JP2019523862A - 屋内位置特定の方法及び装置 - Google Patents

屋内位置特定の方法及び装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2019523862A
JP2019523862A JP2018561693A JP2018561693A JP2019523862A JP 2019523862 A JP2019523862 A JP 2019523862A JP 2018561693 A JP2018561693 A JP 2018561693A JP 2018561693 A JP2018561693 A JP 2018561693A JP 2019523862 A JP2019523862 A JP 2019523862A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
illumination
location
samples
sampling
generate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2018561693A
Other languages
English (en)
Inventor
ライアンズ，ケント
シー． ボロット，ジーン
シー． ボロット，ジーン
ゴエラ，ナビーン
アミディ−ラッド，シャハブ
Original Assignee
インターデジタル シーイー パテント ホールディングス
インターデジタル シーイー パテント ホールディングス
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by インターデジタル シーイー パテント ホールディングス, インターデジタル シーイー パテント ホールディングス filed Critical インターデジタル シーイー パテント ホールディングス
Publication of JP2019523862A publication Critical patent/JP2019523862A/ja
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/16—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using electromagnetic waves other than radio waves
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B5/00—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied
    • G08B5/22—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission
    • G08B5/36—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission using visible light sources
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
    • H04B10/11—Arrangements specific to free-space transmission, i.e. transmission through air or vacuum
    • H04B10/114—Indoor or close-range type systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/33—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for indoor environments, e.g. buildings

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Circuit Arrangement For Electric Light Sources In General (AREA)
  • Telephone Function (AREA)

Abstract

建物の部屋などの場所において照明のサンプリングを行うことと、照明の周波数ドメイン解析を生成することと、周波数ドメイン解析を基準場所に関連付けられた基準周波数ドメイン解析と比較することと、サンプリングの場所が基準場所であるか否かなどの比較の結果を示す通知を提供することとに関係する、屋内位置特定の装置及び方法。

Description

本原理は、一般に、屋内位置特定又は場所検出に関する。
屋内の場所決定又は屋内位置特定は、未解決の問題である。ＧＰＳは、屋外で多少有効であるが、屋内では（例えば、家の中では）、ＧＰＳデバイスが、ＧＰＳ衛星信号を取得することができないため、機能しない。多くのサービス及び応用例が、拡張可能な屋内測位技術から恩恵を受けることができる。このような応用例は、屋内の場所に基づいた広告から、高齢者の安否を確かめる目的の家の中での高齢者の追跡まで多岐にわたる。
ある屋内測位の手法は、ラジオビーコンを使用することである。例えば、Apple（登録商標）のiBeacon（登録商標）は、Bluetooth（登録商標）の低エネルギーを使用する。これは、インフラ（ビーコン）の設置を必要とし、及び無線周波数信号のマルチパスにより非現実的でもある。また、これは、電波が、壁を通過し、どの部屋に人がいるかを正確に決定することが難しいため、あまり人間中心のものではない。所与の場所におけるWi-Fi無線通信の固有のシグネチャを識別することに依存したWi-Fi（登録商標）などの無線信号を用いた他の手法が存在する。また、場所にマーキングするために赤外線が使用されてきた。これらの他のシステムも、Wi-Fi又は赤外線エミッタなどのインフラを必要とする。
先行技術の上記及び他の欠点及びデメリットが、屋内位置特定を提供することに向けられる本原理によって対処される。
本原理の一態様によれば、方法が、第１の場所において、周期的に第１の照明をサンプリングすることによって、第１の照明の第１の複数のサンプルを生成することであって、第１の照明が、少なくとも１つのライティング器具によって出力された光を含むことと、第１の複数のサンプルの周波数ドメイン解析を第２の場所における第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較することによって、第２の場所に対する第１の場所の関係を決定することと、比較に応答して、通知を生成することとを含む。
本原理の別の態様によれば、方法が、周期的に第１の照明をサンプリングすることによって、第１の照明の第１の複数のサンプルを生成することと、第１の複数のサンプルの周波数ドメイン解析をライティング器具によって出力された光を含む第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較することによって、第２の照明に対する第１の照明の関係を決定することと、比較に応答して、通知を生成することとを含む。
本原理の別の態様によれば、方法が、第１のサンプリング場所において、周期的に第１の照明をサンプリングすることによって、第１の照明の第１の複数のサンプルを生成することであって、第１の照明が、少なくとも１つのライティング器具によって出力された光を含むことと、第１の複数のサンプルを処理することによって、第１の照明の第１の周波数ドメイン解析を生成することと、第２のサンプリング場所において、周期的に第２の照明をサンプリングすることによって、第２の複数のサンプルを生成することと、第２の複数のサンプルを処理することによって、第２の照明の第２の周波数ドメイン解析を生成することと、第２の周波数ドメイン解析を第１の周波数ドメイン解析と比較することによって、第１のサンプリング場所に対する第２のサンプリング場所の関係を決定することと、比較に応答して、通知を生成することとを含む。
本原理の別の態様によれば、方法が、第１の場所において、第１の照明をサンプリングすることによって、第１の照明の第１の複数のサンプルを生成することと、第１の複数のサンプルを処理することによって、第１の照明の第１の高周波変動を表す特徴ベクトルを生成することと、特徴ベクトルを使用して分類モデルを訓練することによって、訓練された分類モデルを生成することと、第２の照明をサンプリングすることによって、第２の照明の第２の複数のサンプルを生成することと、第２の複数のサンプルを処理することによって、第２の高周波変動を表す第２の特徴ベクトルを生成することと、第２の特徴ベクトルを訓練された分類モデルに供給することによって、第２の照明の源の予測を生成することと、第２の照明の源が、第１の照明を含むことを示す予測に応答して、第２の照明が、第１の場所にあるという通知を生成することとを含む。
本原理の別の態様によれば、装置が、センサと、センサに結合され、並びに第１の場所における第１の照明の第１の複数のサンプルをセンサから得るように、及び第１の複数のサンプルの第１の周波数ドメイン解析と、第２の場所における第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析との比較に応答して通知を生成するように構成されたプロセッサとを含む。
本原理の別の態様によれば、装置が、光センサに入射する周囲光を受け、及び周囲光の高周波変動を表す高周波成分を含む信号を生成するように構成された光センサと、光センサに結合され、並びに光センサによって生成された信号をサンプリングすることによって、第１の場所における第１の照明の第１の複数のサンプル、及び第２の照明の第２の複数のサンプルを生成するデータ捕捉デバイスと、データ捕捉デバイスに結合されたプロセッサであって、プロセッサが、第１の複数のサンプルを処理することによって、第１の照明の高周波成分を表す第１の特徴ベクトルセットを生成し、分類モデルを使用して、第１の特徴ベクトルセットを処理することによって、訓練された分類モデルを生成し、第２の複数のサンプルを処理することによって、第２の照明の高周波成分を表す第２の特徴ベクトルセットを生成し、及び訓練された分類モデルを使用して第２の特徴ベクトルセットを処理することによって、第２の照明と第１の照明との間の関係を予測する、プロセッサとを含み、及び第２の照明が、第１の照明に対応することを示す関係に応答して、第２の照明が第１の場所にあることを示す通知を生成するユーザインタフェースをさらに含む。
本原理の別の態様によれば、屋内位置特定のシステムが、屋内照明のサンプリングを行うように構成されたセンサと、センサに結合され、及び第１の場所における第１の屋内照明の第１の複数のサンプルを受信するプロセッサと、プロセッサから第１の複数のサンプルを受信し、第１の複数のサンプルを処理して、第１の複数のサンプルの第１の周波数ドメイン解析を生成し、第１の周波数ドメイン解析を第２の場所における第２の屋内照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較し、及び比較の結果に応答して通知を生成するサーバであって、結果が第２の場所に対する第１の場所の近接を示し、及び通知が近接を示す、サーバを含む。
本原理の別の態様によれば、非一時的コンピュータ可読記憶媒体が、コンピュータシステムに本明細書に記載の屋内位置特定の方法を行わせるための内部で具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを備える。
本原理の別の態様によれば、装置が、照明をサンプリングすることによって、照明のスイッチング特性を表す複数のサンプルを生成する手段と、サンプルを処理することによって、照明のスイッチング特性を表す特徴ベクトルセットを生成し、光源のスイッチング特性を表す光フィンガープリントに対する特徴ベクトルセットの比較を行う手段と、比較に応答して、照明が光源によって生成された光を含むか否かを示す通知を生成する手段とを含む。
本原理の上記及び他の態様、特徴及び利点が、添付の図面と関連して読まれる例示的実施形態の以下の詳細な説明から明白となるだろう。
本原理は、以下の例示的図面に従って、より深く理解することができる。
本原理を適用することができる光源の例示的実施形態を回路図の形式で示す図である。 本原理を適用することができる２つの例示的光源の特性を示す。 本原理の態様を示す例示的波形を示す図である。 本原理の態様を示す追加の例示的波形を示す図である。 本原理の態様を示す追加の例示的波形を示す図である。 本原理の態様を示す追加の例示的波形を示す図である。 本原理の一態様による装置及びシステムの例示的実施形態を示す図である。 本原理の一態様による、照明をサンプリングする方法、又はサンプリング動作モードの例示的実施形態を示すフローチャートである。 本原理の一態様による、分類モデルを訓練する方法、又は訓練動作モードの例示的実施形態を示すフローチャートである。 本原理の一態様による、場所を検出する方法、又は検出動作モードの例示的実施形態を示すフローチャートである。 本原理の一態様による、照明サンプルをファイルに捕捉する方法、又は捕捉動作モードの例示的実施形態を示すフローチャートである。 本原理による複数の光サンプルのセグメント化の例示的実施形態の図である。 第１の種類の例示的光源によって生成された、サンプリングされた光の本原理による表現の図である。 第２の種類の例示的光源によって生成された、サンプリングされた光の本原理による表現の図である。
様々な図面において、同様の参照指示子は、同一、又は類似の特徴を指す。
本原理は、屋内位置特定又は屋内で場所を識別することに向けられる。当業者であれば、本原理を適用することができる様々な応用例を容易に企図するが、以下の説明は、家などの屋内環境、及び携帯電話、又はヘッドセット若しくはヘッドギアなどの仮想現実（ＶＲ）若しくは拡張現実（ＡＲ）デバイスなどのウェアラブルデバイスを含む他のモバイル機器などの位置特定のモバイル機器に適用される本原理の実施形態に注目する。しかし、当業者であれば、本明細書で提供される本原理の教示を受ければ、本原理の精神を維持しながら、本原理を適用することができる他のデバイス及び応用例を容易に企図するだろう。例えば、本原理は、営利事業又はオフィスエリアなどの他の屋内環境に適用することができる。さらに、本原理は、ラップトップ及びタブレットなどの様々な種類のモバイル機器に組み込むことができる。また、本原理の一部又は全てを完全に１つのモバイル機器内で具現化してもよく、又はモバイル機器は、本原理を具現化するシステム内の一構成要素であってもよい。例えば、本原理の態様は、部分的にモバイル機器内で、及び部分的にセットトップボックス、ゲートウェイデバイス、デスクトップコンピュータ、サーバなどのモバイル機器以外の１つ又は複数のデバイス内でデータを処理することに関係してもよい。前述のデバイスのリストは、単なる例であり、網羅的ではないことが認識されるものとする。
さらに、本明細書に記載の例示的実施形態は、当業者によって容易に企図されるように、不図示の、又は説明されない他の要素を含んでいてもよいだけでなく、特定の要素を省いてもよい。例えば、当業者によって容易に理解されるように、様々な入力デバイス及び／又は出力デバイスが、それらの具体的な実施に応じて含まれてもよい。例えば、様々な種類の無線及び／又は有線入力及び／又は出力デバイスを使用することができる。また、当業者によって容易に認識されるように、様々な構成の追加のプロセッサ、コントローラ、メモリなども利用することができる。ソフトウェア又はハードウェア単独で、又は様々な組み合わせ及び構成で、制御機能を実施してもよい。データは、１つ又は複数のメモリデバイスに保存されてもよく、メモリデバイスは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブなどの１つ又は複数の種類のものでもよい。これら及び他のバリエーションは、本明細書に提供される本原理の教示を受ければ、当業者によって容易に企図される。
本原理の一態様によれば、光センサなどのセンサが、平常の屋内ライティングの高周波スイッチング、すなわち、照明又はライティング源のスイッチング特性の変動を検出するように機能する。裸眼には、屋内ライティングが、常に点灯しているように見えるが、実際は、ほとんどのライティング技術は、非常に速い速度で、オン及びオフのスイッチングを行っている（例えば、ＬＥＤライト、蛍光灯など）。光センサは、そのスイッチングを検出し、具体的には、各ライトがどのようにスイッチングを行うかの固有の差を検出する。ある場所の特定の照明（例えば、家の室内の光源又は複数の光源の組み合わせ）のスイッチング及び固有の特性を検出及び評価することにより、その照明の特性化を生じさせることが可能となる。この特性化は、「光フィンガープリント」と呼ぶことができる。光フィンガープリントは、家の特定の部屋などの特定の場所、又は特定の電球又はランプ又は電球若しくはランプの組み合わせなどの特定の光源に固有のものである。特定の場所の光フィンガープリントを決定した後に、その光フィンガープリントを用いて、例えば、後に、ある場所の照明又は特定の光源の照明を既知の光フィンガープリントと比較することにより、関連付けられた屋内場所を決定すること、又は特定の光源を識別することができる。ある意味で、既存のライティングにビーコンハードウェアなどのインフラを追加する必要なしに、各場所又は各ライトが、それ自体のロケーションビーコンに変わる。
本原理によれば、屋内位置特定は、例えばモバイル機器内のセンサによって、あるエリア内の照明のサンプリングを行うことによって達成されてもよい。例えば、ユーザは、記載したサンプリングを行うのに適したセンサを含むモバイル機器を用いて、第１の場所、例えば家のある部屋に入り、第１の場所において照明のサンプリングを行うことによって、その照明の第１の複数のサンプルを生成する。第１の複数のサンプルの周波数ドメイン解析を第２の場所における第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較することによって、第２の場所に対する第１の場所の関係を決定する。周波数ドメイン解析は、モバイル機器内のプロセッサによって、又は例えばリモートコンピュータ若しくはサーバによってリモートで行われてもよい。第２の場所は、第１の場所と同じ場所、例えば、家の同じ部屋でもよく、又は第２の場所は、異なる場所でもよい。第２の周波数ドメイン解析は、ユーザの家のある部屋の照明の基準周波数解析又は基準光フィンガープリントでもよい。基準光フィンガープリントは、予め生成され、モバイル機器にアクセス可能なメモリ内に、例えば、家の光源の一部若しくは全てのそれぞれに関する、又は家の様々な部屋の一部若しくは全てのそれぞれにおける照明に関するフィンガープリントを含む、家の光フィンガープリントのデータベース内に保存されていてもよい。
比較に応答して、通知が生成される。例えば、比較は、第２の照明が、第１の照明とは異なることを示す場合があり、それによって、第１の照明を生成する光源又は電球又は照明器具が、第２の照明を生成する光源と同じではなく、従って、サンプルを行っているデバイス（例えば、モバイル機器）が、異なる場所にある、すなわち第１の場所にないことが示される。あるいは、比較は、第１の照明を生成する光源又は照明器具が、第２の照明を生成する照明器具又は光源と同じであることを示すほど、第２の照明が、第１の照明と十分に類似していることを示す場合があり、それによって、サンプリングを行っているデバイス（例えば、モバイル機器）、及び／又はデバイスのユーザが、第１の場所にいることが示される。通知は、可聴式の、又は視覚的な、又はその両方のインジケーションでもよく、あるいは通知は、（例えば、指定されたリモートデバイスに電子メール若しくはＳＭＳテキストメッセージを送ることによって、又はリモートデバイスに自動電話をかけることによって）リモートユーザに送られてもよい。
本原理のある実施形態の一例として、本原理による、ある場所の照明の識別は、モバイル機器などのデバイスの場所を決定することを可能にし、それによって、例えば、離れた場所にいる人が、高齢の家族の一員などの、モバイル機器を持つ人物の場所をモニタリングすることが可能となる。別の例として、本原理に従って動作し、及び屋内でユーザによって装着されるＶＲ又はＡＲギアなどのウェアラブルデバイスは、ある特定の場所の照明に基づいて、又はそれに応答して、ＶＲ又はＡＲギアの屋内場所を検出し、及びその場所に応じて、ユーザのＶＲ又はＡＲ体験の適応又は制御を行う。例えば、ユーザが台所にいる時には、あるＶＲ又はＡＲ体験が提供されてもよく、その体験は、ユーザが、屋内環境中を移動する（例えば、台所から書斎、次に地下などの部屋から部屋へと移動する）につれて変化してもよい。
光フィンガープリントの生成及び利用に関係する本原理の態様によれば、コンパクト蛍光灯（ＣＦＬ）及びＬＥＤライトなどの屋内ライトは、高周波数でオン及びオフのスイッチングを行う。このスイッチングは、人は気付くことができないが、光センサを用いて検出することができる。さらに、異なる種類のライトの特性、及びライトの製造のばらつきにより、各ライトのスイッチング特性は、固有のものである。例えば、全サイクル時間が、変動する可能性があり、各サイクルの立ち上がり時間及び立ち下がり時間が、異なる可能性があり、各エッジの性質が異なる可能性があるなどである。図１Ａに示すように、一般的なＬＥＤライトは、ＬＥＤに加えて、コンデンサ及びダイオードなどの様々な構成要素を含む。これらの構成要素におけるばらつきは、構成要素及び製造公差、又は他の要因により生じる。その結果、各ＬＥＤ電球は、異なる波形を示す。また、異なる種類の電球（例えば、ＣＦＬ及びＬＥＤ）は、ECOSMARTのＣＦＬ電球及びCREEのＬＥＤ電球によって生成された光信号の特性を時間ドメイン及び周波数ドメインに関して示す図１Ｂに示すように（図１Ｂの左側にECOSMARTのＣＦＬ及び図１Ｂの右側にCREEのＬＥＤ）、異なる光特性を示す。本原理の一態様は、個々のライトの固有のスイッチング特性を検出することに関係する。
本原理によれば、屋内位置特定に使用するモバイル機器は、様々な光源、電球又は照明器具によって生成される光の上記差を検出可能な周波数でサンプリングを行うことが可能な光センサを備える。多くのモバイル機器（スマートフォン、スマートウォッチ、及びラップトップでさえも）は、バックライトの明るさを設定するために周囲の照明を検出する単純なセンサを既に有している。本原理によれば、類似のセンサが、大きな時間尺度にわたり周囲の明るさを探す代わりに、明るさ（スイッチング）の変化を短い時間尺度で検出する。センサによって収集される光レベルのパターンは、所与のエリアにおける光若しくは光セット、又は言い換えれば光フィンガープリントを表す。
本原理の一態様は、以下にさらに説明するように、周期的に光信号をサンプリングし、及びサンプルを処理することに関係する。周波数
Figure 2019523862
でサンプリングされる連続信号ｘ（ｔ）から説明を開始する。一例として、オーディオ信号は、
Figure 2019523862
でサンプリングされてもよく、及び光信号は、
Figure 2019523862
で、オシロスコープ上でサンプリングされてもよい。サンプリングされた信号は、ｘ［ｎ］と表示する。通常、オリジナルの連続信号ｘ（ｔ）を忠実に再構築し、及びそれの全ての高周波振動を捕捉するために、最小値を上回る速度（例えば、ナイキスト速度）でのサンプリングが望ましい。
確率的定常信号ｘ［ｎ］のパワースペクトルは、
Figure 2019523862
として定義され、式中、φｘｘ［ｍ］は、信号ｘ［ｎ］の自己相関である。従って、パワースペクトルは、記載したような（無限の）エネルギーシーケンスの自己相関のフーリエ変換である。しかし、一般的な状況は、信号を表すために無限の量のデータを提供せず、パワースペクトルは、有限長の捕捉データに基づいて推定されなければならない。
一般的な状況では、有限長Ｌの信号が、窓を掛けた（windowed）信号：
ν［ｎ］＝ｗ［ｎ］ｘ［ｎ］、
として記述することができるデータから得られ、式中、ｗ［ｎ］は、０〜Ｌ−１の非ゼロ窓であり、他の場所ではゼロである。ピリオドグラムは、以下のように、信号ｘ［ｎ］のパワースペクトルの推定を提供し、
Figure 2019523862
式中、信号
Figure 2019523862
 は、窓を掛けた信号ν［ｎ］の決定性自己相関であり、及びＵは、窓からバイアスを除去するための正規化定数である。ピリオドグラムを用いてパワースペクトルを推定し、推定のばらつきを減少させるために、通常、複数のピリオドグラムを平均化して、平滑近似を得ることが必要とされる。ピリオドグラムは、離散周波数Ｉνν（ωｋ）（式中、ｋ＝１、２、…、Ｎに対して
Figure 2019523862
 ）で評価される。
ピリオドグラムの基本的な平均化方策の主要パラメータは、
（１）窓の長さＬ、
（２）窓の種類（例えば、ハミング、方形、ブラックマン）、
（３）ピリオドグラムの計算で使用されるＤＦＴの長さＮ、
（４）ｘ［ｎ］の窓を掛けたセグメントにおけるオーバーラップを特定する、
を指定することである。
窓の種類は、パワースペクトルの推定におけるスペクトルリークに影響を与える。ウェルチの方法などの既存の方法は、パワースペクトルの不偏及び一致推定を生じさせる。
フィンガープリント信号の第１の例として、オーディオ信号を考察する。ある具体例として、１０秒のバイオリンの音対１０秒のハチの音のサウンドトラック、合計で４４１０００個のサンプルを生じさせるｆｓ＝４４１００Ｈｚのサンプリングによって得られる信号を考察する。２つの音は、検出可能な異なるスペクトルコンテンツを含有するはずである。オーバーラップのないハミング窓、Ｌ＝２５６、Ｎ＝２０４８を用いて、平均化ピリオドグラムにより得られたスペクトル推定は、図２に示すように描画される。
図２では、上側の線が、バイオリンのオーディオスペクトルを表し、下側の線が、ハチのサウンドトラックスペクトルを表す。明らかに、２つのオーディオ信号のコンテンツは、区別可能であり、フィンガープリント及び識別情報として機能する。
ここで、ＬＥＤライトなどの照明源を駆動することができるパルス幅変調（ＰＷＭ）方式に起因する方形波振動を考察する。ＰＷＭ信号のデューティサイクルは、例えばＬＥＤの明るさに影響を与え得る。１つの方形波が、５０％のデューティサイクルで、１．２キロヘルツ＝１２００ヘルツの周波数で、分散（１／１００）を加えたガウス雑音で、生成されるとする。サンプリング周波数を、ナイキスト速度を上回るｆｓ＝１０キロヘルツ＝１００００ヘルツとする。ピリオドグラムに関してＮ＝４０９６ＤＦＴ、Ｌ＝２５６のハミング窓サイズ、及びオーバーラップのない窓関数処理（windowing）を使用して、並びに１０，０００，０００個の方形波サンプルから得られたデータを使用して、図３に示すように、パワースペクトルを推定した。
予想通りに、推定されたパワースペクトルのピークは、１２００ヘルツの方形波振動周波数で生じる。しかし、信号中の雑音により、他のアーチファクトが存在する。僅かに異なる振動周波数を持つ２つの信号を区別することを図４に示す。図４では、方形波は、パワースペクトル推定において区別可能である（すなわち、ピリオドグラムのＤＦＴにおいて、十分な粒度が存在する）１１５０及び１２００ヘルツに主ピークを有する。
別の例は、図５に示すように、３０％及び５０％の異なるデューティサイクルを持つ２つの方形波を区別することである。図５では、デューティサイクルは、パワースペクトルに影響を与える。しかし、方形波の主最大周波数が、依然として捕捉される。２つのスペクトルの識別性は、２つのスペクトル間の差のパワーを測定することによって達成されてもよい。
本原理による装置又はシステムの例示的実施形態を図６に示す。図６では、光センサ６００が、ある場所で照明を受け、その照明の大きさを表す信号を生成する。例えば、照明は、家などの建物の一室内のＬＥＤ又はＣＦＬ電球によって生成された光でもよい。センサは、照明の振幅の急速な揺らぎに応答し、センサ６００によって生成される信号は、本明細書に記載されるような光源の高周波スイッチングによって生じる照明の振幅の高周波変動を表す変動を含む。高周波変動は、光源を識別するため、又は認識するために使用することができる照明（例えば、照明に含まれる光源又は電球の出力）の特性（すなわち、光フィンガープリント）である振幅の高周波成分と見なすことができる。光センサの例示的実施形態は、内蔵型プリアンプを含み、且つ高周波で光を捕捉可能な、AMSによって製造されたTSL14S光電圧変換器を有する。様々な他の種類のセンサが、本原理に従って使用されてもよく、及び単一のセンサとして、又はセンサアレイなどにおける複数のセンサの構成で使用されてもよい。
図６に示すように、センサ６００の出力は、センサ６００によって生成された出力信号をサンプリングするデータ取得デバイス６１０に結合される。デバイス６１０は、場所の照明（例えば、場所にある電球若しくはライティング器具によって、又は場所にある複数のライティング器具の組み合わせによって生成された照明）を表す複数のサンプルを生成する。サンプリングデバイス６１０の例示的実施形態は、サンプルの捕捉に適した、及び例えば、ローカルメモリへの直接的な記憶により、又はサーバなどにおけるリモート記憶を可能にするためにサンプルをストリーミングすることによって、サンプルを記憶し、及び後で処理できるようにする高速データ取得能力を含む、Pico Technologyによって製造されるPicoScope 2000などのプロセッサである。例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、システムオンチップ、上記デバイス、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータなどの様々なマルチプロセッサ配置などの各種デバイスが、デバイス６１０のサンプリング又はデータ取得能力を提供してもよく、又はそのような能力を提供するように構成されてもよく、本原理に従ってデータのサンプリング又は捕捉を行うように構成されてもよい。１つ又は複数のセンサ及び１つ又は複数のサンプリングデバイス又はデータ取得デバイスの様々な組み合わせが、本原理に従って照明のサンプリングを行う手段の様々な実施形態を提供するように構成されてもよい。
プロセッサ６２０は、制御インタフェース６３０からの制御情報に応答して、デバイス６１０の動作を制御する。例えば、プロセッサ６２０は、Raspberry Pi Foundationから入手可能なRaspberry Piなどのプロセッサを含んでもよい。プロセッサ６２０は、サンプリング動作、サンプリングデバイス６１０のデータ捕捉、及びサンプルの後続の処理を制御する。例えば、プロセッサ６２０は、サンプル捕捉の開始及び終了を決定してもよい。プロセッサ６２０は、例えば、ローカル又は専用メモリ、又は図６においてデバイス６４０で表されるようなリモートメモリにおける、サンプルの記憶を決定してもよい。プロセッサ６２０は、本原理に従って、サンプルの後続の処理も制御することができる。リモート記憶に加えて、デバイス６４０は、サンプルの処理の一部又は全てを提供するリモートプロセッサも表すことができる。例えば、デバイス６４０は、メモリ及び処理能力を含むリモートサーバでもよい。プロセッサ６２０においてサンプルを処理するのではなく、プロセッサ６２０は、記憶及び処理のために、サンプルをデバイス６４０に転送してもよい。サンプルの転送は、有線又は無線通信手段を用いてもよく、図６では、プロセッサ６２０とサーバ６４０とをつなぐ破線が、例示的無線通信を示す。マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、システムオンチップ、任意の上記デバイス、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータなどの様々なマルチプロセッサ構成などの多数の他のデバイスが、デバイス６２０の処理を提供してもよく、又はそのような処理を提供するように構成されてもよく、及び本原理に従って照明のサンプルを処理する様々な例示的手段を提供することができる。
ユーザインタフェース６３０は、プロセッサ６２０の制御及びデバイス６１０によるサンプリングを可能にし、並びにデバイス６４０などの他のデバイスが含まれる場合には、そのような他のデバイスを制御することができる。当業者には明白であるように、ユーザインタフェース６３０は、キーパッド又はキーボード、タッチスクリーン、携帯電話などのモバイル機器、音声認識又は他のオーディオＩ／Ｏ能力などの様々な能力の１つ又は複数を含んでもよい。ユーザインタフェース６３０は、有線又は無線手段によって、プロセッサ６２０に結合されてもよい。ユーザインタフェース６３０は、単純又は複雑なものであってもよい。ユーザインタフェース６３０の例示的実施形態は、動作モード又はステータス情報を表示する小型ディスプレイ（例えば、ＯＬＥＤディスプレイ）、及び以下に詳細に説明されるような様々な動作モードを起動する幾つかの押しボタンを有していてもよい。記載したような制御を提供することに加えて、ユーザインタフェース６３０は、プロセッサ６２０による処理のステータスに関する通知などの出力を提供することもできる。例えば、ユーザインタフェース６３０は、サンプリングデバイスの現在の場所の照明フィンガープリントを基準照明フィンガープリントのデータベースと比較した結果としてサンプリングデバイスの予測場所を示す通知を、デバイスのディスプレイ上に生成してもよく、又はそのような通知をリモートデバイス又はユーザに伝えてもよい。本明細書に記載の様々な種類のユーザインタフェースは、本原理に従って通知を提供又は生成する手段の様々な例示的実施形態を表す。
本原理によれば、図６に示すデバイスの１つ又は複数が、モバイル機器内に存在してもよく、その他のデバイスが切り離されていてもよいことが当業者には明白である。例えば、センサ６００、データ取得デバイス６１０、プロセッサ６２０、及びユーザインタフェース６３０は、モバイル機器内に含まれてもよいが、上述の通り、デバイス６４０は、リモートでもよい（すなわち、モバイル機器内に含まれていない）プロセッサ及び／又はメモリの例示的表現であり、本原理を具現化する装置又はシステム内に含まれていてもよいし、又は含まれていなくてもよい。
本原理に従って屋内位置特定を提供するために、少なくとも１つの屋内場所に関して、光又は照明フィンガープリントが得られる。説明を簡単にするために、以下の詳細な説明は、ある特定の場所（例えば、家の一室）に関する光又は照明フィンガープリントを得ることを含む、ある特定の場所における屋内位置特定のプロセスに注目する。しかし、当業者には明白であるように、本原理は、複数の場所（例えば、ある建物内の複数の部屋若しくは全ての部屋）において、又はある建物内の各光源、若しくは各照明器具、若しくは各電球に関して照明フィンガープリントを得ることによって、複数の場所における屋内位置特定に当てはまる。ある特定の場所からの照明フィンガープリントを比較することができる基準フィンガープリントセットとして、１つ又は複数の照明フィンガープリントを使用してもよい。屋内位置特定の動作の一例として、本原理に従って構築され、及び本原理に従って動作するモバイル機器などのデバイスが、ある特定の部屋の中に移動し、そのデバイスが、その部屋の照明のサンプリングを行い、モバイル機器の現在の部屋又は場所の照明を表す光フィンガープリントを生成し、及び現在の光フィンガープリントを１つ又は複数の基準フィンガープリントと比較する。現在のフィンガープリントに一致する基準フィンガープリントに関連付けられた場所が、モバイル機器の部屋又は場所を示す。次いで、その場所を示す通知が生成されてもよい。例えば、通知は、プロセッサ６２０によるフィンガープリントの比較に応答して、プロセッサ６２０及び／又はユーザインタフェース６３０によって生成されてもよい。この通知は、モバイル機器のスクリーン上に表示されてもよく、及び／又は例えば、ＳＭＳテキストメッセージ及び／又は電子メールメッセージを送信することによって、及び／又はWiFi及びインターネット上での通信を含む様々な通信手段及び／又はモバイル機器に含まれるセルラー電話の能力の何れかを使用して自動電話をかけることによって、リモートユーザに伝えられてもよい。この通知は、「台所内」又は「書斎のテーブルランプの近く」などの単純な形式のものでもよい。リモートユーザは、モバイル機器及びモバイル機器のユーザの場所の追跡を行うために、描写された通知、及びモバイル機器が建物中を移動するにつれて、その通知の後続の更新を使用することができる。
通知は、例えば、図６に示す例示的実施形態のプロセッサ６２０及び／又はユーザインタフェース６３０によって、本明細書で説明するような基準フィンガープリントに対する照明の光フィンガープリントの比較などの照明の評価に応答して、又はそのような評価に基づいて、表示画像を表す信号又は表示を目的とした信号の修正又は変更又は更新も有することができる。例えば、ある建物のマップの表示を表す信号が、例えば、プロセッサ６２０及び／又はユーザインタフェース６３０によって、表示の際に信号が、建物内の様々な場所における照明の評価に応答して、又はそのような評価に基づいて、マップ上でデバイス（又はデバイスのユーザ）の現在の場所の表現（例えば、表示アイコン）を含むように更新されてもよい。別の例として、通知は、仮想現実（ＶＲ）又は拡張現実（ＡＲ）システムのウェアラブルディスプレイ（例えば、ヘッドマウントディスプレイ）などのディスプレイ上での表示信号又は表示を目的とした信号を修正すること、変更すること、又は更新することを有していてもよい。表示信号又は表示を目的とした信号は、照明源又は光源に応答して、又はそれに基づいて、システムのユーザの現在の場所を反映するために継続的に表示画像を更新するように修正又は変更されてもよい。
本原理による通知の一実施形態の別の例として、場所を決定するための照明の評価に基づいた、又はそのような評価に応答した通知は、例えば、図６の例示的実施形態のプロセッサ６２０によって、評価及びデバイスの場所に基づいて、制御情報の修正若しくは更新を生じさせ、又はそのような修正若しくは更新を提供してもよい。例えば、評価又は比較は、家の中のデバイス及び／又はユーザの場所に基づいて、家の中の特徴を制御するホームネットワーク又はホームコントロールシステムに伝えられる制御情報を修正することができる（例えば、ユーザが部屋から出た後にライトを消す）。別の例として、評価又は比較は、ＶＲ又はＡＲシステムなどのシステムを制御する制御情報を提供又は更新することができる（例えば、家の中のユーザの場所に基づいて、又はそのような場所に応答して、ユーザのＶＲ又はＡＲ体験を修正又は制御するＶＲ又はＡＲ制御パラメータを更新すること）。従って、様々な例示的実施形態に関連して本明細書に説明されるように、通知は、基準フィンガープリント又は基準スイッチング特性に対する照明のフィンガープリント又はスイッチング特性の比較などの照明の評価に応答して、又はそのような評価に基づいて決定された場所に応答して、又はそのような場所に基づいて生成される出力、結果、及び影響の様々な実施形態を広く包含することが意図される。
本原理の一態様によれば、本原理を具現化する方法は、以下に記載する１つ又は複数の態様を含んでもよい。同様に、図６に示したものなどの装置又はシステムは、以下に詳細に説明する通り、幾つかの動作モードで動作してもよい。これらの動作モードは、ある場所の照明をサンプリングすること、分類モデルの訓練を行うこと、及びある特定の場所で追加のサンプリングを行い、訓練されたモデルを使用して、その場所でサンプリングされた照明を生成する光源を識別することにより、場所を検出することを含む。
図７は、図６の装置のサンプリング動作モードを提供する方法の例示的実施形態を示す。図７では、照明のサンプリングは、ステップ７００から開始する。ステップ７１０では、ある特定の、又は第１の場所、照明器具、又は電球を選択する。ステップ７２０において、センサ（例えば、図６のセンサ６００）を起動して、サンプリングを開始する。サンプリングは、周期的に、周波数ｆｓ（例えば、１ＭＨｚ又はＭＳＰＳ（１メガヘルツ又は１秒当たり１メガ個のサンプル））で生じる。ステップ７３０では、サンプルが、ＣＳＶファイル（コンマ区切り書式）などのファイルに捕捉されるか又は保存される。特定の場所又は光源を示すために、各ファイルを命名する（例えば、「ライト１」又は「場所Ａ」）。明らかであるように、ファイル名は、サンプルのシーケンス及びタイミング情報を示す数字及び／又は文字のシーケンスなどの他の情報も含むことができる。図６に示す例示的実施形態に関して前述の動作の一例として、プロセッサ６２０（例えば、Raspberry Pi）が、指定のサンプルレート、継続時間、及びスケーリング情報で（例えば、１ＭＳＰＳで１００ミリ秒の捕捉を使用して）サンプル捕捉を開始するコマンドをデータ取得デバイス６１０（例えば、PicoScope）に送る。デバイス６１０は、光センサから出力された信号のサンプルを捕捉し、及び例えば、プロセッサ６２０へのＵＳＢ接続などの接続によってサンプルをストリーミングすることによって、サンプルをプロセッサ６２０に提供する。プロセッサ６２０は、特定の光源又は場所を示すために命名されたファイル（例えば、ＣＳＶファイル）にサンプルを保存する。ファイルは、プロセッサ６２０内に、モバイル機器内のプロセッサ６２０に関連付けられた、若しくは結合されたメモリ内に、又はリモートに（例えば、図６に示すようなデバイス６４０内に）保存してもよい。同じく当業者には明白であるように、デバイス６１０が十分な記憶容量を含む場合、又はデバイス６１０が、図６に図示されない別個の記憶デバイス（例えば、デバイス６１０に取り付けられたハードディスクドライブ）に直接サンプルを保存することができる場合には、代替実施形態が、デバイス６１０によって生成されたサンプルをデバイス６１０内に保存することを含んでもよい。図７を継続して、ステップ７４０は、ステップ７１０で選択された場所又は光源に関して、さらなるサンプルが取得されるかどうかを決定することに関係する。ステップ７４０で「yes」の場合、動作は、ステップ７２０に戻り、そこから再び継続する。ステップ７４０で「no」の場合、動作は、ステップ７５０へと続く。ステップ７５０では、サンプリングを行うさらなる場所又は光源が存在するか否かを決定する。ステップ７５０で「yes」の場合、動作は、ステップ７１０に戻り、そこから継続する。ステップ７５０で「no」の場合、動作は、サンプリングが終了するステップ７６０へと続く。
本原理の態様によれば、図７に示すようなサンプリングの完了後に、ある例示的実施形態では、訓練方法又は訓練動作モードが続いてもよく、例えば、光フィンガープリントの分類及び認識、又は検出を行うように、分類モデルが訓練される。図８は、図６に示すものなどの装置又はシステム用の訓練方法又は訓練動作モードの例示的実施形態を描写する。図８では、訓練は、ステップ８００から開始する。ステップ８１０では、照明サンプルのファイル（例えば、上記の図７の例示的サンプリング実施形態によって生成されたＣＳＶ形式ファイルの１つ）を選択する。ステップ８２０では、例えば、後に処理されるサンプルのそれらの元のファイル、場所、又は光源との関連付けを示すために後で使用するために、ＣＳＶファイル名からラベルを抽出する。
ステップ８３０では、各セグメントが、ある特定の窓又は期間内にサンプルを含むオーバーラップセグメントにサンプルファイルを分解又はセグメント化する。セグメント化の定義に使用されるパラメータは、セグメント長さ、例えば、サンプルの数、及びセグメントシフト値又は各セグメントの開始間の時間のシフトを示すシフトを有する。シフトが、セグメントの継続時間又は長さ未満であれば、セグメントは、オーバーラップする。様々なセグメント長さ及び様々なシフトが、様々な組み合わせで可能である。一例として、図１１は、９９，３２８個のサンプル（１ＭＳＰＳサンプリングレートで約１秒分のサンプル）が、１００ミリ秒の継続時間の９６個のセグメントにセグメント化され、各セグメントが、１セグメント当たり２０４８個のサンプルを有し、各セグメントが、約５０ミリ秒（１０２４個のサンプル）分シフトするセグメント化の一実施形態を示す。すなわち、ある特定のセグメントは、先行するセグメント及び次に続くセグメントとそれぞれ約５０％、又は５０ミリ秒、又は１０２４個のサンプル分オーバーラップする。図１１に示すサンプリングのアレンジメントは、０．１秒のサンプル継続時間（１ＭＳＰＳサンプリングレートで１００，０００個のサンプル）、２０４８個のサンプルのセグメント長さ、及び１０２４個のサンプルのシフトを有する、本原理に従ったパラメータの例示的選択を用いて構成された図６に示すものなどの装置の例示的実施形態に対応する。セグメント長さ及びシフトのこの例示的組み合わせは、約５０％のオーバーラップを生じさせる。
図８に戻り、ステップ８４０において、上記で説明し、及び当業者が理解するようなＦＦＴ（高速フーリエ変換）をファイルの各セグメントに適用することによって、サンプルの周波数ドメイン表現を生成する。図６の例示的実施形態と共に使用するのに適したＦＦＴ実施の例示的実施形態は、Pythonプログラミング言語で記述され、Pythonプログラミング言語の「numpy」拡張で利用可能な「getSpectrum」関数を有する。getSpectrum関数を使用した実施形態の具体例は、以下を有する：
Figure 2019523862
ここでは、numpyパッケージは、ｎｐとしてインポートされる。
図８に示す方法又は動作の例示的実施形態では、ステップ８４０において、例示的getSpectrum関数などのＦＦＴを適用する前に、前処理を行うことが望ましい場合がある。例えば、前処理は、信号の平均値（信号の直流値）を除去すること、及び次に、全ての時間ドメインサンプルを−１．０〜１．０の値に正規化することを有していてもよい。図６に示す例示的装置に対するこのような前処理の例示的実施形態は、これらの変換を時間ドメイン信号ｘに適用する２行のPythonコード（numpyパッケージを使用）を有していてもよい：
Figure 2019523862
ステップ８５０において、不要な周波数をフィルタリング除去する。getSpectrum関数を使用したステップ８４０の記載した例示的実施形態と共に使用するのに適したフィルタリングの例示的実施形態は、以下の命令を使用するなどによって、開始周波数及び終了周波数を設定することを有する：
Figure 2019523862
ここでは、開始周波数及び終了周波数は、例えば、それぞれ３０，０００Ｈｚ及び１１５，４５０Ｈｚでもよい。様々な他の開始周波数及び終了周波数を使用してもよい。ステップ８５０によって生成された結果は、ファイルの各セグメントに関するラベル付けされた特徴ベクトルである。すなわち、各ファイル（すなわち、ある特定の場所、照明、又は光源の各サンプリング）は、ファイルのセグメントの数に対応した特徴ベクトルの数によって表される。各特徴ベクトルは、処理されたサンプルの周波数ドメイン表現に関する情報を提供し、及び例えば、サンプリングされた照明を生じさせた光源の高周波スイッチングを表すサンプリングされた照明の振幅変動の高周波変動又は高周波成分の表現を含む。
ステップ８５０の後に、さらなるサンプルファイルが存在するか否かを決定するステップ８６０が続く。ステップ８６０において「yes」であれば、動作は、ステップ８１０に戻り、そこから継続する。ステップ８６０において「no」であれば、ラベル付けされた特徴ベクトルを使用して、データの分類（すなわち、認識又は検出）を行うために、例えば、ある場所からの照明の特定のサンプルの集まりを生成したライティング器具又は電球などの特定の照明又は光源を認識し、又は検出するために、分類モデルを訓練するステップ８７０へと動作が続く。ステップ８６０の後に利用可能となるラベル付けされた特徴ベクトルの集まりは、１つ若しくは複数の場所における照明の周波数ドメイン解析、又は以下に記載するようにさらに利用される１つ若しくは複数の場所に関する光フィンガープリントと見なすことができる。ステップ８７０に関して、様々な分類モデルを使用してもよいことが、当業者には明白である。例えば、ｋＮＮ、Ada-boost、ＳＶＭ、又はＣＮＮなどのモデルを使用してもよい。モデルの選択は、利用可能な処理能力に依存してもよい。モバイル機器で具現化される図６の装置などの例示的実施形態では、ｋＮＮモデルが、適切な場合がある。ステップ８７０の後に、訓練が終了するステップ８８０が続く。訓練の終了を受けて、その結果は、例えば、後続のサンプリングセッションからの、後に提供される特徴ベクトルの分類又は認識に適した、訓練された分類モデルであり、後続のサンプリングセッションの分類結果を用いて、特定の光源を認識又は検出することができる。照明が認識され（例えば、照明器具又は電球が検出され）、且つ認識された光源の場所が、分かっている場合には、照明のサンプリングの場所は、分かっている。サンプリングが、例えば、家のある部屋内のモバイル機器によって行われた場合、モバイル機器の場所は、家のその部屋の中にあることが分かっており、屋内位置特定は、達成されている。
図６に示す例示的実施形態に関して、図８に示すデータ処理ステップは、プロセッサ６２０において、又はプロセッサ６４０において実施されてもよく、又は６２０及び６４０などの複数のプロセッサ間で共有されてもよい。一例として、プロセッサ６２０又はデバイス６４０は、ファイルを処理して、特徴ベクトルを作成することができ（例えば、ステップ８１０〜８６０）、及びプロセッサ６４０は、分類モデルの訓練を行うことができる（例えば、ステップ８７０）。すなわち、ある例示的実施形態では、訓練は、コンピュータ、サーバ、又はモバイル機器内のプロセッサ以外のプロセッサにおいて生じてもよく、及び「オフライン」で、すなわち、照明サンプリングの時間及び場所以外の時間及び場所で生じてもよい。その場合、例えば、訓練された分類モデルは、モバイル機器（例えば、プロセッサ６２０）内にロードされてもよく、及び本明細書に説明されるように、場所検出に使用することができる。
本原理の態様によれば、図８に示し、且つ上記で説明したような訓練の完了の後に、ある例示的実施形態では、本明細書で説明するように生成された光フィンガープリントを使用して場所を検出する、例えば図９に示すような検出方法又は検出動作モードが続いてもよい。図９では、検出は、ステップ９００から開始する。ステップ９１０では、ある場所、照明器具、又は電球、例えば、本原理による光センサを含むモバイル機器の現在の場所が選択される。ステップ９２０において、センサ（例えば、図６のセンサ６００）を起動して、サンプリングを開始し、及びサンプルを捕捉する。サンプリングは、周期的に、周波数ｆｓ（例えば、１ＭＨｚ又はＭＳＰＳ（１メガヘルツ又は１秒当たり１メガ個のサンプル））で生じる。ステップ９３０では、捕捉したサンプルをＣＳＶファイル（コンマ区切り書式）などのファイルに保存する。ファイルは、一時ファイルでもよい。図６に示す例示的実施形態に関して前述の動作の一例として、プロセッサ６２０（例えば、Raspberry Pi）が、指定のサンプルレート、継続時間、及びスケーリング情報で（例えば、１ＭＳＰＳで１００ミリ秒の捕捉を使用して）サンプル捕捉を開始するコマンドをデータ取得デバイス６１０（例えば、PicoScope）に送る。デバイス６１０は、光センサから出力された信号のサンプルを捕捉し、及び例えば、プロセッサ６２０へのＵＳＢ接続などの接続によってサンプルをストリーミングすることによって、サンプルをプロセッサ６２０に提供する。プロセッサ６２０は、ファイル（例えば、一時ＣＳＶファイル）にサンプルを保存する。ファイルは、プロセッサ６２０内に、又はプロセッサ６２０に関連付けられた、若しくは結合されたモバイル機器内のメモリ（図６では不図示）内に、保存されてもよい。また、当業者には明白であるように、一時ファイルは、リモートに、例えば、図６のデバイス６４０などのデバイス内に保存されてもよい。しかし、例えば、ユーザが家又は建物中を移動する際の場所の移動検出を容易にするためには、一時ファイルをローカルに、例えば、モバイル機器内に保存することが好ましい場合がある。
図９を継続して、ステップ９３０の後に、各セグメントが、ある特定の窓又は期間内にサンプルを含むオーバーラップセグメントにサンプルファイルを分解又はセグメント化するステップ９４０が続く。ステップ９５０では、上記で説明し、且つ当業者が理解するようなＦＦＴ（高速フーリエ変換）をファイルの各セグメントに適用することによって、サンプルの周波数ドメイン表現を生成する。上記でも説明したように、ＦＦＴを適用する前に、図８に関して上記に記載した前処理などの前処理を適用することが望ましい場合がある。ステップ９５０に続いて、ステップ９６０において、例えば、図８に関して記載した態様と類似の態様で、不要な周波数をフィルタリング除去する。その結果は、特徴ベクトルのセット又は集まりであり、ファイルの各セグメントに対して、１つの特徴ベクトルである。すなわち、各ファイル（すなわち、ある特定の場所、照明、又は光源の各サンプリング）は、ファイルのセグメントの数に対応した特徴ベクトルの数によって表される。図８に示す方法によって生成された特徴ベクトルと同様に、ステップ９６０で生成された特徴ベクトルのセット又は集まりは、サンプリングを行うデバイス（例えば、モバイル機器）の現在の場所の光フィンガープリントであると見なすこともできる、ステップ９１０で選択された場所の照明の周波数ドメイン解析又は表現を提供する。周波数ドメイン表現は、例えば、光源の１つ又は複数のスイッチング特性によって生成される、照明又は光源の高周波成分を含む。ある例示的実施形態では、図９のステップ９４０、９５０、及び９６０は、それぞれ、図８に示した訓練方法のステップ８３０、８４０、及び８５０の動作と同じであり、又は類似の動作を実施する。ステップ９６０の後に、ステップ９６０によって生成された特徴ベクトルが、例えば図８の方法によって生成された訓練された分類モデルに提供又は供給されるステップ９７０において、動作が継続する。ステップ９７０は、各ベクトルに対して予測ラベルを作成し、すなわち、ベクトルを生成した照明又は光源を予測し、及び各ラベルのベクトルの数をカウントする。ステップ９７０の後に、ステップ９７０で生成された最も高いカウントを持つラベルが、選択され、且つステップ９１０で選択された照明又は光源によって生成されたサンプルに関する予測照明又は光源として指定されるステップ９８０が続く。
記載した通り、ある特定の光源の識別の予測、及び／又は光源に関連付けられた場所の予測は、ある特定の照明の複数のサンプルから生成された特徴ベクトルセットのラベルを評価するための、図８に示し、且つ上記で説明した訓練プロシージャなどの訓練プロシージャによって生成された、訓練された分類モデルの使用によって生じる。本明細書に記載するような特徴ベクトルセットに対する分類モデリング技術の適用は、既知の光源及び／又は既知の場所の基準特性に対して、ある特定の光源の１つ又は複数の特性を評価すること、又は比較すること（若しくは比較）と見なすことができる。例えば、評価又は比較されている特性は、特徴ベクトルセットに含まれる情報によって表される高周波成分に対応した光源のスイッチングに関連付けられた光源の１つ又は複数の高周波成分であると見なすことができる。本明細書に記載されるような比較は、基準光フィンガープリント（例えば、既知の場所の既知の光源）に対する、例えば現在の場所にある１つの光源の光フィンガープリントの比較であると見なすこともできる。本明細書で使用される比較という用語は、ある光源のスイッチング特性、又は高周波成分、又は光フィンガープリントを別の光源（例えば、基準光源）に対して評価することによって、様々な照明源若しくは光源、及び／又は光源に関連付けられた場所間の対応を決定する様々な実施形態を広く包含することが意図される。このような比較の実施形態は、本明細書に記載するような分類技術を含むが、これらに限定されることは意図されない。
図９に戻り、ステップ９８０に続いて、ステップ９９０で検出が終了し、続いてステップ９９５で通知が提供される。例えば、通知は、ユーザが、場所Ａにいること、又は場所Ａにいないこと、例えば、台所にいること、又は台所にいないことを示すことができる。別の例として、インジケーションは、特定の場所においてサンプルを生成した照明源が、特定の照明器具又は電球であることを示すことができる。別の例として、通知は、サンプルを提供するモバイル機器のユーザが、特定の光源に、又は特定の光源の近くに位置することを示すことができる。インジケーションは、ローカルに、例えばモバイル機器上で生成されてもよく、及び／又は例えば、テキストメッセージ、電子メール、電話、WiFi、インターネットなどの１つ若しくは複数の伝送方法によって、リモートデバイスに伝送されてもよい。インジケーションは、サンプリングが行われた場所、又は照明、又は特定の光源に関するラベルの表示の形式を取ってもよい。
本原理の別の態様によれば、図１０は、図７ではステップ７２０及び７３０において、並びに図９では、ステップ９２０及び９３０において言及されたサンプリング及びファイルにおけるサンプルの捕捉の態様の例示的実施形態を示す。図１０では、捕捉は、ステップ１０００から開始する。ステップ１０１０において、捕捉のための初期信号範囲を確立する。光の変動に対する感度を向上させるために、初期信号範囲は、小さく（例えば、５０ｍＶ）選択されてもよい。ステップ１０１０の後に、初期信号範囲に加えて捕捉パラメータがデータ取得デバイスに提供されるステップ１０２０が続く。例えば、捕捉パラメータは、サンプリングレート、又はサンプリングの周波数及び継続時間を含んでもよい。図６に示す例示的実施形態に関して、捕捉パラメータは、プロセッサ６２０（例えば、Raspberry Pi）によって、ＵＳＢ接続などの接続を介して、データ取得デバイス６１０（例えば、PicoScope）に提供される。パラメータを選択し、配信するプロセッサ６２０及び取得デバイス６１０の制御は、例えば、ユーザがユーザインタフェース６３０を用いて選択及び制御情報を入力することによって生じてもよい。
ステップ１０２０後に、データ取得デバイスが、サンプリングのために構成され、ステップ１０３０において、サンプリングを開始又はトリガするコマンドが、データ取得デバイスに送られ、その後、図６の例示的実施形態のプロセッサ６２０などのプロセッサが、データ取得デバイスからストリーミングされているサンプルを聞き始める。データ取得デバイスからストリーミングされているサンプルは、ステップ１０４０において、受信され、及びメモリ内に保存される。図７及び図９に関して上述した通り、記憶用のメモリは、ローカルあるいはリモートでもよい。ステップ１０５０において、さらなるサンプルが存在するか否かが決定される。ステップ１０５０において「yes」であれば、動作は、ステップ１０４０に戻り、さらなるサンプルを受信及び保存する。ステップ１０５０で「no」であれば、サンプルがオーバーフローを表す（すなわち、ステップ１０１０で設定された初期信号範囲が小さすぎる）かどうかを決定するために、データがチェックされるステップ１０６０で動作が継続する。ステップ１０６０で「yes」であれば、ステップ１０６５で動作が継続する。ステップ１０６０で「no」であれば、オーバーフローが存在せず、すなわち、初期信号範囲の選択が適切であり、及びステップ１０７０で動作が継続する。ステップ１０７０は、他のエラーが存在するかどうかを決定する。ステップ１０７０において「yes」であれば、ステップ１０８５でエラーが報告され、並びにシステムが、エラーを訂正するための対策を講じ、及び／又はユーザにエラーを通知し、例えば、図６の例示的実施形態においては、プロセッサ６２０は、エラーを検出し、及びユーザインタフェース６３０を介してユーザに通知を提供する。ステップ１０７０において「no」であれば、サンプルをメモリ内のファイルに保存し（例えば、図７のステップ７３０で、又は図９のステップ９３０で）、及びステップ１０９０において捕捉を終了する。
述べた通り、ステップ１０６０でオーバーフローが検出されると、すなわち、ステップ１０６０で「yes」の場合、オーバーフローを無くそうと試みるのに使用することができるさらなる信号範囲が存在するか否かが決定されるステップ１０６５で動作が継続する。ステップ１０６５で「yes」であれば、動作は、利用可能な信号範囲の内の次の信号範囲（例えば、１００ｍＶ）が選択される１０７５で動作が継続し、次いで、新しい信号範囲がデータ取得デバイスに設定されるステップ１０２０で動作が継続し、その後にステップ１０３０〜１０５０のサンプリング動作の繰り返しが続く。ステップ１０６５で「no」であれば、オーバーフローエラーは、信号範囲を変更することによって解消させることができず、ステップ１０８５においてエラーが報告される。
ＣＦＬ電球によって生成された照明のサンプリング及び周波数ドメイン解析、又は光フィンガープリントの例示的結果を図１２に示し、図１２は、ある特定のメーカーの３つの異なるＣＦＬ電球のそれぞれに関する光フィンガープリントを示す。図１２では、解析又はフィンガープリントの期間は、短い（例えば、秒単位）。比較のために、時間単位の期間にわたる、ＬＥＤ照明器具によって生成された照明の周波数ドメイン解析又は光フィンガープリントの例示的結果を図１３に示す。本明細書に記載したような本原理によれば、図１２及び図１３に示す光フィンガープリントなどの光フィンガープリントは、例えば、本原理によるモバイル機器が部屋に入った時、例えば、ユーザがデバイスを部屋の中に持って入った時などに、屋内位置特定のために生成及び使用されてもよい。部屋に入った時、又は部屋の中にいた後に、モバイル機器は、本原理に従って、光のサンプリングを開始し、サンプルを処理して光のフィンガープリントを生成し、及びサンプルを既知のフィンガープリントと比較して、その場所の照明源を識別すること、例えば、特定の照明器具を識別し、及びモバイル機器の場所を特定すること（例えば、モバイル機器は、識別された照明器具の場所である部屋の中にある）が可能である。サンプリング、フィンガープリントを生成するためのサンプルの処理、及び場所を決定するためのサンプルの比較などの機能は、モバイル機器内で生じてもよい。代替的に、これらの機能は、モバイル機器によって開始され、及びリモートで、又は部分的にモバイル機器内で、且つ部分的にリモートで、又は完全にリモートで行われてもよい。モバイル機器の場所の識別又は決定に続いて、モバイル機器によって、又はモバイル機器の場所を識別するリモートプロセッサによって、通知を作成することができる。本原理による一例として、高齢の家族の一員の動きなどの家の中の家族の一員の動きをリモートで追跡するために、通知を利用することができる。
本明細書は、本原理を例示する。従って、本明細書に明確に記載又は図示されないが、本原理を具現化し、且つ本原理の精神及び範囲内に含まれる様々なアレンジメントを当業者が考案することが可能であることが認識される。例えば、本原理に従って生成された光フィンガープリントパターンは、各種手法を用いて処理することができ、例えば、複数の照明器具によって照明が行われた部屋の光フィンガープリントは、個々のライトから信号を抽出するために分解されてもよい。フィンガープリントは、家若しくは建物の既知のマップと関連付けられてもよく、又はフィンガープリントは、マップの作成及び場所の決定の両方を行うＳＬＡＭ（simultaneous location and mapping）システムの一部として使用されてもよい。何時モバイル機器がユーザによって選択された特定の場所又は部屋の中に移動したかをユーザに知らせる（例えば、何時高齢の家族の一員が、台所内に、又は危険かもしれない特定の場所の中に移動したかの通知）ために、１つ又は複数の基準光フィンガープリントに対する、例えばモバイル機器の現在の場所からのサンプルの比較は、ユーザ制御下にあってもよい。比較及び通知は、ユーザ制御下で、何時モバイル機器が、特定の場所に非常に近接したか、又は特定の場所の特定の距離内に移動したか、又は特定の場所に向けて移動したかをユーザに知らせるように構成することができる。本明細書に記載の原理は、他の位置特定手法（例えば、光の明確な変調）と組み合わせることが可能である。
本明細書に列挙した全ての例及び条件付き言語は、本原理及び本発明者らによって当該分野の促進のために寄与される概念を読み手が理解することを助ける教育的目的のためのものであり、上記具体的に列挙された例及び条件に限定されないと解釈されるものである。
また、本原理の原理、態様及び実施形態、並びにそれらの具体的な例を列挙した本明細書中の全ての記述は、それらの構造的均等物及び機能的均等物の両方を包含することが意図される。さらに、そのような均等物は、現在知られている均等物及び将来開発される均等物（すなわち、構造に関係なく、同じ機能を行う開発されるあらゆる要素）の両方を含むことが意図される。
従って、例えば、本明細書に提示されるブロック図が、本原理を具現化する例示的回路網の概念図を表すことが、当業者には認識される。同様に、フローチャート、フロー図、状態遷移図、擬似コードなどが、コンピュータ可読媒体において実質的に表すことができ、従って、コンピュータ又はプロセッサ（そのようなコンピュータ又はプロセッサが明確に示されているか否かにかかわらず）によって実行することができる様々なプロセスを表すことが認識される。
図示される様々な要素の機能は、専用ハードウェア及び適切なソフトウェアと共同してソフトウェアを実行可能なハードウェアの使用により提供することができる。プロセッサによって提供される場合、これらの機能は、単一の専用プロセッサによって、単一の共有プロセッサによって、又は複数の個々のプロセッサ（これらの一部が共有されてもよい）によって提供されてもよい。また、「プロセッサ」又は「コントローラ」という用語の明確な使用は、ソフトウェアを実行することができるハードウェアのみを指すと解釈されるものではなく、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）ハードウェア、ソフトウェアを保存するリードオンリーメモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、及び不揮発性記憶装置（これらに限定されない）を暗に含んでもよい。
従来型及び／又はカスタムの他のハードウェアも含まれてもよい。同様に、図示されるスイッチは、単に概念的なものである。それらの機能は、プログラム論理の動作により、専用論理により、プログラム制御及び専用論理のインタラクションにより、又は手動で実施されてもよく、特定の技術は、文脈からより具体的に理解されるように、実施者によって選択可能である。
本明細書では、「結合される」というフレーズは、直接的に接続された、又は１つ若しくは複数の中間構成要素を介して間接的に接続されたことを意味すると定義される。このような中間構成要素には、ハードウェアベースの構成要素及びソフトウェアベースの構成要素の両方が含まれてもよい。
本明細書の特許請求の範囲では、ある特定の機能を行う手段として表現される要素は、例えば、ａ）その機能を行う回路要素の組み合わせ、又はｂ）その機能を行うソフトウェアを実行する適切な回路網と組み合わせた、あらゆる形態のソフトウェア（従って、ファームウェア、マイクロコードなどを含む）を含む、その機能を行うあらゆるやり方を包含することが意図される。そのような特許請求の範囲によって定義される本原理は、様々な列挙した手段によって提供される機能性が、特許請求の範囲が求める態様で、組み合わせられ、及びまとめられるという事実に帰する。従って、それらの機能性を提供することができるあらゆる手段が、本明細書に示されるものと同等であると見なされる。
本明細書における本原理の「１つの実施形態（“one embodiment”）」又は「一実施形態（“an embodiment”）」、及びそれらの他のバリエーションに対する言及は、その実施形態に関連して記載された特定の特徴、構造、特性などが、本原理の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。従って、「１つの実施形態において」又は「一実施形態において」というフレーズの出現、その上、本明細書を通して様々な箇所に出現する任意のその他のバリエーションは、必ずしも、全て同じ実施形態を指すわけではない。
以下の「／」、「及び／又は」、並びに「の少なくとも１つ」の何れかの使用は、例えば、「Ａ／Ｂ」、「Ａ及び／又はＢ」、並びに「Ａ及びＢの少なくとも１つ」の場合、最初にリストされた選択肢（Ａ）のみの選択、又は二番目にリストされた選択肢（Ｂ）のみの選択、又は選択肢（Ａ及びＢ）の両方の選択を包含することが意図されると認識されるものである。別の例では、「Ａ、Ｂ、及び／又はＣ」並びに「Ａ、Ｂ、及びＣの少なくとも１つ」の場合、このような表現法は、最初にリストされた選択肢（Ａ）のみの選択、又は二番目にリストされた選択肢（Ｂ）のみの選択、又は三番目にリストされた選択肢（Ｃ）のみの選択、又は最初にリストされた選択肢及び二番目にリストされた選択肢（Ａ及びＢ）のみの選択、又は最初にリストされた選択肢及び三番目にリストされた選択肢（Ａ及びＣ）のみの選択、又は二番目にリストされた選択肢及び三番目にリストされた選択肢（Ｂ及びＣ）のみの選択、又は３つ全ての選択肢（Ａ及びＢ及びＣ）の選択を包含することが意図される。当該分野及び関連分野の当業者には容易に明白であるように、列挙されるアイテムと同じ数だけ、これを拡張することができる。
本原理の教示は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特殊目的プロセッサ、又はそれらの組み合わせの様々な形態で実施されてもよいことが理解されるものとする。最も好ましくは、本原理の教示は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実施される。また、ソフトウェアは、プログラム記憶装置上で有形的に具現化されるアプリケーションプログラムとして実施されてもよい。アプリケーションプログラムは、任意の適切なアーキテクチャを有するマシンにアップロードされてもよく、及びそのようなマシンによって実行されてもよい。好ましくは、マシンは、１つ又は複数の中央処理装置（「ＣＰＵ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、及び入出力（「Ｉ／Ｏ」）インタフェースなどのハードウェアを備えたコンピュータプラットフォーム上で実施される。コンピュータプラットフォームは、オペレーティングシステム及びマイクロ命令コードも含んでいてもよい。本明細書に記載の様々なプロセス及び機能は、マイクロ命令コードの一部、又はアプリケーションプログラムの一部、又はそれらの任意の組み合わせでもよく、これは、ＣＰＵによって実行されてもよい。さらに、様々な他の周辺装置が、追加のデータ記憶装置及び印刷装置などのコンピュータプラットフォームに接続されてもよい。
添付の図面に描かれた構成するシステム構成要素及び方法の一部は、好ましくは、ソフトウェアで実施されるので、システム構成要素間、又はプロセス機能ブロック間の実際の接続は、本原理がプログラムされる態様に応じて異なり得る。本明細書の教示を受ければ、当業者は、本原理の上記及び類似の実施態様又は構成を企図することができる。
添付の図面を参照して、本明細書に例示的実施形態を記載したが、本原理は、上記そのままの実施形態に限定されず、及び本原理の範囲又は精神から逸脱することなく、当業者によって、その中で様々な変更及び修正をもたらすことができることが理解されるものとする。このような変更及び修正は全て、本原理の範囲内に含まれることが意図される。
添付の図面を参照して、本明細書に例示的実施形態を記載したが、本原理は、上記そのままの実施形態に限定されず、及び本原理の範囲又は精神から逸脱することなく、当業者によって、その中で様々な変更及び修正をもたらすことができることが理解されるものとする。このような変更及び修正は全て、本原理の範囲内に含まれることが意図される。
［付記１］
第１の照明の第１の複数のサンプルを生成するために、第１の場所において周期的に前記第１の照明をサンプリングすること（９２０）であって、前記第１の照明は、少なくとも１つのライティング器具によって出力された光を含む、ことと、
第２の場所に対する前記第１の場所の関係を決定するために、前記第１の複数のサンプルの周波数ドメイン解析を、前記第２の場所における第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較すること（９７０）と、
前記比較に基づいて通知を生成すること（９９５）と、
を含む方法。
［付記２］
前記サンプリングが、前記少なくとも１つのライティング器具のスイッチング特性を表す前記第１の複数のサンプルを生成するサンプリング周波数で、周期的に生じる、付記１に記載の方法。
［付記３］
前記第２の周波数ドメイン解析が、前記第２の照明のスイッチング特性を表す光フィンガープリントを含み、前記比較が、前記少なくとも１つのライティング器具によって出力された前記光が、前記第２の照明の前記光フィンガープリントに対応するか否かを決定することを含む、付記１又は２に記載の方法。
［付記４］
前記通知が、前記少なくとも１つのライティング器具によって出力された前記光が、前記第２の照明の前記光フィンガープリントに対応することを決定する前記比較に応答して、前記第１の場所が、前記第２の場所と同じであるというインジケーションを含む、付記１〜３の何れか一項に記載の方法。
［付記５］
前記第１の照明の前記サンプリングが、前記第１の場所に位置するモバイル機器内に含まれるセンサによるサンプリングを含む、付記１〜４の何れか一項に記載の方法。
［付記６］
前記通知が、電子メールメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、及び電話の少なくとも１つによる、リモートユーザへの前記モバイル機器による通信を含み、前記通信が、前記モバイル機器が前記第１の場所にあることを示す、付記１〜５の何れか一項に記載の方法。
［付記７］
前記第１の場所が、建物の部屋を含み、前記少なくとも１つのライティング器具が、前記部屋内のＣＦＬ光源及びＬＥＤ光源の少なくとも一方を含む、付記１〜６の何れか一項に記載の方法。
［付記８］
第１の照明の第１の複数のサンプルを生成するために、周期的に前記第１の照明をサンプリングすること（９２０）と、
第２の照明に対する前記第１の照明の関係を決定するために、前記第１の複数のサンプルの周波数ドメイン解析を、ライティング器具によって出力された光を含む前記第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較すること（９７０）と、
前記比較に応答して通知を生成すること（９９５）と、
を含む方法。
［付記９］
前記通知が、前記第１の照明が、前記ライティング器具によって生成された光を含むか否かを示すことを含む、付記８に記載の方法。
［付記１０］
前記ライティング器具が、ある場所にあり、前記通知が、前記第１の照明の前記サンプリングが、前記ある場所で生じたか否かを示すことを含む、付記８又は９に記載の方法。
［付記１１］
モバイル機器が、前記第１の照明の前記サンプリングを行い、前記通知が、ユーザが、前記ある場所にいるか否かを示すために、前記モバイル機器の前記ユーザの場所ステータスを更新することを含む、付記８〜１０の何れか一項に記載の方法。
［付記１２］
前記ある場所が、建物の部屋を含み、前記少なくとも１つのライティング器具が、前記部屋の中に位置し、且つＣＦＬ光源及びＬＥＤ光源の少なくとも一方を含む、付記８〜１１の何れか一項に記載の方法。
［付記１３］
前記通知が、電子メールメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、及び電話の少なくとも１つによる、リモートユーザへの前記モバイル機器による通信を含み、前記通信が、前記モバイル機器のユーザが第１の場所にあることを示す、付記８〜１２の何れか一項に記載の方法。
［付記１４］
第１の照明の第１の複数のサンプルを生成するために、第１のサンプリング場所において周期的に前記第１の照明をサンプリングすること（７２０）であって、前記第１の照明は、少なくとも１つのライティング器具によって出力された光を含む、ことと、
前記第１の照明の第１の周波数ドメイン解析を生成するために、前記第１の複数のサンプルを処理すること（８４０）と、
第２の複数のサンプルを生成するために、第２のサンプリング場所において周期的に第２の照明をサンプリングすること（９２０）と、
前記第２の照明の第２の周波数ドメイン解析を生成するために、前記第２の複数のサンプルを処理すること（９５０）と、
前記第１のサンプリング場所に対する前記第２のサンプリング場所の関係を決定するために、前記第２の周波数ドメイン解析を前記第１の周波数ドメイン解析と比較すること（９７０）と、
前記比較に基づいて通知を生成すること（９９５）と、
を含む方法。
［付記１５］
前記第１のサンプリング場所が、建物内の部屋を含み、
前記第２の照明の前記周期的なサンプリングが、モバイル機器によって生じ、及び
前記関係が、前記モバイル機器が、前記部屋内にあることを示す、付記１４に記載の方法。
［付記１６］
コンピュータシステムに付記１〜１５の何れか一項に記載の方法を行わせるための内部で具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを備えた非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［付記１７］
センサ（６００）と、
前記センサに結合され、第１の場所における第１の照明の第１の複数のサンプルを前記センサから得るように、及び
前記第１の複数のサンプルの第１の周波数ドメイン解析と、第２の場所における第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析との比較に基づいて通知を生成する（６３０、Ｉ／Ｏ）ように構成されたプロセッサ（６１０、６２０）と、
を含む、装置。
［付記１８］
前記プロセッサが、前記センサに入射する光を表す、前記センサによって生成される信号を周期的にサンプリングするように構成され、前記サンプリングが、前記第１の照明に含まれ、前記第１の場所において少なくとも１つのライティング器具によって生成された光のスイッチング特性を捕捉する前記第１の複数のサンプルを生成するサンプリング周波数で周期的に生じる、付記１７に記載の装置。
［付記１９］
前記第２の周波数ドメイン解析が、前記第２の照明のスイッチング特性を表す光フィンガープリントを含み、前記比較が、前記少なくとも１つのライティング器具によって出力された前記光が、前記第２の照明の前記光フィンガープリントに対応するか否かを決定することを含む、付記１８に記載の装置。
［付記２０］
前記通知が、前記少なくとも１つのライティング器具によって出力された前記光が、前記第２の照明の前記光フィンガープリントに対応することを決定する前記比較に応答して、前記第１の場所が、前記第２の場所と同じであるというインジケーションを含む、付記１９に記載の装置。
［付記２１］
前記センサが、前記第１の場所に位置するモバイル機器内に含まれる、付記１８〜２０の何れか一項に記載の装置。
［付記２２］
前記通知が、電子メールメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、及び電話の少なくとも１つによる、リモートユーザへの前記モバイル機器による通信を含み、前記通信が、前記モバイル機器のユーザが前記第１の場所にいることを示す、付記１７〜２１の何れか一項に記載の装置。
［付記２３］
屋内照明のサンプリングを行うように構成されたセンサ（６００、６１０）と、
前記センサに結合され、及び第１の場所における第１の屋内照明の第１の複数のサンプルを受信するプロセッサ（６２０）と、
前記プロセッサから前記第１の複数のサンプルを受信し、前記第１の複数のサンプルを処理して、前記第１の複数のサンプルの第１の周波数ドメイン解析を生成し、前記第１の周波数ドメイン解析を第２の場所における第２の屋内照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較し、前記比較の結果に応答して通知を生成する（６３０、Ｉ／Ｏ）サーバ（６４０）であって、前記結果が、前記第２の場所に対する前記第１の場所の近接を示し、前記通知が、前記近接を示す、サーバと、
を含む、屋内位置特定を提供するシステム。
［付記２４］
第１の照明の第１の複数のサンプルを生成するために、第１の場所において前記第１の照明をサンプリングすること（７２０）と、
前記第１の照明の高周波成分を表す第１の特徴ベクトルセットを生成するために、前記第１の複数のサンプルを処理すること（８４０、８５０）と、
訓練された分類モデルを生成するために、前記第１の特徴ベクトルセットを使用して分類モデルを訓練すること（８７０）と、
第２の照明の第２の複数のサンプルを生成するために、前記第２の照明をサンプリングすること（９２０）と、
前記第２の照明の高周波成分を表す第２の特徴ベクトルセットを生成するために、前記第２の複数のサンプルを処理すること（９５０）と、
前記第２の照明の源の予測を生成するために、前記第２の特徴ベクトルセットを前記訓練された分類モデルに供給すること（９７０）と、
前記第２の照明の前記源が前記第１の照明を含むことを示す前記予測に基づいて、前記第２の照明が前記第１の場所にあるという通知を生成すること（９９５）と、
を含む方法。
［付記２５］
光センサ（６００）に入射する周囲光を受け、前記周囲光の高周波変動を表す高周波成分を含む信号を生成するように構成された前記光センサ（６００）と、
前記光センサに結合され、第１の場所における第１の照明の第１の複数のサンプル、及び第２の照明の第２の複数のサンプルを生成するために、前記光センサによって生成された前記信号をサンプリングするデータ捕捉デバイス（６１０）と、
前記データ捕捉デバイスに結合されたプロセッサ（６２０）であって、前記プロセッサが、
前記第１の照明の高周波成分を表す第１の特徴ベクトルセットを生成するために、前記第１の複数のサンプルを処理し、
訓練された分類モデルを生成するために、分類モデルを使用して前記第１の特徴ベクトルセットを処理し、
前記第２の照明の高周波成分を表す第２の特徴ベクトルセットを生成するために、前記第２の複数のサンプルを処理し、及び
前記第２の照明と前記第１の照明との間の関係を予測するために、前記訓練された分類モデルを使用して前記第２の特徴ベクトルセットを処理する、プロセッサと、
前記第２の照明が前記第１の照明に対応することを示す前記関係に応答して、前記第２の照明が前記第１の場所にあることを示す通知を生成する（Ｉ／Ｏ）ユーザインタフェース（６３０）と、
を含む装置。
［付記２６］
照明のスイッチング特性を表す複数のサンプルを生成するために、前記照明をサンプリングすること（９２０）と、
前記スイッチング特性を表す特徴ベクトルセットを生成するために、前記サンプルを処理すること（９５０、９６０）と、
前記特徴ベクトルセットを光源のスイッチング特性を表す光フィンガープリントと比較すること（９７０）と、
前記照明が前記光源によって生成された光を含むか否かを示す前記比較に応答して、通知を生成すること（９９５）と、
を含む方法。
［付記２７］
照明のスイッチング特性を表す複数のサンプルを生成するために、前記照明をサンプリングする手段（６００、６１０）と、
前記照明の前記スイッチング特性を表す特徴ベクトルセットを生成するために、前記サンプルを処理し、光源のスイッチング特性を表す光フィンガープリントに対する前記特徴ベクトルセットの比較を行う手段（６２０）と、
前記比較に応答して、前記照明が前記光源によって生成された光を含むか否かを示す通知を生成する手段（６３０）と、
を含む装置。
［付記２８］
前記通知が、電子メールメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、及び電話の少なくとも１つによる、リモートユーザへの前記モバイル機器による通信を含み、前記通信が、前記モバイル機器のユーザが前記第１の場所にいることを示す、付記２３〜２７の何れか一項に記載の装置。
［付記２９］
前記通知が、ホームコントロールシステム、仮想現実システム、及び拡張現実システムの少なくとも１つを制御する制御情報の修正を含む、付記１〜２８の何れか一項に記載の装置。
［付記３０］
前記通知が、ユーザの場所の表現を含む表示画像を生成するためのディスプレイ用の信号の修正を含む、付記１〜２９の何れか一項に記載の装置。

Claims (30)

  1. 第１の照明の第１の複数のサンプルを生成するために、第１の場所において周期的に前記第１の照明をサンプリングすること（９２０）であって、前記第１の照明は、少なくとも１つのライティング器具によって出力された光を含む、ことと、
    第２の場所に対する前記第１の場所の関係を決定するために、前記第１の複数のサンプルの周波数ドメイン解析を、前記第２の場所における第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較すること（９７０）と、
    前記比較に基づいて通知を生成すること（９９５）と、
    を含む方法。
  2. 前記サンプリングが、前記少なくとも１つのライティング器具のスイッチング特性を表す前記第１の複数のサンプルを生成するサンプリング周波数で、周期的に生じる、請求項１に記載の方法。
  3. 前記第２の周波数ドメイン解析が、前記第２の照明のスイッチング特性を表す光フィンガープリントを含み、前記比較が、前記少なくとも１つのライティング器具によって出力された前記光が、前記第２の照明の前記光フィンガープリントに対応するか否かを決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 前記通知が、前記少なくとも１つのライティング器具によって出力された前記光が、前記第２の照明の前記光フィンガープリントに対応することを決定する前記比較に応答して、前記第１の場所が、前記第２の場所と同じであるというインジケーションを含む、請求項１〜３の何れか一項に記載の方法。
  5. 前記第１の照明の前記サンプリングが、前記第１の場所に位置するモバイル機器内に含まれるセンサによるサンプリングを含む、請求項１〜４の何れか一項に記載の方法。
  6. 前記通知が、電子メールメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、及び電話の少なくとも１つによる、リモートユーザへの前記モバイル機器による通信を含み、前記通信が、前記モバイル機器が前記第１の場所にあることを示す、請求項１〜５の何れか一項に記載の方法。
  7. 前記第１の場所が、建物の部屋を含み、前記少なくとも１つのライティング器具が、前記部屋内のＣＦＬ光源及びＬＥＤ光源の少なくとも一方を含む、請求項１〜６の何れか一項に記載の方法。
  8. 第１の照明の第１の複数のサンプルを生成するために、周期的に前記第１の照明をサンプリングすること（９２０）と、
    第２の照明に対する前記第１の照明の関係を決定するために、前記第１の複数のサンプルの周波数ドメイン解析を、ライティング器具によって出力された光を含む前記第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較すること（９７０）と、
    前記比較に応答して通知を生成すること（９９５）と、
    を含む方法。
  9. 前記通知が、前記第１の照明が、前記ライティング器具によって生成された光を含むか否かを示すことを含む、請求項８に記載の方法。
  10. 前記ライティング器具が、ある場所にあり、前記通知が、前記第１の照明の前記サンプリングが、前記ある場所で生じたか否かを示すことを含む、請求項８又は９に記載の方法。
  11. モバイル機器が、前記第１の照明の前記サンプリングを行い、前記通知が、ユーザが、前記ある場所にいるか否かを示すために、前記モバイル機器の前記ユーザの場所ステータスを更新することを含む、請求項８〜１０の何れか一項に記載の方法。
  12. 前記ある場所が、建物の部屋を含み、前記少なくとも１つのライティング器具が、前記部屋の中に位置し、且つＣＦＬ光源及びＬＥＤ光源の少なくとも一方を含む、請求項８〜１１の何れか一項に記載の方法。
  13. 前記通知が、電子メールメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、及び電話の少なくとも１つによる、リモートユーザへの前記モバイル機器による通信を含み、前記通信が、前記モバイル機器のユーザが第１の場所にあることを示す、請求項８〜１２の何れか一項に記載の方法。
  14. 第１の照明の第１の複数のサンプルを生成するために、第１のサンプリング場所において周期的に前記第１の照明をサンプリングすること（７２０）であって、前記第１の照明は、少なくとも１つのライティング器具によって出力された光を含む、ことと、
    前記第１の照明の第１の周波数ドメイン解析を生成するために、前記第１の複数のサンプルを処理すること（８４０）と、
    第２の複数のサンプルを生成するために、第２のサンプリング場所において周期的に第２の照明をサンプリングすること（９２０）と、
    前記第２の照明の第２の周波数ドメイン解析を生成するために、前記第２の複数のサンプルを処理すること（９５０）と、
    前記第１のサンプリング場所に対する前記第２のサンプリング場所の関係を決定するために、前記第２の周波数ドメイン解析を前記第１の周波数ドメイン解析と比較すること（９７０）と、
    前記比較に基づいて通知を生成すること（９９５）と、
    を含む方法。
  15. 前記第１のサンプリング場所が、建物内の部屋を含み、
    前記第２の照明の前記周期的なサンプリングが、モバイル機器によって生じ、及び
    前記関係が、前記モバイル機器が、前記部屋内にあることを示す、請求項１４に記載の方法。
  16. コンピュータシステムに請求項１〜１５の何れか一項に記載の方法を行わせるための内部で具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを備えた非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  17. センサ（６００）と、
    前記センサに結合され、第１の場所における第１の照明の第１の複数のサンプルを前記センサから得るように、及び
    前記第１の複数のサンプルの第１の周波数ドメイン解析と、第２の場所における第２の照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析との比較に基づいて通知を生成する（６３０、Ｉ／Ｏ）ように構成されたプロセッサ（６１０、６２０）と、
    を含む、装置。
  18. 前記プロセッサが、前記センサに入射する光を表す、前記センサによって生成される信号を周期的にサンプリングするように構成され、前記サンプリングが、前記第１の照明に含まれ、前記第１の場所において少なくとも１つのライティング器具によって生成された光のスイッチング特性を捕捉する前記第１の複数のサンプルを生成するサンプリング周波数で周期的に生じる、請求項１７に記載の装置。
  19. 前記第２の周波数ドメイン解析が、前記第２の照明のスイッチング特性を表す光フィンガープリントを含み、前記比較が、前記少なくとも１つのライティング器具によって出力された前記光が、前記第２の照明の前記光フィンガープリントに対応するか否かを決定することを含む、請求項１８に記載の装置。
  20. 前記通知が、前記少なくとも１つのライティング器具によって出力された前記光が、前記第２の照明の前記光フィンガープリントに対応することを決定する前記比較に応答して、前記第１の場所が、前記第２の場所と同じであるというインジケーションを含む、請求項１９に記載の装置。
  21. 前記センサが、前記第１の場所に位置するモバイル機器内に含まれる、請求項１８〜２０の何れか一項に記載の装置。
  22. 前記通知が、電子メールメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、及び電話の少なくとも１つによる、リモートユーザへの前記モバイル機器による通信を含み、前記通信が、前記モバイル機器のユーザが前記第１の場所にいることを示す、請求項１７〜２１の何れか一項に記載の装置。
  23. 屋内照明のサンプリングを行うように構成されたセンサ（６００、６１０）と、
    前記センサに結合され、及び第１の場所における第１の屋内照明の第１の複数のサンプルを受信するプロセッサ（６２０）と、
    前記プロセッサから前記第１の複数のサンプルを受信し、前記第１の複数のサンプルを処理して、前記第１の複数のサンプルの第１の周波数ドメイン解析を生成し、前記第１の周波数ドメイン解析を第２の場所における第２の屋内照明の第２の複数のサンプルの第２の周波数ドメイン解析と比較し、前記比較の結果に応答して通知を生成する（６３０、Ｉ／Ｏ）サーバ（６４０）であって、前記結果が、前記第２の場所に対する前記第１の場所の近接を示し、前記通知が、前記近接を示す、サーバと、
    を含む、屋内位置特定を提供するシステム。
  24. 第１の照明の第１の複数のサンプルを生成するために、第１の場所において前記第１の照明をサンプリングすること（７２０）と、
    前記第１の照明の高周波成分を表す第１の特徴ベクトルセットを生成するために、前記第１の複数のサンプルを処理すること（８４０、８５０）と、
    訓練された分類モデルを生成するために、前記第１の特徴ベクトルセットを使用して分類モデルを訓練すること（８７０）と、
    第２の照明の第２の複数のサンプルを生成するために、前記第２の照明をサンプリングすること（９２０）と、
    前記第２の照明の高周波成分を表す第２の特徴ベクトルセットを生成するために、前記第２の複数のサンプルを処理すること（９５０）と、
    前記第２の照明の源の予測を生成するために、前記第２の特徴ベクトルセットを前記訓練された分類モデルに供給すること（９７０）と、
    前記第２の照明の前記源が前記第１の照明を含むことを示す前記予測に基づいて、前記第２の照明が前記第１の場所にあるという通知を生成すること（９９５）と、
    を含む方法。
  25. 光センサ（６００）に入射する周囲光を受け、前記周囲光の高周波変動を表す高周波成分を含む信号を生成するように構成された前記光センサ（６００）と、
    前記光センサに結合され、第１の場所における第１の照明の第１の複数のサンプル、及び第２の照明の第２の複数のサンプルを生成するために、前記光センサによって生成された前記信号をサンプリングするデータ捕捉デバイス（６１０）と、
    前記データ捕捉デバイスに結合されたプロセッサ（６２０）であって、前記プロセッサが、
    前記第１の照明の高周波成分を表す第１の特徴ベクトルセットを生成するために、前記第１の複数のサンプルを処理し、
    訓練された分類モデルを生成するために、分類モデルを使用して前記第１の特徴ベクトルセットを処理し、
    前記第２の照明の高周波成分を表す第２の特徴ベクトルセットを生成するために、前記第２の複数のサンプルを処理し、及び
    前記第２の照明と前記第１の照明との間の関係を予測するために、前記訓練された分類モデルを使用して前記第２の特徴ベクトルセットを処理する、プロセッサと、
    前記第２の照明が前記第１の照明に対応することを示す前記関係に応答して、前記第２の照明が前記第１の場所にあることを示す通知を生成する（Ｉ／Ｏ）ユーザインタフェース（６３０）と、
    を含む装置。
  26. 照明のスイッチング特性を表す複数のサンプルを生成するために、前記照明をサンプリングすること（９２０）と、
    前記スイッチング特性を表す特徴ベクトルセットを生成するために、前記サンプルを処理すること（９５０、９６０）と、
    前記特徴ベクトルセットを光源のスイッチング特性を表す光フィンガープリントと比較すること（９７０）と、
    前記照明が前記光源によって生成された光を含むか否かを示す前記比較に応答して、通知を生成すること（９９５）と、
    を含む方法。
  27. 照明のスイッチング特性を表す複数のサンプルを生成するために、前記照明をサンプリングする手段（６００、６１０）と、
    前記照明の前記スイッチング特性を表す特徴ベクトルセットを生成するために、前記サンプルを処理し、光源のスイッチング特性を表す光フィンガープリントに対する前記特徴ベクトルセットの比較を行う手段（６２０）と、
    前記比較に応答して、前記照明が前記光源によって生成された光を含むか否かを示す通知を生成する手段（６３０）と、
    を含む装置。
  28. 前記通知が、電子メールメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、及び電話の少なくとも１つによる、リモートユーザへの前記モバイル機器による通信を含み、前記通信が、前記モバイル機器のユーザが前記第１の場所にいることを示す、請求項２３〜２７の何れか一項に記載の装置。
  29. 前記通知が、ホームコントロールシステム、仮想現実システム、及び拡張現実システムの少なくとも１つを制御する制御情報の修正を含む、請求項１〜２８の何れか一項に記載の装置。
  30. 前記通知が、ユーザの場所の表現を含む表示画像を生成するためのディスプレイ用の信号の修正を含む、請求項１〜２９の何れか一項に記載の装置。
JP2018561693A 2016-05-23 2016-06-30 屋内位置特定の方法及び装置 Withdrawn JP2019523862A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662340021P 2016-05-23 2016-05-23
US62/340,021 2016-05-23
PCT/US2016/040355 WO2017204839A1 (en) 2016-05-23 2016-06-30 Method and apparatus for indoor localization

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2019523862A true JP2019523862A (ja) 2019-08-29

Family

ID=56411934

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018561693A Withdrawn JP2019523862A (ja) 2016-05-23 2016-06-30 屋内位置特定の方法及び装置

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20200319291A1 (ja)
EP (1) EP3465946A1 (ja)
JP (1) JP2019523862A (ja)
KR (1) KR20190008253A (ja)
CN (1) CN109644046A (ja)
WO (1) WO2017204839A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7269630B2 (ja) * 2019-07-02 2023-05-09 学校法人常翔学園 位置推定装置、照明装置特定装置、学習器、及びプログラム
CN111220972B (zh) * 2020-01-17 2022-08-16 中国电子科技集团公司电子科学研究院 一种基于可见光的室内定位方法、装置和存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5030943B2 (ja) * 2005-04-22 2012-09-19 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 照明装置の制御方法と制御システム
CN102901948B (zh) * 2012-11-05 2016-08-03 珠海横琴华策光通信科技有限公司 室内定位装置及系统
CN203519822U (zh) * 2013-04-09 2014-04-02 北京半导体照明科技促进中心 基于可见光的室内定位装置和系统
CN104567857B (zh) * 2014-12-01 2019-10-22 北京邮电大学 基于可见光通信的室内定位方法及系统
CN105044659B (zh) * 2015-07-21 2017-10-13 深圳市西博泰科电子有限公司 基于环境光谱指纹的室内定位装置及方法
CN105306141B (zh) * 2015-09-18 2017-03-22 北京理工大学 一种使用摄像头的室内可见光异步定位方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20200319291A1 (en) 2020-10-08
EP3465946A1 (en) 2019-04-10
KR20190008253A (ko) 2019-01-23
WO2017204839A1 (en) 2017-11-30
CN109644046A (zh) 2019-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11825253B2 (en) Electrical meter for identifying devices using power data and network data
US10175276B2 (en) Identifying and categorizing power consumption with disaggregation
US20210090567A1 (en) Method and apparatus for managing voice-based interaction in internet of things network system
US9699529B1 (en) Identifying device state changes using power data and network data
KR102453603B1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
CN108023934B (zh) 电子装置及其控制方法
KR102416782B1 (ko) 음성 인식 서비스 운용 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
CN105094298B (zh) 终端以及基于该终端的手势识别方法
US20130170699A1 (en) Techniques for Context-Enhanced Confidence Adjustment for Gesture
Song et al. Deep room recognition using inaudible echos
JP2017509009A (ja) オーディオストリームの中の音楽の追跡
CN107895573B (zh) 用于识别信息的方法及装置
KR20230015980A (ko) 여러 어시스턴트 디바이스들에서 동시 음향 이벤트 검출
CN111754997A (zh) 控制装置及其操作方法，和语音交互装置及其操作方法
JP2019523862A (ja) 屋内位置特定の方法及び装置
WO2016189909A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
US11818820B2 (en) Adapting a lighting control interface based on an analysis of conversational input
CN110954214B (zh) 一种设备测试方法、装置和系统
KR20210076716A (ko) 전자 장치 및 이의 제어 방법
KR102712513B1 (ko) 소프트웨어 동작 감지 장치 및 방법
US20240242713A1 (en) Method and apparatus for environmental situation recognition and interaction
Hewitt et al. Taxonomic classification of iot smart home voice control
CN108121735B (zh) 语音搜索方法和装置
CN115171629A (zh) 一种音乐生成方法、装置、电子设备及存储介质
KR20140075553A (ko) 커튼장치

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190620

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190620

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200626

A761 Written withdrawal of application

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761

Effective date: 20200709