JP6127602B2 - 状態認識装置、状態認識方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

状態認識装置、状態認識方法及びコンピュータプログラム Download PDF

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Description

本発明は、状態認識装置、状態認識方法及びコンピュータプログラムに関する。
人感センサを用いて、屋内などの特定エリアでの人間の状態や、人間の在室などを認識する技術が、例えば特許文献１〜４等で開示されている。特許文献１及び２で開示された技術は、センサから得られる体動や生体情報に基づき、人間の屋内での在室等を検知している。特許文献１では、屋内に照射したドップラーセンサの信号の強度と分散値とから閾値判定を行い、屋内の状態を不在、休息、活動の３つの状態で推定する技術が開示されている。特許文献２では、生活機器に装着された圧力センサの信号を、周波数変換及びフィルタリング処理することで、呼吸成分、心拍成分、体動成分を抽出し、これらの成分から不在か否か、また緊急時の検出を行う技術が開示されている。
特許文献３及び４では、睡眠時の見守りを目的とした、睡眠状態の分別や異常の検知を行う技術が開示されている。特許文献３には、ベッドで寝ている人間に向けてドップラーセンサから信号を照射し、ドップラー信号から得られる動作時間、速度、方向などの情報から閾値判定を行なって、呼吸、寝返り、ベッドからの落下等を検知する技術が開示されている。特許文献４には、赤外線人感センサなどを用いて、一定の短時間でのセンサの反応の有無という２値信号を周波数変換して、信号の周期によって人間の睡眠、覚醒、不在等を判定する技術が開示されている。
特開２０１１−２１５０３１号公報 特表２００４−１７４１６８号公報 特開２０１２−５７４５号公報 特開２００８−２４２６８７号公報
しかし、上記特許文献１〜３で開示された技術には、人間の生体情報のうち、信号強度や分散、周波数成分、センサに対する速度など、一部の情報のみを利用しているため、正確に屋内の状態を認識することが困難な場合があるという問題があった。
また特許文献１に開示された技術では、過去数十秒の分散値に基づいて閾値を設定しているが、精度が閾値に依存し、またその設定方法が明確ではない。特許文献２に開示された技術では、赤外線人感センサなどの生体情報検知センサと、圧力センサなどの生体情報検出センサの組み合わせが必須であり、局所的に生体情報を検出するため、屋内に設置するセンサの数が増え、またシステムが煩雑になる問題がある。
また特許文献３に開示された技術では、ベッド上での人間の見守りに特化しているため、ベッド上という限られた空間では人間の呼吸や体動を抽出出来るが、屋内全体など広範囲への適用を考えた場合に、外乱との区別が考慮されていないという問題がある。また特許文献４に開示された技術では、呼吸の周期を得るためにはある程度長時間のデータを用いた周波数変換が必要であり、引用文献４には９０分区間の短時間フーリエ変換を利用することが開示されているが、短時間での状態の変化に対応できないという問題がある。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、人間の生体状況を非接触で検知し、所定の空間内の状態を分離できる特徴量を選定し、選定した特徴量に基づいて空間の状態をより正確に認識することが可能な、新規かつ改良された状態認識装置、状態認識方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、空間の遠隔測定により得られる時系列信号に対して第１のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の動作に起因する信号成分を通過させる第１のフィルタ部と、前記時系列信号に対して前記第１のカットオフ周波数とは異なる第２のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の生体情報に基づく信号成分を通過させる第２のフィルタ部と、前記第１のフィルタ部及び／または第２のフィルタ部を通過した信号から振幅成分に関する第１の特徴量を抽出する振幅成分抽出部と、前記第１のフィルタ部及び／または第２のフィルタ部を通過した信号から周波数成分に関する第２の特徴量を抽出する周波数成分抽出部と、前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量を用いて前記空間の状態を認識する認識部と、を備えることを特徴とする、状態認識装置が提供される。
上記周波数成分抽出部は、前記第１のフィルタ部及び／または前記第２のフィルタ部を通過した信号に対して周波数変換を行い、周波数変換後のスペクトル強度の和を前記第２の特徴量としてもよい。
上記周波数成分抽出部は、前記第１のフィルタ部及び／または前記第２のフィルタ部を通過した信号に対してバンドパスフィルタを適用し、適用後の信号値を前記第２の特徴量としてもよい。
上記周波数成分抽出部は、前記第１のフィルタ部及び／または前記第２のフィルタ部を通過した信号がゼロ点を交差した回数の和を前記第２の特徴量としてもよい。
上記振幅成分抽出部は、前記第１のフィルタ部及び／または前記第２のフィルタ部を通過した信号の瞬時振幅を算出し、前記瞬時振幅の時間窓分の代表値を前記第１の特徴量としてもよい。
上記代表値は、平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差、最大値、最小値、前記第１のフィルタ部を通過した信号の周波数変換後のスペクトル強度の内の少なくともいずれか１つであってもよい。
上記認識部は、前記空間の状態として、無人、有人、安静、活動の内の少なくともいずれか１つを認識してもよい。
上記状態認識装置は、前記空間の遠隔測定を行い、前記時系列信号を出力する検知部を更に備えていてもよい。
上記状態認識装置は、上記検知部が出力する前記時系列信号を前記第１のフィルタ部及び第２のフィルタ部に通す前に所定の信号処理を施す前処理部を更に備えていてもよい。
上記前処理部は、前記時系列信号に対してオフセット調整を施してもよい。
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、空間の遠隔測定により得られる時系列信号に対して第１のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の動作に起因する信号成分を通過させる第１のフィルタリングステップと、前記時系列信号に対して前記第１のカットオフ周波数とは異なる第２のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の生体情報に基づく第２のフィルタリングステップと、前記第１のフィルタリングステップ及び／または第２のフィルタリングステップで通過された信号から振幅成分に関する第１の特徴量を抽出する振幅成分抽出ステップと、前記第１のフィルタリングステップ及び／または第２のフィルタリングステップで通過された信号から周波数成分に関する第２の特徴量を抽出する周波数成分抽出ステップと、前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量を用いて前記空間の状態を認識する状態認識ステップと、を備えることを特徴とする、状態認識方法が提供される。
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、空間の遠隔測定により得られる時系列信号に対して第１のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の動作に起因する信号成分を通過させる第１のフィルタリングステップと、前記時系列信号に対して前記第１のカットオフ周波数とは異なる第２のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の生体情報に基づく第２のフィルタリングステップと、前記第１のフィルタリングステップ及び／または第２のフィルタリングステップで通過された信号から振幅成分に関する第１の特徴量を抽出する振幅成分抽出ステップと、前記第１のフィルタリングステップ及び／または第２のフィルタリングステップで通過された信号から周波数成分に関する第２の特徴量を抽出する周波数成分抽出ステップと、前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量を用いて前記空間の状態を認識する状態認識ステップと、を実行させることを特徴とする、コンピュータプログラムが提供される。
以上説明したように本発明によれば、人間の生体状況を非接触で検知し、所定の空間内の状態を分離できる特徴量を選定し、選定した特徴量に基づいて空間の状態をより正確に認識することが可能な、新規かつ改良された状態認識装置、状態認識方法及びコンピュータプログラムを提供することができる。
本発明の一実施形態による状態認識装置１００の構成を示した説明図である。 本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００の機能構成例を示す説明図である。 本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００の動作例を示す流れ図である。 ドップラーセンサにより得られたデータの振幅成分と周波数成分の分布をプロットしたものをグラフで示す説明図である。
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
＜１．本発明の一実施形態＞
まず、図面を参照しながら本発明の一実施形態による状態認識装置１００の構成について説明する。
図１は、本発明の一実施形態による状態認識装置１００の構成を示した説明図である。図１に示したように、状態認識装置１００は、人１０の有無や、人１０の状態を検知する装置である。
ここで、人１０は、ドップラーセンサから照射される電波または超音波を反射する反射物体である。人１０は複数存在してもよい。また、状態認識装置１００の、有無や状態を判定する対象は、人１０に限らず動物その他の非周期運動物体を対象とすることができる。状態認識装置１００は、ドップラーセンサが照射した電波と検知エリアに存在する反射物体により反射された電波との差分の周波数の信号であるドップラー信号により、反射物体に人１０、動物その他の非周期運動物体が存在するか否か、即ち非周期運動物体の有無を検知する。
本発明の実施形態は、状態認識装置１００に関し、特に、人１０の有無や人１０の状態を認識する認識処理に関するものである。
［状態認識装置の機能構成例］
次に、図面を参照しながら本発明の一実施形態に係る状態認識装置の機能構成例について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００の機能構成例を示す説明図である。以下、図２を用いて本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００の機能構成例について説明する。
図２に示したように、本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、センシング部１０１と、前処理部１０２と、データ蓄積部１０３と、フィルタリング部１０４、１０５と、振幅成分抽出部１０６と、周波数成分抽出部１０７と、モデル蓄積部１０８と、認識部１０９と、結果出力部１１０と、を含んで構成される。
センシング部１０１は、センサによって対象とするエリア内の物体の動きを検知する。本実施形態では、センシング部１０１が有するセンサとしてドップラーセンサを用いるものとする。センシング部１０１は、局部発振器からの出力信号を送信アンテナから出射し、対象物からの反射波を受信アンテナで受信する構成を備える。センシング部１０１が対象物からの反射波を受信アンテナで受信すると、受信信号を分配器で２つに分配させ、位相器を用いて片方の信号を９０度遅らせる。動体からの反射波は、ドップラー効果により周波数変調されるので、各々の信号に位相差が発生する。
本実施形態では、ドップラーセンサによって得られる、位相が９０度異なる２波を、下記の数式１に示すようにＶＩ（ｔ），ＶＱ（ｔ）とする。なお、添字のＩはＩｎ−ｐｈａｓｅ（同相）、ＱはＱｕａｄｒａｔｕｔｅ（直角位相）を表す。
Figure 0006127602
なお数式１において、Ａは各信号の振幅、λは波長、Ｒ（ｔ）は時刻ｔにおけるドップラーセンサと対象物との距離、φ０は初期位相、Ｏは直流オフセット、ｗはノイズ成分である。なお、数式１の導出については、「Droitcour, A.D. et
al. “Range correlation and I/Q performance benefits in single-chip silicon
Doppler radars for noncontact cardiopulmonary monitoring” Microwave Theory and
Techniques, IEEE Transactions, Vol. 52, No. 3, pp. 838-848, March 2004.」に開示されている。
前処理部１０２は、センシング部１０１から出力される信号に対して、フィルタリング部１０４、１０５に供給する前に前処理を実行する。前処理部１０２が実行する前処理は、例えば信号強度のサンプリングによるデジタル信号への変換、異なる種類のドップラーセンサに対応させるための信号のオフセット調整、ハイパスフィルタを適用することによる直流成分の除去等が含まれ得る。
センシング部１０１と前処理部１０２とは、別々のハードウェアとして実現され得るし、また一体のハードウェアとしても実現され得る。また、前処理部１０２は、供給される信号をサブサンプリングすることで、電源電圧によって重畳されるノイズ成分や、冗長な高周波領域を除去して、後段のブロックでの処理量を低減させ得る。
データ蓄積部１０３は、センシング部１０１から出力され、前処理部１０２で前処理が施されたドップラー信号を保持する。データ蓄積部１０３に保持されるドップラー信号は、フィルタリング部１０４、１０５でフィルタリングされ得る。
フィルタリング部１０４は、データ蓄積部１０３に保持されるドップラー信号をフィルタリングする。本実施形態では、フィルタリング部１０４は、比較的広範囲に分布する、人間の動作に起因する信号成分のみを通過させるために、例えばカットオフ周波数を数十Ｈｚ程度に設定したローパスフィルタで構成され得る。フィルタリング部１０４を通過したドップラー信号は、振幅成分抽出部１０６や周波数成分抽出部１０７に送られる。
フィルタリング部１０５は、データ蓄積部１０３に保持されるドップラー信号をフィルタリングする。本実施形態では、フィルタリング部１０５は、例えば人間の呼吸などの周期の長い動作に基づく信号成分の周波数帯の特徴量を抽出するために、フィルタリング部１０４より低いカットオフ周波数を設定したローパスフィルタで構成され得る。フィルタリング部１０５を通過したドップラー信号は、振幅成分抽出部１０６や周波数成分抽出部１０７に送られる。
フィルタリング部１０４、１０５でのフィルタリングは特定の方法に限定されるものではない。デジタル信号をフィルタリングすることができるものであれば、フィルタリング部１０４、１０５は、フーリエ変換による周波数領域への変換を用いた方法、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタ、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ等の中から選択され得る。
振幅成分抽出部１０６は、フィルタリング部１０４、１０５を通過したドップラー信号を用いて、認識部１０９での認識処理に用いられる特徴量である振幅成分を抽出する。振幅成分抽出部１０６は、フィルタリング部１０４、１０５を通過した信号ＶＩ（ｔ），ＶＱ（ｔ）を用いて、例えば下記の数式２によって瞬時振幅α（ｔ）を算出する。
Figure 0006127602
なお、数式２におけるＤＩ（ｔ）とＤＱ（ｔ）は、それぞれＩ信号とＱ信号の直流成分を表している。前処理部１０２での前処理で、ハイパスフィルタを適用することによる直流成分の除去を行なっていれば、数式２におけるＤＩ（ｔ）とＤＱ（ｔ）はいずれも０とみなすことが可能になる。
そして振幅成分抽出部１０６は、数式２により得られる瞬時振幅α（ｔ）に対して、認識を行う時間窓分の代表値を、振幅成分として採用する。振幅成分を表す代表値としては、例えば、平均、中央値、最頻値、分散、標準偏差、最大値、最小値、周波数変換後の最大スペクトル強度等がある。振幅成分抽出部１０６は、これらの振幅成分を表す代表値の１つまたは複数を振幅成分とする。振幅成分抽出部１０６は、採用した振幅成分を認識部１０９に出力する。
周波数成分抽出部１０７は、フィルタリング部１０４、１０５を通過したドップラー信号を用いて、認識部１０９での認識処理に用いられる特徴量である周波数成分を抽出する。周波数成分抽出部１０７は、抽出した周波数成分を認識部１０９に出力する。
周波数成分抽出部１０７は、例えばフーリエ変換によるスペクトル強度を周波数成分として抽出し得る。フーリエ変換による周波数変換では、周波数分解能が入力系列の長さに依存する。従って、周波数成分抽出部１０７で適当な周波数成分を得るために十分長い時間長のデータが求められる。例えば、５００Ｈｚでサンプリングしたデータに対して分解能を０．１Ｈｚとする場合は、適当な周波数成分を得るためには１０秒分のデータが必要になる。
周波数成分抽出部１０７は、フーリエ変換後の信号系列に対し、人間の呼吸成分や心拍成分等の生体情報が多く含まれている周波数帯（例えば０．１〜１．５Ｈｚの周波数帯）に相当するスペクトル強度の和Ｓを周波数成分としてもよい。周波数成分抽出部１０７は、下記の数式３によって、スペクトル強度の和Ｓを算出しうる。
Figure 0006127602
なお、数式３で、ｆｍｉｎは対象の周波数帯の下限周波数（例えば０．１）、ｆｍａｘは対象の周波数帯の上限周波数（例えば１．５）、ｐ（ｆ）は周波数ｆでのスペクトル強度を示している。
なお本実施形態では、周波数成分抽出部１０７はフーリエ変換後の信号系列に対してスペクトル強度の和を求めているが、本発明は係る例に限定されるものではない。時系列データを周波数成分に変換できる方法であれば、他にもアダマール変換、コサイン変換、ヒルベルト変換、離散ウェーブレット変換等が用いられても良い。
周波数成分抽出部１０７は、例えばバンドパスフィルタにより周波数成分を抽出し得る。周波数成分抽出部１０７は、バンドパスフィルタにより周波数成分を抽出する場合、例えばＩ信号とＱ信号のそれぞれに対して、カットオフ周波数を例えば０．１Ｈｚ及び１．５Ｈｚとしたバンドパスフィルタを適用してもよい。そして周波数成分抽出部１０７は、バンドパスフィルタを適用した後のＩ信号とＱ信号のそれぞれに対して、振幅の値を周波数成分としてもよいし、Ｉ信号とＱ信号の二乗和を周波数成分としてもよい。
周波数成分抽出部１０７は、例えばゼロ点交差数の算出により周波数成分を抽出し得る。周波数成分抽出部１０７は、フィルタリング部１０４、１０５でフィルタリングされた後の信号系列に対し、ある時間内における、Ｉ信号とＱ信号がゼロ点を交差した回数をカウントし、その交差した回数の和を周波数成分とする。周波数成分抽出部１０７は、Ｉ信号とＱ信号それぞれのゼロ点交差回数を周波数成分としてもよく、Ｉ信号とＱ信号のゼロ点交差回数の和を周波数成分としてもよく、Ｉ信号とＱ信号を瞬時振幅に変換し、その系列でのゼロ点交差回数を周波数成分としてもよい。
モデル蓄積部１０８は、認識部１０９での状態認識処理に用いられるモデルを蓄積する。モデル蓄積部１０８は、エリア内の状態を表すアノテーションが付与された、センシング部１０１が取得したデータに対し、前処理部１０２による前処理、振幅成分抽出部１０６による振幅成分の抽出、周波数成分抽出部１０７による周波数成分の抽出を経て得られる、状態別の特徴量の集合を収集する。モデル蓄積部１０８は、このように収集したデータを、教師データとして蓄積する。モデル蓄積部１０８は、収集した状態別の特徴量の集合を用いて、認識部１０９での状態認識処理に応じて生成されるモデルを蓄積する。
認識部１０９は、振幅成分抽出部１０６が出力する振幅成分についての特徴量と、周波数成分抽出部１０７が出力する周波数成分についての特徴量とを用いて、対象とするエリア内の状態を認識する状態認識処理を実行する。認識部１０９は、状態認識処理の実行に際し、モデル蓄積部１０８に蓄積されているモデルを用いる。
認識部１０９での状態認識処理は、例えば、振幅成分抽出部１０６及び周波数成分抽出部１０７から取得した特徴量が、モデル蓄積部１０８に蓄積されている特徴量集合の中から、どの状態の特徴量集合に類似しているかで行われ得る。認識部１０９での状態認識処理には、例えばサポートベクタマシンや、隠れマルコフモデルに基づくパタン認識器が用いられ得る。認識部１０９は、振幅成分抽出部１０６及び周波数成分抽出部１０７から取得した特徴量を用いた状態認識処理の結果を結果出力部１１０に出力する。
本実施形態では、認識部１０９は、対象とするエリア内の状態として「無人」、「安静」、「活動」の３状態の中からいずれか一つの状態を認識結果として決定する。「無人」とは、対象とするエリア内に人間がいない状態を、「安静」は、対象とするエリア内に人間はいるが、能動的に動かずに呼吸のみをしている状態（例えば、椅子や床に座っている状態、立っている状態、寝ている状態等）を、「活動」は、対象とするエリア内に人間がいて、手足を動かすなどして能動的に動作をしている状態（移動している、足踏みをしている等）を意味するものとする。
本実施形態では、認識部１０９は、振幅成分抽出部１０６及び周波数成分抽出部１０７から取得した特徴量を用いて、「無人」、「安静」、「活動」の３状態の中からいずれか一つの状態を認識結果として決定する。認識部１０９は、振幅成分抽出部１０６及び周波数成分抽出部１０７から取得した特徴量を用いることで、既存の技術では正確な判定が難しかった上記３状態の中からの状態の決定を可能とする。
結果出力部１１０は、認識部１０９での状態認識処理の結果を状態認識装置１００から出力する。結果出力部１１０は、認識部１０９での状態認識処理の結果を、文字、音声、画像等の形態で状態認識装置１００から出力し得る。
本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、係る構成を有することで、人間の生体状況を非接触で検知し、所定の空間内の状態を分離できる特徴量を選定し、選定した特徴量に基づいて空間の状態をより正確に認識することが可能になる。
以上、本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００の機能構成例について説明した。続いて、本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００の動作例について説明する。
［状態認識装置の動作例］
図３は、本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００の動作例を示す流れ図である。図３に示した流れ図は、本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００が、センシング部１０１で取得されたデータを用いて所定の空間内の状態を認識する際の動作例である。以下、図３を用いて本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００の動作例について説明する。
本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、センシング部１０１によって、対象とするエリア内の動きをセンシングする（ステップＳ１０１）。上述したように、本実施形態では、センシング部１０１が有するセンサとしてドップラーセンサが用いられる。またセンシングの際には、センシング部１０１は、局部発振器からの出力信号を送信アンテナから出射し、対象物からの反射波を受信アンテナで受信する。そしてセンシング部１０１は、受信信号を分配器で２つに分配させ、位相器を用いて片方の信号を９０度遅らせて、Ｉ信号及びＱ信号を得る。
上記ステップＳ１０１で、センシング部１０１によって、対象とするエリア内の動きがセンシングされると、続いて本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、センシングによって得られた信号に対する前処理を前処理部１０２で行う（ステップＳ１０２）。上述したように、前処理部１０２が実行する前処理は、例えば信号強度のサンプリングによるデジタル信号への変換、異なる種類のドップラーセンサに対応させるための信号のオフセット調整、ハイパスフィルタを適用することによる直流成分の除去等が含まれ得る。またステップＳ１０２での前処理には、信号のサブサンプリングによって、電源電圧によって重畳されるノイズ成分や冗長な高周波領域の除去が行われ得る。
上記ステップＳ１０２で、前処理部１０２によってＩ信号及びＱ信号に対する前処理が行われると、前処理後のＩ信号及びＱ信号はデータ蓄積部１０３に保持される。
また上記ステップＳ１０２で、前処理部１０２によってＩ信号及びＱ信号に対する前処理が行われると、続いて本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、前処理後のＩ信号及びＱ信号に対してフィルタリング部１０４でフィルタリングする（ステップＳ１０３）。上述したように、フィルタリング部１０４は、比較的広範囲に分布する、人間の動作に起因する信号成分のみを通過させるために、例えばカットオフ周波数を数十Ｈｚ程度に設定したローパスフィルタで構成され得る。フィルタリング部１０４が係る構成を有する場合は、ステップＳ１０３のフィルタリングにより、人間の動作に起因する信号成分のみが通過する。
上記ステップＳ１０２で、前処理部１０２によってＩ信号及びＱ信号に対する前処理が行われると、続いて本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、ステップＳ１０３でのフィルタリングと並行して、前処理後のＩ信号及びＱ信号に対してフィルタリング部１０５でフィルタリングする（ステップＳ１０４）。上述したように、フィルタリング部１０５は、例えば人間の呼吸や心動などの周期の長い動作に基づく信号成分の周波数帯の特徴量を抽出するために、フィルタリング部１０４より低いカットオフ周波数を設定したローパスフィルタで構成され得る。フィルタリング部１０５が係る構成を有する場合は、ステップＳ１０３のフィルタリングにより、人間の呼吸や心動などの周期の長い動作に基づく信号成分のみが通過する。
上記ステップＳ１０３及びステップＳ１０４で、Ｉ信号及びＱ信号がフィルタリングされると、続いて本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、フィルタリングされた後の信号を用いて、認識部１０９での認識処理に用いられる特徴量である振幅成分を振幅成分抽出部１０６で抽出する（ステップＳ１０５）。上述したように、振幅成分抽出部１０６は、上記数式２によって瞬時振幅α（ｔ）を算出し、数式２により得られる瞬時振幅α（ｔ）に対して、認識を行う時間窓分の代表値を振幅成分として採用する。
また本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、上記ステップＳ１０５の振幅成分の抽出処理と並行して、フィルタリングされた後の信号を用いて、認識部１０９での認識処理に用いられる特徴量である周波数成分を周波数成分抽出部１０７で抽出する（ステップＳ１０６）。
上述したように、周波数成分抽出部１０７は、例えばフーリエ変換によるスペクトル強度、バンドパスフィルタの適用、ゼロ点交差数の算出等によって、認識部１０９での認識処理に用いられる特徴量である周波数成分を抽出し得る。
上記ステップＳ１０５で振幅成分が、上記ステップＳ１０６で周波数成分がそれぞれ抽出されると、続いて本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、抽出された振幅成分及び周波数成分を用いて、対象とするエリア内の状態を認識部１０９で認識する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７での認識処理は、上述したように、モデル蓄積部１０８に蓄積されている特徴量集合の中から、どの状態の特徴量集合に類似しているかで行われ得る。具体的には、ステップＳ１０７での認識処理は、例えばサポートベクタマシンや、隠れマルコフモデルに基づくパタン認識器が用いられ得る。
本実施形態では、上述したように、ステップＳ１０７での認識処理で、対象とするエリア内の状態として「無人」、「安静」、「活動」の３状態の中からいずれか一つの状態が、認識結果として決定される。
ステップＳ１０７での認識処理によって、対象とするエリア内の状態が決定されると、続いて本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、認識部１０９での状態認識処理の結果を結果出力部１１０で出力する（ステップＳ１０８）。上述したように、結果出力部１１０は、認識部１０９での状態認識処理の結果を、文字、音声、画像等の形態で状態認識装置１００から出力し得る。
本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、係る動作を実行することで、人間の生体状況を非接触で検知し、所定の空間内の状態を分離できる特徴量を選定し、選定した特徴量に基づいて空間の状態をより正確に認識することが可能になる。
ここで、本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００による認識処理と、従来の状態認識処理との違いを説明する。
図４は、ドップラーセンサにより得られたデータの振幅成分と周波数成分の分布をプロットしたものをグラフで示す説明図である。図４では、ドップラーセンサの観測範囲にいる一名の人間に、「座り」、「仰向け」、「立ち」、「足踏み」、「移動」という動作を行わせた場合、及びドップラーセンサの観測範囲に人間が存在しない場合に、ドップラーセンサにより得られたデータの振幅成分と周波数成分の分布をプロットが示されている。
「座り」、「仰向け」、「立ち」は、上述した本実施形態でのエリア内の状態では、呼吸以外の動作が少ないため「安静」の状態に相当する。また「足踏み」、「移動」は、上述した本実施形態でのエリア内の状態では、手足を動かした動作が行われるため「活動」の状態に相当する。
上述の特許文献１で開示された発明は、信号強度とその分散のみを用いてエリア内の状態を認識している。しかし、図４に示したような振幅成分と周波数成分の分布が得られる場合に特許文献１で開示された発明を用いて状態を認識しようとすると、「活動」の振幅成分と「安静」の振幅成分は広く分布しており、お互いに分布がほぼ重なり合っているため、正確な両者の識別は困難である。
上述の特許文献２で開示された発明は、周波数成分を用いてエリア内の状態を認識している。しかし、図４に示したような振幅成分と周波数成分の分布が得られる場合に特許文献２で開示された発明を用いて状態を認識しようとすると、「無人」の周波数成分と「活動」の振幅成分の分布が重なり合っている範囲が存在するため、その範囲では正確な両者の識別は困難である。
一方、本実施形態に係る状態認識装置１００は、振幅成分と周波数成分の両方を用いてエリア内の状態を認識している。そのため、本実施形態に係る状態認識装置１００は、振幅成分によって「無人」の状態と、「無人」以外の状態との識別が可能になり、また周波数成分によって「安静」の状態と「活動」の状態との識別が可能になる。
従って、本実施形態に係る状態認識装置１００は、振幅成分と周波数成分の両方を用いてエリア内の状態を認識することで、従来の技術においては困難であった「無人」の状態と、「無人」以外の状態とを識別すること、及び「無人」以外の状態の場合に「安静」の状態と「活動」とを識別することが可能になる。
本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、図４に示したようなデータをモデル蓄積部１０８に蓄積しておき、認識部１０９がモデル蓄積部１０８に蓄積されたデータを参照することで、振幅成分と周波数成分の両方を用いた状態の認識が可能になる。
本実施形態に係る状態認識装置１００は、他のシステムとの連携により、認識対象のエリア内の状態をユーザに細かく知らせ得る。例えば、認識対象のエリアの出入り口の扉が自動で施錠されるシステムを備えている場合に、中に人がいるのに状態認識装置１００がエリア内の状態を「無人」と判定すると、状態認識装置１００は、施錠システムとの連携によって、その中にいる人に異常が発生したことを通知し得る。
＜２．まとめ＞
以上説明したように本発明の一実施形態によれば、エリアのセンシングによって得られる信号を、エリアの状態を正確に認識するための振幅成分及び周波数成分を得るためにフィルタリングし、フィルタリング後の信号から振幅成分及び周波数成分を得る状態認識装置１００が提供される。
本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、振幅成分及び周波数成分を得ることで、周波数成分だけでは識別することが困難であった無人か否かの識別を、また振幅成分だけでは識別することが困難であった安静状態か否かの識別を可能にする。
上述した状態認識装置１００が実行する処理における各ステップは、必ずしも流れ図として記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、状態認識装置１００が実行する処理における各ステップは、流れ図として記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
また、上述した状態認識装置１００に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述した上述した状態認識装置１００の構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供されることが可能である。また、機能ブロック図で示したそれぞれの機能ブロックをハードウェアで構成することで、一連の処理をハードウェアで実現することもできる。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、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り、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば上記実施形態では、状態認識装置１００の内部にセンシング部１０１及びデータ蓄積部１０３が含まれる構成としたが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、センシング部１０１及びデータ蓄積部１０３を状態認識装置１００の外に出し、データ蓄積部１０３に蓄積されたデータを状態認識装置１００で解析することで、センシング部１０１が得たデータから対象とするエリアの状態を認識するようにしてもよい。
また本発明の一実施形態に係る状態認識装置１００は、センシング部１０１が信号を出力してすぐさま認識処理を実行しても良いし、センシング部１０１が出力する信号をデータ蓄積部１０３に保存しておき、後で認識処理を実行しても良い。
また例えば上記実施形態では、状態認識装置１００が認識する状態は「無人」「安静」「活動」の３つであったが、単に「無人」と「有人」の２つの状態のいずれかを認識して、認識結果として結果出力部１１０から出力してもよい。
また例えば、振幅成分抽出部１０６は、フィルタリング部１０４によってフィルタリングされた信号のみを用いて振幅成分を抽出しても良い。また例えば周波数成分抽出部１０７は、フィルタリング部１０６によってフィルタリングされた信号のみを用いて振幅成分を抽出しても良い。
また例えば、状態認識装置１００が状態を認識する対象は人間に限られない。他の生物のように、生物の動作に起因する情報と共に、呼吸や心動等の生体情報をセンシング部１０１で取得出来るものであれば、人間と共に状態認識装置１００が状態を認識する対象に含まれ得る。
１００ 状態認識装置
１０１ センシング部
１０２ 前処理部
１０３ データ蓄積部
１０４、１０５ フィルタリング部
１０６ 振幅成分抽出部
１０７ 周波数成分抽出部
１０８ モデル蓄積部
１０９ 認識部
１１０ 結果出力部

Claims (12)

  1. 空間の遠隔測定により得られる時系列信号に対して第１のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の動作に起因する信号成分を通過させる第１のフィルタ部と、
    前記時系列信号に対して前記第１のカットオフ周波数より低い第２のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の生体情報に基づく信号成分を通過させる第２のフィルタ部と、
    前記第１のフィルタ部及び前記第２のフィルタ部を通過した信号から振幅成分に関する第１の特徴量を抽出する振幅成分抽出部と、
    前記第１のフィルタ部及び前記第２のフィルタ部を通過した信号から周波数成分に関する第２の特徴量を抽出する周波数成分抽出部と、
    前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量を用いて前記空間の状態を認識する認識部と、
    を備えることを特徴とする、状態認識装置。
  2. 前記周波数成分抽出部は、前記第１のフィルタ部及び前記第２のフィルタ部を通過した信号に対して周波数変換を行い、周波数変換後のスペクトル強度の和を前記第２の特徴量とすることを特徴とする、請求項１に記載の状態認識装置。
  3. 前記周波数成分抽出部は、前記第１のフィルタ部及び前記第２のフィルタ部を通過した信号に対してバンドパスフィルタを適用し、適用後の信号値を前記第２の特徴量とすることを特徴とする、請求項１に記載の状態認識装置。
  4. 前記周波数成分抽出部は、前記第１のフィルタ部及び前記第２のフィルタ部を通過した信号がゼロ点を交差した回数の和を前記第２の特徴量とすることを特徴とする、請求項１に記載の状態認識装置。
  5. 前記振幅成分抽出部は、前記第１のフィルタ部及び前記第２のフィルタ部を通過した信号の瞬時振幅を算出し、前記瞬時振幅の時間窓分の代表値を前記第１の特徴量とすることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の状態認識装置。
  6. 前記代表値は、平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差、最大値、最小値、前記第１のフィルタ部及び前記第２のフィルタ部を通過した信号の周波数変換後のスペクトル強度の内の少なくともいずれか１つであることを特徴とする、請求項５に記載の状態認識装置。
  7. 前記認識部は、前記空間の状態として、無人、有人、安静、活動の内の少なくともいずれか１つを認識することを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の状態認識装置。
  8. 前記空間の遠隔測定を行い、前記時系列信号を出力する検知部を更に備えることを特徴とする、請求項１〜７のいずれかに記載の状態認識装置。
  9. 前記検知部が出力する前記時系列信号を前記第１のフィルタ部及び第２のフィルタ部に通す前に所定の信号処理を施す前処理部を更に備えることを特徴とする、請求項８に記載の状態認識装置。
  10. 前記前処理部は、前記時系列信号に対してオフセット調整を施すことを特徴とする、請求項９に記載の状態認識装置。
  11. 空間の遠隔測定により得られる時系列信号に対して第１のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の動作に起因する信号成分を通過させる第１のフィルタリングステップと、
    前記時系列信号に対して前記第１のカットオフ周波数より低い第２のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の生体情報に基づく第２のフィルタリングステップと、
    前記第１のフィルタリングステップ及び前記第２のフィルタリングステップで通過された信号から振幅成分に関する第１の特徴量を抽出する振幅成分抽出ステップと、
    前記第１のフィルタリングステップ及び前記第２のフィルタリングステップで通過された信号から周波数成分に関する第２の特徴量を抽出する周波数成分抽出ステップと、
    前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量を用いて前記空間の状態を認識する状態認識ステップと、
    を備えることを特徴とする、状態認識方法。
  12. コンピュータに、
    空間の遠隔測定により得られる時系列信号に対して第１のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の動作に起因する信号成分を通過させる第１のフィルタリングステップと、
    前記時系列信号に対して前記第１のカットオフ周波数より低い第２のカットオフ周波数によりフィルタリング処理を行って生物の生体情報に基づく第２のフィルタリングステップと、
    前記第１のフィルタリングステップ及び前記第２のフィルタリングステップで通過された信号から振幅成分に関する第１の特徴量を抽出する振幅成分抽出ステップと、
    前記第１のフィルタリングステップ及び前記第２のフィルタリングステップで通過された信号から周波数成分に関する第２の特徴量を抽出する周波数成分抽出ステップと、
    前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量を用いて前記空間の状態を認識する状態認識ステップと、
    を実行させることを特徴とする、コンピュータプログラム。
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