(57)【要約】  トイレへの入室、退室、便座の着座、離隔等の人体の様々な動作を精度よく検出することができる便座装置を提供する。人検出器（５）は、周波数分析部（５２ｃ）と認識部（５２ｅ）とサンプルデータを格納するデータベース（５２ｉ）とを備える。周波数分析部（５２ｃ）は、センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なるフィルタバンク毎の信号として抽出する。認識部（５２ｅ）は、フィルタバンク（５ａ）毎の信号に基づく信号の周波数分布を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合して、少なくとも便器（１１）が設置された空間に侵入した人体を検出する機能と、便座（１２ｂ）に着座した人体を検出する機能とを有する。
2015087541.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
便器上に載置される本体と、
前記本体に開閉自在に付設された便座と、
人体を検出対象とする人検出器とを備え、
前記人検出器は、
無線信号を送信し、物体で反射した前記無線信号を受信して、前記物体の動きに応じたセンサ信号を出力するセンサ部と、
前記センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なる複数のフィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析部と、
前記複数のフィルタバンク毎の信号に基づく信号の周波数分布と、前記複数のフィルタバンク毎の信号に基づく信号強度の成分比との少なくとも一方を検出データとし、前記検出データにより人体の所定動作を検出する認識処理を行う認識部と、
前記人体の所定動作に対応する周波数分布と、前記人体の所定動作に対応する信号強度の成分比との少なくとも一方をサンプルデータとして格納するデータベースとを備え、
前記認識部は、前記検出データを前記サンプルデータと照合することによって前記認識処理を行い、少なくとも前記便器が設置された空間に侵入した前記人体の存否を検出する第１の検出機能と、前記便座に着座した前記人体の存否を検出する第２の検出機能とを有する
ことを特徴とする便座装置。
【請求項２】
前記サンプルデータには、第１のサンプルデータと、前記第１のサンプルデータとは異なる第２のサンプルデータとがあり、
前記認識部は、前記第１の検出機能を実行する場合には前記第１のサンプルデータを用い、前記第２の検出機能を実行する場合には前記第２のサンプルデータを用いることを特徴とする請求項１記載の便座装置。
【請求項３】
前記認識部は、前記複数のフィルタバンクの各信号強度の総和が閾値以上である場合、前記認識処理を行う、もしくは前記認識処理の結果を有効とし、
前記閾値には、第１の閾値と、前記第１の閾値とは異なる第２の閾値とがあり、
前記認識部は、前記第１の検出機能を実行する場合には前記閾値として前記第１の閾値を用い、前記第２の検出機能を実行する場合には前記閾値として前記第２の閾値を用いる
ことを特徴とする請求項１または２記載の便座装置。
【請求項４】
前記複数のフィルタバンクを通過した信号から背景信号を除去する背景信号除去部を備えることを特徴とする請求項１乃至３いずれか記載の便座装置。
【請求項５】
前記センサ信号に基づいて前記人体までの距離を測定する測距部を備え、前記認識部は、前記測距部の測定結果も併せて用いて前記認識処理を行うことを特徴とする請求項１乃至４いずれか記載の便座装置。
【請求項６】
前記センサ信号に基づいて前記人体の移動方向を検出する方向検出部を備え、前記認識部は、前記方向検出部の検出結果も併せて用いて前記認識処理を行うことを特徴とする請求項１乃至５いずれか記載の便座装置。
【請求項７】
前記センサ信号に基づいて、前記便座に着座した前記人体の呼吸の状態を検出する呼吸検出部を備えることを特徴とする請求項１乃至６いずれか記載の便座装置。
【請求項８】
前記センサ部は、前記便座に着座した前記人体の背面と向き合うように設けられることを特徴とする請求項１乃至７いずれか記載の便座装置。
【請求項９】
前記周波数分析部により抽出された信号の強度の総和もしくは所定の前記複数のフィルタバンクのうち所定数のフィルタバンクを通過した信号の強度の総和で、前記複数のフィルタバンクそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する規格化部を備え、
前記認識部は、前記規格化部から出力される前記複数のフィルタバンク毎の規格化強度から決まる周波数分布と前記規格化強度の成分比との少なくとも一方により前記人体の所定動作を検出する前記認識処理を行う
ことを特徴とする請求項１乃至８いずれか記載の便座装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９いずれか記載の便座装置と、前記便座装置の前記本体が載置される前記便器とを備えることを特徴とする便器装置。
【請求項１１】
前記人検出器の検出結果に基づいて、前記便器内にて水を吐出する給水装置の動作を制御するコントローラを備えることを特徴とする請求項１０記載の便器装置。
【請求項１２】
前記便器内に供給する水を貯める水洗タンクを、前記便座に着座した前記人体の背面と向き合うように備え、
前記センサ部は、前記水洗タンクに設けられる
ことを特徴とする請求項１１記載の便器装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に便座装置、および便器装置、より詳細には入室、着座等の人体検出を行う便座装置、および便器装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、無線信号を用いた人検出器を設けて、トイレ室への入退室等の使用者の動作を検出し、洗浄水の吐水制御等を行う便座装置または便器装置がある（例えば、日本国特許番号第３７４０６９６号参照）。この人検出器は、ドップラセンサを用いており、低域バンドパスフィルタを通過させたドップラセンサの出力を閾値と比較することによって、人体の動作を検出している。【０００３】
便座装置、便器装置に設けた人検出器は、使用者のトイレ室への入退室だけでなく、便座への着座等の他の様々な動作を検出することも要求される。【０００４】
しかしながら、便座装置、便器装置に設けた従来の人検出器は、使用者の実際の動作とは異なる動作を検出する誤検出、使用者がいないにも関わらず人体を検出する誤検出が発生する可能性があった。
【発明の開示】
【０００５】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、トイレへの入室、退室、便座の着座、離隔等の人体の様々な動作を精度よく検出することができる便座装置、および便器装置を提供することにある。
【０００６】
本発明の便座装置は、便器上に載置される本体と、前記本体に開閉自在に付設された便座と、人体を検出対象とする人検出器とを備え、前記人検出器は、無線信号を送信し、物体で反射した前記無線信号を受信して、前記物体の動きに応じたセンサ信号を出力するセンサ部と、前記センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なる複数のフィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析部と、前記複数のフィルタバンク毎の信号に基づく信号の周波数分布と、前記複数のフィルタバンク毎の信号に基づく信号強度の成分比との少なくとも一方を検出データとし、前記検出データにより人体の所定動作を検出する認識処理を行う認識部と、前記人体の所定動作に対応する周波数分布と、前記人体の所定動作に対応する信号強度の成分比との少なくとも一方をサンプルデータとして格納するデータベースとを備え、前記認識部は、前記検出データを前記サンプルデータと照合することによって前記認識処理を行い、少なくとも前記便器が設置された空間に侵入した前記人体の存否を検出する第１の検出機能と、前記便座に着座した前記人体の存否を検出する第２の検出機能とを有することを特徴とする。
【０００７】
本発明の便器装置は、本発明の便座装置と、前記便座装置の前記本体が載置される前記便器とを備えることを特徴とする。
本発明の便座装置、便器装置は、トイレへの入室、退室、便座の着座、離隔等の人体の様々な動作を精度よく検出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態における便器装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態における便器装置の外観を示す斜視図である。
【図３】図３Ａ〜図３Ｃは、実施形態における信号処理部の規格化部の説明図である。
【図４】図４Ａ〜図４Ｃは、実施形態における平滑化処理部の説明図である。
【図５】図５Ａ〜図５Ｃは、実施形態における背景信号除去部の一例の説明図である。
【図６】実施形態における背景信号除去部の他例の説明図である。
【図７】図７Ａ，図７Ｂは、実施形態における背景信号除去部の更に他の例の説明図である。
【図８】実施形態における背景信号除去部の別例を構成する適応フィルタのブロック図である。
【図９】図９Ａ〜図９Ｃは、実施形態における信号処理部の主成分分析による認識処理の説明図である。
【図１０】実施形態における信号処理部の重回帰分析による認識処理の説明図である。
【図１１】図１１Ａ，図１１Ｂは、実施形態における信号処理部の重回帰分析による認識処理の他の説明図である。
【図１２】図１２Ａ，図１２Ｂは、実施形態における信号処理部の説明図である。
【図１３】実施形態におけるフィルタバンク群の説明図である。
【図１４】実施形態における動作のフローチャート図である。
【図１５】実施形態におけるコントローラのモードを示す遷移図である。
【図１６】実施形態における周波数分析部の構成を示すブロック図である。
【図１７】図１７Ａ〜図１７Ｃは、実施形態における呼吸検出時における各部の波形を示す波形図である。
【図１８】実施形態における呼吸検出処理を示す説明図である。
【図１９】図１９Ａ，図１９Ｂは、実施形態における測距時の動作を示す説明図である。
【図２０】実施形態における測距時のビート信号を示す波形図である。
【図２１】図２１Ａ〜図２１Ｄは、実施形態における測距時の出力波形を示す波形図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施形態の便器装置１のブロック構成を図１に示し、便器装置１の外観構成を図２に示す。便器装置１は、便器１１と、便座装置１２と、人検出器５とを主構成として備える。
【００１０】
便器１１は、凹形状のボウル部１１ａ、ボウル部１１ａの周縁に形成されたリム１１ｂを有する洋式便器からなる（図２参照）。便器１１は、水洗装置１１ｃ、局部洗浄装置１１ｄ、洗剤供給装置１１ｆ、照明制御装置１１ｇ、開閉装置１１ｈを内蔵している（図１参照）。水洗装置１１ｃは、ボウル部１１ａ内に水を供給する給水、ボウル部１１ａ内の水を排出する排水を行う。局部洗浄装置１１ｄは、ボウル部１１ａ内に突出して人体の局部を洗浄する洗浄ノズル１１ｅを有しており、洗浄ノズル１１ｅから局部洗浄用の水が吐出される（図２参照）。洗剤供給装置１１ｆは、ボウル部１１ａを洗浄するための洗剤を供給する。照明制御装置１１ｇは、トイレ室内の照明器具の点灯・消灯を制御する。開閉装置１１ｈは、便座１２ｂおよび便蓋１２ｃの開閉制御を行う。水洗装置１１ｃ、局部洗浄装置１１ｄが用いる水は、トイレ室の壁面に設けた止水栓７から配水管８を介して給水される。なお、水洗装置１１ｃ、局部洗浄装置１１ｄが、便器１１のボウル部１１ａ内にて水を吐出する給水装置に相当する。
【００１１】
そして、便器１１のリム１１ｂの上面には、便座装置１２が設置される。便座装置１２は、リム１１ｂの後側上面に載置される便座本体１２ａと、便座本体１２ａに回動可能に支持された便座１２ｂおよび便蓋１２ｃを備える。便座１２ｂおよび便蓋１２ｃは、便器１１の上面側において、モータ等を用いた開閉装置１１ｈによって開閉自在に構成される。
【００１２】
便器装置１は、水洗装置１１ｃ、局部洗浄装置１１ｄ、洗剤供給装置１１ｆ、照明制御装置１１ｇ、開閉装置１１ｈの各動作を制御するコントローラ６を備える。コントローラ６は、便器１１、便座装置１２のいずれに設けられてもよい。
【００１３】
トイレ室の壁面には、リモコン操作器３が設置されており、リモコン操作器３には、水洗装置１１ｃ、局部洗浄装置１１ｄ、開閉装置１１ｈの各操作を行う操作スイッチが設けられており、操作スイッチの操作に応じた赤外線信号等の操作信号を送信する。便座装置１２の便座本体１２ａには、リモコン操作器３から送信される操作信号を受信する受信部１２ｄを設ける。図１に示すコントローラ６は、受信部１２ｄが受信した操作信号に応じて、水洗装置１１ｃ、局部洗浄装置１１ｄ、開閉装置１１ｈの各動作を制御する。
【００１４】
さらに、便座装置１２の便座本体１２ａには、人検出器５が設けられる。人検出器５は、使用者のトイレ室への入室・退室（第１の検出機能）、便座１２ｂへの着座・離隔（第２の検出機能）等の人体の動作を検出する。以下、この人検出器５について説明する。
【００１５】
図１に示すように、人検出器５は、センサ部５１と、信号処理部５２とで構成される。
【００１６】
センサ部５１は、所定周波数の電波を検出範囲に向けて送信して、検出範囲内で動いている物体で反射された電波を受信し、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当するドップラ周波数のセンサ信号を出力するドップラセンサである。このセンサ信号は、物体の動きに対応するアナログの時間軸信号である。なお、電波を反射した物体が検出範囲内を移動している場合には、ドップラ効果によって反射波の周波数がシフトする。本実施形態において検出対象は、トイレ室における人体の動作（入室、退室、着座、離隔等）である。
【００１７】
このセンサ部５１は、図１に示すように、送信制御部５１ａ、送信部５１ｂ、送信アンテナ５１ｃ、受信アンテナ５１ｄ、受信部５１ｅを備える。
【００１８】
送信部５１ｂは、送信アンテナ５１ｃを介して、電波を検出範囲に向けて送信する。送信制御部５１ａは、送信部５１ｂが送信する電波の周波数、送信タイミング等を制御する。送信部５１ｂが送波する電波は、例えば、周波数が２４．１５ＧＨｚのミリ波とすることができる。なお、送信部５１ｂが送波する電波は、ミリ波に限らず、マイクロ波でもよい。また、送信部５１ｂが送波する電波の周波数の値は一例であって、この数値に限定する趣旨ではない。
【００１９】
受信部５１ｅは、受信アンテナ５１ｄを介して、検出範囲内の物体で反射された電波を受信し、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当する周波数のセンサ信号を出力する。具体的には、受信部５１ｅは、センサ信号をＩ相成分（In Phase）、Ｑ相成分（Quadrature Phase）の２チャンネルの信号に分離して出力する。
【００２０】
信号処理部５２は、センサ部５１から出力されるセンサ信号を信号処理する機能を有する。
【００２１】
信号処理部５２は、図１に示すように、センサ信号を増幅する増幅部５２ａと、増幅部５２ａによって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換部５２ｂとを備えている。増幅部５２ａは、例えば、オペアンプを用いた増幅器により構成することができる。具体的には、増幅部５２ａは、Ｉ相成分の信号およびＱ相成分の信号のそれぞれを増幅し、Ａ／Ｄ変換部５２ｂは、Ｉ相成分の信号およびＱ相成分の信号のそれぞれをディジタルの信号に変換する。
【００２２】
また、信号処理部５２は、図１に示すように、周波数分析部５２ｃを備えている。周波数分析部５２ｃは、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力される時間領域のセンサ信号を周波数領域の信号（周波数軸信号）に変換し、周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａ（図３Ａ参照）の群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。
【００２３】
周波数分析部５２ｃは、フィルタバンク５ａの群として、規定数（例えば、１６個）のフィルタバンク５ａを設定してあるが、この数は一例であって、この数に限定する趣旨ではない。
【００２４】
また、信号処理部５２は、規格化部５２ｄを備えている。規格化部５２ｄは、周波数分析部５２ｃにより抽出された信号の総和もしくは所定の複数（例えば、低周波側の４個）のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する。
【００２５】
また、信号処理部５２は、図１に示すように、規格化部５２ｄから出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度から決まる周波数分布により物体を検出する認識処理を行う認識部５２ｅを備えている。
【００２６】
上述の周波数分析部５２ｃは、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号を離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）することで周波数領域の信号に変換する機能を有している。また、図３Ａに示すように、フィルタバンク５ａの各々は、複数（図示例では、５個）の周波数ビン（frequency bin）５ｂを有している。ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＤＣＴビンとも呼ばれる。各フィルタバンク５ａは、周波数ビン５ｂの幅（図３Ａ中のΔｆ１）により分解能が決まる。フィルタバンク５ａの各々における周波数ビン５ｂの数は一例であって、この数に限定する趣旨ではない。周波数ビン５ｂの数は、５個以外の複数でもよいし、１個でもよい。Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ＤＣＴに限らず、例えば、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transformation：ＦＦＴ）でもよい。ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＦＦＴビンとも呼ばれる。また、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ウェーブレット変換（Wavelet Transform：ＷＴ）でもよい。
【００２７】
フィルタバンク５ａの各々が複数の周波数ビン５ｂを有している場合、信号処理部５２は、周波数分析部５２ｃと規格化部５２ｄとの間に、平滑化処理部５２ｆを備えていることが好ましい。この平滑化処理部５２ｆは、以下の２つの平滑化処理機能（第１の平滑化処理機能および第２の平滑化処理機能）のうち、少なくとも一方を有することが好ましい。第１の平滑化処理機能は、フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を周波数領域（周波数軸方向）において平滑化処理する機能である。第２の平滑化処理機能は、フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能である。これにより、信号処理部５２は、雑音の影響を低減することが可能となり、両方とも有していれば、雑音の影響をより低減することが可能となる。
【００２８】
第１の平滑化処理機能は、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどにより実現でき、この第１の平滑化処理機能を平均値フィルタにより実現したとする。そして、図３Ａ，図４Ａに示すように、時刻ｔ１において、周波数の低い方から順に数えて１番目のフィルタバンク５ａの５個の周波数ビン５ｂそれぞれにおける信号の強度がそれぞれｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４、ｓ５であるとする。ここで、１番目のフィルタバンク５ａについてみれば、第１の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度をｍ１１（図３Ｂ，図４Ｂ参照）とすると、
ｍ１１＝（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３＋ｓ４＋ｓ５）／５
となる。
【００２９】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａの信号は、図３Ｂ，図４Ｂに示すように、それぞれ、ｍ２１、ｍ３１、ｍ４１及びｍ５１となる。要するに、本実施形態では、説明の便宜上、時間軸上の時刻ｔｉ（ｉは自然数）におけるｊ（ｊは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、ｍｊｉと表している。
【００３０】
規格化部５２ｄでは、認識部５２ｅにおいて認識処理に利用する複数の所定のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度値を規格化する。ここでは、例えば、周波数分析部５２ｃにおけるフィルタバンク５ａの総数が１６個であり、認識処理に利用する所定の複数のフィルタバンク５ａが、周波数の低い方から順に数えて１〜５番目の５個のみであるとして説明する。時刻ｔ１において１番目のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度ｍ１１の規格化強度をｎ１１（図３Ｃ参照）とすると、規格化強度ｎ１１は、規格化部５２ｄにおいて、
ｎ１１＝ｍ１１／（ｍ１１＋ｍ２１＋ｍ３１＋ｍ４１＋ｍ５１）
の演算により求められる。
【００３１】
また、フィルタバンク５ａの各々が１つの周波数ビン５ｂからなる場合、規格化部５２ｄは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を抽出し、これらの強度の総和で、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化する。
【００３２】
また、第２の平滑化処理機能は、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどにより実現できる。この第２の平滑化処理機能を、時間軸方向の複数点（例えば、３点）での平均値を求める平均値フィルタにより実現したとする。この場合、図４Ｃに示すように、１番目のフィルタバンク５ａについてみれば、第２の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度をｍ１とすると、
ｍ１＝（ｍ１０＋ｍ１１＋ｍ１２）／３
となる。
【００３３】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａの信号は、それぞれ、ｍ２、ｍ３、ｍ４及びｍ５とすれば、
ｍ2＝（ｍ２０＋ｍ２１＋ｍ２２）／３
ｍ3＝（ｍ３０＋ｍ３１＋ｍ３２）／３
ｍ4＝（ｍ４０＋ｍ４１＋ｍ４２）／３
ｍ5＝（ｍ５０＋ｍ５１＋ｍ５２）／３
となる。
【００３４】
要するに、本実施形態では、説明の便宜上、ｎ（ｎは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１の平滑化処理機能により平滑化処理され、更に第２の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、ｍｎと表している。
【００３５】
また、信号処理部５２は、背景信号推定部５２ｇ、背景信号除去部５２ｈを備えていることが好ましい。背景信号推定部５２ｇは、フィルタバンク５ａそれぞれから出力される信号に含まれている背景信号（つまり、雑音）を推定する。背景信号除去部５２ｈは、各フィルタバンク５ａを通過した信号から背景信号を除去する。
【００３６】
信号処理部５２は、例えば、動作モードとして、背景信号を推定する第１モードと、認識処理を行う第２モードとがあり、タイマにより計時される所定時間（例えば、３０秒）ごとに第１モードと第２モードとが切り替わるようにすることが好ましい。ここにおいて、信号処理部５２は、第１モードの期間に背景信号推定部５２ｇを動作させ、第２モードの期間に、背景信号除去部５２ｈで背景信号を除去してから、認識部５２ｅで認識処理を行うことが好ましい。第１モードの時間と第２モードの時間とは、同じ時間（例えば、３０秒）に限らず、互いに異なる時間でもよい。
【００３７】
背景信号除去部５２ｈは、例えば、フィルタバンク５ａから出力される信号から背景信号を減算することで背景信号を除去するようにしてもよい。この場合、背景信号除去部５２ｈは、例えば、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号ｍ１、ｍ２、・・（図５Ｂ参照）の強度から、背景信号推定部５２ｇで推定された背景信号の強度ｂ１、ｂ２、・・（図５Ａ参照）を減算する減算器で構成できる。図５Ｃは、同一のフィルタバンク５ａ同士で信号から背景信号を減算することで得られた信号の強度を示している。ここで、左から１番目のフィルタバンク５ａの信号の強度をＬ１とすれば、
Ｌ１＝ｍ１−ｂ１
となる。
【００３８】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａについて背景信号を減算した後の信号の強度は、それぞれ、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４及びＬ５とすれば、
Ｌ２＝ｍ２−ｂ２
Ｌ３＝ｍ３−ｂ３
Ｌ４＝ｍ４−ｂ４
Ｌ５＝ｍ５−ｂ５となる。
【００３９】
背景信号推定部５２ｇは、第１モードの期間において、フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた信号の強度を、フィルタバンク５ａ毎の背景信号の強度と推定し随時更新するようにしてもよい。また、背景信号推定部５２ｇは、第１モードにおいて、フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた複数の信号の強度の平均値を、フィルタバンク５ａ毎の背景信号の強度と推定するようにしてもよい。すなわち、背景信号推定部５２ｇは、事前に得たフィルタバンク５ａ毎の複数点の信号の時間軸上での平均値を背景信号とするようにしてもよい。これにより、背景信号推定部５２ｇは、背景信号の推定精度を向上させることが可能となる。
【００４０】
また、背景信号除去部５２ｈは、フィルタバンク５ａ毎の直前の信号を背景信号とするようにしてもよい。ここで、信号処理部５２は、各信号を規格化部５２ｄで規格化処理する前に、時間軸上の直前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。要するに、背景信号除去部５２ｈは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号に関し、規格化処理の対象となる信号から時間軸上における１サンプル前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。この場合、例えば、図６に示すように、規格化処理の対象となる時刻ｔ１でのフィルタバンク５ａそれぞれの信号をｍ１（ｔ１）、ｍ２（ｔ１）、ｍ３（ｔ１）、ｍ４（ｔ１）及びｍ５（ｔ１）とする。さらに、その直前の時刻ｔ０での信号をｍ１（ｔ０）、ｍ２（ｔ０）、ｍ３（ｔ０）、ｍ４（ｔ０）及びｍ５（ｔ０）とする。そして、減算後の信号の強度をＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４及びＬ５とすれば、
Ｌ１＝ｍ１（ｔ１）−ｍ１（ｔ０）
Ｌ２＝ｍ２（ｔ１）−ｍ２（ｔ０）
Ｌ３＝ｍ３（ｔ１）−ｍ３（ｔ０）
Ｌ４＝ｍ４（ｔ１）−ｍ４（ｔ０）
Ｌ５＝ｍ５（ｔ１）−ｍ５（ｔ０）
となる。
【００４１】
ところで、信号処理部５２の使用形態に基づく周囲環境によっては、あらかじめ比較的大きな背景信号（雑音）が含まれる周波数ビン５ｂが既知である場合がある。例えば、人検出器５の周辺に、商用電源から電源供給される機器が存在しているとする。この場合、商用電源周波数（例えば、６０Ｈｚ）の逓倍の周波数（例えば、６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ等）のような特定周波数を含む周波数ビン５ｂの信号には、比較的大きな背景信号が含まれる可能性が高い。また、背景雑音には、便器装置１の機械的信号、ボウル部１１ａ内の水面の変動、照明器具の雑音等がある。
【００４２】
一方、人体が検出範囲内を移動しているときに出力されるセンサ信号は、当該センサ信号の周波数（ドップラ周波数）が、センサ部５１と物体の間の距離と、物体の移動速度とに応じて随時変化する。この場合、信号が特定周波数で定常的に発生することはない。
【００４３】
そこで、信号処理部５２は、フィルタバンク５ａそれぞれが複数の周波数ビン５ｂを有している場合に、背景信号が定常的に含まれる周波数ビン５ｂを特定周波数ビン５ｂｉとする。そして、背景信号除去部５２ｈは、特定周波数ビン５ｂｉの信号を無効とし、当該特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度から推定した信号の強度で補完することによって背景信号を除去するようにしてもよい。
【００４４】
図７Ａにおける左から３番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂｉであるとする。背景信号除去部５２ｈは、当該特定周波数ビン５ｂｉの信号（信号の強度ｂ３）を無効とし、図７Ｂに示すように、当該特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号成分の強度ｂ２，ｂ４から推定した信号成分の強度ｂ３で補完している。この推定にあたっては、特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度ｂ２，ｂ４の平均値、つまり、（ｂ２+ｂ４）／２を、推定した信号の強度ｂ３としている。要するに、フィルタバンク５ａ内において低周波数側からｉ番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂｉであり、当該特定周波数ビン５ｂｉの信号の強度をｂｉとすれば、ｂｉは、
ｂｉ＝（ｂｉ−１＋ｂｉ＋１）／２
からなる推定式により求めた値としている。
【００４５】
これにより、信号処理部５２は、定常的に発生する特定周波数の背景信号（雑音）の影響を短時間で低減することが可能となる。よって、信号処理部５２は、人体の検出精度の向上を図ることが可能となる。
【００４６】
背景信号除去部５２ｈは、周波数領域（周波数軸上）において背景信号を濾波することで背景信号を除去する適応フィルタ（Adaptive filter）を用いることもできる。
【００４７】
適応フィルタは、適応アルゴリズム（最適化アルゴリズム）に従って伝達関数（フィルタ係数）を自己適応させるフィルタであり、ディジタルフィルタにより実現することができる。この種の適応フィルタとしては、ＤＣＴを用いた適応フィルタ（Adaptive filter using Discrete Cosine Transform）が好ましい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＤＣＴのＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムを用いればよい。
【００４８】
また、適応フィルタは、ＦＦＴを用いた適応フィルタでもよい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムを用いればよい。ＬＭＳアルゴリズムは、射影（Projection）アルゴリズムやＲＬＳ（Recursive Least Square）アルゴリズムに比べて演算量を低減できるという利点がある。また、ＤＣＴのＬＭＳアルゴリズムは、実数の演算のみでよく、複素数の演算を必要とするＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムに比べて演算量を低減できるという利点がある。
【００４９】
適応フィルタは、例えば、図８に示す構成を有している。この適応フィルタは、フィルタ５７ａと、減算器５７ｂと、適応処理部５７ｃとを有している。フィルタ５７ａは、フィルタ係数を可変に構成される。減算器５７ｂは、フィルタ５７ａの出力信号と参照信号との誤差信号を出力する。適応処理部５７ｃは、適応アルゴリズムに従って入力信号と誤差信号とからフィルタ係数の補正係数を生成しフィルタ係数を更新させる。適応フィルタは、フィルタ５７ａの入力信号を熱雑音からなる背景信号とし、参照信号を所望の白色雑音の値とすれば、不要な背景信号を濾波することで背景信号を除去することが可能となる。
【００５０】
また、背景信号除去部５２ｈは、適応フィルタの忘却係数（forgetting factor）を適宜設定しておくことによって、長時間の平均的な背景信号を周波数軸上で濾波した信号の周波数分布を抽出するようにしてもよい。忘却係数は、フィルタ係数を更新する演算の際に過去のデータ（フィルタ係数）の影響を現在のデータ（フィルタ係数）から過去にさかのぼるほど指数関数的に軽くし、現在のデータに近づくほど重くするための係数である。忘却係数は、１未満の正の値であり、例えば、０．９５〜０．９９程度の範囲で適宜設定すればよい。
【００５１】
認識部５２ｅは、各フィルタバンク５ａを通過し規格化部５２ｄにより規格化された各規格化強度の周波数領域での分布に基づいて、人体の各動作を検出する認識処理を行う。ここにおいて、検出は、分類、認識、識別を含む概念である。
【００５２】
認識部５２ｅは、例えば、主成分分析（principal component analysis）によるパターン認識処理を行うことによって、人体の各動作を検出する。この認識部５２ｅは、主成分分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。このような認識部５２ｅを採用するには、信号処理部５２は、予め、センサ部５１の検出範囲に人体が存在しない場合の学習データ、人体の異なった動き（入室、退室、着座等）それぞれに対応した学習データを取得しておく（学習）。そして、信号処理部５２は、これら複数の学習データに対して主成分分析を施すことで得られたサンプルデータを、データベース５２ｉに記憶しておく。ここにおいて、データベース５２ｉに記憶しておくサンプルデータは、パターン認識に利用するデータであり、物体の動きと射影ベクトル及び判別境界値とを対応付けたカテゴリデータである。ここで、入室、退室に応じた学習データから得られたサンプルデータが第１のサンプルデータに相当し、着座に応じた学習データから得られたサンプルデータが第２のサンプルデータに相当する。
【００５３】
ここでは、説明の便宜上、センサ部５１の検出範囲に人体が存在しない場合のサンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布を図９Ａに示す。さらに、検出範囲に存在する人体の所定動作のサンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布を図９Ｂに示す。そして、図９Ａでは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順に、ｍ１０、ｍ２０、ｍ３０、ｍ４０及びｍ５０とする。図９Ｂでは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順に、ｍ１１、ｍ２１、ｍ３１、ｍ４１及びｍ５１とする。そして、図９Ａ，図９Ｂのいずれにおいても、低周波側の３つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｍ１とし、高周波側の２つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｍ２とする。要するに、図９Ａでは、
ｍ１＝ｍ１０＋ｍ２０＋ｍ３０
ｍ２＝ｍ４０＋ｍ５０
となる。また、図９Ｂでは、
ｍ１＝ｍ１１＋ｍ２１＋ｍ３１
ｍ２＝ｍ４１＋ｍ５１
となる。
【００５４】
図９Ｃは、２つの変量ｍ１，ｍ２を互いに直交する座標軸とした場合の２次元散布図と射影軸及び認識境界とをイメージ的に説明するために２次元で図示している。図９Ｃでは、破線で囲んだ領域内の各散布点（図９Ｃ中の“＋”）の座標位置をμ０（ｍ２，ｍ１）、実線で囲んだ領域内の各散布点の座標位置をμ１（ｍ２，ｍ１）としている。主成分分析では、センサ部５１の検出範囲に人体が存在しない場合のサンプルデータに対応するデータのグループＧｒ０と、検出範囲に存在する人体の所定動作のサンプルデータに対応するデータのグループＧｒ１とを予め決める。そして、主成分分析では、図９Ｃにおいて破線、実線で囲んだそれぞれの領域内の各散布点を射影軸上に射影したデータの分布（破線、実線で模式的に示してある）の平均値の間隔が最大となり、且つ、分散（variance）が最大となる条件で射影軸を決める。これにより、主成分分析では、サンプルデータごとに射影ベクトルを求めることができる。
【００５５】
そして、認識部５２ｅは、規格化部５２ｄにより規格化された各規格化強度の周波数領域での分布に基づいて物体を検出する。この場合、認識部５２ｅは、規格化部５２ｄにより規格化された各規格化強度の周波数領域での分布を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合することによって人体の所定動作を検出する認識処理を行っている。認識部５２ｅは、検出対象となる動作毎に異なるサンプルデータをデータベース５２ｉから取得して、認識処理に用いる。
【００５６】
ところで、信号処理部５２は、認識部５２ｅによる検出結果を出力する出力部５２ｍを備えている。出力部５２ｍは、認識部５２ｅにより人体の所定動作が認識された場合、人体の所定動作が検出されたことを示す出力信号を出力する。出力部５２ｍは、検出範囲内に人体が認識されない場合、検出対象を非検出であることを示す出力信号を出力する。
【００５７】
信号処理部５２は、図１において、増幅部５２ａ、Ａ／Ｄ変換部５２ｂ、出力部５２ｍ及びデータベース５２ｉ以外の部分が、マイクロコンピュータで適宜のプログラムを実行することにより実現される。
【００５８】
なお、信号処理部５２は、上述の判別境界値を外部からの設定により可変とすることが好ましい。これにより、信号処理部５２は、使用用途に応じて要求される失報率、誤報率を調整することが可能となる。
【００５９】
以上説明した信号処理部５２において、周波数分析部５２ｃは、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号（時間軸信号）を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａの群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。認識部５２ｅは、フィルタバンク５ａ毎の信号に基づく信号強度から決まる周波数分布を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合することにより人体の所定動作を検出する認識処理を行う。
【００６０】
センサ信号は、ＤＣＴ等の周波数分析が行われる短時間（例えば数十ｍｓ）においても、人体の動作毎に互いに異なる特有の周波数分布（周波数領域での統計分布）を有する。信号処理部５２は、この周波数分布の特徴を人体の動作の検出に利用する場合、周波数分布が異なる動作は分離して認識することができる。而して、信号処理部５２は、検出対象となる動作以外に起因した誤検出を低減することが可能となる。要するに、信号処理部５２では、複数のフィルタバンク５ａを通過した信号の各信号強度から決まる周波数分布が統計的に異なる各動作を分離して検出することができるため、誤検出を低減することが可能となる。
【００６１】
また、ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａでは、ＦＦＴ処理の前にセンサ信号に対して所定の窓関数（window function）を掛け合わせる処理を実施し、所望の周波数帯域（通過帯域）外のサイドローブ（side-lobe）を抑圧する必要が生じる場合がある。窓関数としては、例えば、矩形窓（rectangular window）、ガウス窓（Gauss window）、ハン窓（hann window）、ハミング窓（hamming window）などを使うことができる。これに対して、ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａでは、窓関数をなくすことができるので、窓関数を簡素なディジタルフィルタで実現することが可能である。
【００６２】
また、ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａは、ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａと比較すると、ＦＦＴが複素演算の処理方式である（強度及び位相を演算する）のに対し、ＤＣＴが実数演算の処理方式であるため、演算規模を低減することが可能となる。また、ＤＣＴでは、周波数の分解能に関しては、ＤＣＴとＦＦＴとを同じ処理点数で比較すると、ＤＣＴの方がＦＦＴの２分の１になるため、データベース５２ｉ等のハードウエアリソース（hardware resource）等を小型化することが可能となる。信号処理部５２では、例えば、Ａ／Ｄ変換部５２ｂの１秒間当たりのサンプリング数を１２８とした場合（サンプリング周波数を１ｋＨｚとした場合）、ＦＦＴビン５ｂの幅が８Ｈｚであるのに対して、ＤＣＴビン５ｂの幅を４Ｈｚとすることができる。なお、これらの数値は、一例であり、これらの数値に限定する趣旨ではない。
【００６３】
認識部５２ｅは、主成分分析によるパターン認識処理によって物体を検出してもよいし、他のパターン認識処理を用いてもよい。例えば、認識部５２ｅは、ＫＬ変換によるパターン認識処理により物体を検出するようにしてもよい。信号処理部５２は、認識部５２ｅにおいて主成分分析によるパターン認識処理もしくはＫＬ変換によるパターン認識処理を行うようにすることによって、認識部５２ｅでの計算量の低減及びデータベース５２ｉの容量の低減を図ることが可能となる。
【００６４】
また、認識部５２ｅは、規格化部５２ｄから出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度の成分比を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合することにより人体の所定動作を検出する認識処理を行ってもよい。
【００６５】
このような認識部５２ｅは、例えば、重回帰分析による認識処理を行うことによって、人体の所定動作を検出するようにすればよい。この場合、認識部５２ｅは、重回帰分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。
【００６６】
このような認識部５２ｅを採用する場合、予め、センサ部５１の検出範囲内に存在する人体の異なった動きそれぞれに対応した学習データを取得する（学習）。そして、これら複数の学習データに対して重回帰分析を施すことで得られたサンプルデータをデータベース５２ｉに記憶させておく。図１０において、信号成分ｓ１と信号成分ｓ２と信号成分ｓ３とが合成された合成波形Ｇｓを示す。重回帰分析によれば、この合成波形Ｇｓは、信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３の種別、信号成分の数、信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３それぞれの強度が未知であっても、合成波形から各信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３に分離推定することが可能である。図１０中の〔Ｓ〕は、信号成分ｓ１、ｓ２、ｓ３を行列要素とする行列を示し、〔Ｓ〕−１は〔Ｓ〕の逆行列を意味し、Ｉは規格化強度の成分比（係数）を意味している。ここにおいて、データベース５２ｉに記憶させておくサンプルデータは、認識処理に利用するサンプルデータであり、人体の動きと信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３とを対応付けたデータである。
【００６７】
図１１Ａは、横軸が時間、縦軸が規格化強度である。図１１Ａにおいて、検出範囲内において人体が所定動作を行ったときに、規格化部５２ｄから出力された規格化強度の時間軸上でのデータ（上述の合成波形Ｇｓに対応する）をＡ１とする。また、図１１Ａには、重回帰分析によりデータＡ１から分離された信号成分Ａ２，Ａ３も示してある。ここにおいて、信号成分Ａ２は、人の所定動作に起因した信号成分であり、信号成分Ａ３は、他の物体の動きに起因した信号成分である。
【００６８】
そして、認識部５２ｅは、規格化部５２ｄから出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度の成分比（Ａ２：Ａ３）を検出データとし、この検出データをサンプルデータと照合することにより人体の所定動作を検出する認識処理を行う。認識部５２ｅは、検出対象となる動作毎に異なるサンプルデータをデータベース５２ｉから取得して、認識処理に用いる。
【００６９】
例えば、図１１Ｂは、出力部５２ｍの出力信号である。認識部５２ｅは、Ａ２＞Ａ３のときに人体が所定動作を行ったと認識しており、この場合の出力部５２ｍの出力信号はハイレベル（例えば「１」）となる。認識部５２ｅは、Ａ２＞Ａ３以外のときに人体が所定動作を行っていないと認識しており、この場合の出力部５２ｍの出力信号はローレベル（例えば「０」）となる。この図１１Ｂから、人体の所定動作以外に起因した誤検出を低減できることが確認された。
【００７０】
信号処理部５２は、上述の判定条件（Ａ２＞Ａ３）を外部からの設定により可変とすることが好ましい。例えば、判定条件をＡ２＞α×Ａ３とし、係数αを外部からの設定により可変とすることが好ましい。これにより、信号処理部５２は、使用用途に応じて要求される失報率、誤報率を調整することが可能となる。
【００７１】
なお、認識部５２ｅでは、上述の周波数分布の特徴及び規格化強度の成分比の両方に基づいて、人体の動作を検出するようにしてもよい。これにより、信号処理部５２は、認識部５２ｅでの検出精度を向上させることが可能となる。
【００７２】
また、信号処理部５２は、規格化部５２ｄによる規格化前の複数の所定のフィルタバンク５ａの信号成分の強度の総和が閾値以上である場合のみ、認識部５２ｅによる認識処理を行う、もしくは認識部５２ｅによる認識結果を有効とするようにしてもよい。また、信号処理部５２は、規格化部５２ｄによる規格化前の複数の所定のフィルタバンク５ａの信号成分の強度の重み付け総和が閾値以上である場合のみ、認識部５２ｅによる認識処理を行う、もしくは認識部５２ｅによる認識結果を有効とするようにしてもよい。
【００７３】
図１２は、規格化部５２ｄによる規格化前のフィルタバンク５ａそれぞれの信号の強度が低周波側から順に、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４及びｍ５とした場合の例である。図１２Ａは強度の総和［ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５］が閾値Ｅ１以上の場合を示す。図１２Ｂは強度の総和［ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５］が閾値Ｅ１未満の場合を示す。
【００７４】
これにより、信号処理部５２は、誤検出を低減することが可能となる。例えば、認識部５２ｅは、規格化された信号成分の強度を用いた周波数分布により人体の所定動作を認識したとする。この場合、認識部５２ｅは、検出範囲内において人体の所定動作が実際には発生しておらず、暗雑音が入力されていても、信号強度の周波数分布が、検出範囲内において人体の所定動作が発生した場合の特徴に似ていると判定して、誤検出する可能性がある。そこで、信号処理部５２は、規格化前の信号強度を用いて認識処理の可否を判断することによって、誤検出を抑制している。
【００７５】
また、規格化部５２ｄによる規格化前の複数の所定のフィルタバンク５ａを１つのフィルタバンク群５ｃとする（図１３参照）。この場合、信号処理部５２は、複数のフィルタバンク群５ｃのそれぞれにおいて、規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和が閾値Ｅ２以上であるか否かを判定してもよい。すなわち、信号処理部５２は、いずれかのフィルタバンク群５ｃにおいて、規格化前の信号成分の強度の総和が閾値Ｅ２以上である場合のみ、認識部５２ｅによる認識処理を行う、もしくは認識部５２ｅによる認識処理の結果を有効とする。または、信号処理部５２は、全てのフィルタバンク群５ｃにおいて、規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和が閾値Ｅ２以上である場合のみ、認識部５２ｅによる認識処理を行う、もしくは認識部５２ｅによる認識処理の結果を有効としてもよい。以下、この判定処理を含む一連の処理について、図１４のフローチャートにしたがって説明する。なお、以降、「規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和」を、単に「規格化前の信号成分の強度の総和」と称す。
【００７６】
まず、Ａ／Ｄ変換部５２ｂが、増幅部５２ａによって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換処理を行う（Ｘ１）。次に、周波数分析部５２ｃは、Ａ／Ｄ変換部５２ｂから出力されるセンサ信号を、ＤＣＴ処理によって周波数領域の信号（周波数軸信号）に変換し（Ｘ２）、フィルタバンク５ａ毎の信号として抽出するフィルタバンク処理を行う（Ｘ３）。例えば、１２８ポイントのＤＣＴの場合、１２８個の周波数ビン５ｂから、周波数ビン５ｂを５個ずつ束ねて、２５個のフィルタバンク５ａに分割する等が考えられる。
【００７７】
次に、信号処理部５２は、例えば図１３に示すように、低周波側および高周波側の２つのフィルタバンク群５ｃのそれぞれについて、各フィルタバンク群５ｃを構成する複数のフィルタバンク５ａの規格化前の信号強度の総和を求める。そして、信号処理部５２は、信号強度の総和が閾値Ｅ２以上であるか否かをフィルタバンク群５ｃ毎に判定する閾値判定処理を行う（Ｘ４）。
【００７８】
信号処理部５２は、いずれかのフィルタバンク群５ｃにおける信号強度の総和が閾値Ｅ２以上であれば、センサ部５１から出力されるセンサ信号の振幅が大きく、暗雑音である可能性が低いと判断して、規格化部５２ｄによる規格化処理を行う（Ｘ５）。すなわち、規格化部５２ｄは、フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する。
【００７９】
そして、信号処理部５２の認識部５２ｅは、規格化により得られた複数のフィルタバンク５ａの周波数成分毎の信号強度の分布の特徴を認識し、人体の所定動作とみなしてよいか否かを判断する認識処理を行う（Ｘ６）。そして、出力部５２ｍは、認識部５２ｅが人体の所定動作を認識した場合、検出信号の出力処理を行う（Ｘ７）。
【００８０】
一方、信号処理部５２は、全てのフィルタバンク群５ｃにおける各信号強度の総和が閾値Ｅ２未満であれば、センサ部５１から出力されるセンサ信号の振幅が小さく、暗雑音である可能性が高いと判断する。そして、信号処理部５２は、暗雑音である可能性が高いと判断した場合、規格化部５２ｄによる規格化処理を含む以降の処理（Ｘ５〜Ｘ７）を行わない。
【００８１】
そして、本実施形態の便器装置１、便座装置１２は、上述の人検出器５を用いることによって、人体の動きとは異なる背景雑音（商用電源による雑音、便器装置１の機械的信号、ボウル部１１ａ内の水面の変動、照明器具の雑音等）の影響を抑制できる。
【００８２】
したがって、上述の人検出器５を用いた便器装置１、便座装置１２は、使用者のトイレ室への入室、退室、便座１２ｂへの着座、離隔等の人体の様々な動作を、誤検出を抑制しながら精度よく検出することができる。
【００８３】
次に、人検出器５の検出結果を用いたコントローラ６の動作について、図１５を用いて説明する。
【００８４】
まず、便器装置１のコントローラ６は、トイレ室内に人が存在せず、人検出器５がトイレ室内の人体を検出していない場合、待ち受けモードで動作する。待ち受けモードのコントローラ６は、水洗装置１１ｃによって、ボウル部１１ａ内の溜水を低水位にし、照明制御装置１１ｇによって、トイレ室内の照明器具を消灯状態とし、開閉装置１１ｈによって、便座１２ｂおよび便蓋１２ｃを閉状態とする。さらに、待ち受けモードのコントローラ６は、局部洗浄装置１１ｄ、洗剤供給装置１１ｆの各動作を停止させておく。
【００８５】
そして、人検出器５がトイレ室内に入室する人体を検出した場合、待ち受けモードから在室モードに遷移する（Ｊ１）。待ち受けモードから在室モードに遷移したコントローラ６は、照明制御装置１１ｇによって、トイレ室内の照明を点灯させ、開閉装置１１ｈによって、便蓋１２ｃ、または便座１２ｂおよび便蓋１２ｃを開状態とする。さらに、入室検出後の認識部５２ｅは、上述の閾値判定処理で用いる閾値Ｅ２（または閾値Ｅ１）を在室モード用の値（第１の閾値）に変更する。
【００８６】
人が、便器１１にさらに近付き、センサ部５１（アンテナ５１ｃ、５１ｄ）の極近傍で人体が停止したことを人検出器５が検出した場合、人検出器５は人体が便座１２ｂに着座したことを検出し、コントローラ６は、在室モードから着座モードに遷移する（Ｊ２）。着座検出後の認識部５２ｅは、上述の閾値判定処理で用いる閾値Ｅ２（または閾値Ｅ１）を着座モード用の値（第２の閾値）に変更する。
【００８７】
そして、信号処理部５２では、在室モードから着座モードに移行したことを認識すると、周波数分析部５２ｃが着座モード用の処理を実行する。そして、呼吸検出部５２ｊは、周波数分析部５２ｃの分析結果に基づいて、便座１２ｂに着座した人体の呼吸の状態を検出する。すなわち、呼吸検出部５２ｊは、人体の微動検出を行っている（Ｊ３）。
【００８８】
着座モード時の周波数分析部５２ｃは、図１６に示す平均値除去部５２１，５２５、バンドパスフィルタ５２２，５２６、微分器５２３，５２７、ローパスフィルタ５２４，５２８、位相比較器５２９の各機能を実行する。
【００８９】
周波数分析部５２ｃは、受信部５１ｅから出力されるセンサ信号のＩ相成分Ｙｉ１（In Phase）、Ｑ相成分Ｙｑ１（Quadrature Phase）の２チャンネルの信号を利用する。
【００９０】
Ｉ相成分Ｙｉ１は、平均値除去部５２１で平均値除去処理を施されて、Ｉ相成分Ｙｉ２となる（図１７Ａ参照）。Ｉ相成分Ｙｉ２は、所定の周波数帯域のみを通過させるバンドパスフィルタ５２２を通過し、微分器５２３で微分処理を施された後、ローパスフィルタ５２４を通過して、Ｉ相成分Ｙｉ３（図１７Ｂ参照）となる。Ｉ相成分Ｙｉ３は、位相比較器５２９に入力される。
【００９１】
Ｑ相成分Ｙｑ１は、平均値除去部５２５で平均値除去処理を施されて、Ｑ相成分Ｙｑ２となる（図１７Ａ参照）。Ｑ相成分Ｙｑ２は、所定の周波数帯域のみを通過させるバンドパスフィルタ５２６を通過し、微分器５２７で微分処理を施された後、ローパスフィルタ５２８を通過して、Ｑ相成分Ｙｑ３（図１７Ｂ参照）となる。Ｑ相成分Ｙｑ３は、位相比較器５２９に入力される。
【００９２】
位相比較器５２９は、Ｉ相成分Ｙｉ３と、Ｑ相成分Ｙｑ３との位相差φ１を導出し（図１８参照）、この位相差φ１に基づいて、息を吸う吸気状態を示す吸気信号Ｙｉ４、息を吐く呼気状態を示す呼気信号Ｙｑ４を生成する（図１７Ｃ参照）。図１８において、位相角φ１＞０の場合、吸気状態であり、位相角φ１＜０の場合、呼気状態である。なお、位相差φ１を時間微分した値［ｄφ１／ｄｔ］がドップラ周波数となる。
【００９３】
呼吸検出部５２ｊは、吸気信号Ｙｉ４および呼気信号Ｙｑ４の発生パターンから、着座した人の呼吸検出を行う。そして、認識部５２ｅは、着座中の人体が静止状態であっても、呼吸検出部５２ｊが呼吸を検出している間（すなわち、人体の微動を検出している間）、人体が着座していることを検出できる。
【００９４】
着座モードのコントローラ６は、着座モードに移行してから呼吸検出部５２ｊによる呼吸検出状態が所定時間継続すると、水洗装置１１ｃによって、ボウル部１１ａ内の溜水の水位を低水位から高水位に変更させる。また、着座モードのコントローラ６は、水洗装置１１ｃによって、ボウル部１１ａ内の溜水の水位を低水位から中水位に一旦変更させた後に、高水位に変更させてもよい。さらに、着座モードのコントローラ６は、洗剤供給装置１１ｆによって、洗浄水に洗剤を混入させておくことによって、ボウル部１１ａの洗浄効果を向上させておく。
【００９５】
そして、着座モードのコントローラ６は、認識部５２ｅによる認識処理も継続しており、認識部５２ｅが人体の大きな動きを検出し、呼吸検出部５２ｊが呼吸を検出しなくなると、便座１２ｂから人体が離れる離隔と判断する。そして、コントローラ６は、着座モードから在室モードに移行する（Ｊ４）。離隔検出後の認識部５２ｅは、上述の閾値判定処理で用いる閾値Ｅ２（または閾値Ｅ１）を在室モード用の値に変更する。着座モードから在室モードに移行したコントローラ６は、局部洗浄装置１１ｄが使用中であれば、洗浄ノズル１１ｅへの洗浄水の給水を停止させ、洗浄ノズル１１ｅを収納する。また、コントローラ６は、着座モードから在室モードに移行して一定時間が経過した後、ボウル部１１ａ内の洗浄動作を水洗装置１１ｃに行わせる。
【００９６】
そして、在室モードのコントローラ６は、人検出器５がトイレ室内から退室する人体を検出した場合、在室モードから待ち受けモードに遷移する（Ｊ５）。在室モードから待ち受けモードに遷移したコントローラ６は、照明制御装置１１ｇによって、トイレ室内の照明を消灯し、開閉装置１１ｈによって、便座１２ｂおよび便蓋１２ｃを閉状態とする。さらに、退室検出後の認識部５２ｅは、上述の閾値判定処理で用いる閾値Ｅ２（または閾値Ｅ１）を待ち受けモード用の値に変更する。
【００９７】
また、信号処理部５２は、周波数分析部５２ｃの出力に基づいて人体までの距離を検出する測距部５２ｋを備える。また、信号処理部５２は、周波数分析部５２ｃの出力に基づいて人体の移動方向（接近・離脱）を検出する方向検出部５２ｌを備える。
【００９８】
測距部５２ｋの動作の概要を図１９〜図２１に示す。
【００９９】
まず、センサ部５１の送信制御部５１ａは、送信部５１ｂが送信する電波（送信信号）の周波数ｆｓを上昇させた後に下降させるスイープ処理を繰り返す。送信信号の周波数ｆｓは、変動幅Δｆａ、中心周波数ｆｏ１、スイープ周期Ｔ１に設定される（図１９Ａ）。
【０１００】
受信部５１ｅは、センサ部５１と人体との間の距離をＷ、光速をＣとすると、Ｔ２＝２Ｗ／Ｃ後に反射波（受信信号）を受信する（図１９Ａ）。受信信号の周波数ｆｒは、送信信号の周波数ｆｓと同様に、変動幅Δｆａ、スイープ周期Ｔ１で変化する。また、人体の接近速度をＶｒとすると、受信信号の中心周波数ｆｏ２＝［ｆｏ１＋｛（２・ｆｏ１・Ｖｒ）／Ｃ｝］となる。
【０１０１】
そして、受信部５１ｅは、送信信号の周波数ｆｓと受信信号の周波数ｆｒとの周波数差に等しい周波数ｆｂを有するビート信号を生成して出力する（図１９Ｂ）。
【０１０２】
送信信号の周波数ｆｓと受信信号の周波数ｆｒとの両方が上昇しているとき、ビート信号の周波数ｆｂは、
ｆｂ＝ｆｂ１＝［（４・Δｆａ・Ｗ）／（Ｃ・Ｔ１）］−［（２・ｆｏ１・Ｖｒ）／Ｃ］
となる。上式の第１項は、人検出器５から人体までの距離を表す位置情報であり、第２項は、人体が人検出器５に接近する速度を表す速度情報である。
【０１０３】
また、送信信号と受信信号との両方の周波数が下降しているとき、ビート信号の周波数ｆｂは、
ｆｂ＝ｆｂ２＝［（４・Δｆａ・Ｗ）／（Ｃ・Ｔ１）］＋［（２・ｆｏ１・Ｖｒ）／Ｃ］
となる。上式の第１項は、人検出器５から人体までの距離を表す位置情報であり、第２項は、人体が人検出器５に接近する速度を表す速度情報である。
【０１０４】
そして、周波数分析部５２ｃは、ビート信号（図２０参照）に周波数分析処理を施す。図２１Ａ〜図２１Ｄは、周波数分析部５２ｃによって周波数分析処理を施されたビート信号の波形であり、図２１Ａ→図２１Ｂ→図２１Ｃ→図２１Ｄの順に人体が人検出器５に接近している。
【０１０５】
測距部５２ｋは、周波数分析処理を施されたビート信号に基づいて、センサ部５１から人体までの距離を測定する。そして、認識部５２ｅは、測距部５２ｋが生成した距離情報（測定結果）も併せて用いて認識処理を行うことで人体の位置を特定できるため、人体の各動作をより精度よく識別して認識できる。
【０１０６】
また、方向検出部５２ｌは、周波数分析部５２ｃの出力に基づいて人体の移動方向（接近・離脱）を検出する。そして、認識部５２ｅは、方向検出部５２ｌが検出した方向情報も併せて用いて認識処理を行うことで人体の移動方向を特定できるため、人体の各動作をより精度よく識別して認識できる。この方向検出部５２ｌは、呼吸検出部５２ｊと同様の処理、もしくは距離情報の差分から、人体の移動方向を判断することができる。
【０１０７】
また、便器装置１は、トイレ室の大きさに合わせて、人体の動作を検出する範囲を外部から設定できる外部設定機能を設けてもよい。
【０１０８】
また、センサ部５１（送信アンテナ５１ｃ、受信アンテナ５１ｄ）の取り付け位置としては、便座１２ｂに着座した側に設けられることが好ましい。例えば、センサ部５１は、便座１２ｂに着座した人体の背面側に位置する便座本体１２ａに設けられることが好ましい。あるいは、便器１１内に供給する水を貯める水洗タンクを、便座１２ｂに着座した人体の背面側に備えた場合、センサ部５１は、この水洗タンクに設けられることが好ましい。
【０１０９】
また、送信アンテナ５１ｃ、受信アンテナ５１ｄは、そのアンテナ面が鉛直、または鉛直とみなせる範囲に設置されることが好ましい。また、待ち受けモード、在室モード、着座モードで、送信アンテナ５１ｃ、受信アンテナ５１ｄの各アンテナ面の向きを変更できるようにしてもよい。この場合、人体の動きの検出感度が向上する。
【０１１０】
上述の人検出器５は、便座装置１２が備える構成に限定されず、便器装置１が備える構成、あるいはリモコン操作器３が備える構成でもよい。
【０１１１】
（まとめ）
（１）以上説明したように、便座装置１２は、便器１１上に載置される便座本体１２ａ（本体）と、便座本体１２ａに開閉自在に付設された便座１２ｂと、人体を検出対象とする人検出器５とを備える。人検出器５は、無線信号を送信し、物体で反射した無線信号を受信して、物体の動きに応じたセンサ信号を出力するセンサ部５１を備える。さらに人検出器５は、周波数分析部５２ｃを備える。周波数分析部５２ｃは、センサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数帯域の異なる複数のフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。さらに人検出器５は、認識部５２ｅを備える。認識部５２ｅは、複数のフィルタバンク５ａ毎の信号に基づく信号の周波数分布と、複数のフィルタバンク５ａ毎の信号に基づく信号強度の成分比との少なくとも一方を検出データとし、検出データにより人体の所定動作を検出する認識処理を行う。さらに人検出器５は、人体の所定動作に対応する周波数分布と、人体の所定動作に対応する信号強度の成分比との少なくとも一方をサンプルデータとして格納するデータベース５２ｉを備える。認識部５２ｅは、検出データをサンプルデータと照合することによって認識処理を行い、少なくとも便器１１が設置された空間に侵入した人体の存否を検出する第１の検出機能と、便座１２ｂに着座した人体の存否を検出する第２の検出機能とを有する。
【０１１２】
この構成によると、便座装置は、人体の様々な動作を、誤検出を抑制しながら精度よく検出することができる人検出器を用いる。したがって、便座装置は、トイレへの入室、退室、便座の着座、離隔等の人体の様々な動作を精度よく検出することができるという効果がある。
【０１１３】
（２）ここで、上記（１）の便座装置１２において、サンプルデータには、第１のサンプルデータと、第２のサンプルデータとがある。認識部５２ｅは、第１の検出機能を実行する場合には第１のサンプルデータを用い、第２の検出機能を実行する場合には第２のサンプルデータを用いることが好ましい。
【０１１４】
この構成によると、便座装置１２は、人体の動作を、誤検出を抑制しながら精度よく検出することができる。
【０１１５】
（３）ここで、上記（１）または（２）の便座装置１２の認識部５２ｅは、複数のフィルタバンク５ａの各信号強度の総和が閾値以上である場合、認識処理を行う、もしくは認識処理の結果を有効とすることが好ましい。ここで、閾値には、第１の閾値（在室モード用の値）と、第１の閾値とは異なる第２の閾値（着座モード用の値）とがある。認識部５２ｅは、第１の検出機能を実行する場合には閾値として第１の閾値を用い、第２の検出機能を実行する場合には閾値として第２の閾値を用いる。
【０１１６】
この構成によると、便座装置１２は、人体の動作を、誤検出を抑制しながら精度よく検出することができる。
【０１１７】
（４）ここで、上記（１）〜（３）のいずれかの便座装置１２は、複数のフィルタバンク５ａを通過した信号から背景信号を除去する背景信号除去部５２ｈを備えることが好ましい。
【０１１８】
この構成によると、便座装置１２は、人体の検出精度の向上を図ることができる。
【０１１９】
（５）ここで、上記（１）〜（４）のいずれかの便座装置１２は、センサ信号に基づいて人体までの距離を測定する測距部５２ｋを備え、認識部５２ｅは、測距部５２ｋの測定結果も併せて用いて認識処理を行うことが好ましい。
【０１２０】
この構成によると、認識部５２ｅは、測距部５２ｋが生成した測定結果も併せて用いて認識処理を行うことで人体の位置を特定できるため、人体の動きをより精度よく識別して認識でき、さらには所望のエリア外からの不要な信号を排除できる。
【０１２１】
（６）ここで、上記（１）〜（５）のいずれかの便座装置１２は、センサ信号に基づいて人体の移動方向を検出する方向検出部５２ｌを備え、認識部５２ｅは、方向検出部５２ｌの検出結果も併せて用いて識処理を行うことが好ましい。
【０１２２】
この構成によると、認識部５２ｅは、方向検出部５２ｌが検出した移動方向も併せて用いて認識処理を行うことで人体の存在を特定できるため、人体をより精度よく識別して認識できる。
【０１２３】
（７）ここで、上記（１）〜（６）のいずれかの便座装置１２は、センサ信号に基づいて、便座１２ｂに着座した人体の呼吸の状態を検出する呼吸検出部５２ｊを備えることが好ましい。
【０１２４】
この構成によると、便座装置１２は、呼吸検出部５２ｊが呼吸を検出している間、人体が着座していることを検出できる。
【０１２５】
（８）ここで、上記（１）〜（７）のいずれかの便座装置１２のセンサ部５１は、便座１２ｂに着座した人体の背面と向き合うように設けられることが好ましい。
【０１２６】
この構成によると、便座装置１２は、人体の検出を行うことができる。
【０１２７】
（９）ここで、上記（１）〜（８）のいずれかの便座装置１２は、規格化部５２ｄを備えることが好ましい。規格化部５２ｄは、周波数分析部５２ｃにより抽出された信号の強度の総和もしくは複数のフィルタバンク５ａのうち所定数のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、複数のフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化する。規格化部５２ｄは、規格化した強度を規格化強度として出力する。認識部５２ｅは、規格化部５２ｄから出力される複数のフィルタバンク５ａ毎の規格化強度から決まる周波数分布と規格化強度の成分比との少なくとも一方により人体の所定動作を検出する認識処理を行う。
【０１２８】
この構成によると、便座装置１２は、複数のフィルタバンク５ａ毎の規格化強度から決まる周波数分布と規格化強度の成分比との少なくとも一方により人体の所定動作を検出することができる。
【０１２９】
（１０）また、便器装置１は、上記（１）から（９）のいずれの便座装置１２と、便座装置１２の便座本体１２ａ（本体）が載置される便器１１とを備えることを特徴とする。
【０１３０】
したがって、便器装置１、便座装置１２は、人体の様々な動作を、誤検出を抑制しながら精度よく検出することができる人検出器５を用いることによって、トイレへの入室、退室、便座の着座、離隔等の人体の様々な動作を精度よく検出することができる。
【０１３１】
（１１）ここで、上記（１０）の便器装置１は、人検出器５の検出結果に基づいて、便器１１内にて水を吐出する給水装置（水洗装置１１ｃ、局部洗浄装置１１ｄ）の動作を制御するコントローラ６を備えることが好ましい。
【０１３２】
この構成によると、便器装置１は、人検出器５の検出結果に基づいて給水装置の動作を制御することができる。
【０１３３】
（１２）ここで、上記（１１）の便器装置１は、便器１１内に供給する水を貯める水洗タンクを、便座１２ｂに着座した人体の背面と向き合うように備え、センサ部５１は、水洗タンクに設けられることが好ましい。
【０１３４】
この構成によると、便器装置１は、人体を検出することができる。
【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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【国際調査報告】
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