(57)【要約】【課題】物体の存在を検知するまでの時間を短縮できる物体検知装置、物体検知方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】物体検知装置は、１または複数のセンサと、前記１または複数のセンサが環境の変化を検知したときに、環境の変化の前記検知に対応する時刻又はセンサの検知情報の少なくともいずれかに基づいて、物体の探査を開始するための探査開始点を決定する決定部と、を備える。
2018173260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数のセンサと、
前記センサが環境の変化を検知したときに、前記検知に対応する時刻又はセンサの検知情報の少なくともいずれかに基づいて、物体の探査開始点を決定する決定部と、
を有する物体検知装置。
【請求項２】
前記決定した物体の探査開始点から、物体の探査を開始する探査制御部を更に有する、請求項１記載の物体検知装置。
【請求項３】
前記物体を撮像するカメラを更に有し、
前記探査開始点は、前記カメラを向ける方向である、請求項１又は２に記載の物体検知装置。
【請求項４】
前記物体が検知される度に、前記時刻又は前記検知情報の少なくともいずれかと、前記物体が検知された方向とを含むエントリを参照情報に登録するエントリ登録部を更に有し、
前記決定部は、前記参照情報に基づいて、前記カメラを向ける方向を決定する、請求項３記載の物体検知装置。
【請求項５】
前記時刻又は前記検知情報の少なくともいずれかに基づいて、前記参照情報に登録されている複数の前記エントリを複数のグループに分類し、前記複数のグループの中から、前記時刻又は前記検知情報の少なくともいずれかに対応するグループを特定するエントリ抽出部を更に有し、
前記決定部は、前記特定したグループに含まれる方向の情報に基づいて、前記カメラを向ける方向を決定する、請求項４記載の物体検知装置。
【請求項６】
前記特定したグループに含まれる方向の情報を、所定の複数の方向レンジのいずれかに分類する方向分類部を更に有し、
前記方向決定部は、前記複数の方向レンジの中から、分類されたエントリの数が最も多い方向レンジを決定することを特徴とする、請求項５記載の物体検知装置。
【請求項７】
前記決定部は、機械学習のアルゴリズムを用いて前記参照情報に登録されている情報を解析することによって、前記カメラを向ける方向を決定することを特徴とする、請求項４に記載の物体検知装置。
【請求項８】
物体検知装置によって、
１または複数のセンサによって環境の変化を検知し、
前記検知に対応する時刻またはセンサの検知情報の少なくともいずれかに基づいて、物体の探査開始点を決定し、
前記決定した物体の探査開始点から、物体の探査を開始する、物体検知方法。
【請求項９】
物体検知装置に、
１または複数のセンサによって環境の変化を検知したときに、前記検知に対応する時刻またはセンサの検知情報の少なくともいずれかに基づいて、物体の探査開始点を決定する処理と、
前記決定した物体の探査開始点から、物体の探査を開始する処理と、
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、物体検知装置、物体検知方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、カメラを用いて人の存在を検知するロボットや家電製品などの機器が広く利用されるようになっている。これらの機器は、人の存在を検知することによって、機器のユーザからの指示を待たずに、検知した人に対するサービスまたは動作を能動的に行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−１４８９７２号公報
【特許文献２】特開２００６−１３４２１８号公報
【特許文献３】特開２０１１−２５９３８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
カメラには、搭載されているレンズの画角に応じた所定の視野があり、カメラを動かさない限り、視野の外にいる人を検知することは困難である。このため、上述の機器は、カメラを向ける場所を変化させる走査を行いながら人を捜索することになり、人を検知するまで時間を要する。機器が人に対してサービスまたは動作をタイムリーに行う上で、物体を検知するまでの時間を短縮できることが望ましい。【０００５】
本発明の１つの側面では、物体を検知するまでの時間を短縮できる物体検知装置、物体検知方法およびプログラム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】
【０００６】
発明の一観点によれば、１または複数のセンサと、前記センサが環境の変化を検知したときに、前記検知に対応する時刻又はセンサの検知情報の少なくともいずれかに基づいて、物体の探査開始点を決定する決定部と、を有する物体検知装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
一実施態様によれば、物体の存在を検知するまでの時間を短縮できる物体検知装置、物体検知方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図（その１）である。
【図２】図２は、第１の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図（その２）である。
【図３】図３は、第１の実施形態における、物体検知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、第１の実施形態における、参照情報テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態における、Ｓ１０２の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】図７は、第１の実施形態における、グループ化された複数のエントリの一例を示す図である。
【図８】図８は、方向レンジを説明するための図である。
【図９】図９は、第１の実施形態における、方向カウンタの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態における、物体検知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１３】図１３は、第２の実施形態における、参照情報テーブルの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、第２の実施形態における、Ｓ３０３の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、第２の実施形態における、グループ化された複数のエントリの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、第２の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１７】図１７は、第３の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、第３の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１９】図１９は、第３の実施形態における、グループ化された複数のエントリの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、第３の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図２１】図２１は、第４の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、第４の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図１乃至図２２を参照して具体的に説明する。以降の説明では、物体検知装置が検知する対象の物体として人を例示するが、動物などの人以外の物体にも本発明を適用できることは言うまでもない。
【００１０】
（第１の実施形態）
以下、図１乃至図９を参照しながら、第１の実施形態について説明する。
【００１１】
図１は、第１の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図（その１）である。図１に示すように、物体検知装置１は、制御部１０と、センサ３０と、カメラ４０と、モータ５０とを備えている。制御部１０は、センサ３０、カメラ４０およびモータ５０と接続されている。物体検知装置１は、例えば人とコミュニケーションを行うコミュニケーションロボットなどである。
【００１２】
制御部１０は、人の存在を検出する処理を実行するためのコンピュータである。
【００１３】
センサ３０は、周囲の環境の変化を検知するためのセンサである。物体検知装置１は、センサ３０が周囲の環境の変化を検知したことを契機として、人の存在を検知する処理を開始する。センサ３０は、例えばＵＳＢ（universal serial bus）またはマイコンを介して、制御部１０と通信可能に接続されている。センサ３０は、例えば音を検知するマイク、明るさの変化を検知する照度センサ、または振動を検知する振動センサである。なお、本実施形態によれば、人などの物体が接近してきた方向を特定できないセンサ３０を用いることもできる。また、センサ３０は、周囲の環境に変化が生じたことを検知したときに、検知した旨を通知するためのトリガを制御部１０へ送信する。
【００１４】
カメラ４０は、物体検知装置１の周囲を撮影するための機器である。カメラ４０は、回転によりカメラを向ける方向を３６０°変化させることができる。カメラ４０は、撮影した画像を物体検知装置１に送信する。カメラ４０は、例えばＣＭＯＳ（complementary metal oxide semiconductor）カメラまたはＣＣＤ（charge coupled device）カメラである。
【００１５】
モータ５０は、カメラ４０を向ける方向を変化させる駆動制御を行うための制御機器である。モータ５０は、例えばサーボモータである。
【００１６】
図２は、第１の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図（その２）である。図２に示すように、制御部１０は、センサ３０、カメラ４０およびモータ５０に接続されており、モータ５０は、カメラ４０に接続されている。モータ５０は、一点鎖線で示す所定の回転軸を基準としてカメラ４０の本体を回転させることによって、カメラ４０を被写体に向ける場所を３６０°変化させることができる。なお、カメラ４０の回転軸は地面に対して垂直でなくてもよく、例えば地面に対して平行であってもよい。
【００１７】
次に、制御部１０の機能ブロックについて説明する。図１に示すように、制御部１０は、第１記憶部１１と、第２記憶部１２と、トリガ受信部１３と、エントリ抽出部１４と、判定部１５と、方向分類部１６と、方向決定部１７と、カメラ制御部１８と、物体検知部１９と、エントリ登録部２０とを備えている。以下、各部の機能について説明する。
【００１８】
第１記憶部１１は、物体検知装置１が実行するプログラムを記憶する。
【００１９】
第２記憶部１２は、物体検知装置１が実行する処理に用いられる情報を格納する。第２記憶部１２は、例えば、参照情報テーブル１２１と方向カウンタ１２２とを記憶する。参照情報テーブル１２１および方向カウンタ１２２は、人が出現する可能性の高い方向を推定するのに用いられる。参照情報テーブル１２１および方向カウンタ１２２の詳細については後述する。参照情報テーブル１２１は、参照情報の一例である。物体検知装置１が推定する方向は、探査開始点の一例である。
【００２０】
トリガ受信部１３は、センサ３０から周囲の環境の変化を検出したことを示すトリガを受信する。トリガは、センサ３０が周囲の環境の変化を検出したことを通知するための入力信号である。
【００２１】
エントリ抽出部１４は、参照情報テーブル１２１から、トリガを受信した時刻に対応する１または複数のエントリを抽出する。
【００２２】
判定部１５は、物体検知装置１によって行われる各種の判定処理を実行する。
【００２３】
方向分類部１６は、エントリ抽出部１４によって抽出された１または複数のエントリの各々について、方向の情報を所定の複数の方向レンジのいずれかに分類し、方向カウンタ１２２を更新する。方向分類部１６による処理の詳細については後述する。
【００２４】
方向決定部１７は、方向カウンタ１２２を参照し、複数の方向レンジの中から、最も頻度が高い方向レンジを決定する。方向決定部１７による処理の詳細については後述する。方向決定部１７は、決定部の一例である。
【００２５】
カメラ制御部１８は、カメラ４０およびモータ５０に接続され、カメラ４０およびモータ５０の動作を制御する。また、カメラ制御部１８は、カメラ４０から画像を受信し、物体検知部１９に転送する機能も有している。
【００２６】
物体検知部１９は、カメラ制御部１８から受信した画像から人の存在を検知する。
【００２７】
エントリ登録部２０は、物体検知部１９によって人の存在が検知された場合に、カメラ４０が人を撮影した時刻と、カメラ４０の方向とを含む新規エントリを、参照情報テーブル１２１に登録する。
【００２８】
次に、物体検知装置１のハードウェア構成について説明する。
【００２９】
図３は、第１の実施形態における、物体検知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、物体検知装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３、ストレージ装置６４、ネットワークインタフェース６５、可搬型記憶媒体用ドライブ６６、センサ３０、カメラ４０およびモータ５０等を備えている。図１と同一のハードウェアについては、図１と同一の参照符号を付しており、説明は省略する。
【００３０】
ＣＰＵ６１は、物体検知装置１の処理を管理または実行するハードウェアであり、プロセッサの一例である。プロセッサとして、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）などの他の処理回路が使用されてもよい。ＣＰＵ６１は、図１に示すトリガ受信部１３、エントリ抽出部１４、判定部１５、方向分類部１６、方向決定部１７、カメラ制御部１８、物体検知部１９およびエントリ登録部２０の一例である。
【００３１】
ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３およびストレージ装置６４は、ＣＰＵ６１が実行する処理に用いられるデータおよびプログラムを格納するハードウェアである。ストレージ装置６４は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）である。ＲＯＭ６２およびストレージ装置６４は、図１に示す第１記憶部１１の一例である。ＲＡＭ６３およびストレージ装置６４は、図１に示す第２記憶部１２の一例である。
【００３２】
ネットワークインタフェース６５は、他の装置とネットワークを介して通信するためのハードウェアである。
【００３３】
物体検知装置１の構成各部は、バス６８を介して相互にデータ通信可能なようにバス６８に接続されている。物体検知装置１では、ＲＯＭ６２あるいはストレージ装置６４に格納されているプログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ６６が可搬型記憶媒体６７から読み取ったプログラムをＣＰＵ６１等のプロセッサが実行することにより、物体検知装置１の機能が実現される。なお、当該プログラムは、ＲＡＭ６３にロードされ、ＣＰＵ６１等のプロセッサによって実行されてもよい。
【００３４】
次に、第１の実施形態における、物体検知装置１によって実行される処理について説明する。
【００３５】
図４は、第１の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャートである。まず、制御部１０内の判定部１５は、トリガ受信部１３がセンサ３０からトリガを受信したかを判定する（Ｓ１０１）。センサ３０は、周囲の環境に変化が生じた場合に、その変化を検知することができる。例えば、センサ３０がマイクである場合、センサ３０は音を検知することができる。一方、センサ３０が照度センサである場合、センサ３０は照度の変化を検知することができる。そして、センサ３０は、周囲の環境に変化が生じたことを検知すると、周囲の環境の変化を検知したことを示すトリガを、トリガ受信部１３に送信する。
【００３６】
トリガ受信部１３がセンサ３０からトリガを受信していないと判定された場合（Ｓ１０１：Ｎｏ）、Ｓ１０１の処理が再び実行される。一方、トリガ受信部１３がセンサ３０からトリガを受信したと判定された場合（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、エントリ抽出部１４は、第２記憶部１２に格納されている参照情報テーブル１２１から、トリガを受信した時刻に対応する１または複数のエントリを抽出する（Ｓ１０２）。
【００３７】
図５は、第１の実施形態における、参照情報テーブルの一例を示す図である。参照情報テーブル１２１は、例えば、物体検知装置１が人を検知した過去の履歴が登録された履歴情報（ログデータ）である。物体検知装置１は、人を検知する度に、その検知に関する属性情報をエントリとして参照情報テーブル１２１に蓄積する。図５に示すように、参照情報テーブル１２１には、トリガを受信した日付と、トリガを受信した時刻と、人を検知したときにカメラ４０が向けていた方向の情報とが対応付けられたエントリが複数登録されている。日付の項目において、例えば「２０１６−０８−３０」は、２０１６年８月３０日を示している。また、時刻の項目において、「１０：０５：２３」は、１０時５分２３秒を示している。また、方向の項目において、「２３」は、カメラ４０の角度が２３°であることを示している。なお、角度の定義については後述する。以下、図６を参照しながら、Ｓ１０２の処理の詳細について説明する。
【００３８】
図６は、第１の実施形態における、Ｓ１０２の処理の詳細を示すフローチャートである。
【００３９】
参照情報テーブル１２１には、トリガを受信した時刻と同一の時刻の情報を含むエントリが登録されているとは限らない。そこでまず、エントリ抽出部１４は、参照情報テーブル１２１に登録されている複数のエントリを、複数のグループに分類する（Ｓ２０１）。Ｓ２０１では、複数のエントリの各々の時刻の情報に基づいて、時刻間の距離、すなわち時刻の類似度が近いエントリ同士を１つのグループに纏めることによって、複数のグループに分類する。この１つのグループに纏める処理は、クラスタリングと呼ぶこともある。分類方法としては、Ｋ−ｍｅａｎｓ法など、公知の種々のクラスタリング方法のいずれかを採用することができ、特定の方法に限定するものではない。
【００４０】
図７は、第１の実施形態における、グループ化された複数のエントリの一例を示す図である。各白丸がエントリを示しており、白丸を囲む楕円がグループを示している。図７の例は、９個のエントリが、４つのグループに分類されたことを示している。
【００４１】
図６に戻り、Ｓ２０１で、参照情報テーブル１２１に登録されている複数のエントリが複数のグループに分類された後、エントリ抽出部１４は、複数のグループの中から、トリガを受信した時刻に対応するグループを特定する（Ｓ２０２）。Ｓ２０２では、トリガを受信した時刻に類似する時刻が含まれているエントリが属しているグループを、複数のグループの中から特定する。
【００４２】
続いて、エントリ抽出部１４は、特定したグループに含まれる、１または複数のエントリを抽出する（Ｓ２０３）。
【００４３】
以上のようにして、Ｓ１０２の処理が実行される。
【００４４】
図４に戻り、Ｓ１０２の後、判定部１５は、エントリが抽出されたかを判定する（Ｓ１０３）。エントリが抽出されなかった、すなわち、トリガを受信した時刻に対応するグループが特定できなかったと判定された場合（Ｓ１０３：Ｎｏ）、Ｓ１０９に移る。Ｓ１０９の処理の内容については後述する。一方、エントリが抽出されたと判定された、すなわち、トリガを受信した時刻に対応するグループが特定できた場合（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、方向分類部１６は、抽出されたエントリの各々の方向の情報を、所定の複数の方向レンジのいずれかに分類する（Ｓ１０４）。以下、方向レンジについて説明する。
【００４５】
図８は、方向レンジを説明するための図である。既に説明したように、カメラ４０は、モータ５０の制御により３６０°回転させることができる。このため、カメラ４０の方向は、ある方向を０°と定義した場合に、０°から３６０°までの範囲内の角度で表すことができる。図８は、０°から３６０°までの角度の範囲を６つの範囲に分割した例である。実施形態の説明では、この６つの範囲の各々を方向レンジと呼称している。第２記憶部１２には、方向レンジを示す識別情報（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、ＥおよびＦ）と角度の範囲との対応情報が予め登録されている。
【００４６】
図４に戻り、Ｓ１０４において、方向分類部１６は、上述の対応情報を用いて、１または複数のエントリの各々について、対応情報に含まれる６つの方向レンジの識別情報の中から、エントリに含まれる方向の情報に対応する方向レンジの識別情報を特定する。そして、方向分類部１６は、方向レンジの識別情報を特定する度に、第２記憶部１２に格納されている方向カウンタ１２２の数値を順次更新していく。
【００４７】
図９は、第１の実施形態における、方向カウンタの一例を示す図である。図９に示すように、方向カウンタ１２２には、６つの方向レンジの識別情報毎に、特定された頻度を示す数値が格納されている。例えば、エントリに含まれる日付が「２０１６−０８−３０」、時刻が「１０：０５：２３」、角度が「２３」である場合、図８を参照すると、２３°は、０°と６０°との間にあるため方向レンジの識別情報Ａが対応する。そこで、方向分類部１６は、図９に示すように、方向カウンタ１２２内の、方向レンジの識別情報Ａに対応する頻度の数値を加算し、「０」（非図示）から「１」に更新する。この処理をエントリ毎に実行することによって、６つの方向レンジの各々について、頻度の情報を得ることができる。
【００４８】
図４に戻り、Ｓ１０４の処理の後、方向決定部１７は、複数の方向レンジの中から、方向カウンタ１２２のカウント数、すなわち分類されたエントリ数が最も多い方向レンジを決定する（Ｓ１０５）。Ｓ１０５において、方向決定部１７は、方向カウンタ１２２を参照し、６つの方向レンジの中から、最も頻度の値が大きい方向レンジを特定する。この特定された方向レンジが、物体検知装置１によって人がいると予測された方向である。なお、最も頻度の値が大きい方向レンジが複数存在する場合は、予め決められたルールに基づいて複数の方向レンジの中の一つをランダムに選択する。
【００４９】
続いて、カメラ制御部１８は、決定した方向レンジの方向にカメラ４０を向ける（Ｓ１０６）。具体的には、カメラ制御部１８は、決定した方向レンジの中心に相当する角度の方向にカメラ４０が向くように、モータ５０を制御する。例えば、決定した方向レンジが０°から６０°までの範囲の場合、カメラ制御部１８は、３０°の方向にカメラ４０が向くように、モータ５０を制御する。
【００５０】
続いて、判定部１５は、物体検知部１９が、カメラ４０を通じて人の存在を検知したかを判定する（Ｓ１０７）。Ｓ１０７において、カメラ４０は、まず決定した方向レンジの方向を向いた状態で、画像を撮影し、撮影した画像を制御部１０の物体検知部１９に送信する。その後、物体検知部１９は、画像を受信した後、画像に対する公知のパターン認識方法を用いて、画像の中に人が存在するか否かを確認する。
【００５１】
判定部１５が、人の存在を検知したと判定した場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、エントリ登録部２０は、トリガを受信した時刻と、カメラ４０の方向とを含む新規エントリを、第２記憶部１２内の参照情報テーブル１２１に登録する（Ｓ１０８）。そして、処理を終了する。一方、判定部１５が、人の存在を検知したと判定しなかった場合（Ｓ１０７：Ｎｏ）、カメラ制御部１８は、周囲に人がいないか検索するため、カメラ４０を回転させながら走査する（Ｓ１０９）。
【００５２】
続いて、判定部１５は、カメラ４０を回転させながら走査した結果、物体検知部１９が、カメラ４０を通じて人の存在を検知したかを判定する（Ｓ１１０）。判定部１５が、人の存在を検知したと判定した場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、エントリ登録部２０は、トリガを受信した時刻と、カメラ４０の方向とを含む新規エントリを、第２記憶部１２内の参照情報テーブル１２１に登録する（Ｓ１０８）。そして、処理を終了する。一方、判定部１５が、人の存在を検知したと判定しなかった場合（Ｓ１１０：Ｎｏ）、周囲に人がいないと判定され、処理を終了する。
【００５３】
以上のようにして、物体検知装置１は、人を検知する処理を実行する。
【００５４】
人を検知する処理を実行した後、物体検知装置１は、検知した人に対して、サービスまたは動作を実行する。例えば、物体検知装置１が人に対して情報提供などのサービスを行うロボットである場合、検知した人に対して声をかけたり、音声で情報を伝えたり、文字情報をディスプレイに表示したりする。
【００５５】
カメラを用いて人の存在を検知する機器に生じ得る問題として、画角が制限された汎用レンズを備えたカメラを用いる場合、カメラを動かさない限り、視野の外にいる人を検知することが困難な点が挙げられる。この問題に対して、例えば全周方向を見ることが可能な広角カメラを採用すれば、解決を図ることができる。しかし、一般的に、広角カメラは汎用レンズを備えたカメラよりも高価であるため、広角カメラを採用すると、機器の製造コストが上昇する恐れがある。一方、別の方法として、画角が有限なカメラを複数設けることで、この問題の解決を図ることもできる。しかし、この方法を採用すると、機器に搭載するカメラの台数が増えることになるため、機器の製造コストが上昇する恐れがある。
【００５６】
これに対して第１の実施形態によれば、センサ３０からトリガを受信したときに、複数のエントリが登録された参照情報テーブル１２１から、トリガを受信した時刻に対応する１または複数のエントリを抽出する。そして、１または複数のエントリの各々に含まれる方向の情報に基づいて、カメラ４０を向ける方向を決定し、決定された方向にカメラ４０を向ける。そして、カメラ４０を通じて人が検知された場合に、トリガを受信した時刻と、決定された方向とを含むエントリを、参照情報テーブル１２１に登録する。上述の方法によれば、画角が有限なカメラを用いた場合においても、カメラの視界の外にいる人の存在を検知するまでの時間を短縮することができる。
【００５７】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態の説明では、１種類のセンサ３０を用いる例を示した。これに対して第２の実施形態では、複数種類のセンサを用いることを特徴としている。第２の実施形態の説明では、複数種類のセンサの一例として２種類のセンサを用いる例を示す。
【００５８】
以下、図１０乃至図１６を参照しながら、第２の実施形態について説明する。なお、第１の実施形態と同一の構造物については、同一の参照符号を付し、説明を省略する。
【００５９】
図１０は、第２の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図である。図１０に示すように、物体検知装置２は、制御部１０ａと、マイク３１と、照度センサ３２と、カメラ４０と、モータ５０とを備えている。制御部１０ａは、マイク３１、照度センサ３２、カメラ４０およびモータ５０と接続されている。
【００６０】
マイク３１は、音を検知するセンサである。照度センサ３２は、明るさの変化を検知するセンサである。物体検知装置２は、マイク３１または照度センサ３２で音または明るさの変化を検知することによって、人が接近したことを察知することができる。なお、このマイク３１および照度センサ３２に、人が接近してきた方向を特定する機能は必ずしも有していなくてもよい。
【００６１】
制御部１０ａは、図１に示す第２記憶部１２の代わりに、第２記憶部１２ａを備えている。第２記憶部１２ａは、参照情報テーブル１２１の代わりに、参照情報テーブル１２１ａを備えている。また、制御部１０ａは、図１に示すトリガ受信部１３の代わりに、トリガ受信部１３ａを備えている。第１の実施形態と同様の機能ブロックについては、同一の参照符号を付し、説明を省略する。
【００６２】
図１１は、第２の実施形態における、物体検知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図１１に示すように、物体検知装置２は、ＣＰＵ６１、ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３、ストレージ装置６４、ネットワークインタフェース６５、可搬型記憶媒体用ドライブ６６、マイク３１、照度センサ３２、カメラ４０およびモータ５０等を備えている。図１０と同一のハードウェアについては、図１０と同一の参照符号を付しており、説明は省略する。上述の第２記憶部１２ａは、例えばＲＡＭ６３およびストレージ装置６４によって実現される。また、トリガ受信部１３ａは、例えばＣＰＵ６１によって実現される。
【００６３】
次に、物体検知装置２によって実行される処理について説明する。
【００６４】
図１２は、第２の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その１）である。まず、制御部１０ａ内の判定部１５は、トリガ受信部１３ａがマイク３１または照度センサ３２からトリガを受信したかを判定する（Ｓ３０１）。マイク３１は、音を検知すると、音を検知したことを示すトリガを、トリガ受信部１３ａに送信する。同様に、照度センサ３２は、照度の変化を検知すると、照度の変化を検知したことを示すトリガを、トリガ受信部１３ａに送信する。これらのトリガには、センサの種別の情報が含まれている。このセンサの種別の情報は、センサの検知情報の一例である。
【００６５】
トリガ受信部１３ａがトリガを受信していないと判定された場合（Ｓ３０１：Ｎｏ）、Ｓ３０１の処理が再び実行される。一方、トリガ受信部１３ａがトリガを受信したと判定された場合（Ｓ３０１：Ｙｅｓ）、判定部１５は、トリガを送信したセンサと同じ種類のセンサに関するエントリが、参照情報テーブル１２１ａの中に存在するかを判定する（Ｓ３０２）。
【００６６】
図１３は、第２の実施形態における、参照情報テーブルの一例を示す図である。図１３に示すように、参照情報テーブル１２１ａには、センサの種別を示すセンサ種別と、センサが環境の変化を検知した日付と、センサが環境の変化を検知した時刻と、人を検知した方向の情報とが対応付けられたエントリが複数登録されている。センサ種別の項目において、「Ｍｉｃ」はマイク３１を示しており、「Ｌｉｇｈｔ」は照度センサ３２を示している。
【００６７】
図１２に戻り、Ｓ３０２において、まず判定部１５は、受信したトリガからセンサの種別の情報を抽出する。そして、判定部１５は、抽出したセンサの種別がマイクを示す場合、マイクの情報を含むエントリが参照情報テーブル１２１ａの中に存在するかを判定する。一方、判定部１５は、抽出したセンサの種別が照度センサを示す場合、照度センサの情報を含むエントリが参照情報テーブル１２１ａの中に存在するかを判定する。
【００６８】
トリガを送信したセンサと同じ種類のセンサに関するエントリが、参照情報テーブル１２１ａの中に存在すると判定されなかった場合（Ｓ３０２：Ｎｏ）、図１６のＳ３１０へ移る。一方、トリガを送信したセンサと同じ種類のセンサに関するエントリが、参照情報テーブル１２１ａの中に存在すると判定された場合（Ｓ３０２：Ｙｅｓ）、エントリ抽出部１４は、参照情報テーブル１２１ａから、トリガを送信したセンサの種別および時刻の組み合わせに対応する１または複数のエントリを抽出する（Ｓ３０３）。以下、図１４を参照しながら、Ｓ３０３の処理の詳細について説明する。
【００６９】
図１４は、第２の実施形態における、Ｓ３０３の処理の詳細を示すフローチャートである。
【００７０】
参照情報テーブル１２１ａには、トリガを受信した時刻と同一の時刻の情報を含むエントリが登録されているとは限らない。そこでまず、エントリ抽出部１４は、参照情報テーブル１２１ａに格納されている複数のエントリを、複数のグループに分類する（Ｓ４０１）。Ｓ４０１では、複数のエントリの各々のセンサ種別および時刻の情報に基づいて、センサ種別が同一で、時刻間の距離、すなわち時刻の類似度が近いエントリ同士を１つのグループに纏めることによって、複数のグループに分類する。分類方法としては、公知の種々のクラスタリングの方法のいずれかを採用することができ、特定の方法に限定するものではない。
【００７１】
図１５は、第２の実施形態における、グループ化された複数のエントリの一例を示す図である。各白丸がエントリを示しており、白丸を囲む楕円がグループである。縦軸の「Ｍｉｃ」はマイク３１を示しており、「Ｌｉｇｈｔ」は照度センサ３２を示している。図１５の例は、１０個のエントリが、５つのグループに分類されたことを示している。
【００７２】
図１４に戻り、Ｓ４０１で、参照情報テーブル１２１ａに格納されている複数のエントリが複数のグループに分類された後、エントリ抽出部１４は、複数のグループの中から、トリガの送信元のセンサ種別および時刻の組み合わせに対応するグループを特定する（Ｓ４０２）。Ｓ４０２では、トリガの送信元のセンサ種別およびトリガを受信した時刻の組み合わせに類似する組み合わせを包含するグループを、複数のグループの中から特定する。
【００７３】
続いて、エントリ抽出部１４は、特定したグループに含まれる、１または複数のエントリを抽出する（Ｓ４０３）。
【００７４】
以上のようにして、Ｓ３０３の処理が実行される。
【００７５】
図１２に戻り、Ｓ３０３の後、判定部１５は、エントリが抽出されたかを判定する（Ｓ３０４）。エントリが抽出されなかった、すなわち、トリガの送信元のセンサ種別および時刻の組み合わせに対応するグループが特定できなかったと判定された場合（Ｓ３０４：Ｎｏ）、図１６のＳ３１０に移る。Ｓ３１０の処理の内容については後述する。一方、エントリが抽出されたと判定された、すなわち、トリガの送信元のセンサ種別および時刻の組み合わせに対応するグループが特定できた場合（Ｓ３０４：Ｙｅｓ）、方向分類部１６は、抽出された全てのエントリを、所定の複数の方向レンジのいずれかに分類する（Ｓ３０５）。方向レンジは、第１の実施形態における方向レンジと同様であるため、説明を省略する。エントリの分類には、第１の実施形態の方向カウンタ１２２と同様のカウンタを用いることができる。Ｓ３０５の処理は、第１の実施形態におけるＳ１０４の処理と同様である。
【００７６】
Ｓ３０５の処理の後、方向決定部１７は、複数の方向レンジの中から、方向カウンタ１２２のカウント数、すなわち分類されたエントリの数が最も多い方向レンジを決定する（Ｓ３０６）。Ｓ３０６の処理は、第１の実施形態におけるＳ１０５の処理と同様である。Ｓ３０６の処理の後、図１６のＳ３０７に移る。
【００７７】
図１６は、第２の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
【００７８】
図１２に示すＳ３０６の処理の後、カメラ制御部１８は、決定した方向レンジの方向にカメラ４０を向ける（Ｓ３０７）。Ｓ３０７の処理は、第１の実施形態におけるＳ１０６の処理と同様である。
【００７９】
続いて、判定部１５は、物体検知部１９が、カメラ４０を通じて人の存在を検知したかを判定する（Ｓ３０８）。Ｓ３０８の処理は、第１の実施形態におけるＳ１０７の処理と同様である。
【００８０】
判定部１５が、人の存在を検知したと判定した場合（Ｓ３０８：Ｙｅｓ）、エントリ登録部２０は、トリガの送信元のセンサ種別と、トリガを受信した時刻と、カメラ４０の方向とを含む新規エントリを、第２記憶部１２内の参照情報テーブル１２１に登録する（Ｓ３０９）。そして、処理を終了する。一方、判定部１５が、人の存在を検知したと判定しなかった場合（Ｓ３０８：Ｎｏ）、カメラ制御部１８は、周囲に人がいないか検索するため、カメラ４０を回転させながら走査する（Ｓ３１０）。Ｓ３１０の処理は、第１の実施形態におけるＳ１０９の処理と同様である。
【００８１】
続いて、判定部１５は、カメラ４０を回転させながら走査した結果、物体検知部１９が、カメラ４０を通じて人の存在を検知したかを判定する（Ｓ３１１）。Ｓ３１１の処理は、第１の実施形態におけるＳ１１０の処理と同様である。判定部１５が、人の存在を検知したと判定した場合（Ｓ３１１：Ｙｅｓ）、エントリ登録部２０は、前述のＳ３０９の処理を実行し、処理を終了する。一方、判定部１５が、人の存在を検知したと判定しなかった場合（Ｓ３１１：Ｎｏ）、周囲に人がいないと判定され、処理を終了する。
【００８２】
以上のようにして、物体検知装置２は、人を検知する処理を実行する。
【００８３】
人を検知する処理を実行した後、物体検知装置２は、検知した人に対して、第１の実施形態の説明の中で例示したサービスまたは動作を実行する。
【００８４】
人は、夜間の時間帯に、照明機器を点灯させるため、例えばドアの付近に設置されている照明機器のスイッチを押すことがある。このとき、照明センサ３２は照度の変化を検知し、その後、物体検知装置２は、カメラ４０を通じて、ドアの方向にいる人の存在を検知することができる。
【００８５】
人は、夜間の時間帯にリビングルームに設置されたソファでくつろいでいるときには、ソファが設置されている場所で音を発生させる可能性が高い。この場合、マイク３１は音の発生を検知し、その後、物体検知装置２は、カメラ４０を通じて、ソファが設置されている方向にいる人の存在を検知することができる。
【００８６】
人は、朝の時間帯に朝食を摂っているときには、ダイニングルームに設置されたテーブルの付近で音を発生させる可能性が高い。この場合、マイク３１は音を検知し、その後、物体検知装置２は、カメラ４０を通じて、テーブルが設置されている方向にいる人の存在を検知することができる。
【００８７】
このように、時間帯によって、環境の変化を検知するセンサの種類と方向との関係に一定の傾向がみられることがある。
【００８８】
第２の実施形態では、この傾向を利用し、マイク３１や照度センサ３２など、種類の異なる複数のセンサのいずれかから送信されるトリガの受信を契機として、人を検知する処理を実行する。この方法によれば、トリガを送信したセンサの種別に応じてエントリの候補を絞ることができるため、人が存在する方向を推定する精度を向上させることができる。
【００８９】
第２の実施形態において、マイク３１や照度センサ３２などからトリガ受信部１３ａに送信するトリガにセンサの種別の情報を含める例を示したが、これに限られるものではない。例えば、マイク３１と照度センサ３２が別個のインタフェース（ソフトウェアインタフェースやハードウェアインタフェース）でトリガ受信部１３ａに接続される場合、トリガを受信したインタフェースに基づいて、トリガを送信したセンサの種別を判断できる。このような構成が採用される場合、センサから送信するトリガにはセンサの種別を示す情報を含めず、トリガ受信部１３ａが、トリガを受信したインタフェースに応じてセンサの種別を示す情報をそのトリガに含めるようにしてもよい。
【００９０】
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。第２の実施形態では、参照情報テーブル１２１ａから、トリガを送信したセンサの種別およびトリガを受信した時刻の組み合わせに対応するエントリを抽出した。これに対して第３の実施形態では、時刻を考慮せず、参照情報テーブルから、トリガを送信したセンサと同じ種類のセンサに関する全てのエントリを抽出することを特徴としている。
【００９１】
以下、図１７乃至図２０を参照しながら、第３の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態と同一の構造物については、同一の参照符号を付し、説明を省略する。
【００９２】
図１７は、第３の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図である。図１７に示すように、物体検知装置３は、制御部１０ｂと、マイク３１と、照度センサ３２と、カメラ４０と、モータ５０とを備えている。制御部１０ｂは、マイク３１、照度センサ３２、カメラ４０およびモータ５０と接続されている。
【００９３】
制御部１０ｂは、図１２に示すエントリ抽出部１４の代わりに、エントリ抽出部１４ａを備えている。制御部１０ｂ以外の構成は、第２の実施形態における構成と同様であるため、同一の参照符号が付されている。よって、説明を省略する。
【００９４】
第３の実施形態における物体検知装置３のハードウェア構成は、図１１に示す第２の実施形態における物体検知装置２のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。上述のエントリ抽出部１４ａは、例えばＣＰＵ６１によって実現される。
【００９５】
次に、物体検知装置３によって実行される処理について説明する。
【００９６】
図１８は、第３の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その１）である。まず、制御部１０ｂ内の判定部１５は、トリガ受信部１３ａがマイク３１または照度センサ３２からトリガを受信したかを判定する（Ｓ５０１）。Ｓ５０１の処理は、第２の実施形態におけるＳ３０１の処理と同様である。
【００９７】
トリガ受信部１３ａがトリガを受信していないと判定された場合（Ｓ５０１：Ｎｏ）、Ｓ５０１の処理が再び実行される。一方、トリガ受信部１３ａがトリガを受信したと判定された場合（Ｓ５０１：Ｙｅｓ）、判定部１５は、トリガを送信したセンサと同じ種類のセンサに関するエントリが、参照情報テーブル１２１ａの中に存在するかを判定する（Ｓ５０２）。Ｓ５０２の処理は、第２の実施形態におけるＳ３０２の処理と同様である。
【００９８】
トリガを送信したセンサと同じ種類のセンサに関するエントリが、参照情報テーブル１２１ａの中に存在すると判定されなかった場合（Ｓ５０２：Ｎｏ）、図２０のＳ５１０へ移る。一方、トリガを送信したセンサと同じ種類のセンサに関するエントリが、参照情報テーブル１２１ａの中に存在すると判定された場合（Ｓ５０２：Ｙｅｓ）、エントリ抽出部１４ａは、参照情報テーブル１２１ａから、トリガを送信したセンサと同じ種類のセンサに関する全てのエントリを抽出する（Ｓ５０３）。第３の実施形態における参照情報テーブル１２１ａには、少なくとも、センサ種別と方向の情報とが対応付けられたエントリが複数登録されている。そこで、エントリ抽出部１４ａは、Ｓ５０３において、トリガの送信元のセンサ種別と同一のセンサ種別を含む全てのエントリを、複数のエントリの中から抽出する。
【００９９】
図１９は、第３の実施形態における、グループ化された複数のエントリの一例を示す図である。各白丸がエントリを示しており、白丸を囲む楕円がグループである。なお、図１９は、図示の便宜上、第３の実施形態における参照情報テーブル１２１ａが図１３に示すように時刻の情報も有しているものとし、時刻を横軸にして図示している。図１９に示すように、複数のエントリは、センサ種別がマイクであるグループと、センサ種別が照度センサであるグループのいずれかに分類される。図１９の例は、４個のエントリが、センサ種別がマイクであるグループに分類され、６個のエントリが、センサ種別が照度センサであるグループに分類されたことを示している。仮に、トリガの送信元のセンサ種別がマイクである場合には、Ｓ５０３において、センサ種別がマイクであるグループに属する４個のエントリが、エントリ抽出部１４ａによって抽出されることとなる。
【０１００】
図１８に戻り、Ｓ５０３の後、判定部１５は、エントリが抽出されたかを判定する（Ｓ５０４）。エントリが抽出されなかった、すなわち、トリガの送信元のセンサ種別および時刻の組み合わせに対応するグループが特定できなかったと判定された場合（Ｓ５０４：Ｎｏ）、図２０のＳ５１０に移る。Ｓ５１０の処理の内容については後述する。一方、エントリが抽出されたと判定された、すなわち、トリガの送信元のセンサ種別および時刻の組み合わせに対応するグループが特定できた場合（Ｓ５０４：Ｙｅｓ）、方向分類部１６は、抽出された全てのエントリを、所定の複数の方向レンジのいずれかに分類する（Ｓ５０５）。Ｓ５０５の処理は、第２の実施形態におけるＳ３０５の処理と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【０１０１】
Ｓ５０５の処理の後、方向決定部１７は、複数の方向レンジの中から、分類されたエントリ数が最も多い方向レンジを決定する（Ｓ５０６）。Ｓ５０６の処理は、第２の実施形態におけるＳ３０６の処理と同様である。Ｓ５０６の処理の後、図２０のＳ５０７に移る。
【０１０２】
図２０は、第３の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
【０１０３】
図１８に示すＳ５０６の処理の後、カメラ制御部１８は、決定した方向レンジの方向にカメラ４０を向ける（Ｓ５０７）。Ｓ５０７からＳ５１１までの処理は、図１６に示す第２の実施形態におけるＳ３０７からＳ３１１までの処理と同様であるので、説明を省略する。
【０１０４】
以上のようにして、物体検知装置３は、人を検知する処理を実行する。
【０１０５】
人を検知する処理を実行した後、物体検知装置３は、検知した人に対して、第１の実施形態の説明の中で例示したサービスまたは動作を実行する。
【０１０６】
例えば、マイク３１は、音を検知しやすい方向が限定される可能性がある。例えば、物体検知装置２の設置位置を基準として、０°の方向の床に木材が用いられており、１８０°の方向の床にカーペットが用いられている場合を想定する。この場合、カーペットよりも木材の方が、人が歩いた時に発生する音が大きいため、マイク３１が音を検知した場合、その音源は１８０°の方向よりも、０°の方向である可能性が高いと考えられる。
【０１０７】
このように、センサの種別と方向との関係に一定の傾向がみられることがある。
【０１０８】
第３の実施形態では、この傾向を利用し、センサの検知時刻を考慮せずに、エントリに含まれるセンサ種別のみに基づいて、関連する全てのエントリを抽出し、グループ化を行っている。この方法によれば、トリガを送信したセンサの種別に応じてエントリの候補を絞ることができるだけでなく、生成されるグループの数が第２の実施形態よりも少なくなるため、人を検知する処理の短縮化を図ることができる。
【０１０９】
（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。第１乃至第３の実施形態では、参照情報テーブルに登録されている複数のエントリを、複数のグループにクラスタリングした。そして、複数のグループの中からトリガの内容に対応するグループを選択し、人が存在する方向を推定した。これに対して第４の実施形態では、機械学習のアルゴリズムを用いて参照情報テーブルに登録されている情報を解析することによって、人が存在する方向を推定することを特徴としている。
【０１１０】
以下、図２１および図２２を参照しながら、第４の実施形態について説明する。
【０１１１】
図２１は、第４の実施形態における、物体検知装置の一例を示す図である。図２１に示すように、物体検知装置４は、制御部１０ｃと、マイク３１と、照度センサ３２と、カメラ４０と、モータ５０とを備えている。制御部１０ｃは、マイク３１、照度センサ３２、カメラ４０およびモータ５０と接続されている。制御部１０ｃ以外の構成は、第２または第３の実施形態における構成と同様であるため、同一の参照符号が付されている。よって、説明を省略する。
【０１１２】
次に、制御部１０ｃの機能ブロックについて説明する。制御部１０ｃは、第１記憶部１１と、第２記憶部１２ｂと、トリガ受信部１３ａと、判定部１５と、カメラ制御部１８と、物体検知部１９と、エントリ登録部２０と、分類器２１とを備えている。第２または第３の実施形態と同様の機能ブロックについては、同一の参照符号を付し、説明を省略する。
【０１１３】
第２記憶部１２ｂは、第２記憶部１２ａと同様に参照情報テーブル１２１ａを有している。但し、第２記憶部１２ｂは、方向カウンタ１２２を有していない。
【０１１４】
分類器２１は、トリガ受信部１３ａが受信したトリガの送信元のトリガ種別、日付および時刻を入力として受け付ける。そして、分類器２１は、参照情報テーブル１２１ａの情報を機械学習のアルゴリズムを用いて解析し、解析結果に基づいて、入力された情報に対応する方向を、人が出現する方向の推定結果として出力する。分類器２１を用いることによって、方向カウンタ１２２、方向分類部１６および方向決定部１７が不要となる。
【０１１５】
物体検知装置４のハードウェア構成は、図１１に示す第２の実施形態における物体検知装置２のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。上述の第２記憶部１２ｂは、例えばＲＡＭ６３およびストレージ装置６４によって実現される。また、分類器２１は、例えばＣＰＵ６１によって実現される。
【０１１６】
次に、物体検知装置４によって実行される処理について説明する。
【０１１７】
図２２は、第４の実施形態における、物体検知装置によって実行される処理の一例を示すフローチャートである。まず、制御部１０ｃ内の判定部１５は、トリガ受信部１３ａがマイク３１または照度センサ３２からトリガを受信したかを判定する（Ｓ６０１）。Ｓ６０１の処理は、第２の実施形態におけるＳ３０１の処理と同様である。
【０１１８】
トリガ受信部１３ａがトリガを受信していないと判定された場合（Ｓ６０１：Ｎｏ）、Ｓ６０１の処理が再び実行される。一方、トリガ受信部１３ａがトリガを受信したと判定された場合（Ｓ６０１：Ｙｅｓ）、分類器２１は、トリガの送信元のセンサ種別およびトリガを受信した時刻の組み合わせに基づいて、カメラ４０を向ける方向を決定する（Ｓ６０２）。具体的には、トリガ受信部１３ａは、トリガを受信すると、トリガの送信元のセンサ種別およびトリガを受信した時刻の情報を分類器２１に入力する。分類器２１は、公知の機械学習のアルゴリズムを用いて、参照情報テーブル１２１ａに登録されている情報を解析する。そして、分類器２１は、センサ種別およびトリガを受信した時刻の組み合わせに対応する方向の傾向パターンを見出す。その後、分類器２１は、入力されたセンサ種別およびトリガを受信した時刻の組み合わせに対応する方向を決定し、決定した方向の情報を、カメラ制御部１８に出力する。
【０１１９】
Ｓ６０２の処理の後、カメラ制御部１８は、決定した方向レンジの方向にカメラ４０を向ける（Ｓ６０３）。Ｓ６０３からＳ６０７までの処理は、図１６に示す第２の実施形態におけるＳ３０７からＳ３１１までの処理と同様であるので、説明を省略する。
【０１２０】
以上のようにして、物体検知装置４は、人を検知する処理を実行する。
【０１２１】
人を検知する処理を実行した後、物体検知装置４は、検知した人に対して、第１の実施形態の説明の中で例示したサービスまたは動作を実行する。
【０１２２】
第４の実施形態によれば、機械学習のアルゴリズムを用いて参照情報テーブルに登録されている情報を解析することによって、人が存在する方向を推定する。この方法によれば、カメラを向ける方向を決定する処理が簡略化されるため、人を検知する処理の短縮化を図ることができる。
【０１２３】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は特定の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、第１乃至第４の実施形態では、トリガ受信部がトリガを受信した時刻を参照情報テーブルの時刻の項目に登録したが、トリガが環境の変化を検知した時刻の情報を含んでもよく、当該時刻が参照情報テーブルの時刻の項目に登録されてもよい。
【０１２４】
また、第２乃至第４の実施形態では、物体検知装置が備えるセンサの種類として、マイク３１および照度センサ３２を例示したが、振動を検知する振動センサなど、他の種類のセンサを用いることもできる。
【０１２５】
また、第１乃至第４の実施形態では、物体検知装置がカメラ４０から送られた画像をもとに人を検知する処理を実行するが、カメラ４０自身が当該処理を実行するようにしてもよい。
【０１２６】
また、第１乃至第４の実施形態では、探査間始点として方向を提示したが、所定の座標系によって定義される位置座標を探査開始点とすることもできる。
【０１２７】
また、第１乃至第４の実施形態における物体検知装置は、カメラを用いて人の探査を継続して行っている最中に、センサが環境の変化を検知したことを契機として、上述の探査開始点を決定する処理を行うものであってもよい。
【０１２８】
また、第２の実施形態において、照度センサ３２は、照度の変化を検知するとトリガをトリガ受信部１３ａに送信したが、照度センサ３２の検知情報として、照度の計測値を制御部１０ａに送信し、照度の計測値を受信した制御部１０ａが、所定の閾値との比較によって、照度が変化したことを判定するようにしてもよい。
【０１２９】
また、第１乃至第３の実施形態では、参照情報テーブルの一例として、履歴情報である参照情報テーブルを用いて説明したが、物体検知装置のユーザが、履歴情報などに基づいて、時刻又は検知情報の少なくともいずれかと物体が検知された方向との対応関係を予め設定し、設定した情報を参照情報として用いることもできる。
【０１３０】
なお、前述した物体検知装置および物体検知方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム、およびそのプログラムを記録した、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＳＤメモリカードなどのメモリカードである。なお、前記コンピュータプログラムは、前記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されてもよい。
【符号の説明】
【０１３１】
１、２、３、４：物体検知装置
１０、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ：制御部
１１：第１記憶部
１２、１２ａ、１２ｂ：第２記憶部
１３、１３ａ：トリガ受信部
１４、１４ａ：エントリ抽出部
１５：判定部
１６：方向分類部
１７：方向決定部
１８：カメラ制御部
１９：物体検知部
２０：エントリ登録部
２１：分類器
３０：センサ
３１：マイク
３２：照度センサ
４０：カメラ
５０：モータ
６１：ＣＰＵ
６２：ＲＯＭ
６３：ＲＡＭ
６４：ストレージ装置
６５：ネットワークインタフェース
６６：可搬型記憶媒体用ドライブ
６７：可搬型記憶媒体
６８：バス
１２１、１２１ａ：参照情報テーブル
１２２：方向カウンタ
【図１】
2018173260.tif 000003
【図２】
2018173260.tif 000004
【図３】
2018173260.tif 000005
【図４】
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【図５】
2018173260.tif 000007
【図６】
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【図７】
2018173260.tif 000009
【図８】
2018173260.tif 000010
【図９】
2018173260.tif 000011
【図１０】
2018173260.tif 000012
【図１１】
2018173260.tif 000013
【図１２】
2018173260.tif 000014
【図１３】
2018173260.tif 000015
【図１４】
2018173260.tif 000016
【図１５】
2018173260.tif 000017
【図１６】
2018173260.tif 000018
【図１７】
2018173260.tif 000019
【図１８】
2018173260.tif 000020
【図１９】
2018173260.tif 000021
【図２０】
2018173260.tif 000022
【図２１】
2018173260.tif 000023
【図２２】
2018173260.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】令和1年12月9日(2019.12.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体を撮像するカメラと、
１または複数のセンサと、
前記センサが環境の変化を検知したときに、前記検知に対応する時刻又はセンサの検知情報の少なくともいずれかに基づいて、前記物体の探査開始点を決定する決定部と、
前記物体が検知される度に、前記時刻又は前記検知情報の少なくともいずれかと、前記物体が検知された方向とを含むエントリを参照情報に登録するエントリ登録部と、
を有し、
前記探査開始点は、前記カメラを向ける方向であり、
前記決定部は、前記参照情報に基づいて、前記カメラを向ける方向を決定する、
物体検知装置。
【請求項２】
前記決定した物体の探査開始点から、物体の探査を開始する探査制御部を更に有する、請求項１記載の物体検知装置。
【請求項３】
前記時刻又は前記検知情報の少なくともいずれかに基づいて、前記参照情報に登録されている複数の前記エントリを複数のグループに分類し、前記複数のグループの中から、前記時刻又は前記検知情報の少なくともいずれかに対応するグループを特定するエントリ抽出部を更に有し、
前記決定部は、前記特定したグループに含まれる方向の情報に基づいて、前記カメラを向ける方向を決定する、請求項１記載の物体検知装置。
【請求項４】
前記特定したグループに含まれる方向の情報を、所定の複数の方向レンジのいずれかに分類する方向分類部を更に有し、
前記方向決定部は、前記複数の方向レンジの中から、分類されたエントリの数が最も多い方向レンジを決定することを特徴とする、請求項３記載の物体検知装置。
【請求項５】
前記決定部は、機械学習のアルゴリズムを用いて前記参照情報に登録されている情報を解析することによって、前記カメラを向ける方向を決定することを特徴とする、請求項１に記載の物体検知装置。
【請求項６】
物体を撮像するカメラと１または複数のセンサとを具備する物体検知装置によって、
前記１または複数のセンサによって環境の変化を検知し、
前記検知に対応する時刻またはセンサの検知情報の少なくともいずれかに基づいて、前記物体の探査開始点を決定し、
前記物体が検知される度に、前記時刻又は前記検知情報の少なくともいずれかと、前記物体が検知された方向とを含むエントリを参照情報に登録し、
前記探査開始点は、前記カメラを向ける方向であり、
前記決定は、前記参照情報に基づいて、前記カメラを向ける方向を決定し、
前記決定した物体の探査開始点から、物体の探査を開始する、物体検知方法。
【請求項７】
物体を撮像するカメラと１または複数のセンサとを具備する物体検知装置に、
前記１または複数のセンサによって環境の変化を検知したときに、前記検知に対応する時刻またはセンサの検知情報の少なくともいずれかに基づいて、前記物体の探査開始点を決定する処理と、
前記物体が検知される度に、前記時刻又は前記検知情報の少なくともいずれかと、前記物体が検知された方向とを含むエントリを参照情報に登録する処理と、
前記決定した物体の探査開始点から、物体の探査を開始する処理と、
を実行させ、
前記探査開始点は、前記カメラを向ける方向であり、
前記決定する処理は、前記参照情報に基づいて、前記カメラを向ける方向を決定する、
プログラム。
【国際調査報告】
2018173260.tif 000025
2018173260.tif 000026