(57)【要約】【課題】本発明は、光学センサや監視カメラを用いることなく在室の有無を判定することを可能にする新規な方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明によれば、人を含む動物の在室の有無を判定する方法であって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定するステップと、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて該二酸化炭素濃度の時間変動を算出するステップと、前記時間変動を所定の閾値と比較して在室の有無を判定するステップと、を含み、前記所定の閾値は、正の閾値および負の閾値であり、前記在室の有無を判定するステップは、前記時間変動が前記正の閾値を超えているときに前記動物が在室していると判定し、前記時間変動が前記負の閾値を下回ったときに前記動物が在室していないと判定するステップを含む、判定方法が提供される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人を含む動物の在室の有無を判定する方法であって、
室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定するステップと、
二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて該二酸化炭素濃度の時間変動を算出するステップと、
前記時間変動を所定の閾値と比較して在室の有無を判定するステップと、
を含み、
前記所定の閾値は、正の閾値および負の閾値であり、
前記在室の有無を判定するステップは、
前記時間変動が前記正の閾値を超えているときに前記動物が在室していると判定し、前記時間変動が前記負の閾値を下回ったときに前記動物が在室していないと判定するステップを含む、
判定方法。
【請求項２】
さらに、算出した前記時間変動を平準化するステップを含み、
前記在室の有無を判定するステップは、平準化した前記時間変動を前記所定の閾値と比較して在室の有無を判定するステップである、
請求項１に記載の判定方法。
【請求項３】
前記平準化するステップは、
算出した前記時間変動を含む直近のＮ個（Ｎは２以上の整数）の前記時間変動の移動平均を求めるステップである、請求項２に記載の判定方法。
【請求項４】
コンピュータに、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項５】
人を含む動物の在室の有無を判定するシステムであって、
室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定する手段と、
二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて該二酸化炭素濃度の時間変動を算出する手段と、
前記時間変動を所定の閾値と比較して在室の有無を判定する手段と、
を含み、
前記所定の閾値は、正の閾値および負の閾値であり、
前記在室の有無を判定する手段は、
前記時間変動が前記正の閾値を超えているときに前記動物が在室していると判定し、前記時間変動が前記負の閾値を下回ったときに前記動物が在室していないと判定する手段を含む、
判定システム。
【請求項６】
さらに、算出した前記時間変動を平準化する手段を含み、
前記在室の有無を判定する手段は、平準化した前記時間変動を前記所定の閾値と比較して在室の有無を判定する手段を含む、
請求項５に記載の判定システム。
【請求項７】
前記平準化する手段は、
算出した前記時間変動を含む直近のＮ個（Ｎは２以上の整数）の前記時間変動の移動平均を求める手段を含む、請求項６に記載の判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、在室の有無を判定する方法に関し、より詳細には、室内の二酸化炭素濃度に基づいて在室の有無を判定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人がある部屋に在室しているか否かを判定するために、赤外線センサなどの光学センサを用いる方法や監視カメラを用いる方法が専ら採用されていた（例えば、特許文献１）。
【０００３】
しかしながら、光学センサや監視カメラを用いる方法の場合、死角の存在が問題となる。また、監視カメラを用いる方法は、その導入に際して心理的な抵抗を感じる人が多いという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−９９９７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、本発明は、光学センサや監視カメラを用いることなく在室の有無を判定することを可能にする新規な方法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】
【０００６】
本発明者は、光学センサや監視カメラを用いることなく在室の有無を判定する方法につき鋭意検討した結果、以下の構成に想到し、本発明に至ったのである。
【０００７】
すなわち、本発明によれば、人を含む動物の在室の有無を判定する方法であって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定するステップと、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて該二酸化炭素濃度の時間変動を算出するステップと、前記時間変動を所定の閾値と比較して在室の有無を判定するステップと、を含み、前記所定の閾値は、正の閾値および負の閾値であり、前記在室の有無を判定するステップは、前記時間変動が前記正の閾値を超えているときに前記動物が在室していると判定し、前記時間変動が前記負の閾値を下回ったときに前記動物が在室していないと判定するステップを含む、判定方法が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
上述したように、本発明によれば、光学センサや監視カメラを用いることなく在室の有無を判定することを可能にする新規な方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態の判定方法を示すフローチャート。
【図２】本実施形態の判定システムの構成を模式的に示す図。
【図３】本実施例の実験装置を示す図。
【図４】ＣＯ２濃度の経時的変化を示すグラフ。
【図５】ＣＯ２濃度の時間変動の経時的変化を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を図面に示した実施の形態をもって説明するが、本発明は、図面に示した実施の形態に限定されるものではない。なお、以下に参照する各図においては、共通する要素について同じ符号を用い、適宜、その説明を省略するものとする。
【００１１】
本発明は、人を含む動物が部屋に在室しているか否かを判定する方法を提供する。なお、本発明において、部屋とは、概ね密閉された空間であって、人を含む動物が滞在可能な空間全般を包含する概念であり、その形状や用途に限定されない。また、本発明における動物とは、肺呼吸をする動物であって、呼気に二酸化炭素を含む動物全般を意味する。
【００１２】
密閉された空間の中で動物が肺呼吸を行うと、呼気に含まれる二酸化炭素（ＣＯ２）により室内のＣＯ２濃度が上昇する。このとき、密閉空間内の毎分のＣＯ２濃度の増加量は、下記式（１）で与えられる。なお、下記式（１）において、Vexhaledは呼気の体積を示し、CCO2は呼気のＣＯ２濃度を示し、nbreathは毎分呼吸数を示し、VSPACEは密閉空間の体積を示す。
【００１３】
【数１】
2017016185.tif 000003
【００１４】
ここで、典型的な成人の場合、（Vexhaled）= 0.5 L、（CCO2）= 4％、（nbreath）= 15、であることを考えると、密閉空間内で人が呼吸を行った場合の毎分のＣＯ２濃度の増加量は、下記式（２）で与えられることになる。
【００１５】
【数２】
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【００１６】
ただし、実際の部屋では、微小な隙間を介して（あるいは、空調設備により）、常に換気が行われるので、部屋の中で人が呼吸し続けた場合でも室内のＣＯ２濃度が増加し続けることはなく、一定の値で飽和する。一方、ＣＯ２濃度が飽和した部屋の中から人が退室すると、上述した換気の作用で室内のＣＯ２濃度は減少をはじめ、ベースライン近傍まで減少した後に一定の値に落ち着く。
【００１７】
本発明は、上述した点に着目してなされたものであり、人を含む動物（以下、単に、人という）の部屋への入退室に伴って生じるＣＯ２濃度の時間変動に基づいて在室の有無を判定する。以下、本実施形態の判定方法の具体的な内容を図１に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００１８】
まずステップ１０１では、判定対象となる部屋に設置されたＣＯ２濃度センサのセンサ出力に基づいて部屋の最新のＣＯ２濃度を取得する。
【００１９】
続くステップ１０２では、下記式（３）に基づいてＣＯ２濃度の時間変動DCCO2（t0）を算出する。なお、下記式（３）において、CCO2（t0）およびt0は、それぞれ、最新のＣＯ２濃度とその取得時刻を示し、CCO2（t-1）およびt-1は、それぞれ、直前に取得したＣＯ２濃度とその取得時刻を示す。換言すると、下記式（３）における（t0-t-1）は、ＣＯ２濃度のサンプリング間隔（周期）に相当する。
【００２０】
【数３】
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【００２１】
続くステップ１０３では、ステップ１０２で算出した時間変動DCCO2（t0）を平準化する処理を実行する。本実施形態では、時間変動DCCO2（t0）を含む直近のＮ個（Ｎは２以上の整数）の時間変動（DCCO2（t0）、DCCO2（t-1）、DCCO2（t-2）…DCCO2（t-(n-1）））の移動平均を平準化後の時間変動DCCO2（t0）’として出力する。ただし、他の実施形態では、その他の適切な方法で平準化処理を実行してもよい。
【００２２】
続くステップ１０４では、平準化後の時間変動DCCO2（t0）’が正の閾値を超えているか否かを判断する。ここでいう正の閾値は、人の在室を判定するための閾値であり、正の値を持つ。本実施形態においては、正の閾値を、対象となる部屋の空間体積や換気の度合いなどを考慮したシミュレーションや予備実験の結果に基づいて予め適切な値を設定しておく。
【００２３】
ステップ１０４の判断の結果、時間変動DCCO2（t0）’が正の閾値を超えている場合は（Ｓ１０４、Ｙｅｓ）、処理はステップ１０６に進み、その時刻（ＣＯ２濃度のサンプリング時刻）において部屋に人が在室しているものと判定する。一方、時間変動DCCO2（t0）’が正の閾値を超えていない場合は（Ｓ１０４、Ｎｏ）、処理はステップ１０５に進む。
【００２４】
ステップ１０５では、平準化後の時間変動DCCO2（t0）’が負の閾値を下回っているか否かを判断する。ここでいう負の閾値は、人の不在を判定するための閾値であり、負の値を持つ。本実施形態においては、負の閾値についても同様に、対象となる部屋の空間体積や換気の度合いなどを考慮したシミュレーションや予備実験の結果に基づいて予め適切な値を設定しておく。
【００２５】
ステップ１０５の判断の結果、時間変動DCCO2（t0）’が負の閾値を下回っている場合は（Ｓ１０５、Ｙｅｓ）、処理はステップ１０８に進み、その時刻（ＣＯ２濃度のサンプリング時刻）において部屋に人が在室していないものと判定する（すなわち、不在を判定する）。一方、時間変動DCCO2（t0）’が負の閾値を下回っていない場合は（Ｓ１０５、Ｎｏ）、処理はステップ１０７に進む。
【００２６】
ステップ１０７では、前回の処理でなされた判定の結果を維持して、処理を終了する。先に説明したように、部屋の中に人が滞在しつづけると、室内のＣＯ２濃度が飽和することに伴って、ＣＯ２濃度の時間変動DCCO2（t0）’が正の閾値を下回りゼロに近づく場合がある。このような状況下では、ステップ１０７で前回の判定結果（在室）が維持されることになる。同様に、部屋の中から人が退室した後に、室内のＣＯ２濃度がベースライン近傍まで減少して一定の値に落ち着くと、室内のＣＯ２濃度の時間変動DCCO2（t0）’が負の閾値を超えてゼロに近づく場合がある。このような状況下では、ステップ１０７で前回の判定（不在）が維持されることになる。
【００２７】
本実施形態においては、上述した一連の処理（ステップ１０１〜１０７）がＣＯ２濃度のサンプリングのタイミングに同期して繰り返し実行される。なお、図１に示した各ステップを実行する機能手段は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）などで記述された装置実行可能なプログラムにより実現することができ、当該プログラムは、ハードディスク装置、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、フレキシブルディスク、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭなどの装置可読な記録媒体に格納して頒布することができ、また、ネットワークを介して伝送することができる。
【００２８】
以上、本実施形態の判定方法を説明してきたが、続いて、本実施形態の判定方法を採用した判定システムについて説明する。
【００２９】
図２は、本実施形態の判定システムの応用展開例の一つとして参照することができる「高齢者見守りシステム」のネットワーク構成を示す。本システムにおいては、独居高齢者の家１０の各部屋にＣＯ２濃度センサ１４が設置され、各センサ１４が所定のサンプリング周期で部屋のＣＯ２濃度を検出するように構成されており、検出されたＣＯ２濃度がインターネットやＶＰＮとして参照されるＷＡＮ（広域ネットワーク）４０を介してリアルタイムで在室状況監視サーバ２０に送信されるように構成されている。
【００３０】
一方、在室状況監視サーバ２０には、図１に示した判定方法の各ステップを実行する機能手段が実装されており、家１０の各部屋における高齢者１２の在室の有無をリアルタイムで判定するように構成されている。また、在室状況監視サーバ２０は、判定結果に基づいて高齢者１２がどの部屋にいるか、や、どう移動したかの在室状況等を時系列データとして記録するように構成されている。本システムによれば、遠方に住む高齢者１２の家族３２は、ＰＣ３０から在室状況監視サーバ２０にアクセスすることにより、高齢者１２の在室状況をリアルタイムで確認することでき、高齢者１２の生活状態を把握することができる。
【００３１】
図２に示す「高齢者見守りシステム」は、各部屋に１つのＣＯ２濃度センサを設置するだけで簡単に構築することができるので、導入コストを低く抑えることができるという利点がある。また、原理上、カメラや光学センサを使用する従来の方法のような死角の問題がないため、確実に高齢者１２の在室状況を把握することができるという利点がある。さらに、カメラを使用しないことにより高齢者のプライバシーが一定程度守られるので、導入に際しての心理的な障壁が低いという利点がある。
【００３２】
なお、図２に示したシステム構成は、ＣＯ２濃度の時間変動に係る閾値を設定し直すことで、そのまま、犬や猫などのペットの在室状況を監視する「ペット見守りシステム」として応用展開することも可能である。また、図２では、図１に示した判定方法の各ステップを実行する機能手段を１台のサーバ上に実装したケースを例示したが、当該機能手段は、ネットワーク上の２以上の情報処理装置に対して適切な単位で分散配置してもよいことはいうまでもない。
【００３３】
以上、本発明について実施形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、その他、当業者が推考しうる実施態様の範囲内において、本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【実施例】
【００３４】
以下、本発明の判定方法について、実施例を用いてより具体的に説明を行なうが、本発明は、後述する実施例に限定されるものではない。
【００３５】
本実験では、図３に示すように、ロールアップ式のドア５２を備えたビニールハウス５０（幅123.5×奥行190.5×高さ193cm）を室内に設置した上で、成人男性の被験者がビニールハウス５０の中に約１５分間滞在してから退室するという行為を３回繰り返した。その間、ビニールハウス５０の内部に設置したＣＯ２センサモジュール５４(Ｓ８：センスエア社製)のセンサ出力を受信するＰＣ５６（Lenovo G580、OS:Win8、CPU:Celeron1000M-1.8
GHz、メモリ：4GB）でビニールハウス５０内部のＣＯ２濃度を経時的に測定した（サンプリング周期：10秒）。なお、事前に、無人状態のビニールハウス５０内部のＣＯ２濃度を測定した結果、ベースラインは約500ppmであった。
【００３６】
（測定結果）
図４は、ビニールハウス１０内部のＣＯ２濃度の経時的変化を示すグラフである。なお、グラフの下部に示す矩形波は被験者の実際の不在／在室の期間を示す（図５において同様）。図４に示すように、被験者がビニールハウス５０に入室すると１〜２分程度遅れてＣＯ２濃度が増加しはじめ、約１５分間の被験者の滞在によるＣＯ２濃度の増加量は約1000ppmであった。一方、被験者がビニールハウス５０から退室すると、その直後からＣＯ２濃度は急激に減少しはじめたが、ＣＯ２濃度が再びベースライン（500ppm）まで下がることはなかった。
【００３７】
（在室判定方法の評価）
本実験では、図４に示したデータ（ＣＯ２濃度の経時的変化）に基づいて事後的な在室判定を実施した。具体的には、まず、図４に示したデータに基づいてＣＯ２濃度の時間変動を算出した後、各値について移動平均（ｎ＝８）を求めた。図５（ａ）は、ＣＯ２濃度の時間変動の時系列データを示し、図５（ｂ）は、ＣＯ２濃度の時間変動の時系列データを平準化した結果を示す。
【００３８】
最後に、図５（ｂ）に示す時系列データの各値を予め定めた閾値と比較することによって、各サンプリング時刻におけるビニールハウス５０内の被験者の存在の有無を判定した。下記表１に被験者が不在の期間および被験者が在室した期間のそれぞれにおける判定の正解率／不正解率をまとめて示す。なお、下記表１の判定結果の欄に示される分数の分母は各期間におけるサンプリング点の総数に対応し、分子は各期間において該当する判定結果（不在／在室）を示したサンプリング点の総数に対応する。
【００３９】
【表１】
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【００４０】
上記表１に示すように、被験者が不在の期間に在室と判定する割合（不正解率）はわずか１％である一方で、被験者が在室した期間に在室と判定する割合（正解率）は63％に留まった。ただし、これは、被験者が入室してからＣＯ２濃度が増加に転じるまでに１〜２分程度の遅延があることに起因するものと考えられる。よって、本発明の判定方法は、入室の判定に１〜２分程度の遅れが許容される用途において十分な実用可能性があると考えられる。
【符号の説明】
【００４１】
１０…家
１２…高齢者
１４…ＣＯ２濃度センサ
２０…在室状況監視サーバ
３０…ＰＣ
４０…ＷＡＮ
３２…家族
５０…ビニールハウス
５２…ドア
５４…ＣＯ２濃度センサ
５６…ＰＣ
【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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