(57)【要約】      （修正有）【課題】遠隔から対象物の状態を良好に監視するとともに、監視精度向上に有用な対象物の詳細な情報も得ることができる監視システムを提供する。【解決手段】監視システム１０は、対象物の状態に関する情報を収集する情報収集部１２と、情報収集部と通信回線１６を介して接続され、対象物を遠隔で監視する監視部１４とを有する。情報収集部は、監視部に対してデータを送受信する第１通信部３４と、第１通信部より通信容量が小さい第２通信部３６とを有する。そして、情報収集部又は監視部の少なくとも一方には、対象物の状態に応じて２つ通信部３４，３６の切り替えを指示する通信切替指示部４４を有することを特徴とする。【選択図】図１
2020088702.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の状態を遠隔で監視する監視システムにおいて、
対象物の状態に関する情報を収集する情報収集部と、
前記情報収集部と通信回線を介して接続され、対象物を遠隔で監視する監視部と、
を有し、
前記情報収集部は、
前記監視部に対してデータを送受信する第１通信部と、
第１通信部より通信容量が小さい第２通信部と、
を有し、
前記情報収集部又は前記監視部の少なくとも一方には、対象物の状態に応じて前記２つ通信部の切り替えを指示する通信切替指示部を有する、
ことを特徴とする監視システム。
【請求項２】
請求項１に記載の監視システムにおいて、
前記通信切替指示部は、前記情報収集部で対象物の異常を検知した場合、前記第２通信部から前記１通信部へと切り替えさせ、前記異常に関するデータを学習用データとして前記監視部へ送信させる、
ことを特徴とする監視システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の監視システムにおいて、
前記通信切替指示部は、対象物の状態を収集する期間が所定値になった場合、前記第２通信部から前記１通信部へと切り替えさせ、対象物の状態に関するデータを学習用データとして前記監視部へ送信させる、
ことを特徴とする監視システム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１つに記載の監視システムにおいて、
前記情報収集部は、対象物の状態に関するデータを記憶する監視記憶部を有し、
前記通信切替指示部により前記第２通信部から前記１通信部へ切り替わった場合、前記学習用データとして、前記監視記憶部に記憶されたデータが送信される、
ことを特徴とする監視システム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１つに記載の監視システムにおいて、
前記監視部は、前記学習用データから学習済みモデルを生成する学習モデル生成部を有し、
前記通信切替指示部は、前記学習済みモデルが生成された場合、前記第２通信部から前記１通信部へと切り替えさせ、前記学習済みモデルが反映されたファームウェアを前記監視部から送信させる、
ことを特徴とする監視システム。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１つに記載の監視システムにおいて、
前記監視部は、前記情報収集部の位置関係を入力する入力部と、前記情報収集部の位置を表示する表示部とを有することを特徴とする監視システム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１つに記載の監視システムにおいて、
前記情報収集部は、検出された異常情報の数を計数し、異常情報とその数とを対応させて記憶する記憶部を有する、
ことを特徴とする監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、計測の対象物、例えば構造体の状態を遠隔から監視する技術が知られている。
【０００３】
下記特許文献１には、ひずみゲージと、ひずみゲージが計測したデータを処理し外部へ無線通信する通信部とを有する情報収集部が構造物に設けられていることが記載されている。
【０００４】
下記特許文献２には、計測箇所に設けられる子機と、子機と無線を介して通信する親機とを有する計測システムが開示されている。子機は、ひずみ、変位、加速度などの物理量を計測するセンサと、センサにより検出された各物理量の情報を親機に送信する無線通信部と、センサ及び送信手段に電力を供給する電池とを有する。
【０００５】
下記特許文献３には、大容量のデータ伝送が可能な高速通信と、低速通信とを選択して動作させるネットワークシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−１１０６６８号公報
【特許文献２】特開２００８−２３４３６１号公報
【特許文献３】特開２００７−９７１８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来、対象物を遠隔で監視する場合、３ＧやＬＴＥなどの携帯電話回線を用いて、対象物の状態を示す情報を遠隔に送信している例がある。このような従来の携帯電話回線は、信頼性や可用性が高いものの、通話料と通信機器のコストが高い。また、ＩｏＴ（Internet of Things）においては、通信するデバイスが多くなるので、通信にかかるコストが高額になってしまう課題がある。また、上記携帯電話回線による通信は高消費電力であるので、デバイスに内蔵するバッテリ容量が大きくなり、結果としてデバイス自体が大きくなってしまうという問題がある。
【０００８】
このような問題を解消するため、ＩｏＴ時代の次世代無線通信規格として省電力型広域無線網サービスの実用化が進められている。省電力型広域無線網サービスは、例えばＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）と呼ばれる無線通信技術を用いたサービスである。省電力型広域無線網サービスを用いることにより、低価格、低消費電力、かつ長距離通信が可能となる。しかしながら、この無線通信サービスは、伝送速度が低く、送受信されるデータ容量が小さいので、対象物の状態を示す詳細な情報を遠隔に送信することができない。
【０００９】
本発明は、遠隔から対象物の状態を良好に監視するとともに、監視精度向上に有用な対象物の詳細な情報も得ることができる監視システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、対象物の状態を遠隔で監視する監視システムにおいて、対象物の状態に関する情報を収集する情報収集部と、前記情報収集部と通信回線を介して接続され、対象物を遠隔で監視する監視部と、を有し、前記情報収集部は、前記監視部に対してデータを送受信する第１通信部と、第１通信部より通信容量が小さい第２通信部と、を有し、前記情報収集部又は前記監視部の少なくとも一方には、対象物の状態に応じて前記２つ通信部の切り替えを指示する通信切替指示部を有することを特徴とする監視システム。
【００１１】
また、前記通信切替指示部は、前記情報収集部で対象物の異常を検知した場合、前記第２通信部から前記１通信部へと切り替えさせ、前記異常に関するデータを学習用データとして前記監視部へ送信させることができる。
【００１２】
また、前記通信切替指示部は、対象物の状態を収集する期間が所定値になった場合、前記第２通信部から前記１通信部へと切り替えさせ、対象物の状態に関するデータを学習用データとして前記監視部へ送信させることができる。
【００１３】
また、前記情報収集部は、対象物の状態に関するデータを記憶する監視記憶部を有し、前記通信切替指示部により前記第２通信部から前記１通信部へ切り替わった場合、前記学習用データとして、前記監視記憶部に記憶されたデータが送信されることができる。
【００１４】
また、前記監視部は、前記学習用データから学習済みモデルを生成する学習モデル生成部を有し、前記通信切替指示部は、前記学習済みモデルが生成された場合、前記第２通信部から前記１通信部へと切り替えさせ、前記学習済みモデルが反映されたファームウェアを前記監視部から送信させることができる。
【００１５】
また、前記監視部は、前記情報収集部の位置関係を入力する入力部と、前記情報収集部の位置を表示する表示部とを有することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の監視システムによれば、遠隔から対象物の状態を良好に監視するとともに、監視精度向上に有用な対象物の詳細な情報も得ることができる。また、対象物の状態に応じて、遠隔に適切なデータ容量を送信することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態に係る監視システムの構成を示す図である。
【図２】監視システムを用いた監視方法の流れを示すフロー図である。
【図３】別の実施形態に係る監視システムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、監視システムの実施形態について、図を用いて説明する。なお、以下実施例に限定されるものではない。
【００１９】
図１は、監視システム１０の構成を示す図である。監視システム１０は、対象物の状態を遠隔から監視するシステムである。対象物とは、監視の対象となるものであり、建築物、橋、トンネル、電柱、交通管制施設、道路、配管、パイプラインなど構造物と、自動車、自転車、自動二輪車、電車、車いすなどの車両移動体とである。このシステムは、対象物の経年による変化の状態および進行の把握、事故の未然予防、地震や災害や火災時における損傷状態や範囲の把握、事故防止、予防保全、工事計画立案などに利用される。
【００２０】
監視システム１０は、対象物の状態に関する情報を収集する情報収集部１２と、対象物を遠隔で監視する監視部１４とを有する。情報収集部１２と監視部１４は、通信回線１６を介して接続されている。
【００２１】
通信回線１６は、大容量のデータ伝送の回線と、その回線より小容量のデータ伝送の回線とを含む。大容量のデータ伝送回線には、セルラー系ＬＰＷＡ、通信３ＧやＬＴＥなどの携帯電話回線と、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ＥｎＯｃｅａｎ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの近距離無線通信方式の通信回線とが含まれる。一方、小容量のデータ伝送の回線には、ＳＩＧＦＯＸ（登録商標）、ＬｏＲａ（登録商標）、ＮＢ−ＩｏＴ、ＮＢ−Ｆｉ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ、ＧｒｅｅｎＯＦＤＭ、ＤＡＳＨ７、ＲＰＭＡ、Ｗｉ−ＳＵＮ、ＬＴＥ−ＭＴＣなどの省電力型広域無線の通信回線（ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area））が含まれる。
【００２２】
省電力型広域無線の通信回線（ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area））の一例であるＳＩＧＦＯＸは、伝送距離が数十ｋｍと長距離であり、伝送速度が１００ｂｐｓ（上り）と超低速であり、データは１２バイト（上り）とイーサネットデータの１００分の１以下の大きさである。
【００２３】
情報収集部１２は、対象物に対して設けられる。情報収集部１２は、いわゆるＩｏＴデバイスであり、各種センサを用いて対象物の情報を収集し、そのデータまたは処理したデータを監視部１４に送信する。情報収集部１２は、物理量を示すデータを計測するセンサ部１８として、加速度を計測する加速度センサ３０を有する。また、情報収集部１２は、センサ部１８が計測したデータを処理するデータ処理部２０と、監視部１４に対してデータを送受信する通信部２２と、計時機能を有するタイマー部２４と、情報収集部１２内の各機器に電力を供給する電源部２６と、センサ部１８が計測したデータを記憶する記憶部２８とを含む。
【００２４】
加速度センサ３０は、対象物の振動情報を計測するセンサであり、微小振動を検出可能な１軸、あるいは、多軸加速度計である。加速度センサ３０は、情報収集部１２に内蔵されてもよく、対象物の表面に接して設けられても良い。センサ部１８は、図示していないが、ひずみセンサ、温度センサ、角度センサ、音響センサ、超音波センサ、湿度センサ、ＧＰＳセンサ、距離センサを含んでいてもよい。
【００２５】
センサ部１８によって、対象物の状態を、物理量を示すデータとして取得することができる。このデータは、対象物の異常、対象物の経年劣化の状態および進行の把握、事故の未然予防、地震や災害や火災時における損傷状態や範囲の把握、事故防止、予防保全、工事計画立案などに利用される。また、このデータは、機械学習に用いる学習用データとして利用される。
【００２６】
データ処理部２０は、センサ部１８が計測したデータを、通信回線１６を利用可能なデータ、かつ対象物の状態を把握できるデータに処理する。例えば、データ処理部２０は、各計測データが予め設定された所定値を超えた場合、対象物の状態に対する異常信号を出力する。異常信号には、異常に関する情報が含まれる。また、データ処理部２０は、所定時刻の加速度を抽出する。
【００２７】
通信部２２は、通信回線１６との通信を実現するためのアプリケーションが実装されたチップとアンテナとを有する通信インターフェイスである。通信部２２は、監視部に対してデータを送受信する第１通信部３４と、第１通信部３４より通信容量が小さい第２通信部３６とを有する。
【００２８】
第１通信部３４は、携帯電話回線またはデータ近距離無線通信方式の通信回線１６に接続しデータを送受信する。このような回線やネットワークに接続することで、第１通信部３４は大容量のデータを送受信可能となる。本実施形態における大容量のデータとは、学習用データ又はファームウェアのことである。学習用データは、監視部１４にて機械学習を用いて学習させるデータであり、センサ部１８で計測されたデータである。ファームウェアは、データ処理部２０に組み込まれる制御用プログラムである。これらのデータは大容量であるためで、第１通信部３４によって送受信される。このように第１通信部３４は大容量データの送受信ができる一方で、消費電力が大きく、しかも携帯電話回線の場合、通話料が高くなる。
【００２９】
第２通信部３６は、省電力型広域無線の通信回線１６に接続しデータを送受信する。このような回線に対応する第２通信部３６は、第１通信部３４に比べ小容量のデータを送受信する。通信による消費電力は小さく、しかも通信料と通信機器のコストも安い。小容量のデータとは、対象物の状態に対する一部のデータ、対象物の状態に対する異常信号、情報収集部１２内で生じる異常信号、または監視部１４からの制御信号である。また、小容量のデータには、所定時刻の加速度という限られた対象物の状態を示す情報も含むことができる。通信回線１６が例えばＳＩＧＦＯＸである場合、現状、１回のデータ量は１２バイトまでである。このようなデータ容量に収まる状態信号を監視部１４に送信する場合、第２通信部３６の使用が適している。
【００３０】
タイマー部２４は、上述の所定時刻または期間を任意に設定でき、設定値になると制御信号をデータ処理部２０に出力する。
【００３１】
電源部２６は、データ処理部２０、通信部２２、タイマー部２４及び記憶部２８に電力を供給できればよく、外部のエネルギから電力を発電する発電機能とバッテリの組み合わせ、構造体の振動を電力に変換する圧電素子、熱を電力に変換する熱変換素子、着脱可能な乾電池、太陽光電池、色素増感太陽電池が挙げられる。電源部２６は、配線や充電が不要である独立型電源であることが好ましい。
【００３２】
記憶部２８は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージ装置である。記憶部２８は、情報収集部１２に設けられており、ストレージ容量に制限がある。よって、記憶部２８は、センサ部１８により計測された古いデータを上書きして、直近の計測データを記憶する。また、記憶部２８は、検出された異常情報の数を計数し、異常情報とその数とを対応させて記憶する。また、記憶部２８は、計測データの他、ファームウェアや各種のアプリケーションプログラム等を記憶することもできる。
【００３３】
このように構成される情報収集部１２によれば、送受信するデータの用途又は容量に応じて第１通信部３４と第２通信部３６を使い分けることができる。例えば、学習用データを監視部１４に送信したい場合、第１通信部３４を使用することができ、異常信号を監視部１４に送信したい場合、第２通信部３６を使用することができる。
【００３４】
次に、対象物から離れて設けられる監視部１４の構成について説明する。監視部１４は、対象物を遠隔から監視する装置である。監視部１４には、このシステムを利用する利用者の端末（図示せず）に対して無線の通信回線を介して接続されており、利用者は、監視部１４から出力される情報に基づいて、対象物の状態を把握することができる。監視部１４は、情報収集部１２に対してデータを送受信する監視通信部３８と、監視通信部３８が受信したデータを記憶する監視記憶部４０と、監視記憶部４０に記憶されたデータに基づいて、対象物の状態を示す情報を抽出する情報抽出部４２と、対象物の状態に応じて第１通信部３４と第２通信部３６の切り替えを指示する通信切替指示部４４と、学習用データから学習済みモデルを生成する学習モデル生成部４６と、情報収集部１２の位置関係を入力する入力部４８と、情報収集部１２の位置を表示する表示部５０とを有する。
【００３５】
監視通信部３８は、通信部２２と同様、通信回線１６との通信を実現するためのアプリケーションが実装されたチップとアンテナとを有する通信インターフェイスである。そして、監視通信部３８は、第１通信部３４と第２通信部３６と同様に、異なる容量のデータを送受信可能な２つの通信部（図示せず）を有している。よって、通信切替指示部４４の指示によって、上記２つの通信部の切り替えが行われる。
【００３６】
監視記憶部４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージ装置である。監視記憶部４０は、情報収集部１２から送られた各種データを記憶する。各種データには、センサ部１８により計測されたデータ、異常信号、学習用データも含まれる。また、監視記憶部３６は、情報抽出部４２の演算結果、学習モデル生成部４６が生成した学習済みモデル、ファームウェア、ＯＳ（Operating System）や、各種のアプリケーションプログラム等を記憶することもできる。
【００３７】
情報抽出部４２は、監視記憶部４０に記憶される各種データを演算して、対象物の状態を示す情報を出力する。また、情報抽出部４２は、情報収集部１２から送られたデータを直接に演算に用いることができる。例えば、情報収集部１２から異常信号が送られてきた場合、情報抽出部４２は、その異常信号、またはその異常信号に対応する詳細情報を付加して、対象物の状態を示す情報として出力する。異常信号は、一例として、加速度が所定値を超えた場合に送信される。この場合、情報抽出部４２は、所定値を超えた加速度または異常状態を示す情報の少なくとも一方を出力する。異常状態を示す情報は、利用者が認識できる情報であり、例えばテキスト情報である。これにより、利用者は、対象物の所定箇所で欠陥が生じたことを遠隔で把握することができる。
【００３８】
通信切替指示部４４は、対象物の状態に応じて第１通信部３４と第２通信部３６を切り替えるように指示する。具体的には、通信切替指示部４４は、情報収集部１２から異常信号が送られてきた場合、第２通信部３６から第１通信部３４へと切り替えるように指示する。第１通信部３４は大容量のデータを送信可能であるので、記憶部２８に記憶された異常に関するデータを監視部１４へ送信させる。異常に関するデータとは、異常に至った原因が含まれている可能性があるデータであり、センサ部１８の計測データである。記憶部２８には、データ処理部２０が異常と判断した時点から過去に遡った所定期間のデータが記録されており、それを学習用データとして監視部１４へ送信する。また、第１通信部３４に切替後、大容量のデータが送信可能なるので、異常信号の検出後の計測データを送信してもよい。
【００３９】
また、通信切替指示部４４は、対象物の状態を収集する期間が所定値になった場合、第２通信部３６から第１通信部３４へと切り替えるように指示することもできる。具体的には、通信切替指示部４４は、第１通信部３４へと切り替え、記憶部２８に記憶された計測データを監視部１４へ送信させる。上記期間が経過したと判断した時点から過去に遡った所定期間のデータが、学習用データとして用いられる。また、通信切替指示部４４は、対象物の状態を収集する期間が所定値になった場合、その時点から計測データを送信してもよい。
【００４０】
また、通信切替指示部４４は、学習モデル生成部４６よって学習済みモデルが生成された場合、第２通信部３６から  第１通信部３４へと切り替えさせ、学習済みモデルが反映されたファームウェアを監視部１４から情報収集部１２に送信させる。これにより、データ処理部２０のファームウェアが最新となり、対象物に適したデータ処理ができるようになる。
【００４１】
さらに、通信切替指示部４４は、大容量のデータの送受信が完了した場合、第１通信部３４から第２通信部３６へ切り替える。これにより、情報収集部１２で消費される電力を抑制することができる。
【００４２】
学習モデル生成部４６は、学習用データから学習済みモデルを生成する。モデルの学習には、学習用データと所定の機械学習のアルゴリズムとが用いられる。学習用データは、計測データ、異常の判断基準となった所定値、時間データが含まれる。具体的には、計測データから抽出された特徴量と、この特徴量に対応する上記所定値と、これらの時系列変位とすることもできる。これらの対応関係は、対象物が異常となる経緯が示されているので、正しい関係性であり、学習用データとして適している。例えば、特徴量が、モデルを学習するための説明変数となり、所定値が、モデルを学習するための目的変数となる。よって、特徴量を入力とし、所定値を出力とすることで、学習モデル生成部４６は、説明変数によって目的変数が説明できるかを学習し、定量的に分析可能なモデルを学習および生成することができる。所定値は、適宜設定可能であり、対象物を目視により確認して変更させることもできる。また、所定値の代わりとなる他の判断基準を採用しても良い。学習用データが少ない初期の運用においては、異常の判断基準としての所定値が適正ではない場合が多い。そのため、他の対象物における判断基準、または対象物に実際に問題が生じた時点での計測データなど使用することも有用である。
【００４３】
学習モデル生成部４６で生成された学習済みモデルは新しいファームウェアに反映され、監視部１４から情報収集部１２に送信される。その後、データ処理部２０のファームウェアは新しいものに更新され、対象物の異常判断に役立てられる。従来のＩｏＴデバイスであれば、一度、対象物に設置された場合、バッテリや通信データの容量に制限があったので、ファームウェアを更新することは困難であった。しかし、本実施形態の構成によれば、用途に応じて通信回線をスイッチングすることにより、所定時間のみ大容量のデータを送受信できるので、ファームウェアを更新することが可能になる。また、対象物、その設置場所、さらには設置年数によって、対象物の異常判定の基準は異なる。本実施形態の構成によれば、実際に監視対象となっている対象物の計測データを学習用データとして用い学習済みモデルを生成しているので、異常の検出の精度を向上させることができる。
【００４４】
上述のように、学習モデル生成部４６は、対象物の異常を検知するためのモデルを生成する場合について説明したが、異常を未然に把握するモデルを生成することもできる。過去の加速度の計測データより、対象物の変化、例えば損傷の進行度合いが把握されている場合、その度合いを検出するモデルを生成することができる。損傷の進行度合いが可視化されることで、事故を未然に予防することができる。
【００４５】
また、他の情報収集部１２からの学習用データを用いることで、学習モデル生成部４６は、対象物の状態の変化、または将来の変化の程度を精度良く把握するできるようになる。その結果、対策が立てやすく、構造物などの場合、過不足のない修繕計画を立てることができる。
【００４６】
入力部４８は、情報収集部１２の位置関係に関する情報を自動又は手動で入力することができる。情報収集部１２にＧＰＳ機能が備わっている場合、その情報に基づいて入力部４８が情報収集部１２の位置情報を入力する。また、キーボードなどのインターフェイスを介して、手動によって、座標に高さ情報、情報収集部１２を設置した対象物の名称などの対象物情報、地域や領域などの範囲に関する情報も入力可能である。これらの情報は、監視記憶部４０に記憶される。
【００４７】
表示部５０は、例えばディスプレイであり、情報収集部１２の位置を表示することができる。表示部５０により、複数の情報収集部１２の位置関係が視覚的に把握できる。また、異常が検出された場合、異常信号の数、異常信号を出力した情報収集部１２の位置に基づいて、異常内容を推定することが容易になる。例えば、特定の範囲における異常信号が１箇所のみの場合と、異常信号が全数の情報収集部１２である場合、明らかに異常内容が異なる。異常信号が全数の場合、その領域全体の異常であり、早急な対応が必要と判断することができる。人や動物が接触可能な場所に情報収集部１２が設けられている場合、表示部５０によりその異常の原因が推定しやすくなる。
【００４８】
次に、図２を用いて、監視システム１０を用いた監視方法の一態様について説明する。具体的には、対象物の監視を行う通常運用中に、通信部２２を切り替える方法について説明する。スタート時点では、通信部２２は第２通信部３６に設定されている。
【００４９】
まず、ステップＳ０１において、対象物に設けられたセンサ部１８が物理量を示すデータを計測する。具体的には、加速度センサ３０が加速度を計測する。
【００５０】
ステップＳ０２では、データ処理部２０が、計測されたデータを処理し、異常の検知について判断する。具体的には、データ処理部２０が、所定時刻の加速度を抽出し、所定値を超えたか否かを判断する。計測データのいずれかが所定値を超えた場合、異常の検出と判断し、監視部１４に異常信号を送信し、ステップＳ０３に進む。一方、計測データのいずれかも所定値を超えない場合、ステップＳ０１に戻って計測を続ける。
【００５１】
ステップＳ０３では、通信切替指示部４４が、第２通信部３６から第１通信部４４へと切り替えるように指示し、ステップＳ０４で、異常に関するデータを学習用データとして監視部１４に送信させる。学習用データの送信が完了すると、通信切替指示部４４は、第１通信部４４から第２通信部３６へと切り替えるように指示し、対象物の監視を行う通常運用に戻す。
【００５２】
最後に、ステップＳ０５では、学習モデル生成部４６が学習用データから学習用モデルを生成し、本ステップは終了する。その後、学習用モデルをファームウェアに反映させ、情報収集部１２に送信することもできる。その送信時においても、通信切替指示部４４の指示により通信部２２の切り替えが行われる。
【００５３】
本発明は、上述した監視方法を実行することができる機能を監視システム１０が備えていればよく、図１に示す構成に限定されない。上記一連のステップは、ハードウェアにより実行させることも、ソフトウェアにより実行させることもできる。また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成されてもよいし、ソフトウェア単体で構成されてもよく、またはこれらの組み合わせで構成されてもよい。また、本実施形態の監視部１４は、上記構成に限定されず、少なくとも一部の機能が利用者の端末にインストールされたアプリケーションにより動作してもよい。
【００５４】
別の実施形態を図３に示す。この図においては、通信切替指示部４８が情報収集部１２に設けられている。この構成により、対象物の状態に応じて、通信切替指示部４８が通信部２２の切り替えを迅速に行うことができる。例えば、データ処理部２０による異常が検知された場合、通信切替指示部４８が第２通信部３６への切り替えを迅速に行うことができる。なお、本構成に限定されず、情報収集部１２と監視部１４の双方に通信部２２を切り替える機能が設けられても良く、この機能は、人為的操作によって行われても良い。
【００５５】
本実施形態においては、利用者は、必要な情報または履歴について、監視部１４にアクセスすることで閲覧またはダウンロードすることができる。これにより、対象物が異常状態に至る前であっても、利用者は、対象物の状態について変化が把握でき、必要に応じて学習用データを取得することができる。
【符号の説明】
【００５６】
１０  監視システム、１２  情報収集部、１４  監視部、１６  通信回線、１８  センサ部、２０  データ処理部、２２  通信部、２４  タイマー部、２６  電源部、２８  記憶部、３０  加速度センサ、３４  第１通信部、３６  第２通信部、３８  監視通信部、４０  監視記憶部、４２  情報抽出部、４４，４８  通信切替指示部、４６  学習モデル生成部、４８  入力部、５０  表示部。
【図１】
2020088702.tif 000003
【図２】
2020088702.tif 000004
【図３】
2020088702.tif 000005