JP2013178933A - 電池型センサノード、電子機器識別装置、方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】乾電池型センサノード12が、電子機器16の電池収容部に収容され、バッテリ20から、当該電子機器16に電源を供給する。電流計測部24によって、バッテリ20から、電子機器16へ流れる電流を計測し、電圧計測部26によって、バッテリ20の電圧を計測する。無線通信部28によって、電流計測部24によって計測された電流及び電圧計測部26によって計測された電圧を、電子機器識別装置14へ送信する。
【選択図】図1
Description
図1に示すように、第1の実施の形態に係る電子機器識別システム10は、乾電池型センサノード12と、乾電池型センサノード12に無線通信によって接続された電子機器識別装置14とを備えている。
乾電池型センサノード12は、電池のように放電機能をもち、電流計のように、乾電池型センサノード12から、当該乾電池型センサノード12を電池収容部(電池ケース)に収容した電子機器16へ流れる電流値を計測する。また、乾電池型センサノード12に含まれるバッテリの電圧値も計測する。
図2に、いくつかの携帯型電子機器の電池収容部に乾電池型センサノード12を収容し、電子機器を操作したときに得られた時系列センサデータを示す。図2(a)上部のグラフは、電動歯ブラシから得られた時系列センサデータを示しており、X軸は時間を示し、Y軸は電流値(mA)を示す。電動歯ブラシのスイッチを入れた直後に突入電流が見られ、その後、特徴的な周波数の波形が見られている。これは、電動歯ブラシ内のモータによるものと考えられる。図2(a)下部のグラフは、上部の時系列センサデータから求めた周波数スペクトログラムである。スペクトログラムには周波数のピークが見られ、これは時系列センサデータの特徴的な周波数によるものである。このような周波数的な特徴は、乾電池型センサノード12を収容している電子機器の認識や、電子機器の操作状態(イベント)の認識に有用である。
電子機器識別装置14は、CPU(Central Processing Unit)と、RAM(Random Access Memory)と、後述する識別処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROM(Read Only Memory)とを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。図3に示すように、電子機器識別装置14は、無線通信部30、特徴抽出部32、モデルセット記憶部34、識別部36、及び出力部38を備えている。なお、無線通信部30が、取得部の一例である。
乾電池型センサノード12から得られたセンサデータを用いて、乾電池型センサノード12が収容されている電子機器の種類を識別すると共に、電子機器の操作状態(イベント)を識別する。まず、乾電池型センサノード12から得られたデータから特徴抽出を行った後、抽出された特徴ベクトルを用いて、電子機器およびイベントの識別を行う。識別のため、得られた特徴ベクトルと、図4に示すように、電子機器の種類ごとに用意したモデルセットとを比較する。本実施の形態では、電子機器のモデル化には、隠れマルコフモデル(HMM)を用いる。識別手法の詳細については後述する。なお、電子機器の種類ごとのモデルセットが、識別モデルの一例である。
特徴抽出部32は、センサデータの時系列に対してタイムウインドウ(窓)毎に抽出処理を行う。例えば、1秒ごとのスライディング窓を設定し、その窓ごとに、その窓内のセンサデータからFFT成分を求め、求めたFFT成分を基に特徴抽出を行う。上述したとおり、FFT成分や電流値の情報は電子機器やイベントの識別に有用である。そこで、窓ごとに求めたFFT成分と電流値の平均値を特徴ベクトルとして、特徴ベクトルの時系列データを抽出する。
乾電池型センサノード12から得られたセンサデータから、特徴ベクトルの時系列データが抽出される。この特徴ベクトルの時系列データを用いて、乾電池型センサノード12が収容されている電子機器の種類を識別するとともに、それぞれの特徴ベクトルを電子機器の適切なイベントのクラスに分類する。上記図4に示すように、本実施の形態では、特徴ベクトルの時系列データと、あらかじめ電子機器ごとに用意したモデルセットとを比較することで、電子機器の識別とイベントの識別とを同時に行う。モデルセットは、あらかじめ用意したトレーニングデータを基に学習する。モデルセットは、電子機器のイベントごとに用意したleft-to-right HMMから構成される。HMMの観測変数は特徴ベクトルに対応し、隠れ変数はイベントの内部状態に対応するとする。
次に、第1の実施の形態に係る電子機器識別システム10の作用について説明する。まず、電子機器識別装置14の入力部(図示省略)を介して、電子機器の種類及び操作状態を示すラベルが付与された、種々の電子機器に収容されたときの乾電池型センサノード12のセンサデータの時系列データが、学習データとして複数入力され、メモリ(図示省略)に格納される。そして、電子機器識別装置14の特徴抽出部32によって、学習データの各々について、特徴量ベクトルの時系列データが抽出され、電子機器の種類毎に、電子機器の種類及び操作状態を識別するためのモデルセットが学習される。学習された複数のモデルセットが、モデルセット記憶部34に格納される。
12 乾電池型センサノード
14 電子機器識別装置
16 電子機器
18 筐体
20 バッテリ
24 電流計測部
26 電圧計測部
28、30 無線通信部
32 特徴抽出部
34 モデルセット記憶部
36 識別部
Claims (7)
- 電子機器の電池収容部に収容されるための電池型センサノードであって、
前記電池型センサノードを収容した前記電子機器に電源を供給するためのバッテリと、
前記バッテリから、前記電池型センサノードを収容した前記電子機器へ流れる電流を計測する電流計測部と、
前記電流計測部によって計測された電流を出力する出力部と、
前記バッテリ、前記電流計測部、及び出力部を収納した電池型の筐体と、
を含む電池型センサノード。 - 前記電池型の筐体に収納され、かつ、前記バッテリの電圧を計測する電圧計測部を更に含み、
前記出力部は、前記電流計測部によって計測された電流、及び前記電圧計測部によって計測された電圧を出力する請求項1記載の電池型センサノード。 - 請求項1記載の電池型センサノードから出力された電流を取得する取得部と、
前記取得部により取得した電流の時系列に基づいて、特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴量に基づいて前記電子機器の種類及び前記電子機器の操作状態の少なくとも一方を識別するための予め学習した識別モデルと、前記特徴抽出部によって抽出された前記特徴量とに基づいて、前記電池型センサノードを収容した前記電子機器の種類及び前記電子機器の操作状態の少なくとも一方を識別する識別部と、
を含む電子機器識別装置。 - 請求項2記載の電池型センサノードから出力された電流及び電圧を取得する取得部と、
前記取得部により取得した電流及び電圧から求められる抵抗値の時系列に基づいて、特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴量に基づいて前記電子機器の種類及び前記電子機器の操作状態の少なくとも一方を識別するための予め学習した識別モデルと、前記特徴抽出部によって抽出された前記特徴量とに基づいて、前記電池型センサノードを収容した前記電子機器の種類及び前記電子機器の操作状態の少なくとも一方を識別する識別部と、
を含む電子機器識別装置。 - 取得部、特徴抽出部、及び識別部を含む電子機器識別装置における電子機器識別方法であって、
前記取得部によって、請求項1記載の電池型センサノードから出力された電流を取得するステップと、
前記特徴抽出部によって、前記取得部により取得した電流の時系列に基づいて、特徴量を抽出するステップと、
前記識別部によって、前記特徴量に基づいて前記電子機器の種類及び前記電子機器の操作状態の少なくとも一方を識別するための予め学習した識別モデルと、前記特徴抽出部によって抽出された前記特徴量とに基づいて、前記電池型センサノードを収容した前記電子機器の種類及び前記電子機器の操作状態の少なくとも一方を識別するステップと、
を含む電子機器識別方法。 - 取得部、特徴抽出部、及び識別部を含む電子機器識別装置における電子機器識別方法であって、
前記取得部によって、請求項2記載の電池型センサノードから出力された電流及び電圧を取得するステップと、
前記特徴抽出部によって、前記取得部により取得した電流及び電圧から求められる抵抗値の時系列に基づいて、特徴量を抽出するステップと、
前記識別部によって、前記特徴量に基づいて前記電子機器の種類及び前記電子機器の操作状態の少なくとも一方を識別するための予め学習した識別モデルと、前記特徴抽出部によって抽出された前記特徴量とに基づいて、前記電池型センサノードを収容した前記電子機器の種類及び前記電子機器の操作状態の少なくとも一方を識別するステップと、
を含む電子機器識別方法。 - コンピュータに、請求項5又は6記載の電子機器識別方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
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