(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサ端末と１つのセンタサーバを備える形状推定システムであって、
前記複数のセンサ端末のそれぞれは、
センシングエリア内にある検出対象物を検出するとともに、当該検出対象物との距離に応じた強度を検出する検出部と、
前記検出部による検出結果を前記センタサーバに送信する通信部とを有し、
前記センタサーバは、
前記複数のセンサ端末による検出結果の強度に応じて予め決められているセンシングエリアに関するセンシングエリア情報と、前記検出部による検出結果と前記センシングエリア情報と前記検出対象物との関係を表わした推定方程式とを記憶する記憶部と、
前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果を受信する受信部と、
前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果と前記記憶部から読み出したセンシングエリア情報を用いて前記強度に応じて区分される複数のクラス毎に前記推定方程式を求め、当該複数の推定方程式に基づき連立方程式を解くことにより、前記検出対象物を表わす検出対象物情報を算出するデータ処理部と、
を有することをと特徴とする形状推定システム。
【請求項２】
前記推定方程式は、
前記検出部の存在する密度を示すセンサ密度を未知数として含み、
前記データ処理部は、
前記連立方程式を解くことにより、前記センサ密度を算出することを特徴とする請求項１に記載の形状推定システム。
【請求項３】
前記検出対象物情報は、
前記検出対象物の大きさを表わす情報と周長を表わす情報とを含むことを特徴とする請求項１あるいは２に記載の形状推定システム。
【請求項４】
前記推定方程式は、
【数１】
0005371907.tif 000004
であり、
但し、ｉはクラス、Ｎ（ｉ）はクラスｉの検出結果を得た前記センサ端末の数、Ｌｓ（ｉ）は、クラスｉに対応するセンシングエリアＳＡの周長、Ｓｓ（ｉ）は、クラスｉに対応するセンシングエリアＳＡの大きさ、λはセンサ密度、Ｌは前記検出対象物の周長、Ｓは前記検出対象物Ｘの大きさであることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の形状推定システム。
【請求項５】
複数のセンサ端末による検出結果の強度に応じて予め決められているセンシングエリアに関するセンシングエリア情報と、前記検出部による検出結果と前記センシングエリア情報と前記検出対象物との関係を表わした推定方程式とを記憶する記憶部と、
前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果を受信する受信部と、
前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果と前記記憶部から読み出したセンシングエリア情報を用いて前記強度に応じて区分される複数のクラス毎に前記推定方程式を求め、当該複数の推定方程式に基づき連立方程式を解くことにより、前記検出対象物を表わす検出対象物情報を算出するデータ処理部と、
を有することをと特徴とするセンタサーバ。
【請求項６】
複数のセンサ端末のそれぞれが、
センシングエリア内にある検出対象物を検出するとともに、当該検出対象物との距離に応じた強度を検出し、
前記検出した結果を示す検出結果をセンタサーバに送信し、
前記センタサーバが、
前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果を受信し、
前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果と、前記複数のセンサ端末による検出結果の強度に応じて予め決められているセンシングエリアに関するセンシングエリア情報とを用いて、前記強度に応じて区分される複数のクラス毎に、前記検出結果と前記センシングエリア情報と前記検出対象物との関係を表わした推定方程式を求め、当該複数の推定方程式に基づき連立方程式を解くことにより、前記検出対象物を表わす検出対象物情報を算出することをと特徴とする形状推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、
センシングエリア内にある検出対象物を検出するとともに、当該検出対象物との距離に応じた強度を検出する検出手段、
前記検出手段による検出結果を送信する通信手段、
前記検出結果の強度に応じて予め決められているセンシングエリアに関するセンシングエリア情報と、前記検出手段による検出結果と前記センシングエリア情報と前記検出対象物との関係を表わした推定方程式とを記憶する記憶手段、
前記検出結果を受信する受信手段、
前記検出結果と前記記憶手段から読み出した前記センシングエリア情報を用いて前記強度に応じて区分される複数のクラス毎に前記推定方程式を求め、当該複数の推定方程式に基づき連立方程式を解くことにより、前記検出対象物を表わす検出対象物情報を算出するデータ処理手段、
として機能させるための形状推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサネットワークにおける各センサ端末の検出結果により、検出対象の周長や大きさなどの検出対象の形状に関する情報である形状情報を推定する形状推定システム、センタサーバ、形状推定方法、及び、形状推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
小型の無線通信機能を備えるセンサ端末（以下、センサノードとも称する）をさまざまな場所に数多く分散させ、センサネットワークを構成し、さまざまな場所の状態を計測して、計測結果を色々なアプリケーションに使おうという試みが盛んに行われている（例えば、非特許文献１、２）。
そのような状況下において、検出対象物の大きさや、形状の推定、及び推定した情報に基づき検出対象物の種別を判定することが考えられている。例えば、ある領域に進入する車両の大きさや、形状を推定し、推定した情報に基づき、検出対象物の車両の種別を判定することや、有毒ガスを検出することにより、有毒ガスの広がりを推定することなどがある。
このようなセンサネットワークにおいて、センサの位置を予め定めて配備するか、あるいは、配備後にＧＰＳ（Global Positioning System）などを用いてセンサが配置された位置が特定できていれば、分散配置された各センサの検出結果により形状推定を行うことができる。
【０００３】
また、分散配置された各センサの位置が特定できなくても、各センサが配置されている密度（以下、センサ密度という）が既知であれば、検出対象物の大きさ等を推定することができる（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ian. F. Akyildiz他著、”A survey on sensor networks”、IEEE Communication Magazine、第４０号第８集、ｐｐ．１０２−１１４、２００２年８月
【０００５】
【非特許文献２】Ben. W. Cook他著、”SoC Issues for RF Smart Dust”、Proceedings of the IEEE、第９４号第６集、ｐｐ.１１７７−１１９６、２００６年６月
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−６０３１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したようなセンサネットワークにおいて、個々の決められた位置にセンサを配備する場合、センサ設置時に位置を把握しなければならないという手間が生じる。また、個々のセンサを適当に配備後、センサに付随するＧＰＳなどで、自律的にセンサ位置を特定し、登録する場合、個々のセンサにＧＰＳが必要となるなどの付加コストが発生する。
また、個々のセンサ位置が特定できない状況下における検出対象物の形状推定を行う場合、例えば、個々のセンサが配置されている密度（センサ密度）が既知であればその位置が特定できなくても検出対象物の大きさ等を推定できる。しかし、複数のセンサを一様に配備することは困難であるため、検出対象物がセンサ密度の高い領域に存在する場合と、低い領域に存在する場合とでは、その推定精度に偏りが生じる問題がある。
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するものであり、精度よく検出対象物に関する情報を推定する形状推定システム、センタサーバ、形状推定方法、及び、形状推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述の課題を鑑み、本発明に係る形状推定システムは、複数のセンサ端末と１つのセンタサーバを備える形状推定システムであって、前記複数のセンサ端末のそれぞれは、センシングエリア内にある検出対象物を検出するとともに、当該検出対象物との距離に応じた強度を検出する検出部と、前記検出部による検出結果を前記センタサーバに送信する通信部とを有し、前記センタサーバは、前記複数のセンサ端末による検出結果の強度に応じて予め決められているセンシングエリアに関するセンシングエリア情報と、前記検出部による検出結果と前記センシングエリア情報と前記検出対象物との関係を表わした推定方程式とを記憶する記憶部と、前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果を受信する受信部と、前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果と前記記憶部から読み出したセンシングエリア情報を用いて前記強度に応じて区分される複数のクラス毎に前記推定方程式を求め、当該複数の推定方程式に基づき連立方程式を解くことにより、前記検出対象物を表わす検出対象物情報を算出するデータ処理部と、を有することをと特徴とする。
【００１０】
上述の形状推定システムは、前記推定方程式が、前記検出部の存在する密度を示すセンサ密度を未知数として含み、前記データ処理部が、前記連立方程式を解くことにより、前記センサ密度を算出することを特徴とする。
【００１１】
上述の形状推定システムは、前記検出対象物情報が、前記検出対象物の大きさを表わす情報と周長を表わす情報とを含むことを特徴とする。
【００１２】
上述の形状推定システムは、前記推定方程式が、
【００１３】
【数１】
0005371907.tif 000002
であり、但し、ｉはクラス、Ｎ（ｉ）はクラスｉの検出結果を得た前記センサ端末の数、Ｌｓ（ｉ）は、クラスｉに対応するセンシングエリアＳＡの周長、Ｓｓ（ｉ）は、クラスｉに対応するセンシングエリアＳＡの大きさ、λはセンサ密度、Ｌは前記検出対象物の周長、Ｓは前記検出対象物Ｘの大きさであることを特徴とする。
【００１４】
上述の課題を鑑み、本発明に係るセンタサーバは、複数のセンサ端末による検出結果の強度に応じて予め決められているセンシングエリアに関するセンシングエリア情報と、前記検出部による検出結果と前記センシングエリア情報と前記検出対象物との関係を表わした推定方程式とを記憶する記憶部と、前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果を受信する受信部と、前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果と前記記憶部から読み出したセンシングエリア情報を用いて前記強度に応じて区分される複数のクラス毎に前記推定方程式を求め、当該複数の推定方程式に基づき連立方程式を解くことにより、前記検出対象物を表わす検出対象物情報を算出するデータ処理部と、を有することをと特徴とする。
【００１５】
上述の課題を鑑み、本発明に係る形状推定方法は、複数のセンサ端末のそれぞれが、センシングエリア内にある検出対象物を検出するとともに、当該検出対象物との距離に応じた強度を検出し、前記検出した結果を示す検出結果をセンタサーバに送信し、前記センタサーバが、前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果を受信し、前記複数のセンサ端末から送信される前記検出結果と、前記複数のセンサ端末による検出結果の強度に応じて予め決められているセンシングエリアに関するセンシングエリア情報とを用いて、前記強度に応じて区分される複数のクラス毎に、前記検出結果と前記センシングエリア情報と前記検出対象物との関係を表わした推定方程式を求め、当該複数の推定方程式に基づき連立方程式を解くことにより、前記検出対象物を表わす検出対象物情報を算出することをと特徴とする。
【００１６】
上述の課題を鑑み、本発明に係る形状推定プログラムは、コンピュータを、センシングエリア内にある検出対象物を検出するとともに、当該検出対象物との距離に応じた強度を検出する検出手段、前記検出手段による検出結果を送信する通信手段、前記検出結果の強度に応じて予め決められているセンシングエリアに関するセンシングエリア情報と、前記検出手段による検出結果と前記センシングエリア情報と前記検出対象物との関係を表わした推定方程式とを記憶する記憶手段、前記検出結果を受信する受信手段、前記検出結果と前記記憶手段から読み出した前記センシングエリア情報を用いて前記強度に応じて区分される複数のクラス毎に前記推定方程式を求め、当該複数の推定方程式に基づき連立方程式を解くことにより、前記検出対象物を表わす検出対象物情報を算出するデータ処理手段、として機能させるための形状推定プログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、精度よく検出対象物に関する情報を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係る形状推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係るセンサ端末のセンシングエリアの一例を説明するための図である
【図３】本発明の実施形態に係る形状推定方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態による形状推定システム１について図１を参照して説明する。
図１は、本実施形態による形状推定システム１の構成を示す概略ブロック図である。形状推定システム１は、センタサーバ４０１と、検出対象物の有無を検出するセンサ端末としてのｍ個のセンサ端末２０１−１〜２０１−ｍとを備え、検出対象物の形状情報を推定する。ここで、形状情報（検出対象物情報）とは、例えば、検出対象物の面積（サイズ）や、検出対象物の外周の長さ、検出対象物の凹凸の数など、検出対象物の形状に関する情報である。以下、形状推定システム１における検出対象物の面積を面積Ｓ、外周の長さを周長Ｌと表す。
【００２０】
ｍ個のセンサ端末２０１−１〜２０１−ｍは、それぞれ、センシングエリア内にある検出対象物を検出するとともに、自端末と検出対象物との距離に応じた強度を検出するセンサである検出部１０１と、検出部１０１による検出結果を示す情報（以下、検出結果情報）をセンタサーバ４０１に送信する通信部１０２と、電源供給を行う電源部１０３とを備える。なお、各センサ端末２０１−１〜２０１−ｍには、固有の識別番号（以下、端末ＩＤという）が割り当てられており、自端末の記憶部（図示せず）に記憶されている。通信部１０２は、検出結果情報を送信する際、当該端末ＩＤを対応付けてセンタサーバ４０１に送信する。
【００２１】
検出部１０１は、所定の面積のセンシングエリアＳＡを検出可能範囲として、このセンシングエリアＳＡ内に検出対象物Ｘの一部でも含まれている場合、センシングエリアＳＡに検出対象物Ｘがあることを検出する。この検出部１０１は、センシングエリアＳＡ内にある検出対象物Ｘを検出すると、検出対象物Ｘとの距離に応じた強度Ｍをセンシング結果として得る。本実施形態では、距離が０になると強度Ｍは１、遠ざかるにつれ（検出対象物Ｘと検出部１０１とが離れるに従って）、強度Ｍは０に近づくという特性をもつとする。
本実施形態において、センサ端末２０１−１〜２０１−ｍにそれぞれ搭載される全ての検出部１０１は同じ特性をもつとし、この特性は既知とし、この特性に基づき距離に応じた強度が予め決めておく。
【００２２】
例えば、検出部１０１の一例として、図２に示すような特性を有するセンサを利用することができる。図２は、本実施形態に係る検出部１０１の特性の一例を説明するための図である。
図２に示す通り、検出部１０１は、自装置から半径ｒ１のセンシングエリアＳｓ１の範囲内に検出対象物Ｘがある場合、強度Ｍ１の検出結果を得る。つまり、検出部１０１は、検出対象物Ｘとの距離がｒ１未満の場合、強度Ｍ１の検出結果を得る。
また、検出部１０１は、自装置から半径ｒ２のセンシングエリアＳｓ２の範囲（センシングエリアＳｓ１の範囲を除く）内に検出対象物Ｘがある場合、強度Ｍ２の検出結果を得る。つまり、検出部１０１は、検出対象物Ｘとの距離がｒ１以上かつｒ２未満の場合、強度Ｍ２の検出結果を得る。
さらに、検出部１０１は、自装置から半径ｒ３のセンシングエリアＳｓ３の範囲（センシングエリアＳｓ１、Ｓｓ２の範囲を除く）内に検出対象物Ｘがある場合、強度Ｍ３の検出結果を得る。つまり、検出部１０１は、検出対象物Ｘとの距離がｒ２以上かつｒ３未満の場合、強度Ｍ３の検出結果を得る。
なお、検出部１０１は、自装置から半径ｒ３以上はなれたところに検出対象物Ｘがある場合、センシングエリアＳＡ内に当該検出対象物Ｘがないため、当該検出対象物Ｘを検出することはできない。この自装置から半径ｒ３の範囲が、本実施形態におけるセンシングエリアＳＡである。
【００２３】
また、本実施形態において、強度Ｍ（ｉ）は、ある範囲内の数値を検出部１０１が検出結果として得た場合のレベルを示すものであって、この強度に応じて区分される複数のクラスＣ（ｉ）に等しい。しかし、本発明はこれに限られず、図１に示すセンシングエリアＡｓ（ｉ）がこのクラスＣ（ｉ）毎にそれぞれ定義されており、このクラスＣ（ｉ）として予め決められている範囲内の強度Ｍを検出部１０１が検出するものであってよい。
【００２４】
仮に検出部１０１に指向性がある場合、その強度が方向によって異なる特性（性質）に基づき、方向に応じた距離毎の強度を予め決めておく。
以下、ｍ個のセンサ端末２０１−１〜２０１−ｍの総称として、センサ端末２０１とも記載する。
【００２５】
センタサーバ４０１は、通信部３０１と、データ処理部３０２と、記憶部３０３と、入出力部３０４と、電源部３０５とを備えるコンピュータ端末である。
通信部３０１は、センサ端末２０１−１〜２０１−ｍから送信される検出結果情報を受信する通信処理を行う。この通信部３０１は、受信した検出結果情報を端末ＩＤ毎に記憶部３０３に記憶させる。
データ処理部３０２は、通信部３０１が受信した検出結果情報に基づき、検出対象物Ｘの形状情報の推定値を算出する検出対象物の形状情報の推定値の算出処理部である。
このデータ処理部３０２は、以下の式（１）に示す推定方程式を強度毎｛ｉ＝１、２、３・・・｝に求め、これら推定方程式に基づき線形連立方程式を解くことにより、検出対象物Ｘの形状情報の推定値として、検出対象物Ｘの大きさ（面積）Ｓと、周長Ｌと、センサ密度λを算出する。
【００２６】
【数２】
0005371907.tif 000003
なお、Ｎ（ｉ）は、強度（クラス）ｉの検出結果を得たセンサ端末の数である。Ｌｓ（ｉ）は、強度（クラス）ｉに対応するセンシングエリアＳＡの周長であり、Ｓｓ（ｉ）は、強度（クラス）ｉに対応するセンシングエリアＳＡの大きさ（面積）である。λは、センサ密度である。Ｌは、検出対象物Ｘの周長であり、Ｓは、検出対象物Ｘの大きさ（面積）である。
また、センシングエリアＳＡの周長Ｌｓ（ｉ）と大きさＳｓ（ｉ）は、検出部１０１が指向性を有する場合、保持している「距離ｒ（ｉ）に対応する検出部１０１からの範囲の大きさと周長」である。無指向性の場合は、保持している「距離ｒ（ｉ）に対応する強度Ｍ（ｉ）」データを用いて、２πｒ（ｉ）、π｛ｒ（ｉ）｝２により与えておくこともできる。
【００２７】
記憶部３０３は、データ処理部３０２による形状情報の推定値の算出処理に用いられる情報（パラメータ）を記憶する。この記憶部３０３が記憶するパラメータとして、各センサ端末２０１−１〜２０１−ｍに搭載される検出部１０１のセンシングエリアＳＡの周長Ｌｓ（ｉ）、面積Ｓｓ（ｉ）、強度Ｍ（ｉ）などがあり、推定対象の形状情報に応じて入出力部３０４を介して入力される。例えば、センシングエリアＳＡのパラメータは、図２を用いて説明した例によると、強度Ｍ（ｉ）毎に、それぞれ予め決められている。
入出力部３０４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、ボタンやキーなどによりユーザからの情報の入力を受け付ける入力部と、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などのディスプレイへの表示を行う出力部とを備える入出力装置である。
電源部３０５は、センタサーバ装置４０１の各部を駆動させるための電力を供給する。
【００２８】
本実施形態において、センササーバ４０１は、検出対象物Ｘの面積Ｓと周長Ｌ、および、センサ端末２０１−１〜２０１−ｍの設置位置（すなわちセンサ端末２０１−１〜２０１−ｍのセンサ密度λ）の推定値を算出するものである。
なお、既知な情報としては、センサ端末２０１の検出部１０１のセンサ特性（例えば、検出対象物Ｘとの距離に応じたセンシングエリアＳＡの面積Ｓｓ（１）、Ｓｓ（２）、Ｓｓ（３）毎の強度Ｍ（１）、Ｍ（２）、Ｍ（３））である。なお、センシングエリアＳＡの周長Ｌｓ（ｉ）｛ｉ＝１、２、３｝も既知である。また、無指向性の場合、センシングエリアＳＡの面積Ｓｓ（ｉ）、周長Ｌｓ（ｉ）の変わりに、半径ｒ（ｉ）を既知として、センシングエリアＳＡの面積Ｓｓ（ｉ）、周長Ｌｓ（ｉ）を計算することもできる。
【００２９】
以下、図３を参照して、これら検出対象物Ｘの面積Ｓと周長Ｌ、および、センサ端末２０１−１〜２０１−ｍの設置位置（すなわちセンサ端末２０１−１〜２０１−ｍのセンサ密度λ）がいずれも未知である場合に、センササーバ４０１による検出対象物Ｘについての形状情報を推定する推定方法の一例について説明する。図３は、本実施形態に係る形状推定方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【００３０】
図３に示す通り、センタサーバ装置４０１の入出力部３０４が、オペレータの操作に応じて、既知の情報であるセンシングエリアＳＡの半径ｒ（１）、ｒ（２）ｒ（３）（無指向性の場合）、またはセンサ特性｛例えば、強度Ｍ（１）、Ｍ（２）、Ｍ（３）に対応するセンシングエリアの面積Ｓｓ（１）、Ｓｓ（２）、Ｓｓ（３）と周長Ｌｓ（１）、Ｌｓ（２）、Ｌｓ（３）｝を、推定値パラメータとして入力を受け付け（ステップＳＴ１０１）、記憶部３０３に書き込む（ステップＳＴ１０２）。
なお、検出部１０１に指向性がある場合、方向と距離に応じた強度をセンサ特性として入力される。
【００３１】
そして、入出力部３０４は、オペレータからの操作による検出処理の実行指示の入力を受け付けると、センシング処理の実行要求を通信部３０１を介してセンサ端末２０１に送信する（ステップＳＴ１０３）。センサ端末２０１−ｋ（ただし、ｋは、１からｍの整数）において検出部１０１は、検出対象物Ｘの検出処理（センシング）を実行し（ステップＳＴ１０４）、検出結果をセンシング結果Ｊ（ｋ）としてセンタサーバ装置４０１に送信する（ステップＳ１０５）。センシング結果Ｊ（ｋ）＞０であれば、「検出対象物を検出した」ことを示し、センシング結果Ｊ（ｋ）＝０は、「検出対象物を検出しなかった」ことを示す。なお、センシング結果Ｊ（ｋ）＝１であれば、強度Ｍが最大であって、例えば、１＞強度Ｍ１＞Ｍ２＞Ｍ３＞０という関係が成立つ。
【００３２】
センタサーバ装置４０１において、通信部３０１がセンサノード装置２０１からセンシング結果Ｊ（ｋ）を受信し（ステップＳ１０６）、データ処理部３０２は、検出対象物Ｘを検出した検出センサ数Ｎ（ｉ）を、強度Ｍ（１）、Ｍ（２）、・・・毎に算出する（ステップＳ１０７）。つまり、データ処理部３０２は、各強度毎に検出されたセンサの数の和を算出し、各強度に応じたクラスＣ（ｉ）毎の推定方程式を生成する。
【００３３】
具体的に説明すると、データ処理部３０２は、センシング結果Ｊ（ｋ）の値が強度Ｍ（１）よりも大きいか否かを判断する（ステップＳＴ１０８）。ここで、センシング結果Ｊ（ｋ）＞強度Ｍ（１）の場合（ステップＳＴ１０８−ＹＥＳ）、データ処理部３０２は、クラス１のセンサ数Ｎ（１）に１を加算する（ステップＳＴ１０９）。
一方、センシング結果Ｊ（ｋ）≦強度Ｍ（１）の場合（ステップＳＴ１０８−ＮＯ）、データ処理部３０２は、センシング結果Ｊ（ｋ）の値が強度Ｍ（２）よりも大きいか否かを判断する（ステップＳＴ１１０）。ここで、センシング結果Ｊ（ｋ）＞強度Ｍ（２）の場合（ステップＳＴ１１０−ＹＥＳ）、データ処理部３０２は、クラス２のセンサ数Ｎ（２）に１を加算する（ステップＳＴ１１１）。
【００３４】
一方、センシング結果Ｊ（ｋ）≦強度Ｍ（２）の場合（ステップＳＴ１１０−ＮＯ）、データ処理部３０２は、センシング結果Ｊ（ｋ）の値が強度Ｍ（３）よりも大きいか否かを判断する（ステップＳＴ１１２）。ここで、センシング結果Ｊ（ｋ）＞強度Ｍ（３）の場合（ステップＳＴ１１２−ＹＥＳ）、データ処理部３０２は、クラス３のセンサ数Ｎ（３）に１を加算する（ステップＳＴ１１３）。
一方、センシング結果Ｊ（ｋ）≦強度Ｍ（３）の場合（ステップＳＴ１１２−ＮＯ）、データ処理部３０２は、クラス４のセンサ数Ｎ（４）に１を加算する（ステップＳＴ１１４）。
【００３５】
データ処理部３０２は、全てのセンサ端末２０１−１〜２０１−ｍからのセンシング結果Ｊ（ｋ）に対してクラス分けを行う。全てのセンサ端末２０１−１〜２０１−ｍに対してクラス分けを行った後（ステップＳＴ１１５−ＹＥＳ）、データ処理部３０２は、パラメータや推定方程式を示す情報を記憶部３０３から読み出し、各クラス毎に生成されたセンサ数Ｎ（ｉ）を示す推定方程式を生成する（ステップＳＴ１１６）。
具体的には、データ処理部３０２が、記憶部３０３の記憶するパラメータとして、センシングエリアＳＡの周長Ｌｓ（ｉ）、面積Ｓｓ（ｉ）と、上述の式（１）に示す推定方程式を記憶部３０３から読み出す。そして、データ処理部３０２は、読み出したパラメータＬｓ（ｉ）とＳｓ（ｉ）と、クラス毎に算出した検出対象物Ｘの検出センサ数Ｎ（ｉ）とに基づき式（１）に示す推定方程式をクラス毎｛ｉ＝１、２、３・・・｝に求め、これら推定方程式に基づき線形連立方程式を解くことにより、検出対象物Ｘの形状情報の推定値として、検出対象物Ｘの大きさ（面積）Ｓと、周長Ｌと、センサ密度λを算出する（ステップＳＴ１１７）。
【００３６】
具体的には、データ処理部３０２は、合計を算出したクラスＣ（ｉ）毎のセンサ数Ｎ（ｉ）を、式（１）に基づく次式の連立方程式により、形状情報の推定値を算出する。
センサ数Ｎ（１）＝λ｛１／２π・Ｌ・Ｌｓ（１）＋Ｓ＋Ｓｓ（１）｝・・・式（２）
センサ数Ｎ（２）＝λ｛１／２π・Ｌ・Ｌｓ（２）＋Ｓ＋Ｓｓ（２）｝・・・式（３）
センサ数Ｎ（３）＝λ｛１／２π・Ｌ・Ｌｓ（３）＋Ｓ＋Ｓｓ（３）｝・・・式（４）
【００３７】
次いで、データ処理部３０２は、算出した検出対象物Ｘの大きさ（面積）Ｓ、周長Ｌ、センサ密度λを形状情報として入出力部３０４に出力し、入出力部３０４の出力部が形状情報を出力する（ステップＳ１１８）。
【００３８】
上述の通り、データ処理部３０２は、検出部１０１による検出結果として、強度Ｍに応じて区分けされるクラス毎に、複数の推定方程式を生成することができる。これにより、この推定方程式を少なくとも未知数の数以上用意することにより、連立方程式を用いて、未知数を算出することができる。
よって、上述のように、検出対象物Ｘの周長Ｌや大きさＳの未知数を算出する推定方程式にセンサ密度λが含まれている場合であっても、クラスを３以上用意して、推定方程式をクラス毎に複数生成することで、未知数のセンサ密度λを算出することができる。従って、センサ端末の位置が特定されていなくても、また、センサ密度λが未知であっても、検出対象物Ｘの形状情報を算出することができる。
【００３９】
よって、センサ設置時に位置を把握していない場合であっても、個々のセンサを適当に配備後、センサに付随するＧＰＳなどで、自律的にセンサ位置を特定し、登録する必要がなく、個々のセンサにＧＰＳが必要となるなどの付加コストを削減することができる。
また、個々のセンサ位置が特定できない状況下における検出対象物の形状推定を行う場合、例えば、個々のセンサが配置されているセンサ密度が未知であって、複数のセンサが一様に配備されていない場合であっても、センサ密度λを推定することができるため、検出対象物がセンサ密度の高い領域に存在する場合と低い領域に存在する場合により生じる偏りを軽減することができる。
【００４０】
以上、上述したように、データ処理部３０２は、センサノード装置２０１−１〜２０１−ｍのセンシングエリアの周長Ｌｓ、面積Ｓｓ、検出対象物Ｘを検出したセンサ数Ｎ（ｉ）の情報に基づき、上述の方程式により、推定対象の検出対象物Ｘに関する形状情報の推定値を算出することができる。形状推定システム１は、検出対象物の検出部分の面積Ｓを測定する機能を備えるセンサではなく、検出対象物Ｘの有無と距離に応じた強度Ｍ（ｉ）を検出するセンサをセンサノード装置２０１−１〜２０１−ｍに適用して検出対象物の形状情報の推定値を算出することができるため、センサ密度が未知であったとしても連立方程式を解くことにより、検出対象物Ｘの大きさと周長を算出することができる。また、検出対象物の形状情報を推定する場合の判定関数を用いずに直接検出対象物の周長や面積の推定値を算出することができるため、検出対象物の形状を予め絞り込める場合や、推定値の算出の処理時間が短いような単純な判定関数である場合に限られず、広く応用、適用が可能になる。
【００４１】
なお、上述のセンタサーバ４０１、センサ端末２０１−１〜２０１−ｍは、内部にコンピュータシステムを有している。そして、センタサーバ４０１の通信部３０１、データ処理部３０２、センサ端末２０１−１〜２０１−ｍの検出部１０１、通信部１０２の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＣＰＵ及び各種メモリやＯＳ、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００４２】
また、図３に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、また、図１に示すセンタサーバ装置４０１の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、検出対象物の形状情報の推定値を算出する処理を行ってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００４３】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００４４】
１０１・・・検出部、１０２・・・通信部、１０３・・・電源部、２０１＿１〜２０２＿ｍ・・・センサ端末、３０１・・・通信部、３０２・・・データ処理部、３０３・・・記憶部、３０４・・・入出力部、３０５・・・電源部、４０２・・・センタサーバ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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