JP2010071984A - 検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】人体だけを正確に検知し、外乱や人体以外の被検知体によって誤報を発することがない高精度の検知装置を提供する。
【解決手段】検出された赤外線の変動量に応じた電気信号を出力する赤外線センサ１０１ａ、１０１ｂを備えたツインミラー型赤外線センサ１０１、特徴量に基づいて作成された複数の確率モデルが記憶されるモデル記憶部１０６、ツインミラー型赤外線センサ１０１によって出力された電気信号の周波数にかかる情報を特徴量として抽出する特徴量抽出部１０３、抽出された特徴量とモデル記憶部１０６記憶されている確率モデルとの尤度に基づいて特徴量に対応する確率モデルを検出し、検知エリアに入った被検知体を認識する認識処理部１０４により、検知装置を構成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、赤外線等の熱放射線センサの出力の変動に基づいて所定のエリア内に入った被検知体を検知する検知装置に係り、特に、被検知体が人であるか否かを判断することができる検知装置に関する。

受動型赤外線センサは、赤外線検知素子を用いて熱線（遠赤外線、以下、単に赤外線と記す）のエネルギを検知するセンサである。赤外線検知素子は、集光光学系を用いた焦電素子等を用い、検知対象となるエリア（検知エリア）内にある物体から放射される赤外線を集光する。そして、その変動量を検出し、変動量が所定の閾値を超えた場合に検知エリアへ人や動物が入ったと判断する。このような受動型赤外線センサは、現在、自動ドアの開閉や警備システムの侵入者検知に使用されている。

ただし、受動型赤外線センサは、赤外線を検知するものであるから、赤外線を放射しているのが動物であるか、人であるかを判断することはできない。また、太陽光等の外乱によって誤報が発生する可能性もある。
上記した不具合を解消するため、人体だけを検知することが可能な種々の受動型赤外線センサが提案されている。人体だけを検知する受動型赤外線の一つに、光学系と受光素子とを組合わせて構成されるユニットを２組備え、２組のユニットを検知エアリアにおいて上下に配置し、赤外線の変動が検知エリア内の所定の範囲以上の規模で生じたか否か判断するものがある。

すなわち、２組のユニットを有する受動型赤外線センサは、上下に設けられた２組のユニットの両方により、閾値以上の赤外線の変動が検出された場合にのみ人体を検知したことを示す人体検知信号を出力する。このため、検知エリアよりも遠方に存在する熱源、直射日光、検知エリアに入った小動物を人体と誤判断することを防ぐことができ、赤外線検知システムの検出精度を高めることができる。なお、このような受動型赤外線センサの従来技術としては、例えば、特許文献１に記載されたものがある。

特許第３０８６４０６号

図６は、特許文献１に記載されている受動型赤外線式検知装置（以下、単に検知装置と記す）を説明するための図である。この説明では、特許文献１に記載されている文言をそのまま使用するものとする。
図６に示した検知装置は、壁面２０における成人のほぼ腰に相当する高さ位置に取り付けられる。壁面２０に取り付けられるハウジング２１には、受光素子１と光学系３とからなる第１センサユニット５と、受光素子２と光学系４とからなる第２センサユニット６が、上下に位置して収納されている。

センサユニット５、６は、図中に二点鎖線で示した不法侵入者を警戒すべき所定の区域Ｚ内において、上下に離れた互いに異なる領域からそれぞれ放射される赤外線エネルギを個々に集光する向きに配置されている。すなわち、上方の第１センサユニット５は、検知対象の人体Ｈの上半身に向けて受光方向がほぼ水平に配置されて、上記警戒区域Ｚ内の上方の空間に、地面Ｇに達しない第１の検知エリアＡ１が設定される。また、下方の第２センサユニット６は、壁面２０から所定の検知距離Ｌだけ離れた地面Ｇに受光方向を向けて配置されており、警戒区域Ｚ内の下方空間に第２の検知エリアＡ２が設定される。
ここで、検知距離Ｌは、壁面２０から、略、第２センサユニット６により設定した第２の検知エリアＡ２の中心線Ｃと地面Ｇとが交わる位置までの距離である。検知距離Ｌ、第１の検知エリアＡ１の高さ、第１及び第２の検知エリアＡ１、Ａ２の幅（図の紙面に直交する方向の寸法）から、警戒区域Ｚが定められる。

受光素子１、２から出力される電気信号は、それぞれ増幅回路８、９で増幅され、この増幅信号の信号強度、すなわち赤外線光束の変動量が比較回路からなるレベル検出回路１０、１１によって常時監視されている。レベル検出回路１０、１１は、入力される電気信号の信号レベルを検出レベル設定部１２、１３に設定された所定の検出レベルと常時比較している。レベル検出回路１０、１１によって電気信号が検出レベルを超える変動が検知されたときに、ハイレベルの検出信号が出力される。つまり、レベル検出回路１０、１１は、ハイレベルの検出信号とローレベルの非検出信号からなる２値信号を出力する。アンド回路からなる人体検知回路１４は、両レベル検出回路１０、１１からハイレベルの検出信号が出力されたとき、人体検知回路１４から人体検知信号ａを出力する。警報信号発生回路１７は、人体検知信号ａの入力により作動して照明灯、ブザーまたはサイレン等の警報発生機器（図示せず）を作動させるための警報信号ｂを発生する。

従来の検知装置は、両受光素子１、２から出力される電気信号の信号レベルが同時に検出レベルを超えた場合のみ、人体検知信号ａを出力する。例えば、第１の検知エリアＡ１の遠方にボイラのような高温発生源が存在し、この高温発生源の前を物体が通過したり、第１の検知エリアＡ１の遠方の道路を自動車やトラックが通過した場合、これらから放射される赤外線エネルギが上方の第１センサユニット５のレンズ３を通じて受光素子１に入射する。受光素子１は入射赤外線エネルギ量の大きな変動に応じた信号レベルの電気信号を出力し、これを検出したレベル検出回路１０から検出信号が出力される。

しかし、下方の第２センサユニット６のレンズ４には、これの受光方向が下方を向いていることから、上記した赤外線エネルギが殆ど入光しない。したがって、下方の受光素子２からの電気信号の信号レベルは殆ど変化せず、レベル検出回路１１の出力はローレベルに保持される。その結果、人体検知回路１４は、人体検知信号ａを誤出力することがない。

また、昼間において太陽光が直射した場合、上記と同様に上方の第１センサユニット５の受光素子１から出力される電気信号の信号レベルが高くなるように変化するだけであり、やはり人体検知信号ａは出力されない。
一方、犬や猫などの小動物Ｍが警戒区域Ｚ内に入り込んだ場合、小動物Ｍから放射される赤外線エネルギは、下方の第２センサユニット６のレンズ４を介して受光素子２に入射するが、受光方向をほぼ水平に向けて配置された上方の第１センサユニット５には殆ど入光されない。したがって、下方の受光素子２から出力される電気信号のみが所定レベルを超えるから、この場合も人体検知信号ａが誤出力することがない。

一方、人体Ｈが警戒区域Ｚに入り込んだ場合には、両検知エリアＡ１、Ａ２が共に遮られるので、人体Ｈから放射する赤外線エネルギが確実に上下のセンサユニット５、６のレンズ３、４を介して各受光素子１、２に入射する。このため、各受光素子１、２の電気信号が共に所定レベルを超え、両レベル検出回路１０、１１から共に検出信号が出力される。これにより、両検知エリアＡ１、Ａ２において設定された警戒区域Ｚ内に入り込んだ人体Ｈを確実に検知して、人体検知信号ａを出力できるようになる。

しかしながら、上記した従来技術では、図７に示したように、人体であっても、その身長が低い場合には上側のセンサユニット５に入光する赤外線が充分な量にならず、受光素子１によって出力される信号レベルが所定レベル以下になる。このような場合、検知エリア内に人体があるにも関わらず、警報信号を出すことができない。
また、図８に示すように、小動物等がセンサの近傍を通過した場合、上側と下側の検知エリアを同時にまたぐことがあり、両方のセンサユニットに入光する赤外線が十分な量となり、人体ではないにも関わらずに検知されて誤報を発生することがある。
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、人体だけを正確に検知し、外乱や他の赤外線を放射する物体（被検知体）によって誤報を発することがない高精度の検知装置を提供することを目的とする。

以上の課題を解決するため、本発明の請求項１に記載の検知装置は、互いに異なる検知エリアにおける赤外線を検出し、それぞれが検出された赤外線の変動量に応じた電気信号を出力する赤外線センサ（赤外線センサ１０１ａ、１０１ｂ：図１）を、少なくとも２つ備えた熱放射線検知手段（ツインミラー型赤外線センサ１０１：図１）と、赤外線の変動量に応じた電気信号の周波数にかかる情報を示す特徴量に基づいて作成された確率モデルを複数記憶するモデル記憶手段（モデル記憶部１０６：図１）と、前記熱放射線検知手段（ツインミラー型赤外線センサ１０１：図１）によって出力された電気信号の周波数にかかる情報を特徴量として抽出する特徴量抽出手段（特徴量抽出部１０３）と、前記特徴量抽出手段（特徴量抽出部１０３：図１）によって抽出された特徴量と、前記モデル記憶手段（モデル記憶部１０６：図１）によって記憶されている確率モデルとの尤度に基づいて、前記複数の確率モデルの中から特徴量に対応する確率モデルを検出する確率モデル検出手段（認識処理部１０４：図１）と、前記確率モデル検出手段（認識処理部１０４：図１）によって検出された確率モデルに基づいて、前記検知エリアに入った被検知体を認識する被検知体認識手段（認識処理部１０４：図１）と、を備えることを特徴とする。

本発明の請求項２に記載の検知装置は、請求項１に検記載の発明において、前記熱放射線検知手段が、前記赤外線センサとして赤外線の検出素子（例えば図３に示した焦電素子３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄ）を１つの筐体内（例えば図３に示したケース３００）に複数備え、前記筐体から同時に複数の前記電気信号（例えば図３に示したセンサ出力１、センサ出力２）を出力することを特徴とする。

本発明の請求項３に記載の検知装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記モデル記憶手段（モデル記憶部１０６：図１）が、予め作成された前記確率モデルを記憶することを特徴とする。
本発明の請求項４に記載の検知装置は、請求項１から３のいずれか１項に記載の発明において、前記特徴量抽出手段（特徴量抽出部１０３：図１）が、前記熱放射線検知手段（ツインミラー型赤外線センサ１０１：図１）から出力された信号を、所定の時間ごとに区分して複数のフレームを生成し、各フレームに含まれる複数の周波数に対する各周波数の成分比を表す第１特徴量を抽出することを特徴とする。

請求項５に記載の検知装置は、請求項１から４のいずれか１項に記載の発明において、前記特徴量抽出手段（特徴量抽出部１０３：図１）が、前記熱放射線検知手段（ツインミラー型赤外線センサ１０１：図１）から出力された信号を、所定の時間ごとに区分して複数のフレームを生成し、前記複数のフレームのうちの一のフレームである第１フレームと、時間において、前記第１フレームの直前または直後に位置する第２フレームとの各周波数の成分比を表す第２特徴量を抽出することを特徴とする。

請求項６に記載の検知装置は、請求項１から５のいずれか１項に記載の発明において、前記第１特徴量、前記第２特徴量の少なくとも一方において、前記成分比が対数によって表されることを特徴とする。
請求項７に記載の検知装置は、請求項１から５のいずれか１項に記載の発明において、前記特徴量抽出手段（特徴量抽出部１０３：図１）が、前記熱放射線検知手段（ツインミラー型赤外線センサ１０１：図１）から出力された信号を、所定の時間ごとに区分して複数のフレームを生成し、少なくとも２つの前記赤外線センサによってそれぞれ検出された２つの電気信号の相関を前記フレームごとに表す第３特徴量を抽出することを特徴とする。

請求項１に記載の検知装置によれば、それぞれ異なるエリアに入った被検知体を２つの
赤外線センサによって検知することができる。また、赤外線センサによって出力された電気信号の周波数にかかる情報を特徴量として抽出するから、電気信号の周波数にかかる相違を検出することができる。また、特徴量に対応する確率モデルを予め記憶しておき、記憶されている特徴量に確率モデルに対照することができる。さらに、確率モデルのうち、この特徴量が抽出される確率が最も高い確率モデルを検出し、検出された確率モデルに合致する被検知体を検知エリアに入った被検知体であると認識することができる。

請求項２に記載の検知装置によれば、複数の焦電素子を備えた赤外線センサを、本発明の熱放射線検知手段として用いることができる。
請求項３に記載の検知装置によれば、検知装置において確率モデルを記憶しておくことができる。このため、検知装置が置かれた環境や位置等に即した確率モデルを予め作成し、作成された確率モデルを使って被検知体を検知することができる。

請求項４に記載の検知装置によれば、複数のフレームの各々にフレームに含まれる複数の周波数に対する各周波数の成分比を表す第１特徴量に基づいて、検知エリアにおける赤外線の変化を示す電気信号の周波数変化を検出することができる。このため、赤外線の振幅の変化の大きさによらず、検知エリアにおける赤外線の変化を検出することができる。
したがって、被検知体による赤外線の変化量が小さい場合であっても検知エリアに被検知体が入ったことを検知することができる。

請求項５に記載の検知装置によれば、複数のフレームのうち、一のフレームである第１フレームと、時間において、前記第１フレームの直前または直後に位置する第２フレームとの各周波数の成分比を表す第２特徴量を抽出することができる。このため、検知エリアにおける赤外線の時間的変化を示す電気信号の周波数変化を検出することができるので、赤外線の振幅の変化の大きさによらず、検知エリア内の被検知体を検知することができる。したがって、被検知体による赤外線の変化量が小さい場合であっても検知エリアに入った被検知体の動きを検知することができる。

請求項６に記載の検知装置によれば、第１特徴量、第２特徴量の少なくとも一方において成分比が対数によって表されるので、特徴量を常に絶対値として得て、以降の制御に使用しやすいものにすることができる。
請求項７に記載の検知装置によれば、少なくとも２つの赤外線センサによってそれぞれ検出された２つの電気信号の相関をフレームごとに表す第３特徴量を抽出することができる。このため、２つの赤外線センサのうち、被検知体が両方に同時に検知される大きさを有するか否かを判断することができる。したがって、被検知体の大凡の大きさにより、被検知体が人であるか否かを判断することができる。

本発明の一実施形態の検知装置を説明するための図である。 図１に示した特徴量抽出部によってなされる特徴量の抽出を説明するための 図である。 本発明の一実施形態の変形例の焦電センサを説明するための図である。 本発明の検知装置の、実験例１の結果を説明するための図である。 本発明の検知装置の、実験例２の結果を説明するための図である。 特許文献１に記載されている受動型赤外線式検知装置を説明するための図である。 特許文献１に記載されている受動型赤外線式検知装置を説明するための他の図である。 特許文献１に記載されている受動型赤外線式検知装置を説明するための他の図である。

以下、本発明の一実施形態の検知装置について、図面を用いて説明する。
・全体構成
図１は、本発明の一実施形態の検知装置を説明するための図である。本実施形態の検知装置は、ツインミラー型赤外線センサ１０１と、２つのＡ／Ｄ変換器１０２ａ、１０２ｂと、特徴量抽出部１０３と、モデル記憶部１０６と、認識処理部１０４と、を備えている。なお、図中のモデル生成部１０５は、モデル記憶部１０６に記憶される確率モデルを記憶する生成する構成である。本実施形態では、モデル生成部１０５は検知装置の外部にあって、予め確率モデルを作成し、作成された確率モデルがモデル記憶部１０６に保存されるものとする。

ツインミラー型赤外線センサ１０１は、被検知体から放出される赤外線の変化量を電気信号に変換し、アナログ信号として出力する赤外線センサ１０１ａ、１０１ｂを備えている。つまり、赤外線センサ１０１ａ、１０１ｂは、それぞれ図６で示したセンサユニット５、増幅回路８を組み合わせた構成、またはセンサユニット６、増幅回路９を組合わせた構成と同様の機能を有する構成である。ツインミラー型赤外線センサ１０１は、図６の増幅回路８、９が出力する信号と同様の信号を出力する。

Ａ／Ｄ変換器１０２ａ、１０２ｂは、ツインミラー型赤外線センサ１０１の２つのアナログ出力信号をそれぞれデジタル信号に変換する。本実施形態では、Ａ／Ｄ変換器１０２ａから出力されたセンサ出力をセンサ出力Ａ、Ａ／Ｄ変換器１０２ｂから出力されたセンサ出力をセンサ出力Ｂと記す。特徴量抽出部１０３は、センサ出力Ａ、センサ出力Ｂから特徴量データを算出する。

なお、特徴量データとは、センサ出力Ａ、センサ出力Ｂの各々について、比較的短い時間における周波数に関する情報である。特徴量データ及びこの抽出方法については後述する。
モデル記憶部１０６は、特徴量抽出部１０３によって抽出された特徴量データに基づいて生成されたモデルを記憶する記憶装置である。認識処理部１０４は、モデル記憶部１０６に記憶されたモデルの内容と、特徴量抽出部１０３で抽出された特徴量データとに基づいて、ツインミラー型赤外線センサ１０１が被検知体を検知可能な範囲（検知エリア）内に存在する被検知体の属性情報を認識する構成である。

なお、モデル記憶部１０６によって記憶されるモデルは、特徴量データをＨＭＭ（Hidden Markov Model，隠れマルコフモデル）にモデル化することによって作成される。ＨＭＭとは、は確率モデルの一つであって、現象が未知のパラメータを含むマルコフ過程により進行すると仮定し、観測可能な情報から未知のパラメータを推定するものである。なお、推定されるパラメータには、状態遷移確率、シンボル出力確率がある。
本実施形態では、特徴量抽出部１０３によって抽出された特徴量を蓄積しておき、モデル生成部１０５によって予め作成されたモデルをモデル記憶部１０６に記憶させておくものとする。

以下、上記した各構成について、より詳細に説明する。
・特徴量抽出部
図２は、特徴量抽出部１０３によってなされる特徴量の抽出を説明するための図である。図２中に示したセンサ出力Ａは、前記したように、図１に示したＡ／Ｄ変換器１０２ａから出力されたセンサ出力である。また、センサ出力Ｂは、図１に示したＡ／Ｄ変換器１０２ｂから出力されたセンサ出力である。センサ出力Ａ、センサ出力Ｂは、各々短い区間（所定の時間内にＡ／Ｄ変換器から出力されたセンサ出力）に区切られており、区間の１つ１つを、以降フレームと記す。

上記した各フレームは、時系列に配置される。なお、各フレームは、互いに、時間的にオーバーラップするものであってもよい。図２において、センサ出力Ａを区切って生成された複数のフレームｓA-1、ｓA-2、ｓA-3、ｓA-4は、互いに隣り合うフレーム区間同士において、フレーム区間の半分が互いにオーバーラップしている。また、センサ出力Ｂを区切って生成された複数のフレームｓB-1、ｓB-2、ｓB-3、ｓB-4も、互いに隣り合うフレーム区間同士において、フレーム区間の半分が互いにオーバーラップしている。

フレームに区分されたセンサ出力が示すデータは、フレーム単位で特徴量データに変換される。本実施形態では、特徴量として、第１特徴量（第１特徴量データ）、第２特徴量（第２特徴量データ）、第３特徴量（第３特徴量データ）の３つの特徴量を抽出する。
第１特徴量データとは、各フレームの信号をＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）により周波数領域の信号であるスペクトルに変換し、さらに、変換後のスペクトルを各周波数成分の比率に変換し、ダイナミックレンジを確保するために対数をとったものである。

第１特徴量データは、センサ出力Ａ及びセンサ出力Ｂで独立に算出される。センサ出力Ａから算出された第１特徴量データfA1-1、fA1-2、fA1-3、fA1-4は、センサ出力Ｂから算出された第１特徴量データfB1-1、fB1-2、fB1-3、fB1-4のうち、それぞれセンサ出力のタイミングが同じものと連結される。連結後の第１特徴量データを図中にf1-1、f1-2、f1-3、f1-4と記す。
また、第２特徴量データとは、各フレームの信号をＦＦＴにより周波数領域の信号であるスペクトルに変換し、周波数成分ごとに、あるフレーム（第１フレーム）と、このフレームの直前または直後（本実施形態では直前のフレームとする）に出力されたフレーム（第２フレーム）とのスペクトルの比をとり、この比の対数をとったものをいう。

以上述べた第１特徴量データ及び第２特徴量データによれば、センサ出力の振幅の変化ではなく、センサ出力の内容（周波数に関する変化）によって検知エリアにおける変化を検出して被検知体の有無を検知することができる。したがって、第１特徴量データ及び第２特徴量データは、センサ出力の信号振幅に対する依存度が低いパラメータであるから、センサ出力の振幅が小さくなる場合であっても、信号振幅がより大きい場合と同様に被検知体検知のパラメータとして使用することができる。

センサ出力の振幅は、例えば、環境の温度（背景温度）が高く、被検知体と背景温度との差が小さい場合、あるいは被検知体が検知エリアを短時間で通過した（かすめた）場合に小さくなる。しかし、第１特徴量データ及び第２特徴量データによれば、従来技術では検知しきれなかった状況においても、被検知体の検知が可能となる。
第２特徴量データは、センサ出力Ａ及びセンサ出力Ｂで独立に算出される。センサ出力Ａから算出された第２特徴量データfA2-1、fA2-2、fA2-3、fA2-4は、センサ出力Ｂから算出された第２特徴量データfB2-1、fB2-2、fB2-3、fB2-4のうち、それぞれ出力のタイミングが同じものと連結される。連結後の第１特徴量データを図中にf2-1、f2-2、f2-3、f2-4と記す。

さらに、第３特徴量データとは、センサ出力Ａのフレームとセンサ出力Ｂのフレームとの間において、同時に出力されたフレームの相関係数である。図中、フレームごとに算出された第３特徴量データをf3-1、f3-2、f3-3、f3-4と記す。
第３特徴量データの絶対値は、ツインミラー型赤外線センサ１０１の２つのセンサのうち、両方のセンサの検知エリアに被検知体が同時に入った場合に大きくなる。一方、２つのセンサのうち、一方のセンサの検知エリアにのみ被検知体が入った場合に小さくなる。したがって、第３特徴量データによれば、被検知体が、２つのセンサの検知エリアに同時に入る大きさを持つものであるか否かを判断することができる。判断結果は、被検知体が人間であるか小動物等であるかを判断する指針になる。

また、第３特徴量データは、フレーム単位で計算されるので、第３特徴量データの時間的な変動を観察することができる。このような本実施形態は、２つのセンサユニットのセンサ出力の瞬時値によって被検知体の有無を判断する従来技術よりも、被検知体の有無を正確に判断することができる。
さらに、相関係数である第３特徴量データは、センサ出力Ａ、センサ出力Ｂの振幅とは無関係に、両者の差異を±１の範囲で表すことができる。このような第３特徴量データと、センサ出力の振幅に依存しない第１特徴量データ及び第２特徴量データとを用いることにより、本実施形態は、従来よりもセンサ出力の振幅（強度）の変化が小さい場合にも被検知体を検知することが可能になる。
第３特徴量f3-1、f3-2、f3-3、f3-4は、図示したように、第１特徴量データf1-1、f1-2、f1-3、f1-4及び第２特徴量データf2-1、f2-2、f2-3、f2-4と共に時系列に連結される。

・モデルの生成
次に、モデル生成部１０５について説明する。本実施形態では、モデル生成部１０５を検知装置の外部に設けられるものとする。モデル生成部１０５は、他の検知装置で取得された特徴量や、過去自装置で取得された特徴量等を蓄積したデータに基づいて、予め確率モデルを作成する。このような本実施形態によれば、検知装置の出荷時に予め確率モデルをモデル記憶部１０６に保存しておくことができる。このため、検知装置は、出荷直後から多数の特徴量に基づいて作成された確率モデルを使用して被検知体を判定することが可能になる。

モデル生成部１０５は、特徴量抽出部１０３で抽出された特徴量データに基づいて、確率モデルであるＨＭＭを生成する。ＨＭＭの生成は、認識処理部１０４において実行される認識処理の準備として行われるものであるから、一度生成されてモデル記憶部１０６に記憶されたＨＭＭは以降動作することがない。なお、ＨＭＭ及びＨＭＭの生成手法は周知であるので、本明細書ではこれ以上の説明を省く。

このとき、本実施形態では、作成されたＨＭＭのパラメータに基づいて、各ＨＭＭと赤外線変動の原因とを対応付けておくものとする。このようすれば、ＨＭＭの各々と赤外線の変動の原因とを対応付けることができる。なお、赤外線の変動の原因として、被検知体が人体、被検知体が人体以外の２種類を対応付けるようにしてもよい。また、被検知体が人体、被検知体が人体以外、外乱等の２種類以上を対応付けるものであってもよい。

・認識処理部
認識処理部１０４は、特徴量抽出部１０３で生成された第１特徴量データ、第２特徴量データ及び第３特徴量データと、モデル記憶部１０６に記憶されているＨＭＭとに基づき、被検知体の属性を認識する。
本実施の形態では、認識処理部１０４が、公知の最尤系列推定（ＭＬＳＥ：Maximum Likelihood Sequence Estimation）を用い、モデル記憶部１０６に記憶されているＨＭＭから、特徴量抽出部１０３で算出された第１特徴量データ、第２特徴量データ、第３特徴量データが生成される可能性が最も高いＨＭＭを検出する。

（変形例）
以上述べた実施形態は、熱放射線検知手段として、ツインミラー型赤外線センサ１０１を使用している。しかし、本発明の実施形態は、熱放射線検知手段としてツインミラー型赤外線センサ１０１を用いる構成に限定されるものではない。すなわち、本実施形態は、互いに異なる検知エリアにおける赤外線を検出できる赤外線センサを少なくとも２つ備えた構成であれば、どのようなものであっても熱放射線検知手段として使用することが可能である。また、赤外線センサとしては、赤外線の変動量に応じた電気信号を出力することができるものであればよい。

このような熱放射線検知手段の他の例には、例えば、１つの筐体内に焦電素子を複数備えた構成が挙げられる。焦電素子の各々または複数の焦電センサのうちの一部から１つの電気信号を出力させることにより、１つの筐体から合計して複数の電気信号を取り出す構成を、本実施形態の熱放射線検知手段に用いることができる。このような熱放射線検知手段を本実施形態では焦電センサと記すものとする。

本明細書では、周囲の温度の変化に応じて自発分極を持つセラミック（チタン酸ジルコン酸鉛（ＰＺＴ）等）の焦電体板表面に帯電する電荷が増加する現象を利用して赤外線を検出する素子を焦電素子という。焦電体板には抵抗素子や電界効果トランジスタが付加されて電荷の増加が電気信号として出力される。本明細書でいう焦電センサは、このような焦電素子を複数１つのパッケージに封入して構成された赤外線センサを指す。

図３（ａ）、（ｂ）は、本実施形態の変形例の焦電センサを説明するための図である。図３（ａ）は、焦電センサに備えられる焦電素子を説明するための図である。図３（ｂ）は、図３（ａ）に示した焦電素子の電気的な接続状態を説明するための等価回路である。
図３（ａ）に示したように、変形例の赤外線センサは、１つのケース３００内に、４つの焦電素子３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄを備えている。そして、４つの焦電素子のうち、焦電素子３０１ａ、３０１ｂから電気信号であるセンサ出力１を出力させ、焦電素子３０１ｂ、３０１ｃからセンサ出力２を出力させる。
このためには、図３（ｂ）に示したように、焦電素子３０１ａと焦電素子３０１ｂとを直列に接続させ、焦電素子３０１ｃと焦電素子３０１ｄとを直列に接続させる。そして、焦電素子３０１ｂと焦電素子３０１ｃとの間をグラウンドに接続させる。そして、焦電素子３０１ａ、焦電素子３０１ｄから各々センサ出力を取り出すようにすればよい。

また、このような焦電センサの前面にミラーやレンズを設ければ、焦電素子の赤外線検出範囲を広げることができる。なお、本実施形態の変形例の焦電センサは、焦電素子を４つ備える構成に限定されるものでなく、２つ、あるいはさらに多くの焦電素子を備えるものであってもよい。
さらに、複数の焦電素子を備えた焦電センサは既存の構成である。ただし、既存の焦電センサでは、複数の焦電素子を全て直列に接続して１つのセンサ出力を得ている。本実施形態では、既存の焦電センサにおける焦電素子の電気的な接続を変更し、熱放射線検知手段として流用することも可能である。

（実施形態の効果を確認するための実験）
次に、以上述べた本実施形態の効果を確認するための実験例１、実験例２について説明する。
［実験例１］
実験例１は、市販のツインミラー型侵入検知センサに本発明を適用した検知装置（以下、本発明の侵入検知センサと記す）を用い、被検知体が人であるか否かを判断したものである。
図４は、実験例１の結果を説明するための図である。図４に示したグラフの横軸は被検知体となった被験者の身長の範囲（身長カテゴリ）、縦軸は各身長カテゴリに対応する識別率である。識別率とは、被検知体が検知エリア内に入った回数のうち、被検知体が人体であると正しく判断された回数の確率をいう。また、図中に示した従来技術は本発明が適用されていない状態の市販のツインミラー型侵入検知センサ（以下、市販侵入検知センサという）である。本発明とは、上記した本発明の侵入検知センサである。本発明の侵入検知センサ、市販の侵入検知センサでは、被検知体が人であると判断された場合に警報を発するものとする。このため、前記した識別率は、被検知体が検知エリアに入った回数のうち、警報が発生された回数の確率をいう。

実験例１では、被験者を被検知体として検知エリアを通過させ、本発明の侵入検知センサ及び市販の侵入検知センサを使って被検知体が人であるか否か判断した。各身長カテゴリと被験者の人数は以下のとおりである。
身長１００ｃｍ未満 ７名
身長１００ｃｍ以上１１５ｃｍ未満 ７名
身長１１５ｃｍ以上１３０ｃｍ未満 ７名
身長１３０ｃｍ以上１４５ｃｍ未満 ７名
身長１４５ｃｍ以上１６０ｃｍ未満 ７名
身長１６０ｃｍ以上１７５ｃｍ未満 ７名
身長１７５ｃｍ以上 ７名
計４９名

実験例１では、いずれの身長の被験者も、検知エリアの端から端までを通常の歩行速度で歩行している。歩行回数は一人当たり１００回であり、歩行したコースは検知エリアに対する縦、横、斜めの直線であって検知エリアを満遍なくカバーしている。
また、実験例１では、人以外の温かい被検知体を被験者と同様のコースを移動させ、データを取得している。取得されたデータ数は１８００サンプルである。
なお、被検知体が人体である場合にも、人体以外である場合にも、本発明の侵入検知センサは、床から高さ２．５ｍの位置に設置されている。

実験例１では、以上の条件で本発明の侵入検知センサのセンサ出力を取得した。そして、センサ出力を第１特徴量データと第２特徴量データとに変換した。また、変換された特徴量データを学習データとして用い、人の確率モデルを９個、人以外の被検知体の確率モデルを７個作成した。そして、変換された全ての特徴量データを評価データとして用い、確率モデルに基づいて、被検知体が人であるか否かを識別した。

この結果、図４に示したように、本発明の侵入検知センサの識別率は、市販の侵入検知センサの識別率に対して、全ての被験者カテゴリにおいて高い値となっている。特に、身長の低い被験者に対する識別率が大幅に向上していることが分かる。また、同様の実験により、人体以外の被検知体の識別率を測定したところ、本発明の侵入検知センサでは１００％、市販の侵入検知センサでは９９．７％の識別率を得た。このような結果から、本願発明の人体認識装置は、市販の侵入検知センサよりも高い精度で正確に人体だけを検知することができるものといえる。

［実験例２］
図５は、実験例２を説明するための図である。実験例２は、人体以外の被検知体の識別率について実験したものである。実験例２では、侵入検知センサの設置高さを変えている。図５の横軸は侵入検知センサの設置高さを示し、縦軸は各設置高さに対応する識別率を示している。識別率とは、被検知体が検知エリア内に入った回数のうち、被検知体が人体でないと正しく判断された確率をいう。本発明の侵入検知センサ及び市販の侵入センサは、被検知体が人体であると判断された場合にのみ警報を発する。このため、図５の縦軸に示した識別率は、被検知体が検知エリアに入った回数のうち、警報が発生しなかった回数の確率をいう。

侵入検知センサの設置高さとしては、０．８ｍ、０．５ｍ、０．２ｍの３種類が設定される。人体以外の被検知体は、実験例１と同様の検知エリアを実験例１と同様のコースで移動する。また、実験例２では、侵入検知センサの１つの設置高さについて１６０サンプルのデータが取得されている。
以上の条件で出力されたセンサ出力は、第１特徴量データ、前記第２特徴量データ、第３特徴量データに変換される。また、実験例２では、実験例１で生成した被検知体が人体である確率モデルを９個、人体以外の被検知体の確率モデルを７個保存しておく。つまり、実験例２で使用される確率モデルは、侵入検知センサの設置高さが２．５ｍである場合に得られる特徴量に基づいて作成されたもののみである。

図５によれば、本発明の侵入センサは、設置高さによらず市販侵入センサよりも高い識別率を得られることが分かる。なお、実験例２で使用した確率モデルを用い、被検知体が人であると識別する識別率を算出した。この結果、第１実験例で得られた結果と同様の結果が得られた。
以上の結果から、本発明は、従来の検知装置である市販の侵入センサよりも被検知体が人体であるか否かを正確に判断することができ検知装置を提供できるものといえる。

１０１ ツインミラー型赤外線センサ
１０１ａ，１０１ｂ 赤外線センサ
１０２ａ，１０２ｂ 変換器
１０３ 特徴量抽出部
１０４ 認識処理部
１０５ モデル生成部
１０６ モデル記憶部
３００ ケース
３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄ 焦電素子

Claims (7)

1. 互いに異なる検知エリアにおける赤外線を検出し、それぞれが検出された赤外線の変動量に応じた電気信号を出力する赤外線センサを、少なくとも２つ備えた熱放射線検知手段と、
   赤外線の変動量に応じた電気信号の周波数にかかる情報を示す特徴量に基づいて作成された確率モデルを複数記憶するモデル記憶手段と、
   前記熱放射線検知手段によって出力された電気信号の周波数にかかる情報を特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
   前記特徴量抽出手段によって抽出された特徴量と、前記モデル記憶手段によって記憶されている確率モデルとの尤度に基づいて、前記複数の確率モデルの中から特徴量に対応する確率モデルを検出する確率モデル検出手段と、
   前記確率モデル検出手段によって検出された確率モデルに基づいて、前記検知エリアに入った被検知体を認識する被検知体認識手段と、
   を備えることを特徴とする検知装置。
2. 前記熱放射線検知手段は、前記赤外線センサとして赤外線の検出素子を１つの筐体内に複数備え、前記筐体から同時に複数の前記電気信号を出力することを特徴とする請求項１に記載の検知装置。
3. 前記モデル記憶手段は、予め作成された前記確率モデルを記憶することを特徴とする請求項１または２に記載の検知装置。
4. 前記特徴量抽出手段は、
   前記熱放射線検知手段から出力された信号を、所定の時間ごとに区分して複数のフレームを生成し、各フレームに含まれる複数の周波数に対する各周波数の成分比を表す第１特徴量を抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の検知装置。
5. 前記特徴量抽出手段は、
   前記熱放射線検知手段から出力された信号を、所定の時間ごとに区分して複数のフレームを生成し、前記複数のフレームのうちの一のフレームである第１フレームと、時間において、前記第１フレームの直前または直後に位置する第２フレームとの各周波数の成分比を表す第２特徴量を抽出することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の検知装置。
6. 前記第１特徴量、前記第２特徴量の少なくとも一方において、前記成分比が対数によって表されることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の検知装置。
7. 前記特徴量抽出手段は、
   前記熱放射線検知手段から出力された信号を、所定の時間ごとに区分して複数のフレームを生成し、少なくとも２つの前記赤外線センサによってそれぞれ検出された２つの電気信号の相関を前記フレームごとに表す第３特徴量を抽出することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の検知装置。
   

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