JP6135280B2 - 特徴量算出装置、特徴量算出方法およびプログラム - Google Patents
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Description
まず、本発明の一実施形態に係る状態認識システムの概要について、図1を参照して説明する。
[2−1.構成]
図2は、本発明の一実施形態に係る状態認識システムの構成を示すブロック図である。図2に示すように、状態認識システムは、ドップラーセンサ1、特徴量算出装置2、および認識装置3を有する。
ドップラーセンサ1は、観測対象とする空間(検知エリア)内の動体の動きを示すドップラー信号を観測する観測部としての機能を有する。ドップラーセンサ1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。ドップラーセンサ1は、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。
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。
特徴量算出装置2は、ドップラーセンサ1により出力されたドップラー信号から、検知エリア内の対象物の状態を示す特徴量を抽出する。特徴量算出装置2は、前処理部21、データ蓄積部22、フィルタリング部23、サブサンプリング部24、ベクトル正規化部25、高次局所自己相関算出部26、次元圧縮部27、および結果出力部28として機能する。
前処理部21は、ドップラーセンサ1からドップラー信号を取得する取得部としての機能と、ドップラー信号に対して所定の信号処理(前処理)を行う機能とを有する。前処理部21が行う前処理には、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、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。なお、特徴量算出装置2は、前処理部21が行うオフセット調整により、異なる種類のドップラーセンサ1が接続された場合にも対応することができる。
データ蓄積部22は、前処理部21から出力されたドップラー信号を蓄積する機能を有する。データ蓄積部22は、例えばHDD(Hard Disc Drive)、フラッシュメモリ等の固体メモリ、固定メモリを内蔵したメモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、ホログラムメモリにより実現される。
フィルタリング部23は、前処理部21により前処理されたドップラー信号から、所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出する抽出部としての機能を有する。具体的には、フィルタリング部23は、データ蓄積部22から出力されたドップラー信号に対して周波数フィルタリングを行う。
サブサンプリング部24は、フィルタリング部23により抽出された信号から所定間隔で信号値を選択する選択部としての機能を有する。より具体的には、サブサンプリング部24は、フィルタリング部23から出力された信号系列から、後述の高次局所自己相関算出部26により使用される信号を選定(サブサンプリング)する。
ベクトル正規化部25は、サブサンプリング部24により選択された信号に対してベクトル正規化を行う機能を有する。具体的には、ベクトル正規化部25は、下記の数式3で定義するベクトル正規化を行って、6点のベクトルの大きさを1に統一する。
高次局所自己相関算出部26は、ベクトル正規化部25から出力された信号に基づいて高次局所自己相関特徴を算出する算出部としての機能を有する。より具体的には、高次局所自己相関算出部26は、ベクトル正規化部25から出力された6点の信号に基づいて、下記の数式4で定義する全49パタンの高次局所自己相関特徴を算出する。
次元圧縮部27は、高次局所自己相関算出部26から出力された高次局所自己相関特徴に対して次元圧縮を行う機能を有する。例えば、次元圧縮部27は、主成分分析などの次元圧縮手法を用いて次元圧縮を行う。このため、次元圧縮部27は、後述する認識装置3による状態認識のために効率のよい特徴量を限定することができる。
結果出力部28は、次元圧縮部27から出力された結果を、検知エリア内の状態を示す特徴量として認識装置3に出力する。なお、結果出力部28は、高次局所自己相関算出部26により算出された49パタンの高次局所自己相関特徴を、検知エリア内の状態を示す特徴量としてそのまま出力してもよい。
認識装置3は、結果出力部28から出力された特徴量(高次局所自己相関特徴)に基づいて、ドップラーセンサ1の検知エリアの状態を認識する認識部としての機能を有する。認識装置3は、空間の状態として、無人、安静、活動のうちの少なくともいずれか1つを認識する。
図3は、本発明の一実施形態に係る状態認識システムの動作を示すフローチャートである。図3に示すように、まず、ステップS104で、ドップラーセンサ1は、検知エリアのセンシングを行う。具体的には、ドップラーセンサ1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して、反射波と受信波に基づいて上記数式1で示した2波のドップラー信号VI(t)、VQ(t)を得る。
本実施形態にかかる特徴量算出装置2は、高次局所自己相関特徴を用いることで、対象とするエリア内の動き(人間の体動や生体信号)の周期性および位相差の変化という、信号の振幅や周波数と異なる特徴量を抽出することができる。このため、認識装置3は、小動物がいる場合など人間の生体情報から得られるドップラー信号と同様の信号強度が観測される場合や、人の呼吸周期と似た周期で動作する家電機器がある場合でも、人間とその他の外乱とを識別することができる。よって、認識装置3は、特徴量算出装置2により算出された特徴量により、検知エリア内の状態をより正確に検出することができる。
つまり、本発明の一実施形態に係る特徴量算出装置2は、比較例と比較して、計算対象とするサンプル数を大幅に削減することができ、その結果、特徴量を算出するための計算量を削減することができる。
以上説明したように、本実施形態に係る特徴量算出装置2は、人間などの動体の状態をより正確に認識するための特徴量をドップラー信号から抽出することができる。また、特徴量算出装置2は、従来手法と比較して短い区間のデータで有用な特徴量を算出することができる。また、特徴量算出装置2は、従来手法と比較して、特徴量を算出するための計算量を削減することができる。
2 特徴量算出装置2
21 前処理部21
22 データ蓄積部22
23 フィルタリング部23
24 サブサンプリング部24
25 ベクトル正規化部25
26 高次局所自己相関算出部26
27 次元圧縮部27
28 結果出力部28
3 認識装置3
Claims (9)
- ドップラー信号を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ドップラー信号に対してオフセット調整を行うことを含む所定の信号処理を行う前処理部と、
前記前処理部により信号処理された前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択する選択部と、
前記選択部により選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出する算出部と、
を備える特徴量算出装置。 - 前記特徴量算出装置は、前記選択部により選択された前記信号値に対してベクトル正規化を行うベクトル正規化部をさらに備え、
前記算出部は、前記ベクトル正規化部により正規化された前記信号値に基づいて前記高次局所自己相関特徴を算出する、請求項1に記載の特徴量算出装置。 - 前記特徴量算出装置は、前記算出部により算出された前記高次局所自己相関特徴に対して次元圧縮を行う次元圧縮部をさらに備える、請求項1または2に記載の特徴量算出装置。
- 前記抽出部は、前記取得部により取得された前記ドップラー信号から、人間の動作に起因する周波数成分から成る前記時系列信号を抽出する、請求項1〜3のいずれか一項に記載の特徴量算出装置。
- 前記特徴量算出装置は、前記算出部により算出された前記高次局所自己相関特徴に基づいて、前記取得部により取得された前記ドップラー信号の観測対象の空間の状態を認識する認識部をさらに備える、請求項1〜4のいずれか一項に記載の特徴量算出装置。
- 前記認識部は、前記空間の状態として、無人、安静、活動のうちの少なくともいずれか1つを認識する、請求項5に記載の特徴量算出装置。
- 前記特徴量算出装置は、前記ドップラー信号を観測して前記取得部に出力する観測部をさらに備える、請求項1〜6のいずれか一項に記載の特徴量算出装置。
- ドップラー信号を取得するステップと、
取得された前記ドップラー信号に対してオフセット調整を行うことを含む所定の信号処理を行うステップと、
前記所定の信号処理が行われた前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出するステップと、
抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択するステップと、
選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出するステップと、
を備える特徴量算出方法。 - コンピュータに、
ドップラー信号を取得するステップと、
取得された前記ドップラー信号に対してオフセット調整を行うことを含む所定の信号処理を行うステップと、
前記所定の信号処理が行われた前記ドップラー信号から所定の周波数成分から成る時系列信号を抽出するステップと、
抽出された前記時系列信号から所定間隔で信号値を選択するステップと、
選択された前記信号値に基づいて高次局所自己相関特徴を算出するステップと、
を実行させるためのプログラム。
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