JP2018033746A - 人検知方法及び人検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の人の移動を個人ごとに識別する装置を提供する。【解決手段】複数のセンサ出力から、０以外の信号強度を示す信号列間で相関係数を計算し、相関係数を閾値と比較する。閾値以上の場合、信号強度比からイベント位置を決定する。閾値未満の場合、複数イベント判定を行う。イベント数ξを２として、ξ個の信号列Ｉと、ξ行Ｍ列の行列Ａと、Ｍ行１列の信号列Ｓで与えられる、Ｉ＝ＡＳから、信号列Ｉ間の相関係数ｒ（ξ）が最小となる初期行列Ａを決定する。イベント数ξに１を加算して、ξ個の信号列Ｉと、ξ行Ｍ列の行列Ａと、Ｍ行１列の信号列Ｓで与えられる、Ｉ＝ＡＳから、信号列Ｉ間の相関係数ｒ（ξ）が最小となる行列Ａを決定し、ｒ（ξ）とｒ（ξ—１）を比較する。ｒ（ξ）がｒ（ξ—１）より大きい場合は、行列Ａを決定する過程を行い、それ以外の場合は、ξ—１以下であるときに得られた行列Ａの各行の係数からイベント位置を決定する。【選択図】図３

Description

この発明は、人検知方法及び人検知装置に関し、特に、検知エリア内の一人または複数の人の存在、歩行、作業などの行動を一人一人分離して検知する人検知方法及び人検知装置に関する。

ＩｏＴ（モノのインターネット）社会への期待が増すとともに、人の動き、行動などを自動で検知できる人検知技術へのニーズが高まっている。高度な人検知技術がＩＴ技術と結びつけば、例えば子供や要介護者の行動をセンサで自動収集して外出中スマートフォンで確認する、公共の場所で混雑状況や人の流れを把握する、あるいは不審者を発見する、店舗内で顧客がどのように移動しどこに滞留しているかの情報を得てマーケティングなどに役立てることなどが可能になる。このため、家庭、オフィス、医療、店舗など多くの場所で応用が期待されている。

人検知技術として、画像による人検知、赤外線による人検知、電磁波及び超音波照射による人検知、静電気による人検知などがある。

画像による人検知では、例えば、監視カメラで得られる画像情報をソフトウエアにより画像解析する。画像による人検知には、画像情報に、必然的に、死角（ブラインドエリア）が存在するという課題がある。また、画像処理のためのシステムが高コストとなるという課題がある。さらに、画像情報の使用については、プライバシーの問題もある。

赤外線照射による人検知は、人体から放射される赤外線を赤外線センサで観測するものである。この赤外線照射による人検知は、システムが比較的低コストであり、また、プライバシーの問題も生じない。しかしながらこの方法では、検知範囲内に人が入ったかどうかはわかるものの、検知範囲内のどの位置に入ったか、何人入ったか、どう動いたかなど、より詳細な情報はわからない。

電磁波及び超音波照射による人検知は、近赤外線やマイクロ波、あるいは超音波など、人体にとって無害な信号を検知エリアに照射し、人体からのそれらの反射を測定するものである。この電磁波及び超音波照射による人検知は、画像による人検知に比べてデータ量が小さく解析が容易である。また、細かい情報が得られないので、プライバシーの問題が少ない。しかし、死角の問題は、監視カメラの場合より大きくなる。

静電気による人検知は、人体の動きがもたらす静電界の変化を測定するものである。静電界を用いた移動の検出では、画像解析を中心とした他の方法と比べて、視覚的には死角になる場所の情報も得ることができる利点がある。

静電気による人検知について説明する。人体は導電性を持ち良好な導電体と近似される。また通常人体は地面など電気的アースと見なせるものから絶縁されている。このため、何らかの理由で帯電することによって、人体は様々な電位を持ち得る。様々な電位を持った導電体としての人体が空間中を移動するとき、空間中の静電界分布が変動する。この結果、電界の変化などを計測することにより人体の動きを知ることができる。この一例として、人の歩行に伴う電界の変化を観測することによって、個人の識別が可能となる装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

人体に限らず電荷を持つものにより生じる静電界の変化は、準静的すなわち変化の速度が十分小さい場合、以下の式（１）で示される、ポアソン方程式によって決定される。

ここで、Ｖは電位、ρは電荷密度、εは誘電率で全て空間上の位置（ｘ，ｙ，ｚ）の関数である。上式（１）は空間上でρやεの空間分布が変化することによって空間上の電位の分布が変化することを示す。人体は電荷を持ち、かつ空気とは異なる誘電率を持つので、人体が移動することにより電荷や誘電率の空間分布が変化し、それによって電位分布が変化する。そこで人体が運動する空間上に複数の電極（以下センサとも称する）を置き、その電極で生じる電位を観察すれば人体の動きに関する何らかの情報が得られることがわかる。

なお、限られた箇所の電位を測定するだけでρやεの空間分布を決定することはできない。しかし、例えば人体を直径１ｍの導体球と仮定し、さらに検知範囲内には一人のみ存在し、他に移動するものはない、など単純化してモデル化すれば、少数の電極で人体の動きを推定できる。

特開２００４−１４７７９３号公報

しかしながら、上述の従来例の静電気による人検知には、以下の課題がある。

第一の問題は、複数の人体が移動している場合、それらの動きを分離してその移動を推定することが難しいことである。上式（１）は空間全ての点で成立するので、複数の人体が検知範囲内に散らばって存在する場合、センサで測定される電位分布はそれらの重ね合わせとなる。ところが測定された電位の変化が空間上のどの箇所の、人体の移動によるρとεの変化によるものかを求めるのは難しい。

この問題の解決策として非常に多くのセンサを設置する方法がある。しかし、センサの設置が困難となり、また多くのセンサの信号から一人一人の移動のもたらす効果を分離する複雑なアルゴリズムが必要となり、推定の誤りが増えることが予想される。

第二の問題は、センサがごく近傍の人の動きしか検知できないこと、および検出する運動の向きによって指向性があることである。その理由を図１を参照して説明する。図１は、静電気による人検知を説明するための模式図である。図１ではセンサとして４個の電界センサＳ１, Ｓ２, Ｓ３, Ｓ４を用いている。

センサＳ１は極座標（ｒ，θ，φ）の原点Ｏに、センサＳ２及びセンサＳ３はそれぞれφ＝０の平面上の、Ｏ´及びＯ´´の位置にそれぞれ置かれているものと仮定する。測定対象の人体は点Ｐ上にあり、一定の電荷量Ｑを持つ空間上の一点と考える。人体（点Ｐ）は、φ＝０の平面を移動するものとする。φ＝０の平面は、例えば床面に対応する。点Ｐの位置を（Ｌ_１，０，０）とすると、センサＳ１と点Ｐの距離ＯＰはＬ_１である。さらにセンサＳ２と点Ｐの距離Ｏ´ＰをＬ_２、センサＳ３と点Ｐの距離Ｏ´´ＰをＬ_３とし、ＯＰとＯ´Ｐのなす角をΘ´、ＯＰとＯ´´Ｐのなす角をΘ´´とする。このとき、センサＳ１〜Ｓ３で測定される電界の絶対値はそれぞれ以下の式（２）で表される。

ここで、ε_０は真空の誘電率である。電荷を持った人体の移動、例えば点ＰがセンサＳ１に近づいたり遠ざかったりするときそれぞれのセンサが感じる電界強度が変化する。それぞれのセンサの感じるＬ_１に対する電界強度の変化率は上式（２）をＬ_１で微分することによって得られ、以下の式（３）で表される。

上式（３）で表される電界Ｅ_１〜Ｅ_３の変動はそれぞれのセンサによって測定される。人体の電荷Ｑは一定であるという仮定の下では、Θ´、Θ´´はＬ_１〜Ｌ_３が決まれば一意に決まる。従って、上式（３）の変数はＬ_１〜Ｌ_３の３つである。上式（３）においては式の数と変数が等しいからＬ_１〜Ｌ_３は決定可能である。つまり点Ｐの位置を特定できる。静電気による人検知は基本的にこのような原理に基づく。

しかしながら上式（３）を見ると、電界強度の変化はセンサからの距離の３乗に反比例している。これはセンサと検知対象の距離が大きくなるにつれ人体の移動の検知が急激に困難になることを示すものである。例えば図１でＯＰ間の距離Ｌ_１に比べて、Ｏ´Ｐ間の距離Ｌ_２が１０倍大きいと仮定する。するとセンサＳ２で測定される電界強度の変化は以下の式（４）となる。

このように、センサＳ２で得られる値は、センサＳ１で得られる値の１／１０００より小さくなり、その検知が困難となってしまう。上式（３）において、いずれかのセンサの変化が観測できないと、点Ｐの運動を決定するための方程式の数が減り、結果として人体の運動の検知ができなくなる。このように従来の電界センサによる人検知においては、センサがごく近傍の人体の動きしか検知できない問題がある。

次に電界センサの指向性の問題について説明する。点Ｐの運動について、例え点ＰがセンサＳ１の近傍にいても、ＯＰと直交するθ,φ方向のＰの移動においては、センサＳ１ で電界の変化は生じない。このため、センサＳ１から点Ｐの動きに関する情報が得られないという問題がある。

この問題を解決するには、センサＳ２、Ｓ３と同じくＯＰ軸から外れた位置にあるセンサＳ４において電界の変化を観測し、３つのセンサＳ２ ,Ｓ３, Ｓ４から点Ｐの運動を決定する必要がある。ところがセンサＳ４は、センサＳ２，Ｓ３よりも点Ｐからさらに離れた場所にあり、電界の変化を観測できない可能性が高い。それを避けるためには各々のセンサに非常に感度の高いものを用いるか、センサ同士の間隔を十分な観測が可能となるまで狭める必要がある。

以上述べたように、人体の移動により生じる静電界の変化を観測することによる人検知において、歩行など人体の大きな動きを捉えるためには、非常に感度の高いセンサを用い、かつセンサの数を高密度にしなければならない。そのため、静電気による人検知システムは、ごく近接する人体のみを検知するタッチセンサなど限られた用途でしか用いられていなかった。

この発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、この発明の目的は、複数の人がいる場合においてもそれらの移動を個人ごとに識別して可視化できる、静電気による、人検知方法及び人検知システムを提供することにある。

上述した目的を達成するために、この発明の人検知方法は、以下の過程を備える。先ず、複数のセンサから、信号強度を示す強度信号列を取得し、０以外の信号強度を示す強度信号列間で相関係数を計算し、相関係数を所定の閾値と比較する。比較の結果、閾値以上である場合には、信号強度比からイベント位置を特定する。閾値よりも小さい場合には、複数イベント判定を行う。複数イベント判定を行う過程は、さらに、以下の過程を備える。先ず、イベント数ξを２として、ξ個のイベント信号列Ｉと、ξ行Ｍ列の係数行列Ａと、Ｍ行１列の強度信号列Ｓで与えられる、Ｉ＝ＡＳから、イベント信号列Ｉ間の相関係数ｒ（ξ）が最小となる初期係数行列Ａを決定する。次に、イベント数ξに１を加算して、ξ個のイベント信号列Ｉと、ξ行Ｍ列の係数行列Ａと、Ｍ行１列の強度信号列Ｓで与えられる、Ｉ＝ＡＳから、イベント信号列Ｉ間の相関係数ｒ（ξ）が最小となる係数行列Ａを決定し、ｒ（ξ）とｒ（ξ―１）を比較する。ｒ（ξ）がｒ（ξ―１）より大きい場合は、さらに、係数行列Ａを決定する過程及びｒ（ξ）とｒ（ξ―１）を比較する過程を行い、それ以外の場合は、ξ―１以下であるときに得られた係数行列Ａの各行の係数からイベント位置を決定する。

また、この発明の人検知装置は、複数の静電気測定器と、複数の静電気測定器の出力の高周波成分を透過させるバンドパスフィルタと、バンドパスフィルタを透過した信号から強度信号列を生成するＡＤ変換器と、信号処理部とを備える。信号処理部は、上述の人検知方法の各手順を実行する。

この発明の人検知方法及び人検知装置によれば、複数の電界センサより生じる信号から信号間の相関する成分を抽出することによって、人体の歩行、他物体への接触などに生じる電界の変動イベントを抽出し、イベントが生じた位置を推定して、仮想人にイベントを割り当てることによって所定の時刻の人体の位置を推定できる。また、複数のイベントをイベントごとに分離できるので、複数の人体が存在する場合においても、それらの移動を個人ごとに識別できる。

静電気による人検知を説明するための模式図である。 この発明の人検知装置の第１実施形態の概略構成図である。 信号処理部での処理を説明するための処理フロー図である。 この発明の人検知装置の第２実施形態の概略構成図である。

以下、図を参照して、この発明の実施形態について説明するが、各構成要素の形状、大きさ及び配置関係については、この発明が理解できる程度に概略的に示したものに過ぎない。また、以下、この発明の好適な構成例につき説明するが、各構成要素の材質及び数値的条件などは、単なる好適例にすぎない。従って、この発明は以下の実施の形態に限定されるものではなく、この発明の構成の範囲を逸脱せずにこの発明の効果を達成できる多くの変更又は変形を行うことができる。

（第１実施形態）
図２を参照して、人検知装置及び人検知方法の第１実施形態について説明する。図２は、この発明の人検知装置の第１実施形態の概略構成図である。人検知装置は、住居や工場のセキュリティや店舗等でのマーケティングのために設置される。

人検知装置は、センサ部１と、信号処理部２と、表示部３と、送信部４とを備えて構成される。

センサ部１は、複数の静電気測定器１１を備えて構成される。静電気測定器１１は、例えば、電位センサ、電界センサ、誘導電流監視センサのいずれかで構成することができる。静電気測定器１１は、それぞれ、２枚の平行な電極を備えて構成される。２枚の電極の間の電位差を測定する場合は、いわゆる電界センサとして機能する。また、一方の電極を接地して他方の電極の電位を測定する場合は、いわゆる電位センサとして機能する。また、このとき接地した電極に発生する誘導電流を測定すれば、いわゆる誘導電流監視センサとして機能する。以下の説明では、静電気測定器１１が電界センサである場合の例を説明する。

電界センサである静電気測定器１１では、電界に比例した大きさの電圧信号が発生する。この電圧信号は、ボルテージフォロア１２、電源周波数除去フィルタ１３、バンドパスフィルタ１４、増幅回路１５、ＡＤ変換器１６を経て、信号処理部２に送られる。

電源周波数除去フィルタ１３は、電源周波数（５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ）、及び、その整数倍（１００Ｈｚ、１５０Ｈｚ，２００Ｈｚ・・・、又は１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚ，２４０Ｈｚ・・・）の成分を取り除く。

バンドパスフィルタ１４は、５〜１０００Ｈｚの信号を透過させる。透過させる帯域を１０００Ｈｚ以下としたのは、後段のＡＤ変換器１６でのＡＤ変換により生じる可能性のあるエリアシングを避けるためである。一方、人の歩行時などに生じる電界変動を測定するために、透過させる帯域を５Ｈｚ以上としている。

人体を初めとする被測定対象が空間を移動するとき、電荷や誘電率の空間分布が変化し、それによって電位分布が変化する。ところが人体が移動するときの速度は通常１ｍ／ｓ程度のゆっくりしたものであり、それによる電界の変化は通常１Ｈｚ以上の低周波の領域に現れる。従って、透過帯域が５〜１０００Ｈｚのバンドパスフィルタ１４を透過した後の信号には、人体の単純な水平移動による電界の変化は、ほとんど現れない。

しかしながら、例えば人の歩行時には周波数８±２Ｈｚ程度の電界の変動が生じることが知られている。このような電界の変動は、歩行者の靴の床面を離れるとき、また着地するときに発生する。

床面は良好な導電体、電気的アースと見なせる地面の上に敷かれ、通常ある程度の電気抵抗を持つが、通常の床面素材においては床上の電荷は１ミリ秒より小さな時定数を持って地面に逃げるので、ほぼ地面と同じくアースと見なせる。

歩行者の靴が床面を離れるとき、また着地するときに発生する電界変化は、電気的アースとしての床面と帯電した導電体としての人体の間の電気容量が、靴の離地、着地とともに増減し、結果として人体の電位が増減することが主な要因である。つまり人体の帯電量をＱ、アース（床面）に対する人体の電位をＶ、アースと人体の間の電気容量をＣとすると以下の式（５）の関係がある。

靴面が床から離地したり着地したりする瞬間に、Ｃが急激に変化するので、これに従ってＶが変動し、電界も変化する。

他に、人体から５Ｈｚよりも高速な電界が発生する原因としては、人体からのあるいは人体への放電がある。人体は歩行などにより数１００Ｖから数ｋＶに帯電しているが、別の電位を持つ物体に接触したとき両者の電位が等しくなる方向に電荷の移動が生じる。例えば、手など露出した部分が接触したとき人体の電位は急激にアース電位まで低下するが、その時定数は１０ナノ秒のオーダーである。また人同士が触れ合った場合、両者の電位は等しくなるが、この現象も急激に生じる。

従って、静電気測定器１１において発生した信号においてバンドパスフィルタ１４を通過する信号は、検知範囲内における人体などの被測定対象と、測定対象とは異なる物体、例えば床面、他の人体など、の相互作用により生じるものである。この静電気測定器１１で発生する信号には、以下に述べるようないくつかの特徴がある。

第一の特徴は、特に歩行時や人体の放電時において、人体の電荷や電位の変化がダイナミックであり、電界の変化量も大きいということである。歩行時の離地、着地における人体の電位は、静止時の電位の数倍となる。また人体がアースに対してゼロ電位である場合でも、靴と床面での帯電現象によって人体の電位が上昇することが知られている。人体の電位は最大で数ｋＶにおよび、通常の電位センサ、電界センサ、電極への誘導電流の観測などで遠く離れた場所でも信号の観測が容易に可能である。

第二の特徴は、信号強度の距離に対する減衰がゆるやかなことである。これに対して被測定対象が空間を移動するときに生じる電界の変化は、図１を用いて説明したように、センサと被測定対象の距離の３乗に反比例して小さくなる。ところが被測定対象と、それとは異なる物体、例えば床面、他の人体などとの相互作用により生じる電界の変化においては、被測定対象自体の電位が変動することによって生じるものなので、電界の変化はセンサと被測定対象の距離の２乗に反比例する。したがって、センサから離れた場所においても信号の観測が可能である。

第三の特徴は、あるイベントに対して得られる各々のセンサからの出力は、信号の大きさがイベントの発生位置からセンサへの距離によって異なっても、信号の波形は相関係数１で相関することである。また、十分低い周波数での電界変化は空間を瞬時に伝導すると見なせるので（準静的近似による）、それらの相関は時間差なしに生じる。第三の特徴より、各センサにより得られた信号から、時間差なしに相関する信号を抽出して解析することによって、イベントの空間的位置を推定することができる。本実施形態においてイベントの空間位置の推定は、信号処理部２によって行われる。

ＡＤ変換器１６は、それぞれのセンサにより得られた信号からサンプリングレート１ｋＨｚで強度信号列Ｓを生成する。この実施形態では強度信号列Ｓの時間窓を０．１ミリ秒とする。時間窓を０．１ミリ秒とすると、それぞれの強度信号列Ｓは以下の式（６）のように１００列（０．１ｍｓ×１０００Ｈｚ＝１００）の数列として表される。

ここで、時間窓は、サンプリングレートで与えられる時間であり、時間枠は、強度信号列Ｓの要素の数を時間窓に乗算して与えられる。また、ここでは、センサの数Ｍを６とした例を説明する。

信号処理部２は、上式（６）の強度信号列Ｓ同士の相関関係より、時間枠内で生じたイベントについて、その発生件数ξと発生時刻、発生箇所を検知する。

図３を参照して、特に、信号処理部２での処理を説明する。図３は、信号処理部２での処理、時間枠内で生じたイベントについて、その発生件数ξと発生時刻、発生箇所を検知するための処理を説明するための処理フロー図である。

信号処理部２が備えるイベント列取得手段２１は、先ず、イベントが発生したか否かを判定する（Ｓ１０）。ある時間枠について、イベント列取得手段２１は、取得したどの強度信号列Ｓ１〜Ｓ６からも信号が得られない場合、すなわち（６）式において、強度信号列Ｓ１〜Ｓ６の要素が全て０である場合、時間枠にはイベントは発生していない、すなわちξ＝０と判断し、この場合（Ｎｏ）は何も行なわず、次の時間枠での判定を行う。

Ｓ１０での判定の結果、強度信号列Ｓ１〜Ｓ６のいずれかの信号が得られた場合（Ｙｅｓ）、イベント列取得手段２１は、イベントが発生したものとして強度信号列Ｓ１〜Ｓ６のうち、信号が得られていないものを除き、信号間で相関係数を計算する（Ｓ２０）。Ｓｎ及びＳｍの相関係数ｒ_ｎｍは以下の式（７）で計算される。上線つきＳｎ及びＳｍは、それぞれＳｎ及びＳｍの平均値である。

次に、この相関関数ｒ_ｎｍが、所定の閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ３０）。例えば、相関関数ｒ_ｎｍが０．９以上など、それらの相関関数ｒ_ｎｍが全て１と見なせる場合、時間窓内のイベントの発生件数（イベント数）ξは１件、すなわちξ＝１と判断される。この場合（Ｙｅｓ）、以下の（８）式のように全ての強度信号列Ｓ１〜Ｓ６は一個の信号列Ivent1との比例関係で表される。

上式（８）の右辺の係数行列の要素ｃ_１〜ｃ_６は全て０以上の実数であり、各信号間の強度比をあらわす。信号処理部２が備える位置推定手段２２は、この比例定数を求め、以下の式（９）によりイベントの位置を特定する（Ｓ４０）。

ここでＬ_１〜Ｌ_６は、イベントの発生位置からセンサＳ１〜Ｓ６までの距離である。ただし、係数ｃ_１〜ｃ_６のうちゼロであるものに関しては、上式（９）の比例関係から除く。例えばｃ_５＝０，ｃ_６＝０の場合は、以下の式（１０）のように表して、この式（１０）からイベントの位置を特定する。

上式（９）、上式（１０）は、センサの感じる電界変化の強度が、センサとイベントの生じた距離の２乗に反比例することを利用したものである。しかしながら本実施形態においてＬ_１〜Ｌ_６が、係数ｃ_１〜ｃ_６の２乗に反比例でなく２．１乗に反比例していると想定している。これは、床面がアースされていることの影響を考慮したためである。Ｌ_１〜Ｌ_６に関する情報により位置推定手段２２は、イベント発生位置の座標（ｘ、ｙ）を導き、イベントの発生時刻ｔとともに、第１のメモリ２３に記録する。

さらに、信号処理部２が備える仮想人割当手段２４は、イベント発生位置の座標（ｘ、ｙ）とイベントの発生時刻ｔを、既に定義された、あるいはその時点で定義した仮想人のデータとして割り当て（Ｓ２００）、第２のメモリ２５に記録する。既に定義された仮想人に新たなイベント（位置、発生時刻）を割り当てる場合は、既に割り当てられたイベントを上書きする形で行う。これはその仮想人の位置が更新されたことを示す。

仮想人の所在場所は、仕様態様に応じて表示部３により可視化して表示され、あるいは、送信部４によりインターネット上に送信される。

以上は、強度信号列Ｓ間の相関係数が１で、時間枠中に検知エリア内で一件のみのイベントが発生したと判断された場合である。

Ｓ３０での判定の結果、強度信号列Ｓ間の相関係数が所定の閾値以下である、すなわち１とみなせないと判断される場合（Ｎｏ）、時間枠内に発生したイベントξを一件増やしてξ＝２として（Ｓ５０）、信号列Ｓ１〜Ｓ６を説明できるか試みる。そのため、イベント列取得手段２１は、イベント信号列の探索を行い、Ｍ行ξ列（ここでは、６行２列）の行列Ａのうちで、以下の式（１１）の演算結果として得られた二つのイベント信号列Ｉ_１、Ｉ_２の間の相関係数が最小となるような行列Ａの係数を決定する（Ｓ６０）。行列Ａの係数を決定する手法については、それらの係数が複素数である場合を含み、任意好適な従来公知の方法を用いればよい。

ここで行列Ａの１２個の要素は全て０か０より大きい実数であるように限定することができる。そのような限定が可能なのは、イベント信号列Ｉ_１、Ｉ_２の変化は時間差なしに強度信号列Ｓ１〜Ｓ６に伝わり、その影響は強度信号列Ｓ１〜Ｓ６と信号源との距離によって増減するが、符号が逆転することはないからである。この限定によってより少ない計算量で行列Ａの要素を決定することができる。

行列Ａの要素及びそのときのイベント信号列Ｉ_１、Ｉ_２が決定された後、さらにイベント列取得手段２１は、そのときのイベント信号列Ｉ_１、Ｉ_２と、その間の相関係数ｒ（２）を記憶する（Ｓ７０）。このイベント信号列Ｉ_１、Ｉ_２は、それぞれのイベントを表すと想定される信号列である。

なお、Ｓ３０における閾値については、イベント数ξが１の場合と２の場合のサンプルを用いて、予め決定しておくことができる。

続けてイベント列取得手段２１は、時間枠内に発生したイベントξを一件増やしてξ＝３とする（Ｓ８０）。そして、イベント信号列の探索を行い、Ｍ行ξ列（ここでは、６行３列）の行列Ａにおいて、以下の式（１２）の演算結果として得られた三つのイベント信号列Ｉ_１、Ｉ_２、Ｉ_３の間の相関係数の絶対値の平均値が最小となるような行列Ａの要素を決定する（Ｓ９０）。

すなわち、上式（１２）で得られるイベント信号列Ｉ_１、Ｉ_２、Ｉ_３から、Ｉ_１、Ｉ_２間の相関係数、Ｉ_２、Ｉ_３間の相関係数、Ｉ_３、Ｉ_１間の相関係数の３つの相関係数の絶対値の算術平均を計算し、その値が最小となる行列Ａを決定する。そのような行列Ａの要素及びそのときのイベント信号列Ｉ_１〜Ｉ_３が決定された後、イベント列取得手段２１は、そのときのイベント信号列Ｉ_１〜Ｉ_３と、その間の相関係数ｒ（３）を第１のメモリ２３に記録する（Ｓ１００）。

次に、イベント列取得手段２１は、ｒ（ξ）とｒ（ξ−１）を比較する（Ｓ１１０）。ここで、ｒ（ξ）＞ｒ（ξ−１）、すなわち、ｒ（３）がｒ（２）より大きいとき（Ｙｅｓ）、ξ＝２、すなわち、時間枠内に生じたイベントの数は２個と判断する。ｒ（３）がｒ（２）より小さいとき（Ｎｏ）、さらに時間枠内に生じる仮定イベントの数を増やしξ＝４として（Ｓ８０）、任意の６行４列の行列Ａにおいて、以下の式（１３）の演算結果として得られた４つの信号列Ｉ_１〜Ｉ_４の間の相関係数の絶対値の平均値が最小となるような行列Ａの係数を決定する（Ｓ９０）。

イベント列取得手段２１は、最小算術平均ｒ（４）を、第１のメモリ２３に記録する（Ｓ１００）。またそのときのＩ_１〜Ｉ_４を記録する。ｒ（ξ）とｒ（ξ−１）を比較し（Ｓ１１０）、ｒ（４）がｒ（３）より大きいとき（Ｙｅｓ）、ξ＝３、すなわち、時間枠内に生じるイベントの数は３個と判断する。ｒ（４）がｒ（３）以下のとき（Ｎｏ）は、仮定するイベントを一個増やす。

以下同様に、Ｓ８０〜Ｓ１１０をイベント数ξの相関関数の絶対値の平均値ｒ（ξ）が、イベント数ξが１少ない場合の相関関数の絶対値の平均値ｒ（ξ−１）より小さくなるまでくりかえす。ｒ（ξ）＜ｒ（ξ−１）となった時点でイベント数ξを決定する。つまりこの実施形態では、イベント数ξの増加に対して相関係数の絶対値の平均が極小値をとるとき、そのイベント数をもって時間枠内のイベント数ξと決定する。

以上の過程により時間ξ内で生じたイベント数ξと、それぞれのイベントを示すイベント信号列Ｉが得られる。イベントの数ξがｎ個の場合は、以下の式（１４）となる。

上式（１４）から、イベント信号列の相関が最小となる場合の式（１５）が求まる。

さらに、もとの信号Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６を再構成するような６行ｎ列の行列を求める。すなわち、以下の式（１６）を満たす行列Ａ´を求める（Ｓ１２０）。

行列Ａ´の第一列の係数の比により、第一のイベントの発生位置を求め、第二列の係数の比により、第二のイベントの発生位置を求め、以下同様にｎ個のイベントそれぞれの発生位置を求める（Ｓ１３０）。

さらに、信号処理部２が備える仮想人割当手段２４は、イベント発生位置の座標（ｘ、ｙ）とイベントの発生時刻ｔを、既に定義された、あるいはその時点で定義した仮想人のデータとして割り当て（Ｓ２００）、第２のメモリ２５に記録する。既に定義された仮想人に新たなイベント（の位置、発生時刻）を割り当てる場合は、既に割り当てられたイベントを上書きする形で行う。これはその仮想人の位置が更新されたことを示す。

以上説明したように、この第１実施形態では、複数の電界センサより生じる信号から信号間の相関する成分を抽出することによって、人体の歩行、他物体への接触などに生じる電界の変動イベントを抽出し、イベントが生じた位置を推定して、仮想人にイベントを割り当てることによって所定の時刻の人体の位置を推定できる。また、複数のイベントをイベントごとに分離できるので、複数の人体が存在する場合においても、それらの移動を個人ごとに識別できる。

また、ここで得られる信号は、人間の歩行、他物体への接触などにより生じる電界の変動イベントであり、人体の平行移動により生じる電界の変動イベントより変動量が大きい。このため、イベント発生箇所と電界センサへの距離が離れることに伴う電界変動の減少が少ないので、遠方のイベントも検知できる、従って、人検知装置において用いるセンサの数が少なくて済む、あるいは特別に高感度のセンサを用いる必要がないといった効果がある。

また、電界センサを床に垂直な方向の電界を検知するように設置すると、センサに対して床面内のどの方角で電界を変動させるイベントが生じても、センサは平等に電界を検知する、すなわち指向性がない。したがって信号処理回路によるイベントの位置推定がより精密になるという効果がある。

（第２実施形態）
図４を参照して、人検知装置の第２実施形態について説明する。図４は、この発明の人検知装置の第２実施形態の概略構成図である。

第２実施形態は、低周波成分を合わせて利用する点が第１実施形態と異なっている。他の構成及び動作は、第１実施形態と同様なので、重複する説明及び図示を省略することもある。

第２実施形態ではバンドパスフィルタ１４により５Ｈｚより大きな高周波数成分と５Ｈｚより小さな低周波数成分を分離して、それぞれ異なる信号処理を行う。高周波数成分は第１実施形態と同様な処理を行う。また、低周波成分については、周波数帯域が低周波であることを除いて、増幅回路１１５、ＡＤ変換器１１６を経て低周波信号処理部１２２に送られるまでの構成及び動作は、高周波成分と同様である。

高周波信号処理部１２０の動作は、第１実施形態の信号処理部２と同様である。高周波成分により、人の配置、例として点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３にて人の存在が認知されたとき、近傍の三つのセンサの低周波成分（すなわち、ＤＣ成分）から各人の総電荷や電位を推定することができる。点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３での電界Ｅ_１、Ｅ_２、Ｅ_３はそれぞれ以下の式（１７）で表される。

ここでＱ_１、Ｑ_２、Ｑ_３はＰ１、Ｐ２、Ｐ３点にいる人の電荷、Ｌ_ｉｊはセンサＳ_ｉからＰ_ｊまでの距離である。Ｌ_ｉｊは、高周波成分の信号解析により既知であるから、上式（１７）の連立方程式を解くことによって、Ｑ_１、Ｑ_２、Ｑ_３を求めることができる。また人体の容量成分を与えることによって、各人の電位を推測することができる。人体の電荷や電位は、各人についての情報として、各人に結び付けて各人の識別に用いたり、また、手など露出した部分が何かに接触したなど各人の活動のバロメータとして用いたりできる。また第１実施形態において、人の歩行などを捕らえそこなったり、誤認したりした場合においても、低周波成分での電界の低下を捉えることで、高周波による情報を訂正できる。

第２実施形態によれば、電界センサの出力をフィルタリングし、低周波成分の信号と高周波成分のもたらす人の所在情報を併せて用いたので、各人の総電荷、電位などを得て各人の識別に用いたりするなど活用可能である。また高周波成分のもたらす人の所在情報の誤りを訂正し、より高度な人検知が可能である。

（その他の実施形態）
第１実施形態、第２実施形態では、電位（電界）の変化を測定するのに、電界センサを用いる例を説明したが、電位（電界）の変化を検知できるものであれば、その種類はそれらにとどまらない。例えば、電極を接地して該電極に流入する誘導電流を測ることも可能であるし、電位センサや電界センサの電位、電界に比例する出力だけでなく、それらのセンサの動作により生じる電流、電圧を測定するセンサであることも可能である。

例えば、電界センサを用いたのに対して、電位センサを用いると、それぞれの電位センサには電位に比例する出力と電位の時間変化に比例する出力の２つの出力がある。電位の時間変化に比例する出力は５Ｈｚから１０００Ｈｚの間の周波数を透過するバンドパスフィルタを透過したのち、第１実施形態、第２実施形態と同様に、人間の歩行、他物体への接触などに生じるイベントを抽出する。電位に比例する出力は第２実施形態の低周波数の出力のように、前者で得た人配置に関する情報を捕捉、訂正するのに用いられる。

この場合、電界ではなく電位の変動を観測するので以下の違いがある。すなわち、以下の式（１８）に示すように、電界は距離Ｌの２乗に反比例して減少するが、電位はＬに反比例して減少する。

したがって、電位センサを用いると、センサから離れた場所と近接した場所で、センサの出力差が、第１実施形態、第２実施形態ほど大きく異ならなくなり、多くの場合位置の推定がより精密になるという利点がある。

イベント信号列を取得する処理については、多成分解析、独立成分分析など複数の信号から、それらをもたらした元の信号を推定する方法は多く提案されている。この発明では、その方法について限定されず、任意好適な従来公知のものを用いることができる。

また、ある時点で生じたイベントをある仮想人に割り当てる規則、あるイベントと別のイベントが同一人によるものかどうか判断する規則は多く考えられる。例えば、歩行に関する信号が連続してある距離内で生じているとき、それは同一人に関するイベントとする、など考えられる。この具体的なアルゴリズムは任意好適な方法を用いればよい。

１ センサ部
２ 信号処理部
３ 表示部
４ 送信部
１１ 静電気測定器
１２ ボルテージフォロア
１３ 電源周波数除去フィルタ
１４ バンドパスフィルタ
１５、１１５ 増幅回路
１６、１１６ ＡＤ変換器
１２０ 高周波信号処理部
１２２ 低周波信号処理部

Claims (6)

1. 複数のセンサから、信号強度を示す強度信号列を取得する過程と、
   強度信号列間で相関係数を計算する過程と、
   前記相関係数を所定の閾値と比較する過程と、
   前記比較の結果、閾値以上である場合に行われる、信号強度比からイベント位置を特定する過程と、
   閾値よりも小さい場合に行われる、複数イベント判定を行う過程と
   を備え、
   複数イベント判定を行う過程は、
   イベント数ξを２として、
   ξ個のイベント信号列Ｉと、ξ行Ｍ列の係数行列Ａと、Ｍ行１列の強度信号列Ｓで与えられる、Ｉ＝ＡＳから、イベント信号列Ｉ間の相関係数ｒ（ξ）が最小となる係数行列Ａを決定する第１の過程と、
   イベント数ξに１を加算して、ξ個のイベント信号列Ｉと、ξ行Ｍ列の係数行列Ａと、Ｍ行１列の強度信号列Ｓで与えられる、Ｉ＝ＡＳから、イベント信号列Ｉ間の相関係数ｒ（ξ）が最小となる係数行列Ａを決定する第２の過程と、
   ｒ（ξ）とｒ（ξ―１）を比較する過程とを
   備え、
   ｒ（ξ）がｒ（ξ―１）より大きい場合は、さらに、前記第２の過程及びｒ（ξ）とｒ（ξ―１）を比較する過程を行い、
   それ以外の場合は、ξ―１以下であるときに得られた係数行列Ａの各行の係数からイベント位置を特定する
   ことを特徴とする人検知方法。
2. イベント位置が特定された後、特定されたイベントを仮想人に割り当てる
   ことを特徴とする請求項１に記載の人検知方法。
3. 複数の静電気測定器と、
   前記複数の静電気測定器の出力の高周波成分を透過させるバンドパスフィルタと、
   前記バンドパスフィルタを透過した信号から強度信号列を生成するＡＤ変換器と、
   信号処理部と
   を備え、
   前記信号処理部は、
   請求項１又は２に記載の人検知方法の各手順を実行させる手段を備える
   ことを特徴とする人検知装置。
4. 前記バンドパスフィルタが５〜１０００Ｈｚを透過させる
   ことを特徴とする請求項３に記載の人検知装置。
5. 低周波用のＡＤ変換器及び信号処理部を備え、
   前記バンドパスフィルタが５〜１０００Ｈｚを透過させるとともに、５Ｈｚ未満の低周波成分を分離して出力し、
   前記低周波用のＡＤ変換器は、低周波成分の強度信号列を生成し、
   前記低周波用の信号処理部は、前記低周波成分の強度信号列から信号源の総電荷量を取得する
   ことを特徴とする請求項３に記載の人検知装置。
6. 前記静電気測定器は、電界センサ、電位センサ、誘導電流監視センサのいずれか１つ又は組み合わせである
   ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか一項に記載の人検知装置。

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