JP2022026925A - 注意喚起システム、注意喚起方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
第1実施形態の注意喚起システムは、例えば工場及び工事現場などにおいて稼働中の機械、及び、集中が必要な作業中の人物などに、他の人物が接近又は接触しようとする場合に注意喚起をするシステムである。
図1は第1実施形態の注意喚起システム100の機能構成の例を示す図である。第1実施形態の注意喚起システム100は、センサー1、入力部2、取得部3、解析部4、算出部5、発報部6、記録部7及び制御部8を備える。
図2は第1実施形態の取得部3の動作例を示すフローチャートである。はじめに、取得部3は、入力部2から対象Aの情報を含むセンサーデータを、入力データとして受け付ける(ステップS1)。なお、取得部3は、入力データを、対象Aからの信号によって直接受け付けてもよい。
図3は第1実施形態の解析部4の動作例を示すフローチャートである。はじめに、解析部4が、入力部2から領域Bに関するデータを受け付ける(ステップS11)。
図4は第1実施形態の算出部5の動作例を示すフローチャートである。はじめに、算出部5は、取得部3から状況情報を受け付け、解析部4から解析情報を受け付ける(ステップS21)。
次に第2実施形態について説明する。第2実施形態の説明では、第1実施形態と同様の説明については省略し、第1実施形態と異なる箇所について説明する。
図5は第2実施形態の注意喚起システム100-2の機能構成の例を示す図である。第2実施形態の注意喚起システム100-2は、センサー1、入力部2、取得部3、解析部4、算出部5、発報部6、記録部7、制御部8、設定部9及び表示部10を備える。
図6は第2実施形態のパラメータの設定UIの例を示す図である。設定UIは、例えば対象A及び領域Bを設定する設定領域101、対象Aの状況情報を取得する取得部3の動作を制御するパラメータ(例えばオプティカルフローの計算に用いられるパラメータなど)を設定する設定領域102、及び、領域Bの物体を解析する解析部4の動作を制御するパラメータ(例えば解析に用いられる機械学習モデルのパラメータなど)を設定する設定領域103を含む。設定部9は、入力部2に入力される入力データが画像データである場合、設定領域101に画像データを表示し、当該画像データ上で対象A及び領域Bの設定を受け付ける。
図7は第2実施形態の表示情報の例を示す図である。表示部10は、画像を入力データとして用いる場合、画像データを示す表示領域111上に対象Aの稼働(または動作)状況、領域B内に検出された人物などの物体の位置、行動及び移動先などを重ねて表示する。また、表示部10は、表示領域111の周辺の表示領域112~115に情報を表示する。表示領域112には、稼働・動作状況の詳細な情報(例えば対象Aの動きの速度など)が表示される。表示領域113には、人物情報(例えば人物の行動や状態、人物を示す矩形の位置を示す座標など)が表示される。表示領域114には、注意度(例えば、数値、文字及びレベルなど)が表示される。表示領域115には、解析された状況などを示す文章などが表示される。
次に第3実施形態について説明する。第3実施形態の説明では、第1実施形態と同様の説明については省略し、第1実施形態と異なる箇所について説明する。
図8は第3実施形態の注意喚起システム100-3の機能構成の例を示す図である。第3実施形態の注意喚起システム100-3は、センサー1、入力部2、取得部3、解析部4、算出部5、発報部6、記録部7、制御部8及び認識部11を備える。
次に第4実施形態について説明する。第4実施形態の説明では、第3実施形態と同様の説明については省略し、第3実施形態と異なる箇所について説明する。
図9は第4実施形態の注意喚起システム100-4の機能構成の例を示す図である。第3実施形態の注意喚起システム100-3は、センサー1、入力部2、取得部3、解析部4、算出部5、発報部6、記録部7、制御部8、認識部11及び判定部12を備える。
図10は第1及び第2実施形態の注意喚起システム100(100-2~100-4)のハードウェア構成の例を示す図である。注意喚起システム100は、制御装置201、主記憶装置202、補助記憶装置203、表示装置204、入力装置205及び通信装置206を備える。制御装置201、主記憶装置202、補助記憶装置203、表示装置204、入力装置205及び通信装置206は、バス210を介して接続されている。
2 入力部
3 取得部
4 解析部
5 算出部
6 発報部
7 記録部
8 制御部
9 設定部
10 表示部
11 認識部
12 判定部
201 制御装置
202 主記憶装置
203 補助記憶装置
204 表示装置
205 入力装置
206 通信装置
210 バス
Claims (20)
- 対象の情報を含む第1のセンサーデータから、前記対象の状況情報を取得する取得部と、
領域の情報を含む第2のセンサーデータから、領域に含まれる物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とを解析する解析部と、
前記対象の状況情報と、前記物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とに基づいて、注意度を算出する算出部と、
を備える注意喚起システム。 - 前記算出部は、前記対象の状況情報から前記対象が稼働又は動作していることが特定された場合、前記物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とに基づいて、前記物体が前記対象に接近又は接触する可能性が高いほど前記注意度を高く算出する、
請求項1に記載の注意喚起システム。 - 前記算出部は、所定の人数の人物が、所定の状態で所定の位置にいるか否かを判定し、所定の人数の人物が、所定の状態で所定の位置にいない場合、所定の注意度を算出する、
請求項1又は2に記載の注意喚起システム。 - 前記取得部は、前記第1のセンサーデータとして第1の画像データを受け付け、前記第1の画像データから、前記対象の状況情報を取得し、
前記解析部は、前記第2のセンサーデータとして第2の画像データを受け付け、前記第1の画像データから、前記物体の現在の状態情報と前記物体の行動予測情報とを解析する、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の注意喚起システム。 - 前記解析部は、時系列に複数の前記第2の画像データを受け付け、前記複数の第2の画像データに含まれる前記物体を追従することによって、前記物体の移動方向及び速度を算出し、前記物体の移動方向及び速度に基づいて前記物体の行動予測情報を解析する、
請求項4に記載の注意喚起システム。 - 前記算出部により算出された注意度が、第1の閾値よりも高い場合に発報を行う発報部、
を更に備える請求項1乃至5のいずれか1項に記載の注意喚起システム。 - 前記算出部により算出された注意度が、第2の閾値よりも高い場合に、前記第1のセンサーデータ、前記第2のセンサーデータ、前記対象の状況情報、前記物体の現在の状態情報、前記物体の行動予測情報及び前記注意度のうち、少なくとも1つを記録する記録部、
を更に備える請求項1乃至6のいずれか1項に記載の注意喚起システム。 - 前記算出部により算出された注意度が、第3の閾値よりも高い場合に、前記対象を安全な状態に移行させる制御部、
を更に備える請求項1乃至7のいずれか1項に記載の注意喚起システム。 - 前記対象の状況情報、前記物体の現在の状態情報、前記物体の行動予測情報及び前記注意度のうち、少なくとも1つを含む表示情報を表示する表示部、
を更に備える請求項1乃至8のいずれか1項に記載の注意喚起システム。 - 前記取得部、前記解析部及び前記算出部の動作を制御するパラメータを設定する設定部、
を更に備える請求項1乃至9のいずれか1項に記載の注意喚起システム。 - 前記第1のセンサーデータは、複数の前記対象の情報を含み、
前記第2のセンサーデータは、複数の前記領域の情報を含み、
前記設定部は、前記取得部の動作を制御するパラメータを前記対象毎に設定し、前記解析部の動作を制御するパラメータを前記領域毎に設定する、
請求項10に記載の注意喚起システム。 - 前記物体は人物であり、
前記人物を既知の人物情報と照合することによって、前記人物を認識する認識部を更に備え、
前記算出部は、前記人物から特定される情報に更に基づいて、前記注意度を算出する、
請求項1乃至11のいずれか1項に記載の注意喚起システム。 - 注意喚起システムが、対象の情報を含む第1のセンサーデータから、前記対象の状況情報を取得するステップと、
前記注意喚起システムが、領域の情報を含む第2のセンサーデータから、領域に含まれる物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とを解析するステップと、
前記注意喚起システムが、前記対象の状況情報と、前記物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とに基づいて、注意度を算出するステップと、
を含む注意喚起方法。 - 前記算出するステップは、前記対象の状況情報から前記対象が稼働又は動作していることが特定された場合、前記物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とに基づいて、前記物体が前記対象に接近又は接触する可能性が高いほど前記注意度を高く算出する、
請求項13に記載の注意喚起方法。 - 前記算出するステップは、所定の人数の人物が、所定の状態で所定の位置にいるか否かを判定し、所定の人数の人物が、所定の状態で所定の位置にいない場合、所定の注意度を算出する、
請求項13又は14に記載の注意喚起方法。 - 前記取得するステップは、前記第1のセンサーデータとして第1の画像データを受け付け、前記第1の画像データから、前記対象の状況情報を取得し、
前記解析するステップは、前記第2のセンサーデータとして第2の画像データを受け付け、前記第1の画像データから、前記物体の現在の状態情報と前記物体の行動予測情報とを解析する、
請求項13乃至15のいずれか1項に記載の注意喚起方法。 - コンピュータを、
対象の情報を含む第1のセンサーデータから、前記対象の状況情報を取得する取得部と、
領域の情報を含む第2のセンサーデータから、領域に含まれる物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とを解析する解析部と、
前記対象の状況情報と、前記物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とに基づいて、注意度を算出する算出部、
として機能させるためのプログラム。 - 前記算出部は、前記対象の状況情報から前記対象が稼働又は動作していることが特定された場合、前記物体の現在の状態情報と、前記物体の行動予測情報とに基づいて、前記物体が前記対象に接近又は接触する可能性が高いほど前記注意度を高く算出する、
請求項17に記載のプログラム。 - 前記算出部は、所定の人数の人物が、所定の状態で所定の位置にいるか否かを判定し、所定の人数の人物が、所定の状態で所定の位置にいない場合、所定の注意度を算出する、
請求項17又は18に記載のプログラム。 - 前記取得部は、前記第1のセンサーデータとして第1の画像データを受け付け、前記第1の画像データから、前記対象の状況情報を取得し、
前記解析部は、前記第2のセンサーデータとして第2の画像データを受け付け、前記第1の画像データから、前記物体の現在の状態情報と前記物体の行動予測情報とを解析する、
請求項17乃至19のいずれか1項に記載のプログラム。
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