(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の反射物体に対するドップラー信号を複数の異なる周波数の信号に変換する周波数変換部と、
前記周波数変換部により変換された前記複数の異なる周波数の信号を、各周波数帯域の振幅の時間変化を用いて所定の独立性を有する独立信号に分解する独立信号分解部と、
前記独立信号分解部により分解された前記独立信号に基づいて前記反射物体の数を検知する物体数検知部と、
を備える物体数検知装置。
【請求項２】
前記独立信号分解部は、独立成分分析により前記複数の異なる周波数の信号を前記独立信号に分解する、請求項１に記載の物体数検知装置。
【請求項３】
前記周波数変換部は、フーリエ変換により前記ドップラー信号を前記複数の異なる周波数の信号に変換する、請求項１または２に記載の物体数検知装置。
【請求項４】
前記独立信号分解部は、信号の非ガウス性を最大化することによって前記独立信号に分解する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の物体数検知装置。
【請求項５】
前記独立信号分解部は、特異値分解によって前記複数の異なる周波数の信号の次元数を削減した上で前記独立信号に分解する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の物体数検知装置。
【請求項６】
前記物体数検知部は、前記独立信号の類似性に基づいて前記独立信号を分類して統合することで統合信号を生成し、前記統合信号に基づいて前記反射物体の数を検知する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の物体数検知装置。
【請求項７】
前記物体数検知部は、ピアソンの積率相関係数、またはイェンセン・シャンノン情報量のいずれかにより算出される前記独立信号の類似性に基づいて前記独立信号を分類する、請求項６に記載の物体数検知装置。
【請求項８】
前記物体数検知部は、前記統合信号の特徴量を算出し、算出した前記特徴量に基づいて機械学習により前記反射物体の数を検知する、請求項６または７に記載の物体数検知装置。
【請求項９】
前記物体数検知部は、前記統合信号の統計量に基づいて、前記特徴量を算出するための前記統合信号の順序付けを行う、請求項８に記載の物体数検知装置。
【請求項１０】
前記反射物体とは、人、動物、機械その他の周期的な運動を行う周期運動体である、請求項１〜９のいずれか一項に記載の物体数検知装置。
【請求項１１】
前記反射物体とは、建物その他の周期的な振動を行う周期運動体である、請求項１〜９のいずれか一項に記載の物体数検知装置。
【請求項１２】
コンピュータに、
任意の反射物体に対するドップラー信号を複数の異なる周波数の信号に変換するステップと、
変換された前記複数の異なる周波数の信号を、各周波数帯域の振幅の時間変化を用いて所定の独立性を有する独立信号に分解するステップと、
分解された前記独立信号に基づいて前記反射物体の数を検知するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体数検知装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ドップラーセンサを用いて、人間や車その他の運動体の動作を検知する装置が登場してきている。ドップラーセンサは、心拍や呼吸といった人間の微細な動作を検知することができるため、例えば日常生活における人間の動作をドップラーセンサにより検知することで、健康管理を行う技術が開発されてきている。
【０００３】
このようなドップラーセンサを用いた健康管理に関する技術として、特許文献１では、ドップラーセンサにより人体表面から得られた出力信号に対して、独立成分分析を利用して体動による振幅成分と心拍成分を分離し、心拍成分を抽出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−０５５５０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記特許文献１に開示された技術は、検知対象が単体であることを前提としているため、検知対象が複数の場合に適用することが難しい。その上、一般的に、ドップラーセンサは単一の出力しか持たないため、例えば検知対象が複数ある場合に検知対象の数を検知することは難しいという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、検知対象が複数であっても検知対象の数を検知することが可能な、新規かつ改良された物体数検知装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、任意の反射物体に対するドップラー信号を複数の異なる周波数の信号に変換する周波数変換部と、前記周波数変換部により変換された前記複数の異なる周波数の信号を、各周波数帯域の振幅の時間変化を用いて所定の独立性を有する独立信号に分解する独立信号分解部と、前記独立信号分解部により分解された前記独立信号に基づいて前記反射物体の数を検知する物体数検知部と、を備える物体数検知装置が提供される。
【０００８】
前記独立信号分解部は、独立成分分析により前記複数の異なる周波数の信号を前記独立信号に分解してもよい。
【０００９】
前記周波数変換部は、フーリエ変換により前記ドップラー信号を前記複数の異なる周波数の信号に変換してもよい。
【００１０】
前記独立信号分解部は、信号の非ガウス性を最大化することによって前記独立信号に分解してもよい。
【００１１】
前記独立信号分解部は、特異値分解によって前記複数の異なる周波数の信号の次元数を削減した上で前記独立信号に分解してもよい。
【００１２】
前記物体数検知部は、前記独立信号の類似性に基づいて前記独立信号を分類して統合することで統合信号を生成し、前記統合信号に基づいて前記反射物体の数を検知してもよい。
【００１３】
前記物体数検知部は、ピアソンの積率相関係数、またはイェンセン・シャンノン情報量のいずれかにより算出される前記独立信号の類似性に基づいて前記独立信号を分類してもよい。
【００１４】
前記物体数検知部は、前記統合信号の特徴量を算出し、算出した前記特徴量に基づいて機械学習により前記反射物体の数を検知してもよい。
【００１５】
前記物体数検知部は、前記統合信号の統計量に基づいて、前記特徴量を算出するための前記統合信号の順序付けを行ってもよい。
【００１６】
前記反射物体とは、人、動物、機械その他の周期的な運動を行う周期運動体であってもよい。
【００１７】
前記反射物体とは、建物その他の周期的な振動を行う周期運動体であってもよい。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、任意の反射物体に対するドップラー信号を複数の異なる周波数の信号に変換するステップと、変換された前記複数の異なる周波数の信号を、各周波数帯域の振幅の時間変化を用いて所定の独立性を有する独立信号に分解するステップと、分解された前記独立信号に基づいて前記反射物体の数を検知するステップと、を実行させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように本発明によれば、検知対象が複数であっても検知対象の数を検知することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施形態に係る物体数検知装置の概要を説明するための説明図である。
【図２】本実施形態に係る物体数検知装置の適用例を説明するための説明図である。
【図３】本実施形態に係る物体数検知装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本実施形態に係る物体数検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態に係る物体数検知装置により得られたＩＣＡ基底関数の一例を示す説明図である。
【図６】本実施形態に係る物体数検知装置の実験環境を示した説明図である。
【図７】本実施形態に係る物体数検知装置による実験において、統合されたＩＣＡ基底関数を示す説明図である。
【図８】本実施形態に係る物体数検知装置による実験において、統合されたＩＣＡ基底関数を示す説明図である。
【図９】本実施形態に係る物体数検知装置による実験において、統合されたＩＣＡ基底関数を示す説明図である。
【図１０】本実施形態に係る物体数検知装置による実験結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２２】
＜１．本発明の一実施形態に係る物体数検知装置の概要＞
本発明の一実施形態に係る物体数検知装置（物体数検知装置１）は、
Ａ．任意の反射物体（人４、扇風機５）に対するドップラー信号を複数の異なる周波数の信号に変換する周波数変換部（周波数変換部１１）と、
Ｂ．前記周波数変換部により変換された前記複数の異なる周波数の信号を、各周波数帯域の振幅の時間変化を用いて所定の独立性を有する独立信号に分解する独立信号分解部（独立信号分解部１３）と、
Ｃ．前記独立信号分解部により分解された前記独立信号に基づいて前記反射物体の数を検知する物体数検知部（物体数検知部１５）と、
を備える。
【００２３】
まず、本実施形態に係る物体数検知装置の概要について、図１〜２を参照して説明する。
【００２４】
図１は、本実施形態に係る物体数検知装置１の概要を説明するための説明図である。図１に示したように、物体数検知装置１は、ドップラーセンサ２の出力に基づいてドップラーセンサ２の検知範囲に存在する物体数を検知する。
【００２５】
より詳しくは、ドップラーセンサ２は、送信信号を電波または音波として照射して、運動体（反射物体）により反射された反射波を受信信号として受信する。そして、物体数検知装置１は、ドップラーセンサ２より出力された送信信号および受信信号の差分により得られるドップラー信号に基づいて、反射物体の数を検知する。具体的には、ドップラーセンサ２により照射された電波または音波は、呼吸や心拍などの運動を行う人４Ａおよび４Ｂにより反射されるので、物体数検知装置１は、物体数は２であると検知する。以下、人４Ａおよび４Ｂを特に区別する必要がないときは、人４と総称する。
【００２６】
図１に示したように、人４Ａは立った状態で、人４Ｂは椅子に座った状態で、それぞれ呼吸している。ここで、ドップラーセンサ２は、人４Ａおよび４Ｂからの反射波を同時に受信する。従って、ドップラー信号は、人４Ａの心拍や呼吸などの周期的な運動に起因する信号と、人４Ｂの心拍や呼吸などの周期的な運動に起因する信号との、異なる周期性を有する信号を少なくとも２つ含む混合信号である。物体数検知装置１は、このような混合信号から、信号源が異なる周期性を有すること利用して、独立成分分析（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＩＣＡ）を用いて物体数を検知する。
【００２７】
しかし、人間の呼吸や心拍の周期性は一般的に安定しない。そこで、本明細書では、図２に示す通り、反射物体として安定した周期で首振り運動を行う扇風機を用いる。
【００２８】
図２は、本実施形態に係る物体数検知装置１の適用例を説明するための説明図である。図２に示したように、ドップラーセンサ２により照射された電波または音波は、首ふり動作を行う扇風機５Ａおよび５Ｂにより反射されるので、物体数検知装置１は、物体数は２であると検知する。なお、扇風機５Ａおよび５Ｂは異なる周期で首ふり動作を行っている。以下、扇風機５Ａおよび５Ｂを特に区別する必要がないときは、扇風機５と総称する。
【００２９】
ここで、扇風機５の首振り運動により得られるドップラー信号は、周波数が広く分布し、且つ、人４に近い成分を有する。また、図２に示したように、複数の扇風機５がそれぞれ異なる周期で首振り運動を行うことは、人４が個々に異なる周期で呼吸をすることに対応する。物体数検知装置１は、以下で詳細に説明するように、人４と同様の成分を有するドップラー信号を取得でき、人４と同様に周期的な運動を行い、且つ、人４と同様に個々に異なる周期で運動を行う、扇風機５の数を識別することが可能である。このため、扇風機５の数が識別することが可能な本発明は、人４の数を識別する際に一定の有効性を有すると言える。
【００３０】
なお、物体数検知装置１が物体数を検知することが可能な反射物体は、人４や扇風機５に限られない。例えば、物体数検知装置１は、人４、動物その他の心拍や呼吸などの周期的な運動、若しくは扇風機、エンジンその他の機械的・周期的な運動を行う、周期運動体の数を検知してもよい。他にも、物体数検知装置１は、家屋や構造物その他の外的・内的要因により固有の周期等での振動を行う、周期運動体の数を検知してもよい。また、物体数検知装置１が物体数を検知する対象となる反射物体の数は、単数でもよいし、２以上の複数であってもよい。
【００３１】
以上、本実施形態に係る物体数検知装置１の概要について説明した。続いて、本実施形態に係る物体数検知装置１の構成について図３を参照して詳細に説明する。
【００３２】
＜２．構成＞
図３は、本実施形態に係る物体数検知装置１の構成を示すブロック図である。図３に示したように、物体数検知装置１は、周波数変換部１１、独立信号分解部１３、および物体数検知部１５を含む。そして、物体数検知装置１は、ドップラーセンサ２により入力されたドップラー信号に基づいて、出力装置３に出力を行う。
【００３３】
周波数変換部１１は、人４、扇風機５その他の任意の反射物体に対するドップラー信号を複数の異なる周波数の信号に変換する。詳しくは、周波数変換部１１は、ドップラーセンサ２から出力された出力信号に対して、フーリエ変換および正負周波数の分離を行う。このとき、周波数変換部１１は、反射物体の動作に関係し得る特定の周波数帯を抽出してもよい。周波数変換部１１は、フーリエ変換、正負周波数の分離、および特定の周波数帯を抽出によって得た信号を独立信号分解部１３に出力する。
【００３４】
独立信号分解部１３は、周波数変換部１１により変換された信号を、各周波数帯域の振幅の時間変化を用いて所定の独立性を有する独立信号に分解する。詳しくは、独立信号分解部１３は、周波数変換部１１により出力された信号に対して独立成分分析を行う。なお、独立信号分解部１３は、独立成分分析の前処理として一般的な、特異値分解によって次元削減を行ってもよい。独立信号分解部１３は、独立成分分析の結果得たＩＣＡ基底関数を、物体数検知部１５に出力する。
【００３５】
物体数検知部１５は、独立信号分解部１３により出力された信号に基づいて反射物体の数を検知する。詳しくは、物体数検知部１５は、ＩＣＡ基底関数によって構成される時系列群を、クラスタリング処理によって部分空間に分類する。そして、物体数検知部１５は、統合された信号のそれぞれについて特徴量を算出し、機械学習により物体数の推定を行う。なお、物体数検知部１５は、機械学習としてＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いてもよい。物体数検知部１５は、推定した物体数を出力装置３に出力する。
【００３６】
なお、周波数変換部１１、独立信号分解部１３、および物体数検知部１５は、それぞれ演算処理装置として機能し、各種プログラムに従って上述の処理を行う。よって、周波数変換部１１、独立信号分解部１３、および物体数検知部１５、若しくは物体数検知装置１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサによって実現される。なお、物体数検知装置１は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を含んでいてもよい。
【００３７】
出力装置３は、映像、画像、音声などによって、物体数検知部１５による推定結果を出力する。出力装置３は、例えばＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、スピーカー等により実現される。
【００３８】
ドップラーセンサ２は、任意の反射物体に対して電波または超音波を送受信し、送信した電波または超音波と受信した電波または超音波との差分の周波数の信号であるドップラー信号を周波数変換部１１に出力する。なお、ドップラーセンサ２は、信号の送受信を行う図示しない送受信部を少なくとも２つ有する、いわゆるデュアルチャンネルのドップラーレーダである。以下では、ドップラー信号のモデルについて、まず信号の送受信部を１つ有する場合について説明し、続いて複数有する場合について説明する。
【００３９】
信号の送受信部を１つ有するドップラーセンサによる送信信号Ｖｓ（ｔ）および受信信号Ｖｒ（ｔ）は、以下のように表される。
【００４０】
【数１】
0005383890.tif 000002
【００４１】
【数２】
0005383890.tif 000003
【００４２】
ここで、ＡｓおよびＡｒは振幅、φ０は信号の初期位相、ｆは送信周波数、Ｔはドップラーセンサと反射物体間の往復時間を示す。
【００４３】
続いて、信号の送受信部を複数有するドップラーセンサ２について説明する。ドップラーセンサ２は、送信信号Ｖｓおよび受信信号Ｖｒのミキシング処理により、同相信号Ｉ（ｔ）、および同相信号Ｉ（ｔ）と位相がπ／２異なる直交信号Ｑ（ｔ）を生成する。同相信号Ｉ（ｔ）および直交信号Ｑ（ｔ）は、以下のように表される。
【００４４】
【数３】
0005383890.tif 000004
【００４５】
【数４】
0005383890.tif 000005
【００４６】
ここで、上記数式３および数式４における第２であるｃｏｓ（φｒ＋φｓ）およびｓｉｎ（φｒ＋φｓ）は、各数式の第１項と比較して高い周波数を持ち得るため、ローパスフィルタにより除去されてもよい。そして、上記数式３および数式４は、第一項の位相差を距離の変化量ΔＲで置き換えることで、以下のように表される。
【００４７】
【数５】
0005383890.tif 000006
【００４８】
【数６】
0005383890.tif 000007
【００４９】
ここで、Ｏはオフセット直流成分、ｇはノイズ、λは波長を示す。上記数式５および数式６によるドップラー信号モデルは、位相の変化要因は距離の変化に関係することを示すと共に、同相信号Ｉ（ｔ）および直交信号Ｑ（ｔ）が互いに独立でないことを示す。
【００５０】
＜３．動作＞
以上、物体数検知装置１の構成について説明した。以下では、物体数検知装置１による反射物体の数を検知する動作について、図４〜５を参照して説明する。
【００５１】
図４は、本実施形態に係る物体数検知装置１の動作を示すフローチャートである。図４に示したように、まず、ステップＳ１０４で、周波数変換部１１は、ドップラーセンサ２から出力された同相信号Ｉ（ｔ）および直交信号Ｑ（ｔ）に対して、フーリエ変換を行う。
【００５２】
（Ｓ１０４：フーリエ変換）
ドップラーセンサ２からの出力信号である同相信号Ｉ（ｔ）および直交信号Ｑ（ｔ）は、上述の通り互いに独立ではない。このため、出力信号をそのまま混合信号としてみなすことができないので、物体数検知装置１が出力信号に対して独立成分分析を適用することは難しい。そこで、物体数検知装置１は、周波数変換部１１により、出力信号に対して複素フーリエ変換を適用することで、異なる周波数を持つ正弦波信号に変換する。なお、本実施形態では、周波数変換部１１は、複素フーリエ変換の一例として短時間フーリエ変換を行う。
【００５３】
まず、複素信号ｆ（ｔ）＝Ｉ（ｔ）＋Ｑ（ｔ）とする。周波数変換部１１は、複素信号ｆ（ｔ）に対して複素フーリエ変換を行い、次式で表される複素フーリエ係数Ｆ（ω）を得る。
【００５４】
【数７】
0005383890.tif 000008
【００５５】
ここで、ωは周波数を示す。周波数変換部１１は、複素フーリエ係数Ｆ（ω）に対して窓関数ｗ（ｔ）を用いて短時間フーリエ変換を行う。
【００５６】
【数８】
0005383890.tif 000009
【００５７】
ここで、Ｆ（ｔ，ω）は各周波数ωに対応する多次元複素信号となっている。ここで、多次元複素信号Ｆ（ｔ，ω）の絶対値を取ったものを、多次元振幅スペクトル信号Ａ（ｔ，ω）として次式で表す。
【００５８】
【数９】
0005383890.tif 000010
【００５９】
以上説明したように、ステップＳ１０４において、周波数変換部１１は、ドップラーセンサ２からの出力信号に対して短時間フーリエ変換を行う。続いて、ステップＳ１０８で、周波数変換部１１は、正負周波数の分離を行う。
【００６０】
（Ｓ１０８：正負周波数の分離）
周波数変換部１１は、多次元振幅スペクトル信号Ａ（ｔ，ω）について、正負周波数の分離を行う。多次元振幅スペクトル信号Ａ（ｔ，ω）の周波数ωには正と負の周波数があり、それぞれ異なる意味を持つ。即ち、正の周波数は反射物体のドップラーセンサ２に接近する速度に、負の周波数は反射物体のドップラーセンサ２から離反する速度に、それぞれ関係する。このため、周波数変換部１１は、それらを分離することで、次式で表す正の周波数に対応する振幅スペクトル信号Ａ＋ω（ｔ，ω）、および負の周波数に対応する振幅スペクトル信号Ａ−ω（ｔ，ω）を得る。
【００６１】
【数１０】
0005383890.tif 000011
【００６２】
【数１１】
0005383890.tif 000012
【００６３】
次に、周波数変換部１１は、反射物体の動作に関係し得る特定の周波数帯を抽出してもよい。例えば、周波数変換部１１は、扇風機５の首振り動作に関係し得る周波数帯として、振幅スペクトル信号Ａ＋ω（ｔ，ω）については０．２〜１０．０Ｈｚの範囲の周波数に対応する、次式で表す振幅スペクトル信号Ａ´＋ω（ｔ，ω）を抽出してもよい。
【００６４】
【数１２】
0005383890.tif 000013
【００６５】
一方で、周波数変換部１１は、振幅スペクトル信号Ａ−ω（ｔ，ω）については−１０．０〜−０．２Ｈｚの範囲の周波数に対応する、次式で表す振幅スペクトル信号Ａ´−ω（ｔ，ω）を抽出してもよい。
【００６６】
【数１３】
0005383890.tif 000014
【００６７】
以上説明したように、ステップＳ１０８において、周波数変換部１１は、正負周波数の分離を行う。続いて、ステップＳ１１２で、独立信号分解部１３は、周波数変換部１１により出力された信号に対して、独立成分分析を行う。
【００６８】
（Ｓ１１２：独立成分分析）
上述したように、多次元振幅スペクトル信号Ａ（ｔ，ω）は正と負の周波数という２のグループに分けられる。ここで、独立信号分解部１３は、それぞれの周波数帯ごとの時変信号を混合信号と捉え、これに対して独立成分分析を適用する。なお、周波数帯ごとの時変信号を混合信号と捉えるのは、その時変信号が周波数領域において信号源の多様な動きの混合成分で構成されていると考えられるためである。
【００６９】
独立信号分解部１３は、周波数変換部１１により出力された振幅スペクトル信号Ａ´＋ω（ｔ，ω）、Ａ´−ω（ｔ，ω）のそれぞれに対して、独立成分分析を行う。このとき、独立信号分解部１３は、独立成分分析の前処理として一般的な、特異値分解ＳＶＤ（・）によって次元削減を行ってもよい。
【００７０】
なお、特異値は、重要性の尺度として用いられる主成分の標準偏差で表される。独立信号分解部１３は、特異値の累積寄与率を計算して閾値処理を施すことにより、振幅スペクトル信号Ａ´＋ω（ｔ，ω）、Ａ´−ω（ｔ，ω）から扇風機５の首ふり動作について不必要な情報を削除し、単純に有用な成分を残してもよい。
【００７１】
本実施形態では、一例として、独立信号分解部１３は累積寄与率が８０％までの主成分を採用する。ここで、独立信号分解部１３による振幅スペクトル信号Ａ´＋ω（ｔ，ω）、Ａ´−ω（ｔ，ω）のそれぞれに対する特異値分解により得られたｎ、ｍ次元の主成分信号を、Ｓｐ（ｔ）、Ｓｑ（ｔ）としてそれぞれ次式で表す。
【００７２】
【数１４】
0005383890.tif 000015
【００７３】
ただし、ｐ＝１，２，…，ｎ、ｑ＝１，２，…，ｍとする。なお、累積寄与率によって次元数は変化するので、データによってｎとｍは異なる。
【００７４】
続いて、独立信号分解部１３は、Ｓｐ（ｔ）およびＳｑ（ｔ）に対して、独立成分分析を適用する。独立成分分析は混合信号に対して広く利用されている手法であり、それぞれが統計的に独立な成分になるように混合信号を分解することができるという特徴がある。基本的な独立成分分析のモデルは以下で与えられる。
【００７５】
【数１５】
0005383890.tif 000016
【００７６】
ここで、ｓは信号源で構成されるベクトル、ｘは混合信号を含む観測ベクトル、Ａは混合行列を示す。また、信号源ｓは未知であり、混合行列Ａについての情報も未知である。そこで、観測信号ｘのみから独立成分を推定するために、信号源ベクトルｓは統計的に独立であるとの仮定に基づき、信号源ｓは以下のような分離行列Ｗにより推定される。
【００７７】
【数１６】
0005383890.tif 000017
【００７８】
ここで、分離行列ＷはＡ−１の近似である。そして、分離行列Ｗは尖度やネゲントロピーといった尺度を用いた信号源の非ガウス性の最大化によって推定される。
【００７９】
なお、本実施形態においては、独立成分分析の一例として、ｆａｓｔＩＣＡ法と呼ばれる手法を用いる(Ａ．  Ｈｙｖａｒｉｎｅｎ  ａｎｄ  Ｅ．  Ｏｊａ，  “Ａ  Ｆａｓｔ  Ｆｉｘｅｄ−Ｐｏｉｎｔ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，”  Ｎｅｕｒａｌ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，  ｖｏｌ．９，  ｎｏ．７，  ｐｐ．１４８３-１４９２，  Ｏｃｔｏｂｅｒ，  １９９７．参照)。この手法は、不動点アルゴリズムと呼ばれる収束が非常に速いことで知られており、非ガウス性の尺度としてネゲントロピー等が用いられる。そして、ｆａｓｔＩＣＡ法により推定された信号は、ＩＣＡ基底関数と呼ばれる。このＩＣＡ基底関数についての重要な性質は、この関数は符号と順位の不定性を保持しているという点にある。
【００８０】
独立成分分析の処理をＩＣＡ（・）と置くと、独立信号分解部１３は、独立成分分析の結果、次式で示す独立性（非ガウス性）の最大化または略最大化された多次元信号Ｘｐ（ｔ）、Ｘｑ（ｔ）を得る。
【００８１】
【数１７】
0005383890.tif 000018
【００８２】
なお、独立信号分解部１３により互いに独立となるよう抽出されたＩＣＡ基底関数の数は、入力信号の数と等しい。ここで、図５を参照し、単一の扇風機５から得られたドップラー信号に対して、独立信号分解部１３により得られたＩＣＡ基底関数の一例を説明する。
【００８３】
図５は、本実施形態に係る独立信号分解部１３により得られたＩＣＡ基底関数の一例を示す説明図である。図５に示したように、ＩＣＡ基底関数はそれぞれが部分的に共通の特徴を有していると言える。
【００８４】
そこで、物体数検知部１５は、独立部分空間解析の手法（Ａ．  Ｈｙｖａｒｉｎｅｎ  ａｎｄ  Ｐ．  Ｈｏｙｅｒ，  “Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｓｕｂｓｐａｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｓｈｏｗｓ  ｅｍｅｒｇｅｎｃｅ  ｏｆ  ｐｈａｓｅ  ａｎｄ  ｓｈｉｆｔ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｒｏｍ  ｎａｔｕｒａｌ  ｉｍａｇｅｓ，”  Ｐｒｏｃ．  Ｉｎｔ．  Ｊｏｉｎｔ  Ｃｏｎｆ．  ｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，  ｖｏｌ．２，  ｐｐ．１０５９−１０６４，  Ｊｕｌｙ，  １９９９．）により示された、ＩＣＡ基底関数が独立な部分空間を形成するという考え方に基づいて、後述のステップＳ１１６において、ＩＣＡ基底関数のクラスタリングを行う。ただし、独立部分空間解析の手法と同様に、部分空間内では互いに独立性は保証されなくても良いとされる一方で、部分空間同士は独立でなくてはならないという制約が課される。
【００８５】
また、スペクトログラムを利用して単一な混合信号に独立部分空間解析の手法を適用する応用は、Ｃａｓｅｙ  ａｎｄ  Ｗｅｓｔｎｅｒによって提案されている（Ｍ．  Ａ．  Ｃａｓｅｙ  ａｎｄ  Ａ．Ｗｅｓｔｎｅｒ，  “Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｘｅｄ  ａｕｄｉｏ  ｓｏｕｒｃｅｓ  ｂｙ  ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｓｕｂｓｐａｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ，”Ｐｒｏｃ．  Ｉｎｔ．  Ｃｏｍｐ．  Ｍｕｓｉｃ  Ｃｏｎｆ．，  Ｂｅｒｌｉｎ，  Ｇｅｒｍａｎｙ，ｐｐ．  １５４-１６１，  Ｍａｙ，  １９９７．）。Ｃａｓｅｙ  ａｎｄ  Ｗｅｓｔｎｅｒはオーディオ信号データに対して独立部分空間解析の手法を適用する枠組みを提案し、特定の部分空間から価値のある情報の再構成を可能にした。これに対し、本実施形態では、物体数検知部１５は、ＩＣＡ基底関数によって構成される時系列群を、クラスタリング処理によって部分空間に分類する。
【００８６】
なお、部分空間を推定のためには、ＩＣＡ基底関数間の類似性の測定、およびクラスタリング手法の適用について正確性が求められる。本実施形態では、物体数検知装置１は、後述のステップＳ１１６において、特にＩＣＡ基底関数間の類似性の測定を正確に行う。
【００８７】
以上説明したように、ステップＳ１１２において、独立信号分解部１３は、周波数変換部１１により出力された信号に対して、独立成分分析を行う。続いて、ステップＳ１１６で、物体数検知部１５は、多次元信号Ｘｐ（ｔ）、Ｘｑ（ｔ）に対してクラスタリングを行う。
【００８８】
（Ｓ１１６：クラスタリング）
物体数検知部１５は、多次元信号Ｘｐ（ｔ）、Ｘｑ（ｔ）のそれぞれの内に従属関係が存在すると仮定して、クラスタリングを行う。本実施形態では、物体数検知部１５は、クラスタリング処理の一例として、信号間の類似度を計算し群平均法によるクラスタリングを行う。なお、物体数検知部１５は、類似度の計算における指標として、ピアソンの積率相関係数Ｃｏｒ（ｘ，ｙ）またはイェンセン・シャンノンの情報量ＤＪＳ（ｑ｜｜ｐ）のいずれかの指標を用いてもよい。ピアソンの積率相関係数Ｃｏｒ（ｘ，ｙ）は、次式で表される。
【００８９】
【数１８】
0005383890.tif 000019
【００９０】
0005383890.tif 000020
【００９１】
また、イェンセン・シャンノンの情報量ＤＪＳ（ｑ｜｜ｐ）は、次式で表される。
【００９２】
【数１９】
0005383890.tif 000021
【００９３】
ここで、ＤＫＬ（ｐ｜｜ｑ）は、次式で表されるカルバックライブラー情報量を示す。
【００９４】
【数２０】
0005383890.tif 000022
【００９５】
この指標は、各ＩＣＡ基底関数の確率的な分布間の確率的類似性を表す。また、その分布はカーネル関数であるガウシアンカーネルを用いて推定されたものである。しかし、この指標は符号の不定性が残るので、物体数検知部１５は、分布を計算する前にＩＣＡ基底関数に対して絶対値を取る。なお、この指標は、カルバックライブラー情報量を対称化させたものであり、上述したＣａｓｅｙ  ａｎｄ  Ｗｅｓｔｎｅｒによる提案においても利用されている。
【００９６】
物体数検知部１５は、上述した指標により計算された類似度に基づいて、クラスタリングを行う。本実施形態では、物体数検知部１５は、クラスタリングの一例として、階層的クラスタリング手法のひとつである、群平均法によるクラスタリングを行う。群平均法は、全ての類似性に基づいてクラスタの質を評価することができると共に、クラスタの類似性を単一成分間同士の類似性と同一視してしまうという単連結法や完全連結法の問題を避けることができる。なお、群平均法におけるクラスタ数ｋは、反射物体の数以上に設定される。
【００９７】
続いて、物体数検知部１５は、クラスタリングにより形成された各クラスタに属する信号を、クラスタ毎に単一の信号（統合信号）に統合する。本実施形態では一例として、物体数検知部１５は、各クラスタに属する信号間の平均をとることによって、単一の信号に統合する。また、統合信号は、それぞれの部分空間の特徴をもった信号であるとみなすことができる。
【００９８】
ここで、パーミュテーション問題と呼ばれる順序の不定性についての問題がある。この問題を解決する一つの方法として、本実施形態では、物体数検知部１５は、統合信号の変動が大きいものと小さいものに分けられることに着目し、それぞれの統計量の大きさで順序を決定する。
【００９９】
クラスタリングから統合までの一連の処理をＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇｃ（・）とおくと、物体数検知部１５は、次式で表すｋ個に統合された統合信号Ｙｃ＋（ｔ）、Ｙｃ−（ｔ）を得る。
【０１００】
【数２１】
0005383890.tif 000023
【０１０１】
ただし、ｃ＝１，２，…，ｋとする。また、統合信号Ｙｃ＋（ｔ）、Ｙｃ−（ｔ）はそれぞれ統計量の一例として、分散の大きい順に並んでいるとする。
【０１０２】
以上説明したように、ステップＳ１１６において、物体数検知部１５は、多次元信号Ｘｐ（ｔ）、Ｘｑ（ｔ）に対してクラスタリングを行う。続いて、ステップＳ１２０で、物体数検知部１５は、クラスタリングの結果統合された統合信号Ｙｃ＋（ｔ）、Ｙｃ−（ｔ）の特徴量を算出する。
【０１０３】
（Ｓ１２０：特徴量の算出）
まず、物体数検知部１５、統合信号Ｙｃ＋（ｔ）、Ｙｃ−（ｔ）のそれぞれに関して特徴量を算出する。本実施形態では、特徴量の一例として、物体数検知部１５は、信号の周期性に着目した周波数領域の３種の特徴量、および信号の分布に着目した非ガウス性の２種の特徴量を算出する。ここで、周波数領域の特徴量は、統合信号のパワースペクトルが多様な周波数帯とパワーを持つであろうことを意図し、非ガウス性の特徴量は統合信号の分布が統計的に異なっているであろうことを意図している。
【０１０４】
・周波数領域の特徴量
物体数検知部１５は、次式で表す周波数領域エントロピーＨを特徴量として算出する。
【０１０５】
【数２２】
0005383890.tif 000024
【０１０６】
ここで、Ｆｉはフーリエ変換によって得られるパワースペクトルを示す。周波数領域エントロピーＨは、周波数領域全体の複雑性を測る尺度である。物体数検知部１５は、周波数領域エントロピーＨに加えて、パワースペクトルの振幅のピーク値、およびピーク時の周波数の値の、合計３種を特徴量として算出する。
【０１０７】
・非ガウス性の特徴量
物体数検知部１５は、以下で表す歪度ｓｋｅｗｎｅｓｓおよび尖度ｋｕｒｔｏｓｉｓを特徴量として算出する。
【０１０８】
【数２３】
0005383890.tif 000025
【０１０９】
【数２４】
0005383890.tif 000026
【０１１０】
ここで、歪度ｓｋｅｗｎｅｓｓは分布の非対称性を示し、尖度ｋｕｒｔｏｓｉｓは入力分布のガウス分布との乖離度合を示す。
【０１１１】
以上から特徴量の次元は、周波数の種類（正負）を示す２、特徴量の種類を示す５、クラスタ数ｋの積として、２×５×ｋとなる。
【０１１２】
以上説明したように、ステップＳ１２０において、物体数検知部１５は、統合信号Ｙｃ＋（ｔ）、Ｙｃ−（ｔ）の特徴量を算出する。続いて、ステップＳ１２４で、物体数検知部１５は、機械学習により物体数の推定を行う。
【０１１３】
（Ｓ１２４：機械学習による物体数の推定）
物体数検知部１５は、ステップＳ１２０において算出された特徴量に基づいて、機械学習により物体数の推定を行う。本実施形態では、機械学習の一例として、物体数検知部１５は、ＳＶＭにより物体数の推定を行う。
【０１１４】
＜４．実験＞
本発明者は、本発明の有効性を実証するための実験を行った。以下、図６〜１０を参照して、本発明者による実験の内容および結果について説明する。
【０１１５】
［実験環境］
図６は、本実施形態に係る物体数検知装置１の実験環境を示した説明図である。図６に示したように、本発明者は、ドップラーセンサ２と扇風機５Ａおよび５Ｂとの間の距離が異なる、パターンαおよびパターンβの２つの実験環境での実験を行った。具体的には、パターンαはドップラーセンサ２と扇風機５、詳しくは扇風機５Ｂとの間隔が１．０メートルであり、パターンβはドップラーセンサ２と扇風機５の間隔が２．０メートルである。なお、ドップラーセンサ２は２４−ＧＨｚの連続波のマイクロ波ドップラーレーダであり、扇風機５Ａは約１０秒の首振り周期を持ち、扇風機５Ｂは約１８秒の首振り周期を持つ。また、扇風機５Ａ、５Ｂ、およびドップラーセンサ２の地面からの高さを、等しく約０．８メートルとした。
【０１１６】
［データ取得およびその解析］
本発明者は、扇風機５Ａまたは５Ｂのいずれか一方が動作している場合と、扇風機５Ａおよび５Ｂの両方が動作している場合との３通りのラベルデータを、上記パターンαおよびパターンβの２通り実験環境において取得した。即ち、本発明者はラベルデータを合計６通り取得した。なお、本発明者は、それぞれのデータをサンプリング周波数５００Ｈｚで９分間サンプリングした。また、本発明者は、数式８の窓関数ｗ（ｔ）としてハミング窓を用い、その窓幅を２０４８サンプルとし、窓は２０サンプルごとにシフトさせた。また、本発明者は、特異値分解における累積寄与率の閾値を０．８とし、群平均法におけるクラスタ数ｋを２に設定した。
【０１１７】
なお、サンプリング周波数が５００Ｈｚのため、周波数ωの分解能は約０．２４Ｈｚである。また、振幅スペクトル信号Ａ´＋ω（ｔ，ω）、Ａ´−ω（ｔ，ω）の周波数ωは、それぞれ約４０次元持つ。また、物体数検知部１５により算出される特徴量の次元は、上述の通り２×５×ｋでありクラスタ数ｋは２に設定されているため、２０次元となる。
【０１１８】
そして、本発明者は以上の設定により取得したデータをＳＶＭにより識別させた。本発明者は、取得したデータは特徴量が互いによく混合されているため、ソフトマージンＳＶＭを用いた。なお、本発明者は、ソフトマージンＳＶＭのパラメータＣを１とし、ガウシアンカーネルを用いてマージンの最大化を行った。本発明者は、識別用の判定窓の大きさを４０秒間に設定して、１秒間隔シフトでＳＶＭによる識別を行った。
【０１１９】
［実験結果：ＩＣＡ基底関数］
図７は、本実施形態に係る物体数検知装置１による実験において、統合されたＩＣＡ基底関数を示す説明図である。図７に示したＩＣＡ基底関数は、扇風機５Ａおよび５Ｂの２つの扇風機が動作した状態で約４０秒間データ取得した結果である。なお、図７の（ａ）および（ｂ）は、正の周波数に対して部分空間へのクラスタリングが行われた結果を示し、（ｃ）および（ｄ）は、負の周波数に対して部分空間へのクラスタリングが行われた結果を示す。また、（ａ）および（ｃ）は、それぞれ順序の決定から部分空間１に統合された結果を示し、同様に（ｂ）および（ｄ）は、それぞれ部分空間２に統合された結果を示す。
【０１２０】
次に、扇風機５Ａのみが動作した状態のＩＣＡ基底関数を図８に、扇風機５Ｂのみが動作した状態のＩＣＡ基底関数を図９に示す。なお、図８および９における（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）の意味は、図７について上記説明した（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）の意味と同様である。
【０１２１】
図８および図９は、本実施形態に係る物体数検知装置１による実験において、統合されたＩＣＡ基底関数を示す説明図である。図８および図９に示したように、部分空間１と部分空間２とを比較すると、部分空間１では波形が滑らかに振動しているのに対し、部分空間２では波形が激しく振動している。また、正の周波数と負の周波数とを比較すると、波形は類似するものの、時間的なピークの位置（横軸の位置）が異なっている。本発明者は、このピーク位置の相違が、扇風機５の首振り動作に起因すると推察した。
【０１２２】
［実験結果：ＳＶＭによる認識］
物体数検知装置１は、ＳＶＭによって、首振り動作中の扇風機５の数を検知する。つまり、物体数検知装置１は、例えば扇風機５Ａのみが首振り動作を行う場合に、扇風機５が１つ存在していると検知する。また、本発明者は、扇風機５が存在しない場合を考慮しない。その理由は、物体数検知装置１は、扇風機５などの反射物体が存在しないことを、ドップラーセンサ２の出力信号の振幅から容易に判別可能なためである。以下、図１０を参照して物体数検知装置１のＳＶＭによる物体数検知の実験結果について説明する。
【０１２３】
図１０は、本実施形態に係る物体数検知装置１による実験結果を示す。図１０（１）および（２）における、Ａ（α）、Ｂ（α）、Ｍｉｘ（α）は、それぞれ実験環境パターンαにおいて、扇風機５Ａのみが存在する状態、扇風機５Ｂのみが存在する状態、扇風機５Ａおよび５Ｂが共に存在する状態を示す。同様に、図１０（１）および（２）における、Ａ（β）、Ｂ（β）、Ｍｉｘ（β）は、それぞれ実験環境パターンβにおいて、扇風機５Ａのみが存在する状態、扇風機５Ｂのみが存在する状態、扇風機５Ａおよび５Ｂが共に存在する状態を示す。
【０１２４】
本発明者は、ＳＶＭによる識別のための訓練データとして、上記実験環境パターンβにおける３状態である、Ａ（β）、Ｂ（β）、Ｍｉｘ（β）を採用した。そして、本発明者は、Ａ（β）およびＢ（β）を合せて“ａ  ｓｉｎｇｌｅ  ｆａｎ”として扇風機一台とラベル付けし、Ｍｉｘ（β）を
“ｔｗｏ  ｆａｎｓ”  として扇風機二台とラベル付けした。なお、テストデータは、全てのデータを含むこととする。
【０１２５】
なお、図１０（１）は、ＩＣＡ基底関数のクラスタリングに、類似度に上記数式１８で示した相関係数を用いた場合の結果を示し、図１０（２）は、類似度に上記数式１９で示したイェンセン・シャノン情報量を用いた場合の結果を示す。図１０（１）および（２）において、最左列は訓練データを示し、最上列はテストデータであることを示している。
【０１２６】
また、図１０（１）および（２）においては、物体数検知装置１による物体数の認識結果、即ち物体数を正しく認識したか否かの割合を、百分率で表している。より詳しくは、横軸が“ａ  ｓｉｎｇｌｅ  ｆａｎ”で、縦軸がＡ（α）、Ｂ（α）、Ａ（β）、Ｂ（β）のセル、並びに、横軸が“ｔｗｏ  ｆａｎｓ”で、縦軸がＭｉｘ（α）、Ｍｉｘ（β）のセルは、物体数検知装置１が物体数を正しく認識した割合を示す。また、横軸が“ｔｗｏ  ｆａｎｓ”で、縦軸がＡ（α）、Ｂ（α）、Ａ（β）、Ｂ（β）のセル、並びに、横軸が“ａ  ｓｉｎｇｌｅ  ｆａｎ”で、縦軸がＭｉｘ（α）、Ｍｉｘ（β）のセルは、物体数検知装置１が物体数を正しく認識できなかった割合を示す。
【０１２７】
ここで、上述したように、ドップラーセンサ２の出力信号は速度および距離に比例する。本発明者が訓練データとしてドップラーセンサ２と扇風機５との間の距離が２．０メートルである実験環境パターンβを用いていることから、訓練データと距離が異なる、実験環境パターンαにおける物体数の識別は困難であったと推察される。
【０１２８】
また、図１０（３）は、ＩＣＡ基底関数のクラスタリングにおける類似度の計算指標による正解率の相違を示している。なお、正解率とは、物体数検知装置１が正しく物体数を認識できた割合である。図１０（３）に示したように、類似度の計算指標としてイェンセン・シャノン情報量を用いた方が、相関係数を用いる場合と比較して、物体数の認識精度が良い。また、類似度の計算指標としてイェンセン・シャノン情報量を用いた場合の認識精度は、図１０（２）に示したように、最小で９５．７％である。
【０１２９】
＜５．効果＞
上記説明したように、物体数検知装置１は、周期的な運動を行う反射物体の数を推定することができる。本実施形態においては、物体数検知装置１は複数の扇風機５を対象として物体数を検知したが、本発明は人４に対しても応用することができる。なぜならば、扇風機５の首振り運動により得られるドップラー信号は、周波数が広く分布し、且つ、人４に近い成分を有する上に、複数の扇風機５がそれぞれ異なる周期で首振り運動を行うことは、人４が個々に異なる周期で呼吸をすることに対応するからである。このように、本発明は、人４の数を検知することも可能であるため、一般家庭や公共スペースにおける防犯や、モニタリング技術として用いることが可能である。
【０１３０】
独立成分分析は、入力信号の数と等しい数のＩＣＡ基底関数が出力される。このため、物体数検知装置１は、ドップラー信号の特徴を細かく表現するために、独立成分分析の入力信号を多数生成することが求められる。このような求めに対し、物体数検知装置１は、フーリエ変換によりスペクトログラムでドップラー信号を表し、さらに正と負の周波数で分離することで、ドップラーセンサ２からの一の入力に対して多数の信号を生成している。よって、物体数検知装置１は、ドップラー信号の特徴を細かく表現することが可能である。
【０１３１】
また、一般的に、信号源の数がセンサの数より多いといった過完備な問題に対して、ドップラーセンサ２からの単一の出力に基づいて複数の信号源に関する情報を得ることは、各信号源に対応する運動周波数がよほど離れていない限り困難である。このような問題に対し、物体数検知装置１は、短時間フーリエ変換によって得られる周波数単位の振幅の時間変化を、各信号源の振幅情報が混ざり合った混合信号である、として独立成分分析を行うことで、特徴を分離することを可能にしている。
【０１３２】
また、物体数検知装置１は、独立成分分析の結果に対するクラスタリング処理を行っている。この処理は、上述した独立部分空間分析の手法により示された、推定された独立成分達が独立な部分空間を形成するという独立性の緩和策に基づいている。実際に、反射物体の観測によって得られたドップラー信号の周波数領域での分布は、振幅がピークとなる周波数を中心にある程度の裾を持つ。その裾の周波数における振幅の時間変化信号の形状はいずれも類似したものとなるために、独立成分分析によって推定された独立成分間の一部に類似性が現れることが予想できる。よって、物体数検知装置１が独立成分分析の結果に対してクラスタリングを行うことは、ドップラー信号の特徴を捉える方法として効果的であると言える。
【０１３３】
＜６．まとめ＞
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１３４】
例えば、上記実施形態では、首ふり動作という単一の動作を行う扇風機５を物体数検知の対象としたが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、複数の異なる動きを行う部位から成る物体を、ひとつで複数物体として扱ってもよい。即ち、物体数検知装置１は、ひとつの物体の中での、異なる動きを行う部位の数を検知してもよい。
【符号の説明】
【０１３５】
１    物体数検知装置１
１１  周波数変換部１１
１３  独立信号分解部１３
１５  物体数検知部１５
２    ドップラーセンサ２
３    出力装置３
４    人４
５    扇風機５
【要約】
【課題】検知対象が複数であっても検知対象の数を検知することが可能な物体数検知装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】任意の反射物体に対するドップラー信号を複数の異なる周波数の信号に変換する周波数変換部と、前記周波数変換部により変換された前記複数の異なる周波数の信号を、各周波数帯域の振幅の時間変化を用いて所定の独立性を有する独立信号に分解する独立信号分解部と、前記独立信号分解部により分解された前記独立信号に基づいて前記反射物体の数を検知する物体数検知部と、を備える物体数検知装置
【選択図】図２【図１】
0005383890.tif 000027
【図２】
0005383890.tif 000028
【図３】
0005383890.tif 000029
【図４】
0005383890.tif 000030
【図５】
0005383890.tif 000031
【図６】
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【図７】
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【図８】
0005383890.tif 000034
【図９】
0005383890.tif 000035
【図１０】
0005383890.tif 000036