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(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】P2023137074
(43)【公開日】2023-09-29
(54)【発明の名称】出力システム、画像センサ、出力方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G01V 8/10 20060101AFI20230922BHJP
【ＦＩ】
G01V8/10 S
【審査請求】未請求
【請求項の数】18
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022043082
(22)【出願日】2022-03-17
(71)【出願人】
【識別番号】314012076
【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002527
【氏名又は名称】弁理士法人北斗特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】竹ノ内 利春
(72)【発明者】
【氏名】中村 守雄
(72)【発明者】
【氏名】菊池 彰洋
(72)【発明者】
【氏名】杭 耕一郎
(72)【発明者】
【氏名】八手又 猛
(72)【発明者】
【氏名】玉木 雄二
【テーマコード（参考）】
2G105
【Ｆターム（参考）】
2G105AA01
2G105BB17
2G105CC01
2G105DD01
2G105EE06
2G105GG05
2G105HH01
(57)【要約】
【課題】様々なアプリケーションに適した検知情報を出力する。
【解決手段】出力システム１は、取得部２５１と、処理部２５２と、出力部２５３と、を備える。取得部２５１は、空間を撮像する撮像部２１によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。処理部２５２は、環境情報に基づいて、空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。出力部２５３は、処理部２５２が導出した検知結果を含む検知情報を出力する。処理部２５２は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
【選択図】図２
【解決手段】出力システム１は、取得部２５１と、処理部２５２と、出力部２５３と、を備える。取得部２５１は、空間を撮像する撮像部２１によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。処理部２５２は、環境情報に基づいて、空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。出力部２５３は、処理部２５２が導出した検知結果を含む検知情報を出力する。処理部２５２は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
空間を撮像する撮像部によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する取得部と、
前記環境情報に基づいて、前記空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する処理部と、
前記処理部が導出した前記検知結果を含む検知情報を出力する出力部と、
を備え、
前記処理部は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出する、
出力システム。
前記環境情報に基づいて、前記空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する処理部と、
前記処理部が導出した前記検知結果を含む検知情報を出力する出力部と、
を備え、
前記処理部は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出する、
出力システム。
【請求項2】
前記複数の検知処理は、前記所定範囲内における人の存在を検知するための複数の第１検知処理であり、
前記処理部は、
前記複数の第１検知処理のうちから選択された１以上の第１検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果としての第１検知結果を導出する第１検知処理により、前記第１検知結果を導出し、
前記所定範囲内における人の不在を検知するための複数の第２検知処理のうちから選択された１以上の第２検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記第１検知結果とは別の第２検知結果を導出する第２検知処理により、前記第２検知結果を導出し、
前記出力部は、前記第１検知結果を含む第１検知情報と、前記第２検知結果を含む第２検知情報と、を出力する、
請求項１に記載の出力システム。
前記処理部は、
前記複数の第１検知処理のうちから選択された１以上の第１検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果としての第１検知結果を導出する第１検知処理により、前記第１検知結果を導出し、
前記所定範囲内における人の不在を検知するための複数の第２検知処理のうちから選択された１以上の第２検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記第１検知結果とは別の第２検知結果を導出する第２検知処理により、前記第２検知結果を導出し、
前記出力部は、前記第１検知結果を含む第１検知情報と、前記第２検知結果を含む第２検知情報と、を出力する、
請求項１に記載の出力システム。
【請求項3】
前記複数の第１検知処理のうちから選択される１以上の第１検知処理と、前記複数の第２検知処理のうちから選択される１以上の第２検知処理と、でアルゴリズムが異なる、
請求項２に記載の出力システム。
請求項２に記載の出力システム。
【請求項4】
前記複数の検知処理は、前記所定範囲内における人の検知精度が異なる複数の検知処理を含む、
請求項１から３のいずれか１項に記載の出力システム。
請求項１から３のいずれか１項に記載の出力システム。
【請求項5】
前記複数の検知処理は、前記撮像画像を用いた差分検出処理に基づく検知処理と、前記撮像画像を用いた画像認識処理に基づく検知処理と、を含む、
請求項１から４のいずれか１項に記載の出力システム。
請求項１から４のいずれか１項に記載の出力システム。
【請求項6】
少なくとも第１モード及び第２モードを含む複数の動作モードのうちいずれか１つの動作モードに設定する設定部、を更に備え、
前記処理部は、前記複数の検知処理のうち前記設定部によって設定された前記動作モードに応じた１以上の検知処理であって前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の出力システム。
前記処理部は、前記複数の検知処理のうち前記設定部によって設定された前記動作モードに応じた１以上の検知処理であって前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の出力システム。
【請求項7】
前記処理部は、前記設定部によって前記第１モードに設定されている場合と、前記第２モードに設定されている場合とで異なった検知処理により、前記所定範囲内における人の存在を検知して前記検知結果を導出する、
請求項６に記載の出力システム。
請求項６に記載の出力システム。
【請求項8】
前記処理部は、前記設定部によって前記第１モードに設定されている場合、前記所定範囲内における人の存在を検知する検知時間が前記第２モードに応じた検知処理より短く、かつ、前記所定範囲内における人の存在を検知する検知精度が前記第２モードに応じた前記検知処理より低い検知処理により、前記検知結果を導出する、
請求項６又は７に記載の出力システム。
請求項６又は７に記載の出力システム。
【請求項9】
前記処理部は、前記設定部によって前記第１モードに設定されている場合、前記撮像画像を用いた差分検出処理に基づく検知処理により、前記検知結果を導出する、
請求項８に記載の出力システム。
請求項８に記載の出力システム。
【請求項10】
前記処理部は、前記設定部によって前記第２モードに設定されている場合、前記所定範囲内における人の存在を検知する検知時間が前記第１モードに応じた検知処理より長く、かつ、前記所定範囲内における人の存在を検知する検知精度が前記第１モードに応じた検知処理より高い検知処理により、前記検知結果を導出する、
請求項６から９のいずれか１項に記載の出力システム。
請求項６から９のいずれか１項に記載の出力システム。
【請求項11】
前記処理部は、前記設定部により前記第２モードに設定されている場合、前記撮像画像を用いた画像認識処理に基づく検知処理により、前記検知結果を導出する、
請求項１０に記載の出力システム。
請求項１０に記載の出力システム。
【請求項12】
前記複数の動作モードは第３モードを含み、
前記処理部は、前記設定部によって前記第３モードに設定されている場合、前記第１モードに応じた検知処理と、前記第２モードに応じた検知処理とを併用する、
請求項６から１１のいずれか１項に記載の出力システム。
前記処理部は、前記設定部によって前記第３モードに設定されている場合、前記第１モードに応じた検知処理と、前記第２モードに応じた検知処理とを併用する、
請求項６から１１のいずれか１項に記載の出力システム。
【請求項13】
前記出力部は、前記検知情報に含まれる前記検知結果の導出に用いられた前記複数の検知処理の各々を区別して、前記検知情報を出力する、
請求項１から１２のいずれか１項に記載の出力システム。
請求項１から１２のいずれか１項に記載の出力システム。
【請求項14】
前記取得部は、赤外線受光部が受光する赤外線に関する赤外線情報を含む環境情報を更に取得し、
前記処理部は、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する前記検知処理とは別に、前記赤外線情報を用いた検知処理により前記検知結果を導出し、
前記出力部は、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する前記検知結果により導出された前記検知結果を含む検知情報、及び、前記赤外線情報を用いた検知処理により導出された前記検知結果を含む検知情報の少なくとも一方を出力する、
請求項１から１３のいずれか１項に記載の出力システム。
前記処理部は、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する前記検知処理とは別に、前記赤外線情報を用いた検知処理により前記検知結果を導出し、
前記出力部は、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する前記検知結果により導出された前記検知結果を含む検知情報、及び、前記赤外線情報を用いた検知処理により導出された前記検知結果を含む検知情報の少なくとも一方を出力する、
請求項１から１３のいずれか１項に記載の出力システム。
【請求項15】
前記複数の検知処理は、前記所定範囲内における人の不在を検知するための検知処理であり、
前記取得部は、赤外線受光部が受光する赤外線に関する赤外線情報を含む環境情報を更に取得し、
前記処理部は、
前記複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出し、
前記複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記赤外線情報に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する前記検知処理とは別に前記検知結果を導出し、
前記出力部は、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する前記検知処理により導出された前記検知結果を含む検知情報、及び、前記赤外線情報を用いた検知処理により導出された前記検知結果を含む検知情報の少なくとも一方を出力する、
請求項１に記載の出力システム。
前記取得部は、赤外線受光部が受光する赤外線に関する赤外線情報を含む環境情報を更に取得し、
前記処理部は、
前記複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出し、
前記複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記赤外線情報に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する前記検知処理とは別に前記検知結果を導出し、
前記出力部は、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する前記検知処理により導出された前記検知結果を含む検知情報、及び、前記赤外線情報を用いた検知処理により導出された前記検知結果を含む検知情報の少なくとも一方を出力する、
請求項１に記載の出力システム。
【請求項16】
請求項１から１５のいずれか１項に記載された出力システムと、
前記撮像部と、
を備える、
画像センサ。
前記撮像部と、
を備える、
画像センサ。
【請求項17】
空間を撮像する撮像部によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する取得ステップと、
前記環境情報に基づいて、前記空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する処理ステップと、
前記処理ステップにて導出した前記検知結果を含む検知情報を出力する出力ステップと、
を有し、
前記処理ステップでは、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出する、
出力方法。
前記環境情報に基づいて、前記空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する処理ステップと、
前記処理ステップにて導出した前記検知結果を含む検知情報を出力する出力ステップと、
を有し、
前記処理ステップでは、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出する、
出力方法。
【請求項18】
請求項１７に記載の出力方法を、１以上のプロセッサに実行させるための、
プログラム。
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、一般に出力システム、画像センサ、出力方法及びプログラムに関し、より詳細には、人に関する検知結果を含む検知情報を出力する出力システム、画像センサ、出力方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１に記載されている検知装置は、撮像部が撮像した解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する検知部と、人の存在の有無に応じて制御対象に対して制御信号を送信する送信部と、を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１６－５３９３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に記載されているような検知装置（出力システム）において、人の存在の有無に関する検知結果（検知情報）が照明制御や空調制御等の様々なアプリケーションに利用されている。検知情報の送信（出力）タイミングや検知情報の精度等に関する要求は、検知情報を利用するアプリケーション毎に様々である。
【0005】
本開示は上記事由に鑑みてなされており、様々なアプリケーションに適した検知情報を出力できる出力システム、画像センサ、出力方法及びプログラム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】
本開示の一態様に係る出力システムは、取得部と、処理部と、出力部と、を備える。前記取得部は、空間を撮像する撮像部によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。前記処理部は、前記環境情報に基づいて、前記空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。前記出力部は、前記処理部が導出した前記検知結果を含む検知情報を出力する。前記処理部は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出する。
【0007】
本開示の一態様に係る画像センサは、前記出力システムと、前記撮像部と、を備える。
【0008】
本開示の一態様に係る出力方法は、取得ステップと、処理ステップと、出力ステップと、を有する。前記取得ステップでは、空間を撮像する撮像部によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。前記処理ステップでは、前記環境情報に基づいて、前記空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。前記出力ステップでは、前記処理ステップにて導出した前記検知結果を含む検知情報を出力する。前記処理ステップでは、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、前記撮像画像に基づいて前記検知結果を導出する検知処理により、前記検知結果を導出する。
【0009】
本開示の一態様に係るプログラムは、前記出力方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【0010】
本開示の上記態様に係る出力システム、画像センサ、出力方法及びプログラムによれば、様々なアプリケーションに適した検知情報を出力できる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本開示に関する好ましい実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。以下の実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。本開示において説明する各図は、模式的な図であり、各図中の各構成要素の大きさ及び厚さのそれぞれの比が、必ずしも実際の寸法比を反映しているとは限らない。
【0013】
実施形態において、測定データなどの２値の比較において、「以下」としているところは「未満」であってもよい。つまり、２値の比較において、２値が等しい場合を含むか否かは、基準値等の設定次第で任意に変更できるので、「以下」か「未満」かに技術上の差異はない。同様に、「以上」としているところは「超過」であってもよい。
【0014】
【0015】
図１に示すように、本実施形態の管理システム１０は、施設１００に設けられている。
【0016】
本開示でいう「施設」は、居住用途で用いられる住宅施設、並びに店舗（テナント）、オフィス（オフィスビル）、福祉施設、教育施設、病院及び工場等の非住宅施設を含む。非住宅施設には、飲食店、遊技場、ホテル、旅館、幼稚園、保育所及び公民館等も含む。つまり、施設１００は、マンション等の住宅施設であってもよいし、オフィスビル等の非住宅施設であってもよい。さらに、施設１００は、例えば、低層階が店舗で高層階が住戸というように、住宅施設と非住宅施設とが混在する態様の施設も含む。本実施形態では、施設１００が、オフィスビルである場合を想定する。
【0017】
管理システム１０は、複数の画像センサ２を備える。以下の説明において、複数の画像センサ２の各々のことを単に「画像センサ２」ということがある。画像センサ２は、出力システム１の一例である。
【0018】
図２に示すように、画像センサ２は、取得部２５１と、処理部２５２と、出力部２５３と、を有する。言い換えると、出力システム１は、取得部２５１と、処理部２５２と、出力部２５３と、を備える。
【0019】
取得部２５１は、例えば施設１００に含まれる空間Ｓｐ１を撮像する撮像部２１によって撮像された撮像画像含む環境情報を取得する。
【0020】
本開示でいう「撮像画像」は、画像データを意味し、静止画、動画及びコマ送りの画像を含み得る。本実施形態では、取得部２５１が取得する撮像画像は動画である場合を想定する。
【0021】
処理部２５２は、取得部２５１が取得した環境情報に基づいて、空間Ｓｐ１内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。ここで、本実施形態の処理部２５２は、検知対象の状態（検知の目的）が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、環境情報に含まれる撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
【0022】
ここで、本開示の「空間Ｓｐ１内の所定範囲」は、撮像部２１の撮像範囲の少なくとも一部である。本開示でいう「検知対象の状態」とは、「空間Ｓｐ１の所定範囲内に人（検知対象）が存在しているという状態（行為）」及び「空間Ｓｐ１の所定範囲内に人が不在であるという状態（行為）」を含み得る。なお、「空間Ｓｐ１の所定範囲内に人が存在しているという状態」と、「空間Ｓｐ１の所定範囲内に人が不在であるという状態」とは、検知対象の状態が異なる（検知対象の状態が共通ではない。）。また、「検知対象の状態」は、「人が移動しているという状態（行為）」、「人が滞在しているという状態（行為）」、「人数の状態」、「人の密度の状態」、及び「人の活動量の状態」等を含み得る。
【0023】
本開示でいう「検知の目的」とは、「空間Ｓｐ１の所定範囲内における人の存在を検知すること」及び「空間Ｓｐ１の所定範囲内における人の不在を検知すること」を含み得る。なお、「空間Ｓｐ１の所定範囲内における人の存在を検知すること」と、「空間Ｓｐ１の所定範囲内における人の不在を検知すること」とは、検知の目的が異なる（検知の目的が共通ではない。）。また、「検知の目的」は、「移動している人を検知すること」、「滞在している人を検知すること」、「人の人数を検知すること」、「人の密度を検知すること」、及び「人の活動量を検知すること」等を含み得る。
【0024】
出力部２５３は、処理部２５２が導出した検知結果を含む検知情報を出力する。
【0025】
本実施形態に係る出力システム１は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された検知処理で検知結果を導出して、検知結果を含む検知情報を出力する。例えば出力システム１は、検知時間が短い検知処理や検知精度の高い検知処理等、様々なアプリケーションに適した検知処理を行うことで、様々なアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【0026】
【0027】
（２．１）管理システム
図１に示すように、管理システム１０は、複数の画像センサ２と、通信インタフェース３と、ハブ４（集線装置）と、伝送アダプタ５と、複数（図１の例では３つ）の照明器具６と、照明コントローラ７と、空調コントローラ８と、センター装置９と、を備える。管理システム１０は、施設１００内にいる人の位置、動き、及び人数等の管理又は監視する。また、管理システム１０は、施設１００の照明及び空調等の各環境を管理又は監視する。なお、以下の説明において、複数の照明器具６の各々を単に「照明器具６」ということがある。
図１に示すように、管理システム１０は、複数の画像センサ２と、通信インタフェース３と、ハブ４（集線装置）と、伝送アダプタ５と、複数（図１の例では３つ）の照明器具６と、照明コントローラ７と、空調コントローラ８と、センター装置９と、を備える。管理システム１０は、施設１００内にいる人の位置、動き、及び人数等の管理又は監視する。また、管理システム１０は、施設１００の照明及び空調等の各環境を管理又は監視する。なお、以下の説明において、複数の照明器具６の各々を単に「照明器具６」ということがある。
【0028】
（２．２）センター装置
センター装置９は、例えばオフィスビルの管理室等に設けられている。センター装置９は、照明コントローラ７及び空調コントローラ８と通信線Ｗ１を介して通信可能に構成されている。本開示でいう「通信可能」とは、有線通信又は無線通信の適宜の通信方式により、直接的、又はネットワーク若しくは中継器等を介して間接的に、情報を授受できることを意味する。有線通信は、例えばツイストペアケーブル、専用通信線、またはＬＡＮ（Local Area Network）ケーブルなどを介した有線通信である。無線通信は、例えばWi-Fi（登録商標）、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）又は免許を必要としない小電力無線（特定小電力無線）等の規格に準拠した無線通信、あるいは赤外線通信などの無線通信である。
センター装置９は、例えばオフィスビルの管理室等に設けられている。センター装置９は、照明コントローラ７及び空調コントローラ８と通信線Ｗ１を介して通信可能に構成されている。本開示でいう「通信可能」とは、有線通信又は無線通信の適宜の通信方式により、直接的、又はネットワーク若しくは中継器等を介して間接的に、情報を授受できることを意味する。有線通信は、例えばツイストペアケーブル、専用通信線、またはＬＡＮ（Local Area Network）ケーブルなどを介した有線通信である。無線通信は、例えばWi-Fi（登録商標）、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）又は免許を必要としない小電力無線（特定小電力無線）等の規格に準拠した無線通信、あるいは赤外線通信などの無線通信である。
【0029】
本実施形態では、センター装置９は、通信線Ｗ１を介して照明コントローラ７及び空調コントローラ８に接続されている。センター装置９は、例えばＢＡＣｎｅｔ（Building Automation and Control Network）等のビルディングネットワーク用の通信プロトコルに準拠して、照明コントローラ７及び空調コントローラ８との間で通信を行う。センター装置９は、通信線Ｗ５及びハブ４を介した通信も可能である。センター装置９は、通信線Ｗ５及びハブ４を介して画像センサ２と通信可能である。
【0030】
センター装置９は、照明コントローラ７と通信し、照明器具６の状態を把握して、空間Ｓｐ１の照明環境を管理する。センター装置９は、空調コントローラ８と通信し、図示しない空調機器の状態を把握して、空間Ｓｐ１内の空調環境を管理する。
【0031】
（２．３）照明コントローラ
照明コントローラ７は、例えばオフィスビルの管理室等に設けられている。照明コントローラ７は、伝送アダプタ５と通信可能に構成されている。本実施形態の照明コントローラ７は、通信線Ｗ２、通信インタフェース３、及び通信線Ｗ３を介して伝送アダプタ５と通信する。また、照明コントローラ７は、通信線Ｗ２、通信インタフェース３、及び通信線Ｗ６を介して画像センサ２と通信する。
照明コントローラ７は、例えばオフィスビルの管理室等に設けられている。照明コントローラ７は、伝送アダプタ５と通信可能に構成されている。本実施形態の照明コントローラ７は、通信線Ｗ２、通信インタフェース３、及び通信線Ｗ３を介して伝送アダプタ５と通信する。また、照明コントローラ７は、通信線Ｗ２、通信インタフェース３、及び通信線Ｗ６を介して画像センサ２と通信する。
【0032】
本実施形態の照明コントローラ７は、通信インタフェース３等を介して、画像センサ２から検知情報を受信する。また、本実施形態の照明コントローラ７は、画像センサ２から受信した検知情報を、通信線Ｗ１を介して空調コントローラ８に送信する。
【0033】
照明コントローラ７は、中継器となる伝送アダプタ５を介して、照明器具６のオン／オフ、調光、又は調色等の制御を行う。本実施形態の照明コントローラ７は、画像センサ２が出力する検知情報に基づいて、照明器具６の制御を行う。例えば、照明コントローラ７は、検知情報に基づいて、画像センサ２によって人の存在が検知された所定範囲を照射する照明器具６を点灯させる。また、例えば照明コントローラ７は、検知情報に基づいて、画像センサ２によって人の不在が検知された所定範囲を照射する照明器具６を消灯させる。
【0034】
（２．４）空調コントローラ
空調コントローラ８は、例えばオフィスビルの管理室等に設けられている。空調コントローラ８は、例えば施設１００の空間Ｓｐ１に設けられた空調装置を制御することで、空間Ｓｐ１の空調環境を調整する。本実施形態の空調コントローラ８は、画像センサ２が出力する検知情報を、センター装置９又は照明コントローラ７を介して受信可能である。本実施形態の空調コントローラ８は、画像センサ２が出力する検知情報を、照明コントローラ７を介して受信する。
空調コントローラ８は、例えばオフィスビルの管理室等に設けられている。空調コントローラ８は、例えば施設１００の空間Ｓｐ１に設けられた空調装置を制御することで、空間Ｓｐ１の空調環境を調整する。本実施形態の空調コントローラ８は、画像センサ２が出力する検知情報を、センター装置９又は照明コントローラ７を介して受信可能である。本実施形態の空調コントローラ８は、画像センサ２が出力する検知情報を、照明コントローラ７を介して受信する。
【0035】
空調コントローラ８は、画像センサ２が出力する検知情報に基づいて、空調装置の制御を行う。例えば、空調コントローラ８は、検知情報に基づいて、画像センサ２によって人の存在が検知された所定範囲に対応する空調器具を稼働させたり、風量を大きくしたり、温度を調整したりする。また、例えば空調コントローラ８は、検知情報に基づいて、画像センサ２によって人の不在が検知された所定範囲に対応する空調器具を停止させたり、風量を小さくしたり、温度を調整したりする。
【0036】
（２．５）通信インタフェース
通信インタフェース３は、照明コントローラ７と伝送アダプタ５との通信、及び、画像センサ２と照明コントローラ７との通信を中継する。通信インタフェース３は、通信線Ｗ２を介して照明コントローラ７に接続されている。また、通信インタフェース３は、通信線Ｗ３を介して、伝送アダプタ５に接続されている。また、通信インタフェース３は、通信線Ｗ５を介して、複数の画像センサ２に接続されている。
通信インタフェース３は、照明コントローラ７と伝送アダプタ５との通信、及び、画像センサ２と照明コントローラ７との通信を中継する。通信インタフェース３は、通信線Ｗ２を介して照明コントローラ７に接続されている。また、通信インタフェース３は、通信線Ｗ３を介して、伝送アダプタ５に接続されている。また、通信インタフェース３は、通信線Ｗ５を介して、複数の画像センサ２に接続されている。
【0037】
（２．６）伝送アダプタ
伝送アダプタ５は、少なくとも１つの照明器具６と通信可能に構成されている。伝送アダプタ５は、通信線Ｗ４を介した有線通信、又は無線信号を用いた無線通信によって、照明器具６と通信し、上位（通信線Ｗ３の信号）と下位（通信線Ｗ４の信号及び無線信号）との間で信号のプロトコル変換を行う通信アダプタである。
伝送アダプタ５は、少なくとも１つの照明器具６と通信可能に構成されている。伝送アダプタ５は、通信線Ｗ４を介した有線通信、又は無線信号を用いた無線通信によって、照明器具６と通信し、上位（通信線Ｗ３の信号）と下位（通信線Ｗ４の信号及び無線信号）との間で信号のプロトコル変換を行う通信アダプタである。
【0038】
（２．７）照明器具
複数の照明器具６は、例えば、施設１００の空間Ｓｐ１の天井に設けられている。空間Ｓｐ１は、例えば、施設１００（オフィスビル）における会議室の１室である。照明器具６は、施設１００の空間Ｓｐ１に光を照射する装置である。より具体的には、本実施形態の照明器具６は、照明コントローラ７からの制御に応じて、施設１００の空間Ｓｐ１に光を照射する。
複数の照明器具６は、例えば、施設１００の空間Ｓｐ１の天井に設けられている。空間Ｓｐ１は、例えば、施設１００（オフィスビル）における会議室の１室である。照明器具６は、施設１００の空間Ｓｐ１に光を照射する装置である。より具体的には、本実施形態の照明器具６は、照明コントローラ７からの制御に応じて、施設１００の空間Ｓｐ１に光を照射する。
【0039】
（２．８）ハブ
ハブ４は、通信線Ｗ５を介して、センター装置９及び画像センサ２に接続されている。通信線Ｗ５は、ＬＡＮケーブルであり、センター装置９と画像センサ２との間では、イーサキャット（Ether CAT）（登録商標）、又はイーサネット（Ethernet）（登録商標）などに準拠して、信号の送信及び受信が行われる。ハブ４は、PoE（Power over Ethernet）給電機能を有するスイッチングハブであることが好ましい。
ハブ４は、通信線Ｗ５を介して、センター装置９及び画像センサ２に接続されている。通信線Ｗ５は、ＬＡＮケーブルであり、センター装置９と画像センサ２との間では、イーサキャット（Ether CAT）（登録商標）、又はイーサネット（Ethernet）（登録商標）などに準拠して、信号の送信及び受信が行われる。ハブ４は、PoE（Power over Ethernet）給電機能を有するスイッチングハブであることが好ましい。
【0040】
（２．９）画像センサ
本実施形態の画像センサ２は、例えば、施設１００の空間Ｓｐ１の天井に設けられている。画像センサ２は出力システム１の一例である。
本実施形態の画像センサ２は、例えば、施設１００の空間Ｓｐ１の天井に設けられている。画像センサ２は出力システム１の一例である。
【0041】
図２に示すように、画像センサ２は、撮像部２１と、通信部２２と、赤外線受光部２３と、記憶部２４と、制御部２５と、を備える。
【0042】
画像センサ２は、例えば、プロセッサ及びメモリを有するマイクロコンピュータを備えている。プロセッサが適宜のプログラムを実行することにより、コンピュータシステムが制御部２５として機能する。つまり、制御部２５は、プロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムで実現されている。プログラムは、メモリに予め記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【0043】
撮像部２１は、空間Ｓｐ１を撮像して撮像画像を生成するためのカメラである。撮像部２１は、魚眼レンズと、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）イメージセンサ、又はＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の二次元イメージセンサ等の撮像素子を有している。
【0044】
通信部２２は、通信線Ｗ６を介して通信インタフェース３と通信可能なインタフェースと、通信線Ｗ５を介してハブ４と通信可能なインタフェースと、を含んでいる。
【0045】
赤外線受光部２３は、赤外線受光部２３は、例えば、ＰＩＲ（Passive Infrared）センサである。赤外線受光部２３は、人体から放射される赤外線を受光する。赤外線受光部２３は、撮像部２１の撮像範囲の所定領域内を検知範囲とする。
【0046】
記憶部２４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の半導体メモリである。なお、記憶部２４は、半導体メモリに限らず、ハードディスクドライブ等であってもよい。
【0047】
制御部２５は、取得部２５１と、処理部２５２と、出力部２５３と、設定部２５４と、を有する。
【0048】
取得部２５１は、撮像部２１によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。具体的には、取得部２５１は、撮像部２１から撮像画像を含む環境情報を取得する。また、本実施形態の取得部２５１は、赤外線受光部２３が受光する赤外線に関する赤外線情報を含む環境情報を更に取得する。具体的には、取得部２５１は、赤外線受光部２３から赤外線情報を含む環境情報を取得する。赤外線情報は、赤外線受光部２３に入射する赤外線の量（受光量）に関する情報である。
【0049】
処理部２５２は、取得部２５１が取得した環境情報に基づいて、空間Ｓｐ１内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。より具体的には、処理部２５２は、検知対象の状態（検知の目的）が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
【0050】
本実施形態の処理部２５２は、空間Ｓｐ１内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出するための処理として、互いに検知対象の状態（検知の目的）が異なる１つ以上の第１検知処理及び１つ以上の第２検知処理を行う。なお、以下の説明において、第１検知処理と第２検知処理とを区別しない場合、第１検知処理又は第２検知処理のことを単に「検知処理」ということがある。
【0051】
第１検知処理は、空間Ｓｐ１内の所定範囲内における人の存在を検知するための処理である。処理部２５２は、複数の第１検知処理のうちから選択された１以上の検知処理（第１検知処理）であって、撮像部２１が生成した撮像画像に基づいて検知結果としての第１検知結果を導出する検知処理により、第１検知結果を導出する。複数の第１検知処理の各々は所定範囲内における人の存在を検知するための処理であるから、複数の第１検知処理は検知対象の状態が共通である複数の検知処理である。なお、以下の説明において、第１検知結果のことを単に「検知結果」ということがある。
【0052】
本開示でいう「複数の第１検知処理」は、撮像部２１が生成した撮像画像を用いた差分検出処理に基づく第１検知処理と、撮像部２１が生成した撮像画像を用いた画像認識処理に基づく第１検知処理と、を含む。複数の第１検知処理が差分検出処理に基づく第１検知処理と、画像認識処理に基づく第１検知処理とを含むことで、処理部は、例えば様々なアプリケーションの要求に応じて、各要求に適した第１検知結果を導出することができる。なお、以下の説明において、撮像部２１が生成した撮像画像を用いた差分検出処理に基づく第１検知処理のことを、単に「差分検出処理に基づく第１検知処理」ということがある。また、以下の説明において、撮像部２１が生成した撮像画像を用いた画像認識処理に基づく第１検知処理のことを、単に「画像認識処理に基づく第１検知処理」ということがある。
【0053】
複数の第１検知処理に含まれる、差分検出処理に基づく第１検知処理と、画像認識処理に基づく第１検知処理とは、アルゴリズムが異なる検知処理である。また、差分検出処理に基づく第１検知処理と、画像認識処理に基づく第１検知処理とは、所定範囲内における人の検知精度が異なる。すなわち、複数の第１検知処理は、所定範囲内における人の検知精度が異なる複数の検知処理を含む。複数の第１検知処理が検知精度の異なる複数の検知処理を含むことで、様々なアプリケーションが要求する検知結果の精度に応じて、第１検知結果を含む検知情報を出力することができる。
【0054】
差分検出処理に基づく第１検知処理は、例えば、背景差分を用いて人（物体）の存在を検知する処理や、フレーム間差分を用いて所定範囲内における人の動き量を導出することで人の存在を検知する処理である。
【0055】
画像認識処理に基づく第１検知処理は、機械学習によって生成された第１学習済モデルを用いる処理である。第１学習済モデルは、例えば、複数の教師データを用いた教師あり学習によって生成されている。複数の教師データは、例えば、所定範囲内に人が存在する状況を撮像した複数の撮像画像である。処理部２５２は、撮像部２１が生成した撮像画像を学習済モデルの入力とすることで、第１学習済モデルの出力として、所定範囲内に人が存在しているか否かの情報を得ることができる。なお、機械学習のアルゴリズムは、一例として、ニューラルネットワークである。
【0056】
本実施形態では、画像認識処理に基づく第１検知処理は、差分検出処理に基づく第１検知処理によって人（物体）の存在が検知された後に行われる。より具体的には、画像認識処理に基づく第１検知処理は、差分検出処理に基づく第１検知処理によって人が存在すると判定された検知領域を対象として、検知領域内に人が存在することを検知する処理である。
【0057】
第２検知処理は、空間Ｓｐ１内の所定範囲内における人の不在を検知するための処理である。すなわち、第２検知処理は、第１検知処理と検知対象（人）の状態が異なる。処理部２５２は、複数の第２検知処理のうちから選択された１以上の検知処理（第２検知処理）であって、撮像部２１が生成した撮像画像に基づいて第１検知結果とは別の第２検知結果を導出する検知処理により、第２検知結果を導出する。複数の第２検知処理の各々は所定範囲内における人の不在を検知するための処理であるから、複数の第２検知処理は検知対象の状態が共通である複数の検知処理である。なお、本実施形態の処理部２５２は、第１検知処理において所定範囲内における人の存在を検知した後に第２検知処理を行う。なお、以下の説明において、第２検知結果のことを単に「検知結果」ということがある。
【0058】
本開示でいう「複数の第２検知処理」は、撮像部２１が生成した撮像画像を用いた画像認識処理に基づく第２検知処理、撮像部２１が生成した撮像画像を用いた微動判定処理に基づく第２検知処理、及び、赤外線受光部２３が受光する赤外線に関する赤外線情報を用いた第２検知処理を含み得る。なお、以下の説明において、撮像部２１が生成した撮像画像を用いた画像認識処理に基づく第２検知処理のことを、単に「画像認識処理に基づく第２検知処理」ということがある。また、撮像部２１が生成した撮像画像を用いた微動判定処理に基づく第２検知処理のことを、単に「微動判定処理に基づく第２検知処理」ということがある。さらに、赤外線受光部２３が受光する赤外線に関する赤外線情報を用いた検知処理のことを、単に「赤外線情報を用いた第２検知処理」ということがある。
【0059】
複数の第２検知処理に含まれる、画像認識処理に基づく第２検知処理と、微動判定処理に基づく第２検知処理と、赤外線情報を用いた第２検知処理とは、互いにアルゴリズムが異なる処理である。また、画像認識処理に基づく第２検知処理と、微動判定処理に基づく第２検知処理と、赤外線情報を用いた第２検知処理とは、互いに所定範囲内における人の検知精度が異なる。すなわち、複数の第２検知処理は、所定範囲内における人の検知精度が異なる複数の検知処理を含む。複数の第２検知処理が検知精度の異なる複数の検知処理を含むことで、様々なアプリケーションの要求に応じて、第２検知結果の検知精度が異なる検知情報を出力することができる。
【0060】
画像認識処理に基づく第２検知処理は、機械学習によって生成された第２学習済モデルを用いる処理である。第２学習済モデルは、例えば、複数の教師データを用いた教師あり学習によって生成されている。複数の教師データは、例えば、所定範囲内に人が存在しない（人が不在の）状況を撮像した複数の撮像画像である。処理部２５２は、撮像部２１が生成した撮像画像を学習済モデルの入力とすることで、第２学習済モデルの出力として、所定範囲内に人が存在しているか否かの情報を得ることができる。なお、機械学習のアルゴリズムは、一例として、ニューラルネットワークである。
【0061】
本実施形態に係る微動判定処理に基づく第２検知処理は、第１検知処理において人が存在すると検知された滞在領域（静止領域）における人の不在を検知するための処理である。本開示でいう「滞在領域」は、空間Ｓｐ１内の所定範囲内の領域であって、人が停滞している領域である。「人が停滞している領域」は、例えば、人が座っている領域、人が立ち止まっている領域、及び、人が横たわっている領域等を含み得る。本実施形態の処理部２５２は、滞在領域における人の不在を検知した場合に、所定範囲内における人の不在を検知する。
【0062】
微動判定処理に基づく第２検知処理は、滞在領域内に微動（動き量の小さい）している人（物）が存在しないことを検知する処理である。言い換えると、微動判定処理に基づく第２検知処理は、滞在領域に滞在している人がいないことを検知する検知処理である。
【0063】
微動判定処理に基づく第２検知処理時において、処理部２５２は、滞在領域における人の第１所定期間の動き量に基づいて人の存在を検知する。滞在領域において人が動くと滞在領域内の画素の輝度は人の動きに基づいて変化する。処理部２５２は、滞在領域内の画素のうち輝度の変化量が第１閾値以上となる画素の数を人の動き量として導出する。処理部２５２は、導出した動き量と第２閾値とを比較し、第１所定期間における動き量が第２閾値未満である場合、滞在領域における人の不在を検知する。一方で、処理部２５２は、第１所定期間における動き量が第２閾値以上である場合、滞在領域における人の存在を検知する。第１閾値及び第２閾値は、例えば記憶部２４に記憶されている。
【0064】
赤外線情報を用いた第２検知処理は、取得部２５１が取得した赤外線情報を用いた処理である。人が赤外線受光部２３の検知範囲内（所定範囲内）に入ると、赤外線受光部２３に入射する赤外線の量（受光量）が人体表面と背景との温度差に相当する量だけ変化する。処理部２５２は、第２所定期間における赤外線情報に含まれる受光量の変化量に基づいて、所定範囲内における人の存在を検知する。すなわち、処理部２５２は、第２所定期間における受光量の変化が第３閾値未満である場合、所定範囲内における人の不在を検知する。一方で、処理部２５２は、第２所定期間における受光量の変化が第３閾値以上である場合、所定範囲内における人の存在を検知する。第３閾値は、例えば記憶部２４に記憶されている。
【0065】
本実施形態の処理部２５２は、設定部２５４によって設定される動作モードに応じて、複数の第１検知処理のうちから１以上の第１検知処理を選択する。また、処理部２５２は、設定部２５４によって設定される動作モードに応じて、複数の第２検知処理のうちから１以上の第２検知処理を選択する。
【0066】
出力部２５３は、処理部２５２が導出した検知結果を含む検知情報を出力する。より具体的には、出力部２５３は、所定範囲内における人の存在を検知した第１検知結果を含む第１検知情報と、所定範囲内における人の不在を検知した第２検知結果を含む第２検知情報と、を出力する。複数の第１検知処理のうちから選択された１以上の検知処理によって導出された第１検知結果を含む第１検知情報と、複数の第２検知処理のうちから選択された１以上の検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報と、を出力することで、様々なアプリケーションにより適した検知情報を出力することができる。なお、以下の説明において、第１検知情報と第２検知情報とを区別しない場合、第１検知情報又は第２検知情報のことを単に「検知情報」ということがある。
【0067】
本実施形態の出力部２５３は、通信部２２を制御して、通信インタフェース３等を介して、検知情報を照明コントローラ７に送信（出力）する。なお、本実施形態では、照明コントローラ７に送信された検知情報は、照明コントローラ７によって空調コントローラ８に転送される。また、本実施形態の出力部２５３は、通信線Ｗ５及びハブ４を介して、検知情報をセンター装置９に送信する。
【0068】
また、本実施形態の出力部２５３は、検知情報に含まれる検知結果の導出に用いられた複数の検知処理の各々を区別して、検知情報を出力する。例えば、出力部２５３は、検知結果の導出に用いられた検知処理を示す区別情報を検知情報に含めて、検知情報を出力する。
【0069】
出力部２５３が検知結果の導出に用いられた複数の検知処理の各々を区別して検知情報を出力することで、検知情報を利用するアプリケーションは、アプリケーションに適した検知情報を選択して利用することができる。
【0070】
設定部２５４は、少なくとも第１モード及び第２モードを含む複数の動作モードのうちいずれか１つの動作モードに設定する。本実施形態の設定部２５４は、第１モード、第２モード、第３モード、及び第４モードを含む複数の動作モードのうちいずれか１つの動作モードに設定する。
【0071】
上述のように、処理部２５２は、設定部２５４が設定した動作モードに応じて、複数の検知処理から１以上の検知処理を選択する。より具体的には、処理部２５２は、複数の検知処理のうち設定部２５４によって設定された動作モードに応じた１以上の検知処理であって撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
【0072】
検知情報を利用するアプリケーションに応じて、設定部２５４が動作モードを設定することで、検知情報を利用するアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【0073】
下の表１は、複数の動作モードと、処理部２５２が選択する１以上の検知処理との対応関係を示している。
【0074】
【表1】
【0075】
まず、第１モードについて説明する。表１に示すように、第１モードは、例えば照明制御のアプリケーションに適した検知情報を出力するための動作モードである。なお、本開示でいう「照明制御のアプリケーション」とは、照明コントローラ７が、画像センサ２が出力する検知情報に基づいて、複数の照明器具６を制御するアプリケーションである。
【0076】
第１モードは、複数の第１検知処理のうちから、差分検出処理に基づく第１検知処理が選択されるモードである。すなわち、設定部２５４によって第１モードが設定されている場合、処理部２５２は、撮像画像を用いた差分検出処理に基づく第１検知処理により、第１検知結果を導出する。撮像画像を用いた差分検出処理に基づく第１検知処理を行うことで、例えば撮像画像を用いた画像認識処理に基づく第１検知処理を行う場合と比べて、第１モードにおける処理部２５２の負荷を低減することができる。
【0077】
また第１モードは、複数の第２検知処理のうちから、微動判定処理に基づく第２検知処理と、赤外線情報を用いた第２検知処理とが選択される動作モードである。微動判定処理に基づく第２検知処理と赤外線情報を用いた第２検知処理とを併用することで、例えば微動判定処理に基づく第２検知処理において誤検知があった場合であっても、赤外線情報を用いた第２検知処理において人の不在を検知することができる。なお、微動判定処理に基づく第２検知処理における誤検知は、例えば、カーテン等の人以外の物の微動を検知することで、実際には人が不在にも関わらず、人が存在していると検知してしまうことを含む。
【0078】
ここで、差分検出処理に基づく第１検知処理と、微動判定処理に基づく第２検知処理とは、アルゴリズムが異なる検知処理である。また、差分検出処理に基づく第１検知処理と、赤外線情報を用いた第２検知処理とは、アルゴリズムが異なる検知処理である。すなわち、第１モードでは、複数の第１検知処理のうちから選択される１以上の第１検知処理と、複数の第２検知処理のうちから選択される１以上の第２検知処理と、でアルゴリズムが異なる。互いに異なったアルゴリズムの第１検知処理及び第２検知処理を行い、第１検知情報及び第２検知情報を出力することで、様々なアプリケーションにより適した検知情報を出力することができる。
【0079】
次に、第２モードについて説明する。第２モードは、例えば空調制御、混雑度表示のアプリケーションに適した検知情報を出力するための動作モードである。なお、本開示でいう「空調制御のアプリケーション」とは、空調コントローラ８が、画像センサ２が出力する検知情報に基づいて、空調器具を制御するアプリケーションである。また、「混雑度表示のアプリケーション」とは、例えばセンター装置９が、空間Ｓｐ１に存在する人の数に関する情報を出力するアプリケーションである。
【0080】
第２モードは、複数の第１検知処理のうちから、差分検出処理に基づく第１検知処理、及び、画像認識処理に基づく第１検知処理が選択されるモードである。すなわち、設定部２５４によって第２モードが設定されている場合、処理部２５２は、撮像画像を用いた画像認識処理に基づく第１検知処理により、第１検知結果を導出する。撮像画像を用いた画像認識処理に基づく第１検知処理を行うことで、第２モード時の検知精度を向上させることができる。
【0081】
また、第２モードは、複数の第２検知処理のうちから、画像認識処理に基づく第２検知処理と、微動判定処理に基づく第２検知処理と、赤外線情報を用いた第２検知処理とが選択される動作モードである。画像認識処理に基づく第２検知処理と、微動判定処理に基づく第２検知処理とを併用することで、例えば画像認識処理に基づく第２検知処理において誤検知があった場合であっても、微動判定処理に基づく第２検知処理において人の不在を検知することができる。なお、画像認識処理に基づく第２検知処理における誤検知は、例えば、実際には人が不在であるにも関わらず、人が存在していると検知してしまうことを含む。
【0082】
図３は、第１検知処理の検知処理毎の動作を示すタイミングチャートである。図３に示すように、タイミングＴ１で人が空間Ｓｐ１の所定範囲内に入ったとする。第１モード時のように、処理部２５２が差分検出処理に基づく第１検知処理のみ行う場合、出力部２５３は、人の存在を検知した第１検知結果を含む第１検知情報を即座に（タイミングＴ１にて）出力する。
【0083】
一方で、第２モード時のように、処理部２５２が画像認識処理に基づく第１検知処理も行う場合、処理部２５２が差分検出処理に基づく第１検知処理によって人の存在を検知しても、処理部２５２は第１検知結果を導出しない。つまり、処理部２５２が画像認識処理に基づく第１検知処理も行う場合、処理部２５２が差分検出処理に基づく第１検知処理によって人の存在を検知しても、出力部２５３は第１検知情報を出力しない。処理部２５２が画像認識処理に基づく第１検知処理にて人の存在を検知し第１検知結果を導出したタイミングＴ２にて、出力部２５３は、第１検知結果を含む第１検知情報を出力する。タイミングＴ２は、画像認識処理に基づく第１検知処理の検知時間（認識時間）分だけタイミングＴ１より遅いタイミングである。
【0084】
ここで、第１モードと第２モードとを比較すると、第１モードは、第２モードより、処理部２５２が所定範囲内における人の存在を検知する検知時間が短く、出力部２５３が第１検知情報を出力するタイミングが早い動作モードである。また、処理部２５２が画像認識処理に基づく第１検知処理を行わないため、第１モードは第２モードと比べて検知精度が低いモードである。言い換えると、処理部２５２は、設定部２５４によって第２モードに設定されている場合、所定範囲内における人の存在を検知する検知時間が第２モードに応じた第１検知処理より短く、所定範囲内における人の存在を検知する検知精度が第２モードに応じた第１検知処理より低い第１検知処理により、第１検知結果を導出する。
【0085】
照明制御のアプリケーションでは、空間Ｓｐ１の所定範囲内に人が入ってきた場合に、所定範囲を照射する照明器具６を即座に点灯状態にする必要がある。したがって、検知情報が照明制御のアプリケーションに利用される場合は、第１モードの方が第２モードよりも適している。すなわち、設定部２５４が第１モードに設定することにより、出力部２５３は、検知時間の短さが重要となるアプリケーションに適した第１検知情報を出力することができる。
【0086】
第２モードは、第１モードより、処理部２５２が所定範囲内における人の存在を検知する検知時間が長く、出力部２５３が検知情報を出力するタイミングが遅い動作モードである。また、処理部２５２が画像認識処理に基づく第１検知処理を行うため、第２モードは第１モードと比べて検知精度が高いモードである。言い換えると、処理部２５２は、設定部２５４によって第２モードに設定されている場合、所定範囲内における人の存在を検知する検知時間が第１モードに応じた第１検知処理より長く、所定範囲内における人の存在を検知する検知精度が第１モードに応じた第１検知処理より高い第１検知処理により、第１検知結果を導出する。
【0087】
空調制御、混雑度表示のアプリケーションでは、空間Ｓｐ１の所定範囲内に存在する人の検知精度が重要である。したがって、検知情報が空調制御、混雑度表示のアプリケーションに利用される場合は、第２モードの方が第１モードよりも適している。すなわち、設定部２５４が第２モードに設定することにより、出力部２５３は、検知精度の高さが重要となるアプリケーションに適した第１検知情報を出力することができる。
【0088】
上述のように、本実施形態の処理部２５２は、設定部２５４によって第１モードに設定されている場合と、第２モードに設定されている場合とで異なった第１検知処理により、所定範囲内における人の存在を検知して第１検知結果を導出する。第１モードに設定されている場合と第２モードに設定されている場合とで、処理部２５２が異なった第１検知処理により第１検知結果を導出するため、出力部２５３は、様々なアプリケーションにより適した第１検知情報を出力することができる。
【0089】
図４は、第２検知処理の検知処理毎の動作を示すタイミングチャートである。図４に示すように、タイミングＴ３で人が空間Ｓｐ１の所定範囲内（滞在領域）から出て行ったとする。なお、画像認識処理に基づく第２検知処理、微動判定処理に基づく第２検知処理、及び赤外線情報を用いた第２検知処理は、タイミングＴ３よりも前のタイミングにて開始されている。
【0090】
第２モード時のように、処理部２５２が画像認識処理に基づく第２検知処理を行う場合、出力部２５３は、画像認識処理に基づく第２検知処理にて導出された第２検知結果を含む第２検知情報をタイミングＴ４にて出力する。タイミングＴ４は、タイミングＴ３より、画像認識処理に基づく第２検知処理の検知時間分遅いタイミングである。
【0091】
また、第１モード時のように、処理部２５２が画像認識処理に基づく第２検知処理を行わない場合、又は、画像認識処理に基づく第２検知処理において例えば誤検知があった場合、出力部２５３は、微動判定処理に基づく第２検知処理にて導出された第２検知結果を含む第２検知情報をタイミングＴ５にて出力する。なお、タイミングＴ５は、タイミングＴ４より第１所定期間分遅いタイミングである。また、第１所定期間は、画像認識処理に基づく第２検知処理における人の不在を検知する検知時間より長い期間である。
【0092】
また、微動判定処理に基づく第２検知処理において例えば誤検知があった場合、出力部２５３は、赤外線情報を用いた第２検知処理にて導出された第２検知結果を含む第２検知情報をタイミングＴ６にて出力する。なお、タイミングＴ６は、タイミングＴ４より第２所定期間分遅いタイミングである。また、本実施形態の第２所定期間は、第１所定期間より長い期間である。
【0093】
ここで、第１モードと第２モードとを比較すると、画像認識処理に基づく第２検知処理において誤検知がない場合、第２モードは、第１モードより、処理部２５２が所定範囲内における人の不在を検知する検知時間が短く、出力部２５３が第２検知情報を出力するタイミングが早い動作モードである。
【0094】
次に、第３モードについて説明する。表１に示すように、第３モードは、例えば照明制御、空調制御、及び混雑度表示のアプリケーションに適した検知情報を出力するための動作モードである。第３モードは、第１モードと第２モードとを併用する動作モードである。すなわち、設定部２５４によって第３モードに設定されている場合、処理部２５２は、第１モードに応じた検知処理と、第２モードに応じた検知処理とを併用して行う。また、設定部２５４によって第３モードが設定されている場合、出力部２５３は、第１モード時の検知情報を出力するタイミングと、第２モード時の検知情報を出力するタイミングとの両方のタイミングで検知情報を出力する。
【0095】
第３モードは第１モードと第２モードとを併用する動作モードであるため、第１モードでの検知情報を利用するアプリケーション及び第２モードでの検知情報を利用するアプリケーションのどちらのアプリケーションにも対応することができる。すなわち、設定部２５４によって第３モードに設定されている場合、照明制御、空調制御、混雑度表示の各々のアプリケーションは、アプリケーションに適した検知情報を選択して利用することができる。
【0096】
次に、第４モードについて説明する。表１に示すように、第４モードは、例えば照明制御、空調制御、及び混雑度表示のアプリケーションに適した検知情報を出力するための動作モードである。
【0097】
第４モードは、複数の第１検知処理のうちから、画像認識処理に基づく第１検知処理が選択されるモードである。第４モード時における画像認識処理に基づく第１検知処理は、第２モード（第３モード）時における画像認識処理に基づく第１検知処理より、検知時間が短く、検知精度が高い検知処理である。第４モード時における画像認識処理に基づく第１検知処理は、第２モード時における画像認識処理に基づく第１検知処理と異なり、差分検出処理に基づく第１検知処理を行うことなく実行される検知処理である。
【0098】
また、第４モードは、複数の第２検知処理のうちから、画像認識処理に基づく第２検知処理が選択されるモードである。第４モード時における画像認識処理に基づく第２検知処理は、第２モード（第３モード）時における画像認識処理に基づく第２検知処理より、検知時間が短く、検知精度が高い検知処理である。
【0099】
第４モードは、例えば第２モードの発展形の動作モードである。すなわち、第２モード時における画像認識処理に基づく検知処理の検知時間がより短くなり、検知精度がより向上すれば、第２モードを本実施形態の第４モードのようにしてもよい。
【0100】
【0101】
動作モードが第１モードの場合、処理部２５２は差分検出処理に基づく第１検知処理を行って第１検知結果を導出する。出力部２５３は、タイミングＴ１にて、差分検出処理に基づく第１検知処理によって導出された第１検知結果を含む第１検知情報を出力する。
【0102】
動作モードが第２モードの場合、処理部２５２は、差分検出処理に基づく第１検知処理にて人の存在を検知した後、さらに画像認識処理に基づく第１検知処理を行って第１検知結果を導出する。出力部２５３は、タイミングＴ２にて、画像認識処理に基づく第１検知処理によって導出された第１検知結果を含む第１検知情報を出力する。
【0103】
動作モードが第３モードの場合、処理部２５２は、差分検出処理に基づく第１検知処理にて人の存在を検知した後、さらに画像認識処理に基づく第１検知処理を行って第１検知結果を導出する。出力部２５３は、まずタイミングＴ１にて、差分検出処理に基づく第１検知処理によって導出された第１検知結果を含む第１検知情報を出力する。さらに、出力部２５３は、タイミングＴ２にて、画像認識処理に基づく第１検知処理によって導出された第１検知結果を含む第１検知情報を出力する。
【0104】
動作モードが第４モードの場合、処理部２５２は画像認識処理に基づく第１検知処理を行って第１検知結果を導出する。出力部２５３は、タイミングＴ１にて、画像認識処理に基づく第１検知処理によって導出された第１検知結果を含む第１検知情報を出力する。
【0105】
なお、タイミングＴ１にて出力部２５３が第１検知情報を出力すると説明したが、出力部２５３が第１検知情報を出力するタイミングはタイミングＴ１よりも少し遅れたタイミングであってもよい。
【0106】
【0107】
動作モードが第１モードの場合、処理部２５２は微動判定処理に基づく第２検知処理を行って第２検知結果を導出する。出力部２５３は、タイミングＴ５にて、微動判定処理に基づく第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。
【0108】
また、処理部２５２が微動判定処理に基づく第２検知処理において、滞在領域における人の不在を検知できなかった場合（誤って人の存在を検知している場合）、出力部２５３は、タイミングＴ６にて、赤外線情報を用いた第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。
【0109】
以上のように、動作モードが第１モードの場合、出力部２５３は、タイミングＴ５及びタイミングＴ６のいずれかのタイミングにて第２検知情報を出力する。
【0110】
動作モードが第２モードの場合、処理部２５２は画像認識処理に基づく第２検知処理を行って第２検知結果を導出する。出力部２５３は、タイミングＴ４にて、画像認識処理に基づく第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。
【0111】
また、処理部２５２が画像認識処理に基づく第２検知処理において、滞在領域における人の不在を検知できなかった場合、出力部２５３は、タイミングＴ５にて、微動判定処理に基づいた第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。
【0112】
さらに、処理部２５２が微動判定処理に基づく第２検知処理において、滞在領域における人の不在を検知できなかった場合、出力部２５３は、タイミングＴ６にて、赤外線情報を用いた第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。
【0113】
以上のように、動作モードが第２モードの場合、出力部２５３は、タイミングＴ４、タイミングＴ５、及びタイミングＴ６のいずれかのタイミングにて第２検知情報を出力する。
【0114】
動作モードが第３モードの場合、処理部２５２は画像認識処理に基づく第２検知処理を行って第２検知結果を導出する。出力部２５３は、タイミングＴ４にて、画像認識処理に基づく第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。
【0115】
また、出力部２５３は、タイミングＴ５にて、微動判定処理に基づいた第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。
【0116】
処理部２５２が微動判定処理に基づく第２検知処理において、滞在領域における人の不在を検知できなかった場合、出力部２５３は、タイミングＴ６にて、赤外線情報を用いた第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。
【0117】
以上のように、動作モードが第３モードの場合、出力部２５３は、基本的にタイミングＴ４及びタイミングＴ５にて第２検知情報を出力する。
【0118】
動作モードが第４モードの場合、処理部２５２は画像認識処理に基づく第２検知処理を行って第２検知結果を導出する。出力部２５３は、タイミングＴ３にて、画像認識処理に基づく第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報を出力する。なお、出力部２５３が第２検知情報を出力するタイミングはタイミングＴ３よりも少し遅れたタイミングであってもよい。
【0119】
以上のように、動作モードが第１モードの場合、出力部２５３は、タイミングＴ４にて第２検知情報を出力する。
【0120】
【0121】
図７は、第１モード時における第１検知処理の動作を示すフローチャートである。まず、取得部２５１は、撮像部２１が生成した撮像画像を含む環境情報を取得する（Ｓ１）。
【0122】
次に、処理部２５２は、差分検出処理に基づく第１検知処理を行う（Ｓ２）。処理部２５２は、所定領域内における人の存在を検知したか否かを判断する（Ｓ３）。
【0123】
処理部２５２が人の存在を検知している場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、出力部２５３は、差分検出処理に基づく第１検知結果にて導出された第１検知結果を含む第１検知情報を出力する（Ｓ４）。一方で、処理部２５２が人の存在を検知していない場合（Ｓ３：ＮＯ）、処理はステップＳ１の処理に戻る。
【0124】
図８は、第２モード時における第１検知処理の動作を示すフローチャートである。ステップＳ３の処理とステップＳ４の処理との間に、ステップＳ１１の処理及びステップＳ１２の処理が入る以外は、第１モード時における第１検知処理の動作と同じであるため、適宜説明を省略する。
【0125】
処理部２５２が差分検出処理に基づく第１検知処理において人の存在を検知している場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、処理部２５２は、画像認識処理に基づく第１検知処理を行う（Ｓ１１）。処理部２５２は、画像認識処理に基づく第１検知処理において、所定領域内における人の存在を検知したか否かを判断する（Ｓ１２）。
【0126】
処理部２５２が人の存在を検知している場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、出力部２５３は、差分検出処理に基づく第１検知結果にて導出された第１検知結果を含む第１検知情報を出力する（Ｓ４）。一方で、処理部２５２が人の存在を検知していない場合（Ｓ１２：ＮＯ）、処理はステップＳ１の処理に戻る。
【0127】
【0128】
図９は、第１モード時における第２検知処理の動作を示すフローチャートである。上述のように、第２検知処理は、第１検知処理にて人の存在が検知された後に行われる検知処理である。まず、取得部２５１は、撮像部２１が生成した撮像画像を含む環境情報を取得する（Ｓ２１）。
【0129】
次に、処理部２５２は、微動判定処理に基づく第２検知処理を開始する（Ｓ２２）。また、処理部２５２は、赤外線情報に基づく第２検知処理を開始する（Ｓ２３）。ステップＳ２２の処理とステップＳ２３の処理との順序は逆でもよく、本実施形態の処理部２５２は、微動判定処理に基づく第２検知処理と、赤外線情報に基づく第２検知処理とを同時に開始する。そして、処理部２５２は、所定領域内（滞在領域）における人の不在を検知したか否かを判断する（Ｓ２４）。
【0130】
処理部２５２が微動判定処理に基づく第２検知処理及び赤外線情報に基づく第２検知処理のいずれかにて人の不在を検知している場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、出力部２５３は、第２検知情報を出力する（Ｓ２５）。なお、出力部２５３は、微動判定処理に基づく第２検知処理及び赤外線情報に基づく第２検知処理のいずれで第２検知結果を導出したのかを区別して第２検知情報を出力する。
【0131】
一方で、処理部２５２が微動判定処理に基づく第２検知処理及び赤外線情報に基づく第２検知処理のいずれかにて人の不在を検知していない場合（Ｓ２４：ＮＯ）、処理はステップＳ２１の処理に戻る。
【0132】
ステップＳ２２～ステップＳ２５の処理を言い換えると、処理部２５２は、複数の第２検知処理のうちから選択された１以上の第２検知処理であって、撮像画像に基づいて第２検知結果を導出する第２検知処理（微動判定処理に基づく第２検知処理）により、第２検知結果を導出する。また、処理部２５２は、複数の第２検知処理のうちから選択された１以上の第２検知処理であって、赤外線情報に基づいて第２検知結果を導出する第２検知処理により、撮像画像に基づいて第２検知結果を導出する第２検知処理とは別に第２検知結果を導出している。そして、出力部２５３は、撮像画像に基づいて第２検知結果を導出する第２検知処理により導出された第２検知結果を含む第２検知情報、及び、赤外線情報を用いた第２検知処理により導出された第２検知結果を含む第２検知情報の少なくとも一方を出力する。赤外線情報を用いた第２検知処理を更に行うことで、撮像画像に基づく第２検知処理にて人の不在を検知することができない場合であっても、赤外線情報を用いた第２検知処理にて人の不在を検知することができる。
【0133】
図１０は、第２モード時における第２検知処理の動作を示すフローチャートである。ステップＳ２１の処理とステップＳ２２の処理との間に、ステップＳ３１が入る以外は、第１モード時における第２検知処理の動作と同じであるため、適宜説明を省略する。
【0134】
処理部２５２は、取得部２５１が環境情報を取得した後に、画像認識処理に基づく第２検知処理を開始する（Ｓ３１）。また、処理部２５２は、微動判定処理に基づく第２検知処理を開始する（Ｓ２２）。さらに、処理部２５２は、赤外線情報に基づく第２検知処理を開始する（Ｓ２３）。本実施形態の処理部２５２は、画像認識処理に基づく第２検知処理、微動判定処理に基づく第２検知処理、及び赤外線情報に基づく第２検知処理を同時に開始する。そして、処理部２５２は、所定領域内（滞在領域）における人の不在を検知したか否かを判断する（Ｓ２４）。
【0135】
処理部２５２が、画像認識処理に基づく第２検知処理、微動判定処理に基づく第２検知処理、及び赤外線情報に基づく第２検知処理のいずれかにて人の不在を検知している場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、出力部２５３は、第２検知情報を出力する（Ｓ２５）。なお、出力部２５３は、画像認識処理に基づく第２検知処理、微動判定処理に基づく第２検知処理、及び赤外線情報に基づく第２検知処理のいずれで第２検知結果を導出したのかを区別して第２検知情報を出力する。
【0136】
【0137】
（４）変形例
上記実施形態は、本開示の様々な実施形態の一例に過ぎない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
上記実施形態は、本開示の様々な実施形態の一例に過ぎない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
【0138】
また、上記実施形態に係る出力システム１（画像センサ２）と同等の機能は、出力方法、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係る出力方法は、取得ステップと、処理ステップと、出力ステップと、を有する。取得ステップでは、空間を撮像する撮像部２１によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。処理ステップでは、環境情報に基づいて、空間内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。出力ステップでは、処理ステップにて導出した検知結果を含む検知情報を出力する。処理ステップでは、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。一態様に係るプログラムは、上記の出力方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。
【0139】
本開示における出力システム１（画像センサ２）又は出力方法の実行主体は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における出力システム１又は出力方法の実行主体としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１又は複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１又は複数の電子回路で構成される。
【0140】
また、出力システム１における複数の機能が、１つの筐体内（画像センサ２）に集約されていることは出力システム１に必須の構成ではなく、出力システム１の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。例えば、画像センサ２の取得部２５１及び処理部２５２がセンター装置９に設けられていてもよい。さらに、出力システム１の少なくとも一部の機能、例えば、画像センサ２の一部の機能がクラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。
【0141】
設定部２５４が設定する複数の動作モードは、第１モード～第４モードの全ての動作モードを含んでいなくともよい。設定部２５４が設定する複数の動作モードは、例えば第１モードと第２モードとを含んでいればよい。
【0142】
上記実施形態では、機械学習のアルゴリズムは一例としてニューラルネットワークである場合を例示した。ただし、機械学習のアルゴリズムは、ニューラルネットワークに限定されず、例えば、ＸＧＢ（eXtreme Gradient Boosting）回帰、ランダムフォレスト（Random Forest）、決定木（decision tree）、ロジスティック回帰（Logistic Regression）、サポートベクターマシン（SVM：Support vector machine）、単純ベイズ（Naive Bayes）分類器、又はｋ近傍法（k-nearest neighbors）等であってもよい。さらに、機械学習のアルゴリズムは、例えば、混合ガウスモデル（GMM：Gaussian Mixture Model）、又はｋ平均法（k-means clustering）等であってもよい。
【0143】
学習済みモデルは、追加の学習を行うことで学習済みモデルを更新してもよい。
【0144】
第１学習済モデルと第２学習済モデルとは共通の学習済モデルであってもよい。
【0145】
微動判定処理に基づく第２検知処理において処理部２５２が人の不在を検知した場合、出力部２５３は即座（図４中のタイミングＴ５）に第２検知情報を出力するのではなく、タイミングＴ５から第３所定期間経過後に第２検知情報を出力してもよい。例えば微動判定処理に基づく第２検知処理において処理部２５２が誤って人の不在を検知した場合に、即座に照明器具６が消灯されたりすること等を防ぐことができる。
【0146】
出力部２５３が出力する検知情報は、センター装置９経由で照明コントローラ７及び空調コントローラ８に送信されてもよい。
【0147】
（まとめ）
以上説明したように、第１の態様に係る出力システム（１）は、取得部（２５１）と、処理部（２５２）と、出力部（２５３）と、を備える。取得部（２５１）は、空間（Ｓｐ１）を撮像する撮像部（２１）によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。処理部（２５２）は、環境情報に基づいて、空間（Ｓｐ１）内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。出力部（２５３）は、処理部（２５２）が導出した検知結果を含む検知情報を出力する。処理部（２５２）は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
以上説明したように、第１の態様に係る出力システム（１）は、取得部（２５１）と、処理部（２５２）と、出力部（２５３）と、を備える。取得部（２５１）は、空間（Ｓｐ１）を撮像する撮像部（２１）によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。処理部（２５２）は、環境情報に基づいて、空間（Ｓｐ１）内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。出力部（２５３）は、処理部（２５２）が導出した検知結果を含む検知情報を出力する。処理部（２５２）は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
【0148】
この態様によれば、出力システム（１）は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された検知処理で検知結果を導出して、検知結果を含む検知情報を出力する。例えば出力システム（１）は、検知時間が短い検知処理や検知精度の高い検知処理等、様々なアプリケーションに適した検知処理を行うことで、様々なアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【0149】
第２の態様に係る出力システム（１）では、第１の態様において、複数の検知処理は、所定範囲内における人の存在を検知するための複数の第１検知処理である。処理部（２５２）は、複数の第１検知処理のうちから選択された１以上の第１検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果としての第１検知結果を導出する第１検知処理により、第１検知結果を導出する。処理部（２５２）は、所定範囲内における人の不在を検知するための複数の第２検知処理のうちから選択された１以上の第２検知処理であって、撮像画像に基づいて第１検知結果とは別の第２検知結果を導出する第２検知処理により、第２検知結果を導出する。出力部（２５３）は、第１検知結果を含む第１検知情報と、第２検知結果を含む第２検知情報と、を出力する。
【0150】
この態様によれば、複数の第１検知処理のうちから選択された１以上の第１検知処理によって導出された第１検知結果を含む第１検知情報と、複数の第２検知処理のうちから選択された１以上の第２検知処理によって導出された第２検知結果を含む第２検知情報と、を出力することで、様々なアプリケーションにより適した検知情報を出力することができる。
【0151】
第３の態様に係る出力システム（１）では、第２の態様において、複数の第１検知処理のうちから選択される１以上の第１検知処理と、複数の第２検知処理のうちから選択される１以上の第２検知処理と、でアルゴリズムが異なる。
【0152】
この態様によれば、互いに異なったアルゴリズムの第１検知処理及び第２検知処理を行い、第１検知情報及び第２検知情報を出力することで、様々なアプリケーションにより適した検知情報を出力することができる。
【0153】
第４の態様に係る出力システム（１）では、第１から第３のいずれかの態様において、複数の検知処理は、所定範囲内における人の検知精度が異なる複数の検知処理を含む。
【0154】
この態様によれば、複数の検知処理が検知精度の異なる複数の検知処理を含むことで、様々なアプリケーションの要求に応じて、検知結果の検知精度が異なる検知情報を出力することができる。
【0155】
第５の態様に係る出力システム（１）では、第１から第４のいずれかの態様において、複数の検知処理は、撮像画像を用いた差分検出処理に基づく検知処理と、撮像画像を用いた画像認識処理に基づく検知処理と、を含む。
【0156】
この態様によれば、複数の検知処理が差分検出処理に基づく検知処理と、画像認識処理に基づく検知処理とを含むことで、処理部（２５２）は、例えば様々なアプリケーションの要求に応じて、各要求に適した検知結果を導出することができる。
【0157】
第６の態様に係る出力システム（１）は、第１から第５のいずれかの態様において、設定部（２５４）を更に備える。設定部（２５４）は、少なくとも第１モード及び第２モードを含む複数の動作モードのうちいずれか１つの動作モードに設定する。処理部（２５２）は、複数の検知処理のうち設定部（２５４）によって設定された動作モードに応じた１以上の検知処理であって撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
【0158】
この態様によれば、検知情報を利用するアプリケーションに応じて、設定部（２５４）が動作モードを設定することで、検知情報を利用するアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【0159】
第７の態様に係る出力システム（１）では、第６の態様において、処理部（２５２）は、設定部（２５４）によって第１モードに設定されている場合と、第２モードに設定されている場合とで異なった検知処理により、所定範囲内における人の存在を検知して検知結果を導出する。
【0160】
この態様によれば、第１モードに設定されている場合と第２モードに設定されている場合とで、処理部（２５２）が異なった検知処理により検知結果を導出するため、出力部（２５３）は、様々なアプリケーションにより適した検知情報を出力することができる。
【0161】
第８の態様に係る出力システム（１）では、第６又は第７の態様において、処理部（２５２）は、設定部（２５４）によって第１モードに設定されている場合、所定範囲内における人の存在を検知する検知時間が第２モードに応じた検知処理より短く、かつ、所定範囲内における人の存在を検知する検知精度が第２モードに応じた検知処理より低い検知処理により、検知結果を導出する。
【0162】
この態様によれば、設定部（２５４）が第１モードに設定することにより、出力部（２５３）は、検知時間の短さが重要となるアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【0163】
第９の態様に係る出力システム（１）では、第８の態様において、処理部（２５２）は、設定部（２５４）によって第１モードに設定されている場合、撮像画像を用いた差分検出処理に基づく検知処理により、検知結果を導出する。
【0164】
この態様によれば、撮像画像を用いた差分検出処理に基づく検知処理を行うことで、例えば撮像画像を用いた画像認識処理に基づく検知処理を行う場合と比べて、第１モードにおける処理部（２５２）の負荷を低減することができる。
【0165】
第１０の態様に係る出力システム（１）では、第６から第９のいずれかの態様において、処理部（２５２）は、設定部（２５４）によって第２モードに設定されている場合、所定範囲内における人の存在を検知する検知時間が第１モードに応じた検知処理より長く、かつ、所定範囲内における人の存在を検知する検知精度が第１モードに応じた検知処理より高い検知処理により、検知結果を導出する。
【0166】
この態様によれば、設定部（２５４）が第２モードに設定することにより、出力部（２５３）は、検知精度の高さが重要となるアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【0167】
第１１の態様に係る出力システム（１）では、第１０の態様において、処理部（２５２）は、設定部（２５４）により第２モードに設定されている場合、撮像画像を用いた画像認識処理に基づく検知処理により、検知結果を導出する。
【0168】
この態様によれば、撮像画像を用いた画像認識処理に基づく検知処理を行うことで、第２モード時の検知精度を向上させることができる。
【0169】
第１２の態様に係る出力システム（１）では、第６から第１１のいずれかの態様において、複数の動作モードは第３モードを含む。処理部（２５２）は、設定部（２５４）によって第３モードが設定されている場合、第１モードに応じた検知処理と、第２モードに応じた検知処理とを併用する。
【0170】
この態様によれば、第１モードでの検知情報を利用するアプリケーション及び第２モードでの検知情報を利用するアプリケーションのどちらのアプリケーションにも対応することができる。
【0171】
第１３の態様に係る出力システム（１）では、第１から第１２のいずれかの態様において、出力部（２５３）は、検知情報に含まれる検知結果の導出に用いられた複数の検知処理の各々を区別して、検知情報を出力する。
【0172】
この態様によれば、出力部（２５３）が検知結果の導出に用いられた複数の検知処理の各々を区別して検知情報を出力することで、検知情報を利用するアプリケーションは、アプリケーションに適した検知情報を選択して利用することができる。
【0173】
第１４の態様に係る出力システム（１）では、第１から第１３のいずれかの態様において、取得部（２５１）は、赤外線受光部（２３）が受光する赤外線に関する赤外線情報を含む環境情報を更に取得する。処理部（２５２）は、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理とは別に、赤外線情報を用いた検知処理により検知結果を導出する。出力部（２５３）は、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知結果により導出された検知結果を含む検知情報、及び、赤外線情報を用いた検知処理により導出された検知結果を含む検知情報の少なくとも一方を出力する。
【0174】
この態様によれば、赤外線情報を用いた検知処理を更に行うことで、例えば、撮像画像に基づく検知処理にて人の不在を検知することができない場合であっても、赤外線情報を用いた検知処理にて人の不在を検知することができる。
【0175】
第１５の態様に係る出力システム（１）では、第１の態様において、複数の検知処理は、所定範囲内における人の不在を検知するための検知処理である。取得部（２５１）は、赤外線受光部（２３）が受光する赤外線に関する赤外線情報を含む環境情報を更に取得する。処理部（２５２）は、複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。処理部（２５２）は、複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、赤外線情報に基づいて検知結果を導出する検知処理により、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理とは別に検知結果を導出する。出力部（２５３）は、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により導出された検知結果を含む検知情報、及び、赤外線情報を用いた検知処理により導出された検知結果を含む検知情報の少なくとも一方を出力する。
【0176】
この態様によれば、赤外線情報を用いた第２検知処理を更に行うことで、撮像画像に基づく第２検知処理にて人の不在を検知することができない場合であっても、赤外線情報を用いた第２検知処理にて人の不在を検知することができる。
【0177】
第１の態様以外の構成については、出力システム（１）に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。
【0178】
第１６の態様に係る画像センサ（２）は、第１から第１５のいずれかの態様に係る出力システム（１）と、撮像部（２１）と、を備える。
【0179】
この態様によれば、画像センサ（２）は、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された検知処理で検知結果を導出して、検知結果を含む検知情報を出力する。例えば出力システム（１）は、検知時間が短い検知処理や検知精度の高い検知処理等、様々なアプリケーションに適した検知処理を行うことで、様々なアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【0180】
第１７の態様に係る出力方法は、取得ステップと、処理ステップと、出力ステップと、を有する。取得ステップでは、空間（Ｓｐ１）を撮像する撮像部（２１）によって撮像された撮像画像を含む環境情報を取得する。処理ステップでは、環境情報に基づいて、空間（Ｓｐ１）内の所定範囲内の人に関する検知結果を導出する。出力ステップでは、処理ステップにて導出した検知結果を含む検知情報を出力する。処理ステップでは、検知対象の状態が共通である複数の検知処理のうちから選択された１以上の検知処理であって、撮像画像に基づいて検知結果を導出する検知処理により、検知結果を導出する。
【0181】
この態様によれば、検知時間が短い検知処理や検知精度の高い検知処理等、様々なアプリケーションに適した検知処理を行うことで、様々なアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【0182】
第１８の態様に係るプログラムは、第１７の態様に係る出力方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。
【0183】
この態様によれば、検知時間が短い検知処理や検知精度の高い検知処理等、様々なアプリケーションに適した検知処理を行うことで、様々なアプリケーションに適した検知情報を出力することができる。
【符号の説明】
【0184】
１ 出力システム
２ 画像センサ
２１ 撮像部
２３ 赤外線受光部
２５１ 取得部
２５２ 処理部
２５３ 出力部
２５４ 設定部
Ｓｐ１ 空間
２ 画像センサ
２１ 撮像部
２３ 赤外線受光部
２５１ 取得部
２５２ 処理部
２５３ 出力部
２５４ 設定部
Ｓｐ１ 空間
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】