JP2024070057A - ニオイ検出システム、ニオイ検出方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ニオイの来た方向を検出することが可能なニオイ検出システムを提供する。【解決手段】ニオイ成分を検知するニオイセンサーと、観測地点での風向を検出する検出部と、ニオイ成分の来た方向を判定する判定基準を格納する記憶部と、ニオイセンサーが検知したニオイ成分の出力値と、風向と判定基準とからニオイ成分の来た方向を検出する制御部とを備えるニオイ検出システムを構成する。【選択図】図２

Description

本発明は、ニオイ検出システム、ニオイ検出方法、及び、プログラムに係わる。

工場や事業場等での事業活動に伴って種々のニオイが発生する。また、近隣環境や住宅等においても、生活活動に伴うニオイが発生する。これらの発生したニオイは、大気中に拡散して、ニオイの臭気を感じない程度まで濃度が低下する。しかし、発生するニオイの濃度が高い場合や、ニオイの発生元に近い場合には、臭気を感じない程度まで濃度が低下する前に、ニオイが近隣の人々に到達することがある。このような場合に、大気中のニオイを検知することにより、ニオイの発生元を検知することが求められている。

例えば、発生したニオイを検出するニオイ検出装置として、ニオイに反応する特性が異なる複数のニオイセンサーを備え、各ニオイセンサーから得られた出力を基にニオイ種類や濃度を判定する手法が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
さらに、ニオイセンサーを用いた大気中のニオイ検知方法として、ガス管、水道管などの配管、気密性を要するタンクなどの電気機器、自動車、船、及び、航空機などの検知対象物内にニオイ発生元を設け、検知対象物の外部に設けたニオイセンサーからのニオイを検知してガス等の漏れを検知する方法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。

国際公開第２０１９／１０２６５４号 国際公開第２０１９／１０２６６０号 特開平８－２３３６８０号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、室内等の閉鎖空間からのニオイの漏れを検知することはできるが、屋外や空気の流れがある環境や、複数箇所からニオイが発生する環境下では、ニオイの来た方向を検出することができず、ニオイ発生元を特定することができない。

上述した問題の解決のため、本発明においては、ニオイの来た方向を検出することが可能なニオイ検出システム、ニオイ検出方法、及び、プログラムを提供する。

本発明のニオイ検出システムは、ニオイ成分を検知するニオイセンサーと、観測地点での風向を検出する検出部と、ニオイ成分の来た方向を判定する判定基準を格納する記憶部と、ニオイセンサーが検知したニオイ成分の出力値と、風向と判定基準とからニオイ成分の来た方向を検出する制御部とを備える。

また、本発明のニオイ検出方法は、ニオイ成分を検知するニオイセンサーからの出力値と、観測地点での風向と、ニオイ成分の来た方向を判定する判定基準とを基に、ニオイ成分の来た方向を検出する。

また、本発明のプログラムは、ニオイ成分を検知するニオイセンサーからの出力値を検出する手順と、観測地点での風向を取得する手順と、ニオイ成分の来た方向を判定する判定基準と、ニオイ成分の来た方向を検出する手順と、をコンピューターに実行させる。

本発明によれば、ニオイの来た方向を検出することが可能なニオイ検出システム、ニオイ検出方法、及び、プログラムを提供することができる。

ニオイ検出方法の概念図である。 ニオイ検出システムの構成を示す図である。 ニオイの来た方向を検出するための判定基準である。 ニオイ検出処理の概要を示す図である。 ニオイの発生元の判定処理を示すフローチャートである。 ニオイ検出システムの変形例の構成を示す図である。 ニオイ検出方法の概念図である。 ニオイの来た方向を検出するための判定基準である。 ニオイ強度を検出するための判定基準である。 ニオイ検出処理の概要を示す図である。 ニオイの発生元の判定処理を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態の例を説明するが、本発明は以下の例に限定されるものではない。
なお、説明は以下の順序で行う。
１．ニオイ検出システム、及び、ニオイ検出方法の第１実施形態
２．ニオイ検出システム、及び、ニオイ検出方法の第２実施形態

〈１．ニオイ検出システム、及び、ニオイ検出方法の第１実施形態〉
以下、ニオイ検出システム、及び、ニオイ検出方法の具体的な実施の形態について説明する。
本技術のニオイ検出システム、及び、ニオイ検出方法では、ニオイ検出装置がニオイを検知した際に、ニオイが来た方向を検出することによって、ニオイの発生元を特定する。例えば、ニオイ検出システムでは、予めニオイ検出装置にニオイの発生元となる場所の方向、即ちニオイの来る方向を、ニオイ方向情報として保持しておく。ニオイ方向情報としては、例えば、ニオイの発生元が検出地点の風上となる方向を風向情報として登録しておく。

そして、ニオイ検出装置に備えられたニオイセンサーでニオイを検知した際に、風向計で検出された風向等によって検知したニオイが来た方向と、予め登録されたニオイ方向情報（風向情報）とからニオイの発生元を特定する。

図１に、本実施の形態のニオイ検出方法の概念図を示す。図１には、ニオイ検出の一例として、ニオイ検出装置が配置された観測地点Ｌｔと、ニオイ検出装置に予めニオイの発生元となる場所として登録された地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、及び、地点Ｄｔとが示されている。また、ニオイが来る方向の情報として、ニオイ検出装置とニオイ発生元の各地点とに吹く風の風向ｔが示されている。

このように、屋外において大気に流れがある場合、ニオイ検出装置は、風上に位置するニオイの発生元の方向から来るニオイのみを検出する。このため、複数箇所からニオイが発生する環境下においても、ニオイ検出装置がニオイを検知した際に、そのときのニオイの来た方向、例えば風向きを検知することにより、ニオイの発生元の方向を検知することができる。
そして、予めニオイ検出装置が配置された観測地点Ｌｔと、ニオイの発生元となる各地点との位置関係が登録されていることにより、ニオイが来た方向と、ニオイの発生元となる各地点の位置関係とから、ニオイの発生元を検出することができる。

［ニオイ検出システムの構成］
次に、上述のニオイの発生元を検出することが可能なニオイ検出システムの構成について説明する。
図２に、ニオイ検出システム１００の構成を示す。ニオイ検出システム１００は、ニオイ検出装置１０と、通信デバイス２０とにより構成される。ニオイ検出装置１０及び通信デバイス２０は、近距離無線通信機能を備えており、Bluetooth（登録商標）による相互通信が可能となっている。

ニオイ検出装置１０は、制御部１０１、４個のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄ、ＡＤＣ（Analog to Digital Converter：アナログデジタル変換器）１０３、記憶部１０４、操作スイッチ１１０、バッテリー１１１、通信部１１２、及び、風向計１１３等を備える。

制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、ニオイ検出装置１０の各部の処理動作を統括的に制御する。制御部１０１は、ニオイ検出装置１０の各部の動作を制御するコンピューターの一例として用いられる。具体的には、制御部１０１は、記憶部１０４等に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。

ニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄは、ニオイに反応する特性がそれぞれ異なる半導体ガスセンサーである。ニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄは、検知対象ガス（主に反応する対象となるガス）の濃度を電気量に変換し、ガス濃度に対応する電気信号を出力する。ニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄとしては、例えば、ＶＯＣ（Volatile Organic Compounds：揮発性有機化合物）検出用ガスセンサー、ＣＯ検出用ガスセンサー、水素検出用ガスセンサー、炭化水素検出用ガスセンサー、アルコール検出用ガスセンサー、タバコ検出用ガスセンサー等が用いられる。なお、各ニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄは、複数のニオイ成分に対して反応する構成とすることができ、一つのニオイ成分のみに対して反応する構成にしなくてもよい。ニオイ成分とは、ニオイを構成する化学物質である。また、ニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄは、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）タイプのセンサーであってもよい。
ＡＤＣ１０３は、ニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄから出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換して、制御部１０１に出力する。

記憶部１０４は、不揮発性の半導体メモリー等により構成される記憶媒体の一例であり、各種処理プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメーターやファイル等を記憶している。これらのプログラムは、コンピュータが読取り可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部１０１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。また、記憶部１０４には、識別部１０５、及び、判定部１０６が記憶されている。

識別部１０５は、ニオイ検出装置１０の開発段階や製造段階において、外部装置により予め生成された機械学習結果を格納する。機械学習時には、複数のニオイ成分（化学物質）のそれぞれが濃度ごとに用意されている。外部装置では、複数のニオイ成分のそれぞれについて濃度ごとに、ニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄとそれぞれ同種のニオイセンサー（以下、学習用ニオイセンサーという。）の出力値（波形）を取得する。そして、当該濃度の当該ニオイ成分を対象としたときの各学習用ニオイセンサーの出力値の組み合わせを入力とし、当該ニオイ成分とその濃度を出力として機械学習させる。すなわち、外部装置において、複数の学習用ニオイセンサーの出力値の組み合わせを入力、ニオイ成分とその濃度を出力としたデータのセットを教師データとして、機械学習させる。これにより外部機器で機械学習結果を生成し、識別部１０５として記憶部１０４に格納する。

「同種のニオイセンサー」とは、対象とするニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄと同じ特性を有するセンサー（同じ出力を得られるもの）であり、例えば、同じ型番同士のセンサーである。
機械学習として、例えば、ニューラルネットワーク、特に、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）ニューラルネットワークが用いられる。例えば、学習用ニオイセンサーの出力値であるガス濃度を、測定開始時からの経過時間に沿ってプロットして得られた波形の立ち上がり方、ピーク値等を特徴量として機械学習させる。
なお、ここでは、予め識別部１０５に格納する機械学習結果を生成する際に、学習用ニオイセンサーを用いることとしたが、ニオイ検出装置１０に実際に搭載されるニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄそのものを用いて機械学習を生成してもよい。

判定部１０６は、ニオイを検知したときの風向きから、ニオイの来た方向、例えばニオイの発生元を検出するための判定基準となるニオイ方向情報を格納する。例えば、判定部１０６は、図３に示すように、ニオイ検出装置が配置された観測地点Ｌｔにおける風向ｔと、ニオイの発生元となる各地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、及び、地点Ｄｔの位置関係、即ち、観測地点Ｌｔから見た各地点の方向とに基づく風向情報が、ニオイ方向情報として判定基準のデータテーブルに登録されている。

図３に示す判定基準のデータテーブルでは、風向ｔに対する各地点の風向情報として、地点Ａｔが［南西≦ｔ＜北西］（南西から北西までの間で北西を含まず）、地点Ｂｔが［北西≦ｔ＜北東］（北西から北東までの間で北東を含まず）、地点Ｃｔが［北東≦ｔ＜南東］（北東から南東までの間で南東を含まず）、及び、地点Ｄｔが［南東≦ｔ＜南西］（南東から南西までの間で北西を含まず）と登録されている。

このため、ニオイ検出装置１０は、ニオイを検知した際の観測地点Ｌｔにおける風向ｔから、ニオイが来た方向を検出する。そして、ニオイ検出装置１０は、検出したニオイの来た方向と、上記データテーブルとからニオイの発生元として各地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、又は、地点Ｄｔを特定することができる。例えば、検出した風向ｔ（図１）が西南西の場合、ニオイの来た方向を南西として検出し、さらに上記データテーブルにおて南西の風向ｔと合致する風向情報［南西≦ｔ＜北西］が登録された地点Ａｔをニオイの発生元として特性することができる。

操作スイッチ１１０は、電源をオン／オフさせる電源スイッチ、測定開始を指示するための測定スイッチ等から構成され、ユーザーによる操作スイッチ１１０の押下に応じた操作信号を制御部１０１に出力する。
バッテリー１１１は、ニオイ検出装置１０の各部に電力供給を行う。バッテリー１１１として、着脱可能な乾電池や充電池等が用いられる。

通信部１１２は、通信デバイス２０との間でデータ通信を行うためのインターフェースを有する。例えば、通信部１１２は、Bluetooth無線通信によるデータ通信を行うためのインターフェースを有し、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）の通信規格に従って通信デバイス２０とデータの送受信を行う。
また、通信部１１２は、ニオイ検出システムの外部に配置された風向検出装置等と通信するインターフェースを有していてもよい。
また、制御部１０１は、ニオイ成分の検知と、ニオイの発生元の判定結果を、通信デバイス２０の表示部１２２に表示させるために、通信部１１２を介して通信デバイス２０に送信する。制御部１０１は、検知したニオイの発生元を表示させるための画面表示用データを生成し、通信デバイス２０に送信する。或いは、通信デバイス２０側で、ニオイ検出装置１０から送信された検知したニオイの発生元の情報に基づいて表示させてもよい。

風向計１１３は、ニオイの来た方向を検知する検出部の一例である。風向計１１３は、ニオイ検出装置１０が配置された観測地点Ｌｔでも風向ｔを検出する。風向計としては従来公知の構成を適用することができ、例えば、風杯型風向検出装置、風車型風向検出装置、及び、超音波風向検出装置等の風向検出装置を、ニオイ検出装置１０に設けることができる。
なお、ニオイの来た方向を検知する検出部は、上記風向計１１３以外の構成であってもよい。

次に、通信デバイス２０の構成について説明する。
通信デバイス２０は、例えば、スマートフォン、パーソナルコンピューター等の情報端末機器によって構成される。図１に示すように、通信デバイス２０は、制御部１２１、表示部１２２、操作部１２３、第１通信部１２４、第２通信部１２５、記憶部１２６、スピーカー１２７、マイク１２８等を備える。

制御部１２１は、ＣＰＵ等から構成され、通信デバイス２０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、制御部１２１は、記憶部１２６に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。

表示部１２２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、制御部１２１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。
操作部１２３は、操作キー、表示部１２２に積層されたタッチパネルにより構成され、操作キーに対応する操作信号、ユーザーの指等によるタッチ操作の位置に応じた操作信号を制御部１２１に出力する。

第１通信部１２４は、無線により基地局又はアクセスポイントを介して移動体通信網を含む通信ネットワークに接続し、通信ネットワークに接続された外部装置との通信を行う。
第２通信部１２５は、ニオイ検出装置１０等の外部装置との間でBluetooth無線通信によりデータ通信を行うためのインターフェースを有する。第２通信部１２５は、ＢＬＥの通信規格に従って外部装置とデータの送受信を行う。

記憶部１２６は、不揮発性の半導体メモリー等により構成される記憶媒体の一例であり、各種処理プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメーターやファイル等を記憶している。記憶部１２６には、ニオイ検出装置１０を用いてニオイ検出やニオイの発生元のを検出するためのニオイ検出アプリケーションプログラム（以下、ニオイ検出アプリという。）がインストールされている。

制御部１２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、通信デバイス２０の各部の処理動作を統括的に制御する。制御部１２１は、通信デバイス２０各部の動作を制御するコンピューターの一例として用いられる。制御部１２１は、記憶部１２６等の記憶媒体に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。例えば、制御部１２１は、記憶部１２６等の記憶媒体に記憶されたニオイ検出アプリとの協働により、第２通信部１２５を介してニオイ検出装置１０から受信したニオイの種類とその強度を、表示部１２２に表示させる。
スピーカー１２７は、第１通信部１２４を介して外部装置から受信した電気信号を音声信号に変換し、音声を出力する。
マイク１２８は、音波を検知して電気信号に変換し、制御部１２１や第１通信部１２４に出力する。

（ニオイ成分の検知）
制御部１０１は、ニオイセンサー１０２の出力に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分を検知する。そして、制御部１０１は、風向計１１３が検出した風向ｔと、識別部１０５に記憶された機械学習結果と、判定部１０６に記憶された判定基準のデータテーブルとを基に、特定されたニオイ成分の発生元を特定する。
図４に、ニオイ検出処理の概要を示す。ニオイ検出装置１０は、複数のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄの出力値からニオイ成分を検出する第１段階と、風向きからニオイの発生元を判定する第２段階とによる処理を行う。

＜第１段階＞
制御部１０１は、複数のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄの出力値（波形）に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分を検知する。具体的には、制御部１０１は、測定対象気体に対して複数のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄで取得された出力値（波形）を、識別部１０５に入力する。そして、制御部１０１は、識別部１０５に記憶された機械学習データを用いてニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄの出力値（波形）から、測定対象気体に含まれるニオイ成分を検知する。このとき、ニオイセンサーからの出力値（波形）が機械学習データに一致するニオイ成分がある場合には、［ニオイの検知－有］となり、ニオイ成分が検出される。一方、ニオイセンサーからの出力値（波形）が機械学習データに格納されたニオイ成分のデータと一致しない場合には、［ニオイの検知－無］となり、ニオイ成分が検出されない。

＜第２段階＞
制御部１０１は、風向計１１３が検出した風向ｔと、判定部１０６に記憶されたデータテーブルとを基に、特定されたニオイ成分の発生元を判定する。例えば、制御部１０１は、風向計１１３が検出した風向ｔと、登録された条件（風向情報）が合致する地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、及び、地点Ｄｔのいずれかをニオイの発生元と判定する。

［ニオイ検出方法］
次に、ニオイ検出システム１００におけるニオイの発生元を検出する処理について説明する。
図５は、ニオイ検出システム１００において実行されるニオイの発生元の判定処理を示すフローチャートである。図５に示すフローチャートの各処理は、制御部１０１と記憶部１０４に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。なお、処理の前提として、ユーザーは、通信デバイス２０において、操作部１２３からの操作により、ニオイ検出アプリを起動させておくとともに、ニオイ検出装置１０の電源を入れておく。

まず、ユーザーが操作スイッチ１１０（具体的には、測定スイッチ）を押下し、制御部１０１が操作スイッチ１１０の押下を検出することで、ニオイ検出装置１０によるニオイの測定を開始する（ステップＳ１０）。
制御部１０１は、操作スイッチ１１０が押下されてから一定時間、ニオイ検出装置１０が設置された観測地点Ｌｔにおいて、複数のニオイセンサー１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄの出力値を取得し、大気中のニオイを検知したかどうかを判定する（ステップＳ１１）。
大気中のニオイを検知していない場合（ステップＳ１１のＮｏ）、制御部１０１は、ステップＳ１のニオイの測定を継続する。

ニオイを検知した場合（ステップＳ１１のＹｅｓ）、制御部１０１は、風向計１１３から風向ｔを取得する（ステップＳ１２）。
そして、制御部１０１は、取得した風向ｔが判定部１０６に格納された、判定基準のデータテーブルに登録されている風向情報と合致するかどうかを判定する（ステップＳ１３）。

風向ｔと登録されている風向情報とが合致しない場合（ステップＳ１３のＮｏ）、制御部１０１は、未知の発生元のニオイを検知したことによるエラーと判定する（ステップＳ１４）。なお、図１に示す観測地点Ｌｔと、各地点Ａｔ，Ｂｔ，Ｃｔ，Ｄｔの位置関係と、図３に示す風向情報とでは、観測地点Ｌｔに対して全方向にニオイの発生元が登録されているため、この処理でのエラーの判定は発生しない。但し、例えば、ニオイ方向情報として格納されているデータテーブルにおいて、ニオイの発生元として登録されていない方向がある場合には、ニオイが来た方向がこのニオイの発生元として登録されていない方向である場合に、この処理においてエラーの判定が発生する。

風向ｔと登録されている風向情報とが合致する場合（ステップＳ１３のＹｅｓ）、制御部１０１は、登録された条件（風向情報）が合致する地点、例えば、地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、又は、地点Ｄｔをニオイの発生元として特定する（ステップＳ１５）。

次に、制御部１０１は、ニオイ検出処置の結果を、通信デバイス２０に出力する（ステップＳ１６）。
ステップＳ１５でニオイの発生元を特定した場合、制御部１０１は、ニオイ検出装置１０でニオイを検知したこと、及び、検知したニオイの発生元の地点を表示させるための画面表示用データを生成し、通信デバイス２０に出力する。そして、通信デバイス２０は、ニオイの検知、及び、ニオイの発生元の情報を表示部１２２に表示する
また、ステップＳ１４でエラー判定した場合、制御部１０１は、例えば通信デバイス２０にエラー情報を表示させるための画面表示用データを生成し、通信デバイス２０に出力する。そして、通信デバイス２０は、ニオイ検出に未知の発生元を検出したことによるニオイ検出処理のエラーを、表示部１２２に表示する。
通信デバイス２０にニオイの検出結果を表示後、本フローチャートによる処理を終了する。

［ニオイ検出システム：変形例］
ニオイ検出システムとしては、ニオイ検出装置と、風向計や位置検出器とを別個の装置として構成し、ニオイの発生元を特定する制御部を通信デバイスの方に設けてもよい。例えば、図６に示すニオイ検出システム１００Ａのように、ニオイ検出装置１０Ａから風向検出装置３０を独立させる構成とすることができる。さらに、ニオイ検出装置１０Ａに配置された記憶部の識別部や判定部を、通信デバイス２０Ａ側に配置する構成であってもよい。

図６に示すニオイ検出装置１０Ａは、上述の図２に示すニオイ検出装置１０から、記憶部１０４内の識別部１０５、及び、判定部１０６と、風向計１１３とを除いた構成である。
通信デバイス２０Ａは、図２に示す通信デバイス２０に、ニオイ検出装置１０に配置された記憶部１０４の識別部１０５、及び、判定部１０６を加えた構成である。さらに、通信部（第１通信部１２４、第２通信部１２５）が、ニオイ検出装置１０Ａだけでなく、風向検出装置３０とも通信可能な構成である。記憶部１０４、識別部１０５、及び、判定部１０６は、上述のニオイ検出装置１０に配置される場合と同様の構成とすることができる。

風向検出装置３０は、上述の図２に示すニオイ検出装置１０に配置された風向計１１３と同様の構成に、さらに通信デバイス２０Ａと通信可能な通信部を備える。通信部は、通信デバイス２０Ａとの間でBluetooth無線通信によりデータ通信を行うためのインターフェースを有し、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）の通信規格に従って通信デバイス２０とデータの送受信を行う、また、Bluetooth無線通信以外の無線通信、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）、基地局やアクセスポイントを介して移動体通信網を含む通信ネットワークに接続し、通信ネットワークに接続された外部装置との通信を行ってもよい。

上記構成では、風向計１１３を含む風向検出装置３０と、ニオイ検出装置１０Ａとが同じ位置、又は、隣接した位置に設置されることが好ましい。風向検出装置３０による風向観測地点と、ニオイ検出装置１０Ａによるニオイ観測地点とが近いことにより、検出した風向ｔとニオイの発生元の方向との誤差を少なくできる。このため、ニオイの発生元の特定精度が向上しやすい。

〈２．ニオイ検出システム、及び、ニオイ検出方法の第２実施形態〉
次に、ニオイ検出システム、及び、ニオイ検出方法の第２実施形態について説明する。
図２に示すニオイ検出システム１００において、ニオイ検出装置を、ニオイの種類や濃度を検知可能な構成とすることができる。この構成のニオイ検出システム１００は、上述の第１実施形態と同様の風向情報を用いた方法に加えて、ニオイの種類を検出することでニオイの来た方向やニオイの発生元を特定できる。これにより、未知のニオイとの切り分けや、同方向に複数のニオイの発生元が存在する場合でも、ニオイの来た方向やニオイの発生地点とニオイの種類とを紐づけて登録しておくことで、ニオイ種類の判別によるニオイの来た方向や発生元の判別が可能となる。また、ニオイ濃度も識別することで、ニオイ濃度からニオイの強さレベルも同時に推定することができる。

図７に、第２実施形態のニオイ検出方法の概念図を示す。図７には、ニオイ検出の一例として、ニオイ検出装置が配置された観測地点Ｌｔと、ニオイ検出装置に予めニオイの発生元となる場所として登録された地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、地点Ｄｔ、及び、地点Ｅｔとが示されている。また、各ニオイの発生元の地点において発生するニオイの種類として、ニオイＡｎ、ニオイＢｎ、ニオイＣｎ、ニオイＤｎ、及び、ニオイＥｎが示されている。さらに、ニオイ検出装置とニオイ発生元の各地点とに吹く風の風向ｔが示されている。

ここで、図７では、地点Ａｔと地点Ｅｔとが、観測地点Ｌｔから見て近似した方向に位置している。このため、ニオイ検出装置でニオイを検知した際の風向ｔだけでは、ニオイの発生元として地点Ａｔと地点Ｅｔとを判別することができない。

このように、近似した方向に複数のニオイの発生元が登録されている場合には、各発生元のニオイの種類を検知することにより、近似した方向のニオイの発生元を判別し、ニオイの発生元を特定することができる。例えば、予め、ニオイ検出装置が配置された観測地点Ｌｔと、ニオイの発生元となる各地点との位置関係だけでなく、各ニオイの発生元で発生するニオイが登録されていることにより、風向ｔと、ニオイの発生元となる各地点の位置関係（風向情報）と、各地点で発生するニオイの種類とから、ニオイの発生元を特定することができる。

［ニオイ検出システムの構成］
本実施形態において、ニオイ検出システム１００の構成は、ニオイ検出装置１０の記憶部１０４の判定部１０６に格納された判定条件を除き、上述の第１実施形態と同様の構成とすることができる。

識別部１０５は、機械学習によって、ニオイセンサーから取得した出力値（波形）に対応したニオイ成分だけでなく、出力値（波形）からニオイ成分の濃度も機械学習結果のデータとして有している。このため、制御部１０１は、識別部１０５に格納された機械学習データを用いてニオイセンサーから取得した出力値（波形）から、ニオイ成分の種類と濃度を取得することができる。

判定部１０６は、上述のニオイを検知したときの風向きから、ニオイの来た方向、及び、ニオイの発生元を検出するための風向情報に加え、各地点のニオイの発生元で発生するニオイの種類が判定基準のテーブルとして登録されている。例えば、図８に示すように、判定基準のテーブルとして、観測地点Ｌｔにおける風向ｔと、ニオイの発生元となる各地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、及び、地点Ｄｔの位置関係とに基づく風向情報とともに、各地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、及び、地点Ｄｔにおいて発生するニオイの種類ニオイＡｎ、ニオイＢｎ、ニオイＣｎ、ニオイＤｎ、及び、ニオイＥｎが登録されている。

さらに、判定部１０６は、図９に示すように、検知したニオイ成分の濃度から、ニオイ強度を検出するための判定基準となるデータテーブルを格納する。ニオイの判定基準となる情報は、例えば、複数のニオイ成分のそれぞれについて濃度ごとに、ニオイの種類とその強度（レベル）を対応付けたテーブルである。図９に示す例では、検知したニオイ成分の濃度を所定範囲ごとに区分し、ニオイレベル１～５に変換するテーブルである。

また、ニオイ検出装置１０のにおいて、制御部１０１は、判別されたニオイの種類とその強度を、通信デバイス２０の表示部１２２に表示させるために、通信部１１２を介して通信デバイス２０に送信する。制御部１０１は、判別されたニオイの種類とその強度を表示させるための画面表示用データを生成し、通信デバイス２０に送信してもよい。あるいは、通信デバイス２０側で、ニオイ検出装置１０から送信されたニオイの種類とその強度に基づいて、ニオイの種類とその強度を表示させてもよい。

［ニオイの種類の検出］
図１０に、ニオイ検出処理の概要を示す。ニオイ検出装置１０は、複数のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄの出力値からニオイ成分を検出する第１段階と、風向ｔとニオイの種類及び濃度とを判別する第２段階と、風向とニオイの種類とからニオイの発生元を特定する第３段階とに分けて処理する。

＜第１段階＞
制御部１０１は、複数のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄの出力値（波形）に基づいて、測定対象気体に含まれるニオイ成分を検知する。具体的には、制御部１０１は、測定対象気体に対して複数のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄで取得された出力値（波形）を取得する。そして、制御部１０１は、識別部１０５に記憶された機械学習データを用いてニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄの出力値（波形）から、測定対象気体に含まれるニオイ成分を検知する。このとき、ニオイセンサーからの出力値（波形）が機械学習データに一致するニオイ成分がある場合には、［ニオイの検知－有］となり、ニオイ成分が検出される。一方、ニオイセンサーからの出力値（波形）が機械学習データに格納されたニオイ成分のデータと一致しない場合には、［ニオイの検知－無］となり、ニオイ成分が検出されない。

＜第２段階＞
制御部１０１は、風向計１１３により風向ｔを検出する。
さらに、制御部１０１は、複数のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄの出力値（波形）と、識別部１０５に記憶された機械学習データとを用いて、測定対象気体に含まれるニオイの種類（Ａｎ、Ｂｎ、Ｃｎ、Ｄｎ、Ｅｎ）とその濃度を検出する。具体的には、制御部１０１は、測定対象気体に対して複数のニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄで取得された出力値（波形）を取得する。そして、制御部１０１は、識別部１０５に記憶された機械学習データを用いてニオイセンサー１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄの出力値（波形）から、測定対象気体に含まれるニオイ成分の濃度を検知する。

＜第３段階＞
制御部１０１は、風向ｔと、ニオイ成分の種類及び濃度と、判定部１０６に記憶されたデータテーブルとを基に、特定されたニオイの来た方向及びニオイ成分の発生元と、ニオイの強度（レベル）を判定する。例えば、制御部１０１は、風向計１１３が検出した風向ｔと、登録された条件（風向情報）と、発生するニオイの種類ニオイＡｎ、ニオイＢｎ、ニオイＣｎ、ニオイＤｎ、及び、ニオイＥｎの条件とが合致する地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、地点Ｄｔ、及び、地点Ｅｔのいずれかをニオイの発生元と判定する。
さらに、制御部１０１は、検知したニオイの濃度と、判定部１０６に記憶されたデータテーブルとを基に、特定されたニオイの強度（レベル）を判定する。

ニオイ検出システム１００において、風向計１１３、及び、通信デバイス２０の構成、並びに、ニオイ検出システム１００の変形例については、上述の第１実施形態と同様の構成とすることができる。

［ニオイ検出方法］
次に、ニオイ検出システム１００におけるニオイの発生元を検出する処理について説明する。
図１１に、ニオイ検出システム１００において実行されるニオイの発生元の判定処理のフローチャートを示す。なお、上述の図５に示す第１実施形態のニオイの発生元の判定処理と同様の処理については、説明を省略する。また、図１１に示すフローチャートの各処理は、制御部１０１と記憶部１０４に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。なお、処理の前提として、ユーザーは、通信デバイス２０において、操作部１２３からの操作により、ニオイ検出アプリを起動させておくとともに、ニオイ検出装置１０の電源を入れておく。

まず、制御部１０１は、上述の図５に示すフローチャートにおけるステップＳ１０～ステップＳ１３と同様の処理を行い、取得した風向ｔが判定部１０６に格納された、判定基準のデータテーブルに登録されている風向情報と合致するかどうかを判定する（ステップＳ２０～ステップＳ２３）。

次に、制御部１０１は、上述のニオイ検出処理に従ってニオイの種類を識別を行う（ステップＳ２４）。
そして、制御部１０１は、ニオイの種類を識別可能かどうか判定する（ステップＳ２５）
ここで、ステップＳ２４、及び、ステップＳ２５では、制御部１０１は、ニオイのステップＳ２２において検出したニオイについて、ニオイの種類を識別し、判定部１０６において判定基準のテーブルに格納されたニオイの種類と一致するかどうかを判定する。
まず、ステップＳ２４において、ニオイセンサーの出力値を識別部１０５の機械学習データを用いて、ニオイの種類及び濃度を検出する。
そして、ステップＳ２５において、検出したニオイの種類が、判定部１０６において判定基準のテーブルに登録された、「ニオイの発生元で発生するニオイの種類」と一致するかどうかを判定する。
検出したニオイの種類が、判定部１０６の判定基準のテーブルに登録された「ニオイの発生元で発生するニオイの種類」と一致する場合には、ニオイ種類の識別が可能（ステップＳ２５のＹｅｓ）と判断される。
一方、判定部１０６の判定基準のテーブルに登録された「ニオイの発生元で発生するニオイの種類」に、検出したニオイの種類と一致するものがない場合には、ニオイ種類の識別が不可（ステップＳ２５のＮｏ）と判断される。

風向ｔと登録されている風向情報とが合致しない場合（ステップＳ２３のＮｏ）、又は、ニオイの種類を識別できない場合（ステップＳ２５のＮｏ）、制御部１０１は、未知の発生元のニオイを検知したことによるエラーと判定する（ステップＳ２６）。

次に、ニオイ種類の識別が可能な場合（ステップＳ２５のＹｅｓ）、制御部１０１は、判定部１０６に格納された判定基準のデータテーブルに、検知したニオイの種類と同じニオイの種類が複数登録されているかどうかを判定する（ステップＳ２７）。

判定基準のデータテーブルに同じニオイの種類が複数登録されていない場合（ステップＳ２７のＮｏ）、制御部１０１は、登録された風向情報とニオイの種類とが合致する地点、例えば、地点Ａｔ、地点Ｂｔ、地点Ｃｔ、地点Ｄｔ、地点Ｅｔのいずれかをニオイの発生元として特定し、さらに、発生したニオイの種類を特定する（ステップＳ２８）。

判定基準のデータテーブルに同じニオイの種類が複数登録されている場合（ステップＳ２７のＹｅｓ）、制御部１０１は、判定基準のデータテーブルから、登録された風向情報と、ニオイの種類とが合致する複数のニオイの発生元の地点とニオイの種類とを抽出する（ステップＳ２９）。

次に、制御部１０１は、ニオイ検出処置の結果を、通信デバイス２０に出力する（ステップＳ３０）。
ステップＳ２８でニオイの発生元とニオイの種類を特定した場合、制御部１０１は、ニオイ検出装置１０でニオイを検知したこと、検知したニオイの発生元の地点、及び、検知したニオイの種類を表示させるための画面表示用データを生成し、通信デバイス２０に出力する。そして、通信デバイス２０は、ニオイの検知、及び、ニオイの発生元の情報を表示部１２２に表示する。
ステップＳ２９でる複数のニオイの発生元の地点とニオイの種類とを抽出した場合、制御部１０１は、ニオイ検出装置１０でニオイを検知したこと、及び、ニオイの発生元の候補となる複数の地点と、検知したニオイの種類とを表示させるための画面表示用データを生成し、通信デバイス２０に出力する。そして、通信デバイス２０は、ニオイの検知、及び、ニオイの発生元の候補とニオイの種類の情報を表示部１２２に表示する。
ステップＳ２６でエラー判定した場合、制御部１０１は、例えば通信デバイス２０にエラー情報を表示させるための画面表示用データを生成し、通信デバイス２０に出力する。そして、通信デバイス２０は、ニオイ検出に未知の発生元、及び、識別不能のニオイを検知したことによる、ニオイ検出処理のエラーを表示部１２２に表示する。
通信デバイス２０にニオイの検出結果を表示後、本フローチャートによる処理を終了する。

なお、上述のフローチャートにおいて、ステップＳ２８、及び、ステップＳ２９において、制御部１０１は、検知したニオイの種類とともに、ニオイの強度（レベル）を検出してもよい。そして、ステップＳ３０において、制御部１０１は、各種の情報とともに、ニオイの強度（レベル）を表示させるための画面表示用データを生成し、通信デバイス２０に出力してもよい。

なお、本発明は上述の実施形態例において説明した構成に限定されるものではなく、その他本発明の構成を逸脱しない範囲において種々の変形、変更が可能である。

１０，１０Ａ ニオイ検出装置、１２Ａ ニオイセンサー、２０，２０Ａ 通信デバイス、３０ 風向検出装置、１００，１００Ａ ニオイ検出システム、１０１，１２１ 制御部、１０２，１０２Ａ，１０２Ｂ，１０２Ｃ，１０２Ｄ ニオイセンサー、１０３ ＡＤＣ、１０４，１２６ 記憶部、１０５ 識別部、１０６ 判定部、１１０ 操作スイッチ、１１１ バッテリー、１１２ 通信部、１１３ 風向計、１２２ 表示部、１２３ 操作部、１２４ 第１通信部、１２５ 第２通信部、１２７ スピーカー、１２８ マイク

Claims (8)

1. ニオイ成分を検知するニオイセンサーと、
   観測地点での風向を検出する検出部と、
   前記ニオイ成分の来た方向を判定する判定基準を格納する記憶部と、
   前記ニオイセンサーが検知した前記ニオイ成分の出力値と、前記風向と、前記判定基準とから、前記ニオイ成分の来た方向を検出する制御部と、を備える
   ニオイ検出システム。
   
2. ニオイに反応する特性が互いに異なる複数の前記ニオイセンサーを備え、
   前記制御部は、前記ニオイセンサーからの出力値に基づいて、複数のニオイ種類を判別する
   請求項１に記載のニオイ検出システム。
   
3. 前記ニオイセンサーは、検知した前記ニオイ成分の濃度に対応する電気信号を出力する
   請求項１に記載のニオイ検出システム。
   
4. 前記記憶部は、検知した前記ニオイ成分の濃度から、ニオイ強度を検出するための判定基準を格納し、
   前記制御部は、前記ニオイセンサーからの出力値と、前記ニオイ強度の判定基準とを基に、前記ニオイ成分の強度を検出する
   請求項３に記載のニオイ検出システム。
   
5. 前記記憶部は、前記ニオイ成分の来た方向の判定基準として、前記ニオイの種類を有し、
   前記制御部は、前記検出部が検出した風向と、前記ニオイの種類と、前記ニオイ成分の来た方向の判定基準とから、前記ニオイ成分の来た方向を検出する
   請求項１に記載のニオイ検出システム。
   
6. ニオイ成分を検知するニオイセンサーからの出力値と、
   観測地点での風向と、
   前記ニオイ成分の来た方向を判定する判定基準と、を基に、
   前記ニオイ成分の来た方向を検出する
   ニオイ検出方法。
   
7. 前記ニオイが来た方向を、風向計で検出された観測地点での風向によって検出する
   請求項６に記載のニオイ検出方法。
   
8. ニオイ成分を検知するニオイセンサーからの出力値を検出する手順と、
   観測地点での風向を取得する手順と、
   前記ニオイ成分の来た方向を判定する判定基準と、
   前記ニオイ成分の来た方向を検出する手順と、をコンピューターに実行させるための
   プログラム。

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