JP2020532028A - ベイピングおよびいじめを識別するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

ある場所でのベイピング、その他の喫煙行為、およびいじめを識別するセンサシステムは、空気質を検出するように構成された空気質センサ、音声を検出するように構成された音声検出装置、およびベイピング、その他の喫煙行為、またはいじめの音声の識別特性と一致する異常を示す信号を送信するように構成されたネットワークインタフェースを含む。ベイピングまたは別の喫煙行為は、検出された空気質に基づいて識別され、いじめは、検出された音声に基づいて識別される。【選択図】図１

Description

＜関連出願の相互参照＞
本出願は、２０１７年８月１５日に出願された米国仮特許出願第６２／５４５，７９５号の利益および優先権を主張するものであり、その全体の内容は参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、閉鎖された場所でのベイピングおよびいじめを識別するためのシステムおよび方法に関する。より詳細には、本開示は、空気質を検出する空気質センサおよび音声を検出する音声センサを含むセンサシステムに関する。

ベイピングおよびいじめは、人に対する危険な／有害な影響により、学校／ビジネス環境という閉鎖された区域において深刻な問題である。様々な方法およびシステムが、学校、病院、倉庫、カフェテリア、オフィス、金融機関、政府の建物、または任意事業体の教室、洗面所、浴室、倉庫、医務室、またはその他の種類の閉鎖された領域など閉鎖された区域でのいじめおよびベイピングを特定または防止するため開発されてきた。例えば、いじめおよびベイピング／喫煙は、カメラ監視で識別できる。しかし、プライバシーは、いじめおよびベイピング／喫煙の識別よりより重みを有するということで、こうしたカメラ監視システムは、洗面所、浴室、シャワー室、または医務室などのプライベート領域では使用されてこなかった。

いじめは、その場所で音声センサによって検出され得る。しかし、いじめの識別を妨げる他の多くの音声（例えば、トイレを流す音、改装、掃除、ゲーム、または外の音）が存在する。したがって、閉鎖された場所でのいじめの識別にはさらなる開発が必要とされる。

ベイピングは、若者の間でより人気があるものになり、健康と環境に大きな問題を起こしている。一般に、ベイピングは、すぐそばにいる人に喫煙者と同様の影響を与える。したがって、閉鎖された区域のベイピングまたはその他の喫煙行為を識別することによって、人は、有害で危険な影響を防ぐことができるように、適切に監視され得る。それに応じて、ベイピング／喫煙およびいじめの効果的な識別は、安全で公共の健康目的のため学校／ビジネス環境において緊急に必要になっている。

本開示は、ベイピングおよびいじめを識別する空気質センサおよび音声センサを含むセンサシステムおよび識別システムを特徴とする。

一実施形態では、ある場所でのベイピング、その他の喫煙行為、およびいじめを識別するセンサシステムは、空気質を検出するように構成された空気質センサ、音声を検出するように構成された音声検出装置、およびベイピング、その他の喫煙行為、またはいじめの音声の識別特性と一致する異常を示す信号を送信するように構成されたネットワークインタフェースを含む。ベイピングまたはその他の喫煙行為は、検出された空気質に基づいて識別され、いじめは、検出された音声に基づいて識別される。

一態様では、センサシステムは、イーサネット(登録商標)上の電力またはイーサネット＋上の電力を介して給電される。電力は、ＣＡＴ５、ＣＡＴ５Ｅ、またはＣＡＴ６ケーブルにより供給される。検出された空気質および検出された音声は、無線あるいはＣＡＴ５、ＣＡＴ５Ｅ、またはＣＡＴ６ケーブル経由で送信される。

別の態様では、ベイピングまたはその他の喫煙行為は、検出された空気質が識別特性を含む場合、識別される。識別特性は、温度範囲、水素範囲、および湿度範囲を含む。

さらに別の態様では、空気質センサは、場所に非依存的である。

さらに別の態様では、音声検出装置は、場所に依存的である。音声検出装置は、いじめの識別の前に学習モードで所定の期間に音声を検出する。所定の期間中に検出された音声は、その場所でいじめを識別するためのベースデータを生成する。いじめは、検出された音声が環境校正データに基づいた閾値以上である場合、識別される。

さらに別の態様では、ベイピング、もしくはその他の喫煙行為、またはいじめが検出された場合、警報がその場所からユーザに無音で送信される。警報は、テキストメッセージ、電子メール、光点滅、可聴音、またはその組み合わせである。

さらに別の態様では、センサシステムが、モバイルオペレーティングシステムによって作動される。

別の実施形態では、ベイピング、その他の喫煙行為、およびいじめを識別するための識別システムは、ある場所に配置されたセンサシステムおよびネットワーク経由でそのセンサシステムに結合されたコントローラを含む。センサシステムは、空気質を検出するように構成された空気質センサ、音声を検出するように構成された音声検出装置、およびベイピング、その他の喫煙行為、またはいじめの音声の識別特性と一致する異常を示す信号を送信するように構成されたネットワークインタフェースを含む。コントローラは、検知された空気質に基づいて、ベイピングまたはその他の喫煙行為を識別し、検出された音声に基づいていじめを識別し、かつユーザに警報を送信するように構成される。

一態様では、センサシステムは、イーサネット上の電力またはイーサネット＋上の電力を介して給電される。電力は、ＣＡＴ５、ＣＡＴ５Ｅ、またはＣＡＴ６ケーブルにより供給される。
検出された空気質および検出された音声は、無線あるいはＣＡＴ５、ＣＡＴ５Ｅ、またはＣＡＴ６ケーブル経由で送信される。

別の態様では、ベイピングまたは別の喫煙行為は、検出された空気質が識別特性を含む場合、識別される。識別特性は、温度範囲、水素範囲、および湿度範囲を含む。

さらに別の態様では、空気質センサは、場所に非依存的である。

さらに別の態様では、音声検出装置は、場所に依存的である。音声検出装置は、いじめの識別の前に学習モードで所定の期間に音声を検出する。所定の期間中に検出された音声は、その場所でいじめを識別するためのベースデータを生成する。いじめは、検出された音声が環境校正データに基づいた閾値以上である場合、識別される。

さらに別の態様では、ベイピング、もしくはその他の喫煙行為、またはいじめが検出された場合、警報がその場所からユーザに無音で送信される。警報は、テキストメッセージ、電子メール、光点滅、可聴音、またはその組み合わせである。

さらに別の態様では、センサシステムが、モバイルオペレーティングシステムによって作動される。

本開示の技術の特徴および利点のより良い理解は、本技術の原則を利用する例示的な実施形態を記載する以下の詳細な説明および添付の図面の参照により得られる。

図１は、本開示の実施形態による、いじめおよびベイピング／喫煙を識別する識別システムのブロック図である。

図２は、本開示の実施形態による、図１の検出センサの機能ブロック図である。

図３Ａは、本開示の実施形態による、図１の検出センサから検出された音声結果を示すグラフ図である。

図３Ｂおよび図３Ｃは、本開示の実施形態による、図１の検出センサからの履歴データを示すグラフ図である。

図４は、本開示の実施形態による、検出センサの学習モードを示す流れ図である。

図５は、本開示の実施形態による、検出センサのアクティブモードを示す流れ図である。

図６は、本開示の実施形態による、ベイピングを検出する方法を示す流れ図である。

図７は、本開示の実施形態による、コンピューティングデバイス機能ブロック図である。

本開示は、いじめおよびベイピング（または、その他の喫煙行為）が閉鎖された場所で起きているかを識別するための空気質および音声を検出する識別システムおよび検出センサに関する。いじめおよび／またはベイピングが識別されると、その場所でベープする（吸い込みをする）、またはいじめをする１人または複数の人に警告の表示を提供することなく警告または警報が登録されたユーザまたは顧客に送信される。この方法で、いじめ又はベープする１人または複数の人は、適切に報告されて、その後適切に監視され得る。さらに、ベイピングまたはいじめに近くの１人または複数の人は、さらなる被害から効果的に防がれ得る。

図１は、本開示の実施形態による、識別システム１００を示すブロック図を示す。識別システム１００は、複数の検出センサ１１０を含み、検出センサ１１０は、閉鎖された場所で、ベイピングに関係する空気質および騒音障害に関係する音声を検出する。識別システム１００は、ベイピングまたはいじめが閉鎖された場所で起きるかどうかを識別する制御サーバ１２０、およびいじめを識別するベースデータならびにそれぞれの閉鎖された場所で検出された音声および空気質の履歴データを格納するデータベース１３０をさらに含む。

検出された空気質は、検出センサ１１０によって分析され得るか、または検出された空気質は、検出された音声と共に制御サーバ１２０に送信され得る。制御サーバ１２０は、データベース１３０に格納されたベースデータに基づいた検出された音声および検出された空気質を分析し、いじめおよび／またはベイピングが閉鎖された場所で起きるかどうか判定することができる。データベース１３０に格納されたベースデータは、場所に依存的であってもよく、ある場所のベースデータは、別の場所のものとは異なることを意味する。場所に依存的ベースデータは、いじめを識別することに関連する音声データであり得る。例えば、浴室には、トイレを流す音、改装、掃除の音、などがある。浴室サイズおよび検出センサ１１０の設置場所に基づいて、検出センサ１１０は、浴室または浴室近くの寝室に設置された他の検出センサ１１０とは異なって音声を検出する可能性がある。したがって、場所に依存的ベースデータは、同じ場所の設置場所に基づいて異なる可能性がある。

これらの理由で、場所に依存的ベースデータは、その場所において学習モードで一定期間取得されるようになっている。期間は、設置場所、時間、曜日、および日付に応じて変わる可能性がある。場所に依存的ベースデータは、一定期間取得される場合があり、期間は、閉鎖された場所の環境および検出センサ１１０の設置場所に基づいて決定される。その場所のプロファイルを形成するのに十分な長さの一定期間の場所に依存的ベースデータを取得した後、検出センサ１１０は、アクティブモードに調整されて騒音障害を識別することができる。

一態様では、検出センサ１１０が、検出された結果を制御サーバ１２０に送信すると、制御サーバ１２０は、データベース１３０から検出センサ１１０が設置された場所のプロファイルおよび検出された結果が取得された時間を取得でき、検出された結果を分析してベースデータに基づいていじめの発生を識別する。

一態様では、検出された音声を使用して、睡眠時無呼吸を識別できる。睡眠時無呼吸は、人の呼吸が睡眠中に妨げられるときに起きる深刻な睡眠障害である。睡眠時無呼吸を治療されていない人は、睡眠中繰返し呼吸が止まっている。これは、脳および残りの身体が十分な酸素を受け取っていない可能性を意味する。睡眠時無呼吸は、高血圧、脳卒中、心臓病、および糖尿病などのより深刻な問題をもたらし得る。

いじめと同様に、睡眠時無呼吸のベースデータは、睡眠時無呼吸を識別する前の学習モード中に取得され得る。学習モード中、検出センサ１１０は、およそ１週間であり得る一時的な期間にわたって人の睡眠音声のデシベルのレベルを記録できる。ベースデータは、呼吸の静まりおよび急激な大きな音が起きる時の人の呼吸のパターンを含み得る。

別の態様では、検出センサ１１０は、検出センサ１１０のメモリ（図示せず）にベースデータを保存できる。言い換えると、検出センサ１１０は、検出センサ１１０が設置された場所で、それ自体により、ベイピング、いじめ、または睡眠時無呼吸を判定できる。この場合、検出センサ１１０は、ベイピング、いじめ、または無呼吸の識別特性と一致する異常を示す信号を送信する。これは、データの秘匿を確実にする、すなわち、データは検出センサ１１０内に留まり、その場所にいる人のプライバシーを確実に保証することを意味する。

アクティブモードの間、検出センサ１１０は、人の睡眠時音声を聴くことができ、制御サーバ１２０は、現在の睡眠のレベル（例えば、デシベル）を対応する時間のベースデータからの期待レベルと比較できる。データの比較は、いつ睡眠時無呼吸が起きるかをユーザが見ることができるように、表示することができる。制御サーバ１２０は、予想された水準を超える音声の異常を測定できる。制御サーバ１２０は、発生する音の振幅のパターンを分析することによって、睡眠中のいびき、呼吸、または任意の音声の途切れのパターンを判定できる。音声の振幅ならびに睡眠パターンでの音声の不規則なレベルを分析することにより、制御サーバ１２０は、睡眠時無呼吸を識別できる。

一態様では、ベースデータは、場所に非依存的であり得る、すなわち、ベースデータは、常に全ての閉鎖された場所に対して同じであることを意味する。場所に非依存的なベースデータは、ベイピングを識別することに関連する空気質データであり得る。というのも、ベイピングは、温度、湿度、および水素範囲に識別特性があるので、ベイピングは、その識別特性に基づいて識別できるからである。一態様では、ベイピングを識別する特徴は、検出センサ１１０に組み入れることができるので、その結果、識別特性が、検出された空気質内で識別される場合、検出センサ１１０は、警報または警告メッセージを顧客１７０に送信するよう要求できる。識別特性は、温度、湿度、および水素の所定の範囲の組み合わせを含み得る。

一般に、水素センサは、少なくとも７ボルトおよび約１，０００オームの抵抗を必要とする。しかし、検出センサ１１０は、もっと低い電圧およびもっと高い抵抗を必要とする改良された水素センサを有し得る。電圧および抵抗は、環境の温度に基づいて変更し得る。

データベース１３０は、検出センサ１１０が設置されたそれぞれの場所のいじめを識別する時系列かつ場所に特有のデータである履歴データをさらに含み得る。一態様では、制御サーバ１２０は、履歴データを分析して、その場所でのベイピングおよびいじめの発生を予測でき、その結果、適切な行動が、将来を見越して、注意してその場所で取られ得る。

一態様では、制御サーバ１２０は、データベース１３０に格納された履歴データを分析して、履歴データの傾向を識別できる。その傾向は、ベイピングまたはいじめの発生の減少パターンあるいは増加パターンであり得る。減少パターンまたは増加パターンが識別される場合、制御サーバ１２０は、いじめを識別するベースデータを調整して、検出センサ１１０をその識別に対して反応しやすくするか、または反応しにくくすることができる。このように、ベースデータは、履歴データの傾向に基づいて調整できる。

例えば、図３Ｂおよび図３Ｃは、検出された音声レベルおよび検出された空気質それぞれの履歴データを示す。履歴データの両方のグラフの横軸は時間を表し、図３Ｂの縦軸は、デシベルまたは電圧振幅を表し、図３Ｃの縦軸は、空気質の指数を表す。学習モード中に取得された検出された音声の履歴データを使用して、アクティブモードでの設置場所のいじめまたは睡眠時無呼吸を識別するベースデータを生成する。検出された音声は、変動するので、識別のための閾値は、時間によって変動し得る。例えば、明け方、いじめを検出する閾値は、正午にいじめを検出する閾値より低くてもよい。週の曜日および場所に基づいてもそれは変更し得る。水曜日の閾値は、日曜日の学校より高くてもよい。一方、水曜日の閾値は、日曜日のデパートなどの商業施設より低くてもよい。

一態様では、検出センサ１１０は、学習モードとアクティブモードとを連続的に繰り返してもよい。図３Ｃに示すように、第１の期間（例えば、開始から９時３１分３８秒までの約１０秒）は、学習モードで使用されて、環境に関するデータを取集してもよい。その後、検出センサ１１０は、適切にベイピングを検出するため、改良された水素センサに対して調整または校正をすることが必要かどうかを判定する。例えば、改良された水素センサの電圧又は抵抗は、環境の温度に応じて変動する。したがって、改良された水素センサは、環境に基づいて調整または校正できる。

環境校正データを収集する第１の期間の後、ベイピングの閾値は、第２の期間アクティブモードに決定され、検出センサ１１０は、閾値に基づいてベイピングを検出する。

別の態様では、検出センサ１１０は、第１および第２の期間後、学習モードとアクティブモードとを繰り返すことができる、すなわち、検出センサ１１０は、改良された水素センサを繰り返し校正することができ、それにより、検出センサ１１０はベイピングを正確に検出できることを意味する。

図３Ｃは、２つの湾曲を示す。上方の湾曲は、ベイピングを識別する閾値の指数値を表す。下方の湾曲は、検出センサ１１０の空気質センサからの検出結果の履歴データを表す。上方の湾曲は、電源投入後、一定期間安定している。

一態様では、検出センサ１１０は、学習モードとアクティブモードとを連続的に繰り返してもよい。図３Ｃに示すように、第１の期間（例えば、開始から９時３１分３８秒までの約１０秒）は、学習モードで使用されて、環境に関するデータを取集してもよい。その後、検出センサ１１０は、適切にベイピングを検出するため、改良された水素センサに対して調整または校正をすることが必要かどうかを判定する。例えば、改良された水素センサの電圧又は抵抗は、環境の温度に応じて変動する。したがって、改良された水素センサは、環境に基づいて調整または校正できる。

環境校正データを収集する第１の期間の後、ベイピングの閾値は、第２の期間でアクティブモードに決定され、検出センサ１１０は、閾値に基づいてベイピングを検出する。

別の態様では、検出センサ１１０は、第１および第２の期間後、学習モードとアクティブモードとを繰り返すことができる、すなわち、検出センサ１１０は、改良された水素センサを繰り返し校正することができ、それにより、検出センサ１１０は、指数値に基づいてベイピングを正確に検出できることを意味する。

指数値は、温度、湿度、および改良された水素センサの検出結果に基づいて計算される。例えば、温度は、セ氏１５．５度〜２６．６度（華氏６０度〜８０度）の範囲に含まれ、湿度は、少なくとも１０％上昇し、水素は、ベースレベル（例えば、環境レベル）から約１０％増加すると、検出センサ１１０は、ベイピングが生じたと判定し得る。この判定は例として提供され、このアプリケーションの範囲を制限するために提供されるものではない。

一態様では、制御サーバ１２０は、コマンドを検出センサ１１０に送信して、履歴データから識別された傾向に基づいていじめおよびベイピングを検出するインターネットパラメータを調整する。さらに、制御サーバ１２０は、検出センサ１１０と制御サーバ１２０との間のアプリケーションプログラミングインタフェース（「ＡＰＩ」）の機能を呼ぶことによって検出センサ１１０と通信できる。これに関して、検出センサ１１０は、検出結果を制御サーバ１２０に押して、制御サーバ１２０の要求に応答することができる。

一態様では、制御サーバ１２０は、プライバシーの問題のため、検出センサ１１０からの検出結果を格納できない。にもかかわらず、制御サーバ１２０は、信号を検出センサ１１０に戻して、パラメータおよび偽陽性を調整することを示すことができる。

検出センサ１１０のインターネットパラメータは、ＬＥＤ機能、音声閾値、ネットワークサーバのＩＰアドレス、警報タイムアウト、シリアル番号、デバイスが要求する、または要求しない再起動、最新バイナリコード、ベープ識別アルゴリズムパラメータを含み得る。このパラメータの列挙は、網羅的と理解されるものではなく、単に例示目的で提供される。検出センサ１１０のインターネットパラメータは、いじめ識別アルゴリズムパラメータをさらに含んでもよい。いじめまたはベイピング識別アルゴリズムパラメータは、窓のサイズまたは閾値または範囲を含むことができる。

一態様では、制御サーバ１２０は、テキストまたはバイナリファイルを介してインターネットパラメータを更新できる。各検出センサ１１０に対するインターネットパラメータは、データベース１３０内に保存できる。

別の態様では、制御サーバ１２０は、検出センサ１１０をまとめて、個別に、またはグループ毎に制御できる。例えば、いくつかの検出センサ１１０は、同じ場所に設置することができる。それらが、インターネットパラメータまたは設定を更新することが必要な場合、制御サーバ１２０は、検出センサ１１０をその場所でまとめて更新できる。しかし、こうした制御は、他の場所に設置された検出センサ１１０には影響を与えることができない。制御サーバ１２０は、問い合わせ言語を使用して、データベース１３０からのデータを要求することができる。
問い合わせ言語は、ＳＱＬ、ＭｙＳＱＬ、ＳＳＰ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＰＨＰ、ＳＡＰ、Ｓｙｂａｓｅ、Ｊａｖａ(登録商標)、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ(登録商標)、またはデータベースからのデータを要求するため使用できる任意の言語であり得る。

さらに別の態様では、いくつかの検出センサ１１０が、同じ場所に設置された場合でも、１つの検出センサ１１０は、その場所における設置場所が異なることにより、いじめおよびベイピングを別の検出センサ１１０のパラメータから識別する異なるパラメータを有することができるため制御サーバ１２０は、それらを異なるように制御できる。例えば、寝室に設置された検出センサ１１０は、浴室に設置された検出センサ１１０とは異なるパラメータを有する。

顧客１７０は、制御サーバ１２０にログインして、インターネットを介して検出センサ１１０からの検出結果のグラフ表示を見ることができる。顧客１７０と制御サーバ１２０との間の通信は、ｈｔｔｐ、ｈｔｔｐｓ、ｆｔｐ、ＳＭＴＰ、または関連するインターネットプロトコルを利用することができる。顧客１７０は、各検出センサ１１０の設定を調整することができる。例えば、設定は、警告のモード（例えば、電子メール、テキストメッセージ、電話、インスタントメッセージ、可聴警告など）、いじめまたはベイピングが識別された場合こうした警告が送信されるアドレスなどを含み得る。顧客１７０は、いじめおよびベイピングを識別するため検出センサ１１０が設置された場所に責任を負う人である。例えば、顧客１７０は、校長、副校長、または学校での担当者、会社の社長、病院または商業施設の経営者、あるいはセキュリティ関係者であり得る。しかし、この列挙は、網羅を意味するものではなく、単に例を示す目的で提供される。異なる場所の異なる肩書の他の人が、この列挙に含まれていてもよい。

検出センサ１１０がいじめまたはベイピングを識別する場合、検出センサ１１０は、インターネットプロトコルを使用して顧客サーバ１６０を介して警報を顧客１７０に送信できる。顧客サーバ１６０は、単純なメッセージまたは電子メールをいじめまたはベイピングが検出される場所を監視する顧客１７０に送信するために使用され得る。顧客サーバ１６０は、顧客サーバ１６０に登録された顧客１６０を管理し、警報履歴および顧客１６０からの要求による他の通知を示すことができる。さらに、顧客サーバ１６０は、検出センサ１１０が再起動、更新、または構成を受ける必要があるとき、警報をもたらす検出センサ１１０のカスタマイズまたは微調整を扱うことができる。一態様では、図１に点線で示すように、顧客サーバ１６０と顧客１７０との間の通信は、定期的に実施できないが、いじめまたはベイピングが識別されたときにのみ行うことができる。顧客１７０は、警報をコンピュータ、スマートデバイス、または携帯電話上で受信できる。このように、顧客１７０は、いじめまたはベイピングが識別されたときだけ警報を受信するので、圧倒的な数のメッセージで身動きできなくなることはない。さらに、顧客１７０は、警報が受信されるといつでも、その場所を適時、適切に監視でき得る。

顧客サーバ１６０は、検出センサ１１０から警報を受信すると、通知サブスクライバ１５０に警報を押しやるようにするメッセージサーバ１４０と通信できる。顧客１７０は、その場所に対して制御サーバ１２０に直接アクセスがある第１の連絡先としての役割を持つ人であり得、通知サブスクライバ１５０は、制御サーバ１２０に直接アクセスがない第２の連絡先として任意の関係者であり得る。顧客サーバ１６０が顧客１７０に警報を送信するのと同様の方法で、メッセージサーバ１４０は、テキストメッセージ、電子メール、インスタントメッセージ、電話、可聴警告、当業者ならすぐに利用可能な任意の通信手段を介して通知サブスクライバ１５０に警報を送信する。通知サブスクライバ１５０は、コンピュータ、スマートデバイス、携帯電話、携帯情報端末、タブレット、またはこうした警報を受信するための任意の利用可能な手段を介して警報を受信し得る。

上述のように、識別特性が検出された場合、ベイピングは、識別され得る、すなわち、ベイピングは、場所および時間から非依存的に識別され得ることを意味する。したがって、ベイピングの識別に関連する特徴は、検出センサ１１０に組み込むことができる。この場合、ベイピングが識別されたとき、検出センサ１１０は、制御サーバ１２０をバイパスして、メッセージサーバ１４０および顧客サーバ１６０と直接通信して、検出センサ１１０が設置された場所の担当者または責任者に警報を送信できる。一方、環境が異なるため、いじめの識別は場所毎に異なる。言い換えると、検出センサ１１０によって音声が検出されたとき、制御サーバ１２０は、検出された音声を受信して分析し、いじめが起こったかどうかを判定する。その結果、ベイピングは、いじめより速く識別することができ、ベイピングの警報は、通知サブスクライバ１５０および顧客１７０にいじめの警報より速く送信できる。

一態様では、いじめを識別する特徴も、検出センサ１１０に組み込むことができる。これは、対応する場所でいじめを識別するインターネットパラメータを更新するため、検出センサ１１０を制御する制御サーバ１２０によって実施することができる。この場合、制御サーバ１２０は、データベース１３０に格納された履歴データを定期的にチェックして、いじめを検出する検出センサ１１０のインターネットパラメータを定期的に更新する。検出センサ１１０のインターネットパラメータを更新した後、いじめを識別する警報は、通知サブスクライバ１５０および顧客１７０にベイピングを識別する警報が送信されるのと同じ方法で送信され得る。

ここで、図２に戻って参照すると、図１の検出センサ１１０の機能ブロック図が、本開示の実施形態にしたがって、示される。検出センサ１１０は、音声センサ２１０、空気質センサ２２０、ネットワークインタフェース２３０、電源ユニット２４０、およびコントローラ２５０を含み得る。音声センサ２１０は、音声を検出するために使用でき、空気質センサ２２０は、空気質を検出するために使用できる。

具体的には、音声センサ２１０は、環境の音声レベル（例えば、デシベル（ｄＢ））を検出する。例えば、図３Ａは、電圧振幅の形態で検出された音声レベルを示す。横軸は、時間を表し、縦軸は、電圧振幅を表す。湾曲は、電圧の検出された音声レベルを表す。太線は、識別のための窓を表す。例えば、識別の窓は、１秒未満でもよい。窓内で、電圧振幅閾値より大きい場合、いじめが識別される。
この例では、閾値は、約４．９ボルトである。したがって、４秒〜５秒の間でいじめが識別される。

上述のように、いじめを識別する閾値は、学習モード中のその場所の設置場所に依存し、学習モード中に取得された履歴データに基づく。検出センサ１１０は、限定された区域をカバーできるので、その閉鎖された空間の区域が、各衛星検出センサ１１０が覆うことができる区域より大きい場合、いくつかの衛星検出センサ１１０が１つの閉鎖された空間に設置されてもよい。例えば、検出センサ１１０は、３×３平方メートル（１０×１０平方フィート）の区域をカバーできる。この状態では、各衛星検出センサ１１０は、同じ閉鎖された空間で設置場所が異なることにより、いじめを識別する閾値が異なる可能性がある。空気質センサ２２０は、湿度および空気中の水素量および空気の温度を含む空気質を検出できる。言い換えると、空気質センサ２２０は、センサが感知する空気質の組み合わせを含むことができる。一態様では、空気質センサ２２０は、その他のセンサが感知する環境の空気量を含むことができる。ベイピングは、本開示では識別特性と定義される特定の範囲湿度、水素、および温度の組み合わせによって検出され得る。その識別特性は、設置場所および時間に依存しないので、ベイピングを識別するインターネットパラメータは、あらかじめ設定されてもよい。言い換えると、音声センサ２１０がトレーニングを必要とする一方で、空気質センサ２２０はトレーニングが不要である。ネットワークインタフェース２３０は、感知された結果を制御サーバ１２０に送信するように構成され得る。一態様では、ネットワークインタフェース２３０は、いじめまたはベイピングが識別された場合、メッセージサーバ１４０および顧客サーバ１６０に警報を送信するよう要求を送信することができる。さらに、ネットワークインタフェース２３０は、コマンドを受信して、制御サーバ１２０の内部設定またはパラメータを更新できる。

一態様では、ネットワークインタフェース２３０は、その他と無線または有線接続を介して通信できる。無線接続は、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、アドホックネットワーク、セルラーネットワークなどであり得る。有線ネットワークは、カテゴリ５ケーブル（ＣＡＴ５）、ＣＡＴ５Ｅ、カテゴリ６ケーブル（ＣＡＴ６）、または同様のケーブルを利用できる。音声センサ２１０、空気質センサ２２０、およびネットワークインタフェース２３０は、電源ユニット２４０によって給電され得る。標準電池が設置されて、検出センサ１１０に電力を供給できる。例えば、単三電池、単四電池、または他の適切な電池を使用できる。電源ユニット２４０は、電池および電源コンセントへの接続を利用することができ、その結果、電源ユニット２４０は、万が一電源がない場合、電池を使用することにより電力を供給できる。

一態様では、電源ユニット２４０は、パワーオーバーイーサネット（ＰｏＥ）またはアクティブイーサネットと呼ばれる、ＣＡＴ５またはＣＡＴ６などのネットワークケーブルから供給される電力を受け取ることができる。ＰｏＥ＋および４ＰＰｏＥも電力を供給するために使用することができる。ネットワークケーブルは電力を供給するので、検出センサ１１０は、電源コンセントへの距離について心配せずに、ネットワークケーブルが設置され得る至る所に設置できる。また、電源ユニット２４０は、電源コンセントへの接続が必要な電気構成部品が必要ないので、製造コストを下げることができ、検出センサ１１０のサイズを小さくできる。検出センサ１１０は、検出センサ１１０の機能および設定を制御するコントローラ２５０をさらに含む。検出センサ１１０が、給電されると、コントローラ２５０は、検出センサ１１０の設定ならびに音声センサ２１０および空気質センサ２２０のインターネットパラメータを設定する。コントローラ２５０は、ネットワークインタフェース２３０をさらに制御して、いじめ、睡眠時無呼吸、またはベイピングが検出された場合、検出結果または警報送信の要求を送信し、制御サーバ１２０からの更新コマンドの受信に伴う設定およびインターネットパラメータのリセットまたは更新をする。

コントローラ２５０は、Ｌｉｎｕｘ(登録商標)、Ｗｉｎｄｏｗｓ、ａｎｄｒｏｉｄ、ＩＯＳ、または類似のソフトウェアオペレーティングシステム上に実装され得る。
一態様では、コントローラ２５０は、デジタル信号処理用プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、異なる種類のプログラム可能読み出し専用メモリ（例えば、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなど）、またはラズベリーパイなどのマイクロプロセッサなどのハードウェアシステム上に実装され得る。

一態様では、コントローラ２５０は、不要な特徴をハードウェアシステムから取り除いて、電力消費を低減し、ハードウェアシステムへの識別に必要な特徴を組み込むことによりハードウェアシステム上に実装され得る。例えば、コントローラ２５０は、すでにラズベリーパイ（Raspberry Pi）に装備されている不要な特徴を取り除き、ベイピングを識別する特徴を組み込むことにより、ラズベリーパイに実装され得る。このように、音声センサ２１０、空気質センサ２２０、ネットワークインタフェース２３０、およびコントローラ２５０を動作するために必要な電力は、ネットワークケーブル経由で十分供給できる。電力消費を低減するためのこの方法は、他のハードウェアシステムまたはソフトウェアオペレーティングシステムに適用され得る。

一態様では、検出センサ１１０は、警告システムを装備しなくてもよい。したがって、いじめまたはベイピングが設置された場所で検出された場合、その識別はその人に無音で報告されるので、いじめまたはベープをした人は、そのような識別が顧客１７０および通知サブスクライバ１５０に報告されたことを認識できない。

図４は、本開示の実施形態による、学習モードでの方法４００の流れ図を示す。上述の通り、検出センサ１１０の音声センサ２１０は、ベースデータを生成するのにトレーニングが必要である。学習モードでは、ベースデータが生成される。ステップ４１０で、音声センサが所定の期間、音声を検出する。検出された音声は、ステップ４２０で対応するタイムスタンプと組み合わされる。タイムスタンプは、音声が検出されたときの時間、週の曜日、日付、および月を含み得る。組み合わされたデータは、その後、ステップ４３０でデータベースに保存される。

ステップ４４０で、学習モードが未だ真かどうかチェックされる。真の場合、方法４００は、充分な音声データがデータベースに保存されるまで、ステップ４１０〜４４０を繰り返す。一態様では、音声データは、検出センサ１１０内のメモリに保存され得るが、プライバシー保護のため、検出センサ１１０から遠いデータベース内ではない。

ステップ４４０で学習モードが偽であると判定された場合、方法４００は、ステップ４５０に進み、そこでベースデータが、学習モード中にデータベースに保存された検出された音声に基づいて生成される。ベースデータは、学習モードの総持続期間に応じて各日、隔週、または各月の時間に沿っていじめまたは睡眠時無呼吸を識別する一連の閾値を含み得る。ベースデータの生成後、方法４００は終了する。

次に図５を見ると、方法５００が、本開示の実施形態による、アクティブモードで提供される。ベースデータが図４の方法４００で生成された後、方法５００は、ステップ５１０および５６０で開始する。ステップ５１０で、音声センサは、環境で音声を検出し、ステップ５６０で、空気質センサは空気質を検出する。方法５００では、音声および空気質の検出は、平行して示される。一態様では、こうした検出は、連続して実施され得る。

ステップ５２０で、タイムスタンプが検出された音声に提供される。タイムスタンプに基づいて、制御システムは、ステップ５３０でデータベースからの履歴データを要求する。その後、制御システムは、履歴データに基づいて、騒音障害が検出されたかどうかをステップ５４０で判定する。騒音障害は、いじめまたは睡眠時無呼吸に関連する可能性がある。一態様では、騒音障害は、けんか、あらし、音声認識など現象または状況に関連する音声に関連し得る。

ステップ５４０で騒音障害が識別されると判定される場合、制御システムは、ステップ５５０で場所の設置を担当する１人または複数のユーザに無音で警報を送信する。警報を送信した後、方法５００は、プロセスを再度開始する。

ステップ５４０で騒音障害は識別されないと判定される場合、ステップ５１０〜５５０が繰り返される。

ここで空気質の検出に戻ると、ステップ５６０で空気質が検出された後、ステップ５７０で制御システムは、識別特性が識別されたかどうかを判定する。ステップ５７０で識別特性が識別されたと判定される場合、制御システムは、ステップ５５０で、テキストメッセージ、電子メール、インスタントメッセージ、光警告、または口頭警告により、１人または複数のユーザに無音で警報を送信する。

ステップ５７０で、識別特性は、識別されていないと判定された場合、方法５００は、ステップ５６０および５７０を繰り返す。このように、睡眠時無呼吸、いじめ、またはベイピングは、検出され、ユーザに報告され得る。しかし、警報は、その場所の人に無音で送信されるため、その場所の人は、警報の送信を認識できない。

ここで図６を見ると、ベープを検出する方法６００の流れ図が提供される。方法は、ステップ６１０で温度および湿度を感知することから開始する。上述の通り、改良された水素センサの電圧または抵抗は、環境の温度に応じて変動するので、検出センサの改良された水素センサは、変動し得る。したがって、ステップ６２０で改良された水素センサへの調整が必要かどうか判定される。

ステップ６２０で調整が必要と判定された場合、改良された水素センサの電圧または抵抗は調整されて、ステップ６３０で適切に気体（例えば、水素）を感知し、その後方法６００は、ステップ６４０に移動する。

ステップ６２０で調整が必要ないと判定された場合、ステップ６４０で改良された気体センサは、気体を読み取る。

ステップ６５０で、感知された温度、湿度、および気体が識別特性と一致する異常、感知結果が対応する範囲内であることを意味する、と一致するかどうか判定される。それらが、識別特性と一致する異常と一致する場合、ステップ６６０で警報が送信される。そうでなければ、方法６００は、ステップ６１０に戻り、ステップ６１０〜６６０を繰り返す。

次に図７を見ると、図１の制御サーバ１２０、データベース１３０、メッセージサーバ１４０、および顧客サーバ１６０として実装され得る、コンピューティングデバイス７００の簡易化されたブロック図が提供される。コンピューティングデバイス７００は、メモリ７０２、プロセッサ７０４、ディスプレイ７０６、ネットワークインタフェース７０８、入力デバイス７１０、および／または出力モジュール７１２を含むことができる。メモリ７０２は、プロセッサ７０４によって実行可能で、コンピューティングデバイス７００の動作を制御するデータおよび／またはソフトウェアを格納する任意の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含む。

一態様では、メモリ７０２は、フラッシュメモリチップなどの１つまたは複数のソリッドステート記憶デバイスを含み得る。１つまたは複数のソリッドステート記憶デバイスに代替でまたは追加で、メモリ７０２は、大量記憶装置コントローラ（図示せず）および通信バス（図示せず）を介してプロセッサ７０４に接続された１つまたは複数の大容量記憶デバイスを含み得る。本明細書に含まれるコンピュータ可読媒体の説明は、ソリッドステート記憶装置を指すが、コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサ７０４によってアクセスされ得る任意の市販の媒体であってよいことが、当業者には理解されたい。すなわち、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなどの情報の記憶のため任意の方法または技術で実装される非一過性、揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不能媒体を含み得る。例えば、コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ，ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメソリッドステートモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイまたは他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置、あるいは所望の情報を保存するために使用可能でコンピューティングデバイス７００によってアクセス可能な任意の他の媒体を含む。

メモリ７０２は、アプリケーション７１６および／またはデータ７１４（例えば、図２の音声センサ２１０および空気質センサ２２０からのベースデータおよび履歴データ）を格納し得る。アプリケーション７１６は、プロセッサ７０４によって実行されると、ディスプレイ７０６に図３Ａ〜図３Ｃを含むユーザインタフェース７１８を提示させることができる。プロセッサ７０４は、汎用プロセッサ、他のタスクを実行するため汎用プロセッサを解放して特定のグラフィックス処理タスクを実行するように構成された専用グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、および／またはこうしたプロセッサの任意の数またはその組み合わせであってよい。ディスプレイ７０６は、ディスプレイ７０６を入力および出力デバイスの両方として作用させることができるタッチ感応式および／または音声起動式であってよい。代替で、キーボード（図示せず）、マウス（図示せず）、または他のデータ入力デバイスが採用されてもよい。ネットワークインタフェース７０８は、有線ネットワークおよび／または無線ネットワークからなるローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、無線移動ネットワーク、ブルートゥース(登録商標)ネットワーク、ならびに／あるいはインターネットなどのネットワークに接続するように構成され得る。

例えば、コンピューティングデバイス７００は、ネットワークインタフェース７０８を介して、例えば、学習モードおよびアクティブモードで検出された音声およびすべての実施時間または所定の期間の間の検出センサ１１０からの検出された音声および検出された空気質を含む時系列データである履歴データなど、図１の検出センサ１１０の検出結果を受信することができる。コンピューティングデバイス７００は、そのソフトウェアに対する更新、例えば、アプリケーション７１６をネットワークインタフェース７０８を介して受信できる。コンピューティングデバイス７００はまた、ソフトウェアの更新が入手可能であるという通知をディスプレイ７０６上に表示できる。

入力デバイス７１０は、例えば、マウス、キーボード、フットペダル、タッチスクリーン、および／または音声インタフェースなど、ユーザがコンピューティングデバイス７００と対話できる任意のデバイスであり得る。出力モジュール７１２は、例えば、パラレルポート、シリアルポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、または当業者が既知の任意の他の同様の接続ポートなど任意の接続ポートまたはバスを含み得る。アプリケーション７１６は、メモリ７０２に格納され、コンピューティングデバイス７００のプロセッサ７０４によって実行される１つまたは複数の種類のソフトウェアプログラムであってよい。アプリケーション７１６は、コンピューティングデバイス７００に直接インストールされるか、ネットワークインタフェース７０８経由でインストールできる。アプリケーション７１６は、ウェブベースのアプリケーション、または当業者に既知の任意の他の形式としてコンピューティングデバイス７００上でネイティブに動作できる。

一態様では、アプリケーション７１６は、本開示に記載の特徴および機能のすべてを有する単一のソフトウェアプログラムであろう。言い換えると、アプリケーション７１６は、これらの特徴および機能の様々な部分を提供する２つ以上の別個のソフトウェアプログラムであってもよい。アプリケーション７１６の一部を形成する様々なソフトウェアプログラムにより、互いに通信し、かつ／またはいじめ、睡眠時無呼吸、およびベイピングの識別に関係する様々な設定およびパラメータをインポートならびにエクスポートすることが可能になり得る。アプリケーション７１６は、視覚的対話の特徴を図１の通知サブスクライバ１５０または顧客１７０にディスプレイ７０６上に提示するユーザインタフェースを生成するユーザインタフェース７１８と通信する。例えば、ユーザインタフェース７１８は、グラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）を生成し、ＧＵＩをディスプレイ７０６に出力して、図３Ａ〜図３Ｃなどのグラフ図を提示することができる。

特定の動作要求および環境に適するように他の変更および変化がなされるので、本開示は本開示に記載の例に制限されず、本開示の精神または範囲から逸脱しない様々な他の変化および変更を包含し得ることは、当業者には理解されることである。

Claims (28)

1. ある場所でのベイピング、その他の喫煙行為、およびいじめを識別するセンサシステムであって、
   空気質を検出するように構成された空気質センサと、
   音声を検出するように構成された音声検出装置と、
   ベイピング、その他の喫煙行為、またはいじめの音声の識別特性と一致する異常を示す信号を送信するように構成されたネットワークインタフェースと、を備え、
   前記ベイピングまたは別の喫煙行為が、前記検出された空気質に基づいて識別され、
   前記いじめが、前記検出された音声に基づいて識別される、センサシステム。
2. 前記センサシステムが、イーサネット上の電力またはイーサネット＋上の電力を介して給電されるか、あるいは電源コンセントによって給電される、請求項１に記載のセンサシステム。
3. 前記電力が、ＣＡＴ５、ＣＡＴ５Ｅ、またはＣＡＴ６ケーブルにより供給される、請求項２に記載のセンサシステム。
4. 前記検出された空気質および前記検出された音声が、前記ＣＡＴ５、ＣＡＴ５Ｅ、またはＣＡＴ６ケーブル経由、あるいはＷｉＦｉまたはセルラーを介した無線で送信される、請求項３に記載のセンサシステム。
5. 前記ベイピングまたは前記別の喫煙行為が、前記検出された空気質が識別特性を含む場合に識別される、請求項１に記載のセンサシステム。
6. 前記識別特性は、温度範囲、水素範囲、および湿度範囲を含む、請求項５に記載のセンサシステム。
7. 前記空気質センサが、場所に非依存的である、請求項１に記載のセンサシステム。
8. 前記音声検出装置が、場所に依存的である、請求項１に記載のセンサシステム。
9. 前記音声検出装置が、前記いじめの識別の前に学習モードで所定の期間に音声を検出する、請求項８に記載のセンサシステム。
10. 前記所定の期間中に前記検出された音声が、前記場所で前記いじめを識別するためのベースデータを生成する、請求項９に記載のセンサシステム。
11. 前記検出された音声が環境校正データに基づいた閾値以上である場合、前記いじめが識別される、請求項１０に記載のセンサシステム。
12. 前記ベイピング、別の喫煙行為、またはいじめが検出された場合、前記場所で前記場所からユーザに警報が送信される、請求項１に記載のセンサシステム。
13. 前記警報が、テキストメッセージ、電子メール、光点滅、可聴音、またはその組み合わせである、請求項１２に記載のセンサシステム。
14. 前記センサシステムが、モバイルオペレーティングシステムによって作動される、請求項１に記載のセンサシステム。
15. ベイピング、その他の喫煙行為、およびいじめを識別する識別システムであって、
    ある場所に配置されたセンサシステムであって、
    空気質を検出するように構成された空気質センサと、
    音声を検出するように構成された音声検出装置と、
    ベイピング、その他の喫煙行為、またはいじめの音声の識別特性と一致する異常を示す信号を送信するように構成されたネットワークインタフェースと、を備える、センサシステムと、
    ネットワークを介して前記センサシステムに結合され、前記感知された空気質に基づいてベイピングまたは別の喫煙行為を識別し、前記検出された音声に基づいていじめを識別し、警報をユーザに送信するように構成されたコントローラと、を備える識別システム。
16. 前記センサシステムが、イーサネット上の電力またはイーサネット＋上の電力を介して給電される、請求項１５に記載の識別システム。
17. 前記電力が、ＣＡＴ５、ＣＡＴ５Ｅ、またはＣＡＴ６ケーブルにより供給される、請求項１６に記載の識別システム。
18. 前記検出された空気質および前記検出された音声が、前記ＣＡＴ５、ＣＡＴ５Ｅ、またはＣＡＴ６ケーブル経由、あるいはＷｉＦｉまたはセルラーを介した無線で送信される、請求項１７に記載の識別システム。
19. 前記ベイピングまたは別の喫煙行為が、前記検出された空気質が識別特性を含む場合に判定される、請求項１５に記載の識別システム。
20. 前記識別特性が、温度範囲、水素範囲、および湿度範囲を含む、請求項１９に記載の識別システム。
21. 前記空気質センサが、場所に非依存的である、請求項１５に記載の識別システム。
22. 前記音声検出装置が、場所に依存的である、請求項１５に記載の識別システム。
23. 前記音声検出装置が、騒音障害の識別の前に学習モードで所定の期間に音声を検出する、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記所定の期間中に前記検出された音声が、閉鎖された場所で前記いじめのベースデータを生成する、請求項２３に記載の識別システム。
25. 前記検出された音声が前記ベースデータに基づいた閾値以上である場合、前記いじめが識別される、請求項２４に記載の識別システム。
26. 前記ベイピング、別の喫煙行為、またはいじめが識別された場合、前記場所からユーザに前記警報が無音で送信される、請求項１５に記載の識別システム。
27. 前記警報が、テキストメッセージ、電子メール、光点滅、可聴音、またはその組み合わせである、請求項２６に記載の識別システム。
28. 前記センサシステムが、モバイルオペレーティングシステムによって作動される、請求項１５に記載の識別システム。