JP2980076B2 - Automatic object classification device, automatic object classification method, and storage medium recording automatic object classification program - Google Patents
Automatic object classification device, automatic object classification method, and storage medium recording automatic object classification programInfo
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、特定の物体を音
源とする音の強度−周波数特性データに基づいて、物体
の種別を判定するようにした自動類別装置、自動物体類
別方法及び自動物体類別プログラムを記録した記憶媒体
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an automatic classification apparatus, an automatic object classification method, and an automatic object classification method for determining the type of an object based on sound intensity-frequency characteristic data of a sound generated from a specific object. The present invention relates to a storage medium on which a program is recorded.
【０００２】[0002]
【従来の技術】捜索空間に存在する物体の発する音を受
信して、その音の種類を判別することによって、音源と
なっている物体を類別する装置は従来から知られてい
る。図７は、従来の音源認識装置の構成を示したもので
ある。この従来技術では、捜索範囲にマイクロホンと増
幅器等からなる音源センサ装置１０１を設けて、例えば
捜索範囲内にある物体Ａ又はＢからの音を受信して、ス
ピーカ１０２から放射する。測定者は、スピーカ１０２
からの音を聞いて音の種類を判別して、その音が物体Ａ
の発する音であるか、又は物体Ｂの発する音であるかを
識別することによって、物体Ａ又はＢを類別する。ま
た、特開平９−８１１８０号公報には、音源の種類に加
えて、音の継続時間の差異の測定を採用した音源認識装
置が開示されている。すなわち、この従来技術において
は、音を電気信号に変換した出力信号が所定値以下にな
るまでの継続時間と、音信号の周波数成分ごとの信号レ
ベルのパターンとを、それぞれ予め記憶されている情報
と比較したときの、一致判定によって音源を認識するよ
うにしている。2. Description of the Related Art There has been conventionally known an apparatus which receives a sound emitted from an object existing in a search space and discriminates the type of the sound to classify the object as a sound source. FIG. 7 shows a configuration of a conventional sound source recognition device. In this conventional technique, a sound source sensor device 101 including a microphone, an amplifier, and the like is provided in a search range, and receives a sound from an object A or B within the search range and emits the sound from a speaker 102, for example. The measurer uses the speaker 102
From the sound of the object A
The object A or B is categorized by identifying whether the sound is emitted from the object B or the sound emitted from the object B. Further, Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-81180 discloses a sound source recognition device that employs measurement of a difference in duration of sound in addition to the type of sound source. In other words, in this conventional technique, the duration until the output signal obtained by converting the sound into the electric signal becomes equal to or less than the predetermined value and the signal level pattern for each frequency component of the sound signal are stored in the information stored in advance. The sound source is recognized by the match determination when compared with the sound source.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、図７に
示された従来の音源認識装置では、複数の物体が同時に
音を発した場合には、それぞれの音が重なり合って合成
された状態で聞こえるため、測定者がそれぞれの音を聞
き分けて判別して、音源物体を類別することは不可能で
ある、という欠点があった。また、音源の周波数成分の
識別に加えて、音の継続時間の差異の測定を行なって音
源を識別する上記公報記載の従来装置にあっても、複数
の音が重複して発生した場合には、同様に、周波数特性
が異なったものとなるため、音の継続時間を加味したと
しても、音源の識別を行なうことは不可能である、とい
う欠点があった。However, in the conventional sound source recognition apparatus shown in FIG. 7, when a plurality of objects emit sounds at the same time, the sounds are superposed and synthesized. However, there is a drawback that it is impossible for the measurer to distinguish and distinguish the sound source objects by distinguishing each sound. In addition, in addition to the identification of the frequency components of the sound source, even in the conventional device described in the above-mentioned publication to identify the sound source by measuring the difference in the duration of the sound, if a plurality of sounds occur repeatedly Similarly, since the frequency characteristics are different, it is impossible to identify the sound source even if the duration of the sound is taken into consideration.
【０００４】この発明は、上述の事情に鑑みてなされた
ものであって、複数の物体の発する音が重なり合って合
成された状態でも、音を発した物体の類別を自動的に行
なうことが可能な、自動物体類別装置、自動物体類別方
法及び自動物体類別プログラムを記録した記憶媒体を提
供することを目的としている。The present invention has been made in view of the above-mentioned circumstances, and it is possible to automatically classify the sound-emitting objects even when the sounds emitted from a plurality of objects overlap and are synthesized. It is another object of the present invention to provide an automatic object classification device, an automatic object classification method, and a storage medium on which an automatic object classification program is recorded.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１記載の発明に係る自動物体類別装置は、捜
索空間における物体を音源とする音を受信する音源セン
サ装置と、上記捜索空間に電波を放射して物体からの反
射波に基づいて該物体の位置及び速度を検出するレーダ
装置と、上記捜索空間における各種物体を音源とする音
の強度−周波数特性データを格納するデータ格納装置
と、該データ格納装置の有する音の強度−周波数特性デ
ータに対して、上記レーダ装置によって求められた各物
体の位置及び速度の情報と、予め求められている音源の
速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距離に
基づく音の減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づく修
正係数のデータとを用いて、上記各物体の現状況に対応
する音の強度−周波数特性データを算出するとともに、
それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音源の
音の強度−周波数特性データのみを選択して配列する重
ね合わせ処理を行う演算手段と、上記音源センサ装置に
おける受信音を解析して音の強度−周波数特性データを
求める音源解析手段と、上記演算手段における演算結果
の音の強度−周波数特性データと、上記音源解析手段で
求められた音の強度−周波数特性データとの比較結果、
最も類似するときの上記演算結果の音の強度−周波数特
性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性デー
タを有する各音源物体の種類を判定することによって、
上記受信音の音源となる各物体の種類を類別する物体類
別手段とを備えてなることを特徴としている。According to an aspect of the present invention, there is provided an automatic object categorizing apparatus, comprising: a sound source sensor for receiving a sound from an object in a search space; A radar device that radiates radio waves into space and detects the position and velocity of the object based on reflected waves from the object, and data storage that stores intensity-frequency characteristic data of sound from various objects as sound sources in the search space. Device, information on the position and speed of each object obtained by the radar device with respect to the sound intensity-frequency characteristic data of the data storage device, and the speed of the sound source and the strength of the sound source previously obtained. , The sound attenuation characteristic based on the distance between the sound source and the measurement point, and the data of the correction coefficient based on the state of the search space, using the intensity-frequency of the sound corresponding to the current state of each object. It calculates the characteristic data,
Calculating means for performing a superposition process of selecting and arranging only the intensity-frequency characteristic data of the sound of the sound source having the highest intensity in each frequency range, and analyzing the sound received by the sound source sensor device to determine the sound intensity-frequency Sound source analysis means for obtaining characteristic data, sound intensity-frequency characteristic data of the calculation result of the calculation means, and a comparison result of the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the sound source analysis means,
By determining the type of each sound source object having the sound intensity-frequency characteristic data corresponding to each portion of the sound intensity-frequency characteristic data of the above calculation result when the most similarity is obtained,
Object classification means for classifying the type of each object that is a sound source of the received sound.
【０００６】また、請求項２記載の発明に係る自動物体
類別装置は、捜索空間における物体を音源とする音を受
信する第１の音源センサ装置と、上記捜索空間における
物体を音源とする音を受信する第２の音源センサ装置
と、上記第１及び第２の音源センサ装置のそれぞれの受
信音から上記音源の位置を検出する音源位置検出手段
と、上記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に
基づいて該物体の位置及び速度を検出するレーダ装置
と、該レーダ装置の検出した物体の位置と上記音源位置
検出手段の検出した物体の位置との一致検出によって選
択された各物体について上記レーダ装置からの位置と速
度の情報を出力するレーダ情報選択手段と、上記捜索空
間における各種物体を音源とする音の強度−周波数特性
データを格納するデータ格納装置と、該データ格納装置
の有する音の強度−周波数特性データに対して、上記レ
ーダ情報選択手段によって選択された各物体の位置及び
速度の情報と、予め求められている音源の速度と音源の
強さとの関係と、音源と測定点との距離に基づく音の減
衰特性と、上記捜索空間の状況に基づく修正係数のデー
タとを用いて、上記各物体の現状況に対応する音の強度
−周波数特性データを算出するとともに、それぞれの周
波数範囲において最も強度が大きい音源の音の強度−周
波数特性データのみを選択して配列する重ね合わせ処理
を行う演算手段と、上記第１及び第２の音源センサ装置
における受信音を解析して音の強度−周波数特性データ
を求める音源解析手段と、上記演算手段における演算結
果の音の強度−周波数特性データと、上記音源解析手段
で求められた音の強度−周波数特性データとの比較結
果、最も類似するときの上記演算結果の音の強度−周波
数特性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性
データを有する各音源物体の種類を判定することによっ
て、上記受信音の音源となる各物体の種類を類別する物
体類別手段とを備えてなることを特徴としている。According to a second aspect of the present invention, there is provided an automatic object classifying apparatus comprising: a first sound source sensor device for receiving a sound using an object in a search space as a sound source; and a sound source using the object in the search space as a sound source. A second sound source sensor device for receiving, a sound source position detecting means for detecting a position of the sound source from respective received sounds of the first and second sound source sensor devices, and a radio wave radiating into the search space from the object. A radar device for detecting the position and velocity of the object based on the reflected wave of the object, and each object selected by detecting coincidence between the position of the object detected by the radar device and the position of the object detected by the sound source position detecting means. And radar information selecting means for outputting position and velocity information from the radar apparatus, and data for storing intensity-frequency characteristic data of sound from various objects as sound sources in the search space. Information on the position and speed of each object selected by the radar information selecting means, and the speed and sound source of the sound source determined in advance with respect to the sound intensity-frequency characteristic data of the data storage device. The intensity of the sound corresponding to the current situation of each of the objects, using the relationship with the intensity of the sound, the attenuation characteristic of the sound based on the distance between the sound source and the measurement point, and the data of the correction coefficient based on the situation of the search space. Calculating means for calculating frequency characteristic data and performing superposition processing for selecting and arranging only the frequency intensity data of the sound of the sound source having the highest intensity in each frequency range; Sound source analyzing means for analyzing received sound in the sound source sensor device to obtain sound intensity-frequency characteristic data; sound intensity-frequency characteristic data calculated by the calculating means; As a result of comparison with the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the source analyzing means, the sound intensity-frequency characteristic data corresponding to each part of the sound intensity-frequency characteristic data of the above-described operation result at the time of most similarity is obtained. It is characterized by comprising object classification means for classifying the type of each object that becomes the sound source of the received sound by determining the type of each sound source object.
【０００７】請求項３記載の発明は、請求項１又は２記
載の発明に係る自動物体類別装置であって、上記捜索空
間の状況に基づく修正係数のデータが、路面状況及び天
候に関するものであることを特徴としている。According to a third aspect of the present invention, there is provided the automatic object classification device according to the first or second aspect of the present invention, wherein the data of the correction coefficient based on the state of the search space relates to a road surface condition and weather. It is characterized by:
【０００８】請求項４記載の発明に係る自動物体類別方
法は、音源センサ装置において捜索空間における物体を
音源とする音を受信するステップと、レーダ装置におい
て上記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基
づいて該物体の位置及び速度を検出するステップと、演
算手段においてデータ格納装置からの音の強度−周波数
特性データに対して、上記レーダ装置によって求められ
た各物体の位置及び速度の情報と、予め求められている
音源の速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との
距離に基づく音の減衰特性と、上記捜索空間の状況に基
づく修正係数のデータとを用いて、上記各物体の現状況
に対応する音の強度−周波数特性データを算出するとと
もに、それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい
音源の音の強度−周波数特性データのみを選択して配列
する重ね合わせ処理を行うステップと、音源解析手段に
おいて上記音源センサ装置における受信音を解析して音
の強度−周波数特性データを求めるステップと、物体類
別手段において上記演算手段における演算結果の音の強
度−周波数特性データと、上記音源解析手段で求められ
た音の強度−周波数特性データとの比較結果、最も類似
するときの上記演算結果の音の強度−周波数特性データ
の各部分に対応する音の強度−周波数特性データを有す
る各音源物体の種類を判定することによって、上記受信
音の音源となる各物体の種類を類別するステップとを有
することを特徴としている。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided an automatic object classification method, wherein a sound source sensor device receives a sound having an object as a sound source in a search space, and a radar device emits a radio wave to the search space to generate a sound from the object. Detecting the position and velocity of the object based on the reflected wave of the object; and calculating the position and velocity of each object determined by the radar device with respect to the sound intensity-frequency characteristic data from the data storage device. Information, the relationship between the speed of the sound source and the strength of the sound source determined in advance, the sound attenuation characteristics based on the distance between the sound source and the measurement point, and the correction coefficient data based on the search space conditions are used. In addition to calculating the sound intensity-frequency characteristic data corresponding to the current situation of each object, the sound intensity of the sound source having the highest intensity in each frequency range is calculated. Performing a superposition process of selecting and arranging only wave number characteristic data, a step of analyzing received sound in the sound source sensor device in sound source analysis means to obtain sound intensity-frequency characteristic data, A comparison result of the sound intensity-frequency characteristic data of the operation result obtained by the operation means and the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the sound source analysis means, and the sound intensity-frequency characteristic of the operation result at the time of most similarity Determining the type of each sound source object having the intensity-frequency characteristic data of the sound corresponding to each part of the data, thereby classifying the type of each object serving as the sound source of the received sound. .
【０００９】また、請求項５記載の発明に係る自動物体
類別方法は、第１及び第２の音源センサ装置において捜
索空間における物体を音源とする音を受信するステップ
と、音源位置検出手段において該第１及び第２の音源セ
ンサ装置のそれぞれの受信音から上記音源の位置を検出
するステップと、レーダ装置において上記捜索空間に電
波を放射して物体からの反射波に基づいて該物体の位置
及び速度を検出するステップと、レーダ情報選択手段に
おいて上記レーダ装置の検出した物体の位置と上記音源
位置検出手段の検出した物体の位置との一致検出によっ
て選択された各物体について上記レーダ装置からの位置
と速度の情報を出力するステップと、演算手段において
データ格納装置からの音の強度−周波数特性データに対
して、上記レーダ情報選択手段によって選択された各物
体の位置及び速度の情報と、予め求められている音源の
速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距離に
基づく音の減衰特性と、上記捜索空間の状況に基づく修
正係数のデータとを用いて、上記各物体の現状況に対応
する音の強度−周波数特性データを算出するとともに、
それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音源の
音の強度−周波数特性データのみを選択して配列する重
ね合わせ処理を行うステップと、音源解析手段において
上記第１及び第２の音源センサ装置における受信音を解
析して音の強度−周波数特性データを求めるステップ
と、物体類別手段において上記演算手段における演算結
果の音の強度−周波数特性データと、上記音源解析手段
で求められた音の強度−周波数特性データとの比較結
果、最も類似するときの上記演算結果の音の強度−周波
数特性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性
データを有する各音源物体の種類を判定することによっ
て、上記受信音の音源となる各物体の種類を類別するス
テップとを有することを特徴としている。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an automatic object classification method, wherein the first and second sound source sensor devices receive a sound using an object in a search space as a sound source, and the sound source position detecting means detects the sound. Detecting the position of the sound source from the received sound of each of the first and second sound source sensor devices; and radiating radio waves to the search space in the radar device and determining the position and the position of the object based on reflected waves from the object. Detecting a speed, and detecting, by the radar information selecting means, a position from the radar apparatus for each object selected by detecting coincidence between the position of the object detected by the radar apparatus and the position of the object detected by the sound source position detecting means. Outputting the information on the intensity and frequency characteristics of the sound from the data storage device in the arithmetic means. Information on the position and speed of each object selected by the report selection means, the relationship between the speed of the sound source and the strength of the sound source determined in advance, the sound attenuation characteristics based on the distance between the sound source and the measurement point, Using the data of the correction coefficient based on the state of the search space, and calculating the intensity-frequency characteristic data of the sound corresponding to the current state of each of the objects,
Performing a superposition process of selecting and arranging only the intensity-frequency characteristic data of the sound of the sound source having the highest intensity in each frequency range, and receiving sound in the first and second sound source sensor devices in the sound source analyzing means. To obtain sound intensity-frequency characteristic data by analyzing the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the calculation means in the object classification means and the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the sound source analysis means. As a result of the comparison with the data, the type of each sound source object having the sound intensity-frequency characteristic data corresponding to each part of the sound intensity-frequency characteristic data of the above-described operation result at the time of the most similarity is determined. Classifying the type of each object that is a sound source of sound.
【００１０】請求項６記載の発明は、請求項４又は５記
載の発明に係る自動物体類別方法であって、上記捜索空
間の状況に基づく修正係数のデータが、路面状況及び天
候に関するものであることを特徴としている。According to a sixth aspect of the present invention, there is provided the automatic object classification method according to the fourth or fifth aspect of the present invention, wherein the correction coefficient data based on the search space condition relates to a road surface condition and weather. It is characterized by:
【００１１】請求項７記載の発明に係る自動物体類別プ
ログラムを記録した記憶媒体は、コンピュータによって
物体の自動類別を行なうためのプログラムを記録した媒
体であって、音源センサ装置において捜索空間における
物体を音源とする音を受信し、レーダ装置において上記
捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基づいて
該物体の位置及び速度を検出し、演算手段においてデー
タ格納装置からの音の強度−周波数特性データに対し
て、上記レーダ装置によって求められた各物体の位置及
び速度の情報と、予め求められている音源の速度と音源
の強さとの関係と、音源と測定点との距離に基づく音の
減衰特性と、上記捜索空間の状況求められた音の強度−
周波数特性データとの比較結果、最も類似するときの上
記演算結果の音の強度−周波数特性データの各部分に対
応する音の強度−周波数特性データを有する各音源物体
の種類を判定することによって、上記受信音の音源とな
る各物体の種類を類別するプログラムを記録したことを
特徴としている。According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a storage medium storing a program for automatically classifying an object by a computer. The storage medium stores a program for automatically classifying an object by a computer. A sound as a sound source is received, a radar device emits radio waves to the search space, detects a position and a speed of the object based on a reflected wave from the object, and calculates an intensity of a sound from the data storage device by an arithmetic unit. Based on the frequency characteristic data, information on the position and speed of each object obtained by the radar device, the relationship between the speed of the sound source and the strength of the sound source determined in advance, and the distance between the sound source and the measurement point. Sound attenuation characteristics and sound intensity obtained from the search space conditions
The comparison result with the frequency characteristic data, by determining the type of each sound source object having the sound intensity-frequency characteristic data corresponding to each part of the sound intensity-frequency characteristic data of the above calculation result at the time of the most similar, It is characterized in that a program for classifying the type of each object as a sound source of the received sound is recorded.
【００１２】請求項９記載の発明は、請求項７又は８記
載の発明に係る自動物体類別プログラムを記録した記憶
媒体であって、上記捜索空間の状況に基づく修正係数の
データが、路面状況及び天候に関するものであることを
特徴としている。According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a storage medium storing the automatic object classification program according to the seventh or eighth aspect of the present invention, wherein the data of the correction coefficient based on the state of the search space includes a road surface condition and a It is characterized by weather.
【００１３】[0013]
【作用】この発明の構成では、演算手段において、デー
タ格納装置からの音の強度−周波数特性データに対し
て、レーダ装置によって得られた物体の位置及び速度の
情報と、音源の速度と音源の強さとの関係と、距離に対
する音の減衰特性と、捜索空間の状況に基づく修正係数
のデータとを用いて、物体の現状況に対応する音の強度
−周波数特性データを算出する処理を、レーダ装置によ
って検出された物体ごとに行うとともに、それぞれの周
波数範囲において最も強度が大きい物体の音の強度−周
波数特性データのみを選択して配列する重ね合わせ処理
を行って出力する。一方、音源センサ装置で物体の発す
る音を受信し、音源解析手段で周波数解析を行って、そ
の音に対する音の強度−周波数特性データを求める。そ
して、物体類別手段で演算手段からの音の強度−周波数
特性データと、音源解析手段で求められた音の強度−周
波数特性データとの比較を行って、最も類似する結果が
得られたときの、演算結果の音の強度−周波数特性デー
タの各部分に対応する音の強度−周波数特性データを有
する各音源物体の種類を判定することによって、受信音
の音源となる各物体の種類を類別するので、音源センサ
装置に、複数の音が重なり合った状態で入力されても、
自動的に物体の類別を正しく行うことができる。In the structure of the present invention, the arithmetic means compares the sound intensity-frequency characteristic data from the data storage device with information on the position and speed of the object obtained by the radar device, the speed of the sound source, and the speed of the sound source. A process of calculating the sound intensity-frequency characteristic data corresponding to the current situation of the object using the relationship with the intensity, the sound attenuation characteristics with respect to the distance, and the data of the correction coefficient based on the search space situation is described by radar. This is performed for each object detected by the apparatus, and is performed by performing a superimposition process of selecting and arranging only the intensity-frequency characteristic data of the sound of the object having the highest intensity in each frequency range and outputting the selected data. On the other hand, the sound emitted from the object is received by the sound source sensor device, and frequency analysis is performed by the sound source analysis means, and sound intensity-frequency characteristic data for the sound is obtained. Then, the object classification means compares the sound intensity-frequency characteristic data from the calculation means with the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the sound source analysis means, and the most similar result is obtained. By determining the type of each sound source object having the sound intensity-frequency characteristic data corresponding to each part of the sound intensity-frequency characteristic data of the calculation result, the type of each object serving as the sound source of the received sound is classified. Therefore, even if a plurality of sounds are input to the sound source sensor device in an overlapping state,
Automatically correctly classify objects.
【００１４】またこの発明の別の構成では、上記の構成
において、２組の音源センサ装置による音源の位置情報
と、レーダ装置による物体の位置情報とを比較して一致
したとき、レーダ装置からの物体の位置及び速度の情報
を用いて、以後の演算手段、音源解析手段及び物体類別
手段における処理を、上記の発明の構成と同様にして行
う。レーダ装置は音源以外の物体を検出することもある
が、上記の構成によれば、音源センサ装置による音源の
位置情報と、レーダ装置による物体の位置情報との一致
をとるので、音源物体の位置を確実に把握できるととも
に、レーダ装置は、音源センサ装置によって検出された
音源物体のみの位置、速度の情報を出力するので、演算
手段と物体類別手段における処理量を少なくすることが
でき、従って、複数の音源の音が重なり合った状態で入
力される場合の、物体類別の処理を効率的に行うことが
できる。According to another configuration of the present invention, in the above configuration, when the position information of the sound source by the two sets of sound source sensor devices and the position information of the object by the radar device are compared with each other and coincide with each other, a signal from the radar device is output. Using the information on the position and the velocity of the object, the subsequent processing in the arithmetic means, the sound source analyzing means and the object classifying means is performed in the same manner as in the configuration of the present invention. Although the radar device may detect an object other than the sound source, according to the above configuration, the position information of the sound source by the sound source sensor device and the position information of the object by the radar device are matched. And the radar device outputs information on the position and speed of only the sound source object detected by the sound source sensor device, so that the amount of processing in the calculation means and the object classification means can be reduced, and therefore, In the case where sounds from a plurality of sound sources are input in an overlapping state, it is possible to efficiently perform processing for each object type.
【００１５】[0015]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の実施の形態について説明する。説明は、実施例を用い
て具体的に行なう。 ◇第１実施例 図１は、この発明の第１実施例である自動物体類別装置
の電気的構成を示すブロック図、図２は、同装置におけ
る動作を示すフローチャート、図３は、演算部の電気的
構成例を示すブロック図、図４は、同装置における物体
類別の例を説明する波形図である。この例の自動物体類
別装置は、図１に示すように、音源センサ装置１と、周
波数解析装置２と、レーダ装置３と、データ格納装置４
と、演算部５と、類別装置６とから概略構成されてい
る。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The description will be made specifically using an embodiment. First Embodiment FIG. 1 is a block diagram showing an electric configuration of an automatic object classification device according to a first embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing an operation in the device, and FIG. FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of the electrical configuration, and FIG. 4 is a waveform diagram illustrating an example of object classification in the device. As shown in FIG. 1, the automatic object classification device of this example includes a sound source sensor device 1, a frequency analysis device 2, a radar device 3, and a data storage device 4.
, An operation unit 5 and a classification device 6.
【００１６】上記音源センサ装置１は、マイクロホンと
増幅器等からなり、物体からの発生音を受信する。ま
た、周波数解析装置２は、音源センサ装置１において受
信された音を解析して、音の強度−周波数特性のデータ
を求める。レーダ装置３は、捜索空間に電波を放射して
物体からの反射波に基づいて、物体の位置及び速度を検
出する。データ格納装置４は、捜索空間における各種物
体を音源とする音の強度−周波数特性のデータを格納し
ている。演算部５は、データ格納装置４からの各種音源
についての音の強度−周波数特性データと、その音源の
速度と音の強度との関係のデータと、音源と測定点との
距離に基づく減衰特性とから、選択された音源について
の、測定点における音の強度−周波数特性データを算出
する。類別装置６は、演算部５における演算結果の音の
強度−周波数特性データと、周波数解析装置２で得られ
た音の強度−周波数特性データとを比較して一致の程度
を調べ、演算部５における各種の音源についての演算結
果中、最も類似した演算結果を得られたときの、データ
格納装置４における音の強度−周波数特性データに対応
する音源を判定して、音源となった物体を物体の類別結
果として出力する。The sound source sensor device 1 includes a microphone, an amplifier, and the like, and receives a sound generated from an object. Further, the frequency analysis device 2 analyzes the sound received by the sound source sensor device 1 and obtains data of the intensity-frequency characteristics of the sound. The radar device 3 radiates radio waves into the search space and detects the position and speed of the object based on the reflected waves from the object. The data storage device 4 stores data on the intensity-frequency characteristics of sound from various objects in the search space as sound sources. The calculation unit 5 includes sound intensity-frequency characteristic data for various sound sources from the data storage device 4, data on the relationship between the speed of the sound source and the sound intensity, and attenuation characteristics based on the distance between the sound source and the measurement point. Then, the intensity-frequency characteristic data of the sound at the measurement point for the selected sound source is calculated. The classification device 6 compares the sound intensity-frequency characteristic data of the calculation result of the calculation unit 5 with the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the frequency analysis device 2 to check the degree of coincidence. Of the various sound sources, the sound source corresponding to the sound intensity-frequency characteristic data in the data storage device 4 when the most similar operation result is obtained is determined, and the sound source object is determined. Is output as the classification result of.
【００１７】次に、図２を参照して、この例の動作を説
明する。まず、音源センサ装置１によって、捜索範囲内
の物体の発生音の情報を取得する（ステップＳ１）。物
体が複数存在する場合は、それぞれの物体が発する音が
重なり合った状態で、音源センサ装置１で測定される。
一方、音源センサ１と同じ捜索エリアを捜索するため
に、レーダ装置３を設ける。レーダ装置３が捜索エリア
を捜索して、ある物体を捕捉したとき、その物体の位
置、速度の情報を取得して（ステップＳ２）、これらを
演算部５へ送る。物体が複数存在する場合は、複数の物
体に対応して位置、速度の情報が得られる。Next, the operation of this example will be described with reference to FIG. First, the sound source sensor device 1 acquires information on a sound generated from an object in the search range (step S1). When there are a plurality of objects, the sound emitted from each of the objects is measured by the sound source sensor device 1 in an overlapping state.
On the other hand, a radar device 3 is provided to search the same search area as the sound source sensor 1. When the radar device 3 searches the search area and captures an object, the radar device 3 obtains information on the position and speed of the object (step S2) and sends them to the arithmetic unit 5. When there are a plurality of objects, position and speed information is obtained corresponding to the plurality of objects.
【００１８】演算部５は、データ格納装置４から、音の
強度−周波数特性についての新データを選択するごとに
（ステップＳ３）、レーダ装置３からの物体の位置、速
度の情報を用いて演算処理を行う（ステップＳ４）。デ
ータ格納装置４は、各種物体の音の強度−周波数特性デ
ータを保有しており、演算部５における演算ごとに、多
数あるデータのうち、１種類の物体の音の強度−周波数
特性のデータを演算部５へ送る。このとき、レーダ装置
３で得られた位置、速度の情報を基準として、明らかに
異なる物体のデータ（例えば捜索範囲内において想定さ
れていない速度を有する物体のデータ等）は、演算部５
へは送らないこととして、演算処理回数を少なくするこ
とができる。Every time new data on the intensity-frequency characteristics of sound is selected from the data storage device 4 (step S3), the calculation unit 5 performs calculation using the information on the position and speed of the object from the radar device 3. Processing is performed (step S4). The data storage device 4 holds sound intensity-frequency characteristic data of sounds of various objects, and stores data of sound intensity-frequency characteristics of one type of object among a large number of data for each operation in the arithmetic unit 5. It is sent to the arithmetic unit 5. At this time, based on the position and speed information obtained by the radar device 3, data of an object that is clearly different (for example, data of an object having a speed that is not assumed in the search range) is calculated by the arithmetic unit 5.
, The number of computations can be reduced.
【００１９】演算部５の演算処理は、次の計算式に基づ
いて行われる。すなわち、ある物体Ａが発した音の強度
がＧ0A、音源センサ装置１と物体Ａとの距離がＲA のと
き、音源センサ装置１によって測定される音の強度ＧA
を式（１）によって求める。 ＧA ＝Ｇ0A・δ／（ｌｏｇＲA ） …（１） ここで、音源センサ装置１と物体Ａとの距離ＲA は、レ
ーダ装置３で得られた位置情報によって求めることがで
きる。物体Ａが発した音の強度Ｇ0Aは、予め決められて
いる物体Ａの速度に対する音の強度の関係から推定する
ことができる。このような、物体の速度と音源の強度と
の関係は、予めデータ格納装置４に記憶させておいてこ
れを読み出して用いてもよい。係数δは、路面の状態
（砂道、平らな道、泥道等）や天候の状態によって変化
する係数であって、予め求められているものとし、同様
に予めデータ格納装置４に記憶させておいてこれを用い
るようにしてもよい。データ格納装置４から出力された
音の強度−周波数特性データに対して、式（１）の関係
から、物体Ａについての、音の強度−周波数特性データ
の計算値が求められる。The calculation process of the calculation unit 5 is performed based on the following formula. That is, when the intensity of the sound emitted from an object A is G0A and the distance between the sound source sensor device 1 and the object A is RA, the intensity GA of the sound measured by the sound source sensor device 1 is RA.
Is determined by equation (1). GA = G0A.delta ./ (logRA) (1) Here, the distance RA between the sound source sensor device 1 and the object A can be obtained from the position information obtained by the radar device 3. The intensity G0A of the sound emitted from the object A can be estimated from a predetermined relationship between the speed of the object A and the intensity of the sound. Such a relationship between the speed of the object and the intensity of the sound source may be stored in the data storage device 4 in advance and read out and used. The coefficient δ is a coefficient that changes depending on the road surface condition (sand path, flat road, muddy road, etc.) and the weather condition, is assumed to be obtained in advance, and is similarly stored in the data storage device 4 in advance. And use this. With respect to the sound intensity-frequency characteristic data output from the data storage device 4, a calculated value of the sound intensity-frequency characteristic data for the object A is obtained from the relationship of the equation (1).
【００２０】図１では、音源センサ装置１の捜索範囲内
に存在する物体は二つなので、上記と同様にして、もう
一つの物体Ｂが発した音の強度Ｇ0B、音源センサ装置１
と物体Ｂとの距離がＲB のとき、音源センサ装置１によ
って測定される音の強度ＧBを式（２）によって求め
る。 ＧB ＝Ｇ0B・δ／（ｌｏｇＲB ） …（２） データ格納装置４から出力された音の強度−周波数特性
データに対して、式（２）の関係から物体Ｂについて
の、音の強度−周波数特性データの計算値が求められ
る。In FIG. 1, since there are two objects within the search range of the sound source sensor device 1, the intensity G0B of the sound emitted from another object B and the sound source sensor device 1
When the distance between the object and the object B is RB, the sound intensity GB measured by the sound source sensor device 1 is obtained by the equation (2). GB = G0B.δ / (logRB) (2) With respect to the sound intensity-frequency characteristic data output from the data storage device 4, the sound intensity-frequency characteristic of the object B from the relation of the equation (2). A calculated value of the data is determined.
【００２１】このようにして、二つの物体Ａ，Ｂについ
ての音の強度−周波数特性のデータが求められたとき、
演算部５では、この２種類のデータについての重ね合わ
せの処理を行う。重ね合わせは、各周波数において物体
Ａ，Ｂの音の強度を比較して、強度の大きな方を選択し
て重ね合わせ結果を求める。例えば、周波数ｆ1 では、
ＧA ＞ＧB なので、ＧA を選択する。周波数ｆ2 では、
ＧA ＜ＧB なので、ＧB を選択する。周波数ｆN では、
ＧA ＞ＧB なので、ＧA を選択する。In this way, when data on the sound intensity-frequency characteristics of the two objects A and B is obtained,
The arithmetic unit 5 performs a superimposing process on the two types of data. In the superimposition, the sound intensities of the objects A and B are compared at each frequency, and the higher intensity is selected to obtain a superimposition result. For example, at frequency f1,
Since GA> GB, select GA. At frequency f2,
Since GB <GB, select GB. At frequency fN,
Since GA> GB, select GA.
【００２２】実際には、物体Ａ，Ｂの種類は未知なの
で、あらゆる二つの種類の物体の組み合わせの場合のデ
ータを求めるため、演算部５は、データ格納装置４が保
有する各種物体の音の強度−周波数特性データについ
て、以上のような、二つのデータの重ね合わせの演算処
理を、全種類について終了するまで繰り返し行なう（ス
テップＳ５）。一方、音源センサ装置１で受信された音
は、電気信号に変換されて、周波数解析装置２に入力さ
れる。周波数解析装置２では、物体Ａ，Ｂの音が重ね合
わされた受信音について音の周波数解析処理を行って、
音の強度−周波数特性データを出力する（ステップＳ
６）。次に、類別装置６において、演算部５におけるあ
る二つの物体の組み合わせについての演算結果と、周波
数解析装置２で得られた音の強度−周波数特性データと
を比較して、一致の度合いを検出する。類別装置６にお
いて、演算部５における一つのデータについての比較処
理が終了したら、次に前回の演算時に使用した物体とは
異なる二つの種類の物体の音の強度−周波数特性データ
について同様に比較処理を行う。このようにして、デー
タ格納装置４が有するすべての物体についての演算結果
との比較処理を行って、最も類似した演算結果を得られ
る音の強度−周波数特性データを検出したとき、このデ
ータに含まれる２種類の音の強度−周波数特性データに
対応する二つの音源物体の種類を判定することによっ
て、音源センサ装置１において測定された音の音源物体
の類別が自動的に行われる（ステップＳ７）。類別装置
６は、このようにして得られた物体類別結果を出力す
る。Actually, since the types of the objects A and B are unknown, the arithmetic unit 5 obtains data in the case of any combination of the two types of objects. With respect to the intensity-frequency characteristic data, the above-described calculation processing of the superposition of the two data is repeated until the processing is completed for all the types (step S5). On the other hand, the sound received by the sound source sensor device 1 is converted into an electric signal and input to the frequency analysis device 2. The frequency analysis device 2 performs a frequency analysis process on the received sound on which the sounds of the objects A and B are superimposed,
Output sound intensity-frequency characteristic data (step S
6). Next, the classification device 6 compares the calculation result of the combination of two objects in the calculation unit 5 with the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the frequency analysis device 2 to detect the degree of coincidence. I do. In the classification device 6, when the comparison process for one data in the calculation unit 5 is completed, the comparison process is similarly performed on the sound intensity-frequency characteristic data of two types of objects different from the object used in the previous calculation. I do. In this way, when the comparison processing with the calculation results for all the objects held by the data storage device 4 is performed and the intensity-frequency characteristic data of the sound with which the most similar calculation result is obtained is detected, the data is included in the data. By determining the types of the two sound source objects corresponding to the two types of sound intensity-frequency characteristic data, the sound source objects of the sound measured by the sound source sensor device 1 are automatically classified (step S7). . The classification device 6 outputs the object classification result obtained in this way.
【００２３】次に、図３を参照して、演算部５の構成に
ついて詳細に説明する。演算部５は、同図に示すよう
に、例えばＣＰＵ（central processing unit : 中央処
理装置）１１と、ＣＰＵ１１のバス１２と、入出力装置
１３と、ＲＯＭ（read only memory）１４と、ＲＡＭ
（random access memory）１５等から構成されている。
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１１に記憶されているプログラム
を実行する。このプログラムは、図２のフローチャート
で示される処理を実現するものである。なおこの際、Ｒ
ＯＭ１１に記憶されているプログラムの代わりに、図示
されないＨＤＤ（ハードディスク装置）等からＲＡＭ１
５にダウンロードれさたプログラムを使用してもよい。
ＣＰＵ１１は、入出力装置１３を介して入力された、レ
ーダ装置３からの物体の位置、速度の情報と、データ格
納装置４からの各種物体の音の強度−周波数特性データ
と、物体の速度に対する音の強度の関係のデータ及び上
記係数δのデータ等を用いて、プログラムを実行して、
捜索範囲内における各物体の音の強度−周波数特性デー
タの重ね合わせの演算処理を行って、入出力装置１３を
介して類別装置６へ出力する。ＲＡＭ１３は、この演算
処理の実行中における各種データの一時的保持等を行
う。Next, the configuration of the arithmetic unit 5 will be described in detail with reference to FIG. The calculation unit 5, as shown in the figure, for example, CPU: the (centra l processing unit CPU) 11, a bus 12 of the CPU 11, the input-output device 13, a ROM (read only memory) 14, RAM
(Random access memory) 15 and the like.
The CPU 11 executes a program stored in the ROM 11. This program implements the processing shown in the flowchart of FIG. In this case, R
Instead of the program stored in the OM 11, a RAM (Hard Disk Device) or the like (not shown)
5 may be used.
The CPU 11 receives information on the position and speed of the object from the radar device 3, the sound intensity-frequency characteristic data of various objects from the data storage device 4, and the speed of the object input through the input / output device 13. Using the data of the relationship of the sound intensity and the data of the coefficient δ and the like, execute the program,
The calculation processing of the superposition of the sound intensity-frequency characteristic data of each object within the search range is performed, and the result is output to the classification device 6 via the input / output device 13. The RAM 13 temporarily holds various data during execution of the arithmetic processing.
【００２４】次に図４を参照して、この例における物体
類別の例を説明する。データ格納装置４が有する各物体
の単体での音の強度−周波数特性は、例えば図４（ａ）
に示されるようなものであり、物体ごとに異なるデータ
を有している。いま、物体Ａの位置、速度情報に応じ
て、データ格納装置４のデータを用いて、換算部５にお
いて演算された物体Ａの音の強度−周波数特性データ
が、図４（ｂ）に示されるようなものであったとする。
また、物体Ｂの位置、速度情報に応じて、データ格納装
置４のデータを用いて、演算された物体Ｂの音の強度−
周波数特性データが、図４（ｃ）に示されるようなもの
であったとする。さらに、物体Ａと物体Ｂのそれぞれの
演算結果の音の強度−周波数特性を重ね合わせた結果の
データが、図４（ｄ）に示されるようなものであったと
する。一方、音源センサ装置１において測定された物体
Ａの音と、物体Ｂの音が重ね合わせられた状態の音の強
度−周波数特性のデータが、図４（ｅ）に示されるよう
なものであったとする。類別装置６は、図４（ｄ）に示
される演算部５の演算結果の重ね合わせのデータと、図
４（ｅ）に示される音源センサ装置１で測定された重ね
合わせのデータとを比較して、最も類似したときの、演
算部５において演算処理に使用した音のデータを発生す
る物体Ａ，Ｂを音源物体として類別する。Next, an example of object classification in this example will be described with reference to FIG. The intensity-frequency characteristics of sound of each object alone in the data storage device 4 are, for example, as shown in FIG.
And different data for each object. Now, the intensity-frequency characteristic data of the sound of the object A calculated by the conversion unit 5 using the data of the data storage device 4 according to the position and speed information of the object A is shown in FIG. Suppose it was something like
In addition, according to the position and speed information of the object B, the sound intensity of the object B calculated using the data of the data storage device 4 −
It is assumed that the frequency characteristic data is as shown in FIG. Further, it is assumed that the data obtained by superimposing the sound intensity-frequency characteristics of the calculation results of the objects A and B are as shown in FIG. On the other hand, the data of the intensity-frequency characteristics of the sound obtained by superimposing the sound of the object A and the sound of the object B measured by the sound source sensor device 1 are as shown in FIG. Suppose. The classification device 6 compares the superimposed data of the operation result of the operation unit 5 shown in FIG. 4D with the superimposed data measured by the sound source sensor device 1 shown in FIG. Then, the objects A and B that generate the data of the sound used in the arithmetic processing in the arithmetic unit 5 when they are most similar are classified as sound source objects.
【００２５】このように、この例の構成によれば、捜索
範囲内において複数の物体の発する音が重なって合成さ
れた状態でも、音を発した物体の類別を自動的に行なう
ことができる。As described above, according to the configuration of this example, even when sounds emitted from a plurality of objects are overlapped and synthesized in the search range, the classification of the objects emitting the sounds can be automatically performed.
【００２６】◇第２実施例図５は、この発明の第２実施
例である自動物体類別装置の電気的構成を示すブロック
図、図６は、同装置における動作を示すフローチャート
である。この例の自動物体類別装置は、図５に示すよう
に、音源センサ装置１1 ，１2と、周波数解析装置２Ａ
と、レーダ装置３と、データ格納装置４と、演算部５
と、類別装置６と、位置検出器７と、比較器８とから概
略構成されている。上記各構成要素のうち、レーダ装置
３と、データ格納装置４と、演算部５と、類別装置６と
の構成は、図１及び図３に示された第１実施例の場合と
同様である。音源センサ装置１1 ，１2 は、図１に示さ
れた音源センサ装置１と同様の構成を有している。周波
数解析装置２Ａは、音源センサ装置１1 ，１2 で測定さ
れた音を解析して、音の強度−周波数特性のデータを求
める。位置検出器７は、音源センサ装置１1 ，１2 に入
射した音の波形から音源物体の位置を検出する。比較器
８は、レーダ装置３からの位置情報と、位置検出器７の
位置情報とを比較して、一致したとき、レーダ装置３の
位置情報を演算部５へ出力する。Second Embodiment FIG. 5 is a block diagram showing the electrical configuration of an automatic object classification device according to a second embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a flowchart showing the operation in the device. As shown in FIG. 5, the automatic object classification device of this example includes sound source sensor devices 11 and 12 and a frequency analysis device 2A.
, A radar device 3, a data storage device 4, and a calculation unit 5
, A classification device 6, a position detector 7, and a comparator 8. Among the above components, the configurations of the radar device 3, the data storage device 4, the arithmetic unit 5, and the classification device 6 are the same as those of the first embodiment shown in FIGS. . The sound source sensor devices 11 and 12 have the same configuration as the sound source sensor device 1 shown in FIG. The frequency analysis device 2A analyzes the sound measured by the sound source sensor devices 11 and 12 and obtains data on the intensity-frequency characteristics of the sound. The position detector 7 detects the position of the sound source object from the waveform of the sound incident on the sound source sensor devices 11 and 12. The comparator 8 compares the position information from the radar device 3 with the position information of the position detector 7 and outputs the position information of the radar device 3 to the arithmetic unit 5 when they match.
【００２７】次に、図６を参照して、この例の動作を説
明する。まず、音源センサ装置１1 ，１2 によって、捜
索範囲内の物体の発生音の情報を取得する（ステップＰ
１）。物体が複数存在する場合は、それぞれの物体が発
する音が重なり合った状態で、音源センサ装置１1 ，１
2 で測定される。音源センサ１1 ，１2 で測定された音
は、電気信号に変換されて、位置検出器７に入力され
る。位置検出器７では、音源センサ装置１1 ，１2 から
出力された波形を比較して、両波形の時間差を求めるこ
とによって、音源物体の位置を検出する（ステップＰ
２）。一方、音源センサ１と同じ捜索エリアを捜索する
ために、レーダ装置３を設ける。レーダ装置３が捜索エ
リアを捜索して、物体を捕捉したとき、その物体の位
置、速度の情報を取得する（ステップＰ３）。さらに、
位置検出器７で検出された物体の位置と、レーダ装置３
で検出された物体の位置とを比較器８において比較し、
一致したとき、レーダ装置３で求められた物体の位置を
出力する（ステップＰ４）。Next, the operation of this example will be described with reference to FIG. First, the sound source sensor devices 11 and 12 acquire information on the sound generated from an object in the search range (step P).
1). When there are a plurality of objects, the sound source sensor devices 11 and 1 are placed in a state where the sounds emitted from the respective objects overlap.
Measured at 2. Sounds measured by the sound source sensors 11 and 12 are converted into electric signals and input to the position detector 7. The position detector 7 detects the position of the sound source object by comparing the waveforms output from the sound source sensor devices 11 and 12 and determining the time difference between the two waveforms (step P).
2). On the other hand, a radar device 3 is provided to search the same search area as the sound source sensor 1. When the radar device 3 searches the search area and captures an object, information on the position and speed of the object is obtained (step P3). further,
The position of the object detected by the position detector 7 and the radar device 3
The comparator 8 compares the position of the object detected in
When they match, the position of the object determined by the radar device 3 is output (step P4).
【００２８】演算部５は、データ格納装置４から、音の
強度−周波数特性についての新データを選択するごとに
（ステップＰ５）、レーダ装置３からの物体の位置、速
度の情報を用いて演算処理を行う（ステップＰ６）。演
算部５の行う演算処理は、第１実施例について説明した
ものと同様であり、演算部５は、データ格納装置４が保
有する二つの種類の物体の音の強度−周波数特性データ
の重ね合わせの演算処理を、全種類について終了するま
で繰り返し行う（ステップＰ７）。Whenever new data on the intensity-frequency characteristics of the sound is selected from the data storage device 4 (step P5), the calculation unit 5 calculates using the information on the position and speed of the object from the radar device 3. The process is performed (Step P6). The arithmetic processing performed by the arithmetic unit 5 is the same as that described in the first embodiment. The arithmetic unit 5 superimposes the sound intensity-frequency characteristic data of the two types of objects held by the data storage device 4. Is repeated until the processing is completed for all types (step P7).
【００２９】一方、音源センサ装置１1 , １2 で受信さ
れた音は、電気信号に変換されて周波数解析装置２Ａに
入力される。周波数解析装置２Ａでは、音の周波数解析
処理を行って、音の強度−周波数特性データを出力する
（ステップＰ８）。次に、類別装置６において、演算部
５におけるある二つの種類の物体の組み合わせについて
の演算結果と、周波数解析装置２で得られた音の強度−
周波数特性データとを比較して、一致の度合いを検出す
る。類別装置６において、演算部５における一つのデー
タについての比較処理が終了したら、次に前回の演算時
に使用した物体とは異なる二つの種類の物体についての
音の強度−周波数特性データについて同様の処理を行
う。このようにして、データ格納装置４が有するすべて
の物体についての演算結果との比較処理を行って、類別
装置６において、最も類似した演算結果を得られる音の
強度−周波数特性データを検出したとき、このデータに
含まれる２種類の音の強度−周波数特性データに対応す
る二つの音源物体の種類を判定することによって、音源
センサ装置１において測定された音源物体の類別が自動
的に行われる（ステップＰ９）。類別装置６は、このよ
うにして得られた物体類別結果を出力する。On the other hand, the sounds received by the sound source sensor devices 11 and 12 are converted into electric signals and input to the frequency analysis device 2A. The frequency analysis device 2A performs a sound frequency analysis process and outputs sound intensity-frequency characteristic data (step P8). Next, in the classification device 6, the calculation result of the combination of the two types of objects in the calculation unit 5 and the sound intensity obtained by the frequency analysis device 2 −
The degree of coincidence is detected by comparing with the frequency characteristic data. In the classification device 6, when the comparison process for one data in the calculation unit 5 is completed, the same process is performed for the sound intensity-frequency characteristic data of two types of objects different from the object used in the previous calculation. I do. In this way, when the comparison processing with the calculation results for all the objects included in the data storage device 4 is performed, and the classification device 6 detects the sound intensity-frequency characteristic data that can obtain the most similar calculation result, By determining the two types of sound source objects corresponding to the two types of sound intensity-frequency characteristic data included in this data, the classification of the sound source objects measured by the sound source sensor device 1 is automatically performed ( Step P9). The classification device 6 outputs the object classification result obtained in this way.
【００３０】このように、この例の構成によれば、捜索
範囲内において複数の物体の発する音が重なって合成さ
れた状態でも、２組の音源センサ装置による音源の位置
情報によって示される物体に対して、レーダ装置によっ
て物体の位置及び速度を特定して、音を発した物体の類
別を自動的に行なうことができる。As described above, according to the configuration of this example, even when sounds emitted from a plurality of objects are overlapped and synthesized in the search range, the object indicated by the position information of the sound source by the two sets of sound source sensor devices can be used. On the other hand, the position and speed of the object can be specified by the radar device, and the object that emits the sound can be automatically classified.
【００３１】以上、この発明の実施例を図面により詳述
してきたが、具体的な構成はこの実施例に限られたもの
ではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変
更等があってもこの発明に含まれる。例えば、この例の
物体自動類別装置は、二つの物体の組み合わせの場合に
限らず、三つ以上の物体が捜索範囲内に存在する場合に
も同様に適用することができる。また、この発明は、捜
索範囲が地上に限定され、物体が地上物体である場合に
最も好適なものであるが、この場合に限らず、他の捜索
範囲及び物体の場合についても適用可能なものである。Although the embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings, the specific structure is not limited to this embodiment, and there are design changes and the like without departing from the gist of the present invention. Even this is included in the present invention. For example, the automatic object classification device of this example can be applied not only to a case where two objects are combined but also to a case where three or more objects are present in a search range. Further, the present invention is most suitable when the search range is limited to the ground and the object is a ground object, but is not limited to this case, and can be applied to other search ranges and other objects. It is.
【００３２】[0032]
【発明の効果】以上説明したように、この発明の構成に
よれば、音の種別によって音源物体を類別する際に、２
種類以上の音源についての音の強度−周波数特性データ
の重ね合わせ処理を行った結果のデータと、受信音につ
いての音の強度−周波数特性データとの比較を行って、
最も類似した音の強度−周波数特性データを発生する音
源物体の組み合わせを判定して、音を発した物体の種類
の類別を行うので、複数の音源物体の音が合成された状
態で受信される場合でも、正しく物体の類別を行うこと
ができる。さらに、この際、音源センサ装置の情報によ
って位置を検出された物体についてのみ、レーダ装置に
よって位置と速度の検出を行うにしたので、音源位置を
確実に把握できるとともに、効率的に物体の類別を行う
ことができる。As described above, according to the configuration of the present invention, when classifying a sound source object according to the type of sound, two
By comparing the data obtained as a result of performing the superposition processing of the sound intensity-frequency characteristic data for the sound sources of more than one type and the sound intensity-frequency characteristic data for the received sound,
Since the combination of sound source objects that generate the most similar sound intensity-frequency characteristic data is determined and the type of the sound emitting object is classified, the sound of the plurality of sound source objects is received in a synthesized state. Even in such a case, it is possible to correctly classify the objects. Furthermore, at this time, only the object whose position is detected by the information of the sound source sensor device is used to detect the position and speed by the radar device, so that the sound source position can be reliably grasped and the object classification can be performed efficiently. It can be carried out.
【図１】この発明の第１実施例である自動物体類別装置
の電気的構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an electrical configuration of an automatic object classification device according to a first embodiment of the present invention.
【図２】同装置における動作を示すフローチャートであ
る。FIG. 2 is a flowchart showing an operation in the apparatus.
【図３】演算部の電気的構成例を示すブロック図であ
る。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of an electrical configuration of a calculation unit.
【図４】同装置における物体類別の例を説明する波形図
である。FIG. 4 is a waveform diagram illustrating an example of object classification in the device.
【図５】この発明の第２実施例である自動物体類別装置
の電気的構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing an electrical configuration of an automatic object classification device according to a second embodiment of the present invention.
【図６】同装置における動作を示すフローチャートであ
る。FIG. 6 is a flowchart showing an operation in the same device.
【図７】従来の音源認識装置の構成を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a configuration of a conventional sound source recognition device.
１，１1 ，１2 音源センサ装置 ２，２Ａ 周波数解析装置（音源解析手段） ３ レーダ装置 ４ データ格納装置 ５ 演算部（演算手段） ６ 類別装置（物体類別手段） ７ 位置検出器（音源位置検出手段） ８ 比較器（レーダ情報選択手段） 1,11,12 Sound source sensor device 2,2A Frequency analysis device (sound source analysis means) 3 Radar device 4 Data storage device 5 Calculation unit (calculation means) 6 Classification device (object classification means) 7 Position detector (sound source position detection means) 8) Comparator (radar information selection means)
Claims (9)
受信する音源センサ装置と、 前記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基づ
いて該物体の位置及び速度を検出するレーダ装置と、 前記捜索空間における各種物体を音源とする音の強度−
周波数特性データを格納するデータ格納装置と、 該データ格納装置の有する音の強度−周波数特性データ
に対して、前記レーダ装置によって求められた各物体の
位置及び速度の情報と、予め求められている音源の速度
と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距離に基づ
く音の減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づく修正係
数のデータとを用いて、前記各物体の現状況に対応する
音の強度−周波数特性データを算出するとともに、それ
ぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音源の音の
強度−周波数特性データのみを選択して配列する重ね合
わせ処理を行う演算手段と、 前記音源センサ装置における受信音を解析して音の強度
−周波数特性データを求める音源解析手段と、 前記演算手段における演算結果の音の強度−周波数特性
データと、前記音源解析手段で求められた音の強度−周
波数特性データとの比較結果、最も類似するときの前記
演算結果の音の強度−周波数特性データの各部分に対応
する音の強度−周波数特性データを有する各音源物体の
種類を判定することによって、前記受信音の音源となる
各物体の種類を類別する物体類別手段とを備えてなるこ
とを特徴とする自動物体類別装置。1. A sound source sensor device for receiving sound from an object in a search space as a sound source, and a radar device for radiating radio waves to the search space and detecting the position and speed of the object based on reflected waves from the object. And the intensity of sound from various objects in the search space as a sound source.
A data storage device for storing frequency characteristic data; information on the position and velocity of each object obtained by the radar device with respect to the sound intensity-frequency characteristic data of the data storage device; Using the relationship between the speed of the sound source and the strength of the sound source, the sound attenuation characteristics based on the distance between the sound source and the measurement point, and the data of the correction coefficient based on the state of the search space, the current state of each object is used. Calculating means for calculating the corresponding sound intensity-frequency characteristic data and performing a superposition process of selecting and arranging only the sound intensity-frequency characteristic data of the sound source having the highest intensity in each frequency range; and Sound source analyzing means for analyzing received sound in the sensor device to obtain sound intensity-frequency characteristic data; sound intensity-frequency characteristic data calculated by the calculating means; And the intensity-frequency characteristic data of the sound obtained by the sound source analysis means, the intensity-frequency of the sound corresponding to each part of the sound intensity-frequency characteristic data of the operation result when the most similar result is obtained. An automatic object classification device, comprising: object classification means for determining the type of each sound source object having characteristic data to classify the type of each object serving as a sound source of the received sound.
受信する第１の音源センサ装置と、 前記捜索空間における物体を音源とする音を受信する第
２の音源センサ装置と、 前記第１及び第２の音源セン
サ装置のそれぞれの受信音から前記音源の位置を検出す
る音源位置検出手段と、 前記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基づ
いて該物体の位置及び速度を検出するレーダ装置と、 該レーダ装置の検出した物体の位置と前記音源位置検出
手段の検出した物体の位置との一致検出によって選択さ
れた各物体について前記レーダ装置からの位置と速度の
情報を出力するレーダ情報選択手段と、 前記捜索空間における各種物体を音源とする音の強度−
周波数特性データを格納するデータ格納装置と、 該データ格納装置の有する音の強度−周波数特性データ
に対して、前記レーダ情報選択手段によって選択された
各物体の位置及び速度の情報と、予め求められている音
源の速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距
離に基づく音の減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づ
く修正係数のデータとを用いて、前記各物体の現状況に
対応する音の強度−周波数特性データを算出するととも
に、それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音
源の音の強度−周波数特性データのみを選択して配列す
る重ね合わせ処理を行う演算手段と、 前記第１及び第２の音源センサ装置における受信音を解
析して音の強度−周波数特性データを求める音源解析手
段と、 前記演算手段における演算結果の音の強度−周波数特性
データと、前記音源解析手段で求められた音の強度−周
波数特性データとの比較結果、最も類似するときの前記
演算結果の音の強度−周波数特性データの各部分に対応
する音の強度−周波数特性データを有する各音源物体の
種類を判定することによって、前記受信音の音源となる
各物体の種類を類別する物体類別手段とを備えてなるこ
とを特徴とする自動物体類別装置。2. A first sound source sensor device for receiving sound from an object in a search space as a sound source; a second sound source sensor device for receiving sound from an object in the search space as a sound source; Sound source position detecting means for detecting the position of the sound source from each received sound of the second sound source sensor device; and radiating radio waves to the search space to detect the position and speed of the object based on reflected waves from the object. And outputs information on the position and speed from the radar device for each object selected by detecting the coincidence between the position of the object detected by the radar device and the position of the object detected by the sound source position detecting means. Radar information selecting means, and sound intensity using various objects as sound sources in the search space.
A data storage device for storing frequency characteristic data; and information on the position and velocity of each object selected by the radar information selecting means for sound intensity-frequency characteristic data of the data storage device. Using the relationship between the speed of the sound source and the strength of the sound source, the sound attenuation characteristics based on the distance between the sound source and the measurement point, and the data of the correction coefficient based on the state of the search space, the current value of each of the objects is determined. Calculating means for calculating the intensity-frequency characteristic data of the sound corresponding to the situation, and performing a superposition process of selecting and arranging only the intensity-frequency characteristic data of the sound of the sound source having the highest intensity in each frequency range, Sound source analyzing means for analyzing received sound in the first and second sound source sensor devices to obtain sound intensity-frequency characteristic data; Of the intensity-frequency characteristic data of the sound and the intensity-frequency characteristic data of the sound determined by the sound source analysis means, and corresponds to each part of the sound intensity-frequency characteristic data of the calculation result when the result is most similar. Automatic object categorization, comprising: object categorization means for categorizing the type of each object serving as a sound source of the received sound by determining the type of each sound source object having sound intensity-frequency characteristic data. apparatus.
データが、路面状況及び天候に関するものであることを
特徴とする請求項１又は２記載の自動物体類別装置。3. The automatic object classification device according to claim 1, wherein the data of the correction coefficient based on the condition of the search space is related to a road surface condition and weather.
る物体を音源とする音を受信するステップと、レーダ装
置において前記捜索空間に電波を放射して物体からの反
射波に基づいて該物体の位置及び速度を検出するステッ
プと、演算手段においてデータ格納装置からの音の強度
−周波数特性データに対して、前記レーダ装置によって
求められた各物体の位置及び速度の情報と、予め求めら
れている音源の速度と音源の強さとの関係と、音源と測
定点との距離に基づく音の減衰特性と、前記捜索空間の
状況に基づく修正係数のデータとを用いて、前記各物体
の現状況に対応する音の強度−周波数特性データを算出
するとともに、それぞれの周波数範囲において最も強度
が大きい音源の音の強度−周波数特性データのみを選択
して配列する重ね合わせ処理を行うステップと、音源解
析手段において前記音源センサ装置における受信音を解
析して音の強度−周波数特性データを求めるステップ
と、物体類別手段において前記演算手段における演算結
果の音の強度−周波数特性データと、前記音源解析手段
で求められた音の強度−周波数特性データとの比較結
果、最も類似するときの前記演算結果の音の強度−周波
数特性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性
データを有する各音源物体の種類を判定することによっ
て、前記受信音の音源となる各物体の種類を類別するス
テップとを有することを特徴とする自動物体類別方法。4. A step of receiving sound using an object in a search space as a sound source in a sound source sensor device, and radiating radio waves to the search space in a radar device and detecting a position and velocity of the object based on reflected waves from the object. And information on the position and speed of each object obtained by the radar device with respect to the sound intensity-frequency characteristic data from the data storage device in the arithmetic means, and the speed of the sound source previously obtained. A sound corresponding to the current situation of each object, using a relationship between the sound source and the strength of the sound source, a sound attenuation characteristic based on a distance between the sound source and the measurement point, and data of a correction coefficient based on the state of the search space. Of the sound of the sound source having the highest intensity in each frequency range and selecting and arranging the data. Performing sound matching processing; analyzing sound received by the sound source sensor device by sound source analysis means to obtain sound intensity-frequency characteristic data; and sound intensity-frequency calculated by the calculating means in the object classifying means. The comparison result between the characteristic data and the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the sound source analysis means, the sound intensity of the calculation result when the most similar is obtained-the sound intensity corresponding to each part of the frequency characteristic data- Determining the type of each sound source object having frequency characteristic data to classify the type of each object as a sound source of the received sound.
捜索空間における物体を音源とする音を受信するステッ
プと、音源位置検出手段において該第１及び第２の音源
センサ装置のそれぞれの受信音から前記音源の位置を検
出するステップと、レーダ装置において前記捜索空間に
電波を放射して物体からの反射波に基づいて該物体の位
置及び速度を検出するステップと、レーダ情報選択手段
において前記レーダ装置の検出した物体の位置と前記音
源位置検出手段の検出した物体の位置との一致検出によ
って選択された各物体について前記レーダ装置からの位
置と速度の情報を出力するステップと、演算手段におい
てデータ格納装置からの音の強度−周波数特性データに
対して、前記レーダ情報選択手段によって選択された各
物体の位置及び速度の情報と、予め求められている音源
の速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距離
に基づく音の減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づく
修正係数のデータとを用いて、前記各物体の現状況に対
応する音の強度−周波数特性データを算出するととも
に、それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音
源の音の強度−周波数特性データのみを選択して配列す
る重ね合わせ処理を行うステップと、音源解析手段にお
いて前記第１及び第２の音源センサ装置における受信音
を解析して音の強度−周波数特性データを求めるステッ
プと、物体類別手段において前記演算手段における演算
結果の音の強度−周波数特性データと、前記音源解析手
段で求められた音の強度−周波数特性データとの比較結
果、最も類似するときの前記演算結果の音の強度−周波
数特性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性
データを有する各音源物体の種類を判定することによっ
て、前記受信音の音源となる各物体の種類を類別するス
テップとを有することを特徴とする自動物体類別方法。5. A step of receiving sound using an object in a search space as a sound source in the first and second sound source sensor devices, and receiving sound of each of the first and second sound source sensor devices in the sound source position detecting means. Detecting the position of the sound source from the object, detecting the position and velocity of the object based on the reflected wave from the object by radiating radio waves to the search space in the radar device, and the radar information selecting means Outputting the position and velocity information from the radar apparatus for each object selected by the coincidence detection between the position of the object detected by the apparatus and the position of the object detected by the sound source position detecting means; The position and velocity of each object selected by the radar information selecting means with respect to the sound intensity-frequency characteristic data from the storage device. Information, the relationship between the speed of the sound source and the strength of the sound source determined in advance, the sound attenuation characteristics based on the distance between the sound source and the measurement point, and data of a correction coefficient based on the state of the search space. Superimposing the intensity-frequency characteristic data of the sound corresponding to the current situation of each object, and selecting and arranging only the intensity-frequency characteristic data of the sound of the sound source having the highest intensity in each frequency range. Performing a process; analyzing sound received by the first and second sound source sensor devices by sound source analyzing means to obtain sound intensity-frequency characteristic data; A comparison result between the sound intensity-frequency characteristic data and the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the sound source analyzing means, Determining the type of each sound source object having the intensity-frequency characteristic data of the sound corresponding to each part of the intensity-frequency characteristic data, thereby classifying the type of each object serving as the sound source of the received sound. An automatic object classification method, comprising:
データが、路面状況及び天候に関するものであることを
特徴とする請求項４又は５記載の自動物体類別方法。6. The automatic object classification method according to claim 4, wherein the data of the correction coefficient based on the state of the search space is related to a road surface condition and weather.
行なうためのプログラムを記録した媒体であって、音源
センサ装置において捜索空間における物体を音源とする
音を受信し、レーダ装置において前記捜索空間に電波を
放射して物体からの反射波に基づいて該物体の位置及び
速度を検出し、演算手段においてデータ格納装置からの
音の強度−周波数特性データに対して、前記レーダ装置
によって求められた各物体の位置及び速度の情報と、予
め求められている音源の速度と音源の強さとの関係と、
音源と測定点との距離に基づく音の減衰特性と、前記捜
索空間の状況に基づく修正係数のデータとを用いて、前
記各物体の現状況に対応する音の強度−周波数特性デー
タを算出するとともに、それぞれの周波数範囲において
最も強度が大きい音源の音の強度−周波数特性データの
みを選択して配列する重ね合わせ処理を行い、音源解析
手段において前記音源センサ装置における受信音を解析
して音の強度−周波数特性データを求め、物体類別手段
において前記演算装置における演算結果の音の強度−周
波数特性データと、前記音源解析手段で求められた音の
強度−周波数特性データとの比較結果、最も類似すると
きの前記演算結果の音の強度−周波数特性データの各部
分に対応する音の強度−周波数特性データを有する各音
源物体の種類を判定することによって、前記受信音の音
源となる各物体の種類を類別するプログラムを記録した
ことを特徴とする自動物体類別プログラムを記録した記
憶媒体。7. A medium in which a program for automatically classifying an object by a computer is recorded, wherein a sound source sensor device receives a sound from an object in a search space as a sound source, and a radar device transmits a radio wave to the search space. The position and velocity of the object are detected based on the reflected wave from the radiated object, and the arithmetic means calculates the sound intensity-frequency characteristic data from the data storage device for each object obtained by the radar device. Information on the position and speed, and the relationship between the speed of the sound source and the strength of the sound source determined in advance,
Using the attenuation characteristic of sound based on the distance between the sound source and the measurement point and the data of the correction coefficient based on the state of the search space, calculate the intensity-frequency characteristic data of the sound corresponding to the current state of each object. At the same time, a superposition process of selecting and arranging only the intensity-frequency characteristic data of the sound of the sound source having the highest intensity in each frequency range is performed, and the sound received by the sound source sensor device is analyzed by the sound source analyzing unit, and the sound The intensity-frequency characteristic data is obtained, and the object classification means compares the sound intensity-frequency characteristic data calculated by the arithmetic unit with the sound intensity-frequency characteristic data calculated by the sound source analyzing means. The type of each sound source object having the sound intensity-frequency characteristic data corresponding to each part of the sound intensity-frequency characteristic data of the above calculation result is determined. By a storage medium storing an automatic object classification program characterized by recording a program to classify the type of each object as a sound source of the received sound.
行なうためのプログラムを記録した媒体であって、第１
及び第２の音源センサ装置において前記捜索空間におけ
る物体を音源とする音を受信し、音源位置検出手段にお
いて該第１及び第２の音源センサ装置のそれぞれの受信
音から前記音源の位置を検出し、レーダ装置において前
記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基づい
て該物体の位置及び速度を検出し、レーダ情報選択手段
において前記レーダ装置の検出した物体の位置と前記音
源位置検出手段の検出した物体の位置との一致検出によ
って選択された各物体について前記レーダ装置からの位
置と速度の情報を出力し、演算手段においてデータ格納
装置からの音の強度−周波数特性データに対して、前記
レーダ情報選択手段によって選択された各物体の位置及
び速度の情報と、予め求められている音源の速度と音源
の強さとの関係と、音源と測定点との距離に基づく音の
減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づく修正係数のデ
ータとを用いて、前記各物体の現状況に対応する音の強
度−周波数特性データを算出するとともに、それぞれの
周波数範囲において最も強度が大きい音源の音の強度−
周波数特性データのみを選択して配列する重ね合わせ処
理を行い、音源解析手段において前記第１及び第２の音
源センサ装置における受信音を解析して音の強度−周波
数特性データを求め、物体類別手段において前記演算手
段における演算結果の音の強度−周波数特性データと、
前記音源解析手段で求められた音の強度−周波数特性デ
ータとの比較結果、最も類似するときの前記演算結果の
音の強度−周波数特性データの各部分に対応する音の強
度−周波数特性データを有する各音源物体の種類を判定
することによって、前記受信音の音源となる各物体の種
類を類別するプログラムを記録したことを特徴とする自
動物体類別プログラムを記録した記憶媒体。8. A medium recording a program for automatically classifying an object by a computer, comprising:
And a second sound source sensor device receives a sound from an object in the search space as a sound source, and a sound source position detecting means detects the position of the sound source from the respective received sounds of the first and second sound source sensor devices. The radar device emits radio waves to the search space, detects the position and speed of the object based on the reflected wave from the object, and detects the position of the object detected by the radar device and the sound source position detection by radar information selection means. For each object selected by the coincidence detection with the position of the object detected by the means, information on the position and speed from the radar device is output, and the arithmetic means outputs the sound intensity-frequency characteristic data from the data storage device. And information on the position and speed of each object selected by the radar information selecting means, and the relationship between the speed of the sound source and the strength of the sound source determined in advance. Using the attenuation characteristic of sound based on the distance between the sound source and the measurement point and the data of the correction coefficient based on the state of the search space, calculate the intensity-frequency characteristic data of the sound corresponding to the current state of each object. And the sound intensity of the sound source with the highest intensity in each frequency range-
A superposition process of selecting and arranging only the frequency characteristic data is performed, and the sound source analyzing means analyzes the received sound in the first and second sound source sensor devices to obtain sound intensity-frequency characteristic data. In the sound intensity-frequency characteristic data of the calculation result in the calculation means,
As a result of comparison with the sound intensity-frequency characteristic data obtained by the sound source analysis means, the intensity-frequency characteristic data of the sound corresponding to each part of the sound intensity-frequency characteristic data of the calculation result at the time of most similarity is calculated. A storage medium storing an automatic object classification program, wherein a program for classifying the type of each object serving as a sound source of the received sound is recorded by determining the type of each sound source object.
データが、路面状況及び天候に関するものであることを
特徴とする請求項７又は８記載の自動物体類別プログラ
ムを記録した記憶媒体。9. The storage medium according to claim 7, wherein the data of the correction coefficient based on the state of the search space relates to a road surface state and weather.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9265391A JP2980076B2 (en) | 1997-09-30 | 1997-09-30 | Automatic object classification device, automatic object classification method, and storage medium recording automatic object classification program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9265391A JP2980076B2 (en) | 1997-09-30 | 1997-09-30 | Automatic object classification device, automatic object classification method, and storage medium recording automatic object classification program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11109032A JPH11109032A (en) | 1999-04-23 |
| JP2980076B2 true JP2980076B2 (en) | 1999-11-22 |
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ID=17416532
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP9265391A Expired - Lifetime JP2980076B2 (en) | 1997-09-30 | 1997-09-30 | Automatic object classification device, automatic object classification method, and storage medium recording automatic object classification program |
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-
1997
- 1997-09-30 JP JP9265391A patent/JP2980076B2/en not_active Expired - Lifetime
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