(57)【要約】本発明による電波測定装置は、一定周期ごとに獲得される周波数分布情報に対して、指定された目標帯域を分割した各サブ帯域ごとに、最大サイズの周波数成分を有する単位帯域を探して優勢域とマークし、各サブ帯域ごとに優勢域がマークされた周波数分布情報を既定の時間に該当する分だけまとめて構成した優勢域分布表において優勢域の分布形態を確認し、加速音などに該当する特定の分布パターンが存在すると確認されれば、その分布パターンが示された時刻を基準にして、測定された電波強度を、乗降場またはトンネル区間の開始点で測定されたと識別させる。
2021502577.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運行する電動車内で地下鉄運行経路に対する電波を測定するための装置において、
前記装置の周囲で発生する音に対して、一定周期でその周期の間の音の周波数分布情報を求めるサウンド分析部と、
測定された情報を保存するためのストレージ部と、
測定された電波強度を受信して測定時点情報と共に、前記ストレージ部に保存するように構成され、かつ前記周期ごとに獲得される前記周波数分布情報に対して、指定された目標帯域を分割した各サブ帯域ごとに基準帯域幅を単位に最大サイズの周波数成分を有する単位帯域を探して優勢域とマークし、前記サブ帯域ごとに優勢域がマークされた前記周波数分布情報を、既定の時間に該当する分だけまとめて構成した優勢域分布表において優勢域の分布パターンを確認し、既定の固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンが存在すると確認されれば、その分布パターンが示された時刻を基準に指定された時間隔以後の時点を境界時点として決定した後、前記ストレージ部に保存される電波強度において、前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度を、乗降場またはトンネル区間の開始点で測定された電波強度と識別されるようにする情報を記録するように構成された制御部と、を含んで構成されたことを特徴とする電波測定装置。
【請求項２】
前記制御部は、構成する優勢域分布表のうち、いずれか１つの分布表において、電動車の加速時に発生する音について把握された第１固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンが検出された場合には、前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度をトンネル区間の開始点で測定された電波強度と、電動車の減速時に発生する音について把握された第２固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンが検出された場合には、前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度を乗降場の開始点で測定された電波強度と識別されるようにする情報を記録するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記いずれか１つの分布表で前記第１固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンが検出された場合には、その検出に先立って、出発直前に電動車からの発生音による特定信号が検出されたか否かの追加条件によって、前記時間隔の大きさを異なって適用して前記境界時点を決定するように構成されたことを特徴とする請求項２に記載の電波測定装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記いずれか１つの分布表で前記第２固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンが検出された場合には、その検出後から指定された時間内に、停車直後に電動車からの発生音による特定信号が検出されるか否かの追加条件によって、前記時間隔の大きさを異なって適用して前記境界時点を決定するように構成されたことを特徴とする請求項２に記載の電波測定装置。
【請求項５】
前記特定信号は、電動車の出発または停車を乗客に知らせるために発生させる特定音であり、
前記制御部は、前記特定音について把握された第３固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンが、構成する前記優勢域分布表から検出されるか否かを介して前記特定音を検出するように構成されたことを特徴とする請求項３または４に記載の電波測定装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記第１固有パターンと前記第２固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンを探すための優勢域分布表を構成するときと、前記第３固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンを探すための優勢域分布表を構成するときに、前記サブ帯域の幅と前記目標帯域を互いに異なって適用した条件下で構成することを特徴とする請求項５に記載の電波測定装置。
【請求項７】
前記特定信号は、電動車のドア開閉時に、その電動車の客室から聞こえる音で示される大きさの変化であり、
前記制御部は、前記サウンド分析部が検出する周りの音が、一定時間内で既定の基準値以上変わるとき、前記特定信号が検出されたと判別するように構成されたことを特徴とする請求項３または４に記載の電波測定装置。
【請求項８】
前記一定時間は、前記一定周期と同一であり、
前記制御部は、前記一定時間を半分にした前半部と後半部の全体音の強さをそれぞれ求め、その全体音の強さ間の差が前記基準値以上であるとき、前記特定信号が検出されたと判別するように構成されたことを特徴とする請求項７に記載の電波測定装置。
【請求項９】
前記制御部は、前記前半部の全体音の強さが、前記後半部の全体音の強さよりも前記基準値以上大きければ、電動車のドアが閉まることにより、前記特定信号が検出されたと判別し、前記前半部の全体音の強さが、前記後半部の全体音の強さよりも前記基準値以上小さければ、電動車のドアが開くことにより、前記特定信号が検出されたと判別するように構成されたことを特徴とする請求項８に記載の電波測定装置。
【請求項１０】
前記制御部は、乗降場開始点で測定されたと識別させる情報が連携記録された電波強度からトンネル区間の開始点で測定されたと識別させる情報が連携記録された電波強度直前までの測定された電波強度について、当該乗降場の地下鉄駅を固有に識別させる駅識別情報を連携して記録するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項２に記載の電波測定装置。
【請求項１１】
制限された場所内で特定の信号方式によって局所的に無線通信網を提供する接続点に連結して通信する通信部をさらに含んで構成されるが、
前記制御部は、各地下鉄駅の乗降場に設けられている接続点についてのリスト情報において前記通信部から伝達される接続点に係わる固有識別情報を検索することで、前記当該乗降場に係わる前記駅識別情報を獲得するように構成されたことを特徴とする請求項１０に記載の電波測定装置。
【請求項１２】
前記電動車の車窓の外を撮影するための撮影部と、
前記撮影される映像信号に対して文字認識アルゴリズムを適用し、その映像信号から文字情報を抽出するように構成された映像分析部と、をさらに含んで構成されるが、
前記制御部は、前記抽出される文字情報を前記駅識別情報として使用するように構成されたことを特徴とする請求項１０に記載の電波測定装置。
【請求項１３】
前記映像分析部は、前記映像信号から映像フレームのモーションベクトルを求めるようにさらに構成されるが、
前記映像分析部は、前記求められるモーションベクトルの大きさが一定時間以上０に保持されるとき、撮影された映像信号から文字情報を抽出するように構成されたことを特徴とする請求項１２に記載の電波測定装置。
【請求項１４】
特定の信号方式によって制限された場所内で局所的に無線通信網を提供する接続点に連結して通信する通信部をさらに含んで構成されるが、
前記制御部は、前記通信部から識別情報が提供される任意接続点が、地下鉄駅の乗降場に設けられたものであるか否かを確認し、地下鉄乗降場に設けられたものと確認されるときには、前記任意接続点が検出された時刻を基準に、指定されたオフセット時間だけ離隔された時点を境界時点として決定した後、前記ストレージ部に保存される電波強度において、前記オフセット時間によって決定された前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度を乗降場開始点で測定された電波強度と識別されるようにする情報を記録するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項１５】
前記制御部は、前記任意接続点が設けられた前記乗降場を固有に識別し、その識別された前記乗降場に対して既定の時間情報を前記オフセット時間として使用するようにさらに構成されたことを特徴とする請求項１４に記載の電波測定装置。
【請求項１６】
前記装置に作用する加速度の大きさを検出するためのセンサーをさらに含んで構成されるが、
前記制御部は、構成する優勢域分布表のうち、いずれか１つの分布表に前記固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンが存在すると確認されるとき、その確認時点以前または以後の前記加速度の大きさの一定時間以上の間の持続的変化の検出という追加条件に基づいて、前記時間隔の大きさを異なって適用して前記境界時点を決定するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項１７】
前記電動車の車窓の外を撮影するための撮影部と、
前記撮影される映像信号から映像フレームのモーションベクトルを求めるように構成された映像分析部をさらに含んで構成されるが、
前記制御部は、構成する優勢域分布表のうち、いずれか１つの分布表に前記固有パターンにマッチングされる分布パターンが存在すると確認されるとき、その確認時点以前または以後の前記求められるモーションベクトルの一定時間以上の間の持続的大きさ変化の検出という追加条件に基づいて、前記時間隔の大きさを異ならせて前記境界時点を決定するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項１８】
前記映像分析部は、前記撮影される映像信号の映像フレームに対して、映像の明るさが既定のレベル以上であるときは、映像フレームの上部の領域を限定し、その限定された領域からフレームのモーションベクトルを求めるように構成されたことを特徴とする請求項１７に記載の電波測定装置。
【請求項１９】
前記制御部は、前記追加条件が満足されない場合には、満足された場合に比べて、前記時間隔をさらに大きく設定して前記境界時点の決定に適用するように構成されたことを特徴とする請求項３、４、１６、または１７に記載の電波測定装置。
【請求項２０】
前記目標帯域は、前記サウンド分析部が求める可聴音に係わる周波数分布情報の全帯域幅よりは狭幅を有するように指定されたことを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項２１】
前記固有パターンにマッチングされる前記優勢域分布パターンは、前記構成する優勢域分布表において、少なくとも既定の時間幅だけ線形的に増減する形で優勢域が連続して分布することを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項２２】
前記制御部は、電波を測定するために前記装置が電動車の何番目に該当する客室に載置されるかによって、前記指定された時間隔を異なって設定して前記境界時点の決定に適用するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項２３】
前記サブ帯域は、２００〜４００Ｈｚ範囲内のいずれか１つの値に該当する帯域幅を有することを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項２４】
前記装置に着脱式で信号連結され、受信される電波の強度を測定して、前記制御部に伝送する電波測定部をさらに含んで構成されるが、
前記電波測定部は、ＥＬＦまたはＥＬＦＭＷと略称される超低周波電磁波の強度を測定するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項２５】
前記装置に一体に備えられ、受信される電波の強度を測定して前記制御部に伝送する電波測定部をさらに含んで構成されるが、
前記電波測定部は、移動通信を提供する無線信号の電波強度を測定するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項２６】
前記制御部は、前記優勢域分布表を構成するとき、直前に構成した優勢域分布表の後順に含まれていた周波数分布情報を、構成する優勢域分布表に７０％以上含めて構成することを特徴とする請求項１に記載の電波測定装置。
【請求項２７】
運行する電動車内で地下鉄運行経路に対する電波を自動的に測定するための方法において、
受信される電波の強度を持続的に測定しつつ、測定されたそれぞれの電波強度を当該測定時点情報と共に保存する１段階と、
周りで発生する音に基づいて、前記保存される電波強度において乗降場またはトンネル区間の開始点で測定された電波強度を特定する２段階と、を含んでなるが、
前記２段階は、
一定周期でその周期の間の前記音の周波数分布情報を求める段階と、
前記周期ごとに獲得される前記周波数分布情報に対して、指定された目標帯域を分割した各サブ帯域ごとに基準帯域幅を単位に最大サイズの周波数成分を有する単位帯域を探して優勢域とマークし、前記サブ帯域ごとに優勢域がマークされた前記周波数分布情報を既定の時間だけまとめることで、優勢域分布表を構成する段階と、
前記構成された優勢域分布表に、既定の固有パターンにマッチングされる優勢域の分布形態の存否を確認し、マッチングされる分布形態があれば、その分布形態が示された時刻を基準に指定された時間隔以後の時点を境界時点として決定し、前記保存される電波強度において、前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度を、乗降場またはトンネル区間の開始点で測定された電波強度と識別されるようにする情報を記録する段階と、を含んでなることを特徴とする電波測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電磁波のような電波、特に地下鉄が運行される地下駅舎（ｓｔａｔｉｏｎ）とトンネルでの電波の強度を、運行される地下鉄に乗って測定可能にする方法と装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電磁気波は、我々が使用している電子製品だけでなく、地下鉄のような交通及び電力線、そして携帯電話などから発生しており、電磁気波（本明細書では、「電磁波」とも称する）による被曝は、日常生活において、事実上、避け難い。
【０００３】
電磁波は、長期間露出される場合、人に頭痛、めまい、筋肉痛及びストレス増加を誘発させ、被曝が持続する場合、癌のような致命的な疾病を誘発させてしまうという事実が報告されている。
【０００４】
そのような電磁波の有害性のために、人々は、日常生活の中で、可能な限り、電子製品から遠く離れたり、電磁波を吸収すると知られた製品や植物を備えるなど、電磁波の影響を避けるための努力を意識的にしている。
【０００５】
しかし、そのような人々の個別的努力にも拘わらず、社会生活において、電磁波の影響から自由になるのは、困難な実情である。例えば、地下鉄のような交通手段を用いるときは、そのような交通手段と運用施設から発生する電磁波に仕方なく被曝されるしかない。
【０００６】
したがって、電磁波から市民の健康を守るためには、国家、地方政府または公共機関などがそのような公共の施設物から発生する電磁波を抑制させる必要がある。最近、ソウルで運用されている地下鉄が国際基準値の５倍以上高い電磁波を放出するというなどの研究も報告されており、かような必要性はさらに高まっている。
【０００７】
ところで、市民の健康のために、公共の施設物、特に、交通施設物の閉鎖された地下空間での電磁波の発生を抑制するには、先に発生する電磁波の強度を測定することが重要であり、ある空間でどれ位の電磁波強度が検出されるかを把握することも非常に重要である。市民が移動中に留まる時間が、如何なる地下空間であるかによって異なり、それによって露出する電磁波強度のために（ｈａｒｍｆｕｌ）基準値も異なるからである。すなわち、地下鉄の場合、市民が電動車を待つ地下駅（ｓｔａｔｉｏｎ）、すなわち、乗降場と車両に乗って通過するトンネル区間での有害基準値は、異なって管理されもする。
【０００８】
このような理由で、地下鉄の運行経路について、地下駅、すなわち乗降場とトンネル区間とを区分して電磁波を測定する必要がある。地下駅とトンネル区間とを区分しつつ、電磁波を測定する現在の方法は、電磁波測定装置を電動車に載せて、その電動車が路線に沿って運行する間に電磁波を測定させ、その測定装置の運用者が、電動車がトンネル区間に進入するとき、そして、地下駅に進入するとき（すなわち、トンネル区間から進出するとき）、受動的に測定装置に信号を印加することで、測定される電磁波強度にトンネル区間と地下駅との境界がマーク（ｍａｒｋ）されるようにしている。
【０００９】
しかし、このような受動的に地下駅とトンネル区間とを区分する方法は、その決定された境界が、境界に対して決定された基準（例えば、乗降場終端から数ｍ内外に指定された距離までを乗降場に区分）と正確にはマッチングされ難く、またマークされる境界が各駅ごとに変わることにより、一貫性に問題がある。さらに、運用者のミスや不注意によって、その境界点が相当遅延設定されつつ得た測定情報に基づいた場合には、乗降場などに対する電磁波管理に問題が生じてしまう。
【００１０】
このように運用者の受動的操作によって境界を指定する方法によって、地下駅とトンネル区間とを正確に区分して測定された電磁波強度情報を得るためには、地下駅とトンネル区間との境界点が一貫性あるように指定されたように見えるまで数回繰り返して測定せねばならない。しかし、ソウルの場合にも地下鉄駅が数百個に至るので、個別駅ごとに地下駅の境界点が均一に決定されるように運用者が受動的にマークしつつ、繰り返して測定することが現実的に不可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明が解決しようとする課題は、地下駅とトンネル区間との境界を自動的に区分しつつ、地下鉄運行経路での電波強度を測定可能にする方法及び装置を提供することである。
【００１２】
本発明の他の課題は、運行する地下鉄車両及びその周辺で発生するサウンドから地下駅とトンネル区間との境界を区分することができる方法及び装置を提供することである。
【００１３】
本発明のさらに他の課題は、運行する地下鉄車両に乗って移動しつつ、地下駅とトンネル区間との境界を正確に区分することができる方法及び装置を提供することである。
【００１４】
本発明の目的は、前記明示的に敍述された目的に限らず、本発明に係わる具体的かつ例示的な下記説明から導出可能な効果を達成することをその目的に当然含む。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の一側面による、運行する電動車内で地下鉄運行経路に対する電波を測定するための測定装置は、前記装置の周囲で発生する音に対して、一定周期でその周期の間の音の周波数分布情報を求めるサウンド分析部と、測定された情報を保存するためのストレージ部と、測定された電波強度を受信して測定時点情報と共に、前記ストレージ部に保存するように構成され、かつ前記周期ごとに獲得される前記周波数分布情報について、指定された目標帯域を分割した各サブ帯域ごとに基準帯域幅を単位に最大サイズの周波数成分を有する単位帯域を探して優勢域（ｄｏｍｉｎａｎｔ  ｂａｎｄ）とマークし、前記サブ帯域ごとに優勢域がマークされた前記周波数分布情報を既定の時間に該当する分だけまとめて構成した優勢域分布表で優勢域の分布形態を確認して、既定の固有パターンにマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）される分布パターンが存在すると確認されれば、その分布パターンが示された時刻を基準に指定された時間隔以後の時点を境界時点として決定した後、前記ストレージ部に保存される電波強度において、前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度を乗降場またはトンネル区間の開始点で測定された電波強度と識別されるようにする情報を記録するように構成された制御部を含んで構成される。
【００１６】
本発明による一実施例では、前記制御部が、構成する優勢域分布表のうち、いずれか１つの分布表において、電動車の加速時に発生する音について把握された第１固有パターンにマッチングされる分布パターンが検出された場合には、前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度をトンネル区間の開始点で測定された電波強度と、電動車の減速時に発生する音について把握された第２固有パターンにマッチングされる優勢域分布パターンが検出された場合には、前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度を乗降場の開始点で測定された電波強度と識別されるようにする情報を記録する。
【００１７】
本発明による一実施例では、前記制御部が、前記いずれか１つの分布表で前記第１固有パターンにマッチングされる分布パターンが検出された場合には、その検出に先立って、出発直前に電動車からの発生音による特定信号が検出されたか否かの追加条件を満たしているによって、前記時間隔の大きさを異なって適用して前記境界時点を決定する。
【００１８】
本発明による一実施例では、前記制御部が、前記いずれか１つの分布表で前記第２固有パターンにマッチングされる分布パターンが検出された場合には、その検出後から指定された時間内に、停車直後に電動車からの発生音による特定信号が検出されるか否かの追加条件を満たしているによって、前記時間隔の大きさを異なって適用して前記境界時点を決定する。
【００１９】
前述した実施例では、前記特定信号が、電動車の出発または停車を乗客に知らせるために発生させる特定音（ｓｏｕｎｄ）であり、前記制御部は、前記特定音について把握された第３固有パターンにマッチングされる分布パターンが、構成する前記優勢域分布表から検出されるか否かを介して前記特定音を検出することもできる。そして、前記第１固有パターンと前記第２固有パターンにマッチングされる分布パターンを探すための優勢域分布表を構成するときと、前記第３固有パターンにマッチングされる分布パターンを探すための優勢域分布表を構成するときに、前記サブ帯域の幅と前記目標帯域を互いに異なって適用した条件下で構成することもできる。
【００２０】
また、前述した実施例では、前記特定信号が、電動車のドア開閉時に、その電動車の客室から聞こえる音で示される大きさの変化であり、前記制御部は、前記サウンド分析部が検出する周りの音が、一定時間内で既定の基準値以上変わるとき、前記特定信号が検出されたと判別することもできる。ここで、前記一定時間は、事前に指定された時間と同じ時間であることができ、前記制御部は、前記一定時間を半分にした（ｈａｌｆ−ｄｉｖｉｄｅｄ）前半部と後半部の全体音の強さをそれぞれ求め、その全体音の強さ間の差が前記基準値以上であるとき、前記特定信号が検出されたと判別する。本実施例では、前記制御部が、前記前半部の全体音の強さが、前記後半部の全体音の強さよりも前記基準値以上大きければ、電動車のドアが閉まることにより、前記特定信号が検出されたと判別し、前記前半部の全体音の強さが、前記後半部の全体音の強さよりも前記基準値以上小さければ、電動車のドアが開くことにより、前記特定信号が検出されたと判別する。
【００２１】
本発明による一実施例では、前記制御部が、乗降場開始点で測定されたと識別させる情報が連携記録された電波強度からトンネル区間の開始点で測定されたと識別させる情報が連携記録された電波強度直前までの測定された電波強度について、当該乗降場の地下鉄駅を固有に識別させる駅識別情報（例えば、駅名や駅番号）を連携して記録する。本実施例では、前記装置が、特定の信号方式により、限られた場所で局所的に（ｌｏｃａｌｌｙ）無線通信網を提供する接続点に連結して通信する通信部をさらに含んで構成されることができる。この場合には、各地下鉄駅の乗降場に設けられている接続点についてのリスト情報において前記通信部から伝達される接続点に係わる固有識別情報を検索することで、前記当該乗降場に係わる前記駅識別情報を獲得する。別の方法では、前記装置が、前記電動車の車窓の外を撮影するための撮影部と、前記撮影される映像信号に対して文字認識アルゴリズムを適用し、その映像信号から文字情報を抽出するように構成された映像分析部とをさらに含んで構成されることがあり、この場合には、前記制御部が、前記抽出される文字情報を前記駅識別情報として使用して、前記映像分析部は、前記映像信号から映像フレームのモーションベクトル（ｍｏｔｉｏｎ  ｖｅｃｔｏｒ）を求めながら、モーションベクトルの大きさが一定時間以上０に保持されるとき、撮影された映像信号から文字情報を抽出することもできる。
【００２２】
本発明による一実施例では、前記制御部が、前記通信部から識別情報が提供される任意接続点が、地下鉄駅の乗降場に設けられたものであるか否かを確認し、地下鉄乗降場に設けられたものと確認されるときには、前記任意接続点が検出された時刻を基準に、指定されたオフセット（ｏｆｆｓｅｔ）時間だけ離隔された時点を境界時点として決定した後、前記ストレージ部に保存される電波強度において、前記オフセット時間によって決定された前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度を乗降場開始点で測定された電波強度と識別されるようにする情報を記録する。そして、前記制御部は、前記任意接続点が設けられた前記乗降場を固有に識別し、その識別された前記乗降場に対して既定の時間情報を前記オフセット時間として適用することにより、乗降場ごとに異なるオフセット時間が適用されることができるようにする。
【００２３】
本発明による一実施例では、前記装置が、作用する加速度の大きさを検出するためのセンサーをさらに含んで構成される。本実施例では、前記制御部が、構成する優勢域分布表のうち、いずれか１つの分布表に前記固有パターンにマッチングされる分布パターンが存在すると確認されるとき、その確認時点以前または以後の前記加速度の大きさの一定時間以上の間の持続的変化の検出という追加条件に基づいて、前記時間隔の大きさを異なって適用して前記境界時点を決定する。本実施例では、前記映像分析部が、前記撮影される映像信号の映像フレームに対して、映像の明るさが既定のレベル以上であるときは、映像フレームの上部の領域を限定し、その限定された領域からフレームのモーションベクトルを求めることもできる。
【００２４】
前述した実施例では、前記制御部が、前述した追加条件が満足されない場合には、満足された場合に比べて、前記時間隔をさらに大きく設定して前記境界時点決定に適用する。
【００２５】
本発明による一実施例では、前記目標帯域が、前記サウンド分析部が求める可聴音に係わる周波数分布情報の全（ａｌｌ）帯域幅よりは狭幅を有するように指定される。
【００２６】
本発明による一実施例では、前記固有パターンにマッチングされる前記分布パターンが、前記構成する優勢域分布表において、少なくとも既定の時間幅だけ線形的に増減する形で優勢域が連続して分布することである。
【００２７】
本発明による一実施例では、前記制御部が、電波を測定するために前記装置が電動車の何番目に該当する客室に載るかの情報が入力されると、その入力された情報によって、前記指定された時間隔を異なって設定して前記境界時点の決定に適用するように構成される。
【００２８】
本発明による一実施例では、前記サブ帯域が、２００〜４００Ｈｚ範囲内のいずれか１つの値に該当する帯域幅を有する。
【００２９】
本発明による一実施例では、前記装置が電波測定部をさらに含んで構成されることができ、この電波測定部は前記装置に着脱式で信号連結されるか、または、受信される電波の強度を測定して、前記制御部に伝送する電波測定部をさらに含んで構成されるが、前記装置と一体に備えられることができる。前者の場合は、前記電波測定部が、ＥＬＦまたはＥＬＦＭＷと略称される超低周波電磁波の強度を測定するために構成されることがあり、後者の場合は、移動通信を提供する無線信号の電波強度を測定するために構成されてことができる。
【００３０】
本発明による一実施例では、前記制御部が、前記優勢域分布表を構成するとき、直前に構成した優勢域分布表の後順に含まれていた周波数分布情報を、構成する優勢域分布表に７０％以上含めて構成する。
【００３１】
本発明の別の一側面による、運行する電動車内で地下鉄運行経路に対する電波を自動的に測定するための方法は、受信される電波の強度を持続的に測定しつつ、測定されたそれぞれの電波強度を当該測定時点情報と共に保存する１段階と、周りで発生する音に基づいて、前記保存される電波強度において乗降場またはトンネル区間の開始点で測定された電波強度を特定する２段階とを含んでなる。そして、前記２段階は、一定周期でその周期の間の前記音の周波数分布情報を求める段階と、前記周期ごとに獲得される前記周波数分布情報に対して、指定された目標帯域を分割した各サブ帯域ごとに基準帯域幅を単位に最大サイズの周波数成分を有する単位帯域を探して優勢域とマークし、前記サブ帯域ごとに優勢域がマークされた前記周波数分布情報を既定の時間だけまとめることで、優勢域分布表を構成する段階と、前記構成された優勢域分布表に、既定の固有パターンにマッチングされる優勢域の分布形態の存否を確認し、マッチングされる分布形態があれば、その分布形態が示された時刻を基準に指定された時間隔以後の時点を境界時点として決定し、前記保存される電波強度において、前記境界時点に最も近接した測定時点情報を有する電波強度を、乗降場またはトンネル区間の開始点で測定された電波強度と識別されるようにする情報を記録する段階とを含んでなることができる。
【発明の効果】
【００３２】
前述した本発明または下記で添付図面と共に詳細に説明される本発明の少なくとも一実施例は、地下鉄の運行経路での電波、特に有害な電磁波や移動通信網による電波の強度を地下駅舎区間とトンネル区間とを自動的に区分しつつ、測定可能なので、人為的に駅舎とトンネルとを区分する従来の方法に比べて、測定された情報に対して境界を区分するに当って、誤謬やミスの発生が全くなく、また地下駅舎とトンネル区間とを与えられた境界点基準に合わせて正確かつ均一に区分可能にする。
【００３３】
したがって、地下鉄の運行社や、または地下鉄公社、または地下空間に対する管理を担当する公共機関や地方自治団体などは、本発明によって、地下駅舎とトンネル区間とが区分されて測定された電磁波強度情報において、その区分された境界点を信頼することができ、これにより、地下鉄乗降場に対する対策とトンネル区間に対する対策を区分して実行可能になるので、装備、人力または予算の観点から、さらに効率的な電磁波遮断が可能になる。
【００３４】
また、移動通信サービスのための無線信号を地下鉄経路に沿って中継しようとする移動通信網事業者なども、本発明により、乗降場とトンネル区間とが区分されて測定された電波強度情報に基づいて、加入者の通信サービス利用頻度と施設投資費などを考慮して、乗降場とトンネル区間のどちらにどれ位の中継施設を投資または確張せねばならないかを決定可能なので、費用節減と効率的な投資が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明による地下鉄運行経路に対する電波強度を、地下駅とトンネル区間とを区分しつつ測定する方法の遂行のための装置の一実施例の構成を例示した図面である。
【図２】本発明の一実施例による地下鉄運行経路に対する電波強度を地下駅とトンネル区間とを区分しつつ測定する方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例によって、測定する電磁波強度を地下駅とトンネル区間との境界点を指す情報を共に記録して構成する測定表の一例である。
【図４】本発明の一実施例によって、運行される地下鉄及びその周辺で発生する音に対して一定周期ごとに周波数スペクトルを求め、指定された単位帯域幅別に周波数成分の大きさを求めることを図式的に示す図面である。
【図５】本発明の一実施例によって、一定時間得られる一連の細分域（ｍｉｎｕｔｅｌｙ−ｄｉｖｉｄｅｄ  ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）パワー列（ａ  ｓｅｒｉｅｓ  ｏｆ  ｐｏｗｅｒｓ）に対して、サブバンド別最大化を遂行することで、各サブバンドごとに最大パワーの細分域のみ特定された分布図を例示的に示す図面である。
【図６】特定音響の場合、周波数分布図に示される固有パターンを例示的に示す図面である。
【図７】本発明の一実施例によって、サブバンドの帯域幅をそれぞれ異なって適用して、サブバンド別最大化をそれぞれ遂行することで、特定音響に該当する固有パターンの検出動作を並行して遂行する過程を図式的に示す図面である。
【図８】本発明の他の一実施例によって、測定する電磁波強度を、地下駅舎とトンネル区間との境界点を指す情報、そして把握された駅名と共に記録して構成する測定表の一例を示す図面である。
【図９】本発明の一実施例によって、特定音響に該当する固有パターンの検出のために検索する目標帯域を、変換された周波数スペクトルの帯域よりも狭く、そして検出しようとするパターンによって互いに異なって適用することを示す図面である。
【図１０】本発明の他の一実施例によって、特定の音響の発生有無を検出するための過程を図式的に説明する図面である。
【図１１】本発明の他の一実施例による、地下鉄運行経路に対する電波強度を地下駅舎とトンネル区間とを区分しつつ測定する方法を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の他の一実施例による、地下鉄運行経路に対する電波強度を、地下駅舎とトンネル区間とを区分しつつ測定するための装置の一構成例を示す図面である。
【図１３】運行中の電動車の車窓の外から得る映像に対してフレームモーションベクトルを求めるとき、そのモーションベクトルの大きさ変化を例示的に示す図面である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、本発明による実施例について添付された図面を参照して詳細に説明する。
【００３７】
以下の本発明による実施例の説明と添付された図面において、付した同一番号または記号は、特に言及がない限り、同じ構成要素を指称する。もちろん、説明の便宜と理解のために、必要に応じては、同じ構成要素に対しても、互いに異なる番号や記号を付してもよい。
【００３８】
図１は、本発明の一実施例による地下鉄運行経路に対する電波強度を、地下駅舎とトンネル区間とを区分しつつ測定するための装置の構成を示す図面である。
【００３９】
本発明の一実施例による測定装置１００は、図示されたように、指定された帯域の電波、例えば、有害な電磁波の強度を測定する電波測定部１１１と、測定装置の周辺で発生する音（本明細書では、「サウンド」と称する）を検出して電気的信号に変換した後、その電気的信号を分析するサウンド分析部１２０と、局所的な領域に対して無線データサービスを提供する通信網、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）無線ＬＡＮ（以下、「ＷｉＦｉ網」と称する）の指定された信号方式によって、データをＲＦ信号に変調またはＲＦ信号を復調することで、ＷｉＦｉ網と送受信するための通信部を構成するＷｉＦｉモデム１１４と、電波の測定動作に必要なデータと、測定された電波強度についての情報などを保存するためのストレージ部１１６と、備えられた入力手段（例えば、キーボード、タッチパッドなど）を介して運用者の入力を受信し、また備えられた表示手段を介して必要な情報などを視覚的に表現するためのインターフェース部１１５と、前記電波測定部１１１の測定動作を制御し、前記周波数分析部１１３がサウンド分析を通じて提供する周波数情報に基づいて、測定される一連の電波強度で電動車のトンネル区間に対する進入／進出（すなわち、地下駅舎（ｓｔａｔｉｏｎ）に対する進出／進入）時点に係わるものであることを区分、認識するための動作と、その動作の遂行に行われる入出力は、前記インターフェース部１１５を介して遂行する制御部１１０を含んで構成される。
【００４０】
そして、前記サウンド分析部１２０は、聞こえるサウンドを電気的信号に変換する、マイクまたは集音器のようなサウンド検出部１１２と、その変換された電気的信号の周波数成分を分析する周波数分析部１１３として構成される。
【００４１】
前記電波測定部１１１は、前記測定装置１００とは、一体に構成されないこともある。その場合、前記電波測定部１１１は、電波測定が必要であるとき、前記測定装置１００に備えられた適切な信号交換方式のインターフェースを通じて着脱式で連結されることにより、受信される電波強度測定動作を前記制御部１１０の制御下に行われる。
【００４２】
前記制御部１１０は、自体的に備えられたファームウエア（ｆｉｒｍｗａｒｅ）などの既保存の命令コードを中央処理装置（ＣＰＵ）が行うことにより、備えられた周辺ハードウェア要素と共に、後述する多様な動作を行う形で構成され、一部の他の構成要素１１１、１１３も同様である。また、本発明の概念と主題に係わる理解を助けるために、前記測定装置１００の構成要素を、図面に例示されたように機能的に区分したが、これら構成要素は、必要に応じて、さらに細分された構成要素にも分解され、または、一部構成要素は、互いに選択的に組み合わせられ、１つの構成要素にもなり、本発明の実施例によっては、図示されていない構成要素がさらに含まれて、前記測定装置１００を構成しても、図示された構成要素、例えば、前記ＷｉＦｉモデム１１４が排除されて、前記測定装置１００を構成してもよい。
【００４３】
以下、図１に例示されたような構成を有する前記測定装置１００が、図２に例示されたような過程によって遂行する、地下鉄運行経路に対する電波強度を地下駅舎とトンネル区間とを区分しつつ測定する方法について詳細に説明する。
【００４４】
本明細書では、地下鉄が運行される地下経路に沿って発生する有害な電磁気波（例えば、ＥＬＦまたはＥＬＦＭＷと称される超低周波電磁波（Ｅｘｔｒｅｍｅｌｙ  Ｌｏｗ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｗａｖｅ））に対する測定を前提にして、本発明による多様な実施例を具体的に説明する。しかし、本発明の技術的思想と概念は、前述したように、測定される電波が、必ずしも人体に有害な電磁波に限って適用されるものではない。したがって、本発明の請求範囲が測定する対象を明確に排除していなければ、その権利範囲は、当然、有害な電磁気波ではない、他の属性の電波、例えば、地下に中継される移動通信の無線信号の電波に対する強度を、地下駅（以下、「乗降場」とも称する）とトンネル区間（以下、「トンネル」と略称する）を区分しつつ測定する技術にも及ばなければならない。
【００４５】
本発明の一実施例によって、前記測定装置１００が移動通信の無線信号による電波を測定するために構成される場合には、前記電波測定部１１１が前記測定装置１００と一体に構成されもする。そして、本実施例では、前記電波測定部１１１が移動通信網の無線信号の強度を測定するだけではなく、移動通信網に接続して相手端と実際のデータ通信を行う機能までも備えた通信モジュール（例えば、ＬＴＥモデムを含むデバイス）でもある。
【００４６】
本発明の方法による電波測定のためには、まず、運用者が前記測定装置１００と共に地下鉄車両に搭乗する。この際、電動車の先頭から指定された順序（例えば、最初または４番目など）に該当する客室に乗ることが望ましい。その理由については、後述される。
【００４７】
もちろん、おすすめ順の客室ではない、他の順序の客室に乗ってもよく、その場合には、前記インターフェース部１１５を介して搭乗客室の順序についての情報を、前記制御部１１０に再設定することが望ましい。
【００４８】
運行中の電動車両に搭乗した運用者は、電波測定のための準備が完了すれば、必要な付随的な情報、例えば、地下鉄路線情報などを前記インターフェース部１１５を介して設定した後、前記測定装置１００が電磁波測定を開始するように要請する。次いで、前記制御部１１０は、その測定開始要請を前記インターフェース部１１５から受信し、その要請により、前記電波測定部１１１に電波測定開始を命令する。これと同時に、前記ＷｉＦｉモデム１１４の通信機能と前記サウンド検出部１１２の検出機能とを活性化させる。
【００４９】
測定開始命令が印加されれば、前記電波測定部１１１は、備えられたアンテナによって受信される電波の強度を測定し、その測定された強度を示す値を前記制御部１１０に伝達する動作を持続的に行う。そして、前記制御部１１０は、このように測定強度が伝達される度に、その測定強度が伝達された時点、すなわち、測定時点についての情報と共に、１つの測定エントリー３０１として前記ストレージ部１１６に逐次記録することで、図３に例示されたように、測定情報が構成される測定表３００を作成する（Ｓ２１）。
【００５０】
一方、上のように電波強度を測定して記録する動作が持続的に進められる間に、前記制御部１１０は、前記周波数分析部１１３と共に、前記測定装置１００の周りで検出されたサウンドを分析して特定の音響や音が含まれているか否かを確認する動作を行う（Ｓ２２）。
【００５１】
周辺サウンドの分析のために、前記サウンド検出部１１２は、前記測定装置１００の周辺で発生する、すなわち、運行中の電動車の客室から聞こえる音（この音は、電動車によって発生した音でもあり、電動車の内外部で発生した音でもある）を検出してサウンド信号として後段の前記周波数分析部１１３に印加する。
【００５２】
前記周波数分析部１１３は、図４に例示されたように、印加されるサウンドの電気的信号４１を指定されたサンプリング速度、例えば、２２，０００Ｈｚでサンプリングしつつ、既定の変換周期（ｔ＿Ｕ）、例えば、約０．０５秒ごとにその変換周期の間にサンプリングされた信号にフーリエ変換を適用することで、分析を目標とする探索帯域（ｆＴｏｔ＿Ｂ）、例えば、可聴帯域での周波数領域信号４２（以下、この信号を「サウンドスペクトル」と称する）に変換する。
【００５３】
前記周波数分析部１１３は、サウンドスペクトル４２を求めるとき、探索帯域（ｆＴｏｔ＿Ｂ）を既定の狭い単位帯域幅、例えば、１０Ｈｚの大きさに細分して得た各単位帯域（ｆ＿Ｕ）（本明細書では、この各単位帯域を「細分域」と略称する）別に周波数成分の大きさ（ｐｗｆＵｋ，ｋ＝１，２，３，．．）（以下、任意単位帯域の周波数成分の大きさを「細分域パワー」と称する）を演算することにより、当該変換周期（ｔ＿Ｕ）間の音の周波数成分が細分域単位でどのように分布されたかを示す情報である細分域パワー列（演算された細分域パワーを低周波数から高周波数順に配列したアレイ（ａｒｒａｙ））を求める。そして、その細分域パワー列が得られた音の検出時点（ｐｔＳＴまたはｐｔＥＮＤ）の情報と共に、後段の前記制御部１１０に伝達される。
【００５４】
前記制御部１１０は、上のように前記周波数分析部１１３から既定の変換周期（ｔ＿Ｕ）ごとに１つずつ伝達される細分域パワー列を、図５に例示されたように、同一周波数の細分域同士は、互いに連続して配置させる方式による伝達順にまとめつつ（ｐ５０）、各細分域パワー列に対しては、「局所別最大化」（ｌｏｃａｌ  ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇ）を適用する。そして、共に伝達される各細分域パワー列に係わる時点情報は、当該細分域パワー列と連携して記録しておく。
【００５５】
本明細書において、局所別最大化とは、１つの細分域パワー列に対して所定数の細分域にグルーピングしつつ、各グループにおいて細分域パワー（ｐｗｆＵｋ，ｋ＝１，２，３，．．）が最大の細分域を探して（以下では、この細分域を「優勢域」（ｄｏｍｉｎａｎｔ  ｂａｎｄ）と称する）、他の細分域と区分識別されるようにマークする動作を意味する。
【００５６】
前記制御部１１０は、局所別最大化を適用するために１つにグルーピングする細分域の数を適応的に設定し、それほど設定する数は、探索帯域（ｆＴｏｔ＿Ｂ）（ｆＢＯＴを最小周波数、ｆＴＯＰを最大周波数にする帯域）を、如何なる帯域幅のサブバンド（ｆＤｉｖＢ）に分けて局所別最大値を探すのかによって決定される。細分域が１０Ｈｚ帯域幅を有する前提下で、例えば、３００Ｈｚのサブ帯域（ｆＤｉｖＢ＿ｋ，ｋ＝１，２，３，．．）ごとに局所別最大値を探すためには、グルーピングする細分域の数は、３０に決まって局所別最大化が適用される。
【００５７】
前記制御部１１０は、上のように細分域パワー列を順次に配列する方式でまとめつつ、そのまとめられた数が所定数になれば、１つの優勢域分布表５００に区画する。前記周波数分析部１１３から印加された、または印加される、現在区画された優勢域分布表につながる細分域パワー列は、次に区画される優勢域分布表に含まれる。
【００５８】
１つの優勢域分布表５００を構成する細分域パワー列の数は、特定の音響に係わる周波数分布形態の検出に適した時間幅によって決定される。フーリエ変換を行う変換周期（ｔ＿Ｕ）が０．０５秒という前提下で、そのような特定の周波数分布形態を検出するのに十分な時間として、例えば、Ｔ秒が適しており、Ｔ秒内の分布形態を調査しようとする場合、１つの優勢域分布表に区画される細分域パワー列の数は、２０Ｔ（＝Ｔ／０．０５）個に決定される。
【００５９】
そして、このように２０Ｔ個の細分域パワー列を単位として、優勢域分布表を連続して区画するときは、細分域パワー列がほとんど（約７０％以上）重なる方式で区画される。例えば、優勢域分布表を新たに区画するときは、前記区画された優勢域分布表で後順の、例えば、１５Ｔまたは１８Ｔ個の細分域パワー列を再び含んで新たな優勢域分布表に区画する。前者は、７５％が、後者は、９０％が重畳されつつ、優勢域分布表が毎度区画される。このように細分域パワー列を重畳しつつ区画すれば、各区画ごとに新たに含まれる細分域パワー列は、５Ｔまたは２Ｔ個になるが、これは、測定装置の周りで検出されるサウンドに対して、Ｔ秒の時間窓（ｔ＿ｓＷ）を０．２５Ｔまたは０．１Ｔ秒の間隔でスライディング（ｓｌｉｄｉｎｇ）させつつ、その時間窓（ｔ＿ｓＷ）内で特定の周波数分布形態を探索することになる。
【００６０】
１つの優勢域分布表５００が構成されれば、前記制御部１１０は、その優勢域分布表を探索しつつ、特定の音響（または音）であるときに示される優勢域分布形態（以下、「特有パターン」と略称する）とマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）される優勢域分布形態の有無を確認する（Ｓ２３）。ここで、特定の音響とは、電動車の減速または加速時に発生する「減速音」、「加速音」、出発直前または停車直後に間歇的に鳴る「お知らせ音」、またはドア（ｄｏｏｒ）の開閉音などでもある。
【００６１】
本発明による望ましい一実施例では、前記優勢域分布表５００に「減速音」、「加速音」または「お知らせ音」などに該当する特有パターン（「減速音」または「加速音」に該当する特有パターンに対しては、特に「キー（ｋｅｙ）パターン」と称する）とマッチングされる優勢域分布形態の有無を確認する。さらに具体的には、「加速音」があるとき、図６のように、一定時間（Ｔｇｔ＿ＴＷ）の間に、特定帯域（ｆＴＧＴ＿ＢＯＴ〜ｆＴＧＴ＿ＴＯＰ）にわたって線形的に周波数が高くなる方式で一連の細分域にその周波数成分が示されつつ作られる固有パターン６０と見られる優勢域分布形態が、前記優勢域分布表５００にあるか否かを確認することである。その固有パターン６０は、優勢域分布表を構成する条件と同一条件、すなわち、同じ変換周期と同じ帯域幅の細分域下で得られるものであって、そのパターンは、予め把握されて前記制御部１１０に予め設定される。
【００６２】
そして、図６に例示された固有パターン６０は、電動車が停止状態で加速しつつ出発するとき、「ブーン」のように聞こえる音に係わるものであって、約１０００Ｈｚの帯域幅にわたって線形的に増加する周波数成分を有する特性を示す。したがって、前述した例のように、サブバンドを３００Ｈｚに区画すれば（１０Ｈｚの細分域を３０個ずつグルーピングすれば）、加速音の検出品質によって優勢域が３個または４個のサブバンドにわたって線形的に増加して分布する形態が優勢域分布表に示される。減速音の場合には、図６の例示された形態とは逆に、周波数が線形的に低くなる固有パターンを有する。
【００６３】
前記制御部１１０は、上のように構成した前記優勢域分布表５００上で、既設定の加速音または減速音の固有パターンをその固有パターンの当該帯域（ｆＴＧＴ＿ＢＯＴ〜ｆＴＧＴ＿ＴＯＰ）に沿って移動させつつ優勢域が分布されている形態と、その固有パターンを互いに比較することにより、図６のように既定の固有パターンと約７０％以上マッチングされる特有パターンがあるかを探し、もし、そのような特有パターンが存在すると確認されれば、現在検出した周りのサウンドに加速音または減速音が存在すると判別する。
【００６４】
本発明による他の一実施例では、既定の図６のような固有パターンと優勢域の分布形態を比較する代わりに、固有パターンが有する特性を把握し、その特性を有する優勢域分布形態が、前記優勢域分布表に示されているかを探すこともできる。例えば、周りの検出するサウンドに対して前述したように優勢域分布表を構成することを前提とすれば、電動車の加速時に発生する加速音は、一定の傾度ｋ（ｋ＝ｒＮ／ｃＮ、ｒＮ＝周波数軸に置かれた優勢域の数、ｃＮ＝時間軸に置かれた優勢域の数）を有する直線状の優勢域分布を示す特性を示すので、前記制御部１１０は、図５に例示された優勢域分布表５００において傾度がｋに該当する直線が約３秒以上続く優勢域分布形態の有無を確認することもできる。
【００６５】
他の特定の音、例えば、お知らせ音またはドアの開閉音の場合にも、それに対応する特有パターンに対して前述した検出方法が適用可能である。
【００６６】
前述したような方式によって、連続して構成する優勢域分布表のうち、いずれか１つの分布表で加速音または減速音に該当するキーパターンが検出されれば、前記制御部１１０は、そのキーパターンが示された時刻（以下、「キー検出時刻」と称する）についての情報を記録し、そのキーパターンが「加速音」に係わるものであるか、「減速音」に係わるものであるかによって、下記のようにトンネル進入（すなわち、地下駅舎進出）またはトンネル進出（すなわち、地下駅舎進入）時点を決定する動作を行う。
【００６７】
前記キー検出時刻は、キーパターンであると判断された優勢域分布形態の先端または中央の優勢域が属する細分域パワー列に連携されて記録しておいた時点情報から把握する。
【００６８】
優勢域分布表で検出されたキーパターンが「加速音」に該当するものであれば、前記制御部１１０は、追加的な条件を確認する。すなわち、そのキーパターンの検出に先立って検証用補助信号の検出有無を確認する（Ｓ２４）。前記検証用補助信号は、電動車の出発を乗客に知らせるために（または、ドアが閉まったことを知らせるために）、断続的に鳴る「カンカンカン」のようなお知らせ音でもある。
【００６９】
このような出発前のお知らせ音に対する検出も、キーパターンの検出のための前述した方式のように、優勢域分布表において既設定の「出発前お知らせ音」に係わる固有パターンに該当する優勢域分布形態を探す方式を介しても行われる。
【００７０】
本発明による他の一実施例では、キーパターンを検出するために各細分域パワー列に適用する局所別最大化とは異なって、局所別最大化を各細分域パワー列に適用して、検証用補助信号に該当する優勢域分布形態（以下、「補助パターン」と称する）を検出することもできる。例えば、局所別最大化のために探索帯域を分割するサブバンドの帯域幅を互いに異なる大きさにすることができる。図７は、このようにサブバンドの帯域幅（ｆＤｉｖＢ＿ｎ＿ＬＭ１、ｆＤｉｖＢ＿ｍ＿ＬＭ２）を互いに異なる大きさに適用して、キーパターンと補助パターンの検出動作を並行して遂行する過程を図式的に示したものである。
【００７１】
前記制御部１１０は、前述したように、前記周波数分析部１１３から伝達される細分域パワー列７００のそれぞれに対してサブバンドの幅を互いに異なる大きさにして（すなわち、局所別最大値を探すために、グルーピングする細分域の数を異ならせて）、各サブバンドにおいて優勢域を探してマークすることで、複数の優勢域分布表７０１、７０２を作成する。探索帯域を１０Ｈｚ帯域幅の細分域に分割することを前提とするとき、前述した例のように、キーパターンを検出するために、グルーピング（サブバンド化）する細分域の数を３０にする場合、補助パターンを検出するためには、１５個の細分域をグルーピングして１つのサブバンド（ｆＤｉｖＢ＿ｍ＿ＬＭ２）に区画することができる。
【００７２】
このように補助パターンの検出のために区画するサブバンドの幅を狭くする理由は、補助パターンに該当する音響（または音）が、キーパターンに該当する音響に比べて、相対的に狭幅を有するからである。「出発前お知らせ音」のような音は、実際２０〜３０Ｈｚの帯域幅を有するので、サブバンドを、前記で例とした１５０Ｈｚ（すなわち、１５個の細分域）よりもさらに大きい帯域幅に区画すれば、その帯域幅内で発生可能な他の音によって、お知らせ音の周波数成分が最大値と識別されず、補助パターン検出が失敗してしまう恐れが高いからである。
【００７３】
一方、キーパターンに該当する加速音の場合には、約１０００Ｈｚの帯域幅にわたって示されるが、キーパターン検出のために区画するサブバンドを、その加速音が示される帯域幅よりは狭い、２００Ｈｚ〜４００Ｈｚの範囲内の帯域幅（望ましくは、前記で例と挙げた３００Ｈｚの帯域幅）に設定して局所別最大化を行う。その理由も、さらに大きい帯域幅のサブバンドを区画すれば、そのサブバンド内で発生可能な他の音によって、キーパターンに該当する音の周波数成分が局所別最大化で最大値と識別されず、キーパターン検出のエラー率が高くなるからである。
【００７４】
サブバンドを前記例示された数値よりもさらに狭くすれば、特有パターンに該当する音響は、当該サブ帯域で常に最大値としてマークされるが、それに隣接された他のサブバンドでも、そのバンド内で発生する所望しない音によって最大値としてマークされる優勢域が発生する。これは、特有パターンの検出に否定的な影響を与える。したがって、サブバンドを狭くするほど、特有パターンの検出に必ずしも有利ではなく、例示された数値の帯域幅またはそれに近接する数値の帯域幅にサブバンドを区画して局所別最大化を行うことが特有パターンの検出において望ましい。
【００７５】
図７に例示されたように、互いに異なる大きさの帯域幅を有するサブバンドに基づいて複数の優勢域分布域７０１、７０２が作成されれば、前記制御部１１０は、１つの優勢域分布域７０１では、キーパターンを探索し、他の１つの優勢域分布表７０２では、補助パターンを探索する動作を並行して行う。
【００７６】
優勢域分布表において「出発前お知らせ音」のような補助信号音響に該当する補助パターンが検出される場合、前記制御部１１０は、その補助パターンが検出された状態であることを示す変数値をセット（ｓｅｔ）しておく。
【００７７】
したがって、前述したように優勢域分布表において、「加速音」に該当するキーパターンが検出された場合（Ｓ２３）、直ちに補助パターン検出状態を示す前記変数の値を確認し（Ｓ２４）、その変数値がセットされているか否かによって、測定された電磁波強度を記録する図３のように構成された測定表３００において、トンネル進入（すなわち、乗降場進出）時点の測定値と決定するのに適用する時間隔を異ならせる。これについてさらに詳細に説明する。
【００７８】
前記制御部１１０は、前記変数の値がセットされていれば、その変数を再びリセットさせ、前記記録しておいたキー検出時刻に既定のおすすめ時間を加えて得られる時刻をトンネル進入時点として決定し（Ｓ２５−１）、もし、前記変数の値がセットされていなければ、前記キー検出時刻に既定の限界時間を加えた時刻をトンネル進入時点として決定する（Ｓ２５−２）。ここで、前記限界時間は、補助パターンに該当する音が如何なるものであるかによって、前記おすすめ時間よりも約３〜６秒さらに長く設定され、前記おすすめ時間は、８〜１６秒の範囲で設定されることが望ましい。
【００７９】
また、前記おすすめ時間は、電動車が出発する、すなわち加速する時点から、地下駅舎とトンネルとの境界として決定した基準地点（例えば、乗降場終端から３または５ｍである地点）に到逹するまでの所要時間を測定して設定される値であって、前記測定装置１００を電動車両の何番目の客室に載せて運用するかによって微細に調整設定される。前述したように、おすすめの搭乗客室順序とは異なる順序の客室に、前記測定装置１００を載せて運用する場合には、おおむね最大１秒の範囲内で前記おすすめ時間が再設定される。例えば、先頭客室を基準に前記おすすめ時間が設定された場合であれば、前記測定装置１００を電動車両の最後の順序（例えば、８番目）の客室に載せて運用するときは、運用者が前記インターフェース部１１５を介して前記制御部１１０にそのような搭乗位置情報を入力し、これにより、前記おすすめ時間は、最初設定された値において１秒ほどさらに長く設定されて適用されうる。
【００８０】
前記制御部１１０は、前述したようにトンネル進入時点が決定されれば、前記ストレージ部１１６に保存されている前記測定表３００において、その決定されたトンネル進入時点に最も近接した測定時点３１１が記録されたエントリーを探し、その探したエントリーに対しては、そのエントリーを「トンネル進入開始点」として識別させる指示子３１２を付加記録する（Ｓ２６）。
【００８１】
もし、優勢域分布表で検出されたキーパターンが「減速音」に該当するものであれば、前記制御部１１０は、追加的な条件、すなわち、その時点から既定の制限時間の間に検証用補助信号に該当する補助パターンの検出有無を前述したような方式で確認する（Ｓ２４）。この際の検出対象である検証用補助信号は、電動車の停車を知らせるために（またはドアが開くことを知らせるために）、断続的に鳴るお知らせ音でもあり、このお知らせ音は、電動車の「出発前お知らせ音」と同じ音でもある。
【００８２】
既定の前記制限時間内に補助パターンが検出されれば、すなわち、追加条件が満足されれば、先立って記録しておいたキー検出時刻に既定のおすすめ時間を加えて得られる時刻を、トンネル進出（すなわち、乗降場進入）時点として決定し（Ｓ２５−１）、もし、制限時間内に検出されなければ、前記キー検出時刻に既定の限界時間を加えた時刻をトンネル進出時点として決定される（Ｓ２５−２）。トンネル進出時点を決定するために適用されるおすすめ時間と限界時間は、前述したところの、トンネル進入時点を決定するために、適用するおすすめ時間と限界時間と同一値としてそれぞれ設定されてもよい。また、電動車の減速／加速の特性や、如何なる音響の補助信号を採択するかによって、トンネル進出及び進入にそれぞれ適用されるおすすめ時間と限界時間は、当然互いに異なる値に設定されて使用されてもよい。
【００８３】
上記のようにトンネル進出時点の決定後、前記制御部１１０は、測定した電磁波強度が持続的に記録されている前記測定表３００において、その決定されたトンネル進出時点に最も近接した測定時点３１１を有するエントリーを探し、その探したエントリーに「トンネル進出開始点」として識別させる指示子３１２を付加記録する（Ｓ２６）。
【００８４】
本発明による一実施例では、前述したような方式で、トンネル進出、すなわち、乗降場進入開始点と決定されたエントリーから、トンネル進入、すなわち、乗降場進出開始点と決定されたエントリーの間にある測定値に対しては、その測定された地下駅舎の識別情報、例えば、電車駅名または電車駅番号を記載する。図８は、本実施例によって、測定される電磁波強度を記録することで構成される測定表８００を例示的に示す図面である。
【００８５】
図８に例示されたように、測定表を構成する実施例では、前記制御部１１０は、トンネル進出開始点８０１と決定されたエントリーからトンネル進入開始点８０２と決定されたエントリー直前のエントリーまでには、当該地下駅舎を識別し、その地下駅舎を示す駅名または駅番号など（以下、「駅識別情報」と称する）を別途の情報フィールド８１１に付け加える。
【００８６】
本実施例では、駅識別情報を、前記ＷｉＦｉモデム１１４を介して獲得する。前記ＷｉＦｉモデム１１４は、動作が活性化されれば、周期的にＷｉＦｉ信号帯域の各チャンネルを探索し、有効な信号が検出されれば、その信号からビーコン（ｂｅａｃｏｎ）フレームを復調して接続点（ＡＰ：Ａｃｃｅｓｓ  Ｐｏｉｎｔ）についての情報をフレームの各フィールドで獲得する。このように獲得される情報には、サービスセット識別子（ＳＳＩＤ：Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｅｔ  Ｉｄｅｎｆｉｅｒ）と基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ：Ｂａｓｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｅｔ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）が含まれるが、ＡＰの場合にＢＳＳＩＤは、無線ＬＡＮモジュールのＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレス（以下、「ＡＰ識別アドレス」と称する）であって、装置を固有に識別させる情報である。前記ＷｉＦｉモデム１１４は、ＷｉＦｉ信号帯域において、そのようなＡＰ識別アドレスが検出されれば、そのアドレスを前記制御部１１０に伝達する。
【００８７】
前記ＷｉＦｉモデム１１４は、前記制御部１１０から特に要請がなければ、ＡＰが見出されたとしても、当該ＡＰからＩＰアドレスを割り当てられる接続手続を行わなくてもよい。
【００８８】
本発明による一実施例では、前記ＷｉＦｉモデム１１４は、一定時間（例えば、５分）以上検出され続けるＡＰ識別アドレスについては、前記制御部１１０にそのＡＰ識別アドレスを伝達しない。これは、電動車両の内部に設けられることで、前記測定装置１００と共に移動しているＡＰであるか、または電動車両内の個人が携帯した通信機器のホットスポット（ｈｏｔ  ｓｐｏｔ）機能などによるＡＰでもあって、電動車が停車する地下駅舎を識別することとは全く関係ないからである。
【００８９】
前記ＷｉＦｉモデム１１４から任意のＡＰ識別アドレスが受信されれば、前記制御部１１０は、前記ストレージ部１１６に、予め保存しておいた「駅舎別ＡＰ現況表」において当該ＡＰ識別アドレスを検索する。前記駅舎別ＡＰ現況表は、地下鉄の各乗降場に設けられたＡＰに係わる識別アドレスを、当該ＡＰが設けられた地下駅舎を固有に特定する駅識別情報と連携して構築したデータベースである。
【００９０】
前記駅舎別ＡＰ現況表に受信されたＡＰ識別アドレスと一致するアドレスがあれば、そのＡＰ識別アドレスと連携記録された駅識別情報を読込み、図８に例示されたように、地下駅舎駅の区間での測定によって得たと判別された前記測定表８００のエントリーに対して、駅識別情報を書込むための各フィールド８１１に記録する。
【００９１】
一方、前記制御部１１０は、前述したように駅識別情報が記録されるエントリー間のエントリー（すなわち、トンネルでの測定値が記録されたエントリー）に対しては、測定値がトンネル内で測定されたものであるということを示す特定指示情報８１２を、駅識別情報記録用フィールドに書込む。
【００９２】
本発明による一実施例では、細分域パワー列に対して局所別最大化を行って優勢域分布表を作成するとき、探索帯域（例えば、可聴帯域全体）に対して、その一部に限って優勢域分布表を作成することもできる。図９は、それを例示的に示す図面である。
【００９３】
本実施例では、前記制御部１１０は、探索帯域（ｆＴｏｔ＿Ｂ）に対して得た細分域パワー列に対して、現在検出しようとする特有パターンが示される帯域、すなわち、パターン検索の目標帯域（ｔ＿ｆｂ）を除いた上下帯域（ｘ＿ｆｂＬ、ｘ＿ｆｂＵ）に属する細分域は排除し、目標帯域（ｔ＿ｆｂ）に属する細分域のみを取って局所別最大化を行うことで、優勢域分布表９０１を作成した後、そのように作成された優勢域分布表９０１を対象にして、その目標帯域（ｔ＿ｆｂ）で検出しようとする特有パターンとマッチングされる優勢域分布形態を探索する。
【００９４】
また、本実施例では、検出しようとする特有パターンによって目標帯域を互いに異なって設定し、その目標帯域別にそれぞれ局所別最大化を行うことで、互いに同一ではない目標帯域に対して優勢域分布表をそれぞれ作成し、キーパターン及び補助パターンにマッチングされる優勢域分布形態を各優勢域分布表９０１、９０２で探索するようになる。
【００９５】
所望の特有パターンの検出のために、そのような方式で縮小された優勢域分布表を作成すれば、局所別最大化などに所要する時間を大幅に短縮することができる。したがって、本実施例によれば、スライディング時間窓（ｔ＿ｓＷ）に対する周波数変換と、その時間窓での特有パターンに該当する音響の存否をほぼリアルタイムで判別可能となる。
【００９６】
前記実施例では、検証用補助信号に対しても、キーパターンの検出方式と同様に優勢域分布表を介して検出したが、本発明による他の実施例では、優勢域分布表を利用せず、検証用補助信号の発生有無を判別することもできる。本実施例では、検証用補助信号が、「出発前お知らせ音」または「停車後お知らせ音」ではない音響、例えば、ドアの開閉音（または騷音）でもあり、以下では、本実施例での検証用補助信号を検出する方法について図１０を参照して詳細に説明する。
【００９７】
電動車両のドア開閉音、特に、音の変化を検証用補助信号として使用する本実施例でも、もちろんキーパターンに対しては優勢域分布表に基づく前述したところの方式が同様に適用される。
【００９８】
電動車両内部の観点から、ドアが開く場合には、一般的に、周りから大きな音量の音（すなわち、騷音）が急に聞こえ、逆に、ドアが閉まる場合には、周りから聞こえる音が急に小さくなる。そして、ドア開放時に急に聞こえる周りの音は、特定周波数帯域に集中されない特性を有する。
【００９９】
したがって、このような音の変化を感知するために、前記制御部１１０は、前記周波数分析部１１３から伝達される細分域パワー列（ｍｄｆｓｋ）を、その伝達順に連続配列しつつ、その配列された細分域パワー列の数が一定時間隔（ｔＩＮＴ）（この時間隔は、前述したところのスライディング時間窓（ｔ＿ｓＷ）と同じ時間でもある）に該当すれば、その細分域パワー列を、後続して伝達される細分域パワー列と区画することで、１つのパワー分布マップ１０００を構成する。
【０１００】
そして、このようにパワー分布マップ１０００が構成されれば、前記制御部１１０は、そのパワー分布マップを時間的に両分し、前半部１０１０と後半部１０２０に対してそれぞれの総パワーを求める。すなわち、前半部１０１０と後半部１０２０のそれぞれに対して、全ての細分域パワーを合算した値１０１１、１０２１を求める。前半部と後半部との合算値１０１１、１０２１がそれぞれ求められれば、前記制御部１１０は、その値の差を既定のしきい値と比較し（Ｓ１００）、その差がしきい値よりも大きければ（Ｓ１０１）、電動車両のドアが開く時（または閉まる時）に係わる信号が検出されたと判別する（Ｓ１０２）。
【０１０１】
ドア開きによる音変化であるか、ドア閉まりによる音変化であるかは、両分された部分のうち、いずれの総パワーが大きいかによって決定する。すなわち、前半部１０１０の総パワーがさらに大きければ、ドア閉まりによるものと、後半部１０２０の総パワーがさらに大きければ、ドア開きによるものと判断する。
【０１０２】
本発明による他の一実施例では、ドアの開／閉による音の変化を検証用補助信号として用いるとき、前述したように周波数領域で総パワーを求めて、その総パワーの一定以上の変化如何を検出する代わりに、時間領域において直ちにパワー変化如何を検出することもできる。本実施例のためには、前記周波数分析部１１３が、変換周期（ｔ＿Ｕ）ごとにその周期の間にサンプリングされた信号の大きさを合算した（または、その大きさを平均した）信号強度値を求めて前記制御部１１０に伝達する。
【０１０３】
そうであれば、前記制御部１１０は、そのように順次に伝達される一連の信号強度値を前記一定時間隔（ｔＩＮＴ）に該当する分だけ集めて信号強度列を構成した後、その信号強度列の前半部と後半部それぞれの総信号強度（すなわち、当該部分の信号強度値の和）の差に基づいて、ドア開／閉による音の変化、すなわち、検証用補助信号の検出如何を判別することができる。すなわち、前述したように、前半部の総信号強度が既定のしきい値以上に後半部の総信号強度よりも大きければ、ドア閉まりによる音変化の検証用補助信号が検出されたと判別し、しきい値以上に後半部の総信号強度よりも小さければ、ドア開きによる音変化の検証用補助信号が検出されたと判別する。
【０１０４】
前述したように、運行される電動車に乗って、地下鉄の地下駅舎とトンネルを、周辺で発生するサウンドを用いて区分しつつ電磁波を測定する動作は、電磁波測定終了時点（Ｓ２７）まで持続的に進められる。測定終了となる場合は、運用者が前記インターフェース部１１５を介して測定中断を要請するときである。
【０１０５】
前述した本発明による実施例では、電動車のトンネル進出とトンネル進入開始点の判別において、周辺で発生するサウンドをいずれもその判別の根拠として利用したが、本発明による他の実施例では、トンネル進出、すなわち乗降場進入に対しては、サウンドを利用せず、他の方式で判別してもよい。図１１は、本実施例による、地下鉄運行経路に対する電波強度を地下駅舎とトンネルとを区分しつつ測定する方法のフローチャートである。
【０１０６】
図１１による実施例では、電磁波測定動作開始（Ｓ１１０）後、現在、トンネル進出を判別する状態であるか、トンネル進入を判別する状態であるかによって、互いに異なる判別方式を適用するが、現在状態がトンネル進出判別モードではなければ（Ｓ１１１）、すなわち、トンネル進入判別モードであれば、図２に基づいて説明した、加速音に該当するキーパターン検出如何に基づいて現在測定して記録している一連の電磁波強度でトンネル進入開始点を特定する動作を同一に行い（Ｓ１３０）、もし、トンネル進出（すなわち、乗降場進入）判別モードであれば（Ｓ１１１）、地下駅舎ごとに設けられたＡＰによるＷｉＦｉ網信号を用いる。
【０１０７】
本実施例では、前記ＷｉＦｉモデム１１４が、０．５秒またはそれよりも短い周期でＷｉＦｉ信号帯域を検索して（Ｓ１２０）、利用可能なＡＰが１つ以上発見されれば、各ＡＰの識別アドレス（すなわち、ＢＳＳＩＤ）を記載したリストを作成して前記制御部１１０に伝達する。これにより、前記制御部１１０は、その伝達されたリストに記載の各ＡＰ識別アドレスに対して、各乗降場に設けられたＡＰの識別アドレスをアドレス順に登載して構成された前記ストレージ部１１６に既保存の前記「駅舎別ＡＰ現況表」から検索する。
【０１０８】
その「駅舎別ＡＰ現況表」の検索において、一致するＡＰ識別アドレスがあれば（Ｓ１２１）、前記制御部１１０は、当該ＡＰが信号帯域検索で発見された時点、すなわち、その当該ＡＰが載せられたリストを受信した時点に既定のオフセット（ｏｆｆｓｅｔ）時間ほど加えた時点を、トンネル進出（すなわち、乗降場進入）時点として決定する。この際のオフセット時間は、前述したところのキーパターン検出で適用されるおすすめ時間よりは相当短い概ね５秒以内の時間であり、正の値はもとより、負の値を有してもよい。正の値を有するということは、乗降場のＡＰが検索された時点以後をトンネル進出時点として決定し、負の値を有するということは、乗降場ＡＰが検索された時点以前をトンネル進出時点として決定するということを意味する。前者の場合は、前記測定装置１００が載せられた客室がトンネルの境界と決定した基準地点を通る前に、乗降場のＡＰを検出可能な状況で適用されうる。ＷｉＦｉ網を提供するＡＰが乗降場の如何なる位置に設けられているかによって、そのＡＰの無線信号がある程度はトンネル内まで伝播されが、このような状況では、乗降場のＡＰを検出する地点が、乗降場とトンネルとの境界として指定する基準地点よりさらにトンネル内側でもある。
【０１０９】
前記オフセット時間は、多くの地下駅舎を対象にする試験を介して得た統計値に基づいて決定されうる。それとは異なって、各地下駅のＡＰ設置状況を考慮し、各地下鉄駅舎ごとに他のオフセット時間を適用することもできる。そのためには、各地下駅舎ごとに適用する「オフセット時間割当て表」を、前記ストレージ部１１６に備える。そして、前記実施例のように、乗降場に設けられたＡＰから伝播される無線信号から検出するＡＰ識別情報を介して、乗降場を固有に特定する駅識別情報を把握した後、その駅識別情報を前記オフセット時間割当て表から探し、その探した駅識別情報に連携されて記録されたオフセット時間を当該地下駅舎でのトンネル進出時点の決定に適用する。
【０１１０】
前記実施例では、周辺で発生するサウンドを対象にして、検証用補助信号を検出したが、本発明による他の実施例では、他の要素を対象にして、検証用補助信号を検出してもよく、以下では、そのような実施例について具体的に説明する。
【０１１１】
第１の実施例は、測定装置の動きの変化による信号を検証用補助信号として使用する。そのために、前記測定装置１００は、動きを検出する別途のセンサー、例えば、加速度センサーを備え、その加速度センサーは、前記測定装置１００の動きの変化、すなわち、作用する加速度による信号を前記制御部１１０に印加する形で電気的に連結される。
【０１１２】
加速度センサーを備えた前記測定装置１００は、運行する電動車に載せられれば、電動車の停車後出発時の加速や停車のための減速の場合、その加速や減速による力がそのまま前記測定装置１００に伝達されるが、そのような力が伝達されるときは、前記加速度センサーがその加速度の大きさを検出する。
【０１１３】
したがって、前記制御部１１０は、加速音または減速音に該当するキーパターンを優勢域分布表から検出したとき、その時点と隣接して、前記加速度センサーから決定された大きさ以上の信号が一定時間（例えば、３秒）以上持続的に印加されたと確認されれば、検証用補助信号が検出されたと判断し、当該キーパターンの検出時に適用するおすすめ時間であって、トンネル進出またはトンネル進入時点を決定する。すなわち、キー検出時点に、そのおすすめ時間を加算した時間によってトンネル進出またはトンネル進入時点を決定する。
【０１１４】
第２の実施例は、運行中の電動車両の車窓の外と見られる場面から獲得している映像から検出用補助信号を検出する。本実施例による測定装置は、図１２に例示されたように構成され、図示されたように、カメラのような撮影部１１７と映像分析部１１８が、図１に例示された測定装置の構成に比べてさらに備えられる。図１２に例示された他の構成要素は、図１の同じ指示番号の構成要素と同じ機能をそれぞれ行う。
【０１１５】
前記撮影部１１７は、電磁波測定時には、電動車の窓を介して外部を撮影する方式で付着されるか、固定され、そのように固定された状態で、運行する電動車の外部場面を撮影して映像を獲得し、前記映像分析部１１８は、その獲得される映像のフレーム間を比較して全体フレームのモーションベクトル（以下、「フレームモーションベクトル」と称する）を求めて制御部１１０´に伝達する。
【０１１６】
フレームモーションベクトルを求める方法は、獲得された映像の明るさによって映像のフレーム内で領域を異なって設定しつつ当該領域で同じ被写体、すなわち、ピクセルブロックの移動量を計算するものである。すなわち、互いに同一であるピクセルブロックがフレーム内で移動したピクセル間隔（すなわち、フレームモーションベクトルの大きさに該当）を求めることである。例えば、映像の明るさが一定レベル以上であるときは、撮影される映像の上部をフレームモーションベクトルを求めるための領域として設定し、一定レベル以下である時は、映像の中下部または下端部を領域設定する。そのように領域を異ならせる理由は、乗降場の場合、撮影される乗客を排除することで、一部動いているか、走っている乗客の映像によるフレームモーションベクトルの検出エラーを防止するためであり、トンネルの場合には、暗いトンネル内の線路を照らしている照明灯が撮影される領域の明るいピクセルのフレーム内での移動を検出することで、フレームモーションベクトルをエラーなしに計算するためである。
【０１１７】
本実施例によって、図１２に例示された構成を有する測定装置１００´は、電動車の車窓外の場面から獲得される映像から、電動車が走行中であるか、停車中であるか、または加速または減速しているかを判別する。そのために、前記制御部１１０´は、前記映像分析部１１８から持続的に印加される、図１３に例示されたようなフレームモーションベクトルの大きさを持続的に観察しつつ、その大きさが一定時間、例えば、３秒以上持続的に減少する区間１３１０または増加する区間１３２０があるかをモニタリングする。そのようなフレームモーションベクトル減少区間１３１０または増加区間１３２０があれば、前記制御部１１０´は、検証用補助信号の検出という追加条件が満足されたと判断し、それにより、前述した実施例のように、当該キーパターンの検出時に適用するおすすめ時間としてトンネル進出またはトンネル進入時点を決定する。すなわち、キー検出時刻にそのおすすめ時間を加算した時間によってトンネル進出またはトンネル進入時点を決定する。
【０１１８】
もちろん、本実施例でも、キーパターンの検出前後にそのような減少区間１３１０または増加区間１３２０が検出されなければ、前記制御部１１０´は、前述したように、キー検出時刻から、おすすめ時間よりは長い限界時間を加算した時点をトンネル進出または進入時点として決定する。
【０１１９】
電動車の車窓の外の場面から獲得される映像から検証用補助信号を検出する前記実施例では、駅識別情報もＷｉＦｉ信号の検出を介して把握せず、その撮影される映像から把握してもよい。すなわち、前記映像分析部１１８は、前記撮影部１１７が撮影して印加する映像に対して、光学文字認識（ＯＣＲ）アルゴリズムを適用することで、乗降場の壁面に使用されている駅名（または駅舎番号）を文字または数字情報として認識する。
【０１２０】
本発明による一実施例では、文字認識での失敗やエラーを減らすために、前述したように映像のフレームから求めるフレームモーションベクトルが一定時間（例えば、１秒）以上０の大きさに保持されるとき、またはその保持のように当該フレームの明るさが既定のレベル以上である時に獲得される映像フレームに対して文字認識アルゴリズムを適用して駅名などを認識する。
【０１２１】
前記制御部１１０´は、そのように映像から把握される駅名などを前記実施例と同様に、乗降場区間に対して測定して記録した電磁波強度に対するエントリーに駅識別情報として書込む。
【０１２２】
一方、具体的に電磁波測定動作が説明された前記測定装置１００、１００´の制御部１１０、１１０´は、地下駅舎とトンネルとを区分しつつ測定して前記ストレージ部１１６に記録した、図３または８のような測定表３００、８００の測定情報に対して、運用者が前記インターフェース部１１５を介してその出力を要請する場合、適切なフォーマットの出力形式で構成して前記インターフェース部１１５に出力するか、または前記ＷｉＦｉモデム１１４を介して所望の機器にも伝送可能である。
【０１２３】
もちろん、前記測定装置１００、１００´が外部器機との連結のためのインターフェースを備えた場合には、そのインターフェースを介して連結された保存装置に１つのファイルとして伝送してもよい。
【０１２４】
前記実施例で詳細に説明された、地下鉄運行経路に対する電波強度を地下駅とトンネルとを区分しつつ測定する方法に適用された多様な方式は、互いに両立できない場合ではなければ、適切に選択結合されて共に実施される。
【０１２５】
以上、乗降場に設けられた無線通信網として、高速の無線ＬＡＮであるＷｉＦｉ網を例として、本発明の原理と概念が具体的に適用される実施例を説明した。しかし、本発明の一部実施例の原理と概念は、ＷｉＦｉ網以外のデータサービス領域が制限的であり、そのサービス領域も局所的に（ｌｏｃａｌｌｙ）散布されている無線通信網があれば、その通信網による無線信号をそのまま適用可能なので、実施のために選択した乗降場の設置通信網が、本明細書において例示された無線通信網と異なるという理由をもって、この請求範囲による権利範囲が排斥されてはならない。
【０１２６】
以上、前述した本発明の望ましい実施例は、例示の目的のために開示されたものであって、当業者であれば、特許請求の範囲に開示された本発明の技術的思想と、その技術的範囲内で、さらに他の多様な実施例を改良、変更、代替または付加などを行うことが可能である。
【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】
2021502577.tif 000015
【国際調査報告】
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2021502577.tif 000017
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