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(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】P2024162861
(43)【公開日】2024-11-21
(54)【発明の名称】検出システム、センサ端末、及び無線基地局
(51)【国際特許分類】
H04W 4/38 20180101AFI20241114BHJP
H04W 92/18 20090101ALI20241114BHJP
H04W 24/10 20090101ALI20241114BHJP
H04B 17/24 20150101ALI20241114BHJP
H04B 17/309 20150101ALI20241114BHJP
G06N 20/00 20190101ALI20241114BHJP
【ＦＩ】
H04W4/38
H04W92/18
H04W24/10
H04B17/24
H04B17/309
G06N20/00
【審査請求】未請求
【請求項の数】17
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023078803
(22)【出願日】2023-05-11
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110001678
【氏名又は名称】藤央弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】山崎 良太
【テーマコード（参考）】
5K067
【Ｆターム（参考）】
5K067AA23
5K067BB27
5K067EE02
5K067EE10
(57)【要約】
【課題】ＣＳＩ情報を取得できない無線通信システムにおいても、状態イベント監視し、検出する。
【解決手段】状態イベントを検出する検出システムであって、無線パケットを送信する第１の無線装置と、前記無線パケットを受信する第２の無線装置と、少なくとも前記第１の無線装置と無線通信可能な無線基地局と、前記第２の無線装置が受信したパケットから、前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットである。
【選択図】図２
【解決手段】状態イベントを検出する検出システムであって、無線パケットを送信する第１の無線装置と、前記無線パケットを受信する第２の無線装置と、少なくとも前記第１の無線装置と無線通信可能な無線基地局と、前記第２の無線装置が受信したパケットから、前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットである。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
状態イベントを検出する検出システムであって、
無線パケットを送信する第１の無線装置と、
前記無線パケットを受信する第２の無線装置と、
少なくとも前記第１の無線装置と無線通信可能な無線基地局と、
前記第２の無線装置が受信したパケットから、前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、
前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、
前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットであることを特徴とする検出システム。
無線パケットを送信する第１の無線装置と、
前記無線パケットを受信する第２の無線装置と、
少なくとも前記第１の無線装置と無線通信可能な無線基地局と、
前記第２の無線装置が受信したパケットから、前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、
前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、
前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットであることを特徴とする検出システム。
【請求項2】
請求項１に記載の検出システムであって、
前記第１の無線装置を有する無線端末と、
前記第２の無線装置を有するセンサ端末とを備え、
前記センサ端末は、前記無線端末から送信されたセンサパケットを受信し、前記受信したセンサパケットを使用してセンシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
前記第１の無線装置を有する無線端末と、
前記第２の無線装置を有するセンサ端末とを備え、
前記センサ端末は、前記無線端末から送信されたセンサパケットを受信し、前記受信したセンサパケットを使用してセンシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
【請求項3】
請求項２に記載の検出システムであって、
１台の前記センサ端末と複数台の前記無線端末を備え、
前記センサ端末は前記第１の無線装置及び前記第２の無線装置を有し、
前記無線端末は前記第１の無線装置を有し、
前記センサ端末の前記第１の無線装置は、第１のセンサパケットを送信し、
前記無線端末の前記第１の無線装置は、第２のセンサパケットを送信し、
前記センサ端末の前記第２の無線装置は、前記第１のセンサパケット及び前記第２のセンサパケットを受信することを特徴とする検出システム。
１台の前記センサ端末と複数台の前記無線端末を備え、
前記センサ端末は前記第１の無線装置及び前記第２の無線装置を有し、
前記無線端末は前記第１の無線装置を有し、
前記センサ端末の前記第１の無線装置は、第１のセンサパケットを送信し、
前記無線端末の前記第１の無線装置は、第２のセンサパケットを送信し、
前記センサ端末の前記第２の無線装置は、前記第１のセンサパケット及び前記第２のセンサパケットを受信することを特徴とする検出システム。
【請求項4】
請求項３に記載の検出システムであって、
前記センシング処理に使用され学習モデルを作成するモデル作成部を備え、
前記モデル作成部は、
ラベル情報と前記第１のセンサパケットから、センシング処理に使用される第１の学習モデルを作成し、
前記無線端末毎に、ラベル情報と前記第２のセンサパケットから、前記センシング処理に使用される第２の学習モデルを作成し、
前記センシング処理部は、
前記第１のセンサパケットを使用するセンシング処理では前記第１の学習モデルを使用してセンシング結果を導出し、
前記第２のセンサパケットを使用するセンシング処理では前記第２の学習モデルを使用してセンシング結果を導出し、
前記導出された複数のセンシング結果に基づいて、状態イベントを検出することを特徴とする検出システム。
前記センシング処理に使用され学習モデルを作成するモデル作成部を備え、
前記モデル作成部は、
ラベル情報と前記第１のセンサパケットから、センシング処理に使用される第１の学習モデルを作成し、
前記無線端末毎に、ラベル情報と前記第２のセンサパケットから、前記センシング処理に使用される第２の学習モデルを作成し、
前記センシング処理部は、
前記第１のセンサパケットを使用するセンシング処理では前記第１の学習モデルを使用してセンシング結果を導出し、
前記第２のセンサパケットを使用するセンシング処理では前記第２の学習モデルを使用してセンシング結果を導出し、
前記導出された複数のセンシング結果に基づいて、状態イベントを検出することを特徴とする検出システム。
【請求項5】
請求項４に記載の検出システムであって、
前記センシング処理部は、前記導出された複数のセンシング結果に多数決判定を行い、一つの状態イベントを検出することを特徴とする検出システム。
前記センシング処理部は、前記導出された複数のセンシング結果に多数決判定を行い、一つの状態イベントを検出することを特徴とする検出システム。
【請求項6】
請求項１に記載の検出システムであって、
前記第１の無線装置及び前記第２の無線装置を有する１台のセンサ端末を備え、
当該センサ端末は、前記第１の無線装置から送信されたセンサパケットを前記第２の無線装置で受信し、前記受信したセンサパケットを使用してセンシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
前記第１の無線装置及び前記第２の無線装置を有する１台のセンサ端末を備え、
当該センサ端末は、前記第１の無線装置から送信されたセンサパケットを前記第２の無線装置で受信し、前記受信したセンサパケットを使用してセンシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
【請求項7】
請求項１に記載の検出システムであって、
前記第１の無線装置を有する無線端末と、
前記第２の無線装置を有する無線基地局とを備え、
前記無線基地局は、前記第１の無線装置から送信されたセンサパケットを前記第２の無線装置で受信し、前記受信したセンサパケットを使用してセンシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
前記第１の無線装置を有する無線端末と、
前記第２の無線装置を有する無線基地局とを備え、
前記無線基地局は、前記第１の無線装置から送信されたセンサパケットを前記第２の無線装置で受信し、前記受信したセンサパケットを使用してセンシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
【請求項8】
請求項１に記載の検出システムであって、
前記検出された状態イベントを表示するための表示データを出力する結果出力部を備え、
前記結果出力部は、前記検出された状態イベントを含む最新のセンシング結果と、過去のセンシング結果と、前記センサパケットに含まれる信号対雑音比と振幅値と位相値に関する情報との少なくとも一つを表示するための表示データを出力することを特徴とする検出システム。
前記検出された状態イベントを表示するための表示データを出力する結果出力部を備え、
前記結果出力部は、前記検出された状態イベントを含む最新のセンシング結果と、過去のセンシング結果と、前記センサパケットに含まれる信号対雑音比と振幅値と位相値に関する情報との少なくとも一つを表示するための表示データを出力することを特徴とする検出システム。
【請求項9】
請求項１に記載の検出システムであって、
前記センシング処理を制御する制御装置を備え、
前記制御装置は、
設定されたタイミングに従ってセンサリクエストを前記第１の無線装置へ送信し、
前記第１の無線装置は、前記センサリクエストに従って、前記センサパケットを送信し、
前記第２の無線装置は、前記センサパケットを受信し、
前記センシング処理部は、前記第２の無線装置が受信したセンサパケットを使用して前記センシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
前記センシング処理を制御する制御装置を備え、
前記制御装置は、
設定されたタイミングに従ってセンサリクエストを前記第１の無線装置へ送信し、
前記第１の無線装置は、前記センサリクエストに従って、前記センサパケットを送信し、
前記第２の無線装置は、前記センサパケットを受信し、
前記センシング処理部は、前記第２の無線装置が受信したセンサパケットを使用して前記センシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
【請求項10】
請求項１に記載の検出システムであって、
各々が前記第１の無線装置及び前記第２の無線装置を有する複数のセンサ端末を備え、
前記複数のセンサ端末の前記第１の無線装置は、前記センサパケットを送信し、
前記複数のセンサ端末の前記第２の無線装置は、前記複数のセンサ端末の前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを受信することを特徴とする検出システム。
各々が前記第１の無線装置及び前記第２の無線装置を有する複数のセンサ端末を備え、
前記複数のセンサ端末の前記第１の無線装置は、前記センサパケットを送信し、
前記複数のセンサ端末の前記第２の無線装置は、前記複数のセンサ端末の前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを受信することを特徴とする検出システム。
【請求項11】
請求項１０に記載の検出システムであって、
前記センシング処理を制御する制御装置を備え、
前記制御装置は、
前記複数のセンサ端末が受信したセンサパケットの重複及び欠落を、当該センサパケットの受信タイミングに従って判定し、
重複するセンサパケット削除し、
欠落したセンサパケットを補完し、
重複削除及び欠落補完後のセンサパケットを使用して、センシング処理に使用する学習モデルを作成し、
前記センシング処理部は、重複削除及び欠落補完後のセンサパケットを使用してセンシング結果を導出することを特徴とする検出システム。
前記センシング処理を制御する制御装置を備え、
前記制御装置は、
前記複数のセンサ端末が受信したセンサパケットの重複及び欠落を、当該センサパケットの受信タイミングに従って判定し、
重複するセンサパケット削除し、
欠落したセンサパケットを補完し、
重複削除及び欠落補完後のセンサパケットを使用して、センシング処理に使用する学習モデルを作成し、
前記センシング処理部は、重複削除及び欠落補完後のセンサパケットを使用してセンシング結果を導出することを特徴とする検出システム。
【請求項12】
請求項１に記載の検出システムであって、
前記第１の無線装置及び前記第２の無線装置を有するセンサ端末を備え、
前記第１の無線装置は、第１のセンサパケットを送信し、
前記第２の無線装置は、前記第１のセンサパケット及び当該検出システムで管理されない管理外無線端末が送信する管理外センサパケットを受信し、
前記センシング処理部は、前記第２の無線装置が受信した第１のセンサパケット及び前記管理外センサパケットを使用して前記センシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
前記第１の無線装置及び前記第２の無線装置を有するセンサ端末を備え、
前記第１の無線装置は、第１のセンサパケットを送信し、
前記第２の無線装置は、前記第１のセンサパケット及び当該検出システムで管理されない管理外無線端末が送信する管理外センサパケットを受信し、
前記センシング処理部は、前記第２の無線装置が受信した第１のセンサパケット及び前記管理外センサパケットを使用して前記センシング処理を実行することを特徴とする検出システム。
【請求項13】
請求項１２に記載の検出システムであって、
センシング処理に使用する学習モデルを作成するモデル作成部を備え、
前記モデル作成部は、
ラベル情報と前記第１のセンサパケットから、センシング処理に使用する第１の学習モデルを作成し、
前記ラベル情報と前記管理外センサパケットから、センシング処理に使用する第２の学習モデルを作成し、
前記センシング処理部は、
前記第１のセンサパケットを使用するセンシング処理では前記第１の学習モデルを使用してセンシング結果を導出し、
前記管理外センサパケットを使用するセンシング処理では前記第２の学習モデルを使用してセンシング結果を導出し、
前記導出された複数のセンシング結果に基づいて、状態イベントを検出することを特徴とする検出システム。
センシング処理に使用する学習モデルを作成するモデル作成部を備え、
前記モデル作成部は、
ラベル情報と前記第１のセンサパケットから、センシング処理に使用する第１の学習モデルを作成し、
前記ラベル情報と前記管理外センサパケットから、センシング処理に使用する第２の学習モデルを作成し、
前記センシング処理部は、
前記第１のセンサパケットを使用するセンシング処理では前記第１の学習モデルを使用してセンシング結果を導出し、
前記管理外センサパケットを使用するセンシング処理では前記第２の学習モデルを使用してセンシング結果を導出し、
前記導出された複数のセンシング結果に基づいて、状態イベントを検出することを特徴とする検出システム。
【請求項14】
請求項１３に記載の検出システムであって、
前記モデル作成部は、
正答データを用いて、前記作成した第２の学習モデルの優劣を表す正答率を計算し、
前記計算された正答率が所定の閾値より低い第２の学習モデルを不採用と判定することを特徴とする検出システム。
前記モデル作成部は、
正答データを用いて、前記作成した第２の学習モデルの優劣を表す正答率を計算し、
前記計算された正答率が所定の閾値より低い第２の学習モデルを不採用と判定することを特徴とする検出システム。
【請求項15】
請求項１３に記載の検出システムであって、
前記モデル作成部は、前記管理外センサパケットの特性値を取得し、前記取得した特性値の変動量が所定の閾値より大きい管理外無線端末が送信した管理外センサパケットを使用して作成された第２の学習モデルを不採用と判定し、
前記特性値は、位相、振幅、信号対雑音比の少なくとも一つであることを特徴とする検出システム。
前記モデル作成部は、前記管理外センサパケットの特性値を取得し、前記取得した特性値の変動量が所定の閾値より大きい管理外無線端末が送信した管理外センサパケットを使用して作成された第２の学習モデルを不採用と判定し、
前記特性値は、位相、振幅、信号対雑音比の少なくとも一つであることを特徴とする検出システム。
【請求項16】
無線パケットを用いて状態イベントを検出するセンサ端末であって、
前記無線パケットを無線基地局に送信する第１の無線装置と、
前記無線パケットを受信する第２の無線装置と、
前記第２の無線装置が受信したパケットから、前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、
前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、
前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットであることを特徴とするセンサ端末。
前記無線パケットを無線基地局に送信する第１の無線装置と、
前記無線パケットを受信する第２の無線装置と、
前記第２の無線装置が受信したパケットから、前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、
前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、
前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットであることを特徴とするセンサ端末。
【請求項17】
無線パケットを用いて状態イベントを検出する無線基地局であって、
前記無線パケットを送受信する無線端末と通信し、
前記無線端末が送信したパケットからセンシング処理に使用するセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、
前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、
前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットであることを特徴とする無線基地局。
前記無線パケットを送受信する無線端末と通信し、
前記無線端末が送信したパケットからセンシング処理に使用するセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、
前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、
前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットであることを特徴とする無線基地局。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、状態イベントを監視し、検出する検出システム、センサ端末及び無線基地局に関する。
【背景技術】
【0002】
無線を用いて状態イベントを検出し、監視するために、チャネル状態情報の分類に基づいてイベントを検出する技術が特許文献１、非特許文献１、非特許文献２に記載されている。
【0003】
特許文献１には、イベントを検出するための装置に関する構成が記載されている。特許文献１に記載の装置は、プロセッサと、プロセッサにより実行される場合に、チャネル状態情報（ＣＳＩ）を分類し、かつ、監視段階の間に取得されたＣＳＩの分類に基づいてイベントを検出するための分類器を、プロセッサにトレーニングさせる命令を確認する記憶装置とを含む。分類器のトレーニングは、検出されるべき既知のイベント毎に、会場内の無線送信機と無線受信機との間の無線マルチパスチャネルのトレーニングＣＳＩであって、送信機から無線マルチパスチャネルを介して受信機へ送信された一つ以上のプロービング信号から導出されるトレーニングＣＳＩを、既知のイベントが会場で発生する期間の間に取得することと、既知のイベント及び各イベントに関連付けられたトレーニングＣＳＩに基づいて、分類器をトレーニングすることとを含む。
【0004】
非特許文献１には、Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ Ｒｅｐｏｒｔパケット（以下ＣＢＲパケット）に関する記載がある。ＣＢＲパケットは、ＷｉＦｉ５以降に規格が定められており、ＭＩＭＯ通信に用いられる伝搬行列Ｈを特異値分解したＶ行列の情報を伝達する。また、非特許文献２には、非特許文献１の技術を拡張し、ＷＬＡＮ－Ｓｅｎｃｉｎｇの実現に向けた通信規格に関する構成が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】国際公開２０１７／１００７０６号
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】IEEE Std 802.11-2016, Part11:Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications
【非特許文献2】IEEE802.11bf Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications Amendment: Enhancements for Wireless Local Area Network (WLAN) Sensing), https://standards.ieee.org/ieee/802.11bf/10365/
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
特許文献１は、無線通信システムが発する電波のチャネル状態情報（ＣＳＩ）の分類に基づいてイベントを検出するための分類器が記載されているが、ＣＳＩを取得できない無線通信システムの場合の無線イベントを検出し、監視する方法について、何ら考慮されていない。
【0008】
また、非特許文献１及び非特許文献２に記載されるＣＢＲパケットを利用したセンシングシステムをオフィスや工場などの環境へ導入する場合、ＣＢＲパケットを取得し、保存する無線基地局又は無線端末を新たに導入する必要がある。このとき、既にＷｉＦｉ機器が導入されているオフィスや工場などの環境に、新しいＷｉＦｉ機器の導入が困難な場合がある。そのため、既設のＷｉＦｉ機器や通信システムへ影響を与えないように、センシング機能を実現するための機器だけの設置が望ましい。
【0009】
本発明は前述の課題を鑑みてなされたものであり、ＣＳＩ情報を取得できない無線通信システムにおいても、状態イベント監視し、検出できる検出システム、センサ装置及び無線基地局の提供を目的とする。また、既設の無線装置及び通信システムへの影響を与えず、簡易な後付け設置工事でセンシング機能を実現できる検出システム、センサ装置及び無線基地局の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、状態イベントを検出する検出システムであって、無線パケットを送信する第１の無線装置と、前記無線パケットを受信する第２の無線装置と、少なくとも前記第１の無線装置と無線通信可能な無線基地局と、前記第２の無線装置が受信したパケットから、前記第１の無線装置が送信したセンサパケットを抽出するセンサパケット抽出部と、前記抽出されたセンサパケットを使用して実世界の情報を示す状態イベントを検出するセンシング処理を実行するセンシング処理部とを備え、前記センサパケットは、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットであることを特徴とする。
【発明の効果】
【0011】
本発明の一態様によれば、無線イベントを的確に検出し、監視できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】第１実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
【図2】第１実施形態に係るセンサ端末の構成を示す図である。
【図3】第１実施形態に係る無線基地局の構成を示す図である。
【図4】第１実施形態に係るセンサ端末の構成を示す図である。
【図5】第１実施形態に係るイベント検出システムが実行するセンシング処理を示す図である。
【図6】イベント検出結果を出力するモニタ画面の例を示す図である。
【図7】第２実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
【図8】第２実施形態に係るイベント検出システムが実行するセンシング処理を示す図である。
【図9】第２実施形態において、センシングパケットの送信間隔を制御する処理のフローチャートである。
【図11】第３実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
【図12】第３実施形態において、欠落したデータを補完する処理を示す図である。
【図13】第４実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
【図14】第４実施形態において、管理外無線端末が送信する管理外センサパケットを利用するセンシング処理を示す図である。
【図15】第４実施形態において、管理外無線端末が送信する管理外センサパケットを利用するセンシング処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下の実施の形態においては、便宜上その必要があるときは、複数のセクション又は実施の形態に分割して説明する。以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。なお、以下の実施の形態において、その構成要素（処理ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須ではない。
【0014】
また、以下の実施の形態における各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、後述する各構成、機能、処理部、処理手段等は、コンピュータ上で実行されるプログラムとして実現しても良い。すなわち、ソフトウェアとして実現しても良い。各構成、機能、処理部、処理手段等を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記憶媒体に格納することができる。
【0015】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の機能を有する部材には同一又は関連する符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態では、特に必要なとき以外は同一又は同様な部分の説明を原則として繰り返さない。
【0016】
＜第１実施形態＞
［システム構成］
第１実施形態のイベント検出システム２００は、サーバ２０１と、センサ端末２０６と、無線基地局２０４と、無線端末２０５とで構成される。以下、本発明の第１実施形態に係るイベント検出システム２００について、図面を参照しながら説明する。
［システム構成］
第１実施形態のイベント検出システム２００は、サーバ２０１と、センサ端末２０６と、無線基地局２０４と、無線端末２０５とで構成される。以下、本発明の第１実施形態に係るイベント検出システム２００について、図面を参照しながら説明する。
【0017】
図１は、イベント検出システム２００の構成を示す図である。
【0018】
イベント検出システム２００は、サーバ２０１、無線基地局２０４、無線端末２０５、及びセンサ端末２０６とで構成される。サーバ２０１と無線基地局２０４とは、外部ネットワーク２０２及びネットワークハブ２０３を介して接続される。ネットワークハブ２０３と無線基地局２０４は、イーサネット等で有線接続される（２０７）。無線基地局２０４と無線端末２０５は、無線電波２０８で通信する。センサ端末２０６は、無線電波２０８を受信し、解析することでイベントを検出する。
【0019】
サーバ２０１は、イベント検出システム２００（例えば、センシング処理のタイミング）を制御する制御装置である。無線端末２０５は、無線基地局２０４との間でユーザデータを送信又は受信する装置である。センサ端末２０６、状態イベントを検出するためにセンサ端末２０６自身や無線基地局２０４が送信したセンサパケットを受信する装置である。センサ端末２０６は、ユーザデータを送受信してもよい。
【0020】
【0021】
センサ端末２０６は、無線デバイス１（１０２）と、無線デバイス２（１０３）を有する。無線デバイス１（１０２）は、無線基地局１００と無線通信を行い、センサパケット１０４及び非センサパケット１０５を送受信する。センサパケット１０４は、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットである。例えば、ＷｉＦｉにおいてＭＩＭＯの情報を含むＣＢＲパケットをセンサパケット１０４として使用できる。非センサパケット１０５は、センサパケット１０４以外のパケットであり、例えばセンサ端末２０６がセンシングした結果を上位の装置に送信するためのパケットや、ユーザデータを転送するパケットである。また、無線デバイス２（１０３）は、無線デバイス１（１０２）が送受信するセンサパケット１０４及び非センサパケット１０５を受信し、パケットデータ１０６として保存する。その後、センサ端末２０６のセンサパケット抽出部１０７は、保存されたパケットデータ１０６からセンサパケット１０４を抽出し、センサパケットデータ１０８をメモリに格納する。センシング処理部１０９は、メモリに格納されたセンサパケットデータ１０８にセンシング処理を実行する。結果出力部１１１は、センシング処理で導出されるセンシング結果１１０を出力する。センシング結果は、センシング対象となる人や物体の状態である。以上に説明した構成をオフィスや工場などの環境で実現することを想定すると、無線基地局２０４は、センサ端末２０６と共に導入する必要はなく、既設の無線基地局２０４がある場合、１台のセンサ端末２０６を導入すれば、センシング機能を実現できる。この構成によって、新しい無線基地局２０４の導入に制約がある環境でも、センサ端末２０６の新しい導入によって、センシング機能を実現できる。
【0022】
図２に示すセンシング処理は、センサ端末２０６でなく、サーバ２０１で実行してもよい。
【0023】
【0024】
無線基地局２０４は、無線デバイス１（３０２）と、無線デバイス２（３０３）を有する。無線デバイス１（３０２）は、無線端末２０５と無線通信を行い、センサパケット３０４及び非センサパケット３０５を送受信する。センサパケット３０４は、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットである。例えば、ＷｉＦｉにおいてＭＩＭＯの情報を含むＣＢＲｐｋｔをセンサパケット３０４として使用できる。非センサパケット３０５は、センサパケット３０４以外のパケットであり、例えばセンサ端末２０６がセンシングした結果を上位の装置に送信するためのパケットである。また、無線デバイス２（３０３）は、無線デバイス１（３０２）が送受信するセンサパケット３０４及び非センサパケット３０５を受信し、パケットデータ３０６として保存する。その後、無線基地局２０４のセンサパケット抽出部３０７は、保存されたパケットデータ３０６から非センサパケット３０５を抽出し、センサパケットデータ３０８をメモリに格納する。センシング処理部３０９は、メモリに格納されたセンサパケットデータ３０８にセンシング処理を実行する。結果出力部３１１は、センシング処理で導出されるセンシング結果３１０を出力する。以上に説明した無線基地局２０４の構成は、図２に示すセンサ端末２０６の構成を、無線基地局２０４に適用したものである。オフィスや工場などの環境に新しく無線基地局を設置可能な場合、図３に示す構成の無線基地局２０４を導入することで、センシング機能を実現できる。
【0025】
図４は、第１実施形態に係るセンサ端末２０６の構成を示す図である。図４では、無線端末２０５が送信した非センサパケットをセンサ端末２０６が受信して解析する。一般に無線端末２０５は無線基地局２０４の通信範囲に広く設置されていることから、無線端末２０５が設置された広域の状態が分かる特徴がある。
【0026】
センサ端末２０６は、無線デバイス４０３を有する。無線端末２０５は、無線基地局２０４と無線通信を行い、センサパケット４０４及び非センサパケット４０５を送受信する。センサパケット４０４は、通信制御に用いられるパケットであり、周辺環境によって内容が変わるパケットである。例えば、ＷｉＦｉにおいてＭＩＭＯの情報を含むＣＢＲｐｋｔをセンサパケット４０４として使用できる。非センサパケット４０５は、センサパケット４０４以外のパケットであり、例えばセンサ端末２０６がセンシングした結果を上位の装置に送信するためのパケットである。無線デバイス４０３は、無線端末２０５が送受信するセンサパケット４０４及び非センサパケット４０５を受信し、パケットデータ４０６として保存する。その後、センサ端末２０６のセンサパケット抽出部４０７は、保存されたパケットデータ４０６からセンサパケット４０４を抽出し（４０７）、センサパケットデータ４０８をメモリに格納する。センシング処理部４０９は、メモリに格納されたセンサパケットデータ４０８にセンシング処理を実行する。結果出力部４１１は、センシング処理で導出されるセンシング結果４１０を出力する。以上に説明したセンサ端末２０６の構成は、図２に示すセンサ端末２０６の構成を、無線通信機能とセンサ機能で分離して、センサ機能を除去した構成である。この構成において、センサ端末２０６は固定的に設置されていることが望ましい。センサ端末２０６が移動する装置であれば、センサ端末２０６の移動によってセンサパケットに含まれるセンサ情報が変動するため、センサパケットの変化がセンサ端末２０６の移動によるものか、センシング対象の変化によるものかが不明となり、センシング機能の実現が困難になる。
【0027】
なお、図２、図３、図４に示すセンサ端末２０６、無線基地局２０４、センサ端末２０６の構成は、複数の装置でセンシング処理を実行してもよいが、少なくとも一つの装置でセンシング処理を実行すれば、全ての装置でセンシング処理を実行しなくてもよい。
【0028】
図５は、第１実施形態に係るイベント検出システム２００が実行するセンシング処理を示す図である。
【0029】
センシング処理は、学習モード５００と運用モード５０１に大別される。学習モード５００では、教師データとして、ラベル情報５０２と学習用センサパケットデータ５０３の組がセンシング機械学習モデル作成部５０４に入力される。ラベル情報５０２は、センシング対象となる人や物体の状態を表す情報である。ラベル情報５０２と、その状態において送受信されたセンサパケットデータを学習用センサパケットデータ５０３として使用する。センシング機械学習モデル作成部５０４は、この二つを学習して、センシングに用いる機械学習モデル５０５を作成する。
【0030】
運用モード５０１では、学習モード５００で作成された機械学習モデル５０５をセンサパケットに適用して分類結果を推測する。運用モード５０１では、運用中に受信した運用センサパケットデータ５０６がセンシング機械学習分類処理部５０７に入力される。運用センサパケットデータ５０６は送受信時の状態が未知であり、センシング機械学習分類処理部５０７は、学習済み機械学習モデル５０５を用いて、運用センサパケットデータ５０６の送受信時のセンシング対象となる人や物体の状態を推定する。得られたセンシング結果５０８が、状態イベントの検出結果である。以上に説明した処理によって、センシング処理が実行される。
【0031】
図６は、結果出力部１１１、３１１、４１１が出力するイベント検出結果を出力するモニタ画面６００の例を示す図である。
【0032】
結果出力部１１１、３１１、４１１は、センシング結果６０１、センシング履歴６０２、及びセンシングパケットデータ詳細情報６０３をモニタ画面６００に表示するための表示データを出力する。センシング結果６０１は、センシング対象となる人や物体の状態である。センシング履歴６０２は、センシング対象となる人や物体の過去の状態であり、検出日時を示すタイムスタンプとセンシング対象の状態との組のデータである。センシングパケットデータ詳細情報６０３は、受信した非センサパケットで計測された特性値（例えば、信号対雑音比、振幅、位相）であり、サブキャリア毎の振幅値や位相値が分かるように表示するとよい。また、信号対雑音比の時間変化を表示してもよい。これらの情報は、センサ端末２０６に表示装置が接続された状態で、表示される形態でもよい。また、センシング結果の情報がセンサ端末２０６からサーバ２０１へ送信され、サーバ２０１に接続された表示装置に表示してもよい。
【0033】
以上に説明したように、本発明の第１実施形態によると、センサ端末２０６又は無線端末２０５が送信したセンサパケットをセンサ端末２０６又は無線基地局２０４が受信し、センシング対象となる人や物体の状態をセンシングできる。特に、センサ端末２０６がセンサパケットを受信する場合、無線基地局２０４は既設の装置を使用でき、少なくても１台のセンサ端末２０６を現場へ設置することで、センシング機能を実現できる。そして、センシングのために新たな無線ネットワークを構築せずに、既設のシステムへの影響を最小限に抑制してセンシング機能を実現できる。
【0034】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態のイベント検出システムは、第１実施形態（図１）と同様に、サーバ２０１と、センサ端末２０６と、無線基地局２０４と、無線端末２０５とで構成される。第２実施形態では、一つのセンサ端末２０６と、複数の無線端末が設けられる。第２実施形態では、前述した第１実施形態との相違を主に説明し、第１実施形態と同じ構成及び処理には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
次に、本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態のイベント検出システムは、第１実施形態（図１）と同様に、サーバ２０１と、センサ端末２０６と、無線基地局２０４と、無線端末２０５とで構成される。第２実施形態では、一つのセンサ端末２０６と、複数の無線端末が設けられる。第２実施形態では、前述した第１実施形態との相違を主に説明し、第１実施形態と同じ構成及び処理には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
【0035】
［システム構成］
図７は、第２実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
図７は、第２実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
【0036】
第２実施形態では、無線基地局７００に、センサ端末１（２０６）、無線端末２（２０５）、無線端末Ｎ（２０５）が接続している。無線端末２０５は、複数台が無線基地局２０４に接続されており、接続台数は限定されない。センサ端末２０６は、図２に示す構成と同じ構成であり、無線デバイス１（１０２）と、無線デバイス２（１０３）を有する。無線デバイス１（１０２）は、センサパケット１（７０８）を送信し、無線デバイス２（７０５）でセンサパケット１（７０８）を受信する。無線端末２（２０５）は、無線デバイス７０６を有し、無線デバイス７０６がセンサパケット２（７０９）を送信する。センサパケット２（７０９）はセンサ端末２０６に受信される。同様に、無線端末Ｎ（２０５）は、無線デバイス７０７を有し、無線デバイス７０７がセンサパケットＮ（７１０）を送信する。センサパケットＮ（７１０）はセンサ端末２０６に受信される。第２実施形態では、センサ端末２０６がセンサパケット１からセンサパケットＮの全てを受信する。
【0037】
図８は、第２実施形態に係るイベント検出システム２００が実行するセンシング処理を示す図である。
【0038】
センシング処理は、サーバ２０１が実行するものとして説明するが、サーバ２０１以外の装置（例えばセンサ端末）がセンシング処理を実行してもよい。センシング処理は、学習モードと運用モードに大別される。学習モードでは、ラベル情報８０１と学習用センサ１パケットデータ８０２との組、ラベル情報８０１と学習用センサ２パケットデータ８０３との組、及び、ラベル情報８０１と学習用センサＮパケットデータ８０４との組が教師データとしてセンシング機械学習モデル作成部８０５に入力される。ラベル情報８０１は、センシング対象となる人や物体の状態を表す情報である。ラベル情報８０１と、その状態において送受信されたセンサパケットデータ８０２～８０４を学習用センサパケットデータとして使用する。センシング機械学習モデル作成部８０５は、これらのデータを学習して、センシングに用いる機械学習モデル８０６～８０８を作成する。このとき、学習用センサ１パケットデータ８０２に関して、学習モデル１（８０６）を作成し、学習用センサ２パケットデータ８０３に関して、学習モデル２（８０７）を作成し、学習用センサＮパケットデータ８０４に関して、学習モデルＮ（８０８）を作成する。なお、センサ端末２０６の識別情報を含むラベル情報８０１を教師データとして使用すると無線端末２０５やセンサ端末２０６毎に学習モデルを作成しなくても、センサ端末２０６毎のセンシング結果を導出できる学習モデルを作成できる。
【0039】
運用モードでは、センシング処理部１０９が、学習モードで作成された複数の機械学習モデル８０６～８０８をセンサパケットごとに適用して分類結果を推測する。例えば、センサ１パケットデータ７０８が入力として与えられたとき、分類器１（８１１）は、学習モデル１（８０６）を用いて、センサ１パケットデータ７０８の送受信時のセンシング対象物（人、物体）の状態を推定し、センシング結果１（８１２）を出力する。学習モデル１（８０６）は、学習用センサ１パケットデータ８０２を使って作成された機械学習モデルである。同様に、センサ２パケットデータ７０９が入力として与えられたとき、分類器２（８１５）は、学習モデル２（８０７）を用いて、センサ２パケットデータ７０９の送受信時のセンシング対象物（人、物体）の状態を推定し、センシング結果２（８１６）を出力する。学習モデル２（８０７）は、学習用センサ２パケットデータ８０３を使って作成された機械学習モデルである。また、センサＮパケットデータ７１０が入力として与えられたとき、分類器３（８１９）は、学習モデルＮ（８０８）を用いて、センサＮパケットデータ７１０の送受信時のセンシング対象物（人、物体）の状態を推定し、センシング結果Ｎ（８２０）を出力する。学習モデルＮ（８０８）は、学習用センサＮパケットデータ８０４を使って作成された機械学習モデルである。
【0040】
総合判定部８２１は、このようにして得られた複数のセンシング結果８１２、８１６、８２０を総合判定して、一つのセンシング結果８２２を得る。例えば、多数決判定や、正解データで計算した正答率による重み係数を考慮した判定によって総合判定ができる。
【0041】
第２実施形態では、無線端末及びセンサ端末が複数設置されている構成において、無線端末やセンサ端末ごとに学習モデルを作成し、センサパケットデータを分類する。無線の伝搬環境が設置場所や設置環境によって、センサ端末が取得するセンサパケットの内容が異なる。このため、複数のセンサ端末から得られるセンサパケットから一つの学習モデルを作成すると、状態を正しく分類できない場合がある。センサごとに学習モデルを作成することで、状態を正しく分類できる学習モデルを作成でき、高精度でセンシングできる。
【0042】
図９は、第２実施形態において、センシングパケットの送信間隔を制御する処理のフローチャートである。なお、図９に示す処理は、前述した第１実施形態にも適用できる。図９に示す処理は、サーバ、無線基地局、通信端末のいずれでもよい。
【0043】
処理を開始（９００）後、センサパケットの送信間隔を設定する（９０１）。その後に、センシング開始指示があれば（９０２）、センサリクエストパケットを送信する（９０３）。
【0044】
センサリクエストパケットの送信後、設定された送信間隔が経過したら（９０４）、次のセンサリクエストパケットを送信する（９０３）。
【0045】
また、センシングの停止指示があれば（９０５）、センサリクエストパケットの送信を停止する。
【0046】
この処理の繰り返しによって、例えば、送信間隔が１秒と設定されれば、１秒間隔でセンサリクエストパケットを送信でき、１秒間隔でセンサパケットを送信できる。
【0047】
【0048】
図１０に示すシーケンスでは、サーバ２０１、無線基地局２０４、無線端末１（２０５）、無線端末Ｎ（２０５）、センサ端末１（２０６）の間で通信し、及びセンサパケットを送受信する。サーバ２０１は、送信間隔を設定後、無線端末１（２０５）宛にセンサリクエスト１を送信する。センサリクエスト１は、無線基地局２０４を経由して無線端末１（２０５）へ送信される。無線端末１（２０５）は、センサリクエスト１を受信して、センサパケット１を返送する。センサパケット１は、センサ端末１（２０６）によって受信される。センサ端末１（２０６）は、受信したセンサパケット１を無線基地局２０４を経由してサーバ２０１へ送信する。サーバ２０１は、受信したセンサパケット１に対するセンシング処理を実行する。
【0049】
同様に、サーバ２０１は、無線端末２（２０５）宛にセンサリクエスト２を送信する。センサリクエスト２は、無線基地局２０４を経由して無線端末２（２０５）へ送信される。無線端末２（２０５）は、センサリクエスト２を受信して、センサパケット２を返送する。センサパケット２は、センサ端末１（２０６）によって受信される。センサ端末１（２０６）は、受信したセンサパケット２を無線基地局２０４を経由してサーバ２０１へ送信する。サーバ２０１は、受信したセンサパケット２に対するセンシング処理を実行する。
【0050】
そして、設定された送信間隔の経過後に、サーバ２０１は、センサリクエスト１を送信する。
【0051】
以上の処理の繰り返しによって、センシングの間隔を任意のタイミングで制御できる。また、センシング処理は、一定周期で繰り返さなくても、任意のタイミングで、１度だけセンシングする形態でもよい。ここで説明したセンシング頻度は、物理的な状態が変化した際に、どの程度の応答性をもって状態変化を検出するかという目的に応じて設定される。短時間で検出する必要があるアプリケーション（侵入検知など）であれば、送信間隔を短く設定するとよい。
【0052】
また、説明したセンサリクエスト及びセンサパケットの実装例の一つとして、センサリクエストはＰｉｎｇデータでもよい。センサリクエストをＰｉｎｇデータとした場合、無線基地局は、Ｐｉｎｇパケット送信の直前に、ＷｉＦｉ５以上の規格で定められているＣＢＲＰ（Compressed Beamforming Report Request）パケットを送信する。無線端末２０５は、ＣＢＲＲパケットを受信すると、ＣＢＲ（Compressed Beamforming Report）パケットを送信する。このＣＢＲパケットが、センサパケットとして使用される。このように、ＷｉＦｉ５のプロトコルにおけるＰｉｎｇパケットによって、センサリクエストとセンサパケットを実現してもよい。また、センサリクエスト及びセンサパケットに該当するプロトコルを実装しても、同じ機能を実現できる。
【0053】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態を説明する。第３実施形態のイベント検出システムは、第１実施形態（図１）と同様に、サーバ２０１と、センサ端末２０６と、無線基地局２０４とで構成される。第３実施形態では、複数のセンサ端末２０６が設けられるが、無線端末２０５は設けられていない。第３実施形態では、前述した第１実施形態との相違を主に説明し、第１又は第２実施形態と同じ構成及び処理には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
次に、本発明の第３実施形態を説明する。第３実施形態のイベント検出システムは、第１実施形態（図１）と同様に、サーバ２０１と、センサ端末２０６と、無線基地局２０４とで構成される。第３実施形態では、複数のセンサ端末２０６が設けられるが、無線端末２０５は設けられていない。第３実施形態では、前述した第１実施形態との相違を主に説明し、第１又は第２実施形態と同じ構成及び処理には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
【0054】
［システム構成］
図１１は、第３実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
図１１は、第３実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
【0055】
第３実施形態では、無線基地局１１００に、センサ端末１（２０６）、センサ端末２（２０６）、センサ端末Ｎ（２０６）が接続している。センサ端末２０６は、複数台が無線基地局２０４に接続されており、接続台数を限定されない。センサ端末１～Ｎ（２０６）は、図２に示す構成と同じ構成であり、無線デバイス１（１０２）と、無線デバイス２（１０３）とを有する。センサ端末１（２０６）の無線デバイス１（１０２）はセンサパケット１（１１１０）を送信し、無線デバイス２（１０３）はセンサパケット１（１１１０）を受信する。このとき、センサ端末２（２０６）及びセンサ端末Ｎ（２０６）は、センサパケット１（１１１０）を受信する。同様に、センサ端末２（２０６）は、無線デバイス１（１０２）と、無線デバイス２（１０３）とを有する。センサ端末２（２０６）の無線デバイス１（１０２）はセンサパケット２（１１１１）を送信し、無線デバイス２（１０３）はセンサパケット２（１１１１）を受信する。このとき、センサ端末１（２０６）及びセンサ端末Ｎ（２０６）は、センサパケット２（１１１１）を受信する。また、センサ端末Ｎ（２０６）は、無線デバイス１（１０２）と、無線デバイス２（１０３）とを有する。センサ端末Ｎ（２０６）の無線デバイス１（１０２）はセンサパケット３（１１１２）を送信し、無線デバイス２（１０３）はセンサパケット３（１１１２）を受信する。このとき、センサ端末１（２０６）及びセンサ端末２（２０６）は、センサパケット３（１１１２）を受信する。第３実施形態では、各センサ端末が、各センサ端末が送信するセンサパケットを受信する。
【0056】
図１２は、第３実施形態において、欠落したデータを補完する処理を示す図である。
【0057】
以下の説明において、補完処理は、サーバ２０１が実行するものとして説明するが、サーバ２０１以外の装置（例えばセンサ端末）が補完処理を実行してもよい。第３実施形態では、補完処理を実行するために、センサ１テーブル１２０１と、センサ２テーブル１２０２を有する。センサ１テーブル１２０１は、センサ端末１が取得したセンサパケットを記録し、センサ２テーブル１２０２は、センサ端末２が取得したセンサパケットを記録する。図１１で説明したように、センサ１テーブル１２０１には、センサ端末１（２０６）が受信したセンサパケット１とセンサパケット２と、各センサパケットが取得された時刻情報Ｔ１～Ｔ３が記録される。同様に、センサ２テーブル１２０２には、センサ端末２（２０６）が受信したセンサパケット１とセンサパケット２と、各センサパケットが取得された時刻情報Ｔ１～Ｔ３が記録される。なお、センサ１テーブル１２０１、１２０２には、他のセンサパケット（例えばセンサパケットＮ）が記録されてもよい。
【0058】
センサパケットは、無線通信を介して取得されるため、何らかの理由によって、センサパケットが取得できないことがある。例えば、時刻Ｔ１でセンサパケットが取得され、時刻Ｔ２では何らかの理由でセンサパケットが取得されず、時刻Ｔ３、Ｔ４でセンサパケットが取得されることがある。このとき、時刻Ｔ２で取得されたセンサパケットがセンサ１テーブルに記録されている場合、センサ１テーブル１２０１に記録された時刻Ｔ２のセンサパケットを用いてセンサ２テーブル１２０２のデータを補完し、センシング処理を実行するとよい。
【0059】
第３実施形態の処理手順の一例を図１２に示す。まず、センサ１テーブル１２０１のデータとセンサ２テーブル１２０２のデータを比較し（１２０３）、受信タイミングが同じするセンサパケットのうち一方を削除する（１２０４）。受信タイミングが異なるセンサパケットは、何らかの理由で欠落したセンサパケットなので、他方のセンサテーブルに記録されているセンサパケットを利用して欠落を補完した学習用センサパケットデータ５０３を生成し、学習モデルを作成する。運用モードでは、記録されているセンサパケットを利用して、欠落したセンサパケットを補完した運用センサパケットデータ５０６を生成し、分類器によって分類するセンシング機械学習分類処理を実行する（１２０５）。
【0060】
以上に説明した、第３実施形態における構成及び処理によって、センサパケットが欠落しても、欠落したセンサパケットを補完し、センシング処理を途中停止せずに継続できる。また、高精度でセンシングできる。
【0061】
＜第４実施形態＞
次に、本発明の第４実施形態を説明する。第４実施形態のイベント検出システムは、第１実施形態（図１）と同様に、サーバ２０１と、無線端末２０５と、センサ端末２０６と、無線基地局２０４とで構成される。第４実施形態では、前述した第１実施形態との相違を主に説明し、第１から第３実施形態と同じ構成及び処理には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
次に、本発明の第４実施形態を説明する。第４実施形態のイベント検出システムは、第１実施形態（図１）と同様に、サーバ２０１と、無線端末２０５と、センサ端末２０６と、無線基地局２０４とで構成される。第４実施形態では、前述した第１実施形態との相違を主に説明し、第１から第３実施形態と同じ構成及び処理には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
【0062】
［システム構成］
第４実施形態における無線端末は、無線端末２０５の他に、イベント検出システムで管理されない管理外無線端末１３０２、１３０３を含む。無線端末２０５は、前述したように、無線基地局２０４からのセンサリクエストに対してセンサパケット４０４を送信するが、管理外無線端末は、イベント検出システムの設置環境における運用形態が不明であり、無線基地局２０４からのセンサリクエストに応答しない無線端末である。例えば、新しくセンサ端末を導入した際に、その環境に既に設置され、運用されている無線端末である。
第４実施形態における無線端末は、無線端末２０５の他に、イベント検出システムで管理されない管理外無線端末１３０２、１３０３を含む。無線端末２０５は、前述したように、無線基地局２０４からのセンサリクエストに対してセンサパケット４０４を送信するが、管理外無線端末は、イベント検出システムの設置環境における運用形態が不明であり、無線基地局２０４からのセンサリクエストに応答しない無線端末である。例えば、新しくセンサ端末を導入した際に、その環境に既に設置され、運用されている無線端末である。
【0063】
図１３は、第４実施形態に係るイベント検出システムの構成を示す図である。
【0064】
第４実施形態では、センサ端末２０６と、管理外無線端末として管理外センサ移動端末１３０２と、管理外センサ固定端末１３０３とが無線基地局２０４に接続している。センサ端末２０６は、図２に示す構成と同じ構成であり、無線デバイス１（１０２）と、無線デバイス２（１０３）とを有する。無線デバイス１（１０２）はセンサパケット１（１３０６）を送信し、無線デバイス２（１０３）はセンサパケット１（１３０６）を受信する。
【0065】
管理外センサ移動端末１３０２は、本実施形態のイベント検出システムの配下のセンサ端末として運用されていない、移動する無線端末である。管理外センサ移動端末１３０２は、無線基地局２０４と接続しており、管理外センサパケットＭ（１３０８）を送信する。管理外センサ固定端末１３０３は、本実施形態のイベント検出システムの配下のセンサ端末として運用されていない、固定的に設置された無線端末である。管理外センサ固定端末１３０３は、無線基地局２０４と接続しており、管理外センサパケットＦ（１３０７）を送信する。
【0066】
センサ端末２０６は、管理外センサパケットＭ（１３０８）及び管理外センサパケットＦ（１３０７）を受信する。第４実施形態では、センサ端末２０６は、無線端末２０５が送信したセンサパケット４０４を受信し、さらに、設置環境で稼働している管理外無線端末１３０２、１３０３が送信する管理外センサパケットを受信する。第４実施形態の管理外センサパケットは、無線端末２０５以外の端末が送信するパケットであり、管理外センサパケット１３０７、１３０８とセンサパケット４０４の内容は同じで、センシングに用いられる。
【0067】
図１４は、第４実施形態において、管理外無線端末１３０２、１３０３が送信する管理外センサパケットを利用するセンシング処理を示す図である。
【0068】
管理外センサパケットを利用するセンシング処理は、サーバ２０１が実行するものとして説明するが、サーバ２０１以外の装置（例えばセンサ端末）がセンシング処理を実行してもよい。図１４に示す形態では、サーバ２０１は、センサテーブル１４０１を有する。センサテーブル１４０１は、センサ端末２０６が取得したセンサパケットを記録する。例えば、センサテーブル１４０１は、受信時刻Ｔ１～Ｔ３において受信した、無線端末２０５が送信したセンサパケット４０４と、管理外無線端末１３０２、１３０３が送信した管理外センサパケットとを記録する。
【0069】
次に、サーバ２０１は、学習モードにおいて、ラベル情報１４０２と学習用センサパケットデータ１４０３との組、及び、ラベル情報１４０２と学習用管理外センサパケットデータ１４０４との組が教師データとしてセンシング機械学習モデル作成部１４０５に入力される。ラベル情報１４０２は、センシング対象となる人や物体の状態を表す情報である。ラベル情報１４０２と、その状態において送受信されたセンサパケットデータ１４０３～１４０４を学習用センサパケットデータとして使用する。センシング機械学習モデル作成部１４０５は、これらのデータを学習して、センシングに用いる機械学習モデル１４０６～１４０７を作成する。このとき、学習用センサパケットデータ１４０３に関して、学習モデル１（１４０６）を作成し、学習用管理外センサパケットデータ１４０４に関して、学習モデル２（１４０７）を作成する。
【0070】
運用モードでは、センシング処理部１０９が、学習モードで作成された複数の機械学習モデル１４０６～１４０７をセンサパケットごとに適用して分類結果を推測する。例えば、センサパケットデータ４０８が入力として与えられたとき、分類器１（１４１０）は、学習モデル１（１４０６）を用いて、センサパケットデータ４０８の送受信時のセンシング対象物（人、物体）の状態を推定し、センシング結果１（１４１１）を出力する。学習モデル１（１４０６）は、学習用センサパケットデータ１４０３を使って作成された機械学習モデルである。同様に、管理外センサパケットデータ１３０７、１３０８が入力として与えられたとき、分類器２（１４１４）は、学習モデル２（１４０７）を用いて、管理外センサパケットデータ１３０７、１３０８の送受信時のセンシング対象物（人、物体）の状態を推定し、センシング結果２（１４１５）を出力する。学習モデル２（１４０７）は、センサ２パケットデータを使って作成された機械学習モデルである。
【0071】
総合判定部１４１６は、このようにして得られた複数のセンシング結果１４１１、１４１５を総合判定して、一つのセンシング結果１４１７を得る。例えば、多数決判定や、正解データで計算した正答率による重み係数を考慮した判定によって総合判定ができる。
【0072】
図１５は、第４実施形態において、管理外無線端末１３０２、１３０３が送信する管理外センサパケットを利用するセンシング処理を示す図である。前述した図１４との違いは、図１４に示す処理では管理外無線端末１３０２、１３０３を１種類として取り扱うが、図１５に示す処理では管理外無線端末１３０２、１３０３を区別して複数種類として取り扱う。例えば、管理外無線端末に管理外センサ移動端末１３０２と管理外センサ固定端末１３０３の２種類がある場合、各無線端末の管理外センサパケットを識別し、固定端末の管理外センサパケットを利用してセンシング処理を行う。
【0073】
固定端末の管理外センサパケットを利用するセンシング処理は、サーバ２０１が実行するものとして説明するが、サーバ２０１以外の装置（例えばセンサ端末）がセンシング処理を実行してもよい。図１５に示す形態では、サーバ２０１は、センサテーブル１５０１を有する。センサテーブル１５０１は、センサ端末２０６が取得したセンサパケットを記録する。例えば、センサテーブル１５０１は、受信時刻Ｔ１～Ｔ３において受信した、無線端末２０５が送信したセンサパケット４０４と、管理外センサ移動端末１３０２が送信した管理外センサパケットＭ（１３０８）と、管理外センサ固定端末１３０３が送信した管理外センサパケットＦ（１３０７）とを記録する。
【0074】
次に、サーバ２０１は、学習モードにおいて、ラベル情報１５０２と学習用センサパケットデータ１５０３との組、及び、ラベル情報１５０２と学習用管理外センサパケットＭデータ（１５０４）との組、及び、ラベル情報１５０２と学習用管理外センサパケットＦデータ（１５０５）との組が教師データとしてセンシング機械学習モデル作成部１５０６に入力される。ラベル情報１５０２は、センシング対象となる人や物体の状態を表す情報である。ラベル情報１５０２と、その状態において送受信されたセンサパケットデータ１５０３～１５０５を学習用センサパケットデータとして使用する。センシング機械学習モデル作成部１５０６は、これらのデータを学習して、センシングに用いる機械学習モデル１５０７～１５０９を作成する。このとき、学習用センサパケットデータ１５０３に関して、学習モデル１（１５０７）を作成し、学習用管理外センサパケットＭデータ１５０４に関して、学習モデルＭ（１５０８）を作成し、学習用管理外センサパケットＦデータ１５０５に関して、学習モデルＦ（１５０９）を作成する。
【0075】
次に、作成した学習モデルＭ（１５０８）及び学習モデルＦ（１５０９）が移動端末のセンサパケットに基づくものか、固定端末のセンサパケットに基づくものであるかを判定する。図１４に示す形態では、移動端末と固定端末を明示的に図示しているが、実際の環境においては、管理外無線端末が移動運用されているのか、固定運用されているのかが分からない場合がある。以下に説明する処理フローは、管理外無線端末が移動運用か固定運用か分からない場合でも、管理外センサパケット及び学習モデルの特性から、移動運用か固定運用かを推定し、固定運用と推定された管理外センサパケット及び学習モデルを採用する手順である。
【0076】
まず、作成した学習モデルのスコアを計算する（１５１０）。例えば、予め答えがわかっている正答データを分類器によって分類し、正答率を計算してスコアを計算してもよい。
【0077】
そして、学習モデルのスコアが所定の閾値より低いため当該端末が移動端末であると判定される場合、及び端末の属性から移動端末であると判定される場合（１５１１）、当該学習モデルを運用モードにおけるセンシングに利用しないと判定する（１５１２）。学習モデルのスコアが所定の閾値より高いため当該端末が固定端末であると判定される場合、及び端末の属性から固定端末であると判定される場合（１５１１）、当該学習モデルを採用する（１５１３）。
【0078】
また、パケットの位相、振幅、信号対雑音比などの特性値を取得し、これらの特性値によって管理外無線端末の属性を判定してもよい。例えば、特性値の変動量が所定の閾値より大きい場合に、管理外無線端末が移動端末であると判定するとよい。また、振幅はキャリア毎に値があるため、管理外無線端末が固定端末であるか移動端末であるかを正確に判定できる。
【0079】
移動端末の移動によって管理外センサパケットデータは大きな変動値を含むため、当該譜面センサパケットデータに基づいて作成される学習モデルは分類の精度が低下する。そのため、固定端末の管理外センサパケットデータに基づいて作成された学習モデルは、スコアが高いことが期待できる。このようにして選別した学習モデルを利用して、センシング処理を実行する。運用モードにおいて分類結果を推測するセンシング処理は、図８や図１４で説明した処理と同じである。
【0080】
第４実施形態では、管理外無線端末１３０２、１３０３が設置されている構成において、センサ端末ごとに学習モデルを作成し、センサパケットデータを分類する。このため、センサ端末の設置台数が少ない場合でも、既設の無線端末（管理外無線端末）が送信するセンサパケットを利用して、高精度でセンシングできる。
【0081】
なお、本発明は前述した実施形態に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えてもよい。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えてもよい。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
【0082】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
【0083】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【0084】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【0085】
１００ 無線基地局
１０１ センサ端末
１０２、１０３、４０３ 無線デバイス
１０４、３０４、４０４ センサパケット
１０５、３０５、４０５ 非センサパケット
１０６、３０６、４０６ パケットデータ
１０７、３０７、４０７ センサパケット抽出部
１０８、３０８、４０８ センサパケットデータ
１０９、３０９、４０９ センシング処理部
１１０、３１０、４１０ センシング結果
１１１、３１１、４１１ 結果出力部
２００ イベント検出システム
２０１ サーバ
２０２ 外部ネットワーク
２０３ ネットワークハブ
２０４ 無線基地局
２０５ 無線端末
２０６ センサ端末
２０８ 無線電波
５００ 学習モード
５０１ 運用モード
５０２ ラベル情報
５０３ 学習用センサパケットデータ
５０４ センシング機械学習モデル作成部
５０５ 機械学習モデル
５０６ 運用センサパケットデータ
５０７ センシング機械学習分類処理部
５０８ センシング結果
６００ モニタ画面
６０１ センシング結果
６０２ センシング履歴
６０３ センシングパケットデータ詳細情報
７００ 無線基地局
７０６ 無線デバイス
７０７ 無線デバイス
７０８ センサ１パケットデータ
７０９ センサ２パケットデータ
７１０ センサＮパケットデータ
８０１ ラベル情報
８０２ 学習用センサ１パケットデータ
８０３ 学習用センサ２パケットデータ
８０４ 学習用センサＮパケットデータ
８０５ センシング機械学習モデル作成部
８０６ 機械学習モデル１
８０７ 機械学習モデル２
８０８ 機械学習モデルＮ
８１２ センシング結果１
８１６ センシング結果２
８２０ センシング結果Ｎ
８２１ 総合判定部
８２２ センシング結果
１１００ 無線基地局
１２０１ センサ１テーブル
１２０２ センサ２テーブル
１３０２ 管理外センサ移動端末
１３０３ 管理外センサ固定端末
１３０７、１３０８ 管理外センサパケットデータ
１４０１ センサテーブル
１４０２ ラベル情報
１４０３ 学習用センサパケットデータ
１４０４ 学習用管理外センサパケットデータ
１４０５ センシング機械学習モデル作成部
１４０６ 機械学習モデル１
１４０７ 機械学習モデル２
１４１１ センシング結果１
１４１５ センシング結果２
１４１６ 総合判定部
１４１７ センシング結果
１５０１ センサテーブル
１５０２ ラベル情報
１５０３ 学習用センサパケットデータ
１５０４ 学習用管理外センサパケットＭデータ
１５０５ 学習用管理外センサパケットＦデータ
１５０６ センシング機械学習モデル作成部
１５０７ 機械学習モデル１
１５０８ 機械学習モデルＭ
１５０９ 機械学習モデルＦ
１０１ センサ端末
１０２、１０３、４０３ 無線デバイス
１０４、３０４、４０４ センサパケット
１０５、３０５、４０５ 非センサパケット
１０６、３０６、４０６ パケットデータ
１０７、３０７、４０７ センサパケット抽出部
１０８、３０８、４０８ センサパケットデータ
１０９、３０９、４０９ センシング処理部
１１０、３１０、４１０ センシング結果
１１１、３１１、４１１ 結果出力部
２００ イベント検出システム
２０１ サーバ
２０２ 外部ネットワーク
２０３ ネットワークハブ
２０４ 無線基地局
２０５ 無線端末
２０６ センサ端末
２０８ 無線電波
５００ 学習モード
５０１ 運用モード
５０２ ラベル情報
５０３ 学習用センサパケットデータ
５０４ センシング機械学習モデル作成部
５０５ 機械学習モデル
５０６ 運用センサパケットデータ
５０７ センシング機械学習分類処理部
５０８ センシング結果
６００ モニタ画面
６０１ センシング結果
６０２ センシング履歴
６０３ センシングパケットデータ詳細情報
７００ 無線基地局
７０６ 無線デバイス
７０７ 無線デバイス
７０８ センサ１パケットデータ
７０９ センサ２パケットデータ
７１０ センサＮパケットデータ
８０１ ラベル情報
８０２ 学習用センサ１パケットデータ
８０３ 学習用センサ２パケットデータ
８０４ 学習用センサＮパケットデータ
８０５ センシング機械学習モデル作成部
８０６ 機械学習モデル１
８０７ 機械学習モデル２
８０８ 機械学習モデルＮ
８１２ センシング結果１
８１６ センシング結果２
８２０ センシング結果Ｎ
８２１ 総合判定部
８２２ センシング結果
１１００ 無線基地局
１２０１ センサ１テーブル
１２０２ センサ２テーブル
１３０２ 管理外センサ移動端末
１３０３ 管理外センサ固定端末
１３０７、１３０８ 管理外センサパケットデータ
１４０１ センサテーブル
１４０２ ラベル情報
１４０３ 学習用センサパケットデータ
１４０４ 学習用管理外センサパケットデータ
１４０５ センシング機械学習モデル作成部
１４０６ 機械学習モデル１
１４０７ 機械学習モデル２
１４１１ センシング結果１
１４１５ センシング結果２
１４１６ 総合判定部
１４１７ センシング結果
１５０１ センサテーブル
１５０２ ラベル情報
１５０３ 学習用センサパケットデータ
１５０４ 学習用管理外センサパケットＭデータ
１５０５ 学習用管理外センサパケットＦデータ
１５０６ センシング機械学習モデル作成部
１５０７ 機械学習モデル１
１５０８ 機械学習モデルＭ
１５０９ 機械学習モデルＦ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】