(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のローターを有する飛行物体が監視空間に存在するか否かを検出する飛行物体検出装置であって、
前記監視空間の音を音響データとして取得する音響データ取得手段と、
前記音響データからうなりを検出する第１特徴検出手段と、
前記音響データから所定の周波数帯域において平坦なスペクトル構造を検出する第２特徴検出手段と、
前記第１特徴検出手段において前記うなりが検出され、かつ、前記第２特徴検出手段において前記平坦なスペクトル構造が検出された場合に、前記監視空間に前記飛行物体が存在していると判定する飛行音判定手段と、
を備えることを特徴とする飛行物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の飛行物体検出装置であって、
前記第１特徴検出手段は、前記音響データの１０００Ｈｚ以下の周波数帯域から前記うなりを検出することを特徴とする飛行物体検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の飛行物体検出装置であって、
前記第１特徴検出手段は、前記音響データの特定の周波数成分における変動の速さと変動の大きさを評価して前記うなりを検出することを特徴とする飛行物体検出装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の飛行物体検出装置であって、
前記第２特徴検出手段は、前記所定の周波数帯域を前記音響データの少なくとも３０００Ｈｚ以上の周波数帯域として、当該周波数帯域から前記平坦なスペクトル構造を検出することを特徴とする飛行物体検出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の飛行物体検出装置であって、
前記第２特徴検出手段は、前記所定の周波数帯域において複数の周波数バンドを設定し、前記複数の周波数バンドにおけるスペクトルパワーの最大値と最小値の差を評価して前記平坦なスペクトル構造を検出することを特徴とする飛行物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のローターを有する飛行物体を検出する飛行物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、小型の飛行物体が様々な用途に利用されるようになっている。特に、
複数のローターを有する飛行物体（特に、無人の飛行物体はドローン等と呼ばれる）は、安定した飛行やホバリングが可能であるため、カメラを搭載させて空撮を行わせる、物資の運搬をさせる、農薬の散布をさせる、などの多様な用途に利用され、人間にとって身近な存在になってきている。
【０００３】
しかしながら、このような飛行物体の普及に伴い、人々の暮らしが便利になる一方で、飛行物体が悪用される可能性もある。例えば、悪意のある者が他人の敷地に飛行物体を侵入させて無断に撮影を行ったり、飛行物体に爆発物等の危険物を運搬させたりする可能性がある。
【０００４】
このような悪用に対処し、被害を最小限に抑えるために、飛行物体が監視空間内に侵入したことを精度良く検出できる技術が開示されている。例えば、特許文献１には、監視空間内に侵入した飛行物体を監視するシステムが開示されている。具体的には、特許文献１のシステムは、複数台の赤外線カメラを備え、赤外線カメラが監視空間内の熱源を探知することで飛行物体の存在を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２５３３９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、単に飛行物体から発せられる熱を探知する手法では、雲や雨などの自然現象と飛行物体を区別することは可能であるが、熱を発する鳥やヘリコプタ、旅客機等にも反応してしまい、ドローンのような特定の種類の飛行物体を検出することができない。
【０００７】
そこで、本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、複数のローターを有するドローン等の飛行物体を検出できる飛行物体検出装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の１つの態様は、複数のローターを有する飛行物体が監視空間に存在するか否かを検出する飛行物体検出装置であって、前記監視空間の音を音響データとして取得する音響データ取得手段と、前記音響データからうなりを検出する第１特徴検出手段と、前記音響データから所定の周波数帯域において平坦なスペクトル構造を検出する第２特徴検出手段と、前記第１特徴検出手段において前記うなりが検出され、かつ、前記第２特徴検出手段において前記平坦なスペクトル構造が検出された場合に、前記監視空間に前記飛行物体が存在していると判定する飛行音判定手段と、を備えることを特徴とする飛行物体検出装置である。
【０００９】
ここで、前記第１特徴検出手段は、前記音響データの１０００Ｈｚ以下の周波数帯域から前記うなりを検出することが好適である。
【００１０】
また、前記第１特徴検出手段は、前記音響データの特定の周波数成分における変動の速さと変動の大きさを評価して前記うなりを検出することが好適である。
【００１１】
また、前記第２特徴検出手段は、前記所定の周波数帯域を前記音響データの少なくとも３０００Ｈｚ以上の周波数帯域として、当該周波数帯域から前記平坦なスペクトル構造を検出することが好適である。
【００１２】
また前記第２特徴検出手段は、前記所定の周波数帯域において複数の周波数バンドを設定し、前記複数の周波数バンドにおけるスペクトルパワーの最大値と最小値の差を評価して前記平坦なスペクトル構造を検出することが好適である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、複数のローターを有する飛行物体（ドローン等）の存在を高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態における飛行物体検出装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における飛行物体が存在する監視空間から取得された音響データの例を示す図である。
【図３】図２の音響データにおいて選定された周波数における音響データの振幅変動を示す図である。
【図４】図２の音響データにおいて選定された周波数における音響データのパワー変動をデシベル表示したバッファリングデータの例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における草払い機が存在する監視空間から取得された音響データの例を示す図である。
【図６】図５の音響データにおいて選定された周波数における音響データの振幅変動を示す図である。
【図７】図５の音響データにおいて選定された周波数における音響データのパワー変動をデシベル表示したバッファリングデータの例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態における音響データの周波数スペクトルの例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態における高域平坦度の算出方法を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態における飛行物体の検出処理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】
【００１５】
＜飛行物体検出装置＞
図１は、飛行物体検出装置１００の構成を示す。飛行物体検出装置１００は、飛行物体の発する音の特徴を検出することによって、監視空間を飛行する当該飛行物体を検出する。
【００１６】
本実施の形態では、常時、監視空間の音を集音・分析することで、監視空間における複数のローターを有する小型の飛行物体の存在をリアルタイムに検出する装置を説明する。しかし、この形態に限らず、予め録音された監視空間の音響データについて、複数のローターを有する小型の飛行物体の飛行音が含まれるか否かを判定し、監視空間に当該飛行物体が存在したか否かを検出する装置としてもよい。
【００１７】
飛行物体検出装置１００は、図１に示すように、入力部１０、記憶部１２、分析フレーム切り出し部１４、第１特徴検出部１６、第２特徴検出部１８、飛行音判定部２０及び出力部２２を含んで構成される。
【００１８】
入力部１０は、監視空間の音を音響データとして受け付ける音響データ取得手段を含む。具体的には、入力部１０は、マイク、アンプ、Ａ−Ｄ変換器から構成され、マイクで監視空間内の音波を捉え、アンプでその信号を増幅し、Ａ−Ｄ変換器でアナログ信号をサンプリングして、デジタル信号である音響データに変換する。例えば、サンプリング速度を１６ｋＨｚとして音響データを生成すればよい。入力部１０のうち、少なくともマイクは、監視空間内の音波を捉えることが可能な位置、角度、感度に設定されたうえで設置される。入力部１０は、音響データを分析フレーム切り出し部１４に出力する。
【００１９】
なお、予め監視空間の音を録音した音響データから飛行物体の飛行音を検出する場合、入力部１０は、当該音響データを分析フレーム切り出し部１４に出力するインターフェースであってもよい。
【００２０】
記憶部１２は、飛行物体検出装置１００における処理に必要な各種情報を記憶する。記憶部は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリ、ハードディスク等のメモリ装置を含んで構成される。記憶部１２は、各処理を実行するのに必要なプログラム等、各処理に必要な定数や閾値、音響データ、音響データから切り出された分析フレーム等の情報を記憶する。記憶部１２は、分析フレーム切り出し部１４、第１特徴検出部１６、第２特徴検出部１８、及び飛行音判定部２０等からアクセス可能とする。
【００２１】
分析フレーム切り出し部１４は、入力部１０から入力された音響データを所定長さのフレーム長に切り出す処理を行う。以下、分析フレーム切り出し部１４において切り出された音響データを分析フレームと呼ぶ。分析フレーム切り出し部１４は、分析フレームを第１特徴検出部１６及び第２特徴検出部１８へ出力する。
【００２２】
具体的には、分析フレーム切り出し部１４は、入力された音響データが所定の時間分（例えば、２０ｍｓ）溜まると、当該時間分のフレームに切り出して第１特徴検出部１６と第２特徴検出部１８へ出力する。本実施の形態では、分析フレーム切り出し部１４は、この切り出し処理を音響データが所定の時間分溜まる度に行う。すなわち、分析フレームの時間を２０ｍｓとした場合は、１秒間に５０回の分析フレームを切り出して出力する。
【００２３】
なお、分析フレーム切り出し部１４における切り出し処理は、これに限定されるものではなく、所定の時間分だけ音響データをオーバーラップさせて分析フレームを切り出すようにしてもよい。例えば、２つの分析フレーム間で５０％分の音響データをオーバーラップさせるようにしてもよい。つまり、分析フレームの長さを２０ｍｓとした場合は、１秒間に分析フレームを１００回出力する。
【００２４】
第１特徴検出部１６は、音響データから複数のローターを有する飛行物体を検出するための第１特徴を検出する。第１特徴検出部１６は、分析フレーム切り出し部１４で切り出された分析フレームを順次処理し、音響データ内から飛行物体の飛行音に関する第１特徴を検出する。
【００２５】
具体的には、第１特徴検出部１６は、第１特徴として、「うなり」を検出する。うなりは、周波数帯がわずかに異なる複数の音が混合されたときに、振幅がゆっくり周期的に変わる合成波を生ずる現象をいう。ちなみに、うなりは、人間の耳には、強弱が時間的に変化する音として聞こえる。複数のローターを有する飛行物体は、複数のローターの回転数を微妙に制御して前進飛行やホバリングを実現している。例えば、前進飛行する場合には進行方向と逆側のローターの回転数を上げることにより本体が傾き、水平方向の推進力が生まれる。また、ホバリング時においても、全てのローターが同じ回転数を保ち続けることは稀であり、常に個々のローターの回転数を微調整して姿勢を保とうとする。一般的なドローン等の小型の飛行物体では、飛行時にはローターが１分間に数千回転する。例えば、一つのローターが１分間に６０００回転する場合、１秒で１００回転するため、音響データには１００Ｈｚとその倍音構造の周波数スペクトル（２００Ｈｚ，３００Ｈｚ・・・）が観測される。また、他のローターが１１０Ｈｚで回転すると、音響データには１１０Ｈｚ，２２０Ｈｚ，３３０Ｈｚ・・・といった倍音構造の周波数スペクトルが観測される。これらの複数のローターの信号、すなわち、１００Ｈｚと１１０Ｈｚの信号が加算されるとうなりが生じ、信号の包絡線は１秒間に１０回振動する。同様に２００Ｈｚと２２０Ｈｚの場合は、１秒間に２０回信号の包絡線が振動する。このように、周波数の接近した信号が同時に存在すると、信号の包絡線が２つの周波数の「差」の周波数で振動する。
【００２６】
本実施の形態では、飛行物体が複数のローターを備えるという構造的な特徴を利用し、その回転によって生じる音波の特性を「うなり」として捉えようとするものである。すなわち、第１特徴である「うなり」は、複数のローターを異なる回転数で回転させることにより生じる音の特徴である。
【００２７】
第１特徴検出部１６では、分析フレームから「うなり」を検出する処理を行う。まず、分析フレーム切り出し部１４から入力された分析フレームに対して窓関数及びＦＦＴ等を適用して周波数解析を行う。周波数解析は、一般的であるので詳細は省略する。
【００２８】
なお、うなりの解析は低周波数帯域（例えば、１ｋＨｚ以下）で行うことが好ましい。そこで、第１特徴検出部１６では、当該低周波帯域の周波数成分のパワーを求める。うなりは、混合される２つの音の周波数が接近しているときに顕著に見られる現象であり、高い周波数帯域ではうなりの振動の周波数も高くなるため解析の周期を短くせざるを得ない。したがって、第１特徴検出部１６では、１ｋＨｚ以下の低い周波数帯域について解析を行うことが好適である。
【００２９】
第１特徴検出部１６は、周波数解析された音響データについて周波数毎のパワーの変動を過去の一定時間バッファリングしてバッファリングデータとして記憶部１２に記憶する。バッファリングデータの蓄積時間長は、うなりを検出するために十分な時間であればよく、例えば０．５秒とする。次に、第１特徴検出部１６は、バッファリングデータを用いて、パワーが継続的に大きい周波数を選定する。例えば、バッファリングデータに対して周波数毎にパワーを平均化する処理を施し、平均化されたパワーが最も高い周波数を選定すればよい。
【００３０】
その後、第１特徴検出部１６は、選定された周波数のバッファリングデータにおいてパワーの時間的な変動具合を評価する。具体的には、例えば、バッファリングデータにおけるパワーの変動を移動平均等で平滑化した平滑化曲線を求め、平滑化前のバッファリングデータが平滑化曲線と交差した交差回数を評価値としてバッファリングデータの変動の速さを評価する。また、平滑化前のバッファリングデータと平滑化曲線の差の２乗和に基づいて変動の大きさを評価する。すなわち、第１特徴検出部１６は、交差回数及び２乗和の値を引数とした関数を用いて「うなり度」を算出する。第１特徴検出部１６は、算出された「うなり度」が所定の第１閾値以上である場合に音響データから「うなり」が検出されたことを飛行音判定部２０へ出力する。
【００３１】
例えば、うなり度は以下のように算出することができる。すなわち、バッファリングデータとその平滑化曲線との０．５秒間の交差回数がｃ、０．５秒間のバッファリングデータの変動の大きさがｖ［ｄＢ］であるときのうなり度ｆ（ｃ，ｖ）は、数式（１）によって算出することができる。
【００３２】
【数１】
0006591334.tif 000002
【００３３】
右辺の第一項は、交差回数ｃが基準値２０のときに０．５となり、交差回数ｃが基準値２０より大きくなるほど１に漸近し、交差回数ｃが基準値２０より小さくなるほど０に漸近するシグモイド曲線である。右辺の第二項は、バッファリングデータの変動の大きさｖが基準値１０のときに０．５となり、変動の大きさｖが基準値１０より大きくなるほど１に漸近し、変動の大きさｖが基準値１０より小さくなるほど０に漸近するシグモイド関数である。数式（１）では、第一項と第二項の和の平均をうなり度としている。第１特徴検出部１６は、例えば、算出された「うなり度」が第１閾値（例えば、０．７以上）のときに飛行音判定部２０に音響データから第１特徴である「うなり」が検出された旨を出力する。
【００３４】
ここで、交差回数ｃの基準値と大きさｖの基準値は、検出対象とする飛行物体に合わせて適宜設定すればよい。すなわち、検出対象の飛行物体による音響データにおいてうなり度が高い値（１に近い値）になるようにそれぞれの基準値を設定することが好ましい。具体的には、飛行物体が小型になるほど変動の速さを示す交差回数ｃ及び変動の大きさｖはより大きい値になる傾向を示すので、検出対象となる飛行物体が小型になるほどそれぞれの基準値をより大きな値に設定することによって飛行物体を適切に検出することができる。また、「うなり度」に対する第１閾値は、上記値（０．７）に限定されるものではなく、異なる値にしてもよい。
【００３５】
ここで、図を参照し、「うなり度」について具体的に説明する。図２は、入力部１０から入力された音響データ（１秒分）の例である。図２において、横軸は時間、縦軸は音響データの振幅を示す。図２の音響データについて周波数解析を施し、周波数毎のパワーの変動を示すバッファリングデータを得る。図２の音響データの場合、バッファリングデータから求めたパワーが最も大きい周波数は５３１Ｈｚであるので、その周波数を選定する。図３は、図２の音響データに周波数５３１Ｈｚ近辺のみを通過させるフィルタ処理を施したデータである。図３において、横軸は時間、縦軸は振幅を示す。また、図４は、周波数５３１Ｈｚの音響データの０．５秒分のパワーの時間変動をデシベル表示したバッファリングデータである。図４において、横軸は時間、縦軸はパワー（デシベル表示）を示す。このように、図４において、図３の振幅包絡の振動数と類似した周期の振動を捉えることができる。すなわち、バッファリングデータが図４のように変動しているときは、図２の音響データにうなりが含まれているといえる。選定された周波数におけるバッファリングデータから交差回数ｃ及び変動の大きさｖを求め、これらの値から「うなり度」を算出する。バッファリングデータにうなりが含まれている場合、交差回数ｃ及び変動の大きさｖが大きい値となり、「うなり度」は高い値になる。
【００３６】
なお、バッファリングデータにうなりが含まれていない場合には変動がみられない。例えば、単一のローターの音を分析した場合には、バッファリンクデータにうなりは含まれず、一定のパワーの信号として観測される。図５は、草払い機の動作音を録音した音響データである。図５において、横軸は時間、縦軸は振幅を示す。図５の音響データに対して図２に対する処理と同様の処理を施した場合、図６及び図７が得られる。図６は、図５の音響データにパワーが最も大きい帯域成分を通過させるフィルタ処理を施したデータである。図６において、横軸は時間、縦軸は振幅を示す。また、図７は、音響データの０．５秒分のパワーの時間変動をデシベル表示したバッファリングデータである。図７において、横軸は時間、縦軸はパワー（デシベル表示）を示す。図６及び図７に示すように、草払い機の動作音を録音した音響データでは、振幅変動も、バッファリングデータのパワーの変動も小さく、そこから算出される「うなり度」は低い値になる。
【００３７】
第２特徴検出部１８は、音響データから複数のローターを有する飛行物体を検出するための第２特徴を検出する。第２特徴検出部１８は、分析フレーム切り出し部１４で切り出された分析フレームを順次処理し、音響データ内から飛行物体の飛行音に関する第２特徴を検出する。
【００３８】
具体的には、第２特徴検出部１８は、音響データから第２特徴量として「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」を検出する。一般的なドローンのような飛行物体は小型であるため、搭載されているローターも小型である。このような小型のローターで飛行を実現するためには、必然的にローターを高速回転させることになる。例えば、ローターは、毎分数千回転におよぶ高速で回転する。この高速回転の際の特徴音が音響データでの「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」として表れる。自然界において発生する音は、一般的に高周波になるほど周波数ｆに対して１／ｆの傾きでレベルが落ちる右肩下がりの周波数スペクトルを示す。これに対して、ローターが高速回転する際の音の周波数成分は、音響データにおいて少なくとも３０００Ｈｚ〜７０００Ｈｚ程度の高い周波数まで１／ｆの傾きよりも小さな傾きでパワーが維持されて平坦なスペクトル構造を示す。すなわち、自然界に存在する音は「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」を示さず、小型の飛行物体のローターが発する音は「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」を示す。なお、ヘリコプタなどのように大型のローターを搭載した飛行物体の場合は、小型の飛行物体よりもローターを低い回転数で回転させるので、発生音は「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」を示さない。
【００３９】
第２特徴検出部１８は、小型のローターを備えるという飛行物体の構造上の特徴に基づいて、ローターを高速回転させることによって生じる音響データに含まれる「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」を第２特徴として検出する。以下に、「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」の検出処理について説明する。
【００４０】
第２特徴検出部１８は、周波数解析した音響データの周波数スペクトルに対して周波数帯域（周波数バンド）を複数設定し、各周波数バンドにおけるスペクトルパワーの総和を算出し、複数の周波数バンドのスペクトルパワーの総和の最大値と最小値の差を評価値とする。評価対象の周波数帯域においてスペクトルが平坦であるほど評価値は０により近い値になり、平坦でないほど評価値はより大きな値になる。
【００４１】
図４の音響データについて、周波数解析した結果を図８に示す。図８において、横軸は周波数、縦軸はパワーを示す。なお、図８には、周波数スペクトルの包絡線も示す。第２特徴検出部１８は、周波数スペクトルを複数の周波数帯域（周波数バンド）に分けて、それぞれの周波数帯域におけるパワーの平均値を求める。そして、複数の周波数帯域のパワーの最大値と最小値の差を算出し、これらの過去の時間平均値を「高域平坦度」として求める。
【００４２】
なお、ドローンのように高回転するローターを備える小型の飛行物体では少なくとも３０００Ｈｚ以上の高周波数帯域において周波数ｆに対して１／ｆより傾きが小さい平坦なスペクトル構造がみられるが、１０００Ｈｚ〜２０００Ｈｚから３０００Ｈｚに亘る周波数帯域においても同様に平坦なスペクトル構造がみられる場合に、より小型の飛行物体の特徴を示していると考えられる。本実施の形態では、少なくとも３０００Ｈｚ以上の周波数帯域を含む周波数スペクトルに基づいて「高域平坦度」を算出するものとしたが、好ましくは２０００Ｈｚ以上の周波数帯域、より好ましくは１０００Ｈｚ以上の周波数帯域を含む周波数スペクトルに基づいて「高域平坦度」を算出することが好適である。
【００４３】
例えば、「高域平坦度」は以下のように算出される。第２特徴検出部１８は、図９に示すように１０００Ｈｚ〜７０００Ｈｚの周波数帯域に亘る周波数スペクトルを１０００Ｈｚ〜２０００Ｈｚ、２０００Ｈｚ〜３０００Ｈｚ・・・６０００Ｈｚ〜７０００Ｈｚと６つの周波数帯域に分割し、それぞれの周波数帯域におけるパワーの平均値を求め、その最大値と最小値の差の絶対値ｄ［ｄＢ］として高域平坦度ｇ（ｄ）を数式（２）により算出する。
【００４４】
【数２】
0006591334.tif 000003
【００４５】
高域平坦度ｇ（ｄ）は、最大値と最小値の差の絶対値ｄが基準値１０のときに０．５となり、絶対値ｄが基準値１０より大きくなるほど０に漸近し、絶対値ｄが基準値１０より小さくなるほど１に漸近するシグモイド関数である。第２特徴検出部１８は、算出された「高域平坦度」が第２閾値以上（例えば、０．７以上）のときに飛行音判定部２０に音響データから第２特徴である「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」が検出された旨を出力する。なお、「高域平坦度」に対する第２閾値は、上記値（０．７）に限定されるものではなく、異なる値にしてもよい。
【００４６】
なお、「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」を評価する他の方法としては、周波数解析した結果の包絡線を求め、当該包絡線の傾きに基づいて高域周波数帯の平坦性（平坦なスペクトル構造）を評価してもよい。包絡線は、ＬＰＣ(Linear Predictive Coding)やケプストラム分析、ＭＦＣＣ(MEL Frequency Cepstral Coefficients)等を用いればよい。この場合、包絡線の傾きが小さいほど１、傾きが大きいほど０に近づくような「高域平坦度」を求めればよい。
【００４７】
飛行音判定部２０は、第１特徴検出部１６における第１特徴の検出結果と第２特徴検出部１８における第２特徴の検出結果に基づいて音響データに飛行物体の飛行音が含まれているか否かを判定する。すなわち、飛行音判定部２０は、音響データに基づいて監視空間内に複数のローターを備えた飛行物体が存在するか否かを判定する。
【００４８】
飛行音判定部２０は、第１特徴検出部１６において第１特徴である「うなり」が検出され、かつ第２特徴検出部１８において第２特徴である「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」が検出された場合に音響データ内に複数のローターを備えた飛行物体の飛行音が含まれていると判定する。そして、音響データ内に当該飛行物体の飛行音が含まれていると判定すると、監視空間内に検出対象である飛行物体が存在している旨を出力部２２に対して出力する。
【００４９】
例えば、第１特徴検出部１６において「うなり度」が第１閾値以上（例えば、０．７以上）であり、第２特徴検出部１８において「高域平坦度」が第２閾値以上（例えば、０．７以上）である場合に、飛行音判定部２０において音響データ内に第１特徴と第２特徴が両方含まれていると判定される。
【００５０】
出力部２２は、飛行音判定部２０にて「監視空間内に検出対象である飛行物体が存在している」と判定された場合に警報を出力する。例えば、モニタへの表示や音によって飛行物体の存在を通知すればよい。また、飛行物体検出装置１００を外部の集中管理センタ（図示しない）と通信ネットワーク等で接続し、飛行音判定部２０にて「監視空間内に検出対象である飛行物体が存在している」と判定された場合に集中管理センタに対して通報をするようにしてもよい。
【００５１】
草払い機は、小型の飛行物体と同様に刈刃が高速回転するため、その動作音には当該飛行物体と似た「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」が観測される。しかしながら、草払い機では高速回転する刃が１枚なため、複数のローターを備えた飛行物体のような「うなり」が音響データから検出されない。一方、自然環境から生ずる環境音において、周波数が微妙に異なる持続音が発生すると「うなり」が発生する可能性がある。しかしながら、これらの音には、小型の飛行物体のような高速回転する機構が無いため、「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」が音響データから検出されない。そこで、飛行物体検出装置１００では第１特徴である「うなり」と第２特徴である「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」の両方が音響データに含まれている場合に複数のローターを備えた小型の飛行物体が監視空間に存在するものとする。したがって、飛行物体検出装置１００によりドローンのような複数のローターを備えた小型の飛行物体を高精度に検出することができる。
【００５２】
＜飛行物体検出処理＞
以下、図１０のフローチャートを参照して、飛行物体検出装置１００を用いた飛行物体の検出処理について説明する。飛行物体検出装置１００は、入力部１０から音響データが入力されると以下の処理を開始する。
【００５３】
ステップＳ１０１では、分析フレーム切り出し部１４は、入力部１０から入力された音響データが所定時間分（例えば、２０ｍｓ）溜まると、当該時間分のフレームに切り出して分析フレームとして第１特徴検出部１６と第２特徴検出部１８に出力する。
【００５４】
ステップＳ１０２では、第１特徴検出部１６にて、ステップＳ１０１にて切り出された分析フレームから第１特徴である「うなり」を検出する処理が行われる。第１特徴検出部１６は、音響データに基づいて「うなり度」を算出し、「うなり度」が第１閾値以上であれば音響データから「うなり」が検出された旨を飛行音判定部２０に出力し、そうでなければ「うなり」が検出されなかった旨を飛行音判定部２０に出力する。
【００５５】
ステップＳ１０３では、第２特徴検出部１８にて、ステップＳ１０１にて切り出された分析フレームから第２特徴である「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」を検出する処理が行われる。第２特徴検出部１８は、音響データに基づいて「高域平坦度」を算出し、「高域平坦度」が第２閾値以上であれば音響データから「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」が検出された旨を飛行音判定部２０へ出力し、そうでなければ「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」が検出されなかった旨を飛行音判定部２０に出力する。
【００５６】
ステップＳ１０４では、飛行音判定部２０にて、音響データに第１特徴である「うなり」と第２特徴である「高周波数帯域において平坦なスペクトル構造」との両方が含まれているか否かが判定される。音響データに第１特徴と第２特徴の両方が含まれていればステップＳ１０５に処理を移行させ、第１特徴と第２特徴のいずれか一方でも含まれていなければステップＳ１０６に処理を移行させる。
【００５７】
ステップＳ１０５では、飛行音判定部２０にて、音響データに複数のローターを備えた小型の飛行物体の飛行音が含まれているものとして監視空間内に飛行物体が存在している旨を出力部２２に対して出力する。
【００５８】
一方、ステップＳ１０６では、入力された音響データについて全ての分析フレームについて飛行物体の検出処理が終了しているか否かが判定され、全ての分析フレームについて検出処理が終了していれば処理を終了する。全ての分析フレームについて検出処理が了していない場合は、処理をステップＳ１０１に戻し、次の分析フレームについて処理を行う。
【００５９】
以上のように、本実施の形態の飛行物体検出装置１００によれば、複数のローターを有する小型の飛行物体の存在を高精度に検出することができる。また、飛行物体の飛行構造によって生じる第１特徴と第２特徴を検出に用いることにより、市販されている飛行物体の音を予め集音・分析し、登録データとして記憶しておく必要がなく飛行物体を検出することができる。また、飛行構造が共通してさえいれば、新たな飛行物体が発売される度に登録データを更新する必要なく、未知の飛行物体でも検出可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１０  入力部、１２  記憶部、１４  分析フレーム切り出し部、１６  第１特徴検出部、１８  第２特徴検出部、２０  飛行音判定部、２２  出力部、１００  飛行物体検出装置。
【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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