JP2015115143A - 照明制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】検出対象の物体をより確実に検出して光源部を制御できるようにした照明制御システムを提供する。
【解決手段】センサ２は、照明空間に電波を送信する送信部の機能と、物体で反射された反射波を受信する受信部の機能を備える。周波数分析部５は、センサ２が受信した信号から物体の動きに対応するセンサ信号を作成し、互いに周波数帯域が異なる複数のフィルタバンクの各々にセンサ信号を入力し、各フィルタバンクから出力信号を抽出する。認識処理部７は、各フィルタバンクから抽出した出力信号の周波数分布に基づいて物体を識別する。センサモジュール１は、一方向に長い照明空間の長手方向における一端側に、照明空間の長手方向における他端側に向かってセンサ２から電波を送信させるように配置される。認識処理部７が照明空間を移動する物体を識別すると、制御部１０が、認識処理部７の識別結果に応じて光源部１０の動作を制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、照明制御システムに関し、より詳細には、照明空間における物体の検出結果に応じて光源部を制御する照明制御システムに関する。

従来、照明空間の熱画像を撮像するセンサ部と、センサ部が撮像した画像データから人の存在分布を判定する判定部と、判定部によって判定された人の存在分布に基づいて光源部を制御する点灯制御部を備えた照明制御システムがあった（例えば特許文献１参照）。

特開２０１２−２１６３５６号公報

特許文献１の照明制御システムでは、センサ部が照明空間の熱画像を撮像しているため、照明空間に検知対象ではない発熱体があったり、夏期などで照明空間の温度が高かったりすると、検知対象の人を検出しにくくなるという問題があった。

本発明は上記課題に鑑みて為され、検出対象の物体をより確実に検出して光源部を制御できるようにした照明制御システムを提供することを目的とする。

本発明の照明制御システムは、一方向に長い照明空間を照明する光源部と、前記照明空間における物体の存否を検出する検出部と、前記検出部による物体の検出結果に基づいて、前記光源部を制御する制御部とを備える。前記検出部は、送信部と、受信部と、周波数分析部と、識別部とを備える。前記送信部は前記照明空間に電波を送信する。前記受信部は電波の送信範囲内にある物体で反射された反射波を受信する。前記周波数分析部は、前記受信部が受信した信号から前記物体の動きに対応するセンサ信号を作成して、互いに周波数帯域が異なる複数のフィルタバンクの各々に前記センサ信号を入力し、複数の前記フィルタバンクの各々から出力信号を抽出する。前記識別部は、複数の前記フィルタバンクの各々から抽出した出力信号の周波数分布の特徴、及び、複数の前記フィルタバンクの各々から抽出した出力信号に含まれる検出対象物による信号成分と前記検出対象物以外による信号成分との成分比の少なくとも何れか一方に基づいて、前記照明空間を移動する前記物体を識別する。前記検出部は、前記照明空間の長手方向における一端側に、前記照明空間の長手方向における他端側に向かって前記送信部から電波を送信させるように配置される。前記識別部が前記照明空間を移動する前記物体を識別すると、前記制御部が、前記識別部の識別結果に応じて前記光源部の動作を制御するように構成されたことを特徴とする。

この照明制御システムにおいて、以下の構成を備えることも好ましい。複数の前記フィルタバンクの各々から抽出される出力信号の強度を規格化して出力する規格化処理部を前記検出部が備える。前記識別部が、複数の前記フィルタバンクの各々から抽出される出力信号の強度を前記規格化処理部が規格化した信号の周波数分布の特徴、及び、前記規格化処理部が規格化した信号に含まれる検出対象物による信号成分と前記検出対象物以外による信号成分との成分比の少なくとも何れか一方に基づいて、前記照明空間を移動する前記物体を識別するように構成される。

この照明制御システムにおいて、前記照明空間を囲うように前記送信部からの電波の送信方向に沿って設けられた壁に、前記照明空間と反対側に開くように設けられた扉が開閉する動きを、前記識別部が識別するように構成されることも好ましい。

この照明制御システムにおいて、前記検出部は、前記検出部から前記識別部が識別した物体までの距離を測定する測距部を備えることも好ましい。前記制御部は、前記識別部の識別結果と前記測距部の測定結果とに基づいて、前記光源部の動作を制御するように構成される。

本発明によれば、送信部が、照明空間の長手方向における一端側から他端側に向かって電波を送信し、物体による反射波を受信部が受信しているので、熱の外乱による影響を受けにくく、照明空間にある検知対象物をより確実に検出できる。また、周波数分析部は、受信部が受信した信号を複数のフィルタバンクの各々に入力し、識別部は、複数のフィルタバンクの各々から抽出した出力信号の周波数分布及び成分比のうち少なくとも何れか一方に基づいて物体を識別している。したがって、識別部は、検知対象の物体による反射波の周波数分布を、周波数分布の特徴が異なる物体を弁別して認識するか、もしくは、検知対象物による信号成分と検知対象物以外による信号成分との成分比に基づいて物体を認識することができるから、誤検出が低減する。

本実施形態の照明制御システムの概略的なブロック図である。 （ａ）〜（ｃ）は本実施形態の照明制御システムによる規格化処理を説明する説明図である。 （ａ）〜（ｃ）は本実施形態の照明制御システムによる平均化処理を説明する説明図である。 （ａ）〜（ｃ）は本実施形態の照明制御システムによる背景信号の除去処理を説明する説明図である。 本実施形態の照明制御システムによる背景信号の除去処理を説明する説明図である。 （ａ）（ｂ）は本実施形態の照明制御システムによる背景信号の除去処理を説明する説明図である。 本実施形態の照明制御システムによる背景信号の除去機能を実現する適応フィルタのブロック図である。 （ａ）〜（ｃ）は本実施形態の照明制御システムによる識別処理を説明する説明図である。 本実施形態の照明制御システムの全体構成を説明する説明図である。 本実施形態の照明制御システムの全体構成を説明する説明図である。 本実施形態の照明制御システムの動作を説明し、（ａ）はセンサ信号の波形図、（ｂ）は識別結果の波形図である。 本実施形態の照明制御システムの動作を説明し、（ａ）はセンサ信号の波形図、（ｂ）は識別結果の波形図である。 本実施形態の照明制御システムの動作を説明し、（ａ）はセンサ信号の波形図、（ｂ）は識別結果の波形図である。 本実施形態の照明制御システムの全体構成を説明する説明図である。 本実施形態の照明制御システムによる識別処理の説明図である。 本実施形態の照明制御システムによる識別処理の他の説明図である。

本発明に係る照明制御システムの実施形態を図１〜図１６に基づいて説明する。

図１は照明制御システムの概略的なブロック図である。この照明制御システムは、センサモジュール１と、制御部１０と、複数台の光源部２１，２２，２３，…を備える。

この照明制御システムは、図９及び図１０に示すように、一方向に長い照明空間、例えば建物内の廊下１００の天井１０２に設置された複数台（図９では例えば３台）の光源部２１，２２，２３の動作を制御するために用いられる。図９に示す例では、廊下１００は直線状に伸びており、廊下１００の壁１０３には、部屋などに通じる扉１１１，１１２，１３が設けられている。

センサモジュール１は、照明空間である廊下１００の長手方向における一端側（図９の例では廊下１００の左端）に設置され、廊下１００内で人２００の動きや扉１１１，１１２，１１３の開閉を検出し、信号線を介して制御部１０に検出結果を出力する。

制御部１０と複数台の光源部２１，２２，２３，…とは信号線を介して接続され、制御部１０および光源部２１，２２，２３，…はそれぞれ通信機能を有している。

制御部１０は、センサモジュール１から入力される対象物（例えば人２００や扉１１１，１１２，１１３など）の検出結果に基づいて、信号線を介して接続された光源部２１，２２，２３，…に、その動作を制御するための制御信号を出力する。なお、制御部１０による光源部２１，２２，２３，…の制御動作については後述する。

光源部２１，２２，２３は、それぞれ、例えば蛍光ランプ或いは発光ダイオードのような光源と、制御部１０から入力される制御信号に基づいて光源を点灯、調光、又は消灯させる点灯回路とを備える。複数台の光源部２１，２２，２３は、廊下１００の天井１０２に、廊下１００の長手方向において、ほぼ一定の間隔を開けて設置されている。

尚、制御部１０とセンサモジュール１との間の通信、制御部１０と光源部２１，２２，２３…との間の通信は有線通信に限定されず、無線通信でもよい。

次にセンサモジュール１について説明する。センサモジュール１は、図１に示すように、センサ２と、周波数分析部５と、認識処理部７とを備える。なお、センサモジュール１は、Ａ／Ｄ変換部３と、規格化処理部６と、第１平均化処理部８ａと、第２平均化処理部８ｂとをさらに備えてもよい。ここにおいて、周波数分析部５と規格化処理部６と認識処理部７と第１平均化処理部８ａと第２平均化処理部８ｂとは、例えばマイクロコンピュータが組み込みのプログラムを実行することにより、演算処理部４の演算機能で実現されている。

センサ２は、検知領域である廊下１００に所定の周波数帯域の電波を送信する送信部の機能と、電波の送信範囲内にある物体で反射された反射波を受信する受信部の機能を有する。またセンサ２は、送信部から送信した電波と、受信部が受信した電波とを混合することによって、対象の物体の移動速度に応じて発生するドップラ周波数のセンサ信号を出力するミキサを備えている。電波を反射した物体が検知領域を移動している場合は、ドップラ効果によって反射波の周波数がシフトする。したがって、センサ２から出力されるセンサ信号は、物体の動きに対応する時間軸信号となる。なお、センサ２は、例えば、周波数が約２４ＧＨｚのミリ波帯の電波を送信するセンサであるが、センサ２は、ミリ波帯の電波を送信するものに限定されず、マイクロ波を送信するものでもよい。

Ａ／Ｄ変換部３は、センサ２から出力されるセンサ信号（アナログ値）をディジタル値にＡ／Ｄ変換し、ディジタル値に変換したセンサ信号を周波数分析部５に出力する。なお、Ａ／Ｄ変換部３の前段に増幅器（図示せず）が設けられ、センサ２から出力されるセンサ信号を増幅器で増幅した後、Ａ／Ｄ変換部３でディジタル値に変換してもよい。

周波数分析部５は、Ａ／Ｄ変換部３から入力されるセンサ信号を離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）することで周波数領域の信号に変換する機能を有している。また、周波数分析部５は、図２（ａ）に示すように、検知対象の周波数範囲を複数に区分して設定された複数の周波数領域のそれぞれを通過周波数帯域とする複数（例えば１６個）のフィルタバンク５ａを備えている。複数のフィルタバンク５ａの各々は、複数（図示例では５個）の周波数ビン（frequency bin）５ｂを有している。周波数分析部５は、ＤＣＴにより周波数領域の信号に変換したセンサ信号を、複数のフィルタバンク５ａの各々に入力し、複数のフィルタバンクの各々から出力信号を抽出する。

ここで、ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＤＣＴビンとも呼ばれる。各々のフィルタバンク５ａは、周波数ビン５ｂの幅（図２（ａ）中のΔｆ）により分解能が決まる。各々のフィルタバンク５ａにおいて周波数ビン５ｂの数は５個に限定されず、５個以外の複数でもよいし、１個でもよい。また、周波数分析部５において、Ａ／Ｄ変換部３から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換はＤＣＴに限らず、例えば、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transformation：ＦＦＴ）でもよい。ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＦＦＴビンとも呼ばれる。また、Ａ／Ｄ変換部３から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ウェーブレット変換（Wavelet Transform：ＷＴ）でもよい。

第１平均化処理部８ａは、各々のフィルタバンク５ａについて、フィルタバンク５ａが備える複数の周波数ビン５ｂの信号の強度を周波数領域において平均化する機能を備える。第１平均化処理部８ａは、演算処理部４の演算機能によって実現されており、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどで実現される。ここで、時刻ｔ_ｉ（ｉは自然数）において、周波数の低い方から数えてｊ番目（ｊは自然数）のフィルタバンク５ａについて、このフィルタバンク５ａが備える複数の周波数ビン５ｂの信号強度を周波数領域において平均化した値をｍ_ｊｉと表記する。図２（ａ）及び図３（ａ）はある時刻ｔ_ｉにおいて周波数分析部５から出力される信号を示し、周波数の低い方から数えて１番目のフィルタバンク５ａが備える５個の周波数ビン５ｂの信号の強度がそれぞれｓ１，ｓ２，ｓ３，ｓ４，ｓ５であったとする。この場合、周波数の低い方から数えて１番目のフィルタバンク５ａについて、フィルタバンク５ａが備える周波数ビン５ｂの出力信号を第１平均化処理部８ａが平均化した値ｍ_１１は次式で表される。

ｍ_１１＝（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３＋ｓ４＋ｓ５）／５
同様に、時刻ｔ_１において周波数の低い方から２番目のフィルタバンク５ａの出力信号を平均処理した値はｍ_２１となり、周波数の低い方から３番目のフィルタバンク５ａの出力信号を平均処理した値はｍ_３１となる。また、時刻ｔ_１において周波数の低い方から４番目のフィルタバンク５ａの出力信号を平均処理した値はｍ_４１となり、周波数の低い方から５番目のフィルタバンク５ａの出力信号を平均処理した値はｍ_５１となる。図２（ｂ）及び図３（ｂ）は、周波数の低い方から数えて１番目から５番目までのフィルタバンク５ａの出力信号をそれぞれ平均処理した値ｍ_１１，ｍ_２１，ｍ_３１，ｍ_４１，ｍ_５１の周波数分布を示している。

このように、第１平均化処理部８ａは、複数の周波数ビン５ｂの信号の強度を周波数領域において平均化することで、雑音の影響を低減することができる。

第２平均化処理部８ｂは、第１平均化処理部８ａが複数のフィルタバンク５ａの各々について周波数ビン５ｂの信号の強度を周波数領域で平均化した信号を、さらに時間軸方向において平均化する機能を備える。第２平均化処理部８ｂは、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどで実現される。第２平均化処理部８ｂが、時間軸方向の複数点（例えば、３点）での平均値を求める平均値フィルタにより実現した場合について説明する。周波数が低い方から数えてｊ番目（ｊは自然数）のフィルタバンク５ａについての平均化処理を図３（ｃ）に基づいて説明する。時刻ｔ_ｘ（ｘは２以上の自然数）において、フィルタバンク５ａの出力を第１平均化処理部８ａで平均化した値をｍ_ｊｘとすると、第２平均化処理部８ｂによって平均処理された信号の強度ｐ_ｊｘは次式で表される。

ｐ_ｊｘ＝（ｍ_{ｊ（ｘ−２）}＋ｍ_{ｊ（ｘ−１）}＋ｍ_ｊｘ）／３
例えば、周波数の低い方から１番目のフィルタバンク５ａについて、時刻ｔ_０，ｔ_１，ｔ_２に第１平均化処理部８ａが平均処理した値ｍ_２０，ｍ_２１，ｍ_２２を、第２平均化処理部８ｂが平均処理した値ｐ_２１は、ｐ_２１＝（ｍ_２０＋ｍ_２１＋ｍ_２２）／３となる。

このように、周波数の低い方から数えてｊ番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１平均化処理部８ａが周波数領域で平均化処理を行い、さらに第２平均化処理部８ｂが時間軸方向において平均化処理を行った信号の強度はｐ_ｊｘと表される。複数のフィルタバンク５ａの各々について、第２平均化処理部８ｂが平均処理した値ｐ_ｊｘは規格化処理部６に入力され、規格化処理が行われる。なお、センサモジュール１は、周波数領域において平均化処理を行う第１平均化処理部８ａ、及び、時間軸方向において平均化処理を行う第２平均化処理部８ｂのうち、何れか一方のみを備えていてもよい。

規格化処理部６は、周波数分析部５が有する複数のフィルタバンク５ａのうち、認識処理部７が認識処理に使用する所定個数のフィルタバンク５ａについて規格化処理を行う。規格化処理部６は、認識処理に使用する所定個数のフィルタバンク５ａを通過し、第１平均化処理部８ａ及び第２平均化処理部８ｂで平均化処理された信号の強度値の総和で、各フィルタバンク５ａの平均処理後の出力信号の強度値を規格化する。例えばフィルタバンク５ａの総数が１６個であり、認識処理部７が認識処理に使用するフィルタバンク５ａが、周波数の低い方から数えて１番目から５番目までの５個のみの場合を例に説明する。時刻ｔ_ｉ（ｉは自然数）に周波数の低い方からｊ番目（ｊは自然数）のフィルタバンク５ａを通過し、平均化処理が行われた信号の強度値をｐ_ｊｉとすると、規格化処理部６は、次式を用いてｋ番目のフィルタバンク５ａを通過した信号の規格化強度ｎ_ｊｉを求める。

ｎ_ｊｉ＝ｍ_ｊｉ／（ｍ_１ｉ＋ｍ_２ｉ＋ｍ_３ｉ＋ｍ_４ｉ＋ｍ_５ｉ）
このように、規格化処理部６は、認識処理に使用する、周波数の低い方から数えて１番目から５番目までのフィルタバンク５ａの出力信号の強度値の総和で、各フィルタバンク５ａの出力信号の強度値を規格化している。図２（ｃ）は、周波数の低い方から数えて１番目から５番目までのフィルタバンク５ａの出力信号をそれぞれ規格化した値ｎ_１１，ｎ_２１，ｎ_３１，ｎ_４１，ｎ_５１の周波数分布を示している。

本実施形態では、規格化処理部６が、複数のフィルタバンク５ａのうち所定個数のフィルタバンク５ａから出力され、平均化処理が行われた信号の強度の総和で、各フィルタバンク５ａの信号の強度を規格化している。複数のフィルタバンク５ａの出力は大きく変動する可能性があるが、規格化処理部６によって各フィルタバンク５ａの出力を規格化しているので、信号の最大値が小さくなり、分解能を高めることができる。なお、規格化処理部６は、複数あるフィルタバンク５ａの全てで抽出された信号の強度の総和で、各々のフィルタバンク５ａで抽出された信号の強度を規格化した信号を出力してもよい。

なお、本実施形態のセンサモジュール１は、周波数分析部５から出力される信号の平均化処理を行う第１平均化処理部８ａ及び第２平均化処理部８ｂを備えているが、第１平均化処理部８ａ及び第２平均化処理部８ｂは必ずしも備えていなくてもよい。その場合、規格化処理部６は、周波数分析部５が備える複数のフィルタバンク５ａから抽出した信号について規格化処理を行えばよい。

認識処理部７は、複数のフィルタバンク５ａの各々から出力される信号を規格化処理部６が規格化した信号の周波数分布の特徴（例えば周波数分布の形状など）に基づいて、照明空間の廊下１００を移動する物体を識別する。認識処理部７は、廊下１００内で移動する物体を識別すると、物体の識別結果を制御部１０に出力する。ここにおいて、認識処理部７による識別とは、分類、認識を含む概念である。

認識処理部７は、例えば、主成分分析（principal component analysis）によるパターン認識処理を行うことによって物体を識別する。この認識処理部７は、主成分分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。このような認識処理部７を採用するには、あらかじめ、センサモジュール１の検知領域に検出対象の物体を含まない場合の学習サンプルデータ、検出対象の物体の異なった動きそれぞれに対応した学習サンプルデータを取得しておく。そして、これら複数の学習データに対して主成分分析を施すことで得られたデータを、センサモジュール１が備えるメモリ（図示せず）に記憶させておく。ここにおいて、メモリに記憶させておくデータは、パターン認識に利用するデータであり、物体の動きと射影ベクトル及び判別境界値（閾値）とを対応付けたカテゴリデータである。

ここでは、説明の便宜上、センサモジュール１の検知領域に検出対象の物体を含まない場合の学習サンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布が図８（ａ）のような分布であったとする。また、検出対象の物体を含む場合の学習サンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布が図８（ｂ）に示すような分布であったとする。そして、図８（ａ）では、複数のフィルタバンク５ａのそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順にｎ_１０、ｎ_２０、ｎ_３０、ｎ_４０及びｎ_５０とする。図８（ｂ）では、複数のフィルタバンク５ａのそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順にｎ_１１、ｎ_２１、ｎ_３１、ｎ_４１及びｎ_５１とする。そして、図８（ａ），（ｂ）のいずれにおいても、低周波側の３つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｒ１とし、高周波側の２つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｒ２とする。要するに、図８（ａ）の例では、
ｒ１＝ｎ_１０＋ｎ_２０＋ｎ_３０
ｒ２＝ｎ_４０＋ｎ_５０
となる。また、図８（ｂ）の例では、
ｒ１＝ｎ_１１＋ｎ_２１＋ｎ_３１
ｒ２＝ｎ_４１＋ｎ_５１
となる。

図８（ｃ）は、２つの変量ｒ１，ｒ２を互いに直交する座標軸とした場合の２次元散布図と射影軸及び識別境界とをイメージ的に説明するために２次元で図示したものである。図８（ｃ）では、破線で囲んだ領域内の各散布点（図８（ｃ）中の“＋”）の座標位置をμ０（ｒ２，ｒ１）、実線で囲んだ領域内の各散布点の座標位置をμ１（ｒ２，ｒ１）としている。主成分分析では、予め、センサモジュール１の検知領域に検出対象の物体を含まない場合の学習サンプルデータに対応するデータのグループＧｒ０と、検知領域に検出対象の物体を含む場合の学習サンプルデータに対応するデータのグループＧｒ１とを決める。そして、主成分分析では、図８（ｃ）において破線、実線でそれぞれ囲んだ領域内の各散布点を射影軸上に射影したデータの分布（破線、実線で模式的に示す）の平均値の間隔が最大となり、且つ、分散（variance）が最大となる条件で射影軸を決める。これにより、主成分分析では、学習サンプルごとに射影ベクトルを求めることができる。

ところで、センサモジュール１は、認識処理部７による識別結果を制御部１０に出力している。センサモジュール１は、認識処理部７により検知対象の物体が認識された場合は物体が検出されたことを示す出力信号（“１”）を出力し、検知対象の物体が認識されない場合には物体が非検出であることを示す出力信号（“０”）を出力する。

このように、静止物体で電波が反射された場合と、人のように移動する物体で電波が反射された場合とではセンサ信号の周波数分布の特徴が異なるので、認識処理部７は、周波数分布の特徴を比較することで、検出対象の物体の存否を識別することができる。なお、本実施形態の認識処理部７は、複数のフィルタバンク５ａの各々から出力される信号を規格化した信号の周波数分布に基づいて物体を識別しているが、複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出した出力信号の大きさに基づいて、物体を識別してもよい。

次に、センサモジュール１の検出結果に応じて制御部１０が光源部２１，２２，２３，…を制御する動作について説明する。

図９及び図１０は本実施形態の照明制御システムの使用状況を説明する説明図である。図９は照明空間を側方から見た側面図、図１０は照明空間を上方から見た平面図である。センサモジュール１は、一方向に長い照明空間である廊下１００において検出対象の物体の動きを検出する。このセンサモジュール１は、廊下１００の長手方向における一端側であって、壁１０３の上部又は天井１０２に、廊下１００の長手方向における他端側に向かってセンサ２から電波を送信させるように配置されている。また、廊下１００の天井１０２には、複数台（図９では３台）の光源部２１，２２，２３，…が、廊下１００の長手方向において所定の間隔を開けて設置されている。また、廊下１００を囲む壁１０３には、部屋（図示せず）に通じる扉１１１，１１２，１１３が、対応する部屋の位置に合わせて設けられている。

ここで、制御部１０は、センサモジュール１からの検出信号に基づいて、各々の光源部２１，２２，２３，…の動作（点灯、点滅、調光）を制御する。例えば、センサモジュール１が照明空間において対象物である人２００を検知していない場合、制御部１０は、光源部２１，２２，２３，…を消灯させる。一方、センサモジュール１が照明空間において対象物である人２００を検知すると、制御部１０は、光源部２１，２２，２３，…を点灯させている。制御部１０は、照明空間に対象物である人が存在するか否かによって、光源部２１，２２，２３，…を点灯又は消灯させているので、照明が不要な場合は消灯させることで省電力を実現できる。

センサモジュール１は、所定の検出周期が経過する度に、照明空間において対象物の存否を判別する処理を行っており、図１１（ａ）はセンサ２から出力されるセンサ信号の波形図であり、図１１（ｂ）は認識処理部７の識別結果を示す図である。図１１（ａ）（ｂ）は、センサモジュール１が、廊下１００の右端で人２００が停止している状態の時刻Ｔ１で測定を開始し、時刻Ｔ２に人２００が廊下１００の左側に向かって移動した場合の測定結果を示している。人２００が移動するまでの期間（時刻Ｔ１〜Ｔ２）では、センサ２の出力信号には暗雑音が計測されている。時刻Ｔ２以降に人２００がセンサモジュール１に向かって歩き出すと、センサ２から出力されるセンサ信号の振幅は、人がセンサモジュール１に近づくにつれて徐々に大きくなっている。センサモジュール１では、センサ２から出力されるセンサ信号はＡ／Ｄ変換されて演算処理部４に入力される。演算処理部４の各部は上述した識別処理を行っており、人が移動を開始した直後に認識処理部７は人を検知し、検知状態を示す信号が制御部１０に出力される。制御部１０は、センサモジュール１から対象物を検知したことを示す検知信号が入力されると、光源部２１，２２，２３，…に点灯制御信号を出力して、光源部２１，２２，２３，…を点灯させる。なお、制御部１０は、センサモジュール１から対象物を検知していないことを示す非検知信号が入力されると、光源部２１，２２，２３，…に消灯制御信号を出力して、光源部２１，２２，２３，…を消灯させている。

ところで、本実施形態の照明制御システムにおいて、認識処理部７が、各フィルタバンク５ａから抽出した信号を規格化処理部６が規格化した信号に含まれる検出対象物による信号成分と検出対象物以外による信号成分との成分比に基づいて物体を識別してもよい。

このような認識処理部７は、例えば、重回帰分析による認識処理を行うことによって物体を識別するようにすればよい。この場合、認識処理部７は、重回帰分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。

このような認識処理部７を採用する場合、センサ２の検知領域内での検出対象物の異なった動きそれぞれに対応した学習データを予め取得し、これら複数の学習データに対し重回帰分析を施すことで得られたデータを演算処理部４のメモリ（図示せず）に記憶させる。重回帰分析によれば、図１５に示すように、信号成分ｓ１と信号成分ｓ２と信号成分ｓ３とが合成された合成波形Ｇｓは、信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３の種別、信号成分の数、各信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３それぞれの強度が未知であっても、合成波形から各信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３に分離推定することが可能である。図１５中の〔Ｓ〕は、信号成分ｓ１、ｓ２、ｓ３を行列要素とする行列を示し、〔Ｓ〕^−１は〔Ｓ〕の逆行列を意味し、Ｉは規格化強度の成分比（係数）を意味している。ここにおいて、演算処理部４のメモリに記憶させておくデータは、認識処理に利用するデータであり、物体の動きと信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３とを対応付けたデータである。

図１６（ａ）は、横軸が時間、縦軸が規格化強度であり、検知領域内を検出対象物である人が２ｍ／ｓの移動速度で１０ｍだけ移動したときに、規格化処理部６から出力された規格化強度の時間軸上でのデータ（上述の合成波形Ｇｓに対応する）をＡ１として示している。また、図１６（ａ）には、重回帰分析によりデータＡ１から分離された信号成分Ａ２，Ａ３も示してある。ここにおいて、信号成分Ａ２は、検出対象物である人の移動に起因した信号成分であり、信号成分Ａ３は、検出対象物以外の外乱要素である可動物体（例えば空調装置のファン）の動きに起因した信号成分である。図１６（ｂ）は、認識処理部７の識別結果に応じて、センサモジュール１から制御部１０に出力される出力信号を示す。認識処理部７は、検知対象物（例えば人）による信号成分Ａ２と、検知対象物以外の物体による信号成分Ａ３との成分比（Ａ２／Ａ３）に基づいて検知対象の物体を識別する。すなわち、認識処理部７は、Ａ２＞Ａ３のときに検知対象の物体が存在すると識別して、制御部１０に出力する出力信号を“１”とする。また認識処理部７は、Ａ２≦Ａ３のときに検知対象の物体が存在しないと識別して出力信号を“０”とする。図１６（ｂ）から、検知対象以外の物体（空調装置のファンなど）の動きに起因した誤検出を低減できることが確認された。

ここで、センサモジュール１では、上述の判定条件（Ａ２＞Ａ３）を外部からの設定により可変とすることが好ましい。例えば、判定条件をＡ２＞α×Ａ３とし、係数αを外部からの設定により可変とすることが好ましい。これにより、センサモジュール１は、使用用途に応じて要求される失報率、誤報率を調整することが可能となる。

なお、認識処理部７では、複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出した出力信号について、検知対象物による信号成分と、検知対象物以外の物体による信号成分との成分比に基づいて検知対象の物体を識別してもよい。また、認識処理部７では、上述の周波数分布の特徴、及び、検出対象物による信号成分と検出対象部以外による信号成分との成分比の両方に基づいて検知対象の物体を識別してもよい。

以上説明したように、本実施形態の照明制御システムは、光源部２１，２２，２３…と、検出部たるセンサモジュール１と、制御部１０とを備える。光源部２１，２２，２３，…は一方向に長い照明空間を照明する。センサモジュール１は照明空間における物体の存否を検出する。制御部１０は、センサモジュール１による物体の検出結果に基づいて、光源部２１，２２，２３，…を制御する。センサモジュール１は、送信部と、受信部と、周波数分析部５と、識別部たる認識処理部７とを備える。送信部としてのセンサ２は照明空間に電波を送信する。受信部としてのセンサ２は電波の送信範囲内にある物体で反射された反射波を受信する。周波数分析部５は、センサ２が受信した信号から物体の動きに対応するセンサ信号を作成して、互いに周波数帯域が異なる複数のフィルタバンク５ａの各々にセンサ信号を入力し、複数のフィルタバンク５ａの各々から出力信号を抽出する。認識処理部７は、複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出した出力信号の周波数分布の特徴、及び、複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出した出力信号に含まれる検出対象物による信号成分と前記検出対象物以外による信号成分との成分比の少なくとも何れか一方に基づいて、照明空間を移動する物体を識別する。このセンサモジュール１は、照明空間の長手方向における一端側に、照明空間の長手方向における他端側に向かってセンサ２から電波を送信させるように配置される。認識処理部７が照明空間を移動する物体を識別すると、制御部１０が、認識処理部７の識別結果に応じて光源部２１，２２，２３…の動作を制御する。

このように、センサ２として、熱の外乱による影響を受けにくい電波センサを用いており、照明空間の長手方向の一端側に設置され、長手方向の他端側に向かって電波を送信しているので、照明空間にある検知対象物をより確実に検出できる。また、周波数分析部５は、センサ２が受信した信号を複数のフィルタバンク５ａの各々に入力し、認識処理部７は、複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出した出力信号の周波数分布及び成分比の少なくとも何れか一方に基づいて物体を識別している。したがって、認識処理部７は、検知対象の物体による反射波の周波数分布と、周波数分布の特徴が異なる物体を弁別して認識するか、もしくは、検知対象物による信号成分と検知対象物以外による信号成分との成分比に基づいて物体を認識することができるから、誤検出が低減する。

また、本実施形態の照明制御システムにおいて、複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出される出力信号の強度を規格化して出力する規格化処理部６を、検出部たるセンサモジュール１が備えてもよい。この場合、識別部たる認識処理部７は、複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出される出力信号の強度を規格化処理部６が規格化した信号の周波数分布の特徴、及び、規格化処理部６が規格化した信号に含まれる検出対象物による信号成分と検出対象物以外による信号成分との成分比の少なくとも何れか一方に基づいて、照明空間を移動する物体を識別する。フィルタバンク５ａの出力信号の大きさがばらついたとしても、認識処理部７は、規格化処理部６で規格化された信号の周波数分布及び成分比の少なくとも何れか一方に基づいて物体を識別しているので、認識処理部７に入力される信号の最大値が小さくなり、分解能を高めることができる。

ところで、本実施形態の照明制御システムでは、センサモジュール１として電波式のセンサ２を用いている。このセンサ２は、照明空間にいる人２００のような物体で反射された電波だけではなく、照明空間を囲む廊下１００の床１０１、天井１０２、壁１０３で反射された電波を受信する。ここで、照明空間にいる人２００が移動すると、人２００の移動によってセンサ信号の周波数分布の特徴が変化するので、センサ信号の周波数分布を分析した結果と、予め求めておいた、人が移動した場合の周波数分布の特徴とに基づいて人２００の識別を行う。同様に、扉１１１，１１２，１１３の何れかが開閉されると、それによってセンサ２で受信する電波の状況が変化するため、認識処理部７は、センサ信号の周波数分布の特徴と、予め求めておいた、扉の開閉によるセンサ信号の周波数分布の特徴とを比較する。これにより、部屋にいる人が廊下１００に出るために扉１１１，１１２，１１３の何れかを開閉すると、扉の開閉によってセンサ信号の周波数分布の特徴が変化するので、扉の開閉を検知することで、廊下１００に人が出てくることを事前に検知できる。

図１２（ａ）は左側の扉１１１が開閉された場合のセンサ信号の測定結果であり、図１３（ａ）は中央の扉１１２が開閉された場合のセンサ信号の測定結果である。何れの測定結果においても扉１１１，１１２が開閉されることによって、センサ信号の振幅が変化しており、図１２（ｂ）及び図１３（ｂ）に示すように認識処理部７の識別結果が非検知状態から検知状態に切り替わっている。

このように、本実施形態において、照明空間を囲うようにセンサ２（送信部）からの電波の送信方向に沿って設けられた壁１０３に、照明空間と反対側に開くように設けられた扉１１１〜１１３が開閉する動きを、認識処理部７が識別することも好ましい。

熱画像センサで照明空間を撮像した画像から対象物を検出する場合、扉１１１〜１１３の向こう側にある空間と廊下１００の温度が同じであれば、扉１１１〜１１３が開けられても熱画像に変化が発生せず、扉１１１〜１１３の開閉を検知できない可能性がある。それに対し、本実施形態ではセンサ２が電波センサであり、センサ２は人などの移動物体による反射波だけでなく、照明空間を囲う壁１０３や扉１１１〜１１３で反射された電波を受信するので、扉１１１〜１１３の開閉で反射波が変化した場合も検出が可能である。また、扉１１１〜１１３が照明空間と反対側に開く場合（内開きの場合）、認識処理部７は扉１１１〜１１３が開けられることを検知するので、人が照明空間に入る前に人が入ってくることを検知して、光源部２１，２２，２３の動作を制御することができる。よって、廊下１００に出るために人が扉１１１〜１１３を開けると、この扉１１１〜１１３の動きをセンサモジュール１が検知し、制御部１０が光源部２１，２２，２３を点灯させるので、廊下１００に出る前に光源部２１，２２，２３を点灯させることができる。

ところで、演算処理部４が、センサモジュール１から認識処理部７が識別した物体までの距離を測定する測距部の機能を備えていてもよい。レーダによる測距方式としてはＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式や２周波ＣＷ（Continuous Wave）方式のような周知の方式がある。本実施形態のセンサモジュール１では、このような測距方式と、移動物体を検出するドップラー方式の電波センサを組み合わせることで、演算処理部４が、センサモジュール１から認識処理部７が識別した物体までの距離を求めることができる。なお、センサモジュール１が採用した、センサ２のセンサ信号から対象物までの距離を測定する測距方式（ＦＭ−ＣＷ方式、２周波ＣＷ方式）については従来周知であるから、その説明は省略する。

この場合の照明制御システムの動作を図１４に基づいて説明する。図１４の例では、照明空間である廊下１００の天井１０２に５台の光源部２１，２２，２３，２４，２５が設置されており、制御部１０には、センサモジュール１の設置位置と、制御対象である光源部２１〜２５の設置位置とが予め登録されている。

センサモジュール１は、認識処理部７が照明空間において対象物を検出すると、対象物を検出したという信号と、センサモジュール１から対象物までの距離の情報とを制御部１０に出力する。制御部１０に、センサモジュール１から人２００の検出信号と、センサモジュール１から人２００までの距離の測定結果とが入力されると、人２００の位置の近傍にある光源部（図１４の例では光源部２２，２３）に点灯制御信号を出力する。光源部２２，２３は、制御部１０から点灯制御信号を受信すると、光源を点灯させており、人２００の近くにある光源部２２，２３のみが点灯し、他の光源部２１，２４，２５は消灯しているから、省電力を実現できる。

また、センサモジュール１は、検出した対象物までの距離の時間的変化やドップラー効果を利用して、対象物が移動する方向を検出することができる。センサモジュール１は、対象物を検出すると、この対象物の検出情報と、センサモジュール１から対象物までの距離の情報と、対象物の移動方向の情報とを制御部１０に出力してもよい。制御部１０は、センサモジュール１から入力された情報をもとに、人２００の近傍にある光源部と、これから人２００が移動する方向にある光源部を点灯させてもよい。また、制御部１０は、人２００が通り過ぎて遠ざかっていく光源部を消灯させることもできる。

また、制御部１０は、センサモジュール１から対象物（例えば人２００）までの距離の情報と、この対象物の移動方向の情報をもとに、対象物が光源部に近づくにつれて光源部の光出力を徐々に明るくするように、各光源部の光出力を制御してもよい。また、制御部１０は、対象物が光源部から遠ざかるにつれて光源部の光出力を徐々に暗くするように、各光源部の光出力を制御してもよい。

このように、本実施形態の照明制御システムにおいて、センサモジュール１（検出部）は、認識処理部７（識別部）が識別した物体までの距離を測定する測距部を備えてもよい。制御部１０は、認識処理部７の識別結果と、測距部たる演算処理部４の測定結果とに基づいて、光源部２１〜２５の動作を制御しており、例えば、物体の近くにある光源を点灯させるといった、きめ細かい制御が可能になる。

検知領域内に存在する検知対象以外の物体は、主に、移動体でない可動物であり、検知領域（照明領域）が建物内の廊下１００などの場合には、空調のファンなどが考えられる。このような可動物の誤検出を低減するために、演算処理部４が、複数のフィルタバンク５ａの各々から出力される信号に含まれている背景信号（つまり、雑音）を推定し、除去する背景信号除去機能を備えてもよい。

演算処理部４は、例えば、動作モードとして、背景信号を推定する第１モードと、認識処理を行う第２モードとがあり、タイマ（図示せず）により計時される所定時間（例えば３０秒）ごとに第１モードと第２モードとが切り替わるようにすることが好ましい。ここにおいて、演算処理部４は、第１モードの期間に背景信号を推定し、第２モードの期間に背景信号を除去してから、認識処理部７で認識処理を行うことが好ましい。第１モードの時間と第２モードの時間とは、同じ時間（例えば３０秒）に限らず、互いに異なる時間でもよい。

演算処理部４の背景信号除去機能は、例えば、フィルタバンク５ａから出力される信号から背景信号を減算することで背景信号を除去してもよい。例えば、演算処理部４の背景信号除去機能は、複数のフィルタバンク５ａの各々を通過した信号ｍ１，ｍ２，…（図４（ｂ）参照）の強度から、第１モードで推定した背景信号の強度ｂ１，ｂ２，…（図４（ａ）参照）を減算する減算器で構成される。図４（ｃ）は、同一のフィルタバンク５ａ同士で信号から背景信号を減算することで得られた信号の強度を示している。ここで、周波数の低い方からｊ番目（ｊは自然数）のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度をｍ_ｊ、背景信号の強度をｂ_ｊとすると、背景信号を除去した信号の強度Ｌ_ｊは次式で表される。

Ｌ_ｊ＝ｍ_ｊ−ｂ_ｊ
演算処理部４の背景信号除去機能は、第１モードの期間において、複数のフィルタバンク５ａの各々について得られた信号の強度を、各々のフィルタバンク５ａの背景信号の強度と推定し、随時更新するようにしてもよい。また、演算処理部４の背景信号除去機能は、第１モードにおいて、複数のフィルタバンク５ａの各々について得られた複数の信号の強度の平均値を、各々のフィルタバンク５ａの背景信号の強度と推定してもよい。すなわち、演算処理部４の背景信号除去機能は、事前に得た各々のフィルタバンク５ａの複数点の信号の時間軸上での平均値を背景信号としてもよい。これにより、演算処理部４の背景信号除去機能は、背景信号の推定精度を向上させることが可能となる。

また、演算処理部４の背景信号除去機能は、複数のフィルタバンク５ａの各々について直前の信号を背景信号としてもよい。ここで、演算処理部４は、複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出した信号を規格化処理部６で規格化する前に、時間軸上の直前の信号を減算することで背景信号を除去してもよい。要するに、演算処理部４の背景信号除去機能は、複数のフィルタバンク５ａの各々を通過した信号について、規格化処理の対象となる信号から時間軸上における１サンプル前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有してもよい。

図５は、時刻ｔ１において規格化処理の対象となる複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出した信号と、その直前の時刻ｔ０において規格化処理の対象となる複数のフィルタバンク５ａの各々から抽出した信号を示している。図５の例では、周波数の低い方から数えて１番目から５番目までのフィルタバンク５ａの信号を規格化処理の対象としている。時刻ｔ１において周波数の低い方からｋ番目（ｋは１から５までの自然数）のフィルタバンク５ａの信号をｍ_ｋ（ｔ１）、時刻ｔ０において周波数の低い方からｋ番目のフィルタバンク５ａの信号をｍ_ｋ（ｔ０）とすると、減算後の信号の強度Ｌ_ｋは次式で表される。

Ｌ_ｋ＝ｍ_ｋ（ｔ１）−ｍ_ｋ（ｔ０）
ところで、本実施形態の照明制御システムの使用環境によっては、あらかじめ比較的大きな背景信号（雑音）が含まれる周波数ビン５ｂが既知である場合がある。例えば、センサモジュール１の周辺に商用電源で駆動される機器が存在する場合、電源周波数（例えば６０Ｈｚ）の逓倍の周波数（例えば６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ等）のような特定周波数を含む周波数ビン５ｂの信号には比較的大きな背景信号が含まれる可能性が高い。一方、検知対象の物体が検知領域内を移動しているときにセンサモジュール１から出力されるセンサ信号は、当該センサ信号の周波数（ドップラ周波数）が、センサモジュール１と物体の間の距離と、物体の移動速度とに応じて随時変化する。したがって、検知領域内を移動する検知対象の物体を検出する場合は、特定周波数のセンサ信号が定常的に発生することはない。

そこで、演算処理部４の背景信号除去機能は、複数のフィルタバンク５ａのそれぞれが複数の周波数ビン５ｂを有している場合に、背景信号が定常的に含まれる周波数ビン５ｂを特定周波数ビン５ｂ_ｉとし、この特定周波数ビン５ｂ_ｉの信号を無効とする。この場合に、演算処理部４の背景信号除去機能は、特定周波数ビン５ｂ_ｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度から推定した信号の強度で補完することによって背景信号を除去してもよい。図６（ａ）の例で左から３番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂ_ｉである場合、演算処理部４は、この特定周波数ビン５ｂ_ｉの信号（信号の強度ｂ_３）を無効にする。そして、演算処理部４は、図６（ｂ）に示すように、この特定周波数ビン５ｂ_ｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号成分の強度ｂ_２，ｂ_４から推定した値で、特定周波数ビン５ｂ_ｉの強度ｂ_３を補完する。この補完処理にあたっては、演算処理部４は、特定周波数ビン５ｂ_ｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度ｂ_２，ｂ_４の平均値、つまり、（ｂ_２+ｂ_４）／２を、特定周波数ビン５ｂ_ｉの強度ｂ_３として補完する。要するに、フィルタバンク５ａ内で周波数の低い方からｉ番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂ_ｉである場合、演算処理部４は、特定周波数ビン５ｂ_ｉの信号の強度ｂ_ｉを次式を用いて補完する。

ｂ_ｉ＝（ｂ_ｉ−１＋ｂ_ｉ＋１）／２
これにより、演算処理部４は、定常的に発生する特定周波数の背景信号（雑音）の影響を短時間で低減することが可能となり、検知対象の物体の検知精度が向上する。

また、演算処理部４が備える背景信号除去機能は、周波数領域（周波数軸上）において背景信号を濾波することで背景信号を除去する適応フィルタ（Adaptive filter）で実現されてもよい。

適応フィルタ（Adaptive filter using Discrete Cosine Transform）は、適応アルゴリズム（最適化アルゴリズム）に従って伝達関数（フィルタ係数）を自己適応させるフィルタである。適応フィルタはディジタルフィルタにより実現され、例えばＤＣＴを用いた適応フィルタが好ましい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＤＣＴのＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムを用いればよい。

また、適応フィルタは、ＦＦＴを用いた適応フィルタでもよい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムを用いればよい。ＬＭＳアルゴリズムは、射影（Projection）アルゴリズムやＲＬＳ（Recursive Least Square）アルゴリズムに比べて演算量を低減できるという利点がある。また、ＤＣＴのＬＭＳアルゴリズムは、実数の演算のみでよく、複素数の演算を必要とするＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムに比べて演算量を低減できるという利点がある。

適応フィルタは、例えば、図７に示す構成を有している。この適応フィルタは、フィルタ係数が可変のフィルタ５１と、減算器５２と、適応処理部５３とを備える。減算器５２は、フィルタ５１の出力信号と参照信号との誤差信号を出力する。適応処理部５３は、適応アルゴリズムに従って入力信号と誤差信号とからフィルタ係数の補正係数を生成しフィルタ係数を更新させる。この適応フィルタは、フィルタ５１の入力信号を熱雑音からなる背景信号とし、参照信号を所望の白色雑音の値とすれば、不要な背景信号を濾波することで背景信号を除去することが可能となる。

また、演算処理部４の背景信号除去機能は、適応フィルタの忘却係数（forgetting factor）を適宜設定しておくことによって、長時間の平均的な背景信号を周波数軸上で濾波した信号の周波数分布を抽出してもよい。忘却係数は、フィルタ係数を更新する演算の際に過去のデータ（フィルタ係数）の影響を現在のデータ（フィルタ係数）から過去にさかのぼるほど指数関数的に軽くし、現在のデータに近づくほど重くするためのものである。忘却係数は、１未満の正の値であり、例えば０．９５〜０．９９程度の範囲で適宜設定すればよい。

なお、センサモジュール１が備えるセンサ２は、一次元方向の情報（廊下１００の長手方向と平行な方向における情報）だけではなく、二次元方向の情報或いは三次元方向の情報を検知するように構成されてもよい。センサ２が、１個の送信アンテナと、複数の受信アンテナとを備え、演算処理部４が、複数の受信アンテナでそれぞれ受信した信号による信号処理を行ったり、複数のセンサを連携させて動作させることで、二次元方向或いは三次元方向の情報を取得できる。この場合、対象物である人２００が一次元方向（照明空間の長手方向）のみに移動する場合だけではなく、平面内での対象物の位置を検出した結果に基づいて光源部の動作を制御できる。

また、本実施形態では、センサモジュール１が対象物を検出した結果に基づいて、制御部１０が、光源部の動作を制御しているが、状況に応じた情報を表示するデジタルサイネージの機能を備えてもよい。例えば、センサモジュール１から対象物の検出結果と、センサモジュール１から対象物までの距離の情報、移動方向の情報が入力されると、制御部１０が、表示用のディスプレイ装置（図示せず）に人の注意を喚起して、人を誘導する情報を表示させてもよい。

１ センサモジュール（検出部）
２ センサ（送信部、受信部）
４ 演算処理部（測距部）
５ 周波数分析部
６ 規格化処理部
７ 認識処理部（識別部）
１０ 制御部
２１，２２，２３ 光源部

Claims (4)

1. 一方向に長い照明空間を照明する光源部と、前記照明空間における物体の存否を検出する検出部と、前記検出部による物体の検出結果に基づいて、前記光源部を制御する制御部とを備え、
   前記検出部は、前記照明空間に電波を送信する送信部と、電波の送信範囲内にある物体で反射された反射波を受信する受信部と、前記受信部が受信した信号から前記物体の動きに対応するセンサ信号を作成して、互いに周波数帯域が異なる複数のフィルタバンクの各々に前記センサ信号を入力し、複数の前記フィルタバンクの各々から出力信号を抽出する周波数分析部と、複数の前記フィルタバンクの各々から抽出した出力信号の周波数分布の特徴、及び、複数の前記フィルタバンクの各々から抽出した出力信号に含まれる検出対象物による信号成分と前記検出対象物以外による信号成分との成分比の少なくとも何れか一方に基づいて、前記照明空間を移動する前記物体を識別する識別部とを備え、
   前記検出部は、前記照明空間の長手方向における一端側に、前記照明空間の長手方向における他端側に向かって前記送信部から電波を送信させるように配置されており、
   前記識別部が前記照明空間を移動する前記物体を識別すると、前記制御部が、前記識別部の識別結果に応じて前記光源部の動作を制御するように構成されたことを特徴とする照明制御システム。
2. 複数の前記フィルタバンクの各々から抽出される出力信号の強度を規格化して出力する規格化処理部を前記検出部が備え、
   前記識別部が、複数の前記フィルタバンクの各々から抽出される出力信号の強度を前記規格化処理部が規格化した信号の周波数分布の特徴、及び、前記規格化処理部が規格化した信号に含まれる検出対象物による信号成分と前記検出対象物以外による信号成分との成分比の少なくとも何れか一方に基づいて、前記照明空間を移動する前記物体を識別するように構成されたことを特徴とする請求項１記載の照明制御システム。
3. 前記照明空間を囲うように前記送信部からの電波の送信方向に沿って設けられた壁に、前記照明空間と反対側に開くように設けられた扉が開閉する動きを、前記識別部が識別するように構成されたことを特徴とする請求項１又は２の何れか１項に記載の照明制御システム。
4. 前記検出部は、前記検出部から前記識別部が識別した物体までの距離を測定する測距部を備え、
   前記制御部は、前記識別部の識別結果と前記測距部の測定結果とに基づいて、前記光源部の動作を制御するように構成されたことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の照明制御システム。

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