(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音波データを受付ける受付部と、
前記音波データから雑音の少ない定常区間のデータを抽出する抽出部と、
第１の閾値を指定する指定部と、
漏水の有無を判定する判定部であって、前記定常区間のデータについて、予め定められた周波数範囲において漏水に起因する周波数成分が含まれる割合を求め、前記割合を前記第１の閾値と比較することにより、漏水の有無を判定する第１の判定手段を備える判定部と、
を備える漏水判定装置。
【請求項２】
前記第１の判定手段は、前記割合として、前記定常区間のデータの周波数特性と暗騒音の周波数特性との差分に対し、前記予め定められた周波数範囲である全周波数範囲と任意の周波数範囲との積分率を求める、
請求項１に記載の漏水判定装置。
【請求項３】
前記指定部は、第２の閾値を指定し、
前記判定部は、前記定常区間のデータの低周波成分を低減するフィルタを有し、前記フィルタを適用した前記定常区間のデータに対して所定の振幅以上の時間積分率を求め、前記時間積分率を前記第２の閾値と比較することにより、漏水の有無を判定する第２の判定手段をさらに備える、
請求項１または２に記載の漏水判定装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記第１の判定手段で漏水有と判定した音波データに対して、さらに前記第２の判定手段で漏水の有無を判定する、
請求項３に記載の漏水判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記第２の判定手段で漏水有と判定した音波データに対して、さらに前記第１の判定手段で漏水の有無を判定する、
請求項３に記載の漏水判定装置。
【請求項６】
前記指定部は、第３の閾値を指定し、
前記判定部は、前記定常区間のデータに対し一定周期の繰り返し信号の頻度を検出し、前記頻度を前記第３の閾値と比較することにより、前記音波データに使用水音を示す信号が含まれるか否かを判定する第３の判定手段をさらに備える、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の漏水判定装置。
【請求項７】
前記指定部は、第４の閾値を指定し、
前記判定部は、前記定常区間のデータの自己相関関数を求め、前記自己相関関数の曲線を結ぶ包絡線と所定の線分との比較、前記包絡線が作る面積、または前記包絡線の傾きに基づいて判定値を導出し、前記判定値と前記第４の閾値を比較することにより、漏水の有無を判定する第４の判定手段をさらに備える、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の漏水判定装置。
【請求項８】
前記判定部の判定結果を出力する出力部をさらに備える請求項１乃至７のいずれか１項に記載の漏水判定装置。
【請求項９】
前記出力部は、前記第１の判定手段と前記第２の判定手段の判定結果の論理和あるいは論理積を出力する、
請求項３を引用する請求項８に記載の漏水判定装置。
【請求項１０】
漏水判定装置により実行される漏水判定方法であって、
音波データから雑音の少ない定常区間のデータを抽出し、
漏水の有無を判定するための閾値を指定し、
前記定常区間のデータについて、予め定められた周波数範囲において漏水に起因する周波数成分が含まれる割合を求め、
前記割合を前記閾値と比較することにより、漏水の有無を判定する漏水判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、漏水判定装置及び漏水判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現行の漏水検知器を用いた漏水調査手順は、まず水道メータの検針員などの調査員が、検針時に漏水検出器を用いて水道管の漏水調査のためのデータを取得する。たとえば、漏水検出器による時間積分率（一定時間内に占める一定レベル以上の信号の割合）及び振動音（漏水音）を音波ファイルとして録音する。各音波ファイルには録音地点（水道管の位置）を対応づけておく。【０００３】
取得したデータから、まず一次判定として、時間積分率が一定レベル以上のものを、漏水の可能性がある音波ファイルとして抽出する。【０００４】
二次判定として、抽出した音波ファイルの中から更に漏水の可能性が濃厚なファイルを抽出して、件数を絞り込む。この二次判定作業は、熟練の技師が（音波ファイルを再生して）耳で聴いて判定する。最終的に絞り込んだ音波ファイルの録音地点の現場調査を実施する。専門の調査員が音聴棒により漏水の確認を行い、あたりを付けた上で地面を掘り返す。【０００５】
二次判定は調査技師による聴感判定であり、技師の経験やスキルに依存する。また一次判定で得られた音波ファイルの件数が膨大な場合でも、全ての音源を聴く必要があり大きな労力を要する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−４３００１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、漏水の検知をより効率的に且つ精度良く行うための漏水判定装置及び漏水判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の漏水判定装置は、音波データを受付ける受付部と、前記音波データから雑音の少ない定常区間のデータを抽出する抽出部と、閾値を指定する指定部と、前記定常区間のデータから漏水の特徴を示す信号が含まれる割合を求め、前記割合を前記閾値と比較して漏水の有無を判定する判定部と、を備える。【０００９】
また、実施形態の漏水判定方法は、音波データから漏水の有無を判定する漏水判定装置における漏水判定方法であって、前記音波データから雑音の少ない定常区間のデータを抽出し、漏水の有無を判定するための閾値を指定し、前記定常区間のデータから漏水の特徴を示す信号が含まれる割合を求め、前記割合を前記閾値と比較して漏水の有無を判定する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態に係る漏水判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】漏水音をとらえた時系列波形を示す図である。
【図３】交通騒音をとらえた時系列波形を示す図である。
【図４】時系列波形とそれをスペクトルエントロピー変換した波形の一例を示す。
【図５】時系列波形からスペクトルエントロピー変換して定常区間を抽出する一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る漏水判定装置の判定部の詳細を示すブロック図である。
【図７】ＦＦＴした波形から、漏水に起因する周波数成分を含む任意の周波数範囲を設定した場合の一例を示す図である。
【図８】１／３、１／６、１／１２オクターブバンドを適用した場合の周波数特性を重ね書きした図である。
【図９】移動平均して平滑化した場合と、１／１２オクターブバンドで平滑化した場合との比較図である。
【図１０】ＨＰＦ適用後の音波信号データの時系列波形から時間積分率を求めた一例を示す図である。
【図１１】浄化槽音とモータ音の周波数特性を示す図である。
【図１２】第１の判定手段と第２の判定手段を用いて水道管の漏水判定を行った結果を示す図である。
【図１３】第１の判定手段の判定閾値と第２の判定手段の判定閾値及び判定振幅値（電圧）の一例を示す図である。
【図１４】第２の実施形態に係る漏水判定装置の判定部の詳細を示すブロック図である。
【図１５】漏水音と使用水音（水道を使用している際の音）それぞれの時系列波形と周波数特性の比較図である。
【図１６】第１乃至３の判定手段の組合せを示す図である。
【図１７】第３の実施形態に係る漏水判定装置の判定部の詳細を示すブロック図である。
【図１８】第４の判定手段の詳細ブロック図である。
【図１９】テスト信号を用いた場合の判定手順の具体例を示す図である。
【図２０】変動音を含む場合の判定手順の一例を示す図である。
【図２１】複数の周波数成分の信号を含む場合の時系列波形の一例を示す図である。
【図２２】図２１の時系列波形の自己相関関数とそれぞれの包絡線と近似直線を示す図である。
【図２３】実際に測定した音波信号データと、その自己相関関数を求めた結果を示す図である。
【図２４】所定の線分と、閾値を定めて判定処理の一例を示す図である。
【図２５】包絡線と所定の線分それぞれが作る面積の大小を比較した結果を示す図である。
【図２６】自己相関関数から時間積分率、包絡線の作る面積または包絡線の傾きのいずれかに基づいて漏水判定した場合の結果を示す図である。
【図２７】第１、２または４の判定手段の組合せを示す図である。
【図２８】第２、３または４の判定手段の組合せを示す図である。
【図２９】第１、３または４の判定手段の組合せを示す図である。
【図３０】第１〜４の判定手段の組合せを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して実施形態に係る漏水判定装置及び漏水判定方法について説明する。同じ符号が付されているものは同様のものを示す。なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係や部分間の大きさの比係数などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比係数が異なって表される場合もある。
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係る漏水判定装置１の構成を示すブロック図である。
【００１３】
漏水判定装置１は、音波信号データを受付ける受付部２と、入力された音波信号データの中から雑音（ノイズ）の少ない定常区間を抽出する抽出部３と、抽出部３で抽出された音波信号データに漏水の特徴が含まれているか否かを、２つの判定手段を用いて判定する判定部４と、判定結果を出力する出力部５を有する。さらに、周波数範囲の上限と下限の周波数や、使用者が漏水を判定するための閾値等を指定できる指定部６を備える。指定部６は、判定部４に閾値等を与える。
【００１４】
受付部２は、例えば、水道メータの検針員や調査員が測定した水道管を流れる流水等の音波信号データを入力する箇所である。音波信号データは、一般的なパソコン・電子機器で取扱い可能なＷＡＶ形式に代表されるデータで良い。また、別フォーマットの音波信号データであってもＷＡＶ形式に変換が可能なら何でも良い。例えば、ＡＤＰＣＭ、ＭＰ３、ＷＭＡなどの圧縮データでも良い。受付部２は、ＵＳＢ等により直接ファイルを受付しても良いし、ＳＤカード等の外部媒体を介してデータを受付しても良い。また、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの無線通信を介してデータを受付しても良い。
【００１５】
前記音波信号データには、検出対象の振動音以外に、周囲の測定環境の影響により、車や電車等の交通騒音やエアコンの室外機騒音等の機械音、人間の声音等多くの雑音が含まれる。音波信号データは、主に時系列波形として与えられる。
【００１６】
一般的に水道管からの漏水音は、３ｋＨｚまでの周波数成分を含み、１ｋＨｚ以上２ｋＨｚ以下の周波数成分が支配的な定常音である。漏水音として誤判定されやすい音波として、水道を使用する際の蛇口から水が流れ出る音や、水道メータの回転音が挙げられる。それ以外にも、エアコン等のモータに起因する音波等が挙げられる。これらのノイズが混入した状態での周波数特性は、漏水音本来の周波数特性から大きく外れたものとなる。
【００１７】
抽出部３は、受付部２から入力された音波信号データからノイズの少ない成分の波形を抽出する箇所である。つまり、音波信号データの時系列波形のうち、振幅の大きい突発的な振動成分や周期的に波形に重畳する振幅の大きい波形箇所ではない定常区間の波形を抽出する。
【００１８】
図２（ａ）は、漏水音をとらえた際の時系列波形を示す図である。横軸は、時間（秒）であり、縦軸は、振幅である信号レベルである。全時間である１０秒間の時系列波形を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）した場合の周波数特性が、図２（ｂ）である。漏水音の周波数成分である１ｋＨｚ以上２ｋＨｚ以下の範囲に明確な特徴が確認されていないのがわかる。一方、図２（ａ）の時系列波形のうち雑音の大きいおよそ１．６ｓｅｃ箇所の波形を避け、雑音の少ない例えば２秒間の定常区間の波形を用いてＦＦＴした周波数特性が、図２（ｃ）である。１ｋＨ以上２ｋＨｚ以下の範囲に明確な特徴が確認される。定常区間の波形を抽出してＦＦＴすることによって、明確に漏水の特徴を得ることができる。
【００１９】
図３（ａ）は、交通騒音をとらえた際の時系列波形を示す図である。ここでは、漏水音は重畳されていないとする。全時間である１０秒間の時系列波形をＦＦＴした場合の周波数特性が、図３（ｂ）である。
【００２０】
図３（ｂ）の波形でも、１ｋＨｚ以上２ｋＨｚ以下の範囲に明確な特徴が確認される。これは漏水音と同一の帯域に特徴を有する外部ノイズの影響である。ノイズの原因として、自動車や電車のモータ音の高次成分等が考えられる。一般的に、外部環境で測定する自動車や電車等の走行音やモータ音は、定常波形ではなく、道路の状態やアクセルの状態により時系列波形は突発的に変化しているものである。
【００２１】
図３（ａ）の時系列波形のうち、定常区間である指定箇所の波形を用いてＦＦＴした場合の周波数特性が、図３（ｃ）である。図３（ｂ）の波形と比較して１〜２ｋＨｚの間に明確な特徴が確認されていないのがわかる。
【００２２】
抽出部３で音波信号データの時系列波形から突発的な雑音の少ない定常区間を抽出することにより、その後ＦＦＴした時に、漏水音以外の雑音成分を取り除いた周波数特性を得ることができる。また、漏水音と近い周波数成分を有する突発的な雑音等が誤検出されることを防止できる。
【００２３】
次に、抽出部３での定常区間の抽出方法について説明する。
【００２４】
定常区間の抽出方法として、例えば、スペクトルエントロピー法を利用できる。スペクトルエントロピー法とは、信号のスペクトルを確率分布と、みなし情報エントロピーを計算したものであり、信号の白色性を表した特徴量である。ホワイトノイズのようなスペクトルが均一である場合は高い値となり、音声信号や交通騒音のようなスペクトルが不均一な信号は低い値となる。
【００２５】
スペクトルエントロピー法は、一般的に以下の式（１）で表される。
【数１】
0006790086.tif 000002
【００２６】
Ｓｆは入力信号をＦＦＴして得られる周波数成分ｆの振幅スペクトルである。Ｐｆは周波数成分ｆの存在確率である。Ｈがスペクトルエントロピーを示す。Ｈは、スペクトルが均一な白色信号では高い値となり、音声信号や交通騒音のようなスペクトルが不均一な有色信号では低い値となる。
【００２７】
図４は、時系列波形とそれをスペクトルエントロピー法により変換した波形を示す。スペクトルエントロピー法で示したグラフの定常区間は、高い値で平坦となっており、外部の変動ノイズの箇所は、低い値となる。定常区間と外部の変動ノイズ箇所が明確に区別できる。
【００２８】
これにより、局所的な変動ノイズ箇所を避けて、定常区間とみなされた成分のみを抽出する。定常区間の抽出は、閾値を用いて行う。つまり、設定した閾値を超えて定常区間とみなされた区間を抽出する。定常区間を線引きする閾値は、任意に設定できる。また、抽出する時間幅も任意に設定できる。
【００２９】
例えば、音波信号データによっては、連続した定常区間が取れない場合もある。その際は、定常区間の合計が任意に設定した時間幅となるように、分散した箇所を抽出しても良い。ただし、周波数特性を計算する場合は、連続した音波信号データであることが好ましい。音波信号データの時系列波形の連続性が失われると、ＦＦＴした際に異なるスペクトルを得るためである。
【００３０】
例えば、抽出したい時間である定常区間の合計が１秒間の場合、連続した時間範囲で抽出ができない時は、断片的に抽出して合計１秒間としても良い。任意のウィンドウ長でＦＦＴする場合は、断片データ毎に実施する。２つの断片データを跨いだＦＦＴを行うと、時系列波形の連続性が失われるためである。
【００３１】
抽出する時系列波形の連続性を維持したい場合は、設定する閾値を下げても良い。これにより、閾値以上と判定される区間は長くなるため、定常区間とみなされる連続信号を抽出しやすくなる。
【００３２】
図５は、対象となる時系列波形からスペクトルエントロピー法を用いて定常区間を抽出する一例を示す図である。
【００３３】
図の１段目は対象となる時系列波形である。ここから指定した時間幅の定常区間を抽出する。図の２段目は、スペクトルエントロピー法により変換された波形である。破線は任意に決定した閾値である。図の３段目は、閾値以上の区間を１とし、閾値未満の区間を０とした場合の判定結果である。閾値以上の区間である“１”の箇所が定常区間として抽出された箇所である。この中から、任意に設定した時間幅の区間を抽出する。任意の時間幅以上の区間が無く、連続した定常区間が必要な場合は、閾値を低く設定しても良い。
【００３４】
定常区間を抽出するための閾値の設定は、抽出対象区間のスペクトルエントロピーの全平均値でも良いし、頻度分布を計算しその中央値を使用しても良いし、使用者が定めた任意の数値を直接与えても良い。
【００３５】
抽出部３での抽出は、主にコンピュータのＣＰＵ（中央演算処理装置）などで行われる。
【００３６】
判定部４は、抽出部３により抽出された音波信号データの定常区間に、漏水に起因する特徴が含まれているか否かを判定する。
【００３７】
図６は、本実施形態に係る漏水判定装置の判定部の詳細を示すブロック図である。
【００３８】
本実施形態の判定部では、定常区間の時系列波形を用いて、第１の判定手段７及び第１の判定手段とは異なる第２の判定手段８により、漏水の有無をそれぞれ判定する。それらの判定結果を組み合わせることで  音波信号データの二次判定絞り込みを容易に行うことができる。
【００３９】
まず、第１の判定手段７について説明する。
【００４０】
第１の判定手段は、抽出部３により抽出された定常区間の音波信号データにＦＦＴを行い、任意に定めた周波数範囲で漏水に起因する周波数成分の含まれる割合を計算する。さらに、この割合に対して閾値を設定することにより漏水の有無を判定する。
【００４１】
図７は、ＦＦＴした波形から、漏水に起因する周波数成分を含む任意の周波数範囲を設定した場合の一例を示す。漏水に起因する周波数成分は、およそ１ｋＨｚ以上２ｋＨｚ以下の範囲に特徴を有するので、例えば、７００Ｈｚ以上３ｋＨｚ以下程度までの範囲を周波数範囲として設定する。
【００４２】
第１の判定手段では、漏水に起因する周波数成分の割合の計算として、ユークリッド距離を計算する。
【００４３】
無音時の音波信号データの周波数特性には、マイクロフォンやアンプ回路の特性が重畳するため、フラットな周波数特性であるとは限らず、何らかの信号が混入していることが多い。音波入力レベルが最小である時の周波数特性、即ちダイナミックレンジの下限データに対し、抽出部により抽出した定常区間の音波信号データの周波数特性のユークリッド距離Ｄを求める。ユークリッド距離Ｄは、以下の式（２）により求められる。
【数２】
0006790086.tif 000003
【００４４】
Ｘｉは、抽出部により抽出された定常区間の周波数特性データである。Ｐｉは、ダイナミックレンジの下限の周波数特性データである。ｉは、１〜ｄ番目の周波数の配列である。ダイナミックレンジの下限（最小値）の周波数特性データとは、いわゆる暗騒音の周波数特性データと解される。
【００４５】
全体に対し、漏水に起因する周波数成分を含む周波数範囲（例えば７００Ｈｚ以上３ｋＨｚ以下）のユークリッド距離の割合が、任意に設定した閾値を越えた場合は、漏水と判定する。抽出部で抽出された定常区間の音波信号データだけの振幅値だと、絶対値として大きな振幅が表れている周波数成分が、ダイナミックレンジの下限データでも大きく、実は大きな入力ではない場合もあるので、定常区間の周波数特性とダイナミックレンジの下限データとの差分を取ることが好ましい。
【００４６】
ダイナミックレンジの下限データ（最小値）の決定方法は、あらかじめ暗騒音が低い場所で録音した音波信号を利用しても良いし、入力する複数の音波信号データの各周波数の最低値を抽出し、それを合成して下限データとしても良い。
【００４７】
入力する複数個の音波信号データからダイナミックレンジの最小値を決定する場合は、判定部のブロックに入る前に、一度全部のファイルを読み込む。ファイルを読み込む毎にＦＦＴし、周波数毎にすでに保存されているダイナミックレンジ情報と、ＦＦＴした値を比較し、小さい場合はダイナミックレンジ情報に上書きしていく。これを全音波信号データファイルに対して行うことで、ダイナミックレンジの最小値を決定する。判定部は、求められたダイナミックレンジの下限の周波数特性をメモリ等の記憶部に記憶しておき、記憶した下限データを用いて式（２）によりユークリッド距離を計算する。
【００４８】
また、ユークリッド距離を求める以外にも、音波信号データの定常区間をＦＦＴした周波数特性について任意の周波数範囲での積分値と、ダイナミックレンジ最小値の周波数特性について任意の周波数範囲での積分値との差を求めても良い。これと両周波数特性の全周波数範囲での積分値の差との割合（積分率）を求めて、任意に定めた閾値と比較することにより判定しても良い。いわゆる、定常区間をＦＦＴした周波数特性とダイナミックレンジ最小値の周波数特性との差分の面積について、全周波数範囲とした場合と、任意の周波数範囲とした場合との割合である。
【００４９】
閾値の決定は、使用者が過去の漏水判定データや経験則から任意に設定できる。
【００５０】
第１の判定手段では、ユークリッド距離による閾値判定を行う前に、データ処理量を低減するために、周波数特性の近似方法として平滑化処理を行う。単純にＦＦＴする場合、データ処理量が膨大となるためである。
【００５１】
平滑化点数に依存するが、急峻なピークノイズが混入している場合は、グラフ形状が大きく訛ってしまう。よって、１／Ｎオクターブバンド処理により単純化し、データ点数を減らし処理速度を高速化する。オクターブ変換において、騒音評価の場合、１／１オクターブ、１／３オクターブの使用が一般的であるが、１／６オクターブ、１／１２オクターブバンドとＮの母数を上げることでより詳細になる。図８は、１／３、１／６、１／１２オクターブとした場合の周波数特性を重ね書きした図である。１／１２オクターブバンドの時が最もデータ点数が多く詳細なグラフとなる。データ点数とのトレードオフでＮの値を決定するのが良い。
【００５２】
図９は、移動平均して平滑化した場合と、１／１２オクターブバンドで平滑化した場合との比較図である。移動平均により平滑化した場合は、複数点の平均処理によりピーク箇所が鈍ってしまうが、１／１２オクターブバンドでの平滑化は、ピークの形が明確に再現できる。ユークリッド距離による判定の際に、単純な周波数変換のデータではなく、１／Ｎオクターブ処理したデータを用いる事で、適切な周波数情報を残したまま少ないデータ点数で高速な演算が可能となる。
【００５３】
第１の判定手段での指定部６は、任意の周波数範囲の上限と下限の周波数を入力する。上述したように漏水音の判定をする場合、漏水に起因する周波数成分は、１ｋＨｚ以上２ｋＨｚ以下であるため、周波数範囲は、例えば７００Ｈｚ以上３ｋＨｚ以下の範囲で設定する。漏水音以外に対して判定を行う場合は、抽出したい音種の特徴に合わせて周波数を設定するのが良い。漏水音であることが確実な複数の音波信号データから、上限周波数と下限周波数の値を決定することもできる。例えば、周波数変換したものの平均値から、寄与の大きな周波数を抽出しても良いし、頻度分布を計算することで周波数を求めることもできる。また、指定部６では、ユークリッド距離Ｄ（％）に対して、漏水判定をするための閾値（％）を指定する。閾値は任意の値を指定することができるし、漏水音であることが明らかな複数の音波信号データから周波数範囲とユークリッド距離Ｄの関係から求めることができる。周波数範囲を変化させたときのＤの値の平均値から、漏水と判定可能な閾値を類推することができる。
【００５４】
指定部６での、パラメータの指定は、ＰＣや携帯等の外部端末を用いて行っても良いし、モニタやタッチパネル等を取り付けて直接入力しても良い。外部端末により指定する場合は、インターネット、Ｗｉ−ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等を用いてデータの転送を行う。また、後述する出力部５のディスプレイ等を用いて指定しても良い。
【００５５】
１／Ｎオクターブ処理とユークリッド距離判定により、少ないデータ点数での漏水判定が可能となる。
【００５６】
次に、判定部４の第２の判定手段８について説明する。第２の判定手段は、主に時系列領域で漏水判定する手段である。
【００５７】
具体的には、抽出部３により抽出した定常区間の音波信号データに対し、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）を適用し、任意に設定した判定振幅Ｅ以上の信号の時間合計の割合（時間積分率）で漏水判定を行う。漏水判定を行う音波信号データの時間間隔は任意に選択することができる。
【００５８】
時間積分率（％）は、以下の式（３）で表される。
【００５９】
Ｆ（時間積分率％）＝振幅Ｅを越えた回数／総サンプリング回数×１００  …（３）
図１０は、ＨＰＦ適用後の音波信号データの時系列波形である。任意に定めた振幅±Ｅを超えた合計時間を時間積分率（％）として計算した一例を示している。
【００６０】
時間積分率に対して、閾値を定めることにより閾値を超えた場合に漏水の可能性ありと判定される。一般的に、漏水音に誤検知されやすい浄化槽音やモータ音の周波数特性は、駆動電源周波数及びその倍数の周波数におけるピークが主体で、低周波数成分に大きく影響する。図１１は、浄化槽音とモータ音の周波数特性を示した図である。両周波数特性ともに、低域の周波数でピークを有している。これに対して漏水音の周波数特性は１ｋＨｚ以上２ｋＨｚ以下の比較的高域の周波数に特徴を有するため異なる。
【００６１】
そこで、ＨＰＦを適用することによって、誤検知されやすい低域の電源駆動周波数及びその倍数の周波数成分を低減し、時間積分率で浄化槽音やモータ音が検出されにくくなる。その結果、漏水の疑いのある件数の絞り込みが可能となる。なお、電源駆動周波数のどの周波数までを低減するかは、任意に決定できる。
【００６２】
第２の判定手段の指定部６では、上述した判定振幅Ｅの値を指定する。また、時間積分率（％）に対し、漏水有無の判定をするための閾値（％）を指定する。また、電源周波数の入力を行う。日本国内の電源周波数は５０Ｈｚ地域と６０Ｈｚ地域の２つがあるので、測定場所によって、電源周波数の選択を行う。ＨＰＦにより、電源周波数の何次成分までのピーク音を低減するかを任意に入力できる。
【００６３】
本実施形態では、判定部４の漏水判定手段として第１の判定手段と第２の判定手段の２種類について説明したが、これらの判定手段は個別に適用しても良いし、直列または並列に適用しても良い。直列で判定する場合は、例えば第１の判定手段で漏水の有無を判定した後、漏水有と判定された音波信号データに対して、再度第２の判定手段で漏水の有無を判定する。どちらの判定手段を先に行うかは任意に設定できる。並列で適用する場合は、第１の判定手段及び第２の判定手段の判定結果を論理和または論理積のどちらで表しても良い。判定結果としては、論理積の方が厳しい判定結果となる。
【００６４】
上述したように、第１の判定手段と第２の判定手段は、それぞれ単体で判定しても良いし、直列または並列で複合判定しても良い。判定部での判定結果は出力部に出力される。
【００６５】
判定部での判定アルゴリズムの実行は、主にコンピュータのＣＰＵなどで行われる。
【００６６】
図１２は、第１の判定手段と第２の判定手段を用いて、水道管の漏水判定を行った場合の結果を示す。
【００６７】
調査員が検出器により一次判定を行った音波信号データ１０３件に対し、第１の判定手段と第２の判定手段のアルゴリズムによる判定を実施した。答え合わせの漏水データは、１０３件のうちから聴感にて漏水と判定した２４件とした。
【００６８】
図１３は、第１の判定手段の判定閾値と第２の判定手段の判定閾値及び判定振幅値（電圧）を示す。
【００６９】
第１の判定手段の判定閾値は２０％とし、それ以上を漏水と判定するように設定した。第２の判定手段の判定閾値は４０％とし、それ以上を漏水と判定するように設定した。閾値の設定は、過去の漏水判定データや経験則から最も判定精度が高いものを選択した。判定振幅値は、検出器データからの合わせこみで決定した。判定閾値と判定振幅値は、測定対象や測定環境に応じて任意に選択できる。
【００７０】
図１２から、第１の判定手段の単体判定の場合は、１０３件中４９件を漏水有と判定した。さらに２４件中２０件が聴感判定の結果と一致した。第２の判定手段の単体判定の場合は、１０３件中４８件を漏水有と判定した。さらに２４件中２０件が聴感判定の結果と一致した。第１の判定手段と第２の判定手段の複合判定の場合（論理積）は、１０３件中４０件を漏水有と判定した。さらに２４件中２０件が聴感判定の結果と一致した。第１の判定手段と第２の判定手段の複合判定の場合（論理和）は、１０３件中５７件を漏水有と判定した。さらに２４件中２２件が聴感判定の結果と一致した。
【００７１】
上記判定アルゴリズムにより漏水の疑いのあるデータを半分以下まで絞り込めた。また、あらかじめ聴感で漏水判定されたデータについても８０％以上という高い精度で判定できた。
【００７２】
第１の判定手段と第２の判定手段の複合判定の場合（論理積）が、最も効果的に漏水の可能性のあるデータを絞り込むことができた。
【００７３】
出力部５は、判定部４の判定結果を出力する箇所である。出力部５は、図や表を表示するディスプレイ等で良い。それ以外にも、パソコン、ノートパソコン、携帯電話等の携帯端末のディスプレイやタブレット端末等でも良い。携帯端末やタブレット端末で表示する場合は、インターネット、Ｗｉ−ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等を用いて判定結果のデータを受信して表示しても良い。
【００７４】
出力部５の表示は、図１２で示すように表データとして表示する。例えば、各判定手段を列方向に表示して、行方向には漏水判定数や聴感判定との比較データ等を表示しても良い。また、表データの代わりに、円グラフや棒グラフ等で表示しても良い。また、出力部５のディスプレイ等で指定部６の閾値等を指定しても良い。
【００７５】
本実施形態の判定アルゴリズムを用いることにより、聴感判定では、極めて労力を要する漏水判定作業を、効率的且つ精度よく行うことができる。
【００７６】
（第２の実施形態）
図１４は、第２の実施形態に係る漏水判定装置１の判定部の詳細の構成を示すブロック図である。
【００７７】
第２の実施形態に係る漏水判定装置は、判定部に第３の判定手段を含む。それ以外の構成は第１の実施形態の漏水判定装置と同様である。
【００７８】
第３の判定手段は、抽出部により抽出された定常区間の音波信号データに対して、一定周期の繰り返し音の有無を検出する。これにより漏水音と誤判定されやすい音波を判別するのに有効である。
【００７９】
図１５は、漏水音と使用水音（水道を使用している際の音）それぞれの時系列波形と周波数特性を比較したものである。
【００８０】
図１５（ａ）が、漏水音の時系列波形とその周波数特性である。図１５（ｂ）が、使用水音の時系列波形とその周波数特性である。
【００８１】
漏水音と使用水音ともに周波数特性では、３ｋＨｚまでの周波数成分を含み、１ｋＨ以上２ｋＨｚ以下の成分の寄与が大きい特徴を有するため、周波数特性からでは使用水音との判別が困難であった。
【００８２】
一方、時系列波形では、漏水音はホワイトノイズ（ランダムノイズ）のような時系列波形に対し、使用水音は一定周期の繰り返し音が表れるのが特徴である。使用水がこのような特徴を有するのは、水道利用の際に録音箇所である水道メータのメータが回転するため、このような音が重畳しやすいからである。
【００８３】
この一定周期の繰り返し音の抽出として、あらかじめデータベース化されたメータ回転音の時系列波形を入力された音波信号データの時系列波形と比較して検出する方法や、入力された音波信号データに対し、任意のウィンドウ長ずつ区切って波形の類似度を調べることで抽出する方法などが挙げられる。この場合のウィンドウ長のオーバーラップ量は任意に設定できる。これにより、周波数特性では、区別がつかない音種が、時系列波形で判定可能となる。また、一定時間間隔の音波信号データから繰り返し音が現れる頻度から判定しても良い。例えば、５秒間の音波信号データから繰り返し音が５回以上現れた場合が使用水音としても良い。
【００８４】
第３の判定手段は、抽出部で抽出された定常区間の音波信号データに対してではなく、抽出部で抽出される前の音波信号データに対して適用しても良い。抽出部を介すことにより、繰り返し信号が除去されることも考えられるからである。
【００８５】
判定部の第３の判定手段は、単体で用いられても良い。また、第１の実施形態に係る第１の判定手段または第２の判定手段と複合して用いられても良い。第３の判定手段は、第１及び第２の判定手段でも漏水と判定できなかった音波信号データについて適用することが好ましい。例えば、第１及び第２の判定手段との複合判定で用いる場合は、直列判定の最初あるいは最後のフローで用いるのが好ましい。
【００８６】
第１乃至３の判定手段の組合せとしては、図１６のパターンが考えられる。
【００８７】
図１６に示すように直列判定の場合は、１２通り（２つの判定手段の組合せ＋３つの判定手段の組合せの場合）の組合せが存在する。
【００８８】
並列判定の場合は、４通り（２つの判定手段の組合せ＋３つの判定手段の組合せの場合）の組合せが存在する。さらに、論理和、論理積での判定を考慮すると１１通りとなる。
【００８９】
直列判定と並列判定を組合せたパターンでは、１２通り存在する。
【００９０】
このように、第１乃至３の判定手段を用いた判定では、単体判定も含めると全部で３８通りの組合せが考えられる。漏水判定を行う状況に応じて判定手段の組合せを選択するのが良い。例えば、判定対象となるデータ数が多く、なるべく少数まで絞り込みたい時は、第１乃至３の判定手段を並列に適用して判定結果の論理積を出力しても良い。また、あらかじめ水道水の使用頻度の多い地域の場合は、第３の判定手段を始めに適用して、その後第１、第２の判定手段を並列に適用してその結果の論理積を出力しても良い。
【００９１】
第１の判定手段と第２の判定手段で用いる閾値は、あらかじめ使用者により決定することを説明したが、装置内で自動に設定しても良い。その場合は、過去の漏水時の音波信号データを複数格納したデータベースを用いて設定するのが良い。例えば、過去の音波信号データのそれぞれに対して、本実施形態に係るアルゴリズム（第１及び第２の判定手段）を適用して各判定手段の閾値を逆算する。逆算された閾値、周波数特性及びＨＰＦ後の時系列波形を過去の音波信号データと紐付けした状態でデータベースに格納する。受付部から入力される音波信号データに対して、データベースに格納されたデータと類似する波形がある場合は、類似する波形に紐付けされた閾値を適用する。類似する波形が無い場合は、データベース中の閾値の平均値を適用する。これにより、音波信号データ毎に閾値を定めることができる。
【００９２】
波形の類似性の判定については、相関係数を計算しても良いし、一般的な機械学習を用いても良い。機械学習には、分類問題を解くアルゴリズムを用いて構築したロジックである。これらアルゴリズムとして、決定木、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラルネット等が挙げられる。これらアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムでもよい。前記データベースは、ハードディスク、ＵＳＢメモリ、ＲＯＭ等に記憶されているものである。また、データベースが外部サーバ等にあり、そこにインターネット等でアクセスすることにより過去の漏水時の音波信号データを取得しても良い。
【００９３】
（第３の実施形態）
図１７は、第３の実施形態に係る漏水判定装置１の判定部４の詳細の構成を示すブロック図である。
【００９４】
第３の実施形態に係る漏水判定装置は、判定部４に第４の判定手段１０を含む。それ以外の構成は第１の実施形態の漏水判定装置と同様である。
【００９５】
第４の判定手段１０は、抽出部３により抽出された定常区間の音波信号データ（時系列波形とも称される）について自己相関関数を計算し、指定部６により指定された閾値と比較することにより漏水の有無を判定する。具体的には、自己相関関数の包絡線を求め、予め定めた所定の線分と包絡線を比較する。所定の線分より包絡線が大きくなる割合を求め、指定部６により指定された閾値と比較する。例えば、その割合が閾値より大きくなる場合を漏水有の音波信号データと判定する。所定の線分や閾値は、経験則や過去の漏水データ等に基づき任意に定められる。所定の線分は、必ずしも直線であることに限定されず曲線等も含む。また、閾値との比較は、割合に限定されず、包絡線の作る面積や包絡線の傾きであっても良い。図１７の判定部には、第３の判定手段が含まれても良い。
【００９６】
自己相関関数とは、同一の音波信号データの中から切り出した２つの区間の信号データの一致度を評価するものである。定常区間の音波信号データに含まれる周期成分の一致度を評価することで漏水の有無を判定する。
【００９７】
包絡線とは、複数の曲線と接線を共有する線分であり、接する曲線の種類により直線あるいは曲線の形状をとる。例えば、頂点を有する複数の曲線の包絡線は、それぞれの頂点を繋ぐ線分が含まれる。
【００９８】
以下の式（４）は、自己相関関数を示す式である。ｘ（ｎ）は入力信号、ｒ（ｍ）は自己相関関数、Ｎは自己相関のデータ長を示す。
【数３】
0006790086.tif 000004
【００９９】
第４の判定手段１０の判定手順について図１８を用いて詳しく説明する。
【０１００】
図１８は、第４の判定手段１０についての詳細のブロック図の一例を示す。
【０１０１】
図１８に示すように、まず定常区間の音波信号データの自己相関関数を求める。次に、得られた自己相関関数について絶対値をとり、計算範囲を正の時間方向に限定する。次に、自己相関関数についての包絡線を導出する。包絡線の計算は、ヒルベルト変換を用いるのが一般的である。次に、包絡線について直線近似を行う。この近似直線を一次関数とみなす場合は、最小二乗法により求めるのが好ましい。得られた近似直線に基づいて漏水判定を行う。
【０１０２】
図１９は、テスト信号を用いた場合の判定手順の一例を示す。
【０１０３】
ここでは、定常区間の音波信号データの信号として、５０ＨｚのＳｉｎ波を用いた。図１９（ａ）は、５０ＨｚのＳｉｎ波の時系列波形を示す。図１９（ｂ）は、式（４）に基づいて導出された自己相関関数のグラフである。図１９（ｃ）は、自己相関関数の絶対値を示すグラフである。さらに、正方向の時間のグラフに限定する。図１９（ｄ）が示すように、正方向の時間のグラフは、傾きが右肩下がりとなり、時間の増加とともに０に収束する傾向となる。また、このグラフについて包絡線を導出する。さらに、この包絡線の近似直線をとる。図１９（ｅ）は、自己相関関数の波形と包絡線の近似直線を示すグラフである。正と負の時間方向でグラフ形状は対象となるため、負の時間方向のグラフを計算範囲としても良い。その場合、始点は時間軸の０から負の方向に推移するため、グラフの傾きは左肩下がりとなる。図１９（ａ）のような単一周波数の時系列波形の場合は、得られる包絡線と近似直線の形状が殆ど同様となるが、実際の時系列波形は、振幅が所々で異なる変動音や、複数の周波数成分の信号を有するため、包絡線と近似直線の形状が異なるのが一般的である。
【０１０４】
図２０は、変動音を含む時系列波形の場合の判定手順の一例を示す。図２０（ａ）に示すように、変動音を含む時系列波形は、所定の時間で局所的に振幅が大きくなる時系列波形となる。図２０（ｂ）、（ｃ）は、この時系列波形の自己相関関数を求め、絶対値をとった信号である。図２０（ｄ）は、図２０（ｃ）の波形の包絡線を導出した結果である。図２０（ｄ）に示すように、この場合の包絡線は、曲線形状となるため図２０（ｅ）で示す包絡線の近似直線とは異なる形状となる。
【０１０５】
図２１は、複数の周波数成分の信号を含む場合の時系列波形の一例を示す。
【０１０６】
図２１（ａ）は、５０ＨｚのＳｉｎ波を示し、図２１（ｂ）は、１ｋＨｚのＳｉｎ波の時系列波形を示す。図２１（ｃ）は、５０ＨｚのＳｉｎ波（振幅比５０％）と１ｋＨｚのＳｉｎ波（振幅比２０％）を重畳した時系列波形である。
【０１０７】
また、図２１（ｄ）は、ホワイトノイズであるランダム音の時系列波形である。図２１（ｅ）は、ホワイトノイズと５０ＨｚのＳｉｎ波（振幅比５０％）を重畳した波形であり、図２１（ｆ）は、ホワイトノイズと５０ＨｚのＳｉｎ波（振幅比２０％）を重畳した波形である。
【０１０８】
図２２（ａ）〜（ｆ）は、図２１（ａ）〜（ｆ）の時系列波形の自己相関関数とそれぞれの包絡線と近似直線を導出したものである。図２２（ａ）、（ｂ）に示すように図２１（ａ）、（ｂ）の時系列波形は、自己相関関数が綺麗な右肩下がりになるのに対し、図２２（ｄ）のホワイトノイズの時系列波形は、自己相関関数の値は著しく小さくなり包絡線の傾きは殆ど０となる。図２２（ｃ）に示すように周波数の異なる２つのＳｉｎ波が重畳している場合は、右肩下がりの傾向となる。図２１（ｅ）、（ｆ）のＳｉｎ波とホワイトノイズが重畳している場合は、振幅の混合比率によってグラフの傾きの大きさが変化する。
【０１０９】
上述したように漏水音は、ホワイトノイズ（ランダム音）の特徴を有する。また、浄化槽音や自販機、室外機等のモータ音は、Ｓｉｎ波などの周期成分が支配的である。
【０１１０】
これにより、実際に抽出部３によって抽出された定常区間の音波信号データにおいても、自己相関関数を求めることで、漏水音とは無関係のピーク音が含まれるか否かの判定が容易にできる。また、グラフにより視覚的にもピーク音との判別が可能となる。
【０１１１】
次に、実際に測定した音波信号データに対し、第４の判定手段１０により自己相関関数を計算した結果について説明する。
【０１１２】
図２３（ａ）〜（ｄ）は、実際に測定した音波信号データと、その自己相関関数を求めた結果を示す。
【０１１３】
図２３（ａ）が示すように、単一ピーク音を示す音波信号データの自己相関関数は、その包絡線あるいは近似直線が右肩下がりの傾きを有する。また、図２３（ｂ）の複数のピーク音が重畳する音波信号データの自己相関関数は、包絡線が変動しながらゼロに収束していく結果となる。また、図２３（ｃ）の漏水音を示す音波信号データの自己相関関数は、包絡線の傾きがほぼ０に近い結果となる。また、図２３（ｄ）のモータ音及び水道使用時を示す音波信号データの自己相関関数は、包絡線の傾きが小さくなる。これらの結果は、テスト信号の結果と略同様の結果となる。
【０１１４】
上記結果を整理すると、単一ピーク音の音波信号データの場合、自己相関関数の包絡線（または包絡線の近似直線でも良い）の傾きは比較的大きくなり、漏水音を示すホワイトノイズの音波信号データの場合、自己相関関数の包絡線の傾きは小さい。ピーク音とランダム音が重畳した音波信号データの場合、２つの信号の振幅比率により包絡線の傾きの大きさが変動する。漏水音とピーク音が重畳している音波信号データの場合は、任意の閾値を設定して漏水判定処理をすれば良い。
【０１１５】
次に、自己相関関数の包絡線（または包絡線の近似直線）と比較する所定の線分及び閾値を定めて判定処理する方法について詳しく説明する。
【０１１６】
図２４は、所定の線分及び閾値を定めた判定処理の一例を示す図である。図２４中で所定の線分は、黒色（実線）で表され、包絡線は灰色（実線）で表される。所定の線分よりも包絡線が大きくなる割合で判定を行う。
【０１１７】
図２４のグラフの横軸は、全体で１秒間の時間を示すため、所定の線分の傾きをＸ（Ｘ＜０）とすると、１秒後に０とする場合、切片は−Ｘとなる。図２４では、閾値を２０％として、包絡線がこの所定の線分よりも大きい割合（時間積分率）が２０％以下ならばピーク音ではなく漏水の可能性有となるよう判定条件を設定した。包絡線がこの所定の線分よりも大きい割合とは、時間積分率のことであり、例えば以下の式（５）で表される。
【０１１８】
時間積分率％＝包絡線が所定の線分を越えた時間／総時間（０に収束するまでの時間）×１００  …（５）
図２４（ａ）、（ｂ）の場合は、時間積分率が９４．５％と６９．６％であり指定部６で指定された閾値２０％を超える結果となるため、ピーク音の音波信号データと判定される。図２４（ｃ）、（ｄ）の場合は、時間積分率が１．２８５％と０．６％であり閾値２０％を下回ることから、漏水音であることが疑われる判定結果となる。
【０１１９】
閾値と比較して漏水判定するのは、時間積分率に限定されず、自己相関関数の包絡線と所定の線分をそれぞれ時間積分してその大小を比較することにより判定しても良い。これは、包絡線と所定の線分それぞれが作る面積を比較することを意味する。
【０１２０】
図２５は、包絡線と所定の線分それぞれが作る面積の大小を比較した結果を示す。
【０１２１】
包絡線が作る面積が所定の線分が作る面積より大きい場合は、漏水音でなくピーク音の音波信号データとして判定される。包絡線が作る面積が所定の線分が作る面積より小さい場合は、漏水音の疑いがあるとして判定される。この場合、所定の線分が作る面積が閾値として指定される。
【０１２２】
その他にも閾値と比較して漏水判定するのは、包絡線（または包絡線の近似直線）の傾きと所定の線分の傾きの大小を比較することにより判定しても良い。この場合、所定の線分の傾きが閾値として指定される。
【０１２３】
自己相関関数の包絡線に基づいて導出される上述した時間積分率、包絡線が作る面積及び包絡線の傾きは判定値とも称される。
【０１２４】
図２６は、自己相関関数から時間積分率、包絡線の作る面積または包絡線の傾きのいずれかに基づいて漏水判定した場合の結果を示す。調査員が検出器により一次判定を行った音波信号データ１０３件に対し、時間積分率、包絡線の作る面積または包絡線の傾きのいずれかに基づいて判定を実施した。答え合わせの漏水データは、１０３件のうちから聴感にて漏水と判定した２４件とした。結果は、時間積分率を用いた判定の絞り込み数が４５件であり、包絡線の作る面積を用いた絞り込み数が４３件であり、包絡線の傾きを用いた絞り込み数が４４件であった。絞り込まれた音波信号データのうち正解が含まれた数は、いずれも２１件（２４件中）であり、いずれの場合も高い正解率を示した。第４の判定手段のアルゴリズムを用いて漏水判定する場合、時間積分率、包絡線の作る面積または包絡線の傾きのいずれに基づいて漏水判定を行っても殆ど差の無い結果であった。漏水判定する状況や過去取得したデータ等に応じて適宜選択すればよい。
【０１２５】
第４の判定手段を用いることにより多数の音波信号データから漏水音の可能性のあるデータを高い確率で絞り込むことができる。
【０１２６】
また、第１または第２の実施形態に係る第１乃至３の判定手段と組合せることにより多数の音波信号データから漏水音の可能性のあるデータをより高い確率で絞り込むことができる。
【０１２７】
第１、２または４の判定手段の組合せは、図２７のパターンが考えられる。
【０１２８】
図２７に示すように直列判定の場合は、１２通り（２つの判定手段の組合せ＋３つの判定手段の組合せの場合）の組合せが存在する。
【０１２９】
並列判定の場合は、４通り（２つの判定手段の組合せ＋３つの判定手段の組合せの場合）の組合せが存在する。さらに、論理和、論理積での判定を考慮すると１１通りとなる。
【０１３０】
直列判定と並列判定を組合せたパターンでは、１２通り存在する。
【０１３１】
このように、第１、２または４の判定手段を用いた判定では、単体判定も含めると全部で３８通りの組合せが考えられる。
【０１３２】
第２、３または４の判定手段の組合せは、図２８のパターンが考えられる。
【０１３３】
第２、３または４の判定手段の組合せも上記第１、２または４の判定手段の組合せと同様なパターンの組合せとなる。
【０１３４】
第１、３または４の判定手段の組合せは、図２９のパターンが考えられる。
【０１３５】
また、第１〜４の判定手段を組合せても良い。４つの判定手段を組合せる場合は、図３０のパターンが考えられる。
【０１３６】
図３０に示すように、直列判定の組合せは、２４通りの組合せが存在する。並列判定の場合は、１３通りの組合せが存在する（論理積の更に論理積を取る組合せを除いた）。直列判定と並列判定の組合せは、１１２通りの組合せが存在する。
【０１３７】
これらの組合せのパターンは、漏水判定を行う状況に応じて適宜選択できる。例えば、膨大な音波信号データから漏水の可能性のあるデータを最大限まで絞り込みたい場合は、第１〜４の判定手段を直列接続して音波信号データを絞り込んでも良い。また、第１〜４の判定手段のそれぞれの判定結果の論理積を取っても良い。また、上述した組合せからは除いた、２つの論理積の判定結果のさらに論理積を取っても良い。
【０１３８】
また、第４の判定手段で用いる閾値は、あらかじめ使用者により決定することを説明したが、装置内で自動に設定しても良い。その場合は、第１及び２の判定手段で説明した方法と同様の方法を取り得る。
【０１３９】
上述した実施形態は、漏水判定装置にとらわれず、システムとしても利用できる。例えば、水道管等の漏水検査の調査員が、音波（振動音）を検知する検知器で測定した複数の音波信号データを、本実施形態の漏水判定アルゴリズム（抽出部、判定部）を含むサーバにインターネット等を通じて転送する。サーバでは、転送された音波信号データを用いて漏水判定を行う。サーバは、漏水判定結果を調査員の検知器に転送する。これにより、調査員が高性能且つ規模の大きな装置を持ち歩くことなくインターネット等の通信手段を備えた検知器のみで漏水判定が可能となる。
【０１４０】
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、例として提示したものであり、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】
【０１４１】
１  漏水判定装置
２  受付部
３  抽出部
４  判定部
５  出力部
６  指定部
７  第１の判定手段
８  第２の判定手段
９  第３の判定手段
１０  第４の判定手段
【図１】
0006790086.tif 000005
【図２】
0006790086.tif 000006
【図３】
0006790086.tif 000007
【図４】
0006790086.tif 000008
【図５】
0006790086.tif 000009
【図６】
0006790086.tif 000010
【図７】
0006790086.tif 000011
【図８】
0006790086.tif 000012
【図９】
0006790086.tif 000013
【図１０】
0006790086.tif 000014
【図１１】
0006790086.tif 000015
【図１２】
0006790086.tif 000016
【図１３】
0006790086.tif 000017
【図１４】
0006790086.tif 000018
【図１５】
0006790086.tif 000019
【図１６】
0006790086.tif 000020
【図１７】
0006790086.tif 000021
【図１８】
0006790086.tif 000022
【図１９】
0006790086.tif 000023
【図２０】
0006790086.tif 000024
【図２１】
0006790086.tif 000025
【図２２】
0006790086.tif 000026
【図２３】
0006790086.tif 000027
【図２４】
0006790086.tif 000028
【図２５】
0006790086.tif 000029
【図２６】
0006790086.tif 000030
【図２７】
0006790086.tif 000031
【図２８】
0006790086.tif 000032
【図２９】
0006790086.tif 000033
【図３０】
0006790086.tif 000034