JP2023508756A - 熱データを使用した人間の場所、軌道、および挙動の監視 - Google Patents

Abstract

本システムは、環境内の生物の活動を特定、追跡、および／または分析するように構成される。本システムは、個人的バイオメトリックデータの入力を要求しない。本センサシステムは、赤外線（ＩＲ）エネルギーを環境内で移動する生物から検出し、ＩＲエネルギーのＩＲエネルギーデータに基づいて、生物の温度を決定し、温度を、シーケンシャルピクセルを有する、グリッド上に投影し、シーケンシャルピクセル内の温度の連続変化を決定し、シーケンシャルピクセル内の温度の連続変化に基づいて、生物の軌道を決定する。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、その開示が、あらゆる目的のために、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０２０年３月６日に出願され、「Ｍｕｌｔｉ－ｗｉｒｅｌｅｓｓ－ｓｅｎｓｏｒｓｙｓｔｅｍ， ｄｅｖｉｃｅ， ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｈｕｍａｎ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｂｅｈａｖｉｏｒ」と題された、米国第６２／９８６，４４２号の優先権を主張する、２０２１年２月１８日に出願され、「Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｈｕｍａｎ Ｌｏｃａｔｉｏｎ， Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ａｎｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｕｓｉｎｇ Ｔｈｅｒｍａｌ Ｄａｔａ」と題された、米国第１７／１７８，７８４号の優先権および利益を主張する。

本開示は、概して、環境内で人間の活動を特定、追跡、および分析することに関する。

いくつかの事業体は、店舗に進入し、そこから退出する、人々の数をカウントするが、そのような情報は、店舗内のそれらの人々のアクションを分析するために非常に限定される。事業体は、その店舗内での顧客の移動、軌道、および活動をより深く理解することに非常に関心があり得る。例えば、ある事業体は、店舗内の特定の通路におけるある展示が、より多くの顧客をその通路に誘引しているかどうかを把握することに関心があり得る。さらに、ある事業体は、通路＃４を通り、また、通路＃５も通った顧客の数と、通路＃４を通り、通路＃５を素通りし、代わりに、隣の通路＃６を通った顧客の数とを把握することに関心があり得る。そのようなデータは、事業体が、その運営を最適化し、その利益を最大限にすることに役立ち得る。

事業体はまた、その店舗内の来店客数パターンを時間に関連してより完全に理解することに関心があり得る。ある事業体が、その独自のリソースをより良好に配分し、協働する第三者とのその事業関係を最適化することに役立てるために、ある事業体は、１日全体を通した最繁忙時間の間、１週のうちの最繁忙日の間、特定の月の間、および／または特定の年の間の来店客数パターンを理解することを所望し得る。さらに、リアルタイムで、異常挙動を認識し、および／または事故を検出することに役立てるために、ある事業体は、来店客数および占有率レベルの空間および／または時間的パターンについてのさらなる情報を有することを所望し得る。

さらに、居住者の健康状態を分析し、居住者が、独立して生活することを認定されているかどうかを決定するために、高齢者向けケア付き住宅提供者は、多くの場合、賃借人の空間および時間的移動データを取得することを所望する。例えば、提供者は、常時、賃借人の屋内場所に基づいて、賃借人の移動速度を分析し、賃借人の移動に基づいて、消費される総カロリーを計算する、および／または賃借人の体温を監視することを所望し得る。

センサシステムは、赤外線（ＩＲ）エネルギーを環境内で移動する生物から検出し、ＩＲエネルギーのＩＲエネルギーデータに基づいて、生物の温度を決定し、温度を、シーケンシャルピクセルを有する、グリッド上に投影し、シーケンシャルピクセル内の温度の連続変化を決定し、シーケンシャルピクセル内の温度の連続変化に基づいて、生物の軌道を決定する。

複数のセンサは、サーモパイルセンサ、無線センサ、および／またはメッシュネットワークであってもよい。複数のセンサは、一意の数字と関連付けられ、センサノードの構造化されたネットワークを形成してもよい。本システムは、センサノードの構造化されたネットワークと建築設計図を相互参照するステップを含んでもよく、複数のセンサはそれぞれ、一意の数字と関連付けられ、センサノードの構造化されたネットワークを形成する。本システムは、複数のセンサのそれぞれの少なくともサブセットに関するセンサプロファイルを作成してもよい。本システムは、複数の生物の重複温度を回避するための較正プロセスを実装してもよい。本システムは、環境の温度を補償することによって、グリッド上に投影された生物の温度を調節してもよい。センサシステムは、センサノード、ゲートウェイ、クラウドコンピューティングモジュール、データベース、およびユーザインターフェースを備えてもよい。本システムは、センサと製品に関する製品名をタグ付けしてもよく、製品は、センサの場内に位置する。本システムは、外れ値をＩＲエネルギーデータから除去してもよい。

本システムは、シーケンシャルピクセル内の温度の連続変化に基づいて、環境の占有率を決定してもよい。本システムは、環境内の生物の温度を監視してもよい。本システムは、シーケンシャルピクセル内の温度の連続変化に基づいて、生物の移動速度を決定してもよい。本システムは、シーケンシャルピクセル内の温度の連続変化に基づいて、生物によって消費されるカロリーを決定してもよい。

シーケンシャルピクセル内の温度の連続変化を決定するステップは、センサによって受信されたＩＲエネルギーの未加工熱データを圧縮し、圧縮された熱データを作成するステップと、圧縮された熱データを解凍し、解凍された熱データを作成するステップと、検出データを解凍された熱データから作成するステップと、検出データを処理し、後処理された検出データを作成するステップと、時系列検出結果データを後処理された検出データから作成するステップと、コンテキスト分析アルゴリズムを時系列検出結果データに適用し、分析結果を作成するステップと、ＡＰＩサービスを分析結果に適用し、時系列検出結果データの可視化を取得するステップとを含んでもよい。本システムはまた、エッジ圧縮またはエッジ算出のうちの少なくとも１つをＩＲエネルギーデータに実施してもよい。

本開示の主題は、特に、本明細書の結論部分において指摘され、別々に請求される。しかしながら、本開示のより完全な理解は、同様の番号が同様の要素を示す、図面に関連して検討されるとき、発明を実施するための形態および請求項を参照することによって最良に取得され得る。

図１Ａは、種々の実施形態による、全体的システムの一部である、センサノードの主要なコンポーネントの例示的概略図である。

図１Ｂは、種々の実施形態による、全体的システムの一部である、ゲートウェイおよびマイクロプロセッサの例示的概略図である。

図２は、種々の実施形態による、例示的データフロー図である。

図３は、種々の実施形態による、例示的システムアーキテクチャである。

図４Ａおよび４Ｂは、種々の実施形態による、例示的ユーザインターフェースである。 図４Ａおよび４Ｂは、種々の実施形態による、例示的ユーザインターフェースである。

図５は、種々の実施形態による、例示的建物レイアウトである。

図６は、種々の実施形態による、あるセンサノードおよびセンサノード毎のカバレッジの面積を示す、例示的建物レイアウトである。

図７は、種々の実施形態による、ユーザがセンサノードに正常にログインした後の、物理的空間内のセンサノードの検出に対するアプリケーションの応答を示す、例示的ユーザインターフェースである。

図８Ａおよび８Ｂは、種々の実施形態による、ユーザが、アプリケーションに、その物理的空間の表現に対する補完的視覚的情報として作用し得る、任意の具体的ファイルをアップロードするようにプロンプトする、例示的ユーザインターフェースである。 図８Ａおよび８Ｂは、種々の実施形態による、ユーザが、アプリケーションに、その物理的空間の表現に対する補完的視覚的情報として作用し得る、任意の具体的ファイルをアップロードするようにプロンプトする、例示的ユーザインターフェースである。

図９は、種々の実施形態による、ユーザがその均等空間内の各センサノードのコンテキスト情報を理解するように、名称とタグ付けされ得る、空間内に位置するあるセンサノードを示す、例示的ユーザインターフェースである。

図１０は、種々の実施形態による、センサノードを設定および較正する能力を示す、例示的ユーザインターフェースである。

詳細な説明
種々の実施形態では、本システムは、環境内の生物の活動を特定、追跡、および／または分析するように構成される。本システムは、個人的バイオメトリックデータの入力を要求しない。本開示は、人間の活動について議論し得るが、本開示は、例えば、動物または任意の物体等、赤外線（ＩＲ）エネルギーを提供し得る、任意のアイテムを追跡することを検討する。本開示は、屋内環境について議論し得るが、本システムはまた、屋外環境（例えば、屋外コンサート会場、屋外アミューズメントパーク等）または屋外と屋内環境の混合物内で追跡してもよい。

図１Ａ、１Ｂ、および３においてさらに詳細に記載されるように、種々の実施形態では、本システムは、複数のセンサノード１０２、ゲートウェイ１３５、マイクロプロセッサ１４０、コンピューティングモジュール３５０（例えば、クラウドコンピューティングモジュール）、データベース３６０、および／またはユーザインターフェース３７０（例えば、図４Ａ、４Ｂ、７、８、９、および１０）を含んでもよい。各センサノード１０２は、エンクロージャ１０５と、アンテナ１１０と、センサモジュール１１５と、スイッチ１２０と、発光ダイオード（ＬＥＤ）１２５と、電源１３０とを備えてもよい。

種々の実施形態では、センサモジュール１１５は、サーモパイルセンサモジュール等の任意のタイプのセンサであってもよい。サーモパイルセンサモジュール１１５は、例えば、Ｈｅｉｍａｎｎ ＧｍｂＨセンサモジュールまたはＰａｎａｓｏｎｉｃ ＡＭＧ８８３３を含んでもよい。各センサモジュール１１５は、エンクロージャ１０５内に格納されてもよい。センサモジュール１１５は、ＩＲエネルギーを物体（例えば、生物）から検出することによって、ある距離から温度を測定するように構成される。生物が、より高い温度を有する場合、生物は、より多くのＩＲエネルギーを放出するであろう。サーモパイルセンサモジュール１１５内のサーモパイル感知要素は、熱電対をシリコンチップ上に含んでもよい。熱電対は、ＩＲエネルギーを吸収し、ＩＲエネルギーの量を示す、出力信号を生産する。したがって、より高い温度は、より多くのＩＲエネルギーを熱電対によって吸収させ、より高い信号出力をもたらす。

種々の実施形態では、センサノード１０２インターフェースは、無線であって、配設と関連付けられる、労働コストおよび材料コストを低減させることに役立ち得る。種々の実施形態では、センサノード１０２はそれぞれ、電力を任意の電源１３０から取得してもよい。電源１３０は、１つまたはそれを上回るセンサノード１０２に給電してもよい。センサノード１０２はそれぞれ、別個にバッテリ給電されてもよい。バッテリは、単一バッテリ（例えば、１９ｋｈバッテリ）を用いて２年を上回って作用するために、十分に低給電され得る。バッテリ１３０は、任意の製造業者からのバッテリおよび／またはＰＫＣＥＬＬバッテリ、Ｄ－セルバッテリ、または任意の他のバッテリタイプを含んでもよい。バッテリ１３０は、バッテリホルダ（例えば、Ｂｕｌｇｉｎバッテリホルダ）内に含有されてもよい。本システムはまた、バッテリ１３０（例えば、Ｄ－セルバッテリ）のバッテリ電圧を測定してもよい。バッテリ電圧はアンテナ１１０（例えば、Ｍｉｄａｔｒｏｎｉｃｓ Ｄｕｓｔｙ ＰＣＢアンテナ）を伴う、ボード上に位置する、アナログ－デジタルコンバータを使用して、測定されてもよい。本システムはまた、バッテリ電圧測定が入手されると、タイムスタンプをバッテリ電圧データに追加してもよい。

本システムは、より多くのセンサノード１０２をセンサノード１０２アレイに追加することによって、より大きい占有面積にスケーラブルであってもよい。種々の実施形態では、センサノード１０２は、動的に追加されてもよく、センサを追加するための例示的ユーザインターフェースは、図７に記載される。特に、ユーザは、任意の時間または任意の場所において、センサノード１０２をセンサノード１０２の確立されたネットワークに追加する、またはそこから除去してもよい。センサノード１０２は、センサノード１０２場所がゲートウェイ１３５の帯域幅内にある限り、任意の場所に位置してもよい。したがって、より多数のセンサノード１０２が、メッシュネットワークを形成し、ゲートウェイ１３５と通信してもよい。センサノード１０２は、ほぼ同時に、ゲートウェイ１３５と通信してもよい。ゲートウェイ１３５に接続される、各新しいセンサノード１０２はさらに、メッシュネットワークの境界を延在し、システム安定性を改良し、システム性能を改良し得る。したがって、より多数のセンサノード１０２が、メッシュネットワークを形成し、ゲートウェイ１３５と通信し得る。センサノード１０２は、ほぼ同時に、ゲートウェイ１３５と通信してもよい。ゲートウェイ１３５に接続される、各新しいセンサノード１０２はさらに、メッシュネットワークの境界を延在し、システム安定性を改良し、システム性能を改良する。センサノード１０２は、建物の任意の部分または任意の物体上に搭載または配設されてもよい。例えば、センサノード１０２は、当技術分野において公知の任意の締結具を使用して、所望の空間の天井、側壁、または床の中に配設されてもよい。センサノード１０２間の距離は、２．５メートル高である、天井に関して、例えば、４メートル離れてもよい。

種々の実施形態では、任意の所与の空間内に配設される、各センサノード１０２は、センサノード１０２に割り当てられる、一意の数字（例えば、ＭＡＣアドレス）を有してもよい。本システムは、一意の数字を使用して、付番されたセンサノード１０２と構造化されたネットワークを作成する。図６に示されるように、各センサノードは、異なる面積を被覆し、本一意の数字を搬送してもよく、これは、デジタル環境およびまた物理的環境の両方において、ユーザによってアクセスされる。特に、一意の数字は、センサノードのエンクロージャ１０５上に明確に印刷され、ユーザがセンサノードを配設しているとき、ユーザの画面内で宣言される。このように、ユーザは、その物理的センサノードの場所が配設アプリケーションにおいて彼らが作成した電子空間内のデジタル表現に合致するかどうかを識別することができる。

センサノード１０２が、図７および８Ｂに記載されるように、本システム内で追加および設定された後、センサノード１０２は、プロファイルを作成する。ユーザは、センサ上に位置するＱＲコード（登録商標）を走査し、したがって、物理的センサのデジタル表現を自動的に登録するか、または当該センサのＭＡＣアドレスを手動でタイプするかのいずれかを行うようにプロンプトされる。センサノード１０２プロファイルは、センサノード１０２の高さ、ＭＡＣアドレス、空間内の相対的場所、周囲物体、および／またはコンテキスト情報を含んでもよい。本システムは、ユーザが情報としてそのプロファイル内に入力する、センサノード１０２の高さに基づいて、センサノード毎に、カバレッジの範囲を決定する。コンテキスト情報のいくつかの実施例は、センサが位置する、部屋の名称、センサ自体に関する名称（ユーザがそれに割り当てることを所望する場合）、およびセンサに割り当てられる、数を含んでもよい。ユーザは、図８Ａに示されるように、周囲環境についてのファイルをアップロードしてもよい。そのようなファイルは、例えば、ＰＤＦ、ＪＰＧ、ＰＮＧ、３ＤＭ、ＯＢＪ、ＦＢＸ、ＳＴＬ、および／またはＳＫＰを含んでもよい。周囲情報は、センサノード１０２場内の家具、センサノード１０２場の周囲の建築レイアウト等を含んでもよい。ユーザは、空間内の周囲物体を追加する裁量を有してもよい。センサノードは、周囲物体を登録しなくてもよい。しかしながら、周囲物体は、ユーザ自身の個人的使用のためのより豊かな視覚的コンテキストを提供し得る。センサノード１０２プロファイルは、データベース３６０内のユーザのプロファイル内に記憶されてもよい。

サーモパイルセンサモジュール１１５は、物体の温度をグリッド上に投影してもよい。グリッドは、８ピクセル×８ピクセルグリッド、１６ピクセル×１６ピクセルグリッド、または３２ピクセル×３２ピクセルグリッド（それぞれ、６４ピクセル、２５６ピクセル、または１，０２４ピクセル）であってもよい。サーモパイルセンサモジュール１１５は、具体的熱スペクトルを検出し、標準的温度を伴う物体（例えば、人体）の検出を可能にするように調整されてもよい。平均正常体温は、概して、９８．６°Ｆ（３７℃）として承認される。しかしながら、正常体温は、９７°Ｆ（３６．１℃）～９９°Ｆ（３７．２℃）の広範囲を有することができる。より高い温度は、殆どの場合、感染症または病気を示す。本システムは、センサモジュール１１５が０．５℃の正確度を有し得るため、温度におけるそのような差異を検出し得る。複数の人体が同一面積内に存在する場合、サーモパイルセンサモジュール１１５は、各身体を明確に異なる熱源として捕捉および処理する。特に、本システムは、３Ｄフロントエンドの中に構築される、較正プロセス（例示的ユーザインターフェースは、図１０に示される）を含むことによって、異なる身体からの重複体温読取値を回避する。

較正プロセス（例示的ユーザインターフェースは、図１０に示される）の一部として、ユーザは、本システムがセンサモジュール１１５の感度を自動的に調節し得るように、アプリケーションのインターフェースを通して、全てのセンサモジュール１１５のカバレッジからステップアウトするように求められる。最大感度から開始して、本システムは、雑音の高周波数検出がそれ以上存在しなくなるまで、その感度を徐々に減少させる。雑音の絶対排除は、明確に異なる熱源としての身体の検出と、続いて、明確に異なり、かつ別個である、エンティティとして、人体等の２つの熱源の検出とを可能にする。２つのセンサモジュール１１５の「視野」間の空間重複読取値に関して、較正プロセスの間、本システムは、２つのセンサモジュール１１５間の重複面積を認識し、２つのセンサモジュール１１５間の共通検出を平均する。重複が２つを上回るセンサモジュール１１５間に検出される場合、本システムは、対毎に、順次、重複を平均する。例えば、センサモジュール１１５Ａ、Ｂ、およびＣ間の重複に関して、本システムは、ＡおよびＢを平均し、次いで、ＡＢの結果とＣの平均に進む。

自動較正が、較正プロセス（例示的ユーザインターフェースは、図１０に示される）の間、失敗する場合、本システムは、センサノード間に配設される、デジタル経路を自動的に生成し、ユーザに、各センサノードの下方に物理的に立つようにプロンプトする。そのように行うと、センサノード１０２は、ユーザの移動を検出し、検出は、アプリケーションの内側で可視となる。成功する場合、ユーザは、経路に追従するようにプロンプトされ、したがって、ネットワークのセンサノード１０２毎に、較正を完了する。任意のセンサが上記に述べられたように応答しない場合、ユーザは、デジタルバーを摺動させ、適宜、当該センサノードの感度レベルを調節することによって、センサモジュール１１５の感度をデジタル的に操作するようにプロンプトされる。より具体的には、較正プロセスのトラブルシュートの間、ユーザは、一度に１つずつ、その視野の各４つの角において、物理的センサの下方に立つようにプロンプトされる。アプリ内でデフォルトによってＡ、Ｂ、Ｃ、およびＤと命名される、各角では、ユーザは、本システムが、その存在を検出し、それをセンサのデジタル複製上に正常に打ち出す限り、留まるように求められる。いったん場所が、検出されると、アプリケーションは、ユーザに、４つの可能性として考えられるのうちの、彼らがマークしようとしている、角を尋ねる。

種々の実施形態では、サーモパイルセンサモジュール１１５は、温度読取値のアレイを検出してもよい。ピクセル値に基づいて、生物の温度を検出することに加え、サーモパイルセンサモジュール１１５はまた、センサモジュール１１５が位置する、環境の温度を取得してもよい。本システムは、ローカルおよびグローバル情報の両方（各ピクセルを個々にと、ネットワーク、すなわち、全体としてのピクセルを形成する、全てのセンサモジュール１１５との両方）を使用して、背景温度場を決定する。サーモパイルセンサモジュール１１５は、センサノード１０２自体の独立温度測定を取得してもよい。センサモジュール１１５の温度は、オンボード熱電対を使用して取得されてもよい。本システムは、センサノード１０２の温度および／またはセンサモジュール１１５の温度を使用して、監視されている空間の温度プロファイルの査定を与える。オンボード熱電対測定自体は、センサの場所における空間の温度を測定する。本システムは、双線形補間を使用して、空間内のセンサノード１０２および／またはセンサモジュール１１５間の温度を推定し、温度分布を近似する。さらに、種々の実施形態では、本システムは、閾値計算に関する固定された背景温度場を保つ有害な影響を低減させるために、１日全体を通して、複数回、環境の温度を測定および捕捉し、したがって、環境温度が動的である、実世界シナリオ内の全体的検出の正確度を増加させ得る。

種々の実施形態では、複数のセンサノード１０２は、情報をリアルタイムで提供し、人間の活動のリアルタイム場所、軌道、および／または挙動分析を生産することに役立ち得る。複数のセンサノード１０２を採用することによって、ネットワークの密度に基づいて、本システムは、センサノード１０２によって検出された任意の移動する物体の軌道を推察することができる。上記に述べられたように、センサノードの内側のサーモパイルセンサモジュール１１５は、物体の赤外線（ＩＲ）エネルギーを検出することによって、ある距離から温度を測定するように設計される。温度が高いほど、より多くのＩＲエネルギーが、放出される。シリコンチップ上の小熱電対から成る、サーモパイルセンサモジュール１１５は、エネルギーを吸収し、出力信号を生産する。出力信号は、小電圧であって、これは、センサの正面のＩＲ放出物体の表面温度に比例する。各サーモパイルセンサモジュール１１５は、６４個のサーモパイルを有し、それぞれ、物体によって放出されるＩＲエネルギーに敏感である。軌道を決定するために、種々の実施形態では、各センサモジュール１１５は、センサモジュール１１５によって捕捉された面積を、それぞれ、前述のグリッドの１つの８×８部分と関連付けられる、６４個のサーモパイルと整合される方向において、矩形グリッド内に編成される、いくつかのピクセルに分割する。本システムは、シーケンシャルピクセルの温度の連続変化を監視する。本システムは、そのような連続変化が生物の移動を示すことを決定する。本システムは、そのような移動を空間内の軌道の形成としてログ付けする。ネットワーク内のノードが多いほど、検出された軌道が「盲点」によって中断されないため、軌道についての推測は、より正確となる。

算出エンジンは、人間の挙動および軌道を分析する。例えば、占有率制御に関して、本システムは、空間内の人々の総数を算出し、確立された占有率要件と比較してもよい。本システムは、センサモジュール１１５によって監視される空間内の熱源の全てを識別し、人々によって生成される、全ての熱源の数を加算する。

占有者温度スクリーニングに関して、本システムは、人物の体温を捕捉することによって、人物の存在を検出してもよい。温度スクリーニングは、いったんそのような検出が検出されると、センサモジュール１１５の感度に対する自動調節を含んでもよい。温度スクリーニングは、身体場所検出と異なってもよいことに留意されたい。体温スクリーニングは、感度要件が身体場所検出のみより高いように、検出された人物の上昇体温を検出することを意味する。

占有者の体温を監視することに関して、システム１００は、センサモジュール１１５内のより詳細な３２×３２グリッドを使用して、眼窩の近くの領域の温度を読み取ることを通して、センサノード１０２から１メートルの近接場内のユーザの体温を取得することが可能であり得る。本システムが眼窩を特定するために、ユーザは、センサノード１０２を直接注視するように求められ、センサモジュール１１５が最高温度ピクセルを検出することを可能にしてもよい。

占有者移動速度を分析することに関して、本システムは、センサノード１０２のネットワーク下の人物の移動をログ付けしてもよい。一連の「ウェイポイント」が、時間に従って生産される。本システムは、当該ユーザの移動速度を計算するために、ウェイポイント情報に基づいて進行された距離と、該距離を進行するためにかかった時間とを使用する。

占有者の移動に基づいて燃焼された総カロリーを計算することに関して、ユーザは、占有者の体重、性別、および年齢等の情報を、インターフェース３７０を通して、本システムに入力する。本システムは、捕捉された移動の時間の間に燃焼された大まかなカロリーを計算するために、移動速度および捕捉された距離（上記に述べられたように）を使用してもよい。

挙動分析は、構造化されたネットワークを実際の空間とオーバーレイさせることによって、捕捉されたデータがコンテキスト化された状態になるという事実から生じる。例えば、本システムは、図５および６に記載されるように、センサノード１０２によって捕捉された実際の軌道および留まった時間と、具体的製品および通路の場所についての情報を搬送する、建築設計図を相互参照することによって、移動体の買物挙動を理解することができる。特に、種々の実施形態では、ユーザインターフェース３７０は、図５、６、および９に示されるように、ユーザが、当該空間の３次元表現を作成することを可能にする。例えば、食料品店の所有者は、各センサノード１０２を命名する、またはそれとそのセンサノード１０２の場内に位置する具体的製品を「タグ付け」することによって、製品またはアイスクリームの冷凍庫の場所についての情報をログ付けしてもよい。したがって、センサノード＃１が、３０秒にわたって、ＩＲエネルギーを検出する場合、本システムは、ある人物が、３０秒にわたって、センサノード＃１の場内に留まったことを決定する。センサノード＃１が、アイスクリームの冷凍庫の正面としてタグ付けされる場合、本システムは、ある人物が、３０秒にわたって、アイスクリームの冷凍庫の正面に留まったことのデータを提供する。本システム出力の実施例は、図４Ａおよび４Ｂに示される。

種々の実施形態では、図１Ａおよび１Ｂに示されるように、複数のセンサノード１０２はそれぞれ、モジュールとインターフェースをとってもよい。モジュールは、例えば、ＨＴＰＡ３２ＤモジュールまたはＨＴＰＡ１６Ｄモジュールを含んでもよい。モジュールは、無線モジュールであってもよい。モジュールは、無線であってもよい。モジュールは、ハードウェアモジュールであってもよい。

センサノード１０２は、センサノード１０２への電力を制御する、スイッチ１２０（例えば、ＡＬＰＳ）を含んでもよい。スイッチ１２０は、本システムの製造業者が、センサノード１０２への電力をオフにし、製造業者からクライアントへのその輸送または出荷の全体を通して、モジュールのバッテリ１３０を節約することを可能にし得る。センサノード１０２が、クライアントに送達された後、本システムは、センサノード１０２に対するスイッチ１２０が、オンにされ、オンにされたまま、配設されてもよい。クライアントが、店舗または本システムを、ある期間にわたって、シャットダウンする場合、クライアントは、スイッチ１２０を使用して、センサノード１０２をシャットオフし、バッテリ寿命を節約してもよい。センサノード１０２上のＬＥＤ１２５は、例えば、オンモードおよびオフモード等のシステムステータスを示す。

種々の実施形態による、一般的データフローは、図２に記載される。センサノード１０２が、未加工熱データを環境から受信し得る（ステップ２０５）。未加工熱データは、圧縮され、圧縮された熱データを作成する（ステップ２１０）。ゲートウェイ１３５が、圧縮された熱データをセンサノード１０２から受信する。ゲートウェイ１３５は、圧縮された熱データを解凍し、解凍された熱データを作成する（ステップ２１５）。サーバ上のクラウドコンピューティングモジュール３５０が、解凍された熱データを受信し、検出データを作成する（ステップ２２０）。サーバ上の後処理コンピューティングモジュールが、検出データをクラウドコンピューティングモジュール３５０から受信する。後処理コンピューティングモジュールは、検出データを処理し、後処理された検出データを作成する（ステップ２２５）。後処理コンピューティングモジュールは、後処理された検出データをデータベース３６０に送信する。データベース３６０は、後処理された検出データを使用して、時系列検出結果データを作成する（ステップ２３０）。本システムは、コンテキスト分析アルゴリズムを時系列検出結果データに適用し、分析結果を作成する（ステップ２３５）。本システムは、ＡＰＩサービス３８０およびクライアントアプリを分析結果に適用し、データの３Ｄ／２Ｄ可視化を取得する（ステップ２４０）。

種々の実施形態による、データフローについてのさらなる詳細を含む、一般的システムアーキテクチャは、図３に記載される。ハードウェア内において、センサノード１０２が、未加工データを入手し、次いで、エッジ圧縮（ステップ３０５）および／またはエッジ算出（ステップ３１０）を実施し、メッセージ待ち行列遠隔測定トランスポート（ＭＱＴＴ）未加工データを作成する。サーバ上のクラウドコンピューティングモジュール３５０が、ゲートウェイ１３５を介して、ＭＱＴＴ未加工データトピック１をセンサモジュール１１５から受信する。クラウドコンピューティングモジュール３５０は、データのスティッチングおよび解凍（ステップ３１５）をＭＱＴＴ未加工データトピック１に適用し、ＭＱＴＴ未加工データトピック２を作成する。クラウドコンピューティングモジュール３５０は、コアアルゴリズム（ステップ３２０）をＭＱＴＴ未加工データトピック２に適用し、ＭＱＴＴ結果トピック１を作成する。クラウドコンピューティングモジュール３５０は、世界座標再マップ（ステップ３２５）をＭＱＴＴ結果トピック１に適用し、ＭＱＴＴ結果トピック２を作成する。クラウドコンピューティングモジュール３５０は、ＭＱＴＴ未加工データトピック１、ＭＱＴＴ未加工データトピック２、ＭＱＴＴ結果トピック１、およびＭＱＴＴ結果トピック２をデータベース３６０に送信する。Ｉｎｆｌｕｘ ＤＢが、データを受信する。データベース３６０は、コンテキスト分析（ステップ３３０）を、コンテキスト分析アルゴリズムを介して、データに適用し、コンテキスト結果（分析結果）を作成する。コンテキスト結果は、Ｄｙｎａｍｏ ＤＢ内に記憶される。Ｄｙｎａｍｏ ＤＢはまた、センサノード１０２プロファイルを記憶する。データベース３６０は、センサモジュール１１５プロファイルに対する更新または付加的設定に応答して、付加的コンテキスト分析を適用してもよい。ＡＰＩ３８０は、コンテキスト結果をデータベース３６０から取得する。ＡＰＩは、リアルタイム未加工データ、リアルタイム検出、履歴未加工データ、履歴検出、履歴占有率、履歴来店客数、および／または履歴持続時間をデータに適用する（ステップ３３５）。ＡＰＩは、結果を（例えば、クライアントデバイス上の）ユーザインターフェース３７０に送信する。ユーザインターフェース３７０は、可視化を提供する（ステップ３４０）（例えば、図４Ａおよび４Ｂ）。ユーザインターフェース３７０はまた、設定インターフェースを提供する（ステップ３４５）。設定インターフェースは、更新をセンサモジュール１１５プロファイルに提供してもよい。ユーザインターフェース３７０はまた、ログイン機能性を提供する（ステップ３５０）。ログイン機能性は、ＡｕｔｈＯ／Ｆｉｒｅｂａｓｅを含んでもよい。

より具体的には、センサモジュール１１５は、センサモジュール１１５データを収集し、データを前処理し、および／または収集されたセンサモジュール１１５データをゲートウェイ１３５に送信してもよい。モジュールは、オンボードマイクロプロセッサ１４０を含んでもよい。センサモジュール１１５からの未加工データは、マイクロプロセッサ１４０のＲＡＭ内に保存されてもよい。ＲＡＭは、本システムの一時的メモリとしての役割を果たす。マイクロプロセッサ１４０は、未加工データ内の外れ値を排除することによって、未加工データを前処理するように構成される。

特に、マイクロプロセッサ１４０は、定義された統計的プロシージャを未加工データに適用し、処理されたデータを取得する。種々の実施形態では、モジュールは、ファームウェアソフトウェアを使用して、前処理を行う。ファームウェアソフトウェアは、温度読取値の外れ値を統計的に決定する。外れ値は、例えば、各ピクセル値をフレームの平均値から減算することによって、データを正規化することによって定義され得る。結果は、フレームの標準偏差を用いて除算される。標準偏差の３倍を上回るまたは下回る、ピクセル値は、双線形補間技法を使用して、すなわち、隣接する値の補間される積を用いて、除去および置換される。ピクセル値は、入力検出がプロシージャ前後で類似するように、除去される代わりに、置換される。本技法は、センサモジュール１１５データ品質の潜在的欠点に起因して生じ得る、わずかなデータ問題点も修復することを補助する。ファームウェアソフトウェア、回路設計、およびドライバの組み合わせは、本システムが、アルゴリズムを起動し、データフレームのそれぞれ上の「着目領域」を決定し、センサモジュール１１５ビュー下の人間の活動を表すことを有効にする。着目領域は、ある温度を伴う、ピクセルを中心としてあるのではなく、むしろ、その周囲ピクセルに対して異なる温度（より高いまたは時としてより低い）を伴う、ピクセルである。着目領域は、次いで、無線伝送のために、処理されたデータを圧縮し、圧縮されたデータを準備するために使用される。

本システムは、１０個のデータフレームのロールキャッシュを含み、前処理を行ってもよい。より具体的には、マイクロプロセッサ１４０のファームウェアは、捕捉されたデータの直近の１０個のデータフレームを使用して、前処理および後処理プロシージャを行ってもよい。本システムは、オンボード搭載される限定された量のＲＡＭメモリ（例えば、アプリケーションのための８ｋｂ）のため、データのサブセットのみを処理してもよい。

ゲートウェイ１３５を通して通過する、データは、サーバ上のクラウドコンピューティングモジュール３５０にアップロードされてもよい。ゲートウェイ１３５は、任意の電源によって給電されてもよい。種々の実施形態では、ゲートウェイ１３５は、１１０Ｖコンセントによって給電される。ゲートウェイ１３５は、イーサネット（登録商標）、ｗｉｆｉ、および／またはセルラー接続を介して、ネットワーク（例えば、インターネット）に接続するためのモジュールを含む。したがって、ゲートウェイ１３５は、データを任意のデータベース３６０、サーバ、および／またはクラウドにアップロードしてもよい。ゲートウェイ１３５は、前処理および圧縮されたデータをクラウドコンピューティングモジュール３５０内の算出エンジンに送信し、これは、ひいては、結果をデータベース３６０ｓに出力する。ゲートウェイ１３５は、ソフトウェア更新等の管理機能を実行し、モジュールに、センサモジュール１１５をオンおよびオフにし、サンプリング周波数等を変化させるようにコマンドするために、動作コマンドをサーバからプルする。

種々の実施形態では、ゲートウェイ１３５は、伝送時に、圧縮された未加工データを捕捉し、それをプロセッサ（例えば、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ Ｐｉ ４、モデルＢＣＭ２７１１）上で起動するアルゴリズムに送信し、これは、次いで、さらなる処理のために、情報をサーバ（例えば、クラウドコンピューティング）に転送するであろう。サーバ上でのデータの処理は、圧縮された未加工データをデコードすること、各センサモジュール１１５のファームウェアおよび環境設定あたりのセンサモジュール１１５温度データを正規化すること、物体を検出すること、物体を分類すること、世界座標系測位および融合のために空間的に変換すること、マルチセンサモジュール１１５データ融合、物体追跡および軌道生成、外れ値ピクセルレベル読取値をクリーニングすること、他の後処理を含む。

種々の実施形態では、処理ステップは、解凍された未加工データを用いて作用する。圧縮された未加工データをデコードすることは、データ伝送およびバッテリ１３０消費レベルを最適化する。さらに、センサノード１０２温度の適切な温度範囲への正規化は、処理ステップを種々の定質的および環境的差異（空間内の異なるスポットに位置するセンサノード１０２から予期される）に適応させる。

クラウドコンピューティングモジュール３５０の算出エンジンのコア処理ステップのうちの１つは、物体検出および分類である。本処理ステップは、フレーム内の着目物体の位置を検出し、物体を人物または物体の異なるカテゴリ（例えば、ラップトップ、コーヒーマグカップ等）に分類する。ローカルから世界座標系への空間変換は、分析を「コンテキストを意識した」ものにする。空間変換を用いることで、本システムは、空間センサモジュール１１５カバレッジと当該空間の実際の間取図および３Ｄモデルを比較および相互参照してもよい。マルチセンサモジュール１１５データ融合は、欠落情報または複数のセンサモジュール１１５間の重複カバレッジの場合、データを統合する。上記に述べられたように、種々のアルゴリズムを用いることで、物体追跡および軌道生成は、時間を通して、複数の人物を相互から区別する。物体追跡および軌道生成は、検出された物体および人物から生じる、軌道のセットを提供する。本システムは、そのような軌道を使用して、挙動分析（例えば、留まった位置および持続時間）、移動速度および方向を決定する。後処理ステップは、検出および追跡アルゴリズムの任意のわずかな不一致を解決する。例えば、欠落検出または間隙が軌道内に存在するとき、後処理ステップは、情報をともにスティッチングし、任意の断裂された軌道を修正することを補助する。

本システムは、図３に記載されるように、システムアーキテクチャ内のＡＰＩ層内に位置し得る、Ｈｅａｔｉｃアプリケーションプロトコルインターフェース（ＡＰＩ）を使用してもよい。ＡＰＩは、センサモジュール１１５ソリューションで向上された、空間に関するリアルタイムおよび履歴の人々のカウントデータをホストする。ＲＥＳＴ上に構築されると、ＡＰＩは、ＪＳＯＮ応答を返し、オリジン間リソース共有をサポートする。本ソリューションは、ＣＲＵＤ動作を実施するために、標準的ＨＴＴＰ動詞を採用する一方、エラーインジケーション目的のために、ＡＰＩは、標準的ＨＴＴＰ応答コードを返す。加えて、名前空間が、ＡＰＩバージョニングを実装するために使用される一方、全てのＡＰＩ要求は、トークン認証を使用して認証される。ダッシュボード上に見出される、ＡＰＩトークンが、全てのＡＰＩエンドポイントを認証するために使用される。

本トークンは、２つの文字列を分離する単一空間を伴って、文字列「Ｔｏｋｅｎ」が前置される、認可ＨＴＴＰヘッダ内に含まれてもよい。４０３エラーメッセージは、適切な認可ヘッダがＡＰＩコール内に伴われない場合に生成されるであろう。ＨＴＴＰ認可ヘッダの認可は、Ｔｏｋｅｎ ＹＯＵＲ＿ＡＰＩ＿ＴＯＫＥＮとなる。エンドポイントは、標準的ＨＴＴＰエラーコードを使用する。応答は、エラーについての任意の付加的情報を含む。

ＡＰＩは、あるセンサモジュール１１５およびある期間に関する低レベル「センサモジュール１１５イベント」をリスト化する。当該センサモジュール１１５に対する、タイムスタンプおよび軌道が、各センサモジュール１１５イベント内に含まれる。軌道は、空間（例えば、入口または出口）に対する任意の方向に等しくある必要があるわけではない。本コールは、センサモジュール１１５性能を試験するためにのみ使用されるべきである。

ＡＰＩは、１週間の持続時間にわたって、１日あたりベースで、ある具体的空間の中への総進入数に関する情報を提供する。そのインターバルにわたるデータおよび総進入数を伴う、分析オブジェクトが、各結果のインターバルオブジェクト内にネスト化される。本コールは、１週間の異なる日にその空間を訪問した人々の数を見出すために使用されてもよい。

ＡＰＩは、１日全体（または任意の２４期間）の経過にわたって、着目空間からの全ての個々の退出をドキュメント化、カウント、およびリスト化する。各結果は、タイムスタンプおよび方向（例えば、－１）を搬送する。本コールは、人々が空間から離れるときを見出すために使用される。

ＡＰＩは、１日の間の任意の所与の時間における、具体的空間の入口での現在および履歴待機時間に関する情報を提供する。そのインターバルにわたるデータおよび総推定待機持続時間を伴う、分析オブジェクトが、各結果のインターバルオブジェクト内にネスト化される。本コールは、異なる時間帯における、ある空間に入るために列に並んでいた人々の数を見出すために使用される。

ウェブフックサブスクリプションは、コールバックサーバ上の規定されたエンドポイントに対する受信を可能にする。ウェブフックは、イベントが生じた空間毎に、センサモジュール１１５のうちの１つから受信された全てのイベント後にトリガされてもよい。本システムは、ウェブフックを作成する、ウェブフックを得る、ウェブフックを更新する、またはウェブフックを削除してもよい。ウェブフックが、受信されると、ＪＳＯＮデータは、前節における、空間およびセンサモジュール１１５イベントに類似するであろう。これは、付加的情報、すなわち、関連付けられる空間に関する現在のカウントおよび空間自体のＩＤを有するであろう。方向フィールドは、進入に関して１となり、退出に関して、－１となるであろう。該当する場合、付加的ヘッダが、ウェブフックのために構成され、付加的ヘッダは、ＰＯＳＴ要求とともに含まれるだろう。受信されるウェブフックデータの実施例は、２つの空間に接続される経路で生じる、単一イベントであってもよい。

本明細書における種々の実施形態の詳細な説明は、例証としての種々の実施形態を示す、付随の図面および写真を参照する。これらの種々の実施形態は、当業者が本開示を実践することを可能にするために十分に詳細に説明されるが、他の実施形態も、実現され得、論理的かつ機械的変更が、本開示の精神および範囲から逸脱することなく、行われ得ることを理解されたい。したがって、本明細書の発明を実施するための形態は、限定目的ではなく、例証目的のためだけに提示される。例えば、方法またはプロセス説明のいずれかに列挙されるステップは、任意の順序で実行されてもよく、提示される順序に限定されない。さらに、機能またはステップのいずれも、１人またはそれを上回る第三者に外部委託される、または彼らによって実施されてもよい。修正、追加、または省略が、本開示の範囲から逸脱することなく、本明細書に説明されるシステム、装置、および方法に行われてもよい。例えば、本システムおよび装置のコンポーネントは、統合または分離されてもよい。さらに、本明細書に開示されるシステムおよび装置の動作は、より多い、より少ない、または他のコンポーネントによって実施されてもよく、説明される方法は、より多い、より少ない、または他のステップを含んでもよい。加えて、ステップは、任意の好適な順序で実施されてもよい。本書で使用されるように、「各」は、セットの各部材またはセットのサブセットの各部材を指す。さらに、単数形のいずれの言及も、複数実施形態を含み、１つを上回るコンポーネントのいずれの言及も、単数形実施形態を含んでもよい。具体的利点が、本明細書に列挙されたが、種々の実施形態は、列挙される利点のいくつかを含む、いずれも含まない、または全てを含んでもよい。システムおよび方法が、提供される。

本明細書における詳細な説明では、「種々の実施形態」、「一実施形態」、「ある実施形態」、「例示的実施形態」等に対する言及は、説明される実施形態が、特定の特徴、構造、または特性を含み得ることを示すが、全ての実施形態がその特定の特徴、構造、または特性を必ずしも含むとは限らない。さらに、そのような語句は、同じ実施形態を必ずしも言及するとは限らない。さらに、特定の特徴、構造、または特性が、実施形態と関連して記載されている場合、そのような特徴、構造、または特性を他の実施形態と関連して実施することは、それが明確に記載されているかどうかにかかわらず、当業者の知識の範囲内であることが思量される。説明を熟読後、代替実施形態において本開示を実装する方法が、当業者には明らかとなるであろう。

利益、他の利点、および問題の解決策が、具体的実施形態に関して本明細書に説明された。しかしながら、任意の利益、利点、またはソリューションを生じさせる、またはより顕著にさせ得る、利益、利点、問題の解決策、および任意の要素は、本開示の重要、必須、または不可欠な特徴または要素として解釈されるべきではない。本開示の範囲は、故に、添付の請求項以外によって限定されるべきではなく、単数形における要素の参照は、明示的にそのように述べられない限り、「１つかつ１つのみ」を意味することを意図するものではなく、むしろ、「１つまたはそれを上回る」ことを意味する。さらに、「Ａ、Ｂ、またはＣのうちの少なくとも１つ」に類似する語句が、請求項において使用される場合、その語句が、Ａ単独がある実施形態では存在し得、Ｂ単独がある実施形態では存在し得、Ｃ単独がある実施形態では存在し得、または要素Ａ、Ｂ、およびＣの任意の組み合わせが、単一実施形態に存在し得ることを意味するものと解釈されるように意図される。例えば、ＡおよびＢ、ＡおよびＣ、ＢおよびＣ、またはＡおよびＢおよびＣである。さらに、本開示における要素、コンポーネント、または方法ステップは、要素、コンポーネント、または方法ステップが、請求項に明示的に列挙されるかどうかにかかわらず、公開されることが意図されるものではない。本明細書の請求項要素は、その要素が語句「ｍｅａｎｓ ｆｏｒ」を使用して明示的に列挙されない限り、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１２（ｆ）の規定下で解釈されるものではない。本明細書で使用されるように、用語「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（～を備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（～を備える）」、またはその任意の他の変形例は、要素のリストを備える、プロセス、方法、物品、または装置が、それらの要素のみを含むだけではなく、明示的に列挙されない、またはそのようなプロセス、方法、物品、または装置に固有ではない、他の要素を含み得るように、非排他的含有を網羅することが意図されている。

コンピュータプログラム（コンピュータ制御論理とも称される）は、メインメモリおよび／または二次メモリ内に記憶される。コンピュータプログラムはまた、通信インターフェースを介して受信されてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、実行されると、コンピュータシステムが、本明細書に議論されるような特徴を実施することを有効にする。特に、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサが、種々の実施形態の特徴を実施することを有効にする。故に、そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステムのコントローラを表す。

これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置上にロードされ、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置上で実行される、命令が、フローチャートブロックまたは複数のブロック内に規定された機能を実装するための手段を作成するように、機械を生産してもよい。これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読メモリ内に記憶される命令が、フローチャートブロックまたは複数のブロック内に規定された機能を実装する、命令手段を含む、製造品を生産するように、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置に、特定の様式において機能するように指示し得る、コンピュータ可読メモリ内に記憶されてもよい。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータまたは他のプログラマブル装置上で実行される、命令が、フローチャートブロックまたは複数のブロック内に規定された機能を実装するためのステップを提供するように、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置上にロードされ、一連の動作ステップをコンピュータまたは他のプログラマブル装置上で実施させ、コンピュータ実装プロセスを生産してもよい。

種々の実施形態では、ソフトウェアが、コンピュータプログラム製品内に記憶され、リムーバブル記憶ドライブ、ハードディスクドライブ、または通信インターフェースを使用して、コンピュータシステムの中にロードされてもよい。制御論理（ソフトウェア）は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、本明細書の種々の実施形態に説明されるような機能を実施させる。種々の実施形態では、ハードウェアコンポーネントは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の形態をとってもよい。本明細書に説明される機能を実施するようなハードウェアの実装は、当業者に明白となるであろう。

当業者によって理解されるであろうであろうように、本システムは、既存のシステム、アドオン製品、アップグレードされたソフトウェアを実行する処理装置、独立型システム、分散型システム、方法、データ処理システム、データ処理のためのデバイス、および／またはコンピュータプログラム製品のカスタマイズとして具現化されてもよい。故に、本システムまたはモジュールの任意の部分は、コードを実行する処理装置、インターネットベースの実施形態、全体的にハードウェアの実施形態、またはインターネット、ソフトウェア、およびハードウェアの側面を組み合わせる実施形態の形態をとってもよい。さらに、本システムは、記憶媒体内に具現化されるコンピュータ可読プログラムコード手段を有する、コンピュータ可読記憶媒体上のコンピュータプログラム製品の形態をとってもよい。ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＢＬＵ－ＲＡＹＤＩＳＣ（登録商標）、光学記憶デバイス、磁気記憶デバイス、および／または同等物を含む、任意の好適なコンピュータ可読記憶媒体が、利用されてもよい。

種々の実施形態では、システムの種々のコンポーネント、モジュール、および／またはエンジンは、マイクロアプリケーションまたはマイクロアプリとして実装されてもよい。マイクロアプリは、典型的には、例えば、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）モバイルオペレーティングシステム、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）オペレーティングシステム、ＡＰＰＬＥ（登録商標）ｉＯＳオペレーティングシステム、ＢＬＡＣＫＢＥＲＲＹ（登録商標）社のオペレーティングシステム、および同等物を含む、モバイルオペレーティングシステムとの関連で展開される。マイクロアプリは、種々のオペレーティングシステムおよびハードウェアリソースの動作を統制する一式の所定のルールを介して、より大型のオペレーティングシステムおよび関連付けられるハードウェアのリソースを活用するように構成されてもよい。例えば、マイクロアプリが、モバイルデバイスまたはモバイルオペレーティングシステム以外のデバイスまたはネットワークと通信することを所望する場合、マイクロアプリは、モバイルオペレーティングシステムの所定のルール下、オペレーティングシステムおよび関連付けられるデバイスハードウェアの通信プロトコルを活用してもよい。さらに、マイクロアプリが、ユーザからの入力を所望する場合、マイクロアプリは、種々のハードウェアコンポーネントを監視し、次いで、検出された入力をハードウェアからマイクロアプリに通信する、オペレーティングシステムからの応答を要求するように構成されてもよい。

システムおよび方法は、機能ブロックコンポーネント、スクリーンショット、随意の選択、および種々の処理ステップの観点から本明細書に説明され得る。そのような機能ブロックは、規定された機能を実施するように構成される、任意の数のハードウェアおよび／またはソフトウェアコンポーネントによって実現され得ることを理解されたい。例えば、本システムは、種々の集積回路コンポーネント、例えば、１つまたはそれを上回るマイクロプロセッサまたは他の制御デバイスの制御下、種々の機能を行い得る、メモリ要素、処理要素、論理要素、ルックアップテーブル、および同等物を採用してもよい。同様に、本システムのソフトウェア要素は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＪＡＶＡ（登録商標）、ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）、ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標） Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）、ＶＢＳｃｒｉｐｔ、Ｍａｃｒｏｍｅｄｉａ ＣＯＬＤ ＦＵＳＩＯＮ、ＣＯＢＯＬ、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）社のＡｃｔｉｖｅ Ｓｅｒｖｅｒ Ｐａｇｅｓ、ａｓｓｅｍｂｌｙ、ＰＥＲＬ（登録商標）、ＰＨＰ、ａｗｋ、ＰＹＴＨＯＮ（登録商標）、ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ、ＳＱＬ Ｓｔｏｒｅｄ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ、ＰＬ／ＳＱＬ、任意のＵＮＩＸ（登録商標）シェルスクリプト、および種々のアルゴリズムが、データ構造、物体、プロセス、ルーチン、または他のプログラミング要素の任意の組み合わせを用いて実装されている、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）等の任意のプログラミングまたはスクリプト言語を用いて実装されてもよい。さらに、本システムは、データ伝送、シグナリング、データ処理、ネットワーク制御、および同等物のために、任意の数の従来の技法を採用してもよいことに留意されたい。なおもさらに、本システムは、ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）、ＶＢＳｃｒｉｐｔ、または同等物等のクライアント側スクリプト言語に関するセキュリティ問題点を検出または防止するために使用され得る。

本システムおよび方法は、種々の実施形態による、方法、装置、およびコンピュータプログラム製品のスクリーンショット、ブロック図、およびフローチャート図を参照して本明細書に説明される。ブロック図およびフローチャート図の各機能ブロックおよびブロック図およびフローチャート図内の機能ブロックの組み合わせは、それぞれ、コンピュータプログラム命令によって実装されることができることを理解されたい。

故に、ブロック図およびフローチャート図の機能ブロックは、規定された機能を実施するための手段の組み合わせ、規定された機能を実施するためのステップの組み合わせ、および規定された機能を実施するためのプログラム命令手段をサポートする。また、ブロック図およびフローチャート図の各機能ブロックおよびブロック図およびフローチャート図内の機能ブロックの組み合わせは、規定された機能またはステップを実施する、特殊目的ハードウェアベースのコンピュータシステム、または特殊目的ハードウェアおよびコンピュータ命令の好適な組み合わせのいずれかによって実装されることができることを理解されたい。さらに、プロセスフローの例証およびその説明は、ユーザのＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）アプリケーション、ウェブページ、ウェブサイト、ウェブフォーム、プロンプト等を参照し得る。実践者は、本明細書に説明される図示されるステップが、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）アプリケーション、ウェブページ、ウェブフォーム、ポップアップＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）アプリケーション、プロンプト、および同等物の使用を含む、任意の数の構成を備えてもよいことを理解されるであろう。さらに、図示および説明されるような複数のステップは、単一ウェブページおよび／またはＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）アプリケーションに組み合わせられてもよいが、単純性目的のために拡張されていることを理解されたい。他の場合では、単一プロセスステップとして図示および説明されるステップは、複数のウェブページおよび／またはＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）アプリケーションに分離されてもよいが、便宜上、組み合わせられている。

ミドルウェアは、異種コンピューティングシステム間の通信および／またはプロセス取引を促進するように好適に構成される、任意のハードウェアおよび／またはソフトウェアを含んでもよい。ミドルウェアコンポーネントは、市販されており、当技術分野において公知である。ミドルウェアは、市販のハードウェアおよび／またはソフトウェアを通して、カスタムハードウェアおよび／またはソフトウェアコンポーネントを通して、またはそれらの組み合わせを通して実装されてもよい。ミドルウェアは、種々の構成において常駐してもよく、独立型システムとして存在してもよく、またはインターネットサーバ上に常駐するソフトウェアコンポーネントであってもよい。ミドルウェアは、本明細書に開示される目的のいずれかのために、アプリケーションサーバの種々のコンポーネントと任意の数の内部または外部システムとの間の取引を処理するように構成されてもよい。ＩＢＭ（登録商標）， Ｉｎｃ．（Ａｒｍｏｎｋ， ＮＹ）によるＷＥＢＳＰＨＥＲＥ（登録商標） ＭＱＴＭ（以前のＭＱＳｅｒｉｅｓ）は、市販のミドルウェア製品の実施例である。エンタープライズサービスバス（「ＥＳＢ」）アプリケーションは、ミドルウェアの別の実施例である。

本明細書で議論されるコンピュータは、ユーザによってアクセス可能な好適なウェブサイトまたは他のインターネットベースのグラフィカルユーザインターフェースを提供してもよい。一実施形態では、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のインターネット情報サービス（ＩＩＳ）、取引サーバ（ＭＴＳ）サービス、およびＳＱＬ ＳＥＲＶＥＲ（登録商標）データベースが、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）オペレーティングシステム、ＷＩＮＤＯＷＳ ＮＴ（登録商標）ウェブサーバソフトウェア、ＳＱＬ ＳＥＲＶＥＲ（登録商標）データベース、およびＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）コマースサーバと併用される。加えて、ＡＣＣＥＳＳ（登録商標）ソフトウェア、ＳＱＬ ＳＥＲＶＥＲ（登録商標）データベース、ＯＲＡＣＬＥ（登録商標）ソフトウェア、ＳＹＢＡＳＥ（登録商標）ソフトウェア、ＩＮＦＯＲＭＩＸ（登録商標）ソフトウェア、ＭＹＳＱＬ（登録商標）ソフトウェア、ＩＮＴＥＲＢＡＳＥ（登録商標）ソフトウェア等のコンポーネントが、アクティブデータオブジェクト（ＡＤＯ）準拠データベース管理システムを提供するために使用されてもよい。一実施形態では、ＡＰＡＣＨＥ（登録商標）ウェブサーバが、ＬＩＮＵＸ（登録商標）オペレーティングシステム、ＭＹＳＱＬ（登録商標）データベース、およびＰＥＲＬ（登録商標）、ＰＨＰ、Ｒｕｂｙ、および／またはＰＹＴＨＯＮ（登録商標）プログラミング言語と併用される。

簡潔性目的のために、システム（およびシステムの個々のオペレーティングコンポーネントのコンポーネント）の従来のデータネットワーキング、アプリケーション開発、および他の機能側面は、本明細書に詳細に説明されない場合がある。さらに、本明細書に含有される種々の図に示される接続線は、種々の要素間の例示的機能関係および／または物理的結合を表すように意図される。多くの代替または付加的機能関係または物理的接続が、実践的システム内に存在してもよいことに留意されたい。

種々の実施形態では、本明細書に説明される方法は、本明細書に説明される種々の特定の機械を使用して実装される。本明細書に説明される方法は、当業者によって直ちに理解されるであろうように、下記の特定の機械および今後開発されるものを、任意の好適な組み合わせにおいて、使用して実装されてもよい。さらに、本開示から明らかなように、本明細書に説明される方法は、ある物品の種々の変形をもたらし得る。

種々の実施形態では、本システムおよび種々のコンポーネントは、１つまたはそれを上回るスマートデジタルアシスタント技術と統合されてもよい。例えば、例示的スマートデジタルアシスタント技術は、ＡＭＡＺＯＮ（登録商標）社によって開発されたＡＬＥＸＡ（登録商標）システム、Ａｌｐｈａｂｅｔ， Ｉｎｃ．によって開発されたＧＯＯＧＬＥ ＨＯＭＥ（登録商標）システム、Ａｐｐｌｅ（登録商標）社のＨＯＭＥＰＯＤ（登録商標）システム、および／または類似デジタルアシスタント技術を含んでもよい。ＡＬＥＸＡ（登録商標）システム、ＧＯＯＧＬＥ ＨＯＭＥ（登録商標）システム、およびＨＯＭＥＰＯＤ（登録商標）システムはそれぞれ、タスク、エンターテインメント、一般的情報、およびその他を補助し得る、クラウドベースの音声アクティブ化サービスを提供し得る。ＡＭＡＺＯＮ ＥＣＨＯ（登録商標）、ＡＭＡＺＯＮ ＥＣＨＯ ＤＯＴ（登録商標）、ＡＭＡＺＯＮ ＴＡＰ（登録商標）、およびＡＭＡＺＯＮ ＦＩＲＥ（登録商標） ＴＶ等の全てのＡＬＥＸＡ（登録商標） デバイスは、ＡＬＥＸＡ（登録商標）システムへのアクセスを有する。ＡＬＥＸＡ（登録商標）システム、ＧＯＯＧＬＥ ＨＯＭＥ（登録商標）システム、およびＨＯＭＥＰＯＤ（登録商標）システムは、その音声アクティブ化技術を介して、音声コマンドを受信し、他の機能をアクティブ化し、スマートデバイスを制御し、および／または情報を集め得る。例えば、スマートデジタルアシスタント技術は、音楽、電子メール、テキスト、電話、質疑応答、自宅改善情報、スマートホーム通信／アクティブ化、ゲーム、ショッピング、ＴｏＤｏリストを作成する、アラームを設定する、ポッドキャストをストリーミングする、オーディオ書籍を再生する、および天候、交通、およびニュース等の他のリアルタイム情報を提供することと相互作用するために使用されてもよい。ＡＬＥＸＡ（登録商標）、ＧＯＯＧＬＥ ＨＯＭＥ（登録商標）、およびＨＯＭＥＰＯＤ（登録商標）システムはまた、ユーザが、全てのデジタルアシスタント対応デバイスを横断して、オンラインアカウントにリンクされる有資格トランザクションアカウントについての情報にアクセスすることを可能にし得る。

本明細書で議論される種々のシステムコンポーネントは、以下のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。デジタルデータを処理するためのプロセッサを含む、ホストサーバまたは他のコンピューティングシステム、デジタルデータを記憶するためにプロセッサに結合されるメモリ、デジタルデータを入力するためにプロセッサに結合される入力デジタイザ、プロセッサによるデジタルデータの処理を命令するために、メモリ内に記憶され、プロセッサによってアクセス可能なアプリケーションプログラム、プロセッサによって処理されるデジタルデータから導出された情報を表示するためにプロセッサおよびメモリに結合されるディスプレイデバイス、および複数のデータベース。本明細書で使用される種々のデータベースは、クライアントデータ、販売業者データ、金融機関データ、および／またはシステムの動作において有用な類似データを含んでもよい。当業者が理解するように、ユーザコンピュータは、オペレーティングシステム（例えば、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＳＯＬＡＲＩＳ（登録商標）、ＭＡＣ ＯＳ（登録商標） 等）、および典型的にはコンピュータと関連付けられる、種々の従来のサポートソフトウェアおよびドライバを含んでもよい。

本システムまたはその任意の部分または機能は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせを使用して実装されてもよく、１つまたはそれを上回るコンピュータシステムまたは他の処理システム内に実装されてもよい。しかしながら、実施形態によって実施される操作は、多くの場合、一般に、人間のオペレータによって実施される知的動作と関連付けられる、合致または選択等の用語で言及され得る。人間のオペレータのそのような能力は、本明細書に説明される動作のいずれかにおける大部分の場合、必要ない、または望ましくない。むしろ、動作は、機械動作であってもよい、または動作のいずれかは、人工知能（ＡＩ）または機械学習によって行われる、または向上され得る。人工知能は、概して、それらの周囲の世界を知覚し、計画を形成し、その目標を達成するための決定を行う、エージェント（例えば、機械、コンピュータベースのシステム等）の研究を指し得る。ＡＩの基盤は、数学、論理、哲学、確率、言語学、神経科学、および決定理論を含む。コンピュータビジョン、ロボット、機械学習、および自然言語処理等の多くの分野が、ＡＩの傘下にある。種々の実施形態を実施するための有用な機械は、汎用デジタルコンピュータまたは類似デバイスを含む。

種々の実施形態では、実施形態は、本明細書に説明される機能性を行うことが可能な１つまたはそれを上回るコンピュータシステムを対象とする。コンピュータシステムは、１つまたはそれを上回るプロセッサを含む。プロセッサは、通信インフラストラクチャ（例えば、通信バス、クロスオーバーバー、ネットワーク等）に接続される。種々のソフトウェア実施形態は、本例示的コンピュータシステムの観点から説明される。本説明を熟読後、他のコンピュータシステムおよび／またはアーキテクチャを使用して種々の実施形態を実装する方法が、当業者に明白となるであろう。コンピュータシステムは、ディスプレイユニット上への表示のために、グラフィック、テキスト、および他のデータを通信インフラストラクチャから（または示されないフレームバッファから）転送する、ディスプレイインターフェースを含むことができる。

コンピュータシステムはまた、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等のメインメモリを含み、また、二次メモリを含んでもよい。二次メモリは、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、および／またはリムーバブル記憶ドライブを含んでもよい。リムーバブル記憶ドライブは、周知の様式において、リムーバブル記憶ユニットから読み取り、および／またはそこに書き込む。理解されるであろうように、リムーバブル記憶ユニットは、その中に記憶されるコンピュータソフトウェアおよび／またはデータを有する、コンピュータ使用可能記憶媒体を含む。

種々の実施形態では、二次メモリは、コンピュータプログラムまたは他の命令がコンピュータシステムの中にロードされることを可能にするための他の類似デバイスを含んでもよい。そのようなデバイスは、例えば、リムーバブル記憶ユニットおよびインターフェースを含んでもよい。そのようなものの実施例は、プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース（ビデオゲームデバイスに見出されるもの等）、リムーバブルメモリチップ（消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読取専用メモリ（ＰＲＯＭ）等）および関連付けられるソケット、または他のリムーバブル記憶ユニットおよびインターフェースを含んでもよく、これは、ソフトウェアおよびデータが、リムーバブル記憶ユニットからコンピュータシステムに転送されることを可能にする。

用語「コンピュータプログラム媒体」、「コンピュータ使用可能媒体」、および「コンピュータ可読媒体」は、概して、ハードディスクドライブ内に配設される、リムーバブル記憶ドライブおよびハードディスク等の媒体を指すために使用される。これらのコンピュータプログラム製品は、ソフトウェアをコンピュータシステムに提供する。

コンピュータシステムはまた、通信インターフェースを含んでもよい。通信インターフェースは、ソフトウェアおよびデータが、コンピュータシステムと外部デバイスとの間で転送されることを可能にする。そのような通信インターフェースの実施例は、モデム、ネットワークインターフェース（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）カード等）、通信ポート等を含んでもよい。通信インターフェースを介して転送される、ソフトウェアおよびデータは、信号の形態にあって、これは、電子、電磁、光学、または通信インターフェースによって受信されることが可能な他の信号であってもよい。これらの信号は、通信経路（例えば、チャネル）を介して、通信インターフェースに提供される。本チャネルは、信号を搬送し、ワイヤ、ケーブル、光ファイバ、電話回線、セルラーリンク、無線周波数（ＲＦ）リンク、無線、および他の通信チャネルを使用して実装されてもよい。

本明細書で使用されるように、「識別子」は、アイテムを一意に識別する、任意の好適な識別子であってもよい。例えば、識別子は、グローバル一意識別子（「ＧＵＩＤ」）であってもよい。ＧＵＩＤは、普遍的一意識別子規格下で作成および／または実装される、識別子であってもよい。さらに、ＧＵＩＤは、３２個の１６進数数字として表示され得る、１２８ビット値として記憶されてもよい。識別子はまた、メジャー番号と、マイナー番号とを含んでもよい。メジャー番号およびマイナー番号それぞれ、１６ビット整数であってもよい。

種々の実施形態では、サーバは、アプリケーションサーバ（例えば、ＷＥＢＰＨＥＲＥ（登録商標）、ＷＥＢＬＯＧＩＣ（登録商標）、ＪＢＯＳＳ（登録商標）、ＰＯＳＴＧＲＥＳ ＰＬＵＳ ＡＤＶＡＮＣＥＤ ＳＥＲＶＥＲ（登録商標） 等）を含んでもよい。種々の実施形態では、サーバは、ウェブサーバ（例えば、Ａｐａｃｈｅ、ＩＩＳ、ＧＯＯＧＬＥ（登録商標） ウェブサーバ、ＳＵＮ ＪＡＶＡ（登録商標）システムウェブサーバ、ＬＩＮＵＸ（登録商標） またはＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標） オペレーティングシステム上で起動するＪＡＶＡ（登録商標） 仮想機械）を含んでもよい。

ウェブクライアントは、例えば、本明細書で議論される任意のデバイスまたはソフトウェア等の任意のネットワークを介して通信する、任意のデバイスまたはソフトウェアを含む。ウェブクライアントは、コンピューティングユニットまたはシステム内に配設され、オンライン取引および／または通信を行う、インターネットブラウジングソフトウェアを含んでもよい。これらのコンピューティングユニットまたはシステムは、コンピュータまたはコンピュータのセットの形態をとってもよいが、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、ノートブック、タブレット、スマートフォン、携帯電話、携帯情報端末、サーバ、プールされたサーバ、メインフレームコンピュータ、分散型コンピューティングクラスタ、キオスク、端末、店頭（ＰＯＳ）デバイスまたは端末、テレビ、またはネットワークを経由してデータを受信することが可能な任意の他のデバイスを含む、他のタイプのコンピューティングユニットまたはシステムが、使用されてもよい。ウェブクライアントは、オペレーティングシステム（例えば、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＷＩＮＤＯＷＳ ＭＯＢＩＬＥ（登録商標） オペレーティングシステム、ＵＮＩＸ（登録商標） オペレーティングシステム、ＬＩＮＵＸ（登録商標） オペレーティングシステム、ＡＰＰＬＥ（登録商標） ＯＳ（登録商標） オペレーティングシステム等）および、典型的には、コンピュータと関連付けられる、種々の従来のサポートソフトウェアおよびドライバを含んでもよい。ウェブ－クライアントはまた、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標） ＩＮＴＥＲＮＥＴ ＥＸＰＬＯＲＥＲ（登録商標）ソフトウェア、ＭＯＺＩＬＬＡ（登録商標） ＦＩＲＥＦＯＸ（登録商標）ソフトウェア、ＧＯＯＧＬＥ（登録商標） ＣＨＲＯＭＥ（登録商標）ソフトウェア、ＡＰＰＬＥ（登録商標） ＳＡＦＡＲＩ（登録商標）ソフトウェア、またはインターネットをブラウジングするために利用可能な任意の他の多数のソフトウェアパッケージを起動してもよい。

当業者が、理解するであろうように、ウェブクライアントは、サーバ（例えば、本明細書に議論されるように、アプリケーションサーバ、ウェブサーバ等）と直接接触する場合とそうではない場合がある。例えば、ウェブクライアントは、インターネットサーバと直接または間接接続を有し得る、別のサーバおよび／またはハードウェアコンポーネントを通して、サーバのサービスにアクセスしてもよい。例えば、ウェブクライアントは、ロードバランサを介して、サーバと通信してもよい。種々の実施形態では、ウェブクライアントアクセスは、商業的に利用可能なウェブブラウザソフトウェアパッケージを通した、ネットワークまたはインターネットを通したものである。その点に関して、ウェブクライアントは、ネットワークまたはインターネットへのアクセスを伴う、自宅または事業体環境にあってもよい。ウェブクライアントは、セキュアソケット層（ＳＳＬ）および輸送層セキュリティ（ＴＬＳ）等のセキュリティプロトコルを実装してもよい。ウェブクライアントは、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＦＴＰ、およびＳＦＴＰを含む、いくつかのアプリケーション層プロトコルを実装してもよい。

種々のシステムコンポーネントは、独立して、別個に、または集合的に、例えば、典型的には、標準モデム通信、ケーブルモデム、ＤＩＳＨ ＮＥＴＷＯＲＫ（登録商標）、ＩＳＤＮ、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または種々の無線通信方法と併用されるようなローカルループを経由した、インターネットサービス提供者（ＩＳＰ）への接続を含む、データリンクを介して、ネットワークに好適に結合されてもよい。ネットワークは、双方向テレビ（ＩＴＶ）ネットワーク等の他のタイプのネットワークとして実装されてもよいことに留意されたい。さらに、本システムは、本明細書に説明される類似機能性を有する、任意のネットワークを経由した、任意の商品、サービス、または情報の使用、販売、または流通も検討する。

システムはまた、ウェブサービス、ユーティリティコンピューティング、パーベイシブおよび個別化されたコンピューティング、セキュリティおよび識別ソリューション、自動コンピューティング、クラウドコンピューティング、コモディティコンピューティング、モビリティおよび無線ソリューション、オープンソース、バイオメトリック、グリッドコンピューティング、および／またはメッシュコンピューティングと関連付けられる使用を検討してもよい。

本明細書で議論される、通信、入力、記憶装置、データベース、またはディスプレイのいずれかは、ウェブページを有するウェブサイトを通して、促進され得る。本明細書で使用されるような用語「ウェブページ」は、ユーザと相互作用するために使用され得る、ドキュメントおよびアプリケーションのタイプを限定することを意味するものではない。例えば、典型的ウェブサイトは、標準的ＨＴＭＬドキュメントに加え、種々の形態のＪＡＶＡ（登録商標）アプレット、ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）プログラム、アクティブサーバページ（ＡＳＰ）、共通ゲートウェイインターフェーススクリプト（ＣＧＩ）、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）、動的ＨＴＭＬ、カスケードスタイルシート（ＣＳＳ）、ＡＪＡＸ（非同期ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）およびＸＭＬ）プログラム、ヘルパアプリケーション、プラグイン、および同等物を含み得る。サーバは、要求をウェブサーバから受信する、ウェブサービスを含んでもよく、要求は、ＵＲＬおよびＩＰアドレス（１９２．１６８．１．１）を含む。ウェブサーバは、適切なウェブページを読み出し、ウェブページのためのデータまたはアプリケーションをＩＰアドレスに送信する。ウェブサービスは、インターネット等の通信手段を経由して他のアプリケーションと相互作用可能なアプリケーションである。ウェブサービスは、典型的には、ＸＭＬ、ＳＯＡＰ、ＡＪＡＸ、ＷＳＤＬ、およびＵＤＤＩ等の規格またはプロトコルに基づく。ウェブサービス方法は、当技術分野において周知であって、多くの標準的テキストにおいて網羅されている。例えば、代表的な状態転送（ＲＥＳＴ）またはＲＥＳＴｆｕｌウェブサービスは、アプリケーション間の相互運用性を可能にする１つの方法を提供し得る。

ウェブクライアントのコンピューティングユニットは、標準的ダイヤルアップ、ケーブル、ＤＳＬ、または当技術分野において公知の任意の他のインターネットプロトコルを使用して、インターネットまたはイントラネットに接続される、インターネットブラウザをさらに装備してもよい。ウェブクライアントにおいて生じるトランザクションは、他のネットワークのユーザからの非認可アクセスを防止するために、ファイアウォールを通して通過してもよい。さらに、付加的ファイアウォールが、ＣＭＳの様々なコンポーネント間に展開され、セキュリティをさらに向上させてもよい。

暗号化は、当技術分野において現在利用可能である、または利用可能になり得る、技法のいずれかの方法によって実施されてもよく、例えば、Ｔｗｏｆｉｓｈ、ＲＳＡ、ＥｌＧａｍａｌ、Ｓｃｈｏｒｒシグネチャ、ＤＳＡ、ＰＧＰ、ＰＫＩ、ＧＰＧ（ＧｎｕＰＧ）、ＨＰＥフォーマット保存暗号化（ＦＰＥ）、Ｖｏｌｔａｇｅ、ＴｒｉｐｌｅＤＥＳ、Ｂｌｏｗｆｉｓｈ、ＡＥＳ、ＭＤ５、ＨＭＡＣ、ＩＤＥＡ、ＲＣ６、および対称および非対称暗号システムが挙げられる。本システムおよび方法はまた、ＳＨＡシリーズ暗号化方法、楕円曲線暗号法（例えば、ＥＣＣ、ＥＣＤＨ、ＥＣＤＳＡ等）、および／または開発中の他のポスト量子暗号法アルゴリズムを組み込んでもよい。

ファイアウォールは、ＣＭＳコンポーネントおよび／または企業コンピューティングリソースを他のネットワークのユーザから保護するように好適に構成される、任意のハードウェアおよび／またはソフトウェアを含んでもよい。さらに、ファイアウォールは、ウェブサーバを通して接続するウェブクライアントのためのファイアウォールの背後の種々のシステムおよびコンポーネントへのアクセスを限定または制限するように構成されてもよい。ファイアウォールは、とりわけ、ステートフルインスペクション、プロキシベース、アクセス制御リスト、およびパケットフィルタリングを含む、様々な構成内に常駐してもよい。ファイアウォールは、ウェブサーバまたは任意の他のＣＭＳコンポーネント内に統合されてもよい、またはさらに、別個のエンティティとして常駐してもよい。ファイアウォールは、ネットワークアドレス変換（「ＮＡＴ」）および／またはネットワークアドレスポート変換（「ＮＡＰＴ」）を実装してもよい。ファイアウォールは、種々のトンネリングプロトコルに適応し、仮想プライベートネットワーキングにおいて使用されるもの等のセキュア通信を促進し得る。ファイアウォールは、非武装地帯（「ＤＭＺ」）を実装し、インターネット等のパブリックネットワークとの通信を促進し得る。ファイアウォールは、ソフトウェアとして、インターネットサーバまたは任意の他のアプリケーションサーバコンポーネント内に統合されてもよい、または別のコンピューティングデバイス内に常駐してもよい、または独立型ハードウェアコンポーネントの形態をとってもよい。

本明細書で議論される任意のデータベースは、関係、階層、グラフィカル、ブロックチェーン、オブジェクト指向構造、および／または任意の他のデータベース構成を含んでもよい。任意のデータベースはまた、データが、インデックス化のための構造および記録間の構造関係を伴わない、行および列の形態における単一ファイル内に記憶され得る、フラットファイル構造を含んでもよい。例えば、フラットファイル構造は、区切られたテキストファイル、ＣＳＶ（コンマ分離値）ファイル、および／または任意の他の好適なフラットファイル構造を含んでもよい。データベースを実装するために使用され得る、一般的データベース製品は、ＩＢＭ（登録商標） （Ａｒｍｏｎｋ， ＮＹ）によるＤＢ２（登録商標）、ＯＲＡＣＬＥ（登録商標） Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＲｅｄｗｏｏｄＳｈｏｒｅｓ， ＣＡ）から利用可能な種々のデータベース製品、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｒｅｄｍｏｎｄ， Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ）によるＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＡＣＣＥＳＳ（登録商標） またはＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＳＱＬ ＳＥＲＶＥＲ（登録商標）、ＭＹＳＱＬ ＡＢ（Ｕｐｐｓａｌａ， Ｓｗｅｄｅｎ）によるＭＹＳＱＬ（登録商標）、ＭＯＮＧＯＤＢ（登録商標）、ＤＹＮＡＭＯＤＢ（登録商標）Ｒｅｄｉｓ、ＡＰＡＣＨＥ ＣＡＳＳＡＮＤＲＡ（登録商標）、ＡＰＡＣＨＥ（登録商標） によるＨＢＡＳＥ（登録商標）、ＭＡＰＲ（登録商標） ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによるＭａｐＲ－ＤＢ、または任意の他の好適なデータベース製品を含む。さらに、任意のデータベースは、例えば、データテーブルまたはルックアップテーブルとして、任意の好適な様式において編成されてもよい。各記録は、単一ファイル、一連のファイル、リンクされた一連のデータフィールド、または任意の他のデータ構造であってもよい。

本明細書で使用されるように、ビッグデータは、数百万行および数十万列を含む、部分的または完全に、構造化された、半構造化された、または非構造化データセットを指し得る。ビッグデータセットは、例えば、購入トランザクションの経時的履歴から、ウェブ登録から、ソーシャルメディアから、請求の記録（ＲＯＣ）から、請求の概要（ＳＯＣ）から、内部データから、または他の好適なソースからコンパイルされてもよい。ビッグデータセットは列タイプ、カウント、パーセンタイル、または他の解釈補助データ点等の記述メタデータを伴わずに、コンパイルされてもよい。

あるデータの関連付けは、当技術分野において公知のものまたは実践されているもの等、任意の所望のデータ関連付け技法を通して遂行されてもよい。例えば、関連付けは、手動または自動のいずれかにおいて、遂行されてもよい。自動関連付け技法は、例えば、データベース検索、データベースマージ、ＧＲＥＰ、ＡＧＲＥＰ、ＳＱＬ、高速検索のためのテーブル内でのキーフィールドの使用、全テーブルおよびファイルを通した順次検索、ルックアップを単純化するための既知の順序に従うファイル内の記録のソート、および／または同等物を含んでもよい。関連付けステップは、例えば、事前に選択されたデータベースまたはデータセクタ内で「キーフィールド」を使用して、データベースマージ機能によって遂行されてもよい。種々のデータベース調整ステップが、データベース性能を最適化するために検討される。例えば、インデックス等の頻繁に使用されるファイルは、別個のファイルシステム上に置かれ、入／出力（「Ｉ／Ｏ」）ボトルネックを低減させてもよい。

より具体的には、「キーフィールド」は、キーフィールドによって定義された物体の高レベルクラスに従って、データベースをパーティション化する。例えば、あるタイプのデータは、複数の関連データテーブル内のキーフィールドとして指定されてもよく、データテーブルは、次いで、キーフィールド内のデータのタイプに基づいて、リンクされてもよい。リンクされたデータテーブルのそれぞれ内のキーフィールドに対応するデータは、好ましくは、同一または同一タイプである。しかしながら、キーフィールド内に類似するが同じではないデータを有する、データテーブルもまた、例えば、ＡＧＲＥＰを使用することによってリンクされてもよい。一実施形態によると、任意の好適なデータ記憶技法は、標準的フォーマットを伴わずに、データを記憶するために利用されてもよい。データセットは、例えば、ＩＳＯ／ＩＥＣ７８１６－４ファイル構造を使用して個々のファイルを記憶すること、ドメインを実装し、それによって、１つまたはそれを上回るデータセットを含有する１つまたはそれを上回る基本ファイルをエクスポーズする専用ファイルが選択されること、階層ファイリングシステムを使用して、個々のファイル内に記憶されるデータセットを使用すること、単一ファイル内に記録として記憶されるデータセット（圧縮、ＳＱＬアクセス可能、１つまたはそれを上回るキーを介したハッシュ化、数値、第１のタプルによるアルファベット等を含む）、Ｂｉｎａｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｏｂｊｅｃｔ（ＢＬＯＢ）として記憶されるデータ、ＩＳＯ／ＩＥＣ７８１６－６データ要素を使用してエンコードされたグループ化されていないデータ要素として記憶されるデータ、ＩＳＯ／ＩＥＣ８８２４および８８２５におけるようなＩＳＯ／ＩＥＣ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｓｙｎｔａｘ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＡＳＮ．１）を使用してエンコードされたグループ化されていないデータ要素として記憶されるデータ、フラクタル圧縮方法、画像圧縮方法等を含み得る、他の専有技法を含む、任意の好適な技法を使用して記憶されてもよい。

種々の実施形態では、異なるフォーマットにおいて様々な情報を記憶する能力は、情報をＢＬＯＢとして記憶することによって促進される。したがって、任意のバイナリ情報が、データセットと関連付けられる記憶空間内に記憶されることができる。上記に議論されるように、バイナリ情報は、システムと関連付けられて記憶される、またはシステムの外部であるが、それと連携されてもよい。ＢＬＯＢ方法は、固定記憶配分、循環キュー技法、またはメモリ管理に関する最良実践（例えば、最長時間未使用のページ化メモリ等）のいずれかを使用して、固定メモリオフセットを介して、バイナリのブロックとしてフォーマットされたグループ化されていないデータ要素としてデータセットを記憶し得る。ＢＬＯＢ方法を使用することによって、異なるフォーマットを有する種々のデータセットを記憶する能力は、データセットの複数のまたは非関連所有者による、データベース内の、またはシステムと関連付けられるデータの記憶を促進する。例えば、記憶され得る第１のデータセットは、第１の当事者によって提供されてもよく、記憶され得る第２のデータセットは、非関連の第２の当事者によって提供されてもよく、さらに記憶され得る第３のデータセットは、第１および第２の当事者と非関連の第三者によって提供されてもよい。これらの３つの例示的データセットはそれぞれ、異なるデータ記憶フォーマットおよび／または技法を使用して記憶される、異なる情報を含有してもよい。さらに、各データセットは、他のサブセットとも異なり得る、データのサブセットを含有してもよい。

上記に記載されるように、種々の実施形態では、データは、共通フォーマットに関係なく記憶されることができる。しかしながら、データセット（例えば、ＢＬＯＢ）は、データベースまたはシステム内のデータを操作するために提供されるとき、標準的様式で注釈が付けられ得る。注釈は、種々のデータセットを管理する際に有用な情報を伝達するように構成される、各データセットに関連した短いヘッダ、トレーラ、または他の適切なインジケータを備えてもよい。例えば、注釈は、本明細書では「状態ヘッダ」、「ヘッダ」、「トレーラ」、または「ステータス」と呼ばれ得、データセットのステータスのインジケーションを備えてもよく、またはデータの具体的な発行元または所有者に相関された識別子を含んでもよい。一実施例では、各データセットＢＬＯＢの最初の３バイトは、その特定のデータセットのステータスを示すように構成される、または構成可能であってもよい。例えば、ＬＯＡＤＥＤ、ＩＮＩＴＩＡＬＩＺＥＤ、ＲＥＡＤＹ、ＢＬＯＣＫＥＤ、ＲＥＭＯＶＡＢＬＥ、またはＤＥＬＥＴＥＤである。データの後続バイトは、例えば、発行元、ユーザ、取引／メンバーシップ口座識別子、または同等物の識別を示すために使用されてもよい。これらの状態注釈はそれぞれ、本明細書でさらに議論される。

データセット注釈はまた、他のタイプのステータス情報および種々の他の目的のために使用されてもよい。例えば、データセット注釈は、アクセスレベルを確立するセキュリティ情報を含んでもよい。アクセスレベルは、例えば、ある個人、従業員のレベル、会社、または他の実体のみが、データセットにアクセスすることを許可する、または取引、業者、発行元、ユーザ、または同等物に基づいて、具体的データセットへのアクセスを許可するように構成されてもよい。さらに、セキュリティ情報は、データセットへのアクセス、修正、および／または削除等のあるアクションのみを制限／許可してもよい。一実施例では、データセット注釈は、データセット所有者またはユーザのみが、データセットを削除することが許可されることを示し、種々の識別されたユーザは、読取のためにデータセットにアクセスすることが許可されてもよく、その他は、データセットへのアクセスから完全に除外されてもよい。しかしながら、他のアクセス制限パラメータもまた、使用され、種々の実体が、必要に応じて、種々の許可レベルを用いてデータセットにアクセスすることを可能にしてもよい。

ヘッダまたはトレーラを含む、データは、ヘッダまたはトレーラに従って、データを追加、削除、修正、または拡張するように構成される、独立型相互作用デバイスによって受信されてもよい。したがって、一実施形態では、ヘッダまたはトレーラは、関連付けられる発行元所有データとともに、取引デバイス上に記憶されず、代わりに、適切なアクションが、独立型デバイスにおいて、ユーザに行われるべきアクションの適切な選択肢を提供することによって行われてもよい。本システムは、データのヘッダまたはトレーラまたはヘッダまたはトレーラ履歴が適切なデータに関連してシステム、デバイス、または取引手段上に記憶される、データ記憶配列を検討してもよい。

当業者はまた、セキュリティ上の理由から、システムの任意のデータベース、システム、デバイス、サーバ、および／または他のコンポーネントが、単一場所または複数の場所において、任意のそれらの組み合わせから成ってもよく、各データベースまたはシステムが、ファイアウォール、アクセスコード、暗号化、暗号解読、圧縮、解凍、および／または同等物等の種々の好適なセキュリティ特徴のいずれかを含むことを理解するであろう。

実践者はまた、データをブラウザベースのドキュメント内に表示するためのいくつかの方法が存在することを理解するであろう。データは、標準的テキストとして、または固定リスト、スクロール可能リスト、ドロップダウンリスト、編集可能テキストフィールド、固定テキストフィールド、ポップアップウィンドウ、および同等物内に表されてもよい。同様に、例えば、キーボードを使用した自由テキスト入力、メニューアイテムの選択、チェックボックス、選択肢ボックス、および同等物等、ウェブページ内のデータを修正するために利用可能ないくつかの方法も存在する。

データは、分散型コンピューティングクラスタによって処理される、ビッグデータであってもよい。分散型コンピューティングクラスタは、分散型記憶システムを備える、ノードのうちのいくつかと、分散型処理システムを備える、ノードのうちのいくつかとを用いて、ビッグデータセットを処理および記憶するように構成される、例えば、ＨＡＤＯＯＰ（登録商標）ソフトウェアクラスタであってもよい。その点に関して、分散型コンピューティングクラスタは、Ａｐａｃｈｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎによってｗｗｗ．ｈａｄｏｏｐ．ａｐａｃｈｅ．ｏｒｇ／ｄｏｃｓにおいて規定されるように、ＨＡＤＯＯＰ（登録商標）ソフトウェア分散型ファイルシステム（ＨＤＦＳ）をサポートするように構成されてもよい。

本明細書で使用されるように、用語「ネットワーク」はさらに、ハードウェアおよび／またはソフトウェアコンポーネントを組み込む、任意のクラウド、クラウドコンピューティングシステム、または電子通信システムまたは方法を含んでもよい。当事者間の通信は、例えば、電話ネットワーク、エクストラネット、イントラネット、インターネット、相互作用点デバイス（店頭デバイス、携帯情報端末（例えば、ＩＰＨＯＮＥ（登録商標）デバイス、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標）デバイス）、セルラー電話、キオスク等）、オンライン通信、衛星通信、オフライン通信、無線通信、トランスポンダ通信、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、ネットワーク化またはリンクされたデバイス、キーボード、マウス、および／または任意の好適な通信またはデータ入力モダリティ等の任意の好適な通信チャネルを通して遂行されてもよい。さらに、本システムは、本明細書では、繰り返し、ＴＣＰ／ＩＰ通信プロトコルを用いて実装されるものとして説明されるが、本システムはまた、ＩＰＸ、ＡＰＰＬＥＴＡＬＫ（登録商標）プログラム、ＩＰ－６、ＮｅｔＢＩＯＳ、ＯＳＩ、任意のトンネリングプロトコル（例えば、ＩＰｓｅｃ、ＳＳＨ等）、または任意の数の既存または将来的プロトコルを使用して実装されてもよい。ネットワークが、インターネット等のパブリックネットワークの性質を持つ場合、ネットワークは、非セキュアであって、傍受者に曝されていると想定することが有利であり得る。インターネットに関連して利用されるプロトコル、規格、およびアプリケーションソフトウェアに関連する具体的情報は、概して、当業者に公知であって、したがって、本明細書で詳述される必要はないものとする。

「クラウド」または「クラウドコンピューティング」は、最小限の管理労力またはサービス提供者相互作用を伴って、迅速にプロビジョニングおよびリリースされ得る、構成可能コンピューティングリソース（例えば、ネットワーク、サーバ、記憶装置、アプリケーション、およびサービス）の共有プールへの便宜的オンデマンドネットワークアクセスを可能にするためのモデルを含む。クラウドコンピューティングは、場所独立コンピューティングを含んでもよく、それによって、共有サーバは、リソース、ソフトウェア、およびデータをコンピュータおよび他のデバイスにオンデマンドで提供する。

本明細書で使用されるように、「に伝送する」は、ネットワーク接続を経由して、電子データを１つのシステムコンポーネントから別のシステムコンポーネントに送信することを含み得る。加えて、本明細書で使用されるように、「データ」は、コマンド、クエリ、ファイル、記憶のためのデータ、およびデジタルまたは任意の他の形態における同等物等の情報の包含を含み得る。

本明細書で議論される任意のデータベースは、ピアツーピアネットワークを経由して、複数のコンピューティングデバイス（例えば、ノード）によって維持される、分散型台帳を備えてもよい。各コンピューティングデバイスは、分散型台帳のコピーおよび／または部分的コピーを維持し、ネットワーク内の１つまたはそれを上回る他のコンピューティングデバイスと通信し、データを検証し、分散型台帳に書き込む。分散型台帳は、例えば、データの共有項ベースの検証、不変性、および暗号論的連鎖ブロックを含む、ブロックチェーン技術の特徴および機能性を使用してもよい。ブロックチェーンは、データを含有する、相互接続されるブロックの台帳を備えてもよい。ブロックチェーンは、各ブロックが、個々の取引および任意のブロックチェーン実行ファイルの結果を保持し得るため、向上されたセキュリティを提供し得る。各ブロックは、前のブロックにリンクしてもよく、タイムスタンプを含んでもよい。ブロックは、各ブロックが、ブロックチェーン内の前のブロックのハッシュを含み得るため、リンクされ得る。リンクされたブロックは、チェーンを形成し、１つのみの後続ブロックのみが、単一チェーンのために、相互の先行ブロックにリンクすることを可能にされる。分岐が、発散チェーンが、以前は均一であったブロックチェーンから確立される場合、可能性として考えられ得るが、典型的には、発散チェーンのうちの１つのみが、共有項チェーンとして維持されるであろう。種々の実施形態では、ブロックチェーンは、データワークフローを非一元型様式において施行する、スマートコントラクトを実装してもよい。本システムはまた、例えば、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、モノのインターネットデバイス（「ＩｏＴ」デバイス）等のユーザデバイス上で展開される、アプリケーションを含んでもよい。アプリケーションは、ブロックチェーンと通信し（例えば、直接、またはブロックチェーンノードを介して）、データを伝送し、読み出してもよい。種々の実施形態では、統制組織または団体が、ブロックチェーン上に記憶されたデータへのアクセスを制御してもよい。管理組織への登録は、ブロックチェーンネットワーク内に関与することを可能にし得る。

ブロックチェーンベースのシステムを通して実施されるデータ転送は、実装される具体的ブロックチェーン技術のブロック作成時間によって決定され得る、持続時間内に、ブロックチェーンネットワーク内で接続されるピアに伝搬してもよい。例えば、ＥＴＨＥＲＥＵＭ（登録商標）ベースのネットワーク上では、新しいデータエントリが、書込の時点から約１３～２０秒以内に利用可能になり得る。ＨＹＰＥＲＬＥＤＧＥＲ（登録商標） Ｆａｂｒｉｃ １．０ベースのプラットフォーム上では、持続時間は、数秒以内に選定および実施され得る、具体的共有項アルゴリズムによって駆動される。その点に関して、本システム内の伝搬時間は、既存のシステムと比較して改良され得、実装コストおよび市場に出るまでの時間もまた、著しく低減され得る。本システムはまた、少なくとも部分的に、ブロックチェーン内に記憶されるデータの不変性質に起因して、増加されたセキュリティをもたらし、種々のデータ入力および出力に伴う不正開封の確率を低減させる。さらに、本システムはまた、ブロックチェーンに関するデータを記憶することに先立って、暗号化プロセスをデータ上で実施することによって、データの増加されたセキュリティをもたらし得る。したがって、本明細書に説明されるシステムを使用して、データを伝送し、記憶し、それにアクセスすることによって、データのセキュリティは、改良され、これは、コンピュータまたはネットワークが危殆化されるリスクを減少させる。

種々の実施形態では、本システムはまた、共通データ構造を提供することによって、データベース同期エラーを低減させ、したがって、少なくとも部分的に、記憶されたデータの完全性を改良し得る。本システムはまた、各ノードが、記憶されたデータの完全コピーとともに動作する、したがって、少なくとも部分的に、特定されたネットワーク停電およびハードウェア障害に起因する、休止時間を低減させるため、従来的データベース（例えば、関係データベース、分散型データベース等）に優る、増加された信頼性およびフォルトトレランスをもたらす。本システムはまた、各ノードが、メッセージを全ての接続されるピアにブロードキャストするため、信頼性があるおよび信頼性がないピアを有する、ネットワーク環境内のデータ転送の信頼性を増加させ得、各ブロックが、前のブロックへのリンクを備えるため、ノードは、欠落ブロックを迅速に検出し、欠落ブロックへの要求をブロックチェーンネットワーク内の他のノードに伝搬し得る。

本明細書中に記載される特定のブロックチェーン実装は、非一次元型データベースおよび改良された処理環境を使用することにより、従来の技術に対する改良を提供する。特に、ブロックチェーン実装は、例えば、一元型リソース（より低遅延）を活用することにより、コンピュータ処理を改良する。分散算出リソースは、例えば、処理時間を低減することにより、コンピュータ性能を改良する。さらに、分散算出リソースは、例えば、暗号化プロトコルを使用してセキュリティを改良することにより、コンピュータ性能を改良する。

本明細書で議論される、任意の通信、伝送、および／またはチャネルは、コンテンツ（例えば、データ、情報、メタデータ等）を送達するための任意のシステムまたは方法、および／またはコンテンツ自体を含んでもよい。コンテンツは、任意の形態または媒体で提示されてもよく、種々の実施形態では、コンテンツは、電子的に送達される、および／または電子的に提示されることが可能であってもよい。例えば、チャネルは、ウェブサイト、モバイルアプリケーション、またはデバイス（例えば、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）、ＹＯＵＴＵＢＥ（登録商標）、ＰＡＮＤＯＲＡ（登録商標）、ＡＰＰＬＥＴＶ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） ＸＢＯＸ（登録商標）、ＲＯＫＵ（登録商標）、ＡＭＡＺＯＮＦＩＲＥ（登録商標）、ＧＯＯＧＬＥ ＣＨＲＯＭＥ ＣＡＳＴTM、ＳＯＮＹ（登録商標） ＰＬＡＹＳＴＡＴＩＯＮ（登録商標）、ＮＩＮＴＥＮＤＯ（登録商標） ＳＷＩＴＣＨ（登録商標）等）、統一資源ロケータ（「ＵＲＬ」）、ドキュメント（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） ＷＯＲＤTMまたはＥＸＣＥＬ（登録商標）、ＡＤＯＢＥ（登録商標） ポータブルドキュメントフォーマット（ＰＤＦ）ドキュメント等）、「ｅＢｏｏｋ」、「ｅＭａｇａｚｉｎｅ」、アプリケーションまたはマイクロアプリケーション（本明細書に説明されるように）、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）または他のタイプのテキストメッセージ、電子メール、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）メッセージ、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）ツイート、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、および／または他のタイプの通信技術を備えてもよい。種々の実施形態では、チャネルは、データパートナによってホストまたは提供されてもよい。種々の実施形態では、配信チャネルは、販売業者ウェブサイト、ソーシャルメディアウェブサイト、提携会社またはパートナウェブサイト、外部ベンダ、モバイルデバイス通信、ソーシャルメディアネットワーク、および／または場所ベースのサービスのうちの少なくとも１つを備えてもよい。配信チャネルは、販売業者ウェブサイト、ソーシャルメディアサイト、提携会社またはパートナウェブサイト、外部ベンダ、およびモバイルデバイス通信のうちの少なくとも１つを含んでもよい。ソーシャルメディアサイトの実施例は、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）、ＦＯＵＲＳＱＵＡＲＥ（登録商標）、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）、ＬＩＮＫＥＤＩＮ（登録商標）、ＩＮＳＴＡＧＲＡＭ（登録商標）、ＰＩＮＴＥＲＥＳＴ（登録商標）、ＴＵＭＢＬＲ（登録商標）、ＲＥＤＤＩＴ（登録商標）、ＳＮＡＰＣＨＡＴ（登録商標）、ＷＨＡＴＳＡＰＰ（登録商標）、ＦＬＩＣＫＲ（登録商標）、ＶＫ（登録商標）、ＱＺＯＮＥ（登録商標）、ＷＥＣＨＡＴ（登録商標）、および同等物を含む。提携会社またはパートナウェブサイトの実施例は、ＡＭＥＲＩＣＡＮＥＸＰＲＥＳＳ（登録商標）、ＧＲＯＵＰＯＮ（登録商標）、ＬＩＶＩＮＧＳＯＣＩＡＬ（登録商標）、および同等物を含む。さらに、モバイルデバイス通信の実施例は、テキスティング、電子メール、およびスマートフォンのためのモバイルアプリケーションを含む。
（項目１）
方法であって、
センサシステムによって、赤外線（ＩＲ）エネルギーを環境内で移動する生物から検出することであって、上記センサシステムは、複数のセンサノードのセンサノードを含む、ことと、
上記センサシステムによって、上記ＩＲエネルギーのＩＲエネルギーデータに基づいて、上記生物の温度を決定することと、
上記センサシステムによって、上記温度を、シーケンシャルピクセルを有するグリッド上に投影することと、
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化を決定することと、
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化に基づいて、上記生物の軌道を決定することと
を含む、方法。
（項目２）
上記複数のセンサノードは、サーモパイルセンサノードである、項目１に記載の方法。
（項目３）
上記複数のセンサノードは、無線センサノードである、項目１に記載の方法。
（項目４）
上記複数のセンサノードは、メッシュネットワークを形成する、項目１に記載の方法。
（項目５）
上記複数のセンサノードはそれぞれ、一意の数字と関連付けられ、センサノードの構造化されたネットワークを形成する、項目１に記載の方法。
（項目６）
上記センサシステムによって、上記複数のセンサノードの構造化されたネットワークと建築設計図を相互参照することをさらに含み、上記複数のセンサノードはそれぞれ、一意の数字と関連付けられ、上記センサノードの構造化されたネットワークを形成する、項目１に記載の方法。
（項目７）
上記センサシステムによって、上記複数のセンサノードのそれぞれの少なくともサブセットに関するセンサプロファイルを作成することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
上記センサシステムによって、複数の生物の重複温度を回避するための較正プロセスを実装することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目９）
上記センサシステムによって、上記環境の温度を補償することによって、上記グリッド上に投影された上記生物の温度を調節することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
上記センサシステムはさらに、センサモジュール、ゲートウェイ、クラウドコンピューティングモジュール、データベース、およびユーザインターフェースを備える、項目１に記載の方法。
（項目１１）
上記センサシステムによって、センサノードを製品に関する製品名とタグ付けすることをさらに含み、上記製品は、上記センサノードの場内に位置する、項目１に記載の方法。
（項目１２）
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化に基づいて、上記環境の占有率を決定することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１３）
上記センサシステムによって、上記環境内の上記生物の温度を監視することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１４）
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化に基づいて、上記生物の移動速度を決定することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１５）
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化に基づいて、上記生物によって消費されるカロリーを決定することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１６）
上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化を決定することは、
上記センサノードによって受信された上記ＩＲエネルギーの未加工熱データを圧縮し、圧縮された熱データを作成することと、
上記圧縮された熱データを解凍し、解凍された熱データを作成することと、
検出データを上記解凍された熱データから作成することと、
上記検出データを処理し、後処理された検出データを作成することと、
時系列検出結果データを上記後処理された検出データから作成することと、
コンテキスト分析アルゴリズムを上記時系列検出結果データに適用し、分析結果を作成することと、
ＡＰＩサービスを上記分析結果に適用し、上記時系列検出結果データの可視化を取得することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目１７）
上記センサシステムによって、外れ値を上記ＩＲエネルギーデータから除去することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１８）
上記センサシステムによって、エッジ圧縮またはエッジ算出のうちの少なくとも１つを上記ＩＲエネルギーデータに実施することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１９）
製造品であって、上記製造品は、非一過性有形コンピュータ可読記憶媒体を含み、上記非一過性有形コンピュータ可読記憶媒体は、その上に記憶される命令を有し、上記命令は、センサシステムによる実行に応答して、上記センサシステムに、
上記センサシステムによって、赤外線（ＩＲ）エネルギーを環境内で移動する生物から検出することであって、上記センサシステムは、複数のセンサノードのセンサノードを含む、ことと、
上記センサシステムによって、上記ＩＲエネルギーのＩＲエネルギーデータに基づいて、上記生物の温度を決定することと、
上記センサシステムによって、上記温度を、シーケンシャルピクセルを有するグリッド上に投影することと、
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化を決定することと、
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化に基づいて、上記生物の軌道を決定することと
を含む動作を実施させる、製造品。
（項目２０）
センサシステムであって、
プロセッサと、
上記プロセッサと通信するように構成される有形非一過性メモリであって、上記有形非一過性メモリは、その上に記憶される命令を有し、上記命令は、上記プロセッサによる実行に応答して、上記プロセッサに、
上記センサシステムによって、赤外線（ＩＲ）エネルギーを環境内で移動する生物から検出することであって、上記センサシステムは、複数のセンサノードのセンサノードを含む、ことと、
上記センサシステムによって、上記ＩＲエネルギーのＩＲエネルギーデータに基づいて、上記生物の温度を決定することと、
上記センサシステムによって、上記温度を、シーケンシャルピクセルを有するグリッド上に投影することと、
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化を決定することと、
上記センサシステムによって、上記シーケンシャルピクセル内の上記温度の連続変化に基づいて、上記生物の軌道を決定することと
を含む動作を実施させる、有形非一過性メモリと
を備える、センサシステム。

Claims (20)

1. 方法であって、
   センサシステムと関連付けられる複数のセンサノードによって、赤外線（ＩＲ）エネルギーを前記複数のセンサノードを横断して環境内で移動する複数の生物のそれぞれから検出することと、
   前記センサシステムによって、前記ＩＲエネルギーのＩＲエネルギーデータに基づいて、前記複数の生物のそれぞれの温度を決定することと、
   前記センサシステムによって、前記複数の生物のそれぞれの温度のそれぞれを、シーケンシャルピクセルを有するグリッド上に投影することと、
   前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記複数の生物のそれぞれの温度のそれぞれの連続変化を決定することと、
   前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記温度のそれぞれの前記連続変化に基づいて、前記複数の生物のそれぞれの軌道を決定することと
   を含む、方法。
2. 前記複数のセンサノードは、サーモパイルセンサノードである、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のセンサノードは、無線センサノードである、請求項１に記載の方法。
4. 前記複数のセンサノードは、メッシュネットワークを形成する、請求項１に記載の方法。
5. 前記複数のセンサノードはそれぞれ、一意の数字と関連付けられ、センサノードの構造化されたネットワークを形成する、請求項１に記載の方法。
6. 前記センサシステムによって、前記複数のセンサノードの構造化されたネットワークと建築設計図を相互参照することをさらに含み、前記複数のセンサノードはそれぞれ、一意の数字と関連付けられ、前記センサノードの構造化されたネットワークを形成する、請求項１に記載の方法。
7. 前記センサシステムによって、前記複数のセンサノードのそれぞれの少なくともサブセットに関するセンサプロファイルを作成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記センサシステムによって、前記複数の生物の重複温度を回避するための較正プロセスを実装することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記センサシステムによって、前記環境の温度を補償することによって、前記グリッド上に投影された前記複数の生物のうちの１つまたはそれを上回るものの温度を調節することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記センサシステムはさらに、センサモジュール、ゲートウェイ、クラウドコンピューティングモジュール、データベース、およびユーザインターフェースを備える、請求項１に記載の方法。
11. 前記センサシステムによって、前記複数のセンサノードのセンサノードを製品に関する製品名とタグ付けすることをさらに含み、前記製品は、前記センサノードの場内に位置する、請求項１に記載の方法。
12. 前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記温度の連続変化に基づいて、前記環境の占有率を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記センサシステムによって、前記環境内の前記複数の生物のうちの１つまたはそれを上回るものの温度の変化を監視することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記温度の連続変化に基づいて、前記複数の生物のうちの１つまたはそれを上回るものの移動速度を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記温度の連続変化に基づいて、前記複数の生物のうちの１つまたはそれを上回るものによって消費されるカロリーを決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
16. 前記シーケンシャルピクセル内の前記温度の連続変化を決定することは、
    前記複数のセンサノードのセンサノードによって受信された前記ＩＲエネルギーの未加工熱データを圧縮し、圧縮された熱データを作成することと、
    前記圧縮された熱データを解凍し、解凍された熱データを作成することと、
    検出データを前記解凍された熱データから作成することと、
    前記検出データを処理し、後処理された検出データを作成することと、
    時系列検出結果データを前記後処理された検出データから作成することと、
    コンテキスト分析アルゴリズムを前記時系列検出結果データに適用し、分析結果を作成することと、
    ＡＰＩサービスを前記分析結果に適用し、前記時系列検出結果データの可視化を取得することと
    を含む、請求項１に記載の方法。
17. 前記センサシステムによって、外れ値を前記ＩＲエネルギーデータから除去することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
18. 前記センサシステムによって、圧縮またはエッジ算出のうちの少なくとも１つエッジを前記ＩＲエネルギーデータに実施することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
19. 製造品であって、前記製造品は、非一過性有形コンピュータ可読記憶媒体を含み、前記非一過性有形コンピュータ可読記憶媒体は、その上に記憶される命令を有し、前記命令は、センサシステムによる実行に応答して、前記センサシステムに、
    前記センサシステムと関連付けられる複数のセンサノードによって、赤外線（ＩＲ）エネルギーを前記複数のセンサノードを横断して環境内で移動する複数の生物のそれぞれから検出することと、
    前記センサシステムによって、前記ＩＲエネルギーのＩＲエネルギーデータに基づいて、前記複数の生物のそれぞれの温度を決定することと、
    前記センサシステムによって、前記複数の生物のそれぞれの温度のそれぞれを、シーケンシャルピクセルを有するグリッド上に投影することと、
    前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記複数の生物のそれぞれの温度のそれぞれの連続変化を決定することと、
    前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記温度のそれぞれの前記連続変化に基づいて、前記複数の生物のそれぞれの軌道を決定することと
    を含む動作を実施させる、製造品。
20. センサシステムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサと通信するように構成される有形非一過性メモリであって、前記有形非一過性メモリは、その上に記憶される命令を有し、前記命令は、前記プロセッサによる実行に応答して、前記プロセッサに、
    前記センサシステムと関連付けられる複数のセンサノードによって、赤外線（ＩＲ）エネルギーを前記複数のセンサノードを横断して環境内で移動する複数の生物のそれぞれから検出することと、
    前記センサシステムによって、前記ＩＲエネルギーのＩＲエネルギーデータに基づいて、前記複数の生物のそれぞれの温度を決定することと、
    前記センサシステムによって、前記複数の生物のそれぞれの温度のそれぞれを、シーケンシャルピクセルを有するグリッド上に投影することと、
    前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記複数の生物のそれぞれの温度のそれぞれの連続変化を決定することと、
    前記センサシステムによって、前記シーケンシャルピクセル内の前記温度のそれぞれの前記連続変化に基づいて、前記複数の生物のそれぞれの軌道を決定することと
    を含む動作を実施させる、有形非一過性メモリと
    を備える、センサシステム。

Images