JP6609303B2 - 資産セキュリティ管理システム - Google Patents

Description

本開示は、スマートグリッドシステム上での資産および当該資産にアクセスする職員の監視に関する。

従来の送電網は、スマートグリッドへと進化している。スマートグリッドは、従来の送電網に情報通信技術を統合したものである。このような統合は、電力供給会社および顧客を力づけ、顧客の要求を常時監視、制御、管理しながら電力系統の効率と供給の安定性を向上させる。スマートグリッドは、変電所、変圧器、電圧調整器、切替器、メータ、およびその他のネットワークで接続された設備を含む無数の装置および構成機器から構成される複雑なネットワークである。このような大規模なネットワークには、多くのセキュリティ上の懸念と脆弱性が存在する。

スマートグリッドネットワークは、多くのコンポーネントを含むが、そのほとんどが通常は無人の遠隔施設に位置しており、物理的アクセスに対しては脆弱である。加えて、スマートグリッドの装置間の通信に用いられるネットワークのデータ容量には限界があることがある。

すでに設置されてスマートグリッド上の装置類につながる通信ネットワークを利用して、スマートグリッド上の全ての施設の安全を提供するセキュリティシステムが求められている。

本明細書に記載のいくつかの実施形態は、スマートグリッド中の施設のコンポーネント、装置、または設備などの資産を監視する方法およびシステムを提供する。コンピュータによって実行される例示的な方法は、特定の場所または電力網の施設の一つに配置された現場側にあるシステム（ｏｎｓｉｔｅ ｓｙｓｔｅｍ）により画像データを受信するステップを含む。画像データは、同じ施設に配置された１以上のカメラによって記録された顔を含む。フェイスプリント情報は、顔の画像データから抽出される。フェイスプリント情報は、顔の画像データを含むデータ量よりも小さい。

また、資産管理システムからの資産管理情報も、現場側にあるシステムよって受信される。資産管理情報は、スマートグリッド全体にわたるネットワーク上の装置からの利用およびイベントデータを含む。資産管理情報は、狭帯域ネットワークを用いて接続することもできる施設の装置からの情報を含む。本方法は、資産管理情報をフェイスプリント情報と関連付けることによりセキュリティ警告を生成するステップと、セキュリティ警告をリアルタイムでスマートグリッド上の監視センターへ送信するステップとを含む。セキュリティ警告は、スマートグリッド上の装置と通信するよう配備された任意の既存のネットワークを用いて送信される。既存のネットワークは、帯域幅が非常に低域帯の狭帯域ネットワークであってもよい。生成されるセキュリティ警告は、そのようなネットワーク上での送信に必要なサイズおよびフォーマットとなる。

別の例示的な実施形態は、さらに、様々なカメラから複数の画像データを受信するステップを含む。まず、現場側にあるシステムより顔を含む画像データが受信される。第１の位置が画像データと関連付けて特定される。次に、上記顔の第２の画像データが受信され、第２の位置が第２の画像データと関連付けて特定される。第１の位置から第２の位置への軌跡に対応するベクトルが決定され、ベクトル情報がセキュリティ警告に含まれる。セキュリティ警告は低い帯域幅を有することもある既存のネットワークを介して送信されるため、生成されるセキュリティ警告はそのようなネットワーク上での送信に必要なサイズおよびフォーマットとなる。

別の例示的な実施形態は、施設に配置される装置の視覚に関する出力の現在の画像データを受信するステップを含む。現在の画像データを、格納されている正常な操作、動作を示した装置の視覚に関する出力の画像データと比較することにより、装置の異常な操作又は動作を判定することができる。セキュリティ警告は、比較結果を含むものとして生成され、比較結果のデータ量は視覚に関する出力の画像データのデータ量よりも小さい。セキュリティ警告は、リアルタイムで監視センターへ送信されてもよい。セキュリティ警告は、既存のネットワークで送信されることになるため、そのようなネットワーク上での送信のためのサイズおよびフォーマットの要件を満たす必要がある。

別の実施形態において、コンピュータ読み取り可能な媒体（例えば、ランダムアクセスメモリまたはコンピュータディスクなど）は、これらの方法を実行するためのコードを含む。

これらの実施形態は、本開示を制限または規定するものではなく、その理解の一助として実施形態を例示するものである。実施形態は、発明を実施するための形態において論じられ、さらに説明される。様々な実施形態により提供される利点も、本明細書を精査することにより理解されることになる。

本開示のこれらおよびその他の特徴、局面、および利点は、以下の発明を実施するための形態を添付の図面を参照して読むことでよりよく理解することができる。

図１は、いくつかの実施形態による職員を監視するための動作環境を示す図である。

図２は、装置の視覚に関する出力を監視するための動作環境を示す図である。

図３は、いくつかの実施形態によるセキュリティ警告生成方法を説明するフローチャートである。

図４は、装置の視覚に関する出力のセキュリティ警告生成方法を説明するフローチャートである。

スマートグリッドは、中央集中型の配電・発電所から送電・配電系統を介して顧客へ電力などのリソースを提供する。これらの送電・配電系統は、様々な場所の現場に位置してよく、メータ、ルータ、集電装置、およびその他の監視が必要な設備などの資産を含む。ローカルの現場側にあるシステムは、送電系統または配電系統の運転に必要な設備を収容する現場で動作する。現場側にあるシステムに接続されたカメラは、現場の施設中に配置された設備を監視する。カメラは画像データとして動画または画像を取り込み、現場側にあるシステムに送る。画像データは、現場側にあるシステムにより、現場での職員の移動を検出、識別、または追跡するために用いられる。別の実施形態では、画像データは、現場側にあるシステムにより、装置の異常な操作又は動作を判定するために用いられる。

一実施形態では、現場側にあるシステムは、画像データを分析して、顔を検出する。顔が検出された場合、現場側にあるシステムは、画像データ中に検出された全ての顔からフェイスプリント情報を抽出する。フェイスプリント情報は、人の指紋と同じくらい特有のものであるため、安全上の目的で用いることができるデジタル形式でキャプチャされ表現した顔を含む。顔をデジタルに表現したものは、顔の節点を測定してフェイスプリントを表現するデジタルコードを決定することにより得ることができる。節点は、例えば、目と目の間の距離、鼻の幅、眼窩の深さ、顎骨の長さ、などであってもよい。フェイスプリント情報は、画像データよりもデータ量が少ない。現場側にあるシステムは、抽出されたフェイスプリント情報を既知の顔のデータベースと比較することにより記録された顔の同一性を判断することができる。顔の同一性によって、その顔が既知の人物のものであるかどうかを判断する。顔が既知である場合、既知の顔のデータベースは、名前、権限、連絡先情報などの身元情報を提供することができる。

また、現場側にあるシステムは、画像データを分析して、現場での職員の移動を追跡することもできる。画像データは、１以上のカメラから現場側にあるシステムに提供されてもよい。現場側にあるシステムが場所や時刻が異なる複数の画像データおよび同じ顔を表示する複数の画像データを受信すると、現場側にあるシステムは各画像データと関連する位置を特定して移動を追跡する。受信した各画像データについて識別された様々な位置に基づいて、人物の移動の軌跡に対応するベクトルが決定される。ベクトルは、人物の移動についての情報を提供する。監視対象資産へ向かって移動していると判断された場合、セキュリティ警告を生成して監視対象資産に接近する人物がいることを通知することができる。

別の実施形態においては、現場側にあるシステムは、施設に配置されている視覚に関する出力装置（すなわち、スクリーン、メータパネルなど）の画像データを分析することができる。現場側にあるシステムは、正常な操作又は動作を示す視覚に関する出力装置の画像データを格納している。カメラは、出力装置の現在の画像データを現場側にあるシステムに提供する。現場側にあるシステムは、受信した現在の画像データを、視覚装置の格納された画像データと比較して、装置の操作又は動作状況を判断する。

カメラからの画像データの受信に加えて、現場側にあるシステムも資産管理情報を収集または受信する。資産管理情報は、施設の資産を含むスマートグリッド中の各種資産のステータスおよびイベント情報などの資産管理情報を含む。資産管理情報は、施設にある資産から受信してもよい。例えば、施設にある資産はローカルエリアネットワーク上にあってもよく、任意のステータスおよびイベント情報を現場側にあるシステムに伝達することができる。あるいはまたはそれに加えて、資産管理情報を、資産管理システムから受信してもよい。資産管理システムは、現場側にあるシステムとともに施設に収容されてもよく、あるいは遠隔地に配置されてもよい。

現場側にあるシステムは、フェイスプリント情報および／またはベクトル情報と資産管理情報とを関連付けて、セキュリティ警告を生成する。セキュリティ警告は、スマートグリッド上の装置によって用いられる既存のネットワークを介してリアルタイムで監視センターへ送信される。既存のネットワークは、狭帯域のネットワークであってもよく、したがって現場側にあるシステムは、セキュリティ警告が狭帯域のネットワークの帯域幅での送信に適切なサイズになるよう生成しなければならない。

本明細書において定義される「資産」は、ユーティリティ(公益事業)リソースの分配および監視に関する機能を果たすことができるあらゆる装置、コンポーネント、機器を含む。資産は、メータまたはガス、水道、電気などのユーティリティの消費を測定する施設に配置されたメータであってもよい。その他の資産の例としては、ルータ、コレクタ、ホストコンピュータ、ハブ、またはユーティリティリソースの分配および監視を容易にするその他の装置がある。

本明細書において定義される「施設」は、カメラの監視下にある資産を収容するあらゆる施設および地所を含む。このような施設は、リソースの送電および配電をする変電所設備であってもよい。

（フェイスプリント情報または移動軌跡からのセキュリティ警告）

以下、図面を参照すると、図１は監視下にある施設の動作環境を示す。施設に配置されたカメラ１０１Ａ〜１０１Ｄは、資産までの出入口１０２などのエリアを監視する。カメラ１０１Ａ〜１０１Ｄは、画像データを常時取り込んでもよいし、施設における活動のコマンドまたは検出に対して有効化されてもよい。

カメラ１０１Ａ〜１０１Ｄは、現場側にあるシステム１１０に送信される画像データとして動画を取り込む。現場側にあるシステム１１０は、施設内に配置されてもよい。カメラ１０１Ａ〜１０１Ｄは、画像データとともに、画像データが記録された時刻とカメラの位置を送信することができる。図１は、出入口１０２を監視し、人物が出入口１０２に近づくと画像データ１０４Ａとして人物１０３の画像を取り込むカメラ１０１Ａを示す。カメラ１０１Ｂ、１０１Ｃ、および１０１Ｄは、矢印１０２が示す方向に人物が移動すると人物１０５の画像データを取り込む。カメラ１０１Ａは、現場側にあるシステム１１０に画像データ１０４Ａを送信する。同様に、カメラ１０１Ｂは現場側にあるシステム１１０に画像データ１０４Ｂを送信し、カメラ１０１Ｃは現場側にあるシステム１１０に画像データ１０４Ｃを送信し、カメラ１０１Ｄは現場側にあるシステム１１０に画像データ１０４Ｄを送信する。

現場側にあるシステム１１０は、画像データモジュール１１１、資産セキュリティ管理情報モジュール１１２、画像抽出モジュール１１４、セキュリティ警告モジュール１１３、およびメモリ１１５を含む。図１に示すように、カメラ１０１Ａは、出入口１０２を監視し、取り込んだ画像データ１０４Ａを現場側にあるシステム１１０に送信する。現場側にあるシステム１１０の画像データモジュール１１１は、画像データ１０４Ａを受信し、画像データ１２１としてメモリ１１５に格納してもよい。画像データモジュール１１１は、画像データ１０４Ａの人物の顔を検出するために受信した画像データ１０４Ａを分析する。

画像データモジュール１１１により画像データ１０４Ａに顔が検出された場合、画像抽出モジュール１１４は、カメラ１０１Ａから受信した画像データ１０４Ａからフェイスプリント情報１２２を抽出する。フェイスプリント情報１２２は、顔のデジタル表現を含む。顔のデジタル表現は、顔の節点を測定してフェイスプリントを表すデジタルコードを決定することにより得られることができる。フェイスプリント情報１２２は、カメラ１０１Ａから受信した画像データ１０４Ａ上の個人を一意的に識別する。フェイスプリント情報１２２は、顔の画像データ１０４Ａまたは１２１を含むデータの量よりも少ない情報を含む。

また、画像データモジュール１１１は、受信した画像データから職員の移動を検出して追跡することもできる。図１では、現場側にあるシステムが、画像データ１０４Ｂ〜１０４Ｄをそれぞれカメラ１０１Ｂ-１０１Ｄから受信する。画像データモジュール１１１が複数の画像データを１以上のカメラから受信すると、画像データモジュールは、受信した画像データを比較して異なるカメラで同じ顔が取り込まれたかどうかを判断することができる。画像データモジュール１１１が異なる画像データ１０４Ｂ〜１０４Ｄに同じ顔が取り込まれていると判断した場合、画像データモジュール１１１は、各画像データと関連付けられた位置を特定する。画像データモジュール１１１は、この位置を用いて、受信した画像データ１０４Ｂ〜１０４Ｄに示される人物１０５の移動軌跡に対応するベクトルを決定する。複数の画像データに同一の顔があるかという認識は、ある画像データ中の顔の画像データを別の画像データ中の顔の画像データと比較することにより判定することができる。あるいは、同じ顔についての認識は、画像データ１０４Ｂ〜１０４Ｄのそれぞれからフェイスプリント情報を推定し、フェイスプリント情報を比較して複数の画像データ１０４Ｂ〜１０４Ｄに同じ顔があるかどうかを判断する画像抽出モジュールにより行われてもよい。

別の実施形態においては、画像抽出モジュール１１４は画像データの顔を識別し、これにより人物１０３または１０５を識別することができる。画像抽出モジュールは、画像データ１２１またはフェイスプリント情報１２２およびフェイスデータベース１２３を用いて人物１０３または１０５を識別してもよい。フェイスデータベース１２３は、各顔と関連付けられた身元情報を有する顔の画像データを含んでもよい。フェイスデータベース１２３は、顔の画像データのかわりまたはこれに加えて、関連付けられた各フェイスプリント情報の身元情報と合わせて顔のフェイスプリント情報を含んでもよい。顔の画像データをフェイスデータベース１２３の格納された画像データと比較することにより、またはフェイスプリント情報１２２をフェイスデータベース１２３に格納されたフェイスプリント情報と比較することにより、顔と関連付けられた人物の身元を特定することができる。したがって、現場側にあるシステム１１０はフェイスプリント情報１２２および名前、職位、連絡先情報、権限などの顔の身元を特定するあらゆる情報を有することになる。

現場側にあるシステム１１０の資産セキュリティ管理情報モジュール１１２は、現場側にあるシステム１１０による監視下のあらゆる位置にあるネットワーク上の資産または設備のステータスに関する資産管理情報を受信する。資産についてのステータス情報は、該当資産によって提供されるリソースの用途を特定する利用およびイベントデータ、および／または資産管理システムに報告された任意のイベントを含んでもよい。加えて、ステータス情報は、利用もしくはイベント情報が資産によって収集された時刻、および／または資産セキュリティ管理情報モジュール１１２によって受信された時刻を含んでもよい。イベントは、停電、改ざんの疑い、ネットワーク時刻同期問題、メータの故障等を含んでもよいが、これに限らない。資産セキュリティ管理情報は、施設にある資産のいずれかから受信されてもよいし、資産管理システム１３０から受信されてもよい。資産管理システム１３０は、ヘッドエンドシステムであってもよいし、メータネットワークを制御監視するメータデータ管理システムであってもよい。資産管理システム１３０は、現場側にあるシステムを備える施設に配置されてもよいし、遠隔地に配置されてもよい。

現場側にあるシステム１１０のセキュリティ警告モジュール１１３は、フェイスプリント情報を資産管理情報と関連付ける。この関連付けにより、フェイスプリント情報１２２と資産管理情報との間の関連付けが識別される。関連付けは、時刻、位置、受信したイベントのタイプ、職員のＩＤ、またはフェイスプリント情報を受信した資産管理情報と関連付けるその他の要因に基づいて行うことができる。例えば、資産セキュリティ管理情報モジュール１１２は、出入口１０２の向こう側に配置されたあらゆる資産について時刻Ｔに収集された資産管理情報を受信する。受信した資産管理情報は、メータが時刻Ｔには通信しておらず職員による介入が必要であることを示すことができる。この資産管理情報（メータの停止）は、出入口１０２の向こう側の資産への侵入を監視するカメラ１０１Ａによって時刻Ｔに記録された画像データから画像抽出モジュールにより抽出されたフェイスプリントと関連付けられてもよい。同様に、出入口１０２の向こう側の資産について受信された資産管理情報が、職員による介入が必要であることや、職員１０３による不正侵入の可能性があることを明らかにするフェイスプリント情報がカメラ１０１Ａにより記録された画像データ１０４Ａから受信されたことを開示しない場合、フェイスプリント情報と出入口１０２の向こう側の資産への不正侵入の可能性を明らかにする資産管理情報との間に関連付けが生まれる。

セキュリティ警告モジュール１１３は、資産管理情報とフェイスプリント情報１２２との関連付けに基づいてセキュリティ警告１２５を生成する。加えて、職員の移動が追跡されて移動軌跡のベクトルが画像データモジュール１１１により決定された場合には、ベクトル情報１２６が生成されるセキュリティ警告１２５に含まれる。セキュリティ警告１２５は、関連付けに関するあらゆる情報を含むことができる。セキュリティ警告に含まれる情報は、時刻、位置、フェイスプリント情報、または資産管理情報を含んでもよいが、これに限定されない。例えば、セキュリティ警告１２５は、画像データが記録された時刻、画像データを記録したカメラの位置または識別、監視下にある施設の位置または識別、抽出されたフェイスプリント情報により識別された個人の身元と合わせたフェイスプリント情報、および監視下にある資産のいずれかからの利用またはイベントデータを含んでもよい。また、職員の移動が検出された場合には、ベクトル情報１２６もセキュリティ警告１２５に含まれてもよい。

セキュリティ警告は、現場側にあるシステム１１０のセキュリティ警告モジュール１１３により監視システム１４０へ送信される。セキュリティ警告は、すでに設置されたスマートグリッド上の装置類につながる通信ネットワークであるネットワーク１４５を介して送信される。この通信ネットワークは狭帯域ネットワークであってもよいため、セキュリティ警告は、そのようなネットワークの帯域幅での送信に適切なサイズになるよう構成される必要がある。

なお、Advanced Metering Infrastructure（AMI）ネットワークなどのユーティリティネットワーク(公益施設網)では、データ交換のための帯域幅を制限している。この帯域幅の制限は、ほとんどの場合、動画、写真、最大解像度の画像などの送信には適合しない。通常、サイズの大きいファイルの転送には、帯域幅が１ＭＢＰＳを超えるネットワークを必要とする。ユーティリティネットワークは、数十から数百ｋｂｐｓでピーク時の交換を可能にすることができる。フェイスプリント情報のように、少ない点で顔や資産の画像を表現することは、職員の識別、職員の移動、装置の異常な操作又は動作、または資産のセキュリティに関連のあるあらゆる情報などの関連情報を、より少ないデータ量で伝達可能とする。

（資産の視覚に関する出力からのセキュリティ警告）

図２に示す別の実施形態において、カメラ２０１は、取り込まれた資産２１０の視覚に関する出力を画像データ２０２として現場側にあるシステム１１０の画像データモジュール１１１へ送信する。現場側にあるシステム１１０は、視覚に関する出力のデータベース１２４中の正常な操作又は動作を示す資産の視覚に関する出力の画像データを格納する。したがって、視覚に関する出力のデータベースは、装置２１０の正常な操作又は動作を示す装置２１０の視覚に関する出力の画像データを格納する。異常な操作又は動作を判定するために、画像データモジュール１１１は、受信した現在の視覚に関する出力の画像データ２０２（装置２１０の視覚に関する出力）を、視覚に関する出力のデータベース１２４に格納され装置２１０の正常な操作又は動作を示す画像データと比較する。装置２１０の操作又は動作のステータスを判断するために、正常な操作又は動作状態の閾値を規定してもよい。閾値は、装置２１０の異常なまたは正常な操作又は動作を判定するために、視覚に関する出力の画像データが格納された視覚に関する出力の画像データからどの程度逸脱しうるかを規定してもよい。

例えば、図２において、装置２１０は、電力などのリソースを提供するユーティリティメータ（需給用計器）であってもよい。装置２１０の視覚に関する出力のデータベース１２４に格納された画像データは、提供されるリソースの電圧、電流、または周波数の正常な利用値についての情報を含んでもよい。また、受信された現在の視覚に関する出力の画像データ２０２は、現在の時刻における電圧、電流、または周波数についての現在の操作又は動作状態を示す情報を含んでもよい。装置２１０の異常な操作又は動作の判定には、提供されるリソースの電圧、電流、または周波数の許容範囲を規定する閾値に基づいて、視覚に関する出力の画像データ２０２を視覚に関する出力のデータベース１２４の格納された画像データと比較することが含まれる。許容範囲を規定する値は、数値で表されてもよいし、正常なまたは異常な操作又は動作を示す計器類の位置によって表されてもよい。

異常な操作又は動作であると判定されると、比較結果を含むセキュリティ警告１２５がセキュリティ警告モジュール１１３によって生成される。比較結果のデータ量は、装置２１０の視覚に関する出力の画像データ２０２のデータ量よりも小さい。比較結果から生成されたセキュリティ警告１２５は、現場側にあるシステム１１０のセキュリティ警告モジュール１１３により監視システム１４０へと送信される。セキュリティ警告は、すでに設置されてスマートグリッド上の装置類につながる通信ネットワークであるネットワーク１４５を介して送信される。この通信ネットワークは狭帯域ネットワークであってもよく、セキュリティ警告は、そのようなネットワークの帯域幅での送信に適切なサイズになるよう構成されることになる。

あるいはまたはさらに、現場側にあるシステム１１０は、視覚に関する出力のデータベース１１８に、正常な操作又は動作を示す資産の視覚に関する出力の画像データのデータ点を格納することができる。格納されたデータ点は、正常な操作又は動作であると判定するために必要な必要最低限の情報量を示すことになる。データ点のデータ量は、装置２１０の視覚に関する出力の画像データ２０２のデータ量よりも少ない。画像抽出モジュール１１４は、装置２１０の視覚に関する出力の画像データ２０２からデータ点を抽出する。抽出されたデータ点は、画像データ２０２により示された操作又は動作ステータスの判断に必要な必要最低限の情報となる。データ点のデータ量は、画像データ２０２のデータ量よりも少ない。抽出されたデータ点は装置２１０の視覚に関する出力のデータベース１２４に格納されたデータ点と比較され、異常な操作又は動作であると判定する。セキュリティ警告１２５は、その結果から生成される。セキュリティ警告のサイズは、すでに設置されてスマートグリッド上の装置類につながるネットワークの帯域幅での送信に適したサイズである。

次に図３を参照すると、資産管理情報とフェイスプリント情報との関連付けからのセキュリティ警告の生成の一例を示すフローチャートを示している。言うまでもなく、図３のフローチャートに示す方法３００は、フェイスプリント情報からのセキュリティ警告の生成を実施するために用いることのできる様々なタイプの機能的配置の一例である。

ブロック３０５から開始すると、オンラインシステムは、施設に配置された１以上のカメラから画像データを受信する。施設に配置されたカメラは、施設内の位置の動画または画像を取り込む。取り込まれた動画または画像は、現場側にあるシステムにより画像データとして受信される。また、画像データに加えて、現場側にあるシステムは、画像データと関連付けられた位置および時刻情報を受信してもよい。時刻情報は、画像データが取り込まれた時刻を示すことができる。位置情報は、画像データが取り込まれた位置の座標を示すまたは識別することができる。

続けてブロック３１０では、オンラインシステムは画像データ内に顔が検出されたかどうかを判断する。画像データ内に顔が検出された場合、現場側にあるシステムは、ブロック３１５において顔の画像データからフェイスプリント情報を抽出する。フェイスプリント情報は、受信した顔の画像データを含むデータ量よりも少ない情報を含む。

ブロック３２０において、現場側にあるシステムは、別のカメラからの画像データを受信することができる。この第２の画像データは、ブロック３２５で分析されて第２の画像データ内に顔が検出されたかどうかを判断する。ブロック３３０において、現場側にあるシステムは、第２の画像データからフェイスプリント情報を抽出する。抽出されたフェイスプリント情報は、受信した顔の画像データを含むデータ量よりも少ない情報を含む。ブロック３３５では、ブロック３１５で第１の画像データから抽出されたフェイスプリント情報が、ブロック３３０で第２の画像データから抽出された第２のフェイスプリント情報と比較される。フェイスプリント情報の比較により同じ顔であることが明らかになると、ブロック３４０において、その顔の移動軌跡を表すベクトルが決定される。

抽出されたフェイスプリント情報をデータベースのフェイスプリントと比較して顔の身元を特定してもよい。身元は、例えば、名前、職位、連絡先情報、権限などを含む。抽出されたフェイスプリントとデータベースのフェイスプリント情報との間に一致がない場合、現場側にあるシステムは権限のない職員が施設にいると判断することができる。この情報は、ブロック３５０でセキュリティ警告が生成されるときに含まれてもよい。

続くブロック３４５では、現場側にあるシステムは、資産管理システムから資産管理情報を受信する。資産管理情報は、現場側にあるシステムにより監視されているいずれかの位置と関連付けられた資産のいずれかからの、あらゆるイベント、ステータス、または利用情報を含む。

ブロック３５０において、オンラインシステムはセキュリティ警告を生成する。抽出された様々なフェイスプリント情報が一致せず、したがって軌跡を決定することができない場合、フェイスプリント情報と受信された資産管理情報との間の関連付けに基づいてセキュリティ警告が生成される。また、セキュリティ警告は、フェイスプリント情報に関連付けられたあらゆる時刻または位置情報を含んでもよい。さらに、現場側にあるシステムは、フェイスプリント情報をフェイスデータベースと比較して、名前、肩書、連絡先情報などの顔の身元を特定してもよい。また、身元情報はセキュリティ警告に含まれてもよい。

ブロック３４０で軌跡を表すベクトルが決定された場合、ブロック３５０で、ベクトル情報を資産管理情報と関連付けてセキュリティ警告が生成される。ベクトル情報は、人物の移動方向を提供するものである。ベクトル情報は、セキュリティ警告に含まれてもよい。ただし、一旦監視対象資産へ向かう人物の移動が特定されると、セキュリティ警告は人物の移動を開示する情報を含んでもよいがベクトルを含む必要は必ずしもない。本実施形態において、セキュリティ警告は監視対象資産へ向かう人物による移動の通知を含む。また、セキュリティ警告は、時刻および位置情報を含んでもよい。加えて、フェイスプリント情報をデータベースのフェイスプリントと比較することによりその顔について特定された身元も、セキュリティ警告に含まれてもよい。

続けてブロック３６０において、すでに設置された装置類と通信するネットワークを介してセキュリティ警告が送信される。このネットワークは狭帯域のネットワークであってもよく、生成されたセキュリティ警告は、そのようなネットワーク上での送信に必要なサイズおよびフォーマットとなる。

次に、図４を参照すると、装置の視覚に関する出力からのセキュリティ警告の生成の一例を示すフローチャートが示されている。言うまでもなく、図４のフローチャートに示す方法４００は、視覚に関する出力情報からのセキュリティ警告の生成を実施するために用いることのできる様々なタイプの機能構成の一例である。

ブロック４０５から始めると、装置を監視するカメラは、その装置の視覚に関する出力の画像データを現場側にあるシステムへ送信する。ブロック４１０において、現場側にあるシステムは、画像データが装置の視覚に関する出力であると判定する。

続けてブロック４１５において、画像データは正常な操作又は動作を示す装置の格納された画像データと比較される。この比較により画像データが装置の正常な操作又は動作を示していることが明らかになると、ブロック４３０に示すように現場側にあるシステムは何も動作を行わない。この比較により画像データが監視される装置の異常な操作又は動作を示していることがわかると、ブロック４２５で比較結果を含むセキュリティ警告が生成される。比較結果のデータ量は、受信した画像データのデータ量よりも少ない。これにより、セキュリティ警告は帯域幅がずっと狭いネットワーク上で送信可能となる。

続けてブロック４３０において、セキュリティ警告は、現場側にあるシステムによりすでに設置されてグリッドの装置類と通信するネットワーク上で送信される。このネットワークは狭帯域のネットワークであってもよく、生成されたセキュリティ警告は、そのようなネットワーク上での送信に必要なサイズおよびフォーマットとなる。
（一般的な考察）

上記の例は例示のためだけに提示されたものであり、本発明をこれらの装置に限定することを意図するものではない。本発明の主題をその特定の態様について詳細に説明したが、上述の説明を理解すれば、当業者であればこれらの態様の変更例、変形例、および同等例を容易に作り出せることは理解されよう。したがって、当業者には容易に明らかになるように、本開示は限定のためではなく例示のために提示されたものであり、そのような本発明の主題に対する変更、変形、および／または追加を含めることを除外するものではないことは言うまでもない。特に、セキュリティ警告を生成するために行われるステップは、記載された順番で行われる必要はない。例えば、フェイスプリントの推定と資産管理情報の受信は、どのような順番で行われてもよい。使用される見出しは構成上の目的で用いられただけであり、説明の範囲を限定することを意図するものではない。本明細書において用いられる、「してもよい（「may」）」という語は許容の意味で用いられており、「しなければならない（「must」）」ではなく「可能性がある」ことを意味する。同様に、「含む（「include」「including」「includes」）」という語は、「含むがこれに限定されない」という意味である。

Claims (10)

1. 施設に配置されたカメラにより記録された顔の画像データを受信するステップと、
   前記顔の画像データから、前記顔の画像データを含むデータよりもデータ量が小さいフェイスプリント情報を抽出するステップと、
   前記施設に配置された狭帯域ネットワーク上の装置の利用およびイベントデータを含む資産管理情報を受信するステップと、
   プロセッサによって、前記資産管理情報を前記フェイスプリント情報と関連付けることによりセキュリティ警告を生成するステップと、
   前記狭帯域ネットワークを介してリアルタイムで前記セキュリティ警告を監視センターに送信するステップと、
   前記顔の画像データを受信するステップと、
   前記画像データと関連付けられた第１の位置を特定するステップと、
   前記顔の第２の画像データを受信するステップと、
   前記第２の画像データと関連付けられた第２の位置を特定するステップと、
   前記第１の位置から前記第２の位置への軌跡に対応するベクトルを決定するステップと、
   前記セキュリティ警告に前記ベクトルについてのベクトル情報を含めるステップと、を含む方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、さらに
   前記顔の画像データを格納された画像データと比較して、前記顔が権限を有する人物と関連付けられているかどうかを判断するステップを含む方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、
   前記イベントデータは前記施設にある１以上の前記装置の改ざんを示す改ざん警告を含み、前記生成されたセキュリティ警告は前記改ざん警告をさらに含む方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、
   前記装置はユーティリティ資産であり、前記利用データは前記ユーティリティ資産の少なくとも１つを介して提供されるリソースの送達および消費に関する情報を含む方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、
   前記フェイスプリントデータは、前記カメラが前記顔の画像データを記録した時刻
   に対応する時刻をさらに含む方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、
   前記顔の画像データおよび前記顔の第２の画像データは、前記施設の別のカメラによって記録される方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、
   前記カメラは、前記施設におけるアクティビティの検出に応じて使用可能になる方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、
   前記資産管理情報は、資産セキュリティ管理システムから受信される方法。
9. 請求項１に記載の方法であって、
   前記資産管理情報は、前記施設に配置された前記狭帯域ネットワーク上の装置から受信される方法。
10. プロセッサとプロセッサユニットメモリとを有するプロセッサユニットを備えるシステムであって、
    前記プロセッサは、前記プロセッサユニットメモリからのコンピュータ実行可能なインストラクションを実行可能に構成され、これにより前記プロセッサが、
    施設に配置されたカメラにより記録された顔の画像データを受信する処理と、
    顔の画像データから、当該顔の画像データを含むデータのデータ量よりも小さいフェイスプリント情報を抽出する処理と、
    前記施設に配置された狭帯域ネットワーク上の装置の利用およびイベントデータを含む資産管理情報を受信する処理と、
    プロセッサにより、前記資産管理情報を前記フェイスプリント情報と関連付けることによってセキュリティ警告を生成する処理と、
    前記狭帯域ネットワークを介して、リアルタイムで前記セキュリティ警告を監視センターへ送信する処理と、
    前記顔の画像データを受信する処理と、
    前記画像データと関連付けられた位置を特定する処理と、
    前記顔の第２の画像データを受信する処理と、
    前記第２の画像データと関連付けられた第２の位置を特定する処理と、
    前記位置から前記第２の位置までの軌跡に対応するベクトルを決定する処理と、
    前記ベクトルについてのベクトル情報を前記セキュリティ警告に含める処理と、を行うシステム。

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