JP4908541B2 - 在室人数推定装置及び在室人数推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、屋内の人数や在室状況を計算によって推定する在室人数推定装置に関する。

生活者の見守りや状況に合わせた機器制御を行う場合には、生活者の位置などの状態を監視する必要がある。位置情報の取得方法としては、従来、監視カメラ、ＩＲイメージセンサ、フロア圧力センサ、超音波センサ、無線タグ及びリーダなどを用いて行う方法が知られている。しかし、これら高度なセンサを使用する場合には、プライバシやコストに関する問題がある。これに関連し、下記特許文献１には、焦電センサと人数検知センサを組み合わせて用い、エリアごとの生活者の在室状況をこれらセンサから得られた情報から計算によって得る技術について記載されている。

特開２００８−７７３６１号公報

ところが、上記特許文献１に記載された技術では、大まかな在室状況については計算できるが、より具体的な在室人数までは計算できないという問題点がある。また、人数検知を行うため出入り口は同時に１人の通過しか考慮しておらず、新たなセンサを使用するためコストも増加してしまう。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、低コストの人体検知センサを使用して在室人数を計算により推定する在室人数推定装置及び方法を提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の一観点に係る在室人数推定装置は、複数のエリアの少なくとも一部に設けられる複数の人体検知センサの検知状態を収集する収集手段と、前記複数のエリアの全体人数、及び前記複数のエリアの各々において可能性のある最大人数及び最小人数を表す計算情報を記憶する第１記憶手段と、前記複数のエリア間の接続情報を記憶する第２記憶手段と、前記複数のエリアの各々を処理対象エリアとし、対応する人体検知センサの反応有無と、前記接続情報により特定される隣接エリアの最大人数又は最小人数との関係により、移動・合流計算、分離計算、生成計算、消滅計算のいずれかを実行して前記全体人数、当該処理対象エリア又は前記隣接エリアの最大人数又は最小人数の少なくともいずれかを更新する更新手段と、更新された前記計算情報に基づく前記複数のエリアの在室人数を出力する出力手段と、を具備することを特徴とする。

本発明によれば、低コストの人体検知センサを使用して在室人数を計算により推定する在室人数推定装置及び方法を提供することができる。具体的には、人体検知センサの情報から、対象とするエリア全体の人数と各エリアの在室人数を得ることができる。

本発明の一実施形態に係る在室人数推定装置の構成例を示す図 人体検知情報の一例を示す図 全体人数の一例を示す図 最大人数と最小人数の一例を示す図 未知検知時間の一例を示す図 確信度低下情報の一例を示す図 在室人数の一例を示す図 確信度の一例を示す図 エリア間接続情報の一例を示す図 消滅経過時間の一例を示す図 遷移経過時間の一例を示す図 汎用のコンピュータ装置を示す図 在室人数推定装置の動作を示すフローチャート 在室人数更新処理を示すフローチャート 計算判断部の動作手順を示すフローチャート 在室人数を推定するシナリオの一部を示す図 在室人数を推定するシナリオの一部を示す図 在室人数を推定するシナリオの一部を示す図 在室人数を推定するシナリオの一部を示す図 図１６乃至１９の凡例を示す図 移動・合流計算処理を説明するための図 移動・合流計算部の動作手順を示すフローチャート 分離計算処理を説明するための図 分離計算部の動作手順を示すフローチャート 生成計算処理を説明するための図 生成計算部の動作手順を示すフローチャート 消滅処理を説明するための図 消滅計算部の動作手順を示すフローチャート 遷移計算処理を説明するための図 遷移計算部の動作手順を示すフローチャート 人数再計算処理を説明するための図 人数再計算部の動作手順を示すフローチャート 在室人数・確信度計算部の動作手順を示すフローチャート 在室人数計算部の動作手順を示すフローチャート 確信度計算部の動作手順を示すフローチャート 確信度計算部を説明するための図 確信度低下情報計算部の動作手順を示すフローチャート

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る在室人数推定装置の構成例を示したもので、人体検知センサ群１０１、データ収集部１０２、在室人数更新部１０３、在室人数・確信度計算部１０４、確信度低下情報計算部１０５、計算情報１０６、確信度低下情報１０７、出力情報１０８、分離時未検知時間１０９、エリア情報１１０を含む。

人体検知センサ群１０１は、人数を計算するエリアごとに設置された焦電センサなどの人体検知センサであり、検知した情報をデータ収集部１０２へ送信する。

データ収集部１０２は、人体検知センサ群１０１から送信される人体検知情報を収集し、在室人数更新部１０３へ送信する。人体検知情報の一例を図２に示す。

在室人数更新部１０３は、データ収集部１０２によって収集された人体検知情報とエリアに関する事前情報であるエリア情報１１０を使用して出力情報１０８を計算するためのベースとなる計算情報１０６を計算するものであり、計算判断部１０３ａ、移動・合流計算部１０３ｂ、分離計算部１０３ｃ、生成計算部１０３ｄ、消滅計算部１０３ｅ、遷移計算部１０３ｆ、人数再計算部１０３ｇから構成される。計算判断部１０３ａによって１０３ｂ〜１０３ｆのうち１つの計算を選択し、移動・合流計算部１０３ｂによってエリア間における人の移動や合流を計算し、分離計算部１０３ｃによってエリア間における人の分離を計算し、生成計算部１０３ｄによって人の増加を計算し、消滅計算部１０３ｅによって人の減少を計算し、遷移計算部１０３ｆによって人体検知センサ未設置エリアへの人の移動を計算し、人数再計算部１０３ｇによってエリア全体の状況から全体人数１０６ａ及び最大最小人数１０６ｂを再計算する。

在室人数・確信度計算部１０４は、在室人数更新部１０３の実行後に計算される計算情報１０６と確信度低下情報１０７を使用して出力情報１０８を計算するものであり、在室人数計算部１０４ａと確信度計算部１０４ｂから構成される。在室人数計算部１０４ａによって在室人数を計算し、確信度計算部１０４ｂによって確信度を計算する。

確信度低下情報計算部１０５は、分離計算部１０３ｃの実行中に呼び出され、分離時未検知時間１０９を更新し、確信度低下情報１０７を出力する。

計算情報１０６は、出力情報１０８を計算するためのベースとなる情報であり、エリア全体の人数を表す全体人数１０６ａと各エリアにおいて可能性のある最大人数と最小人数を表す最大最小人数１０６ｂと最後に検知されてから経過した時間を表す未検知時間１０６ｃがある。図３に全体人数の一例を示し、図４に最大人数と最小人数の一例を示し、図５に未検知時間の一例を示す。

確信度低下情報１０７は、確信度を計算する際に必要となる情報である。図６に確信度低下情報の一例を示す。

出力情報１０８は、在室人数推定装置の出力となる情報であり、在室人数１０８ａと確信度１０８ｂがある。図７に在室人数の一例を示し、図８に確信度の一例を示す。

分離時未検知時間１０９は、確信度低下情報１０７を計算するためのベースとなる情報である。

エリア情報１１０は、エリアに関する事前情報であり、隣接エリアの計算などに使用するエリア間接続情報１１０ａと消滅処理の判定の際に使用する消滅経過時間１１０ｂと遷移処理の判定の際に使用する遷移経過時間１１０ｃがある。図９にエリア間接続情報の一例を示し、図１０に消滅経過時間の一例を示し、図１１に遷移経過時間の一例を示す。

なお、図１に示した在室人数推定装置の構成は、例えば、図１２に示すように、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることで実現可能である。

汎用コンピュータ装置は、ＣＰＵ２０２、入力部２０３、表示部２０４、通信部２０５、主記憶部２０６、外部記憶部２０７により構成され、各部はバス２０１により相互に接続される。

入力部２０３は、キーボード、マウス等の入力デバイスを備え、入力デバイスの操作による操作信号をＣＰＵ２０２に出力する。

表示部２０４は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）等の表示ディスプレイからなる。

通信部２０５は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信手段を有し、人体検知センサ２１０との間で通信を行う。

外部記憶部２０７は、例えば、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などから構成され、上記したデータ収集部１０２、在室人数更新部１０３、在室人数・確信度計算部１０４、確信度低下情報計算部１０５による処理をＣＰＵ２０２に実行させるための制御プログラムが記憶されている。

主記憶部２０６は、メモリ等により構成され、ＣＰＵ２０２による制御の下で、外部記憶部２０７に記憶された制御プログラムを展開し、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶する。

なお、在室人数推定装置は、上記制御プログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、図１の計算情報１０６、エリア情報１１０、出力情報１０８、確信度低下情報１０７、分離時未検知時間１０９は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされた主記憶部２０６、外部記憶部２０７といった、メモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。

なお、上述の構成要素の他に、計算情報１０６、エリア情報１１０、出力情報１０８、確信度低下情報１０７、分離時未検知時間１０９に記憶されている情報や、異常通知等を印刷するためのプリンタを備えるようにしてもよい。また、使用状況を収集する対象の機器に応じて、図１２に示す在室人数推定装置の構成を変更してもよい。

次に、在室人数推定装置の動作について、図１３に示すフローチャートを参照して説明する。

電源投入時など、まず始めにステップＳ３０１が開始される。ステップＳ３０１では、人体検知センサ群１０１から人体検知情報を収集する。ステップＳ３０２では、計算情報１０６を更新するため、図１４で示される在室人数更新処理を行う。ステップＳ３０３では、出力情報１０８を計算するため、図１１で示される在室人数・確信度計算処理を行う。これらの処理を定期的に行うため、例えば１秒ごとにステップＳ３０１に戻って繰り返し実行される。異常の場合などで終了することもある（ステップＳ３０４）。

在室人数更新部１０３の動作について、図１４に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３０２の実行によってステップＳ４０１が開始される。ステップＳ４０１では、全エリアのうち１つを選択し、ステップＳ４０２〜ステップＳ４０７を実行する。ステップＳ４０２では、人体検知情報と計算情報１０６とエリア情報１１０を使用してステップＳ４０３〜ステップＳ４０７のうち１つを選択する図１５に示す処理を行う。ステップＳ４０３では、エリア間における人の移動や合流を計算する図２２に示す処理を行う。ステップＳ４０４では、エリア間における人の分離を計算する図２４に示す処理を行う。ステップＳ４０５では、人の増加を計算する図２６に示す処理を行う。ステップＳ４０６では、人の減少を計算する図２８に示す処理を行う。ステップＳ４０７では、人体検知センサ未設置エリアへの人の移動を計算する図３０に示す処理を行う。ステップＳ４０８では、全エリアの選択が終了した場合には次のステップＳ４０９を実行し、そうでない場合にはステップＳ４０１を実行する。ステップＳ４０９では、エリア全体の状況から全体人数１０６ａ及び最大最小人数１０６ｂを再計算する図３２に示す処理を行う。

計算判断部１０３ａの動作について、図１５に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ４０２の実行によってステップＳ２５０１が開始される。ステップＳ２５０１では、ステップＳ４０１によって選択されたエリア（選択エリア）の人体検知センサに反応がある場合はステップＳ２５０２を実行し、反応がない場合はステップＳ２５０３を実行する。ステップＳ２５０２では、最小人数が１以上の隣接エリアを探し、ある場合には計算判断処理を終了して移動・合流処理ステップＳ４０５を実行する。そうでない場合にはステップＳ２５０４を実行する。ステップＳ２５０４では、選択エリアの最大人数を計算し、１以上の場合はステップＳ２５０５を実行する。そうでない場合には計算判断処理を終了して分離処理ステップＳ４０３を実行する。ステップＳ２５０５では、最大人数が１以上の隣接エリアを探し、ある場合には計算判断処理を終了して移動・合流処理ステップＳ４０５を実行する。そうでない場合には計算判断処理を終了して生成処理ステップＳ４０４を実行する。ステップ２５０３では、選択エリアの最小人数が１以上で未検知時間が消滅経過時間以上経過した場合に計算判断処理を終了して消滅計算処理ステップＳ４０６を実行する。そうでない場合には、ステップＳ２５０６を実行する。ステップＳ２５０６では、選択エリアの最小人数が１以上で未検知時間が遷移経過時間以上経過した場合に計算判断処理を終了して遷移計算処理ステップＳ４０７を実行する。そうでない場合には、計算判断処理を終了してステップＳ４０８を実行する。

ここで、例えば２ＬＤＫの居住区における各居室の在室人数を推定するシナリオを例にとり、本実施形態に係る在室人数推定の具体的な処理手順を説明する。このシナリオを図１６乃至図１９に示す。また図２０（ａ）乃至（ｃ）において、各部屋（エリア）に設けられる人体検知センサ及び人間の凡例を示す。なお、図１６乃至図１９では未検知時間の表記を省略してある。

図１６乃至図１９のシナリオは、全体人数が１名の状態から２名の状態に変わり、再び１名の状態になるまでの一連のステップ時刻（１）乃至（３２）を示している。具体的には、１名（例えば「Ａ」という）がすでにある部屋（例えばエリアＬ）におり、別の１名（例えば「Ｂ」という）が帰宅し、このＢが再び外出するというものである。例えば、この間、ＡはエリアＬに居続けるものとする。一方、Ｂは、帰宅してエリアＥ（エントランス）に入り、エリアＨ→Ｉ→Ｌ→Ｉ→Ｆ→Ｂ→Ｆ→Ｉ→Ｈ→Ｅの順に移動して外出する。この在室状況変化をより具体的な例で言えば、例えばＡとＢは家族であり、Ｂが帰宅するとエリアＬ（リビング）に向い、エリアＬにいるＡにただいまの挨拶をする（ステップ時刻（１）乃至（８））。すると、エリアＬでＡはＢにお使いを依頼する（ステップ時刻（９））。Ｂはこれを承服するが、そのお使いは入浴した後に行くことを決意する。そして、ＢはエリアＢ（浴室）に移動して入浴したのち（ステップ時刻（１１）乃至（２２））、そのままエリアＬには戻らずエリアＥに向い（ステップ時刻（２３）乃至（２７））、お使いのために外出する（ステップ時刻（２８）乃至（３２））。これまでの間、ＡはエリアＬに居続けるが、例えばＴＶを観ている。このため、エリアＬの人体検知センサはＡが大きく手を動かすか、Ｂが部屋に入ってきた時に反応し、センサの検知間隔は長めになる。

なお、本実施形態では、人体検知センサは、ＡとＢを区別して検知しない。このため、図においてもＡとＢを区別して示していない。また、エリアＢ（浴室）には、人体検知センサは設けられていない。

図１６乃至図１９のシナリオでは、移動・合流計算、分離計算、生成計算、消滅計算、遷移計算のすべてを少なくとも一回実行している。以下、これら計算の具体的な処理手順を説明するとともに、人数再計算、在室人数・確信度計算、確信度低下情報計算処理についても具体的な処理手順を説明する。

図２１は、移動・合流計算処理を説明するための図である。移動・合流計算部１０３ｂの動作について、図２２に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図２１はあくまで図２２の説明を助けるものであり、図１６乃至図１９とは対応していない。

ステップＳ４０５の実行によってステップＳ５０１が開始される。ステップＳ５０１〜ステップＳ５０２では、選択エリアの未検知時間を０に、最小人数を１にする。ステップＳ５０３では、最小人数が１以上の隣接エリアを探し、ある場合にはステップＳ５０４を、ない場合にはステップＳ５０６を実行する。ステップＳ５０４では、最小人数が１以上の隣接エリアの最大人数の合計を選択エリアの最大人数とする。ステップＳ５０５では、人が移動してきたとみなし、隣接エリアの最小人数を０にする。ステップＳ５０６では、隣接エリアの最大人数の合計を選択エリアの最大人数にする。

図２３は、分離計算処理を説明するための図である。分離計算部１０３ｃの動作について、図２４に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ４０３の実行によってステップＳ６０１が開始される。ステップＳ６０１では、分離時の未検知時間を使用して確信度低下情報を計算するための確信度低下情報計算処理ステップＳ１４０１を実行する。ステップＳ６０２〜ステップ６０３では、選択エリアの未検知時間を０に、最小人数を１にする。

図２５は、生成計算処理を説明するための図である。生成計算部１０３ｄの動作について、図２６に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ４０４の実行によってステップＳ７０１が開始される。ステップＳ７０１〜Ｓ７０３では、選択エリアの未検知時間を０に、最小人数を１に、最大人数を１にする。ステップＳ７０４では、全体人数を１増加する。

図２７は、消滅処理を説明するための図である。消滅計算部１０３ｅの動作について、図２８に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ４０６の実行によってステップＳ８０１が開始される。ステップＳ８０１〜ステップＳ８０２では、選択エリアの最大人数を０に、最小人数を０にする。ステップＳ８０３では、全体人数を選択エリアの最小人数だけ減少する。

図２９は、遷移計算処理を説明するための図である。遷移計算部１０３ｆの動作について、図３０に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ４０７の実行によってステップＳ９０１が開始される。ステップＳ９０１では、遷移先エリアの最小人数を選択エリアの最小人数だけ増加し、ステップＳ９０２では、遷移先エリアの最大人数を選択エリアの最大人数だけ増加する。ステップＳ９０３では、選択エリアの最小人数を０にする。

図３１は、人数再計算処理を説明するための図である。人数再計算部１０３ｇの動作について、図３２に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ４０９の実行によってステップＳ１００１が開始される。ステップＳ１００１で、最小人数の合計が全体人数以上の場合には、ステップＳ１００２において全体人数を最小人数の合計にする。ステップＳ１００３で、最小人数の合計が０の場合には、ステップＳ１００４において全体人数を０にする。ステップＳ１００５では、全体人数が負の値の場合に０にする。ステップＳ１００６〜Ｓ１００８では、全エリアからエリアを１つ選択し、全エリアについてステップＳ１００７を繰り返す。ステップＳ１００７では、選択エリアの最大人数を全体人数−最小人数の合計＋選択エリアの最小人数にする。

在室人数・確信度計算部１０４の動作について、図３３に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３０３の実行によってステップＳ１１０１が開始される。人数と確信度をエリアごとに計算するため、ステップＳ１１０１〜ステップＳ１１０４では、全エリアからエリアを１つ選択し、全エリアについてステップＳ１１０２〜ステップＳ１１０３を繰り返す。ステップＳ１１０２では、在室人数を計算するためステップＳ１２０１を実行する。ステップＳ１１０３では、確信度を計算するためステップＳ１３０１を実行する。

在室人数計算部１０４ａの動作について、図３４に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ１１０２の実行によってステップＳ１２０１が開始される。ステップＳ１２０１では、選択エリアの最小人数が１以上の場合に在室人数を選択エリアの最大人数に（ステップＳ１２０３）、そうでない場合に在室人数を０に（ステップＳ１２０２）する。

確信度計算部１０４ｂの動作について、図３５に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ１１０３の実行によってステップＳ１３０１が開始される。ステップＳ１３０１では、選択エリアの最小人数が１以上の場合にはステップＳ１３０３が実行され、そうでない場合にはステップＳ１３０２が実行される。ステップＳ１３０３では、ｎを全体人数、ｍを最小人数の合計、ｈを選択エリアの最大人数、Ｐ（ｎ，ｋ）を順列としたとき、確信度をＰ（ｎ−ｍ，ｈ−ｍ）／ｍ^ｎ−ｍと計算する。これは、残りの人数ｎ−ｍを重複を許して可能性のある場所に分配した時に最大人数以上いる確率を考えたものとなっている。ステップＳ１３０２では、未検知時間に応じて単調増加する関数で確信度を計算する。未検知時間が０のとき確信度は０、未検知時間が確信度低下情報のとき確信度は１とする。

単調増加する関数としては、例えば図３６（ａ）に示すような、確信度が１で飽和する直線がある。あるいは、単調増加する関数をシグモイド関数としてもよい。あるいは、図３６（ｂ）に示すように、確信度０を保持し続けて急に１になるステップ関数などとしてもよい。

確信度低下情報計算部１０５の動作について、図３７に示すフローチャートを参照して説明する。ステップＳ６０１の実行によってステップＳ１４０１が開始される。ステップＳ１４０１では、選択エリアの未検知時間を追加して分離時未検知時間１０９を更新する。ステップＳ１４０２では、分離時未検知時間１０９の情報から分離時における未検知時間の分布を求め、この分布に基づいて確信度低下情報を計算する。計算の例として、未検知時間の９９％をカバーする値を確信度低下情報とする、平均値を確信度低下情報とする、中央値を確信度低下情報とするなどがある。

以上説明した本発明の実施形態によれば、低コストの人体検知センサを使用して在室人数を計算により推定する在室人数推定装置及び方法を提供することができる。具体的には、エリア全体の人数と各エリアの最大最小人数と人体検知センサが未検知状態になってから経過した時間を使用して、各エリアの人数と確信度を出力することができ、対象とするエリア全体の人数と各エリアの在室人数を得ることができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１０１…人体検知センサ群；
１０２…データ収集部；
１０３…在室人数更新部；
１０３ａ…計算判断部；
１０３ｂ…移動・合流計算部；
１０３ｃ…分離計算部；
１０３ｄ…生成計算部；
１０３ｅ…消滅計算部；
１０３ｆ…遷移計算部；
１０３ｇ…人数再計算部；
１０４…在室人数・確信度計算部；
１０４ａ…在室人数計算部；
１０４ｂ…確信度計算部；
１０５…確信度低下情報計算部；
１０６…計算情報；
１０６ａ…全体人数；
１０６ｂ…最大最小人数；
１０６ｃ…未検知時間；
１０７…確信度低下情報；
１０８…出力情報；
１０８ａ…在室人数；
１０８ｂ…確信度；
１０９…分離時未検知時間；
１１０…エリア情報；
１１０ａ…エリア間接続情報；
１１０ｂ…消滅経過時間；
１１０ｃ…遷移経過時間

Claims (5)

1. 複数のエリアの少なくとも一部に設けられる複数の人体検知センサの検知状態を収集する収集手段と、
   前記複数のエリアの全体人数、及び前記複数のエリアの各々において可能性のある最大人数及び最小人数を表す計算情報を記憶する第１記憶手段と、
   前記複数のエリア間の接続情報を記憶する第２記憶手段と、
   前記複数のエリアの各々を処理対象エリアとし、対応する人体検知センサの反応有無と、前記接続情報により特定される隣接エリアの最大人数又は最小人数との関係により、移動・合流計算、分離計算、生成計算、消滅計算のいずれかを実行して前記全体人数、当該処理対象エリア又は前記隣接エリアの最大人数又は最小人数の少なくともいずれかを更新する更新手段と、
   更新された前記計算情報に基づく前記複数のエリアの在室人数を出力する出力手段と、を具備することを特徴とする在室人数推定装置。
2. 前記更新手段は、前記人体検知センサの検知状態が得られないエリアへの遷移を検知して前記計算情報を更新する遷移計算をさらに実行することを特徴とする請求項１記載の装置。
3. 前記複数のエリアの在室人数の確信度を計算する確信度計算手段をさらに具備し、
   前記出力手段は、前記確信度とともに前記複数のエリアの在室人数を出力することを特徴とする請求項１又は２記載の装置。
4. 前記人体検知センサの未検知時間の分布に基づく確信度低下情報を計算する確信度低下情報計算手段をさらに具備し、
   前記確信度低下情報が前記確信度の計算に用いられることを特徴とする請求項３記載の装置。
5. 複数のエリアの少なくとも一部に設けられる複数の人体検知センサの検知状態をデータ収集部が収集するステップと、
   前記複数のエリアの全体人数、及び前記複数のエリアの各々において可能性のある最大人数及び最小人数を表す計算情報を第１記憶手段が記憶するステップと、
   前記複数のエリア間の接続情報を第２記憶手段が記憶するステップと、
   前記複数のエリアの各々を処理対象エリアとし、対応する人体検知センサの反応有無と、前記接続情報により特定される隣接エリアの最大人数又は最小人数との関係により、移動・合流計算、分離計算、生成計算、消滅計算のいずれかを実行して前記全体人数、当該処理対象エリア又は前記隣接エリアの最大人数又は最小人数の少なくともいずれかを更新手段が更新するステップと、
   更新された前記計算情報に基づく前記複数のエリアの在室人数を出力手段が出力するステップと、を有することを特徴とする在室人数推定方法。

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