(57)【要約】【課題】侵入物体を高い精度で検知することができる侵入物体検知装置を提供する。【解決手段】侵入物体検知装置１は、背景雑音がガウス分布に従うと仮定したときの帯域信号の時間変化の統計量に基づいて判定閾値を算出する背景雑音推定部３１と、前記帯域信号の系列から前記判定閾値を超える信号レベルを持つ信号を抽出する信号抽出部３２と、信号抽出部３２の出力系列が所定の振動発生頻度を有するか否かを判定する頻度判定部３５と、その出力系列が前記所定の振動発生頻度を有すると判定されたとき、センサ信号の帯域をフィルタリングしてフィルタ信号を出力する帯域フィルタ２４１と、フィルタ信号の波形分布の尖度を算出し、前記尖度に基づいて侵入物体の種類を検知する信号識別部４０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
背景雑音を含む振動波を表す時系列のセンサ信号を周波数領域信号に直交変換し、前記周波数領域信号の中から所定の周波数帯域の帯域信号を分離する周波数解析部と、
前記背景雑音がガウス分布に従うと仮定したときの前記帯域信号の時間変化の統計量に基づいて判定閾値を算出する背景雑音推定部と、
前記帯域信号の系列から前記判定閾値を超える信号レベルを持つ信号を抽出する信号抽出部と、
前記信号抽出部の出力系列のうち周期振動を構成する有意な信号系列を抽出する有意振動抽出部と、
前記有意な信号系列が特定の振動発生頻度を有するか否かを判定する頻度判定部と、
前記信号抽出部の出力系列が前記特定の振動発生頻度を有すると判定されたとき、前記センサ信号の帯域をフィルタリングして前記所定の周波数帯域を有するフィルタ信号を出力する帯域フィルタと、
前記フィルタ信号の波形分布の尖度を算出し、前記尖度に基づいて侵入物体の種類を検知する信号識別部と
を備えることを特徴とする侵入物体検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の侵入物体検知装置であって、
前記信号識別部は、
前記尖度を算出し、当該算出された尖度に基づいて周期振動発生期間を指定する尖度演算部と、
前記周期振動発生期間における前記センサ信号の系列の中から周期振動を構成する各信号波形の継続時間長を検出する継続時間検出部と、
当該検出された継続時間長に基づいて前記侵入物体の種類を検知する侵入物体検知部と
を含むことを特徴とする侵入物体検知装置。
【請求項３】
請求項２に記載の侵入物体検知装置であって、前記尖度演算部は、当該算出された尖度が連続的に所定の閾値を超える期間を前記周期振動発生期間として指定することを特徴とする侵入物体検知装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の侵入物体検知装置であって、前記侵入物体検知部は、当該検出された継続時間長を、人員の歩行１歩で生ずる振動継続時間の基準値と比較し、その比較結果に基づいて前記侵入物体が人員であるか否かを判定することを特徴とする侵入物体検知装置。
【請求項５】
請求項２から４のうちのいずれか１項に記載の侵入物体検知装置であって、前記侵入物体検知部は、当該検出された継続時間長を、降雨で生ずる振動継続時間の基準値と比較し、その比較結果に基づいて降雨の有無を判定することを特徴とする侵入物体検知装置。
【請求項６】
請求項１から５のうちのいずれか１項に記載の侵入物体検知装置であって、前記周波数解析部は、前記周波数領域信号の中から前記所定の周波数帯域の信号を抽出し、当該抽出された信号を互いに加算することで前記帯域信号を生成することを特徴とする侵入物体検知装置。
【請求項７】
請求項１から６のうちのいずれか１項に記載の侵入物体検知装置であって、
前記振動波を検出してアナログセンサ信号を出力する振動センサと、
前記アナログセンサ信号を、デジタル信号である前記センサ信号に変換するＡ／Ｄ変換器と
をさらに備えることを特徴とする侵入物体検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、振動センサを用いて侵入物体を検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、圧力センサや加速度センサなどの振動センサを用いて侵入物体から伝播した振動を検出し、その検出結果を解析して侵入物体を検知する技術が知られてる。この種の従来技術は、たとえば、特開平４−１０４０１８号公報（特許文献１）及び特開２０１２−５８３４０号公報（特許文献２）に開示されている。
【０００３】
特許文献１に開示されている探知装置は、監視域に侵入する侵入物体からの振動波を振動センサを用いて検知し、そのセンサ出力を線形予測分析法により分析し、当該振動波の特徴を抽出して侵入物体の種類（たとえば、車両や人）を識別するものである。また、特許文献２には、侵入物体である人の歩行周期に揺らぎがある場合でも、マイクロホンで検出された音の中から侵入物体の音の周期を余弦関数などの三角関数を用いて算出し得る物音検出装置が開示されている。
【０００４】
なお、特開２００４−１２５６４１号公報（特許文献３）には、マイクロホンで検出された音の波形分布の尖度平均値に基づいて対象機器が発する異音を識別する技術が提案されている。また、特開２００２−２３７７６号公報（特許文献４）には、ブラインドセパレーション法に基づいて分離された話者音声信号と非音声雑音信号とについて確率分布の尖度を比較し、その結果に基づいて雑音環境下でも話者音声を識別し得る方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平４−１０４０１８号公報
【特許文献２】特開２０１２−５８３４０号公報
【特許文献３】特開２００４−１２５６４１号公報
【特許文献４】特開２００２−２３７７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献２に開示されている物音検出装置は、音響データの中から足音などの連続する物音を閾値を用いて検出し、当該検出された物音をその周波数構造に応じて分類する。そして、物音検出装置は、その分類された物音の周期を余弦関数などの三角関数を用いて算出している。しかしながら、物音検出で参照される閾値は、予め設定された値であり、物音検出装置の設置環境に応じて最適化された値ではないため、侵入物体の種類が誤って検知されるという問題がある。
【０００７】
たとえば、車両、航空機及び人員が移動する環境下では、車両及び航空機の移動によって発生する振動波は、ガウス性雑音に類似した振動波である。物音検出装置に到来するその種の振動波の平均レベルは、車両及び航空機の移動に伴い予測不能に変動し得るため、このような環境下では、上記閾値を用いて人員が発する足音を正確に検知することが難しい。
【０００８】
上記に鑑みて本発明の目的は、侵入物体を遠方で検知し得、さらに接近に従い高い精度で当該侵入物体を識別することができる侵入物体検知装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様による侵入物体検知装置は、背景雑音を含む振動波を表す時系列のセンサ信号を周波数領域信号に直交変換し、前記周波数領域信号の中から所定の周波数帯域の帯域信号を分離する周波数解析部と、前記背景雑音がガウス分布に従うと仮定したときの前記帯域信号の時間変化の統計量に基づいて判定閾値を算出する背景雑音推定部と、前記帯域信号の系列から前記判定閾値を超える信号レベルを持つ信号を抽出する信号抽出部と、前記信号抽出部の出力系列のうち周期振動を構成する有意な信号系列を抽出する有意振動抽出部と、前記有意な信号系列が特定の振動発生頻度を有するか否かを判定する頻度判定部と、前記信号抽出部の出力系列が前記特定の振動発生頻度を有すると判定されたとき、前記センサ信号の帯域をフィルタリングして前記所定の周波数帯域を有するフィルタ信号を出力する帯域フィルタと、前記フィルタ信号の波形分布の尖度を算出し、前記尖度に基づいて侵入物体の種類を検知する信号識別部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、侵入物体を高い精度で検知し識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る実施の形態である侵入物体検知装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】周波数解析部の概略構成を示すブロック図である。
【図３】（Ａ）〜（Ｄ）は、帯域信号の各種波形と判定閾値との関係を例示するグラフである。
【図４】（Ａ）は、フィルタ信号の波形例を概略的に示す図であり、（Ｂ）は、尖度を示す図である。
【図５】（Ａ）〜（Ｃ）は、尖度について説明するための図である。
【図６】（Ａ）〜（Ｃ）は、周期振動発生期間における信号波形を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
【００１３】
図１は、本発明に係る実施の形態である侵入物体検知装置１の概略構成を示すブロック図である。図１に示されるように、侵入物体検知装置１は、振動センサ１０、前段増幅器１１及び分析回路２０を備えており、分析回路２０は、Ａ／Ｄ変換器（ＡＤＣ）２１、周波数解析部２２、検知処理部２３１〜２３Ｍ（Ｍは正整数）、帯域フィルタ２４１〜２４Ｍ、信号識別部４０及び侵入物体検知部４３を有する。本実施の形態の分析回路２０は、好ましい構成としてＭ個の検知処理部２３１〜２３Ｍを有しているが、これに限定されるものではなく、１つの検知処理部のみを有するように分析回路２０の構成を変更してもよい。
【００１４】
振動センサ１０は、背景雑音を含む振動波を検出してその検出結果を示すアナログ電気信号をセンサ信号として出力する機能を有する。振動センサ１０としては、たとえば、振動源から地面を伝播して到来した振動波を検出する圧力センサを使用すればよく、圧電振動素子を用いて構成することができる。前段増幅器１１は、振動センサ１０から入力されたセンサ信号を適当な利得で増幅して分析回路２０に出力する。
【００１５】
分析回路２０では、Ａ／Ｄ変換器２１は、前段増幅器１１から入力されたセンサ信号をデジタルセンサ信号ＴＳに変換する。周波数解析部２２は、Ａ／Ｄ変換器２１から入力されたデジタルセンサ信号ＴＳを周波数解析してＭ系統の帯域信号ＳＦ１〜ＳＦＭを出力する。
【００１６】
図２は、周波数解析部２２の概略構成を示すブロック図である。図２に示されるように、周波数解析部２２は、直交変換部２２１、信号分離部２２２及び信号加算部２２３で構成されている。直交変換部２２１は、デジタルセンサ信号ＴＳに高速フーリエ変換などの直交変換を施して周波数領域信号ＦＳを生成する。たとえば、直交変換部２２１は、デジタルセンサ信号ＴＳの系列から所定の時間長の数千点の離散信号をサンプリングし、当該サンプリングされた離散信号を高速フーリエ変換して数千点の周波数領域信号ＦＳを生成することができる。信号分離部２２２は、周波数領域信号ＦＳの中から第１乃至第Ｍの周波数帯域の信号Ｆ１，…，ＦＭを分離する。これら第１乃至第Ｍの周波数帯域は、互いに重複しても構わない。信号加算部２２３は、周波数帯域毎に信号を互いに加算してＭ系統の帯域信号ＳＦ１，…，ＳＦＭを生成する。具体的には、信号加算部２２３は、Ｍ系統の帯域信号ＳＦ１，…，ＳＦＭがそれぞれ入力される積算器２２３１，…，２２３Ｍを有しており、これら積算器２２３１，…，２２３Ｍは、帯域信号ＳＦ１，…，ＳＦＭをそれぞれ個別に積算してＭ系統の帯域信号ＳＦ１，…，ＳＦＭを生成することができる。
【００１７】
周波数帯域としては、人員などの侵入物体の監視域への侵入により発生する振動波の特徴的な複数の周波数帯域が選択されることが望ましい。たとえば、振動波が伝播する地面の種類（粘土及び砂など）に応じて以下の第１乃至第３の帯域信号ＳＦ１，ＳＦ２，ＳＦ３を周波数領域信号ＦＳに基づいて生成することができる。
地面Ａ：５０Ｈｚ以下の低周波数帯域の信号ＳＦ１、
地面Ｂ：５０Ｈｚ〜１００Ｈｚの中間周波数帯域の信号ＳＦ２、
地面Ｃ：１００Ｈｚ〜１５０Ｈｚの高周波数帯域の信号ＳＦ３。
【００１８】
検知処理部２３１，…，２３Ｍは、周波数解析部２２からそれぞれ供給された帯域信号ＳＦ１，…，ＳＦＭを入力とし、これら帯域信号ＳＦ１，…，ＳＦＭからそれぞれ有意な振動を検知することができる。検知処理部２３１，…，２３Ｍの構成及び動作は全て同様であるため、検知処理部２３１の構成を以下に説明する。
【００１９】
検知処理部２３１は、図１に示されるように、背景雑音推定部３１、信号抽出部３２、有意振動抽出部３４及び頻度判定部３５を含んで構成されている。背景雑音推定部３１は、振動センサ１０で検出された背景雑音がガウス分布に従うと仮定したときの帯域信号ＳＦ１の時間変化の統計量（算術平均値及び分散値など）に基づいて判定閾値ＴＨ１を算出する機能を有する。具体的には、帯域信号ＳＦ１が背景雑音を表す複素信号である場合、その実部と虚部のそれぞれがガウス分布に従う。当該複素信号の実部Ｒｅと当該虚部Ｉｍの２乗和（＝Ｒｅ２＋Ｉｍ２）は、スペクトルパワーを表し、自由度２のカイ２乗分布に従うことが知られている。このカイ２乗分布に基づいて所望の誤警報確率が一定となるように判定閾値ＴＨ１を決定することができる。同様に、他の系列の検知処理部２３２〜２３Ｍの背景雑音推定部３１においても、帯域信号ＳＦ２〜ＳＦＭにそれぞれ対応する判定閾値ＴＨ２〜ＴＨＭが決定される。
【００２０】
次に、信号抽出部３２は、帯域信号ＳＦ１の系列の中から判定閾値ＴＨ１を超える信号レベルを持つ信号を抽出する。言い換えれば、信号抽出部３２は、帯域信号ＳＦ１の系列の中から判定閾値ＴＨ１を超える信号のみを切り出して出力する。
【００２１】
図３（Ａ）〜（Ｄ）は、帯域信号ＳＦ１の各種波形５１〜５４と判定閾値ＴＨ１との関係を例示するグラフである。図３（Ａ）〜（Ｄ）において、横軸は時間を表し、縦軸は帯域信号ＳＦ１の信号レベルを表している。図３（Ａ）は、歩行している人員から得られる帯域信号波形５１を示し、図３（Ｂ）は、走行車両から得られる帯域信号波形５２を示し、図３（Ｃ）は、航空機から得られる帯域信号波形５３を示し、図３（Ｄ）は、降雨から得られる帯域信号波形５４を示している。
【００２２】
有意振動抽出部３４は、信号抽出部３２で抽出された信号の時間的な連続性に着目し、その信号系列の中から周期振動を構成する有意な信号系列を抽出することができる。たとえば、略一定の時間間隔で出現する信号を有意な信号系列として抽出すればよい。図３（Ａ），（Ｄ）に示した帯域信号波形５１，５４は、それぞれ、判定閾値ＴＨ１を超える信号波形が略一定の時間間隔で出現する有意な振動成分を含む。一方、図３（Ｂ），（Ｃ）に示した帯域信号波形５２，５３には、そのような有意な振動成分が見当たらない。
【００２３】
頻度判定部３５は、有意振動抽出部３４で抽出された有意な信号系列が所定の振動発生頻度を有するか否かを判定し、その判定結果を帯域フィルタ２４１に出力する。具体的には、頻度判定部３５は、当該有意な信号系列が人員の侵入による振動発生頻度を有するか否かを判定することができる。
【００２４】
帯域フィルタ２４１は、当該有意な信号系列が所定の振動発生頻度を有すると判定されるとき、デジタルセンサ信号ＴＳの帯域をフィルタリングして上記第１の周波数帯域を有するフィルタ信号を出力する。他の帯域フィルタ２４２〜２４Ｍも、同様のときに、デジタルセンサ信号ＴＳの帯域をフィルタリングして上記第２乃至第Ｍの周波数帯域を有するフィルタ信号をそれぞれ出力する。なお、帯域フィルタ２４１〜２４Ｍは、たとえば、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）型またはＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）型のデジタルフィルタで構成されればよい。
【００２５】
信号識別部４０では、尖度演算部４２１〜４２Ｍは、帯域フィルタ２４１〜２４Ｍからそれぞれ入力されたフィルタ信号の波形分布の尖度を算出し、当該尖度に基づいて周期振動発生期間を指定する。たとえば、尖度が連続して所定の閾値を超える期間を周期振動発生期間とすることができる。尖度は、フィルタ信号の系列から一定間隔で切り出された波形毎に算出される。たとえば、次式（１）に従って尖度ｋＮを算出することができる。
【数１】
2014157023.tif 000003
【００２６】
ここで、ｘｉは、切り出された信号波形の離散値であり、Ｎは、切り出された信号波形の離散値の数である。また、＜ｘ＞は、次式に従って算出される算術平均値である。
【数２】
2014157023.tif 000004
【００２７】
上式（１）の右辺第２項の「３」の値は、正規分布（ガウス分布）の絶対尖度の値である。このため、尖度ｋＮは、正規分布に対する相対尖度を意味する。図４（Ａ）は、フィルタ信号の波形例を示す図であり、図４（Ｂ）は、０．５秒間隔毎に切り出された信号波形の尖度を示すグラフである。
【００２８】
人員歩行は、連続した動作であるため、連続して尖度が大きくなる。よって、算出された尖度ｋＮが連続して所定の大きさを超えるかどうかで、人員歩行により発生する振動であるか否か、降雨により発生する振動であるか否か、あるいは、車両もしくは航空機の移動により発生する振動であるか否かを判定することが可能である。
【００２９】
図５（Ａ）〜（Ｃ）は、尖度について説明するための図である。尖度は、波形自体を一定間隔で切り出した離散値（デジタル値）の分布に対する値であり、背景雑音によって生じるガウス分布と比較して、平均値付近が細く尖っているか否か、裾付近が厚くなっているか否かを評価するものである。たとえば、人員歩行もしくは降雨により発生する振動は、図５（Ａ）に例示されるようにインパルス性の信号となるため、図５（Ｃ）に示されるように、その分布Ｄｉは、平均値付近が細く尖り、裾付近が厚くなり、尖度の値も大きくなる。一方、車両もしくは航空機の移動により発生する振動の波形は、図５（Ｂ）に示されるようなガウス性の背景雑音と類似し、振幅自体は大きくなる。図５（Ｃ）に示されるように、その分布Ｄｇ自体はガウス分布であることに変わりがないため、尖度は、ガウス性の背景雑音と同じ零程度の値となる。さらに、帯域フィルタ２４１〜２４Ｍで処理された波形を用いて計算される尖度は、フィルタ処理されていない波形を用いる場合と比べて、侵入物体の侵入により発生する振動の特徴的な周波数帯域の抽出波形を用いて算出される値であるため、尖度の感度が向上する。
【００３０】
継続時間検出部４１は、指定された周期振動発生期間におけるデジタルセンサ信号ＴＳの系列の中から、周期振動を構成する各信号波形（特に、インパルス性信号）の継続時間長ΔＴを検出する。たとえば、周期振動発生期間の直前におけるデジタルセンサ信号ＴＳの振幅値の時間平均値を閾値Ｔｈとし、この閾値Ｔｈを超える連続離散信号の継続時間を継続時間長ΔＴとして検出することが可能である。侵入物体検知部４３は、継続時間長ΔＴを基準値と比較し、その比較結果に基づいて前記侵入物体が人員であるか否かを判定し、あるいは、降雨の有無を判定することができる。図６（Ａ）は、周期振動発生期間におけるデジタルセンサ信号ＴＳの波形例を示すグラフである。図６（Ａ）のグラフにおいて、横軸は時間を表し、縦軸は信号振幅Ｙを表している。図６（Ｂ）は、図６（Ａ）の信号波形の振幅Ｙの２乗を表すグラフであり、図６（Ｃ）は、図６（Ｂ）の波形の対数表示である。
【００３１】
降雨による振動継続時間は、人員歩行による振動継続時間（人員の歩行１歩で生ずる振動継続時間）に比較して短いという特徴がある。このため、たとえば、５０ミリ秒という閾値を用い、検出された継続時間長ΔＴが５０ミリ秒以上なら人員歩行により発生する振動と判定し、検出された継続時間長ΔＴが５０ミリ秒未満なら降雨により発生する振動と判定することができる。侵入物体検知部４３は、人員歩行による振動と判定された結果のみ外部に出力すればよい。
【００３２】
以上に説明したように、本実施の形態では、背景雑音推定部３１が判定閾値ＴＨ１〜ＴＨＭを動的に算出し、有意振動抽出部３４は、判定閾値ＴＨ１〜ＴＨＭを用いて抽出された信号系列から有意な信号系列を抽出することができる。判定閾値ＴＨ１〜ＴＨＭは、背景雑音の平均レベルに応じて変動し得るため、車両や航空機に起因するガウス性の帯域信号波形（図３（Ｂ），（Ｃ））に適合した判定閾値が算出されない場合がある。この場合、頻度判定部３５が、有意振動抽出部３４で抽出された有意な信号系列をインパルス性信号の振動発生頻度を有するものであると誤判定する可能性がある。このような場合でも、信号識別部４０は、フィルタ信号の波形分布の尖度に基づいて侵入物体の種類を検知するので、頻度判定部３５による誤判定に基づく誤検知を確実に回避することができる。
【００３３】
さらに、継続時間検出部４１は、連続したインパルス性の信号を含むセンサ信号ＴＳの波形が人員歩行によるものか降雨によるものかを継続時間長ΔＴに基づいて判断するので、降雨による信号を除外することができ、歩行振動による信号のみに絞り込むことができる。これにより、人員の侵入による振動のみを検知してその結果を外部に出力することができ、誤検知を低減させることができる。したがって、侵入物体の種類を非常に高い精度で検知することができる。
【００３４】
以上、図面を参照して本発明に係る実施の形態について述べたが、これは本発明の例示であり、上記以外の様々な形態を採用することもできる。たとえば、分析回路２０の機能の一部は、ハードウェア構成で実現されてもよいし、あるいは、ＣＰＵを含むマイクロプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムで実現されてもよい。当該機能の一部がコンピュータプログラムで実現される場合には、マイクロプロセッサは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（たとえば、光ディスク、磁気記録媒体またはフラッシュメモリ）から当該コンピュータプログラムをロードし実行することによって当該機能の一部を実現することができる。
【００３５】
また、分析回路２０の構成の一部は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）により実現されてもよい。
【符号の説明】
【００３６】
１  侵入物体検知装置、  １０  振動センサ、  １１  前段増幅器、  ２０  分析回路、  ２１  Ａ／Ｄ変換器（ＡＤＣ）、  ２２  周波数解析部、  ２２１  直交変換部、  ２２２  信号分離部、  ２２３  信号加算部、  ２３１〜２３Ｍ  検知処理部、  ２４１〜２４Ｍ  帯域フィルタ、  ３１  背景雑音推定部、  ３２  信号抽出部、  ３４  有意振動抽出部、  ３５  頻度判定部、  ４０  信号識別部、  ４１  継続時間検出部、  ４２１〜４２Ｍ  尖度演算部、  ４３  侵入物体検知部。
【図１】
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【図２】
2014157023.tif 000006
【図３】
2014157023.tif 000007
【図４】
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【図５】
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【図６】
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