JP2006320290A - 個体状態推定システム、個体状態推定方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】近傍に存在する他の個体から測定した情報を用いて、より高い精度で個体の状態を推定する。
【解決手段】センサノード1は、他センサノードを検出する検出手段と、個体の状態情報を測定する測定手段と、測定した状態情報と検出した他センサノードの識別情報とをサーバに送信する送信手段とを有する。サーバ3は、個体各々の状態情報を時系列に記憶する個体情報記憶手段と、センサノードから自センサノードの状態情報および他センサノードの識別情報を受信し、個体情報記憶手段に記憶する受信手段と、受信した他センサノードの識別情報に対応する状態情報を個体情報記憶手段から検索する検索手段と、検索手段が検索した他センサノードの状態情報と、受信手段が受信した自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別する判別手段とを有する。
【選択図】 図1
【解決手段】センサノード1は、他センサノードを検出する検出手段と、個体の状態情報を測定する測定手段と、測定した状態情報と検出した他センサノードの識別情報とをサーバに送信する送信手段とを有する。サーバ3は、個体各々の状態情報を時系列に記憶する個体情報記憶手段と、センサノードから自センサノードの状態情報および他センサノードの識別情報を受信し、個体情報記憶手段に記憶する受信手段と、受信した他センサノードの識別情報に対応する状態情報を個体情報記憶手段から検索する検索手段と、検索手段が検索した他センサノードの状態情報と、受信手段が受信した自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別する判別手段とを有する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、動物などの個体の状態を測定および推定する技術に関する。
牛や馬などの家畜(動物)の健康状態を監視するために、家畜に温度計や万歩計(登録商標)を装着し、家畜の健康状態を監視することが行われている。例えば、非特許文献1では、乳牛に万歩計(登録商標)を装着し、単位時間当たりの平均歩数を算出することにより発情した乳牛を発見するIT発情早期発見システムが記載されている。
"IT発情早期発見システム"、[online]、[平成17年5月10日検索]、インターネット<URL:http://www.geocities.jp/brown1521/it.htm>
"IT発情早期発見システム"、[online]、[平成17年5月10日検索]、インターネット<URL:http://www.geocities.jp/brown1521/it.htm>
非特許文献1のIT発情早期発見システムでは、乳牛毎に単位時間当たりの平均歩数を算出し、発情した乳牛を発見する。しかしながら、群れの中で生活する家畜は、同じ群れに存在する他の家畜の影響を受ける場合が多い。
例えば、ある家畜(個体)が激しい運動を行っていることを検知した場合において、他の家畜と一緒に当該家畜が移動している場合と、他の家畜は静止しているのに当該家畜のみが運動している場合と、では状況が異なる。すなわち、前者の場合は、激しい運動を検知した場合であっても、群れの他の家畜とともに運動しているため正常な運動であると判別すべきである。一方、後者の場合は、例えば苦痛など何らかの異常による運動であると判別すべきである。このように、群れの中で生活する家畜などは、対象となる家畜のみの測定情報だけでは、家畜の状態を推定することが困難な場合がある。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、近傍に存在する他の個体から測定した情報を用いて、より高い精度で個体の状態を推定することにある。
上記課題を解決するために、例えば、本発明では、個体の状態を推定する個体状態推定システムであって、前記個体各々に装着され当該個体の状態を測定するセンサノードと、前記個体の状態を推定するサーバと、を有する。そして、センサノード各々は、所定の通信範囲内の他センサノードを検出する検出手段と、前記個体の状態情報を測定する測定手段と、前記測定手段が測定した状態情報と、前記検出手段が検出した前記他センサノードの識別情報とを、前記サーバに送信する送信手段と、を有する。そして、サーバは、前記個体各々の状態情報を、時系列に記憶する個体情報記憶手段と、前記センサノード各々から、自センサノードの状態情報および前記他センサノードの識別情報を受信し、前記個体情報記憶手段に記憶する受信手段と、前記受信手段が受信した他センサノードの識別情報に対応する状態情報を、前記個体情報記憶手段から検索する検索手段と、前記検索手段が検索した他センサノードの状態情報と、前記受信手段が受信した自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別する判別手段と、を有する。
本発明により、近傍に存在する他の個体から測定した情報を用いて、より高い精度で個体の状態を推定することができる。
以下、本発明の第1の実施の形態について説明する。
図1は、本発明の第1の実施形態が適用された個体状態推定システムの全体構成図である。
図示する個体状態推定システムは、複数のセンサノード1と、少なくとも1つの無線送受信機2と、サーバ3と、を有する。各センサノード1は、各個体にそれぞれ装着される。そして、センサノード1は、装着された個体の状態をセンシング(測定、計測、感知)し、サーバ3に送信する。なお、本実施形態における個体は、牛、馬、豚、羊などの家畜、犬や猫などのペット、などの動物が考えられる。
センサノード1は、図示するように、状態測定部11と、ノード検出部12と、通信部13と、記憶部14とを有する。状態測定部11は、各種のセンサ(温度センサ、脈拍センサなど)を用いて、当該センサノード1が装着された個体の少なくとも1つの状態情報をセンシングする。状態情報は、個体の状態を評価するための指標であって、例えば、体温、脈拍、運動量、肺活量などが考えられる。
ノード検出部12は、赤外線センサまたは電磁界検出センサなどを用いて、当該センサノード1から所定の範囲内に存在する他のセンサノード(以下、「近傍の他センサノード」)を検出する。通信部13は、無線送受信機2を介してサーバ3と、または、近傍に存在する他センサノードとデータの送受信を行う。記憶部14には、必要に応じて、状態測定部11が測定した個体の状態情報(センシング値)、ノード検出部12が検出した他センサノードID(識別情報)などが記憶される。
無線送受信機2は、サーバ3と接続され、サーバ3の制御によりセンサノード1と無線でデータの送受信を行う。無線送受信機2は、アンテナと、通信用モジュールと、サーバ3との接続インタフェースと、を有する。なお、無線送受信機2とサーバ3とは、LAN(Local Area Network)、またはシリアルインターフェースなどにより接続されるものとする。
サーバ3は、各センサノード1が測定した個体の状態情報(センシング値)を収集し、個体の状態を推定する。サーバ3は、受信部31と、群検索部32と、状態判別部33と、記憶部35とを有する。受信部31は、無線送受信機2を介して各センサノード1から状態情報を収集し、記憶部35の状態情報テーブル36に記憶する。
群検索部32は、所定のセンサノード1の近傍に存在する他センサノード(すなわち、同じ群れに存在する他の個体)の状態情報を、状態情報テーブル36から検索する。状態判別部33は、近傍の他センサノード(同じ群れの個体)の状態情報を用いて、個体の状態(例えば、正常、異常)を判別する。
記憶部35には、状態情報テーブル36が記憶されている。状態情報テーブル36は、各センサノード1が測定した各個体の情報が記憶されたテーブルである。なお、状態情報テーブル36については後述する。
次に、センサノード1およびサーバ3のハードウェアについて説明する。
図2は、センサノード1のハードウェア構成の一例を示した図である。センサノード1は、バッテリで駆動し、状態測定用センサ81と、近傍に存在する他センサノードを検出するノード検出用センサ82と、CPU83と、メモリ84と、無線通信モジュール85と、を有する。
図示する状態測定用センサ81は、例えば、体温を測定する温度センサ、脈拍を測定する脈拍センサ、運動量を測定する運動量センサ、またはこれらを組み合わせた複合センサなどである。ノード検出用センサ82は、赤外線センサまたは電磁界検出センサなどであって、近傍の他センサノードを検出する。
CPU83は、状態測定用センサ81、ノード検出用センサ82、メモリ84および無線通信モジュール85を制御する。すなわち、CPU83がメモリ84に記憶された所定のプログラムを実行することにより、センサノード1の各機能が実現される。なお、センサノード1の記憶部14には、メモリ84が用いられる。無線通信モジュール85は、無線通信により、無線送受信機2および他センサノードと通信する。無線通信としては、無線LAN、小電力無線、微弱無線、ZIGBEE、BLUETOOTHなどを利用することできる。なお、これらの無線通信の場合、通信距離は数mから数十mである。
図3は、サーバ3のハードウェア構成の一例を示した図である。
サーバ3は、図示すように、CPU91と、メモリ92と、外部記憶装置93と、インタフェース装置94と、これらの各装置を接続するバス95と、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。インタフェース装置94は、無線送受信機2と接続するため装置であって、例えば、シリアルポート、パラレルポート、LANポート、USBポート、CFカードスロットなどを用いることができる。
このコンピュータシステムにおいて、CPU91がメモリ92上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、サーバ3の各機能が実現される。なお、サーバ3の記憶部35には、メモリ92または外部記憶装置93が用いられる。また、サーバ3は、図示しない入力装置および出力装置を備えることとしてもよい。
次に、近傍に存在する他センサノードの検出処理について説明する。
図4は、センサノード1の通信範囲を模式的に示した図である。各センサノード1のノード検出部12は、所定の距離の範囲に存在する(いわゆる近傍の)他センサノード1を検出することができる。すなわち、ノード検出部12は、所定のタイミングで定期的に、自身のセンサノードIDを送信する。また、ノード検出部12は、近傍に存在する他センサノードが所定のタイミングで送信した、当該他センサノードのセンサノードIDを受信する。これにより、各センサノード1は、自センサノードの近傍に存在する他センサノードを認識し、近傍の他センサノードとデータの送受信を行うことができる。
なお、本実施形態では、各センサノード1は、家畜などの個体に装着されている。したがって、所定のセンサノード1が検出した近傍の他センサノードは、例えば同じ群れの中に存在する個体に装着されたセンサノードであると考えられる。
図示する例では、センサノードA1aを中心とする円8aが、センサノードA1aの通信到達範囲を示している。すなわち、センサノードA1aは、センサノードB1b、センサノードC1cおよびセンサノードD1dからセンサノードIDを受信し、これらのセンサノード1b、1c、1dを近傍の他センサノードとして検出する。
また、図示するセンサノードB1bは、センサノードA1aおよびセンサノードC1cからセンサノードIDを受信し、これらのセンサノード1a、1cを近傍の他センサノードとして検出する。また、図示するセンサノードC1cは、センサノードA1aおよびセンサノードB1bからセンサノードIDを受信し、これらのセンサノード1a、1bを近傍の他センサノードとして検出する。また、図示するセンサノードD1dは、センサノードA1aからセンサノードIDを受信し、センサノードA1aを近傍の他センサノードとして検出する。
そして、各センサノード1は、検出した他センサノードIDを、自センサノード1が測定した状態情報(センシング値)および自センサノードIDとともに、無線送受信機2を介してサーバ3に送信する。
なお、各センサノード1は、中継機能を有し、近傍の他センサノードを中継して他センサノードID等を無線送受信機2に送信することとしてもよい。具体的には、図示するセンサノードD1dの通信到達範囲8dには、いずれの無線送受信機2a、2bも存在しない。この場合、センサノードD1dは、センサノードA1aおよびセンサノードB1bを中継して他センサノードID等を、無線送受信機2に送信することとしてもよい。
次に、サーバ3の記憶部35に記憶された状態情報テーブル36について説明する。
図5は、状態情報テーブル36の一例を示す図である。状態情報テーブル36は、自センサノードID361と、時刻362と、各種の状態情報363〜365と、他センサノードID366とを有する。
自センサノードID361には、状態情報363〜365を測定したセンサノード1のセンサノードIDが設定される。時刻362には、センサノード1が状態情報を測定した時刻が設定される。図示する状態情報テーブル36の場合、状態情報としては、体温363と、脈拍364と、運動量365とを有するものとする。他センサノードID366には、自センサノードID361のセンサノード1が検出(受信)した近傍の他センサノードIDが設定される。
サーバ3の受信部31は、所定のタイミングで、各センサノード1から状態情報テーブルに示した各データを受信し、自センサノードID毎に時系列に状態情報テーブル36に記憶する。
次に、個体状態推定システムの状態推定処理について説明する。
図6は、状態推定処理の処理フロー図である。まず、各センサノード1のノード検出部12は、所定のタイミングで定期的に、自センサノードIDを送信する。また、ノード検出部12は、近傍(通信到達範囲内)に存在する他センサノードが所定のタイミングで送信した他センサノードIDを受信する。このようにして、ノード検出部12は、近傍に存在する他センサノードを検出する(S11)。
そして、各センサノード1の通信部13は、状態メッセージを、無線送受信機2を介してサーバ3に送信する(S12)。状態メッセージには、自センサノード1の自センサノードIDと、状態測定部11が測定した環境情報(センシング値)と、測定した時刻と、ノード検出部12が検出した他センサノードIDとが含まれる。なお、状態測定部11は、所定のタイミングで当該センサノード1が装着された個体の状態情報(体温、脈拍、運動量など)を測定(センシング)するものとする。
なお、通信部13は、無線送受信機2に状態メッセージを直接送信できない場合、近傍に存在する他センサノードを中継して、状態メッセージを無線送受信機2に送信することとしてもよい。
そして、サーバ3の受信部31は、無線送受信機2を介して、各センサノード1から状態メッセージを受信し、状態情報テーブル36(図5参照)に記憶する(S13)。そして、群検索部32は、状態情報テーブル36を参照し、センサノード毎に、自センサノードの時系列の環境情報と、他センサノードの時系列の環境情報(平均値)と、を検索(算出)する(S14)。
すなわち、群検索部32は、状態情報テーブル36から所定の自センサノードID361のレコードを、所定の時刻362から一定期間遡って、時系列に抽出する。そして、群検索部32は、抽出した各レコードの中から、当該自センサノードIDの環境情報を、時系列に特定する。
また、群検索部32は、時系列に抽出したレコード毎に、他センサノードID366に設定された他センサノード各々が測定した環境情報を、状態情報テーブル36から検索する。なお、群検索部32は、状態情報テーブル36から他センサノードの環境情報を検索する際に、各レコードに設定された時刻362と同時刻の他センサノードの環境情報を検索する。そして、群検索部32は、検索した各他センサノードの環境情報の平均値を算出する。なお、環境情報が、体温、脈拍など複数存在する場合は、群検索部32は、各種別(体温、脈拍など)毎に、平均値を算出する。時系列に抽出したレコード毎に他センサノードの状態情報の平均値を算出することにより、群検索部32は、他センサノードの環境情報の平均値を時系列に取得することができる。
そして、状態判別部33は、自センサノードの時系列の環境情報と、他センサノードの時系列の環境情報(平均値)と、に基づいて、自センサノードが装着された個体の状態を判別する(S15)。すなわち、状態判別部33は、以下に説明する状態推定式に、自センサノードの時系列の環境情報と、他センサノードの時系列の環境情報(平均値)とを入力し、自センサノードの個体の状態が、正常な状態か、または異常な状態かを判別する。なお、異常な状態の場合、状態判別部33は、警告メッセージやアラームなどを、サーバ3の出力装置に出力することとしてもよい。
次に、状態推定式について説明する。
状態推定式は、個体のセンサノード1(自センサノード)の時系列の環境情報と、近傍(同じ群れ等)の個体の他センサノードの時系列の環境情報(平均値)とを用いて、個体の状態を判別する計算式である。
図7は、状態推定式を用いて個体の状態を判別する処理の一例を、模式的に示した図である。図7に示す個体の状態71は、群検索部32が検索した自センサノードの時系列な環境情報をグラフ化したものである。また、近傍の個体の平均72は、群検索部32が算出した他センサノードの時系列な環境情報(平均値)をグラフ化したものである。
そして、状態判別部33は、個体の状態71に示す(k+1)期間の体温(a(t-k),・・・,a(t))、脈拍(b(t-k),・・・,b(t))、運動量(c(t-k),・・・,c(t))を、状態推定式73に入力する。また、状態判別部33は、近傍の個体の平均72に示す(k+1)期間の体温(an(t-k),・・・,an(t))、脈拍(bn(t-k),・・・,bn(t))、運動量(cn(t-k),・・・,cn(t))を、状態推定式73に入力する。
図7に示す場合、以下の状態推定式を用いることが考えられる。
f(a(t-k),・・・,a(t),b(t-k),・・・,b(t),c(t-k),・・・,c(t),an(t-k),・・・,an(t),bn(t-k),・・・,bn(t),cn(t-k),・・・,cn(t)) 計算式1
計算式1の状態推定式は、「a(t-k),・・・,a(t),b(t-k),・・・,b(t),c(t-k),・・・,c(t),an(t-k),・・・,an(t),bn(t-k),・・・,bn(t),cn(t-k),・・・,cn(t)」の関数である。そして、状態推定式は、時刻tにおいて対象となる個体の状態が正常な場合は所定の値(例えば「0」)、また、異常な場合は他の所定の値(例えば「1」)を出力するものとする。
計算式1の状態推定式は、「a(t-k),・・・,a(t),b(t-k),・・・,b(t),c(t-k),・・・,c(t),an(t-k),・・・,an(t),bn(t-k),・・・,bn(t),cn(t-k),・・・,cn(t)」の関数である。そして、状態推定式は、時刻tにおいて対象となる個体の状態が正常な場合は所定の値(例えば「0」)、また、異常な場合は他の所定の値(例えば「1」)を出力するものとする。
なお、線形方程式を用いた計算式1の状態推定式としては、例えば以下の式が考えられる。
pk*a(t-k)+・・・+p0*a(t)+qk*b(t-k)+・・・+q0*b(t)+rk*c(t-k)+r0*c(t)+sk*an(t-k)+・・・+s0*an(t)+uk*bn(t-k)+・・・+u0*bn(t)+vk*cn(t-k)+・・・+v0*cn(t)≦0の場合「0」
pk*a(t-k)+・・・+p0*a(t)+qk*b(t-k)+・・・+q0*b(t)+rk*c(t-k)+r0*c(t)+sk*an(t-k)+・・・+s0*an(t)+uk*bn(t-k)+・・・+u0*bn(t)+vk*cn(t-k)+・・・+v0*cn(t)>0の場合「1」 計算式2
計算式2に示す状態推定式の場合、「pk」、「qk」、「rk」、「sk」、「uk」および「vk」が、パラメータであって、実数の係数である。
pk*a(t-k)+・・・+p0*a(t)+qk*b(t-k)+・・・+q0*b(t)+rk*c(t-k)+r0*c(t)+sk*an(t-k)+・・・+s0*an(t)+uk*bn(t-k)+・・・+u0*bn(t)+vk*cn(t-k)+・・・+v0*cn(t)>0の場合「1」 計算式2
計算式2に示す状態推定式の場合、「pk」、「qk」、「rk」、「sk」、「uk」および「vk」が、パラメータであって、実数の係数である。
そして、このような状態推定式は、ニューラルネットまたはサポートベクトルマシンを用いてあらかじめ作成され、サーバ3の記憶部35に記憶されているものとする。状態推定式の作成方法としては、まず、次の情報を収集する。すなわち、対象となる個体が正常な状態においてセンサノードが測定した時系列な環境情報と、対象となる個体が異常な状態においてセンサノードが測定した時系列な環境情報と、対象となる個体の近傍に存在する他センサノードが測定した時系列な環境情報の平均値と、を収集する。そして、所定の期間の時系列な各情報から、正常または異常を的確に出力するように、状態推定式のパラメータを調整する。
なお、ニューラルネットまたはサポートベクトルマシンを用いた状態推定式の作成については、以下の文献に記載されている。
R.O.Duda,P.E.Hart,and D.G.Stork 著,「パターン識別」,Jhon Wiley & Sons,2001
また、各個体に共通して用いられる1つの状態推定式を作成する場合であっても、あるいは、個体ごと複数の状態推定式を作成する場合であってもよい。
また、各個体に共通して用いられる1つの状態推定式を作成する場合であっても、あるいは、個体ごと複数の状態推定式を作成する場合であってもよい。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。
本実施形態の個体状態推定システムでは、図1に示す第1の実施形態と、以下の点において異なる。すなわち、本実施形態のセンサノード1は、ノード検出部12を有しない。すなわち、本実施形態のセンサノード1は、近傍に存在する他センサノードを検出しない。したがって、本実施形態のセンサノード1は、他センサノードIDを含まない状態メッセージを、近傍に存在する無線送受信機2に送信する。
また、本実施形態の個体状態推定システムでは、複数の無線送受信機2を有し、個体が移動可能な領域全てをカバーできるように配置されているものとする。すなわち、個体に装着されたセンサノード1は、常時、いずれかの無線送受信機2と通信することができるものとする。また、本実施形態の無線送受信機2は、各センサノード1から送信された状態メッセージに、自身の無線送受信機2のIDを付加してサーバ3に送信する。
また、本実施形態のサーバ3の群検索部32は、状態メッセージに付加された無線送受信機IDに基づいて、近傍の他センサノードを特定するものとする。
次に、本実施形態におけるセンサノードの通信処理について説明する。
図8は、本実施形態におけるセンサノード1の通信範囲を模式的に示した図である。本実施形態では、個体が移動可能な領域全てをカバーできるように、複数の無線送受信機2が配置されている。図示する例では、センサノードA1aおよびセンサノードB1bは、無線受信機X2xと通信が可能なことを示している。また、センサノードC1cは無線受信機Y2yと、センサノードD1dは無線受信機Y2yおよび無線受信機Z2zと、センサノードE1eは無線受信機Z2zと通信が可能なことを示している。
次に、本実施形態における状態推定処理について説明する。
図9は、本実施形態の状態推定処理の処理フロー図である。まず、センサノード1の通信部13は、所定のタイミングで定期的に、状態メッセージを送信(発信)する(S21)。状態メッセージには、センサノード1の自センサノードIDと、状態測定部11が測定した環境情報(センシング値)と、測定した時刻と、が含まれる。なお、状態測定部11は、所定のタイミングで当該センサノード1が装着された個体の状態情報(体温、脈拍、運動量など)を測定(センシング)するものとする。
そして、センサノード1と通信可能な近傍の無線送受信機2は、センサノード1が送信した状態メッセージを受信する。そして、無線送受信機2は、受信した状態メッセージに自身の無線送受信機IDを付加し、無線送受信機IDを付加した状態メッセージをサーバ3送信する(S22)。
そして、サーバ3の受信部31は、無線送受信機2から無線送受信機IDが付加された状態メッセージを受信する(S23)。そして、群検索部32は、状態メッセージの無線送受信機IDに基づいて、各状態メッセージを送信したセンサノード1の近傍の他センサノードを特定する(S24)。すなわち、群検索部32は、同じ無線送受信機IDが付加された受信メッセージは、近傍に存在するセンサノード1から送信されたものと判別する。以下に、群検索部32が行う他センサノードの特定を、図10および図11を用いて具体的に説明する。
図10は、無線送受信機2がサーバ3に送信する状態メッセージの一例を示した図である。なお、図10に示す各状態メッセージは、図8に示す状態において、各無線送受信機2が送信する状態メッセージを示したものである。
サーバ3の群検索部32は、図10に示す各状態メッセージを参照し、同一の無線送受信機IDを有する状態メッセージの自センサノードIDを、近傍の他センサノードIDとして状態メッセージに追加する。
図11は、群検索部32が近傍の他センサノードIDを追加した状態メッセージの一例を示した図である。なお、図11に示す状態メッセージは、図10の状態メッセージに、近傍の他センサノードIDを追加したものである。例えば、自センサノードIDが「A」の状態メッセージでは、同一の無線送受信機ID(X)を有するセンサノードID(B)が、近傍の他センサノードとして設定されている。以上説明したように、群検索部32は、各状態メッセージを送信したセンサノード1の近傍に存在する他センサノードを特定する。
そして、群検索部32は、近傍の他センサノードIDを設定した各状態メッセージを、状態情報テーブル36(図5参照)に記憶する(S25)。そして、群検索部32は、図6のS14と同様に、状態情報テーブル36を参照し、自センサノードの時系列の環境情報と、他センサノードの時系列の環境情報(平均値)とを検索(算出)する(S26)。そして、状態判別部33は、図6のS15と同様に、自センサノードの時系列の環境情報と、他センサノードの時系列の環境情報(平均値)とに基づいて、自センサノードが装着された個体の状態を判別する(S27)。
以上、本発明の第1の実施形態および第2の実施形態を説明した。
本実施形態の個体状態推定システムでは、近傍に存在する他の個体から測定した情報を用いて、より高い精度で個体の状態を推定することができる。すなわち、個体の状態を推定するために、当該個体の状態情報(センシング値)だけでなく、当該個体の周囲の(例えば、同じ群れに存在する)他の個体の状態情報(センシング値)を収集し利用する。これにより、周囲に存在する個体の状態を考慮した、より信頼性の高い個体の状態を推定することができる。
また、本実施形態のセンサノード1は、センサノードIDを送受信して、近傍の他センサノードを検出する。これにより、近傍に存在する個体の状態情報との相関関係を考慮して、群れの中で行動する個体の健康状態、運動状態などを、より的確に推定することができる。
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、上記実施形態のセンサノード1は、図6のS12で説明したように、状態メッセージ(自センサノードID、状態情報、他センサノードID等)を、無線送受信機2を介してサーバ3に送信する。しかしながら、センサノード1の通信範囲内に無線送受信機2が存在しない場合、センサノード1は、状態メッセージを記憶部14に記憶することとしてもよい。
図12は、状態メッセージを記憶部14に記憶する場合の処理を説明するための説明図である。
図12(a)は、各センサノード1の通信範囲内に、無線送受信機2が存在しない場合を示している。すなわち、各センサノード1を装着した各個体は、無線送受信機2から所定の距離以上離れた位置に存在している。この状態において、各センサノード1は、状態メッセージを、無線送受信機2を介してサーバ3に送信することができない。この場合、各センサノード1は、状態メッセージを記憶部14に記憶する。
そして、図12(b)に示すように各センサノード1の通信範囲内に無線送受信機2が存在する場合、すなわち各個体が移動して無線送受信機2に近づいた場合、各センサノード1は、記憶部14に記憶された状態メッセージを、無線送受信機2を介してサーバ3に送信する。
1:センサノード、11:状態測定部、12:ノード検出部、13:通信部、14:記憶部、2:無線送受信機、3:サーバ、31:受信部、32:群検索部、33:状態判別部、35:記憶部、36:状態情報テーブル
Claims (10)
- 個体の状態を推定する個体状態推定システムであって、
前記個体各々に装着され当該個体の状態を測定するセンサノードと、前記個体の状態を推定するサーバと、を有し、
前記センサノード各々は、
所定の通信範囲内の他センサノードを検出する検出手段と、
前記個体の状態情報を測定する測定手段と、
前記測定手段が測定した状態情報と、前記検出手段が検出した前記他センサノードの識別情報とを、前記サーバに送信する送信手段と、を有し、
前記サーバは、
前記個体各々の状態情報を、時系列に記憶する個体情報記憶手段と、
前記センサノード各々から、自センサノードの状態情報および前記他センサノードの識別情報を受信し、前記個体情報記憶手段に記憶する受信手段と、
前記受信手段が受信した他センサノードの識別情報に対応する状態情報を、前記個体情報記憶手段から検索する検索手段と、
前記検索手段が検索した他センサノードの状態情報と、前記受信手段が受信した自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別する判別手段と、を有すること
を特徴とする個体状態推定システム。 - 請求項1記載の個体状態推定システムであって、
前記センサノードの検出手段は、自センサノードの識別情報を送信するとともに、前記他センサノード各々から当該他センサノードの識別情報を受信して、前記所定の通信範囲内に存在する他センサノードを検出し、
前記サーバの検索手段は、前記個体情報記憶手段から検索した他センサノードの状態情報の平均値を算出し、
前記サーバの判別手段は、前記他センサノードの状態情報の平均値と、前記自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別すること
を特徴とする個体状態推定システム。 - 請求項1または2記載の個体状態推定システムであって、
前記サーバの検索手段は、前記受信手段が受信した他センサノードの識別情報に対応する状態情報を、所定の期間遡って時系列に前記個体情報記憶手段から検索し、
前記サーバの判別手段は、前記検索手段が検索した時系列な他センサノードの状態情報と、前記個体情報記憶手段に記憶された時系列な自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別すること
を特徴とする個体状態推定システム。 - 請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の個体状態推定システムであって、
前記センサノードは、
前記測定手段が測定した状態情報と、前記検出手段が検出した他センサノードの識別情報とを記憶するセンサ記憶手段を、さらに有し、
前記送信手段は、前記測定手段が測定した前記状態情報および前記検出手段が検出した前記他センサノードの識別情報、または、前記センサ記憶手段に記憶された前記状態情報および前記他センサノードの識別情報を、前記サーバに送信すること
を特徴とする個体状態推定システム。 - 個体の状態を推定する個体状態推定システムであって、
前記個体各々に装着され当該個体の状態を測定するセンサノードと、前記個体の状態を推定するサーバと、前記サーバに接続された複数の無線送受信機と、を有し、
前記センサノード各々は、
前記個体の状態情報を測定する測定手段と、
前記測定手段が測定した状態情報を送信する送信手段と、を有し、
前記無線送受信機各々は、
前記センサノードが送信した状態情報を受信し、受信した状態情報に当該無線送受信機の識別情報を付加する付加手段を有し、
前記サーバは、
前記個体各々の状態情報を、時系列に記憶する個体情報記憶手段と、
前記無線送受信機各々から、当該無線送受信機の識別情報が付加された状態情報を受信する受信手段と、
前記無線送受信機の識別情報に基づいて、前記状態情報の近傍の他センサノードを特定し、前記状態情報および前記他センサノードの識別情報を前記個体情報記憶手段に記憶する特定手段と、
前記特定手段が特定した他センサノードの状態情報を、前記個体情報記憶手段から検索する検索手段と、
前記検索手段が検索した他センサノードの状態情報と、前記受信手段が受信した状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別する判別手段と、を有すること
を特徴とする個体状態推定システム。 - 個体の状態を推定する個体状態推定システムにおける個体状態推定方法であって、
前記個体状態推定システムは、前記個体各々に装着され当該個体の状態を測定するセンサノードと、前記個体の状態を推定するサーバと、を有し、
前記センサノード各々は、
所定の通信範囲内の他センサノードを検出する検出ステップと、
前記個体の状態情報を測定する測定ステップと、
前記測定ステップで測定した状態情報と、前記検出ステップで検出した前記他センサノードの識別情報とを、前記サーバに送信する送信ステップと、を行い、
前記サーバは、
前記個体各々の状態情報を時系列に記憶する個体情報記憶部と、処理部と、を有し、
前記処理部は、
前記センサノード各々から、自センサノードの状態情報および前記他センサノードの識別情報を受信し、前記個体情報記憶部に記憶する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した他センサノードの識別情報に対応する状態情報を、前記個体情報記憶部から検索する検索ステップと、
前記検索ステップで検索した他センサノードの状態情報と、前記受信ステップで受信した自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別する判別ステップと、を行うこと
を特徴とする個体状態推定方法。 - 請求項6記載の個体状態推定方法であって、
前記検出ステップは、自センサノードの識別情報を送信するとともに、前記他センサノード各々から当該他センサノードの識別情報を受信して、前記所定の通信範囲内に存在する他センサノードを検出し、
前記検索ステップは、前記個体情報記憶部から検索した他センサノードの状態情報の平均値を算出し、
前記判別ステップは、前記他センサノードの状態情報の平均値と、前記自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別すること
を特徴とする個体状態推定方法。 - 請求項6または7記載の個体状態推定方法であって、
前記検索ステップは、前記受信ステップで受信した他センサノードの識別情報に対応する状態情報を、所定の期間遡って時系列に前記個体情報記憶部から検索し、
前記判別ステップは、前記検索ステップで検索した時系列な他センサノードの状態情報と、前記個体情報記憶部に記憶された時系列な自センサノードの状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別すること
を特徴とする個体状態推定方法。 - 請求項6から請求項8のいずれか1項に記載の個体状態推定方法であって、
前記センサノードは、
前記測定ステップで測定した状態情報と、前記検出ステップで検出した他センサノードの識別情報とを記憶するセンサ記憶部を、さらに有し、
前記送信ステップは、前記測定ステップで測定した前記状態情報および前記検出ステップで検出した前記他センサノードの識別情報、または、前記センサ記憶部に記憶された前記状態情報および前記他センサノードの識別情報を、前記サーバに送信すること
を特徴とする個体状態推定方法。 - 個体の状態を推定する個体状態推定システムにおける個体状態推定方法であって、
前記個体状態推定システムは、前記個体各々に装着され当該個体の状態を測定するセンサノードと、前記個体の状態を推定するサーバと、前記サーバに接続された複数の無線送受信機と、を有し、
前記センサノード各々は、
前記個体の状態情報を測定する測定ステップと、
前記測定ステップで測定した状態情報を送信する送信ステップと、を行い、
前記無線送受信機各々は、
前記センサノードが送信した状態情報を受信し、受信した状態情報に当該無線送受信機の識別情報を付加する付加ステップを行い、
前記サーバは、
前記個体各々の状態情報を時系列に記憶する個体情報記憶部と、処理部と、を有し、
前記処理部は、
前記無線送受信機各々から、当該無線送受信機の識別情報が付加された状態情報を受信する受信ステップと、
前記無線送受信機の識別情報に基づいて、前記状態情報の近傍の他センサノードを特定し、前記状態情報および前記他センサノードの識別情報を前記個体情報記憶部に記憶する特定ステップと、
前記特定ステップで特定した他センサノードの状態情報を、前記個体情報記憶部から検索する検索ステップと、
前記検索ステップで検索した他センサノードの状態情報と、前記受信ステップで受信した状態情報とに基づいて、個体の状態が異常か否かを判別する判別ステップと、を行うこと
を特徴とする個体状態推定方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2005148493A JP2006320290A (ja) | 2005-05-20 | 2005-05-20 | 個体状態推定システム、個体状態推定方法 |
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JP2005148493A Pending JP2006320290A (ja) | 2005-05-20 | 2005-05-20 | 個体状態推定システム、個体状態推定方法 |
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009089633A (ja) * | 2007-10-05 | 2009-04-30 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 状態推定システム及び方法 |
JP2011244736A (ja) * | 2010-05-26 | 2011-12-08 | Fujitsu Ltd | 家畜監視装置、家畜監視プログラムおよび家畜監視システム |
CN106448080A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-02-22 | 北京工业大学 | 一种基于传感网嗅探的小型空间挥发性易燃液体检测系统 |
CN113994896A (zh) * | 2020-07-28 | 2022-02-01 | 内蒙古网讯信息工程有限公司 | 一种牲畜行为信息采集器、牲畜行为检测方法及其系统 |
-
2005
- 2005-05-20 JP JP2005148493A patent/JP2006320290A/ja active Pending
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