JP7271799B2 - Ｗｉｆｉ接続を用いたユーザの存在および不在の判断 - Google Patents

Description

背景
家、オフィス、または他の構造物などの環境内における人々の存在または不在を判断することができれば有利であり得る。当該環境は、自動化され得るとともに当該環境内の個々人の存在または不在に基づいて動作し得るデバイスおよびシステムを含み得る。

概要
ここに開示される主題の一実施形態に従うと、環境におけるＷｉＦｉアクセスポイントから報告が受信され得る。当該報告は、ＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み得る。ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスが当該報告から生成され得る。当該接続シーケンスは、ＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の時間およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間を含み得る。指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかは、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間と接続シーケンスにおけるすべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間とに基づいて判断され得る。ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての存在の指示が生成され得るか、または、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての不在の指示が生成され得る。

存在の指示または不在の指示に基づいて、環境内における制御可能なデバイスのための制御信号が生成され得る。当該制御信号はデバイスによって実現されるように当該デバイスに送信され得る。

指定された時間にＷｉＦｉデバイスが当該環境内に存在しているかまたは不在であるかについては、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間のうちの１つの期間の開始と指定された時間との間の時間量が第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、接続の期間のうちの１つの期間が指定された時間を含む場合、または、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の２つ以上の連続する期間のうちの最初の期間の開始と指定された時間との間の総時間量が第１のしきい値よりも大きく、かつ、２つ以上の連続する期間のうちの最後の期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断することによって、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間および接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、判断され得る。

指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかについては、すべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間のうちの１つの期間の開始との間の時間量が第２のしきい値時間量よりも大きく、かつ、切断の期間のうちの１つの期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが当該環境内に不在であると判断することによって、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間および接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、判断され得る。

当該ＷｉＦｉデバイスの識別子は、ソルト化されたハッシュ化メディアアクセス制御アドレス（salted hashed media access control address：ＳＨＭＡＣ）であり得る。

指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかについてが、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および接続シーケンスにおけるすべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて判断される前に、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、および接続／切断長データが報告から生成され得る。センサデータおよびデバイスデータが環境内のセンサまたはデバイスから受信され得るとともに、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイスが用いられるべきであることを示すＷｉＦｉデバイス指示が機械学習システムで生成され得る。この場合、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データおよび接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータが機械学習システムに入力される。

追加の報告が環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから受信され得る。追加の報告は、第２のＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み得る。第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データは追加の報告から生成され得る。第２のＷｉＦｉデバイスに関連付けられた第２のユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために第２のＷｉＦｉデバイスが用いられるべきでないことを示す第２のＷｉＦｉデバイス指示は機械学習システムで生成され得る。この場合、第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータが機械学習システムに入力される。

デバイスデータはＷｉＦｉデバイスから受信され得る。デバイスデータは機械学習システムに入力され得る。

デバイスデータは、ＷｉＦｉデバイスについてのジオロケーションデータおよび／またはＷｉＦｉデバイスについてのジオフェンスデータを含み得る。

開示される主題の一実施形態に従うと、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信するための手段が含まれる。当該報告の各々は、ＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含む。さらに、ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスを当該報告から生成するための手段が含まれる。接続シーケンスは、ＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の時間およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間を含む。接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および接続シーケンスにおけるすべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するための手段と、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての存在の指示を生成するか、または、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての不在の指示を生成するための手段と、当該存在の指示または当該不在の指示に基づいて当該環境内に制御可能なデバイスのための制御信号を生成するための手段と、デバイスによって実現されるべき制御信号を当該デバイスに送信するための手段と、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間のうちの１つの期間の開始と指定された時間との間の時間量が第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、接続の期間のうちの１つの期間が指定された時間を含む場合、または、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の２つ以上の連続する期間のうちの最初の期間の開始と指定された時間との間の総時間量が第１のしきい値よりも大きく、かつ、当該２つ以上の連続する期間のうちの最後の期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断するための手段と、すべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間のうち１つの期間の開始との間の時間量が第２のしきい値時間量よりも大きく、かつ、切断の期間のうちの１つの期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断するための手段と、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データおよび接続／切断長データを報告から生成するための手段と、環境内の１つ以上のセンサまたはデバイスからセンサデータおよびデバイスデータを受信するための手段と、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイスが用いられるべきであることを示すＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成するための手段とが含まれ、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、および接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータは機械学習システムに入力される。さらに、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから追加の報告を受信するための手段が含まれる。追加の報告の各々は、第２のＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含む。さらに、第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データを追加の報告から生成するための手段と、第２のＷｉＦｉデバイスに関連付けられた第２のユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために第２のＷｉＦｉデバイスが用いられるべきではないことを示す第２のＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成するための手段とが含まれる。ここで、第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータが機械学習システムに入力される。さらに、機械学習システムに入力されるデバイスデータをＷｉＦｉデバイスから受信するための手段が含まれる。

開示される主題の追加の特徴、利点、および実施形態は、以下の詳細な説明、添付の図面、および添付の特許請求の範囲について考察することにより説明され得るかまたは明らかとなり得る。さらに、上記の概要および以下の詳細な説明はともに例示的なものであり、添付の特許請求の範囲を限定することなくさらなる説明を提供するよう意図されたものであることを理解されたい。

図面の簡単な説明
開示される主題のさらなる理解をもたらすために含まれている添付の図面は、本明細書に組み込まれるとともに本明細書の一部を構成する。添付の図面はまた、開示される主題の実施形態を示すものであり、詳細な説明とともに、開示される主題の実施形態の原理を説明する役割を果たしている。開示された主題およびそれが実施され得るさまざまな方法の基本的な理解に必要となり得るよりも詳細に構造の詳細を示す試みはなされていない。

開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的なシステムおよび構成を示す図である。 開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的なシステムおよび構成を示す図である。 開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的な時間フローチャートである。 開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的なプロセスを示す図である。 開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的なプロセスを示す図である。 開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的なシステムおよび構成を示す図である。 開示される主題の一実施形態に従ったコンピューティングデバイスを示す図である。 開示される主題の一実施形態に従ったシステムを示す図である。 開示される主題の一実施形態に従ったシステムを示す図である。 開示される主題の一実施形態に従ったコンピュータを示す図である。 開示される主題の一実施形態に従ったネットワーク構成を示す図である。

詳細な説明
本明細書に開示される実施形態に従うと、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断することにより、或るＷｉＦｉデバイスによる同じ環境内でのＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断を用いて、当該ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断することが可能となり得る。当該環境内のＷｉＦｉアクセスポイントは、ＷｉＦｉデバイスによる接続および切断の時間を含む報告をクラウドコンピューティングシステムに送信し得る。クラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉアクセスポイントとの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間を用いてＷｉＦｉデバイスについての報告を照合して、当該ＷｉＦｉデバイスがＷｉＦｉアクセスポイントに接続される期間と、ＷｉＦｉアクセスポイントから切断される期間とを決定し得る。クラウドコンピューティングシステムは、接続の期間および切断の期間にルールを適用して、これらの期間が、当該ルールの適用時点でＷｉＦｉデバイスおよびその関連付けられたユーザが当該環境に存在しているかまたは不在であるかを示しているかどうかを判断し得る。ＷｉＦｉデバイスによる同じ環境におけるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断を当該環境における他のデバイスからの信号とともに用いることで、そのＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断を使用すべきかどうかを判断して、そのＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境に存在しているかまたは不在であるかを判断してもよい。

環境はいくつかのＷｉＦｉアクセスポイントを含み得る。環境は、たとえば、家、オフィス、アパート、または他の構造物などの構造物であってもよく、閉鎖空間と開放空間との組合わせを含み得る。ＷｉＦｉアクセスポイントは、環境全体にわたって分散されてもよく、たとえば、メッシュネットワークまたはハブ・アンド・スポークネットワークを形成し得る。ＷｉＦｉアクセスポイントは、ローカルエリアネットワーク（local area network：ＬＡＮ）、およびワイドエリアネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、たとえばインターネットなどにアクセスするＷｉＦｉアクセスポイントに接続するＷｉＦｉデバイスを備え得る。ＷＡＮへのアクセスは、ＷｉＦｉアクセスポイントが、たとえば、有線モデムまたは無線モデムへの接続を介してアクセスし得る任意の好適な有線または無線のＷＡＮ接続を介して提供され得る。

ＷｉＦｉアクセスポイントがＷｉＦｉ信号を同報通信および受信することが可能であり得る範囲は重複するエリアを含み得るので、結果として、環境内に、ＷｉＦｉデバイスがＷｉＦｉアクセスポイントのうちの複数のアクセスポイントに接続することが可能となり得るエリアが得られることとなる。たとえば、家屋は３階分のフロアを有する場合があり、各フロアに位置する単一のＷｉＦｉアクセスポイントを含み得る。１階の特定のエリア内のＷｉＦｉデバイスは、家屋の１階および２階にあるＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかに接続することが可能であり得る。

ＷｉＦｉデバイスは、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントに接続し得るとともに、ＷｉＦｉアクセスポイントから切断され得る。ＷｉＦｉデバイスは、たとえば、電話、タブレット、ラップトップ、腕時計もしくは他のウェアラブルデバイス、またはＷｉＦｉ対応の追跡タグなどの、ＷｉＦｉデバイスがＷｉＦｉネットワークに接続することを可能にするＷｉＦｉ無線機を含む任意の好適なデバイスであり得る。ＷｉＦｉデバイスが環境内で移動し、当該環境に入ったり当該環境から出たりする際、当該ＷｉＦｉデバイスは、ＷｉＦｉデバイスの位置およびＷｉＦｉアクセスポイントの範囲に応じて環境全体にわたってさまざまなＷｉＦｉアクセスポイントに接続し得るとともにさまざまなＷｉＦｉアクセスポイントから切断され得る。たとえば、ＷｉＦｉデバイスは家屋の３階から始まっていてもよく、そのフロアにあるＷｉＦｉアクセスポイントに接続し得る。ＷｉＦｉデバイスは、家屋の２階に移動すると、３階のＷｉＦｉアクセスポイントから切断されて、２階のＷｉＦｉアクセスポイントに接続し得る。ＷｉＦｉデバイスは、家屋の１階に移動すると、２階のＷｉＦｉアクセスポイントから切断されて、１階のＷｉＦｉアクセスポイントに接続し得る。ＷｉＦｉデバイスは家屋から出ると、１階のＷｉＦｉアクセスポイントから切断され得る。その後、ＷｉＦｉデバイスが再び家屋に入ると、１階のＷｉＦｉアクセスポイントに接続し得る。

或る環境内のＷｉＦｉアクセスポイントは、ＷｉＦｉデバイスによってＷｉＦｉアクセスポイントとの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断を報告し得る。これらの接続および切断は、たとえばインターネット接続を介して、当該環境から遠隔であり得るクラウドコンピューティングシステムに報告されてもよい。ＷｉＦｉアクセスポイントは、ＷｉＦｉデバイスの接続および切断をリアルタイムで報告し得る。たとえば、家屋の３階のＷｉＦｉアクセスポイントは、接続に成功するとＷｉＦｉデバイスの接続をクラウドコンピューティングシステムに報告し得るとともに、切断を検出するとＷｉＦｉデバイスの切断を報告し得る。ＷｉＦｉアクセスポイントによるＷｉＦｉデバイスの切断の検出は、ＷｉＦｉデバイス上で行なわれるので実際の切断からは遅れる可能性がある。

クラウドコンピューティングシステムに送信されるＷｉＦｉデバイスの接続および切断の報告は、ＷｉＦｉデバイスについての識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントについての識別子と、報告が接続のためのものであるかまたは切断のためのものであるかについての指示と、ＷｉＦｉアクセスポイントが接続または切断を検出した時間とを含む、任意の好適なデータを含み得る。ＷｉＦｉアクセスポイントについての識別子は、クラウドコンピューティングシステムが同じ環境内のさまざまなＷｉＦｉアクセスポイントからの報告を区別することを可能にし得る任意の好適な識別子であり得る。ＷｉＦｉアクセスポイントについての識別子は、たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイントのコンポーネントのＭＡＣアドレスに基づき得るか、またはユーザによってＷｉＦｉアクセスポイントに割当てられた識別子であり得る。

ＷｉＦｉデバイスについての識別子はプライバシー保護型識別子であってもよく、クラウドコンピューティングシステムがＷｉＦｉデバイスについての報告を他のＷｉＦｉデバイスについての報告から区別することを可能にし得るが、ＷｉＦｉデバイス自体またはＷｉＦｉデバイスのユーザを確実に識別することができない可能性がある。たとえば、識別子は、ＷｉＦｉデバイスのメディアアクセス制御（media access control：ＭＡＣ）アドレスに基づき得るものであって、たとえば、クラウドコンピューティングシステムが環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信することを可能にするためにユーザがオプトインする際に生成されるソルト化されたハッシュ化ＭＡＣ（salted hashed MAC：ＳＨＭＡＣ）に基づき得る。ＷｉＦｉデバイスのためのＳＨＭＡＣは、たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイントによって生成され得るとともに、ＷｉＦｉデバイスについての報告に含めてクラウドコンピューティングシステムに送信され得る。ユーザはまた、ＳＨＭＡＣ、またはＷｉＦｉデバイスについての他の任意の好適な識別子を、直接、ＷｉＦｉアクセスポイントまたはクラウドコンピューティングシステムに入力してもよい。ＳＨＭＡＣは、同じＳＨＭＡＣを含むクラウドコンピューティングシステムが受信したすべての報告が同じＷｉＦｉデバイスについての報告であると見なすことを可能にし得るが、たとえば、物理的なＷｉＦｉデバイスを識別するのに使用可能なそのＭＡＣアドレスまたは他のこのような識別子を決定することによって、クラウドコンピューティングシステムがＷｉＦｉデバイスを識別することができなくなる可能性がある。

ユーザは、クラウドコンピューティングシステムが環境内のユーザの存在の有無を判断する際に用いるべきＷｉＦｉデバイスを指定し得る。指定されたＷｉＦｉデバイスは、環境内のＷｉＦｉデバイスのユーザの存在または不在についての指標として機能するものと見なされ得る。ＷｉＦｉアクセスポイントは、指定されたＷｉＦｉデバイスについての報告のみをクラウドコンピューティングシステムに送信してもよく、または、すべてのＷｉＦｉデバイスについての報告をクラウドコンピューティングシステムに送信してもよい。クラウドコンピューティングシステムは、指定された各ＷｉＦｉデバイスについての識別子を受信してもよく、これにより、クラウドコンピューティングシステムは、どの報告がどのＷｉＦｉデバイスに属するかを判断することが可能になり得るが、物理的なＷｉＦｉデバイスのいずれも識別することができなくなる可能性がある。同様に、クラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉデバイスの個々のユーザを識別することができない可能性がある。別個のＷｉＦｉデバイスは各々、別個のユーザに関連付けられると見なされ得るが、クラウドコンピューティングシステムに対してユーザが明確に識別されない可能性がある。ＷｉＦｉデバイスの存在の有無は、そのＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザの存在の有無を示すものと見なされてもよい。

ＷｉＦｉアクセスポイントはまた、接続および切断についての予め送信されていた報告を更新し得る。たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイントは、ＷｉＦｉデバイスが或る期間中にＷｉＦｉアクセスポイントにデータを送信していなかった場合、ＷｉＦｉデバイスが切断されたことを検出し得る。場合によっては、ＷｉＦｉデバイスは、依然としてＷｉＦｉアクセスポイントに接続され得るとともに、ＷｉＦｉアクセスポイントがクラウドコンピューティングシステムに切断を報告した後にＷｉＦｉアクセスポイントにデータを送信し始め得る。ＷｉＦｉアクセスポイントは、切断の報告と報告の更新との間の期間中にＷｉＦｉデバイスが切断されなかったことを示すように報告を更新し得る。

クラウドコンピューティングシステムは、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから受信したＷｉＦｉデバイスによる接続および切断についての報告を用いて、環境内におけるＷｉＦｉデバイスのユーザの存在または不在を判断し得る。クラウドコンピューティングシステムは、同じＷｉＦｉデバイスについての識別子を有する報告を照合し得る。クラウドコンピューティングシステムは、報告に含まれる接続および切断の時間を用いて、ＷｉＦｉデバイスが環境内のＷｉＦｉアクセスポイントの各々に接続されている期間と、ＷｉＦｉデバイスが環境内のいずれのＷｉＦｉアクセスポイントにも接続されていない任意の期間とを決定し得る。これにより、ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスが生成され得る。クラウドコンピューティングシステムは、次いで、接続シーケンス内の期間にルールを適用して、当該ルールが接続シーケンスに適用された時点でＷｉＦｉデバイスのユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断し得る。たとえば、ＷｉＦｉデバイスが第１のしきい値期間を超える期間中に環境内の単一のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されている場合、クラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザがその期間中に環境内に存在していたと判断し得る。ＷｉＦｉデバイスが、第１のしきい値期間を超える期間中に環境内の単一のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されていない場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内の任意のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されていた総時間量が決定され得る。総時間量が第１のしきい値期間を超える場合、クラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザがその期間中に環境内に存在していたと判断し得る。ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つから切断された後、ＷｉＦｉデバイスが、第２のしきい値期間を超える時間量にわたって環境内のＷｉＦｉアクセスポイントのうちのいずれにも接続しない場合、クラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境内に不在であると判断し得る。第１のしきい値期間および第２のしきい値期間は任意の好適な方法で決定される任意の好適な長さの時間であり得る。

ＷｉＦｉデバイスが高速でＷｉＦｉアクセスポイントに接続されたりＷｉＦｉアクセスポイントから切断されたりする場合、デバウンスが用いられ得る。デバウンスは、ＷｉＦｉアクセスポイントの範囲の端にあるＷｉＦｉデバイスを示し得る、高速連続生成された複数の報告を除去し得るものであって、接続と切断との間で往復して行なわれる。たとえば、ＷｉＦｉデバイスがＷｉＦｉアクセスポイントの範囲の端にある場合、ＷｉＦｉデバイスは、そのＷｉＦｉアクセスポイントに対する接続および切断を繰返し得ることで、ＷｉＦｉアクセスポイントに接続および切断の報告を繰返し生成させ得る。クラウドコンピューティングシステムは、たとえば、いくつかの報告が同じＷｉＦｉデバイスについての識別子を有している場合、ＷｉＦｉアクセスポイントからの報告を無視することによってデバウンスしてもよく、さらに、互いに近すぎる切断と再接続との時間は、たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイントの範囲の端にあるＷｉＦｉデバイスを示し得るいくつかの小さいしきい値を下回る期間によって分離される。

クラウドコンピューティングシステムは、当該クラウドコンピューティングシステムが報告を受信する別個の各ＷｉＦｉデバイスに基づいて、存在または不在を別個に判断し得る。たとえば、クラウドコンピューティングシステムが或る環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから２つの異なるＳＨＭＡＣをもつ２つの異なるＷｉＦｉデバイスについての報告を受信する場合、クラウドコンピューティングシステムは、２つの別個のＷｉＦｉデバイスおよびそれらの関連付けられたユーザについての存在または不在を判断し得る。第１のＷｉＦｉデバイスについての判断は、２つの異なるＳＨＭＡＣのうちの第１のＳＨＭＡＣを含む報告に基づいて行なわれ得るとともに、第２のＷｉＦｉデバイスについての判断は、２つの異なるＳＨＭＡＣのうちの第２のＳＨＭＡＣを含む報告に基づいて行なわれ得る。

クラウドコンピューティングシステムは、任意の好適な時間に存在または不在の判断を更新し得る。たとえば、クラウドコンピューティングシステムは、或るＷｉＦｉデバイスについての新しい報告がＷｉＦｉアクセスポイントから受信されるたびに、またはそのＷｉＦｉデバイスについての以前の報告が更新されるたびに遡及的に、当該ＷｉＦｉデバイスについての報告に基づいて行なわれる存在または不在の判断を更新し得る。これにより、クラウドコンピューティングシステムが、その時点での存在または不在の両方の判断を維持すること、および、以前に行なわれた判断を遡及的に調整することが可能となり得るので、時間が経過しても維持される存在および不在についての記録がより正確になり得る。

クラウドコンピューティングシステムは、任意の好適な方法で、関連するＷｉＦｉデバイスに基づいて判断されたユーザの存在または不在を用いてもよい。たとえば、環境は、クラウドコンピューティングシステムから直接制御され得るかまたは環境内に位置するハブコンピューティングデバイスなどのコンピューティングデバイスを介して制御され得る制御可能なデバイス、たとえば、照明、センサ、セキュリティ機器、ロック、Ａ／Ｖ機器、ＨＶＡＣシステム、およびブラインドなどの電動デバイスなどを含み得る。クラウドコンピューティングシステムは、環境内に存在しているかまたは存在していないと判断されたユーザに基づいて、制御可能なデバイスを制御するための制御信号を生成してもよく、または、制御可能なデバイスのための制御信号を生成するために用いられ得る存在および不在についての判断を環境内のコンピューティングデバイスに送信してもよい。

いくつかの実現例では、ユーザが当該ユーザの存在または不在を判断するためにどのＷｉＦｉデバイスを用いるべきかをクラウドコンピューティングシステムに伝える代わりに、クラウドコンピューティングシステムは、同じ環境内のＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断と、当該環境内の他のデバイスからの信号とに基づいて、どのＷｉＦｉデバイスを用いるべきかを判断し得る。或る環境内におけるいくつかのＷｉＦｉデバイスの接続および切断は、当該環境内にユーザが存在しているかまたは不在であるかについての優れた指標ではない可能性もある。たとえば、デスクトップコンピュータ、ＷｉＦｉ内蔵型テレビ、ゲームコンソール、他のＷｉＦｉ対応機器、ならびにＡ／Ｖ機器および電気機器などのいくつかのＷｉＦｉデバイスは主に据置型であり得る。これらのＷｉＦｉデバイスは、ほとんどの時間、単一のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されたままであり得るので、これらのＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断する際に有用でない可能性がある。たとえば、ラップトップおよびタブレットなどのいくつかのＷｉＦｉデバイスは、環境内を動き回って、当該環境内のさまざまなＷｉＦｉアクセスポイントに対して接続および切断を行なう可能性があるが、ごくまれに、または決して、環境を離れない可能性もあるため、ユーザが環境内に不在であるかどうかを判断する際にさほど有用でない可能性もある。加えて、いくつかのＷｉＦｉデバイスが環境に出入りすることもあるが、これは、場合によっては環境の訪問者がこれらＷｉＦｉデバイスを所持し得る場合に起こり得る。

ＷｉＦｉアクセスポイントは、これらのＷｉＦｉアクセスポイントに接続したりこれらのＷｉＦｉアクセスポイントから切断されたりするすべてのＷｉＦｉデバイスについての報告をクラウドコンピューティングシステムに送信し得る。ＷｉＦｉデバイスは、たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイントによってＷｉＦｉデバイスについて判断されるＳＨＭＡＣなどのプライバシー保護型識別子を用いて識別され得る。クラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉデバイスのＳＨＭＡＣを認識し得るだけであって、ＷｉＦｉアクセスポイントの報告からＷｉＦｉデバイスについての他の如何なる識別データも受信し得ない。

クラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉアクセスポイントからの報告を用いて、さまざまなＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断に関するデータを判断し得る。クラウドコンピューティングシステムは、たとえば、報告が受信される各ＷｉＦｉデバイスごとに、たとえば２４時間の期間などの設定された期間にわたって行なわれる当該ＷｉＦｉデバイスの接続および切断の回数を決定してもよい。クラウドコンピューティングシステムは、たとえば、報告が受信される各ＷｉＦｉデバイスごとに、ＷｉＦｉデバイスが環境内の任意のＷｉＦｉアクセスポイントに接続される時間スパンと、同様に、ＷｉＦｉデバイスが環境内の任意のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されない時間スパンとを決定し得る。クラウドコンピューティングシステムは、たとえば、報告が受信される各ＷｉＦｉデバイスごとに、設定された期間にわたって環境内でＷｉＦｉデバイスが接続するさまざまなＷｉＦｉアクセスポイントの数と、ＷｉＦｉデバイスが環境内のＷｉＦｉアクセスポイント間で行なう移行の回数とを決定し得る。クラウドコンピューティングシステムは、たとえば、報告が受信される各ＷｉＦｉデバイスごとに、ＷｉＦｉデバイスが各ＷｉＦｉアクセスポイントに接続される別個の時間量を決定し得る。

クラウドコンピューティングシステムはまた、環境内の他のデバイスからデータを受信し得る。環境は、たとえば、ハブコンピューティングデバイスを含んでもよい。ハブコンピューティングデバイスは、環境内のセンサおよび他のシステム、たとえば自動化システムなど、を管理するための任意の好適なコンピューティングデバイスであり得る。ハブコンピューティングデバイスは、たとえば、環境用のコントローラであってもよい。たとえば、ハブコンピューティングデバイスは、環境内に位置するサーモスタット、セキュリティハブ、または他のコンピューティングデバイスであり得るかまたはこれを含み得る。ハブコンピューティングデバイスはまた、環境内の別のデバイスであってもよく、または、たとえばインターネットを介して環境内のデバイスに接続され得るとともに当該環境を管理する専用の別個のコンピューティングデバイスであってもよい。ハブコンピューティングデバイスは、任意の好適な有線接続、無線接続、ローカルエリア接続、およびワイドエリア接続を介して、環境または構造物全体に分散されたいくつかのセンサおよび制御可能なデバイスに接続され得る。たとえば、当該環境のハブコンピューティングデバイス、センサ、および他のコンポーネントはメッシュネットワークで接続され得る。センサのいくつかは、たとえば、動きの検出に用いられる受動型赤外線センサを含むモーションセンサ、光センサ、カメラ、マイクロフォン、通路センサ、光スイッチであり得るとともに、さらには、電話、タブレット、ラップトップまたはフォブなどのデバイスの存在を検出するためのセンサとしてBluetooth（登録商標）、ＷｉＦｉ、ＲＦＩＤ、または他の無線デバイスを用い得るモバイルデバイススキャナであり得る。センサは、個別に分散されてもよく、またはセンサデバイス内の他のセンサと組合わされてもよい。たとえば、センサデバイスは、低電力モーションセンサおよび光センサ、またはマイクロフォンおよびカメラ、または入手可能なセンサの他の任意の組合せを含み得る。

ハブコンピューティングデバイスは、環境全体にわたってセンサおよび他のデバイスからデータを含む信号を受信し得るとともに、これらの信号からのデータをクラウドコンピューティングシステムに送信し得る。データは、たとえば、環境の外部ドアを監視するセンサによって検出される開閉イベントと、環境の外部ドアの周囲の領域を監視するモーションセンサによって検出される動きと、照明、電化製品、およびＡ／Ｖ機器を含むデバイスが、ハブコンピューティングデバイスまたはクラウドコンピューティングシステムによる自動制御によってではなくユーザからの入力に基づいてオンまたはオフにされた時間を示すデータと、ユーザが環境内に存在しているか、不在であるか、入ってきたのか、または出ていったのかを示し得る他の任意の好適なデータとを含み得る。いくつかの実現例では、ハブコンピューティングデバイスが全体的に、クラウドコンピューティングシステムのうち環境から離れた場所に位置するとともに計算能力を有する部分であり得るので、センサおよび他のデバイスからのデータはＷｉＦｉアクセスポイントを介して当該クラウドコンピューティングシステムに直接送信され得る。

クラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉデバイスから直接他のデータを受信し得る。たとえば、ＷｉＦｉデバイスは、そのユーザによって、ジオロケーションデータ、およびジオロケーションデータを用いて決定されたデータをクラウドコンピューティングシステムに送信することが許可され得る。ジオロケーションデータは、全地球測位システム（Global Position System：ＧＰＳ）無線を用いる方法、またはセルラー方式もしくはＷｉＦｉの三角測量を用いる方法を含む任意の好適な方法で、ＷｉＦｉデバイスによって取得され得る。ジオロケーションデータは、たとえばジオフェンシングのために用いられてもよい。ＷｉＦｉデバイスまたはクラウドコンピューティングシステムは、ＷｉＦｉデバイスについてのジオロケーションデータを用いて、当該ＷｉＦｉデバイスがいつジオフェンスを横断したか、またはジオフェンスによって囲まれたエリアにいつ出入りしたかを判断し得る。ジオフェンスは、たとえば、環境の周りのジオフェンスであってもよく、このため、ＷｉＦｉデバイスによるジオフェンスの出口の横断は、ＷｉＦｉデバイスと当該ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザとが環境を出ていったことを示し得る。ＷｉＦｉデバイスから直接受信されるデータは、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントを介して、環境外のＷｉＦｉアクセスポイントを介して、またはセルラーデータ接続などの他のデータ接続を介して送信され得る。

いくつかの実現例では、クラウドコンピューティングシステムはまた、Bluetooth（登録商標）無線機を有するＷｉＦｉアクセスポイントからデバイスのBluetooth（登録商標）無線機による接続および切断についての報告を受信し得る。たとえば、追跡タグはBluetooth（登録商標）無線機を含んでもよく、当該Bluetooth（登録商標）無線機は、追跡タグが環境内を動き回るのに応じて当該環境内のＷｉＦｉアクセスポイントのBluetooth（登録商標）無線機に接続したりこれから切断されたりし得る。

クラウドコンピューティングシステムは、さまざまなＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断に関する決定されたデータ、環境内の他のデバイスおよびセンサから受信したデータ、ならびにＷｉＦｉデバイスから直接受信したデータ、たとえばジオロケーションデータなどを用いて、環境内のユーザの存在または不在を判断するのにどのＷｉＦｉデバイスを用いるべきかを判断し得る。たとえば、クラウドコンピューティングシステムは機械学習システムを含んでもよい。機械学習システムは任意の好適な機械学習システムであってもよく、たとえば、深層学習ニューラルネットワークなどの人工ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、サポートベクトルマシン、任意のタイプの分類器、または他の任意の好適な統計的もしくはヒューリスティックな機械学習システムタイプなどであり得る。機械学習システムは、教師ありもしくは教師なしのオフライントレーニングを受けた可能性のあるトレーニング済み機械学習システムであってもよく、または、教師ありまたは教師なしのオンライン学習を用いる機械学習システムであってもよい。

ＷｉＦｉアクセスポイントに対するさまざまなＷｉＦｉデバイスの接続および切断に関して決定されたデータ、環境内の他のデバイスおよびセンサから受信されたデータ、ならびにＷｉＦｉデバイスから直接受信されたジオロケーションデータなどのデータは、機械学習システムへの入力データとしてクラウドコンピューティングシステムによって用いられ得る。機械学習システムは、環境におけるＷｉＦｉデバイスのユーザの存在または不在を判断するためにクラウドコンピューティングシステムが用いるべきであるＷｉＦｉデバイスの指示を含み得るデータを生成および出力し得る。

入力データは、任意の好適な方法で機械学習システムに入力され得る。たとえば、入力データは、入力データの第１のセットが他の任意のＷｉＦｉデバイスではなく第１のＷｉＦｉデバイスに関するデータを含むことで、結果として第１のＷｉＦｉデバイスのみに関する出力データが得られるように、かつ、入力の第２のセットが他の任意のＷｉＦｉデバイスではなく第２のＷｉＦｉデバイスに関するデータを含み得ることで、結果として第２のＷｉＦｉデバイスのみに関する出力データが得られるように、ＷｉＦｉデバイスによって分割され得る。出力データは、たとえば、ＷｉＦｉデバイスの任意のユーザ（たとえば、ＷｉＦｉデバイスの特定のユーザもしくはＷｉＦｉデバイスの予想されるユーザであり得るユーザのグループ）についての環境内における存在もしくは不在を判断するのにクラウドコンピューティングシステムにとってＷｉＦｉデバイスが有用となるであろう確率であり得るか、または、環境内の任意のユーザの存在もしくは不在を判断するためにクラウドコンピューティングがＷｉＦｉデバイスを用いるべきであるか否かについての２進表現の指示であり得る。

たとえば、クラウドコンピューティングシステムは、ＳＨＭＡＣによって識別される２つのＷｉＦｉデバイスについての報告を環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから受信し得る。第１のＷｉＦｉデバイスはたとえば電話機であってもよく、第２のＷｉＦｉデバイスはたとえばラップトップであってもよく、但し、報告はＳＨＭＡＣによってＷｉＦｉデバイスを特定し得るだけであるので、クラウドコンピューティングシステムはＷｉＦｉデバイスの各々のタイプを認識しない可能性もある。クラウドコンピューティングシステムは、電話機およびラップトップによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断に関するデータを決定し得る。クラウドコンピューティングシステムはまた、環境内の他のデバイスおよびセンサからデータを受信し得るとともに、これらのデバイスのＳＨＭＡＣによってのみ識別され得るデータを電話機およびラップトップから直接受信し得る。クラウドコンピューティングシステムは、最初に、電話機についてのＷｉＦｉアクセスポイント報告から電話機について判断されたデータを、電話機から直接受信した任意のデータならびに環境内の他のデバイスおよびセンサからのデータとともに、機械学習システムに入力し得る。機械学習システムは、電話機に関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために電話機がクラウドコンピューティングシステムによって用いられるべきかどうかの指示を出力し得る。当該指示は、たとえば、電話機を用いるべきである信頼度のレベルを示し得る確率であり得るか、または、電話機を用いるべきであるかどうかについての２進表現「yes」（はい）／「no」（いいえ）の指示であり得る。クラウドコンピューティングシステムは、次いで、ラップトップに関して判断されたデータを、ラップトップから直接受信した任意のデータならびに環境内の他のデバイスおよびセンサからのデータとともに機械学習システムに入力してもよく、当該機械学習システムは、ラップトップに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにクラウドコンピューティングシステムがラップトップを用いるべきかどうかについての指示を出力してもよい。

入力データはまた、任意の数のＷｉＦｉデバイスについてのデータを含み得る。これにより、結果として、機械学習システムが、たとえば、環境内におけるユーザの存在または不在を判断するためにＷｉＦｉデバイスのいずれかを用いるべきかどうかに関する確率のベクトルまたは２進表現の指標であり得る出力データを生成することとなり得る。機械学習システムからの出力データは、ＳＨＭＡＣによって任意のＷｉＦｉデバイスを識別し得る。たとえば、入力データは電話機およびラップトップの両方についてのデータを含み得るとともに、機械学習システムは２つの値を含むベクトルを出力し得る。これら２つの値のうちの一方の値は、電話機に関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにクラウドコンピューティングシステムが電話機を用いるべきかどうかを示すものであり、他方の値は、ラップトップに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにクラウドコンピューティングシステムがラップトップを用いるべきかどうかを示すものである。ベクトル内の値は、たとえば、確率または２進表現の指標であり得る。

入力データは、任意の好適な時点で機械学習システムに入力され得る。たとえば、クラウドコンピューティングシステムは、任意のＷｉＦｉデバイスについての新しい報告がＷｉＦｉアクセスポイントのうちのいずれかから受信されるたびに、新しいデータが環境内のいずれかのセンサもしくはデバイスから受信されるたびに、または新しいデータがＷｉＦｉデバイスのいずれかから直接受信されるたびに、いつでも入力データを更新し得る。クラウドコンピューティングシステムは、いずれかの更新の直後に、または入力データを何回かの設定回数分だけ更新した後に、機械学習システムへの入力として更新済みの入力データを用いてもよい。クラウドコンピューティングシステムはまた、たとえば、１時間に１回などの時間間隔に基づいて機械学習システムに入力データを入力してもよい。更新された入力データに基づく機械学習システムからの出力データを用いて、環境におけるユーザの存在または不在を判断するためにクラウドコンピューティングシステムがどのＷｉＦｉデバイスを用いるかを更新し得る。たとえば、ユーザが古い電話機を新しい電話機と交換する場合、入力データの更新は新しい電話機による接続および切断についての報告を示し得る一方で、古い電話機は、その最後の切断についての報告の後、決して再接続することはない。この更新された入力データに基づく機械学習システムからの出力データは、環境内のユーザの存在または不在を判断するために新しい電話機を用いるべきであることと、古い電話機をもはや用いるべきでないことを示し得る。

いくつかの実現例では、ＷｉＦｉアクセスポイントは、当該ＷｉＦｉアクセスポイントがオンにされてアクティブであることを示すための信号をクラウドコンピューティングシステムに送信し得る。これらの信号は、たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイントがオンでありアクティブである間、指定された間隔で送信され得る心拍についての報告であり得る。心拍についての報告が何らかの期間中にＷｉＦｉアクセスポイントから受信されない場合、ＷｉＦｉアクセスポイントはオフであるかまたは非アクティブであると見なされ得る。ＷｉＦｉアクセスポイントが最初にオフであるかまたは非アクティブであると見なされたときにＷｉＦｉアクセスポイントに接続されていたＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスは、機械学習システムがそのＷｉＦｉアクセスポイントへの接続を用いるべきではないことを示すように更新され得る。機械学習システムは、他のいずれかの利用可能なデータに基づいて存在または不在についての指示を出力してもよい。オフであるかまたは非アクティブであるＷｉＦｉアクセスポイントがあまりにも多過ぎると見なされる場合、機械学習システムは、ＷｉＦｉデバイスについての存在または不在の判断を行なうのに充分なデータを利用することができないことを示す「未知の」存在または不在についての指示を出力してもよい。

いくつかの実現例では、機械学習システムは、環境のためのハブコンピューティングデバイスの一部であり得る。ＷｉＦｉアクセスポイントからの報告、環境内のデバイスおよびセンサからのデータ、ならびにＷｉＦｉデバイスから直接受信されるデータはすべて、ハブコンピューティングデバイスによって受信され得る。環境におけるユーザの存在または不在を判断するために既に用いられているＷｉＦｉデバイスについてのＷｉＦｉアクセスポイントからの報告だけがクラウドコンピューティングシステムに送信され得る。ハブコンピューティングデバイスは、さまざまなＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断に関するデータを決定し得るとともに、決定されたデータを、環境内の他のデバイスおよびセンサから受信したデータならびにＷｉＦｉデバイスから直接受信したデータとともに、機械学習システムのための入力データとして用いてもよい。環境内のユーザの存在または不在を判断するためにどのＷｉＦｉデバイスを用いるべきかを示す機械学習システムからの出力データは、ＷｉＦｉアクセスポイントがどの報告をクラウドコンピューティングシステムに送信すべきかを制御するためにハブコンピューティングデバイスによって用いられてもよい。

図１Ａは、開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的なシステムを示す。クラウドコンピューティングシステム１００は、報告プロセッサ１１０と、ルールエンジン１２０と、ストレージ１４０とを含み得る。クラウドコンピューティングシステム１００は、報告プロセッサ１１０、ルールエンジン１２０、およびストレージ１４０を実現するための、たとえば図９に説明されるようなコンピュータ２０などの任意の好適なコンピューティングデバイスまたはシステムであってもよい。クラウドコンピューティングシステム１００は、たとえば、任意のエリアにわたって分散されるとともに任意の好適な方法で接続されるコンピューティングデバイスの任意の好適な組合わせを用いてクラウドコンピューティングサービスを提供するサーバシステムであってもよい。報告プロセッサ１１０は、ＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信するとともに当該報告を処理して接続シーケンス１４５を生成するためのハードウェアまたはソフトウェアの任意の好適な組合せであり得る。ルールエンジン１２０は、存在／不在の指示を生成するために接続シーケンス１４５にルールを適用するためのハードウェアとソフトウェアとの任意の好適な組合せであり得る。ストレージ１４０は、揮発性ストレージおよび不揮発性ストレージを実現するためのハードウェアとソフトウェアとの任意の好適な組合せであり得るとともに、接続シーケンス１４５を格納し得る。

環境１５０はＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３を含み得る。環境１５０は、たとえば、家またはオフィスなどの構造物であってもよく、屋内空間と屋外空間との組合わせを含んでもよい。ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３は、ＷｉＦｉを備えたデバイスが接続し得るＷｉＦｉ ＬＡＮを設けるための任意の好適なデバイスであり得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３は、メッシュネットワークを形成し得るか、またはハブ・アンド・スポークネットワークの一部であり得るとともに、たとえば、任意の好適な有線接続または無線接続を通じてＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３のうちの１つ以上に接続された有線モデムまたは無線モデムを介して、インターネットなどのＷＡＮに接続され得る。

ＷｉＦｉデバイス１９１および１９２は、たとえば、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス、または他のポータブルＷｉＦｉ装備デバイスであり得る。ユーザは、ＷｉＦｉデバイス１９１および１９２のユーザが環境１５０に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイス１９１および１９２を用いるべきであることをクラウドコンピューティングシステム１００に示し得る。ＷｉＦｉデバイス１９１はＷｉＦｉアクセスポイント１７１に接続され得る。ＷｉＦｉデバイス１９２はＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続され得る。ＷｉＦｉデバイス１９１は環境１５０内を動き回り得る。ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７１から遠ざかってＷｉＦｉアクセスポイント１７２へと向かって進む場合、ＷｉＦｉデバイス１９１は、ＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続し得るとともにＷｉＦｉアクセスポイント１７１から切断され得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７１は、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７２にすでに接続した後にＷｉＦｉデバイス１９１が切断されたことを検出し得る。ＷｉＦｉデバイス１９１は、引き続き、環境１５０内を通って、ＷｉＦｉアクセスポイント１７２から遠ざかってＷｉＦｉアクセスポイント１７３に向かって進み得る。ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７２から遠ざかってＷｉＦｉアクセスポイント１７３に向かって進む場合、ＷｉＦｉデバイス１９１は、ＷｉＦｉアクセスポイント１７３に接続し得るとともにＷｉＦｉアクセスポイント１７２から切断され得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７２は、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７３にすでに接続した後にＷｉＦｉデバイス１９１が切断されたことを検出し得る。ＷｉＦｉデバイス１９１は、引き続き、ＷｉＦｉアクセスポイント１７３から遠ざかって、ＷｉＦｉアクセスポイント１７３から切断され得る一方でＷｉＦｉアクセスポイント１７１および１７２のいずれにも接続し得ない。ＷｉＦｉデバイス１９１の移動中、ＷｉＦｉデバイス１９２はＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続されたままであり得る。

ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３はクラウドコンピューティングシステム１００に報告を送信し得る。これらの報告は、ＷｉＦｉデバイス１９１および１９２などの環境１５０内のＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３対する接続および切断の時間を含み得る。当該報告は、任意の好適な時間もしくは間隔で、または任意の好適なイベントに基づいて送信され得る。たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３は、ＷｉＦｉデバイスの接続もしくは切断を検出するたびに新しい報告を送信してもよく、または、任意の好適な長さの間隔で新しい報告を送信してもよい。当該報告は、たとえば、ＷｉＦｉデバイスについて決定されたＳＨＭＡＣなどのプライバシー保護型識別子を用いてＷｉＦｉデバイスを識別し得る。たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１は、ＷｉＦｉデバイス１９１が最初にＷｉＦｉアクセスポイント１７１に接続するときにクラウドコンピューティングシステム１００に報告を送信してもよい。当該報告は、ＷｉＦｉデバイス１９１のためのＳＨＭＡＣと、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１についての識別子と、接続が報告されているという指示と、接続の時間とを含み得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７１は、同様に、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７１から切断されたと判断すると、報告を送信し得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７２は、ＷｉＦｉデバイス１９２の接続、ＷｉＦｉデバイス１９１の接続、およびＷｉＦｉデバイス１９１のその後の切断を伝える報告をクラウドコンピューティングシステム１００に送信し得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７３は、ＷｉＦｉデバイス１９１の接続およびその後のＷｉＦｉデバイス１９１の切断を伝える報告をクラウドコンピューティングシステム１００に送信し得る。

クラウドコンピューティングシステム１００は報告プロセッサ１１０を含み得る。報告プロセッサ１１０は、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３などのＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信するとともに、接続シーケンス１４５を生成するように当該報告を処理するためのハードウェアとソフトウェアとの任意の好適な組合せであり得る。報告プロセッサ１１０は、ＷｉＦｉデバイス１９１およびＷｉＦｉデバイス１９２の接続および切断に基づいて生成された報告をＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３から受信し得る。報告プロセッサ１１０は、当該報告を用いてＷｉＦｉデバイス１９１およびＷｉＦｉデバイス１９２のための接続シーケンスを生成および更新し得る。ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスは、そのＷｉＦｉデバイスに関する報告を報告プロセッサ１１０が受信するたびに更新され得る。たとえば、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７１に接続したことを示す報告を受信すると、報告プロセッサ１１０は、当該報告に示される時間にＷｉＦｉアクセスポイント１７１への接続の指示を追加することによって、ＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスを更新し得る。その後、報告プロセッサ１１０がＷｉＦｉデバイス１９１からの接続を示す報告をＷｉＦｉアクセスポイント１７２から受信すると、報告プロセッサ１１０は、当該報告に示される時間にＷｉＦｉアクセスポイント１７２への接続の指示を追加することによって、ＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスを更新し得る。切断の報告が受信されると、切断が同様に接続シーケンスに追加され得る。報告プロセッサ１１０によって生成されて更新された接続シーケンス１４５は任意の好適なフォーマットでストレージ１４０に格納され得る。

クラウドコンピューティングシステム１００はルールエンジン１２０を含み得る。ルールエンジン１２０は、ユーザが環境１５０内に存在していると見なされるべきかまたは不在であると見なされるべきかを示す存在／不在の指示を決定および出力するためのルールを接続シーケンス１４５に適用するためのハードウェアとソフトウェアとの任意の好適な組合せであり得る。ＷｉＦｉデバイス１９１などのＷｉＦｉデバイスが第１のしきい値期間を超える期間中に環境１５０内のＷｉＦｉアクセスポイント１７１などの単一のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されている場合、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザがその期間中に環境１５０内に存在していたと判断し得る。ＷｉＦｉデバイスが、第１のしきい値期間を超える期間中に環境１５０内の単一のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されていない場合、ＷｉＦｉデバイスが環境１５０内の任意のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されていた総時間量が決定され得る。当該総時間量が第１のしきい値期間を超える場合、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザがその期間中に環境１５０内に存在していたと判断し得る。ＷｉＦｉデバイスが、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つから切断された後、第２のしきい値期間を超える時間量にわたって環境１５０内のＷｉＦｉアクセスポイントのいずれにも接続していない場合、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境１５０内に不在であると判断し得る。第１のしきい値期間および第２のしきい値期間は、任意の好適な方法で決定される任意の好適な長さの時間であり得る。

たとえば、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続してＷｉＦｉアクセスポイント１７１から切断された後の何らかの時点で、ＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスにルールを適用し得る。ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続されていた時間量は第１のしきい値未満であり得る。ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７１および１７２に接続されていた総時間量は第１のしきい値よりも大きくなり得る。たとえば、第１のしきい値は５分であってもよく、ルールエンジン１２０がＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスにルールを適用するとき、ＷｉＦｉデバイス１９１は、２分間はＷｉＦｉアクセスポイント１７１に接続されており、３分半の間はＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続されていた可能性がある。したがって、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイス１９１のユーザが環境１５０内に存在しているという指示を出力し得る。同様に、ルールエンジン１２０は、ルールがＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスに適用されるのと同時に、ＷｉＦｉデバイス１９２のための接続シーケンスにルールを適用し得る。ＷｉＦｉデバイス１９２がＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続されていた時間量は第１のしきい値よりも大きくなり得る。したがって、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイス１９２のユーザが環境１５０内に存在しているという指示を出力し得る。その後、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７３から切断された後、ＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスにルールを適用し得る。ＷｉＦｉデバイス１９１が第２のしきい値よりも長い時間長さにわたってＷｉＦｉアクセスポイント１７３から切断されていた場合、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイス１９１のユーザが環境１５０内に不在であるという指示を出力し得る。たとえば、第２のしきい値は３分であってもよく、ルールエンジン１２０がＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスにルールを適用する場合、ＷｉＦｉデバイス１９１は、４分間はＷｉＦｉアクセスポイント１７１または１７２に再接続することなくＷｉＦｉアクセスポイント１７３から切断されていた可能性がある。

ルールエンジン１２０によって出力される存在／不在の指示は、任意の好適なフォーマットであってもよく、任意の好適な識別子を用いてもよい。たとえば、クラウドコンピューティングシステム１００は、ＷｉＦｉデバイス１９１および１９２のＳＨＭＡＣを認識し得るだけであり、ＷｉＦｉデバイス１９１および１９２のいずれのユーザについての如何なる識別データも認識し得ないか、または、特定のユーザを特定のＷｉＦｉデバイスと相関させることができない可能性がある。ルールエンジン１２０によって出力される存在／不在の指示は、ＳＨＭＡＣを含み得るとともに、或るＷｉＦｉデバイスのユーザが環境１５０内に存在し得るかまたは不在であり得ることを示す接続シーケンスを有する当該ＷｉＦｉデバイスに当該ＳＨＭＡＣが属するかどうかを示している。異なるＷｉＦｉデバイスについての存在／不在の指示は、それらが別々のユーザについての存在／不在の指示であるかのように処理され得る。たとえば、ＷｉＦｉデバイス１９１についての存在／不在の指示は、ＷｉＦｉデバイス１９２のユーザとは重複しないユーザについての存在／不在の指示として処理されてもよい。いくつかの実現例では、クラウドコンピューティングシステム１００は、たとえば、特定のユーザについてのアイデンティティまたはプライバシー保護型識別子をＳＨＭＡＣに関連付けることを可能にすることをユーザが選択することに基づいて、ＳＨＭＡＣを当該特定のユーザに関連付けることが可能であり得る。単一の識別されたユーザは複数のＳＨＭＡＣに関連付けられてもよく、これにより、同じユーザに関連付けられたＳＨＭＡＣのためのルールエンジン１２０によって出力された存在／不在の指示を集約させて、当該ユーザについての存在／不在の判断を行なうようにしてもよい。

ルールエンジン１２０は、任意の好適な時間に、たとえば、任意の好適な間隔で、または任意の好適なイベントに基づいて、ルールを接続シーケンス１４５に適用し得る。たとえば、ルールエンジン１２０は、３０秒毎に接続シーケンス１４５にルールを適用してもよく、または、たとえば、環境１５０内のさまざまな制御可能なデバイスを如何に制御するかを決定するために環境１５０内のユーザの存在または不在についての判断が必要であるという、クラウドコンピューティングシステム１００の別のコンポーネントからの指示に基づいて、接続シーケンス１４５にルールを適用してもよい。

図１Ｂは、開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的なシステムを示す。環境１５０内のＷｉＦｉアクセスポイント、たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２および１７３は、当該ＷｉＦｉアクセスポイントに接続するとともに当該ＷｉＦｉアクセスポイントから切断されるすべてのＷｉＦｉデバイスについての報告をクラウドコンピューティングシステム１００の報告プロセッサ１１０に送信し得る。たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３は、ＷｉＦｉデバイス１９１、１９２、４９１、および４９２のいずれかがＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２または１７３のいずれかに接続するかまたはいずれかから切断されると、クラウドコンピューティングシステム１００に報告を送信し得る。当該報告は、たとえばＳＨＭＡＣなどのプライバシー保護型識別子を用いてＷｉＦｉデバイスを識別し得る。

報告プロセッサ１１０は、環境１５０内のＷｉＦｉアクセスポイントから受信した報告を処理して、機械学習入力データ４４５の一部として格納され得るデータを生成および更新し得る。報告プロセッサ１１０は、たとえば当該報告を用いて、ＷｉＦｉデバイスが環境１５０内の各ＷｉＦｉアクセスポイントに接続される別個の時間量であり得る接続時間４５１と、設定された期間にわたる環境１５０内のＷｉＦｉアクセスポイントに対するＷｉＦｉデバイスの接続および切断の回数のカウントであり得る接続／切断４５２と、ＷｉＦｉデバイスが環境１５０内の任意のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されたままである時間のスパン、およびＷｉＦｉデバイスが環境１５０内の任意のＷｉＦｉアクセスポイントから切断されたままである時間のスパンであり得る接続／切断長さ４５３と、設定された期間にＷｉＦｉデバイスが接続するＷｉＦｉアクセスポイントの回数の数、およびその設定された期間にＷｉＦｉデバイスによって行なわれるＷｉＦｉアクセスポイント間の移行の回数であり得る移行４５４とを決定し得る。

クラウドコンピューティングシステム１００はまた、ＷｉＦｉデバイスから直接デバイスデータを受信し得る。たとえば、クラウドコンピューティングシステム１００は、ジオロケーションデータと、ジオフェンス横断などのジオロケーションデータを用いて決定されるデータとを、ＷｉＦｉデバイス１９１、１９２、４９１、および４９２から直接受信してもよい。ＷｉＦｉデバイスから直接受信されたデータは、ＷｉＦｉデバイスデータ４５６として機械学習入力データ４４５に格納され得る。クラウドコンピューティングシステム１００はまた、環境１５０のセンサおよびデバイスから信号を受信し得る。クラウドコンピューティングシステム１００は、当該信号をセンサデータおよびデバイスデータ４５５としてストレージ１４０に格納し得る。センサデータおよびデバイスデータ４５５は機械学習入力データ４４５の一部として格納され得る。

クラウドコンピューティングシステムは機械学習システム４２０を含み得る。機械学習システム４２０は、環境１５０におけるＷｉＦｉデバイスのユーザの存在または不在を判断するためにＷｉＦｉデバイスを用いるべきという指示を生成し得る機械学習システムを実現するためのハードウェアとソフトウェアとの任意の好適な組合せであり得る。機械学習システム４２０は、たとえば、人工ニューラルネットワーク、たとえば深層学習ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、サポートベクトルマシン、任意のタイプの分類器、または他の任意の好適な統計的もしくはヒューリスティックな機械学習システムタイプなどであり得る。機械学習システム４２０は、機械学習入力データ４４５を入力として受信し得るとともに、環境１５０内におけるＷｉＦｉデバイスのユーザの存在または不在を判断するためにＷｉＦｉデバイスを用いるべきという指示を出力し得る。機械学習システム４２０は、たとえば、教師ありまたは教師なしのオンライン学習またはオフライン学習を含む、任意の好適なタイプの学習を用いて実現されてもよい。

機械学習入力データ４４５は、任意の好適な方法で機械学習システム４２０に入力され得る。たとえば、機械学習入力データ４４５は入力データのセットに分割されてもよく、入力データの別個の各セットは別個のＷｉＦｉデバイスに関するデータを含んでいる。入力データの第１のセットは、たとえば、ＷｉＦｉデバイス１９１に関するデータを含み得る一方で、入力データの第２のセットはＷｉＦｉデバイス４９１に関するデータを含み得る。入力データの各セットは、機械学習システム４２０に別々に入力されてもよい。たとえば、ＷｉＦｉデバイス１９１についてのデータを含む入力データの第１のセットは機械学習システム４２０に入力され得る。機械学習システム４２０は、ＷｉＦｉデバイス１９１に関連付けられたユーザが環境１５０に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイス１９１が用いられるべきかどうかの指示を出力し得る。当該指示は、たとえば、確率または２進表現の結果であり得る。報告が受信されたすべてのＷｉＦｉデバイス（たとえばＷｉＦｉデバイス１９１、１９２、４９１、および４９２など）についてのデータを含む機械学習入力データ４４５がすべて、同時に機械学習システム４２０に入力され得る。機械学習システム４２０は、複数の指示、たとえばＷｉＦｉデバイス１９１、１９２、４９１、および４９２の各々につき１つの指示、を出力し得る。当該指示は、各ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境１５０内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために当該各ＷｉＦｉデバイスが用いられるべきかどうかを示すものである。

ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境１５０内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイスを用いるべきとの指示は、たとえば、機械学習入力データ４４５内のさまざまなタイプのデータ間の相互関係と、環境１５０のＷｉＦｉアクセスポイントに対する接続および切断に関するデータ中のパターンとに基づき得る。たとえば、ＷｉＦｉデバイス４９１は、たとえばデスクトップコンピュータまたはゲームコンソールなどのように固定式であり得る。ＷｉＦｉデバイス４９１は、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１への接続時間が長くなる可能性があるが、切断または移行は行なわれず、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１へのその接続は、環境１５０へのユーザの出入り（たとえば、ドアを開閉する状況など）に対応する、環境１５０内のセンサからの信号との相関関係を示さない可能性もある。これにより、結果として、機械学習システム４２０が、環境１５０内の任意のユーザの存在または不在を判断するためにＷｉＦｉデバイス４９１が用いられるべきではないという指示を出力することとなり得る。当該指示は、たとえば、低い確率、または２進表現の「ＮＯ」という指示であり得る。ＷｉＦｉデバイス４９２は可動式であってもよく、たとえば環境１５０内のユーザに属する電話機であってもよい。ＷｉＦｉデバイス４９２は、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７３、および１７３のすべてに対する接続および切断の時間が長くなる可能性があり、頻繁に接続、切断、および移行を行ない得るとともに、環境１５０に通じるドアが開閉されていることを示す通路センサからの信号に対応する接続および切断を有し得る。ＷｉＦｉデバイス４９２からのジオロケーションデータは、ＷｉＦｉアクセスポイントからのＷｉＦｉデバイス４９２のいくつかの切断が環境１５０の周りのジオフェンスについてのジオフェンス出口イベントに対応すること、および、ＷｉＦｉデバイス４９２のいくつかの接続が環境１５０の周りのジオフェンスについてのジオフェンス入口イベントに対応することを示し得る。これにより、結果として、ＷｉＦｉデバイス４９２に関連付けられたユーザが環境１５０内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイス４９２が用いられるべきであるという指示を機械学習システムが出力することとなり得る。この指示は、たとえば、いずれの接続シーケンス１４５をルールエンジン１２０に入力すべきかを決定する際にクラウドコンピューティングシステム１００によって用いられてもよい。

機械学習入力データ４４５は、たとえば報告プロセッサ１１０、信号受信機４１０、およびＷｉＦｉデバイスから新しいデータが受信されるのに応じて継続的に更新され得る。更新された機械学習入力データ４４５は、新しいＷｉＦｉデバイスの指示を生成し得る機械学習システム４２０への入力として用いられ得る。

機械学習システム４２０によって出力されるＷｉＦｉデバイス指示は任意の好適な方法で用いられ得る。クラウドコンピューティングシステム１００は、たとえば、環境１５０内のユーザについての存在／不在の指示を生成するためにルールエンジン１２０がどの接続シーケンス１４５にルールを適用すべきかを決定するのにＷｉＦｉデバイス指示を用いてもよい。たとえば、ＷｉＦｉデバイス１９１および４９２の関連付けられたユーザが環境１５０内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために当該ＷｉＦｉデバイス１９１および４９２を用いるべきであることを、機械学習システム４２０によって出力されるＷｉＦｉデバイス指示が示している場合、ルールエンジン１２０はＷｉＦｉデバイス１９１および４９２のための接続シーケンスにルールを適用し得る。ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイス１９２および４９１のための接続シーケンスにルールを適用しない可能性もある。なぜなら、これらのＷｉＦｉデバイスは、それらの関連するユーザが環境１５０内に存在するかまたは不在であるかを示す指標としては有用ではない可能性があるからである。これにより、この目的のためにどのＷｉＦｉデバイスを用いるべきかをユーザがクラウドコンピューティングシステム１００に明確に伝えることを必要とすることなく、ルールエンジン１２０が有用な存在／不在の指示を生成することが可能となり得る。

図２は、開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的な時間フローチャートを示す。ＷｉＦｉアクセスポイント１７１は、ＷｉＦｉデバイス１９１からの接続が８：３０ａｍに発生したことを示す報告を報告プロセッサ１１０に送信し得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７２は、ＷｉＦｉデバイス１９１からの接続が８：３３ａｍに発生したことを示す報告を報告プロセッサ１１０に送信し得る。期間２１０は、ＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続する前にＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７１に接続されていた期間であり得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７１は、ＷｉＦｉデバイス１９１の切断が８：３４ａｍに発生したことを示す報告を報告プロセッサ１１０に送信し得る。期間２１１は、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７１から切断されていたとＷｉＦｉアクセスポイント１７１が判断する前にＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続されていた期間であり得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７３は、ＷｉＦｉデバイス１９１からの接続が８：３６ａｍに発生したことを示す報告を報告プロセッサ１１０に送信し得る。期間２１１と組合わされた期間２１２は、ＷｉＦｉアクセスポイント１７３に接続する前にＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７２に接続されていた期間であり得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７２は、ＷｉＦｉデバイス１９１の切断が８：３７ａｍに発生したことを示す報告を報告プロセッサ１１０に送信し得る。期間２１３は、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７２から切断されていたとＷｉＦｉアクセスポイント１７２が判断する前にＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７３に接続されていた期間であり得る。ＷｉＦｉアクセスポイント１７３は、ＷｉＦｉデバイス１９１の切断が８：４０ａｍに発生したことを示す報告を報告プロセッサ１１０に送信し得る。期間２１４は、ＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７３から切断されていたとＷｉＦｉアクセスポイント１７３が判断する前にＷｉＦｉデバイス１９１がＷｉＦｉアクセスポイント１７３に接続されていた期間であり得る。期間２１５は、ＷｉＦｉデバイス１９１が環境１５０内のＷｉＦｉアクセスポイントのすべてから切断されている期間であり得る。接続シーケンスにおける最新の期間（たとえば、期間２１５）は常に現在の時間にまで及ぶものとルールエンジン１２０によって見なされ得る。たとえば、ＷｉＦｉデバイス１９１が８：５０ａｍにおいてＷｉＦｉデバイス１７１、１７２、および１７３のいずれかに接続していたことを示す報告がなく、ＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスが８：５０ａｍにルールエンジン１２０に入力される場合、切断の期間２１５は８：５０ａｍにまで延長され得る。

所与の時間にユーザが環境１５０に存在しているかまたは不在であるかについての指示を決定する際に、ルールエンジン１２０はその時間に接続シーケンス１４５にルールを適用し得る。たとえば、ルールエンジン１２０が８：３６ａｍでの存在／不在の指示を決定する場合、ルールエンジン１２０は、ルールの第１のしきい値および第２のしきい値と照らし合わせて、期間２１０および２１１をテストし得るとともに、８：３４ａｍと８：３６ａｍとの間の期間２１２の部分をテストし得る。第１のしきい値が５分である場合、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスがユーザの存在を示していると判断し得る。なぜなら、ＷｉＦｉデバイス１９１が期間２１０、期間２１１、および期間２１２の最初の２分にわたって合計６分の間、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１および１７２に接続されていたからである。ルールエンジン１２０が８：４５ａｍにおける存在／不在の指示を決定する場合、ルールエンジン１２０は第２のしきい値と照らし合わせて期間２１５をテストし得る。第２のしきい値が４分である場合、ルールエンジン１２０は、ＷｉＦｉデバイス１９１がすべてのＷｉＦｉアクセスポイントから５分間にわたって切断されていたので、ＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスがユーザの不在を示していると判断し得る。第２のしきい値が６分である場合、ルールエンジン１２０は、第１のしきい値と照らし合わせて期間２１０、２１１、２１２、２１３、および２１４をテストし得るとともに、ＷｉＦｉデバイス１９１のための接続シーケンスがユーザの存在を示していると判断し得る。なぜなら、ＷｉＦｉデバイス１９１が期間２１０、２１１、２１２、２１３、および２１４にわたって合計１０分間、ＷｉＦｉアクセスポイント１７１、１７２、および１７３に接続されていたからである。したがって、第２のしきい値は、ＷｉＦｉデバイスの切断に基づいてユーザの不在を判断するための遅延期間としての役割を果たし得る。

図３は、開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適したプロセスの一例を示す。３００において、ＷｉＦｉデバイスによる環境内のＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断に関する報告がＷｉＦｉアクセスポイントからクラウドコンピューティングシステムにおいて受信され得る。

３０２において、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから受信した報告内のＷｉＦｉデバイスについての接続時間および切断時間を用いて接続シーケンスが更新され得る。

３０４において、ＷｉＦｉデバイスが環境内のＷｉＦｉアクセスポイントに接続されていた期間またはＷｉＦｉアクセスポイントから切断されていた期間に基づいて、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していた期間または環境内に不在であった期間を判断するために、接続シーケンスにルールが適用され得る。

３０６において、ＷｉＦｉデバイスの存在または不在についての判断に基づいて、ユーザの存在および不在の指示を生成し得る。

図４は、開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適したプロセスの一例を示す。４００において、ＷｉＦｉデバイスによる環境内のＷｉＦｉアクセスポイントへの接続およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断に関する報告がＷｉＦｉアクセスポイントからクラウドコンピューティングシステムにおいて受信され得る。

４０２において、接続時間データ、接続／切断カウントデータ、接続／切断長データ、および移行データを含む機械学習入力データが報告から生成され得る。

４０４において、センサデータおよびデバイスデータがクラウドコンピューティングシステムにおいて受信され、機械学習入力データとともに格納され得る。

４０６において、ジオロケーションデータならびにジオフェンス入口および出口データを含むデバイスデータがＷｉＦｉデバイスから直接受信されて、機械学習入力データとともに格納され得る。

４０８において、機械学習入力データが機械学習システムに入力され得る。
４１０において、環境内のユーザの存在または不在を判断するためにどのＷｉＦｉデバイスが用いられるべきかを示すＷｉＦｉデバイス指示が機械学習システムによって生成され得る。

図５は、開示される主題の一実現例に従った、ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するのに適した例示的なシステムを示す。ハブコンピューティングデバイス４００は信号受信機４１０を含み得る。ハブコンピューティングデバイス４００は、信号受信機４１０を実現するための、たとえば、図９に説明されるようなコンピュータ２０等の任意の好適なデバイスであり得る。ハブコンピューティングデバイス４００は、たとえば、図７に記載されるコントローラ７３であってもよい。ハブコンピューティングデバイス４００は、単一のコンピューティングデバイスであってもよく、または、接続された複数のコンピューティングデバイスを含んでもよく、たとえば、サーモスタット、他のセンサ、電話機、タブレット、ラップトップ、デスクトップ、テレビ、腕時計であってもよく、もしくは、セキュリティシステムおよび自動化機能を含み得るとともに環境１５０のためのハブとして機能し得る他のコンピューティングデバイスであってもよい。

環境１５０はハブコンピューティングデバイス４００から制御され得る。ハブコンピューティングデバイス４００は、環境全体にわたってさまざまなセンサに接続され得るとともに、ＨＶＡＣシステムなどの環境１５０内のさまざまなシステムに接続され得る。ハブコンピューティングデバイス４００は、ユーザがハブコンピューティングデバイス４００と対話するのに経由し得る任意の好適なハードウェアインターフェイスおよびソフトウェアインターフェイスを含み得る。ハブコンピューティングデバイス４００は、環境１５０内に位置してもよく、現場から外れた所に位置してもよく、または環境１５０および現場から外れた位置の両方に計算デバイスを含んでもよい。現場にあるハブコンピューティングデバイス４００は、環境１５０全体にわたる他のコンピューティングデバイスからの計算リソースを用いてもよく、または、たとえばクラウドコンピューティングプラットフォームの一部としてリモートに接続された他のコンピューティングデバイスからの計算リソースを用いてもよい。

信号受信機４１０は、環境１５０の一部であり得るとともにハブコンピューティングデバイス４００に接続され得るセンサおよび他の電子デバイスによって生成された信号を受信するためのハードウェアまたはソフトウェアの任意の好適な組合せであり得る。たとえば、信号受信機４１０は、環境１５０全体にわたって分散され得るセンサおよびデバイス４７０から信号を受信し得る。センサおよびデバイス４７０は、たとえば、モーションセンサ、通路センサ、カメラ、マイクロフォン、光センサ、接触センサ、傾斜センサ、ＷｉＦｉまたはBluetooth（登録商標）検出器、照明、電化製品、Ａ／Ｖ機器、ＨＶＡＣシステム、セキュリティシステム、または、環境１５０内の他の任意の好適なセンサタイプおよびデバイスタイプの任意の組合わせであり得る。信号受信機４１０によって受信されるセンサおよびデバイス４７０からの信号は、たとえば、環境の外部ドアを監視するセンサによって検出される開閉イベントと、環境１５０の外部ドアの周囲のエリアを監視するモーションセンサによって検出される動きと、照明、電化製品、およびＡ／Ｖ機器を含むデバイスが、ハブコンピューティングデバイス４００またはクラウドコンピューティングシステム１００による自動制御によってではなくユーザからの入力に基づいて、いつオンまたはオフにされたかを示すデータと、ユーザが環境１５０内に存在しているか不在であるか、環境１５０内へと入ってきたのか、または環境１５０から出ていったのかを示し得る他の任意の好適なデータとを含み得る。当該信号は、たとえば、センサからのアクティブな出力に基づいて、またはセンサからのアクティブな出力がないことに基づいて、センサおよびデバイス４７０によって生成される信号および他のデータを含み得る。たとえば、モーションセンサは、それが動きを検出するときにアクティブな出力を生成してもよく、それが動きを検出しなければアクティブな出力を生成しなくてもよい。

信号受信機４１０は、環境１５０のセンサおよびデバイス４７０から受信した信号をクラウドコンピューティングシステム１００に送信し得る。クラウドコンピューティングシステム１００は信号をセンサデータおよびデバイスデータ４５５としてストレージ１４０に格納し得る。センサデータおよびデバイスデータ４５５は機械学習入力データ４４５の一部として格納され得る。

いくつかの実現例では、機械学習システム４２０はハブコンピューティングデバイス４００上で実行され得る。機械学習入力データ４４５は、クラウドコンピューティングシステム１００のストレージ１４０の代わりにハブコンピューティングデバイス４００のストレージに格納されてもよく、または、ストレージ１４０はハブコンピューティングデバイス４００にアクセス可能であってもよい。機械学習入力データ４４５がハブコンピューティングデバイス４００に格納される場合、ハブコンピューティングデバイス４００は、環境１５０のＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信し、ＷｉＦｉデバイスからデバイスデータを受信し得るとともに、当該報告から接続時間４５１、接続／切断４５２、接続／切断長さ４５３、および移行４５４を生成するために、報告プロセッサ１１０と同様の報告プロセッサを含み得る。機械学習システム４２０によって出力されるＷｉＦｉデバイス指示は、クラウドコンピューティングシステム１００に送信されてもよく、または、どの報告をクラウドコンピューティングシステム１００に送信すべきかを制御するためにハブコンピューティングデバイス４００によって用いられてもよい。たとえば、ハブコンピューティングデバイス４００は、環境におけるユーザの存在または不在を判断するために用いられるべきであってＷｉＦｉデバイス指示が示すＷｉＦｉデバイスについての報告だけをクラウドコンピューティングシステム１００に送信させてもよい。

報告は環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから受信され得る。当該報告は、ＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み得る。ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスは当該報告から生成され得る。接続シーケンスは、ＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の時間とＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間とを含み得る。指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかについては、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間と、接続シーケンスにおけるすべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間とに基づいて判断され得る。ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての存在の指示が生成されてもよく、または、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての不在の指示が生成されてもよい。

存在の指示または不在の指示に基づいて、環境内の制御可能なデバイスのための制御信号が生成され得る。当該制御信号は、デバイスによって実現されるように当該デバイスに送信され得る。

指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかについては、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間のうちの１つの期間の開始と指定された時間との間の時間量が第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、当該接続の期間のうちの１つの期間が指定された時間を含む場合、または、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の２つ以上の連続する期間のうちの最初の期間の開始と指定された時間との間の総時間量が第１のしきい値よりも大きく、かつ、当該２つ以上の連続する期間のうちの最後の期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在すると判断することによって、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間と接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間とに基づいて、判断され得る。

指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかについては、すべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間のうちの１つの期間の開始との間の時間量が第２のしきい値時間量よりも大きく、かつ、切断の期間のうちの１つの期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断することによって、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間と接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間とに基づいて判断され得る。

ＷｉＦｉデバイスの識別子は、ソルト化されたハッシュ化メディアアクセス制御アドレス（ＳＨＭＡＣ）であり得る。

指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかについて、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間と接続シーケンスにおけるすべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間とに基づいて判断される前に、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、および、接続／切断長データが当該報告から生成されてもよく、センサデータおよびデバイスデータが環境内のセンサまたはデバイスから受信されてもよく、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイスが用いられるべきであることを示すＷｉＦｉデバイス指示が機械学習システムで生成されてもよく、この場合、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データおよび接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータが機械学習システムに入力される。

追加の報告が環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから受信され得る。追加の報告は、第２のＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み得る。第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データは当該追加の報告から生成され得る。第２のＷｉＦｉデバイスに関連付けられた第２のユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために第２のＷｉＦｉデバイスが用いられるべきではないことを示す第２のＷｉＦｉデバイス指示が機械学習システムで生成され得る。この場合、第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータが機械学習システムに入力される。

デバイスデータはＷｉＦｉデバイスから受信され得る。デバイスデータは機械学習システムに入力され得る。

デバイスデータは、ＷｉＦｉデバイスについてのジオロケーションデータおよび／またはＷｉＦｉデバイスについてのジオフェンスデータを含み得る。

システムは、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントと、環境内の当該ＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信するクラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスとを含み得る。当該報告の各々は、ＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含む。クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスは、ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスを当該報告から生成する。接続シーケンスは、ＷｉＦｉデバイスによるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の時間とＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間とを含む。クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスは、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および接続シーケンスにおけるすべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断し、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての存在の指示を生成するか、または、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての不在の指示を生成する。

クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスは、存在の指示または不在の指示に基づいて、環境内における制御可能なデバイスのための制御信号を生成し得るとともに、デバイスによって実現されるべき制御信号を当該デバイスに送信し得る。

クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスは、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間のうちの１つの期間の開始と指定された時間との間の時間量が第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、接続の期間のうちの１つの期間が指定された時間を含む場合、または、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の２つ以上の連続する期間のうちの最初の期間の開始と指定された時間との間の総時間量が第１のしきい値よりも大きく、かつ、２つ以上の連続する期間のうちの最後の期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断することによって、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間およびＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断し得る。

クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスは、すべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間のうちの１つの期間の開始との間の時間量が第２のしきい値時間量よりも大きく、かつ、切断の期間のうちの１つの期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断することによって、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間および接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断し得る。

ＷｉＦｉデバイスの識別子は、ソルト化されたハッシュ化メディアアクセス制御アドレス（ＳＨＭＡＣ）を含み得る。

クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスは、接続シーケンスにおけるＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および接続シーケンスにおけるすべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断する前に、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、および接続／切断長データを当該報告から生成し、環境内のセンサまたはデバイスからセンサデータおよびデバイスデータを受信し、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイスが用いられるべきであることを示すＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成する。この場合、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、および接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータは機械学習システムに入力され得る。

クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスは、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから追加の報告を受信し得る。この場合、追加の報告の各々は、第２のＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み得る。クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスはさらに、第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データを追加の報告から生成し得るとともに、第２のＷｉＦｉデバイスに関連付けられた第２のユーザが環境に存在しているかまたは不在であるかを判断するために第２のＷｉＦｉデバイスが用いられるべきではないことを示す第２のＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成し得る。この場合、第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータは機械学習システムに入力され得る。

クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスはＷｉＦｉデバイスからデバイスデータを受信し得る。デバイスデータは機械学習システムに入力され得る。

デバイスデータは、ＷｉＦｉデバイスについてのジオロケーションデータと、ＷｉＦｉデバイスについてのジオフェンスデータとを含み得る。

環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信するための手段が含まれる。この場合、当該報告の各々は、ＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つのＷｉＦｉアクセスポイントの識別子とを含む。さらに、ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスを当該報告から生成するための手段が含まれる。この場合、当該接続シーケンスは、当該ＷｉＦｉデバイスによる当該ＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の時間および当該ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間を含む。さらに、当該接続シーケンスにおける当該ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および当該接続シーケンスにおけるすべての当該ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間にＷｉＦｉデバイスが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するための手段と、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての存在の指示を生成するか、または、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断された場合、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての不在の指示を生成するための手段と、存在の指示または不在の指示に基づいて環境内の制御可能なデバイスのための制御信号を生成するための手段と、デバイスによって実現されるべき制御信号を当該デバイスに送信するための手段と、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間のうちの１つの期間の開始と指定された時間との間の時間量が第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、接続の期間のうちの当該１つの期間が指定された時間を含む場合、または、ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の２つ以上の連続する期間のうちの最初の期間の開始と指定された時間との間の総時間量が第１のしきい値よりも大きく、かつ、２つ以上の連続する期間のうちの最後の期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に存在していると判断するための手段と、すべてのＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間の１つの期間の開始との間の時間量が第２のしきい値時間量よりも大きく、かつ、切断の期間のうちの当該１つの期間が指定された時間を含む場合、ＷｉＦｉデバイスが環境内に不在であると判断するための手段と、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データおよび接続／切断長データを報告から生成するための手段と、環境内の１つ以上のセンサまたはデバイスからセンサデータおよびデバイスデータを受信するための手段と、ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するためにＷｉＦｉデバイスが用いられるべきであることを示すＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成するための手段とが含まれる。この場合、ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、および接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータは機械学習システムに入力される。さらに、環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから追加の報告を受信するための手段が含まれる。この場合、追加の報告の各々は、第２のＷｉＦｉデバイスの識別子と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続またはＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、接続または切断の時間と、ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含む。さらに、第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データを追加の報告から生成するための手段と、第２のＷｉＦｉデバイスに関連付けられた第２のユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために第２のＷｉＦｉデバイスが用いられるべきではないことを示す第２のＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成するための手段とが含まれる。この場合、第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データ、ならびにセンサデータおよびデバイスデータが機械学習システムに入力される。さらに、機械学習システムに入力されるデバイスデータをＷｉＦｉデバイスから受信するための手段が含まれる。

ここに開示される実施形態は１つ以上のセンサを用いてもよい。一般に、「センサ」は、その環境に関する情報を得ることができる任意のデバイスを指し得る。センサは、それらが収集する情報のタイプによって説明され得る。たとえば、ここに開示されるセンサの種類は、動き、煙、一酸化炭素、近接度、温度、時間、物理的配向、加速度、場所などを含んでもよい。センサはまた、環境情報を取得する特定の物理的デバイスの観点から説明されてもよい。たとえば、加速度計は、加速度情報を取得してもよく、したがって、一般的なモーションセンサおよび／または加速度センサとして用いられてもよい。センサはまた、センサを実現するために用いられる特定のハードウェアコンポーネントの観点から説明されてもよい。たとえば、温度センサは、サーミスタ、熱電対、抵抗温度検出器、集積回路温度検出器、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。場合によっては、温度センサが温度の変化および人または動物の存在を検出するために用いられる等の場合、センサは複数のセンサタイプとして順次または同時に動作してもよい。

概して、ここに開示される「センサ」は、位置センサが全地球測位センサ（ＧＰＳ）と、ロケーション情報を取得するために既知の無線ネットワークと相関させることができるデータを提供する無線ネットワークセンサとの両方を含むなどの場合、複数のセンサまたはサブセンサを含んでもよい。単一のデバイスが動きセンサ、温度センサ、磁気センサ、および／または他のセンサを含む等の場合、複数のセンサを単一の物理的ハウジング内に配置してもよい。このようなハウジングはセンサまたはセンサデバイスと称されてもよい。明確にするために、センサは、それらが実行する特定の機能および／または用いられる特定の物理的ハードウェアに関して、そのような仕様がここに開示される実施形態の理解のために必要とされる場合に説明される。

センサは、環境についての情報を取得する特定の物理的センサに加えてハードウェアを含み得る。図６はここに開示される例示的なセンサを示す。センサ６０は、温度センサ、煙センサ、一酸化炭素センサ、モーションセンサ、加速度計、近接度センサ、受動赤外線（passive infrared：ＰＩＲ）センサ、磁場センサ、無線周波数（radio frequency：ＲＦ）センサ、光センサ、湿度センサ、またはセンサ６０が位置する環境に関する対応する種類の情報を取得する他の任意の好適な環境センサ等の環境センサ６１を含み得る。プロセッサ６４は、センサ６１によって取得されたデータを受信および分析し、センサ６０の他のコンポーネントの動作を制御し、センサと他のデバイスとの間の通信を処理し得る。プロセッサ６４は、コンピュータ可読メモリ６５に格納された命令を実行し得る。センサ６０内のメモリ６５または別のメモリはまた、センサ６１によって取得された環境データを格納してもよい。Ｗｉ－Ｆｉもしくは他の無線インターフェイス、イーサネット（登録商標）または他のローカルネットワークインターフェイスなどの通信インターフェイス６３は、センサ６０による他のデバイスとの通信を可能にし得る。ユーザインターフェイス（user interface：ＵＩ）６２は、情報を提供してもよく、および／またはセンサのユーザからの入力を受信してもよい。ＵＩ６２は、たとえば、センサ６０によってイベントが検出されたときに可聴アラームを出力するスピーカを含んでもよい。代替的または付加的には、ＵＩ６２は、イベントがセンサ６０によって検出されたときに起動される照明を含んでもよい。ユーザインターフェイスは、限定出力ディスプレイ等の比較的極小規模のものであってもよく、またはタッチスクリーン等のフル装備型インターフェイスであってもよい。センサ６０内のコンポーネントは、当業者によって容易に理解され得るように、内部バスまたは他の機構を介して相互に情報を送受信し得る。１つ以上のコンポーネントは、複数のコンポーネントが単一の集積回路上に実装されるなどの場合、単一の物理的配置で実現されてもよい。ここに開示されるセンサは、他のコンポーネントを含んでもよく、および／または図示される例示的なコンポーネントのすべてを含んでいなくてもよい。

ここに開示されるセンサは、従来の無線ネットワークなどの通信ネットワーク内で、ならびに／または、センサが互いにおよび／もしくは専用の他のデバイスと通信し得るセンサ特有ネットワーク内で動作してもよい。いくつかの構成では、１つ以上のセンサは、１つ以上の他のセンサ、中央コントローラ、または１つ以上のセンサとネットワーク上で通信することができる他の任意のデバイスに情報を提供し得る。中央コントローラは汎用であっても専用であってもよい。たとえば、或るタイプの中央コントローラはホームオートメーションネットワークであって、住宅内の１つ以上のセンサからデータを収集して分析する。中央コントローラの別の例として、機能のサブセット専用の専用コントローラがあり、たとえば、位置に対するさまざまなセキュリティ考慮事項に関係するような、主としてまたは専らセンサデータを収集および分析するセキュリティコントローラなどが挙げられる。中央コントローラは、ホームオートメーションおよび／またはセンサネットワークを含む住宅内に位置付けられる等の場合、中央コントローラが通信してセンサデータを取得するセンサに対してローカルに位置付けられてもよい。代替的には、または加えて、ここに開示されるような中央コントローラは、中央コントローラが、複数の箇所に位置し得るとともに互いに対してローカルであるかまたは遠隔であり得る複数のセンサと通信するクラウドベースのシステムとして実現される等の場合、センサから遠隔であってもよい。

図７は、任意の好適な有線および／または無線の通信ネットワークを介して実現され得る、本明細書中に開示されるようなセンサネットワークの例を示す。１つ以上のセンサ７１、７２は、Ｗｉ－Ｆｉまたは他の好適なネットワークなどのローカルネットワーク７０を介して、互いに通信してもよく、および／またはコントローラ７３と通信してもよい。コントローラは汎用または専用のコンピュータであり得る。コントローラは、たとえば、センサ７１、７２から受信した環境情報を受信、集約、および／または分析してもよい。センサ７１、７２およびコントローラ７３は、単一の住居、オフィス空間、建物、部屋などの内部などにおいて互いにローカルに配置されてもよく、またはコントローラ７３がクラウドベースの報告および／もしくは分析システムなどの遠隔システム７４に実現される等の場合、互いから遠隔にあってもよい。代替的には、または加えて、センサは遠隔システム７４と直接通信してもよい。遠隔システム７４は、たとえば、複数の場所からのデータを集約してもよく、命令、ソフトウェア更新、および／または集約されたデータをコントローラ７３および／またはセンサ７１、７２に提供してもよい。

たとえば、図１～図１０に関してさらに詳細に図示および説明されるように、ハブコンピューティングデバイス４００はコントローラ７３の一例であり得るとともに、センサ２１０はセンサ７１および７２の例であり得る。

開示される主題のセキュリティシステムおよびスマートホーム環境のデバイスは、デバイスが互いに通信するためのネットワークアーキテクチャおよび／またはプロトコルを提供するThread等のメッシュ型ネットワークであり得るネットワーク７０を介して通信可能に接続され得る。典型的なホームネットワークは、単一のデバイス通信ポイントを有してもよい。このようなネットワークは、単一のデバイス通信ポイントが正常に動作しない場合にネットワークのデバイスが互いに通信できないように故障する傾向もあり得る。開示される主題のセキュリティシステムにおいて用いられ得るThreadのメッシュ型ネットワークは単一のデバイスを使用する通信を回避してもよい。すなわち、ネットワーク７０などのメッシュ型ネットワークでは、ネットワークに結合されたデバイスが互いに通信するのを妨げるために故障する可能性がある単一の通信ポイントが存在しない。

ネットワーク７０に通信可能に結合されるデバイスによって用いられる通信およびネットワークプロトコルは、安全な通信を提供し、用いられる電力の量を最小限にし（すなわち、電力効率的であり）、住宅内の多種多様なデバイスおよび／または製品、たとえば、電化製品、アクセス制御、環境制御、エネルギー管理、照明、安全性、およびセキュリティをサポートし得る。たとえば、ネットワークおよびそれに接続されるデバイスによってサポートされるプロトコルは、本質的にＩＰｖ６を担持し得るオープンプロトコルを有してもよい。

ネットワーク７０などのThreadネットワークはセットアップが容易であり安全に使用できるだろう。ネットワーク７０は、認証方式、高度暗号化標準（Advanced Encryption Standard：ＡＥＳ）暗号化などを用いて、他の無線プロトコルに存在するセキュリティホールを削減および／または最小化し得る。Threadネットワークは、デバイス（たとえば、２、５、１０、２０、５０、１００、１５０、２００またはそれ以上の個数のデバイス）を、（たとえば、ネットワークの１つ以上のノードが正常に動作していないときにデバイス間の通信を確立するように）複数のホップをサポートする単一のネットワークに接続するようにスケーラブルであり得る。Threadネットワークであり得るネットワーク７０はネットワークおよびアプリケーション層においてセキュリティを提供し得る。ネットワーク７０に通信可能に結合された１つ以上のデバイス（たとえば、コントローラ７３、遠隔システム７４など）は、許可されたデバイスのみが確実にネットワーク７０に加入できるようにするために製品インストールコードを格納し得る。ネットワーク７０の１つ以上の動作および通信は公開鍵暗号法などの暗号法を用いてもよい。

ここに開示されるスマートホーム環境および／またはセキュリティシステムのネットワーク７０に通信可能に結合されるデバイスは電力消費が少ない、および／または電力消費が削減されている可能性がある。すなわち、デバイスは互いに効率的に通信し、ユーザに機能を提供するように動作する。この場合、当該デバイスは従来のデバイスよりもバッテリサイズが小さくバッテリ寿命が長くなっている可能性がある。デバイスは、バッテリ寿命を延ばすとともに電力要件を削減するためにスリープモードを含んでいてもよい。たとえば、ネットワーク７０に結合されたデバイス間の通信は電力効率の良いＩＥＥＥ８０２．１５．４ ＭＡＣ／ＰＨＹプロトコルを用いてもよい。開示される主題の実施形態では、ネットワーク７０上のデバイス間のショートメッセージングは帯域幅および電力を節約し得る。ネットワーク７０のルーティングプロトコルはネットワークオーバーヘッドおよびレイテンシを低減し得る。スマートホーム環境に結合されたデバイスの通信インターフェイスは、低電力で、セキュアで、安定した、および／またはスケーラブルな通信ネットワーク７０をサポートするように無線のシステムオンチップを含んでもよい。

図７に示されるセンサネットワークはスマートホーム環境の一例であり得る。図示されるスマートホーム環境は、構造物、家屋、オフィスビル、ガレージ、移動式住宅などを含み得る。センサ７１、７２、コントローラ７３、およびネットワーク７０などの、スマート環境のデバイスは、アパート、コンドミニアム、またはオフィス空間などの構造物全体を含まないスマートホーム環境に統合されてもよい。

スマート環境は構造物の外部のデバイスを制御してもよく、および／または当該デバイスに結合されてもよい。たとえば、センサ７１、７２のうちの１つ以上は、構造物の外部に、たとえば、当該構造物から１以上の間隔を空けた位置に（たとえば、センサ７１、７２は構造物の外側に配置されてもよい）、当該構造物が位置する土地の周囲に沿った点などに、配置されてもよい。スマート環境内のデバイスのうちの１つ以上は物理的にその構造物内にある必要はない。たとえば、センサ７１、７２から入力を受信し得るコントローラ７３は構造物の外側に位置してもよい。

スマートホーム環境の構造物は、壁を介して互いに少なくとも部分的に分離された複数の部屋を含み得る。壁は内壁または外壁を含み得る。各部屋はさらに、床および天井を含み得る。スマートホーム環境のデバイス、たとえばセンサ７１、７２などは、構造物の壁、床、もしくは天井に取り付けられてもよく、一体化されてもよく、および／または支持されてもよい。

図７に示されるセンサネットワークを含むスマートホーム環境は、ホームセキュリティ機能およびスマートホーム機能を提供するために、互いにおよび／または中央サーバもしくはクラウドコンピューティングシステム（たとえば、コントローラ７３および／または遠隔システム７４）とシームレスに統合することができる、インテリジェントな、マルチセンシングの、ネットワーク接続されたデバイスを含む複数のデバイスを含んでもよい。スマートホーム環境は、１つ以上のインテリジェントな、マルチセンシングの、ネットワーク接続されたサーモスタット（たとえば、「スマートサーモスタット」）と、１つ以上のインテリジェントな、ネットワーク接続された、マルチセンシングのハザード検出ユニット（たとえば、「スマートハザード検出器」）と、１つ以上のインテリジェントな、マルチセンシングの、ネットワーク接続された進入路インターフェイスデバイス（たとえば、「スマートドアベル」）とを含み得る。スマートハザード検出器、スマートサーモスタット、およびスマートドアベルは図７に示されるセンサ７１、７２であってもよい。

開示される主題の実施形態に従うと、スマートサーモスタットは、周囲の気候特性（たとえば、温度および／または湿度）を検出し得るとともに、それに応じて構造物のＨＶＡＣ（暖房、換気、および空調）システムを制御し得る。たとえば、周囲の気候特性は図７に示されるセンサ７１、７２によって検出されてもよく、コントローラ７３は構造物のＨＶＡＣシステム（図示せず）を制御してもよい。

スマートハザード検出器は、危険物質または危険物質を示す物質（たとえば、煙、火、または一酸化炭素）の存在を検出し得る。たとえば、煙、火、および／または一酸化炭素は、図７に示されるセンサ７１、７２によって検出されてもよく、コントローラ７３は、スマートホーム環境のユーザに視覚的アラームおよび／または可聴のアラームを与えるようにアラームシステムを制御してもよい。

スマートドアベルは、ドアベル機能を制御し、ある場所（たとえば、構造物への外側ドア）への人の接近または構造物から人の出発を検出し、たとえば、コントローラ７３に結合されたスピーカおよび／またはディスプレイによって出力される可聴および／または視覚メッセージを介して、構造物への人の接近または構造物からの人の出発を通知してもよい。

いくつかの実施形態では、図７に示すセンサネットワークのスマートホーム環境は、１つ以上のインテリジェントな、マルチセンシングの、ネットワーク接続された壁スイッチ（たとえば、「スマート壁スイッチ」）、１つ以上のインテリジェントな、マルチセンシングの、ネットワーク接続された壁プラグインターフェイス（たとえば、「スマート壁プラグ」）を含み得る。スマート壁スイッチおよび／またはスマート壁プラグは図７に示されるセンサ７１、７２であってもよい。スマート壁スイッチは、周囲の照明条件を検出し得るとともに、１つ以上の照明の電力状態および／または減光状態を制御し得る。たとえば、センサ７１、７２は周囲照明条件を検出してもよく、コントローラ７３はスマートホーム環境内の１つ以上の照明（図示せず）への電力を制御してもよい。スマート壁スイッチはまた、天井ファンなどのファンの出力状態または速度を制御し得る。たとえば、センサ７１、７２は、ファンの出力および／または速度を検出してもよく、コントローラ７３は、それに応じてファンの出力および／または速度を調整してもよい。スマート壁プラグは、（たとえば、スマートホーム環境内に誰もいないことが検出される場合、電力がプラグに供給されないように）１つ以上の壁プラグへの電力の供給を制御し得る。たとえば、スマート壁プラグの１つがランプ（図示せず）への電力の供給を制御してもよい。

開示される主題の実施形態では、スマートホーム環境は、１つ以上のインテリジェントな、マルチセンシングの、ネットワーク接続された進入検出器（たとえば、「スマート進入検出器」）を含み得る。図７に示されるセンサ７１、７２はスマート進入検出器であってもよい。図示のスマート進入検出器（たとえば、センサ７１、７２）は、スマートホーム環境の１つ以上の窓、ドア、および他の進入ポイントに配置されて、窓、ドア、または他の進入ポイントがいつ開かれ、破壊され、侵入され、および／またはセキュリティ侵害されたかを検出し得る。スマート進入検出器は、窓またはドアが開かれたり、閉じられたり、侵入されたり、および／またはセキュリティ侵害されたりしたときに、コントローラ７３および／または遠隔システム７４に提供されるべき対応する信号を生成し得る。開示される主題のいくつかの実施形態では、コントローラ７３とともに含まれ得る、および／またはネットワーク７０に結合され得るアラームシステムは、すべてのドア、窓、進入路などが閉じられていること、および／またはすべてのスマート進入検出器が警備状態になっていることをすべてのスマート進入検出器（たとえば、センサ７１、７２）が示すのでなければ警備状態になり得ない。

図７に示すセンサネットワークのスマートホーム環境は、１つ以上のインテリジェントな、マルチセンシングの、ネットワーク接続されたドアノブ（たとえば、「スマートドアノブ」）を含み得る。たとえば、センサ７１、７２は、ドアのドアノブ（たとえば、スマートホーム環境の構造物の外部ドア上に位置するドアノブ１２２）に結合されてもよい。しかしながら、スマートドアノブをスマートホーム環境の外部ドアおよび／または内部ドア上に設けることができることを理解されたい。

スマートサーモスタット、スマートハザード検出器、スマートドアベル、スマート壁スイッチ、スマート壁プラグ、スマート進入検出器、スマートドアノブ、キーパッド、およびスマートホーム環境の他のデバイスは、（たとえば、図７のセンサ７１、７２として図示されるように）スマート環境のためのセキュリティ、安全性および／または快適性を提供するように、ネットワーク７０を介して互いに、ならびにコントローラ７３および／または遠隔システム７４に通信可能に結合され得る。

ユーザは、ネットワーク接続されたスマートデバイスのうちの１つ以上と（たとえば、ネットワーク７０を介して）対話することができる。たとえば、ユーザは、コンピュータ（たとえば、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット等）または他のポータブル電子デバイス（たとえば、スマートフォン、タブレット、キーＦＯＢ等）を用いて、ネットワーク接続されたスマートデバイスのうちの１つ以上と通信することができる。ウェブページまたはアプリケーションは、ユーザから通信を受信し、当該通信に基づいて、ネットワーク接続されたスマートデバイスのうちの１つ以上を制御し、および／または、デバイスの動作に関する情報をユーザに提示するように、構成され得る。たとえば、ユーザは、住宅のセキュリティシステムを視認することができ、かつ、当該セキュリティシステムを警備状態または警備解除状態にすることができる。

１人以上のユーザは、ネットワーク接続されたコンピュータまたはポータブル電子デバイスを用いて、スマートホーム環境において、ネットワーク接続されたスマートデバイスのうちの１つ以上を制御することができる。いくつかの例では、ユーザ（たとえば、住宅に住む個人）の何人かまたはすべてが、彼らのモバイルデバイスおよび／またはキーＦＯＢをスマートホーム環境に（たとえば、コントローラ７３に）登録することができる。このような登録を中央サーバ（たとえば、コントローラ７３および／または遠隔システム７４）において行なって、ユーザおよび／または電子デバイスをスマートホーム環境に関連付けられているものとして認証し、電子デバイスを用いてスマートホーム環境のネットワーク接続されたスマートデバイスおよびセキュリティシステムを制御する許可をユーザに与えることができる。ユーザは、自身の登録された電子デバイスを用いて、居住者が仕事中であるかまたは休暇中である場合などに、スマートホーム環境のネットワーク接続されたスマートデバイスおよびセキュリティシステムを遠隔制御することができる。ユーザはまた、ユーザがスマートホーム環境内にいるときに、自身の登録された電子デバイスを用いて、ネットワーク接続されたスマートデバイスを制御してもよい。

代替的には、または電子デバイスを登録することに加えて、スマートホーム環境は、どの個人がその住宅に住み、したがって、ユーザであるか、およびどの電子デバイスがそれらの個人に関連付けられているかについての推論を行なってもよい。したがって、スマートホーム環境は、誰がユーザ（たとえば、許可されたユーザ）であり、それらの個人に関連付けられた電子デバイスがスマートホーム環境のネットワーク接続されたスマートデバイス（たとえば、ネットワーク７０に通信可能に結合されたデバイス）を制御することを許可するかを「学習する」。さまざまなタイプの通知および他の情報が、１つ以上のユーザ電子デバイスに送信されるメッセージを介してユーザに提供され得る。たとえば、メッセージは、電子メール、ショートメッセージサービス（short message service：ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（multimedia messaging service：ＭＭＳ）、非構造付加サービスデータ（unstructured supplementary service data：ＵＳＳＤ）、ならびに他の任意のタイプのメッセージングサービスおよび／または通信プロトコルを介して送信され得る。

スマートホーム環境は、スマートホーム環境の外側にあるが住宅の地理的近接範囲内にあるデバイスとの通信を含み得る。たとえば、スマートホーム環境は、人々、動物、および他の任意の物体についての検出された動きならびに／または存在に関して、通信ネットワーク７０を介してまたは中央サーバもしくはクラウドコンピューティングシステム（たとえば、コントローラ７３および／または遠隔システム７４）に直接情報を伝達し、それに応じて照明を制御するためのコマンドを折返し受信する屋外照明システム（図示せず）を含んでもよい。

コントローラ７３および／または遠隔システム７４は、スマートホーム環境における他のネットワーク接続されたスマートデバイスから受信した情報に基づいて、屋外照明システムを制御することができる。たとえば、屋外に位置するスマート壁プラグなどのネットワーク接続されたスマートデバイスのいずれかが夜間に動きを検出する場合、コントローラ７３および／または遠隔システム７４は、スマートホーム環境において屋外照明システムおよび／または他の照明を作動させることができる。

いくつかの構成では、遠隔システム７４は、複数の建物、複数の住居建物、近所内の個々の住居、複数の近所などの複数の場所からのデータを集約し得る。概して、図８に関して上述したような複数のセンサ／コントローラシステム８１、８２は、遠隔システム７４に情報を提供し得る。システム８１、８２は、前述のように１つ以上のセンサから直接データを提供してもよく、またはデータは、遠隔システム７４と通信するコントローラ７３等のローカルコントローラによって集約および／または分析されてもよい。遠隔システムは、複数の場所からのデータを集約および分析し得るとともに、集約結果を各場所に提供し得る。たとえば、遠隔システム７４は、センサデータ内の共通のセンサデータまたは傾向について、より大きい領域を調査してもよく、識別された共通性または環境データ傾向に関する情報を各ローカルシステム８１、８２に提供してもよい。

ここで論じられるシステムがユーザに関する個人情報を収集するかまたは個人情報を利用し得る状況では、ユーザには、プログラムまたは特徴がユーザ情報（たとえば、ユーザのソーシャルネットワーク、ソーシャルアクションもしくはアクティビティ、職業、ユーザの好み、またはユーザの現在位置に関する情報）を収集するかどうかを制御する機会、またはユーザにより関連し得るコンテンツをコンテンツサーバから受信するかどうか、および／もしくはどのように受信するかを制御する機会が提供され得る。加えて、特定のデータは、個人的に識別可能な情報が排除されるように、格納される前または使用される前に、１つ以上の方法で処理されてもよい。したがって、ユーザは、ユーザについての情報がどのように収集され、ここに開示されるシステムによって用いられるかを制御してもよい。

ここに開示される主題の実施形態は、さまざまなコンピューティングデバイスにおいて実現され得るとともに、さまざまなコンピューティングデバイスとともに用いられ得る。図９は、ここに開示される主題の実施形態を実施するのに適した例示的なコンピューティングデバイス２０である。たとえば、デバイス２０は、コントローラ、ここに開示されるようなセンサを含むデバイス等を実現するために用いられてもよい。代替的には、または加えて、デバイス２０は、たとえば、デスクトップもしくはラップトップコンピュータ、またはスマートフォン、タブレット等のモバイルコンピューティングデバイスであってもよい。デバイス２０は、コンピュータ２０の主要なコンポーネントを相互接続するバス２１を含み得る。コンピュータ２０の主要なコンポーネントは、たとえば、中央プロセッサ２４、ランダムアクセスメモリ（Random Access Memory：ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（Read Only Memory：ＲＯＭ）、フラッシュＲＡＭなどのメモリ２７、ディスプレイスクリーンなどのユーザディスプレイ２２、１つ以上のコントローラおよびキーボード、マウス、タッチスクリーンなどの関連するユーザ入力デバイスを含み得るユーザ入力インターフェイス２６、ハードドライブ、フラッシュストレージなどの固定ストレージ２３、光ディスク、フラッシュドライブなどを制御および収容するように動作可能なリムーバブルメディアコンポーネント２５、ならびに、好適なネットワーク接続を介して１つ以上の遠隔デバイスと通信するように動作可能であるネットワークインターフェイス２９などであり得る。

バス２１は、前述のように、中央プロセッサ２４と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、および他のメモリを含み得る１つ以上のメモリコンポーネント２５、２７との間のデータ通信を可能にする。コンピュータ２０に常駐するアプリケーションは、一般に、コンピュータ可読記憶媒体に格納され、コンピュータ可読記憶媒体を介してアクセスされる。

固定ストレージ２３は、コンピュータ２０と一体であってもよく、または別個であり、他のインターフェイスを介してアクセスされてもよい。ネットワークインターフェイス２９は、有線接続または無線接続を介して遠隔サーバに直接接続されてもよい。ネットワークインターフェイス２９は、デジタルセルラー電話、ＷｉＦｉ、Bluetooth（登録商標）、近距離場等を含む、当業者によって容易に理解されるであろう任意の好適な技術およびプロトコルを用いてこのような接続を提供し得る。たとえば、ネットワークインターフェイス２９は、デバイスが、ここでさらに詳細に説明するように、１つ以上のローカルネットワーク、ワイドエリアネットワーク、または他の通信ネットワークを介して、他のコンピュータと通信することを可能にし得る。

図１０は、開示される主題の一実施形態に従った例示的なネットワーク構成を示す。ローカルコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピューティングデバイスなどの１つ以上のクライアント１０、１１は、１つ以上のネットワーク７を介して他のデバイスに接続し得る。ネットワークは、ローカルネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネット、または他の任意の好適な通信ネットワークであってもよく、有線ネットワークおよび／または無線ネットワークを含む任意の好適なプラットフォーム上で実現されてもよい。クライアントは、１つ以上のサーバ１３および／またはデータベース１５と通信し得る。デバイスは、クライアント１０、１１によって直接アクセス可能であってもよく、またはサーバ１３がデータベース１５に格納されたリソースへのアクセスを提供する場合などに１つ以上の他のデバイスが中間アクセスを提供してもよい。クライアント１０、１１はまた、遠隔プラットフォーム１７にアクセスし得るか、またはクラウドコンピューティング構成およびサービス等の、遠隔プラットフォーム１７によって提供されるサービスにアクセスし得る。遠隔プラットフォーム１７は１つ以上のサーバ１３および／またはデータベース１５を含み得る。１つ以上の処理ユニット１４は、たとえば、データベース１５および／またはユーザインターフェイス１３を含むかまたはそれ（ら）と通信し得るクラウドベースのコンピューティングシステム、検索エンジン、コンテンツ配信システムなどの分散システムの一部であってもよい。いくつかの構成では、分析システム５は、格納されたデータまたは取得されたデータが、処理ユニット１４、データベース１５、および／またはユーザインターフェイス１３に送達される前に、分析システム５によって前処理される場合などに、バックエンド処理を提供してもよい。

本開示の主題のさまざまな実施形態は、コンピュータにより実現されるプロセスおよびそれらのプロセスを実施するための装置を含んでもよく、またはそれらの形態で具現化されてもよい。実施形態はまた、ハードドライブ、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）ドライブ、または他の任意の機械可読記憶媒体などの非一時的媒体および／または有形媒体において具現化される命令を含むコンピュータプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品の形態で具現化されるものであり、このため、コンピュータプログラムコードがコンピュータにロードされ、コンピュータによって実行されると、コンピュータが、開示される主題の実施形態を実施するための装置となるように構成されている。コンピュータプログラムコードは、汎用マイクロプロセッサ上に実装されると、命令によって指定される特定の論理回路を作成することなどによってマイクロプロセッサを専用デバイスになるように構成してもよい。

実施形態は、開示される主題の実施形態に従った技術のすべてまたは一部をハードウェアおよび／もしくはファームウェアで具現化する汎用マイクロプロセッサならびに／または特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）などのプロセッサを含み得るハードウェアを用いて実現され得る。プロセッサは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、または電子情報を格納することができる他の任意のデバイスなどのメモリに結合されてもよい。メモリは、開示された主題の実施形態に従った技術を実行するためにプロセッサによって実行されるように適合された命令を格納してもよい。

前述の記載は、説明を目的として特定の実施形態を参照して記載されている。しかしながら、上記の例示的な記載は、網羅的であること、または開示される主題の実施形態を開示される厳密な形態に限定することを意図するものではない。上記の教示に鑑み、多くの修正および変形が可能である。これらの実施形態は、開示される主題の実施形態の原理およびそれらの実際の適用例を説明するために選択および説明されたものであり、これにより、他の当業者が、それらの実施形態および企図される特定の用途に適し得るようなさまざまな変更を伴うさまざまな実施形態を利用することを可能にする。

Claims (21)

1. データ処理装置によって実行される、コンピュータにより実現される方法であって、
   環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信するステップを含み、報告は、ＷｉＦｉデバイスの識別子と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続または前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、前記接続または前記切断の時間と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み、前記方法はさらに、
   前記報告から、前記ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスを生成するステップを含み、前記接続シーケンスは、前記ＷｉＦｉデバイスによる前記ＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の時間および前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間を含み、前記方法はさらに、
   前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および前記接続シーケンスにおけるすべての前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するステップと、
   前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在していると判断された場合、前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての存在の指示を生成するか、または、前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に不在であると判断された場合、前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられた前記ユーザについての不在の指示を生成するステップとを含む、コンピュータにより実現される方法。
2. 前記存在の指示または前記不在の指示に基づいて、前記環境内の制御可能なデバイスのための制御信号を生成するステップと、
   前記デバイスによって実現されるべき前記制御信号を前記デバイスに送信するステップとをさらに含む、請求項１に記載の、コンピュータにより実現される方法。
3. 前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間および前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するステップはさらに、
   前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちのいずれかへの接続の期間のうちの１つの期間の開始と前記指定された時間との間の時間量が第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、前記接続の期間のうちの前記１つの期間が前記指定された時間を含む場合、または、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の２つ以上の連続する期間のうちの最初の期間の開始と前記指定された時間との間の総時間量が前記第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、前記２つ以上の連続する期間のうちの最後の期間が前記指定された時間を含む場合、前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在していると判断するステップを含む、請求項１または２に記載の、コンピュータにより実現される方法。
4. 前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間および前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するステップはさらに、
   すべての前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間のうちの１つの期間の開始との間の時間量が第２のしきい値時間量よりも大きい場合、かつ、前記切断の期間のうちの前記１つの期間が前記指定された時間を含む場合、前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に不在であると判断するステップを含む、請求項１または２に記載の、コンピュータにより実現される方法。
5. 前記ＷｉＦｉデバイスの前記識別子は、ソルト化されたハッシュ化メディアアクセス制御アドレス（salted hashed media access control address：ＳＨＭＡＣ）を含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の、コンピュータにより実現される方法。
6. 前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および前記接続シーケンスにおけるすべての前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するステップの前に、
   前記ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、および接続／切断長データを前記報告から生成するステップと、
   前記環境内の１つ以上のセンサまたはデバイスからセンサデータおよびデバイスデータを受信するステップと、
   前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられた前記ユーザが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために前記ＷｉＦｉデバイスが用いられるべきであることを示すＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成するステップとを含み、前記ＷｉＦｉデバイスについての前記接続時間データ、前記接続／切断カウントデータ、前記移行データ、および、前記接続／切断長データ、ならびに前記センサデータおよび前記デバイスデータが前記機械学習システムに入力される、請求項１に記載の、コンピュータにより実現される方法。
7. 前記環境内の前記ＷｉＦｉアクセスポイントから追加の報告を受信するステップをさらに含み、前記追加の報告の各々は、第２のＷｉＦｉデバイスの識別子と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続または前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、前記接続または前記切断の時間と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み、さらに、
   前記第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データを前記追加の報告から生成するステップと、
   前記第２のＷｉＦｉデバイスに関連付けられた第２のユーザが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために前記第２のＷｉＦｉデバイスが用いられるべきではないことを示す第２のＷｉＦｉデバイス指示を前記機械学習システムで生成するステップとを含み、前記第２のＷｉＦｉデバイスについての前記第２の接続時間データ、前記第２の接続／切断カウントデータ、前記第２の移行データ、および前記第２の接続／切断長データ、ならびに前記センサデータおよび前記デバイスデータが前記機械学習システムに入力される、請求項６に記載の、コンピュータにより実現される方法。
8. 前記ＷｉＦｉデバイスからデバイスデータを受信するステップをさらに含み、前記デバイスデータは前記機械学習システムに入力される、請求項６に記載の、コンピュータにより実現される方法。
9. 前記デバイスデータは、前記ＷｉＦｉデバイスについてのジオロケーションデータおよび前記ＷｉＦｉデバイスについてのジオフェンスデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の、コンピュータにより実現される方法。
10. ＷｉＦｉ接続を用いてユーザの存在および不在を判断するための、コンピュータにより実現されるシステムであって、
    環境内の１つ以上のＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信するクラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスを含み、報告は、ＷｉＦｉデバイスの識別子と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続または前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、前記接続または前記切断の時間と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み、前記コンピュータにより実現されるシステムは、
    前記ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスを前記報告から生成し、前記接続シーケンスは、前記ＷｉＦｉデバイスによる前記ＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の時間および前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間を含み、前記コンピュータにより実現されるシステムはさらに、
    前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および前記接続シーケンスにおけるすべての前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断し、前記コンピュータにより実現されるシステムはさらに、
    前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在していると判断された場合、前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての存在の指示を生成するか、または、前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に不在であると判断された場合、前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられた前記ユーザについての不在の指示を生成する、コンピュータにより実現されるシステム。
11. 前記クラウドコンピューティングシステムの前記コンピューティングデバイスは、前記存在の指示または前記不在の指示に基づいて、前記環境内の制御可能なデバイスのための制御信号を生成し、前記デバイスによって実現されるべき前記制御信号を前記デバイスに送信する、請求項１０に記載の、コンピュータにより実現されるシステム。
12. 前記クラウドコンピューティングシステムの前記コンピューティングデバイスは、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間のうちの１つの期間の開始と指定された時間との間の時間量が第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、前記接続の期間のうちの前記１つの期間が前記指定された時間を含む場合、または、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の２つ以上の連続する期間のうちの最初の期間の開始と前記指定された時間との間の総時間量が前記第１のしきい値時間量よりも大きく、かつ、前記２つ以上の連続する期間のうちの最後の期間が前記指定された時間を含む場合、前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在していると判断することによって、前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間および前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、前記指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断する、請求項１０または１１に記載の、コンピュータにより実現されるシステム。
13. 前記クラウドコンピューティングシステムの前記コンピューティングデバイスは、すべての前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間のうちの１つの期間の開始との間の時間量が第２のしきい値時間量よりも大きく、かつ、前記切断の期間のうちの前記１つの期間が前記指定された時間を含む場合、前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に不在であると判断することによって、前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の期間および前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、前記指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断する、請求項１０または１１に記載の、コンピュータにより実現されるシステム。
14. 前記ＷｉＦｉデバイスの前記識別子は、ソルト化されたハッシュ化メディアアクセス制御アドレス（ＳＨＭＡＣ）を含む、請求項１０～１３のいずれか１項に記載の、コンピュータにより実現されるシステム。
15. 前記クラウドコンピューティングシステムの前記コンピューティングデバイスは、前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および前記接続シーケンスにおけるすべての前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断する前に、前記ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、ならびに、接続／切断長データを前記報告から生成し、前記環境内の１つ以上のセンサまたはデバイスからセンサデータおよびデバイスデータを受信し、前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられた前記ユーザが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために前記ＷｉＦｉデバイスが用いられるべきであることを示すＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成し、前記ＷｉＦｉデバイスについての前記接続時間データ、前記接続／切断カウントデータ、前記移行データおよび前記接続／切断長データ、ならびに前記センサデータおよび前記デバイスデータが前記機械学習システムに入力される、請求項１０に記載の、コンピュータにより実現されるシステム。
16. 前記クラウドコンピューティングシステムの前記コンピューティングデバイスはさらに、前記環境内の前記ＷｉＦｉアクセスポイントから追加の報告を受信し、前記追加の報告の各々は、第２のＷｉＦｉデバイスの識別子と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続または前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、前記接続または前記切断の時間と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み、前記クラウドコンピューティングシステムの前記コンピューティングデバイスはさらに、前記第２のＷｉＦｉデバイスについての第２の接続時間データ、第２の接続／切断カウントデータ、第２の移行データ、および第２の接続／切断長データを前記追加の報告から生成し、前記第２のＷｉＦｉデバイスに関連付けられた第２のユーザが環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために前記第２のＷｉＦｉデバイスが用いられるべきではないことを示す第２のＷｉＦｉデバイス指示を前記機械学習システムで生成し、前記第２のＷｉＦｉデバイスについての前記第２の接続時間データ、前記第２の接続／切断カウントデータ、前記第２の移行データ、前記第２の接続／切断長データ、ならびに前記センサデータおよび前記デバイスデータが前記機械学習システムに入力される、請求項１５に記載の、コンピュータにより実現されるシステム。
17. 前記クラウドコンピューティングシステムの前記コンピューティングデバイスはさらに、前記ＷｉＦｉデバイスからデバイスデータを受信し、前記デバイスデータは前記機械学習システムに入力される、請求項１５に記載の、コンピュータにより実現されるシステム。
18. 前記デバイスデータは、前記ＷｉＦｉデバイスについてのジオロケーションデータおよび前記ＷｉＦｉデバイスについてのジオフェンスデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載の、コンピュータにより実現されるシステム。
19. システムであって、１つ以上のコンピュータと、命令を格納する１つ以上のストレージデバイスとを含み、前記命令は、前記１つ以上のコンピュータによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータに以下の動作を実行させるように作用可能であり、前記以下の動作は、
    環境内のＷｉＦｉアクセスポイントから報告を受信する動作を含み、報告は、ＷｉＦｉデバイスの識別子と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つへの接続または前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つからの切断の指示と、前記接続または前記切断の時間と、前記ＷｉＦｉアクセスポイントのうちの１つの識別子とを含み、前記以下の動作はさらに、
    前記ＷｉＦｉデバイスのための接続シーケンスを前記報告から生成する動作を含み、前記接続シーケンスは、前記ＷｉＦｉデバイスによる前記ＷｉＦｉアクセスポイントへの接続の時間および前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の時間を含み、前記以下の動作はさらに、
    前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および前記接続シーケンスにおけるすべての前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断する動作と、
    前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在していると判断された場合、前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられたユーザについての存在の指示を生成するか、または、前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に不在であると判断された場合、前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられた前記ユーザについての不在の指示を生成する動作とを含む、システム。
20. 前記命令はさらに、
    前記１つ以上のコンピュータに以下の動作を実行させ、前記以下の動作は、
    前記接続シーケンスにおける前記ＷｉＦｉアクセスポイントのいずれかへの接続の期間および前記接続シーケンスにおけるすべての前記ＷｉＦｉアクセスポイントからの切断の期間に基づいて、指定された時間に前記ＷｉＦｉデバイスが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断する前に、
    前記ＷｉＦｉデバイスについての接続時間データ、接続／切断カウントデータ、移行データ、および接続／切断長データを前記報告から生成する動作と、
    前記環境内の１つ以上のセンサまたはデバイスからセンサデータおよびデバイスデータを受信する動作と、
    前記ＷｉＦｉデバイスに関連付けられた前記ユーザが前記環境内に存在しているかまたは不在であるかを判断するために前記ＷｉＦｉデバイスが用いられるべきであることを示すＷｉＦｉデバイス指示を機械学習システムで生成する動作とを含み、前記ＷｉＦｉデバイスについての前記接続時間データ、前記接続／切断カウントデータ、前記移行データおよび前記接続／切断長データ、ならびに前記センサデータおよび前記デバイスデータが前記機械学習システムに入力される。請求項１９に記載のシステム。
21. １つ以上のコンピュータに請求項１～９のいずれか１項に記載の方法を実行させるプログラム。

Images