JP2009145346A5

JP2009145346A5 -

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Publication number: JP2009145346A5
Application number: JP2008316916A
Authority: JP
Filing date: 2008-12-12
Publication date: 2012-02-02
Anticipated expiration: 2028-12-12

Description

しかし、将来見込まれる全ての検知用途または将来見込まれる全てのセンサタイプの少なくとも１つを予想することは、不可能でないにしても困難である。検知技術は進歩し続けるので、検知システムを「将来にわたって使用可能にして（future-proof）」将来のセンサの検知、処理及び通信能力を効果的に活用したり、将来の検知用途を予想したりすることは実質的に不可能である。

本実施形態の変形例において、検知システムは、さらに、センサ一式のうち1つ以上のセンサに新しい測定モデルをロードまたはリロードの少なくとも１つをするように構成された教示装置を有する。

本実施形態の変形例において、教示装置は、対応する特徴抽出関数を各センサの特徴抽出装置にロードまたはリロードの少なくとも１つをするように構成される。

センサ１０２には、音、動き、振動、光度、磁場強度、近接性、気圧、温度、放射、タイミング、湿度、高度、重量、空中微粒子、化学組成、速度、方向及びその他の性質または性質の組み合わせの少なくとも１つを検出する、カメラ、マイクロホン、動き検出機、超広帯域（ultra-wideband, ＵＷＢ）センサ、赤外線センサ、磁力計、温度計、気圧計、重量計及びその他の種類のセンサを含むことができる。センサには、情報を記憶するメモリ（例えば、所定量のＲＡＭ）及び以下に定義する尤度関数の式を生成する装置を含むことができる。

センサシステム１００は、システムのセンサ１０２によって観測された信号を用いて現象を検知する（例えば、検出、推定、追跡または監視の少なくとも１つをする）。例えば、センサシステム１００は、人または物の場所及び活動を検知したり（例えば、高齢者を追跡し、その高齢者の場所及び動きを判定する）、事象の発生（例えば、台所での火事）を検出したりすることができる。

本発明の実施形態は、センサのタスクに対応する１つ以上の尤度関数の生成の仕方をセンサに「教示」するための装置１０６を設ける。言い換えれば、本発明の実施形態では、（例えば、コードとしてフォーマットされた測定モデルをセンサのメモリにロードすることによって）、システムのセンサに、測定モデルをロードまたはリロードの少なくとも１つをすることができる。その結果、センサが追加または削除の少なくとも１つをされたり、検知要求が変わったりすると、システムはセンサシステムの検知能力を再設定することができる。

教示装置１０６は、センサ１０２に測定モデルをロードまたはリロードの少なくとも１つをする。いくつかの実施形態では、センサの製造者が最初の教示装置としての役割を果たしてもよい。これらの実施形態では、センサの製造者が、センサの製造中に、特定またはいくつかの状態空間Ｘに対する測定モデルをセンサにロードする。

別の実施形態では、教示装置１０６は、有線または無線ネットワーク接続または他の電気的接続によってセンサ１０２に一時的または永久的に接続した装置でもよい。これらの実施形態では、教示装置１０６は、センサが配置される前または後に、センサ１０２に新しい測定モデルをロードまたはリロードの少なくとも１つをすることができる。

図３は、本発明の１実施形態に係るいくつかのセンサに接続されたサーバを説明する図である。この例では、サーバであるホームゲートウェイサーバ３００が、人が家の部屋にいる確率を算出するために、家中に設置されたセンサを使うように構成されている。センサとして、居間、食堂、台所にはそれぞれカメラ３０１、３０２及び３０３があり、浴室及び居間にはそれぞれマイクロホン３０４及び３０５がある。動作中は、カメラは、動きを判定するためにフレーム間で著しく変化する画素数を算出することができ、マイクロホンはある閾値より大きい音を検出することができる。

他の実施形態では、他の要素が教示装置１０６としての役割を果たす。例えば、ホームゲートウェイサーバ３００は、異なるセンサタイプ及び状態空間に対して、測定モデルをインターネットのウェブサイトからダウンロードするように構成されるハードウェアまたはソフトウェアベースの少なくとも１つの教示装置１０６を有してもよい。または、教示装置１０６は、測定モデルのデータベースを有してもよく、測定モデルを独自のデータベースからダウンロードしてもよい。これらの実施形態では、教示装置１０６は、一時的または永久的にセンサに接続され、測定モデルをセンサにロードまたはリロードの少なくとも１つをすることができる。

ホームゲートウェイサーバ３００は、人が家の部屋にいる確率を算出する一方で、動作２０６から２１０に記載された動作を行い、上記で概説した動作２０２から２０４を以下のように随意に行う。例示の目的で、動作は特定の順番で起こっているように記載されているが、１つ以上の動作が異なる順番で起こってもよいし、飛ばしてもよいことに留意されたい。例えば、システムは、プロセスの一部として測定モデルをセンサにロードすると記載されているが、いくつかの実施形態では、測定モデルは、製造者によって予めロードされたり、システムが最初にインストールされたときにロードされたりしてもよい（例えば、測定モデルは一度ロードされ、検知システムが動作する度にリロードされなくてもよい）。

ホームゲートウェイサーバ３００は、まず、随意に教示装置１０６として機能し、家に５つのセンサがあることを検出し、これらのセンサに送信する適切な測定モデルコードを選択する。ホームゲートウェイサーバ３００は、カメラセンサ用測定モデルコードをセンサ３０１、３０２及び３０３に送信し、マイクロホンセンサ用コードをセンサ３０４及び３０５に送信する。なお、カメラ及びマイクロホンは、測定モデルコードを格納するのに用いられる所定のメモリ量を有することに留意されたい。さらに、カメラ及びマイクロホンは、測定値を測定モデルコードに組み込む（例えば、尤度関数を生成する）装置を有する。

ホームゲートウェイサーバ３００は、続いて、データ統合装置１０４として機能し、家の中の人の存在に関する尤度関数を一連のセンサに要求する。各センサｉは、測定値ｚ_iを求め、測定値を対応する測定モデルに組み込み、尤度関数を生成する。次に、各センサは、尤度関数をホームゲートウェイサーバ３００にモバイルコード（例えば、センサとホームゲートウェイサーバ３００の両方で使うことができるコード）として返す。

次に、ホームゲートウェイサーバ３００は、尤度関数を全て受信し、尤度関数を用いて積算を行い、総尤度及び家の中に人が存在する確率の事後分布を求める。

上述したように、検知システムにおいて測定モデルから尤度関数を生成し、総尤度を算出することは、（１）特徴を算出し、（２）これらの特徴を統合して推定値を算出することに一般化される。以下では、前段落に記載したホームゲートウェイサーバ３００の一般化されたケースを説明する。この一般化されたケースでは、ホームゲートウェイサーバ３００は、センサ／状態空間ペアごとに測定モデルを有するのではなく、センサ／状態空間ペアごとに特徴抽出関数を有する。

ホームゲートウェイサーバ３００は、まず、教示装置１０６として機能し、対応する多様な状態空間に対する特徴抽出関数を各センサに教示する。各センサは、状態の完全な測定値を抽出するよう要求されるのではなく、状態を推定するための測定値から特定の特徴を識別する方法を教示される。例えば、ホームゲートウェイサーバ３００は、人が存在するか推定するためにイメージを用いる特徴抽出関数をカメラセンサに教示し、人が存在するか推定するために人の声からの音響信号を用いる特徴抽出関数をマイクロホンに教示することができる。

ホームゲートウェイサーバ３００は、次に、データ統合装置１０４として機能し、状態を推定するのに役立つ特徴をセンサに要求する。同じ例を用いて、データ統合装置１０４は、人の存在を検出するために、センサによって識別された特定の声及びイメージの特徴を用いる。各センサは、測定値ｚを求め、測定値を用いてこのセンサ／状態空間ペアに対応する特徴抽出コードに従って特徴を算出する。センサは、算出した特徴をホームゲートウェイサーバ３００に送信する。最後に、ホームゲートウェイサーバ３００は、全ての特徴を受信し、特徴集約コードを使ってそれらを統合し、推定値を算出する。

Claims

検知システムであって、
少なくとも１つのセンサが、現象に対応するパラメータに対して１つ以上の測定モデルを保持するセンサ一式と、
前記センサ一式のうち少なくとも１つのセンサに接続されたデータ統合装置と、
を含み、
少なくとも１つのセンサが、前記パラメータの測定値をサンプリングし、サンプリングされた測定値及び前記測定モデルに基づいて尤度関数を生成し、
前記データ統合装置が、前記少なくとも１つのセンサによって生成された少なくとも１つの尤度関数を収集し、収集した尤度関数を用いて現象状態の総確率を算出する検知システム。
請求項１に記載の検知システムにおいて、前記センサの前記測定モデルは、Ｐ（Ｚ＝ｚ｜Ｘ＝ｘ）の形式であり、Ｚはサンプリングされた測定値に相当する確率変数であり、Ｘは調査中の現象状態に相当する確率変数であり、
前記データ統合装置は、異なるセンサから尤度関数を収集し、個々の尤度関数の積を算出して前記現象状態の総尤度とし、総尤度に基づいて前記現象状態の総確率を算出するように構成され、前記総尤度の式は、

の形式である検知システム。
請求項１に記載の検知システムにおいて、前記センサは、前記尤度関数を前記データ統合装置にモバイルコードの形式で伝達する検知システム。
請求項１に記載の検知システムであって、さらに、新しい測定モデルを前記センサ一式のうち１つ以上のセンサにロードまたはリロードの少なくとも１つをする教示装置を含む、検知システム。