(57)【要約】【課題】設定に多くの手間を要することなく、また、使用するセンサの種類に制限を与えることなく、センサ反応要因を高精度に推定してセンサ誤反応に起因する誤報を効果的に低減させることができる警備装置およびセンサ反応要因の推定方法を提供する。【解決手段】複数の検知対象領域ごとに各々設置された複数のセンサから時系列で得られるセンサ反応信号と、センサ反応の因果関係をダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルとして表現した判断モデルとを用いて、センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに、各カテゴリに属する物体がセンサ反応要因となっている確信度を算出し、算出した確信度に基づいてセンサ反応要因となっている物体のカテゴリを判定する。【選択図】図７
2011113411.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体検知の対象となる複数の検知対象領域の各領域にそれぞれ一つ以上設置された複数のセンサと、
ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルによりセンサ反応の因果関係を表現したモデルである判断モデルを記憶するモデル記憶手段と、
前記複数のセンサから時系列で得られるセンサ反応信号と前記判断モデルとを用いて、センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに、各カテゴリに属する物体がセンサ反応要因となっている確信度を算出する確信度算出手段と、
前記確信度算出手段により算出された確信度に基づいて、センサ反応要因となっている物体のカテゴリを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果に応じて警備動作を実行する警備手段と、を備えることを特徴とする警備装置。
【請求項２】
前記判断モデルは、前記複数の検知対象領域の位置を表す位置モデルと、センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに各カテゴリに属する物体の行動様式を表した確率モデルである行動モデルと、物体が存在する位置と前記複数のセンサの反応との関係を表した確率モデルであるセンサモデルと、を組み合わせてなることを特徴とする請求項１に記載の警備装置。
【請求項３】
前記センサモデルは、前記複数の検知対象領域のいずれかに物体が存在するにも関わらず前記複数のセンサのいずれも反応していない無反応の状態となる確率を有する確率モデルであることを特徴とする請求項２に記載の警備装置。
【請求項４】
前記行動モデルは、センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに、各カテゴリに属する物体の行動の遷移の条件付確率と位置の遷移の条件付確率とが定められていることを特徴とする請求項２または３に記載の警備装置。
【請求項５】
前記確信度算出手段は、前記行動モデルによって定められる物体の行動の遷移の条件付確率および位置の遷移の条件付確率を用いて、前記センサ反応信号の時系列に適合する行動パターンをとる確率を各物体のカテゴリごとに求めるとともに、該確率に対して前記センサモデルで表されるセンサ反応の確率を乗算して、各カテゴリに属する物体がセンサ反応要因となっている確信度を算出することを特徴とする請求項４に記載の警備装置。
【請求項６】
前記行動モデルは、前記物体の行動の遷移の条件付確率および位置の遷移の条件付確率として、前記複数のセンサのいずれかが最初に反応した場合に適合する条件付確率と、前記複数のセンサのいずれかが２回目以降に反応した場合に適合する条件付確率と、がそれぞれ定められていることを特徴とする請求項４または５に記載の警備装置。
【請求項７】
前記判定手段は、前記確信度算出手段により算出された確信度を第１の閾値と比較して、前記第１の閾値を越える確信度が得られた物体のカテゴリを、センサ反応要因となっている物体のカテゴリであると判定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の警備装置。
【請求項８】
前記判定手段は、前記確信度算出手段により時系列で算出される確信度を時系列の初期段階ほど低い値となる重みをかけて加算した値である確信度の加重和を求め、該確信度の加重和を第２の閾値と比較して、前記確信度の加重和が前記第２の閾値を越える物体のカテゴリを、センサ反応要因となっている物体のカテゴリであると判定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の警備装置。
【請求項９】
前記警備手段は、前記判定手段によりセンサ反応要因となっている物体のカテゴリが人間であると判定された場合に、警備会社または警備対象となる住宅の居住者に対して警報を発令することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の警備装置。
【請求項１０】
物体検知の対象となる複数の検知対象領域の各領域にそれぞれ一つ以上設置された複数のセンサによるセンサ反応要因を推定する方法であって、
前記複数のセンサから時系列で得られるセンサ反応信号と、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルによりセンサ反応の因果関係を表現したモデルである判断モデルとを用いて、センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに、各カテゴリに属する物体がセンサ反応要因となっている確信度を算出するステップと、
センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに算出した前記確信度に基づいて、センサ反応要因となっている物体のカテゴリを判定するステップと、を有することを特徴とするセンサ反応要因の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサの反応信号に基づいて侵入物体の属性を判定し、必要な場合に警備動作を行う警備装置およびセンサ反応要因の推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、建物の屋外にセンサを設置し、このセンサにより建物の内部に侵入しようとしている不審者を検知して警報を出力したり、警備会社への通報を行ったりする警備装置が知られている。このような警備装置は、近年のセキュリティに対する関心の高まりや敷設コストの低コスト化に伴って、一般家庭においても広く導入されるようになってきている。
【０００３】
建物の屋外にセンサを設置する警備装置においては、猫や鳥、また、落ち葉や草木、ビニール袋等によってセンサが誤反応してしまう可能性があり、センサ誤反応により誤報が発生すると、無駄な出動による警備員の負担増加を招き、また、居住者の不安感をいたずらに煽る結果となる。このため、この種の警備装置においては、センサの誤反応に起因する誤報をいかに低減させるかが重要な課題とされている。
【０００４】
以上のような観点から、例えば、下記の特許文献１では、センサとして対向式の赤外線アレーを設置し、赤外線ビームが何本遮断されたかというパターンによって反応要因を推定することにより誤報を低減させる、という技術が提案されている。
【０００５】
また、下記の特許文献２では、人感センサの反応パターンを予め決められたパターンと比較し、これらのパターンが一致するか否かにより警報を送信するか否かを判断することで誤報を低減させる、という技術が提案されている。
【０００６】
また、下記の特許文献３では、センサにより開口部前での滞在状態を推定し、その滞在時間の長短から不審者であるか否かを判定したり、移動経路として通常の移動経路ではない箇所のセンサが反応した場合にも、移動経路の不審度合いを推定して不審か否かを判定したりすることで誤報を低減させる、という技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平９−１６１１６３号公報
【特許文献２】特開平１−２９２６００号公報
【特許文献３】特開２００７−２３３６６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載されている技術では、多段式の赤外線ビームを張るための広い空間が必要であり、一般の住宅等においてはそのような広い空間を確保できない場合もある。また、特許文献１に記載の技術では、センサの検知領域が集中されるため、ゴミ袋等大きめの誤反応要因が通過した場合、人間の通過と誤判断してしまうこともおおいに考えられ、誤報低減の効果が十分に得られないといった問題がある。
【０００９】
また、特許文献２に記載されている技術では、実環境において、敷地の構成や考えられる誤反応要因、また、センサの反応パターンは千差万別であるため、全てのパターンを環境毎に規定することは非常に困難であり、また、センサが反応しなかった場合には異なるパターンとなってしまうため、設定作業が煩雑な割に十分な精度を確保することが困難であるといった問題がある。
【００１０】
また、特許文献３に記載されている技術は、不審者か否かを判定することに主眼を置いた技術であり、小動物や各種自然要因等によるセンサ誤反応の影響を積極的に判別する技術ではない。つまり、特許文献３に記載の技術は、不審と考えられる移動経路や滞在時間の基準として、居住者による通常の行動からの逸脱を見ているような技術である。そのため、居住者が通常は選択しない経路を通る場合が多いと考えられる小動物等による反応を、小動物等による反応であると積極的に判断することがないため、不審者と誤判断してしまう可能性が高いと考えられる。また、不審である滞在時間の基準や不審と考えられる移動経路等多くのパラメータを設定することが必要であり、設定時の手間が多いといった問題がある。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、設定に多くの手間を要することなく、また、使用するセンサの種類に制限を与えることなく、センサ反応要因を高精度に推定してセンサ誤反応に起因する誤報を効果的に低減させることができる警備装置およびセンサ反応要因の推定方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる警備装置は、物体検知の対象となる複数の検知対象領域の各領域にそれぞれ一つ以上設置された複数のセンサと、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルによりセンサ反応の因果関係を表現したモデルである判断モデルを記憶するモデル記憶手段と、前記複数のセンサから時系列で得られるセンサ反応信号と前記判断モデルとを用いて、センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに、各カテゴリに属する物体がセンサ反応要因となっている確信度を算出する確信度算出手段と、前記確信度算出手段により算出された確信度に基づいて、センサ反応要因となっている物体のカテゴリを判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果に応じて警備動作を実行する警備手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明にかかるセンサ反応要因の推定方法は、物体検知の対象となる複数の検知対象領域の各領域にそれぞれ一つ以上設置された複数のセンサによるセンサ反応要因を推定する方法であって、前記複数のセンサから時系列で得られるセンサ反応信号と、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルによりセンサ反応の因果関係を表現したモデルである判断モデルとを用いて、センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに、各カテゴリに属する物体がセンサ反応要因となっている確信度を算出するステップと、センサ反応要因となり得る物体のカテゴリごとに算出した前記確信度に基づいて、センサ反応要因となっている物体のカテゴリを判定するステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率推論によりセンサ反応要因を推定するようにしているので、センサ反応要因を高精度に推定することができ、センサ誤反応に起因する誤報を効果的に低減させることができる。また、各センサの反応パターンを予め定めておく必要がないため、全てのセンサ反応パターンを定めるような方法と比較して、設定の手間が少ないという利点がある。さらに、利用するセンサにも特に定めがなく、様々なセンサを利用できる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、ベイジアンネットワークの概要を説明するためのモデル図である。
【図２】図２は、図１に示す条件付確率Ｐ（Ｂ｜Ａ）を表す条件付確率表の一例を示す図である。
【図３】図３は、ダイナミックベイジアンネットワークの概要を説明するためのモデル図である。
【図４】図４は、図３に示すダイナミックベイジアンネットワークの初期状態における基本モデルを示すモデル図である。
【図５】図５は、図４に示す基本モデルに対してユニットが追加された様子を示すモデル図である。
【図６】図６は、本実施の形態にかかる監視装置の概略構成を示す構成図である。
【図７】図７は、判断装置内部の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
【図８】図８は、判断装置において用いられる判断モデルの概要を示すモデル図である。
【図９】図９は、基本モデルに対してユニットが追加されることで判断モデルが拡大していく様子を説明する図である。
【図１０】図１０は、位置モデルを説明する図であり、警備対象となる住宅の敷地を複数のエリア（検知対象領域）にエリア分けした様子を示す図である。
【図１１】図１１は、物体の行動の遷移を表現する条件付確率表の具体例を示す図である。
【図１２】図１２は、物体の位置の遷移を表現する条件付確率表の具体例を示す図である。
【図１３】図１３は、物体の初期位置を表現する条件付確率表の具体例を示す図である。
【図１４】図１４は、物体の初期行動を表現する条件付確率表の具体例を示す図である。
【図１５】図１５は、センサモデルを説明する図であり、警備対象となる住居の敷地内におけるセンサ設置の具体例を示す図である。
【図１６】図１６は、センサモデルを表す条件付確率表の具体例を示す図である。
【図１７】図１７は、警備対象となる住居の敷地内におけるセンサ設置の他の例を示す図である。
【図１８】図１８は、センサモデルを表す条件付確率表の他の例を示す図である。
【図１９】図１９は、確信度算出の具体例を説明する図であり、不審者の行動パターンの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、確信度算出の具体例を説明する図であり、小動物の行動パターンの一例を示す図である。
【図２１】図２１は、図１９の例における確信度の算出結果を示す図である。
【図２２】図２２は、図２０の例における確信度の算出結果を示す図である。
【図２３】図２３は、確信度算出部により算出された確信度を時系列でプロットした図である。
【図２４】図２４は、確信度算出部により算出された確信度を時系列でプロットした図である。
【図２５】図２５は、警備モードが「警備セットモード」に設定されている間に判断装置において繰り返し実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図２６】図２６は、図２５のステップＳ５の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２７】図２７は、図２５のステップＳ６において、確信度を閾値と比較して判定を行う場合の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２８】図２８は、図２５のステップＳ６において、確信度の加重和を閾値と比較して判定を行う場合の処理の詳細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】
【００１６】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる警備装置およびセンサ反応要因の推定方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１７】
（概要）
本実施の形態にかかる警備装置は、例えば、個人の住宅等において、侵入者が建物内部への侵入を企てた際に、建物内部へ侵入する前にその侵入者を検知して警報発令などの警備動作を実施するものであり、特に、建物の屋外に複数のセンサを設置して、これら複数のセンサから時系列で得られるセンサ反応信号と、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルによりセンサ反応の因果関係を表現したモデルである判断モデルとを用いてセンサ反応要因を推定し、センサ反応要因が人間であると判定した場合に警報発令などの警備動作を実施するものである。
【００１８】
建物の屋外に設置したセンサの反応信号に基づいて侵入者を検知しようとする場合、猫や鳥などの小動物、落ち葉や草木、ビニール袋等によってセンサが誤反応してしまう可能性がある。そこで、本実施の形態にかかる警備装置では、屋外の敷地を周辺環境や開口部との位置関係等を利用して複数のエリアに分け、それぞれのエリアを物体検知の対象となる検知対象領域として各検知対象領域に一つ以上のセンサを設置し、各検知対象領域に属するセンサの反応状態の時系列変化と他の様々な情報から、センサに反応している要因を推定する。
【００１９】
具体的には、センサ反応要因となり得る物体をいくつかのカテゴリ（例えば、人間、小動物、無生物など。以下、これらセンサ反応要因となり得る物体のカテゴリを「物体カテゴリ」と呼ぶ。）に分け、上記の複数のセンサから時々刻々と得られるセンサ反応信号の時系列から、その時系列を生成している物体がどの物体カテゴリに含まれるかを推定する。そして、センサ反応の時系列からその反応要因がどの物体カテゴリに含まれるかを推定するために、物体カテゴリごとに行動モデルを用意し、センサ反応の時系列がどの行動モデルにどの程度近いのかを計算する。
【００２０】
上記の物体カテゴリは人間や小動物等であるため、その行動は画一的ではない。つまり、これらの物体カテゴリに属する物体が毎回全く同じ行動を取るとは考えられず、移動経路や移動速度などは毎回変化するものと考えられる。したがって、各物体カテゴリの行動モデルとして決定的な単一モデルを構築することは困難であり、確率的な行動モデルを構築することが必要となる。そこで、本実施の形態にかかる警備装置では、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルを構築し、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率推論によってセンサ反応要因を推定する。
【００２１】
すなわち、本実施の形態にかかる警備装置では、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率推論を実行するために、各種の物体カテゴリ毎の行動の選択基準(行動モデル)を確率モデルによって構築し、また、センサの反応と物体の行動との関係性をセンサモデルとして行動モデルと同様の確率モデルによって構築する。そして、これら二つの確率モデルと、上述した複数の検知対象領域の位置を表す位置モデルとを組み合わせた「判断モデル」を利用することによって、時系列で得られるセンサ反応信号からセンサ反応要因を推定できるようにしている。
【００２２】
本実施の形態にかかる警備装置では、以上のような構成によってダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率推論によるセンサ反応要因の推定が可能となり、センサ誤反応に起因する誤報の低減を図ることができる。さらに、各センサの反応パターンを予め定める方法ではないため、全てのセンサ反応パターンを定めるような方法と比較して、設定の手間が少ないという利点がある。さらに、利用するセンサにも特に定めがなく、様々なセンサを利用できるという利点がある。
【００２３】
（ダイナミックベイジアンネットワーク）
以下では、まず、本実施の形態にかかる警備装置の具体的な説明に先立ち、ダイナミックベイジアンネットワークの概要について説明する。ダイナミックベイジアンネットワークとは、観測された事象からその原因を推定する確率モデルであるベイジアンネットワークを時間軸に展開したものである。
【００２４】
ベイジアンネットワークは、事象を構成する複数の要素間の因果関係を視覚的に表現し、それらの因果関係を条件付確率で表したものである。つまり、ベイジアンネットワークは、図１に示すように、事象を構成する各要素を確率変数で表されるノードとして表し、因果関係を有する各ノード間を有向辺（矢印）で結んで、ノード間の因果関係を条件付確率で定義したモデルとして表現される。図１に示した例では、事象を構成するノードＡとノードＢの因果関係が条件付確率Ｐ（Ｂ｜Ａ）として与えられ、ノードＢとノードＣの因果関係が条件付確率Ｐ（Ｃ｜Ｂ）として与えられる。なお、先頭のノードＡには、このノードに接続される矢印がなく、条件付確率を定義できないので、このノード自体の確率変数で定まる事前確率Ｐ（Ａ）を与える。このような事前確率と条件付確率によって表現される図１のモデルは、下記の式（１）に示すような数式によって表すことができる。
Ｐ（Ａ，Ｂ，Ｃ）＝Ｐ（Ａ）Ｐ（Ｂ｜Ａ）Ｐ（Ｃ｜Ｂ）  ・・・（１）
【００２５】
以上のようなベイジアンネットワークにおいて、あるノードに対して当該ノードに接続される矢印の起点となるノードは、一般に親ノードと呼ばれている。ここで、あるノードＸに対する親ノードをＰａ（Ｘ）と表し、ノードがｎ個あるモデルを一般式で表現すると、下記の式（２）のようになる。
【数１】
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【００２６】
ベイジアンネットワークでは、上述したように、事象を構成する各要素間の因果関係を条件付確率によって定義するが、各要素の実現値は離散的に表現するのが一般的である。図１に示した例において、ノードＡとノードＢの因果関係を表す条件付確率Ｐ（Ｂ｜Ａ）は、図２に示すような条件付確率表によって表現される。この図２の条件付確率表では、ノードＡが「１」のときにノードＢが「１」となる確率は０．６、ノードＡが「１」のときにノードＢが「０」となる確率は０．４、ノードＡが「０」のときにノードＢが「１」となる確率は０．１、ノードＡが「０」のときにノードＢが「０」となる確率は０．９であることを示している。ベイジアンネットワークでは、各ノード間の条件付確率としてそれぞれ以上のような条件付確率表を用意してネットワーク全体のモデルを構築する。
【００２７】
ベイジアンネットワークを利用した原因の推定は、観測できる要素を固定して未知の要素の全てのパターンの組み合わせを考えることで行う。例えば、図１に示した例において、ノードＣが「１」であることが観測された場合、ノードＣが「１」という結果が、ノードＡが「１」であることに起因するものかどうかを推定するには、ノードＡが「１」の条件下でノードＢが「１」となってノードＣが「１」となる確率と、ノードＡが「１」の条件下でノードＢが「０」となってノードＣが「１」となる確率の和を計算する。以上を数式で表すと、下記の式（３）のようになる。
Ｐ（Ｃ＝１｜Ａ＝１）＝α（Ｐ（Ａ＝１）Ｐ（Ｂ＝１｜Ａ＝１）Ｐ（Ｃ＝１｜Ｂ＝１）＋Ｐ（Ａ＝１）Ｐ（Ｂ＝０｜Ａ＝１）Ｐ（Ｃ＝１｜Ｂ＝０））
＝α（ΣＢＰ（Ａ＝１）Ｐ（Ｂ｜Ａ＝１）Ｐ（Ｃ＝１｜Ｂ））  ・・・（３）
ここで、αは正規化定数であり、Ｃ＝１の場合のＡ＝０の確率との正規化を行う定数である。
【００２８】
以上のように、ベイジアンネットワークでは、観測できる要素の値を固定して観測できない未知の要素の全ての実現値分のパターンの確率の和を求めることで原因の確率を求めることができ、原因の推定が可能となる。
【００２９】
以上説明したベイジアンネットワークは、時間軸を考慮しない静的なモデルである。したがって、本実施の形態にかかる警備装置のように、時々刻々とセンサ反応信号が得られるような対象への適用を考えた場合には、時系列に対応したモデルを構築する必要がある。そこで、ベイジアンネットワークを時間軸に展開したモデルであるダイナミックベイジアンネットワークを利用する。
【００３０】
ダイナミックベイジアンネットワークは、図３に示すように、一つの基本的なモデルをユニットとして、観測結果が得られるごとに時々刻々とユニットが追加され、増大していくモデルとなっている。このようなダイナミックベイジアンネットワークを利用した推定方法は、基本的には上述したベイジアンネットワークを利用した推定方法と同様であり、観測結果が得られるたびにノード数が増えていくだけである。
【００３１】
図３に示した例では、１回目の観測結果Ｏ1が得られたときのモデルは図４のようになる。この図４のモデルを上記の式（１）のように表すと、下記の式（４）のようになる。
Ｐ（Ｘ0，Ｘ1，Ｏ1）＝Ｐ（Ｘ0）Ｐ（Ｘ1｜Ｘ0）Ｐ（Ｏ1｜Ｘ1）  ・・・（４）
ここで、Ｘ1の状態の推定を行うことを考える。Ｏ1は観測結果のため固定し、未知の要素はＸ0となる。上記の式（３）を利用すると、下記の式（５）のとおりに計算することによってＸ1の状態の推定値を得ることができる。
Ｐ（Ｘ1｜Ｏ1）＝ΣＸ０Ｐ（Ｘ0）Ｐ（Ｘ1｜Ｘ0）Ｐ（Ｏ1｜Ｘ1）
＝Ｐ（Ｏ1｜Ｘ1）ΣＸ０Ｐ（Ｘ0）Ｐ（Ｘ1｜Ｘ0）  ・・・（５）
【００３２】
次に、２回目の観測時点では、図５に示すように、Ｘ2とＯ2のノードが追加されたモデルとなる。この図５に示すモデルをこれまでと同様に数式で表すと、下記の式（６）のようになる。
Ｐ（Ｘ0，Ｘ1，Ｘ2，Ｏ1，Ｏ2）＝Ｐ（Ｘ0）Ｐ（Ｘ1｜Ｘ0）Ｐ（Ｏ1｜Ｘ1）Ｐ（Ｘ2｜Ｘ1）Ｐ（Ｏ2｜Ｘ2）  ・・・（６）
ここで、Ｘ2の状態の推定値は、未知の要素がＸ0およびＸ1であるため、下記の式（７）のとおりに計算することで得ることができる。
Ｐ（Ｘ2｜Ｏ1，Ｏ2）＝ΣＸ０ΣＸ１Ｐ（Ｘ0）Ｐ（Ｘ1｜Ｘ0）Ｐ（Ｏ1｜Ｘ1）Ｐ（Ｘ2｜Ｘ1）Ｐ（Ｏ2｜Ｘ2）
＝Ｐ（Ｏ2｜Ｘ2）ΣＸ１Ｐ（Ｏ1｜Ｘ1）Ｐ（Ｘ2｜Ｘ1）ΣＸ０Ｐ（Ｘ0)Ｐ（Ｘ1｜Ｘ0）  ・・・（７）
【００３３】
ダイナミックベイジアンネットワークでは、新たな観測結果が得られるたびにモデルにユニットを追加して上述のように計算を行うことによって、時系列で得られる観測結果からその原因を推定することが可能となる。ただし、時々刻々とユニットを追加していけば、ある時間が経過すると非常に巨大なモデルとなり、それだけ計算量が増大して実用に値しないものとなる虞がある。そこで、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した因果関係の推定を行う場合には、下記の式（８）に示すような再帰的な計算を行うことによって計算量の増大を抑えるようにすることが望ましい。
Ｐ（Ｘt+1｜Ｏ1，Ｏ2，・・・，Ｏt+1）＝Ｐ（Ｏt+1｜Ｘt+1）ΣＸｔＰ（Ｘt+1｜Ｘt，Ｏ1，Ｏ2，・・・，Ｏt）Ｐ（Ｘt｜Ｏ1，Ｏ2，・・・，Ｏt）
＝Ｐ（Ｏt+1｜Ｘt+1）ΣＸｔＰ（Ｘt+1｜Ｘt）Ｐ（Ｘt｜Ｏ1，Ｏ2，・・・，Ｏt）  ・・・（８）
この式（８）において、最後の項が前のタイミングでの推定値である。このように、前のタイミングの推定値を用いた再帰的な計算を行うことによって、計算量の増大を有効に抑制することが可能となる。
【００３４】
次に、以上説明したダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率推論によってセンサ反応要因を推定する機能を備えた本実施の形態にかかる警備装置について、具体的に説明する。
【００３５】
（装置構成）
図６は、本実施の形態にかかる警備装置の概略構成を示す構成図である。本実施の形態にかかる警備装置は、図６に示すように、警備の対象となる住宅の屋外に設置された複数のセンサ１と、住宅の建物内に設置されたセンサ制御装置２、判断装置３、本体装置４、表示装置５、操作装置６と、警備会社に設置された監視装置７とを備える。
【００３６】
センサ１は、警備対象となる住宅の敷地内（屋外）を複数の検知対象領域に分けたときに、各検知対象領域に対してそれぞれ一つ以上設置される。つまり、本実施の形態にかかる警備装置では複数のセンサ１を用いており、それぞれのセンサ１の種類としては、当該センサ１が設置される検知対象領域での物体検知に適したものが用いられる。例えば、門扉の開閉を検出するセンサや、焦電素子を用いたパッシブ型の赤外線センサ、赤外線ビームの遮断を検出するセンサ、赤外線の反射を利用して物体の有無や物体までの距離を検出するセンサ等が、本実施の形態におけるセンサ１として有効に利用可能である。
【００３７】
センサ制御装置２は、上記の複数のセンサ１の制御および各センサ１の反応信号の受信を実施するための装置である。本実施の形態にかかる警備装置では、センサ１が物体を検知したか否かにかかわらず、センサ制御装置２によって所定の計測周期で定期的にセンサ１の反応信号が取得され、判断装置３に供給される。
【００３８】
判断装置３は、本実施の形態にかかる警備装置において特徴的な構成要素であり、センサ制御装置２によって定期的に取得されるセンサ１の反応信号の時系列データに基づいて、センサの反応要因が人間か小動物か無生物かを判断する装置である。なお、この判断装置３の詳細については後述する。
【００３９】
本体装置４は、本実施の形態にかかる警備装置による監視機能の駆動や様々な情報の保持等、警備装置の全体の動作を統括的に制御する装置である。この本体装置４は、判断装置３によってセンサ１の反応要因が人間であると判定された場合に、警備会社や警備対象となる住宅の居住者に対して警報を発令する機能（警備手段）を有している。具体的には本体装置４は、警備会社に対して警報を発令する場合は、通信装置を用いて警備会社の監視装置７に情報伝達（通報）を行い、住宅の居住者に対して警報を発令する場合は、例えば表示装置５に警告メッセージを表示させたり、表示装置５に一体化されているスピーカから警告音を出力させたりといった処理を実行する。
【００４０】
表示装置５は、本実施の形態にかかる警備装置の現在の警備状態、センサ１の反応状態、判断装置３の判断結果、判断装置３による判断プロセスやその他様々な情報等を表示する装置である。本実施の形態にかかる警備装置では、上記のように住宅の居住者に対して警報を発令する際にこの表示装置５が用いられる。
【００４１】
操作装置６は、警備対象となる住宅の居住者等が警備の入／切などの操作を行うための装置である。この操作装置６を用いて住宅の居住者等が行った操作は、本体装置４に入力され、本実施の形態にかかる警備装置の制御に反映される。
【００４２】
監視装置７は、本体装置４との間での通信により警備にかかわる各種情報を取得して警備会社の警備員に提示する装置である。本実施の形態にかかる警備装置では、本体装置４が警備会社に対して警報を発令する場合、本体装置４からの通報を受けて監視装置７が警備会社の警備員に警報を伝達する。なお、本実施の形態にかかる警備装置においては、上記の判断装置３、本体装置４、表示装置５、操作装置６を警備対象となる住宅の建物内に設置するものとして説明するが、これらの一部または全部を警備会社に設置することも可能である。
【００４３】
（動作の概要）
以上のように構成される本実施の形態にかかる警備装置は、「警備セットモード」と「警備解除モード」の少なくとも２種類の警備モードを有し、例えば、警備対象となる住宅の居住者が操作装置６を用いて操作を行うことで、本体装置４においてその警備モードの切り替えが行われるようになっている。ここで、「警備セットモード」とは、センサ制御装置２により受信された各センサ１の反応信号に基づいて判断装置３によりセンサ反応要因の推定を行い、センサ反応要因が人間であると判定された場合に本体装置４が警備動作を実行するモードをいう。一方、「警備解除モード」とは、センサ１が反応しても判断装置３によるセンサ反応要因の推定は行わず、本体装置４による警備動作を行わないモード、つまり警備会社や警備対象となる住宅の居住者に対する警報発令などの警備動作を実施しないモードをいう。
【００４４】
本実施の形態にかかる警備装置では、警備モードが「警備セットモード」に設定されている場合、センサ制御装置２がセンサ１の反応信号を所定の計測周期で定期的に受信し、判断装置３がセンサ１の反応信号を定期的にチェックする。そして、判断装置３は、センサ１の反応信号をチェックするたびに、その時点までに得られたセンサ反応信号の時系列データを用いて、センサ反応要因の推定処理を実行する。この判断装置３によるセンサ反応要因の推定処理の結果、センサ反応要因が人間であると判定された場合には、本体装置４が警備会社の監視装置７に対して通報を行い、また、表示装置５への警告メッセージの表示やスピーカからの警告音の出力といった警備動作を実行する。一方、センサ反応要因が人間以外の小動物や無生物であると判定された場合には、判断装置３がそれまでの処理をリセットして、その後、新たに得られるセンサ１の反応信号の時系列データを用いてセンサ反応要因の推定処理を継続する。そして、警備モードが「警備セットモード」から「警備解除モード」に切り替えられるまで、以上の処理を繰り返し行う。
【００４５】
なお、本実施の形態にかかる警備装置では、「警備セットモード」中に判断装置３によってセンサ反応要因が人間であると判定された場合に本体装置４が実行する警備動作として、警備会社や警備対象となる住宅の居住者に対する警報発令を例示しているが、警報発令以外にも、例えば、音声等による威嚇を行う威嚇装置を駆動させて威嚇を行ったり、電気錠や電動シャッタ、扉の物理強度を高めるための物理防御機構を作動させるといった警備動作を実行するようにしてもよい。
【００４６】
（判断装置の詳細）
次に、本実施の形態にかかる警備装置において特徴的な構成要素である判断装置３の詳細について説明する。図７は、判断装置３内部の機能的な構成を示す機能ブロック図である。判断装置３は、図７に示すように、モデル記憶部１１と、確信度算出部１２と、判定部１３とを備える。
【００４７】
モデル記憶部１１は、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルによりセンサ反応の因果関係を表現したモデルである判断モデルを記憶するデータベースである。本実施の形態における判断装置３は、上述したように、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率推論によってセンサ反応要因を推定するが、この推定処理に必要なモデルである判断モデルが、モデル記憶部１１に記憶されている。
【００４８】
確信度算出部１２は、センサ制御装置２によって複数のセンサ１から定期的に取得されるセンサ反応信号の時系列データと、モデル記憶部１１に記憶されている判断モデルとを用いて、予め定めたセンサ反応要因となり得る物体カテゴリごとに、各物体カテゴリに属する物体がセンサ反応要因となっている確信度を算出する。具体的には、確信度算出部１２は、センサ制御装置２によってセンサ反応信号が取得されるたびにそのセンサ反応信号をチェックするとともに、そのセンサ反応信号を内部メモリなどにバッファリングしていく。そして、新たに得られたセンサ反応信号と過去のセンサ反応信号とを組み合わせた時系列データを随時生成し、このセンサ反応信号の時系列データを、モデル記憶部１１に記憶されている判断モデルと照合することによって、各物体カテゴリごとにセンサ反応要因となっている確信度を算出する。なお、確信度算出部１２は、計算結果を内部メモリなどに一時的に保存し、次の処理周期において確信度を算出する際に、前回の計算結果を用いて再帰的な計算を行うことで、計算負荷を低減させるようにしている。
【００４９】
判定部１３は、確信度算出部１２により算出された確信度に基づいて、センサ反応要因となっている物体カテゴリを判定する。具体的には、判定部１３は、確信度算出部１２により算出された物体カテゴリごとの確信度または確信度の加重和を閾値と比較して、ある物体カテゴリの確信度または確信度の加重和が閾値を越えたときに、その物体カテゴリをセンサ反応要因となっている物体カテゴリであると判定し、判定結果を本体装置４に対して出力する。
【００５０】
（判断モデル）
次に、判断装置３においてセンサ反応要因の推定処理を実行する際に用いられる判断モデルについて、さらに詳しく説明する。図８は、判断モデルの概要を示すモデル図である。判断モデルは、図８に示すように、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルであり、大きく分けて、位置モデルと、行動モデルと、センサモデルの３つのモデルから構成されている。このうち、行動モデルとセンサモデルは、図２に示したような条件付確率表で表現される確率モデルである。なお、図８の判断モデルでは、各ノードの添え字の部分が観測時間を表し、“0”は初期状態を表している。この判断モデルは時系列の変化を表したモデル（ダイナミックベイジアンネットワーク）であり、図９に示すように、初期状態の基本モデルに対して、添え字が共通する部分がユニットとして観測タイミングごとに追加されていくものである。以下、この判断モデルを構成する位置モデル、行動モデル、センサモデルについて、具体例を挙げながら説明する。
【００５１】
（位置モデル）
位置モデルは、センサ１を用いた物体検知の対象となる複数の検知対象領域の位置を表すモデルである。すなわち、個人の住宅を警備対象とする場合、一般的な住宅の敷地構造を周辺状況等によって複数の抽象的なエリアに分け、各エリアをそれぞれ検知対象領域とする。このときの各エリアの位置を位置モデルとして表現する。具体的には、一般的な住宅の敷地構造は、例えば図１０に示すように、門扉エリアと、囲障エリアと、アクセスエリアと、プライベートエリアと、開口部エリアとに分けることができ、これら各エリアの位置を位置モデルとして表す。
【００５２】
ここで、図１０に例示する位置モデルの各エリアは、次のような意味を持つ。
門扉エリア：外部からの通常のアクセスが行われるエリアであり、門扉は通常閉じられており、開閉はレバーを引く等の動作を要するものとする。
囲障エリア：囲障(塀)の部分を表している。
アクセスエリア：通常の外部から入ってくる人間が玄関へ向かうのに通過するエリアである。
プライベートエリア：アクセスエリアと空間的には繋がっているが、門扉から玄関までのルートを外れた庭の奥の部分の空間を表す。
開口部エリア：建物の開口部及びその手前部分の空間を表す。
【００５３】
（行動モデル）
行動モデルは、センサ反応要因となり得る物体カテゴリごとに各物体カテゴリに属する物体の行動様式を表した確率モデルである。すなわち、行動モデルは、各物体カテゴリに属する物体が上記の位置モデルで表現される建物敷地内をどのような行動を取りながらどのように移動していくのかを、図２に示したような条件付確率表の形で表現したモデルである。本実施の形態における判断装置３で用いる判断モデルは、図８に示したように、行動モデルの部分の要素間を繋ぐ矢印が、物体行動（Ａt）と物体位置（Ｘt）の２種類のノードに向かっている。したがって、行動モデルは、各物体カテゴリに属する物体の行動の遷移を表現する条件付確率表と、各物体カテゴリに属する物体の位置の遷移を表現する条件付確率表との２つの条件付確率表によって表される。
【００５４】
ここで、それぞれの条件付確率表について説明する前に、図８に示した判断モデル（ダイナミックベイジアンネットワーク）のノードとなる物体カテゴリと物体行動および物体位置の具体的な実現値の例を説明する。
【００５５】
物体カテゴリは、センサ反応要因の分類であり、本実施の形態では、人間、動物、無生物の３つのカテゴリとしている。なお、ここで無生物とは、動物以外のセンサ誤報の要因となり得るものを総称したカテゴリであり、例えば、太陽光や風、ゴミ袋等の飛来物などである。
【００５６】
物体行動は、物体カテゴリが取り得る行動を分類したものであり、本実施の形態では、消失、進入、移動、滞在の４つの行動に分類している。ここで消失とは、敷地外から消える動作であり、外部に離脱するような動きをいう。また、進入とは、外部から敷地内部に入ってくる動作をいう。また、移動とは、敷地内を移動する動作をいう。また、滞在とは、敷地内の現在位置からほとんど動かない動作をいう。
【００５７】
物体位置は、図１０に示したように、上記の位置モデルにおいて表現された敷地内のそれぞれのエリアを表したものである。
【００５８】
次に、行動モデルを表現する２つの条件付確率表について説明する。図１１は、物体の行動の遷移を表現する条件付確率表の具体例を示し、図１２は、物体の位置の遷移を表現する条件付確率表の具体例を示している。
【００５９】
物体の行動の遷移を表現する条件付確率表とは、物体が前に選択した行動によって敷地内のある位置に存在しているとの条件の下で、次に選択する行動の確率を表現したものである。言い換えると、物体がある行動を取って現在の位置にいるときに、続けてどの行動を選択するのかという確率を表している。このような行動の遷移の条件付確率を式で表すと、Ｐ（行動｜物体，現在位置，前回行動）となる。この条件付確率を、上述した物体行動の分類と図１０に示した位置モデルとを用いて図２に示したような条件付確率表として表すことにより、図１１に示すような物体の行動の遷移を表現する条件付確率表が得られる。
【００６０】
物体の位置の遷移を表現する条件付確率表とは、物体が前のタイミングで存在していた位置においてある行動を取ったとの条件の下で、現在存在する位置はどこなのかを確率で表現したものである。言い換えると、物体が前にいた位置である行動を取った後に、どの位置にいるのかという確率を表している。このような位置の遷移の条件付確率を式で表すと、Ｐ（位置｜物体，前位置，前行動）となる。この条件付確率を、上述した物体行動の分類と図１０に示した位置モデルとを用いて図２に示したような条件付確率表として表すことにより、図１２に示すような物体の位置の遷移を表現する条件付確率表が得られる。
【００６１】
ところで、初期状態の判断モデル（図９の左側に示す基本モデル）では、前のタイミングでの行動や位置のノードが存在しないため、図１１や図１２に示した条件付確率表をそのまま適用することはできない。そこで、このような初期状態に対応した条件付確率表、つまり、センサ１が最初に反応した場合に適合する条件付確率表を別に用意しておく。
【００６２】
初期状態の位置については、センサ１の反応要因となる物体が最初に建物敷地内のどこに存在するか（初期位置）を条件付確率Ｐ（位置｜物体）として表すことができ、これを図２に示したような条件付確率表として表すと、図１３に示すような初期位置の条件付確率表が得られる。また、初期状態の行動については、センサ１の反応要因となる物体が最初にどのような行動をとるか（初期行動）を条件付確率Ｐ（行動｜物体，現在位置）として表すことができ、これを図２に示したような条件付確率表として表すと、図１４に示すような初期行動の条件付確率表が得られる。
【００６３】
なお、図８に示した判断モデルにおいては、物体カテゴリ（Ｃt）を表すノード間が矢印で繋がっているため、この物体カテゴリを表すノード間の因果関係についての条件付確率を定義する必要があるが、物体が動いている最中に変化することはないと考えられる（例えば人間が小動物に変化するといったことはない）ため、前の物体と現在の物体が等しい確率を１．０、変化する確率を０として与えておけばよい。
【００６４】
（センサモデル）
センサモデルは、物体が存在する位置と複数のセンサ１の反応との関係を表した確率モデルである。すなわち、センサモデルは、物体がある位置に存在した場合に、各センサ１がどのように反応するのかを表している。図８に示した判断モデルのセンサモデル部分に示すように、センサモデルは、物体位置（Ｘt）のノードと観測結果であるセンサ反応信号（Ｏt）のノード間が矢印で結ばれた形をしており、条件付確率Ｐ（センサ｜位置）によって定義される。なお、センサ反応信号は反応／無反応の２値をとるものとしている。以下、具体例を挙げながらセンサモデルについてさらに詳しく説明する。
【００６５】
警備対象となる住宅の敷地内を図１０に示したように門扉エリア、囲障エリア、アクセスエリア、プライベートエリア、開口部エリアの５つの検知対象領域にエリア分けし、図１５に示すように、門扉エリアには屋外開閉センサ１ａ、囲障エリアには２つの対向式赤外線センサ１ｂ，１ｃ、アクセスエリアには屋外空間センサ１ｄ、プライベートエリアには屋外空間センサ１ｅ、開口部エリアには滞留検知センサ１ｆがそれぞれ設置されているものとする。なお、屋外開閉センサ１ａは門扉の開閉を検出するセンサであり、対向式赤外線センサ１ｂ，１ｃは赤外線ビームの遮断を検出するセンサである。また、屋外空間センサ１ｄ，１ｅは焦電素子を用いたパッシブ型の赤外線センサであり、滞留検知センサ１ｆは赤外線の反射を利用して物体の有無や物体までの距離を検出するセンサである。これら各センサ１ａ〜１ｆの検知エリアは、図１５中のハッチングを付した領域となる。
【００６６】
以上のように住宅の敷地内にセンサ１ａ〜１ｆを設置したとの仮定のもとで、条件付確率Ｐ（センサ｜位置）を図２に示したような条件付確率表として表すことにより、図１６に示すようなセンサモデルの条件付確率表が得られる。各センサ１ａ〜１ｆから得られるセンサ反応信号は上述したように反応／無反応の２値であり、図１６に示す条件付確率表では反応を示す確率が示される。この図１６に示す条件付確率は、敷地内のある位置に物体が存在したときに、どのセンサが反応するかを表現したものである。
【００６７】
なお、このセンサモデルの条件付確率表では、敷地内のいずれかのエリア（検知対象領域）に物体が存在するにも関わらずセンサ１ａ〜１ｆのいずれも反応しない無反応の状態となる確率も与えている。これは、位置モデルによって定義される各エリア（検知対象領域）をセンサ１ａ〜１ｆの検知エリアで完全に覆うことは困難であることや、検知エリア内に物体が存在してもセンサ１ａ〜１ｆが誤って反応しない（失報）場合があることを考慮したものである。このようにセンサモデルの条件付確率表に無反応の状態の確率を与えておくことにより、位置モデルによって定義される敷地内のエリア全てをセンサ１の検知エリアで覆う必要はなくなり、また、センサ１が誤って反応しなかった場合にも対応することが可能となる。
【００６８】
以上のように、本実施の形態における判断装置３で用いる判断モデルは、警備対象となる住宅の敷地をエリア分けして位置モデルを生成するとともに、行動モデルを表現する４つの条件付確率表（図１１〜図１４）と、センサモデルを表す条件付確率表（図１６）とを作成することによって構築されるものである。判断モデルを構成する上記の５つの条件付確率表は、人間(侵入者)や小動物、無生物の行動パターンやそれに応じたセンサ反応状態を数値に変換したものであり、設計者が予め作成しておくものであるが、経験的に得られる警備に関するノウハウを利用してこれらの条件付確率表を作成することによって、警備装置に適用する上で最適な判断モデルを構築することができる。以下、警備に適した判断モデルを構成する条件付確率表の具体的な作成基準の一例について説明する。
【００６９】
（人間の行動パターン）
まず、人間の行動パターンについて、基本的な考え方として次のような仮定をおく。
「人間は地面を移動し（空を飛ばない）、敷地外から敷地内へ移動する。敷地内においても地面を移動し、建物へ向かう。」
このような仮定をおくため、図１３に示した初期位置の条件付確率表では、人間が敷地内部のエリア(アクセスエリア、プライベートエリア、開口部エリア等)に初期状態で存在する確率は０とする。
【００７０】
また、上述した物体行動の定義から、「進入」は敷地外から敷地内へ移動することと定義しているため、図１４に示した初期行動の条件付確率表では、門扉エリアと囲障エリア以外のエリアでは、人間の初期行動が「進入」である確率を０としている。同様に、図１１に示した行動遷移の条件付確率表では、前のタイミングでの行動に拠らず敷地内部のエリア(アクセスエリア、プライベートエリア、開口部エリア等)に存在している状態で人間が「進入」を選択する確率を０としている。また、図１２に示した位置遷移の条件付確率表では、図１０に示した位置モデルにおいて、進入の直後に玄関前に存在することは不可能であるため（距離が離れすぎている）、前行動が「進入」の場合に人間が開口部エリアに存在する確率を０としている。
【００７１】
以上は、物体行動や物体位置の定義のもとで人間の物理的な挙動に関して明示的な行動パターンに関して述べたものである。図１１〜図１４に示した条件付確率表の他の部分に関しては、侵入者等の人間の行動に関して警備のノウハウを応用する。以下では、その例を簡単に説明する。
【００７２】
侵入者は、周囲から見られることを嫌悪する傾向が強く現れる。そのため、見通しが悪い箇所や見られたとしても周囲から怪しまれない箇所／行動、極度に短時間で目的が達成される箇所／行動を好む傾向にある。そのため、図１３に示した初期位置の条件付確率表では、人間の初期位置の確率として、「囲障」よりも「門扉」を高く設定している。これは、門扉を開けることは通常の訪問者のようで怪しまれにくい上に、乗り越えるよりも短時間で敷地内へ入ることができると考えられるからである。ただし、門扉自体が強固な場合や、門扉が頑丈に施錠されている場合、門扉が高い場合等においては、人間の初期位置の確率として「門扉」よりも「囲障」のほうを高く設定することが好ましい場合もある。
【００７３】
同様に、門扉周辺に滞在することは周囲から見つかり怪しまれるリスクを負うことになるため、図１１に示した行動遷移の条件付確率表では、前のタイミングでの行動に拠らず門扉エリアに存在している人間がとる行動として、「滞在」よりも「移動」を選択する確率を高く設定している。
【００７４】
また、アクセスエリアは門扉から直接繋がったエリアであり、門扉が格子状であるような場合にはアクセスエリアの見通しがよくなる。そのため、図１１に示した行動遷移の条件付確率表では、アクセスエリア内では人間が「滞在」を選択する確率を低く設定しており、「移動」を選択する確率を高く設定している。また、プライベートエリアは周囲を囲障で囲まれており滞在しても周囲から見られるリスクが低いため、プライベートエリアに存在している人間が「滞在」を選択する確率は、アクセスエリアに存在している場合より高く設定する。
【００７５】
人間は建物の中を目指して進み、建物内へ入るには開口部を通る。そのため、人間は開口部エリアに向かう。したがって、開口部エリア以外のエリアでは人間が「移動」を選択する確率が全体的に高く、逆に、開口部エリアでは人間が「滞在」を選択する確率が高い。図１２に示した位置遷移の条件付確率表は、物体の移動の方向性を表している。侵入者は見通しが悪いエリアを移動しながら、見通しが悪く侵入しやすい開口部のエリアへ向かうように位置を遷移する。このため、図１２に示した位置遷移の条件付確率表では、侵入者が好むエリアへ進むように人間の位置の遷移確率を与える。
【００７６】
以上のような基準に従って人間の位置や行動に関する条件付確率を定めるが、これらは警備対象となる住宅の物理的な構造や周辺環境に依存して調整する。例えば、囲障が１ｍ程度であれば、乗り越える方が短時間で済む場合があり、そのような建物の場合には、図１３に示した初期位置の条件確率表において、人間の初期位置が「囲障」である確率を高めるようにする。
【００７７】
（小動物の行動パターン）
小動物についても、人間の場合と同様に「地面を移動し（空を飛ばない）、敷地外から敷地内へ移動する。敷地内においても地面を移動する」との仮定をおく。このような仮定をおくため、図１３に示した初期位置の条件付確率表では、小動物の初期位置が「囲障」である確率を高く設定している。なお、小動物は門扉を開閉することがないと考えられるため、門扉エリアに存在する確率は０としている。
【００７８】
その他の条件付確率表では、「小動物はランダムに行動を選択し、方向性の定めがなく移動する」との仮定をおいて、それぞれの条件付確率表の小動物に関する項目を埋めていく。
【００７９】
（無生物のパターン）
無生物は、ゴミ袋等の飛来物のほか、風や太陽光線などの自然要因がある。したがって、敷地内のどの位置も無生物の初期位置となり得るが、その確率は各エリアの大きさに依存することとなる。このため、図１３に示した初期位置の条件付確率表では、無生物の初期位置の確率の大小を各エリアの大きさに応じて設定している。
【００８０】
また、無生物は移動することがほとんどないと考えられるため、「移動」を選択する確率はどのような状態（位置、前のタイミングの行動）でも非常に小さい確率を与える。また、無生物はその要因自体がなくなる場合（太陽光が雲で覆われる場合や日が傾く等）があるため、行動として「消失」を選択する確率を高く設定する。以上のような考え方に従って、図１１〜図１４に示した条件付確率表の無生物に関する項目を埋めていく。
【００８１】
（センサ反応信号のパターン）
センサ反応信号は、物体の行動パターンによって変化するものではなく、センサ１の種類や検知エリアの大きさ、センサ１の設置位置に依存して反応の確率が変化する。図１６に示したセンサモデルの条件付確率表は、物体がある位置Ｘに存在したときにどのセンサが反応するかを表したものであり、図１５に示した例において、物体が存在しているエリアに設置されているセンサ以外のセンサが反応する確率を０としている。
【００８２】
また、図１６に示したセンサモデルの条件付確率表では、上述したように、センサ１の種類に応じて、物体が存在するのに誤って反応しないような確率を「無反応」の確率として与えている。図１５に示した例では、門扉エリアに設置した屋外開閉センサ１ａや、囲障エリアに設置した対向式赤外線センサ１ｂ，１ｃ、開口部エリアに設置した滞留検知センサ１ｆは、誤って反応しない場合が非常に少ないと想定しているため、無反応の確率を非常に小さな値に設定している。逆に、アクセスエリアやプライベートエリアに設置する屋外空間センサ１ｄ，１ｅは誤って反応しない確率はある程度高いことを想定しているため、無反応の確率を他のセンサよりも高く設定している。
【００８３】
ところで、図１５に示した例では、位置モデルによって定義される各エリア（検知対象領域）がセンサ１ａ〜１ｆの検知エリアによってほぼ覆われていることを想定しているが、実際には、センサ１の検知エリアで全てのエリア（検知対象領域）を完全に覆うことは困難な場合が多い。そこで、このような場合には、位置モデルによって定義されるエリア内ではあるがセンサ１の検知エリアからは外れている位置に物体が存在する可能性も考慮して、センサモデルの条件付確率表における「無反応」の確率を定める。
【００８４】
具体的な例を挙げて説明すると、例えば図１７に示すように、警備対象となる住宅の屋外に、アクセスエリアの一部を検知エリアとする屋外空間センサ１ｇ、アクセスエリアの一部とプライベートエリアの一部とを検知エリアとする屋外空間センサ１ｈ、プライベートエリアの一部を検知エリアとする屋外空間センサ１ｉがそれぞれ設置されているものとする（図中のハッチングを付した領域が各センサ１ｇ〜１ｉの検知エリアを示している。）。この図１７に示す例では、特にプライベートエリアにおいてセンサ検知エリアから外れる領域が広くなっているため、プライベートエリアに物体が存在しても、無反応の状態となる確率が高い。そこで、センサモデルの条件付確率表では、位置がプライベートエリアの場合に、そのセンサ検知エリアから抜けている面積に応じて確率を低く設定する。図１８は、このような場合のセンサモデルの条件付確率表の一例を示している。なお、ここでは簡単のために、アクセスエリアとプライベートエリアのみに焦点を絞って記述している。
【００８５】
また、図１７に示した例では、屋外空間センサ１ｈがアクセスエリアとプライベートエリアにまたがって設置されている。この場合には、アクセスエリアとプライベートエリアのどちらに物体が存在しても屋外空間センサ１ｈが反応する場合がある。そのため、図１８に示したセンサモデルの条件付確率表では、物体の位置がアクセスエリアとプライベートエリアのどちらの場合にも屋外空間センサ１ｈの確率を０にせず、各エリアにどれほどセンサの検知エリアがかかっているかに応じた確率を与える。
【００８６】
（確信度の算出）
次に、判断装置３の確信度算出部１２において、センサ１の反応信号の時系列データと上述した判断モデルとを用いて、物体カテゴリごとにセンサ反応要因となっている確信度を算出する手法について説明する。
【００８７】
ベイジアンネットワークを利用した原因推定の計算式は、上記の式（３）で示したように、条件付確率の積と和で構成されている。センサ反応要因推定アルゴリズムにおいて、図８に示したような判断モデルを利用して確信度の算出を行うために、上記の式（３）を図８の判断モデルに適用すると、下記の式（９）のようになる。
Ｐ（Ｃ0＝ｃ｜Ｏ0＝ｏ）＝α（Ｐ（Ｃ0＝ｃ）ΣＸΣＡＰ（Ａ0｜Ｃ0＝ｃ，Ｘ0）Ｐ（Ｘ0｜Ｃ0＝ｃ）Ｐ（Ｏ0＝ｏ｜Ｘ0））  ・・・（９）
また、２回目以降の観測値が得られた際の確信度の計算式は、下記の式（１０）のように、再帰的な計算を行う計算式として表される。
Ｐ（Ｃ＝ｃ｜Ｏt＝ｏt，Ｏt-1＝ｏt-1，Ｏt-2＝ｏt-2，・・・）
＝α（（ΣＸｔΣＡｔΣＸｔ−１ΣＡｔ−１Ｐ（Ａt｜Ｃ＝ｃ，Ｘt，Ａt-1）Ｐ（Ｘt｜Ｃ＝ｃ，Ａt-1，Ｘt-1）Ｐ（Ｏt＝ｏt｜Ｘt））Ｐ（Ｃ＝ｃ｜Ｏt-1＝ｏt-1，Ｏt-2＝ｏt-2，・・・））  ・・・（１０）
なお、上記の式（９）および式（１０）において、Ｃは物体カテゴリを表し、Ｏはセンサ反応信号（反応したセンサ）を表している。また、Ａは物体の行動を表し、Ｘは物体の存在する位置を表している。また、各変数の添え字は観測タイミングを表し、添え字の“0”は初期状態を表している。また、ΣＡ（・・・）は行動Ａに関して総和をとるという意味であり、ΣＸ（・・・）は位置Ｘに関して総和をとるという意味である。
【００８８】
上記の式（９）では、初期行動の条件付確率を表すＰ（Ａ0｜Ｃ0＝ｃ，Ｘ0）に関して図１４に示したような条件付確率表から値を参照し、初期位置の条件付確率を表すＰ（Ｘ0｜Ｃ0＝ｃ）に関して図１３に示したような条件付確率表から値を参照し、センサモデルの条件付確率を表すＰ（Ｏ0＝ｏ｜Ｘ0）に関して図１６に示したような条件付確率表から値を参照することによって、初期状態のセンサ反応信号としてｏが観測された際にその反応要因の物体カテゴリがｃである確信度Ｐ（Ｃ0＝ｃ｜Ｏ0＝ｏ）を算出することができる。
【００８９】
また、上記の式（１０）では、行動遷移の条件付確率を表すＰ（Ａt｜Ｃ＝ｃ，Ｘt，Ａt-1）に関して図１１に示したような条件付確率表から値を参照し、位置遷移の条件付確率を表すＰ（Ｘt｜Ｃ＝ｃ，Ａt-1，Ｘt-1）に関して図１２に示したような条件付確率表から値を参照し、センサモデルの条件付確率を表すＰ（Ｏt＝ｏt｜Ｘt）に関して図１６に示したような条件付確率表から値を参照し、前回の計算結果Ｐ（Ｃ＝ｃ｜Ｏt-1＝ｏt-1，Ｏt-2＝ｏt-2，・・・）を用いた再帰的な計算をすることによって、２回目以降のセンサ反応信号としてｏが観測された際にその反応要因の物体カテゴリがｃである確信度Ｐ（Ｃ＝ｃ｜Ｏt＝ｏt，Ｏt-1＝ｏt-1，Ｏt-2＝ｏt-2，・・・）を算出することができる。
【００９０】
ここで、図１５に示した例において、初期状態のセンサ反応信号として門扉エリアに設置した屋外開閉センサ１ａの反応が観測された場合に、そのセンサ反応要因が人間である確信度を算出する場合を想定して上記の式（９）を具体化すると、下記の式（１１）のようになる。
【数２】
2011113411.tif 000004
上記の式（１１）から分かるように、知りたい物体カテゴリと観測で得たセンサ反応の部分は固定し、行動Ａと位置Ｘの組み合わせを変えた全てのパターンの確率の総和をとっている。それぞれの条件付確率は、図１１〜図１４、図１５に示したような条件付確率表に照らし合わせることで即座に具体的な数値が割り当てられ、それらの数値を使って確信度を算出する。
【００９１】
なお、上記の式（９）〜式（１１）において、右辺の先頭にあるαは正規化定数であり、ｃを人間、小動物、無生物と３つの物体カテゴリで変化させたときに算出される３つの値の和を１．０とするような係数である。実際の計算上は、αを考慮しないで上記の式を使って３つの物体カテゴリごとにそれぞれ確信度を計算し、３つの値が得られた後に、それぞれの値を３つの値の和で割ることで確信度を得る。
【００９２】
（確信度算出の具体例）
次に、図１９および図２０に示す物体の行動パターンを想定し、物体カテゴリごとの確信度を算出する具体例について説明する。図１９は、不審者が囲障エリアからアクセスエリアに侵入し、そのまま開口部エリア（玄関）へ向かった場合の例である。センサの反応としては、｛囲障エリア、アクセスエリア、開口部エリア｝と３回反応したとする。一方、図２０は、小動物が図１９と同様に囲障を乗り越えてアクセスエリアに進入し、そのまま囲障エリアから外へ抜けた場合の例である。この場合のセンサの反応としては、｛囲障エリア、アクセスエリア、囲障エリア｝となる。
【００９３】
物体カテゴリごとの確信度の算出は、センサ反応の１回目については上記の式（９）と図１３、図１４、図１６に示したような条件付確率表を利用して計算する。２回目のセンサ反応からは、計算量が増えないよう上記の式（１０）と図１１、図１２、図１６に示したような条件付確率表を利用して再帰的に計算する。
【００９４】
図１９の例において物体カテゴリごとに確信度を算出した場合の結果を図２１に示す。また、図２０の例において物体カテゴリごとに確信度を算出した場合の結果を図２２に示す。これら図２１および図２２において、実数部分が各センサ反応要因の推定値（確信度）を表している。図２１に示すように、図１９の例の場合では、道路に面する囲障エリアのセンサの反応から始まっており、初めのうちは動物と区別がつかない。しかしながら、その方向性が開口部エリア（玄関）へまっすぐ進んでいる様子がわかったことで（つまり、センサ反応Ｏ2が得られたことで）、センサの反応要因が人間である確信度が高い値となる。一方、図２２に示すように、図２０の例の場合では、図１９の例と同様に囲障エリアのセンサから反応が始まっており、その後も方向の定めがなく再度囲障エリアのセンサが反応する。特定の目的を持たないようなセンサ反応系列が得られたことで、目的を持たずに移動する物体として小動物がセンサ反応要因である確信度が高い値となる。
【００９５】
（センサ反応要因となっている物体カテゴリの判定）
次に、判断装置３の判定部１３において、確信度算出部１２によって算出された物体カテゴリごとの確信度に基づいて、センサ反応要因となっている物体カテゴリを判定する手法について説明する。
【００９６】
判断装置３の判定部１３においてセンサ反応要因となっている物体カテゴリを判定する手法としては、例えば、確信度算出部１２により時々刻々と算出される物体カテゴリごとの確信度を閾値θ１と比較して、ある物体カテゴリの確信度が閾値θ１を越えた場合に、この物体カテゴリがセンサ反応要因であると判定する手法が考えられる。図２３は、確信度算出部１２により算出された確信度を時系列でプロットしたものである。判定部１３では、このような系列が得られた際に、確信度に対して閾値θ１を設けてセンサ反応要因の判定を行う。
【００９７】
すなわち、判定部１３は、確信度算出部１２において観測タイミングごとに算出される物体カテゴリごとの確信度ＭＣt（Ｃは物体カテゴリを表し、ｔは観測タイミングを表す）を閾値θ１と比較し、θ１＜ＭＣtとなる物体カテゴリが現れた際に判定処理を中断させる。そして、θ１＜ＭＣtとなるＣ（物体カテゴリ）が人間であった場合には、その判定結果を本体装置４に出力する。これにより、本体装置４によって、例えば警備会社や住宅の居住者への警報発令といった警備動作が実行される。一方、θ１＜ＭＣtとなるＣ（物体カテゴリ）が小動物や無生物であった場合には、それまでの処理をリセットして、新たに判定処理を再開させる。なお、閾値θ１としては例えば０．８や０．９といった値が用いられる。
【００９８】
また、判断装置３の判定部１３においてセンサ反応要因となっている物体カテゴリを判定する手法としては、確信度算出部１２により時々刻々と算出される物体カテゴリごとの確信度ＭＣtの加重和を閾値θ２と比較して、ある物体カテゴリの確信度ＭＣtの加重和が閾値θ２を越えた場合に、この物体カテゴリがセンサ反応要因であると判定する手法を採用してもよい。
【００９９】
確信度算出部１２により算出された確信度ＭＣtの時系列が図２３のようなパターンであれば、観測タイミングごとに算出される確信度ＭＣtを単純に閾値θ１と比較することでセンサ反応要因の判定を適切に行うことができるが、確信度算出部１２により算出された確信度ＭＣtを時系列でプロットしたときに、図２４に示すようなパターンとなる場合もある。この図２４に示すようなパターンは、行動モデルの調節ができていないことが一つの原因であるが、観測の初期では得られている情報が少ないため、人間と小動物との区分けが難しい観測結果が得られると、このような確信度ＭＣtの時系列が得られることがある。また、図２４に示すようなパターンのほか、物体カテゴリごとの確信度ＭＣtが近い値を示し、閾値を大きく越えるものが現れない場合もある。
【０１００】
そこで、以上のような場合に対応するために、観測タイミング毎に得られる確信度ＭＣtを毎回閾値処理するのではなく、総合的に判断するために、時系列で算出される確信度ＭＣtの積分をとる（物体カテゴリごとに毎回の確信度ＭＣtの総和をとる）。この際、観測の初期段階の確信度ＭＣtは信頼できないと考えて、初期段階の確信度ＭＣtには低い重みをかけて積分し、確信度の加重和ＩＭＣtを算出する。ここで、時系列の初期段階ほど低い値となる重みをＷ（t）とすると、確信度の加重和ＩＭＣtは、ＩＭＣt＝ＩＭＣt-1＋Ｗ（t）・ＭＣtとなる。
【０１０１】
判定部１３は、以上のように算出した確信度の加重和ＩＭＣtを閾値θ２と比較し、θ２＜ＩＭＣtとなる物体カテゴリが現れた際に判定処理を中断させる。そして、θ２＜ＩＭＣtとなるＣ（物体カテゴリ）が人間であった場合には、その判定結果を本体装置４に出力して警備動作を実行させる。一方、θ２＜ＩＭＣtとなるＣ（物体カテゴリ）が小動物や無生物であった場合には、それまでの処理をリセットして、新たに判定処理を再開させる。なお、閾値θ２としては例えば１．５や２．０といった値が用いられる。また、重みＷ（t）は観測時間が経過するごとに増加していく値であり、種々の単調増加の関数を用いることができるが、シグモイド関数Ｗ（t）＝１．０／（１．０＋ｅｘｐ−ａｔ）を用いるのが最適と考えられる。
【０１０２】
（判断装置の動作）
次に、本実施の形態にかかる警備装置において特徴的な判断装置３により実行される一連の処理について、図２５〜図２８のフローチャートを参照しながら説明する。図２５は、警備モードが「警備セットモード」に設定されている間に判断装置３において繰り返し実行される処理の流れを示すフローチャートであり、図２６は、図２５のステップＳ５の処理の詳細を示すフローチャートである。また、図２７は、図２５のステップＳ６において、確信度を閾値と比較して判定を行う場合の処理の詳細を示すフローチャートであり、図２８は、図２５のステップＳ６において、確信度の加重和を閾値と比較して判定を行う場合の処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１０３】
図２５のフローがスタートすると、まず、判断装置３の確信度算出部１２が、センサ反応信号の観測タイミング（センサ制御装置２によるセンサ反応信号の受信タイミング）となるまで待機し（ステップＳ１：Ｎｏ）、センサ反応信号の観測タイミングになると（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、センサ制御装置２によって取得されたセンサ反応信号をチェックする（ステップＳ２）。そして、ステップＳ２でのチェックの結果、複数のセンサ１のいずれも反応していない場合（ステップＳ３：Ｎｏ）には、ステップＳ１に戻って以降の処理を繰り返し、いずれかのセンサ１が反応している場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）は、反応しているセンサ１のセンサ番号を初期状態のセンサ反応として、内部メモリなどに格納する（ステップＳ４）。
【０１０４】
次に、確信度算出部１２は、モデル記憶部１１に記憶されている判断モデルを用いて、物体カテゴリごとにセンサ反応要因となっている確信度の算出処理を行う（ステップＳ５）。そして、このステップＳ５での確信度の算出結果に基づいて、判定部１３が、センサ反応要因となっている物体カテゴリを判定する処理を行う（ステップＳ６）。なお、これらの処理については詳細を後述する。
【０１０５】
ステップＳ６での判定の結果、センサ反応要因が確定しない場合（ステップＳ７：Ｎｏ）には、確信度算出部１２が、次のセンサ反応信号の観測タイミングとなるまで待機し（ステップＳ８：Ｎｏ）、センサ反応信号の観測タイミングになると（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、センサ制御装置２によって取得されたセンサ反応信号をチェックする（ステップＳ９）。そして、ステップＳ９でのチェックの結果、複数のセンサ１のいずれも反応していない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）には、センサが無反応であることを示すセンサ番号（０番）を内部メモリなどに格納し（ステップＳ１１）、いずれかのセンサ１が反応している場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）は、反応しているセンサ１のセンサ番号を内部メモリなどに格納する（ステップＳ１２）。
【０１０６】
そして、確信度算出部１２は、これまでの処理で内部メモリなどに格納したセンサ番号を用いてセンサ反応信号の時系列データを生成し、センサ反応信号の時系列データとモデル記憶部１１に記憶されている判断モデルとを用いて確信度の算出処理を行う（ステップＳ５）。そして、判定部１３が、確信度算出部１２により新たに算出された確信度に基づいて、センサ反応要因となっている物体カテゴリを判定する処理を行う（ステップＳ６）。
【０１０７】
確信度算出部１２および判定部１３は、センサ反応要因が確定するまでは以上の処理を繰り返し行う。そして、センサ反応要因が確定すると（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、センサ反応要因が人間である場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）に限って、センサ反応要因が人間であるとの判定結果を本体装置４に出力する（ステップＳ１４）。これにより、本体装置４によって、例えば警備会社や住宅の居住者への警報発令といった警備動作が実行されることになる。その後、判断装置３におけるそれまでの処理がリセットされ（ステップＳ１５）、ステップ１に戻って新たな処理が再開される。一方、センサ反応要因が人間以外の小動物や無生物の場合には、本体装置４に対する判定結果の出力が行われることなく、それまでの処理がリセットされ（ステップＳ１５）、ステップ１に戻って新たな処理が再開される。
【０１０８】
図２５のステップＳ５における確信度算出処理では、図２６のフローチャートで示すように、センサ１が最初に反応した初期状態での処理か２回目以降の処理かによって、処理を切り替えるようにしている。すなわち、センサ１が最初に反応した初期状態での処理の場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）には、上記の式（９）と、図１３に示したような初期位置の条件付確率表、図１４に示したような初期行動の条件付確率表、図１６に示したようなセンサモデルの条件付確率表を用いて、物体カテゴリごとにセンサ反応要因となっている確信度を算出する（ステップＳ１０２）。一方、２回目以降の処理の場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）には、上記の式（１０）と、図１１に示したような行動遷移の条件付確率表、図１２に示したような位置遷移の条件付確率表、図１６に示したセンサモデルの条件付確率表を用いて、物体カテゴリごとにセンサ反応要因となっている確信度を算出する（ステップＳ１０３）。
【０１０９】
図２５のステップＳ６における要因判定処理は、ステップＳ５において算出された物体カテゴリごとの確信度を閾値θ１と比較して判定を行う場合には、図２７のフローチャートで示すような処理となる。すなわち、人間がセンサ反応要因となっている確信度をＰ（人間）、小動物がセンサ反応要因となっている確信度をＰ（小動物）、無生物がセンサ反応要因となっている確信度をＰ（無生物）としたときに、まず、Ｐ（人間）が閾値θ１を越えているかを判定し（ステップＳ２０１）、Ｐ（人間）が閾値θ１を越えていれば（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、センサ反応要因が人間であると確定する（ステップＳ２０２）。また、Ｐ（人間）が閾値θ１以下であれば（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、次にＰ（小動物）が閾値θ１を越えているかを判定し（ステップＳ２０３）、Ｐ（小動物）が閾値θ１を越えていれば（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、センサ反応要因が小動物であると確定する（ステップＳ２０４）。また、Ｐ（小動物）が閾値θ１以下であれば（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、次にＰ（無生物）が閾値θ１を越えているかを判定し（ステップＳ２０５）、Ｐ（無生物）が閾値θ１を越えていれば（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、センサ反応要因が無生物であると確定し（ステップＳ２０６）、Ｐ（無生物）が閾値θ１以下であれば（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、センサ反応要因は未確定とする（ステップＳ２０７）。
【０１１０】
また、図２５のステップＳ６における要因判定処理は、ステップＳ５において算出された物体カテゴリごとの確信度の加重和を閾値θ２と比較して判定を行う場合には、図２８のフローチャートで示すような処理となる。すなわち、判断処理開始から現在までの時間をｔ、物体カテゴリｘの確信度をＰ（ｘ）、時間ｔでの重みをα（ｔ）としたときに、まず、物体カテゴリごとの確信度の加重和αＰ（ｘ，ｔ）を計算する（ステップＳ３０１〜ステップＳ３０３）。そして、人間がセンサ反応要因となっている確信度の加重和αＰ（人間，ｔ）が閾値θ２を越えているかを判定し（ステップＳ３０４）、αＰ（人間，ｔ）が閾値θ２を越えていれば（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）、センサ反応要因が人間であると確定する（ステップＳ３０５）。また、αＰ（人間，ｔ）が閾値θ２以下であれば（ステップＳ３０４：Ｎｏ）、次に、小動物がセンサ反応要因となっている確信度の加重和αＰ（小動物，ｔ）が閾値θ２を越えているかを判定し（ステップＳ３０６）、αＰ（小動物，ｔ）が閾値θ２を越えていれば（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、センサ反応要因が小動物であると確定する（ステップＳ３０７）。また、αＰ（小動物，ｔ）が閾値θ２以下であれば（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、次に、無生物がセンサ反応要因となっている確信度の加重和αＰ（無生物，ｔ）が閾値θ２を越えているかを判定し（ステップＳ３０８）、αＰ（無生物，ｔ）が閾値θ２を越えていれば（ステップＳ３０８：Ｙｅｓ）、センサ反応要因が無生物であると確定し（ステップＳ３０９）、αＰ（無生物，ｔ）が閾値θ２以下であれば（ステップＳ３０８：Ｎｏ）、センサ反応要因は未確定とする（ステップＳ３１０）。
【０１１１】
以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施の形態にかかる警備装置では、センサ反応要因を推定する判断装置３が、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率モデルによりセンサ反応の因果関係を表現したモデルである判断モデルを記憶するモデル記憶部１１と、複数のセンサ１から時系列で得られるセンサ反応信号と判断モデルとを用いて、物体カテゴリごとにセンサ反応要因となっている確信度を算出する確信度算出部１２と、確信度算出部１２により算出された確信度に基づいて、センサ反応要因となっている物体カテゴリを判定する判定部１３とを有し、ダイナミックベイジアンネットワークを利用した確率推論によりセンサ反応要因の推定を行うようにしている。したがって、本実施の形態にかかる警備装置によれば、センサ誤反応に起因する誤報の低減を図ることができる。さらに、本実施の形態にかかる警備装置は、センサ反応要因を推定するために全てのセンサ反応パターンを予め定めるといった煩雑な処理は不要であり、設定の手間が少ないという利点がある。さらに、本実施形態にかかる警備装置では、利用するセンサにも特に定めがなく、様々なセンサを利用できるという利点がある。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
以上のように、本発明にかかる警備装置およびセンサ反応要因の推定方法は、センサの反応信号に基づいて侵入物体の属性を精度よく判定するための技術として有用であり、特に、センサ誤反応に起因する誤報を低減させることが求められる警備装置に適している。
【符号の説明】
【０１１３】
１  センサ
２  センサ制御装置
３  判断装置
４  本体装置
５  表示装置
６  操作装置
７  監視装置
１１  モデル記憶部
１２  確信度算出部
１３  判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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