JP7811862B2 - Security system, security method and program - Google Patents
Security system, security method and programInfo
- Publication number
- JP7811862B2 JP7811862B2 JP2022025860A JP2022025860A JP7811862B2 JP 7811862 B2 JP7811862 B2 JP 7811862B2 JP 2022025860 A JP2022025860 A JP 2022025860A JP 2022025860 A JP2022025860 A JP 2022025860A JP 7811862 B2 JP7811862 B2 JP 7811862B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- patrol
- unit
- accuracy
- information
- security
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Description
本発明は、警備システム、警備方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a security system, a security method, and a program.
従来、個々の建物内等の警備対象となる空間に設置した警備端末により、人等の存在や火災の発生等の異常を検知すると、警備会社等に異常の発生を通知する警備システムが一般的に利用されている。このような警備システムでは、夜間や休日等の家主等の不在時や、異常発生が通知された時に警備員等の巡回者が家主等に代わり建物内を巡回し、状況確認等を行っている。この場合、巡回者による巡回作業においては、巡回者の集中状態および情動等の意識状態により巡回作業の精度(以下、「巡回精度」という。)が左右されるため、当該巡回者の意識状態を把握することが重要となる。 Conventionally, security systems have been commonly used in which security terminals installed in the spaces to be guarded, such as individual buildings, detect the presence of people or the outbreak of a fire and then notify security companies or other entities of the occurrence of an abnormality. In such security systems, when the homeowner or other entity is absent, such as at night or on holidays, or when an abnormality is notified, a security guard or other patrol officer patrols the building on behalf of the homeowner or entity to check the situation. In such cases, the accuracy of the patrol officer's patrol work (hereinafter referred to as "patrol accuracy") depends on the patrol officer's state of consciousness, such as their concentration level and emotional state, so it is important to understand the patrol officer's state of consciousness.
このような、何らかの作業を行う作業者の意識状態を把握するための技術として、作業者の脳波を分析し、脳波のα波成分の出現率を求めて、作業者の判断力、思考力を判定するという技術が開示されている(例えば特許文献1)。また、作業者の眼球運動の情報および脳波信号を取得し、作業者の注意量と脳波信号との相関値を求め、当該相関値から作業者の注意状態を推定する技術が開示されている(例えば特許文献2)。 Technology for understanding the state of consciousness of a worker performing a certain task has been disclosed, including analyzing the worker's electroencephalogram (EEG) and determining the occurrence rate of the alpha wave component of the EEG to assess the worker's judgment and thinking ability (see, for example, Patent Document 1). Another technology has been disclosed that acquires information on the worker's eye movement and EEG signals, determines a correlation value between the worker's attention level and the EEG signal, and estimates the worker's attention state from the correlation value (see, for example, Patent Document 2).
上述の従来の技術では、作業者の集中状態および情動等の意識状態を推定することで、意識状態の低下による作業精度の低下を判定することができる。しかしながら、巡回者は建物内を移動しながら状況確認等を行っており、上述の従来の技術では、どのような場所において巡回精度が低下したのかを十分に把握することができないという問題があった。 The conventional technology described above can determine whether a decline in work accuracy is due to a decline in consciousness by estimating the worker's state of concentration, emotions, and other aspects of their state of consciousness. However, patrol personnel move around the building while checking the situation, and the conventional technology described above has the problem of being unable to fully grasp the locations where patrol accuracy has declined.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、巡回者の巡回精度と、センサによる検知結果とを関連付けることにより、巡回精度の維持を効率的に行うことができる警備システム、警備方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention was made in consideration of the above, and aims to provide a security system, security method, and program that can efficiently maintain patrol accuracy by correlating the patrol accuracy of patrol personnel with the detection results of sensors.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、巡回者に関する生体信号を検出する計測装置から該生体信号を取得する第1取得部と、前記巡回者による巡回対象となる警備対象空間に設置された1以上のセンサにより前記巡回者が検知された場合に、少なくとも該巡回者を検知した該センサに関する情報を含む警備情報を取得する第2取得部と、前記第1取得部により取得された前記生体信号から、所定の特徴量を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記特徴量に基づいて、前記巡回者の意識状態についての分析を行う分析部と、前記分析部による分析結果に基づいて、前記巡回者の巡回精度を判定する精度判定部と、少なくとも、前記警備情報が示す前記センサの情報と、前記精度判定部による前記巡回精度の判定結果とを関連付けた動作履歴情報を生成する生成部と、を備えることを特徴とする。 To solve the above-mentioned problems and achieve the object, the present invention is characterized by comprising a first acquisition unit that acquires a biological signal related to a patrolman from a measuring device that detects the biological signal; a second acquisition unit that, when the patrolman is detected by one or more sensors installed in a guarded space patrolled by the patrolman, acquires security information including at least information about the sensor that detected the patrolman; a calculation unit that calculates predetermined feature amounts from the biological signal acquired by the first acquisition unit; an analysis unit that analyzes the patrolman's state of consciousness based on the feature amounts calculated by the calculation unit; an accuracy determination unit that determines the patrolman's patrol accuracy based on the analysis results by the analysis unit; and a generation unit that generates operation history information that associates at least the sensor information indicated in the security information with the patrol accuracy determination result by the accuracy determination unit.
本発明によれば、巡回者の巡回精度が低下したエリアを特定することによって巡回精度の維持に寄与することができる。 The present invention can contribute to maintaining patrol accuracy by identifying areas where patrol accuracy has declined.
以下に、図面を参照しながら、本発明に係る警備システム、警備方法およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。また、以下の実施の形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施の形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施の形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。 Embodiments of the security system, security method, and program according to the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. Furthermore, the present invention is not limited to the following embodiments, and the components in the following embodiments include those that would be easily conceived by a person skilled in the art, those that are substantially identical, and those that are within the scope of what is known as equivalents. Furthermore, various omissions, substitutions, modifications, and combinations of the components can be made without departing from the spirit of the following embodiments.
(警備システムの全体構成)
図1は、実施の形態に係る警備システムの全体構成の一例を示す図である。図2は、脳波から判定する意識状態の一例を示す図であり、横軸は時間を表し、8本の波は脳波の波形を表している。図3は、分析結果に基づくフィードバックの一例を示す図である。図1~図3を参照しながら、本実施の形態に係る警備システム1の全体構成および動作の概要について説明する。
(Overall configuration of security system)
Fig. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a security system according to an embodiment. Fig. 2 is a diagram showing an example of a state of consciousness determined from electroencephalograms, where the horizontal axis represents time and eight waves represent electroencephalogram waveforms. Fig. 3 is a diagram showing an example of feedback based on analysis results. An overview of the overall configuration and operation of security system 1 according to this embodiment will be described with reference to Figs. 1 to 3.
図1に示す警備システム1は、警備対象空間STSを巡回する巡回者から取得した脳波等の生体信号に対する分析により、警備対象空間STSにおける各エリアの巡回精度を判定し、その判定結果を巡回者にフィードバックするシステムである。警備システム1は、図1に示すように、巡回者が携帯する情報端末10と、監視センタの管理サーバ20(上位装置)と、を含む。巡回者は、脳波計(EEG:Electroencephalograph)Eを内蔵したヘルメットHを装着した状態で、警備対象空間STSに対して巡回作業を行う。脳波計Eは、複数の電極により、人間の脳から発する微弱な電気信号(脳波)を検出することにより、脳の神経的な動作状態を測定する計測装置である。なお、脳波計Eは、ヘルメットHに内蔵されることに限定されるものではなく、巡回者の脳波が検出できる態様で装着または携帯できるものであればよい。また、巡回者の生体信号を測定する計測装置としては、脳波計Eに限定されるものではなく、脳磁計(MEG:Magnetoencephalogram)、または近赤外光を利用して脳組織の血流変化を測定する脳活動センサ等であってもよい。 The security system 1 shown in Figure 1 determines the patrol accuracy of each area in the security space STS by analyzing biosignals such as electroencephalograms obtained from a patrolman patrolling the security space STS and provides feedback on the determination results to the patrolman. As shown in Figure 1, the security system 1 includes an information terminal 10 carried by the patrolman and a management server 20 (host device) at the monitoring center. The patrolman patrols the security space STS while wearing a helmet H equipped with an electroencephalograph (EEG) E. The electroencephalograph E is a measuring device that measures the neural activity state of the brain by detecting weak electrical signals (brain waves) emitted from the human brain using multiple electrodes. Note that the electroencephalograph E is not limited to being built into the helmet H, but may be worn or carried in a manner that allows it to detect the patrolman's brain waves. Furthermore, the measuring device for measuring the patrolman's biological signals is not limited to the electroencephalograph E, but may also be a magnetoencephalogram (MEG) or a brain activity sensor that uses near-infrared light to measure changes in blood flow in brain tissue.
また、警備対象空間STSの各所には、人感センサ、カメラまたはドアセンサ等の各種センサと、通信装置(図示せず)を有する警備端末STが設置されており、警備対象空間STS内のどのエリアに人間等が存在するかを検知することができる。警備対象空間STSには、少なくとも1以上のセンサが設置される。通信装置は、センサにより人間等を検知した場合に、そのセンサの設置位置を示す識別情報を含む検知情報を、ネットワークNを介して、監視センタの管理サーバ20へ送信する。なお、人間等は、例えば巡回者である。ネットワークNは、例えばTCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)等のプロトコルに準拠したLAN(Local Area Network)またはインターネット等のネットワークである。なお、ネットワークNには、有線回線だけでなく無線回線が含まれていてもよい。 In addition, various sensors such as motion sensors, cameras, and door sensors, as well as a security terminal ST equipped with a communication device (not shown), are installed at various locations within the guarded space STS, allowing the presence of humans or other objects in any area within the guarded space STS to be detected. At least one sensor is installed in the guarded space STS. When a sensor detects a human or other object, the communication device transmits detection information including identification information indicating the sensor's installation location via network N to the management server 20 in the monitoring center. The human or other object may be, for example, a patrol person. Network N is a network such as a LAN (Local Area Network) or the Internet that complies with protocols such as TCP (Transmission Control Protocol)/IP (Internet Protocol). Network N may include not only wired lines but also wireless lines.
情報端末10は、巡回者が装着したヘルメットHの脳波計Eにより測定された脳波を無線受信し、当該脳波に対する各種分析によって当該巡回者の意識状態を判定し、巡回作業の精度を判定するスマートフォンまたはタブレット端末等の情報処理装置である。 The information terminal 10 is an information processing device such as a smartphone or tablet that wirelessly receives brain waves measured by an electroencephalograph E attached to a helmet H worn by the patrolman, and determines the patrolman's state of consciousness through various analyses of the brain waves, thereby assessing the accuracy of the patrol work.
例えば、情報端末10は、図2(a)に示すような脳波を脳波計Eから無線受信し、当該脳波に対する各種分析を行うことによって、例えば図2(b)に示すような「集中」、「眠気」、「無気力」、「注意散漫」、「恐怖」等の巡回者の意識状態を判定する。そして、情報端末10は、判定した巡回者の意識状態に基づいて、巡回作業の精度を判定し、その判定結果に基づいてフィードバック処理を実行する。例えば、情報端末10は、図3に示すように、巡回者の意識状態が「眠気」等であることにより巡回精度が低下していると判定した場合、フィードバック処理として、バイブレータを振動させる等により意識状態の改善指示を行う。また、情報端末10は、図3に示すように、巡回者の意識状態が「注意散漫」であることにより巡回精度が低下していると判定した場合、フィードバック処理として、巡回精度が低下した状態で巡回されたエリアを抽出し、当該エリアの再度の巡回を行うように指示する。また、情報端末10は、図3に示すように、巡回者の意識状態が「恐怖」である場合、何らかの危険な状況へ遭遇したと判定し、監視センタの管理サーバ20に対して非常通報を行う。なお、情報端末10は、脳波計Eから脳波を受信する場合、無線により受信することに限られず、有線で受信してもよい。 For example, the information terminal 10 wirelessly receives brain waves such as those shown in FIG. 2(a) from the electroencephalograph E and performs various analyses of the brain waves to determine the patrol member's state of consciousness, such as "concentration," "drowsiness," "lethargy," "distraction," or "fear," as shown in FIG. 2(b). The information terminal 10 then determines the accuracy of the patrol work based on the determined state of consciousness of the patrol member and executes feedback processing based on the determination result. For example, as shown in FIG. 3, if the information terminal 10 determines that the patrol member's state of consciousness is "drowsiness" or the like, and the patrol member's patrol accuracy has decreased, the information terminal 10 issues a feedback processing instruction to improve the patrol member's state of consciousness, such as by vibrating a vibrator. Furthermore, as shown in FIG. 3, if the information terminal 10 determines that the patrol member's state of consciousness is "distraction," and the patrol member's patrol accuracy has decreased, the information terminal 10 extracts the area patrolled with decreased patrol accuracy and instructs the patrol member to patrol the area again, as feedback processing. Furthermore, as shown in Figure 3, if the patrolman's state of consciousness is "fear," the information terminal 10 determines that the patrolman has encountered some kind of dangerous situation and sends an emergency alert to the management server 20 of the monitoring center. Note that when the information terminal 10 receives brain waves from the electroencephalograph E, it is not limited to receiving them wirelessly, and may receive them via a wired connection.
管理サーバ20は、警備対象空間STSに設置された警備端末STから、ネットワークNを介して検知情報を受信し、当該検知情報と、当該検知情報を取得した時刻とを含む警備情報を、ネットワークNを介して情報端末10へ送信するサーバ装置である。 The management server 20 is a server device that receives detection information via the network N from the security terminal ST installed in the security target space STS, and transmits security information including the detection information and the time the detection information was acquired to the information terminal 10 via the network N.
情報端末10および管理サーバ20の構成および動作についての詳細については、後述する。なお、図1において、警備システム1は、情報端末10と、管理サーバ20とを含むものとしたが、これに限定されるものではなく、情報端末10が直接警備端末STからの検知情報を受信する構成とすれば、管理サーバ20を含むことなく実現することも可能である。 Details about the configuration and operation of the information terminal 10 and management server 20 will be provided later. Note that in Figure 1, the security system 1 includes the information terminal 10 and management server 20, but this is not limited to this. If the information terminal 10 is configured to receive detection information directly from the security terminal ST, the system can be realized without including the management server 20.
(情報端末のハードウェア構成)
図4は、実施の形態に係る情報端末のハードウェア構成の一例を示す図である。図4を参照しながら、本実施の形態に係る情報端末10のハードウェア構成について説明する。
(Hardware configuration of information terminal)
4 is a diagram showing an example of the hardware configuration of an information terminal according to an embodiment of the present invention, with reference to which the hardware configuration of the information terminal 10 according to the present embodiment will be described.
図4に示すように、情報端末10は、CPU(Central Processing Unit)401と、ROM(Read Only Memory)402と、RAM(Random Access Memory)403と、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)404と、遠距離通信回路410と、アンテナ410aと、近距離通信回路411と、アンテナ411aと、マイク412と、スピーカ413と、音入出力I/F414と、ディスプレイ415と、バイブレータ417と、タッチパネル418と、を備えている。 As shown in FIG. 4, the information terminal 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 401, a ROM (Read Only Memory) 402, a RAM (Random Access Memory) 403, an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) 404, a long-distance communication circuit 410, an antenna 410a, a short-distance communication circuit 411, an antenna 411a, a microphone 412, a speaker 413, an audio input/output I/F 414, a display 415, a vibrator 417, and a touch panel 418.
CPU401は、情報端末10全体の動作を制御する演算装置である。ROM402は、IPL等のCPU401の駆動に用いられるプログラムを記憶する不揮発性記憶装置である。RAM403は、CPU401のワークエリアとして使用される揮発性記憶装置である。EEPROM404は、プログラム等および各種データの記憶する不揮発性記憶装置である。 CPU 401 is a computing device that controls the overall operation of information terminal 10. ROM 402 is a non-volatile storage device that stores programs used to drive CPU 401, such as IPL. RAM 403 is a volatile storage device used as a work area for CPU 401. EEPROM 404 is a non-volatile storage device that stores programs and various data.
遠距離通信回路410は、ネットワークNを介して、Wi-Fi(登録商標)等の規格により、アンテナ410aを介して他の機器と無線通信をする通信回路である。 The long-distance communication circuit 410 is a communication circuit that wirelessly communicates with other devices via the network N via antenna 410a in accordance with standards such as Wi-Fi (registered trademark).
近距離通信回路411は、NFC(Near Field Communication)またはBluetooth(登録商標)等の規格により、アンテナ411aを介して他の機器と近距離の無線通信をする通信回路である。 The short-range communication circuit 411 is a communication circuit that performs short-range wireless communication with other devices via the antenna 411a in accordance with standards such as NFC (Near Field Communication) or Bluetooth (registered trademark).
マイク412は、音を電気信号に変える内蔵型の集音装置である。スピーカ413は、電気信号を物理振動に変えて音楽または音声等の音を出力する内蔵型の音響装置である。音入出力I/F414は、CPU401による制御に従って、マイク412およびスピーカ413との間で音信号の入出力を処理するインターフェースである。 The microphone 412 is a built-in sound collection device that converts sound into an electrical signal. The speaker 413 is a built-in audio device that converts electrical signals into physical vibrations and outputs sounds such as music or voice. The sound input/output I/F 414 is an interface that processes the input and output of sound signals between the microphone 412 and speaker 413 under the control of the CPU 401.
ディスプレイ415は、各種アイコン等を表示する液晶ディスプレイまたは有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等の表示装置である。 Display 415 is a display device such as a liquid crystal display or organic EL (electroluminescence) display that displays various icons, etc.
バイブレータ417は、CPU401による制御に従って、物理的な振動を発生させる装置である。 Vibrator 417 is a device that generates physical vibrations under the control of CPU 401.
タッチパネル418は、利用者がディスプレイ415をタッチ操作することにより、情報端末10の各種機能を発揮させるための入力装置である。 The touch panel 418 is an input device that allows the user to perform various functions of the information terminal 10 by touching the display 415.
上述のCPU401、ROM402、RAM403、EEPROM404、遠距離通信回路410、近距離通信回路411、音入出力I/F414、ディスプレイ415、バイブレータ417およびタッチパネル418は、アドレスバスおよびデータバス等のバスライン409によって互いに通信可能に接続されている。 The above-mentioned CPU 401, ROM 402, RAM 403, EEPROM 404, long-distance communication circuit 410, short-distance communication circuit 411, sound input/output I/F 414, display 415, vibrator 417, and touch panel 418 are communicatively connected to one another via bus lines 409 such as an address bus and a data bus.
なお、図4に示した情報端末10のハードウェア構成は一例であり、すべての構成機器を備えている必要はなく、また、他の構成機器を備えているものとしてもよい。 Note that the hardware configuration of the information terminal 10 shown in Figure 4 is an example, and it is not necessary to include all of the components, and other components may also be included.
(管理サーバのハードウェア構成)
図5は、実施の形態に係る管理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。図5を参照しながら、本実施の形態に係る管理サーバ20のハードウェア構成について説明する。
(Management server hardware configuration)
5 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the management server 20 according to the embodiment, which will be described with reference to FIG.
図5に示すように、管理サーバ20は、CPU501と、ROM502と、RAM503と、補助記憶装置505と、ネットワークI/F508と、ディスプレイ509と、キーボード511と、マウス512と、を備えている。 As shown in FIG. 5, the management server 20 includes a CPU 501, a ROM 502, a RAM 503, an auxiliary storage device 505, a network I/F 508, a display 509, a keyboard 511, and a mouse 512.
CPU501は、管理サーバ20全体の動作を制御する演算装置である。ROM502は、管理サーバ20用のプログラムを記憶している不揮発性記憶装置である。RAM503は、CPU501のワークエリアとして使用される揮発性記憶装置である。 The CPU 501 is a computing device that controls the overall operation of the management server 20. The ROM 502 is a non-volatile storage device that stores programs for the management server 20. The RAM 503 is a volatile storage device used as a work area for the CPU 501.
補助記憶装置505は、各種データおよびプログラム等を記憶するHDD(Hard Disk Drive)またはSSD(Solid State Drive)等の記憶装置である。 The auxiliary storage device 505 is a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive) that stores various data, programs, etc.
ネットワークI/F508は、ネットワークNを介して、警備端末STおよび情報端末10等の外部装置とデータを通信するためのインターフェースである。ネットワークI/F508は、例えば、イーサネット(登録商標)に対応し、TCP/IP等に準拠した通信が可能なNIC(Network Interface Card)等である。 The network I/F 508 is an interface for communicating data with external devices such as the security terminal ST and information terminal 10 via the network N. The network I/F 508 is, for example, a NIC (Network Interface Card) that supports Ethernet (registered trademark) and is capable of communication compliant with TCP/IP, etc.
ディスプレイ509は、カーソル、メニュー、ウィンドウ、文字または画像等の各種情報を表示する液晶または有機EL等によって構成された表示装置である。 Display 509 is a display device made of liquid crystal or organic electroluminescence (EL) or the like that displays various information such as a cursor, menu, window, text, or image.
キーボード511は、文字、数字、各種指示の選択、およびカーソルの移動等を行う入力装置である。マウス512は、各種指示の選択および実行、処理対象の選択、ならびにカーソルの移動等を行うための入力装置である。 The keyboard 511 is an input device for selecting letters, numbers, and various instructions, and for moving the cursor. The mouse 512 is an input device for selecting and executing various instructions, selecting processing targets, and for moving the cursor.
上述のCPU501、ROM502、RAM503、補助記憶装置505、ネットワークI/F508、ディスプレイ509、キーボード511およびマウス512は、アドレスバスおよびデータバス等のバスライン510によって互いに通信可能に接続されている。 The above-mentioned CPU 501, ROM 502, RAM 503, auxiliary storage device 505, network I/F 508, display 509, keyboard 511, and mouse 512 are communicatively connected to each other via a bus line 510 such as an address bus and a data bus.
なお、図5に示した管理サーバ20のハードウェア構成は一例を示すものであり、図5に示した構成要素を全て含む必要はなく、または、その他の構成要素を含むものとしてもよい。 Note that the hardware configuration of the management server 20 shown in Figure 5 is an example, and it is not necessary to include all of the components shown in Figure 5, or it may include other components.
(警備システムの機能ブロックの構成および動作)
図6は、実施の形態に係る警備システムの機能ブロックの構成の一例を示す図である。図7は、脳波から集中度を判定することを説明する図であり、横軸は時間、2つの波形はそれぞれ脳波のα波およびβ波の波形を表している。図8は、情動分析結果に基づく意識状態の分布を説明する図である。図9は、眼球運動時の筋電位の波形の一例を示す図である。図10は、実施の形態に係る情報端末の巡回精度判定結果に基づく意識状態の一例を示す図である。図11は、警備対象空間の一例を示す図である。図12は、動作履歴情報の一例を示す図である。図6~図12を参照しながら、本実施の形態に係る警備システム1の機能ブロックの構成および動作について説明する。
(Configuration and operation of security system functional blocks)
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the functional block configuration of a security system according to an embodiment. FIG. 7 is a diagram illustrating determining a concentration level from electroencephalograms, where the horizontal axis represents time and the two waveforms represent alpha and beta electroencephalogram waveforms, respectively. FIG. 8 is a diagram illustrating the distribution of consciousness states based on the results of emotional analysis. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a myoelectric potential waveform during eye movement. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a consciousness state based on the results of patrol accuracy determination of an information terminal according to an embodiment. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a space to be guarded. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of operation history information. The configuration and operation of the functional blocks of the security system 1 according to this embodiment will be described with reference to FIGS. 6 to 12.
図6に示すように、情報端末10は、生体信号取得部101(第1取得部)と、特徴量算出部102(算出部)と、集中度分析部103(分析部の一例)と、情動分析部104(分析部の一例)と、眼球運動分析部105(分析部の一例)と、巡回精度判定部106(精度判定部)と、警備情報取得部107(第2取得部)と、動作履歴生成部108(生成部)と、精度低下エリア抽出部109(抽出部)と、フィードバック処理部110と、記憶部111と、入力部112と、を有する。 As shown in FIG. 6, the information terminal 10 has a biosignal acquisition unit 101 (first acquisition unit), a feature calculation unit 102 (calculation unit), a concentration analysis unit 103 (an example of an analysis unit), an emotion analysis unit 104 (an example of an analysis unit), an eye movement analysis unit 105 (an example of an analysis unit), a patrol accuracy determination unit 106 (accuracy determination unit), a security information acquisition unit 107 (second acquisition unit), an operation history generation unit 108 (generation unit), a reduced accuracy area extraction unit 109 (extraction unit), a feedback processing unit 110, a memory unit 111, and an input unit 112.
生体信号取得部101は、巡回者が装着するヘルメットHに内蔵された脳波計Eにより測定された当該巡回者の脳波等の生体信号を、近距離通信回路411を介して取得する機能部である。生体信号取得部101は、取得した脳波等の生体信号を特徴量算出部102へ出力する。 The biological signal acquisition unit 101 is a functional unit that acquires biological signals such as brain waves of the patrolman measured by an electroencephalograph E built into a helmet H worn by the patrolman via a short-range communication circuit 411. The biological signal acquisition unit 101 outputs the acquired biological signals such as brain waves to the feature calculation unit 102.
特徴量算出部102は、生体信号取得部101により取得された脳波等の生体信号から、所定の特徴量を算出する機能部である。所定の特徴量としては、例えば、脳波の周波数、筋電位、FFT(Fast Fourier Transformation:高速フーリエ変換)による周波数特性、ウェーブレット変換による時間情報を含む周波数成分等が挙げられる。また、脳波の波形情報そのものを特徴量としてもよい。特徴量算出部102は、算出した特徴量を集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105へ出力する。 The feature calculation unit 102 is a functional unit that calculates predetermined feature amounts from biosignals such as electroencephalograms acquired by the biosignal acquisition unit 101. Examples of predetermined feature amounts include the frequency of electroencephalograms, myoelectric potentials, frequency characteristics obtained by FFT (Fast Fourier Transformation), and frequency components containing time information obtained by wavelet transformation. Furthermore, the waveform information of electroencephalograms themselves may be used as feature amounts. The feature calculation unit 102 outputs the calculated feature amounts to the concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, and eye movement analysis unit 105.
集中度分析部103は、特徴量算出部102から受け取った特徴量としての脳波の周波数成分に対する分析により、巡回者の集中度を判定する機能部である。例えば、集中度分析部103は、図7に示すように、周波数成分における8~13[Hz]のα波の強度と、14~30[Hz]のβ波の強度とを比較し、α波よりもβ波の強度が高い場合、集中度が「集中状態」であると判定し、β波よりもα波の強度が高い場合、集中度が「散漫状態(リラックス状態)」であると判定する。集中度分析部103は、判定した集中度を巡回精度判定部106へ出力する。 The concentration level analysis unit 103 is a functional unit that determines the concentration level of the patrol member by analyzing the frequency components of the brain waves as features received from the feature calculation unit 102. For example, as shown in FIG. 7, the concentration level analysis unit 103 compares the intensity of alpha waves in the frequency components of 8 to 13 Hz with the intensity of beta waves in the frequency components of 14 to 30 Hz, and determines that the concentration level is a "concentrated state" if the intensity of beta waves is higher than that of alpha waves, and determines that the concentration level is a "distracted state (relaxed state)" if the intensity of alpha waves is higher than that of beta waves. The concentration level analysis unit 103 outputs the determined concentration level to the patrol accuracy determination unit 106.
情動分析部104は、特徴量算出部102から受け取った特徴量に対する分析により、覚醒度(Arousal)および感情度(Valence)を判定する機能部である。ここで、覚醒度とは、意識レベルの度合いを表す数値を示し、例えば-1(意識レベルが低い)~+1(意識レベルが高い)の間の数値で表されるものとする。また、感情度とは、感情の度合いを表す数値を示し、例えば-1(負(ネガティブ)の感情)~+1(和(ポジティブ)な感情)の間に数値で表されるものとする。 The emotion analysis unit 104 is a functional unit that determines arousal (Arousal) and emotionality (Valence) by analyzing the features received from the feature calculation unit 102. Here, arousal refers to a numerical value that represents the level of consciousness, and is expressed as a numerical value between -1 (low level of consciousness) and +1 (high level of consciousness). Furthermore, emotionality refers to a numerical value that represents the level of emotion, and is expressed as a numerical value between -1 (negative emotion) and +1 (positive emotion).
図8に示すように、覚醒度を縦軸に、感情度を横軸として、情動分析部104により判定された覚醒度および感情度をプロットすることによって、巡回者の情動状態が把握できる。例えば、図8に示すように、覚醒度が高く、感情度が低い情動領域AR1は「強い恐怖」を示す情動状態にあることが把握され、覚醒度が低く、感情度が0に近い情動領域AR2は「無気力」を示す情動状態であることが把握される。 As shown in Figure 8, the emotional state of the patrolman can be understood by plotting the arousal level and emotional level determined by the emotional analysis unit 104, with arousal level on the vertical axis and emotional level on the horizontal axis. For example, as shown in Figure 8, emotional area AR1, where arousal level is high and emotional level is low, can be understood to be an emotional state indicating "strong fear," and emotional area AR2, where arousal level is low and emotional level is close to 0, can be understood to be an emotional state indicating "lethargy."
情動分析部104は、判定した覚醒度および感情度を巡回精度判定部106へ出力する。 The emotion analysis unit 104 outputs the determined arousal level and emotion level to the navigation accuracy determination unit 106.
眼球運動分析部105は、特徴量算出部102から取得した特徴量としての筋電位に対する分析により、巡回者の眼球運動の状態を判定する機能部である。例えば、眼球運動分析部105は、眼球運動の状態として、単位時間あたりの眼球運動の回数を計測することによって、巡回者による目視確認の程度を把握することができる。巡回者は、様々な箇所を目視する場合、視点を激しく変えるため、眼球運動の回数が増加する。例えば、図9に示すように、複数のチャネル(図9ではCh1~Ch4)の電極から得られた筋電位の波形を分析することにより、眼球の右向き動作、左向き動作、上向き動作、下向き動作、まばたき動作等を把握することができる。なお、筋電位については、特徴量算出部102により脳波から判定するものとしたが、これに限定されるものではなく、首または目の周りに設置した筋電計の電極から直接取得するものとしてもよい。眼球運動分析部105は、判定した眼球運動の状態を巡回精度判定部106へ出力する。 The eye movement analysis unit 105 is a functional unit that determines the state of the patrol's eye movement by analyzing the myoelectric potential (EMG) as a feature acquired from the feature calculation unit 102. For example, the eye movement analysis unit 105 can grasp the degree of visual confirmation by the patrol member by measuring the number of eye movements per unit time as the state of eye movement. When a patrol member looks at various locations, they frequently change their viewpoint, increasing the number of eye movements. For example, as shown in Figure 9, by analyzing the waveforms of myoelectric potential obtained from electrodes on multiple channels (Ch1 to Ch4 in Figure 9), it is possible to grasp the rightward, leftward, upward, downward, blinking, and other eye movements. Note that while the feature calculation unit 102 determines the myoelectric potential from electroencephalograms, this is not limited to this and the myoelectric potential may be obtained directly from electrodes of an electromyograph placed around the neck or eyes. The eye movement analysis unit 105 outputs the determined state of eye movement to the patrol accuracy determination unit 106.
巡回精度判定部106は、集中度分析部103により判定された集中度、情動分析部104により判定された覚醒度および感情度、ならびに眼球運動分析部105により判定された眼球運動の状態に基づいて巡回者の意識状態を判定し、当該意識状態に基づいて、当該巡回者の巡回精度を総合的に判定する機能部である。ここで、意識状態とは、巡回者の集中状態および情動状態等を示す総合的な意識の状態を示すものとする。なお、上述の集中度、覚醒度および感情度、ならびに眼球運動の状態は、意識状態を示すものと捉えることもでき、集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105は、巡回者の意識状態についての分析を行っているとも言える。例えば、巡回精度判定部106は、集中度が高く、情動状態として適度な不安、恐怖を示し、かつ眼球運動が多い場合、巡回者の巡回精度が高いと判定する。一方、巡回精度判定部106は、集中度が低く、情動状態として覚醒度が低くて感情度が適正でなく、または、眼球運動が少ない場合、巡回者の巡回精度が低いと判定する。 The patrol accuracy determination unit 106 is a functional unit that determines the patrol member's state of consciousness based on the concentration level determined by the concentration level analysis unit 103, the arousal level and emotional level determined by the emotion analysis unit 104, and the state of eye movement determined by the eye movement analysis unit 105, and comprehensively determines the patrol member's patrol accuracy based on the determined state of consciousness. Here, the state of consciousness refers to the patrol member's overall state of consciousness, indicating their state of concentration and emotional state. Note that the above-mentioned concentration level, arousal level, emotional level, and state of eye movement can also be considered to indicate the state of consciousness, and the concentration level analysis unit 103, emotional level analysis unit 104, and eye movement analysis unit 105 can be said to analyze the patrol member's state of consciousness. For example, the patrol accuracy determination unit 106 determines that the patrol member's patrol accuracy is high if the patrol member has a high level of concentration, moderate emotional states of anxiety and fear, and frequent eye movement. On the other hand, the tour accuracy determination unit 106 determines that the tour accuracy of the visitor is low if the level of concentration is low, the emotional state is low in arousal level and the emotional level is inappropriate, or there is little eye movement.
また、巡回精度判定部106は、図10に示すように、例えば「無気力」、「注意散漫」、「恐怖」、「眠気」、「正常」等のように意識状態をカテゴリー化することにより、巡回精度を判定するものとしてもよい。巡回精度判定部106は、巡回精度の判定結果を、動作履歴生成部108およびフィードバック処理部110へ出力する。なお、この場合の巡回精度の判定結果には、巡回精度判定部106により判定がされた時刻を含むものとしてもよい。 Furthermore, as shown in FIG. 10, the cycling accuracy determination unit 106 may determine the cycling accuracy by categorizing the state of consciousness, such as "apathy," "distracted," "fear," "drowsiness," and "normal." The cycling accuracy determination unit 106 outputs the result of the determination of cycling accuracy to the operation history generation unit 108 and the feedback processing unit 110. Note that in this case, the result of the determination of cycling accuracy may include the time at which the determination was made by the cycling accuracy determination unit 106.
なお、上述の集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105による分析機能がすべて備えられていることに限定されず、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果として一定程度の精度が得られる範囲で、情報端末10は、集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105のうち少なくともいずれかを有するものとしてもよい。 Note that the information terminal 10 is not limited to being provided with all of the analysis functions of the concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, and eye movement analysis unit 105 described above, and may have at least one of the concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, and eye movement analysis unit 105, as long as a certain degree of accuracy can be obtained as a result of the navigation accuracy determination by the navigation accuracy determination unit 106.
警備情報取得部107は、管理サーバ20から、遠距離通信回路410を介して、警備情報を取得する機能部である。警備情報は、警備対象空間STSに配置された警備端末STを構成する各種のセンサのうち、巡回者を検知したセンサの設置位置を示す識別情報と、検知した時刻とを含む情報であり、当該センサにより巡回者が検知されたことを示す情報である。上述したように、警備対象空間STSの各所には、警備端末STを構成する人感センサ、カメラまたはドアセンサ等の各種センサが設置されており、警備対象空間STS内のどのエリアに人間等が存在するかを検知することができる。 The security information acquisition unit 107 is a functional unit that acquires security information from the management server 20 via the long-distance communication circuit 410. The security information includes identification information indicating the installation location of the sensor that detected a patrolman, among the various sensors that make up the security terminal ST located in the guarded space STS, and the time of detection, and is information indicating that a patrolman was detected by that sensor. As described above, various sensors that make up the security terminal ST, such as human sensors, cameras, or door sensors, are installed in various locations in the guarded space STS, and it is possible to detect in which areas within the guarded space STS a person or the like is present.
例えば、図11に示す警備対象空間STSの例では、警備端末STとして、警備対象空間STSの入口ドアの開閉を検知することにより、人間が当該入口ドアの近傍に存在することを検知するドアセンサST-D1、各部屋のドアに設置されたドアセンサST-D2、ST-D3、そして、出口ドアに設置されたST-D4が配置されている。これらのドアセンサST-D1~ST-D4は、ドアの開閉を検知することによって、間接的に巡回者を検知していることになる。さらに、警備対象空間STSの各場所および部屋等に、警備端末STとして、巡回者を検知する人感センサST-M1、ST-M2、および、画像を撮像することによって巡回者を検知するカメラST-C1、ST-C2が配置されている。例えば、カメラST-C1は、撮像した画像により巡回者を検知すると、検知した旨を示す検知情報を、警備端末STを構成する通信装置により監視センタの管理サーバ20へ送信する。検知情報は、例えば、検知したセンサの設置位置を示す識別情報を含むものとすればよい。警備情報は、後述するように、当該検知情報に基づく情報である。 For example, in the example of the guarded space STS shown in Figure 11, the security terminals ST include a door sensor ST-D1 that detects the opening and closing of the entrance door of the guarded space STS to detect the presence of a person near the entrance door, door sensors ST-D2 and ST-D3 installed on the doors of each room, and ST-D4 installed on the exit door. These door sensors ST-D1 to ST-D4 indirectly detect patrols by detecting the opening and closing of doors. Furthermore, security terminals ST are located in various locations and rooms of the guarded space STS, including motion sensors ST-M1 and ST-M2 that detect patrols, and cameras ST-C1 and ST-C2 that detect patrols by capturing images. For example, when camera ST-C1 detects a patrol person based on the captured image, it transmits detection information indicating the detection to the monitoring center's management server 20 via a communication device constituting the security terminal ST. The detection information may include, for example, identification information indicating the installation location of the sensor that detected the patrol. As described below, security information is information based on the detection information.
警備情報取得部107は、取得した警備情報を動作履歴生成部108へ出力する。 The security information acquisition unit 107 outputs the acquired security information to the operation history generation unit 108.
動作履歴生成部108は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果、および警備情報取得部107により取得された警備情報に基づいて、動作履歴情報を生成する機能部である。 The operation history generation unit 108 is a functional unit that generates operation history information based on the patrol accuracy determination result by the patrol accuracy determination unit 106 and the security information acquired by the security information acquisition unit 107.
具体的には、動作履歴生成部108は、巡回精度の判定結果に含まれる時刻と、警備情報に含まれる時刻とを照合し、時刻が一致する(または一致するとみなせる)巡回精度の判定結果および警備情報を用いて、当該時刻(図12に示す検知時刻)と、当該警備情報に含まれる識別情報(図12に示すセンサ)と、当該巡回精度の判定結果(図12に示す巡回精度結果)とを関連付けることによって、動作履歴情報を生成する。図12に示す巡回精度結果は、巡回者の意識状態がカテゴリー化されたものとしている。図12に示す動作履歴情報は、例えば、検知時刻「03:52:10」と、識別情報「DDD」と、巡回精度結果「無気力」とが関連付けられている。これによって、巡回者は、時刻「03:52:10」に、識別情報「DDD」で示された位置に設置されているセンサにより検知され、意識状態が「無気力」の状態で巡回をしていることを認識することができる。 Specifically, the operation history generation unit 108 compares the time included in the patrol accuracy determination result with the time included in the security information, and generates operation history information by using the patrol accuracy determination result and security information that match (or are deemed to match) to associate the time (detection time shown in FIG. 12 ), the identification information included in the security information (sensor shown in FIG. 12 ), and the patrol accuracy determination result (patrol accuracy result shown in FIG. 12 ). The patrol accuracy result shown in FIG. 12 categorizes the patrol person's state of consciousness. The operation history information shown in FIG. 12 associates, for example, the detection time "03:52:10," the identification information "DDD," and the patrol accuracy result "apathetic." This allows the user to recognize that the patrol person was detected by the sensor installed at the position indicated by the identification information "DDD" at time "03:52:10," and was patrolling in a state of "apathetic" consciousness.
そして、動作履歴生成部108は、生成した動作履歴情報を、記憶部111に蓄積させる。なお、動作履歴生成部108は、生成した動作履歴情報を、直接、精度低下エリア抽出部109へ出力してもよい。 The operation history generation unit 108 then stores the generated operation history information in the storage unit 111. Note that the operation history generation unit 108 may output the generated operation history information directly to the accuracy degradation area extraction unit 109.
精度低下エリア抽出部109は、記憶部111に記憶された動作履歴情報を参照し、当該動作履歴情報の巡回精度の判定結果(巡回精度結果)から、警備対象空間STSにおける巡回精度が低いエリア、すなわち巡回精度が低下して正常でないエリアを抽出する機能部である。例えば、図12に示す動作履歴情報の例では、精度低下エリア抽出部109は、巡回精度結果が「眠気」であり、識別情報「AAA」で示されたセンサの設置位置の周辺、および、巡回精度結果が「無気力」であり、識別情報「DDD」で示されたセンサの設置位置の周辺を、巡回精度が低いエリアとして抽出する。なお、精度低下エリア抽出部109は、記憶部111に記憶された動作履歴情報を参照することに限られず、動作履歴生成部108により生成された動作履歴情報を、直接受け取って利用するものとしてもよい。精度低下エリア抽出部109は、抽出したエリアの情報をフィードバック処理部110へ出力する。 The accuracy-decreasing area extraction unit 109 is a functional unit that references the operation history information stored in the memory unit 111 and extracts areas in the guarded space STS where patrol accuracy is low, i.e., areas where patrol accuracy has decreased and is not normal, based on the patrol accuracy determination results (patrol accuracy results) of the operation history information. For example, in the example of operation history information shown in FIG. 12, the accuracy-decreasing area extraction unit 109 extracts, as areas with low patrol accuracy, the area around the installation location of the sensor whose patrol accuracy result is "drowsy" and whose identification information is "AAA," and the area around the installation location of the sensor whose patrol accuracy result is "lethargy" and whose identification information is "DDD." Note that the accuracy-decreasing area extraction unit 109 is not limited to referencing the operation history information stored in the memory unit 111, but may also directly receive and use the operation history information generated by the operation history generation unit 108. The accuracy-decreasing area extraction unit 109 outputs information on the extracted areas to the feedback processing unit 110.
フィードバック処理部110は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果、および精度低下エリア抽出部109により抽出された巡回精度が低いエリアの情報に基づいて、所定のフィードバック処理を実行する機能部である。このフィードバック処理部110によるフィードバック処理は、リアルタイムで実行されることが望ましい。例えば、フィードバック処理部110は、フィードバック処理として、精度低下エリア抽出部109により抽出された巡回精度が低いエリアの情報をディスプレイ415に表示させる。これによって、巡回者に対して、巡回精度が低いエリアに対して、再度の巡回を促すことができる。 The feedback processing unit 110 is a functional unit that executes predetermined feedback processing based on the results of the tour accuracy determination by the tour accuracy determination unit 106 and information on areas with low tour accuracy extracted by the low-accuracy area extraction unit 109. It is desirable that this feedback processing by the feedback processing unit 110 be executed in real time. For example, as feedback processing, the feedback processing unit 110 displays information on areas with low tour accuracy extracted by the low-accuracy area extraction unit 109 on the display 415. This makes it possible to encourage the visitor to visit the areas with low tour accuracy again.
また、フィードバック処理部110は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果が例えば「眠気」等である場合、フィードバック処理として、バイブレータ417(出力装置の一例)を振動させることにより意識状態の改善指示を行うものとしてもよい。これによって、巡回者にして、眠気等の意識状態の改善を促すことができる。なお、状況によっては、意識状態の改善指示として、ディスプレイ415(出力装置の一例)にその旨を表示させたり、スピーカ413(出力装置の一例)から音声出力するものとしてもよい。また、フィードバック処理部110は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果が例えば「恐怖」(所定の意識状態の一例)である場合、何らかの危険な状況へ遭遇したものとして、監視センタの管理サーバ20に対して、遠距離通信回路410を介して非常通報を行うものとしてもよい。これによって、巡回者に及ぶ危険を回避できる可能性を向上させたり、当該状況に対して新たな応援者を呼び出すこと等が可能となる。 Furthermore, if the patrol accuracy determination unit 106 determines that the patrol accuracy is "drowsy," for example, the feedback processing unit 110 may provide feedback by vibrating the vibrator 417 (an example of an output device) to instruct the patrol member to improve their state of consciousness. This can encourage the patrol member to improve their state of consciousness, such as drowsiness. Depending on the situation, the instruction to improve their state of consciousness may be displayed on the display 415 (an example of an output device) or output as audio from the speaker 413 (an example of an output device). Furthermore, if the patrol accuracy determination unit 106 determines that the patrol member is "fear" (an example of a predetermined state of consciousness), the feedback processing unit 110 may determine that a dangerous situation has been encountered and send an emergency call to the management server 20 of the monitoring center via the long-distance communication circuit 410. This can improve the chances of avoiding danger to the patrol member or make it possible to call for additional help in the situation.
記憶部111は、動作履歴生成部108により生成された動作履歴情報等の各種情報を記憶する機能部である。なお、記憶部111が記憶する情報は、動作履歴情報に限られず、上述の各機能部が生成または取得した情報(例えば集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105による各分析結果の情報等)を記憶するものとしてもよい。記憶部111は、図4に示したRAM403またはEEPROM404によって実現される。 The memory unit 111 is a functional unit that stores various information, such as the operation history information generated by the operation history generation unit 108. Note that the information stored in the memory unit 111 is not limited to operation history information, and it may also store information generated or acquired by the above-mentioned functional units (e.g., information on the results of analysis by the concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, and eye movement analysis unit 105). The memory unit 111 is realized by the RAM 403 or EEPROM 404 shown in Figure 4.
入力部112は、情報端末10に対する操作入力を受け付ける機能部である。例えば、巡回者は、警備対象空間STSに対する巡回を開始する場合等に、入力部112を介してその旨を操作入力することによって、遠距離通信回路410を介して管理サーバ20へその旨が送信されるものとしてもよい。入力部112は、図4に示したタッチパネル418によって実現される。 The input unit 112 is a functional unit that accepts operational inputs to the information terminal 10. For example, when a patrol person starts patrolling the security target space STS, the patrol person may input this information via the input unit 112, which may then be transmitted to the management server 20 via the long-distance communication circuit 410. The input unit 112 is implemented by the touch panel 418 shown in Figure 4.
上述の生体信号取得部101、特徴量算出部102、集中度分析部103、情動分析部104、眼球運動分析部105、巡回精度判定部106、警備情報取得部107、動作履歴生成部108、精度低下エリア抽出部109およびフィードバック処理部110は、図4に示したCPU401によりプログラムが実行されることによって実現される。なお、当該プログラムは、情報端末10に直接インストールされたネイティブアプリケーションであってもよく、または、Webブラウザ上で動作するWebアプリケーションであってもよい。また、これらの機能部のうち少なくともその一部が、FPGA(Field-Programmable Gate Array)またはASIC(Application Specific Integrated Circuit)等のハードウェア回路によって実現されてもよい。 The above-mentioned biosignal acquisition unit 101, feature calculation unit 102, concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, eye movement analysis unit 105, patrol accuracy determination unit 106, security information acquisition unit 107, operation history generation unit 108, accuracy degradation area extraction unit 109, and feedback processing unit 110 are realized by the CPU 401 shown in FIG. 4 executing a program. Note that this program may be a native application installed directly on the information terminal 10, or a web application running on a web browser. Furthermore, at least some of these functional units may be realized by hardware circuits such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array) or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
また、図6に示す情報端末10の各機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図6に示す情報端末10で独立した機能部として図示した複数の機能部を、1つの機能部として構成してもよい。一方、図6に示す情報端末10で1つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成するものとしてもよい。 Furthermore, the functional units of the information terminal 10 shown in FIG. 6 are conceptual representations of functions, and are not limited to this configuration. For example, the multiple functional units shown as independent functional units in the information terminal 10 shown in FIG. 6 may be configured as a single functional unit. On the other hand, the functions of a single functional unit in the information terminal 10 shown in FIG. 6 may be divided into multiple units and configured as multiple functional units.
図6に示すように、管理サーバ20は、検知情報取得部201と、警備情報送信部202と、記憶部203と、を有する。 As shown in FIG. 6, the management server 20 has a detection information acquisition unit 201, a security information transmission unit 202, and a memory unit 203.
検知情報取得部201は、警備対象空間STSに設置された警備端末STから人間等の存在が検知された旨を示す検知情報を、ネットワークNおよびネットワークI/F508を介して取得する機能部である。検知情報は、例えば、検知したセンサの識別情報を含むものとすればよい。この検知情報によって、巡回者が警備対象空間STSのどのエリアにいるのかをリアルタイムで認識することが可能となる。検知情報取得部201は、取得した検知情報を、警備情報送信部202へ出力する。なお、検知情報取得部201は、取得した検知情報を、記憶部203に蓄積させるものとしてもよい。 The detection information acquisition unit 201 is a functional unit that acquires, via the network N and the network I/F 508, detection information indicating that the presence of a human or the like has been detected from a security terminal ST installed in the guarded space STS. The detection information may include, for example, identification information of the sensor that performed the detection. This detection information makes it possible to recognize in real time which area of the guarded space STS the patrol person is in. The detection information acquisition unit 201 outputs the acquired detection information to the security information transmission unit 202. The detection information acquisition unit 201 may also store the acquired detection information in the memory unit 203.
警備情報送信部202は、検知情報取得部201により取得された検知情報に含まれるセンサの識別情報と、検知情報取得部201が当該検知情報を取得した時刻とを含む警備情報を生成し、当該警備情報を、ネットワークI/F508を介して情報端末10へ送信する機能部である。なお、検知情報には、警備端末STが検知した瞬間の時刻が含まれているものとして、警備情報送信部202は、当該検知情報に含まれる時刻を、警備情報に含めるものとしてもよい。また、警備情報送信部202は、記憶部203に蓄積された検知情報を用いて、警備情報を生成するものとしてもよい。 The security information transmission unit 202 is a functional unit that generates security information including the sensor identification information contained in the detection information acquired by the detection information acquisition unit 201 and the time at which the detection information acquisition unit 201 acquired the detection information, and transmits the security information to the information terminal 10 via the network I/F 508. Note that the detection information may include the time at which the security terminal ST made the detection, and the security information transmission unit 202 may include the time contained in the detection information in the security information. The security information transmission unit 202 may also generate security information using detection information stored in the memory unit 203.
記憶部203は、例えば検知情報取得部201により取得された検知情報を記憶(蓄積)する機能部である。記憶部203は、図5に示した補助記憶装置505によって実現される。 The storage unit 203 is a functional unit that stores (accumulates) the detection information acquired by, for example, the detection information acquisition unit 201. The storage unit 203 is realized by the auxiliary storage device 505 shown in Figure 5.
上述の検知情報取得部201および警備情報送信部202は、図5に示したCPU501によりプログラムが実行されることによって実現される。また、これらの機能部のうち少なくともその一部が、FPGAまたはASIC等のハードウェア回路によって実現されてもよい。 The detection information acquisition unit 201 and security information transmission unit 202 described above are realized by the CPU 501 shown in FIG. 5 executing a program. Furthermore, at least some of these functional units may be realized by hardware circuits such as FPGAs or ASICs.
また、図6に示す管理サーバ20の各機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図6に示す管理サーバ20で独立した機能部として図示した複数の機能部を、1つの機能部として構成してもよい。一方、図6に示す管理サーバ20で1つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成するものとしてもよい。 Furthermore, the functional units of the management server 20 shown in Figure 6 are conceptual representations of functions, and are not limited to this configuration. For example, the multiple functional units shown as independent functional units in the management server 20 shown in Figure 6 may be configured as a single functional unit. On the other hand, the functions of a single functional unit in the management server 20 shown in Figure 6 may be divided into multiple units and configured as multiple functional units.
(巡回者による巡回作業の流れ)
図13は、実施の形態に係る警備システムを用いた場合の巡回作業の流れの一例を示すフローチャートである。図13を参照しながら、巡回者による巡回作業の流れについて説明する。
(Flow of patrol work by patrol personnel)
13 is a flowchart showing an example of the flow of patrol work when the security system according to the embodiment is used. The flow of patrol work by a patrol person will be described with reference to FIG.
まず、脳波計Eを内蔵したヘルメットHを装着し、情報端末10を携帯した巡回者が、巡回対象の現場である警備対象空間STSへ到着する(ステップS11)。ヘルメットを装着した巡回者の脳波等の生体信号は、近距離の無線通信により情報端末10にて取得される。 First, a patrolman wearing a helmet H with an internal electroencephalograph E and carrying an information terminal 10 arrives at the security space STS, which is the site to be patrolled (step S11). Biological signals such as brain waves of the patrolman wearing the helmet are acquired by the information terminal 10 via short-range wireless communication.
そして、巡回者は、情報端末10の入力部112を介して、巡回開始の旨を操作入力することによって、遠距離通信回路410を介して管理サーバ20へその旨を送信させ、警備対象空間STSの巡回を開始する(ステップS12)。巡回者は、巡回作業として、まず、警備対象空間STSの外周を点検する(ステップS13)。そして、巡回者は、外周の点検後、警備対象空間STS内へ入館する(ステップS14)。この際、例えば図11に示す警備対象空間STSの場合、入口ドアを開いて当該警備対象空間STS内に入館すると、ドアセンサST-D1が入口ドアの開状態を検知し、検知した旨を示す検知情報を管理サーバ20へ送信する。そして、管理サーバ20では、当該検知情報を受信することによって、巡回者が警備対象空間STS内へ入館したことが認識できる。 The patrol person then operates the input unit 112 of the information terminal 10 to input a command to start patrol, which causes the command to be transmitted to the management server 20 via the long-distance communication circuit 410, thereby commencing patrol of the security target space STS (step S12). As part of the patrol, the patrol person first inspects the perimeter of the security target space STS (step S13). After inspecting the perimeter, the patrol person enters the security target space STS (step S14). In this case, for example, in the case of the security target space STS shown in FIG. 11, when the entrance door is opened and the patrol person enters the security target space STS, the door sensor ST-D1 detects that the entrance door is open and transmits detection information indicating this to the management server 20. By receiving this detection information, the management server 20 can recognize that the patrol person has entered the security target space STS.
巡回者は、引き続き、警備対象空間STSの内部の点検作業に移る(ステップS15)。そして、情報端末10は、警備対象空間STSを巡回する巡回者から取得した脳波等の生体信号を分析するとともに、警備対象空間STSの各所に設置されたセンサの検知情報を取得しながら、警備対象空間STSにおける各エリアの巡回精度を判定し、その判定結果を巡回者に対してフィードバックする精度判定処理を実行する(ステップS16)。警備システム1による精度判定処理の流れの詳細は、図14において後述する。 The patrol then proceeds to inspect the interior of the security space STS (step S15). The information terminal 10 then analyzes biological signals such as brain waves acquired from the patrol patrolling the security space STS, and acquires detection information from sensors installed in various locations within the security space STS, while performing an accuracy determination process to determine the patrol accuracy of each area within the security space STS and provide feedback of the determination results to the patrol (step S16). Details of the flow of the accuracy determination process performed by the security system 1 will be described later in Figure 14.
そして、巡回者は、警備対象空間STSの内部の巡回が終了すると(ステップS17)、警備対象空間STSから退館する(ステップS18)。この際、例えば図11に示す警備対象空間STSの場合、出口ドアを開いて当該警備対象空間STSから退館すると、ドアセンサST-D4が出口ドアの開状態を検知し、検知した旨を示す検知情報を管理サーバ20へ送信する。また、巡回者は、情報端末10の入力部112を介して、巡回終了の旨を操作入力することによって、遠距離通信回路410を介して管理サーバ20へその旨を送信させる。 When the patrol finishes patrolling the security space STS (step S17), the patrol leaves the security space STS (step S18). At this time, for example, in the case of the security space STS shown in FIG. 11, when the patrol opens the exit door and leaves the security space STS, the door sensor ST-D4 detects that the exit door is open and transmits detection information indicating this to the management server 20. The patrol then inputs a signal to the effect that the patrol is finished via the input unit 112 of the information terminal 10, which causes this signal to be transmitted to the management server 20 via the long-distance communication circuit 410.
以上のステップS11~S18の流れによって、巡回者による巡回作業が行われる。 Patrol work is carried out by the patrol personnel through the flow of steps S11 to S18 above.
(精度判定処理の流れ)
図14は、実施の形態に係る警備システムの精度判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図14を参照しながら、本実施の形態に係る警備システム1による精度判定処理の流れについて説明する。なお、図14に示す精度判定処理は、図13に示したステップS16の処理に相当する。
(Accuracy determination process flow)
Fig. 14 is a flowchart showing an example of the flow of the accuracy determination process of the security system according to the embodiment. The flow of the accuracy determination process by the security system 1 according to the embodiment will be described with reference to Fig. 14. The accuracy determination process shown in Fig. 14 corresponds to the process of step S16 shown in Fig. 13.
<ステップS161>
巡回者による警備対象空間STS内の巡回作業が開始されると、情報端末10の生体信号取得部101は、巡回者が装着するヘルメットHに内蔵された脳波計Eにより測定された当該巡回者の脳波等の生体信号について、近距離通信回路411を介した取得を開始する。なお、生体信号取得部101による生体信号の取得の開始タイミングは、例えば、巡回者により巡回開始の旨が管理サーバ20へ送信されたタイミング、情報端末10が巡回開始を送信した後管理サーバ20より応答を受信したタイミング、または、警備対象空間STS内へ入館することによりドアセンサST-D1の検知信号が管理サーバ20へ送信され、当該検知信号に基づく警備情報が情報端末10により受信されたタイミング等とすればよい。
<Step S161>
When a patrol person starts patrolling the guarded space STS, the biosignal acquisition unit 101 of the information terminal 10 starts acquiring biosignals such as the patrol person's brain waves measured by the electroencephalograph E built into the helmet H worn by the patrol person via the short-range communication circuit 411. The timing at which the biosignal acquisition unit 101 starts acquiring biosignals may be, for example, the timing when the patrol person sends a notice to start patrol to the management server 20, the timing when the information terminal 10 receives a response from the management server 20 after sending a notice to start patrol, or the timing when a detection signal from the door sensor ST-D1 is sent to the management server 20 upon entry into the guarded space STS and security information based on the detection signal is received by the information terminal 10.
また、このタイミングで、情報端末10の警備情報取得部107は、管理サーバ20から、遠距離通信回路410を介して、警備情報の取得を開始する。具体的には、警備対象空間STS内に設置された各種のセンサが、巡回者を検知すると、当該センサの設置位置を示す識別情報を含む検知情報が、ネットワークNを介して管理サーバ20へ送信される。管理サーバ20の検知情報取得部201は、当該警備端末STからの検知情報を、ネットワークNおよびネットワークI/F508を介して取得し、警備情報送信部202へ出力する。警備情報送信部202は、検知情報取得部201により取得された検知情報に含まれるセンサの設置位置を示す識別情報と、検知情報取得部201が当該検知情報を取得した時刻と、を含む警備情報を生成し、当該警備情報を、ネットワークI/F508を介して情報端末10へ送信する。これによって、情報端末10の警備情報取得部107は、警備情報の取得が可能となる。そして、警備情報取得部107は、取得した警備情報を動作履歴生成部108へ出力する。 Also, at this timing, the security information acquisition unit 107 of the information terminal 10 begins acquiring security information from the management server 20 via the long-distance communication circuit 410. Specifically, when various sensors installed within the guarded space STS detect a patrol person, detection information including identification information indicating the installation location of the sensor is transmitted to the management server 20 via the network N. The detection information acquisition unit 201 of the management server 20 acquires the detection information from the security terminal ST via the network N and the network I/F 508 and outputs it to the security information transmission unit 202. The security information transmission unit 202 generates security information including identification information indicating the installation location of the sensor contained in the detection information acquired by the detection information acquisition unit 201 and the time when the detection information acquisition unit 201 acquired the detection information, and transmits the security information to the information terminal 10 via the network I/F 508. This enables the security information acquisition unit 107 of the information terminal 10 to acquire security information. The security information acquisition unit 107 then outputs the acquired security information to the operation history generation unit 108.
そして、ステップS162へ移行する。 Then, proceed to step S162.
<ステップS162>
情報端末10の特徴量算出部102は、生体信号取得部101により取得された脳波等の生体信号から、所定の特徴量を算出する。そして、特徴量算出部102は、算出した特徴量を集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105へ出力する。そして、ステップS163~S165へ移行する。すなわち、ステップS163~S165の各処理は、並列に実行される。
<Step S162>
The feature amount calculation unit 102 of the information terminal 10 calculates a predetermined feature amount from the biosignal, such as an electroencephalogram, acquired by the biosignal acquisition unit 101. The feature amount calculation unit 102 then outputs the calculated feature amount to the concentration analysis unit 103, the emotion analysis unit 104, and the eye movement analysis unit 105. Then, the process proceeds to steps S163 to S165. That is, the processes of steps S163 to S165 are executed in parallel.
<ステップS163>
情報端末10の集中度分析部103は、特徴量算出部102から受け取った特徴量としての脳波の周波数成分に対する分析により、巡回者の集中度を判定する。例えば、集中度分析部103は、周波数成分におけるα波の強度と、β波の強度とを比較し、α波よりもβ波の強度が高い場合、集中状態を示す集中度を判定し、β波よりもα波の強度が高い場合、散漫状態(リラックス状態)を示す集中度を判定する。集中度分析部103は、判定した集中度を巡回精度判定部106へ出力する。そして、ステップS166へ移行する。
<Step S163>
The concentration level analysis unit 103 of the information terminal 10 determines the concentration level of the patrol member by analyzing the frequency components of the brain waves as the features received from the feature calculation unit 102. For example, the concentration level analysis unit 103 compares the intensity of alpha waves with the intensity of beta waves in the frequency components, and determines the concentration level to indicate a state of concentration if the intensity of beta waves is higher than that of alpha waves, and determines the concentration level to indicate a state of distraction (relaxation) if the intensity of alpha waves is higher than that of beta waves. The concentration level analysis unit 103 outputs the determined concentration level to the patrol accuracy determination unit 106. Then, the process proceeds to step S166.
<ステップS164>
情報端末10の情動分析部104は、特徴量算出部102から受け取った特徴量に対する分析により、覚醒度および感情度を判定する。情動分析部104は、判定した覚醒度および感情度を巡回精度判定部106へ出力する。そして、ステップS166へ移行する。
<Step S164>
The emotion analysis unit 104 of the information terminal 10 determines the level of arousal and the level of emotion by analyzing the feature amounts received from the feature amount calculation unit 102. The emotion analysis unit 104 outputs the determined level of arousal and the level of emotion to the navigation accuracy determination unit 106. Then, the process proceeds to step S166.
<ステップS165>
情報端末10の眼球運動分析部105は、特徴量算出部102から取得した特徴量としての筋電位に対する分析により、巡回者の眼球運動の状態を判定する。例えば、眼球運動分析部105は、眼球運動の状態として、単位時間あたりの眼球運動の回数を計測することによって、巡回者による目視確認の程度を把握することができる。眼球運動分析部105は、判定した眼球運動の状態を巡回精度判定部106へ出力する。そして、ステップS166へ移行する。
<Step S165>
The eye movement analysis unit 105 of the information terminal 10 determines the state of the eye movement of the visitor by analyzing the myoelectric potential as a feature acquired from the feature calculation unit 102. For example, the eye movement analysis unit 105 can grasp the degree of visual confirmation by the visitor by measuring the number of eye movements per unit time as the state of eye movement. The eye movement analysis unit 105 outputs the determined state of eye movement to the visit accuracy determination unit 106. Then, the process proceeds to step S166.
<ステップS166>
情報端末10の巡回精度判定部106は、集中度分析部103により判定された集中度、情動分析部104により判定された覚醒度および感情度、ならびに眼球運動分析部105により判定された眼球運動の状態に基づいて巡回者の意識状態を判定し、当該意識状態に基づいて、当該巡回者の巡回精度を総合的に判定する。例えば、巡回精度判定部106は、集中度が高く、情動状態として適度な不安、恐怖を示し、かつ眼球運動が多い場合、巡回者の巡回精度が高いと判定する。一方、巡回精度判定部106は、集中度が低く、情動状態として覚醒度が低くて感情度が適正でなく、または、眼球運動が少ない場合、巡回者の巡回精度が低いと判定する。また、巡回精度判定部106は、例えば「無気力」、「注意散漫」、「恐怖」、「眠気」、「正常」等のように意識状態をカテゴリー化することにより、巡回精度を判定するものとしてもよい。巡回精度判定部106は、巡回精度の判定結果を、動作履歴生成部108およびフィードバック処理部110へ出力する。そして、ステップS167へ移行する。
<Step S166>
The patrol accuracy determination unit 106 of the information terminal 10 determines the patrol member's state of consciousness based on the concentration level determined by the concentration level analysis unit 103, the arousal level and emotional level determined by the emotional analysis unit 104, and the state of eye movement determined by the eye movement analysis unit 105, and comprehensively determines the patrol member's patrol accuracy based on the state of consciousness. For example, the patrol accuracy determination unit 106 determines that the patrol member's patrol accuracy is high if the patrol member has a high concentration level, an emotional state showing moderate anxiety or fear, and frequent eye movement. On the other hand, the patrol accuracy determination unit 106 determines that the patrol member's patrol accuracy is low if the patrol member has a low concentration level, an emotional state showing low arousal level and an inappropriate emotional level, or frequent eye movement. The patrol accuracy determination unit 106 may also determine the patrol accuracy by categorizing the state of consciousness, such as "apathy,""distracted,""fear,""drowsiness," and "normal." The cycling accuracy determination unit 106 outputs the determination result of the cycling accuracy to the operation history generation unit 108 and the feedback processing unit 110. Then, the process proceeds to step S167.
<ステップS167>
そして、情報端末10の動作履歴生成部108は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果、および警備情報取得部107により取得された警備情報に基づいて、動作履歴情報を生成する。
<Step S167>
Then, the operation history generating unit 108 of the information terminal 10 generates operation history information based on the result of the patrol accuracy determination by the patrol accuracy determining unit 106 and the security information acquired by the security information acquiring unit 107 .
具体的には、動作履歴生成部108は、巡回精度の判定結果に含まれる時刻と、警備情報に含まれる時刻とを照合し、時刻が一致する(または一致するとみなせる)巡回精度の判定結果および警備情報を用いて、当該時刻(検知時刻)と、当該警備情報に含まれる識別情報と、当該巡回精度の判定結果(巡回精度結果)とを関連付けることによって、動作履歴情報を生成する。 Specifically, the operation history generation unit 108 compares the time included in the patrol accuracy determination result with the time included in the security information, and generates operation history information by using the patrol accuracy determination result and security information that match (or are deemed to match) to associate that time (detection time), the identification information included in the security information, and the patrol accuracy determination result (patrol accuracy result).
そして、動作履歴生成部108は、生成した動作履歴情報を、記憶部111に蓄積させる。そして、ステップS168へ移行する。 The operation history generation unit 108 then stores the generated operation history information in the storage unit 111. Then, the process proceeds to step S168.
<ステップS168>
情報端末10の精度低下エリア抽出部109は、記憶部111に記憶された動作履歴情報を参照し、当該動作履歴情報の巡回精度の判定結果(巡回精度結果)から、警備対象空間STSにおける巡回精度が低いエリアを抽出する。例えば、図12に示す動作履歴情報の例では、精度低下エリア抽出部109は、巡回精度結果が「眠気」であり、識別情報「AAA」で示されたセンサの設置位置の周辺、および、巡回精度結果が「無気力」であり、識別情報「DDD」で示されたセンサの設置位置の周辺を、巡回精度が低いエリアとして抽出する。精度低下エリア抽出部109は、抽出したエリアの情報をフィードバック処理部110へ出力する。そして、ステップS169へ移行する。
<Step S168>
The accuracy-decreasing area extraction unit 109 of the information terminal 10 references the operation history information stored in the memory unit 111 and extracts areas in the guarded space STS where patrol accuracy is low based on the patrol accuracy determination result of the operation history information (patrol accuracy result). For example, in the example of operation history information shown in FIG. 12, the accuracy-decreasing area extraction unit 109 extracts, as areas where patrol accuracy is low, the area around the installation location of the sensor where the patrol accuracy result is "drowsiness" and where the identification information is "AAA," and the area around the installation location of the sensor where the patrol accuracy result is "lethargy" and where the identification information is "DDD." The accuracy-decreasing area extraction unit 109 outputs information about the extracted areas to the feedback processing unit 110. Then, the process proceeds to step S169.
<ステップS169>
情報端末10のフィードバック処理部110は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果、および精度低下エリア抽出部109により抽出された巡回精度が低いエリアの情報に基づいて、所定のフィードバック処理を実行する。例えば、フィードバック処理部110は、フィードバック処理として、精度低下エリア抽出部109により抽出された巡回精度が低いエリアの情報をディスプレイ415に表示させる。また、フィードバック処理部110は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果が例えば「眠気」等である場合、フィードバック処理として、バイブレータ417を振動させることにより意識状態の改善指示を行うものとしてもよい。なお、状況によっては、意識状態の改善指示として、ディスプレイ415にその旨を表示させたり、スピーカ413から音声出力するものとしてもよい。また、フィードバック処理部110は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果が例えば「恐怖」である場合、何らかの危険な状況へ遭遇したものとして、監視センタの管理サーバ20に対して、遠距離通信回路410を介して非常通報を行うものとしてもよい。
<Step S169>
The feedback processing unit 110 of the information terminal 10 executes a predetermined feedback process based on the result of the determination of the navigation accuracy by the navigation accuracy determination unit 106 and information on the area with low navigation accuracy extracted by the accuracy-degraded area extraction unit 109. For example, as the feedback process, the feedback processing unit 110 displays information on the area with low navigation accuracy extracted by the accuracy-degraded area extraction unit 109 on the display 415. Furthermore, when the result of the determination of the navigation accuracy by the navigation accuracy determination unit 106 is, for example, "drowsiness," the feedback processing unit 110 may issue an instruction to improve the state of consciousness by vibrating the vibrator 417. Depending on the situation, the instruction to improve the state of consciousness may be displayed on the display 415 or output as a voice from the speaker 413. Furthermore, when the result of the determination of the navigation accuracy by the navigation accuracy determination unit 106 is, for example, "fear," the feedback processing unit 110 may determine that a dangerous situation has been encountered and may issue an emergency call to the management server 20 of the monitoring center via the long-distance communication circuit 410.
以上のステップS161~S169の流れによって、警備システム1による精度判定処理が実行される。この警備システム1による精度判定処理は、巡回者による警備対象空間STSの巡回作業の開始から終了まで、繰り返し実行される。 The accuracy determination process by the security system 1 is performed through the flow of steps S161 to S169 described above. This accuracy determination process by the security system 1 is repeatedly performed from the start to the end of the patrol of the security target space STS by the patrol personnel.
以上のように、本実施の形態に係る警備システム1では、生体信号取得部101は、巡回者に関する生体信号を検出する脳波計Eから該生体信号を取得し、警備情報取得部107は、巡回者による巡回対象となる警備対象空間STSに設置された1以上の警備端末STにより巡回者が検知された場合に、少なくとも巡回者を検知したセンサに関する情報(識別情報等)を含む警備情報を取得し、特徴量算出部102は、生体信号取得部101により取得された生体信号から、所定の特徴量を算出し、集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105のうち少なくともいずれかが、特徴量算出部102により算出された特徴量に基づいて、巡回者の意識状態についての分析を行い、巡回精度判定部106は、分析結果に基づいて、巡回者の巡回精度を判定し、動作履歴生成部108は、少なくとも、警備情報が示すセンサの情報(識別情報等)と、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果とを関連付けた動作履歴情報を生成するものとしいている。このように、巡回者の巡回精度と、センサによる検知結果とを関連付けた動作履歴情報を生成することにより、巡回精度の維持を効率的に行うことができる。 As described above, in the security system 1 according to this embodiment, the biosignal acquisition unit 101 acquires biosignals related to a patrolman from an electroencephalograph E that detects the biosignals; when a patrolman is detected by one or more security terminals ST installed in the guarded space STS that is to be patrolled by the patrolman, the security information acquisition unit 107 acquires security information including at least information (identification information, etc.) related to the sensor that detected the patrolman; the feature calculation unit 102 calculates predetermined feature amounts from the biosignals acquired by the biosignal acquisition unit 101; at least one of the concentration analysis unit 103, the emotion analysis unit 104, and the eye movement analysis unit 105 analyzes the state of consciousness of the patrolman based on the feature amounts calculated by the feature calculation unit 102; the patrol accuracy determination unit 106 determines the patrol accuracy of the patrolman based on the analysis results; and the operation history generation unit 108 generates operation history information that associates at least the sensor information (identification information, etc.) indicated by the security information with the determination result of the patrol accuracy by the patrol accuracy determination unit 106. In this way, by generating operation history information that associates the patrol accuracy of the patrol person with the detection results of the sensor, patrol accuracy can be efficiently maintained.
また、本実施の形態に係る警備システム1では、精度低下エリア抽出部109は、動作履歴情報に基づいて、警備対象空間STSにおいて巡回精度が低下して正常でないエリアを抽出するものとしている。このように、警備対象空間STSから、巡回精度が低下して正常でないものと判定されたエリアを抽出することによって、巡回者に対して当該エリアについて通知して再度の巡回を促すことができる。 Furthermore, in the security system 1 according to this embodiment, the accuracy-decreasing area extraction unit 109 extracts areas in the security target space STS where patrol accuracy has decreased and is abnormal, based on operation history information. In this way, by extracting areas from the security target space STS where patrol accuracy has decreased and is determined to be abnormal, the patrol person can be notified of the area and encouraged to patrol again.
また、本実施の形態に係る警備システム1では、フィードバック処理部110は、精度低下エリア抽出部109により抽出されたエリアの情報をディスプレイ415に表示させるものとしている。これによって、巡回者は巡回精度が低下したエリアを認識することができ、当該エリアに対して再度の巡回を行うことにより巡回精度の維持を効率的に行うことができる。 Furthermore, in the security system 1 according to this embodiment, the feedback processing unit 110 displays information about the areas extracted by the accuracy-decreasing area extraction unit 109 on the display 415. This allows the patrol personnel to recognize areas where patrol accuracy has decreased, and by patrolling those areas again, patrol accuracy can be efficiently maintained.
また、本実施の形態に係る警備システム1では、フィードバック処理部110は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果が、巡回精度が低く正常でない場合、巡回者の意識状態の改善指示をディスプレイ415、バイブレータ417またはスピーカ413等の出力装置に出力させるものとしている。これによって、巡回者は意識状態を改善することができ、巡回精度の維持を効率的に行うことができる。 In addition, in the security system 1 according to this embodiment, if the patrol accuracy determination unit 106 determines that the patrol accuracy is low and abnormal, the feedback processing unit 110 outputs instructions to improve the patrol member's state of consciousness to an output device such as the display 415, vibrator 417, or speaker 413. This allows the patrol member to improve their state of consciousness, and patrol accuracy can be efficiently maintained.
また、本実施の形態に係る警備システム1では、フィードバック処理部110は、巡回精度判定部106による巡回精度の判定結果が所定の意識状態(恐怖等)を示す場合、管理サーバ20に非常通報を行うものとしている。これによって、巡回者に及ぶ危険を回避できる可能性を向上させたり、当該状況に対して新たな応援者を呼び出すこと等が可能となる。 Furthermore, in the security system 1 according to this embodiment, the feedback processing unit 110 sends an emergency call to the management server 20 when the patrol accuracy determination result from the patrol accuracy determination unit 106 indicates a predetermined state of consciousness (fear, etc.). This makes it possible to improve the possibility of avoiding danger to patrol personnel, or to call for new helpers in response to the situation.
なお、本実施の形態に係る警備システム1では、識別情報はセンサの設置位置を示すこととしているが、センサ毎に付与された割り当て情報を識別情報とし、警備端末STから管理サーバ20へ送信するようにしてもよい。この場合、管理サーバ20は、予め各センサの設置位置を記録した警備対象空間の平面図を記憶しておき、警備端末STから検知情報を受信すると、情報端末10へ、割り当て情報である識別情報と当該警備対象空間の平面図を含む警備情報を送信する。この警備情報を受信した情報端末10では、割り当て情報を識別情報とする動作履歴情報が生成され、巡回精度が低かったときの識別情報である割り当て情報と警備情報に含まれる警備対象空間の平面図とをディスプレイ415に表示することで、巡回者へ割り当て情報に対応するセンサの設置位置を確認させ、当該センサ付近での巡回精度が低下していたことを認識させることができる。 In the security system 1 according to this embodiment, the identification information indicates the installation location of the sensor, but the allocation information assigned to each sensor may also be used as the identification information and transmitted from the security terminal ST to the management server 20. In this case, the management server 20 pre-stores a plan view of the guarded space recording the installation location of each sensor, and upon receiving detection information from the security terminal ST, transmits security information including the identification information (assigned information) and the plan view of the guarded space to the information terminal 10. The information terminal 10 that receives this security information generates operation history information using the allocation information as identification information, and displays the allocation information (assigned information when patrol accuracy was low) and the plan view of the guarded space included in the security information on the display 415, allowing the patrol person to confirm the installation location of the sensor corresponding to the allocation information and recognize that patrol accuracy near that sensor has decreased.
また、管理サーバ20は、予め各センサが設置されている位置を割り当て情報毎に記憶しておくようにしてもよい。この場合、管理サーバ20にて、受信した識別情報をもとに対応するセンサの設置位置を求め、求めた設置位置の情報を識別情報として警備情報に含めて送信する。これにより、情報端末10では、警備情報に基づいて動作履歴情報を生成することができる。 The management server 20 may also store in advance the location where each sensor is installed for each piece of allocation information. In this case, the management server 20 determines the installation location of the corresponding sensor based on the received identification information, and includes the determined installation location information as identification information in the security information before transmitting it. This allows the information terminal 10 to generate operation history information based on the security information.
(変形例)
上述の実施の形態の変形例に係る警備システム1について、上述の実施の形態に係る警備システム1と相違する点を中心に説明する。上述の実施の形態では、精度判定処理を構成する機能のうち、警備端末STから検知情報を受信して、警備情報を情報端末10へ送信する機能以外のすべての機能は、情報端末10によって実現する動作について説明した。本変形例では、集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105による分析処理、ならびに巡回精度判定部106による巡回精度の判定処理について、機械学習により生成した学習モデルで実現する動作について説明する。なお、本変形例に係る警備システム1の全体構成、および情報端末10および管理サーバ20のハードウェア構成は、上述の実施の形態で説明した構成と同様である。
(Modification)
A security system 1 according to a modification of the above-described embodiment will be described, focusing on the differences from the security system 1 according to the above-described embodiment. In the above-described embodiment, all functions constituting the accuracy determination process, except for the function of receiving detection information from the security terminal ST and transmitting security information to the information terminal 10, were described as operations realized by the information terminal 10. In this modification, the analysis process by the concentration analysis unit 103, the emotion analysis unit 104, and the eye movement analysis unit 105, and the patrol accuracy determination process by the patrol accuracy determination unit 106 will be described as operations realized using a learning model generated by machine learning. Note that the overall configuration of the security system 1 according to this modification, and the hardware configurations of the information terminal 10 and the management server 20, are the same as those described in the above-described embodiment.
変形例に係る警備システムでは、一部の機能を機械学習による学習モデルを用いた処理で代替する。本変形例に係る警備システム1の構成および動作について説明する。 In a security system according to a modified example, some functions are replaced by processing using a learning model based on machine learning. The configuration and operation of the security system 1 according to this modified example will be described below.
管理サーバ20は、集中度分析部103、情動分析部104、眼球運動分析部105および巡回精度判定部106と同様の機能を有している。管理サーバ20は、予め、巡回者から得られた脳波等の生体信号を取得して、当該生体信号から算出した特徴量に基づいて、集中度分析部、情動分析部、眼球運動分析部および巡回精度判定部により判定した巡回精度の判定結果をラベルとした教師データを作成し、当該教師データに基づく機械学習(教師あり学習)により学習モデルを生成する。すなわち、当該学習モデルは、生体信号の特徴量を説明変数とし、巡回精度の判定結果を目的変数として生成したモデルである。この場合、機械学習のアルゴリズムとしては、例えば、SVM(Support Vector Machine)、ランダムフォレスト、決定木、ニューラルネットワーク、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)等の公知のアルゴリズムを適用することができる。 The management server 20 has the same functions as the concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, eye movement analysis unit 105, and tour accuracy determination unit 106. The management server 20 acquires biosignals, such as electroencephalograms, from the tour participant in advance, and creates training data based on the features calculated from the biosignals, with the results of the tour accuracy determined by the concentration analysis unit, emotion analysis unit, eye movement analysis unit, and tour accuracy determination unit as labels. It then generates a learning model through machine learning (supervised learning) based on the training data. In other words, the learning model is a model generated using the features of the biosignals as explanatory variables and the results of the tour accuracy determination as objective variables. In this case, well-known algorithms such as SVM (Support Vector Machine), random forest, decision tree, neural network, and GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) can be used as the machine learning algorithm.
なお、脳波等の生体信号の特徴量を説明変数としたが、これに限定されるものではなく、生体信号そのものを説明変数として、学習モデルを生成するものとしてもよい。また、学習モデルは、管理サーバ20によって生成されることに限定されるものではなく、外部の装置で生成した学習モデルを管理サーバ20上で運用するものとしてもよい。 Note that, while the feature quantities of biosignals such as electroencephalograms are used as explanatory variables, this is not limited to this, and a learning model may be generated using the biosignals themselves as explanatory variables. Furthermore, the learning model is not limited to being generated by the management server 20, and a learning model generated by an external device may be operated on the management server 20.
そして、管理サーバ20は、情報端末10において、生体信号取得部101により取得された生体信号から特徴量算出部102により算出された特徴量を、ネットワークNを介して受信し、当該特徴量をサンプルデータとして学習モデルに入力し、巡回精度の判定結果を出力として取得する。そして、管理サーバ20は、取得した巡回精度の判定結果を、ネットワークNを介して情報端末10へ送信する。そして、情報端末10の動作履歴生成部108は、受信した巡回精度の判定結果と、別途、管理サーバ20から受信している警備情報とを用いて、動作履歴情報を生成する。その他の動作は、上述の実施の形態に係る警備システム1と同様である。 The management server 20 then receives, via network N, feature amounts calculated by the feature amount calculation unit 102 from the biosignals acquired by the biosignal acquisition unit 101 in the information terminal 10, inputs the feature amounts as sample data into the learning model, and acquires the patrol accuracy judgment result as output. The management server 20 then transmits the acquired patrol accuracy judgment result to the information terminal 10 via network N. The operation history generation unit 108 of the information terminal 10 then generates operation history information using the received patrol accuracy judgment result and security information separately received from the management server 20. Other operations are the same as those of the security system 1 according to the above-described embodiment.
すなわち、上述の実施の形態に係る情報端末10の集中度分析部103、情動分析部104、眼球運動分析部105および巡回精度判定部106の機能が、管理サーバ20上で運用される学習モデルによって代替されることになる。これによって、上述の実施の形態に係る警備システム1が奏する効果と同様の効果を奏すると共に、情報端末10の機能の一部が管理サーバ20の学習モデルで代替されることにより、情報端末10での処理負荷を軽減することができる。また、上述の学習モデルを構築するための学習処理の精度を高めることによって、巡回精度の判定処理の精度を高めることができる。 In other words, the functions of the concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, eye movement analysis unit 105, and patrol accuracy determination unit 106 of the information terminal 10 according to the above-described embodiment are replaced by a learning model operated on the management server 20. This achieves the same effects as those achieved by the security system 1 according to the above-described embodiment, and by replacing some of the functions of the information terminal 10 with the learning model of the management server 20, the processing load on the information terminal 10 can be reduced. Furthermore, by improving the accuracy of the learning process for constructing the above-described learning model, the accuracy of the patrol accuracy determination process can be improved.
なお、機械学習に基づく学習モデルにより、情報端末10の集中度分析部103、情動分析部104、眼球運動分析部105および巡回精度判定部106の機能を、管理サーバ20で代替するものとしたが、これに限定されるものではない。例えば、集中度分析部103、情動分析部104および眼球運動分析部105のみを管理サーバ20の学習モデルで代替することにより、学習モデルにより、集中度、覚醒度および感情度、ならびに眼球運動の状態を出力し、巡回精度の判定については情報端末10で実行するということも可能である。また、学習モデルを用いることに限定されるものではなく、情報端末10の機能の一部を、単に管理サーバ20で代替するものとしてもよい。また、管理サーバ20の機能、すなわち、検知情報取得部201および警備情報送信部202の機能を、情報端末10で代替することも可能である。 Note that, while the functions of the concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, eye movement analysis unit 105, and patrol accuracy determination unit 106 of the information terminal 10 are replaced by the management server 20 using a learning model based on machine learning, this is not limited to this. For example, by replacing only the concentration analysis unit 103, emotion analysis unit 104, and eye movement analysis unit 105 with the learning model of the management server 20, the concentration level, arousal level, emotion level, and eye movement state can be output using the learning model, and the patrol accuracy determination can be performed by the information terminal 10. Furthermore, this is not limited to using a learning model, and some of the functions of the information terminal 10 may simply be replaced by the management server 20. Furthermore, the functions of the management server 20, namely the functions of the detection information acquisition unit 201 and the security information transmission unit 202, can also be replaced by the information terminal 10.
なお、上述の実施の形態および変形例において、情報端末10および管理サーバ20の各機能部の少なくともいずれかがプログラムの実行によって実現される場合、そのプログラムは、ROM等に予め組み込まれて提供される。また、上述の実施の形態および変形例において、情報端末10および管理サーバ20で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでCD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)、フレキシブルディスク(FD)、CD-R(Compact Disk-Recordable)、またはDVD(Digital Versatile Disc)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。また、上述の実施の形態および変形例において、情報端末10および管理サーバ20で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述の実施の形態および変形例において、情報端末10および管理サーバ20で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、上述の実施の形態および変形例において、情報端末10および管理サーバ20で実行されるプログラムは、上述した各機能部のうち少なくともいずれかを含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPU401、CPU501が上述の記憶装置(例えば、ROM402、EEPROM404、補助記憶装置505等)からプログラムを読み出して実行することにより、上述の各機能部が主記憶装置(RAM403、RAM503)上にロードされて生成されるようになっている。 In the above-described embodiments and variations, if at least one of the functional units of the information terminal 10 and the management server 20 is realized by executing a program, the program is provided pre-installed in a ROM or the like. Furthermore, in the above-described embodiments and variations, the programs executed by the information terminal 10 and the management server 20 may be provided by being recorded in an installable or executable file format on a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a flexible disk (FD), a CD-R (Compact Disk-Recordable), or a DVD (Digital Versatile Disc). Furthermore, in the above-described embodiments and variations, the programs executed by the information terminal 10 and the management server 20 may be provided by being stored on a computer connected to a network such as the Internet and downloaded via the network. Furthermore, in the above-described embodiments and variations, the programs executed by the information terminal 10 and management server 20 may be configured to be provided or distributed via a network such as the Internet. Furthermore, in the above-described embodiments and variations, the programs executed by the information terminal 10 and management server 20 have a modular configuration including at least one of the above-described functional units, and in terms of actual hardware, the CPU 401, CPU 501 reads and executes the programs from the above-described storage devices (e.g., ROM 402, EEPROM 404, auxiliary storage device 505, etc.), causing the above-described functional units to be loaded and generated in the main storage devices (RAM 403, RAM 503).
1 警備システム
10 情報端末
20 管理サーバ
101 生体信号取得部
102 特徴量算出部
103 集中度分析部
104 情動分析部
105 眼球運動分析部
106 巡回精度判定部
107 警備情報取得部
108 動作履歴生成部
109 精度低下エリア抽出部
110 フィードバック処理部
111 記憶部
112 入力部
201 検知情報取得部
202 警備情報送信部
203 記憶部
401 CPU
402 ROM
403 RAM
404 EEPROM
405 撮像部
406 撮像I/F
407 加速度・方位センサ
408 GPS受信部
409 バスライン
410 遠距離通信回路
410a アンテナ
411 近距離通信回路
411a アンテナ
412 マイク
413 スピーカ
414 音入出力I/F
415 ディスプレイ
416 外部機器接続I/F
417 バイブレータ
418 タッチパネル
501 CPU
502 ROM
503 RAM
505 補助記憶装置
508 ネットワークI/F
509 ディスプレイ
510 バスライン
511 キーボード
512 マウス
AR1、AR2 情動領域
E 脳波計
H ヘルメット
N ネットワーク
ST 警備端末
STS 警備対象空間
ST-C1、ST-C2 カメラ
ST-M1、ST-M2 人感センサ
ST-D1、ST-D2、ST-D3 ドアセンサ
REFERENCE SIGNS LIST 1 Security system 10 Information terminal 20 Management server 101 Biometric signal acquisition unit 102 Feature amount calculation unit 103 Concentration analysis unit 104 Emotion analysis unit 105 Eye movement analysis unit 106 Patrol accuracy determination unit 107 Security information acquisition unit 108 Operation history generation unit 109 Accuracy reduction area extraction unit 110 Feedback processing unit 111 Memory unit 112 Input unit 201 Detection information acquisition unit 202 Security information transmission unit 203 Memory unit 401 CPU
402 ROM
403 RAM
404 EEPROM
405 Imaging unit 406 Imaging I/F
407 Acceleration and direction sensor 408 GPS receiver 409 Bus line 410 Long-distance communication circuit 410a Antenna 411 Short-distance communication circuit 411a Antenna 412 Microphone 413 Speaker 414 Sound input/output I/F
415 Display 416 External device connection I/F
417 Vibrator 418 Touch panel 501 CPU
502 ROM
503 RAM
505 Auxiliary storage device 508 Network I/F
509 Display 510 Bus line 511 Keyboard 512 Mouse AR1, AR2 Emotional area E Electroencephalograph H Helmet N Network ST Security terminal STS Security target space ST-C1, ST-C2 Camera ST-M1, ST-M2 Human presence sensor ST-D1, ST-D2, ST-D3 Door sensor
Claims (8)
前記巡回者による巡回対象となる警備対象空間に設置された1以上のセンサにより前記巡回者が検知された場合に、少なくとも該巡回者を検知した該センサに関する情報を含む警備情報を取得する第2取得部と、
前記第1取得部により取得された前記生体信号から、所定の特徴量を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記特徴量に基づいて、前記巡回者の意識状態についての分析を行う分析部と、
前記分析部による分析結果に基づいて、前記巡回者の巡回精度を判定する精度判定部と、
少なくとも、前記警備情報が示す前記センサの情報と、前記精度判定部による前記巡回精度の判定結果とを関連付けた動作履歴情報を生成する生成部と、
を備えた警備システム。 a first acquisition unit that acquires a biological signal related to the visitor from a measurement device that detects the biological signal;
a second acquisition unit that acquires security information including at least information about the sensor that detected the patrol person when the patrol person is detected by one or more sensors installed in a security target space that is the target of patrol by the patrol person;
a calculation unit that calculates a predetermined feature amount from the biological signal acquired by the first acquisition unit;
an analysis unit that analyzes the state of consciousness of the patrolman based on the feature amount calculated by the calculation unit;
an accuracy determination unit that determines the patrol accuracy of the patrol person based on the analysis result by the analysis unit;
a generating unit that generates operation history information that associates at least the information of the sensor indicated by the security information with the determination result of the patrol accuracy by the accuracy determining unit;
A security system equipped with
前記巡回者による巡回対象となる警備対象空間に設置された1以上のセンサにより前記巡回者が検知された場合に、少なくとも該巡回者を検知した該センサに関する情報を含む警備情報を取得する第2取得ステップと、
取得した前記生体信号から、所定の特徴量を算出する算出ステップと、
算出した前記特徴量に基づいて、前記巡回者の意識状態についての分析を行う分析ステップと、
前記分析の結果に基づいて、前記巡回者の巡回精度を判定する精度判定ステップと、
少なくとも、前記警備情報が示す前記センサの情報と、前記巡回精度の判定結果とを関連付けた動作履歴情報を生成する生成ステップと、
を有する警備方法。 a first acquisition step of acquiring a biological signal related to the visitor from a measurement device that detects the biological signal;
a second acquisition step of acquiring security information including at least information about the sensor that detected the patrol person when the patrol person is detected by one or more sensors installed in the security target space that is the target of patrol by the patrol person;
a calculation step of calculating a predetermined feature amount from the acquired biological signal;
an analysis step of analyzing the state of consciousness of the visitor based on the calculated feature amount;
an accuracy determination step of determining the accuracy of the visitor's visit based on the results of the analysis;
a generating step of generating operation history information that associates at least the information of the sensor indicated by the security information with the determination result of the patrol accuracy;
A security method having the above.
巡回者に関する生体信号を検出する計測装置から該生体信号を取得する第1取得ステップと、
前記巡回者による巡回対象となる警備対象空間に設置された1以上のセンサにより前記巡回者が検知された場合に、少なくとも該巡回者を検知した該センサに関する情報を含む警備情報を取得する第2取得ステップと、
取得した前記生体信号から、所定の特徴量を算出する算出ステップと、
算出した前記特徴量に基づいて、前記巡回者の意識状態についての分析を行う分析ステップと、
前記分析の結果に基づいて、前記巡回者の巡回精度を判定する精度判定ステップと、
少なくとも、前記警備情報が示す前記センサの情報と、前記巡回精度の判定結果とを関連付けた動作履歴情報を生成する生成ステップと、
を実行させるためのプログラム。 On the computer,
a first acquisition step of acquiring a biological signal related to the visitor from a measurement device that detects the biological signal;
a second acquisition step of acquiring security information including at least information about the sensor that detected the patrol person when the patrol person is detected by one or more sensors installed in the security target space that is the target of patrol by the patrol person;
a calculation step of calculating a predetermined feature amount from the acquired biological signal;
an analysis step of analyzing the state of consciousness of the visitor based on the calculated feature amount;
an accuracy determination step of determining the patrol accuracy of the patrol person based on the result of the analysis;
a generating step of generating operation history information that associates at least the information of the sensor indicated by the security information with the determination result of the patrol accuracy;
A program to execute.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022025860A JP7811862B2 (en) | 2022-02-22 | 2022-02-22 | Security system, security method and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022025860A JP7811862B2 (en) | 2022-02-22 | 2022-02-22 | Security system, security method and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023122261A JP2023122261A (en) | 2023-09-01 |
| JP7811862B2 true JP7811862B2 (en) | 2026-02-06 |
Family
ID=87798841
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022025860A Active JP7811862B2 (en) | 2022-02-22 | 2022-02-22 | Security system, security method and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7811862B2 (en) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017050803A (en) | 2015-09-04 | 2017-03-09 | 株式会社東芝 | Electronic apparatus and method |
| JP2017185072A (en) | 2016-04-07 | 2017-10-12 | 株式会社ジンズ | Information processing method, information processing apparatus, and program |
| WO2017187666A1 (en) | 2016-04-26 | 2017-11-02 | 三菱電機株式会社 | Worker management device |
| WO2020053917A1 (en) | 2018-09-10 | 2020-03-19 | 株式会社日立国際電気 | Monitoring system |
| WO2020250011A1 (en) | 2019-06-13 | 2020-12-17 | International Security Service Vigilanza S.P.A. | Kit for monitoring and assistance to security guards and porters |
| CN112133055A (en) | 2020-09-08 | 2020-12-25 | 北京法之运科技有限公司 | Alarm device |
| JP2021149670A (en) | 2020-03-19 | 2021-09-27 | 水ing株式会社 | Patrol inspection method for water treatment facilities |
-
2022
- 2022-02-22 JP JP2022025860A patent/JP7811862B2/en active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017050803A (en) | 2015-09-04 | 2017-03-09 | 株式会社東芝 | Electronic apparatus and method |
| JP2017185072A (en) | 2016-04-07 | 2017-10-12 | 株式会社ジンズ | Information processing method, information processing apparatus, and program |
| WO2017187666A1 (en) | 2016-04-26 | 2017-11-02 | 三菱電機株式会社 | Worker management device |
| WO2020053917A1 (en) | 2018-09-10 | 2020-03-19 | 株式会社日立国際電気 | Monitoring system |
| WO2020250011A1 (en) | 2019-06-13 | 2020-12-17 | International Security Service Vigilanza S.P.A. | Kit for monitoring and assistance to security guards and porters |
| JP2021149670A (en) | 2020-03-19 | 2021-09-27 | 水ing株式会社 | Patrol inspection method for water treatment facilities |
| CN112133055A (en) | 2020-09-08 | 2020-12-25 | 北京法之运科技有限公司 | Alarm device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2023122261A (en) | 2023-09-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20180249967A1 (en) | Devices, systems, and associated methods for evaluating a potential stroke condition in a subject | |
| KR20120133979A (en) | System of body gard emotion cognitive-based, emotion cognitive device, image and sensor controlling appararus, self protection management appararus and method for controlling the same | |
| CN110197732A (en) | A kind of remote health monitoring system based on multisensor, method and apparatus | |
| KR102186486B1 (en) | Method, apparatus and computer program for detecting medical event generation using image analysis based on artificial intelligence | |
| CN113569671B (en) | Abnormal behavior alarm method and device | |
| US20210177300A1 (en) | Monitoring abnormal respiratory events | |
| KR20200056660A (en) | Pain monitoring method and apparatus using tiny motion in facial image | |
| JP2021517504A (en) | Systems and methods for processing multiple signals | |
| KR20160120482A (en) | System and method for predicting user behavior using bio-signal | |
| KR102062361B1 (en) | System for monitoring scratch motion based on a wearable communications terminal and method for managing itching conditions | |
| JP5143780B2 (en) | Monitoring device and monitoring method | |
| Sunil et al. | Wireless ECG monitoring and automated heart diagnosis: A mobile app solution using deep learning | |
| JP7811862B2 (en) | Security system, security method and program | |
| JP7807958B2 (en) | Security system, security method and program | |
| CN120417835A (en) | Measuring gait to detect injuries | |
| US20230052926A1 (en) | Medical tool aiding diagnosed psychosis patients in detecting auditory psychosis symptoms associated with psychosis | |
| Doukas et al. | Advanced sound and distress speech expression classification for human status awareness in assistive environments | |
| CN117260774A (en) | An elderly care robot escort system based on multi-dimensional intelligent interaction | |
| WO2021151188A1 (en) | Tool for assisting individuals experiencing auditory hallucinations to differentiate between hallucinations and ambient sounds | |
| Doukas et al. | Human distress sound analysis and characterization using advanced classification techniques | |
| KR102901823B1 (en) | Safety monitoring system and method combining biosignals and artificial intelligence image analysis | |
| Naronglerdrit et al. | Monitoring of indoors human activities using mobile phone audio recordings | |
| US11922696B2 (en) | Machine learning based dignity preserving transformation of videos for remote monitoring | |
| JP2024077082A (en) | Security system, security method and program | |
| JP2026024062A (en) | system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20250129 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20251224 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20260113 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20260127 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7811862 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |