(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間内の、例えば人間などの動く生物と、動く機械的物体を識別するよう構成される検出システムであって、前記機械的物体が、事前に規定されており、且つ固定されているようにして動き、前記システムが、
前記空間の少なくとも一部の複数の画像を時間と共に生成するよう構成される撮像装置と、
前記複数の画像から前記動く生物及び前記動く機械的物体の運動信号を取得及び決定するよう構成されるプロセッサであって、前記運動信号が、前記生物及び前記機械的物体の前記空間内の運動を示すプロセッサとを有し、
前記プロセッサが、更に、高速フーリエ変換プロシージャを実施することによって前記運動信号を周波数領域に変換し、前記周波数領域において、動く生物に関する運動信号と、動く機械的物体に関する運動信号とを識別し、識別された前記運動信号に基づいて、前記空間の前記一部内の前記生物及び前記機械的物体の少なくとも１つを検出するよう構成され、周波数帯域に集中している運動信号が、機械的物体を示し、一様に分布している運動信号が、生物を示す検出システム。
【請求項２】
前記撮像装置が、例えばサーマルカメラなどの熱センサを有する請求項１に記載の検出システム。
【請求項３】
前記システムが、照明素子、暖房素子、換気素子及び侵入検出素子などの１つ以上の制御可能な空間要素を、前記周波数領域において動く生物に関する運動信号が検出されるかどうかに依存して、制御するための出力を有する請求項１又は２に記載の検出システム。
【請求項４】
前記検出システムが、
前記空間の前記少なくとも一部に実質的に動く生物がおらず、且つ前記空間内の前記機械的物体がない又は静止している周波数領域基準レベル、
前記空間の前記少なくとも一部に動く生物がおらず、且つ前記機械的物体が事前に規定されているようにして動く周波数領域機械的物体運動記録、及び
前記生物が前記空間の前記少なくとも一部内で動き、且つ前記機械的物体がない又は静止している周波数領域生物運動記録の１つ以上を含む初期測定結果のうちの１つ以上を用いて前記空間の初期状態を記憶するための記憶装置を更に有し、前記プロセッサが、前記記憶装置からの前記初期状態を用いて、前記周波数領域において、前記動く生物に関する運動信号と、前記動く機械的物体に関する運動信号とを識別するよう構成される請求項１乃至３のいずれか一項に記載の検出システム。
【請求項５】
前記空間が、前記生物によって制御可能な少なくとも１つの空間要素を有し、前記検出システムが、更に、前記生物による前記空間要素の制御動作のフィードバックを受信し、前記フィードバックに依存して前記検出システムの検出状態を調節するよう構成される請求項１乃至４のいずれか一項に記載の検出システム。
【請求項６】
１つ以上の制御可能な空間要素と、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の検出システムとを有する空間制御システムであって、前記検出システムが、生物を、前記周波数領域における前記生物に関する運動信号の識別に基づいて、検出するよう構成され、前記空間制御システムが、前記生物の検出に依存して、前記制御可能な空間要素を制御するよう構成される空間制御システム。
【請求項７】
前記空間制御システムが、前記生物による前記１つ以上の制御可能な空間要素の制御を可能にするよう構成される少なくとも１つの要素制御装置を有し、前記空間制御システムが、更に、前記検出システムの検出状態を調節するために、前記要素制御装置を通した前記１つ以上の制御可能な空間要素の制御のフィードバックに依存して、前記検出システムにフィードバックを供給するよう構成される請求項６に記載の空間制御システム。
【請求項８】
空間内の動く物体を検出する方法であって、前記方法が、
前記空間の少なくとも一部の複数の画像を時間と共に生成するステップと、
前記複数の画像から、前記空間の前記少なくとも一部内の動く生物及び動く機械的物体の運動信号を取得及び決定するステップであって、前記動く機械的物体が、事前に規定されているようにして動き、前記運動信号が、前記生物及び前記機械的物体の前記空間内の運動を示すステップと、
高速フーリエ変換プロシージャを実施することによって前記運動信号を周波数領域に変換するステップと、
前記周波数領域において、前記動く生物に関する運動信号と、前記動く機械的物体に関する運動信号とを識別することによって、前記生物及び前記機械的物体の少なくとも１つを検出するステップであって、周波数帯域に集中している運動信号が、機械的物体を示し、一様に分布している運動信号が、生物を示すステップとを有する方法。
【請求項９】
照明素子、暖房素子、換気素子及び侵入検出素子などの、前記空間内の１つ以上の制御可能な空間要素を、前記周波数領域において動く生物に関する運動信号が検出されるかどうかに依存して、制御するための出力信号を供給するステップを更に有する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法が、前記周波数領域において、前記動く生物に関する運動信号と、前記動く機械的物体に関する運動信号とを識別するために、前記空間の初期状態を更に使用し、前記初期状態が、
前記空間の前記少なくとも一部に実質的に動く生物がおらず、且つ前記空間内の前記機械的物体がない又は静止している周波数領域基準レベル、
前記空間の前記少なくとも一部に動く生物がおらず、且つ前記機械的物体が事前に規定されているようにして動く周波数領域機械的物体運動記録、及び
前記生物が前記空間の前記少なくとも一部内で動き、且つ前記機械的物体が静止している周波数領域生物運動記録の１つ以上を含む１つ以上の初期測定結果から取得されている請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記空間が、前記生物によって制御可能な少なくとも１つの空間要素を有し、前記方法が、前記生物による前記空間要素の制御動作のフィードバック信号を受信するステップと、前記フィードバック信号に依存して前記検出システムの検出状態を調節するステップとを更に有する請求項８乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
空間の空間要素を制御する方法であって、請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の検出方法のステップと、前記生物の検出に依存して、１つ以上の空間要素を制御するステップとを有する方法。
【請求項１３】
少なくとも１つの要素制御装置によるフィードバック信号を、前記フィードバック信号に依存して前記生物を検出するための検出システムの検出状態を調節するために、前記生物による前記要素制御装置の操作に応じて、生成するステップを更に有する請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
コンピュータシステムにおいて実行されるときに、請求項８乃至１３の１つ以上に記載の方法を実施するよう構成されるソフトウェアコード部分を有するコンピュータプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出システム及び制御システムの分野に関する。より詳細には、本発明は、人間又は動物の検出などのための検出システム、及び制御が前記検出の結果に基づいている、照明素子などの空間の空間要素のための制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
労働環境におけるエネルギの節約は、環境に優しい世界を構築するのに重要であり、ますます規制によって強いられるようになっている。製造業の環境などの、幾つかの労働環境においては、生産性を向上させるためにロボットが用いられている。人間の労働者は、１日の特定の時間の間、これらのロボットと一緒に働く。他の時間においては、ロボットは、人間の労働者の存在なしに、動作する。
【０００３】
作業空間要件は、人間の労働者と、ロボットとで、（非常に）異なり得る。例えば、人間の労働者は、彼らの仕事を実施するための適切な視野を得るために適切な光量を必要とするのに対して、ロボットは、低光量の条件下で、又は完全に暗闇の中でも、動作し得る。換気及び暖房要件などの他の要件も、人間の労働者と、ロボットとの間で異なり得る。
【０００４】
作業空間における条件を設定する役割を果たす空間要素を制御するため、人間の労働者が存在するか否かを決定するための検出器が、作業空間において用いられ得る。人間の労働者が検出される場合、空間要素は、作業空間において人間の労働者のための作業要件（例えば、照明及び／又は温度）を満たすよう制御される。人間の労働者が検出されない場合、空間要素は、作業空間条件であって、それらの条件下ではロボットが依然として適切に動作することができるという条件で、最適な量のエネルギが節約されるような作業空間条件を設定するよう制御される。
【０００５】
熱信号、超音波信号又はマイクロ波信号を検出することによって動きを検出し得る運動センサが開発されているが、これらのセンサは、人間の労働者とロボットとを識別することができない。
【０００６】
作業空間条件の制御の他に、人間と他の物体との適切な識別を必要とする別のアプリケーションは、空間の侵入制御を含む。侵入制御は、作業空間のために設定される安全条件に関する。
【０００７】
文献US 6,384,414は、１つ以上のパッシブ熱放射センサを用いて物体の存在を検出するための方法及び装置であって、物体からの、第１波長及び第２波長における熱放射が検出される方法及び装置を開示している。信号は、物体が侵入者であるか否かを示すしきい値条件と比較される。前記方法及び装置は、人間を、他の物体又は他のタイプの放射体と識別することを可能にすると言われている。
【０００８】
従来技術の方法及び装置は、物体の放射特性を用いて、物体が人間であるか否かを判定する。これは、センサの前に１つの物体しかない場合には、うまく機能するが、環境内に複数の動く物体がある場合には、センサは、平均温度しか測定せず、人間の存在に関して決定することを困難にさせる。例えば、冷たい機械的物体(machine object)及び熱い機械的物体の平均温度は、人間の温度に近くなり得る。従って、多くのバックグラウンドノイズがある工場の作業場における人間の動きと、他の物体の動きとを識別するために、放射特性だけを用いて、高いヒット率及び少ない誤警報を同時に達成することは困難である。
【０００９】
従って、当業界には、人間である物体と、他の物体、とりわけ、機械のタイプの物体とを識別することが可能な、改善された検出システムのニーズがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本開示の目的は、人間などの物体を、このような物体と、事前に規定されているようにして動く物体とを識別することによって、検出するための、より単純だが効果的なシステム及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
その目的のため、或る態様においては、空間内の、動く生物、例えば、人間と、動く機械的物体を識別するよう構成される検出システムが開示されている。前記機械的物体は、事前に規定されているようにして動く、即ち、前記物体の運動は、ほとんどの時間、ランダムではなく、事前に規定されている、例えば、予めプログラムされているパターン、例えば、繰り返しパターンに従うと仮定されている。このような物体の例は、製造中に特定の動作を実施するようプログラムされるロボットである。
【００１２】
前記システムは、前記空間の少なくとも一部の複数の画像を時間と共に生成するよう構成される撮像装置を有する。前記画像は、優れた空間解像度を有する。前記空間解像度の値は、前記空間のサイズ、及び動く物体の（予想される）数などの局所的な条件に依存する。例として、１０メガピクセル以上を有するカメラは、一般に、十分であるだろう。
【００１３】
前記システムは、前記複数の画像から前記動く生物及び前記動く機械的物体の運動信号を決定するよう構成されるプロセッサも有し、前記運動信号は、前記生物及び前記機械的物体の前記空間内の運動を示す。前記プロセッサは、前記運動信号を周波数領域に変換し、前記周波数領域において、動く生物に関する運動信号と、動く機械的物体に関する運動信号とを識別するよう構成される。従って、前記システムは、識別された前記運動信号に基づいて、前記空間の前記一部内の前記生物及び前記機械的物体の少なくとも１つを検出することが可能である。
【００１４】
本開示の別の態様は、空間内のこのような動く物体を検出する方法に関する。前記空間の少なくとも一部の複数の画像が時間と共に生成される。前記複数の画像から、動く生物及び動く機械的物体の運動信号が、前記空間の前記少なくとも一部において決定され、前記運動信号は、前記生物及び前記機械的物体の前記空間内の運動を示す。前記運動信号は、周波数領域に変換され、    前記周波数領域において、前記動く生物に関する運動信号と、前記動く機械的物体に関する運動信号とを識別することによって、前記生物及び前記機械的物体の少なくとも１つが検出される。
【００１５】
開示されている更なる態様は、各々、このような検出システム及び検出する方法を有する、空間制御システム及び対応する方法に関する。前記検出システム及び検出方法からの検出結果に基づいて、照明、換気、暖房、侵入防止などの、前記空間における条件を調節する空間要素が、制御される。
【００１６】
開示されている他の態様は、プロセッサによって走らせるときに、前記方法を実行するよう構成されるソフトウェアコード部分を有するコンピュータプログラム、及び前記コンピュータプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体に関する。
【００１７】
上記の態様は、生物は、相対的に任意なようにして動くのに対して、機械的物体の動きは、事前に規定されており、即ち、より任意ではないという洞察に基づいている。その結果として、十分な空間解像度の撮像装置で前記空間においてモニタされた運動信号を変換することは、前記生物の運動が、前記機械のタイプの運動と識別され得るような、十分に異なる運動パターンを前記周波数領域においてもたらす。従って、前記周波数領域における前記運動信号の識別に基づいて、前記生物及び前記機械のタイプの物体のいずれか１つの検出が実施され得る。このような検出は、高いヒット率及び少ない誤検出を供給する。
【００１８】
前記検出システムは、カメラ装置などの単一のシステムにおいて実施されてもよく、又は前記撮像装置及び前記プロセッサなどの前記システムの構成要素が、複数の装置にわたって分散されていてもよいことは、理解されるだろう。
【００１９】
前記検出システムの実施例においては、前記撮像装置は、熱センサ、例えば、サーマルカメラを有する。優れた空間解像度を持つ撮像装置によって、より正確な検出が得られる。熱センサは、適切な空間解像度を持つ。しかしながら、PIR又は超音波センサなどの、他のタイプの生データを取得する他の撮像装置も、前記空間解像度が、対象としている目的に十分であるならば、利用され得る。
【００２０】
前記検出システム及び検出方法の実施例においては、照明素子、暖房素子、換気素子及び侵入検出素子などの１つ以上の制御可能な空間要素を、前記周波数領域において動く生物に関する運動信号が検出されるかどうかに依存して、制御するための出力が、供給される。前記検出システムからの出力信号は、例えば、動く生物が検出されるときには、光度を増加させるよう、及び／又は照明スペクトルを適応させるよう、照明素子を制御し得る。
【００２１】
前記検出システム及び検出方法の実施例においては、
−  前記空間の前記少なくとも一部に実質的に動く生物がおらず、且つ前記空間内の前記機械的物体がない又は静止している周波数領域基準レベル、
−  前記空間の前記少なくとも一部に動く生物がおらず、且つ前記機械的物体が事前に規定されているようにして動く周波数領域機械的物体運動記録、及び
−  前記生物が前記空間の前記少なくとも一部内で動き、且つ前記機械的物体がない又は静止している周波数領域生物運動記録を含む初期測定結果のうちの１つ以上を用いて前記空間の初期状態を記憶するための記憶装置が設けられる。
【００２２】
前記プロセッサは、前記記憶装置からの前記初期状態を用いて、前記周波数領域において、前記動く生物に関する運動信号と、前記動く機械的物体に関する運動信号とを識別するよう構成される。前記周波数領域における前記空間の前記初期状態の記憶は、決定ネットワークを構築するための前記システムのキャリブレーションを供給する。前記キャリブレーション後には、前記システム及び方法の前記決定ネットワークは、示される運動信号が、前記空間のモニタされている部分における、生物の動きに関するものか、又機械のタイプの動きに関するものかを、判断することができる。
【００２３】
前記検出システム及び検出方法の実施例においては、前記空間は、前記生物によって制御可能な少なくとも１つの空間要素を有し、前記生物による前記空間要素の制御動作のフィードバックが、前記フィードバックに依存して前記検出システムの検出状態を調節するために、前記システムによって受信される。キャリブレーションによって得られる前記システムの前記初期状態は、十分には正確ではないかもしれず、前記決定ネットワークは、前記生物、例えば、人間の労働者の制御動作を介して得られるフィードバックからの学習を通して最適化され得る。
【００２４】
前記初期状態及びその後の検出状態は、前記生物及び機械的物体の少なくとも１つの運動パターンの前記周波数領域における特定の特徴に割り当てられる重みによって規定される状態である。前記初期状態においては、キャリブレーション中に、これらの特徴のうちの１つ以上に重みが割り当てられ、これらの重みのうちの１つ以上が、後で、検出状態において、前記フィードバックに基づいて適応される。即ち、前記検出システムは、様々な空間において、様々な条件下で、動作することが可能であるために、自己適応可能であり得る。
【００２５】
本発明は、上で列挙した特徴の全てのあり得る組み合わせに関することに注意されたい。従って、上で開示されている態様のうちの１つの全ての特徴及び利点は、他の開示されている態様のいずれにも同様に当てはまる。
【００２６】
特定の特徴及び利点を含む本発明の様々な態様は、以下の詳細な説明及び添付の図面から容易に理解されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】空間要素制御システムが取り付けられている、人間である物体及び機械的物体を含む作業環境の概略図である。
【図２】検出システムの実施例の概略図である。
【図３】作業環境内の人間の労働者の存在を検出するための、検出システムの数ステップを図示する。
【図４】図２の検出システムによってモニタされる作業空間内の人間の労働者及びロボットの運動信号の典型的な周波数領域変換表現である。
【図５】複数の空間制御要素と協働する検出システムの概略図である。
【図６】フィードバックに基づく機械学習を通して検出システムの検出状態を最適化する方法を図示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
ここで、添付図面を参照して、検出システム及び空間制御システムの実施例を以下により詳細に記載する。しかしながら、前記システムは、多くの異なる形態で実施されることができ、保護範囲は、本願明細書に記載されている実施例に限定されるように解釈されるべきではなく、もっと正確に言えば、これらの実施例は、当業者に本開示の範囲を十分に伝えるために、並びに完全及び完璧を期すために、与えられている。同様の参照符号は、明細全体を通して、同様の要素を指す。
【００２９】
図１は、生物、ここでは、人間の労働者Hと、機械のタイプの物体M、ここでは、コンベヤーベルト（図示せず）上の製造ステップを実施する機械とを含む空間Sを有する作業環境の概略図である。作業空間Sは、複数の生物及び機械のタイプの物体を含み得ることに注意されたい。他の種類の生物は、十分なサイズの動物を含み得る。
【００３０】
機械のタイプの物体Mは、如何なる人間の相互作用にも影響されず、製造に関する様々な動作を実施し得る。機械のタイプの物体によって実施されるべき動作は、予め決定されており、従って、機械のタイプの物体の動きは、予め決定されており、即ち、任意の動きではない。機械のタイプの物体Mは、ロボット、例えば、産業用ロボットを含み得る。
【００３１】
作業空間Sは、検出システム２と、制御可能な空間要素３と、手動制御装置４とを含む空間要素制御システム１を有する。作業空間Sは、検出システム２によってモニタされる。
【００３２】
制御可能な空間要素３は、単一の要素又は複数の要素を表し得る。空間要素３は、照明、暖房、換気又は侵入検出状態などの、空間Sのための条件を制御する。空間要素は、人間の労働者Hによって制御装置４を用いて制御可能である。当然、制御装置４には、遠隔制御装置を含む様々な実施形態があり得る。
【００３３】
検出システム２は、下で更に詳細に実施例について説明されるように、出力制御線５を介して空間要素３を制御する。検出システム２も、人間の労働者Hが制御装置４を操作することによる制御動作からのフィードバックを、フィードバック線６を介して受信する。
【００３４】
図２は、検出システム２の概略図である。検出システム２は、スマートカメラであり得る。検出システム２は、プロセッサ１１に接続される撮像装置１０を有する。撮像装置１０は、空間Sの少なくとも一部の複数の画像を時間と共に生成するよう構成される。撮像装置１０は、熱センサ又はサーマルカメラを有してもよい。
【００３５】
検出システム２は、記憶装置１２、制御出力部１３及びフィードバック入力部１４も有する。制御出力部１３は、制御出力線５に接続されてもよく、フィードバック入力部は、フィードバック線６に接続されてもよい。従って、検出システム２は、制御可能な空間要素３の動作を制御することができ、制御装置４からの制御動作に関するフィードバックを処理することができる。
【００３６】
図３は、作業空間S内の人間の労働者Hの存在を検出するための、検出システムの数ステップを図示している。
【００３７】
これらのステップのうちの１つ以上は、撮像装置１０からの入力データに関してプロセッサ１１によって実行されるソフトウェアコード部分（例えば、アルゴリズム）によって実施されることに注意されたい。
【００３８】
第１ステップS1においては、サーマルカメラ１０が、或る期間（tによって示される時間）にわたって、空間Sの少なくとも一部の複数の画像I1、…、Inを生成し、プロセッサ１１が、熱画像を収集する。画像の空間解像度は、プロセッサ１１が、人間の労働者H及び機械のタイプの物体Mの複数の画像から運動信号を決定することが可能であるような空間解像度である。
【００３９】
複数の画像から検出された運動信号は、プロセッサ１１が、ステップS2において、それ自体は既知なようにして入力データに関して高速フーリエ変換プロシージャFFTを実施することによって、周波数領域に変換される。
【００４０】
機械のタイプの物体Mは、人間の労働者Hと比べて、より任意ではないようにして動き、周波数領域における運動信号は、図４から観察され得るように、互いに著しく異なり得る。機械のタイプの物体の動きは、事前に規定されており、一定であることから、それらの運動信号は、幾つかの臨界周波数帯域に集中される（図４における実線）。人間の動きは、逆に、周波数領域において相対的に一様に分布しているランダムである（図４における破線）。更に、人間の生理的特徴により、動きの周波数上限がある（破線におけるカットオフポイント参照）。従って、生物及び機械のタイプの物体のいずれか１つの検出は、周波数領域における運動信号の識別に基づいて、実施され得る。
【００４１】
ステップS3において、FFTの結果が示され、ステップS4において、前記結果に関して、様々なピークをもたらすよう、信号分析が実施され得る。人間の労働者H及び機械のタイプの物体Mの運動の個々の寄与は、（例えば、キャリブレーションステップから（下記及び図４参照））既知であることから、人間の労働者H及び機械のタイプの物体Mの動きからの個々の寄与は、識別されることができ、人間の労働者H及び／又は機械のタイプの物体Mの存在は、ステップS5において、周波数領域における信号から検出され得る。重みWi(I = 1、…、n)が、信号の結果におけるピークのために決定されていてもよく、下で説明するように正確さを向上させるために用いられてもよい。検出結果は、空間制御システム１において、空間要素３、例えば、照明の動作を制御するために用いられ得る。例えば、検出システムは、人間の労働者Hに良好な照明条件を提供するよう照度を上げる、又はそこにロボットMしかないときに照明を減光するよう照度を下げる。
【００４２】
ここで、図５及び６も参照して、空間制御システム１及び検出システム２の更に他の詳細な実施例を記述する。
【００４３】
図５は、スマートカメラとして構成される検出システム２の図である。スマートカメラ２は、決定ネットワークに基づいて動きパターンを分類するために環境熱情報を収集し、人間の労働者H及び機械のタイプの物体Mの検出に依存して照明灯３の輝度を調節するよう制御出力信号を送信する。照明灯の輝度は、労働者Hにより制御パネル４を通して手動でも調節されることができる。この調節は、フィードバック入力１４を介して決定ネットワークを最適化するためにスマートカメラ２に送り返される。
【００４４】
スマートカメラ２を使用する前に、スマートカメラ２は、決定ネットワーク（初期状態）を構築するために、環境、機械のタイプの物体M、及び人間の労働者Hの熱信号を各々測定する初期キャリブレーションを実行し得る。その目的のため、カメラ２は、キャリブレーションユニット２０を含む。キャリブレーションユニットは、検出システムを特定の作業空間Sにおいて用いることを可能にする。
【００４５】
第１に、カメラ２が、その空間における熱信号の基準レベルを収集する。第２に、機械のタイプの物体Mの動きは、事前に規定されることから、それらの動きのトレースが、人間の労働者が存在しない状態で、カメラに入力される。最後に、人間の労働者Hが、彼らの規則正しい作業をし、彼らの動きの熱信号が記録される。これらの測定を通して、カメラ２は、動きなし、ロボットの動きあり、及び人間の動きありという３つの状態における熱信号分布を取得する。それに応じて、初期状態が知られ、適用されるべき重み係数Wiが決定されることができる。
【００４６】
キャリブレーションの後には、カメラ２は、決定ネットワークを有する決定ユニット２１を用いて、動きが、人間の労働者Hによって実施されているのか、又はロボットなどの機械のタイプの物体Mによって実施されているのかを分類する。図４を参照して説明されているような人間の動きとロボットの動きとの間の周波数領域における異なる信号分布により、決定ユニット２１は、信号が人間の労働者Hからの成分を含むかどうかを判断することができる。詳細には、決定ユニット２１は、幾つかの特徴周波数をサンプリングし、これらの特徴に重みを割り当てて、決定ネットワークを構築する。決定ネットワークの最終的な出力は、人間の労働者が含まれているか否かを決定し、もしあれば、出力制御信号が空間要素３に送られるべきである。
【００４７】
元のキャリブレーションが最適ではない場合がある。それ故、カメラは、図６に概略的に図示されているようなルーチンを実行し得る。カメラ２が動作しているとき、決定ユニット２１内の決定ネットワークは、例えばサポートベクターマシンを用いる機械学習アルゴリズムを通して、カメラが新しい検出状態を取得するよう動作しているときに決定ユニット２１において割り当てられる重みを調節するよう、最適化され得る。上述のように、空間制御システム１は、人間の労働者Hが輝度が十分ではないと感じた場合に人間の労働者Hが照明器具３の光レベルを手動で調節することを可能にする制御パネル４を提供する。これらの調節は、提供されている輝度が人間の視覚系を満足させていないことがカメラ２に知らされるようなフィードバック信号としてキャリブレーションユニット２０送り返される。それに応じて、カメラ２は、サポートベクターマシンアルゴリズムを用いて決定ネットワークにおける重みWiを更新する。最適化により、決定ユニット２１は、長期の期間の間、様々な環境において、自己適応されることができ、安定して動作することができる。
【００４８】
当業者には、本発明が、決して、上記の好ましい実施例に限定されないことは分かるであろう。逆に、添付の請求項の範囲内で多くの修正及び変更が可能である。
【００４９】
本発明の様々な実施例は、コンピュータシステム又はプロセッサと共に使用するためのプログラム製品であって、前記プログラム製品のプログラムが（本願明細書に記載されている方法を含む）実施例の機能を規定するプログラム製品として実施され得る。或る実施例においては、プログラムは、様々な非一時的なコンピュータ可読の記憶媒体に含まれることができ、ここで、本願明細書で用いられているような「非一時的なコンピュータ可読の記憶媒体」という表現は、一時的な伝搬信号を唯一の例外として、全てのコンピュータ可読の媒体を含む。別の実施例においては、プログラムは、様々な一時的なコンピュータ可読の記憶媒体に含まれ得る。例示的なコンピュータ可読の記憶媒体は、（ｉ）情報が永久に記憶される、書き込み可能ではない記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭドライブによって読み出し可能なＣＤ−ＲＯＭディスク、ＲＯＭチップ又は任意のタイプの固体不揮発性半導体メモリなどの、コンピュータ内の読み出し専用のメモリデバイス）、及び（ｉｉ）変更可能な情報が記憶される、書き込み可能な記憶媒体（例えば、フラッシュメモリ、フロッピーディスクドライブ内のフロッピーディスク又は任意のタイプの固体ランダムアクセス半導体メモリ）を含むが、これらに限定されない。
【００５０】
いずれか１つの実施例に関して記載されている如何なる特徴も、単独で、又は記載されている他の特徴と組み合わせて用いられてもよく、実施例のうちの任意の他のもの、又は実施例のうちの任意の他のものの任意の組み合わせの１つ以上の特徴と組み合わせて用いられてもよいことは理解されるべきである。更に、本発明は、上記の実施例に限定されず、添付の請求項の範囲内で変えられ得る。
【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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