监视装置、监视方法及存储有程序的信息处理装置与流程

本发明涉及用于监视电气设备等发热的设备的监视装置、监视方法以及存储有程序的信息处理装置，例如涉及基于通过热图像传感器获取的热图像对上述设备进行监视的监视装置。

背景技术：

作为监视上述设备的监视装置，以往已知有一种监视装置，该监视装置通过热图像传感器对存在电气设备的区域进行拍摄，基于所拍摄的热图像对上述电气设备是否在运转进行判定，并且根据上述热图像中是否存在人体来判定该电气设备是否在不必要的运转(参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特开2011-203897号公报

技术实现要素：

然而，由于专利文献1所揭示的监视装置的目的是发现正不必要地运转的电气设备并进行警告，因此无法检测应该正在运转的电气设备没有运转的情况，或者运转中的电气设备发生异常动作的情况等。

此外，由于专利文献1所揭示的监视装置设想了一般家庭中的电气设备的忘记关闭等情况，因此在热图像中的人体不存在的情况下判定为不需要电气设备的运转。因此，例如像服务器机房、工厂的一部分的区域等一样，在对即使不存在人时仍然正常运转的电气设备所存在的区域进行监视的情况下，即使适用专利文献1所揭示的监视装置，也难以说能够进行高精度的监视。

本发明是鉴于上述问题而做出的，本发明的目的在于，更高精度地对监视对象的空间中存在的设备的运转状态进行监视。

解决课题的技术手段

本发明所涉及的监视装置(1、1a、1b)的特征在于，包括：图像获取部(11)，其从拍摄监视对象设备的热图像传感器(4_1～4_x)获取热图像；温度检测部(13)，其基于通过图像获取部获取的热图像，对监视对象设备(50、51)中的至少一个监视点(500、510_1～510_3)的温度进行检测；存储部(15)，其存储预测监视点的温度的时间变化的预测数据(153、154)；以及判定部(14)，其将通过温度检测部检测到的监视点的温度的数据(152)和预测数据比较，基于比较结果来判定监视对象设备的运转状态。

在上述监视装置中，预测数据也可以包含基于监视对象设备的运转模式预先生成的恒定数据(153)。

在上述监视装置中，预测数据也可以包含基于通过图像获取部获取的热图像而生成的能够更新的逐次数据(154)。

在上述监视装置中，预测数据也可以包含基于监视对象设备的运转模式预先生成的恒定数据和基于通过图像获取部获取的热图像而生成的能够更新的逐次数据。

在上述监视装置中，还可以具有更新部(18)，其基于从通过图像获取部获取的其他日期的热图像检测到的监视点的温度的时序数据，以规定的周期来更新逐次数据。

在上述监视装置中，判定部也可以根据温度的时序数据与预测数据的偏差量，至少从第1运转状态(正常状态)、表示比第1运转状态异常的状态的第2运转状态(适当内运转状态)以及表示比第2运转状态异常的状态的第3运转状态(重大异常状态)之中，判定监视对象的运转状态。

在上述监视装置中，温度检测部也可以基于热图像来检测监视对象设备中的多个监视点(510_1～510_3)的温度，判定部根据各监视点的温度数据与所述预测数据的偏差量，从第1运转状态(正常状态)、表示比第1运转状态异常的状态的第2运转状态(适当内运转状态)以及表示比第2运转状态异常的状态的第3运转状态(重大异常状态)之中判定各监视点的状态，并且在全部的监视点的判定结果一致的情况下，判定监视对象设备为与该一致的判定结果对应的运转状态，在至少一个监视点被判定为第3运转状态的情况下，判定监视对象设备为第3运转状态，在没有被判定为第3运转状态的监视点、且至少一个监视点被判定为第2运转状态的情况下，判定监视对象设备为第2运转状态。

在上述监视装置中，温度检测部也可以基于热图像来检测监视对象设备中的多个监视点的温度，判定部根据各监视点的温度的时序数据与预测数据的偏差量，从第1运转状态(正常状态)、表示比第1运转状态异常的状态的第2运转状态(适当内运转状态)以及表示比第2运转状态异常的状态的第3运转状态(重大异常状态)之中判定各监视点的状态，并且根据各监视点的判定结果算出权重值的加权平均，基于该平均值来判定监视对象设备的运转状态。

本发明所涉及的监视方法的特征在于，包括：第1步骤(s1)，信息处理装置(1、1a、1b)从拍摄监视对象设备的热图像传感器(4_1～4_x)获取热图像；第2步骤(s2)，信息处理装置基于在第1步骤中获取的热图像来检测监视对象设备中的至少一个的监视点的温度；以及第3步骤(s3)，其将在第2步骤中检测到的监视点的温度数据(152)与被存储于存储部(15)的包含监视点的温度的时间变化的预测值的预测数据(153、154)相比较，基于比较结果来判定监视对象设备的运转状态。

在上述监视方法中，预测数据包含基于监视对象设备的运转模式预先生成的恒定数据(153)和基于通过图像获取部获取的热图像而生成的能够更新的逐次数据(154)，第3步骤也可以包括：第4步骤(s3a)，将逐次数据与温度的时序数据相比较，基于比较结果来判定监视对象设备的运转状态；以及第5步骤(s3b)，将恒定数据的另一方面与温度的时序数据相比较，基于比较结果来判定监视对象设备的运转状态。

另外，在上述说明中，作为一例，添加括号来记载与发明的构成要素对应的附图上的参照符号。

发明的效果

通过以上所说明的，根据本发明，能够更高精度地监视存在于监视对象的空间的设备的运转状态。

附图说明

图1是表示包含实施方式1所涉及的监视装置的监视系统的构成的图。

图2是表示空间中的多个热图像传感器的配置例的图。

图3是表示热图像传感器的设置例的图。

图4是用于说明从一个热图像传感器输出的热图像与每个包含于该热图像的像素的单位像素数据的图。

图5是表示监视对象设备的监视点的一例的图。

图6是表示监视点的温度的采样的一例的图。

图7是表示温度数据与预测数据的比较的一例的图。

图8a是表示监视点为一个的情况下的运转状态判定结果数据的一例的图。

图8b是表示监视点为多个的情况下的运转状态判定结果数据的一例的图。

图9是表示实施方式1所涉及的监视装置所进行的设备的运转状态的判定处理的流程的流程图。

图10是表示包含实施方式2所涉及的监视装置的监视系统的构成的图。

图11是表示实施方式2所涉及的监视装置所进行的设备的运转状态的判定处理的流程的流程图。

图12是表示包含实施方式3所涉及的监视装置的监视系统的构成的图。

图13a是表示实施方式3所涉及的监视装置所进行的设备的运转状态的判定处理的流程的流程图。

图13b是表示实施方式3所涉及的监视装置所进行的设备的运转状态的判定处理的流程的流程图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。

《实施方式1》

(1)监视系统

图1是表示包含一实施方式所涉及的监视装置的监视系统的构成的图。

图1所示的监视系统100是如下的系统：基于通过设置于建筑物中的热图像传感器获取的热图像，对存在于建筑物中的电气设备等发热的设备的运转状态进行监视。

具体地说，监视系统100由设置于楼宇、工厂等建筑物3中的多个热图像传感器4_1～4_x(x为2以上的整数)和监视装置1构成。

(2)热图像传感器

热图像传感器4_1～4_x是被二维地排列的、获取表示建筑物3内的监视对象的空间30的二维的温度分布的热图像的设备。具体地说，热图像传感器4_1～4_x分别是以非接触的方式对规定的区域的二维的温度分布进行检测的红外线检测传感器。在本实施方式中，以每个热图像传感器4_1～4_x为热电堆阵列传感器的情况来进行说明。

在此，热电堆阵列传感器是二维地排列有多个热电堆的传感器，所述热电堆是由热电偶构成的、检测红外线的热电转换元件(红外线传感器)。作为热图像传感器4_1～4_x，通过将x个热电堆阵列传感器二维地排列至天花板等，能够掌握监视对象的空间30的二维的温度分布。例如，一个热图像传感器4_1是由32×31个的热电堆构成，各热电堆分别构成一个像素。

图2是表示监视对象的空间30中的热图像传感器4_1～4_x的配置例的图。

在此，空间30例如可以是建筑物3内的一整个楼层，也可以是一个楼层中的特定的区域(例如，1个起居室或者多个起居室)。

如图2所示，在将建筑物3内的监视对象的空间30分割为与热图像传感器4_1～4_x的数量相同的多个区域300_1～300_x的情况下，多个热图像传感器4_1～4_x与每个区域300_1～300_x相对应地设置。热图像传感器4_1～4_x分别生成各自对应的监视对象的区域300_1～300_x的热图像40_1～40_x。在图2中，作为一例，示出了将空间30分割为22行6列，在被分割而成的区域300_1～300_x中逐个配置热图像传感器4_1～4_x的情况。

图3是表示热图像传感器4_1～4_x的设置例的图。

某些热图像传感器4_1～4_x被设置于空间30中的天花板、墙面上。例如，如图3所示，优选的是热图像传感器4_1～4_x以其拍摄面4a与地面(地板表面)300b相对的朝向被设置于建筑物3的天花板300a的表面。此外，优选的是以各热图像传感器4_1～4_x的拍摄面4a与地面(地板表面)300b的距离各自相等的方式来设置各热图像传感器4_1～4_x。

通过像上述那样地来设置热图像传感器4_1～4_x，能够没有遗漏地检测监视对象的空间30内的各区域300_1～300_x的下方空间中的二维的温度分布。

图4是用于说明从一个热图像传感器输出的热图像与每个包含于该热图像的像素的单位像素数据的图。

如图4所示，在从一个热图像传感器4_1～4_x输出的热图像40_1～40_x中包含有单位像素数据400_1～400_x，该单位像素数据表示与输入至构成该热图像传感器4_1～4_x的各个热电堆的红外线量的强度相适应的值。

即，在一个热图像传感器4_1～4_x是具有32×31个像素(热电堆)的热电堆阵列传感器的情况下，从一个热图像传感器4_1输出的一个热图像40_1由有序的32×31个的单位像素数据构成，通过合成从热图像传感器4_1～4_x输出的各自的热图像40_1～40_x，能够获得表示空间30整体的二维的温度分布的热图像数据。

热图像传感器4_1～4_x例如在每单位时间内各自生成包含对应的区域300_1～300_x的区域的热图像40_1～40_x。热图像传感器4_1～4_x例如与设置于建筑物3内的服务器(未图示)连接，经由上述服务器通过无线或者有线将热图像40_1～40_x发送至监视装置1。例如，各热图像传感器4_1～4_x在1分钟内生成300幅热图像40_1～40_x，并经由上述服务器将该热图像40_1～40_x发送至监视装置1。

(3)监视装置1

监视装置1是基于通过热图像传感器4_1～4_x生成的热图像40_1～40_x，来监视存在于监视对象的空间30的设备的运转状态的装置。监视装置1例如被设置于建筑物3内的中央管理室、对包含建筑物3的多个楼宇或工厂等设施进行监视的楼宇管理系统中的中央管理室等中。

在本实施方式中，监视装置1具有如下功能：判定存在于空间30内的监视对象的设备的运转状态并存储该判定结果，并且在监视对象的设备为异常的运转状态的情况下通知该情况。以下，对于监视装置1进行详细说明。

如图1所示，监视装置1具有图像获取部11、监视点指示部12、温度检测部13、判定部14、存储部15以及通知部16。

监视装置1例如通过作为硬件资源的计算机(信息处理装置)和被安装在该计算机上的程序来实现。更具体地说，上述计算机是如下的pc，包括：cpu等程序处理装置；ram(randomaccessmemory随机存取存储器)、rom以及hdd(harddiskdrive硬盘驱动器)等存储装置；键盘、鼠标、定点设备、操作按钮以及触摸屏等用于从外部输入信息的输入装置；以及用于经由互联网、lan(localareanetwork局域网)、wan(wideareanetwork广域网)等通信线路有线或者无线地进行各种信息的收发的通信装置。

即，通过程序来控制上述的硬件资源，由此来实现上述的图像获取部11、监视点指示部12、温度检测部13、判定部14、存储部15以及通知部16等功能部。另外，上述的程序也可以在被存储于cd-rom、dvd-rom、内存卡等存储介质的状态下被提供，也可以经由网络被存储于监视装置1内的存储装置中。

图像获取部11是获取通过各热图像传感器4_1～4_x拍摄的空间30的热图像40_1～40_x的功能部。图像获取部11依次获取在每个单位时间内通过各热图像传感器4_1～4_x获取的热图像40_1～40_x。

监视点指示部12是在监视对象的设备中对表示测定温度的位置的监视点进行指示的功能部。

图5是表示监视对象设备的监视点的一例的图。

在同一图中示出有在空间30内存在两个监视对象的设备50、51的情况下的空间30的示意性的平面图。

在监视装置1中，针对每个监视对象的设备，至少指定1处测定温度的位置(监视点)。图5例示了在设备50中指定有一个监视点500，在设备51中指定有三个监视点510_1、510_2、510_3的情况。

这些监视点能够通过来自用户的操作输入、来自服务器等外部装置的指示等来变更。例如，能够指定表示设备50的区域内的靠右侧的位置来作为设备50的监视点500，也能够仅指定监视点510来作为设备51的监视点。

监视点指示部12例如根据用户做出的对监视装置1的操作输入，生成表示监视点的信息(例如，空间30中的坐标等位置信息)，并将其作为监视点数据151存储于存储部15中。

温度检测部13是根据存储于存储部15中的热图像40_1～40_x对监视点的温度进行检测的功能部。具体地说，温度检测部13从热图像40_1～40_x之中提取与通过存储于存储部15中的监视点数据151指定的监视点对应的单位像素数据400_1～400_x，基于该单位像素数据400_1～400_x来生成表示监视点温度的温度数据152。

此时，温度检测部13也可以仅根据与被指定为监视点的坐标对应的单位像素数据来生成温度数据152，也可以不仅获取监视点的像素数据，而且还获取其周边的像素数据，根据这些数据的平均值来生成温度数据152。例如，如图5所示，在生成监视点510_1的温度数据152时，也可以不仅提取监视点510_1而且还提取其周边区域301a～301d的单位像素数据400_1～400_x，将这些数据的平均值作为监视点510_1的温度数据152。

如图6所示，温度检测部13以规定的采样周期(温度测量周期ts)从热图像40_1～40_x中对各监视点的温度进行采样，并针对每个各监视点生成温度数据152。例如，在每一秒对监视点的温度进行采样，并生成温度数据152。

存储部15是存储监视装置1对设备的运转状态进行监视所需要的各种数据的功能部。例如，存储部15中存储有上述的热图像40_1～40_x、监视点数据151以及温度数据152、下文所述的恒定数据153以及运转状态判定结果数据155。

判定部14是将通过温度检测部检测到的监视点的温度的时序数据与预测数据相比较，基于比较结果来判定监视对象设备的运转状态的功能部。

在此，预测数据是预测监视点的温度的时间变化的数据。本实施方式中的预测数据包含基于监视对象设备的运转模式预先生成的恒定数据153。例如，根据一日、一周、普通日子、休息日等一定的期间中的监视对象设备的运转日程表等，对该监视对象设备中的监视点的温度的时间变化进行预测，将表示该预测到的温度的时间变化的数据作为恒定数据153预先存储在存储部15中。针对每个监视点准备恒定数据153，并存储在存储部15中。

恒定数据153例如通过用户做出的对监视装置1的操作输入、与服务器等外部设备的通信而被发送至监视装置1，并被存储于存储部15中。例如，恒定数据153在监视系统100的维护时等设备的监视动作停止时能够更新，而在设备的监视动作中不会被更新。

判定部14以规定的周期来判定监视对象设备的运转状态。具体地说，如图6所示，以比温度测量周期ts长的周期(运转状态判定周期td)来判定监视对象设备的运转状态。例如，在将温度测量周期设为1秒时，运转状态判定周期td被设定为“1分钟”、“10分钟”等。

判定部14针对每个运转状态判定周期td将通过温度检测部13检测到的监视点的温度的时序数据与该监视点的恒定数据153相比较，并基于该比较结果来判定监视对象设备的运转状态。

例如，如图7所示，判定部14针对每个采样算出实测温度152_1～152_8与预测温度153_1～153_8的差分，并基于该差分来判定监视点的状态，该实测温度是在从时刻t1到时刻t2为止的运转状态判定周期td1_2中被采样的实测温度，该预测温度是基于与实测温度对应的恒定数据153的预测温度。

例如，判定部14通过算出每个采样的上述差分的平方和来算出运转状态判定周期td1_2中的实测温度与预测温度的偏差量，并基于该偏差量的大小从正常状态、适当内运转状态、重大异常状态之中判定该监视点的状态。

在此，“正常状态”是指认为设备正常工作的状态，“重大异常状态”是指认为设备异常地工作、需要进行立即停止设备等处理的状态，“适当内运转状态”是指不必立即进行停止设备等处理但也称不上正常的状态。

例如，判定部14将运转状态判定周期td1_2中的规定的监视点的实测温度与预测温度的偏差量和两个阈值th1、th2(th1＜th2)比较，在该偏差量大于阈值th2的情况下，判定该监视点的状态为“重大异常状态”，在该偏差量小于阈值th2并大于阈值th1的情况下，判定该监视点的状态为“适当内运转状态”，在该偏差量小于阈值th1的情况下，判定该监视点的状态为“正常状态”。以下，分别将“正常状态”标注为“a”，将“适当内运转状态”标注为“b”，将“重大异常状态”标注为“c”。

在此，在一个监视对象设备中仅仅设定有一个监视点的情况下，该监视点的判定结果成为监视对象设备的运转状态的判定结果。例如，在图5所示的监视对象设备50的情况下，如果监视点500的判定结果为“a”的话，则监视对象设备50的判定结果为“a”，如果监视点500的判定结果为“b”的话，则监视对象设备50的判定结果为“b”，如果监视点500的判定结果为“c”的话，则监视对象设备50的判定结果为“c”。

另一方面，在一个监视对象设备中设定有多个监视点的情况下，综合地判断多个监视点的监视结果来判定监视对象设备的运转状态。

例如，在图5所示的监视对象设备51的情况下，在三个监视点510_1～510_3全部是相同的判定结果的情况下，该判定结果成为监视对象设备51的判定结果。例如，在三个监视点510_1～510_3的判定结果全部为“正常状态(a)”的情况下，监视对象设备51的判定结果为“a”。

另一方面，只要三个监视点510_1～510_3中的一个为“重大异常状态(c)”的话，则监视对象设备51的判定结果为“c”，在三个监视点510_1～510_3之中不存在“重大异常状态(c)”，且只要其中一个为“适当内运转状态(b)”的话，则监视对象设备51的判定结果为“b”。

如上文那样，判定部14以运转状态判定周期td根据各监视点的实测温度与预测温度的偏差量来判定监视点的状态，并基于该监视点的判定结果来判定监视对象设备的运转状态。

判定部14的判定结果作为运转状态判定结果数据155被存储于存储部15中。

图8a、图8b是表示运转状态判定结果数据155的一例的图。

在图8a中示出了关于图4所示的监视对象设备50的运转状态判定结果数据155的一例，在图8b中示出了关于图4所示的监视对象设备51的运转状态判定结果数据155的一例。

如图8a、图8b所示，在运转状态判定结果数据155中针对每个运转状态判定周期td存储有监视点的判定结果和监视对象设备的判定结果。另外，除了上述的信息，也可以存储执行采样的时刻、每个监视点的实测温度。

通知部16是通知监视对象设备的运转状态判定结果的功能部。具体地说，在通过判定部15判定为监视对象设备为“重大异常状态(c)”的情况下，通知部16进行用于将该情况通知给用户的处理。例如，通知部16可以将表示监视对象设备为“重大异常状态(c)”的信息显示在与监视装置1连接的液晶显示屏等显示装置上，也可以通过声音从与监视装置1连接的扬声器等中通知监视对象设备为“重大异常状态(c)”的情况。此外，通知部16也可以通过无线或者有限的通信，对于服务器等外部装置发送表示监视对象设备为“重大异常状态(c)”的信息。

接下来，对于监视装置1所进行的设备的运转状态的判定处理的流程进行说明。

图9是表示实施方式1所涉及的监视装置所进行的设备的运转状态的判定处理的流程的流程图。

例如，在监视对象的空间30中的监视对象设备通过用户做出的操作输入、与服务器的通信而被指定，与该监视对象设备有关的监视点数据151以及恒定数据153已被存储于监视装置1的状态下指示监视处理的执行的话，监视装置1开始用于监视被指定的监视对象设备的运转状态的监视处理。

首先，图像获取部11在每个规定时间内获取从各热图像传感器4_1～4_x输出的热图像40_1～40_x，并依次存储在存储部15中(s1)。

接下来，通过上述的手法，温度检测部13根据由图像获取部11获取到的热图像40_1～40_x，对通过监视点数据151而被指定的监视点的温度进行检测，生成每个监视点的温度数据152并存储在存储部15中(s2)。步骤s2的处理是以预先被指定的温度测量周期ts(采样周期：例如每一秒)来执行的。

接下来，一旦到了基于运转状态判定周期td的判定处理的执行时刻，则判定部14对监视对象设备的运转状态进行判定(s3)。具体地说，判定部14根据在基于运转状态判定周期td的规定期间获取到的实测温度(温度数据152)与基于恒定数据153的预测数据，通过上述的手法对各监视点的状态进行判定，并基于该判定结果来判定监视对象设备的运转状态。

判定部14将通过步骤s3的判定处理获取的运转状态判定结果数据155存储到存储部15中(步骤s4)。

接下来，在步骤s3的判定处理中，在存在被判定为“重大异常状态(c)”的设备的情况下，通知部16将该情况通知给外部(s5)。该通知的方法如上文所述。

在步骤s5进行了“重大异常状态(c)”的通知之后继续监视处理的情况下，返回步骤s2，重复执行上述的处理。另一方面，在进行了“重大异常状态(c)”的通知之后不继续监视处理而停止的情况下，结束监视处理。

另外，只要构成为在检测到“重大异常状态(c)”的情况下是否继续进行监视处理能够由用户任意地变更即可。

以上，根据实施方式1所涉及的监视装置1，由于将监视对象设备中的监视点的温度的预测数据与根据热图像检测到的监视点的温度的时序数据相比较，由此来判定监视对象设备的运转状态，因此不仅能够检测监视对象设备是否在不必要地运转，还能够检测应该正在运转的设备没有运转的情况、运转中的设备发生异常动作的情况等。

此外，由于不必如现有技术那样判定热图像中是否存在人，因此即使是设置于例如像服务器机房、工厂的一部分的区域等那样不存在人的区域的设备，也没有运转状态的判定精度的下降。

因此，根据实施方式1所涉及的监视装置1，与现有技术相比，能够更高精度地监视存在于监视对象的空间中的电气设备等设备的运转状态。

此外，根据实施方式1所涉及的监视装置1，由于使用了热图像传感器来作为用于检测监视对象设备的温度的传感器，因此即使在变更监视对象设备的情况、在同一监视对象设备中变更监视点的情况下，也能够相比使用接触型的温度传感器的情况容易地变更。

《实施方式2》

图10是表示包含实施方式2所涉及的监视装置的监视系统的构成的图。

同图所示的监视装置1a在使用基于通过图像获取部11实际获取的热图像40_1～40_x而生成的能够更新的逐次数据来代替恒定数据153作为监视点的温度的预测数据这一点上与实施方式1不同，而在其他的点上与实施方式1所涉及的监视装置1相同。

另外，在实施方式2所涉及的监视装置1a中，对与实施方式1所涉及的监视装置1同样的构成要素添加相同的符号，省略该详细说明。

具体地说，监视装置1a存储有逐次数据154作为存储于存储部15中的预测数据，并且还具有更新逐次数据154的逐次数据更新部18。

在此，逐次数据154如上文所述，是基于通过图像获取部11实际获取的热图像40_1～40_x而生成的、表示监视点的温度的时间变化的预测数据。

逐次数据更新部18是如下的功能部：基于通过温度检测部13从由图像获取部11获取到的其他日期的热图像40_1～40_x检测到的监视点的温度的时序数据，以规定的周期更新逐次数据154。

具体地说，逐次数据更新部18按照存储于存储部15中的更新日程表数据156来更新逐次数据154。

在此，更新日程表数据156例如包含有表示更新逐次数据154的时刻的信息和表示更新内容的信息。例如，在使用前一天的温度数据152作为逐次数据154的情况下，指定24点作为更新时刻的信息和表示使用前一天的温度数据152作为逐次数据154的信息被包含于更新日程表数据156中。此外，例如在使用一周前的相同星期的温度数据152作为逐次数据154的情况下，指定24点作为更新时刻的信息和表示使用一周前的相同星期的温度数据152作为逐次数据的信息被包含于更新日程表数据156中。

例如，在使用前一天的温度数据152作为逐次数据154的情况下，一旦到了由更新日程表数据156指定的时刻，则逐次数据更新部18从存储部15中读出从通过热图像传感器4_1～4_x拍摄的前一天的热图像40_1～40_x中采样的监视点的一天(24小时)的温度数据(时序数据)，并将该数据作为逐次数据154。例如，在星期二时，在监视装置1使用前一天的星期一所获取的温度数据152作为逐次数据154来执行监视处理的情况下，如果日期改变成为星期三，则逐次数据更新部18将在前一天的星期二获取的温度数据152改写为逐次数据154。

如此，逐次数据更新部18基于一天前、一周前、一月前等的事先被采样的实际的温度数据152来生成逐次数据154。

另外，例如通过针对监视装置1的来自用户的数据输入、基于来自服务器等外部设备的通信的数据输入，更新日程表数据156在执行监视处理前被预先存储在存储部15中。

接下来，对实施方式2所涉及的监视装置1a所进行的设备的运转状态的判定处理的流程进行说明。

图11是表示实施方式2所涉及的监视装置1a所进行的设备的运转状态的判定处理的流程的流程图。

在图11中，从监视装置1a开始监视处理起到获取温度数据的处理(步骤s2)为止和实施方式1所涉及的流程(图9)是相同的。

在步骤s2之后，一旦到了基于运转状态判定周期td的判定处理的执行时刻，判定部14对监视对象设备的运转状态进行判定(s3a)。具体地说，判定部14根据在基于运转状态判定周期td的规定期间获取的实测温度(温度数据152)和基于逐次数据154的预测温度来判定各监视点的状态，并基于该判定结果来判定监视对象设备的运转状态。在此，判定方法与实施方式1所涉及的监视装置1相同，仅仅在使用逐次数据154代替恒定数据153作为比较对象的预测数据这一点上不同。

这之后，和实施方式1所涉及的监视装置1同样地，判定部14将通过步骤s3a的判定处理获得的运转状态判定结果数据155存储在存储部15中(s4a)，在被判定为“重大异常状态(c)”的设备存在的情况下，通知部16将该情况通知给外部(s5)。在步骤s5进行了“重大异常状态(c)”的通知之后，在继续监视处理的情况下，返回步骤s2，重复执行上述的处理，在不继续监视处理而停止的情况下，结束监视处理。

在步骤s4中被判定为“重大异常状态(c)”的设备不存在的情况下，逐次数据更新部18判定是否更新逐次数据154(s6)。具体地说，逐次数据更新部18判定是否满足由更新日程表数据156指定的条件(例如时刻)。

在步骤s6中，在没有满足由更新日程表数据156指定的条件的情况下，返回步骤s2，重复执行上述的处理。另一方面，在满足由更新日程表数据156指定的条件的情况下，逐次数据更新部18按照由更新日程表数据156指定的更新内容来更新逐次数据154(s7)。这之后，再次返回步骤s2，重复执行上述的处理。

以上，根据实施方式2所涉及的监视装置1a，由于使用基于在其他日期实际获取的温度数据152的逐次数据154作为预测数据，因此即使是在例如示出空间30的空调的设定温度从最初的设定值变更、设备的温度与当初的预测稍微不同的变化的情况下，或者设备的温度在正常的动作范围内每天变化的情况下，也能够不管那样的温度变化地对设备的运转状态适当地进行判定。

《实施方式3》

图12是表示包含实施方式3所涉及的监视装置的监视系统的构成的图。

同图所示的监视装置1b在使用恒定数据153和逐次数据154两者作为监视点的温度的预测数据这一点上与实施方式1、2所涉及的监视装置1、1a不同，在其他点上与实施方式1、2所涉及的监视装置1、1a相同。

另外，在实施方式3所涉及的监视装置1b中，对与实施方式1、2所涉及的监视装置1、1a同样的构成要素添加相同的符号，省略该详细说明。

具体地说，监视装置1a将恒定数据153和逐次数据154作为预测数据存储在存储部15中。判定部14b以运转状态判定周期td将采样到的温度数据152和恒定数据153以及逐次数据154相比较，从而判定运转状态。

图13a、图13b是表示实施方式3所涉及的监视装置1b所进行的设备的运转状态的判定处理的流程的流程图。

在图13a、图13b中，从监视装置1b开始监视处理起到获取温度数据的处理(步骤s2)为止和实施方式1所涉及的流程(图9)是相同的。

在步骤s2之后，一旦到了基于运转状态判定周期td的判定处理的执行时刻，则判定部14b根据在基于运转状态判定周期td的规定期间获取的实测温度(温度数据152)和基于逐次数据154的预测温度来判定各监视点的状态，并基于该判定结果来判定监视对象设备的运转状态(s3a)。

这之后，和实施方式1所涉及的监视装置1同样地，判定部14将通过步骤s3a的判定处理获得的运转状态判定结果数据155存储在存储部15中(s4a)，在被判定为“重大异常状态(c)”的设备存在的情况下，通知部16将该情况通知给外部(s5)。

在步骤s5进行了“重大异常状态(c)”的通知之后，在继续监视处理的情况下，返回步骤s2，重复执行上述的处理，在不继续监视处理而停止的情况下，结束监视处理。

在步骤s4中，被判定为“重大异常状态(c)”的设备不存在的情况下，逐次数据更新部18判定是否更新逐次数据154(s6)。具体地说，逐次数据更新部18判定是否满足由更新日程表数据156指定的条件(例如时刻)。

在步骤s6中，在满足由更新日程表数据156指定的条件的情况下，逐次数据更新部18按照由更新日程表数据156指定的更新内容来更新逐次数据154(s7)。

这之后，进入步骤s3b。另一方面，在步骤s6中，在没有由满足更新日程表数据156指定的条件的情况下，逐次数据更新部18不进行逐次数据154的更新而进入步骤s3b。

在步骤s3b中，判定部14b根据在基于运转状态判定周期td的规定期间获取的实测温度(温度数据152)和基于恒定数据153的预测温度来判定各监视点的状态，并基于该判定结果来判定监视对象设备的运转状态。

接下来，和实施方式1所涉及的监视装置1同样地，判定部14将通过步骤s3b的判定处理获得的运转状态判定结果数据155存储在存储部15中(s4b)。

在步骤s4b中，在被判定为“重大异常状态(c)”的设备存在的情况下，通知部16将该情况通知给外部(s5)。这之后，和上文所述相同。另一方面，在步骤s4b中，在被判定为“重大异常状态(c)”的设备不存在的情况下，返回步骤s2并重复执行上述的处理。

以上，根据实施方式3所涉及的监视装置1b，由于使用了基于在其他日期实际获取的温度数据152的逐次数据154和预先预测了设备的运转模式而生成的恒定数据153作为预测数据，因此例如在由于监视对象的设备故障等导致每天的发热量增加、温度相比当初的预测大幅增加的情况下，通过与逐次数据154的比较无法检测的故障也能够通过与恒定数据的比较来检测。

以上，基于实施方式对由本发明者做出的发明具体地进行了说明，但本发明并不限定于此，自然也能够在不脱离其主要内容的范围内进行种种变更。

例如，在上述实施方式中说明的、在一个监视对象设备中设定有多个监视点情况下的判定部14所进行的运转状态的判定手法不一定限定于上述的例子。例如，也能够算出根据各监视点的判定结果加权所得的值的加权平均，基于该平均值来判定监视对象设备的运转状态。例如，也可以像将“正常状态”设为“1”，将“适当内运转状态”设为“3”，将“重大异常状态”设为“10”一样进行数值化，并且算出一个监视对象设备中的全部的监视点的判定结果的值的平均值，基于该平均值来判定监视对象设备的运转状态。

此外，在上述实施方式中，例示了运转状态判定周期td大于温度测量周期ts(采样周期)的情况(参照图6、7)，但也可以例如使td＝ts地针对每一采样来判定运转状态。

此外，在上述实施方式中，例示了使用在由运转状态判定周期td1_2规定的期间内被采样的温度数据152_1～152_8来判定运转状态的情况，但也可以不仅使用在运转状态判定周期td1_2中被采样的温度数据，还使用在这之前的运转状态判定周期td中被采样的温度数据152来判定运转状态。

此外，在实施方式3中，例示了在进行与逐次数据154的比较(s3a)之后进行与恒定数据153的比较(s3b)来作为运转状态的判定处理的情况，但并不限定于此，也可以在进行了与恒定数据153的比较(s3b)之后进行与逐次数据154的比较(s3a)，进行比较的顺序没有特别的限制。

此外，在上述实施方式中，定义了正常状态、适当内运转状态以及重大异常状态三种状态作为监视对象设备的运转状态，但也可以定义4种以上的状态，也可以仅定义两种状态(存在异常/不存在异常)。

此外，也可以使用以往公知的图形识别、差分处理等图像处理技术来作为判定部14进行的偏差量的计算手法。

此外，在上述实施方式中，例示了以拍摄面4a与地面(地板表面)300b平行、且拍摄面4a和地面300b的距离各自相等的方式将热图像传感器4_1～4_x设置于空间30中的天花板、墙面上的情况，但并不限定于此。例如，也可以使各热图像传感器4_1～4_x的拍摄面4a和地面300的距离不同，也可以使各热图像传感器4_1～4_x的拍摄面4a和地面300不平行。

符号说明

100、100a、100b…监视系统、1、1a、1b…监视装置、3…建筑物、4_1～4_x…热图像传感器、11…图像获取部、12…监视点指示部、13…温度检测部、14、14b…判定部、15…存储部、16…通知部、18…逐次数据更新部、151…监视点数据、152…温度数据、153…恒定数据、155…运转状态判定结果数据、156…更新日程表数据、30…空间、300_1～300_x…区域、40_1～40_x…热图像、400_1～400_x…单位像素数据。