JP2018082345A - 検出システム、サーバ、検出方法及び検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ネットワークに様々なセンサが接続されても、それらからのデータの取り扱いが簡便となる、検出システム、サーバ、検出方法及び検出プログラムを提供すること。【解決手段】種類が異なる複数の検出器とサーバを有する検出システムであって、複数の検出器は、検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とをネットワークを介して送信し、サーバは、ネットワークを介して、検出器から送信されてきた検出情報と特性情報を受け付ける通信部と、通信部で受け付けた特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、通信部で受け付けた検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する制御部とを備える検出システムである。【選択図】図１

Description

本発明は、複数のセンサの状態を検出するための検出システム、サーバ、及び検出プログラムに関する。

近年、モノのインターネットといわれるＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）の広がりにより、様々なセンサがインターネットに接続され、センサからの情報によって、様々な情報が得られるようになっている。

家庭内の人の居場所や、状態、また、様々な家電品などの使用状況などをセンサで検知し、インターネットを通じて検知した情報を集め、社会インフラの制御に利用される技術も進んでいる。

また、例えば特許文献１では、ソフトウェアに基づいてコミュニティの社会インフラを制御する制御装置と、複数のモジュールを記憶するデータベースと、社会インフラに関するイベントを検知しイベント情報を出力するセンサと、センサからのイベント情報を収集する収集部と、収集されたイベント情報を解析して社会インフラまたはコミュニティの特性を算出する算出部と、算出された特性に応じたモジュールを前記データベースから選択する選択部と、選択されたモジュールに基づいて前記ソフトウェアを作成する作成部とを具備する社会インフラ制御システムが提案されている。

ＷＯ２０１３／１４５９５１号公報

しかしながら、インターネットに接続されるセンサの数が増えると、センサ自体の種類も増加することがある。異なる種類のセンサは出力情報が様々である場合があり、例えば同じ物理量を検出した場合であっても出力データに差異があることがある。その場合、その後のデータの取り扱いが煩雑となる場合がある。

そのため、本発明では、ネットワークに様々なセンサが接続されても、それらからのデータの取り扱いが簡便となる、検出システム、サーバ、検出方法及び検出プログラムを提供することを目的とする。

種類が異なる複数の検出器とサーバを有する検出システムであって、複数の検出器は、検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とをネットワークを介して送信し、サーバは、ネットワークを介して、検出器から送信されてきた検出情報と特性情報を受け付ける通信部と、通信部で受け付けた特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、通信部で受け付けた検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する制御部とを備える検出システムである。

また、ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する通信部と、通信部で受け付けた特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、通信部で受け付けた検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する制御部とを備えるサーバである。

また、通信部が、ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する受信工程と、制御部が、通信部で受け付けた特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、通信部で受け付けた検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する変換工程とを有する検出方法である。

また、通信部が、ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する受信工程と、制御部が、通信部で受け付けた特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、通信部で受け付けた検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する変換工程とを電子計算機に実行させるための検出プログラムである。

上述の検出システム、サーバ、検出方法及び検出プログラムによれば、ネットワークに様々なセンサが接続されても、それらからのデータの取り扱いを簡便にすることができる。

第１の実施形態に係る検出システムの構成を示す概略ブロック図である。 第１の実施形態に係るセンサの検出情報について説明するための図である。 第１の実施形態に係る検出情報の変換状態について説明するための図である。 第１の実施形態に係るサーバの動作について説明するためのフローチャートである。 第２の実施形態に係るセンサの検出情報について説明するための図である。 第３の実施形態に係る検出システムの構成を示す概略ブロック図である。 第４の実施形態に係る検出システムの構成を示す概略ブロック図である。 実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。

（第１の実施形態）
＜構成＞
まず、図１を用いて第１の実施形態における各センサの情報から、検出対象の状態の検出を行うサーバ１３１を含む、検出システム１の構成及びその概要について説明する。なお、図１は、本実施形態の検出システム１のブロック図である。

本実施形態の検出システム１は、図１に示すように、ゲートウェイ１２１とサーバ１３１と、端末装置１５１ａ〜１５１ｃ（以下まとめて端末装置１５１とする）とが、例えばインターネットやＬＡＮ等のネットワーク１４１に接続可能に構成されている。

本実施形態におけるセンサ１１１ａからセンサ１１１ｄ（以下まとめてセンサ１１１とする）は、人感センサであり対象物である人１１６ａから人１１６ｄが所定の領域内にいるか、又は活動をしているかを焦電センサにより測定を行うことができる。焦電センサは、所定の領域の赤外線量の変化を検知することができ、体温により赤外線を発する人が、所定領域内で活動することにより、赤外線量が変化することで、活動量との相関のある値を出力する。センサ１１１は、その出力値に基づいて、所定の閾値を上回る場合には、人が活動していると判断し、「１」の出力信号を出力する。閾値を下回る場合には、人が活動していないと判断し、「０」の出力信号を出力する。各センサ１１１は、ユーザが検出システム１の導入時に任意に選定することができ、下記のプロトコルに対応する範囲で、様々な仕様のセンサを使用することができる。そのため、センサの出力特性は、センサ毎にばらつきが生じる場合がある。

また、センサの出力特性は、同じセンサであっても、各センサ１１１の設定を変更することで変更することができる。後述する端末装置１５１から各センサ１１１の設定情報を変更することで、出力特性を変更することができる。

ゲートウェイ１２１は、センサ１１１a、センサ１１１ｂ、センサ１１１ｃ、センサ１１１ｄと接続されている。ゲートウェイ１２１は、インターネット等のネットワーク１４１に対応するプロトコルと、ゲートウェイ１２１とセンサ間の通信に対応するプロトコルとの間でのプロトコル変換を行う。ゲートウェイ１２１と各センサ１１１との接続は、無線であっても有線であっても構わない。無線で接続される場合は、通信プロトコルとしては、例えばＺ−Ｗａｖｅ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を使用することができる。各センサ１１１からゲートウェイ１２１に送信される情報は、センサ１１１の識別子、センサ１１１のデバイスタイプ、センサが検知した情報であり、更にセンサの単位情報を付加しても構わない。センサ１１１の識別子は、具体的には、センサのメーカー名、製品ＩＤ、製品シリアル番号からなる。またデバイスタイプは、使用が想定されるセンサの種類であり、接続されているセンサが、人感センサか、照度センサか、温度センサか等の情報である。またセンサの単位情報は、例えば、センサが温度センサであった場合、出力される検出情報の単位が、摂氏（Ｃｅｌｓｉｕｓ）の場合と華氏（Ｆａｈｒｅｎｈｅｉｔ）の場合があり、そのいずれかであるかを規定する情報等である。ゲートウェイ１２１は各センサ１１１からの検出情報に、センサからの情報を受信した時間情報を付与して、後述するＡＭＱＰによりサーバ１３１に検出情報を送信する。

サーバ１３１は、ゲートウェイ１２１からネットワーク１４１を経由して集められたセンサ１１１からの検出情報の処理を行い、端末装置１５１ａから端末装置１５１ｃに出力情報の配信を行う。サーバ１３１とゲートウェイ１２１の間の通信プロトコルは、ＡＭＱＰ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｑｕｅｕｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いている。他のプロトコルとして、ＭＱＴＴ（ＭＱ Ｔｅｌｅｍｅｔｒｙ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）を用いても構わない。それらのプロトコルを用いることによって、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いた場合に比較して複数のセンサ１１１からの情報を、受信側であるサーバ１３１の負荷を軽減しつつ収集することができ、特に、センサ１１１の数が増大した場合に有効である。サーバ１３１とゲートウェイ１２１間の通信回線は、有線でもよいし無線でもよい。サーバ１３１は、通信部１３２と制御部１３３と記憶部１３４から構成される。

通信部１３２は、ネットワーク１４１を介してゲートウェイ１１１や端末装置１５１と通信を行う通信インタフェースである。通信部１３２は、例えばセンサ１１１から出力された検出情報を受信する。また、通信部１３２は、端末装置１５１からのリクエスト信号を受信したり、端末装置１５１へ出力情報を送信する。

制御部１３３は、センサ１１１からの検出情報を。標準化されたである共通フォーマットの出力情報への変換を行う。また、出力情報から、センサ１１１の検出対象である対象物である人１１６の状態の推定を行う。推定された状態は、推定情報として、通信部１３２を介して端末装置１５１へと出力される。さらに、制御部１３３は出力情報や推定情報を時間情報とともに記憶部１３４へと記憶を行う。

記憶部１３４は、制御部が記録した情報のログや、各センサ１１１の特性情報と、特性情報に対応する変換アルゴリズムを記憶可能に構成されている。

端末装置１５１は、サーバ１３１から送信される情報を表示したり、サーバ１３１に表示情報のリクエストを送信したり、各センサ１１１に対してセンサ設定情報を送信する。センサ１１１に対して送信したセンサ設定情報はサーバ１３１にも送信される。センサ設定情報とは、センサの出力特性を設定するものであったり、センサの設置位置の情報である。

端末装置１５１は、スマートフォン、携帯電話、ＰＨＳ、コンピュータ、ＰＤＡ、腕時計、スマートウォッチ、ヘッドマウントディスプレイ、画像生成装置等の情報処理装置であり、インターネット（ＷＡＮ）、ＬＡＮなどのネットワーク１４１を介してサーバ１３１に接続可能な装置である。なお、端末装置１５１とサーバ１３１間の通信回線は、有線でもよいし無線でもよい。

また、端末装置１５１は、インストールされた専用のアプリケーションソフトウェアによってサーバ１３１にアクセスしてもよい。また、サーバ１３１や、別途サーバ(不図示)が提供する動作環境（ＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインタフェース）、プラットフォーム等）を利用してサーバ１３１にアクセスしてもよい。

＜変換動作＞
本発明の第１の実施形態に係るセンサ１１１からの検出情報を共通フォーマットの出力情報へと変換する変換動作について、図２および図３を用いて説明する。図３は図３（ａ）から図３（ｄ）の図で構成されている。

図２の最上段は、センサ１１１の検出対象である人１１６の活動状況を示している。横軸が時間軸であり、右に向かうほど時間が経過していることを示している。縦軸は人の活動量であり、上に行くほど人の活動量が大きいことを示している。すなわち、活動量が低いときは、センサ１１１の検出する所定の領域に、人がいないか、又は寝ている等の状態であることを示している。活動量に対して任意の閾値を設けることにより、閾値を変化させることにより、センサ１１１が反応する感度を変更することができる。これにより、多少の動きでは、人が活動していないとして判別することができるようになる。図２の中段は、各センサの出力である検出情報を示している。上から、センサ１１１ａの出力である検出情報、センサ１１１ｂの出力である検出情報、センサ１１１ｃの出力である検出情報、センサ１１１ｄの出力である検出情報である。本来は、各センサ１１１はそれぞれ別の検出対象である人の活動に対応した出力を行うが、図２では、比較のため、同じ人の同じ動きに対して、各センサ１１１の出力である検出情報の違いを示している。最上段において、人の活動量が閾値を超えている場合には、センサが反応し、出力である検出情報は「１」となる。人の活動量が、閾値を下回っている場合には、出力である検出情報は「０」となる。図２では、時間ｔ１から時間ｔ２の間は、人の活動量は閾値を下回っている。サーバ１３１は、各センサ１１１のメーカー情報、型式情報、製品ＩＤやシリアル番号等の特性情報に対応する変換アルゴリズムにより、各検出情報を共通フォーマットによる出力情報への変換を行う。変換アルゴリズムとは、同じ種類のセンサに対して、その検出情報を共通フォーマットである出力情報への変換を行う共通のアルゴリズムである。例えば、各センサ１１１の特性に応じた、入力特性と出力特性の変換テーブルに基づいて定められるものである。センサの種類が同じであれば、同じ変換アルゴリズムを読み出すことで、同じ変換動作を行うことができる。図２の最下段は、各センサ１１１から出力された検出情報をサーバ１３１で変換した共通フォーマットによる出力情報の１例であり、図２では、センサ出力Ａの検出情報を変換したものを示している。

図３（ａ）から図３（ｄ）は、図２で示した各センサの出力である検出情報と、各検出情報を共通フォーマットへと変換した値と、変換の内容について示している。

図３（ａ）は、センサ１１１ａからの出力である検出情報と出力情報である共通フォーマットとの関係を示している。センサ１１１ａは、１分毎に検出結果を検出情報として出力を行う。すなわち、センサ１１１ａは、時間ｔ１までは、人の活動量が閾値を上回っているため、出力値「１」を検出情報として出力する。次に、時間ｔ１からｔ２の間は、人の活動量が閾値を下回っているため、出力値「０」を検出情報として出力する。そして、時間ｔ２以降は、人の活動量が閾値を上回っているため、出力値「１」を検出情報として出力する。共通フォーマットは、検出情報に基づいて２分毎の情報を出力するものである。すなわち、時間ｔ１までは、出力値「１」を出力情報として出力し時間ｔ２からｔ２の間は、出力値「０」を出力情報として出力し、時間ｔ２以降は、出力値「１」を出力情報として出力を行う。ここで、検出情報と出力情報では、検出情報が１分毎に出力を行い、出力情報が２分毎に出力を行うため、検出情報の情報量が過多になる。そのため、センサ１１１ａの種類に応じた変換アルゴリズムを用いて、検出情報のうち半分の情報、すなわち、出力情報として使用する情報と、出力情報としては使用しない検出情報を交互に決定し、使用しない検出情報は廃棄を行う。サーバ１３１は、出力情報を、検出情報の中から半分の情報を抽出した情報として、共通フォーマットとして構成することができる。

図３（ｂ）は、センサ１１１ｂからの出力である検出情報と出力情報である共通フォーマットとの関係を示している。センサ１１１ｂは、１分毎に検出対象の状態を検出する。そして、検出対象の状態が閾値を上回る場合や、下回る場合の状態の変化が発生したときに、検出結果を「１」の信号を検出情報として出力を行う。すなわち、センサ１１１ｂは、時間ｔ１までは、人の活動量が閾値を上回り続けているため、出力値「０」を検出情報として出力する。次に、時間ｔ１では、人の活動量が閾値をまたいでいるため、状態変化を検出し、出力値「１」を検出情報として出力する。時間ｔ１を経過し、ｔ２までの間は、人の活動量が閾値を下回り続けているため、出力値「０」を検出情報として出力する。時間ｔ１では、人の活動量が閾値をまたいでいるため、状態変化を検出し、出力値「１」を検出情報として出力する。そして、時間ｔ２以降は、人の活動量が閾値を上回り続けているため、出力値「０」を検出情報として出力する。共通フォーマットは、検出情報に基づいて２分毎の情報を出力するものである。すなわち、時間ｔ１までは、出力値「１」を出力情報として出力し時間ｔ２からｔ２の間は、出力値「０」を出力情報として出力し、時間ｔ２以降は、出力値「１」を出力情報として出力を行う。ここで、検出情報と出力情報では、検出情報は、状態の変化があったときにのみ情報の出力を行うため、検出情報が「０」であったとしても、人が活動している場合がある。そのため、センサ１１１ｂの種類に応じた変換アルゴリズムを用いて、検出情報が出力されるごとに、出力情報を反転させる変換を行う。すなわち、出力情報が「１」で出力されているところに、検出情報が「０」が出力されることで、出力情報を「０」へと反転させる。人の活動状況は、活動しているか、していないかの２つの状態であるため、状態の変化を交互に入れ替えることにより、状態を出力情報として出力することが可能となる。サーバ１３１は、出力情報を、このような変換を行うことにより共通フォーマットとして構成することができる。

図３（ｃ）は、センサ１１１ｃからの出力である検出情報と出力情報である共通フォーマットとの関係を示している。センサ１１１ｃは、４分毎に検出対象の状態を検出する。すなわち、センサ１１１ｃは、時間ｔ１までは、人の活動量が閾値を上回っているため、出力値「１」を検出情報として出力する。次に、時間ｔ１からｔ２の間は、人の活動量が閾値を下回っているため、出力値「０」を検出情報として出力する。そして、時間ｔ２以降は、人の活動量が閾値を上回っているため、出力値「１」を検出情報として出力する。共通フォーマットは、検出情報に基づいて２分毎の情報を出力するものである。すなわち、時間ｔ１までは、出力値「１」を出力情報として出力し時間ｔ２からｔ２の間は、出力値「０」を出力情報として出力し、時間ｔ２以降は、出力値「１」を出力情報として出力を行う。ここで、検出情報と出力情報では、検出情報が４分毎に出力を行い、出力情報が２分毎に出力を行うため、検出情報の情報量が不足する。そのため、センサ１１１ｃの種類に応じた変換アルゴリズムを用いて、検出情報のうち検出をしていない４分間隔の間の２分の時の情報の補完を行う。補完は、その前の検出情報を引き継ぎ補完情報とする。そのため、時間ｔ１の際には人は、活動はしていないが、補完情報により活動しているという検出結果のずれは生じるものの、サーバ１３１は、出力情報を、共通フォーマットとして構成することができる。

図３（ｄ）は、センサ１１１ｄからの出力である検出情報と出力情報である共通フォーマットとの関係を示している。センサ１１１ｄは、８分毎に検出対象の状態を検出する。すなわち、センサ１１１ｃは、時間ｔ１までは、人の活動量が閾値を上回っているため、出力値「１」を検出情報として出力する。次に、時間ｔ１からｔ２の間は、人の活動量が閾値を下回っているため、出力値「０」を検出情報として出力する。そして、時間ｔ２以降は、人の活動量が閾値を上回っているため、出力値「１」を検出情報として出力する。共通フォーマットは、検出情報に基づいて２分毎の情報を出力するものである。すなわち、時間ｔ１までは、出力値「１」を出力情報として出力し時間ｔ２からｔ２の間は、出力値「０」を出力情報として出力し、時間ｔ２以降は、出力値「１」を出力情報として出力を行う。ここで、検出情報と出力情報では、検出情報が８分毎に出力を行い、出力情報が２分毎に出力を行うため、検出情報の情報量が不足する。そのため、センサ１１１ｄの種類に応じた変換アルゴリズムを用いて、検出情報のうち検出をしていない８分間隔の間の２分、４分、６分の時間の情報の補完を行う。補完は、その前の検出情報を引き継ぎ、補完情報とする。そのため、時間ｔ１の際には人は、活動はしておらず、また、その後の４分間も活動はしていないが、補完情報により活動しているという検出結果のずれは生じる。しかし、この変換により、サーバ１３１は、出力情報を、共通フォーマットとして構成することができる。

以上、センサ１１１からの検出情報を共通フォーマットの出力情報へ変換する動作は、様々な種類の検出情報を、各センサ１１１の種類に応じた変換アルゴリズムを用いて、同じ所定の間隔による、出力値へと変換を行うことである。

＜処理の流れ＞
次に、本発明の第１の実施形態に係る検出システム１におけるサーバ１３１の動作について、図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。

ステップＳ１０１において、サーバ１３１は、ステップＳ１０９までの間、検出動作が終了するまでループを行う。通常は電源が入っている間はループが継続される。

ステップＳ１０２において、通信部１３２は、ゲートウェイ１２１に収集された各センサ１１１からの検出情報を受信する。検出情報には、センサの出力値だけではなく、センサ１１１のメーカー情報、型式情報、製品ＩＤやシリアル番号等のセンサの特性情報が情報として含まれている。

ステップＳ１０３において、制御部１３３は、ステップＳ１０２で受信した検出情報からセンサ１１１の特性情報と検出値の分離を行う。

ステップＳ１０４において、制御部１３３は、記憶部１３４からセンサ１１１の特性情報に基づく変換アルゴリズムの読出しを行う。

ステップＳ１０５において、制御部１３３は、ステップＳ１０３で分離したセンサの出力情報である検出情報を、変換アルゴリズムに基づいて共通フォーマットの出力情報へと変換を行う。

より具体的には、センサ１１１ａからの検出情報を受信している場合、センサ１１１ａの特性情報に基づく変換アルゴリズムに基づいて検出情報の変換を行う。この変換アルゴリズムは、図３（ａ）で示すように、検出情報を半分の情報量へ削減するアルゴリズムである。また、センサ１１１ｂからの検出情報を受信している場合、センサ１１１ｂの特性情報に基づく変換アルゴリズムに基づいて検出情報の変換を行う。この変換アルゴリズムは、図３（ｂ）で示すように、検出情報の有無に応じて、出力情報を設定するアルゴリズムである。また、センサ１１１ｃからの検出情報を受信している場合、センサ１１１ｃの特性情報に基づく変換アルゴリズムに基づいて検出情報の変換を行う。この変換アルゴリズムは、図３（ｃ）で示すように、検出情報の不足情報を補完するアルゴリズムである。また、センサ１１１ｄからの検出情報を受信している場合、センサ１１１ｄの特性情報に基づく変換アルゴリズムに基づいて検出情報の変換を行う。この変換アルゴリズムは、図３（ｄ）で示すように、検出情報の不足情報をセンサ１１１ｃよりも多くの頻度で補完するアルゴリズムである。

ステップＳ１０６において、制御部１３３は、出力情報に基づいてセンサ１１１の検出対象である人の状態の推定を行う。すなわち、出力情報が「１」となっている間は、人が活動しているものと推定し、出力情報が「０」となっている間は、人が活動していないものと推定する。

ステップＳ１０７において、制御部１３３は、ステップＳ１０６で推定した人の状態を推定情報として、通信部１３２を介して端末装置１５１へと出力を行う。また、同様に、制御部１３３は、通信部１３２を介して出力情報を端末装置１５１へと出力を行う。

ステップＳ１０８において、制御部１３３は、推定情報及び出力情報を、時間情報を伴って記憶部１３４へと記憶を行う。それにより、端末装置１５１からリクエストがあった場合に、過去の人の状態に関する情報について、記憶部１３４から推定情報及び出力情報を読み出すことにより、端末装置１５１へ出力を行い、端末装置１５１で表示を行うことが可能となる。

ステップＳ１０９において、サーバ１３１は、検出動作が終了するまでステップＳ１０１との間でループを行う。前述したように、通常は電源が入っている間はループが継続される。

＜効果の説明＞
以上のように、本発明の第１の実施形態に係るサーバ１３１は、ゲートウェイ１２１を介して接続される出力タイミング等が異なる様々な種類のセンサからの検出情報に対して、共通フォーマットの出力情報への変換を行う。様々なセンサ１１１は同じ物理量を検出した場合、出力される検出情報が異なるが、サーバ１３１によって、所定の間隔において、所定の値を出力する共通フォーマットへの変換を行う。そのため、出力情報を受信した端末装置１５１では、センサ毎にデータの取り扱いを変える必要がないため、端末装置１５１のアプリケーションソフトウェアを変更することなく、様々なセンサに対応することが可能となる。

また、各センサが検出対象としている人の状態を、共通フォーマットの出力情報から推定することで、推定アルゴリズムを変更することなく、各センサが検出対象としている人の状態の推定を行うことができる。

本実施形態では、各センサ１１１はセンサの種類が異なるセンサを用いたが、同じ種類のセンサを用いて、センサの設定情報により検出情報の状態を変更していても構わない。検出対象の状態変化が少ない場合に検出情報の頻度を減らすことで、センサの省電力化等の効果を得られるためである。その場合、端末装置１５１からセンサの設定情報を変更するとともに、サーバ１３１に対しても設定情報が送信され、設定情報に基づき変換アルゴリズムを記憶部１３４から制御部１３３に読み出す。制御部１３３は、読み出された変換アルゴリズムを用いて、各検出情報を共通フォーマットの出力情報へ変換しても構わない。

また、同じ種類のセンサを用いていても、個別のセンサの特性のばらつきにより、同じ物理量を検出した場合でも検出情報にばらつきが生じる場合がある。そのため、各センサに個別に設定されたシリアル番号に応じた変換アルゴリズムを記憶部１３４に用意し、それらの変換アルゴリズムにより、検出情報を共通フォーマットの出力情報へ変換しても構わない。検出精度を高めることができるためである。

なお、本実施形態では、センサ１１１は人感センサを用いたが、センサの種類には特に限定はなく、接触式センサ、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、心拍センサ、オキシメータ、ピークフローセンサ、呼吸センサ、パッシブ赤外線モーションセンサ等に置き換えても構わない。例えば、温度センサを用いた場合には、温度センサからの出力が時間毎に２バイトの温度情報として出力される。サーバ１３１はセンサ毎に出力される時間のタイミングが異なる場合には、温度センサからの温度情報を共通フォーマットのタイミングに合わせる変換を行ってもよい。

また、センサ１１１の設置位置情報が記憶部１３４に記憶されていても良い。その設置位置情報を合わせて、検出対象としている人の状態の推定を行うことで、推定の精度を高めることができる。

（第２の実施形態）
＜変換動作＞
本発明の第２の実施形態に係るセンサ１１１のからの検出情報を共通フォーマットの出力情報へと変換する変換動作について、図５を用いて説明する。第２の実施形態における検出システム１の基本構成は、第１の実施形態と同様であり、相違点は、各センサ１１１の種類である。第２の実施形態におけるセンサ１１１は照度センサである。

図５において、右側に示すグラフは、センサ１１１の検出対象である人１１６の活動環境の照度と出力の関係を示している。横軸が検出対象の照度であり、縦軸がその際の出力を示している。図５の左側には、変換後の出力情報、及びセンサ１１１からの検出情報が記載されている。出力情報は、共通フォーマットによる共通フォーマットＡ及び共通フォーマットＢが記載されている。検出情報は、各センサの出力である検出情報の値を示している。検出情報は、左からセンサ１１１ａの出力、センサ１１１ｂの出力、センサ１１１ｃの出力、センサ１１１ｄの出力である検出情報である。本来は、各センサ１１１はそれぞれ別の検出対象である活動環境の照度に対応した出力を行うが、図５では、比較のため、同じ人の同じ活動環境に対して、各センサ１１１の出力である検出情報を示している。図５の左２列は、各センサ１１１から出力された検出情報をサーバ１３１で変換した共通フォーマットによる出力情報の一例であり、図５では、センサ１１１ａ及びセンサ１１１ｃの検出情報を変換したものを共通フォーマットＡとして、センサ１１１ｂ及びセンサ１１１ｄの検出情報を変換したものを共通フォーマットＢとして、を示している。

センサからの出力である検出情報について、センサ毎に、以下に説明する。センサ１１１ａは、検出対象の照度が０ｌｕｘの時は０を出力し、５００ｌｕｘの時は５００を出力し、２０００ｌｕｘの時は２０００を出力する。すなわち、照度の値を検出情報として出力を行うセンサである。センサ１１１ｂは、検出対象の照度が０ｌｕｘの時は０％を出力し、５００ｌｕｘの時は２５％を出力し、２０００ｌｕｘの時は１００％を出力する。すなわち、照度の値を測定最大値の２０００ｌｕｘを基準として、その割合を検出情報として出力を行うセンサである。センサ１１１ｃは、最大測定照度が１５００ｌｕｘのセンサである。検出対象の照度が０ｌｕｘの時は０を出力し、５００ｌｕｘの時は５００を出力し、１５００ｌｕｘの時は１５００を出力する。しかし、センサの最大測定照度が１５００ｌｕｘであるため、２０００ｌｕｘの時は１５００を出力する。照度の値を検出情報として出力を行うセンサである。センサ１１１ｄは、最大測定照度が１５００ｌｕｘのセンサである。検出対象の照度が０ｌｕｘの時は０％を出力し、５００ｌｕｘの時は３３％を出力し、１５００ｌｕｘの時は１００％を出力する。しかし、センサの最大測定照度が１５００ｌｕｘであるため、２０００ｌｕｘの時も１００％を出力する。すなわち、照度の値を測定最大値の１５００ｌｕｘを基準として、その割合を検出情報として出力を行うセンサである。

次に、サーバ１３１で変換された共通フォーマットによる出力情報について説明する。共通フォーマットによる出力情報は、１６進数による１バイトの情報から構成される。５００ｌｕｘの照度に対応する出力情報は［０ｘ３Ｃ］、１５００ｌｕｘに対応する出力情報は［０ｘＢ４］、２０００ｌｕｘに対応する出力情報は［０ｘＤ２］となる。

サーバ１３１は、各センサ１１１からの検出情報を、各センサの検出情報に付与されたセンサの特性情報に基づく変換アルゴリズムにより、共通フォーマットによる出力情報への変換を行う。

センサ１１１ｂ及びセンサ１１１ｄは、照度の測定最大値が１５００ｌｕｘであり、２０００ｌｕｘを検出した場合には、１５００ｌｕｘの検出情報と同じ検出情報を出力する。そのため、センサ１１１ｂ及びセンサ１１１ｄは、２０００ｌｕｘを検出した場合、共通フォーマットの出力情報が［０ｘＢ４］となる。すなわち共通フォーマットＢが変換後の出力情報として出力される。

以上、センサ１１１からの検出情報を共通フォーマットの出力情報へ変換する動作は、様々な種類の検出情報を、同じ所定の間隔による、出力値へと変換を行うことである。

＜効果の説明＞
以上のように、本発明の第２の実施形態に係るサーバ１３１は、ゲートウェイ１２１を介して接続される出力値の異なる様々な種類のセンサからの検出情報に対して、共通フォーマットの出力情報への変換を行う。そのため、出力情報を受信した端末装置１５１では、センサ毎にデータの取り扱いを変える必要がないため、端末装置１５１のアプリケーションソフトウェアを変更することなく、様々なセンサに対応することが可能となる。

本実施形態では、図８に示すように照度と出力値の関係は線形であるが、センサの種類によっては、出力値が非線形のものもある。その場合には、非線形の出力特性のテーブルをサーバに準備し、そのテーブルを用いて出力値から共通フォーマットの出力情報への変換を行っても良い。

なお、本実施形態では、センサ１１１は照度センサを用いたが、センサの種類には特に限定はなく、温度センサ、湿度センサ、心拍センサ、オキシメータ、ピークフローセンサ、呼吸センサ、パッシブ赤外線モーションセンサ等の出力値が複数段階となるセンサに置き換えても構わない。

（第３の実施形態）
＜構成＞
図６を用いて第３の実施形態における各センサの情報から、検出対象の状態の検出を行うサーバ１３１を含む、検出システム２の構成及びその概要について説明する。なお、図６は、本実施形態の検出システム２のブロック図である。

本実施形態の検出システム２は、図６に示すように、システム全体の基本構成は第１の実施形態の検出システム１と同じである。異なるのは、ゲートウェイ１２１に接続されるのが、センサモジュール１１２ｅからセンサモジュール１１２ｈ（以下まとめてセンサモジュール１１２とする）である点である。センサモジュール１１２は、２つの異なる物理量を測定するセンサから構成されている。具体的には、センサモジュール１１２ｅは、はセンサ１とセンサ２から構成されており、センサ１は人感センサであり、センサ２は照度センサで構成される。以下、センサモジュール１１２ｆからセンサモジュール１１２ｈも同様に構成される。ただし、各センサモジュール１１２を構成するセンサ１１１は出力の仕様が異なっている。

各センサモジュール１１２は、検出対象である人１１６ｅから１１６ｈの活動状況や、活動環境の照度を検出情報として出力する。

各センサモジュール１１２を構成するセンサ１１１は、出力の仕様が異なっているため、第１及び第２の実施形態と同様に、サーバ１３１によって、検出情報を共通フォーマットの出力情報への変換を行う。

サーバ１３１は、変換された出力情報に基づいて、検出対象である人の活動状態についての推定を行う。その際、検出情報から出力情報への変換を行う際に、情報の補完を行うことにより、実際の検出対象の状況と、検出情報の値に齟齬が生じる場合がある。具体的には、検出間隔の頻度が低い人感センサにおいて、人の活動を検出した場合、人は活動していないにも関わらず、人感センサの出力情報としては、活動しているという情報が出力され、そのタイムラグが問題となる場合もある。そのため、人感センサよりも頻繁な頻度で検出を行う照度センサの情報を用いて、照度センサが検出していない、すなわち部屋が暗いにも関わらず、人感センサが活動を検出している場合には、照度センサの検出結果を優先し、人が活動していないと推定してもよい。

＜効果の説明＞
以上のように、本発明の第３の実施形態に係るサーバ１３１は、ゲートウェイ１２１を介して接続される２つのセンサ１１１を含むセンサモジュール１１２からの検出情報に対して、共通フォーマットの出力情報への変換を行う。１つの検出対象に対して、２つのセンサ１１１で検出を行い、適宜、各センサ１１１からの出力情報を優先的に使用することで、検出対象の状態の推定の精度を高めることができる。

（第４の実施形態）
＜構成＞
図７を用いて第４の実施形態における各センサの情報から、検出対象の状態の検出を行うサーバ１３１を含む、検出システム３の構成及びその概要について説明する。なお、図７は、本実施形態の検出システム３のブロック図である。

本実施形態の検出システム３は、図７に示すように、システム全体の基本構成は第２の実施形態の検出システム１と同じである。異なるのは、各センサ１１１が接続されるゲートウェイ１２１が、検出システム３内に２つ存在する点であり、それぞれゲートウェイ１２１ａ、ゲートウェイ１２１ｂである。ゲートウェイ１２１ａにはセンサモジュール１１２ｅ、センサモジュール１１２ｆが接続され、ゲートウェイ１２１ｂにはセンサモジュール１１２ｇ、センサモジュール１１２ｈが接続される。例えば、センサモジュール１１２ｅとセンサモジュール１１２ｆの群と、センサモジュール１１２ｇとセンサモジュール１１２ｈの群が、物理的に離れて設置されている場合、それぞれに異なるゲートウェイ１２１を用意する。それにより、検出システム３は、各ゲートウェイ１２１をインターネット等のネットワーク１４１を介してサーバ１３１に接続することで、広い領域（地域的に）で使用することを可能としている。

ゲートウェイ１２１ａおよび１２１ｂは、各センサモジュール１１２から送信される検出情報に、経由するゲートウェイの識別番号を付与して、サーバ１３１に検出情報を送信する。

サーバ１３１は、第３の実施形態と同様に、各センサモジュール１１２を構成するセンサ１１１から各ゲートウェイ１２１を介して送信される検出情報を、共通フォーマットの出力情報への変換を行う。

本実施形態では２つのゲートウェイ１２１を挙げたが、ゲートウェイ１２１の数は２以上であっても構わない。

＜効果の説明＞
以上のように、本発明の第４の実施形態に係るサーバ１３１は、複数のゲートウェイ１２１を介して接続される様々な種類のセンサモジュール１１２の中のセンサ１１１からの検出情報に対して、共通フォーマットの出力情報への変換を行う。ゲートウェイが増えた場合でも、検出情報の変換はサーバ１３１で一括して行うため、検出システム３の全体構成を複雑にすることなく拡張することができる。

（プログラム）
図８は、コンピュータ２０１の構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ２０１は、ＣＰＵ２０２、主記憶装置２０３、補助記憶装置２０４、インタフェース２０５を備える。

ここで、第１の実施形態に係るサーバ１３１を構成する各機能を実現するためのプログラムの詳細について説明する。

サーバ１３１は、コンピュータ２０１に実装される。そして、サーバ１３１の各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置２０４に記憶されている。ＣＰＵ２０２は、プログラムを補助記憶装置２０４から読み出して主記憶装置２０３に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ２０２は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置２０３に確保する。

当該プログラムは、具体的には、コンピュータ２０１に、通信部が、ネットワークを介して第一の検出器から送信される第一の検出情報と、ネットワークを介して第二の検出器から送信される第二の検出情報とを受信する受信工程と、制御部が、通信部が受信する第一の検出情報と第一の検出器の特性情報に基づき第一の検出情報を共通フォーマットによる第一の出力情報への変換を行う工程と、通信部が受信する第二の検出情報と前記第二の検出器の特性情報に基づき前記第二の検出情報を共通フォーマットの第二の出力情報への変換を行う工程を電子計算機に実行させるための検出プログラムである。

なお、補助記憶装置２０４は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース２０５を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ２０１に配信される場合、配信を受けたコンピュータ２０１が当該プログラムを主記憶装置２０３に展開し、上記処理を実行しても良い。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置２０４に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、 これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。

１、２、３…検出システム １１１…センサ １１２・・・センサモジュール １１６・・・人 １２１…ゲートウェイ １３１…サーバ １３２・・・通信部 １３３・・・制御部 １３４・・・記憶部 １４１…ネットワーク １５１・・・端末装置 ２０１…コンピュータ ２０２…ＣＰＵ ２０３…主記憶装置 ２０４…補助記憶装置 ２０５…インタフェース

種類が異なる複数の検出器とサーバを有する検出システムであって、複数の検出器は、検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とをネットワークを介して送信し、サーバは、ネットワークを介して、検出器から送信されてきた検出情報と特性情報を受け付ける通信部と、検出器の種類を特定する特性情報に関連付けられている同じ種類の検出器に共通する変換アルゴリズムを記憶する記憶部と、通信部で受け付けた特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、通信部で受け付けた検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する制御部とを備える検出システムである。

また、ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する通信部と、検出器の種類を特定する特性情報に関連付けられている同じ種類の検出器に共通する変換アルゴリズムを記憶する記憶部と、通信部で受け付けた特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、通信部で受け付けた検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する制御部とを備えるサーバである。

また、通信部が、ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する受信工程と、制御部が、通信部で受け付けた特性情報に対応し、検出器の種類を特定する特性情報に関連付けられている同じ種類の検出器に共通する変換アルゴリズムを用いて、通信部で受け付けた検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する変換工程とを有する検出方法である。

また、ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する受信工程と、特性情報に対応し、検出器の種類を特定する特性情報に関連付けられている同じ種類の検出器に共通する変換アルゴリズムを用いて、検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する変換工程とを電子計算機に実行させるための検出プログラムである。

Claims (16)

1. 種類が異なる複数の検出器とサーバを有する検出システムであって、
   前記複数の検出器は、検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とをネットワークを介して送信し、
   前記サーバは、
   前記ネットワークを介して、前記検出器から送信されてきた前記検出情報と前記特性情報を受け付ける通信部と、
   前記通信部で受け付けた前記特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、前記通信部で受け付けた前記検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する制御部とを備えることを特徴とする検出システム。
2. 前記サーバは、記憶部を更に備え、前記記憶部は検出器の種類を特定する前記特性情報に関連付けられている同じ種類の検出器に共通する前記変換アルゴリズムを記憶していることを特徴とする請求項１に記載の検出システム。
3. 前記制御部は、異なる時間間隔で配列される複数の前記検出情報を、共通の時間間隔で配列される前記共通フォーマットの前記出力情報へと変換することを特徴とする請求項１又は２に記載の検出システム。
4. 前記制御部は、前記検出情報の情報に基づき、前記出力情報の値の反転処理を行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の検出システム。
5. 前記制御部は、異なる形式で検出した情報である前記検出情報を、共通の形式の情報である前記共通フォーマットの前記出力情報へと変換することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の検出システム。
6. 前記検出器は、少なくとも２以上の物理量を測定可能なマルチセンサであることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の検出システム。
7. 前記検知システムは、前記ネットワークと接続される端末装置を更に備え、前記端末装置は、前記出力情報又は前記出力情報に基づく情報を表示することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の検出システム。
8. 前記サーバは、前記出力情報から、前記検出器の検出対象の状態を推定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の検出システム。
9. 前記サーバは、さらに前記検出器の設置情報に基づき、前記検出対象の状態を推定することを特徴とする請求項８に記載の検出システム。
10. 前記サーバは、推定された前記検出対象の状態を、前記端末装置に配信することを特徴とする請求項８又は９に記載の検出システム。
11. 前記端末装置は、前記検出器の設定を行い、更に、前記設定された状態に応じた前記変換アルゴリズムを前記記憶部から前記制御部に読み出すことを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか一項に記載の検出システム。
12. 前記第一の検出器及び前記第二の検出器は、ゲートウェイを介してネットワークに接続されることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の検出システム。
13. 前記第一の検出器及び前記第二の検出器と前記ゲートウェイは、無線通信により接続され、Ｚ−Ｗａｖｅ（登録商標）プロトコル、Ｚｉｇｂｅｅ(登録商標)プロトコル又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコルによるデバイスプロトコルにより通信が行われることを特徴とする請求項１２に記載の検出システム。
14. ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される前記複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する通信部と、
    前記通信部で受け付けた前記特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、前記通信部で受け付けた前記検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する制御部とを備えることを特徴とするサーバ。
15. 通信部が、ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される前記複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する受信工程と、
    制御部が、前記通信部で受け付けた前記特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、前記通信部で受け付けた前記検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する変換工程とを有することを特徴とする検出方法。
16. 通信部が、ネットワークを介して種類が異なる複数の検出器から送信される前記複数の検出器が検出した情報である検出情報と検出器の特性を示す特性情報とを受信する受信工程と、
    制御部が、前記通信部で受け付けた前記特性情報に対応する変換アルゴリズムを用いて、前記通信部で受け付けた前記検出情報を共通フォーマットの出力情報に変換する変換工程とを電子計算機に実行させるための検出プログラム。
    
    

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