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1. (WO2013160688) ABNORMAL OBJECT TRACK DETERMINATION USING A GAUSSIAN PROCESSES BASED VARIATIONAL BAYES EXPECTATION MAXIMISATION
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2013/160688    International Application No.:    PCT/GB2013/051062
Publication Date: 31.10.2013 International Filing Date: 26.04.2013
IPC:
G06N 7/00 (2006.01), G08B 13/196 (2006.01)
Applicants: BAE SYSTEMS PLC [GB/GB]; 6 Carlton Gardens London SW1Y 5AD (GB)
Inventors: BARR, Jordi, McGregor; (GB).
THUEUX, Yoann, Paul Georges; (GB).
GOODALL, Mark, Robert; (GB)
Agent: BAE SYSTEMS PLC, GROUP IP DEPT; PO Box 87 Farnborough Aerospace Centre Farnborough Hampshire GU14 6YU (GB)
Priority Data:
1207704.6 28.04.2012 GB
Title (EN) ABNORMAL OBJECT TRACK DETERMINATION USING A GAUSSIAN PROCESSES BASED VARIATIONAL BAYES EXPECTATION MAXIMISATION
(FR) DÉTERMINATION DE TRAJECTOIRE D'OBJET ANORMALE PAR UTILISATION D'UNE MAXIMISATION D'ANTICIPATION DE BAYES SUJETTE À DES VARIATIONS BASÉE SUR DES TRAITEMENTS GAUSSIENS
Abstract: front page image
(EN)Methods and apparatus for determining whether a provided object track (24) is abnormal, an object track (24) being a set of values of a physical property of an object (2)measured over a period of time, the method comprising: providing a model comprising one or more functions (26), each function (26) being representative of an object track (24) that is defined to be normal;assigning the provided object track (24) to a function (26); and comparing the provided object track (24) to the assigned function (26) to determine whether that object track (24) is abnormal. Providing the model comprises: for each of a plurality of objects (2), determining an object track (24),wherein the determined object tracks (24) are defined as normal object tracks (24); and using the determined tracks (24), performing a Gaussian Processes based Variational Bayes Expectation Maximisation process to learn the one or more functions (26).
(FR)La présente invention concerne des procédés et un appareil de détermination permettant de savoir si une trajectoire d'objet (24) fournie est anormale, une trajectoire d'objet (24) étant un ensemble de valeurs d'une propriété physique d'un objet (2) mesurées sur une période de temps. Selon l'invention, le procédé fait appel : à l'utilisation d'un modèle comprenant une ou plusieurs fonctions (26), chaque fonction (26) étant représentative d'une trajectoire d'objet (24) qui est définie comme étant normale ; à l'affectation de la trajectoire d'objet (24) fournie à une fonction (26) ; et à la comparaison de la trajectoire d'objet (24) fournie à la fonction (26) affectée pour déterminer si la trajectoire d'objet (24) est anormale. L'utilisation du modèle fait appel : pour chacun de plusieurs objets (2), à la détermination d'une trajectoire d'objet (24), les trajectoires d'objet (24) déterminées étant définies comme étant des trajectoires d'objet (24) normales ; et à l'utilisation des trajectoires (24) déterminées, en effectuant un traitement de maximisation d'anticipation de Bayes sujette à des variations basée sur des traitements gaussiens pour apprendre la ou les fonctions (26).
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)