JP2022117761A - Sensor system, image sensor, server device, sensing method, and program - Google Patents
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Images
Abstract
Description
本発明の実施形態は、センサシステム、画像センサ、サーバ装置、センシング方法、およびプログラムに関する。 The embodiments of the present invention relate to sensor systems, image sensors, server devices, sensing methods, and programs.
社会のデジタル化は、半導体技術の進歩、普及を背景とし進展してきた。インターネットの普及をはじめとする有線、無線の通信技術の進歩や、コンピュータ搭載製品やクラウドサーバの利用が普及する中、廉価で高性能なCMOSイメージセンサの台頭は、デジタルカメラによる撮像をより一般化させた。スマートフォンやノートPCにカメラが搭載されることだけでなく、店舗、ATM、空港などへの監視カメラの設置や、公共施設や建物、ビルでのカメラによる来訪者監視も一般的になってきている。 The digitalization of society has progressed against the background of the progress and spread of semiconductor technology. With the spread of the Internet and other advances in wired and wireless communication technology, and the spread of computer-equipped products and the use of cloud servers, the rise of low-cost, high-performance CMOS image sensors has made digital cameras more popular. let me Not only smartphones and notebook PCs are equipped with cameras, but also surveillance cameras are installed in stores, ATMs, airports, etc., and visitors are monitored by cameras in public facilities, buildings, and buildings. .
センサシステムは、人間に関する情報を得ることを主眼としてきた。加えて近年では、倉庫で稼働するフォークリフトなどの車両の動線を把握したり、ロボットの動線上に障害物が無いことを確認したりといった応用が考えられている。あるいは、オフィスフロアの什器のレイアウトを確認したり、忘れ物が無いかをチェックしたいといった要望もある。このように多様なニーズがあることから、画像センサ、および画像センサを用いたセンサシステムへの期待は大きい。その一方、むやみに人物の画像を撮影することは、肖像権などの個人情報保護上の課題を残している状況にある。
そこで、目的は、課題を回避し、可用性をさらに高めたセンサシステム、画像センサ、サーバ装置、センシング方法、およびプログラムを提供することにある。
Sensor systems have focused on obtaining information about humans. In addition, in recent years, applications such as grasping the flow line of vehicles such as forklifts operating in warehouses and confirming that there are no obstacles on the flow line of robots are being considered. Alternatively, there are requests such as checking the layout of fixtures on the office floor and checking for forgotten items. Due to such diverse needs, expectations are high for image sensors and sensor systems using image sensors. On the other hand, taking a picture of a person indiscriminately poses a problem in terms of personal information protection such as portrait rights.
Accordingly, it is an object of the present invention to avoid the problem and provide a sensor system, an image sensor, a server device, a sensing method, and a program with further improved availability.
実施形態によれば、センサシステムは、複数の画像センサと、画像センサと通信可能なサーバとを具備する。画像センサは、ビルにおける、それぞれ割り当てられたエリアに設置される。画像センサは、人検知部、撮像部、送信部を備える。人検知部は、エリアにおける人の在/不在を検知する。撮像部は、エリアを撮像して画像データを生成する。送信部は、人の不在が検知された状態で生成された画像データをサーバに送信する。サーバは、受信部、記憶部、画像連結部を備える。受信部は、画像センサからそれぞれ送信された画像データを受信する。記憶部は、受信された画像データを記憶する。画像連結部は、記憶部の画像データに基づいて、隣接するエリアの画像を連結した連結画像を作成する。 According to embodiments, a sensor system includes a plurality of image sensors and a server in communication with the image sensors. The image sensors are installed in their assigned areas in the building. The image sensor includes a human detection section, an imaging section, and a transmission section. The human detector detects the presence/absence of people in the area. The imaging unit images an area to generate image data. The transmission unit transmits image data generated when the absence of a person is detected to the server. The server includes a receiver, a storage, and an image linker. The receiving unit receives the image data respectively transmitted from the image sensors. The storage unit stores the received image data. The image connecting unit creates a connected image by connecting images of adjacent areas based on the image data in the storage unit.
画像センサは、物理センサや赤外線センサよりも多様な情報を取得することができる。通信機能を持つものもあり、IoT(Internet of Things)技術との親和性も高い。さらには、ビッグデータ解析のためのエッジデバイスとしても期待されている。近年の画像センサは、CPU(Central Processing Unit)やメモリを備え、いわばレンズ付きの組み込みコンピュータといえる。高度な画像処理機能も有しており、撮像した画像データを分析して、例えば人間の在・不在、あるいは人数などを計算することができる。 Image sensors can acquire a wider variety of information than physical sensors or infrared sensors. Some have communication functions, and have a high affinity with IoT (Internet of Things) technology. Furthermore, it is also expected to be an edge device for big data analysis. A recent image sensor is equipped with a CPU (Central Processing Unit) and memory, and can be said to be a so-called built-in computer with a lens. It also has advanced image processing functions, and can analyze captured image data to calculate the presence/absence of people or the number of people, for example.
魚眼レンズや広角カメラなどを用いれば、1台の画像センサで撮像可能な領域を拡大できるし、画像の歪みは計算で補正することができる。視野内に、センシング領域と非センシング領域とを分けて設定する機能や、学習機能を備える画像センサも知られている。実施形態に係わる画像センサは、視野内に捕えた映像を撮像して生成した画像データを処理して、例えば人間情報や環境情報を得ることができる。 By using a fisheye lens, a wide-angle camera, or the like, the area that can be captured by a single image sensor can be expanded, and image distortion can be corrected by calculation. An image sensor having a function of separately setting a sensing area and a non-sensing area within a field of view and a learning function is also known. The image sensor according to the embodiment can obtain human information and environment information, for example, by processing image data generated by capturing an image captured within the field of view.
人間情報は、対象空間に存在する人間に関する情報であり、例えばエリア内の人数、人の行動、人の活動量、人の存在または不在を示す在/不在、あるいは、人が歩いているか、または1つの場所に留まっているかを示す歩行/滞留などを挙げることができる。人物に付随する物体(物品)、つまり荷物の有無も人間情報の一例である。環境情報は、制御対象の空間(対象空間)の環境に関する情報であり、その一例として店舗の照度分布、あるいは温度分布などを挙げることができる。 Human information is information about humans existing in the target space, such as the number of people in the area, the behavior of people, the amount of activity of people, presence/absence indicating the presence or absence of people, or whether people are walking or not. Walk/Stay, etc., indicating whether to stay in one place. The presence or absence of an object (goods) associated with a person, that is, a package, is also an example of human information. The environment information is information about the environment of the space to be controlled (target space), and examples thereof include the illuminance distribution or temperature distribution of the store.
人間情報および環境情報は、対象空間ごとに算出することができる。あるいは、対象空間を複数に分割した小領域(エリア)毎に、人間情報や環境情報を算出することもできる。この実施形態では、特に、オフィスビルにおける応用を想定する。 Human information and environmental information can be calculated for each target space. Alternatively, human information and environmental information can be calculated for each small area (area) obtained by dividing the target space. This embodiment envisages an application in an office building in particular.
[構成]
図1は、実施形態で想定されるオフィスビル内部の一例を示す図である。図1に示されるように、照明設備1、空調機器3の吹き出し口、および画像センサ11が、各フロアの例えば天井に配設される。エリアa1が一つの画像センサ11にセンシング対象として割り当てられ、エリアa2が、他のもう一つの画像センサ11にセンシング対象として割り当てられる。図中ハッチングで示すように、異なる画像センサ11の割り当てエリアの一部が重なっていてもよい。
[Constitution]
FIG. 1 is a diagram showing an example of the inside of an office building assumed in an embodiment. As shown in FIG. 1, the
画像センサ11は、エリアを見下し画角で視野内に捉え、視野内の映像を撮影して画像データを生成する。この画像データは画像センサ11において処理され、人間情報、あるいは環境情報などが計算される。すなわち画像センサ11は、対象空間における対象を検知(センシング)して、この対象に係わるセンサデータを算出する。
The
図2は、実施形態に係るセンサシステムの一例を示す図である。センサシステムは、クラウド400のサーバ2と、ビル100に設置される、画像センサ11とを含む。
ユーザの所持するスマートフォンやタブレット200が、無線アクセス回線を介してクラウド400にアクセスすることができる。また、クラウド400は、オフィスデータベース44、メールサーバ500等を備える。オフィスデータベース44は、ビル100に入居するオフィスに係わるデータを登録したデータベースであり、サーバ2からアクセスすることが可能である。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a sensor system according to the embodiment; The sensor system includes
A user's smartphone or
ビル100は、テナントなどが入居する執務室101と、ビルの管理者が在室する管理室102とを備える。執務室101の例えば天井に、複数の画像センサ11がフロア内を見下ろすかたちで配設される。
A
画像センサ11は、視野に捕えたものを撮像して画像データを生成する。画像センサ11の視野には、オフィスの従業員(人)だけでなく、机や席(椅子)、什器などの物品が含まれる。
The
実施形態では、不在検知部10が、執務室101の例えば天井に設置される。不在検知部10は、例えば赤外線センサであり、画像センサ11とは別個に、人の動きや在/不在を検知する。
In the embodiment, the
画像センサ11は、例えば管理室に配置された中継器13に、信号線4を介して接続される。同様に不在検知部10も、信号線4を介して中継器13に接続される。信号線4のプロトコルには、EtherCAT(登録商標)やBACnet(登録商標)、TCP/IP(Transmission Control Protocol / Internet Protocol)、UDP/IPなどを適用できる。
The
中継器13は、ビル内ネットワーク5に接続される。ビル内ネットワーク5の通信プロトコルには、Building Automation and Control Networking protocol(BACnet(登録商標))、DALI(登録商標)、ZigBee(登録商標)、ECHONET Lite(登録商標)等を適用することが可能である。
The
さらに、照明設備1に接続された照明コントローラ7が、ビル内ネットワーク5に接続される。照明コントローラ7は、管理サーバ8からの制御に基づき照明設備1の光量や、オン/オフを制御する。
Furthermore, a
管理サーバ8と、データベース9もビル内ネットワーク5に接続される。管理サーバ8は、不在検知部10、画像センサ11等から取得した各種のセンサデータをもとに、オフィスビル100の照明、空調、安全などを管理する。データベース9は、センサデータベース9aを記憶する。センサデータベース9aは、画像センサ11で生成されたセンサデータを記憶する。なお、図2では、不在検知部10と画像センサ11とを別のセンサとして示しているが、画像センサ11が在不在検知部10を兼ねてもよい。このことは以降の図でも同様である。
ビル内ネットワーク5は、ファイヤウォール6を経由して、例えばインターネット上に形成された専用線ネットワーク300を介してクラウド400に接続される。
A
The
図3は、不在検知部10、画像センサ11、中継器13とクラウド400との通信形態の一例を示す図である。図3において、不在検知部10(10a1~10xn)、画像センサ11(11a1~11xn)、送信部12(12a1~12xn)、および、中継器13(13a1~13xn)は、いずれもノードと称される。ここで、送信部12は、人の不在を検知されたエリアで生成された画像データをサーバ2に送信する。
FIG. 3 is a diagram showing an example of a form of communication between the
図3において、不在検知部10a1により、エリアa1における人の不在が検知されると、画像センサ11a1によりエリアa1の画像データが生成される。生成された画像データは送信部12a1により、中継器13a2経由でクラウド400に送信される。不在検知部10a1で検知された不在情報は、中継器13a1経由でクラウド400に送信される。すなわち、画像センサ11a1~11anで生成された画像データは、送信部12a1~12anにより、中継器13a2経由でクラウド400に送信される。不在検知部10a1~10anで検知された不在情報は、中継器13a1経由でクラウド400に送信される。つまり中継器13a1は、n個の不在検知部10からの情報を中継し、中継器13a2は、n個の画像センサ11からの画像データを中継する。実施形態では、例えば添え字aでまとめられる単位を、1つのグループとする。
In FIG. 3, when the absence detection unit 10a1 detects the absence of a person in the area a1, the image sensor 11a1 generates image data of the area a1. The generated image data is transmitted to the
同様に、x番目のグループにおいて、画像センサ11x1~11xnで生成された画像データは、送信部12x1~12xnにより、中継器13x2経由でクラウド400に送信される。不在検知部10x1~10xnで検知された不在情報は、中継器13x1経由でクラウド400に送信される。
Similarly, in the x-th group, the image data generated by the image sensors 11x1 to 11xn are transmitted to the
図4は、サイトにおけるレイアウトの一例を示す図である。執務室101(図3)の一例としてのサイトは、4つの部屋と、通路とを含む。部屋は、人が出入りすることが可能で、以下では不在検知エリア(エリア)a1~a4と称する。通路もエリアであり、通路エリアeと称する。 FIG. 4 is a diagram showing an example layout of a site. An exemplary site for office 101 (FIG. 3) includes four rooms and a corridor. People can enter and leave the room, which is hereinafter referred to as absence detection areas (areas) a1 to a4. A passage is also an area, and is called a passage area e.
各エリアの例えば天井に、不在検知部10と画像センサ11が設置される。すなわち、各画像センサ11に、空間を複数に分割したエリアがそれぞれ割り当てられる。図4は、図3におけるn=5の場合の実装例を示す。画像センサ11は、画像データを解析して、人の動作情報や在/不在などのセンサデータを生成する。センサデータはエリアごとに生成される。
An
図4において、不在検知部10a1は、エリアa1での人の不在を検知する。不在が検知されると、その情報は中継器13a1を介してクラウド400のサーバ2に送信される。サーバ2からの応答指示信号は、中継器13a2を経由し、送信部12a1を介して画像センサ11a1に伝えられる。あるいは、応答指示信号は、中継器13a1、および不在検知部10a1経由で、画像センサ11a1に伝えられてもよい。
In FIG. 4, the absence detection unit 10a1 detects the absence of people in the area a1. When the absence is detected, the information is transmitted to
サーバ2から応答指示信号を受けた画像センサ11a1は、エリアa1を撮像して画像データを生成する。この画像データは送信部12a1に渡される。送信部12a1は、所定の形式で画像データを圧縮し、圧縮後の画像データを中継器13a2経由でサーバ2に送信する。同様に、エリアa2~エリアa5についても、同様に画像データが生成され、サーバ2に送信される。
The image sensor 11a1 that has received the response instruction signal from the
図5は、画像センサ11の一例を示す機能ブロック図である。画像センサ11は、カメラ部31、メモリ32、プロセッサ33、および通信部34を備える。これらは内部バス35を介して互いに接続される。
FIG. 5 is a functional block diagram showing an example of the
撮像部としてのカメラ部31は、魚眼レンズ31a、絞り機構31b、撮像素子(イメージセンサ)31cおよびレジスタ30を備える。魚眼レンズ31aは、自らの割り当てエリアを視野に捉え、視野内の映像を撮像素子31cに結像する。撮像素子31cは、CMOS(相補型金属酸化膜半導体)に代表されるイメージセンサであり、例えば毎秒30フレームのフレームレートの映像信号を生成する。この映像信号はディジタル符号化されて画像データが生成される。撮像素子31cへの入射光量は絞り機構31bにより調節される。
A
レジスタ30は、カメラ情報30aを記憶する。カメラ情報30aは、例えばオートゲインコントロール機能の状態、ゲインの値、露光時間などの、カメラ部31に関する情報、あるいは画像センサ11それ自体に関する情報である。
The
メモリ32は、SDRAM(Synchronous Dynamic RAM)やEPROM(Erasable Programmable ROM)などの半導体メモリである。メモリ32は、実施形態に係わる各種の機能をプロセッサ33に実行させるためのプログラム32a、カメラ部31により生成された画像データ32b、画像センサを一意に区別するためのセンサID(IDentification)32c、および、辞書データ32dを記憶する。
The
辞書データ32dは、画像データに人を検出するために作成された、いわばテンプレートデータである。例えば『天井から見下ろした人』向けに用意された辞書データ32dを用いてテンプレートマッチング処理を行うことにより、画像データから人が検出される。辞書データは、例えばサポートベクトルマシンやボルツマンマシンなどの、機械学習(Machine-Learning)の枠組みを利用して作成することができる。
The
プロセッサ33は、メモリ32に記憶されたプログラム32aを実行することで、実施形態において説明する各種の機能を実現する。プロセッサ33は、例えばマルチコアCPUを備え、画像処理を高速で実行することについてチューニングされたLSI(Large Scale Integration)である。FPGA(Field Programmable Gate Array)等でプロセッサ15を構成することもできる。MPU(Micro Processing Unit)もプロセッサの一つである。
通信部34は、信号線4に接続可能で、中継器13、管理サーバ8、クラウド400、およびサーバ2とのデータの授受を仲介する。
The
The
ところで、プロセッサ33は、実施形態に係る処理機能として、人検知部33a、送信部33b、およびマスク処理部33cを備える。人検知部33a、送信部33b、およびマスク処理部33cは、例えば、プロセッサ33のレジスタにロードされたプログラム32aに従い、プロセッサ33が演算処理を実行する過程で生成される、プロセスである。
By the way, the
人検知部33aは、画像データ32bを解析して人の位置、属性情報、あるいは滞在時間などを含むセンサデータを生成する。すなわち人検知部33aは、画像データ32bを画像処理して得られた特徴量に基づき、人間情報(人の位置、人の在/不在、人数、人の行動、人の活動量、荷物の有無など)や環境情報(照度分布、温度分布等)を計算する。また、人セル位置、滞在時間、歩行/滞留などのセンシング項目もある。人検知部33aは、さらに、男性、女性、若年、中年、老年などの、より詳しい属性情報をセンシングすることも可能である。
そして、人検知部33aは、エリアにおける人の在/不在を検知する。すなわち、検出対象として人を想定し、視野内に人が検出されなければ「不在」がセンシングされる。
送信部33bは、「不在」が検知された状態で生成された画像データを、サーバ2に送信する。
マスク処理部33cは、人が検知された状態、つまり「在」が検知された状態で生成された画像データに含まれる人に対してマスク処理をして、補正画像データを作成する。必要に応じて、補正画像データもサーバ2に送信される。
The
Then, the
The
The
図6は、サーバ2の一例を示す機能ブロック図である。サーバ2は、CPUやMPU等のプロセッサ21と、ROM(Read Only Memory)22、およびRAM(Random Access Memory)23を備えるコンピュータである。サーバ2は、さらに、ハードディスクドライブ(Hard Disk Drive:HDD)などの記憶部24、光学メディアドライブ25、および、通信部26を備える。
FIG. 6 is a functional block diagram showing an example of the
ROM22は、BIOS(Basic Input Output System)やUEFI(Unified Extensible Firmware Interface)などの基本プログラム、および各種の設定データ等を記憶する。RAM23は、記憶部24からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶する。
The
光学メディアドライブ25は、CD-ROM27などの記録媒体に記録されたディジタルデータを読み取る。サーバ2で実行される各種プログラムは、例えばCD-ROM27に記録されて頒布される。このCD-ROM27に格納されたプログラムは光学メディアドライブ25により読み取られ、記憶部24にインストールされる。
通信部26は、クラウド400経由での、サイト(ビル100)との通信を制御する。また、通信部26は、画像センサ11からそれぞれ送信された画像データを受信する受信部としても機能する。
The optical media drive 25 reads digital data recorded on a recording medium such as a CD-
The
記憶部24は、プロセッサ21により実行されるプログラム24aに加え、画像センサ11から受信した画像データ24b、連結画像24c、不在マップ24d、およびルート情報24eを記憶する。なお連結画像24c、不在マップ24d、およびルート情報24eについては後述する。
In addition to the
ところで、図6においてプロセッサ21は、その機能として画像連結部21a、照明制御部21b、送信要求部21c、物品検知部21d、マップ作成部21e、通知部21f、ルート作成部21g備える。
Incidentally, in FIG. 6, the
画像連結部21aは、隣接するエリアをそれぞれカバーする複数の画像センサ11から取得された画像データを記憶部24から読み出し、各エリアの画像を連結した連結画像を作成する。作成された連結画像は記憶部に記憶される(連結画像24c)。
The
照明制御部21bは、不在を検知されたエリアの照明設備1(図1)を制御して、当該エリアの画像センサ11が画像データを生成するのに必要な光量を、当該画像センサ11に与える。具体的には、照明制御部21bは、照明コントローラ7に直接、あるいは管理サーバ経由で制御信号を与えて、対象エリアの照明設備1の光量、あるいはエリアの照度を制御する。
The
送信要求部21cは、各画像センサ11に、例えば予め作成されたスケジュールのタイミングで、または定期的に、画像データの送信を要求する。画像センサ11は、サーバ2からの要求に応じて画像データを生成し、送信する。このように画像データの生成/送信/受信のタイミングを揃えることで、連結画像を構成する個々の画像の撮影時刻を揃えることができる。また、常に最新の連結画像を作成することができる。
さらに、送信要求部21cは、人が含まれた画像をマスク処理をして生成した補正画像データを送信した画像センサに、人の不在が検知された状態で生成された画像データの再送信を要求する。
The
Further, the
物品検知部21dは、時系列の各画像の差分、または、時系列の連結画像の差分に基づいてに基づいて、物品の在/不在を検知する。
マップ作成部21eは、連結画像を画像処理して、人の不在エリアを示す不在マップを作成する。作成された不在マップは、通知部21fにより所定のユーザに通知される。
The
The
ルート作成部21gは、連結画像を画像処理して、例えば移動ロボット、掃除ロボット、案内ロボット、荷物運びロボットなどの巡回機器の移動ルートを示す、ルート情報を作成する。通知部21fは、このルート情報を巡回機器に宛てて送信し、通知する。次に、上記構成における作用を説明する。
The
[作用]
図7は、実施形態に係わるセンシング方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。図7において、初期設定(管理者入力による判断処理のデフォルト設定を含む)では、管理者による初期設定操作が行われる(ステップS10)。初期設定において、フローチャート中の判断処理ブロックにおけるデフォルト設定も入力可能である。
[Action]
FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure of a sensing method according to the embodiment; In FIG. 7, in the initial setting (including the default setting of determination processing by administrator input), an initial setting operation is performed by the administrator (step S10). In the initial setting, the default setting in the judgment processing block in the flow chart can also be input.
初期設定が終わってシステムが稼働を開始すると、画像センサ11は、自らの対象エリアの在/不在を判定する(ステップS11)。不在であればYesとなり、画像センサ11は、撮像結果により照度制御をするか否かを判断する(ステップS12)。ここでの判定には、時刻、あるいは対象エリアに応じたデフォルト値を設定することが可能である。
When the initial settings are completed and the system starts operating, the
照度を制御しない(ステップS12でNo)であれば、画像センサ11は、対象エリアを撮像して画像データを作成し(ステップS17)、この画像データを中継器13に送信する(ステップS20)。一方、ステップS12で、照度を制御する(Yes)であれば、画像センサ11は、対象エリアを撮像して画像データを作成したのち(ステップS16)、画像の照度を分析し、再撮影が必要か否かを判定する(ステップS18)。
If the illuminance is not controlled (No in step S12), the
ステップS18では、例えば、画像全体の照度が所定値を満足しているか否かに基づき、再撮影の要否を判定することができる。または、同じエリアの過去の撮像結果との画像の差分値が所定の累積値を超えているか否かの判断によってもよい。あるいは、画像に対して物体認識を行い、所定の分解能で物体が認識できているか否かの判断によってもよい。 In step S18, for example, it is possible to determine whether re-imaging is necessary based on whether or not the illuminance of the entire image satisfies a predetermined value. Alternatively, it may be determined whether or not the difference value of the image from the past imaging result of the same area exceeds a predetermined cumulative value. Alternatively, object recognition may be performed on the image, and it may be determined whether or not the object can be recognized with a predetermined resolution.
ステップS18でNoであれば、画像センサ11は、対象エリアに対して照明制御を実施したのち(ステップS19)、処理手順はステップS11に戻る。ステップS18でYesであれば、再撮像は不要で、画像センサ11は画像データを中継器13に送信する(ステップS20)。
If No in step S18, the
次に、サーバ2は、次の画像センサの撮像を実施するか否かを判定し(ステップS21)、Yesであれば、ステップS11に戻って次のエリアの撮影を行う。ステップS21でNoであれば、撮像すべきエリアの撮像がすべて完了したとして処理は終了する。
Next, the
一方、ステップS11で人が滞在している、すなわち在の状態であれば、No判定となり、処理手順はステップS13に移る。このステップでは、サーバ2が、対象エリア(群)に人が居ても撮像を実施するか否かを判定する。つまり、単独の対象エリア、または、例えば中継器13のグループの単位で、人がいる場合の処理が判断される。ここでの挙動(撮影する/しない)の設定は、デフォルト化することが可能である。
On the other hand, if the person is staying in step S11, that is, if it is in the state of presence, the judgment is No, and the processing procedure moves to step S13. In this step, the
ステップS13でNo(撮影しない)であれば、サーバ2は所定時間の経過を待機(T=T+ΔT)したのち、再びステップS11に戻って、次のタイミングでの撮影を開始する。ステップS13でYes(撮影する)であれば、サーバ2は、撮像結果により照度制御をするか否かを判断する(ステップS14)。ここでの判定には、撮像エリア、撮像時刻に応じたデフォルト値を設定することが可能である。
If No (not to shoot) in step S13, the
照度を制御しない(ステップS14でNo)であれば、サーバ2は、画像センサ11を制御して対象エリアを撮像し(ステップS26)、マスク処理を実施する(ステップS24)。マスク処理により、画像データ中に含まれる人の部分がマスクされ、補正画像データが生成される。マスク処理が完了した後、処理手順はステップS20に移る。
If the illuminance is not to be controlled (No in step S14), the
一方、ステップS14で照度を制御する(Yes)であれば、画像センサ11は、対象エリアを撮像して画像データを作成したのち(ステップS22)、画像の照度を分析し、再撮影が必要か否かを判定する(ステップS23)。
On the other hand, if the illuminance is to be controlled in step S14 (Yes), the
ステップS23でNoであれば、サーバ2は、対象エリアに対して照明制御を実施したのち(ステップS25)、処理手順はステップS11に戻る。ステップS23でYesであれば、画像センサ11は、マスク処理を実施(ステップS24)し、人物が写っていない補正画像データを、所属先の中継器13に送信する(ステップS20)。なお、人物がマスク処理の実施(ステップS24)は、サーバ2側で実施することも可能である。
If No in step S23, the
図8は、サーバ2からのリクエストにより画像センサ11での撮像が実施される場合の手順を説明するための図である。画像センサ群、および中継器の設置されたビル100(サイト)において、画像センサ11a1~11a5で検知された不在情報が中継器13a2に通知される。これを受けて中継器13a2は、画像データの取得を各画像センサ11a1~11a5指示する。
FIG. 8 is a diagram for explaining a procedure when imaging is performed by the
取得された画像データは中継器13a2経由でクラウド400に送られ、サーバ2で受信される。仮に、ID:3の画像センサ11a3で取得された画像データに不備があるか、または、マスク処理がされていることをサーバ2が検出すると、サーバ2は、再撮像の指示(撮影リクエスト)をID:3の画像センサ11a3に送信する。これを受けた画像センサ11a3は、再び撮像を行い、画像データをサーバ2に送信する。
The acquired image data is sent to the
なお図8において、画像センサ11が不在検知部10の機能も兼ねているとする。クラウド側では、サーバ2により例えば画像処理、什器検出、レイアウト検出などの機能が提供され、画像センササービスとして、フロアマップ作成サービス、什器レイアウト管理サービス、あるいはロボット移動支援マップサービスなどが提供される。
In FIG. 8, it is assumed that the
図9は、物品と人物を含む画像の一例を示す。図9は、(マスク処理される前の)人物40と、置き忘れの物品50とが同じ画像に検出された例を示す。記憶部24(図6)に記憶された時系列の連結画像24cの差分に基づいて、サーバ2は、物品の在/不在を検知する。例えば、過去の連結画像24cと最新の連結画像24cとで差分画像比較し、画像の時刻スタンプから、直前の利用者の置忘れの物品であることがわかる。
FIG. 9 shows an example of an image containing an article and a person. FIG. 9 shows an example where a person 40 (before being masked) and a misplaced item 50 are detected in the same image. The
図10は、人物をマスク処理して作成された補正画像の一例を示す図である。画像内において、マスク処理41により人物40が見えないようになっている。このように、撮像の結果人物が含まれてしまっている画像データはマスク処理され、補正画像データとしてサーバ2に送信される。
FIG. 10 is a diagram showing an example of a corrected image created by masking a person. In the image, the
図11は、画像センサの設置例を示す図である。例えば、執務エリアおよび廊下の天井に、複数の画像センサが設置される。各画像センサは、不在検知部と一体構成であるとして、画像センサのみの配置を示す。図11に示されるように、実際の設置においては、画像センサのカバーするエリアが、隣接する画像センサのカバーするエリアと重複する。設置計画によっては、ロッカーなどの大きな什器の死角となり、撮像されない場所が生じうる。画像センサの設置時には、対象エリアに死角がないことを確認することが好ましい。また、画像センサからの距離が他に較べてかなり遠い場所では、分解能が不足し、不明瞭となる可能性がある。このため物品の置忘れ、紛失などを良好に検知できるように、画像センサのレイアウト設計を行うことが好ましい。 FIG. 11 is a diagram showing an installation example of an image sensor. For example, multiple image sensors are installed on the ceiling of office areas and corridors. Each image sensor is assumed to be integrated with the absence detection section, and the arrangement of only the image sensor is shown. As shown in FIG. 11, in an actual installation, the area covered by an image sensor overlaps the area covered by an adjacent image sensor. Depending on the installation plan, it may become a blind spot for large fixtures such as lockers and may not be imaged. When installing the image sensor, it is preferable to ensure that there are no blind spots in the target area. Also, the resolution may be poor and obscured at locations that are much further away from the image sensor than elsewhere. Therefore, it is preferable to design the layout of the image sensor so that misplacement, loss, and the like of articles can be detected satisfactorily.
[効果]
以上述べたように、実施形態では、所定エリアを割り当てられた複数の画像センサ11により、各々のエリアを撮像する。その際、所定エリアにおける人の不在を検知する不在検知部10により、人が不在であることを検知した場合に撮像を行い、画像データをサーバ2に送信する。人が写っていない情報をネットワークを経由してサーバに送るため、個人情報保護上のリスクを回避することができる。サーバ2は、収集した複数の画像センサ11からの画像データを記憶部24に保存する。そして、隣接するエリアの画像を記憶部24から読み出し、連結して出力することにより、人が写っていない複数の画像センサによる画像情報を得ることができる。
[effect]
As described above, in the embodiment, each area is imaged by a plurality of
既存の技術では、人が写っていようといまいとお構いなしに、画像データがいわば盲目的にネットワークに送出されてしまうので、肖像権の侵害や、個人情報保護上の課題があった。このリスクのため、テナントを募集するうえで不利益になる恐れもあった。 With existing technology, image data is blindly sent to the network regardless of whether or not a person is in the image. Because of this risk, there was a risk that it would be disadvantageous in recruiting tenants.
また、ビル・施設内に設置された画像センサでの撮像し収集したときに有用な情報は、人間情報だけではない。施設内の什器や備品、物品に関する最新情報も有用である。例えば利用者による物品の置き忘れや、不審物検知、備品などの紛失などの情報、フリーオフィス、シェアオフィスの利用状況といった情報、巡回通路に物が置かれていて掃除ロボットが通行できるかどうかの事前確認情報などである。その一方、人の出入りが多いビル・施設においては、個人情報保護上の懸念なしに画像データを保存することは難しく、通常人のいない夜間は照明も落とされているので撮像に向かないという課題がある。
これに対し実施形態では、取得された画像データを評価して照明制御を行うようにしているので、クリヤな画像データを取得することができる。また、人物を含むデータがネットワークに送出されないので、個人情報保護上の懸念に抵触することなく画像データを収集することもできる。
In addition, human information is not the only useful information captured and collected by image sensors installed in buildings and facilities. Up-to-date information on fixtures, fixtures, and items in the facility is also useful. For example, information such as misplacement of items by users, detection of suspicious items, loss of equipment, information such as the usage status of free offices and shared offices, advance information on whether objects are placed in patrol passages and cleaning robots can pass confirmation information, etc. On the other hand, in buildings and facilities where many people come and go, it is difficult to save image data without worrying about personal information protection. There is
On the other hand, in the embodiment, since the obtained image data is evaluated and lighting control is performed, clear image data can be obtained. In addition, since data including a person is not transmitted to the network, image data can be collected without infringing on personal information protection concerns.
これらのことから実施形態によれば、可用性をさらに高めたセンサシステム、画像センサ、サーバ装置、センシング方法、およびプログラムを提供することができる。 For these reasons, according to the embodiments, it is possible to provide a sensor system, an image sensor, a server device, a sensing method, and a program with further improved availability.
なお、この発明は上記実施の形態に限定されるものではない。 It should be noted that the present invention is not limited to the above embodiments.
例えば、サーバ2で生成された連結画像を経時的に表示する表示装置をシステムに設けても良い。このようにすると、例えばシェアオフィスなどで、施設利用状況の経時変化を知ることができる。
For example, the system may be provided with a display device that displays the connected images generated by the
また、人の不在を検知したエリアで、紫外線照明、オゾン殺菌などの減菌設備を稼働させてもよい。これにより、人に不快な思いをさせることなく滅菌、減菌をおこなうことができる。感染症対策にも有効である。 Also, in an area where the absence of a person is detected, sterilization equipment such as ultraviolet light and ozone sterilization may be operated. As a result, sterilization and sterilization can be performed without making people feel uncomfortable. It is also effective against infectious diseases.
また、一部のエリアに人が滞在している場合でも定期的に撮像し、人の部分にマスク処理をしてサーバ2に送信するようにしてもよい。このようにすれば、1つのグループ内のカバーするエリアで人が完全に不在にならなくても、個人情報保護上のリスクを回避した上で、サーバ2にとにかく画像データをアップできる。必要に応じて、マスク処理をした画像については、後の時刻に撮像し、サーバ2に送信して、画像を差し替えるようにしてもよい。
Also, even if a person is staying in a part of the area, the image may be taken periodically, the person's part may be masked, and the image may be transmitted to the
また、不在が検知された場合、対象となる不在検知エリアの照明制御をして、必要であれば照明の点灯をしたうえで撮像してもよい。物品の検知には、ある程度の照度があるほうがよく、通常撮像画像を確認して照度が足りなければ再撮像するか、登録してある標準撮像結果と比較した上で、照度不足であれば、照明制御をしてもよい。 Further, when the absence is detected, the lighting control of the target absence detection area may be performed, and if necessary, the lighting may be turned on before the image is captured. It is better to have a certain amount of illuminance for object detection. You can control the lighting.
また、照明設備1が、不在エリアでは自動消灯する場合に、画像センサ11のカメラ部31は、不在が検知されてから照明設備1が消灯するまでの間に、エリアを撮像して画像データを生成するようにしてもよい。このようにすることで十分な光量を確保することができる。
Also, when the
また、図2では、管理サーバ8に入出力端子が設けられているが、すべての制御をサーバ2側で行うようにしてもよい。その場合管理室102は、管理者の作業スペースを具備しない物品置き場でもよいことになる。
また、図3において、送信部12が画像センサ11だけに接続されているのは本質的ではない。例えば、画像センサ11で生成された画像データを送信部12で圧縮してクラウド400に送信する場合に、データ圧縮機能を持つ送信部12を用いることが合理的と言える。これに代えて、画像センサ11のプロセッサの能力が十分であれば、画像センサ11に、送信部12の機能を圧縮機能ごと実装することももちろん可能である。
In addition, in FIG. 2, the
Also, in FIG. 3, it is not essential that the transmitter 12 is connected only to the
また、不在検知部10も送信部12に接続し、不在情報をクラウド400に送信させても良い。また、1つのグループに2つの中継器があることも本質的ではなく、一つの中継器にまとめることも可能である。
Also, the
さらに、不在検知部10と画像センサ11が、同一の機器に含まれる機能であってもよい。つまり画像センサ11の画像処理機能により、人の在/不在を検知するようにしても良い。近年ではこの種の画像センサが既に提供されている。
Furthermore, the
また、図4の説明において、画像センサ11はサーバ2からの指示信号に応じて撮像を行う例を説明した。これに限らず、不在を検知した不在検知部10からの指示により画像センサ11が当該エリアを撮像するようにしてもよい。あるいは、中継器13が撮像タイミングを制御してもよい。すなわち、不在検知部10a1~10a5の全てにおいて不在を検知したタイミングで、中継器13a1から、接続先の画像センサ11a1~11a5に撮像指示を出すようにしてもよい。このようにすることで、同じ時刻に、1つのグループ内の撮像時刻を一致させることができる。
Also, in the explanation of FIG. 4, the
実施形態におけるセンサシステムの各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、DVD-ROMなどの可搬媒体、あるいは、コンピュータに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。 All or part of each function of the sensor system in the embodiment may be realized using hardware such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit), PLD (Programmable Logic Device), FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like. The program may be recorded on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium is, for example, a portable medium such as a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, or a DVD-ROM, or a storage device such as a hard disk built into a computer. The program may be transmitted over telecommunications lines.
本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 While embodiments of the invention have been described, the embodiments are provided by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. This novel embodiment can be embodied in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. This embodiment and its modifications are included in the scope and gist of the invention, and are included in the scope of the invention described in the claims and its equivalents.
1…照明設備、2…サーバ、3…空調機器、4…信号線、5…ビル内ネットワーク、6…ファイヤウォール、7…照明コントローラ、8…管理サーバ、9…データベース、9a…センサデータベース、10…不在検知部、11…画像センサ、12…送信部、13…中継器、15…プロセッサ、21…プロセッサ、21a…画像連結部、21b…照明制御部、21c…送信要求部、21d…物品検知部、21e…マップ作成部、21f…通知部、21g…ルート作成部、22…ROM、23…RAM、24…記憶部、24a…プログラム、24b…画像データ、24c…連結画像、24d…不在マップ、24e…ルート情報、25…光学メディアドライブ、26…通信部、30…レジスタ、30a…カメラ情報、31…カメラ部、31a…魚眼レンズ、31b…絞り機構、31c…撮像素子、32…メモリ、32a…プログラム、32b…画像データ、32d…辞書データ、33…プロセッサ、33a…人検知部、33b…送信部、33c…マスク処理部、34…通信部、35…内部バス、40…人物、41…マスク処理、44…オフィスデータベース、50…物品、100…オフィスビル、101…執務室、102…管理室、200…タブレット、300…専用線ネットワーク、400…クラウド、500…メールサーバ。
REFERENCE SIGNS
Claims (18)
前記画像センサと通信可能なサーバとを具備し、
前記画像センサは、
前記エリアにおける人の在/不在を検知する人検知部と、
前記エリアを撮像して画像データを生成する撮像部と、
前記人の不在が検知された状態で生成された画像データを前記サーバに送信する送信部とを備え、
前記サーバは、
前記画像センサからそれぞれ送信された画像データを受信する受信部と、
前記受信された画像データを記憶する記憶部と、
前記記憶部の画像データに基づいて、隣接する前記エリアの画像を連結した連結画像を作成する画像連結部とを備える、センサシステム。 a plurality of image sensors installed in respective assigned areas of a building;
a server capable of communicating with the image sensor;
The image sensor is
a human detection unit that detects presence/absence of a person in the area;
an imaging unit that captures an image of the area and generates image data;
a transmitting unit configured to transmit image data generated when the person's absence is detected to the server;
The server is
a receiving unit that receives image data transmitted from each of the image sensors;
a storage unit that stores the received image data;
and an image connecting unit that creates a connected image by connecting the images of the adjacent areas based on the image data of the storage unit.
前記サーバは、
前記不在が検知された場合に前記照明設備を制御して、前記画像データの生成に必要な光量を前記画像センサに与える照明制御部をさらに備える、請求項1に記載のセンサシステム。 When the building is equipped with lighting equipment,
The server is
2. The sensor system of claim 1, further comprising a lighting controller that controls the lighting fixture to provide the image sensor with the amount of light necessary to generate the image data when the absence is detected.
前記撮像部は、前記不在が検知されてから前記照明設備が消灯するまでの間に前記エリアを撮像する、請求項1に記載のセンサシステム。 When the building is equipped with lighting equipment that automatically turns off in the absence area,
2. The sensor system according to claim 1, wherein said imaging unit images said area after said absence is detected until said lighting equipment is turned off.
前記送信部は、前記サーバからの要求に応じて前記画像データを送信する、請求項1に記載のセンサシステム。 The server further comprises a transmission request unit that requests transmission of image data from the image sensor,
2. The sensor system according to claim 1, wherein said transmission unit transmits said image data in response to a request from said server.
前記連結画像を画像処理して不在マップを作成する画像処理部と、
前記不在マップを所定のユーザに通知する通知部をさらに備える、請求項1に記載のセンサシステム。 The server is
an image processing unit that processes the connected image to create an absence map;
2. The sensor system according to claim 1, further comprising a notification unit that notifies a predetermined user of said absence map.
前記サーバは、前記不在が検知されたエリアにおける前記減菌設備を稼働させる、請求項1に記載のセンサシステム。 If the building is equipped with sterilization equipment,
2. The sensor system of claim 1, wherein the server activates the sterilization equipment in the area where the absence is detected.
前記連結画像を画像処理して、巡回機器の移動ルートを示すルート情報を作成する画像処理部と、
前記ルート情報を前記巡回機器に通知する通知部をさらに備える、請求項1に記載のセンサシステム。 The server is
an image processing unit that performs image processing on the connected image to create route information indicating a movement route of the patrol device;
2. The sensor system according to claim 1, further comprising a notification unit that notifies said patrol device of said route information.
前記人が検知された状態で生成された画像データに含まれる前記人をマスク処理して補正画像データを作成するマスク処理部をさらに備え、
前記送信部は、前記補正画像データを前記サーバに送信する、請求項1に記載のセンサシステム。 The image sensor is
further comprising a mask processing unit that creates corrected image data by masking the person included in the image data generated while the person is detected,
2. The sensor system according to claim 1, wherein said transmission unit transmits said corrected image data to said server.
前記送信部は、前記サーバからの要求に応じて前記画像データを再送信する、請求項12に記載のセンサシステム。 The server further comprises a transmission request unit that requests the image sensor that transmitted the corrected image data to retransmit the image data generated when the absence of the person was detected,
13. The sensor system according to claim 12, wherein said transmission unit retransmits said image data in response to a request from said server.
前記中継器は、前記バッファした画像データを前記サーバからの要求に応じて再送信する、請求項13に記載のセンサシステム。 further comprising a repeater that buffers the image data transmitted from the plurality of image sensors;
14. The sensor system of claim 13, wherein the repeater retransmits the buffered image data upon request from the server.
前記エリアにおける人の在/不在を検知する人検知部と、
前記エリアを撮像して画像データを生成する撮像部と、
前記人の不在が検知された状態で生成された画像データを前記サーバに送信する送信部とを具備する、画像センサ。 In the image sensor of a sensor system comprising a plurality of image sensors installed in respective assigned areas in a building and a server capable of communicating with the image sensors,
a human detection unit that detects presence/absence of a person in the area;
an imaging unit that captures an image of the area and generates image data;
and a transmitting unit configured to transmit image data generated when the person's absence is detected to the server.
前記画像センサからそれぞれ送信された画像データを受信する受信部と、
前記受信された画像データを記憶する記憶部と、
前記記憶部の画像データに基づいて、隣接する前記エリアの画像を連結した連結画像を作成する画像連結部とを具備する、サーバ装置。 In the server of a sensor system comprising a plurality of image sensors installed in respective assigned areas of a building and a server capable of communicating with the image sensors,
a receiving unit that receives image data transmitted from each of the image sensors;
a storage unit that stores the received image data;
and an image connecting unit that creates a connected image by connecting the images of the adjacent areas based on the image data of the storage unit.
前記画像センサが、前記エリアにおける人の在/不在を検知し、
前記画像センサが、前記エリアを撮像して画像データを生成し、
前記画像センサが、前記人の不在が検知された状態で生成された画像データを前記サーバに送信し、
前記サーバが、前記画像センサからそれぞれ送信された画像データを受信し、
前記サーバが、前記受信された画像データを記憶部に記憶し、
前記サーバが、前記記憶部の画像データに基づいて、隣接する前記エリアの画像を連結した連結画像を作成する、センシング方法。 A sensing method for a sensor system comprising a plurality of image sensors installed in respective assigned areas in a building and a server capable of communicating with the image sensors, comprising:
the image sensor detects presence/absence of a person in the area;
the image sensor imaging the area to generate image data;
The image sensor transmits image data generated with the absence of the person detected to the server,
the server receiving image data transmitted from each of the image sensors;
the server stores the received image data in a storage unit;
The sensing method, wherein the server creates a connected image by connecting the images of the adjacent areas based on the image data of the storage unit.
前記画像センサからそれぞれ送信された画像データを受信する受信部として機能させる命令と、
前記受信された画像データを記憶する記憶部として機能させる命令と、
前記記憶部の画像データに基づいて、隣接する前記エリアの画像を連結した連結画像を作成する画像連結部として機能させる命令とを含む、プログラム。 The server of a sensor system comprising a plurality of image sensors installed in each assigned area of a building, and a server capable of communicating with the image sensors,
a command to function as a receiving unit that receives image data transmitted from each of the image sensors;
a command to function as a storage unit that stores the received image data;
and a command functioning as an image linking unit that creates a linked image by linking the images of the adjacent areas based on the image data in the storage unit.
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