不在検知装置及び不在検知方法
【課題】不在判断について精度の向上を図ることが可能な不在検知装置及び不在検知方法を提供する。
【解決手段】不在検知装置１０は、周囲の音を検出する音検出部１１と、音検出部１１により単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算部１２と、不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータを記憶した記憶部１３と、演算部１２により演算された検出ヒストグラムデータと記憶部１３により記憶された不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する判定部１４と、を備えている。
【解決手段】不在検知装置１０は、周囲の音を検出する音検出部１１と、音検出部１１により単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算部１２と、不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータを記憶した記憶部１３と、演算部１２により演算された検出ヒストグラムデータと記憶部１３により記憶された不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する判定部１４と、を備えている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不在検知装置及び不在検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、侵入者の存在を検知する侵入者検知装置が提案されている。この侵入者検知装置は、光学素子によって検知エリア内に侵入者が存在することを検知する。また、侵入者検知装置は、検知エリア内に侵入者が存在しないにも拘わらず、侵入者が存在するという誤動作を防止するために感音手段を備えている。この侵入者検知装置は、感音手段の出力信号レベルが所定値以上となった場合、光学素子による人体の検出感度を高くして検知エリアを広げる。一方、侵入者検知装置は、感音手段の出力信号レベルが所定値未満である場合、光学素子による人体の検出感度を低くして検知エリアを狭める（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２７４５６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来装置では、音圧レベルと所定値とを比較するため、不在環境において所定値以上の音圧レベルが得られる場合、不在の判断について誤った判断をしてしまう可能性があった。例えば、不在環境において物が落ちた場合など、単発的に音圧レベルが所定値以上となってしまい、不在であるにも拘わらず不在でないと判断されてしまう。
【０００５】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、不在判断について精度の向上を図ることが可能な不在検知装置及び不在検知方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の不在検知装置は、周囲の音を検出する音検出手段と、音検出手段により単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算手段と、不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータを記憶した記憶手段と、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータと記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する不在判断手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の不在検知装置において、不在判断手段は、記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータにおいて背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計と背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計との割合に基づいて、不在を判断することが好ましい。
【０００８】
また、本発明の不在検知装置において、不在判断手段は、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータの分散と記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータの分散とを比較して、不在を判断することが好ましい。
【０００９】
また、本発明の不在検知装置において、不在判断手段は、記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定頻度以上の音圧レベルについて除外したうえで、不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断することが好ましい。
【００１０】
また、本発明の不在検知装置において、記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータを更新する更新手段をさらに備え、更新手段は、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータに基づいて不在判断手段により不在と判断された場合、当該検出ヒストグラムデータを蓄積し、蓄積された検出ヒストグラムデータから不在ヒストグラムデータを演算して記憶手段に記憶させることが好ましい。
【００１１】
また、本発明の不在検知方法は、周囲の音を検出する音検出工程と、音検出工程において単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算工程と、演算工程において演算された検出ヒストグラムデータと、予め記憶された不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する不在判断工程と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、判断精度の向上を図ることが可能な不在検知装置及び不在検知方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態に係る不在検出装置を含む制御システムのブロック図である。
【図２】図１に示した制御システムの設置例を示す構成図である。
【図３】ヒストグラムデータの一例を示す図である。
【図４】不在ヒストグラムデータの一例を示す図である。
【図５】検出ヒストグラムデータの一例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、在及び不在の判断処理を示している。
【図７】本実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、不在ヒストグラムデータの更新処理を示している。
【図８】第２実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、在及び不在の判断処理を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る不在検出装置を含む制御システムのブロック図であり、図２は、図１に示した制御システムの設置例を示す構成図である。
【００１５】
図１に示すように、制御システム１は、家庭等に設置される各種機器３０を制御するものであって、不在検知装置１０と、制御装置２０と、各種機器３０とから構成されている。
【００１６】
不在検知装置１０は、家庭等においてユーザの在及び不在を検知するものである。制御装置２０は、不在検知装置１０からの検知結果に基づいて、各種機器３０を制御するものである。例えば、制御装置２０は、ユーザが不在の場合に各種機器３０の電源をオフし、ユーザが在の場合に各種機器３０の電源をオンする。また、第１機器３１は例えば図２に示すようにテレビであり、第２機器３２はエアコンであり、第３機器３３は照明装置である。
【００１７】
不在検知装置１０は、音検出部（音検出手段）１１と、演算部（演算手段）１２と、記憶部（記憶手段）１３と、判定部（不在判断手段）１４と、更新部（更新手段）１５とを備えている。
【００１８】
音検出部１１は周囲の音を検出するものである。この音検出部１１は、例えば図２に示すようにマイクによって構成され、壁面等に埋め込み方式で設置されている。演算部１２は、音検出部１１により検出された音の音圧レベルから、ヒストグラムデータを演算して求めるものである。
【００１９】
図３は、ヒストグラムデータの一例を示す図である。図３に示すように、ヒストグラムデータは、音圧レベル毎の発生頻度を度数で表わしたものである。このようなヒストグラムデータを演算するにあたり、演算部１２は、音検出部１１により単位時間で検出された音の音圧レベルを認識する。そして、演算部１２は、その音圧レベルが５ｄＢ単位で何処のグループに属するかを判断する。演算部１２は、属するグループについて度数を「１」だけ加算する。演算部１２は、単位時間毎に上記を繰り返すことにより、ヒストグラムデータを演算する。
【００２０】
再度、図２を参照する。記憶部１３は、不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示すヒストグラムデータを記憶したものである。ここで、記憶部１３に記憶されるヒストグラムデータを、不在ヒストグラムデータと称する。また、演算部１２により演算されたヒストグラムデータを、検出ヒストグラムデータと称する。
【００２１】
判定部１４は、検出ヒストグラムデータと不在ヒストグラムデータとを比較することにより、不在を判断するものである。ここで、ヒストグラムデータは、音圧レベルとその発生頻度とを示すものであり、音環境を詳細に表わしたものである。このため、判定部１４は、検出ヒストグラムデータと不在ヒストグラムデータとを比較することで、現在の音環境と不在環境における音環境とを比較することとなる。このように、ヒストグラムデータという音圧レベル毎の発生頻度を比較することにより、単発的に音圧レベルが所定値以上となって在と判断されてしまう事態を抑制することができる。
【００２２】
詳細に説明すると、判定部１４は、背景レベルを求める。ここで、背景レベルとは、記憶部１３により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルをいう。図４は、不在ヒストグラムデータの一例を示す図である。図４に示すように、最も発生頻度が高い音圧レベルは、４０〜４５ｄＢである。このため、判定部１４は、図４に示す例の場合、４０〜４５ｄＢが背景レベルであると判断する。
【００２３】
また、判定部１４は、演算部１２により演算された検出ヒストグラムデータにおいて背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計と背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計との割合に基づいて、不在を判断する。具体的に判定部１４は、検出ヒストグラムデータにおいて背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計が、背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計よりも大きい場合に在を判断し、そうでない場合に不在と判断する。
【００２４】
ここで、在及び不在の判断の一例について説明する。まず、図３に示したヒストグラムデータが検出ヒストグラムデータであるとする。この場合、背景レベル以下の音圧レベルは、４０〜４５ｄＢのみである。これに対し、背景レベルを超える音圧レベルは、４５〜５０ｄＢ、５０〜５５ｄＢ、及び、５５〜６０ｄＢが該当する。図３の例によると、４０〜４５ｄＢのみの度数合計よりも４５〜５０ｄＢ、５０〜５５ｄＢ、及び、５５〜６０ｄＢの度数合計の方が大きい。よって、図３に示す例の場合、判定部１４は、在と判断することとなる。
【００２５】
このように、判定部１４は割合により在及び不在を判断するため、単発的な音圧レベルの上昇によって誤った判断をしてしまうことを一層抑制することができる。
【００２６】
さらに、判定部１４は、不適切な音圧レベルについて検出ヒストグラムデータから除外する。不適切な音圧レベルとは、例えば周囲で工事などの大きな雑音が発生している場合などに発生する。このように、突発的に発生した音については除外した方が不在判断について適切に判断できることとなる。
【００２７】
具体的に判定部１４は、演算部１２により演算された検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定頻度以上の音圧レベルについて除外する。図５は、検出ヒストグラムデータの一例を示す図である。図５に示す検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルは４０〜４５ｄＢであるとする。このため、判定部１４は、背景レベルを超える４５ｄＢ以上の音圧レベルにおいて所定度数以上の音圧レベルがあるか判断する。図５に示す例では、５５〜６０ｄＢの音圧レベルが所定度数以上であるため、判定部１４は、５５〜６０ｄＢの音圧レベルを除外することとなる。
【００２８】
再度、図１を参照する。更新部１５は、記憶部１３に記憶される不在ヒストグラムデータを更新するものである。この更新部１５は、検出ヒストグラムデータに基づいて不在と判断された場合、その検出ヒストグラムデータに基づいて不在ヒストグラムデータを更新する。詳細に説明すると、更新部１５は、不在と判断された場合の検出ヒストグラムデータを蓄積していく。そして、更新部１５は、蓄積数がある一定値（例えば１時間分）に達した場合、蓄積されたヒストグラムデータの平均等により、不在ヒストグラムデータを算出する。その後、更新部１５は、算出した不在ヒストグラムデータを記憶部１３に記憶させる。なお、不在ヒストグラムデータは、平均により算出する場合に限らず、他の方法によって算出してもよい。
【００２９】
このように、更新部１５は、不在時における検出ヒストグラムデータを蓄積して更新するため、装置１０の設置環境に相違があったとしても、不在ヒストグラムデータはその設置環境にあったものに更新されていくこととなる。
【００３０】
次に、本実施形態に係る不在検知方法について説明する。図６は、本実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、在及び不在の判断処理を示している。図６に示すように、まず、演算部１２は、音検出部１１により単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、検出ヒストグラムデータを演算する（Ｓ１）。
【００３１】
次に、判定部１４は、不在ヒストグラムデータから背景レベルを特定し、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定度数以上の音圧レベルがあるか否かを判断する（Ｓ２）。所定度数以上の音圧レベルがないと判断した場合（Ｓ２：ＮＯ）、処理はステップＳ４に移行する。一方、所定度数以上の音圧レベルがあると判断した場合（Ｓ２：ＹＥＳ）、判定部１４は、その音圧レベルについて検出ヒストグラムデータから削除する（Ｓ３）。そして、処理はステップＳ４に移行する。
【００３２】
ステップＳ４において判定部１４は、背景レベル以下の音圧レベルの合計度数が、背景レベルを超える音圧レベルの合計度数よりも大きいか否かを判断する（Ｓ４）。背景レベルを超える音圧レベルの合計度数よりも大きいと判断した場合（Ｓ４：ＹＥＳ）、判定部１４は、不在であると判断し（Ｓ５）、処理はステップＳ７に移行する。一方、背景レベルを超える音圧レベルの合計度数よりも大きくないと判断した場合（Ｓ４：ＮＯ）、判定部１４は、在であると判断し（Ｓ６）、処理はステップＳ７に移行する。
【００３３】
ステップＳ７において判定部１４は、在及び不在の判定結果、及び、検出ヒストグラムデータを送信する（Ｓ７）。このとき、判定部１４は、更新部１５に対し、判定結果及び検出ヒストグラムデータを送信し、制御装置２０に対し、判定結果を送信する。その後、図６に示す処理は終了する。
【００３４】
図７は、本実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、不在ヒストグラムデータの更新処理を示している。図７に示すように、まず、更新部１５は、判定部１４から送信された判定結果が不在であるか否かを判断する（Ｓ１１）。不在でないと判断した場合（Ｓ１１：ＮＯ）、図７に示す処理は終了する。
【００３５】
一方、不在であると判断した場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、更新部１５は、検出ヒストグラムデータを蓄積し（Ｓ１２）、１時間分の検出ヒストグラムデータが蓄積されたか否かを判断する（Ｓ１３）。１時間分の検出ヒストグラムデータが蓄積されていないと判断した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、図７に示す処理は終了する。
【００３６】
一方、１時間分の検出ヒストグラムデータが蓄積されたと判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、更新部１５は、不在ヒストグラムデータを算出し（Ｓ１４）、記憶部１３に記憶させて不在ヒストグラムデータを更新する（Ｓ１５）。その後、図７に示す処理は終了する。
【００３７】
このようにして、本実施形態に係る不在検知装置１０及び不在検出方法によれば、単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算するため、音圧レベルとその発生頻度との音環境を詳細に求めることとなる。また、検出ヒストグラムデータと、不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する。このため、明らかとなった音環境と、不在環境における音環境とを比較することとなる。このように、ヒストグラムデータという音圧レベル毎の発生頻度を比較することにより、単発的に音圧レベルが所定値以上となって在と判断されてしまう事態を抑制することができる。従って、不在判断について精度の向上を図ることができる。
【００３８】
また、演算された検出ヒストグラムデータにおいて背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計と背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計との割合に基づいて、不在を判断する。このように、割合に基づいて判断することで、一層単発的な音圧レベルの上昇によって誤った判断をしてしまうことを抑制することができる。従って、不在判断について一層精度の向上を図ることができる。
【００３９】
また、記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、演算された検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定頻度以上の音圧レベルについて除外したうえで、不在を判断する。このため、周囲で工事などの大きな雑音が発生している場合など、その音圧レベルに基づいて不在にも拘わらず在と判断されてしまう事態を抑制することができる。従って、不在判断について一層精度の向上を図ることができる。
【００４０】
また、不在と判断された場合、検出ヒストグラムデータを蓄積し、蓄積された検出ヒストグラムデータから不在ヒストグラムデータを演算して記憶させる。このように、不在時における検出ヒストグラムデータを蓄積して更新するため、装置１０の設置環境に相違があったとしても、不在ヒストグラムデータはその設置環境にあったものに更新されていくこととなる。従って、不在判断について一層精度の向上を図ることができる。
【００４１】
次に、第２実施形態に係る不在検知装置１０及び不在検知方法について説明する。第２実施形態に係る不在検知装置１０は、第１実施形態のものと同様であるが、判定部１４の在及び不在の判断方法が異なっている。以下、第１実施形態との相違点のみを説明する。
【００４２】
図１に示す判定部１４は、演算部１２により演算された検出ヒストグラムデータの分散と、記憶部１３により記憶された不在ヒストグラムデータの分散とを比較して、不在を判断する。より詳細に、判定部１４は、検出ヒストグラムデータの分散が、不在ヒストグラムデータの分散よりも大きい場合に、在であると判断する。ここで、分散が大きい場合とは、多様なレベルの音が入力されたといえ、在環境である可能性が高い。また、分散を採用することから、単発的な音圧レベルの上昇によって誤った判断をしてしまうことを一層抑制することができる。
【００４３】
次に、第２実施形態に係る不在検知方法について説明する。図８は、第２実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、在及び不在の判断処理を示している。図８に示すように、まず、ステップＳ２１〜Ｓ２３において図６に示したステップＳ１〜Ｓ３と同様の処理が実行される。
【００４４】
次に、判定部１４は、検出ヒストグラムデータの分散が不在ヒストグラムデータの分散よりも大きいか否かを判断する（Ｓ２４）。検出ヒストグラムデータの分散が不在ヒストグラムデータの分散よりも大きいと判断した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、判定部１４は、在であると判断し（Ｓ２５）、処理はステップＳ２７に移行する。一方、検出ヒストグラムデータの分散が不在ヒストグラムデータの分散よりも大きくないと判断した場合（Ｓ２４：ＮＯ）、判定部１４は、不在であると判断し（Ｓ２６）、処理はステップＳ２７に移行する。そして、ステップＳ２７において判定部１４は、在及び不在の判定結果、及び、検出ヒストグラムデータを送信する（Ｓ２７）。その後、図８に示す処理は終了する。
【００４５】
このようにして、本実施形態に係る不在検知装置１０及び不在検知方法によれば、第１実施形態と同様に、不在判断について精度の向上を図ることができる。
【００４６】
さらに、第２実施形態によれば、演算された検出ヒストグラムデータの分散と記憶された不在ヒストグラムデータの分散とを比較して、不在を判断する。ここで、分散が大きいということは、多様なレベルの音が入力されたといえ、在環境である可能性が高い。また、分散を採用することから、単発的な音圧レベルの上昇によって誤った判断をしてしまうことを一層抑制することができる。従って、不在判断について一層精度の向上を図ることができる。
【００４７】
以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよいし、各実施形態を組み合わせてもよい。
【００４８】
例えば、上記実施形態において不在検知装置１０は、各種機器３０を制御する制御システム１の一部として用いられているが、これに限らず、防犯システム等に用いられてもよい。
【符号の説明】
【００４９】
１…制御システム
１０…不在検知装置
１１…音検出部（音検出手段）
１２…演算部（演算手段）
１３…記憶部（記憶手段）
１４…判定部（不在判断手段）
１５…更新部（更新手段）
２０…制御装置
３０…各種機器
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不在検知装置及び不在検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、侵入者の存在を検知する侵入者検知装置が提案されている。この侵入者検知装置は、光学素子によって検知エリア内に侵入者が存在することを検知する。また、侵入者検知装置は、検知エリア内に侵入者が存在しないにも拘わらず、侵入者が存在するという誤動作を防止するために感音手段を備えている。この侵入者検知装置は、感音手段の出力信号レベルが所定値以上となった場合、光学素子による人体の検出感度を高くして検知エリアを広げる。一方、侵入者検知装置は、感音手段の出力信号レベルが所定値未満である場合、光学素子による人体の検出感度を低くして検知エリアを狭める（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２７４５６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来装置では、音圧レベルと所定値とを比較するため、不在環境において所定値以上の音圧レベルが得られる場合、不在の判断について誤った判断をしてしまう可能性があった。例えば、不在環境において物が落ちた場合など、単発的に音圧レベルが所定値以上となってしまい、不在であるにも拘わらず不在でないと判断されてしまう。
【０００５】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、不在判断について精度の向上を図ることが可能な不在検知装置及び不在検知方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の不在検知装置は、周囲の音を検出する音検出手段と、音検出手段により単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算手段と、不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータを記憶した記憶手段と、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータと記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する不在判断手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の不在検知装置において、不在判断手段は、記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータにおいて背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計と背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計との割合に基づいて、不在を判断することが好ましい。
【０００８】
また、本発明の不在検知装置において、不在判断手段は、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータの分散と記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータの分散とを比較して、不在を判断することが好ましい。
【０００９】
また、本発明の不在検知装置において、不在判断手段は、記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定頻度以上の音圧レベルについて除外したうえで、不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断することが好ましい。
【００１０】
また、本発明の不在検知装置において、記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータを更新する更新手段をさらに備え、更新手段は、演算手段により演算された検出ヒストグラムデータに基づいて不在判断手段により不在と判断された場合、当該検出ヒストグラムデータを蓄積し、蓄積された検出ヒストグラムデータから不在ヒストグラムデータを演算して記憶手段に記憶させることが好ましい。
【００１１】
また、本発明の不在検知方法は、周囲の音を検出する音検出工程と、音検出工程において単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算工程と、演算工程において演算された検出ヒストグラムデータと、予め記憶された不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する不在判断工程と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、判断精度の向上を図ることが可能な不在検知装置及び不在検知方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態に係る不在検出装置を含む制御システムのブロック図である。
【図２】図１に示した制御システムの設置例を示す構成図である。
【図３】ヒストグラムデータの一例を示す図である。
【図４】不在ヒストグラムデータの一例を示す図である。
【図５】検出ヒストグラムデータの一例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、在及び不在の判断処理を示している。
【図７】本実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、不在ヒストグラムデータの更新処理を示している。
【図８】第２実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、在及び不在の判断処理を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る不在検出装置を含む制御システムのブロック図であり、図２は、図１に示した制御システムの設置例を示す構成図である。
【００１５】
図１に示すように、制御システム１は、家庭等に設置される各種機器３０を制御するものであって、不在検知装置１０と、制御装置２０と、各種機器３０とから構成されている。
【００１６】
不在検知装置１０は、家庭等においてユーザの在及び不在を検知するものである。制御装置２０は、不在検知装置１０からの検知結果に基づいて、各種機器３０を制御するものである。例えば、制御装置２０は、ユーザが不在の場合に各種機器３０の電源をオフし、ユーザが在の場合に各種機器３０の電源をオンする。また、第１機器３１は例えば図２に示すようにテレビであり、第２機器３２はエアコンであり、第３機器３３は照明装置である。
【００１７】
不在検知装置１０は、音検出部（音検出手段）１１と、演算部（演算手段）１２と、記憶部（記憶手段）１３と、判定部（不在判断手段）１４と、更新部（更新手段）１５とを備えている。
【００１８】
音検出部１１は周囲の音を検出するものである。この音検出部１１は、例えば図２に示すようにマイクによって構成され、壁面等に埋め込み方式で設置されている。演算部１２は、音検出部１１により検出された音の音圧レベルから、ヒストグラムデータを演算して求めるものである。
【００１９】
図３は、ヒストグラムデータの一例を示す図である。図３に示すように、ヒストグラムデータは、音圧レベル毎の発生頻度を度数で表わしたものである。このようなヒストグラムデータを演算するにあたり、演算部１２は、音検出部１１により単位時間で検出された音の音圧レベルを認識する。そして、演算部１２は、その音圧レベルが５ｄＢ単位で何処のグループに属するかを判断する。演算部１２は、属するグループについて度数を「１」だけ加算する。演算部１２は、単位時間毎に上記を繰り返すことにより、ヒストグラムデータを演算する。
【００２０】
再度、図２を参照する。記憶部１３は、不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示すヒストグラムデータを記憶したものである。ここで、記憶部１３に記憶されるヒストグラムデータを、不在ヒストグラムデータと称する。また、演算部１２により演算されたヒストグラムデータを、検出ヒストグラムデータと称する。
【００２１】
判定部１４は、検出ヒストグラムデータと不在ヒストグラムデータとを比較することにより、不在を判断するものである。ここで、ヒストグラムデータは、音圧レベルとその発生頻度とを示すものであり、音環境を詳細に表わしたものである。このため、判定部１４は、検出ヒストグラムデータと不在ヒストグラムデータとを比較することで、現在の音環境と不在環境における音環境とを比較することとなる。このように、ヒストグラムデータという音圧レベル毎の発生頻度を比較することにより、単発的に音圧レベルが所定値以上となって在と判断されてしまう事態を抑制することができる。
【００２２】
詳細に説明すると、判定部１４は、背景レベルを求める。ここで、背景レベルとは、記憶部１３により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルをいう。図４は、不在ヒストグラムデータの一例を示す図である。図４に示すように、最も発生頻度が高い音圧レベルは、４０〜４５ｄＢである。このため、判定部１４は、図４に示す例の場合、４０〜４５ｄＢが背景レベルであると判断する。
【００２３】
また、判定部１４は、演算部１２により演算された検出ヒストグラムデータにおいて背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計と背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計との割合に基づいて、不在を判断する。具体的に判定部１４は、検出ヒストグラムデータにおいて背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計が、背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計よりも大きい場合に在を判断し、そうでない場合に不在と判断する。
【００２４】
ここで、在及び不在の判断の一例について説明する。まず、図３に示したヒストグラムデータが検出ヒストグラムデータであるとする。この場合、背景レベル以下の音圧レベルは、４０〜４５ｄＢのみである。これに対し、背景レベルを超える音圧レベルは、４５〜５０ｄＢ、５０〜５５ｄＢ、及び、５５〜６０ｄＢが該当する。図３の例によると、４０〜４５ｄＢのみの度数合計よりも４５〜５０ｄＢ、５０〜５５ｄＢ、及び、５５〜６０ｄＢの度数合計の方が大きい。よって、図３に示す例の場合、判定部１４は、在と判断することとなる。
【００２５】
このように、判定部１４は割合により在及び不在を判断するため、単発的な音圧レベルの上昇によって誤った判断をしてしまうことを一層抑制することができる。
【００２６】
さらに、判定部１４は、不適切な音圧レベルについて検出ヒストグラムデータから除外する。不適切な音圧レベルとは、例えば周囲で工事などの大きな雑音が発生している場合などに発生する。このように、突発的に発生した音については除外した方が不在判断について適切に判断できることとなる。
【００２７】
具体的に判定部１４は、演算部１２により演算された検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定頻度以上の音圧レベルについて除外する。図５は、検出ヒストグラムデータの一例を示す図である。図５に示す検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルは４０〜４５ｄＢであるとする。このため、判定部１４は、背景レベルを超える４５ｄＢ以上の音圧レベルにおいて所定度数以上の音圧レベルがあるか判断する。図５に示す例では、５５〜６０ｄＢの音圧レベルが所定度数以上であるため、判定部１４は、５５〜６０ｄＢの音圧レベルを除外することとなる。
【００２８】
再度、図１を参照する。更新部１５は、記憶部１３に記憶される不在ヒストグラムデータを更新するものである。この更新部１５は、検出ヒストグラムデータに基づいて不在と判断された場合、その検出ヒストグラムデータに基づいて不在ヒストグラムデータを更新する。詳細に説明すると、更新部１５は、不在と判断された場合の検出ヒストグラムデータを蓄積していく。そして、更新部１５は、蓄積数がある一定値（例えば１時間分）に達した場合、蓄積されたヒストグラムデータの平均等により、不在ヒストグラムデータを算出する。その後、更新部１５は、算出した不在ヒストグラムデータを記憶部１３に記憶させる。なお、不在ヒストグラムデータは、平均により算出する場合に限らず、他の方法によって算出してもよい。
【００２９】
このように、更新部１５は、不在時における検出ヒストグラムデータを蓄積して更新するため、装置１０の設置環境に相違があったとしても、不在ヒストグラムデータはその設置環境にあったものに更新されていくこととなる。
【００３０】
次に、本実施形態に係る不在検知方法について説明する。図６は、本実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、在及び不在の判断処理を示している。図６に示すように、まず、演算部１２は、音検出部１１により単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、検出ヒストグラムデータを演算する（Ｓ１）。
【００３１】
次に、判定部１４は、不在ヒストグラムデータから背景レベルを特定し、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定度数以上の音圧レベルがあるか否かを判断する（Ｓ２）。所定度数以上の音圧レベルがないと判断した場合（Ｓ２：ＮＯ）、処理はステップＳ４に移行する。一方、所定度数以上の音圧レベルがあると判断した場合（Ｓ２：ＹＥＳ）、判定部１４は、その音圧レベルについて検出ヒストグラムデータから削除する（Ｓ３）。そして、処理はステップＳ４に移行する。
【００３２】
ステップＳ４において判定部１４は、背景レベル以下の音圧レベルの合計度数が、背景レベルを超える音圧レベルの合計度数よりも大きいか否かを判断する（Ｓ４）。背景レベルを超える音圧レベルの合計度数よりも大きいと判断した場合（Ｓ４：ＹＥＳ）、判定部１４は、不在であると判断し（Ｓ５）、処理はステップＳ７に移行する。一方、背景レベルを超える音圧レベルの合計度数よりも大きくないと判断した場合（Ｓ４：ＮＯ）、判定部１４は、在であると判断し（Ｓ６）、処理はステップＳ７に移行する。
【００３３】
ステップＳ７において判定部１４は、在及び不在の判定結果、及び、検出ヒストグラムデータを送信する（Ｓ７）。このとき、判定部１４は、更新部１５に対し、判定結果及び検出ヒストグラムデータを送信し、制御装置２０に対し、判定結果を送信する。その後、図６に示す処理は終了する。
【００３４】
図７は、本実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、不在ヒストグラムデータの更新処理を示している。図７に示すように、まず、更新部１５は、判定部１４から送信された判定結果が不在であるか否かを判断する（Ｓ１１）。不在でないと判断した場合（Ｓ１１：ＮＯ）、図７に示す処理は終了する。
【００３５】
一方、不在であると判断した場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、更新部１５は、検出ヒストグラムデータを蓄積し（Ｓ１２）、１時間分の検出ヒストグラムデータが蓄積されたか否かを判断する（Ｓ１３）。１時間分の検出ヒストグラムデータが蓄積されていないと判断した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、図７に示す処理は終了する。
【００３６】
一方、１時間分の検出ヒストグラムデータが蓄積されたと判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、更新部１５は、不在ヒストグラムデータを算出し（Ｓ１４）、記憶部１３に記憶させて不在ヒストグラムデータを更新する（Ｓ１５）。その後、図７に示す処理は終了する。
【００３７】
このようにして、本実施形態に係る不在検知装置１０及び不在検出方法によれば、単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算するため、音圧レベルとその発生頻度との音環境を詳細に求めることとなる。また、検出ヒストグラムデータと、不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する。このため、明らかとなった音環境と、不在環境における音環境とを比較することとなる。このように、ヒストグラムデータという音圧レベル毎の発生頻度を比較することにより、単発的に音圧レベルが所定値以上となって在と判断されてしまう事態を抑制することができる。従って、不在判断について精度の向上を図ることができる。
【００３８】
また、演算された検出ヒストグラムデータにおいて背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計と背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計との割合に基づいて、不在を判断する。このように、割合に基づいて判断することで、一層単発的な音圧レベルの上昇によって誤った判断をしてしまうことを抑制することができる。従って、不在判断について一層精度の向上を図ることができる。
【００３９】
また、記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、演算された検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定頻度以上の音圧レベルについて除外したうえで、不在を判断する。このため、周囲で工事などの大きな雑音が発生している場合など、その音圧レベルに基づいて不在にも拘わらず在と判断されてしまう事態を抑制することができる。従って、不在判断について一層精度の向上を図ることができる。
【００４０】
また、不在と判断された場合、検出ヒストグラムデータを蓄積し、蓄積された検出ヒストグラムデータから不在ヒストグラムデータを演算して記憶させる。このように、不在時における検出ヒストグラムデータを蓄積して更新するため、装置１０の設置環境に相違があったとしても、不在ヒストグラムデータはその設置環境にあったものに更新されていくこととなる。従って、不在判断について一層精度の向上を図ることができる。
【００４１】
次に、第２実施形態に係る不在検知装置１０及び不在検知方法について説明する。第２実施形態に係る不在検知装置１０は、第１実施形態のものと同様であるが、判定部１４の在及び不在の判断方法が異なっている。以下、第１実施形態との相違点のみを説明する。
【００４２】
図１に示す判定部１４は、演算部１２により演算された検出ヒストグラムデータの分散と、記憶部１３により記憶された不在ヒストグラムデータの分散とを比較して、不在を判断する。より詳細に、判定部１４は、検出ヒストグラムデータの分散が、不在ヒストグラムデータの分散よりも大きい場合に、在であると判断する。ここで、分散が大きい場合とは、多様なレベルの音が入力されたといえ、在環境である可能性が高い。また、分散を採用することから、単発的な音圧レベルの上昇によって誤った判断をしてしまうことを一層抑制することができる。
【００４３】
次に、第２実施形態に係る不在検知方法について説明する。図８は、第２実施形態に係る不在検知方法を示すフローチャートであって、在及び不在の判断処理を示している。図８に示すように、まず、ステップＳ２１〜Ｓ２３において図６に示したステップＳ１〜Ｓ３と同様の処理が実行される。
【００４４】
次に、判定部１４は、検出ヒストグラムデータの分散が不在ヒストグラムデータの分散よりも大きいか否かを判断する（Ｓ２４）。検出ヒストグラムデータの分散が不在ヒストグラムデータの分散よりも大きいと判断した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、判定部１４は、在であると判断し（Ｓ２５）、処理はステップＳ２７に移行する。一方、検出ヒストグラムデータの分散が不在ヒストグラムデータの分散よりも大きくないと判断した場合（Ｓ２４：ＮＯ）、判定部１４は、不在であると判断し（Ｓ２６）、処理はステップＳ２７に移行する。そして、ステップＳ２７において判定部１４は、在及び不在の判定結果、及び、検出ヒストグラムデータを送信する（Ｓ２７）。その後、図８に示す処理は終了する。
【００４５】
このようにして、本実施形態に係る不在検知装置１０及び不在検知方法によれば、第１実施形態と同様に、不在判断について精度の向上を図ることができる。
【００４６】
さらに、第２実施形態によれば、演算された検出ヒストグラムデータの分散と記憶された不在ヒストグラムデータの分散とを比較して、不在を判断する。ここで、分散が大きいということは、多様なレベルの音が入力されたといえ、在環境である可能性が高い。また、分散を採用することから、単発的な音圧レベルの上昇によって誤った判断をしてしまうことを一層抑制することができる。従って、不在判断について一層精度の向上を図ることができる。
【００４７】
以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよいし、各実施形態を組み合わせてもよい。
【００４８】
例えば、上記実施形態において不在検知装置１０は、各種機器３０を制御する制御システム１の一部として用いられているが、これに限らず、防犯システム等に用いられてもよい。
【符号の説明】
【００４９】
１…制御システム
１０…不在検知装置
１１…音検出部（音検出手段）
１２…演算部（演算手段）
１３…記憶部（記憶手段）
１４…判定部（不在判断手段）
１５…更新部（更新手段）
２０…制御装置
３０…各種機器
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周囲の音を検出する音検出手段と、
前記音検出手段により単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算手段と、
不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータを記憶した記憶手段と、
前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータと前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する不在判断手段と、
を備えることを特徴とする不在検知装置。
【請求項２】
前記不在判断手段は、前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータにおいて前記背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計と前記背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計との割合に基づいて、不在を判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の不在検知装置。
【請求項３】
前記不在判断手段は、前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータの分散と前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータの分散とを比較して、不在を判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の不在検知装置。
【請求項４】
前記不在判断手段は、前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定頻度以上の音圧レベルについて除外したうえで、前記不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の不在検知装置。
【請求項５】
前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータを更新する更新手段をさらに備え、
前記更新手段は、前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータに基づいて前記不在判断手段により不在と判断された場合、当該検出ヒストグラムデータを蓄積し、蓄積された検出ヒストグラムデータから前記不在ヒストグラムデータを演算して前記記憶手段に記憶させる
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の不在検知装置。
【請求項６】
周囲の音を検出する音検出工程と、
前記音検出工程において単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算工程と、
前記演算工程において演算された検出ヒストグラムデータと、予め記憶された不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する不在判断工程と、
を有することを特徴とする不在検知方法。
【請求項１】
周囲の音を検出する音検出手段と、
前記音検出手段により単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算手段と、
不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータを記憶した記憶手段と、
前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータと前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する不在判断手段と、
を備えることを特徴とする不在検知装置。
【請求項２】
前記不在判断手段は、前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータにおいて前記背景レベル以下の音圧レベルの頻度合計と前記背景レベルを超える音圧レベルの頻度合計との割合に基づいて、不在を判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の不在検知装置。
【請求項３】
前記不在判断手段は、前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータの分散と前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータの分散とを比較して、不在を判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の不在検知装置。
【請求項４】
前記不在判断手段は、前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータにおいて最も発生頻度が高い音圧レベルを背景レベルとし、前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータにおいて、背景レベルを超える音圧レベルのうち所定頻度以上の音圧レベルについて除外したうえで、前記不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の不在検知装置。
【請求項５】
前記記憶手段により記憶された不在ヒストグラムデータを更新する更新手段をさらに備え、
前記更新手段は、前記演算手段により演算された検出ヒストグラムデータに基づいて前記不在判断手段により不在と判断された場合、当該検出ヒストグラムデータを蓄積し、蓄積された検出ヒストグラムデータから前記不在ヒストグラムデータを演算して前記記憶手段に記憶させる
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の不在検知装置。
【請求項６】
周囲の音を検出する音検出工程と、
前記音検出工程において単位時間毎に検出された音の音圧レベルから、音圧レベル毎の発生頻度を示す検出ヒストグラムデータを演算する演算工程と、
前記演算工程において演算された検出ヒストグラムデータと、予め記憶された不在環境における音圧レベル毎の発生頻度を示す不在ヒストグラムデータとを比較して、不在を判断する不在判断工程と、
を有することを特徴とする不在検知方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１１−２０４０７６（Ｐ２０１１−２０４０７６Ａ）
【公開日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−７１６２８（Ｐ２０１０−７１６２８）
【出願日】平成２２年３月２６日（２０１０．３．２６）
【出願人】（０００００５８３２）パナソニック電工株式会社 (17,916)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月２６日（２０１０．３．２６）
【出願人】（０００００５８３２）パナソニック電工株式会社 (17,916)
【Ｆターム（参考）】
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