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JP7679840B2 - Risk information generation program, risk information generation method, risk information generation device, and risk information generation system - Google Patents
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Risk information generation program, risk information generation method, risk information generation device, and risk information generation system Download PDF

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JP7679840B2 JP2022563281A JP2022563281A JP7679840B2 JP 7679840 B2 JP7679840 B2 JP 7679840B2 JP 2022563281 A JP2022563281 A JP 2022563281A JP 2022563281 A JP2022563281 A JP 2022563281A JP 7679840 B2 JP7679840 B2 JP 7679840B2
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Description

本発明は、リスク情報生成装置、リスク情報生成方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a risk information generating device, a risk information generating method, and a program.

感染症の感染経路の例として、飛沫感染及び空気感染がある。これらの感染経路を有する感染症において、感染者に近づいた人は感染症に感染するリスクを有する。特許文献1には、画像を処理することにより、所定の施設の居住者と来訪者の会話時間を計測し、会話時間が所定の時間を超えた場合に、居住者が感染症に感染する危険性が高いことを示す情報を端末装置に送信することが記載されている。Examples of infection routes include droplet infection and airborne infection. In the case of infectious diseases that have these infection routes, people who come close to an infected person are at risk of contracting the infection. Patent Document 1 describes a method for measuring the conversation time between a resident and a visitor at a specified facility by processing images, and transmitting information to a terminal device indicating that the resident is at high risk of contracting the infectious disease if the conversation time exceeds a specified time.

国際公開第2019/239813号International Publication No. 2019/239813

多数の人が存在する領域や施設では、互いに知らない人の間で感染症が広がるリスクがある。本発明の目的の一例は、互いに知らない人の間であっても感染症が広がるリスクに関する情報を生成できるようにすることにある。In areas or facilities where a large number of people are present, there is a risk of infectious diseases spreading between people who do not know each other. One objective of the present invention is to be able to generate information about the risk of infectious diseases spreading between people who do not know each other.

本発明によれば、映像を取得する処理と、
前記映像に映る第1の人物と第2の人物とを特定する処理と、
前記第1の人物の状態を求める処理と、
前記第2の人物の状態を求める処理と、
前記第1の人物の状態と前記第2の人物の状態とに基づいて、前記第2の人物の感染リスク情報を求める処理と、
をコンピュータに実行させるリスク情報生成プログラムが提供される。
また、本発明によれば、映像を取得する処理と、
前記映像に映る第1の人物と第2の人物とを特定する処理と、
前記第1の人物の状態を求める処理と、
前記第2の人物の状態を求める処理と、
前記第1の人物の状態と前記第2の人物の状態とに基づいて、前記第2の人物の感染リスク情報を求める処理と、
をコンピュータが実行するリスク情報生成方法が提供される。
According to the present invention, a process for acquiring an image is performed.
A process of identifying a first person and a second person appearing in the video;
A process of determining a state of the first person;
determining a state of the second person;
A process of determining infection risk information of the second person based on the state of the first person and the state of the second person;
A risk information generating program that causes a computer to execute the above is provided.
According to the present invention, a process for acquiring an image is provided.
A process of identifying a first person and a second person appearing in the video;
A process of determining a state of the first person;
determining a state of the second person;
A process of determining infection risk information of the second person based on the state of the first person and the state of the second person;
The present invention provides a risk information generating method that is executed by a computer.

本発明によれば、映像を取得し、前記映像に映る第1の人物と第2の人物とを特定するとともに、前記第1の人物の状態及び前記第2の人物の状態を求める画像処理部と、
前記第1の人物の状態と前記第2の人物の状態とに基づいて、前記第2の人物の感染リスク情報を求めるリスク情報生成部と、
を有するリスク情報生成装置が提供される。
According to the present invention, there is provided an image processing unit that acquires an image, identifies a first person and a second person appearing in the image, and obtains a state of the first person and a state of the second person;
A risk information generation unit that obtains infection risk information of the second person based on the state of the first person and the state of the second person;
A risk information generating device is provided, comprising :

本発明によれば、映像を取得し、前記映像に映る第1の人物と第2の人物とを特定するとともに、前記第1の人物の状態及び前記第2の人物の状態を求める画像処理部と、
前記第1の人物の状態と前記第2の人物の状態とに基づいて、前記第2の人物の感染リスク情報を求めるリスク情報生成部と、
を有するリスク情報生成装置と、
対象領域の入場者の情報を記憶している来訪者管理装置と、
を有するリスク情報生成システムが提供される。
According to the present invention, there is provided an image processing unit that acquires an image, identifies a first person and a second person appearing in the image, and obtains a state of the first person and a state of the second person;
A risk information generation unit that obtains infection risk information of the second person based on the state of the first person and the state of the second person;
A risk information generation device having
A visitor management device that stores information on visitors to the target area;
A risk information generation system is provided having the following :

本発明によれば、互いに知らない人の間であっても感染症が広がるリスクに関する情報を生成できる。 The present invention makes it possible to generate information about the risk of infectious disease spreading even between people who do not know each other.

上述した目的、及びその他の目的、特徴及び利点は、以下に述べる好適な実施の形態、及びそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。The above objects, as well as other objects, features and advantages, will become more apparent from the preferred embodiments described below and the accompanying drawings.

第1実施形態にかかるリスク情報生成装置の使用環境を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining the usage environment of the risk information generation device according to the first embodiment. リスク情報生成装置の機能構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of a risk information generation device. 処理結果記憶部が記憶している情報の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information stored in a processing result storage unit. 高リスク者記憶部が記憶している情報の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an example of information stored in a high-risk individual storage unit. リスク情報生成装置のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a risk information generation device. リスク情報生成装置が行う処理の第1例を示すフローチャートである。11 is a flowchart showing a first example of processing performed by the risk information generation device. リスク情報生成装置の感染情報取得部及びリスク情報出力部が行う処理の第1例を示すフローチャートである。13 is a flowchart showing a first example of processing performed by the infection information acquisition unit and the risk information output unit of the risk information generation device. リスク情報生成装置の感染情報取得部及びリスク情報出力部が行う処理の第2例を示すフローチャートである。13 is a flowchart showing a second example of processing performed by the infection information acquisition unit and the risk information output unit of the risk information generation device. 第2実施形態に係るリスク情報生成装置の機能構成の一例を示す図である。A diagram showing an example of the functional configuration of a risk information generation device related to the second embodiment. 図9に示したリスク情報生成装置が行う処理の第1例を示しており、第1実施形態の図6に対応している。10 shows a first example of processing performed by the risk information generation device shown in FIG. 9, and corresponds to FIG. 6 of the first embodiment. 図9に示したリスク情報生成装置が行う処理の第2例を示しており、第1実施形態の図8に対応している。8 shows a second example of the processing performed by the risk information generation device shown in FIG. 9, and corresponds to FIG. 8 of the first embodiment. 第3実施形態に係るリスク情報生成装置の機能構成の一例を示す図である。A diagram showing an example of the functional configuration of a risk information generation device related to the third embodiment. 第4実施形態に係るリスク情報生成装置の機能構成の一例を示す図である。A diagram showing an example of the functional configuration of a risk information generation device related to the fourth embodiment. 第5実施形態に係るリスク情報生成装置の使用環境を説明するための図である。A diagram for explaining the usage environment of the risk information generation device related to the fifth embodiment. 来訪者管理装置が記憶している入場者情報の一例を示す図である。10 is a diagram showing an example of visitor information stored in a visitor management device. FIG. 第6実施形態に係るリスク情報生成装置の機能構成の一例を示す図である。A diagram showing an example of the functional configuration of a risk information generation device related to the sixth embodiment. 図16の変形例に係るリスク情報生成装置の機能構成の一例を示す図である。A diagram showing an example of the functional configuration of a risk information generation device related to the modified example of Figure 16.

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In all drawings, similar components are given similar reference symbols and descriptions will be omitted as appropriate.

(第1実施形態)
図1は、本実施形態にかかるリスク情報生成装置10の使用環境を説明するための図である。リスク情報生成装置10は、複数の撮像装置20と共に使用される。
First Embodiment
1 is a diagram for explaining the usage environment of a risk information generation device 10 according to this embodiment. The risk information generation device 10 is used together with a plurality of imaging devices 20.

撮像装置20は、例えば監視カメラであり、対象領域に設置されている。少なくとも2つの撮像装置20は、対象領域のうち互いに離れた部分領域を撮像している。また、少なくとも2つの撮像装置20は、同一の部分領域を異なる方向から撮像していてもよい。撮像装置20が生成する画像のフレームレートは任意であるが、動画となるフレームレートであってもよいし、静止画となるフレームレートであってもよい。The imaging device 20 is, for example, a surveillance camera, and is installed in the target area. At least two imaging devices 20 capture partial areas of the target area that are separated from each other. Furthermore, the at least two imaging devices 20 may capture the same partial area from different directions. The frame rate of the images generated by the imaging device 20 is arbitrary, but may be a frame rate that produces a moving image or a frame rate that produces a still image.

リスク情報生成装置10は、複数の撮像装置20が生成した画像を処理することにより、対象領域を訪れた人の状態を示す情報(以下、状態情報と記載)を、人別に生成する。状態情報は、その人の動き、顔又は視線の向き、特定の装着物の有無などを含んでいる。またリスク情報生成装置10は、複数の撮像装置20が生成した画像を処理することにより、対象領域に存在している人のうち特定のイベントを行った人(以下、イベント実行者と記載)を特定する。特定のイベントは、くしゃみ、咳、及び会話(特にマスクをしない状態での会話)に代表されるように、口から飛沫を放出する行為を含む。また特定のイベントは、複数の人の密集度が基準値以上であることを含んでいてもよい。ここで、密集度の基準値は、例えば所定面積当たりの人の数で定義される。そしてリスク情報生成装置10は、特定のイベントが行われたときにイベント実行者の周囲に存在していた人(以下、周辺人物と記載)が感染症にかかるリスクに関する情報(以下、感染リスク情報と記載)を生成する。この感染リスク情報は、イベント実行者が感染症にかかっていたことが判明した時に利用される。The risk information generating device 10 processes images generated by the multiple imaging devices 20 to generate information (hereinafter referred to as status information) indicating the status of people who have visited the target area for each person. The status information includes the person's movement, the direction of the face or gaze, and the presence or absence of specific clothing. The risk information generating device 10 also processes images generated by the multiple imaging devices 20 to identify people who have performed a specific event (hereinafter referred to as event performers) among the people present in the target area. The specific event includes the act of releasing droplets from the mouth, as represented by sneezing, coughing, and talking (especially talking without a mask). The specific event may also include the density of multiple people being equal to or greater than a reference value. Here, the reference value of density is defined, for example, as the number of people per specified area. The risk information generating device 10 then generates information (hereinafter referred to as infection risk information) regarding the risk of people (hereinafter referred to as surrounding people) who were present around the event performer when the specific event was held contracting an infectious disease. This infection risk information is used when it is discovered that the event performer was infected with an infectious disease.

リスク情報生成装置10が生成した感染リスク情報は、例えば管理端末30や利用者端末40によって利用される。管理端末30は、対象領域の管理者や医療関係者が利用する端末であり、例えば感染リスクの全体像を把握するために用いられる。利用者端末40は、対象領域を訪れていた人が、自分の感染リスクを把握するために用いられる。管理端末30及び利用者端末40は、いわゆるスマートフォンやタブレットなどの携帯型の端末であってもよいし、固定型の端末であってもよい。The infection risk information generated by the risk information generating device 10 is used, for example, by the management terminal 30 and the user terminal 40. The management terminal 30 is a terminal used by managers and medical personnel of the target area, and is used, for example, to grasp the overall picture of infection risk. The user terminal 40 is used by people who have visited the target area to understand their own infection risk. The management terminal 30 and the user terminal 40 may be portable terminals such as smartphones and tablets, or may be fixed terminals.

図2は、リスク情報生成装置10の機能構成の一例を示す図である。リスク情報生成装置10は、画像取得部110、第1画像処理部120、第2画像処理部130、及びリスク情報生成部140を備えている。 Figure 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the risk information generating device 10. The risk information generating device 10 includes an image acquisition unit 110, a first image processing unit 120, a second image processing unit 130, and a risk information generating unit 140.

画像取得部110は、複数の撮像装置20が生成した画像を取得する。画像取得部110は、リアルタイムで画像を取得してもよいし、バッチ形式で画像を取得してもよい。なお、画像取得部110がリアルタイムで画像を取得する場合、撮像装置20が画像を生成するタイミングと画像取得部110が画像を取得するタイミングの間に多少のタイムラグがあってもよい。The image acquisition unit 110 acquires images generated by multiple imaging devices 20. The image acquisition unit 110 may acquire images in real time, or in a batch format. When the image acquisition unit 110 acquires images in real time, there may be some time lag between the timing at which the imaging device 20 generates an image and the timing at which the image acquisition unit 110 acquires the image.

第1画像処理部120は、撮像装置20から取得した画像を処理することにより、実行者特定情報を生成する。実行者特定情報は、対象領域に存在するイベント実行者を特定する情報であり、例えば画像から得られる外観上の特徴量を含んでいる。外観上の特徴量は、例えばその人の顔の特徴量を含んでいるが、さらに、装着物(例えば衣服)の特徴量を含んでいてもよい。The first image processing unit 120 generates performer identification information by processing the image acquired from the imaging device 20. The performer identification information is information that identifies the event performer present in the target area, and includes, for example, appearance features obtained from the image. The appearance features include, for example, the features of the person's face, but may also include features of the wearer's clothing (for example, clothes).

なお、第1画像処理部120は、例えば姿勢推定技術を用いることにより、特定のイベントの発生を検出する。ここで行われる姿勢推定技術において、人物の姿勢を示す姿勢情報は、例えば、関節等の特徴的な点である「キーポイント」と、キーポイント間のリンクを示す「ボーン(ボーンリンク)」によって示される。キーポイントは、例えば、頭、首、右肩、左肩、右肘、左肘、右手、左手、右腰、左腰、右膝、左膝、右足、及び左足である。そして第1画像処理部120は、イベントの発生を検出する際に、機械学習により生成されたモデルを用いる。このモデルは、特定のイベントが発生した時の姿勢情報を機械学習させることにより生成されている。 The first image processing unit 120 detects the occurrence of a specific event by using, for example, a posture estimation technique. In the posture estimation technique used here, posture information indicating the posture of a person is indicated by, for example, "key points" which are characteristic points such as joints, and "bones (bone links)" which indicate links between key points. The key points are, for example, the head, neck, right shoulder, left shoulder, right elbow, left elbow, right hand, left hand, right hip, left hip, right knee, left knee, right foot, and left foot. When detecting the occurrence of an event, the first image processing unit 120 uses a model generated by machine learning. This model is generated by machine learning posture information at the time when a specific event occurs.

第2画像処理部130は、撮像装置20から取得した画像を処理することにより、周辺人物特定情報及びイベント実行者及び周辺人物の少なくとも一方の状態情報を生成する。The second image processing unit 130 processes the images obtained from the imaging device 20 to generate surrounding person identification information and status information of at least one of the event executor and the surrounding people.

周辺人物特定情報は、上記した周辺人物を特定する情報であり、画像から得られる外観上の特徴量を含んでいる。周辺人物は、例えば、イベント実行者からの相対位置が基準を満たす人である。周辺人物特定情報においても、外観上の特徴量は、例えばその人の顔の特徴量を含んでいるが、さらに、装着物(例えば衣服)の特徴量を含んでいてもよい。The surrounding person identification information is information that identifies the surrounding people described above, and includes appearance features obtained from an image. A surrounding person is, for example, a person whose relative position from the event maker meets a criterion. In the surrounding person identification information, the appearance features also include, for example, the features of the person's face, but may also include features of the person's clothing.

状態情報は、上記したように、その人の動き、顔又は視線の向き、特定の装着物の有無などを含んでいる。第2画像処理部130は、イベント実行者の状態情報のみを生成してもよいし、周辺人物の状態情報のみを生成してもよいし、イベント実行者の状態情報及び周辺人物の状態情報の双方を生成してもよい。また、イベント実行者の状態情報に含まれる項目の少なくとも一部は、周辺人物の状態情報に含まれている項目と異なっていてもよい。As described above, the status information includes the person's movement, the direction of the face or gaze, the presence or absence of specific clothing, etc. The second image processing unit 130 may generate only the status information of the event executor, may generate only the status information of the surrounding people, or may generate both the status information of the event executor and the status information of the surrounding people. Furthermore, at least some of the items included in the status information of the event executor may differ from the items included in the status information of the surrounding people.

リスク情報生成部140は、周辺人物特定情報及び状態情報を用いて、周辺人物別に感染リスク情報を生成する。感染リスク情報は、その人が感染症にかかるリスクに関する情報であり、例えば感染リスクの高さを示すリスクスコアを含んでいる。イベント実行者が複数存在した場合、感染リスク情報は、イベント実行者及び周辺人物の組み合わせ別に生成される。また、同一のイベント実行者が複数回特定のイベントを実行した場合、感染リスク情報は、実行されたイベント別かつ当該イベントにおける周辺人物別に、感染リスク情報を生成する。The risk information generation unit 140 generates infection risk information for each surrounding person using surrounding person identification information and status information. The infection risk information is information regarding the risk of a person contracting an infectious disease, and includes, for example, a risk score indicating the level of infection risk. When there are multiple event executors, the infection risk information is generated for each combination of the event executor and surrounding people. In addition, when the same event executor performs a specific event multiple times, the infection risk information is generated for each performed event and for each surrounding person at the event.

リスク情報生成部140は、感染リスク情報及び感染リスク情報に付随する付随情報を処理結果記憶部150に記憶させる。付随情報の詳細については、他の図を用いて後述する。なお、リスク情報生成部140は、感染リスク情報及び付随情報を、その感染リスク情報に対応する周辺人物特定情報及び実行者特定情報の組み合わせが特定可能な状態で処理結果記憶部150に記憶させる。The risk information generation unit 140 stores the infection risk information and associated information associated with the infection risk information in the processing result storage unit 150. Details of the associated information will be described later with reference to other figures. The risk information generation unit 140 stores the infection risk information and the associated information in the processing result storage unit 150 in a state in which the combination of surrounding person identification information and perpetrator identification information corresponding to the infection risk information can be identified.

本図に示す例において、処理結果記憶部150は、リスク情報生成装置10の一部となっている。ただし、処理結果記憶部150はリスク情報生成装置10の外部に位置していてもよい。In the example shown in this figure, the processing result storage unit 150 is part of the risk information generation device 10. However, the processing result storage unit 150 may be located outside the risk information generation device 10.

図2に示す例において、リスク情報生成装置10は、さらに感染情報取得部160、リスク情報出力部170、及び高リスク者記憶部180を有している。In the example shown in Figure 2, the risk information generating device 10 further has an infection information acquisition unit 160, a risk information output unit 170, and a high-risk individual memory unit 180.

感染情報取得部160は、感染症の感染者を特定する情報(以下、感染者特定情報と記載)を取得する。感染者特定情報は、感染者の画像から得られる外観上の特徴量を含んでいる。外観上の特徴量は、例えばその人の顔の特徴量であるが、さらに、対象領域を訪れたときの装着物(例えば衣服)の特徴量を含んでいる。感染情報取得部160は、例えば管理端末30から感染者特定情報を取得する。The infection information acquisition unit 160 acquires information for identifying a person infected with an infectious disease (hereinafter referred to as infected person identification information). The infected person identification information includes appearance features obtained from an image of the infected person. The appearance features are, for example, the features of the person's face, but also include features of the items worn (e.g. clothing) when visiting the target area. The infection information acquisition unit 160 acquires the infected person identification information from, for example, the management terminal 30.

リスク情報出力部170は、感染情報取得部160が取得した感染者特定情報に対応する実行者特定情報が処理結果記憶部150に記憶されていた時に、処理結果記憶部150から、その実行者特定情報に対応する感染リスク情報を、その感染リスク情報に対応する周辺人物特定情報とともに読み出す。そしてリスク情報出力部170は、読み出した感染リスク情報及び周辺人物特定情報を出力する。これらの出力先は、例えば管理端末30であるが、それ以外の端末であってもよい。なお、リスク情報出力部170は、さらに他の情報(例えば付随情報の少なくとも一部)を処理結果記憶部150から読み出して出力してもよい。この出力において、複数組の感染リスク情報及び周辺人物特定情報が読み出された場合、リスク情報出力部170は、リスクスコア順に周辺人物特定情報及び感染リスク情報を並べてもよい。When the perpetrator identification information corresponding to the infected person identification information acquired by the infection information acquisition unit 160 is stored in the processing result storage unit 150, the risk information output unit 170 reads out the infection risk information corresponding to the perpetrator identification information from the processing result storage unit 150 together with the surrounding person identification information corresponding to the infection risk information. The risk information output unit 170 then outputs the read infection risk information and surrounding person identification information. The output destination of these is, for example, the management terminal 30, but may be other terminals. The risk information output unit 170 may further read and output other information (for example, at least a part of the associated information) from the processing result storage unit 150. In this output, if multiple sets of infection risk information and surrounding person identification information are read out, the risk information output unit 170 may arrange the surrounding person identification information and infection risk information in order of risk score.

またリスク情報出力部170は、出力する感染リスク情報及び周辺人物特定情報を互いに対応付けて高リスク者記憶部180に記憶させる。 In addition, the risk information output unit 170 associates the output infection risk information and surrounding person identification information with each other and stores them in the high-risk person memory unit 180.

また感染情報取得部160は、利用者端末40から、感染リスク情報を確認したい人の人物特定情報を取得する。この人物特定情報の種類は、周辺人物特定情報と同様に、画像から得られる外観上の特徴量を含んでいる。外観上の特徴量は、例えばその人の顔の特徴量であるが、さらに、対象領域を訪れたときの装着物(例えば衣服)の特徴量を含んでいてもよい。そしてリスク情報出力部170は、高リスク者記憶部180に、利用者特定情報に対応する周辺人物特定情報が記憶されていた場合、その周辺人物特定情報に対応する感染リスク情報を高リスク者記憶部180から読み出して利用者端末40に送信する。これにより、対象領域を訪れた人は、自分の感染リスク情報を容易に確認できる。The infection information acquisition unit 160 also acquires from the user terminal 40 the personal identification information of the person for whom the infection risk information is to be confirmed. The type of personal identification information includes appearance features obtained from an image, similar to the surrounding person identification information. The appearance features are, for example, the features of the person's face, but may also include features of the person's clothing when visiting the target area. If surrounding person identification information corresponding to the user identification information is stored in the high-risk person storage unit 180, the risk information output unit 170 reads out the infection risk information corresponding to the surrounding person identification information from the high-risk person storage unit 180 and transmits it to the user terminal 40. This allows people who have visited the target area to easily check their own infection risk information.

なお、本図に示す例において、高リスク者記憶部180はリスク情報生成装置10の一部となっている。ただし高リスク者記憶部180はリスク情報生成装置10の外部に設けられていてもよい。In the example shown in this figure, the high-risk individual memory unit 180 is part of the risk information generating device 10. However, the high-risk individual memory unit 180 may be provided outside the risk information generating device 10.

なお、図1、図2、及び後述する図5において、リスク情報生成装置10は一つのハードウェア(例えばサーバ)で構成されている。ただし、リスク情報生成装置10は複数のハードウェア(例えば複数のサーバ)で構成されてもよい。例えば、画像取得部110、第1画像処理部120、及び第2画像処理部130が第1のサーバによって実現され、リスク情報生成部140が第2のサーバで実現され、リスク情報出力部170が第3のサーバで実現されてもよい。また、画像取得部110、第1画像処理部120、第2画像処理部130、及びリスク情報生成部140が第1のサーバで実現され、リスク情報出力部170が第2のサーバで実現されてもよい。 In addition, in Figures 1, 2, and Figure 5 described below, the risk information generating device 10 is composed of one piece of hardware (e.g., a server). However, the risk information generating device 10 may be composed of multiple pieces of hardware (e.g., multiple servers). For example, the image acquisition unit 110, the first image processing unit 120, and the second image processing unit 130 may be realized by a first server, the risk information generating unit 140 may be realized by a second server, and the risk information output unit 170 may be realized by a third server. Also, the image acquisition unit 110, the first image processing unit 120, the second image processing unit 130, and the risk information generating unit 140 may be realized by the first server, and the risk information output unit 170 may be realized by the second server.

図3は、処理結果記憶部150が記憶している情報の一例を示す図である。上記したように、処理結果記憶部150は、感染リスク情報及び付随情報を、その感染リスク情報に対応する周辺人物特定情報及び実行者特定情報の組み合わせが特定可能な状態で記憶している。 Figure 3 is a diagram showing an example of information stored in the processing result storage unit 150. As described above, the processing result storage unit 150 stores infection risk information and associated information in a state in which a combination of surrounding person identification information and perpetrator identification information corresponding to the infection risk information can be identified.

本図に示す例において、処理結果記憶部150は、発生した特定のイベント別に、実行者特定情報、周辺人物特定情報、感染リスク情報、及び付随情報を記憶している。付随情報は、例えば、発生したイベントの種類、イベントの発生タイミング(例えば発生日時)及び発生場所、イベント実行者のイベントが発生した時の状態情報、イベント発生時の画像(前後の画像を含む場合もある)、並びにイベントが発生した時の周辺人物の状態情報である。In the example shown in this figure, the processing result storage unit 150 stores, for each specific event that has occurred, event performer identification information, surrounding person identification information, infection risk information, and associated information. The associated information is, for example, the type of event that has occurred, the timing (e.g., date and time) and location of the event, status information of the event performer when the event occurred, images at the time of the event (which may include images before and after), and status information of surrounding people when the event occurred.

状態情報は、姿勢(例えば体の上下方向の傾き及び水平方向の向きの少なくとも一方を含む)、顔又は視線の向き、及び口を覆う装着物(例えばマスク、マフラー、フェイスガードなど)の有無、の少なくとも一つを含んでいる。The status information includes at least one of posture (e.g., at least one of the vertical and horizontal tilt of the body), the direction of the face or gaze, and the presence or absence of an article of clothing covering the mouth (e.g., a mask, scarf, face guard, etc.).

また、イベント実行者の状態情報は、発生したイベントに関する情報を含んでいてもよい。 Additionally, the event executor's status information may include information regarding the event that occurred.

例えば発生したイベントがくしゃみ、咳、及び口を覆わない状態での会話などのように飛沫を飛ばす行為である場合、状態情報は、飛沫が飛んだと推定される範囲又は距離を含んでいる。第1画像処理部120は、この情報を、例えばイベント発生時のイベント実行者の顔の向き、口を覆う装着物の有無及びその種類、並びにイベント発生時のイベント実行者の姿勢の変化を用いて推定する。例えばイベントがくしゃみや咳の場合、イベント発生時の姿勢の変化が大きくなるにつれて、飛沫が飛んだと推定される範囲又は距離は大きくなる。また、イベントがくしゃみや咳の場合、口を覆う装着物がない場合、その装着物がある場合と比較して、飛沫が飛んだと推定される範囲又は距離は大きくなる。また、口を覆う装着物がある場合でも、この装着物の種類によって、飛沫が飛んだと推定される範囲又は距離は変わる。For example, if the event that has occurred is an action that causes droplets to fly, such as sneezing, coughing, or talking without covering the mouth, the status information includes the range or distance over which the droplets are estimated to have flowed. The first image processing unit 120 estimates this information using, for example, the direction of the event performer's face when the event occurs, the presence and type of an article covering the mouth, and the change in the event performer's posture when the event occurs. For example, if the event is a sneeze or cough, the range or distance over which the droplets are estimated to have flowed increases as the change in posture at the time of the event increases. Also, if the event is a sneeze or cough, if there is no article covering the mouth, the range or distance over which the droplets are estimated to have flowed is larger than when there is an article covering the mouth. Also, even if there is an article covering the mouth, the range or distance over which the droplets are estimated to have flowed varies depending on the type of article.

また発生したイベントが密集である場合、状態情報は、密集度すなわち単位面積当たりの人の数、及び人が密集している領域の広さを含んでいる。 Also, if the event that has occurred is congestion, the status information includes the degree of congestion, i.e., the number of people per unit area, and the size of the area where people are congested.

また、周辺人物の状態情報は、周辺人物とイベント実行者の相対的な向きを含んでいてもよい。この向きは、例えば顔の相対的な向きであり、イベント実行者の顔又は視線の向き、及び周辺人物の顔又は視線の向きを用いて特定される。また、周辺人物の状態情報は、周辺人物とイベント実行者の相対距離を含んでいてもよい。 The status information of the surrounding people may also include the relative orientation of the surrounding people and the event performer. This orientation is, for example, the relative orientation of the face, and is identified using the direction of the face or gaze of the event performer and the direction of the face or gaze of the surrounding people. The status information of the surrounding people may also include the relative distance between the surrounding people and the event performer.

図4は、高リスク者記憶部180が記憶している情報の一例を示す図である。上記したように、高リスク者記憶部180は、リスク情報出力部170が処理結果記憶部150から読み出した感染リスク情報及び周辺人物特定情報を互いに対応付けて記憶している。また本図に示す例において、高リスク者記憶部180は、さらに実行者特定情報も記憶している。リスク情報出力部170は、この実行者特定情報も処理結果記憶部150から読み出して高リスク者記憶部180に記憶させる。またリスク情報出力部170は、さらに付随情報の少なくとも一部を処理結果記憶部150から読み出して高リスク者記憶部180に記憶させてもよい。 Figure 4 is a diagram showing an example of information stored in the high-risk individual storage unit 180. As described above, the high-risk individual storage unit 180 stores the infection risk information and surrounding person identification information read by the risk information output unit 170 from the processing result storage unit 150 in association with each other. In the example shown in this figure, the high-risk individual storage unit 180 also stores perpetrator identification information. The risk information output unit 170 also reads this perpetrator identification information from the processing result storage unit 150 and stores it in the high-risk individual storage unit 180. The risk information output unit 170 may also read at least a portion of the associated information from the processing result storage unit 150 and store it in the high-risk individual storage unit 180.

なお、一人の人が、複数回感染リスクに晒されることがある。具体例として、同一のイベント実行者が連続して特定のイベントを発生させたり(例えばくしゃみや咳を繰り返した場合)、互いに異なるタイミングで複数のイベント実行者に近接していた場合などが挙げられる。このような場合、同一の人物に対して複数の感染リスク情報が生成される。そして高リスク者記憶部180は、一つの周辺人物特定情報に対して複数の感染リスク情報を紐づける。また、高リスク者記憶部180は、複数の感染リスク情報別に、その感染リスク情報の原因となった実行者の実行者特定情報、イベントの種類、感染リスク情報、及び付随情報も記憶している。 Note that one person may be exposed to the risk of infection multiple times. Specific examples include the same event entrant causing a particular event consecutively (e.g., repeated sneezing or coughing), or being in close proximity to multiple event entrants at different times. In such cases, multiple pieces of infection risk information are generated for the same person. The high-risk person storage unit 180 then links multiple pieces of infection risk information to one piece of surrounding person identification information. The high-risk person storage unit 180 also stores, for each piece of infection risk information, the entrant identification information of the entrant who caused the infection risk information, the type of event, the infection risk information, and associated information.

そしてリスク情報出力部170は、その一つの周辺人物特定情報に対して、複数の感染リスク情報を統合した統合リスク情報を生成する。統合リスク情報は、例えば統合リスクスコアを含んでいる。統合リスクスコアは、複数の感染リスク情報それぞれのリスクスコアを統合したスコアである。統合リスクスコアは、例えば複数のリスクスコアを加算することにより生成されるが、統合リスクスコアの生成方法はこれに限定されない。The risk information output unit 170 then generates integrated risk information by integrating the multiple pieces of infection risk information for that one piece of surrounding person identification information. The integrated risk information includes, for example, an integrated risk score. The integrated risk score is a score obtained by integrating the risk scores of each of the multiple pieces of infection risk information. The integrated risk score is generated, for example, by adding up the multiple risk scores, but the method of generating the integrated risk score is not limited to this.

そしてリスク情報出力部170は、ある周辺人物特定情報に対応する新たな感染リスク情報が高リスク者記憶部180に追加された場合、その周辺人物特定情報に対応する統合リスク情報を更新する。 When new infection risk information corresponding to certain surrounding person identification information is added to the high-risk person memory unit 180, the risk information output unit 170 updates the integrated risk information corresponding to that surrounding person identification information.

図5は、リスク情報生成装置10のハードウェア構成例を示す図である。リスク情報生成装置10は、バス1010、プロセッサ1020、メモリ1030、ストレージデバイス1040、入出力インタフェース1050、及びネットワークインタフェース1060を有する。 Figure 5 is a diagram showing an example hardware configuration of the risk information generating device 10. The risk information generating device 10 has a bus 1010, a processor 1020, a memory 1030, a storage device 1040, an input/output interface 1050, and a network interface 1060.

バス1010は、プロセッサ1020、メモリ1030、ストレージデバイス1040、入出力インタフェース1050、及びネットワークインタフェース1060が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ1020などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。The bus 1010 is a data transmission path for the processor 1020, memory 1030, storage device 1040, input/output interface 1050, and network interface 1060 to transmit and receive data to and from each other. However, the method of connecting the processor 1020 and the like to each other is not limited to a bus connection.

プロセッサ1020は、CPU(Central Processing Unit) やGPU(Graphics Processing Unit)などで実現されるプロセッサである。 Processor 1020 is a processor realized by a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit) etc.

メモリ1030は、RAM(Random Access Memory)などで実現される主記憶装置である。 Memory 1030 is a main storage device realized by RAM (Random Access Memory) or the like.

ストレージデバイス1040は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、メモリカード、又はROM(Read Only Memory)などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス1040はリスク情報生成装置10の各機能(例えば画像取得部110、第1画像処理部120、第2画像処理部130、リスク情報生成部140、感染情報取得部160、及びリスク情報出力部170)を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ1020がこれら各プログラムモジュールをメモリ1030上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス1040は処理結果記憶部150及び高リスク者記憶部180としても機能する。The storage device 1040 is an auxiliary storage device realized by a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), a memory card, or a read only memory (ROM). The storage device 1040 stores program modules that realize each function of the risk information generating device 10 (e.g., the image acquisition unit 110, the first image processing unit 120, the second image processing unit 130, the risk information generating unit 140, the infection information acquisition unit 160, and the risk information output unit 170). The processor 1020 loads each of these program modules onto the memory 1030 and executes them to realize each function corresponding to the program module. The storage device 1040 also functions as the processing result storage unit 150 and the high-risk individual storage unit 180.

入出力インタフェース1050は、リスク情報生成装置10と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。 The input/output interface 1050 is an interface for connecting the risk information generating device 10 to various input/output devices.

ネットワークインタフェース1060は、リスク情報生成装置10をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばLAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)である。ネットワークインタフェース1060がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。例えばリスク情報生成装置10は、ネットワークインタフェース1060を介して撮像装置20、管理端末30、及び利用者端末40と通信してもよい。 The network interface 1060 is an interface for connecting the risk information generating device 10 to a network. This network is, for example, a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network). The method by which the network interface 1060 connects to the network may be a wireless connection or a wired connection. For example, the risk information generating device 10 may communicate with the imaging device 20, the management terminal 30, and the user terminal 40 via the network interface 1060.

図6は、リスク情報生成装置10が行う処理の第1例を示すフローチャートである。本図は、画像取得部110、第1画像処理部120、第2画像処理部130、及びリスク情報生成部140が行う処理を示している。リスク情報生成装置10は、撮像装置20から画像を取得するたびに、取得した画像に対して本図に示した処理を行う。 Figure 6 is a flowchart showing a first example of processing performed by the risk information generating device 10. This figure shows processing performed by the image acquisition unit 110, the first image processing unit 120, the second image processing unit 130, and the risk information generating unit 140. Each time the risk information generating device 10 acquires an image from the imaging device 20, it performs the processing shown in this figure on the acquired image.

まずリスク情報生成装置10の画像取得部110は、画像を取得する。すると第1画像処理部120は、この画像を処理することにより、特定のイベントが発生したか否か、すなわちイベント実行者がいるか否かを判断する(ステップS10)。イベント実行者がいた場合(ステップS10:Yes)、第1画像処理部120は、実行者特定情報及びイベント実行者の状態情報を生成する(ステップS20)。この状態情報は、図3を用いて説明したように、発生したイベントに関する情報(例えば飛沫が飛んだと推定される範囲又は距離)を含んでいる。First, the image acquisition unit 110 of the risk information generation device 10 acquires an image. The first image processing unit 120 then processes this image to determine whether a specific event has occurred, i.e., whether an event executor is present (step S10). If an event executor is present (step S10: Yes), the first image processing unit 120 generates executor identification information and status information of the event executor (step S20). As explained using FIG. 3, this status information includes information about the event that has occurred (for example, the range or distance over which droplets are estimated to have been scattered).

次いで第2画像処理部130は、撮像装置20から取得した画像を処理することにより、周辺人物特定情報及び周辺人物の状態情報を生成する(ステップS30)。Next, the second image processing unit 130 processes the image obtained from the imaging device 20 to generate surrounding person identification information and surrounding person status information (step S30).

次いでリスク情報生成部140は、第1画像処理部120及び第2画像処理部130が生成した情報を用いて、感染リスク情報を生成する(ステップS40)。感染リスク情報は、上記したように、リスクスコアを含んでいる。リスク情報生成部140は、発生したイベントの種類に応じて、状態情報から感染リスク情報を生成する方法を変更してもよい。この変更は、リスクスコアを算出する演算式を変更することであってもよいし、この演算式演算式の係数を変更することであってもよい。Next, the risk information generating unit 140 generates infection risk information using the information generated by the first image processing unit 120 and the second image processing unit 130 (step S40). The infection risk information includes a risk score, as described above. The risk information generating unit 140 may change the method of generating infection risk information from the status information depending on the type of event that has occurred. This change may be to change the arithmetic formula for calculating the risk score, or may be to change the coefficients of this arithmetic formula.

一例として、リスク情報生成部140は、近傍スコア及び飛沫スコアを算出し、これらのスコアを統合(例えば加算)することにより、リスクスコアを決定する。As an example, the risk information generation unit 140 calculates a proximity score and a droplet score, and determines a risk score by integrating (e.g., adding) these scores.

近傍スコアは、イベント発生時にイベント実行者に対する相対距離が基準値以下の周辺人物に対して一律に付与されるスコアである。これにより、相対距離が基準値以下の前記周辺人物のリスクスコアは、相対距離が基準値超の周辺人物のリスクスコアと比較して高くなる。この基準値は、発生したイベントの種類によって変更されてもよい。またこの基準値は、対象としている感染症の種類によって変更されてもよい。 The proximity score is a score that is uniformly assigned to surrounding people whose relative distance from the event performer is equal to or less than a reference value when the event occurs. As a result, the risk score of the surrounding people whose relative distance is equal to or less than the reference value is higher than the risk score of surrounding people whose relative distance exceeds the reference value. This reference value may be changed depending on the type of event that has occurred. This reference value may also be changed depending on the type of infectious disease being targeted.

なお、状態情報が、飛沫が飛んだと推定される範囲又は距離を含んでいる場合、近傍スコアの付与において、上記した相対距離の代わりにこの範囲又は距離が用いられてもよい。In addition, if the status information includes a range or distance within which droplets are estimated to have traveled, this range or distance may be used instead of the relative distance described above when assigning the proximity score.

飛沫スコアは、イベント実行者に対する相対距離の大きさを変数としたスコアである。飛沫スコアは、相対距離が小さくなるにつれて大きくなる。相対距離から飛沫スコアを算出する式及びこの式に用いられる係数の少なくとも一方は、対象としている感染症の種類によって変更されてもよい。 The droplet score is a score whose variable is the relative distance from the event maker. The droplet score increases as the relative distance decreases. At least one of the formula for calculating the droplet score from the relative distance and the coefficients used in this formula may be changed depending on the type of infectious disease being targeted.

なお、飛沫スコアは、イベント実行者に対する相対的な向きを用いて変更されてもよい。例えば飛沫スコアは、相対的な向きが正対に近づくにつれて、飛沫スコアを高くしてもよい。The splash score may be changed using the relative orientation to the event performer. For example, the splash score may be increased as the relative orientation approaches a direct confrontation.

またリスク情報生成部140は、周辺人物における口を覆う装着物の有無を用いてリスクスコアを修正してもよい。一例として、リスク情報生成部140は、周辺人物が口を覆う装着物を装着していた場合、リスクスコアを減らす。The risk information generating unit 140 may also modify the risk score using the presence or absence of an attachment covering the mouth of a nearby person. As an example, the risk information generating unit 140 may reduce the risk score if a nearby person is wearing an attachment covering the mouth.

次いでリスク情報生成部140は、感染リスク情報及び付随情報を、感染リスク情報に対応する周辺人物特定情報及び実行者特定情報の組み合わせが特定可能な状態で処理結果記憶部150に記憶させる(ステップS50)。Next, the risk information generation unit 140 stores the infection risk information and associated information in the processing result storage unit 150 in a state in which the combination of surrounding person identification information and perpetrator identification information corresponding to the infection risk information can be identified (step S50).

図7は、リスク情報生成装置10の感染情報取得部160及びリスク情報出力部170が行う処理の第1例を示すフローチャートである。 Figure 7 is a flowchart showing a first example of processing performed by the infection information acquisition unit 160 and the risk information output unit 170 of the risk information generating device 10.

感染者が出た場合、管理端末30を操作する人は、感染者特定情報を感染情報取得部160に入力する(ステップS110)。次いでリスク情報出力部170は、処理結果記憶部150に、感染情報取得部160が取得した感染者特定情報に相当する実行者特定情報が記録されているか否かを判断する(ステップS120)。このような実行者特定情報が記録されていた場合(ステップS120:Yes)、リスク情報出力部170は、その実行者特定情報に対応する周辺人物特定情報及び感染リスク情報を処理結果記憶部150から読み出し(ステップS130)、読みだした情報を管理端末30に出力する(ステップS140)。この際、リスク情報出力部170は、必要に応じて他の情報(例えば付随情報の少なくとも一部)を読み出して管理端末30に出力してもよい。そして管理端末30は、出力された情報を表示する。これにより、管理端末30の利用者は、感染症に感染した可能性が高い人を容易に特定できる。When an infected person is found, the person operating the management terminal 30 inputs infected person identification information to the infection information acquisition unit 160 (step S110). Next, the risk information output unit 170 judges whether or not perpetrator identification information corresponding to the infected person identification information acquired by the infection information acquisition unit 160 is recorded in the processing result storage unit 150 (step S120). If such perpetrator identification information is recorded (step S120: Yes), the risk information output unit 170 reads out the surrounding person identification information and the infection risk information corresponding to the perpetrator identification information from the processing result storage unit 150 (step S130) and outputs the read out information to the management terminal 30 (step S140). At this time, the risk information output unit 170 may read out other information (for example, at least a part of the associated information) as necessary and output it to the management terminal 30. The management terminal 30 then displays the output information. This allows the user of the management terminal 30 to easily identify people who are likely to be infected with an infectious disease.

またリスク情報出力部170は、ステップS130で読みだした情報を高リスク者記憶部180に記憶させるとともに、新たに高リスク者記憶部180に記憶させた感染リスク情報を用いて、この感染リスク情報に対応する周辺者特定情報の統合リスク情報を更新する(ステップS150)。In addition, the risk information output unit 170 stores the information read out in step S130 in the high-risk individual memory unit 180, and updates the integrated risk information of the surrounding individual identification information corresponding to this infection risk information using the infection risk information newly stored in the high-risk individual memory unit 180 (step S150).

図8は、リスク情報生成装置10の感染情報取得部160及びリスク情報出力部170が行う処理の第2例を示すフローチャートである。本図に示す処理は、リスク情報出力部170が、実行者特定情報に対応する周辺人物特定情報及び感染リスク情報のうち、感染リスク情報が基準を満たす組み合わせのみを処理結果記憶部150から読み出し(ステップS132)、管理端末30に出力する(ステップS140)点を除いて、図7に示した処理と同様である。感染リスク情報に関する基準は、例えば「リスクスコアが基準値以上であること」である。このため、リスク情報出力部170は、行者特定情報に対応する周辺人物特定情報及び感染リスク情報のうち、感染リスク情報が基準を満たす組み合わせのみを管理端末30に出力し、かつ高リスク者記憶部180に記憶させる。 Figure 8 is a flowchart showing a second example of the processing performed by the infection information acquisition unit 160 and the risk information output unit 170 of the risk information generating device 10. The processing shown in this figure is similar to the processing shown in Figure 7, except that the risk information output unit 170 reads out only combinations of the infection risk information that meet the criteria among the surrounding person identification information and infection risk information corresponding to the perpetrator identification information from the processing result storage unit 150 (step S132) and outputs them to the management terminal 30 (step S140). The criteria for the infection risk information is, for example, "the risk score is equal to or greater than a reference value." Therefore, the risk information output unit 170 outputs only combinations of the infection risk information that meet the criteria among the surrounding person identification information and infection risk information corresponding to the perpetrator identification information to the management terminal 30, and stores them in the high-risk person storage unit 180.

本図に示す例によれば、出力対象となる周辺人物が、感染リスク情報が基準を満たす人に限定されるため、出力される情報(及び高リスク者記憶部180に記憶される情報)の信頼性は高くなる。 According to the example shown in this figure, the surrounding people to be output are limited to those whose infection risk information meets the criteria, so the reliability of the output information (and the information stored in the high-risk person memory unit 180) is high.

なお、撮像装置20が生成した画像がすべて保存されている場合、リスク情報出力部170は、この画像を処理することにより、上記した特定のイベントが発生していないタイミングで感染者特定情報に対応する人に近接した人(以下、近接者と記載)を特定し、この近接者を特定する情報(以下、近接者特定情報と記載)を高リスク者記憶部180に記憶させてもよい。近接者特定情報は、例えば近接者の外観の特徴量(例えば顔の特徴量や装着物の特徴量)を含んでいる。In addition, when all images generated by the imaging device 20 are stored, the risk information output unit 170 may process these images to identify people (hereinafter referred to as nearby people) who were in close proximity to the person corresponding to the infected person identification information at a time when the above-mentioned specific event did not occur, and store information identifying these nearby people (hereinafter referred to as nearby person identification information) in the high-risk person storage unit 180. The nearby person identification information includes, for example, external appearance features of the nearby people (for example, facial features and features of clothing).

このようにすると、リスク情報出力部170は、管理端末30に近接者特定情報を出力して表示させることにより、管理端末30の利用者に、近接者を認識させることができる。また、利用者端末40から、感染リスク情報を確認したい人の人物特定情報を取得した場合、リスク情報出力部170は、その人が近接者に該当するか否かを判断し、判断結果を利用者端末40に送信する。これにより、対象領域を訪れた人は、自身が感染者に近接したか否かを容易に確認できる。In this way, the risk information output unit 170 can output nearby person identification information to the management terminal 30 and display it, thereby allowing the user of the management terminal 30 to recognize nearby persons. Furthermore, when personal identification information of a person for whom infection risk information is to be confirmed is obtained from the user terminal 40, the risk information output unit 170 determines whether or not that person corresponds to a nearby person, and transmits the determination result to the user terminal 40. This allows people who have visited the target area to easily check whether or not they have come into close proximity with an infected person.

以上、本実施形態によれば、リスク情報生成装置10は、画像を処理することにより、くしゃみや咳などの特定のイベントを行ったイベント実行者を検出すると、そのイベント実行者の周囲にいた周辺人物を検出する。そしてリスク情報生成装置10は、その周辺人物の感染リスクに関する感染リスク情報を生成し、処理結果記憶部150に記憶させる。従って、互いに知らない人の間であっても感染症が広がるリスクに関する情報を生成できる。As described above, according to this embodiment, the risk information generation device 10 processes images to detect an event performer who has performed a specific event, such as sneezing or coughing, and then detects people around the event performer. The risk information generation device 10 then generates infection risk information regarding the infection risk of the people around the event performer, and stores this in the processing result storage unit 150. Therefore, information regarding the risk of an infectious disease spreading can be generated even between people who do not know each other.

また、リスク情報生成装置10は、感染症の感染者を特定する感染者特定情報を管理端末30から取得すると、この感染者特定情報が示す人がイベント実行者になっていたか否かを判断する。そしてリスク情報生成装置10は、その人がイベント実行者になっていた場合、処理結果記憶部150から、そのイベントが行われた時に近くにいた人の人物特定情報(すなわち周辺人物特定情報)及び感染リスク情報を読み出して管理端末30に出力する。従って、リスク情報生成装置10の利用者(例えば管理端末30の操作者)は、感染症に感染した可能性が高い人を容易に特定できる。 Furthermore, when the risk information generating device 10 obtains infected person identification information that identifies a person infected with an infectious disease from the management terminal 30, it determines whether the person indicated by this infected person identification information was the event executor. If the person was the event executor, the risk information generating device 10 reads out from the processing result storage unit 150 the person identification information (i.e., surrounding person identification information) and infection risk information of people who were nearby when the event was held, and outputs this to the management terminal 30. Therefore, a user of the risk information generating device 10 (for example, the operator of the management terminal 30) can easily identify people who are likely to be infected with an infectious disease.

また、感染者特定情報を取得する前に画像処理を終了させ、処理結果を含む各種の情報を処理結果記憶部150に記憶させているため、感染者特定情報を取得した後にリスク情報生成装置10に加わる負荷を小さくすることができる。 In addition, since image processing is terminated before acquiring infected person identification information and various information including the processing results are stored in the processing result storage unit 150, the load on the risk information generating device 10 after acquiring infected person identification information can be reduced.

(第2実施形態)
図9は、本実施形態に係るリスク情報生成装置10の機能構成の一例を示す図である。本実施形態に係るリスク情報生成装置10は、以下の点を除いて、第1実施形態に係るリスク情報生成装置10と同様の構成である。
Second Embodiment
9 is a diagram showing an example of the functional configuration of the risk information generation device 10 according to this embodiment. The risk information generation device 10 according to this embodiment has the same configuration as the risk information generation device 10 according to the first embodiment, except for the following points.

まず、処理結果記憶部150は、実行者に関する情報(例えば図3に示した実行者特定情報、イベントの種類、実行者の状態情報、及び画像)を記憶しているが、周辺人物に関する情報は記憶していない。そして、処理結果記憶部150は第1画像処理部120によって更新される。First, the processing result storage unit 150 stores information about the executor (e.g., the executor identification information, event type, executor status information, and image shown in FIG. 3), but does not store information about people in the vicinity. The processing result storage unit 150 is then updated by the first image processing unit 120.

そして第2画像処理部130及びリスク情報生成部140は、感染情報取得部160が感染者特定情報を取得してから処理を行う。言い換えると、感染情報取得部160は、第1画像処理部120が処理を行った後、かつ第2画像処理部130及びリスク情報生成部140が処理を行う前に、感染者特定情報を取得する。またリスク情報出力部170は、第2画像処理部130及びリスク情報生成部140が生成した情報を出力するとともに、この情報を用いて高リスク者記憶部180を更新する。 The second image processing unit 130 and the risk information generation unit 140 perform processing after the infection information acquisition unit 160 acquires the infected person identification information. In other words, the infection information acquisition unit 160 acquires the infected person identification information after the first image processing unit 120 performs processing and before the second image processing unit 130 and the risk information generation unit 140 perform processing. The risk information output unit 170 also outputs the information generated by the second image processing unit 130 and the risk information generation unit 140, and uses this information to update the high-risk person memory unit 180.

図10は、図9に示したリスク情報生成装置10が行う処理の第1例を示しており、第1実施形態の図6に対応している。本図において、ステップS10及びステップS20に示した処理は、図6で説明した通りである。ステップS20の後、第1画像処理部120は、実行者特定情報、イベントの種類、実行者の状態情報、及び画像を処理結果記憶部150に記憶させる(ステップS50)。 Figure 10 shows a first example of processing performed by the risk information generating device 10 shown in Figure 9, and corresponds to Figure 6 of the first embodiment. In this figure, the processing shown in steps S10 and S20 is as described in Figure 6. After step S20, the first image processing unit 120 stores the executor identification information, the type of event, the executor's status information, and the image in the processing result storage unit 150 (step S50).

図11は、図9に示したリスク情報生成装置10が行う処理の第2例を示しており、第1実施形態の図8に対応している。 Figure 11 shows a second example of processing performed by the risk information generating device 10 shown in Figure 9, and corresponds to Figure 8 of the first embodiment.

ステップS110及びステップS120に示す処理は、図8のステップS110及びステップS120(すなわち図7のステップS110及びステップS120)と同様である。感染者特定情報に対応する実行者特定情報が処理結果記憶部150に記憶されていた場合(ステップS120:Yes)、第2画像処理部130は、この実行者特定情報に対応する画像(すなわちこの実行者特定情報を生成するときに用いられた画像)を処理結果記憶部150から読み出し(ステップS122)、読み出した画像に対して、図6のステップS30と同様の処理を行う(ステップS124)。これにより、特定のイベントを行った実行者に対応する周辺人物特定情報及び状態情報が生成される。そしてリスク情報生成部140は、ステップS124で生成された情報を用いて感染リスク情報を生成する(ステップS126)。ここで行われる処理は、図6のステップS40で説明した通りである。The processes shown in steps S110 and S120 are the same as steps S110 and S120 in FIG. 8 (i.e., steps S110 and S120 in FIG. 7). If the perpetrator identification information corresponding to the infected person identification information is stored in the processing result storage unit 150 (step S120: Yes), the second image processing unit 130 reads out an image corresponding to this perpetrator identification information (i.e., the image used to generate this perpetrator identification information) from the processing result storage unit 150 (step S122), and performs the same process as step S30 in FIG. 6 on the read image (step S124). As a result, surrounding person identification information and status information corresponding to the perpetrator who performed the specific event are generated. Then, the risk information generation unit 140 generates infection risk information using the information generated in step S124 (step S126). The process performed here is as described in step S40 in FIG. 6.

その後に行われる処理(ステップS132~ステップS150)は、図8と同様である。なお、本図のステップS132の代わりに、図7のステップS130で説明した処理が行われてもよい。The subsequent processing (steps S132 to S150) is the same as that in Figure 8. Note that instead of step S132 in this figure, the processing described in step S130 in Figure 7 may be performed.

以上、本実施形態によっても、リスク情報生成装置10の利用者(例えば管理端末30の操作者)は、第1の実施形態と同様に、感染症に感染した可能性が高い人を容易に特定できる。また、第2画像処理部130及びリスク情報生成部140は、感染者特定情報を取得してから処理を行う。このため、第2画像処理部130及びリスク情報生成部140は、感染者特定情報に対応していないイベント実行者については処理を行わない。したがって、リスク情報生成装置10が行う処理の全体量を減らすことができる。 As described above, with this embodiment, a user of the risk information generating device 10 (e.g., an operator of the management terminal 30) can easily identify people who are likely to be infected with an infectious disease, as with the first embodiment. Furthermore, the second image processing unit 130 and the risk information generating unit 140 perform processing after acquiring the infected person identification information. For this reason, the second image processing unit 130 and the risk information generating unit 140 do not process event executors who do not correspond to the infected person identification information. Therefore, the overall amount of processing performed by the risk information generating device 10 can be reduced.

(第3実施形態)
図12は、本実施形態に係るリスク情報生成装置10の機能構成の一例を示す図である。本図に示すリスク情報生成装置10は、音声処理部190を備えている点を除いて、第1実施形態に係るリスク情報生成装置10と同様の構成である。
Third Embodiment
12 is a diagram showing an example of the functional configuration of the risk information generation device 10 according to this embodiment. The risk information generation device 10 shown in this figure has the same configuration as the risk information generation device 10 according to the first embodiment, except that it is equipped with a voice processing unit 190.

音声処理部190は、対象領域の少なくとも一部において生じた音声を示す複数の音声情報を取得する。音声情報は、対象領域に設けられた複数のマイクによって生成される。マイクは、撮像装置20に設けられていてもよいし、撮像装置20とは別の装置として設けられていてもよい。複数のマイクの位置は、対象領域において音が生じたときに、複数の音声情報を解析するとその音の発生位置が特定できるようになっている。そして音声処理部190は、複数の音声情報を処理することにより、その音の発生原因となったイベントの種類(例えばくしゃみ、咳、及び発話)を特定するとともに、その音の発生位置及び大きさも特定する。ここで音声処理部190は、音声信号が示す音の強度を、その音声信号を生成したマイクと音の発生位置の相対距離を用いて補正することにより、音の絶対的な大きさを算出する。The audio processing unit 190 acquires a plurality of pieces of audio information indicating sounds generated in at least a part of the target area. The audio information is generated by a plurality of microphones provided in the target area. The microphones may be provided in the imaging device 20, or may be provided as devices separate from the imaging device 20. The positions of the plurality of microphones are such that when a sound is generated in the target area, the position of the sound can be identified by analyzing the plurality of pieces of audio information. The audio processing unit 190 processes the plurality of pieces of audio information to identify the type of event that caused the sound (e.g., sneezing, coughing, and speaking), and also to identify the position and volume of the sound. Here, the audio processing unit 190 calculates the absolute volume of the sound by correcting the intensity of the sound indicated by the audio signal using the relative distance between the microphone that generated the audio signal and the position where the sound was generated.

そして第1画像処理部120は、上記した実施形態と同様に画像処理のみによって実行者特定情報を特定するとともに、音声処理部190が生成した音の発生位置を用いて、実行者特定情報を生成する。例えば、音声処理部190は、音が特定のイベントに起因していた時に、その音が生じたタイミングの画像を処理することにより、その音の発生位置の存在していた人を特定し、この人を特定する情報を、実行者特定情報とする。このようにすると、たとえば画像にイベント実行者の顔が映っていなかった場合でも、特定のイベントの発生を検出でき、かつ、イベント実行者の実行者特定情報も生成できる。なお、特定のイベントが発生したタイミングの画像にイベント実行者の顔が含まれていなかったとき、第1画像処理部120は、イベント発生の前又は後の画像を処理することにより、そのイベント実行者をトラッキングしてイベント実行者の顔が映っている画像を特定し、この画像を用いて実行者特定情報を生成してもよい。 The first image processing unit 120 identifies the performer identification information only by image processing as in the above embodiment, and generates the performer identification information using the position of the sound generated by the audio processing unit 190. For example, when a sound is caused by a specific event, the audio processing unit 190 processes the image at the time the sound was generated to identify the person who was present at the position where the sound was generated, and the information identifying this person is the performer identification information. In this way, for example, even if the face of the event performer is not shown in the image, the occurrence of a specific event can be detected, and the performer identification information of the event performer can also be generated. Note that when the face of the event performer is not included in the image at the time the specific event occurred, the first image processing unit 120 may process the image before or after the event occurrence to track the event performer and identify the image in which the face of the event performer is shown, and generate the performer identification information using this image.

またリスク情報生成部140は、音声処理部190が生成した音の大きさを用いて、感染リスク情報を生成する。例えば、リスク情報生成部140は、この音の大きさが大きくなるにつれて、近傍スコアの付与に用いられる相対距離の基準値を大きくする。またリスク情報生成部140は、この音の大きさが大きくなるにつれて、飛沫スコアを大きくしてもよい。この処理は、画像処理のみによって実行者特定情報が特定できた場合、及び音声処理部190が生成した情報を用いて実行者特定情報が特定できた場合、の双方で行われる。 The risk information generation unit 140 also generates infection risk information using the volume of the sound generated by the audio processing unit 190. For example, the risk information generation unit 140 increases the reference value of the relative distance used to assign the proximity score as the volume of the sound increases. The risk information generation unit 140 may also increase the droplet score as the volume of the sound increases. This processing is performed both when the perpetrator identification information can be identified by image processing alone and when the perpetrator identification information can be identified using information generated by the audio processing unit 190.

前者の場合、第1画像処理部120は、画像処理によって実行者特定情報及びイベント実行者の位置を特定する。そして第1画像処理部120は、画像処理によって特定された位置と、音声処理部190が生成した音の発生位置とが重なった場合、その発生位置に対応する音の大きさを、そのイベント実行者が発生させた音の大きさとして処理を行う。In the former case, the first image processing unit 120 uses image processing to identify the event performer identification information and the position of the event performer. If the position identified by image processing overlaps with the position where the sound generated by the audio processing unit 190 is generated, the first image processing unit 120 processes the volume of the sound corresponding to that generation position as the volume of the sound generated by the event performer.

なお、音声処理部190が生成した音の大きさは、飛沫が飛んだと推定される範囲又は距離を算出する際に用いられてもよい。例えば第2画像処理部130は、この音が大きくなるにつれて、飛沫が飛んだと推定される範囲又は距離を大きくする。The volume of the sound generated by the audio processing unit 190 may be used when calculating the range or distance over which the droplets are estimated to have traveled. For example, the second image processing unit 130 increases the range or distance over which the droplets are estimated to have traveled as the sound becomes louder.

また、第2実施形態に示したリスク情報生成装置10が、本実施形態に示した機能を有していてもよい。 In addition, the risk information generating device 10 shown in the second embodiment may have the functions shown in this embodiment.

以上、本実施形態によっても、リスク情報生成装置10の利用者(例えば管理端末30の操作者)は、第1の実施形態と同様に、感染症に感染した可能性が高い人を容易に特定できる。また、リスク情報生成装置10は、対象領域で生じた音を示す音声情報を処理し、その処理結果を用いて感染リスク情報を生成する。従って、リスク情報生成装置10は、さらに精度よく感染リスク情報を生成できる。As described above, with this embodiment, a user of the risk information generating device 10 (e.g., an operator of the management terminal 30) can easily identify people who are likely to be infected with an infectious disease, as with the first embodiment. Furthermore, the risk information generating device 10 processes audio information indicating sounds generated in the target area, and generates infection risk information using the processing results. Therefore, the risk information generating device 10 can generate infection risk information with even greater accuracy.

(第4実施形態)
図13は、本実施形態に係るリスク情報生成装置10の機能構成の一例を示す図である。本実施形態に係るリスク情報生成装置10は、環境情報取得部200を備えている点を除いて、第1実施形態に係るリスク情報生成装置10と同様の構成である。
Fourth Embodiment
13 is a diagram showing an example of the functional configuration of the risk information generation device 10 according to this embodiment. The risk information generation device 10 according to this embodiment has the same configuration as the risk information generation device 10 according to the first embodiment, except that it includes an environmental information acquisition unit 200.

環境情報取得部200は、対象領域の環境に関する情報(以下、環境情報と記載)を取得する。環境情報は、例えば対象領域における気温、湿度、風速、及び風向の少なくとも一つの推移を示している。そしてリスク情報生成部140は、さらに環境情報を用いて感染リスク情報を生成する。The environmental information acquisition unit 200 acquires information about the environment of the target area (hereinafter referred to as environmental information). The environmental information indicates, for example, trends in at least one of the temperature, humidity, wind speed, and wind direction in the target area. The risk information generation unit 140 then further generates infection risk information using the environmental information.

例えばリスク情報生成部140は、近傍スコア及び飛沫スコアの少なくとも一方に、所定の演算を行う。そしてリスク情報生成部140は、この演算式又はこの演算式に含まれる係数を、環境情報を用いて設定する。例えばリスク情報生成部140は、気温及び湿度が低いときに感染しやすい感染症の場合、気温及び湿度が低くなるにつれてリスクスコアが大きくなるようにする。また、リスク情報生成部140は、風速が大きくなるにつれてリスクスコアが小さくなるようにする。For example, the risk information generation unit 140 performs a predetermined calculation on at least one of the proximity score and the droplet score. The risk information generation unit 140 then sets this calculation formula or the coefficients included in this calculation formula using environmental information. For example, in the case of an infectious disease that is more easily transmitted when the temperature and humidity are low, the risk information generation unit 140 sets the risk score to increase as the temperature and humidity decrease. In addition, the risk information generation unit 140 sets the risk score to decrease as the wind speed increases.

また、環境情報に風速及び風向が含まれている場合、リスク情報生成部140は、これら風速及び風向を用いて、対象領域のうち近傍スコアが付与されるべき領域を変更してもよいし、相対距離から飛沫スコアを算出する式及びこの式に用いられる係数の少なくとも一方を変更してもよい。例えばリスク情報生成部140は、近傍スコアが付与されるべき領域を風下で広げるとともに、風上で狭くする。この時の領域の変形量は、風速が大きくなるにつれて大きくなる。またリスク情報生成部140は、風上側が風下側よりも飛沫スコアが小さくなるように、飛沫スコアを算出する式を設定する。Furthermore, if the environmental information includes wind speed and direction, the risk information generation unit 140 may use these wind speed and direction to change the area of the target area to which a proximity score should be assigned, or may change at least one of the formula for calculating the droplet score from the relative distance and the coefficients used in this formula. For example, the risk information generation unit 140 widens the area to which a proximity score should be assigned downwind and narrows it upwind. The amount of deformation of the area at this time increases as the wind speed increases. The risk information generation unit 140 also sets the formula for calculating the droplet score so that the droplet score is smaller on the upwind side than on the downwind side.

なお、第2又は第3実施形態に示したリスク情報生成装置10が、本実施形態に示した機能を有していてもよい。 In addition, the risk information generating device 10 shown in the second or third embodiment may have the functions shown in this embodiment.

本実施形態によっても、リスク情報生成装置10の利用者(例えば管理端末30の操作者)は、第1の実施形態と同様に、感染症に感染した可能性が高い人を容易に特定できる。また、リスク情報生成装置10は、対象領域の環境を示す環境情報を用いて感染リスク情報を生成する。従って、リスク情報生成装置10は、さらに精度よく感染リスク情報を生成できる。 In this embodiment, the user of the risk information generating device 10 (e.g., the operator of the management terminal 30) can easily identify people who are likely to be infected with an infectious disease, as in the first embodiment. In addition, the risk information generating device 10 generates infection risk information using environmental information that indicates the environment of the target area. Therefore, the risk information generating device 10 can generate infection risk information with even greater accuracy.

(第5実施形態)
図14は、本実施形態に係るリスク情報生成装置10の使用環境を説明するための図であり、第1実施形態の図1に相当している。本実施形態において、リスク情報生成装置10は、撮像装置20、管理端末30、及び利用者端末40に加えて、来訪者管理装置50と共に使用される。
Fifth Embodiment
Fig. 14 is a diagram for explaining the usage environment of the risk information generation device 10 according to this embodiment, and corresponds to Fig. 1 of the first embodiment. In this embodiment, the risk information generation device 10 is used together with a visitor management device 50 in addition to an imaging device 20, a management terminal 30, and a user terminal 40.

本実施形態において、対象領域は、イベント会場や特定の施設など、入場者を管理するシステムを有している。来訪者管理装置50は、対象領域の入場者の情報(以下、入場者情報と記載)を記憶している。入場者は、入場前、又は入場時に、入場者情報を来訪者管理装置50に登録する。そしてリスク情報生成装置10は、来訪者管理装置50が記憶している入場者情報を用いて、感染リスク情報を生成する。なお、入場者が、現在位置を検出する機能(例えばGPS機能)を有する携帯端末を所持している場合、この携帯端末が、当該携帯端末の現在位置が対象領域内であることを検知した時に、当該携帯端末に予め登録されていた入場者情報を来訪者管理装置50に送信してもよい。In this embodiment, the target area has a system for managing visitors, such as an event venue or a specific facility. The visitor management device 50 stores information on visitors to the target area (hereinafter referred to as visitor information). Visitors register their visitor information in the visitor management device 50 before or at the time of entry. The risk information generation device 10 then generates infection risk information using the visitor information stored in the visitor management device 50. In addition, if a visitor has a mobile device with a function for detecting a current location (e.g., a GPS function), when the mobile device detects that the current location of the mobile device is within the target area, the visitor information previously registered in the mobile device may be transmitted to the visitor management device 50.

図15は、来訪者管理装置50が記憶している入場者情報の一例を示す図である。本図に示す例において、入場者情報は、例えば入場者を特定する情報(以下、利用者特定情報と記載)、属性情報、及び連絡先情報を含んでいる。 Figure 15 is a diagram showing an example of visitor information stored in the visitor management device 50. In the example shown in this figure, the visitor information includes, for example, information that identifies the visitor (hereinafter referred to as user identification information), attribute information, and contact information.

利用者特定情報は、周辺人物特定情報と同様の情報であり、利用者の外観上の特徴量、例えば、利用者の顔の特徴量を含んでいるが、さらに、装着物(例えば衣服)の特徴量を含んでいてもよい。利用者特定情報は、例えば利用者を撮影した画像を処理することにより、生成される。そしてリスク情報生成装置10は、利用者特定情報と周辺人物特定情報を用いることにより、周辺人物の属性情報及び連絡先情報を特定できる。 The user identification information is similar to the surrounding person identification information and includes external characteristics of the user, such as the user's facial characteristics, but may also include characteristics of the user's accessories (e.g. clothing). The user identification information is generated, for example, by processing an image of the user. The risk information generation device 10 can then use the user identification information and surrounding person identification information to identify the attribute information and contact information of surrounding people.

属性情報は、例えば年齢、持病の有無及びその種類、並びに性別を含んでいる。 Attribute information includes, for example, age, whether or not a person has a chronic illness and the type of illness, and gender.

連絡先情報は、利用者に連絡するための情報であり、例えば電話番号(携帯電話の番号の場合を含む)、メールアドレス、及びSNSのアカウントの少なくとも一つを含んでいる。この連絡先情報を用いることで、例えば管理端末30の操作者は、周辺人物の連絡先を特定して、当該周辺人物に感染症の感染リスクがあることを通知できる。Contact information is information for contacting a user, and includes, for example, at least one of a telephone number (including a mobile phone number), an email address, and a social media account. By using this contact information, for example, an operator of the management terminal 30 can identify the contact information of a nearby person and notify that person that there is a risk of infection with an infectious disease.

図16は、本実施形態に係るリスク情報生成装置10の機能構成の一例を示す図である。本図に示すリスク情報生成装置10は、以下の点を除いて、第1実施形態に係るリスク情報生成装置10と同様の構成である。 Figure 16 is a diagram showing an example of the functional configuration of the risk information generating device 10 according to this embodiment. The risk information generating device 10 shown in this figure has the same configuration as the risk information generating device 10 according to the first embodiment, except for the following points.

まずリスク情報生成装置10は、属性情報取得部210を備えている。属性情報取得部210は、第2画像処理部130が生成した周辺人物特定情報を取得し、来訪者管理装置50が記憶している利用者特定情報のうち、この周辺人物特定情報に一致する利用者特定情報を特定する。そして属性情報取得部210は、特定した利用者特定情報に紐づいている属性情報及び連絡先情報を、来訪者管理装置50から取得する。 First, the risk information generating device 10 is equipped with an attribute information acquisition unit 210. The attribute information acquisition unit 210 acquires the surrounding person identification information generated by the second image processing unit 130, and identifies user identification information stored in the visitor management device 50 that matches this surrounding person identification information. The attribute information acquisition unit 210 then acquires attribute information and contact information linked to the identified user identification information from the visitor management device 50.

そしてリスク情報生成部140は、感染リスク情報を生成する際に、第1実施形態で示した情報に加えて、属性情報取得部210が取得した属性情報も用いる。例えばリスク情報生成部140は、特定の感染症において、特定の持病がある人のリスクスコアを、その持病を有さない人のリスクスコアより高くする。またリスク情報生成部140は、特定の感染症において、年齢に応じてリスクスコアを修正する。またリスク情報生成部140は、特定の感染症において、性別に応じてリスクスコアを修正する。When generating infection risk information, the risk information generation unit 140 uses the attribute information acquired by the attribute information acquisition unit 210 in addition to the information shown in the first embodiment. For example, the risk information generation unit 140 makes the risk score of a person with a specific chronic disease higher than the risk score of a person without that chronic disease for a specific infectious disease. The risk information generation unit 140 also modifies the risk score for a specific infectious disease according to age. The risk information generation unit 140 also modifies the risk score for a specific infectious disease according to gender.

またリスク情報出力部170は、感染情報取得部160から読み出した感染リスク情報及び周辺人物特定情報を出力する際、属性情報取得部210が取得した連絡先情報を用いる。具体的には、リスク情報出力部170は、周辺人物特定情報及び利用者特定情報を用いて連絡先情報と感染リスク情報とを紐づける。そしてリスク情報出力部170は、感染リスク情報を、その感染リスク情報に紐づけられた連絡先情報が示す連絡先に送信する。これにより、周辺人物は、リスク情報生成装置10に問い合わせを行わない場合でも、自分の感染リスク情報を認識できる。 Furthermore, when outputting the infection risk information and surrounding person identification information read from the infection information acquisition unit 160, the risk information output unit 170 uses the contact information acquired by the attribute information acquisition unit 210. Specifically, the risk information output unit 170 links the contact information and the infection risk information using the surrounding person identification information and the user identification information. The risk information output unit 170 then transmits the infection risk information to the contact information indicated in the contact information linked to the infection risk information. This allows surrounding people to recognize their own infection risk information even if they do not inquire of the risk information generating device 10.

なお、図2を用いて説明したように、感染情報取得部160は、利用者端末40から、感染リスク情報を確認したい人の人物特定情報を取得する。この際、感染情報取得部160は、その人の属性情報を取得してもよい。この場合、リスク情報出力部170は、取得した利用者特定情報に対応する感染リスク情報を利用者端末40に送信する前に、属性情報を用いてリスクスコアを修正し、修正後のリスクスコアを利用者端末40に送信する。As explained using FIG. 2, the infection information acquisition unit 160 acquires, from the user terminal 40, personal identification information of the person for whom the infection risk information is to be confirmed. At this time, the infection information acquisition unit 160 may acquire attribute information of that person. In this case, the risk information output unit 170 modifies the risk score using the attribute information before transmitting the infection risk information corresponding to the acquired user identification information to the user terminal 40, and transmits the modified risk score to the user terminal 40.

図17は、図16の変形例に係るリスク情報生成装置10の機能構成の一例を示す図である。本変形例において、属性情報取得部210は図9に示したリスク情報生成装置10に設けられている。 Figure 17 is a diagram showing an example of the functional configuration of a risk information generating device 10 relating to the modified example of Figure 16. In this modified example, the attribute information acquisition unit 210 is provided in the risk information generating device 10 shown in Figure 9.

本変形例において、属性情報取得部210が来訪者管理装置50から取得した属性情報及び連絡先情報は、いずれもリスク情報出力部170によって使用される。リスク情報出力部170は、リスク情報生成部140が生成した感染リスク情報に含まれるリスクスコアを修正する。この修正の具体例は、図16に示したリスク情報生成部140が行う例と同様である。In this modified example, the attribute information and contact information acquired by the attribute information acquisition unit 210 from the visitor management device 50 are both used by the risk information output unit 170. The risk information output unit 170 modifies the risk score included in the infection risk information generated by the risk information generation unit 140. A specific example of this modification is similar to the example performed by the risk information generation unit 140 shown in Figure 16.

なお、属性情報のうち年齢及び性別については、周辺人物の画像を処理することにより、生成されてもよい The attribute information, age and gender, may be generated by processing images of people in the vicinity.

本実施形態によっても、リスク情報生成装置10の利用者(例えば管理端末30の操作者)は、第1の実施形態と同様に、感染症に感染した可能性が高い人を容易に特定できる。また、リスクスコアを、周辺人物の属性に応じて修正することができる。さらに、周辺人物からの問い合わせがない場合でも、感染リスク情報を周辺人物に通知することができる。 In this embodiment, the user of the risk information generating device 10 (e.g., the operator of the management terminal 30) can easily identify people who are likely to be infected with an infectious disease, as in the first embodiment. In addition, the risk score can be modified according to the attributes of surrounding people. Furthermore, even if there is no inquiry from the surrounding people, the infection risk information can be notified to the surrounding people.

以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。 The above describes embodiments of the present invention with reference to the drawings, but these are merely examples of the present invention and various configurations other than those described above can also be adopted.

また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程(処理)が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。 In addition, in the multiple flow charts used in the above explanation, multiple steps (processing) are described in order, but the order of execution of the steps performed in each embodiment is not limited to the order described. In each embodiment, the order of the steps shown in the figures can be changed to the extent that does not cause any problems in terms of content. In addition, each of the above-mentioned embodiments can be combined to the extent that the content is not contradictory.

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
1.対象領域を撮像した画像を処理することにより、前記対象領域に存在している人のうち特定のイベントを行ったイベント実行者を特定する実行者特定情報を生成する第1画像処理手段と、
前記画像を処理することにより、前記イベント実行者からの相対位置が基準を満たす周辺人物を特定する周辺人物特定情報、及び前記イベント実行者及び前記周辺人物の少なくとも一方の状態を示す状態情報を生成する第2画像処理手段と、
前記周辺人物特定情報及び前記状態情報を用いて、前記周辺人物別に、当該人が感染症にかかるリスクに関する感染リスク情報を生成するリスク情報生成手段と、
を備えるリスク情報生成装置。
2.上記1に記載のリスク情報生成装置において、
前記第2画像処理手段は、前記状態情報の少なくとも一部として、前記イベント実行者と前記周辺人物の相対距離を特定する、リスク情報生成装置。
3.上記2に記載のリスク情報生成装置において、
前記感染リスク情報は、感染リスクの高さを示すリスクスコアを含んでおり、
前記リスク情報生成手段は、前記相対距離が基準値以下の前記周辺人物の前記リスクスコアを、前記相対距離が基準値超の前記周辺人物の前記リスクスコアと比較して高くする、リスク情報生成装置。
4.上記1~3のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記リスク情報生成手段は、前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報及び前記実行者特定情報の組み合わせが特定可能な状態で処理結果記憶手段に記憶させ、
さらに、
感染症の感染者を特定する感染者特定情報を取得する感染情報取得手段と、
前記感染者特定情報に対応する前記実行者特定情報が前記処理結果記憶手段に記憶されていた時に、前記処理結果記憶手段から、当該実行者特定情報に対応する前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに読み出し、当該感染リスク情報及び当該周辺人物特定情報を出力するリスク情報出力手段と、
を備えるリスク情報生成装置。
5.上記1~3のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記第1画像処理手段が前記実行者特定情報を生成した後、かつ前記第2画像処理手段が前記状態情報を生成する前に、感染症の感染者を特定する感染者特定情報を取得する感染情報取得手段を備え、
前記第2画像処理手段は、前記感染者特定情報に対応する前記実行者特定情報を前記第1画像処理手段が生成していた時に、当該実行者特定情報を生成するときに用いられた前記画像を用いて前記状態情報を生成し、
その後、前記リスク情報生成手段は前記感染リスク情報を生成し、
さらに、前記感染リスク情報を当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに出力するリスク情報出力手段を備える、リスク情報生成装置。
6.上記4又は5に記載のリスク情報生成装置において、
前記リスク情報出力手段は、基準を満たした前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに出力する、リスク情報生成装置。
7.上記4~6のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
一つの前記周辺人物特定情報に対して複数の前記感染リスク情報が対応していた場合、前記リスク情報出力手段は、当該複数の前記感染リスク情報を用いて、当該一つの周辺人物特定情報に対応する統合リスク情報を生成するリスク情報生成装置。
8.上記4~7のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記リスク情報出力手段は、
出力する前記感染リスク情報及び前記周辺人物特定情報を互いに対応付けて高リスク者記憶手段に記憶させ、
さらに、端末から、前記周辺人物特定情報に対応する人物特定情報を取得すると、当該周辺人物特定情報に対応する前記感染リスク情報を前記高リスク者記憶手段から読み出して、前記端末に出力する、リスク情報生成装置。
9.上記1~8のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、口を覆う被覆物が無い状態で発話すること、及び密集度が基準を満たすこと、の少なくとも一つである、リスク情報生成装置。
10.上記9に記載のリスク情報生成装置において、
前記リスク情報生成手段は、前記特定のイベントの種類に応じて、前記状態情報から前記感染リスク情報を生成する方法を変更する、リスク情報生成装置。
11.上記1~10のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記状態情報は、姿勢、顔又は視線の向き、及び口を覆う装着物の有無、の少なくとも一つを含む、リスク情報生成装置。
12.上記1~11のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記状態情報は、前記周辺人物と前記イベント実行者の相対的な向きを含む、リスク情報生成装置。
13.上記1~12のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、及び発話の少なくとも一つであり、
前記対象領域の少なくとも一部において生じた音声を示す音声情報を処理することにより、前記特定のイベントの発生を検出する音声処理手段を備え、
前記第1画像処理手段は、さらに前記音声処理手段の処理結果を用いて前記実行者特定情報を生成する、リスク情報生成装置。
14.上記1~12のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、及び発話の少なくとも一つであり、
前記対象領域の少なくとも一部において生じた音声を示す音声情報を処理することにより、前記第1画像処理手段が特定した前記特定のイベントで生じた音の大きさを特定する音声処理手段を備え、
前記リスク情報生成手段は、さらに前記音の大きさを用いて前記感染リスク情報を生成する、リスク情報生成装置。
15.上記1~14のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記対象領域の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得手段をさらに備え、
前記リスク情報生成手段は、さらに前記環境情報を用いて前記感染リスク情報を生成する、リスク情報生成装置。
16.上記15に記載のリスク情報生成装置において、
前記環境情報は、前記対象領域における気温、湿度、風速、及び風向の少なくとも一つを含む、リスク情報生成装置。
17.上記1~16のいずれか一項に記載のリスク情報生成装置において、
前記周辺人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段をさらに備え、
前記リスク情報生成手段は、さらに前記属性情報を用いて前記感染リスク情報を生成する、リスク情報生成装置。
18.上記17に記載のリスク情報生成装置において、
前記属性は、年齢、持病の有無及びその種類、並びに性別を含む、リスク情報生成装置。
19.コンピュータが、
対象領域を撮像した画像を処理することにより、前記対象領域に存在している人のうち特定のイベントを行ったイベント実行者を特定する実行者特定情報を生成する第1画像処理と、
前記画像を処理することにより、前記イベント実行者からの相対位置が基準を満たす周辺人物を特定する周辺人物特定情報、並びに前記イベント実行者及び前記周辺人物の少なくとも一方の状態を示す状態情報を生成する第2画像処理と、
前記周辺人物特定情報及び前記状態情報を用いて、前記周辺人物別に、当該人が感染症にかかるリスクに関する感染リスク情報を生成するリスク情報生成処理と、
を行うリスク情報生成方法。
20.上記19に記載のリスク情報生成方法において、
前記第2画像処理において、前記コンピュータは、前記状態情報の少なくとも一部として、前記イベント実行者と前記周辺人物の相対距離を特定する、リスク情報生成方法。
21.上記20に記載のリスク情報生成方法において、
前記感染リスク情報は、感染リスクの高さを示すリスクスコアを含んでおり、
前記リスク情報生成処理において、前記コンピュータは、前記相対距離が基準値以下の前記周辺人物の前記リスクスコアを、前記相対距離が基準値超の前記周辺人物の前記リスクスコアと比較して高くする、リスク情報生成方法。
22.上記19~21のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記リスク情報生成処理において、前記コンピュータは、前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報及び前記実行者特定情報の組み合わせが特定可能な状態で処理結果記憶手段に記憶させ、
さらに、前記コンピュータは、
感染症の感染者を特定する感染者特定情報を取得する感染情報取得処理と、
前記感染者特定情報に対応する前記実行者特定情報が前記処理結果記憶手段に記憶されていた時に、前記処理結果記憶手段から、当該実行者特定情報に対応する前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに読み出し、当該感染リスク情報及び当該周辺人物特定情報を出力するリスク情報出力処理と、
を行うリスク情報生成方法。
23.上記19~21のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記コンピュータは、
前記第1画像処理において前記実行者特定情報を生成した後、かつ前記第2画像処理において前記状態情報を生成する前に、感染症の感染者を特定する感染者特定情報を取得する感染情報取得処理を行い、
前記第2画像処理において、前記感染者特定情報に対応する前記実行者特定情報を前記第1画像処理において生成していた時に、当該実行者特定情報を生成するときに用いられた前記画像を用いて前記状態情報を生成し、
その後、前記リスク情報生成処理において前記感染リスク情報を生成し、
さらに、前記感染リスク情報を当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに出力するリスク情報出力処理を行う、リスク情報生成方法。
24.上記22又は23に記載のリスク情報生成方法において、
前記リスク情報出力処理において、前記コンピュータは、基準を満たした前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに出力する、リスク情報生成方法。
25.上記22~24のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
一つの前記周辺人物特定情報に対して複数の前記感染リスク情報が対応していた場合、前記リスク情報出力処理において、前記コンピュータは、当該複数の前記感染リスク情報を用いて、当該一つの周辺人物特定情報に対応する統合リスク情報を生成するリスク情報生成方法。
26.上記22~25のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記リスク情報出力処理において、前記コンピュータは、
出力する前記感染リスク情報及び前記周辺人物特定情報を互いに対応付けて高リスク者記憶手段に記憶させ、
さらに、端末から、前記周辺人物特定情報に対応する人物特定情報を取得すると、当該周辺人物特定情報に対応する前記感染リスク情報を前記高リスク者記憶手段から読み出して、前記端末に出力する、リスク情報生成方法。
27.上記19~26のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、口を覆う被覆物が無い状態で発話すること、及び密集度が基準を満たすこと、の少なくとも一つである、リスク情報生成方法。
28.上記27に記載のリスク情報生成方法において、
前記リスク情報生成処理において、前記コンピュータは、前記特定のイベントの種類に応じて、前記状態情報から前記感染リスク情報を生成する方法を変更する、リスク情報生成方法。
29.上記19~28のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記状態情報は、姿勢、顔又は視線の向き、及び口を覆う装着物の有無、の少なくとも一つを含む、リスク情報生成方法。
30.上記19~29のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記状態情報は、前記周辺人物と前記イベント実行者の相対的な向きを含む、リスク情報生成方法。
31.上記19~30のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、及び発話の少なくとも一つであり、
前記コンピュータは、
前記対象領域の少なくとも一部において生じた音声を示す音声情報を処理することにより、前記特定のイベントの発生を検出する音声処理を行い、
前記第1画像処理において、さらに前記音声処理の処理結果を用いて前記実行者特定情報を生成する、リスク情報生成方法。
32.上記19~30のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、及び発話の少なくとも一つであり、
前記コンピュータは、
前記対象領域の少なくとも一部において生じた音声を示す音声情報を処理することにより、前記第1画像処理において特定した前記特定のイベントで生じた音の大きさを特定する音声処理を行い、
前記リスク情報生成処理において、さらに前記音の大きさを用いて前記感染リスク情報を生成する、リスク情報生成方法。
33.上記19~32のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記コンピュータは、
前記対象領域の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得処理をさらに行い、
前記リスク情報生成処理において、さらに前記環境情報を用いて前記感染リスク情報を生成する、リスク情報生成方法。
34.上記33に記載のリスク情報生成方法において、
前記環境情報は、前記対象領域における気温、湿度、風速、及び風向の少なくとも一つを含む、リスク情報生成方法。
35.上記19~34のいずれか一項に記載のリスク情報生成方法において、
前記コンピュータは、
前記周辺人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得処理をさらに行い、
前記リスク情報生成処理において、さらに前記属性情報を用いて前記感染リスク情報を生成する、リスク情報生成方法。
36.上記35に記載のリスク情報生成方法において、
前記属性は、年齢、持病の有無及びその種類、並びに性別を含む、リスク情報生成方法。
37.コンピュータに、
対象領域を撮像した画像を処理することにより、前記対象領域に存在している人のうち特定のイベントを行ったイベント実行者を特定する実行者特定情報を生成する第1画像処理機能と、
前記画像を処理することにより、前記イベント実行者からの相対位置が基準を満たす周辺人物を特定する周辺人物特定情報、並びに前記イベント実行者及び前記周辺人物の少なくとも一方の状態を示す状態情報を生成する第2画像処理機能と、
前記周辺人物特定情報及び前記状態情報を用いて、前記周辺人物別に、当該人が感染症にかかるリスクに関する感染リスク情報を生成するリスク情報生成機能と、
を持たせるプログラム。
38.上記37に記載のプログラムにおいて、
前記第2画像処理機能は、前記状態情報の少なくとも一部として、前記イベント実行者と前記周辺人物の相対距離を特定する、プログラム。
39.上記38に記載のプログラムにおいて、
前記感染リスク情報は、感染リスクの高さを示すリスクスコアを含んでおり、
前記リスク情報生成機能は、前記相対距離が基準値以下の前記周辺人物の前記リスクスコアを、前記相対距離が基準値超の前記周辺人物の前記リスクスコアと比較して高くする、プログラム。
40.上記37~39のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記リスク情報生成機能は、前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報及び前記実行者特定情報の組み合わせが特定可能な状態で処理結果記憶手段に記憶させ、
さらに、前記コンピュータに、
感染症の感染者を特定する感染者特定情報を取得する感染情報取得機能と、
前記感染者特定情報に対応する前記実行者特定情報が前記処理結果記憶手段に記憶されていた時に、前記処理結果記憶手段から、当該実行者特定情報に対応する前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに読み出し、当該感染リスク情報及び当該周辺人物特定情報を出力するリスク情報出力機能と、
を持たせるプログラム。
41.上記37~39のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、前記第1画像処理機能が前記実行者特定情報を生成した後、かつ前記第2画像処理機能が前記状態情報を生成する前に、感染症の感染者を特定する感染者特定情報を取得する感染情報取得機能を持たせ、
前記第2画像処理機能は、前記感染者特定情報に対応する前記実行者特定情報を前記第1画像処理機能が生成していた時に、当該実行者特定情報を生成するときに用いられた前記画像を用いて前記状態情報を生成し、
その後、前記リスク情報生成機能は前記感染リスク情報を生成し、
さらに、前記コンピュータに、前記感染リスク情報を当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに出力するリスク情報出力機能を備える、プログラム。
42.上記40又は41に記載のプログラムにおいて、
前記リスク情報出力機能は、基準を満たした前記感染リスク情報を、当該感染リスク情報に対応する前記周辺人物特定情報とともに出力する、プログラム。
43.上記40~42のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
一つの前記周辺人物特定情報に対して複数の前記感染リスク情報が対応していた場合、前記リスク情報出力機能は、当該複数の前記感染リスク情報を用いて、当該一つの周辺人物特定情報に対応する統合リスク情報を生成するプログラム。
44.上記40~43のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記リスク情報出力機能は、
出力する前記感染リスク情報及び前記周辺人物特定情報を互いに対応付けて高リスク者記憶手段に記憶させ、
さらに、端末から、前記周辺人物特定情報に対応する人物特定情報を取得すると、当該周辺人物特定情報に対応する前記感染リスク情報を前記高リスク者記憶手段から読み出して、前記端末に出力する、プログラム。
45.上記37~44のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、口を覆う被覆物が無い状態で発話すること、及び密集度が基準を満たすこと、の少なくとも一つである、プログラム。
46.上記45に記載のプログラムにおいて、
前記リスク情報生成機能は、前記特定のイベントの種類に応じて、前記状態情報から前記感染リスク情報を生成する方法を変更する、プログラム。
47.上記37~46のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記状態情報は、姿勢、顔又は視線の向き、及び口を覆う装着物の有無、の少なくとも一つを含む、プログラム。
48.上記37~47のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記状態情報は、前記周辺人物と前記イベント実行者の相対的な向きを含む、プログラム。
49.上記37~48のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、及び発話の少なくとも一つであり、
前記コンピュータに、前記対象領域の少なくとも一部において生じた音声を示す音声情報を処理することにより、前記特定のイベントの発生を検出する音声処理機能を持たせ、
前記第1画像処理機能は、さらに前記音声処理機能の処理結果を用いて前記実行者特定情報を生成する、プログラム。
50.上記37~48のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記特定のイベントは、咳、くしゃみ、及び発話の少なくとも一つであり、
前記コンピュータに、前記対象領域の少なくとも一部において生じた音声を示す音声情報を処理することにより、前記第1画像処理機能が特定した前記特定のイベントで生じた音の大きさを特定する音声処理機能を持たせ、
前記リスク情報生成機能は、さらに前記音の大きさを用いて前記感染リスク情報を生成する、プログラム。
51.上記37~50のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、前記対象領域の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得機能をさらに持たせ、
前記リスク情報生成機能は、さらに前記環境情報を用いて前記感染リスク情報を生成する、プログラム。
52.上記51に記載のプログラムにおいて、
前記環境情報は、前記対象領域における気温、湿度、風速、及び風向の少なくとも一つを含む、プログラム。
53.上記37~52のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、前記周辺人物の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得機能をさらに持たせ、
前記リスク情報生成機能は、さらに前記属性情報を用いて前記感染リスク情報を生成する、プログラム。
54.上記53に記載のプログラムにおいて、
前記属性は、年齢、持病の有無及びその種類、並びに性別を含む、プログラム。
A part or all of the above-described embodiments can be described as, but are not limited to, the following supplementary notes.
1. A first image processing means for generating event executor identification information for identifying an event executor who performed a specific event among people present in the target area by processing an image of the target area;
a second image processing means for processing the image to generate surrounding person identification information for identifying surrounding people whose relative positions from the event organizer satisfy a criterion, and status information indicating a status of at least one of the event organizer and the surrounding people;
a risk information generating means for generating infection risk information regarding a risk of each of the surrounding persons contracting an infectious disease, for each of the surrounding persons, using the surrounding person identification information and the status information;
A risk information generating device comprising:
2. In the risk information generation device described in 1 above,
The second image processing means identifies the relative distance between the event entrant and the surrounding people as at least a part of the status information.
3. In the risk information generation device described in 2 above,
The infection risk information includes a risk score indicating a level of infection risk,
The risk information generation means of the risk information generation device increases the risk score of the surrounding person whose relative distance is less than or equal to a standard value compared to the risk score of the surrounding person whose relative distance is greater than the standard value.
4. In the risk information generation device according to any one of 1 to 3 above,
the risk information generation means stores the infection risk information in a processing result storage means in a state in which a combination of the surrounding person identification information and the perpetrator identification information corresponding to the infection risk information can be identified;
moreover,
An infection information acquisition means for acquiring infected person identification information for identifying a person infected with an infectious disease;
a risk information output means for reading, when the perpetrator identifying information corresponding to the infected individual identifying information is stored in the processing result storage means, from the processing result storage means, the infection risk information corresponding to the perpetrator identifying information, together with the surrounding person identifying information corresponding to the infection risk information, and outputting the infection risk information and the surrounding person identifying information;
A risk information generating device comprising:
5. In the risk information generation device according to any one of 1 to 3 above,
an infection information acquisition means for acquiring infected person identifying information for identifying a person infected with an infectious disease after the first image processing means generates the perpetrator identifying information and before the second image processing means generates the status information,
the second image processing means generates the status information using the image used when the first image processing means generates the perpetrator identifying information corresponding to the infected individual identifying information,
Then, the risk information generating means generates the infection risk information,
The risk information generating device further comprises a risk information output means for outputting the infection risk information together with the surrounding person identification information corresponding to the infection risk information.
6. In the risk information generation device according to 4 or 5 above,
The risk information output means is a risk information generating device that outputs the infection risk information that meets the criteria together with the surrounding person identification information corresponding to the infection risk information.
7. In the risk information generation device according to any one of claims 4 to 6,
When multiple pieces of infection risk information correspond to one piece of surrounding person identification information, the risk information output means of the risk information generating device uses the multiple pieces of infection risk information to generate integrated risk information corresponding to the one piece of surrounding person identification information.
8. In the risk information generation device according to any one of claims 4 to 7,
The risk information output means includes:
The infection risk information and the surrounding person identification information are stored in a high-risk person storage means in association with each other,
Furthermore, when the risk information generating device obtains person identification information corresponding to the surrounding person identification information from the terminal, it reads out the infection risk information corresponding to the surrounding person identification information from the high-risk person memory means and outputs it to the terminal.
9. In the risk information generation device according to any one of 1 to 8 above,
A risk information generating device, wherein the specific event is at least one of coughing, sneezing, speaking without covering the mouth, and crowding meeting a standard.
10. In the risk information generation device according to the above 9,
The risk information generation means of the risk information generation device changes the method of generating the infection risk information from the status information depending on the type of the specific event.
11. In the risk information generation device according to any one of claims 1 to 10,
The risk information generating device, wherein the status information includes at least one of posture, face or gaze direction, and the presence or absence of an attachment covering the mouth.
12. In the risk information generation device according to any one of 1 to 11 above,
A risk information generating device, wherein the status information includes the relative orientation of the surrounding people and the event performer.
13. In the risk information generation device according to any one of 1 to 12 above,
The particular event is at least one of a cough, a sneeze, and a speech;
a sound processing means for detecting the occurrence of the particular event by processing sound information indicative of sounds occurring in at least a portion of the target area;
The first image processing means further generates the perpetrator identifying information using a processing result of the audio processing means.
14. In the risk information generation device according to any one of claims 1 to 12,
The particular event is at least one of a cough, a sneeze, and a speech;
a sound processing unit that processes sound information indicating a sound generated in at least a part of the target area to identify a volume of a sound generated in the specific event identified by the first image processing unit;
The risk information generation means further generates the infection risk information using the sound volume, this risk information generation device.
15. In the risk information generation device according to any one of claims 1 to 14,
Further comprising an environmental information acquisition means for acquiring environmental information relating to an environment of the target area,
The risk information generation means further generates the infection risk information using the environmental information, a risk information generation device.
16. In the risk information generation device according to claim 15,
A risk information generating device, wherein the environmental information includes at least one of temperature, humidity, wind speed, and wind direction in the target area.
17. In the risk information generation device according to any one of claims 1 to 16,
The information acquisition unit further includes an attribute information acquisition unit for acquiring attribute information indicating attributes of the surrounding people,
The risk information generation means further generates the infection risk information using the attribute information, a risk information generation device.
18. In the risk information generation device according to claim 17,
The attributes include age, presence or absence of chronic illness and its type, and gender, in a risk information generating device.
19. The computer:
a first image processing for generating event executor identification information for identifying an event executor who performed a specific event among people present in the target area by processing an image of the target area;
a second image processing for generating surrounding person identification information for identifying surrounding people whose relative positions from the event person satisfy a criterion, and status information indicating a status of at least one of the event person and the surrounding people by processing the image;
a risk information generation process for generating infection risk information regarding a risk of each of the surrounding persons contracting an infectious disease by using the surrounding person identification information and the status information;
A method for generating risk information.
20. In the risk information generation method according to claim 19,
A risk information generation method in which, in the second image processing, the computer identifies the relative distance between the event executor and the surrounding people as at least part of the status information.
21. In the risk information generation method according to claim 20,
The infection risk information includes a risk score indicating a level of infection risk,
A risk information generation method in which, in the risk information generation process, the computer increases the risk score of the surrounding person whose relative distance is below a standard value compared to the risk score of the surrounding person whose relative distance is above the standard value.
22. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 21,
In the risk information generation process, the computer stores the infection risk information in a processing result storage means in a state in which a combination of the surrounding person identification information and the perpetrator identification information corresponding to the infection risk information can be identified;
Furthermore, the computer
An infection information acquisition process for acquiring infected person identification information for identifying a person infected with an infectious disease;
a risk information output process for reading, when the perpetrator identifying information corresponding to the infected individual identifying information is stored in the processing result storage means, from the processing result storage means, the infection risk information corresponding to the perpetrator identifying information, together with the surrounding person identifying information corresponding to the infection risk information, and outputting the infection risk information and the surrounding person identifying information;
A method for generating risk information.
23. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 21,
The computer includes:
performing an infection information acquisition process for acquiring infected person identification information for identifying a person infected with an infectious disease after generating the executer identification information in the first image processing and before generating the status information in the second image processing;
generating the status information in the second image processing using the image used when generating the perpetrator identifying information corresponding to the infected individual identifying information in the first image processing;
Then, the risk information generation process generates the infection risk information,
The risk information generating method further comprises a risk information output process for outputting the infection risk information together with the surrounding person identification information corresponding to the infection risk information.
24. In the risk information generation method according to 22 or 23 above,
A risk information generating method in which, in the risk information output process, the computer outputs the infection risk information that meets a criteria together with the surrounding person identification information corresponding to the infection risk information.
25. In the risk information generation method according to any one of claims 22 to 24,
A risk information generation method in which, when multiple pieces of infection risk information correspond to one piece of surrounding person identification information, in the risk information output process, the computer uses the multiple pieces of infection risk information to generate integrated risk information corresponding to the one piece of surrounding person identification information.
26. In the risk information generation method according to any one of claims 22 to 25,
In the risk information output process, the computer
The infection risk information and the surrounding person identification information are stored in a high-risk person storage means in association with each other,
Furthermore, when personal identification information corresponding to the surrounding person identification information is obtained from the terminal, the risk information generating method reads out the infection risk information corresponding to the surrounding person identification information from the high-risk person memory means and outputs it to the terminal.
27. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 26,
The risk information generating method, wherein the specific event is at least one of coughing, sneezing, speaking without covering the mouth, and crowding meeting a standard.
28. In the risk information generation method according to claim 27,
A risk information generation method in which, in the risk information generation process, the computer changes a method of generating the infection risk information from the status information depending on the type of the specific event.
29. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 28,
A risk information generating method, wherein the status information includes at least one of posture, face or gaze direction, and the presence or absence of an attachment covering the mouth.
30. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 29,
A risk information generating method, wherein the status information includes a relative orientation between the surrounding people and the event performer.
31. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 30,
The particular event is at least one of a cough, a sneeze, and a speech;
The computer includes:
processing audio information indicative of audio occurring within at least a portion of the region of interest to detect the occurrence of the particular event;
A risk information generating method, comprising: in the first image processing, further generating the perpetrator identifying information using a processing result of the audio processing.
32. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 30,
The particular event is at least one of a cough, a sneeze, and a speech;
The computer includes:
performing audio processing to identify the volume of a sound generated in the specific event identified in the first image processing by processing audio information indicating a sound generated in at least a part of the target area;
A risk information generation method, in which the risk information generation process further generates the infection risk information using the sound volume.
33. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 32,
The computer includes:
further performing an environment information acquisition process for acquiring environment information related to the environment of the target area;
A risk information generation method, in which the risk information generation process further generates the infection risk information using the environmental information.
34. In the risk information generation method according to 33 above,
A risk information generating method, wherein the environmental information includes at least one of temperature, humidity, wind speed, and wind direction in the target area.
35. In the risk information generation method according to any one of claims 19 to 34,
The computer includes:
further performing an attribute information acquisition process for acquiring attribute information indicating attributes of the surrounding people;
A risk information generation method, in which the risk information generation process further generates the infection risk information using the attribute information.
36. In the risk information generation method according to 35 above,
A risk information generating method, wherein the attributes include age, presence or absence of a chronic illness and its type, and gender.
37. To the computer:
a first image processing function for generating event executor identification information for identifying an event executor who performed a specific event among people present in the target area by processing an image of the target area;
a second image processing function for generating, by processing the image, surrounding person identification information for identifying surrounding people whose relative positions from the event organizer satisfy a criterion, and status information indicating a status of at least one of the event organizer and the surrounding people;
a risk information generating function that generates infection risk information regarding a risk of a person contracting an infectious disease for each of the surrounding people by using the surrounding person identification information and the status information;
A program that allows you to have
38. In the program according to 37 above,
The second image processing function is a program for identifying a relative distance between the event performer and the surrounding people as at least a part of the status information.
39. In the program according to 38 above,
The infection risk information includes a risk score indicating a level of infection risk,
The risk information generation function is a program that increases the risk score of the surrounding person whose relative distance is below a standard value compared to the risk score of the surrounding person whose relative distance is above the standard value.
40. In the program according to any one of claims 37 to 39,
the risk information generation function stores the infection risk information in a processing result storage means in a state in which a combination of the surrounding person identification information and the perpetrator identification information corresponding to the infection risk information can be identified;
The computer further comprises:
An infection information acquisition function that acquires infection identification information to identify people infected with an infectious disease;
a risk information output function of, when the perpetrator identifying information corresponding to the infected individual identifying information is stored in the processing result storage means, reading from the processing result storage means the infection risk information corresponding to the perpetrator identifying information together with the surrounding person identifying information corresponding to the infection risk information, and outputting the infection risk information and the surrounding person identifying information;
A program that allows you to have
41. In the program according to any one of claims 37 to 39,
the computer has an infection information acquisition function for acquiring infected person identification information for identifying a person infected with an infectious disease after the first image processing function generates the perpetrator identification information and before the second image processing function generates the status information;
the second image processing function generates the status information using the image used when the first image processing function generated the perpetrator identifying information corresponding to the infected individual identifying information;
Then, the risk information generation function generates the infection risk information,
The program further comprises a risk information output function for outputting the infection risk information together with the surrounding person identification information corresponding to the infection risk information.
42. In the program according to 40 or 41 above,
The risk information output function is a program that outputs the infection risk information that meets the criteria together with the surrounding person identification information corresponding to the infection risk information.
43. In the program according to any one of claims 40 to 42,
When multiple pieces of infection risk information correspond to one piece of surrounding person identification information, the risk information output function is a program that uses the multiple pieces of infection risk information to generate integrated risk information corresponding to the one piece of surrounding person identification information.
44. In the program according to any one of claims 40 to 43,
The risk information output function is
The infection risk information and the surrounding person identification information are stored in a high-risk person storage means in association with each other,
Furthermore, when personal identification information corresponding to the surrounding person identification information is obtained from the terminal, the program reads out the infection risk information corresponding to the surrounding person identification information from the high-risk person storage means and outputs it to the terminal.
45. In the program according to any one of claims 37 to 44,
The particular event is at least one of a cough, a sneeze, speaking without covering the mouth, and meeting a crowding criterion.
46. In the program according to 45 above,
A program in which the risk information generation function changes a method for generating the infection risk information from the status information depending on the type of the specific event.
47. In the program according to any one of claims 37 to 46,
The state information includes at least one of posture, face or gaze direction, and the presence or absence of an attachment covering the mouth.
48. In the program according to any one of claims 37 to 47,
The state information includes a relative orientation between the surrounding people and the event performer.
49. In the program according to any one of claims 37 to 48,
The particular event is at least one of a cough, a sneeze, and a speech;
providing the computer with audio processing capability to detect the occurrence of the particular event by processing audio information indicative of audio occurring within at least a portion of the region of interest;
The first image processing function further generates the performer identifying information using a processing result of the audio processing function.
50. In the program according to any one of claims 37 to 48,
The particular event is at least one of a cough, a sneeze, and a speech;
a sound processing function for processing sound information indicating a sound generated in at least a portion of the target area to identify a loudness of a sound generated in the specific event identified by the first image processing function;
The risk information generation function further generates the infection risk information using the sound volume, the program.
51. In the program according to any one of claims 37 to 50,
The computer is further provided with an environmental information acquisition function for acquiring environmental information related to the environment of the target area;
The risk information generation function further generates the infection risk information using the environmental information, a program.
52. In the program according to 51 above,
The environmental information includes at least one of temperature, humidity, wind speed, and wind direction in the target area.
53. In the program according to any one of claims 37 to 52,
The computer is further provided with an attribute information acquisition function for acquiring attribute information indicating attributes of the surrounding people,
The risk information generation function further generates the infection risk information using the attribute information, the program.
54. In the program according to 53 above,
The attributes include age, presence and type of chronic illness, and gender.

10 リスク情報生成装置
20 撮像装置
30 管理端末
40 利用者端末
50 来訪者管理装置
110 画像取得部
120 第1画像処理部
130 第2画像処理部
140 リスク情報生成部
150 処理結果記憶部
160 感染情報取得部
170 リスク情報出力部
180 高リスク者記憶部
190 音声処理部
200 環境情報取得部
210 属性情報取得部
10 Risk information generation device 20 Imaging device 30 Management terminal 40 User terminal 50 Visitor management device 110 Image acquisition unit 120 First image processing unit 130 Second image processing unit 140 Risk information generation unit 150 Processing result storage unit 160 Infection information acquisition unit 170 Risk information output unit 180 High-risk person storage unit 190 Audio processing unit 200 Environmental information acquisition unit 210 Attribute information acquisition unit

Claims (11)

映像を取得する処理と、
前記映像に映る第1の人物と第2の人物とを特定する処理と、
前記第1の人物の状態を求める処理と、
前記第2の人物の状態を求める処理と、
前記第1の人物の状態と前記第2の人物の状態とに基づいて、前記第2の人物の感染リスク情報を求める処理と、
求めた前記感染リスク情報と、当該感染リスク情報に対応する前記第1の人物及び前記第2の人物を対応付けて記憶手段に記憶する処理と、
感染者を特定する感染者特定情報を取得し、前記第1の人物が感染者と判断された場合に、前記記憶手段を用いて当該第1の人物に対応する前記第2の人物及び前記感染リスク情報を特定する処理と、
をコンピュータに実行させるリスク情報生成プログラム。
A process of acquiring an image;
A process of identifying a first person and a second person appearing in the video;
A process of determining a state of the first person;
determining a state of the second person;
A process of determining infection risk information of the second person based on the state of the first person and the state of the second person;
a process of storing the obtained infection risk information in a storage means in association with the first person and the second person corresponding to the infection risk information;
acquiring infected person identification information for identifying an infected person, and if the first person is determined to be infected, identifying the second person corresponding to the first person and the infection risk information using the storage means;
A risk information generating program that causes a computer to execute the above.
前記第1の人物の状態は、前記第1の人物の向きに関する情報を含み、前記第2の人物の状態は、前記第2の人物の向きに関する情報を含む、
請求項1に記載のリスク情報生成プログラム。
The state of the first person includes information regarding an orientation of the first person, and the state of the second person includes information regarding an orientation of the second person.
2. The risk information generating program according to claim 1.
前記第1の人物と前記第2の人物との距離に基づいて、前記第2の人物の感染リスクを求める処理を行う、
請求項1に記載のリスク情報生成プログラム。
performing a process of determining an infection risk of the second person based on a distance between the first person and the second person;
2. The risk information generating program according to claim 1.
前記第1の人物の向きと前記第2の人物の向きとが正対に近づくほど、前記感染リスク情報は、前記第2の人物の感染リスクが高いことを示す、
請求項2に記載のリスク情報生成プログラム。
The closer the orientation of the first person and the orientation of the second person are to facing each other, the higher the infection risk information indicates the higher the infection risk of the second person.
3. The risk information generating program according to claim 2.
前記第1の人物と前記第2の人物との距離が近いほど、前記感染リスク情報は、前記第2の人物の感染リスクが高いことを示す、
請求項3に記載のリスク情報生成プログラム。
The closer the distance between the first person and the second person, the higher the infection risk information indicates the higher the infection risk of the second person.
4. The risk information generating program according to claim 3.
前記第1の人物は、口から飛沫を放出する行為に関する特定のイベントを行った人物である、
請求項1に記載のリスク情報生成プログラム。
The first person is a person who performed a specific event related to the act of releasing droplets from the mouth.
2. The risk information generating program according to claim 1.
前記第2の人物は、前記第1の人物の周辺にいた周辺人物である、
請求項1に記載のリスク情報生成プログラム。
The second person is a person who was in the vicinity of the first person.
2. The risk information generating program according to claim 1.
前記第1の人物が感染者と判断された場合に、前記記憶手段を用いて当該第1の人物に対応する前記感染リスク情報の内、所定以上の感染リスク情報を特定し、前記所定以上の感染リスク情報に対応する、前記第2の人物を特定する処理をコンピュータに実行させる、
請求項1に記載のリスク情報生成プログラム。
When the first person is determined to be an infected person, the computer is caused to execute a process of identifying infection risk information that is equal to or greater than a predetermined level among the infection risk information corresponding to the first person using the storage means, and identifying the second person corresponding to the infection risk information that is equal to or greater than the predetermined level.
2. The risk information generating program according to claim 1.
映像を取得する処理と、
前記映像に映る第1の人物と第2の人物とを特定する処理と、
前記第1の人物の状態を求める処理と、
前記第2の人物の状態を求める処理と、
前記第1の人物の状態と前記第2の人物の状態とに基づいて、前記第2の人物の感染リスク情報を求める処理と、
求めた前記感染リスク情報と、当該感染リスク情報に対応する前記第1の人物及び前記第2の人物を対応付けて記憶手段に記憶する処理と、
感染者を特定する感染者特定情報を取得し、前記第1の人物が感染者と判断された場合に、前記記憶手段を用いて当該第1の人物に対応する前記第2の人物及び前記感染リスク情報を特定する処理と、
をコンピュータが実行するリスク情報生成方法。
A process of acquiring an image;
A process of identifying a first person and a second person appearing in the video;
A process of determining a state of the first person;
determining a state of the second person;
A process of determining infection risk information of the second person based on the state of the first person and the state of the second person;
a process of storing the obtained infection risk information in a storage means in association with the first person and the second person corresponding to the infection risk information;
acquiring infected person identification information for identifying an infected person, and if the first person is determined to be infected, identifying the second person corresponding to the first person and the infection risk information using the storage means;
A risk information generating method implemented by a computer.
映像を取得し、前記映像に映る第1の人物と第2の人物とを特定するとともに、前記第1の人物の状態及び前記第2の人物の状態を求める画像処理部と、
前記第1の人物の状態と前記第2の人物の状態とに基づいて、前記第2の人物の感染リスク情報を求めるリスク情報生成部と、
求めた前記感染リスク情報と、当該感染リスク情報に対応する前記第1の人物及び前記第2の人物を対応付けて記憶する記憶部と、
感染者を特定する感染者特定情報を取得し、前記第1の人物が感染者と判断された場合に、前記記憶部を用いて当該第1の人物に対応する前記第2の人物及び前記感染リスク情報を特定する特定部と、
を有するリスク情報生成装置。
an image processing unit that acquires a video, identifies a first person and a second person appearing in the video, and obtains a state of the first person and a state of the second person;
A risk information generation unit that obtains infection risk information of the second person based on the state of the first person and the state of the second person;
a storage unit that stores the determined infection risk information in association with the first person and the second person corresponding to the infection risk information;
an identification unit that acquires infected person identification information for identifying an infected person, and, when the first person is determined to be an infected person, identifies the second person corresponding to the first person and the infection risk information using the storage unit;
A risk information generating device having the above configuration.
映像を取得し、前記映像に映る第1の人物と第2の人物とを特定するとともに、前記第1の人物の状態及び前記第2の人物の状態を求める画像処理部と、
前記第1の人物の状態と前記第2の人物の状態とに基づいて、前記第2の人物の感染リスク情報を求めるリスク情報生成部と、
を有するリスク情報生成装置と、
対象領域の入場者の情報を記憶している来訪者管理装置と、
を有し、
前記リスク情報生成装置は、
求めた前記感染リスク情報と、当該感染リスク情報に対応する前記第1の人物及び前記第2の人物を対応付けて来訪者管理装置に記憶し、
感染者を特定する感染者特定情報を取得し、前記第1の人物が感染者と判断された場合に、前記来訪者管理装置を用いて当該第1の人物に対応する前記第2の人物及び前記感染リスク情報を特定するリスク情報生成システム。
an image processing unit that acquires a video, identifies a first person and a second person appearing in the video, and obtains a state of the first person and a state of the second person;
A risk information generation unit that obtains infection risk information of the second person based on the state of the first person and the state of the second person;
A risk information generation device having
A visitor management device that stores information on visitors to the target area;
having
The risk information generation device includes:
The infection risk information thus obtained is associated with the first person and the second person corresponding to the infection risk information, and the associated information is stored in a visitor management device;
A risk information generation system that acquires infected person identification information that identifies an infected person, and when the first person is determined to be infected, uses the visitor management device to identify the second person corresponding to the first person and the infection risk information.
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