JP2014183553A - 在室確率推定装置およびその方法、ならびにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】各部屋の在室確率を推定する。
【解決手段】本発明の実施形態としての在室確率推定装置において検知情報収集部は、人体検知手段から複数の部屋の人体検知情報を収集する。移動確率計算部は、２つの部屋の人体検知の時刻差と、２つの部屋間の移動距離に応じた値を有する部屋間移動パラメータとに基づき、前記２つの部屋の双方間の移動確率を計算する。在室確率更新部は、前記移動確率計算部により計算された移動確率と、個人ごとの部屋の在室確率とに基づき、個人ごとの２つの部屋間の双方間の移動確率を計算し、個人ごとに前記部屋から他の部屋のそれぞれへの移動確率である第１移動確率を計算し、前記他の部屋のそれぞれから前記部屋のそれぞれへの移動確率である第２移動確率を計算し、前記第１移動確率と前記第２移動確率に基づき、前記個人ごとの部屋の在室確率を更新する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、各部屋の在室確率を推定する在室確率推定装置およびその方法、ならびにプログラムに関する。

居住者に合わせた節電アドバイスや機器自動制御を行う場合には、各個人の行動（在/不在、調理や睡眠などの行為）が必要となる。このうち在/不在の取得方法として、従来は監視カメラ、ＩＲイメージセンサ、フロア圧力センサ、超音波センサ、無線タグ及びリーダなどを用いて行う方法が知られている。

これらの方法のうち、画像カメラ、IRイメージセンサ、フロア圧力センサ、超音波センサは、プライバシやコストに問題がある。これに関連し、焦電センサと人数検知センサを組み合わせて用い、これらセンサから得られた情報から各部屋の在/不在を計算によって得る技術が知られている。

特開２００８−７７３６１号公報

ところが、上記技術では、在室/不在/不明を判別できるが、その確率を計算できない問題や、在室している人を区別することができない問題がある。

この発明の実施形態は、上記事情に着目してなされたもので、各部屋の在室確率を推定することを目的とする。

本発明の実施形態としての在室確率推定装置は、検知情報収集部と、移動確率計算部と、在室確率更新部と、を備える。

前記検知情報収集部は、複数の部屋に存在する人体の検知情報を外部の装置から収集する。

前記移動確率計算部は、２つの部屋の人体検知の時刻差と、２つの部屋間の移動距離に応じた値を有する部屋間移動パラメータとに基づき、前記２つの部屋の双方間の移動確率を計算する。

前記在室確率更新部は、前記移動確率計算部により計算された移動確率と、個人ごとの部屋の在室確率とに基づき、個人ごとの２つの部屋間の双方間の移動確率を計算し、個人ごとに前記複数の部屋のそれぞれについて、前記部屋から他の部屋のそれぞれへの移動確率である第１移動確率を計算し、前記他の部屋のそれぞれから前記部屋への移動確率である第２移動確率を計算し、前記第１移動確率と前記第２移動確率に基づき、前記個人ごとの部屋の在室確率を更新する。

第１の実施形態に係る在室確率推定装置を備えたシステムの全体構成例を示す図。 図１のシステムのハードウェア構成例を示す図。 人体検知センサの配置例を示す図。 在室確率推定装置の動作のフローチャート。 移動確率計算部の動作のフローチャート。 在室確率更新部の動作のフローチャート。 第２の実施形態に係る在室確率推定装置を備えたシステムの全体構成例を示す図。 在室確率更新部の動作のフローチャート。 図７に示したシステムのハードウェア構成例を示す図。 検知時刻差の例を示す図。 部屋間移動パラメータの例を示す図。 個人ごとの各部屋の在室確率の表示例を示す図。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本実施形態に係る在室確率推定装置を備えたシステムの全体構成例を示す。

このシステムは、人体検知センサ１０１、在室確率推定装置１００、表示装置１０９ａ、機器制御装置１０９ｂを含む。

在室確率推定装置１００は、検知情報収集部１０２、移動確率計算部１０５、部屋間移動パラメータ１０６、在室確率更新部１０７、在室確率出力部１０８を含む。

人体検知センサ１０１は、屋内の部屋ごとに設置される。人体検知センサ１０１は検出範囲内の人体の動きを検知する。人体検知センサ１０１は、人体の動きを検知すると、検知情報を出力する。人体検知センサ１０１として、たとえば焦電センサなどを用いることができる。人体検知センサ１０１は、検知した情報を、検知情報収集部１０２へ送信する。送信するタイミングは種々の方法が可能である。一定の間隔で送信してもよいし、検出が起こるごとに送信してもよいし、検知情報収集部１０２からの要求に応じて送信してもよい。送信するデータの範囲も、前回からの差分のみでもよいし、一定時間前以降のすべてでもよいし、それ以外でもよい。人体検知センサ１０１は、検知した情報を記憶する記憶部を有してもよい。人体検知センサ１０１は、記憶部に過去に検知した情報を時系列に記憶してもよい。また、人体検知情報としてユーザが機器を操作したという情報や、カメラ画像などその他のセンサの情報に処理を加えた情報を、部屋に設置した装置、あるいは家屋内または家屋外に別途設置された装置から収集し、利用してもよい。人体検知センサ１０１は、人体検知情報を検出または取得する外部装置の一例である。

図３に、人体検知センサの配置例を示す。部屋A、B、C、Dにそれぞれ、人体検知センサA、B、C、Dが配置されている。ハッチングされた円状の領域は、人体検知センサの検知範囲を表す。矢印のある部屋間は移動可能であり、また部屋Aと屋外Oは通行可能である。なお、屋外Oを含めず、室内の部屋のみを対象に、本実施形態を実施することも可能である。

検知情報収集部１０２は、人体検知センサ１０１から検知情報を収集する。収集方法は任意の方法でよい。たとえば、一定時間毎に、前回から新たに発生した情報のみを収集してもよいし、センサで新たに検出が行われるごとに情報を受信してもよいし、一定時間前以降のすべての情報を収集してもよい。検知情報収集部１０２は、収集した情報を記憶装置に格納することで、検知情報の履歴を生成してもよい。

検知情報収集部１０２は、収集した情報に基づき、移動確率計算部１０５へ計算に必要な情報を送信する。たとえば、センサごとに、最新の検知時刻と、センサの識別子を含む情報を送信する。屋外については、仮想的に屋外センサを想定し、屋外センサの情報としては、現在時刻（演算時刻）と、識別子を含む情報を送信する（つまり、屋外センサは常に人体を検知し続けていると想定する）。

部屋間移動パラメータ１０６は、部屋間の移動のしにくさを表すパラメータである。事前に、部屋間移動パラメータに初期値を与えておく。部屋間移動パラメータ１０６は、２つの部屋のすべての組み合わせについて定められる。部屋間移動パラメータ１０６の例を図１１に示す。パラメータ値が大きい部屋間ほど、移動がしにくい（移動に時間がかかる）ことを意味する。本例では、２つの部屋間の双方向でいずれも同じ値であるが、互いに異なる値でもよい。移動のしにくさは、基本的には部屋間の移動距離として考えることができ、部屋間の距離に応じてパラメータの値を決定することができる。障害物の有無など、別の要因を考慮して、パラメータの値を決定してもよい。

移動確率計算部１０５は、検知情報収集部１０２から送られた情報と、部屋間移動パラメータ１０６を使用して、部屋間の移動確率を計算する。より詳細に、２つの部屋の組み合わせごとに、２つの部屋の人体検知センサの検知時刻の差と、２つの部屋間の移動パラメータとに基づき、２つの部屋の双方間の移動確率をそれぞれ計算する。移動確率計算部１０５は、計算した部屋間の移動確率を、在室確率更新部１０７に送る。

在室確率更新部１０７は、個人ごとの各部屋の在室確率を計算する。

まず、移動確率計算部１０５で計算された移動確率と、個人ごとの各部屋の在室確率（前回計算された値。最初は初期値を与えておく）に基づき、個人ごとに各２つの部屋間の双方間の移動確率を計算する。

そして、各部屋のそれぞれから各他の部屋のそれぞれへの移動確率（第１移動確率）と、各他の部屋のそれぞれから各部屋のそれぞれへの移動確率（第２移動確率）を計算する。

個人ごとに、各部屋の在室確率に対し、第１移動確率を減算し、第２移動確率を加算することで、各部屋の在室確率を更新する。これにより個人ごとに、各部屋の存在確率を得る。在室確率更新部１０７は、更新された在室確率を在室確率出力部１０８に送信する。なお、「個人」は具体的に誰であるかは特定されている必要はなく、Ｘ，Ｙ、Ｚ等のラベル（記号）で表現すればよい。個人ごとの各部屋の在室確率から、部屋ごとの在室確率を計算して在室確率出力部１０８に送信してもよい。

在室確率出力部１０８は、在室確率更新部１０７で計算された個人ごとの各部屋の在室確率を、表示装置１０９ａおよび機器制御装置１０９ｂに送信する。

表示装置１０９ａは、ＴＶ、ＰＣモニタ、タブレット、携帯電話などの表示装置である。表示装置１０９ａは、在室確率出力部１０８より送信された個人ごとの各部屋の在室確率を表示する。これにより、個人ごとの各部屋の在室確率の見える化を行う。図１２に表示の一例を示す。屋外（部屋Ｏ）の存在確率は０になっている。

機器制御装置１０９ｂは、空調、照明など、制御対象となる家電・住設機器である。機器制御装置１０９ｂは、在室確率出力部１０８より送信された個人ごとの各部屋の在室確率を用いて、電源消し忘れ防止制御など、機器自動制御を実行する。たとえば、その部屋での各個人の在室確率がすべて閾値未満であれば、その部屋の機器を電源オフにする。

図１に示した在室確率推定装置の構成は、例えば、図２に示すように、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることで実現可能である。

汎用コンピュータ装置（在室確率推定装置）２００は、ＣＰＵ２０２、入力部２０３、表示部２０４、通信部２０５、主記憶部２０６、外部記憶部２０７を備え、各部はバス２０１により相互に接続される。

入力部２０３は、キーボード、マウス等の入力デバイスを備え、入力デバイスの操作による操作信号をＣＰＵ２０２に出力する。

表示部２０４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の表示ディスプレイからなる。

通信部２０５は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信手段を有し、人体検知センサ２０８との間で通信を行う。

外部記憶部２０７は、例えば、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などから構成され、上記した検知情報収集部１０２、移動確率計算部１０５、在室確率更新部１０７、在室確率出力部１０８による処理をＣＰＵ２０２に実行させるための制御プログラムが記憶されている。

主記憶部２０６は、メモリ等により構成され、ＣＰＵ２０２による制御の下で、外部記憶部２０７に記憶された制御プログラムを展開し、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶する。

なお、在室確率推定装置は、上記制御プログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、図１１の部屋間移動パラメータ１０６は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされた主記憶部２０６、外部記憶部２０７といった、メモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。

なお、上述の構成要素の他に、部屋間移動パラメータ１０６に記憶されている情報や、異常通知等を印刷するためのプリンタを備えるようにしてもよい。また、使用状況を収集する対象の機器に応じて、図２に示す在室確率推定装置の構成を変更してもよい。

次に、在室確率推定装置の動作について、図４に示すフローチャートを参照して説明する。

電源投入時など、まず始めにステップＳ４０１が開始される。ステップＳ４０１では、人体検知センサ１０１から人体の検知情報を取得する。取得方法は、前述した方法を用いることができる。

ステップＳ４０２では、部屋間の移動確率の計算処理（移動確率計算処理）を行う。詳細は図５を用いて、後述する。

ステップＳ４０３では、個人毎の各部屋の在室確率の計算処理（在室確率更新処理）を行う。詳細は図６を用いて、後述する。

ステップＳ４０４では、ステップＳ４０３で計算した個人ごとの各部屋の在室確率を表示装置１０９ａ、および機器制御装置１０９ｂの一方または両方に出力する。

ステップＳ４０１〜Ｓ４０４の処理を定期的に行うため、一定時間ごと（例えば1秒ごと）にステップＳ４０１に戻って、上記ステップの処理を繰り返し実行する。

ユーザから終了指示が入力された場合、あるいは処理に異常が発生した場合などで、終了を終了する（ステップＳ４０６）。

図５に、移動確率計算部１０５の動作のフローチャートを示す。

図４のステップＳ４０２の実行によって、ステップＳ５０１が開始される。ステップＳ５０１では、部屋の組合せ（i,j）が１つ選択され、部屋iの検知時刻と、部屋jの検知時刻の差、すなわち、部屋間の検知時刻差Δijを計算する。図１０に、検知時刻差の例を示す。検知時刻は、たとえば、センサ毎に、最も最近検知した時刻（最新検知時刻）を用いることができる。この例では、部屋Ａの最新検知時刻と、部屋Ｂの最新検知時刻との差Δ_ABを計算している。なお図中のｔは、今回の演算時刻（現在時刻）を表す。

なお、ノイズ除去のためのフィルタリング処理を、検知信号の系列に対して行っても良い。たとえば、ある１つの検知信号についてその信号の近傍に過去にも将来にも他の検知信号が存在しないような場合（孤立して存在するような場合）は、ノイズとして扱い、消去する構成も考えられる。通常、センサの検知範囲で人が動作する場合、複数回、ある程度断続的に検知が続く（図１０の部屋Ａのセンサ信号を参照）と考えられるためである。

ステップＳ５０２では、検知時刻差Δijと、部屋間の移動パラメータTijに基づいて、部屋間の移動確率qijを計算する。Tijは、部屋iから部屋jへの移動パラメータ、qijは部屋iから部屋jへの移動確率を表す。移動確率qijの計算式の例を、以下の式１に示す。

N（μ、σ）は、平均μ、標準偏差σの正規分布であり、N（ｘ; μ、σ）は、当該正規分布の横軸の変数の値がｘの時の確率を表す。σは事前に与えておく。検知時刻差Δijが移動パラメータに一致するときが最も確率が高く、差（Δij−Tij）が大きいほど確率が低くなる。検知時刻差Δijが移動パラメータよりも小さいときは、確率は０である。ｔは、上述したように演算時刻（現在時刻）を表し、図４のフローが繰り返されるごとに値がインクリメントされる。

ステップＳ５０３では、全ての部屋の２つの部屋の組合せについてステップＳ５０１、Ｓ５０２を行ったかを判断する。すべての組み合わせについてステップＳ５０１、Ｓ５０２を行った場合は、本フローの処理を終了し、そうでない場合は、ステップＳ５０１に戻る。

図６に、在室確率更新部１０７の動作のフローチャートを示す。図４のステップＳ４０３の実行によって、ステップＳ６０１が開始される。

ステップＳ６０１では、個人aごとの部屋iから部屋jへの移動確率Δ_ij ^aを、下記式２により計算する。

p_j ^aは個人aの部屋jの在室確率を表す。
Σ_aは、部屋jの在室確率p_j ^aをすべての個人aで総和したものである。
ｔ−１は、前回の演算時刻を表す。

つまり、部屋jについて前回の在室確率の総和Σ_ap_j ^a(t-1)に対する、個人ごとの前回の在室確率p_j ^a(t-1)の比に、今回の部屋間の移動確率qijを乗じる。つまり、各個人の重みをp_j ^a(t-1)とし、移動確率qijを各個人に分割することで、個人ごとの部屋間の移動確率Δ_ij ^aを得る。なお、本システムが扱う人数の上限値を定めたパラメータを事前に与えておく。本ステップの処理の際は、上限値の人数がいるとして計算を行えばよい。もちろん、屋内に存在し得る最大の人数が分かっている場合に、その人数を設定し、設定した人数で計算を行うことも可能である。また、屋外との出入りがない前提で、人数を固定にしてもよい。

ステップＳ６０２では、部屋iの在室確率から、ステップＳ６０１で計算した部屋間の移動確率Δ_ij ^aを減算して、部屋iの在室確率を更新する。これを個人ごとに行う。更新式の例を、式３に示す。

また、部屋jの在室確率に、ステップＳ６０１で計算した部屋間の移動確率Δ_ij ^aを加算して、部屋jの在室確率を更新する。これを個人ごとに行う。更新式の例を、式４に示す。

ステップＳ６０３では、ステップＳ６０２で更新した個人の各部屋の在室確率を、閾値と比較する。閾値以下の部屋の在室確率は0にし、それ以外の部屋の在室確率の和が1となるように、正規化する（正規化後も、閾値以下の部屋の在室確率は0である）。これによりデータの有効性を高める。

この後は、図４のステップＳ４０４で、個人ごとの各部屋の在室確率が、表示装置１０９ａまたは機器制御装置１０９ｂまたはこれらの両方に送信される。

以上、本実施形態によれば、人体検知センサを使用して、各部屋の在室確率を推定できる。在室および不在の状況を確率として推定できるため、在室と不在の中間を考慮した節電アドバイスや機器自動制御が可能となる。人体検知センサを使用するため、低コストかつプライバシの問題が少ない。

（第２の実施形態）
図７は、本実施形態に係る在室確率推定装置を備えたシステムの全体構成例を示す。

このシステムは、人体検知センサ１００１、在室確率推定装置１０００、表示装置１００９ａ、機器制御装置１００９ｂ、携帯型無線識別デバイス１００３を含む。

在室確率推定装置１０００は、検知情報収集部１００２、識別情報収集部１００４、移動確率計算部１００５、部屋間移動パラメータ１００６、在室確率更新部１００７、在室確率出力部１００８を含む。

第１の実施形態と異なる主な点は、携帯型無線識別デバイス１００３と識別情報収集部１００４が追加されたことである。以下、第１の実施形態との差分を中心に説明し、重複する部分の説明は省略する。

携帯型無線識別デバイス１００３は、スマートフォンやRFIDタグなど、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee等の無線通信機構を備えた携帯デバイスである。携帯型無線識別デバイス１００３は、個人に携帯される。携帯型無線識別デバイス１００３は、無線にてデバイスの識別情報を、識別情報収集部１００４に送信する。

識別情報収集部１００４は、携帯型無線デバイス１００３から送信された識別情報を収集する。収集の方法は任意でよいが、たとえば一定時間ごとに携帯型無線デバイス１００３から識別情報を収集する。当該一定時間の長さは、図４に示した処理の演算間隔より短い方が、精度の高い推定が可能になる。識別情報収集部１００４は各部屋にそれぞれ設けられており、自身の識別情報と、収集したデバイス識別情報とを、在室確率更新部１００７に送る。これにより、在室確率更新部１００７は、各携帯型無線デバイスの存在する部屋を内部のバッファで管理する。携帯型無線デバイスと所持者名とを対応づけた情報をさらに管理していてもよい。識別情報収集部１００４は、たとえば無線のアクセスポイントでもよい。識別情報収集部１００４の検出エリアが広い場合は、他の部屋の識別情報収集部で検知されることもあり得るが、その場合は、受信電波強度に応じて、携帯型無線デバイスがどの部屋にあるかを決定すればよい。

図８に、在室確率更新部１００７の動作のフローチャートを示す。ステップＳ１１０１、Ｓ１１０２、Ｓ１１０３は、図６のステップＳ６０１、Ｓ６０２、Ｓ６０３と同じである。

ステップＳ１１０４では、識別情報収集部１１０４の識別情報で示される部屋をiとしたとき、部屋iの在室確率p_i ^aが最も高い値となる人物aを選択する。その人物aについては、部屋iの在室確率を高く、それ以外の部屋の確率を低くする。たとえば、部屋iの在室確率を1に、それ以外の部屋の確率を0にする。これによりデータの有効性を高める。無線識別デバイスの識別情報と所有者の識別情報との対応を与えておき、これを利用して実際の個人を特定することもできる。

図９に図７に示したシステムのハードウェア構成例を示す。

本コンピュータ装置（在室確率推定装置）１２００は、ＣＰＵ１２０２、入力部１２０３、表示部１２０４、通信部１２０５、主記憶部１２０６、外部記憶部１２０７を備え、各部はバス２０１により相互に接続される。

第１の実施形態と異なる点は、通信部１２０５が、人体検知センサ１２０８のみならず、無線識別デバイス１２０９とも通信を行うことにある。それ以外については第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。

以上、本実施形態によれば、スマートフォンなどの携帯型無線識別デバイスを持つ人がいる場合には、個人を区別した在室確率が計算可能になる。これにより、各個人に合わせた節電アドバイスや機器自動制御が可能となる。

また、人体検知センサと携帯型無線識別デバイスを組み合わせて在室確率を推定するため、携帯型無線識別デバイスを所持していない人がいる場合（例えば来客時や携帯デバイスの所持忘れ時）においても、最低限の節電アドバイスや機器自動制御が可能となる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

Claims (10)

1. 複数の部屋に存在する人体の検知情報を外部の装置から収集する検知情報収集部と、
   ２つの部屋の人体検知の時刻差と、２つの部屋間の移動距離に応じた値を有する部屋間移動パラメータとに基づき、前記２つの部屋の双方間の移動確率を計算する移動確率計算部と、
   前記移動確率計算部により計算された移動確率と、個人ごとの部屋の在室確率とに基づき、個人ごとの２つの部屋間の双方間の移動確率を計算し、個人ごとに前記複数の部屋のそれぞれについて、前記部屋から他の部屋のそれぞれへの移動確率である第１移動確率を計算し、前記他の部屋のそれぞれから前記部屋への移動確率である第２移動確率を計算し、前記第１移動確率と前記第２移動確率に基づき、前記個人ごとの部屋の在室確率を更新する在室確率更新部と、
   を備えた在室確率推定装置。
2. 前記在室確率更新部は、前記部屋の在室確率から部屋の第１移動確率を減算し、前記部屋の第２移動確率を加算することにより、前記部屋の在室確率を更新する、
   請求項１に記載の在室確率推定装置。
3. 前記在室確率更新部は、更新後の在室確率が閾値以下の部屋の在室確率を０に設定し、前記閾値より大きい部屋の更新後の在室確率を合計が１になるように正規化する
   請求項１または２に記載の在室確率推定装置。
4. 前記在室確率更新部により更新された個人毎の部屋の在室確率を出力する在室確率出力部
   をさらに備えた請求項１ないし３のいずれか一項に記載の在室確率推定装置。
5. 前記在室確率出力部は、前記個人毎の部屋の在室確率を表示装置に出力する
   請求項４に記載の在室確率推定装置。
6. 前記在室確率出力部は、前記個人毎の部屋の在室確率を、前記部屋のうちの少なくとも１つの部屋に設置された機器の制御装置に出力する
   請求項４または５に記載の在室確率推定装置。
7. 前記部屋に存在する携帯型無線デバイスの識別情報を収集する識別情報収集部をさらに備え、
   前記在室確率更新部は、前記識別情報が収集された部屋の在室確率が最も高い個人の前記部屋の存在確率を高め、前記識別情報が収集された部屋以外の部屋の存在確率を低くする
   請求項１ないし６のいずれか一項に記載の在室確率推定装置。
8. 前記在室確率更新部は、前記部屋の存在確率を１にし、前記部屋以外の部屋の在室確率を０にする
   請求項７に記載の在室確率推定装置。
9. 複数の部屋に存在する人体の検知情報を外部の装置から収集する検知情報収集ステップと、
   ２つの部屋の人体検知の時刻差と、前記２つの部屋間の移動距離に応じた値を有する部屋間移動パラメータとに基づき、前記２つの部屋の双方間の移動確率を計算する移動確率ステップと、
   前記移動確率ステップにより計算された移動確率と、個人ごとの部屋の在室確率とに基づき、個人ごとに２つの部屋間の双方間の移動確率を計算し、個人ごとに前記複数の部屋のそれぞれについて、前記部屋から他の部屋のそれぞれへの移動確率である第１移動確率を計算し、前記他の部屋のそれぞれから前記部屋への移動確率である第２移動確率を計算し、前記第１移動確率と前記第２移動確率に基づき、前記個人ごとの部屋の在室確率を更新する在室確率更新ステップと、
   をコンピュータが実行する備えた方法。
10. 複数の部屋に存在する人体の検知情報を外部の装置から収集する検知情報収集ステップと、
    ２つの部屋の人体検知の時刻差と、２つの部屋間の移動距離に応じた値を有する部屋間移動パラメータとに基づき、前記２つの部屋の双方間の移動確率を計算する移動確率ステップと、
    前記移動確率ステップにより計算された移動確率と、個人ごとの部屋の在室確率とに基づき、個人ごとに２つの部屋間の双方間の移動確率を計算し、個人ごとに前記複数の部屋のそれぞれについて、前記部屋から他の部屋のそれぞれへの移動確率である第１移動確率を計算し、前記他の部屋のそれぞれから前記部屋への移動確率である第２移動確率を計算し、前記第１移動確率と前記第２移動確率に基づき、前記個人ごとの部屋の在室確率を更新する在室確率更新ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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