(57)【要約】【課題】居住者が想定外の行動をした場合でも、在宅状況を高精度に判定可能とする。【解決手段】間接センサ用確率算出プログラム１３２に従い、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのセンサデータに基づく在宅確率αを求めると共に、直接センサ用確率算出プログラム１３３に従い、直接センサＳａ１〜Ｓａｍのセンサデータに基づく直接在宅確率βをβi ＝Exp ｛（Ｔr −Ｔis）ζi ｝により算出する。そして、在宅確率統合算出プログラム１３４に従い、上記算出された間接在宅確率α及び直接在宅確率βをＰ＝α＋（1.0 −α）* βに代入することにより、統合された在宅確率Ｐを算出する。【選択図】      図１
2010026634.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
居住者の在／不在を間接的に検出する間接センサから出力されるセンシング値と、前記居住者の在／不在を直接的に検出する直接センサから出力されるセンシング値をそれぞれ受信し、この受信した各センシング値を検出元のセンサ名、検出時刻、及び直接センサと間接センサとを区別するためのセンサ区分情報と対応付けてメモリに格納する手段と、
前記センサ区分情報をもとに、前記メモリから間接センサのセンシング値とその検出時刻を選択的に読み出し、この読み出したセンシング値とその検出時刻をもとに間接センサに基づく第１の在宅確率を算出する手段と、
前記センサ区分情報をもとに、前記メモリから直接センサのセンシング値とその検出時刻を選択的に読み出し、この読み出したセンシング値とその検出時刻をもとに直接センサに基づく第２の在宅確率を算出する手段と、
前記算出された第１の在宅確率に対応する不在確率に前記算出された第２の在宅確率を乗算し、かつその乗算値に前記算出された第１の在宅確率を加算することにより、前記第１の在宅確率に前記第２の在宅確率を加味した第３の在宅確率を算出する手段と、
この算出された第３の在宅確率を表す情報を出力する手段と
を具備することを特徴とする在宅確率算出装置。
【請求項２】
居住者の在／不在を間接的に検出する間接センサから出力されるセンシング値と、前記居住者の在／不在を直接的に検出する直接センサから出力されるセンシング値をそれぞれ受信し、この受信した各センシング値を検出元のセンサ名、検出時刻、及び直接センサと間接センサとを区別するためのセンサ区分情報と対応付けてメモリに格納する過程と、
前記センサ区分情報をもとに、前記メモリから間接センサのセンシング値とその検出時刻を選択的に読み出し、この読み出したセンシング値とその検出時刻をもとに間接センサに基づく第１の在宅確率を算出する過程と、
前記センサ区分情報をもとに、前記メモリから直接センサのセンシング値とその検出時刻を選択的に読み出し、この読み出したセンシング値とその検出時刻をもとに直接センサに基づく第２の在宅確率を算出する過程と、
前記算出された第１の在宅確率に対応する不在確率に前記算出された第２の在宅確率を乗算し、かつその乗算値に前記算出された第１の在宅確率を加算することにより、前記第１の在宅確率に前記第２の在宅確率を加味した第３の在宅確率を算出する過程と、
この算出された第３の在宅確率を表す情報を出力する過程と
を具備することを特徴とする在宅確率算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、センサを用いて住宅等における居住者の在宅状況を監視する際に使用する在宅確率算出装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、映像コミュニケーションやホームセキュリティ用のカメラや各種センサの低価格化により、住居における居住者の状況を監視する装置が普及し始めている。この種の装置を用いることで、例えば独居老人を遠隔的に見守ることが可能となり、また地震や台風等の災害発生時に各住宅の在宅状況から住民の被災の状況や安否を遠隔的に確認することが可能となる。
【０００３】
ところで、この種の従来の装置としては、例えば通信履歴を用いて居住者の在／不在の確率を算出する装置（例えば特許文献１を参照）や、給水管における流水の有無をセンサを用いて検出することにより居住者の在宅確率を算出するもの（例えば特許文献２を参照）が提案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平４−１４０９５４号公報
【０００５】
【特許文献２】特開２００７−２７８７４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、特許文献１に記載された装置では、通信履歴を記録するために定期的に電話をかける必要があったり、また又は特許文献２に記載された装置では給水の状況を監視するために特殊な音響センサ等を設置する必要があるため、汎用性に乏しい。また、これらの装置はいずれも間接的なセンシングデータに基づいて在宅確率を算出するものであるため、例えば在宅していても電話着信に応答しない場合や、水道の蛇口を閉め忘れたまま或いは照明を付けたまま外出した場合のように、居住者が想定外の行動をした場合には、正確な在宅判定を行えない。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、居住者が想定外の行動をした場合でも、在宅状況を高精度に判定することが可能な在宅確率算出装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の一観点は、以下のような対策を講じたものである。すなわち、居住者の在／不在を間接的に検出する間接センサから出力されるセンシング値と、前記居住者の在／不在を直接的に検出する直接センサから出力されるセンシング値をそれぞれ受信し、この受信した各センシング値を検出元のセンサ名、検出時刻、及び直接センサと間接センサとを区別するためのセンサ区分情報と対応付けてメモリに格納する。この状態で、前記センサ区分情報をもとに、前記メモリから間接センサのセンシング値とその検出時刻を選択的に読み出して、このセンシング値及び検出時刻をもとに間接センサに基づく第１の在宅確率を算出すると共に、前記センサ区分情報をもとに、前記メモリから直接センサのセンシング値とその検出時刻を選択的に読み出して、このセンシング値とその検出時刻をもとに直接センサに基づく第２の在宅確率を算出する。そして、前記算出された第１の在宅確率に対応する不在確率に前記算出された第２の在宅確率を乗算し、かつその乗算値に前記算出された第１の在宅確率を加算することにより、前記第１の在宅確率に前記第２の在宅確率を加味した第３の在宅確率を算出し、この算出された第３の在宅確率を表す情報を出力するように構成したものである。
【発明の効果】
【０００９】
したがって、間接センサのセンシング値に基づいて算出した在宅確率に、直接センサのセンシング値に基づいて算出した在宅確率が加味された統合的な在宅確率が算出される。このため、間接センサのセンシング値のみに基づいて在宅確率を算出する場合に比べ、居住者が想定外の行動をした場合でも在宅確率を正確に算出することが可能となる。例えば、在宅していても電話着信に応答しなかった場合に、このときの在宅状況が即時「不在」と判断されないようにすることができる。また、水道の蛇口を閉め忘れたまま、或いは照明を付けたまま外出した場合に、このときの在宅状況が即時「在宅」と判断されないようにすることができる。  
すなわち、この発明によれば、居住者が想定外の行動をした場合でも、在宅状況を高精度に判定することが可能な在宅確率算出装置及び方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
図１は、この発明の一実施形態に係わる在宅確率算出装置のハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。  
この実施形態に係わる在宅確率算出装置ＳＶは、監視対象の住宅内に設置された複数の直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び複数の間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎにより得られるセンサ情報に基づいて、居住者の在宅確率を算出する。直接センサＳａ１〜Ｓａｍとしては、例えば赤外線センサ等の人感センサが用いられる。また、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎとしては、例えば照度センサや温度センサが用いられる。
【００１１】
在宅確率算出装置ＳＶは、マイクロプロセッサからなる中央処理ユニット（ＣＰＵ；Central Processing Unit）を備え、このＣＰＵ１１にはバス１２を介してプログラムメモリ１３、データメモリ１４及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１５が接続されている。
【００１２】
通信Ｉ／Ｆ１５は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）からなる通信ネットワークＮＷを介して、上記直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎに接続可能となっている。通信Ｉ／Ｆ１５は、ＣＰＵ１１の制御の下で、上記直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎに対しこれらのセンサごとに予め設定された周期で定期的にアクセスし、これらのセンサＳａ１〜Ｓａｍ，Ｓｂ１〜Ｓｂｎからセンサ情報を受信する。
【００１３】
また通信Ｉ／Ｆ１５には、上記通信ネットワークＮＷを介して端末ＴＭが接続可能となっている。端末ＴＭは、例えば監視者が使用するパーソナル・コンピュータからなる。通信Ｉ／Ｆ１５は、ＣＰＵ１１の制御の下で、端末ＴＭから送信される在宅確率算出指示を受信すると共に、算出された在宅確率を表す情報を端末ＴＭへ送信する。なお、通信プロトコルとしては、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol／Internet Protocol）が使用される。
【００１４】
データメモリ１４には、この発明に係わる在宅確率の算出に使用する各種データを格納するための記憶領域として、パラメータテーブル１４１と、センサデータテーブル１４２が設けられている。  
パラメータテーブル１４１には、間接センサに基づく在宅確率を算出するために必要なパラメータが格納される。パラメータとしては、すべての間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのうち、監視対象として注目するセンサを識別するために予め付与された固有のセンサ名と、当該注目するセンサを用いて在宅判定を行う際に参照すべき他の間接センサ（以後、比較対象センサと称する）を識別するために予め付与された固有のセンサ名と、これら注目センサと比較対象センサとの組み合わせごとに予め設定された判定しきい値とから構成される。
【００１５】
センサデータテーブル１４２には、上記直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎにより得られるセンサデータが格納される。図４はその記憶結果の一例を示すものである。センサデータは、直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎから送信されたセンサ情報と、当該センサが直接センサであるか間接センサであるかを示すセンサ区分情報４２と、上記センサ情報の計測時刻４３とから構成される。センサ情報には、センサを識別するために予めセンサに付与された識別子であるセンサ名４１と、センシング値４４が含まれる。
【００１６】
なお、上記センサ区分情報４２及び計測時刻４３は、各センサＳａ１〜Ｓａｍ，Ｓｂ１〜Ｓｂｎが、センサ名４１及びセンシング値４４に付加して送信するようにしてもよいが、在宅確率算出装置ＳＶが、センサＳａ１〜Ｓａｍ，Ｓｂ１〜Ｓｂｎから送られたセンサ情報に付加するようにしてもよい。この場合、在宅確率算出装置ＳＶは、センサ区分情報４２をセンサ名４１に対応付けて予めデータメモリ１４に記憶しておく。そして、センサＳａ１〜Ｓａｍ，Ｓｂ１〜Ｓｂｎからセンサ情報が受信された場合に、当該センサ情報に含まれるセンサ名４１をもとに対応するセンサ区分情報４２を読み出して付加する。また、上記センサ情報を受信した時刻を計測時刻として当該センサ情報に付加する。
【００１７】
プログラムメモリ１３には、この発明を実施するために必要なアプリケーション・プログラムとして、センサデータ取得制御プログラム１３１と、間接センサ用確率算出プログラム１３２と、直接センサ用確率算出プログラム１３３と、在宅確率統合算出プログラム１３４が格納されている。
【００１８】
センサデータ取得制御プログラム１３１は、以下の処理を上記ＣＰＵ１１に実行させる。  
(1) 上記直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎに対し当該センサごとに予め設定された周期でアクセスし、当該直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎからセンサ情報を受信する。そして、この受信したセンサ情報に、センサ区分情報４２及び計測時刻４３を付加して上記データメモリ１４内のセンサデータテーブル１４２に記憶させる処理。
【００１９】
(2) 端末ＴＭから送信された在宅確率算出指示が通信Ｉ／Ｆ１５により受信された場合に、当該在宅確率算出指示の受信時刻又は在宅確率算出指示に含まれる算出指示時刻に応じて、当該指定時刻より過去の予め設定した時間内に検出されたセンサデータをデータメモリ１４内のセンサデータテーブル１４２からすべて読み出す処理。
【００２０】
(3) 上記センサデータテーブル１４２から読み出されたすべてのセンサデータの中から、当該センサデータに含まれるセンサ区分情報４２をもとに、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎにより得られたセンサデータを選択する処理。  
(4) 上記センサデータテーブル１４２から読み出されたすべてのセンサデータの中から、当該センサデータに含まれるセンサ区分情報４２をもとに、直接センサＳａ１〜Ｓａｍにより得られたセンサデータを選択する処理。
【００２１】
間接センサ用確率算出プログラム１３２は、以下のような処理を上記ＣＰＵ１１に実行させる。すなわち、上記センサデータ取得制御プログラム１３１の(3) の処理によりセンサデータが選択された間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのうち、監視対象として注目するセンサと対をなす比較対象センサ名及びその判定しきい値を、データメモリ１４内のパラメータテーブル１４１から読み出す。そして、上記注目センサのセンシング値と、当該注目センサと対をなす比較対象センサのセンシング値と、これらのセンサの組み合わせに対応する判定しきい値とに基づいて、間接在宅確率αを算出する。
【００２２】
直接センサ用確率算出プログラム１３３は、以下のような処理を上記ＣＰＵ１１に実行させる。すなわち、上記センサデータ取得制御プログラム１３１の(4) の処理により選択された直接センサＳａ１〜Ｓａｍのセンサデータに含まれる計測時刻と、上記在宅確率算出指示の受信時刻又は在宅確率算出指示に含まれる算出指示時刻とをもとに、直接在宅確率βを算出する。
【００２３】
在宅確率統合算出プログラム１３４は、上記間接センサ用確率算出プログラム１３２により算出された間接在宅確率αと、直接センサ用確率算出プログラム１３３により算出された直接在宅確率βとをもとに、所定の乗算及び加算を含む計算式に従い統合的な在宅確率Ｐを算出する処理を、上記ＣＰＵ１１に実行させる。
【００２４】
次に、以上のように構成された在宅確率算出装置ＳＶによる在宅確率算出処理動作を説明する。  
（１）センサデータの収集と蓄積  
定常状態においてＣＰＵ１１は、センサデータ取得制御プログラム１３１に従い、直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎからセンサデータをそれぞれ収集し、この収集したセンサデータをデータメモリ１４内のセンサデータテーブル１４２に蓄積させる処理を、以下のように実行する。
【００２５】
すなわち、ＣＰＵ１１は、直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎごとに予め設定した周期により規定されるアクセスタイミングを監視しており、アクセスタイミングになると通信Ｉ／Ｆ１５を起動して当該センサに対しアクセス要求を送信させる。これに対し直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎはそれぞれ、自己宛のアクセス要求が到来した場合に、その時点で検出したセンシング値と自センサのセンサ名を含むセンサ情報を要求元の在宅確率算出装置ＳＶに向け送信する。これらのセンサ情報は、通信ネットワークＮＷを介して在宅確率算出装置ＳＶの通信Ｉ／Ｆ１５によりそれぞれ受信される。
【００２６】
ＣＰＵ１１は、上記直接センサＳａ１〜Ｓａｍ及び間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎから送信されたセンサ情報が通信Ｉ／Ｆ１５により受信されると、受信されたセンサ情報ごとに、その受信時刻を計測時刻として付加し、さらに送信元のセンサが直接センサであるか間接センサであるかを示すセンサ区分情報を付加することでセンサデータを生成する。そして、この生成したセンサデータを、データメモリ１４内のセンサデータテーブル１４２に順次記憶させる。
【００２７】
この結果、センサデータテーブル１４２には、例えば図４に示すようにセンサごとに設定された周期で、そのセンシング値４４がセンサ名４１、センサ区分情報４２及び計測時刻４３と共に記憶される。なお、図４において、末尾に“Ｒ”が付されていない間接センサは注目センサを、また“Ｒ”が付された間接センサは比較対象センサをそれぞれ示している。
【００２８】
（２）在宅確率の算出  
端末ＴＭから送信された在宅確率算出指示が通信Ｉ／Ｆ１５で受信されるか、或いは前回の在宅確率算出時刻から予め定めた期間が経過して算出開始時刻になると、ＣＰＵ１１は在宅確率の算出処理を以下のように実行する。図２はその算出処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００２９】
すなわち、ＣＰＵ１１は先ずステップＳ１０において、センサデータ取得制御プログラム１３１に従い、上記在宅確率算出指示の受信時刻又は在宅確率算出指示に含まれる算出指示時刻、或いは自身で設定した算出開始時刻に基づいて、当該時刻より過去の予め設定した時間Ｘ分内に検出されたセンサデータを、データメモリ１４内のセンサデータテーブル１４２からすべて読み出す。
【００３０】
さらにＣＰＵ１１は、上記センサデータ取得制御プログラム１３１に従い、上記センサデータテーブル１４２から読み出されたすべてのセンサデータの中から、当該センサデータに含まれるセンサ区分情報４２をもとに、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎにより得られたセンサデータと、直接センサＳａ１〜Ｓａｍにより得られたセンサデータをそれぞれ抽出する。
【００３１】
次にＣＰＵ１１は、ステップＳ２０において、間接センサ用確率算出プログラム１３２に従い、上記抽出された間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのセンサデータに基づく在宅確率の算出処理を以下のように実行する。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００３２】
すなわち、ＣＰＵ１１は先ずステップＳ２０１において在宅確率の算出処理を行っていない間接センサがあるか否かを判定し、未算出の間接センサがあればステップＳ２０２に移行する。そして、上記抽出された間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのセンサデータの中から、センサ名が「センサｉ」となっているセンサデータを選択し、さらにこの選択したセンサデータの中で計測時刻が算出開始時刻に最も近いセンサデータを選択する。このとき、選択されたセンサデータの計測時刻をＴｉ、センシング値をＵｉとする。
【００３３】
次にＣＰＵ１１は、ステップＳ２０３において、上記選択したセンサデータに含まれるセンサ名をキーとしてデータメモリ１４内のパラメータテーブル１４１を検索し、比較対象センサ名とその判定しきい値を読み出す。このとき、読み出された比較対象センサのセンサ名を「センサｒ」とする。そして、ステップＳ２０４において、上記ステップＳ２０２で抽出された間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのセンサデータの中から、センサ名が「センサｒ」となっているセンサデータを選択し、さらにこの選択したセンサデータの中で計測時刻が上記計測時刻Ｔｉに最も近いセンサデータを選択する。この選び出されたセンサデータのセンシング値をＵｒとする。
【００３４】
続いてＣＰＵ１１は、ステップＳ２０５において、上記注目センサｉのセンシング値Ｕｉと、上記比較対象センサｒのセンシング値Ｕｒとの差分の絶対値（｜Ｕｉ−Ｕｒ｜）を算出する。そして、ステップＳ２０６により、上記算出された差分の絶対値（｜Ｕｉ−Ｕｒ｜）を、上記ステップＳ２０３によりパラメータテーブル１４１から読み出した判定しきい値と比較する。
【００３５】
この比較の結果、差分の絶対値（｜Ｕｉ−Ｕｒ｜）がしきい値を超えた場合には、ＣＰＵ１１は当該注目するセンサｉの間接在宅確率αi をαi ＝Ａi となるようにステップＳ２０７により設定する。ここで、Ａi はセンサごとに定める１以下の値であり、予めパラメータテーブル１４１にセンサ名と対応づけて記録されている。これに対し、上記比較の結果差分の絶対値（｜Ｕｉ−Ｕｒ｜）がしきい値以下だった場合には、ＣＰＵ１１は当該注目するセンサｉの間接在宅確率αi をαi ＝0.0 となるようにステップＳ２０７により設定する。
【００３６】
上記間接在宅確率αi の値の設定処理が終了すると、ＣＰＵ１１は上記設定された間接在宅確率αi をデータメモリ１４内の作業エリアに一時保存する。なお、このとき上記間接在宅確率αi に対応付けて、在宅確率を算出するための日付時刻を併せて保存するようにしてもよい。
【００３７】
上記１つの注目センサｉについての間接在宅確率αi の算出処理が終了すると、ＣＰＵ１１はステップＳ２０１に戻り、間接在宅確率αi の算出処理がまだ行われていない注目センサの有無を判定する。そして、未算出の注目センサｉが残っていれば、未算出の次の注目センサｉを選択し、この選択した注目センサｉに対し上記ステップＳ２０２〜Ｓ２０７による一連の算出処理を実行する。以後同様にＣＰＵ１１は、未算出の注目センサがなくなるまで、すべての注目センサに対し上記ステップＳ２０２〜Ｓ２０７による一連の算出処理を繰り返し実行する。
【００３８】
以上述べた間接在宅確率の算出処理の具体例を、図４を参照して説明する。  
いま間接在宅確率を算出するための日付時刻を2008/1/1 10:26とし、間接在宅確率の算出対象とする注目する間接センサのセンサ名を温度センサとしたとする。また、当該注目する温度センサに対応する比較対象センサのセンサ名を温度センサＲとしたとする。この場合、注目する温度センサのセンシング値Ｕｉと、比較対象センサのセンシング値Ｕｒはそれぞれ、図４に示すようにＵｉ＝１１、Ｕｒ＝３０となる。また、これらの対をなす温度センサに対応付けて設定された判定しきい値を１０、Ａi ＝0.5 であるとすると、上記温度センサの間接在宅確率αi は、αi ＝0.5 となる。
【００３９】
これに対し、間接在宅確率αi を算出するための日付時刻を2008/1/1 10:26とし、間接在宅確率の算出対象とする注目する間接センサのセンサ名を照度センサとしたとする。また、当該注目する照度センサつ対をなす比較対象センサのセンサ名を照度センサＲとしたとする。この場合、注目する照度センサのセンシング値Ｕｉと、比較対象センサのセンシング値Ｕｒはそれぞれ、図４に示すようにＵｉ＝１０２、Ｕｒ＝１０１となる。また、これらの対をなす照度センサに対応付けて設定された判定しきい値を５０とし、Ａi ＝0.5 であるとすると、上記照度センサの間接在宅確率αi は、αi ＝0.0 となる。
【００４０】
そうして、すべての注目センサについて間接在宅確率αi が算出されると、ＣＰＵ１１はステップＳ２０８に移行して、ここで上記データメモリ１４の作業エリアに保存された各注目センサｉの間接在宅確率αi の中から最も大きい値を１つ選択し、この値を間接在宅確率αi の代表値として保存する。例えば、いまデータメモリ１４の作業エリアに、温度センサの間接在宅確率αi ＝0.5 と、照度センサの間接在宅確率αi ＝0.0 が保存されていたとすれば、ＣＰＵ１１はこれらのうち値の大きいαi ＝0.5 を選択し、これを間接在宅確率αi の代表値として、データメモリ１４内の作業エリアに一時保存する。
【００４１】
次にＣＰＵ１１は、ステップＳ３０において、直接センサ用確率算出プログラム１３３に従い、上記抽出された直接センサＳａ１〜Ｓａｍのセンサデータに基づく直接在宅確率の算出処理を以下のように実行する。  
すなわち、ＣＰＵ１１は先ず各直接センサＳａ１〜Ｓａｍに対する直接在宅確率βを、以下の直接センサ用確率算出式を用いて算出する。以下の式は、センサｉに対する直接在宅確率βi を算出する式である。  
βi ＝Exp ｛（Ｔr −Ｔis）ζi ｝      …（１）
ただし、Ｔr はステップＳ２０から受け取った在宅確率を算出するための日付時刻、Ｔisは直接センサｉが居住者を検出したときに得られるセンシング値が記憶されたセンサデータの計測時刻、ζは直接センサＳａ１〜Ｓａｍごとに予め設定される係数であり、例えばセンサの検出精度等に応じて設定される重み係数である。ζi はセンサｉに対して予め定められた係数であることを示す。したがって、直接センサＳａ１〜Ｓａｍごとに算出される直接在宅確率βに、当該センサごとの検出精度を反映させることができる。
【００４２】
なお、直接センサｉのセンシング値は二値化されてセンサデータテーブル１４２に記憶される。例えば、人感センサのセンシング値が「人」を感知したことを表す値だった場合には、当該値は“１”に置換される。一方、「人」を感知しなかったことを表す値だった場合には、当該値は“０”に置換される。これらの置換後の値はセンサデータテーブル１４２にそれぞれ記憶される。
【００４３】
上記（１）式により１つの直接センサについて直接在宅確率βi が計算されると、ＣＰＵ１１は、この計算された直接在宅確率βi の値をデータメモリ１４内の作業エリアに保存する。そして、計算対象のすべて直接センサについての直接在宅確率βi の計算が終了すると、作業エリアに保存されたすべての直接センサの直接在宅確率βi の中から、最も大きな値を直接在宅確率の代表値βとして選択し、上記作業エリアに保存する。
【００４４】
以上述べた直接在宅確率の算出処理の具体例を、図４を参照して説明する。  
いま直接在宅確率を算出するための日付時刻を2008/1/1 10:26とし、直接在宅確率の算出対象とする注目する直接センサのセンサ名を人感センサ１としたとする。この場合ＣＰＵ１１は、人感センサ１の直接在宅確率βi を  
Exp ｛（2008/1/1 10:26.000−2008/1/1 10:16.003）* 0.1 ｝＝0.37
として算出する。また、直接在宅確率の算出対象とする注目する直接センサのセンサ名を人感センサ２とした場合には、ＣＰＵ１１は人感センサ２の直接在宅確率βi を
Exp ｛（2008/1/1 10:26.000−2008/1/1 10:20:003）* 0.1 ｝＝0.55
として算出する。
【００４５】
そして、上記算出された人感センサ１に基づく直接在宅確率βi ＝0.37と、人感センサ２に基づく直接在宅確率βi ＝0.55のうち、値の大きいβi ＝0.55を選択する。そして、この選択した値を直接在宅確率の代表値βとして、データメモリ１４内の作業エリアに一時保存する。
【００４６】
以上のようにして間接在宅確率α及び直接在宅確率βの各代表値が求まると、ＣＰＵ１１は次にステップＳ４０に移行し、在宅確率統合算出プログラム１３４に従い、上記間接在宅確率α及び直接在宅確率βの各代表値に基づいて在宅確率を計算するための処理を、以下のように実行する。
【００４７】
すなわち、上記間接センサ用確率算出プログラム１３２により求められた間接在宅確率の代表値αと、直接センサ用確率算出プログラム１３３により求められた直接在宅確率の代表値βをデータメモリ１４内の作業エリアからそれぞれ読み出す。そして、これらの代表値α，βを以下に示す在宅確率算出式に代入することにより、統合された在宅確率Ｐを算出する。  
Ｐ＝α＋（1.0 −α）* β      …（２）
【００４８】
例えば、いま間接在宅確率の代表値αがα＝0.5 、直接在宅確率の代表値βがβ＝0.55だったとする。この場合には、  
Ｐ＝0.5 ＋（1.0 −0.5 ）* 0.55＝0.78
となる。すなわち、上記（２）式では、間接在宅確率の代表値αに対応する不在確率の値に直接在宅確率βを乗算し、その乗算値に上記間接在宅確率αを加算する演算処理が行われる。
【００４９】
最後にＣＰＵ１１は、在宅確率統合算出プログラム１３４に従い、上記算出された在宅確率Ｐをデータメモリ１４内の在宅確率記憶エリアに格納する。またそれと共に、この在宅確率記憶エリアから在宅確率Ｐを読み出し、この読み出された在宅確率Ｐを在宅確率算出指示の送信元となる端末ＴＭに向け、通信Ｉ／Ｆ１５から送信させる。
【００５０】
かくして、端末ＴＭには上記在宅確率Ｐが表示され、例えば監視者はこの表示された在宅確率Ｐをもとに居住者の在／不在を判定することが可能となる。なお、上記在宅確率Ｐは、端末ＴＭから閲覧要求が到来した場合に、データメモリ１４内の在宅確率記憶エリアから読み出して送信するようにしてもよい。
【００５１】
以上述べたようにこの実施形態では、間接センサ用確率算出プログラム１３２に従い、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのセンサデータに基づく在宅確率αを、注目センサｉのセンシング値Ｕｉと比較対象センサｒのセンシング値Ｕｒとの差分の絶対値（｜Ｕｉ−Ｕｒ｜）を判定しきい値により判定することにより求めると共に、直接センサ用確率算出プログラム１３３に従い、直接センサＳａ１〜Ｓａｍのセンサデータに基づく直接在宅確率βを  
βi ＝Exp ｛（Ｔr −Ｔis）ζi ｝
により算出する。そして、在宅確率統合算出プログラム１３４に従い、上記算出された間接在宅確率α及び直接在宅確率βを
Ｐ＝α＋（1.0 −α）*β
に代入することにより、統合された在宅確率Ｐを算出するようにしている。
【００５２】
したがって、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのセンシング値に基づいて算出した間接在宅確率αに、直接センサＳａ１〜Ｓａｍのセンシング値に基づいて算出した直接在宅確率βが加味された統合的な在宅確率Ｐが算出される。このため、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのセンシング値のみに基づいて在宅確率を算出する場合に比べ、居住者が想定外の行動をした場合でも在宅確率を正確に算出することが可能となる。
【００５３】
例えば、在宅しているにもかかわらず電話着信に応答しなかった場合に、このときの在宅状況が即時「不在」と判断されないようにすることができる。また、水道の蛇口を閉め忘れたまま、或いは照明を付けたまま外出した場合に、このときの在宅状況が即時「在宅」と判断されないようにすることができる。
【００５４】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎ及び直接センサＳａ１〜Ｓａｍに対しそれぞれ優先順位を設定しておく。そして、複数の間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎのセンサデータをもとに間接在宅確率αを算出する場合、及び複数の直接センサＳａ１〜Ｓａｎのセンサデータをもとに直接在宅確率βを算出する場合に、上記優先順位に従い間接在宅確率αの代表値及び直接在宅確率βの代表値を求めるようにしてもよい。このようにすると、間接在宅確率αの代表値及び直接在宅確率βの代表値を求める際に、間接センサＳｂ１〜Ｓｂｎ及び直接センサＳａ１〜Ｓａｍの検出精度を反映させることが可能となる。
【００５５】
前記実施形態では在宅確率算出装置ＳＶから各センサＳａ１〜Ｓａｍ，Ｓｂ１〜Ｓｂｎに対しセンサごとに予め設定した周期でアクセスすることにより、各センサＳａ１〜Ｓａｍ，Ｓｂ１〜Ｓｂｎからセンサ情報を収集し蓄積する場合を例にとって説明した。しかし、それに限定されるものではなく、各センサＳａ１〜Ｓａｍ，Ｓｂ１〜Ｓｂｎがそれぞれ自律的にセンサ情報を送信し、このセンサ情報を在宅確率算出装置ＳＶにより受信してセンサデータテーブル１４２に格納するように構成してもよい。
【００５６】
前記実施形態では、間接センサ用確率算出プログラム１３２により間接在宅確率αを算出した後、直接センサ用確率算出プログラム１３３により直接在宅確率βを算出するようにしたが、直接センサ用確率算出プログラム１３３により直接在宅確率βを算出したのち、間接センサ用確率算出プログラム１３２により間接在宅確率αを算出するようにしてもよい。
【００５７】
その他、在宅確率算出装置の構成、在宅確率算出処理の手順と処理内容、間接センサ及び直接センサの種類や設置数等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。  
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】この発明の一実施形態に係わる在宅確率算出装置のハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した在宅確率算出装置による在宅確率算出処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【図３】図２に示した在宅確率算出処理手順のうちの間接在宅確率算出処理の手順と処理内容を示すフローチャートである。
【図４】図１に示した在宅確率算出装置のデータメモリに設けられたセンサデータテーブル一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５９】
ＳＶ…在宅確率算出装置、Ｓａ１…人感センサ（直接センサ）、Ｓｂ１…照度センサ（間接センサ）、Ｓｂｎ…温度センサ（間接センサ）と、ＴＭ…端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１１…中央処理部（ＣＰＵ）、１２…バス、１３…プログラムメモリ、１３１…センサデータ取得制御プログラム、１３２…間接在宅確率算出プログラム、１３３…直接在宅確率算出プログラム、１３４…在宅確率統合算出プログラム、１４…データメモリ、１４１…間接在宅確率算出用テーブル、１４２…センサデータテーブル、１５…通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）、４１…センサ名、４２…センサ区分情報、４３…計測時刻、４４…センシング値。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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