特許 7064904 人体検出装置、人体検出システム、プログラムおよび人体検出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-04-27

(45)【発行日】2022-05-11

(54)【発明の名称】人体検出装置、人体検出システム、プログラムおよび人体検出方法

(51)【国際特許分類】

   G01V 8/20 20060101AFI20220428BHJP

【ＦＩ】

G01V8/20 P

G01V8/20 Q

【請求項の数】 23

(21)【出願番号】P 2018034147

(22)【出願日】2018-02-28

(65)【公開番号】P2019148525

(43)【公開日】2019-09-05

【審査請求日】2021-02-25

(73)【特許権者】

【識別番号】303046277

【氏名又は名称】旭化成エレクトロニクス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】龍華国際特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】笹沼 亮介

(72)【発明者】

【氏名】中三川 京弥

【審査官】福田 裕司

(56)【参考文献】

【文献】特開２００８－２９８６０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－１１４３４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０４－２２５１９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－２６８１３４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－３４６１８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０６－１４８３４１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｖ ８／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得部と、
前記赤外線センサの出力に基づく信号の経時変化の特性を推定する推定部と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定部と、
を備え、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数の少なくとも１つのパラメータである、人体検出装置。

【請求項2】

前記第１判定部は、前記少なくとも１つのパラメータのそれぞれが基準範囲に含まれるか否かを判定することで前記放射体が人体か否かを判定する、
請求項１に記載の人体検出装置。

【請求項3】

赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得部と、
前記赤外線センサの出力に基づく信号の経時変化の特性を推定する推定部と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定部と、
を備え、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数の残差の絶対値または二乗平均に基づく値である、人体検出装置。

【請求項4】

前記第１判定部は、前記残差の二乗平均が基準範囲に含まれるか否かを判定することで前記放射体が人体か否かを判定する、
請求項３に記載の人体検出装置。

【請求項5】

赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得部と、
前記赤外線センサの出力に基づく信号の経時変化の特性を推定する推定部と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定部と、
を備え、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数から予測される信号値である、人体検出装置。

【請求項6】

前記第１判定部は、前記予測される信号の値と基準閾値とを比較することで前記放射体が人体か否かを判定する、
請求項５に記載の人体検出装置。

【請求項7】

互いに視野が異なる複数の前記赤外線センサを備え、
前記複数の赤外線センサは、机の下部空間の手前側に視野を有する赤外線センサと、前記下部空間の奥側に視野を有する赤外線センサとを有する、
請求項１から６の何れか一項に記載の人体検出装置。

【請求項8】

前記第１判定部は、前記放射体が人体であるか、人体からの余熱を放出する物体であるかを判定する、
請求項１から７の何れか一項に記載の人体検出装置。

【請求項9】

前記近似関数は、指数関数である、
請求項１から８のいずれか１項に記載の人体検出装置。

【請求項10】

前記近似関数は、線形関数である、
請求項１から８のいずれか１項に記載の人体検出装置。

【請求項11】

前記推定部は、最小二乗法または非線形最小二乗法によって前記近似関数を算出する、
請求項９または１０に記載の人体検出装置。

【請求項12】

前記赤外線センサの出力に基づく信号から、前記視野内に人体が存在しているか否かを、前記第１判定部とは異なる判定手法により判定する第２判定部と、
前記第１判定部の判定結果及び前記第２判定部の判定結果に基づいて、人体の存在を検出する検出部と、
をさらに備える請求項１から１１のいずれか１項に記載の人体検出装置。

【請求項13】

前記第１判定部によって前記放射体が人体ではないと判定された場合に、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値から基準補正値を減算して補正信号を出力する信号補正部を備え、
前記第２判定部は、前記補正信号を用いて判定する、
請求項１２に記載の人体検出装置。

【請求項14】

互いに視野が異なる複数の前記赤外線センサを備え、
前記第２判定部は、前記複数の赤外線センサの出力に基づく信号同士の差分から、前記視野内に人体が存在しているか否かを判定する、
請求項１３に記載の人体検出装置。

【請求項15】

前記信号補正部は、前記第１判定部によって前記放射体が人体でないと判定された場合の前記複数の赤外線センサそれぞれの信号を、当該赤外線センサの信号に対する前記基準補正値として用いる、
請求項１４に記載の人体検出装置。

【請求項16】

前記複数の赤外線センサは、机の下部空間の手前側に視野を有する赤外線センサと、前記下部空間の奥側に視野を有する赤外線センサとを有する、
請求項１４または１５に記載の人体検出装置。

【請求項17】

請求項１から１６のいずれか１項に記載の人体検出装置と、
前記赤外線センサと、
を備える人体検出システム。

【請求項18】

コンピュータを、
赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得部と、
前記赤外線センサの出力に基づく信号の経時変化の特性を推定する推定部と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定部
として機能させ、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数の少なくとも１つのパラメータであるプログラム。

【請求項19】

コンピュータを、
赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得部と、
前記赤外線センサの出力に基づく信号の経時変化の特性を推定する推定部と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定部
として機能させ、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数の残差の絶対値または二乗平均に基づく値であるプログラム。

【請求項20】

コンピュータを、
赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得部と、
前記赤外線センサの出力に基づく信号の経時変化の特性を推定する推定部と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定部
として機能させ、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数から予測される信号値であるプログラム。

【請求項21】

赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得段階と、
前記信号の経時変化の特性を推定する推定段階と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定段階と、
を備え、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数の少なくとも１つのパラメータである人体検出方法。

【請求項22】

赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得段階と、
前記信号の経時変化の特性を推定する推定段階と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定段階と、
を備え、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数の残差の絶対値または二乗平均に基づく値である人体検出方法。

【請求項23】

赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得段階と、
前記信号の経時変化の特性を推定する推定段階と、
前記特性に基づいて、前記赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定段階と、
を備え、
前記特性は、前記赤外線センサの出力に基づく信号の値と、時間との関係を近似した近似関数から予測される信号値である人体検出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、人体検出装置、人体検出システム、プログラムおよび人体検出方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、赤外線センサを用いて人体の検出を行う様々な手法が提案されている（例えば、特許文献１，２参照）。
特許文献１ 特許第５３０８８９８号
特許文献２ 特会２０１４－７５７５５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

近年、検出精度の向上が望まれている。

【課題を解決するための手段】

【0004】

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得部と、赤外線センサの出力に基づく信号の経時変化の特性を推定する推定部と、特性に基づいて、赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定部と、を備える人体検出装置が提供される。

【0005】

本発明の第２の態様においては、第１の態様の人体検出装置と、赤外線センサと、を備える人体検出システムが提供される。

【0006】

本発明の第３の態様においては、コンピュータを、赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得部と、赤外線センサの出力に基づく信号の経時変化の特性を推定する推定部と、特性に基づいて、赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定部として機能させるプログラムが提供される。

【0007】

本発明の第４の態様においては、赤外線センサの出力に基づく信号を取得する取得段階と、信号の経時変化の特性を推定する推定段階と、特性に基づいて、赤外線センサの視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する第１判定段階と、を備える人体検出方法が提供される。

【0008】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施形態に係る人体検出システムを示すブロック図である。

【図2】複数の赤外線センサの配置状態を示す。

【図3】本実施形態に係る人体検出装置の動作を示すフローチャートである。

【図4】赤外線センサからの出力に基づく信号（ｙ_１、ｙ_２）の波形を示す。

【図5】信号（ｚ_１、ｚ_２）同士の差分と、人体が存在するかの判定結果との関係を示す。

【図6】赤外線センサからの出力に基づく信号（ｙ_１、ｙ_２）の波形、信号（ｚ_１、ｚ_２）の波形、および、人体の検出結果を示す。

【図7】本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータの例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0011】

［１．人体検出システムの構成］
図１は、本実施形態に係る人体検出システム１を示すブロック図である。人体検出システム１は、対象とする空間内で人体を検出するものであり、１または複数の赤外線センサ２０と、人体検出装置１０とを備える。本実施形態では一例として、人体検出システム１は、フリーアドレスオフィスにおいて各座席空間で人体を検出するものであり、座席空間ごとに１または複数の赤外線センサ２０と、人体検出装置１０とを備えてよい。

【0012】

［１－１．赤外線センサ］
各赤外線センサ２０は、視野（例えば観察可能な範囲）内から受光した赤外線に基づいて信号を出力するセンサである。赤外線センサ２０による赤外線の検知距離は１ｍ程度でよい。

【0013】

赤外線センサ２０は、赤外線エネルギーを吸収することによって発生する温度変化を利用する熱型赤外線センサであってもよいし、入射した光エネルギーで励起された電子によって生じる導電率の変化または起電力を利用する量子型赤外線センサであってもよい。

【0014】

熱型赤外線センサとしては、焦電効果を用いた焦電素子、熱電効果を用いた熱電対およびサーモパイル、温度による電気抵抗の変化効果を用いたボロメータ等が挙げられる。量子型赤外線センサとしては、外部光電効果を用いた光電管、内部光電効果を用いた光伝導型センサおよび光起電力型センサが挙げられる。光伝導型センサおよび光起電力型センサとしては、テルル化カドミウム水銀を含む材料（ＨｇＣｄＴｅ等）、インジウムおよびアンチモン、砒素を含む材料（ＩｎＳｂ、ＩｎＡｓＳｂ、ＩｎＡｓ等）等を素子素材としたフォトダイオードおよびフォトトランジスタが挙げられる。

【0015】

熱型赤外線センサと量子型赤外線センサとの間では、量子型赤外線センサが好ましい。量子型赤外線センサは、入射される赤外線のエネルギーの絶対量を検知できるためである。また、赤外線センサ２０は、非冷却で動作可能であることが好ましく、低消費電力の観点からバイアス不要で動作可能であることが好ましい。

【0016】

なお、本実施形態では一例として、人体検出装置１０にはＮ個（但しＮは２以上の整数）の赤外線センサ２０（赤外線センサ２０_１，…２０_Ｎとも称する）が接続されている。ここで、添え字の「１」，…「Ｎ」は赤外線センサ２０の識別番号を表す。赤外線センサ２０の順序は任意に設定されてよい。

【0017】

Ｎ個の赤外線センサ２０は、互いに視野が異なってよく、少なくとも一部の赤外線センサ２０同士で視野が重なっていてもよい。Ｎ個の赤外線センサ２０は、同一の基板（例えばプリント基板）上に配置されてもよく、異なる基板上にそれぞれ配置されてもよい。量子型赤外線センサを用いる場合は、同一の半導体基板（例えばＧａＡｓ基板またはＳｉ基板）上にＮ個の半導体積層構造を形成し、これをＮ個の赤外線センサとして使用してもよい。この場合、Ｎ個の赤外線積層構造に対する赤外線の入射角（視野角）をそれぞれ制御してもよい。一例として、Ｎ個の赤外線センサ２０は、旭化成エレクトロニクス社製の赤外線センサ「ＡＫ９７５０」（商品名）であってよい。

【0018】

［１－２．人体検出装置］
人体検出装置１０は、Ｎ個の赤外線センサ２０に接続されており、取得部１０１と、信号補正部１０２と、格納部１０３と、推定部１０４と、第１判定部１０５と、第２判定部１０６と、検出部１０７とを備える。これらの構成はアナログ回路、デジタル回路、および、プログラムにより動作するプロセッサまたはマイクロコントローラのいずれかまたはその組み合わせを用いて構成されてよい。

【0019】

［１－２－１．取得部］
取得部１０１は、Ｎ個の赤外線センサ２０の出力に基づく信号（ｙ）（信号（ｙ_１，…ｙ_ｎ，…ｙ_Ｎ）とも称する）をそれぞれ取得する。ここで、赤外線センサ２０の出力に基づく信号とは、出力そのものでもよいし、当該出力にＡ／Ｄ変換および増幅等の信号処理が施されたものでもよい。信号（ｙ_ｎ）（但し、ｎは１≦ｎ≦Ｎの整数）とは、ｎ番目の赤外線センサ２０_ｎによる出力に基づく信号（ｙ）である。後述の補正信号（ｚ_ｎ）等についても同様である。

【0020】

取得部１０１は、赤外線センサ２０_ｎが出力する毎に信号（ｙ_ｎ）を取得してもよいし、基準時間の経過毎に取得してもよい。異なる赤外線センサ２０の間で取得タイミングは厳密に一致していなくてもよく、例えば１０ｍｓ未満の誤差を含んでよい。取得部１０１は、赤外線センサ２０に有線接続されてもよいし、無線接続されてもよい。取得部１０１は、信号（ｙ_ｎ）を取得する毎に、当該信号（ｙ_ｎ）を取得部１０１による取得タイミングの時刻と対応付けて信号補正部１０２に供給してよい。なお、赤外線センサ２０が出力タイミングの時刻を含めて出力を行う場合には、取得部１０１は、信号（ｙ）を赤外線センサ２０からの出力タイミングの時刻と対応付けて信号補正部１０２に供給してもよい。

【0021】

［１－２－２．信号補正部］
信号補正部１０２は、第１判定部１０５による判定結果に応じて信号（ｙ）の値から基準補正値を減算した信号（ｚ）（信号（ｚ_１，…ｚ_ｎ，…ｚ_Ｎ）とも称する）を出力する。信号（ｚ）は補正信号の一例である。信号補正部１０２は、信号（ｚ）を、取得部１０１による取得タイミングと対応付けて格納部１０３に供給してよい。

【0022】

［１－２－３．格納部］
格納部１０３は、信号（ｚ）をバッファリングする。格納部１０３は、バッファリングされた１または複数の信号（ｚ）を、取得部１０１による取得タイミングと対応付けて推定部１０４に供給してよい。また、格納部１０３は、バッファリングされた１または複数の信号（ｚ）を第２判定部１０６に供給してよい。

【0023】

［１－２－４．推定部］
推定部１０４は、信号（ｚ）の経時変化の１または複数の特性を推定する。信号（ｚ）の経時変化の特性とは、例えば信号（ｚ）の値と、時間（ｔ）との関係を近似した近似関数ｚ＝ｆ（ｔ）によって定まる性質でよい。推定部１０４は、推定した特性を第１判定部１０５に供給してよい。

【0024】

［１－２－５．第１判定部］
第１判定部１０５は、推定部１０４から供給される特性に基づいて、赤外線センサ２０の視野内における赤外線の放射体が人体か否かを判定する。例えば、第１判定部１０５は、放射体が人体であるか、人体からの余熱を放出する物体であるかを判定してよい。人体からの余熱とは、人体から受けて物体に残存する熱でよい。人体から受ける熱は熱伝導に起因してもよいし、対流，輻射に起因してもよい。余熱を放出する物体は、一例として椅子の座板、背もたれ、ひじ掛け、ヘッドレストでもよいし、机の上面でもよいし、キーボードおよび／またはマウスでもよいし、床でもよい。第１判定部１０５は、判定結果を信号補正部１０２および検出部１０７に供給してよい。

【0025】

［１－２－６．第２判定部］
第２判定部１０６は、信号（ｚ）から、視野内に人体が存在しているか否かを判定する。例えば、第２判定部１０６は、信号補正部１０２により補正された信号（ｚ）を用いて判定を行ってよい。第２判定部１０６による判定手法は、推定部１０４および第１判定部１０５による判定手法と異なってよい。第２判定部１０６は、判定結果を検出部１０７に供給してよい。

【0026】

［１－２－７．検出部］
検出部１０７は、第１判定部１０５の判定結果及び第２判定部１０６の判定結果に基づいて、人体の存在を検出する。検出部１０７は、検出結果を外部の装置に出力してよい。例えば、検出部１０７は、座席の空き状況を表示する表示装置に検出結果を出力してよい。これにより、使用可能な座席がフリーアドレスオフィスの利用者に提示される。これに加えて／代えて、検出部１０７は、座席ごとの照明装置および／または空調装置に対して検出結果を出力してよい。これにより、使用中の座席のみに対して照明および／または空調を行うことができる。

【0027】

以上の人体検出システム１によれば、信号の経時変化の特性を推定して赤外線の放射体が人体か否かの判定に用いるので、放射体が人体であるか否かを正確に判定することができる。従って、視野内における人体の有無を正確に検出することができる。

【0028】

また、第１判定部１０５および第２判定部１０６の判定結果に基づいて人体の存在を検出するので、何れか一方の判定結果のみから人体の存在を検出する場合と比較して、検出の精度を高めることができる。

【0029】

［２．赤外線センサの配置］
図２は、複数の赤外線センサ２０の配置状態を示す。本実施形態では一例として、複数の赤外線センサ２０は、机２００の下部空間の手前側に視野を有する赤外線センサ２０_１と、下部空間の奥側に視野を有する赤外線センサ２０_２とを有する。なお、机２００は座席空間ごとに設けられてもよいし、複数の座席空間にわたって（一例として図の紙面の表面側から裏面側に向かう方向に延在して）設けられてもよい。また、各座席空間には椅子２０１が配置されてよい。椅子２０１は不使用時に机２００の下部空間に収納可能であってよい。

【0030】

ここで、図中の右側部分に示すように、赤外線センサ２０_１，２０_２は、人体１００が座席空間に存在する場合、つまり椅子２０１に座っている場合には、人体１００の脚部から放射される赤外線を検出してよい。この場合、視野内に占める脚部の割合から、赤外線センサ２０_１の出力は赤外線センサ２０_２の出力よりも大きくてよい。

【0031】

また、図中の左側部分に示すように、赤外線センサ２０_１，２０_２は、人体１００が座席空間に存在しない場合、つまり椅子２０１に座っていない場合には、床および／または椅子２０１から放射される赤外線を検出してよい。ここで、椅子２０１の座板には人体１００の体温が伝達されるため、人体１００が椅子２０１から立ち上がった場合には、座板から余熱が放出される。そのため、人体１００が座席空間から離れて机２００の下部空間に椅子２０１が収納された場合には、赤外線センサ２０_１，２０_２は、椅子２０１の座板から放射される赤外線を検出してよい。この場合、視野内に占める座板の割合から、赤外線センサ２０_１の出力は赤外線センサ２０_２の出力よりも大きくてよい。

【0032】

［３．人体検出装置の動作］
図３は、本実施形態に係る人体検出装置１０の動作を示すフローチャートである。人体検出装置１０は、Ｓ１～Ｓ１５の処理を実行することにより、対象とする空間（本実施形態では一例として座席空間）に人体１００が存在するか否かを推定する。なお、以下で説明する動作は人体検出システム１が起動されることにより開始してよい。

【0033】

まず、ステップＳ１において取得部１０１が赤外線センサ２０の出力に基づく信号（ｙ）を取得する。本実施形態では一例として、取得部１０１は、机の２００の下部空間の手前側に視野を有する赤外線センサ２０_１から信号（ｙ_１）を取得し、下部空間の奥側に視野を有する赤外線センサ２０_２から信号（ｙ_２）を取得してよい。

【0034】

次に、ステップＳ３において信号補正部１０２が後述のステップＳ９での第１判定部１０５による判定結果に応じて信号（ｙ）を補正し、補正後の信号（ｚ）を出力する。例えば、信号補正部１０２は、第１判定部１０５によって赤外線の放射体が人体１００ではないと判定された場合（一例として放射体が椅子２０１の座板であると判定された場合）に、信号（ｙ）の値から基準補正値を減算して信号（ｙ）を補正する。基準補正値は後述のステップ１１の処理で設定されてよい。信号補正部１０２は、第１判定部１０５によって放射体が人体１００であると判定された場合には、信号（ｙ）をそのまま信号（ｚ）としてよい。

【0035】

次に、ステップＳ５において格納部１０３が信号（ｚ）をバッファリングする。格納部１０３は、赤外線センサ２０ごとに信号（ｚ）をバッファリングしてよい。格納部１０３は、推定部１０４により信号（ｚ）の経時変化の特性が推定されうる量の信号（ｚ）をバッファリングしてよい。一例として、格納部１０３は、各赤外線センサ２０について３０秒分の信号（ｚ）をバッファリングしてよい。

【0036】

次に、ステップＳ７において推定部１０４が信号の経時変化の特性を推定する。例えば、推定部１０４は、格納部１０３でバッファリングされた複数の信号（ｚ）の値と、時間（ｔ）との関係を近似した近似関数ｚ＝ｆ（ｔ）を算出し、近似関数ｚ＝ｆ（ｔ）の少なくとも１つのパラメータを特性として推定してよい。これに加えて／代えて、推定部１０４は、近似関数ｚ＝ｆ（ｔ）の残差の二乗平均に基づく値ｅｒｒを特性として推定してよい。残差とは、近似関数から推測される信号値と、信号（ｚ）の値との誤差でよい。残差の二乗平均に基づく値とは、二乗平均の値から導出される値でよい。値ｅｒｒは、残差の絶対値に基づく値でもよい。推定部１０４は、机２００の下部空間の手前側に視野を有する設置された赤外線センサ２０_１の信号（ｚ）について特性を推定してよい。

【0037】

例えば、推定部１０４は、指数関数を近似関数としてよく、非線形最小二乗法によって近似関数を算出してよい。一例として、推定部１０４は、指数関数ｚ＝ａｅ^ｂｔ＋ｃ（指数関数（１）と称する）を近似関数として算出してよい。また、推定部１０４は、パラメータａ，ｂ，ｃのうち信号（ｚ）の減少速度に影響するパラメータｂを経時変化の特性として推定してよい。なお、推定部１０４は、パラメータａの値を信号（ｚ）の減少開始点から算出してよく、パラメータｃの値を定数（一例として格納部１０３に記憶済みの信号（ｚ）の最小値からマージン（α）を減算した値）を用いてよい。マージン（α）としては２０，３０などの任意の数を用いてよい。指数関数を近似関数とする場合には、信号（ｚ）の経時変化がニュートンの冷却の法則に従うものか否かを判定することができるため、信号（ｚ）の経時変化が熱放出によるものか否かを正確に判定することができる。

【0038】

これに代えて、推定部１０４は、線形関数を近似関数としてもよく、最小二乗法によって近似関数を算出してよい。一例として、推定部１０４は、ｚｔ平面における各信号（ｚ）のプロットを、Ｚ＝ｌｎ（ｚ－ｃ），Ｔ＝ｔで表されるＺＴ平面内のプロットへと変換して、信号（Ｚ）の値と、時間（Ｔ）との関係を近似した線形関数Ｚ＝Ａ＋ＢＴ（線形関数（２）と称する）を近似関数として算出してよい。また、推定部１０４は、この近似関数のパラメータＡ，Ｂおよび／または残差の二乗平均ｅｒｒを信号（ｚ）の経時変化の特性として推定してよい。近似関数を線形関数とする場合には、他の関数とする場合と比較して近似を容易化することができる。なお、線形関数は、区分的に定義される区分線形関数でもよい。

【0039】

ここで、線形関数（２）は指数関数（１）（一例としてｚ＝ａｅ^ｂｔ＋ｃ）の項ｃを右辺に移項し、両辺の自然対数を取って指数関数（１）をｌｎ（ｚ－ｃ）＝ｌｎ（ａ）＋ｂｔに変形し、Ｚ＝ｌｎ（ｚ－ｃ），Ａ＝ｌｎ（ａ），Ｂ＝ｂ，Ｔ＝ｔの置換を行うことで導出される。そのため、本実施形態では一例として、推定部１０４は線形関数（２）のパラメータＡ，Ｂから更に指数関数（１）のパラメータａ，ｂを算出する。これにより、線形関数（２）の近似計算を行うことで、指数関数（１）のパラメータを算出することができる。また、推定部１０４は、線形関数（２）から推測される信号値と、信号（Ｚ）の値との差を残差として用い、その二乗平均ｅｒｒを算出する。

【0040】

次に、ステップＳ９において第１判定部１０５が経時変化の特性に基づいて、赤外線センサ２０の視野内における赤外線の放射体が人体１００か否かを判定する。例えば、第１判定部１０５は、推定された少なくとも１つのパラメータのそれぞれが基準範囲に含まれるか否かを判定することで放射体が人体１００か否かを判定してよい。これに加えて／代えて、第１判定部１０５は、推定された残差の二乗平均ｅｒｒが基準範囲に含まれるか否かを判定することで放射体が人体１００か否かを判定してよい。本実施形態においては一例として、第１判定部１０５はパラメータｂが一般的な温度低下の範囲である－０．０３５≦ｂ≦－０．０１５を満たし、かつ、残差の二乗平均ｅｒｒがｅｒｒ≦０．０３を満たす場合に、放射体が人体１００ではなく椅子２０１の座板であると判定し、これ以外の場合には放射体が人体１００であると判定してよい。なお、パラメータｂおよび残差の二乗平均の範囲はこれに限らず、例えば－０．０１５＜ｂ≦－０．０１かつｅｒｒ≦０．０１でもよい。

【0041】

次に、ステップＳ１１において信号補正部１０２が基準補正値を設定する。例えば、信号補正部１０２は、ステップＳ９において放射体が人体１００でないと判定された場合には、複数の赤外線センサ２０それぞれの信号（ｚ）を、当該赤外線センサ２０の信号（ｙ）に対する基準補正値として設定する。一例として、信号補正部１０２は、ステップＳ１１の処理が複数回行われる結果、放射体が人体１００ではないとして判定内容が切り替わったときの赤外線センサ２０_１，２０_２からの信号（ｚ_１，ｚ_２）の値を、以降のステップＳ３の処理で信号（ｙ_１，ｙ_２）から信号（ｚ_１，ｚ_２）への補正に用いる基準補正値として設定してよい。

【0042】

信号補正部１０２は、ステップＳ９において放射体が人体１００であると判定された場合には、各赤外線センサ２０の信号に対する基準補正値を０に設定してよい。これに加え、信号補正部１０２は、机２００の下部空間に配置された椅子２０１の座板が十分に冷えたと判断される場合（例えば信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分が閾値Ｄ_ｔｈ１（一例としてＤ_ｔｈ１＜０）を下回った場合）に各赤外線センサ２０の信号に対する基準補正値を０に設定してもよい。また、信号補正部１０２は、椅子２０１が引かれたと判断される場合（例えば信号（ｙ_１，ｙ_２）同士の差分が０であると判断される場合）に各赤外線センサ２０の基準補正値を０に設定してもよい。一例として、信号補正部１０２は、現時点での基準補正値を設定した時点での信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分と、現時点での信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分の正負を反転した値とが等しくなる場合に、当該基準補正値を０に設定してもよい。

【0043】

次に、ステップＳ１３において第２判定部１０６が複数の赤外線センサ２０の出力に基づく信号同士の差分から、視野内に人体１００が存在しているか否かを判定する。例えば、第２判定部１０６は差分が閾値Ｄ_ｔｈ２（一例として、閾値Ｄ_ｔｈ２はＤ_ｔｈ１の正負を反転した値）より大きい場合に人体１００が存在すると判定するが、差分が閾値より小さい場合に人体１００が存在すると判定してもよい。

【0044】

ここで、本実施形態では一例として、ステップＳ９で放射体が人体１００であると判定される場合には、ステップＳ１１で各赤外線センサ２０の基準補正値が０に設定され、ステップＳ３で信号（ｙ）がそのまま信号（ｚ）とされる。そのため、視野内に占める脚部の割合から、赤外線センサ２０_１の出力に基づく信号（ｙ_１，ｚ_１）は、赤外線センサ２０_２の出力に基づく信号（ｙ_２，ｚ_２）よりも大きくてよい。また、ステップＳ９で放射体が人体１００ではないと判定される場合には、各赤外線センサ２０の信号（ｚ）がステップＳ１１で当該赤外線センサ２０の基準補正値として設定され、ステップＳ３で信号（ｙ）から信号（ｚ）への補正に用いられる。そのため、視野内の環境に変化がない限り、視野内に占める座板の割合から赤外線センサ２０_１の出力に基づく信号（ｙ_１）は赤外線センサ２０_２の出力に基づく信号（ｙ_２）よりも大きくなり得るが、信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分は０近傍となる。以上より、第２判定部１０６は、信号（ｚ_１）から信号（ｚ_２）を減算した差分が閾値Ｄ_ｔｈ２よりも大きい場合には視野内に人体１００が存在すると判定し、当該差分が閾値Ｄ_ｔｈ２よりも小さい場合には視野内に人体１００が存在しないと判定してよい。第２判定部１０６は、ステップＳ９で放射体が人体であると判定される場合と、人体でないと判定される場合とで、閾値Ｄ_ｔｈ２を切り替えてもよい。また、第２判定部１０６は、ステップＳ１３で人体が存在すると判定した場合と、人体が存在しないと判定した場合とで閾値Ｄ_ｔｈ２を切り替えて判定にヒステリシス特性を持たせてよい。

【0045】

次に、ステップＳ１５において検出部１０７が、判定結果に基づいて人体１００の存在を検出する。例えば検出部１０７は、第１判定部１０５により放射体が人体１００であると判定され、かつ、第２判定部１０６により人体１００が存在していると判定された場合に座席空間に人体１００が存在すると検出してよい。また、本実施形態においては第１判定部１０５の判定結果に応じて信号補正部１０２により補正された信号（ｚ）を用いて第２判定部１０６が判定を行うため、検出部１０７は第２判定部１０６により人体１００が存在していると判定された場合に人体１００が存在すると検出してもよい。なお、検出部１０７は、検出の内容が切り替わった場合には、判定に用いられた信号（ｚ）のタイミングまで遡って検出結果の履歴を変更してよい。例えば、検出部１０７は、人体１００が存在すると検出内容が切り替わった場合に、人体１００が存在しないと検出していた過去の期間の少なくとも一部について、人体１００が存在していたと検出結果の履歴を変更してよい。一例として、検出部１０７は、推定部１０４で特性推定に用いられた最も古い信号（ｚ）の取得タイミングまで遡って検出結果の履歴を変更してよい。

【0046】

以上の動作によれば、信号（ｚ）の値と、時間（ｔ）との関係を近似した近似関数の少なくとも１つのパラメータのそれぞれが基準範囲に含まれるか否かを判定することで放射体が人体１００か否かが第１判定部１０５により判定される。従って、信号（ｚ）の変化を正確に推定し、放射体が人体１００であるか否かを正確に判定することができる。

【0047】

また、近似関数の残差が基準範囲に含まれるか否かを判定することで放射体が人体１００か否かが第１判定部１０５により判定される。従って、信号（ｚ）の変化が近似関数で正確に近似し得るかを判定し、放射体が人体１００であるか否かをより正確に判定することができる。

【0048】

また、第１判定部１０５により放射体が人体１００ではないと判定された場合に基準補正値を減算した補正信号を用いて第２判定部１０６が人体１００の有無を判定するので、第１判定部１０５による判定結果を第２判定部１０６による判定に影響させ、判定精度を高めることができる。

【0049】

また、第２判定部１０６が信号（ｚ）同士の差分から視野内に人体１００が存在しているか否かを判定するので、人体１００が存在するとき、および／または、人体１００が存在しないときに複数の赤外線センサ２０の間で出力が異なるように赤外線センサ２０が設置される場合に、人体１００が存在しているか否かを正確に検出することができる。

【0050】

また、放射体が人体１００でないと判定された場合の赤外線センサ２０それぞれの信号（ｚ）が当該赤外線センサ２０の信号（ｙ）に対する基準補正値として用いられるので、人体１００が存在しないときの差分を概ね０にすることができる。従って、このような差分を用いることにより、人体１００が存在するか否かを正確に判定することができる。

【0051】

［４．動作の具体例］
［４－１．信号（ｙ）の波形］
図４は、赤外線センサ２０_１，２０_２からの出力に基づく信号（ｙ_１、ｙ_２）の波形を示す。図中の横軸は時間（秒）を示し、縦軸は信号（ｙ）の値（任意単位）を示す。

【0052】

図中、上側のグラフは、時点ｔ１１で椅子２０１に人が座った場合の波形を示す。このグラフに示されるように、時点０～ｔ１１の期間では、視野内に占める座板および床面の割合の違いから、信号（ｙ_１、ｙ_２）の値に差分が生じている。また、時点ｔ１１で椅子２０１に人が座ると、人体１００の脚部から放射される赤外線によって信号（ｙ_１、ｙ_２）の値がそれぞれ高くなる。また、視野内に占める脚部の割合の違いから信号（ｙ_１、ｙ_２）の差分が大きくなり、一例として２００程度となる。

【0053】

また、図中、下側のグラフでは、時点ｔ２１で椅子２０１を引いて人が立ち上がり、時点ｔ２２で椅子２０１を収納した後、時点ｔ２３で椅子２０１が引かれて椅子２０１に人が座った場合の波形を示す。このグラフに示されるように、時点ｔ２１、ｔ２３で椅子２０１が引かれると視野内を床面が占める結果、信号（ｙ_１、ｙ_２）の値がそれぞれ下がり、差分が小さくなる。また、時点ｔ２２で椅子２０１が机２００の下部空間に収納されると、余熱として座板から放射される赤外線によって信号（ｙ_１、ｙ_２）の値がそれぞれ高くなり、視野内に占める座板の割合の違いから信号（ｙ_１、ｙ_２）の差分が大きくなり、一例として２００程度となる。そして、座板の余熱が放出されるにつれて信号（ｙ_１、ｙ_２）の値がそれぞれ低くなる。また、信号（ｙ_１、ｙ_２）の差分が小さくなり、一例として１００程度となる。なお、本実施形態では一例として、人体１００が椅子２０１に座っている場合に脚部が視野内に占める割合よりも、椅子２０１が収納された場合に座板が視野内に占める割合の方が大きい。そのため、人体１００が椅子２０１に座っている場合（上側のグラフの時点ｔ１１以降を参照）よりも、人体１００が離席して椅子２０１を収納した直後の方が信号（ｙ_１、ｙ_２）の値が大きい。

【0054】

［４－２．信号（ｚ）の差分による判定］
図５は、信号（ｚ_１、ｚ_２）同士の差分と、人体１００が存在するかの判定結果との関係を示す。図中の横軸は時間（秒）を示し、縦軸は信号（ｚ）同士の差分（任意単位）を示す。

【0055】

第２判定部１０６は、格納部１０３に格納された過去の複数のタイミングでの信号同士の差分をそれぞれ閾値Ｄ_ｔｈ２と比較して、閾値Ｄ_ｔｈ２より大きい差分の割合が基準割合（一例として５割）を超える場合に人体１００が存在していると判定してよい。過去の複数のタイミングでの信号同士の差分とは、直近のタイムウィンドウΔＴ内の信号同士の差分でよく、例えば格納部１０３にバッファリングされる期間（本実施形態では一例として３０秒）内での信号同士の差分でよい。

【0056】

例えば、時点ｔ３１，ｔ３２において第２判定部１０６は、直近のタイムウィンドウΔＴ（図中、左側，中央の破線枠）内の差分のうち、閾値Ｄ_ｔｈ２より大きい差分の割合が５割を超えることから、人体１００が存在していると判定してよい。また、時点ｔ３３において第２判定部１０６は、直近のタイムウィンドウΔＴ（図中、右側の破線枠）内の差分のうち、閾値Ｄ_ｔｈ２より大きい差分の割合が５割を超えないことから、人体１００が存在していないと判定してよい。

【0057】

［４－３．動作例］
図６は、赤外線センサ２０_１，２０_２からの出力に基づく信号（ｙ_１、ｙ_２）の波形、信号（ｚ_１、ｚ_２）の波形、および、人体１００の検出結果を示す。なお、図中、上段，中段のグラフは、時点ｔ４１で椅子２０１を引いて人が立ち上がり椅子２０１を収納した後、時点ｔ４４で再び椅子２０１が引かれて椅子２０１に人が座った場合の信号（ｙ_１、ｙ_２），信号（ｚ_１、ｚ_２）の波形を示す。

【0058】

まず、時点０～ｔ４２の期間では信号（ｚ）の近似関数ｚ＝ａｅ^ｂｔ＋ｃのパラメータｂおよび残差の二乗平均ｅｒｒが－０．０３５≦ｂ≦－０．０１５およびｅｒｒ≦０．０３の少なくとも一方を満たさないとして、放射体が人体１００であると判定される（Ｓ９）。これにより、基準補正値が０に設定されて（Ｓ１１）、赤外線センサ２０_１，２０_２からの信号（ｙ_１，ｙ_２）がそのまま信号（ｚ_１，ｚ_２）とされる（Ｓ３）。そして、過去の複数のタイミングでの信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分のうち、閾値Ｄ_ｔｈ２より大きい差分が基準割合よりも多いと判定されて、人体１００が存在すると判定される結果（Ｓ１３）、座席空間に人体１００が存在すると検出される（Ｓ１５）。

【0059】

次に、時点ｔ４２～ｔ４４の期間ではパラメータｂおよび残差の二乗平均ｅｒｒが－０．０３５≦ｂ≦－０．０１５およびｅｒｒ≦０．０３を満たすとして、放射体が人体１００でないと判定される（Ｓ９）。これにより、時点ｔ４２での信号（ｚ_１，ｚ_２）の値が基準補正値として設定されて（Ｓ１１）、赤外線センサ２０_１，２０_２からの信号（ｙ_１，ｙ_２）から基準補正値が減算されて信号（ｚ_１，ｚ_２）とされ（Ｓ３）、信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分は０近傍となる。そして、時点ｔ４２～ｔ４３の期間では過去の複数のタイミングでの信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分のうち、閾値Ｄ_ｔｈ２より大きい差分が基準割合よりも多いと判定されて、人体１００が存在すると判定される結果（Ｓ１３）、座席空間に人体１００が存在すると検出される（Ｓ１５）。また、時点ｔ４３～ｔ４４の期間では過去の複数のタイミングでの信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分のうち、閾値Ｄ_ｔｈ２より大きい差分が基準割合よりも少ないと判定されて、人体１００が存在しないと判定される結果（Ｓ１３）、座席空間に人体１００が存在しないと検出される（Ｓ１５）。

【0060】

次に、時点ｔ４４以降の期間ではパラメータｂおよび残差の二乗平均ｅｒｒが－０．０３５≦ｂ≦－０．０１５およびｅｒｒ≦０．０３の少なくとも一方を満たさないとして、放射体が人体１００であると判定される（Ｓ９）。これにより、基準補正値が０に設定されて（Ｓ１１）、赤外線センサ２０_１，２０_２からの信号（ｙ_１，ｙ_２）がそのまま信号（ｚ_１，ｚ_２）とされる（Ｓ３）。そして、時点ｔ４４～ｔ４５の期間では過去の複数のタイミングでの信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分のうち、閾値Ｄ_ｔｈ２より大きい差分が基準割合よりも少ないと判定されて、人体１００が存在しないと判定される結果（Ｓ１３）、座席空間に人体１００が存在しないと検出される（Ｓ１５）。また、時点ｔ４５以降の期間では過去の複数のタイミングでの信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分のうち、閾値Ｄ_ｔｈ２より大きい差分が基準割合よりも多いと判定されて、人体１００が存在すると判定される結果（Ｓ１３）、座席空間に人体１００が存在すると検出される（Ｓ１５）。

【0061】

なお、上記の実施形態では人体検出装置１０は複数の赤外線センサ２０からの出力に基づいて、赤外線の放射体が人体１００であるか否か、人体１００が存在するか否かを判定することとして説明したが、一の赤外線センサ２０からの出力に基づいて判定を行ってもよい。また、人体検出装置１０は複数の赤外線センサ２０に接続されることとして説明したが赤外線センサを有することとしてもよい。

【0062】

信号補正部１０２は信号（ｙ）から基準補正値を減算して信号（ｙ）を信号（ｚ）に補正することとして説明したが、これに代えて／加えて、第１判定部１０５で判定に用いられる基準範囲の上限値および／または下限値に基準補正値を加算してもよい。

【0063】

また、第１判定部１０５は、推定された近似関数の少なくとも１つのパラメータのそれぞれが基準範囲に含まれるか否かを判定することで放射体が人体１００か否かを判定することとして説明した。しかしながら、第１判定部１０５は、推定された複数のパラメータに基づく値が基準範囲内かを判定することで放射体が人体１００かを判定してもよい。例えば、複数のパラメータから単一の値を算出し、この値が基準範囲内かを判定することで放射体が人体１００かを判定してもよい。

【0064】

また、第１判定部１０５は、信号（ｚ）の経時変化の特性として近似関数のパラメータおよび／または残差の二乗平均を用いることとして説明したが、近似関数から予測される信号値を用いてもよい。例えば、第１判定部１０５は、予測される信号値と基準閾値とを比較することで放射体が人体１００か否かを判定してよい。この場合には、推定される信号値と基準閾値を比較することで放射体が人体１００か否かを判定するので、将来的に信号値が基準閾値を上回るまたは下回ることを事前に推定することができる。従って、放射体が人体１００か否かを早期に判定することができる。なお、予測される信号値とは、信号値の極限値（収束値）でもよいし、基準時間後の信号値でもよい。また、基準閾値は環境温度の近傍の値でよい。

【0065】

また、推定部１０４は、近似関数を算出して信号（ｚ）の経時変化の特性を推定することとして説明したが、近似関数を算出せずに、格納部１０３にバッファリングされた信号（ｚ）のデータ列から特性を推定してもよい。例えば、推定部１０４は、赤外線センサ２０の出力に基づく信号（ｚ）の変化パターンが、特性ごとに予め定められた複数の変化パターンの何れに対応するかを判定することで経時変化の特性を推定してよい。

【0066】

また、第２判定部１０６は、過去の複数のタイミングでの信号同士の差分のうち、閾値より大きい差分の割合が基準割合を超える場合に人体１００が存在すると判定したが、他の手法により判定を行ってもよい。例えば、第２判定部１０６は、格納部１０３に格納された赤外線センサ２０毎の直近の複数の信号（ｚ）の移動平均同士の差分が閾値より大きい場合に人体１００が存在していると判定してよい。また、第２判定部１０６は、赤外線センサ２０_１，２０_２からの最新の信号（ｚ_１，ｚ_２）同士の差分を閾値と比較することで判定を行ってもよい。

【0067】

また、人体検出装置１０は、信号補正部１０２、格納部１０３、第２判定部１０６および検出部１０７を備えることとして説明したが、これらの何れかを備えなくてもよい。例えば、人体検出装置１０は、信号補正部１０２を備えない場合には、信号（ｙ）を用いて第１判定部１０５および第２判定部１０６により判定を行ってよい。人体検出装置１０は、格納部１０３を備えない場合には、最新の信号を用いて判定を行ってよい。人体検出装置１０は、第２判定部１０６を備えない場合には、第１判定部１０５により放射体が人体であると判定される場合に人体が存在するとしてよい。人体検出装置１０は、検出部１０７を備えない場合には、第１判定部１０５および第２判定部１０６の判定結果をそのまま出力してよい。

【0068】

また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0069】

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0070】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0071】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0072】

図７は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

【0073】

本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。

【0074】

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

【0075】

通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

【0076】

ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。

【0077】

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

【0078】

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

【0079】

また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

【0080】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0081】

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。

【0082】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0083】

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0084】

１ 人体検出システム、１０ 人体検出装置、２０ 赤外線センサ、１００ 人体、１０１ 取得部、１０２ 信号補正部、１０３ 格納部、１０４ 推定部、１０５ 第１判定部、１０６ 第２判定部、１０７ 検出部、２００ 机、２０１ 椅子、２２００ コンピュータ、２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ、２２１０ ホストコントローラ、２２１２ ＣＰＵ、２２１４ ＲＡＭ、２２１６ グラフィックコントローラ、２２１８ ディスプレイデバイス、２２２０ 入／出力コントローラ、２２２２ 通信インタフェース、２２２４ ハードディスクドライブ、２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ、２２３０ ＲＯＭ、２２４０ 入／出力チップ、２２４２ キーボード

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】