JP2008102784A - 花粉症情報提供システムおよび花粉症情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】正確な花粉症の発症状況を提供することができる花粉症情報提供方法及びシステムを提供する。
【解決手段】花粉症に関連する情報をユーザに提供する花粉症情報提供システムであって、各通行人のマスク装着の有無を判定するとともに、判定した結果に基づいて、花粉症の発症状況を示す花粉症発症情報を生成する画像解析端末１０５と、画像解析端末１０５により生成された花粉症発症情報を含む花粉症関連情報をユーザが利用する端末に送信するサーバ１０７とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は花粉症に関連する情報を収集し、必要に応じて情報処理を行い、花粉症関連情報をユーザに提供する花粉症情報提供システムおよび花粉症情報提供方法に関する。

花粉症の有病率は国民の２０％とも言われ、また患者数は年々増加傾向にある。花粉症は治癒することが殆どないとされており、患者は毎年花粉が飛散する時期になると発症期間の短縮や症状緩和のため、服薬を中心とした薬物治療や花粉への暴露対策を実施しなければならない。このような花粉症患者のための情報提供サービスとして、花粉センサなどで空気中に飛散する花粉量を測定し、ある地点の花粉飛散量情報を提供したり飛散量マップを作成して提供したりするものがあった（たとえば、特許文献１参照）。図１２は特許文献１に記載された従来の花粉情報提供システムの構成を示す図である。

図１２に示す花粉情報提供システムは、花粉の発生しそうな複数の地域に設置され、各地域において飛散する花粉数量、すなわち花粉量を検出し、各地域に対応した花粉量情報をそれぞれ出力する複数の花粉センサ８０１ａ、８０１ｂ、８０１ｃに無線回線などのような通信回線などを介して接続され、それぞれ出力される花粉量情報を受け取り、例えば増幅などを行ないながら中継する複数の通信中継装置８０２ａ、８０２ｂ、この通信中継装置８０２ａ、８０２ｂに通信回線などを介して接続され、この通信中継装置８０２ａ、８０２ｂで中継される複数の花粉センサ８０１ａ、８０１ｂ、８０１ｃからの花粉量情報を受け取り、この受け取った花粉量情報を処理し、種々の花粉量情報として提供する基地装置８０３、および該基地装置８０３にインターネットなどを含む通信手段を介して接続される例えば携帯電話などの通信機器８１０ａ、８１０ｂ、８１０ｃから構成されている。

基地装置８０３は、複数の花粉センサ８０１ａ、８０１ｂ、８０１ｃで検出した各地点の花粉量情報を格納する花粉情報データベース８０４、花粉センサ８０１ａ、８０１ｂ、８０１ｃを設置する地域や花粉が飛散する地域、更には日本全国の地図情報を格納する地図情報データベース８０５、花粉量情報を必要とする各個人の情報を格納する個人情報データベース８０６、前記通信中継装置８０２ａ、８０２ｂから花粉量情報を受け取り、この花粉量情報を花粉情報データベース８０４に格納するように制御するコントローラ８０７、花粉情報データベース８０４に格納された花粉量情報を情報処理する情報処理手段８０８、前記通信機器８１０ａ、８１０ｂ、８１０ｃにインターネットなどのような通信手段を介して接続され、通信機器８１０ａ、８１０ｂ、８１０ｃからのアクセスに対して各種花粉量情報を提供するＷＷＷサーバ８０９から構成されている。

このシステムにより、該当する地域における花粉飛散量を把握したり、個人情報と照合して花粉飛散量と症状の強さの相関を予測したりすることが可能である。
特開２００２−１５７５１１号公報

しかしながら、花粉に対する感受性や反応性が個人によって異なるため、同じ飛散量でも個人により発症や症状に差が生じる。また、花粉症の発症や症状には大気環境（飛散微粒子や一酸化窒素、ＮＯｘなど）の影響があることが知られており、同じ飛散量でも地点の大気環境が違えば発症や症状に差が生じる。そのため、従来の技術では花粉症の発症状況を正確には把握することができないという問題がある。

そこで本発明は、前記従来の問題点に鑑み、正確な花粉症の発症状況を提供することができる花粉症情報提供方法及びシステムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る花粉症情報提供システムは、花粉症に関連する情報をユーザに提供する花粉症情報提供システムであって、各通行人のマスク装着の有無を判定する判定手段と、前記判定手段により判定された結果に基づいて、花粉症の発症状況を示す花粉症発症情報を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された前記花粉症発症情報を含む前記花粉症関連情報を前記ユーザが利用する端末に送信する提供手段とを備える。

本発明によれば、花粉症の発症状況そのものを正確に検知することが可能となり、花粉症の発症状況を含む情報をユーザに提供することが可能となる。

本発明に係る花粉症情報提供システムは、花粉症に関連する情報をユーザに提供する花粉症情報提供システムであって、各通行人のマスク装着の有無を判定する判定手段と、前記判定手段により判定された結果に基づいて、花粉症の発症状況を示す花粉症発症情報を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された前記花粉症発症情報を含む前記花粉症関連情報を前記ユーザが利用する端末に送信する提供手段とを備える。

このように、マスク装着の有無から花粉症発症情報を生成する。そのため、花粉症の発症状況そのものを正確に検知することが可能となり、花粉症の発症状況を含む情報をユーザに提供することが可能となる。また、ユーザは、正確な花粉症の発症状況を基に、花粉症の初期療法を開始する適切な時期の目安を判断することや、特定の地点の花粉症発症リスクを把握することなどが可能となる。

また、マスク装着は一般に羞恥心を伴うことが多い。ユーザの居住する地域のマスク装着状況を知らせることによって、羞恥心のためにマスク装着を敬遠するユーザにマスクの装着を動機付けることができる。マスク装着は花粉症の予防や症状緩和に最も有効であるため、ひいては花粉症の症状緩和に貢献することが可能である。

好ましくは、前記判定手段は、複数の地点における各通行人のマスク装着の有無を判定し、前記生成手段は、前記判定手段によりマスク装着有りと判定された通行人の人数に基づいて、前記花粉症発症情報を前記地点毎に生成し、前記提供手段は、前記生成手段により生成された前記地点毎の前記花粉症発症情報を含む前記花粉症関連情報を前記ユーザが利用する端末に送信する。

このように、複数の地点の花粉症発症情報を生成する。ユーザはこれら複数地点の花粉症発症情報を取得することにより、今後の発症状況の予測に役立てるなどにより、花粉症発症の予防のための対策を講じることが可能となる。

さらに好ましくは、花粉症情報提供システムは、さらに、前記複数の地点での前記各通行人の画像を撮影する撮影機を備え、前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人のマスク装着の有無を、前記各通行人の前記画像を解析することにより判定する。

また、前記撮影機は、前記複数の地点での前記各通行人の熱画像を撮影し、前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人のマスク装着の有無を、前記各通行人の前記熱画像を解析することにより判定する。

このように、撮影機が撮影した通常の画像や熱画像を解析することにより、各通行人のマスク装着の有無を判定する。これにより、通行人には何ら負担をかけることはなく、正確なマスク装着の有無の判定が可能となる。

さらに好ましくは、前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分の面積に対する、前記顔部分の熱画像に含まれる第１の閾値より低温である１つの領域の面積の割合が第２の閾値以上である場合に、前記各通行人がマスクを装着していると判定する。

このように、熱画像の顔領域に含まれる低温領域の顔領域に対する割合が一定以上である場合に、その通行人がマスクを装着していると判定する。マスクを装着した部分はそれ以外の顔領域より低温となるため、熱画像によりその部分が正確に判断できるとともに、また、それが一定以上の割合を占める場合にはその低温領域がマスクによる可能性が高い。したがって、低温領域の顔領域に対する割合から各通行人のマスク装着の有無を判定することが可能となる。

さらに好ましくは、前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分に含まれる第１の閾値より低温である領域の個数を数え、前記個数が０である場合に、前記各通行人がマスクを装着していないと判定し、前記個数が１であり、かつ、前記顔部分の面積に対する前記低温領域の面積割合が第２の閾値以上である場合に、前記各通行人がマスクを装着していると判定する。

このように、熱画像の顔部分に含まれる低温領域の個数を判断し、それが０である場合には、マスクを装着していないと判定し、それが１である場合には、顔領域に対する割合が一定以上である場合に、その通行人がマスクを装着していると判定する。マスクを装着した部分はそれ以外の顔領域より低温となるため、熱画像によりその部分が正確に判断できるとともに、また、それが一定以上の割合を占める場合にはその低温領域がマスクによる可能性が高い。したがって、低温領域の顔領域に対する割合から各通行人のマスク装着の有無を判定することが可能となる。

さらに好ましくは、前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像のうち、２５度から３７度までである部分を顔部分とする。

このように、各通行人の熱画像のうち、３５度から３７度までである部分を顔部分とする。これにより、発熱を伴う風邪症候群やインフルエンザ等のためにマスクを装着している者は、マスク装着の有無を判定する対象から除外される。したがって、計数されたマスク装着人数は、花粉症発症のためにマスクを装着している可能性が高く、計数されたマスク装着人数から花粉症の発症状況をより正確に把握することが可能となる。

さらに好ましくは、前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分に含まれる第１の閾値より低温である領域の個数を数え、前記個数が２であり、かつ、２つの前記低温領域の比が所定の範囲以内にある場合に、前記各通行人がマスクを装着していないと判定する。

このように、熱画像の顔部分に含まれる低温領域の個数を判断し、それが２つであり、かつ、これら２つの低温領域の比が所定の範囲以内にある場合に、マスクを装着していないと判定する。顔部分に含まれる低温領域は顔部分の装着品であるが、このように装着品が２つかつそれらの比が所定の範囲内である場合には、顔部分に含まれるこれらの低温領域は眼鏡のレンズである可能性が高く、そのような通行人はマスク装着の有無を判定する対象から除外される。したがって、計数されたマスク装着人数から花粉症の発症状況をより正確に把握することが可能となる。

さらに好ましくは、前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分に含まれる第１の閾値より低温である領域の個数を数え、前記個数が２であり、かつ、２つの前記低温領域の比が前記所定の範囲以内になく、かつ、前記顔部分の面積に対する前記各低温領域の面積割合のいずれかが第２の閾値以上である場合に、前記各通行人がマスクを装着していると判定し、前記個数が２であり、かつ、２つの前記低温領域の比が前記所定の範囲以内になく、かつ、前記顔部分の面積に対する前記各低温領域の面積の割合がいずれも前記第２の閾値より小さい場合に、前記各通行人がマスクを装着していないと判定する。

このように、熱画像の顔部分に含まれる低温領域の個数を判断し、それが２つであり、かつ、これら２つの低温領域の比が所定の範囲以内にない場合には、さらに、それら低温領域のいずれか１つでも顔領域に対する割合が一定以上であるか否かが判断される。そして、低温領域のいずれか１つでも顔領域に対する割合が一定以上である場合には、その一定以上の割合を占める顔部分の装着品がマスクであると判定し、その通行人がマスクを装着していると判定する。マスクを装着した部分はそれ以外の顔領域より低温となるため、熱画像によりその部分が正確に判断できるとともに、また、それが一定以上の割合を占める場合にはその低温領域がマスクによる可能性が高い。したがって、低温領域の顔領域に対する割合から各通行人のマスク装着の有無を判定することが可能となる。

さらに好ましくは、前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分に含まれる第１の閾値より低温である領域の個数を数え、前記個数が３であり、かつ、前記顔部分の面積に対する前記各低温領域の面積割合のいずれかが第２の閾値以上である場合に、前記各通行人がマスクを装着していると判定し、前記個数が３であり、かつ、前記顔部分の面積に対する前記各低温領域の面積割合のいずれもが前記第２の閾値より小さい場合に、前記各通行人がマスクを装着していないと判定する。

このように、熱画像の顔部分に含まれる低温領域の個数を判断し、それが３つであり、それら低温領域のいずれか１つでも顔領域に対する割合が一定以上であるか否かが判断される。そして、低温領域のいずれか１つでも顔領域に対する割合が一定以上である場合には、その一定以上の割合を占める顔部分の装着品がマスクであると判定し、その通行人がマスクを装着していると判定する。マスクを装着した部分はそれ以外の顔領域より低温となるため、熱画像によりその部分が正確に判断できるとともに、また、それが一定以上の割合を占める場合にはその低温領域がマスクによる可能性が高い。したがって、低温領域の顔領域に対する割合から各通行人のマスク装着の有無を判定することが可能となる。

さらに好ましくは、前記生成手段は、全通行人の人数に対する、前記判定手段によりマスク装着ありと判定された通行人の人数の割合を含む前記花粉症発症情報を前記地点毎に生成し、花粉症情報提供システムは、さらに、前記割合が高いほど前記花粉症の発症状況が重いことを示す、前記地点毎の指数をさらに含む前記花粉症発症情報を生成する花粉症指数生成手段を備える。

このように、マスク装着人数の通行人に対する割合を指数化してユーザに提供することにより、ユーザは指数を対比することが容易になり、花粉症の発症状況を相対的に容易に理解することが可能となる。

さらに好ましくは、花粉症情報提供システムは、さらに、前記各地点ごとに花粉飛散時期の前にマスクを装着している通行人の人数である基準人数を含む基準情報を記憶している記憶部を備え、前記生成手段は、全通行人の人数に対する、前記判定手段によりマスク装着ありと判定された通行人の人数から前記基準人数を差し引いた人数の割合を含む前記花粉症発症情報を前記地点毎に生成し、花粉症情報提供システムは、さらに、前記割合が高いほど前記花粉症の発症状況が重いことを示す、前記地点毎の指数をさらに含む前記花粉症発症情報を生成する花粉症指数生成手段を備える。

このように、判定手段によりマスクを装着していると判定されたマスク装着人数から、基準人数を差し引いた人数の通行人に対する割合を指数化してユーザに提供する。基準人数は、花粉飛散時期の前にマスクを装着している通行人の人数であるため、花粉症対策以外の目的または原因でマスクを装着している人数である。これを判定手段によりマスクを装着していると判定されたマスク装着人数から差し引くことにより、花粉症のためにマスクを装着している人数をより正確に把握することが可能となる。また、このような花粉症のためにマスクを装着している人数の通行人に対する割合を指数化してユーザに提供することにより、ユーザは花粉症の発症状況を容易に理解することが可能となる。

さらに好ましくは、前記提供手段は、前記地点毎の前記花粉症発症情報を、複数の地点の地理的関係を示す地図情報と関連付けた花粉症発症マップとした前記花粉症関連情報をユーザが利用する端末に送信する。

このように、地図と関連付けられた花粉症発症情報をユーザに提供することにより、ユーザは花粉症の発症状況の地理的な分布を容易に把握することが可能となり、ユーザの利便性を向上させることが可能となる。

（実施の形態）
以下に、図面を参照しながら、本発明に係る花粉症情報提供システムの実施の形態について説明する。

図１は、本発明の一実施の形態の花粉症情報提供システムを構成する装置の概観を示す図である。花粉症情報提供システムは、花粉症に関連する情報を収集し、必要に応じて処理することによって、収集した情報や処理した結果得られた情報をユーザが利用する端末に送信して、その情報をユーザに提供するシステムである。

本図に示す花粉症情報提供システムは、複数の撮影機１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃと、複数の画像解析端末１０５ａ、１０５ｂと、サーバ１０７と、複数のユーザ端末１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃ、１１１ｄ、１１１ｅとから構成される。

各撮影機１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃは、花粉症の発症状況を検知しようとする各地点に設置されるカメラであり、その地点の通行人を撮影する。また、本実施の形態の各カメラ１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃは、被写体の温度を示す熱画像を撮影する熱カメラであり、具体的には赤外線熱カメラなどにより実現される。各カメラ１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃはそれぞれ、撮影した熱画像を蓄積している画像蓄積部１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃを備える。本実施の形態では、例えば、カメラ１０１ａとカメラ１０１ｂとが鉄道路線のＡ駅という１つの地点に設置され、カメラ１０１ｃが鉄道路線のＧ駅という１つの地点に、それぞれ設置されているとする。

各画像解析端末１０５ａ、１０５ｂは、各カメラ１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃの画像蓄積部１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃに蓄積されている熱画像を取得する。そして、各画像解析端末１０５ａ、１０５ｂは、取得した熱画像を解析することにより、カメラ１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃが設置されている各地点における各通行人のマスク装着の有無を判定し、その判定結果に基づいて花粉症発症情報を地点毎に生成する端末である。

ここで、「花粉症発症情報」とは、花粉症の発症状況を示す情報であり、本実施の形態では、画像解析端末１０５ａ、１０５ｂによりマスク装着有りと判定された通行人は花粉症が発症しているものとする。

本実施の形態の画像解析端末１０５ａは、カメラ１０１ａおよびカメラ１０１ｂに接続されており、それぞれの画像蓄積部１０３ａおよび画像蓄積部１０３ｂに蓄積されている熱画像を取得し、解析する。したがって、画像解析端末１０５ａは、Ａ駅の花粉症発症情報を生成する。また、本図に示す画像解析端末１０５ｂは、カメラ１０１ｃに接続されており、画像蓄積部１０３ｃに蓄積されている熱画像を取得し、解析する。したがって、画像解析端末１０５ｂは、Ｇ駅の花粉症発症情報を生成する。

サーバ１０７は各画像解析端末１０５ａ、１０５ｂにより生成された地点毎の花粉症発症情報を例えば専用の回線やＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のような通信回線を介して取得し、取得した花粉症発症情報をユーザに提供し、または、取得した花粉症発症情報にユーザがより利用し易くなる処理を施した情報をユーザに提供する。サーバ１０７はデータベース１０９を備える。データベース１０９は、各画像解析端末１０５ａ、１０５ｂから取得した花粉症発症情報を蓄積し、また、花粉症発症情報に上記のような処理を施すために必要な情報を記憶している。

ユーザ端末１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃ、１１１ｄ、１１１ｅはユーザが花粉症発症情報または処理が施された花粉症情報を閲覧するために利用する端末である。ユーザ端末１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃ、１１１ｄ、１１１ｅは、ユーザの指示により、例えばインターネット１１３のような通信回線を介して、サーバ１０７から花粉症発症情報または処理が施された花粉症発症情報を取得する。本図のユーザ端末１１１ａ、１１１ｂは携帯電話のような携帯端末である例を示し、これらは、例えば基地局１１５との無線通信を介して花粉症発症情報または処理が施された花粉症発症情報を取得する。また、本図のユーザ端末１１１ｃ、１１１ｄ、１１１ｅはパーソナルコンピュータである例を示す。

図２は、同実施の形態の花粉症情報提供システムを構成する撮影機１０１と、画像解析端末１０５と、サーバ１０７とのそれぞれが備える構成を示すブロック図である。本図に示す花粉症情報提供システムは、図１に示す花粉症情報提供システムを構成する撮影機１０１と、画像解析端末１０５と、サーバ１０７とに加えて、通過センサ２０１を備える。

ここで、図１に示す撮影機１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃは共通の構成を備えており、本図の撮影機１０１は撮影機１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃに共通する構成を示す。また、本図の画像解析端末１０５も同様に図１に示す画像解析端末１０５ａ、１０５ｂに共通する構成を示す。また、本図の画像蓄積部１０３は画像蓄積部１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃに共通する情報を蓄積している。以下、撮影機１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃを総称する場合には撮影機１０１と、画像蓄積部１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃを総称する場合には画像蓄積部１０３と、画像解析端末１０５ａ、１０５ｂを総称する場合には画像解析端末１０５と表記する。

通過センサ２０１は、撮影機１０１の撮影領域を通行人が通過したことを検知するセンサである。例えば、撮影機１０１が駅の改札を通過する通行人を撮影する場合、通過センサ２０１は自動改札機により実現できる。

撮影機１０１は、画像蓄積部１０３と、撮影指示取得部２０３と、撮影部２０５と、画像送信部２０７とを備える。画像蓄積部１０３は図１に示す画像蓄積部１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃと同様であるため、ここでの説明は省略する。

撮影指示取得部２０３は通行人の通過を検知した通過センサ２０１から撮影指示を取得する。撮影部２０５は撮影指示取得部２０３が撮影指示を取得したことを受けて熱画像を撮影し、撮影した熱画像を画像蓄積部１０３に蓄積させる。画像送信部２０７は、予め定められた周期で定期的に、または、撮影部２０５が撮影したときに、画像蓄積部１０３に蓄積されている熱画像を画像解析端末１０５に送信する。

このように、撮影機１０１は通過センサ２１０と連動して撮影する。撮影機１０１の撮影領域は通常一定の範囲に固定されているが、これにより、通行人が撮影領域内となる適切なタイミングで撮影することができ、通行人をもれなく撮影することが可能となる。

画像解析端末１０５は、画像受信部２１１と、花粉症発症情報解析部２１３と、花粉症発症情報送信部２１５とを備える。

画像受信部２１１は、撮影機１０１から送信された熱画像を受信する。花粉症発症情報解析部２１３は、熱画像を解析することにより各通行人のマスク装着の有無を判定し、花粉症発症情報を生成する。本実施の形態において花粉症発症情報解析部２１３が生成する花粉症発症情報には、各地点の時間帯ごとのマスク装着人数と、各地点の時間帯ごとの通行人総数と、各地点の各計数日の時間帯毎のマスク装着率が含まれる。ここで、マスク装着率は、花粉症発症情報解析部２１３が、各地点の各計数日の時間帯毎に、マスク装着人数を通行人総数で除することにより算出する値である。花粉症発症情報送信部２１５は花粉症発症情報解析部２１３により生成された花粉症発症情報をサーバ１０７に送信する。

このような画像解析端末１０５は、本発明における判定手段および生成手段に相当する。

このように、各通行人がマスクを装着しているか否かを熱画像から判定し、マスクを装着している場合にその人は花粉症が発症していると判断する。これにより、撮影の対象となった通行人に含まれる花粉症の発症人数を計数することができ、例えばその通行人の総数との対比により花粉症の発症状況そのものを把握することが可能となる。

サーバ１０７は、データベース１０９と、花粉症発症情報受信部２２１と、格納部２２３と、花粉症発症マップ作成部２２５と、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）サーバ２２７とを備える。

データベース１０９は、地図情報１０９ａと、花粉情報１０９ｂと、花粉症発症情報１０９ｃとを記憶している。これらの各情報１０９ａ、１０９ｂ、１０９ｃについて、図を参照して説明する。

図３は、同実施の形態のデータベース１０９が記憶している地図情報１０９ａの一例を示す図である。地図情報１０９ａは複数の地点の地理的関係を示す情報であり、データベース１０９が予め記憶している情報である。本図に示す地図情報１０９ａは、撮影機１０５ａ、１０５ｂ、１０５ｃが設置されている鉄道である「Ｘ電鉄Ｙ線」沿線の「駅名」と、「緯度」と、「経度」とを含む例を示す。例えば、「Ｘ電鉄Ｙ線」の「Ａ」駅の緯度は「Ｎ１」であり、経度は「Ｅ１」であるとしており、度分や度分秒を単位とする。

図４は、同実施の形態のデータベース１０９が記憶している花粉情報１０９ｂの一例を示す図である。花粉情報１０９ｂは、各地点の日付ごとの花粉の飛散量に関する情報であり、例えば、サーバ１０７が，図示していない外部に設置された花粉情報を提供する装置から通信回線を介して、または、ユーザの入力により取得され格納される。図２に示すサーバ１０７が備える構成には、このような花粉情報を提供する装置やユーザの入力部は示されていない。

本図に示す花粉情報１０９ｂは、地図情報１０９ａの場合と同様に、撮影機１０１が設置されている鉄道である「Ｘ電鉄Ｙ線」沿線の花粉情報の例であり、「駅名」と、「年月日」と、「花粉量」とを含む。「年月日」には花粉量が計測された年月日が格納される。「花粉量」には各地点で飛散している花粉量を示す情報が格納される。

本図に示す花粉情報１０９ｂは、例えば、「Ｘ電鉄Ｙ線」の「Ａ」駅の「２００６年２月２１日」の「花粉量」が「多い」ことを示す。

図５は、同実施の形態のデータベース１０９が記憶している花粉症発症情報１０９ｃの一例を示す図である。花粉症発症情報１０９ｃは、上記のように、画像解析端末１０５により生成され、それを受信した花粉症発症情報受信部２２１から取得した格納部２２３によりデータベース１０９に格納される情報である。

本図に示す花粉症発症情報１０９ｃは、「地点」と、「日付」と、「時間帯」と、「通過人数Ｎ」と、「マスク装着人数Ｍ」と、「マスク装着率Ｘ」とを含む。「地点」には撮影機１０５ａ、１０５ｂ、１０５ｃが設置された地点を特定するための情報が格納される。「日付」と「時間帯」とには通行人を撮影した日付と時間帯を示す情報が格納される。「通過人数Ｎ」には撮影機１０１の撮影領域を通過した通行人の総数が格納される。「マスク装着人数Ｍ」には画像解析端末１０５での熱画像解析により計数されたマスク装着人数が格納される。「マスク装着率Ｘ」は画像解析端末１０５により算出される、通過人数Ｎに対するマスク装着人数Ｍの割合を例えば％で示す情報が格納される。

ここから、図２の説明に戻る。
花粉症発症情報受信部２２１は画像解析端末１０５から花粉症発症情報を受信する。格納部２２３は花粉症発症情報受信部２２１が受信した花粉症発症情報を、データベース１０９の花粉症発症情報１０９ｃに格納する。花粉症発症マップ作成部２２５はデータベース１０９が記憶している地図情報１０９ａと、花粉情報１０９ｂと、花粉症発症情報１０９ｃとを読み出し、地点毎の花粉症発症情報を地図情報と関連付けた花粉症発症マップを作成する。

ＷＷＷサーバ２２７はユーザ端末１１１ａ〜１１１ｅ（本図には示していない）の要求をインターネット１１３を介して取得すると、花粉症発症マップ作成部２２５が読み出した花粉症発症情報１０９ｃの一部または全部、若しくは、花粉症発症マップ作成部２２５が作成した花粉症発症マップを含む情報を、要求の送信元であるユーザ端末１１１ａ〜１１１ｅに送信する。

このようなサーバ１０７の花粉症発症マップ作成部２２５およびＷＷＷサーバ２２７は、本発明における提供手段に相当する。また、花粉症発症マップ作成部２２５は花粉症指数生成手段にも相当する。

このように、サーバ１０７は、熱画像情報を取得せず、画像解析端末１０５から花粉症発症情報のみを取得する。一般に熱画像情報は花粉症発症情報より情報量が大きいため、これにより、サーバ１０７と画像解析端末１０５との間の通信量を減少させることができ、サーバ１０７と画像解析端末１０５とを接続する通信回線のバンド幅を有効に利用することが可能になる。

図６は、同実施の形態の撮影機１０１が実行する処理のフローチャートである。
まず、準備として、通過センサ２０１と撮影指示取得部２０３、および、画像送信部２０７と画像解析端末１０５の画像受信部２１１との間で情報の送受信が可能なように、通信を確立する（Ｓ３０１）。

撮影指示取得部２０３は、例えば、駅の自動改札機である通過センサ２０１が切符の投入などにより通行人の通過を検知した場合に出力する撮影指示を取得したか否かを判断する（Ｓ３０２）。撮影指示を取得していないと判断した場合（Ｓ３０２でＮｏ）、撮影指示取得部２０３は待機する。

撮影指示を取得したと判断した場合（Ｓ３０２でＹｅｓ）、撮影指示取得部２０３は撮影部２０５に撮影の指示を出力し、この指示を取得した撮影部２０５は熱画像を撮影する（Ｓ３０３）。例えば、撮影機１０１が自動改札機の切符投入口近辺に設置されている場合、撮影部２０５は、通行人が切符投入口を確認したときなどに顔を正面から撮影できるように撮影視野が予め調整されている。これにより、通行人の顔を撮影することが可能となる。

撮影部２０５は、撮影した熱画像を含む情報を画像蓄積部１０３に蓄積する（Ｓ３０４）。

画像送信部２０７は、例えば一定の周期で、画像蓄積部１０３から新たに格納された熱画像情報を取得し、取得した熱画像を送信する（Ｓ３０５）。

撮影機１０１は電源が切られたか否かを判断する（Ｓ３０６）、電源が切られていないと判断した場合（Ｓ３０６でＮｏ）、撮影指示取得部２０３は待機する。電源が切られていると判断した場合（Ｓ３０６でＹｅｓ）、撮影機１０１は処理を終了する。

図７は、同実施の形態の画像解析端末１０５が実行する処理のフローチャートである。
画像受信部２１１は、撮影機１０１により撮影された熱画像を含む熱画像情報と、撮影された地点を示す情報と、撮影日時とを受信する（Ｓ４０１）。

花粉症発症情報解析部２１３は、受信した全ての熱画像について、以下のＳ４０３〜Ｓ４１７における処理を繰り返す（Ｓ４０２）。

花粉症発症情報解析部２１３は、Ｓ４０１において受信した各熱画像の撮影地点と撮影日時とから、現在の処理対象である熱画像に関連付けられた撮影地点と撮影日時とに対応する地点および日付の時間帯ごとの通行人総数に１を加算する（Ｓ４０３）。ここで、時間帯は予め定められた時間の区分であり、例えば、「６：００〜７：００」、「７：００〜８：００」というような１日を１時間ごとに分割した区分である。

花粉症発症情報解析部２１３は熱画像から顔領域を検出する（Ｓ４０４）。ここで、顔領域は温度が２５度〜３７度の温度である領域として検出される。

花粉症発症情報解析部２１３は検出された顔領域の面積Ｓを算出する（Ｓ４０５）。
花粉症発症情報解析部２１３は顔領域内で物を装着している領域を装着品領域として検出する（Ｓ４０６）。ここで、装着品領域は、顔領域と異なる温度である領域、例えば、顔領域内で温度が２５度より低い領域として検出される。ここで、２５度が本発明における第１の閾値に相当する。

花粉症発症情報解析部２１３は装着品領域検出処理（Ｓ４０６）において検出された装着品領域の数ｎを計数し、それが「０」、「１」、「２」、「３以上」のいずれであるかを判断する（Ｓ４０７）。

第１に、ｎが「０」であると判断した場合（Ｓ４０７でｎ＝０）、花粉症発症情報解析部２１３は次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。

ここで、熱画像が２５度未満または３７度を超える領域のみを含む場合、Ｓ４０４において顔領域が検出されない。したがって、この場合の処理では、顔領域の面積Ｓ＝０と算出され（Ｓ４０５）、装着品領域は検出されず（Ｓ４０６）、装着品領域の数ｎ＝０と判断され（Ｓ４０７でｎ＝０）、花粉症発症情報解析部２１３は次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。

このような処理により、例えば、発熱を伴う風邪症候群やインフルエンザ等に罹患しているためマスクをしている通行人は、マスク装着人数として計数されない。すなわち、発熱を伴う風邪症候群やインフルエンザ等のためにマスクを装着している者はマスク装着人数からは除外されている。そのため、本発明の花粉症情報提供システムにより計数されるマスク装着人数からより正確な花粉症の発症状況を把握することが可能となる。

第２に、ｎが「１」であると判断した場合（Ｓ４０７でｎ＝１）、花粉症発症情報解析部２１３はＳ４０５において検出された１つの装着品領域の面積Ａ１を算出する（Ｓ４０８）。花粉症発症情報解析部２１３は顔領域の面積Ｓに対する装着品領域の面積Ａ１の割合Ｃ（＝Ａ１／Ｓ）が０．３以上であるか否かを判断する（Ｓ４０９）。Ｃが０．３未満であると判断した場合（Ｓ４０９でＣ＜０．３）、花粉症発症情報解析部２１３は次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。Ｃが０．３以上であると判断した場合（Ｓ４０９でＣ≧０．３）、花粉症発症情報解析部２１３は、Ｓ４０３以降の処理をしている熱画像が撮影された地点と時間帯とに対応するマスク装着人数に１を加算し（Ｓ４１０）、次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。このように、顔領域に含まれる装着品領域の顔領域に対する面積比が一定の割合以上である場合には、検出された装着品領域に装着されている物はマスクであると判断する。これにより、各通行人のマスク装着の有無を判断することが可能となる。ここで、０．３が本発明における第２の閾値に相当する。

第３に、ｎが「２」であると判断した場合（Ｓ４０７でｎ＝２）、花粉症発症情報解析部２１３はＳ４０５において検出された２つの装着品領域の面積Ａ１とＡ２とを算出する（Ｓ４１１）。花粉症発症情報解析部２１３はＡ１に対するＡ２の割合Ｄ（＝Ａ１／Ａ２）が０．８以上１．２以下であるか、０．８未満または１．２より大きいかを判断する（Ｓ４１２）。

Ｄが０．８以上１．２以下であると判断した場合（Ｓ４１２で０．８≦Ｄ≦１．２）、検出された２つの装着品領域は眼鏡のレンズ部分である可能性が高いためマスク装着人数として計数することなく、花粉症発症情報解析部２１３は次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。

Ｄが０．８未満または１．２より大きいと判断した場合（Ｓ４１２でＤ＜０．８、Ｄ＞１．２）、花粉症発症情報解析部２１３は、顔領域の面積Ｓに対する各装着品領域の面積Ａ１とＡ２との割合Ｅ１とＥ２とが、全て０．３より小さいか、１つでも０．３以上であるかを判断する（Ｓ４１３）。このように、Ｄが０．８未満または１．２より大きい場合、検出された２つの装着品領域が眼鏡のレンズ部分である可能性は低いため、検出された装着領域のいずれかがマスクであるか否かを判定する。

全て０．３より小さいと判断した場合（Ｓ４１３で全Ｅｋ＜０．３）、花粉症発症情報解析部２１３は次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。１つでも０．３以上であると判断した場合（Ｓ４１３で１つでもＥｋ≧０．３）、花粉症発症情報解析部２１３は、Ｓ４０３以降の処理をしている熱画像が撮影された地点と時間帯とに対応するマスク装着人数に１を加算し（Ｓ４１４）、次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。

第４に、ｎが「３以上」であると判断した場合（Ｓ４０７でｎ≧３）、花粉症発症情報解析部２１３はＳ４０５において検出されたｎ個（ｎは３以上とする。）の装着品領域の面積Ａｋ（ｋ＝１、２、・・・、ｎ）を算出する（Ｓ４１５）。花粉症発症情報解析部２１３は、顔領域の面積Ｓに対する各装着品領域の面積Ａｋ（ｋ＝１、２、・・・、ｎ）の割合Ｆｋ（ｋ＝１、２、・・・、ｎ）が、全て０．３より小さいか、１つでも０．３以上であるかを判断する（Ｓ４１６）。全て０．３より小さいと判断した場合（Ｓ４１６で全Ｆｋ＜０．３）、花粉症発症情報解析部２１３は次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。１つでも０．３以上であると判断した場合（Ｓ４１６で１つでもＦｋ≧０．３）、花粉症発症情報解析部２１３は、Ｓ４０３以降の処理をしている熱画像が撮影された地点と時間帯とに対応するマスク装着人数に１を加算し（Ｓ４１７）、次の熱画像のループＡの処理（Ｓ４０２）を続ける。

このように、Ｓ４０３〜Ｓ４１７の処理を画像受信部２１１が受信した全ての熱画像について繰り返すことにより、各地点の時間帯ごとのマスク装着人数を計数する。そして、このように計数されたマスク装着人数は花粉症が発症している人数を示しているため、マスク装着人数そのものまたはマスク装着人数から算出される数値から、花粉症の発症状況を把握することが可能となる。

画像受信部２１１が受信した全ての熱画像についてＳ４０３〜Ｓ４１７の処理を終了すると、花粉症発症情報解析部２１３は、各地点の時間帯ごとのマスク装着人数を通行人総数で割ることにより、各地点の時間帯ごとのマスク装着率を算出する（Ｓ４１８）。

花粉症発症情報送信部２１５は、各地点の時間帯ごとの、マスク装着人数と通行人総数とマスク装着率とを含む花粉症発症情報を送信し（Ｓ４１９）、処理を終了する。ここで、送信される花粉症発症情報は図５に示すような情報を含む。

図８は、同実施の形態のサーバが実行する処理のフローチャートである。
花粉症発症情報受信部２２１は画像解析端末１０５から通信回線を介して花粉症発症情報を受信する（Ｓ５０１）。

格納部２２３は花粉症発症情報受信部２２１が受信した花粉症発症情報をデータベース１０９の花粉症発症情報１０９ｃに格納する（Ｓ５０２）。

ＷＷＷサーバ２２７はユーザ端末１１１ａ〜１１１ｅのいずれかから花粉症発症マップの取得要求を受信したか否かを判断する（Ｓ５０３）。花粉症発症マップの取得要求を受信していないと判断した場合（Ｓ５０３でＮｏ）、ＷＷＷサーバ２２７は待機する。

花粉症発症マップの取得要求を受信したと判断した場合（Ｓ５０３でＹｅｓ）、花粉症発症マップ作成部２２５はデータベース１０９から地図情報１０９ａと花粉情報１０９ｂと花粉症発症情報１０９ｃとを読み出し、これらの情報を関連付けた花粉症発症マップを作成する（Ｓ５０４）。

ＷＷＷサーバ２２７は花粉症発症マップ作成部２２５が作成した花粉症マップを含む情報を、花粉症発症マップの取得要求を送信したユーザ端末に送信する（Ｓ５０５）。

図９は、同実施の形態の花粉症情報提供システムが提供する花粉症発症マップが、ユーザ端末１１１ａ〜１１１ｅの表示部に表示された、花粉症発症マップ表示画面の一例を示す図である。すなわち、本図が示すような花粉症発症マップ表示画面をユーザ端末１１１ａ〜１１１ｅの表示部に表示させるための情報を、花粉症発症マップ作成部２２５は図８に示すＳ５０４において作成し、ＷＷＷサーバ２２７は図８に示すＳ５０５においてユーザ端末に送信する。

本図に示す花粉症発症マップ表示画面６０１は、花粉症発症マップを作成する元データである花粉症発症情報の属性と、花粉症指数の定義と、鉄道路線図に関連付けられた花粉症指数と、花粉飛散量とを含む。

花粉症発症情報の属性には、花粉症発症情報に含まれる通行人総数やマスク装着人数などを計数した日付と、時間帯とが含まれる。すなわち、本図では「２００６年２月２１日」の「通勤時間帯」に計数された通行人総数やマスク装着人数を元に作成されたことが示されている。

ここで、通勤時間帯とは、例えば朝の「６：００〜９：００」である。撮影機１０１が鉄道沿線の駅に設置されている場合、この時間帯に駅を通行する人はその駅の周辺地域に居住している可能性が高く、撮影機１０１の設置地点ないしその周辺地域の特性を最も反映した花粉症発症情報を得ることが可能となる。

花粉症指数とは、花粉症の発症状況を示す指数であり、例えば、予め定めた複数の区分に分割したマスク装着率に対応付けた指数である。本図は、４つの区分に分割したマスク装着率に対応付けられた花粉症指数の例を示しており、具体的には、マスク装着率である「マスクをしている人の割合」が「０以上５未満」％である区分に「レベル１」を、「５以上１０未満％である区分に「レベル２」を、「１０以上２０未満」％である区分に「レベル３」を、「２０」％以上である区分に「レベル４」を対応付けた花粉症指数の例を示す。すなわち、本図に示す花粉症指数はレベルが高い程、花粉症の発症状況が重いことを示す。なお、花粉症指数は、例えば本図に示す花粉症指数とは逆に、最も重い区分に「レベル１」を対応づけ、最も軽い区分に「レベル４」を対応付けてもよい。

鉄道路線図に関連付けられた花粉症指数は、例えば、図３に示すような地図情報１０９ａに含まれる各駅の緯度および経度と、各駅のマスク装着率に対応する花粉症指数とを関連付けることにより、模式的なマップとして作成される。このようなマップとすることにより、ユーザは自身の居住地域の花粉症の発症状況を容易に判別することが可能となる。

花粉飛散量は、例えば、図４に示すような花粉情報１０９ｂに含まれる情報であり、本図では、上記の鉄道路線図に関連付けられた花粉症指数とともに表示されている。

このように、花粉症指数と花粉飛散量とをともに表示することにより、ユーザはその地域の花粉症の発症状況と飛散している花粉量とを容易に対比することができ、ユーザの適切な花粉症対策または花粉症予防が可能となる。

以上、本発明の実施の形態に係る花粉症情報提供システムについて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。

（変形例）
例えば、本発明の実施の形態の花粉症情報提供システムは、鉄道の路線図と関連付けた花粉症発症マップを作成し、それをユーザに提供することとしたが、花粉症発症マップはどのような地図情報と関連付けて作成されても構わない。変形例として、都道府県の花粉症発症マップを作成する例について、図を参照して説明する。

図１０は、同実施の形態のデータベース１０９が記憶している地図情報１０９ｂの他の例を示す図である。本変形例のデータベース１０９の地図情報１０９ｂには各都道府県の地図を示す情報が格納されている。本図は地図情報１０９ｂに格納されている兵庫県の地図を示す情報の例を示す。

図１１は、一変形例の花粉症情報提供システムが提供する花粉症発症マップが、ユーザ端末の表示部に表示された、花粉症発症マップ表示画面の一例を示す図である。本図に示す花粉症発症マップ表示画面７０１は図１０に示す兵庫県の地図を示す情報に関連付けられた花粉症発症マップが表示された例である。

本図に示すレベル１〜レベル４も、実施の形態と同様に、予め定めた複数の区分に分割したマスク装着率に対応付けた指数である。

撮影機１０１を駅に設置する場合、駅ごとのマスク装着率が算出されるため、地理的に連続した地域のマスク装着率を算出することはできないが、例えば、駅ごとに算出されたマスク装着率が地点間では直線的に増減しているなどとして補完することにより、撮影機１０１が設置されていない地域のマスク装着率を算出できる。そして、このように算出されたマスク装着率に対応付けられた区分を判別することにより、花粉症発症マップ作成部２２５は、本図に示すような、いわば、花粉症指数の等高線を作成する。

このように、様々な地図情報と関連付けた花粉症発症指数マップを作成することにより、ユーザの要望に適合した情報を作成し、提供することができる。そのため、ユーザは自己の花粉症の発症予防や対策を講じることが可能となる。

（その他の変形例）
なお、上記の実施の形態の花粉症情報提供システムは、撮影機１０１と画像解析端末１０５とサーバ１０７とにより構成されることとしたが、花粉症情報提供システムは撮影機とサーバ１０７とにより構成されてもよい。この場合、撮影機が画像解析端末１０５の機能を備える。

また、撮影機１０１とサーバとにより構成されてもよい。この場合、画像解析端末１０５の機能をサーバが備える。サーバは、撮影機１０１から熱画像を取得するため、サーバと撮影機１０１とを接続する回線の通信量が増え、画像解析処理を実行する分のサーバの負荷が大きくなるが、撮影機１０１を設置している各地点に画像解析端末１０５を設置する必要がなくなるため、画像解析端末１０５を設置するコストが減少する。

したがって、これらの構成は、撮影機やサーバが備える機能および処理能力や通信回線のバンド幅などを考慮して、適切に選択されて構わない。

さらに、上記の実施の形態では複数の地点に設置された撮影機１０１により撮影された画像を解析することで得られる地点ごとのマスク装着率を算出し、マスク装着率に基づく花粉症発症情報をインターネットなどを介してユーザに提供することとしたが、例えば、１つの駅など、１箇所に設置された撮影機１０１により撮影された画像を解析することで得られるその地点のマスク装着率を算出し、そのマスク装着率に基づく花粉症発症情報を、撮影機１０１が設置された駅の掲示板での表示などによりユーザに提供しても良い。この場合、実施の形態のサーバ１０７と同様の機能を備える装置は、花粉症発症情報をインターネットなどの広域通信網ではなく、掲示板などの表示部と直接接続された回線や、掲示板などの表示部を制御する装置と接続されたＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｏｗｏｒｋ）などを介して送信する。すなわち、実施の形態のサーバ１０７と同様の機能を備える装置は、掲示板などの表示部を自身が制御するか、または、表示部を制御する装置を介することにより、花粉症発症情報を表示部に表示させる。

さらに、上記の実施の形態では通行人総数を花粉症発症情報解析部２１３が取得した熱画像に対する処理回数すなわち熱画像の枚数をもとに計数することにしたが、通過センサ２０１で検知された通行人をもとに計数してもよい。この場合、例えば、撮影機１０１がさらに通行人の総数を計数する計数部を備え、そこで計数された総数を示す情報を画像送信部２０７が画像情報とともに画像解析端末１０５に送信することで、上記の実施の形態と同様にマスク装着率を算出できる。

また、上記の実施の形態では駅の自動改札口において、熱画像を撮影し、解析してマスク装着の有無により花粉症発症情報を作成したが、熱画像を撮影する場所としてはコンビニエンスストアも有効である。コンビニエンスストアの場合も、利用客の居住エリアの予測が可能であるため、花粉症発症情報のエリア情報を生成することが可能となる。

さらに、これまで熱画像を利用してマスク装着の有無を判定することとしたが、通常のカメラで撮影された画像を解析してマスク装着の有無を判定してもよい。

さらに、上記の実施の形態の花粉症発症情報には、マスク装着人数と、通行人総数と、マスク装着率とが含まれるとしたが、花粉症の発症状況を反映する数値であるマスク装着人数およびマスク装着率のいずれか一方のみでもよい。そして、上記の実施の形態で例示した花粉症発症指数は、マスク装着率をもとに作成したが、マスク装着人数から作成されてもよい。

さらに、上記の実施の形態のデータベース１０９の花粉情報１０９ｂには、花粉の飛散量が「多い」、「やや多い」などという、花粉飛散量の定性的な情報が含まれていることとしたが、花粉情報１０９ｂには、このような定性的な情報に加えて、または、代えて、飛散している花粉の数量や花粉温度計の値などの定量的な情報が含まれてもよい。また、これらの予測情報が含まれてもよい。そして、花粉情報１０９ｂに定量的な情報が含まれている場合には、花粉症発症マップ作成部２２５はその定量的な情報自体を含む花粉症発症マップを作成してもよく、また、その定量的な情報を変換して得られる定性的な情報を含む花粉症発症マップを作成してもよい。定量的な情報から定性的な情報への変換処理は、例えば、予め定めた変換テーブルをデータベース１０９がさらに記憶し、花粉症発症マップ作成部２２５がその変換テーブルを参照することにより実現できる。このような変換処理を実行すれば、花粉情報１０９ｂに定量的な情報のみが含まれる場合であっても、図９に示すような花粉症発症マップを作成できる。

さらに、既に説明したように発熱を伴う風邪症候群やインフルエンザのためにマスクを装着している場合は、熱画像を用いることで体温を判断し、マスク装着人数を除外することが可能であるが、発熱を伴わないいわゆる鼻かぜや喉の痛みや咳のみの風邪などのためにマスクを装着して通行人は、熱画像からマスク装着の目的を判断することができず、マスク装着人数として計数される。特に、主な花粉症であるスギ・ヒノキ花粉症の発症期間は２月後半から５月前半である。これは、風邪症候群やインフルエンザが流行する時期である。そのため、発熱を伴わない風邪などのためにマスクを装着している通行人をマスク装着人数に計数することは、本発明に係る花粉症発症情報提供システムが生成または提供する花粉症発症情報の精度を低下させるおそれがある。したがって、花粉症の発症予防や症状緩和のためにマスクを装着しているかどうかを更に正確に判断するには、花粉飛散開始予測日の前に数日間画像解析を行い、花粉症に関係のないマスク装着人数を基準人数として作成し、その基準人数を含む基準情報をデータベース１０９に格納しておくとよい。

ここで、花粉飛散開始予測日は、例えば、データベース１０９の花粉情報１０９ｂに花粉温度計の情報が含まれる場合には、その花粉温度計の情報から予測できる。これは、例えば、サーバ１０７が花粉情報１０９ｂから花粉飛散開始予測日を算出する手段をさらに備えることにより実現できる。また、花粉飛散開始予測日は、実施の形態と同様に、図示していない外部に設置された花粉情報を提供する装置から通信回線を介して、または、ユーザの入力により取得され格納されてもよい。

さらに、上記の実施の形態では、サーバ１０７は花粉症発症マップをユーザが利用する端末に送信することとしたが、サーバ１０７はマスク装着人数やマスク装着率の一定時間毎のリアルタイムデータをユーザが利用する端末に送信してもよい。また、上記の実施の形態では、サーバ１０７は、通勤時間帯という時間帯を限定したマスク装着率から作成された花粉症指数を含む花粉症発症マップをユーザが利用する端末に送信したが、終日の平均値を代表値として作成された花粉症指数やそのような花粉症指数を含む花粉症発症マップをユーザが利用する端末に送信してもよい。

本発明に係る花粉症情報提供システムおよび方法は、正確な花粉症の発症状況を提供することができるので、花粉症の発症予防や症状緩和対策に有用である。

本発明の一実施の形態の花粉症情報提供システムを構成する装置の概観を示す図である。 同実施の形態の花粉症情報提供システムを構成する撮影機と、解析端末と、サーバとのそれぞれが備える構成を示すブロック図である。 同実施の形態のデータベースが記憶している地図情報の一例を示す図である。 同実施の形態のデータベースが記憶している花粉情報の一例を示す図である。 同実施の形態のデータベースが記憶している花粉症発症情報の一例を示す図である。 同実施の形態の撮影機が実行する処理のフローチャートである。 同実施の形態の画像解析端末が実行する処理のフローチャートである。 同実施の形態のサーバが実行する処理のフローチャートである。 同実施の形態の花粉症情報提供システムが提供する花粉症発症マップが、ユーザ端末の表示部に表示された、花粉症発症マップ表示画面の一例を示す図である。 一変形例のデータベースが記憶している地図情報の一例を示す図である。 一変形例の花粉症情報提供システムが提供する花粉症発症マップが、ユーザ端末の表示部に表示された、花粉症発症マップ表示画面の一例を示す図である。 従来の花粉情報提供システムの構成を示す図である。

符号の説明

１０１、１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ 撮影機（カメラ）
１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃ 画像蓄積部
１０５、１０５ａ、１０５ｂ 画像解析端末
１０７ サーバ
１０９ データベース
１０９ａ 地図情報
１０９ｂ 花粉情報
１０９ｃ 花粉症発症情報
１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃ、１１１ｄ、１１１ｅ ユーザ端末
１１３ インターネット
１１５ 基地局
２０１ 通過センサ
２０３ 撮影指示取得部
２０５ 撮影部
２０７ 画像送信部
２１１ 画像受信部
２１３ 花粉症発症情報解析部
２１５ 花粉症発症情報送信部
２２１ 花粉症発症情報受信部
２２３ 格納部
２２５ 花粉症発症マップ作成部
２２７ ＷＷＷサーバ
６０１、７０１ 花粉症発症マップ表示画面

Claims (15)

1. 花粉症に関連する情報をユーザが利用する端末に送信する花粉症情報提供システムであって、
   各通行人のマスク装着の有無を判定する判定手段と、
   前記判定手段により判定された結果に基づいて、花粉症の発症状況を示す花粉症発症情報を生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された前記花粉症発症情報を含む前記花粉症関連情報を前記ユーザが利用する端末に送信する提供手段とを備える
   花粉症情報提供システム。
2. 前記判定手段は、複数の地点における各通行人のマスク装着の有無を判定し、
   前記生成手段は、前記判定手段によりマスク装着有りと判定された通行人の人数に基づいて、前記花粉症発症情報を前記地点毎に生成し、
   前記提供手段は、前記生成手段により生成された前記地点毎の前記花粉症発症情報を含む前記花粉症関連情報を前記ユーザが利用する端末に送信する
   請求項１に記載の花粉症情報提供システム。
3. 花粉症情報提供システムは、さらに、前記複数の地点での前記各通行人の画像を撮影する撮影機を備え、
   前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人のマスク装着の有無を、前記各通行人の前記画像を解析することにより判定する
   請求項２に記載の花粉症情報提供システム。
4. 前記撮影機は、前記複数の地点での前記各通行人の熱画像を撮影し、
   前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人のマスク装着の有無を、前記各通行人の前記熱画像を解析することにより判定する
   請求項３に記載の花粉症情報提供システム。
5. 前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分の面積に対する、前記顔部分の熱画像に含まれる第１の閾値より低温である１つの領域の面積の割合が第２の閾値以上である場合に、前記各通行人がマスクを装着していると判定する
   請求項４に記載の花粉症情報提供システム。
6. 前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分に含まれる第１の閾値より低温である領域の個数を数え、前記個数が０である場合に、前記各通行人がマスクを装着していないと判定し、前記個数が１であり、かつ、前記顔部分の面積に対する前記低温領域の面積割合が第２の閾値以上である場合に、前記各通行人がマスクを装着していると判定する
   請求項４に記載の花粉症情報提供システム。
7. 前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分に含まれる第１の閾値より低温である領域の個数を数え、前記個数が２であり、かつ、２つの前記低温領域の比が所定の範囲以内にある場合に、前記各通行人がマスクを装着していないと判定する
   請求項４に記載の花粉症情報提供システム。
8. 前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分に含まれる第１の閾値より低温である領域の個数を数え、前記個数が２であり、かつ、２つの前記低温領域の比が前記所定の範囲以内になく、かつ、前記顔部分の面積に対する前記各低温領域の面積割合のいずれかが第２の閾値以上である場合に、前記各通行人がマスクを装着していると判定し、前記個数が２であり、かつ、２つの前記低温領域の比が前記所定の範囲以内になく、かつ、前記顔部分の面積に対する前記各低温領域の面積の割合がいずれも前記第２の閾値より小さい場合に、前記各通行人がマスクを装着していないと判定する
   請求項７に記載の花粉症情報提供システム。
9. 前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像から前記各通行人の顔部分を検出し、前記熱画像の前記顔部分に含まれる第１の閾値より低温である領域の個数を数え、前記個数が３であり、かつ、前記顔部分の面積に対する前記各低温領域の面積割合のいずれかが第２の閾値以上である場合に、前記各通行人がマスクを装着していると判定し、前記個数が３であり、かつ、前記顔部分の面積に対する前記各低温領域の面積割合のいずれもが前記第２の閾値より小さい場合に、前記各通行人がマスクを装着していないと判定する
   請求項４に記載の花粉症情報提供システム。
10. 前記判定手段は、前記複数の地点における前記各通行人の前記熱画像のうち、温度が２５度から３７度までである部分を顔部分として検出する
    請求項５〜９のいずれか１項に記載の花粉症情報提供システム。
11. 前記生成手段は、全通行人の人数に対する、前記判定手段によりマスク装着ありと判定された通行人の人数の割合を含む前記花粉症発症情報を前記地点毎に生成し、
    花粉症情報提供システムは、さらに、前記割合が高いほど前記花粉症の発症状況が重いことを示す、前記地点毎の指数をさらに含む前記花粉症発症情報を生成する花粉症指数生成手段を備える
    請求項２〜１０のいずれか１項に記載の花粉症情報提供システム。
12. 花粉症情報提供システムは、さらに、前記各地点ごとに花粉飛散時期の前にマスクを装着している通行人の人数である基準人数を含む基準情報を記憶している記憶部を備え、
    前記生成手段は、全通行人の人数に対する、前記判定手段によりマスク装着ありと判定された通行人の人数から前記基準人数を差し引いた人数の割合を含む前記花粉症発症情報を前記地点毎に生成し、
    花粉症情報提供システムは、さらに、前記割合が高いほど前記花粉症の発症状況が重いことを示す、前記地点毎の指数をさらに含む前記花粉症発症情報を生成する花粉症指数生成手段を備える
    請求項２〜１０のいずれか１項に記載の花粉症情報提供システム。
13. 前記提供手段は、前記地点毎の前記花粉症発症情報を、複数の地点の地理的関係を示す地図情報と関連付けた花粉症発症マップとした前記花粉症関連情報を前記ユーザが利用する端末に送信する
    請求項２〜１２のいずれか１項に記載の花粉症情報提供システム。
14. 花粉症に関連する情報をユーザに提供する花粉症情報提供方法であって、
    各通行人のマスク装着の有無を判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおいて判定された結果に基づいて、花粉症の発症状況を示す花粉症発症情報を生成する生成ステップと、
    前記生成ステップにおいて生成された前記花粉症発症情報を含む前記花粉症関連情報をユーザが利用する端末に送信する提供ステップとを含む
    花粉症情報提供方法。
15. 花粉症に関連する情報をユーザに提供する花粉症情報提供プログラムであって、
    各通行人のマスク装着の有無を判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおいて判定された結果に基づいて、花粉症の発症状況を示す花粉症発症情報を生成する生成ステップと、
    前記生成ステップにおいて生成された前記花粉症発症情報を含む前記花粉症関連情報をユーザが利用する端末に送信する提供ステップとをコンピュータに実行させる
    花粉症情報提供プログラム。

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