(57)【要約】【課題】少ないセンサでも精度よく動体検知判定を行い得る動体検知装置を提供する。【解決手段】反応パターン抽出部２２０は、各部屋に少なくとも１台設置された動体検知センサ１１０の反応に基づいて、判定対象の動体反応を含む不在検知時反応パターンと、この不在検知時反応パターンと時間成分の構成が対照的な在検知時反応パターンとを抽出する。退室時反応パターン決定部２３０は、反応パターン抽出部２２０において抽出された両パターンの時間成分が時間的に反転し、且つ実質的に等しい場合に上記不在検知時反応パターンに退室時反応パターンを表すフラグを付加する。退室判定部２４０は、反応パターン抽出部２２０から判定対象の不在検知時反応パターンを受信すると、退室時反応パターン決定部８３０を参照し、判定対象の不在検知時反応パターンに退室時反応パターンを表すフラグが付加されているか否かを確認し、その部屋から「退室した」と判定する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の領域からなる空間における動体の移動を検知する動体検知装置であって、
前記複数の領域それぞれに少なくとも１台ずつ設置された、動体の動きを検知する動体検知センサと、
前記動体検知センサの反応の有無より、前記領域において前記動体が検知されている検知状態か前記動体が検知されていない未検知状態かを示す動体検知情報を前記領域ごとに生成する動体検知情報生成手段と、
生成された前記動体検知情報に基づいて、第１領域が検知状態から未検知状態に遷移した後に第２領域が未検知状態から検知状態に遷移する第１反応パターンと、第２領域が検知状態から未検知状態に遷移した後に第１領域が未検知状態から検知状態に遷移する第２反応パターンとを特定する反応パターン抽出手段と、
特定された前記第１反応パターンと前記第２反応パターンとが時間的に反転した関係にある場合に、当該第１反応パターンに従って前記動体が前記第１領域から前記第２領域に移動したと判定する判定手段と
を備えることを特徴とする動体検知装置。
【請求項２】
前記判定手段は、
前記第１領域が検知状態から未検知状態に遷移してから前記第２領域が未検知状態から検知状態に遷移するまでの前記第１反応パターンにおける時間と、前記第２領域が検知状態から未検知状態に遷移してから前記第１領域が未検知状態から検知状態に遷移するまでの前記第２反応パターンにおける時間とが一定範囲内で等しい場合に、前記第１反応パターンと前記第２反応パターンとが時間的に反転した関係にあると判断する
ことを特徴とする請求項１記載の動体検知装置。
【請求項３】
前記判定手段は、さらに、
前記第１反応パターンにおいて前記第１領域および前記第２領域の検知状態が継続した時間が、それぞれ、前記第２反応パターンにおいて前記第１領域および前記第２領域の検知状態が継続した時間に一定範囲内で等しい場合に、前記第１反応パターンと前記第２反応パターンとが時間的に反転した関係にあると判断することを特徴とする請求項２記載の動体検知装置。
【請求項４】
前記動体検知装置は、さらに、
前記反応パターン抽出手段によって特定された前記第１反応パターンを蓄積し、蓄積した複数の第１反応パターンを分類することによって、代表的な第１反応パターンを特定する第１反応パターン分類手段と、
前記反応パターン抽出手段によって特定された前記第２反応パターンを蓄積し、蓄積した複数の第２反応パターンを分類することによって、代表的な第２反応パターンを特定する第２反応パターン分類手段とを備え、
前記判定手段は、前記第１反応パターン分類手段によって特定された代表的な第１反応パターンと前記第２反応パターン分類手段によって特定された代表的な第２反応パターンとが時間的に反転した関係にある場合に、当該代表的な第１反応パターンに従って前記動体が前記第１領域から前記第２領域に移動したと判定する
ことを特徴とする請求項１記載の動体検知装置。
【請求項５】
前記第１反応パターン分類手段は、クラスター分析によって、前記代表的な第１反応パターンを特定し、
前記第２反応パターン分類手段は、クラスター分析によって、前記代表的な第２反応パターンを特定する
ことを特徴とする請求項４記載の動体検知装置。
【請求項６】
前記第１反応パターン分類手段は、自己組織化アルゴリズムに基づいて、前記代表的な第１反応パターンを特定し、
前記第２反応パターン分類手段は、自己組織化アルゴリズムに基づいて、前記代表的な第２反応パターンを特定する
ことを特徴とする請求項４記載の動体検知装置。
【請求項７】
前記判定手段は、
前記第１領域が検知状態から未検知状態に遷移してから前記第２領域が未検知状態から検知状態に遷移するまでの前記代表的な第１反応パターンにおける時間と、前記第２領域が検知状態から未検知状態に遷移してから前記第１領域が未検知状態から検知状態に遷移するまでの前記代表的な第２反応パターンにおける時間とが一定範囲内で等しい場合に、前記代表的な第１反応パターンと前記代表的な第２反応パターンとが時間的に反転した関係にあると判断する
ことを特徴とする請求項４記載の動体検知装置。
【請求項８】
前記判定手段は、さらに、
前記代表的な第１反応パターンにおいて前記第１領域および前記第２領域の検知状態が継続した時間が、それぞれ、前記代表的な第２反応パターンにおいて前記第１領域および前記第２領域の検知状態が継続した時間に一定範囲内で等しい場合に、前記代表的な第１反応パターンと前記代表的な第２反応パターンとが時間的に反転した関係にあると判断する
ことを特徴とする請求項７記載の動体検知装置。
【請求項９】
複数の領域からなる空間における動体の移動を検知する動体検知方法であって、
前記複数の領域それぞれには、動体の動きを検知する動体検知センサが、少なくとも１台ずつ設置され、
前記動体検知方法は、
前記動体検知センサの反応の有無より、前記領域において前記動体が検知されている検知状態か前記動体が検知されていない未検知状態かを示す動体検知情報を前記領域ごとに生成する動体検知情報生成ステップと、
生成された前記動体検知情報に基づいて、第１領域が検知状態から未検知状態に遷移した後に第２領域が未検知状態から検知状態に遷移する第１反応パターンと、第２領域が検知状態から未検知状態に遷移した後に第１領域が未検知状態から検知状態に遷移する第２反応パターンとを特定する反応パターン抽出ステップと、
特定された前記第１反応パターンと前記第２反応パターンとが時間的に反転した関係にある場合に、当該第１反応パターンに従って前記動体が前記第１領域から前記第２領域に移動したと判定する判定ステップと
を含むことを特徴とする動体検知方法。
【請求項１０】
前記動体検知方法は、さらに、
前記反応パターン抽出ステップで特定された前記第１反応パターンを蓄積し、蓄積した複数の第１反応パターンを分類することによって、代表的な第１反応パターンを特定する第１反応パターン分類ステップと、
前記反応パターン抽出ステップで特定された前記第２反応パターンを蓄積し、蓄積した複数の第２反応パターンを分類することによって、代表的な第２反応パターンを特定する第２反応パターン分類ステップとを含み、
前記判定ステップでは、前記第１反応パターン分類ステップによって特定された代表的な第１反応パターンと前記第２反応パターン分類ステップによって特定された代表的な第２反応パターンとが時間的に反転した関係にある場合に、当該代表的な第１反応パターンに従って前記動体が前記第１領域から前記第２領域に移動したと判定する
ことを特徴とする請求項９記載の動体検知方法。
【請求項１１】
複数の領域からなる空間における動体の移動を検知する動体検知装置のためのプログラムであって、
前記複数の領域それぞれには、動体の動きを検知する動体検知センサが、少なくとも１台ずつ設置され、
前記プログラムは、
前記動体検知センサの反応の有無より、前記領域において前記動体が検知されている検知状態か前記動体が検知されていない未検知状態かを示す動体検知情報を前記領域ごとに生成する動体検知情報生成ステップと、
生成された前記動体検知情報に基づいて、第１領域が検知状態から未検知状態に遷移した後に第２領域が未検知状態から検知状態に遷移する第１反応パターンと、第２領域が検知状態から未検知状態に遷移した後に第１領域が未検知状態から検知状態に遷移する第２反応パターンとを特定する反応パターン抽出ステップと、
特定された前記第１反応パターンと前記第２反応パターンとが時間的に反転した関係にある場合に、当該第１反応パターンに従って前記動体が前記第１領域から前記第２領域に移動したと判定する判定ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
前記プログラムは、さらに、
前記反応パターン抽出ステップで特定された前記第１反応パターンを蓄積し、蓄積した複数の第１反応パターンを分類することによって、代表的な第１反応パターンを特定する第１反応パターン分類ステップと、
前記反応パターン抽出ステップで特定された前記第２反応パターンを蓄積し、蓄積した複数の第２反応パターンを分類することによって、代表的な第２反応パターンを特定する第２反応パターン分類ステップとを含み、
前記判定ステップでは、前記第１反応パターン分類ステップによって特定された代表的な第１反応パターンと前記第２反応パターン分類ステップによって特定された代表的な第２反応パターンとが時間的に反転した関係にある場合に、当該代表的な第１反応パターンに従って前記動体が前記第１領域から前記第２領域に移動したと判定する
ことを特徴とする請求項１１記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、２つ以上の所定の領域における動体の存否を検知する動体検知装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
所定の部屋における動体（例えば、人）の在／不在を検知する従来の技術としては、天井に設置された１台の微動検知型動体検知センサを用いて、入室した人の動きから動体検知を行うという装置がある。この装置は、微動検知型動体検知センサが安価なため、低コストで構築できる反面、人が読書や就寝などで静止した場合には上記センサが検知せず、「不在である」と誤った判定を行ってしまう。即ち、この従来技術の場合は、人が静止した場合と不在である場合との区別ができないという問題がある。
【０００３】
上記の問題を解決する手法として、２台のセンサを用いることにより、動体の在／不在について正しい判定を可能にするものである（例えば、特許文献１（従来例１）参照）。
【０００４】
図１３に、従来例１の動体検知装置１０００の機能構成を示すブロック図を示す。動体検知センサ１０１０は、部屋の入口付近を検知対象とする、動体の存否を検知するためのセンサである。また、動体検知センサ１０２０は、部屋の内部を検知対象とする、動体の存否を検知するためのセンサである。これらのセンサは、お互いの検知範囲が重複しないように設置されている。動体検知情報生成部１０３０は、動体検知センサ１０１０において動体の動きを検知した場合に、動体検知情報（例えば、「動体反応あり」又は「動体反応なし」を表わす情報）を出力する。動体検知情報生成部１０４０は、動体検知センサ１０２０において動体の動きを検知した場合に、動体検知情報生成部１０３０と同様の動体検知情報を出力する。また、判定部１０５０は、動体検知情報生成部１０３０、１０４０から受け取った動体検知情報に基づいて、人の退室／非退室の判定を行う。
【０００５】
以下、従来例１の動作について説明する。動体検知情報生成部１０３０は、動体検知センサ１０１０の反応に従って、定期的に（例えば、０．１秒毎に）、その反応の内容を表わす情報を生成し、判定部１０５０に出力する。例えば、動体検知センサ１０１０の反応がある場合は「１」を、反応がない場合は「０」を生成し判定部５０に出力する。同様に、動体検知情報生成部１０４０は、動体検知センサ１０２０の反応に従って、「１」又は「０」を生成し判定部５０に出力する。
【０００６】
判定部１０５０は、動体検知情報生成部１０３０と動体検知情報生成部１０４０の出力内容を監視し、表１に記載された規則に従って、定期的に（例えば、０．１秒毎に）、動体が退室したか否かについて判定を行う。
【０００７】
【表１】
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【０００８】
以上のように、上記従来例１の動体検知装置１０００では、１つの部屋の天井に、部屋の入口と部屋の内部をそれぞれ視野に入れた２台の微動検知型動体検知センサを設置し、両センサの反応の時間的履歴から入退室の監視を行うことにより、退室を明確に検知することができ、結果として、動体検知の精度を向上させることが可能となる。
【０００９】
また、上記従来例１に類似した技術として、各部屋の天井と、部屋を出た廊下やホールなどに微動検知型動体検知センサを設置し、同様の手法を用いて動体検知の精度を向上させる手法（従来例２）もある。
【００１０】
【特許文献１】
特開平６−２３０１４４号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来例１、従来例２の動体検知装置を住宅内に適用しようとすると、複数の部屋の数分、この装置を設置しなければならず、設置コストが高くなるという問題がある。例えば、１階に廊下をはさんで４部屋ある間取りの住宅では、必要な動体検知センサの数は、上記従来例１の技術では、各部屋２台×４部屋＝８台、上記従来例２の技術では最低でも各部屋１台×４部屋＋廊下１台＝５台必要となる。
【００１２】
即ち、従来の動体検知システムでは、動体検知センサの数が多く必要となるので、「コストが高くつく」という課題がある。また、上記従来例１の動体検知装置は外形が大きく、かなり目立つため、部屋の天井の真中付近に設置することが前提となっている関係上、設置に抵抗感が生じるという問題点もある。
【００１３】
そこで、本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、少ないセンサでも精度よく動体検知判定を行うことができる動体検知装置を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る動体検知装置は、複数の領域からなる空間における動体の移動を検知する動体検知装置であって、前記複数の領域それぞれに少なくとも１台ずつ設置された、動体の動きを検知する動体検知センサと、前記動体検知センサの反応の有無より、前記領域において前記動体が検知されている検知状態か前記動体が検知されていない未検知状態かを示す動体検知情報を前記領域ごとに生成する動体検知情報生成手段と、生成された前記動体検知情報に基づいて、第１領域が検知状態から未検知状態に遷移した後に第２領域が未検知状態から検知状態に遷移する第１反応パターンと、第２領域が検知状態から未検知状態に遷移した後に第１領域が未検知状態から検知状態に遷移する第２反応パターンとを特定する反応パターン抽出手段と、特定された前記第１反応パターンと前記第２反応パターンとが時間的に反転した関係にある場合に、当該第１反応パターンに従って前記動体が前記第１領域から前記第２領域に移動したと判定する判定手段とを備える。
【００１５】
これにより、動体検知センサの反応履歴から、第１反応パターン（不在検知時反応パターン）と第２反応パターン（在検知時反応パターン）とを抽出し、両者の成分が時間的に反転するという、人の行動パターン上の特徴を利用して退室判定に利用するので、少ないセンサ数にもかかわらず、動体検知の精度が高い動体検知装置を提供することが可能となる。
【００１６】
また、上記目的を達成するために、本発明に係る前記動体検知装置は、さらに、前記反応パターン抽出手段によって特定された前記第１反応パターンを蓄積し、蓄積した複数の第１反応パターンを分類することによって、代表的な第１反応パターンを特定する第１反応パターン分類手段と、前記反応パターン抽出手段によって特定された前記第２反応パターンを蓄積し、蓄積した複数の第２反応パターンを分類することによって、代表的な第２反応パターンを特定する第２反応パターン分類手段とを備え、前記判定手段は、前記第１反応パターン分類手段によって特定された代表的な第１反応パターンと前記第２反応パターン分類手段によって特定された代表的な第２反応パターンとが時間的に反転した関係にある場合に、当該代表的な第１反応パターンに従って前記動体が前記第１領域から前記第２領域に移動したと判定することを特徴とする。
【００１７】
これにより、動体検知センサの反応履歴から、第１反応パターン（不在検知時反応パターン）と第２反応パターン（在検知時反応パターン）とを抽出して分類し、両者の分類されたデータを用いて算出された代表的な反応パターンを退室判定に利用するので、特定の人の行動パターンに特化した退室判定が可能となり、少ないセンサ数にも拘らず、より高い動体検知精度の動体検知装置を提供することが可能となる。
【００１８】
なお、上記目的を達成するために、本発明は、上記動体検知装置の特徴的な構成手段をステップとする動体検知方法として実現したり、それらのステップを全て含むプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのプログラムは、動体検知装置が備えるＲＯＭ等に格納しておくだけでなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体や通信ネットワーク等の伝送媒体を介して流通させることもできる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る実施の形態について、図面を用いながら詳細に説明する。（実施の形態１）
図１は、本実施の形態における動体検知装置１０の機能構成を示すブロック図である。動体検知装置１０は、家１００の各部屋（部屋１０１〜部屋１０４）に設置される動体検知センサ１１０と、これらの動体検知センサ１１０に接続されるデータ処理部２００から構成されている。
【００２０】
動体検知センサ１１０は、各部屋に少なくとも１台ずつ設置されているセンサであり、例えば、焦電型微動検知センサである（なお、トイレの場合は、着座スイッチでもよい）。この動体検知センサ１１０は、定期的（例えば、０．１秒毎）に、動体（例えば、人）の動きを検知したことを表す「１」、又は動体の動きを検知しなかったことを表す「０」を出力する。なお、以下の実施例では、各部屋を１人の人間が移動する場合であって、各部屋に１台、動体検知センサ１１０が設置されている場合を想定して説明する。
【００２１】
データ処理部２００は、動体検知情報生成部２１０、反応パターン抽出部２２０、退室時反応パターン決定部２３０、退室判定部２４０及びタイマ２８０を備えている。
【００２２】
動体検知情報生成部２１０は、全ての部屋の動体検知センサ１１０から出力される「１」又は「０」のデータを定期的（例えば、０．１秒毎）に取得する。さらに、動体検知情報生成部２１０は、上記の取得されたデータに基づいて、部屋毎に「在」と「不在」の２値からなる動体検知情報を生成し、部屋ＩＤ（例えば、「１０１」〜「１０４」）を付加して反応パターン抽出部２２０に出力する。
【００２３】
なお、動体検知センサ１１０から出力されるデータを取得する周期は、「０．１秒」以外でもよいが、１秒以下が望ましい。さらに、この場合の動体検知情報は、「在」と「不在」の両者が区別できるデータであればどのようなデータでもよい。また、上記のように、部屋ＩＤを付加することによって動体検知情報を管理する代わりに、動体検知情報を記憶する領域の何番目かという情報によって動体検知情報を管理してもよい。
【００２４】
反応パターン抽出部２２０は、動体検知情報生成部２１０から出力された部屋ＩＤが付加された動体検知情報を取得して監視し、ある部屋（例えば、部屋ＩＤが「ｍ」の部屋）の動体検知情報が「在」から「不在」に変化したこと（即ち、人が動いたことによって「在」の期間が終了したこと）を検出すると、その後にその他の部屋（例えば、部屋ＩＤが「ｎ」の部屋）の動体検知情報が「不在」から「在」に変化するか否かを監視する。
【００２５】
もし、その他の部屋において上記の変化が検出された場合、反応パターン抽出部２２０は、ある部屋を退室してその他の部屋に移動したと推定し、この反応パターン（即ち、ある部屋についての「在」の開始時刻及びその「在」の期間、その他の部屋が「在」になるまでの期間（移動時間と推定される期間）、並びにその他の部屋について「在」の期間の１組のデータから構成されるパターン。以下、「不在検知時反応パターン（又は第１反応パターン）」という。）を抽出し、上記の「ある部屋」及び「その他の部屋」の部屋ＩＤを付加して退室時反応パターン決定部２３０及び退室判定部２４０に出力する。この場合、その他の部屋（部屋ＩＤが「ｎ」の部屋）にとっては、上記の「不在検知時反応パターン」は、ある部屋（部屋ＩＤが「ｍ」の部屋）から移動してきて入室したと推定されるパターンでもある（以下、「在検知時反応パターン（又は第２反応パターン）」という）。
【００２６】
反応パターン抽出部２２０は、不在検知時反応パターンの場合と同様の監視を行うことによって在検知時反応パターンを抽出し、部屋ＩＤを付加して退室時反応パターン決定部２３０に出力する。なお、反応パターン抽出部２２０は、上記の不在検知時反応パターン及び在検知時反応パターンを抽出するにあたって、タイマ２８０から供給される時間情報を用いるが、両パターンの各時間成分の時間分解能は、１秒以下が望ましい（例えば、０．１秒）。
【００２７】
ここで、上記の「不在検知時反応パターン」及び「在検知時反応パターン」について、図２及び図３を参照しながら詳細に説明する。図２は、不在検知時反応パターンにおける３つの時間成分の一例を示す図である。図２に示されるように、不在検知時反応パターンは、部屋ＩＤが「ｍ」の部屋から部屋ＩＤが「ｎ」の部屋に人が移動したと推定される場合のパターン（即ち、部屋ＩＤが「ｍ」の部屋にとっては、「在」→「不在」に変化する場合のパターン）である。不在検知時反応パターンは、部屋ＩＤが「ｍ」の部屋において、動体検知情報が「不在」から「在」に変化し、さらに「在」から「不在」に変化するまでの「在」の状態が継続する時間▲１▼の成分（以下、「不在▲１▼成分」という。）と、部屋ＩＤが「ｍ」の部屋から部屋ＩＤが「ｎ」の部屋に人が移動する際の移動時間に相当する時間▲２▼の成分（以下、「不在▲２▼成分」という。）と、部屋ＩＤが「ｎ」の部屋で動体検知情報が「不在」から「在」に変化し、さらに「在」から「不在」に変化するまでの「在」の状態が継続する時間▲３▼の成分（以下、「不在▲３▼成分」という。）の３つの時間成分から構成される。
【００２８】
図３は、在検知時反応パターンにおける３つの時間成分の一例を示す図である。図３に示されるように、在検知時反応パターンは、部屋ＩＤが「ｎ」の部屋から部屋ＩＤが「ｍ」の部屋に人が移動したと推定される場合のパターン（即ち、部屋ＩＤが「ｍ」の部屋にとっては、「不在」→「在」に変化する場合のパターン）である。在検知時反応パターンは、部屋ＩＤが「ｎ」の部屋において、動体検知情報が「不在」から「在」に変化し、さらに「在」から「不在」に変化するまでの「在」の状態が継続する時間▲１▼の成分（以下、「在▲１▼成分」という。）と、部屋ＩＤが「ｎ」の部屋から部屋ＩＤが「ｍ」の部屋に人が移動する際の移動時間に相当する時間▲２▼の成分（以下、「在▲２▼成分」という。）と、部屋ＩＤが「ｍ」の部屋で動体検知情報が「不在」から「在」に変化し、さらに「在」から「不在」に変化するまでの「在」が継続する時間▲３▼の成分（以下、「在▲３▼成分」という。）の３つの時間成分から構成される。
【００２９】
退室時反応パターン決定部２３０は、反応パターン抽出部２２０から出力された不在検知時反応パターン及び在検知時反応パターンを取得し、各部屋ＩＤに対応付けて各時間成分を記憶する（後述する図４参照）。さらに、退室時反応パターン決定部２３０は、着目した不在検知時反応パターンの「不在▲１▼成分」に係る部屋を本当に人が退室したのか否かについて、退室時反応パターン決定部２３０に記憶されている、他の在検知時反応パターンを用いて判定する。より詳細には、着目した不在検知時反応パターンと一定の対称性を有する在検知時反応パターンの検索を試行し、検索できた場合に、その不在検知時反応パターンに「退室時反応パターン」であることを示すフラグ（又はラベル）」を付加する。
【００３０】
ここで、上記の「一定の対称性を有する在検知時反応パターンの検索」について、図２及び図３を参照しながら詳細に説明する。退室時反応パターン決定部２３０は、着目した不在検知時反応パターンと参照する在検知時反応パターンにおける、上記「移動時間と推定される期間」である不在▲２▼成分と在▲２▼成分とを最初に比較し、この期間が実質的に等しいと判定された場合に、参照する在検知時反応パターンの「在▲１▼成分」と「在▲３▼成分」とを入れ替える。さらに、退室時反応パターン決定部２３０は、上記の入れ替え後の在検知時反応パターンと着目する不在検知時反応パターンとが実質的に等しいか否かを判別し、実質的に等しいと判別されると、着目した不在検知時反応パターンに「退室時反応パターン」であることを示すフラグを付加する。ここで、「実質的に等しい」とは、例えば、上記の３つの各時間成分の差が互いに±０．５秒以内である場合をいう。なお、上記の一連の処理はリアルタイムで行う。
【００３１】
退室判定部２４０は、反応パターン抽出部２２０から「不在検知時反応パターン」を受信すると、退室時反応パターン決定部２３０において同一の不在検知時反応パターンを検索し、このパターンに上記フラグ（又はラベル）が付加されているか否かを判別する。退室判定部２４０は、上記フラグ（又はラベル）が付加されている場合に、上記の不在検知時反応パターンにおける「不在▲１▼成分」に係る部屋から人が「退室した」と判定する。
【００３２】
タイマ２８０は、一定間隔（例えば、０．１秒間隔）毎に時間情報を反応パターン抽出部２２０に提供する（この場合、絶対時間を用いても、データ処理部２００が起動してからの相対時間を用いてもよい）。
図４は、退室時反応パターン決定部２３０に記憶される不在検知時反応パターンの一例である。退室時反応パターン決定部２３０は、図４に示されるように、
退室判定を行う対象の部屋を表わす対象部屋ＩＤ（図４の例では「１０１」）と、移動先と推定される部屋を表わす移動先部屋ＩＤ（図４の例では「１０２」）毎に、抽出された順に不在検知時反応パターンの各時間成分（不在▲１▼成分、不在▲２▼成分及び不在▲３▼成分）を記憶していく。以下同様に、対象部屋ＩＤと移動先部屋ＩＤの全ての組合せについて、上記の各時間成分を記憶していく。
【００３３】
図５（ａ）及び（ｂ）は、退室時反応パターン決定部２３０に記憶される不在検知時反応パターンにおける各時間成分の具体例である。図５（ａ）における不在検知時反応パターン６１０と図５（ｂ）における不在検知時反応パターン６２０に着目すると、不在検知時反応パターン６１０の「不在▲２▼成分」と不在検知時反応パターン６２０の「不在▲２▼成分」の差は、僅か０．１［ｓｅｃ］である。さらに、不在検知時反応パターン６１０の「不在▲１▼成分」と不在検知時反応パターン６２０の「不在▲３▼成分」の差（＝０．３［ｓｅｃ］）及び不在検知時反応パターン６１０の「不在▲３▼成分」と不在検知時反応パターン６２０の「不在▲１▼成分」の差（＝０．３［ｓｅｃ］）についても、いずれも０．５［ｓｅｃ］以内であり、不在検知時反応パターン６１０と不在検知時反応パターン６２０は、「対称性を有している」といえる。なお、上記の不在検知時反応パターン６２０は、部屋１０１にとっては、「在検知時反応パターン」でもある。
【００３４】
図６は、上記図５（ａ）における不在検知時反応パターン６１０を可視化した不在検知時反応パターン７０１と図５（ｂ）における不在検知時反応パターン６２０を可視化した在検知時反応パターン７０２を示す図である。図６に示されるように、不在検知時反応パターン７０１と在検知時反応パターン７０２とは対照的な関係（即ち、在検知時反応パターン７０２の在▲１▼成分と在▲３▼成分を入れ替えた場合に、実質的に等しい関係）になっている。なお、図６においては、不在検知時反応パターン７０１より後に、在検知時反応パターン７０２が示されているが、不在検知時反応パターン７０１について「退室した」か否かを判定する場合は、不在検知時反応パターン７０１より以前に抽出された在検知時反応パターンを参照することとなる。
【００３５】
次に、以上のように構成される動体検知装置１０の動作について説明する。以下では、部屋ＩＤ「ｍ」の部屋を退室判定対象の部屋とし、その部屋から部屋ＩＤ「ｎ」の部屋に人が移動したと推定される場合を想定して説明することとする。図７は、本実施の形態における動体検知装置１０全体における処理の流れを示すフローチャートである。
【００３６】
最初に、反応パターン抽出部２２０は、動体検知情報生成部２１０から出力された動体検知情報を取得すると（Ｓ７０１）、部屋ｍの動体検知情報が「在」→「不在」に変化し、部屋ｎの動体検知情報が「不在」→「在」に変化した不在検知時反応パターンを抽出して（Ｓ７０２）、退室時反応パターン決定部２３０及び退室判定部２４０に出力する。これにより、判定対象の不在検知時反応パターンが特定される（Ｓ７０３）。
【００３７】
その後、サブルーチン処理において（Ｓ７０４：Ｎｏ）、退室時反応パターン決定部２３０は、反応パターン抽出部２２０から不在検知時反応パターンを受信すると、既に記憶されている在検知時反応パターンと比較し（Ｓ７０５）、これら実質的に等しい場合は（Ｓ７０６：Ｙｅｓ）、「退室時反応パターン」を示すフラグを付加する（Ｓ７０７）。
【００３８】
退室判定部２４０は、反応パターン抽出部２２０から判定対象の不在検知時反応パターンを受信すると、退室時反応パターン決定部２３０に対して同一の不在検知時反応パターンを検索し、この不在検知時反応パターンに「退室時反応パターン」を示すフラグが付加されているか否かを確認し（Ｓ７０４）、このフラグがある場合は、判定対象の不在検知時反応パターンに係る部屋を「退室した」と判定する（Ｓ７０８）。
【００３９】
以上のように、本実施の形態に係る動体検知装置１０を用いることにより、各部屋に少なくとも１台設置された動体検知センサの反応履歴から、不在検知時反応パターンと在検知時反応パターンとを抽出し、両者の成分が時間的に反転するという、人の行動パターン上の特徴（即ち、ある部屋から別の部屋に移動する時間や部屋に入ってから静止するまでの時間については、個人毎に一定の傾向が出るという特徴）を利用して退室判定に利用するので、少ないセンサ数にも拘らず、動体検知の精度が高い動体検知装置を提供することが可能となる。
【００４０】
（実施の形態２）
上記実施の形態１では、リアルタイムで取得した不在検知時反応パターンと在検知時反応パターンとを用いて、個々の不在検知時反応パターンについて「退室判定」を行う実施例について説明したが、本実施の形態では、予め収集しておいた不在検知時反応パターンと在検知時反応パターンとをそれぞれ分類し、分類した各々のパターンから代表的なパターンを算出し、これらに基づいて個々の不在検知時反応パターンについて「退室判定」を行う実施例について説明する。
【００４１】
図８は、実施の形態２における動体検知装置２０の機能構成を示すブロック図である。図８に示されるように、動体検知装置２０は、新たに不在検知時反応パターン分類部８１０と在検知時反応パターン分類部８２０とを備える。なお、退室時反応パターン決定部８３０及び退室判定部８４０の機能は、上記実施の形態１における動体検知装置１０の退室時反応パターン決定部２３０及び退室判定部２４０の機能と一部異なっている。
【００４２】
不在検知時反応パターン分類部８１０は、反応パターン抽出部２２０から出力された複数の不在検知時反応パターンについて、時間成分の構成が似たもの同士で分類し、その分類結果に基づいて代表的な不在検知時反応パターンを決定し、この代表的な不在検知時反応パターンを退室時反応パターン決定部８３０に出力する。さらに、不在検知時反応パターン分類部８１０は、反応パターン抽出部２２０から判定対象の不在検知時反応パターンを受信すると、その不在検知時反応パターンが属する分類の分類属性情報と共に、退室判定部８４０に出力する。
【００４３】
在検知時反応パターン分類部８２０は、反応パターン抽出部２２０から出力された複数の在検知時反応パターンについて、時間成分の構成が似たもの同士で分類を行い、その分類結果に基づいて代表的な在検知時反応パターンを決定し、この代表的な在検知時反応パターンを退室時反応パターン決定部８３０に出力する。なお、不在検知時反応パターン分類部８１０と在検知時反応パターン分類部８２０では同じ分類手法を用いてもよい。
【００４４】
退室時反応パターン決定部８３０は、上記実施の形態１における退室時反応パターン決定部２３０の機能に加え、不在検知時反応パターン分類部８１０から出力された、分類された不在検知時反応パターンおよび各分類を代表する不在検知時反応パターンと、在検知時反応パターン分類部８２０から出力された、各分類を代表する在検知時反応パターンとに基づいて、判定対象の不在検知時反応パターンに対する「退室判定」を行う。より詳細に説明すると、例えば、不在検知時反応パターンがグループＡ〜グループＤの４つに分類され、在検知時反応パターンがグループＥ〜グループＨの４つに分類されたとする。そして、判定対象の不在検知時反応パターンが属するグループＡを代表する不在検知時反応パターンａとグループＥを代表する在検知時反応パターンｅとを比較し、互いの代表パターンが実質的に等しい場合は、グループＡに属する不在検知時反応パターンは、「退室した」と判定し、グループＡに「退室」を示すフラグ（又はラベル）を付加する。この場合の互いの代表パターンが実質的に等しいか否かについての判定は、上記実施の形態１における方法と同じ方法を用いることとする（即ち、在検知時反応パターンｅの「在▲１▼成分」と「在▲３▼成分」を交換して、この交換後の在検知時反応パターンｅと不在検知時反応パターンａとを比較する。）。
【００４５】
退室判定部８４０は、上記実施の形態１における退室判定部２４０の機能に加え、不在検知時反応パターン分類部８１０を介して判定対象の不在検知時反応パターン及びこの不在検知時反応パターンが属する分類グループを表わす分類属性情報を受信すると、退室時反応パターン決定部８３０を参照し、分類属性情報が示す分類グループに上記の「フラグ（又はラベル）」が付加されているか否かを判別し、付加されている場合は、上記判定対象の不在検知時反応パターンについては、「退室した」と判定する。
【００４６】
なお、動体検知装置２０におけるその他の構成は、上記実施の形態１における動体検知装置１０の構成と同じであるため、その説明は省略する。
【００４７】
次に、上記のように構成にされる動体検知装置２０の動作について説明する。まず、反応パターン抽出部２２０は、予め、在検知時反応パターン及び不在検知時反応パターンを抽出し、退室判定を行う対象の部屋ＩＤと移動先の部屋ＩＤとを付加して不在検知時反応パターン分類部８１０及び在検知時反応パターン分類部８２０に出力する。
【００４８】
不在検知時反応パターン分類部８１０は、反応パターン抽出部２２０を介して予め収集しておいた不在検知時反応パターンの分類を行う。この場合の分類手法としては、多変量解析法の一種であるクラスター分析法（例えば、管民郎著「多変量解析の実践下（２版）」現代数学社，２００１（文献１）参照）や、ニューラルネットワークを利用した自己組織化アルゴリズム（例えば、Ｔ．コホネン著「自己組織化と連想記憶」シュプリガー・フェアラーク東京，１９９３（文献２）参照）を用いた方法など、既知の分類手法を用いることができる。
【００４９】
上記の分類手法を適用することにより、不在検知時反応パターン分類部８１０は、分類後のグループ毎に代表的な不在検知時反応パターンを算出する。ここで、「代表的な不在検知時反応パターン」とは、クラスター分析法を用いた場合は、例えば個々の分類グループに属する全ての不在検知時反応パターンの平均であり、Ｋｏｈｏｎｅｎの自己組織化アルゴリズムを用いた場合は、例えば各ノードが持つベクトル値を代表値とする。上記の分類作業は、退室判定を行う対象の部屋ＩＤと移動先の部屋ＩＤとが異なる毎に分けて行い、２種類の反応パターンがそれぞれ所定個数以上蓄積した段階で行うことが望ましい。
【００５０】
次に、不在検知時反応パターン分類部８１０は、分類結果、即ち、部屋ＩＤ、分類属性情報及び各分類グループにおける代表的な不在検知時反応パターンを退室時反応パターン決定部８３０に出力する。
【００５１】
一方、在検知時反応パターン分類部８２０は、上記の不在検知時反応パターン分類部８１０と同様に、在検知時反応パターンについて分類を行い、各分類グループにおける代表的な在検知時反応パターンを算出し、その結果を、退室時反応パターン決定部８３０に出力する。
【００５２】
これにより、退室時反応パターン決定部８３０は、不在検知時反応パターン分類部８１０を介して反応パターン抽出部２２０から判定対象の不在検知時反応パターンとその分属性情報を受信すると、その不在検知時反応パターンが属するグループと他の在検知時反応パターンのグループとを比較する。
【００５３】
この場合の比較は、上記実施の形態１と同様に、ある部屋から別の部屋に移動したと推定される時間（即ち、不在▲２▼成分と在▲２▼成分）を最初に比較し、この時間が実質的に等しいと判定された場合に、分類後の一のグループにおける代表的な在検知時反応パターンの▲１▼成分と▲３▼成分（上記図３参照）を入れ替えてから比較する。これらの反応パターンが実質的に等しいと判定された場合、退室時反応パターン決定部８３０は、判定対象の不在検知時反応パターンが属するグループについて、「退室時反応パターン」を示すフラグを付加する。
【００５４】
退室判定部８４０は、不在検知時反応パターン分類部８１０を介して反応パターン抽出部２２０から判定対象の不在検知時反応パターンとその分属性情報を受信すると、その不在検知時反応パターンが属するグループに「退室時反応パターン」を示すフラグが付加されているか否かを判別し、付加されている場合は、上記判定対象の不在検知時反応パターンについては、「退室した」と判定する。
【００５５】
次に、個々の分類手法について説明する。
図９は、クラスター分析法に基づいて不在検知時反応パターンの分類を行う場合のフローチャートの一例である。
【００５６】
最初に、不在検知時反応パターン分類部８１０は、入力データ（サンプル）が設定されると（Ｓ９０１）、変数ｉの初期化（＝１）を行う（Ｓ９０２）。次に、不在検知時反応パターン分類部８１０は、サンプルの中から互いに最も距離の短いサンプル同士を抽出してグループｉを構成する（Ｓ９０３）。
【００５７】
さらに、不在検知時反応パターン分類部８１０は、各グループとその他のサンプルから最も距離の短い組合せを抽出し（Ｓ９０４）、その組合せが既存のグループとの組合せか否かを判定する（Ｓ９０５）。もし、既存のグループとの組合せの場合は（Ｓ９０５：Ｙｅｓ）、そのサンプルをそのグループに取り込む（Ｓ９０６）。一方、既存のグループとの組合せでない場合は（Ｓ９０５：Ｎｏ）、変数ｉをインクリメントし（Ｓ９０７）、その組合せでグループｉを構成する（Ｓ９０８）。
【００５８】
このように既存のグループに新たなサンプルが取り込まれたとき、又は新たなグループが構成されると、不在検知時反応パターン分類部８１０は、個々の結合レベルを付加して樹形図を作成する（Ｓ９０９）。
不在検知時反応パターン分類部８１０は、以上のような処理を全てのサンプルについて実施する（Ｓ９０４〜Ｓ９１０）。
【００５９】
図１０は、自己組織化アルゴリズムに基づいてクラスタリングを行う場合のＳＯＭの概念図である。ここで、「ＳＯＭ（Ｓｅｌｆ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ　Ｍａｐ）」とは、教師なしの学習を経てパターン間の特徴を表出させる、２層ネットワークである（詳細は、上記の文献２を参照されたい）。入力層の各ノードは、出力（競合）層上の各ノードに接続されている。
【００６０】
図１０のＳＯＭでは、Ｐ次元（例えば、本実施例の場合であれば３次元）の特徴をもつＮ個の入力をＭ個のクラスに分類する場合を想定している。
【００６１】
図１１は、自己組織化アルゴリズムに基づいて不在検知時反応パターンの分類を行う場合のフローチャートの一例である。
【００６２】
最初に、不在検知時反応パターン分類部８１０は、全ノードの参照ベクトル、学習範囲、学習回数及び学習率の初期化を行い、入力ベクトル（入力されるサンプルによって一義的に決定されるベクトル）の設定を行うと共に（Ｓ１１０１）、変数ｉの初期化を行う（Ｓ１１０２）。次に、不在検知時反応パターン分類部８１０は、全ての入力ベクトルと全ノードの参照ベクトルとの距離を計算し、その距離が最小となるノード（以下、「最適合ノード」という。）を決定し（Ｓ１１０３）、最適合ノードを中心とした学習範囲内のノード参照ベクトルを、最適合ノードとの距離に応じた学習率によって、入力ベクトルの方向に更新する（Ｓ１１０４）。
【００６３】
さらに、不在検知時反応パターン分類部８１０は、学習範囲と学習率の更新（減少）を行い（Ｓ１１０５）、変数ｉをインクリメントする（Ｓ１１０６）。
もし、変数ｉが上記の学習回数未満の場合は（Ｓ１１０７：Ｎｏ）、上記の処理を繰り返す（Ｓ１１０３〜Ｓ１１０７）。一方、変数ｉが学習回数以上になったら（Ｓ１１０７：Ｙｅｓ）、本処理を終了する。
【００６４】
図１２は、自己組織化アルゴリズムに基づいて不在検知時反応パターンの分類を行った場合の分類結果の一例である。図１２には、上記図５（ａ）に示した不在検知時反応パターンが分類された結果が示されている。
【００６５】
なお、本実施の形態における動体検知装置２０全体の処理の流れは、上記実施の形態１におけるフローチャート（図７参照）とほぼ同じであるが、本実施の形態では、図７における反応パターンの抽出（Ｓ７０２）時に、代表的な不在検知時反応パターンや代表的な在検知時反応パターンを算出する処理が付加されている。
【００６６】
以上のように、本実施の形態に係る動体検知装置を用いることにより、各部屋に少なくとも１台設置された動体検知センサの反応履歴から、不在検知時反応パターンと在検知時反応パターンとを抽出して分類し、両者の分類されたデータを用いて算出された各々の代表的なパターンを退室判定に利用するので、特定の人の行動パターンに特化した退室判定が可能となり、少ないセンサ数にも拘らず、より動体検知精度の高い動体検知装置を提供することが可能となる。
【００６７】
なお、上記実施の形態１及び実施の形態２においては、人がある部屋を「退室」したことを判定する実施例について説明したが、同様の方法を用いて、人がある部屋に「入室」したことを判定することも可能である。
【００６８】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明は、各部屋に少なくとも１台設置された動体検知センサの反応履歴から、不在検知時反応パターンと在検知時反応パターンとを抽出し、両者の成分が時間的に反転するという、人の行動パターン上の特徴（即ち、ある部屋から別の部屋に移動する時間や部屋に入ってから静止するまでの時間については、個人毎に一定の傾向が出るという特徴）を利用して退室判定に利用するので、少ないセンサ数にも拘らず、動体検知の精度が高い動体検知装置を提供することを可能とする。
【００６９】
さらに、本発明は、各部屋に少なくとも１台設置された動体検知センサの反応履歴から、不在検知時反応パターンと在検知時反応パターンとを抽出して分類し、両者の分類されたデータを用いて算出された各々の代表的なパターンを退室判定に利用するので、特定の人の行動パターンに特化した退室判定が可能となり、少ないセンサ数にも拘らず、より動体検知精度の高い動体検知装置を提供することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１における動体検知装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】不在検知時反応パターンにおける３つの時間成分の一例を示す図である。
【図３】在検知時反応パターンにおける３つの時間成分の一例を示す図である。
【図４】退室時反応パターン決定部にテーブル形式で記憶される不在検知時反応パターンの一例である。
【図５】（ａ）は、退室時反応パターン決定部に記憶される不在検知時反応パターンにおける各時間成分の具体例である。
（ｂ）は、退室時反応パターン決定部に記憶される不在検知時反応パターンにおける各時間成分の具体例である。
【図６】図５（ａ）における不在検知時反応パターンと図５（ｂ）における不在検知時反応パターンの一部の各時間成分を可視化した図である。
【図７】実施の形態１における動体検知装置の全体の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】実施の形態２における動体検知装置の機能構成を示すブロック図である。
【図９】クラスター分析法に基づいて不在検知時反応パターンの分類を行う場合のフローチャートの一例である。
【図１０】自己組織化アルゴリズムに基づいてクラスタリングを行う場合のＳＯＭの概念図である。
【図１１】自己組織化アルゴリズムに基づいて不在検知時反応パターンの分類を行う場合のフローチャートの一例である。
【図１２】自己組織化アルゴリズムに基づいて不在検知時反応パターンの分類を行った場合の分類結果の一例である。
【図１３】従来の動体検知装置の機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０、２０　　　　動体検知装置
５０　　　　　　　判定部
１００　　　　　　　家
１０１〜１０４　　　部屋
１１０　　　　　　　動体検知センサ
２００　　　　　　　データ処理部
２１０　　　　　　　動体検知情報生成部
２２０　　　　　　　反応パターン抽出部
２３０　　　　　　　退室時反応パターン決定部
２４０　　　　　　　退室判定部
２８０　　　　　　　タイマ
６１０　　　　　　　不在検知時反応パターン
６２０　　　　　　　不在検知時反応パターン
７０１　　　　　　　不在検知時反応パターン
７０２　　　　　　　在検知時反応パターン
８１０　　　　　　　不在検知時反応パターン分類部
８２０　　　　　　　在検知時反応パターン分類部
８３０　　　　　　　退室時反応パターン決定部
８４０　　　　　　　退室判定部
１０００　　　　　　　動体検知装置
１０１０　　　　　　　動体検知センサ
１０２０　　　　　　　動体検知センサ
１０３０　　　　　　　動体検知情報生成部
１０４０　　　　　　　動体検知情報生成部
１０５０　　　　　　　判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2004045387.tif 000009
【図７】
2004045387.tif 000010
【図８】
2004045387.tif 000011
【図９】
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【図１０】
2004045387.tif 000013
【図１１】
2004045387.tif 000014
【図１２】
2004045387.tif 000015
【図１３】
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