JP6767166B2 - 監視装置、監視方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、電気機器等の発熱する機器を監視するための監視装置、監視方法、およびプログラムに関し、例えば熱画像センサによって取得した熱画像に基づいて上記機器を監視する監視装置に関する。

電気機器を監視する監視装置として、電気設備が存在する領域を熱画像センサによって撮影し、撮影した熱画像に基づいて上記電気設備が稼働しているか否かを判定するとともに、上記熱画像中に人体が存在するか否かに基づいてその電気設備が不必要に稼働しているか否かを判定する監視装置が従来から知られている（特許文献１参照）。

特開２０１１−２０３８９７号公報

しかしながら、特許文献１に開示された監視装置では、不必要に稼働している電気機器を発見して警告を行うことを目的としているため、稼働しているはずの電気機器が稼働していない場合や稼働している電気機器が異常な動作をしている場合等を検出することができない。

また、特許文献１に開示された監視装置は、一般家庭における電気機器の消し忘れ等を想定しているため、熱画像中の人体が存在しない場合に電気機器の稼働が不必要と判定する。そのため、例えば、サーバルームやプラントの一部のエリア等のように、人が存在しない場合であっても正常に稼働している電気設備が存在するエリアを監視する場合には、特許文献１に開示された監視装置を適用したとしても、精度の高い監視ができるとは言い難い。

本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、監視対象の空間に存在する機器の稼働状態をより精度良く監視することにある。

本発明に係る監視装置（１，１Ａ，１Ｂ）は、監視対象機器を撮影する熱画像センサ（４＿１〜４＿ｘ）から熱画像を取得する画像取得部（１１）と、画像取得部によって取得した熱画像に基づいて、監視対象機器（５０，５１）における少なくとも１つの監視ポイント（５００，５１０＿１〜５１０＿３）の温度を検出する温度検出部（１３）と、監視ポイントの温度の時間変化を予測した予測データ（１５３，１５４）を記憶する記憶部（１５）と、温度検出部によって検出された監視ポイントの温度のデータ（１５２）と予測データとを比較し、比較結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する判定部（１４）とを有し、予測データは、監視対象機器の運転パターンに基づいて予め生成された定常データと、画像取得部によって取得した熱画像に基づいて生成された更新可能な逐次データと、を含むことを特徴とする。

上記監視装置において、予測データは、監視対象機器の運転パターンに基づいて予め生成された定常データ（１５３）を含んでもよい。

上記監視装置において、予測データは、画像取得部によって取得した熱画像に基づいて生成された更新可能な逐次データ（１５４）を含んでもよい。

上記監視装置において、予測データは、監視対象機器の運転パターンに基づいて予め生成された定常データと、画像取得部によって取得した熱画像に基づいて生成された更新可能な逐次データとを含んでもよい。

上記監視装置において、画像取得部によって取得された別の日の熱画像から検出した監視ポイントの温度の時系列データに基づいて、逐次データを所定の周期で更新する更新部（１８）を更に有してもよい。

上記監視装置において、判定部は、温度の時系列データと予測データとのずれ量に応じて、少なくとも、第１稼働状態（正常状態）と、第１稼働状態よりも異常な状態を示す第２稼働状態（適正内稼働状態）と、第２稼働状態よりも異常な状態を示す第３稼働状態（重大異常状態）の中から、監視対象機器の稼働状態を判定してもよい。

上記監視装置において、温度検出部は、熱画像に基づいて、監視対象機器における複数の監視ポイント（５１０＿１〜５１０＿３）の温度を検出し、判定部は、各監視ポイントの温度のデータと前記予測データとのずれ量に応じて、各監視ポイントの状態を、第１稼働状態（正常状態）と、第１稼働状態よりも異常な状態を示す第２稼働状態（適正内稼働状態）と、第２稼働状態よりも異常な状態を示す第３稼働状態（重大異常状態）の中から判定するとともに、全ての監視ポイントの判定結果が一致した場合には、監視対象機器がその一致した判定結果に対応する稼働状態であると判定し、少なくとも１つの監視ポイントが第３稼働状態と判定された場合には、監視対象機器が第３稼働状態であると判定し、第３稼働状態と判定された監視ポイントがなく、且つ少なくとも１つの監視ポイントが第２稼働状態と判定された場合には、監視対象機器が第２稼働状態であると判定してもよい。

上記監視装置において、温度検出部は、熱画像に基づいて、監視対象機器における複数の監視ポイントの温度を検出し、判定部は、各監視ポイントの温度の時系列データと予測データとのずれ量に応じて、各監視ポイントの状態を、第１稼働状態（正常状態）と、第１稼働状態よりも異常な状態を示す第２稼働状態（適正内稼働状態）と、第２稼働状態よりも異常な状態を示す第３稼働状態（重大異常状態）の中から判定するとともに、各監視ポイントの判定結果に応じて重み付けした値の加重平均を算出し、その平均値に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定してもよい。

本発明に係る監視方法は、情報処理装置（１，１Ａ，１Ｂ）が、監視対象機器を撮影する熱画像センサ（４＿１〜４＿ｘ）から熱画像を取得する第１ステップ（Ｓ１）と、情報処理装置が、第１ステップにおいて取得した熱画像に基づいて、監視対象機器における少なくとも１つの監視ポイントの温度を検出する第２ステップ（Ｓ２）と、第２ステップにおいて検出された監視ポイントの温度のデータ（１５２）と、記憶部（１５）に記憶された、監視ポイントの温度の時間変化の予測値を含む予測データ（１５３，１５４）とを比較し、比較結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する第３ステップ（Ｓ３）とを含み、予測データは、監視対象機器の経時的な運転パターンに基づいて予め生成された定常データ（１５３）と、画像取得部によって取得した熱画像に基づいて生成された更新可能な逐次データ（１５４）とを含み、第３ステップは、逐次データと温度のデータとを比較し、比較結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する第４ステップ（Ｓ３Ａ）と、定常データの他方と温度のデータとを比較し、比較結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する第５ステップ（Ｓ３Ｂ）と、を含むことを特徴とする。

上記監視方法において、予測データは、監視対象機器の運転パターンに基づいて予め生成された定常データ（１５３）と、画像取得部によって取得した熱画像に基づいて生成された更新可能な逐次データ（１５４）とを含み、第３ステップは、逐次データと温度の時系列データとを比較し、比較結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する第４ステップ（Ｓ３Ａ）と、定常データの他方と温度の時系列データとを比較し、比較結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する第５ステップ（Ｓ３Ｂ）とを含んでもよい。

なお、上記説明では、一例として、発明の構成要素に対応する図面上の参照符号を括弧を付して記載している。

以上説明したことにより、本発明によれば、監視対象の空間に存在する機器の稼働状態をより精度良く監視することが可能となる。

実施の形態１に係る監視装置を含む監視システムの構成を示す図である。 空間における複数の熱画像センサの配置例を示す図である。 熱画像センサの設置例を示す図である。 一つの熱画像センサから出力された熱画像とその熱画像に含まれる画素毎の単位画素データを説明するための図である。 監視対象機器における監視ポイントの一例を示す図である。 監視ポイントの温度のサンプリングの一例を示す図である。 温度データと予測データとの比較の一例を示す図である。 監視ポイントが１つの場合の稼働状態判定結果データの一例を示す図である。 監視ポイントが複数の場合の稼働状態判定結果データの一例を示す図である。 実施の形態１に係る監視装置による機器の稼働状態の判定処理の流れを示すフロー図である。 実施の形態２に係る監視装置を含む監視システムの構成を示す図である。 実施の形態２に係る監視装置による機器の稼働状態の判定処理の流れを示すフロー図である。 実施の形態３に係る監視装置を含む監視システムの構成を示す図である。 実施の形態３に係る監視装置による機器の稼働状態の判定処理の流れを示すフロー図である。 実施の形態３に係る監視装置による機器の稼働状態の判定処理の流れを示すフロー図である。

以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。

≪実施の形態１≫
（１）監視システム
図１は、本発明の一実施の形態に係る監視装置を含む監視システムの構成を示す図である。
図１に示される監視システム１００は、建物内に設置された熱画像センサによって取得された熱画像に基づいて、建物内に存在する電気機器等の発熱する機器の稼働状態を監視するシステムである。

具体的に、監視システム１００は、ビルや工場等の建物３に設置された複数の熱画像センサ４＿１〜４＿ｘ（ｘは２以上の整数）と監視装置１とから構成されている。

（２）熱画像センサ
熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、二次元的に配列されて、建物３内の監視対象の空間３０の２次元的な温度分布を表す熱画像を取得する機器である。具体的に、熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、夫々、所定のエリアの２次元的な温度分布を非接触で検出する赤外線検出センサである。本実施の形態では、個々の熱画像センサ４＿１〜４＿ｘがサーモパイルアレイセンサであるとして説明する。

ここで、サーモパイルアレイセンサは、熱電対より構成され、赤外線を検出する熱電変換素子（赤外線センサ）であるサーモパイルが複数２次元に配列されたセンサである。熱画像センサ４＿１〜４＿ｘとして、ｘ個のサーモパイルアレイセンサを天井等に二次元的に配列することによって監視対象の空間３０の２次元的な温度分布を把握することが可能となる。例えば、一つの熱画像センサ４＿１は、３２×３１個のサーモパイルから構成され、各サーモパイルが一つの画素を夫々構成しているものとする。

図２は、監視対象の空間３０における熱画像センサ４＿１〜４＿ｘの配置例を示す図である。
ここで、空間３０は、例えば、建物３内の１フロア全体であってもよいし、一つのフロアにおける特定の領域（例えば、１つ居室または複数の居室）であってもよい。

図２に示されるように、建物３内の監視対象の空間３０を熱画像センサ４＿１〜４＿ｘの数と同じ複数のエリア３００＿１〜３００＿ｘに分割した場合、複数の熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、エリア３００＿１〜３００＿ｘ毎に対応して設けられる。熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、夫々対応する監視対象のエリア３００＿１〜３００＿ｘの熱画像４０＿１〜４０＿ｘを夫々生成する。図２には、一例として、空間３０を２２行６列に分割し、分割された各エリア３００＿１〜３００＿ｘに１つずつ熱画像センサ４＿１〜４＿ｘを配置した場合が示されている。

図３は、熱画像センサ４＿１〜４＿ｘの設置例を示す図である。
ある熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、空間３０における天井や壁面等に設置される。例えば、図３に示すように、熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、その撮像面４Ａが地面（床面）３００Ｂと対向する向きに、建物３の天井３００Ａの表面に設置されることが好ましい。また、各熱画像センサ４＿１〜４＿ｘの撮像面４Ａと地面（床面）３００Ｂとの距離が夫々等しくなるように、各熱画像センサ４＿１〜４＿ｘを設置することが好ましい。

上記のように熱画像センサ４＿１〜４＿ｘを設置することにより、監視対象の空間３０内の各エリア３００＿１〜３００＿ｘの下方空間における２次元的な温度分布をもれなく検出できる。

図４は、一つの熱画像センサから出力された熱画像とその熱画像に含まれる画素毎の単位画素データを説明するための図である。

図４に示されるように、一つの熱画像センサ４＿１〜４＿ｘから出力された熱画像４０＿１〜４０＿ｘには、その熱画像センサ４＿１〜４＿ｘを構成する夫々のサーモパイルに入力した赤外線量の強度に応じた値を示す単位画素データ４００＿１〜４００＿ｍが含まれている。
すなわち、１つの熱画像センサ４＿１〜４＿ｘが３２×３１個の画素（サーモパイル）を有するサーモパイルアレイセンサである場合、１つの熱画像センサ４＿１から出力される１つの熱画像４０＿１は、順序付けられた３２×３１個の単位画素データから構成され、熱画像センサ４＿１〜４＿ｘから出力される夫々の熱画像４０＿１〜４０＿ｘを合成することにより、空間３０全体の２次元的な温度分布を示す熱画像データを得ることができる。

熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、例えば、単位時間毎に、対応するエリア３００＿１〜３００＿ｘを含む領域の熱画像４０＿１〜４０＿ｘを夫々生成する。熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、例えば、建物３内に設置されたサーバ（図示せず）に接続され、上記サーバを介して無線または有線により、熱画像４０＿１〜４０＿ｘを監視装置１に送信する。例えば、各熱画像センサ４＿１〜４＿ｘは、１分間に３００枚の熱画像４０＿１〜４０＿ｘを生成し、それらを上記サーバを介して監視装置１に送信する。

（３）監視装置１
監視装置１は、熱画像センサ４＿１〜４＿ｘによって生成された熱画像４０＿１〜４０＿ｘに基づいて、監視対象の空間３０に存在する機器の稼働状態を監視する装置である。監視装置１は、例えば、建物３内の中央管理室や、建物３を含む複数のビルや工場等の施設を監視するビル管理システムにおける中央管理室等に設置される。

本実施の形態において、監視装置１は、空間３０内に存在する監視対象の機器の稼働状態を判定してその判定結果を記憶するとともに、監視対象の機器が異常な稼働状態である場合には、そのことを通知する機能を有している。以下、監視装置１について詳細に説明する。

図１に示すように、監視装置１は、画像取得部１１、監視ポイント指示部１２、温度検出部１３、判定部１４、記憶部１５、および通知部１６を有している。

監視装置１は、例えば、ハードウェア資源であるコンピュータ（情報処理装置）と、このコンピュータにインストールされたプログラムとから実現される。より具体的には、上記コンピュータは、ＣＰＵ等のプログラム処理装置と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ、およびＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置と、キーボード、マウス、ポインティングデバイス、操作ボタン、およびタッチパネル等の外部から情報を入力するための入力装置と、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信回線を介して各種情報の送受信を有線または無線で行うための通信装置とを備えたＰＣ等である。

すなわち、上記のハードウェア資源がプログラムによって制御されることにより、上述した、画像取得部１１、監視ポイント指示部１２、温度検出部１３、判定部１４、記憶部１５、および通知部１６等の機能部が実現される。なお、上記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供されるようにしてもよいし、ネットワークを介して監視装置１内の記憶装置に記憶されてもよい。

画像取得部１１は、各熱画像センサ４＿１〜４＿ｘよって撮影された空間３０の熱画像４０＿１〜４０＿ｘを取得する機能部である。画像取得部１１は、各熱画像センサ４＿１〜４＿ｘによって単位時間毎に取得された熱画像４０＿１〜４０＿ｘを順次取得する。

監視ポイント指示部１２は、監視対象の機器において温度を測定する位置を示す監視ポイントを指示する機能部である。
図５は、監視対象機器における監視ポイントの一例を示す図である。
同図には、空間３０に２つの監視対象の機器５０，５１が存在する場合の、空間３０の模式的な平面図が示されている。

監視装置１では、監視対象の機器毎に、温度を測定する位置（監視ポイント）が少なくとも１ヶ所指定される。図５には、機器５０に１つの監視ポイント５００が指定され、機器５１に３つの監視ポイント５１０＿１，５１０＿２，５１０＿３が指定された場合が例示されている。

これらの監視ポイントは、ユーザからの操作入力やサーバ等の外部装置からの指示等により変更することができる。例えば、機器５０の監視ポイント５００として、機器５０を示す領域内のより右側の位置を指定することもできるし、機器５１の監視ポイントとして、監視ポイント５１０のみを指定することもできる。

監視ポイント指示部１２は、例えばユーザによる監視装置１への操作入力に応じて、監視ポイントを示す情報（例えば、空間３０における座標等の位置情報）を生成し、監視ポイントデータ１５１として記憶部１５に記憶する。

温度検出部１３は、記憶部１５に記憶された熱画像４０＿１〜４０＿ｘから監視ポイントの温度を検出する機能部である。具体的に、温度検出部１３は、熱画像４０＿１〜４０＿ｘの中から、記憶部１５に記憶された監視ポイントデータ１５１で指定された監視ポイントに対応する単位画素データ４００＿１〜４００＿ｘを抽出し、その単位画素データ４００＿１〜４００＿ｘに基づいて監視ポイントの温度を示す温度データ１５２を生成する。

このとき、温度検出部１３は、監視ポイントとして指定された座標に対応する単位画素データのみから温度データ１５２を生成してもよいし、監視ポイントの画素データのみならず、その周辺の画素データも取得し、それらの平均値から温度データ１５２を生成してもよい。例えば、図５に示すように、監視ポイント５１０＿１の温度データ１５２を生成するとき、監視ポイント５１０＿１のみならず、その周辺のエリア３０１Ａ〜３０１Ｄの単位画素データ４００＿１〜４００＿ｘを抽出し、それらの平均値を監視ポイント５１０＿１の温度データ１５２としてもよい。

温度検出部１３は、図６に示すように、所定のサンプリング周期（温度計測周期Ｔｓ）で各監視ポイントの温度を熱画像４０＿１〜４０＿ｘからサンプリングし、各監視ポイント毎に温度データ１５２を生成する。例えば、１秒毎に、監視ポイントの温度をサンプリングし、温度データ１５２を生成する。

記憶部１５は、監視装置１が機器の稼働状態を監視するために必要な各種データを記憶する機能部である。例えば、記憶部１５には、上述した熱画像４０＿１〜４０＿ｘ、監視ポイントデータ１５１および温度データ１５２と、後述する定常データ１５３および稼働状態判定結果１５５が記憶される。

判定部１４は、温度検出部によって検出された監視ポイントの温度の時系列データと予測データとを比較し、比較結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する機能部である。

ここで、予測データとは、監視ポイントの温度の時間変化を予測したデータである。本実施の形態における予測データは、監視対象機器の運転パターンに基づいて予め生成された定常データ１５３を含む。例えば、一日、一週間、平日、休日等の一定の期間における監視対象機器の運転スケジュール等から、その監視対象機器における監視ポイントの温度の時間変化を予測し、その予測した温度の時間変化を示すデータを定常データ１５３として記憶部１５に予め記憶しておく。定常データ１５３は、監視ポイント毎に用意され、記憶部１５に記憶されている。

定常データ１５３は、例えばユーザによる監視装置１への操作入力や、サーバ等の外部機器との通信によって監視装置１に送信されて、記憶部１５に記憶される。例えば、定常データ１５３は、監視システム１００のメンテナンス時等の機器の監視動作を停止しているときに更新可能であり、機器の監視動作中に更新されることはない。

判定部１４は、所定の周期で監視対象機器の稼働状態を判定する。具体的には、図６に示すように、温度計測周期Ｔｓよりも長い周期（稼働状態判定周期Ｔｄ）で、監視対象機器の稼働状態を判定する。例えば、温度計測周期Ｔｓを１秒としたとき、稼働状態判定周期Ｔｄは、“１分”や“１０分”等に設定される。

判定部１４は、稼働状態判定周期Ｔｄ毎に、温度検出部１３によって検出された監視ポイントの温度の時系列データと当該監視ポイントの定常データ１５３とを比較し、その比較結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する。

例えば、図７に示すように、判定部１４は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの稼働状態判定周期Ｔｄ１＿２においてサンプリングされた実測温度１５２＿１〜１５２＿８と、それに対応する定常データ１５３に基づく予測温度１５３＿１〜１５３＿８との差分（温度差）を、サンプリング毎に算出し、それらの差分に基づいて監視ポイントの状態を判定する。

例えば、判定部１４は、サンプリング毎の上記差分の二乗和を算出することにより、稼働状態判定周期Ｔｄ１＿２における実温度と予測温度とのずれ量を算出し、そのずれ量の大きさに基づいて、その監視ポイントの状態を、正常状態、適正内稼働状態、重大異常状態の中から判定する。

ここで、「正常状態」とは、機器が正常に動作していると考えられる状態であり、「重大異常状態」とは、機器が異常な動作をしており、速やかに機器を停止する等の処置が必要と考えられる状態であり、「適正内稼働状態」とは、機器を停止する等の処置がすぐ必要とは言えないが、正常とも言えない状態である。

例えば、判定部１４は、稼働状態判定周期Ｔｄ１＿２における所定の監視ポイントの実測と予測温度とのずれ量を２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２（Ｔｈ１＜Ｔｈ２）と比較し、そのずれ量が閾値Ｔｈ２よりも大きい場合には、その監視ポイントの状態が「重大異常状態」であると判定し、そのずれ量が閾値Ｔｈ２よりも小さく閾値Ｔｈ１よりも大きい場合には、その監視ポイントの状態が「適正内稼働状態」であると判定し、そのずれ量が閾値Ｔｈ１よりも小さい場合には、その監視ポイントの状態が「正常状態」であると判定する。以下、「正常状態」を「Ａ」、「適正内稼働状態」を「Ｂ」、「重大異常状態」を「Ｃ」と夫々表記することがある。

ここで、１つの監視対象機器において監視ポイントが１つしか設定されていない場合には、その監視ポイントの判定結果が監視対象機器の稼働状態の判定結果となる。例えば、図５に示した監視対象機器５０の場合、監視ポイント５００の判定結果が「Ａ」であれば、監視対象機器５０の判定結果は「Ａ」となり、監視ポイント５００の判定結果が「Ｂ」であれば、監視対象機器５０の判定結果は「Ｂ」となり、監視ポイント５００の判定結果が「Ｃ」であれば、監視対象機器５０の判定結果は「Ｃ」となる。

一方、１つの監視対象機器において監視ポイントが複数設定されている場合には、複数の監視ポイントの監視結果を総合的に判断して監視対象機器の稼働状態を判定する。
例えば、図５に示した監視対象機器５１の場合、３つの監視ポイント５１０＿１〜５１０＿３の全てが同じ判定結果である場合には、その判定結果が監視対象機器５０の判定結果となる。例えば、３つの監視ポイント５１０＿１〜５１０＿３の全てが「正常状態（Ａ）」であった場合には、監視対象機器５０の判定結果は「Ａ」となる。

一方、３つの監視ポイント５１０＿１〜５１０＿３のうち一つでも「重大異常状態（Ｃ）」があれば、監視対象機器５０の判定結果は「Ｃ」となり、３つの監視ポイント５１０＿１〜５１０＿３のうち「重大異常状態（Ｃ）」がなく、且つ一つでも「適正内稼働状態（Ｂ）」があれば、監視対象機器５０の判定結果は「Ｂ」となる。

以上のように、判定部１４は、稼働状態判定周期Ｔｄで、各監視ポイントの実測温度と予測温度のずれ量から監視ポイントの状態を判定し、その監視ポイントの判定結果に基づいて、監視対象機器の稼働状態を判定する。

判定部１４による判定結果は、稼働状態判定結果データ１５５として、記憶部１５に記憶される。
図８Ａ，８Ｂは、稼働状態判定結果データ１５５の一例を示す図である。
図８Ａには、図４に示した監視対象機器５０についての稼働状態判定結果データ１５５の一例が示され、図８Ａには、図４に示した監視対象機器５１についての稼働状態判定結果データ１５５の一例が示されている。

図８Ａ，８Ｂに示されるように、稼働状態判定結果データ１５５には、稼働状態判定周期Ｔｄ毎に監視ポイントの判定結果と監視対象機器の判定結果を記憶されている。なお、上記の情報に加えて、サンプリングを実行した時刻や監視ポイント毎の実測温度も記憶してもよい。

通知部１６は、監視対象機器の稼働状態判定結果を通知する機能部である。具体的に、通知部１６は、判定部１５によって、監視対象機器が「重大異常状態（Ｃ）」と判定された場合に、そのことをユーザに通知するための処理を行う。例えば、通知部１６は、監視装置１に接続された液晶ディスプレイ等の表示装置に、監視対象機器が「重大異常状態（Ｃ）」であることを示す情報を表示してもよいし、監視装置１に接続されたスピーカ等から音声によって監視対象機器が「重大異常状態（Ｃ）」であることを通知してもよい。また、通知部１６は、サーバ等の外部装置に対して無線または有線の通信により、監視対象機器が「重大異常状態（Ｃ）」であることを示す情報を送信してもよい。

次に、監視装置１による機器の稼働状態の判定処理の流れを説明する。
図９は、実施の形態１に係る監視装置１による機器の稼働状態の判定処理の流れを示すフロー図である。
例えば、ユーザによる操作入力やサーバとの通信により、監視対象の空間３０における監視対象機器が指定され、その監視対象機器に関する監視ポイントデータ１５１および定常データ１５３が監視装置１に記憶された状態で監視処理の実行が指示されると、監視装置１は、指定された監視対象機器の稼働状態を監視するための監視処理を開始する。

先ず、画像取得部１１が、所定時間毎に、各熱画像センサ４＿１〜４＿ｘから出力される熱画像４０＿１〜４０＿ｘを取得し、記憶部１５に順次記憶する（Ｓ１）。

次に、温度検出部１３が、上述した手法により、画像取得部１１によって取得した熱画像４０＿１〜４０＿ｘから監視ポイントデータ１５１によって指定された監視ポイントの温度を検出して、監視ポイント毎の温度データ１５２を生成して記憶部１５に記憶する（Ｓ２）。ステップＳ２の処理は、予め指定された温度計測周期Ｔｓ（サンプリング周期：例えば１秒毎）で実行される。

次に、稼働状態判定周期Ｔｄに基づく判定処理の実行時刻になったら、判定部１４が、監視対象機器の稼働状態を判定する（Ｓ３）。具体的には、判定部１４は、稼働状態判定周期Ｔｄに基づく所定期間に取得した実測温度（温度データ１５２）と定常データ１５３に基づく予測温度とに基づいて、上述した手法により、各監視ポイントの状態を判定し、その判定結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する。

判定部１４は、ステップＳ３の判定処理によって得られた稼働状態判定結果データ１５５を記憶部１５に記憶する（Ｓ４）。

次に、ステップＳ３の判定処理で、「重大異常状態（Ｃ）」と判定された機器があった場合には、通知部１６がそのことを外部に通知する（Ｓ５）。当該通知の方法は、上述のとおりである。

ステップＳ５で「重大異常状態（Ｃ）」の通知を行った後、監視処理を継続する場合には、ステップＳ２に戻り、上述の処理が繰り返し実行される。一方、「重大異常状態（Ｃ）」の通知を行った後、監視処理を継続せずに停止する場合には、監視処理を終了する。

なお、「重大異常状態（Ｃ）」が検出された場合に監視処理を継続するか否かは、ユーザによって任意に変更できるように構成しておけばよい。

以上、実施の形態１に係る監視装置１によれば、監視対象機器における監視ポイントの温度の予測データと熱画像から検出した監視ポイントの温度の時系列データとを比較することによって監視対象機器の稼働状態を判定するので、監視対象機器が不必要に稼働しているか否かだけではなく、稼働しているはずの機器が稼働していない場合や稼働している機器が異常な動作をしている場合等を検出することが可能となる。

また、従来技術のように、熱画像の中に人が存在するか否かを判定する必要がないので、例えばサーバルームやプラントの一部のエリア等のように、人が存在しないエリアに設置された機器であっても、稼働状態の判定精度が低下することはない。

したがって、実施の形態１に係る監視装置１によれば、従来技術に比べて、監視対象の空間に存在する電気設備等の機器の稼働状態をより高精度に監視することが可能となる。

また、実施の形態１に係る監視装置１によれば、監視対象機器の温度を検出するためのセンサとして熱画像センサを用いているので、監視対象機器を変更する場合や同一の監視対象機器において監視ポイントを変更する場合であっても、接触型の温度センサを用いる場合に比べて、を容易に変更することができる。

≪実施の形態２≫
図１０は、実施の形態２に係る監視装置を含む監視システムの構成を示す図である。
同図に示される監視装置１Ａは、監視ポイントの温度の予測データとして、定常データ１５３の代わりに、画像取得部１１によって実際に取得した熱画像４０＿１〜４０＿ｘに基づいて生成した更新可能な逐次データを用いる点において、実施の形態１に係る監視装置１と相違し、その他の点においては、実施の形態１に係る監視装置１と同様である。

なお、実施の形態２に係る監視装置１Ａにおいて、実施の形態１に係る監視装置１と同様の構成要素には同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。

具体的に、監視装置１Ａは、記憶部１５に記憶される予測データとして逐次データ１５４が記憶されるとともに、逐次データ１５４を更新する逐次データ更新部１８を更に有する。

ここで、逐次データ１５４とは、上述したように、画像取得部１１によって実際に取得した熱画像４０＿１〜４０＿ｘに基づいて生成した、監視ポイントの温度の時間変化を示す予測データである。

逐次データ更新部１８は、画像取得部１１によって取得された別の日の熱画像４０＿１〜４０＿ｘから温度検出部１３によって検出した監視ポイントの温度の時系列データに基づいて、逐次データ１５４を所定の周期で更新する機能部である。

具体的に、逐次テータ更新部１８は、記憶部１５に記憶されている更新スケジュールデータ１５６に従って、逐次データ１５４を更新する。

ここで、更新スケジュールデータ１５６には、例えば、逐次データ１５４を更新するタイミングを示す情報と更新内容を示す情報とが含まれる。例えば、逐次データ１５４として前日の温度データ１５２を用いる場合には、更新時刻として２４時を指定する情報と、前日の温度データ１５２を逐次データ１５４として用いることを示す情報とが更新スケジュールデータ１５６に含まれる。また、例えば、逐次データ１５４として一週間前の同じ曜日の温度データ１５２を用いる場合には、更新時刻として２４時を指定する情報と、一週間前の同じ曜日の温度データ１５２を逐次データ１５４として用いることを示す情報とが更新スケジュールデータ１５６に含まれる。

例えば、前日の温度データ１５２を逐次データ１５４として用いる場合、逐次データ更新部１８は、更新スケジュールデータ１５６で指定された時刻になったら、熱画像センサ４＿１〜４＿ｘによって撮影された前日の熱画像４０＿１〜４０＿ｘからサンプリングされた監視ポイントの１日分（２４時間分）の温度データ１５２（時系列データ）を記憶部１５から読み出し、それを逐次データ１５４とする。例えば、監視装置１が、火曜日において、前日の月曜日に取得された温度データ１５２を逐次データ１５４として用いて監視処理を実行している場合に、日付が変わって水曜日になったら、逐次データ更新部１８は、前日の火曜日に取得した温度データ１５２を逐次データ１５４として書き換える。

このように、逐次データ更新部１８は、１日前、一週間前、一か月前等の事前にサンプリングされた実際の温度データ１５２に基づいて逐次データ１５４を生成する。

なお、更新スケジュールデータ１５６は、例えば、監視装置１に対するユーザからのデータ入力やサーバ等の外部機器からの通信によるデータ入力によって、監視処理を実行する前に予め記憶部１５に記憶されているものとする。

次に、実施の形態２に係る監視装置１Ａによる機器の稼働状態の判定処理の流れを説明する。
図１１は、実施の形態２に係る監視装置１Ａによる機器の稼働状態の判定処理の流れを示すフロー図である。
図１１において、監視装置１Ａが監視処理を開始してから、温度データを取得する処理（ステップＳ２）までは実施の形態１に係るフロー（図９）と同様である。

ステップＳ２の後、稼働状態判定周期Ｔｄに基づく判定処理の実行時刻になったら、判定部１４が、監視対象機器の稼働状態を判定する（Ｓ３Ａ）。具体的には、判定部１４は、稼働状態判定周期Ｔｄに基づく所定期間に取得した実測温度（温度データ１５２）と逐次データ１５４に基づく予測温度とに基づいて、各監視ポイントの状態を判定し、その判定結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する。ここで、判定方法は、実施の形態１に係る監視装置１と同様であり、比較対象の予測データとして定常データ１５３の代わりに逐次データ１５４を用いる点のみ相違する。

その後、実施の形態１に係る監視装置１と同様に、判定部１４が、ステップＳ３Ａの判定処理によって得られた稼働状態判定結果データ１５５を記憶部１５に記憶し（Ｓ４Ａ）、「重大異常状態（Ｃ）」と判定された機器があった場合には、通知部１６がそのことを外部に通知する（Ｓ５）。ステップＳ５で「重大異常状態（Ｃ）」の通知を行った後、監視処理を継続する場合には、ステップＳ２に戻り、上述の処理が繰り返し実行され、監視処理を継続せずに停止する場合には、監視処理を終了する。

ステップＳ４において「重大異常状態（Ｃ）」と判定された機器がなかった場合には、逐次データ更新部１８が逐次データ１５４を更新するか否かを判定する（Ｓ６）。具体的には、逐次データ更新部１８が、更新スケジュール情報１５６で指定された条件（例えば時刻）を満たしているか否かを判定する。

ステップＳ６において、更新スケジュール情報１５６で指定された条件を満たしていない場合には、ステップＳ２に戻り、上述の処理を繰り返し実行する。一方、更新スケジュール情報１５６で指定された条件を満たしている場合には、逐次データ更新部１８が、更新スケジュール情報１５６で指定された更新内容に従って、逐次データ１５４を更新する（Ｓ７）。その後は、再びステップＳ２に戻り、上述の処理を繰り返し実行する。

以上、実施の形態２に係る監視装置１Ａによれば、予測データとして別の日に実際に取得した温度データ１５２に基づく逐次データ１５４を用いるので、例えば、空間３０の空調の設定温度が当初の設定値から変更され、機器の温度が当初の予測と多少異なる変化を示す場合や、機器の温度が正常な動作範囲内で日々変化している場合であっても、そのような温度変化によらず、機器の稼働状態を適切に判定することが可能となる。

≪実施の形態３≫
図１２は、実施の形態３に係る監視装置を含む監視システムの構成を示す図である。
同図に示される監視装置１Ｂは、監視ポイントの温度の予測データとして、定常データ１５３と逐次データ１５４の両方を用いる点において、実施の形態１，２に係る監視装置１，１Ａと相違し、その他の点においては、実施の形態１，２に係る監視装置１，１Ａと同様である。

なお、実施の形態３に係る監視装置１Ｂにおいて、実施の形態１，２に係る監視装置１，１Ａと同様の構成要素には同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。

具体的に、監視装置１Ａは、予測データとして、定常データ１５３と逐次データ１５４とが記憶部１５に記憶される。判定部１４Ｂは、稼働状態判定周期Ｔｄで、サンプリングした温度データ１５２と定常データ１５３および逐次データ１５４とを比較し、稼働状態を判定する。

図１３Ａ，１３Ｂは、実施の形態３に係る監視装置１Ｂによる機器の稼働状態の判定処理の流れを示すフロー図である。
図１３Ａ，１３Ｂにおいて、監視装置１Ｂが監視処理を開始してから、温度データを取得する処理（ステップＳ２）までは実施の形態１に係るフロー（図９）と同様である。

ステップＳ２の後、稼働状態判定周期Ｔｄに基づく判定処理の実行時刻になったら、判定部１４Ｂが、稼働状態判定周期Ｔｄに基づく所定期間に取得した実測温度（温度データ１５２）と逐次データ１５４に基づく予測温度とに基づいて、各監視ポイントの状態を判定し、その判定結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する（Ｓ３Ａ）。

その後、実施の形態１に係る監視装置１と同様に、判定部１４が、ステップＳ３Ａの判定処理によって得られた稼働状態判定結果データ１５５を記憶部１５に記憶し（Ｓ４Ａ）、「重大異常状態（Ｃ）」と判定された機器があった場合には、通知部１６がそのことを外部に通知する（Ｓ５）。

ステップＳ５で「重大異常状態（Ｃ）」の通知を行った後、監視処理を継続する場合には、ステップＳ２に戻り、上述の処理が繰り返し実行され、監視処理を継続せずに停止する場合には、監視処理が終了する。

ステップＳ４において、「重大異常状態（Ｃ）」と判定された機器がなかった場合には、逐次データ更新部１８が逐次データ１５４を更新するか否かを判定する（Ｓ６）。具体的には、逐次データ更新部１８が、更新スケジュール情報１５６で指定された条件（例えば時刻）を満たしているか否かを判定する。

ステップＳ６において、更新スケジュール情報１５６で指定された条件を満たしている場合には、逐次データ更新部１８が、更新スケジュール情報１５６で指定された更新内容に従って逐次データ１５４を更新する（Ｓ７）。

その後、ステップＳ３Ｂに移行する。一方、ステップＳ６において、更新スケジュール情報１５６で指定された条件を満たしていない場合には、逐次データ更新部１８による逐次データ１５４の更新は行われず、ステップＳ３Ｂに移行する。

ステップＳ３Ｂでは、判定部１４Ｂが、稼働状態判定周期Ｔｄに基づく所定期間に取得した実測温度（温度データ１５２）と定常データ１５３に基づく予測温度とに基づいて、各監視ポイントの状態を判定し、その判定結果に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する。

次に、判定部１４が、実施の形態１に係る監視装置１と同様に、ステップＳ３Ｂの判定処理によって得られた稼働状態判定結果データ１５５を記憶部１５に記憶する（Ｓ４Ｂ）。

ステップＳ４Ｂにおいて、「重大異常状態（Ｃ）」と判定された機器があった場合には、通知部１６がそのことを外部に通知する（Ｓ５）。その後は、上記と同様である。一方、ステップＳ４Ｂにおいて、「重大異常状態（Ｃ）」と判定された機器がなかった場合には、ステップＳ２に戻り、上述の処理を繰り返し実行する。

以上、実施の形態３に係る監視装置１Ｂによれば、予測データとして、別の日に実際に取得した温度データ１５２に基づく逐次データ１５４と、予め機器の運転パターンを予測して生成した定常データ１５３とを用いるので、例えば、監視対象の機器が故障等により、日々発熱量が増加し、当初の予測よりも温度が大幅に増加している場合には、逐次データ１５４との比較では検出できない故障も定常データとの比較によって検出することが可能となる。

以上、本発明者らによってなされた発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。

例えば、上記実施の形態において説明した、一つの監視対象機器に複数の監視ポイントが設定されている場合の判定部１４による稼働状態の判定手法は、上記の例に限定されるものではない。例えば、各監視ポイントの判定結果に応じて重み付けした値の加重平均を算出し、その平均値に基づいて監視対象機器の稼働状態を判定する手法を採用してもよい。例えば、「正常状態」を“１”、「適正内稼働状態」を“３”、「重大異常状態」を“１０”というように数値化するとともに、一つの監視対象機器における全ての監視ポイントの判定結果の値の平均値を算出し、その平均値に基づいて、監視対象機器の稼働状態を判定してもよい。

また、上記実施の形態において、稼働状態判定周期Ｔｄが温度計測周期Ｔｓ（サンプリング周期）よりも大きい場合を例示したが（図６，７参照）、例えば、Ｔｄ＝Ｔｓとして、１サンプリング毎に稼働状態を判定してもよい。

また、上記実施の形態では、稼働状態判定周期Ｔｄ１＿２で規定される期間にサンプリングされた温度データ１５２＿１〜１５２＿８を用いて稼働状態を判定する場合を例示したが、稼働状態判定周期Ｔｄ１＿２のみならず、それ以前の稼働状態判定周期Ｔｄにおいてサンプリングされた温度データ１５２を用いて稼働状態を判定してもよい。

また、実施の形態３において、稼働状態の判定処理として、逐次データ１５４との比較（Ｓ３Ａ）を行った後に、定常データ１５３との比較（３Ｂ）を行う場合を例示したが、これに限られず、定常データ１５３との比較（３Ｂ）を行った後に、逐次データ１５４との比較（Ｓ３Ａ）を行ってもよく、比較を行う順番は特に制限はない。

また、上記実施の形態では、監視対象機器の稼働状態として、正常状態、適正内稼働状態、および重大異常状態の３つの状態を定義したが、４つ以上の状態を定義してもよし、２つの状態（異常あり／なし）のみ定義してもよい。

また、判定部１４によるずれ量の算出手法としては、従来からよく知られているパターン認識や差分処理等の画像処理技術を用いてもよい。

また、上記実施の形態では、熱画像センサ４＿１〜４＿ｘを、撮像面４Ａが地面（床面）３００Ｂと平行となり、且つ撮像面４Ａと地面３００Ｂとの距離が夫々等しくなるように、空間３０における天井や壁面等に設置する場合を例示したが、これに限られない。例えば、各熱画像センサ４＿１〜４＿ｘの撮像面４Ａと地面３００との距離が相違してもよいし、各熱画像センサ４＿１〜４＿ｘの撮像面４Ａと地面３００とが平行でなくてもよい。

１００，１００Ａ，１００Ｂ…監視システム、１，１Ａ，１Ｂ…監視装置、３…建物、４＿１〜４＿ｘ…熱画像センサ、１１…画像取得部、１２…監視ポイント指示部、１３…温度検出部、１４，１４Ｂ…判定部、１５…記憶部、１６…通知部、１８…逐次データ更新部、１５１…監視ポイントデータ、１５２…温度データ、１５３…定常データ、１５５…稼働状態判定結果データ、１５６…更新スケジュールデータ、３０…空間、３００＿１〜３００＿ｍ…エリア、４０＿１〜４０＿ｘ…熱画像、４００＿１〜４００＿ｍ…単位画素データ。

Claims (7)

1. 監視対象機器を撮影する熱画像センサから熱画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部によって取得した前記熱画像に基づいて、前記監視対象機器における少なくとも１つの監視ポイントの温度を検出する温度検出部と、
   前記監視ポイントの温度の時間変化を予測した予測データを記憶する記憶部と、
   前記温度検出部によって検出された前記監視ポイントの温度のデータと、前記予測データとを比較し、比較結果に基づいて前記監視対象機器の稼働状態を判定する判定部と、を有し、
   前記予測データは、
   前記監視対象機器の運転パターンに基づいて予め生成された定常データと、
   前記画像取得部によって取得した前記熱画像に基づいて生成された更新可能な逐次データと、を含む
   ことを特徴とする監視装置。
2. 請求項１に記載の監視装置において、
   前記画像取得部によって取得された別の日の前記熱画像から検出した前記監視ポイントの温度の時系列データに基づいて、前記逐次データを所定の周期で更新する更新部を更に有する
   ことを特徴とする監視装置。
3. 請求項１または２に記載の監視装置において、
   前記判定部は、前記温度のデータと前記予測データとのずれ量に応じて、少なくとも、第１稼働状態と、前記第１稼働状態よりも異常な状態を示す第２稼働状態と、前記第２稼働状態よりも異常な状態を示す第３稼働状態の中から、前記監視対象機器の稼働状態を判定する
   ことを特徴とする監視装置。
4. 請求項１乃至３の何れか一項に記載の監視装置において、
   前記温度検出部は、前記熱画像に基づいて、前記監視対象機器における複数の前記監視ポイントの温度を検出し、
   前記判定部は、各監視ポイントの前記温度のデータと前記予測データとのずれ量に応じて、各監視ポイントの状態を、第１稼働状態と、前記第１稼働状態よりも異常な状態を示す第２稼働状態と、前記第２稼働状態よりも異常な状態を示す第３稼働状態の中から判定するとともに、全ての前記監視ポイントの判定結果が一致した場合には、前記監視対象機器がその一致した判定結果に応じた稼働状態であると判定し、少なくとも１つの前記監視
   ポイントが前記第３稼働状態と判定された場合には、前記監視対象機器が前記第３稼働状態であると判定し、前記第３稼働状態と判定された前記監視ポイントがなく、且つ少なくとも１つの前記監視ポイントが前記第２稼働状態と判定された場合には、前記監視対象機器が前記第２稼働状態であると判定する
   ことを特徴とする監視装置。
5. 請求項１乃至４の何れか一項に記載の監視装置において、
   前記温度検出部は、前記熱画像に基づいて、前記監視対象機器における複数の前記監視ポイントの温度を検出し、
   前記判定部は、各監視ポイントの前記温度のデータと前記予測データとのずれ量に応じて、各監視ポイントの状態を、第１稼働状態と、前記第１稼働状態よりも異常な状態を示す第２稼働状態と、前記第２稼働状態よりも異常な状態を示す第３稼働状態の中から判定するとともに、各監視ポイントの判定結果に応じて重み付けした値の加重平均を算出し、その平均値に基づいて前記監視対象機器の稼働状態を判定する
   ことを特徴とする監視装置。
6. 情報処理装置が、監視対象機器を撮影する熱画像センサから熱画像を取得する第１ステップと、
   前記情報処理装置が、前記第１ステップにおいて取得した前記熱画像に基づいて、前記監視対象機器における少なくとも１つの監視ポイントの温度を検出する第２ステップと、
   前記第２ステップにおいて検出された前記監視ポイントの温度のデータと、記憶部に記憶された、前記監視ポイントの温度の時間変化を予測した予測データとを比較し、比較結果に基づいて前記監視対象機器の稼働状態を判定する第３ステップと、を含み、
   前記予測データは、前記監視対象機器の経時的な運転パターンに基づいて予め生成された定常データと、画像取得部によって取得した前記熱画像に基づいて生成された更新可能な逐次データとを含み、
   前記第３ステップは、
   前記逐次データと前記温度のデータとを比較し、比較結果に基づいて前記監視対象機器の稼働状態を判定する第４ステップと、
   前記定常データの他方と前記温度のデータとを比較し、比較結果に基づいて前記監視対象機器の稼働状態を判定する第５ステップと、を含む
   ことを特徴とする監視方法。
7. 請求項６に記載の監視方法における各ステップを前記情報処理装置に実行させるプログラム。

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