(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2021-12-07
(45)【発行日】2022-01-12
(54)【発明の名称】自動ドア
(51)【国際特許分類】
E05F 15/73 20150101AFI20220104BHJP
E05F 15/75 20150101ALI20220104BHJP
【ＦＩ】
E05F15/73
E05F15/75
【請求項の数】
2
(21)【出願番号】P 2018003848
(22)【出願日】2018-01-12
(65)【公開番号】P2019124012
(43)【公開日】2019-07-25
【審査請求日】2020-12-11
(73)【特許権者】
【識別番号】503405689
【氏名又は名称】ナブテスコ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100105924
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 賢樹
(72)【発明者】
【氏名】後藤田 純
(72)【発明者】
【氏名】藤原 敬明
【審査官】野尻 悠平
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１１－０８５００４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－１８４１９７（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１７／０５７２７４（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１３－０６１２７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】独国特許出願公開第１０２０１３１１４７２４（ＤＥ，Ａ１）
【文献】特開２０１２－２１９５３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１１／０４３７３２（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｅ０５Ｆ １５／７３
Ｅ０５Ｆ １５／７５
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
通行者が通行する開口を開閉する自動ドアであって、前記通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においの何れか一つ以上の組合せに基づいて当該通行者の健康状態に関する推定を行う健康状態推定部と、
前記健康状態推定部の推定した前記通行者の健康状態が、予め定めた入室条件を満たす場合にのみ、前記自動ドアを開くように制御するドア開閉制御部と、
通行者個人の履歴情報を蓄積したデータベースと、
を備え、
前記健康状態推定部は、前記データベースの履歴情報を基準にして前記推定を行う、自動ドア。
【請求項2】
通行者が通行する開口を開閉する自動ドアであって、定常的に通行する通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においの何れか一つ以上の組合せから、当該通行者の健康状態および当該通行者の状態の少なくとも一方に関する推定を行う健康状態推定部と、
前記健康状態推定部の推定した前記通行者の健康状態または当該通行者の状態が、予め定めた望まれない状態のときは、自動ドアを閉じた状態を維持するように制御するドア開閉制御部と、
通行者個人の履歴情報を蓄積したデータベースと、
を備え、
前記健康状態推定部は、前記データベースの履歴情報を基準にして前記推定を行う、自動ドア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、自動ドアに関する。
【背景技術】
【0002】
入室許可者であるか否かの判定を行う自動ドアが知られている。例えば、特許文献１には、出入口の扉の周辺に、入室許可者であるか否かの判定を行う照合装置を設置し、この照合装置が入室者の照合を行い、入室許可者であると判定したときに扉を駆動するようにした自動扉が記載されている。また、特許文献２には、感染者の移動記録から感染予想者を割り出す技術が記載されている。また、特許文献３には、病原のマッピングを行う技術が記載されている。また、特許文献４には、インフルエンザが蔓延する環境の場合にイオン供給する技術が記載されている。また、特許文献５には、高熱の者が入室したらインフルエンザを死滅させる温湿度にエアコンを設定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開平０５－１７１８６１号公報
【文献】特開２０１１－２４８８０２号公報
【文献】特開平１１－２５６５４３号公報
【文献】特開２００４－１８１９９９号公報
【文献】特開２０１２－０６３０３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
感染症の蔓延を抑制するためには、不特定多数が出入りする施設において、健康状態が悪い者の入室を制限できることが望ましい。特許文献１に記載の自動扉では、扉の前面に入室者が接近したことを検知する検知センサを設け、この検知センサが所定の条件において入室者を検知したとき扉を駆動するように構成されている。しかしながらこのような構成では健康状態が悪い者の入室を制限することは難しいという問題があった。
【0005】
本発明は、こうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、健康状態が悪い者の入室を阻止可能な自動ドアを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の自動ドアは、通行者が通行する開口を開閉する自動ドアであって、通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においの何れか一つ以上の組合せに基づいて当該通行者の健康状態を推定する健康状態推定部と、健康状態推定部の推定した通行者の健康状態が、予め定めた入室条件を満たす場合にのみ、自動ドアを開くように制御するドア開閉制御部と、を備える。
【0007】
この態様によると、通行者の健康状態が予め定めた入室条件を満たさない場合に、当該通行者の入室を制限することができる。
【0008】
本発明の別の態様もまた、自動ドアである。この自動ドアは、通行者が通行する開口を開閉する自動ドアであって、定常的に通行する通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においの何れか一つ以上の組合せから、当該通行者の健康状態および当該通行者の状態の少なくとも一方を推定する健康状態推定部と、健康状態推定部の推定した通行者の健康状態または当該通行者の状態が、予め定めた望まれない状態のときは、自動ドアを閉じた状態を維持するように制御するドア開閉制御部と、を備える。
【0009】
この態様によると、定常的に通行する通行者が望まれない状態のときは自動ドアを閉じた状態を維持することにより、望まれない状態の通行者の入室を制限することができる。
【0010】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、プログラム、プログラムを記録した一時的なまたは一時的でない記憶媒体、システムなどの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【0011】
本発明によれば、健康状態が悪い者の入室を阻止可能な自動ドアを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、本発明を好適な実施の形態をもとに各図面を参照しながら説明する。実施の形態および変形例では、同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。
また、第１、第２などの序数を含む用語は多様な構成要素を説明するために用いられるが、この用語は一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ用いられ、この用語によって構成要素が限定されるものではない。
また、第１、第２などの序数を含む用語は多様な構成要素を説明するために用いられるが、この用語は一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ用いられ、この用語によって構成要素が限定されるものではない。
【0014】
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態は自動ドアである。一例として、この自動ドアは、不特定多数の通行者が出入りする建物の出入口に好適に設けられる。以下、図面を参照して、本発明の第１実施形態に係る自動ドア１００について説明する。図１は、第１実施形態に係る自動ドア１００を概略的に示す正面図である。自動ドア１００は、通行体が通行する開口を開閉するドア３０を可動方向Ａに開閉動作させる可動装置である。
本発明の第１実施形態は自動ドアである。一例として、この自動ドアは、不特定多数の通行者が出入りする建物の出入口に好適に設けられる。以下、図面を参照して、本発明の第１実施形態に係る自動ドア１００について説明する。図１は、第１実施形態に係る自動ドア１００を概略的に示す正面図である。自動ドア１００は、通行体が通行する開口を開閉するドア３０を可動方向Ａに開閉動作させる可動装置である。
【0015】
自動ドア１００は、モータ１０と、コントローラ１２と、入力デバイス１４と、ベルト２０と、出力デバイス１８と、を主に含む。モータ１０は駆動プーリ１０ｐを回転駆動する。コントローラ１２は、通行人の検出結果に基づきモータ１０を制御してドア３０を開閉する。ベルト２０は、駆動プーリ１０ｐと従動プーリ１６の外周に掛け回され、駆動プーリ１０ｐの回転に伴って従動プーリ１６を回転させる。モータ１０により駆動プーリ１０ｐを回転させ、ベルト２０を駆動すると、ベルト２０に懸架されたドア３０が移動して開閉動作を行う。入力デバイス１４および出力デバイス１８については後述する。
【0016】
図２は、自動ドア１００の構成の一例を示すブロック図である。入力デバイス１４はコントローラ１２に情報を入力するセンサなどを含む。図２の例では、入力デバイス１４は、画像センサ４２と、サーモグラフィ４４と、重量センサ４６と、においセンサ４８と、を含む。
【0017】
（センサ）
画像センサ４２は、通行者の顔色および歩容を検知し、その検知結果をコントローラ１２に出力する。画像センサ４２は、通行者の心拍数や呼吸の状態を検知し、その検知結果をコントローラ１２に出力してもよい。この例では、画像センサ４２は、ズーム機構（不図示）を備えており、必要に応じて通行者の顔色および歩容を詳細に検知することができる。ズーム機構は、コントローラ１２によって制御されてもよい。サーモグラフィ４４は、公知の原理に基づき、通行者の体表温を検知し、その検知結果をコントローラ１２に送信する。サーモグラフィ４４は、公知の原理に基づき、通行者の心拍数や呼吸の状態を検知し、その検知結果をコントローラ１２に送信してもよい。重量センサ４６は、通行者の体重を検知し、その検知結果をコントローラ１２に送信する。においセンサ４８は、公知の原理に基づき、通行者のにおいを検知し、その検知結果をコントローラ１２に送信する。
画像センサ４２は、通行者の顔色および歩容を検知し、その検知結果をコントローラ１２に出力する。画像センサ４２は、通行者の心拍数や呼吸の状態を検知し、その検知結果をコントローラ１２に出力してもよい。この例では、画像センサ４２は、ズーム機構（不図示）を備えており、必要に応じて通行者の顔色および歩容を詳細に検知することができる。ズーム機構は、コントローラ１２によって制御されてもよい。サーモグラフィ４４は、公知の原理に基づき、通行者の体表温を検知し、その検知結果をコントローラ１２に送信する。サーモグラフィ４４は、公知の原理に基づき、通行者の心拍数や呼吸の状態を検知し、その検知結果をコントローラ１２に送信してもよい。重量センサ４６は、通行者の体重を検知し、その検知結果をコントローラ１２に送信する。においセンサ４８は、公知の原理に基づき、通行者のにおいを検知し、その検知結果をコントローラ１２に送信する。
【0018】
（コントローラ）
次に、コントローラ１２について説明する。図２に示すコントローラ１２の各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
次に、コントローラ１２について説明する。図２に示すコントローラ１２の各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
【0019】
図２に示すように、コントローラ１２は、健康状態推定部５０と、ドア開閉制御部５２と、を含む。健康状態推定部５０は、通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においの何れか一つ以上の組合せに基づいて当該通行者の健康状態を推定する。以下、通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においを総称するときは、通行者の特定情報という。健康状態推定部５０は、通行者の特定情報のそれぞれについて、健康であることを示す基準（以下、「健康基準」という）を予め記憶している。健康基準は、多数のサンプルについて、通行者の特定情報の特徴と健康状態との間の相関関係を収集して分析することによって構築することができる。健康状態推定部５０は、このように構築された健康基準を複数層のニューラルネットワークとして備えている。
【0020】
通行者の顔色は、画像センサ４２で取得した顔の画像に基づき、顔を認識可能な人工知能によりその特徴を認識することができる。通行者の歩容は歩行者の歩く姿である。通行者の歩容は、画像センサ４２で取得した歩行者の歩く姿に基づき、人の歩容を認識可能な人工知能によりその特徴を認識することができる。通行者の体表温は、サーモグラフィ４４で取得した歩行者の体表温に基づき、人の体表温を認識可能な人工知能によりその特徴を認識することができる。通行者の心拍数や呼吸の状態は、サーモグラフィ４４で取得した歩行者の体表温に基づき、人の心拍数や呼吸の状態を認識可能な人工知能によりその特徴を認識することができる。通行者の体重は、重量センサ４６で取得した歩行者の体重に基づき、人の体重を認識可能な人工知能によりその特徴を認識することができる。通行者のにおいは、においセンサ４８で取得した歩行者が発するにおいに基づき、人のにおいを認識可能な人工知能によりその特徴を認識することができる。以下、これらの認識結果を単に「認識結果」という。
【0021】
健康状態推定部５０は、認識結果に基づき健康基準を基準に当該通行者の健康状態を推定する。健康状態の推定結果は所定の閾値により数値化されてもよい。さらに、健康状態推定部５０は、推定した通行者の健康状態が、予め定めた入室条件を満たすか否かを判定し、入室条件を満たす場合にのみ、自動ドアを開くようにドア開閉制御部５２を制御する。通行者の顔色、歩容、体表音、体重、においの情報それぞれに重要性が異なる場合には、健康状態推定部５０は、通行者の特定情報のそれぞれに予め重みづけを設定して健康状態を推定するようにしてもよい。健康状態推定部５０は、通行者の特定情報ごとに健康状態を推定し、いずれかが入室条件を満たさない場合には自動ドアを開かないように制御してもよいし、特定情報を総合的に判断した結果に基づいて自動ドアの開閉を制御してもよい。
【0022】
通行者が自動ドア１００の前に立ったときに、その通行者が入室条件を満たさない場合には、自動ドア１００は開かれない。この場合、その通行者は自動ドア１００が開かない理由を認識することができないため、ドアを開こうと無駄な時間を費やすおそれがある。そこで、この実施形態では、通行者が入室条件を満たさない場合に、通行者にその旨を案内するための出力デバイス１８としてスピーカ１８ｓを備えている。
【0023】
この例では、スピーカ１８ｓは、コントローラ１２の健康状態推定部５０に制御される。健康状態推定部５０は、推定した通行者の健康状態が予め定めた入室条件を満たさない場合、通行者に入室できないことを音声で出力するようにスピーカ１８ｓを制御する。自動ドア１００は、出力デバイス１８としてディスプレイ（不図示）を備えてもよく、この場合、健康状態推定部５０はディスプレイに入室できない旨を表示するように制御する。自動ドア１００は、他の方法により入室できない旨を通行者に通知してもよい。
【0024】
［第２実施形態］
次に、図３を参照して本発明の第２実施形態に係る自動ドアを説明する。図３は、第２実施形態に係る自動ドア２００の構成の一例を示すブロック図である。自動ドア２００は、入力デバイス１４と、コントローラ１２と、通行者履歴情報ＤＢ５６と、健康状態予測ＤＢ５４と、出力デバイス１８と、モータ１０と、ドア３０と、を主に含む。ここでは、重複する説明を省き、第１実施形態と相違する点について重点的に説明する。
次に、図３を参照して本発明の第２実施形態に係る自動ドアを説明する。図３は、第２実施形態に係る自動ドア２００の構成の一例を示すブロック図である。自動ドア２００は、入力デバイス１４と、コントローラ１２と、通行者履歴情報ＤＢ５６と、健康状態予測ＤＢ５４と、出力デバイス１８と、モータ１０と、ドア３０と、を主に含む。ここでは、重複する説明を省き、第１実施形態と相違する点について重点的に説明する。
【0025】
第１実施形態が、主に不特定多数の通行者の健康状態に基づいてドアの開閉を制御しているのに対し、第２実施形態は、主に定常的に通行する通行者の健康状態に基づいてドアの開閉を制御する。特に、自動ドア２００は、定常的に通行する通行者の状態を確認する。ドアマンのように、定常的に通行する通行者が望まない状態であるときのみ自動ドアをあけないように制御し、同じ通行者に対してその状態に通常状態からの変化があれば入室を制限する。自動ドア２００によれば、定常的に通行する通行者の勤怠の情報も確認または蓄積することができる。第１実施形態の判断基準がある程度一定であるのに対して、第２実施形態の判断基準（例えば、閾値）は、後述する健康状態予測ＤＢ５４および通行者履歴情報ＤＢ５６の蓄積した履歴情報により動的に変化する。
【0026】
自動ドア２００は、定常的に通行する通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、においの何れか一つ以上の組合せから、当該通行者の状態を推定し、通行者が望まれない状態のときは自動ドア２００を閉じた状態を維持する。この例では、健康状態推定部５０に備えた人工知能によって通行者の状態を推定している。
【0027】
通行者の状態には、精神状態を含む通行者の健康状態、通行者の装身具の状態（例えば、靴底の泥、服についた花粉などの状態）を含んでもよい。通行者のこれらの状態は、各入力デバイス１４から取得された情報に基づき、健康状態推定部５０にて人工知能により認識することができる。
【0028】
健康状態推定部５０は、推定された通行者の健康状態および通行者の装身具の状態を通行者履歴情報ＤＢ５６の履歴情報を基準に当該通行者が望まれない状態か否かを判定し、通行者が望まれない状態のときは自動ドアを閉じた状態を維持することにより、望まれない状態の通行者の入室を制限する。
【0029】
図３を参照して、より具体的な構成を説明する。図３の例では、入力デバイス１４は、画像センサ４２と、音センサ４３と、サーモグラフィ４４と、重量センサ４６と、においセンサ４８と、生体情報検知デバイス４５と、可聴音検査デバイス４７と、金属探知センサ４９と、を含む。
【0030】
（重量センサ）
図３の例では、重量センサ４６は検知素子がマトリックス状に配置され、通行者の重心の傾き（左右の重量バランス）も検知している。この場合、重心の傾きに基づく通行者の健康状態の変化を取得することができる。また、重量物を入れたショルダーバッグなどを所持する場合、通行者の体の傾きを検出することで、不審物の持ち込みを制限することができる。重量センサ４６からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通常より重い通行者を認識することにより、不審物の持ち込みを制限することができる。
図３の例では、重量センサ４６は検知素子がマトリックス状に配置され、通行者の重心の傾き（左右の重量バランス）も検知している。この場合、重心の傾きに基づく通行者の健康状態の変化を取得することができる。また、重量物を入れたショルダーバッグなどを所持する場合、通行者の体の傾きを検出することで、不審物の持ち込みを制限することができる。重量センサ４６からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通常より重い通行者を認識することにより、不審物の持ち込みを制限することができる。
【0031】
（画像センサ）
画像センサ４２からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、寝不足状態、通行者の表情、通行者の歩く速さを認識することができる。画像センサ４２からの取得結果に基づき、通行者の靴底についた泥やゴミ、服についた花粉を認識することにより、これらのパーティクルやダストのクリーンなルームへの持ち込みを制限することができる。画像センサ４２からの取得結果に基づき、通行者のひげ状態を認識することにより、不衛生な状態の通行者のクリーンなルームへの入室を制限することができる。
画像センサ４２からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、寝不足状態、通行者の表情、通行者の歩く速さを認識することができる。画像センサ４２からの取得結果に基づき、通行者の靴底についた泥やゴミ、服についた花粉を認識することにより、これらのパーティクルやダストのクリーンなルームへの持ち込みを制限することができる。画像センサ４２からの取得結果に基づき、通行者のひげ状態を認識することにより、不衛生な状態の通行者のクリーンなルームへの入室を制限することができる。
【0032】
画像センサ４２からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通行者の服装の状態を認識することにより、ドレスコードに違反して望まれない品位状態の通行者の入室を制限することができる。画像センサ４２からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通行者の機嫌状態を認識することができる。例えば、顔を認識して目じりが上がっている状態を認識するようにしてもよい。画像センサ４２からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通行者の精神的な状態を認識することができる。例えば、明らかに危ない物を持っている状態を認識するようにしてもよい。また、通行者の俯いた姿勢や、表情などの状態を認識するようにしてもよい。これらの認識結果に基づき、入室の可否を決定してもよい。なお、通行者の表情などは客商売なら必要な情報といえる。
【0033】
保育園、幼稚園などの場合、部屋の出入口の画像センサ４２からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、体調が悪くなりかけている子供を認識することができる。子供は自分から言い出せない特性を持つ場合があり、人工知能を使って風邪をひきそうな兆候を予測することができる。
【0034】
においセンサ４８からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、たばこ臭や服装のにおいを含む通行者の状態を認識することにより、これらのパーティクルのクリーンなルームへの持ち込みを制限することができる。
【0035】
サーモグラフィ４４からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通行者の心拍数や呼吸の状態を認識することにより、通行者の健康状態を把握することができる。この場合、望まれない健康状態の通行者の入室を制限することができる。
【0036】
例えばマイクなどの音センサ４３からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通行者の発声音を認識することにより、通行者の風邪などの罹患状態を把握することができる。この場合、音センサ４３に向かって発声することを促すようにしてもよい。
【0037】
心拍数などの生態情報を検知する生体情報検知デバイス４５を通行者に所持させてもよい。例えば、この生体情報検知デバイス４５はリストバンドのように装身具や社員証であってもよい。生体情報検知デバイス４５はコントローラ１２と無線通信により情報交換するものであってもよい。通行者が所持する生体情報検知デバイス４５からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通行者の心拍数などの生態情報を認識することにより、通行者の健康状態を把握することができる。この場合、望まれない健康状態の通行者の入室を制限することができる。
【0038】
可聴音検査デバイス４７は、通行者が特定の高周波音を聞き取れるかを検知することができる。一例として、可聴音検査デバイス４７は、スピーカと画像センサにより構成することができる。つまり、スピーカから特定の高周波音を出力し、そのタイミングにおける通行者の反応を画像センサにより取得することができる。画像センサからの取得結果に基づき、人工知能を用いて、通行者の可聴状態を認識することにより、通行者の健康状態を把握することができる。この場合、望まれない健康状態の通行者の入室を制限することができる。
【0039】
金属探知センサ４９からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、所定サイズ以上の金属を所持する通行者を認識することにより、不審物の持ち込みを制限することができる。
金属探知機としては、Ｘ線を用いるものなど、公知の原理に基づくデバイスを用いることができる。入力デバイス１４からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、セキュリティ上で問題のある通行者を認識することにより、不審者の入室を制限することができる。
金属探知機としては、Ｘ線を用いるものなど、公知の原理に基づくデバイスを用いることができる。入力デバイス１４からの取得結果に基づき、人工知能を用いて、セキュリティ上で問題のある通行者を認識することにより、不審者の入室を制限することができる。
【0040】
（通行者履歴情報ＤＢ）
通行者履歴情報ＤＢ５６は、通行者個人の履歴情報を蓄積したデータベースである。一例として、履歴情報は、通行者個人の顔色、歩容、体表温、体重、およびにおいの情報を通過日時とともに記録した情報であってもよい。履歴情報は、過去の体調不良による早退等を記録した情報を含んでもよい。通行者履歴情報ＤＢ５６に蓄えられた履歴情報は、通行者が自動ドアを通過するたびに更新されてもよい。履歴情報は、各入力デバイス１４から取得された情報に基づき、コントローラ１２において人工知能により認識された認識結果を含んでもよい。例えば、顔画像と歩容の少なくとも何れかにより通行者個人を特定することができる。別の例では、ＲＦＩＤや生体認証等を用いて通行者個人を特定するようにしてもよい。
通行者履歴情報ＤＢ５６は、通行者個人の履歴情報を蓄積したデータベースである。一例として、履歴情報は、通行者個人の顔色、歩容、体表温、体重、およびにおいの情報を通過日時とともに記録した情報であってもよい。履歴情報は、過去の体調不良による早退等を記録した情報を含んでもよい。通行者履歴情報ＤＢ５６に蓄えられた履歴情報は、通行者が自動ドアを通過するたびに更新されてもよい。履歴情報は、各入力デバイス１４から取得された情報に基づき、コントローラ１２において人工知能により認識された認識結果を含んでもよい。例えば、顔画像と歩容の少なくとも何れかにより通行者個人を特定することができる。別の例では、ＲＦＩＤや生体認証等を用いて通行者個人を特定するようにしてもよい。
【0041】
（健康状態予測ＤＢ）
健康状態予測ＤＢ５４は、特定の人に限らず、通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、におい等の状態やその変化状況と健康状態とを関連付けて記憶しているデータベースである。なお、この健康状態には、病気になることが予想される状態を含んでいる。健康状態予測ＤＢ５４は普遍性を有する情報であってある程度一定の情報を含んでいる。なお、必要に応じて健康状態予測ＤＢ５４の情報を更新することも可能である。
健康状態予測ＤＢ５４は、特定の人に限らず、通行者の顔色、歩容、体表温、心拍数、体重、におい等の状態やその変化状況と健康状態とを関連付けて記憶しているデータベースである。なお、この健康状態には、病気になることが予想される状態を含んでいる。健康状態予測ＤＢ５４は普遍性を有する情報であってある程度一定の情報を含んでいる。なお、必要に応じて健康状態予測ＤＢ５４の情報を更新することも可能である。
【0042】
（応用例）
全国の建物などに設置した自動ドア１００、２００により感染者の存在を認識し、その認識結果をネットワークを介して中央センターのデータベースに集約し、集約結果に基づいて感染者の移動を記録することができる。感染者の移動記録は、感染者の動態記録であってもよい。動態記録は移動記録から人工知能を利用して作成することができる。その移動記録または動態記録から人工知能を利用して感染源を特定するようにしてもよい。この場合、感染源を特定することにより感染症の拡大を抑制することができる。
全国の建物などに設置した自動ドア１００、２００により感染者の存在を認識し、その認識結果をネットワークを介して中央センターのデータベースに集約し、集約結果に基づいて感染者の移動を記録することができる。感染者の移動記録は、感染者の動態記録であってもよい。動態記録は移動記録から人工知能を利用して作成することができる。その移動記録または動態記録から人工知能を利用して感染源を特定するようにしてもよい。この場合、感染源を特定することにより感染症の拡大を抑制することができる。
【0043】
以上、本発明について、第１および第２実施形態をもとに説明した。各実施形態は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、また、そうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。各実施形態の内容は、本発明の技術的範囲を限定するものではなく、請求の範囲に規定された発明の思想を逸脱しない範囲において、構成要素の変更、追加、削除等の多くの設計変更が可能である。
【0044】
以下、変形例について説明する。変形例の図面および説明では、実施の形態と同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付する。実施の形態と重複する説明を適宜省略し、実施の形態と相違する構成について重点的に説明する。
【0045】
各実施形態では、入力デバイス１４に含まれるセンサを例示して説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。入力デバイス１４には別の種類のセンサが含まれてもよい。
【符号の説明】
【0046】
１０・・モータ、 １２・・コントローラ、 １４・・入力デバイス、 １８・・出力デバイス、 ３０・・ドア、 ４２・・画像センサ、 ４３・・音センサ、 ４４・・サーモグラフィ、 ４５・・生体情報検知デバイス、 ４６・・重量センサ、 ４７・・可聴音検査デバイス、 ４９・・金属探知センサ、 ５０・・健康状態推定部、 ５２・・ドア開閉制御部、 １００、２００自動ドア。
【図1】
【図2】
【図3】