JP2022531100A - 部屋内の人物のレーダベースの検出のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検出システムを提供する。【解決手段】以前には、センサは、部屋内の座ったままの人物の存在を適切に検出しなかった。本発明の実施形態は、ドップラーレーダセンサを使用して、在室者に関連する生理学的信号を測定し、在室者の心肺運動変位のリーマン積分（ＲＩ）、体動指数（ＢＭＩ）及び体動の振幅差累積（ＡＤＡ）を算出する。在室者の検出のための決定は、適応的閾値処理によるものであり得る。【選択図】図１

Description

技術分野
本明細書における実施形態は、概して、検出システムに関し、より詳細には、部屋内の人物のレーダベースの検出のためのシステム及び方法に関する。

背景技術
一般的に用いられる在室センサは、読書又はタイピングしている座ったままの人物の存在を適切に検出しない。この誤検出は、部屋が在室されている間に照明及びＨＶＡＣのスイッチが切れる原因となり得る。この煩わしさのために、ユーザは、多くの場合、在室センサを無効にするか、又は非常に長時間の遅延と共にそれらを使用し、エネルギーの節約は、より正確な在室センサで可能であるよりも少なくなる。

他のレーダベースの在室センサは、ファン又は動くカーテンからの誤測を有し得る。他のレーダベースのセンサは、存在又は空室の決定をもたらすのみであり、活動レベルについての情報をもたらさない。他のレーダベースの在室センサは、単純なプロセッサ上でリアルタイムに実行することができない、要求の厳しい処理を有する。他のレーダベースのセンサは、環境が変化している状況を含むいくつかの状況で存在又は空室の正確な決定をもたらさない。他のレーダベースのセンサは、壁の背後の隠蔽モードで動作しない。

ドップラーレーダ在室感知技術では、ドップラーレーダ送受信器が感知機能を行う。レーダ送受信器は、電波信号を伝送し、標的から反射された、動きで変調された信号を受信する。運動する表面において反射されたＲＦ波は、表面速度に比例する周波数偏移を受ける。例えば、人物の胸が呼吸及び心臓の鼓動のために運動している際、表面が周期的に運動している場合、これは、表面変位に比例する位相偏移として特徴付けられ得る。運動が波長と比べて小さい場合、伝送波及び反射波の両方をミキサに結合する回路は、運動に正比例する低周波成分を有する出力信号を生成することができる。したがって、ドップラーレーダは、現在、生命兆候検出のために用いられており、それを、医療用途だけでなく、在室検出にとって実行可能な選択肢にもしている。

最近の研究において、閉鎖空間内の様々な場所における機械及び人間の標的を、ノイズを克服して検出するためのドップラーレーダの能力が研究された。ドップラーレーダをＲＭＳ処理と併せて用いることは、場合により、動きをノイズと区別することができる。部屋内の人物の存在を検出するシステムの改善が必要とされている。

本発明の開示
主題の技術の一態様では、部屋内の人物の存在を検出するためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読プログラムコードを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品が開示される。コンピュータ可読プログラムコードは、処理ユニットによって実行されると、部屋内の体動を指示する信号の閾値レベルを設定することと、部屋内のレーダセンサからレーダベースの信号を受信することと、レーダベースの信号からのデータのサンプリングのためのリーマン積分（ＲＩ）値を決定することと、第１の時間窓にわたるＲＩ値が閾値レベルを超えるかどうかを決定することと、ＲＩ値が閾値レベルを超える場合、部屋が在室されていると決定し、及びターンオン信号をコントローラに送信して環境負荷をオンにするか、又は部屋内の環境負荷をオンに維持することと、ＲＩ値が閾値レベルを超えない場合、部屋が空室であると決定し、及びターンオフ信号をコントローラに送信して環境負荷をオフにすることとを行うように構成される。

別の態様では、部屋内の人物の存在を検出するための方法は、部屋内の体動を指示する信号の閾値レベルを設定することと、部屋内のレーダセンサからレーダベースの信号を受信することと、レーダベースの信号からのデータのサンプリングのためのリーマン積分（ＲＩ）値を決定することと、第１の時間窓にわたるＲＩ値が閾値レベルを超えるかどうかを決定することと、ＲＩ値が閾値レベルを超える場合、部屋が在室されていると決定し、及びターンオン信号をコントローラに送信して環境負荷をオンにするか、又は部屋内の環境負荷をオンに維持することと、ＲＩ値が閾値レベルを超えない場合、部屋が空室であると決定し、及びターンオフ信号をコントローラに送信して環境負荷をオフにすることとを含む。

図面の簡単な説明
以下では、添付の図面を参照して本発明のいくつかの実施形態の詳細な説明が行われる。同様の符号は、図の対応する部分を表す。

主題の技術の実施形態に係る、部屋内の人物の存在を検出するためのシステムのブロック図である。 主題の技術の実施形態に係る、図８のシステムによって監視されている、物体で満たされているが、在室されていない部屋の図である。 主題の技術の実施形態に係る、図２Ａの部屋であるが、人物によって在室されており、図１のシステムによって監視されている部屋である。 主題の技術の一実施形態に係る、測定が部屋の在室状態を指示するかどうかを決定するための方法のフローチャートである。 主題の技術の別の実施形態に係る、部屋内の人物の存在を検出するための方法のフローチャートである。 主題の技術の別の実施形態に係る、部屋内の人物の存在を検出するための方法のフローチャートである。 主題の技術の実施形態を用いて１日全体にわたって得られたレーダ点のプロットである。 従来のセンサ及びシステムを用いて１日全体にわたって得られた点のプロットである。 図６Ａのデータのためのリーマン積分算出の点のプロットである。 複数の卓及び空いた座席間で単一の人物が座席を占有している教室の概略図である。 主題の技術の実施形態によって図７の環境内で生成されたデータのプロットである。 従来のセンサシステムによって図７の環境内で生成されたデータのプロットである。 主題の技術の実施形態により、運動するファンを有する部屋内で生成されたデータのプロットである。 従来のセンサシステムにより、運動するファンを有する部屋内で生成されたデータのプロットである。 主題の技術の実施形態に係る、データ点のピーク検出を示す、図１のシステムによって部屋について生成されたデータのプロットである。 主題の技術の実施形態に係る、データ点のピーク検出を示す、図１のシステムによって部屋について生成されたデータのプロットである。

本発明の最良の形態
広範には、主題の技術の実施形態は、在室者の心肺運動変位のリーマン積分（ＲＩ）、体動指数（ＢＭＩ）及び体動の振幅差累積（ＡＤＡ）の使用を活用して在室者の存在を決定することにより、部屋内の人物の存在を検出するシステム及び方法を提供する。本方法は、レーダ反射から抽出された情報の分析を大幅に向上させ、したがって在室検出の精度を増大させることができる。

図１を参照すると、例示的な実施形態に係る、部屋内の人物の存在を検出するためのシステムが示されている。システムは、部屋内に位置付けられ得るドップラーレーダ送受信器を含み得る。送受信器は、無線信号源に接続されたアンテナ、受信された信号を復調するためのミキサ並びにアンテナによって受信された信号をデータ取得及びその後の分析のために調節するように構成された回路を含み得る。デジタル化された信号は、データを在室について分析するように構成された処理ユニットを含み得るコンピューティングデバイスに提供され得る。図２Ａ及び図２Ｂは、主題の技術の実施形態が実施され得る環境の一例を示す。図２Ａは、複数の空いた机１０を含む教室を示す。ドップラーベースのレーダセンサシステム１２は、レーダ信号を用いて部屋を走査することができる場所に位置付けられている。レーダセンサシステム１２によって取得されたデータは、レーダセンサシステム１２からの信号が、部屋が在室状態であるか又は空室状態であるかを指示するかどうかを決定するためのプロセスを実行するソフトウェア実施形態を含み得るコンピューティングデバイス１３に通信される。レーダセンサシステム１２及びコンピューティングデバイス１３は、図１に示されるシステムを表す。例示的な適用では、要素１４は、動作がソフトウェアによって制御され得る環境負荷である。図示の例では、要素１４は、ＨＶＡＣシステムのファンである。図２Ａは、空室状態であると決定された部屋を表し、したがって、環境負荷１４は、オフに保たれている。机１０が人物１１によって占有されていることを除いて、図２Ｂは、図２Ａと同様である。以下において開示されるプロセスに基づいて、ソフトウェアは、部屋内の１人又は複数の人物１１の存在を決定することになり、したがって環境負荷１４を、オンになるか又は部屋が在室状態になっている限り自らをオンのままに維持するように制御し得る。

例示的な動作では、伝送器が無線信号を発生させ、それをアンテナに送信する。無線信号は、部屋内の物体から反射し、反射された信号の一部分は、アンテナに戻る。信号は、アンテナから受信器回路機構に伝わり、そこで、それは、復調、調節及びデジタル化される。デジタル化された信号は、処理ユニットに送信され、そこで、ソフトウェアプロセスは、デジタル化された信号を分析し、在室又は空室を決定する。処理ユニットは、在室／空室の決定に関する情報を、それが適用において利用され得るように通信及び／又は制御回路機構を介して送信する。一部の実施形態では、在室に関する情報は、将来の利用のために、コンピューティングデバイス上に常駐するメモリ内に記憶され得る。一部の実施形態では、システムは、処理ユニット上で実行するファームウェアによって制御され得、他の構成要素をオン／オフにし得る。ソフトウェア及びファームウェアは、システムメモリ内に記憶され得る。一部の実施形態では、温度センサからの値は、閾値レベルを設定するために用いられ得る。一部の実施形態では、光センサからの値は、部屋の在室状態に関する情報を受信するコントローラに接続された照明のための照明制御の決定を行うために用いられ得る。

ＲＭＳ電力を（適応的であるか又は適応的でない）閾値と比較することにより、全体的な体の動きの存在又は不在の決定が行われ得る。

適応的閾値処理は、以下においてより詳細に説明されるレベル交差プロセスに基づき得る。レベル交差のための閾値は、信号の極大値及び／又は極小値に基づき得る。一部の実施形態では、設置の開始時の校正が閾値のためのベースラインを決定し得、閾値レベルは、その後、受信されたデータの平均及びデータのための標準偏差に基づいて調整され得る。閾値は、一部の実施形態では、温度センサによって測定された部屋内の温度に基づいて設定され得る。閾値は、信号の振幅に基づいて、天井ファンの存在を含む環境変化を考慮し、且つ距離、角度等などの信号電力に影響を及ぼす因子を補正するように設定され得る。レーダシステムが複数のアンテナを有し、対象に対する角度を受信信号における位相差によって推定することができる実施形態では、閾値は、推定された角度に基づいて設定され得る。

次に、図３を参照すると、例示的な実施形態に係る、部屋の空室及び在室状態を周期的に決定するためのプロセスが示されている。例示的な実施形態では、リーマン積分が算出され、監視下の部屋の空室又は在室ステータスを決定するために閾値レベルと比較され得る。生データが取得され、継続的に調節され得る。システムは、最初に、部屋が空室状態であると仮定する始動プロセスにあり得る。以下の説明において、ＴＨ１、ＴＨ２、ＴＨ３及びＴＨ４は、ＲＩのための変動閾値を表す変数である。例えば、ＴＨ１は、デルタ（連続したサンプル間の差）のための閾値である。これらが用いられるとき、ＴＨ４≦ＴＨ３≦ＴＨ２である。図面に示されていないが、期間Ｔ１、Ｔ２及びＴ３も参照されることになる。Ｔ１、Ｔ２及びＴ３は、算出が行われる期間を表す変数である。

システムは、データサンプルが閾値ＴＨ１と交差するまで空室状態のままにとどまる。閾値ＴＨ１が交差されると、システムは、部屋が在室状態になっていると決定し得る。在室状態では、照明、ＨＶＡＣ、セキュリティ又は他の適用の制御のための必要に応じて「在室」の信号が通信回路機構を介して伝送されるか、又は情報が後の分析のために記憶される。システムは、信号が取得され、記録される期間Ｔ１（一部の実施形態では、Ｔ１は、６０秒である）にわたり、在室状態のままにとどまり得る。在室状態では、在室者の心肺運動変位信号のリーマン積分（ＲＩ）が次の期間Ｔ１にわたって算出される。まず、信号のリーマン積分が各期間Ｔ２＜Ｔ１（一部の実施形態では、Ｔ２は、１０秒である）にわたって算出され、ＲＩの合計が閾値ＴＨ２と交差するかどうかが決定される。交差する場合、本方法は、部屋のステータスがさらなる期間Ｔ１にわたって在室状態のままにとどまることを指示する。交差しない場合、本方法は、ＲＩが閾値ＴＨ３＜ＴＨ２と交差する時間の割合を算出し得、信号の振幅差累積（ＡＤＡ）を算出し得る。ＲＩが閾値時間（例えば、時間の少なくとも３３％）にわたってＴＨ３と交差し、ＡＤＡがＴＨ４と交差する場合、ステータスは、さらなる６０秒にわたり、在室状態に戻り得る。これらのいずれも実現されない場合、負荷は、オフにされ、閾値は、適応的に調整され得、システムは、空室状態に戻る。一部の実施形態では、閾値は、以前の期間Ｔ３＞Ｔ１内の信号の平均及び標準偏差に基づいて調整され得る。

一部の実施形態では、サンプルの振幅を閾値と単純に比較するのではなく、現在のサンプルと、先行する極大又は極小との間の差の絶対値が閾値ＴＨ１と比較され得る。これらの実施形態では、極小及び極大は、以下のように識別される。初期極大ＭＡＸ＿１が最初のサンプルの値として初めに識別される。ＭＡＸ＿１は、新たな極小ＭＩＮ１が、ＭＡＸ１－ＴＨ１よりも小さい信号として識別されるまで、ＭＡＸ１の現在の値よりも大きい振幅を有する任意のサンプルとして再定義される。ＭＩＮ１は、新たな極大ＭＡＸ２が、ＭＩＮ１＋ＴＨ１よりも大きい信号として識別されるまで、任意のより低いサンプルとして再定義される。このシステムは、信号の境界を設定する極大及び極小のセットを識別するために反復する。新たなＭＡＸ＿ｎ若しくはＭＩＮ＿ｎが定義されるか又はＭＡＸ＿ｎ若しくはＭＩＮ＿ｎが再定義されるたびに、在室状態が再設定される。

一部の実施形態では、ＲＩは、新たなＭＡＸ＿ｎ若しくはＭＩＮ＿ｎが定義されることなく又はＭＡＸ＿ｎ若しくはＭＩＮ＿ｎが再定義されることなく、期間Ｔ１が経過した場合にのみ算出される。一部の実施形態では、Ｔ１は、１分である。

連続した極大及び極小の対間のタイミング（ｔ＿ＭＡＸ＿ｎ－ｔ＿ＭＡＸ＿（ｎ－１）及びｔ＿ＭＩＮ－ｔ＿ＭＩＮ＿（ｎ－１））は、限定するものではないが、標準偏差、単峰性試験、二峰性試験、歪度及び尖度を含む方法により、周期信号の存在又は不在を決定するために統計的に評価され得る。

一部の実施形態では、体動指数（ＢＭＩ）は、体動が存在するかどうかを決定するために用いられ得る。これは、（期間Ｔ３にわたって算出された）各ＲＩを期間Ｔ２内の最小ＲＩと比較する。

振幅差累積（ＡＤＡ）は、在室又は空室を決定するために用いることができる。期間Ｔ５にわたってピーク点が識別され、この期間内の連続したピークの振幅の差の絶対値が合計される。

ユークリッドマッチングを介して信号を基準時系列と一致させることにより、活動レベルを決定することができる。動的時間伸縮を介して信号を基準時系列と一致させることにより、活動レベルを決定することができる。

例示的な実施形態では、システムは、アンテナによって受信された信号から生理学的信号を決定し得る。例えば、呼吸及び体動を含む、在室者に関連する生理学的信号は、ドップラーレーダベースのシステムによって測定され、記録され得る。ドップラーレーダからのベースバンド出力信号は、次式として表すことができる。
ｘ＿ｒ（ｔ）＝Ａｃｏｓ（２π／λ（２ｄ＿０＋２ｄ（ｔ））） （１）

ここで、λは、伝送信号の波長であり、ｄ０は、人間の対象までのレーダアンテナの静的距離であり、ｄ（ｔ）は、心臓の鼓動及び呼吸に起因する胸の変位を表し、Ａは、受信信号の振幅である。在室者の心肺運動の変位は、上式における位相に次式の形式で関係する。
Ｓ（ｔ）＝４π／λｄ（ｔ） （２）

一実施形態では、復調信号のサンプリング速度は、１００Ｈｚである。本発明者らは、Ｓ（ｔ）を、６０秒の連続的な重なり合わない窓Ｓｋに分割する。ｋ番目の窓内において、１０秒の期間についてのＳｋのリーマン積分Ａｋ（ｉ）は、次式として定義される。

ここで、ｔｋは、Ｓｋの時間を表す。Ａｋ（ｉ）（ｉ＝ｌ：６）は、１０秒ごとに算出される。本方法は、Ａｋ（ｉ）において１桁を超える変化があった場合、体動を報告する。

体動指数ＢＩ（ｋ）は、次式として定義される体動の振幅（ＢＭＩ）を表すために用いられ得る。

ここで、Ａｋ（ｉ）ｍｉｎは、Ａｋ（ｉ）Ｓｋの最小値である。６０秒の間隔ＳｋにおけるＡｋ（ｉ）である。

呼吸は、振幅及び周波数の両方が変化するため、振幅差累積（ＡＤＡ）は、在室された部屋と無人の部屋とを区別するために利用され得る。毎分内のＡＤＡは、次式として定義される。

ここで、Ｐｋｋは、ｋ番目の１分内のｉ番目のピーク点を表し、ｎは、ｋ番目の１分内のピーク点の総数である。

次に、図４を参照すると、例示的な実施形態に係る、在室を決定するためのプロセスが示されている。プロセスは、上述のパラメータ、在室者の呼吸運動のＲＩ（ＳｋのＡｋ（ｉ））、ＢＭＩ（ＢＩ（ｋ））及び体動のＡＤＡを用い得る。

例示的な実施形態では、レベル交差サブプロセスに基づいて在室状態を決定するために適応的閾値処理が用いられ得る。閾値レベル交差は、信号の極大値に基づき、閾値は、適応的に更新される。図１０及び図１１は、データ点の例を、在室状態を決定する際に用いられる閾値レベルを適応させるために用いられるピーク検出と共に示す。点は、それが最大値を有し、閾値だけより低い値によって先行されている場合、最大ピークと考えられる。図４を再び参照すると、データが取得された後、データは、フィルタリングされ得、極大が算出され、レベル交差のための閾値１（ＴＨ１）に対して比較される。適応的閾値は、温度及び他の環境効果又は測定デバイスの変化を経時的に考慮することを促進する。設置の開始時における校正が閾値のためのベースラインを決定することになり、このとき、閾値は、その後、データの平均及び標準偏差に基づいて調整される。閾値レベルが交差された場合、プロセスは、標的（人物）が部屋内で検出されたと決定し得る。環境機能、（例えば、照明、空調、暖房）は、事前に設定された時間サイクルにわたってオンにされ得る（又は以前にオンであった場合、オンに保たれる）。一例として、標的がシステムによって検出されたとき、データが、適応されたとおりの新たな閾値レベルともはや交差しなくなるまで、負荷（例えば、照明）は、追加の６０秒サイクルにわたってオンに保たれ得、適応的閾値をチェックするプロセスが繰り返され、その後、負荷は、オフにされ得る。また、結果は、後の分析のために記憶され得る。

次に、図５を参照すると、別の例示的な実施形態に係る、部屋の空室及び在室状態を周期的に決定するためのプロセスが示されている。図５のプロセスが、最後の大きい動き以降、時間と共に変化する閾値を含むことを除いて、図５のプロセスは、図３のプロセスと同様である。図示されたプロセスにおいて、Δは、現在のサンプルと、以前に算出された極大又は極小との間の振幅差の絶対値を表す。図５において、プロセスは、サンプル振幅がＴＨ１よりも大きくなるまで部屋の初期空室状態を仮定し得、サンプル振幅がＴＨ１よりも大きくなった場合、プロセスは、部屋が在室されていると決定し得る。在室状態では、プロセスは、ＲＩを変動閾値に照らしてチェックし、部屋が在室状態のままにとどまっているかどうかを決定し得る。

例えば、振幅の変化は、第１の閾値ＴＨ１の交差以降の第１の期間について算出され得る。算出された振幅の変化がＴＨ１以上である場合、部屋は、在室されていると決定され得る。振幅の変化が第１の閾値よりも小さい場合、プロセスは、ＲＩを用いて在室を決定し得る。プロセスは、ＲＩが第２の閾値ＴＨ２よりも大きいかどうかを決定し得る。ＲＩは、振幅が最後に第１の閾値ＴＨ１と交差して以降の期間の複数の重なり合わない窓にわたって算出され得る。図示の例では、ＲＩは、ＴＨ１の最後の交差以降の６０秒の期間における６つの重なり合わない１０秒の間隔内で算出される。算出されたＲＩがＴＨ２以下である場合、部屋は、空室であると決定され得る。ＲＩが閾値ＴＨ２よりも大きい場合、プロセスは、部屋が在室されたままであると決定し、第１の閾値の最後の交差以降の第２の（その後の）時間期間にわたってＲＩの変化を引き続きチェックし得る。例えば、ＲＩの変化は、第１の閾値ＴＨ１の振幅の最後の交差以降の１２０秒（後続の６０秒の窓）について算出され得る。この次の期間にわたる振幅の変化が第１の閾値ＴＨ１以上である場合、プロセスは、部屋が在室されたままであると決定し得、在室ステータスを再設定し得る。振幅の変化が第１の閾値ＴＨ１以上である場合、プロセスは、ＲＩが第３の閾値ＴＨ３よりも大きいかどうかをチェックし得る。ＲＩがＴＨ３よりも大きいかどうかのチェックにおいて、ＲＩは、第２の期間にわたって算出され得る。例えば、ＲＩは、ＴＨ１の最後の交差以降の６０秒～１２０秒の期間における６つの重なり合わない１０秒の間隔内で算出され得る。ＲＩが第３の閾値ＴＨ３以下である場合、部屋は、在室状態のままであると決定され得る。ＲＩが第３の閾値ＴＨ３よりも大きい場合、プロセスは、振幅の変化が後続の期間にわたって第１の閾値よりも小さいままであるかどうかをチェックし得る。例えば、プロセスは、振幅の変化が、ＴＨ１の最後の交差以降の１８０秒間、閾値ＴＨ１よりも小さいままであったかどうかを決定し得る。振幅の変化が、第３の期間又はチェック中、閾値ＴＨ１よりも小さいままでなかった場合、プロセスは、部屋が空室になったと決定し得る。さもなければ、プロセスが、振幅の変化が、第３の期間中、ＴＨ１よりも小さいままでなかったと決定した場合、プロセスは、部屋が在室されたままであると決定し得、チェックを、振幅の変化を再びチェックするための第１の期間に再設定し得る（それにループする）。上述のことは、第１の閾値の最後の交差以降の３つの異なる期間にわたるチェックのプロセスで説明されたが、プロセスは、第１の閾値の最初の交差以降のより多くの期間にわたって継続し得ることが理解されるであろう。加えて、期間の継続時間は、６０秒と異なり得、各期間内の窓の数及び継続時間は、説明されたものと異なり得る。加えて、期間の継続時間は、互いに異なり得る。

図６Ａ～図６Ｃは、１回の記録日全体にわたる、教室内の在室検出のための、従来のＰＩＲ／超音波センサと比べた、ドップラーレーダセンサを本開発の方法と共に用いることの性能結果を示す。図６Ａは、午前の８：００ａｍから午後の４：００ｐｍまで記録されたレーダデータを示す。正午に休憩がある。プロットは、正方形状のプロット点によって表された交差された閾値点（極大及び極小）を示す。図から分かるように、プロットされた閾値交差（極大及び極小点）は、教室が授業中である（在室されている）間に検出されている。しかし、教室が空室になっている休憩期間中、閾値点は、交差されない（これは、正方形プロット点が存在しないということである）。図６Ｂは、従来のセンサの出力を示す。図６Ｃは、算出されたリーマン積分を示す。ハイブリッドセンサ及びドップラーレーダセンサは、いずれも大きい体動又は教室が複数の学生を有して授業中であるときを検出することができるが、正午の休憩時間中、在室者がより少数であり、移動運動がより少ない場合、ドップラーレーダセンサの優れた性能が際立つ。ドップラーレーダセンサが従来のセンサよりも優れた性能を示す同じ日の詳細な事例が以下に説明される。

クラスの休憩時間中、教員が延長期間にわたって座っている（図７）。受動型赤外線は、非常に大きい運動を捕捉し、在室者が座ったままでいる間のほとんどの時間、部屋が在室されていることを検出することができない。超音波動きセンサは、より良好な性能を有するが、依然として、図８Ｂにおいて１２：５８ｐｍ～１：０４ｐｍに見ることができるように、カバレッジにおける長い空白を有する。主題の技術のシステムは、図８Ａに示されるように、区域を連続的に監視することができた。

教室環境では、天井ファンは、通常、オンになっており、これは、運動の誤検出に寄与し得るか又はノイズ信号を歪ませ得る。図９Ａ及び図９Ｂは、教室が無人であり、ファンが次第にオフになっていく状況についてのデータを示す。図９Ｂは、ハイブリッドセンサシステムによって検出された結果を示す。ハイブリッドセンサは、およそ１２：０６において見られるように、誤った在室を検出した。しかし、主題の技術のシステム及びプロセスは、無人の部屋を正しく検出するだけでなく、データが決して閾値レベルを超えない図９Ａに示されるように、ファン速度を算出し、非人間的な速度変化を認識することもできる。加えて、ファン速度は、部屋内に存在する信号のための適応的閾値の算出を行う際の因子として用いられ得る。

理解され得るように、部屋が在室されているか又は空室であるかに関するシステム及び方法からの出力は、部屋内の特徴物を制御する環境システムへの入力として用いられ得る。この決定は、有線又は無線接続を介して、可変風量ＨＶＡＣシステム内の空気流を制御するため、照明をオン／オフにするため、ＨＶＡＣシステムをオン／オフにするため、ＨＶＡＣシステムのための温度設定点を設定するため、他の電子機器をオン／オフにするため、セキュリティ警告を提供するため、ホットデスキングシステムのため、又は他の目的のために情報を用いるであろう建物管理システム、ＨＶＡＣシステム、セキュリティシステム、照明システム、ホームオートメーションシステム、プラグ負荷又は他のシステムに伝送され得る。代替的に、データは、照明又はＨＶＡＣのための制御又はスケジュールを設定するため、空間が通常いつ在室されているかに基づくグリッドインタラクティブなエネルギー使用の決定のため、不動産の決定を行うため、又は他のパラメータを設定するか又は他の決定を行うためのデータを得るためにオフラインで用いることができるであろう。したがって、在室の決定の精度の大幅な改善は、適用に応じてエネルギー使用量の大幅な節約をもたらし得、且つ人物が部屋に在室している最中の負荷の不用意な停止を大幅に改善し得るか、又は不動産コストの低減をもたらし得る。

図１、図２Ａ及び図２Ｂを再び参照すると、コンピューティングデバイス１３は、プログラムモジュールなどのコンピュータシステム実行可能命令がコンピュータシステムによって実行されるという一般的状況で説明され得る。一部の実施形態では、コンピューティングデバイス１３は、システムの独立した監視を提供するローカルコンピューティングデバイスであり得るか、又はレーダシステム１２及びクラウドコンピューティングネットワーク（図示せず）にリモートに接続されたクラウドコンピューティングノードであり得る。コンピューティングデバイス１３は、タスクが、通信ネットワークを通してリンクされたリモート処理デバイスによって実行される分散クラウドコンピューティング環境内で実施され得る。分散クラウドコンピューティング環境内において、プログラムモジュールは、メモリ記憶デバイスを含むローカル及びリモートコンピュータシステム記憶媒体の両方の内部に配置され得る。

コンピューティングデバイス１３は、通常、種々のコンピュータシステム可読媒体を含み得る。このような媒体は、非一時的、揮発性及び不揮発性媒体、着脱式及び非着脱式媒体を含む、コンピューティングデバイス１３によってアクセス可能である任意の利用可能な媒体から選定され得るであろう。システムメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又はキャッシュメモリを含むことができるであろう。非着脱式不揮発性磁気媒体デバイスからの読み出し及びそれへの書き込みのための記憶システムを提供することができる。システムメモリは、本発明の実施形態の機能を実施するように構成されたプログラムモジュールのセット（例えば、少なくとも１つ）を有する少なくとも１つのプログラム製品を含み得る。プログラムモジュールのセット（少なくとも１つ）を有するプログラム製品／ユーティリティは、システムメモリ内に記憶され得る。プログラムモジュールは、上述されたとおりの本発明の実施形態の機能及び／又は方法論を一般的に実施する。

当業者によって理解されるであろうように、本開示の態様は、システム、方法若しくはプロセス又はコンピュータプログラム製品として具現化され得る。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）又はソフトウェア及びハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を取り得る。さらに、本開示の態様は、コンピュータ可読プログラムコードが組み込まれた１つ以上のコンピュータ可読媒体内に組み込まれたコンピュータプログラム製品の形態を取り得る。

本開示の態様は、以上において、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のブロック図及びフローチャートを参照して説明されている。ブロック図の各ブロック並びにフローチャート図及び／又はブロック図内のブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実施され得ることが理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令が、フローチャート及び／又はブロック図のブロック又はブロック群において指定された機能／行為を実施するための手段をもたらすように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は機械を作り出すための他のプログラム可能データ処理装置の処理ユニットに提供され得る。例示のために明示的に示されていないが、処理ユニットは、図示されたコンピューティングデバイス１３内又は部屋を在室について監視するセンサシステムに接続された任意のコンピューティングデバイス内に常駐することを理解されたい。

当業者は、本発明のシステムの機能的恩恵を享受するための多くの設計構成が可能であり得ることを理解し得る。したがって、本発明の実施形態の多様な構成及び配置を所与として、本発明の範囲は、上述された実施形態によって狭められるのではなく、添付の請求項の広さによって反映される。

産業上の適用可能性
開示される本発明の実施形態は、部屋内の人物の存在を検出するために有用であり得る。

Claims (10)

1. 部屋内の人物の存在を検出するためのコンピュータプログラム製品であって、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含み、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、それに組み込まれたコンピュータ可読プログラムコードを有し、前記コンピュータ可読プログラムコードは、処理ユニットによって実行されると、
   前記部屋内の体動を指示する信号の閾値レベルを設定することと、
   前記部屋内のレーダセンサからレーダベースの信号を受信することと、
   前記レーダベースの信号からのデータのサンプリングのためのリーマン積分（ＲＩ）値を決定することと、
   第１の時間窓にわたる前記ＲＩ値が前記閾値レベルを超えるかどうかを決定することと、
   前記ＲＩ値が前記閾値レベルを超える場合、前記部屋が在室されていると決定し、及びターンオン信号をコントローラに送信して環境負荷をオンにするか、又は前記部屋内の前記環境負荷をオンに維持することと、
   前記ＲＩ値が前記閾値レベルを超えない場合、前記部屋が空室であると決定し、及びターンオフ信号を前記コントローラに送信して前記環境負荷をオフにすることと
   を行うように構成される、コンピュータプログラム製品。
2. 前記部屋が在室されているという前記決定に応じて、第２の時間窓にわたり、前記ＲＩ値が前記閾値レベルを超えるかどうかを決定するようにスケジュールするように構成されたプログラムコードをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム製品。
3. 前記閾値レベルは、更新された閾値の算出が前記第１の時間窓と前記第２の時間窓との間で行われる適応的閾値処理に基づく、請求項２に記載のコンピュータプログラム製品。
4. 前記更新された閾値の算出は、前記第２の時間窓内の前記レーダベースの信号からのデータの前記サンプリングのピークツーピーク比較に基づく、請求項３に記載のコンピュータプログラム製品。
5. 現在の信号振幅と、以前の極小値又は以前の極大値との間の差を算出し、及び前記差を第２の閾値レベルと比較することにより、前記部屋内に体動の存在があるかどうかを決定するように構成されたプログラムコードをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム製品。
6. 部屋内の人物の存在を検出するための方法であって、
   前記部屋内の体動を指示する信号の閾値レベルを設定することと、
   前記部屋内のレーダセンサからレーダベースの信号を受信することと、
   前記レーダベースの信号からのデータのサンプリングのためのリーマン積分（ＲＩ）値を決定することと、
   第１の時間窓にわたる前記ＲＩ値が前記閾値レベルを超えるかどうかを決定することと、
   前記ＲＩ値が前記閾値レベルを超える場合、前記部屋が在室されていると決定し、及びターンオン信号をコントローラに送信して環境負荷をオンにするか、又は前記部屋内の前記環境負荷をオンに維持することと、
   前記ＲＩ値が前記閾値レベルを超えない場合、前記部屋が空室であると決定し、及びターンオフ信号を前記コントローラに送信して前記環境負荷をオフにすることと
   を含む方法。
7. 前記部屋が在室されているという前記決定に応じて、第２の時間窓にわたり、前記ＲＩ値が前記閾値レベルを超えるかどうかを決定するようにスケジュールすることをさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記閾値レベルは、更新された閾値の算出が前記第１の時間窓と前記第２の時間窓との間で行われる適応的閾値処理に基づく、請求項７に記載の方法。
9. 前記更新された閾値の算出は、前記第２の時間窓内の前記レーダベースの信号からのデータの前記サンプリングのピークツーピーク比較に基づく、請求項８に記載の方法。
10. 現在の信号振幅と、以前の極小値又は以前の極大値との間の差を算出し、及び前記差を第２の閾値レベルと比較することにより、前記部屋内に体動の存在があるかどうかを決定することをさらに含む、請求項６に記載の方法。

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