特許 7467104 端末機器、電源供給制御方法、並びにプログラム

(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】2024-04-05

(45)【発行日】2024-04-15

(54)【発明の名称】端末機器、電源供給制御方法、並びにプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 23/65 20230101AFI20240408BHJP

   G03B 17/02 20210101ALI20240408BHJP

【ＦＩ】

H04N23/65 100

G03B17/02

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2019230646

(22)【出願日】2019-12-20

(65)【公開番号】P2021100175

(43)【公開日】2021-07-01

【審査請求日】2022-12-12

(73)【特許権者】

【識別番号】000001007

【氏名又は名称】キヤノン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100125254

【弁理士】

【氏名又は名称】別役 重尚

(72)【発明者】

【氏名】榊 紘輝

【審査官】藏田 敦之

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１５－１５６６１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－０１７６１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－１２８２６６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｎ ２３／６５

Ｇ０３Ｂ １７／０２

Ｇ０６Ｆ １／３２３１

Ｇ０６Ｆ １／３２９６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの手により振り下げ動作を行うことが可能な端末機器であって、
前記端末機器の３軸の夫々の方向の動きを検知し、前記３軸の加速度出力値を出力する動き検知手段と、
前記動き検知手段の出力結果に基づき、前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたか使用中に行われたかを判断する判断手段と、
前記判断手段により前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたと判断された場合には、前記端末機器を節電モードに遷移させる節電手段とを備えることを特徴とする端末機器。

【請求項2】

前記３軸の加速度出力値の二乗和平方根を演算する演算手段と、
前記演算手段より第１の動きを示す演算結果が出力された場合に前記３軸の加速度出力値の蓄積を開始するよう第１の記憶部を制御し、その後、前記演算手段より第２の動きを示す演算結果が出力された場合に前記３軸の加速度出力値の蓄積を終了するよう前記第１の記憶部を制御する制御手段と、
前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われた場合の前記３軸の加速度出力値の時系列変化を示す第１のモデルデータと、前記振り下げ動作が前記端末機器の使用中に行われた場合の前記３軸の加速度出力値の時系列変化を示す第２のモデルデータを第２の記憶部から取得する取得手段とを更に備え、
前記判断手段は、前記制御手段の制御により前記第１の記憶部への前記３軸の加速度出力値の蓄積が終了すると、前記第１の記憶部に蓄積された前記３軸の加速度出力値の時系列変化が、前記第１及び第２のモデルデータのいずれと類似するかのパターンマッチングを行い、そのパターンマッチングの結果に基づき、前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたか使用中に行われたかを判断し、
前記節電手段は、前記判断手段が前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたと判断した場合、前記端末機器を節電モードに遷移させることを特徴とする請求項１に記載の端末機器。

【請求項3】

前記パターンマッチングは、ルールベースで行われることを特徴とする請求項２記載の端末機器。

【請求項4】

前記制御手段の制御により前記第１の記憶部への前記３軸の加速度出力値の蓄積が終了すると、前記第１の記憶部に蓄積された前記３軸の加速度出力値の時系列変化を入力データとし、当該入力データに対して使用終了及び使用中の一方の結果を出力する学習モデルを構築する学習手段を更に備え、
前記学習手段は、
前記パターンマッチングが行われてから所定時間以内に前記端末機器への操作がない場合に、前記入力データに対して使用終了という結果を出力するよう追加学習し、前記学習モデルを更新する更新手段とを備えることを特徴とする請求項２又は３記載の端末機器。

【請求項5】

前記３軸の加速度出力値の二乗和平方根を演算する演算手段と、
前記演算手段より第１の動きを示す演算結果が出力された場合に前記３軸の加速度出力値の蓄積を開始するよう第１の記憶部を制御し、その後、前記演算手段より第２の動きを示す演算結果が出力された場合に前記３軸の加速度出力値の蓄積を終了するよう前記第１の記憶部を制御する制御手段と、
入力データに対して使用終了及び使用中の一方の結果を出力する学習モデルを第２の記憶部から取得する取得手段と、
を更に備え、
前記判断手段は、前記制御手段の制御により前記第１の記憶部への前記３軸の加速度出力値の蓄積が終了すると、第１の記憶部に蓄積された前記３軸の加速度出力値の時系列変化を前記入力データとし、前記学習モデルの出力結果に基づき、前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたか使用中に行われたかを判断し、
前記節電手段は、前記判断手段が前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたと判断した場合、前記端末機器を節電モードに遷移させることを特徴とする請求項１に記載の端末機器。

【請求項6】

前記学習モデルを構築する学習手段を更に備え、
前記学習手段は、前記判断手段による判断が行われてから所定時間以内に前記端末機器への操作がない場合に前記入力データに対して、使用終了という結果を出力するよう追加学習し、前記学習モデルを更新することを特徴とする請求項５記載の端末機器。

【請求項7】

前記判断手段が前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたと判断した場合であって、前記所定時間以内に前記端末機器への操作がなかった場合、前記所定時間として設定される時間を短くすることを特徴とする請求項６記載の端末機器。

【請求項8】

前記判断手段が前記振り下げ動作が前記端末機器の使用中に行われたと判断した場合であって、前記所定時間以内に前記端末機器への操作があった場合、前記所定時間として設定される時間を短くすることを特徴とする請求項６記載の端末機器。

【請求項9】

ユーザの手により振り下げ動作を行うことが可能な端末機器の電源制御方法であって、
前記端末機器の３軸の夫々の方向の動きを検知し、前記３軸の加速度出力値を出力する動き検知ステップと、
前記動き検知ステップの出力結果に基づき、前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたか使用中に行われたかを判断する判断ステップと、
前記判断ステップにて、前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたと判断された場合には、前記端末機器を節電モードに遷移させる節電ステップとを有することを特徴とする電源供給制御方法。

【請求項10】

請求項９に記載の電源供給制御方法を実行することを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、端末機器、電源供給制御方法、並びにプログラムに関し、特に、ユーザ動作を検知して節電する端末機器、電源供給制御方法、並びにプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来より、一定期間ユーザによる操作がない場合に節電モードに移行する機能が搭載されているカメラが知られている。

【0003】

例えば、被写体を探しているときなど、ユーザによる操作がなくてもカメラの電源がＯＮの状態となっている場合がある。このような場合、かかる機能により節電モードに移行することでカメラの電力の消費を抑え、バッテリー持ちが向上する。

【0004】

一方、この機能ではユーザの使用終了タイミングを確実に計れないため、不用意に節電モードに移行してしまう、もしくは節電モードに移行するまでに時間がかかるといった問題が生じている。

【0005】

かかる問題を解決する技術として、特許文献１では姿勢情報をバッファに蓄積し、蓄積された情報をもとに撮像装置の動きの有無を判断し、その判断結果に応じて節電モードへの遷移を行う技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】特開２０１２－１６５２４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、特許文献１に開示の技術では、姿勢情報を逐次バッファに蓄積し続けるため電力の消費が大きい。また、特許文献１のように撮像装置の動きの有無のみに基づき節電モードへの遷移を行うと、ユーザによる撮像装置の使用中に節電モードへ遷移してしまうという問題も生じ得る。かかる問題は、人の手によってその動き（姿勢）が変化する端末機器全般に対して該当する問題である。

【0008】

そこで、本発明の目的は、節電効率を向上させ、かつ使用中に誤って節電モードに遷移することを防止することができる端末機器、電源供給制御方法、並びにプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の請求項１に係る端末機器は、ユーザの手により振り下げ動作を行うことが可能な端末機器であって、前記端末機器の３軸の夫々の方向の動きを検知し、前記３軸の加速度出力値を出力する動き検知手段と、前記動き検知手段の出力結果に基づき、前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたか使用中に行われたかを判断する判断手段と、前記判断手段により前記振り下げ動作が前記端末機器の使用終了時に行われたと判断された場合には、前記端末機器を節電モードに遷移させる節電手段とを備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、撮像装置の節電効率を向上させ、かつその使用中に誤って節電モードに遷移することを防止することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の第１の実施形態に係る端末機器としての撮像装置の構成を示すブロック図である。

【図2A】図１におけるシステム制御部、システムメモリ、及びメモリの詳細な構成を示すブロック図である。

【図2B】図２Ａの変形例の構成を示すブロック図である。

【図3A】図１における３軸加速度センサのＸ、Ｙ、Ｚ軸を表わした図である。

【図3B】ユーザが撮像装置を使用終了時および使用中に振り下げたときの３軸加速度センサのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度出力値の時系列変化の例を示す図である。

【図3C】図３Ｂに示す３軸加速度センサのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度出力値の二乗和平方根の時系列変化の値を示す図である。

【図4A】第１の実施形態に係る電源供給制御処理のフローチャートである。

【図4B】図４Ａの続きである。

【図5】第２の実施形態に係る図２Ｂにおける学習部で構築された学習モデルの入出力データを説明するための図である。

【図6】図５の学習モデルを利用した、第２の実施形態に係る電源供給制御処理の概要を示す図である。

【図7A】第２の実施形態に係る電源供給制御処理のフローチャートである。

【図7B】図７Ａの続きである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

【0013】

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る端末機器としてのレンズユニット交換式撮像装置（以下、単に「撮像装置」という。）１の構成を示すブロック図である。

【0014】

図１において、撮像装置１は、カメラ本体１００と、カメラ本体１００と着脱可能に構成されるレンズユニット２００とで構成される。すなわち、レンズユニット２００により、入射光がカメラ本体１００の撮像素子１０５に導かれる。

【0015】

まずカメラ本体１００の構成について説明する。

【0016】

カメラ本体１００は、コネクタ１０１、レンズマウント１０２、シャッター１０３、シャッター制御部１０４、撮像素子１０５、画像処理部１０６、記録回路１０７、表示部１１１、及び通信部１２１を備える。また、カメラ本体１００は、システムタイマー１２２、システムメモリ１２３、操作部１２４、電源スイッチ１２５、シャッターボタン１２６、第１シャッタースイッチ１２７、第２シャッタースイッチ１２８、及び３軸加速度センサ１３０を備える。更に、カメラ本体１００は、メモリ１４０、システム制御部１５０、電源制御部１６０、及び電源部１７０を備える。

【0017】

シャッター制御部１０４は、画像処理部１０６からの露出情報に基づいて、後述するレンズユニット２００の絞り２０３を制御するレンズ制御部２０４と連携しながら、シャッター１０３を制御する。

【0018】

撮像素子１０５では、後述するレンズユニット２００においてレンズ２０５、絞り２０３、レンズマウント２０２を通過し、更にカメラ本体１００においてレンズマウント１０２、シャッター１０３を通過した入射光が被写体の光学像として結像される。撮像素子１０５は、その結像した被写体の光学像を電気信号（映像信号）に変換し、画像処理部１０６に出力する。

【0019】

画像処理部１０６は、撮像素子１０５より出力された映像信号に対して所定の演算を行い、その演算結果に基づいて、画素補間処理、色変換処理やホワイトバランス処理等の画像処理を映像信号に施し、撮像画像やスルー画像として表示部１１１に出力する。また、画像処理部１０６は、映像信号をＪＰＥＧ等の画像データに圧縮する機能も有する。

【0020】

記録回路１０７は、画像データの記録や読み出しが可能な半導体メモリ等の不図示の記録媒体と着脱可能な回路であって、装着された記録媒体に対して画像データの読み書きを行う。

【0021】

通信部１２１は、無線または有線ケーブルによって外部機器と接続し、映像信号や音声信号の送受信を行う。通信部１２１は無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットとも接続可能である。通信部１２１は撮像画像（又はスルー画像）のデータや、記録回路１０７を介して記録媒体に記録された画像データを送信可能であり、また、外部機器から画像データやその他の各種情報を受信することができる。

【0022】

操作部１２４は、ユーザがシステム制御部１５０に各種所定の動作指示を入力するための操作手段である。具体的には操作部１２４は、スイッチやダイヤル、タッチパネル、視線検知によるポインティング、音声認識装置等のいずれか一つ又はそれらの組み合わせにより構成される。

【0023】

システムタイマー１２２は、各種制御に用いる時間や、内蔵された時計の時間を計測する。

【0024】

システムメモリ１２３は、ＲＡＭが用いられる。システムメモリ１２３には、システム制御部１５０の動作用の定数、変数、メモリ１４０から読み出したプログラム等を展開する。また、３軸加速度センサ１３０の各軸の加速度出力値を時系列で蓄積する機能も担う。

【0025】

電源スイッチ１２５は、カメラ本体１００の電源ＯＮ、電源ＯＦＦの各モードをユーザ操作に応じて切り替え設定する。

【0026】

シャッターボタン１２６は、ユーザがカメラ本体１００に対して撮影指示を行うための操作部である。

【0027】

第１シャッタースイッチ１２７は、ユーザによるシャッターボタン１２６の操作途中の状態、いわゆる半押し（撮影準備指示）の操作があるとＯＮとなり、第１シャッタースイッチ信号ＳＷ１を発生する。システム制御部１５０は、第１シャッタースイッチ信号ＳＷ１により、オートフォーカス処理、自動露出処理、オートホワイトバランス処理、フラッシュプリ発光処理等の動作が開始する。

【0028】

第２シャッタースイッチ１２８は、ユーザによるシャッターボタン１２６の操作完了の状態、いわゆる全押し（撮影指示）の操作があるとＯＮとなり、第２シャッタースイッチ信号ＳＷ２を発生する。システム制御部１５０は、第２シャッタースイッチ信号ＳＷ２により、撮像素子１０５からの信号読み出しから記録回路１０７を介した不図示の記録媒体への画像データの書き込みまでの一連の撮影処理の動作を開始する。

【0029】

３軸加速度センサ１３０は、撮像装置１の姿勢変化を３軸（後述する図３ＡのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）における加速度出力値として検知する。

【0030】

メモリ１４０は、電気的に消去・記憶可能な不揮発性メモリも含まれ、ＲＯＭが用いられる。システム制御部１５０の動作用の定数、プログラム等が記憶される。ここでいう、プログラムとは、本実施形態にて後述する各種フローチャートを実行するためのプログラムのことである。また、メモリ１４０は、３軸加速度センサ１３０で検知される各軸の加速度出力値の時系列変化のモデルデータを記憶する機能も担う。ここで、モデルデータには、少なくとも２種類のデータが含まれる。１つは、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作が使用終了時に行われた場合の各軸の加速度出力値の時系列変化を示すデータである。もう一つは、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作が使用中に行われた場合の各軸の加速度出力値の時系列変化を示すデータである。尚、ここでいう使用終了時とは、ユーザが撮像装置１の使用（撮影、再生、ライブビュー表示等）を一定期間以上行わなくなったタイミングを指す。一方、使用中とは、ユーザが撮像装置１の使用を継続しているタイミングを指す。

【0031】

システム制御部１５０は、少なくとも一つのプロセッサーを有する制御部であり、カメラ本体１００全体の動作を制御する。

【0032】

電源制御部１６０は、電池検出回路、保護回路、ＤＣＤＣコンバータ、ＬＤＯレギュレータ等から構成されている。電池装着の有無や電池種類、残量検出や過電流を検出した際には電源を遮断することにより電源制御部１６０に接続された負荷回路を保護する機能を有する。電源制御部１６０は、システム制御部１５０の指示に基づき、電源部１７０を制御し、所望の電源電圧を所望の期間、カメラ本体１００の各部に供給する。

【0033】

電源部１７０は、アルカリ電池やリチウム電池等の一次電池やＮｉＣｄ電池やＮｉＭＨ電池、Ｌｉ電池等の二次電池、ＡＣアダプター等からなる。

【0034】

レンズマウント１０２は、カメラ本体１００をレンズユニット２００と接続するためのインターフェースである。

【0035】

コネクタ１０１は、カメラ本体１００をレンズユニット２００と電気的に接続するコネクタであり、システム制御部１５０により制御される。

【0036】

次にレンズユニット２００の構成について説明する。

【0037】

レンズユニット２００は、コネクタ２０１、レンズマウント２０２、絞り２０３、レンズ制御部２０４、及びレンズ２０５を備える。

【0038】

レンズ制御部２０４は、レンズユニット２００全体を制御するレンズ制御部である。レンズ制御部２０４は、動作用の定数、変数、プログラム等を記憶するメモリを備える。またレンズ制御部２０４は、レンズユニット２００固有の番号等の識別情報、管理情報、絞り２０３の開放絞り値や最小絞り値、焦点距離等の機能情報、現在や過去の各設定値等を保持する不揮発メモリも備える。レンズ制御部２０４は、画像処理部１０６より測定された画像の合焦状態に応じて、レンズ２０５のフォーカシングを制御し、撮像素子１０５に入射する被写体の光学像の結像位置を変更することでＡＦ動作を行うことが可能である。また、レンズ制御部２０４は絞り２０３の制御や、レンズ２０５のズーミングを制御する機能も兼ね備える。

【0039】

レンズマウント２０２は、レンズユニット２００をカメラ本体１００と接続するためのインターフェースである。

【0040】

コネクタ２０１は、レンズユニット２００をカメラ本体１００と電気的に接続するコネクタであり、レンズ制御部２０４により制御される。

【0041】

次に、第１の実施形態に係る電源供給制御処理の概要について、図２Ａに基づいて説明する。

【0042】

図２Ａは、システム制御部１５０、システムメモリ１２３、及びメモリ１４０の詳細な構成を示すブロック図である。

【0043】

システム制御部１５０は、演算部１５１、制御部１５２、及び判断部１５３を備える。

【0044】

システムメモリ１２３は、有限バッファなどで構成される蓄積領域１４１を備える。

【0045】

メモリ１４０は、ユーザによる撮像装置１の使用終了時において３軸加速度センサ１３０から出力される３軸の加速度出力値の時系列変化のモデルデータとそれに準ずるルールベースを記憶する記憶領域１４２（第２の記憶部）を備える。これらのモデルデータやルールベースは、判断部１５３によって後述する信号のパターンマッチングを行う際に参照される。

【0046】

演算部１５１は、３軸加速度センサ１３０から出力された３軸の加速度出力値の二乗和平方根を演算し、制御部１５２へ出力する。

【0047】

制御部１５２は、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１（第１の記憶部）に３軸加速度センサ１３０から出力された３軸の加速度出力値を時系列で蓄積させる制御を行う。尚、この制御は、演算部１５１から出力された二乗和平方根の時系列変化が、後述する図３Ｃに示すような立下りの後に立上りが続く時系列変化となっている場合のみ実行される。

【0048】

判断部１５３は、蓄積領域１４１に蓄積された３軸加速度センサ１３０から出力された３軸の加速度出力値の時系列変化と、記憶領域１４２に記憶されたモデルデータのパターンマッチングを、記憶領域１４２に記憶されるルールベースに基づいて行う。このパターンマッチングの結果に応じて、判断部１５３は、蓄積領域１４１に蓄積された３軸の加速度出力値の時系列変化を、使用終了または使用中に分類する。判断部１５３は、分類結果が使用終了である場合、節電モードへ遷移させるための制御信号を電源制御部１６０に出力し、電源制御部１６０によりカメラ本体１００を節電モードに遷移させる。ここで、節電モードとは、電源制御部１６０が電源部１７０を制御し、カメラ本体１００の一部への電源供給を中断するモードを指す。

【0049】

また、図２Ｂに示す様に、システム制御部１５０は更に学習部１５４を有していてもよい。但し、システム制御部１５０に学習部１５４がなくても、第１の実施形態に係る電源供給制御処理は実行することが可能である。

【0050】

判断部１５３は、上記パターンマッチングによる分類後にその結果の正誤判断を行う。学習部１５４は、蓄積領域１４１に蓄積されている３軸の加速度出力値の時系列変化を、その正誤判断の結果に応じた正しい分類結果のデータとして用いて追加学習を行う（学習フェーズ）。また、この追加学習により更新された学習モデルの学習済パラメータは記憶領域１４２に記憶される。尚、上記分類結果の正誤判断は、上記分類が行われてから所定時間内にユーザのボタン／タッチ操作があったかどうかに基づき行う。学習部１５４により構築される学習モデルの詳細については、図５において後述する。

【0051】

次に３軸加速度センサ１３０からの３軸の加速度出力値および演算部１５１により算出される値に関して図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃ用いて説明する。

【0052】

図３Ａは、３軸加速度センサ１３０のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸を表わした図である。

【0053】

図３Ｂは、ユーザが撮像装置１を使用終了時および使用中に振り下げたときの３軸加速度センサ１３０のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度出力値の時系列変化の例を示す図である。

【0054】

図３Ｂにおいて、縦軸は３軸加速度センサ１３０のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度出力値、横軸は３軸加速度センサ１３０による検知時刻を示している。

【0055】

図３Ｂに示されるように、使用終了時においてはユーザが撮像装置１を固定せずに振り下げるため、振り下げ方向であるＹ軸だけでなく、Ｘ軸、Ｚ軸も加速度変化が生じている。これに対して、使用中においてはユーザが撮像装置１を固定して振り下げるため、振り下げ方向であるＹ軸でない軸、特にＸ軸はほとんど加速度変化が生じていない。よって、第１の実施形態では、これら３軸の加速度変化の組み合わせの差を特徴点としてパターンマッチングを行う。

【0056】

図３Ｃは、図３Ｂに示す３軸加速度センサ１３０のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度出力値の二乗和平方根の値の時系列変化を示す図である。上述の通り、この二乗和平方根の値は演算部１５１によって演算される。

【0057】

図３Ｃにおいて、縦軸は二乗和平方根の値、横軸は３軸加速度センサ１３０による検知時刻を示している。

【0058】

図３Ｂに示すように、撮像装置１が静止している状態では、３軸加速度センサ１３０のＸ軸、Ｚ軸方向の加速度出力値は０であるのに対し、Ｙ軸方向の加速度出力値は―１である。よって、図３Ｃにおいて、３軸加速度センサ１３０のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度出力値から演算される二乗和平方根の値が１である場合とは、撮像装置１に重力加速度のみがかかっている、つまり、撮像装置１の静止状態を示す。よって、演算される二乗和平方根の基準値を１とする。図３Ｃに示されるように、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作が行われると二乗和平方根の値は基準値より小さくなり、その後大きくなる。振り下げ動作が終了すると再び基準値となる。このような特徴的な変化を検知して、振り下げ動作が行われたかどうかを制御部１５２で判断する。

【0059】

以下、図４Ａ、図４Ｂのフローチャートを参照して、第１の実施形態に係る電源供給制御処理のフローチャートについて説明する。

【0060】

尚、本処理は、システム制御部１５０が、メモリ１４０からプログラムを読み出し、システムメモリ１２３内に展開することにより実行する。

【0061】

ステップＳ４００で、ユーザが電源スイッチ１２５をＯＮにすると、システム制御部１５０はカメラ本体１００を起動する。

【0062】

ステップＳ４０１で、システム制御部１５０は３軸加速度センサ１３０を起動し、３軸加速度センサ１３０から所定のサンプリングレートでの３軸の加速度出力値の取得を開始する。

【0063】

ステップＳ４０２で、演算部１５１は、３軸加速度センサ１３０からの３軸の加速度出力値の二乗和平方根の演算を開始する。具体的には、上記所定のサンプリングレートで３軸の加速度出力値を取得する毎に、その二乗和平方根を演算し、その演算値と３軸加速度センサ１３０による検知時刻と紐付けたものを演算結果として制御部１５２に出力する。また、制御部１５２は、演算部１５１からの演算結果の蓄積を開始する。

【0064】

この演算結果に基づき、制御部１５２は、後述のステップＳ４０３，Ｓ４０５，Ｓ４０９の判別を行い、ユーザが撮像装置１の振り下げ動作を行ったかを判別する。具体的には、制御部１５２は、ステップＳ４０２で演算された二乗和平方根の時系列変化が図３Ｃに示す時系列変化となっている場合、ユーザが撮像装置１の振り下げ動作を行ったと判別する。

【0065】

すなわち、まず、ステップＳ４０３で、制御部１５２は、振り下げ動作の前半に生じる立下りの動き（第１の動き）をステップＳ４０２での演算結果に閾値を設けることで検知する。ここで立下りを検知した場合には、システムタイマー１２２による計時を開始した後、ステップＳ４０４に移行する。一方、立下りを検知していない場合には、再びステップＳ４０３を繰り返す。

【0066】

ステップＳ４０４で、制御部１５２は、３軸加速度センサ１３０で検知している３軸の加速度出力値の３軸加速度センサ１３０による検知時刻と紐付けた状態での蓄積をシステムメモリ１２３の蓄積領域１４１において開始する。

【0067】

ステップＳ４０５で、制御部１５２は、振り下げ動作の後半に生じる立上りの動きを検知する。具体的には、ステップＳ４０２での演算結果のうち、上記立下りが検知された検知時刻以降の検知時刻に紐付けられた演算結果に別の閾値を設けることでこの検知を実行する。ここで立上りを検知した場合には、ステップＳ４０６に移行する。一方、立上りを検知していない場合には、ステップＳ４０７に移行する。

【0068】

ステップＳ４０６で、制御部１５２は、３軸加速度センサ１３０で検知している３軸の加速度出力値の蓄積をシステムメモリ１２３の蓄積領域１４１において継続する。

【0069】

ステップＳ４０７で、制御部１５２は、システムタイマー１２２による計時時間を確認し、ステップＳ４０３で立下りを検出してから所定時間が経過したかの判定を行う。所定時間が経過したと判定された場合には、ステップＳ４０８に移行する。一方、所定時間が経過していないと判定された場合には、再びステップＳ４０５を繰り返す。

【0070】

ステップＳ４０８で、制御部１５２は、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された、３軸加速度センサ１３０で検知された３軸の加速度出力値を消去する。また、制御部１５２は、ステップＳ４０２で蓄積を開始した演算部１５１からの演算結果を消去する。

【0071】

ステップＳ４０９で、制御部１５２は、振り下げ動作の終了時に生じる撮像装置１の静止状態を、ステップＳ４０２での演算結果のうち、上記立上がりが検知された検知時刻以降の検知時刻に紐付けられた演算結果が基準値となったか否かで検知する。ここで撮像装置１の静止状態を検知した場合、振り下げ動作の後半の立下りの後、その終了時に基準値となる動き（第２の動き）があったと判断し、ステップＳ４１０に移行する。一方、撮像装置１の静止状態を検知していない場合には、再びステップＳ４０９を繰り返す。

【0072】

ステップＳ４１０で、制御部１５２は、３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値のシステムメモリ１２３の蓄積領域１４１への蓄積を終了する。また、制御部１５２は、ステップＳ４０２で蓄積を開始した演算部１５１からの演算結果を消去する。

【0073】

ステップＳ４１１で、判断部１５３は、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された３軸の加速度出力値及びその３軸加速度センサ１３０による検知時刻からなるデータ（蓄積された３軸の加速度出力値の時系列変化）を入力データとして取得する。

【0074】

ステップＳ４１２で、判断部１５３はメモリ１４０の記憶領域１４２に記憶されているモデルデータを取得する。

【0075】

ステップＳ４１３で、判断部１５３は、まず、ステップＳ４１１で取得した入力データがどのモデルデータと類似するかのパターンマッチングをルールベースに基づいて行う。このパターンマッチングにより、入力データを使用終了か使用中かに分類する。例えば、パターンマッチングの結果、全ての軸で加速度変化が生じているモデルデータに入力データが類似すると判定された場合、入力データは使用終了に分類される。

【0076】

ステップＳ４１４で、判断部１５３はステップＳ４１３のパターンマッチングの結果、入力データが使用終了に分類されたかの判定を行う。ここで使用終了に分類されたと判定した場合には、ステップＳ４１５に移行する。一方、使用終了に分類されていないと判定した場合には、ステップＳ４１７に移行する。

【0077】

ステップＳ４１５で、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された３軸の加速度出力値を消去する。

【0078】

ステップＳ４１６で、システムメモリ１２３の制御部１５２は、電源制御部１６０に対し節電モードに遷移する旨の制御信号を送信し、電源制御部１６０に電源部１７０を制御し、カメラ本体１００を節電モードに遷移させた後、本処理を終了する。

【0079】

ステップＳ４１７で、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された３軸の加速度出力値を消去し、本処理を終了する。

【0080】

以上、第１の実施形態では、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作が使用終了時に行われたか使用中に行われたかの判断を、入力データのルールベースでのパターンマッチング結果に基づき行う。この結果、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作が使用終了時に行われたと判断された場合に節電モードへ遷移を行う。これにより、撮像装置１の節電効率を向上させ、かつその使用中に誤って節電モードに遷移することを防止することができる。

【0081】

また、図２Ｂのような構成をカメラ本体１００が有する場合、学習部１５４による上述の追加学習を継続していくと、入力データを使用終了か使用中かに分類する精度は、パターンマッチングに基づいて行う場合より、学習モデルを用いた場合の方が高くなる。このような状態となった時点で、判断部１５３は、図４のステップＳ４１２，Ｓ４１３の処理の代わりに、学習部１５４で構築された学習モデルを用いて入力データを使用終了か使用中かに分類するようにする。これにより、ユーザによる撮像装置１の使用時間が長くなるにつれて、撮像装置１の節電効率をより向上させ、かつその使用中に誤って節電モードに遷移することをより確実に防止することができる。

【0082】

（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態にについて説明する。

【0083】

第１の実施形態では、判断部１５３は、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作が使用終了時に行われたか使用中に行われたかの判断を、入力データのルールベースでのパターンマッチング結果に基づき行った。これに対し、第２の実施形態では、判断部１５３はかかる判断を、図２Ｂにおける学習部１５４で構築された後述する図５の学習モデル５０３からの出力結果に基づき行う。

【0084】

また、第２の実施形態に係るハードウェア構成は、第１の実施形態と同様である。よって、第２の実施形態においては、第１の実施形態と同様の構成について同一の符号を付し、重複した説明は省略する。

【0085】

図５は、第２の実施形態に係る学習部１５４で構築された学習モデル５０３の入出力データを説明するための図である。

【0086】

学習モデル５０３は、図２Ｂを用いて上述したように、学習フェーズにおいて学習部１５４により構築される学習モデルである。推論フェーズにおいてはこの構築された学習モデルを利用した判断部１５３が入力データ５０１の入力に応じて出力データ５０２を出力する。

【0087】

入力データ５０１は、図４ＡのステップＳ４０４から図４ＢのステップＳ４１０までの処理の間にシステムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値である。

【0088】

出力データ５０２は、学習モデル５０３による推論の結果、入力データ５０１が使用終了及び使用中のいずれに分類されたかを示すデータである。図３Ｂを用いて上述した通り、ユーザは、使用終了時において撮像装置１を固定せずに振り下げるため、振り下げ方向であるＹ軸以外の、Ｘ軸、Ｚ軸も加速度変化が生じている。これ対して、ユーザは、使用中においては撮像装置１を固定して振り下げるため、振り下げ方向であるＹ軸でない軸、特にＸ軸はほとんど加速度変化が生じていない。よって、学習フェーズにおいては、これら３軸の加速度変化の組み合わせの差を特徴点として学習モデル５０３を構築する。

【0089】

学習モデル５０３は、あらかじめニューラルネットワークを利用した深層学習（ディープラーニング）により学習部１５４において構築される。ここでは、例えば振り下げ方向であるＹ軸以外の、Ｘ軸、Ｚ軸も加速度変化が生じている場合の３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値からなる入力データに、使用終了を示すラベル（例えば１という値）を付した教師データを用いて予め学習されている。さらに、振り下げ方向であるＹ軸でない軸、特にＸ軸はほとんど加速度変化が生じていない場合の３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値からなる入力データに、使用中を示すラベル（例えば０という値）を付した教師データを用いて予め学習されている。なお、学習モデル５０３は、機械学習により構築されればよく、そのアルゴリズムは特に限定されない。例えば、学習モデル５０３のアルゴリズムとしては、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木、サポートベクターマシンなどを用いてもよい。

【0090】

また、学習部１５４は、図２Ｂにおいて不図示の、誤差検出部及び更新部を更に備える。

【0091】

誤差検出部は、学習モデル５０３の入力層に入力される入力データ５０１に応じて学習モデル５０３の出力層から出力される出力データ５０２と、教師データとの誤差検出を行う。尚、誤差検出部は、損失関数を用いて、学習モデル５０３からの出力データ５０２と教師データとの誤差を計算するようにしてもよい。

【0092】

更新部は、誤差検出部で得られた誤差に基づいて、その誤差が小さくなるように、学習モデル５０３を構成するニューラルネットワークのノード間の結合重み付け係数等の学習済パラメータを更新する（以下、単に「学習モデル５０３を更新する）という）。この更新部は、例えば、誤差逆伝播法を用いて学習モデル５０３の学習済パラメータを更新する。誤差逆伝播法は、上記の誤差が小さくなるように、学習モデル５０３の学習済パラメータを調整する手法である。

【0093】

以下、図６、及び図７Ａ，図７Ｂのフローチャートを参照して、第２の実施形態に係る電源供給制御処理について説明する。本処理では、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作が使用終了時に行われたか使用中に行われたかの判断を学習モデル５０３の出力結果に基づき行い、その判断結果に応じて節電モードへ遷移を行う。更に本処理では、かかる分類が行われてから所定時間内にユーザ操作があったかどうかに基づき上記分類結果の正誤判断を行う。この判断の結果、その分類結果が誤っている場合は学習部１５４の誤差検出部により上記誤差検出を行い、誤差が生じた場合は学習部１５４の更新部によりその誤差に基づき学習モデル５０３を更新する。

【0094】

尚、本処理は、システム制御部１５０が、メモリ１４０からプログラムを読み出し、システムメモリ１２３内に展開することにより実行する。

【0095】

まず、ステップＳ４００～Ｓ４１０の処理を実行する。これにより、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作の開始から終了までの間の３軸加速度センサ１３０で検知された３軸の加速度出力値の時系列変化がシステムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された後（図６の（１）～（４））、ステップＳ７００に進む。

【0096】

ステップＳ７００で、判断部１５３はシステムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値を入力データ５０１として取得する（図６の（５））。

【0097】

ステップＳ７０１で、判断部１５３はメモリ１４０の記憶領域１４２に記憶された学習モデル５０３を取得する（図６の（６）、（７））。

【0098】

ステップＳ７０２で、判断部１５３は入力データ５０１を学習モデル５０３に入力し、出力データ５０２を得る（図６の（８））。

【0099】

ステップＳ７０３で、判断部１５３はステップＳ７０２で得た出力データ５０２が使用終了かどうかの判定を行う。ここで使用終了に分類されたと判定した場合には、システムタイマー１２２による計時を開始すると共にステップＳ７０４に移行する。一方、使用終了に分類されていない、すなわち使用中に分類されたと判定した場合には、同じくシステムタイマー１２２による計時を開始すると共にステップＳ７１１に移行する。

【0100】

ステップＳ７０４で、判断部１５３はユーザのボタン／タッチ操作があったかどうかを操作部１２４からの信号により判定する。ここでボタン／タッチ操作があったと判定した場合には、ステップＳ７０５に移行する。ボタン／タッチ操作があった場合とはすなわち使用終了ではなく使用中の場合である。つまり現在の学習モデル５０３の出力結果は誤りである。そのため、ステップＳ７０５に進み、再学習（追加学習）する。

【0101】

ステップＳ７０５では、学習部１５４において誤差検出部が学習モデル５０３の出力層から出力される出力データ５０２と、使用中を示すラベルが付された教師データとの誤差検出を行い、誤差を得る。その後、学習部１５４において更新部がその得られた誤差に基づいて追加学習を行い、学習モデル５０３を更新する。

【0102】

ステップＳ７０６で、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された、３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値を消去し、本処理を終了する。

【0103】

一方、ボタン／タッチ操作がないと判定した場合には、ステップＳ７０７に移行する。ボタン／タッチ操作がないと判定した場合とはすなわち使用終了の場合である。つまり、現在の学習モデル５０３の出力結果は正しかったことになる。

【0104】

ステップＳ７０７で、判断部１５３は、システムタイマー１２２による計時時間を確認し、ステップＳ７０３で使用終了に分類されたと判定してから所定時間が経過したかの判定を行う。所定時間が経過したと判定した場合には、ステップＳ７０８に移行する。一方、所定時間が経過していないと判定した場合には、再びステップＳ７０４を繰り返す。すなわち、入力データが使用終了と分類された場合（ステップＳ７０３でＹＥＳ）、所定時間以内にユーザのボタン／タッチ操作がなかった場合は（ステップＳ７０７でＮＯ、ステップＳ７０４でＹＥＳ）、ステップＳ７０５に進む。

【0105】

ステップＳ７０８で、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された、３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値を消去する。この際、ステップＳ７０５と同様の処理を行なうようにしてもよい。すなわち、学習部１５４において誤差検出部が学習モデル５０３の出力層から出力される出力データ５０２と、使用終了を示すラベルが付された教師データとの誤差検出を行い、誤差を得る。その後、学習部１５４において更新部がその得られた誤差に基づいて追加学習を行い、学習モデル５０３を更新する。すなわち、この場合は、現在の学習モデル５０３により使用終了であると正しく判断できた入力データに対して、使用終了を示すラベルが付された教師データを用いた再学習を行うことになる。

【0106】

ステップＳ７０９で、ステップＳ７０４，Ｓ７０７で実行される、ボタン／タッチ操作があったか否かの判定に用いる所定時間に設定された時間を短くする。

【0107】

ステップＳ７１０で、システムメモリ１２３の制御部１５２は、電源制御部１６０に対し節電モードに遷移する旨の制御信号を送信し、電源制御部１６０に電源部１７０を制御し、カメラ本体１００を節電モードに遷移させる（図６の（９）、（１０））。その後、本処理を終了する。

【0108】

ステップＳ７１１で、判断部１５３はユーザのボタン／タッチ操作があったかどうかを操作部１２４からの信号により判定する。ここでボタン／タッチ操作があったと判定した場合には、ステップＳ７１２に移行する。ボタン／タッチ操作があった場合とはすなわち使用終了ではなく使用中の場合である。つまり現在の学習モデル５０３の出力結果は正しい。一方、ボタン／タッチ操作がないと判定した場合には、ステップＳ７１４に移行する。ボタン／タッチ操作がないと判定した場合とはすなわち使用終了の場合である。つまり現在の学習モデル５０３の出力結果は誤りである。そのため、ステップＳ７１４に進み、再学習（追加学習）する。

【0109】

ステップＳ７１２で、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された、３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値を消去する。この際、後述するステップＳ７１５と同様の処理を行なうようにしてもよい。すなわち、学習部１５４において誤差検出部が学習モデル５０３の出力層から出力される出力データ５０２と、使用中を示すラベルが付された教師データとの誤差検出を行い、誤差を得る。その後、学習部１５４において更新部がその得られた誤差に基づいて追加学習を行い、学習モデル５０３を更新する。すなわち、この場合は、現在の学習モデル５０３で使用中であると正しく判断できた入力データに対して、使用中を示すラベルが付された教師データを用いた再学習を行うことになる。

【0110】

ステップＳ７１３で、ステップＳ７１１及び後述するステップＳ７１４で実行される、ボタン／タッチ操作があったか否かの判定に用いる所定時間に設定された時間を短くし、本処理を終了する。

【0111】

ステップＳ７１４で、判断部１５３は、システムタイマー１２２による計時時間を確認し、ステップＳ７０３で使用終了に分類されていないと判定してから所定時間が経過したかの判定を行う。所定時間が経過したと判定した場合には、ステップＳ７１５に移行する。一方、所定時間が経過していないと判定した場合には、再びステップＳ７１１を繰り返す。すなわち、入力データが使用終了でない（使用中である）と分類された場合（ステップＳ７０３でＮＯ）、所定時間以内にユーザのボタン／タッチ操作がない場合は（ステップＳ７１１でＹＥＳ、ステップＳ７１４でＹＥＳ）、ステップＳ７１５に進む。ボタン／タッチ操作がないと判定した場合とはすなわち使用終了の場合である。つまり、現在の学習モデル５０３の出力結果は誤りである。そのため、ステップＳ７１５に進み、再学習（追加学習）する。

【0112】

ステップＳ７１５で、学習部１５４において誤差検出部が学習モデル５０３の出力層から出力される出力データ５０２と、使用終了を示すラベルが付された教師データとの誤差検出を行い、誤差を得る。その後、学習部１５４において更新部がその得られた誤差に基づいて追加学習を行い、学習モデル５０３を更新する。

【0113】

ステップＳ７１６で、システムメモリ１２３の蓄積領域１４１に蓄積された、３軸加速度センサ１３０の３軸の加速度出力値を消去する。

【0114】

ステップＳ７１７で、システムメモリ１２３の制御部１５２は、電源制御部１６０に対し節電モードに遷移する旨の制御信号を送信し、電源制御部１６０に電源部１７０を制御し、カメラ本体１００を節電モードに遷移させた後、本処理を終了する。

【0115】

ステップＳ７０９，Ｓ７１３で、ユーザのボタン／タッチ操作があったか否かの判定に用いる所定時間として設定される時間を短くできるのは、学習モデル５０３が正しい分類結果を出力データ５０２として出力したときのみである。すなわち、学習モデル５０３によるパターンマッチングの精度が上がるにつれて、撮像装置１は、ユーザが使用終了時において振り下げ動作をしたと検知した後、素早く節電モードに移行することが可能となる。

【0116】

以上、第２の実施形態では、ユーザによる撮像装置１の振り下げ動作が使用終了時に行われたか使用中に行われたかの分類を学習モデル５０３を用いて行い、使用終了時と分類された場合に節電モードへ遷移する。これにより、撮像装置１の節電効率を向上させ、かつその使用中に誤って節電モードに遷移することを防止することができる。

【0117】

更に、学習部１５４に追加学習を行わせることにより、ユーザ個々のクセにも対応した分類が可能となるため、撮像装置１を使用していくにつれてその分類精度が向上し、誤検知なく素早く節電モードへの遷移ができるようになる。

【0118】

尚、本実施形態では、撮像装置１を例に説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。ユーザの手により振り下げ動作を行うことが可能な端末機器であれば、その形態によらず適用することが可能である。

【0119】

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。

【0120】

［その他の実施形態］
本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、装置に供給することによっても、達成されることは言うまでもない。このとき、供給された装置の制御部を含むコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）は、記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。

【0121】

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

【0122】

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

【0123】

また、上述のプログラムコードの指示に基づき、装置上で稼動しているＯＳ（基本システムやオペレーティングシステム）などが処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

【0124】

更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、装置に挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれ、前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。このとき、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行う。

【符号の説明】

【0125】

１ 撮像装置
１３０ ３軸加速度センサ
１４１ 蓄積領域
１４２ 記憶領域
１５１ 演算部
１５２ 制御部
１５３ 判断部
１５４ 学習部
１６０ 電源制御部
５０３ 学習モデル

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図4A】

【図4B】

【図5】

【図6】

【図7A】

【図7B】