JP7315011B2 - 光ファイバセンシングシステム、監視方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、光ファイバセンシングシステム、監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

近年、光ファイバを用いて、建物や敷地内を監視するシステムが存在する（例えば、特許文献１）。
特許文献１によれば、侵入者がフェンスによじ登ったり、梯子をかけて登ったりすることによる光ファイバの揺れと、風雪等の他の要因による光ファイバの揺れとは、検出される後方散乱光の波長シフト量の大きさや発生時期等で、異なる様相を呈する。特許文献１に記載の技術は、この点に着目し、光ファイバの後方散乱光の波長シフト量の大きさ等を認識することによって、侵入とその他要因とを識別する。

特開２００６－２０８０６１号公報

しかし、そもそも特許文献１に記載の技術は、振動パターンの動的変化によって、侵入者によって発生する事象を特定することは開示していない。
さらに、侵入者等の人によって発生する事象には複数の種類があり、１回の振動だけでは異常であるとは判断できないが、振動が一定期間にわたる場合に、異常であると判断する必要がある事象も存在する。

例えば、埋設された光ファイバ直下にトンネルが存在する場合、人がトンネル内を歩行するという事象は、１回の歩行で検出できたとしても、そのトンネルが未知のトンネルである場合は、１回の歩行だけでは未知のトンネルが存在していると断定することはできない。しかし、歩行が一定期間にわたり離散的に継続発生する場合には、未知のトンネルが存在する可能性が高いと判断することができ、その結果、人がトンネル内を移動するという事象は、未知のトンネルの存在可能性を示唆する異常であると判断することができる。

このように、様々な事象の中には、一定期間にわたる振動を検出しなければ異常と判断できない事象も存在する。しかし、特許文献１に記載の技術は、このような事象を検出しても、検出した事象が異常であるか否かを判断することができないという課題がある。

そこで本開示の目的は、上述した課題を解決し、一定期間にわたる振動を検出しなければ異常と判断できない事象について、異常であるか否かを判断することができる光ファイバセンシングシステム、監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。

一態様による光ファイバセンシングシステムは、
センシング用光ファイバから光信号を受信する受信部と、
前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定部と、
前記特定部が特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得部と、
前記検出条件を満たす場合、前記特定部が特定した事象は異常であると判断する判断部と、を備える。

一態様による監視方法は、
センシング用光ファイバから光信号を受信する受信ステップと、
前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得ステップと、
前記検出条件を満たす場合、前記特定ステップで特定した事象は異常であると判断する判断ステップと、を含む。

一態様による非一時的なコンピュータ可読媒体は、
コンピュータに、
センシング用光ファイバから光信号を受信する受信手順と、
前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定手順と、
前記特定手順で特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得手順と、
前記検出条件を満たす場合、前記特定手順で特定した事象は異常であると判断する判断手順と、
を実行させるためのプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体である。

上述の態様によれば、一定期間にわたる振動を検出しなければ異常と判断できない事象について、異常であるか否かを判断できる光ファイバセンシングシステム、監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供できるという効果が得られる。

実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムの構成例を示す図である。 実施の形態１に係る特定部が生成するセンシングデータの例を示す図である。 実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムの全体的な動作の流れの例を示すフロー図である。 実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムの構成例を示す図である。 実施の形態２に係る記憶部が記憶する対応テーブルの例を示す図である。 実施の形態２に係る報知部が表示部に表示するＧＵＩ画面の例を示す図である。 実施の形態２に係る報知部が表示部に表示するＧＵＩ画面の例を示す図である。 実施の形態２に係る報知部が表示部に表示するＧＵＩ画面の例を示す図である。 実施の形態２に係る報知部が表示部に表示するＧＵＩ画面の例を示す図である。 実施の形態２に係る報知部が表示部に表示するＧＵＩ画面の例を示す図である。 実施の形態２に係る報知部が表示部に表示するＧＵＩ画面の例を示す図である。 実施の形態２に係る報知部が表示部に表示するＧＵＩ画面の例を示す図である。 実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムの全体的な動作の流れの例を示すフロー図である。 光ファイバセンシング機器を実現するコンピュータのハードウェア構成の例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、以下の各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。また、以下で説明する実施の形態では、国境等の境界線に沿って設置されたフェンス及びその周辺が監視エリアであるものとして説明するが、監視エリアはこれに限定されるものではない。

＜実施の形態１＞
まず、図１を参照して、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムの構成について説明する。
図１に示されるように、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムは、フェンスＦ及びその周辺を監視するものであり、光ファイバ１０及び光ファイバセンシング機器２０を備えている。また、光ファイバセンシング機器２０は、受信部２１、特定部２２、取得部２３、及び判断部２４を備えている。

光ファイバ１０は、フェンスＦに敷設され、一端或いは両端が光ファイバセンシング機器２０の受信部２１に接続されたセンシング用光ファイバである。ただし、光ファイバ１０の敷設方法は、これには限定されない。例えば、光ファイバ１０の一部がフェンスＦに敷設され、光ファイバ１０の残りの部分がフェンスＦの周辺の地中に埋設されていても良い。又は、光ファイバ１０の全部が、フェンスＦの周辺の地中に埋設されていても良い。また、光ファイバ１０は、直線状に設けることには限定されず、地面と平行に蛇行して設けられても良い。また、光ファイバ１０は、複数設けられていても良い。

受信部２１は、光ファイバ１０にパルス光を入射し、パルス光が光ファイバ１０を伝送されることに伴い発生した反射光や散乱光を、光ファイバ１０を経由して、戻り光（光信号）として受信する。

ここで、フェンスＦは、人がフェンスＦを掴んで揺らす等の事象が発生すると振動する。フェンスＦの振動は、光ファイバ１０に伝達され、これにより、光ファイバ１０を伝送される戻り光の波長が変化する。そのため、光ファイバ１０は、フェンスＦの振動を検知可能である。

本実施の形態１においては、フェンスＦ及びその周辺には、例えば、以下のような種別の事象が発生することを想定する。
（１）人がフェンスＦを掴んで揺らす。
（２）人がフェンスＦを叩く。
（３）人がフェンスＦをよじ登る。
（４）人がフェンスＦに梯子を掛けて、梯子を登る。
（５）人又は動物がフェンスＦ周辺を歩く。
（６）車、バイク、又は電車がフェンスＦ周辺を走る。
（７）人がフェンスＦ周辺でトンネルを掘削する。
（８）フェンスＦ周辺のトンネル内を人等が移動する。

光ファイバ１０に伝達されるフェンスＦの振動の振動パターンは、動的に変動する変動パターンとなっており、フェンスＦ及びその周辺に発生する事象の種別に応じて異なる。
そのため、光ファイバ１０を伝送される戻り光は、フェンスＦ及びその周辺に発生している事象の種別に応じた振動パターンを含んでいる。この振動パターンは、振動の強弱、振動位置、振動数の変動の推移等が異なる固有のパターンとなる。

例えば、特定部２２は、受信部２１が光ファイバ１０から受信した戻り光に基づいて、図２に示されるようなセンシングデータを生成することで、戻り光に含まれる振動パターンを取得することができる。図２において、横軸は、光ファイバ１０上の位置（光ファイバセンシング機器２０からの距離）、縦軸は、時間経過を示している。光ファイバ１０上の位置は、例えば、光ファイバ１０にパルス光を入射した時刻と、光ファイバ１０から戻り光が受信された時刻と、の時間差に基づいて、特定することが可能である。

図２に示されるセンシングデータは、動的に変動する振動パターンを含んでおり、この振動パターンが、フェンスＦ及びその周辺に発生している事象の種別に応じて異なることになる。そのため、特定部２２は、図２に示されるセンシングデータに含まれる振動パターンの動的変化を分析することにより、フェンスＦ及びその周辺における事象の発生及び発生した事象の種別を特定する。さらに、特定部２２は、その振動パターンが発生した光ファイバ１０上の位置を、その事象が発生した発生位置として特定する。

また、特定部２２は、光ファイバ１０から受信した戻り光に含まれる振動パターンに基づいて、事象が発生した方向を特定しても良い。例えば、光ファイバ１０が複数設けられている場合、特定部２２は、それぞれの光ファイバ１０から受信した戻り光に含まれる振動パターンの時系列変化に基づいて、事象が発生した方向を特定することができる。また、光ファイバ１０が地面と平行に蛇行して設けられている場合、光ファイバ１０上の各位置から受信した戻り光に含まれる振動パターンの時系列変化に基づいて、事象が発生した方向を特定することができる。また、フェンスＦが国境に沿って設置されている場合、特定部２２は、事象の発生方向及び振動の大きさによって、どちらの国から事象が国境に近づいてきているのか特定するようにしても良い。また、特定部２２は、特定の方向から国境に近づいてくる事象のみを、異常と判断する対象としても良い。

また、特定部２２は、パターンマッチングを利用して、フェンスＦ及びその周辺に発生している事象を特定しても良い。例えば、特定部２２は、特定対象となる事象の種別毎に、その事象が発生したときの振動パターンを、マッチング用パターンとして不図示の記憶部に予め記憶させておく。特定部２２は、戻り光に含まれる振動パターンを取得すると、取得した振動パターンをマッチング用パターンと比較する。マッチング用パターンの中に、戻り光に含まれる振動パターンとの適合率が閾値以上となったマッチング用パターンがある場合、特定部２２は、そのマッチング用パターンに対応する事象が発生したと判断する。

又は、特定部２２は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）により事象を特定する学習モデルを利用して、フェンスＦ及びその周辺に発生している事象を特定しても良い。例えば、特定部２２は、フェンスＦ及びその周辺に発生する事象を示す教師データと、その事象が発生したときの振動パターンと、の組を複数組入力して、学習モデルを予め構築し、不図示の記憶部に予め記憶させておく。特定部２２は、戻り光に含まれる振動パターンを取得すると、取得した振動パターンを学習モデルに入力する。これにより、特定部２２は、学習モデルの出力結果として、フェンスＦ及びその周辺で発生している事象を得る。

ここで、例えば、上述した（８）の「フェンスＦ周辺のトンネル内を人等が移動する」という事象は、そのトンネルが国境等の境界線を跨いで配置されている場合には、そのトンネルを利用して密輸等をしている可能性があるため、特に検出すべき事象である。

ただし、上述した（８）の事象は、１回の振動で検出できたとしても、（５）の「人又は動物がフェンスＦ周辺を歩く」という事象と区別できない場合がある。トンネルが未知のトンネルである場合は、１回の振動だけでは未知のトンネルが存在していると判断することができない可能性がある。しかし、振動が一定期間にわたる場合には、未知のトンネルが存在していると判断することができ、その結果、上述した（８）の事象は、異常であると判断することができる。

その一方、例えば、上述した（７）の「人がフェンスＦ周辺でトンネルを掘削する」という事象は、１回の振動で検出でき、また、上述した（８）の事象と同程度の期間を監視しなくても、それよりも短い期間内に、異常と判断できる事象である。

このように、特定対象となる事象の種別毎に、その事象は異常であると判断する場合の期間は異なっている。
そこで本実施の形態１においては、特定対象となる事象の種別毎に、その事象の種別に応じた期間に関する検出条件を予め設定し、不図示の記憶部に予め記憶させておく。

取得部２３は、特定部２２が事象を特定すると、特定部２２が特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得し、判断部２４は、取得部２３が取得した検出条件を満たす場合に、特定部２２が特定した事象は異常であると判断する。

ここで、例えば、上述した（８）の事象の検出条件とは、上述した（８）の事象の種別に応じた期間において、上述した（８）の事象が所定回数以上検出されたこと、又は、所定時間以上連続して検出されたこと等である。また、上述した（８）の事象は、上述した（７）の事象と比較して、上述の期間は長くなる。

続いて以下では、図３を参照して、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムの全体的な動作の流れの例について説明する。

図３に示されるように、受信部２１は、フェンスＦに敷設された光ファイバ１０から戻り光を受信し（ステップＳ１１）、特定部２２は、受信部２１が受信した戻り光に含まれる振動パターンに基づいて、フェンスＦ及びその周辺における事象の発生及び発生した事象の種別を特定する（ステップＳ１２）。

続いて、取得部２３は、特定部２２が特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得し（ステップＳ１３）、判断部２４は、取得部２３が取得した検出条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ１４）。

ステップＳ１４において、検出条件を満たす場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）、判断部２４は、特定部２２が特定した事象は異常であると判断する（ステップＳ１５）。一方、検出条件を満たさない場合は（ステップＳ１４のＮｏ）、ステップＳ１１の処理に戻る。

上述したように本実施の形態１によれば、特定部２２は、光ファイバ１０から受信した戻り光に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する。取得部２３は、特定部２２が特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する。判断部２４は、取得部２３が取得した検出条件を満たす場合、特定部２２が特定した事象は異常であると判断する。

すなわち、本実施の形態１によれば、一定期間にわたる振動を検出しなければ異常と判断しにくい事象を特定した場合でも、特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を満たすか否に基づいて、特定した事象は異常であるか否かを判断する。したがって、一定期間にわたる振動を検出しなければ異常と判断できない事象についても、異常であるか否かを判断することができる。

＜実施の形態２＞
続いて、図４を参照して、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムの構成例について説明する。

図４に示されるように、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムは、上述した実施の形態１の構成と比較して、表示部３０が追加されている点と、光ファイバセンシング機器２０に記憶部２５及び報知部２６が追加されている点と、が異なる。

記憶部２５は、特定部２２が特定した事象の発生時刻、発生位置、種別、ＩＤ（Identification）、その事象が発生したときの振動内容、その事象が異常に該当するかの該否等の情報を履歴情報として記憶する。なお、履歴情報は、事象の発生時刻、発生位置、種別、振動内容、及び異常の該否の情報を少なくとも含んでいれば良い。また、特定部２２が時間的かつ空間的な近傍で同じ事象を特定した場合、記憶部２５は、これらの事象は継続事象と判断し、これらの事象のＩＤを単一のＩＤにグルーピングした上で、これらの事象の発生位置に基づく移動軌跡の情報も、履歴情報として記憶する。

なお、記憶部２５は、特定対象となる事象の種別毎の検出条件も記憶する。また、特定部２２が、パターンマッチングを利用して、事象を特定する場合には、記憶部２５は、特定対象となる事象の種別毎のマッチング用パターンも記憶する。また、特定部２２が、学習モデルを利用して、事象を特定する場合には、記憶部２５は、学習モデルも記憶する。

表示部３０は、例えば、フェンスＦ及びその周辺を監視する監視センター等に設置されたディスプレイやモニタ等である。又は、表示部３０は、警備員が所持する携帯端末のディスプレイでも良い。
報知部２６は、特定部２２が特定した事象を、判断部２４が異常と判断した場合、異常が発生したことを示すＧＵＩ（Graphical User Interface）画面を表示部３０に表示して、アラートを報知する。

ここで、本実施の形態２においては、特定対象となる事象を、その事象が異常であると判断する場合の期間に応じて、複数のグループに分類する。ここでは、特定対象となる事象を、短期間事象、中期間事象、及び長期間事象の３つのグループに分類するものとして説明するが、分類するグループの数は３つに限定されず、２つ以上であれば良い。

例えば、上述した（１）～（８）の事象は、以下のように分類されるものとする。
短期間事象：
（１）人がフェンスＦを掴んで揺らす。
（２）人がフェンスＦを叩く。
（３）人がフェンスＦをよじ登る。
（４）人がフェンスＦに梯子を掛けて、梯子を登る。
中期間事象：
（５）人又は動物がフェンスＦ周辺を歩く。
（６）車、バイク、又は電車がフェンスＦ周辺を走る。
（７）人がフェンスＦ周辺でトンネルを掘削する。
長期間事象：
（８）フェンスＦ周辺のトンネル内を人等が移動する。

上述した実施の形態１においては、特定部２２が事象を特定すると、特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を満たすか否かに基づいて、特定した事象が異常であるか否かを判断していた。

しかし、上述の短期間事象は、極めて悪質な事象や、即座に対処が必要な事象であるとも言え、検出条件を満たすか否かに拘わらず、即座に異常と判断しても良い事象であると考えられる。そのため、特定部２２が特定した事象が短期間事象であった場合に、判断部２４が、特定した事象が異常であると即座に判断することとすれば、異常判断を迅速に行うことが可能であり、また、その後に行うべき対処（例えば、監視員を派遣する等）を迅速に開始することも可能である。

そこで本実施の形態２においては、特定部２２が特定した事象が短期間事象であった場合、判断部２４は、検出条件に拘わらず、特定部２２が特定した事象が異常であると判断する。これにより、取得部２３が検出条件を取得する処理及び判断部２４が検出条件を満たすか否かを判断する処理を省略することができる。

一方、特定部２２が特定した事象が長期間事象又は中期間事象であった場合は、上述した実施の形態１と同様に、取得部２３は、検出条件を取得し、判断部２４は、検出条件を満たす場合に、特定部２２が特定した事象が異常であると判断する。なお、長期間事象は第１の事象又は第２の事象の一方の例であり、中期間事象は第１の事象又は第２の事象の他方の例である。

続いて以下では、判断部２４において、特定部２２が特定した長期間事象又は中期間事象が、異常であるか否かを判断する方法について、詳細に説明する。
ここで、長期間事象の検出条件は、例えば、長期間事象の種別に応じた期間において、長期間事象が所定回数以上検出されたこと、又は、所定時間以上連続して検出されたこと等である。中期間事象の検出条件は、長期間事象の検出条件と同様である。ただし、中期間事象は、長期間事象と比較して、上述の期間は短くなる。なお、長期間事象の種別毎に、上述の期間は異なっていても良いし、同一でも良い。また、中期間事象の種別毎に、上述の期間は異なっていても良いし、同一でも良い。

判断部２４は、特定部２２が長期間事象を特定した場合、長期間事象の種別に応じた期間において、特定部２２が特定した長期間事象と同じ長期間事象であって、同じ発生位置又はその周辺で発生した長期間事象、及び、同じ発生位置を移動軌跡に含む長期間事象に関する履歴情報を、記憶部２５から抽出する。そして、判断部２４は、記憶部２５から抽出した履歴情報に基づいて、検出条件を満たすか否かを判断する。その結果、検出条件を満たせば、判断部２４は、特定部２２が特定した長期間事象が異常であると判断する。

例えば、特定部２２が特定した長期間事象の検出条件が、長期間事象の種別に応じた期間において、長期間事象が所定回数以上検出されたことであるとする。この場合、判断部２４は、長期間事象の種別に応じた期間において、特定部２２が特定した長期間事象と同じ長期間事象であって、同じ発生位置又はその周辺で発生した長期間事象の発生回数、及び、同じ発生位置を移動軌跡に含む長期間事象の発生回数をカウントし、カウントした回数が所定回数以上であれば、検出条件を満たすと判断する。

なお、長期間事象の検出条件は、上述したものには限定されない。例えば、長期間事象の検出条件を、長期間事象の種別に応じた期間における振動の振動強度を使用した条件としても良い。より具体的には、長期間事象の種別に応じた期間において、長期間事象が発生したときの振動内容に基づいて振動強度を導出し、振動強度が閾値以上になった回数が所定回数以上であること、又は、振動強度が閾値以上になった時間が所定時間以上であること等を、長期間事象の検出条件としても良い。

また、長期間事象は、長期間事象の種別に応じた期間が長期間となるため、記憶部２５から抽出する履歴情報の情報量も膨大となる。そのため、判断部２４は、記憶部２５から抽出した履歴情報を圧縮し、圧縮した履歴情報に基づいて、検出条件を満たすか否かを判断しても良い。例えば、長期間事象の種別に応じた期間が１か月である場合、判断部２４は、１か月にわたる振動強度を、単位時間（例えば、１分）あたりの平均値、最大値、最小値、中央値、偏差等に換算することで、履歴情報の圧縮を行っても良い。そして、履歴情報の圧縮により得られた振動強度が閾値以上になった回数が所定回数以上であること、又は、振動強度が閾値以上になった時間が所定時間以上であること等を、長期間事象の検出条件としても良い。

なお、中期間事象が異常であるか否かを判断する判断方法は、長期間事象の判断方法と同様である。また、中期間事象の検出条件の他の例は、長期間事象の検出条件の他の例と同様である。

また、中期間事象及び長期間事象の検出条件は、事象毎に個別に設定しても良い。例えば、上述した（７）の「人がフェンスＦ周辺でトンネルを掘削する」という事象の場合、そのトンネルが国境等の境界を跨ぐトンネルであれば、境界から離れた位置から境界に向かって、トンネルを掘削していくことになる。そのため、境界付近では、振動強度が徐々に大きくなると考えられる。そこで、上述した（７）の事象については、上述した（７）の事象に応じた期間において、振動強度が徐々に大きくなったことを検出条件としても良い。

続いて以下では、報知部２６において、特定部２２が特定した事象を、判断部２４が異常と判断した場合に、表示部３０に表示するＧＵＩ画面の例について説明する。ここでは、記憶部２５は、図５に示されるように、光ファイバ１０上の位置（光ファイバセンシング機器２０からの距離）と、その位置に対応する領域（Region）と、の対応関係を表す対応テーブルを記憶しており、特定部２２は、この対応テーブルを用いて、事象の発生位置を、発生領域として特定するものとする。なお、後述のように、監視エリアをカメラでも監視する場合には、上述の領域は、カメラの撮影範囲に応じて設定されても良い。すなわち、カメラの撮影範囲毎に、上述の領域を設定しても良い。

図６の例では、報知部２６は、光ファイバ１０の敷設位置及び光ファイバセンシング機器２０の設置位置を、監視エリアのマップに重畳して、表示部３０に表示している。
また、報知部２６は、戻り光に含まれる振動パターンを示すセンシングデータを、表示部３０に表示している。このセンシングデータは、図２と同様であり、特定部２２で生成される。また、図６の例では、ユーザが、センシングデータの範囲を指定可能となっている。図６の例では、ユーザが、光ファイバセンシング機器２０からの距離が０．５ｋｍから８０ｋｍまでの範囲のセンシングデータを指定しており、報知部２６は、ユーザに指定されたセンシングデータを特定部２２から取得し、表示部３０に表示している。

また、報知部２６は、特定部２２が特定した事象の一覧を、表示部３０に表示している。図６の例では、報知部２６は、事象の項目として、事象が分類されるグループ（term）、事象の種別（Alert type）、事象の発生領域（Region）、事象の発生時刻（Time stamp）、事象の発生回数（count）、及び、事象が異常に該当するかの該否（alert）を表示している。ただし、表示部３０に表示する項目は、この例には限定されない。表示部３０に表示する項目は、事象の発生時刻、発生位置、種別、及び異常の該否の情報を少なくとも含んでいれば良い。

図７の例では、報知部２６は、図６で表示していた事象の一覧の部分において、事象をまとめた上で、表示部３０に表示している。具体的には、図７の例では、報知部２６は、種別及び発生領域が同一の事象をまとめた上で、表示部３０に表示している。ただし、事象のまとめ方は設計事項であるため、この例には限定されない。また、図７の例では、報知部２６は、事象の項目として、事象が分類されるグループ（term）、事象の種別（Alert type）、事象の発生領域（Region）を表示している。

図８の例では、報知部２６は、図７で表示していた事象の一覧の部分に項目を追加している。具体的には、図８の例では、報知部２６は、事象の発生期間（Time stamp）及び事象の発生回数（count）を追加している。ただし、表示部３０に追加で表示する項目は、この例には限定されない。

図９は、図７又は図８のＧＵＩ画面におけるトンネル掘削（tunnel digging）の検出結果をクリックすると、別ページに遷移して表示されるＧＵＩ画面の例である。
図９の例では、報知部２６は、上述した（７）の「人がフェンスＦ周辺でトンネルを掘削する」という事象が発生したときの振動強度の最大値の変化を示すグラフを、表示部３０に表示している。上述した（７）の事象の場合、トンネルが国境等の境界を跨ぐトンネルであれば、境界から離れた位置から境界に向かって、トンネルを掘削し、境界を過ぎると、その後は、境界から遠ざかるように、トンネルを掘削していくことになる。図９の例では、この現象を振動強度で表しており、振動強度が徐々に大きくなり、ピークに達した後は、振動強度が徐々に小さくなっている。また、特定部２２は、上述したように、事象が発生した方向を特定することができるため、特定部２２が特定した事象の発生方向と組み合わせることによって、境界のどちら側からトンネルを掘削しているのかを特定することもできる。図９の例では、振動強度がピークとなる位置は、トンネル掘削をしている人が光ファイバ１０に最も接近した位置と考えられる。なお、図９の例では、振動強度の最大値の変化を示すグラフを表示しているが、これには限定されない。報知部２６は、振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの１つの変化を示すグラフを表示すれば良い。

図１０の例では、報知部２６は、図９で表示していた振動強度の最大値の変化を示すと共に、振動強度の平均値の変化を示すグラフを、表示部３０に表示している。ただし、この例には限定されない。報知部２６は、振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの２つ以上の変化を示すグラフを表示すれば良い。

例えば、発電機があるという事象の場合は、連続した振動が恒常的に発生する可能性が高いため、振動強度の平均値を確認することにより、発電機の状態を把握することができる。一方、トンネル掘削という事象の場合は、徐々に振動強度が大きくなることが予想され、振動強度の最大値の変化を確認することにより、トンネル掘削の進行度を確認することができる。このように、事象によってその事象の特徴が表れる値が時間軸上で異なるため、２つ以上の変化を示すグラフを表示すると、より効果的である。

図１１は、図７又は図８のＧＵＩ画面におけるトンネル存在（existing tunnel）の検出結果をクリックすると、別ページに遷移して表示されるＧＵＩ画面の例である。
図１１の例では、報知部２６は、上述した（８）の「フェンスＦ周辺のトンネル内を人等が移動する」という事象の月毎の発生回数を示すグラフを、表示部３０に表示している。なお、図１０の例では、単位期間を月毎としているが、これには限定されない。例えば、単位期間は、週毎、日毎等としても良い。

図１２は、図８のＧＵＩ画面におけるトンネル掘削（tunnel digging）の検出結果をクリックすると、そのＧＵＩ画面から遷移して表示されるＧＵＩ画面の例である。
図１２の例では、報知部２６は、上述した（７）の「人がフェンスＦ周辺でトンネルを掘削する」という事象が発生したときの発生位置の位置変動に基づいて、発生位置の履歴Ｐを、監視エリアのマップに重畳して、表示部３０に表示している。

なお、図９～図１２は、上述した（７）の「人がフェンスＦ周辺でトンネルを掘削する」という事象や（８）の「フェンスＦ周辺のトンネル内を人等が移動する」という事象が発生したときのＧＵＩ画面の表示例であった。ただし、この表示例は、上述した（７）又は（８）の事象には限定されず、所定期間にわたって同じ事象が特定された場合、すなわち、中期間事象又は長期間事象が特定された場合に、適用することが可能である。

続いて以下では、図１３を参照して、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムの全体的な動作の流れの例について説明する。

図１３に示されるように、受信部２１は、フェンスＦに敷設された光ファイバ１０から戻り光を受信し（ステップＳ２１）、特定部２２は、受信部２１が受信した戻り光に含まれる振動パターンに基づいて、フェンスＦ及びその周辺における事象の発生及び発生した事象の種別を特定する（ステップＳ２２）。このとき、特定部２２は、その事象が発生した発生位置も特定する。

続いて、取得部２３及び判断部２４は、特定部２２が特定した事象が短期間事象であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。
ステップＳ２３において、特定部２２が特定した事象が短期間事象でない場合（ステップＳ２３のＮｏ）、取得部２３は、特定部２２が特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得し（ステップＳ２４）、判断部２４は、取得部２３が取得した検出条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ２５）。

ステップＳ２５において、検出条件を満たす場合（ステップＳ２５のＹｅｓ）、判断部２４は、特定部２２が特定した事象は異常であると判断する（ステップＳ２７）。続いて、記憶部２５は、特定部２２が特定した事象の発生時刻、発生位置、種別、ＩＤ、振動内容、異常の該否（ここでは、異常に該当）等の情報を履歴情報として記憶し、報知部２６は、異常が発生したことを、例えば、図６～図１２に示されるＧＵＩ画面によって、表示部３０に表示する（ステップＳ２８）。

ステップＳ２５において、検出条件を満たさない場合は（ステップＳ２５のＮｏ）、記憶部２５は、特定部２２が特定した事象の発生時刻、発生位置、種別、ＩＤ、振動内容、異常の該否（ここでは、異常に該当しない）等の情報を履歴情報として記憶し（ステップＳ２６）、ステップＳ２１の処理に戻る。

一方、ステップＳ２３において、特定部２２が特定した事象が短期間事象である場合（ステップＳ２３のＹｅｓ）、判断部２４は、検索条件に拘わらず、特定部２２が特定した事象は異常であると判断し（ステップＳ２７）、以降、上述のステップＳ２８の処理が行われる。

上述したように本実施の形態２によれば、記憶部２５は、特定部２２が特定した事象の発生時刻、発生位置、種別、振動内容、異常の該否等の情報を履歴情報として記憶する。判断部２４は、特定部２２が特定した事象が中期間事象又は長期間事象である場合、記憶部２５から、特定部２２が特定した事象に関する履歴情報を抽出し、抽出した履歴情報に基づいて、検出条件を満たすか否かを判断し、検出条件を満たす場合、特定部２２が特定した事象は異常であると判断する。

すなわち、本実施の形態２によれば、特定部２２が特定した事象の情報を履歴情報として記憶しておき、特定部２２が特定した事象に関する履歴情報に基づいて、検出条件を満たすか否かを判断する。したがって、検出条件を満たすか否かの判断を容易に行うことができる。その他の効果は上述した実施の形態１と同様である。

＜他の実施の形態＞
上述した実施の形態においては、監視エリアが、フェンスＦ及びその周辺のエリアであるものとして説明したが、これには限定されない。例えば、監視エリアは、パイプラインが配置されたエリアとし、パイプラインの劣化等を長期間事象として検出し、パイプラインの破壊や破裂等を短期間事象として検出しても良い。又は、監視エリアは、道路沿いや線路沿いのエリアとし、道路や線路の劣化を長期間事象として検出し、道路や線路への落石等を短期間事象として検出しても良い。

また、上述した実施の形態においては、監視エリアを１つの光ファイバセンシング機器２０で監視する例について説明したが、これには限定されない。監視エリアを複数の領域に分割し、複数の領域の各々に対応して複数の光ファイバセンシング機器２０を設け、複数の光ファイバセンシング機器２０の各々が対応する領域を監視しても良い。この場合、図６等のＧＵＩ画面における事象の一覧には、その事象を特定した光ファイバセンシング機器２０のＩＤ等を表示しても良い。

また、上述した実施の形態においては、監視エリアを光ファイバセンシング機器２０で監視する例について説明したが、これには限定されない。監視エリアには、１つ以上のカメラを設け、特定部２２が特定した事象を、いずれかのカメラで撮影することとして、監視エリアを光ファイバセンシング機器２０及びカメラで監視しても良い。この場合、図６等のＧＵＩ画面における事象の一覧には、その事象を撮影するカメラのＩＤ等を表示しても良い。

また、上述した実施の形態においては、光ファイバセンシング機器２０に複数の構成要素（受信部２１、特定部２２、取得部２３、判断部２４、記憶部２５、及び報知部２６）が設けられているが、これには限定されない。光ファイバセンシング機器２０に設けられていた構成要素は、１つの装置に設けることには限定されず、複数の装置に分散して設けられていても良い。

＜光ファイバセンシング機器のハードウェア構成＞
続いて以下では、図１４を参照して、光ファイバセンシング機器２０を実現するコンピュータ４０のハードウェア構成について説明する。

図１４に示されるように、コンピュータ４０は、プロセッサ４０１、メモリ４０２、ストレージ４０３、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）４０４、及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）４０５等を備える。プロセッサ４０１、メモリ４０２、ストレージ４０３、入出力インタフェース４０４、及び通信インタフェース４０５は、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路で接続されている。

プロセッサ４０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置である。メモリ４０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリである。ストレージ４０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはメモリカード等の記憶装置である。また、ストレージ４０３は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリであっても良い。

ストレージ４０３は、光ファイバセンシング機器２０が備える構成要素（受信部２１、特定部２２、取得部２３、判断部２４、記憶部２５、及び報知部２６）の機能を実現するプログラムを記憶している。プロセッサ４０１は、これら各プログラムを実行することで、光ファイバセンシング機器２０が備える構成要素の機能をそれぞれ実現する。ここで、プロセッサ４０１は、上記各プログラムを実行する際、これらのプログラムをメモリ４０２上に読み出してから実行しても良いし、メモリ４０２上に読み出さずに実行しても良い。また、メモリ４０２やストレージ４０３は、記憶部２５の役割を果たす他、光ファイバセンシング機器２０が備える他の構成要素が保持する情報やデータを記憶する役割も果たす。

また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータ（コンピュータ４０を含む）に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）、ＣＤ－Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ－Ｒ／Ｗ（CD-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

入出力インタフェース４０４は、表示装置４０４１、入力装置４０４２、音出力装置４０４３等と接続される。表示装置４０４１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、モニタのような、プロセッサ４０１により処理された描画データに対応する画面を表示する装置である。入力装置４０４２は、オペレータの操作入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード、マウス、及びタッチセンサ等である。表示装置４０４１及び入力装置４０４２は一体化され、タッチパネルとして実現されていても良い。音出力装置４０４３は、スピーカのような、プロセッサ４０１により処理された音響データに対応する音を音響出力する装置である。

通信インタフェース４０５は、外部の装置との間でデータを送受信する。例えば、通信インタフェース４０５は、有線通信路または無線通信路を介して外部装置と通信する。

以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述した実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
例えば、上述した実施の形態は、一部又は全部を相互に組み合わせて用いても良い。

また、上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
センシング用光ファイバから光信号を受信する受信部と、
前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定部と、
前記特定部が特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得部と、
前記検出条件を満たす場合、前記特定部が特定した事象は異常であると判断する判断部と、を備える、
光ファイバセンシングシステム。
（付記２）
前記特定部が特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、振動内容、及び異常の該否を少なくとも含む情報を履歴情報として記憶する記憶部をさらに備え、
前記判断部は、前記特定部が事象を特定した場合、前記特定部が特定した事象に関連する履歴情報を前記記憶部から抽出し、抽出した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
付記１に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記３）
前記判断部は、前記記憶部から抽出した履歴情報を圧縮し、圧縮した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
付記２に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記４）
前記事象は、少なくとも第１の事象及び第２の事象を含み、
前記第１の事象の前記検出条件は、第１の期間に係る検出条件であり、
前記第２の事象の前記検出条件は、前記第１の期間とは異なる第２の期間に係る検出条件である、
付記２又は３に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記５）
表示部と、
前記特定部が特定した事象を、前記判断部が異常と判断した場合、異常が発生したことを前記表示部に表示する報知部と、をさらに備える、
付記２から４のいずれか１項に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記６）
前記報知部は、前記特定部が特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、及び異常の該否を、前記表示部に表示する、
付記５に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記７）
前記報知部は、前記特定部が所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定部が特定した事象が発生したときの振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの少なくとも１つの変化を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記５に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記８）
前記報知部は、前記特定部が所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定部が特定した事象が発生したときの振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの２つ以上の変化を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記５に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記９）
前記報知部は、前記特定部が所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定部が特定した事象の単位期間毎の発生回数を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記５に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記１０）
前記報知部は、前記特定部が所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定部が特定した事象の発生位置の履歴を、マップに重畳して、前記表示部に表示する、
付記５に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記１１）
光ファイバセンシングシステムによる監視方法であって、
センシング用光ファイバから光信号を受信する受信ステップと、
前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得ステップと、
前記検出条件を満たす場合、前記特定ステップで特定した事象は異常であると判断する判断ステップと、を含む、
監視方法。
（付記１２）
前記特定ステップで特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、振動内容、及び異常の該否を少なくとも含む情報を履歴情報として記憶部に記憶する記憶ステップをさらに備え、
前記判断ステップでは、前記特定ステップで事象を特定した場合、前記特定ステップで特定した事象に関連する履歴情報を前記記憶部から抽出し、抽出した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
付記１１に記載の監視方法。
（付記１３）
前記判断ステップでは、前記記憶部から抽出した履歴情報を圧縮し、圧縮した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
付記１２に記載の監視方法。
（付記１４）
前記事象は、少なくとも第１の事象及び第２の事象を含み、
前記第１の事象の前記検出条件は、第１の期間に係る検出条件であり、
前記第２の事象の前記検出条件は、前記第１の期間とは異なる第２の期間に係る検出条件である、
付記１２又は１３に記載の監視方法。
（付記１５）
前記特定ステップで特定した事象を、前記判断ステップで異常と判断した場合、異常が発生したことを表示部に表示する報知ステップをさらに含む、
付記１２から１４のいずれか１項に記載の監視方法。
（付記１６）
前記報知ステップでは、前記特定ステップで特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、及び異常の該否を、前記表示部に表示する、
付記１５に記載の監視方法。
（付記１７）
前記報知ステップでは、前記特定ステップで所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定ステップで特定した事象が発生したときの振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの少なくとも１つの変化を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記１５に記載の監視方法。
（付記１８）
前記報知ステップでは、前記特定ステップで所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定ステップで特定した事象が発生したときの振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの２つ以上の変化を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記１５に記載の監視方法。
（付記１９）
前記報知ステップでは、前記特定ステップで所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定ステップで特定した事象の単位期間毎の発生回数を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記１５に記載の監視方法。
（付記２０）
前記報知ステップでは、前記特定ステップで所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定ステップで特定した事象の発生位置の履歴を、マップに重畳して、前記表示部に表示する、
付記１５に記載の監視方法。
（付記２１）
コンピュータに、
センシング用光ファイバから光信号を受信する受信手順と、
前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定手順と、
前記特定手順で特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得手順と、
前記検出条件を満たす場合、前記特定手順で特定した事象は異常であると判断する判断手順と、
を実行させるためのプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２２）
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記特定手順で特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、振動内容、及び異常の該否を少なくとも含む情報を履歴情報として記憶部に記憶する記憶手順をさらに実行させ、
前記判断手順では、前記特定手順で事象を特定した場合、前記特定手順で特定した事象に関連する履歴情報を前記記憶部から抽出し、抽出した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
付記２１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２３）
前記判断手順では、前記記憶部から抽出した履歴情報を圧縮し、圧縮した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
付記２２に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２４）
前記事象は、少なくとも第１の事象及び第２の事象を含み、
前記第１の事象の前記検出条件は、第１の期間に係る検出条件であり、
前記第２の事象の前記検出条件は、前記第１の期間とは異なる第２の期間に係る検出条件である、
付記２２又は２３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２５）
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記特定手順で特定した事象を、前記判断手順で異常と判断した場合、異常が発生したことを表示部に表示する報知手順をさらに実行させる、
付記２２から２４のいずれか１項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２６）
前記報知手順では、前記特定手順で特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、及び異常の該否を、前記表示部に表示する、
付記２５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２７）
前記報知手順では、前記特定手順で所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定手順で特定した事象が発生したときの振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの少なくとも１つの変化を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記２５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２８）
前記報知手順では、前記特定手順で所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定手順で特定した事象が発生したときの振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの２つ以上の変化を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記２５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２９）
前記報知手順では、前記特定手順で所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定手順で特定した事象の単位期間毎の発生回数を示すグラフを、前記表示部に表示する、
付記２５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記３０）
前記報知手順では、前記特定手順で所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定手順で特定した事象の発生位置の履歴を、マップに重畳して、前記表示部に表示する、
付記２５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

１０ 光ファイバ
２０ 光ファイバセンシング機器
２１ 受信部
２２ 特定部
２３ 取得部
２４ 判断部
２５ 記憶部
２６ 報知部
３０ 表示部
４０ コンピュータ
４０１ プロセッサ
４０２ メモリ
４０３ ストレージ
４０４ 入出力インタフェース
４０４１ 表示装置
４０４２ 入力装置
４０４３ 音出力装置
４０５ 通信インタフェース
Ｆ フェンス
Ｐ 事象の発生位置の履歴

Claims (8)

1. センシング用光ファイバから光信号を受信する受信部と、
   前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定部と、
   前記特定部が特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得部と、
   前記検出条件を満たす場合、前記特定部が特定した事象は異常であると判断する判断部と、
   前記特定部が特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、振動内容、及び異常の該否を少なくとも含む情報を履歴情報として記憶する記憶部と、を備え、
   前記判断部は、前記特定部が事象を特定した場合、前記特定部が特定した事象に関連する履歴情報を前記記憶部から抽出し、抽出した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
   光ファイバセンシングシステム。
2. 前記判断部は、前記記憶部から抽出した履歴情報を圧縮し、圧縮した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
   請求項１に記載の光ファイバセンシングシステム。
3. 前記事象は、少なくとも第１の事象及び第２の事象を含み、
   前記第１の事象の前記検出条件は、第１の期間に係る検出条件であり、
   前記第２の事象の前記検出条件は、前記第１の期間とは異なる第２の期間に係る検出条件である、
   請求項１又は２に記載の光ファイバセンシングシステム。
4. 表示部と、
   前記特定部が特定した事象を、前記判断部が異常と判断した場合、異常が発生したことを前記表示部に表示する報知部と、をさらに備える、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の光ファイバセンシングシステム。
5. 前記報知部は、前記特定部が所定期間にわたって同じ事象を特定した場合、前記特定部が特定した事象が発生したときの振動強度の最大値、最小値、平均値、及び中央値のうちの少なくとも１つの変化を示すグラフを、前記表示部に表示する、
   請求項４に記載の光ファイバセンシングシステム。
6. 光ファイバセンシングシステムによる監視方法であって、
   センシング用光ファイバから光信号を受信する受信ステップと、
   前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定ステップと、
   前記特定ステップで特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得ステップと、
   前記検出条件を満たす場合、前記特定ステップで特定した事象は異常であると判断する判断ステップと、
   前記特定ステップで特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、振動内容、及び異常の該否を少なくとも含む情報を履歴情報として記憶部に記憶する記憶ステップと、を含み、
   前記判断ステップでは、前記特定ステップで事象を特定した場合、前記特定ステップで特定した事象に関連する履歴情報を前記記憶部から抽出し、抽出した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
   監視方法。
7. 前記判断ステップでは、前記記憶部から抽出した履歴情報を圧縮し、圧縮した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
   請求項６に記載の監視方法。
8. コンピュータに、
   センシング用光ファイバから光信号を受信する受信手順と、
   前記光信号に含まれる振動パターンに基づいて、事象の発生及び発生した事象の種別を特定する特定手順と、
   前記特定手順で特定した事象の種別に応じた期間に関する検出条件を取得する取得手順と、
   前記検出条件を満たす場合、前記特定手順で特定した事象は異常であると判断する判断手順と、
   前記特定手順で特定した事象の種別、発生時刻、発生位置、振動内容、及び異常の該否を少なくとも含む情報を履歴情報として記憶部に記憶する記憶手順と、を実行させ、
   前記判断手順では、前記特定手順で事象を特定した場合、前記特定手順で特定した事象に関連する履歴情報を前記記憶部から抽出し、抽出した履歴情報に基づいて、前記検出条件を満たすか否かを判断する、
   プログラム。

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