(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つ以上の所定領域のそれぞれに少なくとも１台ずつ設置した、対象物の動きを検知する動体検知センサにより前記所定領域における前記対象物の状態を示す状態検知情報を生成する状態検知情報生成部と、
前記状態検知情報が変化した所定領域を特定し、その特定された所定領域とは異なる所定領域の前記状態検知情報を利用して前記特定された所定領域の前記対象物の状態を判定する判定部とを備え、
前記２つ以上の所定領域とは、住宅内の各部屋であり、
前記状態検知情報とは、前記対象物が検知されている検知状態か前記対象物が検知されていない未検知状態かを示す情報であり、
前記状態検知情報生成部は、前記各部屋の動体検知センサの反応の有無から前記各部屋の前記状態検知情報を生成し、
前記判定部は、前記住宅内の各部屋のうち、前記状態検知情報が検知状態から未検知状態に変化した部屋を特定する状態検知情報変化監視部と、
前記状態検知情報変化監視部が前記状態検知情報が検知状態から未検知状態に変化した部屋を特定した場合、前記特定された部屋以外の部屋の状態検知情報を調べて、各部屋間毎の移動についてのパターンである移動パターンを求める他部屋反応検知部と、
前記求められた移動パターンと、予め調べられたパターンであって、各部屋間毎の移動についてのパターンである基準パターンとを比較することによって前記特定された部屋から対象物が退室したかどうかを判定する退室判定部とを有し、
前記他部屋反応検知部は、前記特定された部屋が特定された時刻から所定の時間以内に前記状態検知情報が未検知状態から検知状態になった部屋を移動先部屋とし、前記特定さ
れた時刻から前記移動先部屋が検知状態になった時刻までの時間を移動時間とし、
前記移動パターンとは、前記特定された部屋のＩＤと前記移動先部屋のＩＤと前記移動時間とを含むことを特徴とする対象物状態検知装置。
【請求項２】
前記基準パターンとは、前記特定された部屋のＩＤと、前記移動先部屋のＩＤと、前記特定された部屋から前記移動先部屋へ対象物が移動するのに要した予め測定された時間とを含み、
前記判定するとは、前記移動パターンの前記移動時間と、前記移動パターンに対応する前記基準パターンの前記予め測定された時間とが実質上等しい場合、前記対象物が退室したと判定することを特徴とする請求項１記載の対象物状態検知装置。
【請求項３】
前記基準パターンは、前記移動パターンに対する、前記対象物が前記特定された部屋を退室する確率をも含み、
前記判定するとは、前記移動パターンに対応する前記基準パターンの前記確率が所定の値より大きい場合、前記対象物が退室したと判定することを特徴とする請求項２記載の対象物状態検知装置。
【請求項４】
前記移動パターンを学習する移動パターン学習部を備え、
前記基準パターンは前記移動パターン学習部での学習結果であり、
前記判定するとは、前記移動パターンに対応する学習値に基づいて判定することを特徴とする請求項１記載の対象物状態検知装置。
【請求項５】
前記移動パターン学習部は、自己組織化アルゴリズムにより前記学習を行う請求項４記載の対象物状態検知装置。
【請求項６】
前記移動パターンに対応する前記基準パターンとは、前記特定された部屋のＩＤと前記移動先部屋のＩＤとで特定される基準パターンである請求項２または３に記載の対象物状態検知装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の対象物状態検知装置と、
前記判定部が前記特定された部屋から前記対象物が退室したと判定した場合、本家電機器の動作条件を変更する制御部とを備えた家電機器。
【請求項８】
本家電機器はエアコンである請求項７記載の家電機器。
【請求項９】
前記制御部は、前記判定部が前記特定された部屋から前記対象物が退室したと判定した場合、前記特定された部屋における本家電機器の動作条件を第１の動作条件に変更し、
前記特定された部屋における前記状態検知情報が前記退室したと判定した時から所定時間以上未検知である場合、本家電機器の動作条件を前記第１の動作条件とは異なる第２の動作条件に変更し、
前記所定時間以内に前記特定された部屋の前記状態検知情報が未検知状態から検知状態に変化した場合には、本家電機器の動作条件を前記第１の動作条件に変更する前の動作条件に復帰させる請求項７または８記載の家電機器。
【請求項１０】
請求項１〜６のいずれかに記載の対象物状態検知装置と、
前記対象物状態検知装置の判定結果に基づいて所定の機能を果たす機能部を有する家電機器と通信する通信部とを備えたネットワークアダプタ。
【請求項１１】
前記判定部が前記特定された部屋から前記対象物が退室したと判定した場合、前記機能
部の動作条件を変更する制御部を備えた請求項１０記載のネットワークアダプタ。
【請求項１２】
前記制御部は、前記判定部が前記特定された部屋から前記対象物が退室したと判定した場合、前記特定された部屋における前記機能部の動作条件を第１の動作条件に変更し、
前記特定された部屋における前記状態検知情報が前記退室したと判定した時から所定時間以上未検知である場合、前記機能部の動作条件を前記第１の動作条件とは異なる第２の動作条件に変更し、
前記所定時間以内に前記特定された部屋の前記状態検知情報が未検知状態から検知状態に変化した場合には、前記機能部の動作条件を前記第１の動作条件に変更する前の動作条件に復帰させる請求項１１記載のネットワークアダプタ。
【請求項１３】
２つ以上の所定領域のそれぞれに少なくとも１台ずつ設置した対象物の動きを検知する動体検知センサにより前記所定領域における前記対象物の状態を示す状態検知情報を生成する状態検知情報生成ステップと、
前記状態検知情報が変化した所定領域を特定し、その特定された所定領域とは異なる所定領域の前記状態検知情報を利用して前記特定された所定領域の前記対象物の状態を判定する判定ステップとを備え、
前記２つ以上の所定領域とは、住宅内の各部屋であり、
前記状態検知情報とは、前記対象物が検知されている検知状態か前記対象物が検知されていない未検知状態かを示す情報であり、
前記状態検知情報生成ステップは、前記各部屋の動体検知センサの反応の有無から前記各部屋の前記状態検知情報を生成し、
前記判定ステップは、前記住宅内の各部屋のうち、前記状態検知情報が検知状態から未検知状態に変化した部屋を特定する状態検知情報変化監視ステップと、
前記状態検知情報変化監視ステップが特定した場合、前記特定された部屋以外の部屋の状態検知情報を調べて、各部屋間毎の移動についてのパターンである移動パターンを求める他部屋反応検知ステップと、
前記求められた移動パターンと、予め調べられた、各部屋間毎の移動についてのパターンである基準パターンとを比較することによって前記特定された部屋から対象物が退室したかどうかを判定する退室判定ステップとを有する、対象物状態検知方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の対象物状態検知方法の、２つ以上の所定領域のそれぞれに少なくとも１台ずつ設置した対象物の動きを検知する動体検知センサにより前記所定領域における前記対象物の状態を示す状態検知情報を生成する状態検知情報生成ステップと、
前記状態検知情報が変化した所定領域を特定し、その特定された所定領域とは異なる所定領域の前記状態検知情報を利用して前記特定された所定領域の前記対象物の状態を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体であって、
前記２つ以上の所定領域とは、住宅内の各部屋であり、
前記状態検知情報とは、前記対象物が検知されている検知状態か前記対象物が検知されていない未検知状態かを示す情報であり、
前記コンピュータにより実行される前記状態検知情報生成ステップは、前記各部屋の動体検知センサの反応の有無から前記各部屋の前記状態検知情報を生成し、
前記コンピュータにより実行される前記判定ステップは、前記住宅内の各部屋のうち、前記状態検知情報が検知状態から未検知状態に変化した部屋を特定する状態検知情報変化監視ステップと、
前記状態検知情報変化監視ステップが特定した場合、前記特定された部屋以外の部屋の状態検知情報を調べて、各部屋間毎の移動についてのパターンである移動パターンを求める他部屋反応検知ステップと、
前記求められた移動パターンと、予め調べられた、各部屋間毎の移動についてのパター
ンである基準パターンとを比較することによって前記特定された部屋から対象物が退室したかどうかを判定する退室判定ステップとを有する、コンピュータにより処理可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、住宅内における各部屋の人体などの対象物を検知するのに有効な対象物状態検知装置、対象物状態検知方法、家電機器、ネットワークアダプタ、及び記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
部屋における人の在不在を検知する従来手法として、例えば天井に微動検知型人体検知センサを1台設置し、人が入室して活動する動きから人体検知を行う公知システムがあった。このシステムは、微動検知型人体検知センサが安価なため低コストで構築できる反面、在室者が読書や就寝などで静止した場合には人体検知センサが検知できず不在判定する、すなわち在室者が静止した場合と実際に退室した場合の区別ができないという問題があった。
【０００３】
上記の問題を解決する手法として、例えば特開平6−230144号公報の公知技術がある。
図６に、特開平6−230144号広報に記載された技術の構成図を示す。１０１０，１０２０は人体検知センサであり、１０１０は部屋入口、１０２０は部屋内部を視野に入れており、それぞれの検知範囲は重複しないように定める必要がある。１０３０，１０４０は２台の人体検知センサの反応の有無を検知し人体検知情報を出力する人体検知情報生成部である。また、１０５０は１０３０と１０４０の人体検知情報生成部より受け取る人体検知情報を元に人の退室判定を行う判定部である。
【０００４】
以下にその動作について説明する。人体検知センサ１０１０および１０２０の反応の有無に従って、人体検知情報生成部１０３０と１０４０は、反応がある場合は“１”、反応が無い場合は“０”という出力を出す。退室判定部１０５０は、人体検知情報生成部１０３０と１０４０の出力履歴を監視し、表１に記載された一連の反応履歴が起こる場合に退室の判定をする。
【０００５】
【表１】
0004755804.tif 000002
以上により特開平6−230144号公報に記載された人体検知システムでは、１つの部屋の天井に部屋入口と部屋内部をそれぞれ視野に入れた2台の微動検知型人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を監視するので、退室を明確に検知することができ結果的に人体検知精度を向上させることができる。
【０００６】
また、特開平6-230144号公報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人体検知センサを設置し、特開平6−230144号公報と同様の手法を用いて人体検知精度を向上させる手法もあった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の人体検知システムを複数の部屋を持つ住宅内に適用しようとすると、コスト的に不利になるという問題点があった。例えば、１階に廊下を挟んで4部屋ある間取りの住宅では、必要な人体検知センサの数は、特開平6−230144号公報の技術では各部屋2台×4部屋＝8台、上述の特開平6−230144号公報の類似技術では最低でも各部屋1台×4部屋＋廊下1台＝５台となる。
【０００８】
すなわち、従来の人体検知システムでは、必要な人体検知センサの数が多くなるので、コスト的に不利になるという課題がある。
【０００９】
本発明は、従来の人体検知システムの課題を考慮し、部屋に1台の人体検知センサ、例えば上の例では各部屋１台×４部屋＝４台の人体検知センサを設置して、部屋間の移動時間を含む移動パターンを学習し、ある部屋の人体検知センサの反応が無くなった場合は他のすべての部屋の人体検知情報を監視して移動パターンを抽出し、これと学習した移動パターンとの類似度を元に退室したか否かを判定することによって、少ないセンサ数で人体検知精度が高い対象物状態検知装置、対象物状態検知方法、家電機器、ネットワークアダプタ、及び記録媒体を提供することを目的とするものである。
【００１０】
すなわち、本発明は少ないセンサ数にもかかわらず人体検知精度が高い対象物状態検知装置、対象物状態検知方法、家電機器、ネットワークアダプタ、及び記録媒体を提供することを目的とするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、第１の本発明は、２つ以上の所定領域のそれぞれに少なくとも１台ずつ設置した、対象物の動きを検知する動体検知センサにより前記所定領域における前記対象物の状態を示す状態検知情報を生成する状態検知情報生成部と、
前記状態検知情報が変化した所定領域を特定し、その特定された所定領域とは異なる所定領域の前記状態検知情報を利用して前記特定された所定領域の前記対象物の状態を判定する判定部とを備え、
前記２つ以上の所定領域とは、住宅内の各部屋であり、
前記状態検知情報とは、前記対象物が検知されている検知状態か前記対象物が検知されていない未検知状態かを示す情報であり、
前記状態検知情報生成部は、前記各部屋の動体検知センサの反応の有無から前記各部屋の前記状態検知情報を生成し、
前記判定部は、前記住宅内の各部屋のうち、前記状態検知情報が検知状態から未検知状態に変化した部屋を特定する状態検知情報変化監視部と、
前記状態検知情報変化監視部が前記状態検知情報が検知状態から未検知状態に変化した部屋を特定した場合、前記特定された部屋以外の部屋の状態検知情報を調べて、各部屋間毎の移動についてのパターンである移動パターンを求める他部屋反応検知部と、
前記求められた移動パターンと、予め調べられたパターンであって、各部屋間毎の移動についてのパターンである基準パターンとを比較することによって前記特定された部屋から対象物が退室したかどうかを判定する退室判定部とを有し、
前記他部屋反応検知部は、前記特定された部屋が特定された時刻から所定の時間以内に前記状態検知情報が未検知状態から検知状態になった部屋を移動先部屋とし、前記特定された時刻から前記移動先部屋が検知状態になった時刻までの時間を移動時間とし、
前記移動パターンとは、前記特定された部屋のＩＤと前記移動先部屋のＩＤと前記移動時間とを含むことを特徴とする対象物状態検知装置である。
【００１５】
また、第２の本発明は、前記基準パターンとは、前記特定された部屋のＩＤと、前記移動先部屋のＩＤと、前記特定された部屋から前記移動先部屋へ対象物が移動するのに要した予め測定された時間とを含み、
前記判定するとは、前記移動パターンの前記移動時間と、前記移動パターンに対応する前記基準パターンの前記予め測定された時間とが実質上等しい場合、前記対象物が退室したと判定することを特徴とする第１の本発明の対象物状態検知装置である。
【００１６】
また、第３の本発明は、前記基準パターンは、前記移動パターンに対する、前記対象物が前記特定された部屋を退室する確率をも含み、
前記判定するとは、前記移動パターンに対応する前記基準パターンの前記確率が所定の値より大きい場合、前記対象物が退室したと判定することを特徴とする第２の本発明の対象物状態検知装置である。
【００１７】
また、第４の本発明は、前記移動パターンを学習する移動パターン学習部を備え、
前記基準パターンは前記移動パターン学習部での学習結果であり、
前記判定するとは、前記移動パターンに対応する学習値に基づいて判定することを特徴とする第１の本発明の対象物状態検知装置である。
【００１８】
また、第５の本発明は、前記移動パターン学習部は、自己組織化アルゴリズムにより前記学習を行う第４の本発明の対象物状態検知装置である。
【００１９】
また、第６の本発明は、前記移動パターンに対応する前記基準パターンとは、前記特定された部屋のＩＤと前記移動先部屋のＩＤとで特定される基準パターンである第２または第３の本発明の対象物状態検知装置である。
【００２８】
また、第７の本発明は、第１〜第６のいずれかの本発明の対象物状態検知装置と、
前記判定部が前記特定された部屋から前記対象物が退室したと判定した場合、本家電機器の動作条件を変更する制御部とを備えた家電機器である。
【００２９】
また、第８の本発明は、本家電機器はエアコンである第１１の本発明の家電機器である。
【００３０】
また、第９の本発明は、前記制御部は、前記判定部が前記特定された部屋から前記対象物が退室したと判定した場合、前記特定された部屋における本家電機器の動作条件を第１の動作条件に変更し、
前記特定された部屋における前記状態検知情報が前記退室したと判定した時から所定時間以上未検知である場合、本家電機器の動作条件を前記第１の動作条件とは異なる第２の動作条件に変更し、
前記所定時間以内に前記特定された部屋の前記状態検知情報が未検知状態から検知状態に変化した場合には、本家電機器の動作条件を前記第１の動作条件に変更する前の動作条件に復帰させる第７または第８の本発明の家電機器である。
【００３１】
また、第１０の本発明は、第１〜第６のいずれかの本発明の対象物状態検知装置と、
前記対象物状態検知装置の判定結果に基づいて所定の機能を果たす機能部を有する家電機器と通信する通信部とを備えたネットワークアダプタである。
【００３２】
また、第１１の本発明は、前記判定部が前記特定された部屋から前記対象物が退室したと判定した場合、前記機能部の動作条件を変更する制御部を備えた第１０の本発明のネットワークアダプタである。
【００３３】
また、第１２の本発明は、前記制御部は、前記判定部が前記特定された部屋から前記対象物が退室したと判定した場合、前記特定された部屋における前記機能部の動作条件を第１の動作条件に変更し、
前記特定された部屋における前記状態検知情報が前記退室したと判定した時から所定時間以上未検知である場合、前記機能部の動作条件を前記第１の動作条件とは異なる第２の動作条件に変更し、
前記所定時間以内に前記特定された部屋の前記状態検知情報が未検知状態から検知状態に変化した場合には、前記機能部の動作条件を前記第１の動作条件に変更する前の動作条件に復帰させる第１１の本発明のネットワークアダプタである。
【００３４】
また、第１３の本発明は、２つ以上の所定領域のそれぞれに少なくとも１台ずつ設置した対象物の動きを検知する動体検知センサにより前記所定領域における前記対象物の状態を示す状態検知情報を生成する状態検知情報生成ステップと、
前記状態検知情報が変化した所定領域を特定し、その特定された所定領域とは異なる所定領域の前記状態検知情報を利用して前記特定された所定領域の前記対象物の状態を判定する判定ステップとを備え、
前記２つ以上の所定領域とは、住宅内の各部屋であり、
前記状態検知情報とは、前記対象物が検知されている検知状態か前記対象物が検知されていない未検知状態かを示す情報であり、
前記状態検知情報生成ステップは、前記各部屋の動体検知センサの反応の有無から前記各部屋の前記状態検知情報を生成し、
前記判定ステップは、前記住宅内の各部屋のうち、前記状態検知情報が検知状態から未検知状態に変化した部屋を特定する状態検知情報変化監視ステップと、
前記状態検知情報変化監視ステップが特定した場合、前記特定された部屋以外の部屋の状態検知情報を調べて、各部屋間毎の移動についてのパターンである移動パターンを求める他部屋反応検知ステップと、
前記求められた移動パターンと、予め調べられた、各部屋間毎の移動についてのパターンである基準パターンとを比較することによって前記特定された部屋から対象物が退室したかどうかを判定する退室判定ステップとを有する、対象物状態検知方法である。
【００３９】
また、第１４の本発明は、第１３の本発明の対象物状態検知方法の、２つ以上の所定領域のそれぞれに少なくとも１台ずつ設置した対象物の動きを検知する動体検知センサにより前記所定領域における前記対象物の状態を示す状態検知情報を生成する状態検知情報生成ステップと、
前記状態検知情報が変化した所定領域を特定し、その特定された所定領域とは異なる所定領域の前記状態検知情報を利用して前記特定された所定領域の前記対象物の状態を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体であって、
前記２つ以上の所定領域とは、住宅内の各部屋であり、
前記状態検知情報とは、前記対象物が検知されている検知状態か前記対象物が検知されていない未検知状態かを示す情報であり、
前記コンピュータにより実行される前記状態検知情報生成ステップは、前記各部屋の動体検知センサの反応の有無から前記各部屋の前記状態検知情報を生成し、
前記コンピュータにより実行される前記判定ステップは、前記住宅内の各部屋のうち、前記状態検知情報が検知状態から未検知状態に変化した部屋を特定する状態検知情報変化監視ステップと、
前記状態検知情報変化監視ステップが特定した場合、前記特定された部屋以外の部屋の状態検知情報を調べて、各部屋間毎の移動についてのパターンである移動パターンを求める他部屋反応検知ステップと、
前記求められた移動パターンと、予め調べられた、各部屋間毎の移動についてのパターンである基準パターンとを比較することによって前記特定された部屋から対象物が退室したかどうかを判定する退室判定ステップとを有する、コンピュータにより処理可能な記録媒体である。
【００５０】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００５１】
（第一の実施の形態）
図１は本発明の第１の実施の形態における人体検知システムの構成を示す構成図である。本実施の形態における人体検知システムは、家１００の各部屋に設置された複数の人体検知センサ１１０と、データ処理部２００とから構成されている。人体検知センサ１１０は各部屋に少なくとも１台づつ設置されており、例えば焦電型微動検知センサが使用される。トイレではトイレ着座スイッチでもよい。
【００５２】
データ処理部２００において、２１０は全人体検知センサ１１０の出力データを取得し各部屋ごとの人体検知情報を生成する人体検知情報生成部である。２２０は、人体検知情報生成部２１０より各部屋の人体検知情報を受け取り人体検知情報が在から不在に変化するのを監視し、退室の可能性のある部屋を検知する人体検知情報変化監視部である。２３０は、ある部屋ｍにおける人体検知情報が在から不在に変化した場合に、部屋ｍ以外の部屋の人体検知情報を監視する他部屋反応検知部である。もし部屋ｍ以外の部屋ｎの人体検知情報が在である場合は、部屋ｍの人体検知情報が不在となる時間と部屋ｎの人体検知情報が在となる時間を用いて移動時間に相当する値を算出する。２４０は、部屋ｍを退室する時の部屋ｎへの移動時間を保存する移動時間保存部である。また、２５０は、他部屋反応検知部２３０から受け取る、移動元の部屋が部屋ｍで移動先の部屋が部屋ｎの場合の移動時間に対して退室の判定を行う退室判定部である。
【００５３】
次に、このような本実施の形態の動作を説明する。
【００５４】
人体検知センサ１１０の出力データは人体検知情報生成部２１０に入る。人体検知情報生成部２１０は、あらかじめ各センサがどの部屋に設置されているのか認識しており、各部屋ごとの人体検知情報を作成する。人体検知情報は、例えば、人体検知センサ１１０が人の動きを検知し在室状態のデータを出力している場合は“１”、人の動きを検知せず不在状態のデータを出力している場合は“０”という値である。人体検知情報生成部２１０は、人体検知情報に各部屋独自の部屋IDを付けて出力する。これらは一定時間間隔ごとに出力しても良いが、システムの負荷を考えると人体検知情報が変化した場合に出力する方が良い。一定間隔ごとに出力する場合は時間間隔は1秒程度にするのが良い。
【００５５】
人体検知情報変化監視部２２０は、人体検知情報生成部２１０から人体検知情報を受け取り、在から不在に変化する部屋があるかどうかを監視する。もしある部屋ｍにおける人体検知情報が在から不在に変化した場合は、直ちにタイマ２８０より不在変化時刻Tomを取得し、不在変化時刻Tomと部屋ｍの部屋IDを他部屋反応検知部に出力する。
【００５６】
他部屋反応検知部２３０は、人体検知情報変化監視部２２０より部屋ｍの部屋IDと不在変化時刻Tomとを受け取ると、これをトリガにして人体検知情報生成部より人体検知情報を収集し、部屋ｍ以外の部屋の在室状況を調べる。部屋ｍの不在変化時間Tomから所定時間内にどの部屋にも在室反応が無い場合は、NULLを出力する。一方、所定時間内の時間Tinにおいて部屋ｍ以外の部屋ｎで在室反応を検出した場合は、数１に表す部屋間の移動時間に相当する時間Tmnを算出する。
【００５７】
【数１】
Tmn ＝ Tin − Tom
なお、上述の所定時間は標準的な住宅においては少なくとも1分必要である。もし人体検知センサ１１０が、センサの反応が終わってから時間Thだけ在の人体検知情報を保持するホールド機能を備えているならば、Tmnは数２のように表してもよい。
【００５８】
【数２】
Tmn ＝ （Tin − Tom） ＋ Th
他部屋反応検知部２３０は、移動時間Tmnと、移動元の部屋ｍの部屋ID、移動先の部屋ｎの部屋IDを出力する。
【００５９】
次に、退室判定部２５０において退室判定に用いる教師データを取得し移動時間保存部２４０に蓄積する。教師データは部屋ｍを退室する時における、移動先の部屋ｎの部屋IDおよび移動時間Tmnからなる。
【００６０】
このような教師データは、予め作成されたものを用いる。教師データ取得の具体的な手法は、例えば、住宅内において１人の人間が立ち止まることなしに各部屋間を移動し、この時他部屋反応検知部２３０が出力するデータを保存する。居住者が4人家族である場合は4人とも教師データ取得のための部屋間移動をした方が退室判定部２５０の判定精度が向上する。教師データの個数は、部屋間移動1つにつき最低でも１０回程度は必要である。移動時間保存部２４０は移動元の部屋ｍの部屋IDと移動先の部屋ｎの部屋IDを検索キーとした時に移動時間Tmnをリストアップできるデータベースであることが望ましい。
【００６１】
移動時間保存部２４０に教師データを蓄積した後、他部屋反応検知部２３０の出力を退室判定部２５０に入力する。他部屋反応検知部２３０の出力がNULLの場合は退室判定部２５０は部屋間移動はないものとみなし、部屋ｍを退室していない、すなわち在室と判断する。他部屋反応検知部２３０から移動元の部屋ｍの部屋IDと移動先の部屋ｎの部屋IDと移動時間Tmnを受け取った場合には、部屋ｍと部屋ｎの部屋IDを移動時間保存部２４０に受け渡し、これらを検索キーとして移動時間保存部２４０に蓄積した移動時間を抽出する。移動時間Tmnが移動時間保存部２４０から抽出した移動時間と１秒以内の誤差で一致している場合は退室したと判断する。それ以外は退室していないという判定を下す。
【００６２】
ただし、部屋ｍを退室して廊下から玄関を経て屋外に出た場合には、他部屋反応検知部２３０は、ＮＵＬＬを出力する。従って、部屋ｍを退室したにもかかわらず、退室していないというが下されることになる。このような判定を避けるために玄関から屋外に出る箇所にも人体検知センサ１１０を設置しておけばよい。
【００６３】
本実施の形態の人体検知システムを家１００に備えられている機器の制御に用いることが出来る。例えば、退室判定部２５０が退室したと判定するとその部屋の照明機器を消灯し、また、退室判定部２５が退室していないと判定した場合にはその部屋の照明機器を点灯したままにするなどの照明機器の制御に利用することが出来る。また、退室判定部２５０が退室したと判定するとその部屋に設置されているエアコンの冷房運転を停止させるかまたは設定温度を２度高くするなどの制御に利用することが出来る。
【００６４】
以上により、本発明の第一の実施の形態では、ある部屋の人体検知情報が不在になった場合に他の部屋の人体検知情報を調べ、所定時間内に他の部屋の人体検知情報が在となっていないければ退室せず在室状態と判断し、また所定時間内に他の部屋の人体検知情報が在となっていてもあらかじめ蓄積した移動時間と合致する場合にのみ退室していたと判断するので、高い人体検知精度を得ることができる。
【００６５】
なお、本実施の形態では、移動時間Tmnが移動時間保存部２４０から抽出した移動時間と１秒以内の誤差で一致している場合は退室したと判断する。それ以外は退室していないという判定を下すとして説明したが、２秒以内の誤差で一致している場合に退室したと判断しても良く、また１．５秒以内の誤差で一致している場合に退室したと判断してもよい。要するに、移動時間Tmnが移動時間保存部２４０から抽出した移動時間と実質上一致している場合は退室したと判断すし、それ以外は退室していないという判定を下しさえすればよい。
【００６６】
（第二の実施の形態）
以下に、本発明の第二の実施の形態を図２を参照して説明する。第二の実施の形態では、第一の実施の形態に加えて、移動時間保存部２４０で保存された移動元の部屋ID、移動先の部屋ID、移動時間からなる移動パターンベクトルについて退室の確率を算出する退室確率算出部２６０を有している。その他の構成は第一の実施の形態と同じなのでその説明は省略する。次にこのような本実施の形態の動作について説明する。
【００６７】
他部屋反応検知部２３０は、移動元の部屋ｍの部屋ID、移動先の部屋ｎの部屋ID、部屋ｍから部屋ｎへの移動時間に加えて、部屋ｍにおける不在変化時刻Tomも出力する。この不在変化時刻Tomは、移動時間保存部２４０に教師データを蓄積する時に、部屋ｍを退室したか否かを知るためのタイムスタンプとなる。
【００６８】
教師データを蓄積する時は、移動時間保存部２４０は他部屋反応検知部２３０より退室時における移動元の部屋ID、移動先の部屋ID、移動時間からなる移動パターンベクトルを受け取り、不在変化時刻が古いものから順に保存する。教師データの中で退室時のデータを識別するためには、例えば以下の手法を用いる。教師データを蓄積している期間、居住者は実際に退室した時刻を各部屋ごとに記録しておく。教師データを蓄積する期間が終了すると、記録しておいた各部屋ごとの退室時刻と、移動時間保存部２４０に蓄積したデータのうちの不在変化時刻とを照らし合わせ、合致するデータは退室時における移動パターンベクトルとしてのフラグを立てる。
【００６９】
退室確率算出部２６０は、移動時間保存部２４０が蓄積したすべての移動パターンベクトルを受け取り、退室時における移動パターンベクトルのフラグの有無に従って移動パターンベクトルの総発生回数と退室時の発生回数とをカウントする。また同時に移動パターンベクトルそれぞれについて、退室時の発生回数を総発生回数で除した値で定義する退室確率を計算し蓄積する。
【００７０】
このようにして作成された教師データを用いて退室判定部２５０は退室判定を行う。すなわち、退室判定部２５０は、他部屋反応検知部２３０から受け取る移動元の部屋ID、移動先の部屋ID、移動時間を検索のキーとして移動時間保存部２４０に入力し、移動時間保存部２４０より退室確率を受け取る。これは、他部屋反応検知部２３０の出力する移動パターンベクトルそれぞれについて、どの程度退室する確率があるのか調べる行為である。退室判定部２５０は、受け取った退室確率が所定値以上ならば退室と判定し、所定値を満たない場合は退室したとは判定しない。
【００７１】
なお、退室判定部２５０において、高い精度で退室判定を行うためには、ある程度の教師データ蓄積期間が必要である。この期間は最低1週間必要で、この間居住者には普通に生活してもらう。
【００７２】
以上により、第二の実施の形態における本人体検知システムは、第一の実施の形態に比べ、退室確率を導入しているので、主に退室していないのに退室したと誤判定する可能性を低減することができる。
【００７３】
（第三の実施の形態）
以下に、本発明の第三の実施の形態を図３を参照して説明する。第三の実施の形態では、第一の実施の形態における移動時間保存部２４０がなく、他部屋反応検知部２３０から受け取る移動元の部屋ID、移動先の部屋ID、移動時間からなる移動パターンベクトルを認識学習する移動パターン学習部２７０を有している。その他の構成は第一の実施の形態と同じなのでその説明は省略する。次にこのような本実施の形態の動作について説明する。
【００７４】
他部屋反応検知部２３０は人体検知情報変化監視部２２０から退室可能性のある部屋ｍの部屋IDと不在変化時刻を受け取ると、部屋ｍ以外の部屋について人体検知情報が在となっているかどうか所定時間監視する。所定時間内に部屋ｍ以外の部屋ｎで人体検知情報が在となっている場合には、その不在変化時刻前後における退室時の特徴量を抽出して移動パターンベクトルを作成し出力する。
【００７５】
この移動パターンベクトルは、移動元の部屋ID、移動先の部屋ID、移動時間だけでなく、例えば、移動元の部屋の不在変化時刻前に人体検知情報が在で継続している時間や、移動先の部屋において人体検知情報が在となってから不在となるまで在反応継続時間など不在変化時刻前後における退室時の移動パターンの特徴量が含まれる。
【００７６】
移動パターン学習部２７０は、他部屋反応検知部２３０より移動パターンベクトルを受け取ると、このパターンを学習する。学習法には、例えば、Kohonenの自己組織化アルゴリズムを用いる。このアルゴリズムでは、個々の多次元移動パターンベクトルは２次元に配列したユニットの１つと結合し、結合したユニットのもつ参照ベクトルを自己のベクトル値に近づけるように学習が進む。このような学習を何回も行うと、２次元配列ユニットは、各ユニットの参照ベクトルの要素が類似したものごとに複数の領域にまとまる傾向がある（「自己組織化と連想記憶」T.コホネン著 シュプリンガー・フェアラーク東京（株）発行、「自己組織化マップの応用」徳高平蔵他著 海文堂出版（株）発行参照）。
【００７７】
部屋ｍの退室時に他部屋反応検知部２３０が出力する移動パターンベクトルは、移動先の部屋ごとに、同じようなベクトル成分を持つか、あるいは同じようなベクトル成分を持つ複数のグループに分かれる。これは住まい手が複数居ても、部屋ｍから他部屋に移る際の移動時間や部屋ｍの不在変化時刻前後における特徴量が人それぞれでほぼ一定でからである。
【００７８】
他部屋反応検知部２３０は上述の特徴を持つ退室路の移動パターンベクトルと退室時以外の移動パターンベクトルとを出力するが、移動パターン学習部２７０が持つ２次元配列ユニットの学習が進むと、２次元配列ユニットの中に特徴的なユニットが１つ以上出現する。このユニットは複数の退室時の移動パターンベクトルと結合するユニットであり（以下、退室ユニットと呼ぶ）、後の退室判定の時に利用する。退室ユニットの特徴は、退室ユニットの参照ベクトルと、これと結合する複数の移動パターンベクトルとの平均量子化誤差（ベクトル間距離の平均値）が他のユニットに比べて著しく小さい（参照ベクトルの大きさに対して数パーセント以下）ということである。従って、学習の過程において、二次元配列ユニットの平均量子化誤差を監視すれば、退室ユニットを容易に判定出来る。
【００７９】
なお、退室ユニットを特定するのに学習期間を設けて、第二の実施の形態と同様の手法を用いて各ユニットにおける退室確率を算出し、この退室確率が所定値以上のユニットを退室ユニットとしても良い。
【００８０】
退室判定部２５０は、他部屋反応検知部２３０より移動パターンベクトルを受け取ると、このベクトルが移動パターン学習部２７０が持つ自己組織化された２次元配列ユニットのうちどのユニットと結合するかを判定し、退室ユニットと結合した場合に退室と判定する。
【００８１】
以上により、第三の実施の形態では、第一、第二の実施の形態で使用した移動パターンベクトルよりも多くの情報量を持つベクトルを居住者が生活する中で取得し、そのベクトルをＫｏｈｏｎｅｎの自己組織化アルゴリズムで学習した結果を退室判定に利用するので、居住者の生活の実態に合わせた、より精度の高い人体検知が可能となる。
【００８２】
（第四の実施の形態）
以下に、本発明の第四の実施の形態を図４を参照して説明する。第四の実施の形態では、第一の実施の形態におけるデータ処理部２００に、住宅内に構築した家庭内ネットワークと情報のやり取りができるネットワーク通信処理部２９０を組み込み、各部屋の人体検知センサ１１０において独自にデータ処理できる構成となっている。ネットワーク通信処理部２９０は家庭内ネットワークからデータを受け取ると、送信元のアドレスから部屋IDを割り出して、人体検知情報に部屋IDを付与して他部屋反応検知部２３０に受け渡す手段である。次にこのような本実施の形態の動作について説明する。
【００８３】
人体検知情報変化監視部２２０は、人体検知情報生成部２１０から人体検知情報を受け取り、人体検知情報の変化を監視する。人体検知情報が変化した場合は最新の人体検知情報をネットワーク通信処理部２９０に受け渡してネットワークに流す。また、人体検知情報が在から不在に変化した場合は、直ちにタイマ２８０より不在変化時刻を取得し、不在変化時刻を他部屋反応検知部２３０に出力する。
【００８４】
他部屋反応検知部２３０は、人体検知情報変化監視部２２０より不在変化時刻を受け取ると、これをトリガにしてネットワーク通信処理部２９０から他の部屋の人体検知情報を受け取りこれを監視する。不在変化時間から所定時間内にどの部屋にも人体検知情報が在でない場合は、NULLを出力する。一方、所定時間内に他の部屋の人体検知情報が在である場合は、第一の実施の形態と同様、移動時間を算出し、移動時間と移動先の部屋IDを出力する。
【００８５】
次に、退室判定部２５０において退室判定に用いる教師データを取得し移動時間保存部２４０に蓄積する。教師データは人体検知センサ１１０が設置された部屋を退室する時における、移動先のIDおよび移動時間からなる。教師データ取得の具体的な手法は、第一の実施の形態と同様である。移動時間保存部２４０は移動先の部屋IDを検索キーとした時に移動時間をリストアップできるファイル形式で保存される。
【００８６】
移動時間保存部２４０に教師データを蓄積した後、他部屋反応検知部２３０の出力を退室判定部２５０に入力する。他部屋反応検知部２３０の出力がNULLの場合は退室判定部２５０は部屋間移動はないものとみなし、部屋を退室していない、すなわち在室と判断する。
【００８７】
他部屋反応検知部２３０から移動先の部屋IDと移動時間を受け取った場合には、この移動時間と、移動先の部屋IDを検索キーとして移動時間保存部２４０から抽出した教師データの移動時間とが一致している場合に退室したと判断する。それ以外は退室していないという判定を下す。
【００８８】
判定結果はネットワーク通信処理部に受け渡し、家庭内ネットワークに流す。家庭内ネットワークに接続された設備機器は、人体検知センサ１１０のデータ処理部２００より退室判定結果を受け取ることにより、負荷制御を行うことが可能である。
【００８９】
以上により、本発明の第四の実施の形態では、第一の実施の形態の構成にネットワーク通信処理部２９０を加えて、各部屋の人体検知センサ１１０にデータ処理部として組み込んでいるため、各部屋独自で第一の実施の形態と同様の人体検知を行うことが可能である。
【００９０】
なお、本実施の形態では、第一の実施の形態の構成にネットワーク通信処理部２９０を加えて、各部屋の人体検知センサ１１０にデータ処理部として組み込むとして説明したが、これに限らない。第２の実施の形態または第３の実施の形態の構成にネットワーク通信処理部２９０を加えて、各部屋の人体検知センサ１１０にデータ処理部として組み込んでも構わない。
【００９１】
さらに、本実施の形態では、第一の実施の形態の構成にネットワーク通信処理部２９０を加えて各部屋の人体検知センタ１１０にデータ処理部２００として組み込むとして説明したが、人体検知センサ１１０とデータ処理部２００とネットワークアダプタとして一体化した構成にすることも出来る。そして、このようなネットワークアダプタをエアコンやテレビなどの家電機器に取り付けて使用することが出来る。
【００９２】
この場合、ネットワークアダプタに家電機器を制御する機器制御部を設けることにより、ネットワークアダプタに内蔵されているデータ処理部２００の処理結果に基づいてネットワークアダプタが取り付けられた家電機器を制御することが出来る。
【００９３】
すなわち、退室判定部２５０が人体が退室したと判定したタイミングで、機器制御部は、エアコンの等の家電機器に制御コマンドを送ることにより省エネ制御を行うことが出来る。
【００９４】
例えば、機器制御部は、データ処理部２００から送られてくる信号により判定し、エアコンの設定温度を緩めたり、長期不在時は電源を切る等の、いわゆる人が在か不在かによって制御を実施する。また、エアコンを一定時間間隔毎に強運転のＯＮ／ＯＦＦ運転する方法や、これを複数エアコン間で順番に行う輪番制御などにおいても同様の効果は期待できるのである。
【００９５】
また、データ処理部２００の退室判定部２５０が部屋から人体が退室したと判定した場合には、機器制御部は、エアコンの温度を２度緩めるよう制御し、人体が退室したと判定された時から所定時間以上人体が未検知である場合には、エアコンの電源を切断するように制御することも出来る。そして、人体が退室したと判定された時から所定時間以内に人体が検知された場合には、人体が退室したと判定される前の状態にエアコンを戻すよう制御することも出来る。このように２段階の省エネ制御をすることにより、エアコンなど頻繁に電源のオンオフを行うのに適していないような家電機器であっても、頻繁に電源のオンオフを行うことなく省エネ制御を実施することが出来る。なお、人体が退室したと判定された時から所定時間以内に人体が未検知である場合には、エアコンの電源を切断する代わりにさらにエアコンの温度を２度緩めるように制御することも出来る。
【００９６】
さらに、ネットワークアダプタに相当する機能を家電機器に組み込んでも同等の効果が得られることは言うまでもない。
【００９７】
なお、このような家電機器の省エネ制御については、後述する第五の実施の形態で詳細に説明する。
【００９８】
（第五の実施の形態）
以下に、本発明の第五の実施の形態について図５を参照して説明する。
【００９９】
第五の実施の形態の第一の実施の形態との相違点は、データ処理部２００が機器制御部３００を備えており、家１００内の各部屋には、それぞれ機器３１０が設置されている点である。すなわち、機器制御部３００と各機器３１０は家１００内に設置されているネットワークにより接続されている。これ以外は第一の実施の形態と同様である。
【０１００】
次に、このような本実施の形態の動作を第一の実施の形態との相違点を中心に説明する。
【０１０１】
第一の実施の形態と同様にして、人体検知情報変化監視部２２０が人体検知センサ１１０が在から不在になった部屋を特定したとする。そして、退室判定部２５０がその特定した部屋から人体が退室したと判定した場合、退室判定部２５０は、機器制御部３００に特定した部屋の部屋ＩＤと人体が退室したことを通知する。
【０１０２】
これを受けて機器制御部３００は、退室判定部２５０から通知された部屋ＩＤに基づいて特定された部屋に設置されている機器３１０を省エネ制御する。
【０１０３】
すなわち、機器制御部３００は、機器３１０がエアコンである場合には、エアコンの設定温度を２度緩めるように制御する。そして、特定された部屋が特定された時点から所定の時間例えば２０分経過してもその特定された部屋の人体検知センサ１１０が不在のままである場合には、エアコンの電源を切断するように制御する。また、機器制御部３００は、特定された部屋が特定された時点から所定の時間例えば２０分以内にその特定された部屋の人体検知センサ１１０が在になった場合には、エアコンの温度を部屋が特定され、機器制御部３００が最初の省エネ制御を行った前の状態に戻す。すなわち、エアコンの温度を２度強めるよう制御する。
【０１０４】
機器制御部３００は、このような制御を家１００に設置されたネットワークを経由して機器３１０に制御コマンドを送ることによって行う。
【０１０５】
このように機器制御部３００は、２段階の省エネ制御を行うので、エアコンなど頻繁に電源をオンオフするのに適していない機器３１０であっても、頻繁に電源をオンオフすることなく省エネ制御することが出来る。
【０１０６】
このような機器制御部３００を含むデータ処理部２００と人体検知センサ１１０とを第四の実施の形態で説明したように、ネットワークアダプタとして構成すれば、機器３１０にこのようなネットワークアダプタを装着するだけで、機器３１０の消費電力を少なくすることが出来る。同様に、機器３１０に機器制御部３００を含むデータ処理部２００と人体検知センサ１１０を直接組み込んでもよい。
【０１０７】
また、このような省エネ制御と同時に、家１００からユーザが外出した時や留守の部屋に対して、このような制御に用いた人体検知センサ１１０をセキュリティーセンサとして使用することも出来る。このようにセキュリティーシステムと連動して使用することが出来る。
【０１０８】
すなわち、人体検知センサ１１０の検知結果に基づいて、防災や防犯のための通報を行う。例えば、家１００の部屋への侵入者や火事の発生などを人体検知センサ１１０が検知すると、その検知結果に基づいて図示していないセキュリティー手段が予めユーザが契約したセキュリティーセンターに侵入者が侵入したことや火事が発生したことなどを通報する。
【０１０９】
このようにすれば、省エネ効果が得られるとともに、第１の実施の形態と同等の効果が得られる上、さらに、防災や防犯の効果も得ることが出来る。また、省エネ制御の目的と防災や防犯の目的にそれぞれ専用のセンサを使用する代わりに、人体検知センサ１１０をこれらの目的に併用して使用するので、コストダウンすることが出来る。
【０１１０】
以上のように、本発明は、住宅内における各部屋に少なくとも人体検知センサを１台設置し、部屋間の移動時間を含む移動パターンを学習して、ある部屋の人体検知情報が不在となった時は他の部屋の人体検知情報を監視して移動パターンを抽出し、これと学習した移動パターンとの類似度を元に退室したか否かを判定するので、静止した在室者を検知できる安価な人体検知システムを提供することが出来る。
【０１１１】
なお、本実施の形態の在は本発明の検知状態の例であり、本実施の形態の不在は本発明の未検知状態の例であり、本実施の形態の移動時間Ｔｍｎ、移動元の部屋ｍの部屋ＩＤ、移動先の部屋ｎの部屋ＩＤは本発明の移動パターンの例であり、本実施の形態の教師データは本発明の基準パターンの例であり、本実施の形態の移動パターンベクトルは本発明の移動パターンの例であり、本実施の形態の教師データによって自己組織化された２次元配列ユニットは本発明の基準パターンの例であり、本実施の形態の人体は本発明の対象物の例であり、本実施の形態の人体が退出したかどうかは本発明の対象物の状態の例であり、本実施の形態の人体検知センサは本発明の動体検知センサの例である。また、本実施の形態の家内の各部屋は本発明の２つ以上の所定領域の例であり、本実施の形態の家内の各部屋は本発明の住宅内の各部屋の例を兼ねている。また、本実施の形態の人体検知情報生成部は本発明の状態検知情報生成部の例であり、本実施の形態の人体検知情報変化監視部２２０は本発明の状態検知情報変化監視部の例である。また、本実施の形態の機器制御部は本発明の制御部の例であり、本実施の形態の機器は本発明の家電機器の例であり、本実施の形態のエアコンの空調機能は本発明の機能部の例である。
【０１１２】
さらに、本実施の形態の家１００は、一戸建ての住宅であっても構わないし、マンションやアパートなどの集合住宅内の一つの住宅であっても構わない。
【０１１３】
なお、本発明の家電機器は、本実施の形態におけるエアコンに限らず、テレビ、ラジオ、ＶＴＲ、照明装置、電気炬燵、空気清浄機、加湿器、除湿器、クーラ、電気ファンヒータやその他の家電機器であってもよい。また、本発明の家電機器がテレビである場合には、本発明の家電機器の動作条件とは、テレビの電源のオンオフ、テレビの画面に表示する映像の明るさ、テレビのスピーカから出力される音声の出力などを含み、本発明の家電機器が照明装置である場合には、本発明の家電機器の動作条件とは、照明の電源のオンオフや、部屋などを照明する際の照度等を含み、本実施の形態の家電機器が電気炬燵である場合には、本発明の家電機器の動作条件とは電気炬燵の電源のオンオフや、電気炬燵の設定温度等を含み、本発明の家電機器がエアコンである場合には、本発明の家電機器の動作条件とはエアコンの電源のオンオフ、冷房運転及び暖房運転及び除湿運転及び送風運転などの運転種類、エアコンの設定温度、エアコンの電源のオンオフ、エアコンの送風の強弱、エアコンの風向等を含む。
【０１１４】
さらに、本実施の形態では、人体が退室したかどうかを判定したが、これに限らず、猫や犬などのペットなどが部屋から退室したかどうかを判定することも出来る。
【０１１５】
さらに、本実施の形態では、家１００内の部屋で人体が退室したかどうかを判定したが、これに限らず、工場の倉庫内の部屋から人体が退室したかどうかを判定することも可能である。
【０１１６】
なお、本実施の形態では、人体が退室したか退室していないかを判定する場合について説明したが、これに限らず、人体が入室したのか入室していないのかを判定することも出来る。すなわち、人体検知情報変化監視部２２０が人体検知情報生成部２１０が生成した人体検知情報を受け取り不在から在に変化する部屋があるかどうかを監視する。そして、不在から在に変化した部屋を特定した場合にはその特定した部屋に人体が新たに入室したのか、あるいはその特定した部屋内に既に在室している人体が単に動いただけなのかを判定することも出来る。
【０１１７】
この場合、他部屋反応検知部２３０は、人体検知情報が不在から在に変化したことが特定された部屋がその特定された時刻から所定時間過去までの時間内で人体検知情報が在から不在に変化した部屋があるかどうかを調べる。そして、このような部屋が見つかった場合には、その部屋を移動元部屋とし、検知状態から未検知状態になった部屋を移動元部屋とし、移動元部屋が不在になった時刻から人体検知情報が不在から在に変化したことが特定された部屋が特定された時刻までを移動時間とし、予め保持されている移動時間と比較し、実質上一致する場合には、人体がその特定された部屋に新たに入室したと判定し、一致しない場合には、その特定された部屋で人体が単に動いただけであると判定することが出来る。従って、入室判定を行う場合には、人体検知情報が不在から在に変化した部屋が特定された時刻から所定時間過去までの人体検知情報を調べる必要があるので、他部屋反応検知部２３０は、現在時刻から所定時間過去までの時間帯の人体検知情報を記憶するものとする。このように上記各実施の形態を読み替えることにより、上記各実施の形態を入室判定に適用出来ることは明らかであるので、詳細な説明を省略する。
【０１１８】
さらに、人体検知情報が不在から在に変化した部屋を特定した場合には、単にその部屋に人体が在室していると判定することにより在室判定にも本実施の形態を適用することが出来るのは明らかである。
【０１１９】
なお、本発明は、上述した本発明の在室検知方法の全部または一部のステップ（または、工程、動作、作用等）の動作をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。
【０１２０】
さらに、本発明は、上述した本発明の在室検知方法の全部または一部のステップの全部または一部の動作をコンピュータにより実行させるためのプログラムを担持した媒体であり、コンピュータにより読み取り可能且つ、読み取られた前記プログラムが前記コンピュータと協動して前記動作を実行する媒体である。
【０１２１】
なお、本発明の一部の手段（または、装置、素子、回路、部等）、本発明の一部のステップ（または、工程、動作、作用等）とは、それらの複数の手段またはステップの内の、幾つかの手段またはステップを意味し、あるいは、一つの手段またはステップの内の、一部の機能または一部の動作を意味するものである。
【０１２２】
また、本発明のプログラムを記録した、コンピュータに読みとり可能な記録媒体も本発明に含まれる。
【０１２３】
また、本発明のプログラムの一利用形態は、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータと協働して動作する態様であっても良い。
【０１２４】
また、本発明のプログラムの一利用形態は、伝送媒体中を伝送し、コンピュータにより読みとられ、コンピュータと協働して動作する態様であっても良い。
【０１２６】
また、記録媒体としては、ＲＯＭ等が含まれ、伝送媒体としては、インターネット等の伝送媒体、光・電波・音波等が含まれる。
【０１２７】
また、上述した本発明のコンピュータは、ＣＰＵ等の純然たるハードウェアに限らず、ファームウェアや、ＯＳ、更に周辺機器を含むものであっても良い。
【０１２８】
なお、以上説明した様に、本発明の構成は、ソフトウェア的に実現しても良いし、ハードウェア的に実現しても良い。
【０１２９】
【発明の効果】
以上説明したところから明らかなように、本発明は、少ないセンサ数にもかかわらず人体検知精度が高い対象物状態検知装置、在室検知方法、家電機器、ネットワークアダプタ、及び記録媒体を提供することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第一の実施の形態における人体検知システムの構成を示す構成図
【図２】  本発明の第二の実施の形態における人体検知システムの構成を示す構成図
【図３】  本発明の第三の実施の形態における人体検知システムの構成を示す構成図
【図４】  本発明の第四の実施の形態における人体検知システムの構成を示す構成図
【図５】  本発明の第五の実施の形態における人体検知システムの構成を示す構成図
【図６】  特開平6−230144号に記載された技術の構成図
（符号の説明）
１００ 家
１１０ 人体検知センサ
２００ データ処理部
２１０ 人体検知情報生成部
２２０ 人体検知情報変化監視部
２３０ 他部屋反応検知部
２４０ 移動時間保存部
２５０ 退室判定部
２６０ 退室確率算出部
２７０ 移動パターン学習部
２８０ タイマ
２９０ ネットワーク通信処理部
【図１】
0004755804.tif 000003
【図２】
0004755804.tif 000004
【図３】
0004755804.tif 000005
【図４】
0004755804.tif 000006
【図５】
0004755804.tif 000007
【図６】
0004755804.tif 000008