をｔとすると、正規モデルへの入力と、正規モデルからの出力は以下のようになる。
入力：時刻ｔ−（ｎ−１）から時刻ｔまでのｎステップ分の船舶の観測位置座標
出力：時刻ｔ＋１から時刻ｔ＋ｍまでのｍステップ分の船舶の予測位置座標

図９は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の差分算出部１１０の動作を示すフローチャートである。
図５のフローチャートのステップＳＴ６で示した差分算出部１１０の動作の詳細について、図９を参照しながら説明する。
差分算出部１１０は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ６１）。差分算出部１１０は、位置予測値データ記憶部１０９に記憶された位置予測値データを取得し、内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ６２）。差分算出部１１０は、船舶番号ｉに「１」を設定する（ステップＳＴ６３）。差分算出部１１０は、船舶番号ｉがステップＳＴ６１で取得した位置観測値データ内の船舶数以下であるか否か判定を行う（ステップＳＴ６４）。

船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下である場合（ステップＳＴ６４；ＹＥＳ）、差分算出部１１０は、ステップＳＴ６２で取得した位置予測値データにｉ番目の船舶の位置予測値データが存在するか否か判定を行う（ステップＳＴ６５）。ｉ番目の船舶の位置予測値データが存在する場合（ステップＳＴ６５；ＹＥＳ）、差分算出部１１０は内部メモリからｉ番目の船舶の位置観測値データと、位置予測値データとを取得する（ステップＳＴ６６）。差分算出部１１０は現在の時刻ｔ１の観測位置座標と、ｍステップ前に予測した時刻ｔ１の予測位置座標との２点間の距離を差分として算出する（ステップＳＴ６７）。

一方、ｉ番目の船舶の位置予測値データが存在しない場合（ステップＳＴ６５；ＮＯ）、当該船舶を不審な船舶か否かの判定対象外とし、差分を「０」に設定する（ステップＳＴ６８）。これは、船舶が、監視対象範囲内に出現した直後であって、船舶観測値データのみが存在する場合などである。差分算出部１１０は、船舶のＩＤと、ステップＳＴ６７またはステップＳＴ６８で算出した差分と、時刻との組で構成される差分データを作成する（ステップＳＴ６９）。

差分算出部１１０は、ステップＳＴ６９で作成した差分データを差分データ記憶部１１１に記憶させる（ステップＳＴ７０）。ステップＳＴ７０の処理は、既存の差分データに追記する処理である。次に、差分算出部１１０は、船舶番号ｉに「１」を加算し（ステップＳＴ７１）、ステップＳＴ６４の処理に戻る。
一方、船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下でない場合（ステップＳＴ６４；ＮＯ）、差分算出部１１０は処理を終了する。

図１０は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の位置座標の予測および差分算出のイメージを示す図である。
図１０Ａは位置予測部１０８による位置座標の予測のイメージを示している。図１０Ａでは、北方面に直進する傾向を学習した正規モデルを用いて船舶の位置座標を予測した場合を示している。予測する１ステップを１０分、ｎ＝２、ｍ＝４とした場合、即ち４０分後を船舶の位置座標を予測する場合のイメージを示している。具体的には、時刻１２：２０から４０分後の時刻１３：００までの５ステップ分の予測結果を示している。図１０Ａに示すように、例えば６ステップ分の観測位置座標がある場合、位置予測部１０８は現在時刻に近いほうから２ステップ分の観測位置座標を用いて、未来の４ステップ分の予測位置座標を予測する。
前述の通り、図５のフローチャートで示したステップＳＴ２からステップＳＴ９処理までの一連の流れは、所定時間ごとに繰り返し実行される。そのため、位置予測部１０８が予測した結果は、所定時間ごとに更新して表示装置２０３に表示される。

図１０Ｂは、差分算出部１１０による差分算出のイメージを示している。図１０Ｂで示したイメージにおいて、差分算出部１１０は、時刻１３：００における観測位置座標Ｘａと、時刻１３：００から４０分前の時刻１２：２０における時刻１３：００の予測位置座標Ｘｂとの距離（図１０Ｂにおける矢印Ｘｃ）を、差分として算出する。
差分算出部１１０の差分算出方法は、種々適用可能である。例えば、差分算出部１１０は、例えば図１０Ｂで示した時刻１２：３０、時刻１２：４０、時刻１２：５０および時刻１３：００におけるそれぞれの予測位置座標と、対応する時刻における観測位置座標との２点間の距離の平均を差分として算出してもよい。

差分算出部１１０が差分を算出する際に、例えば、ある時刻の観測位置座標と、ある時刻から５分前の予測位置座標とを比較すると差分が小さくなり、後段の不審度算出部１１３において不審度の算出が困難となる。即ち、差分算出部１１０が、ある時刻の観測位置座標と、直近の予測位置座標を比較して差分を算出するのは望ましくない。差分算出部１１０は、観測位置座標を観測した時間から、所定時間（例えば、１時間）前に予測された予測位置座標との差分を算出する必要がある。そのため、モデル作成部１０２は、モデルパラメータの予測期間を長く設定し、長期間（例えば、数十分から数時間）先を予測可能な正規モデルを作成する必要がある。

図１１は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の不審度算出部１１３の動作を示すフローチャートである。
図５のフローチャートのステップＳＴ８で示した不審度算出部１１３の動作の詳細について、図１１を参照しながら説明する。
不審度算出部１１３は、不審度パラメータ入力部１１２から入力された不審度パラメータを取得する（ステップＳＴ８１）。不審度算出部１１３は、差分データ記憶部１１１に記憶された差分データを取得し、内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ８２）。不審度算出部１１３は、船舶番号ｉに「１」を設定する（ステップＳＴ８３）。不審度算出部１１３は、船舶番号ｉがステップＳＴ８２で取得した差分データ内の船舶数以下であるか否か判定を行う（ステップＳＴ８４）。

船舶番号ｉが差分データ内の船舶数以下である場合（ステップＳＴ８４；ＹＥＳ）、不審度算出部１１３は、ステップＳＴ８２で取得した差分データからｉ番目の船舶の差分データを取得する（ステップＳＴ８５）。不審度算出部１１３は、ステップＳＴ８５で取得した差分データと、内部メモリに蓄積されたｉ番目の船舶の前回の差分データとを比較し、差分データが新たに増えているか否か判定を行う（ステップＳＴ８６）。これは、不審度算出部１１３が、差分データが増加した船舶のみを対象として不審度の算出を行うためである。差分データが増加していない船舶は、不審度を算出したとしても前回の不審度と変わらないためである。

差分データが新たに増えていない場合（ステップＳＴ８６；ＮＯ）、不審度算出部１１３は、ステップＳＴ９５の処理に進む。一方、差分データが新たに増えている場合（ステップＳＴ８６；ＹＥＳ）、不審度算出部１１３は、差分データと不審度パラメータとに基づいて、まず、差分が減少しているかに応じて差分の変動を評価する（ステップＳＴ８７）。次に、不審度算出部１１３は、差分の大きさが、不審度パラメータの第２の閾値を越えているかに応じて差分の大きさを評価する（ステップＳＴ８８）。次に、不審度算出部１１３は、差分の累積値が、不審度パラメータの第３の閾値を越えているかに応じて差分の累積値を評価する（ステップＳＴ８９）。

不審度算出部１１３は、ステップＳＴ８７からステップＳＴ８９の評価結果と不審度パラメータの重み値とに基づいて、船舶の不審度を算出する（ステップＳＴ９０）。不審度算出部１１３は、ステップＳＴ９０で算出した不審度が、不審度パラメータの第１の閾値以上であるか否か判定を行う（ステップＳＴ９１）。不審度パラメータが第１の閾値以上でない場合（ステップＳＴ９１；ＮＯ）、ステップＳＴ９３の処理に進む。

一方、不審度パラメータが第１の閾値以上である場合（ステップＳＴ９１；ＹＥＳ）、不審度算出部１１３は、該当する船舶に不審フラグを立てる（ステップＳＴ９２）。不審度算出部１１３は、不審フラグの有無と、船舶のＩＤと、ステップＳＴ９０で算出した不審度との組で構成される不審度データを作成し、内部メモリに蓄積された該当する船舶の前回の不審度データを更新する（ステップＳＴ９３）。不審度算出部１１３は、ステップＳＴ９０で更新した不審度データを表示制御部１１４に出力する（ステップＳＴ９４）。不審度算出部１１３は、船舶番号ｉに「１」を加算する（ステップＳＴ９５）。その後フローチャートはステップＳＴ８４の処理に戻る。
一方、船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下でない場合（ステップＳＴ８４；ＮＯ）、不審度算出部１１３は処理を終了する。

図１１のフローチャートで示したように、不審度算出部１１３は３つの要素、即ち差分の変動、差分の大きさ、差分の累積値を評価する。各要素の詳細について説明する。
まず、差分の変動の評価は、船舶の正常な行動に対して生じた差分と、船舶の不審な行動に対して生じた差分とを見分けるための要素である。船舶の正常な行動に対して差分が生じる場合とは、正規モデルによる予測誤差、障害物に対する船舶の避航、および海流の影響等により、船舶が一時的に通常と異なる動きをした場合等である。

これらの場合、図１２のイメージ図に示したように、位置予測部１０８が正規モデルと更新された位置観測値データとに基づいて位置座標を予測する処理を繰り返すことにより、観測位置座標と予測位置座標との差分が減少する。
図１２は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の観測位置座標と予測位置座標との比較結果を示すイメージを示す図である。

図１２の上段は、時刻１２：２０、時刻１２：４０、時刻１３：００、時刻１３：２０、および時刻１３：４０における、観測位置座標および予測位置座標を示している。
図１２の下段は、時刻１２：２０の予測位置座標と時刻１３：００の観測位置座標との差分Ｘｄ、時刻１２：４０の予測位置座標と時刻１３：２０の観測位置座標との差分Ｘｅ、および時刻１３：００の予測位置座標と時刻１３：４０の観測位置座標との差分Ｘｆを示している。上述のように、位置予測部１０８が位置座標を予測する処理を繰り返し、新たな予測位置座標と観測位置座標との差分を算出する処理を繰り返すことにより、観測位置座標と予測位置座標との差分が減少する。図１２の下段の例では、差分Ｘｄ，Ｘｅ，Ｘｆの順に減少している。このように、位置予測部１０８は、船舶の正常な行動に対して生じた差分を減少させることができる。

一方、正常船と異なる不審な行動を継続している船舶については、位置予測部１０８が位置座標を予測する処理を繰り返した場合であっても、観測位置座標と予測位置座標との差分は減少しない。例えば、図１０で示したイメージ図を参照しながら説明すると、北方面に直進する船舶の正常な行動に対して、西に進む不審な行動を継続する船舶の場合、船舶が正常な行動を行うことを仮定して予測した予測位置座標は北に進むことを示し続け、観測位置座標との差分は減少しない。当該理由により、観測位置座標と予測位置座標との差分が減少しない場合、該当する船舶が不審であると評価する。

不審度算出部１１３は、数ステップ分の差分の変動、即ち差分の増減を分析する。不審度算出部１１３は、差分が減少する傾向が大きいほど評価値が「０」に近づくように、差分が減少する傾向が小さいほど評価値が「１００」に近づくように、差分の変動の評価値を０から１００の範囲の数値で算出する。
簡易的には、不審度算出部１１３は、数ステップ分の差分をプロットして線形近似を行い、近似した線形の傾きがマイナス∞に近い場合は評価値を「０」とし、近似した線形の傾きが０以上の場合は評価値を「１００」とし、それ以外は近似した線形の傾きに応じて０から１００の範囲の連続値として算出する方法が適用可能である。

次に、差分の大きさの評価は、不審の度合いを判断するための要素である。差分の評価値が高いほど、不審の度合いが高い。例えば、船舶が急停止から急加速を行う等、一瞬であっても、正常船と大きく異なる行動をした場合、差分の大きさが大きくなる。不審度算出部１１３は、１ステップであっても差分の大きさが、予め設定された差分の大きさの第２の閾値（例えば、２ｋｍ）以上である場合は評価値を「１００」とし、第２の閾値未満である場合は評価値を「０」とする。

次に、差分の累積値の評価は、上述した差分の変動および差分の大きさに基づいて発見することができない不審行動を発見するための要素である。差分の累積値の評価値が高いほど、不審の度合いが高い。
差分の累積値で評価する場合とは、例えば差分は小さいが正常船とは異なる動きを継続している場合、正常な行動と異常な行動を繰り返す場合等が該当する。不審度算出部１１３は、差分の累積値が、差分の累積値の第３の閾値以上である場合は評価値を「１００」とし、第３の閾値未満である場合は評価値を「０」とする。上述した差分の変動の評価、差分の大きさの評価および差分の累積値の評価の算出方法は、上述した方法に限定されるものではなく、異なる方法を適用してもよい。

また、図１１のフローチャートのステップＳＴ９０では、不審度算出部１１３が評価結果の不審度パラメータの重み付き平均に基づいて、船舶の不審度を算出する処理を示した。当該評価結果の重み付き平均に基づいた不審度は、例えば以下の式（１）で示すように算出される
各要素の評価値に対する重み：a1 = 0.7、a2 = 0.2、a3 = 0.1
各要素の評価値：b1 = 60、b2 = 100、b3 = 0
不審度：(a1*b1 + a2*b2 + a3*b3)/(a1 + a2 + a3) = 42 + 20 + 0 = 62 （１）
また、不審度算出部１１３は、算出した差分の変動の評価、差分の大きさの評価および差分の累積値の評価のうち、最大値を不審度として算出してもよい。

不審度算出部１１３は、不審度を算出する場合に、差分の大きさに加え、差分の変動を評価するため、正常な行動と不審な行動を判別することができる。これにより、不審度算出部１１３は、正常な行動を、誤って不審と判断するのを抑制することができる。従って、不審度算出部１１３は、不審な行動を高精度に検出することができる。

また、不審度算出部１１３は、差分の累積値を評価するため、不審な行動と正常な行動を交互に繰り返す船舶を不審船と判別することができる。

また、不審度算出部１１３は、差分の大きさを評価するため、船舶の航路が不審な場合のみではなく、船舶が急停止する等の船舶の速力の変化が不審な場合にも、不審な行動として検出することができる。

図１３は、実施の形態１に係る動き検出装置１００の表示制御部１１４の動作を示すフローチャートである。
図５のフローチャートのステップＳＴ９で示した表示制御部１１４の動作の詳細について、図１３を参照しながら説明する。
表示制御部１１４は、不審度算出部１１３から入力された不審度データから、不審フラグが立っている船舶のＩＤおよび不審度を取得する（ステップＳＴ１０１）。表示制御部１１４は、ステップＳＴ１０１で取得した船舶のＩＤおよび不審度を示した不審船一覧情報を生成する（ステップＳＴ１０２）。

表示制御部１１４は、位置観測値データ記憶部１０７から、位置観測値データを取得する（ステップＳＴ１０３）。表示制御部１１４は、ステップＳＴ１０３で取得した位置観測値データに基づいて、監視対象範囲内に位置する船舶のＩＤおよび位置を示すリアルタイム表示情報を生成する（ステップＳＴ１０４）。また、表示制御部１１４は、ステップＳＴ１０１で取得した不審フラグが立っている船舶のＩＤおよび不審度に基づいて、ステップＳＴ１０２で生成したリアルタイム表示情報に不審船を示す表示情報を追加する（ステップＳＴ１０５）。ここで、不審船を示す表示情報の追加とは、図４で示した表示制御の一例において、不審船であるＩＤ＝０，４の船舶を黒く表示するための情報の追加である。表示制御部１１４は、ステップＳＴ１０２およびステップＳＴ１０５で生成した情報を表示装置２０３に表示させる制御を行い（ステップＳＴ１０６）、処理を終了する。

上述した説明では、位置算出部１０６および位置予測部１０８が、船舶が１つの航路を進む場合を例に説明した。しかし、監視対象範囲内の航路に分岐点が存在し、当該分岐点を基点として複数の航路が分岐する場合が存在する。その場合、モデル作成部１０２は、分岐先の各航路に対応した正規モデルを作成する。例えば、モデル作成部１０２は、第１の航路に分岐する正規モデル、第２の航路に分岐する正規モデルを作成する。位置予測部１０８は、作成された複数の航路に対応した正規モデルを用いて、船舶の位置座標を予測する。そのため、位置予測部１０８は、１つの船舶に対して、複数の位置予測値データを作成する。

次に、差分算出部１１０は、位置予測部１０８が作成した複数の位置予測値データから、観測位置座標に最も近い予測位置座標を選択する。差分算出部１１０は、観測位置座標と選択した予測位置座標との差分を、上述した手順で算出する。
例えば、位置予測部１０８が作成した位置予測値データに、船舶が第１の航路に分岐した場合の予測位置座標と、船舶が第２の航路に分岐した場合の予測位置座標とが含まれているとする。差分算出部１１０は、観測位置座標が、第１の航路と第２の航路とのどちらに近いかを判断する。差分算出部１１０は、観測位置座標が第２の航路に近かった場合、監視対象船舶は第２の航路に分岐した可能性高いと判断する。差分算出部１１０は、第２の航路に分岐する場合の予測位置座標と、観測位置座標との差分を算出する。

以上のように、実施の形態１によれば、監視対象範囲内に位置する正常な移動を行う移動体の時系列データである正規データから軌跡の特徴を学習し、移動体の位置座標を入力した場合に、当該移動体の軌跡を予測して出力する第１の正規モデルを作成するモデル作成部１０２と、監視対象範囲内に位置する移動体の観測データから移動体の位置座標を観測位置座標として算出する位置算出部１０６と、算出された位置座標を、第１の正規モデルに入力し、予測された移動体の位置座標を予測位置座標として取得する位置予測部１０８と、算出された観測位置座標と、取得された予測位置座標との差分を算出する差分算出部１１０と、算出された差分が減少しているか否かを評価し、評価値から移動体の不審度を算出する不審度算出部１１３とを備えるように構成したので、差分の変動に基づいて不審度を精度よく算出することができ、正常な動きと不審な動きとを正確に判別することができる。これにより、正常な動きを誤って不審な動きと誤って判定するのを抑制することができる。したがって、不審な動きを高精度検出することができる。

また、動き検出装置１００は、正規データを用いて正規モデルを作成することができるため、ユーザが正常な動きおよび不審な動きを定義する必要がなく、監視対象範囲ごとに不審な動きのパターンが異なる場合であっても、汎用的に適用可能である。

また、動き検出装置１００の観測データ取得部１０５は、レーダの観測結果を取得するため、動き検出装置１００はカメラの撮像画像からでは発見が難しい、船舶の夜間の領海侵犯、人の建物への侵入、車両の不審な走行等の不審な行動も発見することができる。また、レーダが観測を行う際にＡＩＳデータの情報を使用しないため、動き検出装置１００は、ＡＩＳを発信しない船舶も監視対象船舶とすることができ、より多くの船舶の不審な行動を検出することができる。同様に、動き検出装置１００は、より多くの人または車両等の移動体の不審な行動を検出することができる。

また、実施の形態１によれば、不審度算出部１１３が、さらに差分算出部１１０が算出した差分の大きさ、および差分の累積値を評価し、差分が減少しているか否かの評価値、差分の大きさの評価値および差分の累積値の評価値から移動体の不審度を算出するように構成したので、移動体の軌跡が不審な場合のみでなく、移動体が急停止をする、または急加速するなど速力の変化が不審な場合にも検出することができる。また、不審な動きと正常な動きとを繰り返す移動体であっても、不審な動きとして検出することができる。

実施の形態２．
この実施の形態２では、上述した実施の形態１で示した構成に加え、位置観測値データと正規データとの比較に基づく不審度を算出する構成を示す。
図１４は、実施の形態２に係る動き検出装置１００Ａの構成を示すブロック図である。
実施の形態２の動き検出装置１００Ａは、実施の形態１で示した正規データ記憶部１０３および不審度算出部１１３に替えて、正規データ記憶部１０３ａおよび不審度算出部１１３ａを備えて構成している。
なお、以下では、実施の形態１に係る動き検出装置１００の構成要素と同一または相当する構成には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。

正規データ記憶部１０３ａは、正規データとして、各正常船の位置を示す時系列データ、正常船の平均速力および正常船の航跡一覧を記憶する。
不審度算出部１１３ａは、２種類の不審度を算出する。不審度算出部１１３ａは、実施の形態１で示した差分データに基づいた不審度に加えて、位置観測値データと正規データとの比較に基づいた不審度を算出する。不審度算出部１１３ａは、算出した２種類の不審度を統合して最終的な不審度を算出する。

不審度算出部１１３ａが、位置観測値データと正規データとの差分に基づいた不審度を算出する処理の詳細について説明する。不審度算出部１１３ａは、位置算出部１０６から入力される船舶の位置観測値データを取得する。また、不審度算出部１１３ａは、正規データ記憶部１０３から取得した正規データを取得し、取得した正規データから船舶の平均速力および船舶の航跡の一覧情報を取得する。不審度算出部１１３ａは、取得した位置観測値データが、以下に示す第１の条件または第２の条件を満たすか否か判定を行う。

第１の条件：不審度を算出する対象の船舶の観測位置座標が、正規データの航路一覧内に存在しない領域のデータである。
第２の条件：直近の２つの位置観測値データから算出される対象の船舶の速力が、予め設定された許容範囲外である。ここで、許容範囲とは、正規データにおける正常船の平均速力の±ｎノット以内の範囲とする。ｎは、不審度パラメータ入力部１１２から入力される値である。
不審度算出部１１３ａは、監視対象船舶が上述した第１の条件または第２の条件のいずれかの条件を満たす場合に、不審度を「１００」とする。

不審度算出部１１３ａは、差分データに基づいた不審度と、位置観測値データと正規データとの差分に基づいた不審度とから、最終的な不審度を算出する。不審度算出部１１３ａは、例えば以下の方法で最終的な不審度を算出する。
第１の方法：差分データに基づいた不審度と、位置観測値データと正規データとの差分に基づいた不審度との平均を最終的な不審度とする。
第２の方法：位置観測値データと正規データとの差分に基づいた不審度が「１００」の場合、差分データに基づいた不審度によらず、最終的な不審度を「１００」とする。
不審度算出部１１３ａは、算出した不審度が、第１の閾値以上となった船舶に対して不審フラグを立てる。不審度算出部１１３ａは、船舶のＩＤ、不審度、および不審フラグの有無の組で構成される不審データを表示制御部１１４に出力する。

動き検出装置１００Ａのハードウェア構成例を説明する。なお、実施の形態１と同一の構成の説明は省略する。
動き検出装置１００Ａにおける不審度算出部１１３ａは、図２Ａで示した処理回路１００ａ、または図２Ｂで示したメモリ１００ｃに格納されるプログラムを実行するプロセッサ１００ｂである。

次に、動き検出装置１００Ａの不審度算出部１１３ａの動作について説明する。
図１５Ａおよび図１５Ｂは、実施の形態２に係る動き検出装置１００Ａの不審度算出部１１３ａの動作を示すフローチャートである。
図１５Ａおよび図１５Ｂにおいて、図１１で示した実施の形態１のフローチャートと同一のステップには同一の符号を付し、説明を省略する。

不審度算出部１１３ａは、不審度パラメータ入力部１１２から入力された不審度パラメータを取得する（ステップＳＴ８１）。不審度算出部１１３ａは、正規データ記憶部１０３ａから正規データを取得する（ステップＳＴ１１１）。不審度算出部１１３ａは、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ１１２）。不審度算出部１１３ａは、差分データ記憶部１１１に記憶された差分データを取得し、内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ８２）。

不審度算出部１１３ａは、船舶番号ｉに「１」を設定する（ステップＳＴ８３）。不審度算出部１１３は、船舶番号ｉがステップＳＴ８２で取得した差分データ内の船舶数以下であるか否か判定を行う（ステップＳＴ８４）。船舶番号ｉが差分データ内の船舶数以下である場合（ステップＳＴ８４；ＹＥＳ）、不審度算出部１１３ａは、実施の形態１で示したステップＳＴ８５からステップＳＴ９０の処理を行う。
さらに、船舶番号ｉが差分データ内の船舶数以下である場合（ステップＳＴ８４；ＹＥＳ）、不審度算出部１１３ａは、ステップＳＴ１１２で内部メモリに蓄積した位置観測値データから船舶番号ｉの位置観測値データを取得する（ステップＳＴ１１３）。

不審度算出部１１３ａは、ステップＳＴ１１３で取得した位置観測値データの観測位置座標が、ステップＳＴ１１１で取得した正規データの航路一覧に存在しない領域のデータであるか否か判定を行う（ステップＳＴ１１４）。正規データの航路一覧に存在しない領域のデータでない場合（ステップＳＴ１１４；ＮＯ）、不審度算出部１１３ａは、直近の２つの位置観測値データから算出される船舶の速力が許容範囲外であるか否か判定を行う（ステップＳＴ１１５）。船舶の速力が許容範囲外でない（ステップＳＴ１１５；ＮＯ）、不審度算出部１１３ａは、ステップＳＴ１１７の処理に進む。

正規データの航路一覧に存在しない領域のデータである場合（ステップＳＴ１１４；ＹＥＳ）、および船舶の速力が許容範囲外である場合（ステップＳＴ１１５；ＹＥＳ）、不審度算出部１１３ａは、不審度を「１００」に設定する（ステップＳＴ１１６）。ステップＳＴ９０およびステップＳＴ１１６の処理の後、不審度算出部１１３ａは、ステップＳＴ９０およびステップＳＴ１１６で算出した不審度に基づいて、最終的な不審度を算出する（ステップＳＴ１１７）。その後、不審度算出部１１３ａは、ステップＳＴ９１の処理に進む。

以上のように、この実施の形態２によれば、不審度算出部１１３ａが、位置算出部１０６が算出した観測位置座標と、正規データとを比較し、観測位置座標に対応した軌跡が正規データに存在するか否か、および観測位置座標から算出される移動体の移動速度が許容範囲内であるか否かの判定結果と、評価値とに基づいて不審度を算出するように構成したので、少なくとも１ステップ分の観測データがあれば、観測位置座標と正規データとの比較が可能であり、予測位置座標と観測位置座標との比較のみを用いて不審度を算出する場合よりも、不審な動きを早期に検出することができる。なお、予測位置座標と観測位置座標との差分が得られるまでには数ステップ分の時間を要する。
これにより、例えば、今まで航跡がないエリアを航行している不審な船舶（領海侵犯している船舶等）を早期に検出可能である。同様に、正常な船舶の速力より極端に速いまたは遅い船舶を不審な船舶として早期に検出可能である。

実施の形態３．
この実施の形態３では、位置観測値データのうち、精度の低い位置観測値データを補正する構成を示す。
図１６は、実施の形態３に係る動き検出装置１００Ｂの構成を示すブロック図である。
実施の形態３の動き検出装置１００Ｂは、実施の形態１で示した動き検出装置１００に観測値補正部１１５および補正観測値データ記憶部１１６を追加して設けて構成している。なお、以下では、実施の形態１に係る動き検出装置１００の構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。

観測値補正部１１５は、正規データ記憶部１０３に記憶された正規データを取得する。
観測値補正部１１５は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する。観測値補正部１１５は、内部メモリに蓄積した各船舶の位置観測値データが、以下に示す第１の補正条件または第２の補正条件を満たすか否か判定を行う。

第１の補正条件：各船舶の位置観測値データのうち、予測に用いるｎステップ分の観測位置座標のうち１つ以上の観測位置座標が欠損している。
なお、ｎステップ分の観測位置座標のうち、直近の観測位置座標は判定の対象から除く。
具体的に、船舶の位置座標の予測に５ステップ分の観測位置座標を用いる場合、観測値補正部１１５は、直近の観測位置座標が得られた時刻を時刻ｔとすると、時刻ｔ−４、時刻ｔ−３、時刻ｔ−２、時刻ｔ−１の観測位置座標のうち１つ以上の観測位置座標が欠損しているか否か判定を行う。

第２の補正条件：各船舶の位置観測値データのうち、予測に用いるｎステップ分の観測位置座標のうち１つ以上が外れ値である。
なお、ｎステップ分の観測位置座標のうち、直近の観測位置座標は判定の対象から除く。
具体的に、船舶の位置座標の予測に５ステップ分の観測位置座標を用いる場合、観測値補正部１１５は、直近の観測位置座標が得られた時刻を時刻ｔとすると、時刻ｔ−４、時刻ｔ−３、時刻ｔ−２、時刻ｔ−１の観測位置座標のうち１つ以上の観測位置座標が外れ値であるか否か判定を行う。ここで、外れ値とは、判定対象となる観測位置座標の取得時刻の前後の時刻の２つの観測位置座標の２点間の距離が、船舶の通常の速力では移動不可能と考えられる距離である場合の、当該判定対象となる観測位置座標である。

観測値補正部１１５は、船舶の位置観測値データが上述した第１の補正条件または第２の補正条件のいずれかの条件を満たす場合に、取得した正規データから当該船舶の航跡と最も類似する航跡を検索する。ここで、最も類似する航跡とは、当該船舶の航跡と、正規データの航跡とを重ね合わせた際の差分が最も小さい、正規データの航跡である。観測値補正部１１５は、検索した最も類似する航跡を用いて、観測位置座標の欠損した部分または観測位置座標の外れ値の正しいデータを推定する。観測値補正部１１５は、任意の手法を用いて当該正しいデータの推定を行う。観測値補正部１１５は、推定した正しいデータを用いて観測位置座標を補正する。観測値補正部１１５は、補正した観測位置座標で構成される位置観測値データ、および上述した判定処理の結果補正を行わなかった位置観測値データを統合した補正観測値データを作成し、補正観測値データ記憶部１１６に記憶させる。

補正観測値データ記憶部１１６は、観測値補正部１１５から入力された補正観測値データを記憶する領域である。
位置予測部１０８は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データに替えて、補正観測値データ記憶部１１６に記憶された補正観測値データを取得し、船舶の座標位置の予測処理を行う。

図１７は、実施の形態３に係る動き検出装置１００Ｂの観測値補正部１１５の補正処理のイメージを示す図である。
図１７Ａは、観測値補正部１１５が正規データの航跡を示す図である。図１７Ｂは、観測値補正部１１５が、観測位置座標が欠損していると判定し、観測位置座標を補正する処理を示す説明図である。図１７Ｃは、観測値補正部１１５が、観測位置座標が外れ値であると判定し、観測位置座標を補正する処理を示す説明図である。

図１７Ｂのイメージ１１５ａは、時刻ｔの観測位置座標と、時刻ｔ−５の観測位置座標との間の観測位置座標が欠損している場合を例に示している。観測値補正部１１５は、図１７Ａで示した正規データの航跡を用いて、イメージ１１５ａの欠損している観測位置座標を推定し、イメージ１１５ｂに示すように時刻ｔ−１から時刻ｔ−４の間の観測位置座標を補完する補正を行う。

図１７Ｃのイメージ１１５ｃは、時刻ｔから時刻ｔ−４の観測位置座標のうち、時刻ｔ−２の観測位置座標が外れ値である場合を例に示している。観測値補正部１１５は、図１７Ａで示した正規データの航跡を用いて、イメージ１１５ｃの時刻ｔ−２の正しいデータを推定し、イメージ１１５ｄに示すように時刻ｔ−２の観測位置座標を修正する補正を行う。

次に、動き検出装置１００Ｂのハードウェア構成例を説明する。なお、実施の形態１と同一の構成の説明は省略する。
動き検出装置１００Ｂにおける観測値補正部１１５は、図２Ａで示した処理回路１００ａ、または図２Ｂで示したメモリ１００ｃに格納されるプログラムを実行するプロセッサ１００ｂである。

次に、動き検出装置１００Ｂの動作について説明する。
図１８は、実施の形態３に係る動き検出装置１００Ｂの動作を示すフローチャートである。
図１８において、図５で示した実施の形態１のフローチャートと同一のステップには同一の符号を付し、説明を省略する。
ステップＳＴ４において、位置算出部１０６が、船舶の観測データから、船舶の位置座標を算出し、位置観測値データとして位置観測値データ記憶部１０７に記憶させると、観測値補正部１１５は位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを補正する（ステップＳＴ１１）。観測値補正部１１５は、ステップＳＴ１１で補正した位置観測値データを、補正観測値データとして補正観測値データ記憶部１１６に記憶させる。
位置予測部１０８は、補正観測値データ記憶部１１６に記憶された補正観測値データの各船舶の位置座標に基づいて、ステップＳＴ３で作成された正規モデルを用いて船舶の位置座標を予測する（ステップＳＴ５ａ）。その後、動き検出装置１００ＢはステップＳＴ６以降の処理を行う。

次に、観測値補正部１１５の動作について説明する。
図１９は、実施の形態３に係る動き検出装置１００Ｂの観測値補正部１１５の動作を示すフローチャートである。
観測値補正部１１５は、正規データ記憶部１０３から正規データを取得する（ステップＳＴ１２１）。観測値補正部１１５は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ１２２）。観測値補正部１１５は、船舶番号ｉに「１」を設定する（ステップＳＴ１２３）。観測値補正部１１５は、船舶番号ｉがステップＳＴ１２２で取得した位置観測値データ内の船舶数以下であるか否か判定を行う（ステップＳＴ１２４）。

船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下である場合（ステップＳＴ１２４；ＹＥＳ）、観測値補正部１１５はステップＳＴ１２２で取得した位置観測値データからｉ番目の位置観測値データを取得する（ステップＳＴ１２５）。観測値補正部１１５は、ステップＳＴ１２５で取得した位置観測値データを参照し、予測に用いる観測位置座標のうち１つ以上の観測位置座標が欠損しているか否か判定を行う（ステップＳＴ１２６）。１つ以上の観測位置座標が欠損していない場合（ステップＳＴ１２６；ＮＯ）、観測値補正部１１５は、さらに位置観測値データを参照し、予測に用いる観測位置座標のうち１つ以上の観測位置座標に外れ値が存在するか否か判定を行う（ステップＳＴ１２７）。

１つ以上の観測位置座標が欠損している場合（ステップＳＴ１２６；ＹＥＳ）、または１つ以上の観測位置座標に外れ値が存在する場合（ステップＳＴ１２７；ＹＥＳ）、観測値補正部１１５は、ステップＳＴ１２１で取得した正規データから船舶番号ｉの航跡に類似する航跡を検索する（ステップＳＴ１２８）。観測値補正部１１５は、ステップＳＴ１２８で検索した航跡を用いて、観測位置座標の欠損した部分または位置観測値データの外れ値の正しいデータを推定する（ステップＳＴ１２９）。

観測値補正部１１５は、ステップＳＴ１２９で推定した正しいデータを用いて観測位置座標を補正する（ステップＳＴ１３０）。観測値補正部１１５は、ステップＳＴ１３０で観測位置座標を補正した位置観測値データを補正観測値データとして、補正観測値データ記憶部１１６に記憶させる（ステップＳＴ１３１ａ）。また、ステップＳＴ１２７において１つ以上の位置観測値データに外れ値が存在しないと判定された場合（ステップＳＴ１２７；ＮＯ）には、ステップＳＴ１２２で取得した位置観測値データを、補正観測値データとして、補正観測値データ記憶部１１６に記憶させる（ステップＳＴ１３１ｂ）。

観測値補正部１１５は、船舶番号ｉに「１」を加算する（ステップＳＴ１３２）。その後フローチャートはステップＳＴ１２４の処理に戻る。
一方、船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下でない場合（ステップＳＴ１２４；ＮＯ）、観測値補正部１１５は処理を終了する。

また、位置予測部１０８の処理について説明すると、実施の形態１の図８で示したフローチャートのステップＳＴ４２の処理において、位置予測部１０８は、補正観測値データ記憶部１１６から補正観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する。補正観測値データを用いた船舶の位置座標の予測処理は、図８で示したフローチャートのステップＳＴ４３からステップＳＴ５１と同一であり、位置観測値データに変えて補正観測値データを用いて処理を行う。

以上のように、この実施の形態３によれば、位置算出部１０６が算出した観測位置座標が欠損している、または観測位置座標に外れ値が存在する場合に、観測位置座標に対応した軌跡と類似する正規データを用いて、観測位置座標が欠損している部分または観測位置座標の外れ値を補正する観測値補正部１１５を備えるように構成したので、精度の高い観測データの取得が難しい状況においても、不審な動きを高精度に検出することができる。
位置予測部１０８が予測に用いる観測位置座標のデータが少ない場合には予測処理が不可能である、または観測位置座標に外れ地が含まれると誤った予測結果が得られる等の問題が発生するが、観測値補正部１１５の上述した処理により、これらの問題を解決することができる。

なお、上述した実施の形態３では、実施の形態１の動き検出装置１００に観測値補正部１１５および補正観測値データ記憶部１１６を追加して設ける構成を示したが、実施の形態２で示した動き検出装置１００Ａに適用してもよい。

実施の形態４．
この実施の形態４では、不審度算出の対象となる船舶の周囲に位置する周辺船舶（周辺移動体）の行動を考慮して、対象となる船舶の不審度を算出する構成を示す。
図２０は、実施の形態４に係る動き検出装置１００Ｃの構成を示すブロック図である。
実施の形態４の動き検出装置１００Ｃは、実施の形態１で示した動き検出装置１００に観測値整形部１１７および整形観測値データ記憶部１１８を追加して設けて構成している。また、実施の形態１で示した動き検出装置１００のモデルパラメータ入力受付部１０１、モデル作成部１０２および正規モデル記憶部１０４に替えて、モデルパラメータ入力受付部１０１ａ、モデル作成部１０２ａおよび正規モデル記憶部１０４ａを設けて構成している。なお、以下では、実施の形態１に係る動き検出装置１００の構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。また、整形観測値データ記憶部１１８および正規モデル記憶部１０４ａは、動き検出装置１００の外部の記憶領域で構成してもよい。

実施の形態４では、監視対象船舶と周辺船舶との相互作用を考慮して船舶の位置座標の予測する構成を示す。具体的には、実施の形態４の動き検出装置１００Ｃは、ある船舶が周辺船舶との相互作用を考慮して船舶の位置座標の予測を行うため、周辺船舶の航跡データも含めて航跡の特徴を学習する。また、動き検出装置１００Ｃは、周辺船舶の航跡を考慮した予測航跡データを出力する正規モデル（第２の正規モデル）を作成し、当該正規モデルを用いて周辺船舶の行動を考慮した船舶の位置座標の予測を行う。ここで、船舶同士の相互作用とは、船舶同士が所定の距離以内に近づかないように一定の距離を保つこと、または船舶同士の衝突の危険がある場合には一方の船舶が他方を避航すること等である。

モデルパラメータ入力受付部１０１ａは、船舶が相互に作用を受ける範囲を設定する入力を受け付ける。例えば、相互作用を受ける範囲として「監視対象船舶を中心として、半径１ｋｍ以内」とのユーザ入力を受け付ける。モデルパラメータ入力受付部１０１ａは、受け付けた相互作用を受ける範囲をモデル作成部１０２ａに出力する。

モデル作成部１０２ａは、正規データ記憶部１０３から取得した正規データから、船舶および周辺船舶の航跡の特徴を学習する。モデル作成部１０２ａは、当該学習により、船舶Ａの相互作用を受ける範囲内に船舶Ｂおよび船舶Ｃが存在した場合に、ｎステップ分の船舶Ａ、船舶Ｂおよび船舶Ｃの座標位置のデータを入力すると、ｍステップ分の船舶Ａの航跡を予測して出力する正規モデルを作成する。例えば、ＬＳＴＭ(Long short-term memory)に複数の航跡を入力し、予測した航跡を出力する。モデル作成部１０２ａは、作成した正規モデルを正規モデル記憶部１０４ａに記憶させる。

観測値整形部１１７は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する。観測値整形部１１７は、内部メモリに蓄積した各船舶の位置観測値データを用いて、監視対象船舶の位置観測値データと、当該監視対象船舶が相互作用を受ける範囲に位置する船舶の位置観測値データとを紐付ける処理を行う。観測値整形部１１７は、監視対象船舶の位置観測値データと、当該監視対象船舶が相互作用を受ける範囲に位置する船舶の位置観測値データとを紐付けたデータを整形観測値データとして、整形観測値データ記憶部１１８に記憶させる。観測値整形部１１７は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された全ての船舶の位置観測値データに対して、上述したデータの紐付け処理を行う。

整形観測値データ記憶部１１８は、監視対象船舶の位置観測値データと、当該監視対象船舶が相互作用を受ける範囲に位置する船舶の位置観測値データとを紐付けたデータを、整形観測値データとして記憶する領域である。

位置予測部１０８は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データに替えて、整形観測値データ記憶部１１８に記憶された整形観測値データを取得する。位置予測部１０８は、正規モデル記憶部１０４ａに記憶された正規モデルに、整形観測値データである、監視対象船舶の位置観測値データと、周辺船舶の位置観測値データとを紐付けたデータを入力し、監視対象船舶の座標位置を予測する。

次に、動き検出装置１００Ｃの動作について説明する。
図２１は、実施の形態４に係る動き検出装置１００Ｃの動作を示すフローチャートである。
図２１において、図５で示した実施の形態１のフローチャートと同一のステップには同一の符号を付し、説明を省略する。
モデルパラメータ入力受付部１０１ａは、モデルパラメータおよび船舶が相互に作用を受ける範囲を設定する入力を受け付け、モデル作成部１０２ａに出力する（ステップＳＴ１ａ）。また、モデルパラメータ入力受付部１０１ａは、設定した船舶が相互に作用を受ける範囲を、観測値整形部１１７に出力する。

モデル作成部１０２ａは、ステップＳＴ１ａで入力されたモデルパラメータを用いて設定した予測期間分の航行データを、船舶が相互に作用を受ける範囲内に位置する周辺船舶の航行を考慮して予測し、正規モデルを作成する（ステップＳＴ２ａ）。モデル作成部１０２ａは、ステップＳＴ２ａで作成した正規モデルを、正規モデル記憶部１０４ａに記憶させる。

観測データ取得部１０５は、観測装置２０２から船舶の観測データを取得する（ステップＳＴ３）。位置算出部１０６は、ステップＳＴ３で取得した船舶の観測データから、船舶の位置座標を算出し（ステップＳＴ４）、算出した各船舶の位置座標を、位置観測値データとして位置観測値データ記憶部１０７に記憶させる。

観測値整形部１１７は位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを整形する（ステップＳＴ１２）。観測値整形部１１７は、ステップＳＴ１２で整形した位置観測値データを、整形観測値データとして整形観測値データ記憶部１１８に記憶させる。位置予測部１０８は、整形観測値データ記憶部１１８に記憶された整形観測値データの各船舶の位置座標に基づいて、ステップＳＴ２ａで作成された正規モデルを用いて船舶の位置座標を予測する（ステップＳＴ５ｂ）。その後、動き検出装置１００ＣはステップＳＴ６以降の処理を行う。

次に、動き検出装置１００Ｃの観測値整形部１１７の動作について説明する。
図２２は、実施の形態４に係る動き検出装置１００Ｃの観測値整形部１１７の動作を示すフローチャートである。
観測値整形部１１７は、位置観測値データ記憶部１０７に記憶された位置観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する（ステップＳＴ１４１）。観測値整形部１１７は、船舶番号ｉに「１」を設定する（ステップＳＴ１４２）。観測値整形部１１７は、船舶番号ｉがステップＳＴ１４１で取得した位置観測値データ内の船舶数以下であるか否か判定を行う（ステップＳＴ１４３）。

船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下である場合（ステップＳＴ１４３；ＹＥＳ）、観測値整形部１１７は、ステップＳＴ１４１で取得した位置観測値データからｉ番目の位置観測値データを取得する（ステップＳＴ１４４）。観測値整形部１１７は、ステップＳＴ１４４で取得した位置観測値データを参照し、ｉ番目の船舶の位置観測値データのうち最新の位置観測値データの時刻に、相互作用を受ける範囲内に位置する船舶を検索する（ステップＳＴ１４５）。観測値整形部１１７は、ステップＳＴ１４５で検索した船舶の位置観測値データを内部メモリから取得する（ステップＳＴ１４６）。

観測値整形部１１７は、ステップＳＴ１４４で取得したｉ番目の位置観測値データと、ステップＳＴ１４６で取得した周辺船舶の位置観測値データとを紐付ける（ステップＳＴ１４７）。観測値整形部１１７は、ステップＳＴ１４７で紐付けたデータを、整形観測値データとして整形観測値データ記憶部１１８に記憶させる（ステップＳＴ１４８）。観測値整形部１１７は、船舶番号ｉに「１」を加算する（ステップＳＴ１４９）。その後フローチャートはステップＳＴ１４３の処理に戻る。一方、船舶番号ｉが位置観測値データ内の船舶数以下でない場合（ステップＳＴ１４３；ＮＯ）、観測値整形部１１７は処理を終了する。

また、位置予測部１０８の処理について説明すると、実施の形態１の図８で示したフローチャートのステップＳＴ４２の処理において、位置予測部１０８は、整形観測値データ記憶部１１８から整形観測値データを取得し、内部メモリに蓄積する。整形観測値データを用いた船舶の位置座標の予測処理は、図８で示したフローチャートのステップＳＴ４３からステップＳＴ５１と同一であり、位置観測値データに替えて整形観測値データを用いて処理を行う。

以上のように、この実施の形態４によれば、移動体が相互作用を受ける範囲内に位置する移動体を周辺移動体として検索し、移動体の観測位置座標と周辺移動体の観測位置座標とを紐付ける観測値整形部１１７を備え、モデル作成部１０２ａが、移動体の位置座標および移動体の周囲に位置する周辺移動体の位置座標を入力した場合に、移動体の軌跡を予測して出力する第２の正規モデルを作成し、位置予測部１０８が、紐付けられた移動体の観測位置座標と周辺移動体の観測位置座標とを、第２の正規モデルに入力し、移動体の位置座標を予測し予測位置座標を取得するように構成したので、監視対象の移動体と周辺の移動体との相互作用が生じる混雑した領域における位置座標の予測精度が向上し、不審な行動の検出精度も向上させることができる。

また、動き検出装置１００Ｃは、監視対象船舶の単独の行動のみでは正常な動きと判断される不審な動きも、検出することができる。例えば、監対象船舶が密輸品の受け渡し等で他船に異様に近づいている場合、当該監視対象船舶が通常の航跡を移動していれば単独の行動として正常な動きとして判断されてしまう。しかし、動き検出装置１００Ｃは、周囲移動体を考慮することにより、不審な動きとして検出することができる。

また、動き検出装置１００Ｃが海上衝突予防法などのルールに基づいて観測位置座標を補正することにより、当該ルールに対する違反も検知できる。例えば、動き検出装置１００Ｃは、避航義務がある船舶が避航しないという不審な動きを検出することができる。

上述した実施の形態４で示した位置観測値データを整形する方法とは異なる方法を用いて、監視対象船舶と周辺船舶との相互作用を加味した予測を行ってもよい。
例えば、海上衝突予防法など船舶間に適用されるルールを用いて、位置予測部１０８が予測した船舶の位置座標を補正する。当該補正の場合、モデル作成部１０２ａは、実施の形態１と同様に単独の船舶の航跡を学習し、正規モデルを作成する。一方、位置予測部１０８は、予測した船舶の位置座標を、上述した船舶間に適用されるルールに基づいて補正する。即ち、位置予測部１０８は、実施の形態１の図８のフローチャートのステップＳＴ４７において、予測した船舶の位置座標を補正する処理を行う。

船舶間に適用されるルールの具体例としては、自船から見て右側から来る船舶と衝突の危険がある場合は自船に避航義務があり、右方向に避けなければならない、とのルールが上げられる。
位置予測部１０８は、当該ルールに基づいて予測した船舶の位置座標を補正する場合、船舶Ａが、右側から来る船舶Ｂと衝突する危険が発生する距離まで近づくという予測位置座標が得られた場合、船舶Ａが当該危険を避けるというルールに基づいて、船舶Ａの位置座標を船舶Ｂに対して右方向に移動させる補正を行い、真の予測位置座標とする。

なお、上述した実施の形態４では、実施の形態１の動き検出装置１００に観測値整形部１１７および整形観測値データ記憶部１１８を追加して設ける構成を示したが、実施の形態２で示した動き検出装置１００Ａまた実施の形態３で示した動き検出装置１００Ｂに適用してもよい。

実施の形態５．
この実施の形態５では、移動体の周囲の状況に応じて、位置予測値データを補正する構成を示す。
図２３は、実施の形態５に係る動き検出装置１００Ｄの構成を示すブロック図である。
実施の形態５の動き検出装置１００Ｄは、実施の形態１で示した動き検出装置１００に周辺情報取得部１１９を追加して構成している。また、実施の形態１で示した動き検出装置１００の位置予測部１０８に替えて、位置予測部１０８ａを設けて構成している。なお、以下では、実施の形態１に係る動き検出装置１００の構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。

周辺情報取得部１１９は、外部装置としてレーダ２０４およびセンサ２０５と接続される。レーダ２０４は、例えば雨量計等で構成される。センサ２０５は、例えば、風速計等で構成させる。なお、周辺情報取得部１１９に接続される外部装置は、移動体の周囲の状況を取得可能な装置であれば、適宜適用可能である。例えば、移動体の移動に影響を与える要因を示す情報、例えば、工事により船舶の航行が禁止されている領域の情報等を取得する装置を適用してもよい。

周辺情報取得部１１９は、外部のレーダ２０４およびセンサ２０５が観測した移動体の周囲の状況を示す情報（以下、周辺情報という）を取得する。周辺情報取得部１１９は、周辺情報として、雨量および風速等の天候を示す情報、海流の向きおよび速力を示す情報、および移動体の移動に影響を与える要因を示す情報を取得する。周辺情報取得部１１９は、取得した周辺情報を位置予測部１０８ａに出力する。

位置予測部１０８ａは、実施の形態１と同様に、各船舶の観測位置座標に基づいて、正規モデルを用いて船舶の位置座標を予測する。位置予測部１０８ａは、予測した位置座標を、周辺情報取得部１１９から入力された周辺情報を用いて補正する。例えば、位置予測部１０８ａは、周辺情報で示された航行が禁止されている領域を避ける航路となるように、予測した位置座標を補正する。また、例えば、位置予測部１０８ａは、海流がある場合に、海流の向きおよび速力に応じて適切な航路となるように、予測した位置座標を補正する。位置予測部１０８ａが海流に基づいて予測した位置座標を補正する具体例を挙げると、補正前の位置座標の予測結果が「北に３ノットの速さで進む」であり、観測した海流が「東に速力４ノットの海流がある」であり、補正後の位置座標の予測結果が「北東に５ノットの速さで進む」となる。位置予測部１０８ａは、補正した位置座標を、予測位置座標として位置予測値データ記憶部１０９に記憶させる。

動き検出装置１００Ｄのハードウェア構成例を説明する。なお、実施の形態１と同一の構成の説明は省略する。
動き検出装置１００Ｄにおける周辺情報取得部１１９および位置予測部１０８ａは、図２Ａで示した処理回路１００ａ、または図２Ｂで示したメモリ１００ｃに格納されるプログラムを実行するプロセッサ１００ｂである。

次に、動き検出装置１００Ｄの位置予測部１０８ａの動作について説明する。
図２４は、実施の形態５に係る動き検出装置１００Ｄの位置予測部１０８ａの動作を示すフローチャートである。
図２４において、図８で示した実施の形態１のフローチャートと同一のステップには同一の符号を付し、説明を省略する。
位置予測部１０８ａは、船舶の位置座標を予測すると（ステップＳＴ４７）、周辺情報取得部１１９から入力された周辺情報を用いて補正する（ステップＳＴ１５１）。位置予測部１０８ａは、補正した船舶の予測位置座標と、時刻の組で構成される位置予測値データを作成する（ステップＳＴ４８ａ）。その後、位置予測部１０８ａは、ステップＳＴ４９以降の処理を行う。

以上のように、この実施の形態５によれば、監視対象範囲の天候を示す情報および移動体の移動に影響を与える要因に関する情報である周辺情報を取得する周辺情報取得部１１９を備え、位置予測部１０８ａは、取得された周辺情報を用いて、予測位置座標を補正するように構成したので、天候または工事情報等のリアルタイムな情報に基づいて予測位置座標を補正することができ、位置座標の予測精度を向上させることができる。これにより、不審な行動の検出精度を向上させることができる。具体的には、工事中の領域を迂回した船舶が正常な船舶と異なる航跡を移動したとして、誤って不審な動きであると誤って判定されるのを抑制することができる。

なお、上述した実施の形態５では、実施の形態１の動き検出装置１００に周辺情報取得部１１９および位置予測部１０８ａを適用する構成を示したが、実施の形態２から実施の形態４で示した動き検出装置１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃに適用してもよい。

上述した実施の形態１から実施の形態５では、移動体が船舶である場合を例に示したが、移動体が人である場合について説明する。
動き検出装置１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄが人の動きを検出する場合、観測データ取得部１０５は、観測装置２０２であるカメラが取得した画像データを取得する。位置算出部１０６は、画像データに画像処理を行うことにより、人の位置を算出する。位置算出部１０６は、算出した人の位置を位置観測値データとして位置観測値データ記憶部１０７に記憶させる。
なお、観測装置２０２がＧＰＳセンサである場合、観測データ取得部１０５は、人を識別するＩＤと、人の位置座標とを組み合わせた位置観測値データを直接取得することが可能である。その場合、位置算出部１０６は、位置観測値データの取得処理を省略する。
これにより、動き検出装置１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄは、不審者の検出に適用可能である。

次に、移動体が車両である場合について説明する。
動き検出装置１００,１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄが車両の動きを検出する場合、観測データ取得部１０５は、観測装置２０２である車両に搭載されたＧＰＳセンサが取得した位置情報を取得する。観測データ取得部１０５は、車両を識別するＩＤと、車両の位置座標とを組み合わせた位置観測値データを直接取得することが可能である。その場合、位置算出部１０６は、位置観測値データの取得処理を省略する。
これにより、動き検出装置１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄは、不審車両の検出に適用可能である。

上記以外にも、本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

この発明に係る技術は、船舶、人、または車両等の移動体の動きを検出し、不審船舶、不審者または不審車両等を検出するシステム等に適用するのが好ましい。

１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄ 動き検出装置、１０１，１０１ａ モデルパラメータ入力受付部、１０２，１０２ａ モデル作成部、１０３，１０３ａ 正規データ記憶部、１０４，１０４ａ 正規モデル記憶部、１０５ 観測データ取得部、１０６ 位置算出部、１０７ 位置観測値データ記憶部、１０８，１０８ａ 位置予測部、１０９ 位置予測値データ記憶部、１１０ 差分算出部、１１１ 差分データ記憶部、１１２ 不審度パラメータ入力部、１１３，１１３ａ 不審度算出部、１１４ 表示制御部、１１５ 観測値補正部、１１６ 補正観測値データ記憶部、１１７ 観測値整形部、１１８ 整形観測値データ記憶部、１１９ 周辺情報取得部。

Claims (6)

1. 監視対象範囲内に位置する正常な移動を行う正常移動体の時系列データである正規データから軌跡の特徴を学習し、監視対象の移動体の位置座標を入力した場合に、当該移動体の軌跡を予測して出力する第１の正規モデルを作成するモデル作成部と、
   前記監視対象範囲内に位置する前記移動体の観測データから前記移動体の位置座標を観測位置座標として算出する位置算出部と、
   前記位置算出部が算出した位置座標を、前記第１の正規モデルに入力し、予測された前記移動体の位置座標を予測位置座標として取得する位置予測部と、
   前記位置算出部が算出した観測位置座標と、前記位置予測部が取得した予測位置座標との差分を算出する差分算出部と、
   前記差分算出部が算出した前記差分が減少しているか否かを評価し、評価値から前記移動体の不審度を算出する不審度算出部と、
   を備え、
   前記不審度算出部は、さらに前記差分算出部が算出した前記差分の大きさ、および前記差分の累積値を評価して、前記差分が減少しているか否かの評価値、前記差分の大きさの評価値および前記差分の累積値の評価値から前記移動体の不審度を算出すること
   を特徴とする動き検出装置。
2. 前記不審度算出部は、前記位置算出部が算出した前記観測位置座標と、前記正規データとを比較し、前記観測位置座標に対応した軌跡が前記正規データに存在するか否か、および前記観測位置座標から算出される前記移動体の移動速度が許容範囲内であるか否かの判定結果と、前記評価値とに基づいて前記不審度を算出すること
   を特徴とする請求項１記載の動き検出装置。
3. 前記位置算出部が算出した前記観測位置座標が欠損している、または前記観測位置座標に外れ値が存在する場合に、前記観測位置座標に対応した軌跡と類似する前記正規データを用いて、前記観測位置座標が欠損している部分または前記観測位置座標の外れ値を補正する観測値補正部を備えたこと
   を特徴とする請求項１記載の動き検出装置。
4. 前記移動体が相互作用を受ける範囲内に位置する移動体を周辺移動体として検索し、前記移動体の観測位置座標と前記周辺移動体の観測位置座標とを紐付ける観測値整形部を備え、
   前記モデル作成部は、当該移動体の位置座標および前記周辺移動体の位置座標を入力した場合に、前記移動体の軌跡を予測して出力する第２の正規モデルを作成し、
   前記位置予測部は、前記観測値整形部が紐付けた前記移動体の観測位置座標と前記周辺移動体の観測位置座標とを、前記第２の正規モデルに入力し、前記移動体の位置座標を予測し前記予測位置座標を取得すること
   を特徴とする請求項１記載の動き検出装置。
5. 前記監視対象範囲の天候を示す情報および前記移動体の移動に影響を与える要因に関する情報である周辺情報を取得する周辺情報取得部を備え、
   前記位置予測部は、前記周辺情報取得部が取得した周辺情報を用いて、取得した前記予測位置座標を補正すること
   を特徴とする請求項１記載の動き検出装置。
6. モデル作成部が、監視対象範囲内に位置する正常な移動を行う正常移動体の時系列データである正規データから軌跡の特徴を学習し、監視対象の移動体の位置座標を入力した場合に、当該移動体の軌跡を予測して出力する第１の正規モデルを作成するステップと、
   位置算出部が、前記監視対象範囲内に位置する前記移動体の観測データから前記移動体の位置座標を観測位置座標として算出するステップと、
   位置予測部が、前記算出された位置座標を、前記第１の正規モデルに入力し、予測された前記移動体の位置座標を予測位置座標として取得するステップと、
   差分算出部が、前記算出された観測位置座標と、前記取得された予測位置座標との差分を算出するステップと、
   不審度算出部が、前記算出された差分が減少しているか否かを評価し、評価値から前記移動体の不審度を算出するステップと、
   を備え、
   前記不審度算出部は、さらに前記差分算出部が算出した前記差分の大きさ、および前記差分の累積値を評価して、前記差分が減少しているか否かの評価値、前記差分の大きさの評価値および前記差分の累積値の評価値から前記移動体の不審度を算出すること
   を特徴とする動き検出方法。

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