(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサが測定した所定時間分の観測結果を取得し、時系列の前記観測結果が示す点の集合における各点の変化率を、その点に対応する前記観測結果とその前後の前記点に対応する前記観測結果とに基づいて計算し、前記変化率の変化の方向が異なる２つの前記点に囲まれた前記点の集合が存在する場合、当該２つの点で前記点の集合を分割し、分割されてできたそれぞれの前記点の集合に近似する曲線である近似曲線を表す情報を生成する近似曲線生成部と、
前記所定時間分の前記観測結果の代わりに前記近似曲線生成部が生成した近似曲線を表す情報を送信する通信部と、
を備え、
前記近似曲線生成部は、前記時系列の観測結果に含まれるそれぞれの時刻における前記観測結果に対応する特徴量を、その観測結果が示す前記点を通り、当該点を中心とした所定の範囲に存在する他の前記点との距離が最小となる直線の傾きを用いて計算し、前記特徴量の集合に基づいて近似曲線を表す情報を生成する、
測定装置。
【請求項２】
前記近似曲線生成部は、前記時系列の観測結果における近似曲線を表す情報を生成する対象とする区間に含まれる前記観測結果の数が所定の第一閾値以下の場合、または、前記観測結果が示す前記点の集合における各点に対応する前記観測結果とその前後の前記点に対応する前記観測結果とに基づいて計算した変化率が所定の第二閾値以上となる前記観測結果が前記対象とする区間に所定の第三閾値以上含まれる場合、当該区間に異常値が含まれていると判定する、
請求項１に記載の測定装置。
【請求項３】
前記近似曲線生成部は、前記区間を異常値が含まれていると判定した場合、前記区間における前記異常値を包摂する曲線を表す情報とを生成し、
前記通信部は、当該区間について近似曲線を表す情報に代えて前記異常値を凸包する曲線の情報を送信する、
請求項２に記載の測定装置。
【請求項４】
前記観測結果に含まれる異常値の送信の要求に基づいて、前記異常値が含まれていると判定した区間に含まれる前記観測結果を送信する制御を行う異常値送信制御部、
をさらに備える請求項２または請求項３に記載の測定装置。
【請求項５】
前記観測結果を所定の閾値と比較して直ちに送信する必要があるかどうかを判定する即時送信判定部、をさらに備え、
前記通信部は、前記即時送信判定部が直ちに送信する必要があると判定した前記観測結果を、前記近似曲線生成部が生成し終えた近似曲線を表す情報とともに直ちに送信する、
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の測定装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５の何れか一項に記載の１つまたは複数の測定装置と、
前記測定装置から受信した前記近似曲線を表す情報に基づいて近似曲線のグラフを生成する画像生成部、を備える中央制御装置と、
を備える測定システム。
【請求項７】
センサが測定した所定時間分の観測結果を取得し、時系列の前記観測結果が示す点の集合における各点の変化率を、その点に対応する前記観測結果とその前後の前記点に対応する前記観測結果とに基づいて計算し、前記変化率の変化の方向が異なる２つの前記点に囲まれた前記点の集合が存在する場合、当該２つの点で前記点の集合を分割し、分割されてできたそれぞれの前記点の集合に近似する曲線である近似曲線を表す情報を生成するステップと、
前記所定時間分の前記観測結果の代わりに前記生成した近似曲線を表す情報を送信するステップと、
を有し、
前記近似曲線を表す情報を生成するステップでは、前記時系列の観測結果に含まれるそれぞれの時刻における前記観測結果に対応する特徴量を、その観測結果が示す前記点を通り、当該点を中心とした所定の範囲に存在する他の前記点との距離が最小となる直線の傾きを用いて計算し、前記特徴量の集合に基づいて近似曲線を表す情報を生成する、
測定結果収集方法。
【請求項８】
測定装置のコンピュータを、
センサが測定した所定時間分の観測結果を取得し、時系列の前記観測結果が示す点の集合における各点の変化率を、その点に対応する前記観測結果とその前後の前記点に対応する前記観測結果とに基づいて計算し、前記変化率の変化の方向が異なる２つの前記点に囲まれた前記点の集合が存在する場合、当該２つの点で前記点の集合を分割し、分割されてできたそれぞれの前記点の集合に近似する曲線である近似曲線を表す情報を生成する手段、
前記所定時間分の前記観測結果の代わりに前記生成した近似曲線を表す情報を送信する手段、
として機能させ、
前記近似曲線を表す情報を生成する手段は、前記時系列の観測結果に含まれるそれぞれの時刻における前記観測結果に対応する特徴量を、その観測結果が示す前記点を通り、当該点を中心とした所定の範囲に存在する他の前記点との距離が最小となる直線の傾きを用いて計算し、前記特徴量の集合に基づいて近似曲線を表す情報を生成する、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定装置、測定システム、測定結果収集方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、農業分野において、作物の育成のために測定装置を使って土壌や空気、温度などの作物の育成状況に係わる自然界の情報を集めることで、より効率的に営農活動を行おうという動きがある。例えばグリーンハウス内の空気中に含有される二酸化炭素量を、測定装置を用いて測定し、必要に応じて二酸化炭素を追加するというような場面が考えられる。このような特に農業分野に役立つ自然界の情報を、測定装置を用いて収集する行為のことを「農業向けセンシング」と呼ぶ。
【０００３】
農業向けセンシングにより、最終的に利益を享受するのは営農者である。しかし農業向けセンシングにより収集された情報は、それ単体では単なる数値の羅列であり、そのまま営農者が活用することは非常に難しい。従ってこれらの情報を処理するための装置を作製・運用し、農業ＩＣＴサービスという形で営農者に提供するサービス事業者も存在する。またセンシングされた情報を元に作物の出来高を予測し、それを取引市場などに農作物の価格決定の際に考慮する情報として提供する事業者も存在する。このように農業向けセンシングによって収集された情報を仲介・間接的に活用する利用者は営農者以外にも幅広く存在する。従って需要についても多岐に渡る。
【０００４】
農業向けセンシングに対する需要は、情報の新鮮さ、つまり情報が測定されてから最終的に営農者に渡るまでかかる時間に注目して、即応性と正確性による現状把握と、蓄積と分析による知見の獲得、の二つに大別できる。まず即応と正確性による現状把握であるが、例えば、現在の室温を常に測定して、室温の急上昇に対する警報を営農者に伝達するというサービスを実現するニーズがある。そのため測定装置は現状を出来るだけ早く利用者に伝える必要がある。また緊急事態における重要な判断に用いられるため、正確性を求められる場合も多い。しかし現状では重要な判断を行うためには情報量が少ない場合も多い。また、蓄積と分析による知見の獲得であるが、例えば、蓄積された過去の気温情報を元に気温の動向を観察し、収穫量予測などの知見を得るというニーズがある。このニーズにおいては全体としての傾向を観察するため、個別の情報の正確性・収集情報の網羅性はそれほど重要ではない。また即時性は求められない。この場合、過去の情報が多いほど、情報の粒度が細かいほど分析が容易になるため、情報量が大きくなる傾向がある。
【０００５】
これらのニーズを満たすための情報は、元々は同じ測定装置で測定されている。従って各々のニーズを満たすための情報の違いは、情報の伝達手段や処理過程で生まれると言える。極端な例で言えば、ある都市の気温について着目した時に、現在の気温を知りたければ、オンラインで接続された測定装置の値をＷｅｂページで確認するという手段が考えられる。一方で、通年の気温の推移を知りたければ、気象庁などの機関が提供する気象年鑑のうち、ＣＤ等の記憶媒体で発行されているものを購入すればよい。このように、伝達手段や処理過程の構造は情報の特性に大きな影響を与え、目的とするサービスの実現可否を決定づける。
【０００６】
注意すべき点は、元となる測定装置からの観測結果はその過程において最高の正確性と粒度を持つという事である。この情報だけを使う限りにおいて、伝達や処理過程で情報の正確性と粒度が上がることはない。いわゆる補正や校正は、以前の観測結果から得られた知見という「外部情報」を利用して行われている。つまり以前の情報という情報を追加することで測定された情報の情報量をかさ上げしている。
【０００７】
また別な観点から考えると、情報活用のための下準備に対するニーズに基づいた分類が考えられる。たとえば統一・整形された形式の情報に対するニーズである。コンピュータ処理によるサービス実行の際に、コンピュータが処理できる形式で情報を収集するのが望ましい。コンピュータによる情報の監視・自動解析の際には、同一のモジュールで反復的に情報を読み込む場合が多いため、情報の形式が統一されていることが必要である。また完全に統一されていなくても、コンピュータで整形できる範囲に元の情報が収まっている必要がある。また、情報を閲覧しようとするユーザのインターフェイスに対するニーズがある。人間による情報分析のため、より簡便な情報の整形と提示に対するニーズ（特に視覚化に関するニーズ）がある。現在、収集された情報からビジネス分野固有の知見を得るために、情報を元に人間がそれを考察するというシーンが多々ある。この場合、情報を閲覧しようとするユーザに対して観測結果がそのまま提示されることは稀である。多くの場合、例えばグラフによる視覚化、表による全体の集約、平均値など特性を示す値の抽出といった形で情報が提示される。これらの提示方法がより洗練されることで、ユーザはより簡便に、より有効な知見を得ることができる。
【０００８】
農業向けセンシングに対するニーズやサービスの具体例をいくつか挙げる。一つにはグリーンハウス内部の温度急上昇警報メールサービスである。温度が上昇すると半日程度で作物が葉焼けして駄目になってしまう。これを防ぐため、営農者に対して温度上昇の警報をメールで通知し、営農者による事態の改善を促すというサービス形態である。次に圃場の日照量積算値を知りたいというニーズである。作物の生育の度合は太陽に当たった時間と関係があることが分かっている。従って、ある地点の日照量の積算値を知ることで、作物の完成に必要な残りの日照量を求められる。この情報と過去の通年観測結果を組み合わせ、作物出来高の予測を行うというニーズである。また灌水制御のための湿度測定というニーズもある。自動で灌水を行うための設備は、コンピュータを用いて遠隔操作する。そのために、機器起動のトリガーとなる湿度情報を遠隔地で知りたいというニーズが生まれる。
【０００９】
さて、農業向けセンシングを実施するに当たり、いくつかの本質的な課題がある。まず情報送信のために回線を利用する場合の通信コストの負担回避である。特に測定装置から無線通信で情報通信をする際の送信電力抑制である。次に通信路や処理過程に由来する情報への異常値・不正値の混入への対処である。また情報蓄積量の限界の回避である。特に測定装置側でのバッファリング情報量という問題もある。そしてユーザに対する情報の提示方法の改善についても改善の余地がある。
【００１０】
通信コストの負担回避については、農業向けセンシングは観測対象となる圃場が屋外に広範囲に広がっている場合がほとんどである。従って携帯電話通信を利用していることが多い。通信網の利用コストが通信量に関する従量課金の場合、通信コスト削減のためには観測結果を間引きして情報の間隔を広げ、送信情報量を減らすなどの処置をとる。一方で情報量を減らすことで情報の正確性が失われることになる。そのため、この場合はサービスを維持できる範囲で通信コストを削減する策が必要である。
この問題に対し、例えば、特許文献１には、太陽光発電システムに設けられた運転データや気象データを送信するデータ送信装置において、それらの送信データに重要度を示す情報を付与し、重要度が高いデータを優先的に送信するデータ送信装置について記載されている。
【００１１】
送信電力抑制についても、同様の理由から農業用測定装置は太陽電池による給電を行っている場合がある。太陽電池は、周囲の情報の測定や内部のコンピュータを動作させるためには十分な電力を供給する。しかし無線通信はコンピュータ動作と比較すると大量の電力を必要とする。特に、屋外で長距離・広範囲な場所で利用する場合に、電波の利得を十分に得るために消費電力が拡大することが多い。
この問題に対し、例えば、特許文献２には、農場などに設けられた多数のセンサのうち、所定の範囲内に設けられた複数のセンサの測定値を比較し、それらの測定値が同一とみなせる場合には、その範囲内における代表センサを選択し、他のセンサを停止させることで省電力効果を得ることができるデータ収集制御方法が記載されている。
【００１２】
情報への不正値・異常値の混入については幾つかの要因が存在する。まずは測定装置の周囲環境の異常である。例えばこれは、農作業のために測定装置が一時的に人の影で隠れて、日照量がその短時間だけ激減してしまうという状態である。これは確かに正確な周囲環境の情報であるが、農業のために有用な情報ではない。次に考えられる要因は、測定装置の測定端子の異常である。測定装置の測定端子は、測定端子の先端にある電子的な構造物の抵抗値・電気容量などのアナログ値の変化を、直接測定装置のアナログデジタル変換回路でコンピュータが扱える数値にしている場合が多い。この場合、測定端子の断線や回路のループ部分が一種のアンテナとして動作してしまうことによる電気的なノイズの混入により、瞬間的に値が変化をしてしまう場合がある。このような情報は大抵、俊急な変化を伴う。これらの情報は農業用途とは全く無関係である。
【００１３】
さらに別な要因として、測定装置本体の異常が考えられる。例えば測定装置の電源が一時的に喪失する事態である。これには測定装置が太陽電池などで駆動している際に、太陽電池に落ち葉がかかってしまう等の状況が考えられる。この場合は情報がある時点から突然欠落し、また状況が回復したら何事もなかったかのように情報を送信される。環境の変化は確かに測定装置の置かれた状況の変化ではあるが、このような環境の変化を検出することは目的ではない。また別な要因として電波状況の悪化による情報送信の一時中断がある。これは特に情報送受信を無線に頼っている測定装置に起きうる事態である。電波状況の悪化の要因は多岐に渡り、単純な電波到達性の変化の他に、通信先である移動体通信局への収容端末の超過による通信局の性能低下などが考えられる。
この問題に対する処置には、一般的に閾値による測定値の取捨選択や、ローパスフィルタなどのフィードバック回路による特異点の除去などがある。
【００１４】
測定装置側における情報蓄積量の問題については、先に挙げたアナログからデジタルに値を変換するという近年の測定装置の特性から、測定装置側では最低限、１回分のデジタル情報がバッファリングされることになる。実際には無線送信の通信を効率化するために、これを複数個バッファリングして送信する。情報の送信には、例えば通信セッション構築のための予備通信が必要になる。このような予備通信はオーバーヘッドとして１回毎の通信量を増加させる。通信情報が微量である場合、このオーバーヘッドによる通信量増加が無視できない値となる。従って大抵の測定装置では、サービスに影響がない範囲で、なるべく多くの情報をバッファリングして、一度にそれらの情報を送信する。当然このためには多くの情報を一時的に蓄積するためのメモリが必要である。メモリの増加は測定装置の製造コストの増加につながる。メモリ駆動のために電源が必要な構成の場合には、次の送信が成功するまでメモリの内容を維持しなければならないし、その間にも次々と入力されてくる情報を蓄積し続けなければならない。先に挙げた電波状況の悪化などによる通信路の遮断など、復旧の見込みが測定装置側で立たないような事態の場合、測定装置は自身が保持できる最大容量まで情報を蓄積したのち、それらのどれかを破棄しなければならないため、情報の損失が生じる。この問題に対しては、不可逆圧縮による情報量そのものの削減というアプローチが主流である。例えば、不可逆圧縮のパターンをいくつか用意し、情報の特性に合ったものを適用するという方法がしばしば用いられる。
【００１５】
ユーザに対する情報の提示方法については、情報から何らかの知見を得る方法は多岐に渡る。まず、第一に代表値を見つけるという方法である。これについては統計学など体系的な学問がある。一方近年では情報をそのままグラフやビットマップに可視化して提示することで、ユーザによる情報から知見の獲得を支援する方法がある。後者に関しては、特にグラフをディスプレイ装置などに表示して用いられることが多い。グラフの形状に関しては一長一短があり、目的に応じて使い分けられている。農業分野の自然環境情報の表示によく使われているグラフは折れ線グラフであり、これは自然環境が連続で推移するという特徴に合致する。ユーザに対する情報の提示方法は多数提案されており、時系列情報においても例えば折れ線グラフや、ろうそくチャートなどが考案されている。また近年のコンピュータの発達により対話的なインターフェイスも多数考案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】特許第５５５４３９９号公報
【特許文献２】特許第５３６５５８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
また、上述のような課題の他にも以下のような課題が存在する。例えば農業という分野における圃場監視という業務において、測定装置は屋外の圃場に設置され、容易に故障ないしは破壊される可能性がある。そのため測定装置の価格はできるだけ抑制される必要がある。測定装置の価格抑制のための有効な方法は測定装置を構成する部材の価格を下げることである。例えば観測結果を中央制御装置に情報送信する前に一時的に観測結果を記録する記録部品の数量を減らすことである。また例えば測定装置に設けられた独立電源の容量や電気特性などの品質を下げることで独立電源の価格を抑制することができる。しかしながら、これらの方法を選択すると、測定装置がより頻繁に観測結果を中央制御装置に送信する必要が生じるという課題がある。
また別な課題として観測結果の高精細化が難しいという点が挙げられる。遠隔型自然情報測定装置群において測定装置と中央制御装置を接続する情報伝送路は、第三者により有料で提供されることも多い。そのような情報伝送路には、例えば、携帯電話事業者による携帯電話通信網がある。大抵の場合、情報送信の対価は送信した情報の量で決定される。観測結果を高精細にするということは、より短い時間間隔で観測をすることで実現される。その結果、観測結果の記録量は増えることになる。結果、増加した観測結果を送信するためには、より多い情報送信の対価が必要となる。これらの課題への対策としては、ハフマン符号などによる情報圧縮技術を用いた記録量削減がある。しかしながらこれらの圧縮においても観測結果の構造によっては期待した記録量削減効果が得られないことがある。
【００１８】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる測定装置、測定システム、測定結果収集方法およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明は、上述の課題を解決すべくなされたもので、センサが測定した所定時間分の観測結果を取得し、時系列の前記観測結果が示す点の集合における各点の変化率を、その点に対応する前記観測結果とその前後の前記点に対応する前記観測結果とに基づいて計算し、前記変化率の変化の方向が異なる２つの前記点に囲まれた前記点の集合が存在する場合、当該２つの点で前記点の集合を分割し、分割されてできたそれぞれの前記点の集合に近似する曲線である近似曲線を表す情報を生成する近似曲線生成部と、前記所定時間分の前記観測結果の代わりに前記近似曲線生成部が生成した近似曲線を表す情報を送信する通信部と、を備え、前記近似曲線生成部は、前記時系列の観測結果に含まれるそれぞれの時刻における前記観測結果に対応する特徴量を、その観測結果が示す前記点を通り、当該点を中心とした所定の範囲に存在する他の前記点との距離が最小となる直線の傾きを用いて計算し、前記特徴量の集合に基づいて近似曲線を表す情報を生成する測定装置である。
【００２０】
また本発明は、１つまたは複数の上述した測定装置と、前記測定装置から受信した前記近似曲線を表す情報に基づいて近似曲線のグラフを生成する画像生成部、を備える中央制御装置と、を備える測定システムである。
【００２１】
また本発明は、センサが測定した所定時間分の観測結果を取得し、時系列の前記観測結果が示す点の集合における各点の変化率を、その点に対応する前記観測結果とその前後の前記点に対応する前記観測結果とに基づいて計算し、前記変化率の変化の方向が異なる２つの前記点に囲まれた前記点の集合が存在する場合、当該２つの点で前記点の集合を分割し、分割されてできたそれぞれの前記点の集合に近似する曲線である近似曲線を表す情報を生成するステップと、前記所定時間分の前記観測結果の代わりに前記生成した近似曲線を表す情報を送信するステップと、を有し、前記近似曲線を表す情報を生成するステップでは、前記時系列の観測結果に含まれるそれぞれの時刻における前記観測結果に対応する特徴量を、その観測結果が示す前記点を通り、当該点を中心とした所定の範囲に存在する他の前記点との距離が最小となる直線の傾きを用いて計算し、前記特徴量の集合に基づいて近似曲線を表す情報を生成する測定結果収集方法である。
【００２２】
また本発明は、測定装置のコンピュータを、センサが測定した所定時間分の観測結果を取得し、時系列の前記観測結果が示す点の集合における各点の変化率を、その点に対応する前記観測結果とその前後の前記点に対応する前記観測結果とに基づいて計算し、前記変化率の変化の方向が異なる２つの前記点に囲まれた前記点の集合が存在する場合、当該２つの点で前記点の集合を分割し、分割されてできたそれぞれの前記点の集合に近似する曲線である近似曲線を表す情報を生成する手段、前記所定時間分の前記観測結果の代わりに前記生成した近似曲線を表す情報を送信する手段、として機能させ、前記近似曲線を表す情報を生成する手段は、前記時系列の観測結果に含まれるそれぞれの時刻における前記観測結果に対応する特徴量を、その観測結果が示す前記点を通り、当該点を中心とした所定の範囲に存在する他の前記点との距離が最小となる直線の傾きを用いて計算し、前記特徴量の集合に基づいて近似曲線を表す情報を生成するプログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、測定装置が送信する観測結果の通信量を抑制し、測定の高精細化にも対応することができる。特に情報通信の際の電文について、電文に含まれるデータの削減を行いつつ、一部の異常値に関しては正確で高精細な情報をユーザに提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態による測定装置の最小構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による遠隔型自然情報測定システムの概略ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による遠隔型自然情報測定システムを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態による遠隔型自然情報測定システムのブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態による測定装置の一例を示すブロック図である。
【図６】本発明の一実施形態による測定装置の実装例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態による測定装置が備えるＣＵ部のブロック図である。
【図８】本発明の一実施形態による中央制御装置の一例を示すブロック図である。
【図９】本発明の一実施形態による観測結果の間引き処理の説明を行う第一の図である。
【図１０】本発明の一実施形態による観測結果の間引き処理の説明を行う第二の図である。
【図１１】本発明の一実施形態による観測結果の間引き処理のフローチャートの一例である。
【図１２】本発明の一実施形態による観測結果の間引き処理の影響を説明する図である。
【図１３】本発明の一実施形態による用語を説明する第一の図である。
【図１４】本発明の一実施形態による用語を説明する第二の図である。
【図１５】本発明の一実施形態による用語を説明する第三の図である。
【図１６】本発明の一実施形態による用語を説明する第四の図である。
【図１７】本発明の一実施形態による用語を説明する第五の図である。
【図１８】本発明の一実施形態による用語を説明する第六の図である。
【図１９】本発明の一実施形態による用語を説明する第七の図である。
【図２０】本発明の一実施形態による近似曲線計算処理の第一のフローチャートである。
【図２１】本発明の一実施形態による近似曲線計算処理の第二のフローチャートである。
【図２２】本発明の一実施形態による画面画像の一例を示す図である。
【図２３】本発明の一実施形態による情報欠損の確認処理を説明する図である。
【図２４】本発明の一実施形態による情報欠損の確認処理のフローチャートである。
【図２５】本発明の一実施形態によるスパイク除去処理のフローチャートである。
【図２６】本発明の一実施形態によるスパイク及びテーブルの違いの例を説明する図である。
【図２７】本発明の一実施形態によるエッジ前後の分割を説明する図である。
【図２８】本発明の一実施形態によるテーブルの分割処理のフローチャートである。
【図２９】本発明の一実施形態によるテーブル発見処理を説明する第一の図である。
【図３０】本発明の一実施形態によるテーブル発見処理を説明する第二の図である。
【図３１】本発明の一実施形態による区間近似処理のフローチャートである。
【図３２】本発明の一実施形態によるパターンマッチングのフローチャートである。
【図３３】本発明の一実施形態によるパターンマッチングにおける圧縮処理を説明する図である。
【図３４】本発明の一実施形態による近似曲線の発見処理を説明する図である。
【図３５】本発明の一実施形態によるパターンファイルを説明する第一の図である。
【図３６】本発明の一実施形態によるパターンファイルを説明する第二の図である。
【図３７】本発明の一実施形態によるパターンファイルの種類を説明する第一の図である。
【図３８】本発明の一実施形態によるパターンファイルの種類を説明する第二の図である。
【図３９】本発明の一実施形態によるパターンファイルの種類を説明する第三の図である。
【図４０】本発明の一実施形態によるパターンファイルの種類を説明する第四の図である。
【図４１】本発明の一実施形態による点の特徴量の計算を説明する第一の図である。
【図４２】本発明の一実施形態による点の特徴量の計算を説明する第二の図である。
【図４３】本発明の一実施形態による点の特徴量の計算を説明する第三の図である。
【図４４】本発明の一実施形態による点の特徴量計算の第一のフローチャートである。
【図４５】本発明の一実施形態による点の特徴量計算の第一のフローチャートである。
【図４６】本発明の一実施形態による点のプローブを説明する第一の図である。
【図４７】本発明の一実施形態による点のプローブを説明する第二の図である。
【図４８】本発明の一実施形態による異常点列の処理のフローチャートである。
【図４９】本発明の一実施形態による異常点列の処理を説明する第一の図である。
【図５０】本発明の一実施形態による異常点列の処理を説明する第二の図である。
【図５１】本発明の一実施形態による異常点列の処理を説明する第三の図である。
【図５２】本発明の一実施形態による異常点列の処理を説明する第四の図である。
【図５３】本発明の一実施形態による観測結果の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
＜一実施形態＞
以下、本発明の一実施形態による遠隔型自然情報測定システムを図１〜図５３を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態による測定装置の最小構成を示す図である。
図１に示す通り、測定装置１０は、近似曲線生成部１０４と、通信部１０７とを少なくとも備えている。
近似曲線生成部１０４は、時間経過とともにセンサが測定した観測結果を取得し、当該時系列の観測結果が示すグラフに近似する曲線を表す情報を生成する。
通信部１０７は、近似曲線生成部１０４が生成した曲線を表す情報を送信する。
【００２６】
図２は、本発明の一実施形態による遠隔型自然情報測定システム１の概略ブロック図である。
図２が示すように自然情報測定システム１は、測定装置１０と中央制御装置２０とを含む。なお、図２では、１台の測定装置１０しか記載されていないが、通常、中央制御装置２０には、複数の測定装置１０がネットワークを介して接続されている。
図２が示すように測定装置１０は、センサ１０１と、センサ情報取得部１０２と、即時送信判定部１０３と、近似曲線生成部１０４と、指示情報解析部１０５と、異常値送信制御部１０６と、通信部１０７と、タイマ１０８と、記憶部１０９と、を備えている。
センサ１０１は、測定装置１０の周囲の環境の情報を測定する１つまたは複数のセンサである。
センサ情報取得部１０２は、センサ１０１が測定した観測結果をセンサ１０１から取得し、デジタル値に変換する等の処理を行う。
即時送信判定部１０３は、センサ情報取得部１０２が取得した観測結果について、直ちに中央制御装置２０へ送信する必要があるかどうかを判定する。
近似曲線生成部１０４は、センサ情報取得部１０２が取得した観測結果を取得して、時系列の観測結果が示すグラフ情報に近似する曲線を計算する。また、近似曲線生成部１０４は、観測結果に異常値が含まれる区間が存在する場合、その区間に含まれる異常値を包摂する曲線を計算する。
指示情報解析部１０５は、中央制御装置２０が送信した指示情報を解析する。例えば、指示情報解析部１０５は、中央制御装置２０が送信した指示情報を解析して異常値の送信を要求する情報を抽出する。
異常値送信制御部１０６は、指示情報解析部１０５が指示情報から異常値の送信要求を抽出した場合、その送信要求において指示された区間の異常値の真の観測結果を中央制御装置２０へ送信するよう制御する。
通信部１０７は、中央制御装置２０との情報の送受信を行う。例えば、指示情報解析部１０５は、通信部１０７を介して中央制御装置２０から指示情報を取得する。また、異常値送信制御部１０６は、通信部１０７を介して中央制御装置２０に異常値の真の観測結果を送信する。また、近似曲線生成部１０４は、通信部１０７を介して中央制御装置２０に近似曲線を表す情報を送信する。また、即時送信判定部１０３は、通信部１０７を介して中央制御装置２０に緊急を要する観測結果を送信する。
タイマ１０８は、時間を計時する。
記憶部１０９は、センサ情報取得部１０２が取得した観測結果、近似曲線生成部１０４が生成した近似曲線を表す情報、など様々な情報を記憶する。
【００２７】
図２が示すように中央制御装置２０は、入力受付部２０１と、取得情報識別部２０２と、画像生成部２０３と、指示情報生成部２０４と、記憶部２０５と、通信部２０６と、を備えている。
入力受付部２０１は、ユーザからの指示情報の入力を受け付ける。
取得情報識別部２０２は、測定装置１０が送信した情報を通信部２０６を介して取得し、例えば、それが観測結果であるか、近似曲線を表す情報であるか、異常値の真の観測結果であるかを識別し、識別した情報をその種類ごとに記憶部２０５に格納する。
画像生成部２０３は、ユーザが閲覧する様々な画像を生成し、中央制御装置２０に接続されたディスプレイ装置に表示する。
指示情報生成部２０４は、入力受付部２０１がユーザから受け付けた指示操作に基づいて、測定装置１０に対する指示情報を含む電文を生成する。
記憶部２０５は、測定装置１０から受信した情報などを記憶する。
通信部２０６は、1つまたは複数の測定装置１０との通信を行う。
以下、図面を用いて本実施形態のさらに詳細な構成や動作について説明する。
【００２８】
図３は、本発明の一実施形態による遠隔型自然情報測定システムを示す図である。
この図において、自然情報測定システム１は、測定装置１０Ａ〜１０Ｆ、ネットワーク３、中央制御装置２０を含んで構成される。測定装置１０Ａ〜１０Ｆを総称して測定装置１０と称する。
測定装置１０は、近似曲線計算処理部品を内包した遠隔型の自然情報測定装置である。測定装置１０は、農業における圃場に設置されている。複数の測定装置１０は、ネットワーク３を介して中央制御装置２０と接続されている。ネットワーク３は、例えば、携帯電話会社の提供する携帯電話網である。また、中央制御装置２０とネットワーク３とは、無線通信やインターネットを介して接続されている。測定装置１０は、センサが測定した観測結果を送信する装置である。測定装置１０は、マイクロコンピュータと例えば電気抵抗やキャパシタを接続した測定端子とを備えている。中央制御装置２０は汎用コンピュータを用いたサーバ端末装置である。中央制御装置２０は、例えば遠隔地のデータセンターに格納されていてもよい。
【００２９】
図４は、本発明の一実施形態による遠隔型自然情報測定システムのブロック図である。
図４が示すように測定装置１０は、少なくとも１つの測定端子１１（１１ａ、１１ｂ、１１ｃ）と、測定端子毎にインターフェイスＰｒ１２（１２ａ、１２ｂ、１２ｃ）とを備えている。Ｐｒ１２は、１組以上の電線や結線であり、測定装置１０が備えるＡＤコンバータに接続される。また、測定装置１０は、インターフェイスＳｒ３１を介してネットワーク３に接続する。測定装置１０は、測定した情報を中央制御装置２０へ送信するために、例えばＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などで表現される中央制御装置２０の識別子を保持している。中央制御装置２０は、ネットワーク３とインターフェイスＳｗ３２で接続している。Ｓｗ３２は、例えばデータセンターに敷設されている専用回線である。中央制御装置２０は測定装置１０より受信したデータをＧＵＩ（graphical user interface）でユーザに提供する。ユーザへの提供形態の一つはＷｅｂブラウザによるサイト上へのグラフ表示である。
【００３０】
図５は、本発明の一実施形態による測定装置の一例を示すブロック図である。
図５が示すように測定装置１０は、測定端子１１（１１ａ、１１ｂ、１１ｃ）、インターフェイスＰｒ１２（１２ａ、１２ｂ、１２ｃ）、ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３（１３ａ、１３ｂ、１３ｃ）、インターフェイスＤｉ１４（１４ａ、１４ｂ、１４ｃ）、ＴＩＭＩＮＧ部１５、インターフェイスＴｍ１５１、ＣＵ部１６（１６ａ、１６ｂ、１６ｃ）、インターフェイスＤｏ１６１（１６１ａ、１６１ｂ、１６１ｃ）、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７、インターフェイスＡｍ１７１ａ、ＲＵ部１８、インターフェイスＭｃ１８１、ＣＰ部１９、インターフェイスＣｍ１９１を備えている。
【００３１】
また、測定装置１０は、Ｐｒ１２より入力された観測結果を定期的にＳｒＤＴ３１経由で中央制御装置２０に送信する機能と、ＳｒＣＭ３１経由で受信した中央制御装置２０からの観測結果中の異常値の送信要求に応答して、観測結果中の異常値の真の値を送信する機能を有している。なお上述のＳｒ３１は、測定装置１０への入力インターフェイスであるＳｒＣＭ３１ａと、観測結果及び真の観測結果中の異常値を中央制御装置２０へ送信するためのインターフェイスであるＳｒＤＴ３１ｂを備えている。
なお、インターフェイスＰｒ１２をＰｒ１２と表記する。他のインターフェイスＤｉ１４、Ｔｍ１５１、Ｄｏ１６１、Ａｍ１７１ａ、Ｍｃ１８１、Ｃｍ１９１、ＳｒＣＭ３１、ＳｒＣＭ３１ａ、ＳｒＤＴ３１ｂについても同様である。
【００３２】
測定装置１０の各部品について説明する。測定端子１１、Ｐｒ１２については図３を用いて説明したとおりである。
ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３は、アナログ−デジタルコンバータである。ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３は、測定端子１１が出力する電気信号をＰｒ１２経由で取得し、観測結果として意味のある形式に変換する。例えば測定端子１１が温度計として機能している電気抵抗である場合、ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３は、取得した電気抵抗値を絶対温度に読み替える。ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３は、ハードウェアとソフトウェアが混然一体となっている部品で、測定端子１１側の信号を終端するＰｒ１２は物理的な装置、ＣＵ部１６側へ信号を伝える際には、コンバータから情報を得るための電子機器としての側面を持つ。ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３は、例えばワンチップのチップセットとして実装されており、そのチップセットのドライバが、測定装置１０のマイクロコンピュータを動作させる組み込みＯＳ（operating system）内部で動作して、ＯＳ上のソフトウェアに測定端子１１からの観測結果を提供する。ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３が実装されたチップセットを構成する集積回路は、多数の製品が提供されている。このような集積回路は、ビット列を出力するが、ビット列は最低限の情報しか含まれないため、これを有意な観測データとするためには、ビット列の情報を、観測結果へ読み替えたり、単位の変換を行ったり、また観測成功／失敗などの付加情報を付与したりすることが必要である。ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３は、これらの処理も行う。
Ｄｉ１４は、ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３からＣＵ部１６へのインターフェイスである。Ｄｉ１４は、ＯＳ上のソフトウェアが動作することによって実現される。
【００３３】
ＴＩＭＩＮＧ部１５は、タイマである。ＴＩＭＩＮＧ部１５は、時間を計時し、定期的な情報の送信のための時刻情報をＴｍ１５１経由でＣＵ部１６へ出力する。測定装置１０がＬｉｎｕｘ（登録商標）等の高度なＯＳにより動作するマイコンボードで実現される場合、ＯＳでは時間を取得する関数が提供することが多い。ＴＩＭＩＮＧ部１５は、例えばこのような関数によって実現される。ＣＵ部１６はこの時刻情報を元に観測結果を定期的に中央制御装置２０へ送信する。Ｔｍ１５１は、ＴＩＭＩＮＧ部１５とＣＵ部１６間のインターフェイスである。Ｔｍ１５１は、単なる時刻情報をＣＵ１６へ出力してもよいし、ＣＵ部１６が動作する時刻に実行を指示する指示情報を出力してもよい。後述するようにＣＵ部１６は、送信タイミングを判断するため、Ｔｍ１５１は、現在時刻を常に出力するものとする。
【００３４】
ＣＵ部１６は、ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３が変換した観測結果を中央制御装置２０に送信するよう制御する。ＣＵ部１６は、まず観測結果のうち、直ちに送信すべき情報を選別して中央制御装置２０への送信制御を行う。また、ＣＵ部１６は、観測結果を一定期間、図示しない記憶部に一時的に蓄積した後、そこから近似曲線を生成する。また、ＣＵ部１６は、最後に近似できなかった観測結果中の異常値を図示しない記憶部に蓄積して、中央制御装置２０からの指示に応じてそれを送信するよう制御する。ＣＵ部１６は、本実施形態の中心的な機能を有している。ＣＵ部１６については、後に図７を用いてさらに詳しく説明する。ＣＵ部１６は、Ｄｏ１６１経由で観測結果をＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７へ出力する。Ｄｏ１６１は、ＣＵ部１６とＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７間のインターフェイスである。
【００３５】
ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７は、インターフェイスＤｏ１６１経由で中央制御装置２０に送信するための観測結果を取得し、それらをまとめて一組の送信用電文を生成する。これにより、測定端子１１の種類毎に設けられた各ＣＵ部１６が出力した複数の観測結果や、各測定端子１１から出力された観測結果の時刻が重なった場合などの複数の観測結果を１つの電文にまとめることができるので効率よく情報を送信することができる。ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７は、インターフェイスＡｍ１７１経由で生成した電文をＲＵ部１８に出力する。ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７は、各ＣＵ部１６から送信すべき情報を取得し、一つの電文に集約する際、Ｄｏ１６１経由で取得した情報に加え、測定装置１０の識別子や測定端子１１の種類を示す情報の追加や、集約された電文へ格納する情報の書式の統一、文字列の２進数信号化、電文送信の際に電文が規定された情報量に達しない場合に不足する情報量を予め定められた意味の無い値を付加して電文の情報量を規定された情報量に調整する処理、電文の圧縮、送信形式への変換などを行う。
【００３６】
ＲＵ部１８は、ネットワーク３へのデータ送受信を行う部品である。ＲＵ部１８は、電文を直接送受信するためのハードウェアと、それを動作させるためのドライバプログラムを含む。ＲＵ部１８は、マイコンボードにＰＣＩ−ｅバスで接続された３Ｇ通信モジュールなどによって実現される。ＲＵ部１８は、受信した情報をインターフェイスＭｃ１８１経由でＣＰ部１９へ出力する。
【００３７】
ＣＰ部１９は、ＲＵ部１８が中央制御装置２０から受信した情報を解釈して異常値送信要求情報を抽出する。ＣＰ部１９は、異常値送信要求情報をインターフェイスＣｍ１９１経由でＣＵ部１６に出力する。異常値送信要求情報とは、観測結果中の異常値について真の測定値の送信を要求する指示情報である。ＣＰ部１９は、観測結果中の異常値の真の測定値の送信をＣＵ部１６に命じる。ＣＰ部１９は、異常値送信要求を含む情報を取得してすぐにＣＵ部１６に対して命令を出力するのではなく、測定装置１０の状態に応じて命令を出力するタイミングを決定する。例えば、ＣＰ１９は、測定装置１０が備える図示しない独立電源の残容量を監視し、電文を送信するのに十分な電力が残されていないと判定した場合には、独立電源の残容量が十分に回復するまで命令の出力を保留する。他の例としては、ＣＰ部１９は、例えば図示しない独立電源として太陽電池が備えられている場合、その発電量が送信電力を賄えるか否か、電波状況は送信に適しているか否か、送信予定の電文の情報量は送信可能な大きさに収まっているか否か、図示しない独立電源の残電力量は送信処理後の測定装置の継続動作に十分であるか否か、図示しない記憶部の空き領域に余裕はあるか否か、などである。送信可能な条件を満たすと判定すると、ＣＰ部１９は、該当する観測結果中の異常値の真の観測結果を持つＣＵ部１６に対して、観測結果中の異常値の真の測定値の送信を指示する。
【００３８】
図６は、本発明の一実施形態による測定装置の実装例を示す図である。
図６が示すように測定装置１０は、一例としてＦＰＧＡ（field-programmable gate array）３０と３Ｇ通信モジュール３１を備える。ＦＰＧＡ３０と３Ｇ通信モジュール３１は、ＰＣＩ−ｅバス３２で接続されている。また、３Ｇ通信モジュール３１は、同軸ケーブル３３を介してアンテナ３４と接続されている。３Ｇ通信モジュール３１は、アンテナ３４を用いてネットワーク３と無線通信を行う。図４で説明したＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３、Ｄｉ１４、ＴＩＭＩＮＧ部１５、Ｔｍ１５１、ＣＵ部１６、Ｄｏ１６１、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７、Ａｍ１７１ａ、ＣＰ部１９、Ｃｍ１９１は、ＦＰＧＡ３０が動作することによって実現される。また、ＣＰ１９部、Ｍｃ１８１は、３Ｇ通信モジュール３１によって実現される。
【００３９】
図７は、本発明の一実施形態による測定装置が備えるＣＵ部のブロック図である。
図が示すようにＣＵ部１６は、ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００、ＢＵＦＦＥＲ部６０１、ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２、ＡＰＦ部６０３、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４、ＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５、ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６、インターフェイスＤｄ６１１、インターフェイスＤｉ６１２、インターフェイスＡｓ６１３、インターフェイスＡｐ６１４、インターフェイスＡｓ６１５、インターフェイスＡｐ６１６、インターフェイスＡｓ６１７の各部品を備えている。
なお、インターフェイスＤｄ６１１をＤｄ６１１と表記する。他のインターフェイスＤｄ６１１、Ｄｉ６１２、Ａｓ６１３、Ａｐ６１４、Ａｓ６１５、Ａｐ６１６、Ａｓ６１７についても同様である。
【００４０】
ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００は、Ｄｉ１４から観測結果を取得し、Ｔｍ１５１から取得した時刻情報及び予め定められた信号形状情報に基づいて、観測結果を直ちに中央制御装置に送信するか否かを決定する。送信すると決定した場合、ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００は、インターフェイスＤｄ６１１経由で、観測結果をＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２に出力する。予め定められた信号形状情報とは、温度の異常上昇などの、緊急を要する事態を識別するための信号の形を判別するための情報である。これは例えば値の閾値や変化率などで与えられ、図示しない記憶部に記録されている。Ｄｄ６１１経由でＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２に送られた観測結果は、直ちに中央制御装置２０へ送信するための電文に変換されてインターフェイスＤｏ１６１よりＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７に出力される。
【００４１】
ＢＵＦＦＥＲ部６０１は、Ｄｉ１４から観測結果を取得してその情報を蓄積し、ＡＰＦ部６０３で実行される処理を待つ。ＡＰＦ部６０３が処理を実行している間はＡＰＦ部６０３が情報を受け取れないので、ＢＵＦＦＥＲ部６０１は、観測結果の情報をバッファする。また、ＡＰＦ部６０３での処理が常に次の情報を中央制御装置２０へ送信する予定時刻に間に合うとは限らないため、ＢＵＦＦＥＲ部６０１は、その間、観測結果の情報をバッファする。例えば予定時刻の間隔が一定でない場合に、短い時刻間隔の区間でＡＰＦ部６０３の処理が間に合わなくとも、次の予定時間までに処理が完了して、処理結果である近似曲線を表す情報を送信できる可能性がある。ＢＵＦＦＥＲ部６０１は、そのような場合に備えてＤｉ１４から取得した観測結果を一時的に蓄積する。
【００４２】
ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、ＣＵ部１６から情報を出力する際に電文を整形し送信電文を生成する。送信電文作成の際に、もし同時に近似曲線を表す情報を送信できるようであればＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、近似曲線を表す情報をＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４から読み出して、近似曲線を表す情報も送信電文に含める。
【００４３】
ＡＰＦ部６０３は、時間経過に伴う観測結果から近似曲線を生成する。ＡＰＦ部６０３は、ＢＵＦＦＥＲ部６０１が記憶する観測結果を一定区間分だけ読み出して、その観測結果を近似曲線に変換する。変換に成功した場合、ＡＰＦ部６０３は、近似曲線に対応する観測結果の情報をＢＵＦＦＥＲ部６０１から削除し、変換した近似曲線を表す情報をＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４に記録する。変換に失敗した場合、ＡＰＦ部６０３は、観測結果中の異常値として、変換に失敗した区間の観測結果をＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５に記録し、一方変換に失敗した区間の観測結果の情報をＢＵＦＦＥＲ部６０１から削除する。
【００４４】
ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４は、ＡＰＦ部６０３が生成した近似曲線を表す情報を記憶する。
ＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５は、近似曲線の変換に失敗した区間の観測結果（異常値）を記憶する。
ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、Ｃｍ１９１経由で中央制御装置２０からの異常値送信要求情報を取得して、中央制御装置２０に観測結果中の異常値の真の測定値を送信するための準備を行う。ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、Ａｓ６１５経由でＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５より観測結果中の異常値の真の測定値を読み出し、ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２に異常値の真の測定値の送信を指示する。
【００４５】
Ｄｄ６１１は、ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００とＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２の間のインターフェイスである。Ｄｉ６１２は、ＢＵＦＦＥＲ部６０１、ＡＰＦ部６０３の間のインターフェイスである。Ａｓ６１３は、ＡＰＦ部６０３とＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５の間のインターフェイスである。Ａｐ６１４は、ＡＰＦ部６０３とＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４の間のインターフェイスである。Ａｓ６１５は、ＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５とＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６の間のインターフェイスである。Ａｐ６１６は、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４とＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２の間のインターフェイスである。Ａｓ６１７は、ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６とＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２の間のインターフェイスである。
なお、ＢＵＦＦＥＲ部６０１、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４、ＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５は、コンピュータ用メモリや、ハードディスクなどで実現できる。
【００４６】
図８は、本発明の一実施形態による中央制御装置の一例を示すブロック図である。
図が示すように中央制御装置２０は、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２、ＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３、ＧＧ部２４、ＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部２５、インターフェイスＡｐ２１１、インターフェイスＡｓ２１２、インターフェイスＡｐ２１３、インターフェイスＡｓ２１４、インターフェイスＭｃ２１５、インターフェイスＵｉ２１６の各部品を備えている。
【００４７】
測定装置１０と同様の理由から、インターフェイスＳｗ３２はインターフェイスＳｗＣＭ３２ａ、インターフェイスＳｗＤＴ３２ｂを備えている。
なお、インターフェイスＡｐ２１１をＡｐ２１１と表記する。他のインターフェイスＡｓ２１２、Ａｐ２１３、Ａｓ２１４、Ｍｃ２１５、Ｕｉ２１６、Ｓｒ３２、ＳｗＣＭ３２ａ、ＳｗＤＴ３２ｂについても同様である。
中央制御装置２０は、測定装置１０から受信した近似曲線などの情報を蓄積してＧＵＩで表示する。また、中央制御装置２０は、ＧＵＩ経由でユーザが指定した異常値の範囲について、その部分の真の観測結果を測定装置１０から収集する。
【００４８】
ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１は、ＳｗＤＴ３２ｂ経由で直ちに送信された観測結果と近似曲線及び異常値の真の測定値を取得する。ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１は、Ａｐ２１１経由で近似曲線を表す情報をＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２に出力する。ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１は、Ａｓ２１２経由で異常値の真の測定値をＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３に出力する。
ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２は、近似曲線を表す情報を記憶する。
ＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３は、ＡＰＦ部６０３が近似曲線の変換に失敗した区間の異常値の真の観測結果を記憶する。
【００４９】
ＧＧ部２４は、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２が記憶する近似曲線を表す情報やＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３が記憶する異常値の真の測定値を読み出して、これらの情報を用いてグラフ等を生成し、Ｕｉ２１６を介してＧＵＩで表示する。当初、グラフには観測結果中の異常値の範囲だけが表示されている。ユーザは、ＧＵＩ上で任意の範囲を指定する。するとＧＧ部２４はＭｃ２１５経由でＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部２５に対して真の測定値の要求を行う。
ＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部２５は、ＧＧ部２４を介してユーザにより指定された測定装置１０に対して、ＳｗＣＭ３２ａ経由で異常値の真の測定値の送信要求情報を送信する。測定装置１０を指定する必要があるため、中央制御装置２０は各測定装置１０の識別子を記憶している。測定装置１０の識別子は例えば、ＵＲＬのリストなどである。
Ａｐ２１１は、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１とＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２の間のインターフェイスである。Ａｓ２１２は、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１とＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３の間のインターフェイスである。Ａｐ２１３は、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２とＧＧ部２４の間のインターフェイスである。Ａｓ２１４は、ＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３とＧＧ部２４の間のインターフェイスである。Ｍｃ２１５は、ＧＧ部２４とＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部２５の間のインターフェイスである。
【００５０】
次に本実施形態の自然情報測定システム１の動作説明を行う。上述のとおりＣＵ部１６は、本実施形態の中心的な機能を有している。以下でＣＵ部１６の動作を中心にさらに詳しく説明を行う。
ＣＵ部１６は、２種類の異なるタイミングで始動する。１つ目のタイミングは、ＣＵ部１６がＤｉ１４から収集された観測結果を取得した場合である。２つ目のタイミングは、ＣＵ部１６がＣｍ１９１から観測結果中の異常値の真の観測結果の送信要求情報を取得した場合である。Ｄｉ１４から情報を取得して始動する場合（１つ目のタイミング）は、ＣＵ部１６は、即時観測結果（直ちに送信しなければならない観測結果）と、さらに現時点までに計算完了している未送信分の近似曲線をインターフェイスＤｏ１６１から出力する。Ｃｍ１９１から情報を取得し始動する場合（２つ目のタイミング）、ＣＵ部１６は、内部の記憶部（ＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５）に蓄積されている観測結果中の異常値の真の測定値のうち、指定された範囲の観測結果をＤｏ１６１から出力する。
【００５１】
本実施形態においては、測定装置１０における自然情報の測定の間隔は、中央制御装置２０に即時観測結果を送信する間隔よりも、非常に短いことを想定している。例えば、毎秒１回の観測結果を収集して１時間に１回、近似曲線に圧縮された観測結果を送信する。そのためＡＰＦ部６０３は、１つ目のタイミングで始動する度に、インターフェイスＴｍ１５１から時刻情報を取得して、それらの観測結果または圧縮された観測結果を中央制御装置２０に送信すべきか否か判断している。送信すべきでない観測結果または圧縮された観測結果の場合にはＤｏ１６１からの電文送信を行わず、ＡＰＦ部６０３の内部の未送信の観測結果のために用意された記録部品（ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４）に保管する。
また、ＡＰＦ部６０３は、所定の条件に合致した場合に、内部のＢＵＦＦＥＲ部６０１に格納されている未処理分の観測結果と未送信の圧縮済み観測結果と観測結果中の異常値の真の観測結果を削除する。そのような条件を一つ挙げると、近似曲線計算処理が時間的に不可能であった場合の観測結果の消去である。これは内部での近似曲線計算による観測結果の圧縮処理が、次の電文送信時点までに間に合わないという状況が連続で起きた場合に行われる。これにより、消去対象の観測結果に対しては近似曲線計算処理を行わず、改めて以降に収集された観測結果の近似曲線計算処理を試行する。この場合の処理について図９を用いて説明する。
【００５２】
図９は、本発明の一実施形態による観測結果の間引き処理の説明を行う第一の図である。
図９は、近似曲線の計算に時間がかかり観測結果の取得タイミングに対して近似曲線の計算タイミングが遅れる場合の動作例を示している。時刻Ｔ１は、観測結果区間１において観測された観測結果を中央制御装置２０へ送信するタイミングである。時刻Ｔ２は、観測結果区間２において観測された観測結果を中央制御装置２０へ送信するタイミングである。時刻Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、Ｔ７についても同様である。つまり、時刻Ｔ１〜Ｔ７において、ＣＵ部１６は、観測結果だけではなく、その時点で送信できる近似曲線を表す情報があれば近似曲線を表す情報も共に出力する。なお、この図の例の場合、近似曲線の計算処理は、現在観測している区間より２つ前の区間において観測された観測結果を対象に処理を行うものとする。例えば、ＣＵ部１６は、観測結果区間１の近似計算を、観測結果区間３の開始と同時に開始する。ここで観測結果区間１に対する近似曲線の計算が観測結果区間３以内に完了すれば、ＣＵ部１６は、時刻Ｔ３に次の観測結果区間２に対する近似計算を開始することができる。また、ＣＵ部１６は、観測結果区間１に対する近似曲線の計算結果を時刻Ｔ３にＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７へ出力し、ＲＵ部１８などを介して観測結果と近似曲線を表す情報を中央制御装置２０へ送信することができる。しかし、図示するように観測結果区間１に対する近似曲線の計算に要する時間（近似曲線計算区間１）が観測結果区間３より長くかかる場合、観測結果区間２に対する近似曲線の計算の開始は遅れることになる。また、観測結果区間１に対する近似曲線を表す情報を時刻Ｔ３に送信することもできなくなる。このような場合、ＣＵ部１６は、ＢＵＦＦＥＲ部６０１の情報を削除する。
【００５３】
このように処理が遅れがちになる場合としては、例えば、測定装置１０の情報処理能力の設計に問題があり、送信のタイミングを調整しても近似曲線計算処理が間に合わず、連続して送信タイミングの調整処理が必要となる場合がある。このような場合に対処するため、本実施形態では送信タイミング調整後の近似曲線計算処理の再開の前に、観測結果の間引きを行って全体としての計算量を減らす。この場合、ＢＵＦＦＥＲ部６０１に格納されている観測結果は時間間隔を指標として均等に間引かれる。例えば、１秒間隔で観測結果が収集されており、その全観測結果が近似曲線計算処理の対象であった場合に計算処理が間に合わなかったとする。そのような場合に本実施形態では、例えば後は５秒間隔の観測結果のみを計算対象とするように間引きを行う。この間引きを高速で実行するためには、ＢＵＦＦＥＲ部６０１がコンピュータ用のメモリで構成されている場合、観測結果をメモリ上に保存する際に連続したメモリ空間を利用するか、リングバッファを作製する。リングバッファの一例を図１０に示す。
【００５４】
図１０は、本発明の一実施形態による観測結果の間引き処理の説明を行う第二の図である。
図１０は、本実施形態で用いる特殊な形状のリングバッファの一例を示している。
図１０の例の場合、１２個のリングバッファ領域Ｂ１〜Ｂ１２が記憶領域に設けられている。各リングバッファ領域Ｂ１〜Ｂ１２には、通常のリング形式のポインタの他に、間引き時に使う系列用のポインタを張っておく。通常のリング形式のポインタは、図の縦方向、かつ左の列から右の列に向かってポインタを張る。これにより、通常の処理の際には、リングバッファ領域Ｂ１→Ｂ２→Ｂ３→Ｂ４→Ｂ５→Ｂ６→Ｂ７→Ｂ８→Ｂ９→Ｂ１０→Ｂ１１→Ｂ１２の順にデータが処理される。一方、間引き時に使うポインタは系列ごとに張り、現在処理していた観測結果が存在する系列が存在する方向に処理する。例えば、系列１に対応するポインタは、リングバッファ領域Ｂ１についてはＢ５、領域Ｂ５についてはＢ９となるように張っておく。これにより、現在処理しているのがリングバッファ領域Ｂ１であれば、間引き処理時には、リングバッファ領域Ｂ１→Ｂ５→Ｂ９の順でデータ処理を行う。
【００５５】
図１１は、本発明の一実施形態による観測結果の間引き処理のフローチャートの一例である。
図１１を用いて間引き処理を行うか否かの判定処理について説明する。
前提として、間引き処理を行うか否かを示す間引き処理フラグ、送信時刻に近似曲線の計算処理が完了した回数を記憶する成功数フラグ、送信時刻に近似曲線の計算処理が完了していない回数を記憶する失敗数フラグが設けられ、間引き処理フラグの初期値がＦａｌｓｅ、成功数フラグおよび失敗数フラグの初期値が０であるとする。
まず、ＡＰＦ部６０３は、観測結果を取得する（ステップＳ１）。次に、ＡＰＦ部６０３は、間引き処理を行うか否かを間引き処理フラグに基づいて判定する（ステップＳ２）。間引き処理フラグの値がＦａｌｓｅであれば、ＡＰＦ部６０３は、間引き処理を行わず通常処理を行うと判定する。間引き処理フラグの値がＴｒｕｅであれば、ＡＰＦ部６０３は、間引き処理を行うと判定する。通常処理を行うと判定と判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、通常処理を行う（ステップＳ３）。つまり、ＡＰＦ部６０３は、全ての観測結果について近似曲線の計算を行う。間引き処理を行うと判定と判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、間引き処理を行う（ステップＳ４）。例えば、ＡＰＦ部６０３は、図１０で説明したリングバッファにおいてある系列のリングバッファに格納されたデータだけ近似曲線計算を行う。次にＡＰＦ部６０３は、近似曲線計算処理が成功したかどうかを判定する（ステップＳ５）。近似曲線計算処理に遅延が生じず、近似曲線計算結果を送信することができる場合、ＡＰＦ部６０３は近似曲線計算処理が成功したと判定する。近似曲線計算処理に遅延が生じ近似曲線計算結果を送信できなかった場合、ＡＰＦ部６０３は近似曲線計算処理が失敗したと判定する。
【００５６】
近似曲線計算が成功したと判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、失敗数フラグの値が０より大きいか否かを判定する（ステップＳ６）。失敗数フラグの値が０の場合、ステップＳ１からの処理を繰り返す。一方、失敗数フラグの値が０より大きい場合、ＡＰＦ部６０３は、成功数フラグの値を１カウントアップする（ステップＳ７）。続いてＡＰＦ部６０３は、成功数フラグの値と所定の閾値との値を比較する（ステップＳ８）。成功数フラグの値が所定の閾値より小さい場合、ステップＳ１からの処理を繰り返す。成功数フラグの値が所定の閾値以上の場合、ＡＰＦ部６０３は、間引き処理フラグの値にＦａｌｓｅを設定し（ステップＳ９）、ステップＳ１からの処理を繰り返す。
【００５７】
近似曲線計算が失敗したと判定した場合、ＣＵ部１６は、失敗数フラグの値を１カウントアップする（ステップＳ１０）。続いてＣＵ部１６は、失敗数フラグの値と所定の閾値との値を比較する（ステップＳ１１）。失敗数フラグの値が所定の閾値より小さい場合、ステップＳ１からの処理を繰り返す。失敗数フラグの値が所定の閾値以上の場合、ＣＵ部１６は、間引き処理フラグの値にＴｒｕｅを設定し（ステップＳ１２）、ステップＳ１からの処理を繰り返す。
【００５８】
次にＣＵ部１６が備える内部の機能の動作について説明する。
ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００は、Ｄｉ１４から取得した観測結果が、中央制御装置２０にすぐ送信する即時観測結果か否かを判断する。即時観測結果は、直ちに送信することを要する観測結果のことをいう。例えば、ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００は、観測結果と所定の閾値（例えば温度など）とを比較し、例えば観測結果がその閾値を上回れば、即時観測結果であると判定する。また、ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００は、取得した観測結果が観測された時刻とＴｍ１５１から取得した時刻情報とを比較する。そして、ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００は、Ｔｍ１５１から取得した現在時刻が観測時刻より所定の時間以上経過していれば、即時観測結果であると判定する。
ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００は、即時観測結果であると判定するとその観測結果の情報をＤｄ６１１経由でＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２へ出力する。ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は観測結果を送信する電文を生成し、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７がその電文を他の電文と共にＲＵ部１８経由で中央制御装置２０へ送信する。これにより、即時観測結果と判定された観測結果の情報は、直ちに中央制御装置２０へ送信される。
ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００の実装形態の一つとして、ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００が起動時に緊急情報と判断する閾値を記録した外部情報を読み込む形態が考えられる。この実装形態を用いると、外部情報をコンピュータ上のファイルなどで実現して、それの内容を書き換えてＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００を再起動すれば、測定装置１０を構築後にも別な閾値を用いることが可能となる。
【００５９】
ＢＵＦＦＥＲ部６０１は、Ｄｉ１４より取得した測定端子１１の測定した観測結果を、時系列順にそのままの形で格納するキューと呼ばれるデータ構造を持つ。ＢＵＦＦＥＲ部６０１は、ＡＰＦ部６０３での近似曲線計算処理が完了するまでこれらの観測結果を保存する。上述のとおり、ＡＰＦ部６０３が取得して近似曲線計算処理に成功した観測結果はＢＵＦＦＥＲ部６０１から削除される。ＢＵＦＦＥＲ部６０１は、例えば、図１０で例示した構造をしており、ＢＵＦＦＥＲ部６０１が記憶する情報量が記憶容量を超過すると、ある系列のデータだけを残して他の系列の観測結果を破棄してもよい。これにより時系列順の観測結果を間引いて保存することができ、記憶容量の超過による情報の損失を最低限に抑えることができる。ＢＵＦＦＥＲ部６０１が保存する観測結果をある系列だけにする間引き処理を行った場合の影響について図１２を用いて説明する。
【００６０】
図１２は、本発明の一実施形態による観測結果の間引き処理の影響を説明する図である。
図１２において、時刻Ｔαまでは全ての系列（系列１〜４）のバッファに格納された観測結果の値が近似曲線に反映されている。時刻Ｔα以降は、系列１の観測結果のみが近似曲線に反映されている。このように観測結果の値が分散されるように系列をうまく選択すれば、一部の系列のデータだけを用いても近似曲線の外形をある程度保持できることが分かる。
【００６１】
ＡＰＦ部６０３は、近似曲線を生成する。ＡＰＦ部６０３は、Ｔｍ１５１から取得した時刻情報を起点として動作する。動作開始するタイミングは、予め定められているものとする。例えば、動作開始タイミングは、時刻毎秒０．５秒目などと指定されている。この動作開始タイミングは、あくまでもＡＰＦ部６０３が動作を開始するタイミングであり、Ａｐ６１４やＡｓ６１３から結果が出力されるタイミングとは異なる場合がある。ＡＰＦ部６０３の動作の詳細な説明に入る前に、観測結果を処理する過程を説明するために必要となる用語について説明する。
【００６２】
「点」：点とは一つの観測結果に相当する。点が保持する情報は観測された時刻、観測結果、本装置群の内部処理のために追加される情報を持つ。
【００６３】
「点群」：点群とは、１つ以上の点の集合である。なんらかの異常事態が無い限り、同時刻に測定される観測結果は存在しないため、点群に属する点は全て一意に識別できる。従って点群に属する点には識別のために一意の点番号を与えることができる。
【００６４】
「点列」：点列とは、点が保有する任意の情報を基準として点を整列させたものである。点は一意であるから、点列に属するすべての点の間には順序関係がある。
【００６５】
「区間」：本実施形態においては、特に時刻によって整列された、ある点列における、その中の任意の連続した一部分を区間と呼ぶ。点の順序関係を考慮すれば、区間を表現するためには、その開始点と終了点だけを指定すればよい。
【００６６】
「フレーム」：十分に長い、ある期間の観測結果を点として持つ点列（観測点列と呼ぶ）において、観測点列の部分区間であり、１回の近似曲線計算処理の際に計算対象となる点列である。ある観測点列に含まれるフレームは複数あってもよいが、その要素は互いに重複しない。すなわち観測点列は、隣り合うフレームの連続で構成出来る。すなわち、複数回の近似曲線計算処理にて観測結果が処理されていくが、その際には必ず隣り合ったフレームを順番に処理していくことになる。フレームを通じた処理の順番の例を図１２を用いて説明する。
図１３は、本発明の一実施形態による用語を説明する第一の図である。
図１３の一連の区間において、フレームＫ１〜Ｋ６を示す。ＡＰＦ部６０３は、左から順に、フレームＫ１、フレームＫ２、といった順番で近似曲線計算を行う。なお、図に示す通り、即時観測結果は直ちに中央制御装置２０へ送信され、近似曲線計算は、２フレーム遅れて中央制御装置２０へ送信される。
【００６７】
「ターゲットフレーム」：ターゲットフレームとは、現在、近似曲線計算の対象になっているフレームを指す。
「ペリフェリアルファクター」：近似曲線計算処理の詳細については後述するが、近似曲線計算処理のためにはターゲットフレームの他に、その周囲の点が必要になる。これらの点は近似曲線計算における中間処理のためだけに使われる。これらの点の集合を本実施形態では、ペリフェリアルファクターと呼ぶ。ペリフェリアルファクターは、ターゲットフレームの左右に分かれて存在することになる。ペリフェリアルファクターとターゲットフレームの関係を、図１４を用いて説明する。
【００６８】
図１４は、本発明の一実施形態による用語を説明する第二の図である。
図中、「ターゲットフレーム」と記載された区間の点列がターゲットフレームである。また、図中、「ターゲットフレーム＋ペリフェリアルファクター」と記載された区間のうち、ターゲットフレームを除いた点列がペリフェリアルファクターである。図が示すようにペリフェリアルファクターは、ターゲットフレームの左右にそれぞれ存在する。なお、図中の直線計算レンジについては、後に説明を行う。
【００６９】
「近似曲線」：近似曲線とは、ターゲットフレームの点の並び方の傾向、つまり時刻と観測結果の２つを基底ベクトルとして考えた時の２次元空間に写像される点の形状を、もっともよく表現した比較的低次元の関数で表される線分である。もっともよい表現とは、近似曲線がターゲットフレーム中のなるべく多くの点の近傍を、できるだけ近距離で通過する、なるべく低い次元で表現される線分のことを指す。近似曲線の生成例を図１５で示す。
【００７０】
図１５は、本発明の一実施形態による用語を説明する第三の図である。
図１５（ａ）は、あるターゲットフレームを示している。図１５（ｂ）のグラフＶａｌは、ＡＰＦ部６０３が計算した当該ターゲットフレームの近似曲線を示している。図１５（ｃ）は、測定装置１０から中央制御装置２０へ送信する近似曲線を表す情報の一例である。
中央制御装置２０へ送信する近似曲線を表す情報には、近似曲線を示す関数、その近似曲線が有効な時間範囲を規定する情報などが含まれている。
【００７１】
「角度変化率」：角度変化率とは、元のデータの点群が無限に細かく連続した線分と見ることが出来る場合の、ある点における二階微分導関数の値である。実際には点群は離散的であるため、ここでは前後の差分を用いて、ある点の角度変化率を定義する。
【００７２】
図１６は、本発明の一実施形態による用語を説明する第四の図である。
図１６は、時刻と観測結果を含むある点におけるグラフの角度、ある点における角度変化率を説明する図である。時刻ｔに対応する点におけるグラフの角度Ｄｅｇｔは、時刻ｔにおける観測結果Ｖａｌｔと時刻ｔ−１における観測結果Ｖａｌｔ−１の差で表すことができる。また、時刻ｔに対応する点における角度変化率Ｄｉｆｆｔはグラフの角度Ｄｅｇｔとグラフの角度Ｄｅｇｔ−１の差で表すことができる。角度変化率Ｄｉｆｆｔは、以下の式で表すことができる。
Ｄｉｆｆｔ  ＝  Ｄｅｇｔ−Ｄｅｇｔ−１  ＝
（Ｖａｌｔ−Ｖａｌｔ−１）−（Ｖａｌｔ−１−Ｖａｌｔ−２）
【００７３】
「特徴点」：特徴点とは、近似曲線の形状を決定するのに大きな影響力を持つ点を指す。特徴点はターゲットフレーム中に複数あってもよい。二次関数に近似されるターゲットフレームと、その中の特徴的な点について図１７を用いて説明する。
「点の特徴量」：点の特徴量とは、近似曲線の形状を決定する点が与える影響力を数値化したものである。本実施形態では、点の特徴量を近似直線の計算を介して求める。
【００７４】
図１７は、本発明の一実施形態による用語を説明する第五の図である。
図１７を用いて特徴点および点の特徴量について説明する。
図１７（ａ）は、二次関数に近似されるターゲットフレーム（点１〜点１０）とその近似曲線を示すグラフである。図１７（ｂ）は、点１〜点１０の特徴量を示した図である。図が示すように点１〜点１０の特徴量のうち、点１〜点６、点１０は、閾値Ｖ１を上回っている。しかし、点７〜点９は、点６と点１０によって補間することができるので、近似曲線の形状を決定するのに大きな影響力を持たず、特徴量が低くなる。例えば、特徴量が閾値Ｖ１を上回る点を特徴点とすることができる。点の特徴量の計算については後述する。
【００７５】
「近似直線」：ターゲットフレームの各点の特徴量を算出するために必要な線である。これは本装置の内部処理のためだけに使われる一時的な情報である。
「直線計算レンジ」：ある点の近似直線を計算する際に必要な周囲の時間の幅である。この時間の幅に含まれる点が計算の際に利用される。直線計算レンジを上述の図１３に示す。図１３中、「左側端の直線計算レンジ」、「右側端の直線計算レンジ」と記載された区間が直線計算レンジである。例えば、左側端の直線計算レンジは、ターゲットフレームにおける左端の点について近似直線を計算する際に必要な時間幅である。
【００７６】
「エッジ」：エッジとは、ある点列において、前後どちらかの点と比較して、観測結果の値が急激に変わる点である。値の変化には、高い値から低い値とその逆がある。これをエッジの方向と呼ぶ。高い値から低い値を右側エッジ、低い値から高い値を左側エッジと呼ぶ。
「テーブル」：テーブルとは、方向の異なる２つのエッジに囲まれた、ある点列中の部分点列。このような部分点列は、観測結果を可視化した際に、テーブル状に突出する。左側エッジから始まり右側エッジで終わるテーブルを上に凸のテーブル、逆を下に凸のテーブルと呼ぶ。
「スパイク」：スパイクとは、テーブルを構成する点の個数が非常に少ないテーブルの事。単一の点で構成される場合もある。
【００７７】
図１８は、本発明の一実施形態による用語を説明する第六の図である。
図１８を用いてエッジ、テーブル、スパイクについて説明する。
図１８において点Ｐ１は、スパイクである。また、点Ｐ２、Ｐ３は、エッジである。点Ｐ２は、低い値から高い値へ変化する点なので左側エッジである。また、Ｐ３は、高い値から低い値へ変化する点なので右側エッジである。また、点Ｐ２、Ｐ３に囲まれた部分点列はテーブルである。この例の場合、左側エッジで始まり、右側エッジで終わるので上に凸のテーブルである。
【００７８】
「パターンファイル」：パターンファイルとは、特徴点の配置のうち、代表的な配置を記録したものである。
「Ｕｉグラフ」：Ｕｉグラフとは、時刻と観測結果の２つを基底ベクトルとして考えた時の２次元空間に写像される点の形状である。本装置群の情報表示部品においては、例えばディスプレイ装置上に表示された波形に近い形で表現される。  
【００７９】
図１９は、本発明の一実施形態による用語を説明する第七の図である。
図１９（ａ）は、観測結果の点列を示している。図１９（ｂ）は、図１９（ａ）の点列に対応するＵｉグラフを示している。ユーザは、Ｕｉグラフを見て観測結果の推移を知ることができる。図１９（ｂ）で例示したＵｉグラフにおいて点線で囲った表示は、その範囲の観測結果が異常値を含んでいることを示す強調表示である。この強調表示によりユーザは、異常値が含まれている区間を把握することができる。点線で囲った範囲のＵｉグラフには凸包の近似曲線上・下が表示されている。凸包の近似曲線上・下は、凸包の近似曲線上・下で囲まれた範囲に異常値が存在することを示している。上述のとおり、測定装置１０は、近似曲線を表す情報とともに観測結果中の異常値の真の観測結果を中央制御装置２０へ送信する。ユーザが、例えば、この点線で囲った位置をクリックするなどの操作を行うと、中央制御装置２０は、測定装置１０から受信した観測結果中の異常値の真の値を表示する。ユーザは、異常値が含まれる区間の実際の観測結果を把握することができる。
【００８０】
「プローブ」：点の特徴量を算出する際に用いられる計算方法に関連する概念。点列を走査し、最終的に特徴量を決定する。点の特徴量の算出、プローブについて後に詳しく説明する。
以上が用語の説明である。
【００８１】
次にＡＰＦ部６０３の近似曲線圧縮計算処理の流れについて図２０、図２１を用いて説明を行う。
図２０は、本発明の一実施形態による近似曲線計算処理の第一のフローチャートである。図２１は、本発明の一実施形態による近似曲線計算処理の第二のフローチャートである。
ＡＰＦ部６０３は、Ｔｍ１５１から取得した時刻情報に基づいて例えば所定の時間間隔で起動する（ステップＳ２０）。ＡＰＦ部６０３は、まずＤｉ６１２を介してＢＵＦＦＥＲ部６０１より観測結果の情報を読み出して、処理対象となる区間であるターゲットフレームの読み込み（ステップＳ２１）、ペリフェリアルファクターの読み込み（ステップＳ２２）を行う。近似曲線計算処理に必要となるため、ＡＰＦ部６０３は、今回ターゲットとなる情報（ターゲットフレーム）の他に前後の情報（ペリフェリアルファクター）も読み込む。ペリフェリアルファクターは、ターゲットフレーム両端の点の近似直線の計算に用いる。ＡＰＦ部６０３は、観測結果の情報から所定の時間区間の観測結果情報を読み込んでターゲットフレームとし、ターゲットフレームの左右端のそれぞれを中心とする所定の時間区間の観測結果情報を読み込んでそれぞれペリフェリアルファクターとする。次に、ＡＰＦ部６０３は、情報欠損の確認を行う（ステップＳ２３）。情報欠損の確認とは、ターゲットフレームおよびペリフェリアルファクターに近似曲線計算処理に必要な情報が含まれているかどうかを確認する処理である。「情報欠損の確認」処理については、後に図２４を用いて詳しく説明する。
【００８２】
次に、ＡＰＦ部６０３は、データ欠損の確認処理後のターゲットフレームおよびペリフェリアルファクターについてスパイクを除去するスパイク除去を行う（ステップＳ２４）。「スパイク除去」処理については、後に図２５を用いて詳しく説明する。また、ＡＰＦ部６０３は、データ欠損確認後のターゲットフレームについて極端な点の選別を行う（ステップＳ２５）。極端な点とは、例えば、値が最大、最小となる点や変曲点である。ＡＰＦ部６０３は、これらの点をそれぞれに対して定められた閾値に基づいて極端な点の選別を行う。
次に、ＡＰＦ部６０３は、スパイク除去後のターゲットフレームおよびペリフェリアルファクターについてエッジ発見を行い（ステップＳ２６）、エッジ点群を抽出する。「エッジ発見」処理については、後に図２６を用いて詳しく説明する。次に、ＡＰＦ部６０３は、抽出したエッジ点群に含まれる要素数が後述する「区間近似処理」の実行に可能な個数に収まっているかどうかを判定する（ステップＳ２７）。例えば、ＡＰＦ部６０３は、要素数と閾値（第三閾値）とを比較して、要素数が閾値以上であれば、要素数が「区間近似処理」の実行に可能な個数に収まっていないと判定する。要素数が「区間近似処理」の実行に可能な個数に収まっていると判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、スパイク除去後のターゲットフレームおよびペリフェリアルファクターについてテーブル分割を行う（ステップＳ２８）。「テーブル分割」処理については、後に図２８を用いて詳しく説明する。次に、ＡＰＦ部６０３は、テーブル分割後のターゲットフレームおよびペリフェリアルファクターについて区間近似処理を行う（ステップＳ２９）。区間近似処理とは、ターゲットフレームを分割した区間に含まれる点列について近似曲線を計算する処理である。「区間近似処理」については、後に図３１を用いて詳しく説明する。
一方、ステップＳ２７で要素数が「区間近似処理」の実行に可能な個数に収まっていないと判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、スパイク除去後のターゲットフレームおよびペリフェリアルファクターについて異常点列の処理を行う（ステップＳ２９１）。ＡＰＦ部６０３は、異常点列の処理によって異常区間の両側に存在する点群に対する近似曲線２本を組にした情報、異常値の存在範囲を示す異常範囲の要約情報、異常点列の情報を生成する。「異常点列の処理」については、後に図４８を用いて詳しく説明する。
【００８３】
次に、ＡＰＦ部６０３は、ステップＳ２９で生成した近似曲線の組の情報、または、ステップＳ２９１で生成した近似曲線の組および異常範囲の要約情報を所定のＡｐフォーマットに設定してＡｐｌファイルを生成する（ステップＳ２９２）。また、ＡＰＦ部６０３は、ステップＳ２５で選別した極端な点の情報を生成したＡｐｌ情報に設定する。ＡＰＦ部６０３は、生成したＡｐｌ情報をＡｐ６１４経由でＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４へ出力する。また、ＡＰＦ部６０３は、異常点列の情報をＡｓ６１３経由でＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５へ出力する。以上が近似曲線計算処理の大まかな流れである。各部品の処理の説明に戻る。
【００８４】
ＡＰＦ部６０３からの出力結果は、Ａｐ６１４（近似曲線もしくは異常値の存在範囲を示すデータ）と、Ａｓ６１３（近似に失敗時のその部分の観測結果中の異常値）の２種類のインターフェイスから出力される。Ａｐ６１４への情報は常に出力され、Ａｓ６１３へは近似曲線計算処理が失敗した場合にだけ出力される。Ａｐ６１４の出力電文を本実施形態ではＡｐｌ情報と呼ぶ。Ａｐｌ情報の記述形式を本実施形態ではＡｐフォーマットと呼ぶ。中央制御装置２０に情報が送信される際、並びに中央制御装置２０に蓄積される際には情報はＡｐフォーマットで蓄積される。
【００８５】
ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４は、ＡＰＦ部６０３から出力されるＡｐｌ情報をキュー型で蓄積する。ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２がＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００からの指示に基づいて送信電文作成をする段階で、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４を確認し、必要があれば即時観測結果の電文にＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４が記憶するＡｐｌ情報を追加して送信する。どの時点でＡｐｌ情報を送信するかはＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２が決定する。ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４への観測結果の蓄積は測定が行われる限り継続する。
【００８６】
ＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５は、異常点列と判定された観測結果中の異常値の真の値を記憶する。それらの値がＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５に記録される際には、観測結果中の異常値が発生した時刻と終了した時刻が、検索用の指標値として付加される。ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、中央制御装置２０から観測結果中の異常値の真の値の要求があった際に、指定されている時間を付加された指標値と比較することで、対象となる観測結果中の異常値の真の値を取得できる。ＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５は、自身の空き記憶容量が所定の閾値よりも少なくなった場合に、比較的不要と判断される観測結果中の異常値の真の値を自動的に消去する機能を持つ。判断の条件は、観測結果の発生時刻や観測結果中の異常値の統計的な指標、たとえば分散度が小さいものを優先して破棄するなどの方法が考えられる。
【００８７】
ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、Ｄｏ１６１経由で中央制御装置２０へ即時観測結果、近似曲線情報、観測結果中の異常値の要約情報を送信するための送信電文を生成する。ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、Ｄｄ６１１もしくはＡｓ６１７の情報送信要求の時点で動作する。ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、即時観測結果、Ａｐｌ情報に含まれる近似曲線情報、観測結果中の異常値の真の観測結果という３種の異なる情報を送信する。そのためＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、これらの情報を同一の電文形式に変換して電文として成形して、測定端子の種別と測定端子の識別子を各測定端子１１から取得する観測結果に対応付けて付加してＤｏ１６１から出力する。ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、各時点でＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４を参照して、送信可能な最大量の情報を読み出して送信する。これは、本来送信すべき情報がごく少量で、通信の負荷にならない場合に行われる制御方法である。特に即時観測結果の送付の際にＡｐｌ情報を出来る限り付加して送信する。これにより中央制御装置２０との情報通信量を最小限にしつつ、なるべく多くのＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４が記憶するＡｐｌ情報を中央制御装置２０に送信することができる。また、ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４が記憶する情報量が増加して記憶容量が不足すると判断された場合、特別にＡｐｌ情報専用の電文を生成して中央制御装置２０に送信する機能も有している。
【００８８】
ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、Ｃｍ１９１経由で中央制御装置２０からの要求を受け付ける。ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、この要求に対する返信を直接は行わず、インターフェイスＡｓ６１７経由で送信指示を出力し、ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２に返信を行わせる。また、ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、Ａｓ６１５経由で、ユーザが閲覧したい観測結果中の異常値の区間を指定するための情報と、この要求の固有識別子に基づいて異常値の真の値を取得する。固有識別子に利用できる情報の例としては、観測結果中の異常値区間の発生時刻などが考えられる。また同時に測定端子１１の種別も固有識別子となりうる。このようにすると、測定端子１１毎に観測結果中の異常値の時刻は異なるため、中央制御装置２０に返信する情報量を最小に抑えるために特定の測定端子１１の情報だけを送信することができる。場合によっては、ＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５により、該当する観測結果中の異常値の真の値が既に破棄されていることもある。この場合にはＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、情報が回収不能である旨の情報をＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２に出力する。ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、観測結果中の異常値の真の値をＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２が送信可能な形式に変換する処理も行う。また、中央制御装置２０は、観測結果中の異常値の真の値の解像度を指定する情報を送信する。解像度とはある観測結果の異常値の真の値の集合がある場合に、その中のどれだけの部分を送信するかという、その割合のことである。解像度が高いと中央制御装置２０は、それだけ正確な情報を受信できる。これは通信量削減のための方法の一例である。ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６は、解像度に応じて情報を間引いた情報を出力する。情報の間引き方は単純に時間間隔をあけることで間引いてもよいし、観測結果の統計的な特徴を計算して、特徴量の多い情報だけを送信してもよい。特徴量計算は、ＡＰＦ部６０３の近似曲線計算の際に用いる処理（後述する図４４〜図４５の処理）と同じものが利用できる。
【００８９】
以上の処理により、ＣＵ部１６は、即時観測結果や近似曲線情報を含むＡｐｌ情報や観測結果中の異常値の真の値を中央制御装置２０へ送信する。次にこれらの情報を受信した中央制御装置２０の各部品の動作について説明する。
【００９０】
ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１は、ＳｗＤＴ３２ｂ経由で送信された各測定装置１０からの情報を受信し、それを解析し、即時送信情報または近似曲線または観測結果中の異常値の真の観測結果に分割して、分割した情報をＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２またはＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３などの所定の記憶部に蓄積する。ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１は、即時送信情報と近似曲線情報をＡｐ２１１経由でＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２に、観測結果中の異常値の真の観測結果はＡｓ２１２経由でＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３に蓄積する。ＧＧ部２４にて複数の測定装置１０からの情報を並べて可視化して表示するために、各情報には測定装置１０の識別子が付与される。中央制御装置２０が汎用コンピュータの上に実装される都合上、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１の基本的な機能である情報伝送路の物理的な終端処理や、情報送受信のための合意形成、符号誤り訂正、悪意のある第３者による本装置群への不正な攻撃への対策などは、下位の汎用コンピュータ及びその上のＯＳの機能を利用することを想定している。このような機能は一般的なものを利用できる。その他にも、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１に必要な機能には、各測定装置１０からの情報を受信する際の認証がある。例えば屋外へ設置された測定装置１０が悪意のある第三者により破壊され不正な改造を施されるような場合に備え、測定装置１０の正常性確認を行ってもよい。この場合、測定装置１０のＲＵ部１８との間で正常性確認処理を行う仕組みが必要となる。この正常性確認を行う仕組みについても一般的な技術を用いることができる。
【００９１】
ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２は、測定装置１０と同様にＡｐフォーマット形式で情報を記憶する。但し、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２は、当該中央制御装置２０に接続されている全ての観測装置ごとに記憶領域が設けられている。情報を閲覧しようとするユーザは、ＧＧ部２４経由で測定装置１０と、その測定端子１１を指定することで、所定の測定装置のＣＵ部１６のＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４に蓄積されていた情報を閲覧することができる。
ＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３の情報格納形式は測定装置１０と同様である。ＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３においても、測定装置１０ごとに記憶領域が設けられている。
【００９２】
ＧＧ部２４は、情報を閲覧しようとするユーザへ観測結果を可視化して提供する。ＧＧ部２４の実装例を図２１に示す。
図２２は、本発明の一実施形態による画面画像の一例を示す図である。
図２２は、この実装の一例として情報を閲覧しようとするユーザに対して情報をＷｅｂブラウザへ時系列順に可視化して表示している例を示している。図２１において画像１２１は、中央制御装置２０に接続されたディスプレイ装置の画面に表示された画像である。画像１２１には、ブラウザ１２２が表示され、ブラウザ１２２には、中央制御装置２０と通信可能に接続された複数の測定装置１０のうち「センサ＃０１」、センサ＃０１が備える複数の測定端子１１のうち「温度センサ」で測定された温度の観測結果についてのＵｉグラフが表示されている。
図２２で例示した観測結果は、例えば、ユーザが測定装置１０について「センサ＃０１」、測定端子の種別について「温度センサ」を指定する操作を行うとＧＧ部２４が、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２が記憶するＡｐｌ情報の中から該当する情報を読み出してＵｉグラフを生成し表示する。
ＧＧ部２４は、ユーザが直接操作を行う画像を生成するため、そのユーザが正当であるかどうかの認証を行う機能が必要である。このような機能は、例えば、下位のＯＳによって提供されるものとする。また、ディスプレイ装置の種別によってはディスプレイ表示信号の生成が必要であるが、これについても既存の技術を活用するものとしてここでは省略する。またＵｉグラフを可視化するためのソフトウェアについて、ブラウザは一例であり、他の一般的な技術による方法で表示されていてもよい。
【００９３】
ＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部２５は、ＧＧ部２４が生成した情報を閲覧したユーザによる異常値の真の観測結果の送信要求情報をＭｃ２１５経由で取得して動作する。ＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部２５は、指定範囲を持つ測定装置１０がすぐに応答可能か、応答可能でなければいつ応答可能か、またどのような条件により応答可能かといった情報を保持し、この情報に基づいて異常値の真の観測結果の送信要求情報を実際に測定装置１０に送信する時点を決定する。すなわち、ＧＧ部２４が出力してから異常値の真の観測結果の送信要求情報が直ちに測定装置１０に送られて、その後すぐに測定装置１０からの応答が返ってくるわけでは無い。ＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部２５は、自身が決定したタイミングで異常値の真の観測結果の送信要求情報をＳｗＣＭ３２ａ経由で、測定装置１０へ送信する。測定装置１０では、Ｃｍ１９１経由でＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６がこの要求を受け付け、上述の処理により、ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２に観測結果中の異常値の真の値を送信するよう指示を行う。ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部６０２は、この指示に基づいて異常値の真の値をＤｏ１６１経由でＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７に出力する。ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部１７は、異常値の真の値を含んだ電文を生成し、ＲＵ部１８は、この電文をＳｒＤＴ３１ｂ経由で中央制御装置２０へ送信する。中央制御装置２０では、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１がＳｗＤＴ３２ｂ経由でこの電文を受信し、ユーザが要求した異常値の真の値をＡｓ２１２経由でＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３へ出力する。ＧＧ部２４は、Ａｓ２１４経由でＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３からユーザが要求した異常値の真の値を読み出し、異常値の真の値をディスプレイ装置に表示する。これにより、ユーザは、異常値の真の値を閲覧することができる。
【００９４】
以降では、図２０、２１において詳細な説明を省略した処理を中心に説明を行う。本実施形態を実現する手段のうち特に特徴的な手段は、大きく分けて５種類ある。１つ目は、観測結果がそもそも本実施形態の処理によって処理可能か否かを判定する「情報欠損の確認」である。２つ目は、観測結果について近似曲線計算処理が可能であるか否かを判定するための「エッジ発見」である。３つ目は、観測結果を近似曲線化するための「区間近似処理」である。４つ目は、観測結果が近似曲線計算不可能な観測結果中の異常値である場合に、それらの観測結果を異常値として取り扱い、それの概要を観測結果の異常値要約情報に変換するための「異常値点列の処理」である。５つ目は、近似曲線や異常値を含む情報を、情報を閲覧しようとするユーザに対して簡便に提供するための「対話的な情報表示」である。
【００９５】
まず、「情報欠損の確認」処理について説明する。情報欠損とは、例えば測定装置の起動時や測定装置の故障などで長期間に渡り観測結果を収集できないことがある場合の、その間の観測結果情報の欠落のことである。この場合、ＡＰＦ部６０３は、この区間の情報を、情報が何もない異常値として取り扱う。
図２３は、本発明の一実施形態による情報欠損の確認処理を説明する図である。
図２３は、情報が欠損した区間を含む観測結果の一例である。図２３が示す情報が欠損した区間（観測結果欠損区間１２３）に隣接する区間を隣接区間１２４、さらに隣接区間１２４に隣接する区間を準隣接区間１２５とする。本実施形態の近似曲線の計算の際には、計算対象の区間に含まれる点群の前後２区間の情報が必要である。しかし隣接区間１２４の左側の区間は観測結果欠損区間１２３であり、この計算ができない。従って本実施形態では隣接区間１２４についても異常値区間として取り扱う。近似曲線の計算は次の準隣接区間１２５から再開する。「情報欠損の確認」処理では、異常値区間として取り扱う区間と正常区間を区別する処理を行う。
【００９６】
図２４は、本発明の一実施形態による情報欠損の確認処理のフローチャートである。
まず、ＡＰＦ部６０３は、図２０のフローチャートのステップＳ２１で読み込んだターゲットフレームについて、そのターゲットフレームの要素数は、区間近似処理などのＡＰＦ部６０３における処理に十分な量が含まれているかどうかを、例えば、必要量の基準となる所定の閾値（第一閾値）と比較して判定する（ステップＳ３０）。例えば、図２３の観測結果欠損区間１２３について、ＡＰＦ部６０３は、その区間の要素数は十分な量ではないと判定する。また、隣接区間１２４や準隣接区間１２５について、ＡＰＦ部６０３は、その区間の要素数は十分な量であると判定する。要素数が必要量以上存在すると判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、ステップＳ２２で読み込んだペリフェリアルファクターについて、区間近似処理などのＡＰＦ部６０３における処理に必要なペリフェリアルファクターは存在するかどうかを判定する（ステップＳ３１）。例えば、ターゲットフレームが隣接区間１２４の場合、ＡＰＦ部６０３は、隣接区間１２４の左側の区間が観測結果欠損区間１２３であることに基づいて、隣接区間１２４には、必要なペリフェリアルファクターが存在しないと判定する。また、例えば、準隣接区間１２５について、ＡＰＦ部６０３は、準隣接区間１２５の両側の隣接区間には要素数が十分な量存在することに基づいて、準隣接区間１２５には、必要なペリフェリアルファクターが存在すると判定する。必要なペリフェリアルファクターが存在すると判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、当該ターゲットフレームを正常区間であると見做し、現在読み込んだターゲットフレームとペリフェリアルファクターについて、ステップＳ２３以降の処理を行う。一方、ステップＳ３０で要素数は十分な量ではないと判定した場合およびステップＳ３１で必要なペリフェリアルファクターが存在しないと判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、現在読み込んだターゲットフレームを異常区間として取り扱うと決定する（ステップＳ３２）。具体的には、ＡＰＦ部６０３は、異常区間の各要素（異常点列）をＡｓ６１３経由でＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５に出力する。また、ＡＰＦ部６０３は、異常区間の範囲の要約情報をＡｐフォーマットに設定してＡｐｌ情報を生成し（ステップＳ３３）、Ａｐ６１４経由でＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４へ出力する。これにより、ＡＰＦ部６０３は、観測結果を異常値区間と正常区間に分けることができる。
【００９７】
次に、「スパイク除去」処理について説明する。この処理は、図２０のステップＳ２４に該当する。例えば、農業分野の情報は、自然界の変化を示した情報である。農業に関する気温や湿度など自然情報に関して言えば、それらの測定値ではない真の値は、連続値である。また各真の値について秒単位での急激な変化はない。また、これらの真の値の推移に関しては基本的な傾向がある。例えば気温は殆どの場合、夜より昼のほうが高く、気温を１日における時間の経過に伴ってグラフ化すれば山なりのカーブを描く。本実施形態では、このような経験則的な知見を元に異常値・不正値を定義して、それらの値を機械的に観測結果から除去する方法を用いる。
【００９８】
図２５は、本発明の一実施形態によるスパイク除去処理のフローチャートである。
まず、ＡＰＦ部６０３は、角度変化率の計算を行う（ステップＳ４０）。角度変化率については図１６を用いて説明した。次に、ＡＰＦ部６０３は、角度変化率の計算によって得た角度変化列数列の各要素についてスパイクかどうかの判定を繰り返す（ステップＳ４１）。具体的には、ＡＰＦ部６０３は、角度変化列数列の各要素について、前の点との角度変化率の差の絶対値が予め与えられている閾値より大きいかどうかの判定を行う（ステップＳ４２）。閾値より大きい場合、ＡＰＦ部６０３は、その要素（点）をスパイク点群
に加える（ステップＳ４３）。閾値以下の場合、ＡＰＦ部６０３は、その要素について何もしない。ＡＰＦ部６０３は、この判定処理を全要素について繰り返し行い、スパイク点群を生成する。次にＡＰＦ部６０３は、ターゲットフレームからスパイク点群に含まれる要素を取り除くスパイク除去を行い（ステップＳ４５）、スパイク除去後のターゲットフレームを生成する。
【００９９】
角度変化列数列は、その点における角度の変化を示しているため、角度の変化が俊急であればあるほど高い値になる。すなわちスパイクのような周囲から突出ないしは陥没している場合に絶対値が多い値を示す。スパイクとエッジの顕著な違いは、スパイクはその一点だけが突出しているために、その点の手前では角度変化率が上に高くなり、その後方では下に低くなるが、一方エッジの場合は、どちらか一方のみが発生することである。従ってエッジとスパイクの検出は容易である。また、スパイクとテーブルの識別においても、スパイクは非常に瞬急に角度変化率が変化するためテーブルとの識別は容易である。
【０１００】
図２６は、本発明の一実施形態によるスパイク及びテーブルの違いの例を説明する図である。
図２６（ａ）は、スパイクの一例を示しているグラフである。図２６（ｂ）は、図２６（ａ）のグラフの角度変化率を示している。スパイク部分に対応する角度変化率は、短時間の間に急激に上下に変化していることがわかる。図２６（ｃ）は、テーブルの一例を示しているグラフである。図２６（ｄ）は、図２６（ｃ）のグラフの角度変化率を示している。テーブル部分に対応する角度変化率では、上下の変動がある程度の間隔を持って生じることがわかる。
スパイクは常に１点のみで発生するとは限らず、微小なテーブルとしても存在する。よって本発明では、ヒューリスティックな閾値を与えテーブルとスパイクを区別する。スパイクとして検出された点に関しては、元の点群から除去される。ただしスパイクが連続で発生しているような場合には近似曲線のパターンにマッチしない特殊形式として、後で示す異常点列の処理に移行する。また、スパイク部分の情報を除去したのち、代替情報を内挿してもよい。これは測定時間間隔が一定の場合などに、スパイク部分の情報が消えてしまうと間隔がずれてしまう際の対策となる。
【０１０１】
次にテーブルを見つける際に用いる前段階の「エッジ発見」処理について説明する。この処理は、図２１のステップＳ２６に該当する。エッジとはスパイクが上下（または下上）に変化するのに対しその変化の片側のようなものであり、これは角度変化率が俊急に変化する点の事を指す。角度変化率の求め方に関しては上述した。エッジ点の集合であるエッジ点群とは、角度変化率が周囲に比べて極端に高い点の集合である。これは角度変化率を順番に比較していくだけでよい。例えば、隣接する点の変化率の差が閾値（第二閾値）より大きければエッジであると判定する。
次に「テーブル処理」について説明する。テーブルとは図２６（ｃ）に示したような形状を持つ点群の情報である。このような点群が生じる要因として考えられるのは、測定対象の局地的な変化である。例えばハウスへの二酸化炭素散布などで一時的に濃度を上げ、一定時間経過後に天窓を開けてハウス内部の空気を放出するような場合である。この場合、二酸化炭素がハウス内に封入されている前後は外部の大気に沿った推移をする。しかし二酸化炭素が散布されている間はハウスが外気と遮断されて内部に独自の系が生まれる。このような場合、局地的・部分的な変化がその前後とはっきり区別されないと、その区間を除く全体としての傾向が見えづらくなる。また近似曲線を生成する際に、このようなテーブルは二次関数と誤解しやすく、測定情報の精度低下の一因となる。従って本実施形態では、エッジ発見の一環としてテーブルの検出を行う。具体的には、テーブルを構成するエッジを検出して、エッジ点の前後で点群を分割して別な区間とする方法を採る。
【０１０２】
図２７は、本発明の一実施形態によるエッジ前後の分割を説明する図である。
図２７は、方向の違うエッジ点に囲まれたテーブルを元に、元のターゲットフレームを３分割している例を示している。本実施形態では、エッジ前後で区間を分割し、この各々の区間を新たなターゲットフレームとして区間近似処理を行う。
【０１０３】
図２８は、本発明の一実施形態によるテーブルの分割処理のフローチャートである。
前提として、ＡＰＦ部６０３は、処理対象とするターゲットフレームについてのエッジ発見を行い、その結果のエッジ点群の集合を生成しているものとする（図２１ステップＳ２６）。この処理は、図２１のステップＳ２８の処理である。
まず、ＡＰＦ部６０３は、分割処理における変数の初期化を行う（ステップＳ５０）。具体的には、ＡＰ６０３は、現在の処理対象の点を示す変数ｐ＿ｎｏｗ、現在の点のエッジを示す変数Ｅ＿ｎｏｗ、最新のエッジを示す変数Ｅ＿ｌａｓｔを初期化する。次にＡＰＦ部６０３は、スパイク除去後のターゲットフレームおよびペリフェリアルファクターについて時刻の要素を比較した場合の最大点、最小点を見つける（ステップＳ５１）。ＡＰＦ部６０３は、最大点の座標情報（ｘ軸：時間。ｙ軸：観測結果）をｐ＿ｍａｘに、最小点の座標情報をｐ＿ｍｉｎに格納する。次にＡＰＦ部６０３は、ｐ＿ｍｉｎをｐ＿ｎｏｗに設定する（ステップＳ５２）。次にＡＰＦ部６０３は、ｐ＿ｎｏｗがエッジ点かどうかを判定する（ステップＳ５３）。ｐ＿ｎｏｗがエッジ点の場合、ＡＰＦ部６０３は、ｐ＿ｎｏｗをＥ＿ｎｏｗに設定する（ステップＳ５４）。次にＡＰＦ部６０３は、Ｅ＿ｎｏｗの角度変化率の方向をＥ＿ｌａｓｔの角度変化率と比較し、Ｅ＿ｎｏｗの角度変化率の方向がＥ＿ｌａｓｔの角度変化率と違うか、これはつまり符号が異なるか否か判定する（ステップＳ５５）。
【０１０４】
Ｅ＿ｎｏｗの角度変化率の方向がＥ＿ｌａｓｔと異なる場合、ＡＰＦ部６０３は、Ｅ＿ｓａｒｔとｐ＿ｎｏｗを組にしてテーブルの情報を格納するリスト変数Ｔａｂｌｅ＿Ｌｉｓｔに追加する。また、ＡＰＦ部６０３は、ｐ＿ｎｏｗをＥ＿ｎｏｗに設定する（ステップＳ５６）。
Ｅ＿ｎｏｗの角度変化率の方向がＥ＿ｌａｓｔと等しい場合、ＡＰＦ部６０３は、ｐ＿ｎｏｗをエッジ（非テーブル）の情報を格納するリスト変数Ｅｄｇｅ＿Ｌｉｓｔに追加する。また、ＡＰＦ部６０３は、ｐ＿ｎｏｗをＥ＿ｎｏｗに設定する（ステップＳ５７）。
【０１０５】
次にＡＰＦ部６０３は、ｐ＿ｎｏｗとｐ＿ｍａｘが等しいかどうかを判定する（ステップＳ５８）。ｐ＿ｎｏｗとｐ＿ｍａｘが等しい場合、ＡＰＦ部６０３は、Ｔａｂｌｅ＿ＬｉｓｔおよびＥｄｇｅ＿Ｌｉｓｔに従って、ターゲットフレームを分割し（ステップＳ５９）、分割されたターゲットフレームを生成する。
一方、ｐ＿ｎｏｗとｐ＿ｍａｘが等しくない場合およびステップＳ５３でｐ＿ｎｏｗがエッジ点ではないと判定した場合、ｐ＿ｎｏｗに次の点を設定して（ステップＳ５９１）、ステップＳ５３からの処理を繰り返す。
これにより、エッジ点群を用いて、ターゲットフレームからテーブルを見つけ、テーブル部分と他の部分を分割することができる。
【０１０６】
なお、テーブル発見処理の別な方法としてクラスタリングを利用する方法もある。図２９、図３０を用いてクラスタリングを利用する方法を説明する。
図２９は、本発明の一実施形態によるテーブル発見処理を説明する第一の図である。
図３０は、本発明の一実施形態によるテーブル発見処理を説明する第二の図である。
一般的なクラスタリングとは複数の要素を持つ群を、幾つかの部分群に分割する行為を指す。クラスタリング可能な群の上では、その要素の間に距離を定義できる。例えば、ある点を時刻と特徴量の２次元空間内にマッピングすることで距離を定義できる。この場合、距離は２点間のユークリッドノルムである。時刻ｔ方向の単位ベクトルは、観測値ｖａｌの差ｄｉｆｆの最大値と最小値の差に合わせて正規化される。これはがｄｉｆｆが最大でマイナス無限大からプラス無限大という大きな値を取る可能性があるのに対して、ｔは時刻の差分なので有限な範囲に留まるからである。以降の説明では、点の位置と距離は正規化された後の値であるものとして取り扱う。正規化処理の例を図２９に示した。正規化処理後の点群に対してクラスタリングを適用した例を図３０に示した。
【０１０７】
次に「区間近似処理」について図３１を用いて説明する。この処理は、図２１のステップＳ２９に該当する。
図３１は、本発明の一実施形態による区間近似処理のフローチャートである。
まず、ＡＰＦ部６０３は、ターゲットフレーム内の各点について点の特徴量計算を行う（ステップＳ６０）。「点の特徴量計算」については後述する。ターゲットフレーム内各点の特徴量の集合を求めると、次にＡＰＦ部６０３は、それらの点に関してサブブロック「パターンマッチング」を適用する（ステップＳ６１）。「パターンマッチング」については後述する。ＡＰＦ部６０３は、パターンマッチングにより最適な形状である、ターゲットフレームに最も近い形を持つ線の形状を得る。
また、「パターンマッチング」と並行してＡＰＦ部６０３は、近似パラメータ計算のための候補点の選択を行う（ステップＳ６２）。例えば、ＡＰＦ部６０３は、ターゲットフレーム内各点の特徴量の集合の中から最大値、最小値、その他の特徴量が特に大きい値に対応する点、両端に対応する点などを選択する。これらの点を特徴点という。
次にＡＰＦ部６０３は、パターンマッチングにより得た最適な形状に対して近似パラメータ計算を行う（ステップＳ６３）。近似パラメータ計算では、近似曲線の最適な形状を元にして、ステップＳ６２で選択した具体的な特徴点を代入して具体的な近似曲線を表す関数式の各係数や定数などのパラメータの値を求める。例えば、ＡＰＦ部６０３は、特徴点の中でも特に特徴量が高い点を近似曲線の式に代入して、近似曲線のパラメータを得る。近似曲線の完全な形状が求まったら、ＡＰＦ部６０３は、それらと、幾つかの特徴的な点を用いて近似曲線を示す数式へ表現形式を変換し（ステップＳ６４）、その数式を出力する。
【０１０８】
次に「パターンマッチング」について説明する。本実施形態では、観測結果を近似曲線に変換して、その数式のパラメータと、最大値・極大値など特徴的な点の値を中央制御装置２０に送信する。農業に関する自然情報は連続した曲線に近似できる。ある時間の区間において、農業分野では情報がそれほど急激に変化しないため曲線は低い次元で済む。従って情報であるセンシング結果の点列の近似曲線を作成する際には、それらを時間に基づいた区間に分割して、概ね４次元以下の曲線に近似する。
【０１０９】
図３２は、本発明の一実施形態によるパターンマッチングのフローチャートである。
図３３は、本発明の一実施形態によるパターンマッチングにおける圧縮処理を説明する図である。
図３４は、本発明の一実施形態による近似曲線の発見処理を説明する図である。
まずＦＰについて説明する。ＦＰとは、特徴点群をパターンにマッチ可能な形式にしたものである。ＦＰを導出する処理を説明する。時刻ｔについて同じ値を持つ点は無いため同一の位置にある点は存在せず、となりあう二つの点の間には方向をつけることができる。例えば元の特徴点群をｃｐ＝［ｐ１、ｐ２、・・・、ｐｎ］とした時に、点間の方向を表現するベクトルをｃｖｉ＝ｐｉ＋１−ｐｉとし、その列を［ｃｖ１、ｃｖ２、・・・、ｃｖｎ−１］とする。次に特徴点群のうちの最大（ｐｍａｘ）・最小（ｐｍｉｎ）の点を見つけ出し、この列の元の位置に挿入する。最終的には［ｃｖ１、ｃｖ２、ｃｖｒ、ｐｍａｘ、ｃｖｒ＋１、・・・、ｃｖｓ、ｐｍｉｎ、ｃｖｓ＋１、・・・、ｃｖｎ−１］のような情報列を得る。これをＦＰとする。
【０１１０】
パターンマッチングの処理の流れを説明する。まず、ＡＰＦ６０３部は、パターンファイルを読み込み、全パターンのうち、要素の個数の最大値（ステップＳ７０）と要素の個数の最小値（ステップＳ７１）を見つける。最大の要素の個数を特定すると、それを変数ｎに設定する（ステップＳ７２）。このｎは、マッチング対象と比較されるパターンの長さを表している。
ＦＰの長さがｎ以上の場合、パターンファイルと比較処理をするためにＦＰを長さｎに調整する（圧縮処理）（ステップＳ７３）。圧縮は、隣り合うＦＰの要素を結合する処理を繰り返すことで行う。処理の内容としては、まず全ｃｖｉを確認し隣り合うｃｖｉのうち値がもっとも近い２つを選ぶ。この２つを(ｃｖｊ,ｃｖｋ)とする。次にこれらの値から中間値を生成する。中間値を（ｃｖｉ´＝（ｃｖｊ＋ｃｖｋ）／２）とする。最後に、先ほどの(ｃｖｊ,ｃｖｋ)をＦＰから除去し、そこにｃｖｉ´を挿入する。これをＦＰの長さがnになるまで繰り返す。これらの処理のイメージを図３３に示す。図３３の点１〜点１０は、ＦＰである。
【０１１１】
次にＡＰＦ部６０３は、必要に応じて圧縮処理したＦＰとパターン長ｎのパターンファイルを読み込み比較処理（マッチング）する（ステップＳ７４）。パターンファイルの構成方法と準備するパターンに関しては後述する。マッチングの際には、まずパターンファイルと形状の一致を確認する。近似曲線の形状が仮決定されたら次に特徴点の中でも特に特徴量が高い点を近似曲線の式に代入して、近似曲線のパラメータを得る。近似曲線のパラメータが仮決定されたら、今度はこの近似曲線と残りの特徴点の距離の合計を求める。これの逆数を一致度とする（一致度の範囲を０〜１の範囲に落とすため）。一致度が大きい程よりよく近似していると言える。パターンには似通った形状のものがあるため、あるｎについて同時に複数のパターンがマッチする。従って一致度を記録していき、全パターン中から尤も高い一致度を持つ曲線を探し出す。近似曲線の発見処理の例を図３４に示す。図３４において、点１２８と曲線１２６の距離はｄ１、点１２８と曲線１２７の距離はｄ´１、点１２９と曲線１２６の距離はｄ２、点１２９と曲線１２７の距離はｄ´２である。このときＡＰＦ部６０３は、特徴点と曲線１２６との一致度（１／（ｄ１＋ｄ２））、特徴点と曲線１２７との一致度（１／（ｄ´１＋ｄ´２））を比較して、曲線１２６をよりマッチした曲線と判定する。
次にＡＰＦ部６０３は、これまでに計算した既存の一致度と今回のパターン長＝ｎのパターンファイルについて計算した一致度とを比較し、今回計算した一致度が、既存の一致度を超えるかどうかを判定する（ステップＳ７５）。既存の一致度を超えない場合、ＡＰＦ部６０３は、既存の一致度に対応するパターンを最適なパターンとして決定する。既存の一致度を超えた場合、ＡＰＦ部６０３は、ｎにｎ−１を設定する（ステップＳ７６）。次にＡＰＦ部６０３は、新たに設定したｎがステップＳ７１で求めた要素の個数の最小値と一致するかどうかを判定する（ステップＳ７７）。一致する場合、今回計算した最高の一致度に対応するパターンを最適なパターンとして決定する。一致しない場合、ＡＰＦ部６０３は、新たに設定したｎについてステップＳ７３からの処理を繰り返す。
【０１１２】
図３５は、本発明の一実施形態によるパターンファイルを説明する第一の図である。
図３６は、本発明の一実施形態によるパターンファイルを説明する第二の図である。
パターンファイルの構成方法であるが、既知の点の配置を記したファイルをパターンファイルと呼ぶ。パターンファイルは曲線の形状毎に準備されている。具体的な曲線の形状の例については後述する。パターンファイルには次の情報が記載されている。まずは突入角・射出角の許容範囲である。次に線分の変化方向である。最後に最大／最小値・極値・変曲点・変化の順序である。図３５に三次曲線のパターンを例にパターンファイルに記載される情報について示す。また、図３６にパターンファイルのファイルレイアウトの一例を示す。この例では、５行目から１３行目に渡って、全部で9個の要素が記載されている。
【０１１３】
図３７は、本発明の一実施形態によるパターンファイルの種類を説明する第一の図である。
図３８は、本発明の一実施形態によるパターンファイルの種類を説明する第二の図である。
図３９は、本発明の一実施形態によるパターンファイルの種類を説明する第三の図である。
図４０は、本発明の一実施形態によるパターンファイルの種類を説明する第四の図である。
図３７（ａ）、図３７（ｂ）は、一次関数で表される関数のパターンを示している。図３８（ｃ）〜図３８（ｈ）は、二次関数で表される関数を示している。図３９（ｉ）〜図３９（ｎ）は、三次関数で表される関数のパターンを示している。図４０（ｏ）、図４０（ｐ）、図４０（ｑ）、図４０（ｒ）、図４０（ｔ）、図４０（ｕ）は、四次関数で表される関数を示している。これらのパターンは予め用意され、ＡＰＦ部６０３は、これらのパターンが示す近似曲線とＦＰとの比較を行う。つまり本実施形態では、近似曲線はこれらのいずれかに分類されることになる。図３７〜図４０に示した各関数パターンにおいて、黒点は極値、白点は変曲点、矢印は突入角、射出角である。本実施形態では、これらのパターンファイルが図示しない記憶部に格納されている。
【０１１４】
次に「点の特徴量の計算」について説明する。まずは本実施形態における点の特徴量の考え方について説明する。
はじめに最終的に求める近似曲線と元々の点群の関係を説明する。本実装で最終的に求める近似曲線は、その区間を構成する各点の位置の近傍を尤も通過するように引かれている。逆に言えば、各点は近似曲線を描く際に、近似曲線の決定に少しずつ影響を与えている。ここで例えば近似曲線Ｃを与える点群Pのうち、点ａと点ｂがあるとする。このとき、点群Ｐからａを除いた点群Ｐ´から計算した近似曲線Ｃ´と、同様にｂを除いた点群Ｐ´から求めた近似曲線Ｃ´´を考える。ここで、もしＣ´よりＣ´´のほうが元のＣの形状に近いとすると、これはＣ´´を求めたほうがよりよくＣを再現していると言える。つまり点群Ｐ´より点群Ｐ´´のほうが、元の点群Ｐの特徴をよく残している。翻って言えば、取り除かれた情報である点ｂより点ａのほうが、それが持っている情報量が多かったため、多くの情報が失われたと考えられる。以降、この相対的な情報量を点の特徴量と呼ぶ。ここで点の特徴量の差を与えている要因を考える。ここで近似曲線は時間軸と測定数値軸から成る２次元空間に描かれた線である。さて、もし全観測結果がこの空間上で一直線上に並んでいる場合、この直線を再現するためには２つの点の情報があれば十分である。この観測結果からどれか一つ点を取り除いても最終的に完成する直線は同じである。この取り除かれた点は特徴量が少ないと言える。一方で、全観測結果がスパイク上に並んでいる場合、その俊急なスパイクの先端の点が失われると、最終的に作られる近似曲線の形状に大きな差が出ることになる。この点は非常に特徴量が多い。このように点の特徴量に大きな影響を与えているのは、基本的には点の近傍の値の変化である。これは点の接線の傾きとその変化率で表される。
【０１１５】
図４１は、本発明の一実施形態による点の特徴量の計算を説明する第一の図である。
図４２は、本発明の一実施形態による点の特徴量の計算を説明する第二の図である。
図４３は、本発明の一実施形態による点の特徴量の計算を説明する第三の図である。
一方で単に傾きと変化率だけでは区別がつかない場合もある。例えば図４１の例では点４０と点４１は単なる拡大・縮小の関係にあり、全く同一の傾きと変化率を持つ。この点４０、点４１を含む区間全体で見た時に区間の大枠の形状を決定しているのは点４１である。この場合、二つの点の、全体の形状における影響力の差をもたらした要因は、その点が特徴的であると言えるその範囲の大きさである。すなわちその点の左右に存在するであろう同等に特徴的な他の点までの距離の長さである。この距離を周囲のサイズと呼ぶ。周囲のサイズが大きい場合、点の近傍の近似曲線の形状にその点は大きな影響を与えていると言える。なぜなら、その点の周囲には他の特徴的な点が存在しないからである。
以上の事から点の特徴量を与える要因は、点における傾きと変化率及び周囲のサイズである。そこで本実装では、式（１）のＳｃｏｒｅｔａｒｇｅｔがとりうる範囲のうち最小の値ｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）を選ぶ。
Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ＝  ａ１×（ｎｏｒｍ１＋ｎｏｒｍ−１）＋  
ａ２×（ｎｏｒｍ２＋ｎｏｒｍ−２）＋  ・・・＋  
ａ３×（ｎｏｒｍ３＋ｎｏｒｍ−３）・・・・（１）
ここで、式（１）のａ１、ｎｏｒｍ１などについて図４２に示す。また、以下が成り立つようにパラメータａ１〜ａｎ、ｐを設定する。ここでｆは直線を示す。
２×ａ１＋２×ａ２＋２×ａ３＋・・・＋２×ａｎ  ＝  １
ａ１≧ａ２≧ａ３≧・・・≧ａｎ  ＝  ０
ｎｏｒｍｍ＝  （（点ｍの値）−ｆ（ｔｍ））２
ｍ  ＝  ｛ｐ｜ｐ＝±１、±２、・・・、±ｎ、ａｎ＝０｝
【０１１６】
本実施形態では、ターゲットフレーム内部での、ある点の特徴量を次のように導く。まずある点を中心とした直線計算レンジにおいて、その点を通過する直線が図４２の式を最小にする際の、直線の傾きを計算する。この傾き点のスロープと呼ぶ。ターゲットフレームのすべての点のスロープを計算したら、それらを時間軸基準で整列する。この点列内部では、もし隣り合った３点のスロープがほとんど変わらない場合、その中央の点が無くとも、中央の点のスロープは両端のスロープから推測できる。このような点を情報量が少ない点と呼ぶ。周囲から容易に推測できる情報量の少ない点の例を図４３に示した。図４３において中央の点１３１の値は、点１３０、点１３２から推定可能である。このように情報の少ない点１３１は、点群から除去される。点１３１は、情報の少ないスロープである。
【０１１７】
式（１）の最小の値ｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）を計算する方法を示す。ある時刻をｔｉと記す。また測定値はＶｉと記す。今回扱う情報（観測結果）や計算処理はこのふたつのパラメータで構成される二次元空間に対してのものである。近似直線はＮｔａｒｇｅｔ（ｔｉ）＝ａｔｉ＋ｂと表現できる。この直線の切片ａがＳｃｏｒｅｔａｒｇｅｔそのものである。
近似直線を求めるために必要な観測結果を含む時間の区間を「スコア算出区間」と呼ぶ。スコア算出区間のどこかにtargetが存在する。従ってスコア算出区間は、targetを含むように二つの時刻を選ぶことで定まる。ここではスコア算出区間を［ｔｓｔａｒｔ、ｔｅｎｄ］と表す。ｔｓｔａｒｔ≦ｔｔａｒｇｅｔ≦ｔｅｎｄである。
【０１１８】
観測結果は時刻により一意に定まる時刻と測定値の組である（ｐｉ＝（ｔｉ、Ｖｉ））。従って観測結果の集合の要素は順序関係を持ち、添え字をつけることで関係を表現できる。添え字のつけ方として、ここではtargetをゼロとして時刻が増える方向に隣り合っているものには加算、減る方向のものには減算をしていく。例えばあるスコア算出区間において、targetより前の時刻に２個、後の時刻に３個の観測結果がある場合、ｐ−２、ｐ−１、ｐｔａｒｇｅｔ、ｐ１、ｐ２、ｐ３のように表現できる。
観測結果は離散的であるため、観測結果はスコア算出区間に有限個含まれる。ここではそれらをスコア算出用点群ＴＣｔａｒｇｅｔと表す。ＴＣｔａｒｇｅｔには、targetを除くスコア算出区間の範囲内の観測結果が全て入る。
ＴＣｔａｒｇｅｔ＝｛ｐｉ｜ｔｓｔａｒｔ≦ｔｔａｒｇｅｔ≦ｔｅｎｄ｝
要素を並べて書けば次のようになる。rはマイナス側の観測結果の個数、sはプラス側の観測結果の個数である。注意すべき点は、これらの観測結果の時刻間隔は一定ではない点である。
ＴＣｔａｒｇｅｔ＝［ｐ−ｒ、ｐ−ｒ＋１、ｐ−ｒ＋２、・・・、ｐ−ｒ＋（ｒ−２）、ｐ−ｒ＋（ｒ−１）、ｐ１、ｐ２、ｐ３、・・・、ｐｓ−１、ｐｓ］
次にある時刻ｔｉにおける、近似直線Ｎｔａｒｇｅｔ（ｔｉ）と実際の観測結果Ｖｉの値の剥離具合をｎｏｒｍｉとして以下のように定義する。：
ｎｏｒｍｉ  ＝  （  Ｖｉ  −  Ｎｔａｒｇｅｔ（ｔｉ））２
点targetから遠く離れた点がtargetの特徴量に影響を与えないようにするために、ｎｏｒｍｉに対して重みづけをする。ある点に対する重みをαｉ、その算出式をＷ（ｔｉ）とする。この重みづけは環境によって微調整が必要であるため、ここでは一例として以下のような式Ｗ（ｔｉ）を定義した。
【０１１９】
【数１】
0006561620.tif 000002
【０１２０】
これらを踏まえてＳｃｏｒｅｔａｒｇｅｔは次のように表せる。
【０１２１】
【数２】
0006561620.tif 000003
【０１２２】
これは以下のようにして整理すると未知数（ａ、ｂ）を持つ二次式であることが分かる。
【０１２３】
【数３】
0006561620.tif 000004
【０１２４】
上の式（４）に置いてαｊ、ｔｊ、Ｖｊは事前に与えられているため、それらは定数である。これらの定数項を、
【０１２５】
【数４】
0006561620.tif 000005
【０１２６】
【数５】
0006561620.tif 000006
【０１２７】
【数６】
0006561620.tif 000007
【０１２８】
【数７】
0006561620.tif 000008
【０１２９】
【数８】
0006561620.tif 000009
【０１３０】
【数９】
0006561620.tif 000010
【０１３１】
とすると、
Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ＝Ａ＋Ｂａ２＋Ｃｂ２−２ｂＤ−２ａＥ＋２ａｂＦ
となり、Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔは、ａ、ｂの二次式となる。関数の設定よりαｊ≧０かつ時刻はかならず正であるからｔｊ≧０より、Ｂ、Ｃ≧０であるから、Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔはａ、ｂについて各々唯一の最小点を持つ。
Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔをａ、ｂそれぞれについて偏微分すると、未知数ａ、ｂについての連立方程式を得られる。最小点ではゼロであるので、
【０１３２】
【数１０】
0006561620.tif 000011
【０１３３】
これを解いて、所望のａを得る。
【０１３４】
【数１１】
0006561620.tif 000012
【０１３５】
本実施形態では、特徴量を各観測結果が示す点を通り、当該点を中心とした所定の範囲に存在する他の点との距離が最小となる直線の傾き（ｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）＝ａ）を用いて計算する。次に特徴量計算について説明する。
【０１３６】
図４４は、本発明の一実施形態による点の特徴量計算の第一のフローチャートである。
図４５は、本発明の一実施形態による点の特徴量計算の第二のフローチャートである。
図４６は、本発明の一実施形態による点のプローブを説明する第一の図である。
図４７は、本発明の一実施形態による点のプローブを説明する第二の図である。
まず、ＡＰＦ部６０３は、Ｄｉ６１２経由でターゲットフレームのペリフェリアルファクターを取得する（ステップＳ８０）。次に、ＡＰＦ部６０３は、スパイク除去済みのターゲットフレームについて以下の処理を繰り返す（ステップＳ８１）。まず、ペリフェリアルファクターからターゲットフレームの中の処理対象の点についての直線計算レンジを取得する（ステップＳ８２）。次に、ＡＰＦ部６０３は、直線計算レンジを用いて、処理対象点の近似直線の傾き計算を行う（ステップＳ８３）。ＡＰＦ部６０３は、ある処理対象の点の最も近似度が高かった近似直線の傾きを算出する。ＡＰＦ部６０３は、この処理を繰り返し、ターゲットフレームの全の点について、近似直線の傾きを求め、近似直線の傾きの集合を生成する。次にＡＰＦ部６０３は、近似直線の傾きの集合について、起点とプローブを生成し、全プローブの動作を開始する（ステップＳ８４）。ＡＰＦ部６０３は、各点の近似直線を求めるとプローブを準備して、プローブが全て停止するまでプローブを動作させて、すべての点に対して特徴量を算出する。
【０１３７】
ここで、プローブについて説明する。上述のとおり、本実施形態における特徴点は、近似曲線を決定するにあたり形状に大きく影響を与える点のことを指す。従ってある点に対する特徴量は、その点が条件を満たすほど大きい必要がある。また近似曲線のパターンマッチングの際に使用する点は、極力少ないほうがよい。従って点のごく一部に大きな特徴量を与えるような定義が必要である。従って本実施形態では次のようなアイディアで特徴量を算出する。
【０１３８】
第一に、特徴量の基準となる起点を選択する。これは形状を決定するうえで必要不可欠な点であろうと推定されるものである。ある点群の各点の特徴量は、この点を基準として大小が決定される。例えば両端の点や、最大・最小値、極値、変曲点などである。後述する計算方法の関係から、この点が多数あれば全体を計算するまでの時間が速くなるが、あくまでも推定で選択された点であるため、結果である近似の精度に影響が出る。従って点の数は測定対象の情報を考慮して適切に決定する必要がある。
【０１３９】
次に各起点に対して特徴量の参考値ｔｄｉｆｆｋ＝（ｓｅｔｄｉｆｆｋ、ｔｅｍｐｄｉｆｆｋ、ｄｅｇｒｅｅｋ）をパラメータとして与える。ｓｅｔｄｉｆｆｋはその起点に与えられた特徴量、ｔｅｍｐｄｉｆｆｋは走査中に変化していくプローブの特徴量、ｄｅｇｒｅｅｋはプローブが特徴量計算の際に参考とする切片（傾き）である。ｔｅｍｐｄｉｆｆｋを高くすると後に起点が特徴量に選択される可能性が上がる。しかし、これを上げすぎると今度は真の特徴が値に埋もれてしまい発見されづらくなるので、適切な初期値を設定する必要がある。
【０１４０】
次に起点からプローブｐｒｋを作製する。ｐｒｋ点群の列［・・・、ｐｉ＋１、ｐｉ、ｐｉ＋１、ｐｉ＋２、・・・、ｐｊ−１、ｐｊ、ｐｊ＋１、・・・］を走査するためのポインタｌｏｃｋと、進行方向ｖｅｃｋおよびｐｒｋの特徴量の参考値ｔｄｉｆｆｋからなる。以降ではこれらをｐｒｋのパラメータと呼ぶ。ｐｒｋは、例えば点ｐｉが起点に選ばれたとすると、その両側に作られる。プローブの構成例を図４５に示す。
プローブｐｒｋは処理のループ毎に、進行方向ｖｅｃｋに、ある時間分だけ一定量進む。これを仮にｄｓ＿ｍｉｎとする。ｄｓ＿ｍｉｎの決定方法は後述する。ｄｓ＿ｍｉｎの単位は時間である。点の列は時間軸に対して等間隔ではないため、１回のループでｄｓ＿ｍｉｎ分だけプローブｐｒｋが移動したとしても、隣の点に届くとは限らない。一定量ずつ進むプローブが現在の位置から隣の点を乗り越えることを、ここでは衝突と呼ぶ。点とプローブの衝突は互いの位置関係とプローブの進行方向から容易に算出可能である。衝突が起きた場合には、プローブのパラメータと点のｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）を元に点の特徴量ｄｉｆｆｉを計算する。
【０１４１】
区間の両端の点は、片方向のプローブしか作成されない。従って、全てのプローブは進行方向に、こちらに向かってくるもう一つのプローブが存在する。これを隣り合う二つのプローブと呼ぶ。隣り合う二つのプローブは、処理が進むにつれて、ある段階で必ずぶつかる（２つのプローブが同じ点を乗り越える）。これをプローブの衝突と呼ぶ。この状態になった時、この二つのプローブが、起点間の点群を全て走査したことになる。従ってこれらのプローブがこれ以上進むことが無いように、これらのプローブを停止する。すべてのプローブが停止したら特徴量の割り当て処理を終了する。
【０１４２】
次に最適なｄｓ＿ｍｉｎの求め方について説明する。ｄｓ＿ｍｉｎはプローブが１回につき進む距離であるから、全区間を走査するためにかかる時間は（ｔｅｎｄ−ｔｓｔａｒｔ）×プローブ数／ｄｓ＿ｍｉｎとなる。従って点を二つ同時に乗り越えないような最大のｄｓｍｉｎとして、ここでは点列の各間隔の長さのうち最小のものをｄｓ＿ｍｉｎとする。点ｐｉ＝（ｔｉ、ｖａｌｉ）、点列の区間を［ｔｓｔａｒｔ、ｔｅｎｄ］として以下の式で表すことができる。
ｄｓ＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（｛｜ｐｉ＋１−ｐｉ｜｜ｔｓｔａｒｔ≦ｔｅｉ＜ｔｅｎｄ｝）
【０１４３】
次にプローブのパラメータｔｄｉｆｆｋ＝（ｓｅｔｄｉｆｆｋ、ｔｅｍｐｄｉｆｆｋ、ｄｅｇｒｅｅｋ）と点の切片ｄｅｇｒｅｅｉ＝ｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）を元に点の特徴量ｄｉｆｆｉを計算する方法を説明する。ｄｅｇｒｅｅｋはプローブが保有している現段階の切片である。この値は、これまでにこのプローブで処理されてきた点の切片を元に計算されている。これを点の切片であるｄｅｇｒｅｅｉと比較する。もしこれらの値が似通ったものであるならば、この点の切片は、プローブが今まで処理してきた点とあまり差異が無いことになる。ｔｅｍｐｄｉｆｆｋはプローブが現在保持する特徴量の参考値である。ｔｅｍｐｄｉｆｆｋはプローブが最近処理した点の特徴量の最大値を持っている。従って、現在処理している点が前と似通った切片をもつ場合には、前に処理した点（これは特徴量の最大値を与えた点）が、今処理している点の特徴を代理できると考えられる。そこで、現在処理している点の特徴量を低くする。一方、大きく異なる場合には、プローブに対して初期に与えられた特徴量を再度与え、同時にプローブの特徴量も初期化する。同様にしてｐｒｋのパラメータを変更する処理も行う。現在処理している点が以前処理した点と大きく異なる切片を持つ場合には、その点の切片の情報を取り込む。点の特徴量の計算処理とプローブのパラメータ変更を同時に行う処理は図４７のようになる。詳細について述べる。
【０１４４】
まず、プローブの切片と現在の点の切片がどれだけ似通っているか判定するのに、その差分の絶対値がある閾値αより小さいかどうかを用いている。この閾値αは定数であり装置作動前にあらかじめ与えられる。αが小さい程ある点が特徴的であると判定される可能性が高くなるため、特徴点の個数が増えて後処理のパターンマッチング処理の負荷が上がる。以前の観測結果の変化量の平均値からαの値を決定するのが望ましい。βは特徴量の減衰を示す。これは例えば十分に離れた２点が互いに同じような値を示しても、それらは無関係であるということを示す。関係性の減衰がβの減算に該当する。
【０１４５】
具体的な処理としては、ｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）とｄｅｇｒｅｅｋの差の絶対値がα以下の場合、ＡＰＦ部６０３は、（ｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）−ｄｅｇｒｅｅｋ）／２をｄｅｇｒｅｅｋに代入する。また、ＡＰＦ部６０３は、（ｄｅｇｒｅｅｋ×ｔｅｍｐｄｉｆｆｋ）／２をｄｉｆｆｉに代入する。また、ＡＰＦ部６０３は、ｔｅｍｐｄｉｆｆｋ−βをｔｅｍｐｄｉｆｆｋに代入する。
また、ｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）とｄｅｇｒｅｅｋの差の絶対値がαより大きい場合、ＡＰＦ部６０３は、ｍｉｎ（Ｓｃｏｒｅｔａｒｇｅｔ）をｄｅｇｒｅｅｋに代入する。また、ＡＰＦ部６０３は、ｓｅｔｄｉｆｆｋをｄｉｆｆｉに代入する。また、ＡＰＦ部６０３は、ｓｅｔｄｉｆｆｋをｔｅｍｐｄｉｆｆｋに代入する。
【０１４６】
フローチャートの説明に戻る。ＡＰＦ部６０３は、プローブの集合に含まれる各プローブについて以下のステップＳ８６〜ステップＳ８９４の処理を繰り返す（ステップＳ８５）。まず、あるプローブｐｒについてｐｒが動作しているかどうか判定する（ステップＳ８６）。動作していないと判定した場合、この処理ループを抜ける（ステップＳ８７）。動作している場合、ｐｒをｄｓ＿ｍｉｎだけ移動する（ステップＳ８８）。次に、ＡＰＦ部６０３は、ｐｒが隣接するプローブと衝突したかどうかを判定する（ステップＳ８９）。衝突した場合、ｐｒを停止する（ステップＳ８９１）。そして、ＡＰＦ部６０３は、ｐｒに衝突した点があるかどうかを判定する（ステップＳ８９２）。衝突しなかった場合、ステップＳ８９２の処理を行う。ステップＳ８９２で衝突した点が無いと判定した場合、この処理ループを抜ける（ステップＳ８９３）。ステップＳ８９２でｐｒに衝突した点があると判定した場合、ＡＰＦ部６０３は、ｐｐｒと衝突した点ｐのパラメータより、点ｐの特徴量を求める（ステップＳ８９４）。以上の処理を全プローブに対して行うと全てのプローブを動作させた結果の各点における現段階での特徴量が生成される。全てのプローブが停止すると（ステップＳ８９５）、ＡＰＦ部６０３は、各点の最終的な特徴量ｄｉｆｆｉを算出する。
【０１４７】
次に異常点列の処理について説明する。この処理は、図２１のステップＳ２９１に該当する。測定値の中に異常値が検出された場合には観測結果を元にその異常値が本当に単なる測定ミスなのか、それとも有意な情報なのかを検証可能にしておくことが望ましい。そのための最も有効な策は、観測結果をそのまま蓄積しておくことである。検証作業の特性として、観測結果はある程度蓄積されたから、それについて検証が行われるため、対象となる観測結果に関して、即時性は求められない点である。
本実施形態の構成で観測結果を蓄積できる装置は測定装置１０と中央制御装置２０である。しかしながら、送信情報量の削減を鑑みると、中央制御装置２０に蓄積することは理想的ではない。なぜなら観測結果を中央制御装置２０に蓄積するためには、その情報をそのまま即時に中央制御装置２０へ伝えねばならないからである。そのため通信量が削減されない。もう一つのアプローチは測定装置１０に蓄積することである。もちろん測定装置１０から情報を取り出す方法が必要であるが、この場合、蓄積された観測結果を即時に送信する必要性は薄いため、都合の良い任意の時点で送信すればよい。
本実施形態では観測結果のうち、異常値であると測定装置１０で推定された場合に、その周囲だけを切り出して測定装置１０に保存するという方法をとる。これにより後の検証作業を可能とする。異常点列の処理のフローチャートを図４８に示す。
【０１４８】
図４８は、本発明の一実施形態による異常点列の処理のフローチャートである。
まず、ＡＰＦ部６０３は、上述の点の特徴量計算を行う（ステップＳ９０）。ＡＰＦ部６０３は、ターゲットフレーム内の各点の特徴量の集合を生成する。次に、ＡＰＦ部６０３は、各点のうち、時刻が最大・最小の値を持つ点を探索する（ステップＳ９１）。ＡＰＦ部６０３は、時刻毎の最大値・最小値の点とその特徴量を生成する。次に、ＡＰＦ部６０３は、ターゲットフレームを分割する（ステップＳ９２）。具体的には、異常値を含む区間（中央）とそれ以外の区間（左右の区間）に分割する。
次に、ＡＰＦ部６０３は、分割後のターゲットフレームそのそれぞれについて処理を行う。処理対象となる分割後のターゲットフレームが分割後の中央のターゲットフレームの場合、ＡＰＦ部６０３は、中央のターゲットフレームについて上側、下側の凸包に属する点を発見する（ステップＳ９４）。上側、下側の凸包に属する点については後述する。次に、ＡＰＦ部６０３は、上側、下側の凸包に属する点に対して区間近似処理を行う（ステップＳ９５）。区間近似処理については説明したとおりである。区間近似処理によってＡＰＦ部６０３は、上側、下側の凸包の近似曲線を求める。この上側、下側の凸包の近似曲線が異常点列の存在する範囲を示す情報である。次に、ＡＰＦ部６０３は、異常点列の存在範囲を示す情報（異常範囲の要約情報）を生成する（ステップＳ９６）。異常範囲の要約情報とは、上側、下側の凸包の近似曲線の関数、中央のターゲットフレームの開始および終了時刻、中央のターゲットフレームにおける観測結果の最大値および最小値である。
一方、処理対象となる分割後のターゲットフレームが分割後の中央のターゲットフレーム以外の場合、つまり両端のターゲットフレームの場合、ＡＰＦ部６０３は、区間近似処理を行う（ステップＳ９７）。
【０１４９】
図４９は、本発明の一実施形態による異常点列の処理を説明する第一の図である。
農業分野のセンシングに起こる異常の例として、台風などに天候の急激な変化がある。例えば台風通過中は日照量の変動が非常に激しいことが分かっている。台風通過時の日照量のパターンの例を図４９に示す。この場合、大枠では山なりになっているが、細かい部分では谷状になっている部分もあり、単純に山なりの情報であるとは言い切れない。このような情報を安易に近似処理してしまうと、後日発見された知見を元に過去の情報を分析する場合に、本質的な情報を失うことになりかねない。また例え近似曲線を生成したとしても、その曲線の確からしさは非常に低いものとなる。
従って本実装形態の測定装置ではこのような複雑な形状の点列は近似処理せず、代わりに形状の概要を一時報告として中央制御装置に送信する。そして一時報告部分の情報については観測結果を測定装置側に蓄積する。他方、近似曲線にされたフレームの観測結果については破棄される。蓄積された観測結果は、情報を閲覧しようとする者からのリクエストがあった段階で中央制御装置経由にて測定装置より取り出される。送信される形状の概要は、ターゲットフレームの上下の凸包を曲線に近似したものと最大最小値となる。凸包の近似曲線のイメージを図５０に示す。
【０１５０】
図５０は、本発明の一実施形態による異常点列の処理を説明する第二の図である。
図５０において、曲線１４０は、凸包の近似曲線（上側）である。曲線１４１は、上方向からの凸包（上側凸包）である。曲線１４２は、下方向からの凸包（下側凸包）である。曲線１４３は、凸包の近似曲線（下側）である。
凸包とは本来ある図形を包む直線集合のことを指す。凸包を求めるアルゴリズムは多種ある。（詳しくは、例えば、Luc Devroye , Godfried Toussaint.，"A note on linear expected time algorithms for finding convex hulls"，1981，P361-P366，Computing，vol26）。ここでは凸包の概念を時間軸と並行して用いている。異常な点群に含まれるすべての点は、少なくとも凸包の近似曲線で包まれる領域に含まれることが分かる。凸包の最悪値は矩形を成す。
図５０の白点が上側凸包を構成する点群、黒点が下側凸包を構成する点群である。値軸方向から元の点群を見た場合の凸包であるため、上下の凸包を構成する各点を結んだ直線群の間に元の点群全体が必ず入る。また凸包の特徴として凸包を構成する点群を結んだ各直線は、必ず上もしくは下に凸な単調増加になる。従って凸包の近似曲線は必ず２次曲線、もしくは両端を結ぶ直線に近似できる。ただし近似曲線の最大・最小値は点群の最大・最小値を超えることがある。図５１に例を示す。
【０１５１】
図５１は、本発明の一実施形態による異常点列の処理を説明する第三の図である。
図５１（ａ）は、全ての点が下側凸包の構成要素になる場合の例である。図５１（ｂ）は、上側凸包と下側凸包とが矩形を形成する場合の例である。この場合、凸包を構成する点が最小個数になる。特に図５１（ｂ）のような、凸包がほぼ矩形になる場合に、最大・最小値の値の剥離が大きくなる。従って本実施形態では異常点列として、凸包の近似曲線と、元の点群の最大・最小値を両方算出して最終的にＧＧ部２４で表示する。これにより情報を閲覧しようとするユーザは、異常点列の存在範囲の概形をより正確につかむことが出来る。
【０１５２】
図５２は、本発明の一実施形態による異常点列の処理を説明する第四の図である。
本実施形態の異常点列の処理では、ターゲットフレーム中に異常値を多数含む区間が１つだけあるとしている。これは以下のような状態を示している。本実装ではターゲットフレーム中に多数のスパイク・エッジがある場合に、異常値を含む区間であると判定している。つまり本実施形態においてターゲットフレームが異常値点群であると判定された場合、ターゲットフレームの構造は通常、図５２（ａ）の例のようになっていると考えられる。従ってこのターゲットフレームを両端の滑らかな部分（区間１４４、区間１４６）と、中央の真に異常値の連続した区間１４５に３分割することで、異常区間をより小さな範囲に抑えられる。この３区間のうち、区間１４４、区間１４６に関しては通常どおりの区間近似処理を適用して、区間１４６に当たる異常値が連続する区間にだけ、凸包近似曲線を用いた異常点列の処理を行う。なお、図５２（ｂ）のように、ターゲットフレームを両端の滑らかな部分（区間１４７、区間１４９）の他に異常区間１４８内の２つ以上の異常値の連続した区間の間になめらかな区間１４８ａが挟まれることも考えられる。この場合あまり細分化すると近似曲線の本数が増えてしまうことになるため、本実施形態の説明では３分割以上の細分化はしないこととした。しかし、この分割方法は一例であってこれに限定されない。
【０１５３】
最後に「対話的な情報表示」について説明する。発明では情報を観測時刻順に並べた時系列の数列として利用することを想定している。従ってこれらを可視化するために２次元のグラフを利用する。これは例えば折れ線グラフなどを表示するＧＵＩを持つプログラムで実現する。
図５３は、本発明の一実施形態による観測結果の表示例を示す図である。
図５３（ａ）は、通常表示されるＵｉグラフの一例である。凸包近似曲線１５０（上側および下側）は、この時間帯の観測結果に異常値が存在することを示している。ユーザが凸包近似曲線１５０で囲まれた部分をクリックすると図５３（ｂ）の表示に切り替わる。図５３（ｂ）のＵｉグラフには、異常値の真の値が表示されている。
図５３（ａ）、図５３（ｂ）で例示したように本実施形態では、観測結果が極端な異常値を示した場合に、Ｕｉグラフ中のその部分について、特徴的な値を元に推定された情報の存在範囲を１組の近似曲線を用いた閉領域を表示することと、情報を閲覧しようとするユーザがその部分の詳細な値を要求した場合には、それを表示するために、ユーザが要求を出した後に観測結果を測定装置１０から送信してＵｉグラフ中に情報を内挿することである。ユーザは、全ての異常範囲の情報が必要とは限らないため、必要な部分だけを送信することで通信量を抑えることができる。また異常値の送信をユーザからの要求があった段階ですぐに行うのではなく送信予約という形にして、各測定装置１０の電力や通信帯域の状況を監視して、それらの資源に余裕があるときに送信させるようにしてもよい。
【０１５４】
本実施形態では、遠隔地にて測定装置により得られた自然情報、特に農業用途の観測結果を、近似曲線計算処理を活用して、遠隔地からの情報送信時の情報の圧縮や、情報を閲覧しようとする者に対する情報表示を行い、対話的な方法で必要に応じて観測結果中の異常値を含む部分の正確な観測結果を参照できる。
【０１５５】
本実施形態によれば、測定装置１０は、時系列に測定された観測結果を表す近似曲線を表す情報に変換して中央制御装置２０へ送信する。従って、測定装置１０は、頻繁に観測結果を送信する必要が無く、通信量を削減することができる。例えば、価格を抑制するために測定装置１０の部品点数を減らしたり部品の品質を下げたりしても、より頻繁に観測結果を中央制御装置に送信する必要がない。また、近似曲線に変換できた場合は、その区間の観測結果を削除するので記憶容量も少なくて良い。また、観測値をより情報量の少ない近似曲線を表す情報に圧縮して送信することができるので、より短い時間間隔で測定をして観測結果を高精細にしても送信する情報量が増えることがない。つまり、観測結果を高精細に対応することができる。
【０１５６】
農業向けセンシングにおける課題として測定装置１０の故障がある。測定装置１０の故障の種類としては、完全に機能停止してしまう場合の他に、測定端子１１の劣化などで、自然情報の真の値は同一であるにも関わらず、異なる観測結果を測定する場合がある。対策としては中央制御装置２０での観測結果の補正がある。この場合、中央制御装置２０側でそのような事情を加味して自動的に観測結果に補正をかけることになる。しかしながら、これらの方法を選択すると、本来修理可能な測定装置についても不要に交換することによる余計な費用の出費や、補正を行う場合には自然情報の真の値と測定端子の劣化の特性に対する深い知見が必要となる。
本実施形態では、異常値が発生した区間を凸包近似曲線で表示することができるので、観測結果への補正のための深い知見が必要ない。また、ユーザの要求操作によって、必要に応じて異常値の真の値を表示することができる。
【０１５７】
なお、上述の測定装置１０は内部にコンピュータを有している。そして、上述した測定装置１０の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
【０１５８】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１５９】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。例えば、農業、牧畜、水産、漁業などの自然環境と密接にかかわる商業・工業において、リモートセンシングによる自然情報の観測を行う需要がある分野の観測システムに適用できる。また、コンビニエンスストア、レストランなどの自然環境が売り上げに影響を与えるサービス業において、自然情報の動向を把握する需要がある分野で本実施形態の遠隔型自然情報測定システムを利用することが考えられる。
【０１６０】
なお、測定端子１１はセンサ１０１に対応し、ＡＤ＿ＣＯＮＶ部１３はセンサ情報取得部１０２に対応し、ＣＵ部１６（ＳＥＬＥＣＴＯＲ部６００）は即時送信判定部１０３に対応する。また、ＣＵ部１６（ＡＰＦ部６０３）は近似曲線生成部１０４に対応し、ＣＵ部１６（ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部６０６）は異常値送信制御部１０６に対応する。また、ＣＰ部１９は指示情報解析部１０５に対応し、ＲＵ部１８は通信部１０７に対応し、ＴＩＭＩＮＧ部１５はタイマ１０８に対応し、ＢＵＦＦＥＲ部６０１とＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部６０４とＤＥＴ＿ＬＯＧ部６０５は記憶部１０９に対応する。
また、ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部２１は取得情報識別部２０２に対応し、ＧＧ部２４は画像生成部２０３に対応し、ＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部２５は指示情報生成部２０４に対応し、ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部２２とＤＥＴ＿ＬＯＧ部２３は記憶部２０５に対応する。
【符号の説明】
【０１６１】
１・・・自然情報測定システム、３・・・ネットワーク、１０・・・測定装置、１０１・・・センサ、１０２・・・センサ情報取得部、１０３・・・即時送信判定部、１０４・・・近似曲線生成部、１０５・・・指示情報解析部、１０６・・・異常値送信制御部、１０７・・・通信部、１０８・・・タイマ、１０９・・・記憶部、１１・・・測定端子、１２・・・インターフェイスＰｒ、１３・・・ＡＤ＿ＣＯＮＶ部、１４・・・インターフェイスＤｉ、１５・・・ＴＩＭＩＮＧ部、１５１・・・インターフェイスＴｍ１５１、１６・・・ＣＵ部、１６１・・・インターフェイスＤｏ、１７・・・ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＡＧＧＲＥＧＡＴＯＲ部、１７１ａ・・・インターフェイスＡｍ、１８・・・ＲＵ部、１８１・・・インターフェイスＭｃ、１９・・・ＣＰ部、１９１・・・インターフェイスＣｍ、２０・・・中央制御装置、２０１・・・入力受付部、２０２・・・取得情報識別部、２０３・・・画像生成部、２０４・・・指示情報生成部、２０５・・・記憶部、２０６・・・通信部、２１・・・ＭＥＳＳＡＧＥ＿ＲＥＣＯＧＮＩＺＥＲ部、２１１・・・インターフェイスＡｐ、２１２・・・インターフェイスＡｓ、２１３・・・インターフェイスＡｐ、２１４・・・インターフェイスＡｓ、２１５・・・インターフェイスＭｃ、２１６・・・インターフェイスＵｉ、２２・・・ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部、２３・・・ＤＥＴ＿ＬＯＧ部、２４・・・ＧＧ部、２５・・・ＣＯＭＭＡＮＤ＿ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ部、６００・・・ＳＥＬＥＣＴＯＲ部、６０１・・・ＢＵＦＦＥＲ部、６０２・・・ＣＲＥＡＴＥ＿ＭＥＳＳＡＧＥ部、６０３・・・ＡＰＦ部、６０４・・・ＡＰＦ＿ＰＯＯＬ部、６０５・・・ＤＥＴ＿ＬＯＧ部、６０６・・・ＤＥＴＡＩＬ＿ＳＥＮＤＥＲ部、６１１・・・インターフェイスＤｄ、６１２・・・インターフェイスＤｉ、６１３・・・インターフェイスＡｓ、６１４・・・インターフェイスＡｐ、６１５・・・インターフェイスＡｓ、６１６・・・インターフェイスＡｐ、６１７・・・インターフェイスＡｓ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【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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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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