JP4477068B2 - 動いている物体を特定するためのコンピュータにより実現される方法 - Google Patents
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Description
或る環境内で動くことができる人々、動物、乗り物等(包括的には物体)を特定すること、又は分類することが重要である、数多くの応用形態がある。動き又は挙動の通常とは異なるパターンを検出することも有用である。そのような応用形態には、監視及びモニタリングが含まれる。監視は、不審な行動を見つけるために環境をモニタリングすることを含む。機械モニタリングは、異常な動作を検出することによって、故障を予想することができる。同じように、他の応用形態を見つけることができる。
ドップラレーダシステム及びソナーシステムは、動いている物体を検出するために広く用いられている。従来、ドップラシステムは、広帯域信号、たとえば広範な周波数を、短い断続的なパルスとして放射する。反射されるパルスのエネルギー及び遅延が、動いている物体の速度及び大きさを示す。
ドップラ効果は、振動性信号が物体に入射するときにもたらされる。反射される信号は、物体が動いているときと、物体が静止しているときとでは異なる周波数を有する。ドップラ効果は、ソナーシステム及びレーダシステムにおける検出及びレンジングのために一般的に用いられる。
関節のある物体は、動きに制約がある関節、たとえば肘及び膝によって連結される1つ又は複数の剛性リンク、たとえば腕及び脚を有する物体である。関節のある物体が動くとき、異なるリンクは、物体の質量中心に対して異なる速度を示す。したがって、たとえば、物体が、全体として、センサに対して、毎秒3メートルで前進しているとき、リンクは、種々の前進速度及び後進速度で動いているように見える可能性がある。通常、最大の速度変化は、リンクの先端において観測される。動いている物体が歩行している人間であるとき、その速度の変化は、その概ね予測可能な振動性を有する。
最後に、本発明者らは、人体が、関節、及び関節間にある剛性の接合部から成る、関節のある物体としてモデル化できることに気が付いている。人間の歩行は、その根底を成す、関節のある構造の特徴的な動きである。
Claims (19)
- 所定の周波数で音響トーンを送信するステップと、
前記送信された音響トーンに対応する反射された音響トーンを検出するステップであって、前記反射された音響トーンは前記送信された音響トーンの未知の反射を有する未知の物体によって変調される、ステップと、
前記反射された音響トーンから一般的特徴を抽出するステップと、
前記一般的特徴の次元数を減らすステップと、
統計的分類器を用いて、前記未知の物体を特定するステップと
を含む、動いている物体を特定するためのコンピュータにより実現される方法。 - 前記トーンは連続的である、請求項1に記載の方法。
- 前記トーンは脈動的である、請求項1に記載の方法。
- 前記未知の物体は、生き物ではない、請求項1に記載の方法。
- 前記未知の物体は、動いている部分を有する機械である、請求項1に記載の方法。
- 前記所定の周波数よりも大幅に低いレートで前記反射された信号をサンプリングすることをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記反射された音響トーンの電力スペクトルを導出すること、及び
立方根関数によって前記電力スペクトルを圧縮することによって前記一般的特徴を得ること
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記減らすことは判別分析を用いる、請求項1に記載の方法。
- 前記判別分析は非線形である、請求項8に記載の方法。
- 前記一般的特徴の移動平均を保持することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記一般的特徴は、前記反射された信号の調波性を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記統計的分類器は、既知の物体から収集されるトレーニングデータを用いる、請求項1に記載の方法。
- 前記統計的分類器は、ニューラルネットワークを用いる、請求項1に記載の方法。
- 前記統計的分類器は、ガウス混合モデルを用いる、請求項1に記載の方法。
- 前記統計的分類器は、隠れマルコフモデルを用いる、請求項1に記載の方法。
- 前記統計的分類器は、サポートベクトルマシンを用いる、請求項1に記載の方法。
- 前記未知の物体の状態を求めることをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記未知の物体の動作モードを求めることをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記未知の物体は生き物である、請求項1に記載の方法。
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