特許 7521615 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-16

(45)【発行日】2024-07-24

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08B 21/02 20060101AFI20240717BHJP

   G08B 25/00 20060101ALI20240717BHJP

   H04N 7/18 20060101ALI20240717BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20240717BHJP

   G08B 25/04 20060101ALI20240717BHJP

   G08B 21/24 20060101ALI20240717BHJP

【ＦＩ】

G08B21/02

G08B25/00 510M

H04N7/18 D

H04N7/18 K

G06Q50/10

G08B25/04 K

G08B21/24

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2022578080

(86)(22)【出願日】2021-11-26

(86)【国際出願番号】 JP2021043474

(87)【国際公開番号】W WO2022163109

(87)【国際公開日】2022-08-04

【審査請求日】2023-06-27

(31)【優先権主張番号】P 2021010490

(32)【優先日】2021-01-26

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】知久 慎太郎

【審査官】吉村 伊佐雄

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１７／７９９３８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特許第６７４４６５２（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０１９－１１９４３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】登録実用新案第３２０２６６４（ＪＰ，Ｕ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ１０／００－１０／１０

３０／００－３０／０８

５０／００－９９／００

Ｇ０８Ｂ１９／００－３１／００

Ｇ１６Ｈ１０／００－８０／００

Ｇ１６Ｚ９９／００

Ｈ０４Ｎ７／１８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する人物データ取得手段と、
前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出する混雑度算出手段と、
前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する環境データ取得手段と、
前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する危険度算出手段と、
前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する判定手段と、
前記判定の結果を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記判定手段は、前記混雑度が所定値以上であって、且つ、前記危険度が所定値未満の場合には前記判定の結果としてマスクを装着する警告をすることを決定し、
前記危険度が所定値以上の場合には、前記判定の結果としてマスクを外す警告をすることを決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記人物データ取得手段は、前記領域を撮影する撮像素子から画像データを取得し、
前記混雑度算出手段は、前記画像データにかかる画像に含まれる前記人物に基づいて前記混雑度を算出する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記混雑度算出手段は、複数の異なる時刻に取得した前記画像データに基づいて前記人物の動作を検出し、前記動作に基づいて、前記人物の移動速度が比較的に遅い程、前記混雑度が比較的に高いと算出する、
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記混雑度算出手段は、複数の異なる時刻に取得した前記画像データに基づいて前記人物の動作を検出し、
前記危険度算出手段は、前記動作が比較的に速い程、前記危険度が比較的に高いと算出する、
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記危険度算出手段は、前記画像データに含まれる前記人物の年齢を推定し、前記年齢に基づいて前記危険度を算出する、
請求項３～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記画像データに基づいて前記人物がマスクを装着していることを検出するマスク装着検出手段と、
前記判定手段がマスクを装着することを警告することを決定した場合であっても、前記人物がマスクを装着していることを検出した場合には、前記判定を抑制し、
前記判定手段がマスクを装着しないことを警告することを決定した場合であっても、前記人物がマスクを装着していないことを検出した場合には、前記判定を抑制する抑制手段と、をさらに備える、
請求項３～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
前記出力手段から受け取った前記判定の結果に基づいて前記領域に存在する前記人物に対してマスク装着の要否に関する警告を前記人物の視覚または聴覚に知覚させる警告手段と、を備える
情報処理システム。

【請求項9】

コンピュータが、
所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得し、
前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出し、
前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得し、
前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出し、
前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定し、
前記判定の結果を出力する、
情報処理方法。

【請求項10】

所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得し、
前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出し、
前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得し、
前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出し、
前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定し、
前記判定の結果を出力する、
情報処理方法を、コンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

公共の場所等に存在する人は、感染症に感染するリスクがある。一方、高温高湿環境下に存在する人は、熱中症等のリスクが存在する可能性がある。また人に対するこのようなリスクを抑制するための種々の技術が開発されている。

【0003】

特許文献１に記載の情報提供システムは、１以上の音声認識装置から地域感染情報を取得し、取得した地域感染情報に基づき各地域の感染リスクの大きさを表す感染リスク値を算出する。

【0004】

特許文献２に記載のシステムは、計測対象区域の少なくとも１ヶ所に配置された移設可能な観測機が計測した環境情報を、監視制御装置が一元的にモニタリングする。

【0005】

特許文献３に記載の混雑情報提供システムは、混雑状況を観測するための定点カメラと、定点カメラに接続された混雑情報演算装置と、混雑情報を表示する情報表示装置とを備える。混雑情報演算装置は、定点カメラが撮影した画像に含まれる人物領域を検出し、検出した人物領域に基づいて画像中の人物の数を計測し、計測結果に基づく混雑情報を利用者に提供する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】国際公開第２０２０／０３１５９９号

【文献】特開２０１６－０１８３５７号公報

【文献】特開２００７－２０１５５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、公共の場所に存在する人は、感染症拡大のリスクを抑制するためマスクを装着することが求められる一方、高温高湿環境下においては、マスクを装着することにより熱中症になるリスクが高くなる。また高温高湿環境下で運動をしている人は、マスクを装着すると健康状態が悪化する虞がある。このような一見背反するような状況が同時に発生し得る場合に、人物に対するリスクを総合的に判断する技術の開発が期待されている。

【0008】

本開示はこのような課題を鑑みてなされたものであり、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を適切に処理する情報処理装置等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】

【0009】

本開示の１実施形態にかかる情報処理装置は、人物データ取得部、混雑度算出部、環境データ取得部、危険度算出部、判定部および出力部を有する。人物データ取得部は、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する。混雑度算出部は、人物データに基づいて領域における混雑度を算出する。環境データ取得部は、領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。危険度算出部は、環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する。判定部は、混雑度と危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。出力部は、判定の結果を出力する。

【0010】

本開示の１実施形態にかかる情報処理方法は、以下の方法をコンピュータが実行する。コンピュータは、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する。コンピュータは、人物データに基づいて領域における混雑度を算出する。コンピュータは、領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。コンピュータは、環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する。コンピュータは、混雑度と危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。コンピュータは、判定の結果を出力する。

【0011】

本開示の１実施形態にかかるプログラムは、コンピュータに、以下のステップを実行させるものである。コンピュータは、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する。コンピュータは、人物データに基づいて領域における混雑度を算出する。コンピュータは、領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。コンピュータは、環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する。コンピュータは、混雑度と危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。コンピュータは、判定の結果を出力する。

【発明の効果】

【0012】

本開示によれば、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を適切に処理する情報処理装置等を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】実施の形態１にかかる情報処理装置のブロック図である。

【図2】実施の形態１にかかる情報処理方法のフローチャートである。

【図3】実施の形態２にかかる情報処理システムのブロック図である。

【図4】実施の形態２にかかる情報入出力装置のブロック図である。

【図5】実施の形態２にかかる情報処理装置のブロック図である。

【図6】判定部が参照するデータの例を示すグラフである。

【図7】実施の形態２にかかる情報処理方法のフローチャートである。

【図8】実施の形態３にかかる情報処理システムのブロック図である。

【図9】実施の形態３にかかる携帯端末のブロック図である。

【図10】コンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲にかかる発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略、および簡略化がなされている。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

【0015】

＜実施の形態１＞
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、実施の形態１にかかる情報処理装置１０のブロック図である。図１に示す情報処理装置１０は、所定のデータを取得し、取得したデータから、所定の領域に存在する人に対してマスクを装着することを警告すること、またはマスクを装着しないことを警告することを判定して出力する。情報処理装置１０は例えば通信機能および情報処理機能を有するサーバ、コンピュータ、タブレット端末等であってもよい。情報処理装置１０は主な構成として、人物データ取得部１１１、混雑度算出部１１２、環境データ取得部１１３、危険度算出部１１４、判定部１１５および出力部１１６を有する。

【0016】

人物データ取得部１１１は、所定の領域における人物データを取得する。人物データは、所定の領域における人物の存在を示すデータである。人物データは、例えば所定の領域を撮影した画像データである。この場合、画像データとは、可視光画像に限定されない。画像データは、例えば、赤外光や、レーザ光を利用して撮影したものであってもよい。また人物データは、人物が携帯する携帯端末が発信する位置情報を取得するものであってもよい。人物データ取得部１１１は、人物データを取得すると取得した人物データを混雑度算出部１１２に供給する。

【0017】

混雑度算出部１１２は、人物データ取得部１１１から人物データを受け取り、受け取った人物データから所定の領域における混雑度を算出する。混雑度とは、所定の領域における人物の混雑の度合いを示す指標ないし指数である。混雑度は例えば、所定領域に存在する人の数であってもよい。また混雑度は例えば、所定領域における単位面積当たりの人数であってもよい。混雑度は例えば、所定領域における人物間同士の距離（人物間距離）の統計値であってもよい。すなわち、所定領域における混雑度が高い程、人物間距離は近くなる。換言すると、所定領域における混雑度が高い程、所定領域に存在する人物の密集度が高くなる。つまり所定領域における混雑度が高くなると、所定領域に存在する人の感染症に感染するリスクが高くなる。混雑度算出部１１２は、算出した混雑度のデータを、判定部１１５に供給する。

【0018】

環境データ取得部１１３は、所定の領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する。環境データは、所定領域において人物が熱中症になる可能性を示す指標ないし指数である。環境データは所定領域における輻射熱を含んでもよい。環境データ取得部１１３は、取得した環境データを危険度算出部１１４に供給する。

【0019】

危険度算出部１１４は、環境データ取得部１１３から受け取った環境データから熱中症の危険度を算出する。なお、以降の説明において「危険度」とは熱中症の危険度を意味する。危険度は、例えば暑さ指数またはＷＢＧＴ値（WBGT :Wet Bulb Globe Temperature）であってもよい。すなわち所定領域における危険度が高くなると、所定領域に存在する人の熱中症になるリスクが高くなる。危険度算出部１１４は、算出した危険度のデータを、判定部１１５に供給する。

【0020】

判定部１１５は、混雑度算出部１１２から受け取った混雑度と危険度算出部１１４から受け取った危険度とから、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する。例えば判定部１１５は、混雑度が比較的に高く危険度が比較的に低い場合には、マスクを装着する警告をすることを判定してもよい。また例えば判定部１１５は、混雑度が比較的に低く危険度が比較的に高い場合には、マスクを装着しない警告をすることを判定してもよい。判定部１１５は、判定の結果を出力部１１６に供給する。なお、本開示において、単に「警告」と記載した場合には、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告を示す。

【0021】

出力部１１６は、判定部１１５から判定の結果を受け取り、受け取った判定の結果を出力する。出力部１１６は、例えば所定領域に存在する人に対して警告をする手段を有する警告装置に対して上述の判定の結果を出力し得る。

【0022】

図２は、実施の形態１にかかる情報処理方法を示すフローチャートである。図２に示すフローチャートは、例えば情報処理装置１０を起動することにより開始される。

【0023】

まず、人物データ取得部１１１は、所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する（ステップＳ１１）。

【0024】

次に、混雑度算出部１１２は、人物データ取得部１１１が取得した人物データを受け取り、受け取った人物データから、所定領域における混雑度を算出する（ステップＳ１２）。

【0025】

次に、環境データ取得部１１３は、所定領域における環境データを取得する（ステップＳ１３）。

【0026】

次に、危険度算出部１１４は、環境データ取得部１１３が取得した環境データから熱中症の危険度を算出する（ステップＳ１４）。

【0027】

次に、判定部１１５は、混雑度算出部１１２から受け取った混雑度と、危険度算出部１１４から受け取った危険度とから、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する（ステップＳ１５）。

【0028】

次に、出力部１１６は、判定部１１５から受け取った判定の結果を出力し（ステップＳ１６）、一連の情報処理は終了する。

【0029】

なお、上述の処理において、ステップＳ１２はステップＳ１１より後、且つ、ステップＳ１５より前に実行される必要があるが、ステップＳ１２は例えばステップＳ１３ないしステップＳ１４の後に実行されてもよい。ステップＳ１３は、ステップＳ１２より前に実行されてもよい。

【0030】

以上、実施の形態１にかかる情報処理装置および情報処理方法について説明した。尚、情報処理装置１０は、図示しない構成としてプロセッサ及び記憶装置を有するものである。情報処理装置１０が有する記憶装置は、例えばフラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリを含む記憶装置を含む。この場合に、情報処理装置１０が有する記憶装置は、上述の画像処理方法を実行するためのコンピュータプログラム（以降、単にプログラムとも称する）を記憶している。またプロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラムをＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等のバッファメモリへ読み込ませ、当該プログラムを実行する。

【0031】

情報処理装置１０が有する各構成は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等を用いることができる。なお、ここに説明した構成に関する説明は、本開示において以下に説明するその他の装置またはシステムにおいても、適用され得る。

【0032】

また、情報処理装置１０の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、情報処理装置１０の機能がＳａａＳ（Software as a Service）形式で提供されてもよい。

【0033】

以上、実施の形態１について説明した。実施の形態１によれば、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を適切に処理する情報処理装置等を提供ことができる。

【0034】

＜実施の形態２＞
次に、実施の形態２について説明する。図３は、実施の形態２にかかる情報処理システム１のブロック図である。図３に示す情報処理システム１は、情報処理装置２０および情報入出力装置３００を含む。情報処理装置２０と情報入出力装置３００とは、ネットワークＮ１を介して互いに通信可能に接続されている。

【0035】

情報入出力装置３００は所定の領域Ａ３００内に設置されている。情報入出力装置３００はカメラ３１１および警告部３１２を含む。カメラ３１１は、領域Ａ３００の風景を撮影する。警告部３１２は、情報処理装置２０からマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告に関する判定の結果に関する信号を受け取り、受け取った信号に応じて、所定の警告を行う。警告部３１２は、スピーカ３１２Ａおよび表示部３１２Ｂを有しており、領域Ａ３００に存在する人物に対してマスク装着の要否に関する警告を、人物の視覚または聴覚に知覚させる。なお、情報入出力装置３００は例えば街路灯としての機能を併せて有していてもよい。

【0036】

次に図４を参照して情報入出力装置３００の詳細について説明する。図４は、実施の形態２にかかる情報入出力装置３００のブロック図である。情報入出力装置３００は主な構成として、カメラ３１１、警告部３１２、温度センサ３１３、湿度センサ３１４、通信部３１５、制御部３１６および記憶部３２０を有している。

【0037】

カメラ３１１は、領域Ａ３００の風景を撮影して画像データを生成する。カメラ３１１は、撮像素子３１１Ａを含む。撮像素子３１１Ａは、所定波長の光を受けて電気信号を発する。所定波長は、例えば可視光である。

【0038】

警告部３１２は、出力部から受け取った判定の結果に基づいて、マスク装着の要否に関する警告を人物の視覚または聴覚に知覚させる。より具体的には、警告部３１２は、スピーカ３１２Ａおよび表示部３１２Ｂを含む。表示部３１２Ｂは、例えば液晶、有機エレクトロルミネッセンスまたはＬＥＤ等を用いたディスプレイ装置である。警告部３１２はスピーカ３１２Ａを介して上述の警告にかかるメッセージ音声を出力する。また警告部３１２は、表示部３１２Ｂを介して上述の警告にかかるメッセージを表示部３１２Ｂに表示させる。これにより情報処理システム１は、領域Ａ３００に存在する人物に対して警告の内容を認識させ得る。

【0039】

温度センサ３１３は、危険度を算出するのに必要な環境データとしての温度を測定するための温度計である。湿度センサ３１４は、危険度を算出するのに必要な環境データとしての湿度を測定するための温度計である。温度センサ３１３が測定した温度のデータおよび湿度センサ３１４が測定した湿度のデータは、通信部３１５を介して情報処理装置２０に供給される。

【0040】

通信部３１５は、情報入出力装置３００をネットワークＮ１に通信可能に接続するためのインタフェースである。通信部３１５は例えば、カメラ３１１が生成した画像データ、温度センサ３１３が測定した温度のデータ、および湿度センサ３１４が測定した湿度のデータを、ネットワークＮ１を介して情報処理装置２０に供給する。また通信部３１５は、ネットワークＮ１を介して警告に関して情報処理装置２０が判定した結果の信号を受け取る。

【0041】

制御部３１６は、例えばＣＰＵまたはＭＰＵ等の演算装置であって、情報入出力装置３００が有する各構成を制御する。また制御部３１６は記憶部３２０が記憶しているプログラム３２１を実行する。記憶部３２０は、不揮発性メモリを含む記憶装置である。記憶部３２０は例えば、情報入出力装置３００の制御を司るプログラム３２１を記憶している。

【0042】

次に、図５を参照して本実施の形態にかかる情報処理装置について説明する。図５は、実施の形態２にかかる情報処理装置２０のブロック図である。情報処理装置２０は、マスク装着検出部１１７、抑制部１１８および記憶部１２０を有する点が、実施の形態１と異なる。また情報処理装置２０は、人物データとしてカメラ３１１から画像データを取得する。そのため、本実施の形態における人物データ取得部１１１は、領域Ａ３００を撮影する撮像素子３１１Ａから画像データを取得するということができる。

【0043】

本実施の形態における混雑度算出部１１２は、かかる画像データの画像に含まれる人物を検出して混雑度を算出する。

【0044】

混雑度算出部１１２は、複数の異なる時刻に取得した画像データから人物の動作を検出してもよい。その場合、混雑度算出部１１２は、検出した人物の動作から人物の移動速度を測定し、人物の移動速度が比較的に遅い程、混雑度が比較的に高いと算出してもよい。なおこの場合、混雑度算出部１１２は、移動速度として複数の人物の移動速度から平均値などの統計値を算出する。このような構成により、情報処理装置２０は、複数の人物が密集して動きが取れない状態については比較的に混雑度を高く設定できる。

【0045】

混雑度算出部１１２が人物の動作を検出する場合において、危険度算出部１１４は、人物の動作が比較的に速い程、危険度が比較的に高いと算出してもよい。このような構成により、情報処理装置２０は、例えば人物が運動をしている状況の危険度については、比較的に高く設定できる。このような設定により、情報処理装置２０は人物の状態に応じて好適に警告をするか否かの判断ができる。

【0046】

危険度算出部１１４は、画像データに含まれる人物の年齢を推定し、年齢に基づいて危険度を算出してもよい。これにより、危険度算出部１１４は、例えば幼児や老人などの危険度については比較的に高く設定できる。このような設定により、情報処理装置２０は人物の属性に応じた好適に警告をするか否かの判断ができる。

【0047】

判定部１１５は、混雑度が所定値以上であって、且つ、危険度が所定値未満の場合には判定の結果としてマスクを装着する警告をすることを決定する。また判定部１１５は、危険度が所定値以上の場合には、判定の結果としてマスクを外す警告をすることを決定する。

【0048】

マスク装着検出部１１７は、人物データ取得部１１１が取得した人物データとしての画像データから、人物がマスクを装着していることを検出する。すなわちマスク装着検出部１１７は、かかる画像データから人物画像を抽出したうえで、抽出した人物画像がマスクを装着した人物の画像である場合にはこれを検出する。マスク装着検出部１１７は画像データから検出される人物におけるマスク装着率を算出してもよい。マスク装着検出部１１７はマスク装着にかかる信号を抑制部１１８に供給する。

【0049】

抑制部１１８は、マスク装着検出部１１７からマスク装着にかかる信号を受け取り、マスク装着にかかる信号の内容と、判定部１１５が行った判定の結果と、から、判定部１１５が行った判定を抑制する。より具体的には、抑制部１１８は、判定部１１５がマスクを装着しないことを警告することを決定した場合であっても、人物がマスクを装着していないことを検出した場合には、判定を抑制する。これにより情報処理システム１は、例えばマスクを既に装着している人物に対してマスクを装着することを警告する等の不要な警告を抑制できる。

【0050】

記憶部１２０はＳＳＤ（Solid State Drive）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含む記憶装置である。記憶部１２０は、混雑度データベース１２１および危険度データベース１２２を記憶する。混雑度データベース１２１は、混雑度算出部１１２が混雑度を算出する際に用いるデータである。すなわち例えば混雑度算出部１１２は、人物データ取得部１１１から取得した人物データから人物の数や人物間距離を測定し、測定結果を混雑度データベース１２１に照合することにより混雑度を算出し得る。同様に、危険度データベース１２２は、危険度算出部１１４が危険度を算出する際に用いるデータベースである。すなわち例えば危険度算出部１１４は、環境データ取得部１１３から取得した環境データを危険度データベース１２２に照合することにより危険度を算出し得る。

【0051】

次に、図６を参照して、判定部１１５が行う判定の一例について説明する。図６は、判定部が参照するデータの例を示すグラフＧ１である。グラフＧ１は、横軸が混雑度を示し、縦軸が危険度を示している。グラフＧ１は、太い実線により示された斜線である第１境界Ｂ１と、太い点線により示された直線である第２境界Ｂ２とを含む。第１境界Ｂ１は混雑度Ｃ０且つ危険度Ｒ１の位置から右上に延伸し、混雑度Ｃ１且つ危険度Ｒ２の位置を通過している。第２境界Ｂ２は、混雑度Ｃ１且つ危険度Ｒ０から第１境界Ｂ１に当たる位置まで上方に延伸している。

【0052】

グラフＧ１は、上述の第１境界Ｂ１および第２境界Ｂ２により第１範囲Ｐ１、第２範囲Ｐ２および第３範囲Ｐ３に分けられる。第１範囲Ｐ１は、混雑度がＣ１より低く、危険度が第１境界Ｂ１より低い範囲である。すなわち第１範囲Ｐ１は、領域Ａ３００の混雑度が比較的に低く且つ危険度が比較的に低い状況を示している。第１範囲Ｐ１においては、領域Ａ３００に存在する人はマスクを装着する必要はない。そのため第１範囲Ｐ１の状況において、情報処理装置２０は警告をすると判定しない。

【0053】

第２範囲Ｐ２は、混雑度がＣ１より高く、危険度が第１境界Ｂ１より低い範囲である。すなわち第２範囲Ｐ２は、領域Ａ３００の混雑度が比較的に高く且つ危険度が比較的に低い状況を示している。第２範囲Ｐ２においては、領域Ａ３００に存在する人の感染症に感染するリスクが高いため、マスクを装着することが推奨される。そのため第２範囲Ｐ２の状況において、情報処理装置２０はマスクを装着する警告をすると判定する。

【0054】

第３範囲Ｐ３は、危険度が第１境界Ｂ１より高い範囲である。すなわち第３範囲Ｐ３は、領域Ａ３００の混雑度に関わらず危険度が比較的に高い状況を示している。第３範囲Ｐ３においては、領域Ａ３００に存在する人の熱中症になるリスクが高いため、マスクを装着しないことが推奨される。そのため第３範囲Ｐ３の状況において、情報処理装置２０はマスクを装着する警告をすると判定する。

【0055】

以上、判定部１１５が行う判定の一例について説明した。上述のように、情報処理システム１は、混雑度と危険度とから、人物がマスクを装着することまたはマスクを装着しないことを警告する判定を行う。情報処理システム１は、混雑度と危険度とからいずれの警告も行わないことを判定する。

【0056】

次に、図７を参照して、実施の形態２にかかる情報処理方法について説明する。図７は、実施の形態２にかかる情報処理方法のフローチャートである。図７に示すフローチャートは、ステップＳ１５以降の処理が図２に示すフローチャートと異なる。以降に、図２に示すフローチャートと異なる点を中心として本実施の形態にかかる情報処理方法について説明する。

【0057】

ステップＳ１５において、判定部１１５は、混雑度算出部１１２から受け取った混雑度と、危険度算出部１１４から受け取った危険度とから、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する（ステップＳ１５）。

【0058】

次に、抑制部１１８は、判定部１１５による判定の結果が、マスクを装着すると警告するものであったか否かを判定する（ステップＳ２１）。判定部１１５の判定結果がマスクを装着すると警告するものであった場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、抑制部１１８はステップＳ２２に進む。一方、判定部１１５の判定結果がマスクを装着すると警告するものではなかった場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、抑制部１１８はステップＳ２４に進む。

【0059】

ステップＳ２２において、抑制部１１８は、マスク装着検出部１１７から取得した情報から、人物がマスクを装着しているか否かを判定する（ステップＳ２２）。人物がマスクを装着していると判定する場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、抑制部１１８は判定結果の出力を抑制する（ステップＳ２３）。すなわち情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力せずに、一連の処理を終了する。一方、人物がマスクを装着していると判定しない場合（ステップＳ２２）、抑制部１１８は判定結果の出力を抑制しない。そのため情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力して（ステップＳ２６）、処理を終了する。

【0060】

ステップＳ２４において、抑制部１１８は、判定部１１５による判定の結果が、マスクを装着しないと警告するものであったか否かを判定する（ステップＳ２４）。判定部１１５の判定結果がマスクを装着しないと警告するものであった場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、抑制部１１８はステップＳ２５に進む。一方、判定部１１５の判定結果がマスクを装着しないと警告するものではなかった場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、情報処理装置２０は、警告をせずに一連の処理を終了する。

【0061】

ステップＳ２５において、抑制部１１８は、マスク装着検出部１１７から取得した情報から、人物がマスクを装着しているか否かを判定する（ステップＳ２５）。人物がマスクを装着していると判定する場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、抑制部１１８は判定結果の出力を抑制しない。そのため情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力して（ステップＳ２６）、処理を終了する。すなわち情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力せずに、一連の処理を終了する。一方、人物がマスクを装着していると判定しない場合（ステップＳ２２）、抑制部１１８は判定結果の出力を抑制する（ステップＳ２３）。すなわち情報処理装置２０は、出力部１１６が判定結果を出力せずに、一連の処理を終了する。

【0062】

以上、実施の形態２にかかる情報処理方法を説明した。なお、図７に示した情報処理方法は、本実施の形態における情報処理方法の一例に過ぎず、情報処理方法は上述の内容に限定されるものではない。

【0063】

以上、実施の形態２について説明した。実施の形態２にかかる情報処理システム１の構成は上述のものに限定されない。例えば情報入出力装置３００は屋内外に設置する機器として様々な態様を採用することが可能である。また人物データを取得するための手段として上述の例では可視光カメラを例示したが、撮像素子３１１Ａは赤外光やレーザ光など、可視光以外の電磁波を検出するものであってもよい。その場合より具体的には、例えば情報処理システム１はカメラ３１１に代えて測距センサ、ＴＯＦ（Time of Flight）センサ、マイクロボロメータ等を採用してもよい。

【0064】

以上、実施の形態２によれば、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を適切に処理する情報処理装置等を提供ことができる。

【0065】

＜実施の形態３＞
次に、実施の形態３について説明する。図８は、実施の形態３にかかる情報処理システム２のブロック図である。情報処理システム２は、情報入出力装置３００に代えて、情報入出力装置３３０が領域Ａ３００に設定されている。また領域Ａ３００に存在する人物は、それぞれが携帯端末４００を携帯している。また情報処理システム２は情報処理装置２０に代えて情報処理装置３０を有している。

【0066】

情報入出力装置３３０は、ネットワークＮ１を介して情報処理装置３０と通信可能に接続している。また情報入出力装置３３０は領域Ａ３００に存在する携帯端末４００と無線通信可能に接続している。情報入出力装置３３０は携帯端末４００のそれぞれから位置データを取得し、取得した位置データを人物データとして情報処理装置３０に供給する。また情報入出力装置３３０は、携帯端末４００のそれぞれから環境データを取得し、取得した環境データを情報処理装置３０に供給する。なお、情報入出力装置３３０は、上述のデータに加えて各端末の固有識別子に関する情報や、携帯端末４００を携帯する人物の属性データとして、例えばその人物の年齢に関するデータを取得しうるものであってもよい。また情報入出力装置３３０は、情報処理装置３０からマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告の信号を受け取り、受け取った信号を携帯端末４００に供給する。

【0067】

以下に、本実施の形態における情報処理装置３０について説明する。情報処理装置３０が有する主な構成は、実施の形態１において説明したものと同等である。

【0068】

本実施の形態における人物データ取得部１１１は、領域Ａ３００において人物が携帯している携帯端末４００の位置情報を人物データとして取得する。そして混雑度算出部１１２は、位置情報に基づいて混雑度を算出する。

【0069】

危険度算出部１１４は、携帯端末４００を携帯している人物の属性データを取得し、取得した属性データを加味して危険度を算出してもよい。より具体的には、危険度算出部１１４は、属性データとして携帯端末４００を携帯している人物の年齢データを取得し、年齢データを加味して危険度を算出してもよい。この場合、危険度算出部１１４は携帯端末４００ごとに異なる危険度を算出し得る。したがって、判定部１１５は、携帯端末４００ごとに異なる判定を行い得る。このような構成により、情報処理システム２は人物ごとの危険度を算出し、マスクの装着に関する警告の判断を個別に行うことができる。

【0070】

また本実施の形態における出力部１１６は、判定部１１５が行う判定の結果として、携帯端末４００に対してマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告の信号を出力する。

【0071】

次に、図９を参照して携帯端末４００について説明する。図９は、実施の形態３にかかる携帯端末４００のブロック図である。携帯端末４００は主な構成として、温度センサ４１１、湿度センサ４１２、警告部４１３、通信部４１４、制御部４１５および記憶部４２０を有している。

【0072】

温度センサ４１１および湿度センサ４１２は危険度を算出するための環境データを測定し、測定した環境データを、通信部４１４を介して情報処理装置３０に提供する。警告部４１３はスピーカ４１３Ａおよび表示部４１３Ｂを含む。警告部４１３は、通信部４１４を介して情報処理装置３０から警告の信号を受け取り、受け取った信号に応じた警告を出力する。通信部４１４は、携帯端末４００と情報入出力装置３３０との無線通信を行うためのインタフェースである。制御部４１５は、ＣＰＵ等の演算装置を含み、携帯端末４００の各構成を制御する。記憶部４２０は不揮発性メモリを含む記憶装置であって、携帯端末４００に本実施の形態における機能を実現させるためのプログラム４２１を記憶している。

【0073】

以上、実施の形態３について説明した。実施の形態３にかかる情報処理システム２によれば、所定の領域における人物に対するリスクを判定するための情報を人物ごとに適切に処理する情報処理装置等を提供ことができる。

【0074】

＜ハードウェア構成の例＞
以下、本開示における情報処理装置の各機能構成がハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現される場合について説明する。

【0075】

図１０は、コンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。本開示における情報処理装置は、図に示すハードウェア構成を含むコンピュータ５００により上述の機能を実現できる。コンピュータ５００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータであってもよいし、ＰＣなどの据え置き型のコンピュータであってもよい。コンピュータ５００は、各装置を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。コンピュータ５００は、所定のアプリケーションをインストールされることにより、所望の機能を実現できる。

【0076】

コンピュータ５００は、バス５０２、プロセッサ５０４、メモリ５０６、ストレージデバイス５０８、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）５１０およびネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）５１２を有する。バス５０２は、プロセッサ５０４、メモリ５０６、ストレージデバイス５０８、入出力インタフェース５１０、及びネットワークインタフェース５１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ５０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

【0077】

プロセッサ５０４は、ＣＰＵ、ＧＰＵまたはＦＰＧＡなどの種々のプロセッサである。メモリ５０６は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。

【0078】

ストレージデバイス５０８は、ハードディスク、ＳＳＤ、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス５０８は、所望の機能を実現するためのプログラムが格納されている。プロセッサ５０４は、このプログラムをメモリ５０６に読み出して実行することで、各装置の各機能構成部を実現する。

【0079】

入出力インタフェース５１０は、コンピュータ５００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース５１０には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。

【0080】

ネットワークインタフェース５１２は、コンピュータ５００をネットワークに接続するためのインタフェースである。

【0081】

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

【0082】

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限定されない。
（付記１）
所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得する人物データ取得部と、
前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出する混雑度算出部と、
前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得する環境データ取得部と、
前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出する危険度算出部と、
前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定する判定部と、
前記判定の結果を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
（付記２）
前記判定部は、前記混雑度が所定値以上であって、且つ、前記危険度が所定値未満の場合には前記判定の結果としてマスクを装着する警告をすることを決定し、
前記危険度が所定値以上の場合には、前記判定の結果としてマスクを外す警告をすることを決定する、
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記人物データ取得部は、前記領域を撮影する撮像素子から画像データを取得し、
前記混雑度算出部は、前記画像データにかかる画像に含まれる前記人物に基づいて前記混雑度を算出する、
付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記混雑度算出部は、複数の異なる時刻に取得した前記画像データに基づいて前記人物の動作を検出し、前記動作に基づいて、前記人物の移動速度が比較的に遅い程、前記混雑度が比較的に高いと算出する、
付記３に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記混雑度算出部は、複数の異なる時刻に取得した前記画像データに基づいて前記人物の動作を検出し、
前記危険度算出部は、前記動作が比較的に速い程、前記危険度が比較的に高いと算出する、
付記３に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記危険度算出部は、前記画像データに含まれる前記人物の年齢を推定し、前記年齢に基づいて前記危険度を算出する、
付記３～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記画像データに基づいて前記人物がマスクを装着していることを検出するマスク装着検出部と、
前記判定部がマスクを装着することを警告することを決定した場合であっても、前記人物がマスクを装着していることを検出した場合には、前記判定を抑制し、
前記判定部がマスクを装着しないことを警告することを決定した場合であっても、前記人物がマスクを装着していないことを検出した場合には、前記判定を抑制する抑制部と、をさらに備える、
付記３～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記８）
付記１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
前記出力部から受け取った前記判定の結果に基づいて前記領域に存在する前記人物に対してマスク装着の要否に関する警告を前記人物の視覚または聴覚に知覚させる警告部と、を備える
情報処理システム。
（付記９）
前記人物データ取得部は、前記領域において前記人物が携帯している携帯端末の位置情報を前記人物データとして取得し、
前記混雑度算出部は、前記位置情報に基づいて前記混雑度を算出する、
付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記１０）
前記危険度算出部は、前記携帯端末を携帯している前記人物の属性データを取得し、前記属性データに基づいて前記危険度を算出する、
付記９に記載の情報処理装置。
（付記１１）
前記危険度算出部は、前記属性データとして前記携帯端末を携帯している前記人物の
年齢データを取得し、前記年齢データに基づいて前記危険度を算出する、
付記１０に記載の情報処理装置。
（付記１２）
前記出力部は、前記判定の結果として、前記携帯端末に対してマスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告の信号を出力する、
付記９～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記１３）
コンピュータが、
所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得し、
前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出し、
前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得し、
前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出し、
前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定し、
前記判定の結果を出力する、
情報処理方法。
（付記１４）
所定の領域における人物の存在を示す人物データを取得し、
前記人物データに基づいて前記領域における混雑度を算出し、
前記領域における少なくとも環境温度および環境湿度を含む環境データを取得し、
前記環境データに基づいて熱中症の危険度を算出し、
前記混雑度と前記危険度とに基づいて、マスクを装着する警告またはマスクを装着しない警告をするか否かを判定し、
前記判定の結果を出力する、
情報処理方法を、コンピュータに実行させる
プログラム。

【0083】

この出願は、２０２１年１月２６日に出願された日本出願特願２０２１－０１０４９０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

【符号の説明】

【0084】

１ 情報処理システム
２ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
２０ 情報処理装置
３０ 情報処理装置
１１１ 人物データ取得部
１１２ 混雑度算出部
１１３ 環境データ取得部
１１４ 危険度算出部
１１５ 判定部
１１６ 出力部
１１７ マスク装着検出部
１１８ 抑制部
１２０ 記憶部
１２１ 混雑度データベース
１２２ 危険度データベース
３００ 情報入出力装置
３１１ カメラ
３１１Ａ 撮像素子
３１２ 警告部
３１２Ａ スピーカ
３１２Ｂ 表示部
３１３ 温度センサ
３１４ 湿度センサ
３１５ 通信部
３１６ 制御部
３２０ 記憶部
３３０ 情報入出力装置
４００ 携帯端末
４１１ 温度センサ
４１２ 湿度センサ
４１３ 警告部
４１３Ａ スピーカ
４１３Ｂ 表示部
４１４ 通信部
４１５ 制御部
４２０ 記憶部
５００ コンピュータ
５０２ バス
５０４ プロセッサ
５０６ メモリ
５０８ ストレージデバイス
５１０ 出入力Ｉ／Ｆ
５１２ ネットワークＩ／Ｆ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】