▶ セイコーソリューションズ株式会社の特許一覧 ▶ 一般財団法人東北電気保安協会の特許一覧 ▶ 株式会社アイ・アイ・エムの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024112660
(43)【公開日】2024-08-21
(54)【発明の名称】小動物検出システム、小動物検出方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
A01M 23/00 20060101AFI20240814BHJP
【ＦＩ】
A01M23/00 Z
【審査請求】有
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023017861
(22)【出願日】2023-02-08
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2024-04-03
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 開催日（公開日） 令和４年１０月５日（説明資料送付） 令和４年１０月１１日（説明会実施） 集会名、開催場所 独立行政法人製品評価技術基盤機構 スマート保安プロモーション委員会向け・技術説明会『中小規模自家用電気工作物の受変電設備におけるスマート保安技術の導入について』 独立行政法人製品評価技術基盤機構（東京都渋谷区西原２－４９－１０） ＜資 料＞ 技術説明会 説明資料
(71)【出願人】
【識別番号】313006647
【氏名又は名称】セイコーソリューションズ株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】592184278
【氏名又は名称】一般財団法人東北電気保安協会
(71)【出願人】
【識別番号】319011546
【氏名又は名称】株式会社アイ・アイ・エム
(74)【代理人】
【識別番号】100165179
【弁理士】
【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡
(74)【代理人】
【識別番号】100126664
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 慎吾
(74)【代理人】
【識別番号】100161207
【弁理士】
【氏名又は名称】西澤 和純
(72)【発明者】
【氏名】相原 正仁
(72)【発明者】
【氏名】住友 邦男
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 直之
(72)【発明者】
【氏名】丹野 桂祐
(72)【発明者】
【氏名】山本 崇敏
【テーマコード（参考）】
2B121
【Ｆターム（参考）】
2B121AA02
2B121FA14
(57)【要約】
【課題】簡素な構成で小動物を検出できる小動物検出システム、小動物検出方法及びプログラムを提供すること。
【解決手段】小動物検出システムは、設備に設置される動体検出センサと、動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、取得部が取得した動体検出データに基づいて設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部とを備える。
【選択図】図１
【解決手段】小動物検出システムは、設備に設置される動体検出センサと、動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、取得部が取得した動体検出データに基づいて設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部とを備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、
設備に設置される動体検出センサと、
前記動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備える、小動物検出システム。
設備に設置される動体検出センサと、
前記動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備える、小動物検出システム。
【請求項2】
前記推定部は、前記動体検出データに基づいて前記設備にいる小動物の種類を推定する、請求項１に記載の小動物検出システム。
【請求項3】
前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項２に記載の小動物検出システム。
前記推定部は、前記取得部が取得した前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項２に記載の小動物検出システム。
【請求項4】
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項３に記載の小動物検出システム。
【請求項5】
前記動体検出センサは、ドップラーセンサである、請求項１に記載の小動物検出システム。
【請求項6】
前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方
をさらに備え、
前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定する、請求項１に記載の小動物検出システム。
をさらに備え、
前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定する、請求項１に記載の小動物検出システム。
【請求項7】
前記取得部は、前記振動検出センサが前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び前記環境センサが前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報及び前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項６に記載の小動物検出システム。
前記推定部は、前記取得部が取得した前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報及び前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項６に記載の小動物検出システム。
【請求項8】
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項７に記載の小動物検出システム。
【請求項9】
前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかまたは両方であり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサの少なくとも一つである、請求項６に記載の小動物検出システム。
【請求項10】
コンピュータが実行する小動物検出方法であって、
設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップと
を有する、小動物検出方法。
設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップと
を有する、小動物検出方法。
【請求項11】
小動物検出システムを、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の小動物検出システムとして機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、小動物検出システム、小動物検出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、電気保安業務の１つとして、キュービクル（受変電設備）に設置された絶縁監視装置からの監視情報に基づいた受変電設備の監視業務が行われている。具体的には、絶縁監視装置により漏電を監視し、所定の状態を超える漏電が発生した場合には、電気保安技術者（以後、技術者）が現場に出動する。技術者が現場に向かう漏電に関する条件については、法的に定められている。また、月次点検、年次点検など、法で定められたタイミングで、点検業務を行うことになっている。
【0003】
電気機器の異常検出システムに関して、異常の発生を適切に検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術は、電気機器の筐体内部の雰囲気気体を監視する検出部の出力信号に基づく検出信号データと、教師データとの距離または類似性に基づいて異常を報知する報知部を備え、教師データ及び検出信号データは、検出部の複数の匂いセンサの各出力に応じたデータである。小動物の糞尿や腐敗から発する匂いの中で悪臭の原因とされるスカトール、インドール、アンモニア等の匂い原因化学物質を検出できる構成とする事により、小動物侵入を検出することを可能とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２２－７５５９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
受変電設備の異常に関して、受変電設備への小動物の侵入が以前から問題となっている。例えば、ヘビ・ヤモリ・鼠・鳥などといった小動物が、ケーブル引込口や引出口、通気孔、腐食した破損箇所などから受変電設備に侵入し、内部の機器に触れることで、短絡事故や地絡事故などが発生することがある。そのため、侵入を防ぐ対策をとると共に、侵入を迅速に検知し大事に至る前に小動物の除去といった対応を取ることが求められている。
侵入を検知する方法として、カメラを設置して常時監視する方法が考えられる。しかし、小動物ということで対象が小さいこと、どこから侵入するか分からないこと等から、カメラの設置は現実的でない。具体的には、検知する場合には複数台のカメラを設置し常時稼働させて、データを遠隔に送信し監視することとなり、設備負担が大きい。
侵入を検知する方法として、カメラを設置して常時監視する方法が考えられる。しかし、小動物ということで対象が小さいこと、どこから侵入するか分からないこと等から、カメラの設置は現実的でない。具体的には、検知する場合には複数台のカメラを設置し常時稼働させて、データを遠隔に送信し監視することとなり、設備負担が大きい。
【0006】
集電型赤外線センサにて熱の変化を検出する方法も考えられるが、爬虫類は変温動物であり、周囲との温度差が無いため検出できない。
透過型光センサで、発光部と受光部との間を小動物が通過し、光を遮蔽した場合に侵入を検出する方法もあるが、発光部と受光部とは、それぞれの中心を精密に揃えて設置する必要があり、多様な現場に容易に設置できない。
臭いでは、小動物の種類を特定することはできない。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、簡素な構成で小動物を検出できる小動物検出システム、小動物検出方法及びプログラムを提供することを目的とする。
透過型光センサで、発光部と受光部との間を小動物が通過し、光を遮蔽した場合に侵入を検出する方法もあるが、発光部と受光部とは、それぞれの中心を精密に揃えて設置する必要があり、多様な現場に容易に設置できない。
臭いでは、小動物の種類を特定することはできない。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、簡素な構成で小動物を検出できる小動物検出システム、小動物検出方法及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】
【0007】
（１）上述の課題に鑑み、本発明の一態様に係る小動物検出システムは、設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、設備に設置される動体検出センサと、前記動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備える、小動物検出システムである。
（２）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記推定部は、前記動体検出データに基づいて前記設備にいる小動物の種類を推定する。
（３）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（４）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（５）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記動体検出センサは、ドップラーセンサであってもよい。
（６）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方をさらに備え、前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（７）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記振動検出センサが前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び前記環境センサが前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報及び前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（８）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（９）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかであり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサのいずれかであってもよい。
を備える、小動物検出システムである。
（２）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記推定部は、前記動体検出データに基づいて前記設備にいる小動物の種類を推定する。
（３）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（４）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（５）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記動体検出センサは、ドップラーセンサであってもよい。
（６）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方をさらに備え、前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（７）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記振動検出センサが前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び前記環境センサが前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報及び前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（８）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（９）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかであり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサのいずれかであってもよい。
【0008】
（１０）本発明の一態様に係る小動物検出方法は、コンピュータが実行する小動物検出方法であって、設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップとを有する、小動物検出方法である。
【0009】
（１１）本発明の一態様に係るプログラムは、小動物検出システムを、上記（１）から上記（９）のいずれか１項に記載の小動物検出システムとして機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、簡素な構成で小動物を検出できる小動物検出システム、小動物検出方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本発明の実施形態の小動物検出システム１の一例を示す図である。
【図2】本実施形態の小動物検出装置１００の一例を示す図である。
【図3】本実施形態の小動物検出システム１の動作の一例を示す図である。
【図4】実施形態の変形例１の小動物検出装置１００ａの一例を示す図である。
【図5A】振動検出データの平均値の時系列データの一例を示す図である。
【図5B】振動検出データの平均値の時系列データの一例を示す図である。
【図6】実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂの一例を示す図である。
【図7】実施形態の変形例２の小動物検出装置１００ｂの一例を示す図である。
【図8】実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂの動作の一例を示す図である。
【図9】実施形態の変形例３の小動物検出装置１００ｃの一例を示す図である。
【図10A】動体検出データの平均値の時系列データの一例を示す図である。
【図10B】動体検出データの平均値の時系列データの一例を示す図である。
【図11】本発明の第２実施形態の小動物検出システム１ｄの一例を示す図である。
【図12】本実施形態の小動物検出装置１００ｄの一例を示す図である。
【図13】本実施形態の小動物検出システム１ｄの動作の一例を示す図である。
【図14】第２実施形態の変形例の小動物検出装置１００ｅの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
次に、本実施形態の小動物検出システム、小動物検出方法及びプログラムを、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
【0013】
（実施形態）
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。同一又は類似の機能を有する構成には、同一の符号を付し、その構成に関して重複する説明は省略する場合がある。
（小動物検出システム）
図１は、本発明の実施形態の小動物検出システム１の一例を示す図である。小動物検出システム１は、建物や設備内に存在している小動物を検出する。小動物検出システム１は、例えば、受変電設備内に小動物が存在しているか否かを検出する。小動物とは、成体になっても体が比較的小さな動物であり、例えば、鼠、ヤモリ、蛇、蛾などを含む。また、小動物検出システム１は、小動物の他、人間の存在の可能性についても検出する。小動物検出システム１は、小動物検出装置１００と、振動検出センサ２０８－１、振動検出センサ２０８－２、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎ（ｎは、ｎ＞０の整数）とを備える。
図１には、小動物検出装置１００と、振動検出センサ２０８－１、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎとに加えて、振動検出センサ２０８－１、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎをそれぞれ備える受変電設備２００－１、受変電設備２００－２、・・・、受変電設備２００－ｎと、警報処理サーバ３００とが描かれている。
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。同一又は類似の機能を有する構成には、同一の符号を付し、その構成に関して重複する説明は省略する場合がある。
（小動物検出システム）
図１は、本発明の実施形態の小動物検出システム１の一例を示す図である。小動物検出システム１は、建物や設備内に存在している小動物を検出する。小動物検出システム１は、例えば、受変電設備内に小動物が存在しているか否かを検出する。小動物とは、成体になっても体が比較的小さな動物であり、例えば、鼠、ヤモリ、蛇、蛾などを含む。また、小動物検出システム１は、小動物の他、人間の存在の可能性についても検出する。小動物検出システム１は、小動物検出装置１００と、振動検出センサ２０８－１、振動検出センサ２０８－２、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎ（ｎは、ｎ＞０の整数）とを備える。
図１には、小動物検出装置１００と、振動検出センサ２０８－１、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎとに加えて、振動検出センサ２０８－１、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎをそれぞれ備える受変電設備２００－１、受変電設備２００－２、・・・、受変電設備２００－ｎと、警報処理サーバ３００とが描かれている。
【0014】
受変電設備２００－１は、ゲートウェイ２０２－１、漏洩電流センサ２０４－１、インターフェイスボックス２０６－１及び振動検出センサ２０８－１を備える。
振動検出センサ２０８－１は、振動を検出するセンサである。例えば、振動検出センサ２０８－１は、超音波センサ、音波センサである。超音波センサは、送波器により超音波を対象物に向け発信し、その反射波を受波器で受信することにより、対象物の有無や対象物までの距離を検出するセンサである。対象物が動く（振動する）と、超音波センサが受信する反射波にも影響が出るため、小動物のような動く対象物が存在することを検知することができる。また、超音波センサは、部分放電によって超音波が振動するため、高感度に受変電設備２００－１内の変化を捉えることができる。例えば、超音波センサによって振動した超音波を検出することによって絶縁体表面の部分放電を検出できるため高圧絶縁劣化を検出できる。高圧絶縁劣化を検出できることによって、設備の破損、汚損、腐食、異音をチェックできる。設備の破損、汚損、腐食、異音には、受変電設備２００－１に侵入した小動物によるものが含まれる。
音波センサは、音波を検出するセンサである。音波センサによって人が感じる音の変化を捉えることができる。対象物が動くと、対象物が体を動かす際に発生する音や、地面や壁や設備に接触することで発生する音などがあるため、音波センサによって対象物が存在することを検知することができる。また、例えば、音波センサによって放電音、異音（振動音、うなり）を検出できるため接触不良・過負荷を検出できる。接触不良・過負荷を検出できることによって、設備の破損、汚損、腐食、異音をチェックできる。設備の破損、汚損、腐食、異音には、受変電設備２００－１に侵入した小動物によるものが含まれる。
以下、一例として振動検出センサ２０８－１が超音波センサである場合について説明を続ける。振動検出センサ２０８－１は、インターフェイスボックス２０６－１と接続される。振動検出センサ２０８－１は、受変電設備２００－１の内部で２０ｋＨｚ以上の音（超音波）を発信し、超音波の反射や透過した超音波を検出する。振動検出センサ２０８－１は、検出した超音波を示す情報（振動検出センサが音波センサである場合も想定し、以下「音波情報」という）をインターフェイスボックス２０６－１へ出力する。例えば、振動検出センサ２０８－１は、０．１秒毎に音波情報をインターフェイスボックス２０６－１へ出力する。
振動検出センサ２０８－１は、振動を検出するセンサである。例えば、振動検出センサ２０８－１は、超音波センサ、音波センサである。超音波センサは、送波器により超音波を対象物に向け発信し、その反射波を受波器で受信することにより、対象物の有無や対象物までの距離を検出するセンサである。対象物が動く（振動する）と、超音波センサが受信する反射波にも影響が出るため、小動物のような動く対象物が存在することを検知することができる。また、超音波センサは、部分放電によって超音波が振動するため、高感度に受変電設備２００－１内の変化を捉えることができる。例えば、超音波センサによって振動した超音波を検出することによって絶縁体表面の部分放電を検出できるため高圧絶縁劣化を検出できる。高圧絶縁劣化を検出できることによって、設備の破損、汚損、腐食、異音をチェックできる。設備の破損、汚損、腐食、異音には、受変電設備２００－１に侵入した小動物によるものが含まれる。
音波センサは、音波を検出するセンサである。音波センサによって人が感じる音の変化を捉えることができる。対象物が動くと、対象物が体を動かす際に発生する音や、地面や壁や設備に接触することで発生する音などがあるため、音波センサによって対象物が存在することを検知することができる。また、例えば、音波センサによって放電音、異音（振動音、うなり）を検出できるため接触不良・過負荷を検出できる。接触不良・過負荷を検出できることによって、設備の破損、汚損、腐食、異音をチェックできる。設備の破損、汚損、腐食、異音には、受変電設備２００－１に侵入した小動物によるものが含まれる。
以下、一例として振動検出センサ２０８－１が超音波センサである場合について説明を続ける。振動検出センサ２０８－１は、インターフェイスボックス２０６－１と接続される。振動検出センサ２０８－１は、受変電設備２００－１の内部で２０ｋＨｚ以上の音（超音波）を発信し、超音波の反射や透過した超音波を検出する。振動検出センサ２０８－１は、検出した超音波を示す情報（振動検出センサが音波センサである場合も想定し、以下「音波情報」という）をインターフェイスボックス２０６－１へ出力する。例えば、振動検出センサ２０８－１は、０．１秒毎に音波情報をインターフェイスボックス２０６－１へ出力する。
【0015】
漏洩電流センサ２０４－１は、ゲートウェイ２０２－１と接続される。漏洩電流センサ２０４－１は、受変電設備２００－１に設置されている電気機器の漏れ電流を測定し、漏れ電流を示す情報（以下「漏れ電流情報」という）をゲートウェイ２０２－１へ出力する。
インターフェイスボックス２０６－１は、ゲートウェイ２０２－１と接続される。インターフェイスボックス２０６－１は、振動検出センサ２０８－１が出力した音波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６－１は、取得した音波情報をＡ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ－ｔｏ－ｄｉｇｉｔａｌ）変換することで振動検出データを作成する。インターフェイスボックス２０６－１は、振動検出データに、検出時刻情報として自装置の時計の時刻情報を付与してゲートウェイ２０２－１に出力する。例えば、インターフェイスボックス２０６－１は、０．１秒毎に、振動検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２－１に出力する。
インターフェイスボックス２０６－１は、ゲートウェイ２０２－１と接続される。インターフェイスボックス２０６－１は、振動検出センサ２０８－１が出力した音波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６－１は、取得した音波情報をＡ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ－ｔｏ－ｄｉｇｉｔａｌ）変換することで振動検出データを作成する。インターフェイスボックス２０６－１は、振動検出データに、検出時刻情報として自装置の時計の時刻情報を付与してゲートウェイ２０２－１に出力する。例えば、インターフェイスボックス２０６－１は、０．１秒毎に、振動検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２－１に出力する。
【0016】
ゲートウェイ２０２－１は、例えばスマートゲートウェイであり、インターフェイスボックス２０６－１が出力した振動検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した振動検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
ゲートウェイ２０２－１は、漏洩電流センサ２０４－１が出力した漏電電流情報を取得する。ゲートウェイ２０２－１は、取得した漏電電流情報に基づいて警報を発報するか否かを判定する。ゲートウェイ２０２－１は、警報を発報すると判定した場合に、警報処理サーバ３００に警報を発報させるための警報発報情報を作成し、作成した警報発報情報を警報処理サーバに送信する。
インターフェイスボックス（インターフェイスボックス２０６－１～インターフェイスボックス２０６－ｎ）から取得する全振動検出データを全てのゲートウェイ（ゲートウェイ２０２－１～ゲートウェイ２０２－ｎ）が小動物検出装置１００に送信すると、小動物検出装置１００に対する通信負荷が非常に高くなる。そのため、ゲートウェイ２０２－１は、インターフェイスボックス２０６－１から所定の時間の間に取得した振動検出データについて、データの特徴を残しつつデータ数を減少させるために加工を行う。
例えば、ゲートウェイ２０２－１は、所定の時間毎に、所定の時間の間に取得した振動検出データに基づいて平均値と標準偏差とを算出し、データ数を減少させる。所定の時間の一例は、１分から７分である。なお、平均値からは、その時間推移を確認することにより、小動物の大まかな活動時間帯を把握することができる。また、標準偏差については、小動物の活動時間帯が平均値を用いて確認された後、その時間帯における標準偏差を確認することで、より具体的に活動時刻の推測が可能である。なお、データ数を減少させる加工については、平均値と標準偏差とは別の加工の種類を用いてもかまわない。例えば、ある等間隔でデータを間引いて抽出する方法や、その方法と前述の標準偏差とを組み合わせて用いてもよい。以後のすべての実施形態や変形例では、基本的に、各センサ類からの検出データを平均値と標準偏差に加工して使用する例を説明するが、平均値だけ、等間隔で間引いたデータだけ、という風に１種類の加工のみ使用するようにしてもよい。所定の時間を３０秒など、より短くすると、小動物のちょっとした活動も検知されるが、同時にノイズも拾いやすくなる。そのため平均値の推移を確認すると、小動物の活動の検知がノイズに埋もれて認識しにくくなる可能性がある。
さらに、所定の時間が短いと、使用するデータが増大するため、データ送信や、処理・演算に付加がかかる。一方、所定の時間を１０分など、より長くすると、使用するデータ量を削減できるが、小動物の活動が平均値の計算で平滑化されて埋もれてしまう。そのため、適度なデータ量で且つ小動物の活動を検知可能、ということで１分から７分が好適と判断した。以下、一例として、所定の時間が５分である場合について説明を続ける。また、「所定の時間の間に取得した振動検出データに基づいて算出した平均値と標準偏差」のことを、「所定の時間毎に算出した振動検出データの平均値と標準偏差」、と表現する場合もある。
ゲートウェイ２０２―１は、受変電設備２００－１の識別情報である受変電設備識別情報と、所定の期間の間に所定の時間毎に算出した振動検出データの平均値及び標準偏差とを含む受変電設備振動情報を作成し、作成した受変電設備振動情報を、小動物検出装置１００へ送信する。例えば、ゲートウェイ２０２－１は、所定の期間毎に受変電設備振動情報を、小動物検出装置１００へ送信する。所定の期間の一例は、一日である。これは、小動物には、夜行性（鼠、ヤモリなど）、昼行性（蛇など）のものがあり、小動物の種類の特定と活動状況を確認するには、一日程度の情報が必要とされるためである。なお、以降、「所定の期間の間に所定の時間毎に算出した（された）○○データの平均値及び標準偏差」を、「所定の期間に算出した（された）○○データの平均値及び標準偏差」と表現する場合もある。
小動物検出装置１００と、ゲートウェイ２０２－１と、警報処理サーバ３００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
受変電設備２００－２、・・・、受変電設備２００－ｎは、受変電設備２００－１と同様の構成であるため、説明を省略する。
ゲートウェイ２０２－１は、漏洩電流センサ２０４－１が出力した漏電電流情報を取得する。ゲートウェイ２０２－１は、取得した漏電電流情報に基づいて警報を発報するか否かを判定する。ゲートウェイ２０２－１は、警報を発報すると判定した場合に、警報処理サーバ３００に警報を発報させるための警報発報情報を作成し、作成した警報発報情報を警報処理サーバに送信する。
インターフェイスボックス（インターフェイスボックス２０６－１～インターフェイスボックス２０６－ｎ）から取得する全振動検出データを全てのゲートウェイ（ゲートウェイ２０２－１～ゲートウェイ２０２－ｎ）が小動物検出装置１００に送信すると、小動物検出装置１００に対する通信負荷が非常に高くなる。そのため、ゲートウェイ２０２－１は、インターフェイスボックス２０６－１から所定の時間の間に取得した振動検出データについて、データの特徴を残しつつデータ数を減少させるために加工を行う。
例えば、ゲートウェイ２０２－１は、所定の時間毎に、所定の時間の間に取得した振動検出データに基づいて平均値と標準偏差とを算出し、データ数を減少させる。所定の時間の一例は、１分から７分である。なお、平均値からは、その時間推移を確認することにより、小動物の大まかな活動時間帯を把握することができる。また、標準偏差については、小動物の活動時間帯が平均値を用いて確認された後、その時間帯における標準偏差を確認することで、より具体的に活動時刻の推測が可能である。なお、データ数を減少させる加工については、平均値と標準偏差とは別の加工の種類を用いてもかまわない。例えば、ある等間隔でデータを間引いて抽出する方法や、その方法と前述の標準偏差とを組み合わせて用いてもよい。以後のすべての実施形態や変形例では、基本的に、各センサ類からの検出データを平均値と標準偏差に加工して使用する例を説明するが、平均値だけ、等間隔で間引いたデータだけ、という風に１種類の加工のみ使用するようにしてもよい。所定の時間を３０秒など、より短くすると、小動物のちょっとした活動も検知されるが、同時にノイズも拾いやすくなる。そのため平均値の推移を確認すると、小動物の活動の検知がノイズに埋もれて認識しにくくなる可能性がある。
さらに、所定の時間が短いと、使用するデータが増大するため、データ送信や、処理・演算に付加がかかる。一方、所定の時間を１０分など、より長くすると、使用するデータ量を削減できるが、小動物の活動が平均値の計算で平滑化されて埋もれてしまう。そのため、適度なデータ量で且つ小動物の活動を検知可能、ということで１分から７分が好適と判断した。以下、一例として、所定の時間が５分である場合について説明を続ける。また、「所定の時間の間に取得した振動検出データに基づいて算出した平均値と標準偏差」のことを、「所定の時間毎に算出した振動検出データの平均値と標準偏差」、と表現する場合もある。
ゲートウェイ２０２―１は、受変電設備２００－１の識別情報である受変電設備識別情報と、所定の期間の間に所定の時間毎に算出した振動検出データの平均値及び標準偏差とを含む受変電設備振動情報を作成し、作成した受変電設備振動情報を、小動物検出装置１００へ送信する。例えば、ゲートウェイ２０２－１は、所定の期間毎に受変電設備振動情報を、小動物検出装置１００へ送信する。所定の期間の一例は、一日である。これは、小動物には、夜行性（鼠、ヤモリなど）、昼行性（蛇など）のものがあり、小動物の種類の特定と活動状況を確認するには、一日程度の情報が必要とされるためである。なお、以降、「所定の期間の間に所定の時間毎に算出した（された）○○データの平均値及び標準偏差」を、「所定の期間に算出した（された）○○データの平均値及び標準偏差」と表現する場合もある。
小動物検出装置１００と、ゲートウェイ２０２－１と、警報処理サーバ３００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
受変電設備２００－２、・・・、受変電設備２００－ｎは、受変電設備２００－１と同様の構成であるため、説明を省略する。
【0017】
以下、受変電設備２００－１、・・・、受変電設備２００－ｎのうち、任意の受変電設備を、受変電設備２００と記載し、ゲートウェイ２０２－１、・・・、ゲートウェイ２０２－ｎのうち、任意のゲートウェイを、ゲートウェイ２０２と記載し、漏洩電流センサ２０４－１、・・・、漏洩電流センサ２０４－ｎのうち、任意の漏洩電流センサを、漏洩電流センサ２０４と記載し、インターフェイスボックス２０６－１、・・・、インターフェイスボックス２０６－ｎのうち、任意のインターフェイスボックスを、インターフェイスボックス２０６と記載し、振動検出センサ２０８－１、・・・、振動検出センサ２０８－ｎのうち、任意の振動検出センサを、振動検出センサ２０８と記載する。
警報処理サーバ３００は、ゲートウェイ２０２が送信した警報発報情報を受信し、受信した警報発報情報を処理することによって警報を発報する。
警報処理サーバ３００は、ゲートウェイ２０２が送信した警報発報情報を受信し、受信した警報発報情報を処理することによって警報を発報する。
【0018】
（小動物検出装置１００）
図２は、本実施形態の小動物検出装置１００の一例を示す図である。小動物検出装置１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００の一例は、キュービクル（高圧受電設備）などの受変電設備２００から離れた場所に設置される。小動物検出装置１００は、例えば、通信部１０２と、取得部１０４と、推定部１０６と、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
図２は、本実施形態の小動物検出装置１００の一例を示す図である。小動物検出装置１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００の一例は、キュービクル（高圧受電設備）などの受変電設備２００から離れた場所に設置される。小動物検出装置１００は、例えば、通信部１０２と、取得部１０４と、推定部１０６と、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
【0019】
通信部１０２は、通信モジュールによって実現される。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。通信部１０２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信する。通信部１０２は、例えば無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、ゲートウェイ２０２と通信するために必要な通信情報を保持する。具体的には、通信部１０２は、ゲートウェイ２０２が送信した受変電設備振動情報を受信する。
取得部１０４は、通信部１０２が受信した受変電設備振動情報を取得する。取得部１０４は、取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。
取得部１０４は、通信部１０２が受信した受変電設備振動情報を取得する。取得部１０４は、取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。
【0020】
記憶部１１０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現される。
推定部１０６は、取得部１０４から受変電設備識別情報、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果を取得する。
例えば推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値に振動データ閾値以上であるものが含まれる場合に鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００に侵入していると判定する。一方、推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値の全てが振動データ閾値未満である場合に鼠、蛾及び人のいずれも受変電設備２００に侵入していないと判定する。
推定部１０６は、取得部１０４から受変電設備識別情報、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果を取得する。
例えば推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値に振動データ閾値以上であるものが含まれる場合に鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００に侵入していると判定する。一方、推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値の全てが振動データ閾値未満である場合に鼠、蛾及び人のいずれも受変電設備２００に侵入していないと判定する。
【0021】
出力部１０８は、推定部１０６から受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果を取得する。出力部１０８は、取得した受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果を出力する。出力部１０８は、受変電設備識別情報と、その受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果を、音声で出力してもよいし、表示部（図示なし）に表示することによって出力してもよい。
出力部１０８は、受変電設備識別情報と、その受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果とを含む、警報処理サーバ３００を宛先とする推定結果通知を作成し、作成した推定結果通知を通信部１０２へ出力してもよい。通信部１０２は、出力部１０８からの推定結果通知を、警報処理サーバ３００へ送信する。警報処理サーバ３００は、小動物検出装置１００が送信した推定結果通知を受信し、受信した推定結果通知を、予め定めた連絡先（保安作業員）である端末（スマホやタブレット等）に通信してもよい。
また、出力部１０８は、受変電設備識別情報と、その受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物または人の侵入についての推定結果とを含む、予め決めた連絡先（保安作業員）の端末（スマホやタブレット等）を宛先とする推定結果通知を作成し、作成した推定結果通知を通信部１０２へ出力してもよい。通信部１０２は、出力部１０８からの推定結果通知を、予め決めた連絡先（保安作業員）の端末（スマホやタブレット等）へ送信する。
出力部１０８は、受変電設備識別情報と、その受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果とを含む、警報処理サーバ３００を宛先とする推定結果通知を作成し、作成した推定結果通知を通信部１０２へ出力してもよい。通信部１０２は、出力部１０８からの推定結果通知を、警報処理サーバ３００へ送信する。警報処理サーバ３００は、小動物検出装置１００が送信した推定結果通知を受信し、受信した推定結果通知を、予め定めた連絡先（保安作業員）である端末（スマホやタブレット等）に通信してもよい。
また、出力部１０８は、受変電設備識別情報と、その受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物または人の侵入についての推定結果とを含む、予め決めた連絡先（保安作業員）の端末（スマホやタブレット等）を宛先とする推定結果通知を作成し、作成した推定結果通知を通信部１０２へ出力してもよい。通信部１０２は、出力部１０８からの推定結果通知を、予め決めた連絡先（保安作業員）の端末（スマホやタブレット等）へ送信する。
【0022】
取得部１０４、推定部１０６及び出力部１０８は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェアプロセッサが記憶部１１０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0023】
（小動物検出システム１の動作）
図３は、本実施形態の小動物検出システム１の動作の一例を示す図である。
（ステップＳ１－１）
受変電設備２００において、振動検出センサ２０８は、受変電設備２００の内部で２０ｋＨｚ以上の音（超音波）を発信し、音波の反射や透過した音波を検出する。なお、振動検出センサ２０８は発信と検出を所定の頻度で常時実施しているものとする。
（ステップＳ２－１）
受変電設備２００において、振動検出センサ２０８は、検出した音波に関する情報として音波情報をインターフェイスボックス２０６へ出力する。なお、振動検出センサ２０８は、例えば０．１秒毎に音波情報をインターフェイスボックス２０６に出力しているものとする。
（ステップＳ３－１）
受変電設備２００において、インターフェイスボックス２０６は、振動検出センサ２０８が出力した音波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６は、取得した音波情報をＡ／Ｄ変換することで振動検出データを作成する。
（ステップＳ４－１）
受変電設備２００において、インターフェイスボックス２０６は、例えば０．１秒間隔で、振動検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２に出力する。
（ステップＳ５－１）
受変電設備２００において、ゲートウェイ２０２は、インターフェイスボックス２０６が出力した振動検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した振動検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
（ステップＳ６－１）
受変電設備２００において、ゲートウェイ２０２は、所定の時間の間に取得した振動検出データに基づき、平均値と標準偏差とを算出する。ゲートウェイ２０２は、受変電設備識別情報、所定の期間に算出した振動検出データの平均値及び標準偏差を複数含む受変電設備振動情報を作成する。
図３は、本実施形態の小動物検出システム１の動作の一例を示す図である。
（ステップＳ１－１）
受変電設備２００において、振動検出センサ２０８は、受変電設備２００の内部で２０ｋＨｚ以上の音（超音波）を発信し、音波の反射や透過した音波を検出する。なお、振動検出センサ２０８は発信と検出を所定の頻度で常時実施しているものとする。
（ステップＳ２－１）
受変電設備２００において、振動検出センサ２０８は、検出した音波に関する情報として音波情報をインターフェイスボックス２０６へ出力する。なお、振動検出センサ２０８は、例えば０．１秒毎に音波情報をインターフェイスボックス２０６に出力しているものとする。
（ステップＳ３－１）
受変電設備２００において、インターフェイスボックス２０６は、振動検出センサ２０８が出力した音波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６は、取得した音波情報をＡ／Ｄ変換することで振動検出データを作成する。
（ステップＳ４－１）
受変電設備２００において、インターフェイスボックス２０６は、例えば０．１秒間隔で、振動検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２に出力する。
（ステップＳ５－１）
受変電設備２００において、ゲートウェイ２０２は、インターフェイスボックス２０６が出力した振動検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した振動検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
（ステップＳ６－１）
受変電設備２００において、ゲートウェイ２０２は、所定の時間の間に取得した振動検出データに基づき、平均値と標準偏差とを算出する。ゲートウェイ２０２は、受変電設備識別情報、所定の期間に算出した振動検出データの平均値及び標準偏差を複数含む受変電設備振動情報を作成する。
【0024】
（ステップＳ７－１）
受変電設備２００において、ゲートウェイ２０２は、作成した受変電設備振動情報を、小動物検出装置１００へ送信する。
（ステップＳ８－１）
小動物検出装置１００において、通信部１０２は、ゲートウェイ２０２が送信した受変電設備振動情報を受信する。
（ステップＳ９－１）
小動物検出装置１００において、取得部１０４は、通信部１０２が受信した受変電設備振動情報を取得する。取得部１０４は、取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報、所定の期間の間に所定の時間毎に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。
受変電設備２００において、ゲートウェイ２０２は、作成した受変電設備振動情報を、小動物検出装置１００へ送信する。
（ステップＳ８－１）
小動物検出装置１００において、通信部１０２は、ゲートウェイ２０２が送信した受変電設備振動情報を受信する。
（ステップＳ９－１）
小動物検出装置１００において、取得部１０４は、通信部１０２が受信した受変電設備振動情報を取得する。取得部１０４は、取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報、所定の期間の間に所定の時間毎に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。
【0025】
（ステップＳ１０－１）
小動物検出装置１００において、推定部１０６は、取得部１０４から受変電設備識別情報、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入について推定する。
（ステップＳ１１－１）
小動物検出装置１００において、出力部１０８は、推定部１０６から受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果を取得する。出力部１０８は、取得した受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果とを出力する。
小動物検出装置１００において、推定部１０６は、取得部１０４から受変電設備識別情報、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入について推定する。
（ステップＳ１１－１）
小動物検出装置１００において、出力部１０８は、推定部１０６から受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果を取得する。出力部１０８は、取得した受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入についての推定結果とを出力する。
【0026】
前述した実施形態において、ゲートウェイ２０２は、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とを関連付けて、小動物検出装置１００へ送信するようにしてもよい。この場合、推定部１０６は、ゲートウェイ２０２から取得した振動検出データの複数の平均値及びそれらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００内への小動物または人の侵入について推定するようにしてもよい。
例えば推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値に振動データ閾値以上であるものが含まれる場合に、その振動データ閾値以上の振動検出データの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報が夜を示す場合には鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００に侵入している可能性があると判定し、夜以外を示す場合には人が受変電設備２００に侵入している可能性があると判定する。
例えば推定部１０６は、取得した振動検出データの複数の平均値に振動データ閾値以上であるものが含まれる場合に、その振動データ閾値以上の振動検出データの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報が夜を示す場合には鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００に侵入している可能性があると判定し、夜以外を示す場合には人が受変電設備２００に侵入している可能性があると判定する。
【0027】
鼠及び蛾は夜行性のため、振動検出データの平均値が振動データ閾値以上であっても、夜以外の場合には鼠及び蛾による振動が検出された可能性は低いと想定され、夜の場合には鼠及び蛾による振動が検出された可能性が高いと想定される。一方、振動検出データの平均値が振動データ閾値以上である場合であって、検出時刻が散発的である場合には、人による振動が検出された可能性は高いと想定される。ここで、夜の一例は１８時ごろから翌日の午前６時である。このように構成することによって、鼠及び蛾が受変電設備２００に侵入しているのか、人が受変電設備２００に侵入しているのか推定することができる。
【0028】
前述した実施形態において、ゲートウェイ２０２が、所定の期間毎に、所定の期間に渡って取得し記憶しておいた振動検出データ及び検出時刻情報を小動物検出装置１００へ送信するようにしてもよい。この場合、推定部１０６が、所定の期間毎に送信された振動検出データ及び検出時刻情報に基づいて、所定の時間毎に振動検出データの平均値と標準偏差とを算出するようにしてもよい。もしくは、平均値と標準偏差を算出せずに、受信した振動検出データ及び検出時刻情報をそのまま使用して小動物または人の侵入について推定するようにしてもよい。
前述した実施形態において、ゲートウェイ２０２が、小動物検出装置１００の機能を有していてもよい。
前述した実施形態において、ゲートウェイ２０２が、小動物検出装置１００の機能を有していてもよい。
【0029】
前述した実施形態では、一例として、小動物検出装置１００が受変電設備２００に小動物または人が侵入したことを検出し、検出した小動物の種類を推定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、小動物検出装置１００が、低圧配電盤等へ小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、厨房等へゴキブリなどの小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、穀物倉庫等へ小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、建物内へ人を含む小動物が侵入したことを検出するようにしてもよい。
【0030】
本実施形態に係る小動物検出システム１によれば、小動物検出システム１は、設備に小動物または人が侵入したことを検出する。小動物検出システム１は、受変電設備２００などの設備に設置される振動検出センサ２０８と、振動検出センサ２０８が検出した振動検出データを取得する取得部１０４と、取得部１０４が取得した振動検出データに基づいて設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定（判別）する推定部１０６とを備える。
このように構成することによって、小動物検出システム１は、設備に設置される振動検出センサ２０８が検出した振動検出データを取得し、取得した振動検出データに基づいて設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定できるため、設備に複数台のカメラを設置し常時稼働させて、データを遠隔に送信し監視する場合と比較して、簡素な構成で小動物または人を検出できる。小動物または人を検出できることにより、対策をとることができるため、小動物または人の侵入による異常発生を抑制することができる。
また、小動物検出システム１において、推定部１０６は、振動検出データに基づいて設備に小動物が存在することを推定する。
このように構成することによって、小動物検出システム１は、設備に設置される振動検出センサ２０８が検出した振動検出データを取得し、取得した振動検出データに基づいて設備内への小動物または人の侵入について推定できるため、設備に複数台のカメラを設置し常時稼働させて、データを遠隔に送信し監視する場合と比較して、簡素な構成で小動物または人の侵入を推定できる。ただし、活動パターンが明確な一部の小動物については種類を推定できる。小動物または人の侵入を推定できることにより、対策をとることができるため、小動物の侵入による異常発生を抑制することができる。
このように構成することによって、小動物検出システム１は、設備に設置される振動検出センサ２０８が検出した振動検出データを取得し、取得した振動検出データに基づいて設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定できるため、設備に複数台のカメラを設置し常時稼働させて、データを遠隔に送信し監視する場合と比較して、簡素な構成で小動物または人を検出できる。小動物または人を検出できることにより、対策をとることができるため、小動物または人の侵入による異常発生を抑制することができる。
また、小動物検出システム１において、推定部１０６は、振動検出データに基づいて設備に小動物が存在することを推定する。
このように構成することによって、小動物検出システム１は、設備に設置される振動検出センサ２０８が検出した振動検出データを取得し、取得した振動検出データに基づいて設備内への小動物または人の侵入について推定できるため、設備に複数台のカメラを設置し常時稼働させて、データを遠隔に送信し監視する場合と比較して、簡素な構成で小動物または人の侵入を推定できる。ただし、活動パターンが明確な一部の小動物については種類を推定できる。小動物または人の侵入を推定できることにより、対策をとることができるため、小動物の侵入による異常発生を抑制することができる。
【0031】
また、小動物検出システム１において、取得部１０４は、振動検出センサ２０８が振動検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、推定部１０６は、取得部１０４が取得した振動検出データを検出した検出時刻情報にさらに基づいて、設備内への小動物または人の侵入について推定（判別）する。
このように構成することによって、振動検出センサ２０８は、振動検出データを検出した検出時刻情報にさらに基づいて、設備内への小動物または人の侵入について推定し、侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
このように構成することによって、振動検出センサ２０８は、振動検出データを検出した検出時刻情報にさらに基づいて、設備内への小動物または人の侵入について推定し、侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
【0032】
（実施形態の変形例１）
実施形態の変形例１の小動物検出システム１ａの一例は、図１を適用できる。ただし、小動物検出装置１００の代わりに、小動物検出装置１００ａを備える点で小動物検出システム１とは異なる。
図４は、実施形態の変形例１の小動物検出装置１００ａの一例を示す図である。小動物検出装置１００ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ａの一例は、受変電設備２００から離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ａは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４と、推定部１０６ａと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
実施形態の変形例１の小動物検出システム１ａの一例は、図１を適用できる。ただし、小動物検出装置１００の代わりに、小動物検出装置１００ａを備える点で小動物検出システム１とは異なる。
図４は、実施形態の変形例１の小動物検出装置１００ａの一例を示す図である。小動物検出装置１００ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ａの一例は、受変電設備２００から離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ａは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４と、推定部１０６ａと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
【0033】
ゲートウェイ２０２は、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値の検出時刻情報として予め定義された代表点時刻情報とを関連付けた情報を含む受変電設備振動情報を、小動物検出装置１００ａへ送信する。ここで、代表点時刻情報は検出時刻情報の１つであり、所定の時間の間に取得した全振動検出データの検出時刻情報のうち、例えば最初の検出時刻情報のように定義しておくことができる。もちろん最初の検出時刻情報ではなく中心時刻の情報であったり最後の時刻であったりしてもよい。
例えば、０時０分００．１秒から０時５分００．０秒まで、０．１秒間隔で取得した振動検出データ（３０００個）を使って平均値や標準偏差が１つずつ作成されるが、それらに関連付ける検出時刻情報として、代表点時刻情報が最後の時刻であると定義されている場合には、０時５分が検出時刻情報として付与される。
以後、ゲートウェイ２０２にて算出した平均値や標準偏差に対して関連付ける検出時刻情報は、検出時刻情報の１つであり、平均値を算出するのに使用した検出時刻情報に基づき予め定義した代表点時刻情報であるものとする。
取得部１０４は、通信部１０２から取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報（代表点時刻情報。以後、省略）とを取得する。
例えば、０時０分００．１秒から０時５分００．０秒まで、０．１秒間隔で取得した振動検出データ（３０００個）を使って平均値や標準偏差が１つずつ作成されるが、それらに関連付ける検出時刻情報として、代表点時刻情報が最後の時刻であると定義されている場合には、０時５分が検出時刻情報として付与される。
以後、ゲートウェイ２０２にて算出した平均値や標準偏差に対して関連付ける検出時刻情報は、検出時刻情報の１つであり、平均値を算出するのに使用した検出時刻情報に基づき予め定義した代表点時刻情報であるものとする。
取得部１０４は、通信部１０２から取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報（代表点時刻情報。以後、省略）とを取得する。
【0034】
推定部１０６ａは、学習済モデル１０６ａａを含む。推定部１０６ａは、取得部１０４から受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とを取得する。推定部１０６ａは、取得した複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とに基づいて、振動検出データに関する時系列データ（振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ）を作成する。
推定部１０６ａは、以下で説明する学習済モデル１０６ａａに、作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
推定部１０６ａは、以下で説明する学習済モデル１０６ａａに、作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
【0035】
振動検出データの平均値の時系列データについて説明する。図５Ａ、図５Ｂは、振動検出データの平均値の時系列データの一例を示す図である。図５Ａは、鼠が進入している空間の午前０時から翌日の午前０時までの音波センサによる振動検出データの平均値の時系列データである。図５Ａによれば、主に夜に振動検出データの平均値が高くなっているのが分かる。これは、鼠は夜行性であるため主に夜に活動しているためであると想定される。図５Ｂは、鼠が進入している空間の午前０時から翌日の午前０時までの超音波センサによる振動検出データの平均値の時系列データである。図５Ｂによれば、昼に振動検出データの平均値が高くなっている部分があることが分かる。図４に戻り説明を続ける。
【0036】
学習済モデル１０６ａａは、図５Ａ、図５Ｂのような実際に振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類を判別した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと、その振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類とに基づいて、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習することによって作成される。小動物の種類には、鼠、蛾及び人が含まれる。
【0037】
推定部１０６ａは、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１１０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0038】
実施形態の変形例１の小動物検出システム１の動作の一例は、図３を適用できる。ただし、ステップＳ６－１、Ｓ９－１、Ｓ１０－１の動作が異なる。
ステップＳ６－１では、受変電設備２００において、ゲートウェイ２０２は、所定の時間毎に振動検出データの平均値と標準偏差とを算出する。ゲートウェイ２０２は、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とを含む受変電設備振動情報を作成する。
ステップＳ９－１では、小動物検出装置１００において、取得部１０４は、通信部１０２が受信した受変電設備振動情報を取得する。取得部１０４は、取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とを取得する。
ステップＳ１０－１では、小動物検出装置１００ａにおいて、推定部１０６ａは、取得部１０４から受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とを取得する。推定部１０６ａは、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とに基づいて、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成する。推定部１０６ａは、学習済モデル１０６ａａに、作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
ステップＳ６－１では、受変電設備２００において、ゲートウェイ２０２は、所定の時間毎に振動検出データの平均値と標準偏差とを算出する。ゲートウェイ２０２は、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とを含む受変電設備振動情報を作成する。
ステップＳ９－１では、小動物検出装置１００において、取得部１０４は、通信部１０２が受信した受変電設備振動情報を取得する。取得部１０４は、取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とを取得する。
ステップＳ１０－１では、小動物検出装置１００ａにおいて、推定部１０６ａは、取得部１０４から受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とを取得する。推定部１０６ａは、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とに基づいて、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成する。推定部１０６ａは、学習済モデル１０６ａａに、作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
【0039】
前述した実施形態の変形例１において、ゲートウェイ２０２が、所定の期間毎に、所定の期間に渡って取得し記憶した振動検出データ及び検出時刻情報を、小動物検出装置１００ａへ送信するようにしてもよい。この場合、推定部１０６ａは、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データの代わりに、振動検出データの時系列データを使用して、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類を推定（判別）するようにしてもよい。
前述した実施形態の変形例１において、ゲートウェイ２０２が、小動物検出装置１００ａの機能を有していてもよい。
前述した実施形態の変形例１において、ゲートウェイ２０２が、小動物検出装置１００ａの機能を有していてもよい。
【0040】
実施形態の変形例１に係る小動物検出システム１ａによれば、小動物検出システム１において、推定部１０６ａは、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、取得部１０４が取得した振動検出データ及び検出時刻情報に基づいて振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成し、作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて設備に侵入している小動物の種類を推定する。
このように構成することによって、小動物検出システム１ａは、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習した結果と取得部が取得した振動検出データ及び検出時刻情報に基づいて作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データとに基づいて設備に侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
このように構成することによって、小動物検出システム１ａは、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習した結果と取得部が取得した振動検出データ及び検出時刻情報に基づいて作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データとに基づいて設備に侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
【0041】
（実施形態の変形例２）
図６は、実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂの一例を示す図である。実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂは、小動物検出装置１００ｂと、振動検出センサ２０８－１、振動検出センサ２０８－２、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎと、動体検出センサ２１０－１、動体検出センサ２１０－２、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎと、環境センサ２１２－１、環境センサ２１２－２、・・・・、環境センサ２１２－ｎとを備える。
図６には、小動物検出装置１００ｂと、振動検出センサ２０８－１、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎと、動体検出センサ２１０－１、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎと、環境センサ２１２－１、・・・・、環境センサ２１２－ｎとに加えて、振動検出センサ２０８－１、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎ、動体検出センサ２１０－１、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎ及び環境センサ２１２－１、・・・・、環境センサ２１２－ｎをそれぞれ備える受変電設備２００ｂ－１、・・・、受変電設備２００ｂ－ｎと、警報処理サーバ３００が描かれている。
図６は、実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂの一例を示す図である。実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂは、小動物検出装置１００ｂと、振動検出センサ２０８－１、振動検出センサ２０８－２、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎと、動体検出センサ２１０－１、動体検出センサ２１０－２、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎと、環境センサ２１２－１、環境センサ２１２－２、・・・・、環境センサ２１２－ｎとを備える。
図６には、小動物検出装置１００ｂと、振動検出センサ２０８－１、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎと、動体検出センサ２１０－１、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎと、環境センサ２１２－１、・・・・、環境センサ２１２－ｎとに加えて、振動検出センサ２０８－１、・・・・、振動検出センサ２０８－ｎ、動体検出センサ２１０－１、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎ及び環境センサ２１２－１、・・・・、環境センサ２１２－ｎをそれぞれ備える受変電設備２００ｂ－１、・・・、受変電設備２００ｂ－ｎと、警報処理サーバ３００が描かれている。
【0042】
受変電設備２００ｂ－１は、ゲートウェイ２０２ｂ－１、漏洩電流センサ２０４－１、インターフェイスボックス２０６ｂ－１、振動検出センサ２０８－１、動体検出センサ２１０－１及び環境センサ２１２－１を備える。
動体検出センサ２１０－１は、動くものを検出するセンサである。動体検出センサ２１０－１は、例えばドップラーセンサである。ドップラーセンサは発射したマイクロ波の反射波を受信し、発射した周波数と受信した周波数の差から動体を検出するドップラー効果を利用したセンサである。ドップラーセンサによって高感度に受変電設備２００ｂ－１内の動体を検出できる。動体には、受変電設備２００ｂ－１に侵入した小動物が含まれる。
動体検出センサにはドップラーの他、赤外線センサ等がある。赤外線センサを軸とした場合、検出対象の小動物が周囲温度以上の体温が無ければならない。また、体温があっても表面積が小さい鼠であれば赤外線センサに接近するか、センサの感度を相当高くしなければならない。感度が高ければノイズの影響を受けやすくなる。また、変温動物の爬虫類は赤外線で温度差を認識できないので、赤外線センサでは、爬虫類の検出は不可能である。
一方、ドップラーセンサでは、ドップラーレーダは超高帯域の「音」（超音波より更に高い周波数帯域）を発信し、障害物からの反射を見る（検出する）。ドップラーセンサは、反射が一定であれば動いているものが無いと判断し、反射が乱れれば「乱れ」を動体ありと認識する。つまりドップラーセンサでは、音の届く範囲に静物しかなければ反射に乱れはなく、動体があれば反射の乱れを侵入とみなすため対象物の体温や大きさ、動く速さに影響されることがない。なお、キュービクル内では唯一換気扇が動体として存在するが換気扇はキュービクル上部にあり、小動物は下部から侵入するため、センサを下部に設置すれば換気扇の影響は受けなくなる。
動体検出センサ２１０－１は、動くものを検出するセンサである。動体検出センサ２１０－１は、例えばドップラーセンサである。ドップラーセンサは発射したマイクロ波の反射波を受信し、発射した周波数と受信した周波数の差から動体を検出するドップラー効果を利用したセンサである。ドップラーセンサによって高感度に受変電設備２００ｂ－１内の動体を検出できる。動体には、受変電設備２００ｂ－１に侵入した小動物が含まれる。
動体検出センサにはドップラーの他、赤外線センサ等がある。赤外線センサを軸とした場合、検出対象の小動物が周囲温度以上の体温が無ければならない。また、体温があっても表面積が小さい鼠であれば赤外線センサに接近するか、センサの感度を相当高くしなければならない。感度が高ければノイズの影響を受けやすくなる。また、変温動物の爬虫類は赤外線で温度差を認識できないので、赤外線センサでは、爬虫類の検出は不可能である。
一方、ドップラーセンサでは、ドップラーレーダは超高帯域の「音」（超音波より更に高い周波数帯域）を発信し、障害物からの反射を見る（検出する）。ドップラーセンサは、反射が一定であれば動いているものが無いと判断し、反射が乱れれば「乱れ」を動体ありと認識する。つまりドップラーセンサでは、音の届く範囲に静物しかなければ反射に乱れはなく、動体があれば反射の乱れを侵入とみなすため対象物の体温や大きさ、動く速さに影響されることがない。なお、キュービクル内では唯一換気扇が動体として存在するが換気扇はキュービクル上部にあり、小動物は下部から侵入するため、センサを下部に設置すれば換気扇の影響は受けなくなる。
【0043】
環境センサ２１２－１は、建物や装置の内外に関する周囲環境について検知するセンサであり、例えば、温度センサ、湿度センサ、臭いセンサなどを含んで実現される。温度センサによって高感度に受変電設備２００ｂ－１内の温度を検出できる。湿度センサによって高感度に受変電設備２００ｂ－１内の湿度を検出できる。臭いセンサによって臭い成分を検出できる。例えば、臭いセンサによって絶縁体の過熱・焼損時の異臭を検出できるため接触不良・過負荷を検出できる。接触不良・過負荷を検出できることによって、設備の変色、腐食、異臭、過熱をチェックできる。設備の変色、腐食、異臭、過熱には、受変電設備２００ｂ－１に侵入した小動物によるものが含まれる。
【0044】
動体検出センサ２１０－１は、受変電設備２００ｂ－１の内部でマイクロ波を発信し、反射したマイクロ波を検出する。動体検出センサ２１０－１は、検出したマイクロ波を示す情報（以下「マイクロ波情報」という）をインターフェイスボックス２０６ｂ－１へ出力する。
環境センサ２１２－１は、受変電設備２００ｂ－１の内部の温度、湿度、臭いなどの環境を検出する。動体検出センサ２１０－１は、検出した環境を示す情報（以下「環境データ」という）をインターフェイスボックス２０６ｂ－１へ出力する。
環境センサ２１２－１は、受変電設備２００ｂ－１の内部の温度、湿度、臭いなどの環境を検出する。動体検出センサ２１０－１は、検出した環境を示す情報（以下「環境データ」という）をインターフェイスボックス２０６ｂ－１へ出力する。
【0045】
インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、インターフェイスボックス２０６－１を適用できる。ただし、インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、インターフェイスボックス２０６－１の機能に加えて、以下の機能を有する。
インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、動体検出センサ２１０－１が出力したマイクロ波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、取得したマイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成する。インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、動体検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｂ－１に出力する。
インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、環境センサ２１２－１が出力した環境データを取得する。インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、環境データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｂ－１に出力する。
インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、動体検出センサ２１０－１が出力したマイクロ波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、取得したマイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成する。インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、動体検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｂ－１に出力する。
インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、環境センサ２１２－１が出力した環境データを取得する。インターフェイスボックス２０６ｂ－１は、環境データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｂ－１に出力する。
【0046】
ゲートウェイ２０２ｂ－１は、ゲートウェイ２０２－１を適用できる。ただし、ゲートウェイ２０２ｂ－１は、ゲートウェイ２０２－１の機能に加えて、以下の機能を有する。ゲートウェイ２０２ｂ－１は、インターフェイスボックス２０６ｂ－１が出力した動体検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した動体検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に、所定の時間の間に取得した動体検出データについて、平均値と標準偏差とを算出する。所定の時間の一例は、１分から７分である。
ゲートウェイ２０２ｂ－１は、インターフェイスボックス２０６ｂ－１が出力した環境データ及び検出時刻情報を取得し、取得した環境データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に、所定の時間の間に取得した環境データについて、平均値と標準偏差とを算出する。所定の時間の一例は、１分から７分である。なお、所定の時間の一例については、（実施形態）において、前述したとおりである。また、「所定の時間の間に取得した動体検出データ（環境データ）に基づき算出した平均値と標準偏差」のことを、「所定の時間毎に算出した動体検出データ（環境データ）の平均値と標準偏差」、と表記をする場合もある。
ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に、所定の時間の間に取得した動体検出データについて、平均値と標準偏差とを算出する。所定の時間の一例は、１分から７分である。
ゲートウェイ２０２ｂ－１は、インターフェイスボックス２０６ｂ－１が出力した環境データ及び検出時刻情報を取得し、取得した環境データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に、所定の時間の間に取得した環境データについて、平均値と標準偏差とを算出する。所定の時間の一例は、１分から７分である。なお、所定の時間の一例については、（実施形態）において、前述したとおりである。また、「所定の時間の間に取得した動体検出データ（環境データ）に基づき算出した平均値と標準偏差」のことを、「所定の時間毎に算出した動体検出データ（環境データ）の平均値と標準偏差」、と表記をする場合もある。
【0047】
ゲートウェイ２０２ｂ―１は、受変電設備２００ｂ－１の識別情報である受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを含む受変電設備振動動体環境情報を作成し、作成した受変電設備振動動体環境情報を、小動物検出装置１００ｂへ送信する。
【0048】
小動物検出装置１００ｂと、ゲートウェイ２０２ｂ－１と、警報処理サーバ３００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
受変電設備２００ｂ－２、・・・、受変電設備２００ｂ－ｎは、受変電設備２００ｂ－１と同様の構成であるため、説明を省略する。
受変電設備２００ｂ－２、・・・、受変電設備２００ｂ－ｎは、受変電設備２００ｂ－１と同様の構成であるため、説明を省略する。
【0049】
以下、受変電設備２００ｂ－１、・・・、受変電設備２００ｂ－ｎのうち、任意の受変電設備を、受変電設備２００ｂと記載し、ゲートウェイ２０２ｂ－１、・・・、ゲートウェイ２０２ｂ－ｎのうち、任意のゲートウェイを、ゲートウェイ２０２ｂと記載し、インターフェイスボックス２０６ｂ－１、・・・、インターフェイスボックス２０６ｂ－ｎのうち、任意のインターフェイスボックスを、インターフェイスボックス２０６ｂと記載し、動体検出センサ２１０－１、・・・、動体検出センサ２１０－ｎのうち、任意の動体検出センサを、動体検出センサ２１０と記載し、環境センサ２１２－１、・・・、環境センサ２１２－ｎのうち、任意の環境センサを、環境センサ２１２と記載する。
【0050】
（小動物検出装置１００ｂ）
図７は、実施形態の変形例２の小動物検出装置１００ｂの一例を示す図である。小動物検出装置１００ｂは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ｂの一例は、受変電設備２００ｂから離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ｂは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４ｂと、推定部１０６ｂと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
図７は、実施形態の変形例２の小動物検出装置１００ｂの一例を示す図である。小動物検出装置１００ｂは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ｂの一例は、受変電設備２００ｂから離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ｂは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４ｂと、推定部１０６ｂと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
【0051】
通信部１０２は、ゲートウェイ２０２ｂが送信した受変電設備振動動体環境情報を受信する。
取得部１０４ｂは、通信部１０２が受信した受変電設備振動動体環境情報を取得する。取得部１０４ｂは、取得した受変電設備振動動体環境情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを取得する。
取得部１０４ｂは、通信部１０２が受信した受変電設備振動動体環境情報を取得する。取得部１０４ｂは、取得した受変電設備振動動体環境情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを取得する。
【0052】
推定部１０６ｂは、取得部１０４ｂから受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを取得する。推定部１０６ｂは、取得した振動検出データの複数の平均値と、動体検出データの複数の平均値と、環境データの複数の平均値とに基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｂ内への小動物または人の侵入について推定する。
例えば推定部１０６ｂは、取得した振動検出データの複数の平均値に振動データ閾値以上のものがある場合、取得した動体検出データの複数の平均値に動体データ閾値以上のものがある場合及び取得した環境データの複数の平均値に環境データ閾値以上のものがある場合の少なくとも一つに該当する場合に鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００ｂに侵入している可能性があると判定する。推定部１０６ｂは、取得した振動検出データの複数の平均値の全てが振動データ閾値未満である場合、取得した動体検出データの複数の平均値の全てが動体データ閾値未満である場合及び取得した環境データが環境データの複数の平均値の全てが閾値未満である場合の全てに該当する場合に鼠、蛾及び人のいずれも受変電設備２００ｂに侵入していないと判定する。このように、複数種類のセンサによる検出データを用いて推定を行うことで、より推定精度を向上できる。
例えば推定部１０６ｂは、取得した振動検出データの複数の平均値に振動データ閾値以上のものがある場合、取得した動体検出データの複数の平均値に動体データ閾値以上のものがある場合及び取得した環境データの複数の平均値に環境データ閾値以上のものがある場合の少なくとも一つに該当する場合に鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００ｂに侵入している可能性があると判定する。推定部１０６ｂは、取得した振動検出データの複数の平均値の全てが振動データ閾値未満である場合、取得した動体検出データの複数の平均値の全てが動体データ閾値未満である場合及び取得した環境データが環境データの複数の平均値の全てが閾値未満である場合の全てに該当する場合に鼠、蛾及び人のいずれも受変電設備２００ｂに侵入していないと判定する。このように、複数種類のセンサによる検出データを用いて推定を行うことで、より推定精度を向上できる。
【0053】
取得部１０４ｂ及び推定部１０６ｂは、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１１０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0054】
（小動物検出システム１ｂの動作）
図８は、実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂの動作の一例を示す図である。
（ステップＳ１－２）
受変電設備２００ｂにおいて、振動検出センサ２０８は、受変電設備２００の内部で２０ｋＨｚ以上の音（超音波）を発信し、音波の反射や透過した音波を検出する。
（ステップＳ２－２）
受変電設備２００ｂにおいて、動体検出センサ２１０は、受変電設備２００ｂの内部でマイクロ波を発信し、反射したマイクロ波を検出する。
（ステップＳ３－２）
受変電設備２００ｂにおいて、環境センサ２１２は、受変電設備２００ｂの内部の温度、湿度、臭いなどの環境を検出する。
なお、ステップＳ１－２、Ｓ２－２、Ｓ３－２での各センサによる検出は、所定の頻度で常時実施しているものとする。
（ステップＳ４－２）
受変電設備２００ｂにおいて、振動検出センサ２０８は、音波情報をインターフェイスボックス２０６ｂへ出力する。
（ステップＳ５－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、振動検出センサ２０８が出力した音波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６ｂは、取得した音波情報をＡ／Ｄ変換することで振動検出データを作成する。
図８は、実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂの動作の一例を示す図である。
（ステップＳ１－２）
受変電設備２００ｂにおいて、振動検出センサ２０８は、受変電設備２００の内部で２０ｋＨｚ以上の音（超音波）を発信し、音波の反射や透過した音波を検出する。
（ステップＳ２－２）
受変電設備２００ｂにおいて、動体検出センサ２１０は、受変電設備２００ｂの内部でマイクロ波を発信し、反射したマイクロ波を検出する。
（ステップＳ３－２）
受変電設備２００ｂにおいて、環境センサ２１２は、受変電設備２００ｂの内部の温度、湿度、臭いなどの環境を検出する。
なお、ステップＳ１－２、Ｓ２－２、Ｓ３－２での各センサによる検出は、所定の頻度で常時実施しているものとする。
（ステップＳ４－２）
受変電設備２００ｂにおいて、振動検出センサ２０８は、音波情報をインターフェイスボックス２０６ｂへ出力する。
（ステップＳ５－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、振動検出センサ２０８が出力した音波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６ｂは、取得した音波情報をＡ／Ｄ変換することで振動検出データを作成する。
【0055】
（ステップＳ６－２）
受変電設備２００ｂにおいて、動体検出センサ２１０は、マイクロ波情報をインターフェイスボックス２０６ｂへ出力する。
（ステップＳ７－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、動体検出センサ２１０が出力したマイクロ波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６ｂは、取得したマイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成する。
（ステップＳ８－２）
受変電設備２００ｂにおいて、環境センサ２１２は、環境データをインターフェイスボックス２０６ｂへ出力する。
（ステップＳ９－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、環境センサ２１２が出力した環境データを取得する。
なお、ステップＳ４－２、Ｓ６－２、Ｓ８－２において各センサは、例えば０．１秒毎にデータをインターフェイスボックス２０６に出力しているものとする。
受変電設備２００ｂにおいて、動体検出センサ２１０は、マイクロ波情報をインターフェイスボックス２０６ｂへ出力する。
（ステップＳ７－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、動体検出センサ２１０が出力したマイクロ波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６ｂは、取得したマイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成する。
（ステップＳ８－２）
受変電設備２００ｂにおいて、環境センサ２１２は、環境データをインターフェイスボックス２０６ｂへ出力する。
（ステップＳ９－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、環境センサ２１２が出力した環境データを取得する。
なお、ステップＳ４－２、Ｓ６－２、Ｓ８－２において各センサは、例えば０．１秒毎にデータをインターフェイスボックス２０６に出力しているものとする。
【0056】
（ステップＳ１０－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、例えば、０．１秒間隔で、振動検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２に出力する。 （ステップＳ１１－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２は、インターフェイスボックス２０６が出力した振動検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した振動検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に振動検出データの平均値と標準偏差とを算出する。
（ステップＳ１２－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、動体検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｂに出力する。
（ステップＳ１３－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂは、インターフェイスボックス２０６ｂが出力した動体検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した動体検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出する。
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、例えば、０．１秒間隔で、振動検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２に出力する。 （ステップＳ１１－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２は、インターフェイスボックス２０６が出力した振動検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した振動検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に振動検出データの平均値と標準偏差とを算出する。
（ステップＳ１２－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、動体検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｂに出力する。
（ステップＳ１３－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂは、インターフェイスボックス２０６ｂが出力した動体検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した動体検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出する。
【0057】
（ステップＳ１４－２）
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、環境データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｂに出力する。
（ステップＳ１５－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂは、インターフェイスボックス２０６ｂが出力した環境データ及び検出時刻情報を取得し、取得した環境データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に環境データの平均値と標準偏差とを算出する。
（ステップＳ１６－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂ－１は、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを含む受変電設備振動動体環境情報を作成する。
受変電設備２００ｂにおいて、インターフェイスボックス２０６ｂは、環境データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｂに出力する。
（ステップＳ１５－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂは、インターフェイスボックス２０６ｂが出力した環境データ及び検出時刻情報を取得し、取得した環境データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。ゲートウェイ２０２ｂ－１は、所定の時間毎に環境データの平均値と標準偏差とを算出する。
（ステップＳ１６－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂ－１は、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを含む受変電設備振動動体環境情報を作成する。
【0058】
（ステップＳ１７－２）
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂは、作成した受変電設備振動動体環境情報を、小動物検出装置１００ｂへ送信する。
（ステップＳ１８－２）
小動物検出装置１００ｂにおいて、通信部１０２は、ゲートウェイ２０２ｂが送信した受変電設備振動動体環境情報を受信する。
（ステップＳ１９－２）
小動物検出装置１００ｂにおいて、取得部１０４ｂは、通信部１０２が受信した受変電設備振動動体環境情報を取得する。取得部１０４ｂは、取得した受変電設備振動動体環境情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを取得する。
受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂは、作成した受変電設備振動動体環境情報を、小動物検出装置１００ｂへ送信する。
（ステップＳ１８－２）
小動物検出装置１００ｂにおいて、通信部１０２は、ゲートウェイ２０２ｂが送信した受変電設備振動動体環境情報を受信する。
（ステップＳ１９－２）
小動物検出装置１００ｂにおいて、取得部１０４ｂは、通信部１０２が受信した受変電設備振動動体環境情報を取得する。取得部１０４ｂは、取得した受変電設備振動動体環境情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを取得する。
【0059】
（ステップＳ２０－２）
小動物検出装置１００ｂにおいて、推定部１０６ｂは、取得部１０４ｂから受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを取得する。推定部１０６ｂは、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差、動体検出データの複数の平均値及び標準偏差、並びに、環境データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｂに侵入している小動物の種類を推定する。
（ステップＳ２１－２）
小動物検出装置１００ｂにおいて、出力部１０８は、推定部１０６ｂから受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｂに侵入している小動物の種類の推定結果とを取得する。出力部１０８は、取得した受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類の推定結果とを出力する。
小動物検出装置１００ｂにおいて、推定部１０６ｂは、取得部１０４ｂから受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とを取得する。推定部１０６ｂは、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差、動体検出データの複数の平均値及び標準偏差、並びに、環境データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｂに侵入している小動物の種類を推定する。
（ステップＳ２１－２）
小動物検出装置１００ｂにおいて、出力部１０８は、推定部１０６ｂから受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｂに侵入している小動物の種類の推定結果とを取得する。出力部１０８は、取得した受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類の推定結果とを出力する。
【0060】
前述した実施形態の変形例２において、振動検出センサ２０８は、音波情報をＡ／Ｄ変換することで振動検出データを作成し、作成した振動検出データを、ゲートウェイ２０２に出力するようにしてもよい。動体検出センサ２１０は、マイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成し、作成した動体検出データを、ゲートウェイ２０２に出力するようにしてもよい。環境センサ２１２は、環境データを、ゲートウェイ２０２に出力するようにしてもよい。
前述した実施形態の変形例２において、ゲートウェイ２０２ｂは、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報（代表点時刻情報。以後、省略）とを関連付けた情報と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを関連付けた情報と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とを関連付けた情報とを、小動物検出装置１００へ送信するようにしてもよい。
前述した実施形態の変形例２において、ゲートウェイ２０２ｂは、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報（代表点時刻情報。以後、省略）とを関連付けた情報と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを関連付けた情報と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とを関連付けた情報とを、小動物検出装置１００へ送信するようにしてもよい。
【0061】
この場合、推定部１０６ｂは、振動検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報と、動体検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報と、環境データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とに基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｂに侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
【0062】
例えば推定部１０６ｂは、振動検出データの複数の平均値に振動データ閾値以上のものがある場合に、その振動データ閾値以上の振動検出データの平均値を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報が夜を示す場合に鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００ｂに侵入している可能性があると判定し、夜以外を示す場合に人が受変電設備２００ｂに侵入している可能性があると判定する。
鼠及び蛾は夜行性のため、振動検出データの平均値が振動データ閾値以上であるのが、夜以外の場合には鼠及び蛾による振動が検出された可能性は低いと想定され、夜の場合には鼠及び蛾による振動が検出された可能性が高いと想定される。一方、振動検出データの平均値が振動データ閾値以上である場合であって、検出時刻が散発的である場合には、人による振動が検出された可能性は高いと想定される。ここで、夜の一例は１８時ごろから翌日の午前６時である。
鼠及び蛾は夜行性のため、振動検出データの平均値が振動データ閾値以上であるのが、夜以外の場合には鼠及び蛾による振動が検出された可能性は低いと想定され、夜の場合には鼠及び蛾による振動が検出された可能性が高いと想定される。一方、振動検出データの平均値が振動データ閾値以上である場合であって、検出時刻が散発的である場合には、人による振動が検出された可能性は高いと想定される。ここで、夜の一例は１８時ごろから翌日の午前６時である。
【0063】
例えば推定部１０６ｂは、動体検出データの複数の平均値に動体データ閾値以上のものがある場合に、その動体データ閾値以上の動体検出データの平均値を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報が夜を示す場合に鼠、ヤモリ、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００ｂに侵入している可能性があると判定し、夜以外を示す場合に蛇、蛾及び人が受変電設備２００ｂに侵入している可能性があると判定する。
【0064】
鼠、ヤモリ及び蛾は夜行性のため、動体検出データの平均値が動体データ閾値以上であるのが夜以外の場合には鼠、ヤモリ及び蛾が検出された可能性は低いと想定され、夜の場合には鼠、ヤモリ及び蛾が検出された可能性が高いと想定される。蛇は昼行性のため、動体検出データの平均値が動体データ閾値以上であるのが夜の場合には蛇が検出された可能性は低いと想定され、夜以外の場合には蛇が検出された可能性が高いと想定される。
一方、動体検出データの平均値が動体データ閾値以上である場合であって、検出時刻が散発的である場合には、人が検出された可能性は高いと想定される。ここで、夜の一例は１８時ごろから翌日の午前６時である。このように構成することによって、鼠、ヤモリ及び蛾が受変電設備２００ｂに侵入しているのか、蛇及び人が受変電設備２００ｂに侵入しているのかを判定できる。
このように、複数種類のセンサによる検出データを用いて推定を行うことで、より推定精度を向上できる。
一方、動体検出データの平均値が動体データ閾値以上である場合であって、検出時刻が散発的である場合には、人が検出された可能性は高いと想定される。ここで、夜の一例は１８時ごろから翌日の午前６時である。このように構成することによって、鼠、ヤモリ及び蛾が受変電設備２００ｂに侵入しているのか、蛇及び人が受変電設備２００ｂに侵入しているのかを判定できる。
このように、複数種類のセンサによる検出データを用いて推定を行うことで、より推定精度を向上できる。
【0065】
前述した実施形態において、ゲートウェイ２０２ｂが、所定の期間毎に、所定の期間の間に記憶した振動検出データ及び検出時刻情報と、動体検出データ及び検出時刻情報と、環境データ及び検出時刻情報とを小動物検出装置１００ｂへ送信するようにしてもよい。この場合、推定部１０６ｂが、所定の期間毎に送信された振動検出データ及び検出時刻情報に基づいて所定の時間毎に振動検出データの平均値と標準偏差とを算出し、所定の期間毎に送信された動体検出データ及び検出時刻情報に基づいて所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出し、所定の期間毎に送信された環境データ及び検出時刻情報に基づいて所定の時間毎に環境データの平均値と標準偏差とを算出するようにしてもよい。
また、例えば推定部１０６ｂは、振動検出データと動体検出データ、並びに環境データを総合的に分析して侵入した小動物を予測するようにしてもよい。例えば、推定部１０６ｂは、夜の時間帯に振動検出データや動体検出データにて閾値以上の反応があった場合、鼠や蛾の可能性がある、として、同時間帯の環境データを確認する。例えば、推定部１０６ｂは、同時間帯に臭いセンサからの環境データに反応が出ていた場合、臭いのある動物が存在した可能性がある、として、蛾より鼠の可能性が高いと、推測するようにしてもよい。このように複数種類のセンサによる検出データを用いて推定を行うことで、より推定精度を向上できる。
前述した実施形態の変形例２において、ゲートウェイ２０２ｂが、小動物検出装置１００ｂの機能を有していてもよい。
前述した実施形態の変形例２においては、受変電設備２００ｂに、動体検出センサ２１０と環境センサ２１２とが備えられている場合について説明したが、この例に限られない。例えば、受変電設備２００ｂに、動体検出センサ２１０と環境センサ２１２との少なくとも一方が備えられてもよい。また、例えば、受変電設備２００ｂに、複数の動体検出センサ２１０と複数の環境センサ２１２との少なくとも一方が備えられてもよい。
また、例えば推定部１０６ｂは、振動検出データと動体検出データ、並びに環境データを総合的に分析して侵入した小動物を予測するようにしてもよい。例えば、推定部１０６ｂは、夜の時間帯に振動検出データや動体検出データにて閾値以上の反応があった場合、鼠や蛾の可能性がある、として、同時間帯の環境データを確認する。例えば、推定部１０６ｂは、同時間帯に臭いセンサからの環境データに反応が出ていた場合、臭いのある動物が存在した可能性がある、として、蛾より鼠の可能性が高いと、推測するようにしてもよい。このように複数種類のセンサによる検出データを用いて推定を行うことで、より推定精度を向上できる。
前述した実施形態の変形例２において、ゲートウェイ２０２ｂが、小動物検出装置１００ｂの機能を有していてもよい。
前述した実施形態の変形例２においては、受変電設備２００ｂに、動体検出センサ２１０と環境センサ２１２とが備えられている場合について説明したが、この例に限られない。例えば、受変電設備２００ｂに、動体検出センサ２１０と環境センサ２１２との少なくとも一方が備えられてもよい。また、例えば、受変電設備２００ｂに、複数の動体検出センサ２１０と複数の環境センサ２１２との少なくとも一方が備えられてもよい。
【0066】
実施形態の変形例２の小動物検出システム１ｂによれば、小動物検出システム１ｂは、小動物検出システム１において、設備に設置される動体検出センサ２１０及び環境センサ２１２の少なくとも一方をさらに備える。取得部１０４ｂは、動体検出センサ２１０が検出した動体検出データ及び環境センサ２１２が検出した環境データの少なくとも一方を取得し、推定部１０６ｂは、取得部１０４ｂが取得した動体検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定する。
このように構成することによって、推定部１０６ｂは、動体検出データ及び環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定することができるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
このように構成することによって、推定部１０６ｂは、動体検出データ及び環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定することができるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
【0067】
また、小動物検出システム１ｂにおいて、取得部１０４ｂは、動体検出センサ２１０が動体検出データを検出した検出時刻情報及び環境センサ２１２が環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得する。推定部１０６ｂは、取得部１０４ｂが取得した動体検出データを検出した検出時刻情報及び環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、設備に侵入している小動物の種類を推定する。
このように構成することによって、小動物検出システム１ｂは、動体検出データを検出した検出時刻情報及び環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、設備に侵入している小動物の種類を推定することができるため、設備に侵入している小動物の種類の推定精度を向上できる。
このように構成することによって、小動物検出システム１ｂは、動体検出データを検出した検出時刻情報及び環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、設備に侵入している小動物の種類を推定することができるため、設備に侵入している小動物の種類の推定精度を向上できる。
【0068】
（実施形態の変形例３）
実施形態の変形例３の小動物検出システム１ｃの一例は、図６を適用できる。ただし、小動物検出装置１００の代わりに、小動物検出装置１００ｃを備える点で小動物検出システム１ｂとは異なる。
図９は、実施形態の変形例３の小動物検出装置１００ｃの一例を示す図である。
小動物検出装置１００ｃは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ｃの一例は、受変電設備２００ｂから離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ｃは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４ｂと、推定部１０６ｃと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
実施形態の変形例３の小動物検出システム１ｃの一例は、図６を適用できる。ただし、小動物検出装置１００の代わりに、小動物検出装置１００ｃを備える点で小動物検出システム１ｂとは異なる。
図９は、実施形態の変形例３の小動物検出装置１００ｃの一例を示す図である。
小動物検出装置１００ｃは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ｃの一例は、受変電設備２００ｂから離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ｃは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４ｂと、推定部１０６ｃと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
【0069】
ゲートウェイ２０２ｂは、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報（代表点時刻情報。以後、省略）とを関連付けた情報と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを関連付けた情報と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とを関連付けた情報とを含む受変電設備振動動体環境情報を、小動物検出装置１００ｃへ送信する。
【0070】
取得部１０４ｂは、通信部１０２から取得した受変電設備振動動体環境情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報と、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報と、所定の期間に算出された環境データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とを取得する。
【0071】
推定部１０６ｃは、学習済モデル１０６ｂｃを含む。推定部１０６ｃは、取得部１０４ｂから受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報と、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報と、所定の期間に算出された環境データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とを取得する。
推定部１０６ｃは、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とに基づいて、振動検出データに関する時系列データ（振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ）を作成する。推定部１０６ｃは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とに基づいて、動体検出データに関する時系列データ（動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ）を作成する。推定部１０６ｃは、取得した所定の期間に算出された環境データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とに基づいて、環境データに関する時系列データ（環境データの平均値及び標準偏差の時系列データ）を作成する。
推定部１０６ｃは、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とに基づいて、振動検出データに関する時系列データ（振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ）を作成する。推定部１０６ｃは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とに基づいて、動体検出データに関する時系列データ（動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ）を作成する。推定部１０６ｃは、取得した所定の期間に算出された環境データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とに基づいて、環境データに関する時系列データ（環境データの平均値及び標準偏差の時系列データ）を作成する。
【0072】
推定部１０６ｃは、以下で説明する学習済モデル１０６ｂｃに、作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
【0073】
動体検出データの平均値の時系列データについて説明する。図１０Ａ、図１０Ｂは、動体検出データの平均値の時系列データの一例を示す図である。図１０Ａは、鼠が進入している空間の午前０時から翌日の午前０時までのドップラーセンサによる振動検出データの平均値の時系列データである。図１０Ａによれば、主に夜に動体検出データの平均値が高くなっているのが分かる。これは、鼠は夜行性であるため主に夜に活動しているためであると想定される。図１０Ｂは、蛇が進入している空間の午前０時から翌日の午前０時までのドップラーセンサによる動体検出データの平均値の時系列データである。図１０Ｂによれば、昼に動体検出データの平均値が高くなっている部分があることが分かる。図９に戻り説明を続ける。
【0074】
学習済モデル１０６ｂｃは、実際に振動検出データ、動体検出データ及び環境データが取得された空間に侵入している小動物の種類を判別した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの組み合わせと、それらデータの組み合わせが取得された空間に侵入している小動物の種類とに基づいて、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの組み合わせと、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの組み合わせが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習することによって作成される。
【0075】
推定部１０６ｃは、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１１０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0076】
実施形態の変形例３の小動物検出システム１ｃの動作の一例は、図８を適用できる。ただし、ステップＳ１６－２、Ｓ１９－２、Ｓ２０－２の動作が異なる。
【0077】
ステップＳ１６－２では、受変電設備２００ｂにおいて、ゲートウェイ２０２ｂは、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報と、所定の期間に算出した環境データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とを含む受変電設備振動情報を作成する。
【0078】
ステップＳ１９－２では、小動物検出装置１００ｃにおいて、取得部１０４ｂは、通信部１０２が受信した受変電設備振動動体環境情報を取得する。取得部１０４ｂは、取得した受変電設備振動動体環境情報に含まれる受変電設備識別情報と、振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報と、動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報と、環境データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とを取得する。
【0079】
ステップＳ２０－２では、小動物検出装置１００ｃにおいて、推定部１０６ｃは、取得部１０４ｂから受変電設備識別情報と、振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報と、動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報と、環境データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とを取得する。
【0080】
推定部１０６ｃは、取得した振動検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した振動検出データの検出時刻情報とに基づいて、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成する。推定部１０６ｃは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とに基づいて、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成する。推定部１０６ｃは、取得した環境データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した環境データの検出時刻情報とに基づいて、環境データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成する。
推定部１０６ｃは、学習済モデル１０６ｂｃに、作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｂに侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
推定部１０６ｃは、学習済モデル１０６ｂｃに、作成した振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｂに侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
【0081】
前述した実施形態の変形例３において、ゲートウェイ２０２ｂが、所定の期間毎に振動検出データ及び検出時刻情報と、所定の期間毎に動体検出データ及び検出時刻情報と、所定の期間毎に環境データ及び検出時刻情報とを、小動物検出装置１００ｃへ送信するようにしてもよい。この場合、推定部１０６ｃは、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データの代わりに振動検出データの時系列データを使用し、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データの代わりに動体検出データの時系列データを使用し、環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの代わりに環境データの時系列データを使用して、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００に侵入している小動物の種類を推定（判別）するようにしてもよい。
前述した実施形態の変形例３において、ゲートウェイ２０２ｂが、小動物検出装置１００ｃの機能を有していてもよい。
前述した実施形態の変形例３において、ゲートウェイ２０２ｂが、小動物検出装置１００ｃの機能を有していてもよい。
【0082】
前述した実施形態の変形例３において、学習済モデル１０６ｂｃは、実際に振動検出データと、動体検出データ及び環境データの少なくとも一方が取得された空間に侵入している小動物の種類を判別した振動検出データの時系列データと、動体検出データの時系列データ及び環境データの時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、それらデータの組み合わせが取得された空間に侵入している小動物の種類とに基づいて、振動検出データの時系列データと、動体検出データの時系列データ及び環境データの時系列データの少なくとも一方との組み合わせと振動検出データの時系列データと、動体検出データの時系列データ及び環境データの時系列データの少なくとも一方との組み合わせが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習することによって作成されたものであってもよい。
【0083】
実施形態の変形例３に係る小動物検出システム１ｃによれば、小動物検出システム１ｂにおいて、推定部１０６ｃは、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、取得部１０４ｂが取得した振動検出データ及び検出時刻情報と、動体検出データ及び検出時刻情報と環境データ及び検出時刻情報との少なくとも一方とに基づいて振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの少なくとも一方との組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて設備に侵入している小動物の種類を推定する。
【0084】
このように構成することによって、小動物検出システム１ｃは、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと、振動検出データの平均値及び標準偏差の時系列データ及び環境データの平均値及び標準偏差の時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、機械学習の結果とに基づいて設備に侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。すなわち、複数種類のセンサによる検出データを用いて推定を行うことで、より推定精度を向上できる。
【0085】
（第２実施形態）
（小動物検出システム）
図１１は、本発明の第２実施形態の小動物検出システム１ｄの一例を示す図である。本実施形態の小動物検出システム１ｄは、小動物検出装置１００ｄと、動体検出センサ２１０－１、動体検出センサ２１０－２、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎとを備える。
図１１には、小動物検出装置１００ｄと、動体検出センサ２１０－１、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎとに加えて、動体検出センサ２１０－１、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎをそれぞれ備える受変電設備２００ｄ－１、・・・、受変電設備２００ｄ－ｎと、警報処理サーバ３００が描かれている。
（小動物検出システム）
図１１は、本発明の第２実施形態の小動物検出システム１ｄの一例を示す図である。本実施形態の小動物検出システム１ｄは、小動物検出装置１００ｄと、動体検出センサ２１０－１、動体検出センサ２１０－２、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎとを備える。
図１１には、小動物検出装置１００ｄと、動体検出センサ２１０－１、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎとに加えて、動体検出センサ２１０－１、・・・・、動体検出センサ２１０－ｎをそれぞれ備える受変電設備２００ｄ－１、・・・、受変電設備２００ｄ－ｎと、警報処理サーバ３００が描かれている。
【0086】
受変電設備２００ｄ－１は、ゲートウェイ２０２ｄ－１、漏洩電流センサ２０４－１、インターフェイスボックス２０６ｄ－１及び動体検出センサ２１０－１を備える。
インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、インターフェイスボックス２０６－１を適用できる。ただし、インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、インターフェイスボックス２０６－１の機能に加えて、以下の機能を有する。
インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、動体検出センサ２１０－１が出力したマイクロ波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、取得したマイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成する。インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、動体検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｄ－１に出力する。
インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、インターフェイスボックス２０６－１を適用できる。ただし、インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、インターフェイスボックス２０６－１の機能に加えて、以下の機能を有する。
インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、動体検出センサ２１０－１が出力したマイクロ波情報を取得する。インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、取得したマイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成する。インターフェイスボックス２０６ｄ－１は、動体検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｄ－１に出力する。
【0087】
ゲートウェイ２０２ｄ－１は、ゲートウェイ２０２－１を適用できる。ただし、ゲートウェイ２０２ｄ－１は、ゲートウェイ２０２－１の機能に加えて、以下の機能を有する。ゲートウェイ２０２ｄ－１は、インターフェイスボックス２０６ｄ－１が出力した動体検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した動体検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
ゲートウェイ２０２ｄ－１は、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出する。所定の時間の一例は、１分から７分である。なお、所定の時間の一例については、（実施形態）において、前述したとおりである。また、「所定の時間の間に取得した動体検出データに基づき算出した平均値と標準偏差」のことを、「所定の時間毎に算出した動体検出データの平均値と標準偏差」、と表記をする場合もある。
ゲートウェイ２０２ｄ―１は、受変電設備２００ｄ－１の識別情報である受変電設備識別情報、所定の期間に算出した動体検出データの平均値及び標準偏差を複数含む受変電設備動体検出情報を作成し、作成した受変電設備動体情報を、小動物検出装置１００ｄへ送信する。例えば、ゲートウェイ２０２ｄ－１は、所定の期間毎に受変電設備動体情報を、小動物検出装置１００ｄへ送信する。所定の期間の一例は、一日である。
ゲートウェイ２０２ｄ－１は、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出する。所定の時間の一例は、１分から７分である。なお、所定の時間の一例については、（実施形態）において、前述したとおりである。また、「所定の時間の間に取得した動体検出データに基づき算出した平均値と標準偏差」のことを、「所定の時間毎に算出した動体検出データの平均値と標準偏差」、と表記をする場合もある。
ゲートウェイ２０２ｄ―１は、受変電設備２００ｄ－１の識別情報である受変電設備識別情報、所定の期間に算出した動体検出データの平均値及び標準偏差を複数含む受変電設備動体検出情報を作成し、作成した受変電設備動体情報を、小動物検出装置１００ｄへ送信する。例えば、ゲートウェイ２０２ｄ－１は、所定の期間毎に受変電設備動体情報を、小動物検出装置１００ｄへ送信する。所定の期間の一例は、一日である。
【0088】
小動物検出装置１００ｄと、ゲートウェイ２０２ｄ－１と、警報処理サーバ３００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
受変電設備２００ｄ－２、・・・、受変電設備２００ｄ－ｎは、受変電設備２００ｄ－１と同様の構成であるため、説明を省略する。
以下、受変電設備２００ｄ－１、・・・、受変電設備２００ｄ－ｎのうち、任意の受変電設備を、受変電設備２００ｄと記載し、ゲートウェイ２０２ｄ－１、・・・、ゲートウェイ２０２ｄ－ｎのうち、任意のゲートウェイを、ゲートウェイ２０２ｄと記載し、漏洩電流センサ２０４－１、・・・、漏洩電流センサ２０４－ｎのうち、任意の漏洩電流センサを、漏洩電流センサ２０４と記載し、インターフェイスボックス２０６ｄ－１、・・・、インターフェイスボックス２０６ｄ－ｎのうち、任意のインターフェイスボックスを、インターフェイスボックス２０６ｄと記載し、動体検出センサ２１０－１、・・・、動体検出センサ２１０－ｎのうち、任意の動体検出センサを、動体検出センサ２１０と記載する。
受変電設備２００ｄ－２、・・・、受変電設備２００ｄ－ｎは、受変電設備２００ｄ－１と同様の構成であるため、説明を省略する。
以下、受変電設備２００ｄ－１、・・・、受変電設備２００ｄ－ｎのうち、任意の受変電設備を、受変電設備２００ｄと記載し、ゲートウェイ２０２ｄ－１、・・・、ゲートウェイ２０２ｄ－ｎのうち、任意のゲートウェイを、ゲートウェイ２０２ｄと記載し、漏洩電流センサ２０４－１、・・・、漏洩電流センサ２０４－ｎのうち、任意の漏洩電流センサを、漏洩電流センサ２０４と記載し、インターフェイスボックス２０６ｄ－１、・・・、インターフェイスボックス２０６ｄ－ｎのうち、任意のインターフェイスボックスを、インターフェイスボックス２０６ｄと記載し、動体検出センサ２１０－１、・・・、動体検出センサ２１０－ｎのうち、任意の動体検出センサを、動体検出センサ２１０と記載する。
【0089】
（小動物検出装置１００ｄ）
図１２は、本実施形態の小動物検出装置１００ｄの一例を示す図である。小動物検出装置１００ｄは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ｄの一例は、キュービクル（高圧受電設備）などの受変電設備２００ｄから離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ｄは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４ｄと、推定部１０６ｄと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
通信部１０２は、ゲートウェイ２０２ｄが送信した受変電設備動体情報を受信する。
取得部１０４ｄは、通信部１０２が受信した受変電設備動体情報を取得する。取得部１０４ｄは、取得した受変電設備動体情報に含まれる受変電設備識別情報、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。
図１２は、本実施形態の小動物検出装置１００ｄの一例を示す図である。小動物検出装置１００ｄは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ｄの一例は、キュービクル（高圧受電設備）などの受変電設備２００ｄから離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ｄは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４ｄと、推定部１０６ｄと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
通信部１０２は、ゲートウェイ２０２ｄが送信した受変電設備動体情報を受信する。
取得部１０４ｄは、通信部１０２が受信した受変電設備動体情報を取得する。取得部１０４ｄは、取得した受変電設備動体情報に含まれる受変電設備識別情報、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。
【0090】
推定部１０６ｄは、取得部１０４ｄから受変電設備識別情報、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。推定部１０６ｄは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄ内への小動物または人の侵入についての推定結果を取得する。
例えば推定部１０６ｄは、動体検出データの複数の平均値に動体データ閾値以上であるものが含まれる場合に鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００ｄに侵入していると判定する。一方、推定部１０６ｄは、振動検出データの複数の平均値の全てが推定部１０６ｄは、動体検出データが動体データ閾値未満である場合に鼠、蛾及び人のいずれも受変電設備２００ｄに侵入していないと判定する。
例えば推定部１０６ｄは、動体検出データの複数の平均値に動体データ閾値以上であるものが含まれる場合に鼠、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００ｄに侵入していると判定する。一方、推定部１０６ｄは、振動検出データの複数の平均値の全てが推定部１０６ｄは、動体検出データが動体データ閾値未満である場合に鼠、蛾及び人のいずれも受変電設備２００ｄに侵入していないと判定する。
【0091】
取得部１０４ｄ及び推定部１０６ｄは、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１１０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0092】
（小動物検出システム１ｄの動作）
図１３は、本実施形態の小動物検出システム１ｄの動作の一例を示す図である。
（ステップＳ１－３）
受変電設備２００ｄにおいて、動体検出センサ２１０は、受変電設備２００ｄの内部でマイクロ波を発信し、反射したマイクロ波を検出する。
（ステップＳ２－３）
受変電設備２００ｄにおいて、動体検出センサ２１０は、マイクロ波情報をインターフェイスボックス２０６ｄへ出力する。インターフェイスボックス２０６ｄは、動体検出センサ２１０が出力したマイクロ波情報を取得する。
（ステップＳ３－３）
受変電設備２００ｄにおいて、インターフェイスボックス２０６ｄは、取得したマイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成する。
図１３は、本実施形態の小動物検出システム１ｄの動作の一例を示す図である。
（ステップＳ１－３）
受変電設備２００ｄにおいて、動体検出センサ２１０は、受変電設備２００ｄの内部でマイクロ波を発信し、反射したマイクロ波を検出する。
（ステップＳ２－３）
受変電設備２００ｄにおいて、動体検出センサ２１０は、マイクロ波情報をインターフェイスボックス２０６ｄへ出力する。インターフェイスボックス２０６ｄは、動体検出センサ２１０が出力したマイクロ波情報を取得する。
（ステップＳ３－３）
受変電設備２００ｄにおいて、インターフェイスボックス２０６ｄは、取得したマイクロ波情報をＡ／Ｄ変換することで動体検出データを作成する。
【0093】
（ステップＳ４－３）
受変電設備２００ｄにおいて、インターフェイスボックス２０６ｄは、動体検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｄに出力する。
（ステップＳ５－３）
受変電設備２００ｄにおいて、ゲートウェイ２０２ｄは、インターフェイスボックス２０６ｄが出力した動体検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した動体検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
（ステップＳ６－３）
受変電設備２００ｄにおいて、ゲートウェイ２０２ｄは、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出する。ゲートウェイ２０２ｄは、受変電設備識別情報、所定の期間に算出した動体検出データの平均値及び標準偏差を複数含む受変電設備動体情報を作成する。
受変電設備２００ｄにおいて、インターフェイスボックス２０６ｄは、動体検出データに、検出時刻情報を付与してゲートウェイ２０２ｄに出力する。
（ステップＳ５－３）
受変電設備２００ｄにおいて、ゲートウェイ２０２ｄは、インターフェイスボックス２０６ｄが出力した動体検出データ及び検出時刻情報を取得し、取得した動体検出データ及び検出時刻情報を関連付けて、記憶部（図示なし）に記憶させる。
（ステップＳ６－３）
受変電設備２００ｄにおいて、ゲートウェイ２０２ｄは、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出する。ゲートウェイ２０２ｄは、受変電設備識別情報、所定の期間に算出した動体検出データの平均値及び標準偏差を複数含む受変電設備動体情報を作成する。
【0094】
（ステップＳ７－３）
受変電設備２００ｄにおいて、ゲートウェイ２０２ｄは、作成した受変電設備動体情報を、小動物検出装置１００ｄへ送信する。
（ステップＳ８－３）
小動物検出装置１００ｂにおいて、通信部１０２は、ゲートウェイ２０２ｂが送信した受変電設備動体情報を受信する。
（ステップＳ９－３）
小動物検出装置１００ｄにおいて、取得部１０４ｄは、通信部１０２が受信した受変電設備動体情報を取得する。取得部１０４ｄは、取得した受変電設備動体情報に含まれる受変電設備識別情報、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。
受変電設備２００ｄにおいて、ゲートウェイ２０２ｄは、作成した受変電設備動体情報を、小動物検出装置１００ｄへ送信する。
（ステップＳ８－３）
小動物検出装置１００ｂにおいて、通信部１０２は、ゲートウェイ２０２ｂが送信した受変電設備動体情報を受信する。
（ステップＳ９－３）
小動物検出装置１００ｄにおいて、取得部１０４ｄは、通信部１０２が受信した受変電設備動体情報を取得する。取得部１０４ｄは、取得した受変電設備動体情報に含まれる受変電設備識別情報、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。
【0095】
（ステップＳ１０－３）
小動物検出装置１００ｄにおいて、推定部１０６ｄは、取得部１０４ｄから受変電設備識別情報、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。推定部１０６ｄは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄ内への小動物または人の侵入について推定する。
（ステップＳ１１－３）
小動物検出装置１００ｄにおいて、出力部１０８は、推定部１０６ｄから受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄ内への小動物または人の侵入についての推定結果を取得する。出力部１０８は、取得した受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄ内への小動物または人の侵入についての推定結果とを出力する。
小動物検出装置１００ｄにおいて、推定部１０６ｄは、取得部１０４ｄから受変電設備識別情報、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差を取得する。推定部１０６ｄは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄ内への小動物または人の侵入について推定する。
（ステップＳ１１－３）
小動物検出装置１００ｄにおいて、出力部１０８は、推定部１０６ｄから受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄ内への小動物または人の侵入についての推定結果を取得する。出力部１０８は、取得した受変電設備識別情報と、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄ内への小動物または人の侵入についての推定結果とを出力する。
【0096】
前述した第２実施形態において、ゲートウェイ２０２ｄは、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報（代表点時刻情報。以後、省略）とを関連付けて、小動物検出装置１００ｄへ送信するようにしてもよい。この場合、推定部１０６ｄは、動体検出データの複数の平均値及び標準偏差とそれらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報に基づいて受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄ内への小動物または人の侵入について推定するようにしてもよい。
例えば推定部１０６ｄは、動体検出データの複数の平均値に動体データ閾値以上であるものが含まれる場合に、その動体データ閾値以上の動体検出データの平均値を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報が夜を示す場合に鼠、ヤモリ、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００ｄに侵入している可能性があると判定し、夜以外を示す場合に蛇、蛾及び人が受変電設備２００ｄに侵入している可能性があると判定する。
例えば推定部１０６ｄは、動体検出データの複数の平均値に動体データ閾値以上であるものが含まれる場合に、その動体データ閾値以上の動体検出データの平均値を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報が夜を示す場合に鼠、ヤモリ、蛾及び人の少なくとも一種類が受変電設備２００ｄに侵入している可能性があると判定し、夜以外を示す場合に蛇、蛾及び人が受変電設備２００ｄに侵入している可能性があると判定する。
【0097】
鼠、ヤモリ及び蛾は夜行性のため、動体検出データの平均値が動体データ閾値以上であるのが夜以外の場合には鼠、ヤモリ及び蛾が検出された可能性は低いと想定され、夜の場合には鼠、ヤモリ及び蛾が検出された可能性が高いと想定される。蛇は昼行性のため、動体検出データの平均値が動体データ閾値以上であるのが夜の場合には蛇が検出された可能性は低いと想定され、夜以外の場合には蛇が検出された可能性が高いと想定される。
一方、動体検出データの平均値が動体データ閾値以上である場合に検出時刻にかかわらず、人が検出された可能性は高いと想定される。ここで、夜の一例は１８時ごろから翌日の午前６時である。このように構成することによって、鼠、ヤモリ及び蛾が受変電設備２００ｄに侵入しているのか、蛇及び人が受変電設備２００ｄに侵入しているのか推定することができる。
一方、動体検出データの平均値が動体データ閾値以上である場合に検出時刻にかかわらず、人が検出された可能性は高いと想定される。ここで、夜の一例は１８時ごろから翌日の午前６時である。このように構成することによって、鼠、ヤモリ及び蛾が受変電設備２００ｄに侵入しているのか、蛇及び人が受変電設備２００ｄに侵入しているのか推定することができる。
【0098】
前述した第２実施形態において、ゲートウェイ２０２ｄが、所定の期間毎に動体検出データ及び検出時刻情報を小動物検出装置１００ｄへ送信するようにしてもよい。この場合、推定部１０６ｄが、所定の期間毎に送信された動体検出データ及び検出時刻情報に基づいて、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出するようにしてもよい。もしくは、平均値と標準偏差を算出せずに、受信した動体検出データ及び検出時刻情報をそのまま使用して小動物または人の侵入について推定するようにしてもよい。
前述した第２実施形態において、ゲートウェイ２０２ｄが、小動物検出装置１００ｄの機能を有していてもよい。
前述した第２実施形態では、一例として、小動物検出装置１００ｄが受変電設備２００ｄに小動物または人が侵入したことを検出し、検出した小動物の種類を推定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、小動物検出装置１００ｄが、低圧配電盤等へ小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、厨房等へゴキブリなどの小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、穀物倉庫等へ小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、建物内へ人を含む小動物が侵入したことを検出するようにしてもよい。
前述した第２実施形態において、ゲートウェイ２０２ｄが、小動物検出装置１００ｄの機能を有していてもよい。
前述した第２実施形態では、一例として、小動物検出装置１００ｄが受変電設備２００ｄに小動物または人が侵入したことを検出し、検出した小動物の種類を推定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、小動物検出装置１００ｄが、低圧配電盤等へ小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、厨房等へゴキブリなどの小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、穀物倉庫等へ小動物が侵入したことを検出するようにしてもよいし、建物内へ人を含む小動物が侵入したことを検出するようにしてもよい。
【0099】
本実施形態に係る小動物検出システム１ｄによれば、小動物検出システム１ｄは、設備に小動物または人が侵入したことを検出する。小動物検出システム１ｄは、設備に設置される動体検出センサ２１０と、動体検出センサ２１０が検出した動体検出データを取得する取得部１０４ｄと、取得部１０４ｄが取得した動体検出データに基づいて設備内への小動物または人の侵入について小動物の種類を推定する推定部１０６ｄとを備える。
このように構成することによって、小動物検出システム１ｄは、設備に設置される動体検出センサ２１０が検出した動体検出データを取得し、取得した動体検出データに基づいて設備内への小動物または人の侵入について推定し、侵入している小動物の種類を推定できるため、設備に複数台のカメラを設置し常時稼働させて、データを遠隔に送信し監視する場合と比較して、簡素な構成で小動物の種類を検出できる。
このように構成することによって、小動物検出システム１ｄは、設備に設置される動体検出センサ２１０が検出した動体検出データを取得し、取得した動体検出データに基づいて設備内への小動物または人の侵入について推定し、侵入している小動物の種類を推定できるため、設備に複数台のカメラを設置し常時稼働させて、データを遠隔に送信し監視する場合と比較して、簡素な構成で小動物の種類を検出できる。
【0100】
また、小動物検出システム１ｄにおいて、取得部１０４ｄは、動体検出センサが動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、推定部１０６ｄは、取得部１０４ｄが取得した動体検出データを検出した検出時刻情報にさらに基づいて、設備内への小動物または人の侵入について推定する。
このように構成することによって、小動物検出システム１ｄは、動体検出データを検出した検出時刻情報にさらに基づいて、設備内への小動物または人の侵入について推定し、侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
このように構成することによって、小動物検出システム１ｄは、動体検出データを検出した検出時刻情報にさらに基づいて、設備内への小動物または人の侵入について推定し、侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
【0101】
（第２実施形態の変形例）
第２実施形態の変形例の小動物検出システム１ｅの一例は、図１１を適用できる。ただし、小動物検出装置１００ｄの代わりに、小動物検出装置１００ｅを備える点で小動物検出システム１ｄとは異なる。
図１４は、第２実施形態の変形例の小動物検出装置１００ｅの一例を示す図である。小動物検出装置１００ｅは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ｅの一例は、受変電設備２００ｄから離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ｅは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４ｄと、推定部１０６ｅと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
第２実施形態の変形例の小動物検出システム１ｅの一例は、図１１を適用できる。ただし、小動物検出装置１００ｄの代わりに、小動物検出装置１００ｅを備える点で小動物検出システム１ｄとは異なる。
図１４は、第２実施形態の変形例の小動物検出装置１００ｅの一例を示す図である。小動物検出装置１００ｅは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。小動物検出装置１００ｅの一例は、受変電設備２００ｄから離れた場所に設置される。小動物検出装置１００ｅは、例えば、通信部１０２と、取得部１０４ｄと、推定部１０６ｅと、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
【0102】
ゲートウェイ２０２ｄは、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報（代表点時刻情報。以後、省略）とを関連付けた情報を含む受変電設備振動情報を、小動物検出装置１００ｅへ送信する。
取得部１０４ｄは、取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを取得する。
取得部１０４ｄは、取得した受変電設備振動情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを取得する。
【0103】
推定部１０６ｅは、学習済モデル１０６ｄｅを含む。推定部１０６ｅは、取得部１０４ｄから受変電設備識別情報と、動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを取得する。推定部１０６ｅは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とに基づいて、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成する。
推定部１０６ｅは、以下に説明する学習済モデル１０６ｄｅに、作成した動体検出データの時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄに侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
推定部１０６ｅは、以下に説明する学習済モデル１０６ｄｅに、作成した動体検出データの時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄに侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
【0104】
学習済モデル１０６ｄｅは、実際に動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類を判別した動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと、その動体検出データの時系列データの平均値及び標準偏差が取得された空間に侵入している小動物の種類とに基づいて、動体検出データの時系列データの平均値及び標準偏差と動体検出データの時系列データの平均値及び標準偏差が取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習することによって作成される。小動物の種類には、鼠、蛾及び人が含まれる。
【0105】
推定部１０６ｅは、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１１０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0106】
第２実施形態の変形例の小動物検出システム１ｅの動作の一例は、図１３を適用できる。ただし、ステップＳ６－３、Ｓ９－３、Ｓ１０－３の動作が異なる。
ステップＳ６－３では、受変電設備２００ｄにおいて、ゲートウェイ２０２ｄは、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出する。ゲートウェイ２０２ｄは、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを含む受変電設備動体検出情報を作成する。
ステップＳ６－３では、受変電設備２００ｄにおいて、ゲートウェイ２０２ｄは、所定の時間毎に動体検出データの平均値と標準偏差とを算出する。ゲートウェイ２０２ｄは、受変電設備識別情報と、所定の期間に算出した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを含む受変電設備動体検出情報を作成する。
【0107】
ステップＳ９－３では、小動物検出装置１００ｅにおいて、取得部１０４は、通信部１０２が受信した受変電設備動体情報を取得する。取得部１０４ｄは、取得した受変電設備動体情報に含まれる受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを取得する。
ステップＳ１０－３では、小動物検出装置１００ｅにおいて、推定部１０６ｅは、取得部１０４ｄから受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを取得する。推定部１０６ｅは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、検出時刻情報とに基づいて、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成する。推定部１０６ｅは、学習済モデル１０６ｄｅに、作成した動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄに侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
ステップＳ１０－３では、小動物検出装置１００ｅにおいて、推定部１０６ｅは、取得部１０４ｄから受変電設備識別情報と、所定の期間に算出された動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、それらの平均値及び標準偏差を算出するのに使用した動体検出データの検出時刻情報とを取得する。推定部１０６ｅは、取得した動体検出データの複数の平均値及び標準偏差と、検出時刻情報とに基づいて、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成する。推定部１０６ｅは、学習済モデル１０６ｄｅに、作成した動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを入力することによって、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄに侵入している小動物の種類を推定（判別）する。
【0108】
前述した第２実施形態の変形例において、ゲートウェイ２０２ｄが、所定の期間毎に動体検出データ及び検出時刻情報を、小動物検出装置１００ｅへ送信するようにしてもよい。この場合、推定部１０６ｅは、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データの代わりに、振動検出データの時系列データを使用して、受変電設備識別情報に該当する受変電設備２００ｄに侵入している小動物の種類を推定（判別）するようにしてもよい。
前述した第２実施形態の変形例において、ゲートウェイ２０２ｄが、小動物検出装置１００ｅの機能を有していてもよい。
前述した第２実施形態の変形例において、ゲートウェイ２０２ｄが、小動物検出装置１００ｅの機能を有していてもよい。
【0109】
第２実施形態の変形例に係る小動物検出システム１ｅによれば、小動物検出システム１ｄにおいて、推定部１０６ｅは、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、取得部１０４ｄが取得した動体検出データ及び検出時刻情報に基づいて動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データを作成し、作成した動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて設備に侵入している小動物の種類を推定する。
このように構成することによって、小動物検出システム１ｅは、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習した結果と取得部１０４ｄが取得した動体検出データ及び検出時刻情報に基づいて作成した動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データとに基づいて設備に侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
このように構成することによって、小動物検出システム１ｅは、動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データと動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習した結果と取得部１０４ｄが取得した動体検出データ及び検出時刻情報に基づいて作成した動体検出データの平均値及び標準偏差の時系列データとに基づいて設備に侵入している小動物の種類を推定できるため、小動物の種類の推定精度を向上できる。
【0110】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。実施形態は、その他様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。実施形態やその変形例には、例えば当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、均等の範囲のものなどが含まれる。
例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
【0111】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、記憶領域、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してコンピュータプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してコンピュータプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【0112】
１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ…小動物検出システム、 １００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ、１００ｅ…小動物検出装置、 １０２…通信部、 １０４、１０４ｂ、１０４ｄ…取得部、 １０６、１０６ａ、１０６ｂ、１０６ｃ、１０６ｄ、１０６ｅ…推定部、 １０６ａａ、１０６ｂｃ、１０６ｄｅ…学習済モデル、 １０８…出力部、 １１０…記憶部、 ２００－１、２００－２、・・・、２００－ｎ、２００、２００ｂ－１、２００ｂ－２、・・・、２００ｂ－ｎ、２００ｂ、２００ｄ－１、２００ｄ－２、・・・、２００ｄ－ｎ、２００ｂ…受変電設備、 ２０２－１、２０２－２、・・・、２０２－ｎ、２０２、２０２ｂ－１、２０２ｂ－２、・・・、２０２ｂ－ｎ、２０２ｂ、２０２ｄ－１、２０２ｄ－２、・・・、２０２ｄ－ｎ、２０２ｄ…ゲートウェイ、 ２０４－１、２０４－２、・・・、２０４－ｎ、２０４…漏洩電流センサ、 ２０６－１、２０６－２、・・・、２０６－ｎ、２０６、２０６ｂ－１、２０６ｂ－２、・・・、２０６ｂ－ｎ、２０６ｂ、２０６ｄ－１、２０６ｄ－２、・・・、２０６ｄ－ｎ、２０６ｄ…インターフェイスボックス、 ２０８－１、２０８－２、・・・、２０８－ｎ、２０８…振動検出センサ、 ２１０－１、２１０－２、・・・、２１０－ｎ、２１０…動体検出センサ、 ２１２－１、２１２－２、・・・、２１２－ｎ、２１２…環境センサ、 ３００…警報処理サーバ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10A】
【図10B】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【手続補正書】
【提出日】2023-08-07
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、
設備に設置される動体検出センサと、
前記動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備え、
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出システム。
設備に設置される動体検出センサと、
前記動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備え、
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出システム。
【請求項2】
設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、
設備に設置される動体検出センサと、
前記動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備え、
前記推定部は、所定の時間の間に取得した複数の前記動体検出データから算出された平均値および標準偏差に基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、小動物検出システム。
設備に設置される動体検出センサと、
前記動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備え、
前記推定部は、所定の時間の間に取得した複数の前記動体検出データから算出された平均値および標準偏差に基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、小動物検出システム。
【請求項3】
前記取得部は、前記動体検出センサが複数の前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報にさらに基づいて、前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、請求項２に記載の小動物検出システム。
前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報にさらに基づいて、前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、請求項２に記載の小動物検出システム。
【請求項4】
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項３に記載の小動物検出システム。
【請求項5】
前記動体検出センサは、ドップラーセンサである、請求項１又は請求項２に記載の小動物検出システム。
【請求項6】
前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方
をさらに備え、
前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定する、請求項１又は請求項２に記載の小動物検出システム。
をさらに備え、
前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定する、請求項１又は請求項２に記載の小動物検出システム。
【請求項7】
前記取得部は、前記振動検出センサが複数の前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び前記環境センサが複数の前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報及び複数の前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、請求項６に記載の小動物検出システム。
前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報及び複数の前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、請求項６に記載の小動物検出システム。
【請求項8】
前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項７に記載の小動物検出システム。
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項７に記載の小動物検出システム。
【請求項9】
前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかまたは両方であり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサの少なくとも一つである、請求項６に記載の小動物検出システム。
【請求項10】
コンピュータが実行する小動物検出方法であって、
設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップと
を有し、
前記推定するステップでは、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得するステップで取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出方法。
設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップと
を有し、
前記推定するステップでは、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得するステップで取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出方法。
【請求項11】
コンピュータが実行する小動物検出方法であって、
設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップと
を有し、
前記推定するステップでは、所定の時間の間に取得した複数の前記動体検出データから算出された平均値および標準偏差に基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、小動物検出方法。
設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップと
を有し、
前記推定するステップでは、所定の時間の間に取得した複数の前記動体検出データから算出された平均値および標準偏差に基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、小動物検出方法。
【請求項12】
小動物検出システムを、請求項１又は請求項２に記載の小動物検出システムとして機能させるプログラム。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0007】
（１）上述の課題に鑑み、本発明の一態様に係る小動物検出システムは、設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、設備に設置される動体検出センサと、前記動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部とを備え、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出システムである。
（２）上述の課題に鑑み、本発明の一態様に係る小動物検出システムは、設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、設備に設置される動体検出センサと、前記動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部とを備え、前記推定部は、所定の時間の間に取得した複数の前記動体検出データから算出された平均値および標準偏差に基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、小動物検出システムである。
（３）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記動体検出センサが複数の前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報にさらに基づいて、前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（４）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（５）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記動体検出センサは、ドップラーセンサであってもよい。
（６）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方をさらに備え、前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（７）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記振動検出センサが複数の前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び複数の前記環境センサが複数の前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報及び複数の前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（８）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（９）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかであり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサのいずれかであってもよい。
（２）上述の課題に鑑み、本発明の一態様に係る小動物検出システムは、設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、設備に設置される動体検出センサと、前記動体検出センサが検出した動体検出データを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部とを備え、前記推定部は、所定の時間の間に取得した複数の前記動体検出データから算出された平均値および標準偏差に基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、小動物検出システムである。
（３）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記動体検出センサが複数の前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報にさらに基づいて、前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（４）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（５）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記動体検出センサは、ドップラーセンサであってもよい。
（６）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方をさらに備え、前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（７）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記振動検出センサが複数の前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び複数の前記環境センサが複数の前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記動体検出データを検出した前記検出時刻情報及び複数の前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（８）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（９）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかであり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサのいずれかであってもよい。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0008】
（１０）本発明の一態様に係る小動物検出方法は、コンピュータが実行する小動物検出方法であって、設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップとを有し、前記推定するステップでは、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得するステップで取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出方法である。
（１１）本発明の一態様に係る小動物検出方法は、コンピュータが実行する小動物検出方法であって、設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップとを有し、前記推定するステップでは、所定の時間の間に取得した複数の前記動体検出データから算出された平均値および標準偏差に基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、小動物検出方法である。
（１１）本発明の一態様に係る小動物検出方法は、コンピュータが実行する小動物検出方法であって、設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップとを有し、前記推定するステップでは、所定の時間の間に取得した複数の前記動体検出データから算出された平均値および標準偏差に基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する、小動物検出方法である。
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0009】
（１２）本発明の一態様に係るプログラムは、小動物検出システムを、上記（１）又は上記（２）に記載の小動物検出システムとして機能させるプログラムである。
【手続補正書】
【提出日】2023-12-08
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、
設備に設置される動体検出センサと、
前記動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備え、
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出システム。
設備に設置される動体検出センサと、
前記動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部と
を備え、
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出システム。
【請求項2】
前記動体検出センサは、ドップラーセンサである、請求項１に記載の小動物検出システム。
【請求項3】
前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方
をさらに備え、
前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定する、請求項１に記載の小動物検出システム。
をさらに備え、
前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定する、請求項１に記載の小動物検出システム。
【請求項4】
前記取得部は、前記振動検出センサが複数の前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び前記環境センサが複数の前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、
前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記振動検出データを検出した前記検出時刻情報及び複数の前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項３に記載の小動物検出システム。
前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記振動検出データを検出した前記検出時刻情報及び複数の前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項３に記載の小動物検出システム。
【請求項5】
前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項４に記載の小動物検出システム。
前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、請求項４に記載の小動物検出システム。
【請求項6】
前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかまたは両方であり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサの少なくとも一つである、請求項３に記載の小動物検出システム。
【請求項7】
コンピュータが実行する小動物検出方法であって、
設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップと
を有し、
前記推定するステップでは、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得するステップで取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出方法。
設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップと
を有し、
前記推定するステップでは、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得するステップで取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出方法。
【請求項8】
小動物検出システムを、請求項１に記載の小動物検出システムとして機能させるプログラム。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0007】
（１）上述の課題に鑑み、本発明の一態様に係る小動物検出システムは、設備に侵入した小動物を検出する小動物検出システムであって、設備に設置される動体検出センサと、前記動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定する推定部とを備え、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出システムである。
（２）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記動体検出センサは、ドップラーセンサであってもよい。
（３）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方をさらに備え、前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（４）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記振動検出センサが複数の前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び複数の前記環境センサが複数の前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記振動検出データを検出した前記検出時刻情報及び複数の前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（５）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（６）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかであり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサのいずれかであってもよい。
（２）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記動体検出センサは、ドップラーセンサであってもよい。
（３）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記設備に設置される振動検出センサ及び環境センサの少なくとも一方をさらに備え、前記取得部は、前記振動検出センサが検出した振動検出データ及び環境センサが検出した環境データの少なくとも一方を取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した前記振動検出データ及び前記環境データの少なくとも一方にさらに基づいて小動物が設備に侵入して存在しているか否かを推定するようにしてもよい。
（４）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記振動検出センサが複数の前記振動検出データを検出した検出時刻情報及び複数の前記環境センサが複数の前記環境データを検出した検出時刻情報の少なくとも一方をさらに取得し、前記推定部は、前記取得部が取得した複数の前記振動検出データを検出した前記検出時刻情報及び複数の前記環境データを検出した前記検出時刻情報の少なくとも一方にさらに基づいて、前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（５）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記取得部は、前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報をさらに取得し、前記推定部は、動体検出データに関する時系列データと、振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせと、動体検出データに関する前記時系列データと前記振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方とが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得部が取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報と、振動検出データ及び前記検出時刻情報と環境データ及び前記検出時刻情報の少なくとも一方とに基づいて動体検出データに関する時系列データと振動検出データに関する時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との組み合わせを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと、振動検出データに関する前記時系列データ及び環境データに関する時系列データの少なくとも一方との前記組み合わせと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定するようにしてもよい。
（６）本発明の一態様に係る小動物検出システムにおいて、前記振動検出センサは、超音波センサ、音波センサのいずれかであり、前記環境センサは、温度センサ、湿度センサ及び臭いセンサのいずれかであってもよい。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0008】
（７）本発明の一態様に係る小動物検出方法は、コンピュータが実行する小動物検出方法であって、設備に設置される動体検出センサが検出した動体検出データと前記動体検出センサが前記動体検出データを検出した検出時刻情報とを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記動体検出データに基づいて前記設備に小動物または人が侵入して存在しているか否かを推定するステップとを有し、前記推定するステップでは、動体検出データに関する時系列データと動体検出データに関する前記時系列データが取得された空間に侵入している小動物の種類との関係を機械学習しており、前記取得するステップで取得した前記動体検出データ及び前記検出時刻情報に基づいて動体検出データに関する時系列データを作成し、作成した動体検出データに関する前記時系列データと当該機械学習の結果とに基づいて前記設備に侵入している小動物の種類を推定する、小動物検出方法である。
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0009】
（８）本発明の一態様に係るプログラムは、小動物検出システムを、上記（１）に記載の小動物検出システムとして機能させるプログラムである。