JP2007079918A - Article retrieval system and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、主に生活環境内の物品の位置を求める技術に係り、ＩＣタグや画像などのセンシング手段又は装置を用いて物品の移動を検出するとき、検出履歴情報から物品同士の関連度を抽出することで検出ミスを補完し、物品の位置情報を推定する物品検索システム及び物品検索方法に関するものである。 The present invention mainly relates to a technique for determining the position of an article in a living environment. When detecting movement of an article using a sensing means or device such as an IC tag or an image, the degree of association between articles is detected from detection history information. The present invention relates to an article search system and an article search method for complementing detection errors by extracting and estimating article position information.
近年、非接触で情報を読み取ることができるＩＣタグの技術が注目されている。 In recent years, IC tag technology that can read information in a non-contact manner has attracted attention.
この技術を利用して物品位置を求める技術としては、特許文献１に示す特開２００３−４０４５５「物品管理システム」（株式会社日立製作所）がある。 As a technique for obtaining an article position using this technique, there is JP-A-2003-40455 “article management system” (Hitachi, Ltd.) shown in Patent Document 1.
図１８は前記特許文献１に記載された物品管理システムの構成図である。図１８において、２（２ａ（１）〜２ａ（６））は管理する物品、３（３ａ（１）〜３ａ（６））は無線タグ（ＩＣタグ）、５（5ａ，５ｂ，５ｃ）は無線タグ制御装置、６（６（１）〜６（６））はアンテナ、８はスイッチ制御回路、９は質問器である。 FIG. 18 is a configuration diagram of the article management system described in Patent Document 1. In FIG. 18, 2 (2a (1) to 2a (6)) is an article to be managed, 3 (3a (1) to 3a (6)) is a wireless tag (IC tag), and 5 (5a, 5b, 5c) is A wireless tag control device, 6 (6 (1) to 6 (6)) is an antenna, 8 is a switch control circuit, and 9 is an interrogator.
まず、物品２にその物品を識別する識別情報を記憶する無線タグ３を取り付ける。無線タグ制御装置５において、質問器９の制御によりスイッチ制御回路８が複数のアンテナ６を切り替える。無線タグ３の識別情報を読み取ることに成功したアンテナ６を特定して、物品の位置情報としている。
First, a wireless tag 3 that stores identification information for identifying the article is attached to the
また、特許文献２に示す特開２０００−３５７２５１「物品管理システム」（シャープ株式会社）では、ＩＣタグの情報が入手できない場合には、直近の過去の物品位置を現在位置とする方法が記載されている。
Japanese Patent Laid-Open No. 2000-357251 “Sharp Management System” (Sharp Co., Ltd.) shown in
しかし、前記ＩＣタグの技術は、必ずしも１００パーセント検出できるものではない。特に、本発明で想定する生活環境ではアンテナを設置する場所やＩＣタグを取り付ける物品も多種多様であり、ＩＣタグの検出に適した特別な環境を仮定することが困難であるため、検出ミスが起こりやすい環境であることが考えられる。さらに、ＩＣタグ以外の、例えば画像などのセンシング手段を用いたとしても、やはり１００パーセント検出することは困難である。 However, the technology of the IC tag is not necessarily 100% detectable. In particular, in the living environment assumed in the present invention, there are a wide variety of places for installing antennas and articles to which IC tags are attached, and it is difficult to assume a special environment suitable for detection of IC tags. It is possible that the environment is likely to occur. Furthermore, even if sensing means other than the IC tag, such as an image, is used, it is still difficult to detect 100%.
このような状況を考えると、前記特許文献１に記載の技術では、無線タグ（ＩＣタグ）の検出ミスが発生した場合には、物品の位置情報を得ることはできなくなる、という課題を有している。 Considering such a situation, the technique described in Patent Document 1 has a problem that when a detection error of a wireless tag (IC tag) occurs, position information of an article cannot be obtained. ing.
また、前記特許文献２に記載の技術では、過去の物品位置を現在位置としているので、移動が頻繁に行われる物品で検出ミスが多発するような場合、真の現在位置とはかけ離れた位置情報が得られる可能性がある、という課題を有している。
In the technique described in
従って、本発明が解決しようとする課題は、センシング手段又は装置の検出ミスが起こった場合でも物品の現在位置情報を推定することのできる物品検索システム及び方法を提供することにある。 Therefore, the problem to be solved by the present invention is to provide an article search system and method capable of estimating the current position information of an article even when a detection error of a sensing means or apparatus occurs.
前記目的を達成するために、本発明は以下のように構成する。 In order to achieve the above object, the present invention is configured as follows.
本発明の第１態様によれば、生活環境内で人が取り扱う物品の特定と、その位置の履歴情報を検出する物品検出部と、
前記物品検出部が検出した物品の位置の履歴情報をその物品の情報として蓄積する物品情報データベースと、
前記物品の情報同士の関連度を登録した関連情報データベースと、
検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関連する物品の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する物品位置推定部と、
を備えたことを特徴とする物品検索システムを提供する。
According to the first aspect of the present invention, identification of an article handled by a person in a living environment, an article detection unit for detecting history information of the position,
An article information database for accumulating history information of the position of the article detected by the article detection unit as information on the article;
A related information database in which the degree of association between the information of the articles is registered;
The degree of relevance between the information of the article that is the search target and the information of the article that is related to the article that is the search target by collating the information of the article information database related to the search target article with the information of the related information database The article position estimation unit that estimates the current position of the article that is the search target,
An article retrieval system characterized by comprising:
本発明の第１２態様によれば、生活環境内で人が取り扱う物品の特定と、その位置の履歴情報を検出し、
前記検出した物品の位置の履歴情報をその物品の情報として物品情報データベースに蓄積し、
前記人の移動履歴情報を検出し、
前記検出した人の情報を人情報データベースに蓄積し、
前記生活環境内の機器の操作を検出し、
前記機器操作の情報を機器操作情報データベースに蓄積し、
検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関連する物品の情報との関連度を参照し、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記人情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関する人の情報との関連度を参照し、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記機器操作情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記機器操作の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する、
ことを特徴とする物品検索方法を提供する。
According to the twelfth aspect of the present invention, the identification of the article handled by the person in the living environment and the history information of the position are detected,
The history information of the position of the detected article is accumulated in the article information database as the article information,
Detecting the movement history information of the person,
Accumulating the detected person information in a person information database;
Detecting the operation of the equipment in the living environment,
Accumulating device operation information in a device operation information database;
The degree of relevance between the information of the article that is the search target and the information of the article that is related to the article that is the search target by collating the information of the article information database related to the search target article with the information of the related information database The information on the article information database related to the article to be searched, the information on the human information database, and the information on the related information database are collated to obtain information on the article to be searched and the search object. The search is performed by referring to the degree of relevance with information about a person related to a certain item, and checking the information in the item information database regarding the item that is the search target, the information in the device operation information database, and the information in the related information database. Referring to the degree of association between the information on the target article and the information on the device operation, the current position of the search target article To estimate,
An article search method characterized by the above is provided.
本発明によれば、生活環境において、センシング手段又は装置が検出ミスを起こしても、過去の検出履歴から物品同士、又は物品と人、又は物品と機器操作、の関連度を抽出することでこれを補完し、物品の位置情報を推定することができる。 According to the present invention, even if a sensing means or device makes a detection error in a living environment, the degree of association between articles, articles and people, or articles and equipment operations is extracted from the past detection history. And the position information of the article can be estimated.
本発明は、主に生活環境内の物品の位置を求めるものであり、特に、センシング手段又は装置が検出ミスをしても、検出履歴から物品同士の関連度を抽出することでこれを補完し、物品の位置情報を推定するものである。 The present invention mainly seeks the position of an article in a living environment. In particular, even if a sensing means or device makes a detection error, it complements this by extracting the degree of association between articles from the detection history. The position information of the article is estimated.
ここで言っている「位置」とは、座標によって表されるような正確な位置ではなく、食卓（テーブル）の上、冷蔵庫の中、又は食器棚の３段目の棚の上、などのような大まかな位置である。以降、食卓や冷蔵庫や食器棚などのように物品を置いたり、収納したりできる家具や電化製品などをまとめて「設備」と呼ぶことにする。 The “position” mentioned here is not an exact position represented by coordinates, but on the table, in the refrigerator, or on the third shelf of the cupboard. It is a rough position. Hereinafter, furniture and electrical appliances that can store and store articles such as a table, a refrigerator, and a cupboard will be collectively referred to as “equipment”.
以下、本発明の実施の形態を説明する前に本発明の種々の態様について説明する。 Hereinafter, before describing embodiments of the present invention, various aspects of the present invention will be described.
本発明の第１態様によれば、生活環境内で人が取り扱う物品の特定と、その位置の履歴情報を検出する物品検出部と、
前記物品検出部が検出した物品の位置の履歴情報をその物品の情報として蓄積する物品情報データベースと、
前記物品の情報同士の関連度を登録した関連情報データベースと、
検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関連する物品の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する物品位置推定部と、
を備えたことを特徴とする物品検索システムを提供する。
According to the first aspect of the present invention, identification of an article handled by a person in a living environment, an article detection unit for detecting history information of the position,
An article information database for accumulating history information of the position of the article detected by the article detection unit as information on the article;
A related information database in which the degree of association between the information of the articles is registered;
The degree of relevance between the information of the article that is the search target and the information of the article that is related to the article that is the search target by collating the information of the article information database related to the search target article with the information of the related information database The article position estimation unit that estimates the current position of the article that is the search target,
An article retrieval system characterized by comprising:
本発明の第２態様によれば、前記人の移動履歴情報を検出する人検出部と、
前記人検出部が検出した人の情報を蓄積する人情報データベースと、
をさらに備え、
前記関連情報データベースは、さらに、前記物品の情報と前記人の情報との関連度を登録し、
前記物品位置推定部は、さらに、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記人情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関する人の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する、
ことを特徴とする第１の態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to the second aspect of the present invention, a person detection unit for detecting the movement history information of the person,
A human information database for storing human information detected by the human detection unit;
Further comprising
The related information database further registers a degree of association between the article information and the person information,
The article position estimating unit further collates the information in the article information database related to the article to be searched, the information in the human information database, and the information in the related information database, and information on the article to be searched The current position of the article that is the search target is estimated with reference to the degree of association between the information about the person and the information about the person that is the search target.
An article search system according to the first aspect is provided.
本発明の第３態様によれば、前記生活環境内の機器の操作を検出する機器操作検出部と、
前記機器操作検出部が検出した機器操作の情報を蓄積する機器操作情報データベースと、
をさらに備え、
前記関連情報データベースは、さらに、前記物品の情報と前記機器操作の情報との関連度を登録し、
前記物品位置推定部は、さらに、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記機器操作情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記機器操作の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する、
ことを特徴とする第１又は２の態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to the third aspect of the present invention, a device operation detection unit that detects an operation of the device in the living environment;
A device operation information database for storing device operation information detected by the device operation detector;
Further comprising
The related information database further registers the degree of association between the article information and the device operation information,
The article position estimating unit further collates the information in the article information database related to the article to be searched, the information in the device operation information database, and the information in the related information database, to determine the article to be searched. With reference to the degree of association between the information and the device operation information, the current position of the article that is the search target is estimated.
The article search system according to the first or second aspect is provided.
本発明の第４態様によれば、前記物品情報データベースは、前記物品の情報が前記物品のカテゴリー毎に分類されている、
ことを特徴とする第１又は２又は３の態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to the fourth aspect of the present invention, in the article information database, the article information is classified for each category of the article.
The article search system according to the first, second, or third aspect is provided.
本発明の第５態様によれば、前記関連情報データベースは、前記物品の位置が、近接する位置にある物品同士を関連情報とする、
ことを特徴とする第１又は２又は３の態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to a fifth aspect of the present invention, in the related information database, the articles whose positions are close to each other are related information.
The article search system according to the first, second, or third aspect is provided.
本発明の第６態様によれば、前記関連情報データベースは、同じタスクに使用される物品同士を関連情報とする、
ことを特徴とする第１又は２又は３の態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to the sixth aspect of the present invention, the related information database uses articles used for the same task as related information.
The article search system according to the first, second, or third aspect is provided.
本発明の第７態様によれば、前記物品位置推定部は、前記物品の推定位置として可能性の低い位置を出力する、
ことを特徴とする第１又は２又は３の態様に記載の物品検索システム。
According to the seventh aspect of the present invention, the article position estimation unit outputs a position with low possibility as the estimated position of the article.
The article search system according to the first, second, or third aspect.
本発明の第８態様によれば、前記物品情報データベースと前記人情報データベースと前記機器操作情報データベースとのうちの少なくとも1つに登録されている情報を基に、前記関連情報データベースを更新する関連情報管理部、
をさらに備えたことを特徴とする第１〜７のいずれか1つの態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to the eighth aspect of the present invention, the association for updating the related information database based on information registered in at least one of the article information database, the human information database, and the device operation information database. Information management department,
The article search system according to any one of the first to seventh aspects is further provided.
本発明の第９態様によれば、ユーザの物品検索要求を前記物品位置推定部に伝え、また、前記物品位置推定部の推定結果を前記ユーザに伝える入出力部、
をさらに備えたことを特徴とする第１〜８のいずれか1つの態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to the ninth aspect of the present invention, an input / output unit that transmits a user's article search request to the article position estimation unit, and transmits an estimation result of the article position estimation unit to the user;
The article search system according to any one of the first to eighth aspects is further provided.
本発明の第１０態様によれば、前記関連情報管理部は、前記入出力部を介して伝えられた前記ユーザの指示を基に、前記関連情報データベースを更新する、
ことを特徴とする第９の態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to the tenth aspect of the present invention, the related information management unit updates the related information database based on the user's instruction transmitted via the input / output unit.
An article search system according to a ninth aspect is provided.
本発明の第１１態様によれば、前記関連度を状況に応じて変更する関連度制御部、
をさらに備えることを特徴とする第９の態様に記載の物品検索システムを提供する。
According to an eleventh aspect of the present invention, the relevance control unit that changes the relevance depending on the situation,
The article search system according to the ninth aspect is further provided.
本発明の第１２態様によれば、生活環境内で人が取り扱う物品の特定と、その位置の履歴情報を検出し、
前記検出した物品の位置の履歴情報をその物品の情報として物品情報データベースに蓄積し、
前記人の移動履歴情報を検出し、
前記検出した人の情報を人情報データベースに蓄積し、
前記生活環境内の機器の操作を検出し、
前記機器操作の情報を機器操作情報データベースに蓄積し、
検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関連する物品の情報との関連度を参照し、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記人情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関する人の情報との関連度を参照し、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記機器操作情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記機器操作の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する、
ことを特徴とする物品検索方法を提供する。
According to the twelfth aspect of the present invention, the identification of the article handled by the person in the living environment and the history information of the position are detected,
The history information of the position of the detected article is accumulated in the article information database as the article information,
Detecting the movement history information of the person,
Accumulating the detected person information in a person information database;
Detecting the operation of the equipment in the living environment,
Accumulating device operation information in a device operation information database;
The degree of relevance between the information of the article that is the search target and the information of the article that is related to the article that is the search target by collating the information of the article information database related to the search target article with the information of the related information database The information on the article information database related to the article to be searched, the information on the human information database, and the information on the related information database are collated to obtain information on the article to be searched and the search object. The search is performed by referring to the degree of relevance with information about a person related to a certain item, and checking the information in the item information database regarding the item that is the search target, the information in the device operation information database, and the information in the related information database. Referring to the degree of association between the information on the target article and the information on the device operation, the current position of the search target article To estimate,
An article search method characterized by the above is provided.
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
（システム構成）
本発明の実施の形態１における物品検索システムの構成図を図１に示す。
本発明の実施の形態１における物品検索システムは、時刻取得部１００と、物品検出部１０１と、物品情報データベース１０２と、人検出部１０３と、人情報データベース１０４と、機器操作検出部１０５と、機器操作情報データベース１０６と、関連情報データベース１０７と、物品位置推定部１０８と、関連情報管理部１０９と、入出力部１１０とを備えるように構成されている。時刻取得部１００は、物品検出部１０１と人検出部１０３と機器操作検出部１０５とにそれぞれ接続されている。物品検出部１０１は物品情報データベース１０２に接続され、人検出部１０３は人情報データベース１０４に接続され、機器操作検出部１０５は機器操作情報データベース１０６に接続されている。また、物品情報データベース１０２と人情報データベース１０４と機器操作情報データベース１０６と関連情報データベース１０７とは、それぞれ、物品位置推定部１０８と関連情報管理部１０９とに接続されている。入出力部１１０は、物品位置推定部１０８と関連情報管理部１０９とにそれぞれ接続されている。
(System configuration)
FIG. 1 shows a configuration diagram of an article search system according to Embodiment 1 of the present invention.
The article search system according to Embodiment 1 of the present invention includes a
また、図２に本発明の実施の形態１における物品検索システムの構成要素である物品検出部１０１、人検出部１０３、機器操作検出部１０５、入出力部１１０を備えた、生活環境の一例としての部屋２０１の例を示す。図２において、天井２０１ａの対向する端部に、物品検出部１０１又は人検出部１０３の一例として機能する画像センサ（カメラ２０２と画像処理部２０２ａ）が設置されている。ドア２０１ｇのある出入り口２０１ｂに、人検出部１０３の一例として機能する無線ＩＣタグセンサ２０３が設置されている。棚２０１ｃに、物品検出部１０１の一例として機能する無線ＩＣタグセンサ３０３や重量センサ３０５が設置されている。扉付きの棚２０１ｄに、機器操作検出部１０５の一例として機能する光センサ２０６が設置されている。テーブル２０１ｅに、物品検出部１０１の一例として機能する無線ＩＣタグセンサ２０７が設置されている。椅子２０１ｆに、人検出部１０３の一例として機能する重量センサ２０８が設置されている。物品に、物品名などの情報を登録しておく無線ＩＣタグ２０９が貼り付けられている。人に、人物名などの情報を登録しておく無線ＩＣタグ２１０が貼り付けられている。また、入出力部１１０の一例として機能するキーボード２１１ａとマウス２１１ｃとディスプレイ２１１ｂとを備えたパソコン２１１が設置されている。
FIG. 2 shows an example of a living environment including an
以下に、本発明の実施の形態１における物品検索システムの各構成要素について説明する。 Hereinafter, each component of the article search system according to Embodiment 1 of the present invention will be described.
（時刻取得部１００の説明）
時刻取得部１００は、現在時刻を取得するものである。後述する物品検出部１０１が検出した情報を物品情報データベース１０２に登録するとき、人検出部１０３が検出した情報を人情報データベース１０４に登録するとき、及び、機器操作検出部１０５が検出した情報を機器操作情報データベース１０６に登録するときに、それぞれ、同時に付与するための時刻を時刻取得部１００から、物品検出部１０１、人検出部１０３、及び機器操作検出部１０５が得て、それぞれ、情報をそれぞれのデータベースに登録するときに同時に時刻も登録する。
(Description of time acquisition unit 100)
The
（物品検出部１０１の説明）
物品検出部１０１は、生活環境の一例である部屋２０１内で人が取り扱う物品を監視する（言い換えれば、人が取り扱う物品の特定と、その位置の履歴情報を検出する）センシング手段又は装置である。人が前記物品をある位置（場所）に置いたり、ある位置（場所）から取ったりしたときに、その物品を物品検出部１０１が特定し、その位置を物品検出部１０１が検出する。物品検出部１０１が検出した情報は、時刻取得部１００が取得した時刻と共に物品情報データベース１０２に、物品検出部１０１により登録される。
(Description of article detection unit 101)
The
物品検出部１０１に用いられるセンシング手段又は装置などのセンサの例としては、無線ＩＣタグセンサ、画像センサ、又は、重量センサなどを用いる。以下、物品検出部１０１の具体的な動作について、その例を説明する。
As an example of a sensor such as a sensing means or device used in the
＜タグセンサ方式の説明＞
まず、物品検出部１０１の一例として無線ＩＣタグセンサを用いる方法について説明する。図３に示すように、扉付きの棚２０１ｄの具体的な例であるラック３０１の上側の棚３０２に、無線ＩＣタグセンサ３０３の無線ＩＣタグ読み取りアンテナ３０３ａを設置する。一方、物品３０４に無線ＩＣタグ３０５を貼り付ける。
<Description of tag sensor system>
First, a method using a wireless IC tag sensor as an example of the
アンテナ３０３ａからは、定期的に無線ＩＣタグの情報を読み取るための信号が送信されており、物品３０４を棚３０２の上に置くと、アンテナ３０３ａを介して、物品３０４の無線ＩＣタグ３０５に登録されている情報が無線ＩＣタグセンサ３０３で読み取られる。
A signal for periodically reading the information of the wireless IC tag is transmitted from the antenna 303a, and when the
物品３０４の無線ＩＣタグ３０５に物品名をあらかじめ登録しておくことにより、アンテナ３０３ａを介して、無線ＩＣタグ３０５から物品名を読み取れば、物品３０４を特定できる。又は、無線ＩＣタグ３０５にはＩＤだけを登録しておき、別途、物品情報データベース１０２にＩＤと物品名の対応を登録しておくことにより、アンテナ３０３ａを介して、無線ＩＣタグ３０５から読み取られたＩＤに基づき物品情報データベース１０２を無線ＩＣタグセンサ３０３により参照すれば、物品３０４を特定できる。ＩＤと物品名の対応を登録した物品情報データベース１０２の例を図１９に示す。図１９にも示したように、ＩＤは物品の種類毎に登録されているのではなく、個別の物品毎に登録されている。つまり、例えば、同じ種類の物品であっても所有者が異なれば、別々のＩＤが登録されている（例えば、父の腕時計と母の腕時計は別々のＩＤが登録されている。）。
By registering an article name in the
また、アンテナ３０３ａの設置位置を、例えば物品情報データベース１０２で管理しておけば、物品３０４が検出された位置も無線ＩＣタグセンサ３０３により求められる。具体的には、図２０に示すように、各センサのＩＤとその設置位置を物品情報データベース１０２に予め登録しておき、各センサで情報を検出したときに、各センサのＩＤを基に物品情報データベース１０２を参照して、各センサのＩＤを照合することにより、各センサの位置を求めることができる。以降、タグセンサ以外のセンサについても同様に位置を求めることができる。
Further, if the installation position of the antenna 303a is managed by the
直前まで物品３０４が検出されていなかったアンテナ３０３ａにおいて、物品３０４が検出されたことにより、物品３０４をアンテナ３０３ａの位置に置く操作を無線ＩＣタグセンサ３０３により検出することができる。逆に、直前まで物品３０４が検出されていたアンテナ３０３ａにおいて、物品３０４が無線ＩＣタグセンサ３０３により検出されなくなったことにより、物品３０４をアンテナ３０３ａの位置から取る操作を無線ＩＣタグセンサ３０３により検出することができる。
The operation of placing the
なお、部屋２０１の出入り口２０１ｂに、人検出部１０３の一例として機能する無線ＩＣタグセンサ２０３が設置される代わりに、出入り口に無線ＩＣタグセンサのゲート型のアンテナを設置し、物品の通過をその無線ＩＣタグセンサにより検出するようにしても良い。
Instead of the wireless
＜画像センサ方式の説明＞
次に、物品検出部１０１の別の例として画像センサを用いる方法について説明する。図３に示すように、ラック３０１の棚３０２の上方に、画像センサの一例として機能する、画像処理部３０６ａと接続されたカメラ３０６を、棚３０２を監視できるように設置する。
<Description of image sensor system>
Next, a method using an image sensor as another example of the
ここでは、背景差分とテンプレートマッチングを用いる方法について説明する。 Here, a method using background difference and template matching will be described.
図４Ａに示すように、あらかじめ棚３０２の上に何も置かれていない状態の画像を背景画像４０１として画像処理部３０６ａに保持しておく。また、取扱物品のテンプレート画像４０５もあらかじめ図４Ｄに示すように画像処理部３０６ａに用意しておく。テンプレート画像４０５は各物品に対して、いろいろな角度のものを画像処理部３０６ａに用意しておく。
As shown in FIG. 4A, an image in a state where nothing is placed on the
物品４０４を棚３０２の上に置くと、図４Ｂに示すような入力画像４０２がカメラ３０６により得られる。背景画像４０１と入力画像４０２の差を画像処理部３０６ａで求めることにより、図４Ｃに示すような差分画像４０３が画像処理部３０６ａで得られる。図４Ｄに示すようなテンプレート画像４０５と、差分画像４０３で抽出された画像とを基に、もっとも良くマッチするテンプレートを画像処理部３０６ａにより求めることにより、物品４０４を特定できる。それぞれのテンプレートと物品４０４のＩＤとは物品情報データベース１０２で関係付けられて登録されているため、テンプレートを画像処理部３０６ａにより求めれば、物品４０４のＩＤを特定することができる。
When the
また、カメラ３０６のＩＤとその設置位置を物品情報データベース１０２で管理しておけば、物品４０４が検出された位置も求められる。
Further, if the ID of the
なお、ここでは、画像センサの一部として機能するカメラ３０６を各設備に配置し、その設置位置を基に物品の位置を求めるようにしたが、部屋２０１の室内全体を見渡せる位置（場所）にカメラ３０６を配置し、カメラ３０６で撮像された画像中の物品の位置を基に当該物品の位置を求めるようにしても良い。このときは、例えば、図２０の物品情報データベース１０２の例で示したように、各カメラ３０６のＩＤとその設置位置を登録した物品情報データベース１０２に、１つのカメラ３０６（図２０における「カメラ００２」の行を参照）に複数の位置を登録しておく。つまり、部屋内に設備として配置された「調理台」（図示省略）と「ガス台」（図示省略）の両方を含むカメラ画像２００１に対して、「調理台」の領域２００２と「ガス台」の領域２００３を設定しておき、前記テンプレート画像がもっとも良くマッチした位置が領域２００２内であったら「調理台」であり、領域２００３であったら「ガス台」であると求められる。
Here, the
＜重量センサ方式の説明＞
次に、物品検出部１０１のさらに別の例として重量センサを用いる方法について説明する。図３に示すように、ラック３０１の下側の棚３０７に重量センサ３０８を設置する。
<Description of weight sensor system>
Next, a method using a weight sensor as another example of the
あらかじめ各物品に対して、物品名とその重量を、物品情報データベース１０２に登録しておく。図２１にその例を示す。
The article name and its weight are registered in advance in the
物品３０９を棚３０７に置くと、重量センサ３０８は、現在の重量値と物品が置かれる前の重量値との差を、置かれた物品の重量として算出する。棚３０７から物品が取られたときも同様に操作前後の差を重量センサ３０８により求めれば良い。ただし、ここでは、１回の操作で１つの物品のみを扱うこととする。このとき、前記物品情報データベース２０１に登録された全物品の重量が異なり、重量センサ３０８の検出精度が各物品間の重量の値の差の４分の１未満であれば、前記算出された重量の値に基づき前記物品情報データベース２０１を重量センサ３０８により検索し、前記算出された重量の値に最も近い物品が前記物品３０９であると、重量センサ３０８により特定できる。
When the
また、重量センサ３０８のＩＤとその設置位置を物品情報データベース２０１で管理しておけば、物品３０９が検出された位置も重量センサ３０８により求められる。位置の求め方は、前記無線ＩＣタグセンサを用いる方法の説明と同様である。
Further, if the ID of the
（物品情報データベース１０２の説明）
物品情報データベース１０２は、物品検出部１０１が検出した情報を蓄積するものである。図５に、蓄積される物品の情報（物品情報）の例を示す。
(Description of article information database 102)
The
物品情報５０１は、各物品毎に少なくとも、物品名の情報、位置情報の履歴情報、操作情報の履歴情報、時刻の履歴情報、の項目を持つ。必要に応じて、操作者情報の履歴情報、物品のＩＤ情報、物品の画像情報、物品の重量の情報、物品の分類の情報、所有者の情報、などの項目を持つ。
The
＜各項目の説明＞
位置情報や操作情報や時刻の情報は、物品検出部１０１が検出した物品とその位置の情報や操作の情報を、検出した時刻の情報と共に蓄積することにより得られる。ここで、物品の操作の情報とは、物品を置く、物品を取る、物品の通過の情報のいずれかを表す。
<Description of each item>
The position information, the operation information, and the time information are obtained by accumulating the article detected by the
操作者情報は、前記物品を誰が操作したかを、必要に応じて登録する。後述する人情報データベース１０４から得られた人の位置情報のうち、物品検出部１０１が前記物品を検出した位置と一致する情報を抽出し、又は、人情報データベース１０４から得られた人の位置情報のうち、物品検出部１０１が前記物品を検出した位置に最も近い情報を抽出し、その人を操作者情報として登録する。
The operator information registers who operated the article as necessary. From the position information of the person obtained from the
物品のＩＤ情報は、物品検出部１０１が無線ＩＣタグセンサを用いて物品を特定する際に参照する情報として、必要に応じて登録する。
The article ID information is registered as necessary as information to be referred to when the
物品の画像情報は、物品検出部１０１が画像センサを用いて物品を特定する際に参照するテンプレート５０２（例えば、図４Ｄのテンプレート画像４０５として使用可能なテンプレート）として、必要に応じて登録する。
The image information of the article is registered as necessary as a template 502 (for example, a template that can be used as the
物品の重量の情報は、物品検出部１０１が重量センサを用いて物品を特定する際に参照する情報として、必要に応じて登録する。
Information on the weight of the article is registered as necessary as information to be referred to when the
物品の分類の情報は、物品をカテゴリー別に分類して登録する。例えば、物品がオレンジジュースであれば、分類として、ジュース、ソフトドリンク、飲料、食品、ペットボトル製品、缶製品、など様々な視点や階層による分類が考えられる。同一の物品に複数の分類を登録しても良い。分類のカテゴリー名と、カテゴリー毎に分類された物品を登録した物品情報データベース１０２の例を図２４に示す。
The article classification information is registered by classifying articles into categories. For example, if the article is orange juice, classification by various viewpoints and layers such as juice, soft drink, beverage, food, plastic bottle product, and can product can be considered. A plurality of classifications may be registered for the same article. FIG. 24 shows an example of the
所有者の情報は、その物品の所有者が決まっているときに、必要に応じて登録する。皆が使う物などのように決まっていない場合には登録しなくても良い。 The owner information is registered as necessary when the owner of the article is determined. You don't have to register if you don't know what everyone uses.
（人検出部１０３の説明）
人検出部１０３は、生活環境の一例としての部屋２０１内で活動する人を監視するものである。人の移動軌跡（移動履歴情報）を人の情報として検出し、時刻取得部１００が取得した時刻と共に人情報データベース１０４に、検出された人の移動軌跡（移動履歴情報）を登録する。ただし、本発明の実施の形態１における物品検索システムにおいては、少なくとも、人が物品を置いたり、物品を取ったりする動作をどの設備に対して行っているか、又は椅子やテーブルや棚やベッドなどの位置（場所）に一定時間以上留まっているか、を検出できれば良い。例えば、１０ｃｍ間隔や１秒間隔の位置座標の履歴などのような細かい移動軌跡は、必ずしも必要ではない。
(Description of the human detection unit 103)
The
人検出部１０３に用いられるセンサには、無線ＩＣタグセンサ、画像センサ、又は、重量センサなどを用いる。以下、人検出部１０３の具体的な動作について、その例を説明する。
As a sensor used for the
＜タグセンサ方式の説明＞
まず、無線ＩＣタグセンサを用いる方法について説明する。図６Ａに示すように、部屋２０１の出入り口２０１ｂに、無線ＩＣタグセンサ２０３の無線ＩＣタグ読み取りアンテナ２０３ａを設置する。また、図６Ｂに示すように、扉付きの棚２０１ｄの具体的な例であるラック６０３の棚６０４に、無線ＩＣタグセンサ６０５の無線ＩＣタグ読み取りアンテナ６０５ａを設置する。一方、人６０６に無線ＩＣタグ２１０を貼り付ける。また、人６０６の手又は腕６０８にも無線ＩＣタグ６０９を貼り付ける。
<Description of tag sensor system>
First, a method using a wireless IC tag sensor will be described. As shown in FIG. 6A, the wireless IC
人６０６が出入り口２０１ｂを通過すると、アンテナ２０３ａを介して無線ＩＣタグ２１０に登録されている情報が無線ＩＣタグセンサ２０３により読み取られる。同様に、人６０６の手６０８がラック６０３の棚６０４にある物品６０２にアクセスしようとすると、アンテナ６０５ａを介して無線ＩＣタグ６０９に登録されている情報が無線ＩＣタグセンサ６０５により読み取られる。
When the
無線ＩＣタグ２１０、６０９に人物名をあらかじめ登録しておくか、又は、無線ＩＣタグ２１０、６０９には人６０６のＩＤだけを登録しておき、別途、人情報データベース１０４にＩＤと人物名の対応を登録しておくことにより、人６０６、又は人６０６の手６０８が誰の手であるかを無線ＩＣタグセンサ２０３又は６０５により特定できる。ＩＤと人物名の対応を登録した人情報データベース１０４の例を図２２に示す。
The person name is registered in advance in the wireless IC tags 210 and 609, or only the ID of the
また、アンテナ２０３ａ、６０５ａの設置位置を人情報データベース１０４で管理しておけば、人６０６、又は、その手若しくは腕６０８が検出された位置も無線ＩＣタグセンサ２０３又は６０５により求められる。位置の求め方は、前記物品検出部１０１における無線ＩＣタグセンサを用いる方法の説明と同様である。
Further, if the installation positions of the
なお、アンテナ２０３ａ、６０５ａの設置位置や無線ＩＣタグの貼り付け位置は前述の位置に限らず、人が生活環境内を移動したり、ある位置（場所）に留まったりしているときに、無線ＩＣタグを検出できるような位置関係に設置されていれば良い。例えば、床にアンテナを設置し、人の足に無線ＩＣタグを貼り付けても良い。
Note that the installation positions of the
また、逆に、出入り口やラックなどに無線ＩＣタグを貼り付け、人が無線ＩＣタグリーダを携帯しても良い。この場合、前記無線ＩＣタグにはそれぞれ貼り付けた位置情報を登録しておき、無線ＩＣタグリーダで読み取った無線ＩＣタグにより位置を特定する。 Conversely, a wireless IC tag may be attached to the doorway or a rack, and a person may carry the wireless IC tag reader. In this case, the pasted position information is registered in the wireless IC tag, and the position is specified by the wireless IC tag read by the wireless IC tag reader.
＜画像センサ方式の説明＞
画像センサを用いる方法について説明する。図６Ａに示すように、検出したい位置（場所）（ここでは出入り口２０１ｂ）を監視できるように、天井２０１ａに、画像センサの一例として機能する、画像処理部２０２ａと接続されたカメラ２０２を設置する。
<Description of image sensor system>
A method using an image sensor will be described. As shown in FIG. 6A, a
物品検出部１０１の、画像センサを用いた背景差分と同様に、人の位置を画像処理部２０２ａにより検出することができる。さらに、あらかじめ各人の所有する衣類の画像を画像処理部２０２ａに登録しておき、入力画像と衣類の画像とを画像処理部２０２ａにより比較することで、画像処理部２０２ａにより人物を特定することができる。ただし、複数人が似た衣類を所有している場合など、人物を特定できないことも考えられる。この場合、他のセンサを組み合わせて用いることで、人物を特定する。
Similar to the background difference using the image sensor of the
＜重量センサ方式の説明＞
重量センサを用いる方法について説明する。図７に示すように、椅子２０１ｆに重量センサ２０８を設置する。
<Description of weight sensor system>
A method using a weight sensor will be described. As shown in FIG. 7, the
あらかじめ各人に対して、人物名とその重量を、人情報データベース１０４に登録しておく。図２３にその例を示す。
A person name and its weight are registered in advance in the
人６０６が椅子２０１ｆに座ると、重量センサ２０８は、現在の重量値と人６０６が座る前の重量値との差を、座った人６０６の重量として算出する。人６０６が椅子２０１ｆから立ち上がったときも、同様に前後の差を重量センサ２０８により求めれば良い。ただし、ここでは、１度に１人のみが立ったり座ったりの動作をすることとする。このとき、前記人情報データベース１０４に登録された全人物の重量が異なり、重量センサ２０８の検出精度が各人物間の重量の値の差の４分の１未満であれば、前記人情報データベース１０４を重量センサ２０８により検索し、前記算出された重量の値に最も近い人物が前記人６０６であると、重量センサ２０８により特定できる。
When the
また、重量センサ２０８の設置位置を人情報データベース１０４で管理しておけば、人６０６が検出された位置も重量センサ２０８により求められる。位置の求め方は、前記物品検出部１０１における無線ＩＣタグセンサを用いる方法の説明と同様である。
Further, if the installation position of the
（人情報データベース１０４の説明）
人情報データベース１０４は、人検出部１０３が検出した情報を蓄積するものである。図８に、蓄積される人の情報（人情報）の例を示す。
(Description of human information database 104)
The
人情報８０１は、各人毎に少なくとも、人物名の情報、位置情報の履歴情報、時刻の履歴情報、の項目を持つ。必要に応じて、人のＩＤ情報、人の所有する衣類の画像情報、人の体重の情報、などの項目を持つ。
The
位置情報や時刻の情報は、人検出部１０３が検出した人の情報とその位置の情報を、検出した時刻の情報と共に蓄積することにより得られる。
The position information and the time information are obtained by accumulating the person information detected by the
人のＩＤ情報は、人検出部１０３が無線ＩＣタグセンサを用いて人を特定する際に参照する情報として、必要に応じて登録する。
The person ID information is registered as necessary as information to be referred to when the
人の衣類の画像情報８０２は、人検出部１０３が画像センサを用いて人を特定する際に参照する情報として、必要に応じて登録する。
The human
人の体重（重量）の情報は、人検出部１０３が重量センサを用いて人を特定する際に参照する情報として、必要に応じて登録する。
Information on the body weight (weight) of a person is registered as necessary as information to be referred to when the
（機器操作検出部１０５の説明）
機器操作検出部１０５は、生活環境の一例である部屋２０１内の機器の操作を監視するものである。本発明の実施の形態１における物品検索システムにおいては、各設備に対して物品を置いたり、物品を取ったりするときに、それらの操作に関連する前記設備の機器操作、例えばその設備の扉の開閉操作を検出し、時刻取得部１００が取得した時刻の情報と共に機器操作データベース１０６に登録する。また、必要に応じて、機器の例として、照明機器の点灯や消灯の操作、電子レンジの調理開始の操作、など機器９０の操作を機器操作検出部１０５が検出するようにしても良い。
(Description of Device Operation Detection Unit 105)
The device
機器操作検出部１０５に用いられるセンサには、光センサなどを用いる。以下、機器操作検出部１０５の具体的な動作について、その例を説明する。
An optical sensor or the like is used as a sensor used in the device
＜光センサ方式の説明＞
光センサを用いる方法について説明する。図９Ａ及び図９Ｂは扉の開閉操作を検出するための光センサの設置部を上から見た図である。扉９０３付きの棚２０１ｄの本体９０１に光センサ２０６を設置する。扉９０３には、扉９０３を閉じたときに光センサ２０６の２つの先端部の間に位置して光を遮るように物体（例えば突起状の遮光部材）９０４を設置する。
<Description of optical sensor system>
A method using an optical sensor will be described. FIG. 9A and FIG. 9B are views of the optical sensor installation unit for detecting the opening / closing operation of the door as seen from above. The
光センサ２０６は、２つの先端部の片方の面が光を出す発光面、他方の面が光を受ける受光面となっている。発光面から受光面へ向かう光が遮光部材９０４で遮られると、受光面での受光量の変化から、遮光部材９０４の存在を検出することができるものである。よって、扉９０３を開いた状態９０５と、扉９０３を閉じた状態９０６とで受光量の変化を光センサ２０６で検出し、扉９０３の開閉操作を光センサ２０６により検出することができる。
In the
（機器操作情報データベース１０６の説明）
機器操作情報データベース１０６は、機器操作検出部１０５が検出した機器操作の情報（機器操作情報）を蓄積するものである。図１０に、蓄積される機器操作情報の例を示す。
(Description of the device operation information database 106)
The device
機器操作情報１００１は、各機器毎に少なくとも、機器名の情報、操作情報の履歴情報、時刻の履歴情報、の項目を持つ。
The
機器の操作情報や時刻の情報は、機器操作検出部１０５が検出した機器操作を、検出した時刻と共に蓄積することにより得られる。
Device operation information and time information can be obtained by accumulating device operations detected by the device
（各検出部、データベースの補足説明）
なお、物品検出部１０１、人検出部１０３、機器操作検出部１０５に用いられるセンサの種類や、その手法は前述したものに限らず、それぞれ、取扱物品の特定とその位置の情報と、人がどの設備に対して物品操作をしているか否かの情報と、機器の操作の情報とを検出できるものであれば、他のセンサや他の手法を用いても良いし、複数のセンサを組み合わせて用いても良い。
(Supplementary explanation of each detector and database)
The types and methods of sensors used in the
また、物品情報５０１、人情報８０１、機器操作情報１００１の持つ項目は前述したものに限らず、物品検出部１０１、人検出部１０３、機器操作検出部１０５に用いられるセンサの種類や、その手法に応じて必要な情報があれば、これを追加しても良い。また、この構成もそれぞれの図に示したものに限定するものではない。
In addition, the items included in the
また、物品検出部１０１、人検出部１０３、機器操作検出部１０５は、あらかじめ定めた一定間隔毎に常時検出処理を行い、検索対象となる情報を検出した際には、適宜、物品情報データベース１０２、人情報データベース１０４、機器操作情報データベース１０６にそれぞれ登録するように動作している。
In addition, the
（関連情報データベース１０７の説明）
関連情報データベース１０７は、物品情報と物品情報、又は物品情報と人情報、又は物品情報と機器操作情報、又はこれらの組合せ、の関係と、その確度（関連性又は関連度、言い換えれば、検索対象となる物品に関する情報同士の関連度）が登録されているデータベースである。現在の状況がこの関連情報の表す状況を満たしているとき、物品の現在位置を前記確度により推定するものである。図１１に、登録されている関連情報の例を示す。
(Description of related information database 107)
The
関連情報１１０１は、関連内容の情報、検索対象物品の情報、検索対象物品の位置情報、少なくとも１つ以上の関連履歴情報、各関連履歴に対応する付属情報、各関連に対する確度の情報、の項目を持つ。これらの項目の組合せを、「関連情報データ」と呼ぶことにする。１つの前記関連情報データは、関連情報１１０１の各行に相当する。
＜各項目の説明＞
関連内容の情報は、検索対象物品の情報と関連履歴情報とがどのような関連を持っているかを記述している。具体的には、「場所近接」、「同一タスク」、「直前位置」、「直前操作者」という関連の情報を用いる。それぞれの表す内容は後述する。
<Description of each item>
The related content information describes how the search target article information and the related history information are related. Specifically, related information such as “place proximity”, “same task”, “immediate position”, and “immediate operator” is used. The contents of each will be described later.
検索対象物品の情報は、この関連情報データを用いて、位置を推定したい検索対象となる物品の情報を記述している。 The information on the search target article describes the information on the search target article whose position is to be estimated using the related information data.
検索対象物品の位置情報は、前記検索対象物品の推定したい位置の情報を記述している。つまり、前記検索対象物品がこの位置にあるときに検出ミスが発生した場合、この関連情報データを用いて、前記検索対象物品の位置が推定される。 The position information of the search target article describes the position information of the search target article to be estimated. That is, when a detection error occurs when the search target article is at this position, the position of the search target article is estimated using the related information data.
関連履歴情報は、この関連情報データにおいて、前記検索対象物品と関連のある物品の情報、人の情報、設備の情報などを記述している。どのような関連があるかは、前記関連内容の情報の項目で説明している。また、関連履歴情報は１つの関連情報データに少なくとも１つ以上含まれる。関連履歴情報が１つの場合は、検索対象物品の情報と関連履歴情報の２つの間の関係を表し、関連履歴情報が２つの場合は、検索対象物品の情報と関連履歴情報の２つとを合わせて３つの間の関係を表すこととなる。 The related history information describes information on an article related to the search target article, information on a person, information on equipment, and the like in the related information data. The relationship is described in the item of information of the related content. Further, at least one piece of related history information is included in one piece of related information data. If there is one related history information, it represents the relationship between the information of the search target article and the related history information. If there are two related history information, the information of the search target article and the two related history information are combined. This represents the relationship between the three.
付属情報は、前記関連履歴で示されている情報に対応する情報を記述している。前記関連履歴情報が物品や人であればその位置情報、設備であればその機器操作の情報が記述される。 The attached information describes information corresponding to the information indicated in the related history. If the related history information is an article or a person, the position information is described, and if the related history information is a facility, the device operation information is described.
確度（関連度）の情報は、現在の状況がこの関連情報データの表す状況を満たしているときの、前記検索対象物品が前記位置情報に存在する割合を算出するための基となる値を記述している。例えば、確度の値が大きければ大きい程、前記検索対象物品が前記位置情報に存在する割合が高いことを意味する。ただし、複数の関連情報を組み合わせて用いることで、この確度の情報は再計算されることがあり得る。再計算の例は、後述の物品位置推定部１０８の動作を説明の中で示す。
The accuracy (relevance) information describes a value serving as a basis for calculating the ratio of the search target article existing in the position information when the current situation satisfies the situation represented by the relevant information data. is doing. For example, the larger the value of accuracy, the higher the proportion of the search target article existing in the position information. However, the accuracy information may be recalculated by using a plurality of related information in combination. An example of recalculation shows the operation of an article
＜関連内容項目の説明＞
以下、関連内容の情報について具体的に説明する。
関連内容の情報の「場所近接」の１つの情報としては、検索対象物品と関連物品が近くの位置に存在する、という関連を表している。具体的には、「場所近接」という関連内容情報は、前記検索対象物品と前記関連物品が近い時間に近くの位置で操作された、という関連を表している。図１１の関連情報データ１１０２がこれを示している。この関連情報データ１１０２では、検索対象物品の一例である「腕時計」と関連物品の一例である「携帯電話」が同じ「テーブル」に置かれていたことを示している。時間や位置が近いか否かの判定基準はあらかじめ定めておくものとする。例えば、時間の近さは、関連物品が存在した時間が、ユーザが物品を扱うために同じ設備の前に継続して滞在していた時間内かどうかにより決める。又は、近い時間の判断基準を３分以内と具体的な数値で決めても良い。位置の近さ（近接する位置にあるか否か）は、１つのセンサの検出範囲内かどうかにより決める。又は、同じ設備内かどうかにより決める。又は、周辺１ｍと具体的な数値で決めても良い。
<Description of related content items>
Hereinafter, the related content information will be described in detail.
One piece of information “related to location” in the related content information represents a relationship that the search target article and the related article exist in a nearby position. Specifically, the related content information “proximity to place” represents the relationship that the search target article and the related article are operated at a position close to each other at a close time. The
また、関連内容の情報の「場所近接」の別の情報としては、検索対象物品と関連人物が近くの位置に存在する、という関連を表している。具体的には、「場所近接」という関連内容情報は、前記検索対象物品が操作されたとき、関連人物が近くの位置に検出された、という関連を表している。例えば、図１１の関連情報データ１１０４がこれを示している。この関連情報データ１１０４では、検索対象物品の一例である「腕時計」と関連人物の一例である「父」が同じ「テーブル」の近くに位置していたことを示している。 Further, another information of “location proximity” in the related content information represents a relationship that the search target article and the related person exist in a nearby position. Specifically, the related content information “proximity to place” represents the relationship that the related person is detected at a nearby position when the search target article is operated. For example, the related information data 1104 in FIG. 11 indicates this. This related information data 1104 indicates that “a wristwatch” as an example of a search target article and “father” as an example of a related person are located near the same “table”.
さらに、関連内容の情報の「場所近接」の別の情報としては、検索対象物品と関連機器操作が近くの位置に存在する、という関連を表している。具体的には、「場所近接」という関連内容情報は、前記検索対象物品が操作されたとき、近くの時間に、近くの位置の設備の機器操作が検出された、という関連を表している。例えば、図１１の関連情報データ１１０５がこれを示している。この関連情報データ１１０５では、検索対象物品の一例である「腕時計」と関連機器操作の一例である「収納棚扉」が同じ「収納棚」の近くに位置していたことを示している。
Furthermore, another information of “location proximity” in the related content information represents a relationship that the search target article and the related device operation exist in a nearby position. Specifically, the related content information “location proximity” represents a relationship that, when the article to be searched is operated, equipment operation of a nearby facility is detected at a nearby time. For example, the
関連内容の情報の「同一タスク」の情報は、位置の近さとは関係なく、あるタスクを実行するときの物品の位置や人の位置や機器操作の関連を表している。例えば、ビデオ鑑賞というタスクのときには、ビデオの電源をオンにし、リモコンをテーブルの上に置き、携帯電話は邪魔なので収納棚に置く、という関連が考えられる。 The “same task” information of the related content information represents the relationship between the position of the article, the position of the person, and the device operation when executing a certain task regardless of the proximity of the position. For example, in the task of watching a video, the video power is turned on, the remote control is placed on the table, and the mobile phone is in the way so it is placed on the storage shelf.
関連内容の情報の「直前位置」の情報は、検索対象物品が現在位置に置かれる直前にどの位置に存在したかを表している。 The information of “preceding position” in the related content information indicates where the search target article was located immediately before it was placed at the current position.
関連内容の情報の「直前操作者」の情報は、検索対象物品が現在位置に置かれる直前に誰に操作されたかを表している。 The information of “previous operator” in the related content information represents who has been operated immediately before the search target article is placed at the current position.
なお、関連内容の情報は、前記内容の情報の組合せで表されていても良い。図１１では簡単のため最小限の関連履歴情報のみ登録されているが、複数の関連履歴情報の組合せにより、位置推定により有効な関連情報データを作成することができる。例えば、図１１の関連情報データ１１０７は、「場所近接」の情報と「直前位置」の情報との組合せで表されている。検索対象物品が現在位置に置かれる直前にどの位置に存在し、かつ、検索対象物品と関連人物が近くの位置に存在する、という関連を表している。
The related content information may be expressed by a combination of the content information. In FIG. 11, only the minimum related history information is registered for simplicity, but effective related information data can be created by position estimation by combining a plurality of related history information. For example, the
また、前記関連情報は関連情報管理部１０９により、新規登録されたり、更新されたり、削除されたりする。これらの処理の詳細は後述する。
The related information is newly registered, updated, or deleted by the related
（物品位置推定部１０８の説明）
物品位置推定部１０８は、検索対象である物品に関する前記物品情報データベース１０２の情報と前記関連情報データベース１０７の情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関連する物品の情報との関連度と、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベース１０２の情報と前記人情報データベース１０４の情報と前記関連情報データベース１０７の情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関する人の情報との関連度と、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベース１０２の情報と前記機器操作情報データベース１０６の情報と前記関連情報データベース１０７の情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記機器操作の情報との関連度とのうち、少なくとも1つを参照して、対象物品の現在位置を推定する。まず、物品情報データベース１０２を物品位置推定部１０８により検索し、対象物品の物品情報を物品位置推定部１０８により抽出する。物品情報データベース１０２の物品情報に現在の位置情報が登録されていれば、物品位置推定部１０８により、これを現在位置とする。物品情報に現在の位置情報が登録されていなければ、次に、関連情報データベース１０７を物品位置推定部１０８により検索し、検索対象物品が登録されている関連情報データを物品位置推定部１０８により抽出する。そして、関連情報データの内容に基づき、物品情報データベース１０２、人情報データベース１０４、機器操作情報データベース１０６を物品位置推定部１０８により検索し、必要な各情報を物品位置推定部１０８により抽出する。抽出した情報と関連情報データを物品位置推定部１０８により照合し、物品位置推定部１０８により、登録された確度に従って、現在位置の推定結果を得る。
これらの動作の詳細は後述する。
(Description of article position estimation unit 108)
The article
Details of these operations will be described later.
（関連情報管理部１０９の説明）
関連情報管理部１０９は、関連情報データベース１０７を管理する。ここで、「管理」とは、物品検出部１０１、人検出部１０３、及び、機器操作検出部１０５のうちの少なくとも1つの検出結果から、関連情報データを関連情報管理部１０９により自動的に登録したり、更新したりすることを意味する。又は、ユーザから入出力部１１０を介して与えられた指示に従って、前記関連情報データを関連情報管理部１０９により登録したり、更新したり、削除したりする。
(Description of related information management unit 109)
The related
＜自動処理の説明＞
まず、自動的に処理する場合を説明する。図１２Ａ〜図１２Ｃに処理フローを示す。
<Description of automatic processing>
First, the case of automatically processing will be described. 12A to 12C show a processing flow.
ステップＳ１２０１で物品検出部１０１が物品を検出すると、ステップＳ１２０２で物品情報データベース１０２と人情報データベース１０４と機器操作情報データベース１０６と関連情報データベース１０７を関連情報管理部１０９により参照して、関連物品（又は、関連の人や機器操作）が存在するかどうかを関連情報管理部１０９により検索する。さらに、関連物品（又は、関連の人や機器操作）が存在するならば、その物品（又は、関連の人や機器操作）を関連情報管理部１０９により抽出する。
このステップＳ１２０２での具体的な処理内容については、以下に説明する。
When the
Specific processing contents in step S1202 will be described below.
図１２Ｂは、関連内容の情報が「場所近接」である場合に関連物品を検索する例を示している。ステップＳ１２０７で、前記検出物品と位置（場所）が近い物品が存在するかどうかを関連情報管理部１０９により判定する。すなわち、物品情報データベース１０２を関連情報管理部１０９により検索し、前記検出物品に登録されている現在位置から近い位置が登録されている物品を関連情報管理部１０９により抽出する。ここで、位置（場所）が近いか否かの判定基準はあらかじめ定めておくものとする。例えば、同じ設備であること、又は、距離が５０ｃｍ以内であること、などである。物品が一つも関連情報管理部１０９により抽出されなければ、関連物品が存在しないと関連情報管理部１０９により判定される（ステップＳ１２０９）。一つ以上の物品が関連情報管理部１０９により抽出されれば、前記抽出物品に対して次のステップＳ１２０８に進む。
FIG. 12B shows an example of searching for related articles when the information on the related content is “place proximity”. In step S <b> 1207, the related
ステップＳ１２０８で、前記検出物品と検出時間が近い物品が存在するかどうかを関連情報管理部１０９により判定する。すなわち、前記抽出物品の中から、前記検出物品に登録されている現在位置の検出時間から近い時間が現在位置の検出時間に登録されている物品を関連情報管理部１０９により抽出する。ここで、時間が近いか否かの判定基準はあらかじめ定めておくものとする。例えば、前後３分以内であること、又は、両物品の検出時間の間に人が移動していないこと、などである。物品が一つも関連情報管理部１０９により抽出されなければ、関連物品が存在しないと関連情報管理部１０９により判定される（ステップＳ１２０９）。一つ以上の物品が関連情報管理部１０９により抽出されれば、前記抽出物品を関連物品とし、関連物品が存在すると関連情報管理部１０９により判定される（ステップＳ１２１０）。
In step S1208, the related
次に、図１２Ｃは、関連内容の情報が「同一タスク」の情報である場合に関連物品を関連情報管理部１０９により検索する例を示している。タスクは、図１２Ｄのタスクリスト１２１５に示すように、日常行われる特徴的なタスクをあらかじめ関連情報データベース１０７に設定しておく。タスクリスト１２１５には、タスク名の情報と、そのタスクが行われたと判定するための検出履歴（物品、人、機器操作）の情報が対応付けられて登録されている。ここに登録された検出履歴の情報が揃ったときに、そのタスクが行われたと関連情報管理部１０９により判定する。
Next, FIG. 12C shows an example in which the related
まず、ステップＳ１２１１で、前記検出物品によってタスクが決定されるかどうかを関連情報管理部１０９により判定する。すなわち、タスクリスト１２１５を関連情報管理部１０９により検索し、前記検出物品とその検出位置（場所）が登録されているタスクが存在するかどうかを関連情報管理部１０９により調べる。タスクが存在しなければ、関連物品が存在しないと関連情報管理部１０９により判定される（ステップＳ１２１３）。関連物品が存在すれば、前記タスクに対するタスクリスト１２１５の検出履歴の情報を関連情報管理部１０９により参照し、前記検出物品以外の履歴の情報が近い時間に存在するか、物品情報データベース１０２と人情報データベース１０４と機器操作情報データベース１０６を関連情報管理部１０９により検索する。前記タスクに対するタスクリスト１２１５の検出履歴の情報がすべて存在したと関連情報管理部１０９により判断すれば、次のステップＳ１２１２に進む。
First, in step S1211, the related
ステップＳ１２１２で、前記タスクに対するタスクリスト１２１５の検出履歴の情報に登録されている以外の、検出時間が近い物品が存在するかどうかを関連情報管理部１０９により判定する。物品が一つも関連情報管理部１０９により抽出されなければ、関連物品が存在しないと関連情報管理部１０９により判定される（ステップＳ１２１３）。一つ以上の物品が関連情報管理部１０９により抽出されれば、関連情報管理部１０９により前記抽出物品を関連物品とし、関連物品が存在すると関連情報管理部１０９により判定される（ステップＳ１２１４）。
In step S <b> 1212, the related
ここで、関連内容の情報が「同一タスク」の情報である場合の時間が近いか否かの関連情報管理部１０９による判定は、前述の関連内容の情報が「場所近接」である場合と同様に定められるが、それぞれのタスクを考慮し、時間間隔を長くしても良い。また、人の移動を伴うタスクの場合、人の移動に関する条件は適さない。
Here, the determination by the related
また、関連内容の情報が「直前位置」の情報又は「直前操作者」の情報である場合には、毎回関連履歴の情報が存在するので、ステップＳ１２０２において関連物品が存在すると関連情報管理部１０９により判定し、ステップＳ１２０３に進む。
In addition, when the related content information is “previous position” information or “previous operator” information, since there is related history information every time, if there is a related article in step S1202, the related
また、ステップＳ１２０１の物品検出よりも後の時間に、関連する他物品が検出されることもあるので、ステップＳ１２０２の処理は、ステップＳ１２０１の物品検出から一定時間が経過した後に行うようにしても良い。 In addition, since other related articles may be detected at a time after the article detection in step S1201, the process in step S1202 may be performed after a predetermined time has elapsed since the article detection in step S1201. good.
図１２ＡのステップＳ１２０２の結果、関連する他物品が存在しなければ、ステップＳ１２０１の物品検出に関する処理は終了する（ステップＳ１２０４）。関連する他物品が存在すれば、ステップＳ１２０３で、関連情報データベース１０７において、この物品同士の関連情報データが存在するかどうかを関連情報管理部１０９により検索する。関連する他物品が複数存在した場合は、それぞれの組合せで関連情報データの検索を関連情報管理部１０９により繰り返す。
If there is no other related article as a result of step S1202 in FIG. 12A, the process related to article detection in step S1201 ends (step S1204). If there is another related article, the related
ステップＳ１２０３の結果、関連情報データが存在しなければ、関連情報データベース１０７に関連情報管理部１０９により新規登録する（ステップＳ１２０５）。関連情報データが存在すれば、関連情報データベース１０７の確度を、当該確度が大きくなるように関連情報管理部１０９により更新する（ステップＳ１２０６）。新規登録するときや更新するときの確度の値はあらかじめ定めておくものとする。例えば、確度として、その関連内容の発生回数を適用すると、新規登録時の確度の値は「１」となり、更新時の確度の値は「更新前の確度の値＋１」となる。
If no related information data exists as a result of step S1203, the related
＜自動処理の具体例＞
図１３Ａ〜図１３Ｅを参照して、具体例を説明する。
<Specific examples of automatic processing>
A specific example will be described with reference to FIGS. 13A to 13E.
物品検出部１０１が、腕時計１３０１'がテーブル２０１ｅに時刻１５：０１に置かれたこと（図１３Ｃ参照）を検出する。物品検出部１０１は物品情報データベース１０２に物品情報１３０１を登録する。具体的には、物品情報１３０１の最下行が追加される（図１３Ａ参照）。図１３Ａには、処理に関係ある情報のみを記述した物品情報１３０１を示している。
The
ここで、関連内容の情報が「場所近接」である場合において、位置の近さの判定基準として、同じ設備であること、時間の近さの判断基準として、前後３分以内であること、とあらかじめ定めるとする。この判定基準を基に物品情報データベース１０２を物品検出部１０１が検索し、腕時計１３０１'と同じ設備（テーブル）２０１ｅに前後３分以内（１４：５８から１５：０４の間）に置かれた物品として、財布１３０２'の物品情報１３０２を物品検出部１０１により抽出する（図１３Ｂ参照）。
Here, when the information of the related content is “location proximity”, as the determination criterion of the proximity of the position, it is the same equipment, and as the determination criterion of the proximity of time is within 3 minutes before and after, Assume that it is predetermined. Based on this criterion, the
腕時計を検索対象物品の情報とし、財布を関連履歴の情報として、関連情報データベース１０７を物品検出部１０１により検索し、関連情報１３０３から関連情報データ１３０４を物品検出部１０１により抽出する（図１３Ｃ参照）。
The
関連情報データの確度として、その関連内容の情報の発生回数を適用するとする。これを基に、関連情報データ１３０４の確度の情報の項目の値を現在の「６０」から「６１」に、当該確度が大きくなるように物品検出部１０１により変更することで、物品検出部１０１による関連情報データの更新処理とする（図１３Ｃの１３０６参照）。
As the accuracy of the related information data, the number of occurrences of the related content information is applied. Based on this, the
もし、図１３Ｅの関連情報１３０７のように、検索対象物品の情報が腕時計で関連履歴１の情報が財布であるような関連情報データが存在しなかったとすると、関連情報データ１３０４のうち、検索対象物品の情報が腕時計で関連履歴１の情報が財布でありかつ確度の情報の項目の値が「１」であるような関連情報データ１３０８が物品検出部１０１により新規登録される。
If there is no related information data such as the
このとき、財布を主にして見てみると、同様に、関連情報データ１３０５が更新され、確度「６５」が「６６」に、当該確度が大きくなるように変更される（図１３Ｅの１３０９参照）。
At this time, when looking mainly at the wallet, similarly, the
関連情報データ１３０４と関連情報データ１３０５の物品の組合せは同じなので、両者の確度の値は同じであると考えられるが、後述するユーザの指示により値が任意に更新されることもあるので、確度の値はいつも同じになっているとは限らない。図１３Ｄと図１３Ｅの関連情報データ１３０４と１３０５の例では、腕時計１３０１'がテーブル２０１ｅに置かれていれば財布１３０２'もテーブル２０１ｅに置かれている可能性は高いが、腕時計１３０１'のみを持ち出すことが多いので、つまり、財布１３０２'がテーブル２０１ｅに置かれていても腕時計１３０１'は置かれていないことがあるので、関連情報データ１３０５の確度を関連情報データ１３０４の確度よりも大きくしている、ということもあり得る。
Since the combination of articles in the
なお、近さの判定基準や、確度の値の決定は、毎回同じでなくても良い。例えば、時刻がより近いときには、確度の更新値を大きくする、など状況に応じた処理も考えられる。 It should be noted that determination of the proximity criterion and the determination of the accuracy value may not be the same each time. For example, when the time is closer, processing according to the situation such as increasing the update value of the accuracy may be considered.
＜ユーザ指示処理の説明＞
次に、ユーザの指示により物品検索処理を行う場合を説明する。
<Description of user instruction processing>
Next, a case where an article search process is performed according to a user instruction will be described.
ユーザが、本発明の実施の形態１における物品検索システムに、入出力部１１０を使用して、物品位置の問い合わせを行い、物品検索システムから位置推定結果を受け取る。もし、その推定結果が正しかったとき、ユーザが、入出力部１１０を介して、この推定結果を導き出した関連情報データの確度を、当該確度が大きくなるように変更する指示を与える。指示に基づき、関連情報管理部１０９が関連情報データベース１０７に蓄積されている前記関連情報データの確度の値を、当該確度が大きくなるように更新する。この例を、後述の入出力部１１０にて説明する。
The user uses the input /
もし、推定結果が正しくなかったとき、ユーザは何らかの別の方法で物品の位置を得る。ユーザは、入出力部１１０を介して、正しい位置情報を持つ関連情報データの確度を、当該確度が大きくなるように変更する指示を与える。ユーザから与えられた指示に基づき、関連情報管理部１０９が前記関連情報データの確度の値を、当該確度が大きくなるように更新する。必要であれば、正しくない推定結果が得られた関連情報データの確度を小さくなるように更新しても良い。又は、正しい位置情報を持つ関連情報データが存在しなければ、関連情報データを新規作成する指示を関連情報管理部１０９に与える。指示に基づき関連情報管理部１０９が関連情報データを新規作成する。
If the estimation result is not correct, the user obtains the position of the article by some other method. The user gives an instruction to change the accuracy of the related information data having the correct position information through the input /
また、ユーザが、入出力部１１０を介して、任意のタイミングで、関連情報データを更新したり、関連情報データを新規作成することもできる。例えば、物品情報データベース１０２に現在位置が不明の物品情報があるとき、ユーザが何らかの別の方法で物品の位置を得て、該当する関連内容を持つ関連情報データの確度の値を更新することもできる。例えば、正しい情報に対しては関連情報データの確度を大きくなるように更新する。
Also, the user can update related information data or create new related information data at an arbitrary timing via the input /
なお、更新は、確度の情報の値を変更する動作に限らず、検索対象物品の情報や関連履歴情報などの他の情報の項目を変更する動作であっても良い。例えば、今までボールペンを使っていたのが万年筆を使うようになったことにより、検索対象物品をボールペンから万年筆へ更新したり、部屋の模様替えにより設備の位置が変わったことにより当該設備の位置情報を更新したりすることができる。 The update is not limited to the operation of changing the value of the accuracy information, but may be an operation of changing other information items such as information on the search target article and related history information. For example, when a ballpoint pen has been used up to now, a fountain pen is used, and the search target item is updated from a ballpoint pen to a fountain pen. Can be updated.
（入出力部１１０の説明）
入出力部１１０は、ユーザとのインタフェースを受け持つ。ユーザがある物品の位置を知りたいとき、その要求を入出力部１１０を使用して物品位置推定部１０８に伝える。また、物品位置推定部１０８の推定結果を入出力部１１０を使用してユーザに伝える（例えば、入出力部１１０の一例である、ディスプレイ２１１ｂに表示する又はスピーカなどから音声出力する）。例えば、ユーザは入出力部１１０の一例としての入力装置としてキーボード２１１ａ（図２参照）により情報を入力し、入出力部１１０の別の例としての出力装置としてディスプレイ２１１ｂ（図２参照）に表示された情報を受け取ることができる。ディスプレイ２１１ｂの表示例を図１４Ａ〜図１４Ｃに示す。
(Description of input / output unit 110)
The input /
図１４Ａの画面１４０１において、問い合わせ時に物品名入力欄１４０２に、位置を知りたい物品名（例えば「腕時計」）を入力すると、推定結果表示欄１４０３に推定結果（例えば「テーブルにあります」）が表示される。
In the
図１４Ａの画面１４０１の代わりに、図１４Ｂの画面１４０４のように、推定結果表示欄１４０５には、推定された複数の物品位置の候補の情報（例えば「第１候補：テーブル、第２候補：収納棚」）を表示しても良い。例えば、物品位置推定部１０８から複数の推定結果が得られたら、その確度の大きい物品位置の候補から順番に表示するようにできる。
Instead of the
このとき、複数の物品位置の候補の選び方は、例えば、最大で第３候補まで表示する、というようにあらかじめ表示数を決めておいても良い。また、確度のしきい値をあらかじめ設定しておき、前記しきい値以上の確度を持つ物品位置の候補のみを表示するようにしても良い。また、固定のしきい値設定では、物品位置の候補が表示されなかったり、非常に多数の物品位置の候補が表示されるようになってしまったりすることも考えられるので、物品位置の候補の中で最大である確度の値に対する、各物品位置の候補の確度の値の割合を求め、これがあらかじめ設定した値以上の物品位置の候補のみを表示するようにしても良い。また、後述するように、確度の小さい物品位置の候補を表示する場合もあるが、このときにも同様に、あらかじめ表示数を決めておく、確度のしきい値を決めておく、などによって物品位置の候補を選ぶことができる。 At this time, the number of items may be selected in advance by, for example, displaying up to the third candidate at the maximum. Alternatively, a threshold value of accuracy may be set in advance, and only article position candidates having an accuracy equal to or higher than the threshold value may be displayed. Also, with fixed threshold settings, it is possible that article position candidates will not be displayed, or a large number of article position candidates may be displayed. It is also possible to obtain the ratio of the accuracy value of each article position candidate to the maximum accuracy value, and to display only the article position candidates that are equal to or greater than a preset value. In addition, as will be described later, candidates for article positions with low accuracy may be displayed. In this case as well, articles are determined by, for example, determining the number of displays in advance or a threshold value for accuracy. Position candidates can be selected.
また、別の表示形式として、図１４Ｃの画面１４０６のように、推定結果表示欄１４０７には、レイアウト画像に推定結果を図示しても良い。例えば、表示欄１４０７に示したような部屋２０１の室内レイアウトマップと、推定された物品位置の候補とその位置のレイアウトマップ上での位置座標との対応を登録したデータベース１４０８（図１４Ｄ参照）とをあらかじめ用意する。推定結果の物品位置をデータベース１４０８で検索して対応する座標を求め、レイアウトマップ上に推定物品位置候補の順位の番号を記入する。例えば、図１４Ｃの画面１４０６では、室内レイアウトマップ上で、テーブルに１番の順位が付され、収納棚に２番の順位が付されていることを表示している。
As another display format, an estimation result may be illustrated in a layout image in the estimation
このとき、確度に応じて、物品位置候補の表示のサイズを変動するようにしても良い。確度の大きい候補は物品位置候補の表示も大きくすることで、ユーザの目に付きやすくなることが期待できる。例えば、図１４Ｃの画面１４０６では、室内レイアウトマップ上で、テーブルを収納棚よりも大きく表示するようにしてもよい。
At this time, the display size of the article position candidate may be changed according to the accuracy. A candidate with high accuracy can be expected to be easily noticeable by the user by increasing the display of the article position candidate. For example, on the
また、関連情報管理部１０９における、ユーザの指示により関連情報データを更新する処理のときの、ディスプレイ２１１ｂの表示例を図１５に示す。
Further, FIG. 15 shows a display example of the
例えば、図１４Ａの画面１４０１に示すように、位置推定結果が表示され、これが正しかったとする。このときの関連情報データが、ディスプレイ２１１ｂの画面１５０１において、関連情報データ表示欄１５０２に表示される。前記関連情報データの変更したい項目を、変更箇所入力欄１５０３にキーボード２１１ａを使用して入力すると、現在の内容が表示欄１５０４に表示される。変更したい内容を、変更内容入力欄１５０５にキーボード２１１ａを使用して入力し、更新ボタン１５０６を押すようにマウス２１１ｃで操作することで、関連情報管理部１０９が変更したい項目の内容を更新する。具体的には、前記関連情報データの変更したい項目の例である「確度」を、変更箇所入力欄１５０３にキーボード２１１ａを使用して入力すると、「確度」の現在の内容である「６１」が表示欄１５０４に表示される。変更したい内容である「６５」を、変更内容入力欄１５０５にキーボード２１１ａを使用して入力し、更新ボタン１５０６を押すようにマウス２１１ｃで操作することで、関連情報管理部１０９により、「確度」の情報が、変更後の内容である「６５」に更新される。
For example, as shown in a
なお、位置推定結果が正しくなかったときや、ユーザが任意のタイミングで更新するように関連情報管理部１０９に指示したり、新規作成するように関連情報管理部１０９に指示するときも、同様に、既存のデータを表示し、変更箇所をキーボード２１１ａなどで指定し、変更内容をキーボード２１１ａなどで入力する、という流れで処理することができる。
以上が、本発明の実施の形態１におけるシステムの各構成要素についての説明である。
Similarly, when the position estimation result is not correct, or when the user instructs the related
This completes the description of each component of the system according to Embodiment 1 of the present invention.
（物品位置推定部１０８の処理フローの説明）
次に、本発明の実施の形態１における物品検索システムの物品位置推定部１０８の動作を説明する。物品位置推定動作の処理フローの例を図１６に示す。また、説明中の物品情報データベース１０２の例を図１７Ａ〜図１７Ｇ、図２５Ａ〜図２５Ｄに示す。
(Description of processing flow of article position estimation unit 108)
Next, the operation of the article
ステップＳ１６０１で、ユーザから入出力部１１０を介して物品、例えば、「腕時計」の現在位置の問い合わせ要求を物品位置推定部１０８が受け取る。
In step S <b> 1601, the article
ステップＳ１６０２で、物品情報データベース１０２から、物品名の情報が「腕時計」である物品情報を物品位置推定部１０８が検索する。
In step S 1602, the article
ここで、ステップＳ１６０２の検索の結果、図１７Ｇに示す「腕時計」の物品情報１７０７が抽出されたとする。これを見ると、最後に検出された記録情報は、「位置情報」として「テーブル」でかつ「操作情報」として「置く」が記録されていることから、「テーブルに置いた」という情報であり、その後に動かされた記録情報は物品情報データベース１０２に記録されていないので、「腕時計」の「位置情報」として「テーブル」のままであり、ステップＳ１６０３で、現在位置が登録されていると物品位置推定部１０８により判定される。そして、ステップＳ１６０４で、物品「腕時計」の推定位置の情報は「テーブル」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝え、前記物品位置推定動作の処理を終了する。
Here, it is assumed that the
また、ステップＳ１６０２の検索の結果、上の場合と異なり、図１７Ａに示す「腕時計」の物品情報データ１７０１が抽出されたとする。これを見ると、最後に検出された記録情報は、「位置情報」として「収納棚」でかつ「操作情報」として「取る」でかつ「操作者」の情報として「父」が記録されていることから、「収納棚から父が取った」という情報である。その後、父が「腕時計」持ち続けているか、父が「腕時計」をどこかに置いたかであるが、検出された記録情報は物品情報データベース１０２には無いので、ステップＳ１６０３で、現在位置が登録されていないと物品位置推定部１０８により判定される。そして、次のステップＳ１６０５に進む。
Also, it is assumed that the
ステップＳ１６０５で、関連情報データベース１０７から、検索対象物品の情報が「腕時計」である関連情報データを物品位置推定部１０８により検索する。つまり、関連情報の「対象物品」の情報の項目が「腕時計」である関連情報データを、物品位置推定部１０８により全て抽出する。
In step S <b> 1605, the item
ここで、ステップＳ１６０５の検索の結果、関連情報データが物品位置推定部１０８により抽出されなかったとすると、ステップＳ１６０６で、関連情報データが存在しないと物品位置推定部１０８により判定される。そして、ステップＳ１６０７で、物品の情報「腕時計」の推定位置の情報は「推定不可」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝え、前記物品位置推定の処理を終了する（ステップＳ１６１１）。
If the related information data is not extracted by the article
なお、ステップＳ１６０７で、物品「腕時計」の推定位置は、関連情報データが存在しないので、最終検出位置である収納棚の近くに存在する可能性が高いと考えて、推定位置の情報は「収納棚」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝えても良い。又は、最終検出位置での操作者である父がまだ持っている可能性が高いと考えて、推定位置（保持者）の情報は「父」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝えても良い。
In step S1607, the estimated position of the article “watch” is considered to be likely to exist near the storage shelf, which is the final detection position, since the related information data does not exist. It may be notified to the user from the article
また、ステップＳ１６０５の検索の結果、関連情報データが物品位置推定部１０８により抽出されたとすると、ステップＳ１６０６で、関連情報データが存在すると物品位置推定部１０８により判定される。そして、次のステップＳ１６０８に進む。
If the related information data is extracted by the article
以下、いくつかの関連情報データが抽出されたケース毎に、動作を説明する。 Hereinafter, the operation will be described for each case where some related information data is extracted.
ケース１：関連情報データから１つの位置（場所）が推定される場合。
図２５Ａに示す関連情報データ２５０１、２５０２の２つが物品位置推定部１０８により抽出されたとする。
Case 1: One position (location) is estimated from related information data.
Assume that two pieces of
ステップＳ１６０８で、関連情報データ２５０１、２５０２は「関連内容」が「場所近接」であり、「関連履歴１」が「携帯電話」であるので、物品情報データベース１０２から「物品名」が「携帯電話」である物品情報を物品位置推定部１０８により検索する。
In step S1608, since the “related content” is “location proximity” and the “related history 1” is “mobile phone” in the
ここで、ステップＳ１６０８の検索の結果、図１７Ｂに示す物品情報１７０２が物品位置推定部１０８により抽出されたとする。ステップＳ１６０９で、「携帯電話」の位置情報と「腕時計」の位置情報とから「腕時計」の現在位置を推定しようとするが、「携帯電話」の現在位置（「位置情報」）である「下駄箱」と、関連情報データ２５０１、２５０２の「付属情報１」である「テーブル」、「収納棚」とが共に異なるので、関連情報データ２５０１、２５０２からは、「腕時計」の現在位置が物品位置推定部１０８により推定できない。その結果、ステップＳ１６１０で、物品「腕時計」の推定位置の情報は「推定不可」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝え、物品位置推定の処理を終了する。また、このときの別の動作をケース４で後述する。
Here, it is assumed that the
また、ステップＳ１６０８の検索の結果、上の場合と異なり図１７Ｃに示す物品情報１７０３が物品位置推定部１０８により抽出されたとする。ステップＳ１６０９で、「携帯電話」の現在位置である「テーブル」と、関連情報データ２５０１の付属情報１「テーブル」が一致するので、関連情報データ２５０１から確度「５０」で「腕時計」が位置「テーブル」にある、と物品位置推定部１０８により推定できる。他に一致する関連情報データは無いので、ステップＳ１６１０で、物品「腕時計」の推定位置は「テーブル」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝え、物品位置推定の処理を終了する（ステップＳ１６１２）。
Further, as a result of the search in step S1608, it is assumed that the article
同様に、上の場合と異なり、図１７Ｄに示す物品情報１７０４が物品位置推定部１０８により抽出されたとすると、物品「腕時計」の推定位置は「収納棚」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝え、物品位置推定の処理を終了する（ステップＳ１６１２）。
Similarly, unlike the above case, assuming that the
ケース２：関連情報データから複数の位置（場所）が推定される場合。
図２５Ｂに示す関連情報データ２５０３、２５０４の２つが物品位置推定部１０８により抽出されたとする。
Case 2: When a plurality of positions (locations) are estimated from related information data.
Assume that two pieces of
ステップＳ１６０８で、関連情報データ２５０３は「関連内容」が「場所近接」であり、「関連履歴１」が「携帯電話」であるので、物品情報データベース１０２から「物品名」が「携帯電話」である物品情報を物品位置推定部１０８により検索する。また、関連情報データ２５０４の「関連履歴１」が「父」であるので、人情報データベース１０４から「人物名」が「父」である人情報を物品位置推定部１０８により検索する。
In
ステップＳ１６０８の検索の結果、図１７Ｄに示す物品情報１７０４、図１７Ｅに示す人情報１７０５が物品位置推定部１０８により抽出されたとする。ステップＳ１６０９で、「携帯電話」の現在位置である「収納棚」と、関連情報データ２５０３の「付属情報１」である「収納棚」とが一致するので、関連情報データ２５０３から確度「３０」で「腕時計」が位置「収納棚」にある、と物品位置推定部１０８により推定できる。一方、「父」の現在位置である「テーブル」と、関連情報データ２５０４の「付属情報１」である「テーブル」とが一致するので、関連情報データ２５０４から確度「４０」で「腕時計」が位置「テーブル」にある、と物品位置推定部１０８により推定できる。
Assume that the article
前記２つの推定結果から、確度「３０」の「収納棚」より、確度「４０」の「テーブル」の方に、検索対象物品「腕時計」がある可能性が高いと物品位置推定部１０８により判定されるので、これを最終の推定結果とする。ステップＳ１６１０で、物品「腕時計」の推定位置は「テーブル」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝え、物品位置推定の処理を終了する（ステップＳ１６１２）。
From the two estimation results, the article
ここで、図２６に示した確度制御部（関連度制御部）２６０１によって、状況に応じて確度を変更するように制御することも考えられる。図２７を参照して説明する。 Here, it can be considered that the accuracy is controlled according to the situation by the accuracy control unit (relevance control unit) 2601 shown in FIG. This will be described with reference to FIG.
例えば、関連情報データベース１０７に登録されている、図２７に示した関連情報データ２７０１、２７０２では、時間帯別確度データ２７０３、２７０４を利用して、確度を、状況の一例としての時間帯に応じて、確度制御部２６０１により制御する。時間帯別確度データは、各関連情報データの確度を時間帯別に集計して関連情報データベース１０７に登録されているもので、例えば、確度として、その関連内容の発生回数を適用する場合には、それぞれ関連内容が発生した時間でどの時間帯に加算するかを確度制御部２６０１により決定するようにしておく。そして、確度を確度制御部２６０１により制御するときには、関連履歴の検出時刻によって、確度制御部２６０１により確度を変更するように制御する。前記の例では、図１７Ｄの物品情報１７０４から「携帯電話」の検出時刻は「１４：５０」であるので、時間帯別確度データ２７０３の「１１時〜１６時」のデータを確度制御部２６０１により参照して、確度は「１５」となる。同様に、図１７Ｅの人情報１７０５から「父」の検出時刻は「１５：００」であるので、時間帯別確度データ２７０４の「１１時〜１６時」のデータを確度制御部２６０１により参照して、確度は「５」となる。この結果から、前記の推定結果と異なり、確度「５」の「テーブル」より、確度「１５」の「収納棚」の方に、検索対象物品「腕時計」がある可能性が高いと物品位置推定部１０８により判定され、これを最終の推定結果とする。
For example, in the
同様に、前記状況の他の例として、曜日別又はそれぞれの人物の勤務日別若しくは通学日別（例えば平日か休日か）で、確度制御部２６０１により、確度を変更するように制御しても良い。
Similarly, as another example of the above situation, the
さらに、前記状況のさらに他の例として「タスク」の前後で、確度を確度制御部２６０１により変更するように制御しても良い。このときの「タスク」とは、掃除、接客、又は、食事などで、その物品自体を本来使用する目的以外の目的で当該物品を動かすことが発生するようなタスクが適している。例えば、掃除の前後では、掃除の際に邪魔になる新聞が、本来の使用で置かれることの多いテーブルやマガジンラックではなく、一時的な置き位置（場所）として椅子の上に置かれることが多い、というような場合に対応した制御である。
Furthermore, as another example of the situation, the accuracy may be controlled to be changed by the
なお、複数の位置（場所）が途中の推定結果として得られたとき、必ずしも確度の値の大きい方を最終の推定結果として物品位置推定部１０８により選択するとは限らず、確度の値の小さい方を最終の推定結果として物品位置推定部１０８により選択しても良い。例えば、ユーザ自身が検索対象物品を探さずに問い合わせをした場合は、確度の値の大きい位置を物品位置推定部１０８により選択するのが良いが、ユーザ自身が検索対象物品を探したがなかなか見つからなかったので問い合わせをした場合は、確度の値の大きい位置は既に探したとも考えられるので、逆に確度の値の小さい位置を物品位置推定部１０８により選択するのが良い。このように、もしユーザの状態が分かれば、その状況に合わせた推定結果を物品位置推定部１０８により最終結果とする。このような確度の値の小さい位置を表示する場合には、入出力部１１０の表示内容も、例えば、前記したように、確度の値の大きい位置を単に表示する場合（例えば、「収納棚にあります」と表示する場合）とは異なり、「収納棚は探しましたか？」のように前記表示例とは異なった表示に変更するようにしても良い。
When a plurality of positions (locations) are obtained as intermediate estimation results, the item with the higher accuracy value is not necessarily selected by the article
ここで、ユーザの状態（ユーザが検索対象物品を探したか、否か）は、例えば、人（ユーザ）の移動軌跡の情報（移動履歴情報）と、物品の検出履歴情報から物品位置推定部１０８により判定する。ユーザが、問い合わせを行う直前に、一定数（例えば５箇所）以上の位置を比較的短い時間内で移動し、かつ、それぞれの位置で物品の操作（置く、取る）が検出されなかったとすると、ユーザは検索対象物品を探したが見つからなかったので問い合わせをした、と物品位置推定部１０８により判定することができる。
Here, the state of the user (whether or not the user has searched for the search target article) is determined based on, for example, information on the movement trajectory (movement history information) of the person (user) and the detection history information of the article. Judgment by If the user moves a certain number of positions (for example, 5 locations) or more within a relatively short time immediately before making an inquiry, and the operation (placement or taking) of the article is not detected at each position, The article
ケース３：複数の関連情報データから同じ位置（場所）が推定される場合。
図２５Ｃに示す関連情報データ２５０５、２５０６、２５０７の３つが物品位置推定部１０８により抽出されたとする。
Case 3: The same position (location) is estimated from a plurality of related information data.
Assume that three pieces of
ステップＳ１６０８で、関連情報データ２５０５は「関連内容」が「場所近接」であり、かつ「関連履歴１」が「携帯電話」であるので、物品情報データベース１０２から「物品名」が「携帯電話」である物品情報を物品位置推定部１０８により検索する。また、関連情報データ２５０６は「関連内容」が「場所近接」であり、かつ「関連履歴１」が「父」であるので、人情報データベース１０４から「人物名」が「父」である人情報を物品位置推定部１０８により検索する。また、関連情報データ２５０７は、「関連内容」が「直前操作者」であるので、直前の操作者と現在の操作者を比較するために、対象物品「腕時計」の物品情報１７０１を物品位置推定部１０８により参照する。
In step S1608, since the “related content” is “location proximity” and the “related history 1” is “mobile phone” in the related information data 2505, the “article name” is “mobile phone” from the
ステップＳ１６０８の検索の結果、図１７Ｃに示す物品情報１７０３、図１７Ｅに示す人情報１７０５が物品位置推定部１０８により抽出されたとする。ステップＳ１６０９で、「携帯電話」の現在位置である「テーブル」と、関連情報データ２５０５の「付属情報１」である「テーブル」とが一致するので、関連情報データ２５０５から確度「５０」で「腕時計」が位置「テーブル」にある、と物品位置推定部１０８により推定できる。一方、「父」の現在位置である「テーブル」と、関連情報データ２５０６の「付属情報１」である「テーブル」とが一致するので、関連情報データ２５０６から確度「４０」で「腕時計」が位置「テーブル」にある、と物品位置推定部１０８により推定できる。さらに、図１７Ａに示す物品情報１７０１より、対象物品「腕時計」の直前の「位置情報」が「収納棚」、「操作者」が「父」であることが得られ、関連情報データ２５０７の「付属情報１」である「収納棚」、「関連履歴１」である「父」と一致するので、関連情報データ２５０７から確度「７５」で「腕時計」が位置「下駄箱」にある、と物品位置推定部１０８により推定できる。
Assume that the article
前記３つの推定結果から、対象物品「腕時計」は確度の一番大きい「下駄箱」にあると最終の推定結果を物品位置推定部１０８により決定することもできる。しかし、残りの２つの推定結果は共に「テーブル」と物品位置推定部１０８により推定しているので、確度制御部２６０１によって、これらの確度を統合し、「テーブル」として１つの確度を算出し、算出された確度を物品位置推定部１０８により比較することもできる。例えば、確度制御部２６０１によって確度「５０」と「４０」とを加算すると、確度「９０」で「腕時計」が位置「テーブル」にあるという推定結果が物品位置推定部１０８により得られる。これを用いると、ステップＳ１６１０で、物品「腕時計」の推定位置は「テーブル」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝え、物品位置推定の処理を終了する（ステップＳ１６１２）。
From the three estimation results, the article
なお、確度制御部２６０１による確度の統合の方法は、上述のような確度の加算に限らず、平均値を用いるようにしたり、関連情報データ毎に重み付けして算出するようにしても良い。例えば、重み付けは、過去に問い合わせたときに推定位置が正解であった回数によって決めることができる。
Note that the accuracy integration method by the
また、その他にも、所有者が登録されている物品であれば、関連情報データにその物品の所有者が含まれている場合に重みを大きくすることもできる。また、ケース３の確度を制御する処理例で述べたような時間帯別やタスク別に見たときの確度を用いて、重み付けすることもできる。 In addition, in the case of an article for which the owner is registered, the weight can be increased when the owner of the article is included in the related information data. Weighting can also be performed using the accuracy when viewed by time zone or by task as described in the processing example for controlling the accuracy of case 3.
ケース４：関連情報データの関連履歴が抽出されなかった場合。
図２５Ｄに示す関連情報データ２５０８が物品位置推定部１０８により抽出されたとする。
Case 4: A related history of related information data is not extracted.
Assume that the related information data 2508 shown in FIG. 25D is extracted by the article
ステップＳ１６０８で、関連情報データ２５０８は「関連内容」が「場所近接」であり「関連履歴１」が「携帯電話」であるので、物品情報データベース１０２から「物品名」が「携帯電話」である物品情報を物品位置推定部１０８により検索する。
In
ステップＳ１６０８の検索の結果、図１７Ｂに示す物品情報１７０２が物品位置推定部１０８により抽出されたとする。ステップＳ１６０９で、「携帯電話」の現在位置である「下駄箱」と、関連情報データ２５０８の「付属情報１」である「テーブル」とが異なるので、関連情報データ２５０８からは「腕時計」の現在位置が物品位置推定部１０８により推定できない。前述のケース１では、この結果、物品「腕時計」の推定位置は「推定不可」であると物品位置推定部１０８により判断する。
As a result of the search in step S1608, it is assumed that the
ここでは、さらに、物品情報データベース１０２から「携帯電話」と同じ分類の物品情報を物品位置推定部１０８により検索する。そして、例えば、「外出時携帯品」という同じ分類情報を持つ物品「携帯情報端末」の物品情報１７０６が物品位置推定部１０８により抽出されたとする（図１７Ｆ参照）。
Here, the article
そこで、物品位置推定部１０８において、「携帯電話」と「携帯情報端末」を同様に扱い、ステップＳ１６０９で、「携帯情報端末」の現在位置である「テーブル」と、関連情報データ２５０８の「付属情報１」である「テーブル」とが一致するので、関連情報データ２５０８から確度「５０」で「腕時計」が位置「テーブル」にある、と物品位置推定部１０８により推定できる。他に一致する関連情報データは無いので、ステップＳ１６１０で、物品「腕時計」の推定位置は「テーブル」である、と入出力部１１０を介してユーザに物品位置推定部１０８から伝え、物品位置推定の処理を終了する（ステップＳ１６１２）。
Therefore, the article
なお、ステップＳ１６０５の検索の結果、関連情報データが物品位置推定部１０８により抽出されなかった場合にも、同じ分類の物品を対象物品とする関連情報データを、同様に物品位置推定部１０８により抽出し、前記同じ分類の物品の推定結果を、本来の対象物品の推定結果に物品位置推定部１０８により適用することもできる。
Even if the related information data is not extracted by the article
このように、同じ分類の物品同士を同様に扱うことで、新規購入した物品や、移動することの少ない物品、などのように関連情報データや物品情報が無い、又は少ない場合にも位置推定をすることができる。 In this way, by treating the same category of articles in the same way, position estimation can be performed even when there is no or little related information data or article information, such as newly purchased articles or articles that rarely move. can do.
以上が、本発明の実施の形態１における物品検索システムの物品位置推定部１０８の動作である。
The above is the operation of the article
なお、本発明の実施の形態１における物品検索システムは、生活環境での構成や動作を説明したが、同様にセンサなどを設置してシステムを構成することにより、オフィスや工場や店舗など他の環境においても有効に適用可能である。 The article search system according to Embodiment 1 of the present invention has been described with respect to the configuration and operation in the living environment. Similarly, by configuring the system by installing sensors and the like, other items such as offices, factories, stores, etc. It can also be applied effectively in the environment.
なお、前記様々な実施形態の例のうちの任意の例を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。 In addition, it can be made to show the effect which each has by combining suitably the arbitrary examples in the example of said various embodiment.
本発明にかかる物品検索システムは、時刻を取得する時刻取得部と、
生活環境内で人が取り扱う物品の特定と、その位置を検出する物品検出部と、
前記物品検出部が検出した物品の情報を蓄積する物品情報データベースと、
生活環境内で活動する人の移動軌跡を検出する人検出部と、
前記人検出部が検出した人の情報を蓄積する人情報データベースと、
生活環境内の機器の操作を検出する機器操作検出部と、
前記機器操作検出部が検出した機器操作の情報を蓄積する機器操作情報データベースと、
物品同士、物品情報と人情報、物品情報と機器操作情報、の関連を登録した関連情報データベースと、
前記物品情報データベースと前記人情報データベースと前記機器操作情報データベースと前記関連情報データベースとを参照し、物品同士、物品情報と人情報、物品情報と機器操作情報、の関連に基づいて物品の現在位置を推定する物品位置推定部と、
を有し、
特に、取扱物品や周辺環境が多種多様である生活環境において、さらにはオフィス、工場、店舗などの環境において、センシング手段又は装置の検出ミスが起こった場合でも物品の現在位置情報を推定することのできる物品検索システム及び物品検索方法として有用である。
An article search system according to the present invention includes a time acquisition unit that acquires time,
Identification of an article handled by a person in the living environment, an article detection unit for detecting the position,
An article information database for accumulating information on articles detected by the article detection unit;
A human detection unit that detects a movement trajectory of a person who is active in the living environment;
A human information database for storing human information detected by the human detection unit;
A device operation detector that detects operation of devices in the living environment;
A device operation information database for storing device operation information detected by the device operation detector;
A related information database in which the relationship between articles, article information and person information, article information and device operation information is registered,
Refer to the article information database, the person information database, the device operation information database, and the related information database, and based on the relation between the articles, the article information and the person information, the article information and the apparatus operation information, the current position of the article An article position estimation unit for estimating
Have
In particular, in the living environment where the goods handled and the surrounding environment are diverse, and even in the environment of offices, factories, stores, etc., even if a sensing means or device detection error occurs, the current position information of the goods can be estimated. This is useful as an article search system and an article search method.
１００ 時刻取得部
１０１ 物品検出部
１０２ 物品情報データベース
１０３ 人検出部
１０４ 人情報データベース
１０５ 機器操作検出部
１０６ 機器操作情報データベース
１０７ 関連情報データベース
１０８ 物品位置推定部
１０９ 関連情報管理部
１１０ 入出力部
２６０１ 関連度制御部
DESCRIPTION OF
Claims (12)
前記物品検出部が検出した物品の位置の履歴情報をその物品の情報として蓄積する物品情報データベースと、
前記物品の情報同士の関連度を登録した関連情報データベースと、
検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関連する物品の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する物品位置推定部と、
を備えたことを特徴とする物品検索システム。 Identifying an article handled by a person in the living environment, and an article detection unit for detecting history information of the position;
An article information database for accumulating history information of the position of the article detected by the article detection unit as information on the article;
A related information database in which the degree of association between the information of the articles is registered;
The degree of relevance between the information of the article that is the search target and the information of the article that is related to the article that is the search target by collating the information of the article information database related to the search target article with the information of the related information database The article position estimation unit that estimates the current position of the article that is the search target,
An article search system comprising:
前記人検出部が検出した人の情報を蓄積する人情報データベースと、
をさらに備え、
前記関連情報データベースは、さらに、前記物品の情報と前記人の情報との関連度を登録し、
前記物品位置推定部は、さらに、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記人情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関する人の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の物品検索システム。 A person detecting unit for detecting the movement history information of the person;
A human information database for storing human information detected by the human detection unit;
Further comprising
The related information database further registers a degree of association between the article information and the person information,
The article position estimating unit further collates the information in the article information database related to the article to be searched, the information in the human information database, and the information in the related information database, and information on the article to be searched The current position of the article that is the search target is estimated with reference to the degree of association between the information about the person and the information about the person that is the search target.
The article search system according to claim 1.
前記機器操作検出部が検出した機器操作の情報を蓄積する機器操作情報データベースと、
をさらに備え、
前記関連情報データベースは、さらに、前記物品の情報と前記機器操作の情報との関連度を登録し、
前記物品位置推定部は、さらに、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記機器操作情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記機器操作の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の物品検索システム。 A device operation detection unit for detecting operation of the device in the living environment;
A device operation information database for storing device operation information detected by the device operation detector;
Further comprising
The related information database further registers the degree of association between the article information and the device operation information,
The article position estimating unit further collates the information in the article information database related to the article to be searched, the information in the device operation information database, and the information in the related information database, to determine the article to be searched. With reference to the degree of association between the information and the device operation information, the current position of the article that is the search target is estimated.
The article search system according to claim 1 or 2, characterized in that
ことを特徴とする請求項１又は２又は３に記載の物品検索システム。 In the article information database, the article information is classified for each category of the article.
The article search system according to claim 1, 2, or 3.
ことを特徴とする請求項１又は２又は３に記載の物品検索システム。 In the related information database, the items in which the positions of the items are close to each other are related information.
The article search system according to claim 1, 2, or 3.
ことを特徴とする請求項１又は２又は３に記載の物品検索システム。 The related information database uses articles used for the same task as related information.
The article search system according to claim 1, 2, or 3.
ことを特徴とする請求項１又は２又は３に記載の物品検索システム。 The article position estimating unit outputs a position having a low possibility as an estimated position of the article.
The article search system according to claim 1, 2, or 3.
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜７のいずれか1つに記載の物品検索システム。 A related information management unit that updates the related information database based on information registered in at least one of the article information database, the person information database, and the device operation information database;
The article search system according to claim 1, further comprising:
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜８のいずれか1つに記載の物品検索システム。 An input / output unit that transmits a user's article search request to the article position estimation unit, and that transmits an estimation result of the article position estimation unit to the user,
The article search system according to claim 1, further comprising:
ことを特徴とする請求項９に記載の物品検索システム。 The related information management unit updates the related information database based on the user's instruction transmitted through the input / output unit.
The article search system according to claim 9.
をさらに備えることを特徴とする請求項９に記載の物品検索システム。 A relevance control unit that changes the relevance according to the situation,
The article search system according to claim 9, further comprising:
前記検出した物品の位置の履歴情報をその物品の情報として物品情報データベースに蓄積し、
前記人の移動履歴情報を検出し、
前記検出した人の情報を人情報データベースに蓄積し、
前記生活環境内の機器の操作を検出し、
前記機器操作の情報を機器操作情報データベースに蓄積し、
検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関連する物品の情報との関連度を参照し、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記人情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記検索対象である物品に関する人の情報との関連度を参照し、前記検索対象である物品に関する前記物品情報データベースの情報と前記機器操作情報データベースの情報と前記関連情報データベースの情報とを照合させて、前記検索対象である物品の情報と前記機器操作の情報との関連度を参照して、前記検索対象である物品の現在位置を推定する、
ことを特徴とする物品検索方法。
Identify the items handled by people in the living environment and detect historical information about their locations,
The history information of the position of the detected article is accumulated in the article information database as the article information,
Detecting the movement history information of the person,
Accumulating the detected person information in a person information database;
Detecting the operation of the equipment in the living environment,
Accumulating device operation information in a device operation information database;
The degree of relevance between the information of the article that is the search target and the information of the article that is related to the article that is the search target by collating the information of the article information database related to the search target article with the information of the related information database The information on the article information database related to the article to be searched, the information on the human information database, and the information on the related information database are collated to obtain information on the article to be searched and the search object. The search is performed by referring to the degree of relevance with information about a person related to a certain item, and checking the information in the item information database regarding the item that is the search target, the information in the device operation information database, and the information in the related information database. Referring to the degree of association between the information on the target article and the information on the device operation, the current position of the search target article To estimate,
An article search method characterized by the above.
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