WO2022163109A1 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2022163109A1
WO2022163109A1 PCT/JP2021/043474 JP2021043474W WO2022163109A1 WO 2022163109 A1 WO2022163109 A1 WO 2022163109A1 JP 2021043474 W JP2021043474 W JP 2021043474W WO 2022163109 A1 WO2022163109 A1 WO 2022163109A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
person
information processing
mask
risk
degree
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/043474
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
慎太郎 知久
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to JP2022578080A priority Critical patent/JPWO2022163109A5/ja
Publication of WO2022163109A1 publication Critical patent/WO2022163109A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/04—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using a single signalling line, e.g. in a closed loop
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing system, an information processing method, and a non-transitory computer-readable medium.
  • the information provision system described in Patent Document 1 acquires regional infection information from one or more speech recognition devices, and calculates an infection risk value representing the magnitude of infection risk in each region based on the acquired regional infection information.
  • the monitoring and control device centrally monitors the environmental information measured by the removable observation device placed in at least one location in the measurement target area.
  • the congestion information providing system described in Patent Document 3 includes a fixed-point camera for observing congestion conditions, a congestion information calculation device connected to the fixed-point camera, and an information display device for displaying congestion information.
  • the congestion information calculation device detects the human area included in the image captured by the fixed point camera, measures the number of people in the image based on the detected human area, and provides congestion information based on the measurement result to the user. .
  • the present disclosure has been made in view of such problems, and aims to provide an information processing device or the like that appropriately processes information for determining the risk to a person in a predetermined area.
  • An information processing apparatus includes a person data acquisition unit, a congestion level calculation unit, an environment data acquisition unit, a risk level calculation unit, a determination unit, and an output unit.
  • the person data acquisition unit acquires person data indicating presence of a person in a predetermined area.
  • the congestion degree calculation unit calculates the congestion degree in the area based on the person data.
  • the environmental data acquisition unit acquires environmental data including at least environmental temperature and environmental humidity in the region.
  • the risk calculator calculates the risk of heat stroke based on the environmental data.
  • the determination unit determines whether to issue a warning to wear a mask or a warning not to wear a mask, based on the degree of congestion and the degree of danger.
  • the output unit outputs the determination result.
  • a computer executes the following method.
  • a computer acquires person data indicating the presence of a person in a predetermined area.
  • the computer calculates the degree of congestion in the area based on the person data.
  • the computer obtains environmental data including at least environmental temperature and humidity in the area.
  • the computer calculates the risk of heat stroke based on the environmental data. Based on the degree of congestion and the degree of danger, the computer determines whether to issue a warning to wear a mask or not to wear a mask.
  • the computer outputs the result of determination.
  • a program causes a computer to execute the following steps.
  • a computer acquires person data indicating the presence of a person in a predetermined area.
  • the computer calculates the degree of congestion in the area based on the person data.
  • the computer obtains environmental data including at least environmental temperature and humidity in the area.
  • the computer calculates the risk of heat stroke based on the environmental data. Based on the degree of congestion and the degree of danger, the computer determines whether to issue a warning to wear a mask or not to wear a mask.
  • the computer outputs the result of determination.
  • an information processing device or the like that appropriately processes information for determining the risk to a person in a predetermined area.
  • FIG. 1 is a block diagram of an information processing device according to a first embodiment;
  • FIG. 4 is a flowchart of an information processing method according to the first embodiment;
  • 2 is a block diagram of an information processing system according to a second embodiment;
  • FIG. 2 is a block diagram of an information input/output device according to a second embodiment;
  • FIG. 2 is a block diagram of an information processing device according to a second embodiment;
  • FIG. 7 is a graph showing an example of data referred to by a determination unit;
  • 9 is a flowchart of an information processing method according to the second embodiment;
  • FIG. 11 is a block diagram of an information processing system according to a third embodiment;
  • FIG. FIG. 11 is a block diagram of a mobile terminal according to a third embodiment;
  • FIG. It is a block diagram which illustrates the hardware constitutions of a computer.
  • FIG. 1 is a block diagram of an information processing device 10 according to the first embodiment.
  • the information processing apparatus 10 shown in FIG. 1 acquires predetermined data, and warns people existing in a predetermined area to wear a mask or not to wear a mask based on the acquired data. It judges and outputs.
  • the information processing device 10 may be, for example, a server, a computer, a tablet terminal, or the like having a communication function and an information processing function.
  • the information processing apparatus 10 has a person data acquisition unit 111, a congestion degree calculation unit 112, an environment data acquisition unit 113, a risk calculation unit 114, a determination unit 115, and an output unit 116 as main components.
  • the person data acquisition unit 111 acquires person data in a predetermined area.
  • Person data is data indicating the presence of a person in a predetermined area.
  • the person data is, for example, image data obtained by photographing a predetermined area. In this case, image data is not limited to visible light images.
  • the image data may be captured using infrared light or laser light, for example.
  • the person data may be obtained by acquiring location information transmitted by a mobile terminal carried by a person.
  • the person data acquisition unit 111 supplies the acquired person data to the congestion degree calculation unit 112 when acquiring the person data.
  • the congestion degree calculation unit 112 receives person data from the person data acquisition unit 111 and calculates the degree of congestion in a predetermined area from the received person data.
  • the degree of congestion is an index or an index indicating the degree of crowding of people in a predetermined area.
  • the degree of congestion may be, for example, the number of people present in a given area.
  • the degree of congestion may be, for example, the number of people per unit area in a predetermined area.
  • the degree of congestion may be, for example, a statistic value of the distance between persons (distance between persons) in a predetermined area. That is, the higher the degree of congestion in the predetermined area, the closer the distance between persons.
  • the congestion degree calculation unit 112 supplies the calculated congestion degree data to the determination unit 115 .
  • the environmental data acquisition unit 113 acquires environmental data including at least environmental temperature and environmental humidity in a predetermined area.
  • Environmental data is an index or an index that indicates the possibility of a person suffering from heat stroke in a predetermined area.
  • Environmental data may include radiant heat in a given area.
  • the environment data acquisition unit 113 supplies the acquired environment data to the risk calculation unit 114 .
  • the risk calculation unit 114 calculates the risk of heatstroke from the environmental data received from the environmental data acquisition unit 113.
  • risk means the risk of heat stroke.
  • the risk may be, for example, a heat index or a WBGT value (WBGT: Wet Bulb Globe Temperature). That is, when the degree of danger in a given area increases, the risk of heat stroke increases for people present in the given area.
  • WBGT Wet Bulb Globe Temperature
  • the determination unit 115 determines whether to issue a warning to wear a mask or not to wear a mask. For example, the determination unit 115 may determine to issue a warning to wear a mask when the degree of congestion is relatively high and the degree of danger is relatively low. Further, for example, the determination unit 115 may determine to issue a warning not to wear a mask when the degree of congestion is relatively low and the degree of danger is relatively high. The determination unit 115 supplies the determination result to the output unit 116 . In addition, in the present disclosure, when simply described as “warning”, it indicates a warning to wear a mask or a warning to not wear a mask.
  • the output unit 116 receives the determination result from the determination unit 115 and outputs the received determination result.
  • the output unit 116 can output the result of the determination described above to, for example, a warning device having means for warning a person existing in the predetermined area.
  • FIG. 2 is a flow chart showing the information processing method according to the first embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 2 is started by, for example, activating the information processing apparatus 10 .
  • the person data acquisition unit 111 acquires person data indicating the presence of a person in a predetermined area (step S11).
  • the congestion degree calculation unit 112 receives the person data acquired by the person data acquisition unit 111, and calculates the congestion degree in the predetermined area from the received person data (step S12).
  • the environmental data acquisition unit 113 acquires environmental data in a predetermined area (step S13).
  • the risk calculation unit 114 calculates the risk of heatstroke from the environmental data acquired by the environmental data acquisition unit 113 (step S14).
  • the determination unit 115 determines whether to issue a warning to wear a mask or not to wear a mask. Determine (step S15).
  • the output unit 116 outputs the determination result received from the determination unit 115 (step S16), and the series of information processing ends.
  • step S12 needs to be executed after step S11 and before step S15, but step S12 may be executed after steps S13 to S14, for example. Step S13 may be performed before step S12.
  • the information processing apparatus 10 has a processor and a storage device (not shown).
  • the storage device included in the information processing device 10 includes, for example, a storage device including non-volatile memory such as flash memory and SSD (Solid State Drive).
  • the storage device of the information processing apparatus 10 stores a computer program (hereinafter also simply referred to as a program) for executing the image processing method described above.
  • the processor also loads a computer program from a storage device into a buffer memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory) and executes the program.
  • a buffer memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory)
  • Each configuration of the information processing device 10 may be realized by dedicated hardware. Also, part or all of each component may be implemented by a general-purpose or dedicated circuit, processor, etc., or a combination thereof. These may be composed of a single chip, or may be composed of multiple chips connected via a bus. A part or all of each component of each device may be implemented by a combination of the above-described circuits and the like and programs. Moreover, CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), FPGA (field-programmable gate array), etc. can be used as a processor. It should be noted that the configuration descriptions described herein may also be applied to other devices or systems described below in the present disclosure.
  • each component of the information processing device 10 when part or all of each component of the information processing device 10 is realized by a plurality of information processing devices, circuits, etc., the plurality of information processing devices, circuits, etc. may be centrally arranged, They may be distributed.
  • the information processing device, circuits, and the like may be implemented as a form in which each is connected via a communication network, such as a client-server system, a cloud computing system, or the like.
  • the functions of the information processing device 10 may be provided in a SaaS (Software as a Service) format.
  • Embodiment 1 has been described above. According to Embodiment 1, it is possible to provide an information processing apparatus or the like that appropriately processes information for determining the risk to a person in a predetermined area.
  • FIG. 3 is a block diagram of the information processing system 1 according to the second embodiment.
  • the information processing system 1 shown in FIG. 3 includes an information processing device 20 and an information input/output device 300 .
  • Information processing device 20 and information input/output device 300 are communicably connected to each other via network N1.
  • the information input/output device 300 is installed within a predetermined area A300.
  • Information input/output device 300 includes camera 311 and warning unit 312 .
  • Camera 311 captures the scenery of area A300.
  • the warning unit 312 receives from the information processing apparatus 20 a signal regarding the result of the judgment regarding the warning to wear the mask or the warning not to wear the mask, and issues a predetermined warning according to the received signal.
  • the warning unit 312 has a speaker 312A and a display unit 312B, and makes the person present in the area A300 perceive a warning about whether or not to wear a mask visually or aurally.
  • the information input/output device 300 may also have a function as a street light, for example.
  • FIG. 4 is a block diagram of the information input/output device 300 according to the second embodiment.
  • the information input/output device 300 has a camera 311, a warning section 312, a temperature sensor 313, a humidity sensor 314, a communication section 315, a control section 316 and a storage section 320 as main components.
  • the camera 311 captures the scenery of the area A300 and generates image data.
  • the camera 311 includes an imaging element 311A.
  • the imaging element 311A receives light of a predetermined wavelength and emits an electrical signal.
  • the predetermined wavelength is visible light, for example.
  • warning unit 312 visually or aurally perceives a warning regarding the necessity of wearing a mask based on the determination result received from the output unit. More specifically, warning unit 312 includes speaker 312A and display unit 312B.
  • the display unit 312B is a display device using liquid crystal, organic electroluminescence, LED, or the like, for example.
  • the warning unit 312 outputs a message voice related to the above warning via the speaker 312A.
  • the warning unit 312 causes the display unit 312B to display the above warning message via the display unit 312B. Thereby, the information processing system 1 can make the person present in the area A300 recognize the content of the warning.
  • the temperature sensor 313 is a thermometer for measuring temperature as environmental data necessary to calculate the degree of danger.
  • the humidity sensor 314 is a thermometer for measuring humidity as environmental data necessary for calculating the degree of danger.
  • the temperature data measured by the temperature sensor 313 and the humidity data measured by the humidity sensor 314 are supplied to the information processing device 20 via the communication unit 315 .
  • the communication unit 315 is an interface for communicably connecting the information input/output device 300 to the network N1.
  • the communication unit 315 supplies, for example, image data generated by the camera 311, temperature data measured by the temperature sensor 313, and humidity data measured by the humidity sensor 314 to the information processing apparatus 20 via the network N1.
  • the communication unit 315 also receives a signal indicating the result of the warning determined by the information processing apparatus 20 via the network N1.
  • the control unit 316 is an arithmetic device such as a CPU or MPU, for example, and controls each component of the information input/output device 300 . Also, the control unit 316 executes a program 321 stored in the storage unit 320 .
  • Storage unit 320 is a storage device including a non-volatile memory. The storage unit 320 stores, for example, a program 321 that controls the information input/output device 300 .
  • FIG. 5 is a block diagram of the information processing device 20 according to the second embodiment.
  • the information processing apparatus 20 differs from the first embodiment in that it has a mask wearing detection unit 117 , a suppressing unit 118 and a storage unit 120 .
  • the information processing apparatus 20 also acquires image data from the camera 311 as person data. Therefore, it can be said that the person data acquisition unit 111 in the present embodiment acquires image data from the imaging element 311A that captures the area A300.
  • the congestion degree calculation unit 112 in the present embodiment detects a person included in the image of the image data and calculates the congestion degree.
  • the congestion degree calculation unit 112 may detect the motion of a person from image data acquired at a plurality of different times. In this case, the congestion level calculation unit 112 may measure the moving speed of the person from the detected motion of the person, and calculate that the slower the moving speed of the person is, the higher the congestion level is. In this case, the congestion degree calculation unit 112 calculates a statistical value such as an average value from the moving speeds of a plurality of persons as the moving speeds. With such a configuration, the information processing apparatus 20 can set a relatively high degree of congestion for a state in which a plurality of people are crowded together and cannot move.
  • the risk level calculation unit 114 may calculate that the faster the person's motion is, the higher the risk is.
  • the information processing apparatus 20 can set a relatively high degree of risk of a situation in which, for example, a person is exercising. With such settings, the information processing apparatus 20 can determine whether or not to appropriately issue a warning according to the state of the person.
  • the risk calculation unit 114 may estimate the age of the person included in the image data and calculate the risk based on the age. As a result, the risk calculation unit 114 can set a relatively high risk for infants and the elderly, for example. With such settings, the information processing apparatus 20 can determine whether or not to appropriately issue a warning according to the attributes of the person.
  • the determination unit 115 determines to issue a warning to wear a mask as a result of the determination. Further, when the degree of risk is equal to or greater than a predetermined value, the determination unit 115 determines to issue a warning to remove the mask as a determination result.
  • the mask wearing detection unit 117 detects from the image data as the person data acquired by the person data acquisition unit 111 that the person is wearing a mask. That is, the mask wearing detection unit 117 extracts a person image from the image data, and detects the person wearing the mask if the extracted person image is an image of a person wearing a mask.
  • the mask-wearing detection unit 117 may calculate the mask-wearing rate of the person detected from the image data.
  • the mask wearing detection unit 117 supplies a mask wearing signal to the suppressing unit 118 .
  • the suppressing unit 118 receives the mask wearing signal from the mask wearing detecting unit 117, and suppresses the judgment made by the judging unit 115 based on the content of the mask wearing signal and the result of the judgment made by the judging unit 115. do. More specifically, even if the determination unit 115 determines to warn against wearing a mask, the suppression unit 118 detects that the person is not wearing a mask. suppress As a result, the information processing system 1 can suppress unnecessary warnings such as, for example, warning a person already wearing a mask to wear a mask.
  • the storage unit 120 is a storage device including nonvolatile memory such as SSD (Solid State Drive), HDD (Hard Disk Drive), or flash memory.
  • the storage unit 120 stores a congestion level database 121 and a risk level database 122 .
  • the congestion degree database 121 is data used when the congestion degree calculation unit 112 calculates the congestion degree. That is, for example, the congestion degree calculation unit 112 can calculate the congestion degree by measuring the number of persons and the distance between persons from the person data acquired from the person data acquisition unit 111 and checking the measurement results against the congestion degree database 121 .
  • the risk database 122 is a database used by the risk calculator 114 to calculate the risk. That is, for example, the risk calculating unit 114 can calculate the risk by comparing the environmental data acquired from the environmental data acquiring unit 113 with the risk database 122 .
  • FIG. 6 is a graph G1 showing an example of data referred to by the determination unit.
  • the horizontal axis indicates the degree of congestion
  • the vertical axis indicates the degree of risk.
  • the graph G1 includes a first boundary B1, which is an oblique line indicated by a thick solid line, and a second boundary B2, which is a straight line indicated by a thick dotted line.
  • the first boundary B1 extends to the upper right from the position of congestion degree C0 and risk R1 and passes through the position of congestion degree C1 and risk R2.
  • the second boundary B2 extends upward from the congestion degree C1 and the risk degree R0 to a position corresponding to the first boundary B1.
  • the graph G1 is divided into a first range P1, a second range P2 and a third range P3 by the above-described first boundary B1 and second boundary B2.
  • the first range P1 is a range in which the degree of congestion is lower than C1 and the degree of risk is lower than the first boundary B1. That is, the first range P1 indicates a situation where the area A300 has a relatively low degree of congestion and a relatively low degree of danger. In the first range P1, people present in the area A300 do not need to wear a mask. Therefore, in the situation of the first range P1, the information processing device 20 does not determine to issue a warning.
  • the second range P2 is a range in which the degree of congestion is higher than C1 and the degree of danger is lower than the first boundary B1. That is, the second range P2 indicates a situation where the degree of congestion in the area A300 is relatively high and the degree of danger is relatively low. In the second range P2, it is recommended to wear a mask because there is a high risk of infection for people present in the area A300. Therefore, in the situation of the second range P2, the information processing device 20 determines to issue a warning to wear a mask.
  • the third range P3 is a range with a higher degree of risk than the first boundary B1. That is, the third range P3 indicates a situation in which the degree of danger is relatively high regardless of the degree of congestion in the area A300. In the third range P3, it is recommended not to wear a mask because the risk of heat stroke is high for people present in the region A300. Therefore, in the situation of the third range P3, the information processing device 20 determines to issue a warning to wear a mask.
  • the information processing system 1 makes a decision to issue a warning that a person wears a mask or does not wear a mask, based on the degree of congestion and the degree of danger.
  • the information processing system 1 determines not to give any warning based on the degree of congestion and the degree of risk.
  • FIG. 7 is a flowchart of an information processing method according to the second embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 7 differs from the flowchart shown in FIG. 2 in the processing after step S15.
  • an information processing method according to the present embodiment will be described, focusing on points different from the flowchart shown in FIG.
  • step S15 the determination unit 115 determines whether to issue a warning to wear a mask or not to wear a mask based on the degree of congestion received from the degree of congestion calculation unit 112 and the degree of risk received from the degree of risk calculation unit 114. is determined (step S15).
  • the suppressing unit 118 determines whether or not the result of determination by the determining unit 115 is to warn the wearer of the mask (step S21). If the determination result of the determination unit 115 is to warn the wearer of the mask (step S21: YES), the suppression unit 118 proceeds to step S22. On the other hand, if the determination result of the determination unit 115 is not to warn the wearer of the mask (step S21: NO), the suppression unit 118 proceeds to step S24.
  • step S22 the suppression unit 118 determines whether or not the person is wearing a mask based on the information acquired from the mask wearing detection unit 117 (step S22). If it is determined that the person is wearing a mask (step S22: YES), the suppression unit 118 suppresses the output of the determination result (step S23). That is, the information processing apparatus 20 terminates the series of processes without the output unit 116 outputting the determination result. On the other hand, if it is not determined that the person is wearing a mask (step S22), the suppression unit 118 does not suppress the output of the determination result. Therefore, in the information processing device 20, the output unit 116 outputs the determination result (step S26), and the process ends.
  • step S24 the suppression unit 118 determines whether or not the result of determination by the determination unit 115 warns that the mask should not be worn (step S24). If the judgment result of the judgment unit 115 is to warn that the mask should not be worn (step S24: YES), the suppression unit 118 proceeds to step S25. On the other hand, if the determination result of the determination unit 115 does not warn that the mask should not be worn (step S24: NO), the information processing device 20 terminates the series of processes without issuing a warning.
  • step S25 the suppression unit 118 determines whether or not the person is wearing a mask based on the information acquired from the mask wearing detection unit 117 (step S25).
  • step S22 YES
  • the suppression unit 118 does not suppress the output of the determination result. Therefore, in the information processing device 20, the output unit 116 outputs the determination result (step S26), and the process ends. That is, the information processing apparatus 20 terminates the series of processes without the output unit 116 outputting the determination result.
  • step S22 determines whether or not the person is wearing a mask based on the information acquired from the mask wearing detection unit 117 (step S25).
  • the information processing method according to the second embodiment has been described above.
  • the information processing method shown in FIG. 7 is merely an example of the information processing method according to the present embodiment, and the information processing method is not limited to the content described above.
  • the second embodiment has been described above.
  • the configuration of the information processing system 1 according to the second embodiment is not limited to that described above.
  • the information input/output device 300 can adopt various aspects as equipment installed indoors and outdoors.
  • the visible light camera was used as a means for acquiring person data, but the imaging element 311A may detect electromagnetic waves other than visible light, such as infrared light and laser light.
  • the information processing system 1 may employ a distance measuring sensor, a TOF (Time of Flight) sensor, a microbolometer, or the like instead of the camera 311 .
  • TOF Time of Flight
  • Embodiment 2 it is possible to provide an information processing apparatus or the like that appropriately processes information for determining the risk to a person in a predetermined area.
  • FIG. 8 is a block diagram of the information processing system 2 according to the third embodiment.
  • the information processing system 2 instead of the information input/output device 300, an information input/output device 330 is set in the area A300.
  • each person present in the area A300 carries a mobile terminal 400 with them.
  • the information processing system 2 has an information processing device 30 instead of the information processing device 20 .
  • the information input/output device 330 is communicably connected to the information processing device 30 via the network N1. Further, the information input/output device 330 is connected to the portable terminal 400 existing in the area A300 so as to be capable of wireless communication. The information input/output device 330 acquires position data from each of the mobile terminals 400 and supplies the acquired position data to the information processing device 30 as person data. The information input/output device 330 also acquires environmental data from each of the mobile terminals 400 and supplies the acquired environmental data to the information processing device 30 . In addition to the above data, the information input/output device 330 can acquire information about the unique identifier of each terminal, and attribute data of the person who carries the portable terminal 400, for example, data about the age of the person. may The information input/output device 330 also receives a warning signal to wear a mask or not to wear a mask from the information processing device 30 and supplies the received signal to the mobile terminal 400 .
  • the information processing device 30 according to the present embodiment will be described below.
  • the main configuration of the information processing device 30 is the same as that described in the first embodiment.
  • the person data acquisition unit 111 in the present embodiment acquires the position information of the portable terminal 400 carried by the person in the area A300 as person data. Then, the congestion degree calculation unit 112 calculates the congestion degree based on the position information.
  • the risk calculation unit 114 may acquire the attribute data of the person carrying the mobile terminal 400 and calculate the risk taking into account the acquired attribute data. More specifically, the risk calculation unit 114 may acquire age data of the person carrying the mobile terminal 400 as the attribute data, and calculate the risk taking the age data into consideration. In this case, the risk calculation unit 114 can calculate a different risk for each mobile terminal 400 . Therefore, the determination unit 115 can make different determinations for each mobile terminal 400 . With such a configuration, the information processing system 2 can calculate the degree of danger for each person and individually determine whether to issue a warning regarding wearing a mask.
  • the output unit 116 in the present embodiment outputs a warning signal to the mobile terminal 400 to wear a mask or not to wear a mask as a result of the determination made by the determination unit 115 .
  • FIG. 9 is a block diagram of mobile terminal 400 according to the third embodiment.
  • Portable terminal 400 has temperature sensor 411 , humidity sensor 412 , warning section 413 , communication section 414 , control section 415 and storage section 420 as main components.
  • Warning unit 413 includes speaker 413A and display unit 413B.
  • the warning unit 413 receives a warning signal from the information processing device 30 via the communication unit 414 and outputs a warning according to the received signal.
  • the communication unit 414 is an interface for performing wireless communication between the mobile terminal 400 and the information input/output device 330 .
  • Control unit 415 includes an arithmetic device such as a CPU, and controls each component of portable terminal 400 .
  • Storage unit 420 is a storage device including a non-volatile memory, and stores program 421 for allowing portable terminal 400 to implement the functions of the present embodiment.
  • the third embodiment has been described above. According to the information processing system 2 according to the third embodiment, it is possible to provide an information processing apparatus or the like that appropriately processes information for each person for determining the risk to a person in a predetermined area.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating the hardware configuration of a computer.
  • the information processing apparatus can implement the functions described above by a computer 500 including the hardware configuration shown in the drawing.
  • the computer 500 may be a portable computer such as a smart phone or a tablet terminal, or may be a stationary computer such as a PC.
  • Computer 500 may be a dedicated computer designed to implement each device, or may be a general-purpose computer.
  • the computer 500 can implement desired functions by installing predetermined applications.
  • Computer 500 has bus 502 , processor 504 , memory 506 , storage device 508 , input/output interface (I/F) 510 and network interface (I/F) 512 .
  • a bus 502 is a data transmission path for the processor 504, memory 506, storage device 508, input/output interface 510, and network interface 512 to transmit and receive data to and from each other.
  • the method of connecting the processors 504 and the like to each other is not limited to bus connection.
  • the processor 504 is various processors such as CPU, GPU or FPGA.
  • the memory 506 is a main memory implemented using a RAM (Random Access Memory) or the like.
  • the storage device 508 is an auxiliary storage device realized using a hard disk, SSD, memory card, ROM (Read Only Memory), or the like.
  • the storage device 508 stores programs for realizing desired functions.
  • the processor 504 reads this program into the memory 506 and executes it, thereby realizing each functional component of each device.
  • the input/output interface 510 is an interface for connecting the computer 500 and input/output devices.
  • the input/output interface 510 is connected to an input device such as a keyboard and an output device such as a display device.
  • a network interface 512 is an interface for connecting the computer 500 to a network.
  • Appendix 1 a person data acquisition unit that acquires person data indicating the presence of a person in a predetermined area; a congestion level calculation unit that calculates a congestion level in the area based on the person data; an environmental data acquisition unit that acquires environmental data including at least environmental temperature and environmental humidity in the area; a risk calculation unit that calculates the risk of heat stroke based on the environmental data; a determination unit that determines whether to issue a warning to wear a mask or a warning not to wear a mask based on the degree of congestion and the degree of risk; an output unit that outputs the result of the determination; Information processing device.
  • the determination unit determines to issue a warning to wear a mask as a result of the determination when the degree of congestion is equal to or greater than a predetermined value and the degree of risk is less than a predetermined value, If the degree of risk is equal to or greater than a predetermined value, determining to issue a warning to remove the mask as a result of the determination;
  • the information processing device according to appendix 1. (Appendix 3) The person data acquisition unit acquires image data from an imaging device that captures the area, The congestion degree calculation unit calculates the congestion degree based on the person included in the image related to the image data. The information processing device according to appendix 1 or 2.
  • the congestion degree calculation unit detects the movement of the person based on the image data acquired at a plurality of different times, and based on the movement, the congestion degree increases as the moving speed of the person becomes relatively slow. calculated to be relatively high,
  • the information processing device according to appendix 3. (Appendix 5)
  • the congestion degree calculation unit detects the motion of the person based on the image data acquired at a plurality of different times, The risk calculating unit calculates that the faster the motion is, the higher the risk is.
  • the information processing device according to appendix 3. (Appendix 6)
  • the risk calculator estimates the age of the person included in the image data, and calculates the risk based on the age.
  • Appendix 7 a mask wearing detection unit that detects that the person is wearing a mask based on the image data; Even if the determination unit determines to warn about wearing a mask, suppressing the determination when detecting that the person is wearing a mask, a suppressing unit that suppresses the determination when it is detected that the person is not wearing a mask even if the determining unit determines to warn that the person is not wearing a mask.
  • Appendix 7 a mask wearing detection unit that detects that the person is wearing a mask based on the image data; Even if the determination unit determines to warn about wearing a mask, suppressing the determination when detecting that the person is wearing a mask, a suppressing unit that suppresses the determination when it is detected that the person is not wearing a mask even if the determining unit determines to warn that the person is not wearing a mask.
  • Appendix 8 The information processing device according to any one of Appendices 1 to 7; an information processing system, comprising: a warning unit that visually or aurally perceives a warning regarding the necessity of wearing a mask to the person present in the area based on the determination result received from the output unit.
  • the person data acquisition unit acquires position information of a mobile terminal carried by the person in the area as the person data, The congestion degree calculation unit calculates the congestion degree based on the location information.
  • the risk calculation unit acquires attribute data of the person carrying the mobile terminal, and calculates the risk based on the attribute data.
  • the risk calculation unit acquires age data of the person carrying the mobile terminal as the attribute data, and calculates the risk based on the age data. 11.
  • the output unit as a result of the determination, outputs a warning signal to the mobile terminal to wear a mask or not to wear a mask.
  • the information processing device according to any one of Appendices 9 to 11.
  • (Appendix 14) obtaining person data indicating the presence of a person in a predetermined area; calculating a degree of congestion in the area based on the person data; obtaining environmental data including at least environmental temperature and environmental humidity in the area; Calculate the risk of heat stroke based on the environmental data, Based on the degree of congestion and the degree of risk, determine whether to issue a warning to wear a mask or a warning not to wear a mask, outputting the result of the determination;
  • a program that causes a computer to execute an information processing method.
  • Information processing system 2 information processing system 10 information processing device 20 information processing device 30 information processing device 111 person data acquisition unit 112 congestion degree calculation unit 113 environment data acquisition unit 114 risk calculation unit 115 determination unit 116 output unit 117 mask wearing detection Unit 118 Control Unit 120 Storage Unit 121 Congestion Database 122 Risk Database 300 Information Input/Output Device 311 Camera 311A Imaging Device 312 Warning Unit 312A Speaker 312B Display Unit 313 Temperature Sensor 314 Humidity Sensor 315 Communication Unit 316 Control Unit 320 Storage Unit 330 Information Input/output device 400 mobile terminal 411 temperature sensor 412 humidity sensor 413 warning unit 413A speaker 413B display unit 414 communication unit 415 control unit 420 storage unit 500 computer 502 bus 504 processor 506 memory 508 storage device 510 input/output I/F 512 network I/F

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

情報処理装置（１０）は、人物データ取得部（１１１）、混雑度算出部（１１２）、環境データ取得部（１１３）、危険度算出部（１１４）、判定部（１１５）および出力部（１１６）を有する。人物データ取得部（１１１）は、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する。混雑度算出部（１１２）は、人物データに基づいて領域における混雑度を算出する。環境データ取得部（１１３）は、領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。危険度算出部（１１４）は、環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する。判定部（１１５）は、混雑度と危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。出力部（１１６）は、判定の結果を出力する。

Description

情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体
　本発明は情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
　公共の場所等に存在する人は、感染症に感染するリスクがある。一方、高温高湿環境下に存在する人は、熱中症等のリスクが存在する可能性がある。また人に対するこのようなリスクを抑制するための種々の技術が開発されている。
　特許文献１に記載の情報提供システムは、１以上の音声認識装置から地域感染情報を取得し、取得した地域感染情報に基づき各地域の感染リスクの大きさを表す感染リスク値を算出する。
　特許文献２に記載のシステムは、計測対象区域の少なくとも１ヶ所に配置された移設可能な観測機が計測した環境情報を、監視制御装置が一元的にモニタリングする。
　特許文献３に記載の混雑情報提供システムは、混雑状況を観測するための定点カメラと、定点カメラに接続された混雑情報演算装置と、混雑情報を表示する情報表示装置とを備える。混雑情報演算装置は、定点カメラが撮影した画像に含まれる人物領域を検出し、検出した人物領域に基づいて画像中の人物の数を計測し、計測結果に基づく混雑情報を利用者に提供する。
国際公開第２０２０／０３１５９９号 特開２０１６－０１８３５７号公報 特開２００７－２０１５５６号公報
　しかしながら、公共の場所に存在する人は、感染症拡大のリスクを抑制するためマスクを装着することが求められる一方、高温高湿環境下においては、マスクを装着することにより熱中症になるリスクが高くなる。また高温高湿環境下で運動をしている人は、マスクを装着すると健康状態が悪化する虞がある。このような一見背反するような状況が同時に発生し得る場合に、人物に対するリスクを総合的に判断する技術の開発が期待されている。
　本開示はこのような課題を鑑みてなされたものであり、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を適切に処理する情報処理装置等を提供することを目的とする。
　本開示の１実施形態にかかる情報処理装置は、人物データ取得部、混雑度算出部、環境データ取得部、危険度算出部、判定部および出力部を有する。人物データ取得部は、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する。混雑度算出部は、人物データに基づいて領域における混雑度を算出する。環境データ取得部は、領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。危険度算出部は、環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する。判定部は、混雑度と危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。出力部は、判定の結果を出力する。
　本開示の１実施形態にかかる情報処理方法は、以下の方法をコンピュータが実行する。コンピュータは、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する。コンピュータは、人物データに基づいて領域における混雑度を算出する。コンピュータは、領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。コンピュータは、環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する。コンピュータは、混雑度と危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。コンピュータは、判定の結果を出力する。
　本開示の１実施形態にかかるプログラムは、コンピュータに、以下のステップを実行させるものである。コンピュータは、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する。コンピュータは、人物データに基づいて領域における混雑度を算出する。コンピュータは、領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。コンピュータは、環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する。コンピュータは、混雑度と危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。コンピュータは、判定の結果を出力する。
　本開示によれば、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を適切に処理する情報処理装置等を提供できる。
実施の形態１にかかる情報処理装置のブロック図である。 実施の形態１にかかる情報処理方法のフローチャートである。 実施の形態２にかかる情報処理システムのブロック図である。 実施の形態２にかかる情報入出力装置のブロック図である。 実施の形態２にかかる情報処理装置のブロック図である。 判定部が参照するデータの例を示すグラフである。 実施の形態２にかかる情報処理方法のフローチャートである。 実施の形態３にかかる情報処理システムのブロック図である。 実施の形態３にかかる携帯端末のブロック図である。 コンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。
　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲にかかる発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略、および簡略化がなされている。なお、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。
　＜実施の形態１＞
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、実施の形態１にかかる情報処理装置１０のブロック図である。図１に示す情報処理装置１０は、所定のデータを取得し、取得したデータから、所定の領域に存在する人に対してマスクを装着することを警告すること、またはマスクを装着しないことを警告することを判定して出力する。情報処理装置１０は例えば通信機能および情報処理機能を有するサーバ、コンピュータ、タブレット端末等であってもよい。情報処理装置１０は主な構成として、人物データ取得部１１１、混雑度算出部１１２、環境データ取得部１１３、危険度算出部１１４、判定部１１５および出力部１１６を有する。
　人物データ取得部１１１は、所定の領域における人物データを取得する。人物データは、所定の領域における人物の存在を示すデータである。人物データは、例えば所定の領域を撮影した画像データである。この場合、画像データとは、可視光画像に限定されない。画像データは、例えば、赤外光や、レーザ光を利用して撮影したものであってもよい。また人物データは、人物が携帯する携帯端末が発信する位置情報を取得するものであってもよい。人物データ取得部１１１は、人物データを取得すると取得した人物データを混雑度算出部１１２に供給する。
　混雑度算出部１１２は、人物データ取得部１１１から人物データを受け取り、受け取った人物データから所定の領域における混雑度を算出する。混雑度とは、所定の領域における人物の混雑の度合いを示す指標ないし指数である。混雑度は例えば、所定領域に存在する人の数であってもよい。また混雑度は例えば、所定領域における単位面積当たりの人数であってもよい。混雑度は例えば、所定領域における人物間同士の距離（人物間距離）の統計値であってもよい。すなわち、所定領域における混雑度が高い程、人物間距離は近くなる。換言すると、所定領域における混雑度が高い程、所定領域に存在する人物の密集度が高くなる。つまり所定領域における混雑度が高くなると、所定領域に存在する人の感染症に感染するリスクが高くなる。混雑度算出部１１２は、算出した混雑度のデータを、判定部１１５に供給する。
　環境データ取得部１１３は、所定の領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。環境データは、所定領域において人物が熱中症になる可能性を示す指標ないし指数である。環境データは所定領域における輻射熱を含んでもよい。環境データ取得部１１３は、取得した環境データを危険度算出部１１４に供給する。
　危険度算出部１１４は、環境データ取得部１１３から受け取った環境データから熱中症の危険度を算出する。なお、以降の説明において「危険度」とは熱中症の危険度を意味する。危険度は、例えば暑さ指数またはＷＢＧＴ値（WBGT :Wet Bulb Globe Temperature）であってもよい。すなわち所定領域における危険度が高くなると、所定領域に存在する人の熱中症になるリスクが高くなる。危険度算出部１１４は、算出した危険度のデータを、判定部１１５に供給する。
　判定部１１５は、混雑度算出部１１２から受け取った混雑度と危険度算出部１１４から受け取った危険度とから、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。例えば判定部１１５は、混雑度が比較的に高く危険度が比較的に低い場合には、マスクを装着する警告をすることを判定してもよい。また例えば判定部１１５は、混雑度が比較的に低く危険度が比較的に高い場合には、マスクを装着しない警告をすることを判定してもよい。判定部１１５は、判定の結果を出力部１１６に供給する。なお、本開示において、単に「警告」と記載した場合には、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告を示す。
　出力部１１６は、判定部１１５から判定の結果を受け取り、受け取った判定の結果を出力する。出力部１１６は、例えば所定領域に存在する人に対して警告をする手段を有する警告装置に対して上述の判定の結果を出力し得る。
　図２は、実施の形態１にかかる情報処理方法を示すフローチャートである。図２に示すフローチャートは、例えば情報処理装置１０を起動することにより開始される。
　まず、人物データ取得部１１１は、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する（ステップＳ１１）。
　次に、混雑度算出部１１２は、人物データ取得部１１１が取得した人物データを受け取り、受け取った人物データから、所定領域における混雑度を算出する（ステップＳ１２）。
　次に、環境データ取得部１１３は、所定領域における環境データを取得する（ステップＳ１３）。
　次に、危険度算出部１１４は、環境データ取得部１１３が取得した環境データから熱中症の危険度を算出する（ステップＳ１４）。
　次に、判定部１１５は、混雑度算出部１１２から受け取った混雑度と、危険度算出部１１４から受け取った危険度とから、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する（ステップＳ１５）。
　次に、出力部１１６は、判定部１１５から受け取った判定の結果を出力し（ステップＳ１６）、一連の情報処理は終了する。
　なお、上述の処理において、ステップＳ１２はステップＳ１１より後、且つ、ステップＳ１５より前に実行される必要があるが、ステップＳ１２は例えばステップＳ１３ないしステップＳ１４の後に実行されてもよい。ステップＳ１３は、ステップＳ１２より前に実行されてもよい。
　以上、実施の形態１にかかる情報処理装置および情報処理方法について説明した。尚、情報処理装置１０は、図示しない構成としてプロセッサ及び記憶装置を有するものである。情報処理装置１０が有する記憶装置は、例えばフラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリを含む記憶装置を含む。この場合に、情報処理装置１０が有する記憶装置は、上述の画像処理方法を実行するためのコンピュータプログラム（以降、単にプログラムとも称する）を記憶している。またプロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラムをＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等のバッファメモリへ読み込ませ、当該プログラムを実行する。
　情報処理装置１０が有する各構成は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等を用いることができる。なお、ここに説明した構成に関する説明は、本開示において以下に説明するその他の装置またはシステムにおいても、適用され得る。
　また、情報処理装置１０の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、情報処理装置１０の機能がＳａａＳ（Software as a Service）形式で提供されてもよい。
　以上、実施の形態１について説明した。実施の形態１によれば、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を適切に処理する情報処理装置等を提供ことができる。
　＜実施の形態２＞
　次に、実施の形態２について説明する。図３は、実施の形態２にかかる情報処理システム１のブロック図である。図３に示す情報処理システム１は、情報処理装置２０および情報入出力装置３００を含む。情報処理装置２０と情報入出力装置３００とは、ネットワークＮ１を介して互いに通信可能に接続されている。
　情報入出力装置３００は所定の領域Ａ３００内に設置されている。情報入出力装置３００はカメラ３１１および警告部３１２を含む。カメラ３１１は、領域Ａ３００の風景を撮影する。警告部３１２は、情報処理装置２０からマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告に関する判定の結果に関する信号を受け取り、受け取った信号に応じて、所定の警告を行う。警告部３１２は、スピーカ３１２Ａおよび表示部３１２Ｂを有しており、領域Ａ３００に存在する人物に対してマスク装着の要否に関する警告を、人物の視覚または聴覚に知覚させる。なお、情報入出力装置３００は例えば街路灯としての機能を併せて有していてもよい。
　次に図４を参照して情報入出力装置３００の詳細について説明する。図４は、実施の形態２にかかる情報入出力装置３００のブロック図である。情報入出力装置３００は主な構成として、カメラ３１１、警告部３１２、温度センサ３１３、湿度センサ３１４、通信部３１５、制御部３１６および記憶部３２０を有している。
　カメラ３１１は、領域Ａ３００の風景を撮影して画像データを生成する。カメラ３１１は、撮像素子３１１Ａを含む。撮像素子３１１Ａは、所定波長の光を受けて電気信号を発する。所定波長は、例えば可視光である。
　警告部３１２は、出力部から受け取った判定の結果に基づいて、マスク装着の要否に関する警告を人物の視覚または聴覚に知覚させる。より具体的には、警告部３１２は、スピーカ３１２Ａおよび表示部３１２Ｂを含む。表示部３１２Ｂは、例えば液晶、有機エレクトロルミネッセンスまたはＬＥＤ等を用いたディスプレイ装置である。警告部３１２はスピーカ３１２Ａを介して上述の警告にかかるメッセージ音声を出力する。また警告部３１２は、表示部３１２Ｂを介して上述の警告にかかるメッセージを表示部３１２Ｂに表示させる。これにより情報処理システム１は、領域Ａ３００に存在する人物に対して警告の内容を認識させ得る。
　温度センサ３１３は、危険度を算出するのに必要な環境データとしての温度を測定するための温度計である。湿度センサ３１４は、危険度を算出するのに必要な環境データとしての湿度を測定するための温度計である。温度センサ３１３が測定した温度のデータおよび湿度センサ３１４が測定した湿度のデータは、通信部３１５を介して情報処理装置２０に供給される。
　通信部３１５は、情報入出力装置３００をネットワークＮ１に通信可能に接続するためのインタフェースである。通信部３１５は例えば、カメラ３１１が生成した画像データ、温度センサ３１３が測定した温度のデータ、および湿度センサ３１４が測定した湿度のデータを、ネットワークＮ１を介して情報処理装置２０に供給する。また通信部３１５は、ネットワークＮ１を介して警告に関して情報処理装置２０が判定した結果の信号を受け取る。
　制御部３１６は、例えばＣＰＵまたはＭＰＵ等の演算装置であって、情報入出力装置３００が有する各構成を制御する。また制御部３１６は記憶部３２０が記憶しているプログラム３２１を実行する。記憶部３２０は、不揮発性メモリを含む記憶装置である。記憶部３２０は例えば、情報入出力装置３００の制御を司るプログラム３２１を記憶している。
　次に、図５を参照して本実施の形態にかかる情報処理装置について説明する。図５は、実施の形態２にかかる情報処理装置２０のブロック図である。情報処理装置２０は、マスク装着検出部１１７、抑制部１１８および記憶部１２０を有する点が、実施の形態１と異なる。また情報処理装置２０は、人物データとしてカメラ３１１から画像データを取得する。そのため、本実施の形態における人物データ取得部１１１は、領域Ａ３００を撮影する撮像素子３１１Ａから画像データを取得するということができる。
　本実施の形態における混雑度算出部１１２は、かかる画像データの画像に含まれる人物を検出して混雑度を算出する。
　混雑度算出部１１２は、複数の異なる時刻に取得した画像データから人物の動作を検出してもよい。その場合、混雑度算出部１１２は、検出した人物の動作から人物の移動速度を測定し、人物の移動速度が比較的に遅い程、混雑度が比較的に高いと算出してもよい。なおこの場合、混雑度算出部１１２は、移動速度として複数の人物の移動速度から平均値などの統計値を算出する。このような構成により、情報処理装置２０は、複数の人物が密集して動きが取れない状態については比較的に混雑度を高く設定できる。
　混雑度算出部１１２が人物の動作を検出する場合において、危険度算出部１１４は、人物の動作が比較的に速い程、危険度が比較的に高いと算出してもよい。このような構成により、情報処理装置２０は、例えば人物が運動をしている状況の危険度については、比較的に高く設定できる。このような設定により、情報処理装置２０は人物の状態に応じて好適に警告をするか否かの判断ができる。
　危険度算出部１１４は、画像データに含まれる人物の年齢を推定し、年齢に基づいて危険度を算出してもよい。これにより、危険度算出部１１４は、例えば幼児や老人などの危険度については比較的に高く設定できる。このような設定により、情報処理装置２０は人物の属性に応じた好適に警告をするか否かの判断ができる。
　判定部１１５は、混雑度が所定値以上であって、且つ、危険度が所定値未満の場合には判定の結果としてマスクを装着する警告をすることを決定する。また判定部１１５は、危険度が所定値以上の場合には、判定の結果としてマスクを外す警告をすることを決定する。
　マスク装着検出部１１７は、人物データ取得部１１１が取得した人物データとしての画像データから、人物がマスクを装着していることを検出する。すなわちマスク装着検出部１１７は、かかる画像データから人物画像を抽出したうえで、抽出した人物画像がマスクを装着した人物の画像である場合にはこれを検出する。マスク装着検出部１１７は画像データから検出される人物におけるマスク装着率を算出してもよい。マスク装着検出部１１７はマスク装着にかかる信号を抑制部１１８に供給する。
　抑制部１１８は、マスク装着検出部１１７からマスク装着にかかる信号を受け取り、マスク装着にかかる信号の内容と、判定部１１５が行った判定の結果と、から、判定部１１５が行った判定を抑制する。より具体的には、抑制部１１８は、判定部１１５がマスクを装着しないことを警告することを決定した場合であっても、人物がマスクを装着していないことを検出した場合には、判定を抑制する。これにより情報処理システム１は、例えばマスクを既に装着している人物に対してマスクを装着することを警告する等の不要な警告を抑制できる。
　記憶部１２０はＳＳＤ（Solid State Drive）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含む記憶装置である。記憶部１２０は、混雑度データベース１２１および危険度データベース１２２を記憶する。混雑度データベース１２１は、混雑度算出部１１２が混雑度を算出する際に用いるデータである。すなわち例えば混雑度算出部１１２は、人物データ取得部１１１から取得した人物データから人物の数や人物間距離を測定し、測定結果を混雑度データベース１２１に照合することにより混雑度を算出し得る。同様に、危険度データベース１２２は、危険度算出部１１４が危険度を算出する際に用いるデータベースである。すなわち例えば危険度算出部１１４は、環境データ取得部１１３から取得した環境データを危険度データベース１２２に照合することにより危険度を算出し得る。
　次に、図６を参照して、判定部１１５が行う判定の一例について説明する。図６は、判定部が参照するデータの例を示すグラフＧ１である。グラフＧ１は、横軸が混雑度を示し、縦軸が危険度を示している。グラフＧ１は、太い実線により示された斜線である第１境界Ｂ１と、太い点線により示された直線である第２境界Ｂ２とを含む。第１境界Ｂ１は混雑度Ｃ０且つ危険度Ｒ１の位置から右上に延伸し、混雑度Ｃ１且つ危険度Ｒ２の位置を通過している。第２境界Ｂ２は、混雑度Ｃ１且つ危険度Ｒ０から第１境界Ｂ１に当たる位置まで上方に延伸している。
　グラフＧ１は、上述の第１境界Ｂ１および第２境界Ｂ２により第１範囲Ｐ１、第２範囲Ｐ２および第３範囲Ｐ３に分けられる。第１範囲Ｐ１は、混雑度がＣ１より低く、危険度が第１境界Ｂ１より低い範囲である。すなわち第１範囲Ｐ１は、領域Ａ３００の混雑度が比較的に低く且つ危険度が比較的に低い状況を示している。第１範囲Ｐ１においては、領域Ａ３００に存在する人はマスクを装着する必要はない。そのため第１範囲Ｐ１の状況において、情報処理装置２０は警告をすると判定しない。
　第２範囲Ｐ２は、混雑度がＣ１より高く、危険度が第１境界Ｂ１より低い範囲である。すなわち第２範囲Ｐ２は、領域Ａ３００の混雑度が比較的に高く且つ危険度が比較的に低い状況を示している。第２範囲Ｐ２においては、領域Ａ３００に存在する人の感染症に感染するリスクが高いため、マスクを装着することが推奨される。そのため第２範囲Ｐ２の状況において、情報処理装置２０はマスクを装着する警告をすると判定する。
　第３範囲Ｐ３は、危険度が第１境界Ｂ１より高い範囲である。すなわち第３範囲Ｐ３は、領域Ａ３００の混雑度に関わらず危険度が比較的に高い状況を示している。第３範囲Ｐ３においては、領域Ａ３００に存在する人の熱中症になるリスクが高いため、マスクを装着しないことが推奨される。そのため第３範囲Ｐ３の状況において、情報処理装置２０はマスクを装着する警告をすると判定する。
　以上、判定部１１５が行う判定の一例について説明した。上述のように、情報処理システム１は、混雑度と危険度とから、人物がマスクを装着することまたはマスクを装着しないことを警告する判定を行う。情報処理システム１は、混雑度と危険度とからいずれの警告も行わないことを判定する。
　次に、図７を参照して、実施の形態２にかかる情報処理方法について説明する。図７は、実施の形態２にかかる情報処理方法のフローチャートである。図７に示すフローチャートは、ステップＳ１５以降の処理が図２に示すフローチャートと異なる。以降に、図２に示すフローチャートと異なる点を中心として本実施の形態にかかる情報処理方法について説明する。
　ステップＳ１５において、判定部１１５は、混雑度算出部１１２から受け取った混雑度と、危険度算出部１１４から受け取った危険度とから、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する（ステップＳ１５）。
　次に、抑制部１１８は、判定部１１５による判定の結果が、マスクを装着すると警告するものであったか否かを判定する（ステップＳ２１）。判定部１１５の判定結果がマスクを装着すると警告するものであった場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、抑制部１１８はステップＳ２２に進む。一方、判定部１１５の判定結果がマスクを装着すると警告するものではなかった場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、抑制部１１８はステップＳ２４に進む。
　ステップＳ２２において、抑制部１１８は、マスク装着検出部１１７から取得した情報から、人物がマスクを装着しているか否かを判定する（ステップＳ２２）。人物がマスクを装着していると判定する場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、抑制部１１８は判定結果の出力を抑制する（ステップＳ２３）。すなわち情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力せずに、一連の処理を終了する。一方、人物がマスクを装着していると判定しない場合（ステップＳ２２）、抑制部１１８は判定結果の出力を抑制しない。そのため情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力して（ステップＳ２６）、処理を終了する。
　ステップＳ２４において、抑制部１１８は、判定部１１５による判定の結果が、マスクを装着しないと警告するものであったか否かを判定する（ステップＳ２４）。判定部１１５の判定結果がマスクを装着しないと警告するものであった場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、抑制部１１８はステップＳ２５に進む。一方、判定部１１５の判定結果がマスクを装着しないと警告するものではなかった場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、情報処理装置２０は、警告をせずに一連の処理を終了する。
　ステップＳ２５において、抑制部１１８は、マスク装着検出部１１７から取得した情報から、人物がマスクを装着しているか否かを判定する（ステップＳ２５）。人物がマスクを装着していると判定する場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、抑制部１１８は判定結果の出力を抑制しない。そのため情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力して（ステップＳ２６）、処理を終了する。すなわち情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力せずに、一連の処理を終了する。一方、人物がマスクを装着していると判定しない場合（ステップＳ２２）、抑制部１１８は判定結果の出力を抑制する（ステップＳ２３）。すなわち情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力せずに、一連の処理を終了する。
　以上、実施の形態２にかかる情報処理方法を説明した。なお、図７に示した情報処理方法は、本実施の形態における情報処理方法の一例に過ぎず、情報処理方法は上述の内容に限定されるものではない。
　以上、実施の形態２について説明した。実施の形態２にかかる情報処理システム１の構成は上述のものに限定されない。例えば情報入出力装置３００は屋内外に設置する機器として様々な態様を採用することが可能である。また人物データを取得するための手段として上述の例では可視光カメラを例示したが、撮像素子３１１Ａは赤外光やレーザ光など、可視光以外の電磁波を検出するものであってもよい。その場合より具体的には、例えば情報処理システム１はカメラ３１１に代えて測距センサ、ＴＯＦ（Time of Flight）センサ、マイクロボロメータ等を採用してもよい。
　以上、実施の形態２によれば、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を適切に処理する情報処理装置等を提供ことができる。
　＜実施の形態３＞
　次に、実施の形態３について説明する。図８は、実施の形態３にかかる情報処理システム２のブロック図である。情報処理システム２は、情報入出力装置３００に代えて、情報入出力装置３３０が領域Ａ３００に設定されている。また領域Ａ３００に存在する人物は、それぞれが携帯端末４００を携帯している。また情報処理システム２は情報処理装置２０に代えて情報処理装置３０を有している。
　情報入出力装置３３０は、ネットワークＮ１を介して情報処理装置３０と通信可能に接続している。また情報入出力装置３３０は領域Ａ３００に存在する携帯端末４００と無線通信可能に接続している。情報入出力装置３３０は携帯端末４００のそれぞれから位置データを取得し、取得した位置データを人物データとして情報処理装置３０に供給する。また情報入出力装置３３０は、携帯端末４００のそれぞれから環境データを取得し、取得した環境データを情報処理装置３０に供給する。なお、情報入出力装置３３０は、上述のデータに加えて各端末の固有識別子に関する情報や、携帯端末４００を携帯する人物の属性データとして、例えばその人物の年齢に関するデータを取得しうるものであってもよい。また情報入出力装置３３０は、情報処理装置３０からマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告の信号を受け取り、受け取った信号を携帯端末４００に供給する。
　以下に、本実施の形態における情報処理装置３０について説明する。情報処理装置３０が有する主な構成は、実施の形態１において説明したものと同等である。
　本実施の形態における人物データ取得部１１１は、領域Ａ３００において人物が携帯している携帯端末４００の位置情報を人物データとして取得する。そして混雑度算出部１１２は、位置情報に基づいて混雑度を算出する。
　危険度算出部１１４は、携帯端末４００を携帯している人物の属性データを取得し、取得した属性データを加味して危険度を算出してもよい。より具体的には、危険度算出部１１４は、属性データとして携帯端末４００を携帯している人物の年齢データを取得し、年齢データを加味して危険度を算出してもよい。この場合、危険度算出部１１４は携帯端末４００ごとに異なる危険度を算出し得る。したがって、判定部１１５は、携帯端末４００ごとに異なる判定を行い得る。このような構成により、情報処理システム２は人物ごとの危険度を算出し、マスクの装着に関する警告の判断を個別に行うことができる。
　また本実施の形態における出力部１１６は、判定部１１５が行う判定の結果として、携帯端末４００に対してマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告の信号を出力する。
　次に、図９を参照して携帯端末４００について説明する。図９は、実施の形態３にかかる携帯端末４００のブロック図である。携帯端末４００は主な構成として、温度センサ４１１、湿度センサ４１２、警告部４１３、通信部４１４、制御部４１５および記憶部４２０を有している。
　温度センサ４１１および湿度センサ４１２は危険度を算出するための環境データを測定し、測定した環境データを、通信部４１４を介して情報処理装置３０に提供する。警告部４１３はスピーカ４１３Ａおよび表示部４１３Ｂを含む。警告部４１３は、通信部４１４を介して情報処理装置３０から警告の信号を受け取り、受け取った信号に応じた警告を出力する。通信部４１４は、携帯端末４００と情報入出力装置３３０との無線通信を行うためのインタフェースである。制御部４１５は、ＣＰＵ等の演算装置を含み、携帯端末４００の各構成を制御する。記憶部４２０は不揮発性メモリを含む記憶装置であって、携帯端末４００に本実施の形態における機能を実現させるためのプログラム４２１を記憶している。
　以上、実施の形態３について説明した。実施の形態３にかかる情報処理システム２によれば、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を人物ごとに適切に処理する情報処理装置等を提供ことができる。
　＜ハードウェア構成の例＞
　以下、本開示における情報処理装置の各機能構成がハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現される場合について説明する。
　図１０は、コンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。本開示における情報処理装置は、図に示すハードウェア構成を含むコンピュータ５００により上述の機能を実現できる。コンピュータ５００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータであってもよいし、ＰＣなどの据え置き型のコンピュータであってもよい。コンピュータ５００は、各装置を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。コンピュータ５００は、所定のアプリケーションをインストールされることにより、所望の機能を実現できる。
　コンピュータ５００は、バス５０２、プロセッサ５０４、メモリ５０６、ストレージデバイス５０８、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）５１０およびネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）５１２を有する。バス５０２は、プロセッサ５０４、メモリ５０６、ストレージデバイス５０８、入出力インタフェース５１０、及びネットワークインタフェース５１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ５０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
　プロセッサ５０４は、ＣＰＵ、ＧＰＵまたはＦＰＧＡなどの種々のプロセッサである。メモリ５０６は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。
　ストレージデバイス５０８は、ハードディスク、ＳＳＤ、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス５０８は、所望の機能を実現するためのプログラムが格納されている。プロセッサ５０４は、このプログラムをメモリ５０６に読み出して実行することで、各装置の各機能構成部を実現する。
　入出力インタフェース５１０は、コンピュータ５００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース５１０には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。
　ネットワークインタフェース５１２は、コンピュータ５００をネットワークに接続するためのインタフェースである。
　なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限定されない。
（付記１）
　所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する人物データ取得部と、
　前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出する混雑度算出部と、
　前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する環境データ取得部と、
　前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する危険度算出部と、
　前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する判定部と、
　前記判定の結果を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
（付記２）
　前記判定部は、前記混雑度が所定値以上であって、且つ、前記危険度が所定値未満の場合には前記判定の結果としてマスクを装着する警告をすることを決定し、
　前記危険度が所定値以上の場合には、前記判定の結果としてマスクを外す警告をすることを決定する、
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
　前記人物データ取得部は、前記領域を撮影する撮像素子から画像データを取得し、
　前記混雑度算出部は、前記画像データにかかる画像に含まれる前記人物に基づいて前記混雑度を算出する、
付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記４）
　前記混雑度算出部は、複数の異なる時刻に取得した前記画像データに基づいて前記人物の動作を検出し、前記動作に基づいて、前記人物の移動速度が比較的に遅い程、前記混雑度が比較的に高いと算出する、
付記３に記載の情報処理装置。
（付記５）
　前記混雑度算出部は、複数の異なる時刻に取得した前記画像データに基づいて前記人物の動作を検出し、
　前記危険度算出部は、前記動作が比較的に速い程、前記危険度が比較的に高いと算出する、
付記３に記載の情報処理装置。
（付記６）
　前記危険度算出部は、前記画像データに含まれる前記人物の年齢を推定し、前記年齢に基づいて前記危険度を算出する、
付記３～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記７）
　前記画像データに基づいて前記人物がマスクを装着していることを検出するマスク装着検出部と、
　前記判定部がマスクを装着することを警告することを決定した場合であっても、前記人物がマスクを装着していることを検出した場合には、前記判定を抑制し、
　前記判定部がマスクを装着しないことを警告することを決定した場合であっても、前記人物がマスクを装着していないことを検出した場合には、前記判定を抑制する抑制部と、をさらに備える、
付記３～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記８）
　付記１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
　前記出力部から受け取った前記判定の結果に基づいて前記領域に存在する前記人物に対してマスク装着の要否に関する警告を前記人物の視覚または聴覚に知覚させる警告部と、を備える
情報処理システム。
（付記９）
　前記人物データ取得部は、前記領域において前記人物が携帯している携帯端末の位置情報を前記人物データとして取得し、
　前記混雑度算出部は、前記位置情報に基づいて前記混雑度を算出する、
付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記１０）
　前記危険度算出部は、前記携帯端末を携帯している前記人物の属性データを取得し、前記属性データに基づいて前記危険度を算出する、
付記９に記載の情報処理装置。
（付記１１）
　前記危険度算出部は、前記属性データとして前記携帯端末を携帯している前記人物の
年齢データを取得し、前記年齢データに基づいて前記危険度を算出する、
付記１０に記載の情報処理装置。
（付記１２）
　前記出力部は、前記判定の結果として、前記携帯端末に対してマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告の信号を出力する、
付記９～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記１３）
　コンピュータが、
　所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得し、
　前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出し、
　前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得し、
　前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出し、
　前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定し、
　前記判定の結果を出力する、
情報処理方法。
（付記１４）
　所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得し、
　前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出し、
　前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得し、
　前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出し、
　前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定し、
　前記判定の結果を出力する、
情報処理方法を、コンピュータに実行させる
プログラム。
　この出願は、２０２１年１月２６日に出願された日本出願特願２０２１－０１０４９０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１　情報処理システム
　２　情報処理システム
　１０　情報処理装置
　２０　情報処理装置
　３０　情報処理装置
　１１１　人物データ取得部
　１１２　混雑度算出部
　１１３　環境データ取得部
　１１４　危険度算出部
　１１５　判定部
　１１６　出力部
　１１７　マスク装着検出部
　１１８　抑制部
　１２０　記憶部
　１２１　混雑度データベース
　１２２　危険度データベース
　３００　情報入出力装置
　３１１　カメラ
　３１１Ａ　撮像素子
　３１２　警告部
　３１２Ａ　スピーカ
　３１２Ｂ　表示部
　３１３　温度センサ
　３１４　湿度センサ
　３１５　通信部
　３１６　制御部
　３２０　記憶部
　３３０　情報入出力装置
　４００　携帯端末
　４１１　温度センサ
　４１２　湿度センサ
　４１３　警告部
　４１３Ａ　スピーカ
　４１３Ｂ　表示部
　４１４　通信部
　４１５　制御部
　４２０　記憶部
　５００　コンピュータ
　５０２　バス
　５０４　プロセッサ
　５０６　メモリ
　５０８　ストレージデバイス
　５１０　出入力Ｉ／Ｆ
　５１２　ネットワークＩ／Ｆ

Claims (14)

  1. 　所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する人物データ取得手段と、
    　前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出する混雑度算出手段と、
    　前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する環境データ取得手段と、
    　前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する危険度算出手段と、
    　前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する判定手段と、
    　前記判定の結果を出力する出力手段と、
    を備える情報処理装置。
  2. 　前記判定手段は、前記混雑度が所定値以上であって、且つ、前記危険度が所定値未満の場合には前記判定の結果としてマスクを装着する警告をすることを決定し、
    　前記危険度が所定値以上の場合には、前記判定の結果としてマスクを外す警告をすることを決定する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記人物データ取得手段は、前記領域を撮影する撮像素子から画像データを取得し、
    　前記混雑度算出手段は、前記画像データにかかる画像に含まれる前記人物に基づいて前記混雑度を算出する、
    請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記混雑度算出手段は、複数の異なる時刻に取得した前記画像データに基づいて前記人物の動作を検出し、前記動作に基づいて、前記人物の移動速度が比較的に遅い程、前記混雑度が比較的に高いと算出する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記混雑度算出手段は、複数の異なる時刻に取得した前記画像データに基づいて前記人物の動作を検出し、
    　前記危険度算出手段は、前記動作が比較的に速い程、前記危険度が比較的に高いと算出する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
  6. 　前記危険度算出手段は、前記画像データに含まれる前記人物の年齢を推定し、前記年齢に基づいて前記危険度を算出する、
    請求項３～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記画像データに基づいて前記人物がマスクを装着していることを検出するマスク装着検出手段と、
    　前記判定手段がマスクを装着することを警告することを決定した場合であっても、前記人物がマスクを装着していることを検出した場合には、前記判定を抑制し、
    　前記判定手段がマスクを装着しないことを警告することを決定した場合であっても、前記人物がマスクを装着していないことを検出した場合には、前記判定を抑制する抑制手段と、をさらに備える、
    請求項３～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
    　前記出力手段から受け取った前記判定の結果に基づいて前記領域に存在する前記人物に対してマスク装着の要否に関する警告を前記人物の視覚または聴覚に知覚させる警告手段と、を備える
    情報処理システム。
  9. 　前記人物データ取得手段は、前記領域において前記人物が携帯している携帯端末の位置情報を前記人物データとして取得し、
    　前記混雑度算出手段は、前記位置情報に基づいて前記混雑度を算出する、
    請求項１または２に記載の情報処理装置。
  10. 　前記危険度算出手段は、前記携帯端末を携帯している前記人物の属性データを取得し、前記属性データに基づいて前記危険度を算出する、
    請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記危険度算出手段は、前記属性データとして前記携帯端末を携帯している前記人物の
    年齢データを取得し、前記年齢データに基づいて前記危険度を算出する、
    請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記出力手段は、前記判定の結果として、前記携帯端末に対してマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告の信号を出力する、
    請求項９～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  13. 　コンピュータが、
    　所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得し、
    　前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出し、
    　前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得し、
    　前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出し、
    　前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定し、
    　前記判定の結果を出力する、
    情報処理方法。
  14. 　所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得し、
    　前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出し、
    　前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得し、
    　前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出し、
    　前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定し、
    　前記判定の結果を出力する、
    情報処理方法を、コンピュータに実行させるプログラム
    が格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
PCT/JP2021/043474 2021-01-26 2021-11-26 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体 WO2022163109A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022578080A JPWO2022163109A5 (ja) 2021-11-26 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021010490 2021-01-26
JP2021-010490 2021-01-26

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022163109A1 true WO2022163109A1 (ja) 2022-08-04

Family

ID=82653168

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/043474 WO2022163109A1 (ja) 2021-01-26 2021-11-26 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2022163109A1 (ja)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3202664U (ja) * 2015-11-17 2016-02-18 株式会社佐藤計量器製作所 インフルエンザ予防用及び熱中症予防用の情報表示装置
WO2017079938A1 (en) * 2015-11-12 2017-05-18 Coyote Bioscience Co., Ltd. Methods and systems for disease monitoring and assessment
JP2019119430A (ja) * 2018-01-11 2019-07-22 株式会社デンソー 空調装置及び空調制御プログラム
JP6744652B1 (ja) * 2020-04-30 2020-08-19 アースアイズ株式会社 混雑情報報知システム
CN112507948A (zh) * 2020-12-18 2021-03-16 Oppo广东移动通信有限公司 口罩佩戴提示方法及相关装置
US11056242B1 (en) * 2020-08-05 2021-07-06 Vignet Incorporated Predictive analysis and interventions to limit disease exposure

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017079938A1 (en) * 2015-11-12 2017-05-18 Coyote Bioscience Co., Ltd. Methods and systems for disease monitoring and assessment
JP3202664U (ja) * 2015-11-17 2016-02-18 株式会社佐藤計量器製作所 インフルエンザ予防用及び熱中症予防用の情報表示装置
JP2019119430A (ja) * 2018-01-11 2019-07-22 株式会社デンソー 空調装置及び空調制御プログラム
JP6744652B1 (ja) * 2020-04-30 2020-08-19 アースアイズ株式会社 混雑情報報知システム
US11056242B1 (en) * 2020-08-05 2021-07-06 Vignet Incorporated Predictive analysis and interventions to limit disease exposure
CN112507948A (zh) * 2020-12-18 2021-03-16 Oppo广东移动通信有限公司 口罩佩戴提示方法及相关装置

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2022163109A1 (ja) 2022-08-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6321222B2 (ja) ジオフェンス横断ベースの制御のためのシステム及び手法
US9865146B2 (en) System and method for accident avoidance during mobile device usage
KR20210040192A (ko) 전자파 흡수율(sar) 요건들을 충족시키도록 송신기 출력 전력을 제한하기 위한, 인체에 대한 휴대용 디바이스들의 송신기 안테나들의 근접도의 결정
KR20180057233A (ko) 스마트 밴드 및 스마트 밴드 관리 서버
US10410607B2 (en) Information display apparatus that superposes information on an imaged image and displays the information and the imaged image, and related information display system, control method and program
US20160278633A1 (en) Monitoring a person for indications of a brain injury
US20200143947A1 (en) Device and method for measuring risk of dry eye, and computer program for executing method
US11763935B2 (en) Care system for predicting bed exit and patient management system including the same
JP6708980B2 (ja) 画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
US11571133B2 (en) Technologies for monitoring health-risk condition of user
US20220246015A1 (en) Fall detection method and apparatus, and wearable device
US10653353B2 (en) Monitoring a person for indications of a brain injury
WO2022163109A1 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体
EP3184042A1 (en) Electronic device and computer-readable recording medium
KR20200120105A (ko) 전자 장치 및 그의 스트레스 해소를 위한 정보를 제공하는 방법
US20160278693A1 (en) Monitoring a person for indications of a brain injury
CN117940968A (zh) 物理和混合现实环境中启用动态地理围栏的生理风险监测系统
JP7327320B2 (ja) 警告通知システム、警告通知方法及び警告通知プログラム
US20210338173A1 (en) System and method for predicting exertional heat stroke with a worn sensor
WO2022014026A1 (ja) 温度管理装置、システム、方法及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体
US20230297655A1 (en) Biometric determination system, biometric determination method, and computer program
JP2018019821A (ja) 熱障害危険度判定方法およびウェアラブルセンサシステム
WO2022201793A1 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびコンピュータ可読媒体
KR20200069063A (ko) 단말기의 센싱 정보로부터의 이상 징후 추정을 위한 단말기의 센싱 정보 보강 방법 및 이를 이용한 재난 모니터링 시스템
WO2022244117A1 (ja) 混雑情報処理装置、混雑情報処理方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21923114

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022578080

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21923114

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1