JP6912411B2 - 不明物質検知システム及び不明物質検知方法 - Google Patents

不明物質検知システム及び不明物質検知方法 Download PDF

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Description

本発明は、不明物質検知システムに関するものである。
例えばテロ事件や事故などにおいて、人命にかかわる物質が環境中に漏出することがある。
このような場合、漏出した物質を迅速に特定する必要がある。また、特定された情報は各行政官庁や関係機関と共有され、現場にフィードバックされる必要がある。
この点に関し、種々の検出器と、検出器からの検出情報を受送信する中継点と、中継点を介して受信した検出情報に基づいて、不明物質の特定と、特定された不明物質に対する対応策を検出地点に発信する分析センタと、を備える分析システムが提案されている。
しかし、このシステムにおいては、不明物質の検出、分析の手順は考慮されていない。不明物質には様々なものがあり、検出の手順が適切なものでない場合には、予想外の時間がかかり、人命の危機を迅速に脱出することが困難なものとなることがある。
特許第4880237号公報
本発明が解決しようとする課題は、このような問題に鑑み、不明物質を迅速に検出特定し、現場に適切に情報を伝達できる不明物質検知システムを提供することである。
本発明は、不明物質を検知するセンサ及び検知結果を送信し、検知指示を受信する通信部を有する検知部と、今回検知方法ごとに後続検知方法を格納する検知手順ファイルと、前記今回検知方法に基づいて前記検知手順ファイルを検索して前記後続検知方法を読み出し、読み出した前記後続検知方法に基づいて前記検知部に検知指示を送信する処理サーバと、を備える不明物質検知システムを提供する。
本発明によれば、不明物質を迅速に検出特定し、現場に適切に情報を伝達できる不明物質検知システムを提供することができる。
不明物質検知システムの構成を示すブロック図。 検知結果データベースのデータ構成を示す図。 検知手順ファイルのデータ構成を示す図。 不明物質検知システムの動作を示すフローチャート。 処理サーバが行う検知順序判定処理のフローチャート。 各センサが検知しうる物質の一覧を示した図。
本発明の一実施形態に係る不明物質検知システム及び不明物質検知方法を、以下図面を参照しながら説明する。
(第1の実施形態)
図1は、本実施形態の不明物質検知システムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、不明物質検知システムは、不明物質を検知する検知部10と、インターネットなどの公衆通信回線網を介して検知部10から検知結果を受信し、検知指示を検知部に対して送信する処理サーバ201と、処理サーバ201から検知結果を受信し、検知結果を処理した結果である処理結果を処理サーバ201に送信する外部サーバ40と、を備える。
検知部10は、通信センサ110、IoTセンサ120、及び連携センサ131のうちの少なくとも一種類を備える。検知部10には設置型(据え置き型)と携帯型がある。
通信センサ110は、CPU(central processing unit)などの演算装置を含む制御部111と、メモリなどの記憶装置を含む記憶部112と、通信を行う通信部113と、タッチパネル、或いはディスプレイ及びキーボードなどの入出力装置を含む入出力部114と、不明物質の検知を行うセンサを含む組み込みセンサ115と、を備える。
記憶部112は、処理手順アプリを記憶する。処理手順アプリは、専用のアプリであっても、ブラウザのような汎用アプリであってもよい。
制御部111は、記憶部112から処理手順アプリを読み出して順次実行する。
通信部113は、検知結果を、公衆通信回線網30を介して処理サーバ201に送信する。
IoTセンサ120は、不明物質の検知を行うセンサを含む個別センサ122と、個別センサ122からの情報を取りまとめ、公衆通信回線網30を介して処理サーバ201に送信し、処理サーバ201から情報を個別センサ122に送信する通信ゲートウエイ121と、を備える。
一つの通信ゲートウエイ121は、複数の個別センサ122を配下に有する。
連携センサ131は、不明物質を検知するセンサと、bluetooth(登録商標)などの近距離通信規格に対応する通信装置を含む情報通信部と、を備える。
連携センサ131は、スマートフォンなどの携帯情報端末130に検知結果を送信する。
携帯情報端末130は、連携センサ131が対応する近距離通信規格に対応する通信装置を含む連携通信部と、処理手順アプリを記憶する記憶部と、処理手順アプリを記憶部から読み出して順次実行する制御部と、タッチパネルなどの情報を入出力する入出力部と、公衆通信回線網30を介して情報を送受信する公衆回線通信部と、を備える。
処理サーバ201は、いわゆるサーバコンピュータである。処理サーバ201は、ハードディスクドライブなどの記憶装置を含むストレージ部202と接続する。
処理サーバ201及びストレージ部202は、通信装置、入出力装置などのその他の装置とともに処理クラウド20に含まれる。
ストレージ部202は、検知部10から受信した検知結果に関する情報を記憶する検知結果データベース(以下、検知結果DBという。)と、今回行った検知方法ごとに後続すべき検知方法を格納する検知手順ファイルと、を格納する。
外部サーバ40には、例えば研究機関サーバ401、行政機関サーバ402、民間企業サーバ403などのサーバが含まれる。
研究機関サーバ401は、検知部10の検知結果を受信する。研究機関サーバ401が設置される研究機関においては、特に高精度分析が行われる。研究機関サーバ401は、高精度分析等によって特定された物質に関する情報等を、処理サーバ201を介して検知部10及び他の外部サーバ40に送信する。
行政機関サーバ402は、研究機関サーバ401から受信した、特定された物質に関する情報に基づいて、対応に関する情報を、処理サーバ201を介して検知部10及び他の外部サーバ40に送信する。
民間企業サーバ403は、例えば鉄道会社、放送会社、道路交通会社などに設置されるサーバが含まれる。
民間企業サーバ403は、研究機関サーバ401から受信した、特定された物質に関する情報、及び行政機関サーバ402から受信した対応に関する情報に基づいて、具体的な措置に関する情報を、処理サーバ201を介して検知部10及び他の外部サーバ40に送信する。
図2は、検知結果データベースのデータ構成を示す図である。図2に示すように、検知結果データベースは、検知結果ごとに固有に割り当てられる識別子であるIDと、検知を行った日時を示す検知日時と、検知を行った場所の緯度、経度を示す検知場所と、センサの名称を示すセンサ名称と、検知された値を示す検知結果と、を格納する。
図3は、検知手順ファイルのデータ構成を示す図である。図3に示すように、検知手順ファイルは、手順ごとに固有に割り当てられる識別子である手順IDと、基本情報又は今回行った検知方法を示す今回検知方法と、今回行った検知方法に後続すべき検知方法を示す後続検知方法と、を格納する。基本情報には、検知対象物質の基本性状に関する情報が含まれる。基本性状は例えば「化学剤・一般有毒ガス」、「生物剤」、「放射線」、「爆発物」、「薬物」、「不明」などが含まれる。
図4は、不明物質検知システムの動作を示すフローチャートである。図4に示すように、ステップ501において、検知部10は基本情報を処理サーバ201に送信する。
ステップ502において、処理サーバ201は、後述する検知順序判定処理を実行し、検知順序判定処理の結果である検知順序に基づく検知指示を検知部10に送信する。
ステップ503において、検知部10は、処理サーバ201から検知指示を受信し、入出力部を備えている場合には検知指示の内容を入出力部114等に出力する。
ステップ504において、検知部10は、受信した検知指示に基づいて検知を開始する。
ステップ505において、検知部10は検知結果を処理サーバ201に送信する。
ステップ506において、処理サーバ201は検知部10から検知結果を受信し、検知結果DBに格納する。
ステップ507において、処理サーバ201は、受信した検知結果を外部サーバ40に送信する。
ステップ508において、外部サーバ40は、検知結果を処理サーバ201から受信し、不明物質の特定に関する処理を行う。
ステップ509において、外部サーバ40は、不明物質の特定に関する処理の処理結果を処理サーバ201に送信する。
ステップ510において、処理サーバ201は、後述する検知順序判定処理を実行し、検知指示を送信する。
ステップ511において、検知部10は、処理サーバ201から検知指示を受信し、入出力部を備えている場合には検知指示の内容を入出力部114等に出力する。
ステップ512において、検知部10は、受信した検知指示の指示内容が検知終了であるかを判定する。検知部10は、指示内容が検知終了であると判定した場合(ステップ512のY)、処理を終了し、指示内容が検知終了であると判定しなかった場合(ステップ512のN)、ステップ504に戻る。
図5は、処理サーバ201が行う検知順序判定処理のフローチャートである。図5に示すように、まず処理サーバ201は、受信した基本情報に基づいてストレージ部202が格納する検知手順ファイルを検索し、後続検知方法を読み出す。図5に示した「一次スクリーニング」の検知方法は、誤検知の可能性があっても人体に影響を与える濃度に達しない濃度においてリアルタイムに警報を鳴らし、迅速に侵入統制ラインを設定するための検知方法である。「二次スクリーニング」の検知方法は、誤検知の可能性が低く、信頼性が高いが「一次スクリーニング」の検知方法より時間がかかる。従って、「一次スクリーニング」に示した検知方法を先に行い、その後必要に応じて「二次スクリーニング」に示した検知方法を行う必要がある。
基本情報が「化学剤・一般有毒ガス」又は「生物剤」であった場合、処理サーバ201は検知部10に追加の基本情報の送信を指示する。追加の基本情報には、「見えない(ガス)」、「見える(液体・固体・粉体)」などが含まれる。
基本情報が「化学剤・一般有毒ガス」であり、追加の基本情報が「見えない(ガス)」の場合、処理サーバ201はこれらに基づいて検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「4ガスセンサー」を読み出し、検知部10に検知指示を送信する。
入出力部114を有する検知部10は検知指示として「4ガスセンサー」を表示する。また、「4ガスセンサー」に該当する検知部10は、検知指示に基づいて、又はオペレータの動作によって検知を開始する。
検知部10は検知結果を処理サーバ201に送信する。処理サーバ201は、検知結果を外部サーバ40に送信し、外部サーバ40から処理結果を受信する。
処理サーバ201は、今回検知方法を「4ガスセンサー」として検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「PID」(光イオン化検出器:Photolonization Detector)、「MIS」(イオンモビリティー検出器:Ion Mobility Spectrometry)、「化学発光」を読み出す。
処理サーバ201は、これらの後続検知方法の中から、外部サーバ40から受信した処理結果に基づいて、次に行うべき検知方法を選択する。そして、処理サーバ201は選択した検知方法を検知指示として検知部10に送信する。
選択された検知方法が「PID」の場合、入出力部114を有する検知部10は検知指示として「PID」を表示する。また、「PID」に該当する検知部10は、検知指示に基づいて、又はオペレータの動作によって検知を開始する。
検知部10は検知結果を処理サーバ201に送信する。処理サーバ201は、検知結果を外部サーバ40に送信し、外部サーバ40から処理結果を受信する。
処理サーバ201は、今回検知方法を「PID」として検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「FT−IR(透過法)」(Fourier Transform Infrared Spectroscopy)を読み出す。
そして、処理サーバ201は読み出した検知方法を検知指示として検知部10に送信する。
選択された検知方法が「IMS」の場合、入出力部114を有する検知部10は検知指示として「IMS」を表示する。また、「IMS」に該当する検知部10は、検知指示に基づいて、又はオペレータの動作によって検知を開始する。
検知部10は検知結果を処理サーバ201に送信する。処理サーバ201は、検知結果を外部サーバ40に送信し、外部サーバ40から処理結果を受信する。
処理サーバ201は、今回検知方法を「IMS」として検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「検知管」、「FT−IR(透過法)」を読み出す。
処理サーバ201は、これらの後続検知方法の中から、外部サーバ40から受信した処理結果に基づいて、次に行うべき検知方法を選択する。そして、処理サーバ201は選択した検知方法を検知指示として検知部10に送信する。
選択された検知方法が「化学発光」(ケミルミネッセンス法)の場合、入出力部114を有する検知部10は検知指示として「化学発光」を表示する。また、「化学発光」に該当する検知部10は、検知指示に基づいて、又はオペレータの動作によって検知を開始する。
検知部10は検知結果を処理サーバ201に送信する。処理サーバ201は、検知結果を外部サーバ40に送信し、外部サーバ40から処理結果を受信する。
処理サーバ201は、今回検知方法を「化学発光」として検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「FT−IR(透過法)」を読み出す。
そして、処理サーバ201は読み出した検知方法を検知指示として検知部10に送信する。
選択された検知方法が「検知管」又は「FT−IR(透過法)」の場合、入出力部114を有する検知部10は検知指示として「検知管」又は「FT−IR(透過法)」を表示する。また、「検知管」又は「FT−IR(透過法)」に該当する検知部10は、検知指示に基づいて、又はオペレータの動作によって検知を開始する。
検知部10は検知結果を処理サーバ201に送信する。処理サーバ201は、検知結果を外部サーバ40に送信し、外部サーバ40から処理結果を受信する。
処理サーバ201は、今回検知方法を「検知管」又は「FT−IR(透過法)」として検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「GC−MS」(ガスクロマトグラフィー質量分析:Gas Chromatography Mass Spectrometry)を読み出す。
そして、処理サーバ201は読み出した検知方法を検知指示として検知部10に送信する。
入出力部114を有する検知部10は検知指示として「GC−MS」を表示する。また、「GC−MS」に該当する検知部10は、検知指示に基づいて、又はオペレータの動作によって検知を開始する。
検知部10は検知結果を処理サーバ201に送信する。処理サーバ201は、検知結果を外部サーバ40に送信し、外部サーバ40から処理結果を受信する。
処理サーバ201は、受信した処理結果に基づいて、高精度分析が必要であると判定した場合、その旨の指示を検知指示として検知部10に送信する。
入出力部114を有する検知部10は検知指示として「高精度分析へ」を表示する。
基本情報が「化学剤・一般有毒ガス」であり、追加の基本情報が「見える(液体・固体・粉体)」の場合、処理サーバ201はこれらに基づいて検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「化学発光」、「ラマン」を読み出し、検知部10に検知指示を送信する。
入出力部114を有する検知部10は検知指示として「化学発光」及び「ラマン」を表示する。また、「化学発光」又は「ラマン」に該当する検知部10は、検知指示に基づいて、又はオペレータの動作によって検知を開始する。
検知部10は検知結果を処理サーバ201に送信する。処理サーバ201は、検知結果を外部サーバ40に送信し、外部サーバ40から処理結果を受信する。
処理サーバ201は、行った検知方法が「化学発光」であった場合、今回検知方法を「化学発光」として検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「FT−IR(全反射法)」を読み出す。
処理サーバ201は、行った検知方法が「ラマン」であった場合、今回検知方法を「ラマン」として検知手順ファイルを検索し、後続検知方法として「GC−MS」又は「高精度分析へ」を読み出す。処理サーバ201は、「GC−MS」を行うか否かを、「ラマン」の結果と、「FT−IR(全反射法)」の結果とのクロスチェックの結果に基づいて判定する。
これらの後続処理は既に述べたものと同様である。
以上に基本情報が「化学剤・一般有毒ガス」について説明したが、基本情報が「生物剤」、「放射線」、「爆発物」、「薬物」の場合も同様に、検知方法の検索、検知指示の送信、検知開始、検知結果送信、処理結果送受信を繰り返す。
より具体的検知方法としては、次の方法が含まれうる。
「基本情報」が「生物剤」であり、追加の基本情報が「見えない(エアロゾル)」の場合、まず後続検知方法として「蛍光反応染色分類方式」が選ばれ、「蛍光反応染色分類方式」の後続検知方法として「抗原抗体反応」又は「PCR」が選択されうる。
「基本情報」が「生物剤」であり、追加の基本情報が「見える(液体・固体・粉体)」の場合、まず後続検知方法として「FT−IR(全反射法)」が選ばれ、「FT−IR(全反射法)」の後続検知方法として「抗原抗体反応」又は「PCR」が選択されうる。
「基本情報」が「放射線」の場合、まず後続検知方法として「電離箱」が選ばれ、「電離箱」の後続検知方法として「シンチレーション」が選択されうる。
「基本情報」が「爆発物」又は「薬物」の場合、後続検知方法として「バルク検知」及び「トレース検知」の両方を行いクロスチェックが行われる。
後続検知方法として「バルク検知」が選択された場合、更にその後続検知方法として「ラマン」、「FT−IR(透過法)」、「X線」、「ミリ波」のいずれかが選択されうる。さらにその後続検知方法は、「ラマン」及び「FT−IR(全反射法)」については既に述べたものと同様であり、「X線」及び「ミリ波」については「IMS」及び「化学発光」の両方を行いクロスチェックが行われる。
図6は、各センサが検知しうる物質の一覧を示した図である。図6に示すように、各センサは書く検知方式により検出可能な物質が異なっている。例えば、「4ガスセンサー」はセンサの設置場所や検知対象物に応じて各センサの複数ある検知方式から適切なものが選択されて組み合わされ、検知場所に設置され又は携帯される。
なお、「4ガスセンサー」は、「固体センサー」、「電気化学センサー」、「光学センサー」、「その他」を組み合わせたセンサである。
なお、本実施形態においては検知手順ファイルをストレージ部に格納する例について説明したが、検知手順ファイルと同様のデータをプログラムの中に検知手順部として記述し、検知手順ファイルを省略することもできる。
以上述べたように、本実施形態の不明物質検知システムは、不明物質を検知するセンサ及び検知結果を送信し、検知指示を受信する通信部を有する検知部10と、今回検知方法ごとに後続検知方法を格納する検知手順ファイルと、今回検知方法に基づいて検知手順ファイルを検索して後続検知方法を読み出し、読み出した後続検知方法に基づいて検知部10に検知指示を送信する処理サーバ201と、を備える。
従って、不明物質を迅速に検出特定し、現場に適切に情報を伝達できる不明物質検知システムを提供することができるという効果がある。
(第2の実施形態)
本実施形態の不明物質検知システムは、第1の実施形態の不明物質検知システムが検知手順ファイルを用いて今回検知方法から後続検知方法を判定したのに対し、検知手順ファイルを用いずに、又は検知手順ファイルを用いるとともに人工知能を用いて今回検知方法から後続検知方法を判定する点において異なり、その他の構成は第1の実施形態の不明物質検知システムと同様である。
従って、人工知能に関する部分のみ説明する。
本実施形態において用いられる人工知能のモデルは、どのようなものであってもよい。例えば、ディープラーニングを用いるニューラルネットワークを用いることができる。
この場合、適宜の層数の隠れ層を有するニューラルネットワークを構築し、学習データによって学習させる。
学習データは、入力としての今回検知方法及び処理結果と、解答としての後続検知方法と、が含まれる。学習はいわゆる教師付き学習によって行われる。学習データの量は、数万件程度以上が望ましい。
学習後、学習によって得られた「重みづけ」を用いた学習済みモデルをコンピュータに生成させる。
この学習済みモデルをソフトウエアのコンポーネントとして不明物質検知システムに組み入れる。
このようにして生成された不明物質検知システムは、検知手順ファイルのみを用いた場合には検知手順ファイルに格納されたパターンしか処理できないのに対し、イレギュラーな入力に対しても解答を出力できる点においてより優れている。
以上述べたように、本実施形態の不明物質検知システムは、不明物質を検知するセンサ及び検知結果を送信し、検知指示を受信する通信部を有する検知部10と、検知結果を受信し、検知結果を処理した結果である処理結果を送信する外部サーバ40と、今回検知方法及び処理結果を入力とし、後続検知方法を解答として学習した人工知能の重みづけを用いた学習済みモデルに、実際に行った今回検知方法と実際に処理された処理結果とを入力して後続検知方法を生成し、生成された後続検知方法に基づいて検知部10に検知指示を送信する処理サーバ201と、を備える。
従って、想定外の不明物質をも迅速に検出特定し、現場に適切に情報を伝達できる不明物質検知システムを提供することができる。
10 検知部
20 処理クラウド
30 公衆通信回線網
40 外部サーバ
110 通信センサ
111 制御部
112 記憶部
113 通信部
114 入出力部
115 組み込みセンサ
120 IoTセンサ
121 通信ゲートウエイ
122 個別センサ
130 携帯情報端末
131 連携センサ
201 処理サーバ
202 ストレージ部
401 研究機関サーバ
402 行政機関サーバ
403 民間企業サーバ

Claims (6)

  1. 不明物質を検知する複数のセンサと検知のための基本情報と検知結果を処理サーバに送信すると共に前記処理サーバから前記基本情報と前記検知結果とに基づいた検知指示を受信する通信部とを少なくとも有する検知部と、
    今回検知方法ごとに後続検知方法を格納する検知手順ファイルと、
    前記検知結果を前記処理サーバから受信し、前記検知結果を処理した結果である処理結果を前記処理サーバに送信する研究機関サーバと、
    前記今回検知方法と前記研究機関サーバからの処理結果に基づいて前記検知手順ファイルを検索して前記後続検知方法を読み出し、読み出した前記後続検知方法と前記処理結果に基づいて前記検知部に検知指示を送信する前記処理サーバと、
    前記研究機関サーバから受信した特定された物質に関する情報に基づいて対応情報を前記処理サーバを介して前記検知部に送信する行政機関サーバと、
    を備える不明物質検知システム。
  2. 不明物質を検知する複数のセンサと検知のための基本情報と検知結果を処理サーバに送信すると共に前記処理サーバから前記基本情報と前記検知結果とに基づいた検知指示を受信する通信部とを少なくとも有する検知部と、
    今回検知方法ごとに後続検知方法を格納する検知手順部と、
    前記検知結果を前記処理サーバから受信し、前記検知結果を処理した結果である処理結果を前記処理サーバに送信する研究機関サーバと、
    前記今回検知方法と前記研究機関サーバからの処理結果とに基づいて前記検知手順部に従って前記後続検知方法を判定し、判定した前記後続検知方法と前記処理結果に基づいて前記検知部に検知指示を送信する前記処理サーバと、
    前記研究機関サーバから受信した特定された物質に関する情報に基づいて対応情報を前記処理サーバを介して前記検知部に送信する行政機関サーバと、
    を備える不明物質検知システム。
  3. 不明物質を検知する複数のセンサと検知のための基本情報と検知結果を処理サーバに送信すると共に前記処理サーバから前記基本情報と前記検知結果とに基づいた検知指示を受信する通信部とを少なくとも有する検知部と、
    前記検知結果を前記処理サーバから受信し、前記検知結果を処理した結果である処理結果を前記処理サーバに送信する研究機関サーバと、
    今回検知方法と前記研究機関サーバからの処理結果を入力とし、後続検知方法を解答として学習した人工知能の重みづけを用いた学習済みモデルに、実際に行った前記今回検知方法と実際に処理された前記処理結果とを入力して後続検知方法を生成し、生成された前記後続検知方法と前記処理結果とに基づいて前記検知部に検知指示を送信する処理サーバと、
    前記研究機関サーバから受信した特定された物質に関する情報に基づいて対応情報を前記処理サーバを介して前記検知部に送信する行政機関サーバと、
    を備える不明物質検知システム。
  4. 不明物質を検知する複数のセンサと検知のための基本情報と検知結果を処理サーバに送信すると共に前記処理サーバから前記基本情報と前記検知結果とに基づいた検知指示を受信する通信部とを少なくとも有する検知部と、
    今回検知方法ごとに後続検知方法を格納する検知手順ファイルと、
    前記検知結果を前記処理サーバから受信し、前記検知結果を処理した結果である処理結果を前記処理サーバに送信する研究機関サーバと、
    前記研究機関サーバから受信した特定された物質に関する情報に基づいて対応情報を前記処理サーバを介して前記検知部に送信する行政機関サーバと、
    を備える不明物質検知システムにおける前記処理サーバが、
    前記今回検知方法と前記研究機関サーバからの処理結果とに基づいて前記検知手順ファイルを検索して前記後続検知方法を読み出し、読み出した前記後続検知方法と前記処理結果に基づいて前記検知部に検知指示を送信する、
    不明物質検知方法。
  5. 不明物質を検知する複数のセンサと検知のための基本情報と検知結果を処理サーバに送信すると共に前記処理サーバから前記基本情報と前記検知結果とに基づいた検知指示を受信する通信部とを少なくとも有する検知部と、
    今回検知方法ごとに後続検知方法を格納する検知手順部と、
    前記検知結果を前記処理サーバから受信し、前記検知結果を処理した結果である処理結果を前記処理サーバに送信する研究機関サーバと、
    前記研究機関サーバから受信した特定された物質に関する情報に基づいて対応情報を前記処理サーバを介して前記検知部に送信する行政機関サーバと、
    を備える不明物質検知システムにおける前記処理サーバが、
    前記今回検知方法と前記研究機関サーバからの処理結果とに基づいて前記検知手順部に従って前記後続検知方法を判定し、
    判定した前記後続検知方法に基づいて前記検知部に検知指示を送信する、
    不明物質検知方法。
  6. 不明物質を検知する複数のセンサと検知のための基本情報と検知結果を処理サーバに送信すると共に前記処理サーバから前記基本情報と前記検知結果とに基づいた検知指示を受信する通信部とを少なくとも有する検知部と、
    前記検知結果を前記処理サーバから受信し、前記検知結果を処理した結果である処理結果を前記処理サーバに送信する研究機関サーバと、
    前記研究機関サーバから受信した特定された物質に関する情報に基づいて対応情報を前記処理サーバを介して前記検知部に送信する行政機関サーバと、
    を備える不明物質検知システムにおける前記処理サーバが、
    今回検知方法及び前記研究機関サーバからの処理結果を入力とし、後続検知方法を解答として学習した人工知能の重みづけを用いた学習済みモデルに、実際に行った前記今回検知方法と実際に処理された前記処理結果とを入力して後続検知方法を生成し、
    生成された前記後続検知方法と前記処理結果とに基づいて前記検知部に検知指示を送信する、
    不明物質検知方法。
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JPH04151545A (ja) * 1990-08-03 1992-05-25 Hitachi Ltd 知識ベースを具備した測定分析装置
JP3525513B2 (ja) * 1994-09-30 2004-05-10 株式会社島津製作所 分析装置
US6804661B2 (en) * 1997-04-24 2004-10-12 Bright Ideas, L.L.C. Drug profiling apparatus and method
EP1194762B1 (en) * 1999-06-17 2005-10-05 Smiths Detection Inc. Multiple sensing system and device
JP3750628B2 (ja) * 2002-04-22 2006-03-01 株式会社日立サイエンスシステムズ 分析方法支援システムおよび方法
JP4880237B2 (ja) * 2005-03-09 2012-02-22 株式会社エス・ティ・ジャパン 不明物質の検出・分析・対応システム
JP2010534059A (ja) * 2007-07-03 2010-11-04 スミスズ ディテクション インコーポレイティド ポータブル検出システム及び方法
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