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公開番号2024130935
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-30
出願番号2023040908
出願日2023-03-15
発明の名称火災受信機
出願人能美防災株式会社
代理人弁理士法人きさ特許商標事務所
主分類G08B 17/00 20060101AFI20240920BHJP(信号)
要約【課題】火災等の異常の有無を検出する学習装置で利用される学習情報を得ることのできる火災受信機を得る。
【解決手段】火災を検知すると発報信号を出力する火災感知器と回線で接続された火災受信機であって、火災感知器が検出対象を検出して出力した検出情報を取得する取得部と、火災感知器からの発報信号を受信したとき、取得部が取得した検出情報に対応する、実火災であるか非火災であるかを含む原因情報が正解データとして入力される正解データ入力部と、検出情報と正解データとを対応づける対応付け部と、を備えた。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
火災を検知すると発報信号を出力する火災感知器と回線で接続された火災受信機であって、
前記火災感知器が検出対象を検出して出力した検出情報を取得する取得部と、
前記火災感知器からの前記発報信号を受信したとき、前記取得部が取得した前記検出情報に対応する、実火災であるか非火災であるかを含む原因情報が正解データとして入力される正解データ入力部と、
前記検出情報と前記正解データとを対応づける対応付け部と、を備えた
火災受信機。
続きを表示（約 480 文字）【請求項２】
前記検出情報は、煙濃度、温度、一酸化炭素濃度、二酸化炭素濃度、臭気濃度、及び赤外線量、のうちの一つ以上を含む
請求項１記載の火災受信機。
【請求項３】
前記実火災である場合の前記原因情報は、燃え草の種類を含み、
前記非火災である場合の前記原因情報は、タバコの煙、調理による煙、湯気、点検、塵埃、エアコンの風、加熱調理器、殺虫剤、照明、振動、及び衝撃のうちの一つ以上を含む
請求項１又は請求項２に記載の火災受信機。
【請求項４】
前記正解データ入力部は、前記火災感知器からの前記発報信号を受信したときに加えて、当該火災受信機による異常検出時に、前記正解データの入力を受け付ける
請求項１又は請求項２に記載の火災受信機。
【請求項５】
前記火災受信機はネットワークを介してサーバに接続可能であり、
前記対応付け部によって対応づけられた前記検出情報と前記正解データとを出力する出力部を更に備えた、
請求項１又は請求項２に記載の火災受信機。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、火災感知器と回線で接続された火災受信機に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、煙濃度、温度、又は一酸化炭素濃度等の検出データを火災受信機に送るアナログ火災感知器と、火災を検出したアナログ火災感知器の検出データを火災の学習情報として使用する判定装置を備えたシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載のシステムでは、予め準備された学習情報により学習された多層式のニューラルネットワークによって構成された、異常検出器の検出結果に基づき、監視領域の火災の有無を判定して警報する。さらに特許文献１のシステムでは、センサにより検出された物理量及び／又は撮像部により撮像された監視領域の画像を、さらに学習情報としてニューラルネットワークに入力して学習させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１８－０８８１０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、センサにより検出された物理量及び撮像部により撮像された画像を学習情報として使用することが記載されているが、物理量及び画像だけでは、学習情報として不十分である。すなわち、火災の有無を判定するニューラルネットワーク等の学習装置で利用される学習情報としては、入力情報に対応する物理量及び画像に加えて、入力情報を元に推論装置が推論する推論結果（火災の有無等）に対応する正解データが必要となる。ところが、特許文献１には、この正解データを得る手段について開示されていない。
【０００５】
本発明は、上記課題を背景としてなされたものであり、火災等の異常の有無を検出する学習装置で利用される学習情報を得ることのできる火災受信機を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る火災受信機は、火災を検知すると発報信号を出力する火災感知器と回線で接続された火災受信機であって、前記火災感知器が検出対象を検出して出力した検出情報を取得する取得部と、前記火災感知器からの前記発報信号を受信したとき、前記取得部が取得した前記検出情報に対応する、実火災であるか非火災であるかを含む原因情報が正解データとして入力される正解データ入力部と、前記検出情報と前記正解データとを対応づける対応付け部と、を備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、火災感知器からの発報信号を受信したときに、検出情報に対応する、実火災であるか非火災であるかを含む原因情報が正解データとして入力され、検出情報と正解データとが対応付けられる。このため、検出情報と正解データとを対応付けた情報を、学習装置の学習情報として利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施の形態１に係る火災受信機を備えた学習システムの構成図である。
実施の形態１に係る対応付けデータの構成例を説明する図である。
実施の形態１に係る火災受信機の正解データ入力部の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、図面に示す装置は、本発明の装置の一例を示すものであり、図面に示された装置によって本発明の装置が限定されるものではない。また、各図において、同一の符号を付したものは、同一の又はこれに相当するものであり、これは明細書の全文において共通している。
【００１０】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る火災受信機１を備えた学習システム１００の構成図である。学習システム１００は、機械学習を行う学習装置２０と、学習装置２０の学習結果に基づいて生成された推論モデル２４を利用して、入力情報に対応する推論結果を得る推論装置３０とを備える。さらに学習システム１００は、学習情報を取得する装置として、学習装置２０にネットワーク３００を介して接続された火災受信機１を備える。火災受信機１は、建物に設置され、火災を監視するとともに火災が検知されると報知等を行う火災報知システム２００の一部を構成している。
（【００１１】以降は省略されています）

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