(57)【要約】センサネットワークにおける確率的意味感知のためのシステムおよび方法が開示される。本システムは複数のセンサから生センサデータを受信し、感知イベントを含む意味データを生成する。本システムは、意味データ集約を生成するために分類子に基づいて意味データを相関させる。さらに本システムは、各々が導出確率を含む対応する複数の導出イベントを生成するために、確率エンジンで意味データ集約を解析する。本システムは、関連付けられた意味データの信頼度をそれぞれ表す複数の確率に基づいて生成される、第1の導出確率を含む第1の導出イベントを生成し、少なくとも1つのアプリケーションが複数の導出イベントに基づいてサービスを行うことを可能にする。2017518587.tif 000003
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサから生センサデータを受信する工程;
前記生センサデータに基づいて意味データを生成する工程であって、前記意味データが複数の感知イベントを含み、かつ、前記生センサデータの前記受信に基づいて検知されたイベントを表す意味データを含む第1の分類子と、関連付けられた意味データの信頼度を表す確率を含む第2の分類子と、関連付けられた意味データを感知するのに利用されるセンサの位置を識別する第3の分類子と、関連付けられた意味データの位置を識別する第4の分類子とを含む第1の複数の分類子をさらに含む、工程;
複数の意味データ集約を生成するために第2の複数の分類子に基づいて前記意味データを相関させる工程であって、前記第2の複数の分類子が前記第1の複数の分類子から選択される、工程;
各々が導出確率を含む対応する複数の導出イベントを生成するために確率エンジンで前記複数の意味データ集約を解析する工程であって、関連付けられた意味データの信頼度をそれぞれ表す複数の確率に基づいて生成される第1の導出確率を含む第1の導出イベントを生成する工程を含む、工程;ならびに
少なくとも1つのアプリケーションが前記複数の導出イベントに基づいてサービスを行うことを可能にする工程
を含む、方法。
【請求項２】
複数のセンサが、複数のノードを含む光センサネットワーク内の第1のノードに位置する第1のセンサを含む、請求項1記載の方法。
【請求項３】
生センサデータが、視覚データ、聴覚データ、および環境データを含み、意味データで表されるイベントが、人の検知、乗り物の検知、物体の検知、および空き駐車スペースの検知を含む、請求項1記載の方法。
【請求項４】
第3の分類子が第1のセンサの空間座標を含み、複数の分類子が、前記第3の分類子と関連付けられた時間座標を含む第5の分類子を含む、請求項1記載の方法。
【請求項５】
第4の分類子が、意味データで表される第1のイベントの空間座標を含み、複数の分類子が、第1のセンサが前記意味データで表される第1のイベントを検知するのに利用された時間を記述する時間座標を含む第6の分類子を含み、前記第1のイベントが駐車場所の空きという使用状況である、請求項4記載の方法。
【請求項６】
第1の複数の分類子が、複数のアプリケーションから少なくとも1つのアプリケーションを識別するのに利用されるアプリケーション識別子を含む第7の分類子を含み、前記複数のアプリケーションの各アプリケーションが、異なるサービスを行うのに利用される、請求項1記載の方法。
【請求項７】
意味データを相関させる工程が、マッチする分類子に基づいて抽象グラフを生成するように相関させる工程およびファジーマッチする分類子に基づいて抽象グラフを生成するように相関させる工程のうちの少なくとも1つを含む、請求項1記載の方法。
【請求項８】
意味データを相関させる工程が、空間座標と時間座標との間の数学的関係に基づいて相関させる工程を含み、前記空間座標および前記時間座標が、センサ自体、イベントの検知、およびその両方の組み合わせのうちの少なくとも1つを伴う、請求項1記載の方法。
【請求項９】
複数の感知イベントが第1の感知イベント、第2の感知イベント、および第3の感知イベントを含み、前記第1の感知イベントが、第1の駐車場所の空きという使用状況を記述する第1の分類子を含み、前記第2の感知イベントが、前記第1の駐車場所の空きという使用状況を記述する第1の分類子を含み、第3の感知イベントが、前記第1の駐車場所の空きという使用状況を記述し、かつ複数の集約された意味データが、前記第1の感知イベント、前記第2の感知イベント、および前記第3の感知イベントを集約する第1の集約された意味データを含む、請求項1記載の方法。
【請求項１０】
複数のセンサから生センサデータを受信するように構成されており、前記生センサデータに基づいて意味データを生成するようにさらに構成されている、1つまたは複数のプロセッサによって実施される複数の感知エンジンであって、前記意味データが複数の感知イベントを含み、かつ、前記生センサデータの前記受信に基づいて検知されたイベントを表す意味データを含む第1の分類子と、関連付けられた意味データの信頼度を表す確率を含む第2の分類子と、関連付けられた意味データを感知するのに利用されるセンサの位置を識別する第3の分類子と、関連付けられた意味データの位置を識別する第4の分類子とを含む第1の複数の分類子をさらに含む、前記複数の感知エンジン;および
複数の意味データ集約を生成するために第2の複数の分類子に基づいて前記意味データを相関させるように構成されている、1つまたは複数のプロセッサによって実施される相関エンジンであって、前記第1の複数の分類子から前記第2の複数の分類子を選択するように構成されている前記相関エンジン;および
各々が導出確率を含む対応する複数の導出イベントを生成するために前記複数の意味データ集約を解析するように構成されている、1つまたは複数のプロセッサによって実施される確率エンジンであって、前記複数の導出イベントが、第1の導出確率を含む第1の導出イベントを含み、前記確率エンジンが、関連付けられた意味データの信頼度をそれぞれ表す複数の確率に基づいて前記第1の導出イベントを生成し、前記確率エンジンが、少なくとも1つのアプリケーションが前記複数の導出イベントに基づいてサービスを行うことを可能にするようにインターフェースへ前記複数の導出イベントを伝達するようにさらに構成されている、前記確率エンジン
を含む、システム。
【請求項１１】
複数のセンサが、複数のノードを含む光センサネットワーク内の第1のノードに位置する第1のセンサを含む、請求項10記載のシステム。
【請求項１２】
生センサデータが、視覚データ、聴覚データ、および環境データを含み、意味データで表されるイベントが、人の検知、乗り物の検知、物体の検知、および空き駐車スペースの検知を含む、請求項10記載の方法。
【請求項１３】
第3の分類子が第1のセンサの空間座標を含み、複数の分類子が、前記第3の分類子と関連付けられた時間座標を含む第5の分類子を含む、請求項10記載のシステム。
【請求項１４】
第4の分類子が、意味データで表される第1のイベントの空間座標を含み、複数の分類子が、第1のセンサが前記意味データで表される第1のイベントを検知するのに利用された時間を記述する時間座標を含む第6の分類子を含み、前記第1のイベントが、駐車場所の空きという使用状況である、請求項13記載のシステム。
【請求項１５】
確率エンジンが、所望の精度およびユーザ設定を含むユーザ入力に基づいて解析するように構成されている、請求項10記載のシステム。
【請求項１６】
確率エンジンが第2の分類子に割り当てられている重みに基づいて解析するように構成されており、前記確率エンジンが前記重みを経時的に変更する、請求項10記載のシステム。
【請求項１７】
複数の導出イベントが第1の導出イベントを含み、確率エンジンが第1の閾値に基づいて解析し、前記第1の閾値が、前記第1の導出イベントを生成するのに利用される生センサデータの最小レベルを定義する、請求項10記載のシステム。
【請求項１８】
確率エンジンが第1の閾値を経時的に変更する、請求項17記載のシステム。
【請求項１９】
少なくとも1つのアプリケーションが、駐車位置アプリケーション、監視アプリケーション、交通アプリケーション、小売客アプリケーション、ビジネス・インテリジェンス・アプリケーション、資産モニタリングアプリケーション、環境アプリケーション、地震感知アプリケーションを含む、請求項10記載のシステム。
【請求項２０】
プロセッサによって実行されると、マシンに、
複数のセンサから生センサデータを受信すること;
前記生センサデータに基づいて意味データを生成することであって、前記意味データが複数の感知イベントを含み、かつ、前記生センサデータの前記受信に基づいて検知されたイベントを表す意味データを含む第1の分類子と、関連付けられた意味データの信頼度を表す確率を含む第2の分類子と、関連付けられた意味データを感知するのに利用されるセンサの位置を識別する第3の分類子と、関連付けられた意味データの位置を識別する第4の分類子とを含む第1の複数の分類子をさらに含む、こと;
複数の意味データ集約を生成するために第2の複数の分類子に基づいて前記意味データを相関させることであって、前記第2の複数の分類子が前記第1の複数の分類子から選択される、こと;
各々が導出確率を含む対応する複数の導出イベントを生成するために確率エンジンで前記複数の意味データ集約を解析することであって、関連付けられた意味データの信頼度をそれぞれ表す複数の確率に基づいて生成される第1の導出確率を含む第1の導出イベントを生成することを含む、こと;ならびに
少なくとも1つのアプリケーションが複数の導出イベントに基づいてサービスを行うことを可能にすること
を含む動作を行わせる命令セットを記憶した、一時的信号を有しない機械可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、2015年3月5日付で出願された米国特許出願第14/639,901号の優先権を主張し、また、参照によりその全体が組み入れられる、2014年3月6日付で出願された米国仮出願第61/948,960号の優先権の恩典を主張するものである。本出願は、2013年9月11日付で出願された、「Networked Lighting Infrastructure for Sensing Applications」という名称の米国非仮特許出願第14/024,561号および2012年9月12日付で出願されたその同名の米国仮出願第61/699,968号に関連したものである。
【０００２】
技術分野
本開示は、データ通信の技術分野に関する。より詳細には、センサネットワークにおける確率的意味感知のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
背景
センサネットワークは、物体を感知し、識別するのに用いられうる複数のセンサを含む。感知される物体には、人、乗り物、または他の実体が含まれうる。実体は静止している場合もあり、動いている場合もある。時には、センサが、実体全体を十分に感知するように位置決めされていない場合もある。障害物が実体の感知を損なう場合もある。どちらの場合にも、実世界での欠損により信頼性の低い結果がもたらされる場合がある。
【発明の概要】
【０００４】
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】センサネットワークにおける確率的意味感知のための、一態様による、システムを示す図である。
【図２】センサネットワークにおける確率的意味感知のための、一態様による、システムをさらに示す図である。
【図３】センサネットワークにおける確率的意味感知のための、一態様による、システムを示すブロック図である。
【図４Ａ】一態様による、感知イベント情報を示すブロック図である。
【図４Ｂ】一態様による、導出イベント情報を示すブロック図である。
【図５】一態様による、ユーザ入力情報を示すブロック図である。
【図６】センサネットワークにおける確率的意味感知のための、一態様による、方法を示すブロック図である。
【図７】一態様による、照明インフラストラクチャ・アプリケーション・フレームワーク（lighting infrastructure application framework（LIAF））の全体アーキテクチャの一部分を示す図である。
【図８】上位レベルでの、一態様による、システムのアーキテクチャを示す図である。
【図９】一態様による、ノードプラットフォームのブロック図である。
【図１０】一態様による、ゲートウェイプラットフォームのブロック図である。
【図１１】一態様による、サービスプラットフォームのブロック図である。
【図１２】照明インフラストラクチャアプリケーションについての、一態様による、収益モデルを示す図である。
【図１３】ネットワーク化照明システムについての、一態様による、駐車場アプリケーションを示す図である。
【図１４】ネットワーク化照明システムについての、一態様による、照明保守アプリケーションを示す図である。
【図１５】図15Aは、ネットワーク化照明システムについての、一態様による、倉庫在庫アプリケーションを示す図である。図15Bは、ネットワーク化照明システムについての、一態様による、倉庫在庫アプリケーションを示す図である。
【図１６】出荷ターミナルのモニタリングのための、一態様による、ネットワーク化照明システムのアプリケーションを示す図である。
【図１７】一態様による、ノードにおける電力モニタリング制御回路を示すブロック図である。
【図１８】ノードにおける、一態様による、アプリケーションコントローラを示すブロック図である。
【図１９】いくつかの例示的態様による、マシン上にインストールされうるソフトウェアアーキテクチャの一例を示すブロック図である。
【図２０】機械可読媒体（例えば、機械可読記憶媒体）から命令を読み出し、本明細書で論じる方法のうちのいずれか1つまたは複数を実行することができる、いくつかの例示的態様による、マシンの構成要素を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本明細書で与えられる見出しは単に便宜的なものにすぎず、必ずしも用いられる用語の範囲または意味に影響を及ぼすとは限らない。
【０００７】
以下の記述では、説明を目的として、いくつかの例示的態様の十分な理解を提供するために多数の具体的詳細が示されている。しかし、本開示の態様がこれらの具体的詳細なしでも実施されうることが、当業者には明らかであろう。
【０００８】
詳細な説明
以下の説明は、本開示の例示的態様を具現化するシステム、方法、技法、命令シーケンス、および計算機プログラム製品を含む。以下の記述では、説明を目的として、本発明の主題の様々な態様の理解を提供するために多数の具体的詳細が示されている。しかし、本発明の主題の態様がこれらの具体的詳細なしでも実施されうることが、当業者には明らかであろう。概して、周知の命令インスタンス、プロトコル、構造、および技法は必ずしも詳細に示されるとは限らない。
【０００９】
本開示は、センサネットワークにおける確率的意味感知を対象とする。本開示は、実世界での障害物または欠損の存在下で観測可能な現象を正確に感知するという問題に対処するものである。本開示は、同じ基礎物理現象を並行感知し、当該物理現象についての意味または意味論的意味と関連付けて単一の確率を生成することによってこの問題に対処するものである。具体的には、本開示は、同じ基礎物理現象を並行感知して、当該物理現象を説明する意味データ（例えば、駐車場所が空いている）を各々が含む感知イベントの形の意味データを生成し、各意味データを、各意味データの信頼性を定量化する確率と関連付け、論理的な意味データ集約（例えば、同じ駐車場所）を生成するために分類子に基づいて感知イベントを相関させ、複数の感知イベントについての単一の導出イベントを生成するために確率エンジンで意味データ集約を解析することによってこの問題に対処するものであり、ここで、単一の導出イベントは単一の導出確率を含み、当該導出イベントを用いる1つまたは複数のアプリケーションを使用可能にする。本開示は主として光センサネットワークのコンテキストで論じられているが、本開示は、あらゆる種類の物理現象（例えば、視覚、聴覚、触覚など）を感知することのできるセンサネットワークを対象とするものであることを、当業者は理解するであろう。
【００１０】
光センサネットワーク、すなわち、アプリケーションプラットフォーム、感知、ネットワーク化、および処理のための機能が組み込まれた照明インフラストラクチャの出現は、センサを分散させ、かなりの規模および空間密度での感知ベースのアプリケーションを可能にする機会を生み出している。しかし、光センサネットワークによって可能となるアプリケーションの成功はセンサデータの信頼性によって制限される場合があり、これは、センサ配置の位置または実世界の障害物（葉、車、人、他の物体など）によって生じる妨害が原因で部分的に制限される可能性がある。加えて、任意の所与のセンサについて、生成されるデータの様々な部分は信頼性が高い場合もあり、低い場合もある。例えば、ビデオセンサは、解像度が限られるために、センサの真正面にある駐車場所の使用状況を検知する場合の方が遠く離れた位置にある場合より信頼性が高いものとなりうる。加えて、光センサネットワーク内の各ノードで収集されるデータ全体を伝達することが不可能であることが、データまたはデータ出力が組み合わされる前の中間工程においてデータに関する結論を出すべきであることを強く示唆している。言い換えると、同じ位置で必ずしもすべての生データにアクセスできるとは限らない。複数のセンサが光センサネットワークのアプリケーションに関連したある特定の計算処理についての関連データを生成することができる限りにおいて、または外部データ入力がそうした計算処理に影響を及ぼしうる限りにおいて、最大限有用な計算処理結果を、よって最大限奏功するアプリケーションを生み出すように、これら複数のデータソースを最適に組み合わせることができるシステムを作成することが最適である。
【００１１】
本開示では、光センサネットワークからの限られた信頼性を有するデータに基づく結論の有用性を最適化する確率的システムおよび方法の作成について述べる。説明するシステムおよび方法は、各意味データと、当該データの確実性または信頼度を表す関連付けられた確率との関連付け、および意味データのパラメータを用いて異なる意味データを相関させ、確率エンジンを用いて導出確率を有するイベントを導出すること、を含む。信頼性の強化は、照明の管理およびモニタリング、駐車場管理、監視、交通モニタリング、小売商モニタリング、ビジネス・インテリジェンス・モニタリング、資産モニタリング、および環境モニタリングのコンテキストで説明される。
【００１２】
記載される方法を実施するための1つのシステムは光センサネットワーク（light sensory network（LSN））を含むことができる。LSNは、後述するように、統合されたアプリケーションプラットフォーム、センサ、およびネットワーク機能を含むことができる。本開示に関連するLSNは、生センサデータの処理の一部がネットワーク内の各ノード上でローカルで行われるように設計することができる。この処理の出力は意味データ、言い換えると、処理時に検知された重要な特徴を表すメタデータまたは導出データであり得る。意味データを生成する目的は、その後にさらに解析するために受け渡されるようにデータの規模を縮小することである。本開示に関連するLSNは、意味データを集約し、他の意味データと相関させるために意味データが起点ノードを越えて伝達されるように設計することもできる。LSNのネットワーク接続は様々なトポロジを用いることができるが、本開示では、ネットワーク内の集約点が意味データの複数のソースが組み合わされるところで発生する限りにおいて、特定のトポロジ（ハブ・アンド・スポーク、アドホックなど）に依存しない。
【００１３】
図1に、センサネットワークにおける確率的意味感知のための、一態様による、システム101を示す。システム101は、左側に位置決めされた「電灯A」と、右側に位置決めされた「電灯B」とを含むセンサネットワークを含むことができる。「電灯A」および「電灯B」は、各々、相互に、またセンサネットワークの一部としての他の感知ノード（不図示）と通信する感知ノードを含むことができる。感知ノードの各々は、駐車場の異なる部分についての、より具体的には、駐車場内の駐車場所の使用状況についての生センサデータを感知する1つまたは複数のセンサを含む。例えば、「電灯A」は、駐車場の一部についての生センサデータを受信し、駐車場所X1についての意味データおよび駐車場所X2についての意味データを含む意味データを生成するものとして示されている。さらに例えば、「電灯B」は、駐車場の異なる部分についての生センサデータを受信し、駐車場所X2についての意味データおよび駐車場X3についての意味データを含む意味データを生成するものとして示されている。より具体的には、「電灯A」は、「空き」状況が正確である確率99％（例えば、P（X1）＝0.99）の駐車場所X1についての使用状況「空き」、および「空き」状況が正確である確率75％（例えば、P（X2）＝0.75）の駐車場所X2についての使用状況「空き」という形で意味データを取り込む。駐車場所X2についての確率が低いのは、「電灯A」によって感知される駐車場所X2の視認性が制限される（例えば、画素数がより少ない）ことによるものとすることができる。さらに、「電灯B」は、確率25％の駐車場所X2についての使用状況「空き」という形の意味データ、および確率99％の駐車場所X3についての使用状況「空き」という意味データを取り込み、駐車場所X2についての確率が低いのは、やはり、視認性が限られることによるものである。すなわち、図1には、位置に応じて変化する確率を含む意味データが示されている。
【００１４】
図2に、センサネットワークにおける確率的意味感知のための、一態様による、システム103を示す。システム103はシステム101と同様に動作する。システム103は、実世界の障害物（例えば、樹木、他の乗り物など）が意味データの確率をどのように制限するかを示すように図示されている。具体的には、「電灯A」は、10％の確率で駐車場所X2が空きであると示す意味データを取り込み、「電灯B」は、10％の確率で駐車場所X3が空きであると示す意味データを取り込みむものとして示されている。駐車場所X2についての信頼度が低いのは「電灯A」のところのセンサが駐車場所X2を十分に感知するのを妨げる樹木によるものであり、駐車場所X3についての信頼度が低いのは「電灯B」のところのセンサが駐車場所X3を十分に感知するのを妨げるトラックによるものである。すなわち、図2には、障害物に応じて変化する確率を含む意味データが示されている。
【００１５】
生センサデータから意味データを決定するプロセスに関して、本開示は、（i）各意味データを当該意味データの確率と関連付けること、（ii）各意味データをセンサの位置の空間座標および時間座標と関連付けること、ならびに（iii）各意味データをセンサから離れたところで検知されたイベントの空間座標および時間座標と関連付けることだけを例外として、そうしたプロセスのいかなる具体的内容も主張するものではない。
【００１６】
意味データを生成するために解析することのできる生センサデータの種類には、それだけに限らないが、環境センサデータ、ガスデータ、加速度計データ、微粒子データ、電力データ、RF信号、周囲光データ、動き検知データ、静止画像、ビデオデータ、オーディオデータなどが含まれる。いくつかの態様によれば、LSN内の様々なセンサノードは、生センサデータの処理を用いて確率的意味データを生成することができる。確率的意味データは、ネットワーク内のノード上でローカルで発生する大規模なデータセットのコンピュータビジョン（ビデオ解析）処理または他の解析による、人、乗り物、または他の物体の検知を含むイベントを表すことができる。
【００１７】
図3は、センサネットワークにおける確率的意味感知のための、一態様による、システム107を示すブロック図である。システム107は、2つ以上の感知ノード109と、集約ノード125と、1つまたは複数の確率アプリケーション117とを含むことができる。感知ノード109の各々（例えばマシン）は感知エンジン111を含むことができる。大まかにいうと、感知ノード109は各々感知エンジン111へ生センサデータとして伝達される（該感知エンジンは次に生センサデータを処理して意味データ121を生成する）生センサデータを感知するための1つまたは複数のセンサ30を含む。意味データ121は、意味データ121を分類する分類子を各々が含む感知イベントの形で感知イベント情報123を含むことができる。分類子は、生センサデータの意味を、2値状態の表現を含む離散イベントとして示す意味データ（不図示）を含むことができる。例えば、2値状態は、駐車場所（例えば、使用中、未使用）、人（例えば、存在、不在）、乗り物（例えば、存在、不在）についてのものとすることができる。以下で論じるようにさらに別の分類子を意味データと関連付けることもできる。
【００１８】
感知ノード109は、意味データ121を集約ノード125へ伝達することができる。集約ノード125は、相関エンジン113と確率エンジン115とを含むことができる。他の態様は複数の集約ノード125を含むこともできる。同じ基礎現象（例えば、駐車場所＃123）を感知する感知ノード109は、同じ基礎現象を表す意味データ121（感知イベント）を同じ集約ノード125へ伝達することができる。したがって、いくつかの感知ノード109は、それらの感知ノード109によって感知され、伝達されている基礎現象に基づいて2つ以上の集約ノード125と通信することができる。集約ノード125は、好ましくは、クラウドにおいて実施することができる。他の態様は、感知ノード109上で、または別のマシン上で、またはそうしたものの任意の組み合わせにおいて相関エンジン113および確率エンジン115を実施することもできる。
【００１９】
相関エンジン113は、感知イベントの形でネットワーク（例えば、LAN、WAN、インターネットなど）上で感知イベント情報123を受け取り、意味データ集約127を生成するために各感知イベント内の分類子に基づいて意味データ121を相関/集約する。意味データ121集約は論理的にグループ化することができる。いくつかの態様によれば、相関エンジン113は、センサネットワーク内の1つまたは複数の感知ノード109から受け取られる2つ以上の意味データ121の関連性を表す抽象グラフを構築することにより、意味データ121を相関させ、集約して集約された意味データ127にすることができる。相関エンジン113は、意味データ121の類似性に基づいて、または感知イベントに含まれる他の分類子に基づいて抽象グラフを構築することができる。相関エンジン113は、各意味データと関連付けられた空間座標および時間座標を含む分類子間の関係に基づいて抽象グラフをさらに構築することができる。例示にすぎないが、相関エンジン113は、駐車場内の特定の駐車場所の使用状況の断定（例えば、使用中、非使用中）および断定の信頼度に関する確率をそれぞれ含む、ある期間にわたって感知ノード109から受け取られたすべての感知イベントを相関させ、集約することができる。さらに例えば、相関エンジン113は、駐車場内の特定の位置における人の存在（例えば、存在、不在）および断定の信頼度に関する確率をそれぞれ示す、ある期間にわたって感知ノード109から受け取られたすべての感知イベントを相関させ、集約することができる。相関エンジン113は、分類子141の完全一致マッチング（図4A）、分類子141のファジーマッチング、またはこれらの組み合わせを利用して抽象グラフを構築することができる。いくつかの態様によれば、相関エンジン113は、センサ30の位置および/または意味データの位置（例えば、空きまたは使用中と断定されている駐車場所の位置）の間の数学的関係に基づいて、意味データ121を相関させ、集約して、集約された意味データ127にすることができる。例えば、相関エンジン113は、空間座標および時間座標で表されるセンサ30の位置、ならびに/または空間座標および時間座標で表される意味データの位置（例えば、一致、おおよそ一致など）の間の数学的関係を識別することができる。
【００２０】
相関エンジン113は集約された意味データ127を確率エンジン115へ伝達することができ、確率エンジン115は次に、導出イベントの形式で導出イベント情報129を生成するために該集約された意味データ127を処理する。センサネットワークは、導出イベント情報129を同じセンサ処理インターフェース131へ伝達する複数の集約ノード125を含みうることが当業者には理解されるであろう。確率エンジン115は、各感知イベントに含まれる各意味データの個々の確率の関係を外部データ入力と併用することにより、集約された意味データ127を処理して、導出確率を有する導出イベントを算出する。いくつかの態様によれば、外部データ入力は、さらに後述するように、所望の精度のユーザ入力、アプリケーション入力、または他のユーザ定義の所望のパラメータを含むことができる。確率エンジン115は、単一の意味データ集約127を処理して単一の導出イベントを生成する。したがって、確率エンジン115はデータの量をインテリジェントに低減させることができ、これが次に、さらなる解析のために受け渡される。例示にすぎないが、単一の意味データ集約127内のデータの量は確率エンジン115によって単一の導出イベントへ低減される。さらに、確率エンジン115は、意味データ集約127内の確率をインテリジェントに低減して単一の導出確率を含む単一の導出イベントを生成することができる。確率エンジン115は、閾値137および重み値139に基づいて導出イベント情報129をさらに生成することができる。確率エンジン115は、各意味データと関連付けられた閾値137を用いて導出イベントの性質を決定することができる。閾値137の初期決定は、ヒューリスティックに定義することもでき、任意の他の最適でないプロセスによって生成することもできる。確率エンジン115は、確率エンジン115を出入りする閾値137の動きを例示する矢印で示される意味データ121の確率の連続した解析に基づいて閾値137を変更することができる。確率エンジン115は、確率エンジン115を出入りする重み値139の動きを例示する矢印で示される意味データ121の確率の連続した解析に基づいて重みの割り当てを変更することができる。確率エンジン115は、高い確率または確実性を有する意味データ121に高い重み値139を割り当てることができる。確率エンジン115は、ヒューリスティックに定義される、または任意の他の最適でないプロセスによって生成される初期重みを受け取ることができる。確率エンジン115は、確率過程において、確率エンジン115を出入りする閾値137の動きを例示する矢印で示される意味データ121の確率の連続した解析に基づいて重みの割り当てを変更することができる。いくつかの態様によれば、確率エンジン115は、導出確率をさらに別の処理に利用することもでき、導出確率を、導出イベントにおいて、センサ処理インターフェース131（例えば、アプリケーション処理インターフェース）へ伝達することもできる。センサ処理インターフェース131は1つまたは複数の確率アプリケーション117（例えば、「アプリケーションW」、「アプリケーションX」、「アプリケーションY」、「アプリケーションX」）によって読み出され得、これは次に、該1つまたは複数のアプリケーションがサービスを行うことを可能にするように導出イベントを処理する。
【００２１】
図4Aは、一態様による、感知イベント情報123を示すブロック図である。感知イベント情報123は、感知ノード109によって生成され、集約ノード125へ伝達されて、相関エンジン113によって受け取られる感知イベントとして具現化することができる。感知イベントは、意味データ121を特徴付けるのに用いられる分類子141を含むことができる。分類子141は、意味データ、（1つまたは複数の）アプリケーション識別子、確率、センサ30の位置、意味データの位置などを含むことができる。意味データ分類子は、感知ノード109でセンサ30によって感知される離散イベントを説明し、前述のように、2値状態を表す意味データ（例えば、駐車場所が使用中か非使用か）を含むことができる。アプリケーション識別子分類子は、アプリケーション識別子を含む感知イベントに基づいて生成された導出イベント情報129を受け取る1つまたは複数の確率アプリケーション117を識別することができる。確率分類子は、関連付けられた意味データで断定される、感知イベントの確実性または信頼性を説明する。例えば、感知イベントは、99％の確率で駐車場所が空いているという意味データを含むことができ、これは、駐車場所が確かに空いているという99％の信頼度を示す。センサの位置分類子は、関連付けられた意味データを感知したセンサ30の位置を説明する。センサの位置分類子は、関連付けられた意味データを感知したセンサ30の空間座標および関連付けられた意味データがセンサ30によって感知された日時を指示する時間座標として具現化することができる。意味データの位置分類子は、関連付けられた意味データの位置を説明する。意味データの位置分類子は、関連付けられた意味データの空間座標および関連付けられた意味データがセンサ30によって感知された日時を指示する時間座標として具現化することができる。
【００２２】
図4Bは、一態様による、導出イベント情報129を示すブロック図である。導出イベント情報129は、確率エンジン115によって生成され、センサ処理インターフェース131へ伝達される導出イベントとして具現化することができる。導出イベントは、導出イベント情報129を特徴付けるのに用いられる分類子143を含むことができる。導出イベント内の分類子143の意味は、前述のように、感知イベント内の分類子141の意味に対応する。意味データ分類子は、感知ノード109にそれぞれ位置する1つまたは複数のセンサ30によって感知される離散イベントを説明し、前述のように、2値状態を表す記述子（例えば、駐車場所が使用中か非使用か）を含むことができる。場合によっては、2つ以上のセンサ30が同じ感知ノード109に位置することもできる。アプリケーション識別子分類子は、導出イベント情報129を受け取る1つまたは複数の確率アプリケーション117を識別することができる。導出イベント内の確率分類子は、関連付けられた意味データで断定される、導出イベントの確実性または信頼性を説明する。確率分類子143は、確率エンジン115によって決定される、2つ以上の感知イベントに基づくものである確率を含むことができる。例えば、導出イベントは、2つ以上の感知イベントに基づくものである確率99％の駐車場所が空いているという意味データを含むことができる。センサの位置分類子は、関連付けられた意味データを感知した1つまたは複数のセンサ30の位置を説明する。センサの位置分類子は、関連付けられた意味データを感知した1つまたは複数のセンサ30の空間座標および関連付けられた意味データが1つまたは複数の対応するセンサ30によって感知された（1つまたは複数の）日時を指示する対応する時間座標として具現化することができる。意味データの位置分類子は、関連付けられた意味データの位置を説明する。意味データの位置分類子は、関連付けられた意味データの空間座標および関連付けられた意味データが対応する1つまたは複数のセンサ30によって感知された（1つまたは複数の）日時を指示する時間座標として具現化することができる。
【００２３】
図5は、一態様による、ユーザ入力情報135を示すブロック図である。ユーザ入力情報135は、確率エンジン115によって受け取られ、確率エンジン115によって導出イベント情報129を生成するのに利用されるパラメータまたは構成値を含むことができる。ユーザ入力情報135は、所望の精度情報、アプリケーション入力情報、およびユーザ設定情報を含むことができる。所望の精度情報は、導出イベントが確率エンジン115によって生成される前に必要とされる生センサデータの最小レベルを特定するために受け取ることができる。アプリケーション入力情報は、特定の確率アプリケーション117に利用されるレベルを構成するために受け取ることができる。例えば、駐車場確率アプリケーション117は、駐車場所が空いているか否かを判断するために構成可能なレベルを利用することができる。レベルを低（例えば0）として構成すると、確率エンジン115は、判断に利用可能な集約された意味データ127の量にかかわらず、駐車場所が空いているかどうか判断することを強いられうる。レベルをより高く（例えば、1-X、X＞0）構成すると、確率エンジン115は、構成されたレベルより低い集約された意味データ127の量については不十分な情報を報告し、構成されたレベル以上の集約された意味データ127の量については空いている（または空いていない）と報告することができる。例えば、（例えば感知イベントの）報告は、駐車スペースが「空いている」（もしくは空いていない）ことを指示する意味データ、または「不十分な情報」を指示する意味データを含むことができる。
【００２４】
図6は、センサネットワークにおける確率的意味感知のための、一態様による、方法147を示すブロック図である。方法147は、動作151で、光センサネットワークが生センサデータを受信することから開始することができる。例えば、光センサネットワークは、駐車場を照明する2つの電灯をそれぞれ含む2つの電柱の先端にそれぞれ位置決めされた2つの感知ノード109を含むことができる。各電灯は「電灯A」および「電灯B」とすることができる。感知ノード109は、各々、生センサデータを受信するセンサ30と、生センサデータを処理する感知エンジン111とを含むことができる。生センサデータは、駐車場内の複数の駐車区画の使用状況を示す。一例では、センサノード19の各々で収集される生センサデータは同じ駐車場所を示す。
【００２５】
動作153で、感知エンジン111は、生感知データに基づいて意味データ121を生成する。例えば、感知ノード109の各々の感知エンジン111は、生感知データを処理して、2つの感知イベントの形の感知イベント情報123の形の意味データ121を生成することができる。「電灯A」のところの感知エンジン111は、駐車場所が空いていると断定する意味データ、駐車場所アプリケーションを識別するアプリケーション識別子、断定された意味データが「真」である（例えば、駐車場所が確かに空いている）という95％の確率、断定された意味データを感知した「電灯A」のところのセンサ30の位置を識別する座標（例えば、緯度、経度/全地球測位システム（GPS）座標など）、および断定された意味データの位置を識別する座標（例えば、駐車場所の位置を識別する緯度、経度/GPS座標など）の形式の各分類子を含む第1の感知イベントを生成することができる。センサ30の位置座標とさらに関連付けられるのは、センサ30が意味データを取得するように動作した日時を指定する分類子である。意味データの位置座標とさらに関連付けられるのは、意味データがセンサ30によって感知された日時を指定する分類子である。
【００２６】
「電灯B」のところの感知エンジン111は、同じ意味データ（例えば、駐車場所が空いている）を断定する意味データ、駐車場所アプリケーションを識別するアプリケーション識別子、断定された意味データが「真」である（例えば、駐車場所が確かに空いている）という85％の確率、断定された意味データを感知した「電灯B」のところのセンサ30の位置を識別する座標（例えば、緯度、経度/GPS座標など）、および断定された意味データの位置を識別する座標（例えば、駐車場所の位置を識別する緯度、経度/GPS座標など）の形式の各分類子141を含む第2の感知イベントを生成する。センサ30の位置座標とさらに関連付けられるのは、センサ30が意味データを取得するように動作した日時を指定する分類子141である。意味データの位置座標とさらに関連付けられるのは、意味データがセンサ30によって感知された日時を指定する分類子141である。
【００２７】
最後に、「電灯A」のところの感知エンジン111は、「電灯A」のところで生成された前述の第1の感知イベントを、ネットワーク（例えば、LAN、WAN、インターネットなど）上で集約ノード125へ伝達し、そこで第1の感知イベントは相関エンジン113によって受け取られる。同様に、「電灯B」のところの感知エンジン111も、「電灯B」のところで生成された前述の第2の感知イベントを、ネットワーク（例えば、LAN、WAN、インターネットなど）上で同じ集約ノード125へ伝達し、そこで第2の感知イベントは相関エンジン113によって受け取られる。他の態様は、同じ駐車場所を感知するのに利用されるさらに別の感知ノード109を含みうることが当業者には理解されるであろう。別の態様によれば、相関エンジン113を含む集約ノード125はクラウドに位置することができる。別の態様によれば、相関エンジン113は感知ノード109に位置することができる。
【００２８】
動作157で、相関エンジン113は、意味データ121の集約を生成するために意味データ121内の分類子141に基づいて意味データ121を相関させることができる。相関エンジン113は、複数の感知ノード109からの感知イベントを、リアルタイムで、連続して受け取ることができる。相関エンジン113は、意味データ集約127を生成するために感知イベント内の分類子141に基づいて感知イベントを相関させることができる。本例では、相関エンジン113は、第1の感知イベントおよび第2の感知イベントを受け取り、それら2つの感知イベントを、利用可能な分類子のグループからの1つまたは複数の分類子141の選択に基づいて相互に相関させる。例えば、1つまたは複数の分類子141には、意味データ（例えば、駐車場所が空いている）および/または（1つもしくは複数の）アプリケーション識別子および/または断定されている意味データの位置を識別する座標が含まれうる。例えば、相関エンジン113は、マッチする意味データ（例えば、駐車場所が空いている）および/またはマッチするアプリケーション識別子（例えば、駐車場所アプリケーションを識別する）および/または断定された意味データの位置を識別するマッチする座標（例えば、駐車場所の位置を識別する緯度、経度/GPS座標など）に基づいて第1の感知イベントと第2の感知イベントを相互に相関させ、集約することができる。集約された意味データ127（例えば、感知イベントの集約）の相関および生成のために利用可能な分類子のグループから他の分類子141を選択することもできる。最後に、動作157で、相関エンジン113は、集約された意味データ127を確率エンジン115へ伝達する。一態様によれば、相関エンジン113および確率エンジン115はクラウド内の集約ノード125で実行される。別の態様では、相関エンジン113および確率エンジン115は異なるコンピューティングプラットフォーム上で実行され、相関エンジン113は集約された意味データ127をネットワーク（例えば、LAN、WAN、インターネットなど）上で確率エンジン115へ伝達する。
【００２９】
動作159で、確率エンジン115は、導出イベント情報129（例えば、導出イベント）を生成するために意味データ集約127の各々を解析することができる。例えば、確率エンジン115は、第1の導出イベントの形式の導出イベント情報129を生成するために第1の感知イベントおよび第2の感知イベントを含む意味データ集約127を解析することができる。第1の導出イベントは、第1の感知イベントに含まれる意味データ分類子141の確率（例えば、駐車場所が空いているという85％の確率）、および第2の感知イベントに含まれる意味データ分類子141の確率（例えば、駐車場所が空いているという95％の確率）を含む意味データ集約127に基づいて確率エンジン115によって生成される意味データ分類子143の確率（例えば、駐車場所が空いているという90％の確率）を含むことができる。例えば、確率エンジン115は、第1の感知イベントおよび第2の感知イベントからの2つの意味データ141の確率（例えば、85％と95％）を平均して、第1の導出イベントについての意味データの（単一の）確率（例えば90％）を生成することができる。他の例は、第1の導出イベントについての意味データの（単一の）確率90％を生成するためにさらに別の感知イベントに含まれる意味データ分類子141のさらに別の確率を含むことができる。確率エンジン115は、前述のように、ユーザ入力情報135、閾値137、および重み値139を利用して導出イベントを生成することができる。
【００３０】
動作161で、確率エンジン115は、少なくとも1つの確率アプリケーション117を使用可能にするためにセンサ処理インターフェース131へ導出イベント情報129を伝達することができる。例えば、確率アプリケーション117は、センサ処理インターフェース131から導出イベント情報129（例えば、導出イベント）を読み出し、導出イベント内の分類子143を利用してサービスを行い、報告を生成することができる。サービスは、本明細書でより詳細に後述するように、センサネットワークの内外の機器の制御および報告の生成を含むことができる。例えば、確率エンジン115は、第1の導出イベントの形式の導出イベント情報129を、ネットワーク（例えば、LAN、WAN、インターネットなど）上でセンサ処理インターフェース131へ伝達することができ、これは次に、第1の導出イベントを利用してサービスを行うかまたは報告生成する1つまたは複数の確率アプリケーション117（例えば、アプリケーションX）によって、読み出される。一態様では、確率エンジン115とセンサ処理インターフェース131とは同じコンピューティングプラットフォーム上に位置しうる。別の態様では、確率エンジン115とセンサ処理インターフェース131とは異なるコンピューティングプラットフォーム上に位置しうる。
【００３１】
いくつかの態様によれば、意味データ121および導出イベント情報129のアプリケーションは、照明機能の管理またはモニタリングを含むことができる。この種の確率アプリケーション117は、人、乗り物、他の実体の存在イベント、および関連付けられる照明の変更を含む分類子143を伴いうる。またこの種の確率アプリケーション117は、（柱、壁、または他の取り付け対象物の下または周囲を含む）照明ネットワークのノードの周辺区域の下または内部における活動の決定も含むことができる。またこの種の確率アプリケーション117は、照明インフラストラクチャと関連付けられるいたずらまたは窃盗の検知も含むことができる。どの場合にも、各意味データと関連付けられる確率は、センサ30の位置、実世界の障害物によるセンサフィールドの妨害、照明の限界、ネットワーク帯域幅の可用性、または計算処理能力の可用性によって制限されうる。
【００３２】
いくつかの態様によれば、意味データ121および導出イベント情報129の確率アプリケーション117は、駐車位置および使用の検知、モニタリング、および報告を含むことができる。この種の確率アプリケーション117は、人、車、および他の乗り物の存在イベントおよび動きイベントを含む分類子141および/または分類子143を伴いうる。またこの種の確率アプリケーション117は、車または乗り物のメーカ、型式、種類、および他の美的特徴を含む、車または乗り物のパラメータに基づいて、人、車、および他の乗り物に関する分類子143を用いることもできる。どの場合にも、各意味データと関連付けられる確率は、センサ30の位置、他の乗り物の駐車位置または駐車場所のフィールド内の他の物体の位置を含む実世界の障害物によるセンサフィールドの妨害、照明の限界、ネットワーク帯域幅の可用性、または計算処理能力の可用性によって制限されうる。
【００３３】
いくつかの態様によれば、意味データ121および導出イベント情報129の確率アプリケーション117は、監視および報告を含むことができる。この種の確率アプリケーション117は、人もしくは物体の検知または人もしくは物体の移動を含む分類子141および/または分類子143を伴いうる。この種の確率アプリケーション117の目標は、区域の公共安全または保安を高めることとすることができる。どの場合にも、各意味データと関連付けられる確率は、センサ30の位置、実世界の障害物によるセンサフィールドの妨害、照明の限界、ネットワーク帯域幅の可用性、または計算処理能力の可用性によって制限されうる。
【００３４】
いくつかの態様によれば、意味データ121および導出イベント情報129の確率アプリケーション117は、交通のモニタリングおよび報告を含むことができる。この種の確率アプリケーション117は、人、車、および他の乗り物の存在および移動を含む分類子141および/または分類子143を伴いうる。またこの種の確率アプリケーション117は、車のメーカ、型式、種類、および他の美的特徴を含む、車のパラメータに基づいて、人、車、および他の乗り物を分類することもできる。どの場合にも、各意味データと関連付けられる確率は、センサ30の位置、実世界の障害物によるセンサフィールドの妨害、照明の限界、ネットワーク帯域幅の可用性、または計算処理能力の可用性によって制限されうる。
【００３５】
いくつかの態様によれば、意味データ121および導出イベント情報129の確率アプリケーション117は、小売客のモニタリングおよび報告を含むことができる。この種の確率アプリケーション117は、小売商にとって有用となりうるような、人、車、および他の乗り物の存在および移動を含む分類子141および/または分類子143を伴いうる。またこの種の確率アプリケーション117は、小売場所の使用に関する傾向の決定も含みうる。どの場合にも、各意味データと関連付けられる確率は、センサ30の位置、実世界の障害物によるセンサフィールドの妨害、照明の限界、ネットワーク帯域幅の可用性、または計算処理能力の可用性によって制限されうる。
【００３６】
いくつかの態様によれば、意味データ121および導出イベント情報129の確率アプリケーション117は、ビジネス・インテリジェンス・モニタリングを含むことができる。この種の確率アプリケーション117は、販売時点（point of sale（PoS））および他の戦略的場所における活動を含む、操業目的で、便宜的に、または営業目的で企業によって用いられるシステムの状況を含む分類子141および/または分類子143を伴う。またこの種の確率アプリケーション117は、ビジネスインテリジェンスに関する傾向の決定も含みうる。どの場合にも、各意味データと関連付けられる確率は、センサ30の位置、実世界の障害物によるセンサフィールドの妨害、照明の限界、ネットワーク帯域幅の可用性、または計算処理能力の可用性によって制限されうる。
【００３７】
いくつかの態様によれば、意味データ121および導出イベント情報129の確率アプリケーション117は、資産モニタリングを含むことができる。この種の確率アプリケーション117は、乗り物、備品の在庫、貴重品、産業設備などといった高価な資産またはそれ以外の戦略的資産のモニタリングを含む分類子141および/または分類子143を伴いうる。どの場合にも、各意味データと関連付けられる確率は、センサ30の位置、実世界の障害物によるセンサフィールドの妨害、照明の限界、ネットワーク帯域幅の可用性、または計算処理能力の可用性によって制限されうる。
【００３８】
いくつかの態様によれば、意味データ121および導出イベント情報129の確率アプリケーション117は、環境モニタリングを含むことができる。この種の確率アプリケーション117は、風、温度、圧力、ガス濃度、浮遊粒子状物質濃度、または他の環境パラメータを含む分類子141および/または分類子143を伴いうる。どの場合にも、各意味データと関連付けられる確率は、センサ30の位置、実世界の障害物によるセンサフィールドの妨害、照明の限界、ネットワーク帯域幅の可用性、または計算処理能力の可用性によって制限されうる。いくつかの態様では、環境モニタリングは地震感知を含むことができる。
【００３９】
照明インフラストラクチャ・アプリケーション・フレームワーク
本開示は、屋外空間または屋内空間の照明を超える機能を可能にする、センサ30、プラットフォーム、コントローラ、およびソフトウェアのネットワークのための基礎としての街路その他の照明システムの使用にさらに関するものである。
【００４０】
世界中の先進工業国が、屋内および屋外の照明の広範囲に及ぶネットワークを有する。街路、幹線道路、駐車場、工場、オフィスビル、およびあらゆる種類の施設が、多くの場合、広範囲に及ぶ屋内および屋外の照明を有する。この照明の実質的にすべてが、最近まで、白熱技術または高輝度放電（high intensity discharge（HID））技術を使用していた。しかし、白熱照明またはHID照明は電力から光出力への変換に際して非効率的である。白熱照明に使用される電力のかなりの割合が熱として放散される。これは、エネルギーを無駄にするのみならず、多くの場合、照明装置の故障はもとより、白熱電球自体の故障も引き起こす。
【００４１】
これらの不都合点と、発光ダイオードまたは他の固体照明技術の稼動および保守費用の効率性との結果として、多数の白熱またはHID照明器具の多くの所有者が、それらの器具を固体照明の使用へ変換しつつある。固体照明は、より長寿命の電球を提供し、それによって交換のための人件費を低減するのみならず、結果として得られる照明器具も低温でより長い期間にわたって稼動し、器具を保守する必要がさらに低減される。本出願の譲受人は、様々な自治体、商用所有者および個人所有者へ照明交換サービスおよび機器を提供し、各々が低保守費用および低エネルギー費用でその施設を運営することを可能にしている。
【００４２】
本発明者らは、街路その他の照明システムに配置するためのネットワーク化されたセンサおよびアプリケーションのフレームワークを開発した。本システムのアーキテクチャは、すでに設置されている、または初期設置時における照明インフラストラクチャ内でのネットワーク化システムの配置を可能にする。システムは通常、屋外の街路照明で配置されるが、屋内、例えば工場やオフィスビルでも配置することができる。また、システムが屋外で配置される場合、システムは、街灯電球を、白熱照明から、例えば発光ダイオード（light emitting diode（LED））を用いたより効率のよい照明に交換するときに設置することもできる。そうした白熱電球の交換費用は、主として、人件費と、街灯ごとに各電球に到達するのに特殊な装置を使用する必要とが原因で高くなる。そのときに本明細書に記載するネットワークを設置することにより、増分費用は、単に既存の白熱電球をLED電球と交換するだけの場合と比べて、最小限に抑えられる。
【００４３】
本システムは多数の異なる用途を可能にするため、本発明者らは、本明細書に記載する、配置されるネットワーク、すなわち、センサ30、コントローラおよびソフトウェアのシステムを、照明インフラストラクチャ・アプリケーション・フレームワーク（LIAF）と呼ぶ。本システムは、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実施されるビジネスアプリケーションおよび消費者アプリケーションのためのプラットフォームとして照明インフラストラクチャを用いる。このフレームワークの主要構成要素は、データ収集、解析、動作呼び出し、ならびにアプリケーションおよびユーザとの通信を可能にする、ノードハードウェアおよびソフトウェア、センサハードウェア、サイト専用またはクラウドベースのサーバハードウェア、ネットワークハードウェアおよびソフトウェア、ならびに広域ネットワークリソースである。
【００４４】
LIAFは、前述のように、確率的意味感知、より詳細には、光センサネットワークにおける確率的意味感知のための方法およびシステムを具現化するのに利用されうることが、当業者には理解されるであろう。本明細書に記載されるシステムは街路照明のコンテキストであるが、本システムが他の環境に対しても、例えば駐車場や工場環境においても適用性を有することが以下の説明から明らかになるであろう。
【００４５】
一態様では、本システムは、既存の屋外の駐車場構造および屋内の産業用電灯を用いた照明システムのネットワークを提供する。各電灯はネットワークにおけるノードとなることができ、各ノードは、電力を受け取るための電力制御端末と、電力制御端末に結合された光源と、電力制御端末に結合されたプロセッサと、プロセッサと照明システムのネットワークとの間に結合されたネットワークインターフェースと、ノードにおける条件を検知するためにプロセッサに結合されたセンサ30とを含む。後述するようにいくつかのアプリケーションにおいては、ネットワークは照明システムに依拠しない。合わせて、本システムは、各ノードが各ノードにおける条件に関して他のノードと中央とへ情報を伝えることを可能にする。したがって、LIAF内のノード間で処理を分散させることができる。
【００４６】
本発明者らは、いくつかのLIAFノードのネットワークインターフェースに結合されたゲートウェイを、各ノードにおけるセンサ30から、アプリケーションソフトウェアが情報を記憶し、処理し、分配し、表示するローカルまたはクラウドベースのサービスプラットフォームへ情報を提供するために用いる。このソフトウェアは、各ノードのセンサ30によって検知された条件に関連した所望の動作を実行する。加えてゲートウェイは、サービスプラットフォームから情報を受け取り、その情報をゲートウェイのドメイン内の各ノードプラットフォームへ提供することができる。その情報は、電灯の保守、電灯の制御を円滑化し、カメラを制御し、未使用駐車スペースを位置特定し、一酸化炭素レベルを測定し、または多くの他の用途に使用することができ、本明細書ではそれらのうちのいくつかの典型的な用途を説明する。ノードと同じ場所に位置し、またはノードに近接するセンサ30は、コントローラと共に、光源を制御するのみならず、ノードに結合された装置へ制御信号を提供し、例えば、駐車区域を施錠し、または解錠するのにも用いることができる。複数のゲートウェイを用いて、単一の用途を目的として照明システムの複数の領域を相互に結合することができる。
【００４７】
典型的には、各ノードは、供給される交流（AC）をプロセッサ、センサ30などが用いるための直流（DC）に変換するためにAC/DC変換器を含むことになる。ゲートウェイは、セルラ、Wi-Fi、またはサービスプラットフォームへの他の手段を介して相互に通信することができる。センサ30は典型的には、特定の条件、例えば、ガラス破損や車の警報からの音声を検知する機器、セキュリティおよび駐車場関連の感知のためのビデオカメラ、動きセンサ、光センサ、無線周波数識別検知器、気象センサまたは他の条件のための検知器である。
【００４８】
別の態様では、本発明者らは、光源を備える器具を有する既存の照明システムを用いることにより情報を収集するためのセンサ30のネットワークを提供する。本方法は、各器具のところの光源を、既存の照明器具の電源に接続された電力制御端末、交換光源、プロセッサ、プロセッサに結合されたネットワークインターフェース、およびプロセッサに結合されたセンサ30を含むモジュールと交換する工程を含む。センサ30はノードおよびノードの周囲における条件を検知し、その条件に関する情報をプロセッサへ送る。好ましくは、各器具のところの各モジュールのネットワークインターフェースは、広帯域またはセルラ通信ネットワークを用いて共にまとめて結合されている。通信ネットワークを用いて、情報がセンサ30から収集され、その情報がネットワーク上でサイトのローカルサーバまたはクラウド内のサーバで走っているアプリケーションへ提供される。ローカルまたはサイトベースのアプリケーションサーバをサイトコントローラと呼ぶ。サイトコントローラ上で走るアプリケーションは、1つまたは複数の特定の顧客サイトからのデータを管理することができる。
【００４９】
一態様では、各器具のところの各モジュールがコントローラと、コントローラに結合された装置とを含み、コントローラは装置に動作を実行させるのに使用される。前述のように、コンピューティング機器から通信ネットワーク上で各モジュールへ、またそれによってコントローラへ信号を送信することにより、照明システムの装置に動作を実行させることができる。
【００５０】
本明細書に記載する照明インフラストラクチャ・アプリケーション・フレームワークは、ノード、ゲートウェイ、およびサービスアーキテクチャに基づくものである。ノードアーキテクチャは、照明インフラストラクチャ内の様々な位置で、例えば個々の街路照明器具に配置されるノードプラットフォームからなる。各ノードのうちの少なくともいくつかは、データを収集し、他のノードへ、場合によってはアーキテクチャ内の上位レベルへ報告するセンサ30を含む。例えば、個々のノードのレベルで、周囲光センサは照明器具の位置における照明条件に関する情報を提供することができる。カメラはノードで発生するイベントに関する情報を提供することができる。
【００５１】
図7に、本システムの全体アーキテクチャの一部分を示す。図示のように、照明ノードは、光源自体に加えてノードプラットフォーム10（例えば「NP」）（例えば、感知ノード109）を含む。ノードプラットフォーム10は、所望の特定のアプリケーションに応じて照明ノードの所有者によって選択される様々な種類のセンサ30を含む。図には、昼光センサ31および占有センサ32が描かれている。また照明ノードは、センサ30に応答して機能を果たすための、または他のソースから受け取った制御信号に応答して機能を果たすためのコントローラ40も含むことができる。図には3つの例示的コントローラ40、すなわち、灌水システムを制御するための灌水制御42、近くのゲートを開閉するためのゲート制御45、および照明コントローラ48が示されている。照明コントローラ48は、ノードプラットフォーム10内の光源を制御するのに使用することができ、例えば、光源を異なる時間帯に点灯/消灯し、光源を減光し、光源を点滅させ、保守が必要かどうか判定するために光源自体の条件を感知し、または他の機能を提供する。センサ30、コントローラ40、電源、および他の所望の構成要素をノードプラットフォーム10のハウジング内へまとめて組み込むことができる。
【００５２】
これらの、または類似したコントローラ40が可能にする制御機能の他の例には、配電の管理、電力の測定およびモニタリング、ならびに需要/応答管理が含まれる。コントローラ40は、センサ30を作動、作動解除することができ、センサ出力を測定、モニタすることができる。加えて、コントローラ40は、ソフトウェアダウンロードおよびセキュリティ管理のためのゲートウェイ操作といった通信機能の管理、ならびにビデオおよびオーディオ処理、例えばイベントの検知やモニタリングの管理も提供する。
【００５３】
一態様では、本ネットワーク化システムのアーキテクチャは、照明ノードにおけるセンサ30の「プラグアンドプレイ」配置を可能にする。照明インフラストラクチャ・アプリケーション・フレームワーク（LIAF）は、センサのプラグアンドプレイアーキテクチャの実装を可能にするハードウェアおよびソフトウェアを提供する。新しいセンサ30が配置されると、ソフトウェアおよびハードウェアがセンサ30を管理するが、LIAFは、センサ30と関連付けられる一般的機能についてのサポートを提供する。これにより、センサ30のためのカスタムハードウェアおよびソフトウェアのサポートの必要を低減し、またはこれを不要にすることができる。センサ30は電力、典型的には電池または配線による低電圧DCを必要とする場合があり、好ましくは、センサ30は出力としてアナログ信号またはディジタル信号を生成する。
【００５４】
LIAFは、追加のハードウェア構成要素およびソフトウェア構成要素なしで照明ノードでのセンサ30の配置を可能にする。一実装では、LIAFはセンサ30にDC電力を提供する。またLIAFは、ノードにおけるすべての他の活動と主に、センサ30と関連付けられたアナログまたはディジタルインターフェースもモニタする。
【００５５】
電灯のうちのいくつかに位置するノードプラットフォーム10は、ゲートウェイプラットフォーム50（例えば「GP」）（例えば、集約ノード125）にまとめて結合されている。ゲートウェイプラットフォーム50は、さらに後述する技術を用いてノードプラットフォーム10と通信するが、無線接続または有線接続を含むことができる。ゲートウェイプラットフォーム50は、好ましくは、セルラデータ、Wi-Fi、GPRS、または他の手段といった周知の通信技術55を用いてインターネット80と通信することになる。当然ながら、ゲートウェイプラットフォーム50は独立型実装でなくてもよい。ゲートウェイプラットフォーム50はノードプラットフォーム10に配置することができる。ゲートウェイプラットフォーム50は、ノードプラットフォーム10によって提供される機能に加えて、広域ネットワーキング（WAN）機能を提供し、複雑なデータ処理機能を提供することができる。
【００５６】
ゲートウェイプラットフォーム50は、ノードが様々なアプリケーション100（例えば、確率アプリケーション117）へデータを提供し、またはアプリケーション100から命令を受け取ることを可能にするサービスプラットフォーム90（例えば「SP」）との通信を確立する。サービスプラットフォーム90は、好ましくは、アプリケーション100（例えば、確率アプリケーション117）との対話を可能にするためにクラウドにおいて実施される。サービスプラットフォーム90また機能の一部がサイトでローカルで実施されるときには、それをサイトコントローラと呼ぶ。サービスプラットフォーム90と関連付けられるのは、エンドユーザがアクセス可能な機能を提供する様々なアプリケーション100（例えば、確率アプリケーション117）である。所有者、提携先、消費者、または他の実体がこれらのアプリケーション100を提供することができる。1つの典型的なアプリケーション100は、例えば、ノードにおける現在の気象条件に関する報告を提供する。アプリケーション100は普通、他者によって開発され、インフラストラクチャ所有者へライセンスされるが、アプリケーション100はノード所有者が提供することもでき、様々なノード上で使用するためにそれ以外の方法で供与することもできる。
【００５７】
典型的な照明関連のアプリケーション100は、照明制御、照明保守、およびエネルギー管理を含む。これらのアプリケーション100は、好ましくは、サービスプラットフォーム90またはサイトコントローラ上で実行される。また、提携先アプリケーション100、すなわち、機密データにアクセスすることができ、照明インフラストラクチャ所有者により特別な権限が付与されるアプリケーション100もありうる。そうしたアプリケーション100は、いくつか可能なサービスを挙げると、セキュリティ管理、駐車場管理、交通情報報告、環境情報報告、資産管理、ロジスティクス管理、および小売データ管理を提供することができる。また、消費者が汎用データにアクセスすることを可能にする消費者アプリケーション100もあり、このデータへのアクセス権は、例えばインフラストラクチャ所有者によって付与される。別の種類のアプリケーション100は所有者提供アプリケーション100である。これらはインフラストラクチャ所有者によって開発され、用いられるアプリケーション100であり、例えば、ある領域内の、または自治体街路に沿った交通流を制御する。当然ながら、フレームワークからのカスタマイズデータを用いるアプリケーション100もありうる。
【００５８】
図7に示すシステムに関与する主要な実体は、照明インフラストラクチャ所有者、アプリケーションフレームワーク提供者、アプリケーション100またはアプリケーションサービス所有者、およびエンドユーザである。典型的なインフラストラクチャ所有者には、自治体、ビル所有者、テナント、電力会社、または他の実体が含まれる。
【００５９】
図8は、上位レベルでの本システムのアーキテクチャを示す図である。図8に示すように、ノードプラットフォーム10の各グループは相互に通信し、ゲートウェイプラットフォーム50へ通信する。ゲートウェイは次に、通信媒体55を介してインターネット80へ通信する。図示のような典型的な実装では、ノード10の複数のセット、複数のゲートウェイプラットフォーム50、複数の通信媒体55があり、それらすべてが共にインターネット80を介して利用可能なサービスプラットフォーム90に共にまとめて結合されることになる。このように、複数のアプリケーション100がシステム内のゲートウェイを介して個々のノードに幅広い機能を提供することができる。
【００６０】
また図8には、ノードのアレイのためのネットワーク化アーキテクチャも示されている。図の左側の部分11には、ノード10のアレイが示されている。ノード間の実線はデータプレーンを表し、データプレーンは高ローカル帯域幅トラフィックを可能にするように選択されたノードを接続する。これらの接続は、例えば、これらのノード間でのローカルビデオまたはデータの交換を可能にすることができる。部分11における破線は制御プレーンを表し、制御プレーンは、すべてのノードを相互に接続し、ローカルおよびリモートのトラフィックの搬送を提供し、イベント、使用状況、ノード状況に関する情報を交換し、ゲートウェイからの制御コマンド、およびゲートウェイへの応答が実施されることを可能にする。
【００６１】
図9に、ノードプラットフォーム10をより詳細に示す。ノードインフラストラクチャは、典型的にはAC/DC変換器として実施される、電源モジュール12を含む。各ノードが屋外の街灯に配置される一実装では、AC電力がそうした街灯への主要電源である。センサ30およびコントローラ40の構造の大部分は半導体ベースの構成要素を用いるため、電源モジュール12は、利用可能なAC電力を、ノード構成要素を駆動するために適切なDC電力へ変換する。
【００６２】
やはり図9に示すように、センサ30およびコントローラ40のアレイは電源モジュール12に接続されており、電源モジュール12はAC/DC変換器および他の周知の構成要素を含むことができる。プロセッサ実行プロセッサモジュール15が、前述のように、感知エンジン111の動作を含む所望のローカル機能を実施するように、センサ30およびコントローラ40の動作を調整する。またプロセッサモジュール15は、適切な媒体を介した他のノードプラットフォーム10への通信も提供する。またアプリケーション100は、適切なサードパーティー光源モジュール18に結合された、コントローラ40のうちの1つの制御下で動作する光源モジュール16を駆動することもできる。一実装では、電源モジュール12と照明コントローラ48の機能を組み合わせて単一のモジュールにすることもできるはずである。図で示すように、有線接続46と47、無線接続44と49を必要に応じて提供することができる。
【００６３】
図9では、照明インフラストラクチャは光源モジュール16、光源モジュール18、例えば、譲受人であるSensity Systems Inc.から市販されているようなLEDアセンブリからなる。当然ながら、サードパーティー製造者が、サードパーティー光源モジュール18および他の構成要素を提供することもできる。モジュール16はコントローラ40に結合することもできる。各ノードと関連付けられたセンサ30はノードにとってローカルとすることもでき、リモートとすることもできる。譲受人のSensity Systems Inc.によって提供されるLEDコントローラ以外のコントローラ40は通常はリモートであり、無線通信を用いる。プロセッサモジュール15は、ノード・アプリケーション・コントローラとも呼ばれ、ノード内のすべての機能を管理する。またプロセッサモジュール15は、アプリケーション100と関連付けられる管理、データ収集、および動作命令を実施する。典型的にはこれらの命令は、アプリケーションスクリプトとしてコントローラ40へ配信される。加えて、アプリケーションコントローラ上のソフトウェアは、作動、管理、セキュリティ（認証およびアクセス制御）ならびに通信の各機能も提供する。ネットワークモジュール14は他のノードへの無線周波数（RF）ベースの無線通信を提供する。これらの無線通信は、近隣エリアネットワーク（neighborhood area network（NAN））、WiFi、802.15.4または他の技術に基づくものとすることができる。センサモジュールはセンサ30を動作させるのに使用することができる。プロセッサモジュール15は、前述のように動作する感知エンジン111に通信可能に結合されているものとしてさらに示されている。
【００６４】
図10はゲートウェイプラットフォーム50のブロック図である。図で示すように、また前述したように、ゲートウェイプラットフォーム50はノードに位置することもでき、ノードとは別個に独自のハウジングに位置することもできる。図10の図には、センサモジュール30およびコントローラモジュール40はもとより、電源モジュール12、プロセッサモジュール15、LED光源モジュール16およびサードパーティー光源モジュール18の各構成要素がやはり示されている。さらに示されているのは、相関エンジン113および確率エンジン115であり、どちらも前述したように動作する。
【００６５】
ゲートウェイプラットフォーム50のハードウェアおよびソフトウェア構成要素は、ノードプラットフォーム10によってサポートされる機能に加えて、中継器またはWANゲートウェイ110と共に、例えばビデオレートでの、媒体モジュール105を用いた高帯域幅データ処理および解析を可能にする。ゲートウェイプラットフォーム50は、追加機能を有するノードプラットフォーム10とみなすことができる。高帯域幅データ処理媒体モジュール105は、特定用途向けイベントを解析し、検知し、記録し、報告することができるビデオおよびオーディオデータ処理機能をサポートする。中継器またはWANゲートウェイ110は、GSM、Wi-Fi、LANからインターネット、または他の広域ネットワーキングへの技術に基づくものとすることができる。
【００６６】
図11はサービスプラットフォーム90のブロック図である。サービスプラットフォーム90は、アプリケーションゲートウェイ120およびカスタム・ノード・アプリケーション・ビルダ130をサポートする。アプリケーションゲートウェイ120は、センサおよび照明ノードからのイベントデータを用いて実施される異なる種類のアプリケーション（例えば、確率アプリケーション117）へのインターフェースを管理する。アプリケーションゲートウェイ120（例えば、一態様によるセンサ処理インターフェース131）を備えるサービスプラットフォーム90は、顧客照明サイトにおけるサイトコントローラとして配置することができる。したがってサイトコントローラは、アプリケーションゲートウェイ120機能だけを備えるサービスプラットフォーム90の一例である。カスタム・ノード・アプリケーション・ビルダ130は、カスタム・ノード・アプリケーション・スクリプト（例えば、確率アプリケーション117）の開発を可能にする。これらのスクリプトは、プロセッサモジュール15（図9参照）に対して、ノードレベルで行われるべきデータ収集命令および動作を指定する。これらのスクリプトは、アプリケーションゲートウェイ120に対して、スクリプトと関連付けられる結果がアプリケーション（例えば、確率アプリケーション117）にどのように提供されるかを指定する。
【００６７】
また図11には、所有者アプリケーション140（例えば、確率アプリケーション117）、Sensityアプリケーション144（例えば、確率アプリケーション117）、提携先アプリケーション146（例えば、確率アプリケーション117）、および消費者アプリケーション149（例えば、確率アプリケーション117）が、アプリケーションゲートウェイAPI150（例えば、一態様によるセンサ処理インターフェース131）を利用することも示されている。本発明の譲受人は、センサ30の多くの用途に共通した様々な種類のアプリケーション（例えば、確率アプリケーション117）を開発し、実施している。そうしたアプリケーション100の1つが照明管理である。照明管理アプリケーションは、ノードプラットフォーム10のところの光源のための照明状況および制御機能を提供する。本譲受人が提供する別のアプリケーション（例えば、確率アプリケーション117）は照明保守を提供する。照明保守アプリケーションは、例えば、各ノードのところの（1つまたは複数の）電灯の状況のモニタリングを可能にすることによって、ユーザがユーザの照明ネットワークを保守することを可能にする。エネルギー管理アプリケーション（例えば、確率アプリケーション117）は、ユーザが、照明インフラストラクチャエネルギー使用状況をモニタし、したがって、その使用をより適切に制御することを可能にする。
【００６８】
図11に示す提携先アプリケーション146は典型的には、譲受人承認アプリケーション、および以下に挙げるような様々な所望の機能のための市場を確立しているアプリケーションサービス会社である。これらのアプリケーション100はアプリケーションゲートウェイAPI150を利用する。提携先アプリケーション146は、セキュリティ管理、駐車場管理、交通のモニタリングおよび報告、環境情報報告、資産管理、およびロジスティクス管理を提供する。
【００６９】
消費者アプリケーション149は、アプリケーションゲートウェイAPI150を利用して消費者関連機能を提供する。このAPI150は、公開されている、匿名の、所有者が承認したデータへのアクセスを提供する。また、照明インフラストラクチャ所有者によって、照明インフラストラクチャ所有者の様々な特定の必要を満たすために開発され、使用される所有者アプリケーション140も図示されている。
【００７０】
図12に、前述のシステムについての照明インフラストラクチャアプリケーション収益モデルを示す。この収益モデルには、照明インフラストラクチャにおける主要利害関係者間で収益がどのように発生し、分配されるかが示されている。一般に、アプリケーション100および/またはアプリケーションサービス提供者は、アプリケーションユーザから収益Aを収集する。アプリケーション100の所有者またはサービス提供者は照明インフラストラクチャ・アプリケーション・フレームワーク・サービス提供者へ料金Bを支払う。LIAFサービス提供者は照明インフラストラクチャ所有者へ料金Cを支払う。
【００７１】
照明インフラストラクチャベースのアプリケーション100の主要利害関係者には、照明インフラストラクチャの所有者が含まれる。これらの所有者は、電柱/照明器具および照明インフラストラクチャが位置する地所を所有する実体である。システムと関与するもう1つの主要当事者はLIAFサービス提供者である。これらはアプリケーション100のためのデータおよびサービスを提供するために配置されるハードウェアプラットフォームおよびソフトウェアプラットフォームを提供する実体である。本発明の譲受人はLIAFのサービス提供者である。他の重要な実体には、アプリケーション（例えば、確率アプリケーション117）の開発者および所有者が含まれる。これらの実体はアプリケーション100またはアプリケーションサービスを販売する。これらのアプリケーション100およびサービス提供者は、LIAFによって収集され、処理され、配信されるデータに基づくものである。
【００７２】
LIAFに資金供給するための収益源の中にはアプリケーション、アプリケーションサービスおよびデータが含まれる。これらはアプリケーション100またはアプリケーションサービス提供者のための収益オプションである。アプリケーション100またはアプリケーションサービスのユーザは、典型的には時間間隔ベースの、または一回限りのライセンス料金として支払われるライセンス料金を支払う。この料金は、異なる使用状況レベル、例えば、スタンダード、プロフェッショナル、管理者に基づくものである。また使用料は、データの種類、例えば、生データまたは要約データ、リアルタイム対非リアルタイムなど、履歴データへのアクセスに依存し、需要によって動的に価格付けされるデータ、およびデータと関連付けられる位置に基づくものとすることもできる。
【００７３】
別のアプリケーションサービスは広告主を含む。これらの広告主は、アプリケーション100およびアプリケーション・サービス・ユーザに製品またはサービスを広告しようとする企業である。そうした広告主はアプリケーション100またはサービスごとに広告料を支払う。
【００７４】
データに関して、アプリケーション100およびアプリケーションサービス開発者は、データにアクセスするための支払いを行う。データは特定のデータ、例えば、照明全体の光エンジン毎の、光エンジンチャネル毎の、またはセンサ30毎のノードにおけるエネルギー使用状況を含む。別の種類のデータは電灯の状況であり、例えば、減光をトリガすべき温度閾値またはエネルギー費用、減光パーセンテージ、検知間隔および報告間隔の設定を含む照明状況の報告といった管理状況である。このデータは、照明の現在状況、オンまたはオフ、減光および減光量、故障、異常などといった動作状況を含むこともできる。他の種類のデータには環境データ、例えば、ノードにおける温度、湿度および大気圧や、周囲光およびその色といった照明データが含まれる。
【００７５】
各ノードは多数の他の種類のデータを感知し、提供することもできる。例えば、二酸化炭素、一酸化炭素、メタン、天然ガス、酸素、プロパン、ブタン、アンモニア、硫化水素といった気体を検知し、データを報告することもできる。他の種類のデータには、地震事象を指示する加速度計状況、侵入検知器状況、Bluetooth.RTM. .sup. 1媒体アクセス制御（media access control（MAC））アドレス、アクティブ無線周波数識別（radio frequency identification（RFID））タグデータ、ISO-18000-7、およびDASH 7データが含まれる。以下で、これらのアプリケーション100のいくつかおよびそれらが収集することのできるデータをより詳細に説明する。
【００７６】
特定用途向けセンサデータは、電柱または照明器具の基部における侵入、電柱の基部におけるカバーの無許可の開放、照明器具の無許可の開放を検知する侵入センサ、侵入関連の振動検知、地震関連の振動検知または電柱損傷関連の振動検知のための振動センサを含むことができる。動きセンサは動き、動きの方向、および検知された動きの種類を検知することができる。
【００７７】
オーディオセンサは別の種類の収集可能なデータを提供することができる。オーディオセンサは、ガラス破損、発砲、乗り物のエンジンのオン/オフイベント、タイヤ騒音、乗り物のドア閉め、人間コミュニケーションイベント、または人間苦痛音イベントを検知することができる。
【００７８】
人検知センサは、1人の人、複数の人、および人数を検知することができる。乗り物検知は、1台の乗り物、複数の乗り物、およびセンサ視認性の持続期間を含むことができる。乗り物検知は、乗り物の台数、またはメーカ、型式、色、ナンバープレートなどに関する認識情報を提供することができる。
【００７９】
本システムは、多くの場合、複数のセンサ30からのデータを用いて、相関イベントに関するデータを提供することもできる。例えば、動き検知器からのセンサデータ、および人検知器を組み合わせて、電灯を点灯し、消灯し、減光し、または増光する照明機能を作動させることができる。動き検知での人数は、セキュリティ、小売商活動または交通関連のイベントに関する情報を提供する。乗り物検知と結合された動き検知を用いて、施設のセキュリティの侵害を指示することができる。
【００８０】
動きと乗り物の台数や動きとオーディオといったセンサ30の組み合わせを用いることにより、様々な動作を行うのに有用な情報が提供される。例えば、施設の営業時間および非営業時間における動き検知など、データ収集の時間も、前述のようなセンサ30からのデータと組み合わせることにより有用な情報を提供することができる。動き検知センサと結合された光度センサは、照明制御のための有用な情報を提供することができる。動き検知は、イベントが発生したときにのみデータを取り込むビデオと組み合わせることができる。現在のセンサデータと履歴センサデータとを相関させ、イベントまたは制御信号の調整の必要、例えば交通流パターンを予測するのに用いることができる。
【００８１】
各ノードで収集されたデータのもう1つの使用法が集約である。これはデータイベントが、様々な技法を用いてグループの代表値を生成するのに用いられることを可能にする。例えば、集約されたデータは、サイトにおける照明器具の種類（例えば、電柱先端や壁埋め込み式の照明器具）、環境から保護れている照明器具対保護されていない照明器具、あるいは露出区域外の照明器具に関する情報を収集するのに用いることができる。データは、照明区域（例えば、通路、駐車場、車道）、施設の種類（例えば、製造、研究開発）、企業領域（例えば、国際対国内）などに基づいて収集することができる。
【００８２】
電力使用状況は、器具の種類、施設、施設の種類、または地理的領域について集約することができる。環境感知に関連した集約を、地理的区域または施設の種類について提供することができる。セキュリティアプリケーションは、地理的区域または施設の種類についての集約を含む。交通アプリケーションは、時刻、週、月、年ごと、または地理的区域（例えば、学校区域対商業区域）ごとの集約を含む。小売商アプリケーションは、時刻、週、月などごと、ならびに地理的区域または施設の種類ごとの集約を含む。またデータは、ユーザ指定の基準、例えば時刻に基づいてフィルタリングし、または集約することもできる。
【００８３】
カスタムアプリケーション開発は、ユーザが、収集され、カスタムアプリケーション100およびサービスへ転送されるべきデータ、照明ノードにおけるデータに基づいて行われるべき動作、アプリケーション100またはアプリケーションサービスへ転送されるデータのフォーマット、ならびに履歴データの管理を指定することを可能にする。
【００８４】
本発明の収益配分モデルは、照明インフラストラクチャ所有者、アプリケーションインフラストラクチャ所有者、およびアプリケーション100またはアプリケーションサービス所有者の間での収益分配を可能にする。今日、インフラストラクチャ所有者にとって、照明は、資本投資、エネルギー代および保守費用が関与する原価中心点である。本発明で譲受人は、日単位でのアプリケーション100およびアプリケーションサービスを使用可能にし、インフラストラクチャ所有者が、資本支出、運転支出、および保守支出の少なくとも一部を相殺することを可能にするハードウェア、ソフトウェアおよびネットワークリソースを提供する。
【００８５】
図13〜図16に、前述のシステムについての4つのサンプルアプリケーション100を示す。図13に、駐車場管理アプリケーション181（例えば、確率アプリケーション117）を示す。一連の車両検知センサ180が駐車場内の各駐車スペースの上方に1つずつ位置決めされており、または単一のマルチスペース占有検知センサが電灯ごとに位置決めされている。各センサ180は、各センサ180の下方に駐車された車両の有無を検知する任意の周知の技術を用いて動作することができる。駐車スペース別のセンサ180が配置されているときには、各センサ180は、そのスペースが空いているか、使用されているか、それとも予約されているか表示するLEDを含む。これにより駐車場内の運転者は空きスペース、利用可能スペースおよび予約スペースを位置特定することができる。またこれにより、駐車場所有者は、駐車場全体を目視で点検せずに、スペースが利用可能であるときにそれを確認することもできる。各センサ180は、上記のシステムについて説明したように、有線または無線技術を用いてノードプラットフォーム10に結合される。ノードプラットフォーム10はローカル・エリア・ネットワーク（LAN）210を介してサイトコントローラ200と、かつ/またはゲートウェイプラットフォーム50を用いてサービスプラットフォーム90と通信する。ゲートウェイプラットフォーム50はインターネット80を介してサービスプラットフォーム90とユーザ220とに接続される。サイトコントローラ200はサービスプラットフォーム90または駐車場管理アプリケーション181と通信することができる。駐車場管理アプリケーション181はユーザ220がインターネット80上で駐車場管理アプリケーション181にアクセスすることによってスペースを予約することを可能にする。
【００８６】
図14に、照明保守アプリケーション229（例えば、確率アプリケーション117）を示す。照明保守アプリケーション229は、前述のようなシステムを用いて相互にネットワーク接続され、次にサイトコントローラ200に結合される、照明ノード（例えば、ノードプラットフォーム10）を含む。前述の技術を用いて、電力消費、運営状況、オン/オフ活動、センサ活動といった照明ノードに関する情報がサイトコントローラ200へ、かつ/またはサービスプラットフォーム90へ報告される。加えて、サイトコントローラ200および/またはサービスプラットフォーム90は、温度や電流といった性能データ、ならびに各ノード10で行われている活動といった状況データも収集することができる。照明保守アプリケーション229は、照明保守関連の機能を提供し、サービスプラットフォーム90から生保守データにアクセスする。点検が求められ、または他の手当てが必要であると決定するために、照明保守アプリケーション229から照明保守会社230は、LED温度、LED電力消費、LED故障、ネットワーク障害、電源故障といった保守関連データにアクセスすることができる。
【００８７】
図15Aおよび図15Bに、前述のシステムについての在庫アプリケーション238（例えば、確率アプリケーション117）およびスペース利用アプリケーション237を示す。前述のように、一連のRFIDタグリーダ250がノードプラットフォーム10に沿って倉庫全体に位置決めされている。これらのタグリーダ250は、倉庫内の様々な品目上のRFIDタグ260を検知する。本明細書に記載されるノードプラットフォーム10のネットワークを用いて、タグリーダ250は当該情報をサイトコントローラ200および/またはサービスプラットフォーム90へ提供することができる。タグリーダ250は、位置および識別情報を収集し、ノードプラットフォーム10を用いてサイトコントローラ200および/またはサービスプラットフォーム90へデータを転送する。このデータは次いで、サービスプラットフォーム90から在庫アプリケーション238といったアプリケーション100へ転送される。位置および識別データは、倉庫といった保護構造内部の物品の流れを追跡するのに用いることができる。同じ戦略を、倉庫スペース使用状況をモニタするのに用いることができる。センサ30は倉庫内の品目の存在およびこれらの品目によって占有されているスペースを検知する。このスペース使用状況データは、サイトコントローラ200および/またはサービスプラットフォーム90へ転送することができる。スペースをモニタし、管理するアプリケーション100は、スペース利用アプリケーション237（例えば、確率アプリケーション117）を利用して、サービスプラットフォーム90からスペースを記述するデータにアクセスすることができる。
【００８８】
図16に、出荷ターミナルをモニタし、出荷元から送付先まで物品を追跡するためのロジスティクスアプリケーション236（例えば、確率アプリケーション117）を示す。例えば、ノードプラットフォーム10を利用して、出荷元（例えば、積出港ターミナル）、通過点（例えば、計量所や給油所）、および送付先（例えば、倉庫）の全体を通して物品を追跡するようにRFIDタグ260を位置決めすることができる。同様に、物品および物品を輸送する乗り物にRFIDタグ260を位置決めすることもできる。RFIDタグ260は、ノードプラットフォーム10を用いて位置、識別その他のセンサデータ情報を送信し、ノードプラットフォーム10は次に、前述の情報をサービスプラットフォーム90へ送信する。これは、各サイト（例えば、出荷元、通過点、および送付先）でゲートウェイプラットフォーム50を用いてさらに行うこともできる。サービスプラットフォーム90は、ロジスティクスアプリケーション236といったアプリケーション100にこのデータを供与し、ロジスティクスアプリケーション236にアクセスするユーザ220が正確な位置および物品状況情報を取得することができるようにする。
【００８９】
図17は、ノード内の電力モニタリングおよび制御のための電気構成要素のブロック図である。図示の電力測定および制御モジュールは入ってくるAC電力を測定し、AC/DC変換器に提供される電力を制御する。またこのモジュールは、サージ抑制およびノード構成要素への電力供給も行う。
【００９０】
この回路は、個々のノードにおける発光ダイオードへの電力を制御するのに用いられる。以下で概説する実際の入力数または出力数は、顧客アプリケーション仕様に依存する。図示のように、AC電力が線300を介して、90ボルトから305ボルトの範囲の電圧で提供される。電圧および電流はエネルギー測定集積回路310によって感知される。AC-DC変圧器320が集積回路310に電力供給するために回路310に3.3ボルトを提供する。図17において、破線は高電圧システムの非絶縁部分を表す。点線は、最高10,000ボルトまで保護される回路の部分を示す。
【００９１】
集積回路310は、線間電圧および線電流を測定する相補形金属酸化膜半導体（complementary metal-oxide-semiconductor（CMOS））電力測定デバイスである。集積回路310は、有効電力、無効電力、および皮相電力、ならびにRMS電圧および電流を計算することができる。集積回路310は、「汎用非同期送受信回路（universal asynchronous receiver/transmitter）」（UART）デバイス330へ出力信号315を提供する。UARTデバイス330はパラレルインターフェースとシリアルインターフェースとの間でデータを変換する。UART330は、負荷350へ提供される出力電圧を制御するマイクロコントローラ340へ信号を提供するように接続されており、負荷350は好ましくは、LED照明システム350である。この制御はスイッチ355を用いて実現される。
【００９２】
マイクロコントローラ340にはデバイス360およびデバイス365も結合されており、これらのデバイスは、一般にCANバスと呼ばれる、コントローラ・エリア・ネットワーク・バス・システムを実施する。CANバスは、複数のマイクロコントローラがホストコンピュータに依拠せずに相互に通信することを可能にする。CANバスは、メッセージベースの通信プロトコルを提供する。CANバスは、複数のノードがノード間の通信のために相互にデイジーチェーン接続されることを可能にする。
【００９３】
任意選択で、回路基板上に電源モジュール370が設けられる。電源モジュール370はその入力端子を介してAC電力を受け入れ、その出力端子において制御されたDC電力を提供する。必要に応じて、電源モジュール370は図18に示すデバイスのうちのいくつかのために入力電力を提供することができ、これについて次に論じる。
【００９４】
図18はノードに位置するアプリケーションコントローラのブロック図である。ノードはアプリケーションソフトウェアとの無線通信を提供する。このアプリケーションソフトウェアは、電力、照明、およびマイクロコントローラ400上で実行されているセンサ30の制御を可能にする。またこのアプリケーションソフトウェアは、図に示す様々なモジュールへ電力を提供し、センサ30との通信を可能にする。
【００９５】
図18のアプリケーションコントローラは、図の中央に示されているマイクロコントローラ400の制御下で動作する。例えば、図17のモジュール370によって供給される入力電力405が、Wi-Fi通信のための電力を提供するように変圧器410によって5ボルトまで降圧され、また、マイクロコントローラ400に電力供給する3.3ボルト変圧器420にも提供される。電源430も入力電力を受け取り、センサ30（不図示）に提供する。3.3ボルト電力は基準電圧発生器440にも提供される。
【００９６】
マイクロコントローラ400は様々なデバイスと通信するためのいくつかの出力端子および出力端子を提供する。特に、一態様では、マイクロコントローラ400は、3つの0から10ボルトのアナログ出力信号450を提供し、2つの0から10ボルトのアナログ出力信号460を受け取るように結合されている。これらの入力信号460および出力信号450は、様々なセンサ30を制御し、様々なセンサ30の条件を感知するのに用いることができる。マイクロコントローラ400との通信は、UART470によってCANバス480を用いて達成される。図17に関連して説明したように、CANバス480はホストコンピュータを必要とせずにマイクロコントローラ間の通信を可能にする。
【００９７】
将来のアプリケーション100を使用可能にし、柔軟性を提供するために、マイクロコントローラ400は複数の汎用入力/出力ピン490も含む。これらは0から36ボルトの範囲の信号を受け入れ、または提供する。これらは、その挙動をソフトウェアによって制御し、またはプログラムすることのできる汎用ピンである。これら追加の制御線を備えることにより、ハードウェアの交換を必要とせずに、ソフトウェアによって追加機能を使用可能にすることができる。
【００９８】
マイクロコントローラ400は1対のI2Cバスインターフェース500にも結合されている。これらのバスインターフェース500は、基板上の他の構成要素を接続し、またはケーブルを介して連結される他の構成要素を接続するのに用いることができる。I2Cバス500は、事前定義された帯域幅を必要とせず、しかも、マルチマスタリング、アービトレーション、および衝突検出を可能にする。マイクロコントローラ400は、サージ保護を提供するためにSP1インターフェース510にも接続されている。加えて、マイクロコントローラ400は、USBインターフェース520と、JTAGインターフェース530とにも結合されている。様々な入力および出力のバスおよび制御信号は、多種多様なセンサ30および他のデバイスを含む、ノードインターフェースのところのアプリケーションコントローラが、例えば、照明制御およびセンサ管理を提供することを可能にする。
【００９９】
以上は感知アプリケーション100を使用するためのネットワーク化照明インフラストラクチャの詳細な説明である。前述のように、本システムは、既存の、または将来の照明インフラストラクチャのためのユニークな機能を提供する。システムの具体的実装に関して多くの詳細が示されているが、本開示の範囲は添付の特許請求の範囲によって定義されるものであることが理解されるであろう。
【０１００】
マシンおよびソフトウェアアーキテクチャ
図1〜図18に関連して説明した各モジュール、方法、エンジン、アプリケーションなどは、いくつかの態様においては、複数のマシンおよび関連付けられたソフトウェアアーキテクチャのコンテキストで実施される。以下の各節では、本開示の態様と共に使用するのに適した代表的な（1つまたは複数の）ソフトウェアアーキテクチャおよびマシン（例えばハードウェア）アーキテクチャを説明する。
【０１０１】
ソフトウェアアーキテクチャは、特定の目的に合わせて機器およびマシンを作成するためにハードウェアアーキテクチャと併用される。例えば、特定のソフトウェアアーキテクチャと結合された特定のハードウェアアーキテクチャにより、携帯電話、タブレット機器などといったモバイル機器が生み出されることになる。わずかに異なるハードウェアとソフトウェアアーキテクチャとにより、「モノのインターネット」で使用するためのスマートデバイスを生み出すことができる。さらに別の組み合わせは、クラウド・コンピューティング・アーキテクチャ内で使用するためのサーバコンピュータを生み出す。必ずしもそうしたソフトウェアアーキテクチャとハードウェアアーキテクチャとのすべての組み合わせが本明細書で提示されるとは限らず、ここに含まれる開示と異なるコンテキストで本開示をどのように実現すべきかを、当業者は容易に理解することができる。
【０１０２】
ソフトウェアアーキテクチャ
図19は、代表的なソフトウェアアーキテクチャ2002を示すブロック図2000であり、ソフトウェアアーキテクチャ2002は、本明細書で説明する様々なハードウェアアーキテクチャと併用することができる。図19は、ソフトウェアアーキテクチャ2002の単なる非限定的な例にすぎず、本明細書で説明する機能を円滑化するために多くの他のアーキテクチャが実施されうることが理解されるであろう。ソフトウェアアーキテクチャ2002は、中でも特に、プロセッサ2110、メモリ2130、および入出力構成要素2150を含む、図20のマシン2100といったハードウェア上で実行することができる。図19に戻って、代表的なハードウェア層2004が示されており、これは例えば、図20のマシン2100を表すことができる。ハードウェア層2004は、関連付けられた実行可能命令2008を有する1つまたは複数の処理装置2006を含む。実行可能命令2008は、ソフトウェアアーキテクチャ2002の実行可能命令を表し、図1〜図18の方法、エンジン、モジュールなどの実装を含む。またハードウェア層2004は、メモリおよび/または記憶モジュール2010も含み、メモリおよび/または記憶モジュール2010も実行可能命令2008を有する。ハードウェア層2004は、2012で示すように、他のハードウェアも含むことができ、他のハードウェアは、マシン2100の一部として示されているその他のハードウェア2012といった、ハードウェア層2004の任意の他のハードウェアを表す。
【０１０３】
図19の例示的アーキテクチャにおいて、ソフトウェア2002は、各層が特定の機能を提供する層のスタックとして概念化することができる。例えば、ソフトウェアアーキテクチャ2002は、オペレーティングシステム2014、ライブラリ2016、フレームワーク/ミドルウェア2018、アプリケーション2020（例えば、確率アプリケーション117）およびプレゼンテーション層2044といった層を含むことができる。動作に際して、アプリケーション2020および/または各層内の他の構成要素は、ソフトウェアスタックを介してアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）コール2024を呼び出し、APIコール2024に応答したメッセージ2026として示されている、応答、戻り値などを受け取ることができる。図示の各層は代表的な性格のものであり、必ずしもすべてのソフトウェアアーキテクチャがすべての層を有するとは限らない。例えば、モバイル・オペレーティング・システムまたは専用オペレーティングシステム2014の中にはフレームワーク/ミドルウェア層2018を提供しないものあり、そうした層を提供するものもある。他のソフトウェアアーキテクチャは追加の、または異なる層を含む場合もある。
【０１０４】
オペレーティングシステム2014は、ハードウェアリソースを管理し、共通サービスを提供することができる。オペレーティングシステム2014は、例えば、カーネル2028、サービス2030、およびドライバ2032を含むことができる。カーネル2028はハードウェアとその他のソフトウェア層との間の抽象化層として働くことができる。例えば、カーネル2028は、メモリ管理、プロセッサ管理（例えばスケジューリング）、構成要素管理、ネットワーキング、セキュリティ設定などの役割を果たすことができる。サービス2030は、その他のソフトウェア層のための他の共通サービスを提供することができる。ドライバ2032は、基礎となるハードウェアを制御し、またはハードウェアとインターフェースする役割を果たすことができる。例えば、ドライバ2032は、ハードウェア構成に応じて、ディスプレイドライバ、カメラドライバ、Bluetooth（登録商標）ドライバ、フラッシュ・メモリ・ドライバ、シリアル通信ドライバ（例えば、ユニバーサル・シリアル・バス（USB）ドライバ）、Wi-Fi（登録商標）ドライバ、オーディオドライバ、電源管理ドライバなどを含むことができる。
【０１０５】
ライブラリ2016は、アプリケーション2020および/または他の構成要素および/または層によって利用されうる共通インフラストラクチャを提供することができる。ライブラリ2016は、典型的には、他のソフトウェアモジュールが、基礎となるオペレーティングシステム2014機能（例えば、カーネル2028、サービス2030および/またはドライバ2032）と直接インターフェースするよりも容易にタスクを行うことを可能にする機能を提供する。ライブラリ2016は、メモリ割り振り機能、ストリング操作機能、数学機能などといった機能を提供することのできるシステム2034ライブラリ（例えば、C標準ライブラリ）を含むことができる。加えて、ライブラリ2016は、メディアライブラリ（例えば、ムービング・ピクチャー・エキスパーツ・グループ（moving picture experts group（MPEG））4、H.264、MPEG-1またはMPEG-2 Audio Layer （MP3）、AAC、AMR、ジョイント・フォトグラフィック・エクスパーツ・グループ（JPG）、ポータブル・ネットワーク・グラフィックス（portable network graphics（PNG））のような様々なメディアフォーマットの提示および操作をサポートするためのライブラリ）、グラフィックスライブラリ（例えば、ディスプレイ上のグラフィックコンテンツにおいて2Dおよび3Dをレンダリングするのに用いられうるオープン・グラフィックス・ライブラリ（Open Graphics Library（OpenGL））フレームワーク）、データベースライブラリ（例えば、様々なリレーショナルデータベース機能を提供することができる構造化照会言語（Structured Query Language（SQL））SQLite）、ウェブライブラリ（例えば、ウェブブラウジング機能を提供することができるウェブキット（Web Kit））などといったAPIライブラリ2036を含むこともできる。またライブラリ2016は、アプリケーション2020および他のソフトウェア構成要素/モジュールに多くの他のAPI2036を提供するための多種多様なその他のライブラリ2038も含むことができる。
【０１０６】
フレームワーク2018（ミドルウェアとも呼ばれる）は、アプリケーション2020および/または他のソフトウェア構成要素/モジュールによって利用されうる上位レベル共通インフラストラクチャを提供することができる。例えば、フレームワーク2018は、様々なグラフィカル・ユーザ・インターフェース（graphic user interface（GUI））機能、上位レベルリソース管理、上位レベル位置サービスなどを提供することができる。フレームワーク2018は、アプリケーション2020および/または他のソフトウェア構成要素/モジュールによって利用されうる広範囲の他のAPI2036を提供することができ、その一部は、特定のオペレーティングシステム2014またはプラットフォームに固有のものとすることができる。
【０１０７】
アプリケーション2020は、組み込みアプリケーション2040および/またはサードパーティーアプリケーション2042を含む。代表的な組み込みアプリケーション2040の例には、それだけに限らないが、連絡先アプリケーション、ブラウザアプリケーション、ブック・リーダ・アプリケーション、位置アプリケーション、メディアアプリケーション、メッセージングアプリケーション、および/またはゲームアプリケーションが含まれうる。サードパーティーアプリケーション2042には、組み込みアプリケーションのいずれか、ならびに幅広い種類の他のアプリケーション2020が含まれうる。一具体例において、サードパーティーアプリケーション2042（例えば、特定のプラットフォームのベンダ以外の実体によってAndroid（商標）やiOS（商標）のソフトウェア開発キット（software development kit（SDK））を用いて開発されたアプリケーション）は、iOS（商標）、Android（商標）、Windows（登録商標）Phone、または他のモバイル・オペレーティング・システム2014といったモバイル・オペレーティング・システム2014上で走るモバイルソフトウェアとすることができる。本例では、サードパーティーアプリケーション2042は、本明細書に記載される機能を円滑化するために、オペレーティングシステム2014といったモバイル・オペレーティング・システムによって提供されるAPIコール2024を呼び出すことができる。
【０１０８】
アプリケーション2020は、組み込みオペレーティングシステム機能（例えば、カーネル2028、サービス2030および/またはドライバ2032）、ライブラリ（例えば、システム2034、API2036、およびその他のライブラリ2038）、フレームワーク/ミドルウェア2018を利用して、システムのユーザ220と対話するためのユーザインターフェースを作成することができる。あるいは、または加えて、いくつかのシステムでは、ユーザ220との対話は、プレゼンテーション層2044といったプレゼンテーション層を介して行うこともできる。これらのシステムでは、アプリケーション/モジュール「論理」を、ユーザ220と対話するアプリケーション/モジュールの局面から分離することができる。
【０１０９】
ソフトウェアアーキテクチャ2002の中には仮想マシンを利用するものある。図19の例では、これは仮想マシン2048によって示されている。仮想マシン2048は、アプリケーション/モジュールを、あたかもそれらが（例えば、図20のマシン2100のような）ハードウェアマシン上で実行されているかのように実行することのできるソフトウェア環境を作り出す。仮想マシン2048はホスト・オペレーティング・システム（図21のオペレーティングシステム2014）によってホストされ、典型的には、必ずしもそうとは限らないが、仮想マシンモニタ2046を有し、仮想マシンモニタ2046は、仮想マシン2048の動作、およびホスト・オペレーティング・システム（すなわち、オペレーティングシステム2014）とのインターフェースを管理する。ソフトウェアアーキテクチャ2002は、オペレーティングシステム2050、ライブラリ2052、フレームワーク/ミドルウェア2054、アプリケーション2056および/またはプレゼンテーション層2058のように、仮想マシン2048内で実行される。仮想マシン2048内で実行されるソフトウェアアーキテクチャ2002のこれらの層は、前述の対応する層と同じとすることもでき、異なっていてもよい。
【０１１０】
例示的マシンアーキテクチャおよび機械可読媒体
図20は、機械可読媒体（例えば、機械可読記憶媒体）から命令を読み出し、本明細書で論じる方法のうちのいずれか1つまたは複数を実行することができる、いくつかの例示的態様による、マシン2100の構成要素を示すブロック図である。具体的には、図20には、その内部で、マシン2100に本明細書で論じる方法のうちのいずれか1つまたは複数を実行させる命令2116（例えば、ソフトウェア、プログラム、アプリケーション、アプレット、app、または他の実行可能コード）を実行することができる、コンピュータシステムの例示的形態のマシン2100の図が示されている。例えば、命令2116は、マシン2100に、図6の流れ図を実行させることができる。加えて、または代替として、命令2116は、図9〜図11のモジュール、エンジンおよびアプリケーションを含めて、図3の感知エンジン111、相関エンジン113、確率エンジン115および確率アプリケーション117などを実施することもできる。命令2116は、汎用のプログラムされていないマシン2100を、前述の方法で説明し、図示した機能を実行するようにプログラムされた特定のマシン2100へ変換する。代替の態様では、マシン2100は独立型機器として動作し、または他のマシン2100に結合する（例えば、ネットワーク接続する）こともできる。ネットワーク接続された配置において、マシン2100は、サーバ・クライアント・ネットワーク環境におけるサーバマシンもしくはクライアントマシンの容量で、またはピア・ツー・ピア（もしくは分散）ネットワーク環境におけるピアマシンとして動作することができる。マシン2100には、それだけに限らないが、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（PC）、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブック、セット・トップ・ボックス（STB）、携帯情報端末（PDA）、娯楽メディアシステム、セルラ電話機、スマートフォン、モバイル機器、ウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチ）、スマート・ホーム・デバイス（例えば、スマート家電）、他のスマートデバイス、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、ネットワークスイッチ、ネットワークブリッジ、またはマシン2100によって行われるべき動作を指定する命令2116を、順次に、またはそれ以外に実行することのできる任意のマシン2100、が含まれうる。さらに、1台のマシン2100だけが示されているが、「マシン」という用語は、本明細書で論じる方法のうちのいずれか1つまたは複数を実行するために命令2116を個々に、または連携して実行するマシン2100の集合体を含むものとしても理解されるものとする。
【０１１１】
マシン2100は、プロセッサ2110、メモリ2130、および入出力構成要素2150を含むことができ、これらは、例えばバス2102を介して相互に通信するように構成することができる。一例示的態様において、プロセッサ2110（例えば、中央処理装置（CPU）、縮小命令セットコンピューティング（RISC）プロセッサ、複雑命令セットコンピューティング（CISC）プロセッサ、グラフィックス処理装置（GPU）、ディジタル信号プロセッサ（DSP）、特定用途向け集積回路（ASIC）、無線周波数集積回路（RFIC）、別のプロセッサ、またはこれらの任意の適切な組み合わせ）は、例えば、命令2116を実行することのできるプロセッサ2112およびプロセッサ2114を含むことができる。「プロセッサ」という用語は、命令2116を同時に実行することのできる2つ以上の独立したプロセッサ2112（「コア」と呼ばれることもある）を含むことのできるマルチコアプロセッサ2112を含むものであることが意図されている。図20には複数のプロセッサ2112が示されているが、マシン2100は単一のコアを有する単一のプロセッサ2112、複数のコアを有する単一のプロセッサ2112（例えば、マルチコアプロセス）、単一のコアを有する複数のプロセッサ2112、複数のコアを有する複数のプロセッサ2112、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【０１１２】
メモリ/記憶2130は、メインメモリといったメモリ2132、または他のメモリ記憶、および記憶装置2136を含むことができ、どちらも例えばバス2102を介してプロセッサ2110にアクセスすることができる。記憶装置2136およびメモリ2132は、本明細書に記載される方法または機能のうちのいずれか1つまたは複数を具現化する命令2116を記憶する。また命令2116は、マシン2100による命令2116の実行時に、全部または一部を、メモリ2132内、記憶装置2136内、プロセッサ2110の少なくとも1つの内部（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内）、またはそれらの任意の適切な組み合わせに置くこともできる。したがって、メモリ2132、記憶装置2136、およびプロセッサ2110のメモリは、機械可読媒体の例である。
【０１１３】
本明細書で用いる場合、「機械可読媒体」は、命令2116およびデータを一時的に、または永続的に記憶することのできるデバイスを意味し、それだけに限らないが、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読取り専用メモリ（ROM）、バッファメモリ、フラッシュメモリ、光学媒体、磁気媒体、キャッシュメモリ、他の種類の記憶（例えば、消去可能プログラム可能読取り専用メモリ（EEPROM））および/またはそれらの任意の適切な組み合わせを含みうる。「機械可読媒体」という用語は、命令2116を記憶することのできる単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中データベースもしくは分散データベース、または関連付けられたキャッシュおよびサーバ）を含むものと理解すべきである。また「機械可読媒体」という用語は、命令2116が、マシン2100の1つまたは複数のプロセッサ（例えば、プロセッサ2110）によって実行されると、マシン2100に本明細書に記載される方法のうちのいずれか1つまたは複数を実行させるように、マシン（例えば、マシン2100）が実行するための命令（例えば、命令2116）を記憶することができる任意の媒体、または複数の媒体の組み合わせを含むものと理解されるものとする。したがって、「機械可読媒体」とは、単一の記憶装置またはデバイス、ならびに複数の記憶装置またはデバイスを含む「クラウドベースの」記憶システムまたは記憶ネットワークを指す。「機械可読媒体」という用語は信号自体を除く。
【０１１４】
入出力構成要素2150は、入力を受け取り、出力を提供し、出力を生成し、情報を送信し、情報を交換し、測定を取り込むなどのための多種多様な構成要素を含むことができる。特定のマシン2100に含まれる具体的な入出力構成要素2150はマシンの種類に依存すると考えられる。例えば、携帯電話といった携帯型マシン2100は、タッチ入力デバイスまたは他のそうした入力機構を含む可能性が高く、ヘッドレス・サーバ・マシンはそうしたタッチ入力デバイスを含まない可能性が高いであろう。入出力構成要素2150は図20に示されていない多くの他の構成要素を含みうることが理解されるであろう。入出力構成要素2150は、単に以下の考察を簡単にするために機能に従ってグループ化されており、このグループ化はいかなる意味でも限定的ではない。様々な例示的態様において、入出力構成要素2150は出力構成要素2152および入力構成要素2154を含むことができる。出力構成要素2152は、視覚構成要素（例えば、プラズマ・ディスプレイ・パネル（PDP）、発光ダイオード（LED）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（LCD）、プロジェクタ、ブラウン管（CRT））、音響構成要素（例えば、スピーカ）、触覚構成要素（例えば、振動モータ、抵抗機構）、他の信号発生器などを含むことができる。入力構成要素2154は、英数字入力構成要素（例えば、キーボード、英数字入力を受け取るように構成されたタッチスクリーン、光学式キーボード、または他の英数字入力構成要素）、ポイントベースの入力構成要素（例えば、マウス、タッチパッド、トラックボール、ジョイスティック、動きセンサ、または他のポインティング器具）、触覚入力構成要素（例えば、物理ボタン、タッチもしくはタッチジェスチャの位置および/もしくは力を提供するタッチスクリーン、または他の触覚入力構成要素）、音声入力構成要素（例えば、マイクロフォン）などを含むことができる。
【０１１５】
別の例示的態様において、入出力構成要素2150は、幅広い他の構成要素の中でも特に、生体測定構成要素2156、動き構成要素2158、環境構成要素2160、または位置構成要素2162を含むことができる。例えば、生体測定構成要素2156は、表情（例えば、手の表情、顔の表情、声の表情、身振り、または視線）を検知し、生体信号（例えば、血圧、心拍数、体温、発汗、または脳波）を測定し、人を識別する（例えば、音声識別、網膜識別、顔識別、指紋識別、または脳波ベースの識別）などのための構成要素を含むことができる。動き構成要素2158は、加速度センサ構成要素（例えば、加速度計）、重力センサ構成要素、回転センサ構成要素（例えば、ジャイロスコープ）などを含むことができる。環境構成要素2160は、例えば、照明センサ構成要素（例えば、光度計）、温度センサ構成要素（例えば、周囲温度を検知する1つもしくは複数の温度計）、湿度センサ構成要素、圧力センサ構成要素（例えば、気圧計）、音響センサ構成要素（例えば、暗騒音を検知する1つもしくは複数のマイクロフォン）、近接センサ構成要素（例えば、近くの物体を検知する赤外線センサ）、ガスセンサ（例えば、安全のために危険なガスの濃度を検知し、もしくは大気中の汚染物質を測定するガス検知センサ）、または周囲の物理環境に対応する指示、測定、もしくは信号を提供することのできる他の構成要素を含むことができる。位置構成要素2162は、位置センサ構成要素（例えば、全地球測位システム（GPS）受信機構成要素）、高度センサ構成要素（例えば、高度計や、高度を導出するための気圧を検知する気圧計）、向きセンサ構成要素（例えば、磁力計）などを含むことができる。
【０１１６】
通信は多種多様な技術を用いて実施することができる。入出力構成要素2150は、マシン2100を、それぞれカップリング2182およびカップリング2172を介してネットワーク2180または機器2170に結合するように動作する通信構成要素2164を含むことができる。例えば、通信構成要素2164は、ネットワーク2180とインターフェースするためのネットワークインターフェース構成要素または他の適切な機器を含むことができる。別の例において、通信構成要素2164は、有線通信構成要素、無線通信構成要素、セルラ通信構成要素、近距離無線通信（NFC）構成要素、Bluetooth（登録商標）構成要素（例えば、Bluetooth（登録商標） Low Energy）、Wi-Fi（登録商標）構成要素、および他のモダリティによって通信を提供する他の通信構成要素を含むことができる。機器2170は、別のマシン2100または多種多様な周辺機器（例えば、ユニバーサル・シリアル・バス（USB）を介して結合された周辺機器）のうちのいずれかとすることができる。
【０１１７】
さらに、通信構成要素2164は、識別子を検知し、または識別子を検知するように動作する構成要素を含むことができる。例えば、通信構成要素2164は、無線周波数識別（RFID）タグリーダ構成要素、NFCスマートタグ検知構成要素、光学式読取装置構成要素（例えば、統一商品コード（Universal Product Code（UPC））バーコードといった1次元バーコード、Quick Response（QR）コード、Aztecコード、Data Matrix、Dataglyph、MaxiCode、PDF417、Ultra Code、UCC RSS-2Dバーコード、および他の光学式コードといった多次元バーコードを検知する光センサ）、または音響検知構成要素（例えば、タグ付けオーディオ信号を識別するマイクロフォン）を含むことができる。加えて、例えば、インターネット・プロトコル（IP）・ジオロケーションによる位置特定、Wi-Fi（登録商標）信号三角測量による位置特定、特定の位置を指示しうるNFCビーコン信号の検知による位置特定などのように、通信構成要素2164を介して様々な情報を導出することもできる。
【０１１８】
伝送媒体
様々な例示的態様においては、ネットワーク2180の1つまたは複数の部分を、アドホックネットワーク、イントラネット、エクストラネット、仮想私設網（VPN）、ローカル・エリア・ネットワーク（LAN）、無線LAN（WLAN）、広域ネットワーク（WAN）、無線WAN（WWAN）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（MAN）、インターネット80、インターネット80の一部分、公衆交換電話網（PSTN）の一部分、旧来の電話サービス（POTS）網、セルラ電話網、無線ネットワーク、Wi-Fi（登録商標）ネットワーク、別の種類のネットワーク、または2つ以上のそうしたネットワークの組み合わせとすることができる。例えば、ネットワーク2180またはネットワーク2180の一部分は、無線もしくはセルラネットワークを含むことができ、カップリング2182は符号分割多元接続（Code Division Multiple Access（CDMA））接続、モバイル通信のためのグローバルシステム（Global System for Mobile communications（GSM））接続、または他の種類のセルラもしくは無線カップリングとすることができる。本例では、カップリング2182は、1xRTT（Single Carrier Radio Transmission Technology）、EVDO（Evolution-Data Optimized）技術、GPRS（General Packet Radio Service）技術、EDGE（Enhanced Data rates for GSM Evolution）技術、3Gネットワーク、第4世代無線（4G）ネットワークを含む3GPP（third Generation Partnership Project）、UMTS（Universal Mobile Telecommunications System）、HSPA（High Speed Packet Access）、WiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、LTE（Long Term Evolution）規格、様々な規格設定団体によって定義された他の規格、他の長距離プロトコル、または他のデータ転送技術といった、様々な種類のデータ転送技術のうちのいずれかを実施することができる。
【０１１９】
命令2116は、ネットワークインターフェース機器（例えば、通信構成要素2164に含まれるネットワークインターフェース構成要素）を用い、いくつかの周知の転送プロトコル（例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（HTTP））を利用して、ネットワーク2180上で送信し、または受信することができる。同様に、命令2116は、機器2170へのカップリング2172（例えば、ピア・ツー・ピア・カップリング）を介して伝送媒体を用いて送信し、または受信することもできる。「伝送媒体」という用語は、マシン2100が実行するための命令2116を記憶し、符号化し、または搬送することのできる任意の無形の媒体を含むものと理解されるものであり、そうしたソフトウェアの通信を円滑化するためのディジタル信号またはアナログ信号または他の無形の媒体を含む。
【０１２０】
言語
本明細書全体を通して、複数のインスタンスは単一のインスタンスとして記載される構成要素、動作、または構造を実施することができる。1つまたは複数の方法の個々の動作が別々の動作として図示され、記述されているが、個々の動作の1つまたは複数が同時に行われる場合もあり、これらの動作が図示の順序で行われる必要はない。例示的構成において別々の構成要素として提示されている構造および機能は、組み合わされた構造または構成要素として実施することもできる。同様に、単一の構成要素として提示されている構造および機能を別々の構成要素として実施することもできる。上記その他の変形、改変、追加、および改善は、本発明の主題の範囲内に含まれる。
【０１２１】
本発明の主題の概要を特定の例示的態様に関して説明したが、本開示の態様の幅広い範囲を逸脱することなく、これらの態様に様々な改変および変更を加えることができる。本発明の主題のそうした態様を本明細書では、個々に、またはまとめて、「本開示」という用語で呼ぶ場合があり、これは便宜的にそう呼んでいるにすぎず、複数の開示が実際に開示されている場合に、本出願の範囲を単一の開示または発明概念に自発的に限定するためのものではない。
【０１２２】
本明細書で例示した態様は、当業者が開示された教示を実施することを可能にするのに十分な詳細さで記載されている。本開示の範囲を逸脱することなく構造的、論理的な置換および変更を加えるように、これらの態様から他の態様を用い、導出することもできる。したがって、以上の詳細な説明は、限定的な意味で理解すべきではなく、様々な態様の範囲は、添付の特許請求の範囲が権利を付与されるべき範囲と同等の十分な範囲を伴って、それらの特許請求の範囲によってのみ定義されるものである。
【０１２３】
本明細書で用いる場合、「または（もしくは）」という用語は、包括的意味または排他的意味として解釈することができる。さらに、単一のインスタンスとして本明細書に記載されているリソース、動作、または構造を、複数のインスタンスが提供する場合もある。加えて、様々なリソース、動作、モジュール、エンジン、およびデータストアの間の境界は若干恣意的であり、特定の動作が特定の例示的構成のコンテキストにおいて示されている。機能の他の割り振りも想定され、本開示の様々な態様の範囲内に含まれうる。一般に、例示的構成において別々のリソースとして提示されている構造および機能は、組み合わされた構造またはリソースとして実施することもできる。同様に、単一のリソースとして提示されている構造および機能も別々のリソースとして実施することができる。上記その他の変形、改変、追加、および改善は、添付の特許請求の範囲によって表される本開示の態様の範囲内に含まれるものである。したがって、本明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示とみなすべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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