(57)【要約】【課題】  センシングシステムの使い勝手をさらに高めること。【解決手段】  実施形態によれば、センシングシステムは、検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して対象を検出する画像センサを具備する。辞書データが、データサーバに予め記憶される。センシングシステムは、さらに、選定手段と、配布手段とを具備する。選定手段は、要求されたサービスに応じた辞書データセットを画像センサごとに選定する。配布手段は、選定された辞書データセットに対応する辞書データを、データサーバから画像センサに配布する。【選択図】  図５
2020010204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して対象を検出する画像センサと、
複数の辞書データを記憶するデータサーバと、
要求されたサービスに応じた辞書データセットを前記画像センサごとに選定する選定手段と、
前記選定された辞書データセットに対応する辞書データを、前記データサーバから前記画像センサに配布する配布手段とを具備する、センシングシステム。
【請求項２】
検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して対象を検出する画像センサと、
複数の辞書データを記憶するデータサーバと、
前記データサーバからフルセットの辞書データを前記画像センサに配布する配布手段と、
要求されたサービスに応じた辞書データセットを前記画像センサごとに選定する選定手段と、
前記選定された辞書データセットに対応する辞書データを、前記画像センサにおいて使用可能とする制限手段とを具備する、センシングシステム。
【請求項３】
検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して対象を検出する画像センサと、
前記画像センサの占有権を管理する管理手段と、
前記辞書データセットに対応する辞書データを、前記占有権を与えられた主体のデータサーバから前記画像センサに配布する配布手段とを具備する、センシングシステム。
【請求項４】
前記配布手段は、前記データサーバからプッシュ型の手順で前記辞書データを前記画像センサに転送する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のセンシングシステム。
【請求項５】
前記配布手段は、前記画像センサによりプル型の手順で前記データサーバから前記辞書データを取得する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のセンシングシステム。
【請求項６】
前記辞書データの配布タイミングを指定するためのタイミング指定手段をさらに具備し、
前記配布手段は、前記指定されたタイミングで前記辞書データを配布する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のセンシングシステム。
【請求項７】
さらに、前記サービスの契約者に課金するための課金情報を管理する課金処理手段を具備する、請求項１または２のいずれか１項に記載のセンシングシステム。
【請求項８】
前記選定手段は、前記要求されたサービスの課金プランを基準として前記辞書データを選定する、請求項７に記載のセンシングシステム。
【請求項９】
前記画像センサは、複数のテナントを含むビルに設置され、
前記選定手段は、前記辞書データを前記テナントごとに選定する、請求項１または２に記載のセンシングシステム。
【請求項１０】
前記制限手段により前記辞書データを使用可能とする期間を指定するための期間指定手段と、
前記指定された期間において前記辞書データを有効化する鍵情報を生成する鍵情報生成手段とをさらに具備し、
前記配布手段は、前記生成された鍵情報を対象の画像センサに配布する、請求項２に記載のセンシングシステム。
【請求項１１】
前記占有権の有効期間を指定するための期間指定手段と、
前記有効期間において前記辞書データを有効化する鍵情報を生成する鍵情報生成手段とをさらに具備し、
前記配布手段は、前記生成された鍵情報を対象の画像センサに配布する、請求項３に記載のセンシングシステム。
【請求項１２】
複数の画像センサを具備するセンシングシステムに適用可能な保守端末装置であって、
前記画像センサにおいて用いられる辞書データを記憶する記憶部と、
プログラムに基づいて機能するプロセッサとを具備し、
前記プロセッサは、
要求されたサービスに応じた辞書データセットを前記画像センサごとに選定する選定部と、
前記選定された辞書データセットに対応する辞書データを、前記記憶部から前記画像センサに配布する配布部とを具備する、保守端末装置。
【請求項１３】
複数の画像センサを具備するセンシングシステムに適用可能な保守端末装置であって、
前記画像センサにおいて用いられる辞書データを記憶する記憶部と、
プログラムに基づいて機能するプロセッサとを具備し、
前記プロセッサは、
フルセットの辞書データを前記画像センサに配布する配布部と、
要求されたサービスに応じた辞書データセットを前記画像センサごとに選定する選定部と、
前記選定された辞書データセットに対応する辞書データを、前記画像センサにおいて使用可能とする制限部とを具備する、保守端末装置。
【請求項１４】
複数の画像センサを具備するセンシングシステムに適用可能な保守端末装置であって、
前記画像センサにおいて用いられる辞書データを記憶する記憶部と、
プログラムに基づいて機能するプロセッサとを具備し、
前記プロセッサは、
前記画像センサの占有権を管理する管理部と、
前記占有権を与えられた主体のデータサーバから前記画像センサに辞書データセットを配布する配布部とを具備する、保守端末装置。
【請求項１５】
前記配布部は、プッシュ型の手順で前記辞書データを前記画像センサに転送する、請求項１２乃至１４のいずれか１項に記載の保守端末装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、
前記辞書データの配布タイミングを指定するためのタイミング指定部をさらに具備し、
前記配布部は、前記指定されたタイミングで前記辞書データを配布する、請求項１２乃至１４のいずれか１項に記載の保守端末装置。
【請求項１７】
さらに、前記サービスの契約者に課金するための課金情報を管理する課金処理部を具備する、請求項１２または１３のいずれか１項に記載の保守端末装置。
【請求項１８】
前記選定部は、前記要求されたサービスの課金プランを基準として前記辞書データを選定する、請求項１７に記載の保守端末装置。
【請求項１９】
前記画像センサが複数のテナントを含むビルに設置される場合に、
前記選定部は、前記辞書データを前記テナントごとに選定する、請求項１２または１３のいずれか１項に記載の保守端末装置。
【請求項２０】
前記制限部により前記辞書データを使用可能とする期間を指定するための期間指定手段と、
前記指定された期間において前記辞書データを有効化する鍵情報を生成する鍵情報生成部とをさらに具備し、
前記配布部は、前記生成された鍵情報を対象の画像センサに配布する、請求項１３に記載の保守端末装置。
【請求項２１】
前記占有権の有効期間を指定するための期間指定部と、
前記有効期間において前記辞書データを有効化する鍵情報を生成する鍵情報生成部とをさらに具備し、
前記配布部は、前記生成された鍵情報を対象の画像センサに配布する、請求項１４に記載の保守端末装置。
【請求項２２】
検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して対象を検出する画像センサを具備するセンシングシステムに適用可能なデータ配布方法であって、
コンピュータが、要求されたサービスに応じた辞書データセットを前記画像センサごとに選定する過程と、
コンピュータが、前記選定された辞書データセットに対応する辞書データを、複数の辞書データを記憶するデータサーバから前記画像センサに配布する過程とを具備する、データ配布方法。
【請求項２３】
検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して対象を検出する画像センサを具備するセンシングシステムに適用可能なデータ配布方法であって、
コンピュータが、複数の辞書データを記憶するデータサーバからフルセットの辞書データを前記画像センサに配布する過程と、
コンピュータが、要求されたサービスに応じた辞書データセットを前記画像センサごとに選定する過程と、
コンピュータが、前記選定された辞書データセットに対応する辞書データを、前記画像センサにおいて使用可能とする過程とを具備する、データ配布方法。
【請求項２４】
検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して対象を検出する画像センサを具備するセンシングシステムに適用可能なデータ配布方法であって、
コンピュータが、前記画像センサの占有権を管理する過程と、
コンピュータが、前記辞書データセットに対応する辞書データを、前記占有権を与えられた主体のデータサーバから前記画像センサに配布する過程とを具備する、データ配布方法。
【請求項２５】
対象空間を撮像して画像データを取得する撮像部と、
検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して、前記画像データから前記対象空間における対象を検出する検出部と、
要求されたサービスに応じた辞書データセットに対応する辞書データを取得する取得部と、
前記取得した辞書データを記憶する記憶部とを具備する、画像センサ。
【請求項２６】
対象空間を撮像して画像データを取得する撮像部と、
フルセットの辞書データを記憶する記憶部と、
要求されたサービスに応じて選定された辞書データセットに対応する辞書データを使用して、前記画像データから前記対象空間における対象を検出する検出部とを具備する、画像センサ。
【請求項２７】
画像センサであって、
対象空間を撮像して画像データを取得する撮像部と、
検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して、前記画像データから前記対象空間における対象を検出する検出部と、
自センサへの占有権を設定された主体から辞書データを取得する取得部と、
前記取得した辞書データを記憶する記憶部とを具備する、画像センサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、センシングシステム、保守端末装置、データ配布方法、および画像センサに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の画像センサは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリを備え、いわばレンズ付きの組み込みコンピュータといえる。高度な画像処理機能も有しており、撮影した画像データを分析して、例えば人間の在・不在、あるいは人数などを計算することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１３８９２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、赤外線式人感センサを用いた照明制御システムは知られているが、画像センサを用いれば、多様な社会インフラを備える現代社会において今までにないサービスを提供できる可能性がある。特に、辞書データを用いて対象を検出可能な画像センサには、さまざまな活用手法が期待されている。  
そこで、目的は、使い勝手をさらに高めたセンシングシステム、保守端末装置、データ配布方法、および画像センサを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態によれば、センシングシステムは、検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して対象を検出する画像センサを具備する。辞書データが、データサーバに予め記憶される。センシングシステムは、さらに、選定手段と、配布手段とを具備する。選定手段は、要求されたサービスに応じた辞書データセットを画像センサごとに選定する。配布手段は、選定された辞書データセットに対応する辞書データを、データサーバから画像センサに配布する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、実施形態に係る画像センサを備えるセンシングシステムの一例を示す模式図である。
【図２】図２は、ビルのフロア内の一例を示す図である。
【図３】図３は、図１に示されるセンシングシステムの一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、ビル１０に入居するテナントの配置の一例を示す図である。
【図５】図５は、図３に示される保守端末２００の一例を示す機能ブロック図である。
【図６】図６は、サービス内容ごとに纏められた辞書データの一例を示す図である。
【図７】図７は、モニタ２１０に表示されるＧＵＩウインドウの一例を示す図である。
【図８】図８は、辞書データのダウンロードのタイミングを指定する操作の途中の状態の一例を示す図である。
【図９】図９は、辞書データのダウンロードのタイミングの指定が完了した状態の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、画像センサ３の一例を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、図１０に示される機能ブロック間におけるデータの流れの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、辞書データの配布に係わる保守端末２００と画像センサ３との処理手順の一例を示すシーケンスチャートである。
【図１３】図１３は、辞書データの配布に係わる保守端末２００と画像センサ３との処理手順の他の例を示すシーケンスチャートである。
【図１４】図１４は、第２の実施形態での保守端末２００の一例を示す機能ブロック図である。
【図１５】図１５は、第２の実施形態での画像センサ３の一例を示す機能ブロック図である。
【図１６】図１６は、図１５に記憶される辞書データ３２ｄの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、使用可能な辞書データがサービス内容に応じて制限されることを説明するための図である。
【図１８】図１８は、使用可能な辞書データがサービス内容に応じて制限されることを説明するための図である。
【図１９】図１９は、この発明の第３の実施形態に係わるセンシングシステムの一例を示すブロック図である。
【図２０】図２０は、第３の実施形態での保守端末２００の一例を示す機能ブロック図である。
【図２１】図２１は、第３の実施形態での画像センサ３の一例を示す機能ブロック図である。
【図２２】図２２は、クラウド６００に一部の機能を移管する形態を示す図である。
【図２３】図２３は、実施形態に係わる機能を、保守端末２００に代えてＢＥＭＳサーバ５にインストールした一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
画像センサは、人感センサ、明かりセンサあるいは赤外線センサ等に比べて多様な情報を取得することができる。魚眼レンズや超広角レンズなどを用いれば１台の画像センサで撮影可能な領域を拡大できるし、画像の歪みは計算処理で補正することができる。視野内のセンシングしたくない領域をマスク設定する機能や、学習機能を備えた画像センサも知られている。さらに、辞書データ対象を検出するための辞書データを更新することで、対象物の検知性能を最適化することも可能である。以下、この種の画像センサを備えたシステムの実施形態について説明する。
【０００８】
図１は、実施形態に係る画像センサを備えるセンシングシステムの一例を示す模式図である。図１において、照明機器１、空調機器２、および画像センサ３は、ビル１０の例えばフロアごとに設けられ、コントローラ４と通信可能に接続される。各階のコントローラ４は、ビル内ネットワーク５００を介して、例えばビル管理センタのＢＥＭＳ（Building Energy Management System）サーバ５と通信可能に接続される。ビル内ネットワーク５００の通信プロトコルとしてはBuilding Automation and Control Networking protocol（ＢＡＣｎｅｔ（登録商標））が代表的である。このほかＤＡＬＩ、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＥＣＨＯＮＥＴ Ｌｉｔｅ（登録商標）等のプロトコルも知られている。
【０００９】
ＢＥＭＳサーバ５は、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol / Internet Protocol）ベースの通信ネットワーク３００経由で、クラウドコンピューティングシステム（クラウド）６００に接続されることができる。クラウド６００は、データベース７０およびサーバ８０を備え、ビル管理等に関するサービスを提供する。
【００１０】
図２に示されるように、照明機器１、空調機器２の吹き出し口、および画像センサ３は各フロアの例えば天井に配設される。画像センサ３は、視野内に捕えた映像を撮影して画像データを取得する。この画像データは画像センサ３において処理され、人物情報、および／または環境情報が生成される。
【００１１】
環境情報は、撮像対象の空間（ゾーン）の環境に関する情報であり、例えば、フロアの照度や温度等である。人物情報は、対象空間における人間に関する情報である。例えばエリア内の人数、人の行動、人の活動量、人の存在または不在を示す在・不在、あるいは、人が歩いているか、または１つの場所に留まっているかを示す歩行・滞留などが人物情報の例である。環境情報および人物情報を、ゾーンを複数に分割した小領域（エリア）ごとに算出することも可能である。  
近年では、人の居住環境においてこれらの情報に基づき照明機器１や空調機器２を制御することで、人の快適性や安全性等を確保することが検討されている。
【００１２】
図３は、図１に示されるセンシングシステムの一例を示すブロック図である。図３において、ＢＥＭＳサーバ５の配下に、空調機器２を制御する空調コントローラ４１、エレベータを制御するエレベーターコントローラ４２、防犯システムを制御する防犯コントローラ４３、防災システムを制御する防災コントローラ４４、および、照明機器１（１−１、１−２）を制御する照明コントローラ４５が、ビル内ネットワーク５００経由で接続される。
【００１３】
また、ビル内ネットワーク５００に、保守端末２００、およびゲートウェイ７がＢＥＭＳサーバ５と通信可能に接続される。さらに、複数の画像センサ３（３−１〜３−ｎ）が、ゲートウェイ７の配下に収容される。
【００１４】
画像センサ３−１〜３−ｎは、センサネットワーク１００により、一筆書き状に接続される（渡り配線）。センサネットワーク１００は、例えばＥｔｈｅｒＣＡＴ（登録商標）で画像センサ３−１〜３−ｎおよびゲートウェイ７を通信可能に接続する。ＢＥＭＳサーバ５および保守端末２００も、ゲートウェイ７経由で画像センサ３−１〜３−ｎと相互通信することが可能である。
【００１５】
図４は、ビル１０に入居するテナントの配置の一例を示す図である。例えばワンフロアに３つのテナントＡ，Ｂ，Ｃが、互いに壁（点線）を隔てて入居しているとする。各テナントはそれぞれ４つの画像センサ３を備え、これらはセンサネットワーク１００でゲートウェイ７に接続されている。
【００１６】
ここで、画像センサ３を用いたソリューションが全てのテナントで同じである必要は無く、むしろ異なるサービスを柔軟に提案できることが望ましい。つまり、テナントＡ，Ｂ，Ｃごとに、それぞれ必要とするサービスが異なる可能性がある。例えばテナントＡが店舗、テナントＢがオフィス、テナントＣが倉庫として利用されていれば、それぞれ求めるサービスは異なるであろう。一例として、テナントＡでは人流解析データの取得、テナントＢでは空調／照明の細かな制御、テナントＣでは防犯サービスが求められるかもしれない。  
また、例えば店舗においては、昼間は人分布データの取得、夜間は防犯というように、時間帯によって求めるサービスが変わる可能性もある。  
既存の技術では、このような多様なサービス要求に柔軟に応えることが困難であった。以下では、このような困難を解決可能とする技術について開示する。
【００１７】
［第１の実施形態］（画像センサに、最小限の辞書データをインストールする形態）
図５は、図３に示される保守端末２００の一例を示す機能ブロック図である。データサーバの一例としての保守端末２００は、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサ２５０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２０およびＲＡＭ（Random Access Memory）２３０を備えるコンピュータである。保守端末２００は、さらに、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）などの記憶部２４０、光学メディアドライブ２６０、通信部２７０、および、種々の情報を表示するモニタ２１０を備える。
【００１８】
ＲＯＭ２２０は、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＵＥＦＩ（Unified Extensible Firmware Interface）などの基本プログラム、および各種の設定データ等を記憶する。ＲＡＭ２３０は、記憶部２４０からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶する。
【００１９】
光学メディアドライブ２６０は、ＣＤ−ＲＯＭ２８０などの記録媒体に記録されたディジタルデータを読み取る。保守端末２００で実行される各種プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ２８０に記録されて頒布される。このＣＤ−ＲＯＭ２８０に格納されたプログラムは光学メディアドライブ２６０により読み取られ、記憶部２４０にインストールされる。
【００２０】
通信部２７０は、ビル内ネットワーク５００経由で画像センサ３、ＢＥＭＳサーバ５等と通信するための機能を備える。保守端末２００で実行される各種プログラムを、例えば通信部２７０を介してサーバからダウンロードし、記憶部２４０にインストールすることもできる。通信部２７０を介してクラウド６００から最新のプログラムをダウンロードし、インストール済みのプログラムをアップデートすることもできる。また、保守端末２００は、ビル内ネットワーク５００およびゲートウェイ７経由で、画像センサ３に辞書データをダウンロード送信することができる。
【００２１】
記憶部２４０は、プロセッサ２５０により実行されるプログラム２４０ａに加えて、辞書データ２４０ｂ、および課金データ２４０ｃを記憶する。
【００２２】
辞書データ２４０ｂは、画像センサ３における検出項目（人、物、男性、女性など）に応じて用意される、いわばテンプレートデータに類するデータである。画像センサ３で取得された画像データに対し、例えば『椅子』の検出向けに用意された辞書データ２４０ｂを用いてテンプレートマッチング処理を行うことで、画像データから椅子が検出される。その精度や椅子のタイプ（オフィスチェア、ソファー、座椅子など）や色を区別可能とするために、多様な辞書データ２４０ｂが予め用意される。このほか、車椅子、ベビーカー、子供、カート、白杖利用者、徘徊老人、不審人物、迷子、逃げ遅れた人物、等を検出するための辞書データを作成することができる。作成方法の一例としては、例えばサポートベクトルマシンやボルツマンマシンなどの、機械学習（Machine-Learning）の枠組みを利用することができる。
【００２３】
図６に示されるように、辞書データ２４０ｂは、例えばサービス種別（サービスパック）ごとに複数の辞書データがセット化されていても良い。ベーシックサービスは、デフォルトで記憶部２４０に書き込まれた辞書データＤを用いてモノの検出を行うもので、据え付け直後の画像センサを用いてこの機能を利用することができる。サービスの機能が異なったりグレードアップしたりすると、使用される辞書データの種類や数、組合せも変わる。例えばサービスパックＷＷＷに対しては、デフォルトの辞書データＤと、辞書データｍ１，ｍ２とが組み合わせられ、物を検出するために適した辞書データセットとしてまとめられている。なお、辞書データセットとは、複数の辞書データを含むデータ群を主に対象としているが、これに限定されず、１つの辞書データ（例えばデフォルトの辞書データＤ）からなるデータも含まれる。
【００２４】
一般に、１つの検出項目に対して辞書データは１つだけではなく、複数の辞書データを組み合わせて使用する場合が多い。また、１つの辞書データは１つの検出項目のみに使われるのではなく、複数の検出項目について共通的に使われる場合が多い。
【００２５】
サービスパックごとに、サービス契約者への提供価格（課金プラン）を設定することもできる。また、例えば検出の精度（低精度、中精度、高精度など）、検出項目の種類の数等に応じて課金プランを設定することもできる。サービスパックに含まれる辞書データをダウンロードした主体（例えばサービス契約者）への課金額は、課金データ２４０ｃにデータベース化されて管理される。
【００２６】
プロセッサ２５０は、ＯＳ（Operating System）および各種のプログラムを実行する。また、プロセッサ２５０は、実施形態に係る処理機能として、選定部２５０ａ、配布部２５０ｂ、課金処理部２５０ｃ、タイミング指定部２５０ｄ、期間指定部２５０ｅ、および、鍵情報生成部２５０ｆを備える。
【００２７】
これらの機能ブロックは、プログラム２４０ａがＲＡＭ２３０にロードされ、当該プログラムの実行の過程で生成されるプロセスとして、理解され得る。つまりプログラム２４０ａはコンピュータである保守端末２００を、選定部２５０ａ、配布部２５０ｂ、課金処理部２５０ｃ、タイミング指定部２５０ｄ、期間指定部２５０ｅ、および、鍵情報生成部２５０ｆとして動作させる。
【００２８】
選定部２５０ａは、要求されたサービスに応じた辞書データの組み合わせ（辞書データセット）を、画像センサ３−１〜３−ｎごとに選定する。サービスは、ビル内のテナントごとに決められる場合が多い。例えば図４のように３つのテナントがある場合、図７のように、画像センサをテナントごとにグループ化することができる（グループＡ，Ｂ，Ｃ）。つまり、サービスとグループＡ，Ｂ，Ｃとを対応付けることができる。よって選定部２５０ａは、例えば、テナントに対応付けられたグループＡ，Ｂ，Ｃごとに辞書データセットを選定する。
【００２９】
もちろん、画像センサ３−１〜３−ｎごとに、最適な辞書データセットを選定しても良い。例えばテナントＡの入り口付近の画像センサと、店舗の奥のほうの画像センサとでは、必要な辞書データが異なるかもしれない。このように、画像センサ３の設置環境に応じて辞書データセットを選定するようにすれば、より、きめ細かなサービスを実現できる。
【００３０】
配布部２５０ｂは、選定部２５０ａで選定された辞書データセットに含まれる辞書データを記憶部２４０から読み出し、対象の画像センサに配布する。辞書データの配布は、タイミング指定部２５０ｄによって指定された時刻に実行される。
【００３１】
タイミング指定部２５０ｄは、配布部２５０ｂによる辞書データの配布タイミングを指定するためのユーザ操作を受け付ける。  
図７は、モニタ２１０に表示されるＧＵＩウインドウの一例を示す図である。図４のテナント配置、画像センサの配置に対応するアイコンが例えば表示される。例えばグループＡをマウスでクリックすると、図８に示されるようなカレンダーと、データ配布時刻のドロップダウンリストが表示される。ここから、例えば2018/7/4の23:00がユーザにより指定されると、図９に示されるように、この日付、時刻がグループＡにセットされる。
【００３２】
タイミング指定部２５０ｄは、このように指定された辞書データのダウンロードのタイミングを、テナントごと、グループごと、あるいは画像センサごとに、記憶部２４０に記憶する。指定された時刻において、配布部２５０ｂは、対象の画像センサに辞書データをダウンロードする。
【００３３】
期間指定部２５０ｅは、上記、要求されたサービスの稼働期間を指定するためのユーザ操作を受け付ける。  
鍵情報生成部２５０ｆは、配布部２５０ｂにより配布された辞書データを、期間指定部２５０ｅで指定された稼働期間において有効化する鍵情報を、生成する。この鍵情報は、配布部２５０ｂにより、対象の画像センサに配布される。
【００３４】
課金処理部２５０ｃは、辞書データのダウンロードに伴って上記サービスの契約者に課金するための課金情報を、管理する。つまり、画像センサ３にダウンロードされる辞書データはサービスに応じて変わるので、都度、ダウンロードして更新する必要が生じる。課金処理部２５０ｃは、ダウンロードの発生やサービスの稼働開始などを契機に発生する課金情報を管理する。課金情報は、例えば記憶部２４０に記憶される（課金データ２４０ｃ）。  
なお、選定部２５０ａは、要求されたサービスの課金プランを基準として辞書データセットを選定するようにしてもよい。
【００３５】
図１０は、画像センサ３の一例を示すブロック図である。画像センサ３は、撮像部３１、記憶部３２、プロセッサ３３、および通信部３４を備える。これらは内部バス３５を介して互いに接続される。
【００３６】
撮像部３１は、魚眼レンズ３１ａ、絞り機構３１ｂ、撮像素子３１ｃおよびレジスタ３０を備える。魚眼レンズ３１ａは、対象空間としての室内を、例えば天井から見下ろす向きで視野に捕えて撮像素子３１ｃに結像する。撮像素子３１ｃは、ＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）に代表されるイメージセンサであり、例えば毎秒３０フレームのフレームレートの映像信号を生成する。この映像信号はディジタル符号化され、画像データとして出力される。撮像素子３１ｃへの入射光量は絞り機構３１ｂにより調節される。
【００３７】
レジスタ３０は、カメラ情報３０ａを記憶する。カメラ情報３０ａは、例えばオートゲインコントロール機能の状態、ゲインの値、露光時間などの、撮像部３１に関する情報、あるいは画像センサ３それ自体に関する情報である。
【００３８】
記憶部３２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic RAM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）などの半導体メモリであり、撮像部３１により取得された画像データ３２ａ、実施形態に係わる各種の機能をプロセッサ３３に実行させるためのプログラム３２ｂ、画像センサを一意に区別するためのセンサＩＤ（IDentification）３２ｃ、および、辞書データ３２ｄを記憶する。
【００３９】
工場出荷の段階では、例えば人物検知だけに利用可能な、基本的な辞書データがデフォルトでインストールされていてもよい。画像センサ３の現場への据え付けが完了し、その場所に応じたサービスが開始されると、必要とされる辞書データ３２ｄも変化する。そこで実施形態では、例えば保守端末２００から辞書データ３２ｄをダウンロードし、更新することで、画像センサ３の機能を変更したり、アップグレードしたりする。いわば、画像センサ３の機能を、汎用的なものから、ニーズに応じてカスタマイズすることができる。
【００４０】
プロセッサ３３は、記憶部３２に記憶されたプログラムをロードし、実行することで、実施形態において説明する各種の機能を実現する。プロセッサ３３は、例えばマルチコアＣＰＵを備え、画像処理を高速で実行することについてチューニングされたＬＳＩ（Large Scale Integration）である。ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等でプロセッサ１５を構成することもできる。ＭＰＵもプロセッサの一つである。  
通信部３４は、センサネットワーク１００に接続可能で、ゲートウェイ７、保守端末２００、ＢＥＭＳサーバ５等の通信相手先とのデータ授受を仲介する。特に、通信部３４は、要求されたサービスに応じた辞書データセットに対応する辞書データを取得する、取得部としても機能する。
【００４１】
ところで、プロセッサ３３は、実施形態に係る処理機能として、検出部３３ａ、特徴データ計算部３３ｂ、学習部３３ｃ、識別部３３ｄ、および判定部３３ｅを備える。検出部３３ａ、特徴データ計算部３３ｂ、学習部３３ｃ、識別部３３ｄ、および判定部３３ｅは、例えば、プロセッサ３３のレジスタにロードされたプログラム３２ｂに従い、プロセッサ３３が演算処理を実行する過程で生成される、プロセスである。
【００４２】
検出部３３ａは、辞書データ３２ｄを用いて視野内の対象を検出する。すなわち検出部３３ａは、検出項目ごとに用意される辞書データセットを使用して、画像データ３２ａから対象空間における対象を検出する。
【００４３】
特徴データ計算部３３ｂは、記憶部３２に記憶された画像データ３２ａを所定のアルゴリズムで解析して、例えば輝度勾配方向ヒストグラム（histograms of oriented gradients：ＨＯＧ）特徴量、コントラスト、解像度、Ｓ／Ｎ比、色調、輝度勾配方向共起ヒストグラム（Co-occurrence HOG：Ｃｏ−ＨＯＧ）特徴量、Haar-Like特徴量などの、特徴量を計算する。
【００４４】
識別部３３ｄは、検出された対象を辞書データに基づいて識別する。  
判定部３３ｅは、識別された対象が何であるかを判定する。  
学習部３３ｃは、判定部３３ｅによる判定の結果と、画像データ３２ａとに基づいて、識別部３３ｄによる識別結果の正答率を向上させるべく、学習を行う。
【００４５】
図１１は、図１０の機能ブロック間におけるデータの流れの一例を示す図である。撮像部３１からの画像データは記憶部３２に記憶されたのち、検出部３３ａと学習部３３ｃに渡される。検出部３３ａは画像データから対象を検出し、識別部３３ｄにその結果を渡す。識別部３３ｄは、検出された対象が何であるかを、辞書データ３２ｄを用いて識別し、識別スコアを判定部３３ｅに渡す。判定部３３ｅは、識別スコアに基づいて、検出された対象が何であるかを判定し、結果を通信部３４に渡す。通信部３４は、判定結果をＢＥＭＳサーバ５やサービス契約者等に通知する。また、対象の判定結果は学習部３３ｃにも渡され、識別部３３ｄによる識別処理精度の向上にフィードバックされる。次に、上記構成における作用を説明する。
【００４６】
図１２は、辞書データの配布に係わる保守端末２００と画像センサ３との処理手順の一例を示すシーケンスチャートである。図１２においては、保守端末２００が主体となって画像センサ３に辞書データを転送する、プッシュ型の手順の一例が示される。
【００４７】
保守端末２００のタイミング指定部２５０ｄにより辞書データの配布時刻がセットされると（ステップＳ１０）、保守端末２００は配布時刻の到来を待ち受ける（ステップＳ１１）。配布時刻が到来すると（Ｓ１１でＹｅｓ）、保守端末２００は、対象の画像センサごとに辞書データを記憶部２４０から読み出し（ステップＳ１３）、一つ以上の辞書データを対象の画像センサに送信する（ステップＳ１４）。
【００４８】
辞書データを受信した画像センサ３は（ステップＳ５０）、Ａｃｋメッセージおよび自らのセンサＩＤを保守端末２００に返信し（ステップＳ５１）、ダウンロードされた辞書データを記憶部３２に記憶する（ステップＳ５２）。
【００４９】
Ａｃｋメッセージを受信した保守端末２００は（ステップＳ１５）、辞書データのダウンロード先の画像センサを用いたサービスの契約者への課金情報を、課金データ２４０ｃに書き込む。対象の全ての画像センサについて完了するまでステップＳ１３〜ステップＳ１６（ステップＳ５０〜Ｓ５２を含む）の一連の手順は繰り返され（ステップＳ１２，Ｓ１７のループ）。対象の全ての画像センサに辞書データがダウンロードされると、保守端末２００は、辞書データの更新を待ち受ける（ステップＳ１８）。辞書データが更新されると（ステップＳ１８でＹｅｓ）、処理手順はステップＳ１１に戻る。
【００５０】
図１３は、辞書データの配布に係わる保守端末２００と画像センサ３との処理手順の他の例を示すシーケンスチャートである。図１３においては、画像センサ３が主体となって保守端末２００から辞書データを取得する、プル型の手順の一例が示される。図１２と異なる手順を主に説明する。
【００５１】
図１３において、セットされた辞書データの配布時刻は、保守端末２００から画像センサ３に通知される（ステップＳ２０）。配布時刻を通知された画像センサ３は（ステップＳ５３）、その配布時刻を記憶部３２に記憶し（Ｓ５４）、配布時刻の到来を待ち受ける（ステップＳ５５）。配布時刻が到来すると（Ｓ５５でＹｅｓ）、画像センサ３は辞書データの取得要求を自らのセンサＩＤとともに保守端末２００に送信し（ステップＳ５６）する。
【００５２】
取得要求を受信した保守端末２００は（ステップＳ２１でＹｅｓ）、センサＩＤの画像センサ向けの辞書データを要求元の画像センサに送信する（ステップＳ１３，Ｓ１４）。ステップＳ５０〜ステップＳ５２、ステップＳ１５〜Ｓ１８の手順は図１２と同様である。
【００５３】
以上説明したように第１の実施形態では、複数の辞書データを保守端末２００に記憶させ、要求されたサービスに応じた辞書データをセットにした辞書データセットを画像センサごとに選定させる。そして、辞書データセットの配布時刻をＧＵＩを用いてユーザが設定できるようにし、配布時刻が到来すると、辞書データを保守端末２００から画像センサにプッシュ型、またはプル型の手順でダウンロードするようにした。
【００５４】
このようにしたので、画像センサ３の設置（据え付け）が完了した後でも、辞書データを更新することができる。これにより最新の機能をアップデートしたり、求められるサービスの変化に柔軟に対応することが可能になる。
【００５５】
また、ダウンロードのタイミングをユーザが決めることができるので、トラフィックの集中する平日を避け、ビル内ネットワーク５００等が比較的空いている平日夜間や休日などにデータ更新を行うことができ、運用上の利便性を高められる。
【００５６】
これらのことから、使い勝手をさらに高めたセンシングシステム、保守端末装置、データ配布方法、および画像センサを提供することが可能となる。
【００５７】
［第２の実施形態］（画像センサに、辞書データをフルセットでインストールする形態）  
第１の実施形態では、サービスの変更などを契機として、都度、画像センサに辞書データをダウンロードして更新する、という例が考えられる。第２の実施形態では、予めフルセットの辞書データを画像センサにインストールし、使用可能な辞書データをシステム側で管理する形態について説明する。
【００５８】
図１４は、第２の実施形態での保守端末２００の一例を示す機能ブロック図である。図５と異なる部分について主に説明する。プロセッサ２５０は、第２の実施形態に係わる処理機能として制限部２５０ｇを備える。制限部２５０ｇは、プログラム２４０ａの実行の過程で生成されるプロセスとして理解され得る。つまりプログラム２４０ａはコンピュータである保守端末２００を、制限部２５０ｇとして動作させる。
【００５９】
図１５は、第２の実施形態での画像センサ３の一例を示す機能ブロック図である。図１０と異なる部分について主に説明する。画像センサ３の記憶部３２は、鍵データ３２ｅを記憶する。また、画像センサ３は、図１６に示されるようなフルセットの辞書データ３２ｄを保守端末２００からダウンロードし、記憶部３２に記憶する。
【００６０】
図１６は、図１５に記憶される辞書データ３２ｄの一例を示す図である。例えば「人の検出」向けのｍ系列の辞書データ（ｍ１〜ｍ５）、「椅子の検出」向けのＣ系列の辞書データ（Ｃ１〜Ｃ５）、「モノの検出」向けのＯ系列の辞書データ（Ｏ１〜Ｏ５）、「特定人物の検出」向けのａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ辞書データ（ｍ１〜ｍ５）の全てが、デフォルトの辞書データＤとともに、画像センサ３の記憶部３２に記憶される。
【００６１】
図１４の制限部２５０ｇは、選定部２５０ａで選定された辞書データセットに対応する辞書データを、対応する画像センサにおいて使用可能とするように、残りの辞書データの使用を制限する。辞書データのうち、使用可能なもの／使用できないものを切り分けるには、例えば鍵情報生成部２５０ｆで生成される鍵情報を用いればよい。この鍵情報は、例えば辞書データセットのダウンロードの際に、保守端末２００から画像センサ３に配布され、鍵データ３２ｅとして記憶部３２に記憶される。
【００６２】
図１７および図１８は、使用可能な辞書データがサービス内容に応じて制限されることを説明するための図である。図１７は、人検出向けのサービスパックＷＷＷを提供する際に、辞書データＤ，ｍ１，ｍ２のみが使用でき、他の辞書データは［Not Available］として無効化されていることを示す。無効化されたデータは鍵データ３２ｇにより、画像センサ３のプログラム３２ｂ（アプリケーション）が利用できない状態になっている。
【００６３】
図１８は、サービスパックＸＸＸ向けの辞書データを示し、辞書データＤ，ｍ１，ｍ２に加えて辞書データＯ１，Ｏ２の鍵が解除されている。これにより人だけでなくモノの検出も実施解脳となる。
【００６４】
このように第２の実施形態では、予め画像センサ３に辞書データをフルセットでインストールしておき、使用を許可された辞書データに限って有効化し、残りの辞書データを無効（not available）とするようにした。このようにしたので、サービス内容が変化した場合には新たな鍵情報を生成し、鍵情報だけを対象の画像センサに配布すれば良くなる。従って、比較的データ量の多い辞書データを都度、配布する必要が無く、通信にかかるリソースの圧迫を和らげることが可能になる。
【００６５】
［第３の実施形態］（画像センサに占有件を設定可能とする形態）
第３の実施形態では、一定の期間にわたって画像センサ３を占有して使用できる権利（占有権）を第３者に与え、新たなサービスを展開することを可能とする形態について説明する。
【００６６】
図１９は、この発明の第３の実施形態に係わるセンシングシステムの一例を示すブロック図である。ゲートウェイ８経由で、サービスプロバイダによるサーバ（ベンダサーバ４００とする）がビル内ネットワーク５００に接続されている。
【００６７】
図２０は、第３の実施形態での保守端末２００の一例を示す機能ブロック図である。プロセッサ２５０は、占有権管理部２５０ｈを備える。占有権管理部２５０ｈは、プログラム２４０ａの実行の過程で生成されるプロセスとして理解され、プログラム２４０ａはコンピュータである保守端末２００を、占有権管理部２５０ｈとして動作させる。
【００６８】
占有権管理部２５０ｈは、画像センサの占有権を管理する。例えば、図７〜図９において説明したのと同様な手法で一定の期間を設定し、ベンダサーバ４００を有するサービス提供主体に、その期間にわたって画像センサ３−１〜３−ｎの全てまたは一部を占有する権限を与える。
【００６９】
そして、占有権を与えられた画像センサ３に、ベンダサーバ４００から私製の辞書データをダウンロードし、専用の辞書データに基づく独自のサービスを提供する機会を与える。そして、課金処理部２５０ｃは、その占有権に対して課金処理を行い、サービス提供主体に対する課金データを保守端末２００の記憶部２００に記憶するようにする（課金データ２４０ｃ）。
【００７０】
あるいは、第２の実施形態で述べたように、フルセットの辞書データを記憶する画像センサへの占有権を設定し、図２１の記憶部３２に示される鍵データ３２ｅにより、第２の実施形態と同様の手法により、使用可能な辞書データ／使用できない辞書データを区別するようにしても良い。鍵データ３２ｅ自体に有効期限を持たせることでも、占有権の期限を設定することが可能である。
【００７１】
なお、保守端末２００の配布部２５０ｂにより、占有権を与えられたサービス提供主体のベンダサーバ４００から、占有を許可された画像センサに辞書データセットを配布するための処理を実行しても良い。
【００７２】
以上述べたように第３の実施形態では、画像センサ３を占有する占有権を第３者のサービス提供主体に与え、占有権に対して課金できるようにした。このようにすることで、さらにバラエティ豊かなサービスを提供することが可能になる。
【００７３】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。  
例えば、第２の実施形態におけるフルセットという用語は、全ての辞書データを意味するとは限らない。要するにシステム要求の許す範囲で、多数の辞書データを画像センサにまとめて転送すればよい。そして、転送のタイミングを適切に設定することで、伝送チャネル容量などのリソースが圧迫されることをできるだけ抑えることができる。
【００７４】
第１の実施形態では画像センサ３をテナントごとにグループ化し、グループを単位として辞書データのダウンロードのタイミング等を管理するようにしたが、これは一例である。画像センサ３ごとに、辞書データのダウンロードのタイミングを個別に設定することももちろん可能である。このほか、画像センサ３を任意のまとまりで管理することが可能である。
【００７５】
辞書データは、保守端末２００から全ての画像センサにダウンロードされるとは限らない。例えば、辞書データの更新の際に、グループ（あるいはテナント）ごとに１つの画像センサだけが保守端末２００と通信し、取得した辞書データをグループ内の画像データで、例えばリレー形式で分配するようにしても良い。
【００７６】
さらに、実施形態のセンシングシステムの機能は、少なくともその一部が、クラウドサーバ装置により構成されていてもよい。すなわち、実施形態のセンシングシステムが実行する処理の少なくとも一部は、クラウド・コンピューティングにより実行されてもよい。
【００７７】
図２２は、クラウド６００に一部の機能を移管する形態を示す図である。保守端末２００は、ビル内ネットワーク５００に接続されたファイヤウォール６経由でクラウド６００と通信することができ、図５、図１４、図２０に示される機能の一部または全てを、クラウド６００に移管することが可能である。
【００７８】
このクラウド・コンピューティングには、アプリケーション（ソフトウェア）をサービスとして提供するＳａａＳ（Software as a Service）と、アプリケーションを稼働させるための基盤（プラットフォーム）をサービスとして提供するＰａａＳ（Platform as a Service）と、サーバ装置、中央演算処理装置およびストレージなどのリソースをサービス（パブリッククラウド）として提供するＩａａＳ（Infrastructure as a Service）とのうち、少なくとも一つが含まれていてもよい。例えば、このクラウド・コンピューティングには、クラウド・サービス提供層（ＰａａＳ）により、インターネットを介した遠隔操作が含まれていてもよい。そして、保守端末２００、あるいはＢＥＭＳサーバ５は、クラウドサーバでもよい。
【００７９】
図２３は、第１実施形態に係わる機能を、保守端末２００に代えてＢＥＭＳサーバ５にインストールした一例を示す図である。このようにしても、この発明の効果を得られることは言うまでもない。第２の実施形態、第３の実施形態についても同様である。さらに、図２３に示される機能の一部または全てを、クラウド６００に移管することが可能である。
【００８０】
この他、この発明の実施形態における作用および効果を列挙する。  
・画像センサのフル機能の辞書の機能制限やスケジュールは、上位システムから画像センサに指示するものとする。
【００８１】
・画像センサの辞書の更新は、画像センサ毎やグループ毎に、ダウンロードする辞書とスケジュールを設定できるものとする。
【００８２】
・画像センサへ辞書を配信する機能を、上位システム側に用意する。画像センサ毎やグループ毎に配信する辞書と配信するスケジュールを設定できる機能および設定画面を有するものとする。
【００８３】
・画像センサの辞書の更新は、ユーザが任意に辞書を作成し、これを保守用ＰＣ端末などで画像センサに直接配布できるものとする。
【００８４】
・上記の機能を有する画像センサについて、使用している辞書機能（フル機能のソフトウェア制限、任意の機能追加・更新、共に）に応じて、ユーザに課金する仕組みを有するものとする。また、特定の画像センサのグループを、ユーザが有料で占有できる仕組みを有するものとする。
【００８５】
・課金については、契約者ＩＤ（又はテナントＩＤ）と対応づけて画像センサ毎やグループ毎にどのような辞書機能が割り当てられているかを示すテーブルがあり、このテーブルが新規辞書データが送信されるタイミングで更新され、契約者ＩＤ（又はテナントＩＤ）と対応づけられた課金テーブルを更新していく。または、課金タイミングは、画像センサから更新が問題無く完了した旨の応答を受けた時点で行われる。このような課金タイミングを監視する仕組みを、上位システムが有するものとする。
【００８６】
なお、ここでのプロセッサ３３および記憶部３２は単数の場合について記載しているが、二つ以上のプロセッサと記憶部を備えてもよい。一例として第１と第２のプロセッサを備える場合について記載する。第１のプロセッサは、高速で画像認識を実現できる画像認識専用プロセッサであり、図１０における検出部３３ａ、特徴データ計算部３３ｂ、学習部３３ｃ、識別部３３ｄ、および判定部３３ｅの機能を備え、ＤＲＡＭ等の高速で読み書きできる高速記憶部にアクセス可能としている。第２のプロセッサは、汎用のプロセッサであり、第１のプロセッサが認識した画像処理結果を保存・管理・通信する機能を備え、フラッシュメモリ等の大容量記憶部にアクセス可能としている。
【００８７】
この場合、辞書データ３２ｄは第２のプロセッサがアクセス可能な大容量記憶部に格納されており、辞書データＤ、ｍ１、ｍ２、Ｏ１、Ｏ２が保存されている。第１のプロセッサまたは第２のプロセッサに実行される辞書データ選択部（図示しない）は、大容量記憶部に格納される辞書データのうち第１のプロセッサが用いる辞書データを選択し、高速記憶部に記憶させ、第１のプロセッサは所定の動作を実行する。
【００８８】
このように画像認識専用プロセッサを用いることにより、高速な画像処理を実現することが可能であり、照明制御等の人物の在不在や動作に伴う高速な応答が求められる場合でも実現可能である。また、サービスパックの変更に伴い、検出対象を変更する場合でも、辞書データ３２ｄを書き換える必要は無く、辞書データ選択部が選択する対象を変更するのみで、検出対象を変更することが可能となる。
【００８９】
本発明のいくつか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するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の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。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００９０】
１（１−１，１−２）…照明機器、２…空調機器、３（３−１〜３−ｎ）…画像センサ、４…コントローラ、５…ＢＥＭＳサーバ、６…ファイヤウォール、７，８…ゲートウェイ、１０…ビル、１５…プロセッサ、３０…レジスタ、３０ａ…カメラ情報、３１…撮像部、３１ａ…魚眼レンズ、３１ｂ…絞り機構、３１ｃ…撮像素子、３２…記憶部、３２ａ…画像データ、３２ｂ…プログラム、３２ｄ…辞書データ、３２ｅ…鍵データ、３２ｇ…鍵データ、３３…プロセッサ、３３ａ…検出部、３３ｂ…特徴データ計算部、３３ｃ…学習部、３３ｄ…識別部、３３ｅ…判定部、３４…通信部、３５…内部バス、４１…空調コントローラ、４２…エレベーターコントローラ、４３…防犯コントローラ、４４…防災コントローラ、４５…照明コントローラ、７０…データベース、８０…サーバ、１００…センサネットワーク、２００…保守端末、２１０…モニタ、２２０…ＲＯＭ、２３０…ＲＡＭ、２４０…記憶部、２４０ａ…プログラム、２４０ｂ…辞書データ、２４０ｃ…課金データ、２５０…プロセッサ、２５０ａ…選定部、２５０ｂ…配布部、２５０ｃ…課金処理部、２５０ｄ…タイミング指定部、２５０ｅ…期間指定部、２５０ｆ…鍵情報生成部、２５０ｇ…制限部、２５０ｈ…占有権管理部、２６０…光学メディアドライブ、２７０…通信部、３００…通信ネットワーク、４００…ベンダサーバ、５００…ビル内ネットワーク、６００…クラウド。
【図１】
2020010204.tif 000003
【図２】
2020010204.tif 000004
【図３】
2020010204.tif 000005
【図４】
2020010204.tif 000006
【図５】
2020010204.tif 000007
【図６】
2020010204.tif 000008
【図７】
2020010204.tif 000009
【図８】
2020010204.tif 000010
【図９】
2020010204.tif 000011
【図１０】
2020010204.tif 000012
【図１１】
2020010204.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2020010204.tif 000015
【図１４】
2020010204.tif 000016
【図１５】
2020010204.tif 000017
【図１６】
2020010204.tif 000018
【図１７】
2020010204.tif 000019
【図１８】
2020010204.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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