JP2019124012A - 自動ドア - Google Patents
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Abstract
Description
また、第1、第2などの序数を含む用語は多様な構成要素を説明するために用いられるが、この用語は一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ用いられ、この用語によって構成要素が限定されるものではない。
本発明の第1実施形態は自動ドアである。一例として、この自動ドアは、不特定多数の通行者が出入りする建物の出入口に好適に設けられる。以下、図面を参照して、本発明の第1実施形態に係る自動ドア100について説明する。図1は、第1実施形態に係る自動ドア100を概略的に示す正面図である。自動ドア100は、通行体が通行する開口を開閉するドア30を可動方向Aに開閉動作させる可動装置である。
画像センサ42は、通行者の顔色および歩容を検知し、その検知結果をコントローラ12に出力する。画像センサ42は、通行者の心拍数や呼吸の状態を検知し、その検知結果をコントローラ12に出力してもよい。この例では、画像センサ42は、ズーム機構(不図示)を備えており、必要に応じて通行者の顔色および歩容を詳細に検知することができる。ズーム機構は、コントローラ12によって制御されてもよい。サーモグラフィ44は、公知の原理に基づき、通行者の体表温を検知し、その検知結果をコントローラ12に送信する。サーモグラフィ44は、公知の原理に基づき、通行者の心拍数や呼吸の状態を検知し、その検知結果をコントローラ12に送信してもよい。重量センサ46は、通行者の体重を検知し、その検知結果をコントローラ12に送信する。においセンサ48は、公知の原理に基づき、通行者のにおいを検知し、その検知結果をコントローラ12に送信する。
次に、コントローラ12について説明する。図2に示すコントローラ12の各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのCPUをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
次に、図3を参照して本発明の第2実施形態に係る自動ドアを説明する。図3は、第2実施形態に係る自動ドア200の構成の一例を示すブロック図である。自動ドア200は、入力デバイス14と、コントローラ12と、通行者履歴情報DB56と、健康状態予測DB54と、出力デバイス18と、モータ10と、ドア30と、を主に含む。ここでは、重複する説明を省き、第1実施形態と相違する点について重点的に説明する。
図3の例では、重量センサ46は検知素子がマトリックス状に配置され、通行者の重心の傾き(左右の重量バランス)も検知している。この場合、重心の傾きに基づく通行者の健康状態の変化を取得することができる。また、重量物を入れたショルダーバッグなどを所持する場合、通行者の体の傾きを検出することで、不審物の持ち込みを制限することができる。重量センサ46からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通常より重い通行者を認識することにより、不審物の持ち込みを制限することができる。
画像センサ42からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、寝不足状態、通行者の表情、通行者の歩く速さを認識することができる。画像センサ42からの取得結果に基づき、通行者の靴底についた泥やゴミ、服についた花粉を認識することにより、これらのパーティクルやダストのクリーンなルームへの持ち込みを制限することができる。画像センサ42からの取得結果に基づき、通行者のひげ状態を認識することにより、不衛生な状態の通行者のクリーンなルームへの入室を制限することができる。
金属探知機としては、X線を用いるものなど、公知の原理に基づくデバイスを用いることができる。入力デバイス14からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、セキュリティ上で問題のある通行者を認識することにより、不審者の入室を制限することができる。
通行者履歴情報DB56は、通行者個人の履歴情報を蓄積したデータベースである。一例として、履歴情報は、通行者個人の顔色、歩容、体表温、体重、およびにおいの情報を通過日時とともに記録した情報であってもよい。履歴情報は、過去の体調不良による早退等を記録した情報を含んでもよい。通行者履歴情報DB56に蓄えられた履歴情報は、通行者が自動ドアを通過するたびに更新されてもよい。履歴情報は、各入力デバイス14から取得された情報に基づき、コントローラ12において人工知能により認識された認識結果を含んでもよい。例えば、顔画像と歩容の少なくとも何れかにより通行者個人を特定することができる。別の例では、RFIDや生体認証等を用いて通行者個人を特定するようにしてもよい。
健康状態予測DB54は、特定の人に限らず、通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、におい等の状態やその変化状況と健康状態とを関連付けて記憶しているデータベースである。なお、この健康状態には、病気になることが予想される状態を含んでいる。健康状態予測DB54は普遍性を有する情報であってある程度一定の情報を含んでいる。なお、必要に応じて健康状態予測DB54の情報を更新することも可能である。
全国の建物などに設置した自動ドア100、200により感染者の存在を認識し、その認識結果をネットワークを介して中央センターのデータベースに集約し、集約結果に基づいて感染者の移動を記録することができる。感染者の移動記録は、感染者の動態記録であってもよい。動態記録は移動記録から人工知能を利用して作成することができる。その移動記録または動態記録から人工知能を利用して感染源を特定するようにしてもよい。この場合、感染源を特定することにより感染症の拡大を抑制することができる。
Claims (2)
- 通行者が通行する開口を開閉する自動ドアであって、
前記通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においの何れか一つ以上の組合せに基づいて当該通行者の健康状態を推定する健康状態推定部と、
前記健康状態推定部の推定した前記通行者の健康状態が、予め定めた入室条件を満たす場合にのみ、前記自動ドアを開くように制御するドア開閉制御部と、
を備える自動ドア。 - 通行者が通行する開口を開閉する自動ドアであって、
定常的に通行する通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においの何れか一つ以上の組合せから、当該通行者の健康状態および当該通行者の状態の少なくとも一方を推定する健康状態推定部と、
前記健康状態推定部の推定した前記通行者の健康状態または当該通行者の状態が、予め定めた望まれない状態のときは、自動ドアを閉じた状態を維持するように制御するドア開閉制御部と、
を備える自動ドア。
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