WO2024127621A1 - 防犯センサユニット、防犯センサユニットの制御方法、制御プログラム、および記録媒体 - Google Patents

防犯センサユニット、防犯センサユニットの制御方法、制御プログラム、および記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2024127621A1
WO2024127621A1 PCT/JP2022/046333 JP2022046333W WO2024127621A1 WO 2024127621 A1 WO2024127621 A1 WO 2024127621A1 JP 2022046333 W JP2022046333 W JP 2022046333W WO 2024127621 A1 WO2024127621 A1 WO 2024127621A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
unit
alarm
classification
sensor unit
security sensor
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/046333
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
文勝 曽根
祐幸 池田
崇 近藤
博 實藤
Original Assignee
オプテックス株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by オプテックス株式会社 filed Critical オプテックス株式会社
Priority to PCT/JP2022/046333 priority Critical patent/WO2024127621A1/ja
Publication of WO2024127621A1 publication Critical patent/WO2024127621A1/ja

Links

Images

Definitions

  • the present invention relates to a security sensor unit that detects a moving object moving within a specified area.
  • Patent Document 1 describes a detection system that uses both an infrared sensor and radar.
  • Patent Document 2 describes a passive infrared human body detection device that has two sensor units arranged vertically and outputs a detection signal when the output from both sensor units exceeds a predetermined level.
  • Patent Document 3 describes a laser scan sensor that uses the height, width, and detection time of an object detected using laser light to determine whether it is a human body.
  • Patent Document 4 describes a security sensor system that outputs an alarm signal when it receives a detection signal from a sensor unit, in which a transmitter is attached to a pet, and when it receives a signal from the pet, it does not output an alarm signal even if it receives a detection signal.
  • Patent Document 1 Even with the technology described in Patent Document 1 above, there is still a possibility of false alarms and failure to report. Although it is difficult to eliminate false alarms and failure to report, there is room for improvement to further reduce the possibility of false alarms and failure to report.
  • One aspect of the present invention was made in consideration of the above problems, and its purpose is to realize a security sensor unit that reduces false alarms and missed alerts.
  • a security sensor unit is a security sensor unit that detects an object that has entered a detection area and issues an alarm, and includes a millimeter wave sensor unit, an object classification unit that classifies the contour of the object in the detection area derived using the output from the millimeter wave sensor unit, a motion classification unit that classifies the movement of the object derived using the output from the millimeter wave sensor unit, an alarm decision unit that decides whether to issue an alarm using the results of the object classification unit and the motion classification unit, and an alarm unit that issues an alarm based on the result of the alarm decision unit.
  • a control method for a security sensor unit is a control method for a security sensor unit that detects an object that has entered a detection area and issues an alarm, the security sensor unit having a millimeter wave sensor unit, and includes an object classification step of classifying the contour of the object in the detection area derived using the output from the millimeter wave sensor unit, a motion classification step of classifying the movement of the object derived using the output from the millimeter wave sensor unit, an alarm decision step of deciding whether to issue an alarm using the results of the object classification step and the motion classification step, and an alarm step of issuing an alarm based on the result of the alarm decision step.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a main part of a security sensor unit according to an embodiment of the present invention
  • 4 is a diagram for explaining the contour of an object when an object classifying section in the security sensor unit performs classification
  • FIG. 4A to 4C are diagrams showing examples of an object classification table, an action classification table, and an alarm determination table used in the security sensor unit.
  • 4A to 4C are diagrams showing examples of when an alert is issued and examples of when an alert is not issued when the object classification table, the action classification table, and the alert determination table shown in FIG. 3 are used.
  • 10 is a flowchart showing a process flow in the security sensor unit.
  • FIGS. 11A to 11C are diagrams showing other examples of the object classification table, the action classification table, and the alarm determination table used in the security sensor unit.
  • 7A and 7B are diagrams showing examples of when an alert is issued and examples of when an alert is not issued when the object classification table, the action classification table, and the alert determination table shown in FIG. 6 are used.
  • FIG. 11 is a functional block diagram showing a configuration of a main part of a security sensor unit according to another embodiment of the present invention.
  • 4A and 4B are diagrams illustrating examples of detection areas of security sensor units.
  • FIG. 11 is a functional block diagram showing a configuration of a main part of a security sensor unit according to still another embodiment of the present invention.
  • the security sensor unit 1 is used as a security sensor. That is, the security sensor unit 1 detects an object that has entered a detection area and issues an alarm.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing the main components of the security sensor unit 1.
  • the security sensor unit 1 includes a millimeter wave sensor unit 10, an object classification unit 20, an action classification unit 30, an alarm determination unit 40, and an alarm activation unit 50.
  • the millimeter wave sensor unit 10 detects objects in a detection area using so-called millimeter waves (radio waves with a frequency band of approximately 30 GHz to 300 GHz), and outputs the distance to the detected object, the angle between the millimeter wave sensor unit 10 and the object (hereinafter also referred to as the object angle), the object's speed, and the object's RCS (Radar Cross Section).
  • millimeter waves radio waves with a frequency band of approximately 30 GHz to 300 GHz
  • the object angle the angle between the millimeter wave sensor unit 10 and the object
  • RCS Radar Cross Section
  • the millimeter wave sensor unit 10 for example, comprises one or more transmitting elements 11, two or more receiving elements 12, a transmitting and receiving wave processing unit 13 that processes the transmitting and receiving waves, and a calculation unit 14 that uses the transmitting and receiving waves to calculate the distance to an object that has reflected the transmitting wave, the angle of the object, and the speed of the object.
  • a transmitting and receiving wave processing unit 13 that processes the transmitting and receiving waves
  • a calculation unit 14 that uses the transmitting and receiving waves to calculate the distance to an object that has reflected the transmitting wave, the angle of the object, and the speed of the object.
  • the transmitting element 11 transmits electromagnetic waves using the FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) method. Specifically, the transmitting element 11 transmits electromagnetic waves using a method known as chirp. As an example, the transmitting element 11 transmits electromagnetic waves that have been modulated so that the frequency changes linearly over time.
  • FMCW Frequency Modulated Continuous Wave
  • the receiving elements 12 receive the electromagnetic waves reflected by a person or object (hereinafter also referred to as an object) from the transmitted electromagnetic waves transmitted from the transmitting elements 11.
  • the receiving elements 12 are often arranged at intervals that are an integer multiple of ⁇ /2, where ⁇ is the wavelength of the transmitted electromagnetic waves.
  • the receiving elements 12 are often arranged at intervals that are an integer multiple of ⁇ /2, so the shorter the wavelength of the transmitted electromagnetic wave, in other words, the higher the frequency, the more compact the millimeter wave sensor unit 10 can be. Therefore, it is preferable that the frequency of the transmitted electromagnetic wave is 55 GHz or higher.
  • the calculation unit 14 also uses the transmitted electromagnetic waves transmitted from the transmitting element 11 and the reflected electromagnetic waves received by the receiving element 12 to calculate the distance from the millimeter wave sensor unit 10 to the object and the angle of arrival of the reflected electromagnetic waves (angle of the object).
  • the calculation unit 14 mixes a signal representing the transmitted electromagnetic wave with a signal representing the reflected electromagnetic wave at a predetermined time interval to generate an intermediate frequency signal. Then, it generates intermediate frequency signals corresponding to each of the multiple receiving elements 12. The calculation unit 14 then calculates the distance from the millimeter wave sensor unit 10 to the object based on the phase difference between the transmitted electromagnetic wave and the reflected electromagnetic wave that appear in the generated intermediate frequency signal. The calculation unit 14 also calculates the angle of arrival of the reflected electromagnetic wave based on the phase difference between the multiple intermediate frequency signals generated corresponding to the multiple receiving elements 12. The calculation unit 14 also obtains the phase difference between the intermediate frequency signals generated at a predetermined time interval, and uses this to calculate the speed of the object.
  • the millimeter wave sensor unit 10 then outputs the distance to the object, the angle of the object, the speed of the object, and the RCS of the object.
  • the millimeter wave sensor unit 10 performs detection for each predetermined range in the detection area. That is, after performing detection in a certain predetermined range, the direction of the transmitted electromagnetic waves sent from the multiple transmitting elements 11 is changed and detection is performed in another predetermined range. By repeating this process, detection is performed in the entire detection area.
  • the millimeter wave sensor unit 10 may also divide the detection area into multiple sections, for example 10 x 10 sections, and perform detection for each section.
  • the object classification unit 20 classifies an object detected by the millimeter wave sensor unit 10 according to the contour of the object. More specifically, the object classification unit 20 includes an object classification table 201 that divides the contour of an object into multiple sections. The object classification unit 20 then uses the object classification table 201 and the contour of an object detected by the millimeter wave sensor unit 10 to classify which of the multiple divided contours the object falls into. For example, the object classification unit 20 uses the height and width of the object as the contour of the object, and uses this and the object classification table 201 to classify which of the multiple divided contours the object falls into. A method of deriving the height and width of the object, which are the contour of the object, using the output from the millimeter wave sensor unit 10 will be described later.
  • the distance to an object and the angle of the object output from the millimeter wave sensor unit 10 indicate one point in the detection area.
  • the object classification unit 20 then connects the outlines of points that are close to each other, and regards this as the outline of the object.
  • the object classification unit 20 then classifies the object using the height and width of the outline.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a method for calculating the height and width of an object so that the object classification unit 20 can perform classification processing.
  • 2001 in FIG. 2 shows a detection area and a part of the irradiation position P of the transmitted electromagnetic wave. For example, when an object M enters the detection area, the part of the transmitted electromagnetic wave irradiated into the detection area that is the object M hits the object M and is reflected.
  • the points that hit the object M and are reflected are shown as black dots.
  • 2002 in FIG. 2 shows the state in which only these black dots have been extracted.
  • the security sensor unit 1 stores in advance actual size information that indicates the relationship between the distance from the millimeter wave sensor section 10 and the angle difference between any two irradiation positions P, and the actual length.
  • the actual size information may be information in which the correspondence is shown in a table, or may be information shown as a formula for deriving the actual length.
  • the object classification unit 20 uses the actual size information to calculate the height H of the object M from the angle difference between points P1 and P2, among the black spots P, where the vertical length is the maximum, and the distance between the millimeter wave sensor unit 10 and the object M. It also calculates the width W of the object M from the angle difference between points P3 and P4, among the black spots P, where the horizontal length is the maximum, and the distance between the millimeter wave sensor unit 10 and the object M.
  • the object classification unit 20 uses the height H and width W to classify which contour the object fits into. Note that the height is the vertical length of the object being detected, and the width is the horizontal length.
  • the motion classification unit 30 classifies motion values that indicate the movement of an object detected by the millimeter wave sensor unit 10. More specifically, the motion classification unit 30 includes a motion classification table 301 that divides the motion values into a number of ranges. Then, the motion classification unit 30 uses the motion classification table 301 to classify into which of the divided ranges the object's motion value, for example, speed, falls.
  • the alert decision unit 40 decides whether or not to issue an alert using the classification results of the object classification unit 20 and the action classification unit 30. More specifically, the alert decision unit 40 includes an alert decision table 401 that shows the relationship between the classification results of the object classification unit 20 and the classification results of the action classification unit 30, and whether or not an alert should be issued. The alert decision unit 40 then decides whether or not to issue an alert using the alert decision table 401, the classification results of the object classification unit 20, and the classification results of the action classification unit 30.
  • the alarm issuing unit 50 issues an alarm based on the decision of the alarm decision unit 40.
  • the alarm issuing unit 50 may issue an alarm using light, sound, or both.
  • the alarm issuing unit 50 may also operate the contacts of a circuit breaker or the like. Furthermore, the alarm issuing unit 50 may notify other devices of the alarm status via data communication or the like.
  • FIG. 3 shows an object classification table 201A which is an example of the object classification table 201, an action classification table 301A which is an example of the action classification table 301, and an alert determination table 401A which is an example of the alert determination table 401.
  • contour A objects with heights less than 0.5 m and widths less than 0.75 m are defined as contour A
  • objects with heights less than 0.5 m and widths 0.75 m or more are defined as contour B
  • objects with heights 0.5 m or more but less than 1.3 m and widths 0.75 m or more but less than 1.3 m are defined as contour C
  • objects with heights 1.3 m or more are defined as contour D.
  • the object classification unit 20 uses this object classification table 201A to classify objects detected by the millimeter wave sensor unit 10 into contour A, contour B, contour C, and contour D.
  • Contour A is less than 0.5m in height and less than 0.75m in width. This corresponds to a person lying down seen from the head or feet direction, or a small animal. Therefore, if a detected object is classified as contour A, there is a high possibility that this object is a person lying down or a small animal.
  • Contour B is when the height is less than 0.5 m and the width is 0.75 m or more. This corresponds to a person lying down or a large, horizontal animal. Therefore, if a detected object is classified as contour B, there is a high possibility that this object is a person lying down or a large, horizontal animal.
  • Contour C has a height of 0.5 m or more but less than 1.3 m, and a width of 0.75 m or more but less than 1.3 m. This corresponds to a person in a crouching position, i.e. slightly bent over, or a medium-sized animal such as a large dog. Therefore, when a detected object is classified as contour C, it is highly likely that this object represents a person in a crouching position or a medium-sized animal.
  • Contour D is when the height is 1.3m or more. This corresponds to a person standing. Therefore, if a detected object is classified as contour A, there is a high possibility that this object is a standing person.
  • an object with a motion value speed of less than 0.3 m/s is defined as speed A
  • an object with a motion value speed of 0.3 m/s or more but less than 2.0 m/s is defined as speed B
  • an object with a motion value speed of 2.0 m/s or more is defined as speed C.
  • the motion classification unit 30 uses this motion classification table 301A to classify the object detected by the millimeter wave sensor unit 10 into speed A, speed B, and speed C.
  • Speed A is when the speed is less than 0.3 m/s. This is unlikely to be the movement of an animal, and is more likely to be the movement of a person. Therefore, if the object is classified as speed C, it is more likely to be a person.
  • Speed B is when the speed is greater than 0.3 m/s and less than 2.0 m/s. This could be considered human movement or animal movement. Therefore, if the object is classified as speed B, there is a possibility that it is a human or an animal.
  • Speed C is when the speed is 2.0 m/s or greater. This is considered to be the movement of a person or animal. Therefore, if the object is classified as speed A, there is a high possibility that it is a person or animal.
  • the alarm decision table 401A looks like this:
  • the alert decision unit 40 determines whether or not to issue an alert according to the above-mentioned alert decision table 401A, and can decide to issue an alert not only when a person is making normal movements, but also when a person is making unusual movements.
  • contour D is when the height is 1.3m or greater, so it can be said that the alert decision unit 40 will decide to issue an alert regardless of the classification result by the action classification unit 30 when the object classification unit 20 classifies the height of the object as 1.3m or greater (first threshold value).
  • the object classification unit 20 will classify it as contour A or contour B.
  • the moving speed is thought to be significantly slower, less than 0.3 m/s, so the action classification unit 30 will classify it as speed A.
  • the alert decision table 401A an alert will be issued.
  • the alert decision unit 40 will decide to issue an alert if the action classification unit 30 classifies the object as speed A, which is less than 0.3 m/s (second threshold), as the action value of the object.
  • FIG. 4 shows examples of cases in which an alert will be issued when the object classification table 201A, action classification table 301A, and alert decision table 401A shown in FIG. 3 are used. For reference, FIG. 4 also shows whether an alert would have been issued in the prior art.
  • a mouse is generally short, with a height of about 5 cm, and a width of about 15 cm. It also moves fast, at about 2 m/s.
  • the object classification table 201A the action classification table 301A, and the alarm activation decision table 401A, the result is contour A and speed C, and no alarm is activated.
  • the width will be slightly shorter or longer than the height of a person, which is thought to be around 1.4 to 2.0 m.
  • the contour will be B and the speed will be A, and an alarm will be triggered.
  • the height is thought to be about 1.2 to 1.4 m, which is slightly shorter than the person's height.
  • the width is thought to be about 1.0 m, which is slightly longer than the person's width.
  • the movement speed can range from slow to fast.
  • the contour is C and the speed is either speed A, speed B, or speed C, and an alarm is issued. Note that if classified as contour C, the configuration may be such that the administrator can choose whether or not to issue an alarm. This is for the following reasons.
  • the size of the large dog and the size of a person crouching down may be approximately the same. Therefore, if an alarm is triggered when a person crouches down and enters the detection area, an alarm will also be triggered when a large dog enters the detection area.
  • the large dog is a user's pet dog, it may not be desirable to trigger an alarm when a large dog enters the detection area. Therefore, in this case, it is possible to choose not to trigger an alarm. It is also possible to attach an identifiable ID or the like to the large dog, and configure the system to not trigger an alarm only when the dog is a large dog.
  • the security sensor unit 1 allows the administrator to select in advance whether or not to sound an alarm.
  • the height would be approximately 1.7 m, and the object would be classified as contour D, triggering an alarm.
  • the conventional technology does not trigger an alarm when an object that enters the detection area is a small animal, it will not trigger an alarm if a person crawls into the detection area.
  • an alarm can be issued without fail even when a person is crawling. Also, if it were a small animal, it would be classified as contour A, but because small animals move quickly, it would be classified as speed A or speed B. Therefore, in this case, no alarm is issued. Therefore, according to this embodiment, it is possible to prevent false alarms, such as an alarm being issued when the actual animal is a small animal.
  • missed and false reports can be reduced without using expensive laser scan sensors, camera systems, etc.
  • problems may arise in terms of personal information and privacy, and installation locations may be restricted. With this embodiment, such problems are unlikely to occur, and there are fewer restrictions on installation locations.
  • Fig. 5 is a flowchart showing the process flow in the security sensor unit 1.
  • the millimeter wave sensor section 10 of the security sensor unit 1 calculates the distance to the target object, the angle of the object, and the speed of the object from the transmitted and received waves (S101).
  • the object classification section 20 calculates the contour of the object, i.e., the height and width of the object, using the distance to the object and the angle of the object calculated by the millimeter wave sensor section 10 (S102).
  • the object classification unit 20 uses the height and width of the object's contour to classify the object into one of contour A, contour B, or contour C shown in the object classification table 201A (S103, object classification step).
  • the motion classification unit 30 also uses the object's speed to classify the object into one of speed A, speed B, and speed C shown in the motion classification table 301A (S104, motion classification step).
  • step S103 and the processing of step S104 are performed in parallel.
  • the alert decision unit 40 uses the results of classification by the object classification unit 20 and the results of classification by the action classification unit 30, and the alert decision table 401A to decide whether or not to issue an alert (S105, alert decision step). If the alert decision unit 40 decides to issue an alert (YES in S106), the alert unit 50 issues an alert (S107, alert step). On the other hand, if the alert decision unit 40 decides not to issue an alert (NO in S106), the process returns to step S101.
  • FIG. 6 shows an object classification table 201B which is an example of the object classification table 201, an action classification table 301B which is an example of the action classification table 301, and an alert determination table 401B which is an example of the alert determination table 401.
  • object classification table 201B objects with a height of less than 0.5 m are classified as contour A, and objects with a height of 0.5 m or more are classified as contour B.
  • the object classification unit 20 uses this object classification table 201B to classify objects detected by the millimeter wave sensor unit 10 into contour A and contour B.
  • Contour A is an instance where the height is less than 0.5m. This means that the possibility of it being a human is extremely low. Therefore, if a detected object is classified as contour A, there is a high possibility that this object is not a human, but rather a small animal or the like.
  • Contour B is when the height is 0.5 m (sixth threshold) or more. This corresponds to a person standing. Therefore, if a detected object is classified as contour B, there is a high possibility that this object is a standing person.
  • motion values are defined as Time A for an object whose residence time, which is the time it remains in the detection area, is less than 30 s (seconds), Time B for an object whose residence time is 30 s (seconds) or more and whose stationary time is less than 15 s (seconds), and Time C for an object whose residence time is 30 s (seconds) or more and whose stationary time is 15 s (seconds) or more.
  • the action classification unit 30 uses this action classification table 301B to classify the objects detected by the millimeter wave sensor unit 10 into time A, time B, and time C.
  • Time A is when the residence time is less than 30 seconds. This indicates that the time spent in the detection area is short.
  • Time B is when the stay time is 30 seconds or more and the stationary time is less than 15 seconds. This indicates that the person is not staying in the same place but is staying in the detection area for a long time.
  • Time C is when the stay time is 30 seconds or more and the stationary time is 15 seconds or more. This indicates that the person stays in the detection area for a long time and remains in the same place.
  • the alarm decision table 401B is as follows:
  • the alert decision unit 40 can determine whether or not to issue an alert based on the suspiciousness of human movements by determining whether or not to issue an alert according to the alert decision table 401B described above. For example, consider a case where the detection area is a used car dealership. In this case, for example, if a small animal is present in the detection area, it will be classified as contour D, and so no alert will be issued. Also, if a person is present in the detection area, it will be classified as contour A, but if the person is simply passing by, it will be classified as time A, and so no alert will be issued.
  • the alert decision unit 40 decides to issue an alert when the object classification unit 20 classifies the object as contour B and the motion classification unit 30 classifies the object as time C, which is the time the object has remained in the predetermined detection area (first area) for 30 seconds (first time) or more as the object's motion value.
  • an alert may or may not be issued.
  • an object classification unit 20 classifies the object as contour B and the motion classification unit 30 classifies the time that the object remains stationary in the detection area (first area) as less than 15 seconds (second time) as the object's motion value, even if the time that the object remains in the predetermined detection area (first area) is 30 seconds (first time) or more.
  • FIG. 7 shows examples of cases in which an alert will be issued when the object classification table 201B, action classification table 301B, and alert decision table 401B shown in FIG. 6 are used. For reference, FIG. 7 also shows whether an alert would have been issued in the prior art.
  • Cats are generally short, about 30 cm tall. In addition, their stay time and stationary time are not fixed (undefined). When this is applied to object classification table 201B, action classification table 301B, and alarm decision table 401B, it becomes contour A, and an alarm will not be triggered regardless of the time.
  • the duration of stay may be long, at 30 seconds or more, but the stationary time is short, thought to be less than 15 seconds.
  • object classification table 201B, action classification table 301B, and alert decision table 401B it becomes contour B and time B, and it is up to the administrator to decide whether to alert or not. This is because if the person is simply passing through, there is no need to alert, but if the person is wandering around the premises rather than just passing through, it may be considered necessary to alert.
  • the direction of movement of the object may also be used to determine whether it is passing through or wandering. In other words, if the object's direction of movement is constant, it may be determined to be passing, and if it is not constant, it may be determined to be wandering.
  • an alarm is not issued when a small animal has entered, wandered in, or simply passed through, but is issued only when the animal is considered suspicious, thereby preventing false and missed alerts and issuing appropriate alerts.
  • a small animal has entered, wandered in, or simply passed through, but is issued only when the animal is considered suspicious, thereby preventing false and missed alerts and issuing appropriate alerts.
  • people may enter and exit even outside of business hours, and if an alert were issued every time a person was detected, unnecessary alerts would be issued frequently.
  • an alert may be issued for anything other than a small animal. According to this embodiment, such unnecessary alerts can be reduced and appropriate alerts can be issued.
  • the security sensor unit 1 is a security sensor unit 1 that detects an object that has entered a detection area and issues an alarm, and includes a millimeter wave sensor unit 10, an object classification unit 20 that classifies the contours of the object in the detection area derived using the output from the millimeter wave sensor unit 10, a motion classification unit 30 that classifies the movement of the object derived using the output from the millimeter wave sensor unit 10, an alarm decision unit 40 that decides whether or not to issue an alarm using the results of the object classification unit 20 and the motion classification unit 30, and an alarm decision unit 50 that issues an alarm based on the result of the alarm decision unit 40.
  • the decision as to whether or not to issue an alarm is made according to the outline of an object that has entered the detection area and the motion values that indicate the movement of that object, allowing for a more detailed decision as to whether or not to issue an alarm.
  • FIG. 8 is a functional block diagram showing the main components of a security sensor unit 1A according to this embodiment.
  • a detection area setting unit 60 is added to the security sensor unit 1 described above.
  • multiple detection areas are set, and at least one of the object classification table 201 and the action classification table 301 is different for each detection area.
  • the multiple detection areas may differ in at least one of the horizontal spread angle, the vertical spread angle, and the depth length.
  • FIG. 9 shows an example of a detection area.
  • a first area 801, a second area 802, and a third area 803 are set in a detection area 800.
  • the first area 801, the second area 802, and the third area 803 are set in order of proximity to the position where the security sensor unit 1A is installed.
  • At least one of the object classification table 201 and the action classification table 301 can be made different for each area, so that, for example, whether or not an alarm is issued can be made different depending on whether person X enters the first area 801 of the detection area 800, whether he enters the second area 802, or whether he further enters the third area 803.
  • either the object classification table 201 or the action classification table 301 may be different for each time period of the day or for each date of the year.
  • the object classification table 201 and the action classification table 301 may be stricter, i.e., easier to trigger an alarm, during bedtime or when the resident is not present, and more lenient when the resident is at home.
  • FIG. 10 is a functional block diagram showing the main configuration of the security sensor unit 1B according to this embodiment.
  • a remote setting reception unit (remote setting unit) 70 is added to the security sensor unit 1A described above.
  • the security sensor unit 1B allows the external device 101 to remotely set the object classification table 201 and the action classification table 301 in the security sensor unit 1B. That is, the remote setting reception unit 70 receives the settings for the object classification table 201 and the action classification table 301 from the external device 101 that is external to the security sensor unit 1B, and transmits the received settings to the object classification unit 20 and the action classification unit 30.
  • the security sensor unit 1B can be configured remotely from the external device 101, which increases convenience.
  • the functions of the security sensor unit 1 are realized by a program for causing a computer to function as the device, and by a program for causing a computer to function as each control block of the device (in particular, the object classification unit 20, the action classification unit 30, and the alarm decision unit 40).
  • the device includes a computer having at least one control device (e.g., a processor) and at least one storage device (e.g., a memory) as hardware for executing the program.
  • control device e.g., a processor
  • storage device e.g., a memory
  • the above program may be recorded on one or more computer-readable recording media, not on a temporary basis.
  • the recording media may or may not be included in the device. In the latter case, the above program may be supplied to the device via any wired or wireless transmission medium.
  • each of the above control blocks can be realized by a logic circuit.
  • a logic circuit for example, an integrated circuit in which a logic circuit that functions as each of the above control blocks is formed is also included in the scope of the present invention.
  • each process described in each of the above embodiments may be executed by AI (Artificial Intelligence).
  • AI Artificial Intelligence
  • the AI may run on the control device, or may run on another device (such as an edge computer or a cloud server).
  • the security sensor unit of aspect 1 of the present invention is a security sensor unit that detects an object that has entered a detection area and issues an alarm, and includes a millimeter wave sensor unit, an object classification unit that classifies the contour of the object in the detection area derived using output from the millimeter wave sensor unit, a motion classification unit that classifies the movement of the object derived using output from the millimeter wave sensor unit, an alarm activation decision unit that decides whether to issue an alarm using results from the object classification unit and the motion classification unit, and an alarm activation unit that issues an alarm based on the result of the alarm activation decision unit.
  • the object classification unit uses the height of the object as the outline of the object, and the alarm decision unit decides to issue an alarm if the object classification unit classifies the height of the object as equal to or greater than a first threshold value, regardless of the classification result of the action classification unit.
  • the alarm decision unit decides to issue an alarm if the motion classification unit classifies the object's speed as the motion value of the object to be less than a second threshold value.
  • the object classification unit uses the height and width of the object as the contour of the object, and when the object classification unit classifies the height of the object as equal to or greater than a third threshold smaller than the first threshold and less than the first threshold, and classifies the width of the object as equal to or greater than a fourth threshold and less than a fifth threshold, the administrator can select in advance whether or not to sound an alarm.
  • the alarm decision unit decides to issue an alarm if the object classification unit classifies the height of the object as equal to or greater than a sixth threshold value, and the motion classification unit classifies, as the motion value of the object, the time that the object remains within a predetermined first area as equal to or greater than a first time.
  • the alarm decision unit decides not to alarm if the object classification unit classifies the height of the object as equal to or greater than a sixth threshold value, and the motion classification unit classifies, as the motion value of the object, the time that the object remains in a predetermined first area as less than a second time, even if the time is equal to or greater than a second time.
  • the security sensor unit according to aspect 7 of the present invention can select whether or not to issue an alarm if the time during which the object remains stationary within the first area is classified as less than a third time.
  • the security sensor unit according to aspect 8 of the present invention is any one of aspects 1 to 7, and includes a detection area setting section that sets a plurality of detection areas, each of which differs in at least one of the horizontal spread angle, vertical spread angle, and depth length, as the detection area.
  • the security sensor unit according to aspect 9 of the present invention is any one of aspects 1 to 8, and includes a remote setting unit that can remotely set the classification content used by the object classifier and the motion classifier, as well as the detection area settings, from an external device.
  • the security sensor unit according to aspect 10 of the present invention in any of aspects 1 to 9, can set the classification content used by the object classification unit and the motion classification unit to be different depending on the time of day or any date of the year.
  • the security sensor unit according to aspect 11 of the present invention is any one of aspects 1 to 10, in which the classification content used by the object classification unit and the motion classification unit differs for each of the multiple detection areas.
  • the control method for a security sensor unit is a control method for a security sensor unit that detects an object that has entered a detection area and issues an alarm, the security sensor unit having a millimeter wave sensor unit, and including an object classification step of classifying the contour of the object in the detection area derived using the output from the millimeter wave sensor unit, a motion classification step of classifying the movement of the object derived using the output from the millimeter wave sensor unit, an alarm decision step of deciding whether or not to issue an alarm using the results of the object classification step and the motion classification step, and an alarm step of issuing an alarm based on the result of the alarm decision step.
  • the security sensor unit according to each aspect of the present invention may be realized by a computer.
  • the control program for the security sensor unit which causes the computer to operate as each part (software element) of the security sensor unit to realize the security sensor unit 1 on the computer, and the computer-readable recording medium on which it is recorded, also fall within the scope of the present invention.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible within the scope of the claims.
  • the technical scope of the present invention also includes embodiments obtained by appropriately combining the technical means disclosed in the different embodiments.
  • new technical features can be formed by combining the technical means disclosed in the respective embodiments.

Landscapes

  • Burglar Alarm Systems (AREA)

Abstract

防犯センサユニット（１）は、ミリ波センサ部（１０）と、検知領域における物体の輪郭を分類する物体分類部（２０）と、物体の動きを分類する動作分類部（３０）動作分類部と、物体分類部（２０）および動作分類部（３０）の結果を用いて発報を行うか否かを決定する発報決定部（４０）と、発報を行う発報部（５０）とを備える。

Description

防犯センサユニット、防犯センサユニットの制御方法、制御プログラム、および記録媒体
　本発明は、所定領域を移動する移動体を検知する防犯センサユニット等に関する。
　従来、機械警備システムが知られている。機械警備システムは、設定されたエリア内に侵入者が現れたときに、侵入警戒センサが、これを検知し発報をするものである。しかし、検知を望む対象を確実に検知し、反対に検知を望まない対象は確実に検知しないといった完全な機械警備システムというものは存在せず、誤報、失報が発生してしまうことは否めない。例えば、侵入警戒センサは、ペット等の小動物等であっても検知してしまうことになるが、通常、ペット等は警戒対象ではないため、発報は不要である。そのため、小動物は検知しても発報しないような仕組みが必要となる。
　そこで、特許文献１には、赤外線センサとレーダとを併用した検出システムが記載されている。また、特許文献２には、センサユニットを上下方向に二つ備え、両方のセンサユニットからの出力が所定レベルを超えたときに検出信号を出力する受動型赤外線式人体検知装置が記載されている。また、特許文献３には、レーザー光を用いて検知した物体の高さ、幅、および検知時間を用いて人体であるか否かを判定するレーザースキャンセンサが記載されている。また、特許文献４には、センサ部からの検知信号を受けたときに警報信号を出力する防犯センサシステムであって、ペットに送信機を取り付け、ペットからの信号を受信したときは、検知信号を受信しても警報信号を出力しない防犯センサシステムが記載されている。
米国特許第１１，０７９，４８２号明細書 日本国特許第３０８６４０６号 日本国特開２０１３－６１１８７号 日本国特開平１１－１５４２８６号
　上述した特許文献１に記載された技術であっても、誤報、失報の可能性は存在する。誤報、失報をなくすことは困難であるとしても、誤報、失報の可能性をより少なくするために改良の余地は存在する。
　本発明の一態様は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、誤報、失報の少ない防犯センサユニットを実現することにある。
　前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る防犯センサユニットは、検知領域に侵入した物体を検知して発報を行う防犯センサユニットであって、ミリ波センサ部と、前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された、前記検知領域における前記物体の輪郭を分類する物体分類部と、前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された前記物体の動きを分類する動作分類部と、前記物体分類部および前記動作分類部の結果を用いて発報を行うか否かを決定する発報決定部と、前記発報決定部の結果に基づいて、発報を行う発報部と、を備える。
　前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る防犯センサユニットの制御方法は、検知領域に侵入した物体を検知して発報を行う防犯センサユニットの制御方法であって、前記防犯センサユニットはミリ波センサ部を備え、前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された、前記検知領域における前記物体の輪郭を分類する物体分類ステップと、前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された前記物体の動きを分類する動作分類ステップと、前記物体分類ステップおよび前記動作分類ステップの結果を用いて発報を行うか否かを決定する発報決定ステップと、前記発報決定ステップの結果に基づいて、発報を行う発報ステップと、を含む。
　本発明の一態様によれば、従来であれば誤報してしまうような場合に発報を行わず、また、従来であれば失報していたような場合に発報させることが可能となり、誤報、失報を従来よりも少なくすることができる。
本発明の実施形態に係る防犯センサユニットの要部構成を示す機能ブロック図である。 防犯センサユニットにおける物体分類部が分類を行うときの対象物の輪郭を説明するための図である。 防犯センサユニットで用いる物体分類テーブル、動作分類テーブル、および発報決定テーブルの例を示す図である。 図３に示した物体分類テーブル、動作分類テーブル、および発報決定テーブルを用いた場合に発報する例、発報しない例を示す図である。 防犯センサユニットにおける処理の流れを示すフローチャートである。 防犯センサユニットで用いる物体分類テーブル、動作分類テーブル、および発報決定テーブルの別の例を示す図である。 図６に示した物体分類テーブル、動作分類テーブル、および発報決定テーブルを用いた場合に発報する例、発報しない例を示す図である。 本発明の別の実施形態に係る防犯センサユニットの要部構成を示す機能ブロック図である。 防犯センサユニットの検知領域の例を示す図である。 本発明のさらに別の実施形態に係る防犯センサユニットの要部構成を示す機能ブロック図である。
　〔実施形態１〕
　以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。本実施形態に係る防犯センサユニット１は、防犯センサとして用いられるものである。すなわち、防犯センサユニット１は、検知領域に侵入した物体を検知し、発報を行うものである。
　まず、図１を参照して、防犯センサユニット１の構成について説明する。図１は、防犯センサユニット１の要部構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、防犯センサユニット１は、ミリ波センサ部１０、物体分類部２０、動作分類部３０、発報決定部４０、および発報部５０を含む。
　〔ミリ波センサ部１０〕
　ミリ波センサ部１０は、いわゆるミリ波（周波数帯域がおおよそ３０ＧＨｚから３００ＧＨｚの電波）を用いて、検知領域における物体を検知し、検知した物体までの距離、ミリ波センサ部１０と物体との角度（以降、物体の角度とも呼ぶ）、物体の速度、および物体のＲＣＳ（Rader cross section:レーダ反射断面積）を出力する。
　ミリ波センサ部１０は例えば、１以上の送信素子１１、２以上の受信素子１２、送受信波の処理を行う送受信波処理部１３、および送受信波を用いて送信波を反射した物体までの距離、物体の角度、物体の速度を算出する算出部１４からなる。なお、ミリ波センサ部１０において、これらの値を算出する処理は公知の技術を用いて可能であるので、その詳細な説明は割愛するが、簡略して説明すれば以下の通りである。
　送信素子１１は、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式の送信電磁波を送信する。具体的には、送信素子１１は、チャープと呼称される方法で送信電磁波を送信する。一例として、送信素子１１は、時間の経過に応じて周波数が直線的に変化するように変調を行った送信電磁波を送信する。
　受信素子１２は、送信素子１１から送信された送信電磁波が人または物等（以下、物体とも呼ぶ）により反射された反射電磁波を受信する。受信素子１２は、送信電磁波の波長をλとしたときに、λ／２の整数倍の間隔で配置される場合が多い。
　受信素子１２の数Ｎと理論角度分解能θ（ｒａｄ）とは、以下の式（１）で示される関係に近似されることが知られている。
θ＝２／Ｎ　・・・（１）
　式（１）からわかるように、受信素子１２の数Ｎが多いほど分解能が向上するため、受信素子１２の数は４以上であることが好ましい。
　また、上述のように、受信素子１２は、λ／２の整数倍の間隔で配置されることが多いため、送信電磁波の波長が短いほど、換言すれば、周波数が高いほどミリ波センサ部１０を小型化できる。そのため、送信電磁波の周波数は、５５ＧＨｚ以上であることが好ましい。
　また、算出部１４は、送信素子１１から送信された送信電磁波、および、受信素子１２により受信した反射電磁波を用いて、ミリ波センサ部１０から物体までの距離および、反射電磁波の到来角（物体の角度）を算出する。
　具体的には、算出部１４は、所定の時間間隔で、送信電磁波を示す信号と反射電磁波を示す信号とを混合し、中間周波数信号を生成する。そして、複数の受信素子１２のそれぞれに対応する中間周波数信号を生成する。そして、算出部１４は、生成した中間周波数信号に現れる送信電磁波と反射電磁波との位相差に基づいて、ミリ波センサ部１０から物体までの距離を算出する。また、算出部１４は、複数の受信素子１２に対応させて生成した複数の中間周波数信号間の位相差に基づいて、反射電磁波の到来角を算出する。また、算出部１４は、所定の時間間隔で生成された中間周波数信号の位相差を取得し、これを用いて物体の速度を算出する。
　そして、ミリ波センサ部１０は、物体までの距離、物体の角度、物体の速度、および物体のＲＣＳを出力する。
　ミリ波センサ部１０は、検知領域における所定の範囲ごとに検知を行う。すなわち、或る所定の範囲における検知を行った後、複数の送信素子１１から送信される送信電磁波の照射先を変更して、他の所定の範囲における検知を行う。これを繰り返すことにより、検知領域全体の検知を行う。また、ミリ波センサ部１０は、検知領域を複数の区画、例えば１０×１０の区画に分割し、区画ごとに検知を行ってもよい。
　物体分類部２０は、ミリ波センサ部１０により検知された物体を、当該物体の輪郭に応じて分類する。より詳細には、物体分類部２０は、物体の輪郭を複数に区分けした物体分類テーブル２０１を含む。そして、物体分類部２０は、物体分類テーブル２０１と、ミリ波センサ部１０により検知された物体の輪郭とを用いて、当該物体が複数の区分けされた輪郭のうち、どの輪郭に当てはまるかの分類を行う。例えば、物体分類部２０は、物体の輪郭として、当該物体の高さおよび幅を用い、これと物体分類テーブル２０１とを用いて、当該物体が複数に区分けされた輪郭のうち、どの輪郭に当てはまるかの分類を行う。物体の輪郭である当該物体の高さおよび幅をミリ波センサ部１０からの出力を用いて導出する方法は後述する。
　ミリ波センサ部１０から出力される、物体までの距離、および物体の角度によって示されるのは、検知領域における１つの点となる。そこで、物体分類部２０は、距離が近い点の外郭をつなぎ、これを当該物体の輪郭とする。そして、物体分類部２０は、当該輪郭の高さ、および幅を用いて、当該物体の分類を行う。
　図２を参照して、物体の輪郭、すなわち高さおよび幅を算出する方法について説明する。図２は、物体分類部２０が分類処理を行うために、物体の高さおよび幅を算出する方法を説明するための図である。図２の２００１は、検知領域および、送信電磁波の照射位置Ｐの一部を示す。例えば、検知領域内に物体Ｍが侵入した場合、検知領域内に照射された送信電磁波のうち、物体Ｍの部分は、物体Ｍに当たって反射する。図２の２００１では物体Ｍに当たって反射する点を黒点で示す。図２の２００２は、この黒点のみを抽出した状態である。
　防犯センサユニット１には、予め、ミリ波センサ部１０からの距離、および任意の２点の照射位置Ｐの角度差と、実際の長さとの関係を示す実寸情報が格納されている。実寸情報は、対応関係がテーブルで示されているものであってもよいし、実際の長さを導出するための式で示されているものであってもよい。
　物体分類部２０は、実寸情報を用いて、黒点Ｐのうち、鉛直方向の長さが最大となる点Ｐ１および点Ｐ２の角度差、および、ミリ波センサ部１０と物体Ｍとの距離から、物体Ｍの高さＨを算出する。また、黒点Ｐのうち、水平方向の長さが最大となる点Ｐ３および点Ｐ４の角度差、および、ミリ波センサ部１０と物体Ｍとの距離を用いて、物体Ｍの幅Ｗを算出する。
　物体分類部２０は、この高さＨおよび幅Ｗを用いて、当該物体がどの輪郭に当てはまるのかの分類を行う。なお、高さとは、検知対象における鉛直方向の長さであり、幅とは水平方向の長さである。
　動作分類部３０は、ミリ波センサ部１０により検知された物体の動きを示す動作値の分類を行う。より詳細には、動作分類部３０は、動作値を複数の範囲に区分けした動作分類テーブル３０１を含む。そして、動作分類部３０は、動作分類テーブル３０１を用いて、物体の動作値、例えば速度が、区分けされた範囲のうち、どの範囲に当てはまるかの分類を行う。
　発報決定部４０は、物体分類部２０および動作分類部３０の分類結果を用いて発報を行うか否かを決定する。より詳細には、発報決定部４０は、物体分類部２０による分類結果と動作分類部３０による分類結果との関係と発報の要否とを紐づけた示す発報決定テーブル４０１を含む。そして、発報決定部４０は、発報決定テーブル４０１と、物体分類部２０の分類結果および動作分類部３０の分類結果とを用いて、発報を行うか否かを決定する。
　発報部５０は、発報決定部４０の決定に基づき、発報を行う。発報部５０は、光を用いて発報してもよいし、音を用いて発報してもよいし、この両方を用いて発報してもよい。また、発報部５０は、遮断器等の接点を動作させてもよい。さらに、発報部５０は、他の装置に発報状態をデータ通信等により通知してもよい。
　〔物体分類テーブル、動作分類テーブル、発報決定テーブルの例１〕
　次に、図３を参照して、物体分類テーブル２０１、動作分類テーブル３０１、および発報決定テーブル４０１の一例について説明する。図３は、物体分類テーブル２０１の一例である物体分類テーブル２０１Ａ、動作分類テーブル３０１の一例である動作分類テーブル３０１Ａ、および発報決定テーブル４０１の一例である発報決定テーブル４０１Ａを示す。
　物体分類テーブル２０１Ａでは、高さ０．５ｍ未満、幅０．７５ｍ未満の物体を輪郭Ａ、高さ０．５ｍ未満、幅０．７５ｍ以上の物体を輪郭Ｂ、高さ０．５ｍ以上１．３ｍ未満、幅０．７５ｍ以上１．３ｍ未満の物体を輪郭Ｃ、高さ１.３ｍ以上の物体を輪郭Ｄとしている。
　物体分類部２０は、この物体分類テーブル２０１Ａを用い、ミリ波センサ部１０により検知された物体を輪郭Ａ、輪郭Ｂ、輪郭Ｃ、輪郭Ｄに分類する。
　輪郭Ａは、高さ０．５ｍ未満、幅０．７５ｍ未満の場合である。これは、横になっている人を頭または足の方向から見た状態、または、小動物に対応する。よって、検知された物体が輪郭Ａに分類された場合、この物体は、人が横になっているか、または、小動物である可能性が高い。
　輪郭Ｂは、高さ０．５ｍ未満、幅０．７５ｍ以上の場合である。これは、人が横になっている状態、または、横長の大きめの動物に対応する。よって、検知された物体が輪郭Ｂに分類された場合、この物体は、人が横になっているか、または、横長の大きめの動物である可能性が高い。
　輪郭Ｃは、高さ０．５ｍ以上１．３ｍ未満、幅０．７５ｍ以上１．３ｍ未満の場合である。これは、人が中腰状態、つまり少し屈んだ状態、または大型犬等の中サイズの動物に対応する。よって、検知された物体が輪郭Ｃに分類された場合、この物体は、人が中腰状態となっているか、中サイズの動物である可能性が高い。
　輪郭Ｄは、高さ１.３ｍ以上の場合である。これは、人が立っている状態に対応する。よって、検知された物体が輪郭Ａに分類された場合、この物体は立っている人である可能性が高い。
　また、動作分類テーブル３０１Ａでは、動作値として速度が０．３ｍ／ｓ未満の物体を速度Ａ、０．３ｍ／ｓ以上２．０ｍ／ｓ未満の物体を速度Ｂ、２．０ｍ／ｓ以上の物体を速度Ｃとしている。
　動作分類部３０は、この動作分類テーブル３０１Ａを用い、ミリ波センサ部１０により検知された物体を速度Ａ、速度Ｂ、速度Ｃに分類する。
　速度Ａは、速度が０．３ｍ／ｓ未満の場合である。これは、動物の動きとは考えにくく、人の動きである可能性が高い。よって、速度Ｃに分類された場合、この物体は、人である可能性が高い。
　速度Ｂは、速度が０．３ｍ／ｓ以上２．０ｍ／ｓ未満の場合である。これは、人の動きとも言えるし、動物の動きともいえる。よって、速度Ｂに分類された場合、この物体は、人または動物である可能性がある。
　速度Ｃは、速度が２．０ｍ／ｓ以上の場合である。これは、人または動物の動きと考えられる。よって、速度Ａに分類された場合、この物体は、人または動物である可能性が高い。
　そして、発報決定テーブル４０１Ａでは、以下の通りとなっている。
　（Ａ）輪郭Ａに分類された場合、速度が速度Ａに分類された場合は発報し、速度Ｂ、速度Ｃに分類された場合、発報しない（図中に「×」で示す）。
　（Ｂ）輪郭Ｂに分類された場合、速度が速度Ａに分類された場合は発報し、速度Ｂ、速度Ｃに分類された場合は発報しない。
　（Ｃ）輪郭Ｃに分類された場合、速度が速度Ａ、速度Ｂ、速度Ｃの何れに分類された場合でも発報する。なお、発報するか否かを選択できるようにしてもよい。
　（Ｄ）輪郭Ｄに分類された場合、速度が速度Ａ、速度Ｂ、速度Ｃの何れに分類された場合でも発報する。
　発報決定部４０は、上述した発報決定テーブル４０１Ａに従って発報の要否を決定することにより、人の通常の動きのみではなく、人が特殊な動きをしている場合であっても発報すると決定することができる。
　例えば、人が直立している場合、大人であれば１．５ｍ～１．９ｍ程度の高さとなるので物体分類部２０が輪郭Ｄに分類することになる。この場合、発報決定部４０は、動作分類部３０の分類に関わらず、発報すると決定することになる。輪郭Ｄは、高さが１．３ｍ以上の場合であるので、発報決定部４０は、物体分類部２０が物体の高さを１．３ｍ（第１閾値）以上に分類した場合、動作分類部３０の分類結果に依らず、発報を行うと決定すると言える。
　また、例えば、人が匍匐して移動している場合を考える。この場合、高さは０．５ｍ未満になると考えられるので、物体分類部２０は、輪郭Ａまたは輪郭Ｂに分類することになる。また、移動速度はかなり遅くなり、０．３ｍ／ｓ未満になると考えられるので、動作分類部３０は、速度Ａに分類することになる。この場合、発報決定テーブル４０１Ａによれば、発報するということになる。換言すれば、発報決定部４０は、物体分類部２０が物体を輪郭Ａまたは輪郭Ｂに分類した場合であっても、動作分類部３０が、物体の動作値として該物体の速度が０．３ｍ／ｓ（第２閾値）未満である速度Ａに分類した場合、発報を行うと決定すると言える。
　図３に示した物体分類テーブル２０１Ａ、動作分類テーブル３０１Ａ、および発報決定テーブル４０１Ａを用いた場合、どのような場合に発報することになるかの例を図４に示す。図４では、参考として従来技術では発報していたか否かも示す。
　例えば、ネズミのような小動物が検知領域に侵入した場合を考える。ネズミは、一般的に、高さが５ｃｍ程度と低く、幅も１５ｃｍ程度と短い。また、移動速度は、２ｍ/ｓ程度で速い。これを、物体分類テーブル２０１Ａ、動作分類テーブル３０１Ａ、および発報決定テーブル４０１Ａに当てはめると、輪郭Ａ、速度Ｃとなり、発報しないとなる。
　次に、人が匍匐して検知領域に侵入した場合を考える。人が匍匐している場合、高さは概ね３０ｃｍ程度であると考えられる。また、幅は、匍匐している方向がミリ波センサ部１０に向かう方向、またはミリ波センサ部１０から離れる方向である場合、人の肩幅程度であり、５０ｃｍ程度である。また、移動速度は、０．２ｍ／ｓ程度であると考えられる。これを、物体分類テーブル２０１Ａ、動作分類テーブル３０１Ａ、および発報決定テーブル４０１Ａに当てはめると、輪郭Ａ、速度Ａとなり、発報するとなる。
　また、匍匐している方向がミリ波センサ部１０に対して斜めの方向になっている場合、または、ミリ波センサ部１０から見て横方向となる場合、幅は、人の身長よりも短い程度から少し長い程度となり、１．４～２．０ｍ程度であると考えられる。この場合、輪郭Ｂ、速度Ａとなり、発報するとなる。
　また、人がかがみこんだ状態で検知領域に侵入した場合を考える。人がかがみこんでいる場合、高さは、人の身長よりも少し低い、１．２～１．４ｍ程度であると考えられる。また、幅は、かがみこんでいるため、人の横幅よりも少し長い、１．０ｍ程度であると考えられる。また、移動速度はゆっくりから速めまで自在である。これを、物体分類テーブル２０１Ａ、動作分類テーブル３０１Ａ、および発報決定テーブル４０１Ａに当てはめると、輪郭Ｃ、速度は速度Ａ、速度Ｂ、速度Ｃの何れかとなり、発報するとなる。なお、輪郭Ｃに分類された場合、発報するか否かを管理者が選択できる構成であってもよい。これは、以下の理由による。
　例えば、大型犬が検知領域に侵入した場合、大型犬の大きさと人がかがみこんだ状態の大きさは同程度となる可能性がある。したがって、人がかがみこんだ状態で検知領域に侵入した場合に発報するとすれば、検知領域に大型犬が侵入した場合も発報することになる。しかし、大型犬が、ユーザの飼い犬等であった場合、大型犬の侵入に伴い発報することが望ましくない場合がある。よって、この場合は、発報しないという選択を行うことも可能とする。なお、大型犬に識別可能なＩＤ等を取り付け、当該大型犬である場合のみ発報しないという構成にすることもできる。
　すなわち、防犯センサユニット１は、物体分類部２０が物体の高さを第１閾値よりも小さい０．５ｍ（第３閾値）以上１．３ｍ（第１閾値）未満に分類し、物体の幅を０．７５ｍ（第４閾値）以上１．３ｍ（第５閾値）未満に分類した場合、発報するか否かを、管理者が予め選択可能である。
　また、大人がそのまま検知領域に侵入した場合、高さが１．７ｍ程度となり、輪郭Ｄに分類されて発報することになる。
　一方、検知領域に侵入した物体が小動物等の場合には発報しない従来技術であれば、人が匍匐して検知領域に侵入した場合も発報しないことになる。
　以上のように、本例によれば、人が匍匐して移動している場合であっても失報することなく、発報することができる。また、小動物であれば、輪郭Ａに分類されるが、小動物は動きが早いため、速度Ａまたは速度Ｂに分類される。よって、この場合は発報されない。したがって、本実施形態によれば、小動物にもかかわらず発報するというような誤報も防ぐことができる。
　また、本実施形態によれば、高価なレーザースキャンセンサ、カメラシステム等を用いることなく、失報、誤報を減らすことができる。さらに、カメラを用いた場合、個人情報、プライバシーの観点で問題を生じる可能性があり、設置場所が制約されることがある。本実施形態では、このような問題を生じる可能性の低く、設置場所の制約も少ない。
　〔処理の流れ〕
　次に、図５を参照して、防犯センサユニット１が、物体分類テーブル２０１Ａ、動作分類テーブル３０１Ａ、および発報決定テーブル４０１Ａを用いた処理を行う場合の処理の流れを説明する。図５は防犯センサユニット１における処理の流れを示すフローチャートである。
　図５に示すように、まず、防犯センサユニット１のミリ波センサ部１０は、送受信波から、対象物となる物体までの距離、物体の角度、物体の速度を算出する（Ｓ１０１）。次に、物体分類部２０は、ミリ波センサ部１０で算出された物体までの距離、および物体の角度を用いて、物体の輪郭、すなわち物体の高さおよび幅を算出する（Ｓ１０２）。
　そして、物体分類部２０は、物体の輪郭の高さおよび幅を用いて、当該物体を物体分類テーブル２０１Ａに示す輪郭Ａ、輪郭Ｂ、輪郭Ｃの何れかに分類する（Ｓ１０３、物体分類ステップ）。
　また、動作分類部３０は、物体の速度を用いて、当該物体を動作分類テーブル３０１Ａに示す速度Ａ、速度Ｂ、速度Ｃの何れかに分類する（Ｓ１０４、動作分類ステップ）。
　ステップＳ１０３の処理、およびステップＳ１０４の処理は並行して行われる。
　そして、発報決定部４０は、物体分類部２０による分類の結果、および動作分類部３０による分類の結果と、発報決定テーブル４０１Ａとを用いて、発報の要否を決定する（Ｓ１０５、発報決定ステップ）。発報決定部４０が発報すると決定した場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）、発報部５０は発報を行う（Ｓ１０７、発報ステップ）。一方、発報決定部４０が発報しないと決定した場合（Ｓ１０６でＮＯ）、ステップＳ１０１に戻る。
　〔物体分類テーブル、動作分類テーブル、発報決定テーブルの例２〕
　次に、図６を参照して、物体分類テーブル２０１、動作分類テーブル３０１、および発報決定テーブル４０１の他の例について説明する。図６は、物体分類テーブル２０１の一例である物体分類テーブル２０１Ｂ、動作分類テーブル３０１の一例である動作分類テーブル３０１Ｂ、および発報決定テーブル４０１の一例である発報決定テーブル４０１Ｂを示す。
　物体分類テーブル２０１Ｂでは、高さ０．５ｍ未満の物体を輪郭Ａ、高さ０．５ｍ以上の物体を輪郭Ｂとしている。
　物体分類部２０は、この物体分類テーブル２０１Ｂを用い、ミリ波センサ部１０により検知された物体を輪郭Ａ、輪郭Ｂに分類する。
　輪郭Ａは、高さ０．５ｍ未満の場合である。これは、人である可能性が極めて低い。よって、検知された物体が輪郭Ａに分類された場合、この物体は人ではなく、小動物等である可能性が高い。
　輪郭Ｂは、高さ０．５ｍ（第６閾値）以上の場合である。これは、人が立っている状態に対応する。よって、検知された物体が輪郭Ｂに分類された場合、この物体は立っている人である可能性が高い。
　また、動作分類テーブル３０１Ｂでは、動作値として、検知領域に留まっている時間である滞在時間が３０ｓ（秒）未満の物体を時間Ａ、滞在時間が３０ｓ（秒）以上、静止時間が１５ｓ（秒）未満の物体を時間Ｂ、滞留時間が３０ｓ（秒）以上、静止時間が１５ｓ（秒）以上の物体を時間Ｃとしている。
　動作分類部３０は、この動作分類テーブル３０１Ｂを用い、ミリ波センサ部１０により検知された物体を時間Ａ、時間Ｂ、時間Ｃに分類する。
　時間Ａは、滞在時間が３０秒未満の場合である。これは、検知領域にとどまっている時間が短いことを示している。
　時間Ｂは、滞在時間が３０秒以上、静止時間が１５秒未満の場合である。これは、一定の場所にとどまらずに、検知領域に長時間滞在していることを示している。
　時間Ｃは、滞在時間が３０秒以上、静止時間が１５秒以上の場合である。これは、検知領域に長時間滞在し、かつ、一定の場所に留まっていることを示している。
　そして、発報決定テーブル４０１Ｂでは、以下の通りとなっている。
　（Ａ）輪郭Ａに分類された場合、時間が時間Ａ、時間Ｂ、時間Ｃの何れに分類された場合も発報しない。
　（Ｂ）輪郭Ｂに分類された場合、時間が時間Ａに分類された場合、発報しない。
時間Ｂに分類された場合、管理者の選択により、発報するとしてもよいし、発報しないとしてもよい。図６では、「発報（選択）」と記載している。時間Ｃに分類された場合、発報する。
　発報決定部４０は、上述した発報決定テーブル４０１Ｂに従って発報の要否を決定することにより、人の動きの怪しさに応じて発報の要否を決定することができる。例えば、検知領域が中古車販売場である場合を考える。この場合、例えば、小動物が検知領域にいる場合、輪郭Ｄに分類されることになるので、発報しない。また、人が検知領域にいる場合、輪郭Ａに分類されることになるが、単に通り過ぎただけの場合、時間Ａに分類されるので発報しない。
　一方、人の可能性がある大きさの物体が、検知領域に３０秒以上に留まっており、かつ、同じ箇所に１５秒以上静止している場合、時間Ｃに分類されて、発報することになる。換言すれば、発報決定部４０は、物体分類部２０が物体を輪郭Ｂに分類し、かつ、動作分類部３０が、物体の動作値として該物体が予め定められた検知領域（第１領域）内に留まっている時間が３０秒（第１時間）以上である時間Ｃに分類した場合、発報を行うと決定する。
　また、同じ箇所に留まっていなくても検知領域に長時間とどまっている場合は、発報するとしてもよいし、発報しないとしてもよい。すなわち、同じ箇所に１５秒以上静止していない場合、時間Ｂに分類される。この場合、発報するか否かは管理者の設定に応じて行われてもよい。換言すれば、発報決定部４０は、物体分類部２０が物体を輪郭Ｂに分類し、かつ、動作分類部３０が、物体の動作値として該物体が予め定められた検知領域（第１領域）内に留まっている時間が３０秒（第１時間）以上であっても、該物体が検知領域（第１領域）内で静止している時間が１５秒（第２時間）未満に分類した場合、発報しないと決定するができる。
　図６に示した物体分類テーブル２０１Ｂ、動作分類テーブル３０１Ｂ、および発報決定テーブル４０１Ｂを用いた場合、どのような場合に発報することになるかの例を図７に示す。図７では、参考として従来技術では発報していたか否かも示す。
　例えば、中古車販売場、屋外駐車場のようなところに、猫のような小動物、迷い込んだ人、通過する人、不審者が侵入した場合を考える。
　猫は、一般的に、高さが３０ｃｍ程度と低い。また、滞在時間、静止時間は定まらない（不定）。これを、物体分類テーブル２０１Ｂ、動作分類テーブル３０１Ｂ、および発報決定テーブル４０１Ｂに当てはめると、輪郭Ａとなり、時間に関わらず、発報しないとなる。
　次に、迷い込んだ人の場合、高さは概ね１．５～１．９ｍ程度で「高い」と考えられる。また、迷い込んでいるのであるから滞在時間、静止時間も短く、３０秒未満であると考えられる。これを、物体分類テーブル２０１Ｂ、動作分類テーブル３０１Ｂ、および発報決定テーブル４０１Ｂに当てはめると、輪郭Ｂ、時間Ａとなり、発報しないとなる。
　また、単なる通過者の場合、滞在時間は３０秒以上で長くなる可能性があるが、静止時間は短く、１５秒未満になると考えられる。これを、物体分類テーブル２０１Ｂ、動作分類テーブル３０１Ｂ、および発報決定テーブル４０１Ｂに当てはめると、輪郭Ｂ、時間Ｂとなり、発報するかしないかは管理者の選択によるということになる。これは、単なる通過者であれば、発報は不要であるが、通過ではなく場内をうろついている場合、発報が必要と考えられる場合もあるためである。なお、物体の移動方向を用いて、通過であるか、うろつきであるかを判断してもよい。すなわち、物体の進行方向が一定であれば、通過と判断し、一定でなければうろつきと判断してもよい。
　これらに対して、不審者の場合、自動車を物色していると考えられ、滞在時間は長くて、３０秒以上となり、静止時間も長くて、３０秒以上になると考えられる。これを、物体分類テーブル２０１Ｂ、動作分類テーブル３０１Ｂ、および発報決定テーブル４０１Ｂに当てはめると、輪郭Ｂ、時間Ｃとなり、発報するとなる。
　以上のように、本例によれば、小動物が侵入した場合、また、迷い込みや単なる通過の場合に発報せず、怪しいと考えられる場合に発報するというように、誤報、失報を防ぎつつ適切に発報を行うことができる。例えば、中古車販売場、屋外駐車場等では、営業時間外であっても、人の出入りが発生する可能性があり、人を検知する度に、発報を行ってしまうと、無用な発報が頻発してしまう。従来技術であれば、小動物以外であれば、全て発報してしまう可能性がある。本実施形態によれば、このような無用な発報を減らし、適切な発報を行うことができる。
　以上のように本実施形態に係る防犯センサユニット１は、検知領域に侵入した物体を検知して発報を行う防犯センサユニット１であって、ミリ波センサ部１０と、ミリ波センサ部１０からの出力を用いて導出された、検知領域における物体の輪郭を分類する物体分類部２０と、ミリ波センサ部１０からの出力を用いて導出された物体の動きを分類する動作分類部３０と、物体分類部２０および動作分類部３０の結果を用いて発報を行うか否かを決定する発報決定部４０と、発報決定部４０の結果に基づいて、発報を行う発報部５０と、を備える。
　これにより、検知領域に侵入した物体の輪郭、および当該物体の動きを示す動作値に応じて、発報するか否かを決定するので、きめ細やかに発報するか否かを決定することができる。これにより、従来であれば誤報してしまうような場合に発報を行わず、また、従来であれば失報していたような場合に発報させることが可能となり、誤報、失報を従来よりも少なくすることができる。
　〔実施形態２〕
　本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　図８は、本実施形態に係る防犯センサユニット１Ａの要部構成を示す機能ブロック図である。本実施形態では、上述した防犯センサユニット１に検知領域設定部６０が追加されている。
　本実施形態に係る防犯センサユニット１Ａでは、複数の検知領域が設定され、検知領域ごとに物体分類テーブル２０１および動作分類テーブル３０１の少なくとも何れかが異なるものである。また、複数の検知領域は、水平広がり角、鉛直広がり角、および奥行長さの少なくとも何れかが異なるものであってよい。
　図９に、検知領域の例を示す。図９に示す例では、検知領域８００に、第１領域８０１、第２領域８０２、および第３領域８０３が設定されている。第１領域８０１、第２領域８０２、および第３領域８０３は、防犯センサユニット１Ａが設置されている位置から近い順で設定されている。
　領域ごとに物体分類テーブル２０１および動作分類テーブル３０１の少なくとも何れかを異ならせることができるので、例えば、人Ｘが、検知領域８００の第１領域８０１に侵入した場合と、第２領域８０２まで侵入した場合と、さらに第３領域８０３まで侵入した場合とで、発報するか否かを異ならせることができる。
　また、領域ごとではなく、１日の時間帯ごと、または年間の任意の日付ごとに物体分類テーブル２０１および動作分類テーブル３０１の何れかが異なるものであってもよい。例えば、就寝時間、住人がいない時間は、物体分類テーブル２０１および動作分類テーブル３０１を厳しく、すなわち発報し易いようにし、住人が在宅している時間は、これらを緩やかにしてもよい。
　〔実施形態３〕
　本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　図１０は、本実施形態に係る防犯センサユニット１Ｂの要部構成を示す機能ブロック図である。本実施形態では、上述した防犯センサユニット１Ａに遠隔設定受付部（遠隔設定部）７０が追加されている。
　本実施形態に係る防犯センサユニット１Ｂは、外部装置１０１から防犯センサユニット１Ｂにおける物体分類テーブル２０１および動作分類テーブル３０１の設定が遠隔で行えるものである。すなわち、遠隔設定受付部７０は、防犯センサユニット１Ｂの外部にある外部装置１０１から物体分類テーブル２０１、動作分類テーブル３０１の設定を受け付け、受け付けた内容を物体分類部２０、動作分類部３０に送信する。
　外部装置１０１から遠隔で防犯センサユニット１Ｂの設定を行うことができることにより、利便性を高めることができる。
　〔ソフトウェアによる実現例〕
　防犯センサユニット１（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に物体分類部２０、動作分類部３０、発報決定部４０）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
　この場合、上記装置は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。
　上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。
　また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。
　また、上記各実施形態で説明した各処理は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）に実行させてもよい。この場合、ＡＩは上記制御装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。
　〔まとめ〕
　本発明の態様１に係る防犯センサユニットは、検知領域に侵入した物体を検知して発報を行う防犯センサユニットであって、ミリ波センサ部と、前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された、前記検知領域における前記物体の輪郭を分類する物体分類部と、前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された前記物体の動きを分類する動作分類部と、前記物体分類部および前記動作分類部の結果を用いて発報を行うか否かを決定する発報決定部と、前記発報決定部の結果に基づいて、発報を行う発報部と、を備える。
　本発明の態様２に係る防犯センサユニットは、前記態様１において、前記物体分類部は、前記物体の輪郭として、該物体の高さを用い、前記発報決定部は、前記物体分類部が前記物体の高さを第１閾値以上に分類した場合、前記動作分類部の分類結果に依らず、発報を行うと決定する。
　本発明の態様３に係る防犯センサユニットは、前記態様１または２において、前記発報決定部は、前記動作分類部が、前記物体の前記動作値として該物体の速度を第２閾値未満に分類した場合、発報を行うと決定する。
　本発明の態様４に係る防犯センサユニットは、前記態様１～３の何れかにおいて、前記物体分類部は、前記物体の輪郭として、該物体の高さおよび幅を用い、前記物体分類部が前記物体の高さを前記第１閾値よりも小さい第３閾値以上第１閾値未満に分類し、前記物体の幅を第４閾値以上第５閾値未満に分類した場合、発報するか否かを、管理者が予め選択可能である。
　本発明の態様５に係る防犯センサユニットは、前記態様１～４の何れかにおいて、前記発報決定部は、前記物体分類部が前記物体の高さを第６閾値以上に分類し、かつ、前記動作分類部が、前記物体の前記動作値として該物体が予め定められた第１領域内に留まっている時間を第１時間以上に分類した場合、発報を行うと決定する。
　本発明の態様６に係る防犯センサユニットは、前記態様４において、前記発報決定部は、前記物体分類部が前記物体の高さを第６閾値以上に分類し、かつ、前記動作分類部が、前記物体の前記動作値として該物体が予め定められた第１領域内に留まっている時間が第２時間以上であっても、該物体が前記第１領域内で静止している時間を第２時間未満に分類した場合、発報しないと決定する。
　本発明の態様７に係る防犯センサユニットは、前記態様６において、前記物体が前記第１領域内で静止している時間を第３時間未満に分類した場合に発報しないとするか否かを選択できる。
　本発明の態様８に係る防犯センサユニットは、前記態様１～７の何れかにおいて、前記検知領域として、水平広がり角、鉛直広がり角、および奥行長さの少なくとも何れかが異なる複数の検知領域を設定する検知領域設定部を備える。
　本発明の態様９に係る防犯センサユニットは、前記態様１～８の何れかにおいて、前記物体分類部および動作分類部が用いる分類の内容、ならびに前記検知領域の設定を外部の装置から遠隔で設定可能な遠隔設定部を備える。
　本発明の態様１０に係る防犯センサユニットは、前記態様１～９の何れかにおいて、前記物体分類部および動作分類部が用いる分類の内容を、１日の時間帯、または年間の任意の日付によって異ならせて設定可能である。
　本発明の態様１１に係る防犯センサユニットは、前記態様１～１０の何れかにおいて、前記物体分類部および動作分類部が用いる分類の内容は、前記複数の検知領域ごとに異なる。
　本発明の態様１２に係る防犯センサユニットの制御方法は、検知領域に侵入した物体を検知して発報を行う防犯センサユニットの制御方法であって、前記防犯センサユニットはミリ波センサ部を備え、前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された、前記検知領域における前記物体の輪郭を分類する物体分類ステップと、前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された前記物体の動きを分類する動作分類ステップと、前記物体分類ステップおよび前記動作分類ステップの結果を用いて発報を行うか否かを決定する発報決定ステップと、前記発報決定ステップの結果に基づいて、発報を行う発報ステップと、を含む。
　本発明の各態様に係る防犯センサユニットは、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記防犯センサユニットが備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記防犯センサユニット１をコンピュータにて実現させる防犯センサユニットの制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
　本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
　　１　防犯センサユニット
　１０　ミリ波センサ部
　２０　物体分類部
２０１　物体分類テーブル
　３０　動作分類部
３０１　動作分類テーブル
　４０　発報決定部
４０１　発報決定テーブル
　５０　発報部
　６０　検知領域設定部
　７０　遠隔設定受付部（遠隔設定部）
１０１　外部装置

 

Claims (14)

  1. 　検知領域に侵入した物体を検知して発報を行う防犯センサユニットであって、
    　ミリ波センサ部と、
    　前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された、前記検知領域における前記物体の輪郭を分類する物体分類部と、
    　前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された前記物体の動きを示す動作値を分類する動作分類部と、
    　前記物体分類部および前記動作分類部の結果を用いて発報を行うか否かを決定する発報決定部と、
    　前記発報決定部の結果に基づいて、発報を行う発報部と、を備える防犯センサユニット。
  2. 　前記物体分類部は、前記物体の輪郭として、該物体の高さを用い、
    　前記発報決定部は、前記物体分類部が前記物体の高さを第１閾値以上に分類した場合、前記動作分類部の分類結果に依らず、発報を行うと決定する、請求項１に記載の防犯センサユニット。
  3. 　前記発報決定部は、前記動作分類部が、前記物体の前記動作値として該物体の速度を第２閾値未満に分類した場合、前記物体分類部の分類結果に依らず、発報を行うと決定する、請求項１に記載の防犯センサユニット。
  4. 　前記物体分類部は、前記物体の輪郭として、該物体の高さおよび幅を用い、
    　前記物体分類部が前記物体の高さを前記第１閾値よりも小さい第３閾値以上第１閾値未満に分類し、前記物体の幅を第４閾値以上第５閾値未満に分類した場合、発報するか否かを、管理者が予め選択可能である、請求項２に記載の防犯センサユニット。
  5. 　前記発報決定部は、前記物体分類部が前記物体の高さを第６閾値以上に分類し、かつ、前記動作分類部が、前記物体の前記動作値として該物体が予め定められた第１領域内に留まっている時間を第１時間以上に分類した場合、発報を行うと決定する、請求項１に記載の防犯センサユニット。
  6. 　前記発報決定部は、前記物体分類部が前記物体の高さを第６閾値以上に分類し、かつ、前記動作分類部が、前記物体の前記動作値として該物体が予め定められた第１領域内に留まっている時間が第２時間以上であっても、該物体が前記第１領域内で静止している時間を第２時間未満に分類した場合、発報しないと決定する、請求項５に記載の防犯センサユニット。
  7. 　前記物体が前記第１領域内で静止している時間を第３時間未満に分類した場合に発報しないとするか否かを選択できる、請求項６に記載の防犯センサユニット。
  8. 　前記検知領域として、水平広がり角、鉛直広がり角、および奥行長さの少なくとも何れかが異なる複数の検知領域を設定する検知領域設定部を備える、請求項１に記載の防犯センサユニット。
  9. 　前記物体分類部および動作分類部が用いる分類の内容、ならびに前記検知領域の設定を外部の装置から遠隔で設定可能な遠隔設定部を備える、請求項８に記載の防犯センサユニット。
  10. 　前記物体分類部および動作分類部が用いる分類の内容を、１日の時間帯、または年間の任意の日付によって異ならせて設定可能である、請求項１に記載の防犯センサユニット。
  11. 　前記物体分類部および動作分類部が用いる分類の内容は、前記複数の検知領域ごとに異なる、請求項８に記載の防犯センサユニット。
  12. 　検知領域に侵入した物体を検知して発報を行う防犯センサユニットの制御方法であって、
    　前記防犯センサユニットはミリ波センサ部を備え、
    　前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された、前記検知領域における前記物体の輪郭を分類する物体分類ステップと、
    　前記ミリ波センサ部からの出力を用いて導出された前記物体の動きを分類する動作分類ステップと、
    　前記物体分類ステップおよび前記動作分類ステップの結果を用いて発報を行うか否かを決定する発報決定ステップと、
    　前記発報決定ステップの結果に基づいて、発報を行う発報ステップと、を含む防犯センサユニットの制御方法。
  13. 　請求項１に記載の防犯センサユニットとしてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、前記物体分類部、前記動作分類部、前記発報決定部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。
  14. 　請求項１３に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
PCT/JP2022/046333 2022-12-16 2022-12-16 防犯センサユニット、防犯センサユニットの制御方法、制御プログラム、および記録媒体 WO2024127621A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/046333 WO2024127621A1 (ja) 2022-12-16 2022-12-16 防犯センサユニット、防犯センサユニットの制御方法、制御プログラム、および記録媒体

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/046333 WO2024127621A1 (ja) 2022-12-16 2022-12-16 防犯センサユニット、防犯センサユニットの制御方法、制御プログラム、および記録媒体

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024127621A1 true WO2024127621A1 (ja) 2024-06-20

Family

ID=91484675

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/046333 WO2024127621A1 (ja) 2022-12-16 2022-12-16 防犯センサユニット、防犯センサユニットの制御方法、制御プログラム、および記録媒体

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2024127621A1 (ja)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09330415A (ja) * 1996-06-10 1997-12-22 Hitachi Ltd 画像監視方法および画像監視システム
JP2002083383A (ja) * 2000-09-06 2002-03-22 Matsushita Electric Works Ltd 移動体追従スポットライト制御装置及びその移動体検出方法並びに制御方法
US20060179463A1 (en) * 2005-02-07 2006-08-10 Chisholm Alpin C Remote surveillance
JP2013061187A (ja) * 2011-09-12 2013-04-04 Optex Co Ltd レーザースキャンセンサ
JP2017085653A (ja) * 2011-10-14 2017-05-18 オムロン株式会社 射影空間監視のための方法および装置
JP2022175631A (ja) * 2021-05-14 2022-11-25 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 監視装置および監視システム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09330415A (ja) * 1996-06-10 1997-12-22 Hitachi Ltd 画像監視方法および画像監視システム
JP2002083383A (ja) * 2000-09-06 2002-03-22 Matsushita Electric Works Ltd 移動体追従スポットライト制御装置及びその移動体検出方法並びに制御方法
US20060179463A1 (en) * 2005-02-07 2006-08-10 Chisholm Alpin C Remote surveillance
JP2013061187A (ja) * 2011-09-12 2013-04-04 Optex Co Ltd レーザースキャンセンサ
JP2017085653A (ja) * 2011-10-14 2017-05-18 オムロン株式会社 射影空間監視のための方法および装置
JP2022175631A (ja) * 2021-05-14 2022-11-25 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 監視装置および監視システム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7411497B2 (en) System and method for intruder detection
US10235877B1 (en) Self-driving vehicles safety system
US10147320B1 (en) Self-driving vehicles safety system
JP3903221B2 (ja) 防犯センサ
US6177903B1 (en) System and method for intrusion detection using a time domain radar array
US7733220B2 (en) System and methods for detecting change in a monitored environment
US7034675B2 (en) Intrusion detection system including over-under passive infrared optics and a microwave transceiver
US7714719B2 (en) Field disturbance sensor utilizing leaky or radiating coaxial cable for a conformable antenna pattern
US20180356509A1 (en) Radar-based detection system
JP3521899B2 (ja) 侵入物検知方法および侵入物検知装置
US4684929A (en) Microwave/seismic security system
CN112133050A (zh) 基于微波雷达的周界报警装置及其方法
Zhang et al. A construction accident prevention system based on the Internet of Things (IoT)
WO2024127621A1 (ja) 防犯センサユニット、防犯センサユニットの制御方法、制御プログラム、および記録媒体
CN114047503B (zh) 活动对象检测方法、装置、电子设备和存储介质
JP3909370B2 (ja) 防犯センサ
JP2005295469A (ja) 監視システム
CN110706436A (zh) 基于雷达的监控方法、终端和计算机可读介质
JP3778056B2 (ja) 侵入物検知装置
US20200160674A1 (en) Systems to detect the presence of intruder devices in a home environment
US20230245541A1 (en) Detecting an object in an environment
KR20200004618A (ko) 가상 경계 구간을 형성하는 경계 장치, 시스템 및 방법
US20230237889A1 (en) Detecting an object in an environment
Segireddy et al. Wireless iot-based intrusion detection using lidar in the context of intelligent border surveillance system
KR101959142B1 (ko) 초고주파 신호를 이용한 울타리 침입 감지 시스템 및 방법