JP7315014B2 - 光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング方法、及び光ファイバセンシング装置 - Google Patents

Description

本開示は、光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング方法、及び光ファイバセンシング装置に関する。

光ファイバは、高速な光通信を提供するために使用されるが、光ファイバに加えられた応力による損失の変動をモニタすることで、光ファイバをセンサとしても使用することができる。

例えば、特許文献１には、河川区域内に光ファイバセンサを設置して、堤防の変状、提体内推移、河川水位等を観測したり、堤内地に光ファイバセンサを設置して、市街地の浸水状況等を観測したりすることが開示されている。

特開２００２－２６９６５６号公報

近年、光ファイバ内を伝送される光信号に重畳された振動、音、温度等をモニタすることで、高度なモニタ機能を実現する技術が注目されている。
しかし、近年、社会の高度な情報化及び自動化に伴い、光ファイバによってモニタしたい対象や、提供サービスに対するニーズも多岐に渡るようになり、特許文献１のように単純な個別のモニタ機能のみでは、そのニーズを満たすことが難しくなってきている。

そこで本開示の目的は、上述した課題を解決し、様々な箇所及び状態で敷設されている光ファイバを活用し、より高度な光ファイバセンシングによるサービス及びアプリケーションを実現することが可能な光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング方法、及び光ファイバセンシング装置を提供することにある。

一態様による光ファイバセンシングシステムは、
監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークと、
前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークと、
前記第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信部と、
前記第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信部と、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定部と、
を備える。

一態様による光ファイバセンシング方法は、
監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信ステップと、
前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信ステップと、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定ステップと、
を含む。

一態様による光ファイバセンシング装置は、
監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信部と、
前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信部と、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定部と、
を備える。

上述の態様によれば、様々な箇所及び状態で敷設されている光ファイバを活用し、より高度な光ファイバセンシングによるサービス及びアプリケーションを実現することが可能な光ファイバセンシングシステム、光ファイバセンシング方法、及び光ファイバセンシング装置を提供できるという効果が得られる。

実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムの基本構成例を示す図である。 実施の形態に係る特定部が保持する対応テーブルの例を示す図である。 実施の形態に係る受信部が受信した光信号に重畳されたセンシング情報に含まれる振動パターンの例を示す図である。 実施の形態に係る受信部が受信した光信号に重畳されたセンシング情報に含まれる振動パターンの例を示す図である。 実施の形態に係る受信部が受信した光信号に重畳されたセンシング情報に含まれる振動パターンの例を示す図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムの基本動作の例を示すフロー図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムの変形構成例を示す図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシング装置が、監視対象のデータをサービス提供先に提供するサービス態様の例を示す図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシング装置が、監視対象のデータをサービス提供先に提供するサービス態様の例を示す図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシング装置の変形構成例を示す図である。 図１０に示されるポリシＤＢの例を示す図である。 実施の形態に係る受信部がセンシング情報を収集する方法の例を示す図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムのセンシングカバー範囲の例を示す図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムのセンシングカバー範囲の例を示す図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムにおいて、光ファイバネットワークが配備されていない領域における監視対象を推定する動作の例を示すフロー図である。 実施の形態に係る特定部が振動源の位置を特定する方法の例を示す図である。 実施の形態に係る複数のセンシング用光ファイバを互いに異なる高さに敷設する方法の例を示す図である。 実施の形態に係る特定部が保持する対応テーブルの例を示す図である。 実施の形態に係る特定部が人物及び車両の行動を特定する方法の例を示す図である。 実施の形態に係る特定部が人物及び車両の行動を特定する方法の例を示す図である。 実施の形態に係る２つのセンシング用光ファイバの一方を橋梁全体に敷設し、他方を劣化箇所に部分的に敷設する方法の例を示す図である。 実施の形態に係る特定部が表示部に表示するＧＵＩ画面の例を示す図である。 実施の形態に係る光ファイバセンシング装置を実現するコンピュータのハードウェア構成の例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、以下の各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

＜実施の形態＞
まず、図１を参照して、本実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムの基本構成例について説明する。

図１に示されるように、本実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムは、光ファイバネットワーク（図中、光ファイバＮＷ（Network）と適宜表記する）１０Ａ，１０Ｂ及び光ファイバセンシング装置２０を備えている。光ファイバセンシング装置２０は、受信部２１Ａ，２１Ｂ及び特定部２２を備えている。以下の記載では、どちらの光ファイバネットワーク１０Ａ，１０Ｂであるかを特定しない場合は、光ファイバネットワーク１０と適宜称する。同様に、受信部２１Ａ，２１Ｂは、受信部２１と適宜称する。なお、図１は、２つの光ファイバネットワーク１０Ａ，１０Ｂが配備されることを前提とした例であるが、光ファイバネットワーク１０の数は複数であれば良く、２つには限定されない。

光ファイバネットワーク１０Ａは、１つ以上のセンシング用光ファイバ１１Ａにより構成され、光ファイバネットワーク１０Ｂは、１つ以上のセンシング用光ファイバ１１Ｂにより構成される。なお、光ファイバネットワーク１０Ａ，１０Ｂは、既存の光ファイバネットワークでも良いし、新設した光ファイバネットワークでも良い。以下の記載では、どちらのセンシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂであるかを特定しない場合は、センシング用光ファイバ１１と適宜称する。

受信部２１Ａは、光ファイバネットワーク１０Ａから光信号を受信する。例えば、受信部２１Ａは、光ファイバネットワーク１０Ａを構成するセンシング用光ファイバ１１Ａにパルス光を送出し、そのパルス光がセンシング用光ファイバ１１Ａを伝送されることに伴い発生した後方散乱光を、光信号として受信する。
同様に、受信部２１Ｂは、光ファイバネットワーク１０Ｂから光信号を受信する。

本実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムがモニタする監視対象は、例えば、以下の通りである。
・電柱、橋梁、トンネル、配管、ダム等の構造物の劣化を含む状態
・線路、道路の劣化を含む状態
・線路、道路の状況
・人物、車両、動物等の行動
・火山の噴火、地震、土砂災害、地盤沈下、陥没・落盤、侵食、湖水爆発、風水害、風害、水害、塩害、雪害、吹雪、凍結害、雷、高温（熱波、猛暑、暖冬）、低温（厳冬、冷夏）、自然火災等の自然災害の発生、自然災害による被害状態の監視
・停電、工事等の発生
・天候、気温、地温、風量、降水量
・通信障害の監視

ここで、監視対象に関する振動、音、及び温度等は、センシング用光ファイバ１１Ａに伝達される。その結果、センシング用光ファイバ１１Ａにて伝送される光信号に重畳され、光信号の特性（例えば、波長）が変化する。そのため、光ファイバネットワーク１０Ａは、監視対象に関する振動、音、及び温度等を含むセンシング情報の検出が可能となる。

同様に、光ファイバネットワーク１０Ｂは、監視対象に関する振動、音、及び温度等を含むセンシング情報を検出可能であり、また、検出したセンシング情報はセンシング用光ファイバ１１Ｂにて伝送される光信号に重畳される。
なお、センシング情報は、監視対象に関する振動、音、及び温度の少なくとも１つを含んでいれば良い。

特定部２２は、受信部２１Ａが光ファイバネットワーク１０Ａから受信した光信号に重畳されたセンシング情報を収集すると共に、受信部２１Ｂが光ファイバネットワーク１０Ｂから受信した光信号に重畳されたセンシング情報を収集する。そして、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ａから受信した光信号に重畳されたセンシング情報と、光ファイバネットワーク１０Ｂから受信した光信号に重畳されたセンシング情報と、に基づいて、監視対象を特定する。

このとき、特定部２２は、以下のようにして、センシング情報が検出されたセンシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂ上の位置（光ファイバセンシング装置２０からの距離）を特定することができる。例えば、受信部２１Ａが受信する光信号が後方散乱光である場合、特定部２２は、受信部２１Ａがセンシング用光ファイバ１１Ａにパルス光を送出した時刻と、受信部２１Ａがセンシング用光ファイバ１１Ａから後方散乱光を受信した時刻と、の時間差に基づいて、その後方散乱光に重畳されたセンシング情報が検出されたセンシング用光ファイバ１１Ａ上の位置を特定する。同様の方法で、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ｂから受信した光信号に重畳されたセンシング情報が検出されたセンシング用光ファイバ１１Ｂ上の位置を特定する。

このとき、特定部２２は、センシング用光ファイバ１１の位置と実際の地理的な位置とを対応付ける情報を有する。例えば、特定部２２は、図２に示されるように、センシング用光ファイバ１１における光ファイバセンシング装置２０からの距離と、地図上の各領域又は地点と、を対応付けた対応テーブルを予め保持していても良い。これにより、特定部２２は、地図上のどの領域でセンシング情報が検出されたのか、すなわち、上記で特定した監視対象が、地図上のどの領域のものであるかを判断することができる。この場合、特定部２２は、例えば、センシング用光ファイバ１１で検知されたセンシング用光ファイバ１１上の位置が、１０ｋｍである場合、地図上におけるＡ領域又はＡ地点であることを特定しても良い。ここで、センシング用光ファイバ１１における位置は、光ファイバセンシング装置２０からの距離に限られず、例えば、センシング用光ファイバ１１上における特定のポイントからの距離でも良い。また、実際の地理的な位置は、地図上の領域に限られず、例えば、領域又は地点を文字情報で管理しても良い。なお、特定部２２は、センシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂ毎に、図２に示されるような対応テーブルを保持しても良い。

以下、特定部２２において、監視対象を特定する方法の例について説明する。
受信部２１Ａ，２１Ｂが受信した光信号に重畳されたセンシング情報は、例えば、監視対象に関する振動情報を含んでいる。この振動情報は、監視対象に応じて、振動の強弱、振動位置、振動数の変動推移等のパターンが異なる、固有の動的な変動パターンとなる。同様に、センシング情報は、監視対象に関する音及び温度等でも固有の動的な変動パターンを含んでおり、これらの振動パターン、音響パターン及び温度パターン等により、監視対象を特定することが可能である。

そのため、特定部２２は、受信部２１Ａ，２１Ｂが受信した光信号に重畳されたセンシング情報に含まれる、監視対象に応じた固有の動的な変動パターンを分析することにより、監視対象を特定することが可能となる。

例えば、構造物の劣化を検出する場合、構造物にセンシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂを敷設する。特定部２２は、受信部２１Ａ，２１Ｂがセンシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂから受信した光信号からセンシング情報を収集し、さらに、収集したセンシング情報から、図３及び図４に示されるような、構造物で発生した振動パターンを抽出する。図３及び図４は、横軸が時間、縦軸が振動強度を示す振動パターンを、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）した後の振動パターンである。図３及び図４に示される振動パターンは、横軸が周波数、縦軸が振動強度を示す。

図３及び図４に示される振動パターンにおいては、振動強度のピークが発生する。このピークが発生する周波数が、構造物の劣化状態に応じて異なっている。具体的の例として、劣化している構造物の振動パターン（図４）は、正常な構造物の振動パターン（図３）と比較して、強度のピークが発生する周波数が、高周波側（もしくは低周波側）にシフトしている。そのため、特定部２２は、振動強度のピークが発生する周波数に基づいて、構造物の劣化を検出することができる。

また、自然現象を検出する例として、地面又は海底にセンシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂを敷設する。特定部２２は、受信部２１Ａ，２１Ｂがセンシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂから受信した光信号からセンシング情報を収集し、さらに、収集したセンシング情報から、図５に示されるような、地面又は海底で発生した振動パターンを抽出する。図５に示される振動パターンは、横軸が時間、縦軸が振動強度になっている。

図５に示される振動パターンにおいては、地面又は海底に発生した振動は、その後に減衰する。例えば、自然現象として、地盤の構造変化や崩落等が発生する可能性がある場合、この減衰時間が長くなる。そのため、特定部２２は、振動パターンにおける減衰時間に基づいて、地盤の構造変化や崩落等が発生する可能性があることを検出することができる。

また、特定部２２は、パターンマッチングを利用して、監視対象を特定しても良い。例えば、特定部２２は、監視対象毎に、監視対象に応じた振動パターンを、マッチング用パターンとして不図示の記憶部に予め記憶させておく。例えば、監視対象が構造物の劣化である場合、構造物の劣化レベルに応じた複数の振動パターンを記憶させておけば良い。特定部２２は、光信号から振動パターンを抽出すると、抽出した振動パターンをマッチング用パターンと比較する。マッチング用パターンの中に、光信号から抽出した振動パターンとの適合率が閾値以上となったマッチング用パターンがある場合、特定部２２は、そのマッチング用パターンに対応する監視対象を特定する。

又は、特定部２２は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）により監視対象を特定する学習モデルを利用して、監視対象を特定しても良い。例えば、特定部２２は、監視対象を示す教師データと、その監視対象に応じた振動パターンと、の組を複数組入力して、学習モデルを予め構築し、不図示の記憶部に予め記憶させておく。例えば、監視対象が構造物の劣化である場合、構造物の劣化レベルを示す教師データと、その劣化レベルのときの振動パターンと、の組を複数組入力して、学習モデルを構築すれば良い。特定部２２は、光信号から振動パターンを抽出すると、抽出した振動パターンを学習モデルに入力する。これにより、特定部２２は、学習モデルの出力結果として、監視対象を得る。

なお、以上の説明では、特定部２２が、振動パターンを用いて、監視対象を特定する例について説明したが、音響パターンや温度パターンを用いて、監視対象を特定しても良い。また、以上の説明では、監視対象として、構造物の劣化や自然現象を検出する例について説明したが、以上の説明で述べた方法は、その他の監視対象を特定する場合にも、同様に適用することができる。

続いて、図６を参照して、本実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムにおける基本動作の例について説明する。
図６に示されるように、受信部２１Ａは、光ファイバネットワーク１０Ａから光信号を受信する（ステップＳ１０１）。また、受信部２１Ｂは、光ファイバネットワーク１０Ｂから光信号を受信する（ステップＳ１０２）。なお、ステップＳ１０１とステップＳ１０２は順番が逆でも良い。

続いて、特定部２２は、受信部２１Ａが光ファイバネットワーク１０Ａから受信した光信号に含まれる、監視対象に関するセンシング情報と、受信部２１Ｂが光ファイバネットワーク１０Ｂから受信した光信号に含まれる、監視対象に関するセンシング情報と、に基づいて、監視対象を特定する（ステップＳ１０３）。

上述したように本実施の形態によれば、受信部２１Ａは、光ファイバネットワーク１０Ａから光信号を受信し、受信部２１Ｂは、光ファイバネットワーク１０Ｂから光信号を受信する。特定部２２は、受信部２１Ａが光ファイバネットワーク１０Ａから受信した光信号に含まれる、監視対象に関するセンシング情報と、受信部２１Ｂが光ファイバネットワーク１０Ｂから受信した光信号に含まれる、監視対象に関するセンシング情報と、に基づいて、監視対象を特定する。

このように、本実施の形態によれば、光ファイバネットワーク１０Ａ，１０Ｂで個別に監視対象をモニタするのではなく、２つの光ファイバネットワーク１０Ａ，１０Ｂの双方で監視対象をモニタする。これにより、様々な箇所及び状態で敷設されているセンシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂを活用し、より高度な光ファイバセンシングによるサービス及びアプリケーションを実現することができる。

＜実施の形態の具体例＞
以下、本実施の形態をより具体化した具体例について説明する。
＜複数の光ファイバネットワークの切り分け方法＞
上記の説明では、２つの光ファイバネットワーク１０Ａ，１０Ｂを設けた例について説明したが、光ファイバネットワーク１０の数は複数であれば良い。
このとき、複数の光ファイバネットワーク１０は、図７に示されるように、互いに異なる事業者が所有するものであっても良い。図７の例では、光ファイバネットワーク１０Ａは、事業者Ａ（通信キャリア）が所有する光ファイバネットワークであるのに対し、光ファイバネットワーク１０Ｂは、事業者Ｂ（電力会社）が所有する光ファイバネットワーク１０Ｂになっている。なお、光ファイバネットワーク１０は、通信キャリア及び電力会社が所有するものに限らず、鉄道会社や道路会社等の他の業種の事業者が所有するものであっても良い。また、光ファイバネットワーク１０は、異なる業種の異なる事業者が所有するものであっても良いし、同じ業種の異なる事業者が所有するものであっても良い。

複数の光ファイバネットワーク１０を互いに異なる事業者が所有するものとすることにより、図８に示されるように、複数の光ファイバネットワーク１０が検出したセンシング情報に基づいて特定した監視対象のデータを、サービス提供先に提供する、というサービスを実現することができる。また、光ファイバセンシング装置２０は、このようなサービスを実現する場合における、プラットフォームとして実現することができる。この場合、特定部２２が監視対象のデータをサービス提供先に提供しても良いし、監視対象のデータをサービス提供先に提供する提供部を追加で設けても良い。なお、サービス提供先は、例えば、国、地方自治体、企業、個人等が考えられるが、特に限定されるものではない。

また、複数の光ファイバネットワーク１０は、互いに異なる国、地方自治体、組織（警察、消防等）が所有するものであっても良い。

また、複数の光ファイバネットワーク１０は、互いに地理的場所が異なっていても良い。例えば、複数の光ファイバネットワーク１０は、互いに異なる都道府県に配置されても良い。また、複数の光ファイバネットワーク１０は、陸上及び海洋にそれぞれ配置されても良い。

また、複数の光ファイバネットワーク１０は、互いにセンシング用光ファイバ１１の敷設態様が異なっていても良い。例えば、複数の光ファイバネットワーク１０は、センシング用光ファイバ１１が敷設される物質、状態（例えば、地中に埋設される、電柱等に架空配線される等）、高さが互いに異なっていても良い。

また、複数の光ファイバネットワーク１０は、パブリックの光ファイバネットワーク１０及びプライベートの光ファイバネットワーク１０が混在していても良い。パブリックの光ファイバネットワーク１０は、例えば、センシング用光ファイバ１１が、公共インフラとして、電柱、道路、線路等に敷設される光ファイバネットワークである。また、プライベートの光ファイバネットワーク１０は、例えば、センシング用光ファイバ１１が、私設インフラとして、ビル内、ショッピングモール内、家庭内、工場内等に敷設される光ファイバネットワークである。

ここで、プライベートの光ファイバネットワーク１０の中には、センシング情報が機密性の高い光ファイバネットワーク１０も存在する可能性がある。そのため、プライベートの光ファイバネットワーク１０毎に、センシング情報の開示に関するポリシを設定し、ポリシに従ってセンシング情報をフィルタリングすることが好適である。

そこで、以下では、センシング情報をフィルタリングする方法の例について説明する。ここでは、図９に示されるように、事業者Ａ～Ｃがそれぞれ所有する光ファイバネットワーク１０Ａ～１０Ｃが、プライベートの光ファイバネットワークであるものとする。

図１０に示されるように、光ファイバセンシング装置２０は、ポリシＤＢ（Data Base）２３を追加で備えている。ポリシＤＢ２３は、図１１に示されるように、プライベートの光ファイバネットワーク１０Ａ～１０Ｃ毎に、センシング情報の開示に関するポリシを格納したデータベースである。図１１において、「全て可」は、監視対象のデータの提供先がどこであっても、センシング情報の利用を許可することを示している。「一部可」は、監視対象のデータの提供先が予め設定された一部のサービス提供先である場合にのみ、センシング情報の利用を許可することを示している。「禁止」は、監視対象のデータの提供先が自身である場合にのみ、センシング情報の利用を許可することを示している。なお、時間帯によって、ポリシを変更したり、災害発生時等で一時的にポリシを変更したりする仕組みを追加で備えても良い。そのため、例えば、「一部可」及び「禁止」であっても、災害発生時等に、センシング情報の利用を許可することもあり得る。特定部２２は、受信部２１Ａ～２１Ｃが受信した光信号に重畳されたセンシング情報に対し、ポリシＤＢ２３に格納されたポリシに従って、フィルタリングを行う。そして、特定部２２は、フィルタリングによって排除されなかったセンシング情報に基づいて、監視対象を特定する。例えば、特定部２２は、受信部２１Ｂが受信した光信号に重畳されたセンシング情報に対し、フィルタリングを行ったとする。その結果、そのセンシング情報に基づいて特定する監視対象のデータの提供先が、予め設定されたサービス提供先であれば、特定部２２は、そのセンシング情報に基づいて、監視対象を特定し、特定した監視対象のデータが、予め設定されたサービス提供先に提供される。一方、そのセンシング情報に基づいて特定する監視対象のデータの提供先が、予め設定されたサービス提供先でなければ、特定部２２は、監視対象の特定や、監視対象のデータの提供を行わない。

＜センシング情報の収集方法＞
上記の説明では、受信部２１は、光ファイバネットワーク１０を構成するセンシング用光ファイバ１１から光信号を受信することで、光信号に重畳されたセンシング情報を収集していた。しかし、センシング情報の収集方法は、これに限定されるものではない。

例えば、図１２に示されるように、受信部２１Ａは、光ファイバネットワーク１０Ａから、光ファイバ通信用ネットワーク３０を経由して、センシング情報を収集しても良い。同様に、受信部２１Ｂは、光ファイバネットワーク１０Ｂから光ファイバ通信用ネットワーク３０を経由して、センシング情報を収集しても良い。

＜光ファイバセンシングのセンシングカバー範囲＞
特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ａから収集したセンシング情報と、光ファイバネットワーク１０Ｂから収集したセンシング情報と、に基づいて、監視対象を特定する。

そのため、図１３に示されるように、センシングカバー範囲を、光ファイバネットワーク１０Ａのセンシングカバー範囲であるＡ領域と、光ファイバネットワーク１０Ｂのセンシングカバー範囲であるＢ領域と、を組み合わせた領域まで、広げることができる。

これにより、より広い範囲において、道路のトラフィックや車両の監視、天候、気温、地温の監視、災害、停電の検出等を行うことができる。また、管轄が異なる同系列の企業同士で、センシング情報の引継ぎ等を行うことができる。

＜光ファイバネットワークが配備されていない領域における監視対象の推定＞
図１３の例では、光ファイバネットワーク１０Ａのセンシングカバー範囲であるＡ領域と、光ファイバネットワーク１０Ｂがセンシングのセンシングカバー範囲であるＢ領域と、に重複部分が存在していた。しかし、図１４に示されるように、Ａ領域とＢ領域とが互いに分離している場合もある。この場合、特定部２２は、Ａ領域における監視対象の特定結果と、Ｂ領域における監視対象の特定結果と、に基づいて、Ａ領域とＢ領域との間にあるＣ領域における監視対象を推定しても良い。

図１４の例では、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ａから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、Ａ領域における車両等の位置を特定し、さらに、特定した位置の変動に基づいて、車両等の移動経路を特定している。同様に、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ｂから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、Ｂ領域における車両等の位置及び移動経路を特定している。そのため、特定部２２は、Ａ領域における移動経路の出口となる位置と、Ｂ領域における移動経路の入口となる位置と、に基づいて、Ｃ領域における移動経路を推定することができる。

このとき、特定部２２は、Ａ領域及びＢ領域の各々において、車両等の位置及びその位置にいるときの時刻に基づいて、車両等の移動速度を特定することが可能である。そのため、例えば、Ａ領域における移動速度が３０ｋｍ、Ｂ領域における移動速度が４０ｋｍであった場合、特定部２２は、Ｃ領域において、車両等は加速していると推定することができる。

また、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ａから収集したセンシング情報に含まれる温度パターンに基づいて、Ａ領域における温度を特定することができる。同様に、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ｂから収集したセンシング情報に含まれる温度パターンに基づいて、Ｂ領域における温度を特定することができる。そのため、例えば、Ａ領域における温度が２０℃、Ｂ領域における温度が３０℃であった場合、特定部２２は、Ｃ領域における温度が２５℃程度であると推定することができる。

また、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ａから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、Ａ領域における停電の発生位置及び発生位置の分布を特定することができる。同様に、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ｂから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、Ｂ領域における停電の発生位置及び発生位置の分布を特定することができる。そのため、例えば、特定部２２は、Ａ領域における停電の発生位置の分布及びＢ領域における停電の発生位置の分布に基づいて、Ｃ領域における停電の発生位置を推定することができる。

続いて、図１５を参照して、本実施の形態に係る光ファイバセンシングシステムにおいて、光ファイバネットワーク１０が配備されていない領域における監視対象を推定する動作の例について説明する。ここでは、図１４の例のように、Ａ領域とＢ領域との間にあるＣ領域における監視対象を推定する例について説明する。

図１５に示されるように、受信部２１Ａは、センシングカバー範囲がＡ領域である光ファイバネットワーク１０Ａから光信号を受信する（ステップＳ２０１）。また、受信部２１Ｂは、センシングカバー範囲がＢ領域である光ファイバネットワーク１０Ｂから光信号を受信する（ステップＳ２０２）。なお、ステップＳ２０１とステップＳ２０２は順番が逆でも良い。

続いて、特定部２２は、受信部２１Ａが光ファイバネットワーク１０Ａから受信した光信号に含まれる、監視対象に関するセンシング情報に基づいて、Ａ領域における監視対象を特定する（ステップＳ２０３）。また、特定部２２は、受信部２１Ｂが光ファイバネットワーク１０Ｂから受信した光信号に含まれる、監視対象に関するセンシング情報に基づいて、Ｂ領域における監視対象を特定する（ステップＳ２０４）。なお、ステップＳ２０３とステップＳ２０４は順番が逆でも良い。

続いて、特定部２２は、Ａ領域における監視対象の特定結果と、Ｂ領域における監視対象の特定結果と、に基づいて、Ａ領域とＢ領域との間にあるＣ領域における監視対象を推定する（ステップＳ２０５）。
＜振動源及び音源の位置の特定＞

例えば、１つのセンシング用光ファイバ１１から構成される光ファイバネットワーク１０が１つだけ配備されている場合、センシング用光ファイバ１１から離れた場所に振動源（例えば、地震の震源等）があっても、特定部２２は、振動源の方向までは特定することはできる。しかし、特定部２２は、振動源の位置までは特定することができない。

これに対して、複数の光ファイバネットワーク１０が配備されている場合には、センシング用光ファイバ１１から離れた場所に振動源があっても、特定部２２は、振動源の位置を特定することができる。

以下、図１６を参照して、特定部２２において、振動源の位置を特定する方法について説明する。図１６の例では、１つのセンシング用光ファイバ１１Ａから構成される光ファイバネットワーク１０Ａと、１つのセンシング用光ファイバ１１Ｂから構成される光ファイバネットワーク１０Ｂと、の２つの光ファイバネットワーク１０が配備されていることを想定している。

センシング用光ファイバ１１Ａは、センシング用光ファイバ１１Ａ上の複数の検出ポイントで振動を検出する。特定部２２は、センシング用光ファイバ１１Ａから収集したセンシング情報に基づいて、複数の検出ポイントの各々で検出された振動の分布（検出された振動の強度及びその振動が検出された時刻）を求める。ここで、振動源に近い検出ポイントでは、他の検出ポイントと比較して、早く振動を検出し、かつ、検出した振動強度も大きくなる。これを利用して、特定部２２は、複数の検出ポイントの各々で検出された振動の分布に基づいて、振動源の方向Ｄ１を特定する。同様に、特定部２２は、センシング用光ファイバ１１Ｂから収集したセンシング情報に基づいて、複数の検出ポイントの各々で検出された振動の分布（強度及び時刻）を求め、求めた振動の分布に基づいて、振動源の方向Ｄ２を特定する。そして、特定部２２は、方向Ｄ１と方向Ｄ２とが交差する位置を、振動源の位置として特定する。

なお、図１６の例では、特定部２２は、振動源の位置を特定したが、音源の位置を特定することもできる。特定部２２は、音源の位置を特定する場合は、センシング用光ファイバ１１上の複数の検出ポイントの各々で検出された音響の分布（強度及び時刻）を用いて、音源の位置を特定すれば良い。

＜複数の光ファイバネットワークの同エリアへの配備＞
同じエリアに複数の光ファイバネットワーク１０を配備することにより、光ファイバセンシングのセンシング精度の向上を図ることができる。
例えば、１つのセンシング用光ファイバ１１から構成される光ファイバネットワーク１０が１つだけ配備されている場合、特定部２２が取得できるセンシング情報は、１次元的な配置のセンシング情報となる。

これに対して、例えば、図１６に示したように、同じエリアにおいて、光ファイバネットワーク１０Ａを構成するセンシング用光ファイバ１１Ａと、光ファイバネットワーク１０Ｂを構成するセンシング用光ファイバ１１Ｂと、が敷設されている場合、特定部２２は、２次元的な配置のセンシング情報を取得することができる（例えば、センシング用光ファイバ１１ＡをＸ軸、センシング用光ファイバ１１ＢをＹ軸とする２次元的な配置のセンシング情報）。その結果、センシング精度の向上を図ることができる。

さらに、同じエリアにおいて、複数の光ファイバネットワーク１０をそれぞれ構成する複数のセンシング用光ファイバ１１が、互いに異なる高さに敷設されている場合には（例えば、あるセンシング用光ファイバ１１が架空配線され、別のセンシング用光ファイバ１１が地中に埋設される等）、特定部２２は、３次元的な配置のセンシング情報を取得することができる。これにより、センシング精度のさらなる向上を図ることができる。

図１７に、３つの光ファイバネットワーク１０Ａ～１０Ｃをそれぞれ構成する３つのセンシング用光ファイバ１１Ａ～１１Ｃを、互いに異なる高さに敷設する方法の例を示す。図１７の例では、地中にセンシング用光ファイバ１１Ａが埋設され、電柱にセンシング用光ファイバ１１Ｂが架空配線され、電柱よりも高い鉄塔にセンシング用光ファイバ１１Ｃが架空配線されている。センシング用光ファイバ１１Ｃは、例えば、ＯＰＧＷ（optical ground wire）として実現することができる。

図１７の例において、特定部２２は、センシング用光ファイバ１１の位置と実際の地理的な位置及び高さとを対応付ける情報を有する。例えば、特定部２２は、図１８に示されるように、センシング用光ファイバ１１における光ファイバセンシング装置２０からの距離と、センシング用光ファイバ１１が敷設されている高さと、地図上の各領域又は地点と、を対応付けた対応テーブルを予め保持していても良い。これにより、特定部２２は、特定した監視対象が、地図上のどの領域のものであるかを平面的に判断することができるだけでなく、どの高さのものであるかを判断することができる。その結果、特定部２２は、監視対象を３次元的に捉えることができる。例えば、監視対象が風量であれば、特定部２２は、３次元的に風量を特定することができる。この場合、特定部２２は、例えば、複数の異なる高さて検知されたセンシング情報から、複合的に監視対象の高さを推定するようにしても良い。例えば、特定部２２は、センシング用光ファイバ１１Ａの高さ０メートルで検知されたセンシング情報と、センシング用光ファイバ１１Ｂの高さ１０メートルで検知されたセンシング情報から、５メートルの位置にある監視対象の高さや方向を特定しても良い。さらに、特定部２２は、複合的な推定を行う場合、例えば、それぞれの高さ位置における振動や音の強弱、分布等により、推定を行っても良い。ここで、センシング用光ファイバ１１における位置は、光ファイバセンシング装置２０からの距離に限られず、例えば、センシング用光ファイバ１１上における特定のポイントからの距離でも良い。また、実際の地理的な位置及び高さは、地図上の領域に限られず、例えば、領域又は地点を文字情報で管理しても良い。なお、特定部２２は、センシング用光ファイバ１１Ａ～１１Ｃ毎に、図１８に示されるような対応テーブルを保持しても良い。

また、センシング用光ファイバ１１は、敷設されている状態によって検出し易いセンシング情報の種別が異なる。例えば、地中に埋設されたセンシング用光ファイバ１１は、振動を検出し易いのに対し、空中に敷設されたセンシング用光ファイバ１１は音を検出し易い。また、センシング用光ファイバ１１は、敷設されている構造物の違いによっても、検出し易いセンシング情報が異なる。そのため、特定部２２は、互いに異なる状態で敷設された複数のセンシング用光ファイバ１１がそれぞれ検出した、異なる種別のセンシング情報を組み合わせて、監視対象を複合的に特定しても良い。例えば、特定部２２は、道路で発生した事故の種類を特定する場合、地中に埋設されたセンシング用光ファイバ１１で検出した振動と、空中に架空配線されたセンシング用光ファイバ１１で検出した音と、に基づいて、事故の種類を特定しても良い。

また、同じエリアの海洋部分と陸上部分とにそれぞれ光ファイバネットワーク１０を配備し、特定部２２は、海洋部分に配備された光ファイバネットワーク１０で検出した温度に基づいて、海水温の変動をモニタすると共に、陸上部分に配備された光ファイバネットワーク１０で検出した振動に基づいて、地殻変動をモニタしても良い。そして、特定部２２は、海水温の変動と、地殻変動と、の因果関係を特定しても良い。例えば、特定部２２は、海水温が変動したら、どこの地殻がどのように変動するかを特定することができる。

＜人物及び車両の行動を特定する方法の具体例＞
特定部２２は、ビル等の建物の内部に配備した光ファイバネットワーク１０から収集したセンシング情報に基づいて、建物の内部の人物の行動を特定することができる。また、特定部２２は、道路に配備した光ファイバネットワーク１０から収集したセンシング情報に基づいて、道路上の車両の行動を特定することができる。さらに、特定部２２は、人物の行動と車両の行動とに基づいて、一連の行動を特定することができる。以下、人物及び車両の行動を特定する方法の具体例を説明する。

図１９の例では、ビル等の建物４０の内部に光ファイバネットワーク１０Ａを配備し、道路に光ファイバネットワーク１０Ｂを配備する。特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ａから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン及び音響パターン等に基づいて、建物４０の内部の人物の行動を特定する。また、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ｂから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、道路上の車両の行動を特定する。

例えば、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ａから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、建物４０の内部の人物の行動、歩き方等を特定し、また、光ファイバネットワーク１０Ａから収集したセンシング情報に含まれる音響パターン等に基づいて、建物４０の内部の人物の会話の内容等を特定することができる。その結果、特定部２２は、建物４０の内部の人物の行動、歩き方、会話の内容等に基づいて、不審行動を取った複数の人物を特定したとする。また、特定部２２は、複数人の人物を特定した後、これらの複数人の人物を検出できなくなったタイミングで、光ファイバネットワーク１０Ｂから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、建物４０の付近で１台の車両が走行を開始したことを特定したとする。この場合、特定部２２は、建物４０の内部にいた複数の人物が１台の車両に乗車したと判断することができる。また、以降、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ｂから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、その車両を追跡しても良い。

図２０の例では、互いに異なる３つの建物４０Ａ～４０Ｃの内部のそれぞれに３つの光ファイバネットワーク１０Ａ～１０Ｃを配備し、道路に光ファイバネットワーク１０Ｄを配備する。特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ａ～１０Ｃから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン及び音響パターン等に基づいて、建物４０Ａ～４０Ｃの内部の人物の行動を特定する。また、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ｄから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、道路上の車両の行動を特定する。

例えば、特定部２２は、建物４０Ａの内部の人物の行動、歩き方、会話の内容等に基づいて、不審行動を取った人物Ｐを特定したとする。この場合、特定部２２は、人物Ｐの行動、歩き方、会話の内容のパターンを学習し、学習したパターンを、マッチング用パターンとして不図示の記憶部に予め記憶させておく。以降、特定部２２は、光ファイバネットワーク１０Ｂ，１０Ｃから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン及び音響パターン等に基づいて、建物４０Ｂ，４０Ｃ内の人物の行動、歩き方、会話の内容のパターンを特定し、特定したパターンを、人物Ｐのマッチング用パターンと比較する。その結果、建物４０Ｂ，４０Ｃ内の人物について特定したパターンと、人物Ｐのマッチング用パターンと、の適合率が閾値以上であれば、特定部２２は、人物Ｐが建物４０Ｂ，４０Ｃに移動したと判断することができる。

また、特定部２２は、建物４０Ａにいた人物Ｐが車両に乗車したと判断した場合、光ファイバネットワーク１０Ｄから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、その車両を追跡しても良い。ただし、図２０の例では、車両の追跡は任意で良いため、光ファイバネットワーク１０Ｄの配備も任意で良い。

＜監視対象を特定する方法の他の具体例＞
例えば、２つの光ファイバネットワーク１０をそれぞれ構成する２つのセンシング用光ファイバ１１の一方を衣類に組み込み、他方をベッドに内蔵させても良い。その衣類を着用している人物が、そのベッドで寝ている場合、特定部２２は、衣類に組み込まれたセンシング用光ファイバ１１及びベッドに内蔵されたセンシング用光ファイバ１１のそれぞれから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン、音響パターン、及び温度パターン等に基づいて、人物の状態を特定しても良い。例えば、特定部２２は、身体器官の振動、心臓音、体温等のパターン等に基づいて、人物の状態を特定することができる。また、ベッドが設置された部屋の床等にもセンシング用光ファイバ１１を敷設し、特定部２２は、床等に敷設されたセンシング用光ファイバ１１から収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等もさらに用いて、人物の状態を特定しても良い。

また、広域に配備された光ファイバネットワーク１０と、部分的に配備された光ファイバネットワーク１０と、を組み合わせ、特定部２２は、これら組み合わせの光ファイバネットワーク１０からそれぞれ収集したセンシング情報に含まれる振動パターンに基づいて、監視対象を特定しても良い。

例えば、図２１に示されるように、光ファイバネットワーク１０Ａを構成するセンシング用光ファイバ１１Ａを、橋梁全体に敷設する。その一方で、光ファイバネットワーク１０Ｂを構成するセンシング用光ファイバ１１Ｂを、ヒビ等が発生した劣化箇所に部分的に敷設する。そして、特定部２２は、センシング用光ファイバ１１Ａ，１１Ｂから収集したセンシング情報に含まれる振動パターンに基づいて、監視対象を特定する。このとき、例えば、特定部２２は、センシング用光ファイバ１１Ａから収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、橋梁を走行する車両や電車の走行状態を特定し、走行状態と劣化箇所との因果関係を特定しても良い。例えば、特定部２２は、どのような走行状態のときに、劣化箇所の劣化度が悪化するかを特定することができる。

また、海底に敷設されたセンシング用光ファイバ１１から構成される光ファイバネットワーク１０と、船に敷設されたセンシング用光ファイバ１１から構成される光ファイバネットワーク１０と、を組み合わせ、特定部２２は、これら組み合わせの光ファイバネットワーク１０からそれぞれ収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、監視対象を特定しても良い。例えば、特定部２２は、海底に敷設されたセンシング用光ファイバ１１から収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、波の状態を特定し、船に敷設されたセンシング用光ファイバ１１から収集したセンシング情報に含まれる振動パターン等に基づいて、船に積載された荷物の状態等を特定しても良い。そして、特定部２２は、船に転覆等の危険性がある場合には、その要因が波に由来するのか、その他の要因（船に積載された荷物等）に由来するのかを判断しても良い。

＜ＧＵＩ画面によるアラートの報知＞
特定部２２は、監視対象を特定した場合、特定した監視対象によってはアラートを報知しても良い。例えば、特定部２２は、監視対象を監視する監視システムや、監視対象を監視する者が所持する端末の表示部に、ＧＵＩ（Graphical User Interface）画面を表示して、上記の報知を行っても良い。この場合、ＧＵＩ画面は、例えば、光ファイバネットワーク１０で監視している領域を示す地図情報と、敷設されているセンシング用光ファイバ１１に関する情報と、特定した監視対象に関する情報と、監視対象が検出された領域又は地点に関する情報と、を視覚的に表示する。このＧＵＩ画面の例を図２２に示す。図２２は、監視対象が構造物の劣化の場合の例であり、地図上に、構造物が劣化した位置を表示している。また、図２２では、特定部２２が図１８に示されるような対応テーブルを保持していることを想定しており、構造物の劣化箇所の高さの情報も表示している。ＧＵＩ画面上に表示する監視対象は、劣化箇所に限定されず、車両や電車の状態やトラフィック、人物の行動等、様々な対象が含まれる。

＜光ファイバセンシング装置の分散構成＞
上記の説明では、光ファイバセンシング装置２０に複数の構成要素（受信部２１及び特定部２２）が設けられているが、これには限定されない。光ファイバセンシング装置２０に設けられていた構成要素は、１つの装置に設けることには限定されず、複数の装置に分散して設けられていても良い。

＜光ファイバセンシング装置のハードウェア構成＞
続いて、図２３を参照して、光ファイバセンシング装置２０を実現するコンピュータ５０のハードウェア構成について説明する。

図２３に示されるように、コンピュータ５０は、プロセッサ５０１、メモリ５０２、ストレージ５０３、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）５０４、及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）５０５等を備える。プロセッサ５０１、メモリ５０２、ストレージ５０３、入出力インタフェース５０４、及び通信インタフェース５０５は、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路で接続されている。

プロセッサ５０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置である。メモリ５０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリである。ストレージ５０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはメモリカード等の記憶装置である。また、ストレージ５０３は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリであっても良い。

ストレージ５０３は、光ファイバセンシング装置２０が備える構成要素（受信部２１及び特定部２２）の機能を実現するプログラムを記憶している。プロセッサ５０１は、これら各プログラムを実行することで、光ファイバセンシング装置２０が備える構成要素の機能をそれぞれ実現する。ここで、プロセッサ５０１は、上記各プログラムを実行する際、これらのプログラムをメモリ５０２上に読み出してから実行しても良いし、メモリ５０２上に読み出さずに実行しても良い。また、メモリ５０２やストレージ５０３は、光ファイバセンシング装置２０が備える構成要素が保持する情報やデータを記憶する役割も果たす。

また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータ（コンピュータ５０を含む）に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）、ＣＤ－Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ－Ｒ／Ｗ（CD-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

入出力インタフェース５０４は、表示装置５０４１、入力装置５０４２、音出力装置５０４３等と接続される。表示装置５０４１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、モニタのような、プロセッサ５０１により処理された描画データに対応する画面を表示する装置である。入力装置５０４２は、オペレータの操作入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード、マウス、及びタッチセンサ等である。表示装置５０４１及び入力装置５０４２は一体化され、タッチパネルとして実現されていても良い。音出力装置５０４３は、スピーカのような、プロセッサ５０１により処理された音響データに対応する音を音響出力する装置である。

通信インタフェース５０５は、外部の装置との間でデータを送受信する。例えば、通信インタフェース５０５は、有線通信路または無線通信路を介して外部装置と通信する。

以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述した実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

また、上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークと、
前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークと、
前記第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信部と、
前記第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信部と、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定部と、
を備える、光ファイバセンシングシステム。
（付記２）
前記第１の受信部は、第１の事業者が所有する前記第１の光ファイバネットワークからの前記第１の光信号を受信し、
前記第２の受信部は、第２の事業者が所有する前記第２の光ファイバネットワークからの前記第２の光信号を受信する、
付記１に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記３）
前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報の開示に関するポリシを予め格納するデータベースをさらに備え、
前記特定部は、前記ポリシに基づいて、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報のフィルタリングを行い、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報のうち前記フィルタリングにより排除されなかったセンシング情報に基づいて、前記監視対象を特定する、
付記１又は２に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記４）
前記第１の受信部は、第１の領域に配備された前記第１の光ファイバネットワークからの前記第１の光信号を受信し、
前記第２の受信部は、第２の領域に配備された前記第２の光ファイバネットワークからの前記第２の光信号を受信する、
付記１に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記５）
前記第１の領域と前記第２の領域とが分離されており、
前記特定部は、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報に基づいて、前記第１の領域における前記監視対象を特定し、
前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報に基づいて、前記第２の領域における前記監視対象を特定し、
前記第１の領域における前記監視対象の特定結果と、前記第２の領域における前記監視対象の特定結果と、に基づいて、前記第１の領域と前記第２の領域との間の第３の領域における前記監視対象を推定する、
付記４に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記６）
前記特定部は、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報に含まれる、前記監視対象に応じた固有の動的な変動パターンに基づいて、前記監視対象を特定する、
付記１から５のいずれか１項に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記７）
前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報は、振動、音、及び温度のうちの少なくとも１つを含む、
付記１から６のいずれか１項に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記８）
光ファイバセンシングシステムによる光ファイバセンシング方法であって、
監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信ステップと、
前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信ステップと、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定ステップと、
を含む、光ファイバセンシング方法。
（付記９）
前記第１の受信ステップでは、第１の事業者が所有する前記第１の光ファイバネットワークからの前記第１の光信号を受信し、
前記第２の受信ステップでは、第２の事業者が所有する前記第２の光ファイバネットワークからの前記第２の光信号を受信する、
付記８に記載の光ファイバセンシング方法。
（付記１０）
前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報の開示に関するポリシをデータベースに予め格納するステップをさらに含み、
前記特定ステップでは、前記ポリシに基づいて、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報のフィルタリングを行い、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報のうち前記フィルタリングにより排除されなかったセンシング情報に基づいて、前記監視対象を特定する、
付記８又は９に記載の光ファイバセンシング方法。
（付記１１）
前記第１の受信ステップでは、第１の領域に配備された前記第１の光ファイバネットワークからの前記第１の光信号を受信し、
前記第２の受信ステップでは、第２の領域に配備された前記第２の光ファイバネットワークからの前記第２の光信号を受信する、
付記８に記載の光ファイバセンシング方法。
（付記１２）
前記第１の領域と前記第２の領域とが分離されており、
前記特定ステップでは、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報に基づいて、前記第１の領域における前記監視対象を特定し、
前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報に基づいて、前記第２の領域における前記監視対象を特定し、
前記第１の領域における前記監視対象の特定結果と、前記第２の領域における前記監視対象の特定結果と、に基づいて、前記第１の領域と前記第２の領域との間の第３の領域における前記監視対象を推定する、
付記１１に記載の光ファイバセンシング方法。
（付記１３）
前記特定ステップでは、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報に含まれる、前記監視対象に応じた固有の動的な変動パターンに基づいて、前記監視対象を特定する、
付記８から１２のいずれか１項に記載の光ファイバセンシング方法。
（付記１４）
前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報は、振動、音、及び温度のうちの少なくとも１つを含む、
付記８から１３のいずれか１項に記載の光ファイバセンシング方法。
（付記１５）
監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信部と、
前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信部と、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定部と、
を備える、光ファイバセンシング装置。
（付記１６）
前記第１の受信部は、第１の事業者が所有する前記第１の光ファイバネットワークからの前記第１の光信号を受信し、
前記第２の受信部は、第２の事業者が所有する前記第２の光ファイバネットワークからの前記第２の光信号を受信する、
付記１５に記載の光ファイバセンシング装置。
（付記１７）
前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報の開示に関するポリシを予め格納するデータベースをさらに備え、
前記特定部は、前記ポリシに基づいて、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報のフィルタリングを行い、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報のうち前記フィルタリングにより排除されなかったセンシング情報に基づいて、前記監視対象を特定する、
付記１５又は１６に記載の光ファイバセンシング装置。
（付記１８）
前記第１の受信部は、第１の領域に配備された前記第１の光ファイバネットワークからの前記第１の光信号を受信し、
前記第２の受信部は、第２の領域に配備された前記第２の光ファイバネットワークからの前記第２の光信号を受信する、
付記１５に記載の光ファイバセンシング装置。
（付記１９）
前記第１の領域と前記第２の領域とが分離されており、
前記特定部は、
前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報に基づいて、前記第１の領域における前記監視対象を特定し、
前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報に基づいて、前記第２の領域における前記監視対象を特定し、
前記第１の領域における前記監視対象の特定結果と、前記第２の領域における前記監視対象の特定結果と、に基づいて、前記第１の領域と前記第２の領域との間の第３の領域における前記監視対象を推定する、
付記１８に記載の光ファイバセンシング装置。
（付記２０）
前記特定部は、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報に含まれる、前記監視対象に応じた固有の動的な変動パターンに基づいて、前記監視対象を特定する、
付記１５から１９のいずれか１項に記載の光ファイバセンシング装置。
（付記２１）
前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報は、振動、音、及び温度のうちの少なくとも１つを含む、
付記１５から２０のいずれか１項に記載の光ファイバセンシング装置。

１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ 光ファイバネットワーク
１１，１１Ａ，１１Ｂ，１１Ｃ センシング用光ファイバ
２０ 光ファイバセンシング装置
２１，２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ 受信部
２２ 特定部
２３ ポリシＤＢ
３０ 光ファイバ通信用ネットワーク
４０，４０Ａ，４０Ｂ，４０Ｃ 建物
５０ コンピュータ
５０１ プロセッサ
５０２ メモリ
５０３ ストレージ
５０４ 入出力インタフェース
５０４１ 表示装置
５０４２ 入力装置
５０４３ 音出力装置
５０５ 通信インタフェース

Claims (8)

1. 第１の領域に配備され、監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークと、
   前記第１の領域とは分離された第２の領域に配備され、前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークと、
   前記第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信部と、
   前記第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信部と、
   前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定部と、
   を備え、
   前記特定部は、
   前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報に基づいて、前記第１の領域における前記監視対象を特定し、
   前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報に基づいて、前記第２の領域における前記監視対象を特定し、
   前記第１の領域における前記監視対象の特定結果と、前記第２の領域における前記監視対象の特定結果と、に基づいて、前記第１の領域と前記第２の領域との間の第３の領域における前記監視対象を推定する、
   光ファイバセンシングシステム。
2. 前記第１の受信部は、第１の事業者が所有する前記第１の光ファイバネットワークからの前記第１の光信号を受信し、
   前記第２の受信部は、第２の事業者が所有する前記第２の光ファイバネットワークからの前記第２の光信号を受信する、
   請求項１に記載の光ファイバセンシングシステム。
3. 光ファイバセンシングシステムによる光ファイバセンシング方法であって、
   第１の領域に配備され、監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信ステップと、
   前記第１の領域とは分離された第２の領域に配備され、前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信ステップと、
   前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定ステップと、
   を含み、
   前記特定ステップでは、
   前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報に基づいて、前記第１の領域における前記監視対象を特定し、
   前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報に基づいて、前記第２の領域における前記監視対象を特定し、
   前記第１の領域における前記監視対象の特定結果と、前記第２の領域における前記監視対象の特定結果と、に基づいて、前記第１の領域と前記第２の領域との間の第３の領域における前記監視対象を推定する、
   光ファイバセンシング方法。
4. 第１の領域に配備され、監視対象に関する第１のセンシング情報を検出する第１の光ファイバネットワークからの第１の光信号を受信する第１の受信部と、
   前記第１の領域とは分離された第２の領域に配備され、前記監視対象に関する第２のセンシング情報を検出する第２の光ファイバネットワークからの第２の光信号を受信する第２の受信部と、
   前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報と前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報とに基づいて、前記監視対象を特定する特定部と、
   を備え、
   前記特定部は、
   前記第１の光信号に含まれる前記第１のセンシング情報に基づいて、前記第１の領域における前記監視対象を特定し、
   前記第２の光信号に含まれる前記第２のセンシング情報に基づいて、前記第２の領域における前記監視対象を特定し、
   前記第１の領域における前記監視対象の特定結果と、前記第２の領域における前記監視対象の特定結果と、に基づいて、前記第１の領域と前記第２の領域との間の第３の領域における前記監視対象を推定する、
   光ファイバセンシング装置。
5. 前記第１の受信部は、第１の事業者が所有する前記第１の光ファイバネットワークからの前記第１の光信号を受信し、
   前記第２の受信部は、第２の事業者が所有する前記第２の光ファイバネットワークからの前記第２の光信号を受信する、
   請求項４に記載の光ファイバセンシング装置。
6. 前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報の開示に関するポリシを予め格納するデータベースをさらに備え、
   前記特定部は、前記ポリシに基づいて、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報のフィルタリングを行い、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報のうち前記フィルタリングにより排除されなかったセンシング情報に基づいて、前記監視対象を特定する、
   請求項４又は５に記載の光ファイバセンシング装置。
7. 前記特定部は、前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報に含まれる、前記監視対象に応じた固有の動的な変動パターンに基づいて、前記監視対象を特定する、
   請求項４から６のいずれか１項に記載の光ファイバセンシング装置。
8. 前記第１のセンシング情報及び前記第２のセンシング情報は、振動、音、及び温度のうちの少なくとも１つを含む、
   請求項４から７のいずれか１項に記載の光ファイバセンシング装置。

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