JP5162030B2 - 存在人数推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、住居、オフィス等の各領域に存在する人数を推定する存在人数推定装置に関する。

生活者の見守り、及び状況に合わせた機器制御を行う場合には、生活者の位置等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、赤外線イメージセンサ、フロア圧力センサ、超音波センサ、無線タグ及びリーダ等を利用して行う方法が知られている。しかしながら、これら高度なセンサを使用する場合には、プライバシ及びコストに関する問題がある。

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使用し、領域毎の生活者の在室状況を推定する監視システムが開示されている。

特開２００８−７７３６１号公報

特許文献１に開示される監視システムでは、出入り口の通過人数を検知して特定の領域内に存在する人数を推定するが、この出入り口においては同時に１人の通過しか考慮しておらず、正確な存在人数を領域毎に推定することが困難とされる。また、人数検知センサが別途必要なことから、コスト面の問題がある。

従って、存在人数推定装置においては、存在人数を精度良く推定することが求められている。高精度な領域毎の存在人数の推定により、領域毎の存在人数に応じた機器制御、例えば、照明のオン・オフ、空調設備の運転モード等の制御が可能となり、不必要なエネルギー消費を低減することができる。

本発明は、上記問題点を解決するためになされてものであり、その目的は、低コストで、人数を領域毎に精度良く推定することができる存在人数推定装置を提供することにある。

本発明によれば、人数を推定する対象となる所定の範囲の複数の領域のいずれかに複数個設置され、前記領域内の人間の有無又は前記領域内の人間の動作の有無を検知して検知信号を出力する人体検知センサと、前記検知信号を収集し、前記領域で前記人間の有無又は前記人間の動作の有無が最後に検知された時刻を前記領域毎に関連づけた時刻情報を含む人体検知情報を出力する収集部と、前記領域毎の推定存在人数を示す複数の実現値と、前記領域間の接続関係及び前記領域と前記人数を推定する対象外となる領域外との接続関係を含む接続関係情報と、前記領域が重なり合う重複領域を示す重複関係情報と、を格納する記憶部と、前記接続関係情報を使用して、前記領域間を人間が遷移する確率を示す第１の遷移確率、及び領域から領域外へ人間が遷移する確率を示す第２の遷移確率を計算し、前記第１及び第２の遷移確率を行列要素に有する遷移行列を作成する遷移行列作成部と、前記遷移行列を使用して前記実現値の各々から現在時刻の実現値を予測する実現値予測部と、前記時刻情報及び前記重複関係情報を使用して前記現在時刻の実現値の各々の尤度を計算する尤度計算部と、前記現在時刻の各実現値のうち前記尤度が予め設定される閾値よりも大きい実現値を選択する実現値選択部と、前記選択された実現値から同一の実現値の数を計算し、該実現値の数と前記領域毎の存在人数とを関連づけた出力情報を生成して、この出力情報を出力する出力部と、を具備することを特徴とする存在人数推定装置が提供される。

本発明の存在人数推定装置によれば、領域毎の存在人数を精度良く推定することができる。

第１の実施の形態に係る存在人数推定装置を示すブロック図である。 図１に示した存在人数推定装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図１に示した存在人数推定装置が適用される環境の一例を示す模式図である。 図１に示した部屋間の接続関係情報の一例を示す概略図である。 図１に示した屋外との接続関係情報の一例を示す概略図である。 図１に示した検知領域の重複関係情報の一例を示す概略図である。 在室人数を推定する処理手順の一例を示すフローチャートである。 一期先予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。 遷移行列作成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 遷移行列の一例を示す概略図である。 一時刻前の実現値の例を示す概略図である。 実現値予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。 現在時刻の実現値の例を示す概略図である。 実現値評価処理の手順の一例を示すフローチャートである。 尤度計算の結果の一例を示す概略図である。 実現値選択処理の手順の一例を示すフローチャートである。 実現値選択処理後の実現値の一例を示す概略図である。 出力情報の一例を示す概略図である。 出力情報の他の例を示す概略図である。 第２の実施の形態に係る存在人数推定装置を示す模式図である。 人体検知センサの検知領域を示す模式図である。 人体検知センサの配置の一例を示す模式図である。

以下、必要に応じて図面を参照しながら、本発明の一実施の形態に係る存在人数推定装置を説明する。

[第１の実施の形態]
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る存在人数推定装置１００の概略構成を示している。この存在人数推定装置１００は、図３を参照して後に説明されるような住居、オフィス等の屋内に存在する人数を部屋（領域）毎に推定することができる。本明細書に記述される部屋は、例えば、住宅における居間、寝室、台所等の部屋を指すように限定されず、人数を推定する対象となる任意の領域（エリア）を意味してもよい。

図１に示される存在人数推定装置１００は、複数の人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃを含む人体検知センサ群１０１を備え、人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃは、夫々特定の領域を検知領域として割り当てられている。各人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃは、検知領域内の人間の有無又は人間の動作の有無を検知し、検知信号を検知情報収集部１０２に送信する。検知情報収集部１０２は、有線又は無線経路で各人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃに接続されている。

人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃとしては、例えば、焦電型赤外線センサ、サーモパイル型赤外線センサ等の動いている人間の存在を検知するセンサがある。人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃに焦電型赤外線センサが利用される場合、各人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃは、天井等に配置され、検知領域における人間の動きを検出して人間の有無を検知する。より詳細には、焦電型赤外線センサを備える人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃは、検知領域から発せられる赤外線エネルギーの変化を焦電素子によって電気的な変化として検出することで、赤外線を発している人間の動きを検出する。人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃは、上記の例に限定されず、人間の有無又は人間の動作の有無を検知することができればよく、カメラ、フロア圧力センサ、超音波センサ、操作されたことを検知信号として出力することができる家電機器等で構成されてもよい。人体検知センサ群１０１は、上記のような各種センサを組み合わせて構成されてもよい。

検知情報収集部（単に、収集部とも言う）１０２は、各人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃから検知信号を収集し、収集した検知信号を人体検知情報として制御部１０３及び実現値評価部１０５に送信する。また、検知情報収集部１０２は、検知信号の受信時の時刻、即ち、人間の有無又は人間の動作の有無が検知された時刻に関する時刻情報を人体検知情報に含めて送信することができる。より具体的には、検知情報収集部１０２は、各部屋において人間の有無又は人間の動作の有無が最後に検知された時刻（最終検知時刻）を記憶し、部屋毎の最終検知時刻を含む人体検知情報を定期的に送信する。或いは、検知情報収集部１０２は、最終検知時刻からの経過時間を示す未検知時間を計算し、部屋毎の未検知時間を含む人体検知情報を送信してもよい。

制御部１０３は、所定のタイミングで、例えば、検知情報収集部１０２から人体検知情報を受信した直後に一期先予測部１０４、実現値評価部１０５及び在室人数出力部１０６を順次動作させる。また、制御部１０３は、複数の実現値を格納している実現値の集合１１１を初期化することができる。ここで、実現値とは、人数を推定する対象となる領域（例えば、部屋）毎の存在人数の推定値を有するデータを指す。これらの実現値は、後に説明されるように、図１１に示されるようなデータ構造を有している。

図１に示される一期先予測部１０４は、部屋間の接続関係を示す部屋間の接続関係情報１０９、及び部屋と屋外との接続関係を示す屋外との接続関係情報１１０を使用して実現値の集合１１１を更新する。より具体的には、一期先予測部１０４は、遷移行列作成部１０４Ａ及び実現値予測部１０４Ｂを備え、遷移行列作成部１０４Ａは、部屋間の接続関係情報１０９及び屋外との接続関係情報１１０を使用して遷移行列を作成し、実現値予測部１０４Ｂは、遷移行列を使用して、制御部１０３により初期化された、或いは一期先予測部１０４及び実現値評価部１０５により以前に更新された各実現値（一時刻前の実現値とも言う）から現在時刻の実現値を予測し、予測した実現値で実現値の集合１１１を更新する。

実現値評価部１０５は、検知情報収集部１０２から受信した人体検知情報を使用して、一期先予測部１０４により予測された実現値を評価する。より具体的には、実現値評価部１０５は、人体検知情報に基づいた各部屋の在室状況と乖離する実現値を消去し、この在室状況と整合する実現値を複製して実現値の集合１１１を更新する。この実現値評価部１０５は、人体検知情報、及び人体検知センサ１０１Ａ〜１０１Ｃの検知領域が重なり合う領域（重複領域とも言う）に関する重複関係情報１１２を使用して、実現値毎に尤度を計算する尤度計算部１０５Ａと、各実現値の尤度を比較して消去する実現値と複製する実現値を選択する実現値選択部１０５Ｂとを備えている。

在室人数出力部（出力部とも言う）１０６は、評価部１０５により更新された実現値の集合１１１内の実現値から部屋毎の在室人数に関する出力情報を生成し、出力情報を表示装置１０７及び制御対象機器１０８に出力する。表示装置１０７は、在室人数出力部１０６の出力情報を表示することができる表示ディスプレイ、プリンタ等の機器で構成され、図２に示される表示部２０４を含むことができる。制御対象機器１０８は、在室人数出力部１０６の出力情報に応じて制御される汎用計算機、家電機器、住設機器等から構成される。在室人数出力部１０６は、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、シリアル通信、又はパラレル通信等の通信ネットワークを介して表示装置１０７及び制御対象機器１０８に接続される。

図２は、存在人数推定装置１００のハードウェア構成例を示している。存在人数推定装置１００は、汎用コンピュータ装置２００を基本ハードウェアとして使用することで実現することができる。汎用コンピュータ装置２００は、図２に示されるように、ＣＰＵ２０２、入力部２０３、表示部２０４、通信部２０５、主記憶部２０６及び外部記憶部２０７により構成され、これらは、バス２０１により相互に通信可能に接続される。

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、若しくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ等の記憶媒体等から構成され、上記した検知情報収集部１０２、制御部１０３、一期先予測部１０４、実現値評価部１０５及び在室人数出力部１０６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。

尚、存在人数推定装置１００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等の記憶媒体に記憶して、或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に示した部屋間の接続関係情報１０９、屋外との接続関係情報１１０、実現値の集合１１１、重複関係情報１１２は、上記のコンピュータ装置に内蔵又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、若しくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ等の記憶媒体等を適宜利用して実現することができる。

尚、上述の構成要素の他に、部屋間の接続関係情報１０９、屋外との接続関係情報１１０、実現値の集合１１１、重複関係情報１１２に記憶されている情報及び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２に示す存在人数推定装置１００のハードウェア構成を変更してもよい。

図３は、図１に示される存在人数推定装置１００が適用される一例としての住居の間取りを示している。人体検知センサ１０１Ａは、図３に示されるように、玄関（部屋Ａとも言う）３０１に配置され、玄関３０１内の領域３１１Ａを検知領域として割り当てられている。同様に、人体検知センサ１０１Ｂ〜１０１Ｅは、夫々台所（部屋Ｂとも言う）３０２、洋室３０３の北側（部屋Ｃとも言う）、洋室３０３の南側（部屋Ｄとも言う）及び洗面所（部屋Ｅとも言う）３０４に配置され、夫々領域３１１Ｂ〜３１１Ｅを検知領域として割り当てられている。洋室３０３では、検知領域３１１Ｃ及び３１１Ｄが部分的に重なり合っている。検知領域３１１Ｃ及び３１１Ｄが重なり合う領域は、仮想的な部屋Ｇに設定される。また、浴室（部屋Ｆとも言う）３０５には、人体検知センサが設置されていない。

図３に示される矢印は、移動可能な部屋間の接続関係を示している。例えば、部屋Ａにいる人は、部屋Ｂ、又は人数を推定する対象外となる屋外（部屋Ｘ、領域外とも言う）のいずれかに移動することができる。図３の間取りにおける部屋間の接続関係情報１０９及び屋外との接続関係情報１１０の例が夫々図４及び図５に示されている。図４に示される部屋間の接続関係情報１０９の各フィールドには、部屋間の移動が可能、即ち、部屋同士が隣接している場合、１が格納され、部屋同士が非隣接である場合、０が格納される。図４に示される部屋間の接続関係情報１０９は、部屋Ａからは、部屋Ｂに移動することができ、且つ部屋Ａに滞在することができることを示している。同様に、図５に示される屋外との接続関係情報１１０の各フィールドには、部屋と屋外とが隣接している場合、１が格納され、部屋と屋外とが非隣接である場合、０が格納される。図５に示される屋外との接続関係情報１１０は、部屋Ａから屋外（部屋Ｘ）へ、及び屋外から部屋Ａへ移動することができることを示している。

尚、部屋間の接続関係及び部屋と屋外との接続関係は、別々の情報として用意されてもよく、或いは同一の接続関係情報にまとめて用意されてもよい。

図６は、図３に示される間取りにおける人体検知センサの重複領域に関する重複関係情報１１２の一例を示している。図６に示されるように、重複関係情報１１２は、対角要素（即ち、行と列のインデックスが同じ要素）が１の場合、そのインデックスで特定される部屋に人体検知センサが設置されていることを示し、対角要素が０の場合、そのインデックスにより特定される部屋に人体検知センサが非設置であることを示す。また、非対角要素が１の場合、そのインデックスで特定される２つの部屋の検知エリアが互いに重なり合っていることを示す。図６に示される重複関係情報１１２は、部屋Ａ〜Ｅには人体検知センサが設置され、部屋Ｆ及びＧには人体検知センサが非設置であり、部屋Ｃと部屋Ｄと検知エリアが重複し、重複エリアを仮想的な部屋Ｇとした場合を示している。

以下では、図３に示される住居を具体例として適宜参照しながら、存在人数推定装置１００の具体的な処理手順を説明する。

図７は、存在人数推定装置１００の処理手順の一例を示している。図７に示されるように、存在人数推定装置１００が動作開始されると、制御部１０３は、ステップＳ７０１において、実現値の集合１１１を初期化する。初期化時に、実際の在室状況、即ち、人体検知情報から得られる在室状況と大きく異なって実現値が設定された場合、正しい推定値を計算する処理に時間がかかるため、制御部１０３は、例えば、次に示す方法で実現値の集合１１１を初期化する。即ち、制御部１０３は、住居全体の人数及び各部屋の最大人数等の予め設定された制約条件を満たすように乱数で複数の実現値を生成し、或いはこの制約条件を満たす全ての状態を実現値として生成する。

ステップＳ７０２では、制御部１０３は、検知情報収集部１０２から検知状態情報を受信するか、或いは内蔵されたタイマーによって定期的に呼び出されるまで処理を一時停止する。一時停止復帰後、ステップＳ７０３において、図８に示される一期先予測処理が実行され、ステップＳ７０４において、図１４に示される実現値評価処理が実行され、さらに、ステップＳ７０５において在室人数出力処理が実行される。ステップＳ７０２〜Ｓ７０５に示される一連の処理は、制御部１０３が終了を指示するまで、繰り返し実行され（ステップＳ７０６）、実現値の集合１１１が次々に更新される。

図８は、図７のステップＳ７０３に示される一期先予測処理の手順の一例を示している。図８のステップＳ８０１において、遷移行列作成部１０４Ａは、部屋間の接続関係情報１０９及び屋外との接続関係情報１１０から遷移行列を作成する。ステップＳ８０２において、実現値予測部１０４Ｂは、作成された遷移行列を使用して一時刻前の各実現値から現在時刻の実現値を予測して、予測した実現値で実現値の集合１１１を更新する。

図９は、図８のステップＳ８０１に示される遷移行列作成処理の手順の一例を示している。図９のステップＳ９０１において、遷移行列作成部１０４Ａは、ある部屋（移動元の部屋とも言う）ｉから他の部屋（移動先の部屋とも言う）ｊに人が移動する場合の遷移確率Ｐ_ｉｊを計算する。遷移確率Ｐ_ｉｊは、隣室へ移動する確率をａ、屋外へ移動する確率をｂとし、部屋ｉと部屋ｊとの接続関係をｄ_ｉｊ、屋外と部屋ｉ（部屋ｊ）との接続関係をｇ_ｉ（ｇ_ｊ）とすると、下記数式１から計算される。移動確率ａは、その値が大きいほど他の部屋への移動が起こり易いことを表わし、移動確率ｂは、その値が大きいほど屋外への移動及び屋外からの移動が起こり易いことを表わす。遷移確率Ｐ_ｉｊは_、移動元の部屋ｉ以外の全ての部屋ｊについて計算される（ステップＳ９０２）。

ここで、ｉ≠ｊである。

ステップＳ９０３において、一期先予測部１０４は、移動元の部屋ｉに滞在する場合の遷移確率Ｐ_ｉiを計算する。遷移確率Ｐ_ｉiは、ステップＳ９０１及びＳ９０２で算出された遷移確率Ｐ_ｉｊを使用して下記数式２から計算される。

ステップＳ９０１〜Ｓ９０３に示される計算は、全ての移動元の部屋ｉに対して実行され（ステップＳ９０４）、ステップＳ９０１〜Ｓ９０４で計算された遷移確率を行列要素に有する遷移行列Ｐが作成される。図１０には、図４及び図５に示される接続関係情報１０９及び１１０を使用して、ａ＝０．１、ｂ＝０．０１として計算された遷移行列Ｐが示されている。

図１１は、実現値の集合１１１内の実現値のデータ構造例を示している。図１１に示される例では、実現値の集合１１１には、４つの実現値が夫々実現値１から実現値４とインデックスを付されて格納されている。実現値の集合１１１に格納される実現値の数Ｎは、部屋の数等の状況に応じて適宜変更されることができる。

図１２は、図８のステップＳ８０２に示される実現値予測処理の手順を示している。図１２のステップ１２０１において、実現値予測部１０４Ｂは、ステップＳ８０１で計算された遷移行列Ｐを使用して、一時刻前のある実現値ｋ（ここで、ｋは、１≦ｋ≦Ｎを満たす整数）における部屋ｉに在室する人間が現在時刻においてどの部屋ｊに移動するか、或いは屋外に移動するかを決定する。より具体的には、遷移行列のｉ行目の横ベクトルが部屋ｉから各部屋に移動する確率になっているため、この確率に従って乱数を発生させて１つの移動先の部屋ｊをサンプリングする。例えば、部屋Ｇに在室する人に関しては、図１０に示されるように、部屋Ｇに滞在する確率が０．８、部屋Ｃ及び部屋Ｄに移動する確率が各々０．１であり、この人が部屋Ｇに滞在するか、部屋Ｃ又は部屋Ｄに移動するかをこの確率に従って乱数で決定する。

ステップＳ１２０２において、実現値予測部１０４Ｂは、ステップＳ１２０１で決定された移動先の部屋ｊ（部屋ｊは、部屋ｉと同一であってもよい）に従って、移動元の部屋ｉの人数を１減少させ、移動先の部屋ｊの人数を１増加させる。ここで、ステップＳ１２０１で決定された移動先の部屋が部屋Ｘである場合は、移動元の部屋ｉの人数を１減少させる。ステップＳ１２０１及びＳ１２０２における処理は、一時刻前の実現値ｋにおける移動元の部屋ｉの在室人数の回数だけ繰り返される（ステップＳ１２０３）。ステップＳ１２０４では、ステップＳ１２０１〜Ｓ１２０３に示される処理が全ての部屋、例えば、部屋Ａから部屋Ｆに対して繰り返し実行される。次に、ステップＳ１２０５に示されるように、全ての実現値に対してステップＳ１２０１〜Ｓ１２０４に示される処理が繰り返し実行される。

図１３は、図１１に示した実現値の集合１１１に対して実現値予測処理を実行した後の実現値の集合１１１の例を示している。図１１及び図１３に示されるように、実現値１においては、部屋Ｇから部屋Ｄに１人移動し、部屋Ｅから部屋Ｆに１人移動している。また、実現値２においては、部屋Ｅから部屋Ｆに１人移動し、実現値３においては、部屋Ｄから部屋Ｇに１人移動している。さらに、実現値４においては、部屋Ｇから部屋Ｄに１人移動し、部屋Ｅから部屋Ｆに１人移動している。

上述のような処理に従って、一期先予測部１０３は、一時刻前の実現値から現在時刻の実現値を予測し、実現値の集合１１１を更新する。

尚、図８のステップＳ８０１に示される遷移行列作成処理は、必ずしも毎回実行される必要はなく、遷移行列Ｐは、予め計算されて外部記憶部２０７等に格納されてもよい。

図１４は、図７のステップＳ７０４に示される実現値評価処理の手順の一例を示している。実現値評価部１０５は、尤度計算部１０５Ａ及び実現値評価部１０５を実行し、一期先予測部１０４によって更新された実現値の集合１１１内の各実現値が人体検知情報に基づいた部屋毎の在室状況と整合するか否かを評価する。図１４のステップＳ１４０１において、尤度計算部１０５Ａは、重複関係情報１１２及び人体検知情報を使用して、実現値の集合１１１内の各実現値の尤度ｗを計算する尤度計算処理を実行する。実現値ｋの尤度ｗは、下記数式３により計算される。

ここで、実現値ｋの各部屋の在室人数から計算される部屋ｉ内の人間の在不在を示す値（第１の在不在値とも言う）ｓ_ｉと、人体検知情報で特定される各部屋の在室状況から計算される部屋ｉ内の人間の在不在を示す値（第２の在不在値とも言う）ｒ_ｉとの差が、平均μが０、標準偏差がσの正規分布Ｎ（ｘ；μ＝０，σ）に従うとして尤度ｗを計算している。正規分布Ｎ（ｘ；μ＝０，σ）は、下記数式４のように定義されている。

また、Ｈ_ｊｊは、重複関係情報１１２を示しており、従って、検知領域の重複による仮想的な部屋（例えば、部屋Ｇ）及び人体検知センサが未設置の部屋（例えば、部屋Ｆ）を除いた部屋ｉが尤度ｗの計算対象になる。値ｓ_ｉは、下記数式５により計算される。

この数式５は、実現値ｋの部屋ｉの人数ｘ_ｉを在（１）不在（０）に変換している。例えば、図３に示される実現値１では、ｓ_Ｄ＝ｓ_Ｆ＝１、ｓ_Ａ＝ｓ_Ｂ＝ｓ_Ｃ＝ｓ_Ｅ＝０となる。また、値ｒ_ｉは、下記数式６により計算される。

ここで、ｊ∈ａｄｊ（ｉ）は、部屋ｉの隣室ｊを表わし、ｙ_ｉは、部屋ｉにおける最終検知時刻を表わしている。最終検知時刻ｙ_ｉから現在時刻ｔまでの経過時間ｔ−ｙ_ｉは、部屋ｉでの未検知時間に一致する。関数ｆは、未検知時間ｔ−ｙｉに応じて部屋ｉに人間が在室している確率を小さくするように、例えば、下記数式７のような値が１から０に単調減少する関数として与えられる。

ここで、パラメータα_ｉは、部屋ｉに１人も在室していないとみなすまでの未検知時間を表わし、パラメータβ_ｉは、部屋ｉからセンサ未設置の部屋及び屋外等（以下、遷移先の部屋と言う）に移動したとみなすまでの未検知時間を表わしている。パラメータα_ｉ及びβ_ｉは、部屋毎に異なる値を設定することができる。例えば、廊下（部屋Ｓとも言う）では、在室しているにもかかわらず長時間人間検知センサに反応がない可能性は低いが、寝室（部屋Ｔとも言う）では、睡眠時等、検知領域内に人が存在するが動きがほとんどないことがあり、在室しているにもかかわらず長時間反応がない可能性は高い。従って、α_Ｓには小さい値が設定され、α_Ｔには大きい値が設定される。

数式６では、３つの場合に場合分けされている。部屋ｉ及びその隣室ｊのうち部屋ｉで最後に動いている人間の有無が検知され、且つ隣室に遷移先の部屋が含まれていない場合に、値ｒ_ｉが数式６の上式で計算される。この場合、人が隣室に移動しているとは考えられないので、必ず部屋ｉに在室し、即ち、常にｒ_ｉ＝１になる。また、部屋ｉ及び隣室のうち部屋ｉで最後に動いている人間の有無が検知され、且つ隣室に１以上の遷移先の部屋が存在する場合に、値ｒ_ｉが数式６の中式で計算される。この場合、人間が部屋ｉから遷移先の部屋に移動している可能性があるため、０≦ｒ_ｉ≦１になる。さらに、部屋ｉより後に隣室で動いている人間の有無が検知される場合、値ｒ_ｉが数式６の下式で計算される。この場合、人間が部屋ｉから隣室に移動している可能性が高いため、０≦ｒ_ｉ≦０．５になる。

図１３に示される実現値に対してステップＳ１４０１の尤度計算処理を実行して得られた計算結果の一例が図１５に示されている。図１５において、各実現値の尤度ｗは、全ての実現値の尤度の合計が１となるように規格化され、尤度の比として示されている。

尚、図１４のステップＳ１４０１において、実現値ｋの尤度ｗを、下記数式８により計算してもよい。

ここで、ｘ_ｉ ^ｎｅｗは、一期先予測処理で計算された実現値ｋの部屋ｉの人数を表し、ｘ_ｉ ^ｏｌｄは、一期先予測処理で計算される前の実現値ｋの部屋ｉの人数を表している。また、ｒは、０から１の一様乱数とする。

図１４のステップＳ１４０２において、実現値評価部１０５は、ステップＳ１４０１で計算された各実現値の尤度ｗを比較して、尤度ｗの小さい実現値を消去し、尤度ｗの大きい実現値を複製する実現値選択処理を実行する。ステップＳ１４０２の実現値選択処理は、一例として図１６に示されている。図１６に示されるステップＳ１６０１において、実現値選択部１０５Ｂは、ステップＳ１４０１で計算した各実現値の尤度ｗから、実現値１から実現値ｋまでの尤度ｗの比の合計である累積尤度比ｖ_ｋを下記数式９のように計算する。

ここで、Ｎは、実現値の集合１１１内に格納されている実現値の数であり、ｗ_ｍは、実現値ｍの尤度ｗを表わす。ステップＳ１５０２では、実現値選択部１０５Ｂは、ｖ_ｋ−１＜ｎ−ε≦ｖ_ｋを満たす整数ｎの数だけ実現値ｋを複製して保存する。ここで、パラメータεは、０を超え、１未満の値であり、予め設定される。は、ｖ_ｋ−１＜ｎ−ε≦ｖ_ｋを満たす整数ｎが存在しない場合は、この実現値ｋを消去する。これらの処理によって、実現度選択部１０５Ｂは、尤度ｗの低い実現値を消去し、尤度ｗの高い実現値を複製している。図１６に示される実現値選択処理は、一例であって、他の方法で消去及び複製する実現値を選択してもよい。例えば、尤度の比に関して予め閾値が設定され、ステップＳ１４０２で各実現値に対して計算される尤度の比が閾値以上となる場合にその実現値を複製し、尤度の比が閾値未満となる場合にその実現値を消去するようにしてもよい。

図１７は、図１３に示された実現値に対して実現値選択処理を実行した結果の一例を示している。図１３に示される各実現値の累積尤度比は、図１５に示される値を使用すると、ｖ１＝０．９６、ｖ２＝３．００、ｖ３＝３．０４、Ｖ４＝４．００と求まる。この結果、例えばパラメータεが０．１と設定される場合、図１７に示されるように、図１３に示される実現値３が削除され、図１３に示される実現値２が複製されて実現値２及び実現値３とされる。

上述のように、図７に示されるステップＳ７０３の一期先予測処理、及びステップＳ７０４の実現値評価処理が順次実行されて、実現値の集合１１１が更新される。ステップＳ７０５において、在室人数出力部１０６は、更新された実現値の集合１１１から部屋毎の在室人数に関する出力情報を表示装置１０７及び制御対象装置１０８に出力する。在室人数出力部１０６は、図１８に示されるように、全ての部屋の在室人数が同一の実現値の数を計算し、数の多い順序に並び替えた実現値を出力情報として出力することができる。このように、同一の実現値の総数とともに実現値を出力することにより、制御対象装置１０８が、総数の多い実現値を使用したり、上位１０個の実現値の平均を取る等の種々の処理を実行することが可能となる。また、在室人数出力部１０６は、図１９に示されるように、Ｎ個の実現値から部屋毎に在室人数の平均値を計算し、部屋毎の平均在室人数を代表値として出力してもよい。代表値のように１つのデータを出力することにより、在室人数出力部１０６からの出力情報を他の手法で推定した部屋毎の在室人数に関する出力情報との置き換えが容易になる。また、出力情報が人間にとって理解しやすくなるという利点がある。

在室人数に応じて制御される制御対象機器１０８としては、例えば、照明、エアコン、扇風機、空気清浄機、テレビ、パーソナルコンピュータ等がある。例えば、図３に示される部屋３０３に設置される照明においては、部屋Ｃ、Ｄ及びＧの合計の在室人数が０．２人以下と推定された場合にオフするように制御される。また、エアコン、扇風機、空気清浄機等は、在室人数に応じて強弱、又は運転モード等が制御されることができる。このように在室人数に応じて種々の機器の動作を制御することにより、不必要な電力消費を抑えることができる。

尚、在室人数出力部１０６が図示しない制御装置に出力情報を出力し、この制御装置が部屋の在室人数に応じて上記の制御対象機器１０８の動作を制御してもよい。

また、人数を推定する対象となる部屋（即ち、領域）は、図３に示した例に限定されず、リビング、トイレ、寝室、オフィスにおける会議室等を含むことができる。

以上のように、第１の実施の形態に係る存在人数推定装置は、部屋毎の存在人数を示す複数の実現値を用意し、これら実現値から現在時刻の実現値を予測し、予測した現在時刻の実現値から人体検知情報に基づいた在室状況と整合する実現値を尤度計算により選択している。この存在人数推定装置は、予測した実現値から実際の在室状況と整合性の高い実現値を選択することにより、部屋（領域）毎の存在人数を精度良く推定することができる。

[第２の実施の形態]
図２０から図２２を参照して、第２の実施の形態に係る存在人数推定装置を説明する。第２の実施の形態に係る存在人数推定装置１００は、図２０に簡略化して示されているが、図１に示される第１の実施の形態と同一の構成を有している。第２の実施の形態では、第１の実施の形態と比較して、人体検知センサの配置が変更されている。

図２１は、第２の実施の形態における人体検知センサ１０１Ａ及び１０１Ｂに割り当てられる検知領域の一例を示している。人体検知センサ１０１Ｂは、部屋２１０２内の領域２１１１Ｂを検知領域として設定され、人体検知センサ１０１Ａは、部屋２１０１及び部屋２１０２間の出入り口（部屋Ａ）を含む領域２１１１Ａを検知領域として設定されている。この場合、人体検知センサ１０１Ａは、部屋２１０１及び部屋２１０２間の出入り口付近に配置される。他の例では、人体検知センサ１０１Ａ及び１０１Ｂは、図２２に示されるように、部屋２１０２の天井に設置された照明に組み込まれて設けられ、センサ１０１Ａが部屋の出入り口を検知領域に設定され、センサ１０１Ｂが部屋内を検知領域に設定されてもよい。このように、１以上の人体検知センサがエアコン、照明等の他の１つの機器に一体化して設けられてもよい。

以上のように、第２の実施の形態に係る存在人数推定装置においては、人体検知センサの検知領域が出入り口に割り当てられることから、人間の部屋間の移動を確実に検知することができ、部屋（領域）毎の存在人数をより精度良く推定することができる。

本発明に係る存在人数推定装置は、住宅、オフィス等の屋内に存在する人数を領域毎に精度良く推定することができ、推定された存在人数に応じて照明、エアコン、テレビ等の機器制御が可能となることから産業上の利用可能性が高い。

１００…存在人数推定装置、１０１…人体検知センサ群、１０１Ａ〜１０１Ｅ…人体検知センサ、１０２…検知状態収集部、１０３…制御部、１０４…一期先予測部、１０４Ａ…遷移行列生成部、１０４Ｂ…実現値予測部、１０５…実現値評価部、１０５Ａ…計算部、１０５Ｂ…実現値選択部、１０６…在室人数出力部、１０７…表示装置、１０８…制御対象機器、１０９…部屋間の接続関係情報、１１０…屋外との接続関係情報、１１１…実現値の集合

Claims (5)

1. 人数を推定する対象となる所定の範囲の複数の領域のいずれかに複数個設置され、前記領域内の人間の有無又は前記領域内の人間の動作の有無を検知して検知信号を出力する人体検知センサと、
   前記検知信号を収集し、前記領域で前記人間の有無又は前記人間の動作の有無が最後に検知された時刻を前記領域毎に関連づけた時刻情報を含む人体検知情報を出力する収集部と、
   前記領域毎の推定存在人数を示す複数の実現値と、前記領域間の接続関係及び前記領域と前記人数を推定する対象外となる領域外との接続関係を含む接続関係情報と、前記領域が重なり合う重複領域を示す重複関係情報と、を格納する記憶部と、
   前記接続関係情報を使用して、前記領域間を人間が遷移する確率を示す第１の遷移確率、及び領域から領域外へ人間が遷移する確率を示す第２の遷移確率を計算し、前記第１及び第２の遷移確率を行列要素に有する遷移行列を作成する遷移行列作成部と、
   前記遷移行列を使用して前記実現値の各々から現在時刻の実現値を予測する実現値予測部と、
   前記時刻情報及び前記重複関係情報を使用して前記現在時刻の実現値の各々の尤度を計算する尤度計算部と、
   前記現在時刻の各実現値のうち前記尤度が予め設定される閾値よりも大きい実現値を選択する実現値選択部と、
   前記選択された実現値から同一の実現値の数を計算し、該実現値の数と前記領域毎の存在人数とを関連づけた出力情報を生成して、この出力情報を出力する出力部と、
   を具備することを特徴とする存在人数推定装置。
2. 前記遷移行列作成部は、前記第１及び第２の遷移確率から、同一の領域に滞在する確率を示す滞在確率をさらに計算し、
   前記遷移行列は、前記滞在確率を行列要素に有することを特徴とする請求項１に記載の存在人数推定装置。
3. 前記尤度計算部は、前記現在時刻の実現値から前記領域毎の第１の在不在値を計算し、前記人体検知信号に基づいて前記領域毎の第２の在不在値を計算して、これら第１及び第２の在不在値を使用して尤度を計算することを特徴とする請求項１に記載の存在人数推定装置。
4. 前記出力情報は、前記領域毎の平均の推定存在人数を含むことを特徴とする請求項１に記載の存在人数推定装置。
5. 前記出力情報は、通信可能に接続される機器の電源、運転モード、又は運転の強弱の制御に使用されることを特徴とする請求項１に記載の存在人数推定装置。

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