JP2019192191A - Housing management device, housing management method, and program - Google Patents

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Abstract

To provide a housing management device that does not require a user to switch between modes with different processing contents with a manual operation, a housing management method, and a program.SOLUTION: A housing management device 100 comprises: a detection unit 102 that detects an input and output in a specific region in a housing; an estimation unit 113 that estimates a situation from the input and output detected by the detection unit on the basis of a learning result of a relationship between the input and output in the specific region in the housing and a situation in the housing; and a processing unit 119 that executes a specific processing on the basis of the situation estimated by the estimation unit. The detection unit detects the input and output in a single or a plurality of entrances between an indoor and an outdoor in the housing providing the detection unit.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、住宅管理装置、住宅管理方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a housing management apparatus, a housing management method, and a program.

ユーザがモード切り替えスイッチを手動で操作することにより、互いに処理内容が異なる在宅モード、お出かけモード及び行動管理モードの何れかに切り替え可能な総合監視連絡システムが知られている(例えば、特許文献1を参照)。
[先行技術文献]
[特許文献]
[特許文献1] 特開2017−16610号公報
There is known an integrated monitoring and communication system in which a user can manually switch a mode changeover switch to any one of a home mode, an outing mode, and an action management mode with different processing contents (for example, see Patent Document 1). reference).
[Prior art documents]
[Patent Literature]
[Patent Document 1] Japanese Patent Application Laid-Open No. 2017-16610

しかしながら、上記システムでは、互いに処理内容が異なるモードの切り替えをユーザが手動で操作する必要があるため、ユーザにとっては面倒であった。   However, the above system is troublesome for the user because it is necessary for the user to manually switch between modes having different processing contents.

本発明の一態様においては、住宅における特定の領域での出入りを検知する検知部と、特定の領域での出入りと住宅内の状況との関係の学習結果に基づき、検知部で検知した出入りから状況を推定する推定部と、推定部で推定された状況に基づいて予め定められた特定の処理を実行する処理部とを備える住宅管理装置が提供される。   In one aspect of the present invention, based on a detection unit that detects entry / exit in a specific area in a house and a learning result of a relationship between entry / exit in the specific area and the situation in the house, There is provided a housing management apparatus including an estimation unit that estimates a situation and a processing unit that executes a specific process that is predetermined based on the situation estimated by the estimation unit.

本発明の一態様においては、住宅における特定の領域からの退出を検知する検知部と、検知部で検知した退出から、特定の領域から退出する者の状況である退出者状況を特定し、特定した退出者状況に基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断する判断部と、判断部の判断結果が短時間不在であるか長時間不在であるかに応じて、互いに異なる特定の処理を実行する処理部とを備える住宅管理装置が提供される。   In one aspect of the present invention, the detection unit that detects exit from a specific area in a house, and the exit status that is the status of a person who exits from the specific area is identified and identified from the exit detected by the detection unit. The determination unit that determines whether the absence is for a short time or the absence for a long time based on the status of the exited person, and the determination result of the determination unit is based on whether the determination result is absence for a short time or absence for a long time. There is provided a house management device including a processing unit that executes different specific processing.

本発明の一態様においては、住宅における特定の領域での出入りを検知する検知段階と、住宅における特定の領域での出入りと住宅内の状況との関係の学習結果に基づき、検知段階で検知した出入りから状況を推定する推定段階と、推定段階で推定された状況に基づいて特定の処理を実行する処理段階とを備える住宅管理方法が提供される。   In one aspect of the present invention, detection is performed at the detection stage based on a detection stage for detecting entry / exit in a specific area of the house and a learning result of a relationship between the entry / exit in the specific area of the house and the situation in the house. There is provided a housing management method including an estimation stage for estimating a situation from the entrance and exit, and a processing stage for executing a specific process based on the situation estimated in the estimation stage.

本発明の一態様においては、住宅における特定の領域からの退出を検知する検知段階と、検知段階で検知した退出から、特定の領域から退出する者の状況である退出者状況を特定し、特定した退出者状況に基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断する判断段階と、判断段階の判断結果が短時間不在であるか長時間不在であるかに応じて、互いに異なる特定の処理を実行する処理段階とを備える住宅管理方法が提供される。   In one aspect of the present invention, from the detection stage for detecting exit from a specific area in a house and the exit detected in the detection stage, the status of a person who exits from the specific area is identified and specified. Based on the status of the person who left, the judgment stage for judging whether the person is absent for a short time or for a long time, and whether the judgment result of the judgment stage is absent for a short time or absent for a long time. There is provided a housing management method comprising processing steps for executing different specific processes.

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。   It should be noted that the above summary of the invention does not enumerate all the necessary features of the present invention. In addition, a sub-combination of these feature groups can also be an invention.

第1実施形態による住宅管理システム10の概略図である。It is the schematic of the house management system 10 by 1st Embodiment. 第1実施形態による家30の在宅状況の模式図である。It is a schematic diagram of the at-home situation of the house 30 by 1st Embodiment. 第1実施形態による住宅管理装置100のブロック図である。It is a block diagram of the housing management apparatus 100 by 1st Embodiment. 第1実施形態による、学習のフロー図である。It is a flowchart of learning by a 1st embodiment. 第1実施形態による、学習結果に基づいて特定の処理を実行するまでのフロー図である。It is a flowchart until it performs a specific process based on the learning result by 1st Embodiment. 第1実施形態による格納部117に格納される処理テーブルの一例である。It is an example of the process table stored in the storage part 117 by 1st Embodiment. 第2実施形態による格納部117に格納される処理テーブルの一例である。It is an example of the process table stored in the storage part 117 by 2nd Embodiment. 第3実施形態による家30の在宅状況の模式図である。It is a schematic diagram of the at-home situation of the house 30 by 3rd Embodiment. 第3実施形態による格納部117に格納される処理テーブルの一例である。It is an example of the process table stored in the storage part 117 by 3rd Embodiment. 第3実施形態による、学習のフロー図である。It is a flowchart of learning by 3rd Embodiment. 第4実施形態による家30の在宅状況の模式図である。It is a schematic diagram of the at-home situation of the house 30 by 4th Embodiment. 第4実施形態による、学習結果に基づいて特定の処理を実行するまでのフロー図である。It is a flowchart until it performs a specific process based on the learning result by 4th Embodiment. 第5実施形態による家30の在宅状況の模式図である。It is a schematic diagram of the at-home situation of the house 30 by 5th Embodiment. 第5実施形態による、警戒処理のフロー図である。It is a flowchart of a warning process by 5th Embodiment. 本発明の複数の態様が全体的又は部分的に具現化されうるコンピュータ1200の例を示す図である。And FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a computer 1200 in which aspects of the present invention may be embodied in whole or in part.

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。なお、図面において、同一または類似の部分には同一の参照番号を付して、重複する説明を省く場合がある。   Hereinafter, the present invention will be described through embodiments of the invention, but the following embodiments do not limit the invention according to the claims. In addition, not all the combinations of features described in the embodiments are essential for the solving means of the invention. In the drawings, the same or similar parts are denoted by the same reference numerals, and redundant description may be omitted.

図1は、第1実施形態による住宅管理システム10の概略図であり、図2は、図1に示された住宅管理システム10に含まれる家30の在宅状況の模式図である。また、図2(A)は、家30の1階31における在宅状況の模式図であり、図2(B)は、家30の2階32における在宅状況の模式図である。   FIG. 1 is a schematic diagram of a house management system 10 according to the first embodiment, and FIG. 2 is a schematic diagram of a home status of a house 30 included in the house management system 10 shown in FIG. FIG. 2A is a schematic diagram of a home situation on the first floor 31 of the house 30, and FIG. 2B is a schematic diagram of a home situation on the second floor 32 of the house 30.

家30の住人の家族構成は、例えば父親である第1住人61と、例えば母親である第2住人63と、例えば第1住人61および第2住人63の子供である第3住人65との3人家族である。第3住人65は、例えば中学生未満の未成年者である。また、本実施形態では、第1住人61、第2住人63および第3住人65は何れも、自ら通常の生活を送ることができる健常な者とする。   The family composition of the resident of the house 30 is, for example, a first resident 61 that is a father, a second resident 63 that is a mother, and a third resident 65 that is a child of the first resident 61 and the second resident 63, for example. A family. The third resident 65 is a minor who is less than a junior high school student, for example. Moreover, in this embodiment, all the 1st inhabitants 61, the 2nd inhabitants 63, and the 3rd inhabitants 65 are healthy persons who can lead a normal life by themselves.

住宅管理システム10は、家30の他に、図2に示される住宅管理装置100と、家30の屋内に設置されているルータ50と、ルータ50および通信ネットワーク40を介して住宅管理装置100と無線通信する第1通信端末71および第2通信端末73とを含む。図1に示される通り、第1通信端末71は第1住人61によって所持され、第2通信端末73は第2住人63によって所持される。本実施形態では、第3住人65は通信端末を所持していないが、任意の通信端末、例えば第1住人61および第2住人63のみと連絡が取れるよう第1通信端末71および第2通信端末73と通信可能な通信端末を所持していてもよい。   In addition to the house 30, the house management system 10 includes the house management apparatus 100 shown in FIG. 2, the router 50 installed indoors in the house 30, and the house management apparatus 100 via the router 50 and the communication network 40. A first communication terminal 71 and a second communication terminal 73 that perform wireless communication are included. As shown in FIG. 1, the first communication terminal 71 is possessed by the first resident 61, and the second communication terminal 73 is possessed by the second resident 63. In the present embodiment, the third resident 65 does not have a communication terminal, but the first communication terminal 71 and the second communication terminal can contact only any communication terminal, for example, the first resident 61 and the second resident 63. A communication terminal capable of communicating with 73 may be possessed.

本実施形態における住宅管理装置100は、1階31の表口81に設置されている装置本体101と、1階31の裏口83に設置されている裏口センサ93と、1階31の小寝室35の小寝室窓85に設置されている小寝室センサ95と、1階31の大寝室37の大寝室窓87に設置されている大寝室センサ97とを備える。住宅管理装置100は更に、2階32の居間39の居間窓89に設置されている居間センサ99を備える。なお、小寝室35は主に第3住人65によって使用され、大寝室37は主に第1住人61および第2住人63によって使用され、居間39は全住人に使用される。また、表口81、裏口83、小寝室窓85、大寝室窓87および居間窓89は、出入口の一例である。   The housing management apparatus 100 according to the present embodiment includes a device main body 101 installed at the front door 81 on the first floor 31, a back door sensor 93 installed at the back door 83 on the first floor 31, and a small bedroom 35 on the first floor 31. The small bedroom sensor 95 installed in the small bedroom window 85 and the large bedroom sensor 97 installed in the large bedroom window 87 of the large bedroom 37 on the first floor 31 are provided. The house management apparatus 100 further includes a living room sensor 99 installed in the living room window 89 of the living room 39 on the second floor 32. The small bedroom 35 is mainly used by the third resident 65, the large bedroom 37 is mainly used by the first resident 61 and the second resident 63, and the living room 39 is used by all the resident. The front port 81, the back port 83, the small bedroom window 85, the large bedroom window 87, and the living room window 89 are examples of entrances and exits.

裏口センサ93は、例えば一対の赤外線センサであって、裏口83の近くにおける、屋内の壁面に一方が設置され、屋外の壁面に他方が設置され、検知対象物が裏口83を通過することを検知する。裏口センサ93は、このような例示的な構成を有することにより、裏口83から屋外への退出、および、裏口83から屋内への進入を識別して検知する。なお、裏口センサ93が一対の赤外線センサである場合には、例えば図2に示す設置個所に赤外線を発光する発光部を配置し、発光部によって発射される赤外線を受光する受光部を追加で配置してもよい。また、裏口83のドア枠の内側の仮想平面をスキャニングしてもよい。   The back door sensor 93 is, for example, a pair of infrared sensors, and detects that an object to be detected passes through the back door 83 by installing one on the indoor wall surface and the other on the outdoor wall surface near the back door 83. To do. By having such an exemplary configuration, the back door sensor 93 identifies and detects exit from the back door 83 to the outside and entry from the back door 83 into the room. In addition, when the back door sensor 93 is a pair of infrared sensors, for example, a light emitting unit that emits infrared light is disposed at an installation location illustrated in FIG. 2, and an additional light receiving unit that receives infrared light emitted by the light emitting unit is disposed. May be. Further, a virtual plane inside the door frame of the back door 83 may be scanned.

小寝室センサ95、大寝室センサ97および居間センサ99は何れも、裏口センサ93の上記構成と同様の構成を有する。よって、それぞれは、小寝室窓85、大寝室窓87および居間窓89での出入りを識別可能に検知する。   Each of the small bedroom sensor 95, the large bedroom sensor 97, and the living room sensor 99 has the same configuration as that of the back door sensor 93. Therefore, each detects the entrance / exit in the small bedroom window 85, the large bedroom window 87, and the living room window 89 so that identification is possible.

また、装置本体101は、被写体を撮像する撮像部105を備える。撮像部105は、表口81のドアの屋内側に設置されて、例えば表口81から屋外に退出しようとする人の顔が視野内に含まれるよう玄関内を撮像する屋内カメラと、表口81のドアの屋外側に設置されて、例えば表口81から屋内に進入しようとする人の顔が視野内に含まれるよう玄関外を撮像する屋外カメラとを含む。なお、上述した撮像部105、裏口センサ93、小寝室センサ95、大寝室センサ97および居間センサ99は、屋内と屋外との間の単数または複数の出入口での出入りを検知する検知部の一例である。以降の説明において、撮像部105、裏口センサ93、小寝室センサ95、大寝室センサ97および居間センサ99の一部又は全部を総称して、検知部102と呼ぶ場合がある。   In addition, the apparatus main body 101 includes an imaging unit 105 that images a subject. The imaging unit 105 is installed on the indoor side of the door of the front door 81, and for example, an indoor camera that images the inside of the entrance so that the face of a person who wants to leave the front door 81 is included in the field of view, The outdoor camera which is installed in the outdoor side of 81 doors, and images the exterior of a front door so that the face of the person who is going to enter indoors from the front port 81 is included in a visual field is included. The imaging unit 105, the back door sensor 93, the small bedroom sensor 95, the large bedroom sensor 97, and the living room sensor 99 described above are an example of a detection unit that detects entry / exit at one or a plurality of entrances between indoors and outdoors. is there. In the following description, some or all of the imaging unit 105, the back door sensor 93, the small bedroom sensor 95, the large bedroom sensor 97, and the living room sensor 99 may be collectively referred to as the detection unit 102.

住宅管理装置100は更に、家30の屋内において、表口81に近い玄関の壁面に設置されている表口操作盤21と、小寝室35の壁面に設置されている小寝室操作盤25と、大寝室37の壁面に設置されている大寝室操作盤27と、居間39の壁面に設置されている居間操作盤29とを備える。これらの何れの操作盤も、家30の在宅者が、表口81のドアに設置されている装置本体101を直接操作することなく、表口81を施解錠する操作をしたり、表口81の自動施錠モードをオンおよびオフにする操作をしたり、出入口での警戒を設定および解除する操作をしたりすることができるように、タッチパネルや押しボタンなどの入力部を有する。   The house management apparatus 100 further includes a front door operation panel 21 installed on the wall surface of the entrance near the front door 81 inside the house 30, a small bedroom operation panel 25 installed on the wall surface of the small bedroom 35, A large bedroom operation panel 27 installed on the wall surface of the large bedroom 37 and a living room operation panel 29 installed on the wall surface of the living room 39 are provided. In any of these operation panels, a person staying in the house 30 can operate to lock / unlock the front port 81 without directly operating the apparatus main body 101 installed on the door of the front port 81, or An input unit such as a touch panel and a push button is provided so that an operation for turning on and off the automatic locking mode of the camera and an operation for setting and canceling a warning at an entrance / exit can be performed.

装置本体101には、人工知能(AI)が組み込まれており、人工知能は、家30の複数の出入口での出入りと屋内の在宅状況との関係を学習し、学習結果に基づいて、上記の検知部で検知した出入りから在宅状況を推定する。在宅状況の一例は、在宅者の有無、在宅者の人数、例えば健常な大人がいる、子供や老人しかいない、といった在宅者の人員構成、在宅者が誰であるか、出入口から屋外に退出しようとする在宅者の外出時間の長短、などである。また、在宅者とは、家30の住人であって家30に在宅している者の他に、家30への来訪者であって家30に在宅している者も含む。なお、上記の検知部で出入りを検知する対象として、人間の他にペットなどの他の動物を含めてもよい。   The device main body 101 incorporates artificial intelligence (AI). The artificial intelligence learns the relationship between the entrances and exits at a plurality of entrances of the house 30 and the indoor home situation, and based on the learning result, The home situation is estimated from the entry / exit detected by the detection unit. An example of a home situation is the presence or absence of a home, the number of homes, for example, the composition of the homes such as healthy adults, only children and the elderly, who are homes, and exit from the doorway For example, the length of time that a person staying at home goes out and on. In addition, the person who is at home includes a person who is a resident of the house 30 and stays at the house 30 and a person who is a visitor to the house 30 and is at home. In addition to human beings, other animals such as pets may be included as targets to be detected by the detection unit.

装置本体101は更に、推定された在宅状況に基づいて、互いに異なる複数の処理の中から、特定の処理を実行する。   The apparatus main body 101 further executes a specific process from a plurality of different processes based on the estimated at-home situation.

このような住宅管理システム10によれば、人工知能を利用することで、互いに処理内容が異なる特定の処理の切り替え及び実行を自動化し、ユーザによる手動操作を不要とすることができる。   According to such a house management system 10, by using artificial intelligence, it is possible to automate the switching and execution of specific processes having different processing contents, thereby eliminating the need for manual operation by the user.

図3は、住宅管理装置100のブロック図である。住宅管理装置100は、上述の通り、装置本体101の他に、裏口センサ93、小寝室センサ95、大寝室センサ97および居間センサ99と、表口操作盤21、小寝室操作盤25、大寝室操作盤27および居間操作盤29の操作盤群とを含む。装置本体101は、撮像部105の他に、表口81から出ようとする在宅者が表口81を施解錠するための鍵を所持しているか否かを検知する鍵所持検知部107を備える。上述した検知部102は、鍵所持検知部107を含む。   FIG. 3 is a block diagram of the house management apparatus 100. As described above, the house management device 100 includes the back door sensor 93, the small bedroom sensor 95, the large bedroom sensor 97, the living room sensor 99, the front door operation panel 21, the small bedroom operation panel 25, the large bedroom, in addition to the apparatus main body 101. The operation panel 27 and the operation panel group of the living room operation panel 29 are included. In addition to the imaging unit 105, the apparatus main body 101 includes a key possession detection unit 107 that detects whether or not a home person who is about to exit the front port 81 has a key for locking and unlocking the front port 81. . The detection unit 102 described above includes a key possession detection unit 107.

装置本体101は更に、表口81のドアハンドルの操作を検知して撮像部105に出力するハンドル操作検知部110を備える。上述の撮像部105は、ハンドル操作検知部110からの入力をトリガとして、表口81の屋内側および屋外側の撮像を開始する。撮像部105は、撮像を開始してから予め定められた時間が経過すると、撮像を終了する。なお、装置本体101はハンドル操作検知部110を備えなくてもよく、この場合、撮像部105は、常時撮像していてもよく、他のセンサ、例えば表口81の開閉扉を検知する開閉扉センサからの入力をトリガとして撮像を開始してもよい。   The apparatus main body 101 further includes a handle operation detection unit 110 that detects an operation of the door handle of the front port 81 and outputs the operation to the imaging unit 105. The above-described imaging unit 105 starts imaging the indoor side and the outdoor side of the front port 81 using the input from the handle operation detection unit 110 as a trigger. The imaging unit 105 ends the imaging when a predetermined time has elapsed since the imaging was started. Note that the apparatus main body 101 may not include the handle operation detection unit 110. In this case, the imaging unit 105 may always capture images, and other sensors, for example, an opening / closing door that detects the opening / closing door of the front port 81. Imaging may be started using an input from the sensor as a trigger.

装置本体101は更に、上述の人工知能を有する推定部113と、外部からの音声入力やタッチ入力を受け付けて入力された情報を推定部113に出力する入力部115と、裏口センサ93等と有線又は無線により通信する通信部111とを備える。装置本体101は更に、推定部113からの入力により特定の音声を出力する音声出力部116と、多種多様な情報、例えば上述の特定の音声のデータを格納する格納部117とを備える。   The apparatus main body 101 further includes an estimation unit 113 having the above-described artificial intelligence, an input unit 115 that receives an external voice input or touch input and outputs information input to the estimation unit 113, a back door sensor 93, and the like. Or the communication part 111 which communicates by radio | wireless is provided. The apparatus main body 101 further includes a sound output unit 116 that outputs a specific sound in response to an input from the estimation unit 113, and a storage unit 117 that stores various kinds of information, for example, the data of the specific sound described above.

入力部115は表口81の屋内側に配されており、音声出力部116は表口81の屋内側および屋外側のそれぞれに配されている。通信部111は、裏口センサ93等で検知した各出入口での出入りの情報を受信すると、推定部113に出力する。推定部113はまた、上述した撮像部105から、表口81の屋内側および屋外側で撮像した画像を入力される。   The input unit 115 is disposed on the indoor side of the front port 81, and the audio output unit 116 is disposed on each of the indoor side and the outdoor side of the front port 81. The communication part 111 will output to the estimation part 113, if the information of the entrance / exit in each entrance detected by the back door sensor 93 grade | etc., Is received. The estimation unit 113 also receives images captured on the indoor side and the outdoor side of the front port 81 from the imaging unit 105 described above.

推定部113は、検知部102からの入力情報に示される複数の出入口での出入りと家30の屋内の在宅状況との関係を学習する。推定部113は更に、当該学習結果に基づき、検知部102からの入力情報に示される複数の出入口での出入りから在宅状況を推定する。ここで、図4を用いて当該学習のフローの一例を説明する。   The estimation unit 113 learns the relationship between the entrances and exits at a plurality of entrances and exits indicated by the input information from the detection unit 102 and the indoor status of the house 30. Based on the learning result, the estimation unit 113 further estimates the home status from the entrances and exits at a plurality of entrances indicated by the input information from the detection unit 102. Here, an example of the learning flow will be described with reference to FIG.

図4は、第1実施形態による、学習のフロー図である。図4のフローの説明は、家30の任意の住人が、住宅管理装置100による学習を開始するための合図、例えば入力部115への入力により開始する。   FIG. 4 is a learning flowchart according to the first embodiment. The description of the flow in FIG. 4 is started by an arbitrary resident of the house 30 by an input to the cue for starting learning by the house management apparatus 100, for example, the input unit 115.

表口81のドアハンドルの操作、例えばハンドルが引かれるまで、すなわち撮像部105にハンドル操作検知部110からの入力があるまで待機する(S101:NO)。当該入力がある場合は(S101:YES)、撮像部105は、表口81の屋内側および屋外側の撮像を開始する(S103)。当該撮像は、一定間隔ごとの連続する静止画であってもよく、動画であってもよい。   The operation waits until the door handle of the front port 81 is operated, for example, the handle is pulled, that is, until the imaging unit 105 receives an input from the handle operation detection unit 110 (S101: NO). When there is the input (S101: YES), the imaging unit 105 starts imaging the indoor side and the outdoor side of the front port 81 (S103). The imaging may be a continuous still image at regular intervals or a moving image.

ステップS103に続けて、推定部113は、撮像部105から撮像された画像のデータを入力されると、格納部117を参照することにより、情報入力の要求メッセージを音声出力部116から発声させる(S105)。推定部113は、住人が当該メッセージに応じて入力部115に住人情報及び進退情報を入力したか否かを判断し(S107)、入力されていない場合には(S107:NO)、ステップS105に戻る。   Subsequent to step S103, when the image data captured by the imaging unit 105 is input, the estimation unit 113 refers to the storage unit 117 and causes the voice output unit 116 to utter an information input request message ( S105). The estimation unit 113 determines whether or not the resident has input resident information and advance / retreat information to the input unit 115 in response to the message (S107). If not input (S107: NO), the process proceeds to step S105. Return.

ここで言う住人情報とは、第1住人61、第2住人63および第3住人65のうちの誰であるかを示す情報である。また、進退情報とは、表口81から屋外に退出しようとしているのか屋内に進入しようとしているのかを示す情報である。なお、音声出力部116および入力部115が表口81の屋内側のみに配されている場合、表口81から屋内に進入しようとしている住人による住人情報及び進退情報の入力は、住人が屋内に進入した後に行われるため、この場合の進退情報は表口81から屋内に進入したことを示す情報となる。   The resident information referred to here is information indicating who is one of the first resident 61, the second resident 63, and the third resident 65. The advance / retreat information is information indicating whether the user is about to leave the front port 81 or to enter the room. In addition, when the audio output unit 116 and the input unit 115 are arranged only on the indoor side of the front port 81, the resident information is input indoors by the resident who is entering the indoor from the front port 81. Since it is performed after entering, the advance / retreat information in this case is information indicating that the vehicle has entered indoors from the front port 81.

ステップS107において住人情報及び進退情報が入力されている場合には(S107:YES)、続けて、学習を開始してから1週間が経過したか否かを判断し(S109)、経過していない場合は(S109:NO)、ステップS101に戻り、経過している場合は(S109:YES)、当該フローは終了する。   When resident information and advance / retreat information are input in step S107 (S107: YES), it is determined whether or not one week has passed since the start of learning (S109), and has not elapsed. If so (S109: NO), the process returns to step S101, and if it has elapsed (S109: YES), the flow ends.

上記の学習フローによって、推定部113は、学習を開始してからの1週間に、第1住人61、第2住人63および第3住人65のそれぞれについて、表口81を出入りするときの様々な画像を進退情報付きで、すなわちラベル付きの訓練データで、表口81での出入りと家30の屋内の在宅状況との関係について、教師あり学習を行う。学習には、例えば深層学習、機械学習および統計処理といった手法を用いる。   According to the learning flow described above, the estimation unit 113 performs various operations when entering and exiting the front entrance 81 for each of the first resident 61, the second resident 63, and the third resident 65 during one week after the start of learning. The supervised learning is performed on the relationship between the entrance / exit at the front port 81 and the indoor status of the house 30 using the training data with the advance / retreat information, that is, the labeled image. For learning, for example, techniques such as deep learning, machine learning, and statistical processing are used.

上記の学習手法として、例えば、サポートベクターマシン(SVM)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)およびベイジアンネットワーク(BN)などの手法が考えられる。SVMは、比較的少数のサンプルの学習から、未知のサンプルに対しても誤差が少ない判別ができる。ただし、学習結果についてはある程度理解できるが、人間には理解しにくく、判別の因果関係についてはわかりにくい。RNNは、多くの学習サンプルが必要で、学習に多くの時間がかかる。時系列など、前後(文脈)関係に左右される対象に有効であるが、学習結果についての理解は難しい。BNは、多くの学習サンプルが必要で、学習に時間がかかる。学習結果は、条件付き確率モデルを接続したネットワークの形で表現されるので、因果関係がわかりやすい。学習されたネットワークは、確率伝搬により、既知ノード、未知ノードは自由な組み合わせで使える。   Examples of the learning method include a support vector machine (SVM), a recurrent neural network (RNN), and a Bayesian network (BN). SVM can discriminate with little error even for unknown samples from learning a relatively small number of samples. However, although the learning results can be understood to some extent, it is difficult for humans to understand and the causal relationship of discrimination is difficult to understand. The RNN requires many learning samples and takes a lot of time for learning. It is effective for subjects that are affected by context (context) such as time series, but it is difficult to understand the learning results. BN requires many learning samples and takes time to learn. Since the learning results are expressed in the form of a network connecting conditional probability models, the causal relationship is easy to understand. In the learned network, known nodes and unknown nodes can be used in any combination by probability propagation.

学習において、推定部113は、画像の特徴量を、コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)を用いて抽出する。CNNとは、ディープラーニングニューラルネットワーク(DLNN)の一種であり、DLNNは、3層構成のニューラルネットワーク(NN)を4層以上に広げたものであり、近年のデータが大量に蓄積できるようになってきたことやコンピュータの高機能化により、NN以後に出てきた新しい計算手法よりも高性能化したことが知られている。その中でも、CNNは、脳の視覚野(V1)をモデルにしていて、事前に画像認識の精度が高くなるように学習したものを用いると、脳の視覚野と類似した画像処理結果が得られるので、画像の特徴量を抽出するのに適した手法である。なお、NN自体は、1980年代頃から盛んに研究され始めたものであり、複数のノードを結合させて、各ノードで非線形な処理を行うことで、一見無意味なデータの配列(パターン)に意味のあるシンボルを割り当てることができるという計算手法(及びそのためのデータ構造)である。   In learning, the estimation unit 113 extracts image feature amounts using a convolutional neural network (CNN). CNN is a type of deep learning neural network (DLNN). DLNN is a three-layered neural network (NN) that has been expanded to four or more layers, and it has become possible to accumulate large amounts of recent data. It has been known that the performance has been improved compared to new calculation methods that have come out after NN due to the fact that the computer has been improved and the functionality of the computer has been improved. Among them, the CNN uses the brain visual cortex (V1) as a model, and if it is learned in advance so that the accuracy of image recognition is high, an image processing result similar to the brain visual cortex can be obtained. Therefore, this is a method suitable for extracting the feature amount of the image. The NN itself has been actively researched since the 1980s. By combining multiple nodes and performing non-linear processing at each node, an array (pattern) of seemingly meaningless data can be obtained. This is a calculation method (and a data structure therefor) in which a meaningful symbol can be assigned.

本実施形態では、訓練データを画像や、裏口センサ93等によるセンシング情報などに絞って説明するが、訓練データは、音声や、電子キーのID情報を含んでもよい。音声に示される特徴量には、例えば声紋、発話内容などが含まれてもよく、発話内容には、例えば「いってきます」、「いってらっしゃい」、「ただいま」、「おかえり」などが含まれてもよい。このような他の訓練データを含む場合、訓練データの種類毎に脳の情報処理に近い変換方法として、CNN以外の深層学習、機械学習または統計処理といった手法を用いてもよい。例えば、音声に示される特徴量の抽出に適した自己組織化マップ(SOM)、時系列データの特徴量抽出に適したリカレントニューラルネットワーク(RNN)、およびRNNと同じような使い方ができるディープニューラルネットワーク(DNN)などの手法を用いてもよい。ただし、SOMを用いて音声を扱う場合は、SOM単体では時系列を扱うのが難しいので、別の手法と組み合わせる必要がある。また、RNNを用いて音声を扱う場合は、別途選んだ前処理と組み合わせて音声に示される特徴量を抽出することが可能である。DNNは、RNNと異なり、前処理自体を学習させることができる。   In the present embodiment, the training data is described by focusing on images, sensing information from the back door sensor 93, and the like. However, the training data may include voice or ID information of an electronic key. The feature amount shown in the voice may include, for example, a voice print, utterance content, etc., and the utterance content includes, for example, "I will come", "I'm welcome", "I'm right", "Welcome", etc. May be. When such other training data is included, a technique such as deep learning, machine learning, or statistical processing other than CNN may be used as a conversion method close to brain information processing for each type of training data. For example, a self-organizing map (SOM) suitable for extracting feature quantities shown in speech, a recurrent neural network (RNN) suitable for extracting feature quantities of time-series data, and a deep neural network that can be used in the same way as RNN A method such as (DNN) may be used. However, when using SOM to handle speech, it is difficult to handle time series with a single SOM, so it is necessary to combine it with another method. In addition, when handling speech using RNN, it is possible to extract the feature amount indicated in speech in combination with separately selected preprocessing. Unlike the RNN, the DNN can learn the preprocessing itself.

推定部113は、上記の学習フローで取得したラベル付きの様々な画像に示される人の特徴量について教師あり学習を行った後は、表口81を出入りするときの様々な画像を、住人情報及び進退情報なしで、すなわちラベル付きではない訓練データを取得し続け、画像に示される人の特徴量を自動的に取得していき、繰り返し、表口81での出入りと家30の屋内の在宅状況との関係について、教師なし学習を行う。画像に示される人の特徴量には、例えば顔、表情、体型、動き、歩き方、ジェスチャ、服装、装飾品、メガネ、持ち物、視線などの特徴量が含まれる。   After performing the supervised learning on the feature amount of the person shown in the various labeled images acquired in the learning flow, the estimating unit 113 displays the various images when entering and exiting the front port 81 as resident information. Also, it continues to acquire training data without advancing / retreating information, that is, without labeling, and automatically acquires the feature amount of the person shown in the image, and repeatedly enters and exits at the front door 81 and stays indoors in the house 30 Conduct unsupervised learning about the relationship to the situation. The feature quantity of the person shown in the image includes, for example, feature quantities such as face, facial expression, body shape, movement, how to walk, gesture, clothing, ornaments, glasses, belongings, line of sight, and the like.

教師なし学習では、推定結果の適否について、住人からのフィードバックが必要となる。例えば、推定部113は、在宅状況を推定する度に、推定結果を第1通信端末71および第2通信端末73の一方または両方に送信し、第1住人61および第2住人63の一方また両方は、推定結果を確認し、推定結果が誤っている場合に推定失敗を示す情報を返信することでフィードバックを取得してもよい。また、よりいっそう住人の手間を省くべく、例えば住宅管理装置100は推定結果に基づいて実際に警戒処理を実行し、家30に在宅者がいるにも拘わらず在宅者がいない場合と同じ警戒の設定を誤って行い、任意の操作盤から当該在宅者による警戒解除入力を受けることでフィードバックを取得してもよい。   In unsupervised learning, feedback from the resident is required regarding the suitability of the estimation results. For example, the estimation unit 113 transmits the estimation result to one or both of the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73 each time the home situation is estimated, and one or both of the first resident 61 and the second resident 63. May check the estimation result, and obtain feedback by returning information indicating an estimation failure when the estimation result is incorrect. Further, in order to further save the labor of the resident, for example, the house management device 100 actually executes a warning process based on the estimation result, and the same warning as when there is no resident even though the resident is present in the house 30. Feedback may be obtained by making a setting mistakenly and receiving a warning release input by the home-stayer from an arbitrary operation panel.

推定部113は、これらの学習結果に基づき、検知部102からの入力情報に示される単数または複数の出入口での出入りから在宅状況を推定する。在宅状況を推定するときも、上記の学習での手法と同じ手法を用いる。以降の学習と推定においても、同様とする。   Based on these learning results, the estimation unit 113 estimates the home status from the entrance / exit at one or more entrances / exits indicated in the input information from the detection unit 102. The same technique as that used in the above learning is also used when estimating the home situation. The same applies to subsequent learning and estimation.

なお、推定部113が学習する上述の「関係」は、当技術分野において「学習モデル」とも呼ばれ、推定部113が、出入口での出入りの情報と屋内の在宅状況を示す情報とから抽出した、これらのデータ間の規則性、パターンなどを含む。また、当該「関係」は、入力データとしての出入口での出入りの情報と、出力データとしての屋内の在宅状況を示す情報との対応関係であるとも言える。   The above-mentioned “relationship” learned by the estimation unit 113 is also referred to as a “learning model” in the technical field, and the estimation unit 113 extracts the information from the entrance / exit at the entrance and the information indicating the indoor home status. , Including regularity, pattern, etc. between these data. In addition, the “relationship” can be said to be a correspondence relationship between information indicating access at the entrance and exit as input data and information indicating an indoor home status as output data.

再び図3を参照すると、装置本体101は更に、格納部117に格納されている処理情報を参照し、様々な処理を実行する処理部119と、表口81を施解錠する施解錠部121とを備える。処理部119は、推定部113から推定結果を入力される。処理部119は、当該推定結果に示される在宅状況に基づいて、上述した特定の処理を実行する。特定の処理の一例は、警戒処理である。警戒処理は、例えば表口81の施解、表口81の閉扉、各出入口の警戒モードのオン、全出入口を一括して警戒状態にする外出モードのオン、全出入口の一部または全部を一括して警戒状態にする在宅モードのオン、第1通信端末71や第2通信端末73などへの通知や発報といった、互いに異なる処理内容を含む。また、特定の処理の他の一例は、推定された在宅状況に応じて出入口の施錠および解錠の何れか一方を実行することである。また、特定の処理の他の一例は、特定の在宅状況になったと推定された場合に予め定められた通知端末に通知することである。   Referring again to FIG. 3, the apparatus main body 101 further refers to the processing information stored in the storage unit 117, and executes a processing unit 119 that executes various processes, and an unlocking / unlocking unit 121 that locks and unlocks the front port 81. Is provided. The processing unit 119 receives the estimation result from the estimation unit 113. The processing unit 119 executes the specific process described above based on the home situation indicated in the estimation result. An example of the specific process is a warning process. The warning processing includes, for example, application of the front door 81, closing of the front door 81, turning on the warning mode of each doorway, turning on the going-out mode that puts all doorways in a warning state, and partially or all of all the doorways. The processing contents differ from each other, such as turning on the home mode to be in the alert state, notification to the first communication terminal 71, the second communication terminal 73, and the like. Another example of the specific processing is to execute either one of the doorway locking and unlocking according to the estimated home situation. Another example of the specific process is to notify a predetermined notification terminal when it is estimated that a specific home situation has been reached.

例えば、推定部113が、検知部102で検知した出入口での屋外への退出から、在宅状況として屋内に在宅者がいないと推定した場合に、処理部119は全出入口の警戒処理を実行してもよい。警戒処理に含まれる、特定の出入口の警戒モードのオンとは、当該特定の出入口に設けられた検知部102からセンシングデータまたは画像データを入力されたら警告や発報をするよう設定することを含む。この場合に、警戒モードの出入口から在宅者が屋外に退出したり、家30に帰宅した住人が電子キーにより出入口を解錠して屋内に進入したり、在宅者が任意の操作盤を使用して解錠した出入口から誰かが屋内に進入したりする場合には、警告や発報をしないよう構成してもよい。なお、代替的に、検知部102のそれぞれに警報機を設けて、警報機のオンおよびオフの設定としてもよい。   For example, when the estimation unit 113 estimates that there is no resident in the room as the home status from the outdoor exit at the entrance / exit detected by the detection unit 102, the processing unit 119 executes a warning process for all entrances / exits. Also good. The on / off of the warning mode of a specific entrance / exit included in the alert processing includes setting to issue a warning or a notification when sensing data or image data is input from the detection unit 102 provided at the specific entrance / exit. . In this case, the resident exits from the entrance / exit of the warning mode, the resident who returns to the house 30 unlocks the entrance / exit with the electronic key, enters the indoor, or the resident uses an arbitrary operation panel. If someone enters the room through the doorway that has been unlocked, it may be configured not to issue a warning or a warning. Alternatively, an alarm device may be provided in each of the detection units 102, and the alarm device may be turned on and off.

また例えば、推定部113が、検知部102で検知した出入口での屋内への進入から、在宅状況として屋内に予め定められた特定の人物、例えば第3住人65以外は在宅していないと推定した場合に、処理部119は一部または全ての出入口の警戒処理を解除するとともに、予め定められた通知端末、例えば第1通信端末71および第2通信端末73に第3住人65が在宅している旨を通知してもよい。この場合、推定部113が、検知部102で検知した出入口での屋内への進入から、在宅状況として、屋内に第3住人65以外は在宅していない状況から、第3住人65以外の人物、例えば図2に示される第3住人65の知人66も在宅している状況になったと推定した場合に、第1通信端末71および第2通信端末73に知人66も在宅している旨を通知してもよい。   In addition, for example, the estimation unit 113 estimates that a specific person who is predetermined indoors as a home situation, for example, the third resident 65 is not home from the entrance into the doorway detected by the detection unit 102. In this case, the processing unit 119 cancels the warning process for some or all of the entrances and exits, and the third resident 65 is at home in predetermined notification terminals, for example, the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73. You may notify. In this case, from the situation where the estimation unit 113 enters the indoor at the entrance / exit detected by the detection unit 102, as a home situation, a person other than the third resident 65 is in a room other than the third resident 65, For example, when it is estimated that the acquaintance 66 of the third resident 65 shown in FIG. 2 is also at home, the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73 are notified that the acquaintance 66 is also at home. May be.

また例えば、推定部113が推定した在宅状況に応じて、処理部119は複数の出入口に対して互いに異なる警戒処理を実行してもよい。この場合、推定部113は、在宅状況と、複数の出入口のうち在宅状況で用いられる出入口との関係を予め学習しておいてもよい。更に、処理部119は、複数の出入口のうち、推定部113が推定した、在宅状況で用いられる出入口の警戒処理を解除し、複数の出入口のうち、推定部113が推定した、在宅状況で用いられる出入口以外の出入口の警戒処理を実行してもよい。   In addition, for example, the processing unit 119 may execute different warning processes for a plurality of entrances according to the at-home situation estimated by the estimation unit 113. In this case, the estimation unit 113 may learn in advance the relationship between the home status and the entrance / exit used in the home status among a plurality of entrances / exits. Further, the processing unit 119 cancels the warning process of the entrance / exit used in the home status estimated by the estimation unit 113 among the plurality of entrances / exits, and is used in the home status estimated by the estimation unit 113 out of the plurality of entrances / exits. You may perform the warning process of entrances / exits other than the entrance / exit.

在宅状況と、複数の出入口のうち在宅状況で用いられる出入口との関係の学習として、例えば、在宅状況として誰が在宅しているのかという情報と、当該在宅状況において、すなわちその在宅者が在宅している間にどの出入口で出入りが検知されたのかという情報との関係を学習してもよい。この例示的な学習において、在宅者の在宅中にどの出入口で出入りが検知されたのかという情報に代えて、在宅者が、装置本体101と通信可能なウェアラブルデバイスを着用し、装置本体101がウェアラブルデバイスの位置情報を取得するように構成し、特定の在宅者が在宅中にどの部屋に滞在しているのかという位置情報を用いてもよい。また、同じく代替的に、家30の各部屋などに臭いセンサや人感センサなどを設置し、装置本体101がこれらのセンサによるセンシングデータを取得するように構成し、特定の在宅者が在宅中にどの部屋のセンサからセンシングデータが得られたのかという情報を用いてもよい。   As learning about the relationship between the home status and the gateway used in the home status among multiple entrances, for example, information about who is at home as the home status and the home status, that is, the home You may learn the relationship with the information which exit / entrance was detected by which exit / entrance. In this exemplary learning, instead of the information on which doorway is detected at the entrance and exit of the home person, the home person wears a wearable device that can communicate with the apparatus body 101, and the apparatus body 101 is wearable. The device may be configured to acquire the position information of the device, and the position information indicating which room a particular home person is staying at home may be used. Similarly, alternatively, a odor sensor or a human sensor is installed in each room of the house 30, and the apparatus main body 101 is configured to acquire sensing data from these sensors, and a specific home person is at home. In addition, information on which room the sensor data was obtained from may be used.

処理部119は、特定の出入口の警戒モードをオンにしている間に、当該特定の出入口で検知された出入りの情報を入力されると、格納部117を参照することにより、特定の警告メッセージを音声出力部116に発声させ、更に、通信部111を介して、第1通信端末71および第2通信端末73に発報する。この場合、処理部119は更に、通信部111を介して、警備会社や警察などの情報端末に発報してもよい。   When the processing unit 119 inputs the information of the entry / exit detected at the specific entrance / exit while the warning mode of the specific entrance / exit is turned on, the processing unit 119 refers to the storage unit 117 to display a specific warning message. The voice output unit 116 utters, and further reports to the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73 via the communication unit 111. In this case, the processing unit 119 may further report to an information terminal such as a security company or the police via the communication unit 111.

処理部119はまた、通信部111を介して、警戒処理内容を操作盤群に送信し、操作盤群のディスプレイに表示させる。処理部119はまた、通信部111を介して、操作盤群からの操作情報、例えば施解錠の設定情報や警戒状態の設定情報などを受信する。   The processing unit 119 also transmits the warning processing content to the operation panel group via the communication unit 111 and displays the content on the display of the operation panel group. The processing unit 119 also receives operation information from the operation panel group, for example, locking / unlocking setting information and warning state setting information, via the communication unit 111.

装置本体101は更に、表口81のドアに組み込まれているシリンダおよびサムターンを含む施解錠操作部123と、表口81を施解錠するための鍵としての電子キーのIDを近距離通信により読み出す読出部125とを備える。読出部125は、施錠および解錠を選択するための操作部を含む。本実施形態において、上述の第1通信端末71および第2通信端末73は、電子キーを内蔵しているものとする、すなわち、第1住人61および第2住人63は、単体の電子キーを所持することに代えて、電子キーを内蔵した通信端末を所持している。第3住人65は、単体の電子キーを所持しているものとする。   The apparatus main body 101 further reads out the ID of an electronic key as a key for locking and unlocking the front port 81 by short-range communication, including the cylinder and thumb turn incorporated in the door of the front port 81 and the lock. And a reading unit 125. Reading unit 125 includes an operation unit for selecting locking and unlocking. In the present embodiment, the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73 described above have built-in electronic keys, that is, the first resident 61 and the second resident 63 possess a single electronic key. Instead, it has a communication terminal with a built-in electronic key. The third resident 65 is assumed to have a single electronic key.

装置本体101は更に、格納部117に格納されている登録IDと読出部125から入力されるIDとを照合し、一致した場合に認証する認証部127とを備える。認証部127は、認証すると、認証済の情報と、読出部125から入力される施錠および解錠を選択した選択情報とを施解錠部121に出力する。施解錠部121は、施解錠操作部123および認証部127のそれぞれからの入力に基づいて、表口81を施解錠する。すなわち、本実施形態では、装置本体101は表口81を自動的に施解錠しない。   The apparatus main body 101 further includes an authentication unit 127 that collates the registration ID stored in the storage unit 117 with the ID input from the reading unit 125 and authenticates when they match. Upon authenticating, the authenticating unit 127 outputs the authenticated information and the selection information selected from locking and unlocking input from the reading unit 125 to the locking / unlocking unit 121. The locking / unlocking unit 121 locks / unlocks the front port 81 based on inputs from the locking / unlocking operation unit 123 and the authentication unit 127. That is, in this embodiment, the apparatus main body 101 does not automatically lock and unlock the front port 81.

上述した処理部119は、表口81の警戒モードをオンにしている間に、施解錠部121から認証済の情報を含む解錠情報を入力されると、表口81の警戒モードをオフに切り替える。なお、処理部119は、表口81の警戒モードをオンにしている間に、施解錠部121から認証済の情報を含まない解錠情報を入力されると、すなわち認証部127で認証が行われずに施解錠操作部123での操作によって施解錠部121が解錠した場合、格納部117を参照することにより、特定の警告メッセージを音声出力部116に発声させ、更に、通信部111を介して、第1通信端末71、第2通信端末73、警備会社および警察の通信端末に発報してもよい。   When the processing unit 119 described above receives unlocking information including authenticated information from the locking / unlocking unit 121 while the warning mode of the front port 81 is on, the processing unit 119 turns off the warning mode of the front port 81. Switch. When the processing unit 119 receives unlocking information that does not include authenticated information from the locking / unlocking unit 121 while the warning mode of the front port 81 is on, that is, the authentication unit 127 performs authentication. If the locking / unlocking unit 121 is unlocked by the operation of the locking / unlocking operation unit 123 without referring to the storage unit 117, a specific warning message is uttered by the voice output unit 116, and further, via the communication unit 111. The first communication terminal 71, the second communication terminal 73, the security company, and the police communication terminal may be notified.

図5は、第1実施形態による、学習結果に基づいて特定の処理を実行するまでのフロー図である。図5のフローの説明は、図4を用いて説明した教師あり学習の期間が終了することにより開始する。   FIG. 5 is a flowchart until a specific process is executed based on a learning result according to the first embodiment. The description of the flow in FIG. 5 starts when the supervised learning period described with reference to FIG. 4 ends.

推定部113は、検知部102が出入口での出入りを検知するまで、すなわち検知部102からセンシングデータまたは画像データの入力があるまで待機する(S111:NO)。入力がある場合は(S111:YES)、推定部113は、学習結果に基づき、入力されたセンシングデータまたは画像データから在宅状況を推定する(S113)。   The estimation unit 113 waits until the detection unit 102 detects entry / exit at the entrance / exit, that is, until sensing data or image data is input from the detection unit 102 (S111: NO). When there is an input (S111: YES), the estimation unit 113 estimates the home situation from the input sensing data or image data based on the learning result (S113).

推定部113は推定結果を処理部119に出力し、処理部119は格納部117を参照することにより特定の処理を実行して(S115)、当該フローは終了する。以上、図5の処理フローは住宅管理装置100が動作している間は繰り返し実行される。   The estimation unit 113 outputs the estimation result to the processing unit 119, and the processing unit 119 executes specific processing by referring to the storage unit 117 (S115), and the flow ends. As described above, the processing flow of FIG. 5 is repeatedly executed while the house management apparatus 100 is operating.

図6は、第1実施形態による、格納部117に格納される処理テーブルの一例である。当該テーブルにおいて、第1住人61、第2住人63、第3住人65および知人66の各々が在宅か不在かと、互いに異なる6種類の警戒処理の各々とが対応付けて格納されている。テーブルには、各人の在宅と不在との組み合わせの数に合わせて8行設けられている。   FIG. 6 is an example of a processing table stored in the storage unit 117 according to the first embodiment. In the table, whether each of the first resident 61, the second resident 63, the third resident 65, and the acquaintance 66 is at home or not, and each of six different types of warning processing are stored in association with each other. The table has 8 rows according to the number of combinations of home and absence of each person.

テーブルの1行目には、第1住人61、第2住人63および第3住人65の全員が在宅であって知人66が不在である在宅状況においては警戒処理をAとすることが示されている。テーブルの2行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第2住人63が不在であるが警戒処理は同じAとすることが示されている。   The first row of the table indicates that the warning process is A in a home situation where all of the first resident 61, the second resident 63 and the third resident 65 are at home and no acquaintance 66 is present. Yes. The second row of the table shows that the second resident 63 is absent but the warning process is the same A as a difference from the home status of the first row.

テーブルの3行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第3住人65が不在であって第2住人63が在宅または不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をBとすることが示されている。テーブルの4行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第1住人61が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をCとすることが示されている。   In the third row of the table, the third inhabitant 65 is absent and the second inhabitant 63 is at home or absent, which is different from the at-home status in the first row, and the warning process is set to B in the at-home status. It is shown. The fourth row of the table shows that the first resident 61 is absent as a difference from the home status in the first row, and that the warning process is C in the home status.

テーブルの5行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第1住人61および第3住人65が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をDとすることが示されている。テーブルの6行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第1住人61および第2住人63が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をEとすることが示されている。テーブルの7行目には、6行目の在宅状況と異なる点として知人66が在宅であり、当該在宅状況においても警戒処理をEとすることが示されている。   The fifth row of the table indicates that the first resident 61 and the third resident 65 are absent as a difference from the home status in the first row, and that the warning process is D in the home status. The sixth row of the table shows that the first resident 61 and the second resident 63 are absent as a difference from the home status in the first row, and that the warning process is E in the home status. The seventh row of the table shows that the acquaintance 66 is at home as a different point from the home status in the sixth row, and that the warning process is set to E even in the home status.

テーブルの8行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第1住人61、第2住人63および第3住人65の全員が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をFとすることが示されている。   In the 8th row of the table, all the first resident 61, the second resident 63, and the third resident 65 are absent as a difference from the home status in the first row, and the warning process is F in the home status. It has been shown.

上記の警戒処理がAの場合、警戒処理を解除する、すなわち全出入口の警戒モードをオフにする。警戒処理がBの場合、小寝室窓85の警戒モードのみをオンにする。また、警戒処理がCの場合、表口81および裏口83の警戒モードをオンにし、警戒処理がDの場合はCの場合に加えて小寝室窓85の警戒モードもオンにする。   When the above warning processing is A, the warning processing is canceled, that is, the warning mode of all entrances is turned off. When the alert process is B, only the alert mode of the small bedroom window 85 is turned on. When the warning process is C, the warning mode of the front door 81 and the back door 83 is turned on. When the warning process is D, the warning mode of the small bedroom window 85 is also turned on in addition to the case of C.

警戒処理がEの場合、小寝室窓85の警戒モードをオフにして他の出入口の警戒モードを全てオンにし、更に、第1通信端末71および第2通信端末73へ通知する。警戒処理がFの場合、全出入口の警戒モードをオンにする。   When the alert process is E, the alert mode of the small bedroom window 85 is turned off, the alert modes of other entrances are all turned on, and further, the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73 are notified. When the warning process is F, the warning mode for all the entrances is turned on.

第1住人61、第2住人63および第3住人65は、上述の通り、例えば父親、母親および子供であって、この順に自己防衛力が高く、すなわち、例えば子供である第3住人65が最も自己防衛力が低い。そのため、例えば第3住人65だけが在宅している在宅状況においては、誰も在宅していない在宅状況を除いて、最も厳戒な警戒状態を必要とし、上記のような警戒処理内容とする。なお、第3住人65は、子供と同様に自己防衛力が低い老人であってもよい。   As described above, the first inhabitant 61, the second inhabitant 63, and the third inhabitant 65 are, for example, a father, a mother, and a child, and have high self-defense power in this order, that is, for example, the third inhabitant 65 that is a child is the most. Low self-defense ability. Therefore, for example, in a home situation where only the third resident 65 is at home, except for a home situation where no one is home, the most strict alert state is required and the content of the alert process is as described above. Note that the third resident 65 may be an elderly person with a low self-defense ability like a child.

住宅管理装置100は、このような処理テーブルを用いることで、出入口での出入りから推定した在宅状況に示される在宅者に応じて、警戒モードのセキュリティレベルを自動で異ならせることができる。   By using such a processing table, the house management device 100 can automatically change the security level of the alert mode according to the person at home indicated by the in-home situation estimated from the entrance / exit at the entrance / exit.

ここで再び図2を参照すると、住宅管理装置100は、第3住人65が在宅中、すなわち上記の警戒処理Eを実行した後に、知人66が表口81から家30の屋内に進入したことから、在宅状況として、第3住人65および知人66が在宅していると推定し、上記の警戒処理Eを再び実行した、すなわち各警戒モードは継続して第1通信端末71および第2通信端末73に再通知した状態が示されている。   Referring to FIG. 2 again, the home management apparatus 100 is because the acquaintance 66 entered the house 30 through the front door 81 after the third resident 65 was at home, that is, after executing the above-described warning process E. As the home situation, it is estimated that the third resident 65 and the acquaintance 66 are at home, and the above warning process E is executed again. That is, each of the warning modes continues and the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73 are continued. Shows the status of re-notification.

なお、第3住人65のみが在宅中には警戒処理Eが実行されているので、表口81の警戒モードがオンになっている。そこで、知人66は、家30の屋内に進入する前に、家30の室外のインターホンを鳴らし、第3住人65がインターホンの呼び出しに応じて、例えば小寝室操作盤25から警戒解除の操作をする。   Since only the third resident 65 is at home, the warning process E is executed, so the warning mode of the front port 81 is on. Therefore, the acquaintance 66 rings an intercom outside the house 30 before entering the house 30, and the third resident 65 performs an operation to release the alert from the small bedroom operation panel 25, for example, in response to the interphone call. .

なお、この場合に、たとえ知人66であっても、第1住人61および第2住人63が家30の屋内への進入を承認しない場合が考えられる。そこで、知人66がインターホンを鳴らすと、インターホンのカメラで知人66の顔を撮像し、第1通信端末71および第2通信端末73の少なくとも何れかに知人66の顔画像を送信し、第1住人61および第2住人63の何れかが遠隔で承認の入力を行わないと、表口81を解錠できないようにしてもよい。   In this case, even if it is an acquaintance 66, the case where the 1st inhabitant 61 and the 2nd inhabitant 63 do not approve the approach to the indoor of the house 30 can be considered. Therefore, when the acquaintance 66 rings the intercom, the face of the acquaintance 66 is imaged by the intercom camera, the face image of the acquaintance 66 is transmitted to at least one of the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73, and the first resident If either 61 or the second resident 63 does not input the approval remotely, the front port 81 may not be unlocked.

なお、上記の警戒処理A〜Dを実行した後に警戒処理Eを実行する場合、すなわち、第1住人61および第2住人63の少なくとも何れかが在宅の状態から第3住人65のみが在宅の状態になる場合には、第1通信端末71および第2通信端末73に通知しなくてもよい。   In addition, when executing the warning process E after executing the above-described warning processes A to D, that is, the state where at least one of the first resident 61 and the second resident 63 is at home from the state where only the third resident 65 is at home. In this case, the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73 need not be notified.

以上、本実施形態の住宅管理システム10によれば、人工知能を利用することで、互いに処理内容が異なる特定の処理の切り替え及び実行を自動化し、ユーザによる手動操作を不要とすることができる。例えば図6に示される処理テーブルを用いることで、出入口での出入りから推定した在宅状況に示される在宅者に応じて、警戒モードのセキュリティレベルを自動で異ならせることができる。   As described above, according to the house management system 10 of the present embodiment, by using artificial intelligence, it is possible to automate the switching and execution of specific processes having different processing contents, and eliminate the need for manual operation by the user. For example, by using the processing table shown in FIG. 6, the security level of the alert mode can be automatically changed according to the home person indicated by the home situation estimated from the entrance / exit at the entrance / exit.

なお、本実施形態においては、図2に示される通り、家30の間取りの都合上、第1住人61および第2住人63は一緒に大寝室37を利用するものとして説明した。寝室の数がより多い場合には別の寝室を利用してもよく、この場合の警戒処理内容は、図6の処理テーブルよりも更に細分化されていてもよい。   In the present embodiment, as illustrated in FIG. 2, the first resident 61 and the second resident 63 are described as using the large bedroom 37 together for the convenience of the layout of the house 30. When the number of bedrooms is larger, another bedroom may be used, and the warning processing content in this case may be further subdivided than the processing table of FIG.

なお、本実施形態における撮像部105は、表口81の屋内側および屋外側に配される構成として説明したが、表口81の屋内側のみに配されてもよい。この場合、図4を用いて説明した学習フローでは、推定部113は、撮像部105がハンドル操作検知部110からの入力により撮像開始した直後に、撮像部105の視野内において装置本体101から予め定められた距離範囲内の住人が撮像されているか否か、すなわち表口81の室内側の近くに住人がいるか否かを判断することによって、住人が屋内に進入しようとしているのか屋外に退出しようとしているのかを判断してもよい。   In addition, although the imaging part 105 in this embodiment was demonstrated as a structure distribute | arranged to the indoor side and outdoor side of the front port 81, you may distribute | arrange only to the indoor side of the front port 81. FIG. In this case, in the learning flow described with reference to FIG. 4, the estimation unit 113 starts from the apparatus main body 101 in advance within the field of view of the imaging unit 105 immediately after the imaging unit 105 starts imaging based on an input from the handle operation detection unit 110. By judging whether or not a resident within a predetermined distance range is imaged, that is, whether or not there is a resident near the indoor side of the front door 81, the resident is going to enter the indoor or leave the outdoor. You may judge whether you are doing.

なお、本実施形態において、第3住人65を徘徊老人とし、住宅管理システム10を利用して、第1住人61および第2住人63の他、介護センタによる徘徊老人の見守りを行ってもよい。この場合、第3住人65が利用する小寝室35のベッドに荷重センサを設けたり、第3住人65が行き来する1階31のトイレなどに人感センサを設けたりすることで、第1住人61および第2住人63が不在の間に第3住人65がちゃんと生活できているかを見守ることができる。   In the present embodiment, the third resident 65 may be an elderly person, and the house management system 10 may be used to monitor the elderly person by the care center in addition to the first resident 61 and the second resident 63. In this case, a load sensor is provided in the bed of the small bedroom 35 used by the third resident 65, or a human sensor is provided in the toilet on the first floor 31 where the third resident 65 travels. In addition, it is possible to watch whether the third resident 65 can live properly while the second resident 63 is absent.

また、上記の見守りの場合において、第3住人65のみが在宅となる場合の警戒処理Eに、上述した室内の各種センサの起動と、各種センサによる検知が予め定められた条件を満たした場合に第1通信端末71などに通知するシステムの起動とを含めてもよい。   Also, in the case of the above-mentioned watching, when the activation of various indoor sensors and the detection by the various sensors described above satisfy the predetermined conditions in the warning process E when only the third resident 65 is at home. You may include starting of the system notified to the 1st communication terminal 71 grade | etc.,.

また、上記の見守りの場合において、室内に更に、音センサを設けて第3住人65の叫び声や何らかの大きな音を検知したり、浴室に人感センサおよびタイマを設けて第3住人65の入浴時間が予め定められた時間よりも長いことを検知したりしてもよい。更に、第3住人65が出入口から家30の屋外に出ようとしていること又は出たことを検知したり、部屋の温度が予め定められた温度よりも高い又は低いことを検知したりしてもよい。   In the case of the above-mentioned watching, a sound sensor is further provided in the room to detect the scream of the third resident 65 or some loud sound, or a human sensor and a timer are provided in the bathroom to bathe the third resident 65. May be detected to be longer than a predetermined time. Furthermore, even if it detects that the 3rd inhabitant 65 is going out to the outdoors of the house 30 from the entrance / exit, or detects that the temperature of the room is higher or lower than a predetermined temperature. Good.

処理部119は、これらの追加のセンサからセンシングデータを取得した場合に、通信部111を介して、第1通信端末71、第2通信端末73、介護センタや警備会社や警察の通信端末などに発報してもよい。   When the processing unit 119 acquires sensing data from these additional sensors, the processing unit 119 transmits the communication data to the first communication terminal 71, the second communication terminal 73, a care center, a security company, a police communication terminal, and the like. It may be reported.

また、センシングデータから、見守り中に第3住人65に何らかの緊急事態が生じていると推定した場合、追加的に、隣の家の住人への通知や、救急への通報や、音声出力部116から家30の屋外に向けて「屋内の老人が危険な状態と予想されます。どなたか屋内に入って老人の安否を確認して下さい。」などの音声を発してもよい。表口81が自動施錠の場合には、追加で自動施錠をオフにしてもよい。また、家30の近くに居なくても直ぐに駆け寄れる人がいる場合が想定されるので、SNS上で情報拡散して、第3住人65の緊急事態を不特定多数の人に知らせてもよい。   In addition, when it is estimated from the sensing data that some emergency has occurred in the third inhabitant 65 during watching, a notification to a resident in the next house, a report to an emergency, an audio output unit 116 are additionally provided. From the outside of the house 30, a voice such as “It is expected that the elderly inside the house is in danger. Someone should enter the room and check the safety of the elderly.” When the front port 81 is automatically locked, the automatic locking may be additionally turned off. In addition, since it is assumed that there is a person who can run away without being near the house 30, information may be diffused on the SNS to notify an unspecified number of people of the emergency situation of the third resident 65. .

なお、本実施形態においては、表口81を自動施錠しない構成として説明したが、例えば第1住人61が不在で第2住人63および第3住人65の両方または片方のみが在宅している状況において、表口81の外側の予め定められた距離範囲内において、第2住人63および第3住人65よりも体格が良い人物が撮像された場合には、表口81を自動施錠するように構成してもよい。   In addition, in this embodiment, although demonstrated as the structure which does not lock the front port 81 automatically, for example in the situation where the 1st inhabitant 61 is absent and both the 2nd inhabitant 63 and the 3rd inhabitant 65 or only one is at home. When a person having a better physique than the second resident 63 and the third resident 65 is photographed within a predetermined distance range outside the front mouth 81, the front mouth 81 is automatically locked. May be.

なお、本実施形態において、推定部113は一定期間の教師あり学習の後に、教師なし学習を継続するものとして説明した。当該教師なし学習においては、教師あり学習期間に取得したラベル付きの訓練データである住人の画像を、随時更新していくことが好ましい。これにより、推定部113は、住人の容姿が歳を重ねるに連れて変化しても、同一人物であることを識別できる。   In the present embodiment, it has been described that the estimation unit 113 continues unsupervised learning after supervised learning for a certain period. In the unsupervised learning, it is preferable to update the resident image as the labeled training data acquired during the supervised learning period. Thereby, the estimation part 113 can identify that it is the same person, even if a resident's appearance changes as he gets older.

なお、本実施形態においては、図6に示される処理テーブルのように、警戒処理内容が細分化されるものとして説明した。これに代えて、住宅管理装置100は、例えば、在宅状況として家30の住人全員が外出したことを推定し、家30の表口81を除く出入口の警戒モードをオンにして、その状態で表口81を通らずに家30の屋内に進入したら発報してもよい。   Note that, in the present embodiment, the description has been made assuming that the content of the warning process is subdivided as in the process table shown in FIG. Instead, for example, the house management device 100 estimates that all the residents of the house 30 have gone out as the at-home situation, turns on the warning mode of the entrance / exit except for the front door 81 of the house 30, and displays the state in that state. The alarm may be issued when the user enters the house 30 without passing through the mouth 81.

また、家30に誰もいない状態から住人が誰かしら帰宅した状態になったと推定した場合には、住人が誰であるかに拘わらず、全出入口の警戒モードをオフにしたり、特定の出入口の警戒モードのみをオンのままで他をオフとする在宅モードにしたりしてもよい。また、子供だけが帰宅した場合にも、同様に全出入口の警戒モードをオフにしたり在宅モードにしたりして、追加的に親に通知してもよい。また、親が外出して子供だけが残った場合、全出入口の警戒モードをオンにしたり在宅モードにしたりしてもよい。また、子供が帰宅するときに同伴者がいる場合や、子供が表口81を手動で開扉して誰かを招き入れた場合などにも、親に通知してもよい。   In addition, when it is estimated that the resident has returned home from the state where no one is in the house 30, regardless of who the resident is, the warning mode of all the entrances is turned off, Alternatively, the home mode may be used in which only the alert mode is on and the others are off. Further, when only the child comes home, the parental mode may be similarly turned off or the home mode may be set to notify the parent additionally. Further, when the parent goes out and only the child remains, the warning mode of all the entrances may be turned on or the home mode may be set. The parent may also be notified when a child is accompanied when the child returns home or when the child manually opens the front door 81 and invites someone.

図7は、第2実施形態による、格納部117に格納される処理テーブルの一例である。本実施形態では、図6を用いて例示的に説明した処理テーブルと異なる処理テーブルを用いる点を除いては、第1実施形態と同じであるため、重複する説明を省略する。以降の実施形態においても、先に説明した実施形態と異なる点を説明し、重複する説明は省略する。本実施形態では、第3住人65は寝たきりの老人であり、知人66は例えば介護センタから家30に訪問する介護士である。   FIG. 7 is an example of a processing table stored in the storage unit 117 according to the second embodiment. The present embodiment is the same as the first embodiment except that a processing table different from the processing table exemplarily described with reference to FIG. 6 is used. Also in the following embodiments, differences from the above-described embodiments will be described, and overlapping descriptions will be omitted. In the present embodiment, the third resident 65 is a bedridden elderly person, and the acquaintance 66 is a caregiver who visits the house 30 from a care center, for example.

当該テーブルにおいて、第1住人61、第2住人63、第3住人65および知人66の各々が在宅か不在かと、互いに異なる4種類の警戒処理の各々とが対応付けて格納されている。テーブルには、各人の在宅と不在との組み合わせの数に合わせて5行設けられている。   In the table, whether each of the first resident 61, the second resident 63, the third resident 65, and the acquaintance 66 is at home or not, and each of four different types of warning processing are stored in association with each other. The table is provided with 5 rows according to the number of combinations of home and absence of each person.

テーブルの1行目には、第1住人61、第2住人63および第3住人65の全員が在宅であって知人66が不在である在宅状況においては警戒処理をBとすることが示されている。テーブルの2行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第2住人63が不在であるが警戒処理は同じBとすることが示されている。   The first row of the table shows that the warning process is B in a home situation where all of the first resident 61, the second resident 63, and the third resident 65 are at home and no acquaintance 66 is present. Yes. The second row of the table shows that the second resident 63 is absent but the warning process is the same B as a difference from the home status of the first row.

テーブルの3行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第1住人61が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をDとすることが示されている。テーブルの4行目には、1行目の在宅状況と異なる点として第1住人61および第2住人63が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をFとすることが示されている。テーブルの5行目には、4行目の在宅状況と異なる点として知人66が在宅であり、当該在宅状況においては警戒処理をEとすることが示されている。   The third row of the table shows that the first resident 61 is absent as a difference from the home status in the first row, and that the warning process is D in the home status. The fourth row of the table shows that the first resident 61 and the second resident 63 are absent as a difference from the home status in the first row, and that the warning process is F in the home status. The fifth row of the table shows that the acquaintance 66 is at home as a difference from the home status in the fourth row, and that the warning process is E in the home status.

これら警戒処理B、D、EおよびFの内容は、図6を用いて説明した第1実施形態における警戒処理B、D、EおよびFと同じである。寝たきりの老人は、自らの意思で動くことができず、子供や健常な老人や徘徊老人などに比べて、より自己防衛力が低い。そのため、例えば寝たきりの老人だけが在宅している在宅状況においては、誰も在宅していない在宅状況と同じ、最も厳戒な警戒状態にすることが好ましく、上記のような警戒処理内容とする。   The contents of the warning processes B, D, E, and F are the same as the warning processes B, D, E, and F in the first embodiment described with reference to FIG. Bedridden elderly people cannot move on their own intentions, and have lower self-defense capabilities than children, healthy elderly people, and elderly people. For this reason, for example, in a home situation where only a bedridden elderly person is at home, it is preferable to set the most strict alert state, which is the same as the home situation in which no one is home, and the contents of the alert process as described above.

以上、本実施形態によっても、第1実施形態の上記の効果と同様の効果を奏する。また、寝たきりの老人のみが在宅している在宅状況において、当該老人と同居する第1住人61および第2住人63は、住宅管理装置100が上記の警戒処理Eを実行することにより、介護士が家30に訪問介護しに来てくれたことを遠隔で知ることができる。   As described above, this embodiment also has the same effects as the above-described effects of the first embodiment. Further, in a home situation where only a bedridden elderly person is at home, the first resident 61 and the second resident 63 who live with the elderly person have the caregiver perform a warning by the house management device 100 executing the warning process E described above. It is possible to remotely know that he / she has come to the home 30 for home care.

図8は、第3実施形態による家30の在宅状況の模式図であり、図9は、当該実施形態による格納部117に格納される処理テーブルの一例であり、図10は、当該実施形態による学習のフロー図である。また、図8(A)は、家30の1階31における在宅状況の模式図であり、図8(B)は、家30の2階32における在宅状況の模式図である。   FIG. 8 is a schematic diagram of the home status of the house 30 according to the third embodiment, FIG. 9 is an example of a processing table stored in the storage unit 117 according to the embodiment, and FIG. 10 is according to the embodiment. It is a flowchart of learning. FIG. 8A is a schematic diagram of a home situation on the first floor 31 of the house 30, and FIG. 8B is a schematic diagram of a home situation on the second floor 32 of the house 30.

本実施形態では、第1実施形態と異なる点として、施解錠部121は表口81を自動施錠するように構成されており、具体的には、認証部127および施解錠操作部123の一方からの入力により表口81を解錠した後、予め定められた時間が経過すると、自動的に表口81を施錠する。更なる異なる点として、処理部119は、第1住人61が在宅しているか否かに拘わらず、表口81の警戒モードを常時オンにする。   In this embodiment, as a different point from the first embodiment, the locking / unlocking unit 121 is configured to automatically lock the front port 81, and specifically, from one of the authentication unit 127 and the locking / unlocking operation unit 123. After the front port 81 is unlocked by the input, the front port 81 is automatically locked when a predetermined time elapses. As a further different point, the processing unit 119 always turns on the warning mode of the front port 81 regardless of whether or not the first resident 61 is at home.

また、更なる異なる点として、検知部102における裏口センサ93等は、撮像部105と同様にカメラを含み、出入口から屋外への退出を検知して、当該退出を示す画像データを出力する。   Further, as a different point, the back door sensor 93 and the like in the detection unit 102 includes a camera similarly to the imaging unit 105, detects exit from the entrance to the outdoors, and outputs image data indicating the exit.

また、更なる異なる点として、推定部113は、検知部102で検知した上記の退出から、出入口から屋外に退出する者の状況である退出者状況を特定する。退出者状況の一例は、出入口からの退出者が、例えば、ゴミ袋を所持している、出勤用靴、ゴミ出し用のサンダル等を履いている、赤ちゃんや子供と一緒である、パジャマを着ている、無精髭が伸びている、髪形が乱れている、出勤用カバン、出張用スーツケース、旅行用カバン等を所持している、玄関周りの掃除用具を所持している、庭での散水用具を所持している、印鑑を所持している、屋外の物置の鍵を所持している、回覧板を所持している、またはこれらの組み合わせ等である。推定部113は、特定した退出者状況に基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断する。   Further, as a further different point, the estimation unit 113 identifies the exit status that is the status of the person who exits from the entrance to the outside based on the exit detected by the detection unit 102. An example of an exit situation is that a person leaving the doorway is wearing pajamas with a baby or child wearing a trash bag, wearing work shoes, trash sandals, etc. Stubborn, stretched hair, disordered hairstyle, office bag, business suitcase, travel bag, cleaning tool around the entrance, watering tool in the garden Holding a seal, holding a key of an outdoor storeroom, holding a circulation board, or a combination thereof. The estimation unit 113 determines whether it is absent for a short time or absent for a long time on the basis of the identified exit status.

より具体的には、推定部113は、検知部102から入力される画像データを処理して画像内の特徴量を抽出し、如何なる退出者状況であるかを区別して学習する。推定部113は更に、家30の屋内にいる在宅者が、表口81から、例えばゴミ出しなどのちょっとした外出をするのか、例えば出勤などの長時間に亘る外出をするのかを区別して学習する。以降、このようなちょっとした外出を短時間不在と呼び、長時間に亘る外出を長時間不在と呼ぶ。推定部113は更に、退出者状況と短時間不在および長時間不在との関係を学習する。推定部113は更に、当該学習結果に基づき、上記のように特定した退出者状況から短時間不在および長時間不在の何れか一方であると推定する。なお、推定部113は判断部の一例である。   More specifically, the estimation unit 113 processes the image data input from the detection unit 102, extracts feature amounts in the image, and distinguishes and learns what kind of leaving person situation. Further, the estimating unit 113 learns by distinguishing whether a person staying indoors in the house 30 is going out for a long time such as going out to work from the front port 81, for example, taking out a small amount of garbage. Hereinafter, such a small outing is referred to as absence for a short time, and outing for a long time is referred to as absence for a long time. The estimation unit 113 further learns the relationship between the status of the person leaving and the absence for a short time and the absence for a long time. Based on the learning result, the estimation unit 113 further estimates that either the short absence or the long absence is determined based on the identified exit status as described above. The estimation unit 113 is an example of a determination unit.

上記の関係は、例えば、出入口での画像データに示されている退出者が、ゴミ袋、玄関周りの掃除用具、庭での散水用具、印鑑、屋外の物置の鍵、回覧板などを所持していること、ゴミ出し用のサンダルを履いていること、パジャマを着ていること、無精髭が伸びていること、髪形が乱れていること、またはこれらの組み合わせ等と、短時間不在との組み合わせを含んでもよい。一方で、例えば、出入口での画像データに示されている退出者が、出勤用靴を履いていること、赤ちゃんや子供と一緒であること、髭や髪が整っていること、出勤用カバン、出張用スーツケース、旅行用カバン等を所持していること、またはこれらの組み合わせ等と、長時間不在との組み合わせを含んでもよい。   For example, the exit shown in the image data at the entrance / exit has a garbage bag, a cleaning tool around the entrance, a watering tool in the garden, a seal, a key for outdoor storage, a circular board, etc. The combination of wearing a sandal for taking out trash, wearing pajamas, stretching stubbornness, distorted hairstyle, or the absence of this for a short time May be included. On the other hand, for example, the exit person shown in the image data at the entrance / exit is wearing work shoes, being with a baby or a child, wearing a bag or hair, It may include a combination of carrying a suitcase for business trips, a traveling bag or the like, or a combination thereof and absence for a long time.

また、更なる異なる点として、処理部119は、推定部113が推定した在宅状況が短時間不在であるか長時間不在であるかに応じて、互いに異なる処理を実行する。   Further, as a further different point, the processing unit 119 executes different processes depending on whether the home status estimated by the estimation unit 113 is absent for a short time or absent for a long time.

例えば、処理部119は、推定部113が退出者状況から長時間不在であると推定したときに出入口の警戒処理を継続し、推定部113が退出者状況から短時間不在であると推定したときに出入口の警戒処理を解除してもよい。   For example, the processing unit 119 continues the doorway warning process when the estimation unit 113 estimates that there is a long absence from the exit status, and the estimation unit 113 estimates that there is a short absence from the exit status The warning process at the doorway may be canceled.

また例えば、処理部119は、推定部113が退出者状況から長時間不在であると推定したときに出入口の自動施錠モードを継続し、推定部113が退出者状況から短時間不在であると推定したときに出入口の自動施錠モードを解除してもよい。   In addition, for example, the processing unit 119 continues the automatic locking mode of the entrance when the estimation unit 113 estimates that there is a long absence from the exit status, and the estimation unit 113 estimates that the exit status is absent for a short time from the exit status. When it does, you may cancel the automatic lock mode of an entrance.

なお、上述した互いに異なる処理に関して、処理部119が特定の条件下で表口81の警戒モードをオフにする場合、処理部119は、推定部113が長時間不在であると推定したときに出入口の警戒処理を実行してもよく、一方で、推定部113が短時間不在であると推定したときに出入口の警戒処理を解除したままにしてもよい。   In addition, regarding the different processes described above, when the processing unit 119 turns off the warning mode of the front port 81 under a specific condition, the processing unit 119 determines whether the estimation unit 113 has been absent for a long time. On the other hand, when the estimation unit 113 estimates that it is absent for a short time, the warning process at the entrance / exit may be released.

また、施解錠部121が表口81を自動施錠しない場合、処理部119は、推定部113が長時間不在であると推定し、且つ、当該推定後に施解錠部121に何ら入力が無いときに格納部117を参照して施錠忘れを伝える警告メッセージを音声出力部116から発声させてもよく、一方で、推定部113が短時間不在であると推定したときに当該警告メッセージを発声させなくてもよい。   Further, when the locking / unlocking unit 121 does not automatically lock the front port 81, the processing unit 119 estimates that the estimation unit 113 is absent for a long time, and there is no input in the locking / unlocking unit 121 after the estimation. A warning message that tells the storage unit 117 that the user has forgotten to lock may be uttered from the voice output unit 116. On the other hand, when the estimation unit 113 estimates that the user is absent for a short time, the warning message is not uttered. Also good.

図10は、図4の動作におけるステップS107YESからステップS109までの間における、サブルーチンとしての動作の学習フローを示す。図4のステップS107において住人情報及び進退情報が入力されている場合には(S107:YES)、続けて、推定部113は、進退情報が家30の屋外への退出を示しているか否かを判断し(S301)、退出を示していない場合は(S301:NO)、図4のステップS109に進む。   FIG. 10 shows a learning flow of operations as a subroutine between YES and S109 in the operation of FIG. If the resident information and advance / retreat information are input in step S107 of FIG. 4 (S107: YES), the estimation unit 113 continues to determine whether the advance / retreat information indicates the exit of the house 30 to the outdoors. If it is determined (S301) and no exit is indicated (S301: NO), the process proceeds to step S109 in FIG.

ステップS301において退出を示している場合には(S301:YES)、推定部113は、格納部117を参照することにより、短時間不在又は長時間不在の選択を要求するメッセージを音声出力部116に発声させる(S303)。推定部113は、住人が当該メッセージに応じて入力部115に短時間不在又は長時間不在の選択を入力したか否かを判断し(S305)、入力されていない場合には(S305:NO)、ステップS303に戻り、入力されている場合には(S305:YES)、図4のステップS109に進む。   If the exit is indicated in step S301 (S301: YES), the estimation unit 113 refers to the storage unit 117 to send a message requesting selection of absence for a short time or absence for a long time to the voice output unit 116. Speak (S303). The estimation unit 113 determines whether or not the resident has input a selection of absence for a short time or absence for a long time to the input unit 115 according to the message (S305), and if not input (S305: NO) Returning to step S303, if it is input (S305: YES), the process proceeds to step S109 in FIG.

上記のサブルーチンを含む学習フローによって、推定部113は、学習を開始してからの1週間に、第1住人61、第2住人63および第3住人65のそれぞれについて、表口81を出入りするときの様々な画像を進退情報付きで、進退情報が退出を示す場合には短時間不在および長時間不在の選択情報付きで、表口81での退出者状況と短時間不在および長時間不在との関係について、教師あり学習を行う。推定部113は、検知部102からの入力情報に示される単数または複数の出入口での屋外への退出から退出者状況を特定すると、これらの学習結果に基づき、特定した退出者状況から短時間不在であるか長時間不在であるかを推定する。   By the learning flow including the above subroutine, the estimating unit 113 enters and exits the front mouth 81 for each of the first resident 61, the second resident 63, and the third resident 65 in one week after starting learning. If the various images are accompanied by advance / retreat information, and if the advance / retreat information indicates exit, with a selection information of absence for a short time and absence for a long time, the status of the exit at the front door 81 and absence of a short time and absence for a long time Do supervised learning about relationships. When the estimation unit 113 identifies the exit status from the outdoor exit at the entrance or exits indicated by the input information from the detection unit 102, the estimation unit 113 is absent from the identified exit status for a short time based on these learning results. Or whether it is absent for a long time.

本実施形態でも第1実施形態と同様の効果を奏する。さらに、図8に示されるように、表口81から退出しようとする在宅者がゴミ出しなどの短時間不在となる場合には、表口81での自動施錠および警戒モードを自動で解除およびオフにすることができる。よって、例えば、在宅者が電子キーを携帯せずにゴミ出しに出た場合に屋外に締め出されることを防止できたり、在宅者が電子キーを携帯してゴミ出しに出たとしても、警戒モードを解除するために装置本体101の読出部125に電子キーを近接させて認証させる手間を省略できたりする。   This embodiment also has the same effect as the first embodiment. Furthermore, as shown in FIG. 8, when a home person who tries to leave the front door 81 is absent for a short time such as taking out garbage, the automatic locking and warning mode at the front mouth 81 are automatically released and turned off. Can be. Therefore, for example, if the resident is out of the trash without carrying the electronic key, it can be prevented from being locked out outdoors, or even if the resident carries out the electronic key and goes out of the trash, For example, it is possible to eliminate the trouble of making the electronic key close to the reading unit 125 of the apparatus main body 101 for authentication.

なお、本実施形態における推定部113は、第1実施形態における学習内容に追加して、家30の出入口から屋外に退出する者の退出者状況と、短時間不在および長時間不在との関係を学習するものとして説明したが、第1実施形態における学習内容に代えて、当該関係を学習してもよい。すなわち、本実施形態における推定部113は、家30の複数の出入口での出入りと屋内の在宅状況との関係を学習しなくてもよい。   In addition, in addition to the learning content in 1st Embodiment, the estimation part 113 in this embodiment adds the learning content in 1st Embodiment, and the relationship between the leaving person situation of those who leave outdoors, the absence for a short time, and absence for a long time. Although described as learning, the relationship may be learned instead of the learning content in the first embodiment. That is, the estimation unit 113 according to the present embodiment does not have to learn the relationship between the entrances and exits at a plurality of entrances of the house 30 and the indoor home status.

なお、本実施形態において、検知部102は、カメラに代えて又は追加して、臭気センサを含み、出入口からの退出として、退出者からの香水の匂いを検知してもよい。また追加的に又は代替的に、検知部102は、出入口に設置された鍵掛けに配されて鍵の有無を検知する磁気センサ、荷重センサ、近接センサ、光センサ、押圧スイッチなどを含み、出入口からの退出として、退出者が鍵掛けから鍵を取ったことを検知してもよい。   In the present embodiment, the detection unit 102 may include an odor sensor instead of or in addition to the camera, and may detect the smell of perfume from the exit person as the exit from the entrance. In addition or alternatively, the detection unit 102 includes a magnetic sensor, a load sensor, a proximity sensor, an optical sensor, a pressure switch, and the like that are arranged on a key hook installed at the entrance and detects the presence or absence of a key. As an exit from, it may be detected that the exit has taken the key from the lock.

また追加的に又は代替的に、検知部102は、電子キーから周期的に発信される電波、電波強度などを検知するセンサを含み、出入口からの退出として、退出者が電子キーを所持していることを検知してもよい。また追加的に又は代替的に、検知部102は、任意の部屋に置かれているベビーベッドに設置された荷重センサを含み、出入口からの退出として、ベビーベッドの荷重センサで予め定められた重さ以上の荷重がなくなったことを検知してもよい。   In addition or in addition, the detection unit 102 includes a sensor that detects a radio wave periodically transmitted from the electronic key, a radio wave intensity, and the like, and the exit person possesses the electronic key as an exit from the entrance / exit. May be detected. In addition or as an alternative, the detection unit 102 includes a load sensor installed in a crib placed in an arbitrary room, and the weight determined in advance by the load sensor of the crib as exit from the entrance / exit. It may be detected that there is no more load.

また追加的に又は代替的に、検知部102は、家30の特定の電気機器の電源状態を検知するセンサを含み、出入口からの退出として、特定の電気機器の電源がオフになったことを検知してもよい。また追加的に又は代替的に、検知部102は、家30での電力使用量、ガス使用量、水道使用量などを検知するセンサを含み、出入口からの退出として、予め定められた電気使用量、ガス使用量、水道使用量などを下回ったことを検知してもよい。   In addition or in addition, the detection unit 102 includes a sensor that detects the power state of a specific electrical device in the house 30, and that the power of the specific electrical device has been turned off as the exit from the entrance / exit. It may be detected. In addition or alternatively, the detection unit 102 includes a sensor that detects the amount of power used, the amount of gas used, the amount of water used in the house 30, and the amount of electricity used as a predetermined amount of exit from the doorway. It may be detected that the amount of gas used, the amount of water used is less than the amount used.

なお、本実施形態において、装置本体101には、人工知能(AI)が組み込まれていなくてもよく、具体的には、装置本体101は、推定部113を備えていなくてもよい。この場合、格納部117は、複数の出入口での退出者状況に基づいて短時間不在であるか長時間不在であるかを判断するための条件を格納してもよい。更に、装置本体101は、推定部113に代えて判断部を備えてもよく、当該判断部は、格納部117を参照し、格納部117に格納されている上記の条件と、検知部102からの入力情報から特定した退出者状況とに基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断してもよい。   In the present embodiment, the device main body 101 does not need to incorporate artificial intelligence (AI), and specifically, the device main body 101 does not need to include the estimation unit 113. In this case, the storage unit 117 may store a condition for determining whether the person is absent for a short time or absent for a long time based on the status of the exit at a plurality of entrances. Further, the apparatus main body 101 may include a determination unit instead of the estimation unit 113. The determination unit refers to the storage unit 117, the above-described conditions stored in the storage unit 117, and the detection unit 102. Whether the person is absent for a short time or absent for a long time may be determined on the basis of the status of the person who has left from the input information.

検知部102により検知される出入口から屋外への退出が画像データである場合、格納部117には、例えば特定の所持品の画像の特徴量が格納されており、判断部は、検知部102から入力される画像データを処理して、格納部117に格納されている特定の所持品の特徴量と比較することで、退出者が当該特定の所持品を所持していることを決定してもよい。また、格納部117に格納されている上記の条件は、例えば、上述した様々な退出者状況と短時間不在および長時間不在の何れか一方とが対応付けられているテーブルを含んでもよい。上記の条件は、図4および図10を用いて説明した教師あり学習の学習フローと同様にして、住宅管理システム10による上記の処理の開始前の特定の期間内に、格納部117に格納されていってもよい。   When the exit from the doorway detected by the detection unit 102 to the outside is image data, the storage unit 117 stores, for example, the feature amount of an image of a specific personal belonging, and the determination unit receives from the detection unit 102. Even if it is determined that the exit person possesses the specific possession by processing the input image data and comparing it with the characteristic amount of the specific possession stored in the storage unit 117. Good. In addition, the above-described conditions stored in the storage unit 117 may include, for example, a table in which the various leavers described above are associated with any one of a short absence and a long absence. The above conditions are stored in the storage unit 117 within a specific period before the start of the above process by the house management system 10 in the same manner as the learning flow of supervised learning described with reference to FIGS. 4 and 10. May be.

図11は、第4実施形態による家30の在宅状況の模式図であり、図12は、当該実施形態による、学習結果に基づいて特定の処理を実行するまでのフロー図である。また、図11(A)は、家30の1階31における在宅状況の模式図であり、図11(B)は、家30の2階32における在宅状況の模式図である。   FIG. 11 is a schematic diagram of the staying status of the house 30 according to the fourth embodiment, and FIG. 12 is a flowchart until a specific process is executed based on the learning result according to the embodiment. FIG. 11A is a schematic diagram of a home situation on the first floor 31 of the house 30, and FIG. 11B is a schematic diagram of a home situation on the second floor 32 of the house 30.

本実施形態では、第3実施形態と異なる点として、処理部119は、在宅者が誰であるかに拘わらず、誰かが在宅中は表口81の警戒モードを常時オフにする。更に異なる点として、処理部119は、推定部113で推定された在宅状況に応じて、出入口の施錠および解錠の何れか一方を実行する。より具体的には、処理部119は、推定部113が、検知部102で検知した出入口での屋外への退出から、在宅状況として屋内に在宅者がいると推定した場合には出入口を施錠する。更に異なる点として、推定部113が、検知部102で検知した、在宅者による出入口での屋外への退出から、在宅状況として屋内に他の在宅者がいないと推定した場合、検知部102で在宅者による退出と共に鍵の所持が検知されているか否かに応じて、処理部119は互いに異なる処理を実行する。   In this embodiment, as a point different from the third embodiment, the processing unit 119 always turns off the alert mode of the front port 81 while someone is at home, regardless of who is at home. Further, the processing unit 119 executes either one of the doorway locking and unlocking according to the staying home state estimated by the estimation unit 113. More specifically, the processing unit 119 locks the entrance / exit when the estimation unit 113 estimates that there is a person staying indoors as a home situation from the exit to the outdoors at the entrance / exit detected by the detection unit 102. . Another difference is that when the estimation unit 113 estimates that there is no other home person indoors as a home situation based on the detection by the detection unit 102 and the exit from the entrance / exit by the home person, the detection unit 102 The processing unit 119 executes different processes depending on whether or not possession of the key is detected when the person leaves the room.

例えば、処理部119は、検知部102で在宅者による退出と共に鍵の所持が検知されている場合に出入口を施錠する。また、処理部119は、図11における、最後の在宅者である第2住人63が第2通信端末73を室内に置き忘れて表口81から外出した在宅状況のように、検知部102で在宅者による退出と共に鍵の所持が検知されていない場合には出入口を施錠せず、格納部117を参照することにより鍵の置き忘れを伝える警告メッセージを音声出力部116から表口81の屋外側へと発声させる。   For example, the processing unit 119 locks the entrance / exit when the detection unit 102 detects the possession of the key as well as the exit from the home person. In addition, the processing unit 119 uses the detection unit 102 as a home resident in the situation where the second resident 63 who is the last resident in FIG. 11 forgets to place the second communication terminal 73 in the room and goes out of the front port 81. If the possession of the key is not detected when the key is left, the door is not locked, and a warning message is sent from the voice output unit 116 to the outside of the front port 81 by referring to the storage unit 117 to notify that the key has been left behind. Let

図12のフローの説明は、図4を用いて説明した教師あり学習の期間が終了することにより開始する。ステップS411からS413は、図4におけるステップS111からS113と同じであるため、説明を省略する。   The description of the flow in FIG. 12 starts when the supervised learning period described with reference to FIG. 4 ends. Steps S411 to S413 are the same as steps S111 to S113 in FIG.

ステップS413に続けて、処理部119は、検知部102の鍵所持検知部107により、最後の在宅者の鍵の所持を検知していたか否か、すなわち鍵所持検知部107からセンシングデータの入力があったか否かを判断し(S415)、入力があった場合は(S415:YES)、施解錠部121に表口81を施錠させ(S421)、当該フローは終了する。   Subsequent to step S413, the processing unit 119 determines whether or not the key possession detection unit 107 of the detection unit 102 has detected possession of the key of the last resident, that is, the sensing data is input from the key possession detection unit 107. If there is an input (S415: YES), the front port 81 is locked by the locking / unlocking part 121 (S421), and the flow ends.

ステップS415において入力がなかった場合は(S415:NO)、処理部119は、音声出力部116から上記の警告メッセージの発声を開始させる(S417)。処理部119は、外出した最後の在宅者が当該警告に応じて家30に引き返し、屋内へと進入したことを検知するまで、すなわち表口81の撮像部105から屋内への進入を示す画像データの入力があるまで待機する(S419:No)。入力がある場合は(S419:YES)、処理部119は警告メッセージの発声を停止させ(S421)、ステップS411に戻る。以上、図12の処理フローは住宅管理装置100が動作している間は繰り返し実行される。   When there is no input in step S415 (S415: NO), the processing unit 119 starts the utterance of the warning message from the voice output unit 116 (S417). The processing unit 119 returns to the house 30 in response to the warning and returns to the house 30 to detect that the processing unit 119 has entered the room, that is, image data indicating entry from the imaging unit 105 of the front port 81 into the room. (S419: No). If there is an input (S419: YES), the processing unit 119 stops uttering the warning message (S421), and the process returns to step S411. As described above, the processing flow of FIG. 12 is repeatedly executed while the house management apparatus 100 is operating.

本実施形態でも第1実施形態と同様の効果を奏する。さらに、最後の在宅者が鍵を所持して外出した場合に自動施錠するだけでなく、図11に示されるように、最後の在宅者が鍵を所持せずに外出した場合には自動施錠せずに鍵の置忘れを警告することで、鍵の屋内への閉じ込めを防止し、最後の在宅者が例えば警備会社に問い合わせて表口81の施錠を解除してもらう手間を省くことができる。   This embodiment also has the same effect as the first embodiment. Further, not only is the automatic locking performed when the last home person goes out with the key, but the automatic locking is performed when the last home person goes out without the key as shown in FIG. Without warning of the key being left behind, it is possible to prevent the key from being confined indoors, and to save the trouble of having the last home person ask the security company to unlock the front port 81, for example.

なお、本実施形態において、最後の在宅者が在宅中は表口81の警戒モードをオフにしておき、最後の在宅者が外出するときに自動で警戒モードをオンにするように構成してもよく、この場合において、第3実施形態のように、最後の在宅者が長時間不在であるか短時間不在であるかを推定し、短時間不在の場合には当該警戒モードをオフのままとしてもよい。   In the present embodiment, the warning mode of the front port 81 is turned off while the last home person is at home, and the warning mode is automatically turned on when the last home person goes out. Well, in this case, as in the third embodiment, it is estimated whether the last resident is absent for a long time or absent for a short time. Also good.

図13は、第5実施形態による家30の在宅状況の模式図であり、図14は、当該実施形態による警戒処理のフロー図である。また、図13(A)は、家30の1階31における在宅状況の模式図であり、図13(B)は、家30の2階32における在宅状況の模式図である。本実施形態では、第1実施形態と異なる点として、処理部119は、在宅者が誰であるかに拘わらず、誰かが在宅中は表口81の警戒モードを常時オフにする。また、図13に示される在宅状況において、家30の住人は、表口81の施錠を行っていないものとする。また、図13には、表口81の外側に不審者67が接近してきている状態が示されている。   FIG. 13 is a schematic diagram of the home status of the house 30 according to the fifth embodiment, and FIG. 14 is a flowchart of the alert process according to the embodiment. FIG. 13A is a schematic diagram of the home situation on the first floor 31 of the house 30, and FIG. 13B is a schematic diagram of the home situation on the second floor 32 of the house 30. In this embodiment, as a point different from the first embodiment, the processing unit 119 always turns off the alert mode of the front port 81 while someone is at home, regardless of who is at home. Further, in the home situation shown in FIG. 13, it is assumed that the resident of the house 30 does not lock the front port 81. FIG. 13 shows a state where a suspicious person 67 is approaching the outside of the front port 81.

また、更なる異なる点として、処理部119は、推定部113によって格納部117に格納されている家30の住人の画像を参照することにより、家30の住人が表口81の屋外側から接近してきたら警戒モードをオフのままとするが、家30の住人以外の者が接近してきたら警戒モードをオンに切り替え、更に、施解錠部121に表口81を施錠させる。この場合に、処理部119は更に、第1通信端末71および第2通信端末73に発報する。なお、この場合に、処理部119は、施解錠部121に対して解錠を不能にしたり、装置本体101が追加的に、ピッキング防止用にシリンダを有さない予備錠を備える場合には、当該予備錠を自動施錠したりしてもよい。また、この場合に、処理部119は更に、例えば当該住人以外の者が表口81の外側の一定範囲内で何もせずに滞在し続けていることを条件として、音声出力部116から警告メッセージを発声させてもよい。   Further, as a further different point, the processing unit 119 refers to the image of the resident of the house 30 stored in the storage unit 117 by the estimation unit 113, so that the resident of the house 30 approaches from the outside of the front door 81. However, if a person other than the resident of the house 30 approaches, the warning mode is switched on, and the lock / unlock section 121 is further locked. In this case, the processing unit 119 further notifies the first communication terminal 71 and the second communication terminal 73. In this case, when the processing unit 119 disables the unlocking / unlocking unit 121 or when the apparatus main body 101 additionally includes a preliminary lock that does not have a cylinder for preventing picking, The preliminary lock may be automatically locked. In this case, the processing unit 119 further gives a warning message from the audio output unit 116 on the condition that, for example, a person other than the resident is staying without doing anything within a certain range outside the front port 81. May be uttered.

図14のフローの説明は、在宅者が家30に在宅中であることにより開始する。処理部119は、撮像部105により、表口81の外側に接近してくる人、例えば不審者67を検知するまで、すなわち撮像部105から人の屋外からの接近を示す画像データの入力があるまで待機する(S521:NO)。   The description of the flow in FIG. 14 starts when the resident is at home 30. The processing unit 119 receives input of image data indicating that a person approaching the outside of the front port 81, for example, a suspicious person 67, is detected by the imaging unit 105, that is, the person from the imaging unit 105 is approaching from the outside. (S521: NO).

ステップS521において入力がある場合(S521:YES)、処理部119は、画像データに示される人が、屋内への進入がOKな人、例えば第3住人65であるか否かを判断し(S523)、OKな人である場合は(S523:YES)、当該フローは終了する。   When there is an input in step S521 (S521: YES), the processing unit 119 determines whether or not the person indicated in the image data is a person who can enter indoors, for example, the third resident 65 (S523). ), If the person is OK (S523: YES), the flow ends.

ステップS523においてOKな人でない場合は(S523:NO)、処理部119は、表口81の施錠および警戒をオンにする(S525)。S525に続けて、処理部119は、表口81の屋外側にいた人が立ち去るまで、すなわち撮像部105から表口81の前に人が映っていないことを示す画像データの入力があるまで待機する(S527:NO)。   If the person is not an OK person in step S523 (S523: NO), the processing unit 119 turns on locking and warning of the front port 81 (S525). Subsequent to S525, the processing unit 119 waits until a person who is outside the front port 81 leaves, that is, until there is input of image data indicating that no person is present in front of the front port 81 from the imaging unit 105. (S527: NO).

ステップS527において入力がある場合(S527:YES)、処理部119は、表口81の施錠および警戒をオフにし(S529)、当該フローは終了する。   When there is an input in step S527 (S527: YES), the processing unit 119 turns off the locking and warning of the front port 81 (S529), and the flow ends.

本実施形態でも第1実施形態と同様の効果を奏する。さらに、図13に示されるように、表口81に接近してくる不審者67がいる場合には、表口81での自動施錠および警戒モードを自動で設定およびオンにして、住人に通知することができる。よって、例えば、住人が家30の2階32でくつろいでいる間に不審者67が未施錠の表口81から屋内に進入して1階31で盗みを働くことを防止できる。また、通知を受けた住人は、例えば家30の表口81の屋外側を見渡せる窓から不審者67の姿を確認することができ、これにより、不審者67が実際はOKな人であるかどうかを住人自身の目で判断することができる。   This embodiment also has the same effect as the first embodiment. Further, as shown in FIG. 13, when there is a suspicious person 67 approaching the front mouth 81, the automatic locking and warning mode at the front mouth 81 are automatically set and turned on, and the resident is notified. be able to. Therefore, for example, while the resident is relaxing on the second floor 32 of the house 30, it is possible to prevent the suspicious person 67 from entering the indoor through the unlocked front port 81 and working theft on the first floor 31. In addition, the resident who has received the notification can confirm the appearance of the suspicious person 67 from, for example, a window overlooking the outdoor side of the front door 81 of the house 30, and thereby whether or not the suspicious person 67 is actually an OK person. Can be judged by the residents themselves.

なお、本実施形態と似た状況として、家30の屋内にいる在宅者は、各出入口での警戒モードを常にオンのままにしておきたいが、発報をしたくない場合がある。また、在宅者が在宅中に在宅モードに設定していても、一部の処理を一時的に停止させたい場合もある。例えば、OKな人が家30に帰宅した場合である。この場合、OKな人を予め学習しておき、OKな人が出入口を解錠したり開扉したりしても発報しないように構成すればよい。また、OKな人が開扉した後に、OKな人以外の人が屋内に進入したら発報してもよい。これにより、状況に応じてモードの切り替えなどを住人が手動で操作する必要がないので、住人の手間を省略できる。   In addition, as a situation similar to the present embodiment, a person staying indoors in the house 30 wants to always keep the warning mode at each entrance and exit, but may not want to issue a report. In addition, there is a case where a part of processing is desired to be temporarily stopped even if the home person is set to the home mode while at home. For example, this is a case where an OK person returns home. In this case, an OK person may be learned in advance, and the OK person may be configured not to be notified even when the door is unlocked or opened. In addition, after an OK person opens the door, an alarm may be issued if a person other than the OK person enters the room. Thereby, since it is not necessary for the resident to manually switch the mode according to the situation, the labor of the resident can be omitted.

以上の第1実施形態から第5実施形態で説明した住宅管理装置100では、検知部102が、屋内と屋外との間の単数または複数の出入口での出入りを検知し、推定部113が、出入口での出入りと屋内の在宅状況との関係を学習するものとして説明した。当該屋内の在宅状況は、屋内の状況の一例である。また、当該住宅管理装置100では、検知部102が、屋内と屋外との間の単数または複数の出入口から屋外への退出を検知し、推定部113が、検知部102で検知した上記の退出から、出入口から屋外に退出する者の状況である退出者状況を特定するものとして説明した。ここで、以上の第1実施形態から第5実施形態で説明した住宅管理装置100の構成とは異なる構成を備える、第6実施形態による住宅管理装置を説明する。本実施形態の住宅管理装置の構成のうち、上記の住宅管理装置100の構成と同じ点は、重複する説明を省略する。   In the house management apparatus 100 described in the first to fifth embodiments, the detection unit 102 detects entry / exit at one or a plurality of entrances between the indoor and the outdoor, and the estimation unit 113 includes the entrance / exit. It was explained as a way to learn the relationship between going in and out and indoor home conditions. The indoor at-home situation is an example of an indoor situation. Further, in the housing management apparatus 100, the detection unit 102 detects the exit to the outdoors from one or a plurality of entrances between the indoor and the outdoor, and the estimation unit 113 detects the above exit detected by the detection unit 102. It was explained as specifying the exit status, which is the status of those exiting from the doorway. Here, the housing management apparatus by 6th Embodiment provided with the structure different from the structure of the housing management apparatus 100 demonstrated in the above 1st Embodiment to 5th Embodiment is demonstrated. Of the configuration of the housing management apparatus of the present embodiment, the same points as the configuration of the housing management apparatus 100 described above will not be described repeatedly.

本実施形態による住宅管理装置は、検知部102の一部または全ての構成に代えて、若しくは、検知部102に追加して、家30における特定の領域での出入り、例えば居間39での出入りを検知する検知部を備える。当該検知部は、例えば、居間39の空間内を撮像する単数または複数の室内カメラや、当該空間内での何らかの動きを検知する単数または複数のセンサなどであってもよい。また、当該検知部は、家30における特定の領域からの退出を検知してもよい。なお、家30における特定の領域は、家30内だけでなく、例えば戸建やマンションの外門より内側や、戸建の垣根より内側など、家30の住人が専有する敷地内における特定の領域を含んでもよい。   The housing management apparatus according to the present embodiment may enter or exit in a specific area in the house 30, for example, in and out of the living room 39 instead of or in addition to a part or all of the configuration of the detecting unit 102. A detection unit for detecting is provided. The detection unit may be, for example, a single or a plurality of indoor cameras that capture an image of the space in the living room 39, a single or a plurality of sensors that detect some movement in the space. The detection unit may detect an exit from a specific area in the house 30. In addition, the specific area | region in the house 30 is not only the inside in the house 30, but the specific area | region in the site which the resident of the house 30 occupies, for example, the inner side from the outer gate of a detached house or a condominium, and the inner side from the fence of a detached house May be included.

また、本実施形態による住宅管理装置は、推定部113に代えて又は加えて、上記の検知部からの入力情報に示される、家30の特定の領域での出入りと、屋内の状況との関係を学習する推定部を備える。当該屋内の状況の一例は、上述した屋内の在宅状況に代えて、家30の住人が当該特定の領域に進入してきたときの住人の状態である。家30の住人が当該特定の領域に進入してきたときの住人の状態とは、例えば、住人が誰かに脅されながら、家30に訪ねてきたセールスマンに何かを無理強いされながら、または、誰かと楽しげに会話しながら、当該領域に進入してきている、等である。   In addition, the house management device according to the present embodiment replaces or adds to the estimation unit 113, and the relationship between the entry / exit in a specific area of the house 30 and the indoor situation indicated by the input information from the detection unit described above. The estimation part which learns is provided. An example of the indoor situation is a resident's state when the resident of the house 30 enters the specific area, instead of the indoor home situation described above. The state of the resident when the resident of the house 30 enters the specific area is, for example, someone who is threatened by someone, being forced by a salesman visiting the house 30, or someone While entering the area while talking happily.

また、当該屋内の状況の他の例は、家30の住人が家30への来訪者として想定していない人、換言すると、家30の住人が家30の屋内への進入を許可していないNGな人が、家30の屋内に存在している状況または屋内で行動している状況である。NGな人が家30の屋内に存在している状況とは、例えば、何者かが家30へと空き巣に入っている状況であり、NGな人が家30の屋内で行動している状況とは、例えば、何者かが屋内を荒らしている状況である。上記の推定部は更に、上記の学習の結果に基づいて、検知部からの入力情報に示される、家30の特定の領域での出入りから、屋内の状況を推定する。また、上記の推定部は更に、検知部で検知した上記の退出から、特定の領域から退出する者の状況である退出者状況を特定してもよい。   Another example of the indoor situation is that the resident of the house 30 is not supposed to be a visitor to the house 30, in other words, the resident of the house 30 does not allow the house 30 to enter the house. This is a situation where an NG person exists indoors in the house 30 or is acting indoors. The situation in which an NG person is present in the house 30 is, for example, a situation in which someone is in a vacant nest to the house 30, and a situation in which an NG person is acting indoors in the house 30. Is a situation where, for example, someone is ruining the indoors. The estimation unit further estimates an indoor situation based on the learning result based on the entry / exit in a specific area of the house 30 indicated by the input information from the detection unit. In addition, the estimation unit may further specify a leaver situation that is a situation of a person leaving the specific area from the exit detected by the detection unit.

本実施形態でも第1実施形態から第5実施形態と同様の効果を奏する。なお、以上の複数の実施形態における各構成は、考え得る限りにおいて、相互に組み合わせて用いられてもよい。   This embodiment also has the same effects as those of the first to fifth embodiments. In addition, as long as each structure in the above several embodiment can be considered, it may be used in combination with each other.

なお、上記の複数の実施形態において、OKな人には、例えば家30の家族と一緒に家30に何回か来たことがある人や、ヘルパーやメイドとして過去に家族が許可している人や、過去に家30に来て家族が正しく応対したことがある宅配業者などが含まれてもよい。   In the above embodiments, for example, a person who has come to the house 30 several times together with the family of the house 30, or a family as a helper or maid has permitted the OK person. A person or a courier who has come to the house 30 in the past and the family has handled correctly may be included.

以上のいずれの実施形態においても、各寝室には就寝を検知するセンサが追加的に設置されてもよい。当該センサは、例えばカメラであって、寝室にいる住人の瞼が予め定められた時間以上閉じていることを検知したり、寝室にいる住人が布団を掛けたことを検知したりすることで、就寝を検知してもよい。また、当該センサは、例えば照度センサであって、寝室の照度が予め定められた閾値以下になったことを検知することで、就寝を検知してもよく、例えば、部屋の照明スイッチに電気的に接続された電圧センサであって、照明スイッチの電圧がグランドになったことを検知することで、就寝を検知してもよい。処理部119は、誰かが在宅中は出入口の警戒モードをオフにしておき、全在宅者の就寝が検知されたら、警戒モードをオンにしてもよい。また、何れかの在宅者が起床したことを検知されたら、処理部119は警戒モードをオフにしてもよい。また、子供のみが起床した場合には、小寝室窓85の警戒モードのみをオフにしてもよい。   In any of the embodiments described above, a sensor for detecting bedtime may be additionally installed in each bedroom. The sensor is, for example, a camera, and detects that a resident's bag in a bedroom is closed for a predetermined time or by detecting that a resident in the bedroom has put on a futon. You may detect bedtime. The sensor may be, for example, an illuminance sensor, and may detect bedtime by detecting that the illuminance of the bedroom is equal to or lower than a predetermined threshold value. The sleep may be detected by detecting that the voltage of the lighting switch is grounded. The processing unit 119 may turn off the warning mode at the entrance / exit while someone is at home, and turn on the warning mode when it is detected that all the resident are sleeping. Further, when it is detected that any home-staying person has woken up, the processing unit 119 may turn off the alert mode. Further, when only a child gets up, only the warning mode of the small bedroom window 85 may be turned off.

以上のいずれの実施形態においても、浴室には、浴室への出入りを検知するセンサが追加的に設置されてもよい。当該センサは、例えばカメラや赤外線センサや人感センサであってもよい。処理部119は、誰かが在宅中は出入口の警戒モードをオフにしておき、最後の在宅者が浴室に入ったことを検知されたり、寝たきりの老人と一緒に在宅している在宅者が浴室に入ったことを検知されたりしたら、警戒モードをオンにしてもよい。また、入浴していた在宅者が浴室から出たことを検知されたら、処理部119は警戒モードをオフにしてもよい。また、在宅者が入浴中に他の住人が帰宅したら、処理部119は警戒モードをオフにしてもよい。   In any of the embodiments described above, a sensor that detects entering and exiting the bathroom may be additionally installed in the bathroom. The sensor may be, for example, a camera, an infrared sensor, or a human sensor. When someone is at home, the processing unit 119 turns off the entrance warning mode and detects that the last home person has entered the bathroom, or a home person staying with a bedridden elderly person enters the bathroom. If it is detected that it has entered, the alert mode may be turned on. In addition, when it is detected that a person who has taken a bath has gone out of the bathroom, the processing unit 119 may turn off the alert mode. In addition, when another resident comes home while the resident is taking a bath, the processing unit 119 may turn off the alert mode.

上記いずれの実施形態においても、検知部は更に、家30の屋内にある1つ又は複数の電気機器の電源がオンになったことを検知し、推定部は、出入口での出入りと、電気機器の電源がオンになることと、在宅状況との関係を学習してもよい。この場合、推定部は、当該学習結果に基づき、検知部で検知した出入口での出入りから、在宅状況を推定し、在宅状況から特定の電気機器の電源がオンをなることを推定してもよい。更に処理部119は、推定部で推定した特定の電気機器の電源がオンをなることに基づいて、当該特定の電気機器の電源をオンにしてもよい。例えば、住宅管理装置100は、家30に帰宅した父親が、帰宅後直ぐにオンにした電気機器を記憶し、オンにした頻度が高い電気機器がどれであるかを学習し、以降、父親の帰宅時には、上記の頻度が高い電気機器の電源を自動的にオンにする。なお、この場合において、推定部は、装置本体101とは異なる電気機器制御装置の構成の一部であってもよい。   In any of the above-described embodiments, the detection unit further detects that the power of one or a plurality of electrical devices in the house 30 is turned on, and the estimation unit performs the entry / exit at the entrance / exit and the electrical device. You may learn the relationship between the power-on of and the home situation. In this case, based on the learning result, the estimation unit may estimate the home status from the entrance / exit detected by the detection unit, and may estimate that the power of a specific electrical device is turned on based on the home status. . Furthermore, the processing unit 119 may turn on the power supply of the specific electrical device based on the power supply of the specific electrical device estimated by the estimation unit being turned on. For example, the house management device 100 stores the electrical devices that the father who has returned to the house 30 turned on immediately after returning home, learns which electrical devices are frequently turned on, and then the father returns home. Sometimes the power of the above-mentioned electrical equipment is automatically turned on. In this case, the estimation unit may be a part of the configuration of the electric device control apparatus different from the apparatus main body 101.

上記いずれの実施形態においても、推定部は、施錠を忘れ易い住人が誰であるかを学習し、その人の外出時に警告してもよい。また、推定部は、住人の生活パターンやタイムスケジュールを学習してもよい。例えば特定の住人が日曜日の20時頃ゴミ出しのために短時間不在とすることや、特定の住人が平日の8時頃出勤のために長時間不在とすることを学習してもよい。この場合、推定部は更に、特定の住人の生活パターンから、特定の時間帯に予め出入口を自動解錠しておいたり警戒モードをオフにしておいたりしてもよい。   In any of the above embodiments, the estimation unit may learn who is a resident who is likely to forget to lock, and may warn the person when he / she goes out. The estimation unit may learn a resident's life pattern and time schedule. For example, it may be learned that a specific resident is absent for a short period of time around 20:00 on Sunday to take out trash, or that a specific resident is absent for a long period of time at 8 o'clock on weekdays. In this case, the estimation unit may further automatically unlock the entrance and exit in advance at a specific time zone or turn off the warning mode based on the life pattern of a specific resident.

上記いずれの実施形態においても、処理部119は、特定の処理として、表口81の撮像部105の屋内カメラにより、両手がカバンやゴミで塞がっている在宅者を検知したら、表口81の解錠や開扉をアシストしてもよい。また、推定部が、特定の人物によるゴミ出しや通勤など、特定の人物が特定の時間帯に表口81を出入りすることを学習しておくことで、処理部119は、その時間帯よりも前に予め表口81を自動解錠しておいてもよい。また、施解錠部121が表口81を通常は自動施錠しない場合であって、推定部により特定の人物が通勤などで長時間不在となることを推定された場合には、処理部119は特定の人物が外出したあとの表口81を自動施錠してもよい。また、推定部が住人を学習しておくことで、表口81の撮像部105の屋外カメラにより、特定の住人が帰宅したことが検知された場合や、特定の住人が両手の塞がった状態で帰宅したことが検知された場合に、処理部119は、表口81の解錠や開扉をアシストしてもよい。   In any of the above-described embodiments, as a specific process, the processing unit 119 detects the home person whose both hands are covered with a bag or dust when the indoor camera of the imaging unit 105 of the front port 81 detects the home person. You may assist a lock and opening. In addition, when the estimation unit learns that a specific person enters and exits the front mouth 81 during a specific time period, such as taking out garbage or commuting by a specific person, the processing unit 119 can perform more than the time period. The front port 81 may be automatically unlocked in advance. In addition, when the locking / unlocking unit 121 does not normally automatically lock the front port 81 and the estimation unit estimates that a specific person is absent for a long time due to commuting or the like, the processing unit 119 identifies The front port 81 after the person has gone out may be automatically locked. In addition, when the estimation unit learns the resident, the outdoor camera of the imaging unit 105 in the front port 81 detects that the specific resident has come home, or the specific resident is in a state where both hands are blocked. When it is detected that the user has returned home, the processing unit 119 may assist in unlocking or opening the front port 81.

なお、第3実施形態および第4実施形態のように、施解錠部121が表口81を自動施錠する場合において、非常時や災害時には表口81の自動解錠および自動開扉を行ってもよい。   In the case where the locking / unlocking portion 121 automatically locks the front port 81 as in the third and fourth embodiments, even if the front port 81 is automatically unlocked and opened automatically in case of emergency or disaster. Good.

上記いずれの実施形態においても、推定部は追加的に、出入口での出入りと屋内の在宅状況との関係の学習や、出入口からの退出状況と短時間不在および長時間不在との関係の学習と同様に、上記の特定の処理を学習してもよい。   In any of the embodiments described above, the estimation unit additionally learns the relationship between the entrance / exit at the entrance and the indoor home status, and learns the relationship between the exit status from the entrance and the short absence and long absence. Similarly, the above specific processing may be learned.

上記いずれの実施形態においても、住宅管理装置100は追加的に、検知部が設置されていないところから家30の屋内に進入した者、例えば不審者67を検知する手段を備えてもよい。当該手段は例えば、室内の任意の箇所に設けられた人感センサであってもよい。この場合、住宅管理装置100は、家30に在宅者がいないと推定した場合、全出入口の警戒モードをオンにすると共に、室内の人感センサを全てオンにしてもよい。また、住宅管理装置100は、家30に特定の在宅者のみが在宅していると推定した場合、当該特定の在宅者に関係する出入口以外の出入口の警戒モードをオンにすると共に、当該特定の在宅者に関係する部屋以外の部屋に設けられた人感センサをオンにしてもよい。何れの場合においても、住宅管理装置100は、警戒モードにある何れかの出入口からの進入が検知されたときだけでなく、人感センサのみが屋内で人を検知したときにも、発報するように構成されてもよい。   In any of the above embodiments, the house management apparatus 100 may additionally include means for detecting a person who has entered the house 30 from a place where the detection unit is not installed, for example, a suspicious person 67. The means may be, for example, a human sensor provided at an arbitrary place in the room. In this case, when it is estimated that there is no resident in the house 30, the house management device 100 may turn on all the entrance sensors and turn on all the indoor human sensors. Further, when it is estimated that only a specific home person is in the house 30, the house management device 100 turns on a warning mode for an entrance / exit other than the entrance / exit related to the specific home person, and You may turn on the human sensor provided in a room other than the room related to the person at home. In any case, the house management device 100 issues a notification not only when an entrance from any of the entrances and exits in the alert mode is detected, but also when only the human sensor detects a person indoors. It may be configured as follows.

上記いずれの実施形態においても、住宅管理装置100における人工知能を有する推定部は、住宅管理装置100が家30に設置されてから各学習を開始するものとして説明した。追加的に、住宅管理装置100の推定部は、住宅管理装置100が家30に設置される前の異なる場所で、例えば住宅管理装置100の製造段階に、予め、ある程度の学習を済ませておいてもよい。これにより、上記の実施形態で説明した、住宅管理装置100が家30に設置されてからの学習の量および期間を減らしてもよい。この場合の学習手法は、住宅管理装置100が家30に設置されてから各学習を継続する点を考慮すると、上記の実施形態において説明したものと同様の手法であることが好ましい。   In any of the above-described embodiments, the estimation unit having artificial intelligence in the house management apparatus 100 has been described as starting each learning after the house management apparatus 100 is installed in the house 30. In addition, the estimation unit of the house management apparatus 100 has already learned a certain amount in advance at a manufacturing stage of the house management apparatus 100 in a different place before the house management apparatus 100 is installed in the house 30, for example. Also good. Thereby, you may reduce the quantity and period of learning after the housing management apparatus 100 demonstrated in said embodiment was installed in the house 30. FIG. The learning method in this case is preferably the same method as that described in the above embodiment, considering that each learning is continued after the house management device 100 is installed in the house 30.

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、(1)操作が実行されるプロセスの段階または(2)操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および/またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび/またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路(IC)および/またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理AND、論理OR、論理XOR、論理NAND、論理NOR、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、プログラマブルロジックアレイ(PLA)等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。   Various embodiments of the invention may be described with reference to flowcharts and block diagrams, where a block is either (1) a stage in a process in which the operation is performed or (2) an apparatus responsible for performing the operation. May represent a section of Certain stages and sections are implemented by dedicated circuitry, programmable circuitry supplied with computer readable instructions stored on a computer readable medium, and / or processor supplied with computer readable instructions stored on a computer readable medium. It's okay. Dedicated circuitry may include digital and / or analog hardware circuitry and may include integrated circuits (ICs) and / or discrete circuits. Programmable circuits include memory elements such as logical AND, logical OR, logical XOR, logical NAND, logical NOR, and other logical operations, flip-flops, registers, field programmable gate arrays (FPGA), programmable logic arrays (PLA), etc. Reconfigurable hardware circuitry, including and the like.

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー(登録商標)ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリメモリ(ROM)、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EPROMまたはフラッシュメモリ)、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EEPROM)、静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)、コンパクトディスクリードオンリメモリ(CD-ROM)、デジタル多用途ディスク(DVD)、ブルーレイ(RTM)ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。   Computer readable media may include any tangible device capable of storing instructions to be executed by a suitable device, such that a computer readable medium having instructions stored thereon is specified in a flowchart or block diagram. A product including instructions that can be executed to create a means for performing the operation. Examples of computer readable media may include electronic storage media, magnetic storage media, optical storage media, electromagnetic storage media, semiconductor storage media, and the like. More specific examples of computer readable media include floppy disks, diskettes, hard disks, random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM or flash memory), Electrically erasable programmable read only memory (EEPROM), static random access memory (SRAM), compact disc read only memory (CD-ROM), digital versatile disc (DVD), Blu-ray (RTM) disc, memory stick, integrated A circuit card or the like may be included.

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ(ISA)命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはSmalltalk、JAVA(登録商標)、C++等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「C」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、1または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。   Computer readable instructions can be assembler instructions, instruction set architecture (ISA) instructions, machine instructions, machine dependent instructions, microcode, firmware instructions, state setting data, or object oriented programming such as Smalltalk, JAVA, C ++, etc. Including any source code or object code written in any combination of one or more programming languages, including languages and conventional procedural programming languages such as "C" programming language or similar programming languages Good.

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク(LAN)、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク(WAN)を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。   Computer readable instructions may be directed to a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing device processor or programmable circuit locally or in a wide area network (WAN) such as a local area network (LAN), the Internet, etc. The computer-readable instructions may be executed to create a means for performing the operations provided via and specified in the flowchart or block diagram. Examples of processors include computer processors, processing units, microprocessors, digital signal processors, controllers, microcontrollers, and the like.

図15は、本発明の複数の態様が全体的又は部分的に具現化されうるコンピュータ1200の例を示す。コンピュータ1200にインストールされたプログラムは、コンピュータ1200に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該装置の1又は複数の「部」として機能させ、又は当該オペレーション又は当該1又は複数の「部」を実行させることができ、及び/又はコンピュータ1200に、本発明の実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。このようなプログラムは、コンピュータ1200に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、CPU1212によって実行されてよい。   FIG. 15 illustrates an example computer 1200 in which aspects of the present invention may be embodied in whole or in part. The program installed in the computer 1200 causes the computer 1200 to function as an operation associated with the apparatus according to the embodiment of the present invention or one or more “units” of the apparatus, or to perform the operation or the one or more “parts”. Can be executed and / or the computer 1200 can execute a process according to an embodiment of the present invention or a stage of the process. Such a program may be executed by CPU 1212 to cause computer 1200 to perform certain operations associated with some or all of the blocks in the flowcharts and block diagrams described herein.

本実施形態によるコンピュータ1200は、CPU1212、RAM1214、グラフィックコントローラ1216、及びディスプレイデバイス1218を含み、これらはホストコントローラ1210によって相互に接続される。コンピュータ1200はまた、通信インターフェース1222、ハードディスクドライブ1224、DVD−ROMドライブ1226、及びICカードドライブのような入出力ユニットを含み、これらは入出力コントローラ1220を介してホストコントローラ1210に接続される。コンピュータはまた、ROM1230及びキーボード1242のようなレガシの入出力ユニットを含み、これらは入出力チップ1240を介して入出力コントローラ1220に接続される。   A computer 1200 according to this embodiment includes a CPU 1212, a RAM 1214, a graphic controller 1216, and a display device 1218, which are connected to each other by a host controller 1210. The computer 1200 also includes input / output units such as a communication interface 1222, a hard disk drive 1224, a DVD-ROM drive 1226, and an IC card drive, which are connected to the host controller 1210 via the input / output controller 1220. The computer also includes legacy input / output units such as ROM 1230 and keyboard 1242, which are connected to input / output controller 1220 via input / output chip 1240.

CPU1212は、ROM1230及びRAM1214内に格納されたプログラムに従い動作し、これにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ1216は、RAM1214内に提供されるフレームバッファ等又は当該グラフィックコントローラ1216自体の中に、CPU1212によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス1218上に表示させる。   The CPU 1212 operates according to programs stored in the ROM 1230 and the RAM 1214, thereby controlling each unit. The graphic controller 1216 acquires image data generated by the CPU 1212 in a frame buffer or the like provided in the RAM 1214 or the graphic controller 1216 itself, and causes the image data to be displayed on the display device 1218.

通信インターフェース1222は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ1224は、コンピュータ1200内のCPU1212によって使用されるプログラム及びデータを格納する。DVD−ROMドライブ1226は、プログラム又はデータをDVD−ROM1201から読み取り、ハードディスクドライブ1224にRAM1214を介してプログラム又はデータを提供する。ICカードドライブは、プログラム及びデータをICカードから読み取り、及び/又はプログラム及びデータをICカードに書き込む。   The communication interface 1222 communicates with other electronic devices via a network. The hard disk drive 1224 stores programs and data used by the CPU 1212 in the computer 1200. The DVD-ROM drive 1226 reads a program or data from the DVD-ROM 1201 and provides the program or data to the hard disk drive 1224 via the RAM 1214. The IC card drive reads programs and data from the IC card and / or writes programs and data to the IC card.

ROM1230は、内部に、アクティブ化時にコンピュータ1200によって実行されるブートプログラム等、及び/又はコンピュータ1200のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ1240はまた、様々な入出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ1220に接続してよい。   The ROM 1230 stores therein, for example, a boot program executed by the computer 1200 at the time of activation and / or a program depending on the hardware of the computer 1200. The input / output chip 1240 may also connect various input / output units to the input / output controller 1220 via a parallel port, a serial port, a keyboard port, a mouse port, and the like.

プログラムが、DVD−ROM1201又はICカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもあるハードディスクドライブ1224、RAM1214、又はROM1230にインストールされ、CPU1212によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ1200に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ1200の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。   The program is provided by a computer-readable storage medium such as a DVD-ROM 1201 or an IC card. The program is read from a computer-readable storage medium, installed in the hard disk drive 1224, the RAM 1214, or the ROM 1230, which is also an example of a computer-readable storage medium, and executed by the CPU 1212. Information processing described in these programs is read by the computer 1200 to bring about cooperation between the programs and the various types of hardware resources. An apparatus or method may be configured by implementing information operations or processing in accordance with the use of computer 1200.

例えば、通信がコンピュータ1200及び外部デバイス間で実行される場合、CPU1212は、RAM1214にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェース1222に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェース1222は、CPU1212の制御の下、RAM1214、ハードディスクドライブ1224、DVD−ROM1201、又はICカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。   For example, when communication is performed between the computer 1200 and an external device, the CPU 1212 executes a communication program loaded in the RAM 1214 and performs communication processing on the communication interface 1222 based on processing described in the communication program. You may order. The communication interface 1222 reads transmission data stored in a transmission buffer area provided in a recording medium such as a RAM 1214, a hard disk drive 1224, a DVD-ROM 1201, or an IC card under the control of the CPU 1212, and the read transmission. Data is transmitted to the network or received data received from the network is written into a reception buffer area provided on the recording medium.

また、CPU1212は、ハードディスクドライブ1224、DVD−ROMドライブ1226(DVD−ROM1201)、ICカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がRAM1214に読み取られるようにし、RAM1214上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。CPU1212は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。   Further, the CPU 1212 allows the RAM 1214 to read all or a necessary part of a file or database stored in an external recording medium such as a hard disk drive 1224, a DVD-ROM drive 1226 (DVD-ROM 1201), an IC card, etc. Various types of processing may be performed on the data on the RAM 1214. The CPU 1212 may then write back the processed data to an external recording medium.

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような、様々なタイプの情報が、情報処理されるべく、記録媒体に格納されてよい。CPU1212は、RAM1214から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索/置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をRAM1214に対しライトバックする。また、CPU1212は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第2の属性の属性値に関連付けられた第1の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、CPU1212は、当該複数のエントリの中から、第1の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第2の属性の属性値を読み取り、これにより予め定められた条件を満たす第1の属性に関連付けられた第2の属性の属性値を取得してよい。   Various types of information, such as various types of programs, data, tables, and databases, may be stored on a recording medium to be processed. The CPU 1212 describes various types of operation, information processing, conditional judgment, conditional branching, unconditional branching, and information retrieval that are described in various places in the present disclosure for data read from the RAM 1214 and specified by the instruction sequence of the program. Various types of processing may be performed, including / replacement, etc., and the result is written back to RAM 1214. In addition, the CPU 1212 may search for information in files, databases, etc. in the recording medium. For example, when a plurality of entries each having the attribute value of the first attribute associated with the attribute value of the second attribute are stored in the recording medium, the CPU 1212 selects the first entry from the plurality of entries. An entry that matches the condition for which the attribute value of the attribute is specified is read, the attribute value of the second attribute stored in the entry is read, and the first attribute that satisfies the predetermined condition is thereby read. The attribute value of the associated second attribute may be obtained.

以上の説明によるプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ1200上又はコンピュータ1200近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はRAMのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、これにより、プログラムをコンピュータ1200にネットワークを介して提供する。   The program or software module according to the above description may be stored in a computer-readable storage medium on the computer 1200 or in the vicinity of the computer 1200. In addition, a recording medium such as a hard disk or a RAM provided in a server system connected to a dedicated communication network or the Internet can be used as a computer-readable storage medium, whereby the program is transmitted to the computer 1200 via the network. provide.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、技術的に矛盾しない範囲において、特定の実施形態について説明した事項を、他の実施形態に適用することができる。また、各構成要素は、名称が同一で、参照符号が異なる他の構成要素と同様の特徴を有してもよい。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。   As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications or improvements can be added to the above-described embodiment. In addition, the matters described in the specific embodiment can be applied to other embodiments within a technically consistent range. Moreover, each component may have the same characteristics as other components having the same name and different reference numerals. It is apparent from the scope of the claims that the embodiments added with such changes or improvements can be included in the technical scope of the present invention.

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。   The order of execution of each process such as operations, procedures, steps, and stages in the apparatus, system, program, and method shown in the claims, the description, and the drawings is particularly “before” or “prior to”. It should be noted that the output can be realized in any order unless the output of the previous process is used in the subsequent process. Regarding the operation flow in the claims, the description, and the drawings, even if it is described using “first”, “next”, etc. for convenience, it means that it is essential to carry out in this order. It is not a thing.

10 住宅管理システム、21 表口操作盤、25 小寝室操作盤、27 大寝室操作盤、29 居間操作盤、30 家、31 1階、32 2階、40 通信ネットワーク、50 ルータ、61 第1住人、63 第2住人、65 第3住人、66 知人、67 不審者、71 第1通信端末、73 第2通信端末、81 表口、83 裏口、85 小寝室窓、87 大寝室窓、89 居間窓、93 裏口センサ、95 小寝室センサ、97 大寝室センサ、99 居間センサ、101 装置本体、102 検知部、105 撮像部、107 鍵所持検知部、110 ハンドル操作検知部、111 通信部、113 推定部、115 入力部、116 音声出力部、117 格納部、119 処理部、121 施解錠部、123 施解錠操作部、125 読出部、127 認証部、1200 コンピュータ、1201 DVD−ROM、1210 ホストコントローラ、1212 CPU、1214 RAM、1216 グラフィックコントローラ、1218 ディスプレイデバイス、1220 入出力コントローラ、1222 通信インターフェース、1224 ハードディスクドライブ、1226 DVD−ROMドライブ、1230 ROM、1240 入出力チップ、1242 キーボード 10 Housing management system, 21 Front door operation panel, 25 Small bedroom operation panel, 27 Large bedroom operation panel, 29 Living room operation panel, 30 House, 31 1st floor, 32 2nd floor, 40 Communication network, 50 router, 61 1st resident , 63 2nd Resident, 65 3rd Resident, 66 Acquaintance, 67 Suspicious Person, 71 1st Communication Terminal, 73 2nd Communication Terminal, 81 Front Entrance, 83 Back Door, 85 Small Bedroom Window, 87 Large Bedroom Window, 89 Living Room Window , 93 Back door sensor, 95 Small bedroom sensor, 97 Large bedroom sensor, 99 Living room sensor, 101 Device main body, 102 Detection unit, 105 Imaging unit, 107 Key possession detection unit, 110 Handle operation detection unit, 111 Communication unit, 113 Estimation unit 115 Input unit 116 Audio output unit 117 Storage unit 119 Processing unit 121 Locking / unlocking unit 123 Locking / unlocking operation unit 125 Reading unit 12 Authentication unit, 1200 computer, 1201 DVD-ROM, 1210 host controller, 1212 CPU, 1214 RAM, 1216 graphic controller, 1218 display device, 1220 I / O controller, 1222 communication interface, 1224 hard disk drive, 1226 DVD-ROM drive, 1230 ROM 1240 Input / output chip, 1242 Keyboard

Claims (18)

住宅における特定の領域での出入りを検知する検知部と、
住宅における特定の領域での出入りと住宅内の状況との関係の学習結果に基づき、前記検知部で検知した出入りから前記状況を推定する推定部と、
前記推定部で推定された前記状況に基づいて特定の処理を実行する処理部と
を備える住宅管理装置。
A detection unit for detecting entry and exit in a specific area of the house;
Based on the learning result of the relationship between the entry and exit in a specific area in the house and the situation in the house, an estimation unit that estimates the situation from the entry and exit detected by the detection unit;
A housing management apparatus comprising: a processing unit that executes a specific process based on the situation estimated by the estimation unit.
前記検知部は、前記検知部が設けられた前記住宅における、屋内と屋外との間の単数または複数の出入口での出入りを検知する請求項1に記載の住宅管理装置。   The housing management apparatus according to claim 1, wherein the detection unit detects entry / exit at one or a plurality of doorways between the indoor and the outdoor in the house where the detection unit is provided. 前記学習結果は、前記検知部が設けられた前記出入口での出入りと前記住宅内の在宅状況との関係を学習した結果を用いる請求項2に記載の住宅管理装置。   The housing management apparatus according to claim 2, wherein the learning result uses a result of learning a relationship between an entrance / exit at the entrance / exit where the detection unit is provided and an in-home situation in the house. 前記特定の処理は、前記推定部で推定された前記在宅状況に応じて、前記出入口の施錠および解錠の何れか一方を実行することを含む請求項3に記載の住宅管理装置。   The housing management apparatus according to claim 3, wherein the specific process includes executing either one of locking and unlocking of the entrance / exit according to the staying home state estimated by the estimation unit. 前記特定の処理は、前記推定部が特定の前記在宅状況になったと推定した場合に、予め定められた通知端末に通知することを含む請求項3または4に記載の住宅管理装置。   The housing management apparatus according to claim 3 or 4, wherein the specific processing includes notifying a predetermined notification terminal when the estimation unit estimates that the specific home status has been reached. 前記推定部が、前記検知部で検知した前記出入口での前記屋外への退出から、前記在宅状況として前記屋内に在宅者がいないと推定した場合に、前記処理部は前記出入口の警戒処理を実行する請求項3から5の何れか一項に記載の住宅管理装置。   When the estimation unit estimates from the exit to the outdoors at the doorway detected by the detection unit that there is no resident in the indoor as the home status, the processing unit executes a warning process for the doorway The housing management apparatus according to any one of claims 3 to 5. 前記推定部が推定した前記在宅状況に応じて、前記処理部は複数の前記出入口に対して互いに異なる警戒処理を実行する請求項3に記載の住宅管理装置。   The housing management apparatus according to claim 3, wherein the processing unit executes different warning processes for the plurality of entrances according to the home situation estimated by the estimation unit. 前記推定部は前記在宅状況と、前記複数の出入口のうち前記在宅状況で用いられる出入口との関係を予め学習しておき、
前記処理部は、
前記複数の出入口のうち、前記推定部が推定した、前記在宅状況で用いられる出入口の警戒処理を解除し、
前記複数の出入口のうち、前記推定部が推定した、前記在宅状況で用いられる出入口以外の出入口の警戒処理を実行する請求項7に記載の住宅管理装置。
The estimation unit learns in advance the relationship between the home status and the gateway used in the home status among the plurality of gateways,
The processor is
Among the plurality of entrances, the estimator estimates the entrance / exit warning process used in the at-home situation,
The housing management apparatus according to claim 7, wherein a warning process for an entrance / exit other than the entrance / exit used by the estimation unit, which is estimated by the estimation unit, is executed among the plurality of entrances / exits.
前記特定の処理は、前記推定部で推定された前記状況に応じて、前記住宅における屋内と屋外との間の出入口の施錠および解錠の何れか一方を実行することを含む請求項1に記載の住宅管理装置。   The said specific process includes performing either one of locking and unlocking of the entrance / exit between the indoor and the outdoor in the said house according to the said condition estimated by the said estimation part. Housing management equipment. 前記特定の処理は、前記推定部が特定の前記状況になったと推定した場合に、予め定められた通知端末に通知することを含む請求項1または9に記載の住宅管理装置。   The housing management apparatus according to claim 1, wherein the specific process includes notifying a predetermined notification terminal when the estimation unit estimates that the specific situation has occurred. 前記推定部が、前記状況として前記住宅内に在宅者がいないと推定した場合に、前記処理部は前記住宅における屋内と屋外との間の出入口の警戒処理を実行する請求項1、9および10の何れか一項に記載の住宅管理装置。   The said process part performs the warning process of the entrance / exit between the indoors and the outdoors in the said house, when the said estimation part estimates that there is no resident in the said house as the said situation. The housing management apparatus according to any one of the above. 住宅における特定の領域からの退出を検知する検知部と、
前記検知部で検知した前記退出から、前記特定の領域から退出する者の状況である退出者状況を特定し、特定した前記退出者状況に基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断する判断部と、
前記判断部の判断結果が前記短時間不在であるか前記長時間不在であるかに応じて、互いに異なる特定の処理を実行する処理部と
を備える住宅管理装置。
A detection unit for detecting exit from a specific area in the house;
From the exit detected by the detection unit, the exit status that is the status of the person leaving the specific area is specified, and the absence status is absent for a short time or for a long time based on the identified exit status. A determination unit for determining whether or not
A housing management apparatus provided with the process part which performs a mutually different specific process according to whether the judgment result of the said judgment part is absence of the said short time or the said long time absence.
前記検知部は、前記検知部が設けられた前記住宅における、屋内と屋外との間の単数または複数の出入口から前記屋外への退出を検知する請求項12に記載の住宅管理装置。   The housing management apparatus according to claim 12, wherein the detection unit detects exit to the outdoor from a single or a plurality of entrances between indoors and outdoors in the house where the detection unit is provided. 前記判断部は、前記退出者状況と短時間不在および長時間不在との関係の学習結果に基づき、特定した前記退出者状況から前記短時間不在および前記長時間不在の何れか一方であると推定する請求項12または13に記載の住宅管理装置。   Based on the learning result of the relationship between the exit status and absence for a short time and absence for a long time, the determination unit estimates from the identified exit status that either the short absence or the absence for a long time The housing management apparatus according to claim 12 or 13. 前記退出者状況に基づいて前記短時間不在であるか前記長時間不在であるかを判断するための条件を格納する格納部
を更に備え、
前記判断部は、前記格納部を参照することにより、特定した前記退出者状況から前記短時間不在であるか前記長時間不在であるかを判断する請求項12に記載の住宅管理装置。
A storage unit for storing a condition for determining whether the absence for a short period of time or the absence of a long period of time based on the exit status;
The housing management apparatus according to claim 12, wherein the determination unit determines whether the absence is present for a short time or the absence for a long time from the identified status of the exit by referring to the storage unit.
住宅における特定の領域での出入りを検知する検知段階と、
住宅における特定の領域での出入りと住宅内の状況との関係の学習結果に基づき、前記検知段階で検知した出入りから前記状況を推定する推定段階と、
前記推定段階で推定された前記状況に基づいて特定の処理を実行する処理段階と
を備える住宅管理方法。
A detection stage for detecting entry and exit in a specific area of the house;
Based on the learning result of the relationship between the entry and exit in a specific area in the house and the situation in the house, an estimation stage for estimating the situation from the entry and exit detected in the detection stage;
A housing management method comprising: a processing stage that executes a specific process based on the situation estimated in the estimation stage.
住宅における特定の領域からの退出を検知する検知段階と、
前記検知段階で検知した前記退出から、前記特定の領域から退出する者の状況である退出者状況を特定し、特定した前記退出者状況に基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断する判断段階と、
前記判断段階の判断結果が前記短時間不在であるか前記長時間不在であるかに応じて、互いに異なる特定の処理を実行する処理段階と
を備える住宅管理方法。
A detection stage for detecting exit from a specific area in the house;
From the exit detected in the detection step, the status of a person who is leaving the specific area is identified, and based on the identified exit situation, the person is absent for a short time or absent for a long time. A judgment stage for judging whether
A housing management method comprising: a processing step of executing different specific processes according to whether the determination result of the determination step is absent for a short time or absent for a long time.
コンピュータに請求項16または17に記載の住宅管理方法を実行させるためのプログラム。   A program for causing a computer to execute the housing management method according to claim 16 or 17.
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