JP6319613B1 - Data collection and analysis system, data collection and analysis method, and program - Google Patents
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Abstract
データ収集解析システム(10)は、測定対象(14)に発生する事象を検出する検出装置(16)と、複数の検出装置(16)と無線を介して接続され、各検出装置(16)の検出結果を収集する収集装置(18)と、収集装置(18)と無線通信回線(20)を介して接続され、収集装置(18)から各検出結果を取得し、取得した各検出結果に基づいて各測定対象(14)の異常の有無を判別する解析装置(22)とを有する。The data collection and analysis system (10) is connected to a detection device (16) that detects an event occurring in the measurement target (14) and a plurality of detection devices (16) via wireless communication. A collection device (18) that collects detection results, and is connected to the collection device (18) via a wireless communication line (20), acquires each detection result from the collection device (18), and based on each acquired detection result And an analysis device (22) for determining whether there is an abnormality in each measurement object (14).
Description
本発明は、測定対象に発生する事象を検出し、その検出結果を収集して解析装置で解析するデータ収集解析システム及びデータ収集解析方法、並びに、コンピュータを解析装置として機能させるプログラムに関する。 The present invention relates to a data collection / analysis system and a data collection / analysis method for detecting an event occurring in a measurement object, collecting the detection result and analyzing the detection result, and a program for causing a computer to function as the analysis apparatus.
測定対象に異常な事象が発生した場合に、その監視結果を通知することが、例えば、特開2010−198451号公報及び特開2013−125469号公報に開示されている。 For example, Japanese Unexamined Patent Application Publication Nos. 2010-198451 and 2013-125469 disclose that a monitoring result is notified when an abnormal event occurs in a measurement target.
特開2010−198451号公報には、1台の携帯電話機が防犯上危険地区で操作され、防犯アラームが作動した場合、インターネットやサーバ等を介さず、当該1台の携帯電話機との間で通信確立がされている他の携帯電話機に対して、近距離無線通信により防犯上危険地区の防犯情報を送信することが開示されている。 In JP 2010-198451 A, when one mobile phone is operated in a crime prevention danger area and a security alarm is activated, communication with the one mobile phone is not performed via the Internet or a server. It is disclosed that crime prevention information on a crime prevention dangerous area is transmitted to another established mobile phone by short-range wireless communication.
また、特開2013−125469号公報には、建物の開口部付近に設置された開口部異常検知機器が侵入者の侵入工作等を検知し、制御装置が開口部の異常の発生の有無を判断し、通信ネットワークを介して、警備会社に設置された監視装置に異常を知らせる信号を発報することが開示されている。 In JP 2013-125469 A, an opening abnormality detection device installed in the vicinity of an opening of a building detects an intruder's intrusion work or the like, and the control device determines whether or not an abnormality of the opening has occurred. However, it is disclosed to issue a signal notifying abnormality to a monitoring device installed in a security company via a communication network.
[本発明が解決しようとする課題]
ところで、測定対象の事象を検出する検出装置の検出結果に基づいて、測定対象の異常の有無を判別する際、判別が困難となる場合がある。なお、測定対象とは、建物、土地、事業所等の監視対象領域内において、監視対象となるものをいい、例えば、建物の窓や扉等の開口部、土地の境界(に存在する垣根)、事業所内の什器や書類の保管箱(段ボール箱)がある。また、測定対象の異常とは、(1)監視対象領域の監視中、通常有り得ない振動又は衝撃(事象)が測定対象に発生すること、あるいは、(2)通常時に発生し得る振動又は衝撃(事象)が監視中に測定対象に発生しないことをいう。(1)の事例としては、人の動作(例えば、侵入者による開口部への侵入動作)又は地震や風等の自然現象によって、通常有り得ない振動又は衝撃が測定対象に発生する場合がある。一方、(2)の事例としては、建物内に人(例えば、建物の住人)が居るときに、監視中、所定時間経過しても、人によるドアの開閉動作に伴う該ドアの振動又は衝撃が発生しない場合がある。[Problems to be solved by the present invention]
By the way, when determining the presence / absence of abnormality of the measurement target based on the detection result of the detection device that detects the event of the measurement target, the determination may be difficult. Note that the measurement target refers to what is to be monitored in the monitoring target area such as a building, land, or office. For example, an opening such as a window or a door of a building, a boundary of land (a fence existing in) There are fixtures and document storage boxes (cardboard boxes) in the office. Further, the abnormality of the measurement target is (1) vibration or shock (event) that is not normally possible during monitoring of the monitoring target area, or (2) vibration or shock that can occur during normal time ( Event) does not occur in the measurement target during monitoring. As an example of (1), there is a case where vibrations or impacts that are not normally possible are generated in the measurement object due to a human action (for example, an intruder entering the opening) or a natural phenomenon such as an earthquake or wind. On the other hand, as an example of (2), when there is a person (for example, a resident of the building) in the building, the vibration or impact of the door accompanying the opening / closing operation of the door by the person even if a predetermined time has elapsed during monitoring May not occur.
ここで、異常の有無の判別が困難になる場合を具体的に説明する。上述した開口部又は什器等の測定対象の異常を検知するため、磁気式の近接スイッチを測定対象に設置する場合、測定対象を構成する2つの被動体(例えば、引き違い窓を構成する2つの窓)、又は、固定物及び被動体(例えば、机とその引き出し)のうち、一方に近接スイッチの永久磁石が配置され、他方に近接スイッチの検出素子が配置される。 Here, the case where it becomes difficult to determine whether there is an abnormality will be described in detail. When a magnetic proximity switch is installed on a measurement target in order to detect an abnormality of the measurement target such as the opening or the fixture described above, two driven bodies (for example, two constituting a sliding window) The permanent magnet of the proximity switch is arranged on one of a window) or a fixed object and a driven body (for example, a desk and its drawer), and the detection element of the proximity switch is arranged on the other.
しかしながら、永久磁石と検出素子とが離れて配置されている場合、又は、永久磁石と検出素子との位置ずれが発生している場合には、近接スイッチの検出結果に基づいて、測定対象の異常の有無を判別することが困難となる。 However, if the permanent magnet and the detection element are arranged apart from each other, or if a positional deviation occurs between the permanent magnet and the detection element, an abnormality in the measurement target is detected based on the detection result of the proximity switch. It becomes difficult to determine whether or not there is any.
また、測定対象に所定値以上の衝撃等の動的変化があった場合、その検出結果だけでは、自然現象に起因した動的変化であるか、又は、人の動作に起因した動的変化であるのかを判別することができない。測定対象又は検出装置の近傍に居れば、このような動的変化を判別可能と思われるが、動的変化の発生に気付かなければ、そのような動的変化に応じた事象がいつ発生したのかを特定することができない。 In addition, when there is a dynamic change such as an impact exceeding the predetermined value on the measurement target, the detection result alone is a dynamic change caused by a natural phenomenon or a dynamic change caused by human movement. Cannot determine if it exists. It seems that such a dynamic change can be discriminated if it is in the vicinity of the measurement target or the detection device, but when the occurrence of the dynamic change is not noticed, when does the event corresponding to such a dynamic change occur? Cannot be specified.
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、測定対象に発生する事象を検出する検出装置の検出結果に基づいて、測定対象の異常の有無を容易且つ確実に判別することが可能となるデータ収集解析システム、データ収集解析方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and can easily and reliably determine the presence or absence of an abnormality in a measurement target based on the detection result of a detection device that detects an event occurring in the measurement target. An object of the present invention is to provide a data collection analysis system, a data collection analysis method, and a program.
[課題を解決するための手段及び効果]
上記の目的を達成するため、本発明に係るデータ収集解析システムは、検出装置、収集装置及び解析装置を有する。前記検出装置は、測定対象に発生する事象を検出する。前記収集装置は、複数の前記検出装置と無線を介して接続され、前記各検出装置の検出結果を収集する。前記解析装置は、前記収集装置と無線通信回線を介して接続され、前記収集装置から前記各検出結果を取得し、取得した前記各検出結果に基づいて複数の前記測定対象の異常の有無を判別する。[Means and effects for solving the problems]
In order to achieve the above object, a data collection and analysis system according to the present invention includes a detection device, a collection device, and an analysis device. The detection device detects an event that occurs in a measurement target. The collection device is connected to the plurality of detection devices via a radio and collects detection results of the detection devices. The analysis device is connected to the collection device via a wireless communication line, acquires the detection results from the collection device, and determines whether there is an abnormality in the plurality of measurement objects based on the acquired detection results. To do.
また、本発明に係るデータ収集解析方法は、第1〜第3ステップを有する。前記第1ステップでは、測定対象に発生する事象を検出装置により検出する。前記第2ステップでは、複数の前記検出装置と無線を介して接続される収集装置により、前記各検出装置の検出結果を収集する。前記第3ステップでは、前記収集装置と無線通信回線を介して接続される解析装置により、前記収集装置から前記各検出結果を取得し、取得した前記各検出結果に基づいて複数の前記測定対象の異常の有無を判別する。 The data collection and analysis method according to the present invention includes first to third steps. In the first step, an event occurring in the measurement object is detected by a detection device. In the second step, the detection results of the detection devices are collected by a collection device connected to the plurality of detection devices via radio. In the third step, each detection result is acquired from the collection device by an analysis device connected to the collection device via a wireless communication line, and a plurality of measurement targets are obtained based on the acquired detection results. Determine if there is an abnormality.
さらに、本発明に係るプログラムは、測定対象に発生する事象を検出装置により検出し、複数の前記検出装置と無線を介して接続される収集装置により前記各検出装置の検出結果を収集する場合に、前記収集装置と無線通信回線を介して接続されるコンピュータを、前記収集装置から前記各検出結果を取得し、取得した前記各検出結果に基づいて複数の前記測定対象の異常の有無を判別する解析装置として機能させる。 Furthermore, the program according to the present invention detects an event that occurs in a measurement object by a detection device, and collects the detection results of each detection device by a collection device that is connected to the plurality of detection devices via radio. A computer connected to the collection device via a wireless communication line acquires the detection results from the collection device, and determines whether there are abnormalities in the plurality of measurement objects based on the acquired detection results. It functions as an analysis device.
これらの発明によれば、前記各測定対象の事象を検出する前記各検出装置の検出結果が、前記収集装置及び前記無線通信回線を介して前記解析装置に収集され、該解析装置で前記各検出結果に基づく前記各測定対象の異常の有無が判別される。これにより、全ての検出装置の検出結果が前記解析装置に収集され、該解析装置に収集されるデータ量(前記各検出結果)が増大するので、前記各検出結果をビッグデータとして、前記各測定対象の異常の有無の判別に利用することができる。 According to these inventions, the detection results of the detection devices that detect the events to be measured are collected in the analysis device via the collection device and the wireless communication line, and the detection devices detect the detection results. Based on the result, the presence or absence of abnormality of each measurement object is determined. As a result, the detection results of all the detection devices are collected by the analysis device, and the amount of data collected by the analysis device (each detection result) is increased. It can be used to determine whether the target is abnormal.
例えば、一部の検出装置に故障等の不具合があり、通常有り得ない検出結果が収集された場合でも、正常な他の検出装置の検出結果を参照することにより、前記解析装置は、該一部の検出装置の検出結果が前記不具合に起因した検出結果であることを容易に判断することができる。 For example, even if some of the detection devices have a defect such as a failure and normally impossible detection results are collected, by referring to the detection results of other normal detection devices, the analysis device It is possible to easily determine that the detection result of the detection device is a detection result due to the defect.
従って、本発明によれば、前記各検出結果に基づいて、前記各測定対象の異常の有無を容易に且つ確実に判別することが可能となるため、異常の有無の判別を精度良く行うことができる。 Therefore, according to the present invention, it is possible to easily and reliably determine the presence / absence of each measurement target based on each detection result, so that the presence / absence of abnormality can be accurately determined. it can.
ここで、前記各検出装置は、それぞれ、前記測定対象に装着されると共に、該測定対象に発生する前記事象としての振動又は衝撃に応じた加速度を検出する加速度センサを備えることが好ましい。これにより、前記解析装置は、前記無線通信回線及び前記収集装置を介して、前記各検出結果としての加速度を取得し、該各加速度に基づいて前記各測定対象の異常の有無を精度良く判別することが可能となる。 Here, it is preferable that each of the detection devices includes an acceleration sensor that is attached to the measurement target and detects acceleration according to vibration or impact as the event that occurs in the measurement target. Thereby, the analysis device acquires the acceleration as each detection result via the wireless communication line and the collection device, and accurately determines the presence / absence of the abnormality of each measurement object based on each acceleration. It becomes possible.
この場合、前記各検出結果は、前記各測定対象に発生する振動又は衝撃に応じた加速度波形であり、前記解析装置は、前記各加速度波形の振幅方向及び/又は周期に基づいて前記各測定対象の異常の有無を判別することが好ましい。 In this case, each detection result is an acceleration waveform corresponding to a vibration or impact generated in each measurement object, and the analysis device is configured to detect each measurement object based on an amplitude direction and / or a period of each acceleration waveform. It is preferable to determine whether or not there is an abnormality.
これにより、前記解析装置は、前記無線通信回線及び前記収集装置を介して、前記各加速度波形をリアルタイムで取得することができる。この結果、前記解析装置で収集されるデータ量が飛躍的に増大するので、前記各加速度波形に基づいて前記各測定対象の異常の有無を一層精度良く判別することができる。 Thereby, the analysis device can acquire the acceleration waveforms in real time via the wireless communication line and the collection device. As a result, the amount of data collected by the analysis device increases dramatically, so that the presence or absence of abnormality of each measurement object can be determined with higher accuracy based on each acceleration waveform.
また、前記各測定対象に対する前記各検出装置(の前記各加速度センサ)の設置状態が予め分かっていれば、前記解析装置は、前記加速度波形の振幅方向を調べることにより、どの方向からの力によって前記測定対象に発生した振動又は衝撃であるのかを特定することができる。 Moreover, if the installation state of each detection device (each acceleration sensor) for each measurement object is known in advance, the analysis device checks the amplitude direction of the acceleration waveform to determine the force from which direction. It can be specified whether the vibration is generated in the measurement object or impact.
さらに、前記解析装置は、前記加速度波形の周期を調べることにより、比較的長周期の加速度波形である場合には、地震等の自然現象に起因する振動又は衝撃であることを特定することができ、一方で、比較的短周期の加速度波形である場合には、人の動作に起因する振動又は衝撃であることを特定することができる。 Further, the analysis device can identify the vibration or impact caused by a natural phenomenon such as an earthquake when the acceleration waveform has a relatively long period by examining the period of the acceleration waveform. On the other hand, when the acceleration waveform has a relatively short period, it can be identified that the vibration or impact is caused by a human motion.
また、前記各加速度センサは、三軸の加速度センサであり、前記各検出装置と前記収集装置とは、無線PAN(Personal Area Network)を介して接続され、前記収集装置と前記解析装置とは、無線LAN(Local Area Network)を介して接続され、前記解析装置は、前記振動又は前記衝撃のパターンを学習する学習機能を有し、学習した前記振動又は前記衝撃のパターンと前記各加速度波形とに基づいて、前記各測定対象の異常の有無を判別することが好ましい。 Each of the acceleration sensors is a three-axis acceleration sensor, and each of the detection devices and the collection device is connected via a wireless PAN (Personal Area Network), and the collection device and the analysis device are Connected via a wireless LAN (Local Area Network), the analysis device has a learning function for learning the vibration or shock pattern, and the learned vibration or shock pattern and each acceleration waveform Based on this, it is preferable to determine the presence or absence of an abnormality in each measurement target.
これにより、前記解析装置で収集される前記各検出結果の単位時間当たりのデータ量が飛躍的に増大する。そこで、前記解析装置に学習機能を持たせることにより、該解析装置は、人工知能を利用して前記各測定対象の異常の有無の判別をより精度良く行うことが可能となる。 As a result, the amount of data per unit time of each detection result collected by the analysis device increases dramatically. Therefore, by providing the analysis device with a learning function, the analysis device can more accurately determine the presence / absence of abnormality of each measurement target using artificial intelligence.
この場合、前記解析装置は、通常有り得ない振動又は衝撃が測定対象に発生した場合、又は、通常時に発生し得る振動又は衝撃が測定対象に発生しなかった場合には、前記異常が発生したと判別すればよい。 In this case, the analysis apparatus determines that the abnormality has occurred when vibration or impact that is not normally possible occurs in the measurement object, or when vibration or shock that may occur in normal time does not occur in the measurement object. What is necessary is just to discriminate.
そして、本発明において、前記解析装置は、前記無線通信回線を介して外部の携帯機器に、前記異常の発生を通知する通知信号を送信し、前記携帯機器は、受信した前記通知信号に基づいて、前記異常の発生を外部に報知してもよい。これにより、前記各測定対象を含む監視対象領域の関係者が前記携帯機器を所持している場合、該関係者に前記異常の発生を速やかに通知することができる。この結果、前記関係者は、本発明が適用されるサービスの提供者(例えば、警備会社)への連絡等の当該測定対象に対する適切な対応を取ることが可能となる。 And in this invention, the said analysis apparatus transmits the notification signal which notifies the generation | occurrence | production of the said abnormality to the external portable device via the said radio | wireless communication line, and the said portable device is based on the received said notification signal. The occurrence of the abnormality may be notified to the outside. As a result, when a person concerned in the monitoring target area including each measurement object has the portable device, the person concerned can be notified promptly of the occurrence of the abnormality. As a result, the concerned person can take an appropriate response to the measurement object such as contact with a service provider (for example, a security company) to which the present invention is applied.
この場合、前記解析装置は、異常と判別された測定対象の情報と、前記異常が発生した時刻とを含む前記通知信号を、前記無線通信回線を介して前記携帯機器に送信することが好ましい。これにより、前記携帯機器は、異常と判別された測定対象と、該異常が発生した時刻とを外部に報知するので、前記関係者は、前記測定対象に対して、より適切な対応を取ることができる。 In this case, it is preferable that the analysis apparatus transmits the notification signal including information on the measurement target determined to be abnormal and the time when the abnormality has occurred to the portable device via the wireless communication line. As a result, the portable device informs the outside of the measurement object determined to be abnormal and the time when the abnormality occurred, so that the concerned person takes a more appropriate response to the measurement object. Can do.
また、前記解析装置は、前記無線通信回線を介して前記収集装置に前記通知信号を送信し、前記収集装置は、受信した前記通知信号に基づいて、前記異常の発生を外部に報知する報知部を備えることが好ましい。これにより、前記測定対象に対して何らかの動作を行っている人(例えば、建物の開口部に対して侵入動作を行う侵入者)に、前記報知部を通じて警告することができる。 The analysis device transmits the notification signal to the collection device via the wireless communication line, and the collection device notifies the occurrence of the abnormality to the outside based on the received notification signal. It is preferable to provide. Thereby, it is possible to warn a person (for example, an intruder who performs an intrusion operation with respect to an opening of a building) through the notification unit, who is performing some operation on the measurement target.
さらに、前記解析装置は、前記各測定対象の異常の有無の判別結果を逐次記憶する記憶部を備え、前記記憶部に記憶された前記各判別結果のうち、前記異常の発生を示す判別結果と、前記異常と判別された測定対象の情報と、前記異常が発生した時刻とを含む履歴情報を、前記無線通信回線を介して前記携帯機器に送信することが好ましい。これにより、前記履歴情報を参照することで、前記異常に応じた事象がどの測定対象にいつ発生したのかを確認することができる。 Further, the analysis device includes a storage unit that sequentially stores a determination result of the presence or absence of abnormality of each measurement target, and among the determination results stored in the storage unit, a determination result indicating the occurrence of the abnormality Preferably, history information including information on the measurement target determined to be abnormal and the time when the abnormality occurred is transmitted to the portable device via the wireless communication line. Thereby, by referring to the history information, it is possible to confirm when and in which measurement object an event corresponding to the abnormality has occurred.
また、前記携帯機器は、該携帯機器の操作者による操作に基づき、前記無線通信回線を介して前記解析装置に、前記報知部による報知の解除を要請する解除要請信号を送信し、前記解析装置は、受信した前記解除要請信号に基づいて、前記報知の解除を指示する解除指示信号を、前記無線通信回線を介して前記収集装置に送信することが好ましい。これにより、前記測定対象の異常が解消され、前記報知が不要となった場合に、前記操作者(前記監視対象領域の関係者)が前記携帯機器を操作するだけで、前記報知部による報知動作を速やかに解除させることができる。 Further, the portable device transmits a release request signal for requesting release of notification by the notification unit to the analysis device via the wireless communication line based on an operation by an operator of the portable device, and the analysis device Preferably, based on the received cancellation request signal, a cancellation instruction signal for instructing cancellation of the notification is transmitted to the collection device via the wireless communication line. Thereby, when the abnormality of the measurement target is resolved and the notification becomes unnecessary, the notification operation by the notification unit is performed only by the operator (the person concerned in the monitoring target area) operating the portable device. Can be released promptly.
本発明について、好適な実施形態を掲げ、添付の図面を参照しながら、以下詳細に説明する。 The present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
[本実施形態の構成]
本実施形態に係るデータ収集解析システム10の構成について、図1〜図3Bを参照しながら説明する。[Configuration of this embodiment]
The configuration of the data collection and
データ収集解析システム10は、住宅等の建物、土地、事業所等の監視対象領域12内に、例えば、建物の窓や扉等の開口部、土地の境界(に存在する垣根)、事業所内の什器や書類の保管箱(段ボール箱)のような監視対象としての測定対象14がある場合に、測定対象14に対する人の動作(例えば、測定対象14に対する侵入者の侵入動作)の監視や警備等のサービスに適用される。すなわち、データ収集解析システム10は、警備会社等のサービスの提供者による監視対象領域12の監視又は警備等のサービスに適用可能である。
The data collection /
データ収集解析システム10は、監視対象領域12内の複数の測定対象14にそれぞれ装着された複数の検出装置16と、各検出装置16と無線を介して接続される収集装置18と、収集装置18と無線通信回線20を介して接続される解析装置22とを有する。無線通信回線20には、住宅の住人や事業所の管理者等の監視対象領域12の関係者(操作者)が所持する携帯機器24が接続されている。なお、データ収集解析システム10が警備会社による監視対象領域12の監視又は警備に適用される場合、上記の関係者は、当該監視又は警備のサービスを受ける契約者であることが望ましい。
The data collection and
ここでは、一例として、監視対象領域12が住宅であり、測定対象14が引き違い窓やドア等の住宅における外部との接続部分である場合について説明する。また、データ収集解析システム10では、複数の検出装置16と収集装置18との間で無線通信による信号の送受信が可能であり、且つ、無線通信回線20を介して収集装置18と解析装置22との間で無線通信による信号の送受信が可能な状態で、監視対象領域12(の測定対象14)に対する監視が行われる。
Here, as an example, a case will be described in which the
各検出装置16は、図3Aに示すように、薄型の矩形状に形成されており、例えば、測定対象14が引き違い窓である場合、貼着、粘着又は接着により、引き違い窓を構成する窓ガラス26の屋内側又は屋外側の隅部に装着される。各検出装置16は、図2に示すように、加速度センサ28、通信部30及びLED(Light Emitting Diode)32を有する。
As shown in FIG. 3A, each
加速度センサ28は、三軸の加速度センサであり、測定対象14(の窓ガラス26)に発生する振動又は衝撃(事象)に応じた三軸方向(三次元方向)の加速度を逐次検出する。
The
図3Aに示すように、加速度センサ28の位置を原点Oとした場合、原点Oよりも屋外側を+Z方向、屋内側を−Z方向と定義する。また、原点Oよりも上側を+Y方向、下側を−Y方向と定義する。さらに、屋外から検出装置16を見た場合、原点Oよりも右側を+X方向且つ左側を−X方向、あるいは、屋内から検出装置16を見た場合、原点Oよりも左側を+X方向且つ右側を−X方向、と定義する。
As shown in FIG. 3A, when the position of the
従って、三軸の加速度センサ28は、X方向(左右方向)の加速度、Y方向(上下方向)の加速度、及び、Z方向(前後方向)の加速度をそれぞれ検出する。
Therefore, the
なお、以下の説明において、加速度センサ28は、測定対象14(の窓ガラス26)の屋外側から検出装置16が装着される場合、又は、測定対象14の屋内側から検出装置16が装着される場合、いずれの場合であっても、原点Oに対するX方向、Y方向及びZ方向の三軸方向は、図3Aに示す向きであることに留意する。
In the following description, the
図2の通信部30は、収集装置18との間で、無線PANの一種であるBLE(Bluetooth Low Energy;Bluetoothは登録商標)を用いた無線通信による信号の送受信を行う。従って、通信部30は、加速度センサ28が逐次検出した三軸方向の加速度の信号を、所定時間間隔(例えば、90回/s〜100回/s程度)で無線通信により収集装置18に送信する。この場合、通信部30は、三軸方向の加速度の信号と共に、図示しない時計機能により、加速度センサ28による加速度の検出時刻を収集装置18に送信する。なお、通信部30は、所定時間間隔で収集装置18から信号を受信することも可能である。
The
LED32は、検出装置16の前面に配置され、検出装置16の動作中に点灯するインジケータである。
The
収集装置18は、図3Bに示すように、ブロック状に形成されており、その背面には、コンセント34に差し込み可能なプラグ36が設けられている。また、収集装置18の側面には、収集装置18と解析装置22との間での無線通信回線20を介したペアリングや、収集装置18と各検出装置16との間のペアリング、又は、ペアリングの解除を行わせるためのスイッチ38が設けられている。
As shown in FIG. 3B, the collecting
収集装置18は、前述のプラグ36及びスイッチ38に加え、図2に示すように、電源部40、通信部42、制御部44及び報知部46をさらに備える。
In addition to the
電源部40は、プラグ36がコンセント34に差し込まれたときに、コンセント34からプラグ36を介して供給される交流電力を直流電力に変換し、収集装置18内の各部に直流電力を供給する。
When the
通信部42は、複数の検出装置16の通信部30との間でBLE等の無線PANにより信号の送受信を行う一方で、Wi−Fi(Wireless Fidelity;Wi−Fiは登録商標)等の無線LANの無線通信回線20を介して、解析装置22との間で、無線通信による信号の送受信を行う。
The
従って、無線通信回線20は、インターネット回線であり、データ収集解析システム10は、インターネット回線に収集装置18を介して各検出装置16が接続されるIoT(Internet of Things)である。
Accordingly, the
また、収集装置18は、複数の検出装置16と解析装置22との間で信号の中継を行う中継装置又はゲートウェイとして機能する。すなわち、通信部42は、BLEの通信範囲内の複数の検出装置16から所定時間間隔で送信される三軸方向の加速度の信号及び加速度の検出時刻を、三軸方向の加速度波形としてそれぞれ受信(収集)し、収集した各加速度波形を、無線通信回線20を介して解析装置22に送信(転送)する。また、通信部42は、解析装置22から受信した信号を制御部44に出力する。なお、通信部42は、解析装置22から受信した信号を検出装置16の通信部30に転送することも可能である。
The
制御部44は、収集装置18内の各部を制御する。報知部46は、LED等の表示部又はスピーカであり、制御部44からの制御に基づいて発光し又は音を出力する。なお、図3Bでは、報知部46がLEDである場合を図示している。
The
解析装置22は、無線通信回線20に接続されたコンピュータであり、制御部48、通信部50、判別部52及び記憶部54を有する。コンピュータは、非一過性の記録媒体である記憶部54に記憶されたソフトウェア(プログラム)を読み出して実行することにより、解析装置22として機能し、制御部48、通信部50及び判別部52の機能を実現する。なお、このソフトウェア(によるアルゴリズム)は、必要に応じて、適宜アップデートされる。
The
ここで、解析装置22の各部について詳しく説明する。制御部48は、解析装置22内の各部を制御する。
Here, each part of the
通信部50は、制御部48からの制御に従い、無線通信回線20を介して、収集装置18及び携帯機器24との間で、信号の送受信を行う。これにより、通信部50は、収集装置18から無線通信回線20を介して、各検出装置16からの三軸方向の加速度波形を受信することができる。
The
判別部52は、通信部50で受信された各加速度波形に基づいて、各検出装置16が装着されている各測定対象14の異常の有無を判別する。この場合、判別部52は、各加速度波形の振幅方向及び/又は周期に基づいて各測定対象14の異常の有無を判別する。なお、測定対象14の異常とは、(1)監視対象領域12の監視中、通常有り得ない振動又は衝撃(事象)が測定対象14に発生すること、あるいは、(2)通常時に発生し得る振動又は衝撃(事象)が監視中に測定対象14に全く発生しないことをいう。(1)の事例としては、人の動作(例えば、侵入者による開口部への侵入動作)又は地震や風等の自然現象によって、通常有り得ない振動又は衝撃が測定対象14に発生する場合がある。一方、(2)の事例としては、建物内に人(例えば、建物の住人)が居るときに、監視中、所定時間経過しても、人によるドアの開閉動作に伴う該ドアの振動又は衝撃が発生しない場合がある。
Based on the acceleration waveforms received by the
また、判別部52は、測定対象14に発生する振動又は衝撃のパターンを学習する機械学習機能を有する人工知能であり、学習した振動又は衝撃のパターンの加速度波形と、実際に収集した各加速度波形とに基づいて、各測定対象14の異常の有無を判別することも可能である。すなわち、判別部52は、センシングして得られた各加速度波形を解析することにより、加速度波形のパターンの機械学習を行い、学習したパターンと、学習後に収集される三軸方向の加速度波形とを比較することにより、該加速度波形が自然現象によるものか、又は、人の動作によるものかを判別することができる。
The discriminating
さらに、判別部52は、判別処理を行う毎に、その判別結果を記憶部54に逐次記憶する。この場合、判別部52は、異常の発生を示す判別結果を含む履歴情報も記憶部54に記憶する。
Furthermore, every time the
携帯機器24は、監視対象領域12の関係者が所持するスマートフォン等の各種の携帯機器であり、通信部56、制御部58、表示部60及び操作部62を有する。通信部56は、無線通信回線20を介して、解析装置22との間で信号の送受信を行う。制御部58は、携帯機器24の各部を制御する。表示部60は、制御部58の制御に従って、各種の情報を表示する。操作部62は、関係者が操作するタッチパネル等である。
The
そして、本実施形態に係るデータ収集解析システム10は、クラウドサービスに適用され、インターネット上のクラウドコンピュータが解析装置22として機能する。前述のように、各検出装置16から収集装置18及び無線通信回線20を介して解析装置22に三軸方向の加速度波形が逐次送信されるので、解析装置22は、膨大なデータ量のビッグデータである各加速度波形を分析(解析)することにより、各測定対象14の異常の有無を判別する。
The data collection and
また、制御部48は、測定対象14に異常が発生したことを判別部52が判別した場合、異常の発生を通知するための通知信号を、通信部50から無線通信回線20を介して収集装置18に送信する。通知信号には、異常と判別された測定対象14の情報と、異常が発生した時刻とが含まれている。収集装置18の通信部42が通知信号を受信すると、報知部46は、受信した通知信号に基づいて発光を開始し、又は、音の出力を開始する。ここで、異常が発生した時刻とは、判別部52が異常と判別した処理に用いた加速度(加速度波形)が検出された時刻をいう。
Further, when the
また、この通知信号は、通信部50から無線通信回線20を介して携帯機器24にも送信される。携帯機器24の通信部56が通知信号を受信すると、制御部58は、通知信号に基づいて、測定対象14に異常が発生したことを表示部60に表示させる。
The notification signal is also transmitted from the
さらに、記憶部54には、異常の発生を示す判別結果と、異常と判別された測定対象14の情報と、異常が発生した時刻とを含む履歴情報が記憶されている。そこで、制御部48は、通信部50から無線通信回線20を介して携帯機器24の通信部56に、履歴情報を送信可能である。携帯機器24の制御部58は、通信部56が履歴情報を受信すると、該履歴情報を表示部60に表示させる。
Further, the
さらにまた、携帯機器24の表示部60の表示内容を視認した関係者が操作部62を操作し、報知部46による報知の解除を要請した場合、制御部58は、通信部56から無線通信回線20を介して解析装置22の通信部50に、報知の解除を要請する解除要請信号を送信する。通信部50が解除要請信号を受信した場合、制御部48は、報知の解除を指示する解除指示信号を、通信部50から無線通信回線20を介して収集装置18に送信する。通信部42が解除指示信号を受信した場合、収集装置18の制御部44は、解除指示信号に基づいて、報知部46による発光又は音の出力を停止させる。
Furthermore, when a person who has visually recognized the display content of the
[本実施形態の動作]
次に、本実施形態に係るデータ収集解析システム10の動作(データ収集解析方法)について、図4〜図13を参照しながら説明する。この動作説明では、必要に応じて、図1〜図3Bも参照しながら説明する。ここでは、データ収集解析システム10が監視対象領域12の監視(警備)のサービスに適用され、監視対象領域12の監視中に測定対象14に対して人が何らかの動作(例えば、侵入者による窓等の開口部への開閉動作)を行う場合について説明する。[Operation of this embodiment]
Next, the operation (data collection analysis method) of the data
この場合、監視対象領域12内では、予め、収集装置18のプラグ36がコンセント34に差し込まれる。これにより、電源部40は、コンセント34からプラグ36を介して供給される交流電力を直流電力に変換し、収集装置18内の各部に供給する。また、監視対象領域12の関係者がスイッチ38を押すことで、通信部42は、無線通信回線20を介して解析装置22との間でペアリングを行うことが可能となる。また、通信部42は、監視対象領域12に配置された複数の検出装置16の通信部30との間でペアリングを行うことができる。
In this case, the
この場合、監視対象領域12全体が通信部42によるBLE等の無線PANの通信範囲として設定される。これにより、データ収集解析システム10は、監視対象領域12の各測定対象14を監視可能な状態(警戒モード)に至る。警戒モードへの移行後、監視対象領域12の関係者は、例えば、監視対象領域12から離れた場所に移動可能である。
In this case, the entire
図4のステップS1(第1ステップ)において、各検出装置16の加速度センサ28は、X方向、Y方向及びZ方向の三軸方向の加速度をそれぞれ検出する。各通信部30は、逐次検出された三次元方向の加速度の信号及び加速度の検出時刻を、BLE等の無線PANによる無線通信により、所定時間間隔で収集装置18の通信部42にそれぞれ送信する。
In step S1 (first step) in FIG. 4, the
ステップS2(第2ステップ)において、収集装置18の通信部42は、無線PANの通信範囲内の全ての検出装置16の通信部30から、所定時間間隔で送信される三軸方向の加速度の信号及び加速度の検出時刻を逐次受信し、受信した各信号及び検出時刻を三軸方向の加速度波形として、無線通信回線20を介して解析装置22に転送する。
In step S2 (second step), the
図5〜図9は、三軸方向の加速度波形の一例を図示したものである。 5 to 9 show examples of acceleration waveforms in three-axis directions.
図5は、地震によって測定対象14に振動又は衝撃が発生したときの三軸方向の加速度波形を示す。
FIG. 5 shows the acceleration waveform in the triaxial direction when a vibration or impact occurs in the
図6は、測定対象14が引き違い窓である場合に、人(例えば、侵入者)が屋外から窓を叩き、その後、引き違い窓のうち、屋外から見て左側の窓を右方向(屋内から見て右側の窓を左方向)にスライドさせたときの三軸方向の加速度波形を示す。
FIG. 6 shows that when the
図7は、測定対象14が机の引き出しである場合に、侵入者が引き出しを無理矢理引き出したときの三軸方向の加速度波形を示す。
FIG. 7 shows an acceleration waveform in three axial directions when the intruder forcibly pulls out the drawer when the
図8及び図9は、測定対象14がキャビネットである場合に、侵入者がキャビネットを外側から見て右から左へ無理矢理スライドさせたときの三軸方向の加速度波形を示す。
8 and 9 show the acceleration waveforms in the triaxial directions when the intruder forcibly slides from the right to the left when viewing the cabinet from the outside when the
ステップS3(第3ステップ)において、解析装置22の通信部50は、無線通信回線20を介して、全ての検出装置16(の加速度センサ28)の三軸方向の加速度波形を受信(収集)する。収集された三軸方向の加速度波形は、記憶部54に記憶される。
In step S3 (third step), the
判別部52は、収集された三軸方向の加速度波形に基づいて、監視対象領域12内の測定対象14に異常な振動又は衝撃が発生しているか否かを判定する。
The
異常な振動又は衝撃が発生していないと判別した場合(ステップS3:NO)、判別部52は、その判別結果を記憶部54に記憶した後、次の加速度波形に対してステップS3の処理を繰り返し実行する。
When it is determined that no abnormal vibration or impact has occurred (step S3: NO), the
一方、異常な振動又は衝撃が発生していると判別した場合(ステップS3:YES)、判別部52は、その判別結果を記憶部54に記憶すると共に、該判別結果、異常と判別された測定対象14の情報、及び、異常が発生した時刻を履歴情報として記憶部54に記憶する。そして、次のステップS4において、判別部52は、収集装置18及び携帯機器24に対して、この判別結果に基づき、異常が発生したことを報知すべきか否か判別する。
On the other hand, when it is determined that abnormal vibration or impact has occurred (step S3: YES), the
異常な振動又は衝撃を示す判別結果であっても、報知する必要がない場合(ステップS4:NO)、判別部52は、ステップS3に戻り、次の加速度波形に対してステップS3の処理を繰り返し実行する。
Even if the determination result indicates abnormal vibration or impact, when it is not necessary to notify (step S4: NO), the
一方、報知する必要があると判別した場合(ステップS4:YES)、判別部52は、収集装置18及び携帯機器24に対する報知が必要であることを制御部48に通知する。これにより、制御部48は、ステップS5の報知処理を実行することができる。
On the other hand, when it is determined that notification is necessary (step S4: YES), the
ここで、判別部52におけるステップS3、S4の処理内容について詳しく説明する。
Here, the processing contents of steps S3 and S4 in the
三軸の加速度センサ28は、三軸方向(三次元方向)について、+方向及び−方向に加速度を測定することができる。そのため、測定対象14に対する検出装置16(の加速度センサ28)の装着状態が予め分かっていれば、三軸方向の加速度波形より、どの方向からの振動又は衝撃が測定対象14に加わったのかどうかを簡便に見分けることが可能である。
The
また、振動又は衝撃の大きさ及び時間から、三軸方向の加速度波形を長周期波形と短周期波形とに大別することが可能である。これにより、異常な振動又は衝撃に応じた加速度波形であっても、地震又は風等の自然現象による振動又は衝撃に応じた長周期波形であるか、あるいは、人の動作(侵入者による侵入動作)に起因した短周期波形であるか、を見分けることが可能である。 Further, the acceleration waveform in the triaxial direction can be broadly classified into a long-period waveform and a short-period waveform based on the magnitude and time of vibration or impact. As a result, even if the acceleration waveform is in response to abnormal vibration or impact, it may be a long-period waveform in response to vibration or impact due to a natural phenomenon such as an earthquake or wind, or a human action (intrusion action by an intruder) ) To determine whether the waveform is a short period waveform.
そこで、判別部52は、上記の判断基準に基づき、異常な振動又は衝撃の発生の有無を判別し(ステップS3)、報知が必要か否かを判別することができる(ステップS4)。具体的に、判別部52は、下記のような処理(第1〜第3の処理)を行えばよい。
Therefore, the
(1)第1の処理
第1の処理は、ステップS3の処理に関するものである。(1) First process The first process relates to the process of step S3.
前述のように、三軸の加速度センサ28は、X方向、Y方向及びZ方向について、+方向及び−方向に加速度を測定することができる。例えば、引違い窓を屋内側から見て、2つの窓(窓ガラス26)のうち、左側の窓の左側上部(+X方向及び+Y方向の隅部)に検出装置16を貼り付ける。
As described above, the
ここで、図6の時点t1、t2で侵入者が屋外から左側の窓を叩いた場合、引き違い窓には−Z方向の衝撃が伝わる。これにより、引き違い窓は−Z方向に振動し、加速度センサ28は、この振動を−Z方向の加速度として検出する。従って、時点t1、t2での衝撃(振動)に応じたZ方向の加速度波形は、図6の下方向(−Z方向)への振れから始まる波形となる。
Here, when the intruder hits the left window from the outside at the time points t1 and t2 in FIG. 6, an impact in the −Z direction is transmitted to the sliding window. As a result, the sliding window vibrates in the −Z direction, and the
なお、屋内から左側の窓を叩いた場合、引き違い窓には+Z方向の衝撃が伝わり、引き違い窓は+Z方向に振動する。そのため、加速度センサ28は、この振動を+Z方向の加速度として検出する。従って、このときの加速度波形は、図6の上方向(+Z方向)への振れから始まる波形となる。
When the left window is struck indoors, the + Z direction impact is transmitted to the sliding window, and the sliding window vibrates in the + Z direction. Therefore, the
従って、第1の処理では、Z方向の加速度波形について、どの方向への振れが開始されたのかを特定することにより、引き違い窓等の測定対象14について、外部(屋外)又は内部(屋内)のどちらの方向からの衝撃であるのかを簡便に判別することが可能である。これにより、判別部52は、侵入者による侵入動作に起因した異常な振動又は衝撃を示す加速度波形であるか否かを容易に判別することができる。
Therefore, in the first process, by specifying in which direction the shake is started in the acceleration waveform in the Z direction, the
(2)第2の処理
第2の処理も、第1の処理と同様に、ステップS3に関する処理である。(2) Second Process The second process is a process related to step S3 as in the first process.
例えば、引違い窓を屋内側から見て、2つの窓のうち、右側の窓の右側上部(−X方向及び+Y方向の隅部)に検出装置16を貼り付ける。この場合、図6の時点t3で、侵入者等により右側の窓が左側に開かれると、右側の窓には+X方向の衝撃が伝わり、右側の窓は+X方向に振動する。加速度センサ28は、この振動を+X方向の加速度として検出する。従って、時点t3での衝撃(振動)に応じたX方向の加速度波形は、図6の上方向(+X方向)への振れから始まる波形となる。
For example, when the sliding window is viewed from the indoor side, the
一方、第1の処理での引き違い窓について、侵入者等により、屋内側から見て左側の窓が右側に開かれると、左側の窓には−X方向の衝撃が伝わり、左側の窓は−X方向に振動する。加速度センサ28は、この振動を−X方向の加速度として検出する。従って、この衝撃(振動)に応じたX方向の加速度波形は、図6の下方向(−X方向)への振れから始まる波形となる。
On the other hand, when the left window as viewed from the indoor side is opened to the right side by an intruder or the like with respect to the sliding window in the first process, an impact in the -X direction is transmitted to the left window, and the left window is -Vibrates in the X direction. The
このように、第2の処理では、X方向の加速度波形について、どの方向への振れが開始されたのかを特定することにより、引き違い窓等の測定対象14が屋内側から見て右側又は左側のどちらに動く衝撃であるのかを簡便に判別することが可能である。なお、第2の処理の説明では、屋内から見た場合を基準に説明したが、屋外から見た場合を基準にしても、同様の結果になることは勿論である。
As described above, in the second process, by specifying which direction the shake of the acceleration waveform in the X direction is started, the
(3)第3の処理
第3の処理は、ステップS4の処理に関するものである。(3) Third Process The third process relates to the process of step S4.
自然現象による振動又は衝撃、例えば、地震動(地震)は、測定対象14を三軸方向のそれぞれに長時間振動させ続けながら、該測定対象14に衝撃をもたらす長周期振動である。このような長周期振動に応じた三軸方向の加速度を加速度センサ28で検出すると、図5に示すように、加速度波形は、該長周期振動に応じた長周期波形となる。
Vibration or impact due to a natural phenomenon, for example, ground motion (earthquake) is long-period vibration that causes impact on the
また、直下型地震による測定対象14の振動又は衝撃を加速度センサ28で測定すると、当該振動又は衝撃に応じた瞬時的な加速度波形が得られる。しかしながら、このような加速度波形についても、比較的長時間の長周期波形となる。
Further, when the vibration or impact of the
これに対して、侵入者による侵入動作等の人的な振動又は衝撃の場合、測定対象14に対して瞬時的に振動又は衝撃が発生しても、図6に示すように、当該振動又は衝撃に応じた加速度波形は、短周期波形として測定される。
On the other hand, in the case of human vibration or impact such as an intrusion operation by an intruder, even if vibration or impact occurs instantaneously on the
すなわち、自然現象に起因して測定対象14に発生する振動又は衝撃と、人が測定対象14である窓やドアを開けるときの振動又は衝撃とでは、周波数が互いに異なる。また、人が測定対象14である窓ガラス26を叩くときの振動又は衝撃と、窓ガラス26を割るときの振動又は衝撃とでも、周波数が互いに異なる。
That is, the frequency is different between the vibration or impact generated in the
このことから、判別部52は、周波数(周期)が互いに異なる点に着目して、三軸方向の加速度波形が、自然現象に起因する波形であるか、又は、人的な振動若しくは衝撃に起因する波形であるのか、を判別することが可能である。
From this, the discriminating
同様に、風に起因する不定期な振動又は衝撃や周期性が一定でない振動又は衝撃についても、一瞬で振動又は衝撃をもたらす短周期波形とは明確に異なるため、判別部52は、これらの振動又は衝撃に起因した加速度波形に基づく判別処理が可能である。 Similarly, irregular vibrations or shocks caused by wind or vibrations or shocks with non-constant periodicity are clearly different from short-period waveforms that cause vibrations or shocks in an instant. Alternatively, discrimination processing based on an acceleration waveform caused by an impact can be performed.
すなわち、第3の処理では、ステップS3で異常な振動又は衝撃と判別された場合(ステップS3:YES)、ステップS4において、ステップS3の判別結果が自然現象に起因するものか、又は、人の動作(侵入者による侵入動作)に起因するものかを容易に判別することができる。この結果、自然現象に起因する振動又は衝撃であれば、検出装置16、収集装置18及び携帯機器24への報知が不要であり(ステップS4:NO)、一方で、侵入者による侵入動作に起因する振動又は衝撃であれば、検出装置16、収集装置18及び携帯機器24への報知が必要である(ステップS4:YES)と、容易に判別することができる。
That is, in the third process, if it is determined in step S3 that the vibration or impact is abnormal (step S3: YES), in step S4, whether the determination result in step S3 is caused by a natural phenomenon, or It is possible to easily determine whether it is caused by an action (intrusion action by an intruder). As a result, if the vibration or impact is caused by a natural phenomenon, the notification to the
つまり、異常な振動又は衝撃であっても、自然現象に起因する振動又は衝撃である場合、判別部52は、検出装置16、収集装置18及び携帯機器24への報知が不要と判定し(ステップS4:NO)、ステップS3の処理に戻り、次の加速度波形に対してステップS3の処理を繰り返し実行する。一方、異常な振動又は衝撃が人的な振動又は衝撃(侵入者による侵入動作)に起因する場合、判別部52は、検出装置16、収集装置18及び携帯機器24への報知が必要と判定する(ステップS4:YES)。
That is, even if abnormal vibration or impact is a vibration or impact caused by a natural phenomenon, the
なお、上記の説明では、図5及び図6の加速度波形を参照しながら説明したが、図7〜図9の加速度波形に第1〜第3の処理を適用することも可能である。 Although the above description has been made with reference to the acceleration waveforms of FIGS. 5 and 6, the first to third processes can be applied to the acceleration waveforms of FIGS. 7 to 9.
測定対象14が引き出しである場合、図7に示すように、時点t7、t8で侵入者が引き出しを無理矢理引き出す侵入動作を行ったとき、該侵入動作に応じた振動又は衝撃を示す加速度波形が収集されるため、判別部52は、例えば、第1又は第2の処理によって、加速度波形中の振れから異常な振動又は衝撃が発生した(ステップS3:YES)と判別することができる。
When the
また、測定対象14がキャビネットである場合、図8及び図9に示すように、時点t9〜t13で侵入者がキャビネットを無理矢理右側から左側にスライドさせる侵入動作を行ったとき、該侵入動作に応じた振動又は衝撃を示す加速度波形が収集されるため、判別部52は、例えば、第1又は第2の処理によって、加速度波形中の振れから異常な振動又は衝撃が発生した(ステップS3:YES)と判別することができる。
Further, when the
さらに、ステップS2で全ての検出装置16における三軸方向の加速度波形が収集されるので、解析装置22で収集される三軸方向の加速度波形の単位時間当たりのデータ量は飛躍的に増大する。そのため、ステップS3において、判別部52は、振動又は衝撃のパターンを学習する機械学習機能を有する人工知能として機能し、収集された各加速度波形をビッグデータとして、各測定対象14の異常の有無の判別をより精度良く行ってもよい。
Further, since the triaxial acceleration waveforms in all the
例えば、判別部52は、逐次収集される各加速度波形を判別することにより、人による動作(例えば、侵入動作)のない加速度波形のパターンと、侵入動作が発生したときの加速度波形のパターンとを特定(学習)し、学習したパターンと、その後収集される加速度波形とを比較することにより、侵入動作の発生の有無を判別してもよい。
For example, the discriminating
また、判別部52は、地震や風等の自然現象による振動又は衝撃に応じた加速度波形のパターンを予め認識(学習)し、学習したパターンと、その後収集される加速度波形とを比較することにより、自然現象による加速度波形であるかどうかを判別してもよい。
In addition, the
さらに、判別部52は、逐次収集される各加速度波形を判別することにより、正常な加速度センサ28に応じた加速度波形のパターンと、故障等の不具合のある加速度センサ28に応じた加速度波形のパターンとを特定(学習)し、学習した各パターンと、その後収集される加速度波形とを比較することにより、収集された加速度波形が正常な波形かどうかを判別してもよい。
Further, the
このようにステップS3で異常な振動又は衝撃が発生したと判定され(ステップS3:YES)、且つ、ステップS4で収集装置18及び携帯機器24への報知が必要と判定された場合(ステップS4:YES)、次のステップS5において、制御部48は、侵入者による侵入動作等の異常の発生を報知するための通知信号を生成し、生成した通知信号を通信部50から無線通信回線20を介して、収集装置18及び携帯機器24に送信する。
As described above, when it is determined in step S3 that an abnormal vibration or impact has occurred (step S3: YES), and it is determined in step S4 that notification to the
収集装置18の通信部42が通知信号を受信すると、制御部44は、受信した通知信号に基づいて、報知部46を制御し、LEDの発光又は音の出力により、異常の発生を監視対象領域12内に報知する。これにより、報知部46は、測定対象14に対して侵入動作を行おうとする侵入者に警告を行うので、侵入者の侵入を遅らせ、又は、侵入者による侵入を未然に防ぐ防犯効果が得られる。
When the
また、携帯機器24の通信部56が通知信号を受信すると、制御部58は、通知信号に基づいて、測定対象14の異常の発生や、報知部46が警告動作中であることを表示部60に表示させる。
In addition, when the
図10A〜図13は、携帯機器24の表示画面70の一例を示す。図10A〜図13では、携帯機器24がスマートフォンであり、表示画面70がスマートフォンの表示画面であって、表示部60及び操作部62の機能を有する場合を図示している。
10A to 13 illustrate an example of the display screen 70 of the
図10Aは、データ収集解析システム10が監視対象領域12を監視中(警戒モード)であるときの表示画面70の表示例を示す。この場合、監視対象領域12の関係者は、指で表示画面70を右側にスライドすることにより、表示画面70を図11〜図13の画面表示に切り替えることができる。一方、図10Bは、監視対象領域12に対する監視(警戒モード)が解除されているときの表示画面70の表示例を示す。
FIG. 10A shows a display example of the display screen 70 when the data
図11は、スマートフォンが通知信号を受信したときの表示画面70の表示例を示す。この場合、異常と判別された測定対象14を関係者に報知するため、表示画面70の背景は、赤色表示とされている。また、表示画面70の表示欄72には、(1)収集装置18の報知部46が報知動作中であることを示す「ゲートウェイブザー 鳴動中」の情報、(2)監視対象領域12の住宅において、異常と判別された測定対象14が脱衣場の窓であることを示す「検知センサ 脱衣場」の情報が表示されている。
FIG. 11 shows a display example of the display screen 70 when the smartphone receives the notification signal. In this case, the background of the display screen 70 is displayed in red in order to notify the person concerned of the
関係者は、表示欄72の表示内容を視認することにより、脱衣場に対して侵入者による侵入動作が行われ、各報知部46による報知動作が行われていることを認識することができる。
By visually recognizing the display content of the
そして、次のステップS6において、表示画面70の表示内容を視認した関係者は、報知動作を維持しつつ(ステップS6:NO)、例えば、4つのアイコン73〜76のいずれかをタップすることにより、異常の発生の連絡や事実確認等を所定の連絡先に連絡することができる(ステップS7)。
Then, in the next step S6, the person who has visually recognized the display content of the display screen 70 maintains the notification operation (step S6: NO), for example, by tapping any of the four
例えば、関係者がアイコン73を操作すると、予め指定された連絡先や、予め登録した連絡先、例えば、監視対象領域12の他の関係者(家族)に電話連絡を行うことができる。また、関係者がアイコン74を操作すると、前述の指定された連絡先、又は、監視対象領域12周辺の住人や監視対象領域12の他の関係者等、事前に登録したグループの構成員(契約者である関係者が事前に指定した他のユーザ)にメールによる連絡を行うことができる。さらに、関係者がアイコン75を操作すると、関係者は、グループの構成員に対して、異常が発生した事実をメール等により一斉に通知することができる。さらにまた、関係者がアイコン76を操作すると、サービスの提供者(例えば、警備会社)と連絡を取り、監視対象領域12への訪問等を要請することができる。
For example, when a related person operates the
ステップS7後、携帯機器24は、ステップS6に戻る。また、ステップS6で関係者が報知動作の維持を決定した場合(ステップS6:NO)、関係者は、ステップS7の処理を行わず、図11の画面表示をそのまま継続させることも可能である。
After step S7, the
一方、例えば、報知部46の報知動作又は関係者による連絡に起因して、異常の発生が解消された場合、関係者は、報知状態の解除が必要と判断し(ステップS6:YES)、ステップS8において、関係者は、表示画面70のベルマークのアイコン77をタップすることで、報知状態の解除を要請する。
On the other hand, for example, when the occurrence of the abnormality is resolved due to the notification operation of the
制御部58は、アイコン77のタップ操作に基づいて、報知状態の解除を要請する解除要請信号を通信部56から無線通信回線20を介して解析装置22の通信部50に送信する。通信部50が解除要請信号を受信すると、解析装置22の制御部48は、解除要請信号に基づいて、報知状態の解除を指示する解除指示信号を生成し、生成した解除指示信号を、通信部50から無線通信回線20を介して収集装置18の通信部42に送信する。通信部42が解除指示信号を受信すると、収集装置18の制御部44は、解除指示信号に基づいて報知部46の報知動作を停止させる。
Based on the tap operation of the
この結果、表示画面70は、図11から図12の表示内容に切り替わる。この場合、表示画面70の背景は、赤色以外の色(例えば、白色)で表示され、表示欄72には、(1)収集装置18の報知部46が報知動作を停止したことを示す「ゲートウェイブザー 停止済」の情報、(2)解除処理の対象となった測定対象14が脱衣場の窓であることを示す「検知センサ 脱衣場」の情報が表示されている。
As a result, the display screen 70 is switched to the display contents shown in FIGS. In this case, the background of the display screen 70 is displayed in a color other than red (for example, white), and the
ステップS8の解除処理後、表示画面70が図13の画面表示となってもよい。図13は、記憶部54に記憶された履歴情報を表示画面70に表示させる場合を図示したものである。この場合、監視対象領域12に対するデータ収集解析システム10の監視動作の稼働実績とステップS8の解除処理との履歴が、稼働毎及び解除処理毎に、表示欄80a〜80eとして表示される場合を図示している。
After the cancellation processing in step S8, the display screen 70 may be the screen display of FIG. FIG. 13 illustrates a case where the history information stored in the
図13では、監視対象領域12における2回の稼働実績と3回の解除処理とが表示欄80a〜80eに表示されている。すなわち、表示欄80b、80dには、稼働実績として、例えば、異常と判別された測定対象14の名称及び設置場所(脱衣場)、異常が発生した時刻が表示される。また、表示欄80a、80c、80eには、解除処理として、例えば、報知部46による報知動作が停止した時刻が表示される。
In FIG. 13, the operation results twice and the release processing three times in the
なお、制御部58は、各測定対象14の異常が発生する毎に、表示画面70に異常の発生に関する情報を表示させてもよい。この場合、制御部58は、例えば、表示欄80b、80dのみを表示画面70に時系列で表示させればよい。
Note that the
また、データ収集解析システム10においては、解除処理が行われることにより、測定対象14に対する監視動作(警戒モード)が一旦完了し、1回分の稼働実績となる。解除処理の完了後に次回の監視動作が開始される。そのため、表示欄80a〜80eには、異常が発生した時刻、解除処理の時刻等が表示される。
Moreover, in the data
そして、図13の画面表示は、下記のようにして行われる。ステップS8後、関係者による表示画面70の操作に起因して、制御部58が通信部56から無線通信回線20を介して解析装置22の通信部50に履歴情報等の送信を要求する。通信部50が送信要求を受信すると、解析装置22の制御部48は、記憶部54に記憶された履歴情報を、通信部50から無線通信回線20を介して携帯機器24の通信部56に送信する。制御部58は、受信された履歴情報に基づいて、図13の画面表示を表示部60に行わせる。
The screen display in FIG. 13 is performed as follows. After step S <b> 8, the
なお、上記のステップS7において、関係者は、表示画面70を操作することにより、他のアプリケーションソフトウェアを起動させてもよい。前述のように、解析装置22に収集される三軸方向の加速度波形がビッグデータであるため、起動されたアプリケーションソフトウェアは、ビッグデータを活用したサービスを関係者に提供することが可能である。
In step S7 described above, the person concerned may activate other application software by operating the display screen 70. As described above, since the acceleration waveform in the three-axis direction collected by the
また、解析装置22の判別部52では、各加速度波形に対してステップS3、S4の処理を逐次行うことが可能である。そこで、携帯機器24の制御部58は、解析装置22から通知信号が通知される毎に解析装置22に対して履歴情報の送信を要求し、履歴情報を受信する毎に新たに異常と判別された測定対象14の情報を表示画面70にポップアップ表示させてもよい。
Further, the
[本実施形態の効果]
以上説明したように、本実施形態に係るデータ収集解析システム10及びデータ収集解析方法によれば、各測定対象14の事象を検出する各検出装置16からの検出結果が、収集装置18及び無線通信回線20を介して解析装置22に収集され、該解析装置22で各検出結果に基づく各測定対象14の異常の有無が判別される。これにより、全ての検出装置16の検出結果が解析装置22に収集され、該解析装置22に収集されるデータ量(各検出結果)が増大するので、各検出結果をビッグデータとして、各測定対象14の異常の有無の判別に利用することができる。[Effect of this embodiment]
As described above, according to the data collection and
例えば、一部の検出装置16に故障等の不具合があり、通常有り得ない検出結果が収集された場合でも、正常な他の検出装置16の検出結果を参照することにより、解析装置22は、該一部の検出装置16の検出結果が不具合に起因した検出結果であることを容易に判断することができる。
For example, even when some of the
従って、本実施形態によれば、各検出結果に基づいて、各測定対象14の異常の有無を容易に且つ確実に判別することが可能となるため、異常の有無の判別を精度良く行うことができる。
Therefore, according to the present embodiment, it is possible to easily and surely determine the presence / absence of each
この場合、各検出装置16は、それぞれ、測定対象14に装着されると共に、該測定対象14に発生する事象としての振動又は衝撃に応じた加速度を検出する加速度センサ28を備える。これにより、解析装置22は、無線通信回線20及び収集装置18を介して、各検出結果としての加速度を取得し、各加速度に基づいて各測定対象14の異常の有無を精度良く判別することができる。
In this case, each
また、各検出結果が各測定対象14に発生する振動又は衝撃に応じた加速度波形であり、解析装置22は、各加速度波形の振幅方向及び/又は周期に基づいて各測定対象14の異常の有無を判別する。これにより、解析装置22は、無線通信回線20及び収集装置18を介して、各加速度波形をリアルタイムで取得することができる。この結果、解析装置22で収集されるデータ量が飛躍的に増大するので、各加速度波形に基づいて各測定対象14の異常の有無を一層精度良く判別することができる。
In addition, each detection result is an acceleration waveform corresponding to vibration or impact generated in each
また、各測定対象14に対する各検出装置16(の各加速度センサ28)の設置状態が予め分かっていれば、解析装置22は、加速度波形の振幅方向を調べることにより、どの方向からの力によって測定対象14に発生した振動又は衝撃であるのかを特定することができる。
Moreover, if the installation state of each detection device 16 (each acceleration sensor 28) with respect to each
さらに、解析装置22は、加速度波形の周期を調べることにより、比較的長周期の加速度波形である場合には、地震等の自然現象に起因する振動又は衝撃であることを特定することができ、一方で、比較的短周期の加速度波形である場合には、人の動作に起因する振動又は衝撃であることを特定することができる。
Furthermore, the
また、各加速度センサ28が三軸の加速度センサであり、各検出装置16と収集装置18とは無線PAN(BLE)を介して接続され、収集装置18と解析装置22とは無線LAN(無線通信回線20)を介して接続されている。しかも、解析装置22の判別部52は、振動又は衝撃のパターンを学習する機械学習機能を有し、学習した振動又は衝撃のパターンと各加速度波形とに基づいて、各測定対象14の異常の有無を判別する。
Each
これにより、解析装置22で収集される各検出結果の単位時間当たりのデータ量が飛躍的に増大する。そこで、判別部52に機械学習機能を持たせることにより、判別部52は、人工知能を利用して各測定対象14の異常の有無の判別をより精度良く行うことが可能となる。すなわち、判別部52は、センシングして得られた各加速度波形を解析することにより、様々な加速度波形のパターンを学習し、学習したパターンと、学習後に収集される三軸方向の加速度波形とを比較することにより、該加速度波形が自然現象によるものか、又は、人の動作によるものかを判別することができる。
As a result, the amount of data per unit time of each detection result collected by the
また、解析装置22の記憶部54に記憶されているソフトウェアを必要に応じて適宜アップデートすることにより、データ収集解析システム10のハードウェア構成を変更することなく、三軸方向の加速度波形に対する判別処理の精度を容易に向上できると共に、新たな機能を搭載させることが可能となる。この結果、データ収集解析システム10のユーザである関係者のコスト負担を抑えつつ、ユーザビリティを向上させると共に、データ収集解析システム10を進化させることができる。
In addition, by appropriately updating the software stored in the
なお、検出装置16は、貼着等により測定対象14に装着できると共に、収集装置18との間でワイヤレス通信を行うので、配線作業が不要である。この結果、監視対象領域12に検出装置16及び収集装置18を容易に設置することができる。
In addition, since the
そして、解析装置22は、無線通信回線20を介して携帯機器24に、異常の発生を通知する通知信号を送信し、携帯機器24は、受信した通知信号に基づいて、異常の発生を表示部60(表示画面70)に表示させることにより、外部に異常の発生を報知する。これにより、各測定対象14を含む監視対象領域12の関係者が携帯機器24を所持している場合、該関係者に異常の発生を速やかに通知することができる。この結果、関係者は、本実施形態が適用されるサービスの提供者(例えば、警備会社)への連絡等の当該測定対象14に対する適切な対応を取ることが可能となる。また、判別部52により異常の発生の有無が精度良く判別されるので、表示画面70の誤報知の発生を防止することができる。
Then, the
この場合、解析装置22は、異常と判別された測定対象14の情報と、異常が発生した時刻とを含む通知信号を、無線通信回線20を介して携帯機器24に送信する。これにより、携帯機器24は、異常と判別された測定対象14と、該異常が発生した時刻とを表示画面70に表示させる。これにより、関係者は、測定対象14に対して、より適切な対応を取ることができる。
In this case, the
また、解析装置22は、無線通信回線20を介して収集装置18に通知信号を送信し、収集装置18の報知部46は、受信した通知信号に基づいて、異常の発生を外部に報知する。これにより、開口部や什器等の測定対象14に対して何らかの動作を行っている人(例えば、開口部に対して侵入動作を行う侵入者)に、報知部46を通じて警告することができる。また、解析装置22の判別部52により、異常の発生の有無が精度良く判別されるので、誤報知の発生を防止することができる。
The
さらに、解析装置22は、各測定対象14の異常の有無の判別結果を逐次記憶する記憶部54を備えており、記憶部54に記憶された各判別結果のうち、異常の発生の判別結果と、異常と判別された測定対象14の情報と、異常が発生した時刻とを含む履歴情報が、無線通信回線20を介して携帯機器24に送信される。これにより、関係者は、表示部60に表示される履歴情報を参照することで、異常に応じた事象がどの測定対象14にいつ発生したのかを確認することができる。
Furthermore, the
また、記憶部54に記憶された履歴情報を警備会社や警察に提供することにより、警備会社又は警察は、履歴情報を解析して事象が発生した時刻を容易且つ速やかに特定することができる。この結果、警備会社又は警察は、当該事象に対する適切な対応を採ることができる。
Further, by providing the history information stored in the
また、携帯機器24は、該携帯機器24の操作者による操作に基づき、無線通信回線20を介して解析装置22に、報知部46による報知の解除を要請する解除要請信号を送信し、解析装置22は、受信した解除要請信号に基づいて、報知の解除を指示する解除指示信号を、無線通信回線20を介して収集装置18に送信する。これにより、測定対象14の異常が解消され、報知が不要となった場合に、関係者が携帯機器24を操作するだけで、報知部46による報知動作を速やかに解除させることができる。
In addition, the
[本実施形態の変形例]
なお、本実施形態では、上記の説明に限定されるものではなく、下記の構成及び動作も可能である。[Modification of this embodiment]
In addition, in this embodiment, it is not limited to said description, The following structure and operation | movement are also possible.
本実施形態では、解析装置22が全ての検出装置16から三軸方向の加速度波形を収集してビッグデータとして記憶部54に蓄積するため、このビッグデータを利用して種々のサービスを提供することが可能である。
In the present embodiment, the
すなわち、従来は、複数のセンサが検出したデータをコンピュータが逐次収集し、逐次収集したデータをビッグデータとして収集側(コンピュータ)が利用していた。この場合、データとして検出される側(契約者としてのユーザ)は、ビッグデータを利用できないか、又は、そのビッグデータを閲覧する行為をしなければ利用することができなかった。 That is, conventionally, a computer sequentially collects data detected by a plurality of sensors, and the collection side (computer) uses the sequentially collected data as big data. In this case, the side detected as data (the user as a contractor) cannot use the big data, or it cannot use it without browsing the big data.
これに対して、本実施形態では、ビッグデータとしての三軸方向の加速度波形を用いて測定対象14の異常の有無を判別し、その判別結果等をユーザである監視対象領域12の関係者の携帯機器24に通知している。つまり、本実施形態では、ビッグデータ(加速度波形)を利用した情報(判別結果)を積極的にユーザ(関係者)に提供する。しかも、本実施形態では、異常の発生を示す判別結果を履歴情報として記憶部54に記憶することにより、記憶された履歴情報をユーザに積極的に提供することができる。これにより、本実施形態では、ユーザの利便性を高めることが可能となる。その利用形態の具体例について、以下に説明する。
On the other hand, in the present embodiment, the presence or absence of abnormality of the
例えば、正常時の加速度波形とは明らかに異なる加速度波形が取得された場合、該異なる加速度波形を検出した検出装置16の情報を、携帯機器24の表示部60に表示させることにより、該検出装置16のメンテナンスや部品交換が必要であることを、監視対象領域12の関係者に促すことが可能となる。
For example, when an acceleration waveform that is clearly different from the normal acceleration waveform is acquired, information on the
また、各種の機械を測定対象14とし、該機械に発生する振動の周波数を検知することで、通常有り得ない周波数が検知された場合には、当該機械のメンテナンスや構成部品(消耗部品)の交換等を促すことも可能である。 In addition, when various kinds of machines are measured 14 and the frequency of vibration generated in the machine is detected, when a frequency that is not normally possible is detected, maintenance of the machine and replacement of components (consumable parts) are performed. It is also possible to prompt the user.
さらに、監視対象領域12である住宅に住人(関係者の家族)がいる場合に、データ収集解析システム10を適用して、該住人の安否確認(見守り機能)を行うことも可能である。この場合、監視対象領域12の監視中、所定期間(例えば、見守りの開始から24時間)経過しても全ての検出装置16の加速度波形に振動又は衝撃を示す時間変化がない場合(図4のステップS3:YES)、例えば、測定対象14であるトイレの扉や冷蔵庫の扉の開閉がない場合、携帯機器24の表示部60に図11のような表示を行わせればよい(図4のステップS4:YES、ステップS5)。
Furthermore, when there is a resident (family member of the person concerned) in the house that is the
これにより、測定対象14に振動又は衝撃が所定時間発生しなかったことを関係者(例えば、データ収集解析システム10が適用されるサービスの契約者)に報知することができる。この結果、表示内容を確認した関係者は、アイコン73又はアイコン76をタップして、指定の連絡先に電話連絡したり、あるいは、サービスの提供者と連絡を取って、監視対象領域12への訪問等を要請することができる。
Thereby, it is possible to notify a related person (for example, a contractor of a service to which the data
また、データ収集解析システム10では、測定対象14の監視をリアルタイムで行えるので、監視対象領域12である住宅に住人がいる場合に、測定対象14であるドアの振動を検出してから所定時間経過したときには、経過時間から当該住人の移動範囲を類推することが可能である。この場合、類推した移動範囲内に住人が移動している可能性があることを、携帯機器24の表示部60に表示させることにより、データ収集解析システム10が適用されるサービスの契約者に報知することができる。
In addition, since the data collection and
さらに、測定対象14が事業所内の書類の保管箱(段ボールケース)である場合には、該保管箱に検出装置16を装着し、検出装置16が保管箱の振動又は衝撃に応じた加速度波形を検出した場合には(図4のステップS3:YES)、保管箱に異常が発生した旨を携帯機器24の表示部60に表示させてもよい(図4のステップS5)。これにより、保管箱を保存している部屋の管理(入退室管理)が容易になる。
Furthermore, when the measuring
さらにまた、各検出装置16が無線を介して収集装置18と接続されているため、報知部46と同様の機能を有する報知部を各検出装置16に内蔵させてもよい。これにより、収集装置18の通信部42が通知信号を受信した場合、通信部42は、受信した通知信号を検出装置16の通信部30に転送し、検出装置16の報知部は、転送された通知信号に基づいて、LED32等の発光により、又は、スピーカ等による音の出力により、測定対象14の異常の発生を報知することができる。また、収集装置18の通信部42が解除指示信号を受信した場合、通信部42は、受信した解除指示信号を検出装置16の通信部30に転送し、検出装置16の報知部は、転送された解除指示信号に基づき、発光を停止し、又は、音の出力を停止することができる。
Furthermore, since each
また、本実施形態において、測定対象14は、建物、土地、事業所等の監視対象領域12内で監視対象となるものであれば、どのような物も測定対象14となり得る。すなわち、建物内部のドア、土地の境界の垣根等も測定対象14となり得る。さらに、測定対象14の異常の原因となる人の動作についても、侵入者又は住人による特定の場所への入場動作に限らず、侵入者又は住人による窓やドアの開閉だけのように、特定の場所に入らない場合も動作の対象となり得る。
Further, in the present embodiment, the
さらにまた、本実施形態では、一例として、測定対象14に発生する振動又は衝撃に応じた加速度を、検出装置16に内蔵された加速度センサ28で検出する場合について説明した。本実施形態では、測定対象14に発生する事象を検出できるセンサであれば、検出装置16は、どのようなセンサでも内蔵可能である。この場合、解析装置22は、各検出装置16に内蔵されるセンサの検出結果を、収集装置18及び無線通信回線20を介して取得し、取得した各検出結果に基づいて各測定対象14の異常の有無を判別することが可能である。
Furthermore, in this embodiment, the case where the acceleration according to the vibration or impact which generate | occur | produces in the measuring
なお、本発明は、上述の実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることは勿論である。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it is needless to say that various configurations can be adopted without departing from the gist of the present invention.
Claims (7)
複数の前記検出装置(16)と無線を介して接続され、前記各検出装置(16)の検出結果を収集する収集装置(18)と、
前記収集装置(18)と無線通信回線(20)を介して接続され、前記収集装置(18)から前記各検出結果を取得し、取得した前記各検出結果に基づいて複数の前記測定対象(14)の異常の有無を判別する解析装置(22)と、
を有し、
前記解析装置(22)は、前記無線通信回線(20)を介して外部の携帯機器(24)及び前記収集装置(18)に、前記異常の発生を通知する通知信号を送信し、
前記携帯機器(24)は、受信した前記通知信号に基づいて、前記異常の発生を外部に報知し、
前記収集装置(18)は、受信した前記通知信号に基づいて、前記異常の発生を外部に報知する報知部(46)を備え、
前記解析装置(22)は、前記各測定対象(14)の異常の有無の判別結果を逐次記憶する記憶部(54)を備え、前記記憶部(54)に記憶された前記各判別結果のうち、前記異常の発生を示す判別結果と、前記異常と判別された測定対象(14)の情報と、前記異常が発生した時刻とを含む履歴情報を、前記無線通信回線(20)を介して前記携帯機器(24)に送信することを特徴とするデータ収集解析システム(10)。A detection device (16) for detecting an event occurring in the measurement object (14);
A collection device (18) connected to a plurality of the detection devices (16) via radio and collecting the detection results of the detection devices (16);
It is connected to the collection device (18) via a wireless communication line (20), acquires the detection results from the collection device (18), and a plurality of measurement objects (14 based on the acquired detection results ) And an analysis device (22) for determining whether there is an abnormality,
Have
The analysis device (22) transmits a notification signal notifying the occurrence of the abnormality to an external portable device (24) and the collection device (18) via the wireless communication line (20),
The portable device (24) notifies the occurrence of the abnormality to the outside based on the received notification signal,
The collection device (18) includes a notification unit (46) that notifies the occurrence of the abnormality to the outside based on the received notification signal,
The analysis device (22) includes a storage unit (54) that sequentially stores the determination result of the presence or absence of abnormality of each measurement target (14), and among the determination results stored in the storage unit (54) The history information including the determination result indicating the occurrence of the abnormality, the information of the measurement object (14) determined to be the abnormality, and the time when the abnormality occurred is transmitted via the wireless communication line (20). A data collection and analysis system (10) characterized by being transmitted to a portable device (24).
前記各検出装置(16)は、それぞれ、前記測定対象(14)に装着されると共に、該測定対象(14)に発生する前記事象としての振動又は衝撃に応じた加速度を検出する加速度センサ(28)を備えることを特徴とするデータ収集解析システム(10)。The data collection and analysis system (10) according to claim 1,
Each of the detection devices (16) is attached to the measurement object (14) and detects an acceleration corresponding to vibration or impact as the event occurring in the measurement object (14). 28) A data collection and analysis system (10) comprising:
前記各検出結果は、前記各測定対象(14)に発生する振動又は衝撃に応じた加速度波形であり、
前記解析装置(22)は、前記各加速度波形の振幅方向及び/又は周期に基づいて前記各測定対象(14)の異常の有無を判別することを特徴とするデータ収集解析システム(10)。In the data collection and analysis system (10) according to claim 2,
Each detection result is an acceleration waveform corresponding to vibration or impact generated in each measurement object (14),
The data collection and analysis system (10), wherein the analysis device (22) determines whether or not each measurement object (14) is abnormal based on an amplitude direction and / or a period of each acceleration waveform.
前記各加速度センサ(28)は、三軸の加速度センサであり、
前記各検出装置(16)と前記収集装置(18)とは、無線PANを介して接続され、
前記収集装置(18)と前記解析装置(22)とは、無線LAN(20)を介して接続され、
前記解析装置(22)は、前記振動又は前記衝撃のパターンを学習する学習機能を有し、学習した前記振動又は前記衝撃のパターンと前記各加速度波形とに基づいて、前記各測定対象(14)の異常の有無を判別することを特徴とするデータ収集解析システム(10)。In the data collection and analysis system (10) according to claim 3,
Each acceleration sensor (28) is a triaxial acceleration sensor,
Each detection device (16) and the collection device (18) are connected via a wireless PAN,
The collection device (18) and the analysis device (22) are connected via a wireless LAN (20),
The analysis device (22) has a learning function for learning the vibration or shock pattern, and the measurement target (14) based on the learned vibration or shock pattern and each acceleration waveform. A data collection and analysis system (10) characterized by determining the presence or absence of abnormalities.
前記解析装置(22)は、通常有り得ない振動又は衝撃が測定対象(14)に発生した場合、又は、通常時に発生し得る振動又は衝撃が測定対象(14)に発生しなかった場合、前記異常が発生したと判別することを特徴とするデータ収集解析システム(10)。In the data collection and analysis system (10) according to any one of claims 1 to 4,
The analysis device (22) is configured to detect the abnormality when a vibration or impact that is not normally possible occurs in the measurement target (14) or when a vibration or shock that may occur in the normal time does not occur in the measurement target (14). A data collection and analysis system (10) characterized in that it is determined that an error has occurred.
前記解析装置(22)は、異常と判別された測定対象(14)の情報と、前記異常が発生した時刻とを含む前記通知信号を、前記無線通信回線(20)を介して前記携帯機器(24)に送信することを特徴とするデータ収集解析システム(10)。In the data collection and analysis system (10) according to any one of claims 1 to 5,
The analysis device (22) sends the notification signal including information on the measurement target (14) determined to be abnormal and the time when the abnormality has occurred to the portable device (20) via the wireless communication line (20). 24) A data collection and analysis system (10),
前記携帯機器(24)は、該携帯機器(24)の操作者による操作に基づき、前記無線通信回線(20)を介して前記解析装置(22)に、前記報知部(46)による報知の解除を要請する解除要請信号を送信し、
前記解析装置(22)は、受信した前記解除要請信号に基づいて、前記報知の解除を指示する解除指示信号を、前記無線通信回線(20)を介して前記収集装置(18)に送信することを特徴とするデータ収集解析システム(10)。In the data collection and analysis system (10) according to any one of claims 1 to 5 and 7,
The portable device (24) releases the notification by the notification unit (46) to the analysis device (22) via the wireless communication line (20) based on an operation by an operator of the portable device (24). Send a cancellation request signal to request
The analysis device (22) transmits a release instruction signal instructing release of the notification to the collection device (18) via the wireless communication line (20) based on the received release request signal. A data collection and analysis system (10) characterized by
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