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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】P2025010047
(43)【公開日】2025-01-20
(54)【発明の名称】検知システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/11 20060101AFI20250109BHJP
A61B 5/113 20060101ALI20250109BHJP
A61B 5/0245 20060101ALI20250109BHJP
【ＦＩ】
A61B5/11 110
A61B5/113
A61B5/0245 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2024105469
(22)【出願日】2024-06-28
(31)【優先権主張番号】P 2023105911
(32)【優先日】2023-06-28
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】519431236
【氏名又は名称】有限会社ケイ・ピー・ディ
(74)【代理人】
【識別番号】100209624
【弁理士】
【氏名又は名称】制野 友樹
(72)【発明者】
【氏名】加藤木 一明
【テーマコード（参考）】
4C017
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C017AA02
4C017AA10
4C017AA14
4C017AA20
4C017AB04
4C017AC40
4C017BC11
4C017CC02
4C038VA04
4C038VB31
4C038VB33
4C038VC20
(57)【要約】
【課題】安価で、小型軽量であり、操作性に優れ、人又は動物を精度よく検知することが可能な検知システム、検知装置及び検知プログラムを提供する。
【解決手段】人又は動物を検知するための検知システムであって、マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、前記抽出情報に基づいて評価情報を生成する評価手段と、前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える。
【選択図】図２
【解決手段】人又は動物を検知するための検知システムであって、マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、前記抽出情報に基づいて評価情報を生成する評価手段と、前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象を検知するための検知システムであって、
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
【請求項2】
対象を検知するための検知システムであって、
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号又は体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号又は体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
【請求項3】
前記抽出手段は、心拍に応じた第３周波数帯における第３信号を更に含む前記抽出情報を抽出する
請求項１に記載の検知システム。
請求項１に記載の検知システム。
【請求項4】
前記取得手段は、マイクロ波である前記照射波を瓦礫に照射する
請求項１又は２に記載の検知システム。
請求項１又は２に記載の検知システム。
【請求項5】
過去の第１信号及び過去の第２信号を含む過去の抽出情報と、前記過去の抽出情報の評価に用いられた参照情報と、前記過去の抽出情報及び前記参照情報との間における３段階以上の連関度と、が記憶される参照データベースを更に備え、
前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、前記抽出情報と前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む前記評価情報を生成する
請求項４に記載の検知システム。
前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、前記抽出情報と前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む前記評価情報を生成する
請求項４に記載の検知システム。
【請求項6】
前記参照データベースは、前記過去の抽出情報と前記参照情報とを用いて機械学習により構築される
請求項５に記載の検知システム。
請求項５に記載の検知システム。
【請求項7】
前記過去の抽出情報と、前記参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、前記関係を前記連関度に反映させる更新手段を更に備える
請求項５に記載の検知システム。
請求項５に記載の検知システム。
【請求項8】
複数の前記信号取得手段と、
各々の前記信号取得手段の位置に関する第１位置情報を取得する第１位置情報取得手段と、
前記第１位置情報取得手段に基づいて、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する第２位置情報生成手段と、を備え、
複数の前記信号取得手段は、各々の前記信号取得手段が照射する前記照射波の照射時刻を揃えて照射し、各々の前記信号取得手段において前記ドップラー出力信号の強度と、前記ドップラー出力信号を取得した取得時刻と、を取得し、
前記第２位置情報生成手段は、各々の前記ドップラー出力信号の強度と、各々の前記ドップラー出力信号の取得時刻と、各々の前記信号取得手段における前記第１位置情報と、に基づいて、前記第２位置情報を生成し、
前記評価手段は、前記第２位置情報を含む前記抽出情報、に基づいて評価情報を生成する
請求項７に記載の検知システム。
各々の前記信号取得手段の位置に関する第１位置情報を取得する第１位置情報取得手段と、
前記第１位置情報取得手段に基づいて、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する第２位置情報生成手段と、を備え、
複数の前記信号取得手段は、各々の前記信号取得手段が照射する前記照射波の照射時刻を揃えて照射し、各々の前記信号取得手段において前記ドップラー出力信号の強度と、前記ドップラー出力信号を取得した取得時刻と、を取得し、
前記第２位置情報生成手段は、各々の前記ドップラー出力信号の強度と、各々の前記ドップラー出力信号の取得時刻と、各々の前記信号取得手段における前記第１位置情報と、に基づいて、前記第２位置情報を生成し、
前記評価手段は、前記第２位置情報を含む前記抽出情報、に基づいて評価情報を生成する
請求項７に記載の検知システム。
【請求項9】
対象を検知するための検知システムであって、
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、連続的な打音に応じた周波数帯における信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、連続的な打音に応じた周波数帯における信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、対象物、特に人又は動物を検知するためのシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、震災により崩落した建物や土砂等の瓦礫に人が生き埋めになる事例が複数報告されている。そのような生き埋めになった人を救助する際には、「黄金の７２時間」といわれるように、生き埋めになってから初期の時間帯にいかに救助活動を行うか、いわゆる初動救助が極めて重要である。早期に救助することができれば、その分生存率も高くなるからである。
【0003】
そのような初動救助を実現するには、瓦礫に埋もれた人を探索するために探索ツールを用いる。しかしながら、これまでの探索ツールは複数の問題を有している。すなわち、それら探索ツールは、１）高額であり、２）大型で持ち運びに不便であり、また、３）使用に際して専門的な知識や技術を必要とし、特定の人しか扱うことができないものであった。
【0004】
例えば、特許文献１は被災者探索システムに関し、転動分散型探索ユニットなる探索ユニットを提案しているが、耐環境性を持つ転動可能な外殻を有するという特性上、持ち運びに不便であるという問題点がある。また使用するセンサとして、赤外線センサ、ガスセンサを用いて人を検知するため、特許技術１に記載の技術によっては被災者を精度よく検知することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２００７－１６７６３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
そこで本発明は、上述した従来技術における問題点を解決した検知システムを提供することにある。
【0007】
特に、その目的とするところは、上述したような検知システムであって、安価で、小型軽量であり、操作性に優れ、人又は動物を精度よく検知することが可能な検知システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明者は上述した課題を解決するために鋭意検討を重ねた。その結果、人又は動物を検知するための検知システムであって、マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する取得手段と、ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、抽出情報に基づいて、抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、評価情報に基づいて検知結果を生成し、検知結果を出力する出力手段と、を備え、評価情報は、第１信号を評価した呼吸評価と、前記第２信号を評価した体動評価と、を含むことを特徴とする検知システムによれば、価で、小型軽量であり、操作性に優れ、人又は動物を精度よく検知することが可能な検知システムを提供することができることを見出し、本発明を完成するに至った。具体的に、本発明は以下のものを提供する。
【0009】
（１）対象を検知するための検知システムであって、
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
【0010】
（２）対象を検知するための検知システムであって、
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号又は体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号又は体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
【0011】
（３）前記抽出手段は、心拍に応じた第３周波数帯における第３信号を更に含む前記抽出情報を抽出する（１）に記載の検知システム。
【0012】
（４）前記取得手段は、マイクロ波である前記照射波を瓦礫に照射する（１）又は（２）に記載の検知システム。
【0013】
（５）過去の第１信号及び過去の第２信号を含む過去の抽出情報と、前記過去の抽出情報の評価に用いられた参照情報と、前記過去の抽出情報及び前記参照情報との間における３段階以上の連関度と、が記憶される参照データベースを更に備え、
前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、前記抽出情報と前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む前記評価情報を生成する（４）に記載の検知システム。
前記評価手段は、前記参照データベースを参照し、前記抽出情報と前記参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む前記評価情報を生成する（４）に記載の検知システム。
【0014】
（６）前記参照データベースは、前記過去の抽出情報と前記参照情報とを用いて機械学習により構築される（５）に記載の検知システム。
【0015】
（７）前記過去の抽出情報と、前記参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、前記関係を前記連関度に反映させる更新手段を更に備える（５）に記載の検知システム。
【0016】
（８）複数の前記信号取得手段と、
各々の前記信号取得手段の位置に関する第１位置情報を取得する第１位置情報取得手段と、
前記第１位置情報取得手段に基づいて、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する第２位置情報生成手段と、を備え、
複数の前記信号取得手段は、各々の前記信号取得手段が照射する前記照射波の照射時刻を揃えて照射し、各々の前記信号取得手段において前記ドップラー出力信号の強度と、前記ドップラー出力信号を取得した取得時刻と、を取得し、
前記第２位置情報生成手段は、各々の前記ドップラー出力信号の強度と、各々の前記ドップラー出力信号の取得時刻と、各々の前記信号取得手段における前記第１位置情報と、に基づいて、前記第２位置情報を生成し、
前記評価手段は、前記第２位置情報を含む前記抽出情報、に基づいて評価情報を生成する（７）に記載の検知システム。
各々の前記信号取得手段の位置に関する第１位置情報を取得する第１位置情報取得手段と、
前記第１位置情報取得手段に基づいて、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する第２位置情報生成手段と、を備え、
複数の前記信号取得手段は、各々の前記信号取得手段が照射する前記照射波の照射時刻を揃えて照射し、各々の前記信号取得手段において前記ドップラー出力信号の強度と、前記ドップラー出力信号を取得した取得時刻と、を取得し、
前記第２位置情報生成手段は、各々の前記ドップラー出力信号の強度と、各々の前記ドップラー出力信号の取得時刻と、各々の前記信号取得手段における前記第１位置情報と、に基づいて、前記第２位置情報を生成し、
前記評価手段は、前記第２位置情報を含む前記抽出情報、に基づいて評価情報を生成する（７）に記載の検知システム。
【0017】
（９）対象を検知するための検知システムであって、
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、連続的な打音に応じた周波数帯における信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、前記照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、
前記ドップラー出力信号から、連続的な打音に応じた周波数帯における信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出情報に基づいて、前記抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、
前記評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える
検知システム。
【発明の効果】
【0018】
本発明によれば、安価で、小型軽量であり、操作性に優れ、人又は動物を精度よく検知することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0019】
【図1】第１の実施形態に係る検知システムの全体構成を示す図である。
【図2】第１の実施形態における評価結果出力の様子・一例を表す図である。
【図3】（ａ）検知システムにおける検知装置のハードウェア構成の一例を示す図であり、（ｂ）検知装置の機能要素（機能部）の一例を示す図である。
【図4】ドップラー抽出信号から抽出情報及び評価情報が生成される状況の一例を示す図である。
【図5】第１実施形態における参照データベースの一例を示す模式図である。
【図6】第１実施形態における参照データベースの変形例を示す模式図である。
【図7】第１実施形態における検知システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図8】第１実施形態における検知システムの動作の変形例を示すフローチャートである。
【図9】第３実施形態における検知システムの全体構成の一例を示す図である。
【図10】第３実施形態における検知システムの検知装置の機能の一例を示す模式図である。
【図11】第４実施形態における検知システムの全体構成の一例を示す図である。
【図12】第４実施形態における検知システムの検知装置の機能の一例を示す模式図である。
【図13】本発明に係る検知装置１の外観図である。
【図14】本発明に係る検知装置１の各状態におけるＬＥＤ制御を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【0020】
以下、本発明の実施形態における検知システムの一例について、図面を参照しながら説明する。
【0021】
（第１実施形態）
第１実施形態に係る検知システムは、対象を検知するための検知システムであって、マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、抽出情報に基づいて、抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える。
第１実施形態に係る検知システムは、対象を検知するための検知システムであって、マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する抽出手段と、抽出情報に基づいて、抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備える。
【0022】
図１は、第１実施形態に係る検知システムの全体構成である。この図を参照しつつ、検知システム１００の構成の一例を説明する。
【0023】
図１に示すように、検知システム１００は、検知装置１、ユーザ端末２，サーバ３、そしてこれらを有線的・無線的に互いに接続する情報通信網４からなっている。ここで、検知装置１は実際に対象を検知する構成要素である。ユーザ端末２は、検知装置１に対するユーザからの指示を受付け、及び、検知装置１による検出結果をユーザに対して出力表示するための端末である。サーバ３は、検知装置１との協働により対象の検知の際に使用される。
【0024】
このような検知システム１００は、倒壊した建物や土砂等の瓦礫に埋もれた対象を検知し、または、家、病院等の屋内環境における対象を検知するためのシステムである。検知される対象は、人または動物である。
【0025】
図２は、第１の実施形態における評価結果出力の様子・一例を表す図である。検知システム１００は、この図２に示すように、ドップラー出力信号から、人又は動物の呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、人又は動物の体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出し、抽出情報を評価した評価情報を生成し、評価情報に基づいて、人又は動物の検知結果を生成する。これにより、瓦礫に埋もれた人又は動物を精度よく検知することができる。
【0026】
＜検知装置１の構成＞
図３（ａ）は、検知装置１の構成の一例を示す模式図である。検知装置１として、例えばマイクロコンピュータ等のコンピュータを備えた電子機器が用いられる。検知装置１は、筐体１０、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、記憶部１０４、及びＩ／Ｆ１０５～１０７を備える。各構成１０１～１０７は、内部バス１１０により互いに接続されている。
図３（ａ）は、検知装置１の構成の一例を示す模式図である。検知装置１として、例えばマイクロコンピュータ等のコンピュータを備えた電子機器が用いられる。検知装置１は、筐体１０、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、記憶部１０４、及びＩ／Ｆ１０５～１０７を備える。各構成１０１～１０７は、内部バス１１０により互いに接続されている。
【0027】
ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、検知装置１全体を制御する。ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２は、ＣＰＵ１０１の動作コードを格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３は、ＣＰＵ１０１の動作時に使用される一時作業領域である。記憶部１０４は、ドップラー出力信号や位置情報等の各種情報が記憶される。記憶部１０４として、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（solid state drive）、その他のデータ保存装置が用いられる。検知装置１は、図示しないＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を有してもよい。ＧＰＵを有することで、通常よりも高速演算処理が可能となる。
【0028】
Ｉ／Ｆ１０５は、情報通信網４を介してサーバ３等との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。Ｉ／Ｆ１０６は、入力部分１０８との情報の送受信を行うためのインターフェースである。入力部分１０８として、例えばユーザ端末２のキーボードやタッチパネルが用いられる。検知システム１００のユーザ等は、入力部分１０８を介して、各種情報又は検知装置１の制御コマンド等を入力する。Ｉ／Ｆ１０７は、出力部分１０９との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。出力部分１０９は、記憶部１０４に保存された各種情報、又は検知装置１の処理状況等を出力する。出力部分１０９として、ユーザ端末２のディスプレイが用いられる。出力部分１０９は、例えばタッチパネルが用いられることも可能である。この場合、出力部分１０９は、入力部分１０８と共通の構成要素となる。
【0029】
図３（ｂ）は、検知装置１の機能要素の構成の一例を示す模式図である。検知装置１は、信号取得部１１、抽出部１２、評価部１３、出力部１４、及び入力部１５を備える。検知装置１は、例えば、第１位置情報取得部１６、通信部１７、情報ＤＢ１８、及び、更新部１９を更に備えてもよい。なお、図３（ｂ）に示した機能要素は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、記憶部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、各構成要素１１～１９は、例えば人工知能により制御されてもよい。
【0030】
なお、図１において、検知装置として検知装置１のみを示しているが、検知装置の数は１台に限られず、複数台を同時に用いることもできる。
【0031】
＜信号取得部１１＞
信号取得部１１は、ドップラーセンサが用いられる。信号取得部１１は、マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する。信号取得部１１は、マイクロ波を照射するマイクロ波ドップラーセンサが用いられてもよい。信号取得部１１は、瓦礫や屋内等の対象（人又は動物）を検知したい対象領域に照射波を照射する。信号取得部１１は、検知装置１を中心に半径５ｍ程度の範囲に照射波を照射することができる。
信号取得部１１は、ドップラーセンサが用いられる。信号取得部１１は、マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する。信号取得部１１は、マイクロ波を照射するマイクロ波ドップラーセンサが用いられてもよい。信号取得部１１は、瓦礫や屋内等の対象（人又は動物）を検知したい対象領域に照射波を照射する。信号取得部１１は、検知装置１を中心に半径５ｍ程度の範囲に照射波を照射することができる。
【0032】
信号取得部１１又はこれを含む構造体（例えば、検知装置１等）は、ドローン等の飛行体を用いて飛行させ、上空から照射波を照射、ドップラー出力信号を取得してもよい。これにより、通常では人が行くことができない、行きにくい場所でも人又は動物を検知することができる。
【0033】
なお、ドップラー出力信号としては、特に制限されず、ドップラーセンサに用いられるＩＱ位相検波器により取得されるＩ位相及びＱ位相の２つのドップラー信号でもよいし、Ｉ位相又はＱ位相のいずれかのドップラー信号でもよい。
【0034】
＜抽出部１２＞
抽出部１２は、図４に示すように、信号取得部１１により取得したドップラー出力信号から、人又は動物の呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、人又は動物の体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを分離し、分離した第１信号と第２信号とを含む抽出情報を抽出する。第１周波数帯は、例えば、０Ｈｚより大きく０．５Ｈｚ以下の周波数である。第２周波数帯は、例えば、０．５Ｈｚより大きく１．５Ｈｚ以下の周波数である。抽出部１２は、ドップラー出力信号から、人又は動物の心拍に応じた第３周波数帯における第３信号をさらに分離し、第３信号を更に含む抽出情報を抽出してもよい。この場合、第３周波数帯は、例えば１．５Ｈｚより大きく１０Ｈｚ以下の周波数である。
抽出部１２は、図４に示すように、信号取得部１１により取得したドップラー出力信号から、人又は動物の呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、人又は動物の体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを分離し、分離した第１信号と第２信号とを含む抽出情報を抽出する。第１周波数帯は、例えば、０Ｈｚより大きく０．５Ｈｚ以下の周波数である。第２周波数帯は、例えば、０．５Ｈｚより大きく１．５Ｈｚ以下の周波数である。抽出部１２は、ドップラー出力信号から、人又は動物の心拍に応じた第３周波数帯における第３信号をさらに分離し、第３信号を更に含む抽出情報を抽出してもよい。この場合、第３周波数帯は、例えば１．５Ｈｚより大きく１０Ｈｚ以下の周波数である。
【0035】
抽出部１２は、ドップラー出力信号から建物や土砂等の瓦礫に起因するノイズや周囲の環境に起因するノイズを除去し、ノイズを除去したドップラー出力信号から第１信号、第２信号、及び第３信号を分離、抽出してもよい。
【0036】
抽出部１２は、ドップラー出力信号をフーリエ変換、高速フーリエ変換等により、時間関数から周波数関数に変換する。抽出部１２は、周波数関数から、第１信号、第２信号、必要に応じて第３信号を分離し、抽出情報を抽出する。抽出部１２は、分離した周波数関数としての第１信号、第２信号、第３信号を、逆フーリエ変換、逆高速フーリエ変換等により、時間関数へと変換してもよい。このように第１信号～第３信号は、時間軸又は周波数軸に対する強度（振れ幅）として示される。
【0037】
＜評価部１３＞
評価部１３は、抽出部１２により抽出した抽出情報に基づいて、抽出情報を評価した評価情報を生成する。評価情報は、第１信号が呼吸を示す信号であるかについて評価した呼吸評価と、第２信号が体動を示す信号であるかについて評価した体動評価とを含む。評価情報は、第３信号が心拍を示す信号であるかについて評価した心拍評価を更に含んでいてもよい。評価部１３は、第１信号と第２信号とを組み合わせた抽出情報を評価した評価情報を生成してもよい。評価部１３は、第１信号と第２信号と第３信号とを組み合わせた抽出情報を評価した評価情報を生成してもよい。
評価部１３は、抽出部１２により抽出した抽出情報に基づいて、抽出情報を評価した評価情報を生成する。評価情報は、第１信号が呼吸を示す信号であるかについて評価した呼吸評価と、第２信号が体動を示す信号であるかについて評価した体動評価とを含む。評価情報は、第３信号が心拍を示す信号であるかについて評価した心拍評価を更に含んでいてもよい。評価部１３は、第１信号と第２信号とを組み合わせた抽出情報を評価した評価情報を生成してもよい。評価部１３は、第１信号と第２信号と第３信号とを組み合わせた抽出情報を評価した評価情報を生成してもよい。
【0038】
評価部１３は、第１信号に基づいて呼吸数を算出し、算出した呼吸数を含む呼吸評価を生成してもよい。また、評価部１３は、第３信号に基づいて心拍数を算出し、算出した心拍数を含む心拍評価を生成してもよい。
【0039】
評価部１３は、図５に示すように、参照データベースを参照し、抽出情報と参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価情報を生成してもよい。評価部１３は、例えば参照データベースを参照し、抽出情報と一致又は類似する過去の抽出情報を選択し、選択された過去の抽出情報に紐づけられた連関度を第１連関度として算出する。この他、評価部１３は、例えば参照データベースを分類器のアルゴリズムとして用い、抽出情報と参照情報との間における第１連関度を算出してもよい。
【0040】
例えば、図５に示した参照データベースを用いる場合、抽出情報の第１信号が第１信号Ａと一致又は類似するとき、呼吸評価Ａに対して「８０％」、呼吸評価Ｂに対して「１５％」、呼吸評価Ｃに対して「１％」の第１連関度がそれぞれ算出される。また、抽出情報の第２信号が第２信号Ａと一致又は類似するときは、例えば体動評価Ａに対して「６０％」、体動評価Ｂに対して「２５％」の第１連関度がそれぞれ算出される。また、抽出情報の第３信号が第３信号Ｂと一致又は類似するときは、例えば心拍評価Ａに対して「７０％」、体動評価Ｂに対して「３５％」、体動評価Ｃに対して「５％」の第１連関度がそれぞれ算出される。
【0041】
評価部１３は、図６に示すように、参照データベースを参照し、第１信号と第２信号とを組み合わせた抽出情報と参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価情報を生成してもよい。例えば、図６に示した参照データベースを用いる場合、抽出情報の第１信号と第２信号との組み合わせが第１信号Ａと第２信号Ａとの組み合わせと一致又は類似するとき、評価Ａに対して「８０％」、評価Ｂに対して「２０％」、評価Ｃに対して「１％」の第１連関度がそれぞれ算出される。
【0042】
評価部１３は、参照データベースを参照し、第１信号と第２信号と第３信号とを組み合わせた抽出情報と参照情報との間における３段階以上の第１連関度を含む評価情報を生成してもよい。例えば、図６に示した参照データベースを用いる場合、抽出情報の第１信号と第２信号と第３信号との組み合わせが第１信号Ｂと第２信号Ａと第３信号Ａとの組み合わせと一致又は類似するとき、評価Ａに対して「６０％」、評価Ｂに対して「３０％」、評価Ｃに対して「１０％」の第１連関度がそれぞれ算出される。
【0043】
また、評価部１３における抽出情報の評価は、人工知能を用いて行ってもよい。すなわち、人工知能は、第１信号が呼吸を示す信号であるかについて評価した呼吸評価と、第２信号が体動を示す信号であるかについて評価した体動評価とを直接生成してもよい。また、人工知能はこれらに加えて、第３信号が心拍を示す信号であるかについて評価した心拍評価を生成してもよい。なお、これらの生成にあたって、学習結果としての参照データベースを参照してもよい。
【0044】
評価部１３は、第１連関度を算出した後、抽出情報、参照情報、及び第１連関度を含む評価情報を生成する。
【0045】
＜出力部１４＞
出力部１４は、図４に示すように、評価情報に基づいて検知結果を生成し、検知結果を出力する。出力部１４は、評価情報が、第１信号が呼吸を示す信号であると評価した呼吸評価と、第２信号が体動を示す信号であると評価した体動評価とを含む場合、対象領域に人又は動物がいるという検知結果を生成する。出力部１４は、評価情報が、第３信号が心拍を示す信号であると評価した心拍評価を更に含む場合、対象領域に人又は動物がいるという検知結果を生成してもよい。
出力部１４は、図４に示すように、評価情報に基づいて検知結果を生成し、検知結果を出力する。出力部１４は、評価情報が、第１信号が呼吸を示す信号であると評価した呼吸評価と、第２信号が体動を示す信号であると評価した体動評価とを含む場合、対象領域に人又は動物がいるという検知結果を生成する。出力部１４は、評価情報が、第３信号が心拍を示す信号であると評価した心拍評価を更に含む場合、対象領域に人又は動物がいるという検知結果を生成してもよい。
【0046】
出力部１４は、評価情報が、第１信号が呼吸を示す信号でないと評価した呼吸評価を含む場合には、対象領域に人又は動物がいないという検知結果を生成する。出力部１４は、評価情報が、第２信号が体動を示す信号でないと評価した体動評価を含む場合には、対象領域に人又は動物がいないという検知結果を生成する。
【0047】
また、出力部１４は、第１信号と第２信号とを組み合わせた抽出情報を評価した評価情報に基づいて、対象領域に人又は動物がいる又はいないという検知結果を生成してもよい。出力部１４は、第１信号と第２信号と第３信号とを組み合わせた抽出情報を評価した評価情報に基づいて、対象領域に人又は動物がいる又はいないという検知結果を生成してもよい。
【0048】
出力部１４は、生成された検知結果を出力する。出力部１４は、Ｉ／Ｆ１０７を介して出力部分１０９に検知結果を出力する他、例えばＩ／Ｆ１０５を介して任意の装置に検知結果を出力してもよい。図１３は、本発明に係る検知装置１の外観図である。出力部１４は、検知装置１に設けられたＬＥＤ照明等で構成される点灯部（図１３）により、人又は動物を検知した検知結果の場合には点灯部を点灯させることで、検知結果を出力してもよい。図１４は、本発明に係る検知装置１の各状態におけるＬＥＤ制御を表す図である。検知結果の出力は、例えば、図１４に記載する態様で行われることが考えられる。
【0049】
その他、例えば評価結果に一定の閾値を設け、これに応じて、対象領域に人又は動物がいる確率が高い順に点灯部に、青点灯（例えば維持時間２秒）、黄点灯（例えば維持時間４秒）、赤点灯（例えば維持時間６秒）、赤点滅（例えば維持時間８秒）を出力してもよい。ただし、対象領域に人又は動物がいる確率が一定の確率以上である、例えば赤点灯や赤点滅の場合には、一度赤点灯や赤点滅になった場合、赤点灯や赤点滅の出力を（例えばリセットボタンを押す等、他の何らかの操作をするまで）止めずに保持してもよい。災害救助の現場は混乱しており、赤点灯や赤点滅という重大な表示を見逃さないようにすることができる。
【0050】
出力部１４は、抽出情報を更に出力してもよい。このとき、出力部１４は、第１信号、第２信号及び第３信号を時間関数として、検知結果と合わせて出力してもよい。出力部１４は、後述する検知装置１の位置情報を、検知結果と合わせて出力してもよい。出力部１４は、呼吸数、心拍数を更に出力してもよい。
【0051】
＜入力部１５＞
入力部１５は、情報通信網４及びＩ／Ｆ１０５を介してユーザ端末２から送信された各種情報を受信する他、例えばＩ／Ｆ１０６を介して入力部分１０８から入力された各種情報を受信する。その他、入力部１５は、例えばサーバ３に記憶された抽出情報を受信してもよい。入力部１５は、例えばＳＤカード等の可搬メモリ等の記憶媒体を介して、各種情報を受信してもよい。入力部１５は、例えばユーザが評価情報に基づいて作成した更新用データや、連関度を更新するために用いられる学習用データ等を受信する。
入力部１５は、情報通信網４及びＩ／Ｆ１０５を介してユーザ端末２から送信された各種情報を受信する他、例えばＩ／Ｆ１０６を介して入力部分１０８から入力された各種情報を受信する。その他、入力部１５は、例えばサーバ３に記憶された抽出情報を受信してもよい。入力部１５は、例えばＳＤカード等の可搬メモリ等の記憶媒体を介して、各種情報を受信してもよい。入力部１５は、例えばユーザが評価情報に基づいて作成した更新用データや、連関度を更新するために用いられる学習用データ等を受信する。
【0052】
＜第１位置情報取得部１６＞
第１位置情報取得部１６は、ＧＰＳ(Global Positioning System)等により検知装置１の位置に関する第１位置情報を取得できる機器が用いられる。第１位置情報取得部１６は、検知装置１の第１位置情報を出力部１４に送信する。送信された第１位置情報は出力部分１０９に出力される。
第１位置情報取得部１６は、ＧＰＳ(Global Positioning System)等により検知装置１の位置に関する第１位置情報を取得できる機器が用いられる。第１位置情報取得部１６は、検知装置１の第１位置情報を出力部１４に送信する。送信された第１位置情報は出力部分１０９に出力される。
【0053】
＜通信部１７＞
通信部１７は、ドップラー出力信号、抽出情報、評価情報、検知結果、検知装置１の第１位置情報等の各種情報を他の電子機器と送受信する。通信部１７は、例えばbluetooth（登録商標）やwi-fi（登録商標）、beacon等により具現化される。
通信部１７は、ドップラー出力信号、抽出情報、評価情報、検知結果、検知装置１の第１位置情報等の各種情報を他の電子機器と送受信する。通信部１７は、例えばbluetooth（登録商標）やwi-fi（登録商標）、beacon等により具現化される。
【0054】
＜情報ＤＢ１８＞
情報ＤＢ１８には、予め取得された過去の抽出情報、及び過去の抽出情報に用いられた参照情報が記憶された参照データベースが記憶される。情報ＤＢ１８には、例えば抽出情報、抽出情報と参照情報との間の第１連関度を含む評価情報、評価情報に基づき生成された検知結果、及び検知結果を表示するフォーマット等の各種情報が記憶される。参照データベース及び各種情報は、ＨＤＤやＳＳＤ等で具現化された記憶部１０４に、各種情報のデータベースとして保存される。各構成要素１１～１９は、必要に応じて情報ＤＢ１８に各種情報を記憶させ、又は各種情報を取出す。
情報ＤＢ１８には、予め取得された過去の抽出情報、及び過去の抽出情報に用いられた参照情報が記憶された参照データベースが記憶される。情報ＤＢ１８には、例えば抽出情報、抽出情報と参照情報との間の第１連関度を含む評価情報、評価情報に基づき生成された検知結果、及び検知結果を表示するフォーマット等の各種情報が記憶される。参照データベース及び各種情報は、ＨＤＤやＳＳＤ等で具現化された記憶部１０４に、各種情報のデータベースとして保存される。各構成要素１１～１９は、必要に応じて情報ＤＢ１８に各種情報を記憶させ、又は各種情報を取出す。
【0055】
参照データベースには、例えば図５に示すように、過去の抽出情報と参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶される。参照データベースは、例えば連関度を算出できるアルゴリズムで形成される。過去の抽出情報及び参照情報は、複数の情報を有し、各過去の情報と各参照情報との関係は、それぞれ連関度で紐づいている。
【0056】
例えば、過去の抽出情報に含まれる第１信号Ａは、参照情報に含まれる呼吸評価Ａとの間の連関度「８０％」を示し、参照情報に含まれる呼吸評価Ｂとの間の連関度「１５％」を示す。すなわち、「連関度」は、各情報間における繋がりの度合いを示しており、連関度が高いほど、各データの繋がりが強いことを示す。
【0057】
例えば、図６に示すように、過去の第１信号と過去の第２信号との組み合わせとしての過去の抽出情報と、参照情報との間が、連関度で紐づいていてもよい。例えば、過去の第１信号と過去の第２信号と過去の第３信号との組み合わせとしての過去の抽出情報と、参照情報との間が、連関度で紐づいていてもよい。
【0058】
なお、過去の抽出情報及び参照情報は、画像の形式で参照データベースに記憶される他、例えば数値、行列（ベクトル）、又はヒストグラム等の形式で記憶されてもよい。
【0059】
参照データベースは、例えば機械学習を用いて構築される。機械学習の方法として、例えば深層学習が用いられる。参照データベースは、例えばニューラルネットワークで構成され、その場合、連関度は隠れ層及び重み変数で示されてもよい。
【0060】
＜更新部１９＞
更新部１９は、例えば過去の抽出情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映させる。連関度に反映させるデータとして、例えばユーザが新たに取得した抽出情報と、抽出情報に対応する参照情報とを含む更新情報が用いられる。この他、連関度に反映させる情報として、例えばユーザが判定結果を基づいて作成した学習用データが用いられる。
更新部１９は、例えば過去の抽出情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映させる。連関度に反映させるデータとして、例えばユーザが新たに取得した抽出情報と、抽出情報に対応する参照情報とを含む更新情報が用いられる。この他、連関度に反映させる情報として、例えばユーザが判定結果を基づいて作成した学習用データが用いられる。
【0061】
＜サーバ３＞
サーバ３には、各種情報に関するデータ（データベース）が記憶されている。このデータベースには、例えば情報通信網４を介して送られてきた情報が蓄積される。サーバ３には、例えば情報ＤＢ１８と同様の情報が記憶され、情報通信網４を介して検知装置１と各種情報の送受信が行われてもよい。サーバ３として、例えばネットワーク上のデータベースサーバが用いられてもよい。サーバ３は、上述した記憶部１０４や情報ＤＢ１８の代わりに用いられてもよい。
サーバ３には、各種情報に関するデータ（データベース）が記憶されている。このデータベースには、例えば情報通信網４を介して送られてきた情報が蓄積される。サーバ３には、例えば情報ＤＢ１８と同様の情報が記憶され、情報通信網４を介して検知装置１と各種情報の送受信が行われてもよい。サーバ３として、例えばネットワーク上のデータベースサーバが用いられてもよい。サーバ３は、上述した記憶部１０４や情報ＤＢ１８の代わりに用いられてもよい。
【0062】
＜ユーザ端末２＞
ユーザ端末２は、検知装置１に有線又は無線で接続され、各種情報を送受信する。ユーザ端末２として、例えばスマートフォンが用いられる。ユーザ端末２は、この他、携帯電話（携帯端末）、タブレット型端末、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ、ＩｏＴ（Internet of Things）デバイス等の電子機器の他、あらゆる電子機器で具現化されたものが用いられてもよい。なお、ユーザ端末２は、例えば検知装置１の構成を含んでもよい。
ユーザ端末２は、検知装置１に有線又は無線で接続され、各種情報を送受信する。ユーザ端末２として、例えばスマートフォンが用いられる。ユーザ端末２は、この他、携帯電話（携帯端末）、タブレット型端末、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ、ＩｏＴ（Internet of Things）デバイス等の電子機器の他、あらゆる電子機器で具現化されたものが用いられてもよい。なお、ユーザ端末２は、例えば検知装置１の構成を含んでもよい。
【0063】
＜情報通信網４＞
情報通信網４（ネットワーク）は、検知装置１等が通信回路を介して接続されるインターネット通信網等である。情報通信網４は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、情報通信網４は、有線通信網には限定されず、無線通信網で実現してもよい。
情報通信網４（ネットワーク）は、検知装置１等が通信回路を介して接続されるインターネット通信網等である。情報通信網４は、いわゆる光ファイバ通信網で構成されてもよい。また、情報通信網４は、有線通信網には限定されず、無線通信網で実現してもよい。
【0064】
（実施形態：検知システム１００の動作）
次に、本実施形態における検知システム１００の動作の一例について説明する。図７は、本実施形態における検知システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。検知システム１００を動作させる際には、検知システム１００を動作させる検知プログラムとして以下の動作をコンピュータに実行させてもよい。
次に、本実施形態における検知システム１００の動作の一例について説明する。図７は、本実施形態における検知システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。検知システム１００を動作させる際には、検知システム１００を動作させる検知プログラムとして以下の動作をコンピュータに実行させてもよい。
【0065】
先ず、信号取得部１１は、検知対象領域としての瓦礫にマイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する（信号取得ステップＳ１１０）。信号取得ステップＳ１１０では、第１位置情報取得部１６が検知装置１の第１位置情報を取得してもよい。
【0066】
次に、抽出部１２は、信号取得部１１により取得したドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号とを含む抽出情報を抽出する（抽出ステップＳ１２０）。このとき、抽出部１２は、心拍に応じた第３周波数帯における第３信号を更に含む抽出情報を抽出してもよい。
【0067】
次に、評価部１３は、抽出部１２により抽出された抽出情報に基づいて評価情報を生成する（評価ステップＳ１３０）。評価部１３は、第１信号が呼吸を示す信号であるかについて評価した呼吸評価と、第２信号が体動を示す信号であるかについて評価した体動評価と、を含む評価情報を生成する。評価部１３は、抽出部１２が第３信号を含む抽出情報を取得した場合には、第３信号が呼吸を示す信号であるかについて評価した呼吸評価を更に含む評価情報を生成してもよい。
【0068】
評価部１３は、第１信号に基づいて呼吸数を算出し、算出した呼吸数を含む呼吸評価を生成してもよい。また、評価部１３は、第３信号に基づいて心拍数を算出し、算出した心拍数を含む心拍評価を生成してもよい。
【0069】
評価部１３は、第１信号と第２信号との組み合わせとしての抽出情報に基づいて、評価情報を生成してもよい。評価部１３は、第１信号と第２信号と第３信号との組み合わせとしての抽出情報に基づいて、評価情報を生成してもよい。
【0070】
次に、出力部１４は、評価部１３により生成された評価情報に基づいて検知結果を生成し、検知結果を出力部分１０９に出力する（出力ステップＳ１４０）。出力部１４は、図４に示すように例えば「瓦礫の中に人がいます」という検知結果を、出力部分１０９に出力する。
【0071】
出力部１４は、検知結果に加え、抽出情報（第１信号、第２信号、必要に応じて第３信号）及び検知装置１の第１位置情報を、出力部分１０９に更に出力してもよい。出力部１４は、呼吸数、心拍数を更に出力してもよい。
【0072】
これにより、本実施形態における検知システム１００の動作が終了する。なお、上述した実施形態において、第１位置情報取得部１６による検知装置１の第１位置情報の取得については、信号取得ステップＳ１１０において行われたが、本発明では、抽出ステップＳ１２０、評価ステップＳ１３０及び出力ステップＳ１４０の何れかのステップにおいて行われればよい。
【0073】
本実施形態によれば、ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出し、抽出情報を評価した評価情報を生成し、評価情報に基づいて、人や動物等の検知結果を生成する。このとき、呼吸評価と体動評価に基づいて、検知結果を生成する。これにより、呼吸や体動を考慮して、人又は動物を検知することができる。このため、人又は動物を精度よく検知することができる。
【0074】
また、本実施形態によれば、評価情報に基づいて、検知結果が生成されるため、専門的な知識を必要とせずに、操作することができる。このため、操作性に優れた検知システム１００を提供することが可能となる。また、本実施形態によれば、ドップラーセンサ等によりドップラー出力信号を用いる。このため、安価で、小型軽量な検知システム１００を提供することが可能となる。
【0075】
また、本実施形態によれば、検知装置１から半径５ｍ程度の範囲で、人又は動物を検知することができる。これにより、大型な機械を用いる必要の無い範囲で、簡易に人又は動物を検知することができる。このため、救助活動の際に大いに役立てることができる。
【0076】
本実施形態によれば、信号取得部１１は、マイクロ波を瓦礫に照射する。これにより、瓦礫に埋もれた人又は動物を検知することができる。このため、建物や土砂が倒壊した被災現場等で用いることができる。
【0077】
本実施形態によれば、抽出部１２は、心拍に応じた第３周波数帯における第３信号を更に含む抽出情報を抽出し、評価情報は、第３信号が心拍を示す信号であるかについて評価した心拍評価を含む。これにより、心拍の影響を考慮して、人又は動物を検知することができる。このため、人又は動物を検知する精度をより高めることができる。
【0078】
本実施形態によれば、抽出部１２は、ドップラー出力信号から、瓦礫や周辺環境によるノイズを除去して、第１信号と第２信号とを含む抽出情報を抽出する。これにより、第１信号と第２信号とをより高い精度で分離することができる。このため、人又は動物を検知する精度をより高めることができる。
【0079】
本実施形態によれば、wifiやbluetooth等の検知結果を送受信する通信部１７を有する。これにより、本格的な救助活動を行う災害救助隊等に、検知結果を報知することができる。このため、人又は動物の救助活動をより効率的に行うことができる。
【0080】
本実施形態によれば、第１位置情報取得部１６は、検知装置１の第１位置情報を取得する。これにより、人又は動物を検知した場所を即座に把握することができる。
【0081】
本実施形態によれば、瓦礫だけでなく、屋内や車内でも用いることができる。これにより、屋内や車内にいる人又は動物を検知することができる。このため、屋内にいる高齢者や動物の見守りとして用いることができる。また、自動車やバス内に、子供や動物（ペット等）が置き去りにされることを防止するために用いることもできる。
【0082】
（実施形態：検知システム１００の動作の変形例）
次に、本実施形態における検知システム１００の動作の変形例について説明する。図８は、本実施形態における検知システム１００の動作の変形例を示すフローチャートである。以下では、主に上述した動作の一例と相違する点を主に説明する。
次に、本実施形態における検知システム１００の動作の変形例について説明する。図８は、本実施形態における検知システム１００の動作の変形例を示すフローチャートである。以下では、主に上述した動作の一例と相違する点を主に説明する。
【0083】
先ず、信号取得ステップＳ１１０と、抽出ステップＳ１２０とを行う。
【0084】
次に、評価部１３は、参照データベースを参照し、抽出情報と、参照情報との間の第１連関度を含む評価情報を取得する（評価ステップＳ１３０）。評価部１３は、信号取得部１１又は情報ＤＢ１８から抽出情報を取得し、情報ＤＢ１８から参照データベースを取得する。
【0085】
評価部１３は、参照データベースを参照することで、抽出情報と、参照情報との間の第１連関度を算出することができる。評価部１３は、例えば抽出情報と一致、一部一致、又は類似する過去の抽出情報を選択し、対応する連関度に基づいて第１連関度を算出する。詳細には、評価部１３は、第１信号と一致、一部一致、又は類似する過去の抽出情報の第１信号を選択し、対応する連関度に基づいて第１連関度を算出するとともに、例えば第２信号と一致、一部一致、又は類似する過去の抽出情報の第２信号を選択し、対応する連関度に基づいて第１連関度を算出する。評価部１３は、例えば参照データベースを分類器のアルゴリズムとして用い、第１連関度を算出してもよい。なお、評価部１３は、算出した第１連関度及び取得した評価情報を情報ＤＢ１８に記憶させてもよい。
【0086】
評価部１３は、第１信号と第２信号との組み合わせと一致、一部一致、又は類似する過去の第１信号と過去の第２信号との組み合わせを選択し、対応する連関度に基づいて第１連関度を算出してもよい。評価部１３は、第１信号と第２信号と第３信号との組み合わせと一致、一部一致、又は類似する過去の第１信号と過去の第２信号と過去の第３信号との組み合わせを選択し、対応する連関度に基づいて第１連関度を算出してもよい。
【0087】
＜出力ステップＳ１４０＞
次に、出力部１４は、評価情報に基づき検知結果を生成し、検知結果を出力する（出力ステップＳ１４０）。出力部１４は、評価部１３又は情報ＤＢ１８から評価情報を取得し、例えば情報ＤＢ１８から検知結果を表示するフォーマットを取得してもよい。
次に、出力部１４は、評価情報に基づき検知結果を生成し、検知結果を出力する（出力ステップＳ１４０）。出力部１４は、評価部１３又は情報ＤＢ１８から評価情報を取得し、例えば情報ＤＢ１８から検知結果を表示するフォーマットを取得してもよい。
【0088】
出力部１４は、評価情報に基づいて、例えばフォーマットを参照して検知結果を生成する。出力部１４は、テキスト形式等で検知結果を生成する。
【0089】
その後、出力部１４は、検知結果を出力する。出力部１４は、出力部分１０９に評価結果を出力する。出力部１４は、例えば予め設定された報知基準値と、第１連関度とを比較した結果に基づき、検知結果を出力してもよい。この場合、例えば報知基準値を「９０％以上」と設定したとき、第１連関度が９０％以上の場合のみ検知結果を出力する。すなわち、報知基準値は任意の閾値であり、報知基準値以上又は以下等の条件は任意に設定することができる。また、報知基準値を設定する際、第１信号に対する第１連関度の比較となる第１報知基準値と、第２信号に対する第１連関度の比較となる第２報知基準値と、第３信号に対する第１連関度の比較となる第３報知基準値と、それぞれ設定してもよい。このとき、第１報知基準値、第２報知基準値及び第３報知基準値を、同じ値に設定してもよいし、それぞれ異なる値に設定してもよい。
【0090】
＜更新ステップＳ１５０＞
その後、更新部１９は、例えば過去の抽出情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、この関係を連関度に反映させてもよい（更新ステップＳ１５０）。
その後、更新部１９は、例えば過去の抽出情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、この関係を連関度に反映させてもよい（更新ステップＳ１５０）。
【0091】
これにより、本実施形態における検知システム１００の動作が終了する。なお、上述した更新ステップＳ１５０を実施するか否かは任意である。
【0092】
本実施形態によれば、評価部１３は、参照データベースを参照し、抽出情報と、参照情報との間の第１連関度を含む評価情報を取得する。このため、抽出情報に対して参照情報が紐づけられ、抽出情報に基づいて人又は動物の定量的な検知結果を取得することができる。これにより、検知結果の精度の向上が可能となる。
【0093】
また、本実施形態によれば、３段階以上に設定されている連関度（第１連関度）に基づいて、抽出情報を評価する点に特徴がある。連関度は、例えば０～１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できればいかなる段階で構成されていてもよい。
【0094】
このような連関度に基づいて、抽出情報に対する検知結果の候補として選ばれる参照情報において、連関度の高い又は低い順に参照情報を表示することが可能となる。このように連関度の順に表示することで、ユーザ等は人又は動物がいる可能性の高い検知結果を優先的に評価することができる。他方、人又は動物がいる可能性の高い検知結果も除外せずに表示できるため、ユーザ等は見逃すことなく評価することが可能となる。
【0095】
上記に加え、本実施形態によれば、例えば連関度が１％のような極めて低い場合も見逃すことなく評価することができる。連関度が極めて低い参照情報であっても、僅かな兆候として繋がっていることを示しており、見逃しや誤認を抑制することが可能となる。
【0096】
また、本実施形態によれば、出力部１４は、予め設定された報知基準値と、第１連関度とを比較した結果に基づき、検知結果を出力する。このため、報知基準値の設定条件に応じて、検知結果を出力するか否かを制御することができる。これにより、検知結果が必要な場合のみ出力させることができ、ユーザ等は、常に検知結果を確認する必要がない。従って、ユーザ等の作業負荷を低減させることが可能となる。
【0097】
また、本実施形態によれば、出力部１４は、予め設定された第１報知基準値、第２報知基準値及び第３報知基準値と、それぞれの第１連関度とを比較した結果に基づき、検知結果を出力する。このため、第１報知基準値～第３報知基準値の設定条件に応じて、検知結果を出力するか否かを制御することができる。これにより、第１信号～第３信号について重み付けをしたうえで、検知結果が必要な場合のみ出力させることができ、ユーザ等は、常に検知結果を確認する必要がない。従って、ユーザ等の作業負荷を低減させることが可能となる。
【0098】
また、本実施形態によれば、更新部１９は、過去の抽出情報と、参照情報との間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映させる。このため、連関度を容易に更新することができ、評価の精度を向上させることが可能となる。
【0099】
なお、第１実施形態に係る検知システム１００において、抽出部１２は、第１信号と第２信号とを含む抽出情報を抽出するが、抽出部１２は、第１信号と第２信号のいずれかを抽出し、これを抽出情報とすればよい。すなわち、このような検知システムは、対象を検知するための検知システムであって、マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、ドップラー出力信号から、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号又は体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、抽出情報に基づいて、抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、評価情報に基づいて検知結果を生成し、前記検知結果を出力する出力手段と、を備えるものである。
【0100】
（第２実施形態）
第１実施形態に係る検知システム１００においては、人又は動物の呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、人又は動物の体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出しているが、その代わりに、連続的な打音に応じた周波数帯における信号を含む抽出情報を抽出してもよい。
第１実施形態に係る検知システム１００においては、人又は動物の呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号と、人又は動物の体動に応じた第２周波数帯における第２信号を含む抽出情報を抽出しているが、その代わりに、連続的な打音に応じた周波数帯における信号を含む抽出情報を抽出してもよい。
【0101】
具体的に、第２実施形態に係る検知システムは、対象を検知するための検知システムであって、
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、ドップラー出力信号から、連続的な打音に応じた周波数帯における信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、抽出情報に基づいて、抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、評価情報に基づいて検知結果を生成し、検知結果を出力する出力手段と、を備える。
マイクロ波又はミリ波である照射波を照射し、照射波の周波数とその反射波の周波数の差分値の周波数に応じたドップラー出力信号を取得する信号取得手段と、ドップラー出力信号から、連続的な打音に応じた周波数帯における信号を含む抽出情報を抽出する抽出手段と、抽出情報に基づいて、抽出情報を評価した評価情報を生成する評価手段と、評価情報に基づいて検知結果を生成し、検知結果を出力する出力手段と、を備える。
【0102】
例えばスチールでできた棚等の構造物を連続的に叩く打音は、上述した信号取得部１１としてのドップラーセンサ等各種センサで検知しやすい。一方、災害救助の現場では、救助隊員等が、瓦礫に埋もれた人に対して「周りのものを叩いて音を出してください」と声をかけることがある。そこで、人又は動物の呼吸や体動に代えて、連続的な打音を抽出し、これを基に評価を行う。それ以外の構成については全て第１実施に係る検知システム１００と同様である。これにより、瓦礫に埋もれた人又は動物を精度よく検知することができる。
【0103】
なお、「連続的な打音」とは、例えば「トン」という一打する音ではなく、「トン、トン、トン、トン」という複数の打音をある程度の間隔を持って複数打する音である。ただし、その間隔については特に限定されず、また正確に等間隔でなくてもよい。また、打数についても特に限定されない。
【0104】
叩く対象物については、その素材は特に限定されず、例えばスチール等金属、木材であってよく、また液体（例えば水たまり等）であってもよい。その場所も特に限定されず、棚、床、壁等であってよい。
【0105】
（第３実施形態）
次に、第３実施形態における検知システム１００について説明する。
次に、第３実施形態における検知システム１００について説明する。
【0106】
図９は、第３実施形態における検知システム１００の全体構成の一例を示す図である。検知システム１００は、人を検知するために用いられる。検知システム１００は、家、病院、車等の周囲が仕切られた居室Ｑにおいて、人を検知するために用いられる。
【0107】
検知装置１は、居室Ｑの窓際に設置される。サーバ６には、ユーザ登録者である患者Ａ、見舞客Ｂ、看護師Ｃを識別するための登録情報が予め記憶され、ユーザ端末２等のアプリケーション等によりユーザ登録がされている。サーバ６には、ユーザ未登録者Ｄについての登録情報が記憶されていない。
【0108】
患者Ａは、患者Ａを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体２０としてのユーザ端末２を保有している。見舞客Ｂは、見舞客Ｂを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体としてのユーザ端末２を保有している。看護師Ｃは、看護師Ｃを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体２０としてのＲＦＩＤセンサ付きＩＤカード３を保有している。ユーザ未登録者Ｄは、記憶媒体を保有していない。
【0109】
登録情報は、識別情報と同一の内容であり、例えば、氏名、年齢、職業、住所等の内容を含む。
【0110】
図１０は、第３実施形態における検知システム１００の検知装置１の機能の一例を示す模式図である。第３実施形態における検知装置１は、探索部２１と、判別結果生成手段２２と、を更に備える点で、第１実施形態における検知装置１と相違する。なお、図９に示した機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、記憶部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、各構成１１～１９、２１～２２は、例えば人工知能により制御されてもよい。
【0111】
＜探索部２１＞
探索部２１は、出力部１４により出力された検知結果において人を検知した場合に、ユーザ登録者であるかを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体２０を探索してもよい。記憶媒体２０は、ユーザ登録者を識別するための識別情報が記憶されるものとして、ユーザが保有するユーザ端末２として具現化されてもよいし、ＲＦＩＤセンサ付きＩＤカード３として具現化されてもよい。
探索部２１は、出力部１４により出力された検知結果において人を検知した場合に、ユーザ登録者であるかを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体２０を探索してもよい。記憶媒体２０は、ユーザ登録者を識別するための識別情報が記憶されるものとして、ユーザが保有するユーザ端末２として具現化されてもよいし、ＲＦＩＤセンサ付きＩＤカード３として具現化されてもよい。
【0112】
探索部２１は、記憶媒体２０を探索するためのビーコン等の探索波を発信し、その反射波を受信する。
【0113】
＜判別結果生成部２２＞
判別結果生成部２２は、探索部２１により探索した記憶媒体２０に記憶された識別情報を取得し、取得した識別情報に基づいて、サーバ６に記憶された登録情報を参照し、出力部１４により出力された検知結果において検知した人が、ユーザ登録者であるかを判別した判別結果を生成する。
判別結果生成部２２は、探索部２１により探索した記憶媒体２０に記憶された識別情報を取得し、取得した識別情報に基づいて、サーバ６に記憶された登録情報を参照し、出力部１４により出力された検知結果において検知した人が、ユーザ登録者であるかを判別した判別結果を生成する。
【0114】
＜通信部１７＞
通信部１７は、判別結果生成部２２により判別された判別結果において、当該人がユーザ登録者である場合には、例えば、他のユーザ登録者のユーザ端末２等に通知してもよい。例えば、通信部１７は、判別結果生成部２２により判別された判別結果において、当該人がユーザ登録者としての看護師Ｃである場合には、例えば、他のユーザ登録者である患者Ａの家族のユーザ端末２等に通知してもよい。
通信部１７は、判別結果生成部２２により判別された判別結果において、当該人がユーザ登録者である場合には、例えば、他のユーザ登録者のユーザ端末２等に通知してもよい。例えば、通信部１７は、判別結果生成部２２により判別された判別結果において、当該人がユーザ登録者としての看護師Ｃである場合には、例えば、他のユーザ登録者である患者Ａの家族のユーザ端末２等に通知してもよい。
【0115】
通信部１７は、判別結果生成部２２により判別された判別結果において、当該人がユーザ登録者でない場合には、例えば、他のユーザ登録者のユーザ端末２等に通知してもよい。例えば、通信部１７は、判別結果生成部２２により判別された判別結果において、当該人がユーザ未登録者Ｄである場合には、例えば、他のユーザ登録者である患者Ａの家族や看護師Ｃ等のユーザ端末２等に通知してもよい。通信部１７は、判別結果生成部２２により判別された判別結果において、当該人がユーザ登録者でない場合には、アラーム等の警報がなるように設定されていてもよい。
【0116】
本実施形態によれば、検知結果において人を検知した場合に、当該人がユーザ登録者であるかを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体を探索する探索部２１と、ユーザ登録者に関する登録情報を記憶するサーバ６と、探索部２１により探索した記憶媒体２０に記憶された識別情報を取得し、取得した識別情報に基づいて、サーバ６に記憶された登録情報を参照し、出力部１４により出力された検知結果において検知した人が、ユーザ登録者であるかを判別した判別結果を生成する判別結果生成部２２とを備える。
【0117】
これにより、例えば、患者Ａが入院している居室Ｑに見舞客Ｂが入室した際に、他のユーザ登録者に通知するように設定することができる。このため、患者Ａのプライバシーを守りつつ、患者Ａ以外の他のユーザ登録者の居室Ｑへの入退室管理をする、見守りシステムとして具現化することができる。
【0118】
また、例えば、患者Ａが入院している居室Ｑにユーザ未登録者Ｄが入室した際に、他のユーザ登録者に通知するように設定することができる。このため、患者Ａのプライバシーを守りつつ、不審者の侵入を抑制する、見守りシステムとして具現化することができる。
【0119】
（第４実施形態）
次に、第４実施形態における検知システム１００について説明する。
次に、第４実施形態における検知システム１００について説明する。
【0120】
図１１は、第４実施形態における検知システム１００の全体構成の一例を示す図である。検知システム１００は、人を検知するために用いられる。検知システム１００は、家、病院、車等の周囲が仕切られた複数の居室Ｑにおいて、人を検知するために用いられる。
【0121】
検知装置１は、壁を隔てて仕切られた居室Ｐ、居室Ｑ、居室Ｒの窓際にそれぞれ設置される。サーバ６には、ユーザ登録者である患者Ａ、見舞客Ｂ、看護師Ｃを識別するための登録情報が予め記憶され、ユーザ端末２等のアプリケーション等によりユーザ登録がされている。サーバ６には、ユーザ未登録者Ｄについての登録情報が記憶されていない。
【0122】
患者Ａは、患者Ａを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体２０としてのユーザ端末２を保有している。見舞客Ｂは、見舞客Ｂを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体としてのユーザ端末２を保有している。看護師Ｃは、看護師Ｃを識別するための識別情報が記憶された記憶媒体２０としてのＲＦＩＤセンサ付きＩＤカード３を保有している。ユーザ未登録者Ｄは、記憶媒体を保有していない。
【0123】
登録情報は、識別情報と同一の内容であり、例えば、氏名、年齢、職業、住所等の内容を含む。
【0124】
図１２は、第４実施形態における検知システム１００の検知装置１の機能の一例を示す模式図である。第４実施形態における検知装置１は、第２位置情報生成部２３を更に備える点で、第３実施形態における検知装置１と相違する。なお、図１２に示した機能は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、記憶部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、各構成１１～１９、２１～２３は、例えば人工知能により制御されてもよい。
【0125】
＜信号取得部１１＞
検知装置１は、複数の信号取得部１１を複数備える。複数の信号取得部１１は、各々の信号取得部１１が照射する照射波の照射時刻を揃えて照射し、各々の信号取得部１１においてドップラー出力信号の強度と、ドップラー出力信号を取得した取得時刻と、を取得する。
検知装置１は、複数の信号取得部１１を複数備える。複数の信号取得部１１は、各々の信号取得部１１が照射する照射波の照射時刻を揃えて照射し、各々の信号取得部１１においてドップラー出力信号の強度と、ドップラー出力信号を取得した取得時刻と、を取得する。
【0126】
＜第１位置情報取得部１６＞
検知装置１は、第１位置情報取得部１６が各々の信号取得部１１の位置に関する第１位置情報を取得する。例えば、第１位置取得情報は、居室Ｐ、居室Ｑ、居室Ｒの窓際にそれぞれ設置された検知装置１の緯度経度に関する情報であってもよいし、それぞれの検知装置１の距離と方向の関係であってもよい。
検知装置１は、第１位置情報取得部１６が各々の信号取得部１１の位置に関する第１位置情報を取得する。例えば、第１位置取得情報は、居室Ｐ、居室Ｑ、居室Ｒの窓際にそれぞれ設置された検知装置１の緯度経度に関する情報であってもよいし、それぞれの検知装置１の距離と方向の関係であってもよい。
【0127】
＜第２位置情報生成部２３＞
第２位置情報生成部２３は、各々のドップラー出力信号の強度と、各々のドップラー出力信号の取得時刻と、各々の信号取得部１１における第１位置情報と、に基づいて、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する。
第２位置情報生成部２３は、各々のドップラー出力信号の強度と、各々のドップラー出力信号の取得時刻と、各々の信号取得部１１における第１位置情報と、に基づいて、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する。
【0128】
第２位置情報生成部２３は、居室Ｐ、居室Ｑ、居室Ｒの窓際にそれぞれ設置された検知装置１において取得されたドップラー出力信号の強度と、ドップラー出力信号を取得した取得時刻と、各々の信号取得部１１における第１位置情報と、に基づいて、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する。
【0129】
第２位置情報生成部２３は、例えば、ドップラー出力信号の強度の照射波に対する減衰率と、取得時刻の差分と、第１位置情報との関係から、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する。第２位置情報は、検知すべき対象の緯度経度であってもよいし、例えば一つの検知装置１からの距離と角度とであってもよい。
【0130】
＜抽出部１２＞
抽出部１２は、第２位置情報を含む抽出情報を抽出する。
抽出部１２は、第２位置情報を含む抽出情報を抽出する。
【0131】
＜評価部１３＞
評価部１３は、第２位置情報を含む抽出情報と、に基づいて評価情報を生成する。
評価部１３は、第２位置情報を含む抽出情報と、に基づいて評価情報を生成する。
【0132】
本実施形態によれば、複数の信号取得部１１と、各々の信号取得部１１の位置に関する第１位置情報を取得する第１位置情報取得部１６と、第１位置情報取得部１６に基づいて、検知すべき対象の位置に関する第２位置情報を生成する第２位置情報生成部２３と、を備え、複数の信号取得部１１は、各々の信号取得手部１１が照射する照射波の照射時刻を揃えて照射し、各々の信号取得部１１においてドップラー出力信号の強度と、ドップラー出力信号を取得した取得時刻と、を取得し、第２位置情報生成部２３は、各々のドップラー出力信号の強度と、各々のドップラー出力信号の取得時刻と、各々の信号取得部１１における第１位置情報と、に基づいて、第２位置情報を生成し、評価部１３は、第２位置情報を含む抽出情報と、に基づいて評価情報を生成する。
【0133】
これにより、検知すべき人の位置に関する第２位置情報を考慮して、検知結果を生成することができる。このため、検知すべき人の位置を把握することができる。
【0134】
なお、参照データベースには、過去の第２位置情報を含む過去の抽出情報と参照情報との間における３段階以上の連関度が記憶されてもよい。
【0135】
本実施形態によれば、評価部１３は、参照データベースを参照し、抽出情報と、参照情報との間の第１連関度を含む評価情報を取得する。このため、第２位置情報を考慮した抽出情報に対して参照情報が紐づけられ、抽出情報に基づいて人又は動物の定量的な検知結果を取得することができる。これにより、検知結果の精度の向上が可能となる。
【0136】
検知装置１は、ドップラー出力信号から抽出した各周波数帯域の信号が、連続して所定の回数だけ所定の閾値を超える値となったときに、体動、呼吸、心拍を検出し、連続して所定の回数だけ所定の閾値を超える値とならなかった場合に体動・呼吸・心拍を検出しないよう構成されていることも可能である。例えば、呼吸に応じた第１周波数帯における第１信号が、5回連続して所定の閾値となった場合に呼吸検出フラグをONにし、「呼吸あり」と評価し、呼吸未検出が３２回連続した場合に呼吸検出フラグをOFFにし、「呼吸なし」と評価するよう構成されていることが可能である。この構成は、体動検出、心拍検出に対しても同様に構成されていることが考えられる。
【0137】
検出装置１は、呼吸検出された際にＬＥＤを青点滅、体動検出された際に赤点滅、心拍検出された際に緑点滅する等、複数色で検出された信号を表示できるよう構成されていることが考えられる。この場合、検出判定が存在しない場合に、黄点等別色で点灯されるよう構成されていることも考えられる（図１３、図１４）。
【0138】
検知装置１は、複数の動作モードで動作するよう構成されていることが可能である。例えば、動作モードとして通常モード・災害モード・テストモードの３モードが設けられていることが考えられる。テストモードにおいては、体動・呼吸・心拍判定によるＬＥＤ制御が行われず、ＬＥＤの試験が可能であるよう、ＬＥＤの制御コマンドの受信及び受信した制御コマンド応じたＬＥＤの点灯・点滅等が可能であるよう構成されていることが可能である。通常モードと災害モードにおいては、上述した検出周波数帯域及び／又は閾値を異なるものとして構成することが可能である。
【0139】
本発明の実施形態を説明したが、各実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0140】
１００ ：検知システム
１ ：検知装置
２ ：ユーザ端末
３ ：サーバ
４ ：公衆通信網
１０ ：筐体
１１ ：信号取得部
１２ ：抽出部
１３ ：評価部
１４ ：出力部
１５ ：入力部
１６ ：第１位置情報取得部
１７ ：通信部
１８ ：情報ＤＢ
１９ ：更新部
２０ ：記憶媒体
２１ ：探索部
２２ ：判別結果生成部
２３ ：第２位置情報生成部
１０１ ：ＣＰＵ
１０２ ：ＲＯＭ
１０３ ：ＲＡＭ
１０４ ：記憶部
１０５ ：Ｉ／Ｆ
１０６ ：Ｉ／Ｆ
１０７ ：Ｉ／Ｆ
１０８ ：入力部分
１０９ ：出力部分
１１０ ：内部バス
Ｓ１１０ ：信号取得ステップ
Ｓ１２０ ：抽出ステップ
Ｓ１３０ ：評価ステップ
Ｓ１４０ ：出力ステップ
Ｓ１５０ ：更新ステップ
１ ：検知装置
２ ：ユーザ端末
３ ：サーバ
４ ：公衆通信網
１０ ：筐体
１１ ：信号取得部
１２ ：抽出部
１３ ：評価部
１４ ：出力部
１５ ：入力部
１６ ：第１位置情報取得部
１７ ：通信部
１８ ：情報ＤＢ
１９ ：更新部
２０ ：記憶媒体
２１ ：探索部
２２ ：判別結果生成部
２３ ：第２位置情報生成部
１０１ ：ＣＰＵ
１０２ ：ＲＯＭ
１０３ ：ＲＡＭ
１０４ ：記憶部
１０５ ：Ｉ／Ｆ
１０６ ：Ｉ／Ｆ
１０７ ：Ｉ／Ｆ
１０８ ：入力部分
１０９ ：出力部分
１１０ ：内部バス
Ｓ１１０ ：信号取得ステップ
Ｓ１２０ ：抽出ステップ
Ｓ１３０ ：評価ステップ
Ｓ１４０ ：出力ステップ
Ｓ１５０ ：更新ステップ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
