JP2019079380A - データ処理装置およびデータ処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】測定機器を設置できない場合であっても精度の高い危険予測を可能にする技術を提供する。【解決手段】データ処理装置２は、測定機器が測定した測定データを処理するデータ処理プログラムを格納する記録部２２と、記録部２２からデータ処理プログラムを読み込み、データ処理をするプロセッサと、を備え、プロセッサが、測定データを取得するデータ取得処理と、測定データに含まれる、測定データを測定したときの測定機器の状態を示す状態データが、予め記録された基準の範囲内であるか否かを判定するデータ判定処理と、状態データが基準の範囲内である場合に測定データを記録するデータ記録処理と、を実行する。【選択図】図２

Description

本開示は、データ処理装置およびデータ処理方法に関する。

近年、労働現場での事故または労働災害を防ぐために、労働現場にて種々のデータを収集し、取得したデータに基づいて実際に事故が起きる以前に危険性を予知して労働者に通知することが行われている。

特許文献１には、上記のような危険予知システムの制御方法の例として、「携帯情報端末で作業者の作業情報および前記作業者の作業に伴う安全情報を収集し、労働災害の発生を予測する安全分析システムの制御方法」が開示されている。また、特許文献１には、上記作業情報および安全情報の取得方法として、観測者が造船所内を移動しながら、作業者を観察し、ＰＤＡに作業情報等を入力する方法が記載されている。

特開２０１１−１６５１２０号公報

ところで、将来起こりうる危険を予測する方法は、上記のように作業者の実際の行動や作業場所を把握することによって危険を予測する方法に限らない。例えば、作業現場の所定の位置においてデータを収集し、潜在的な危険が存在しないと見做せる平常時のデータとそれから乖離した異常時のデータとを区別することによって危険を予測することも考えられる。この予測方法を採用する場合、平常時のデータと異常時のデータを正確に区別するためには、測定機器を特定の位置に設置し、決められた条件で収集することが望ましい。

しかしながら、実際の作業現場では、データを収集するための測定機器を常に設置できるわけではない。例えば、荷物の搬送車の経路および作業スペースを確保する観点から上述した測定機器を固定の位置に設置することが許容されない場合がある。

その場合、危険予測のためのデータ収集は、点検員が特定の位置において決められた条件で収集する必要がある。しかし、点検員が測定機器を用いてデータを測定する場合、測定機器が固定されている場合と比較して測定条件がぶれる可能性がある。例えば、点検員がデータを収集する位置が定位置からずれる、または、画像を撮影する際のカメラの傾きがずれることが起こりえる。また、同じ点検員がデータを収集し続けることが困難な場合もある。点検員がデータを収集する際の状態がばらついていると、危険がない正常な状態を示すデータを正確に決定することができず、精度よく危険予測をすることができない。

本開示は、上記の点に鑑みてなされたものであり、測定機器を設置できない場合であっても精度の高い危険予測を可能にする技術を提供する。

上記課題を解決するために、測定機器が測定した測定データを処理するデータ処理プログラムを格納する記録部と、前記記録部から前記データ処理プログラムを読み込み、データ処理をするプロセッサと、を備え、前記プロセッサが、測定データを取得するデータ取得処理と、前記測定データに含まれる、前記測定データを測定したときの前記測定機器の状態を示す状態データが、予め記録された基準の範囲内であるか否かを判定するデータ判定処理と、前記状態データが前記基準の範囲内である場合に前記測定データを記録するデータ記録処理と、を実行するデータ処理装置を提供する。

また、コンピュータのプロセッサが実行するデータ処理方法であって、測定データを取得するステップと、前記測定データに含まれる、前記測定データを測定したときの測定状態を示す状態データが、予め記録された基準の範囲内であるか否かを判定するステップと、前記状態データが前記基準の範囲内である場合に前記測定データを記録するステップと、を有するデータ処理方法を提供する。

本開示によれば、測定機器を設置できない場合であっても精度の高い危険予測を可能にする。上記以外の課題、構成および効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。

本開示の危険予知管理システムを概念的に説明するための図である。 実施例に係る危険予知管理システムの構成を示す図である。 データ判定部が、データの適合性を判定する処理のフローチャートである。 データ処理装置がスマートデバイスに警告信号を送信するまでのフローを概略的に示す図である。 事故データの分析内容が記録された事故分析管理テーブルを示す図である。 収集データ履歴テーブルのデータ構造を示す図である。 事故発生履歴テーブルのデータ構造を示す図である。 平均値管理テーブルのデータ構造を示す図である。 データ処理装置が画像データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。 データ処理装置が音データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。 データ処理装置が臭気データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。 データ処理装置が温度データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。 データ処理装置が湿度データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。

以下、図面に基づいて、本開示の実施例を説明する。なお、本開示の実施例は、後述する実施例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。また、後述する各実施例の説明に使用する各図の対応部分には同一の符号を付して示し、重複する説明を省略する。

［概要］
図１は、本開示の危険予知管理システムＳを概念的に説明するための図である。危険予知管理システムＳは、測定機器として機能するスマートデバイス１（クライアント）とデータを解析して危険予知を実行するデータ処理装置２（サーバ）とを備える。本開示の危険予知管理システムＳは、作業員が工場や化学プラント等の作業現場で作業をしている間、潜在的な危険が顕現化しそうな場合に作業員に警告する。

図１には、各種センサを備えるスマートデバイス１が、作業現場における複数の環境データを取得してデータ処理装置２に送信し、遠隔地に設置されたデータ処理装置２が取得したデータを解析して危険が顕現化しそうな場合に警告を発するまでの流れが矢印を用いて概略的に示されている。

図１に示した例では、スマートデバイス１がカメラ、マイク、臭気センサ、温度計および湿度計を用いて、作業現場の画像データ、音データ、臭気データ、温度データおよび湿度データを環境データとして取得している。スマートデバイス１が取得した各データは、データ処理装置２に送信され、データ処理装置２内部にて処理される。

データ処理装置２は、まずスマートデバイス１から取得したデータが作業現場の危険予測に利用できるデータであるか否かを判定する。具体的には、スマートデバイス１が環境データを取得した際の測定状態が基準に合致するか否か判定し、測定状態が基準に合致した場合は環境データをデータ処理装置２の内部に記録する。言い換えると、スマートデバイス１が目的のデータを正しく取得できている場合に、データ処理装置２は環境データを記録する。図１には、データベースに蓄積された環境データのＩＮＤＥＸが示されている。ＩＮＤＥＸとは取得したデータのＩＤ番号を示す。このＩＤ番号は、例えば、記録部に記録された順番で各測定データに対して付与される。

データ処理装置２は、記録部に記録されたデータに基づいて標準データを作成する。標準データとは、例えば、作業現場に事故や危険が生じるおそれのない状態で取得されたと見做せるデータの平均値である。データ処理装置２は、標準データと乖離するデータをスマートデバイス１から取得した場合に、警告を通知する。

上で説明した本開示のシステムは、平常時との違いを検知することによって、危険が顕現化する前に警告を発し、作業現場で作業員が事故に巻き込まれるのを防ぐことができる。以下に、本開示の危険予知管理システムＳの構成を詳細に説明する。

＜実施例＞
図２は、実施例に係る危険予知管理システムＳのハードウェア構成を示すブロック図である。上述したとおり、危険予知管理システムＳは、スマートデバイス１（クライアント）とデータ処理装置２（サーバ）とを備える。

［スマートデバイスの構成］
スマートデバイス１は、例えば、スマートグラス、タブレット端末、自律走行ロボットまたは無人航空機等である。スマートデバイス１は、カメラ１１、マイク１２、湿度センサ１３、温度センサ１４、臭気センサ１５、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ１６、ジャイロセンサ１７、第１通信部１８および警告装置１９を備える。なお、スマートデバイス１がスマートグラスまたはタブレット端末である場合、点検員が、スマートデバイス１を用いて作業現場の定位置にて作業現場に関する環境データを取得する。

カメラ１１は、例えば、作業現場の点検員の指示に応答して画像データを取得することができる。作業現場には、装置、工具、材料および加工品等様々な物体が存在する。画像データには、上記物体が存在する場所、形状、色相、明度および彩度、等の情報が含まれる。

マイク１２は、例えば、作業現場の点検員の指示に応答して音データを取得することができる。作業現場には、ファンの音、ベルトコンベアの音、定期または不定期に装置が発する音等、種々の音が存在している。音データには上記の各音が含まれる。

湿度センサ１３は、例えば、作業現場の点検員の指示に応答して湿度データを取得することができる。作業現場には、蒸気を発する装置および液体を輸送する管等が設置されていることがある。湿度データには、装置が発する蒸気が異常に多いことおよび管から液体が漏れていること、等が反映されうる。

温度センサ１４は、例えば、作業現場の点検員の指示に応答して温度データを取得することができる。作業現場には、溶炉、ドリル、ベルトコンベア等、熱を発する種々の装置が設置されていることがある。温度データには、装置が過剰に稼働していること、装置の制御に異常があること等が反映されうる。

臭気センサ１５は、例えば、作業現場の点検員の指示に応答して臭気データを取得することができる。作業現場には、ガスを発する装置および気体を輸送する管等が設置されていることがある。臭気データには、装置が発するガスが異常に多いことおよび管から気体が漏れていること、等が反映されうる。

ＧＰＳセンサ１６は、点検員の環境データを取得する指示と連動して、環境データを取得するのと同じタイミングでスマートデバイス１の位置情報を取得する。スマートデバイス１が屋内にあり、ＧＰＳセンサ１６から位置情報を取得できない場合は、例えば、複数の基地局から受信する電波の電波強度に基づいて位置情報を取得してもよい。

ジャイロセンサ１７は、点検員の環境データを取得する指示と連動して、環境データを取得するのと同じタイミングでスマートデバイス１の傾きまたは姿勢に関する情報を取得する。

画像データ、音データ、湿度データ、温度データおよび臭気データのそれぞれは、例えば、作業現場の特定の位置において、スマートデバイス１が向けられた特定の方向に関するデータとして記録される。上記環境データは、カメラ１１が取得する画像にＱＲコードなどの目印が入り込んだ場合に記録されてもよいし、ＧＰＳセンサ１６およびジャイロセンサ１７の示す値が特定の範囲内である場合に記録されてもよい。

第１通信部１８は、取得された画像データ、音データ、湿度データ、温度データ、臭気データ、位置データおよび傾きを示すデータをデータ処理装置２に送信する。また、第１通信部１８は、データ処理装置２から危険に関する警告信号、起こりうる事故に関するデータ等、データ処理装置２で生成されたデータを受信する。

警告装置１９は、スマートデバイス１がデータ処理装置２から危険に関する警告信号を受信した場合に、警告を発する。警告装置１９は、例えば、スピーカー、ディスプレイまたは発光装置等であり、アラームを鳴らす、危険に関するテキストデータを読み上げる、ディスプレイに表示するまたは点滅する等の動作をする。

［データ処理装置の構成］
データ処理装置２は、第２通信部２１、記録部２２、および制御部２３を備える。データ処理装置２は、第２通信部２１を介してスマートデバイス１とデータを送受信する。

記録部２２は、例えば、一時的にデータを記録するＲＡＭ（Random Access Memory）および制御部２３が実行するプログラムが格納されたＳＳＤ（Solid State Drive）を備える。ＳＳＤには、スマートデバイス１から受信した環境データ、後に説明する基準データおよび標準データも記録される。

制御部２３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、記録部２２に記録されたプログラムを読み込んで内蔵メモリ（図示せず）に展開し実行することによって、データ取得部３１、データ判定部３２、データ記録部３３、入力受付部３４、信号出力部３５および標準データ生成部３６として機能する。

データ取得部３１は、第２通信部２１を介してスマートデバイス１から環境データを取得する。データ取得部３１は、取得したデータをデータ判定部３２に通知する。

データ判定部３２は、データ取得部３１が取得した測定データに含まれる、測定データを測定したときの測定状態を示す状態データが、予め記録された基準の範囲内であるか否かを判定する。具体的には、測定データとは、上述の画像データ、音データ、湿度データ、温度データ、臭気データ、位置データおよび傾きを示すデータを意味し、状態データとは、画像データ、位置データおよび傾きを示すデータを意味する。

つまり、データ判定部３２は、状態データ（画像データ、位置データおよび傾きを示すデータ）に基づいて、スマートデバイス１が環境データを正しく取得できたか否か判定する。また、状態データには、測定時の天候または時期に関する情報が含まれてもよい。ここで、上記基準は、作業現場の危険予測をするのに十分な精度を保っていると考えられるデータ範囲を示し、実験的または経験的に決められる値である。

データ記録部３３は、状態データが基準の範囲内である場合にスマートデバイス１から取得した測定データを記録部２２に記録する。つまり、記録部２２には、特定の基準に基づいて取得されたデータが記録される。このデータを利用して異常検知または危険予測をすることにより、データ処理装置２は異常検知または危険予測の精度を向上させることができる。測定データは、記録部２２内の収集データ履歴テーブル内に記録される。

以下に、図３を参照しながら、データ判定部３２およびデータ記録部３３の処理について説明する。

図３は、データ判定部３２が、データの適合性を判定し、データ記録部３３が基準に適合するデータを記録部２２に記録する処理のフローである。以下に、フローについて説明する。
（Ｓ３０１）
データ判定部３２が、データ取得部３１から画像データ、位置データおよび傾きを示すデータを取得する。
（Ｓ３０２）
データ判定部３２が、取得した画像データが基準の範囲内か否かを判定する。具体的には、データ判定部３２は、予め記録された見本となる画像データを記録部２２から読み出し、当該画像データと取得した画像データとを比較し、その類似度が基準の範囲内であるか否か（画像が互いに類似しているか）を判定する。画像データが類似していれば、スマートデバイス１がおおよそ同じ位置、方向、傾きでデータを取得したことがわかる。画像データの類似度は、例えば、Perceptual Hash法などの周知の技術を用いて算出することができる。取得した画像データが基準の範囲内である場合、処理はＳ３０３に進む。取得した画像データが基準の範囲内でない場合、処理はＳ３０５に進む。
（Ｓ３０３）
データ判定部３２が、取得した位置データが基準の範囲内か否かを判定する。具体的には、データ判定部３２は、取得したＧＰＳデータが特定のエリア内（基準の範囲内）に収まっているか否かを判定する。取得したＧＰＳデータが基準の範囲内である場合、処理はＳ３０４に進む。取得したＧＰＳデータが基準の範囲内でない場合、処理はＳ３０５に進む。
（Ｓ３０４）
データ判定部３２が、取得した傾きを示すデータが基準の範囲内か否かを判定する。取得した傾きのデータが基準の範囲内であるか否かの判定後、処理はＳ３０５に進む。
（Ｓ３０５）
画像データ、位置データおよび傾きを示すデータの全てが基準の範囲内である場合、データ判定部３２は、状態データが基準の範囲内であることをデータ記録部３３に通知して処理を終了する。画像データ、位置データ、傾きを示すデータの何れかが基準の範囲内でない場合、データ判定部３２は再びＳ３０１から処理をやりなおす。
（Ｓ３０６）
データ記録部３３は、データ取得部３１が取得したデータを記録部２２に記録する。

なお、画像データは撮像するときの天候や時期の影響を受けるため、上記基準は天候または時期ごとに設けられてもよい。その場合、データ判定部３２は、スマートデバイス１が環境データを取得した際の天候または時期と合致する基準に基づいて、状態データが基準の範囲内か否かを判定する。天候または時期に関する情報は、例えば、データ処理装置２がｗｅｂ上から取得してもよいし、あるいはデータ処理装置２のユーザによって入力されてもよい。

入力受付部３４は、記録部２２に記録された測定データの中から事故発生と関連づける測定データの選択を受け付け、選択された測定データ（以下、事故データと称する）に識別子を付与する。例えば、事故データとは、事故が発生した直前に測定したデータである。事故データの選択は、例えば、データ処理装置２のユーザが、作業現場で事故が発生した際に、直前に記録された測定データをデータ処理装置２が備えるディスプレイ上で選択して実行される。なお、上記識別子は、例えば、事故データを示す測定データに１が割り当てられ、事故データでない測定データには０が割り当てられるバイナリデータである。

データ処理装置２のユーザは、事故データを選択する際に、併せて発生した事故の内容および時期ならびに天候といった事故発生時の状況を登録することもできる。なお、事故データは、記録部２２内の事故発生履歴テーブル内に記録される。また、事故発生時の状況は、記録部２２内の事故分析管理テーブルに記録される。

信号出力部３５は、データ取得部３１が取得した測定データが、上記基準の範囲内であり、かつ、事故データと類似する場合に警告信号を出力する。データ処理装置２は、第２通信部２１を介してスマートデバイス１に警告信号を送信し、スマートデバイス１は、警告装置１９から警告を発することができる。以下に、測定データが事故データと類似するか否かを判定する方法について説明する。

（画像データ）
後に述べるように画像に含まれるオブジェクトごとに当該オブジェクトを特徴づける数値パラメータが算出できる。上記数値パラメータ同士を比較することによって、信号出力部３５は測定データが事故データと類似するか否かを判定する。例えば、測定データから算出した数値パラメータが事故データから算出した数値パラメータを含む所定の範囲内である場合に、信号出力部３５は、測定データと事故データとは類似すると判定する。
（音データ）
音の周波数同士を比較することによって、信号出力部３５は測定データが事故データと類似するか否かを判定する。例えば、測定データの周波数が事故データの周波数を含む所定の範囲内である場合に、信号出力部３５は、測定データと事故データとが類似すると判定する。なお、信号出力部３５は、正確性を向上させるために音の強度を併せて比較してもよい。また、信号出力部３５は、ノイズと考えられる特定の周波数を除去して測定データと事故データの類似性を判定してもよい。
（湿度データ）
信号出力部３５は、例えば、測定データの湿度が事故データの湿度を含む所定の範囲内である場合に、測定データと事故データとは類似すると判定する。
（温度データ）
信号出力部３５は、例えば、測定データの温度が事故データの温度を含む所定の範囲内である場合に、測定データと事故データとは類似すると判定する。
（臭気データ）
信号出力部３５は、例えば、測定データの臭気の数値が事故データの臭気の数値を含む所定の範囲内である場合に、測定データと事故データとは類似すると判定する。

信号出力部３５は、データ取得部３１が取得した測定データが所定の範囲内でない場合に警告信号を出力してもよい。その場合、警告信号は、スマートデバイス１に対してデータを再度取得するように促す内容となる。

標準データ生成部３６は、データ記録部３３が記録した測定データに基づいて、平均的な測定データを示す標準データを生成する。つまり、標準データとは、危険がせまっていない平時に作業現場で測定しうる測定データであり、例えば、測定データの平均値である。標準データは、記録部２２に記録された測定データから事故データを除いたデータの平均値としてもよい。事故データを除去することにより、標準データと危険が顕現化しうる際に取得した測定データとの差が大きくなり、データ処理装置２は危険予測の精度を向上させることができる。標準データは、記録部２２内の平均値管理テーブルに記録される。

測定データが画像データの場合、画像データの標準データは、例えば、以下のようにして生成する。まず、適当なアルゴリズムによって画像データの中からオブジェクト（物体）を抽出する。続いて、オブジェクトごとに、色相、明度および彩度の平均値を算出する。具体的には、オブジェクトを構成する各ピクセルに対応付けられた色相、明度および彩度の平均値を算出し、当該平均値をオブジェクトの色相、明度および彩度とする。つまり、画像データの標準データとは、画像に含まれるオブジェクトとオブジェクトを特徴づける三つの変数（色相、明度、彩度）との組み合わせに関するデータである。

信号出力部３５は、データ取得部３１が取得した測定データが、基準の範囲内であり、かつ、標準データと類似しない場合に警告信号を出力する。即ち、データ処理装置２は、取得した測定データから作業現場が通常とは異なる状態にあることを検知した場合にスマートデバイス１に対して警告を発することができる。

標準データ生成部３６は、天候または時期ごとに標準データを生成し、信号出力部３５は、測定データが、測定データを測定したときの天候または時期に対応する標準データと類似しない場合に警告信号を出力してもよい。スマートデバイス１が取得するデータは、天候や時期に影響を受ける。それ故、天候または時期ごとに標準データを生成することによって、危険予測の精度を向上させることができる。ここで、時期とは、例えば、暦を特定の日数で区分けすることによって決定される各区分を指す。

標準データ生成部３６は、例えば、データ記録部３３が新しい測定データを記録した場合、標準データを更新する。例えば、標準データ生成部３６は、データ記録部３３が新しい測定データを記録した際に、追加された新しい測定データを含めた測定データの平均値を生成する。標準データを随時更新することにより、作業現場の異常とは関係なく経時的に変化する要素を標準データに取り組むことができる。例えば、物体の変色などが経時的に起きる場合は、標準データを更新することによって、危険予測の精度を向上させることができる。

上で説明したことを、図４を参照しながら再度説明する。
図４は、データ処理装置２がスマートデバイス１に警告信号を送信するまでのフローを概略的に示す図である。図４には、記録部２２内に作成された危険予知管理データベースが示されている。記録部２２が保持する危険予知管理データベース内には、事故データと標準データとが記録されている。データ処理装置２のユーザは、危険予知管理データベース内に記録された事故データを参照しながら、過去に起こった事故の分析をする。ユーザは、事故の発生条件および事故データと標準データとの乖離度合い等を分析し、信号出力部３５が測定データと事故データとの類似性を判定する際の判定条件に反映させる。上記のようにパラメータが設定されたデータ処理装置２は、標準データと乖離した測定データを受信した際に警告信号を出力し、スマートデバイス１に通知する。

続いて、図５〜８に、記録部２２に記録された事故内容、測定データ、事故データ、標準データのデータ構造を示す。

図５は、事故データの分析内容が記録された事故分析管理テーブルを示す。事故分析管理テーブルには、事故が発生した際の時期、天候、および事故内容が記録されている。信号出力部３５は、例えば、事故分析管理テーブルに記録された事故内容をテキストデータや画像データとしてスマートデバイス１に通知することができる。スマートデバイス１のユーザは、警告を受けるだけでなく、具体的に起こりうる危険について上記データを参照して知ることができる。

図６は、収集データ履歴テーブルのデータ構造を示す図である。収集データ履歴テーブルには、測定データのデータ項目が記されている。収集データ履歴テーブルの下位の階層には、画像ＩＮＤＥＸテーブル、音ＩＮＤＥＸテーブル、臭気ＩＮＤＥＸテーブル、温度ＩＮＤＥＸテーブルおよび湿度ＩＮＤＥＸテーブルが配置されている。図中に示された数字Ｎは収録項目が複数あることを示し、数字１は収録項目が一つであることを示す。

図７は、事故発生履歴テーブルのデータ構造を示す図である。事故発生履歴テーブルには、事故データのデータ項目が記されている。事故発生履歴テーブルの下位の階層には、画像ＩＮＤＥＸテーブル、音ＩＮＤＥＸテーブル、臭気ＩＮＤＥＸテーブル、温度ＩＮＤＥＸテーブルおよび湿度ＩＮＤＥＸテーブルが配置されている。

図８は、平均値管理テーブルのデータ構造を示す図である。平均値管理テーブルには、標準データのデータ項目が記されている。平均値管理テーブルの下位の階層には、画像ＩＮＤＥＸテーブル、音ＩＮＤＥＸテーブル、臭気ＩＮＤＥＸテーブル、温度ＩＮＤＥＸテーブルおよび湿度ＩＮＤＥＸテーブルが配置されている。

［データ処理装置の処理フロー］
図９〜図１３に、データ処理装置２が実行する処理のフローを示す。

［画像データの処理フロー］
図９は、データ処理装置２が画像データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。
（Ｓ９０１）
データ取得部３１が、スマートデバイス１から画像データおよび状態データを取得する。
（Ｓ９０２）
データ判定部３２が、取得した状態データが基準を満たしているか否か判定する。状態データが基準を満たしている場合、処理はＳ９０３に進む。状態データが基準を満たしていない場合、処理はＳ９０１からやりなおす。
（Ｓ９０３）
信号出力部３５が、記録部２２に記録された画像データおよび事故データから、画像を構成する物体および当該物体の色相、明度ならびに彩度を決定する。
（Ｓ９０４）
信号出力部３５が、画像データと事故データとの類似性を判定する。画像データと事故データとが類似している場合、処理はＳ９０６に進む。画像データと事故データとが類似しない場合、処理はＳ９０５に進む。
（Ｓ９０５）
信号出力部３５が、画像データが標準データの許容範囲内か否かを判定する。画像データが標準データの許容範囲内である場合、データ処理装置２は処理を終了する。画像データが標準データの許容範囲内でない場合、処理はＳ９０６に進む。
（Ｓ９０６）
信号出力部３５が、警告信号を出力して処理を終了する。

［音データの処理フロー］
図１０は、データ処理装置２が音データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。
（Ｓ１００１）
データ取得部３１が、スマートデバイス１から音データおよび状態データを取得する。
（Ｓ１００２）
データ判定部３２が、取得した状態データが基準を満たしているか否か判定する。状態データが基準を満たしている場合、処理はＳ１００３に進む。状態データが基準を満たしていない場合、処理はＳ１００１からやりなおす。
（Ｓ１００３）
信号出力部３５が、記録部２２に記録された音データおよび事故データから、特定の周波数をカットした周波数を取得する。
（Ｓ１００４）
信号出力部３５が、音データと事故データとの類似性を判定する。音データと事故データとが類似している場合、処理はＳ１００６に進む。音データと事故データとが類似しない場合、処理はＳ１００５に進む。
（Ｓ１００５）
信号出力部３５が、音データが標準データの許容範囲内か否かを判定する。音データが標準データの許容範囲内である場合、データ処理装置２は処理を終了する。音データが標準データの許容範囲内でない場合、処理はＳ１００６に進む。
（Ｓ１００６）
信号出力部３５が、警告信号を出力して処理を終了する。

［臭気データの処理フロー］
図１１は、データ処理装置２が臭気データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。
（Ｓ１１０１）
データ取得部３１が、スマートデバイス１から臭気データおよび状態データを取得する。
（Ｓ１１０２）
データ判定部３２が、取得した状態データが基準を満たしているか否か判定する。状態データが基準を満たしている場合、処理はＳ１１０３に進む。状態データが基準を満たしていない場合、処理はＳ１１０１からやりなおす。
（Ｓ１１０３）
信号出力部３５が、臭気データと事故データとの類似性を判定する。臭気データと事故データとが類似している場合、処理はＳ１１０５に進む。臭気データと事故データとが類似しない場合、処理はＳ１１０４に進む。
（Ｓ１１０４）
信号出力部３５が、臭気データが標準データの許容範囲内か否かを判定する。臭気データが標準データの許容範囲内である場合、データ処理装置２は処理を終了する。臭気データが標準データの許容範囲内でない場合、処理はＳ１１０５に進む。
（Ｓ１１０５）
信号出力部３５が、警告信号を出力して処理を終了する。

［温度データの処理フロー］
図１２は、データ処理装置２が温度データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。
（Ｓ１２０１）
データ取得部３１が、スマートデバイス１から温度データおよび状態データを取得する。
（Ｓ１２０２）
データ判定部３２が、取得した状態データが基準を満たしているか否か判定する。状態データが基準を満たしている場合、処理はＳ１２０３に進む。状態データが基準を満たしていない場合、処理はＳ１２０１からやりなおす。
（Ｓ１２０３）
信号出力部３５が、温度データと事故データとの類似性を判定する。温度データと事故データとが類似している場合、処理はＳ１２０５に進む。温度データと事故データとが類似しない場合、処理はＳ１２０４に進む。
（Ｓ１２０４）
信号出力部３５が、温度データが標準データの許容範囲内か否かを判定する。温度データが標準データの許容範囲内である場合、データ処理装置２は処理を終了する。温度データが標準データの許容範囲内でない場合、処理はＳ１２０５に進む。
（Ｓ１２０５）
信号出力部３５が、警告信号を出力して処理を終了する。

［湿度データの処理フロー］
図１３は、データ処理装置２が湿度データに基づいて警告を発生するか否か判定する処理のフローチャートである。
（Ｓ１３０１）
データ取得部３１が、スマートデバイス１から湿度データおよび状態データを取得する。
（Ｓ１３０２）
データ判定部３２が、取得した状態データが基準を満たしているか否か判定する。状態データが基準を満たしている場合、処理はＳ１３０３に進む。状態データが基準を満たしていない場合、処理はＳ１３０１からやりなおす。
（Ｓ１３０３）
信号出力部３５が、湿度データと事故データとの類似性を判定する。湿度データと事故データとが類似している場合、処理はＳ１３０５に進む。湿度データと事故データとが類似しない場合、処理はＳ１３０４に進む。
（Ｓ１３０４）
信号出力部３５が、湿度データが標準データの許容範囲内か否かを判定する。湿度データが標準データの許容範囲内である場合、データ処理装置２は処理を終了する。湿度データが標準データの許容範囲内でない場合、処理はＳ１３０５に進む。
（Ｓ１３０５）
信号出力部３５が、警告信号を出力して処理を終了する。

［実施例のまとめ］
上記のとおり、本開示のデータ処理装置２は、データ測定時の状態が特定の基準の範囲内である場合に取得した測定データを記録部２２に記録する。このようにデータを選別することによって危険予測の精度を向上することができる。

また、本開示のデータ処理装置２は、取得した測定データが上記基準の範囲内であり、かつ、過去の事故データと類似する場合に警告を発する。上記のようにデータを選別することによって、警告を発するタイミングが適切なものとなる。また、本開示のデータ処理装置２は、取得した測定データが上記基準の範囲外である場合に、データを測定しなおすよう警告することもできる。したがって、ユーザは、データ測定時に基準に適合したデータを取得することができる。

また、本開示のデータ処理装置２は、取得した測定データが上記基準の範囲内であり、かつ、標準データの許容範囲内でない場合に警告を発する。この場合も同様に、上記のようにデータを選別することによって、警告を発するタイミングが適切なものとなる。

＜変形例１＞
実施例の説明では、スマートデバイス１が警告装置１９を有し、データ処理装置２は、スマートデバイス１に対して危険を通知する信号を送信した。しかしながら、警告装置１９は、スマートデバイス１に内蔵されていなくてもよい。警告装置１９は、例えば、データ処理装置２と通信可能な状態で作業現場に独立して存在してもよい。その場合、スマートデバイス１の重量を削減でき、スマートデバイス１の可搬性が高まる。

＜変形例２＞
実施例の説明では、標準データ生成部３６は天候または時期ごとに標準データを生成してもよいことを述べた。標準データ生成部３６は、測定データの日付で重みづけをして標準データを生成してもよい。その場合、標準データ生成部３６は、例えば、より直近に取得した測定データの重みが高くなるように重みづけをする。標準データ生成部３６は、例えば、前日に取得した測定データの重みを０．５とし、二日前に取得した測定データの重みを０．３とし、三日前に取得した測定データの重みを０．２とした測定データの平均値を標準データとする。このようにすると、データ処理装置２は、より直近の作業現場のデータと比較して異常が発生しているか否かを判定することができる。つまり、状況が経時的に変化する作業現場の危険予測をする場合であっても、異常を過剰に検知するのを防ぐことができる。

＜変形例３＞
実施例では、スマートデバイス１とデータ処理装置２とが互いにデータを送受信し、データ処理装置２がデータを解析する役割を担った。データ処理装置２が実行する処理は、スマートデバイス１が実行する構成であってもよい。即ち、スマートデバイス１がデータの測定と解析の双方を実行し、警告を発するか否か判定してもよい。

＜変形例４＞
実施例の説明では、信号出力部３５が測定データと選択された事故データとの類似性を判定した。信号出力部３５は、測定データと複数の事故データとを順次比較して、類似する事故データが存在する場合に警告信号を出力してもよい。このようにすると、危険予測の精度が向上する。また、測定データと比較する事故データは、複数の事故データの平均値であってもよい。

＜変形例５＞
データ処理装置２が通信するスマートデバイス１は一つに限らない。データ処理装置２は、複数のスマートデバイス１と通信し、何れかのスマートデバイス１から取得した測定データに基づいて警告信号を出力する場合、全てのスマートデバイス１に警告信号を出力する構成であってもよい。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

Ｓ…危険予知管理システム、１…スマートデバイス、２…データ処理装置
１１…カメラ、１２…マイク、１３…湿度センサ、１４…温度センサ、１５…臭気センサ
１６…ＧＰＳセンサ、１７…ジャイロセンサ、１８…第１通信部、１９…警告装置
２１…第２通信部、２２…記録部、２３…制御部
３１…データ取得部、３２…データ判定部、３３…データ記録部、３４…入力受付部
３５…信号出力部、３６…標準データ生成部

Claims (9)

1. 測定機器が測定した測定データを処理するデータ処理プログラムを格納する記録部と、
   前記記録部から前記データ処理プログラムを読み込み、データ処理をするプロセッサと、
   を備え、
   前記プロセッサが、
   測定データを取得するデータ取得処理と、
   前記測定データに含まれる、前記測定データを測定したときの前記測定機器の状態を示す状態データが、予め記録された基準の範囲内であるか否かを判定するデータ判定処理と、
   前記状態データが前記基準の範囲内である場合に前記測定データを記録するデータ記録処理と、
   を実行するデータ処理装置。
2. 前記プロセッサが、
   記録された前記測定データの中から事故発生と関連づける測定データの選択を受け付け、選択された前記測定データに識別子を付与する入力受付処理と、
   取得した測定データが、前記基準の範囲内であり、かつ、前記識別子を付与された前記測定データと類似する場合に警告信号を出力する信号出力処理と、
   をさらに実行する請求項１に記載されたデータ処理装置。
3. 前記プロセッサが、
   記録した前記測定データに基づいて、平均的な測定データを示す標準データを生成する標準データ生成処理と、
   取得した測定データが、前記基準の範囲内であり、かつ、前記標準データと類似しない場合に警告信号を出力する信号出力処理と、
   をさらに実行する請求項１に記載されたデータ処理装置。
4. 前記状態データは、天候または時期に関するデータを含み、
   前記プロセッサは、
   天候または時期ごとに前記標準データを生成し、
   前記測定データが、前記測定データを測定したときの天候または時期に対応する前記標準データと類似しない場合に前記警告信号を出力する、
   請求項３に記載されたデータ処理装置。
5. 前記予め記録された基準は、前記測定機器の位置情報および傾き情報ならびに前記測定機器が取得する画像情報の少なくとも一つをパラメータとして含む、
   請求項１に記載されたデータ処理装置。
6. 前記プロセッサは、新しい測定データを前記記録部に記録した場合、前記標準データを更新する、
   請求項３に記載されたデータ処理装置。
7. 前記プロセッサが、
   取得した前記測定データが前記基準の範囲内でない場合に警告信号を出力する信号出力処理、
   をさらに実行する請求項１に記載されたデータ処理装置。
8. 前記データ処理装置は、前記測定機器を含む、
   請求項１に記載されたデータ処理装置。
9. コンピュータのプロセッサが実行するデータ処理方法であって、
   測定データを取得するステップと、
   前記測定データに含まれる、前記測定データを測定したときの測定状態を示す状態データが、予め記録された基準の範囲内であるか否かを判定するステップと、
   前記状態データが前記基準の範囲内である場合に前記測定データを記録するステップと、
   を有するデータ処理方法。

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