特許 6343412 地図連動センサ情報表示システム、地図連動センサ情報表示方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6343412

(24)【登録日】2018年5月25日

(45)【発行日】2018年6月13日

(54)【発明の名称】地図連動センサ情報表示システム、地図連動センサ情報表示方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01D 7/06 20060101AFI20180604BHJP

【ＦＩ】

   G01D7/06

【請求項の数】10

【全頁数】9

(21)【出願番号】特願2018-513022(P2018-513022)

(86)(22)【出願日】2017年3月30日

(86)【国際出願番号】JP2017013265

【審査請求日】2018年3月9日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】500521522

【氏名又は名称】株式会社オプティム

(74)【代理人】

【識別番号】100177220

【弁理士】

【氏名又は名称】小木 智彦

(72)【発明者】

【氏名】菅谷 俊二

【審査官】 菅藤 政明

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１６−２２３９０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−１１６０５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−１８２００８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−１７３７８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−２０７５７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−３９７８２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｄ ７／０６

Ｇ０８Ｃ １５／００−１５／１２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の場所に配置されているセンサの位置を取得する取得手段と、
地図上からエリアの指定を受け付ける受付手段と、
前記指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する検出手段と、
前記検出されたセンサが取得したセンサ情報を収集する収集手段と、
前記収集されたセンサ情報を分析する分析手段と、
前記分析された結果と、前記センサの種類とを前記地図上に前記位置と連動させて表示する表示手段と、を備える地図連動センサ情報表示システム。

【請求項2】

前記取得手段は、前記センサに取り付けられたＧＰＳから、当該センサの位置を取得する請求項１に記載の地図連動センサ情報表示システム。

【請求項3】

前記受付手段は、前記地図上にフリーハンドで引いた線で囲まれたエリアの指定を受け付ける請求項１に記載の地図連動センサ情報表示システム。

【請求項4】

前記受付手段は、地図上からエリアの指定と、当該指定を受け付けたエリアの境界線上にあるセンサを検出対象に含めるかどうかと、を受け付け、
前記検出手段は、前記指定を受け付けたエリア内に位置する前記検出対象になったセンサを検出する請求項１に記載の地図連動センサ情報表示システム。

【請求項5】

前記収集手段は、前記検出されたセンサが取得したセンサ情報を、予め定められた期間分だけ収集する請求項１に記載の地図連動センサ情報表示システム。

【請求項6】

前記分析手段は、過去に収集されたセンサ情報を教師データとして機械学習を行い、前記収集されたセンサ情報を分析する請求項１に記載の地図連動センサ情報表示システム。

【請求項7】

前記表示手段は、更に、前記センサの種類に応じて注目度を変更して表示する請求項１に記載の地図連動センサ情報表示システム。

【請求項8】

前記表示されたセンサ情報に対してＵＲＬを割り当てる割当手段と、
前記割り当てられたＵＲＬへアクセスされた時に、前記表示されたセンサ情報をダウンロード可能にするダウンロード手段と、を備える請求項１に記載の地図連動センサ情報表示システム。

【請求項9】

地図連動センサ情報表示システムが実行する地図連動センサ情報表示方法であって、
所定の場所に配置されているセンサの位置を取得する取得ステップと、
地図上からエリアの指定を受け付ける受付ステップと、
前記指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する検出ステップと、
前記検出されたセンサが取得したセンサ情報を収集する収集ステップと、
前記収集されたセンサ情報を分析する分析ステップと、
前記分析された結果と、前記センサの種類とを前記地図上に前記位置と連動させて表示する表示ステップと、
を備える地図連動センサ情報表示方法。

【請求項10】

地図連動センサ情報表示システムに、
所定の場所に配置されているセンサの位置を取得する取得ステップ、
地図上からエリアの指定を受け付ける受付ステップ、
前記指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する検出ステップ、
前記検出されたセンサが取得したセンサ情報を収集する収集ステップ、
前記収集されたセンサ情報を分析する分析ステップ、
前記分析された結果と、前記センサの種類とを前記地図上に前記位置と連動させて表示する表示ステップ、
を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、地図と連動して地図上にセンサ情報を表示する地図連動センサ情報表示システム、地図連動センサ情報表示方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、センサが普及し、取得されたセンサ情報を様々な分野で活用する動きがある。例えば、センサチップの機構をそのままにセンサ情報を地図情報システム上にマッピングする手間を省くシステムが提供されている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００５−６４５６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１の装置は、地図上から指定を受け付けたエリアに、どんなセンサがあって、そのセンサから取得されたセンサ情報から、どんな分析結果が得られるのか、を表示できない問題がある。

【0005】

本発明は、上記課題に鑑み、地図上から指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出し、そのセンサが取得したセンサ情報を収集して分析し、分析された結果を、その地図上にセンサの位置と連動させて表示する地図連動センサ情報表示システム、地図連動センサ情報表示方法およびプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

【0007】

第１の特徴に係る発明は、所定の場所に配置されているセンサの位置を取得する取得手段と、地図上からエリアの指定を受け付ける受付手段と、前記指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する検出手段と、前記検出されたセンサが取得したセンサ情報を収集する収集手段と、前記収集されたセンサ情報を分析する分析手段と、前記分析された結果を、前記地図上に前記位置と連動させて表示する表示手段と、を備える地図連動センサ情報表示システムを提供する。

【0008】

第１の特徴に係る発明は、所定の場所に配置されているセンサの位置を取得する取得ステップと、地図上からエリアの指定を受け付ける受付ステップと、前記指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する検出ステップと、前記検出されたセンサが取得したセンサ情報を収集する収集ステップと、前記収集されたセンサ情報を分析する分析ステップと、前記分析された結果を、前記地図上に前記位置と連動させて表示する表示ステップと、を備える地図連動センサ情報表示方法を提供する。

【0009】

第１の特徴に係る発明は、コンピュータに、所定の場所に配置されているセンサの位置を取得する取得ステップと、地図上からエリアの指定を受け付ける受付ステップと、前記指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する検出ステップと、前記検出されたセンサが取得したセンサ情報を収集する収集ステップと、前記収集されたセンサ情報を分析する分析ステップと、前記分析された結果を、前記地図上に前記位置と連動させて表示する表示ステップと、を実行させるためのプログラムを提供する。

【発明の効果】

【0010】

地図上から指定を受け付けたエリアに、どんなセンサがあって、そのセンサから取得されたセンサ情報から、どんな分析結果が得られるのか、を表示できる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、地図連動センサ情報表示システムの概要図である。

【図2】図２は、地図上にセンサ情報を表示した一例である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。

【0013】

本発明の地図連動センサ情報表示システムは、地図と連動して地図上にセンサ情報を表示するシステムである。センサの種類は問わない。温度センサでも、歪センサでも、超音波センサでも任意のセンサでもよい。

【0014】

本発明の好適な実施形態の概要について、図１に基づいて説明する。図１は、本発明の好適な実施形態である地図連動センサ情報表示システムの概要図である。

【0015】

図１にあるように、地図連動センサ情報表示システムは、制御部が所定のプログラムを読み込むことで実現される、取得手段、受付手段、検出手段、収集手段、分析手段、表示手段、を備える。また同様に、割当手段、ダウンロード手段、を備えてもよい。これらは、アプリケーション型、クラウド型またはその他であってもよい。上述の各手段が、単独のコンピュータで実現されてもよいし、２台以上のコンピュータ（例えば、サーバと端末のような場合）で実現されてもよい。

【0016】

取得手段は、所定の場所に配置されているセンサの位置を取得する。センサに取り付けられたＧＰＳから位置を取得してもよい。センサが能動的に位置の情報を発信していれば、それを受信して位置を取得すればよい。センサが受動的であれば、センサにアクセスして位置を取得にいってもよい。位置は、緯度経度でもよいし、住所でもよいし、その他でもよい。

【0017】

受付手段は、地図上からエリアの指定を受け付ける。タッチパネル操作やマウス操作などから、地図上にフリーハンドで線を引いてもらうことで、エリアの指定を受け付けてもよい。または、地図上から東京都港区などの住所の指定を受け付けることで、エリアの指定を受け付けてもてもよい。または、地図上から緯度経度の指定を受け付けることで、エリアの指定を受け付けてもよい。例えば、地図上から工場を指定すればエリアは工場となり、地図上から畑を指定すればエリアは畑とすることもできる。

【0018】

検出手段は、指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する。取得手段で取得されたセンサの位置と、受付手段で指定を受け付けたエリアと、を比べることで検出が可能となる。例えば、受付手段で指定を受け付けたエリアが東京都港区であれば、東京都港区に位置するセンサを検出することになる。

【0019】

また、受付手段は、地図上からエリアの指定と、当該指定を受け付けたエリアの境界線上にあるセンサを検出対象に含めるかどうかと、を受け付け、検出手段は、指定を受け付けたエリア内に位置する検出対象になったセンサを検出してもよい。エリアの境界線上に位置するセンサがある場合には、境界線上にあるセンサを検出対象に含めるかどうかも受け付けた方が好ましい。検出対象に含めるか含めないかを選択できる。

【0020】

収集手段は、検出されたセンサが取得したセンサ情報を収集する。また、予め定められた期間分だけ収集してもよい。例えば、過去５年間分のセンサ情報だけが重要な場合には、予め過去５年間分を収集すると定めておいて収集する。それぞれのセンサ毎に期間を定めてもよいし、全てのセンサに共通の期間を定めてもよい。または、センサの種類で期間を定めてもよい。センサの種類で期間を定めると、センサ情報の分析がしやすくなるメリットがあるケースがある。

【0021】

分析手段は、収集されたセンサ情報を分析する。収集されたセンサ情報をそのままでは有益にならないことが多い。そこで収集されたセンサ情報を分析することで有益な情報に変える。また、過去に収集されたセンサ情報を教師データとして機械学習を行い、前記収集されたセンサ情報を分析してもよい。機械学習を用いて人工知能に分析させることで、予測やクラスタリングやその他ができる。例えば、工場の機械の温度を計測したセンサ情報を分析して機械の故障予測などが可能となる。例えば、ネットワークカメラで撮像された画像を画像解析して人物属性の特定などが可能となる。機械学習を行うことで、他にも色々なことができる。

【0022】

表示手段は、分析された結果を、地図上にセンサの位置と連動させて表示する。例えば、センサの位置が北緯３５°３９′２５″・東経１３９°４５′３４″ならば、分析された結果を地図上の北緯３５°３９′２５″・東経１３９°４５′３４″のポイントに表示する。例えば、センサの位置が東京都港区海岸１丁目２番２０号ならば、分析された結果を地図上の東京都港区海岸１丁目２番２０号のポイントに表示する。図２では、一例として温度２６°・歪3000×10^-6と、温度センサおよび歪センサにつき１の分析結果を表示しているが、分析された結果が複数であれば複数を表示してもよい。もしくは、複数の分析された結果の中から最適なものを表示してもよい。

【0023】

また、表示手段は、分析された結果とセンサの種類とを地図上にセンサの位置と連動させて表示してもよい。例えば、図２にあるように、白線で囲まれた指定されたエリアに位置する温度センサと歪センサを検出したら、センサの種類が温度センサおよび歪センサであること、および温度分析結果と歪分析結果と、を地図上にそれぞれのセンサの位置と連動させて表示する。このようにすることで、本発明で得られる効果がより顕著になる。

【0024】

また、表示手段は、更にセンサの種類に応じて注目度を変更して表示してもよい。例えば、図２において、温度センサの吹き出しの色を赤色に、歪センサの吹き出しの色を青色に変更して表示する。色だけでなく、形や大きさなどを変更してもよい。このようにすることで、本発明で得られる効果がより顕著になる。

【0025】

割当手段は、表示されたセンサ情報に対してＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を割り当て、ダウンロード手段は、割り当てられたＵＲＬへアクセスされた時に、前記表示されたセンサ情報をダウンロード可能にする。表示されたセンサ情報をダウンロード可能にすることで、センサ情報の更なる活用が見込める。例えば、図２において、温度２６度の文字にＵＲＬのリンクを貼り、リンクを踏んでもらうことで、温度２６度という情報をダウンロード可能になる。特に、表示されたセンサ情報が複数ある場合に、便利になる。

【0026】

[動作の説明]
次に、地図連動センサ情報表示方法について説明する。地図連動センサ情報表示方法は、地図と連動して地図上にセンサ情報を表示する方法である。

【0027】

地図連動センサ情報表示方法は、取得ステップ、受付ステップ、検出ステップ、収集ステップ、分析ステップ、表示ステップ、を少なくとも備える。また同様に、割当ステップ、ダウンロードステップ、を備えてもよい。

【0028】

取得ステップでは、取得手段が、各センサの位置をセンサから取得する。センサに取り付けられたＧＰＳから位置を取得してもよい。センサが能動的に位置の情報を発信していれば、それを受信して位置を取得すればよい。センサが受動的であれば、センサにアクセスして位置を取得にいってもよい。位置は、緯度経度でもよいし、住所でもよいし、その他でもよい。

【0029】

受付ステップでは、受付手段が、ユーザの入力に応じて、地図上からエリアの指定を受け付ける。タッチパネル操作やマウス操作などから、地図上にフリーハンドで線を引いてもらうことで、エリアの指定を受け付けてもよい。または、地図上から東京都港区などの住所の指定を受け付けることで、エリアの指定を受け付けてもてもよい。または、地図上から緯度経度の指定を受け付けることで、エリアの指定を受け付けてもよい。例えば、地図上から工場を指定すればエリアは工場となり、地図上から畑を指定すればエリアは畑とすることもできる。

【0030】

検出ステップでは、検出手段が、指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する。取得ステップで取得されたセンサの位置と、受付ステップで指定を受け付けたエリアと、を比べることで検出が可能となる。例えば、受付ステップで指定を受け付けたエリアが東京都港区であれば、東京都港区に位置するセンサを検出することになる。

【0031】

また、受付ステップでは、受付手段が、地図上からエリアの指定と、当該指定を受け付けたエリアの境界線上にあるセンサを検出対象に含めるかどうかと、を受け付け、検出ステップは、指定を受け付けたエリア内に位置する検出対象になったセンサを検出してもよい。エリアの境界線上に位置するセンサがある場合には、境界線上にあるセンサを検出対象に含めるかどうかも受け付けた方が好ましい。検出対象に含めるか含めないかを選択できる。

【0032】

収集ステップでは、収集手段が、検出されたセンサが取得したセンサ情報（センサで取得した値等のデータ）を収集する。また、予め定められた期間分だけ収集してもよい。例えば、過去５年間分のセンサ情報だけが重要な場合には、予め過去５年間分を収集すると定めておいて収集する。それぞれのセンサ毎に期間を定めてもよいし、全てのセンサに共通の期間を定めてもよい。または、センサの種類で期間を定めてもよい。センサの種類で期間を定めると、センサ情報の分析がしやすくなるメリットがあるケースがある。

【0033】

分析ステップでは、分析手段が、収集されたセンサ情報を分析する。収集されたセンサ情報をそのままでは有益にならないことが多い。そこで収集されたセンサ情報を分析することで有益な情報に変える。また、過去に収集されたセンサ情報を教師データとして機械学習を行い、前記収集されたセンサ情報を分析してもよい。機械学習を用いて人工知能に分析させることで、予測やクラスタリングやその他ができる。例えば、工場の機械の温度を計測したセンサ情報を分析して機械の故障予測などが可能となる。例えば、ネットワークカメラで撮像された画像を画像解析して人物属性の特定などが可能となる。機械学習を行うことで、他にも色々なことができる。

【0034】

表示ステップでは、表示手段が、分析された結果を、地図上にセンサの位置と連動させて表示する。例えば、センサの位置が北緯３５°３９′２５″・東経１３９°４５′３４″ならば、分析された結果を地図上の北緯３５°３９′２５″・東経１３９°４５′３４″のポイントに表示する。例えば、センサの位置が東京都港区海岸１丁目２番２０号ならば、分析された結果を地図上の東京都港区海岸１丁目２番２０号のポイントに表示する。図２では、一例として温度２６°・歪3000×10^-6と、温度センサおよび歪センサにつき１の分析結果を表示しているが、分析された結果が複数であれば複数を表示してもよい。もしくは、複数の分析された結果の中から最適なものを表示してもよい。

【0035】

また、表示ステップでは、表示手段が、分析された結果とセンサの種類とを地図上にセンサの位置と連動させて表示してもよい。例えば、図２にあるように、白線で囲まれた指定されたエリアに位置する温度センサと歪センサを検出したら、センサの種類が温度センサおよび歪センサであること、および温度分析結果と歪分析結果と、を地図上にそれぞれのセンサの位置と連動させて表示する。このようにすることで、本発明で得られる効果がより顕著になる。

【0036】

また、表示ステップでは、表示手段が、更にセンサの種類に応じて注目度を変更して表示してもよい。例えば、図２において、温度センサの吹き出しの色を赤色に、歪センサの吹き出しの色を青色に変更して表示する。色だけでなく、形や大きさなどを変更してもよい。このようにすることで、本発明で得られる効果がより顕著になる。

【0037】

割当ステップは、割当手段が、表示されたセンサ情報に対してＵＲＬを割り当て、ダウンロードステップは、割り当てられたＵＲＬへアクセスされた時に、前記表示されたセンサ情報をダウンロード可能にする。表示されたセンサ情報をダウンロード可能にすることで、センサ情報の更なる活用が見込める。例えば、図２において、温度２６度の文字にＵＲＬのリンクを貼り、リンクを踏んでもらうことで、温度２６度という情報をダウンロード可能になる。特に、表示されたセンサ情報が複数ある場合に、便利になる。

【0038】

上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータにインストールされるアプリケーションであってもよいし、コンピュータからネットワーク経由で提供されるＳａａＳ（ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態であってもよいし、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。

【0039】

上述した機械学習の具体的なアルゴリズムとしては、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木、サポートベクターマシン、強化学習などを利用してよい。また、ニューラルネットワークを利用して、学習するための特徴量を自ら生成する深層学習（ディープラーニング）であってもよい。

【0040】

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

【要約】

【課題】地図上から指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出し、そのセンサが取得したセンサ情報を収集して分析し、分析された結果を、その地図上にセンサの位置と連動させて表示する。
【解決手段】所定の場所に配置されているセンサの位置を取得する取得手段と、地図上からエリアの指定を受け付ける受付手段と、前記指定を受け付けたエリア内に位置するセンサを検出する検出手段と、前記検出されたセンサが取得したセンサ情報を収集する収集手段と、前記収集されたセンサ情報を分析する分析手段と、前記分析された結果を、前記地図上に前記位置と連動させて表示する表示手段と、を備える地図連動センサ情報表示システムを提供する。
【選択図】図１

【図1】

【図2】