JP2020182172A - データ処理システム、データ処理方法、プログラム、センサ装置および受信装置 - Google Patents

Abstract

【課題】センサ装置の状態やデータ検出対象の状態に応じてデータの送信の中断、再開を切り替えつつ、センサ装置におけるデータの検出を継続することができるデータ処理システム、データ処理方法、プログラム、センサ装置および受信装置を提供する。【解決手段】継続的にデータを検出し、検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じてデータを送信し、かつ、判定結果に関わらずデータの検出を継続するセンサ装置と、センサ装置から送信されたデータを受信する受信装置とからなるデータ処理システムである。【選択図】図４

Description

本技術は、データ処理システム、データ処理方法、プログラム、センサ装置および受信装置に関する。

センシングによりデータを検出するセンサ装置と、そのセンサ装置からデータを受信しデータの保存、解析などを行うサーバなどの受信装置とからなるデータ処理システムが従来から知られている。そのようなデータ処理システムにおいては異常なデータを受信装置に送信したセンサ装置は異常、故障、障害などが発生したものとして動作を停止させられるか、受信装置との接続を切断されるのが通常である。さらに、その後センサ装置の状態が正常に戻ったかどうかに関わらず動作停止、または接続の切断のままとなるのが通常である。

そのようなデータ処理システムにおいて、異常情報を外部装置へ送信中に主電源がオフとなり情報の送信が停止させられた場合において、主電源がオンになった場合に自動で異常情報の送信を再開する技術が提案されている（特許文献１）。

特開２００４−２６５３８８号公報

従来はセンサ装置側に異常検出機能がなく、受信装置側で異常を検出する必要があるため、センサ装置から受信装置に、不要なデータが送り続けられてしまうという問題があった。センサ装置が多数存在する場合、このように不要なデータが常に送り続けられてしまうと、本来の正常なデータの通信を圧迫してしまうという問題があった。また、従来は一時的にセンサ装置に不具合が生じ異常なデータを計測した場合、そのデータを受信装置に送った時点でセンサ装置が故障したと判断され、無効化されてしまいセンサ装置がその後も検出を継続して行うこともデータの送信を再開することも想定されていなかった。

特許文献１に記載の技術においてはあくまで主電源のオン／オフに応じて自動的に外部装置への情報の送信を再開するものであり、通信装置の状態が正常に戻った場合に送信を再開させるものではない。

本技術はこのような点に鑑みなされたものであり、センサ装置の状態やデータ検出対象の状態に応じてデータの送信の中断、再開を切り替えつつ、センサ装置におけるデータの検出を継続することができるデータ処理システム、データ処理方法、プログラム、センサ装置および受信装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、第１の技術は、検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じてデータを送信し、かつ、判定結果に関わらずデータの検出を継続するセンサ装置と、センサ装置から送信されたデータを受信する受信装置とからなるデータ処理システムである。

また、第２の技術は、センサ装置と受信装置とからなるデータ処理システムにおいて、センサ装置は、検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じてデータを受信装置に送信し、かつ、判定結果に関わらずデータの検出を継続し、受信装置は、センサ装置から送信されたデータを受信するデータ処理方法である。

また、第３の技術は、センサ装置と受信装置とからなるデータ処理システムにおいて、センサ装置は、検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じてデータを受信装置に送信し、かつ、判定結果に関わらずデータの検出を継続し、受信装置は、センサ装置から送信されたデータを受信するデータ処理方法を実行させるプログラム。

また、第４の技術は、データを検出するセンサ部と、検出されたデータの状態を判定する判定部と、受信装置と通信する通信部とを備え、判定部の判定結果に応じてデータを送信し、かつ、判定結果に関わらずデータの検出を継続するセンサ装置である。

さらに、第５の技術は、センサ装置から送信されたデータを受信する通信部と、データの状態を判定する判定部とを備え、判定部の判定結果に応じてセンサ装置に指示を送信する受信装置である。

データ処理システム１０の構成を示すブロック図である。 センサ装置１００の構成を示すブロック図である。 受信装置２００の構成を示すブロック図である。 データ処理システム１０における処理の概要を示すシーケンス図である。 データ処理システム１０における処理の概要を示すシーケンス図である。 データ処理システム１０における処理の概要を示すシーケンス図である。 データ処理システム１０における処理の概要を示すシーケンス図である。 データ判定処理の第１の具体例を示す図である。 データ判定処理の第２の具体例を示す図である。 データ判定処理の第３の具体例を示す図である。 センサ装置１００における処理を示すフローチャートである。 受信装置２００における処理を示すフローチャートである。

以下、本技術の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
＜１．実施の形態＞
［１−１．データ処理システム１０の構成］
［１−２．センサ装置１００の構成］
［１−３．受信装置２００の構成］
［１−４．データ判定処理］
［１−５．センサ装置１００における処理］
［１−６．受信装置２００における処理］
＜２．変形例＞

＜１．実施の形態＞
［１−１．データ処理システム１０の構成］
図１を参照してデータ処理システム１０の構成について説明する。データ処理システム１０はセンサ装置１００と受信装置２００とから構成されている。センサ装置１００と受信装置２００はネットワークにより接続されている。ネットワークは有線、無線を問わない。無線ネットワークとしては、Ｗｉ−Ｆｉ（Wireless Fidelity）などの無線ＬＡＮ（Local Area Network）、４Ｇ（第４世代移動通信システム）、５Ｇ（第５世代移動通信システム）、ブロードバンド、Bluetooth（登録商標）などがある。

受信装置２００には複数のセンサ装置１００がネットワークを介して接続されており、各センサ装置１００は継続して定期的または不定期に検出するデータを受信装置２００に送信する。受信装置２００は受信したデータを格納し、様々なデータ処理に用いたり、他の装置とデータを共有したり、他の装置にデータを供給する。受信装置２００に接続されるセンサ装置１００の数は限定されるものではなく、１つ以上であればいくつでもよい。

［１−２．センサ装置１００の構成］
図２を参照してセンサ装置１００の構成について説明する。センサ装置１００は、少なくとも制御部１０１、通信部１０２、記憶部１０３、入力部１０４、センサ部１０５、データ判定部１０６、状態情報生成部１０７、計時部１０８を備えて構成されている。

制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびＲＯＭ（Read Only Memory）などから構成されている。ＲＯＭには、ＣＰＵにより読み込まれ動作されるプログラムなどが記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵのワークメモリとして用いられる。ＣＰＵは、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従い様々な処理を実行してコマンドの発行を行うことによってセンサ装置１００全体の制御を行う。

通信部１０２は、所定の通信規格によりネットワークを介して受信装置２００と通信する通信モジュールである。通信方法としては、上述したようにＷｉ−Ｆｉなどの無線ＬＡＮ、４Ｇ、５Ｇ、ブロードバンド、Bluetooth（登録商標）などがある。

記憶部１０３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、半導体メモリ、ＳＳＤ（solid state drive）などにより構成された記憶媒体であり、センサ部１０５が検出したデータの他、アプリケーション、プログラムなどを保存するものである。

入力部１０４は、利用者が指示や設定などをセンサ装置１００に入力するための入力デバイスである。入力デバイスとしては、キーボード、マウス、タッチパネル、音声入力のためのマイクロホンなどがある。

センサ部１０５は、各種情報をセンシングにより検出するセンサである。センサとしては、画像データや映像データを取得するカメラ、音声データを取得するマイク、心拍データ、血流データ、指紋データ、声紋データ、顔データ、静脈データなどの生体情報を検出する各種生体センサ、温度データ、湿度データ、雨量データ、照度データ、積雪データなどの環境情報を検出する各種環境センサがある。データを検出することができるものであれば上記のセンサに限らずどのようなものでもよい。

データ判定部１０６は、センサ部１０５が検出したデータが正常であるか、異常であるか否かを判定するものである。正常、異常の定義、判定方法については後述する。

状態情報生成部１０７は、データ判定部１０６の判定結果を受けてデータが正常または異常であることを示す状態情報を生成してデータに付加する。

計時部１０８は、時間を計る時計機能を備えるものであり、所定のタイミングでセンサ部１０５がデータを検出する場合、センサ部１０５にタイミングを通知する。また、所定のタイミングでデータを受信装置２００に送信する場合、通信部１０２にタイミングを通知する。

センサ装置１００は、センサ機能に特化した種々のセンサデバイスの他、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、カメラ、ウェアラブル機器、スマートスピーカ、ゲーム機器、ロボット、各種ＩｏＴ（Internet of Things）機器などセンサ機能を備え、センシングにより検出したデータを受信装置２００に送信できる装置であればどのようなものでもよい。

［１−３．受信装置２００の構成］
次に図３を参照して受信装置２００の構成について説明する。受信装置２００は、少なくとも制御部２０１、通信部２０２、記憶部２０３、入力部２０４、表示部２０５、データ判定部２０６、指示生成部２０７、計時部２０８を備えて構成されている。制御部２０１、通信部２０２、記憶部２０３、入力部２０４はセンサ装置１００が備えるものと同様であるためその説明を省略する。

表示部２０５は、センサ装置１００から受信したデータや受信装置使用ためのユーザインターフェースなどを表示するための表示デバイスなどである。表示デバイスとしては、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＰＤＰ(Plasma Display Panel)、有機ＥＬ(Electro Luminescence)パネルなどにより構成されたものがある。なお、受信装置２００は表示部２０５の他に、出力デバイスとして音声を出力するスピーカを備えていてもよい。

データ判定部２０６は、センサ装置１００から送信されたデータが正常または異常な状態であるかを判定するものである。正常および異常の定義、判定方法については後述する。

指示生成部２０７は受信装置２００からセンサ装置１００に送信する指示、具体的にはデータ送信中断指示、データ送信再開指示をデータ判定部１０６の判定結果にしたがって生成し、その指示をセンサ装置１００に送信するために通信部２０２に供給する。また、指示生成部２０７は所定の条件が満たされた場合にセンサ装置１００に送信する再判定指示を生成し、センサ装置１００に送信するために通信部２０２に供給する。

計時部２０８は、時間を計る時計機能を備えるものであり、所定のタイミングでセンサ装置１００に指示を送信する場合、通信部２０２にタイミングを通知する。また、指示生成部２０７が再判定指示を生成する条件が所定時間の経過である場合、その時間を計って指示生成部２０７に計時情報を供給する。

受信装置２００は、サーバ装置、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、ウェアラブル機器、スマートスピーカ、ゲーム機器、ロボット、各種ＩｏＴ機器など、センサ装置１００から送信されたデータを受信できる装置であればどのようなものでもよい。

なお、センサ装置１００における、センサ部１０５の制御、データ判定部１０６における処理、状態情報生成部１０７における処理など本技術を実行するための構成はプログラムの実行により実現されてもよい。受信装置２００においても同様である。プログラムはセンサ装置１００、受信装置２００内にインストールされていてもよいし、ダウンロード、記憶媒体などで配布されて、利用者が自らインストールするようにしてもよい。

［１−４．データ処理システム１０における処理の概要］
次に図４のシーケンス図を参照してデータ処理システム１０におけるセンサ装置１００と受信装置２００間の処理について説明する。

まずステップＳ１０１でセンサ装置１００のセンサ部１０５がデータを検出するとステップＳ１０２に示すようにセンサ装置１００のデータ判定部１０６がデータの状態を判定する。本技術においてデータの状態とは、判定処理により正常または異常のいずれかに判定されるものであり、データの種類ごとに様々な状態と判定方法がある。例えば、データが画像や映像である場合は画像中の目的の被写体がどの程度見えるかで正常か異常かを判定する。また、データが各種測定装置により測定する値である場合、その値が所定の閾値以上または以下であるか、所定の範囲内／範囲外であるかなどによって正常か異常かを判定する。なお、データの正常、異常判定ではデータを正常と判定する値などの範囲、異常と判定する値などの範囲を設け、データが正常範囲にあるか、異常範囲にあるかを判定するようにしてもよい。データの状態の判定方法の詳細は後述する。データが正常である場合、ステップＳ１０３に示すようにセンサ装置１００は受信装置２００にデータを送信する。そしてステップＳ１０４に示すように受信装置２００はデータを受信すると記憶部２０３に格納する。センサ装置１００が検出したデータが正常である限り、このステップＳ１０１乃至ステップＳ１０４が繰り返されてセンサ装置１００が検出したデータは受信装置２００に送信されて格納される。なお、判定処理は通常のデータ検出周期よりも長い周期で実行してもよいし、データ検出周期よりも短い周期で検出してもよく、センサ部１０５の特性やデータの特定に応じて適宜設定するとよい。

一方、ステップＳ１０５およびステップＳ１０６に示すようにセンサ装置１００が検出したデータが異常であると判定した場合、ステップＳ１０７に示すようにセンサ装置１００は、データが異常であることを示す状態情報を付加したデータを受信装置２００に送信する。状態情報が付加されたデータは受信装置２００において記憶部２０３に格納されることはない。

そしてステップＳ１０８乃至ステップＳ１１０に示すようにセンサ装置１００からデータが異常であることを示す状態情報が付加されたデータが所定回数継続して受信装置２００に送信された場合、ステップＳ１１１に示すように、受信装置２００のデータ判定部２０６はデータの判定処理を行う。

ステップＳ１１１に示すように受信装置２００がデータは異常であると判定した場合、ステップＳ１１２に示すように受信装置２００はデータ送信中断指示を生成し、ステップＳ１１３でセンサ装置１００に対してデータ送信中断指示を送信する。

データ送信中断指示を受けたセンサ装置１００はステップＳ１１４に示すように受信装置２００へのデータ送信を中断する。これ以降、データ送信は受信装置２００からセンサ装置１００へデータ送信再開指示が送信されるまで中断される。よって、データ送信を中断したセンサ装置１００はステップＳ１１５およびステップＳ１１６に示すように、それ以降、データの検出とデータの異常の判定は継続するが受信装置２００にデータを送信しない。

次に図５のシーケンス図を参照して説明する。センサ装置１００がデータの送信を中断している状態で、図５のステップＳ２０２に示すようにセンサ装置１００がデータは正常であると判定した場合、ステップＳ２０３に示すようにセンサ装置１００は受信装置２００にデータが正常であることを示す状態情報を付加したデータを送信する。

そしてステップＳ２０４乃至ステップＳ２０６に示すようにセンサ装置１００がデータは正常であることを示す状態情報が付加されたデータを受信装置２００に送信することを所定回数行った場合、ステップＳ２０７に示すように受信装置２００はデータの判定処理を行う。これは、センサ装置１００から所定回数、正常であるとしてデータが送信された場合、データの異常の原因となっていた不具合や環境が改善して、データが正常に戻った可能性があるからである。

そして受信装置２００はデータが正常であると判定した場合、ステップＳ２０８に示すようにデータ送信再開指示を生成してステップＳ２０９でセンサ装置１００に送信する。これは、センサ装置１００から所定回数、正常であるとしてデータが送信され、さらに受信装置２００がデータは正常であると判定した場合、データの異常の原因となっていた不具合や環境が改善して、データが正常に戻った判断できるからである。

データ送信再開指示を受けたセンサ装置１００はデータの送信を再開し、ステップＳ２１０乃至ステップＳ２１２に示すように検出した正常なデータをそのまま受信装置２００に送信する。そして、受信装置２００はステップＳ２１３に示すように受信したデータを記憶部２０３に格納する。

これ以降は、データが正常である判定される限りステップＳ２１４乃至ステップＳ２１７に示すようにセンサ装置１００は検出したデータを受信装置２００に送信し、受信装置２００はデータを記憶部２０３に格納する。

次に図６のシーケンス図を参照して説明する。図６のステップＳ３０１に示すようにセンサ装置１００がデータ送信を中断している状態（この場合でもステップＳ３０２、Ｓ３０３に示すようにセンサ装置１００は継続的にデータを検出してデータの異常を判定している）で、所定の条件が満たされた場合、ステップＳ３０４に示すように受信装置２００はデータ再判定指示を生成して、ステップＳ３０５でセンサ装置１００に送信する。データ再判定指示とはデータが異常な状態になってから所定の条件が満たされた場合にはデータが正常な状態に戻っている可能性があるとして受信装置２００がデータを再判定するために行う処理である。

所定の条件を満たす場合とは例えば、受信装置２００がセンサ装置１００にデータ送信中断指示を送信してから所定の時間や日数が経過した場合である。これは、時間、日数の経過によってデータを異常な状態にしているセンサ装置１００の不具合や環境が改善した可能性があるからである。また、天候などの環境情報を参照し、天候が所定の状態になった場合に条件を満たすとしてもよい。例えば、センサ装置１００が屋外に設置されており、汚れによりデータが異常となった場合、雨が降った後は雨によって汚れが流されてデータが正常に戻っている可能性があるため、条件を「雨が止む」ことにするなどである。

データ再判定指示を受信したセンサ装置１００はステップＳ３０６に示すようにデータを検出するとステップＳ３０７でデータ判定処理を行う。データ判定処理の結果、データの状態が正常または異常のいずれであっても、ステップＳ３０８に示すようにセンサ装置１００はデータの状態を示す状態情報を付加したデータを受信装置２００に送信する。

そして受信装置２００はデータを受信するとステップＳ３０９に示すようにデータ判定処理を行う。受信装置２００がデータは異常であると判定した場合、受信装置２００からセンサ装置１００に対してデータ送信再開指示は送信しないので、ステップＳ３１０、ステップＳ３１１に示すように引き続きセンサ装置１００はデータの検出とそのデータの異常を判定のみを継続し、受信装置２００にデータを送信しない。

次に図７のシーケンス図を参照して説明する。図７におけるステップＳ３０１乃至ステップＳ３０８は図６におけるものと同様である。

受信装置２００からデータ再判定指示を受けたセンサ装置１００がデータを検出して受信装置２００に送信した場合で、ステップＳ４０１に示すように受信装置２００がデータは正常であると判定した場合、ステップＳ４０２に示すように受信装置２００はデータ送信再開指示を生成し、ステップＳ４０３でセンサ装置１００に送信する。

それを受けてセンサ装置１００はステップＳ４０４に示すようにデータの検出を再開し、ステップＳ４０５に示すように検出したデータを判定して、ステップＳ４０６でデータを受信装置２００に送信する。なお、この場合はデータが正常であることを示す状態情報をデータに付加する必要はないが付加してもよい。

そしてステップＳ４０７に示すように受信装置２００は受信したデータを記憶部２０３に格納する。

データ処理システム１０における処理の概要は以上のようになっている。

［１−４．データ判定処理］
次にデータの状態を判定するデータ判定処理について説明する。上述の概要で説明したようにデータ判定処理はセンサ装置１００と受信装置２００の双方で行われる。データ判定処理はデータの種類ごとに様々な方法で行うことができる。

判定処理は、判定の基準となるデータを予め用意しておき、その基準データと判定対象のデータを比較して差分が所定量以下である場合にデータは正常であると判定し、差分が所定量以上である場合にデータは異常であると判定する。また、データが数値で表される場合、判定基準となる数値の上限値を予め設定しておき、その上限値と判定対象のデータを比較し、データが上限値以下である場合は正常であると判定し、データが上限値以上である場合は異常であると判定する。また、データが数値で表される場合、判定基準となる数値の下限値を予め設定しておき、その下限値と判定対象のデータを比較し、データが下限値以上である場合は正常であると判定し、データが下限値以下である場合は異常であると判定する。さらに、データが正常であると範囲を定めておき、データの数値がその範囲内である場合は正常と判定し、範囲外である場合は異常であると判定する。データの種類に応じてどのようにデータ判定処理を行うかは予めセンサ装置１００、受信装置２００において設定しておく必要がある。

なお、基準データはデータ処理システム１０の使用開始の際に予め用意したデータでもよいし、データ処理システム１０使用開始後であり、かつ、判定対象のデータの検出前にセンサ装置１００で検出したデータ（すなわち過去のデータ）であってもよい。

図８はデータ判定処理の第１の具体例である。センサ部１０５がカメラであり、データがカメラにより看板を撮影した画像Ｐであり、看板の状態を監視するために本技術を用いているとする。

図８Ａは基準データとしての過去の撮影画像Ｐ１であり、図８Ｂおよび図８Ｃは判定対象のデータとしての撮影画像Ｐ２、撮影画像Ｐ３である。このようにデータが撮影画像である場合、判定処理は基準データとしての過去の撮影画像Ｐ１と判定対象データである撮影画像Ｐ２、Ｐ３の比較による類似度判定により行うことができる。撮影画像の比較としては色に基づく画像の類似度判定方法、輝度に基づいた画像類似度判定方法、画像中から抽出された特徴点に基づく類似度判定方法などを用いることができる。

さらに、撮影画像の比較は機械学習を用いた方法で行うことができる。学習手法には、例えばニューラルネットワークやディープラーニングが用いられる。ニューラルネットワークとは、人間の脳神経回路を模倣したモデルであって、入力層、中間層（隠れ層）、出力層の３種類の層から成る。また、ディープラーニングとは、多層構造のニューラルネットワークを用いたモデルであって、各層で特徴的な学習を繰り返し、大量データの中に潜んでいる複雑なパターンを学習することができる。ディープラーニングは、例えば画像内のオブジェクトや音声内の単語を識別する用途として用いられる。

また、このような機械学習を実現するハードウェア構造としては、ニューラルネットワークの概念を組み込まれたニューロチップ／ニューロモーフィック・チップが用いられ得る。

また、機械学習の問題設定には、教師あり学習、教師なし学習、半教師学習、強化学習、逆強化学習、能動学習、転移学習等がある。例えば教師あり学習は、与えられたラベル付きの学習データ（教師データ）に基づいて特徴量を学習する。これにより、未知のデータのラベルを導くことが可能となる。

また、教師なし学習は、ラベルが付いていない学習データを大量に分析して特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいてクラスタリングを行う。これにより、膨大な未知のデータに基づいて傾向の分析や未来予測を行うことが可能となる。

また、半教師学習は、教師あり学習と教師なし学習を混在させたものであって、教師あり学習で特徴量を学ばせた後、教師なし学習で膨大な訓練データを与え、自動的に特徴量を算出させながら繰り返し学習を行う方法である。

また、強化学習は、ある環境内におけるエージェントが現在の状態を観測して取るべき行動を決定する問題を扱うものである。エージェントは、行動を選択することで環境から報酬を習得し、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。このように、ある環境における最適解を学習することで、人間の判断力を再現し、また、人間を超える判断力をコンピュータに習得させることが可能となる。

以上説明したような機械学習によって、基準データに基づく撮影画像の比較処理を行うことができる。

図８Ａの基準データとなる撮影画像Ｐ１では、カメラのレンズに汚れが付着しておらず、看板全体を見ることができる。図８Ｂの撮影画像Ｐ２ではカメラのレンズに汚れが付着していて看板が汚れで隠れており、図８Ａの撮影画像Ｐ１と比較して違い（差分）が所定量以上であるとして異常と判定される例である。一方、図８Ｃはカメラのレンズ汚れが付着しているが汚れは小さく看板を見ることができ、図８Ａの撮影画像Ｐ１と比較して違い（差分）が所定量以下であるとして正常と判定される例である。また画像の違い（差分）を示す所定量に上限と下限を設け、データがその上限と下限の範囲にあるか否かでデータが正常範囲のデータであるか異常範囲のデータであるかを判定してもよい。

このようにデータが撮影画像である場合、カメラのレンズの状態によってデータが正常であるか異常であるかが決定するだけでなく、撮影対象の状態の変化によってデータが正常であるか異常であるかが決定する場合もある。例えば、図８の看板の例では看板自体に汚れが付着して看板の文字が見えなくなる、などである。

図９はデータ判定処理の第２の具体例である。センサ部１０５が雨量センサＲであり、データが雨量センサＲにより測定された雨量であり、雨量センサＲが問題なく機能しているかを監視するために本技術を用いているとする。

図９Ａは基準データとしての雨量の上限値を示しており、図９Ｂおよび図９Ｃは判定対象データとしての雨量の例である。このようにデータがセンサ装置１００により取得される具体的な数値である場合、判定処理は上限値と判定対象データである雨量の数値を比較し、データの雨量が上限値以下の場合は正常、上限値以上の場合は異常と判定する。なお、上限値と下限値を設け、データがその上限値と下限値の範囲内にあるか否かでデータが正常範囲のデータであるか異常範囲のデータであるかを判定してもよい。

図９Ｂは雨量センサＲを構成する容器が水没し、データである雨量が上限値以上であるとして異常と判定される例である。一方、図９Ｃは雨量センサＲを構成する容器内の雨量が上限値以下であるとして正常と判定される例である。

なお、雨量センサＲの場合、水量がない場合にはデータは常にゼロとなるため、その状態ではデータを受信装置２００に送信しないようにすることもできる。これにより、無駄な通信を削減することができる。

図１０はデータ判定処理の第３の具体例である。センサ部１０５が日照センサＬであり、データが日照センサＬにより測定された照度であり、日照センサＬが問題なく機能しているかを監視するために本技術を用いているとする。

図１０Ａは日照センサＬが何にも覆われておらず、正常な照度を検出できる状態であり、この状態で所定の時刻に検出された照度の値を判定の基準データとしている。図１０Ｂおよび図１０Ｃは判定対象のデータとしての照度を検出した際の日照センサＬの状態である。

図１０Ｂの状態は日照センサＬ全体が落ち葉で覆われてしまい、この状態では基準データと同じ時刻における照度が基準値を下回り、データが異常と判定される例である。

図１０Ｃは日照センサＬに落ち葉が乗ってはいるが落ち葉の量は少なく、基準データと同じ時刻における照度が基準値以上であるとしてデータが正常と判定される例である。

なお、日照センサＬの場合、夜間など照度の検出が不可能な時間帯においてはデータを受信装置２００に送信しないようにすることもできる。これにより、無駄な通信を削減することができる。

このようにデータがセンサにより取得される具体的な数値である場合、判定処理は基準となる照度の数値とデータである照度の数値の比較し、データが基準となる照度となった場合に異常として判定することにより行うことができる。なお、基準となる照度に上限値と下限値を設け、データがその上限値と下限値の範囲内にあるか否かでデータが正常範囲のデータであるか異常範囲のデータであるかを判定してもよい。

なお、本技術における判定処理は上述の具体例に限定されるものではなく、センサ装置１００は、センシングにより検出したデータを受信装置２００に送信できる装置であればどのようなものよく、判定処理はセンサ装置１００が検出するデータの種類に応じて様々な方法を採用することができる。

［１−５．センサ装置１００における処理］
次に図１１のフローチャートを参照してセンサ装置１００における処理について説明する。まずステップＳ１００１で、データ判定の基準となるデータを決定しデータ判定部１０６に設定する。なお、基準データはデータ処理システム１０の利用者が入力することにより設定してもよいし、デフォルトで設定してもよし、センサ装置１００が過去のデータを選択して設定してもよい。

またステップＳ１００２で、継続的に行うデータの検出タイミングを決定しセンサ部１０５に設定する。データの検出タイミングとは例えば、数分おき、数時間おきや、具体的な時刻、日にちで設定してもよい。なお、ステップＳ１００１とステップＳ１００２の順序は逆でもよい。検出タイミングは予めデフォルトで設定しておいてもよい。

次にステップＳ１００３でデータ検出タイミングに至った場合、処理はステップＳ１００４に進み（ステップＳ１００３のＹｅｓ）、センサ部１０５がデータを検出する。データ検出タイミングに至ったか否かは計時部１０８による計時で確認することができる。次にステップＳ１００５でデータ判定部１０６が検出したデータの状態を判定する。

データが正常範囲である場合、処理はステップＳ１００６からステップＳ１００７に進み（ステップＳ１００６のＹｅｓ）、現在、センサ装置１００は受信装置２００から異常状態であると判定を受けている状態であるか否かを確認する。

異常状態ではない場合、処理はステップＳ１００８に進み（ステップＳ１００７のＮｏ）、センサ装置１００は正常なデータを受信装置２００に送信する。

説明はステップＳ１００６に戻る。ステップＳ１００６でデータが正常範囲ではないと判定した場合、処理はＳ１００６からステップＳ１００９に進む（ステップＳ１００６のＮｏ）。データが正常範囲ではない場合データは、受信装置２００から異常状態であると判定を受けている状態であればＳ１０１２に移行するが、判定を受けていない場合は（ステップＳ１００９のＮｏ）、ステップＳ１０１０でデータが異常であることを示す状態情報をデータに付加する。そしてステップＳ１０１１でセンサ装置１００は異常なデータを受信装置２００に送信する。

次にステップＳ１０１２でセンサ装置１００は受信装置２００からデータ送信中断指示を受けたか否かを確認する。これは、上述したように受信装置２００は異常であることを示す状態情報が付加されたデータを受信した場合、センサ装置１００にデータの送信中断指示を送信するからである。

受信装置２００からの送信中断指示を受けた場合、処理はステップＳ１０１３に進み（ステップＳ１０１２のＹｅｓ）、センサ装置１００はデータの送信を中断する。次にステップＳ１０１４でセンサ装置１００は異常データの範囲（異常だと判定したデータの値、状態など）を記憶し、ステップＳ１０１５において、必要であれば従来の正常なデータ検出のタイミングを変化させて、異常データの検出が継続しているか否かを判定するタイミングを設定する。

説明はステップＳ１００６に戻る。ステップＳ１００６でデータが正常であると判定し、ステップＳ１００７で現在センサ装置１００がデータの送信を中断している状態である場合、処理はステップＳ１０１６に進む（ステップＳ１００７のＹｅｓ）。

データの送信を中断している状態においてデータが正常である場合とは図５のステップＳ２０５で上述した場合である。この場合、ステップＳ１０１６でデータが正常範囲であることを示す状態情報をデータに付加し、ステップＳ１００８で正常範囲内にあるデータを受信装置２００に送信する。

説明はステップＳ１０１２に戻る。センサ装置１００が受信装置２００から送信中断指示を受けていない場合、処理はステップＳ１０１２からステップＳ１０１７に進む（ステップＳ１０１２のＮｏ）。

次にステップＳ１０１７でセンサ装置１００は受信装置２００からデータの送信再開指示を受けているか否かを確認する。センサ装置１００がデータは異常であることを示す状態情報を付加したデータを受信装置２００に送信し、受信装置２００からデータ送信再開指示を受ける場合とは、センサ装置１００は異常と判定したデータを送信したが受信装置２００がデータは正常であると判定した場合である。

センサ装置１００が受信装置２００からデータの送信再開指示を受けた場合、処理はステップＳ１０１８に進み（ステップＳ１０１７のＹｅｓ）、センサ装置１００はデータの送信を再開し、ステップＳ１０１９で正常データの範囲（異常だと判定したデータの値、状態など）を記憶する。

説明はステップＳ１０１７に戻る。センサ装置１００が受信装置２００からデータ送信再開指示を受けていない場合、処理はステップＳ１０２０に進む（ステップＳ１０１７のＮｏ）。次にステップＳ１０２０でセンサ装置１００は受信装置２００から再判定指示を受けたか否かを確認する。受信装置２００から再判定指示を受けている場合処理はステップＳ１００３に進み、ステップＳ１０１４乃至ステップＳ１０１１の処理により検出したデータを判定して受信装置２００に送信する。

センサ装置１００における処理は以上のように行われる。

［１−６．受信装置２００における処理］
次に図１２のフローチャートを参照して受信装置２００における処理について説明する。まずステップＳ２００１でデータ判定の基準となるデータを決定しデータ判定部２０６に設定する。なお、基準データはデータ処理システム１０の利用者が入力することにより設定してもよいし、デフォルトで設定してもよし、センサ装置１００が過去のデータを選択して設定してもよい。基準となるデータはセンサ装置１００において設定したものと同一でもよいし、センサ装置１００における設定とは異なるものでもよい。センサ装置１００よりも厳しい設定とすることにより、センサ装置１００が誤って正常だと判定したでデータでも受信装置２００側で異常だと判定してデータ判定結果を修正することができる。

次にステップＳ２００２でセンサ装置１００から送信されたデータを受信したか否かを確認する。データを受信した場合、処理はステップＳ２００３に進み、完全に正常なデータを受信したか否かを確認する。「完全に正常」とは、センサ装置１００も受信装置２００もデータが正常であると判定した状態である。完全に正常なデータを受信したか否かは、データが異常であることを示す状態情報が付加されているかを確認することにより行うことができる。データが異常であることを示す状態情報がない場合データは正常なデータである。受信したデータが正常である場合処理はステップＳ２００４に進み、受信装置２００はデータを記憶部２０３に格納する。

一方、ステップＳ２００３で受信したデータが異常である場合、処理はステップＳ２００５に進み（ステップＳ２００３のＮｏ）、データ判定部２０６はデータの状態を判定する。そして、完全な正常データでも異常データでもない場合は（ステップＳ２００５のＮｏ）、Ｓ２０１２の正常範囲データの受信処理に移行する。

ステップＳ２００５でデータが以上である場合で、さらにステップＳ２００６で受信装置２００はデータ判定部２０６がデータは異常であると判定した場合、処理はステップＳ２００７からステップＳ２００８に進み（ステップＳ２００７のＹｅｓ）、センサ装置１００に対してデータ送信中断を指示する。これは、上述したように受信装置２００がセンサ装置１００からデータが異常であることを示す状態情報を受信し、かつ、受信装置２００もデータは異常であると判定した場合、データは受信装置２００に送信すべきではないとしてデータの送信を中断させるからである。一方、受信装置２００がデータは異常ではないと判定した場合、センサ装置１００にデータの送信を中断させる必要ないため、センサ装置１００にデータ送信の中断を指示しない（ステップＳ２００７のＮｏ）。

説明はステップＳ２００２に戻る。ステップＳ２００２でセンサ装置１００からデータを受信していない場合、処理はステップＳ２００９に進み（ステップＳ２００２のＮｏ）、所定の条件が満たされた否かを確認する。上述したように所定の条件とは所定の時間が経過したか否かなどである。この確認は計時部２０８による時間の測定により確認することができる。所定の条件が満たされていない場合、処理はステップＳ２００２に戻り、センサ装置１００からデータを受信したかを確認する。

センサ装置１００からデータを受信することなく所定の条件が満たされた場合、処理はステップＳ２０１０に進み（ステップＳ２００９のＹｅｓ）、センサ装置１００に対してデータの再判定を指示する。

次にステップＳ２０１１でセンサ装置１００からデータを受信したかを確認し、データを受信した場合、次にステップＳ２０１２で受信したデータが正常範囲であるかを判定する。データが正常範囲である場合、処理はステップＳ２０１３に進み（ステップＳ２０１２のＹｅｓ）、センサ装置１００に対してデータ送信再開を指示する。

なお、上述した一連の処理に加えて、ステップＳ２０１４に示すようにデータ処理システム１０の利用者から記憶部２０３に格納されているデータの読み出し要求があった場合、ステップＳ２０１５で要求されたデータを出力する。出力方法としては例えば表示部２０５における表示などがある。

以上のようにして受信装置２００における処理が行われる。

本技術によれば、センサ装置１００におけるデータの検出を継続しつつ、センサ装置１００の状態やデータ検出対象の状態に応じて検出したデータの送信の中断、再開を切り替えることができる。また、センサ装置１００の不具合や環境の変化によってセンサ装置１００が検出して受信装置２００に送信するデータに一時的に異常が生じてもセンサ装置１００はデータの検出を継続するため、データが正常に戻ったことをセンサ装置１００が自身で認識することができる。そして、データが正常に戻った場合にはデータを再び受信装置２００に送信できる。これにより、データに異常が生じた場合に即センサ装置１００の動作を停止させたり、破棄したりしないので、データが正常に戻った場合にセンサ装置１００を再び使用することができる。

また、センサ装置１００の不具合が解消したり、環境が改善することにより正常なデータを収集している可能性があることを受信装置２００に通知し、必要に応じてシステムを復旧させることができる。

センサ装置１００が検出したデータが異常であることをセンサ装置１００側で判断することで、センサ装置１００のみに一時的に不具合が生じている場合でも、データ処理システム１０全体が停止することはない。

設置が困難な場所に置かれたセンサ装置１００に一時的に不具合や環境の変化が生じても、その後データが正常に戻ればセンサ装置１００を置き換えることなく、データ処理システム１０を復旧させることができるのでセンサ装置１００の再設置を行う必要がない。

センサ装置１００を構成するセンサ部１０５だけの検出で、データの異常の回復状態をモニタすることができるので、センサ装置１００と受信装置２００間の通信に必要な電力の消費を抑えることができる。

センサ装置１００は、データが異常な場合データの検出は継続するが、異常なデータを受信装置２００に送信しないので、通信網で不要なデータが多数送られることがなくなるため、センサ装置１００が多数存在しても、データによって通信網が圧迫されることを抑制できる。これにより通信網を効率よく利用することができる。

異常なデータはセンサ装置１００から受信装置２００に送信しないので、不要な通信が発生しなくなり、センサ装置１００を設置した事業者が通信料金を節約できるという効果もある。

なお、応用例として、予めセンサ装置１００で検出するデータの範囲を設定しておき、その範囲にあるデータを検出した場合に、受信装置２００にデータを送信する設定としておくことができる。例えば、降水量を測定する雨量センサの場合、降雨がない場合はデータを受信装置２００に送らないが、降雨があった場合にデータを受信装置２００に送信し、降雨がなくなった場合にはデータを受信装置２００に送らないということも実現できる。さらに、積雪量を測定するセンサの場合、積雪がないことでデータの送信を中断するが、センサ部１０５は作動して検出を継続しているので、積雪が発生した場合に即座に受信装置２００にデータを送信して積雪が生じたことを知らせることができる。

＜２．変形例＞
以上、本技術の実施の形態について具体的に説明したが、本技術は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本技術の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。

センサ装置１００が検出したデータが異常な状態から正常な状態に戻る場合とはセンサ装置１００自体の不具合が解消した場合以外にセンサ装置が他のセンサ装置に代替された場合がある。そのような場合には元のセンサ装置はデータの送信を再開する必要はないため、受信装置２００はデータ送信再開指示ではなくデータ送信中断指示を元のセンサ装置に送信する。これを実現するためには受信装置２００はデータが正常である判定を行った後にセンサ装置が代替されたか否かを判定する処理を行う。センサ装置が代替されたか否かは例えば、センサ装置の位置情報、元のセンサ装置が検出したデータと新しいセンサ装置が検出したデータの類似度などから判定することができる。

本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じて前記データを送信し、かつ、判定結果に関わらず前記データの検出を継続するセンサ装置と、
前記センサ装置から送信された前記データを受信する受信装置と
からなるデータ処理システム。
（２）
前記センサ装置は、前記データの状態が異常であると判定した場合、前記データが異常であることを示す状態情報を前記データと共に前記受信装置に送信する（１）に記載のデータ処理システム。
（３）
前記受信装置は、前記状態情報において前記データの状態が異常であることが示されている場合に前記データの状態を判定する（１）または（２）に記載のデータ処理システム。
（４）
前記受信装置は前記データが異常であると判定した場合、前記センサ装置に前記データの送信中断を指示する（３）に記載のデータ処理システム。
（５）
前記センサ装置は、前記受信装置から前記データが異常であると判定を受けた場合、前記データの検出を継続しつつ、前記受信装置への前記データの送信を中断する（２）に記載のデータ処理システム。
（６）
前記センサ装置は、前記データが異常と判定された後の状態において検出した前記データの状態が正常範囲であると判定した場合、前記データが正常範囲であることを示す状態情報を前記データと共に前記受信装置に送信する（２）に記載のデータ処理システム。
（７）
前記受信装置は、前記センサ装置から受信した前記状態情報において前記データが正常範囲であることが示されている場合に前記データの状態を判定する（１）から（６）のいずれかに記載のデータ処理システム。
（８）
前記受信装置は、前記センサ装置で前記データが異常と判定された後の状態において、前記データが正常範囲であると判定した場合、前記センサ装置に前記データの送信再開を指示する（３）に記載のデータ処理システム。
（９）
前記センサ装置は、前記データが異常と判定された後の状態において、前記受信装置から前記データの送信再開を指示された場合、前記受信装置への前記データの送信を再開する（５）に記載のデータ処理システム。
（１０）
前記センサ装置から前記受信装置へのデータが異常と判定された後の状態において、所定の条件を満たした場合、前記受信装置は判定のために前記センサ装置に前記データの送信を指示する（１）から（９）のいずれかに記載のデータ処理システム。
（１１）
前記センサ装置から受信した前記データの状態を判定し、前記データが正常範囲である場合、前記受信装置は前記センサ装置に前記データの送信再開を指示する（７）に記載のデータ処理システム。
（１２）
前記受信装置は前記データの状態を判定し、状態が正常である前記データを受信した場合、記憶部に格納する（１）から（１１）のいずれかに記載のデータ処理システム。
（１３）
前記センサ装置は、前記受信装置からデータの再送信の指示を受けた場合に、検出したデータが正常であるか判定し、判定結果に応じて前記受信装置に前記データを送信する（５）に記載のデータ処理システム。
（１４）
前記センサ装置は、前記データが異常と判定された後、異常データの検出タイミングを設定する（５）に記載のデータ処理システム。
（１５）
センサ装置と受信装置とからなるデータ処理システムにおいて、
前記センサ装置は、検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じて前記データを前記受信装置に送信し、かつ、判定結果に関わらず前記データの検出を継続し、
前記受信装置は、前記センサ装置から送信された前記データを受信する
データ処理方法。
（１６）
センサ装置と受信装置とからなるデータ処理システムにおいて、
前記センサ装置は、検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じて前記データを前記受信装置に送信し、かつ、判定結果に関わらず前記データの検出を継続し、
前記受信装置は、前記センサ装置から送信された前記データを受信する
データ処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
（１７）
データを検出するセンサ部と、
検出された前記データの状態を判定する判定部と、
受信装置と通信する通信部と、
を備え、
前記判定部の判定結果に応じて前記データを送信し、かつ、判定結果に関わらず前記データの検出を継続する
センサ装置。
（１８）
センサ装置から送信されたデータを受信する通信部と、
前記データの状態を判定する判定部と、
を備え、
前記判定部の判定結果に応じて前記センサ装置に指示を送信する
受信装置。

１００・・・センサ装置
１０３・・・通信部
１０５・・・センサ部
１０６・・・データ判定部
２００・・・受信装置
２０３・・・通信部
２０６・・・データ判定部

Claims (16)

1. 検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じて前記データを送信し、かつ、判定結果に関わらず前記データの検出を継続するセンサ装置と、
   前記センサ装置から送信された前記データを受信する受信装置と
   からなるデータ処理システム。
2. 前記センサ装置は、前記データの状態が異常であると判定した場合、前記データが異常であることを示す状態情報を前記データと共に前記受信装置に送信する
   請求項１に記載のデータ処理システム。
3. 前記受信装置は、前記状態情報において前記データの状態が異常であることが示されている場合に前記データの状態を判定する
   請求項１に記載のデータ処理システム。
4. 前記受信装置は前記データが異常であると判定した場合、前記センサ装置に前記データの送信中断を指示する
   請求項３に記載のデータ処理システム。
5. 前記センサ装置は、前記受信装置から前記データが異常であると判定を受けた場合、前記データの検出を継続しつつ、前記受信装置への前記データの送信を中断する
   請求項２に記載のデータ処理システム。
6. 前記センサ装置は、前記データが異常と判定された後の状態において検出した前記データの状態が正常範囲であると判定した場合、前記データが正常範囲であることを示す状態情報を前記データと共に前記受信装置に送信する
   請求項２に記載のデータ処理システム。
7. 前記受信装置は、前記センサ装置から受信した前記状態情報において前記データが正常範囲であることが示されている場合に前記データの状態を判定する
   請求項１に記載のデータ処理システム。
8. 前記受信装置は、前記センサ装置で前記データが異常と判定された後の状態において、前記データが正常範囲であると判定した場合、前記センサ装置に前記データの送信再開を指示する
   請求項３に記載のデータ処理システム。
9. 前記センサ装置は、前記データが異常と判定された後の状態において、前記受信装置から前記データの送信再開を指示された場合、前記受信装置への前記データの送信を再開する
   請求項５に記載のデータ処理システム。
10. 前記センサ装置から前記受信装置へのデータが異常と判定された後の状態において、所定の条件を満たした場合、前記受信装置は判定のために前記センサ装置に前記データの送信を指示する
    請求項１に記載のデータ処理システム。
11. 前記センサ装置から受信した前記データの状態を判定し、前記データが正常範囲である場合、前記受信装置は前記センサ装置に前記データの送信再開を指示する
    請求項７に記載のデータ処理システム。
12. 前記受信装置は前記データの状態を判定し、状態が正常である前記データを受信した場合、記憶部に格納する
    請求項１に記載のデータ処理システム。
13. 前記センサ装置は、前記受信装置からデータの再送信の指示を受けた場合に、検出したデータが正常であるか判定し、判定結果に応じて前記受信装置に前記データを送信する
    請求項５に記載のデータ処理システム。
14. 前記センサ装置は、前記データが異常と判定された後、異常データの検出タイミングを設定する
    請求項５に記載のデータ処理システム。
15. センサ装置と受信装置とからなるデータ処理システムにおいて、
    前記センサ装置は、検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じて前記データを前記受信装置に送信し、かつ、判定結果に関わらず前記データの検出を継続し、
    前記受信装置は、前記センサ装置から送信された前記データを受信する
    データ処理方法。
16. センサ装置と受信装置とからなるデータ処理システムにおいて、
    前記センサ装置は、検出したデータの状態を判定し、判定結果に応じて前記データを前記受信装置に送信し、かつ、判定結果に関わらず前記データの検出を継続し、
    前記受信装置は、前記センサ装置から送信された前記データを受信する
    データ処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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