JP6767194B2 - Information collection support device, information collection support method and computer program - Google Patents

Information collection support device, information collection support method and computer program Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、情報収集支援装置、情報収集支援方法及びコンピュータプログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to an information collection support device, an information collection support method, and a computer program.

昨今、国や自治体は異常気象の影響を定量的に把握するために気象レーダや雨量計、水位計などのセンサをそれぞれの管轄地域に設置してきた。気象レーダによって取得される雨量データは、メッシュ(例えば250m四方)状に分割された地図がメッシュごとの雨量に応じて色分けされた画像データとして提供されることが多い。このように取得される雨量データに関連する技術として、雨量データとして提供される画像データから各メッシュの雨量を示す数値情報を取得する技術が提案されている。 In recent years, the national and local governments have installed sensors such as weather radars, rain gauges, and water level gauges in their respective jurisdictions in order to quantitatively grasp the effects of abnormal weather. The rainfall data acquired by the weather radar is often provided as image data in which a map divided into meshes (for example, 250 m square) is color-coded according to the rainfall for each mesh. As a technique related to the rainfall data acquired in this way, a technique for acquiring numerical information indicating the rainfall of each mesh from the image data provided as the rainfall data has been proposed.

一方で、近年では異常気象の発生が局所化しているためより細密な範囲での雨量の把握が必要となっている。しかしながら、気象レーダが取得する雨量データではメッシュサイズよりも細密な範囲の雨量を取得することはできない。また、国や自治体によって設置されている各種センサは必ずしも一様に設置されているとは限らず、把握できる雨量の粒度に差があるのが現状である。そして、このような課題を解決するためにはセンサの追加設置が必要となる。 On the other hand, in recent years, the occurrence of abnormal weather has become localized, so it is necessary to grasp the amount of rainfall in a more detailed range. However, it is not possible to acquire rainfall in a range finer than the mesh size from the rainfall data acquired by the weather radar. In addition, the various sensors installed by the national and local governments are not always installed uniformly, and the current situation is that there is a difference in the particle size of rainfall that can be grasped. Then, in order to solve such a problem, it is necessary to additionally install a sensor.

しかしながら、センサの追加設置は、センサの導入及び設置にかかるイニシャルコストのほか、センサの運用及び保守にかかるランニングコストの増大を招く。そのため、より効果的にセンサを配置する技術の確立が望まれている。なお、ここでいう効果的とは、センサの設置に関して要求されるコストや精度等の指標を向上させることを意味する。 However, the additional installation of the sensor causes an increase in the initial cost for introducing and installing the sensor as well as the running cost for operating and maintaining the sensor. Therefore, it is desired to establish a technique for arranging sensors more effectively. The term "effective" as used herein means improving indicators such as cost and accuracy required for sensor installation.

特許第5578986号公報Japanese Patent No. 5578986

本発明が解決しようとする課題は、センサの設置に関して要求される指標をより向上させることができる情報収集支援装置、情報収集支援方法及びコンピュータプログラムを提供することである。 An object to be solved by the present invention is to provide an information collection support device, an information collection support method, and a computer program capable of further improving the index required for the installation of the sensor.

実施形態の情報収集支援装置は、事象情報収集部と、情報収集支援処理部とを持つ。事象情報収集部は、情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから、複数の前記センサによって取得される事象情報を収集する。情報収集支援処理部は、複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、前記事象情報を収集する目的に関する指標値の最適化に関する情報収集支援処理を行う。 The information collection support device of the embodiment has an event information collection unit and an information collection support processing unit. The event information collection unit collects event information acquired by the plurality of sensors from a plurality of sensors installed in a target area for which information is to be collected. The information collection support processing unit performs information collection support processing related to optimization of index values related to the purpose of collecting the event information based on the event information collected from the plurality of sensors.

第1の実施形態の情報収集支援装置1を用いた情報収集の運用の概略を示す図。The figure which shows the outline of the operation of the information collection using the information collection support device 1 of 1st Embodiment. 第1の実施形態における新規センサの配置の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the arrangement of the new sensor in 1st Embodiment. 第1の実施形態における新規センサの配置の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the arrangement of the new sensor in 1st Embodiment. 第1の実施形態の情報収集システム100の構成の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the structure of the information gathering system 100 of 1st Embodiment. 第1の実施形態の情報収集支援装置1の機能構成の具体例を示すブロック図。The block diagram which shows the specific example of the functional structure of the information gathering support device 1 of 1st Embodiment. 第1の実施形態における間引き処理の具体例を示すフローチャート。The flowchart which shows the specific example of the thinning-out process in 1st Embodiment. 第1の実施形態における予測精度向上処理の具体例を示すフローチャート。The flowchart which shows the specific example of the prediction accuracy improvement processing in 1st Embodiment. 第1の実施形態における配置決定処理の具体例を示すフローチャート。The flowchart which shows the specific example of the arrangement determination processing in 1st Embodiment. 第1の実施形態の変形例においてセンサを備えた移動体によって新規センサの設置が実現される例を示す図。The figure which shows the example which the installation of the new sensor is realized by the moving body provided with the sensor in the modification of the 1st Embodiment. 第1の実施形態の変形例における移動体センサを用いた間引き処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the thinning-out process using the moving body sensor in the modification of 1st Embodiment. 第1の実施形態の変形例において予測精度向上処理及び配置決定処理が、移動体センサによって取得される事象情報を用いて行われる例を示す図。The figure which shows the example in which the prediction accuracy improvement process and the arrangement determination process are performed by using the event information acquired by the moving body sensor in the modified example of 1st Embodiment. 第1の実施形態の変形例における移動体センサを用いた予測精度向上処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the prediction accuracy improvement processing using the moving body sensor in the modification of 1st Embodiment. 第1の実施形態の変形例における移動体センサを用いた配置決定処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the arrangement determination process using the moving body sensor in the modification of 1st Embodiment. 第3の実施形態の情報収集システム100aの構成の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the structure of the information gathering system 100a of 3rd Embodiment. 第2の実施形態における配置決定処理の具体例を示すフローチャート。The flowchart which shows the specific example of the arrangement determination processing in 2nd Embodiment.

以下、実施形態の情報収集支援装置、情報収集支援方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。 Hereinafter, the information collection support device, the information collection support method, and the computer program of the embodiment will be described with reference to the drawings.

(第1の実施形態)
[概略]
図1は、第1の実施形態の情報収集支援装置1を用いた情報収集の運用の概略を示す図である。また、図2及び図3は、新規センサの配置の具体例を示す図である。まず、情報収集支援装置1が配置決定処理を実行することにより、新規センサのより効率の良い設置位置を決定する(ステップS401)。例えば、既存センサが図2のように配置されている場合、効率の良い新規センサの配置位置として地点200が選択される。ユーザは、選択された設置位置に新規センサを配置する(ステップS402)。情報収集支援装置1は、既存センサ及び新規センサから事象情報を収集する(ステップS403)。情報収集支援装置1は、収集された事象情報に基づいて予測精度向上処理を行うことにより、推定モデルをより精度の良い推定結果が得られるように修正する(ステップS404)。
(First Embodiment)
[Summary]
FIG. 1 is a diagram showing an outline of an operation of information collection using the information collection support device 1 of the first embodiment. Further, FIGS. 2 and 3 are diagrams showing specific examples of arrangement of new sensors. First, the information collection support device 1 executes the arrangement determination process to determine a more efficient installation position of the new sensor (step S401). For example, when the existing sensor is arranged as shown in FIG. 2, the point 200 is selected as an efficient arrangement position of the new sensor. The user places the new sensor at the selected installation position (step S402). The information collection support device 1 collects event information from existing sensors and new sensors (step S403). The information collection support device 1 modifies the estimation model so that a more accurate estimation result can be obtained by performing prediction accuracy improvement processing based on the collected event information (step S404).

このようなサイクルで情報収集の運用が行われることにより、ユーザは、より適切な設置位置に新規センサを追加しながら、推定モデルの精度を向上させることができる。具体的には、図3のように、より少ない新規センサをより効率よく配置していくことが可能になるとともに、新規センサの設置に応じて推定モデルの精度を向上させていくことが可能になる。 By performing the information collection operation in such a cycle, the user can improve the accuracy of the estimation model while adding a new sensor at a more appropriate installation position. Specifically, as shown in FIG. 3, it is possible to arrange fewer new sensors more efficiently, and it is possible to improve the accuracy of the estimation model according to the installation of new sensors. Become.

[詳細]
図4は、第1の実施形態の情報収集システム100の構成の具体例を示す図である。情報収集システム100は、情報収集支援装置1、一以上のセンサ2及び一以上の情報収集装置3を備える。ユーザ端末4は、情報収集システム100を利用するユーザが使用する端末である。情報収集支援装置1は、ネットワーク5を介して情報収集装置3及びユーザ端末4と通信可能である。また各センサ2は情報収集装置3と通信可能である。
[Details]
FIG. 4 is a diagram showing a specific example of the configuration of the information collection system 100 of the first embodiment. The information collection system 100 includes an information collection support device 1, one or more sensors 2, and one or more information collection devices 3. The user terminal 4 is a terminal used by a user who uses the information collection system 100. The information collection support device 1 can communicate with the information collection device 3 and the user terminal 4 via the network 5. Further, each sensor 2 can communicate with the information collecting device 3.

情報収集支援装置1は、情報収集装置3を介して、取得対象のエリア(以下「対象エリア」という。)に設置されたセンサ2から所定の事象に関する情報(以下「事象情報」という。)を取得する。情報収集支援装置1は、取得された事象情報に基づいて、センサ2を用いた情報収集を効率化するための処理(以下「情報収集支援処理」という。)を行い、処理結果をユーザ端末4に送信する。 The information collection support device 1 obtains information (hereinafter referred to as “event information”) regarding a predetermined event from the sensor 2 installed in the acquisition target area (hereinafter referred to as “target area”) via the information collection device 3. get. The information collection support device 1 performs processing for improving the efficiency of information collection using the sensor 2 (hereinafter referred to as "information collection support processing") based on the acquired event information, and the processing result is obtained by the user terminal 4. Send to.

センサ2は、対象エリア内に一以上設置され、事象情報を情報収集装置3に送信する。例えば、センサ2は、雨量や水位、圧力、流量、温度などの特定の事象を計測し、計測情報を事象情報として送信する計測器であってもよい。また、センサ2は、上記の各種計測器のように所定の事象を計測して送信する機器ではなく、自身が予め保持する情報又は生成した情報を事象情報として送信する機器であってもよい。さらにセンサ2は、自身の存在や状態を示す情報を事象情報として送信する機器であってもよい。このように、センサ2は通信機能を有し情報の送信が可能な機器であればよく、事象情報としてどのような情報を送信してもよい。また、センサ2は、通信によって他の装置から取得可能な情報を事象情報として送信してもよい。 One or more sensors 2 are installed in the target area, and event information is transmitted to the information collecting device 3. For example, the sensor 2 may be a measuring instrument that measures a specific event such as rainfall, water level, pressure, flow rate, and temperature, and transmits the measurement information as event information. Further, the sensor 2 may be a device that transmits information held in advance by itself or generated information as event information, instead of a device that measures and transmits a predetermined event like the above-mentioned various measuring instruments. Further, the sensor 2 may be a device that transmits information indicating its existence or state as event information. As described above, the sensor 2 may be any device as long as it has a communication function and can transmit information, and any information may be transmitted as event information. Further, the sensor 2 may transmit information that can be acquired from another device by communication as event information.

例えば、センサ2は、カメラ、マイク、物体検知センサ(フォトマイクロセンサ、エリアセンサ、光電センサ、近接センサ、ファイバセンサ、レーザセンサ等)、気温センサ、慣性センサ、加速度センサ、振動センサ、雨量センサ、水分量センサ、明暗センサ、GPS(Global positioning System)等の位置センサ、気体成分センサ、液体成分センサ、固体成分センサ等のセンサであってもよい。また、複数のセンサ2は、複数地点の事象をセンシング可能な1つのセンサで実現されてもよい。例えば、複数地点の事象をセンシング可能なセンサとして、人工衛星が挙げられる。人工衛星は、地球上の複数地点についてレーダ画像や可視光画像等の画像データを取得することができる。そのため、複数のセンサ2が1つの人工衛星で実現されてもよい。 For example, the sensor 2 includes a camera, a microphone, an object detection sensor (photomicro sensor, area sensor, photoelectric sensor, proximity sensor, fiber sensor, laser sensor, etc.), temperature sensor, inertial sensor, acceleration sensor, vibration sensor, rainfall sensor, etc. It may be a water content sensor, a light / dark sensor, a position sensor such as GPS (Global positioning System), a gas component sensor, a liquid component sensor, a solid component sensor, or the like. Further, the plurality of sensors 2 may be realized by one sensor capable of sensing events at a plurality of points. For example, an artificial satellite can be mentioned as a sensor capable of sensing events at a plurality of points. Artificial satellites can acquire image data such as radar images and visible light images at a plurality of points on the earth. Therefore, a plurality of sensors 2 may be realized by one artificial satellite.

情報収集装置3は、一以上のセンサ2から事象情報を収集し、収集した事象情報を情報収集支援装置1に送信する。情報収集装置3は、収集した事象情報をそのまま情報収集支援装置1に送信してもよいし、なんらかの下処理を施した事象情報を送信してもよい。なお、センサ2が情報収集支援装置1と直接通信することが可能であれば、情報収集システム100は必ずしも情報収集装置3を備える必要はない。 The information collecting device 3 collects event information from one or more sensors 2 and transmits the collected event information to the information collecting support device 1. The information collection device 3 may transmit the collected event information as it is to the information collection support device 1, or may transmit event information that has undergone some preprocessing. If the sensor 2 can directly communicate with the information collection support device 1, the information collection system 100 does not necessarily have to include the information collection device 3.

ユーザ端末4は、情報収集支援装置1との間で情報収集支援処理に関する情報を送受信する。例えば、ユーザ端末4は、情報収集支援処理に必要な設定情報の送信や、情報収集支援処理の処理結果を受信する。 The user terminal 4 transmits / receives information regarding information collection support processing to / from the information collection support device 1. For example, the user terminal 4 transmits setting information necessary for the information collection support process and receives the processing result of the information collection support process.

なお、図4には、事象情報がネットワークを介してリアルタイムに収集される場合のシステム構成を示しているが、事象情報は必ずしもリアルタイムに収集される必要はない。例えば、事象情報が記憶された記憶媒体を回収することによって収集されてもよい。この場合、事象情報には取得された位置や時刻を示す情報が含まれてもよい。 Note that FIG. 4 shows a system configuration when event information is collected in real time via a network, but event information does not necessarily have to be collected in real time. For example, it may be collected by collecting a storage medium in which event information is stored. In this case, the event information may include information indicating the acquired position and time.

図5は、第1の実施形態の情報収集支援装置1の機能構成の具体例を示すブロック図である。情報収集支援装置1は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、情報収集支援装置プログラムを実行する。情報収集支援装置1は、情報収集支援装置プログラムの実行によって通信部11、記憶部12、事象情報収集部13、予測処理部14、情報収集支援処理部15、予測情報提供部16、支援情報提供部17及び外部情報取得部18を備える装置として機能する。なお、情報収集支援装置1の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。情報収集支援装置プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。情報収集支援装置プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。 FIG. 5 is a block diagram showing a specific example of the functional configuration of the information collection support device 1 of the first embodiment. The information collection support device 1 includes a CPU (Central Processing Unit), a memory, an auxiliary storage device, and the like connected by a bus, and executes an information collection support device program. The information collection support device 1 includes a communication unit 11, a storage unit 12, an event information collection unit 13, a prediction processing unit 14, an information collection support processing unit 15, a prediction information provision unit 16, and support information provision by executing an information collection support device program. It functions as a device including a unit 17 and an external information acquisition unit 18. Even if all or part of each function of the information collection support device 1 is realized by using hardware such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit), PLD (Programmable Logic Device), and FPGA (Field Programmable Gate Array). Good. The information gathering support device program may be recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium is, for example, a flexible disk, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM or a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. The information gathering support device program may be transmitted via a telecommunication line.

通信部11は、自装置をネットワーク5に接続する通信インタフェースを含んで構成される。 The communication unit 11 includes a communication interface for connecting the own device to the network 5.

記憶部12は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部12は、各センサ2から収集された事象情報を記憶する。 The storage unit 12 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The storage unit 12 stores the event information collected from each sensor 2.

事象情報収集部13は、各センサ2から事象情報を収集する。事象情報収集部13は、収集された事象情報を記憶部12に記憶させる。 The event information collecting unit 13 collects event information from each sensor 2. The event information collecting unit 13 stores the collected event information in the storage unit 12.

予測処理部14は、対象エリアに既に設置されているセンサ2(以下「既存センサ」という。)から取得された事象情報に基づいて、既存センサが存在しないある地点に新たなセンサ2(以下「新規センサ」という。)が設置された場合に、その新規センサによって取得されるであろうと予測される事象情報(以下「予測情報」という。)を推定する予測処理を行う。具体的には、予測処理には、既存センサの事象情報を入力として予測情報を出力する推定モデルが必要となるが、その推定方法はどのような方法であってもよい。例えば、事象情報が、計測日時、位置情報及び所定の事象の計測値を含む場合、予測情報は、新規センサ周辺の既存センサによって取得された計測値の統計によって推定されてもよい。例えば、予測情報は、平均値として推定されてもよいし、中央値や最大値又は最小値などの他の統計値として推定されてもよい。予測処理部14は、推定された予測情報を情報収集支援処理部15に出力する。なお、予測処理部14は、予測対象となる地点の入力を受け付け、入力された地点の予測情報を取得してユーザに応答する機能を備えてもよい。 The prediction processing unit 14 is based on the event information acquired from the sensor 2 (hereinafter referred to as “existing sensor”) already installed in the target area, and the new sensor 2 (hereinafter referred to as “existing sensor”) is located at a certain point where the existing sensor does not exist. When a "new sensor") is installed, a prediction process is performed to estimate event information (hereinafter referred to as "prediction information") that is predicted to be acquired by the new sensor. Specifically, the prediction process requires an estimation model that inputs the event information of the existing sensor and outputs the prediction information, and the estimation method may be any method. For example, when the event information includes the measurement date and time, the position information, and the measurement value of a predetermined event, the prediction information may be estimated by the statistics of the measurement value acquired by the existing sensor around the new sensor. For example, the prediction information may be estimated as an average value or as another statistical value such as a median value, a maximum value, or a minimum value. The prediction processing unit 14 outputs the estimated prediction information to the information collection support processing unit 15. The prediction processing unit 14 may have a function of accepting input of a point to be predicted, acquiring prediction information of the input point, and responding to the user.

情報収集支援処理部15は、既存センサによって取得された事象情報と、新規センサを実際に設置して取得された事象情報とに基づいて情報収集支援処理を行う。具体的には、情報収集支援処理には、新たに設置された新規センサのうち予測処理の精度維持又は精度向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理と、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理と、予測処理の精度を向上させる予測精度向上処理と、の3つの処理を含む。 The information collection support processing unit 15 performs information collection support processing based on the event information acquired by the existing sensor and the event information acquired by actually installing the new sensor. Specifically, the information collection support processing includes a thinning process for determining a new sensor that does not contribute to maintaining or improving the accuracy of the prediction processing among the newly installed new sensors, and a more efficient placement position of the new sensor. It includes three processes, an arrangement determination process for determining the above, and a prediction accuracy improvement process for improving the accuracy of the prediction process.

予測情報提供部16は、予測処理部14によって推定された予測情報を必要に応じてユーザ端末4に送信する。 The prediction information providing unit 16 transmits the prediction information estimated by the prediction processing unit 14 to the user terminal 4 as needed.

支援情報提供部17は、情報収集支援処理部15によって行われる情報収集支援処理の結果を示す情報(以下「支援情報」という。)を必要に応じてユーザ端末4に送信する。 The support information providing unit 17 transmits information indicating the result of the information collection support processing performed by the information collection support processing unit 15 (hereinafter, referred to as “support information”) to the user terminal 4 as necessary.

なお、予測処理部14及び情報収集支援処理部15は、予測処理や情報収集支援処理に事象情報以外の情報が必要な場合、それらの情報を外部情報として取得して各処理に用いてもよい。この場合、外部情報は、外部情報取得部18を介して取得される。外部情報取得部18は、通信部11を介して他の装置から外部情報を取得して記憶部12に記憶させる。例えば、外部情報は気象情報などであってもよい。 When the prediction processing unit 14 and the information collection support processing unit 15 require information other than event information for the prediction processing and the information collection support processing, the prediction processing unit 14 and the information collection support processing unit 15 may acquire such information as external information and use it for each processing. .. In this case, the external information is acquired via the external information acquisition unit 18. The external information acquisition unit 18 acquires external information from another device via the communication unit 11 and stores it in the storage unit 12. For example, the external information may be weather information or the like.

図6は、間引き処理の具体例を示すフローチャートである。なお、図6のフローチャートにおいて、情報収集支援装置1が行う処理はステップS102〜ステップS106である。ステップS101及びS107はユーザが行う行為であるが、説明を分かりやすくするためにあえてフローチャートに含めて説明する。 FIG. 6 is a flowchart showing a specific example of the thinning process. In the flowchart of FIG. 6, the processes performed by the information collection support device 1 are steps S102 to S106. Although steps S101 and S107 are actions performed by the user, they are intentionally included in the flowchart for the sake of clarity.

まず、ユーザは既存センサの分布が疎な位置に新規センサを設置する(ステップS101)。追加位置はユーザの任意に決定されてよい。事象情報収集部13は、既存センサ及び新規センサから事象情報を収集する(ステップS102)。予測処理部14は、既存センサから取得された事象情報に基づいて予測処理を行う(ステップS103)。以下、事象情報は計測値であると仮定して説明する。また、以下では、事象情報として取得される計測値を実測値と称し、予測処理によって推定される計測値を予測値と称する。 First, the user installs a new sensor at a position where the distribution of the existing sensor is sparse (step S101). The additional position may be arbitrarily determined by the user. The event information collecting unit 13 collects event information from the existing sensor and the new sensor (step S102). The prediction processing unit 14 performs prediction processing based on the event information acquired from the existing sensor (step S103). Hereinafter, the event information will be described on the assumption that it is a measured value. Further, in the following, the measured value acquired as event information is referred to as an actually measured value, and the measured value estimated by the prediction process is referred to as a predicted value.

続いて、情報収集支援処理部15が実測値及び予測値に基づいて間引きの対象となる新規センサを決定する。具体的には、情報収集支援処理部15は、予測値と実測値との差が大きい新規センサと、予測値と実測値との差が小さい新規センサとを、間引きの対象外のセンサとして抽出する(ステップS104)。例えば、情報収集支援処理部15は、予測値と実測値との差をZとした場合に、Zが次の式(1)又は式(2)を満たす新規センサを間引き対象外のセンサとして抽出する。 Subsequently, the information collection support processing unit 15 determines a new sensor to be thinned out based on the actually measured value and the predicted value. Specifically, the information collection support processing unit 15 extracts a new sensor having a large difference between the predicted value and the measured value and a new sensor having a small difference between the predicted value and the measured value as sensors that are not subject to thinning out. (Step S104). For example, when the difference between the predicted value and the measured value is Z, the information collection support processing unit 15 extracts a new sensor in which Z satisfies the following equation (1) or equation (2) as a sensor not to be thinned out. To do.

Figure 0006767194
Figure 0006767194

Figure 0006767194
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式(1)におけるRは、予測値と実測値との差Zが大きいことを判定するために予め定められた閾値である。同様に、式(2)におけるRは、予測値と実測値との差Zが小さいことを判定するために予め定められた閾値である。以下、式(1)を満たす新規センサ群を新規センサAと称し、式(2)を満たす新規センサ群を新規センサBと称する。 R 1 in the equation (1) is a predetermined threshold value for determining that the difference Z between the predicted value and the measured value is large. Similarly, R 2 in the equation (2) is a predetermined threshold value for determining that the difference Z between the predicted value and the measured value is small. Hereinafter, the new sensor group satisfying the equation (1) will be referred to as a new sensor A, and the new sensor group satisfying the equation (2) will be referred to as a new sensor B.

情報収集支援処理部15は、追加設置した新規センサのうち、間引き対象外のセンサ(新規センサA及び新規センサB)以外のセンサを間引き対象のセンサとして決定する(ステップS105)。情報収集支援処理部15は、間引き対象として決定された新規センサを示す間引き対象情報をユーザ端末4に送信する(ステップS106)。 The information collection support processing unit 15 determines, among the newly installed new sensors, the sensors other than the sensors not to be thinned out (new sensor A and new sensor B) as the sensors to be thinned out (step S105). The information collection support processing unit 15 transmits the thinning target information indicating the new sensor determined as the thinning target to the user terminal 4 (step S106).

ユーザは、ユーザ端末4が受信した間引き対象情報に基づいて、間引き対象の新規センサを間引く(ステップS107)。ここでいう間引きとは、間引き対象の新規センサを事象情報の収集に用いなくすることを意味しており、簡単に言えばセンサの回収を意味する。 The user thins out a new sensor to be thinned out based on the thinning target information received by the user terminal 4 (step S107). The thinning out here means that the new sensor to be thinned out is not used for collecting event information, and simply means the collection of the sensor.

図7は、予測精度向上処理の具体例を示すフローチャートである。まず、事象情報収集部13は、既存センサ及び一時センサから事象情報を収集する(ステップS201)。なお、ここでいう既存センサは、図6で説明した間引き処理が行われた後では、間引き処理が行われる以前の既存センサと、間引き対象外の新規センサとを意味する。また、ここでいう一時センサは、対象エリアに存在する既存センサ以外のセンサを意味する。例えば、一時センサは、対象エリア内において定期的に又は不定期に点検やメンテナンス等の作業を行う保守員が所持するセンサであってもよい。実施形態の情報収集支援装置1は、このように臨時で取得される事象情報を予測精度向上処理に用いることにより、推定モデルの精度を向上させる。 FIG. 7 is a flowchart showing a specific example of the prediction accuracy improvement process. First, the event information collecting unit 13 collects event information from the existing sensor and the temporary sensor (step S201). The existing sensor referred to here means an existing sensor before the thinning process is performed after the thinning process described with reference to FIG. 6 and a new sensor that is not subject to the thinning process. Further, the temporary sensor referred to here means a sensor other than the existing sensor existing in the target area. For example, the temporary sensor may be a sensor possessed by a maintenance person who performs work such as inspection and maintenance regularly or irregularly in the target area. The information collection support device 1 of the embodiment improves the accuracy of the estimation model by using the event information temporarily acquired in this way for the prediction accuracy improvement process.

具体的には、予測処理部14は、既存センサの計測値に基づいて一時センサの計測値の予測値を推定する(ステップS202)。情報収集支援処理部15は、一時センサの実測値と予測値とに基づいて推定モデルを更新する(ステップS203)。具体的には、情報収集支援処理部15は、推定モデルを構成する種々のパラメータについて、実測値と予測値との誤差を最小化することを目的とする最適化問題を解くことにより、推定モデルのパラメータをより適切な値に更新する。例えば、推定モデルのパラメータとしては、予測値に対する各既存センサの寄与度や按分度などが挙げられる。また、これらのパラメータが推定の対象となる時刻や位置に応じて異なる値をとる場合には、各パラメータを時刻や位置に基づいて決定する関数の係数や定数などが更新されてもよい。 Specifically, the prediction processing unit 14 estimates the predicted value of the measured value of the temporary sensor based on the measured value of the existing sensor (step S202). The information collection support processing unit 15 updates the estimation model based on the measured value and the predicted value of the temporary sensor (step S203). Specifically, the information collection support processing unit 15 solves an optimization problem for the purpose of minimizing the error between the measured value and the predicted value for various parameters constituting the estimation model, thereby performing the estimation model. Update the parameter of to a more appropriate value. For example, the parameters of the estimation model include the degree of contribution and proportion of each existing sensor to the predicted value. Further, when these parameters take different values depending on the time and position to be estimated, the coefficients and constants of the function for determining each parameter based on the time and position may be updated.

図8は、配置決定処理の具体例を示すフローチャートである。まず、情報収集支援処理部15は、対象エリア内の所定のエリアUから複数の地点をランダムに選択する(ステップS301)。所定のエリアUは、対象エリア全体であってもよいし、ユーザによって予め指定された対象エリアの一部のエリアであってもよい。以下、ここで選択された地点群をSと記載する。一方で、情報収集支援処理部15は、対象エリア内から新規センサを設置する候補となる位置の組み合わせを複数生成する(ステップS302)。以下、ここで生成された各組み合わせを設置パターンと称し、複数の設置パターンの集合をGと記載する。また、以下では既存センサの集合をHと記載する。 FIG. 8 is a flowchart showing a specific example of the arrangement determination process. First, the information collection support processing unit 15 randomly selects a plurality of points from a predetermined area U in the target area (step S301). The predetermined area U may be the entire target area or a part of the target area designated in advance by the user. Hereinafter, the point group selected here will be referred to as S. On the other hand, the information collection support processing unit 15 generates a plurality of combinations of positions that are candidates for installing a new sensor from within the target area (step S302). Hereinafter, each combination generated here will be referred to as an installation pattern, and a set of a plurality of installation patterns will be referred to as G. In the following, the set of existing sensors will be referred to as H.

情報収集支援処理部15は、選択された地点群Sの各地点について、各設置パターンについて設置精度を算出する(ステップS303)。この設置精度は、新規センサの設置における各設置パターンの妥当性を示す指標値である。設置精度は、どのような方法で算出されてもよい。例えば、設置精度は、地点群Sの各地点と新規センサの設置位置との間の距離をパラメータとした関数で表されても良い。 The information collection support processing unit 15 calculates the installation accuracy for each installation pattern for each point of the selected point group S (step S303). This installation accuracy is an index value indicating the validity of each installation pattern in the installation of a new sensor. The installation accuracy may be calculated by any method. For example, the installation accuracy may be expressed by a function using the distance between each point of the point group S and the installation position of the new sensor as a parameter.

具体的には、情報収集支援処理部15は、既存センサHに対する新規センサの設置精度P(H)と、既存センサH及び各設置パターンGで設置される新規センサに対する設置精度P(H,G)とを算出する。情報収集支援処理部15は、地点群Sの各地点について算出した設置精度の平均をエリアUに対する設置精度として算出する。この場合、既存センサHに対するエリアUの設置精度をQ、既存センサH及び各設置パターンGで設置される新規センサに対するエリアUの設置精度をQとすると、Q及びQは次の式(3)及び式(4)で表される。 Specifically, the information collection support processing unit 15 has an installation accuracy P 1 (H) of the new sensor for the existing sensor H and an installation accuracy P 2 (H) for the new sensor installed in the existing sensor H and each installation pattern G. , G) and. The information collection support processing unit 15 calculates the average of the installation accuracy calculated for each point of the point group S as the installation accuracy for the area U. In this case, Q 1 the installation accuracy of the area U to existing sensor H, when the installation accuracy of the area U for new sensors and Q 2 to which are installed in the existing sensor H and the installation pattern G, Q 1 and Q 2 are the following It is represented by the formula (3) and the formula (4).

Figure 0006767194
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情報収集支援処理部15は、式(3)及び式(4)によって算出される設置精度Q又はQに基づいて新規センサの設置パターンを決定する(ステップS304)。例えば、情報収集支援処理部15は、設置される新規センサの数を満たす設置パターンGのうち、設置精度Qを最大化する設置パターンを選択する。また、情報収集支援処理部15は、目標値以上の設置精度Qを満たす設置パターンGのうち、設置する新規センサの数を最小化する設置パターンを選択してもよい。 Information collection support processing unit 15 determines the installation pattern of the new sensor based on the installation precision Q 1 or Q 2 is calculated by the equation (3) and (4) (step S304). For example, the information collecting support processor 15, of the installation pattern G satisfying the number of new sensors to be installed, to select the installation pattern that maximizes the installation accuracy Q 2. Further, the information collecting support processor 15, of the installation pattern G satisfying installation accuracy Q 2 above the target value, may be selected installation pattern to minimize the number of new sensors to be installed.

このように構成された第1の実施形態の情報収集支援装置1は、新たに設置された新規センサのうち予測処理の精度維持又は精度向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理と、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理と、予測処理の精度を向上させる予測精度向上処理と、を実行する情報収集支援処理部15を備える。情報収集支援装置1が情報収集支援処理部15を備えることにより、より効果的なセンサの配置を実現することができる。 The information collection support device 1 of the first embodiment configured in this way is more efficient than the thinning process for determining a new sensor that does not contribute to maintaining or improving the accuracy of the prediction process among the newly installed new sensors. It is provided with an information collection support processing unit 15 that executes a placement determination process for determining a good new sensor placement position and a prediction accuracy improvement process for improving the accuracy of the prediction process. By providing the information collection support device 1 with the information collection support processing unit 15, more effective sensor arrangement can be realized.

(第2の実施形態)
第2の実施形態では、情報収集支援装置1が、センサを備えた移動体(以下「移動体センサ」という。)から取得される事象情報に基づいて情報収集支援処理を行う実施例について説明する。なお、第2の実施形態の情報収集支援装置1の構成は、図4及び図5に示した第1の実施形態の構成と同様のため、ここでは説明を省略する。
(Second Embodiment)
In the second embodiment, an embodiment in which the information collection support device 1 performs information collection support processing based on event information acquired from a moving body provided with a sensor (hereinafter referred to as “moving body sensor”) will be described. .. Since the configuration of the information collection support device 1 of the second embodiment is the same as the configuration of the first embodiment shown in FIGS. 4 and 5, the description thereof is omitted here.

図9は、移動体センサによって新規センサの設置が実現される例を示す図である。また、図10は、移動体センサを用いた間引き処理の流れを示すフローチャートである。図10に示す各処理は、新規センサの実測値が移動体センサによって取得される点で図6に示した間引き処理と異なる。この場合、図6のステップS101に対応する新規センサの設置は、移動体センサに対する既存センサの分布が疎な位置への移動指示(ステップS501)によって実現される。また、図6のステップS107に対応する新規センサの間引きは、移動体に対する設置位置からの退去指示(ステップS507)によって実現される。ステップS502〜ステップS506の処理は、図6のステップS102〜ステップS106と同様である。 FIG. 9 is a diagram showing an example in which the installation of a new sensor is realized by the mobile sensor. Further, FIG. 10 is a flowchart showing the flow of the thinning process using the mobile sensor. Each process shown in FIG. 10 differs from the thinning process shown in FIG. 6 in that the measured value of the new sensor is acquired by the mobile sensor. In this case, the installation of the new sensor corresponding to step S101 in FIG. 6 is realized by the movement instruction (step S501) to the position where the distribution of the existing sensor with respect to the moving body sensor is sparse. Further, the thinning out of the new sensor corresponding to step S107 in FIG. 6 is realized by the evacuation instruction (step S507) from the installation position to the moving body. The processing of steps S502 to S506 is the same as that of steps S102 to S106 of FIG.

図11は、予測精度向上処理及び配置決定処理が、移動体センサによって取得される事象情報を用いて行われる例を示す図である。また、図12は、移動体センサを用いた予測精度向上処理の流れを示すフローチャートである。図12に示す各処理は、一時センサの実測値が移動体センサによって取得される点で図7に示した予測精度向上処理と異なる。この場合、図7のステップS201に対応する一時センサによる事象情報の取得は、移動体センサによる事象情報の取得(ステップS601)によって代替される。 FIG. 11 is a diagram showing an example in which the prediction accuracy improvement process and the arrangement determination process are performed using the event information acquired by the mobile sensor. Further, FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the prediction accuracy improving process using the mobile sensor. Each process shown in FIG. 12 differs from the prediction accuracy improvement process shown in FIG. 7 in that the measured value of the temporary sensor is acquired by the mobile sensor. In this case, the acquisition of the event information by the temporary sensor corresponding to step S201 in FIG. 7 is replaced by the acquisition of the event information by the mobile sensor (step S601).

図13は、移動体センサを用いた配置決定処理の流れを示すフローチャートである。移動体センサを用いた配置決定処理は、図8における配置決定処理と同様に、既存センサ及び新規の移動体センサに対する各候補地点の設置精度に基づいて新規センサの配置位置を決定するものであってもよいが、ここでは、図8とは異なる決定方法の例を説明する。なお、以下に説明する決定方法は、図8の移動体センサを用いない場合の配置決定処理に用いられてもよい。 FIG. 13 is a flowchart showing the flow of the arrangement determination process using the mobile sensor. Similar to the arrangement determination process in FIG. 8, the arrangement determination process using the mobile sensor determines the arrangement position of the new sensor based on the installation accuracy of each candidate point for the existing sensor and the new mobile sensor. However, here, an example of a determination method different from that of FIG. 8 will be described. The determination method described below may be used for the arrangement determination process when the mobile sensor of FIG. 8 is not used.

まず、ユーザは、移動体センサに対して既存センサの分布が疎な地点(以下「地点A」という。)への移動指示を出す。事象情報収集部13は、既存センサ及び地点Aに移動した移動体センサから事象情報を取得する(ステップS701)。なお、事象情報の取得は、このように移動体センサを移動させることによって取得されてもよいが、地点Aをたまたま通りかかった移動体センサから取得されてもよい。予測処理部14は、既存センサの実測値に基づいて予測処理を行い、地点Aで移動体センサによって計測される計測値の予測値を算出する(ステップS702)。続いて、情報収集支援処理部15は、地点Aにおける移動体センサの実測値と予測値との誤差が所定の閾値以下であるか否かを判定する(ステップS703)。例えば、この判定式は次の式(5)によって表される。 First, the user issues a movement instruction to the moving body sensor to a point where the distribution of the existing sensor is sparse (hereinafter referred to as "point A"). The event information collecting unit 13 acquires event information from the existing sensor and the moving body sensor that has moved to the point A (step S701). The event information may be acquired by moving the mobile sensor in this way, or may be acquired from the mobile sensor that happens to pass the point A. The prediction processing unit 14 performs prediction processing based on the actual measurement values of the existing sensor, and calculates the predicted value of the measured value measured by the mobile sensor at the point A (step S702). Subsequently, the information collection support processing unit 15 determines whether or not the error between the measured value and the predicted value of the moving body sensor at the point A is equal to or less than a predetermined threshold value (step S703). For example, this determination formula is expressed by the following formula (5).

Figure 0006767194
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式(5)において、Z’は地点Aにおける移動体センサの実測値と予測値との誤差を表し、Rは誤差Z’に対する所定の閾値を表す。誤差Z’が閾値R以下である場合(ステップS703−YES)、情報収集支援処理部15は、新たなセンサを追加する必要がないと判断して処理を終了する。一方、誤差Z’が閾値Rより大きい場合(ステップS703−NO)、情報収集支援処理部15は、地点A付近に新たな候補地点(以下「地点B」という。)を複数設定する(ステップS704)。 In the equation (5), Z'represents the error between the measured value and the predicted value of the moving body sensor at the point A, and R 3 represents a predetermined threshold value for the error Z'. If the error Z 'is less than the threshold value R 3 (Step S703-YES), the information collection support processing unit 15 terminates the process determines that there is no need to add a new sensor. On the other hand, the error Z 'is greater than the threshold value R 3 (Step S703-NO), the information collection support processor 15, a new candidate point in the vicinity of the point A (hereinafter referred to as "point B".) The multiple setting (step S704).

情報収集支援処理部15は、新たに設定された各地点Bのうち式(5)を満たす地点を移動体センサ(又は固定センサ)の新たな追加位置として決定する(ステップS705)。なお、全ての地点Bが式(5)を満たさない場合、情報収集支援処理部15は、式(5)を満たす地点が得られるまで、新たな候補地点の設定及び判定を繰り返し実行してもよい。この場合、地点Bにおける誤差Z’と閾値Rとの差が地点Aにおける差よりも小さい場合には、地点Bの付近に新たな候補地点を設定してもよいし、地点Aにおける差が地点Bにおける差よりも小さい場合には、再度地点Aの付近に新たな候補地点を設定してもよい。なお、新たなセンサの設置候補となる地点Bが設定された場合、地点Bに実際にセンサを配置し、地点Bにおける誤差が地点Aの誤差よりも小さくなっていることを確認するプロセスが設けられてもよい。 The information collection support processing unit 15 determines a point satisfying the equation (5) among the newly set points B as a new additional position of the mobile sensor (or fixed sensor) (step S705). If all the points B do not satisfy the equation (5), the information collection support processing unit 15 may repeatedly execute the setting and determination of new candidate points until the points satisfying the equation (5) are obtained. Good. In this case, if the difference between the error Z'at the point B and the threshold value R 3 is smaller than the difference at the point A, a new candidate point may be set near the point B, or the difference at the point A may be. If the difference is smaller than the difference at the point B, a new candidate point may be set again in the vicinity of the point A. When point B, which is a candidate for installing a new sensor, is set, a process is provided to actually place the sensor at point B and confirm that the error at point B is smaller than the error at point A. May be done.

また、式(5)を満たす地点A又は地点Bが複数存在する場合、追加する移動体センサの数が最小となる地点や、推定モデルの予測精度の向上度が最大である地点が、移動体センサ(又は固定センサ)の追加位置として選択されてもよい。 Further, when there are a plurality of points A or B satisfying the equation (5), the point where the number of moving body sensors to be added is the minimum and the point where the degree of improvement in the prediction accuracy of the estimation model is the maximum is the moving body. It may be selected as an additional position for the sensor (or fixed sensor).

以上のように、対象エリアに設置されるセンサは、センサを備えた移動体によって実現されてもよい。 As described above, the sensor installed in the target area may be realized by a moving body provided with the sensor.

このように、事象情報の収集が移動体センサを用いて行われることにより、第2の実施形態の情報収集支援装置1は、事象情報の収集状況から対象エリア内において移動体(例えばセンサを搭載した車両)が進入できないエリアを識別することができる。このような対象エリア内の交通の状況を識別することにより、情報収集支援装置1は災害に関する状況を推定することも可能となる。例えば、情報収集支援装置1は、地震によって道路が陥没している可能性のあるエリアや、火災によって進入不可となっている可能性があるエリア、土砂災害によって通行不可となっている可能性があるエリア、洪水によって道路が浸水しているエリアなどを推定することが可能となる。このような情報が災害時に提供されることにより、第2の実施形態の情報収集システム100は、災害時における地域住民の被害を低減することができる。 As described above, since the event information is collected by using the moving body sensor, the information collection support device 1 of the second embodiment is equipped with a moving body (for example, a sensor) in the target area based on the event information collection status. It is possible to identify the area where the vehicle cannot enter. By identifying the traffic situation in such a target area, the information collection support device 1 can also estimate the situation related to the disaster. For example, the information gathering support device 1 may be impassable due to an area where the road may have collapsed due to an earthquake, an area where the road may be impassable due to a fire, or a landslide disaster. It is possible to estimate a certain area, an area where the road is flooded by a flood, and so on. By providing such information at the time of a disaster, the information collection system 100 of the second embodiment can reduce the damage to the local residents at the time of a disaster.

なお、上述の移動体センサとして用いられる移動体は、どのような種類や用途の移動体であってもよい。例えば、移動体センサは、図9や図11に示されるようなトラック等の輸送車両にセンサを備えることによって実現されてもよいし、このような輸送車両を用いて移動する人間がセンサを所持することによって実現されてもよい。このような移動体センサを用いて事象情報を収集する場合、移動体が必ずしも事象情報の取得のみを目的とするものではない可能性もある。そのため、時間帯によっては対象エリア内にセンサの分布が疎な領域が発生しうる。このような場合、上記時間帯をターゲットとして情報収集支援処理を実行することによって、対象エリア内のセンサの分布が常に最適化された状態で事象情報を収集することができる。 The mobile body used as the above-mentioned mobile body sensor may be a mobile body of any kind or purpose. For example, the mobile sensor may be realized by equipping a transport vehicle such as a truck as shown in FIGS. 9 or 11 with the sensor, or a person moving using such a transport vehicle possesses the sensor. It may be realized by doing. When collecting event information using such a moving body sensor, it is possible that the moving body is not necessarily intended only for acquiring event information. Therefore, depending on the time zone, an area where the sensor distribution is sparse may occur in the target area. In such a case, by executing the information collection support process targeting the above time zone, the event information can be collected in a state where the distribution of the sensors in the target area is always optimized.

(第3の実施形態)
第3の実施形態は、第1又は第2の実施形態の情報収集支援装置1を、パーソナルモビリティ(以下「PM」という。)に対して電力を供給する充電サービスを提供する充電スポットの設置に適用した場合の例である。
(Third Embodiment)
A third embodiment is for installing a charging spot that provides a charging service for supplying electric power to personal mobility (hereinafter referred to as "PM") by using the information collection support device 1 of the first or second embodiment. This is an example when applied.

図14は、第3の実施形態の情報収集システム100aの構成の具体例を示す図である。情報収集システム100aにおいて、情報収集装置3は、対象エリア内の充電スポット6及びPM7から事象情報を取得する。例えば、情報収集部装置3は、位置情報や充電サービスを提供した時刻、提供した電力量などの情報を充電スポット6の事象情報(以下「運用情報」という。)として取得する。また、例えば、情報収集装置3は、位置情報や電池残量、走行距離、アクセルやブレーキによる加減速、車体の傾き、振動、気温、体重、体温、心拍数などの移動体又はその運転者に関する情報をPM7の事象情報(以下「プローブ情報」という。)として取得する。なお、第3の実施形態の情報収集支援装置1の構成は、図5に示した第1の実施形態の構成と同様のため、ここでは説明を省略する。 FIG. 14 is a diagram showing a specific example of the configuration of the information collection system 100a of the third embodiment. In the information collecting system 100a, the information collecting device 3 acquires event information from the charging spots 6 and PM7 in the target area. For example, the information collecting unit device 3 acquires information such as location information, the time when the charging service is provided, and the amount of electric power provided as event information (hereinafter referred to as “operation information”) of the charging spot 6. Further, for example, the information collecting device 3 relates to a moving body such as position information, battery level, mileage, acceleration / deceleration by accelerator or brake, inclination of vehicle body, vibration, temperature, weight, body temperature, heart rate, or the driver thereof. The information is acquired as PM7 event information (hereinafter referred to as "probe information"). Since the configuration of the information collection support device 1 of the third embodiment is the same as the configuration of the first embodiment shown in FIG. 5, description thereof will be omitted here.

なお、図14には、事象情報がネットワークを介してリアルタイムに収集される場合のシステム構成を示しているが、図4と同様に、事象情報は必ずしもリアルタイムに収集される必要はない。また、充電スポット6やPM7が情報収集支援装置1と直接通信することが可能であれば、情報収集システム100aは必ずしも情報収集装置3を備える必要はない。 Note that FIG. 14 shows a system configuration when event information is collected in real time via a network, but as in FIG. 4, event information does not necessarily have to be collected in real time. Further, if the charging spot 6 or PM7 can directly communicate with the information collection support device 1, the information collection system 100a does not necessarily have to include the information collection device 3.

図15は、第3の実施形態における配置決定処理の具体例を示すフローチャートである。まず、情報収集支援処理部15は、対象エリア内の所定のエリアUから、充電スポットを追加設置する候補となる地点の組み合わせを複数生成する(ステップS801)。以下、ここで生成された各組み合わせを設置パターンと称し、複数の設置パターンの集合をG’と記載する。また、以下では既存の充電スポット群をH’と記載し、エリアU内に存在するPM群をMと記載する。 FIG. 15 is a flowchart showing a specific example of the arrangement determination process according to the third embodiment. First, the information collection support processing unit 15 generates a plurality of combinations of candidate points for additional installation of charging spots from a predetermined area U in the target area (step S801). Hereinafter, each combination generated here will be referred to as an installation pattern, and a set of a plurality of installation patterns will be referred to as G'. Further, in the following, the existing charging spot group is described as H', and the PM group existing in the area U is described as M.

事象情報収集部13は、既存の充電スポット群H’及びエリアU内に存在するPM群Mから事象情報を収集する(ステップS802)。例えば、事象情報収集部13は、位置情報や充電サービスを提供した時刻、提供した電力量などの情報を既存の充電スポット群H’の事象情報(以下「運用情報」という。)として取得する。以下、この運用情報をP(G’)と記載する。また、例えば、事象情報収集部13は、位置情報や電池残量、走行距離、アクセルやブレーキによる加減速、車体の傾き、振動、気温、体重、体温、心拍数などの移動体又はその運転者に関する情報をPM群Mの事象情報(以下「プローブ情報」という。)として取得する。以下、このプローブ情報(移動体情報)をP(M)と記載する。 The event information collecting unit 13 collects event information from the existing charging spot group H'and the PM group M existing in the area U (step S802). For example, the event information collecting unit 13 acquires information such as location information, the time when the charging service is provided, and the amount of electric power provided as event information (hereinafter referred to as "operation information") of the existing charging spot group H'. Hereinafter, this operational information will be referred to as P (G'). Further, for example, the event information collecting unit 13 is a moving body such as position information, battery level, mileage, acceleration / deceleration by accelerator or brake, body tilt, vibration, temperature, weight, body temperature, heart rate, or a driver thereof. Information about the PM group M is acquired as event information (hereinafter referred to as "probe information"). Hereinafter, this probe information (mobile information) will be referred to as P (M).

情報収集支援処理部15は、取得された運用情報及びプローブ情報に基づいて、各設置パターンに対する設置精度を算出する(ステップS803及びS804)。ここでは、設置精度の一例として、PMの走行可能距離を用いた例について説明する。以下、既存の充電スポットH’のみで得られる走行可能距離(第1走行可能距離)をL、既存の充電スポットH’及び追加設置する新規の充電スポットで得られる走行可能距離(第2走行可能距離)をLと記載する。 The information collection support processing unit 15 calculates the installation accuracy for each installation pattern based on the acquired operation information and probe information (steps S803 and S804). Here, as an example of the installation accuracy, an example using the mileage of PM will be described. Hereinafter, the mileage (first mileage) obtained only by the existing charging spot H'is L 1 , and the mileage (second running) obtained by the existing charging spot H'and the newly installed new charging spot. Possible distance) is described as L 2 .

情報収集支援処理部15は、各PMについて算出した走行可能距離の平均をエリアUに対する走行可能距離として算出する(ステップS805)。この場合、既存の充電スポットH’に対するエリアUの走行可能距離をW、既存の充電スポットH’及び各設置パターンG’で設置される新規の充電スポットに対するエリアUの走行可能距離をWとすると、W及びWは次の式(6)及び式(7)で表される。 The information collection support processing unit 15 calculates the average of the mileage calculated for each PM as the mileage with respect to the area U (step S805). In this case, the mileage of the area U with respect to the existing charging spot H'is W 1 , and the mileage of the area U with respect to the existing charging spot H'and the new charging spots installed in each installation pattern G'is W 2. Then, W 1 and W 2 are represented by the following equations (6) and (7).

Figure 0006767194
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Figure 0006767194
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式(6)及び式(7)において、LはM、H’、P(M)及びP(H’)の関数を表し、LはM、H’、G、P(M)、P(H’)及びP(G’)の関数を表す。 In equations (6) and (7), L 1 represents a function of M, H', P (M) and P (H'), and L 2 is M, H', G, P (M), P. Represents a function of (H') and P (G').

情報収集支援処理部15は、式(6)及び式(7)によって算出される走行可能距離W又はWに基づいて新規の充電スポットの設置パターンを決定する(ステップS806)。例えば、情報収集支援処理部15は、設置される新規の充電スポットの数を満たす設置パターンG’のうち、走行可能距離(設置精度)Wを最大化する設置パターンを選択する。また、情報収集支援処理部15は、目標値以上の走行可能距離Wを満たす設置パターンG’のうち、設置する新規の充電スポットの数を最小化する設置パターンを選択してもよい。 The information collection support processing unit 15 determines a new charging spot installation pattern based on the mileage W 1 or W 2 calculated by the equations (6) and (7) (step S806). For example, the information collection support processing unit 15 selects an installation pattern that maximizes the mileage (installation accuracy) W 2 from the installation patterns G'that satisfy the number of new charging spots to be installed. Further, the information collecting support processor 15, of the installation pattern G 'to meet the target value or more traveling range W 2, may be selected an installation pattern to minimize the number of new charge spots installed.

第3の実施形態の情報収集支援装置1は、上記のような配置決定処理を行う情報収集支援処理部15を備えることにより、より効果的な充電スポットの配置を実現することができる。 The information collection support device 1 of the third embodiment can realize more effective arrangement of charging spots by providing the information collection support processing unit 15 that performs the arrangement determination processing as described above.

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサ2から、複数のセンサ2によって取得される事象情報を収集する事象情報収集部13と、複数のセンサ2から収集された事象情報に基づいて、その事象情報を収集する目的に関する指標値の最適化に関する情報収集支援処理を行う情報収集支援処理部15とを持つことにより、センサの設置に関して要求される指標をより向上させることができる。 According to at least one embodiment described above, the event information collecting unit 13 that collects the event information acquired by the plurality of sensors 2 from the plurality of sensors 2 installed in the target area for which information is collected, and the event information collecting unit 13. Regarding the installation of sensors by having an information collection support processing unit 15 that performs information collection support processing related to optimization of index values related to the purpose of collecting the event information based on event information collected from a plurality of sensors 2. The required indicators can be further improved.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention as well as the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.

1…情報収集支援装置、11…通信部、12…記憶部、13…事象情報収集部、14…予測処理部、15…情報収集支援処理部、16…予測情報提供部、17…支援情報提供部、2…センサ、3…情報収集装置、4…ユーザ端末、5…ネットワーク、100…情報収集システム、200…新規センサの配置位置として選択される地点 1 ... Information collection support device, 11 ... Communication unit, 12 ... Storage unit, 13 ... Event information collection unit, 14 ... Prediction processing unit, 15 ... Information collection support processing unit, 16 ... Prediction information provision unit, 17 ... Support information provision Department, 2 ... Sensor, 3 ... Information collecting device, 4 ... User terminal, 5 ... Network, 100 ... Information collecting system, 200 ... Point selected as the placement position of the new sensor

Claims (12)

情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから事象情報を収集する事象情報収集部と、
複数の前記センサうちの一の前記センサによって取得される事象情報を、他の前記センサの事象情報に基づいて推定する予測処理を行う予測処理部と、
複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、対象エリアに新たに設置された新規センサのうち前記予測処理の精度維持又は向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理を行う情報収集支援処理部と
備える情報収集支援装置。
An event information collection unit that collects event information from multiple sensors installed in the target area for information collection,
A prediction processing unit that performs prediction processing that estimates event information acquired by one of the plurality of sensors based on the event information of the other sensor.
Information collection support processing that performs thinning processing to determine new sensors that do not contribute to maintaining or improving the accuracy of the prediction processing among the new sensors newly installed in the target area based on the event information collected from the plurality of the sensors. and parts,
Information collection support apparatus comprising a.
前記情報収集支援処理部は、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理を前記情報収集支援処理として行う、
請求項1に記載の情報収集支援装置。
The information collection support processing unit performs a placement determination process for determining a more efficient placement position of a new sensor based on event information acquired by the plurality of sensors as the information collection support process.
The information collection support device according to claim 1.
前記情報収集支援処理部は、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、前記予測処理に用いられる推定モデルの精度を向上させる予測精度向上処理を前記情報収集支援処理として行う、
請求項1又は2に記載の情報収集支援装置。
The information collection support processing unit performs prediction accuracy improvement processing for improving the accuracy of the estimation model used in the prediction processing as the information collection support processing based on event information acquired by the plurality of sensors.
The information collection support device according to claim 1 or 2.
前記センサは、電力を供給する充電スポット及び前記充電スポットによって電力の供給を受ける移動体であり、
前記事象情報収集部は、前記充電スポットの運用に関する情報である運用情報と、前記移動体又は前記移動体の運転者に関する情報である移動体情報とを前記事象情報として収集し、
前記情報収集支援処理部は、前記配置決定処理において、前記運用情報及び前記移動体情報に基づいて、前記対象エリア内の移動体の走行可能距離が最大化される位置を新規の充電スポットの設置位置として決定する、
請求項2に記載の情報収集支援装置。
The sensor is a charging spot that supplies electric power and a mobile body that receives electric power from the charging spot.
The event information collecting unit collects operation information which is information about the operation of the charging spot and mobile information which is information about the moving body or the driver of the moving body as the event information.
In the arrangement determination process, the information collection support processing unit installs a new charging spot at a position where the travelable distance of the moving body in the target area is maximized based on the operation information and the moving body information. Determined as a position,
The information collection support device according to claim 2.
コンピュータが、情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから事象情報を収集する事象情報収集ステップと、
コンピュータが、複数の前記センサうちの一の前記センサによって取得される事象情報を、他の前記センサの事象情報に基づいて推定する予測処理を行う予測処理ステップと、
コンピュータが、複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、対象エリアに新たに設置された新規センサのうち前記予測処理の精度維持又は向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理を行う情報収集支援処理ステップと
有する情報収集支援方法。
An event information collection step in which a computer collects event information from multiple sensors installed in a target area for which information is to be collected.
A prediction processing step in which a computer performs prediction processing for estimating event information acquired by one of the plurality of sensors based on the event information of the other sensor.
Information that the computer performs thinning processing to determine a new sensor that does not contribute to maintaining or improving the accuracy of the prediction processing among the new sensors newly installed in the target area based on the event information collected from the plurality of the sensors. and collection support processing step,
Information collection support method with.
前記情報収集支援処理ステップにおいて、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理を前記情報収集支援処理として行う、
請求項5に記載の情報収集支援方法。
In the information collection support processing step, a placement determination process for determining a more efficient placement position of a new sensor based on event information acquired by the plurality of sensors is performed as the information collection support process.
The information collection support method according to claim 5.
前記情報収集支援処理ステップにおいて、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、前記予測処理に用いられる推定モデルの精度を向上させる予測精度向上処理を前記情報収集支援処理として行う、
請求項5又は6に記載の情報収集支援方法。
In the information collection support processing step, the prediction accuracy improvement process for improving the accuracy of the estimation model used in the prediction process is performed as the information collection support process based on the event information acquired by the plurality of sensors.
The information collection support method according to claim 5 or 6.
前記センサは、電力を供給する充電スポット及び前記充電スポットによって電力の供給を受ける移動体であり、
前記事象情報収集ステップにおいて、前記充電スポットの運用に関する情報である運用情報と、前記移動体又は前記移動体の運転者に関する情報である移動体情報とを前記事象情報として収集し、
前記情報収集支援処理ステップにおいて、前記配置決定処理において、前記運用情報及び前記移動体情報に基づいて、前記対象エリア内の移動体の走行可能距離が最大化される位置を新規の充電スポットの設置位置として決定する、
請求項6に記載の情報収集支援方法。
The sensor is a charging spot that supplies electric power and a mobile body that receives electric power from the charging spot.
In the event information collection step, operation information which is information about the operation of the charging spot and mobile information which is information about the moving body or the driver of the moving body are collected as the event information.
In the information collection support processing step, in the arrangement determination process, a new charging spot is set at a position where the travelable distance of the moving body in the target area is maximized based on the operation information and the moving body information. Determined as a position,
The information collection support method according to claim 6.
情報収集の対象となる対象エリアに設置された複数のセンサから事象情報を収集する事象情報収集ステップと、
複数の前記センサうちの一の前記センサによって取得される事象情報を、他の前記センサの事象情報に基づいて推定する予測処理を行う予測処理ステップと、
複数の前記センサから収集された事象情報に基づいて、対象エリアに新たに設置された新規センサのうち前記予測処理の精度維持又は向上に寄与しない新規センサを決定する間引き処理を行う情報収集支援処理ステップと
コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
An event information collection step that collects event information from multiple sensors installed in the target area for information collection, and
A prediction processing step that performs prediction processing for estimating event information acquired by the sensor of one of the plurality of sensors based on the event information of the other sensors.
Information collection support processing that performs thinning processing to determine new sensors that do not contribute to maintaining or improving the accuracy of the prediction processing among the new sensors newly installed in the target area based on the event information collected from the plurality of the sensors. and the step,
Computer program for causing a computer to execute the.
前記情報収集支援処理ステップにおいて、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、より効率の良い新規センサの配置位置を決定する配置決定処理を前記情報収集支援処理として行う、
請求項9に記載のコンピュータプログラム。
In the information collection support processing step, a placement determination process for determining a more efficient placement position of a new sensor based on event information acquired by the plurality of sensors is performed as the information collection support process.
The computer program according to claim 9.
前記情報収集支援処理ステップにおいて、複数の前記センサによって取得される事象情報に基づいて、前記予測処理に用いられる推定モデルの精度を向上させる予測精度向上処理を前記情報収集支援処理として行う、
請求項9又は10に記載のコンピュータプログラム。
In the information collection support processing step, the prediction accuracy improvement process for improving the accuracy of the estimation model used in the prediction process is performed as the information collection support process based on the event information acquired by the plurality of sensors.
The computer program according to claim 9 or 10.
前記センサは、電力を供給する充電スポット及び前記充電スポットによって電力の供給を受ける移動体であり、
前記事象情報収集ステップにおいて、前記充電スポットの運用に関する情報である運用情報と、前記移動体又は前記移動体の運転者に関する情報である移動体情報とを前記事象情報として収集し、
前記情報収集支援処理ステップにおいて、前記配置決定処理において、前記運用情報及び前記移動体情報に基づいて、前記対象エリア内の移動体の走行可能距離が最大化される位置を新規の充電スポットの設置位置として決定する、
請求項10に記載のコンピュータプログラム。
The sensor is a charging spot that supplies electric power and a mobile body that receives electric power from the charging spot.
In the event information collection step, operation information which is information about the operation of the charging spot and mobile information which is information about the moving body or the driver of the moving body are collected as the event information.
In the information collection support processing step, in the arrangement determination process, a new charging spot is set at a position where the travelable distance of the moving body in the target area is maximized based on the operation information and the moving body information. Determined as a position,
The computer program according to claim 10.
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