JP2018036260A - モデル化された背景差分による赤外線在感知 - Google Patents

Abstract

【課題】モデル化された背景差分による赤外線在感知を提供する。【解決手段】動き感知デバイスは、温かい物体からの信号ＩＲと背景ＩＲとを受け取って直流出力を生成するように構成された赤外線（ＩＲ）センサを含む。第１の変換フィルタは、直流出力を受け取り、フィルタ処理された背景を生成する。第２の変換フィルタは、直流出力を受け取り、フィルタ処理された信号を生成する。レーティングは、フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景とを比較して、フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景との間の検出された差に基づいて結果信号を生成する。【選択図】図３

Description

本発明はセンサに係り、より詳細には感温デバイスに関する。

赤外線（ＩＲ）検出器、例えば遠赤外線検出器は、多焦点フレネルレンズなどの追加的な光学素子によって動作し得る。例えば焦電型検出器は、従来、対向接続された２つの熱感知素子からなる。この２つの熱感知素子は、入射する日光など、共通に受け取った放射線を相殺するので、局所的な移動中のヒートスポット、例えば人の放射線を、両素子のうち一方のみに照射する光学系が必要である。

図１は、監視空間内の生物（例えば人間）の位置、動き、及び／又は方向を検出するように構成された典型的な検出器１００の概略側面断面図である。概して、「監視空間」という文言は、検出器１００が配置されており、且つ検出器１００が潜在的に生物を検出することが可能な、物理的区域（例えば部屋、廊下、屋外区域など）を指す。検出器の視野（ＦＯＶ）とは、検出器が温かい物体を感知することのできる範囲を表し、監視空間の一部であってもよく、又は監視空間のすべてを含んでもよい。

検出器１００は、１つ以上の感温デバイス（例えばサーモパイル）を備えたセンサモジュール１０２と、センサモジュール１０２を少なくとも部分的に覆うレンズアレイ１０４とを有する。レンズアレイ１０４は複数のレンズを有しており、その各々が、監視空間からの入射熱エネルギをセンサモジュール１０２の少なくとも一部に向けるように配列されている。個々のレンズはそれぞれ、監視空間内の複数の異なる物理的ゾーンのうち１つからの入射熱エネルギをセンサモジュール１０２に向ける。

集積回路１０６は、様々な実装形態で、コンピュータベースのプロセッサ、コンピュータベースのメモリ記憶装置、及び／又は他の回路を形成して、本明細書に記載された機能のうち１つ以上を実施及び／又は支援し得る。検出器１００の電気部品を外部部品に接続するために、導電体（例えば基板１１０の上面及び／又は下面に沿って延伸するトレース、基板を貫通して延伸するビア１０８、はんだバンプ１１２など）が提供される。

サーモパイル又はフォトニック検出器などの感温デバイスは、一般的に、その感温デバイスで受け取る熱エネルギの量に略比例する直流（ＤＣ）出力を生成するように動作可能である。そのような感温デバイスによって生成されるＤＣ出力は、一般的に、その感温デバイスに届けられる熱エネルギの量が概ね一定である限りは、概ね一定に保たれる。感温デバイスに届けられる熱エネルギの量の増大は、一般的に、その感温デバイスによって生成されるＤＣ出力の比例的な増大をもたらす。同様に、感温デバイスに届けられる熱エネルギの量の減少は、その感温デバイスによって生成されるＤＣ出力の比例的な減少をもたらす。感温デバイスからのＤＣ出力は、ＤＣ電圧であってもよく、又はＤＣ電流であってもよい。

現行の動き検出器は一般に、多くの場合レンズアレイ１０４とともに焦電性材料を採用して、部屋の中の人々の移動を検出している。焦電性材料は、（人体などの熱源から）到来する熱放射が変化すると、信号を生成する。数学的には、焦電型検出器は、到来する熱流束の時間微分に由来する電気信号を生成する。したがって、ある人が検出器のＦＯＶに入るか又はＦＯＶを離れると、熱流束が変化し、各信号が生成される。信号の振幅は、熱源の温度及びＦＯＶの所謂占有率（ｆｉｌｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）に依存する。熱源の温度が高いほど、及び熱源が検出器のＦＯＶをより大きく占めるほど、その結果として生じる信号は高くなる。

温かい物体は、焦電型センサ、サーモパイル、ボロメータなどといった熱型センサで感知可能な熱を放射する。物体がそのようなセンサの視野を通って移動している場合、放射線の量は経時的に変化する。その物体の移動による経時変動（信号）を、温度及びひいては放射線の量が変化する局所熱源に起因する経時変動（背景）と区別するために、背景は信号から除去され得る。これは、背景差分と称される。

従来、焦電型検出器は、スクランブル光学素子（ｓｃｒａｍｂｌｉｎｇ ｏｐｔｉｃ）と、空間的に離間した少なくとも２つの感知素子との組み合わせを実装する。スクランブル光学素子は、ＦＯＶのうち物体が通って移動している部分をセグメントに分割するので、素子の１つでの正味の放射線の変化は感知されるのに十分なほど速く、個々の素子によって視認される正味の放射線は有意に異なる。このアプローチは図２によって図示されている。少なくとも２つの感知素子２２１，２２２は連結されているので、共通に受け取った放射線は電気出力２３１，２３２で相殺され、時間２４０にわたって得られる信号２３０を全く変動させない。例えば周囲が加熱中又は冷却中の場合、放射線量は、上昇又は低下するが、両方の素子によって共通に視認されるので、感知されない。その感知素子の組み合わせにおいて信号２４０を生成するためには、一方の感知素子２２１が他方の感知素子２２２とは異なる放射線量を視認しなければならない。

センサの視野内での物体の移動を観察するために、センサで受け取られる放射線は、空間的にも時間的にも変化する。これは、ＦＯＶ内の物体の位置に応じて素子２２１，２２２のうち一方に物体の位置を投影するスクランブル光学素子によって実現される。ＦＯＶを通る物体の移動は、感知素子での放射線のアンバランス変化をもたらし、非ゼロ信号２４０が生成される。一般的に、物体は、感知されるためには、あるゾーン（Ａ／Ｂ２１０）から別のゾーン（Ｂ／Ａ２１０）へと位置を変更しなければならない。１つのゾーンに留まっている物体は感知されない。

しかしながら、従来の単素子焦電型検出器は、受け取った放射線のＤＣ成分を感知することができず、したがって、変調された放射線を使用してバックエンドの処理エレクトロニクスに出力を提供していた。よって、この産業においては、これらの制限のうち１つ以上を克服する必要がある。

本発明の実施形態は、モデル化された背景差分による赤外線在感知を提供する。簡単に説明すると、本発明は、温かい物体からの信号ＩＲと背景ＩＲとを受け取って直流出力を生成するように構成された赤外線（ＩＲ）センサを備えた動き感知デバイスを対象とするものである。第１の変換フィルタは、直流出力を受け取り、フィルタ処理された背景を生成する。第２の変換フィルタは、直流出力を受け取り、フィルタ処理された信号を生成する。レーティングは、フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景とを比較し、フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景との間の検出された差に基づいて結果信号を生成する。

本発明の他のシステム、方法、及び特徴は、以下の図面及び詳細な説明を検証すれば、当業者には明らかであるか又は明らかとなるであろう。そのような追加的なシステム、方法、及び特徴はすべて、本明細書に含まれ、本発明の範囲内にあり、且つ添付の特許請求の範囲によって保護されることが意図されている。

添付の図面は、発明のさらなる理解を提供するために含まれるものであって、本明細書に組み込まれるとともにその一部を構成する。図面中の構成要素は必ずしも正確な縮尺ではなく、本発明の原理を明確に説明することに主眼が置かれている。図面は発明の実施形態を説明するものであって、明細書と併せて発明の原理を説明する役割を果たす。

従来技術による例示的な検出器の概略側面断面図である。 従来技術による、概略的な光学素子及びエレクトロニクスを備えた単純化されたデュアル素子焦電型検出器を示す概略図である。 例示的な検出器の視野内の関心物体及び背景を表す模式図である。 図２Ａによって示されるシーンの信号、背景、及びその合計の振幅を経時的に描写する図である。 動き及び在感知デバイスの第１の実施形態の模式図である。 動き及び在感知デバイスの第２の実施形態の模式図である。 本発明の機能を実行するためのシステムの一例を図示する模式図である。 単素子熱型センサの信号を背景と区別する例示的な方法のフローチャートである。 動き及び在感知デバイスの第３の実施形態の模式図である。

以下の定義は、本明細書中に開示される実施形態の特徴に適用される用語の解釈に有用なものであって、本開示内の要素を定義することのみを意図している。

本明細書において用いられる場合、「検出器」とは、１つ以上の感温素子を備えた感温デバイスを指す。単素子検出器は単一の感温素子を含み、その一方で多素子検出器は２つ以上の感温素子を含む。例えば、多素子検出器は、何百又は何千もの個々の熱型センサ又は画素を含み得る。

ここで、本発明の実施形態を詳細に参照する。これらの実施形態の例は添付の図面に図示されている。図面及び明細書においては、同一又は類似の部品を参照するために、可能な限り同一の参照番号が用いられる。

図３に示される、動き感知デバイス３００の第１の例示的な実施形態は、単素子検出器３２５によって動作し得る。単素子検出器３２５は、例えばサーモパイル、ボロメータ、フォトニックセンサ、及び／又は半導体ベースのＩＲセンサ（バルク又はエピタキシャル、固有又は付帯など）といった、静的な場合までの放射線の非常に遅い変動であっても感知することのできる単一の感知素子１０２（図１）を有する典型的な検出器１００（図１）に類似のものであってもよい。単素子検出器３２５は、一般的に、受け取る熱エネルギの量に略比例する直流（ＤＣ）電流又は電圧出力を生成するように構成されている。そのような単素子検出器３２５は、任意選択的にスクランブル光学素子１０４（図１）を装備していてもよい。

先の検出器と比べ、第１の実施形態では、温かい物体は（分割された空間による従来のアプローチとは対照的に）どの方向にも移動し得るとともに、その移動は一般的に動き感知デバイス３００によって受け取られる放射線の経時変化をもたらす。普通は、定常状態の周囲背景が測定され、動き感知デバイス３００の出力から減算され得る。しかしながら、周囲背景の経時的な変化は、このアプローチを事実上無効にする（ｄｅｆｅａｔ）。

温かい前景物体は、時間ベースの信号解析によって背景（例えば周囲の温度の変化）と区別され得る。この第１の実施形態は、異なる機能性、例えば信号の立ち上がり又は立ち下り時間、信号形式、及び信号振幅などを有し得る背景のモデルを適用する。このモデルは、背景を、時間的にかなり異なる機能性を有する信号からフィルタ処理／分離するために用いられ得る。

このアイデアを説明するため、以下の簡単な例を図２Ａ及び２Ｂにより図示する。関心物体２５０、例えば人が、単素子検出器３２５のＦＯＶ２９０内におり、ＦＯＶ２９０は、例えば監視空間の窓を介して、日光に曝される。太陽２６０が輝いているが、雲２７０が通過しているところであり、その結果、単素子検出器３２５のＦＯＶ２９０内の監視されている背景区域は無作為に加熱及び冷却する。関心物体２５０はＦＯＶ２９０内を単素子検出器３２５に向かって移動している。センサが受け取る、関心物体に由来する放射線量は「信号」と称され、これは図２Ｂでは一点鎖線で表されていて、関心物体が単素子検出器３２５に接近するにつれて増加している。信号２８１は、破線で表される背景２８２から減算され得る。単素子検出器３２５の総出力は、信号２８１と背景２８２との合計２８０を表し、図２Ｂのグラフでは実線で示される。信号２８１は背景２８２よりも有意に速く立ち上がるので、背景２８２は、背景の時定数に匹敵する時定数を備えた単純なローパスの適用によってフィルタ処理され、それによってそのフィルタ処理された信号が合計２８０から減算されることが可能である。残るのは単純な閾値によって解析され得る信号２８１である。

他の実施形態においては、単素子検出器３２５によって視認される信号のモデルが合計に適用され得る。その場合、フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景との単純な差分が閾値を用いて評価されてもよい。信号と背景との区別をさらに向上させるために、この基本的な原理に、より精緻な信号解析、例えば特に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、関数の当てはめ、機械学習及びモデル化が適用されてもよい。この原理は時間領域に限定されるものではなく、任意の他の数学的変換、例えば、周波数領域、ラプラス変換、多変数展開などによって実施されてもよい。

第１の実施形態は上記の例に限定されない。両熱源の放射線の時間的な挙動が分離可能にモデル化及び／又は説明され得る限りは、どの熱源でも「信号」と称され得るとともに別の熱源が「背景」と称され得る。例えば、背景はセンサから遠い距離で移動している人であってもよく、信号はＦＯＶの前景で移動している人であってもよい。背景／信号は、生成される放射線量の振幅は異なるが空間位置は同じである熱源（車、ペット、人、火など）であり得る。本明細書に記載されている実施形態は空間的変化に限定されない。例えば、検出器３００は、局所火災をヒータと区別し得るし、又はペット／子供は大人の人間と区別され得る。

本発明の例示的な実施形態は、多焦点フレネルレンズなどの追加的な光学素子なしで動作され得る単素子背景差分サーモパイルセンサ（ＴＰ）を含む。

第１の実施形態では、サーモパイルセンサを含む検出器が、正味の放射線に比例する電流又は電圧を提供し、ＤＣ成分を感知する。したがって、静止状態の人間など、休止中のヒートスポットは、ヒータ、変化する太陽負荷、空調などによって生成され得る何らかの検出済みの背景放射線から分離された後で感知され得る。第１の実施形態は、以下で詳細に説明するモデル化技術によってその背景の減算を組み込む。

最も単純な背景差分は、関心物体の存在なしに正味の放射線を測定することにより実現され得るもので、それによって、背景のみが測定される。記録された値は、センサ出力から減算されるべきオフセットとして用いられる。ＴＰの視野内へと移動する物体は、オフセットを減算した信号の単なる閾値によって認識され得る。しかしながら、周囲の条件が経時的に変化し、それによってオフセットが無効になる場合には、単純な背景差分では不十分であるかもしれない。

図３は、感知デバイス３００の第１の実施形態の模式図である。ＩＲ放射線３１０は、温かい物体、例えば人２５０（図２Ａ）からの信号３１２と、背景放射線３１４、例えば感知デバイス３００のＦＯＶ内の周囲の熱とを含む。感知デバイス３００は、ＦＯＶ内における温かい物体の存在及び／又は動きを見分けて、例えばスイッチ３８０のアクションを生成する。例えば、スイッチ３８０は、ＦＯＶ内における温かい物体の検出及び／又は非検出の結果として作動され得る。デバイス３００は、単素子検出器３２５の生の出力を分割し、背景と信号とを独立して処理してスイッチ３８０のアクションを決定する。他の実施形態においては、感知デバイス３００の出力は、スイッチ３８０以外の何か、例えば出力信号、又はインジケータランプもしくは表示モニタ上のインジケータアイコンといった視覚インジケータであってもよい。

単素子検出器３２５は、例えば自己雑音又はシステム雑音といった何らかの雑音３２０とともに、ＩＲ放射線３１０を検出する。単素子検出器３２５は、受け取った正味のＩＲ放射線３１０に比例する生のデータ出力３３０、例えばアナログ電圧／電流レベル、又は例えばアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）によるそのようなアナログ出力信号のデジタル変換を提供する。ただし、後述する第３の実施形態においては、多センサ検出器が各センサから複数の出力信号を生成してもよく、及び／又はセンサの各々からの出力信号を集めてもよい。第１の実施形態については、単素子検出器３２５は単一の生の検出器出力３３０を生成する単一のセンサを有する。

生の検出器出力３３０は、例えばマルチプレクサ（図示しない）により分割されて、２つ以上のデータ解析ブランチに供給され得る。簡単にするために、第１の実施形態では２つのブランチのみが記載されている。しかしながら、代替的な実施形態においては、例えば複数の信号を互いに及び背景と区別するために、３つ以上のブランチが用いられてもよい。第１のブランチはフィルタ処理された背景３４５を生成する第１の変換フィルタ３４０に供給され、第２のブランチはフィルタ処理された信号３５５を生成する第２の変換フィルタ３５０の入力にルーティングされる。第１の変換フィルタ３４０は、時間の関数としての生のデータを、背景を信号及び雑音と分離することのできる変数へと変換してもよく、その結果、フィルタ処理された背景の信号３４５がもたらされる。第２の変換フィルタ３５０は、時間の関数としての生のデータを、信号を背景及び雑音と分離することのできる変数へと変換し得る。変換フィルタ３４０，３５０は、可変パラメータ、例えば背景モデルパラメータ３４２及び信号モデルパラメータ３５２、例えば周波数範囲、振幅範囲などによって操作され得る。

一般的に、第１の変換フィルタ３４０と第２の変換フィルタ３５０とは異なる数学的演算を有し得る。スイッチ３８０の状態を変更する決定が行われる前に、例えばレーティングデバイス３７０、例えば比較器によって行われる比較が実施され、フィルタ処理された背景３４５がフィルタ処理された信号３５５と区別される。例えば、レーティングは、フィルタ処理された信号３５５がフィルタ処理された背景３４５と十分に区別可能であると判断して、動き感知デバイス３００のＦＯＶ内の温かい物体の在／不在／動きを示し得る。レーティング３７０は豊富なレーティングモデルパラメータ３７２、例えば閾値、時定数、許容誤差ウィンドウ、信号分散インジケータなどにアクセスしてもよい。

図４は、動き感知デバイス４００の第２の例示的な実施形態を示す。太陽が動き感知デバイスのＦＯＶ内の周囲空間を加熱している間は、一体型の単一チャネルサーモパイル４２５を備えた液晶表示器（ＬＣＤ）スクリーンが、接近中の人からのＩＲ放射線４１０を感知し得るのが望ましい。単一チャネルサーモパイル４２５は、太陽からのゆっくりと立ち上がる成分４１４と、人からの急速に立ち上がる信号成分２１２とを感知する。第１の変換フィルタ４４０を適用すると、例えば、ローパスフィルタが、サーモパイルＡＤＣ出力４３０信号に対して、８秒のカットオン立ち上がり時間４４２によって信号成分及びＡＤＣ変動４２０を除去し、フィルタ処理された背景４４５を生成する。フィルタ処理された背景４４５がサーモパイルＡＤＣ出力４３０から減算され得る一方で、第２の変換フィルタ４５０、例えばローパスフィルタは、サーモパイルＡＤＣ出力４３０信号に対して、１秒のカットオン立ち上がり時間４５２によって背景成分及びＡＤＣ変動４２０を除去し、フィルタ処理された信号４５５を生成する。アクション、例えば、ＬＣＤ表示装置４２５内のＬＣＤをオンにするために用いられる割り込み４８０を行うために、閾値比較器４７０が適用されてもよい。

閾値比較器４７０は、異なる検出シナリオに適応するために、変換フィルタ４４０，４５０がアクセスし得るような、１組以上の閾値パラメータ４７２にアクセスしてもよい。例えば、背景は、乱気流によって生のデータ出力の速い変化を提供する空気流であってもよい。背景変動が人の動きよりも速い場合には、ローパスフィルタ段が、信号を、ＡＤＣ変動からのみならず乱気流からも分離する。これは、フィルタ処理された信号４５５からフィルタ処理された背景４４５を減算した後の結果を向上させる。センサ４２５の前で動く人の信号はさらなるイベントをトリガするであろうところ、信号の１つ以上のパラメータをより高いカットオフ値に変更することは、たとえその人がセンサ４２５の視野内にいる場合であっても、信号を抑制することになり得る。そのようなより高いカットオフパラメータを用いれば、センサ４２５を切り替えるように遅延が操作され得るので、センサ４２５のＦＯＶを通過する人は静止している人と区別され得る。

第１の変換フィルタ４４０及び第２の変換フィルタ４５０のフィルタパラメータを変更することは、例えば、燃焼中のパワーエレクトロニクスのように、速い温度変化を遅い１つの温度と区別するために用いられ得る。同様に、フィルタ演算を行うこと以外に、サーモパイル４２５への２つ以上の入力を区別することは、他の種類の数学的演算を用いて実現され得る。

図３に戻ると、時間の関数としてのサーモパイルＡＤＣ信号にモデルが適用され得る。このモデルは、単素子検出器３２５（図３）のＦＯＶを人が歩いて通ること、ＦＯＶを犬が通過すること、及びＦＯＶを車が通過することによって生成されるシグネチャ信号など、特定のシグネチャを認識するためのものである。これらの３つのケースは、信号振幅と、信号速度と、最終的には信号パターンとの組み合わせによって区別され得る。このモデルは多変数展開によって解析可能である。生のデータにこのフィルタ処理段を通過させると、ＦＯＶを通過する物体が人、車、又はペットである尤度が生成される。デバイスの出力は、最も近い整合を示す尤度推定であってもよい。周期信号にはフーリエ変換が用いられてもよい。例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）出力は周期的な背景を非周期的な信号と区別し得る。

背景成分には、時間の関数としての背景シグネチャに従うモデルが適用される。このモデルは様々な異なる手法で決定され得る。例えば、このモデルは、先に格納された（記憶された）データに頼ることなく、検出器出力３５０の動的解析を提供し得る。

解析は、背景をフィルタにより除去し、それを後で減算することによって行われる。例えば、信号が非常にゆっくりと変動する場合には、物体が視野内を移動しているときのサーモパイル出力の速い変化には応答しない単なるローパス段が適用されてもよい。この結果は、応答のより速いローパスによって信号を「フィルタ処理」し、やはり後で減算することによって、改善可能である。

例えばあるモデルによって背景ＩＲ放射線３１４のシグネチャが予測可能である場合には、背景ＩＲ放射線３１４のシグネチャが直接的に適用されてもよい。この学習手順はパラメータ空間において実施されてもよく、これは背景３４５を信号３５５から分離するのに適しているであろう。学習手順は、例えば、フーリエ変換、ラプラス変換又はその他のものなど、データが周波数領域又は他の領域に変換される、数学的な（多）変数展開によって実施されてもよい。代替的又は追加的には、学習は時間領域でも実施され得る。

図６は、背景の注目信号を単素子赤外線（ＩＲ）センサ３２５（図３）の出力と区別する方法６００の例示的な一実施形態を示す。方法６００のステップは、図３によって示される要素を参照して行われる。しかしながら、当業者であれば、この方法が、後述する図７の多素子ＩＲセンサにも適用可能であることを察知するであろう。なお、本発明の技術分野における適度に熟練した当業者であれば理解するであろう通り、フローチャート中の処理の説明又はブロックはいずれも、その処理における特定の論理機能を実現するための１つ以上の命令を含むモジュール、セグメント、コードの部分、又はステップを表すものとして理解されるべきであり、関係する機能に応じて、実質的に同時又は逆の順序を含め、図示されもしくは述べられているものではない順序で機能が実行され得る代替的な実現形態は、本発明の範囲内に含まれる。

ＩＲセンサ３２５からの直流出力３３０は、ブロック６１０によって示されるように、例えばマルチプレクサ（図示しない）を介して、第１の部分と第２の部分とに分割される。第１の部分は、ブロック６２０によって示されるように、第１の変換フィルタ３４０によって変換され、フィルタ処理された背景３４５が生成される。

第２の部分は、ブロック６３０によって示されるように、第２の変換フィルタ３５０によって変換され、フィルタ処理された信号３５５が生成される。フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景とは、ブロック６４０によって示されるように、例えばレーティング７７０によって比較され、信号が背景と区別される。レーティング７７０は、例えば異なる比較シナリオに適応するために、豊富なレーティングモデルパラメータ７７２にアクセスし得る。フィルタ処理された信号は、ブロック６５０によって示されるように、格納されている信号シグネチャと比較される。例えば、格納されている信号シグネチャは、フィルタ処理された信号３５５及び／又はフィルタ処理された背景３４５が格納されている信号シグネチャと一致するかどうか、又は１つ以上の態様において類似しているかどうかを判定するために比較ステップにおいて用いられる一連のパラメータ及び／又は閾値を含み得る。フィルタ処理された信号がブロック６６０によって示されるように識別される場合、例えば、フィルタ処理された信号が格納されている信号シグネチャと一致する場合には、ブロック６７０によって示されるようにアクションが行われ、例えばスイッチ３８０が作動される。代替的には、アクション６７０は、フィルタ処理された信号３５５が確実には識別されなくても、フィルタ処理された背景３４５とは明確に異なる場合には行われ得る。

本明細書においては「フィルタ」という用語は第１の変換フィルタ３４０及び第２の変換フィルタ３５０に関して用いられているが、当業者であれば、第１のフィルタ３４０及び／又は第２のフィルタ３５０が、従来のハイパス、ローパス、バンドパス、又はノッチフィルタリングに加えて又は代えて、時間領域及び／又は周波数領域の他の数学的モデル化処理を含み得ることを察知するであろう。例えば、第１の変換フィルタ３４０及び／又は第２の変換フィルタ３５０は、演算の中でも特に、生の検出器出力３３０に対する関数、ＦＦＴなどのフーリエ変換、ラプラス変換、多変数展開の当てはめを含み得る。

図７は、第１の実施形態の単素子センサ３２５（図３）の代わりに多素子センサ（検出器）７２５が用いられる、動き感知デバイス７００の第３の実施形態を示す。多素子センサ７２５は、２つ、３つ、４つ、又はそれ以上の素子、例えば多画素センサを有し得る。

図７に示される感知デバイス７００の第３の例示的な実施形態は、例えばサーモパイル、ボロメータ、フォトニックセンサ、半導体ベースのＩＲセンサ（バルク又はエピタキシャル、固有又は付帯など）といった、静的な場合までの放射線の非常に遅い変動であっても感知することのできる複数の感知素子を有する多素子検出器７２５によって動作し得る。多素子検出器７２５は、一般的に、受け取る熱エネルギの量に略比例する直流（ＤＣ）出力を生成するように構成されている。そのような多素子検出器７２５は、任意選択的にスクランブル光学素子１０４（図１）を装備していてもよい。

ＩＲ放射線３１０は、温かい物体、例えば人２５０（図２Ａ）からの信号３１２と、背景放射線３１４、例えば環境熱とを含み得る。感知デバイス７００は、温かい物体の存在及び／又は動きを見分けて、スイッチ３８０のアクションを生成する。例えば、スイッチ３８０は、温かい物体の検出及び／又は非検出の結果として作動され得る。感知デバイス７００は、多素子検出器７２５の信号を２つ以上のブランチに分割し、背景と信号とを独立して処理してスイッチ３８０のアクションを決定する。他の実施形態においては、システムの出力は、スイッチ３８０以外の何か、例えば出力信号、又は表示デバイス又はモニタ上で見られるインジケータであってもよい。

多素子検出器７２５は、例えば自己雑音又はシステム雑音といった何らかの雑音３２０とともに、ＩＲ放射線を検出する。多素子検出器７２５は、受け取った正味のＩＲ放射線３１０に比例する生の多センサ出力７３０、例えばアナログ電圧／電流レベル、又は例えばアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）によるそのようなアナログ出力信号のデジタル変換を提供する。第３の実施形態については、多素子検出器７２５は、生の多センサ出力７３０を生成する２つ以上のセンサを有する。

生の多センサ出力７３０は、分割されて、２つ以上のデータ解析ブランチに供給され得る。第１のブランチはフィルタ処理された背景７４５を生成する第１の変換フィルタ７４０に供給され、第２のブランチはフィルタ処理された信号７５５を生成する第２の変換フィルタ７５０の入力にルーティングされる。第１の変換フィルタ７４０は、時間の関数としての生のデータを、背景を信号及び雑音と分離することのできる変数へと変換し、その結果、フィルタ処理された背景の信号７４５がもたらされる。第２の変換フィルタ７５０は、時間の関数としての生の多センサ出力７３０を、信号を背景及び雑音と分離することのできる変数へと変換し得る。変換フィルタ７４０，７５０は、可変パラメータ、例えば背景モデルパラメータ７４２及び信号モデルパラメータ７５２によって操作され得る。

一般的に、第１の変換フィルタ７４０と第２の変換フィルタ７５０とは異なる数学的演算を有し得る。背景が感知されたか及び／又は信号と区別された場合には、スイッチ３８０の状態を変更する決定が行われる前に、例えばレーティング７７０によって比較が行われる。

先に言及したように、上記で詳述した機能を実行する本発明のシステムはコンピュータであってもよく、その一例が図５の模式図に示されている。システム５００は、プロセッサ５０２と、記憶デバイス５０４と、上述の機能を定義するソフトウェア５０８を格納したメモリ５０６と、入力及び出力（Ｉ／Ｏ）デバイス５１０（又は周辺機器）と、システム５００内での通信を可能にするローカルバス又はローカルインタフェース５１２とを含む。ローカルインタフェース５１２は、当該技術分野において公知であるように、例えば１つ以上のバス又は他の有線又は無線接続であり得るが、これらに限られない。ローカルインタフェース５１２は、通信を可能にするために、コントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、リピータ、及びレシーバなど、追加的な素子を有していてもよく、これらは簡略化のため省略されている。また、ローカルインタフェース５１２は、前述の構成要素間での適切な通信を可能にするために、アドレス、制御、及び／又はデータ接続を含んでいてもよい。

プロセッサ５０２は、ソフトウェア、特にメモリ５０６に格納されているソフトウェアを実行するハードウェアデバイスである。プロセッサ５０２は、任意の特別注文又は市販のシングルコア又はマルチコアプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、本システム５００と関連するいくつかのプロセッサのうちの補助プロセッサ、（マイクロチップ又はチップセットの形をした）半導体ベースのマイクロプロセッサ、マクロプロセッサ、又は一般的にソフトウェア命令を実行するための任意のデバイスであり得る。

メモリ５０６は、揮発性メモリ素子（例えばランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭなどといったＲＡＭ））及び不揮発性メモリ素子（例えばＲＯＭ、ハードドライブ、テープ、ＣＤＲＯＭなど）のうちいずれか１つ又はこれらの組み合わせを含み得る。また、メモリ５０６は、電子的、磁気的、光学的、及び／又は他のタイプの記憶媒体を内蔵していてもよい。なお、メモリ５０６は、様々な構成要素が互いに遠隔して存在しているがプロセッサ５０２によってアクセス可能である、分散アーキテクチャを有していてもよい。

本発明によれば、ソフトウェア５０８は、システム５００によって実施される機能を定義する。メモリ５０６内のソフトウェア５０８は１つ以上の別個のプログラムを含んでいてもよく、その各々が、後述するように、システム５００の論理関数を実装するための実行可能な命令の順序付けられた一覧を含む。メモリ５０６はオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）５２０を含み得る。オペレーティングシステムはシステム５００内のプログラムの実行を本質的に制御し、スケジューリング、入力−出力制御、ファイル及びデータ管理、メモリ管理、ならびに通信制御及び関連するサービスを提供する。

Ｉ／Ｏデバイス５１０は、例えばキーボード、マウス、スキャナ、マイクなどであるがこれらに限られない入力デバイスを含み得る。また、Ｉ／Ｏデバイス５１０は、例えばプリンタ、表示器などであるがこれらに限られない出力デバイスも含み得る。そして、Ｉ／Ｏデバイス５１０はさらに、例えば変調器／復調器（モデム；別のデバイス、システム、又はネットワークにアクセスするためのもの）、無線周波数（ＲＦ）又は他のトランシーバ、電話インタフェース、ブリッジ、ルータ、又は他のデバイスであるがこれらに限られない、入力及び出力の両方を介して通信するデバイスを含み得る。

システム５００が動作中であるとき、プロセッサ５０２は、メモリ５０６内に格納されているソフトウェア５０８を実行し、データをメモリ５０６へ及び同メモリから伝達し、且つ上述したようにソフトウェア５０８に関するシステム５００の動作を概ね制御するように構成されている。

システム５００の機能が動作中であるときには、プロセッサ５０２は、メモリ５０６内に格納されているソフトウェア５０８を実行し、データをメモリ５０６へ及び同メモリから伝達し、且つソフトウェア５０８に関するシステム５００の動作を概ね制御するように構成されている。オペレーティングシステム５２０はプロセッサ５０２によって読み出され、恐らくはプロセッサ５０２内にバッファされ、その後実行される。

システム５００がソフトウェア５０８で実現されるときには、システム５００を実現する命令は、任意のコンピュータ関連のデバイス、システム、又は方法によって又はこれらとの関連で用いられる任意のコンピュータ可読媒体に格納可能であることに注意されたい。そのようなコンピュータ可読媒体は、いくつかの実施形態においては、メモリ５０６又は記憶デバイス５０４のいずれか又は両方に相当する。本文書の文脈では、コンピュータ可読媒体とは、コンピュータ関連のデバイス、システム、もしくは方法によって又はこれらとの関連で用いられるコンピュータプログラムを含むかもしくは記憶することのできる、電子的、磁気的、光学的、もしくは他の物理的なデバイス又は手段である。システムを実現するための命令は、プロセッサ又は他のそのような命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって又はこれらとの関連で用いられる任意のコンピュータ可読媒体で具現化可能である。一例としてプロセッサ５０２に言及しているが、そのような命令実行システム、装置、又はデバイスは、いくつかの実施形態においては、任意のコンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、あるいは、命令実行システム、装置、もしくはデバイスから命令を取り出してその命令を実行することのできる他のシステムであってもよい。本文書の文脈においては、「コンピュータ可読媒体」とは、プロセッサ又は他のそのような命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって又はこれらとの関連で用いられるプログラムを記憶し、伝達し、伝播し、又は輸送することのできる任意の手段であり得る。

そのようなコンピュータ可読媒体は、例えば、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線、もしくは半導体システム、装置、デバイス、又は伝播媒体であり得るが、これらに限られない。コンピュータ可読媒体のより具体的な例（完全に網羅するリストではない）は、以下のものを含むであろう：１つ以上のワイヤを有する電気接続（電子的）、可搬型コンピュータディスケット（磁気的）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（電子的）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）（電子的）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュメモリ）（電子的）、光ファイバ（光学的）、及び可搬型コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）（光学的）。なお、コンピュータ可読媒体は、プログラムが印刷された紙又は別の適当な媒体でさえあり得る。これはプログラムが、例えば紙又は他の媒体の光学走査を介して電子的にキャプチャされ、その後コンパイルされ、解釈され、又は必要であれば適当な手法で処理され、それからコンピュータメモリに格納されることが可能であるためである。

システム５００がハードウェアで実現される代替的な一実施形態においては、システム５００は、それぞれ従来技術において周知である以下の技術のうちいずれか又はこれらの組み合わせによって実現可能である：データ信号に応じて論理機能を実現するための論理ゲートを有する離散論理回路、適切な組み合わせ論理ゲートを有する特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など。

当業者には、本発明の構造に、発明の範囲又は精神を逸脱することなく、様々な修正及び変更がなされ得ることが明らかになるであろう。例えば、いくつかの実施形態においては、２つのローパスフィルタ処理された信号の差は、視野に入ってくる人間の存在を、閾値を上回る正の値を測定することによってのみならず、その人間が視野を離れた後の信号の不在を測定することによっても、感知できるかもしれない。人間は、例えばその人間が背景フィルタの時定数よりも長く休止するときには、背景の一部になると見なされるかもしれない。

いくつかの実施形態においては、背景フィルタ（ならびに信号フィルタ）の時定数は、物体が感知されると、２つのフィルタ間の差をより速くゼロにする（リセットする）ため及び物体の不在の感知に備えるために、高速応答まで減らされてもよい。物体が再び視野を出ていくと、同じ物体又は異なる物体がＦＯＶに入るときのために、システムをリセットするべく、速いフィルタ設定が選択され得る。

背景を予報するために、背景の周期的な挙動が減算されるように実現されてもよい。これは、昼夜の気温変動のような単純なケースでもあり得るし、任意の背景の反復的な挙動を記録することによる機械学習に拡張されてもよい。

前述に鑑み、本発明は、以下の特許請求の範囲及びその均等物の範囲内に該当すれば、本発明の修正及び変更をカバーすることが意図されている。

Claims (15)

1. 温かい物体からの信号ＩＲと背景ＩＲとを受け取って直流出力を生成するように構成された赤外線（ＩＲ）センサと；
   前記直流出力を受け取ってフィルタ処理された背景を生成するように構成された第１の変換フィルタと；
   前記直流出力を受け取ってフィルタ処理された信号を生成するように構成された第２の変換フィルタと；
   前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景とを比較し、前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景との間の検出された差に基づいて結果信号を生成するように構成されたレーティングと、
   を備え、
   前記ＩＲセンサは単素子センサである、デバイス。
2. 前記ＩＲセンサは複数の感知素子を備える、請求項１のデバイス。
3. 前記直流出力をデジタル表現に変換するように構成されたアナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）をさらに備える、請求項１のデバイス。
4. 前記結果信号を受け取り、受け取った前記結果信号に従って作動するように構成されたスイッチをさらに備える、請求項１のデバイス。
5. 背景モデルパラメータを格納するように構成された、前記第１の変換フィルタと通信する第１のメモリをさらに備える、請求項１のデバイス。
6. 信号モデルパラメータを格納するように構成された、前記第２の変換フィルタと通信する第２のメモリをさらに備える、請求項１のデバイス。
7. レーティングモデルパラメータを格納するように構成された、前記レーティングと通信する第３のメモリをさらに備える、請求項１のデバイス。
8. 前記第１の変換フィルタ及び／又は前記第２の変換フィルタは、
   ローパスフィルタと；
   バンドパスフィルタと；
   フーリエ変換と；
   ラプラス変換と；
   多変数展開と、
   からなる群から選択される、請求項１のデバイス。
9. 前記第１の変換フィルタ及び／又は前記第２の変換フィルタは周波数領域処理を備える、請求項１のデバイス。
10. 背景の注目信号を単素子赤外線（ＩＲ）センサの出力と区別する方法であって：
    前記ＩＲセンサからの直流出力を第１の部分と第２の部分とに分割するステップと；
    前記第１の部分を第１の変換フィルタによって変換して、フィルタ処理された背景を生成するステップと；
    前記第２の部分を第２の変換フィルタによって変換して、フィルタ処理された信号を生成するステップと；
    前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景とを比較して、前記フィルタ処理された信号を前記背景と区別するステップと；
    前記フィルタ処理された信号を格納されている信号シグネチャと比較するステップと；
    前記フィルタ処理された信号が前記格納されている信号シグネチャと一致する場合には第１のアクションを実施するステップと、
    を備える方法。
11. 一組の背景モデルパラメータを入手して前記フィルタ処理された背景を隔離するステップをさらに備える、請求項１０の方法。
12. 前記背景モデルパラメータを前記第１の変換フィルタに適用するステップをさらに備える、請求項１１の方法。
13. 一組の信号モデルパラメータを入手して前記フィルタ処理された信号を隔離するステップをさらに備える、請求項１０の方法。
14. 前記信号モデルパラメータを前記第２の変換フィルタに適用するステップをさらに備える、請求項１３の方法。
15. 一組のレーティングモデルパラメータを入手するステップをさらに備える、請求項１０の方法。