(57)【要約】【課題】本発明の実施例は、無線信号に基づく運動状態の検出装置、方法及びシステムを提供する。【解決手段】該装置は、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、該変化状況に基づいて該検出対象の運動状態を決定することで、認識モデルを訓練する必要がなく、検出プロセスは簡単であり、且つ検出結果の信頼性が高く、様々な応用シナリオに適用することができる。【選択図】図１
2020165950.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線信号に基づく運動状態の検出装置であって、
検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する計算部と、
前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、前記検出対象の運動状態を決定する決定部と、を含む、装置。
【請求項２】
前記計算部は、
検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、２つの時点の反射点のエネルギーの、前記検出対象の位置情報及び前記検出対象の移動速度のうちの少なくとも１つに対する分布を計算する第１計算部と、
前記２つの時点の前記分布の類似度を計算する第２計算部と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記検出対象の位置情報は、前記検出対象と無線信号の発信源との距離、又は無線信号の発信源を中心として確立された座標系における前記検出対象の所在する位置の座標を含む、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記第１計算部は、
前記無線反射信号に対して１次元フーリエ変換、２次元フーリエ変換及び到来角の推定を行い、前記２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び前記検出対象と無線信号の発信源との距離を取得する第３計算部と、
前記２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び前記検出対象と無線信号の発信源との距離に基づいて、前記２つの時点の反射点のエネルギーの、前記検出対象と無線信号の発信源との距離及び前記検出対象の移動速度に対する分布を計算する第４計算部と、を含む、請求項２に記載の装置。
【請求項５】
前記２つの時点は、所定数のフレームをそれぞれ含む、請求項２に記載の装置。
【請求項６】
前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況が所定条件を満たす場合、前記決定部は、前記検出対象が静止状態にあると決定する、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況は、２つの時点の前記分布の類似度により表され、
前記類似度は、前記２つの時点の前記分布のＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスにより決定され、
前記ＫＬダイバージェンス又は前記ＪＳダイバージェンスが第１閾値よりも小さい場合、前記決定部は、前記検出対象が静止状態にあると決定する、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記計算部は、全ての反射点又はエネルギーが第２閾値よりも大きい反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
運動状態の検出システムであって、
検出対象の所在する空間に無線信号を送信する信号送信部と、
無線反射信号を受信する信号受信部と、
受信された前記無線反射信号に基づいて、前記検出対象の運動状態を検出する、請求項１に記載の無線信号に基づく運動状態の検出装置と、を含む、検出システム。
【請求項１０】
無線信号に基づく運動状態の検出方法であって、
検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップと、
前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、前記検出対象の運動状態を決定するステップと、を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報技術の分野に関し、特に無線信号に基づく運動状態の検出装置、方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、運動状態の検出は、様々な分野で広く使用されている。例えば、人体の運動状態の検出は、医療健康、インテリジェントケア、モーションキャプチャなどの分野で幅広く用いられている。現在、社会の高齢化が一段と進み、１人暮らしの高齢者の数が激増している。高齢者に危険な運動状態の検出サービスを提供することは、危険が発生した場合に早速警告し、支援を提供できるため、重大な意義を持つ。
【０００３】
人体の運動状態の検出は、ビデオ映像、又は慣性計測ユニット（ＩＭＵ：Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）が搭載されたウェアラブルデバイスにより収集された情報に基づいて行われてもよい。しかし、ビデオ映像に基づく人体の運動状態の検出では、検出対象のプライバシーを侵害する可能性がある。また、ウェアラブルデバイスに基づく人体の運動状態の検出では、検出対象が常に該デバイスを着用する必要があるため、使用に不便であり、認識精度が高くない。例えば、浴室やトイレなどの環境では、人体の運動状態を監視する必要があるが、ビデオ映像に基づく認識方法は明らかに個人のプライバシーを侵害し、ウェアラブルデバイスに基づく認識方法は、デバイスを着用する必要があるため不便である。
【０００４】
上記の問題を解決するために、無線信号に基づく人体の運動状態の検出方法が提案され、該方法は、例えば検出対象により反射された無線信号を収集することで動作を認識する。
【０００５】
なお、上述した背景技術の説明は、本発明の技術案を明確、完全に理解させるための説明であり、当業者を理解させるために記述されているものである。これらの技術案は、単なる本発明の背景技術部分として説明されたものであり、当業者により周知されたものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の発明者の発見によると、従来の無線信号に基づく人体の運動状態の検出方法は、一般に教師あり学習方法に基づくものであり、大量のサンプルを用いて認識モデルを訓練する必要があり、様々なシナリオにおける適用性が高くない。このため、この方法では、必要な認識モデルの訓練プロセスが複雑であり、様々なシナリオに対して汎用性を有しない。
【０００７】
本発明の実施例は、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、該変化状況に基づいて該検出対象の運動状態を決定することで、認識モデルを訓練する必要がなく、検出プロセスは簡単であり、且つ検出結果の信頼性が高く、様々な応用シナリオに適用することができる、無線信号に基づく運動状態の検出装置、方法及びシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施例の第１態様では、無線信号に基づく運動状態の検出装置であって、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する計算部と、前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、前記検出対象の運動状態を決定する決定部と、を含む、装置を提供する。
【０００９】
本発明の実施例の第２態様では、運動状態の検出システムであって、検出対象の所在する空間に無線信号を送信する信号送信部と、無線反射信号を受信する信号受信部と、受信された前記無線反射信号に基づいて、前記検出対象の運動状態を検出する、本発明の実施例の第１態様に記載の無線信号に基づく運動状態の検出装置と、を含む、検出システムを提供する。
【００１０】
本発明の実施例の第３態様では、無線信号に基づく運動状態の検出方法であって、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップと、前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、前記検出対象の運動状態を決定するステップと、を含む、方法を提供する。
【００１１】
本発明の効果としては、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、該変化状況に基づいて該検出対象の運動状態を決定することで、認識モデルを訓練する必要がなく、検出プロセスは簡単であり、且つ検出結果の信頼性が高く、様々な応用シナリオに適用することができる。
【００１２】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び均等的なものが含まれる。
【００１３】
ある一つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で一つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
【００１４】
なお、用語「含む／有する」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１】本発明の実施例１の無線信号に基づく運動状態の検出装置を示す図である。
【図２】本発明の実施例１の計算部を示す図である。
【図３】本発明の実施例１の第１計算部を示す図である。
【図４】本発明の実施例１の距離ドップラースペクトルを示す図である。
【図５】本発明の実施例１の反射点のエネルギー分布を示す図である。
【図６】本発明の実施例２の電子機器を示す図である。
【図７】本発明の実施例２の電子機器のシステム構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施例３の運動状態の検出システムを示す図である。
【図９】本発明の実施例４の無線信号に基づく運動状態の検出方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００１７】
＜実施例１＞
本発明の実施例は、無線信号に基づく運動状態の検出装置を提供する。図１は本発明の実施例１の無線信号に基づく運動状態の検出装置を示す図である。図１に示すように、無線信号に基づく運動状態の検出装置１００は、計算部１０１及び決定部１０２を含む。
【００１８】
計算部１０１は、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する。
【００１９】
決定部１０２は、該反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、該検出対象の運動状態を決定する。
【００２０】
本実施例によれば、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、該変化状況に基づいて該検出対象の運動状態を決定することで、認識モデルを訓練する必要がなく、検出プロセスは簡単であり、且つ検出結果の信頼性が高く、様々な応用シナリオに適用することができる。
【００２１】
本実施例では、該検出対象は、運動状態にあり得る各種の物体、例えば生体であってもよい。本実施例では、人体を検出対象の一例にして説明する。
【００２２】
本実施例では、計算部１０１は、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する。
【００２３】
本実施例では、無線信号は、様々なタイプの無線信号、例えばマイクロ波レーダ信号であってもよい。
【００２４】
例えば、検出対象を検出する際に、無線信号の生成装置は、検出対象の所在する空間に無線信号を送信し、無線信号の一部は検出対象及び他の物体により反射され、無線信号を反射する点は反射点と称される。
【００２５】
本実施例では、反射点のエネルギーは、該反射点から反射された反射信号のエネルギーを表し、例えば、反射点のエネルギーは、対応する反射信号の１次元フーリエ変換の振幅の２乗である。
【００２６】
例えば、反射信号に対して１次元フーリエ変換を行い、該反射信号の距離フーリエ変換のグラフを取得することができ、該グラフの横座標は検出対象と無線信号の発信源との距離であり、縦座標は１次元フーリエ変換の振幅であり、該振幅の２乗は反射点のエネルギーである。
【００２７】
また、反射信号に対して２次元フーリエ変換を行い、該反射信号のドップラーフーリエ変換のグラフを取得することができ、該グラフの横座標は検出対象の移動速度であり、縦座標は２次元フーリエ変換の振幅である。
【００２８】
また、該反射信号の距離フーリエ変換のグラフ及び該反射信号のドップラーフーリエ変換のグラフに基づいて、該反射信号の距離ドップラースペクトルのマップを取得することができ、その横座標は検出対象と無線信号の発信源との距離であり、縦座標は検出対象の移動速度である。
【００２９】
本実施例では、反射点のエネルギーの分布は反射点のエネルギーの各種のパラメータに対する分布であってもよく、例えば、反射点のエネルギーの分布は、反射点のエネルギーの、検出対象の位置情報及び検出対象の移動速度のうちの少なくとも１つに対する分布であってもよい。
【００３０】
本実施例では、検出対象の位置情報は、該検出対象の位置を表す各種の情報、例えば該検出対象と無線信号の発信源との距離、又は無線信号の発信源を中心として確立された座標系における該検出対象の所在する位置の座標、例えば３次元座標であってもよい。本実施例では、該検出対象と無線信号の発信源との距離を一例にして具体的に説明するが、位置情報の具体的な内容はこれに限定されない。
【００３１】
本実施例では、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況は、少なくとも２つの異なる時点の分布の差又は類似度により決定されてもよい。例えば、２つの時点の分布の類似度により決定されてもよい。
【００３２】
本実施例では、該２つの時点は例えば第１時点及び第２時点であり、第１時点及び第２時点は連続的な２つの時点であってもよいし、両者の間に間隔を有する２つの時点であってもよい。また、該第１時点又は第２時点は現在の時点であってもよい。
【００３３】
本実施例では、該２つの時点は、所定数のフレームをそれぞれ含んでもよい。例えば、第１時点及び第２時点は何れも連続的な５つのフレームを含む。
【００３４】
本実施例では、計算部１０１は、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する際に、全ての反射点又はエネルギーが第２閾値よりも大きい反射点について該変化状況を計算する。該第２閾値は実際の状況に応じて設定されてもよい。
【００３５】
以下は、計算部１０１が反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する方法を例示的に説明する。
【００３６】
図２は本発明の実施例１の計算部を示す図である。図２に示すよう、計算部１０１は第１計算部２０１及び第２計算部２０２を含む。
【００３７】
第１計算部２０１は、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、２つの時点の反射点のエネルギーの、該検出対象の位置情報及び該検出対象の移動速度のうちの少なくとも１つに対する分布を計算する。
【００３８】
第２計算部２０２は、該２つの時点の前記分布の類似度を計算する。
【００３９】
本実施例では、第１計算部２０１が２つの時点の反射点のエネルギーの該検出対象の位置情報及び該検出対象の移動速度に対する分布を計算することを一例にして説明する。
【００４０】
図３は本発明の実施例１の第１計算部を示す図である。図３に示すように、第１計算部２０１は第３計算部３０１及び第４計算部３０２を含む。
【００４１】
第３計算部３０１は、該無線反射信号に対して１次元フーリエ変換、２次元フーリエ変換及び到来角の推定を行い、該２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び該検出対象と無線信号の発信源との距離を取得する。
【００４２】
第４計算部３０２は、該２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び該検出対象と無線信号の発信源との距離に基づいて、該２つの時点の反射点のエネルギーの、該検出対象と無線信号の発信源との距離及び該検出対象の移動速度に対する分布を計算する。
【００４３】
本実施例では、第３計算部３０１は、従来方法を用いて、該２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び該検出対象と無線信号の発信源との距離を計算してもよい。第４計算部３０２は、該２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び該検出対象と無線信号の発信源との距離に基づいて、該２つの時点の反射点のエネルギーの、該検出対象と無線信号の発信源との距離及び該検出対象の移動速度に対する分布を計算する。
【００４４】
例えば、第４計算部３０２は、計算結果に基づいて、無線反射信号の距離ドップラースペクトルを取得し、該距離ドップラースペクトルに基づいて該２つの時点のエネルギーの該検出対象と無線信号の発信源との距離及び該検出対象の移動速度に対する分布を計算する。
【００４５】
図４は本発明の実施例１の算出された距離ドップラースペクトルを示す図である。図４に示すように、横座標は該検出対象と無線信号の発信源との距離を示し、縦座標は該検出対象の移動速度を示し、各点の色深度は信号強度、即ち反射点のエネルギーを示す。
【００４６】
図５は本発明の実施例１の反射点のエネルギー分布を示す図である。図５に示すように、図４に示す距離ドップラーにより、反射点のエネルギーの該距離及び移動速度に対する分布を決定し、図５における濃い色のブロックは、エネルギーを有し、或いはエネルギーが所定閾値を超えた反射点のエネルギーを示し、白いブロックは、エネルギーがゼロであり、或いはエネルギーが所定閾値以下である反射点のエネルギーを示す。
【００４７】
本実施例では、以下の式（１）及び（２）に従って第１時点のエネルギーの該距離及び移動速度に対する分布を計算してもよい。
【数１】
2020165950.tif 000003
【００４８】
【数２】
2020165950.tif 000004
【００４９】
ここで、Ｐ（ｘ）は第１時点の反射点のエネルギーの距離及び移動速度に対する分布、即ち第１時点の距離ドップラースペクトルの分布を表し、Ｅｎｅｒｇｙ（ｘｉ）はサンプルｘｉのエネルギーを表し、ｘｉ＝（Ｒａｎｇｅｉ，Ｄｏｐｐｌｅｒｉ）、ｉ＝１，…，Ｎ、Ｎは第１時点におけるサンプル数を表し、
（外１）
2020165950.tif 000005
はサンプルｘｉにおけるｊ番目の反射点のエネルギー値を表し、ｊ＝１，…，Ｍ、Ｍはサンプルｘｉにおける反射点の数を表し、Ｎ及びＮは正整数である。
【００５０】
また、第２時点の反射点のエネルギーの距離及び移動速度に対する分布、即ち第２時点の距離ドップラースペクトルの分布Ｑ（ｘ）も、上記の式（１）及び（２）に従って算出されてもよい。
【００５１】
以上は、第１計算部２０１が２つの時点の反射点のエネルギーの該検出対象の位置及び該検出対象の移動速度のうちの少なくとも１つに対する分布を計算する方法を例示的に説明した。
【００５２】
本実施例では、第１計算部２０１により２つの時点の分布が算出された後に、第２計算部２０２は、該２つの時点の該分布の類似度を計算する。
【００５３】
本実施例では、第２計算部２０２は各種の方法を用いて該類似度を計算してもよい。
【００５４】
例えば、第２計算部２０２は、ＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスを計算することで該類似度を計算する。即ち、該２つの時点の該分布の類似度は、ＫＬダイバージェンス（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ  ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）又はＪＳダイバージェンス（Ｊｅｎｓｅｎ−Ｓｈａｎｎｏｎ  ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）により決定されてもよい。
【００５５】
例えば、第２計算部２０２は、以下の式（３）に従ってＫＬダイバージェンスを計算してもよい。
【数３】
2020165950.tif 000006
【００５６】
ここで、ＫＬ（Ｐ｜｜Ｑ）は分布Ｐ（ｘ）とＱ（ｘ）との間のＫＬダイバージェンスを表し、Ｐ（ｘｉ）はサンプルがｘｉの場合のＰ（ｘ）を表し、Ｑ（ｘｉ）はサンプルがｘｉの場合のＱ（ｘ）を表し、ｉ＝１，…，Ｎ、Ｎは第１時点又は第２時点におけるサンプル数を表し、Ｐ（ｘ）は第１時点の距離ドップラースペクトルの分布を表し、Ｑ（ｘ）は第２時点の距離ドップラースペクトルの分布を表す。
【００５７】
別の例として、第２計算部２０２は、以下の式（４）に従ってＪＳダイバージェンスを計算してもよい。
【数４】
2020165950.tif 000007
【００５８】
ここで、ＪＳ（Ｐ｜｜Ｑ）は分布Ｐ（ｘ）とＱ（ｘ）との間のＪＳダイバージェンスを表し、
（外２）
2020165950.tif 000008
はＰ（ｘ）と
（外３）
2020165950.tif 000009
との間のＫＬダイバージェンスを表し、
（外４）
2020165950.tif 000010
はＱ（ｘ）と
（外５）
2020165950.tif 000011
との間のＫＬダイバージェンスを表し、Ｐ（ｘ）は第１時点の距離ドップラースペクトルの分布を表し、Ｑ（ｘ）は第２時点の距離ドップラースペクトルの分布を表す。
【００５９】
本実施例では、ＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスの値が小さいほど、２つの時点の分布の類似度が大きくなることを意味する。
【００６０】
以上は、計算部１０１が反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する方法を例示的に説明した。
【００６１】
本実施例では、決定部１０２は、該反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、該検出対象の運動状態を決定する。
【００６２】
例えば、該反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況が所定条件を満たす場合、決定部１０２は、該検出対象が静止状態にあると決定する。
【００６３】
例えば、該反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況は、２つの時点の該分布の類似度により表され、該類似度は、該２つの時点の該分布のＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスにより決定されてもよい。
【００６４】
例えば、該ＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスが第１閾値よりも小さい場合、この２つの時点において、該検出対象の反射点のエネルギーの距離及び移動速度に対する分布、即ち距離ドップラースペクトルの分布の類似度が高いことを意味するため、決定部１０２は、２つの時点のうちの後の時点、例えば現時点において、該検出対象が静止状態にあると決定する。該ＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスが第１閾値以上である場合、この２つの時点において、該検出対象の距離ドップラースペクトルの分布の類似度が低いことを意味するため、決定部１０２は、２つの時点のうちの後の時点、例えば現時点において、該検出対象が非静止状態にあると決定する。例えば、非静止状態は、しゃがむこと、急に体の向きを変えること、又は歩くことなどを含んでもよい。
【００６５】
本実施例では、第１閾値の値は、実際の状況に応じて設定されてもよい。
【００６６】
本実施例によれば、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、該変化状況に基づいて該検出対象の運動状態を決定することで、認識モデルを訓練する必要がなく、検出プロセスは簡単であり、且つ検出結果の信頼性が高く、様々な応用シナリオに適用することができる。
【００６７】
＜実施例２＞
本発明の実施例は電子機器をさらに提供し、図６は本発明の実施例２の電子機器を示す図である。図６に示すように、電子機器６００は、無線信号に基づく運動状態の検出装置６０１を含み、無線信号に基づく運動状態の検出装置６０１の構成及び機能は実施例１に記載されたものと同じであり、ここでその説明を省略する。
【００６８】
図７は本発明の実施例２の電子機器のシステム構成を示すブロック図である。図７に示すように、電子機器７００は、中央制御装置（中央処理装置）７０１及び記憶装置７０２を含んでもよく、記憶装置７０２は中央制御装置７０１に接続される。該図は単なる例示的なものであり、電気通信機能又は他の機能を実現するように、他の種類の構成を用いて、該構成を補充又は代替してもよい。
【００６９】
図７に示すように、電子機器７００は、入力部７０３、ディスプレイ７０４及び電源７０５をさらに含んでもよい。
【００７０】
１つの態様では、実施例１の無線信号に基づく運動状態の検出装置の機能は中央制御装置７０１に統合されてもよい。ここで、中央制御装置７０１は、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、検出対象の運動状態を決定するように構成されてもよい。
【００７１】
例えば、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップは、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、２つの時点の反射点のエネルギーの、該検出対象の位置情報及び該検出対象の移動速度のうちの少なくとも１つに対する分布を計算するステップと、該２つの時点の該分布の類似度を計算するステップと、を含む。
【００７２】
例えば、該検出対象の位置情報は、該検出対象と無線信号の発信源との距離、又は無線信号の発信源を中心として確立された座標系における該検出対象の所在する位置の座標を含む。
【００７３】
例えば、該検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、２つの時点の反射点のエネルギーの、該検出対象の位置情報及び該検出対象の移動速度のうちの少なくとも１つに対する分布を計算するステップは、該無線反射信号に対して１次元フーリエ変換、２次元フーリエ変換及び到来角の推定を行い、該２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び該検出対象と無線信号の発信源との距離を取得するステップと、該２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び該検出対象と無線信号の発信源との距離に基づいて、該２つの時点の反射点のエネルギーの、該検出対象と無線信号の発信源との距離及び該検出対象の移動速度に対する分布を計算するステップと、を含む。
【００７４】
例えば、該２つの時点は、所定数のフレームをそれぞれ含む。
【００７５】
例えば、該前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況が所定条件を満たす場合、該検出対象が静止状態にあると決定する。
【００７６】
例えば、該反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況は、２つの時点の前記分布の類似度により表され、該類似度は、該２つの時点の前記分布のＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスにより決定され、該ＫＬダイバージェンス又は該ＪＳダイバージェンスが第１閾値よりも小さい場合、該検出対象が静止状態にあると決定する。
【００７７】
例えば、該反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップは、全ての反射点又はエネルギーが第２閾値よりも大きい反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップ、を含む。
【００７８】
もう１つの態様では、実施例１の無線信号に基づく運動状態の検出装置は中央制御装置７０１とそれぞれ配置されてもよく、例えば、該無線信号に基づく運動状態の検出装置は中央制御装置７０１に接続されたチップであり、中央制御装置７０１の制御により無線信号に基づく運動状態の検出装置の機能を実現するように構成されてもよい。
【００７９】
本実施例における電子機器７００は、図７に示されている全ての構成部を含まなくてもよい。
【００８０】
図７に示すように、中央制御装置７０１は、コントローラ又は操作制御部とも称され、マイクロプロセッサ又は他の処理装置及び／又は論理装置を含んでもよく、中央制御装置７０１は入力を受け付け、電子機器７００の各部の操作を制御する。
【００８１】
記憶装置７０２は、例えばバッファ、フラッシュメモリ、ハードディスク、移動可能な媒体、発揮性メモリ、不発揮性メモリ、又は他の適切な装置の１つ又は複数であってもよい。また、中央制御装置７０１は、記憶装置７０２に記憶されたプログラムを実行し、情報の記憶又は処理などを実現してもよい。他の部材は従来技術に類似するため、ここでその説明が省略される。電子機器７００の各部は、本発明の範囲から逸脱することなく、専用のハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はその組み合わせによって実現されてもよい。
【００８２】
本実施例によれば、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、該変化状況に基づいて該検出対象の運動状態を決定することで、認識モデルを訓練する必要がなく、検出プロセスは簡単であり、且つ検出結果の信頼性が高く、様々な応用シナリオに適用することができる。
【００８３】
＜実施例３＞
本発明の実施例は、信号送信部、信号受信部、及び無線信号に基づく運動状態の検出装置を含む運動状態の検出システムをさらに提供し、該検出装置の構成及び機能は実施例１に記載されたものと同じであり、ここでその説明を省略する。
【００８４】
図８は本発明の実施例３の運動状態の検出システムを示す図である。図８に示すように、運動状態の検出システム８００は、信号送信部８０１、信号受信部８０２、及び無線信号に基づく運動状態の検出装置８０３を含む。
【００８５】
信号送信部８０１は、検出対象の所在する空間に無線信号を送信する。
【００８６】
信号受信部８０２は、無線反射信号を受信する。
【００８７】
無線信号に基づく運動状態の検出装置８０３は、受信された該無線反射信号に基づいて、該検出対象の運動状態を検出する。
【００８８】
本実施例では、信号送信部８０１は無線信号の発信源とされ、信号受信部８０２と別個に設けられてもよいし、１つの装置に統合されてもよい。例えば、信号送信部８０１及び信号受信部８０２は１つのマイクロ波レーダ内に含まれ、該マイクロ波レーダの機能及び構成は従来技術を参照してもよい。
【００８９】
本実施例では、運動状態の検出装置８０３の構成及び機能は実施例１に記載されたものと同様であり、その具体的な内容について説明を省略する。また、運動状態の検出装置８０３は、独立した装置として設けられてもよいし、信号受信部８０２又は該信号受信部８０２を有するマイクロ波レーダと１つの装置に統合されてもよい。
【００９０】
本実施例によれば、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、該変化状況に基づいて該検出対象の運動状態を決定することで、認識モデルを訓練する必要がなく、検出プロセスは簡単であり、且つ検出結果の信頼性が高く、様々な応用シナリオに適用することができる。
【００９１】
＜実施例４＞
本発明の実施例は、実施例１の無線信号に基づく運動状態の検出装置に対応する無線信号に基づく運動状態の検出方法をさらに提供する。図９は本発明の実施例４の無線信号に基づく運動状態の検出方法を示す図である。図９に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００９２】
ステップ９０１：検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算する。
【００９３】
ステップ９０２：該反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、該検出対象の運動状態を決定する。
【００９４】
本実施例では、上記各ステップの具体的な実現方法は実施例１に記載されたものと同じであり、ここでその説明を省略する。
【００９５】
本実施例によれば、検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算し、該変化状況に基づいて該検出対象の運動状態を決定することで、認識モデルを訓練する必要がなく、検出プロセスは簡単であり、且つ検出結果の信頼性が高く、様々な応用シナリオに適用することができる。
【００９６】
本発明の実施例は、無線信号に基づく運動状態の検出装置又は電子機器においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、該無線信号に基づく運動状態の検出装置又は電子機器において上記実施例４に記載の無線信号に基づく運動状態の検出方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【００９７】
本発明の実施例は、コンピュータに、無線信号に基づく運動状態の検出装置又は電子機器において上記実施例４に記載の無線信号に基づく運動状態の検出方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００９８】
本発明の実施例を参照しながら説明した無線信号に基づく運動状態の検出装置又は電子機器において実行されている無線信号に基づく運動状態の検出方法は、ハードウェア、プロセッサにより実行されるソフトウェアモジュール、又は両者の組み合わせで実施されてもよい。例えば、図１に示す機能的ブロック図における１つ若しくは複数、又は機能的ブロック図の１つ若しくは複数の組み合わせは、コンピュータプログラムフローの各ソフトウェアモジュールに対応してもよいし、各ハードウェアモジュールに対応してもよい。これらのソフトウェアモジュールは、図９に示す各ステップにそれぞれ対応してもよい。これらのハードウェアモジュールは、例えばフィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を用いてこれらのソフトウェアモジュールをハードウェア化して実現されてもよい。
【００９９】
ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、モバイルハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又は当業者にとって既知の任意の他の形の記憶媒体に位置してもよい。プロセッサが記憶媒体から情報を読み取ったり、記憶媒体に情報を書き込むように該記憶媒体をプロセッサに接続してもよいし、記憶媒体がプロセッサの構成部であってもよい。プロセッサ及び記憶媒体はＡＳＩＣに位置する。該ソフトウェアモジュールは移動端末のメモリに記憶されてもよいし、移動端末に挿入されたメモリカードに記憶されてもよい。例えば、機器（例えば移動端末）が比較的に大きい容量のＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置を用いる場合、該ソフトウェアモジュールは該ＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置に記憶されてもよい。
【０１００】
図１に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、本願に記載されている機能を実行するための汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理装置、ディスクリートハードウェアコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実現されてもよい。図１に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、例えば、コンピューティング機器の組み合わせ、例えばＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサの組み合わせ、ＤＳＰ通信と組み合わせた１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は他の任意の構成で実現されてもよい。
【０１０１】
以上は具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び変更を行ってもよく、これらの変形及び変更も本発明の範囲に属する。
【０１０２】
また、上述の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
無線信号に基づく運動状態の検出方法であって、
検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップと、
前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況に基づいて、前記検出対象の運動状態を決定するステップと、を含む、方法。
（付記２）
前記検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップは、
検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、２つの時点の反射点のエネルギーの、前記検出対象の位置情報及び前記検出対象の移動速度のうちの少なくとも１つに対する分布を計算するステップと、
前記２つの時点の前記分布の類似度を計算するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
（付記３）
前記検出対象の位置情報は、前記検出対象と無線信号の発信源との距離、又は無線信号の発信源を中心として確立された座標系における前記検出対象の所在する位置の座標を含む、付記２に記載の方法。
（付記４）
前記検出対象の所在する空間からの無線反射信号に基づいて、２つの時点の反射点のエネルギーの、前記検出対象の位置情報及び前記検出対象の移動速度のうちの少なくとも１つに対する分布を計算するステップは、
前記無線反射信号に対して１次元フーリエ変換、２次元フーリエ変換及び到来角の推定を行い、前記２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び前記検出対象と無線信号の発信源との距離を取得するステップと、
前記２つの時点の反射点のエネルギー、速度及び前記検出対象と無線信号の発信源との距離に基づいて、前記２つの時点の反射点のエネルギーの、前記検出対象と無線信号の発信源との距離及び前記検出対象の移動速度に対する分布を計算するステップと、を含む、付記２に記載の方法。
（付記５）
前記２つの時点は、所定数のフレームをそれぞれ含む、付記２に記載の方法。
（付記６）
前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況が所定条件を満たす場合、前記検出対象が静止状態にあると決定する、付記１に記載の方法。
（付記７）
前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況は、２つの時点の前記分布の類似度により表され、
前記類似度は、前記２つの時点の前記分布のＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスにより決定され、
前記ＫＬダイバージェンス又は前記ＪＳダイバージェンスが第１閾値よりも小さい場合、前記検出対象が静止状態にあると決定する、付記６に記載の方法。
（付記８）
前記反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップは、
全ての反射点又はエネルギーが第２閾値よりも大きい反射点のエネルギーの分布の経時的な変化状況を計算するステップ、を含む、付記１に記載の方法。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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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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