异常检测装置以及异常检测方法制造方法及图纸

异常检测装置具备：模型存储部，存储将成为基准的时间序列数据状态模型化的标准时间序列模型数值参数和将各状态的持续时间模型化的标准过渡时间模型数值参数；时间序列数据输入部，接受成为异常检测的对象的时间序列数据的输入；状态估计部，对成为异常检测的对象的时间序列数据进行基于标准时间序列模型数值参数的状态估计，来估计各数据点的状态变量；异常度计算部，使用标准过渡时间模型数值参数和状态估计部估计出的各数据点的状态变量来算出各数据点当中从给定的状态向其他状态的过渡所需的所需时间的异常度；和异常度输出部，将异常度作为每个经过时间的延迟度，进行图表化并输出。能在时间序列数据上进行考虑了所需时间异常的异常检测。

【技术实现步骤摘要】
异常检测装置以及异常检测方法
本专利技术涉及异常检测装置以及异常检测方法。
技术介绍
在专利文献1中公开了“一种异常检测方法，具有：距离算出步骤，在将所述标准时间序列数据算出步骤算出的标准时间序列数据配置在一轴、将所述异常检测对象数据取得步骤中取得的对象时间序列数据配置在另一轴的DTW标记中，算出该标准时间序列数据与该对象时间序列数据之间的距离；和异常数据点检测步骤，将在该时间序列数据中所述距离算出步骤中算出的距离比预先规定的基准大的点检测为异常”。现有技术文献专利文献专利文献1：JP特开2009-245228号公报上述的专利文献1中，为了检测时间序列数据的异常，系统通过用DTW(DynamicTimeWarping：动态时间伸缩法)对标准时间序列数据和对象时间序列数据进行时间伸缩来求取双方的数据间的匹配点，算出距离并进行合计，由此来测量异常的程度，进行是否异常的判定。由此能将时间上的偏移置之度外地进行比较。其反面，变得难以检测所需时间异常(某动作的延迟等)。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供能在时间序列数据上进行考虑了延迟、提前等所需时间异常的异常检测的技术。本申请包含多种解决上述课题的至少一部分的手段，若举出其示例，则如以下那样。本专利技术的一方案是异常检测装置，具备：模型存储部，其存储将成为基准的时间序列数据状态模型化的标准时间序列模型数值参数和将各状态的持续时间模型化的标准过渡时间模型数值参数；时间序列数据输入部，其接受成为异常检测的对象的时间序列数据的输入；状态估计部，其对成为上述异常检测的对象的时间序列数据进行基于上述标准时间序列模型数值参数的状态估计，来估计各数据点的状态变量；异常度计算部，其使用上述标准过渡时间模型数值参数和上述状态估计部估计出的上述各数据点的状态变量来算出上述各数据点当中从给定的状态向其他状态的过渡所需的所需时间的异常度；和异常度输出部，其将上述异常度作为每个经过时间的延迟度，进行图表化并输出。专利技术的效果根据本专利技术，能提供能在时间序列数据上进行考虑了所需时间异常的异常检测的技术。上述以外的课题、结构以及效果通过以下的实施方式的说明而变得清晰。附图说明图1是表示第一实施方式中的所需时间异常检测部的示例的概要的图。图2是表示标准时间序列模型数值参数存储部的初始概率表的示例的图。图3是表示标准时间序列模型数值参数存储部的输出概率表的示例的图。图4是表示标准时间序列模型数值参数存储部的过渡概率表的示例的图。图5是表示标准过渡时间模型数值参数存储部的过渡时间表的示例的图。图6是表示异常度计算部的异常度存储表的示例的图。图7是表示平滑化处理的效果的示例的图。图8是表示异常度输出画面(峰值列表)的示例的图。图9是表示异常度输出画面(延迟时间点估计)的示例的图。图10是表示异常度输出画面(延迟程度)的示例的图。图11是表示第二实施方式中的所需时间异常检测部的示例的概要的图。图12是表示第三实施方式中的所需时间异常检测部的示例的概要的图。图13是表示匹配运算的结果的示例的图。图14是表示第四实施方式中的所需时间异常检测系统的示例的图。图15是表示第四实施方式中的作业异常检测系统的结构例的图。图16是表示第五实施方式中的所需时间异常检测系统的示例的图。图17是表示第五实施方式中的骨骼辨识处理的示例的图。图18是表示第六实施方式中的所需时间异常检测系统的示例的图。图19是表示第七实施方式中的异常度输出部的结构例的图。图20是表示异常度输出画面(作业对照)的示例的图。附图标记的说明100异常度计算部101状态估计部102模型存储部103时间序列数据输入部104异常度输出部105时间戳取得部108所需时间异常检测部。具体实施方式以下的实施方式中为了方便，在有需要时会分割成多个部分或实施方式来进行说明，除了特别明示的情况以外，它们相互并非无关系，一方处于另一方的一部分或全部的变形例、详细、补充说明等关系。另外，在以下的实施方式中，在提及要素的数量等(包含个数、数值、量、范围等)的情况下，除了特别明示的情况以及原理上明确限定在特定的数的情况等以外，都不限定在该特定的数，可以是特定的数以上，也可以是以下。进而，在以下的实施方式中，其构成要素(还包含要素步骤等)除了特别明示的情况以及原理上认为明确必须的情况等以外，不一定是必须的，这点不言自明。同样地，在以下的实施方式中，在提及构成要素等的形状、位置关系等时，除了特别明示的情况以及原理上认为明确不是这样的情况等以外，实质包含与其形状等近似或类似的形状等。这对上述数值以及范围也同样。另外，在用于说明实施方式的全图中，对相同构件原则上标注相同附图标记，省略其重复的说明。以下使用附图来说明本专利技术的各实施方式。DTW(DynamicTimeWarping，动态时间伸缩)能以匹配运算这样的上位概念表征。在本实施方式中，将进行时间序列数据的时间伸缩、算出匹配点的手法设为匹配运算。在伴随时间伸缩而标准时间序列数据和对象时间序列数据中的变化的速度不同的情况下，匹配运算也能求取匹配点。一般，标准时间序列数据和匹配运算分别能以标准时间序列模型和状态估计这样的上位概念表征。在此，状态估计是将时间序列数据作为输入，使用数值参数来估计与各数据点对应的状态变量的运算方法，将所用的数值参数和运算方法作为标准时间序列模型。匹配运算将标准时间序列数据的各数据点作为不同的状态来处置，在使被给予的对象时间序列数据的各数据点与其的某一个进行匹配这样的意义上，能认为是状态估计的一种。但在过渡时间中能看到延迟等异常的情况下，不能将其检测为异常。因此，在本专利技术所涉及的实施方式中，新导入表现各状态的标准的过渡时间的标准过渡时间模型。对于算出对象时间序列数据的异常度的任意的从数据点A到数据点B的区间，根据从针对对象时间序列数据的状态估计的结果取得的对象区间中所含的状态、和参考标准过渡时间模型得到的各状态的过渡时间分布，来算出关于区间的过渡时间分布或其代表值。算出对象时间序列数据中的从数据点A到数据点B的区间过渡时间不适合区间过渡时间分布的程度、或过渡时间与区间过渡时间分布的代表值的差异，来作为异常度。[第一实施方式]图1是表示第一实施方式中的所需时间异常检测部的示例的概要的图。在此，通过时间序列数据输入部103而接受输入的时间序列数据设为从得到数据点的时间点起按照经过时间顺序多个相连的数据。将表征得到数据点的时间点的变量设为时间戳，将表征在数据点测定的值的变量设为数据值。将使数据值和时间戳分别按照时间顺序排列的序列设为数据值序列、时间戳序列，能由这两者保持、表现时间序列数据。但是，在时间序列数据的表现中，使用时间戳序列并非必须，在数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常检测装置，其特征在于，具备：/n模型存储部，其存储将成为基准的时间序列数据状态模型化的标准时间序列模型数值参数和将各状态的持续时间模型化的标准过渡时间模型数值参数；/n时间序列数据输入部，其接受成为异常检测的对象的时间序列数据的输入；/n状态估计部，其对成为所述异常检测的对象的时间序列数据进行基于所述标准时间序列模型数值参数的状态估计，估计各数据点的状态变量；/n异常度计算部，其使用所述标准过渡时间模型数值参数和所述状态估计部估计出的所述各数据点的状态变量来算出所述各数据点当中从给定的状态向其他状态过渡所需的所需时间的异常度；和/n异常度输出部，其将所述异常度作为每个经过时间的延迟度，进行图表化并输出。/n

【技术特征摘要】
20190312 JP 2019-0447981.一种异常检测装置，其特征在于，具备：
模型存储部，其存储将成为基准的时间序列数据状态模型化的标准时间序列模型数值参数和将各状态的持续时间模型化的标准过渡时间模型数值参数；
时间序列数据输入部，其接受成为异常检测的对象的时间序列数据的输入；
状态估计部，其对成为所述异常检测的对象的时间序列数据进行基于所述标准时间序列模型数值参数的状态估计，估计各数据点的状态变量；
异常度计算部，其使用所述标准过渡时间模型数值参数和所述状态估计部估计出的所述各数据点的状态变量来算出所述各数据点当中从给定的状态向其他状态过渡所需的所需时间的异常度；和
异常度输出部，其将所述异常度作为每个经过时间的延迟度，进行图表化并输出。


2.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
所述异常检测装置具备：
时间戳取得部，其从成为所述异常检测的对象的时间序列数据取得时间戳，
所述异常度计算部使用所述标准过渡时间模型数值参数、所述状态估计部估计出的所述各数据点的状态变量和所述时间戳来算出从各状态向其他状态的过渡所需的所需时间的异常度。


3.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
所述标准时间序列模型数值参数和所述标准过渡时间模型数值参数在所述模型存储部中分别被存储了多个，
所述状态估计部将进行了基于多个所述标准时间序列模型数值参数的状态估计的结果合并来估计所述状态变量。


4.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
所述异常检测装置具备：
标准时间序列模型估计部，其使用转交来的单一或多个标准时间序列数据来估计单一或多个标准时间序列模型的数值参数，并将其作为所述标准时间序列模型数值参数存储到所述模型存储部。


5.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
所述异常检测装置具备：
标准过渡时间模型估计部，其算出转交来的单一或多个标准时间序列数据中从特定的状态开始起到过渡到下一状态为止的过渡时间，并将其作为所述标准过渡时间模型数值参数存储到所述模型存储部。


6.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
所述时间序列数据输入部接受从取得位置的变化量的传感器输出的时间序列数据的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：西纳修一，矢崎彻，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本;JP