侵入検知装置、侵入検知方法および侵入検知プログラム
【課題】人間の動作を高精度に検知することが可能な侵入検知装置、侵入検知方法および侵入検知プログラムを提供する。
【解決手段】侵入検知装置１０１は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するための空間特徴量算出部１と、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量の時間的変化を算出するための変化レート算出部２と、変化レート算出部２によって算出された時間的変化に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知するための検知部１１とを備える。
【解決手段】侵入検知装置１０１は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するための空間特徴量算出部１と、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量の時間的変化を算出するための変化レート算出部２と、変化レート算出部２によって算出された時間的変化に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知するための検知部１１とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、侵入検知装置、侵入検知方法および侵入検知プログラムに関し、特に、空間特徴量を用いて人間の動作を検知する侵入検知装置、侵入検知方法および侵入検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
室内等の所定エリアにおいて、人の動作を検知する侵入検知装置が開発されている。侵入検知方法の一例として、たとえば、「ＵＷＢ−ＩＲによる屋内侵入者検知に関する検討」寺阪圭司 他、電子情報通信学会論文誌B、第J90-B巻、第1号、pp.97-100、2007年1月1日（非特許文献１）には、ＵＷＢ−ＩＲ（Ultra WideBand-Impulse Radio）による伝搬遅延プロファイルすなわち電力遅延プロファイルを用いる方法が開示されている。
【０００３】
しかしながら、非特許文献１に記載の方法では、広帯域の信号を用いることから他の無線サービスとの干渉が問題となり、また、受信信号の電力を用いることから屋内におけるマルチパスフェージングの影響を受け、検出精度が劣化する場合がある。
【０００４】
このような問題点を解決するための技術として、たとえば、特開２００８ー２１６１５２号公報（特許文献１）には、以下のような構成が開示されている。すなわち、イベント検出装置は、各アレイアンテナの受信信号に基づいて固有ベクトルすなわち到来角分布を計算し、当該固有ベクトルと、比較基準となる平時の固有ベクトルとの内積値を計算する。そして、イベント検出装置は、この内積値と所定の閾値との比較結果に基づいて、イベントの発生すなわち侵入者の検知を行なう。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「ＵＷＢ−ＩＲによる屋内侵入者検知に関する検討」寺阪圭司 他、電子情報通信学会論文誌B、第J90-B巻、第1号、pp.97-100、2007年1月1日
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８ー２１６１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、特許文献１に記載の構成において算出する固有ベクトルの内積は、ターゲットである侵入者以外の要因によっても変化することは容易に推測できる。
【０００８】
たとえば、ネズミおよび猫などの小動物、ならびに扇風機およびエアコンなどの各種装置の動作が空間の電波特性を変化させ、到来角分布に影響を及ぼすことは容易に想定できる。
【０００９】
特許文献１では、種々のイベント検出を行なっているが、特に、人間の動作を検知する用途において、特許文献１に記載の構成を超えて、ターゲットである侵入者以外の変動を排除し、誤検知を抑制する技術が望まれる。
【００１０】
この発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、人間の動作を高精度に検知することが可能な侵入検知装置、侵入検知方法および侵入検知プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる侵入検知装置は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するための空間特徴量算出部と、上記空間特徴量算出部によって算出された上記空間特徴量の時間的変化を算出するための変化レート算出部と、上記変化レート算出部によって算出された上記時間的変化に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知するための検知部とを備える。
【００１２】
このように、空間特徴量の変動量の大きさではなく、空間特徴量の時間的変化を利用して人間の動作を検知する構成により、人間の動作以外の要因による変動を排除し、検知精度を向上させることができる。
【００１３】
（２）好ましくは、上記検知部は、上記時間的変化が人間の動作に対応する所定の範囲に収まる場合には、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００１４】
このような構成により、人間の動作による空間の状態変化の速度は所定の範囲内に収まる、という点に着目した検知動作を行なうことができるため、検知精度を向上させることができる。
【００１５】
（３）より好ましくは、上記検知部は、上記時間的変化が上記所定の範囲に収まっている状態が所定時間以上継続した場合には、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００１６】
このような構成により、人間の動作による空間の状態変化はある程度継続する、という点に着目した検知動作を行なうことができるため、検知精度を向上させることができる。
【００１７】
（４）好ましくは、上記空間特徴量算出部は、算出した上記空間特徴量を示す信号を出力し、上記変化レート算出部は、上記時間的変化として、上記空間特徴量算出部から受けた上記信号の周波数成分を算出し、上記検知部は、上記変化レート算出部によって算出された上記周波数成分に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００１８】
このように、空間特徴量の時間的変化として、空間特徴量の周波数成分を算出する構成により、空間特徴量の時間的変化を適切に評価することが可能となる。
【００１９】
（５）より好ましくは、上記変化レート算出部は、人間の動作に対応する対象周波数帯域について、上記空間特徴量算出部から受けた上記信号の周波数成分のうち、上記対象周波数帯域外の成分を減衰させるための対象フィルタを含み、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した上記信号に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００２０】
このように、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、対象物固有の範囲、具体的には人間の侵入行動に対応する範囲に設定する構成により、検知精度をより向上させることができる。また、フーリエ変換を行なう構成ではなく、帯域フィルタを設ける構成により、信号のバッファリングが不要となり、検知時間を早めることが可能となる。
【００２１】
（６）より好ましくは、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した信号のレベルが所定の閾値以上である場合には、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００２２】
このように、閾値を用いた判定を行なう構成により、簡易な処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【００２３】
（７）より好ましくは、上記変化レート算出部は、さらに、上記対象周波数帯域以外の帯域である非対象周波数帯域について、上記空間特徴量算出部から受けた上記信号の周波数成分のうち、上記非対象周波数帯域外の成分を減衰させるための１または複数の非対象フィルタを含み、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した上記信号および各上記非対象フィルタを通過した上記信号に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００２４】
このように、人間の動作に対応する帯域フィルタだけでなく、他の帯域のフィルタを設ける構成により、人間の動作に対応する帯域に加えて、他の帯域においても変化レートがある程度のレベルとなった場合に、各帯域における変化レートのレベルを比較することにより、人間の動作の有無を正確に検知することが可能となる。
【００２５】
（８）より好ましくは、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した信号および上記各非対象フィルタを通過した信号のうち、いずれの信号が最大のレベルを有するかに基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００２６】
このように、最大レベルを検出する構成により、簡易な比較処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【００２７】
（９）より好ましくは、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した信号が最大のレベルを有する場合であって、上記対象フィルタを通過した信号のレベルが所定の閾値以上であるときには、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００２８】
このように、比較処理に加えて閾値を用いた判定を行なう構成により、さらに正確に人間の動作の有無を検知することができる。
【００２９】
（１０）より好ましくは、上記変化レート算出部は、上記空間特徴量算出部から受けた上記信号に対してフーリエ変換を行い、上記フーリエ変換の結果において、人間の動きに対応する周波数帯における積分値を算出し、上記検知部は、上記変化レート算出部によって算出された上記積分値に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００３０】
このような構成により、帯域フィルタを用いる構成と比べて、より正確に空間特徴量の時間的変化を評価することが可能となる。
【００３１】
（１１）より好ましくは、上記検知部は、上記積分値が所定の閾値以上である場合には、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００３２】
このように、閾値を用いた判定を行なう構成により、簡易な処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【００３３】
（１２）より好ましくは、上記所定の範囲は１Ｈｚ以下の範囲である。
【００３４】
このように、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、人間の典型的な侵入行動に対応する範囲に設定する構成により、細かな調整を行なうことなく、検知精度を向上させることが可能となる。
【００３５】
（１３）より好ましくは、上記所定の範囲は、０Ｈｚより大きく１Ｈｚより小さい周波数以上、かつ１Ｈｚ以下の範囲である。
【００３６】
このように、別の環境要因により生じる場合が多い低周波の変動成分を除去する構成により、検知精度をさらに向上させることが可能となる。
【００３７】
（１４）より好ましくは、上記所定の範囲は設定変更可能である。
【００３８】
このような構成により、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、対象空間の電波伝搬環境に応じて設定することが可能となり、種々の環境に特化した検知動作を行なうことができる。
【００３９】
（１５）好ましくは、上記侵入検知装置は、さらに、上記空間特徴量算出部によって算出された上記空間特徴量のうち、規則的な変動成分を除去するための規則変動成分除去部を備え、上記変化レート算出部は、上記規則変動成分除去部によって除去された後の上記空間特徴量の時間的変化を算出する。
【００４０】
これにより、何らかの装置による空間特徴量の規則的な変動など、侵入者による変動と比べて非常に優勢な変動成分を除去することができるため、安定して高い検知精度を得ることができる。
【００４１】
（１６）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる侵入検知方法は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するステップと、算出した上記空間特徴量の時間的変化を算出するステップと、算出した上記時間的変化に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知するステップとを含む。
【００４２】
このように、空間特徴量の変動量の大きさではなく、空間特徴量の時間的変化を利用して人間の動作を検知する構成により、人間の動作以外の要因による変動を排除し、検知精度を向上させることができる。
【００４３】
（１７）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる侵入検知プログラムは、コンピュータに、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するステップと、算出した上記空間特徴量の時間的変化を算出するステップと、算出した上記時間的変化に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知するステップとを実行させるためのプログラムである。
【００４４】
このように、空間特徴量の変動量の大きさではなく、空間特徴量の時間的変化を利用して人間の動作を検知する構成により、人間の動作以外の要因による変動を排除し、検知精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００４５】
本発明によれば、人間の動作を高精度に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置が侵入検知動作を行なう際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験環境および実験内容を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験によって得られた内積値を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験によって得られた内積値を示す図である。
【図６】ケース１における変化レートの計算結果を示す図である。
【図７】ケース２における変化レートの計算結果を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の構成を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の変形例の構成を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の構成を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係る侵入検知装置におけるくし形フィルタの構成を示す図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置が侵入検知動作を行なう際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図１４】本発明の第４の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
以下、本発明の第１の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００４８】
＜第１の実施の形態＞
［構成および基本動作］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【００４９】
侵入検知装置１０１は、室内等の所定エリアの状態を示す空間特徴量の変動を監視することにより、当該エリアにおける人間の動作を検知する。たとえば、侵入検知装置１０１は、反射および回折等の波動伝搬の性質に基づいて、所定エリア内の状態を監視する。具体的には、侵入検知装置１０１は、所定エリアに設けられた複数のアンテナの受信信号に基づいて計算された到来角分布を監視することにより、人間の動作を検知する。
【００５０】
図１を参照して、侵入検知装置１０１は、空間特徴量算出部１と、変化レート算出部２と、検知部１１とを備える。検知部１１は、変化レート判定部３と、変化継続時間算出部４とを含む。
【００５１】
空間特徴量算出部１は、人間の動作を検知すべき所定エリアについて、当該所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出する。
【００５２】
変化レート算出部２は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量の時間的変化を算出する。
【００５３】
検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された時間的変化に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００５４】
より詳細には、まず、空間特徴量算出部１は、たとえば特許文献１に記載の構成と同様に、到来角分布を用いて空間特徴量を抽出する。すなわち、空間特徴量算出部１は、固有ベクトルの内積を算出することにより、空間特徴量Ｐ（ｔ）を抽出する。この内積は、比較基準となる初期ベクトルからの変化量を示す。初期ベクトルすなわち侵入者無しのときの固有ベクトルをｖｎｏとし、観測時ｔにおける固有ベクトルをｖｏｂ（ｔ）とすると、空間特徴量Ｐ（ｔ）は以下の式で表される。
Ｐ（ｔ）＝ｖｎｏ・ｖｏｂ（ｔ）
【００５５】
次に、変化レート算出部２は、空間特徴量の変化レートを計算する。この空間特徴量の変化レートは、言い換えれば、空間特徴量の時間的変化たとえば周期的変化を示す量である。変化レート算出部２は、たとえば０．１秒ごとに空間特徴量の変化レートを計算して出力する。
【００５６】
空間特徴量が所定空間の状態量を適切に表すものであれば、当該空間特徴量の変化レートはターゲットに固有の特性を有すると考えられる。たとえば、小動物は人間に比べて高速に移動するため、小動物の変化レートは人間の変化レートよりも大きくなる。
【００５７】
本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、人間の侵入行動および空間の状態変化に関する考察において以下の（１）および（２）のポイントに注目した検知動作を行なう。すなわち、（１）人間の動作による空間の状態変化の速度は所定の範囲内に収まる。たとえば、鳥による空間の状態変化はきわめて瞬間的である。（２）人間の動作による空間の状態変化はある程度継続する。すなわち、侵入者は、侵入後、目的物を確保するために所定エリアにおいて一定時間滞在することが必要である。
【００５８】
具体的には、検知部１１は、空間特徴量の時間的変化が、人間の動作に対応する所定の範囲に収まる場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。この条件に加えて、検知部１１は、当該時間的変化が所定の範囲に収まっている状態が所定時間以上継続した場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定してもよい。
【００５９】
図２は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置が侵入検知動作を行なう際の動作手順を定めたフローチャートである。侵入検知装置１０１は、フローチャートの各ステップを図示しないメモリから読み出して実行する。このプログラムは、外部からインストールすることができる。このインストールされるプログラムは、たとえば記録媒体に格納された状態で流通する。
【００６０】
図２を参照して、まず、空間特徴量算出部１は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出する（ステップＳ１）。
【００６１】
次に、変化レート算出部２は、算出した空間特徴量の時間的変化を算出する（ステップＳ２）。
【００６２】
次に、検知部１１は、算出された時間的変化に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００６３】
より詳細には、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された変化レートが、人間の動作に対応する所定の検知対象範囲内でない場合には（ステップＳ３でＮＯ）、測定された空間特徴量の変動が、人間の動作による変動ではないと判断し、侵入者無しと判定する（ステップＳ６）。これは、上記ポイント（１）に基づく判定である。
【００６４】
また、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された変化レートが検知対象範囲内である状態が継続的でない場合には（ステップＳ４でＮＯ）、測定された空間特徴量の変動が、人間の動作による変動ではないと判断し、侵入者無しと判定する（ステップＳ６）。これは、上記ポイント（２）に基づく判定である。
【００６５】
一方、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された変化レートが検知対象範囲内である状態が継続的である場合には（ステップＳ３でＹＥＳ、かつステップＳ４でＹＥＳ）、測定された空間特徴量の変動が人間の動作による変動であると判断し、侵入者有りと判定する（ステップＳ５）。
【００６６】
図３は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験環境および実験内容を示す図である。
【００６７】
図３を参照して、侵入検知装置１０１を用いて、図３に示すような部屋で実験を行なった。具体的には、室内に送信機および受信機を設け、対象者が図中の矢印１〜４の順番に従って室内を移動した際の、固有ベクトルの内積値の変動を測定した。ここで、固有ベクトルの内積値の計算においては、対象者が部屋に入室する前の状態における固有ベクトルを初期ベクトルｖｎｏとした。
【００６８】
図４は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験によって得られた内積値を示す図である。
【００６９】
図４は、部屋に入室した対象者が、通常歩く速度で移動した場合（以下、ケース１と称する。）における内積値の変動を示している。
【００７０】
図５は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験によって得られた内積値を示す図である。
【００７１】
図５は、部屋に入室した対象者が、ケース１の２倍程度の速度で移動した場合（以下、ケース２と称する。）における内積値の変動を示している。
【００７２】
ここで、たとえば図４のピークＡで示す大きな変動がある区間は、対象者が受信機または送信機の付近を通過したタイミングに対応している。このような位置を対象者が通過すると、変動の大きさすなわち内積値は大きく変化する。このため、変動量そのもので対象物の識別を行なうのは一般に困難であると言える。
【００７３】
そこで、侵入検知装置１０１では、特許文献１に記載の技術のように空間特徴量の変動量の大きさを利用するのではなく、変動量の時間的変化を利用する。
【００７４】
図６は、ケース１における変化レートの計算結果を示す図である。図７は、ケース２における変化レートの計算結果を示す図である。
【００７５】
図６および図７は、内積値の変動の周波数分析結果、すなわち内積値に対して離散フーリエ変換を行なった結果を示しており、この結果が変化レートを示すことになる。
【００７６】
通常、人間の侵入行動があった場合には、図６および図７に示すように、内積値の変動成分は、１Ｈｚ以下の範囲に集中し、１Ｈｚ以上の範囲と比べて密度が高い。
【００７７】
また、人間の行動は一般に不規則であるため、変化レートの特性は、ある特定の周波数においてピークを持つのではなく、一定幅の周波数帯域に分散する特性となる。
【００７８】
この実験結果に基づき、侵入検知装置１０１では、空間特徴量の変動が、侵入者の引き起こす可能性のある変化レートに相当するときに侵入者有りと判定する、という判断基準を採用した。
【００７９】
再び図１を参照して、たとえば、空間特徴量算出部１は、算出した空間特徴量を示す信号を変化レート算出部２へ出力する。
【００８０】
変化レート算出部２は、空間特徴量の時間的変化として、空間特徴量算出部１から受けた信号の周波数成分を算出する。
【００８１】
検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された周波数成分に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００８２】
図８は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の構成を示す図である。
【００８３】
図８を参照して、変化レート算出部２は、帯域通過フィルタ２１〜２４と、パワー算出部２５〜２８と、閾値判定部２９〜３２と、最大値判定部３３とを含む。
【００８４】
帯域通過フィルタ２１〜２４は、たとえば所定範囲の変化レートを通過させる微分フィルタである。すなわち、帯域通過フィルタ２１は、空間特徴量算出部１から受けた特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号の周波数成分のうち、人間の動作に対応する対象周波数帯域たとえば０．１〜１．０Ｈｚ以外の成分を減衰させる。
【００８５】
また、帯域通過フィルタ２２〜２４は、空間特徴量算出部１から受けた特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号の周波数成分のうち、対象周波数帯域以外の帯域である非対象周波数帯域たとえば１．０〜２．０Ｈｚ、２．０〜３．０Ｈｚ、および３．０〜４．０Ｈｚ以外の成分を減衰させる。
【００８６】
なお、各帯域通過フィルタの通過帯域は、一定幅でなくてもよいし、互いに重複していてもよい。各帯域通過フィルタの通過帯域を互いに重複させることにより、空間特徴量の変動を検出するための分解能を高めることができる。
【００８７】
検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号および帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。たとえば、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号および各帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号のうち、いずれの信号が最大のレベルを有するかに基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。より詳細には、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号が最大のレベルを有する場合であって、帯域通過フィルタ２１を通過した信号のレベルが所定の閾値以上であるときには、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００８８】
より詳細には、パワー算出部２５〜２８は、帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号の電力を算出する。なお、パワー算出部２５〜２８は、電力に限らず、たとえば、これらの信号の絶対値を算出してもよいし、これらの信号の二乗を算出してもよい。
【００８９】
ここで、図６および図７に示すグラフが、パワー算出部２５〜２８から出力される信号に相当する。また、図４および図５に示すグラフが、空間特徴量算出部１から出力される信号に相当する。
【００９０】
閾値判定部２９〜３２は、パワー算出部２５〜２８によって計算された電力と所定の閾値とを比較し、比較結果および当該電力を最大値判定部３３へ出力する。この閾値は、侵入者無しの環境下で、適切な値を推定し、設定しておくことが望ましい。
【００９１】
ここで、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１〜２４の出力信号のうち、閾値判定部２９〜３２において所定の閾値を超える信号が存在しない場合には、侵入者が存在しない、と判定する。
【００９２】
最大値判定部３３は、帯域通過フィルタ２１〜２４の出力信号のうち、閾値判定部２９〜３２において所定の閾値を超えた信号の中から、電力値が最大となる信号を選択する。そして、最大値判定部３３は、選択した信号に対応する変化レートを示す信号を検知部１１における最大値判定部３３へ出力する。たとえば、最大値判定部３３は、帯域通過フィルタ２１の通過信号を選択した場合には、０．１〜１．０Ｈｚを示す信号を出力する。
【００９３】
検知部１１において、変化レート判定部３は、変化レート算出部２によって抽出された変化レートが検知対象範囲に含まれるか否かを判定する。変化レート判定部３は、当該変化レートが検知対象範囲外である場合には、侵入者が存在しない、と判定する。
【００９４】
この検知対象範囲は、前述の実験結果より、１Ｈｚ以下とすることが望ましい。さらに、あまりに周波数の低い変動成分は、別の環境要因により生じる可能性が高いことから、直流成分に近い０．１以下の成分は除去することが望ましい。また、高周波領域についてはやや余裕をもたせ、２Ｈｚ程度に設定することが望ましい。この場合、帯域通過フィルタ２１の通過帯域は０．１〜２．０Ｈｚに設定される。
【００９５】
ここで、変化レートは電波の伝搬環境にも依存する。侵入検知装置１０１では、検知対象範囲は設定変更可能である。これにより、侵入検知の対象空間における伝搬環境に応じて検知対象範囲の調整を行なうことが可能となる。
【００９６】
具体的には、侵入検知装置１０１を実動作させる前に、図３に示す実験のように人間が模擬的に室内を移動し、通常の歩行速度でどの程度の変動レートになるかを事前に測定しておく。そして、この測定結果を用いて検知対象範囲を決定する。
【００９７】
変化継続時間算出部４は、変化レート判定部３の判定結果に基づいて、変化レートが検知対象範囲に含まれる状態が所定時間継続するか否かを監視する。
【００９８】
この監視時間は、たとえば２秒以上とすることが望ましい。これは、侵入し、室内を物色し、脱出するという一連の侵入行動は瞬時的に起こるものではなく、所定時間かけて行われるからである。これにより、さらに高精度に判定を行なうことができる。
【００９９】
図９は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の変形例の構成を示す図である。
【０１００】
図９を参照して、この変化レート算出部２は、ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform）演算部８１と、積分演算部８２〜８５と、閾値判定部２９〜３２と、最大値判定部３３とを含む。
【０１０１】
変化レート算出部２は、空間特徴量算出部１から受けた信号に対してフーリエ変換を行い、フーリエ変換の結果において、人間の動きに対応する周波数帯における積分値を算出する。
【０１０２】
検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された積分値に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。たとえば、検知部１１は、当該積分値が所定の閾値以上である場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１０３】
より詳細には、ＤＦＴ演算部８１は、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号に対してＤＦＴ演算を行い、演算結果を示す信号を出力する。
【０１０４】
積分演算部８２〜８５は、ＤＦＴ演算部８１から受けた信号のうち、対応の各帯域たとえば０．１〜１．０Ｈｚ、１．０〜２．０Ｈｚ、２．０〜３．０Ｈｚおよび３．０〜４．０Ｈｚにおける積分値を算出し、算出結果を示す信号を出力する。
【０１０５】
閾値判定部２９〜３２は、積分演算部８２〜８５によって計算された積分値と所定の閾値とを比較し、比較結果および当該積分値を最大値判定部３３へ出力する。
【０１０６】
最大値判定部３３は、ＤＦＴ演算部８１による演算結果における各帯域のうち、閾値判定部２９〜３２において所定の閾値を超えた帯域の中から、積分値が最大となる帯域を選択する。そして、最大値判定部３３は、選択した帯域を示す信号を出力する。たとえば、最大値判定部３３は、積分演算部８２に対応する帯域を選択した場合には、０．１〜１．０Ｈｚを示す信号を出力する。
【０１０７】
ところで、非特許文献１に記載の方法では、広帯域の信号を用いることから他の無線サービスとの干渉が問題となり、また、受信信号の電力を用いることから屋内におけるマルチパスフェージングの影響を受けてしまい、検出精度が劣化する場合がある。また、特許文献１に記載の構成において算出する固有ベクトルの内積は、ターゲットである侵入者以外の要因によっても変化するため、誤検知が生じる可能性がある。
【０１０８】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、空間特徴量算出部１は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出する。変化レート算出部２は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量の時間的変化を算出する。そして、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された時間的変化に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１０９】
このように、空間特徴量の変動量の大きさではなく、空間特徴量の時間的変化を利用して人間の動作を検知する構成により、人間の動作以外の要因による変動を排除し、検知精度を向上させることができる。
【０１１０】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された時間的変化が人間の動作に対応する所定の範囲に収まる場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１１１】
このような構成により、人間の動作による空間の状態変化の速度は所定の範囲内に収まる、という点に着目した検知動作を行なうことができるため、検知精度を向上させることができる。
【０１１２】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された時間的変化が所定の範囲に収まっている状態が所定時間以上継続した場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１１３】
このような構成により、人間の動作による空間の状態変化はある程度継続する、という点に着目した検知動作を行なうことができるため、検知精度を向上させることができる。
【０１１４】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、空間特徴量算出部１は、算出した空間特徴量を示す信号を出力する。そして、変化レート算出部２は、時間的変化として、空間特徴量算出部１から受けた信号の周波数成分を算出する。そして、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された周波数成分に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１１５】
このように、空間特徴量の時間的変化として、空間特徴量の周波数成分を算出する構成により、空間特徴量の時間的変化を適切に評価することが可能となる。
【０１１６】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、帯域通過フィルタ２１は、人間の動作に対応する対象周波数帯域について、空間特徴量算出部１から受けた信号の周波数成分のうち、対象周波数帯域外の成分を減衰させる。そして、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１１７】
このように、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、対象物固有の範囲、具体的には人間の侵入行動に対応する範囲に設定する構成により、検知精度をより向上させることができる。また、図９に示すようなＤＦＴ演算部８１を設ける構成ではなく、帯域フィルタを設ける構成により、信号のバッファリングが不要となり、検知時間を早めることが可能となる。
【０１１８】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号のレベルが所定の閾値以上である場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１１９】
このように、閾値を用いた判定を行なう構成により、簡易な処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【０１２０】
ここで、送信機または受信機の付近を動物または物体が通過した場合には、人間の動作に対応する帯域だけではなく、他の帯域においても変化レートのレベルが高くなる。このため、人間の動作に対応する帯域フィルタだけを用いる構成では、送信機または受信機の付近を動物または物体が通過したケースと、侵入者有りのケースとを判別することが困難な場合がある。
【０１２１】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、帯域通過フィルタ２２〜２４は、対象周波数帯域以外の帯域である非対象周波数帯域について、空間特徴量算出部１から受けた信号の周波数成分のうち、非対象周波数帯域外の成分を減衰させる。そして、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号および帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１２２】
このように、人間の動作に対応する帯域フィルタだけでなく、他の帯域のフィルタを設ける構成により、人間の動作に対応する帯域に加えて、他の帯域においても変化レートがある程度のレベルとなった場合に、各帯域における変化レートのレベルを比較することにより、人間の動作の有無を正確に検知することが可能となる。
【０１２３】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号および帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号のうち、いずれの信号が最大のレベルを有するかに基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１２４】
このように、最大レベルを検出する構成により、簡易な比較処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【０１２５】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号が最大のレベルを有する場合であって、帯域通過フィルタ２１を通過した信号のレベルが所定の閾値以上であるときには、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１２６】
このように、比較処理に加えて閾値を用いた判定を行なう構成により、さらに正確に人間の動作の有無を検知することができる。
【０１２７】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、変化レート算出部２は、空間特徴量算出部１から受けた信号に対してフーリエ変換を行い、フーリエ変換の結果において、人間の動きに対応する周波数帯における積分値を算出する。そして、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された積分値に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１２８】
このような構成により、帯域フィルタを用いる構成と比べて、より正確に空間特徴量の時間的変化を評価することが可能となる。
【０１２９】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、積分値が所定の閾値以上である場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１３０】
このように、閾値を用いた判定を行なう構成により、簡易な処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【０１３１】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知対象範囲は、１Ｈｚ以下の範囲である。
【０１３２】
このように、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、人間の典型的な侵入行動に対応する範囲に設定する構成により、細かな調整を行なうことなく、検知精度を向上させることが可能となる。
【０１３３】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知対象範囲は、０Ｈｚより大きく１Ｈｚより小さい周波数以上、かつ１Ｈｚ以下の範囲である。
【０１３４】
このように、別の環境要因により生じる場合が多い低周波の変動成分を除去する構成により、検知精度をさらに向上させることが可能となる。
【０１３５】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知対象範囲は設定変更可能である。
【０１３６】
このような構成により、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、対象空間の電波伝搬環境に応じて設定することが可能となり、種々の環境に特化した検知動作を行なうことができる。
【０１３７】
なお、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、空間特徴量として固有ベクトルを用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。固有ベクトルに限らず、非特許文献１に記載されているような遅延プロファイル等、他の空間特徴量を用いる構成であってもよい。
【０１３８】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、空間特徴量として１次元の特徴量を用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。空間特徴量として多次元の特徴量を用いる構成であってもよい。たとえば、固有ベクトルそのものを特徴量ベクトルとして用いることも可能であるし、非特許文献１に記載されているような遅延プロファイルを用いることも可能である。
【０１３９】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、侵入者の有無という二値的な判定を行なう構成であるとしたが、これに限定するものではない。侵入可能性のレベルを示す指標を出力する構成であってもよい。
【０１４０】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、侵入検知装置は電波センサを用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。電波センサに限らず、種々のセンサ、たとえば超音波などの音波センサを用いる構成であってもよい。
【０１４１】
次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【０１４２】
＜第２の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る侵入検知装置と比べて変化レート算出部の構成を変更した侵入検知装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様である。
【０１４３】
図１０は、本発明の第２の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の構成を示す図である。
【０１４４】
図１０を参照して、変化レート算出部２は、本発明の第１の実施の形態に係る変化レート算出部と比べて、帯域通過フィルタ２１〜２４の代わりにくし形フィルタ６１〜６４を含む。
【０１４５】
変化レート算出部２は、空間特徴量の時間的変化として、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量を示す信号の周波数成分ではなく、当該信号の周期的変化を算出する。
【０１４６】
より詳細には、くし形フィルタ６１〜６４は、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量を示す信号のうち、所定の周期を有する信号を増幅して通過させる。たとえば、くし形フィルタ６１〜６４は、周期が０．５秒、１．５秒、２．５秒および３．５秒の信号をそれぞれ増幅して通過させる。
【０１４７】
パワー算出部２５〜２８は、くし形フィルタ６１〜６４を通過した信号の電力を算出する。
【０１４８】
図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る侵入検知装置におけるくし形フィルタの構成を示す図である。
【０１４９】
図１１を参照して、くし型フィルタは、遅延部７１と、ゲイン調整部７２と、加算部７３とを含む。
【０１５０】
遅延部７１は、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号を時間Ｔ遅延させて出力する。
【０１５１】
ゲイン調整部７２は、遅延部７１から受けた信号のレベルを調整して出力する。
【０１５２】
加算部７３は、ゲイン調整部７２から受けた信号と、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号とを加算して出力する。
【０１５３】
これにより、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号から、周期Ｔを持つ信号、すなわち（１／Ｔ）Ｈｚの変化レートを持つ信号を抽出することができる。
【０１５４】
このような構成でも、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様に、人間の動作を高精度に検知することができる。
【０１５５】
その他の構成および動作は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。
【０１５６】
次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【０１５７】
＜第３の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る侵入検知装置と比べて空間特徴量のパターン判定をさらに行なう侵入検知装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様である。
【０１５８】
図１２は、本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【０１５９】
図１２を参照して、侵入検知装置１０３は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置と比べて、さらに、規則変動成分除去部５を備える。
【０１６０】
規則変動成分除去部５は、たとえば線形予測フィルタであり、空間特徴量の規則的変動を除去する。すなわち、規則変動成分除去部５は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量のうち、規則的な変動成分を除去し、除去後の空間特徴量を変化レート算出部２へ出力する。
【０１６１】
変化レート算出部２は、規則変動成分除去部５によって除去された後の空間特徴量の時間的変化を算出する。
【０１６２】
このように、本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置では、人間の侵入行動、および空間の状態変化に関する考察において、本発明の第１の実施の形態において注目したポイント（１）および（２）に加えて、以下のポイント（３）に注目する。すなわち、（３）人間の動作による空間の状態変化は不規則な変動パターンを持つ。たとえば、空調ファンなど、周期的な運動を繰り返す機械が存在する。
【０１６３】
図１３は、本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置が侵入検知動作を行なう際の動作手順を定めたフローチャートである。侵入検知装置１０３は、フローチャートの各ステップを図示しないメモリから読み出して実行する。このプログラムは、外部からインストールすることができる。このインストールされるプログラムは、たとえば記録媒体に格納された状態で流通する。
【０１６４】
図１３に示すステップＳ１１，Ｓ１３〜Ｓ１７の動作は、図２に示すフローチャートにおけるステップＳ１〜Ｓ６とそれぞれ同様である。
【０１６５】
図１３を参照して、空間特徴量が算出された後、検知部１１は、当該空間特徴量の変動のパターンを分析する。すなわち、検知部１１は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量が不規則的でない場合には（ステップＳ１２でＮＯ）、測定された空間特徴量の変動が、人間の動作による変動ではないと判断し、侵入者無しと判定する（ステップＳ１７）。これは、上記ポイント（３）に基づく判定である。
【０１６６】
一方、検知部１１は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量が不規則的であり（ステップＳ１２でＹＥＳ）、かつ変化レート算出部２によって算出された変化レートが検知対象範囲内である状態が継続的である場合には（ステップＳ１４でＹＥＳ、かつステップＳ１５でＹＥＳ）、測定された空間特徴量の変動が人間の動作による変動であると判断し、侵入者有りと判定する（ステップＳ１６）。
【０１６７】
このように、本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置では、規則変動成分除去部５は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量のうち、規則的な変動成分を除去する。そして、変化レート算出部２は、規則変動成分除去部５によって除去された後の空間特徴量の時間的変化を算出する。
【０１６８】
すなわち、検知部１１は、空間特徴量の変動が周期的である場合には、当該変動が、空調ファンなどの機械的な運動等によるものであると判断し、侵入者無しと判定する。
【０１６９】
これにより、何らかの装置による空間特徴量の規則的な変動など、侵入者による変動と比べて非常に優勢な変動成分を除去することができるため、安定して高い検知精度を得ることができる。
【０１７０】
その他の構成および動作は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。
【０１７１】
次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【０１７２】
＜第４の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る侵入検知装置と比べて変化レート計算部の構成を簡易化した侵入検知装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様である。
【０１７３】
図１４は、本発明の第４の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【０１７４】
図１４を参照して、侵入検知装置１０４は、空間特徴量算出部５１と、変化レート算出部９１と、検知部９２とを備える。変化レート算出部９１は、帯域通過フィルタ５２と、パワー算出部５３と、閾値判定部５４とを含む。検知部９２は、積分フィルタ５５を含む。
【０１７５】
空間特徴量算出部５１は、侵入検知装置１０１における空間特徴量算出部１と同様に、到来角分布を用いて空間特徴量を抽出する。
【０１７６】
変化レート算出部９１は、空間特徴量の変化レートを計算する。変化レート算出部９１において、帯域通過フィルタ５２は、侵入検知装置１０１における帯域通過フィルタ２１と同様に、空間特徴量算出部５１から受けた特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号の周波数成分のうち、人間の動作に対応する対象周波数帯域たとえば０．１〜１．０Ｈｚ以外の成分を減衰させる。
【０１７７】
検知部９２は、帯域通過フィルタ５２を通過した信号に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。たとえば、検知部９２は、帯域通過フィルタ５２を通過した信号のレベルが所定の閾値以上である場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１７８】
より詳細には、パワー算出部５３は、侵入検知装置１０１におけるパワー算出部２５と同様に、帯域通過フィルタ５２を通過した信号の電力を算出する。
【０１７９】
閾値判定部５４は、侵入検知装置１０１における閾値判定部２９と同様に、パワー算出部５３によって計算された電力と所定の閾値とを比較し、比較結果を検知部９２へ出力する。
【０１８０】
検知部９２は、帯域通過フィルタ５２の通過信号が所定の閾値を超えない場合には、侵入者が存在しない、と判定する。
【０１８１】
検知部９２において、積分フィルタ５５は、侵入検知装置１０１における変化継続時間算出部４と同様に、閾値判定部５４の比較結果に基づいて、検知対象範囲の変動が所定時間継続するか否かを監視する。積分フィルタ５５は、たとえば１次のローパスフィルタであり、帯域通過フィルタ５２の通過信号が所定の閾値を超える状態が所定時間継続した場合には、侵入者が存在することを示す論理レベルの信号を出力する。
【０１８２】
なお、閾値判定部５４は、積分フィルタ５５の後段に設けられ、積分フィルタ５５を通過した電力と所定の閾値とを比較する構成であってもよい。
【０１８３】
このように、本発明の第４の実施の形態に係る侵入検知装置では、複数の帯域通過フィルタを設けず、ターゲットとする帯域に対応する帯域通過フィルタのみを設ける。このような簡略化した構成でも、人間の動作を高精度に検知するという本発明の目的を達成することが可能である。
【０１８４】
その他の構成および動作は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。
【０１８５】
上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１８６】
１ 空間特徴量算出部
２ 変化レート算出部
３ 変化レート判定部
４ 変化継続時間算出部
５ 規則変動成分除去部
１１ 検知部
２１〜２４ 帯域通過フィルタ
２５〜２８ パワー算出部
２９〜３２ 閾値判定部
３３ 最大値判定部
５１ 空間特徴量算出部
５２ 帯域通過フィルタ
５３ パワー算出部
５４ 閾値判定部
５５ 積分フィルタ
６１〜６４ くし形フィルタ
７１ 遅延部
７２ ゲイン調整部
７３ 加算部
８１ ＤＦＴ演算部
８２〜８５ 積分演算部
９１ 変化レート算出部
９２ 検知部
１０１，１０２，１０３，１０４ 侵入検知装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、侵入検知装置、侵入検知方法および侵入検知プログラムに関し、特に、空間特徴量を用いて人間の動作を検知する侵入検知装置、侵入検知方法および侵入検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
室内等の所定エリアにおいて、人の動作を検知する侵入検知装置が開発されている。侵入検知方法の一例として、たとえば、「ＵＷＢ−ＩＲによる屋内侵入者検知に関する検討」寺阪圭司 他、電子情報通信学会論文誌B、第J90-B巻、第1号、pp.97-100、2007年1月1日（非特許文献１）には、ＵＷＢ−ＩＲ（Ultra WideBand-Impulse Radio）による伝搬遅延プロファイルすなわち電力遅延プロファイルを用いる方法が開示されている。
【０００３】
しかしながら、非特許文献１に記載の方法では、広帯域の信号を用いることから他の無線サービスとの干渉が問題となり、また、受信信号の電力を用いることから屋内におけるマルチパスフェージングの影響を受け、検出精度が劣化する場合がある。
【０００４】
このような問題点を解決するための技術として、たとえば、特開２００８ー２１６１５２号公報（特許文献１）には、以下のような構成が開示されている。すなわち、イベント検出装置は、各アレイアンテナの受信信号に基づいて固有ベクトルすなわち到来角分布を計算し、当該固有ベクトルと、比較基準となる平時の固有ベクトルとの内積値を計算する。そして、イベント検出装置は、この内積値と所定の閾値との比較結果に基づいて、イベントの発生すなわち侵入者の検知を行なう。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「ＵＷＢ−ＩＲによる屋内侵入者検知に関する検討」寺阪圭司 他、電子情報通信学会論文誌B、第J90-B巻、第1号、pp.97-100、2007年1月1日
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８ー２１６１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、特許文献１に記載の構成において算出する固有ベクトルの内積は、ターゲットである侵入者以外の要因によっても変化することは容易に推測できる。
【０００８】
たとえば、ネズミおよび猫などの小動物、ならびに扇風機およびエアコンなどの各種装置の動作が空間の電波特性を変化させ、到来角分布に影響を及ぼすことは容易に想定できる。
【０００９】
特許文献１では、種々のイベント検出を行なっているが、特に、人間の動作を検知する用途において、特許文献１に記載の構成を超えて、ターゲットである侵入者以外の変動を排除し、誤検知を抑制する技術が望まれる。
【００１０】
この発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、人間の動作を高精度に検知することが可能な侵入検知装置、侵入検知方法および侵入検知プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる侵入検知装置は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するための空間特徴量算出部と、上記空間特徴量算出部によって算出された上記空間特徴量の時間的変化を算出するための変化レート算出部と、上記変化レート算出部によって算出された上記時間的変化に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知するための検知部とを備える。
【００１２】
このように、空間特徴量の変動量の大きさではなく、空間特徴量の時間的変化を利用して人間の動作を検知する構成により、人間の動作以外の要因による変動を排除し、検知精度を向上させることができる。
【００１３】
（２）好ましくは、上記検知部は、上記時間的変化が人間の動作に対応する所定の範囲に収まる場合には、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００１４】
このような構成により、人間の動作による空間の状態変化の速度は所定の範囲内に収まる、という点に着目した検知動作を行なうことができるため、検知精度を向上させることができる。
【００１５】
（３）より好ましくは、上記検知部は、上記時間的変化が上記所定の範囲に収まっている状態が所定時間以上継続した場合には、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００１６】
このような構成により、人間の動作による空間の状態変化はある程度継続する、という点に着目した検知動作を行なうことができるため、検知精度を向上させることができる。
【００１７】
（４）好ましくは、上記空間特徴量算出部は、算出した上記空間特徴量を示す信号を出力し、上記変化レート算出部は、上記時間的変化として、上記空間特徴量算出部から受けた上記信号の周波数成分を算出し、上記検知部は、上記変化レート算出部によって算出された上記周波数成分に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００１８】
このように、空間特徴量の時間的変化として、空間特徴量の周波数成分を算出する構成により、空間特徴量の時間的変化を適切に評価することが可能となる。
【００１９】
（５）より好ましくは、上記変化レート算出部は、人間の動作に対応する対象周波数帯域について、上記空間特徴量算出部から受けた上記信号の周波数成分のうち、上記対象周波数帯域外の成分を減衰させるための対象フィルタを含み、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した上記信号に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００２０】
このように、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、対象物固有の範囲、具体的には人間の侵入行動に対応する範囲に設定する構成により、検知精度をより向上させることができる。また、フーリエ変換を行なう構成ではなく、帯域フィルタを設ける構成により、信号のバッファリングが不要となり、検知時間を早めることが可能となる。
【００２１】
（６）より好ましくは、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した信号のレベルが所定の閾値以上である場合には、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００２２】
このように、閾値を用いた判定を行なう構成により、簡易な処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【００２３】
（７）より好ましくは、上記変化レート算出部は、さらに、上記対象周波数帯域以外の帯域である非対象周波数帯域について、上記空間特徴量算出部から受けた上記信号の周波数成分のうち、上記非対象周波数帯域外の成分を減衰させるための１または複数の非対象フィルタを含み、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した上記信号および各上記非対象フィルタを通過した上記信号に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００２４】
このように、人間の動作に対応する帯域フィルタだけでなく、他の帯域のフィルタを設ける構成により、人間の動作に対応する帯域に加えて、他の帯域においても変化レートがある程度のレベルとなった場合に、各帯域における変化レートのレベルを比較することにより、人間の動作の有無を正確に検知することが可能となる。
【００２５】
（８）より好ましくは、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した信号および上記各非対象フィルタを通過した信号のうち、いずれの信号が最大のレベルを有するかに基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００２６】
このように、最大レベルを検出する構成により、簡易な比較処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【００２７】
（９）より好ましくは、上記検知部は、上記対象フィルタを通過した信号が最大のレベルを有する場合であって、上記対象フィルタを通過した信号のレベルが所定の閾値以上であるときには、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００２８】
このように、比較処理に加えて閾値を用いた判定を行なう構成により、さらに正確に人間の動作の有無を検知することができる。
【００２９】
（１０）より好ましくは、上記変化レート算出部は、上記空間特徴量算出部から受けた上記信号に対してフーリエ変換を行い、上記フーリエ変換の結果において、人間の動きに対応する周波数帯における積分値を算出し、上記検知部は、上記変化レート算出部によって算出された上記積分値に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００３０】
このような構成により、帯域フィルタを用いる構成と比べて、より正確に空間特徴量の時間的変化を評価することが可能となる。
【００３１】
（１１）より好ましくは、上記検知部は、上記積分値が所定の閾値以上である場合には、上記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００３２】
このように、閾値を用いた判定を行なう構成により、簡易な処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【００３３】
（１２）より好ましくは、上記所定の範囲は１Ｈｚ以下の範囲である。
【００３４】
このように、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、人間の典型的な侵入行動に対応する範囲に設定する構成により、細かな調整を行なうことなく、検知精度を向上させることが可能となる。
【００３５】
（１３）より好ましくは、上記所定の範囲は、０Ｈｚより大きく１Ｈｚより小さい周波数以上、かつ１Ｈｚ以下の範囲である。
【００３６】
このように、別の環境要因により生じる場合が多い低周波の変動成分を除去する構成により、検知精度をさらに向上させることが可能となる。
【００３７】
（１４）より好ましくは、上記所定の範囲は設定変更可能である。
【００３８】
このような構成により、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、対象空間の電波伝搬環境に応じて設定することが可能となり、種々の環境に特化した検知動作を行なうことができる。
【００３９】
（１５）好ましくは、上記侵入検知装置は、さらに、上記空間特徴量算出部によって算出された上記空間特徴量のうち、規則的な変動成分を除去するための規則変動成分除去部を備え、上記変化レート算出部は、上記規則変動成分除去部によって除去された後の上記空間特徴量の時間的変化を算出する。
【００４０】
これにより、何らかの装置による空間特徴量の規則的な変動など、侵入者による変動と比べて非常に優勢な変動成分を除去することができるため、安定して高い検知精度を得ることができる。
【００４１】
（１６）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる侵入検知方法は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するステップと、算出した上記空間特徴量の時間的変化を算出するステップと、算出した上記時間的変化に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知するステップとを含む。
【００４２】
このように、空間特徴量の変動量の大きさではなく、空間特徴量の時間的変化を利用して人間の動作を検知する構成により、人間の動作以外の要因による変動を排除し、検知精度を向上させることができる。
【００４３】
（１７）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる侵入検知プログラムは、コンピュータに、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するステップと、算出した上記空間特徴量の時間的変化を算出するステップと、算出した上記時間的変化に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を検知するステップとを実行させるためのプログラムである。
【００４４】
このように、空間特徴量の変動量の大きさではなく、空間特徴量の時間的変化を利用して人間の動作を検知する構成により、人間の動作以外の要因による変動を排除し、検知精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００４５】
本発明によれば、人間の動作を高精度に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置が侵入検知動作を行なう際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験環境および実験内容を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験によって得られた内積値を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験によって得られた内積値を示す図である。
【図６】ケース１における変化レートの計算結果を示す図である。
【図７】ケース２における変化レートの計算結果を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の構成を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の変形例の構成を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の構成を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係る侵入検知装置におけるくし形フィルタの構成を示す図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置が侵入検知動作を行なう際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図１４】本発明の第４の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
以下、本発明の第１の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００４８】
＜第１の実施の形態＞
［構成および基本動作］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【００４９】
侵入検知装置１０１は、室内等の所定エリアの状態を示す空間特徴量の変動を監視することにより、当該エリアにおける人間の動作を検知する。たとえば、侵入検知装置１０１は、反射および回折等の波動伝搬の性質に基づいて、所定エリア内の状態を監視する。具体的には、侵入検知装置１０１は、所定エリアに設けられた複数のアンテナの受信信号に基づいて計算された到来角分布を監視することにより、人間の動作を検知する。
【００５０】
図１を参照して、侵入検知装置１０１は、空間特徴量算出部１と、変化レート算出部２と、検知部１１とを備える。検知部１１は、変化レート判定部３と、変化継続時間算出部４とを含む。
【００５１】
空間特徴量算出部１は、人間の動作を検知すべき所定エリアについて、当該所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出する。
【００５２】
変化レート算出部２は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量の時間的変化を算出する。
【００５３】
検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された時間的変化に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００５４】
より詳細には、まず、空間特徴量算出部１は、たとえば特許文献１に記載の構成と同様に、到来角分布を用いて空間特徴量を抽出する。すなわち、空間特徴量算出部１は、固有ベクトルの内積を算出することにより、空間特徴量Ｐ（ｔ）を抽出する。この内積は、比較基準となる初期ベクトルからの変化量を示す。初期ベクトルすなわち侵入者無しのときの固有ベクトルをｖｎｏとし、観測時ｔにおける固有ベクトルをｖｏｂ（ｔ）とすると、空間特徴量Ｐ（ｔ）は以下の式で表される。
Ｐ（ｔ）＝ｖｎｏ・ｖｏｂ（ｔ）
【００５５】
次に、変化レート算出部２は、空間特徴量の変化レートを計算する。この空間特徴量の変化レートは、言い換えれば、空間特徴量の時間的変化たとえば周期的変化を示す量である。変化レート算出部２は、たとえば０．１秒ごとに空間特徴量の変化レートを計算して出力する。
【００５６】
空間特徴量が所定空間の状態量を適切に表すものであれば、当該空間特徴量の変化レートはターゲットに固有の特性を有すると考えられる。たとえば、小動物は人間に比べて高速に移動するため、小動物の変化レートは人間の変化レートよりも大きくなる。
【００５７】
本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、人間の侵入行動および空間の状態変化に関する考察において以下の（１）および（２）のポイントに注目した検知動作を行なう。すなわち、（１）人間の動作による空間の状態変化の速度は所定の範囲内に収まる。たとえば、鳥による空間の状態変化はきわめて瞬間的である。（２）人間の動作による空間の状態変化はある程度継続する。すなわち、侵入者は、侵入後、目的物を確保するために所定エリアにおいて一定時間滞在することが必要である。
【００５８】
具体的には、検知部１１は、空間特徴量の時間的変化が、人間の動作に対応する所定の範囲に収まる場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。この条件に加えて、検知部１１は、当該時間的変化が所定の範囲に収まっている状態が所定時間以上継続した場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定してもよい。
【００５９】
図２は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置が侵入検知動作を行なう際の動作手順を定めたフローチャートである。侵入検知装置１０１は、フローチャートの各ステップを図示しないメモリから読み出して実行する。このプログラムは、外部からインストールすることができる。このインストールされるプログラムは、たとえば記録媒体に格納された状態で流通する。
【００６０】
図２を参照して、まず、空間特徴量算出部１は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出する（ステップＳ１）。
【００６１】
次に、変化レート算出部２は、算出した空間特徴量の時間的変化を算出する（ステップＳ２）。
【００６２】
次に、検知部１１は、算出された時間的変化に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００６３】
より詳細には、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された変化レートが、人間の動作に対応する所定の検知対象範囲内でない場合には（ステップＳ３でＮＯ）、測定された空間特徴量の変動が、人間の動作による変動ではないと判断し、侵入者無しと判定する（ステップＳ６）。これは、上記ポイント（１）に基づく判定である。
【００６４】
また、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された変化レートが検知対象範囲内である状態が継続的でない場合には（ステップＳ４でＮＯ）、測定された空間特徴量の変動が、人間の動作による変動ではないと判断し、侵入者無しと判定する（ステップＳ６）。これは、上記ポイント（２）に基づく判定である。
【００６５】
一方、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された変化レートが検知対象範囲内である状態が継続的である場合には（ステップＳ３でＹＥＳ、かつステップＳ４でＹＥＳ）、測定された空間特徴量の変動が人間の動作による変動であると判断し、侵入者有りと判定する（ステップＳ５）。
【００６６】
図３は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験環境および実験内容を示す図である。
【００６７】
図３を参照して、侵入検知装置１０１を用いて、図３に示すような部屋で実験を行なった。具体的には、室内に送信機および受信機を設け、対象者が図中の矢印１〜４の順番に従って室内を移動した際の、固有ベクトルの内積値の変動を測定した。ここで、固有ベクトルの内積値の計算においては、対象者が部屋に入室する前の状態における固有ベクトルを初期ベクトルｖｎｏとした。
【００６８】
図４は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験によって得られた内積値を示す図である。
【００６９】
図４は、部屋に入室した対象者が、通常歩く速度で移動した場合（以下、ケース１と称する。）における内積値の変動を示している。
【００７０】
図５は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置を用いた実験によって得られた内積値を示す図である。
【００７１】
図５は、部屋に入室した対象者が、ケース１の２倍程度の速度で移動した場合（以下、ケース２と称する。）における内積値の変動を示している。
【００７２】
ここで、たとえば図４のピークＡで示す大きな変動がある区間は、対象者が受信機または送信機の付近を通過したタイミングに対応している。このような位置を対象者が通過すると、変動の大きさすなわち内積値は大きく変化する。このため、変動量そのもので対象物の識別を行なうのは一般に困難であると言える。
【００７３】
そこで、侵入検知装置１０１では、特許文献１に記載の技術のように空間特徴量の変動量の大きさを利用するのではなく、変動量の時間的変化を利用する。
【００７４】
図６は、ケース１における変化レートの計算結果を示す図である。図７は、ケース２における変化レートの計算結果を示す図である。
【００７５】
図６および図７は、内積値の変動の周波数分析結果、すなわち内積値に対して離散フーリエ変換を行なった結果を示しており、この結果が変化レートを示すことになる。
【００７６】
通常、人間の侵入行動があった場合には、図６および図７に示すように、内積値の変動成分は、１Ｈｚ以下の範囲に集中し、１Ｈｚ以上の範囲と比べて密度が高い。
【００７７】
また、人間の行動は一般に不規則であるため、変化レートの特性は、ある特定の周波数においてピークを持つのではなく、一定幅の周波数帯域に分散する特性となる。
【００７８】
この実験結果に基づき、侵入検知装置１０１では、空間特徴量の変動が、侵入者の引き起こす可能性のある変化レートに相当するときに侵入者有りと判定する、という判断基準を採用した。
【００７９】
再び図１を参照して、たとえば、空間特徴量算出部１は、算出した空間特徴量を示す信号を変化レート算出部２へ出力する。
【００８０】
変化レート算出部２は、空間特徴量の時間的変化として、空間特徴量算出部１から受けた信号の周波数成分を算出する。
【００８１】
検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された周波数成分に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【００８２】
図８は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の構成を示す図である。
【００８３】
図８を参照して、変化レート算出部２は、帯域通過フィルタ２１〜２４と、パワー算出部２５〜２８と、閾値判定部２９〜３２と、最大値判定部３３とを含む。
【００８４】
帯域通過フィルタ２１〜２４は、たとえば所定範囲の変化レートを通過させる微分フィルタである。すなわち、帯域通過フィルタ２１は、空間特徴量算出部１から受けた特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号の周波数成分のうち、人間の動作に対応する対象周波数帯域たとえば０．１〜１．０Ｈｚ以外の成分を減衰させる。
【００８５】
また、帯域通過フィルタ２２〜２４は、空間特徴量算出部１から受けた特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号の周波数成分のうち、対象周波数帯域以外の帯域である非対象周波数帯域たとえば１．０〜２．０Ｈｚ、２．０〜３．０Ｈｚ、および３．０〜４．０Ｈｚ以外の成分を減衰させる。
【００８６】
なお、各帯域通過フィルタの通過帯域は、一定幅でなくてもよいし、互いに重複していてもよい。各帯域通過フィルタの通過帯域を互いに重複させることにより、空間特徴量の変動を検出するための分解能を高めることができる。
【００８７】
検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号および帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。たとえば、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号および各帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号のうち、いずれの信号が最大のレベルを有するかに基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。より詳細には、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号が最大のレベルを有する場合であって、帯域通過フィルタ２１を通過した信号のレベルが所定の閾値以上であるときには、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【００８８】
より詳細には、パワー算出部２５〜２８は、帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号の電力を算出する。なお、パワー算出部２５〜２８は、電力に限らず、たとえば、これらの信号の絶対値を算出してもよいし、これらの信号の二乗を算出してもよい。
【００８９】
ここで、図６および図７に示すグラフが、パワー算出部２５〜２８から出力される信号に相当する。また、図４および図５に示すグラフが、空間特徴量算出部１から出力される信号に相当する。
【００９０】
閾値判定部２９〜３２は、パワー算出部２５〜２８によって計算された電力と所定の閾値とを比較し、比較結果および当該電力を最大値判定部３３へ出力する。この閾値は、侵入者無しの環境下で、適切な値を推定し、設定しておくことが望ましい。
【００９１】
ここで、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１〜２４の出力信号のうち、閾値判定部２９〜３２において所定の閾値を超える信号が存在しない場合には、侵入者が存在しない、と判定する。
【００９２】
最大値判定部３３は、帯域通過フィルタ２１〜２４の出力信号のうち、閾値判定部２９〜３２において所定の閾値を超えた信号の中から、電力値が最大となる信号を選択する。そして、最大値判定部３３は、選択した信号に対応する変化レートを示す信号を検知部１１における最大値判定部３３へ出力する。たとえば、最大値判定部３３は、帯域通過フィルタ２１の通過信号を選択した場合には、０．１〜１．０Ｈｚを示す信号を出力する。
【００９３】
検知部１１において、変化レート判定部３は、変化レート算出部２によって抽出された変化レートが検知対象範囲に含まれるか否かを判定する。変化レート判定部３は、当該変化レートが検知対象範囲外である場合には、侵入者が存在しない、と判定する。
【００９４】
この検知対象範囲は、前述の実験結果より、１Ｈｚ以下とすることが望ましい。さらに、あまりに周波数の低い変動成分は、別の環境要因により生じる可能性が高いことから、直流成分に近い０．１以下の成分は除去することが望ましい。また、高周波領域についてはやや余裕をもたせ、２Ｈｚ程度に設定することが望ましい。この場合、帯域通過フィルタ２１の通過帯域は０．１〜２．０Ｈｚに設定される。
【００９５】
ここで、変化レートは電波の伝搬環境にも依存する。侵入検知装置１０１では、検知対象範囲は設定変更可能である。これにより、侵入検知の対象空間における伝搬環境に応じて検知対象範囲の調整を行なうことが可能となる。
【００９６】
具体的には、侵入検知装置１０１を実動作させる前に、図３に示す実験のように人間が模擬的に室内を移動し、通常の歩行速度でどの程度の変動レートになるかを事前に測定しておく。そして、この測定結果を用いて検知対象範囲を決定する。
【００９７】
変化継続時間算出部４は、変化レート判定部３の判定結果に基づいて、変化レートが検知対象範囲に含まれる状態が所定時間継続するか否かを監視する。
【００９８】
この監視時間は、たとえば２秒以上とすることが望ましい。これは、侵入し、室内を物色し、脱出するという一連の侵入行動は瞬時的に起こるものではなく、所定時間かけて行われるからである。これにより、さらに高精度に判定を行なうことができる。
【００９９】
図９は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の変形例の構成を示す図である。
【０１００】
図９を参照して、この変化レート算出部２は、ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform）演算部８１と、積分演算部８２〜８５と、閾値判定部２９〜３２と、最大値判定部３３とを含む。
【０１０１】
変化レート算出部２は、空間特徴量算出部１から受けた信号に対してフーリエ変換を行い、フーリエ変換の結果において、人間の動きに対応する周波数帯における積分値を算出する。
【０１０２】
検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された積分値に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。たとえば、検知部１１は、当該積分値が所定の閾値以上である場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１０３】
より詳細には、ＤＦＴ演算部８１は、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号に対してＤＦＴ演算を行い、演算結果を示す信号を出力する。
【０１０４】
積分演算部８２〜８５は、ＤＦＴ演算部８１から受けた信号のうち、対応の各帯域たとえば０．１〜１．０Ｈｚ、１．０〜２．０Ｈｚ、２．０〜３．０Ｈｚおよび３．０〜４．０Ｈｚにおける積分値を算出し、算出結果を示す信号を出力する。
【０１０５】
閾値判定部２９〜３２は、積分演算部８２〜８５によって計算された積分値と所定の閾値とを比較し、比較結果および当該積分値を最大値判定部３３へ出力する。
【０１０６】
最大値判定部３３は、ＤＦＴ演算部８１による演算結果における各帯域のうち、閾値判定部２９〜３２において所定の閾値を超えた帯域の中から、積分値が最大となる帯域を選択する。そして、最大値判定部３３は、選択した帯域を示す信号を出力する。たとえば、最大値判定部３３は、積分演算部８２に対応する帯域を選択した場合には、０．１〜１．０Ｈｚを示す信号を出力する。
【０１０７】
ところで、非特許文献１に記載の方法では、広帯域の信号を用いることから他の無線サービスとの干渉が問題となり、また、受信信号の電力を用いることから屋内におけるマルチパスフェージングの影響を受けてしまい、検出精度が劣化する場合がある。また、特許文献１に記載の構成において算出する固有ベクトルの内積は、ターゲットである侵入者以外の要因によっても変化するため、誤検知が生じる可能性がある。
【０１０８】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、空間特徴量算出部１は、所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出する。変化レート算出部２は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量の時間的変化を算出する。そして、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された時間的変化に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１０９】
このように、空間特徴量の変動量の大きさではなく、空間特徴量の時間的変化を利用して人間の動作を検知する構成により、人間の動作以外の要因による変動を排除し、検知精度を向上させることができる。
【０１１０】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された時間的変化が人間の動作に対応する所定の範囲に収まる場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１１１】
このような構成により、人間の動作による空間の状態変化の速度は所定の範囲内に収まる、という点に着目した検知動作を行なうことができるため、検知精度を向上させることができる。
【０１１２】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された時間的変化が所定の範囲に収まっている状態が所定時間以上継続した場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１１３】
このような構成により、人間の動作による空間の状態変化はある程度継続する、という点に着目した検知動作を行なうことができるため、検知精度を向上させることができる。
【０１１４】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、空間特徴量算出部１は、算出した空間特徴量を示す信号を出力する。そして、変化レート算出部２は、時間的変化として、空間特徴量算出部１から受けた信号の周波数成分を算出する。そして、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された周波数成分に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１１５】
このように、空間特徴量の時間的変化として、空間特徴量の周波数成分を算出する構成により、空間特徴量の時間的変化を適切に評価することが可能となる。
【０１１６】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、帯域通過フィルタ２１は、人間の動作に対応する対象周波数帯域について、空間特徴量算出部１から受けた信号の周波数成分のうち、対象周波数帯域外の成分を減衰させる。そして、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１１７】
このように、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、対象物固有の範囲、具体的には人間の侵入行動に対応する範囲に設定する構成により、検知精度をより向上させることができる。また、図９に示すようなＤＦＴ演算部８１を設ける構成ではなく、帯域フィルタを設ける構成により、信号のバッファリングが不要となり、検知時間を早めることが可能となる。
【０１１８】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号のレベルが所定の閾値以上である場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１１９】
このように、閾値を用いた判定を行なう構成により、簡易な処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【０１２０】
ここで、送信機または受信機の付近を動物または物体が通過した場合には、人間の動作に対応する帯域だけではなく、他の帯域においても変化レートのレベルが高くなる。このため、人間の動作に対応する帯域フィルタだけを用いる構成では、送信機または受信機の付近を動物または物体が通過したケースと、侵入者有りのケースとを判別することが困難な場合がある。
【０１２１】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、帯域通過フィルタ２２〜２４は、対象周波数帯域以外の帯域である非対象周波数帯域について、空間特徴量算出部１から受けた信号の周波数成分のうち、非対象周波数帯域外の成分を減衰させる。そして、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号および帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１２２】
このように、人間の動作に対応する帯域フィルタだけでなく、他の帯域のフィルタを設ける構成により、人間の動作に対応する帯域に加えて、他の帯域においても変化レートがある程度のレベルとなった場合に、各帯域における変化レートのレベルを比較することにより、人間の動作の有無を正確に検知することが可能となる。
【０１２３】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号および帯域通過フィルタ２２〜２４を通過した信号のうち、いずれの信号が最大のレベルを有するかに基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１２４】
このように、最大レベルを検出する構成により、簡易な比較処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【０１２５】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、帯域通過フィルタ２１を通過した信号が最大のレベルを有する場合であって、帯域通過フィルタ２１を通過した信号のレベルが所定の閾値以上であるときには、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１２６】
このように、比較処理に加えて閾値を用いた判定を行なう構成により、さらに正確に人間の動作の有無を検知することができる。
【０１２７】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、変化レート算出部２は、空間特徴量算出部１から受けた信号に対してフーリエ変換を行い、フーリエ変換の結果において、人間の動きに対応する周波数帯における積分値を算出する。そして、検知部１１は、変化レート算出部２によって算出された積分値に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。
【０１２８】
このような構成により、帯域フィルタを用いる構成と比べて、より正確に空間特徴量の時間的変化を評価することが可能となる。
【０１２９】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知部１１は、積分値が所定の閾値以上である場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１３０】
このように、閾値を用いた判定を行なう構成により、簡易な処理で人間の動作の有無を検知することができる。
【０１３１】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知対象範囲は、１Ｈｚ以下の範囲である。
【０１３２】
このように、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、人間の典型的な侵入行動に対応する範囲に設定する構成により、細かな調整を行なうことなく、検知精度を向上させることが可能となる。
【０１３３】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知対象範囲は、０Ｈｚより大きく１Ｈｚより小さい周波数以上、かつ１Ｈｚ以下の範囲である。
【０１３４】
このように、別の環境要因により生じる場合が多い低周波の変動成分を除去する構成により、検知精度をさらに向上させることが可能となる。
【０１３５】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、検知対象範囲は設定変更可能である。
【０１３６】
このような構成により、検知すべき空間特徴量の変動の範囲を、対象空間の電波伝搬環境に応じて設定することが可能となり、種々の環境に特化した検知動作を行なうことができる。
【０１３７】
なお、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、空間特徴量として固有ベクトルを用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。固有ベクトルに限らず、非特許文献１に記載されているような遅延プロファイル等、他の空間特徴量を用いる構成であってもよい。
【０１３８】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、空間特徴量として１次元の特徴量を用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。空間特徴量として多次元の特徴量を用いる構成であってもよい。たとえば、固有ベクトルそのものを特徴量ベクトルとして用いることも可能であるし、非特許文献１に記載されているような遅延プロファイルを用いることも可能である。
【０１３９】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、侵入者の有無という二値的な判定を行なう構成であるとしたが、これに限定するものではない。侵入可能性のレベルを示す指標を出力する構成であってもよい。
【０１４０】
また、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置では、侵入検知装置は電波センサを用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。電波センサに限らず、種々のセンサ、たとえば超音波などの音波センサを用いる構成であってもよい。
【０１４１】
次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【０１４２】
＜第２の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る侵入検知装置と比べて変化レート算出部の構成を変更した侵入検知装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様である。
【０１４３】
図１０は、本発明の第２の実施の形態に係る侵入検知装置における変化レート算出部の構成を示す図である。
【０１４４】
図１０を参照して、変化レート算出部２は、本発明の第１の実施の形態に係る変化レート算出部と比べて、帯域通過フィルタ２１〜２４の代わりにくし形フィルタ６１〜６４を含む。
【０１４５】
変化レート算出部２は、空間特徴量の時間的変化として、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量を示す信号の周波数成分ではなく、当該信号の周期的変化を算出する。
【０１４６】
より詳細には、くし形フィルタ６１〜６４は、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量を示す信号のうち、所定の周期を有する信号を増幅して通過させる。たとえば、くし形フィルタ６１〜６４は、周期が０．５秒、１．５秒、２．５秒および３．５秒の信号をそれぞれ増幅して通過させる。
【０１４７】
パワー算出部２５〜２８は、くし形フィルタ６１〜６４を通過した信号の電力を算出する。
【０１４８】
図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る侵入検知装置におけるくし形フィルタの構成を示す図である。
【０１４９】
図１１を参照して、くし型フィルタは、遅延部７１と、ゲイン調整部７２と、加算部７３とを含む。
【０１５０】
遅延部７１は、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号を時間Ｔ遅延させて出力する。
【０１５１】
ゲイン調整部７２は、遅延部７１から受けた信号のレベルを調整して出力する。
【０１５２】
加算部７３は、ゲイン調整部７２から受けた信号と、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号とを加算して出力する。
【０１５３】
これにより、空間特徴量算出部１から受けた空間特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号から、周期Ｔを持つ信号、すなわち（１／Ｔ）Ｈｚの変化レートを持つ信号を抽出することができる。
【０１５４】
このような構成でも、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様に、人間の動作を高精度に検知することができる。
【０１５５】
その他の構成および動作は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。
【０１５６】
次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【０１５７】
＜第３の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る侵入検知装置と比べて空間特徴量のパターン判定をさらに行なう侵入検知装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様である。
【０１５８】
図１２は、本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【０１５９】
図１２を参照して、侵入検知装置１０３は、本発明の第１の実施の形態に係る侵入検知装置と比べて、さらに、規則変動成分除去部５を備える。
【０１６０】
規則変動成分除去部５は、たとえば線形予測フィルタであり、空間特徴量の規則的変動を除去する。すなわち、規則変動成分除去部５は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量のうち、規則的な変動成分を除去し、除去後の空間特徴量を変化レート算出部２へ出力する。
【０１６１】
変化レート算出部２は、規則変動成分除去部５によって除去された後の空間特徴量の時間的変化を算出する。
【０１６２】
このように、本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置では、人間の侵入行動、および空間の状態変化に関する考察において、本発明の第１の実施の形態において注目したポイント（１）および（２）に加えて、以下のポイント（３）に注目する。すなわち、（３）人間の動作による空間の状態変化は不規則な変動パターンを持つ。たとえば、空調ファンなど、周期的な運動を繰り返す機械が存在する。
【０１６３】
図１３は、本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置が侵入検知動作を行なう際の動作手順を定めたフローチャートである。侵入検知装置１０３は、フローチャートの各ステップを図示しないメモリから読み出して実行する。このプログラムは、外部からインストールすることができる。このインストールされるプログラムは、たとえば記録媒体に格納された状態で流通する。
【０１６４】
図１３に示すステップＳ１１，Ｓ１３〜Ｓ１７の動作は、図２に示すフローチャートにおけるステップＳ１〜Ｓ６とそれぞれ同様である。
【０１６５】
図１３を参照して、空間特徴量が算出された後、検知部１１は、当該空間特徴量の変動のパターンを分析する。すなわち、検知部１１は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量が不規則的でない場合には（ステップＳ１２でＮＯ）、測定された空間特徴量の変動が、人間の動作による変動ではないと判断し、侵入者無しと判定する（ステップＳ１７）。これは、上記ポイント（３）に基づく判定である。
【０１６６】
一方、検知部１１は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量が不規則的であり（ステップＳ１２でＹＥＳ）、かつ変化レート算出部２によって算出された変化レートが検知対象範囲内である状態が継続的である場合には（ステップＳ１４でＹＥＳ、かつステップＳ１５でＹＥＳ）、測定された空間特徴量の変動が人間の動作による変動であると判断し、侵入者有りと判定する（ステップＳ１６）。
【０１６７】
このように、本発明の第３の実施の形態に係る侵入検知装置では、規則変動成分除去部５は、空間特徴量算出部１によって算出された空間特徴量のうち、規則的な変動成分を除去する。そして、変化レート算出部２は、規則変動成分除去部５によって除去された後の空間特徴量の時間的変化を算出する。
【０１６８】
すなわち、検知部１１は、空間特徴量の変動が周期的である場合には、当該変動が、空調ファンなどの機械的な運動等によるものであると判断し、侵入者無しと判定する。
【０１６９】
これにより、何らかの装置による空間特徴量の規則的な変動など、侵入者による変動と比べて非常に優勢な変動成分を除去することができるため、安定して高い検知精度を得ることができる。
【０１７０】
その他の構成および動作は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。
【０１７１】
次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【０１７２】
＜第４の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る侵入検知装置と比べて変化レート計算部の構成を簡易化した侵入検知装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様である。
【０１７３】
図１４は、本発明の第４の実施の形態に係る侵入検知装置の構成を示す図である。
【０１７４】
図１４を参照して、侵入検知装置１０４は、空間特徴量算出部５１と、変化レート算出部９１と、検知部９２とを備える。変化レート算出部９１は、帯域通過フィルタ５２と、パワー算出部５３と、閾値判定部５４とを含む。検知部９２は、積分フィルタ５５を含む。
【０１７５】
空間特徴量算出部５１は、侵入検知装置１０１における空間特徴量算出部１と同様に、到来角分布を用いて空間特徴量を抽出する。
【０１７６】
変化レート算出部９１は、空間特徴量の変化レートを計算する。変化レート算出部９１において、帯域通過フィルタ５２は、侵入検知装置１０１における帯域通過フィルタ２１と同様に、空間特徴量算出部５１から受けた特徴量Ｐ（ｔ）を示す信号の周波数成分のうち、人間の動作に対応する対象周波数帯域たとえば０．１〜１．０Ｈｚ以外の成分を減衰させる。
【０１７７】
検知部９２は、帯域通過フィルタ５２を通過した信号に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を検知する。たとえば、検知部９２は、帯域通過フィルタ５２を通過した信号のレベルが所定の閾値以上である場合には、所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する。
【０１７８】
より詳細には、パワー算出部５３は、侵入検知装置１０１におけるパワー算出部２５と同様に、帯域通過フィルタ５２を通過した信号の電力を算出する。
【０１７９】
閾値判定部５４は、侵入検知装置１０１における閾値判定部２９と同様に、パワー算出部５３によって計算された電力と所定の閾値とを比較し、比較結果を検知部９２へ出力する。
【０１８０】
検知部９２は、帯域通過フィルタ５２の通過信号が所定の閾値を超えない場合には、侵入者が存在しない、と判定する。
【０１８１】
検知部９２において、積分フィルタ５５は、侵入検知装置１０１における変化継続時間算出部４と同様に、閾値判定部５４の比較結果に基づいて、検知対象範囲の変動が所定時間継続するか否かを監視する。積分フィルタ５５は、たとえば１次のローパスフィルタであり、帯域通過フィルタ５２の通過信号が所定の閾値を超える状態が所定時間継続した場合には、侵入者が存在することを示す論理レベルの信号を出力する。
【０１８２】
なお、閾値判定部５４は、積分フィルタ５５の後段に設けられ、積分フィルタ５５を通過した電力と所定の閾値とを比較する構成であってもよい。
【０１８３】
このように、本発明の第４の実施の形態に係る侵入検知装置では、複数の帯域通過フィルタを設けず、ターゲットとする帯域に対応する帯域通過フィルタのみを設ける。このような簡略化した構成でも、人間の動作を高精度に検知するという本発明の目的を達成することが可能である。
【０１８４】
その他の構成および動作は第１の実施の形態に係る侵入検知装置と同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。
【０１８５】
上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１８６】
１ 空間特徴量算出部
２ 変化レート算出部
３ 変化レート判定部
４ 変化継続時間算出部
５ 規則変動成分除去部
１１ 検知部
２１〜２４ 帯域通過フィルタ
２５〜２８ パワー算出部
２９〜３２ 閾値判定部
３３ 最大値判定部
５１ 空間特徴量算出部
５２ 帯域通過フィルタ
５３ パワー算出部
５４ 閾値判定部
５５ 積分フィルタ
６１〜６４ くし形フィルタ
７１ 遅延部
７２ ゲイン調整部
７３ 加算部
８１ ＤＦＴ演算部
８２〜８５ 積分演算部
９１ 変化レート算出部
９２ 検知部
１０１，１０２，１０３，１０４ 侵入検知装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するための空間特徴量算出部と、
前記空間特徴量算出部によって算出された前記空間特徴量の時間的変化を算出するための変化レート算出部と、
前記変化レート算出部によって算出された前記時間的変化に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知するための検知部とを備える、侵入検知装置。
【請求項２】
前記検知部は、前記時間的変化が人間の動作に対応する所定の範囲に収まる場合には、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項１に記載の侵入検知装置。
【請求項３】
前記検知部は、前記時間的変化が前記所定の範囲に収まっている状態が所定時間以上継続した場合には、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項２に記載の侵入検知装置。
【請求項４】
前記空間特徴量算出部は、算出した前記空間特徴量を示す信号を出力し、
前記変化レート算出部は、前記時間的変化として、前記空間特徴量算出部から受けた前記信号の周波数成分を算出し、
前記検知部は、前記変化レート算出部によって算出された前記周波数成分に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項１から３のいずれか１項に記載の侵入検知装置。
【請求項５】
前記変化レート算出部は、人間の動作に対応する対象周波数帯域について、前記空間特徴量算出部から受けた前記信号の周波数成分のうち、前記対象周波数帯域外の成分を減衰させるための対象フィルタを含み、
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した前記信号に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項４に記載の侵入検知装置。
【請求項６】
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した信号のレベルが所定の閾値以上である場合には、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項５に記載の侵入検知装置。
【請求項７】
前記変化レート算出部は、さらに、前記対象周波数帯域以外の帯域である非対象周波数帯域について、前記空間特徴量算出部から受けた前記信号の周波数成分のうち、前記非対象周波数帯域外の成分を減衰させるための１または複数の非対象フィルタを含み、
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した前記信号および各前記非対象フィルタを通過した前記信号に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項５に記載の侵入検知装置。
【請求項８】
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した信号および前記各非対象フィルタを通過した信号のうち、いずれの信号が最大のレベルを有するかに基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項７に記載の侵入検知装置。
【請求項９】
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した信号が最大のレベルを有する場合であって、前記対象フィルタを通過した信号のレベルが所定の閾値以上であるときには、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項８に記載の侵入検知装置。
【請求項１０】
前記変化レート算出部は、前記空間特徴量算出部から受けた前記信号に対してフーリエ変換を行い、前記フーリエ変換の結果において、人間の動きに対応する周波数帯における積分値を算出し、
前記検知部は、前記変化レート算出部によって算出された前記積分値に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項４に記載の侵入検知装置。
【請求項１１】
前記検知部は、前記積分値が所定の閾値以上である場合には、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項１０に記載の侵入検知装置。
【請求項１２】
前記所定の範囲は１Ｈｚ以下の範囲である、請求項２または３に記載の侵入検知装置。
【請求項１３】
前記所定の範囲は、０Ｈｚより大きく１Ｈｚより小さい周波数以上、かつ１Ｈｚ以下の範囲である、請求項２、３、および１２のいずれか１項に記載の侵入検知装置。
【請求項１４】
前記所定の範囲は設定変更可能である、請求項２、３、１２および１３のいずれか１項に記載の侵入検知装置。
【請求項１５】
前記侵入検知装置は、さらに、
前記空間特徴量算出部によって算出された前記空間特徴量のうち、規則的な変動成分を除去するための規則変動成分除去部を備え、
前記変化レート算出部は、前記規則変動成分除去部によって除去された後の前記空間特徴量の時間的変化を算出する、請求項１から１４のいずれか１項に記載の侵入検知装置。
【請求項１６】
所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するステップと、
算出した前記空間特徴量の時間的変化を算出するステップと、
算出した前記時間的変化に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知するステップとを含む、侵入検知方法。
【請求項１７】
コンピュータに、
所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するステップと、
算出した前記空間特徴量の時間的変化を算出するステップと、
算出した前記時間的変化に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知するステップとを実行させるための、侵入検知プログラム。
【請求項１】
所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するための空間特徴量算出部と、
前記空間特徴量算出部によって算出された前記空間特徴量の時間的変化を算出するための変化レート算出部と、
前記変化レート算出部によって算出された前記時間的変化に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知するための検知部とを備える、侵入検知装置。
【請求項２】
前記検知部は、前記時間的変化が人間の動作に対応する所定の範囲に収まる場合には、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項１に記載の侵入検知装置。
【請求項３】
前記検知部は、前記時間的変化が前記所定の範囲に収まっている状態が所定時間以上継続した場合には、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項２に記載の侵入検知装置。
【請求項４】
前記空間特徴量算出部は、算出した前記空間特徴量を示す信号を出力し、
前記変化レート算出部は、前記時間的変化として、前記空間特徴量算出部から受けた前記信号の周波数成分を算出し、
前記検知部は、前記変化レート算出部によって算出された前記周波数成分に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項１から３のいずれか１項に記載の侵入検知装置。
【請求項５】
前記変化レート算出部は、人間の動作に対応する対象周波数帯域について、前記空間特徴量算出部から受けた前記信号の周波数成分のうち、前記対象周波数帯域外の成分を減衰させるための対象フィルタを含み、
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した前記信号に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項４に記載の侵入検知装置。
【請求項６】
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した信号のレベルが所定の閾値以上である場合には、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項５に記載の侵入検知装置。
【請求項７】
前記変化レート算出部は、さらに、前記対象周波数帯域以外の帯域である非対象周波数帯域について、前記空間特徴量算出部から受けた前記信号の周波数成分のうち、前記非対象周波数帯域外の成分を減衰させるための１または複数の非対象フィルタを含み、
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した前記信号および各前記非対象フィルタを通過した前記信号に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項５に記載の侵入検知装置。
【請求項８】
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した信号および前記各非対象フィルタを通過した信号のうち、いずれの信号が最大のレベルを有するかに基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項７に記載の侵入検知装置。
【請求項９】
前記検知部は、前記対象フィルタを通過した信号が最大のレベルを有する場合であって、前記対象フィルタを通過した信号のレベルが所定の閾値以上であるときには、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項８に記載の侵入検知装置。
【請求項１０】
前記変化レート算出部は、前記空間特徴量算出部から受けた前記信号に対してフーリエ変換を行い、前記フーリエ変換の結果において、人間の動きに対応する周波数帯における積分値を算出し、
前記検知部は、前記変化レート算出部によって算出された前記積分値に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知する、請求項４に記載の侵入検知装置。
【請求項１１】
前記検知部は、前記積分値が所定の閾値以上である場合には、前記所定エリアにおいて人間の動作が発生したと判定する、請求項１０に記載の侵入検知装置。
【請求項１２】
前記所定の範囲は１Ｈｚ以下の範囲である、請求項２または３に記載の侵入検知装置。
【請求項１３】
前記所定の範囲は、０Ｈｚより大きく１Ｈｚより小さい周波数以上、かつ１Ｈｚ以下の範囲である、請求項２、３、および１２のいずれか１項に記載の侵入検知装置。
【請求項１４】
前記所定の範囲は設定変更可能である、請求項２、３、１２および１３のいずれか１項に記載の侵入検知装置。
【請求項１５】
前記侵入検知装置は、さらに、
前記空間特徴量算出部によって算出された前記空間特徴量のうち、規則的な変動成分を除去するための規則変動成分除去部を備え、
前記変化レート算出部は、前記規則変動成分除去部によって除去された後の前記空間特徴量の時間的変化を算出する、請求項１から１４のいずれか１項に記載の侵入検知装置。
【請求項１６】
所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するステップと、
算出した前記空間特徴量の時間的変化を算出するステップと、
算出した前記時間的変化に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知するステップとを含む、侵入検知方法。
【請求項１７】
コンピュータに、
所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出するステップと、
算出した前記空間特徴量の時間的変化を算出するステップと、
算出した前記時間的変化に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を検知するステップとを実行させるための、侵入検知プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１２−１５５６０３（Ｐ２０１２−１５５６０３Ａ）
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１５２６５（Ｐ２０１１−１５２６５）
【出願日】平成２３年１月２７日（２０１１．１．２７）
【出願人】（０００００２１３０）住友電気工業株式会社 (12,747)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年８月１６日（２０１２．８．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月２７日（２０１１．１．２７）
【出願人】（０００００２１３０）住友電気工業株式会社 (12,747)
【Ｆターム（参考）】
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