(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間環境の変化を検出するセンサと、
前記センサの信号と、想定される人又は人以外の検知対象の標準信号とを比較して、前記空間環境を変化させた前記検知対象の推定度を算出する検知対象推定手段と、を有する空間の監視装置であって、
想定される誤報要因を誤検知対象物毎又は設置環境毎に数値化した設置環境係数を記憶しておき、
前記検知対象推定手段が推定した前記検知対象の推定度を、前記設置環境係数により補正して、前記空間環境を変化させた前記検知対象として前記推定度が最も高い前記検知対象を特定する検知対象特定手段と、
を有することを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記検知対象特定手段が特定した前記検知対象が人以外の場合、前記検知対象特定手段が特定した人以外の前記検知対象の前記設置環境係数を、より大きな値に更新する設置環境係数更新手段、を有し、
前記検知対象特定手段は、更新された前記設置環境係数により、前記検知対象推定手段が推定した前記検知対象の前記推定度を補正して、前記空間環境を変化させた前記検知対象として前記推定度が最も高い前記検知対象を特定する、
ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
【請求項３】
前記設置環境係数更新手段は、
前記検知対象特定手段が最も高い前記推定度の前記検知対象を特定する毎に、予め定めた値を超えない範囲で、徐々に前記設置環境係数を大きな値に更新する、
ことを特徴とする請求項２記載の監視装置。
【請求項４】
前記設置環境係数更新手段は、
前記検知対象特定手段が前記検知対象を特定し、前記設置環境係数更新手段が前記設置環境係数をより大きな値に更新した後、前記設置環境係数更新手段が前記設置環境係数の更新を行う前に記憶されていた元の値を下限に、
前記設置環境係数更新手段がより大きな値に更新した後の前記設置環境係数を、所定時間が経過するごとにより小さな値に更新するか、
又は、前記設置環境係数更新手段がより大きな値に更新した後の前記設置環境係数を、時間の経過と共により小さな値に更新する、
ことを特徴とする請求項２又は３記載の監視装置。
【請求項５】
連続した１つの空間に複数の前記センサ及び前記検知対象推定手段を有し、
前記検知対象特定手段は、前記設置環境係数更新手段が更新した前記設置環境係数により、複数の前記検知対象推定手段が推定した前記検知対象の前記推定度を共通に補正して、前記空間環境を変化させた前記検知対象として前記推定度が最も高い前記検知対象を特定する、ことを特徴とする請求項２〜４いずれか１項記載の監視装置。
【請求項６】
他の監視装置のいずれかの前記設置環境係数更新手段が更新した前記設置環境係数を取得し、
前記検知対象特定手段は、前記検知対象推定手段が推定した前記検知対象の前記推定度を、前記他の監視装置から取得した前記設置環境係数により補正して、前記空間環境を変化させた前記検知対象として前記推定度が最も高い前記検知対象を特定する、
ことを特徴とする請求項２〜４いずれか１項記載の監視装置。
【請求項７】
センサが空間環境の変化を検出するステップと、
検知対象推定手段が、前記センサの信号と、想定される人又は人以外の検知対象の標準信号とを比較して、前記空間環境を変化させた前記検知対象の推定度を算出するステップと、
検知対象特定手段が、想定される誤報要因を誤検知対象物毎又は設置環境毎に数値化した設置環境係数を記憶しておき、前記検知対象推定手段が推定した前記検知対象の推定度を、前記設置環境係数により補正して、空間環境を変化させた前記検知対象として前記推定度が最も高い前記検知対象を特定するステップと、
を有することを特徴とする監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空間環境の変化を監視する監視装置に関し、特に、誤報を抑制した空間監視装置及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の空間に人が侵入したかどうかを監視する監視装置では、例えば赤外線センサの検知信号を解析して人が空間に侵入したことを検知する。赤外線センサは人以外にも赤外線を発する有体物や無体物（以下、「誤検知対象」という）を検知可能であるが、誤検知対象を人として誤検知することは好ましくない。このため、監視装置の検知精度を向上させる技術が考えられている（特許文献１、２参照。）。
【０００３】
特許文献１には、複数の焦電素子がそれぞれ独立した検知エリアを形成する受動式赤外線センサを用いて、各焦電素子による検知信号の電圧レベルの比較から検知対象の高さを検知することで、小動物による誤報を排除する侵入物体判定方法が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、焦電素子の出力を統計的に解析し、検知対象の形状（大人、子供、犬など）、移動方向及び動作などを推定する動作パターンモデル生成装置が開示されている。
【０００５】
特許文献３には、焦電素子の出力に時系列解析やニューラルネット技術を適用して特徴量を抽出し、パターン識別を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３０９３８３４号公報
【特許文献２】特開２００６−３４６１８０号公報
【特許文献３】特開２００６−３４６１８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示された侵入物体判定方法では、焦電素子の電圧レベルへの依存度が高いため、次のような問題がある。
図１は、赤外線センサと検知エリアの一例を示す図である。床を歩行する小動物と赤外線センサは離れているので、各焦電素子による検知信号の電圧レベルの比較により、誤検知対象であることを判別できる可能性がある。しかし、センサに近い棚３１を歩行する小動物は、検知エリアに占める温度変化領域が広範囲に渡るため、複数の焦電素子から高い電圧が同時に出力され、小動物を人と誤検知するおそれがある。センサと誤検知対象が近い場合だけでなく、例えば、熱せられたカーテンがセンサの検知エリア内で揺れるなどした状況でも、特許文献１記載の侵入物体判定方法では誤検知するおそれがある。
【０００８】
また、特許文献２記載の動作パターンモデル生成装置、及び、特許文献３記載のパターン識別技術は、確率的に検知対象を推定するため、高精度に検知対象を識別するパターン認識技術であっても、完全に誤検知を防ぐことはできなかった。
【０００９】
本発明は、上記課題に鑑み、人以外を人と誤検知することを低減し、人の検知精度を向上させた監視装置及び監視方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、空間環境の変化を検出するセンサと、前記センサの信号と、想定される人又は人以外の検知対象の標準信号とを比較して、前記空間環境を変化させた前記検知対象の推定度を算出する検知対象推定手段と、を有する空間の監視装置であって、想定される誤報要因を誤検知対象物毎又は設置環境毎に数値化した設置環境係数を記憶しておき、前記検知対象推定手段が推定した前記検知対象の推定度を、前記設置環境係数により補正して、前記空間環境を変化させた前記検知対象として前記推定度が最も高い前記検知対象を特定する検知対象特定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
人以外を人と誤検知することを低減し、人の検知精度を向上させた監視装置及び監視方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】赤外線センサと検知エリアの一例を示す図である。
【図２】監視装置の概略を説明する図の一例である。
【図３】監視装置の概略構成図の一例である。
【図４】信号解析部、検知対象推定部、及び、侵入者判定部の配置例を説明する図の一例である
【図５】検知信号の一例を模式的に説明する図の一例である。
【図６】検知信号の一例を模式的に説明する図の一例である。
【図７】設置環境係数の一例を示す図である
【図８】監視装置が侵入者を判定する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図９】設置環境係数を説明する図の一例である（実施例２）。
【図１０】監視装置の概略構成図の一例である（実施例２）。
【図１１】監視装置が侵入者を判定する手順を示すフローチャート図の一例である（実施例２）。
【図１２】設置環境係数の現状復帰を模式的に説明する図の一例である。
【図１３】比較的広い空間における監視装置の構成の一例を示す図である。
【図１４】監視装置の概略構成図の一例を示す（実施例３）。
【図１５】監視装置の別の概略構成図の一例である（実施例３）。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【実施例１】
【００１４】
図２は、本実施形態の監視装置１００の概略を説明する図の一例である。本実施形態の監視装置１００は、設置環境係数３２を利用して人以外の誤検知対象の推定度を補正することで、誤検知対象が選択される選択率を引き上げることが特徴の１つである（以下、人と誤検知対象を含めて「検知対象物」という。）。
【００１５】
監視装置１００のセンサユニットは、ユーザの事情に応じて極めて多様な設置場所に設置される。設置場所は、例えば、厨房、倉庫、玄関、リビング、オフィス、店頭、エントランス等であるが、その１つの厨房に着目してもその状況はユーザによって千差万別である。また、誤検知対象としては、例えば、ネズミや猫などの小動物、エアコンの空調風、太陽光、カーテンなど、様々なものが挙げられる。
【００１６】
このため、監視装置１００が誤検知しやすい誤検知対象はセンサユニットの設置場所によって様々である。例えば、設置場所が厨房であれば、監視装置１００はネズミなどの小動物を人だと誤検知する可能性があり、エアコンの設置された部屋であれば、監視装置１００は空調風を人だと誤検知する可能性がある。
【００１７】
本発明は、監視装置１００のセンサユニットが設置される場所で検知されうる検知対象物の情報を用いて、精度良く検知対象物を判別しようとするものである。
【００１８】
そこで、本実施形態の監視装置１００は、監視装置１００の設置場所に最適化された設置環境係数３２を記憶しておくことで、人と誤検知対象の峻別を可能にする。設置環境係数３２については後述するが、設置環境係数３２には、設置場所において各誤検知対象の出現が想定される程度が登録されている。
【００１９】
監視装置１００は、センサ信号を解析することで、ある程度の確度で人と誤検知対象の推定（推定度の算出）が可能である。したがって、この推定結果を設置環境係数３２にて補正することで、誤検知対象の選択率を引き上げることができる。こうすることで、出現が想定される誤検知対象を人でなく誤検知対象として検知でき、人の侵入に対してのみ警報を発生することが可能になる。
【００２０】
〔監視装置１００の構成〕
図３は、監視装置１００の概略構成図の一例を示す。監視装置１００は、センサユニット１１とコントローラ１２に大きく分けることができる。センサユニット１１は、センサ部２１及び信号解析部２２を有し、コントローラ１２は、検知対象推定部２３、侵入者判定部２４、警報出力部２５、検知対象モデル格納部２６及び設置環境計数格納部２７を有する。
【００２１】
なお、図示する構成は一例であるので、コントローラ１２の構成についていくつかの構成例を挙げておく。
図４は、信号解析部２２、検知対象推定部２３、及び、侵入者判定部２４の配置例を説明する図の一例である。構成１は、信号解析部２２、検知対象推定部２３、及び、侵入者判定部２４が全てセンサユニット１１に配置される構成であり、構成２は、信号解析部２２及び検知対象推定部２３がセンサユニット１１に配置され、侵入者判定部２４はコントローラ１２に配置される構成であり、構成３は、信号解析部２２がセンサユニット１１に配置され、検知対象推定部２３及び侵入者判定部２４はコントローラ１２に配置される構成である。本実施例の監視装置１００は構成３を採用している。
【００２２】
〔センサユニット１１〕
センサ部２１は、赤外線の受光量を電圧に変換してその変化量（微分型）に基づき人を検知する、パッシブ型（受動式）の赤外線センサである。センサ部２１は、例えば、天井や壁に固定されており、有線又は無線で信号解析部２２と接続されている。
【００２３】
センサ部２１は、主に、焦電素子と光学系とを有し、光学系により集光した光を焦電素子が受光するように構成されている。光学系は例えば凹面ミラーやフレネルレンズであり、凹面ミラーやフレネルレンズに光が入射する領域がセンサ部２１の検知エリアとなる。焦電素子により受光された光は電圧に変換され、信号解析部２２に送出される。
【００２４】
信号解析部２２はセンサ部２１から取得した検知信号を解析して、コンピュータによる取り扱いが可能な入力信号パラメータを生成する。人が検知エリアに侵入することや、検知エリアで移動すること等により、検知信号は時間に対し増減する。
【００２５】
図５、６は、検知信号の一例を模式的に説明する図の一例である。図５（ａ）は、センサの検知エリアと人の検知例を模式的に、図５（ｂ）は人の検知信号の一例をそれぞれ示す。まず、センサ部２１は、上下方向に１対のビーム状のゾーンＡ、Ｂが空間を離散的に走査するように検知エリアを形成している。ゾーンＡは空間の上側に、ゾーンＢは空間の下方を検知エリアにしている。なお、図では上下方向しか示されていないが、センサ部２１を中心とする平面方向（上下方向に直交する方向）にゾーンＡ、Ｂが広がっている。
【００２６】
人が検知エリアに侵入した場合、センサ部２１はゾーンＡとゾーンＢの両方にて人を検知する。つまり、検知信号はゾーンＡとＢからそれぞれ検知されるので、図５（ｂ）に示すように、人が検知エリアを移動すれば、ゾーンＡとゾーンＢの両方から同傾向の検知信号が時間的に同時に検知される。
【００２７】
これに対し、図６（ａ）に示すように、小動物が検知エリアを移動する場合、小動物の体長や体高を踏まえると、ゾーンＡとゾーンＢの両方を同時に移動することはないので、センサ部２１は、いずれかのゾーンから検知信号を出力する。図６（ｂ）は小動物の検知信号の一例を示す図である。図５（ｂ）と比較すると、ピーク間の距離や形状が異なっている。不図示であるが、同様に、センサ部２１の近くを移動する小動物、揺れるカーテン、空調風、及び、太陽光を、センサ部２１が検知した場合の検知信号もそれぞれ特徴的な波形を示す。
【００２８】
このような波形の解析に（ファスト）フーリエ変換が知られている。図３に戻り、信号解析部２２は、フーリエ変換を適用して、検知信号に含まれる周波数成分及び各周波数成分の強度から入力信号パラメータを生成する。フーリエ変換の結果には、電圧のレベル、センサ部２１と人（又は誤検知対象）との距離、移動速度等の情報が含まれる。したがって、例えば、フーリエ変換の結果を所定の周波数毎にサンプリングするなどして入力信号パラメータを生成することができる。
【００２９】
なお、本実施例の信号解析では検知信号から特徴的なパラメータを抽出できればよく、例えば、検知信号の最大振幅、検知信号の最小振幅、ピーク間距離、積分値等を抽出してもよい。
【００３０】
このように、理想的な状態では、人と小動物では検知信号が異なるので、監視装置１００はある程度の精度で人と誤検知対象（小動物等）を推定できる。しかし、これらの検知対象物の波形だけから、人と誤検知対象を完全に区別することは困難である。
【００３１】
〔コントローラ１２〕
検知対象推定部２３及び侵入者判定部２４は、ＬＳＩ（ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ）などの集積回路や、プログラムを実行するマイコンなどを実体とする。また、検知対象モデル格納部２６及び設置環境係数格納部２７は、ＬＳＩやマイコンの不揮発メモリに記憶されている。検知対象推定部２３は検知対象モデル格納部２６にアクセスでき、侵入者判定部２４は設置環境係数格納部２７にアクセスできる。
【００３２】
検知対象推定部２３は、信号解析部２２が解析した入力信号パラメータと、検知対象モデル格納部２６に記憶された標準パラメータを比較して、誤検知対象を推定する。検知対象モデル格納部２６に記憶された標準パラメータは、人や誤検知対象が実際に検知エリアに侵入した際に、信号解析部２２が生成した標準的なパラメータである。理想的な又は平均的な標準パラメータを得るため、人や誤検知対象を検知エリアの内外で何回か実動作させ、信号解析部２２が検知信号から特徴的な又は平均的な標準パラメータを生成する。
【００３３】
本実施例では、人に加え、一例として、猫、ネズミ、空調風、太陽光、隙間風、カーテンの揺れなどの誤検知対象の標準パラメータが予め生成されている。
【００３４】
検知対象推定部２３は、入力信号パラメータと各標準パラメータを比較する。例えば、パターンマッチングにより、類似度を算出し、類似度に応じて推定度を算出する。また、検知対象推定部２３は、入力信号パラメータと、小動物（センサ遠方）、小動物（センサ近傍）、カーテンの揺れ、空調風及び太陽光の標準パラメータそれぞれとのマハラノビス距離を算出し、マハラノビス距離に応じて、各検知対象物の推定度を算出してもよい。
【００３５】
推定度は、例えば、検知対象物毎の百分率やパーセントのように数値化されており、本実施例では一例として推定度が高いほど、検知された可能性が高い検知対象物であることを意味するものとする。
【００３６】
＜設置環境係数＞
次に、侵入者判定部２４は、設置環境係数格納部２７に格納された設置環境係数３２を参照して、侵入者を判定する。
図７は、設置環境係数３２の一例を示す図である。設置環境係数３２は、設定環境にて想定される誤報要因を、誤検知対象毎に数値化したものである。例えば、設置場所が棚上付近の場合、誤検知対象として棚３１の上を移動する小動物が想定される。このため、設置場所が棚上付近の監視装置１００では、センサ近傍の小動物の設置環境係数３２を高くする。なお、図７では、設置環境係数３２を「○」「×」で示した。「○」は例えば「１．５」〜「１．０」等、対応する誤検知対象の推定度を高める係数を意味し、「×」は例えば「０．９」〜「０．０」等、対応する誤検知対象の推定度を低める係数を意味する。本実施例では「○」「×」の二値として説明する。
【００３７】
同様に、センサ部２１の設置場所が窓際付近の場合（カーテンが備えられている）、誤検知対象として揺れるカーテンが想定される。このため、センサ部２１の設置場所がカーテンのある窓際付近の監視装置１００では、カーテンの揺れの設置環境係数３２を大きくする（「○」）にする。同様に、設置場所が部屋中心部付近の場合（エアコンのある部屋）、センサ部２１がエアコンの風を直接的又は間接的に検知する可能性がある。このため、センサ部２１の設置場所がエアコンのある部屋の中心部の監視装置１００では、空調風の設置環境係数３２を大きくする（「○」）にする。同様に、センサ部２１が窓方向を向いて設置された場合、センサ部２１が太陽光により暖められた床や窓を検知する可能性がある。このため、センサ部２１の設置場所が窓方向を向いている監視装置１００では、太陽光の設置環境係数３２を大きくする（「○」）にする。同様に、センサ部２１の設置場所が倉庫内の場合、センサ部２１が、倉庫内を移動するネズミや猫などの小動物、及び、倉庫内を飛行する鳥を検知する可能性がある。このため、センサ部２１の設置場所が倉庫内の監視装置１００では、小動物（センサ遠方）及び小動物（センサ近傍）の設置環境係数３２を大きくする（「○」）にする。
【００３８】
こうすることで、検知対象推定部２３の推定結果（推定度）を実際の設置環境に応じて補正することができ、様々な設置環境で誤検知が想定される誤検知対象を誤検知対象として検知することが可能となる。なお、図７の設置環境係数３２は、あくまで一例であり、誤検知対象や「○」「×」の位置は適宜設定できる。
【００３９】
＜設置環境係数の設定＞
監視装置１００に設置環境係数３２を設定する方法について説明する。方法の１つには、設置場所において、設置者が設定する方法がある。設置者は、例えば、パソコンなどの端末を使って、センサ部２１の設置時の周囲の環境と予想される誤検知対象の有無とを考慮して、誤検知対象毎に「○」「×」を設定する。この場合、センサ部２１の設置後に、設置場所に最適な設置環境係数３２を登録することができるとともに、設置環境の変化に応じて設置環境係数３２を修正することが可能である。
【００４０】
また、監視装置１００の出荷時に不揮発メモリに記憶させておく方法がある。この場合、各設置場所向けに監視装置１００が出荷される。出荷後の設置環境係数３２の書き換えを防止でき、セキュリティが向上する。
【００４１】
また、監視装置１００が警備会社のセンターと通信事業者の回線やインターネットにより接続されていることを利用して、警備会社のセンターが、個別の監視装置１００に設置環境係数３２を新たに登録したり更新する方法がある。この場合、センサ部２１の設置後に、設置場所に最適な設置環境係数３２を登録することができる。
【００４２】
＜推定度の補正例＞
設置環境係数３２による推定結果の補正の一例を説明する。例えば、センサ部２１が棚上付近に設置された監視装置１００の検知対象推定部２３が検知対象物の各推定度を以下のように算出したとする。
「人：３０％  小動物（センサ遠方）：５％  小動物（センサ近傍）：３０％    カーテンの揺れ：５％    空調風：２５％  太陽光：５％」
この推定結果では、人、小動物（センサ近傍）、空調風の推定度が拮抗している。このような推定結果に対し、監視装置１００は、侵入者の検知漏れを防止するため、推定度が拮抗した場合には検知対象を「人」とみなす場合がある。このため誤検知となる場合もあった。
【００４３】
本実施例では、侵入者判定部２４は、設置環境係数３２で「×」が登録された誤検知対象の推定結果をほぼ「０％」にする。したがって、小動物（センサ遠方）、カーテンの揺れ、空調風、及び、太陽光が検知対象物として推定されることを排除することができる。また、侵入者判定部２４は、設置環境係数３２で「○」が登録された小動物（センサ遠方）の推定度を大きくなるように補正する（人の推定度は補正しないものとする）。これにより、例えば、小動物（センサ近傍）の推定度が「３０％→５０％」などに補正される。こうすることで、設置場所にて想定される誤検知対象の推定度を、設置環境係数３２により大きな値に補正できる。
【００４４】
よって、侵入者判定部２４は、検知対象物が人でなく、センサ近傍を移動した小動物等の誤検知対象であると判定することができる。すなわち、設置環境係数３２がない場合は、侵入者判定部２４は誤検知対象を「人」であると誤検知するおそれがあったが、本実施例では設置環境係数３２により想定される誤検知対象の推定度を大きくするので、誤検知対象を誤検知対象として検知でき、誤報を抑制できる。
【００４５】
警報出力部２５は、侵入者判定部２４が侵入者を検知した場合に、警報音を吹鳴するスピーカや、設定場所の異常検知信号を警備会社のセンターに通知する通信装置である。異常検知信号には、契約者の識別情報が含まれており、警備会社のセキュリティアドバイザーがセンサ部２１の設置場所に急行することができる。
【００４６】
〔動作手順〕
図８は、監視装置１００が侵入者を判定する手順を示すフローチャート図の一例である。図８の手順は、例えば、契約者が監視装置１００を監視モードに設定することでスタートする。
【００４７】
センサ部２１は、例えばサイクル時間毎に、焦電センサが検知する信号レベル（電圧レベル）を監視し、信号レベルが閾値以上か否かを判定する（Ｓ１０）。信号レベルが閾値以上でない場合（Ｓ１０のＮｏ）、センサ部２１は信号レベルの監視を繰り返す。
【００４８】
信号レベルが閾値以上の場合（Ｓ１０のＹｅｓ）、センサ部２１と信号解析部２２が信号解析モードに移行する（Ｓ２０）。
【００４９】
信号解析部２２は、信号レベルが閾値以上の場合（Ｓ１０のＹｅｓ）、センサ部２１と信号解析部２２が信号解析モードに移行する（Ｓ２０）。信号解析部２２は、センサ部２１が検知した検知信号を解析して入力信号パラメータを生成する。
【００５０】
次に、検知対象推定部２３は、入力信号パラメータと、各検知対象の標準パラメータとの照合を開始する（Ｓ３０）。これにより、検知対象推定部２３は、各検知対象の推定度を算出することができる（Ｓ４０）。
【００５１】
次に、侵入者判定部２４は、設置環境係数３２を参照する（Ｓ５０）。すなわち、各検知対象毎の「○」「×」を読み出す。
【００５２】
そして、侵入者判定部２４は、設置環境係数３２により推定度を補正する（Ｓ６０）。こうすることで、設置場所で想定される誤検知対象の推定度を大きな値に補正でき、人以外の誤検知対象が人であると誤検知することを抑制できる。
【００５３】
侵入者判定部２４は、例えば、補正後の推定度のうち最も高い推定度から検知対象物が人であると検知したか否かを判定する（Ｓ７０）。人であると判定された場合（Ｓ７０のＹｅｓ）、警報出力部２５は警報を出力する（Ｓ８０）。
【００５４】
以上説明したように、本実施例の監視装置１００は、センサ部２１の設置場所に応じて各設置環境係数３２を設定することで、設置場所で出現が想定される誤検知対象を人でなく誤検知対象として検知でき、監視装置１００の検知精度を向上できる。
【実施例２】
【００５５】
本実施例では、設置環境係数３２を最適化又は変化させることができる監視装置１００について説明する。実施例１では、推定度を設置環境係数３２で補正したが、設置環境係数３２は固定であった。例えば、棚上付近に設置したセンサ部２１の近傍をネズミが通過し、検知対象推定部２３が人とネズミとで拮抗した推定度を算出する場合、実施例１により誤検知を抑制できる。
【００５６】
しかし、誤検知対象によっては、その後、同じ誤検知対象が断続的に現れやすい傾向があることが知られている。このような場合、実施例１によれば、誤検知対象が断続的に検知される毎に、侵入者判定部２４により誤検知を抑制できるが、同じ誤検知対象が断続的に現れやすいということを利用して、さらに高精度に誤検知を抑制できる。
【００５７】
そこで、本実施例では、侵入者判定部２４が例えばネズミと判断した場合、検知エリア内にネズミが存在するものと判断し、設置環境係数３２を更新することで、ネズミによる誤報をより効果的に削減する。
【００５８】
＜設置環境係数３２＞
まず、本実施例の設置環境係数３２について説明する。設置環境係数３２には、設置時の周囲の環境を踏まえて初期値を設定しておく。設定方法は実施例１と同様である。
【００５９】
図９は、本実施例の設置環境係数３２を説明する図の一例である。最終的な設置環境係数３２は図９（ｃ）に示されている。図９（ａ）、（ｂ）は、図９（ｃ）を説明するための図である。（設定した係数の最大値を超えるか否かで、正規化するかどうかを判断する。最大値を上回る場合、最大値に丸め込むように正規化を行う。）
まず、発生頻度のランクを定める。ランクＩ〜Ｖは、予想される誤検知対象の発生頻度である。ランクＩは「存在、痕跡が確認できる」、ランクIIは「存在、痕跡がそこそこ確認できる」、ランクIIIは「判断不能又は人」、ランクＩVは「存在、痕跡がほとんど確認できない」、ランクVは「存在し得ない」である。
【００６０】
設置者等がランクに応じて仮の設置環境係数３２を定める。仮の設置環境係数３２は例えば実験的に定めておく。
【００６１】
ここで、人の設置環境係数３２は「１．０」で固定である。このため、人以外の誤検知対象の設置環境係数３２を過度に大きくすると人の検知が困難になってしまう。そこで、本実施例では設置環境係数３２の最大値を「２．０」とする。
【００６２】
次に、設置場所に応じて、ランクI〜Vを各誤検知対象に割り当てる。設置場所に応じて誤検知対象の出現頻度は想定可能なので、設置者等がランクI〜Vを各誤検知対象に割り当てることができる。図９（ｂ）では、小動物（センサ遠方）はランクＩ、小動物（センサ近傍）がランクII、カーテンの揺れがランクIII、空調風がランクIV、太陽光がランクV、その他がランクIIIである。
【００６３】
図９（ｂ）のような初期値に対し、監視装置１００は誤検知対象を検知する度に、設置環境係数を再計算して更新する。例えば、侵入者判定部２４が小動物（センサ近傍）と判定した場合の計算例は次のようになる。
【００６４】
Ｓ１）小動物（センサ近傍）を検知。
侵入者判定部２４は推定度又は設置環境係数にて補正した推定度に基づき、補正値を決定する。この補正値は「１」より大きな値であり、推定度が高いほど大きな値になるようテーブル又はマップ状に定められている。ここでの補正値は「１．２」とする。
【００６５】
Ｓ２）設置環境係数再計算部２７は、補正値を用いて設置環境係数を再計算する。
再計算後の設置環境係数（２．１６）＝設置環境係数（１．８）×補正値（１．２）
Ｓ３）設置環境係数再計算部２７は、上記の最大値「２．０」を超える設置環境係数がある場合、「１．０」を超える全ての設置環境係数を正規化する。図９（ｃ）では「小動物（センサ近傍）＝２．１６」が最大値「２．０」を超えているので、設置環境係数再計算部２７は、設置環境係数が「１．０」を超えている「小動物（センサ近傍）」と「小動物（センサ遠方）＝１．４０」の設置環境係数を再計算する。
【００６６】
設置環境係数再計算部２７は、「小動物（センサ近傍）」の設置環境係数を「２．１６→２．０」に置き換え、「小動物（センサ遠方）」の設置環境係数を「１．４０  →  （２．１６／２．０）×１．４０＝１．３０（小数第３位四捨五入）」に置き換える。
【００６７】
このように、設置環境係数３２を設定することで、人の設置環境係数３２を変えず、かつ、人以外の誤検知対象の設置環境係数３２を過度に大きくすることもなく、各誤検知対象の想定される出現頻度に応じて設置環境係数３２を定めることができる。
【００６８】
本実施例の監視装置１００は、図９（ｃ）の設置環境係数３２において、一度、侵入者判定部２４が侵入したと判定した誤検知対象の設置環境係数３２を大きい値に更新することで、同じ誤検知対象による誤報をより効果的に削減することができる。
【００６９】
＜設置環境係数３２の再計算＞
図１０は、監視装置１００の概略構成図の一例を示す。図１０において図３と同一構成部には同一の符号を付しその説明は省略する。図１０の監視装置１００は、設置環境係数再計算部２８を有する点で図３と異なる。
【００７０】
設置環境係数再計算部２８は、誤検知対象の設置環境係数３２を再計算して更新する。例えば、小動物（センサ遠方）が検知された場合、設置環境係数再計算部２８は、小動物（センサ遠方）の設置環境係数３２を予め定めた値だけ大きくする。例えば、２０％ずつ大きくするのであれば、次式を用いて更新する。
設置環境係数 ← 設置環境係数×１．２
また、設置環境係数再計算部２８は、再度、小動物（センサ遠方）が検知されると、設置環境係数３２を再度大きくする。これを繰り返すことで、出現頻度の高い誤検知対象をより検知し易くできる。
【００７１】
なお、設置環境係数３２の最大値は「２．０」と定められているので、設置環境係数再計算部２８は、最大値を超えない範囲で設置環境係数３２を更新する。また、このように再計算するのでなく、検知回数と設置環境係数３２を対応づけたテーブルを用意しておき、検知回数に応じて設定環境計数を更新してもよい。
【００７２】
〔動作手順〕
図１１は、監視装置１００の侵入者判別順を示すフローチャート図の一例である。図１１の手順のうち、ステップＳ５０までの処理は図８と同様である。Ｓ４０で検知対象推定部２３が、各検知対象の推定度を算出すると、侵入者判定部２４は、設置環境係数３２を参照する（Ｓ５０）。本実施例では、侵入者判定部２４は０〜１．５の設置環境係数３２を読み出す。
【００７３】
そして、侵入者判定部２４は、設置環境係数３２により推定度を補正する（Ｓ６０）。侵入者判定部２４は、各検知対象の推定度に、対応する設置環境係数３２を乗じるので、「１」より大きい設置環境係数３２を乗じれば推定度は大きくなるように補正され、「１」より小さい設置環境係数３２を乗じれば推定度は小さくなるように補正される。
【００７４】
こうすることで、設置場所で想定される誤検知対象の推定度を上げることができ、人以外の誤検知対象が人であると誤検知することを抑制できる。
【００７５】
侵入者判定部２４は、例えば、補正後の推定度のうち最も高い推定度から検知対象物が人であると検知されたか否かを判定する（Ｓ７０）。人であると判定された場合（Ｓ７０のＹｅｓ）、警報出力部２５は警報を出力する（Ｓ８０）。
【００７６】
人であると判定されない場合（Ｓ７０のＮｏ）、設置環境係数再計算部２８は、侵入者判定部２４が侵入したと判定した誤検知対象の設置環境係数３２を再計算して、更新する（Ｓ９０）。
【００７７】
こうすることで、一度現れた誤検知対象が再度現れた場合、さらに高精度に誤検知を抑制できる。
【００７８】
〔設置環境係数３２の現状復帰〕
再計算により更新された設置環境係数３２はそのままでもよいが、設置環境は一時的に変動しても元に戻ると考えられるので、設置環境係数３２を現状復帰することが好ましい場合がある。
【００７９】
図１２は、設置環境係数３２の現状復帰を模式的に説明する図の一例である。元の設置環境係数３２が「１．４」である場合、設置環境係数再計算部２８は、誤検知対象の検知の度に設置環境係数３２を大きくする。図１２では２回の検知により最大値である「２．０」に到達した。
【００８０】
このような状態で、２回目の検知が最後の検知であった場合、設置環境係数再計算部２８は、時間と共に、徐々に設置環境係数３２を小さくし、元の設置環境係数３２の値まで戻す。図では単位時間毎に階段状に設置環境係数３２を小さくしているが、連続的に（より滑らかに）小さくしてもよい。設置環境係数再計算部２８は、誤検知対象を最後に検知してからの経過時間を計測しており、設置環境係数３２を徐々に小さくしていく。こうすることで、各設置環境に好適に定められた設置環境係数３２に復帰させることができる。
【００８１】
元の設置環境係数３２の値に戻す過程で、再度、誤検知対象が検知された場合、設置環境係数再計算部２８は、検知された時の設置環境係数３２を基準に設置環境係数３２を再計算する。
【００８２】
なお、設置環境係数３２を現状復帰するか否かは、各監視装置１００毎に設定可能であることが好ましい。また、どの程度の早さで設置環境係数３２を復帰させるかも監視装置１００毎に設定可能であることが好ましい。
【００８３】
設置環境係数３２を現状復帰することで、設置環境の一時的な変動に対応して設置環境係数３２を最適化することができ、変動が収まると元の設置環境係数３２に戻すことができる。
【実施例３】
【００８４】
実施例２では、センサユニット１１が１つであることを想定したが、センサユニット１１が複数あっても、同様に設置環境係数３２の再計算が有効である。
【００８５】
図１３は、比較的広い空間における監視装置１００の構成の一例を示す図である。図１３では４つのセンサユニット１１Ａ〜１１Ｄに１つのコントローラ１２が接続されている。広い空間には、このように複数のセンサユニット１１Ａ〜１１Ｄが配置されることがあるが、連続した１つの空間であれば、１つのセンサユニット１１が検知した誤検知対象が他のセンサユニット１１にも検知される可能性が高い。このため、再計算された設置環境係数３２を、複数のセンサユニット１１Ａ〜１１Ｄで共通に使用することが好適となる。
【００８６】
図１４は、本実施例の監視装置１００の概略構成図の一例を示す。図１４において図１０と同一構成部には同一の符号を付しその説明は省略する。図１４の監視装置１００は、センサユニット１１Ａ〜１１Ｄに共通のコントローラ１２が設けられている。図１４のような構成にすることで、１つのセンサユニット１１が検知した誤検知対象を、他のセンサユニット１１が検知した場合、侵入者判定部２４は既に再計算された設置環境係数３２にて検知対象物を判定するので、さらに高精度に誤検知を抑制できる。
【００８７】
また、図１５は、本実施例の監視装置１００の別の概略構成図の一例を示す。図１５では、センサユニット２１を共通化することなく、複数の監視装置１００がそれぞれ独立に構成されている。コントローラ１２Ａ、１２Ｂは互いに有線又は無線で通信可能であり、一方の設置環境係数３２が更新されると、設置環境係数３２を更新したコントローラ１２Ａが他方のコントローラ１２Ｂに設置環境係数３２を送信する。したがって、図１４の監視装置１００と同様に、一方のコントローラ１２Ａが既に誤検知対象を検知した場合、他方のコントローラ１２Ｂがさらに高精度に誤検知を抑制できる。図では監視装置１００が２つしかないが、同じ誤検知対象を検知しうる３つ以上の監視装置１００に対しても同様に実現できる。
【００８８】
以上、実施例１〜３にて説明しように、本実施形態の監視装置１００は、設置場所で出現が想定される誤検知対象を人でなく誤検知対象として検知でき、監視装置１００の検知精度を向上できる。また、一度、検知された誤検知対象について、さらに高精度に誤検知を抑制できる。また、複数の監視装置１００にて誤検知対象の検知結果を共有できる。
【符号の説明】
【００８９】
１１      センサユニット
１２      コントローラ
２１      センサ部
２２      信号解析部
２３      検知対象推定部
２４      侵入者判定部
２５      警報出力部
２６      検知対象モデル格納部
２７      設置環境係数格納部
２８      設置環境係数再計算部
３２      設置環境係数
１００    監視装置
【図１】
0005623110.tif 000002
【図２】
0005623110.tif 000003
【図３】
0005623110.tif 000004
【図４】
0005623110.tif 000005
【図５】
0005623110.tif 000006
【図６】
0005623110.tif 000007
【図７】
0005623110.tif 000008
【図８】
0005623110.tif 000009
【図９】
0005623110.tif 000010
【図１０】
0005623110.tif 000011
【図１１】
0005623110.tif 000012
【図１２】
0005623110.tif 000013
【図１３】
0005623110.tif 000014
【図１４】
0005623110.tif 000015
【図１５】
0005623110.tif 000016