JP2022026109A - 在席検知システムおよび在席検知方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】電波を用いた在席検知の精度低下を抑制する在席検知システムを提供すること。【解決手段】在席検知システムは、電波を用いて計測した点群データに対し第1の検知方式を用いて人を検知する制御部、を有するレーダー装置1と、レーダー装置1に対し、トレーニング動作を指示する指示情報を送信する通信部、を有するレーダー管理装置3と、を有し、レーダー装置1の制御部は、第1の検知方式において人を誤検知する誤検知位置をトレーニング動作において特定し、誤検知位置における点群データに対しては第2の検知方式を用いて人を検知する。【選択図】図3
Description
本開示は、在席検知システムおよび在席検知方法に関する。
特許文献1には、人の在席を検知する在席検知システムが開示されている。具体的には、座席上にかかる力の変化を測定することで、在席を検知する方法が開示されている。特許文献2には、レーダーにより車両の周囲の物標を検知するレーダー装置が開示されており、レーダー装置自体の異常を判定する方法が開示されている。
レーダー装置から発せられる電波を用いて人の在席を検知するシステムが考えられる。しかしながら、電波を用いた人の在席検知では、電波の反射波を利用するため、例えば、席周辺の電波伝搬環境により、在席検知精度が低下するおそれがある。
本開示の非限定的な実施例は、電波を用いた在席検知の精度低下を抑制できる在席検知システムおよび在席検知方法の提供に資する。
本開示の一実施例に係る在席検知システムは、電波の反射波から得られた点群データに対し第1の検知方式を用いて人を検知する制御部、を有するレーダー装置と、前記レーダー装置に対し、トレーニング動作を指示する指示情報を送信する通信部、を有するレーダー管理装置と、を有し、前記レーダー装置の制御部は、前記第1の検知方式において人を誤検知する誤検知位置を前記トレーニング動作において特定し、前記誤検知位置における前記点群データに対しては第2の検知方式を用いて人を検知する。
本開示の一実施例に係る在席検知方法は、レーダー装置と、サーバーと、レーダー管理装置と、を有する在席検知システムの在席検知方法であって、前記レーダー装置は、電波を用いて計測した点群データに対し第1の検知方式を用いて人を検知し、前記レーダー管理装置は、前記レーダー装置に対し、トレーニング動作を指示する指示情報を送信し、前記レーダー装置は、前記第1の検知方式において人を誤検知する誤検知位置を前記トレーニング動作において特定し、前記誤検知位置における前記点群データに対しては第2の検知方式を用いて人を検知する。
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータープログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータープログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
本開示の一実施例によれば、電波を用いた在席検知の精度低下を抑制できる。
本開示の一実施例における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および/または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、1つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
以下、図面を適宜参照して、本開示の実施の形態について、詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
図1は、本開示に係る在席検知システムの適用例を示した図である。図1には、在席検知システムを構成するレーダー装置1が3台示してある。図3で説明するが、在席検知システムは、レーダー装置1の他に、サーバー2と、レーダー管理装置3と、を有する。
レーダー装置1は、例えば、図1に示すように部屋の天井に設置される。レーダー装置1は、電波を出力し、出力した電波の反射波を受信し、点群データを生成する。点群データには、電波を反射した物体の位置情報が含まれる。
レーダー装置1は、生成した点群データに基づいて人を判定(検知)し、判定した人の位置(位置情報)を取得する。レーダー装置1は、取得した人の位置情報を、サーバー2に送信する。
なお、図1では、3台のレーダー装置1を示しているが、レーダー装置1は、2台以下であってもよく、4台以上であってもよい。レーダー装置1は、人を検知したい領域に電波が出力されるよう、部屋内に設置されてよい。
サーバー2は、レーダー装置1から送信される人の位置情報を受信する。サーバー2は、記憶装置を備え、例えば、部屋の形状、机の位置、およびレーダー装置1の位置の情報を含むマップデータを記憶装置に記憶する。サーバー2は、マップデータに基づいて、部屋のマップ画像を端末の表示装置に表示する。サーバー2は、表示したマップ画像上に、レーダー装置1から受信した人の位置情報に基づいて人が居る位置を表示し、人の在席状況を表示する。なお、マップデータは、ユーザによりあらかじめ生成され、サーバー2に記憶されてもよい。
図2は、端末の表示装置の画面例を示した図である。図2に示すマップ画像A1は、部屋内の様子を示す。
サーバー2は、レーダー装置1から受信した人の位置情報に基づいて、表示装置に表示した部屋のマップ画像A1上に、人の在席状況を表示する。例えば、図2に示す人物画像A2は、部屋内に在席している人を示す。図2の例では、19人が部屋内に在席している。
図1の説明に戻る。在席検知システムは、トレーニング動作と、通常動作との2つの動作を有する。トレーニング動作は、例えば、通常動作を開始する前、または、在席検知システムの保守時において実行される。
レーダー管理装置3は、トレーニング動作時に使用される。在席検知システムは、トレーニング動作を実行することによって、通常動作における人の在席検知の精度低下を抑制する。なお、部屋のマップデータは、例えば、トレーニング動作において、レーダー管理装置3がユーザから受付け、サーバー2に送信してもよい。
トレーニング動作の概要について説明する。
1.在席検知システムは、第1の検知方式を用いて人の検知処理を行う。以下では、第1の検知方式を標準検知方式と称することがある。
1.在席検知システムは、第1の検知方式を用いて人の検知処理を行う。以下では、第1の検知方式を標準検知方式と称することがある。
2.在席検知システムは、標準検知方式において、人を適切に検知できなかった位置を、特異席と判定(特定)する。別言すれば、在席検知システムは、標準検知方式において、人を誤検知した位置を、特異席と判定する。人の誤検知には、例えば、人が居るのに居ないと検知する場合がある。また、人の誤検知には、人が居ないのに居ると検知する場合がある。特異席は、誤検知位置と称されてもよい。
3.在席検知システムは、判定した特異席に対し、第2の検知方式を用いて人の検知処理を行う。在席検知システムは、特異席に対し、第2の検知方式において適切に人を検知できた場合、その特異席(位置)に対し、適切に人を検知できた第2の検知方式を登録する。以下では、第2の検知方式を特異検知方式と称することがある。
通常動作の概要について説明する。
在席検知システムは、特異席以外においては、標準検知方式を用いて人を検知する。在席検知システムは、特異席においては、トレーニング動作において登録した特異検知方式を用いて人を検知する。
在席検知システムは、特異席以外においては、標準検知方式を用いて人を検知する。在席検知システムは、特異席においては、トレーニング動作において登録した特異検知方式を用いて人を検知する。
このように、在席検知システムは、トレーニング動作において特異席を判定する(誤検知位置を特定する)。そして、在席検知システムは、通常動作において、特異席以外では、人を誤検知しなかった標準検知方式を用いて人を検知し、特異席では、特異検知方式を用いて人を検知する。これにより、在席検知システムは、電波を用いた在席検知の精度低下を抑制できる。
図3は、在席検知システムの構成例を示した図である。図3に示すように、在席検知システムは、レーダー装置1と、レーダー管理装置3と、サーバー2と、を有する。図3には、在席検知システムの他に、アクセスポイント4と、端末5,6と、ネットワーク7とが示してある。
レーダー装置1、サーバー2、レーダー管理装置3、アクセスポイント4、および端末6は、有線のネットワーク7に接続される。端末5は、アクセスポイント4を介して、ネットワーク7に接続される。
アクセスポイント4は、例えば、Wi-Fi(登録商標)、または、WiGig(登録商標)などを用いて、端末5と無線通信してもよい。レーダー装置1は、アクセスポイント4に組み込まれてもよい。
レーダー管理装置3および端末5,6は、例えば、パーソナルコンピュータであってもよい。端末5,6の表示装置には、図2で説明した部屋の在席状況が表示されてもよい。
なお、レーダー装置1、サーバー2、およびレーダー管理装置3は、無線を利用して通信してもよい。
図4は、電波を用いた人の検知処理例を説明する図である。図4の(A)には、レーダー装置1が在席している人に向けて電波を発し、その反射波を受信する様子が示してある。レーダー装置1から発せられた電波は、人の各部に当たり反射する。
レーダー装置1は、図4の(B)に示すように、人からの反射波を、複数の反射点(点群データ)として受信する。図4の(B)の点線で示す6つの長方形は、図4の(A)に示す6つの机に対応する。
人は、固定物と異なり、完全に静止しない。別言すれば、人の点群データは動き(揺らぎ)、固定物の点群データは動かない。これにより、レーダー装置1は、点群データが人からの電波の反射により生成されたものか、固定物からの電波の反射により生成されたものかを区別できる。
レーダー装置1は、点群データの揺らぎに加えて、特定範囲内にかたまって存在する点群データから、人の検知が可能である。例えば、レーダー装置1は、図4の(B)の実線の丸で示す特定範囲X1内に、揺らぐ点群データが存在すると、その点群データを人と判定できる。なお、レーダー装置1は、点群データに対するクラスタリング処理によって、点群データを人と判定してもよい。
図4の(B)に示す特定範囲X1は、人とみなせる大きさに設定される。レーダー装置1は、特定範囲X1内の点群データの数、密度、分布範囲、および電波強度等の点群データに関するパラメータの少なくとも1つを用いて、人を検知する。
例えば、特定範囲X1内の点群データの数、密度、分布範囲、および電波強度の各パラメータには、閾値が設定される。レーダー装置1は、測定した点群データにおける少なくとも1つ以上のパラメータ値と、パラメータに対応して設定された閾値とを比較して、特定範囲X1内の点群データは人であるか否かを判定する。
レーダー装置1は、点群データから人を検知すると、検知した人の位置(レーダー装置1に対する相対位置)を取得する。サーバー2は、レーダー装置1が取得した人の位置と、マップデータとから、人が部屋のどの位置に在席しているかを判定する。サーバー2は、人の部屋内における位置を判定すると、図4の(C)に示すように、部屋内の人の在席状況を、端末5,6の表示装置に表示する。
特異席の種類について説明する。特異席には、以下の種類がある。
1.人が居ない(在席していない)のに、人が居る(在席している)と判定される席(誤着席判定席)
2.人が在席しているのに、人が在席していないと判定される席(誤空席判定席)
3.在席が正しく検知されるが、着席者の点群データが、その席の近くを通過する人の点群データにマージされ、一時的に空席と判定される席(通過誤判定席)
1.人が居ない(在席していない)のに、人が居る(在席している)と判定される席(誤着席判定席)
2.人が在席しているのに、人が在席していないと判定される席(誤空席判定席)
3.在席が正しく検知されるが、着席者の点群データが、その席の近くを通過する人の点群データにマージされ、一時的に空席と判定される席(通過誤判定席)
なお、標準検知方式において適切に検知される席を、通常判定席と称することがある。
トレーニング動作における特異席に対する処理例について説明する。
図5は、特異席に対する処理例を説明する図である。図4で説明したように、レーダー装置1は、測定した点群データに関するパラメータ値と、閾値とを用いて人を検知する。閾値には、標準の閾値(標準閾値)があり、標準検知方式では、標準閾値を用いて、人の検知が行われる。
図5は、特異席に対する処理例を説明する図である。図4で説明したように、レーダー装置1は、測定した点群データに関するパラメータ値と、閾値とを用いて人を検知する。閾値には、標準の閾値(標準閾値)があり、標準検知方式では、標準閾値を用いて、人の検知が行われる。
レーダー装置1は、トレーニング動作において、まず標準検知方式を用いて(標準閾値を用いて)、人を検知する。レーダー装置1は、標準検知方式において、人を適切に検知できなかった場合、標準閾値を変更する。
例えば、図5に示すように、人がレーダー装置1から遠く離れて在席する場合、レーダー装置1は、標準検知方式では、人を検知できないとする(誤空席判定席)。より具体的には、レーダー装置1は、図5に示す特定範囲A11内における点群データ(反射点)の数が、標準閾値より小さいため、人がいる(在席している)にも関わらず、人を検知(判定)できないとする。
この場合、レーダー装置1は、誤判定した席(特異席)における人の検知に用いる点群データに関するパラメータの標準閾値を変更し、人を検知する。別言すれば、レーダー装置1は、特異席に対し、標準検知方式とは異なる特異検知方式を実行する。例えば、レーダー装置1は、点群データの数における標準閾値を小さくし、特異席における人を検知する。
レーダー装置1は、点群データに関するパラメータを変更し、特異席における人を適切に検知できた場合、例えば、そのときのパラメータにおける特異検知方式を登録する。例えば、レーダー装置1は、特異席の位置と、特異検知方式とを紐付ける。
なお、レーダー装置1は、通常動作時、特異席の位置の点群データに対しては、登録された特異検知方式を用いて、人を検知する。
図6は、特異席に対する処理例を説明する図である。図5の説明と同様に、レーダー装置1は、トレーニング動作において、まず標準検知方式を用いて、人を検知する。標準検知方式では、標準特定範囲(人とみなす標準の特定範囲)を用いて、人の検知が行われる。レーダー装置1は、標準検知方式において、人を適切に検知できなかった場合、標準特定範囲を変更する。
例えば、図6に示すように、在席者の近くを歩行者が通過する場合、レーダー装置1は、歩行者の通過により、在席者の点群データと、歩行者の点群データとを1つにクラスタリングする。この結果、在席者の点群データは、歩行者の点群データに引きずられて移動する。したがって、レーダー装置1は、在席者を検知できない(通過誤判定席)。
この場合、レーダー装置1は、誤判定した席(位置)における人の検知に用いる標準特定範囲を変更し、人を検知する。別言すれば、レーダー装置1は、特異席に対し、標準検知方式とは異なる特異検知方式を実行する。例えば、レーダー装置1は、人とみなす特定範囲の大きさを小さくし、人を検知する。
レーダー装置1は、特定範囲を変更し、特異席における人を適切に検知できた場合、例えば、そのときの特定範囲における特異検知方式を登録する。特定範囲も点群データに関するパラメータと捉えてもよい。
なお、レーダー装置1は、通常動作時、特異席の位置の点群データに対しては、登録された特異検知方式を用いて、人を検知する。
図7は、特異席に対する処理例を説明する図である。図5の説明と同様に、レーダー装置1は、トレーニング動作において、まず標準検知方式を用いて、人を検知する。標準検知方式では、標準特定範囲を用いて、人の検知が行われる。レーダー装置1は、標準検知方式において、人を適切に検知できなかった場合、標準特定範囲を変更する。
例えば、図7に示すように、在席者の近くの席に箱等の物体が置かれる場合、レーダー装置1は、在席者および物体を経由した反射波を受信し、物体が置かれた席において、人を検知する(誤着席判定)。
この場合、レーダー装置1は、誤判定した席(位置)における人の検知に用いる標準特定範囲を変更し、人を検知する。別言すれば、レーダー装置1は、特異席に対し、標準検知方式とは異なる特異検知方式を実行する。例えば、レーダー装置1は、人とみなす特定範囲の大きさを小さくし、人を検知する。なお、在席者および物体を経由した反射波の点群データは、ばらつき範囲が大きくなる場合がある。
レーダー装置1は、特定範囲を変更し、特異席における人を適切に検知できた場合、例えば、そのときの特定範囲(パラメータ)における特異検知方式を登録する。
なお、レーダー装置1は、通常動作時、特異席の位置の点群データに対しては、登録された特異検知方式を用いて、人を検知する。
図8は、特異席に対する処理例を説明する図である。図5の説明と同様に、レーダー装置1は、トレーニング動作において、まず標準検知方式を用いて、人を検知する。標準検知方式では、標準特定範囲を用いて、人の検知が行われる。レーダー装置1は、標準検知方式において、人を適切に検知できなかった場合、標準特定範囲を変更する。
例えば、図8に示すように、在席者の近くの席に衝立等の壁が配置される場合、レーダー装置1は、在席者および壁を経由した反射波を受信し、壁が置かれた場所において、人を検知する。
この場合、レーダー装置1は、誤判定した席(位置)における人の検知に用いる標準特定範囲を変更し、人を検知する。別言すれば、レーダー装置1は、特異席に対し、標準検知方式とは異なる特異検知方式を実行する。例えば、レーダー装置1は、人とみなす特定範囲の大きさを小さくし、人を検知する。なお、在席者の点群データは、壁の影響によりばらつき範囲が大きくなる場合がある。
レーダー装置1は、特定範囲を変更し、特異席における人を適切に検知できた場合、例えば、そのときの特定範囲(パラメータ)における特異検知方式を登録する。
なお、レーダー装置1は、通常動作時、特異席の位置の点群データに対しては、登録された特異検知方式を用いて、人を検知する。
また、壁が存在する場所には、席が存在しない。従って、レーダー装置1は、壁の位置における点群データを無視してもよい(人の検知処理を行わなくてもよい)。
図9は、レーダー装置1のブロック構成例を示した図である。図9に示すように、レーダー装置1は、レーダーIC(Integrated Circuit)11と、DSP(Digital Signal Processor)12と、CPU(Central Processing Unit)13と、を有する。
レーダーIC11は、アンテナから電波を出力する。レーダーIC11は、出力した電波の反射波を、アンテナから受信する。レーダーIC11は、受信した反射波の信号をデジタル信号に変換し、DSP12に出力する。
DSP12は、レーダー信号受信部12aと、レーダー信号処理部12bと、を有する。DSP12は、例えば、記憶装置(図示せず)に記憶されたプログラムを実行し、レーダー信号受信部12aおよびレーダー信号処理部12bの機能を実現してもよい。
レーダー信号受信部12aは、レーダーIC11から出力される反射波のデジタル信号を受信する。
レーダー信号処理部12bは、レーダー信号受信部12aが受信した反射波のデジタル信号から、点群データを生成する。点群データは、電波を反射した物体の位置(例えば、レーダー装置1に対する相対位置)の情報を含む。レーダー信号処理部12bは、生成した点群データをCPU13に出力する。
CPU13は、制御部13dと、人物検知結果送信部13bと、を有する。制御部13dは、人物検知処理部13aと、特異処理部13cと、を有する。CPU13は、例えば、記憶装置(図示せず)に記憶されたプログラムを実行し、人物検知処理部13a、人物検知結果送信部13b、および特異処理部13cの機能を実現してもよい。
人物検知処理部13aは、標準検知方式を用いて、DSP12から出力される点群データから、人を検知する。人物検知処理部13aは、人の検知結果を示す検知情報を人物検知結果送信部13bに出力する。検知情報には、検知した人の位置(レーダー装置1に対する相対位置)が含まれる。
人物検知結果送信部13bは、トレーニング動作においては、人物検知処理部13aから出力される検知情報をレーダー管理装置3に出力する。人物検知結果送信部13bは、通常動作においては、人物検知処理部13aから出力される検知情報をサーバー2およびレーダー管理装置3に送信する。
特異処理部13cは、特異検知方式を用いて、DSP12から出力される点群データから、人を検知する。特異処理部13cは、トレーニング動作において、DSP12から出力される点群データから人を誤検知した場合、点群データに関するパラメータの閾値を変更する。特異処理部13cは、パラメータの閾値を変更して人を誤検知しなくなると、そのときに用いていたパラメータの閾値における特異検知方式を登録する。別言すれば、特異処理部13cは、人を誤検知せずに検知する閾値を探索(特定)する。特異処理部13cは、通常動作においては、登録した特異検知方式を用いて人を検知し、検知情報をサーバー2に送信する。なお、特異処理部13cは、点群データをレーダー信号処理部12bから直接受信してもよく、人物検知処理部13aを経由して受信してもよい。特異処理部13cは、検知情報を、人物検知結果送信部13bを経由してサーバー2に送信してもよい。
図10は、サーバー2のブロック構成例を示した図である。図10に示すように、サーバー2は、CPU21を有する。CPU21は、人物検知結果収集部21aと、在席マップデータ生成部21bと、在席マップデータ送信部21cと、を有する。CPU21は、例えば、記憶装置(図示せず)に記憶されたプログラムを実行し、人物検知結果収集部21a、在席マップデータ生成部21b、および在席マップデータ送信部21cの機能を実現してもよい。
人物検知結果収集部21aは、レーダー装置1から出力される検知情報を受信する。
在席マップデータ生成部21bは、人物検知結果収集部21aが受信した検知情報に含まれるレーダー装置1が検知した人の位置情報と、記憶装置に記憶されているマップデータとに基づいて、在席状況を示す在席マップデータを生成する。
在席マップデータ送信部21cは、在席マップデータ生成部21bが生成した在席マップデータを端末5,6に送信する。
図11は、レーダー管理装置3のブロック構成例を示した図である。図11に示すように、レーダー管理装置3は、CPU31を有する。CPU31は、通信部31aと、トレーニング制御部31bと、を有する。CPU31は、例えば、記憶装置(図示せず)に記憶されたプログラムを実行し、通信部31aおよびトレーニング制御部31bの機能を実現してもよい。
通信部31aは、レーダー装置1と通信する。
トレーニング制御部31bは、トレーニング動作の実行を指示する指示情報を、通信部31aを介して、レーダー装置1に対し送信する。また、トレーニング制御部31bは、レーダー装置1から送信される検知情報に基づいて、在席の誤検知を検知し、特異検知方式の実行を指示する指示情報を、通信部31aを介して、レーダー装置1に対し送信する。
図12は、端末5のブロック構成例を示した図である。図12に示すように、端末5は、CPU41と、表示装置42と、を有する。CPU41は、在席マップデータ受信部41aと、在席マップデータ表示部41bと、を有する。CPU41は、例えば、記憶装置(図示せず)に記憶されたプログラムを実行し、在席マップデータ受信部41aおよび在席マップデータ表示部41bの機能を実現してもよい。
在席マップデータ受信部41aは、アクセスポイント4と無線通信し、サーバー2から送信される在席マップデータを受信する。
在席マップデータ表示部41bは、在席マップデータ受信部41aが受信した在席マップデータに基づいて、表示装置42に部屋の在席状況を示すマップ画像を表示する。
なお、端末6も図12と同様のブロック構成を有する。ただし、端末6は、有線によってネットワーク7に接続され、サーバー2と通信する。
図13Aおよび図13Bは、在席検知システムの動作例を示したフロー図である。図13Aに示すフロー図と、図13Bに示すフロー図とは、図13Aおよび図13Bに示すA,Bにおいて繋がっている。
レーダー管理装置3は、レーダー装置1に対し、全席空席状態における人物検知の指示を送信する(S1)。
レーダー装置1は、レーダー管理装置3からの人物検知の指示を受信すると、標準検知方式にて、人物検知処理を実行する(S2)。
レーダー管理装置3は、誤着席判定席が存在するか否かを判定する(S3)。すなわち、レーダー管理装置3は、レーダー装置1が、人がいないのに誤って人を検知した席(位置)を判定する。レーダー管理装置3は、誤着席判定席が存在しないと判定した場合(S3の「N」)、処理をS5に移行する。
レーダー管理装置3は、誤着席判定席が存在すると判定した場合(S3の「Y」)、全ての誤着席判定席を記録し、誤着席判定席用の処理を実行する(S4)。誤着席判定用処理の詳細については、図14にて説明する。
レーダー管理装置3は、特異席と記録されていない席を1つ選定する(S5)。なお、選定した席には、人を着席させる。レーダー管理装置3は、トレーニング対象の席を1つ選定し、着席を表示装置または音声にて指示してもよい。
レーダー管理装置3は、標準検知方式にて、人物検知処理を実行するようレーダー装置1に指示する(S6)。
レーダー装置1は、S6の指示に応じて、標準検知方式にて人物検知処理を実行する(S7)。
レーダー装置1は、S5にて選定した席に人がいるか否かを判定する(S8)。レーダー装置1は、S5にて選定した席に人がいないと判定した場合(S8の「N」)、処理をS14に移行し、誤空席判定席用の処理を実行する(S14)。誤空席判定席用処理の詳細については、図16にて説明する。レーダー装置1は、S14の誤空席判定席用の処理を実行した後、処理をS11に移行する。
レーダー装置1は、S5にて選定した席に人がいると判定した場合(S8の「Y」)、S5にて選定した席の人物検知方式として標準検知方式を登録し、登録情報をレーダー管理装置3に通知する(S9)。
レーダー管理装置3は、S9にて通知された登録情報を受信すると、S5にて選定した席の人物検知方式として標準検知方式を登録する(S10)。
レーダー管理装置3は、S5にて選定した席以外に、人物検知された席が存在するか否かを判定する(S11)。
レーダー管理装置3は、S5にて選定した席以外に、人物検知された席が存在すると判定した場合(S11の「Y」)、処理をS15に移行し、誤検知されたすべての席に対し、誤着席判定用の処理を実行する(S15)。すなわち、レーダー管理装置3は、人が居ない席(S5で選定していない席)に人が居ると判定した場合、誤着席判定用の処理を実行する。誤着席判定用処理の詳細については、図14にて説明する。レーダー装置1は、S15の誤着席判定席用の処理を実行した後、処理をS12に移行する。
レーダー管理装置3は、S5にて選定した席以外に、人物検知された席が存在すると判定しなかった場合(S11の「N」)、または、S15の処理を実行した場合、全席について、人物検知処理を実行したか否かを判定する(S12)。レーダー管理装置3は、全席について、人物検知処理を実行していないと判定した場合(S12の「N」)、処理をS5に移行する。
レーダー管理装置3は、全席について、人物検知処理を実行していると判定した場合(S12の「Y」)、通過誤判定席用の処理を実行する(S13)。通過誤判定席判定用処理の詳細については、図18にて説明する。
図14は、在席検知システムの誤着席判定席の動作例を示したフロー図である。図14に示す処理フローは、例えば、図13AのS4および図13BのS15にて実行される。
レーダー装置1は、人がいると判定する点群データの特定範囲を、あらかじめ定められた割合分小さくして人物検知する(S11a)。レーダー装置1は、人を検知している間(S12aの「Y」)、S11a,S12aの処理を繰り返す。
レーダー装置1は、人を検知しなくなると(S12aの「N」)、人がいると検知した1番小さい特定範囲を、誤着席判定席の人物検知に使用する特定範囲として登録する(S13a)。すなわち、レーダー装置1は、誤着席判定席(特異席)に対し、適切に人を検知できた特異検知方式を登録する。
なお、レーダー装置1は、人がいると検知した2番目に小さい特定範囲を、誤着席判定席(図13AのS3にて選定した席)の人物検知に使用する特定範囲として登録してもよい。レーダー装置1は、通常動作において、例えば、電波環境等に応じて、1番小さい特定範囲を用いて人物検知し、または、2番目に小さい特定範囲を用いて人物検知してもよい。
図15は、図14のS11aの処理例を説明する図である。図15に示す点線枠は、特定範囲を示す。黒丸は、点群データを示す。
レーダー装置1は、あらかじめ決められた特定範囲(標準特定範囲)にて、人物検知を実行する。例えば、レーダー装置1は、図15の最も外側の点線枠で示す特定範囲A31aにて、人物検知を実行する。
レーダー装置1は、特定範囲A31aにて、人を検知した場合、特定範囲をあらかじめ定められた割合分小さくして人物検知する。例えば、レーダー装置1は、図15の最も外側から2番目の点線枠で示す特定範囲A31bにて、人物検知を実行する。レーダー装置1は、人を検知しなくなるまで、あらかじめ決められた割合で特定範囲を小さくしていく。レーダー装置1は、人を検知しなくなった場合、人を検知したときの1番小さい特定範囲を、人物検知に使用する特定範囲として登録(決定)する。
図16は、在席検知システムの誤空席判定席の動作例を示したフロー図である。図16に示す処理フローは、例えば、図5で説明したように、レーダー装置1から遠く離れた在席により、誤空席判定される席に対し実行される。
レーダー装置1は、人がいると判定する点群データの数を、あらかじめ定められた割合分少なくして人物検知する(S21)。レーダー装置1は、人を検知していない間(S22の「N」)、S21,S22の処理を繰り返す。
レーダー装置1は、人を検知すると(S22の「Y」)、人がいると検知した1番少ない点群データ数を、誤空席判定席の人物検知に使用する点群データ数として登録する(S23)。すなわち、レーダー装置1は、誤空席判定席(特異席)に対し、適切に人を検知できた特異検知方式を登録する。
なお、レーダー装置1は、2番目に少ない点群データ数を、誤着席判定席(図13AのS3にて受け付けた席)の人物検知に使用する点群データ数として登録してもよい。レーダー装置1は、通常動作において、例えば、電波環境等に応じて、1番少ない点群データ数を用いて人物検知し、または、2番目に少ない点群データ数を用いて人物検知してもよい。
また、レーダー装置1は、標準の点群データ数から点群データを減らしていき、初めて人を検知した点群データ数、または、初めて人を検知した点群データ数よりも1段階多い点群データ数を登録してもよい。
図17は、図16のS21の処理例を説明する図である。図17に示す実線の枠は、特定範囲を示す。黒丸は、点群データを示す。
レーダー装置1は、あらかじめ決められた点群データ数(標準点群データ数)にて、人物検知を実行する。例えば、レーダー装置1は、図17の矢印A32aに示すように、点群データ数が10個以上の場合、人を検知する。
レーダー装置1は、点群データ数が10個以上の場合で、人を検知できなかった場合、人を検知する点群データ数をあらかじめ定められた割合分少なくして人を検知する。例えば、レーダー装置1は、図17の矢印A32bに示すように、点群データ数が8個以上の場合、人を検知する。
レーダー装置1は、点群データ数が8個以上の場合で、人を検知できなかった場合、人を検知する点群データ数をあらかじめ定められた割合分少なくして人を検知する。例えば、レーダー装置1は、図17の矢印A32cに示すように、点群データ数が5個以上の場合、人を検知する。
レーダー装置1は、人を検知したときの点群データ数を、人物検知に使用する点群データ数として登録(決定)する。例えば、レーダー装置1は、点群データ数が5個以上の場合に人を検知した場合、人を検知する点群データ数を、5個以上と登録する。
図18は、在席検知システムの通過誤判定席の動作例を示したフロー図である。図18に示す処理フローは、例えば、図6で説明したように、在席者の近くを歩行者が通過したときに、一時的に空席と判定される席に対し実行されてもよい。
レーダー管理装置3は、トレーニング対象の席を1つ選定し、着席およびその席の人物検知処理を実行するようレーダー装置1に指示する(S31)。
レーダー装置1は、S31で選定された席において着席を検知し、レーダー管理装置3に通知する(S32)。
レーダー管理装置3は、S32の通知を受けると、S31にて選定した席の近くを通るよう表示装置または音声にて指示する(S33)。
レーダー管理装置3は、S31にて選定された席において、S32における在席検知が維持されているか否かを判定する(S34)。すなわち、レーダー管理装置3は、人の通過によって、S32における在席検知が誤検知する否かを判定する
レーダー管理装置3は、在席検知が維持されていない場合(S34の「N」)、処理をS35に移行する。
レーダー装置1は、S31で選定された席付近に人がいると判定する点群データの特定範囲を、あらかじめ定められた割合分小さくし人物検知する(S35)。そして、レーダー装置1は、処理をS32に移行する。
レーダー管理装置3は、在席検知が維持されている場合(S34の「Y」)、処理をS36に移行する。レーダー管理装置3は、全通過パターンにおいて、人が通過したかを判定する(S36)。
レーダー管理装置3は、全通過パターンについて、人が通過していない場合(S36の「N」)、処理をS31に移行する。
レーダー管理装置3は、全通過パターンについて、人が通過したと判定した場合(S36の「Y」)、処理をS37に移行する。レーダー装置1は、S31にて選定した席の在席検知を維持できた1番小さい特定範囲を、通過誤判定席の人物検知に使用する特定範囲として登録する(S37)。すなわち、レーダー装置1は、通過誤判定席(特異席)に対し、適切に検知できた特異検知方式を登録する。レーダー装置1は、全席について通過誤判定席の処理を実行していない場合、処理をS31に移行する。レーダー装置1は、全席について通過誤判定席の処理を実行した場合、通常動作に移行する。
なお、レーダー装置1は、人がいると検知した2番目に小さい特定範囲を、通過誤判定席の人物検知に使用する特定範囲として登録してもよい。レーダー装置1は、通常動作において、例えば、電波環境等に応じて、1番小さい特定範囲を用いて人物検知し、または、2番目に小さい特定範囲を用いて人物検知してもよい。
また、レーダー装置1は、標準の特定範囲から範囲を小さくしていき、S31で選定された席の在席検知を初めて維持できた特定範囲またはその特定範囲より1段階小さい特定範囲(ただし、在席検知を維持できる場合に限る)を用いて人物検知してもよい。
また、通過誤判定席の処理は、全席において実施しなくてもよい。通過誤判定席の処理は、通過誤判定しそうな席を対象に実行してもよい。例えば、通過誤判定席の処理は、通路が近くにある席に対し実行してもよい。
図19は、図18のS34の処理例を説明する図である。図19に示す点線枠は、図18のS31にて選定された席周辺に位置する人の特定範囲を示す。黒丸は、点群データを示す。
レーダー装置1は、あらかじめ決められた特定範囲(標準特定範囲)にて、人物検知を実行する。例えば、レーダー装置1は、図19の最も外側の点線枠で示す特定範囲A41aおよび特定範囲A42aにて、人物検知を実行する。
レーダー装置1は、特定範囲A41aおよび特定範囲A42aにて、S31にて選定した席の人の在席検知を維持できなかった場合、特定範囲をあらかじめ定められた割合分小さくして人物検知する。例えば、レーダー装置1は、図15の最も外側から2番目の点線枠で示す特定範囲A41bおよび特定範囲A42bにて、人物検知を実行する。レーダー装置1は、人の検知を維持できるまで、あらかじめ決められた割合で特定範囲を小さくしていく。レーダー装置1は、人の検知を維持できたときの特定範囲を、人物検知に使用する特定範囲として登録(決定)する。
以上説明したように、レーダー装置1は、電波を用いて計測した点群データに対し標準検知方式を用いて人を検知し、位置情報を取得する制御部13dと、位置情報をサーバー2に送信する人物検知結果送信部13bと、を有する。サーバー2は、位置情報を受信する人物検知結果収集部21aと、位置情報と、部屋のマップデータとに基づいて、部屋の在席状況を示す在席マップデータを生成する在席マップデータ生成部21bと、在席マップデータを端末5,6に送信する在席マップデータ送信部21cと、を有する。レーダー管理装置3は、レーダー装置1に対し、トレーニング動作を指示する指示情報を送信する通信部31a、を有する。レーダー装置1の制御部13dは、標準検知方式において人を誤検知する誤検知位置をトレーニング動作において特定し、誤検知位置における点群データに対しては特異検知方式を用いて人を検知する。
このように、在席検知システムは、標準検知方式において人を誤検知する誤検知位置を、トレーニング動作において特定し、誤検知位置における点群データに対しては、標準検知方式とは異なる特異検知方式を用いて人を検知するので、電波を用いた在席検知の精度低下を抑制できる。例えば、標準検知方式では、電波伝搬環境により人が誤検知される場合でも、特異検知方式により適切に人を検知でき、在席検知システムは、電波を用いた在席検知の精度低下を抑制できる。
なお、上記では、レーダー装置1とレーダー管理装置3とは別々の装置としたが、1つの装置で実現されてもよい。また、レーダー装置1および/またはレーダー管理装置3は、サーバー2に含まれていてもよい。
上述の実施の形態においては、各構成要素に用いる「・・・部」という表記は、「・・・回路(circuitry)」、「・・・デバイス」、「・・・ユニット」、又は、「・・・モジュール」といった他の表記に置換されてもよい。
以上、図面を参照しながら実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかである。そのような変更例または修正例についても、本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において、実施の形態における各構成要素は任意に組み合わされてよい。
本開示はソフトウェア、ハードウェア、又は、ハードウェアと連携したソフトウェアで実現することが可能である。上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、部分的に又は全体的に、集積回路であるLSIとして実現され、上記実施の形態で説明した各プロセスは、部分的に又は全体的に、一つのLSI又はLSIの組み合わせによって制御されてもよい。LSIは個々のチップから構成されてもよいし、機能ブロックの一部または全てを含むように一つのチップから構成されてもよい。LSIはデータの入力と出力を備えてもよい。LSIは、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。
集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路、汎用プロセッサ又は専用プロセッサで実現してもよい。また、LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGA(Field Programmable Gate Array)や、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。本開示は、デジタル処理又はアナログ処理として実現されてもよい。
さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。
本開示は、電波を用いた在席検知に有用である。
1 レーダー装置
2 サーバー
3 レーダー管理装置
4 アクセスポイント
5,6 端末
7 ネットワーク
A1 マップ画像
A2 人物画像
11 レーダーIC
12 DSP
12a レーダー信号受信部
12b レーダー信号処理部
13 CPU
13a 人物検知処理部
13b 人物検知結果送信部
13c 特異処理部
21 CPU
21a 人物検知結果収集部
21b 在席マップデータ生成部
21c 在席マップデータ送信部
31 CPU
31a 通信部
31b トレーニング制御部
41 CPU
41a 在席マップデータ受信部
41b 在席マップデータ表示部
42 表示装置
2 サーバー
3 レーダー管理装置
4 アクセスポイント
5,6 端末
7 ネットワーク
A1 マップ画像
A2 人物画像
11 レーダーIC
12 DSP
12a レーダー信号受信部
12b レーダー信号処理部
13 CPU
13a 人物検知処理部
13b 人物検知結果送信部
13c 特異処理部
21 CPU
21a 人物検知結果収集部
21b 在席マップデータ生成部
21c 在席マップデータ送信部
31 CPU
31a 通信部
31b トレーニング制御部
41 CPU
41a 在席マップデータ受信部
41b 在席マップデータ表示部
42 表示装置
Claims (7)
- 電波の反射波から得られた点群データに対し第1の検知方式を用いて人を検知する制御部、
を有するレーダー装置と、
前記レーダー装置に対し、トレーニング動作を指示する指示情報を送信する通信部、
を有するレーダー管理装置と、
を有し、
前記レーダー装置の制御部は、
前記第1の検知方式において人を誤検知する誤検知位置を前記トレーニング動作において特定し、前記誤検知位置における前記点群データに対しては第2の検知方式を用いて人を検知する、
在席検知システム。 - 前記レーダー装置の制御部は、
前記第1の検知方式では、前記点群データに関する少なくとも1つ以上の第1のパラメータと、前記第1のパラメータに対応して設定された第1の閾値との比較結果に基づいて人を検知し、
前記第2の検知方式では、前記点群データに関する少なくとも1つ以上の第2のパラメータと、前記第2のパラメータに対応して設定された第2の閾値との比較結果に基づいて人を検知する、
請求項1に記載の在席検知システム。 - 前記レーダー装置の制御部は、前記トレーニング動作において、前記第2の検知方式で得られる人の検知結果が、実際の人の在否と一致するように前記第2の閾値を決定する、
請求項2に記載の在席検知システム。 - 前記点群データに関する値は、前記点群データの数である、
請求項3に記載の在席検知システム。 - 前記点群データに関する値は、人とみなす前記点群データの範囲である、
請求項3に記載の在席検知システム。 - 前記レーダー装置は、検知した人の位置情報を送信する送信部、をさらに有し、
前記位置情報を受信する受信部と、
前記位置情報と、マップデータとに基づいて、人の在席状況を示す在席マップデータを生成する生成部と、
前記在席マップデータを端末に送信する送信部と、
を有するサーバー、をさらに有する、
請求項1から5のいずれか一項に記載の在席検知システム。 - レーダー装置と、サーバーと、レーダー管理装置と、を有する在席検知システムの在席検知方法であって、
前記レーダー装置は、
電波を用いて計測した点群データに対し第1の検知方式を用いて人を検知し、
前記レーダー管理装置は、
前記レーダー装置に対し、トレーニング動作を指示する指示情報を送信し、
前記レーダー装置は、
前記第1の検知方式において人を誤検知する誤検知位置を前記トレーニング動作において特定し、
前記誤検知位置における前記点群データに対しては第2の検知方式を用いて人を検知する、
在席検知方法。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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