(57)【要約】  土砂災害の予兆を容易に検出する。  異常検出装置（１００）のモデル学習部（１２０）は、監視対象に設置された振動センサにより学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する。異常検出部（１４０）は、振動センサにより新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する。そして、異常検出部（１４０）は、学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、監視対象の異常の有無を判定する。
2015174067.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する、学習手段と、
前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する、異常検出手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記学習手段、及び、前記異常検出手段は、共振周波数間の振動強度の関係式を学習する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記振動検出手段は、前記新たな期間に学習した関係式の内、前記学習期間に学習した関係式よりも高い周波数に係る関係式を、前記新たな周波数に係る関係式として抽出する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記異常検出手段は、前記新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列が、前記学習期間に学習した関係式の関係を満たしていない場合に、前記新たな関係式をもとにした前記監視対象の異常有無の判定を行う、
請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記異常検出手段は、前記新たな関係式の数が所定の閾値以上の場合に、前記監視対象の異常と判定する、
請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記振動検出手段は、前記監視対象に落下した雨滴により生じた振動を検出する、
請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、
前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する、
異常検出方法。
【請求項８】
周波数間の振動強度の関係式を学習する場合、共振周波数間の振動強度の関係式を学習する、
請求項７に記載の異常検出方法。
【請求項９】
コンピュータに、
監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、
前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する、
処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
周波数間の関係式を学習する場合、共振周波数間の振動強度の関係式を学習する、
請求項９に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、異常検出方法、及び、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
土砂災害が発生する可能性が高い箇所を検出する土砂異常検出システムが、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載の土砂異常検出システムは、土砂内に敷設された光ファイバセンサにより、光ファイバセンサの各位置における温度、及び、歪み量を計測し、計測された温度や歪み量をもとに、土砂の異常を検出する。【０００３】
また、関連技術として、特許文献２には、起振源により振動を発生させ、振動センサにより計測された振動の縦波と横波の比率により、土壌の体積含水率を推定し、崩壊危険度を算出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２３２０４３号公報
【特許文献２】特開２００５−０３０８４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献１の技術では、監視対象である土砂全般に渡る光ファイバセンサの敷設等、大規模な工事を必要とする。【０００６】
本発明の目的は、上述した課題を解決し、大規模な工事を行うことなく、土砂災害の予兆を容易に検出できる、情報処理装置、異常検出方法、及び、記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様における情報処理装置は、監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する、学習手段と、前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する、異常検出手段と、を備える。【０００８】
本発明の一態様における異常検出方法は、監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する。【０００９】
本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する、処理を実行させるプログラムを格納する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の効果は、土砂災害の予兆を容易に検出できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における、異常検出装置１００の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態における、コンピュータにより実現された異常検出装置１００の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態における、振動強度の周波数特性（パワースペクトル密度）の例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における、異常検出装置１００の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
はじめに、本発明の実施の形態における、土砂災害の予兆検出の原理を説明する。
【００１３】
図４は、本発明の実施の形態における、振動強度の周波数特性（パワースペクトル密度）の例を示す図である。
【００１４】
図４において、横軸は振動の周波数、縦軸は土壌に振動源等により振動を加えた時に、土壌に設置されたセンサにより検出される振動強度を表すパワースペクトル密度である。また、図４において、実線は、土壌の水分増加前のパワースペクトル密度、点線は、土壌の水分増加後のパワースペクトル密度である。
【００１５】
一般に、振動源等により振動を加えた時に、土壌を通してセンサにより検出される検出される振動強度は、共振周波数においてピークを持ち、共振周波数が大きくなるにつれてピークの値が減少するような形状となる。例えば、図４の例では、土壌の水分増加前のパワースペクトル密度（実線）が、共振周波数８０、１６０、２４０Ｈｚでピークを示している。
【００１６】
また、土壌の水分増加後は、土壌中の空気が水分に置き換わるため、振動の減衰率は低下し、振動強度は増加する。これにより、土壌の水分増加前に検出されていた共振周波数における振動強度が大きくなるとともに、土壌の水分増加前には検出されていなかった高い共振周波数の振動も検出される。例えば、図４の例では、土壌の水分増加後のパワースペクトル密度（点線）が、共振周波数８０、１６０、２４０Ｈｚに加えて、３２０Ｈｚでピークを示している。そして、土壌の状態がさらに水に近づけば、さらに高い共振周波数で、振動が検出される。すなわち、新たな共振周波数の振動を検出することによって、土壌の状態が水に近づいたことを検出できる。
【００１７】
一方、土壌が崩壊する原因の一つは、降雨による土壌水分量の増加であることが知られている。したがって、上述のように、新たな共振周波数の振動をもとに、土壌が水に近づいていることを検出できれば、土砂災害の予兆の有無を判定できる。
【００１８】
ところで、振動源等による振動そのものが大きければ、土壌中の水分量が増加しなくても、新たな周波数に振動が検出される可能性がある。このため、例えば、一時的なノイズとして発生した大きな振動に起因する、新たな周波数で検出された振動が、土砂災害の予兆として誤って判定される可能性がある。そこで、本発明の実施の形態では、水分量の変化に伴う減衰率の変化が、周波数により異なることを利用し、このような誤った判断を防止する。具体的には、本発明の実施の形態では、学習期間における振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式が学習される。新たな期間における振動強度の周波数特性の時系列が、当該関係式を満たしていない（当該関係式が破壊されている）場合は、水分量が変化していると判定される。そして、新たな期間において学習した関係式に含まれる、新たな周波数に係る関係式をもとに、土砂災害の予兆の有無が判定される。
【００１９】
次に、本発明の実施の形態の構成について説明する。
【００２０】
本発明の実施の形態では、土壌により構成される自然の崖や斜面、あるいは、土壌により構成される堤防等の構造物を監視対象とする。
【００２１】
図２は、本発明の実施の形態における、異常検出装置１００の構成を示すブロック図である。異常検出装置１００は、本発明の情報処理装置の一実施形態である。
【００２２】
異常検出装置１００は、振動センサ（または、振動検出部）２００、及び、モニタリング装置３００と、有線や無線の通信路により接続される。
【００２３】
振動センサ２００は、図２に示すように、監視対象の斜面等、監視対象の任意の位置に設置される。ここで、監視対象は、例えば、土壌により構成される崖や堤防等の構造物である。振動センサ２００は、監視対象の上部等、監視対象における振動センサ２００が設置された位置とは異なる位置（他の位置）に落下する雨滴や、他の位置に設置された振動装置（図示せず）により、監視対象内で発生した振動を検出する。
【００２４】
異常検出装置１００は、振動センサ２００により検出された振動をもとに、土壌の異常（土砂災害の予兆）を検出する。
【００２５】
異常検出装置１００は、周波数特性取得部１１０、モデル学習部（または、学習部）１２０、モデル記憶部１３０、異常検出部１４０、及び、通知部１５０を含む。
【００２６】
周波数特性取得部１１０は、振動センサ２００により検出された振動を、周波数特性（パワースペクトル密度）に変換する。
【００２７】
モデル学習部１２０は、学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する。
【００２８】
モデル記憶部１３０は、モデル学習部１２０により学習された関係式を記憶する。
【００２９】
異常検出部１４０は、新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する。そして、異常検出部１４０は、学習期間に学習された関係式とは異なる、新たな周波数に係る関係式を検出することにより、土壌の異常を検出する。
【００３０】
通知部１５０は、土壌の異常（異常警告）をモニタリング装置３００に通知する。
【００３１】
モニタリング装置３００は、異常検出装置１００から受信した土壌の異常（異常警告）を、ユーザ等に出力する。
【００３２】
なお、図２では、一つの振動センサ２００が示されているが、振動センサ２００の数は１以上の任意の数でもよい。また、モニタリング装置３００は、異常検出装置１００に含まれていてもよい。また、異常検出装置１００の各構成要素は、ネットワーク等により接続されていてもよい。
【００３３】
なお、異常検出装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
【００３４】
図３は、本発明の実施の形態における、コンピュータにより実現された異常検出装置１００の構成を示すブロック図である。異常検出装置１００は、ＣＰＵ１０１、ハードディスクやメモリ等の記憶手段（記憶媒体）１０２、他の装置等とデータ通信を行う通信手段１０３、キーボード等の入力手段１０４、及び、ディスプレイ等の出力手段１０５を含む。
【００３５】
ＣＰＵ１０１は、周波数特性取得部１１０、モデル学習部１２０、異常検出部１４０、及び、通知部１５０の機能を実現するためのコンピュータプログラムを実行する。記憶手段１０２は、モデル記憶部１３０のデータを記憶する。通信手段１０３は、振動センサ２００から、振動の検出結果を受信する。また、通信手段１０３は、モニタリング装置３００へ、異常警告を送信する。入力手段１０４は、ユーザ等から、各種閾値等、設定を受け付ける。また、出力手段１０５が、ユーザ等へ異常警告を出力してもよい。
【００３６】
また、図２に示された異常検出装置１００の各構成要素は、独立した論理回路でもよい。
【００３７】
次に、本発明の実施の形態の動作を説明する。
【００３８】
図５は、本発明の実施の形態における、異常検出装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００３９】
はじめに、異常検出装置１００のモデル学習部１２０は、周波数特性取得部１１０により取得された、学習期間におけるパワースペクトル密度の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する（ステップＳ１０１）。
【００４０】
ここで、学習期間とは、例えば、降雨の開始直後等で、雨滴により土壌が加振されている期間である。また、雨滴以外の振動源がある場合は、当該振動源により土壌が加振されている期間である。
【００４１】
関係式は、加振時に、ある周波数におけるパワースペクトル密度の時系列データと他の周波数におけるパワースペクトル密度の時系列データ間で成り立つ数学的関係である。
【００４２】
例えば、モデル学習部１２０は、数１式のような関係式を、回帰分析を用いて学習する。
【００４３】
【数１】
2015174067.tif 000003
【００４４】
ここで、Ｆｙ（ｔ）、Ｆｘ（ｔ）は、時刻ｔにおける、それぞれ、周波数ｙ、ｘのパワースペクトル密度、ａはパラメータ（係数）を示す。
【００４５】
なお、関係式は、パワースペクトル密度の時系列データをもとに、周波数間の振動強度の関係を表す関係式であれば、ＡＲＸ（Auto Regressive eXogenous）モデル等、どのような関係式でもよい。また、関係式は、Ｆｘ（ｔ−１）、Ｆｘ（ｔ−２）、…等、過去の時刻におけるパワースペクトル密度を含んでいてもよい。また、関係式は、一次式に限らず、多次元の数式や対数を含んでいてもよいし、多項式でもよい。また、関係式は、これらを組み合わせた数式でもよい。
【００４６】
モデル学習部１２０は、学習期間におけるパワースペクトル密度の時系列を用いて、関係式のパラメータを算出する。そして、モデル学習部１２０は、算出したパラメータを用いた関係式に、学習期間におけるパワースペクトル密度の時系列を適用することにより、関係式の予測誤差を算出する。モデル学習部１２０は、算出した予測誤差が所定の閾値（学習閾値）未満であれば、学習結果の関係式として抽出する。
【００４７】
また、学習に利用する周波数としては、例えば、パワースペクトル密度における共振周波数が用いられる。この場合、モデル学習部１２０は、例えば、１次の共振周波数と他の共振周波数との組に対して、関係式を学習する。
【００４８】
例えば、モデル学習部１２０は、図４の実線のパワースペクトル密度に対して、周波数８０Ｈｚと１６０Ｈｚ間、周波数８０Ｈｚと２４０Ｈｚ間について、数２式のように関係式を学習する。
【００４９】
【数２】
2015174067.tif 000004
【００５０】
なお、振動が観測されている周波数であれば、学習に利用する周波数として、例えば、共振周波数の近傍等、共振周波数以外の周波数が用いられてもよい。
【００５１】
また、モデル学習部１２０は、検出された共振周波数の内、図４における周波数８０Ｈｚと２４０Ｈｚの組のように、相対的により高い周波数とより低い周波数の組に対して、関係式を学習してもよい。
【００５２】
モデル学習部１２０は、学習により得られた関係式を、学習期間の関係式として、モデル記憶部１３０に保存する。
【００５３】
例えば、モデル学習部１２０は、数２式の関係式を、モデル記憶部１３０に保存する。
【００５４】
次に、異常検出部１４０は、周波数特性取得部１１０により取得された、新たな期間におけるパワースペクトル密度の時系列をもとに、周波数間の関係式を学習する（ステップＳ１０２）。
【００５５】
ここで、新たな期間とは、例えば、学習期間後に、雨滴により土壌が加振されている期間である。また、雨滴以外の振動源がある場合は、例えば、学習期間後の、当該振動源により土壌が加振されている期間である。
【００５６】
異常検出部１４０は、上述のステップＳ１０１と同様に、関係式を学習する。
【００５７】
例えば、異常検出部１４０は、図４の点線のパワースペクトル密度に対して、周波数８０Ｈｚと１６０Ｈｚ間、周波数８０Ｈｚと２４０Ｈｚ間に加えて、周波数８０Ｈｚと３２０Ｈｚ間について、数３式のように関係式を学習する。
【００５８】
【数３】
2015174067.tif 000005
【００５９】
異常検出部１４０は、モデル記憶部１３０に記憶されている、学習期間の関係式で表される関係が破壊されているか（水分量の変化があるか）どうかを判定する（ステップＳ１０３）。
【００６０】
ここで、異常検出部１４０は、モデル記憶部１３０に記憶されている関係式に、新たな期間におけるパワースペクトル密度の時系列を適用することにより、関係式の予測誤差を算出する。異常検出部１４０は、学習時の予測誤差以上であれば、関係が破壊されていると判断する。
【００６１】
ステップＳ１０３で関係が破壊されていない場合（ステップＳ１０３／Ｎ）、ステップＳ１０２からの処理が繰り返し実行される。
【００６２】
ステップＳ１０３で関係が破壊されている場合（ステップＳ１０３／Ｙ）、異常検出部１４０は、ステップＳ１０２で学習した関係式の内、学習期間の関係式とは異なる、新たな周波数に係る関係式（新たな関係式）の数を算出する。そして、異常検出部１４０は、新たな関係式の数が所定の閾値（異常検出閾値）以上かどうかを判定する（ステップＳ１０４）。
【００６３】
ステップＳ１０４で新たな関係式の数が所定の閾値未満の場合（ステップＳ１０４／Ｎ）、ステップＳ１０２からの処理が繰り返し実行される。
【００６４】
ステップＳ１０４で新たな関係式の数が所定の閾値以上の場合（ステップＳ１０４／Ｙ）、異常検出部１４０は、通知部１５０を介して、モニタリング装置３００へ土壌の異常（異常警告）を通知する（ステップＳ１０５）。
【００６５】
例えば、異常検出部１４０は、数２式の関係式の関係が破壊されていると判断する。そして、異常検出部１４０は、新たな関係式の数として１（周波数８０Ｈｚと３２０Ｈｚ間の関係式）を算出する。ここで、異常検出閾値が１の場合、異常検出部１４０は、異常警告を通知する。
【００６６】
なお、異常検出部１４０は、ステップＳ１０４において、学習期間の関係式より高い周波数に係る、新たな関係式（上述の例では、周波数８０Ｈｚと３２０Ｈｚ間の関係式）の数のみを算出してもよい。
【００６７】
また、ステップＳ１０５における異常警告後も、ステップＳ１０２からの処理が実行されてもよい。
【００６８】
以上により、本発明の実施の形態の動作が完了する。
【００６９】
なお、本発明の実施の形態においては、振動強度の周波数特性として、パワースペクトル密度を用いたが、密度ではなく、各周波数における振動強度のスペクトルを用いてもよい。
【００７０】
また、学習、及び、異常検出性能の向上のために、ある程度の周波数範囲で一つの周波数帯を構成し、周波数帯間の関係式の学習、及び、その破壊の検出を行ってもよい。
【００７１】
次に、本発明の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【００７２】
本発明の異常検出装置１００（情報処理装置）は、モデル学習部１２０（学習部）、及び、異常検出部１４０を含む。
【００７３】
モデル学習部１２０は、監視対象に設置された振動センサ（振動検出部）により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する。
【００７４】
異常検出部１４０は、振動センサにより新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、監視対象の異常の有無を判定する。
【００７５】
本発明の実施の形態によれば、土砂災害の予兆を容易に検出できる。その理由は、異常検出部１４０が、新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、監視対象の異常の有無を判定するためである。これにより、監視対象全般に渡るセンサの敷設のような大規模な工事をすることなく、監視対象の異常を検出できる。
【００７６】
また、本発明の実施の形態によれば、振動源が雨滴や小型の振動源であっても、土砂災害の予兆を検出できる。その理由は、異常検出装置１００の異常検出部１４０が、土壌の水分が増加し、減衰率が小さくなった場合に検出される振動を用いて、監視対象の異常の有無を判定するためである。
【００７７】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００７８】
例えば、本発明の実施の形態では、監視対象を土壌としたが、水分量の増加により振動強度の周波数特性が変化するものであれば、監視対象は、コンクリート等を用いた構造物でもよい。
【００７９】
この出願は、２０１４年５月１４日に出願された日本出願特願２０１４−１０００６１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００８０】
１００    異常検出装置
１０１    ＣＰＵ
１０２    記憶手段
１０３    通信手段
１０４    入力手段
１０５    出力手段
１１０    周波数特性取得部
１２０    モデル学習部
１３０    モデル記憶部
１４０    異常検出部
１５０    通知部
２００    振動センサ
３００    モニタリング装置
【図１】
2015174067.tif 000006
【図２】
2015174067.tif 000007
【図３】
2015174067.tif 000008
【図４】
2015174067.tif 000009
【図５】
2015174067.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成28年10月20日(2016.10.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習する、学習手段と、
前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する、異常検出手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記学習手段、及び、前記異常検出手段は、共振周波数間の振動強度の関係式を学習する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記異常検出手段は、前記新たな期間に学習した関係式の内、前記学習期間に学習した関係式よりも高い周波数に係る関係式を、前記新たな周波数に係る関係式として抽出する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記異常検出手段は、前記新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列が、前記学習期間に学習した関係式の関係を満たしていない場合に、前記新たな関係式をもとにした前記監視対象の異常有無の判定を行う、
請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記異常検出手段は、前記新たな関係式の数が所定の閾値以上の場合に、前記監視対象の異常と判定する、
請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記振動検出手段は、前記監視対象に落下した雨滴により生じた振動を検出する、
請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、
前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する、
異常検出方法。
【請求項８】
周波数間の振動強度の関係式を学習する場合、共振周波数間の振動強度の関係式を学習する、
請求項７に記載の異常検出方法。
【請求項９】
コンピュータに、
監視対象に設置された振動検出手段により学習期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、
前記振動検出手段により新たな期間に検出された振動強度の周波数特性の時系列をもとに、周波数間の振動強度の関係式を学習し、前記学習期間に学習された関係式とは異なる新たな周波数に係る関係式をもとに、前記監視対象の異常の有無を判定する、
処理を実行させるプログラム。
【請求項１０】
周波数間の関係式を学習する場合、共振周波数間の振動強度の関係式を学習する、
請求項９に記載のプログラム。
【国際調査報告】
2015174067.tif 000011
2015174067.tif 000012
2015174067.tif 000013
2015174067.tif 000014