JP2022188634A - Guidance information generation apparatus, control method, and program - Google Patents
Guidance information generation apparatus, control method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022188634A JP2022188634A JP2021096837A JP2021096837A JP2022188634A JP 2022188634 A JP2022188634 A JP 2022188634A JP 2021096837 A JP2021096837 A JP 2021096837A JP 2021096837 A JP2021096837 A JP 2021096837A JP 2022188634 A JP2022188634 A JP 2022188634A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- area
- person
- dangerous
- guidance information
- index value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 24
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 16
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 16
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 12
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 claims description 10
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000002255 vaccination Methods 0.000 description 16
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 12
- 230000004044 response Effects 0.000 description 9
- 208000035473 Communicable disease Diseases 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 206010020751 Hypersensitivity Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 208000026935 allergic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000007815 allergy Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000006806 disease prevention Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 229960005486 vaccine Drugs 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B27/00—Alarm systems in which the alarm condition is signalled from a central station to a plurality of substations
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本開示は、人を誘導するための技術に関する。 The present disclosure relates to technology for guiding people.
情報処理を利用して人を誘導する技術が開発されている。例えば特許文献1は、人の数又は密度によって混雑度を算出し、混雑しているエリアから空いているエリアへ誘導を行うシステムを開示している。また、特許文献2は、許容人数を超えたエリアの立ち入りを抑制し、空いているエリアへ誘導する誘導案内を生成するシステムを開示している。 Techniques for guiding people using information processing have been developed. For example, Patent Literature 1 discloses a system that calculates the degree of congestion based on the number or density of people and guides people from a crowded area to an empty area. Further, Patent Literature 2 discloses a system that suppresses entry into an area where the number of people exceeds the allowable number and generates a guide that guides the person to an open area.
特許文献1と2はいずれも、誘導の要否や誘導先を決めるための指標として、混雑度合い以外の指標に言及していない。本発明はこの課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、人の誘導を行う新たな技術を提供することである。 Neither of Patent Literatures 1 and 2 refers to an index other than the degree of congestion as an index for determining whether or not guidance is necessary and the guidance destination. The present invention has been made in view of this problem, and its object is to provide a new technique for guiding people.
本開示の誘導情報生成装置は、複数のエリアそれぞれについて、そのエリアの中にいる各人物の特徴に基づいて、そのエリアの危険度合いを表す危険度指標値を算出する算出部と、各前記エリアについて、そのエリアについて算出された前記危険度指標値に基づいて、そのエリアが危険な状態であるか否かを判定する判定部と、危険な状態であると判定された前記エリアである危険エリアの中にいる人物の数を減らすことに寄与する誘導情報を生成する生成部と、を有する。 The guidance information generating device of the present disclosure includes, for each of a plurality of areas, a calculation unit that calculates a risk index value representing the degree of risk of the area based on the characteristics of each person in the area; a determination unit that determines whether or not the area is in a dangerous state based on the risk index value calculated for the area, and a dangerous area that is the area determined to be in a dangerous state and a generator for generating guidance information that contributes to reducing the number of people in the.
本開示の制御方法は、コンピュータによって実行される。当該制御方法は、複数のエリアそれぞれについて、そのエリアの中にいる各人物の特徴に基づいて、そのエリアの危険度合いを表す危険度指標値を算出する算出ステップと、
各前記エリアについて、そのエリアについて算出された前記危険度指標値に基づいて、そのエリアが危険な状態であるか否かを判定する判定ステップと、
危険な状態であると判定された前記エリアである危険エリアの中にいる人物の数を減らすことに寄与する誘導情報を生成する生成ステップと、を有する。
The control method of the present disclosure is executed by a computer. The control method includes, for each of a plurality of areas, a calculation step of calculating a risk index value representing the degree of risk of the area based on the characteristics of each person in the area;
a determination step of determining, for each of the areas, whether or not the area is in a dangerous state based on the risk index value calculated for the area;
and a generating step of generating guidance information that contributes to reducing the number of persons in the dangerous area, which is the area determined to be in danger.
本開示のプログラムは、本開示の制御方法をコンピュータに実行させる。 A program of the present disclosure causes a computer to execute the control method of the present disclosure.
本開示によれば、人の誘導を行う新たな技術が提供される。 According to the present disclosure, a new technique for guiding people is provided.
以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。また、特に説明しない限り、所定値や閾値などといった予め定められている値は、その値を利用する装置からアクセス可能な記憶部などに予め格納されている。さらに、特に説明しない限り、記憶部は、1つ以上の任意の数の記憶装置で構成される。 Embodiments of the present disclosure are described in detail below with reference to the drawings. In each drawing, the same reference numerals are given to the same or corresponding elements, and redundant description will be omitted as necessary for clarity of description. Further, unless otherwise described, predetermined values such as predetermined values and threshold values are stored in advance in a storage unit or the like that can be accessed from a device that uses the values. Further, unless otherwise specified, the storage unit is composed of one or more arbitrary number of storage devices.
図1は、実施形態1の誘導情報生成装置2000の動作の概要を例示する図である。ここで、図1は、誘導情報生成装置2000の概要の理解を容易にするための図であり、誘導情報生成装置2000の動作は、図1に示したものに限定されない。
FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of the operation of the guidance
誘導情報生成装置2000は、複数のエリア10で構成される監視対象の場所(監視対象場所20)において、人物30の誘導に利用される。例えば監視対象場所20は、展示会場、博物館、又は美術館などといった任意の施設である。なお、監視対象場所20は、屋内にあるエリア10のみで構成されてもよいし、屋外にあるエリア10のみで構成されてもよいし、屋内にあるエリア10と屋外にあるエリア10の双方で構成されてもよい。
The guidance
人物30は監視対象場所20の中にいる人であり、例えば、監視対象場所20の利用者(施設などを訪れている人)である。また、人物30には、監視対象場所20の運営を行うスタッフや、監視対象場所20の警備を行う警備員などがさらに含まれてもよい。なお、図を見やすくするため、図1では、一人の人物にのみ符号30が付されている。
A
誘導情報生成装置2000は、複数のエリア10それぞれについて、そのエリア10の中にいる人物30の特徴に基づいて、そのエリア10が危険な状態であるか否かを判定する。以下、危険な状態であるエリア10のことを危険エリアとも表記し、危険な状態でないエリア10のことを非危険エリアとも表記する。
The guidance
危険な状態としては、様々な状態を扱うことができる。具体的な例としては、「感染症に罹るリスクが高い状態」や「事故が発生するリスクが高い状態」などが挙げられる。人物30の特徴としては、様々な特徴を扱うことができる。具体的な例としては、年齢、障害の有無や種類、生体情報、特定の疾患についての重症化リスクの高さ、又はワクチンの接種の有無などが挙げられる。
Various conditions can be treated as dangerous conditions. Specific examples include "high risk of contracting infectious diseases" and "high risk of accidents". As the features of the
誘導情報生成装置2000は、各エリア10が危険な状態であるか否かの判定の結果に基づいて、誘導情報40を生成する。誘導情報40は、危険エリアの危険度合いを減少させることに寄与する情報である。より具体的には、危険エリアの中にいる人物30の数を減らすことに寄与する情報や、危険エリアの中にいる人物30の数を増やさないことに寄与する情報である。前者の例は、危険エリアから非危険エリアへの移動を促す情報である。後者の例は、非危険エリアから危険エリアへの移動を減らす情報である。
Guidance
<作用効果の一例>
誘導情報生成装置2000によれば、「誘導の対象となる人々の特徴を考慮して各エリア10の危険度合いを算出し、その危険度合いに基づいて人々の誘導を行う」という、人の誘導を実現する新たな技術が提供される。また、誘導の対象となる人々の特徴を考慮して各エリア10の危険度合いが算出されるため、各エリア10が危険な状態であるか否かを精度よく判定することができる。そのため、各エリア10の危険度合いに応じた誘導を適切に行うことができる。
<Example of action and effect>
According to the guidance
例えば監視対象場所20において、流行している感染症の影響を小さく抑えるように、人々を適切に誘導したいとする。例えばこの場合、「重症化リスクの高い人物30がどの程度いるか」や、「ワクチンを接種していない人物30がどの程度いるか」などのように、人物30の特徴を考慮して各エリア10の危険度を把握することで、適切な誘導が可能となる。
For example, in the
以下、本実施形態の誘導情報生成装置2000について、より詳細に説明する。
The guidance
<機能構成の例>
図2は、実施形態1の誘導情報生成装置2000の機能構成を例示するブロック図である。誘導情報生成装置2000は、算出部2020、判定部2040、及び生成部2060を有する。算出部2020は、複数のエリア10それぞれについて、そのエリア10の中にいる各人物30の特徴に基づいて、危険度指標値を算出する。判定部2040は、各エリア10の危険度指標値に基づいて、各エリア10が危険な状態であるか否かを判定する。生成部2060は、上記判定の結果に基づいて誘導情報40を生成する。
<Example of functional configuration>
FIG. 2 is a block diagram illustrating the functional configuration of the guidance
<ハードウエア構成の例>
誘導情報生成装置2000の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア(例:ハードワイヤードされた電子回路など)で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ(例:電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど)で実現されてもよい。以下、誘導情報生成装置2000の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
<Example of hardware configuration>
Each functional configuration unit of the guidance
図3は、誘導情報生成装置2000を実現するコンピュータ500のハードウエア構成を例示するブロック図である。コンピュータ500は、任意のコンピュータである。例えばコンピュータ500は、PC(Personal Computer)やサーバマシンなどといった、据え置き型のコンピュータである。その他にも例えば、コンピュータ500は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータである。コンピュータ500は、誘導情報生成装置2000を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。
FIG. 3 is a block diagram illustrating the hardware configuration of a
例えば、コンピュータ500に対して所定のアプリケーションをインストールすることにより、コンピュータ500で、誘導情報生成装置2000の各機能が実現される。上記アプリケーションは、誘導情報生成装置2000の各機能構成部を実現するためのプログラムで構成される。なお、上記プログラムの取得方法は任意である。例えば、当該プログラムが格納されている記憶媒体(DVD ディスクや USB メモリなど)から、当該プログラムを取得することができる。その他にも例えば、当該プログラムが格納されている記憶装置を管理しているサーバ装置から、当該プログラムをダウンロードすることにより、当該プログラムを取得することができる。
For example, by installing a predetermined application on the
コンピュータ500は、バス502、プロセッサ504、メモリ506、ストレージデバイス508、入出力インタフェース510、及びネットワークインタフェース512を有する。バス502は、プロセッサ504、メモリ506、ストレージデバイス508、入出力インタフェース510、及びネットワークインタフェース512が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ504などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
プロセッサ504は、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、又は FPGA(Field-Programmable Gate Array)などの種々のプロセッサである。メモリ506は、RAM(Random Access Memory)などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス508は、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)、メモリカード、又は ROM(Read Only Memory)などを用いて実現される補助記憶装置である。
The
入出力インタフェース510は、コンピュータ500と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース510には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。
The input/
ネットワークインタフェース512は、コンピュータ500をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、LAN(Local Area Network)であってもよいし、WAN(Wide Area Network)であってもよい。
A
ストレージデバイス508は、誘導情報生成装置2000の各機能構成部を実現するプログラム(前述したアプリケーションを実現するプログラム)を記憶している。プロセッサ504は、このプログラムをメモリ506に読み出して実行することで、誘導情報生成装置2000の各機能構成部を実現する。
The
誘導情報生成装置2000は、1つのコンピュータ500で実現されてもよいし、複数のコンピュータ500で実現されてもよい。後者の場合において、各コンピュータ500の構成は同一である必要はなく、それぞれ異なるものとすることができる。
Guidance
<処理の流れ>
図4は、実施形態1の誘導情報生成装置2000によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。算出部2020は、各エリア10について、そのエリア10の中にいる各人物30の特徴に基づいて、そのエリア10が危険な状態である度合いを表す危険度指標値を算出する(S102)。判定部2040は、各エリア10について、そのエリア10について算出された危険度指標値に基づき、そのエリア10が危険なエリアであるか否かを判定する(S104)。生成部2060は、上記判定の結果に基づいて誘導情報40を生成する(S106)。
<Process flow>
FIG. 4 is a flowchart illustrating the flow of processing executed by the guidance
<危険度指標値の算出:S102>
算出部2020は、各エリア10について危険度指標値を算出する(S102)。以下、危険度指標値の算出方法について具体的に例示する。なお、エリア10から人物30を検出する方法や、その人物30の特徴を特定する方法については、後述する。また、以下の説明において、危険度指標値は、値が大きいほど危険度が高いことを表しているものとする。
<Calculation of risk index value: S102>
The
危険度指標値は、エリア10の中にいる人物30の特徴に基づいて算出される。危険度指標値の算出に利用される人物30の特徴は様々である。例えば人物30の特徴としては、その人物30の年齢、その人物30が持つ障害、又はその人物30の生体情報などを利用することができる。生体情報には、体温、心拍数、又は血中酸素濃度などを利用することができる。その他にも例えば、人物30の特徴としては、特定の疾患に対する重症化リスクの高さや、特定の疾患に対するワクチンの接種の有無などを利用することができる。ここでいう疾患は、例えば、感染症やアレルギーなどのように、周囲の環境に影響を受けやすい疾患である。また、十分な抗体の獲得にワクチンの接種が複数回求められる場合には、ワクチンの接種回数を特徴として利用することもできる。
The risk index value is calculated based on the features of the
上述した種々の特徴に基づいて危険度指標値を算出する方法は様々である。例えば算出部2020は、エリア10について、そのエリア10の中にいる人物30のうち、特徴が所定の条件を満たしている人物30の数を、危険度指標値として算出する。
There are various methods for calculating the risk index value based on the various characteristics described above. For example, the
所定の条件としては、例えば、「年齢がA歳以上である」、「Bという種類の障害を持っている」、「体温が正常な範囲に含まれていない」、「Cという疾患に対する重症化リスクが高い」、又は「Dという感染症に対するワクチンを接種していない」などといった条件である。なお、これらの条件を様々に組み合わせたものを、所定の条件としてもよい。 Predetermined conditions include, for example, "Age is A years old or older", "Has a type of disability B", "Body temperature is not within the normal range", "Severe disease C conditions such as "high risk" or "not vaccinated against infectious disease D". A combination of these conditions may be used as the predetermined condition.
その他にも例えば、算出部2020は、エリア10の中にいる各人物30について、その人物30の特徴に基づくスコアを算出し、各人物30について算出されたスコアの統計値(合計値や平均値など)を、そのエリア10の危険度指標値として算出してもよい。人物30の年齢に基づくスコアは、例えば、その人物30が属する年齢層に応じて算出される。具体的には、年齢の数値範囲を複数の部分範囲に分割し、各部分範囲ごとに予めスコアを定めておく。算出部2020は、人物30の年齢に基づくスコアとして、その人物30の年齢が属する部分範囲に対応づけられているスコアを用いる。例えば、年齢の範囲を、高齢者、子供、及びそれ以外という3つの部分範囲に分割しておく。そして、「高齢者のスコア>子供のスコア>それ以外のスコア」となるようにスコアを定めておく。
In addition, for example, the
障害に基づくスコアは、例えば、障害の種類ごとに予め対応づけられているスコアを利用して特定される。例えば、障害の種類 D1 から D5 に対してそれぞれ、スコア Sd1 から Sd5 を対応づけておく。この場合、障害 D1 を持つ人物30については、障害に基づくスコアは Sd1 である。
Disability-based scores are identified, for example, using pre-associated scores for each type of disability. For example, scores Sd1 to Sd5 are associated with disability types D1 to D5, respectively. In this case, for
生体情報に基づくスコアは、例えば、年齢に基づくスコアと同様に定めることができる。具体的には、生体情報の数値範囲を複数の部分範囲に分割し、各部分範囲ごとにスコアを定めておく。算出部2020は、人物30の生体情報に基づくスコアとして、その人物30の生体情報の値が属する部分範囲に対応づけられているスコアを用いる。ただし、生体情報のスコアは、生体情報の種類ごとに定めておく。
A score based on biometric information can be determined in the same manner as an age-based score, for example. Specifically, the numerical range of biometric information is divided into a plurality of partial ranges, and a score is determined for each partial range. As the score based on the biometric information of the
生体情報の数値範囲は、例えば、正常な範囲と異常な範囲という2つの範囲に分類することができる。ただし、正常な範囲や異常な範囲がさらに細かく分割されていてもよい。異常な範囲を複数に分割する場合、異常さがより高い範囲ほど、よりスコアが高くなるようにする。同様に正常な範囲を複数に分割する場合、正常さがより高い範囲ほど、よりスコアが小さくなるようにする。 The numerical range of biometric information can be classified into two ranges, for example, a normal range and an abnormal range. However, the normal range and the abnormal range may be further subdivided. When an abnormal range is divided into multiple areas, the more abnormal the range, the higher the score. Similarly, when dividing the normal range into a plurality of sections, the higher the normal range, the smaller the score.
ワクチン接種の有無については、例えば、ワクチン接種有りの場合と無しの場合のそれぞれについて、スコアを割り当てておく。ただし、ワクチン接種有りの場合のスコアは、ワクチン接種無しの場合よりも小さくする(例えば、ゼロとする)。 For vaccination status, for example, a score is assigned to each case of vaccination and non-vaccination. However, the score for the case of vaccination should be lower than the score for the case of no vaccination (eg, zero).
なお、十分な抗体の獲得にワクチンの接種が複数回求められている感染症等を扱う場合には、ワクチンの接種回数に応じたスコアが定められていてもよい。この場合、ワクチンの接収回数が少ないほど、より高いスコアを割り当てておく。例えば、十分な抗体の獲得に2回のワクチン接種が求められる場合、ワクチン接種無し、ワクチン接種1回、ワクチン接種2回の順に、高いスコアが割り当てられる。 When dealing with an infectious disease or the like that requires multiple vaccinations to acquire sufficient antibodies, a score may be determined according to the number of vaccinations. In this case, the lower the number of vaccinations received, the higher the score assigned. For example, if 2 vaccinations are required to obtain sufficient antibodies, no vaccination, 1 vaccination, 2 vaccinations are assigned the highest scores in that order.
疾患に対する重症化リスクの高さに基づくスコアは、例えば、重症化リスクが高い場合と高くない場合のそれぞれについて、スコアを割り当てておく。また、重症化リスクの高さについて複数のレベルを設定しておき、重症化リスクがより高いランクにより高いスコアを割り当てておいてもよい。 Scores based on the high risk of aggravation of the disease are assigned, for example, to high and low aggravation risks. Moreover, a plurality of levels may be set for the severity of the risk of aggravation, and a higher score may be assigned to a rank with a higher risk of aggravation.
なお、疾患に対する重症化リスクの高さは、その他の特徴に基づいて予測することが可能であると考えられる。例えば、年齢が高いほど重症化リスクが高かったり、ワクチンを接種していないと重症化リスクが高かったりすることが考えられる。そこで例えば、年齢などといった種々の特徴から重症化リスクを予測する予測式を定めておき、各人物30のスコアとして、この予測式に対して年齢などの特徴を入力した結果得られる値(すなわち、重症化リスクの高さを表す値)が利用されてもよい。
In addition, it is considered possible to predict the high risk of aggravation of the disease based on other characteristics. For example, it is conceivable that the higher the age, the higher the risk of aggravation, or that the risk of aggravation is higher if the vaccine is not administered. Therefore, for example, a prediction formula for predicting the risk of aggravation from various characteristics such as age is defined, and the score of each
<<エリア10の広さに基づく重み付け>>
算出部2020は、上述した種々の方法で算出した危険度指標値について、エリア10の広さに基づく重み付けを行ってもよい。この際、エリア10の広さが広いほど、危険度指標値が小さくなるようにすることが好適である。
<<Weighting Based on Size of
The
例えば算出部2020は、上述した方法で算出した危険度指標値をそのまま利用するのではなく、その値をエリア10の広さで割った値を、危険度指標値として利用する。なお、所定の条件を満たす人物30の数をエリア10の広さで割った値は、所定の条件を満たす人物30の密度とも言うことができる。すなわち、危険度指標値として、所定の条件を満たす人物30の密度を利用することができる。
For example, the
<<環境の考慮>>
エリア10の危険度には、エリア10の環境に関する特徴(以下、環境特徴)がさらに考慮されてもよい。エリア10の環境特徴としては、例えば、換気の良さを利用することができる。例えば感染症予防の観点からは、換気が悪いエリア10ほど、危険度が高いと考えられる。また、感染症だけに限らず、換気が悪い場所ほど、健康面からは好ましくないと考えられる。
<<Environmental Considerations>>
The risk level of the
そこで例えば、換気という環境特徴に関するスコアを、換気の良さが低いほどスコアが高くなるように定める。換気の良さに関する各エリア10のスコアは、例えば、そのエリア10の換気設備の充実度合いなどに基づいて、予め定めておく。
Therefore, for example, the score relating to the environmental feature of ventilation is determined such that the lower the goodness of ventilation, the higher the score. The score of each
その他にも例えば、エリア10の環境特徴としては、エリア10の空気中に含まれている特定の物質(例えば CO2)の濃度を利用することができる。具体的な例としては、物質の濃度について複数の数値範囲を定めておき、その数値範囲ごとにスコアを定めておく。例えば特定の物質を CO2 とする場合、CO2 濃度が高いほど健康面からは好ましくないと考えられる。そこで、CO2 濃度がより高い数値範囲ほど、より高いスコアを定めておく。
In addition, for example, as an environmental characteristic of the
算出部2020は、各エリア10について、特定の物質の濃度を特定し、特定した濃度が属する数値範囲に対応するスコアを、特定の物質の濃度に関するスコアとして利用する。なお、空気中に存在する特定の物質の濃度は、その物質の濃度を測定するためのセンサを利用して特定することができる。そのため各エリア10には、測定したい物質に対応したセンサを予め設けておく。
The
算出部2020は、環境特徴に基づいて算出されたスコアをさらに利用して、危険度指標値を算出する。例えば算出部2020は、エリア10の中にいる人物30の特徴に基づいて算出されたスコアと、そのエリア10の環境特徴に基づいて算出されたスコアとについて、単純和や重み付き和を算出し、算出された値を危険度指標値として利用する。
The
<<エリア10の中にいる人物30を検出する方法>>
危険度指標値を算出するために、算出部2020は、エリア10の中にいる人物30を検出する。以下、エリア10の中にいる人物30を検出する方法について、具体的な方法をいくつか例示する。
<<Method for Detecting
To calculate the risk index value, the
<<<カメラを利用する方法>>>
例えば算出部2020は、カメラによって生成された画像(以下、撮像画像)を利用して、エリア10の中にいる人物30を検出する。例えばカメラは、エリア10を俯瞰するように設けられる。この場合、算出部2020は、そのカメラから得られる撮像画像を用いて、エリア10の中にいる人物30を検出する。
<<<How to use the camera>>>
For example, the
その他にも例えば、カメラは、エリア10の出入り口を通過する人物30を撮像するように設けられてもよい。この場合、算出部2020は、撮像画像を解析することにより、エリア10に入る人物30及びエリア10から出る人物30をそれぞれ検出する。そして、算出部2020は、エリア10の中にいった後、エリア10から出ていない人物30を、エリア10の中にいる人物30として検出する。
Alternatively, for example, a camera may be provided to capture an image of the
ここで、エリア10の中に入る人物30とエリア10から出る人物30とを同定するためには、撮像画像から検出される人物30を識別する必要がある。また、後述するように、撮像画像から検出された人物30を、事前に登録されている人物と照合するためにも、人物30の識別が必要になる。撮像画像から検出される人物30を識別する方法には、顔の特徴量を利用する方法などのように、種々の既存の技術を利用することができる。
Here, in order to identify the
<<<端末間の通信を利用する方法>>>
例えば算出部2020は、エリア10の中に設けられている通信端末と、各人物30が所持する通信端末との間で行われる通信に基づいて、エリア10の中にいる人物30を検出する。以下、エリア10に設けられている通信端末をエリア端末と表記し、人物30が所持している通信端末をユーザ端末と表記する。
<<<How to use communication between terminals>>>
For example, the
エリア端末としては、無線通信が可能な任意のコンピュータを利用することができる。人物30が所持する通信端末としては、携帯端末やウェアラブル端末(時計型デバイスや眼鏡型デバイス)などを利用することができる。
Any computer capable of wireless communication can be used as an area terminal. As the communication terminal possessed by the
通信端末間の通信を利用した人物30の検出は、例えば以下のように行うことができる。まず、エリア端末は、そのエリア端末が設けられているエリア10の識別情報を含むリクエストメッセージを、無線通信で送信する。このリクエストメッセージは、Bluetooth(登録商標)のアドバタイズパケットなどのように、任意の端末が受信できるようにすることが好ましい。
Detection of the
ユーザ端末は、上記リクエストメッセージを受信したら、リクエストメッセージに含まれているエリア10の識別情報と、そのユーザ端末の識別情報とを含むレスポンスメッセージを送信する。レスポンスメッセージは、エリア端末へ送信されてもよいし、ユーザ端末からのメッセージを収集するサーバ装置(例えば誘導情報生成装置2000)へ送信されてもよい。
Upon receiving the request message, the user terminal transmits a response message including the identification information of the
レスポンスメッセージは、エリア10の識別情報とユーザ端末の識別情報とのペアを含む。また、ユーザ端末の識別情報は、人物30を特定するための識別情報として利用することができる。そのため、レスポンスメッセージを用いて、エリア10の中にいる人物30を特定することができる。
The response message includes a pair of
ここで、ユーザ端末には、エリア端末からメッセージを受信した際に上記の動作を行うアプリケーションを予めインストールしておく。ユーザ端末から送信するメッセージの宛先は、このアプリケーションに予め設定されていてもよいし、エリア端末から送信されるメッセージに示されていてもよい。 Here, an application that performs the above operation when receiving a message from an area terminal is installed in the user terminal in advance. The destination of the message sent from the user terminal may be preset in this application, or may be indicated in the message sent from the area terminal.
<<各人物30の特徴の把握>>
算出部2020は、エリア10の中にいる各人物30について、危険度指標値の算出に必要な特徴を把握する。以下、その方法を具体的にいくつか例示する。
<<Grasping the characteristics of each
The
例えば前述した端末間の通信が行われる場合、レスポンスメッセージの中に、ユーザ端末の所持者の特徴を示す情報(以下、特徴情報)を含めるようにする。この場合、レスポンスメッセージは、エリア10の識別情報、ユーザ端末の識別情報、及びユーザ端末の所持者の特徴情報を含む。そのため、算出部2020は、レスポンスメッセージの内容から、エリア10の中にいる人物30の特徴を把握することができる。
For example, when communication between terminals as described above is performed, information indicating the characteristics of the possessor of the user terminal (hereinafter referred to as characteristic information) is included in the response message. In this case, the response message includes identification information of the
その他にも例えば、各人物30の特徴は、その人物30の識別情報と対応づけて、予め記憶部に格納されていてもよい。この場合、算出部2020は、エリア10の中にいる各人物30について、その人物30の識別情報に対応づけられている特徴を、上記記憶部から取得する。人物30の識別情報には、例えば、その人物30が所持する通信端末の識別情報や、撮像画像から得られるその人物30の外観の特徴(顔の特徴量など)を利用することができる。
In addition, for example, the characteristics of each
その他にも例えば、各人物30の特徴は、エリア10に設けられている種々のセンサを利用して動的に特定されてもよい。例えば、視覚的な情報から推定可能な特徴については、エリア10の中にいる人物30の検出に利用される撮像画像を利用して特定することができる。視覚的な情報から推定可能な特徴としては、例えば、年齢や各種の障害の有無などが挙げられる。また、生体情報は、その生体情報についての情報を得ることができるセンサを利用することができる。例えば、体温は温度センサを利用して特定することができる。
In addition, for example, the characteristics of each
<危険なエリアであるか否かの判定:S104>
判定部2040は、各エリア10について、そのエリア10について算出された危険度指標値を用いて、そのエリア10が危険エリアであるか否かを判定する(S104)。例えば判定部2040は、エリア10の危険度指標値が所定の閾値以上である場合に、そのエリア10が危険な状態である(危険エリアである)と判定する。一方、判定部2040は、エリア10の危険度指標値が閾値未満である場合に、そのエリア10が危険な状態でない(非危険エリアである)と判定する。
<Determination of whether the area is dangerous: S104>
The
ここで、危険な状態として、危険な度合いが異なる複数のランクが定められていてもよい。この場合、危険度指標値の閾値を複数定めておく。そして、判定部2040は、これらの閾値を用いて、エリア10の危険度のランクを特定する。
Here, a plurality of ranks with different degrees of danger may be defined as dangerous states. In this case, a plurality of thresholds for risk index values are determined. Then, the
例えば、危険度が高い順に、ランク1から3という3つのランクを設けておく。さらに、T1>T2>T3 を満たす3つの閾値が定められているとする。この場合、判定部2040は、エリア10の危険度閾値が T1 以上であれば、エリア10がランク1の危険エリアであると判定する。また、判定部2040は、エリア10の危険度閾値が T1 未満かつ T2 以上であれば、エリア10がランク2の危険エリアであると判定する。また、判定部2040は、エリア10の危険度閾値が T2 未満かつ T3 以上であれば、エリア10がランク3の危険エリアであると判定する。そして、判定部2040は、エリア10の危険度閾値が T3 未満であれば、エリア10が非危険エリアであると判定する。
For example, three ranks from rank 1 to rank 3 are provided in descending order of risk. Furthermore, it is assumed that three thresholds satisfying T1>T2>T3 are defined. In this case, the
<誘導情報40の生成:S106>
生成部2060は、エリア10が危険な状態であるか否かの判定の結果に基づいて、誘導情報40を生成する(S106)。誘導情報40は、危険エリアの危険度合いを低くすることに寄与する情報である。
<Generation of Guidance Information 40: S106>
The
ここで、生成部2060は、種々のハードウエアを利用して、誘導情報40を出力させる。誘導情報40の出力方法は様々である。例えば、各エリア10に、デジタルサイネージなどのように、情報を表示することができるディスプレイ装置を1つ以上設けておく。この場合、生成部2060は、エリア10に設けられているディスプレイ装置に、誘導情報40の内容を表示させる。
Here, the
その他にも例えば、各エリア10に、音声で情報を出力することができるスピーカーを1つ以上設けておく。この場合、生成部2060は、エリア10に設けられているスピーカーから、誘導情報40の内容を表す音声を出力させる。
In addition, for example, each
その他にも例えば、誘導情報40は、各人物30が所持する通信端末に対して送信されてもよい。この場合、当該通信端末のディスプレイ装置やスピーカから、誘導情報40が出力されるようにする。例えば前述したように、各人物30が所持する通信端末に、リクエストメッセージを処理するアプリケーションがインストールされているとする。この場合、当該アプリケーションに、受信した誘導情報40を出力する機能をさらに設けておく。なお、当該アプリケーションは、誘導情報40を受信したことに応じてその誘導情報40を出力してもよいし、誘導情報40を受信した後、所定の操作が行われたことに応じて誘導情報40を出力してもよい。
Alternatively, for example, the
以下、誘導情報40の具体的な内容について例示する。
Specific contents of the
例えば誘導情報40は、特定の危険エリアを認識可能な情報である。この場合、例えば生成部2060は、各危険エリアについて、その危険エリアの中にいる人物30が認識可能な態様で、そのエリア10が危険エリアであることを示す誘導情報40が出力されるようにする。具体的な例としては、生成部2060は、危険エリアであることを表す誘導情報40を、その危険エリアに設けられているディスプレイ装置やスピーカーから出力させたり、その危険エリアの中にいる人物30の通信端末に送信したりする。危険エリアの中にいる人物30に危険エリアの中にいることを認識させることによれば、危険エリアから他のエリア10への移動を促すことができる。
For example, the
ここで、或るエリア10が危険エリアであることを認識可能な誘導情報40としては、例えば、危険エリアであることを表す任意のメッセージや、他のエリア10への移動を促すメッセージを利用することができる。その他にも例えば、或るエリア10が危険エリアであることを認識可能な誘導情報40としては、危険エリアであることが色や模様で表現された画像を利用することができる。例えば、危険エリアであることを赤色の画像で表し、非危険エリアであることを青色の画像で表すとする。この場合、生成部2060は、危険エリアの中にいる人物30が認識可能な態様で、赤色の画像を表す誘導情報40が出力されるようにする。
Here, as
ここで、非危険エリアにおいて、そのエリア10が非危険エリアであることを表す誘導情報40がさらに出力されてもよい。例えば、全てのエリア10それぞれにおいて、そのエリア10が危険エリアであるか否かを認識可能な誘導情報40が出力されるようにする。例えば生成部2060は、危険エリアであるエリア10では、そのエリア10の中にいる人物30に認識可能な態様で、そのエリア10が危険エリアであることを表す誘導情報40を出力させる。一方、生成部2060は、非危険エリアであるエリア10では、そのエリア10の中にいる人物30に認識可能な態様で、そのエリア10が非危険エリアであることを表す誘導情報40を出力させる。
Here, in a non-dangerous area,
その他にも例えば、生成部2060は、全ての危険エリアを把握可能な誘導情報40を生成してもよい。例えばこのような誘導情報40は、危険エリアの名称などのリストである。
In addition, for example, the
その他にも例えば、誘導情報40は、各エリア10が危険エリアであるか否かを識別可能な情報であってもよい。例えばこのような誘導情報40は、エリア10の名称等と、そのエリア10が危険エリアであるか否かを表す情報とを対応づけた情報などである。その他にも例えば、危険エリアと非危険エリアが識別可能となっている監視対象場所20の地図を、誘導情報40として利用してもよい。危険エリアと非危険エリアが識別可能な地図としては、危険エリアと非危険エリアのいずれか一方のみが強調表示されている地図や、危険エリアと非危険エリアに対して互いに異なる色や模様が付されている地図などを利用することができる。
In addition, for example, the
全ての危険エリアを把握可能な誘導情報40や、各エリア10が危険エリアであるか否かを把握可能な誘導情報40は、危険エリアの中にいるか否かにかかわらず、任意の人物30が認識可能な態様で出力されてよい。例えばこの誘導情報40は、全てのエリア10それぞれに設けられているディスプレイ装置やスピーカに出力されたり、全ての人物30それぞれの通信端末に送信される。
前述したように、危険エリアの中にいる人物30に危険エリアの中にいることを認識させることによれば、危険エリアから非危険エリアへの移動を促すことができる。また、非危険エリアの中にいる人物30に危険エリアを認識させることによれば、非危険エリアから危険エリアへの移動を減らすことができる。
As described above, by making the
誘導情報40は、エリア10が危険エリアであるか否かを認識可能な情報には限定されない。例えば誘導情報40は、非危険エリアであるエリア10の特徴などをアピールすることにより、非危険エリアへの移動を推奨する情報であってもよい。以下、移動先として推奨されるエリア10のことを、推奨エリアと表記する。特定のエリア10への移動を推奨する情報としては、例えば、そのエリア10で行われているイベントの案内、そのエリア10で提供されている商品やサービスの宣伝、又はそのエリア10へ行くことで得られる特典の案内などが挙げられる。
非危険エリアが複数存在する場合、生成部2060は、それら複数の非危険エリア全てを推奨エリアとして扱ってもよいし、それら複数の非危険エリアのうちの一部(複数でもよい)を推奨エリアとして選択してもよい。複数の非危険エリアを推奨エリアとする場合、例えば生成部2060は、これら複数の非危険エリアそれぞれへ人物30を誘導する情報(これら複数の非危険エリアそれぞれの特徴をアピールする情報)を、誘導情報40として生成する。
When a plurality of non-dangerous areas exist, the
複数の非危険エリアの中から推奨エリアを選択する方法は様々である。例えば生成部2060は、複数の非危険エリアの中からランダムに推奨エリアを選択する。
There are various ways to select a recommended area from multiple non-hazardous areas. For example, the
その他にも例えば、生成部2060は、各非危険エリアの危険度指標値に基づいて、推奨エリアを選択する。人物30を或るエリア10へ誘導する場合、そのエリア10の危険度が小さいことが好ましいと言える。そこで例えば、生成部2060は、危険度指標値が最小である非危険エリアを推奨エリアとして選択する。
In addition, for example, the
推奨エリアは、危険エリアからの距離を考慮して決定されてもよい。例えば、推奨エリアを決めるために、危険度指標値が十分に小さいことを表す第2閾値を定めておく。まず生成部2060は、危険度指標値が第2閾値以下であるエリア10を特定する。ここで複数のエリア10が特定された場合、生成部2060は、特定したエリア10のうち、危険エリアに最も近いエリア10を、推奨エリアとして選択する。
The recommended area may be determined by considering the distance from the dangerous area. For example, in order to determine the recommended area, a second threshold value indicating that the risk index value is sufficiently small is defined. First, the
その他にも例えば、危険度指標値と危険エリアからの距離とに基づいて推奨度を算出するための評価式を予め定めておいてもよい。この場合、生成部2060は、その評価式を用いて、各非危険エリアについて推奨度を算出する。そして例えば、生成部2060は、推奨度が最も高い非危険エリアを、推奨エリアとして選択する。
In addition, for example, an evaluation formula for calculating the degree of recommendation based on the risk index value and the distance from the dangerous area may be determined in advance. In this case, the
ここで、複数の非危険エリアが推奨エリアとして選択されてもよい。例えば、推奨エリアとしてN個の非危険エリアが選択されるとする。この場合、生成部2060は、危険度指標値が小さい順にN個の非危険エリアを選択したり、前述した推奨度が大きい順に N 個の非危険エリアを選択したりする。
Here, multiple non-dangerous areas may be selected as recommended areas. For example, assume that N non-dangerous areas are selected as recommended areas. In this case, the
<<危険エリアと非危険エリアの対応付け>>
危険エリアと非危険エリアがいずれも複数ある場合、例えば生成部2060は、危険エリアごとに、推奨エリアとする非危険エリアを決定することで、危険エリアと非危険エリアとの対応付けを行ってもよい。すなわち、危険エリアに対して対応づけられた非危険エリアが、その危険エリアについての推奨エリアとして扱われる。この場合、生成部2060は、各危険エリアについて、対応づけられた非危険エリアへの移動を推奨する誘導情報40を生成する。
<<Association of dangerous areas and non-hazardous areas>>
If there are a plurality of both dangerous areas and non-dangerous areas, for example, the
例えば、危険エリアX1について決定された推奨エリアが非危険エリアY1であり、危険エリアX2について決定された推奨エリアが非危険エリアY2であるとする。この場合、生成部2060は、危険エリアX1の中にいる人物30が認識可能な態様で、非危険エリアY1への移動を推奨する誘導情報40を出力させる。例えば当該誘導情報40は、危険エリアX1に設けられているディスプレイ装置に表示される。また、生成部2060は、危険エリアX2の中にいる人物30が認識可能な態様で、非危険エリアY2への移動を推奨する誘導情報40を出力させる。
For example, the recommended area determined for the dangerous area X1 is the non-dangerous area Y1, and the recommended area determined for the dangerous area X2 is the non-dangerous area Y2. In this case, the
危険エリアと非危険エリアとを対応づける方法は様々である。例えば生成部2060は、危険度がより高い危険エリアを、危険度がより低い非危険エリアと対応づける。より具体的な例としては、生成部2060は、危険エリアを危険度指標値の降順でソートし、非危険エリアを危険度指標値の昇順でソートする。そして、生成部2060は、同一順位の危険エリアと非危険エリアとを互いに対応づける。
There are various methods of associating dangerous areas with non-dangerous areas. For example, the
その他にも例えば、生成部2060は、危険度指標値が大きい危険エリアから順に選択し、以下の処理を行ってもよい。まず生成部2060は、前述した評価式を用いて、選択した危険エリアについて、各非危険エリアの推奨度を算出する。生成部2060は、推奨度が最大である非危険エリアを、その危険エリアに対応づける。以降に選択される危険エリアについては、ここで選択された非危険エリアが選択肢から除外される。このようにすることで、危険度が高い危険エリアから優先して、非危険エリアとの対応付けを適切に行うことができる。
In addition, for example, the
<<複数の誘導情報40を出力するタイミング>>
危険エリアと非危険エリアとの対応付けが複数存在する場合、各危険エリアで同時に誘導情報40の出力を行うと、短い時間に多くの人流が発生してしまう恐れがある。そこで例えば、生成部2060は、誘導情報40を出力するタイミングを危険エリアごとに変えてもよい。
<<Timing for outputting a plurality of pieces of
When there are a plurality of associations between dangerous areas and non-dangerous areas, if the
例えば生成部2060は、危険度指標値が大きい危険エリアから順に、タイミングをずらしながら、誘導情報40の出力を行う。或る危険エリアにおいて誘導情報40の出力が開始された時点と、その次の危険エリアで誘導情報40の出力が開始される時点との間の時間長は、所定の長さであってもよいし、動的に決定されてもよい。後者の場合、例えば誘導情報生成装置2000は、誘導情報40が出力された危険エリアについて、危険度指標値の算出を繰り返し行うことで、危険度指標値の変化を監視する。そして、誘導情報生成装置2000は、危険度指標値が所定の値以下となった場合や、危険度指標値の減少が所定の割合に達した場合(例えば、危険度指標値が20%減少した場合など)に、次の危険エリアについて誘導情報40の出力を開始する。
For example, the
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 Although the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
なお、上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された1又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群(又はソフトウェアコード)を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory(RAM)、read-only memory(ROM)、フラッシュメモリ、solid-state drive(SSD)又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc(DVD)、Blu-ray(登録商標)ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。 It should be noted that, in the above examples, the program includes instructions (or software code) that, when read into the computer, cause the computer to perform one or more of the functions described in the embodiments. The program may be stored in a non-transitory computer-readable medium or tangible storage medium. By way of example, and not limitation, computer readable media or tangible storage media may include random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drives (SSD) or other memory technology, CDs -ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disc storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disc storage or other magnetic storage device. The program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or communication medium. By way of example, and not limitation, transitory computer readable media or communication media include electrical, optical, acoustic, or other forms of propagated signals.
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
複数のエリアそれぞれについて、そのエリアの中にいる各人物の特徴に基づいて、そのエリアの危険度合いを表す危険度指標値を算出する算出部と、
各前記エリアについて、そのエリアについて算出された前記危険度指標値に基づいて、そのエリアが危険な状態であるか否かを判定する判定部と、
危険な状態であると判定された前記エリアである危険エリアの中にいる人物の数を減らすことに寄与する誘導情報を生成する生成部と、を有する誘導情報生成装置。
(付記2)
前記算出部は、前記エリアの中にいる人物の特徴として、その人物の年齢、その人物が持つ障害、その人物の生体情報、その人物が疾患に対して持つ重症化リスクの高さ、その人物が疾患に対するワクチンを接種しているか否か、及びその人物が接種したワクチンの回数のいずれか一つ以上を利用する、付記1に記載の誘導情報生成装置。
(付記3)
前記算出部は、前記エリアの中にいる人物のうち、特徴が所定の条件を満たす人物の数又は密度を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記1又は2に記載の誘導情報生成装置。
(付記4)
前記算出部は、前記エリアの中にいる各人物について、その人物の特徴に基づくスコアを算出し、各人物について算出された前記スコアの統計値を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記1又は2に記載の誘導情報生成装置。
(付記5)
前記算出部は、前記エリアの中にいる各人物の特徴に基づいて算出されたスコアと、そのエリアの環境の特徴に基づいて算出されたスコアとの統計値を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記4に記載の誘導情報生成装置。
(付記6)
前記算出部は、前記エリアの環境の特徴として、そのエリアの換気の良さ、及びそのエリアの空気中に含まれる特定の物質の濃度のいずれか一つ以上を利用する、付記5に記載の誘導情報生成装置。
(付記7)
前記生成部は、
前記危険エリアと、危険な状態でない前記エリアである非危険エリアとの対応付けを行い、
各前記危険エリアについて、その危険エリアに対応づけられた前記非危険エリアへの移動を促す誘導情報を生成する、付記1から6いずれか一項に記載の誘導情報生成装置。
(付記8)
前記生成部は、前記危険度指標値がより大きい前記危険エリアと、前記危険度指標値がより小さい前記非危険エリアとを対応づける、付記7に記載の誘導情報生成装置。
(付記9)
前記生成部は、
特定の前記危険エリアを認識可能な誘導情報を生成し、
その誘導情報を前記特定の危険エリアの中にいる各人物が認識可能な態様で出力させる、付記1から6いずれか一項に記載の誘導情報生成装置。
(付記10)
前記生成部は、各前記エリアが前記危険エリアであるか否かを識別可能な誘導情報、又は、全ての前記危険エリアを把握可能な情報を生成する、付記1から6いずれか一項に記載の誘導情報生成装置。
(付記11)
前記算出部は、
前記エリアの中にいる人物を撮像するカメラによって生成された撮像画像を解析することで、各人物の特徴を特定するか、又は、
各人物が所持する通信端末から送信された、その人物の特徴を示す情報を取得することで、各人物の特徴を特定する、付記1から10いずれか一項に記載の誘導情報生成装置。
(付記12)
前記判定部は、前記エリアの前記危険度指標値が閾値以上である場合に、そのエリアが危険な状態であると判定する、付記1から11いずれか一項に記載の誘導情報生成装置。
(付記13)
コンピュータによって実行される制御方法であって、
複数のエリアそれぞれについて、そのエリアの中にいる各人物の特徴に基づいて、そのエリアの危険度合いを表す危険度指標値を算出する算出ステップと、
各前記エリアについて、そのエリアについて算出された前記危険度指標値に基づいて、そのエリアが危険な状態であるか否かを判定する判定ステップと、
危険な状態であると判定された前記エリアである危険エリアの中にいる人物の数を減らすことに寄与する誘導情報を生成する生成ステップと、を有する制御方法。
(付記14)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの中にいる人物の特徴として、その人物の年齢、その人物が持つ障害、その人物の生体情報、その人物が疾患に対して持つ重症化リスクの高さ、その人物が疾患に対するワクチンを接種しているか否か、及びその人物が接種したワクチンの回数のいずれか一つ以上を利用する、付記13に記載の制御方法。
(付記15)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの中にいる人物のうち、特徴が所定の条件を満たす人物の数又は密度を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記13又は14に記載の制御方法。
(付記16)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの中にいる各人物について、その人物の特徴に基づくスコアを算出し、各人物について算出された前記スコアの統計値を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記13又は14に記載の制御方法。
(付記17)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの中にいる各人物の特徴に基づいて算出されたスコアと、そのエリアの環境の特徴に基づいて算出されたスコアとの統計値を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記16に記載の制御方法。
(付記18)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの環境の特徴として、そのエリアの換気の良さ、及びそのエリアの空気中に含まれる特定の物質の濃度のいずれか一つ以上を利用する、付記17に記載の制御方法。
(付記19)
前記生成ステップにおいて、
前記危険エリアと、危険な状態でない前記エリアである非危険エリアとの対応付けを行い、
各前記危険エリアについて、その危険エリアに対応づけられた前記非危険エリアへの移動を促す誘導情報を生成する、付記13から18いずれか一項に記載の制御方法。
(付記20)
前記生成ステップにおいて、前記危険度指標値がより大きい前記危険エリアと、前記危険度指標値がより小さい前記非危険エリアとを対応づける、付記19に記載の制御方法。
(付記21)
前記生成ステップにおいて、
特定の前記危険エリアを認識可能な誘導情報を生成し、
その誘導情報を前記特定の危険エリアの中にいる各人物が認識可能な態様で出力させる、付記13から18いずれか一項に記載の制御方法。
(付記22)
前記生成ステップにおいて、各前記エリアが前記危険エリアであるか否かを識別可能な誘導情報、又は、全ての前記危険エリアを把握可能な情報を生成する、付記13から18いずれか一項に記載の制御方法。
(付記23)
前記算出ステップにおいて、
前記エリアの中にいる人物を撮像するカメラによって生成された撮像画像を解析することで、各人物の特徴を特定するか、又は、
各人物が所持する通信端末から送信された、その人物の特徴を示す情報を取得することで、各人物の特徴を特定する、付記13から22いずれか一項に記載の制御方法。
(付記24)
前記判定ステップにおいて、前記エリアの前記危険度指標値が閾値以上である場合に、そのエリアが危険な状態であると判定する、付記13から23いずれか一項に記載の制御方法。
(付記25)
コンピュータに、
複数のエリアそれぞれについて、そのエリアの中にいる各人物の特徴に基づいて、そのエリアの危険度合いを表す危険度指標値を算出する算出ステップと、
各前記エリアについて、そのエリアについて算出された前記危険度指標値に基づいて、そのエリアが危険な状態であるか否かを判定する判定ステップと、
危険な状態であると判定された前記エリアである危険エリアの中にいる人物の数を減らすことに寄与する誘導情報を生成する生成ステップと、を実行させるプログラム。
(付記26)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの中にいる人物の特徴として、その人物の年齢、その人物が持つ障害、その人物の生体情報、その人物が疾患に対して持つ重症化リスクの高さ、その人物が疾患に対するワクチンを接種しているか否か、及びその人物が接種したワクチンの回数のいずれか一つ以上を利用する、付記25に記載のプログラム。
(付記27)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの中にいる人物のうち、特徴が所定の条件を満たす人物の数又は密度を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記25又は26に記載のプログラム。
(付記28)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの中にいる各人物について、その人物の特徴に基づくスコアを算出し、各人物について算出された前記スコアの統計値を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記25又は26に記載のプログラム。
(付記29)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの中にいる各人物の特徴に基づいて算出されたスコアと、そのエリアの環境の特徴に基づいて算出されたスコアとの統計値を用いて、前記危険度指標値を算出する、付記28に記載のプログラム。
(付記30)
前記算出ステップにおいて、前記エリアの環境の特徴として、そのエリアの換気の良さ、及びそのエリアの空気中に含まれる特定の物質の濃度のいずれか一つ以上を利用する、付記29に記載のプログラム。
(付記31)
前記生成ステップにおいて、
前記危険エリアと、危険な状態でない前記エリアである非危険エリアとの対応付けを行い、
各前記危険エリアについて、その危険エリアに対応づけられた前記非危険エリアへの移動を促す誘導情報を生成する、付記25から30いずれか一項に記載のプログラム。
(付記32)
前記生成ステップにおいて、前記危険度指標値がより大きい前記危険エリアと、前記危険度指標値がより小さい前記非危険エリアとを対応づける、付記31に記載のプログラム。
(付記33)
前記生成ステップにおいて、
特定の前記危険エリアを認識可能な誘導情報を生成し、
その誘導情報を前記特定の危険エリアの中にいる各人物が認識可能な態様で出力させる、付記25から30いずれか一項に記載のプログラム。
(付記34)
前記生成ステップにおいて、各前記エリアが前記危険エリアであるか否かを識別可能な誘導情報、又は、全ての前記危険エリアを把握可能な情報を生成する、付記25から30いずれか一項に記載のプログラム。
(付記35)
前記算出ステップにおいて、
前記エリアの中にいる人物を撮像するカメラによって生成された撮像画像を解析することで、各人物の特徴を特定するか、又は、
各人物が所持する通信端末から送信された、その人物の特徴を示す情報を取得することで、各人物の特徴を特定する、付記25から34いずれか一項に記載のプログラム。
(付記36)
前記判定ステップにおいて、前記エリアの前記危険度指標値が閾値以上である場合に、そのエリアが危険な状態であると判定する、付記25から35いずれか一項に記載のプログラム。
Some or all of the above-described embodiments can also be described in the following supplementary remarks, but are not limited to the following.
(Appendix 1)
a calculation unit that calculates, for each of a plurality of areas, a risk index value representing the degree of risk of that area based on the characteristics of each person in that area;
a determination unit that determines whether each area is in a dangerous state based on the risk index value calculated for the area;
A guidance information generating device, comprising: a generator that generates guidance information that contributes to reducing the number of people in the dangerous area, which is the area determined to be in a dangerous state.
(Appendix 2)
The calculation unit calculates, as features of a person in the area, age of the person, disability of the person, biometric information of the person, high risk of aggravation of the disease of the person, 2. The guidance information generating device according to claim 1, which utilizes one or more of whether the person is vaccinated against a disease and the number of times the person has been vaccinated.
(Appendix 3)
3. Guidance information generation according to appendix 1 or 2, wherein the calculation unit calculates the risk index value using the number or density of persons whose features satisfy a predetermined condition among persons in the area. Device.
(Appendix 4)
The calculation unit calculates a score based on the characteristics of each person in the area, and calculates the risk index value using the statistical value of the score calculated for each person. The guidance information generating device according to appendix 1 or 2.
(Appendix 5)
The calculation unit calculates the risk index value using statistical values of a score calculated based on the characteristics of each person in the area and a score calculated based on the characteristics of the environment of the area. The guidance information generating device according to appendix 4, which calculates
(Appendix 6)
The guidance according to appendix 5, wherein the calculation unit uses one or more of the good ventilation of the area and the concentration of a specific substance contained in the air of the area as the characteristics of the environment of the area. Information generator.
(Appendix 7)
The generating unit
associating the dangerous area with a non-dangerous area, which is the area that is not in a dangerous state;
7. The guidance information generation device according to any one of appendices 1 to 6, wherein, for each of the dangerous areas, guidance information that prompts movement to the non-dangerous area associated with the dangerous area is generated.
(Appendix 8)
8. The guidance information generating device according to appendix 7, wherein the generating unit associates the dangerous area with a higher risk index value with the non-dangerous area with a lower risk index value.
(Appendix 9)
The generating unit
generating guidance information capable of recognizing the specific dangerous area;
7. The guidance information generation device according to any one of appendices 1 to 6, wherein the guidance information is output in a manner recognizable by each person in the specific dangerous area.
(Appendix 10)
7. The generating unit according to any one of appendices 1 to 6, wherein the generation unit generates guidance information with which it is possible to identify whether or not each of the areas is the dangerous area, or information with which all the dangerous areas can be grasped. guidance information generator.
(Appendix 11)
The calculation unit
identifying characteristics of each person by analyzing captured images generated by a camera that captures the person in the area; or
11. The guidance information generating device according to any one of appendices 1 to 10, wherein the feature of each person is specified by acquiring information indicating the feature of the person, which is transmitted from a communication terminal possessed by each person.
(Appendix 12)
12. The guidance information generating device according to any one of additional notes 1 to 11, wherein the determination unit determines that the area is in a dangerous state when the risk index value of the area is equal to or greater than a threshold.
(Appendix 13)
A control method implemented by a computer, comprising:
a calculation step of calculating, for each of a plurality of areas, a risk index value representing the degree of risk of that area based on the characteristics of each person in that area;
a determination step of determining, for each of the areas, whether or not the area is in a dangerous state based on the risk index value calculated for the area;
and a generating step of generating guidance information that contributes to reducing the number of persons in the dangerous area, which is the area determined to be in a dangerous state.
(Appendix 14)
In the calculation step, the features of a person in the area include age of the person, disability of the person, biometric information of the person, high risk of aggravation of the disease of the person, and the person. 14. A method of control according to clause 13, utilizing any one or more of whether the person is vaccinated against the disease and the number of times the person has been vaccinated.
(Appendix 15)
15. The control method according to appendix 13 or 14, wherein, in the calculating step, the risk index value is calculated using the number or density of persons whose features satisfy a predetermined condition among persons in the area.
(Appendix 16)
In the calculating step, for each person in the area, a score based on the characteristics of the person is calculated, and the risk index value is calculated using the statistical value of the score calculated for each person; 15. The control method according to appendix 13 or 14.
(Appendix 17)
In the calculating step, the risk index value is calculated using a statistical value of a score calculated based on the characteristics of each person in the area and a score calculated based on the characteristics of the environment of the area. 17. The control method according to appendix 16, wherein
(Appendix 18)
18. The control according to appendix 17, wherein in the calculating step, one or more of the good ventilation of the area and the concentration of a specific substance contained in the air of the area are used as the characteristics of the environment of the area. Method.
(Appendix 19)
In the generating step,
associating the dangerous area with a non-dangerous area, which is the area that is not in a dangerous state;
19. The control method according to any one of appendices 13 to 18, wherein, for each of the dangerous areas, guidance information is generated to prompt movement to the non-dangerous area associated with the dangerous area.
(Appendix 20)
20. The control method according to appendix 19, wherein in the generating step, the dangerous area with a higher risk index value is associated with the non-dangerous area with a lower risk index value.
(Appendix 21)
In the generating step,
generating guidance information capable of recognizing the specific dangerous area;
19. The control method according to any one of appendices 13 to 18, wherein the guidance information is output in a manner recognizable by each person in the specific dangerous area.
(Appendix 22)
19. The method according to any one of appendices 13 to 18, wherein in the generating step, guidance information capable of identifying whether each of the areas is the dangerous area or information capable of grasping all the dangerous areas is generated. control method.
(Appendix 23)
In the calculating step,
identifying characteristics of each person by analyzing captured images generated by a camera that captures the person in the area; or
23. The control method according to any one of appendices 13 to 22, wherein the characteristics of each person are specified by acquiring information indicating the characteristics of the person transmitted from a communication terminal possessed by each person.
(Appendix 24)
24. The control method according to any one of appendices 13 to 23, wherein in the determining step, if the risk index value of the area is equal to or greater than a threshold, the area is determined to be in a dangerous state.
(Appendix 25)
to the computer,
a calculation step of calculating, for each of a plurality of areas, a risk index value representing the degree of risk of that area based on the characteristics of each person in that area;
a determination step of determining, for each of the areas, whether or not the area is in a dangerous state based on the risk index value calculated for the area;
and a generation step of generating guidance information that contributes to reducing the number of people in the dangerous area, which is the area determined to be in a dangerous state.
(Appendix 26)
In the calculation step, the features of a person in the area include age of the person, disability of the person, biometric information of the person, high risk of aggravation of the disease of the person, and the person. 26. The program of Clause 25, utilizing any one or more of whether the person is vaccinated against the disease and the number of times the person has been vaccinated.
(Appendix 27)
27. The program according to appendix 25 or 26, wherein, in the calculating step, the risk index value is calculated using the number or density of persons whose features satisfy a predetermined condition among persons in the area.
(Appendix 28)
In the calculating step, for each person in the area, a score based on the characteristics of the person is calculated, and the risk index value is calculated using the statistical value of the score calculated for each person; 27. The program according to appendix 25 or 26.
(Appendix 29)
In the calculating step, the risk index value is calculated using a statistical value of a score calculated based on the characteristics of each person in the area and a score calculated based on the characteristics of the environment of the area. 29. The program according to Appendix 28, which calculates
(Appendix 30)
29. The program according to appendix 29, wherein in the calculating step, as the characteristics of the environment of the area, one or more of the goodness of ventilation of the area and the concentration of a specific substance contained in the air of the area is used. .
(Appendix 31)
In the generating step,
associating the dangerous area with a non-dangerous area, which is the area that is not in a dangerous state;
31. The program according to any one of appendices 25 to 30, wherein, for each of the dangerous areas, guidance information that prompts movement to the non-dangerous area associated with the dangerous area is generated.
(Appendix 32)
32. The program according to appendix 31, wherein in the generating step, the dangerous area having a higher risk index value and the non-dangerous area having a lower risk index value are associated with each other.
(Appendix 33)
In the generating step,
generating guidance information capable of recognizing the specific dangerous area;
31. The program according to any one of appendices 25 to 30, wherein the guidance information is output in a manner recognizable by each person in the specific dangerous area.
(Appendix 34)
31. The method according to any one of Appendices 25 to 30, wherein in the generating step, guidance information capable of identifying whether each of the areas is the dangerous area or information capable of grasping all the dangerous areas is generated. program.
(Appendix 35)
In the calculating step,
identifying characteristics of each person by analyzing captured images generated by a camera that captures the person in the area; or
35. The program according to any one of appendices 25 to 34, wherein the feature of each person is specified by acquiring information indicating the feature of the person transmitted from a communication terminal possessed by each person.
(Appendix 36)
36. The program according to any one of appendices 25 to 35, wherein in the determination step, if the risk index value of the area is equal to or greater than a threshold, the area is determined to be in a dangerous state.
10 エリア
20 監視対象場所
30 人物
40 誘導情報
500 コンピュータ
502 バス
504 プロセッサ
506 メモリ
508 ストレージデバイス
510 入出力インタフェース
512 ネットワークインタフェース
2000 誘導情報生成装置
2020 算出部
2040 判定部
2060 生成部
10
Claims (14)
各前記エリアについて、そのエリアについて算出された前記危険度指標値に基づいて、そのエリアが危険な状態であるか否かを判定する判定部と、
危険な状態であると判定された前記エリアである危険エリアの中にいる人物の数を減らすことに寄与する誘導情報を生成する生成部と、を有する誘導情報生成装置。 a calculation unit that calculates, for each of a plurality of areas, a risk index value representing the degree of risk of that area based on the characteristics of each person in that area;
a determination unit that determines whether each area is in a dangerous state based on the risk index value calculated for the area;
A guidance information generating device, comprising: a generator that generates guidance information that contributes to reducing the number of people in the dangerous area, which is the area determined to be in a dangerous state.
前記危険エリアと、危険な状態でない前記エリアである非危険エリアとの対応付けを行い、
各前記危険エリアについて、その危険エリアに対応づけられた前記非危険エリアへの移動を促す誘導情報を生成する、請求項1から6いずれか一項に記載の誘導情報生成装置。 The generating unit
associating the dangerous area with a non-dangerous area, which is the area that is not in a dangerous state;
7. The guidance information generating device according to any one of claims 1 to 6, which generates, for each of said dangerous areas, guidance information for prompting movement to said non-dangerous area associated with said dangerous area.
特定の前記危険エリアを認識可能な誘導情報を生成し、
その誘導情報を前記特定の危険エリアの中にいる各人物が認識可能な態様で出力させる、請求項1から6いずれか一項に記載の誘導情報生成装置。 The generating unit
generating guidance information capable of recognizing the specific dangerous area;
7. The guidance information generation device according to any one of claims 1 to 6, wherein the guidance information is output in a manner recognizable by each person in the specific dangerous area.
前記エリアの中にいる人物を撮像するカメラによって生成された撮像画像を解析することで、各人物の特徴を特定するか、又は、
各人物が所持する通信端末から送信された、その人物の特徴を示す情報を取得することで、各人物の特徴を特定する、請求項1から10いずれか一項に記載の誘導情報生成装置。 The calculation unit
identifying characteristics of each person by analyzing captured images generated by a camera that captures the person in the area; or
The guidance information generating device according to any one of claims 1 to 10, wherein the feature of each person is specified by acquiring information indicating the feature of the person transmitted from a communication terminal possessed by each person.
複数のエリアそれぞれについて、そのエリアの中にいる各人物の特徴に基づいて、そのエリアの危険度合いを表す危険度指標値を算出する算出ステップと、
各前記エリアについて、そのエリアについて算出された前記危険度指標値に基づいて、そのエリアが危険な状態であるか否かを判定する判定ステップと、
危険な状態であると判定された前記エリアである危険エリアの中にいる人物の数を減らすことに寄与する誘導情報を生成する生成ステップと、を有する制御方法。 A control method implemented by a computer, comprising:
a calculation step of calculating, for each of a plurality of areas, a risk index value representing the degree of risk of that area based on the characteristics of each person in that area;
a determination step of determining, for each of the areas, whether or not the area is in a dangerous state based on the risk index value calculated for the area;
and a generating step of generating guidance information that contributes to reducing the number of persons in the dangerous area, which is the area determined to be in a dangerous state.
複数のエリアそれぞれについて、そのエリアの中にいる各人物の特徴に基づいて、そのエリアの危険度合いを表す危険度指標値を算出する算出ステップと、
各前記エリアについて、そのエリアについて算出された前記危険度指標値に基づいて、そのエリアが危険な状態であるか否かを判定する判定ステップと、
危険な状態であると判定された前記エリアである危険エリアの中にいる人物の数を減らすことに寄与する誘導情報を生成する生成ステップと、を実行させるプログラム。 to the computer,
a calculation step of calculating, for each of a plurality of areas, a risk index value representing the degree of risk of that area based on the characteristics of each person in that area;
a determination step of determining, for each of the areas, whether or not the area is in a dangerous state based on the risk index value calculated for the area;
and a generation step of generating guidance information that contributes to reducing the number of people in the dangerous area, which is the area determined to be in a dangerous state.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021096837A JP2022188634A (en) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | Guidance information generation apparatus, control method, and program |
PCT/JP2022/022024 WO2022259902A1 (en) | 2021-06-09 | 2022-05-31 | Guidance information generation device, control method, and non-transitory computer-readable medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021096837A JP2022188634A (en) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | Guidance information generation apparatus, control method, and program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022188634A true JP2022188634A (en) | 2022-12-21 |
Family
ID=84424925
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021096837A Pending JP2022188634A (en) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | Guidance information generation apparatus, control method, and program |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2022188634A (en) |
WO (1) | WO2022259902A1 (en) |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6107278B2 (en) * | 2013-03-22 | 2017-04-05 | 日本電気株式会社 | Infection risk area identification system, infection risk area identification method, and program |
WO2019239813A1 (en) * | 2018-06-14 | 2019-12-19 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Information processing method, information processing program, and information processing system |
JP7422308B2 (en) * | 2018-08-08 | 2024-01-26 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Information provision method, server, voice recognition device, and information provision program |
-
2021
- 2021-06-09 JP JP2021096837A patent/JP2022188634A/en active Pending
-
2022
- 2022-05-31 WO PCT/JP2022/022024 patent/WO2022259902A1/en unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2022259902A1 (en) | 2022-12-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104750768B (en) | Method and system for identification, monitoring and ranking event from social media | |
CN105593680B (en) | Cooperation Electronic Nose management in personal device | |
JP2012194808A (en) | Infection notification method and infection notification device | |
KR102005049B1 (en) | Apparatus and method for providing safety management service based on context aware | |
JP2015002477A (en) | Information processing apparatus, information processing system, and information processing method | |
WO2017022306A1 (en) | Information processing system and information processing method | |
JP5143780B2 (en) | Monitoring device and monitoring method | |
KR20140125259A (en) | Apparatus and method for providing healthcare service based on context aware | |
WO2022259902A1 (en) | Guidance information generation device, control method, and non-transitory computer-readable medium | |
JP2019053381A (en) | Image processing device, information processing device, method, and program | |
JP2018160138A (en) | Browsing status grasping apparatus | |
US9786147B2 (en) | Event processing device, event processing method, and event processing program | |
JP6992799B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and programs | |
JP7047945B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and programs | |
WO2023002532A1 (en) | Infection risk assessment system, non-transitory computer readable medium, and infection risk assessment method | |
WO2022059223A1 (en) | Video analyzing system and video analyzing method | |
JP2015095695A (en) | Information processor, information processing system, program, and information processing method | |
JP7009021B2 (en) | Abnormal person prediction system, abnormal person prediction method, and program | |
WO2021095153A1 (en) | Driver anomaly response system, driver anomaly response method, and program | |
CN112799306A (en) | Intelligent household control system | |
KR20090129271A (en) | System and method for user identification using foot charateristic information | |
WO2023286152A1 (en) | Detection device, detection method, and non-transitory computer-readable medium | |
JP2016157384A (en) | Congestion estimation apparatus and congestion estimation method | |
CN112386249A (en) | Fall detection method and device, equipment and storage medium | |
KR102613957B1 (en) | System of peventing suicide using virtulal detection line in image |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221007 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231212 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240209 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240514 |