特開 2021-82201 在室の有無を判定する方法、プログラム、判定システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2021-82201(P2021-82201A)

(43)【公開日】2021年5月27日

(54)【発明の名称】在室の有無を判定する方法、プログラム、判定システム

(51)【国際特許分類】

   G08B 25/04 20060101AFI20210430BHJP

   G08B 21/22 20060101ALI20210430BHJP

【ＦＩ】

   G08B25/04 F

   G08B21/22

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】9

(21)【出願番号】特願2019-211609(P2019-211609)

(22)【出願日】2019年11月22日

(71)【出願人】

【識別番号】719007464

【氏名又は名称】特定非営利活動法人ｃｏ２ｓｏｓ

(72)【発明者】

【氏名】朝原 春海

【テーマコード（参考）】

5C086

5C087

【Ｆターム（参考）】

5C086AA22

5C086BA01

5C086CA30

5C086CB11

5C086DA02

5C087AA01

5C087AA60

5C087BB74

5C087DD06

5C087DD24

5C087EE14

5C087FF01

5C087FF02

5C087FF04

(57)【要約】      （修正有）

【課題】在室・不在を判定するための閾値を用いることなく在室・不在の判定を可能とする、新規な在室の有無を判定する方法を提供する。
【解決手段】本人を含む動物の在室の有無を判定するシステムであって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定する手段と、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて二酸化炭素濃度の時間変動を算出する手段と、を有し、時間変動の移動平均値を算出するステップと、時間変動の符号が一定回数連続して同一となった場合に在室の有無を判定するステップと、を実行する。符号は正又は負であり、在室の有無を判定する手段は、符号が一定回数連続して同一となった場合に、動物が「入室」又は「不在」と判定する手段を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

人の在室・不在を判定する方法であって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定するステップと、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて二酸化炭素濃度の時間変動を算出するステップと、前記時間変動の符号が一定回数連続して同一となった場合に在室の有無を判定するステップ、を含み、前記符号は、正の傾き及び負の傾きであり、前記在室の有無を判定するステップは、符号が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」あるいは「退室した」と判定し、「不在」と「在室」の状態を入れ替えるステップを含む、判定方法。

【請求項2】

さらに、算出した前記時間変動を平準化するステップを含み、前記在室の有無を判定するステップは、符号が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」あるいは「退室した」と判定するステップである、請求項１に記載の判定方法。

【請求項3】

前記平準化するステップは、算出した前記時間変動を含む直近のＮ個（Ｎは２以上の整数）の前記時間変動の移動平均を求めるステップである、請求項２に記載の判定方法。

【請求項4】

コンピュータに、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させる ためのプログラム。

【請求項5】

人を含む動物の在室の有無を判定するシステムであって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定する手段と、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて二酸化炭素濃度の時間変動を算出する手段と、前記時間変動の移動平均値を算出するステップと、前記時間変動の符号が一定回数連続して同一となった場合に在室の有無を判定するステップ手段と、を含み、前記符号は正又は負であり、前記在室の有無を判定する手段は、符号（正）が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」と判定し、前記時間変動の符号（負）が一定回数連続して同一となった場合に、前記動物が在室していないと判定する手段を含む、判定システム。

【請求項6】

さらに、算出した前記時間変動を平準化する手段を含み、前記在室の有無を判定する手段は、符号が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」あるいは「退室した」と判定する手段を含む、請求項５に記載の判定システム。

【請求項7】

前記平準化する手段は、算出した前記時間変動を含む直近のＮ個（Ｎは２以上の整数）の前記時間変動の移動平均を求める手段を含む、請求項６に記載の判定システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、室内の二酸化炭素濃度に基づいて在室の有無を判定する方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

既に室内の二酸化炭素濃度に基づく在室判定方法が提案されていた。（例えば、特許文献１）。

【0003】

しかしながら先行出願の方法では、在室・不在を判定するための閾値は、「対象となる部屋の空間体積や換気の度合いなどを考慮したシミュレーションや予備実験の結果に基づいて予め適切な値を設定しておく」とあるため、測定対象となる室内毎に個別のシミュレーション等を行い、閾値を定める必要があることから、利便性及び現実性という点で問題があった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１７−１６１８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、本発明は、在室・不在を判定するための閾値を用いることなく在室の有無を判定することを可能にする新規な方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明者は、在室・不在を判定するための閾値を用いることなく在室の有無を判定する方法につき鋭意検討した結果、以下の構成に想到し、本発明に至ったのである。

【0007】

すなわち、本発明によれば、人を含む動物の在室の有無を判定する方法であって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定するステップと、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて二酸化炭素濃度の時間変動を算出するステップと、前記時間変動の移動平均値を算出するステップと、を含み、前記符号は正又は負であり、前記在室の有無を判定するステップは、符号（正）が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」と判定し、前記時間変動の符号（負）が一定回数連続して同一となった場合に、前記動物が在室していないと判定し、「不在」と「在室」の状態を入れ替えるステッ プを含む、判定方法が提供される。

【発明の効果】

【0008】

上述したように、本発明によれば、閾値を用いることなく在室の有無を判定することを可能にする新規な方法が提供される。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施形態の判定方法を示すフローチャート。

【図2】本実施形態の判定システムの構成を模式的に示す図。

【図3】本実施例の実験装置を示す図。

【図4】ＣＯ２濃度の経時的変化を示すグラフ。

【図5】ＣＯ２濃度の時間変動の経時的変化を示すグラフ。

【図6】ＣＯ２濃度の時間変動の濃度増分の８個の移動平均

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明を図面に示した実施の形態をもって説明するが、本発明は、図面に示した実施の形態に限定されるものではない。なお、以下に参照する各図においては、共通する要素について同じ符号を用い、適宜、その説明を省略するものとする。

【0011】

本発明は、人を含む動物が部屋に在室しているか否かを判定する方法を提供する。なお、本発明において、部屋とは、概ね密閉された空間であって、人を含む動物が滞在可能な空間全般を包含する概念であり、その形状や用途に限定されない。また、本発明における動物とは、肺呼吸をする動物であって、呼気に二酸化炭素を含む動物全般を意味する。

【0012】

密閉された空間の中で動物が肺呼吸を行うと、呼気に含まれる二酸化炭素（ＣＯ２）により室内のＣＯ２濃度が上昇する。ただし、実際の部屋では、微小な隙間を介して（あるいは、窓の開閉空、調設備により）、常に換気が行われるので、部屋の中で人が呼吸し続けた場合でも室内のＣＯ２濃度が増加し続けることはなく、一定の値で飽和する。一方、ＣＯ２濃度が飽和した部屋の中から人が退室すると、上述した換気の作用で室内のＣＯ２濃度は減少をはじめ、ベースライン近傍まで 減少した後に一定の値に落ち着く。

【0013】

本発明は、上述した点に着目してなされたものであり、人を含む動物（以下、単に、人という）の部屋への入退室に伴って生じるＣＯ２濃度の時間変動に基づいて在室の有無を判定する。以下、本実施形態の判定方法の具体的な内容を図１に示すフローチャートに基づいて説明する。

【0014】

まずステップ１０１では、後で使用する変数の初期値を設定する。

【0015】

ステップ１０２では、判定対象となる部屋に設置されたＣＯ２濃度センサのセンサ出力に基づいて部屋の最新のＣＯ２濃度を取得する。

【0016】

続くステップ１０３では、下記式（１）に基づいてＣＯ２濃度の時間変動ＤＣＯ２(Ｔ０) を算出する。なお、下記式（１）において、ＣＯ２(Ｔ０)およびＴ０は、それぞれ、最新のＣＯ２濃度とその取得時刻を示し、ＣＯ２（Ｔ１）およびＴ１は、それぞれ、直前に取得したＣＯ２濃度とその取得時刻を示す。換言すると、下記式（１）における（Ｔ０−Ｔ１）は、ＣＯ_２濃度のサンプリング間隔（周期）に相当する。

【0017】

【数1】

【0018】

続くステップ１０４では、ステップ１０３で算出した時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）を平準化する処理を実行する。本実施形態では、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）を含む直近のＮ個（Ｎは２以上の整数）の時間変動（ＤＣＯ２（Ｔ０）、ＤＣＯ２（Ｔ１）、ＤＣＯ２（Ｔ２）・・・ＤＣＯ２（Ｔ―（Ｎ１）））（Ｎ１はＮ−１）の移動平均を平準化後の時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’として出力する。ただし、他の実施形態では、その他の適切な方法で平準化処理を実行してもよい。

【0019】

続くステップ１０５では、平準化後の時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が正であるか否かを判断する。

【0020】

ステップ１０５の判断の結果、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が正の場合は（Ｓ１０５、ＹＥＳ）、処理はステップ１１２に進む。一方、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が正とは異なる場合は（Ｓ１０５、ＮＯ）、処理はステップ１０６に進む 。

【0021】

続くステップ１０６では、平準化後の時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が負であるか否かを判断する。

【0022】

ステップ１０６の判断の結果、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が負の場合は（Ｓ１０６、ＹＥＳ）、処理はステップ１０７に進む。一方、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が負とは異なる場合は（Ｓ１０６、ＮＯ）、処理はステップ１１３に進み、前回の判定値を維持する。

【0023】

続くステップ１０７では、前回判定結果が不在であるか否かを判断する。

【0024】

ステップ１０７の判断の結果、前回判定結果が不在の場合は（Ｓ１０７、ＹＥＳ）、処理はステップ１０２に進む。一方、前回判定結果が不在とは異なる場合は（Ｓ１０７、ＮＯ）、処理はステップ１０８に進む 。

【0025】

ステップ１０８では、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が正の場合の連続発生回数を示す変数Ｍを0とする。

【0026】

続くステップ１０９時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が負の場合の連続発生回数を示す変数Ｎに1を加える。

【0027】

続くステップ１１０では、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が負の場合の連続発生回数Ｎと予め与えられた連続発生回数を示す変数Ｋが一致するか否かを判定する。

【0028】

ステップ１１０の判断の結果、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が負の場合の連続発生回数Ｎと予め与えられた連続発生回数を示す変数Ｋが一致した場合は（Ｓ１１０、ＹＥＳ）、処理はステップ１１１に進む。一方、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が負の場合の連続発生回数Ｎと予め与えられた連続発生回数を示す変数Ｋが不一致の場合は（Ｓ１１０、ＮＯ）、処理はステップ１０２に戻る。

【0029】

続くステップ１１１で判定結果を不在とする。

【0030】

続くステップ１１２で、負の場合の連続発生回数を示す変数Ｎを０とする。

【0031】

続くステップ１１４では、前回判定結果が在室であるか否かを判断する。

【0032】

ステップ１１４の判断の結果、前回判定結果が在室の場合は（Ｓ１１４、ＹＥＳ）、処理はステップ１０２に進む。一方、前回判定結果が不在とは異なる場合は（Ｓ１１４、ＮＯ）、処理はステップ１1５に進む 。

【0033】

ステップ１１５では、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が負の場合の連続発生回数を示す変数Ｎを０とする。

【0034】

続くステップ１１６では、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が正の場合の連続発生回数を示す変数Ｍに1を加える。

【0035】

続くステップ１１７では、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が正の場合の連続発生回数Ｍと予め与えられた連続発生回数を示す変数Ｋが一致するか否かを判定する。

【0036】

ステップ１１７の判断の結果、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が正の場合の連続発生回数Ｍと予め与えられた連続発生回数を示す変数Ｋが一致した場合は（Ｓ１１７、ＹＥＳ）、処理はステップ１１８に進む。一方、時間変動ＤＣＯ２（Ｔ０）’が正の場合の連続発生回数Ｍと予め与えられた連続発生回数を示す変数Ｋが不一致の場合は（Ｓ１１７、ＮＯ）、処理はステップ１０２に戻る。

【0037】

続くステップ１１８で判定結果を在室とする。

【0038】

続くステップ１１９で正の場合の連続発生回数を示す変数Ｍを0とする。

【0039】

本実施形態においては、上述した一連の処理（ステップ１０１〜１１９）がＣＯ２濃度 のサンプリングのタイミングに同期して繰り返し実行される。なお、図１に示した各ステップを実行する機能手段は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、などで記述された 装置実行可能なプログラムにより実現することができ、当該プログラムは、ハードディスク装置、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、フレキシブルディスク、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯ Ｍなどの装置可読な記録媒体に格納して頒布することができ、また、ネットワークを介して伝送することができる。

【0040】

以上、本実施形態の判定方法を説明してきたが、続いて、本実施形態の判定方法を採用した判定システムについて説明する。

【0041】

図２は、本実施形態の判定システムの応用展開例の一つとして参照することができる「 高齢者見守りシステム」のネットワーク構成を示す。本システムにおいては、独居高齢者の家１０の各部屋にＣＯ２濃度センサ１１が設置され、各センサ１１が所定のサンプリング周期で部屋のＣＯ_２濃度を検出するように構成されており、検出されたＣＯ２濃度がインターネットやＶＰＮとして参照されるＷＡＮ（広域ネットワーク）４０を介してリアルタイムで在室状況監視サーバ５０に送信されるように構成されている。

【0042】

一方、在室状況監視サーバ５０には、図１に示した判定方法の各ステップを実行する機能手段が実装されており、家１０の各部屋における高齢者１２の在室の有無をリアルタイムで判定するように構成されている。また、在室状況監視サーバ５０は、判定結果に基づいて高齢者１２がどの部屋にいるか、や、どう移動したかの在室状況等を時系列データとして記録するように構成されている。本システムによれば、遠方に住む高齢者１２の家族２５は、ＰＣ２０やスマートフォン３０から在室状況監視サーバ５０にアクセスすることにより、高齢者１２の 在室状況をリアルタイムで確認することでき、高齢者１２の生活状態を把握することができる。

【0043】

図２に示す「高齢者見守りシステム」は、各部屋に１つのＣＯ２濃度センサを設置するだけで簡単に構築することができるので、導入コストを低く抑えることができるという利点がある。また、カメラを使用しないことにより高齢者のプライバシーが一定程度守られるので、導入に際しての心理的な障壁が低いという利点がある。

【0044】

なお、図２に示したシステム構成は、そのまま、犬や猫などのペットの在室状況を監視する「ペット見守りシステム」、労働者の在室状況を把握する「テレワーク労務管理支援システム」として応用展開することも可能である。また、図２では、図１に示した判定方法の各ステップを実行する機能手段を１台のサーバ上に実装したケースを例示したが、当該機能手段は 、ネットワーク上の２以上の情報処理装置に対して適切な単位で分散配置してもよいことはいうまでもない。また、ＣＯ２濃度センサ１１が在室の有無をリアルタイムで判定して、その結果をリアルタイムで在室状況監視サーバ５０に送信することも同様である。

【0045】

以上、本発明について実施形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施形態に 限定されるものではなく、その他、当業者が推考しうる実施態様の範囲内において、本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。

【実施例】

【0046】

以下、本発明の判定方法について、実施例を用いてより具体的に説明を行なうが、本発明は、後述する実施例に限定されるものではない。

【0047】

本実験では、図３に示すように、内側に開くドア６２及び窓６１を備えた部屋６０（幅５８００×奥行５３４０×高さ２５００ＭＭＭ）に、大人７人の被験者が室内に３０分間滞在してから退室するという行為を２回繰り返した。その間、室内６０の内部に設置したＣＯ２センサモジュール１１(Lutron（登録商標）電子事業株式会社製のＭＣＨ−３８３ＳＤ)で室内６０内部のＣＯ２濃度を経時的に測定した（サンプ リング周期：５秒）。

【0048】

（ＣＯ２濃度の経時的変化）
図４は、部屋６０内部のＣＯ２濃度の経時的変化を示すグラフである。なお、グラフの下部に示す矩形波は被験者の実際の不在／在室の期間を示す。図４に示すように、在室時には濃度が増加し、不在時には濃度が減少するというふうに、濃度変化の様子に明らかな違いがある。言い換えると、在室時には濃度増分（今回の測定値から前回（５秒前）の測定値を引いたもの）が正になり、不在時には濃度増分が負になるということである。
先行研究及び今回提案する方法のいずれについても、この特徴を利用して在室判定を行うことは共通しているのであるが、測定値は小刻みに揺れ動いており、在室時と不在時とで、濃度増分の符号が明確に正・負に分かれるわけではない。

【0049】

（ＣＯ２濃度の移動平均）
在室時と不在時とで、濃度増分の符号が明確に正・負に分かれるわけではない不都合を回避する方法として、まず思い付くことは、ある程度の幅を持った区間の平均値を取ることである。具体的には、その時点の測定値と、それより前のいくつかの測定値の平均値を計算するのであるが、このような平均値は移動平均と呼ばれている。移動平均をとれば、部分的な逆の傾向が均されて消せる可能性がある。
図５は、移動平均をとる前の濃度増分である。塗り潰されているように見えるのは、符号が入れ替わっているか、あるいは０が断続的に、頻繁に現れるためである。
図６は、濃度増分の８個の移動平均をとったものであるが、移動平均を計算する際のデータ個数（Ｎ）については、先願特許では８個としているため、さしあたりこれに合わせてみた。頻繁な符号の逆転や０の出現は激減していることが分かる。

【0050】

（在室判定方法の評価）
増分平均の符号が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」あるいは「退室した」と判定し、「不在」と「在室」の状態を入れ替える。詳細は次のとおり。
・ 初期状態（測定装置を起動した時点の状態）は、「不在」とする。
・ 状態が「在室」であるときは、増分平均の符号が一定回数だけ連続して負になったときは、状態を「不在」に変更する。
・ 状態が「不在」であるときは、増分平均の符号が一定回数だけ連続して０以上になったときは、状態を「在室」に変更する。
今回提案の方法は、勾配が緩やかなために増分平均の符号が比較的頻繁に入れ替わるようなときは、実際には入退室を行っていないという実験的事実を逆に利用して、同符号が一定回数続くまでは、前の判定結果を維持するというものである。判定の正解率については８５％前後であり、先行出願と大きな差はない。

【0051】

判定結果の正解率は８５％程度となったが、これは入室後あるいは退室後に、直ちにＣＯ２濃度の増加・減少が反転するのではなく、数分の時間を要するためである。よって、本発明の判定方法は、入退室の判定に４〜５分程度の遅れが許容される用途において十分な実用可能性があると考えられる。
先行出願による方法では、個別の環境ごとに実験やシミュレーション等を行うことにより判定に使う基準値を定める必要があるとしているが、本項案では必要としない。

【符号の説明】

【0052】

１０…家
１１…在室状況監視機能付ＣＯ２濃度センサ
１２…高齢者
２０…ＰＣ
２５…家族
３０…スマホ
４０…ＷＡＮ
５０…ＰＣ（サーバー）
５５…データベース

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】