(57)【要約】【課題】レーダ装置の設置台数を抑制できる追尾装置および追尾方法を提供する。【解決手段】追尾装置は、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データの重心を求め、重心の水平方向の位置を決定し、点群データの垂直方向および水平方向の少なくとも１方向の分布からターゲットの姿勢を判別し、決定された位置と判別された姿勢が所定の条件を満たす場合、ターゲットのドップラ分布を解析し、ターゲットの状態を判断する処理回路を備える。追尾方法は、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データの重心を求め、重心の水平方向の位置を決定し、点群データの垂直方向および水平方向の少なくとも１方向の分布からターゲットの姿勢を判別し、決定された位置と判別された姿勢が所定の条件を満たす場合、ターゲットのドップラ分布を解析し、ターゲットの状態を判断する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データの重心を求め、前記重心の水平方向の位置を決定し、前記点群データの垂直方向および水平方向の少なくとも１方向の分布から前記ターゲットの姿勢を判別し、決定された前記位置と判別された前記姿勢が所定の条件を満たす場合、前記ターゲットのドップラ分布を解析し、前記ターゲットの状態を判断する処理回路を備えた、追尾装置。
【請求項２】
前記処理回路は、事前に測定された静的な反射物の影響を前記反射波から差し引く、請求項１に記載の追尾装置。
【請求項３】
前記処理回路は、前記ターゲットの状態を学習し、前記学習の結果を用いて前記ターゲットの状態を分類する、請求項１または２に記載の追尾装置。
【請求項４】
前記ターゲットの状態は、前記ターゲットの溺水状態または前記ターゲットの転倒状態である、請求項１に記載の追尾装置。
【請求項５】
前記所定の条件は、前記ターゲットが浴槽内に位置し、かつ、着座または寝そべった状態となった後に、前記点群の垂直方向の位置が下がった状態を第１の時間保持するとの条件である、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の追尾装置。
【請求項６】
前記所定の条件は、前記ターゲットが起立状態または着座した状態から第２の時間内に前記点群の重心の垂直方向の位置が変化し、かつ、第３の時間の間、前記ターゲットが起立状態または着座した状態に移行しないとの条件である、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の追尾装置。
【請求項７】
前記レーダ波を前記ターゲットよりも上方から送出するレーダ装置をさらに含む、
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の追尾装置。
【請求項８】
前記処理回路が前記異常状態であると判断した場合に、前記異常状態を示す出力装置をさらに含む、
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の追尾装置。
【請求項９】
レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データの重心を求め、前記重心の水平方向の位置を決定し、前記点群データの垂直方向および水平方向の少なくとも１方向の分布から前記ターゲットの姿勢を判別し、決定された前記位置と判別された前記姿勢が所定の条件を満たす場合、前記ターゲットのドップラ分布を解析し、前記ターゲットの状態を判断する、追尾方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、追尾装置および追尾方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、少子高齢化や核家族化に伴い、見守りサービスが注目されている。見守りサービスは、一人暮らしの高齢者や、共働き世代の若年の子供の生活状況を、見守りサービスの管理者である高齢者の家族や、若年の子供の親に対し通知するサービスである。
【０００３】
見守りサービスに適用できる技術の一例として、レーザーレーダを用いた対象物検出システムが知られている（特許文献１）。特許文献１に記載の対象物検出システムは、各仰角において対象物をレーザーレーダで水平方向にスキャンして、各仰角におけるスキャンデータを取得する。次いで、事前に取得した歩行者の各仰角におけるスキャンデータから得た特徴量モデルと取得されたスキャンデータとを比較することにより、対象物検出システムは、対象物が歩行者であるか否かを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１１４２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の対象物検出システムにおいては、各仰角において対象物をレーザーレーダで水平方向にスキャンするために、レーザーレーダと歩行者の距離や角度に関する特定の位置関係毎にレーザーレーダを設置する。したがって、複数台のレーザーレーダの設置によって、導入コストが大きくなる傾向にある。
【０００６】
本開示の一態様は、レーダ装置の設置台数を抑制できる追尾装置および追尾方法の提供に資する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る追尾装置は、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データの重心を求め、前記重心の水平方向の位置を決定し、前記点群データの垂直方向および水平方向の少なくとも１方向の分布から前記ターゲットの姿勢を判別し、決定された前記位置と判別された前記姿勢が所定の条件を満たす場合、前記ターゲットのドップラ分布を解析し、前記ターゲットの状態を判断する処理回路を備えた構成を採る。
【０００８】
本開示に係る追尾方法は、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データの重心を求め、前記重心の水平方向の位置を決定し、前記点群データの垂直方向および水平方向の少なくとも１方向の分布から前記ターゲットの姿勢を判別し、決定された前記位置と判別された前記姿勢が所定の条件を満たす場合、前記ターゲットのドップラ分布を解析し、前記ターゲットの状態を判断する構成を採る。
【０００９】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、レーダ装置の設置台数を抑制できる。
【００１１】
本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の追尾システムの概要を示す図
【図２】実施の形態１に係る追尾システムのブロック図
【図３】実施の形態１に係る追尾システムの一例を示すフローチャート
【図４】実施の形態１における身長情報を求める過程を示す図
【図５】実施の形態１に係る追尾システムの他の一例を示すフローチャート
【図６】歩行による身長のばらつきの一例を説明する図
【図７】年齢および性別に対する歩行速度のばらつきの一例を示す図
【図８】実施の形態４に係るレーダ装置の設置の一例を示す図
【図９】実施の形態４に係る追尾システムのブロック構成を示す図
【図１０】実施の形態４に係る追尾システムのブロック構成を示す図
【図１１】コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本開示の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
（実施の形態１）
図１は、本開示の追尾システム１の概要を示す図である。追尾システム１は、追尾する対象（追尾対象）３０１が特定の個人であるか否かを判定し、特定の個人であると判定された追尾対象３０１をさらに追尾し、追尾対象３０１の状態を出力する。
【００１５】
図２は、実施の形態１に係る追尾システム１のブロック図である。追尾システム１は、レーダ２０１と、クラスタリング処理部（クラスタリング処理回路）２０２と、追尾装置２とを備える。追尾装置２は、追尾対象選択部（追尾対象選択回路）２０３と、反射点抽出部（反射点抽出回路）２０４と、身長算出部（身長算出回路）２０５と、身長特徴量算出部（身長特徴量算出回路）２０６と、記憶部（記憶回路）２０７と、判定部（判定回路）２０８（以上、処理回路）と、判定結果出力部（判定結果出力回路または出力回路）２０９と、を備える。
【００１６】
レーダ２０１は、周囲の対象に向けてレーダ波を照射し、その反射波を測定することにより、対象における各反射点（ポイント）までの距離および角度を測定する。
【００１７】
一例において、レーダ２０１は、レーダ波としてレーザ光を用いるレーザーレーダである。例えば、レーダ２０１は、変調にパルス波を用いるパルスレーダ、連続波を用いる連続波レーダである。一例において、レーダ２０１は、対象の移動速度を測定できるドップラーレーダである。一例において、レーダ２０１は、対象物までの距離と、水平方向及び垂直方向の角度とが検出可能なものである。
【００１８】
一例において、レーダ２０１は、屋内の天井に設置され、下方に向けてレーダ波を照射する。他の一例において、レーダ２０１は、屋外の電柱に設置され、下方に向けてレーダ波を照射する。他の一例において、レーダ２０１は、屋内の床面（基準面）または屋外の地面（基準面）に設置され、上方に向けて電磁波を照射する。電磁波は、例えば、ミリ波である。この場合、レーダ２０１は、ミリ波レーダ装置である。
【００１９】
クラスタリング処理部２０２は、レーダ２０１から取得した全ての反射点群から、検出される対象毎に反射点群を抽出し、塊（グループ）としてまとめることによりクラスタリング処理する。例えば、クラスタリング処理部２０２は、反射点への角度の変化量に対する距離の変化量が所定の閾値以下の反射点同士を、塊としてまとめる。
【００２０】
追尾対象選択部２０３は、クラスタリング処理部２０２から取得した各塊において追尾する対象（追尾対象、ターゲット）を選択する。例えば、追尾対象選択部２０３は、反射点群の塊の速度情報を用いて、追尾対象を選択できる。
【００２１】
反射点抽出部２０４は、追尾対象における反射点群の中から、所定の条件を満たす反射点を抽出する。一例において、所定の条件は、レーダ２０１との距離が最も小さい点である。他の一例において、所定の条件は、レーダ２０１との距離が最も大きい点である。
【００２２】
身長算出部２０５は、反射点抽出部２０４が抽出した反射点から得られる角度および距離とレーダ２０１の設置位置とから、追尾対象の垂直方向に関する特徴量を算出する。ここで、垂直方向に関する特徴量は、例えば、身長の値である。以下、簡単のために、身長の値を垂直方向に関する特徴量の例にとって説明するが、垂直方向に関する特徴量として身長の値以外の値を用いてもよい。身長の値を算出する方法の詳細については、図４を参照して後述する。
【００２３】
身長特徴量算出部２０６は、身長算出部２０５が算出した身長の値に基づいて、追尾対象の身長に関する特徴量（身長特徴量）を算出する。身長特徴量は、例えば、身長の値、身長の平均値、身長の分布の少なくとも１つである。分布は、例えば、ヒストグラム、分散である。一例において、身長特徴量算出部２０６は、所定の時間または回数に亘って身長算出部２０５から出力される同一の追尾対象の複数の身長の値に基づいて身長の平均値または身長の分布を算出する。
【００２４】
記憶部２０７は、特定する対象（特定対象）に関連付けた身長情報（ターゲットに関する情報）を格納する。一例において、特定対象は、追尾システム１が特定する個人である。他の一例において、特定対象は、追尾システム１が特定する年齢層である。他の一例において、特定対象は、追尾システム１が特定する性別である。身長情報は、特定対象の身長特徴量を含む。
【００２５】
一例において、追尾システム１は、ユーザが、特定対象の名称と、特定対象に関連付けた身長情報とを入力するインターフェース（図示せず）を備え、記憶部２０７は、ユーザが入力した特定対象の名称と特定対象に関連付けた身長情報とを記憶する。
【００２６】
判定部２０８は、身長特徴量算出部２０６から出力される身長特徴量と、記憶部２０７に格納された身長情報とに基づいて、追尾対象が特定対象であるか否かを判別または判定する。なお、身長特徴量が身長の値である場合、身長特徴量算出部２０６から出力される身長特徴量に代えて、身長算出部２０５が算出した身長の値を用いてもよい。判定部２０８は、例えば、身長の値に関する２つの特徴量の差分が閾値より小さいか否かを比較して判定し、小さい場合に追尾対象が特定対象であると判定する。なお、以下において、簡単の為に、追尾対象が特定対象であると判別または判定することを、単に、追尾対象を特定すると記載する。
【００２７】
一例において、判定部２０８が追尾対象を判定した後、判定部２０８は、身長算出部２０５から出力される身長の値または身長特徴量算出部２０６から出力される身長特徴量を用いて、記憶部２０７が格納する身長情報を更新する。判定部２０８の更新処理により、追尾システム１のユーザが特定対象の身長特徴量の経時的な変化に併せて身長情報を更新する手間を省くことができる。
【００２８】
判定結果出力部２０９は、判定部２０８が判別または判定した結果（判別結果または判定結果）を出力する。出力は、例えば、通知、表示、および鳴動の少なくとも１つである。一例において、判定結果出力部２０９は、有線送信部または無線送信部を備え、有線送信部または無線送信部を介して、判定結果を警報装置といった他の装置（図示せず）に通知する。他の一例において、判定結果出力部２０９は、判定結果に応じて、警報を表示または鳴動させる。
【００２９】
図３は、実施の形態１に係る追尾システム１の一例を示すフローチャートである。図４は、実施の形態１における身長情報を求める過程を示す図である。
【００３０】
ステップＳ１０１において、追尾システム１のレーダ２０１は、追尾対象３０１に電磁波（レーダ波）を照射し、追尾対象３０１の各反射点３０２までの距離を測定する。図４に示されるように、レーダ２０１から放射された電磁波が、追尾対象３０１に入射し、各反射点３０２において、レーダ２０１に対して反射する。レーダ２０１は、受信した反射波に基づいて追尾対象３０１の各反射点３０２までの距離を測定する。
【００３１】
ステップＳ１０３において、クラスタリング処理部２０２は、各反射点３０２までの距離に基づいて反射点３０２をクラスタリング処理する。
【００３２】
ステップＳ１０５において、追尾対象選択部２０３は、クラスタリングされた反射点３０２から、追尾対象を選択する。例えば、図４に示されるように、反射点３０２から、追尾対象３０１を選択する。
【００３３】
ステップＳ１０７において、反射点抽出部２０４は、追尾対象の反射点３０２ａを抽出する。例えば、図４に示される追尾対象３０１の反射点３０２の中から、レーダ２０１との距離が最も小さい反射点３０２ａを抽出する。
【００３４】
ステップＳ１０９において、身長算出部２０５は、反射点抽出部２０４が抽出した反射点３０２ａに基づいて、追尾対象の身長特徴量を算出する。例えば、図４に示されるように、レーダ２０１からの距離が最も小さい反射点３０２ａとレーダ２０１との距離をＲとし、レーダ２０１から反射点３０２ａへの方向ベクトルが鉛直下方向となす角度をθとする。さらに、レーダ２０１と床面（基準面）との距離をＨとする。この場合、身長算出部２０５は、追尾対象３０１の身長Ｌの値またはその近似値として、Ｈ−Ｒcosθを採用できる。ここで、Ｈの値は、事前に身長算出部２０５に入力されてもよく、また、レーダ２０１を用いて事前に取得してもよい。
【００３５】
ステップＳ１１１において、判定部２０８は、身長算出部２０５から出力された身長と、記憶部２０７に格納された身長情報とを用いて、追尾対象を特定する。例えば、図４に示される追尾対象３０１の身長Ｌが、記憶部２０７に格納された身長情報に含まれる身長Ｌと一致し、当該身長情報が特定対象である個人Ａに関連付けられている場合、判定部２０８は、追尾対象３０１を個人Ａであると判定する。
【００３６】
ステップＳ１１３において、判定結果出力部２０９は、判定部２０８の判定結果を他の装置（図示せず）に通知する。例えば、図４に示される追尾対象３０１を判定部２０８が個人Ａであると判定した場合、判定結果出力部２０９は、追尾対象が個人Ａであることを、無線を介して他の装置に通知する。
【００３７】
図５は、実施の形態１に係る追尾システム１の他の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
ステップＳ２０１，Ｓ２０３，Ｓ２０５，Ｓ２０７，Ｓ２０９，およびＳ２１５の処理内容は、それぞれ、図３に示されるステップＳ１０１，Ｓ１０３，Ｓ１０５，Ｓ１０７，Ｓ１０９，およびＳ１１３の処理内容と同様であり、説明を省略する。
【００３９】
ステップＳ２１１において、身長特徴量算出部２０６は、身長特徴量として、算出された身長の分布を求める。
【００４０】
図６は、歩行による身長のばらつきの一例を説明する図である。図６に示されるように、追尾対象３０１である人間が歩行しているため、追尾対象３０１ａ，３０１ｂ，３０１ｃは、位置が変化する。この場合、人間は、歩行に伴い、支点４０１を中心として重心４０２ｂの位置が最高となるように重心４０２ａ，４０２ｂ，４０２ｃを移動させる。その結果、算出される身長は、追尾対象３０１ｂが最高となるように、歩行に伴い変動する。
【００４１】
また、重心４０２ａ，４０２ｂ，４０２ｃの移動パターンは、個人、年齢層、または性別により異なる。例えば、身長特徴量算出部２０６は、身長算出部２０５が出力した身長を複数回取得して、取得した複数の身長の平均値と分散を求める。
【００４２】
ステップＳ２１３において、判定部２０８は、身長の分布に基づいて追尾対象を特定する。例えば、記憶部２０７は、特定対象の身長の平均値および分布を身長情報として事前に格納しておく。判定部２０８は、格納された特定対象の身長情報と身長特徴量算出部２０６が出力した平均値と分散とを比較して、追尾対象を特定する。分散を併せて用いることにより、判定部２０８は、分散を用いない場合と比較して、より正確に追尾対象を特定することができる。例えば、身長の平均値が等しい複数の個人を身長の分散の違いに基づいて特定することができる。
【００４３】
このように、本開示に係る追尾システム１は、一例において、天井にレーダ２０１を設置し、追尾対象の身長特徴量を算出し、身長特徴量に基づいて追尾対象を特定する。本開示に係る追尾システム１は、レーダ２０１で見通せる範囲で個人を特定することが可能であるため、天井にレーダ２０１を設置することにより、レーダ装置の設置台数を削減でき、導入コストを下げることができる。なお、レーダ２０１を複数台設置することにより、より広いエリアにおける追尾対象をカバーすることができる。
【００４４】
また、本開示に係る追尾システム１によれば、検出された対象が特定の個人であるか否かを判定することもできる。
【００４５】
例えば、見守り対象が生活家電のボタンを押下することを利用した、生活家電からの使用時間の通知に基づいて管理者が見守り対象の安否を確認する簡易な見守りサービスがある。しかしながら、このような手段では、見守り対象がボタンを押下しない限り、管理者には見守り対象の生活状況が分からない。したがって、管理者は、対象者の状態に関して、見守りに充分な精度の高い情報を得ることが困難である。これに対して、本開示に係る追尾システム１は、追尾対象３０１である見守り対象が追尾システム１の操作をせずとも、見守り対象を特定して追尾することが出来るので、見守りに充分な精度の高い情報を得ることが出来る。
【００４６】
一例において、本開示に係る追尾システム１は、導入時に、身長の平均値を身長特徴量として用いて追尾対象を判定する。次いで、導入後に、判定部２０８は、記憶部２０７に格納された身長情報を随時更新し、更新された身長情報を特徴量として追尾対象３０１が特定対象であるか否かを判定してもよい。導入時と導入後とで判定に用いる特徴量を切り替えることにより、本開示に係る追尾システム１は、導入後に随時更新され、追尾対象３０１を判定する精度を高めることが可能である。
【００４７】
一例において、本開示に係る追尾システム１は、追尾対象３０１を判定した後も、追尾対象選択部２０３の出力を用いて、追尾対象３０１の追尾を継続する。これにより、追尾対象３０１が直立する、着席する、または寝転ぶといったように、追尾対象３０１の本来の身長を算出することが困難であっても、追尾システム１は、追尾対象３０１を追尾し続けることが可能である。
【００４８】
また、例えば、追尾対象３０１が特定対象であると判定された後に、身長算出部２０５が算出した値Ｌを追尾対象の高さとして用いることにより、対象の状態を特定することが可能である。例えば、判定部２０８は、追尾対象の本来の身長に基づいて決まる閾値と値Ｌとを比較して、比較の結果に応じて、対象の状態を特定する。これにより、追尾対象の現在の動作に関するデータを収集することができる。
【００４９】
（実施の形態２）
実施の形態１に係る追尾システム１は、レーダ２０１が測定した追尾対象３０１における反射点３０２のうちの１つ、例えば、距離が最も小さい反射点３０２ａを用いて追尾対象３０１の身長を算出する。これに対して、実施の形態２に係る追尾システム１は、レーダ２０１が測定した反射点のうち、複数の反射点を用いて、追尾対象３０１の特徴量を算出する。
【００５０】
例えば、反射点抽出部２０４は、レーダ２０１が測定した追尾対象３０１における反射点３０２のうち、レーダ２０１の水平方向における方位角ごとに、距離が最も小さい反射点を抽出する。次いで、身長算出部２０５は、抽出された複数の反射点の中で、距離が最も小さい反射点を用いて、実施の形態１と同様に身長を算出する。さらに、身長算出部２０５は、反射点抽出部２０４が抽出した複数の反射点の中で、距離が最も大きい反射点までの距離Ｒ２およびレーダ２０１から当該反射点への方向ベクトルが鉛直下方向となす角度θ２を用いて、Ｈ２＝Ｒ２*cosθ２を肩の高さとして算出する。判定部２０８は、身長特徴量に加えて、肩の高さに関する特徴量を身長特徴量と同様に比較することにより、追尾対象３０１を特定する精度を高めることができる。
【００５１】
（実施の形態３）
実施の形態１に係る追尾システム１は、レーダ２０１が測定した各反射点３０２までの距離および角度を用いる。これに対して、実施の形態３に係る追尾システム１は、各反射点３０２の移動速度をさらに用いる。実施の形態３においては、レーダ２０１は、反射点の移動速度を測定することができるレーダであり、例えば、ドップラーレーダである。
【００５２】
図７は、年齢および性別に対する歩行速度のばらつきの一例を示す図である。図７に示されるグラフにおいて、黒丸は、男子の平均歩行速度を表し、白丸は、女子の平均歩行速度を表す。また、黒丸または白丸の上下に描かれた線分は、歩行速度のばらつきを表す。
【００５３】
このように、歩行速度には、年齢および性別により相応のばらつきがある。また、個人によっても、ばらつきがある。そこで、実施の形態３においては、判定部２０８は、追尾対象３０１の移動速度を歩行速度として用い、身長算出部２０５が出力する身長または身長特徴量算出部２０６が出力する身長特徴量に加え、追尾対象３０１の歩行速度に関する特徴量、例えば、歩行速度、歩行速度の平均値、および歩行速度の分散の少なくとも１つに基づいて追尾対象３０１を特定する。このように、追尾対象３０１の特定に用いる特徴量の種類をさらに増やすことにより、追尾対象３０１を特定する精度をさらに向上させることができる。
【００５４】
（実施の形態４）
実施の形態４は、例えば、浴室における見守りを具現化する構成である。浴室は、水蒸気が充満し得る環境であり、また、人体以外にも様々な箇所で人体と同程度の温度状況になる場合がある。したがって、例えば、赤外線センサといった光学系撮像装置の適用が困難である場合がある。一方、レーダ装置は、例えば、水蒸気、温度に対する影響が比較的小さく、浴室等に適用される見守りシステムとの親和性が高い。
【００５５】
図８は、実施の形態４に係るレーダ装置９０１の設置の一例を示す図である。レーダ装置９０１は、例えば、ミリ波レーダである。図８には、レーダ装置９０１が浴室内の天井付近に設置され、浴槽に浸かっている場合の検知対象人物９０２と、浴槽外にて起立した状態の場合の検知対象人物９０３とが模式的に示されている。図８に示されるように、家庭用の浴槽では、一人の人物（例えば、入浴者）が主として洗い場の領域もしくは浴槽内に留まっていることが想定される。高齢者等の見守り用途としては、一人での入浴中に、例えば、事故や体調急変による転倒や血圧低下に伴う失神などが生じ、入浴者が溺水してしまった場合に、溺水を検出することが求められる。
【００５６】
一方，乳幼児と保護者が共に入浴する際には、保護者が洗髪する間など、保護者が乳幼児から目を離したわずかな時間の隙に、乳幼児が浴槽内で転倒した場合、転倒を検出することが求められる。
【００５７】
浴室とは別の場所で待機している家族にとっては、上述した状況（溺水、転倒）を通報するシステムよりも、通常の安全な状態においても、どの場所でどの様な姿勢（起立もしくは着座）で活動しているのかを通知するシステムの方が、高い安心感につながる。例えば、入浴者が普段よりも長い時間浴槽に浸かっている場合、例えば、入浴者が溺水状態に至る前に家族が声掛けをするといった予防策を講じることも可能となる。
【００５８】
図９は、実施の形態４に係る追尾システム１ａのブロック構成を示す。追尾システム１ａは、レーダ２０１と、設置条件設定部１００１と、有効空間抽出部１００２と、事前測定データ保存部１００３と、差分検出部１００４と、クラスタリング処理部２０２と、位置決定部１００５と、姿勢判別部１００６と、状態検出部１００７と、を備える。
【００５９】
レーダ２０１は反射信号の位置，強度，速度の情報を含むデータを出力する。レーダ２０１は、実施の形態１に係るレーダ２０１と同様であり、例えば、ミリ波レーダ装置である。設置条件設定部１００１は、レーダの設置位置や角度を設定する。
【００６０】
レーダは多重反射、マルチパス、さらには、浴室の壁を透過して壁の奥に位置する反射物といった要因の影響を受ける。影響を受けることにより、あたかも浴室空間以外の位置からも信号が反射されているかの様に、反射波が検出されてしまうことがある。そこで、有効空間抽出部１００２は、設置条件設定部１００１で設定されたレーダの設置位置や角度に応じて、浴室内の直交空間における有効空間を求め、有効な空間領域の信号を抽出し、抽出した信号を後段に出力する。有効空間抽出部１００２は、抽出された信号以外の信号を後段に出力しない。
【００６１】
事前測定データ保存部１００３は、例えば、入室者が不在の状態において事前に測定された、浴槽、蛇口、ドアノブといった静的な反射物による反射波の測定データを保存する。これにより、追尾システム１ａは、静的な反射物による反射波の影響を把握できる。
【００６２】
差分検出部１００４は、事前測定データ保存部１００３から読み出した事前測定データと有効空間抽出部１００２からリアルタイムで入力される出力データとの差分に基づいて、入室した人体や、事前測定時から移動された物体を検出する。
【００６３】
一例において、事前測定データ保存部１００３は，ある特定の瞬間の事前測定結果以外にも、様々な状態の事前測定結果を保存する。そして、差分検出部１００４は、有効空間抽出部１００２からリアルタイムで入力される信号との差分が最も小さいものを選択してもよい。これにより、例えば、浴槽に張られている水の量、蓋の開閉状況、シャワーノズルの設置方向および位置、および浴室の乾燥状態といった浴室内の状態の相違から差分検出部１００４が受ける影響を低減できる。
【００６４】
クラスタリング処理部２０２は、一体とみなせる領域の点群をクラスタ化する。
【００６５】
位置決定部１００５は、クラスタ化された点群の重心位置を導出する。次いで、位置決定部１００５は、重心位置の３次元直交空間における水平方向座標に基づいて、入浴者が、浴槽内に位置しているのか、洗い場に位置しているのかを決定する。
【００６６】
姿勢判別部１００６は、垂直方向における点群の分散（バラつき）を求め、分散が所定の閾値よりも大きい場合には、入浴者が起立した状態であると判別し、その他の場合、入浴者が着座した状態であると判別する。
【００６７】
状態検出部１００７は、入浴者が異常状態にあるか否かを検出する。ここで、異常状態は、例えば、溺水状態または転倒状態である。
【００６８】
状態検出部１００７は、クラスタ化された点群におけるドップラ周波数分布を解析し、対象物（入浴者）が着座した後に、対象物の一部（入浴者の頭部）の動きが所定の閾値よりも少ないと判定した場合には、入浴者が溺水状態にあることを検出する。例えば、入浴者が浴槽内に位置し、かつ、着座もしくは寝そべった状態から、さらに頭部の位置が下がったまま、または、頭部が傾いたままである場合は、その他の場合よりも溺水の危険性が高くなる。したがって、一例において、状態検出部１００７は、位置決定部１００５の決定の結果および／または姿勢判別部１００６の判別の結果に応じて、入浴者が溺水状態にあることを検出する。なお、状態検出部１００７は、頭部が下がる、または頭部が傾いたのち、一定時間（第１の時間、例えば、２分）経過した後を溺水状態と判断してもよい。
【００６９】
入浴者が浴槽内で着座した後の動作について説明する。
【００７０】
なお、状態検出部１００７は、対象物が着座したままで、対象物の一部（入浴者の頭部）の動きが所定の閾値以上であっても、所定の時間が経過した場合は、長時間入浴状態として判断し、表示装置に通知してもよい。
【００７１】
ここで、クラスタリング処理部２０２は、入浴者が浴槽において着座した後は、浴槽内の水の影響により、入浴者の頭部周辺をクラスタ化した点群を出力する。位置決定部１００５は、頭部周辺のクラスタ化された点群の重心位置を導出する。姿勢判別部１００６は、導出された頭部周辺のクラスタ化された点群の重心位置を用いて、頭部の位置が着座後に、さらに下がった否か、さらに傾いたか否かを判断する。
【００７２】
また、入浴者の姿勢が、起立状態、または、洗い場において着座した状態から短時間に変化した場合、入浴者が転倒した可能性もある。したがって、一例において、状態検出部１００７は、現フレームより前に取得した数フレーム、即ち、現在時刻より所定の時間（第２の時間、例えば、５秒）内に取得した数フレームに含まれるクラスタ化された点群と、現フレームに含まれるクラスタ化された点群との変化の大きさを求め、大きさが所定の閾値以上の場合、入浴者が転倒したものと判定する。転倒が発生したと判定してから、一定時間（第３の時間、例えば、１分）が経過しても入浴者が起立状態、着座した状態に移行しない場合、状態検出部１００７は、入浴者が転倒状態にあることを検出する。
【００７３】
状態検出部１００７は、入浴者が異常状態にあることを検出した場合、例えば、警告音、警告表示といった警告の通報を、例えば、後段の表示装置に指示することにより、緊急事態の発生を通報する。
【００７４】
一方、状態検出部１００７が異常状態を検出しなかった場合、状態検出部１００７は、入浴者の位置及び姿勢の表示を後段の表示装置等に指示してもよい。指示に応じて、後段の表示装置等が入浴者の状況を表示する。
【００７５】
図１０は、実施の形態４に係る追尾システム１ｂのブロック構成を示す。追尾システム１ｂは、ディープラーニング演算部１１０１および統合部１１０２を備える点と、状態検出部１００７の処理内容の一部と、において、追尾システム１ａと異なる。追尾システム１ａと共通する点については、追尾システム１ｂの説明を省略する。
【００７６】
ディープラーニング演算部１１０１は、過去の測定データを用いて入浴者の状態の学習を行い、学習の結果に基づいて、入力信号を入浴者の状態に分類する。ディープラーニング演算部１１０１は、例えば、Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋを備える。学習および分類する入浴者の状態は、例えば、浴槽内で着座している状態、浴槽内で起立している状態、洗い場領域で着座している状態、および洗い場領域で起立している状態を含む。一例において、学習および分類する入浴者の状態は、さらに、異常状態（例えば、溺水状態、転倒状態）およびその他の状態（例えば、正常状態）を含む。
【００７７】
一例において、ディープラーニング演算部１１０１を備える追尾システム１ｂにおいては、静的な反射物の影響も含めて入浴者の状態を学習および分類する。例えば、ディープラーニング演算部１１０１は、図１０に示されるように、有効な空間領域の信号を有効空間抽出部１００２から入力し、入力した信号を学習および分類に用いる。
【００７８】
統合部１１０２は、姿勢判別部１００６およびディープラーニング演算部１１０１から信号を入力する。例えば、ディープラーニング演算部１１０１の学習が十分に進んでいない初期の状態の場合、統合部１１０２は、姿勢判別部１００６から入力した信号を選択して、後段の状態検出部１００７に出力する。
【００７９】
一方、例えば、ディープラーニング演算部１１０１の学習が十分に進んだ場合、統合部１１０２は、姿勢判別部１００６から入力した信号とディープラーニング演算部１１０１から入力した信号を統合し、統合した信号に基づいて後段の状態検出部１００７に信号を出力する。一例において、統合部１１０２は、ディープラーニング演算部１１０１が異常状態を分類したことを示す信号を入力したことに応じて、異常状態を検出した場合の処理を指示する信号を、後段の状態検出部１００７に出力する。状態検出部１００７は、統合部１１０２からの信号に応じて、異常状態を検出した場合の図９を参照して上述した処理を実行してもよい。
【００８０】
他の一例において、統合部１１０２は、ディープラーニング演算部１１０１が入浴者の状態を異常状態と分類し、かつ、入浴者が浴槽内にて着座していると姿勢判別部１００６が判別した場合、入浴者が異常状態にあるか否かの検出を後段の状態検出部１００７に指示する信号を出力してもよい。状態検出部１００７は、統合部１１０２からの信号に応じて、入浴者が異常状態にあるか否かを検出してもよい。また、統合部１１０２は、その他の場合に、異常状態を検出しなかった場合の処理を指示する信号を後段の状態検出部１００７に出力してもよい。状態検出部１００７は、統合部１１０２からの信号に応じて、異常状態を検出しなかった場合の図９を参照して上述した処理を実行してもよい。
【００８１】
（その他）
本開示に係る追尾システム１は、見守りサービスとは異なる用途に適用することもできる。例えば、信号器や電柱などの交通インフラに適用することにより、身長特徴量に基づいて追尾対象３０１が人間であるか動物であるか、あるいは大人であるか子供であるかといった判定が可能となる。例えば、追尾システム１の判定結果出力部２０９から通知を受けた警報装置（図示せず）が、追尾対象３０１の種類および／またはその状態に基づいて警告音を鳴らしたりライトを点滅させたりしてもよい。これにより、追尾システム１を危険伝達に適用できる。また、追尾システム１をオフィスや商業施設などに適用することで、年齢層や性別を特定した追尾対象の動線検出などへも適用できる。
【００８２】
上述の実施の形態１〜４においては、追尾システム１の全体が、例えば、天井、電柱の１カ所に一体として設置されている場合を例にとって説明した。これに代えて、追尾システム１のレーダ２０１以外の構成要素の１つまたは複数を備える装置を、レーダ２０１を備える追尾システム１と別体として設置する実施の形態も考えられる。この場合、別体として設置された装置は、追尾システム１と有線通信または無線通信を介して通信してもよい。
【００８３】
上述の実施の形態４においては、入浴者の状態の学習および分類にディープラーニングを用いている。これに代えて、入浴者の状態の学習および分類に、サポートベクターマシン、クラスタリング学習、アンサンブル学習といった他の学習アルゴリズムを用いる実施の形態も考えられる。
【００８４】
図１１は、コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。上述した各実施の形態および各変形例における各部の機能は、コンピュータ２１００が実行するプログラムにより実現される。
【００８５】
図１１に示すように、コンピュータ２１００は、入力ボタン、タッチパッドなどの入力装置２１０１、ディスプレイ、スピーカなどの出力装置２１０２、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０３、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１０４、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１０５を備える。また、コンピュータ２１００は、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置２１０６、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの記録媒体から情報を読み取る読取装置２１０７、ネットワークを介して通信を行う送受信装置２１０８を備える。上述した各部は、バス２１０９により接続される。
【００８６】
そして、読取装置２１０７は、上記各部の機能を実現するためのプログラムを記録した記録媒体からそのプログラムを読み取り、記憶装置２１０６に記憶させる。あるいは、送受信装置２１０８が、ネットワークに接続されたサーバ装置と通信を行い、サーバ装置からダウンロードした上記各部の機能を実現するためのプログラムを記憶装置２１０６に記憶させる。
【００８７】
そして、ＣＰＵ２１０３が、記憶装置２１０６に記憶されたプログラムをＲＡＭ２１０５にコピーし、そのプログラムに含まれる命令をＲＡＭ２１０５から順次読み出して実行することにより、上記各部の機能が実現される。また、プログラムを実行する際、ＲＡＭ２１０５または記憶装置２１０６には、各実施の形態で述べた各種処理で得られた情報が記憶され、適宜利用される。
【００８８】
本開示はソフトウェア、ハードウェア、または、ハードウェアと連携したソフトウェアで実現することが可能である。上記実施の形態の説明に用いた上記各部の機能は、部分的にまたは全体的に、集積回路であるＬＳＩとして実現され、上記実施の形態で説明した各プロセスは、部分的にまたは全体的に、一つのＬＳＩまたはＬＳＩの組み合わせによって制御されてもよい。ＬＳＩは個々のチップから構成されてもよいし、機能ブロックの一部または全てを含むように一つのチップから構成されてもよい。ＬＳＩはデータの入力と出力を備えてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路、汎用プロセッサまたは専用プロセッサで実現してもよい。また、ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。本開示は、デジタル処理またはアナログ処理として実現されてもよい。さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。例えば、バイオ技術の適用が可能性としてありえる。
【００８９】
本開示の追尾装置は、基準面または基準面から垂直方向に離れた位置に設置されたレーダから照射されたレーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる、前記ターゲットにおける複数ポイントのそれぞれと前記レーダとの間の複数の距離情報のうちの１つに基づいて、前記ターゲットの前記基準面の垂直方向に関する特徴量を算出し、前記特徴量と、前記特徴量に対応付けられた前記ターゲットに関する情報と、に基づいて、前記ターゲットの判別を行なう処理回路と、前記ターゲットの判別結果を出力する出力回路と、を備える。
【００９０】
本開示の追尾装置において、前記基準面は、屋内の床面であり、前記基準面の垂直方向に離れた位置は、前記屋内の天井である。
【００９１】
本開示の追尾装置において、前記レーダは、前記ターゲットの移動速度を測定し、前記ターゲットに関する情報は、前記ターゲットの移動速度に関する特徴量を含み、前記判別は、さらに、前記測定された移動速度と前記ターゲットに関する情報に含まれる前記ターゲットの移動速度に関する特徴量との比較に基づく。
【００９２】
本開示の追尾装置において、前記反射波から前記ターゲットにおける複数ポイントを抽出するクラスタリング処理回路をさらに備える。
【００９３】
本開示の追尾装置において、前記処理回路は、前記ターゲットにおける複数ポイントから、前記レーダとの間の距離が最も小さいポイントを抽出する。
【００９４】
本開示の追尾装置において、前記特徴量は、身長の値、前記身長の平均値、および前記身長の分散の少なくとも１つである。
【００９５】
本開示の追尾装置において、前記処理回路が判別した前記ターゲットについて、前記特徴量に基づいて前記ターゲットの状態を推定する。
【００９６】
本開示の追尾装置において、前記ターゲットに関する情報を記憶する記憶回路を備え、前記処理回路が判別した前記ターゲットについて、前記記憶回路が記憶する前記ターゲットに関する情報を、前記ターゲットの前記特徴量で更新する。
【００９７】
本開示の追尾方法は、基準面または基準面から垂直方向に離れた位置に設置されたレーダから照射されたレーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる、前記ターゲットにおける複数ポイントのそれぞれと前記レーダとの間の複数の距離情報のうちの１つに基づいて、前記ターゲットの前記基準面の垂直方向に関する特徴量を算出し、前記特徴量と、前記特徴量に対応付けられた前記ターゲットに関する情報と、に基づいて、前記ターゲットの判別を行ない、前記ターゲットの判別結果を出力する。
【００９８】
本開示の追尾プログラムは、プロセッサに、基準面または基準面から垂直方向に離れた位置に設置されたレーダから照射されたレーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる、前記ターゲットにおける複数ポイントのそれぞれと前記レーダとの間の複数の距離情報のうちの１つに基づいて、前記ターゲットの前記基準面の垂直方向に関する特徴量を算出し、前記特徴量と、前記特徴量に対応付けられた前記ターゲットに関する情報と、に基づいて、前記ターゲットの判別を行ない、前記ターゲットの判別結果を出力する、処理を実行させる。
【００９９】
本開示の追尾装置は、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データのうちの１つに基づいて、前記ターゲットの垂直方向に関する特徴量を算出し、前記特徴量と、前記特徴量に対応付けられた前記ターゲットに関する情報と、に基づいて、前記ターゲットの判別を行う処理回路を備える。
【０１００】
本開示の追尾装置において、追尾装置は、ターゲットよりも上方に設置される。
【０１０１】
本開示の追尾方法は、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データのうちの１つに基づいて、前記ターゲットの垂直方向に関する特徴量を算出し、前記特徴量と、前記特徴量に対応付けられた前記ターゲットに関する情報と、に基づいて、前記ターゲットの判別を行う。
【０１０２】
本開示の追尾プログラムは、プロセッサに、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データのうちの１つに基づいて、前記ターゲットの垂直方向に関する特徴量を算出し、前記特徴量と、前記特徴量に対応付けられた前記ターゲットに関する情報と、に基づいて、前記ターゲットの判別を行う処理を実行させる。
【０１０３】
本開示の追尾装置は、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データの重心を求め、前記重心の水平方向の位置を決定し、前記点群データの垂直方向および水平方向の少なくとも１方向の分布から前記ターゲットの姿勢を判別し、決定された前記位置と判別された前記姿勢が所定の条件を満たす場合、前記ターゲットのドップラ分布を解析し、前記ターゲットの状態を判断する処理回路を備える。
【０１０４】
本開示の追尾装置において、前記処理回路は、事前に測定された静的な反射物の影響を前記反射波から差し引く。
【０１０５】
本開示の追尾装置において、前記処理回路は、前記ターゲットの状態を学習し、前記学習の結果を用いて前記ターゲットの状態を分類する。
【０１０６】
本開示の追尾装置において、前記ターゲットの状態は、前記ターゲットの溺水状態または前記ターゲットの転倒状態である。
【０１０７】
本開示の追尾装置において、前記所定の条件は、前記ターゲットが浴槽内に位置し、かつ、着座または寝そべった状態となった後に、前記点群の垂直方向の位置が下がった状態を第１の時間保持するとの条件である。
【０１０８】
本開示の追尾装置において、前記所定の条件は、前記ターゲットが起立状態または着座した状態から第２の時間内に前記点群の重心の垂直方向の位置が変化し、かつ、第３の時間の間、前記ターゲットが起立状態または着座した状態に移行しないとの条件である。
【０１０９】
本開示の追尾装置において、前記レーダ波を前記ターゲットよりも上方から送出するレーダ装置をさらに含む。
【０１１０】
本開示の追尾装置において、前記処理回路が前記異常状態であると判断した場合に、前記異常状態を示す出力装置をさらに含む。
【０１１１】
本開示の追尾方法は、レーダ波がターゲットで反射した反射波から得られる点群データの重心を求め、前記重心の水平方向の位置を決定し、前記点群データの垂直方向および水平方向の少なくとも１方向の分布から前記ターゲットの姿勢を判別し、決定された前記位置と判別された前記姿勢が所定の条件を満たす場合、前記ターゲットのドップラ分布を解析し、前記ターゲットの状態を判断する。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本開示に係る追尾システムは、レーダによって追尾対象を特定するシステムに有用である。
【符号の説明】
【０１１３】
１  追尾システム
２  追尾装置
２０１  レーダ
２０２  クラスタリング処理部
２０３  追尾対象選択部
２０４  反射点抽出部
２０５  身長算出部
２０６  身長特徴量算出部
２０７  記憶部
２０８  判定部
２０９  判定結果出力部
３０１  追尾対象
３０２  反射点（群）
３０２ａ  反射点
４０１  支点
４０２  重心
１００１  設置条件設定部
１００２  有効空間抽出部
１００３  事前測定データ保存部
１００４  差分検出部
１００５  位置決定部
１００６  姿勢判別部
１００７  状態検出部
１１０１  ディープラーニング演算部
１１０２  統合部
【図１】
2019158862.tif 000003
【図２】
2019158862.tif 000004
【図３】
2019158862.tif 000005
【図４】
2019158862.tif 000006
【図５】
2019158862.tif 000007
【図６】
2019158862.tif 000008
【図７】
2019158862.tif 000009
【図８】
2019158862.tif 000010
【図９】
2019158862.tif 000011
【図１０】
2019158862.tif 000012
【図１１】
2019158862.tif 000013