JP6926680B2 - Attendance detection system, presence detection device, presence detection method and program - Google Patents
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Description
本発明は、人の在席を検知する在席検知システム、在席検知装置、在席検知方法および在席検知処理をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。 The present invention relates to an attendance detection system for detecting the presence of a person, an attendance detection device, an attendance detection method, and a program for causing a computer to execute an attendance detection process.
自動車や旅客機等のエンジン振動を伴う移動体では、人の在席を検知して、シートベルトの締め忘れ・誤発進防止等の安全性の向上や、空席情報の検索・座席管理等の利便性の向上を実現している。 For moving objects such as automobiles and passenger planes that are accompanied by engine vibration, it detects the presence of a person to improve safety such as forgetting to fasten the seat belt and preventing accidental starting, and convenience such as searching for vacant seat information and managing seats. Has been improved.
在席を検知する方法としては、座席を撮影したカメラ画像から人の有無を判断する方法、座面に設置した圧電センサから得られた信号に対してパターン認識を用いて人の有無を判断する方法、座面に設置した圧電センサから得られた信号に対して周波数解析を行い、人体特有の信号を検出することで在席を検知する方法等が知られている(例えば、特許文献1参照)。 As a method of detecting the presence of a person, a method of determining the presence or absence of a person from a camera image of the seat, and a method of determining the presence or absence of a person by using pattern recognition for a signal obtained from a piezoelectric sensor installed on the seat surface. There are known methods, a method of detecting presence by performing frequency analysis on a signal obtained from a piezoelectric sensor installed on a seat surface and detecting a signal peculiar to the human body (see, for example, Patent Document 1). ).
しかしながら、カメラ画像を使用する方法では、人を検知するための画像処理に多くの計算量が必要になるという問題があった。また、パターン認識を用いる方法では、精度を高めるために様々な信号パターンに対して教師データを用意する必要があり、教師データの増加とともにパターン認識を行うための計算量が増加するという問題があった。さらに、周波数解析を行う方法では、周波数解析のためのフーリエ変換に多くの計算量が必要になるという問題があった。 However, the method using a camera image has a problem that a large amount of calculation is required for image processing for detecting a person. Further, in the method using pattern recognition, it is necessary to prepare teacher data for various signal patterns in order to improve the accuracy, and there is a problem that the amount of calculation for pattern recognition increases as the teacher data increases. rice field. Further, the method of performing frequency analysis has a problem that a large amount of calculation is required for the Fourier transform for frequency analysis.
本発明は、上記の問題に鑑みなされたものであり、少ない計算量で人の在席を検知することができるシステム、装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a system, an apparatus, a method and a program capable of detecting the presence of a person with a small amount of calculation.
上述した課題を解決するために、発明の一実施形態では、人の在席を検知する在席検知システムであって、
座席上にかかる力の変化を測定する測定手段の測定結果から複数の極値を検出する極値検出手段と、
極値検出手段により検出された複数の極値のうち、時間的に隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算し、計算した差分値のうちの最大差分値と最小差分値の差を判定値として算出する計算手段と、
計算手段により算出された判定値に基づき、在席か不在かを判定する判定手段とを含む、在席検知システムを提供する。
In order to solve the above-mentioned problems, in one embodiment of the invention, it is an attendance detection system that detects the presence of a person.
An extreme value detecting means that detects a plurality of extreme values from the measurement results of the measuring means that measures the change in the force applied to the seat, and
Among a plurality of extreme values detected by the extreme value detecting means, the difference value between the maximum value and the minimum value that are adjacent in time is calculated, and the difference between the maximum difference value and the minimum difference value among the calculated difference values is calculated. As a judgment value, and a calculation method
Provided is an attendance detection system including a determination means for determining whether or not a person is present or absent based on a determination value calculated by the calculation means.
本発明によれば、少ない計算量で人の在席を検知することができる。 According to the present invention, the presence of a person can be detected with a small amount of calculation.
図1は、人の在席を検知する在席検知システムの第1の構成例を示した図である。在席検知システムは、人が座るための座席10の座面10aに設置され、座面10aにかかる力の変化を測定する測定手段としてのセンサ11を備える。センサ11は、座面10a上に露出して設置されていてもよいし、座面10aのシートカバー等の下に設置されていてもよい。
FIG. 1 is a diagram showing a first configuration example of an attendance detection system that detects the presence of a person. The presence detection system is installed on the
在席検知システムは、センサ11と接続され、センサ11からの信号に基づき、人の在席を検知する在席検知装置を備える。図1に示す例では、在席検知装置は、入力部12と、記憶部13と、情報処理部14とを含んで構成されている。入力部12は、センサ11から出力された信号を入力し、記憶部13は、入力部12により入力された信号を、センサ11の測定結果として記憶する。情報処理部14は、記憶部13に記憶された測定結果に基づき、座席10に人が在席しているか、不在かを判定する。
The attendance detection system includes an attendance detection device that is connected to the
入力部12は、入出力I/FやネットワークI/Fを含み、ケーブル等によりセンサ11と接続される。なお、センサ11が無線通信可能な装置である場合、入力部12は、無線通信部とし、センサ11との間で無線通信を行い、センサ11からの信号を入力してもよい。入力部12は、センサ11から出力された信号を測定結果(測定データ)として一定の時間間隔で取得する。
The
記憶部13は、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ等とされ、入力部12が一定の時間間隔で取得した測定データを記憶する。情報処理部14は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)やフラッシュメモリ等の記憶装置を含み、記憶装置に記憶されたプログラムを実行し、記憶部13に記憶された測定データを使用して座席10に人が在席しているか、不在かを判定する。
The
在席検知システムは、オフィス、映画館、演劇場等の振動が生じない静的な場所における在席を検知することも可能であるが、自家用車やバス、鉄道、旅客機等のエンジンの稼働により振動を生じる移動体内においても在席を検知することができる。図1では、在席検知装置がセンサ11を含まない構成として説明したが、在席検知装置がセンサ11を含むものであってもよい。
The presence detection system can detect the presence in a static place such as an office, a movie theater, or a theater where vibration does not occur, but it depends on the operation of the engine of a private car, bus, railroad, passenger plane, etc. It is possible to detect the presence of a person even in a moving body that causes vibration. Although the presence detection device has been described as not including the
センサ11としては、図2(a)に示す圧電センサを用いることができる。圧電センサは、圧電素子20と、圧電素子20を挟む2枚の電極21、22とから構成され、圧電素子20を押し縮める方向に力が加わると、負の電圧が発生し、圧電素子20を引き伸ばす方向に力が加わると、正の電圧が発生するという特性を有する。すなわち、人が圧電センサを設置した座面10aに着席すると、圧電素子20が押し縮められるため、負の電圧が発生する。一方、人が離席すると、押し縮められた圧電素子20が元に戻ろうとして引き伸ばされるため、正の電圧が発生する。
As the
圧電センサの出力信号は、図2(b)に示すように、時間に対する電圧の変化として表される。図2に示す例は、発生する電圧の極性が、上面の電極21を正とした場合の例を示しており、下面の電極22を正とする場合は、逆の極性を示す。圧電センサは、圧電素子20にかかる力の変化を検知し、電圧を発生させるものであるため、例えばセンサ上に物体を置いている状態等の一定の力が継続して加わっている場合、電圧は発生しない。
The output signal of the piezoelectric sensor is represented as a change in voltage with time, as shown in FIG. 2 (b). The example shown in FIG. 2 shows an example in which the polarity of the generated voltage is positive when the
図2(a)では、圧電素子20を押すとき、および離すときの力の変化が最も大きい点でピークを有し、そのピークにおいて極値をとる。
In FIG. 2A, the
図3を参照して、人が着座し、離席する際のセンサ11から出力される信号について、図4を参照して、座席10上に物が置かれ、取り除かれる際のセンサ11から出力される信号について説明する。以下、センサ11を図2に示した圧電センサとして説明する。座面10aに設置したセンサ11上に人が着座した場合は、図3に示すように、センサ11の圧電素子20が押し縮められ、負の電圧が信号として発生し、離席すると、センサ11の圧電素子20の押し縮みが戻ることで正の電圧が信号として発生する。また、着席中に人が静止した場合は、人体の心拍活動や呼吸活動により座面10aと接触する体表面上に微小な振動が発生する。このため、体動に同期した信号が発生する。
With reference to FIG. 3, regarding the signal output from the
一方、座面10aに物が置かれた場合は、図4に示すように、センサ11の圧電素子20が押し縮められ、負の電圧が信号として発生し、取り除かれると、センサ11の圧電素子20の押し縮みが戻ることで正の電圧が信号として発生する。このため、人の着席および離席と同様の波形となる。しかしながら、座面10a上に物が置かれた状態が継続している間は、人体のように微小な振動が発生しないので、信号は発生しない。
On the other hand, when an object is placed on the
図3および図4では、単に座席10に人が着席および離席し、物が置かれ、取り除かれるときの信号波形を示した。座席10がエンジンにより駆動する車両や旅客機等の移動体である場合、エンジンによる振動(エンジン振動)を伴う。すると、図5に示すように、人が不在のときでも、物が置かれた状態が継続している間でも、正および負の電圧が信号として発生し、信号が発生の有無だけで在席検知を行うことは困難である。
3 and 4 show signal waveforms when a person is simply seated and left in
しかしながら、図5を詳細に参照すると、人の在席時には信号が振幅(ピーク)の大きい波形とピークの小さい波形が混在しているのに対し、人の不在時や物が置かれた状態の場合は信号が同程度のピークを有する波形が連続しているのが分かる。このことから、大小のピークを有する波形か、同程度のピークを有する波形が連続しているかにより、人の在席と、人の不在または物が置かれた状態とを区別し、区別の結果に基づき、人の有無を判定することができる。 However, referring to FIG. 5 in detail, when a person is present, the signal has a mixture of waveforms having a large amplitude (peak) and a waveform having a small peak, whereas when a person is absent or an object is placed. In this case, it can be seen that the waveforms in which the signals have similar peaks are continuous. From this, it is possible to distinguish between the presence of a person and the absence of a person or the state in which an object is placed, depending on whether the waveform has large and small peaks or the waveforms having similar peaks are continuous. Based on, the presence or absence of a person can be determined.
図6を参照して、座席10上の人の有無を判断するための判定値の算出手順について説明する。図6(a)は、センサ11からの出力信号とその出力信号の一部を拡大した脈動波形を示した図である。センサ11は、エンジン振動や人の在席により、正負のピークが交互に連続する信号を出力する。入力部12は、出力された信号を一定の時間間隔で取得し、記憶部13は、取得された信号を測定データとして記憶する。記憶部13は、現時点から過去一定期間の波形のデータを記憶し、過去一定期間より前のデータは削除する。
A procedure for calculating a determination value for determining the presence or absence of a person on the
図6(b)は、一定の時間間隔で取得した信号の脈動波形の極値を検出し、その極値としての極大値および極小値を示した図である。情報処理部14は、記憶部13に記憶された波形のデータを参照し、この波形から極値を検出する。極値は、脈動波形のピークの電圧値で、極大値は、正のピークの電圧値であり、極小値は、負のピークの電圧値である。極値は、例えば波形を近似する関数を求め、関数を微分して導関数を求め、導関数が0となるときの電圧値として検出することができる。この方法は一例であるので、これに限られるものではない。
FIG. 6B is a diagram showing the maximum value and the minimum value as the extreme values of the pulsating waveforms of the signals acquired at regular time intervals by detecting the extreme values. The
図6(c)は、検出した極値のうち、時間的に隣り合う極大値間の差分値を計算する方法を示した図である。脈動波形は、正負のピークが交互に連続しているため、時間的に隣り合う極大値とは、ある正のピークの電圧値(第1の電圧値)と、該正のピークの直前もしくは直後にある負のピークのさらに1つ前もしくは1つ後にある正のピークの電圧値(第2の電圧値)とを示す。極大値間の差分値は、第1の電圧値と第2の電圧値との差として求められる値である。 FIG. 6C is a diagram showing a method of calculating the difference value between the maximal values that are adjacent in time among the detected extreme values. In the pulsation waveform, positive and negative peaks are alternately continuous, so the maximum values that are adjacent in time are the voltage value of a certain positive peak (first voltage value) and immediately before or after the positive peak. Indicates the voltage value (second voltage value) of the positive peak one before or one after the negative peak in. The difference value between the maximum values is a value obtained as the difference between the first voltage value and the second voltage value.
図6(d)は、検出した極値のうち、時間的に隣り合う極小値間の差分値を計算する方法を示した図である。時間的に隣り合う極小値とは、ある負のピークの電圧値(第3の電圧値)と、該負のピークの直前もしくは直後にある正のピークのさらに1つ前もしくは1つ後にある負のピークの電圧値(第4の電圧値)とを示す。極小値間の差分値は、第3の電圧値と第4の電圧値との差として求められる値である。このようにして、全ての隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算する。 FIG. 6D is a diagram showing a method of calculating the difference value between the minimum values that are adjacent in time among the detected extreme values. The temporally adjacent minimum values are the voltage value of a certain negative peak (third voltage value) and the negative one immediately before or one after the positive peak immediately before or after the negative peak. The peak voltage value (fourth voltage value) of. The difference value between the minimum values is a value obtained as the difference between the third voltage value and the fourth voltage value. In this way, the difference between all adjacent maxima and minima is calculated.
図6(e)は、計算された差分値から、在席を判定するために使用する判定値を算出する方法を示した図である。計算された差分値から最大差分値と最小差分値を抽出する。そして、図6(f)に示すように、抽出した最大差分値と最小差分値との差を判定値として算出する。脈動波形においてピークが大きい波形と小さい波形が混在している場合、判定値が大きい値となる。 FIG. 6E is a diagram showing a method of calculating a determination value used for determining presence from the calculated difference value. Extract the maximum difference value and the minimum difference value from the calculated difference value. Then, as shown in FIG. 6 (f), the difference between the extracted maximum difference value and the minimum difference value is calculated as a determination value. When a waveform with a large peak and a waveform with a small peak are mixed in the pulsation waveform, the determination value becomes a large value.
図7は、エンジン振動下で不在時、または座席10に物が置かれている状態の極大値間および極小値間の差分値を計算する方法を示した図である。また、図8は、エンジン非稼働状態で不在時の極大値間および極小値間の差分値を計算する方法を示した図である。いずれも、同程度のピークを有する波形が連続しているため、極大値間の差分値も、極小値間の差分値も小さい値となる。このため、最大差分値と最小差分値とを抽出し、抽出した最大差分値と最小差分値の差を判定値として算出しても、算出した判定値は小さい値となる。
FIG. 7 is a diagram showing a method of calculating the difference value between the maximum value and the minimum value when an object is placed on the
なお、エンジン振動下で不在時と座席10に物が置かれている状態では、同程度のピークを有する波形が連続するものとなるが、座面10aに置いた物がエンジン振動に共振することで、エンジン振動の周期と同期して振動するため、図9に示すように、ピークが大きい波形となる。また、物の質量に依存する共振周波数とエンジン振動の周波数が近ければ近いほど、ピークが大きい波形となる。
It should be noted that the waveforms having the same peaks are continuous when the object is placed on the
大小の波形が混在している場合、人が在席していることを示すため、判定値が大きい値かどうかにより、座席10に人が在席しているかどうかを判定することができる。判定値が大きい値かどうかは、図9に示すように、閾値EPthを設け、閾値EPth以上であるかどうかにより判定することができる。
When a mixture of large and small waveforms indicates that a person is present, it can be determined whether or not a person is present in the
なお、判定値に基づく判定は、過去一定期間の判定値に基づき、在席か否かを判定してもよい。例えば、判定値が一定時間継続して閾値EPth未満である場合に不在と判定する方法や、過去一定期間内の判定値のうち、閾値EPth以上となった判定値が一定の割合以上ある場合に在席と判定する方法を用いることができる。 The determination based on the determination value may determine whether or not the patient is present based on the determination value for a certain period in the past. For example, a method of determining absent when the determination value is continuously below the threshold EPth for a certain period of time, or when there is a certain percentage or more of the determination values within the past fixed period that are equal to or greater than the threshold EPth. A method of determining presence can be used.
図10は、過去に1000点のデータに対して判定値を計算する場合の計算量と、同様のデータに対して従来の高速フーリエ変換(FFT)による周波数解析を行う場合の計算量を示した図である。図10に示す結果から、判定値を用いた手法が、従来のFFTを用いた手法に比べて計算量が少ないことが分かる。このため、判定値を用いた手法では、低スペックのマシンを使用してもFFTを用いた手法と同程度の速度で判定を行うことができるため、結果としてシステムのコストを抑制することができる。 FIG. 10 shows the amount of calculation when the judgment value is calculated for the data of 1000 points in the past and the amount of calculation when the frequency analysis by the conventional fast Fourier transform (FFT) is performed on the same data. It is a figure. From the results shown in FIG. 10, it can be seen that the method using the determination value requires less calculation than the method using the conventional FFT. Therefore, in the method using the judgment value, the judgment can be performed at the same speed as the method using the FFT even if a machine with low specifications is used, and as a result, the cost of the system can be suppressed. ..
図11は、上記の処理を実現するための情報処理部14の構成を示した図である。情報処理部14は、極値検出部30と、計算部31と、判定部32とを少なくとも含む。極値検出部30は、記憶部13に記憶された、座席上にかかる力の変化を測定するセンサ11の測定結果から複数の極値を検出する。極値は、極大値と極小値の両方を含む。
FIG. 11 is a diagram showing a configuration of an
計算部31は、極値検出部30により検出された複数の極値のうち、時間的に隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算する。そして、計算部31は、計算した差分値のうちの最大の差分値と最小の差分値を抽出し、抽出した最大差分値と最小差分値の差を算出し、算出した差の値を判定値として出力する。
The
判定部32は、計算部31が出力した判定値に基づき、記憶部13に記憶された測定結果を参照し、各時刻における在席、不在を判定する。判定部32は、閾値EPthを用い、判定値が閾値EPth以上であるか否かを判定し、閾値EPth以上である場合、人が在席していると判定し、閾値EPth未満である場合、不在と判定する。ここでは、情報処理部14が、極値検出部30、計算部31、判定部32を備える1つのユニットとしての構成を例示したが、これに限られるものではなく、それぞれが分離され、別個のユニットとして構成されていてもよい。
The
図12は、エンジン稼働状態での在席検知処理の流れを示したフローチャートである。在席検知処理は、ステップ1200から開始し、ステップ1205で、入力部12が、座面10aに設置したセンサ11からの測定データを一定の時間間隔、例えば1ms毎に取得する。ここでは、1ms毎としているが、0.5ms毎や2ms毎等であってもよい。ステップ1210では、取得した測定データを記憶部13の所定の記憶領域Mに記憶する。
FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the presence detection process in the engine operating state. The presence detection process starts from step 1200, and in step 1205, the
ステップ1215では、情報処理部14が、記憶領域Mに記憶されているデータが一定の個数(n個)以上であるかを確認する。データの個数は、判定値の算出において過去のデータをどこまで使用するかに応じて事前に設定することができ、例えば1000個とすることができる。データ個数が多い場合、在席判定の精度が向上するが、応答性が低下する。反対に、データ個数が少ない場合、在席判定の精度は低下するが、応答性が向上する。n個未満である場合、ステップ1205へ戻る。
In step 1215, the
n個以上である場合、ステップ1220へ進み、記憶領域Mに記憶されているデータ個数がn個になるように、記憶領域Mの先頭、つまり古いデータからデータを削除する。このため、在席検知装置は、記憶部13内のデータを削除する等の所定の処理を行う処理部を備えることができる。削除してデータ個数がn個になったところで、ステップ1225において、極値検出部30が、n個のデータから極値を検出する。
If there are n or more, the process proceeds to step 1220, and the data is deleted from the beginning of the storage area M, that is, the oldest data so that the number of data stored in the storage area M is n. Therefore, the presence detection device can be provided with a processing unit that performs a predetermined process such as deleting the data in the
ステップ1230では、計算部31が、検出された極値のうち、時間的に隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算する。そして、ステップ1235で、計算部31が、計算された差分値のうち、最大差分値と最小差分値を抽出し、抽出した最大差分値と最小差分値の差を算出する。計算部31は、算出した差を判定値として出力する。
In step 1230, the
ステップ1240では、判定部32が、判定値と閾値EPthとを比較し、判定値が閾値EPth以上であるかを判定する。閾値EPth以上である場合、ステップ1245へ進み、在席と判定する。一方、閾値EPth未満である場合、ステップ1250へ進み、不在と判定する。これらの判定が終了したところで、ステップ1255へ進み、在席検知処理を終了する。
In step 1240, the
在席検知システムは、図1に示した在席検知のみを行うものであってもよいが、在席検知結果に基づき、座席を備える移動体1を制御する等の追加の機能を有するものであってもよい。図13は、人の在席を検知する在席検知システムの第2の構成例を示した図である。図12に示す例では、在席検知装置が、入力部12、記憶部13、情報処理部14に加えて、情報取得部15、指示部16を備えている。入力部12、記憶部13、情報処理部14については既に説明したので、ここでは情報取得部15、指示部16についてのみ説明する。
The presence detection system may only perform the presence detection shown in FIG. 1, but has an additional function such as controlling the moving
情報取得部15は、移動体1に搭載されるエンジンの稼働状態、アクセルやサイドブレーキの状態、車内温度等の移動体1に関する情報(移動体情報)を取得する。移動体1は、エンジンのON/OFF、アクセル、サイドブレーキ、車内温度を調整するエア・コンディショナー等を制御するための制御ユニット(制御部)を搭載しており、情報取得部15は、制御部と通信を行い、移動体情報を取得することができる。
The
指示部16は、ブレーキをかける、ホーンを鳴らす、ライトを点灯させる、室内温度を上げる、室内温度を下げる等の制御を行うように制御部に対して指示する。指示部16は、情報取得部15が取得した移動体情報を参照し、判定部32の判定結果に基づき、制御部に対して指示する。
The
指示部16は、例えば、判定部32の在席検知結果が不在であり、かつ情報取得部15が取得した移動体情報の1つであるサイドブレーキ情報がOFFであった場合、ブレーキをかけるように指示し、誤発進を防止する。また、指示部16は、ホーンを鳴らす、あるいはライトを点灯させる、またはその両方を実行するように指示し、車外の乗車者に対し、サイドブレーキのかけ忘れを知らせることもできる。
The
指示部16は、移動体情報の1つであるアクセル情報が、アクセルが踏まれていることを示す情報である場合、在席検知結果が不在であっても、移動体1の走行を停止しないように指示することができる。これにより、乗車者が移動体を走行させている際に判定部32が誤って不在と判定した場合でも、走行を継続させ、乗車者の安全を確保することができる。
When the accelerator information, which is one of the moving body information, is information indicating that the accelerator is being stepped on, the
ここでは、在席検知システムが制御部を備えないものとして説明したが、制御部を含めたものを在席検知システムとしてもよい。在席検知システムが制御部を含む場合、指示部16からの指示を受けることなく、制御部が判定結果に基づき判断し、ホーンを鳴らす等の制御を行うことができる。したがって、在席検知システムが制御部を含む場合、在席検知システムは、指示部16を備えていなくてもよい。
Here, it has been described that the presence detection system does not have a control unit, but a system including the control unit may be used as the presence detection system. When the presence detection system includes a control unit, the control unit can make a judgment based on the determination result and perform control such as sounding the horn without receiving an instruction from the
ここで、図14を参照して、移動体1が備える制御部40について簡単に説明しておく。制御部40は、複数のECU(Electronic Control Unit)と呼ばれる車両制御用コンピュータから構成され、複数のECUがCAN(Controller Area Network)と呼ばれる車載ネットワークを構成し、互いに通信を行うことができるようになっている。
Here, with reference to FIG. 14, the
複数のECUとしては、車体制御用ECU41、エンジン情報収集用ECU42、温度情報収集用ECU43、ブレーキ情報収集用ECU44、アクセル情報収集用ECU45等が存在する。エンジン情報収集用ECU42には、エンジン情報を取得するためのエンジン情報取得センサ46が接続される。エンジン情報としては、エンジンの回転数等を挙げることができる。温度情報収集用ECU43には、車内の温度を測定するための温度情報取得センサ47が接続される。
Examples of the plurality of ECUs include an
ブレーキ情報収集用ECU44には、サイドブレーキのON/OFF等の情報を取得するためのブレーキ情報取得センサ48が接続される。アクセル情報収集用ECU45には、アクセルが踏まれているか、どの程度踏まれているかという情報を取得するためのアクセル情報取得センサ49が接続される。
A brake
車体制御用ECU41は、エンジン情報収集用ECU42、温度情報収集用ECU43、ブレーキ情報収集用ECU44、アクセル情報収集用ECU45と接続され、各ECUが取得した情報を在席検知システムに提供する。なお、在席検知システムが制御部40を備える場合、車体制御用ECU41は、情報取得部15からの取得要求を受けて、各ECUに対して各情報の収集を指示し、各ECUから取得した各情報を情報取得部15に送信する。
The vehicle
図15を参照して、図13に示した在席検知システムにより実行される誤発進防止制御について説明する。ステップ1500から制御を開始し、ステップ1505では、指示部16が、運転席の在席検知結果が不在であるかを確認する。在席している場合、誤発進するおそれがないため、ステップ1525へ進み、誤発進防止制御を終了する。不在である場合は、ステップ1510へ進み、情報取得部15が、制御部40からサイドブレーキ情報を取得する。
With reference to FIG. 15, the false start prevention control executed by the presence detection system shown in FIG. 13 will be described. The control is started from step 1500, and in step 1505, the
ステップ1515では、指示部16が、サイドブレーキ情報を参照し、サイドブレーキの状態がOFFかどうかを確認する。状態がONで、サイドブレーキがかかっている場合は、誤発進するおそれがないため、ステップ1525へ進み、この制御を終了する。状態がOFFである場合、ステップ1520へ進み、指示部16は、制御部40に対して、サイドブレーキをかけるように指示する。制御部40がサイドブレーキをかけたことを受けて、ステップ1525へ進み、誤発進防止制御を終了する。なお、この制御は、ステップ1525で制御を終了してから一定の期間が経過した後に再度実施することができる。
In step 1515, the
次に、図16を参照して、図13に示した在席検知システムにより実行される移動体1の室内温度制御について説明する。ステップ1600から制御を開始し、ステップ1605では、指示部16が、車内の全ての座席についての在席検知結果が不在であるかを確認する。1人でも在席している場合、乗車者が自身で室内の温度調整を行うことができるので、ステップ1625へ進み、室内温度制御を終了する。不在である場合は、ステップ1610へ進み、情報取得部15が、室内温度情報を取得する。
Next, with reference to FIG. 16, the indoor temperature control of the moving
ステップ1615では、指示部16が、室内温度情報を参照し、室内温度が予め設定された最低温度TLowより低いか、あるいは最高温度THighより高いかを確認する。室内温度がTLow以上THigh以下である場合、温度制御を行う必要がないとして、ステップ1625へ進み、室内温度制御を終了する。室内温度がTLowより低い場合、あるいは室内温度がTHighより高い場合は、温度制御を行う必要があるため、ステップ1620へ進み、指示部16は、制御部40に対して、室内温度を上げる、あるいは下げるように指示する。
In step 1615, the
制御部40が室内の温度調整を行い、室内温度がTLow以上THigh以下の範囲内の温度になったことを受けて、ステップ1625へ進み、室内温度制御を終了する。この制御も、誤発進防止制御と同様、ステップ1625で制御を終了してから一定の期間が経過した後に再度実施することができる。車内温度の調整は、安全性に直接影響を与えるものではないため、必要に応じて実施することができる。
Upon receiving that the
図17は、人の在席を検知する在席検知システムの第3の構成例を示した図である。図17に示す例では、在席検知装置が、入力部12、記憶部13、情報処理部14、情報取得部15、指示部16に加えて、生体情報検出部17を備えている。入力部12、記憶部13、情報処理部14、情報取得部15、指示部16については既に説明したので、ここでは生体情報検出部17についてのみ説明する。
FIG. 17 is a diagram showing a third configuration example of an attendance detection system that detects the presence of a person. In the example shown in FIG. 17, the presence detection device includes a biological information detection unit 17 in addition to the
生体情報検出部17は、乗車者を判別するための生体情報を検出する。この例では、乗車者が幼児であるか、幼児以外であるかを判別し、乗車者が幼児のみである場合に、夏場や冬場の車内置き去り防止のために、移動体1の外部に通知するものとして説明する。
The biometric information detection unit 17 detects biometric information for discriminating the occupant. In this example, it is determined whether the passenger is an infant or a non-infant, and when the passenger is only an infant, the outside of the moving
生体情報としては、幼児か否かを判別することができる情報であればいかなる情報であってもよいが、例えば脈拍数を挙げることができる。脈拍数は、成人になるにつれて変化し、成人では60〜90回/分程度であるのに対し、乳幼児では100〜140回/分、幼児では80〜110回/分で成人に比べて多い。このことから、例えば100回/分を基準値とし、100回/分以上である場合に幼児と判定し、100回/分未満である場合に幼児以外と判定することができる。 The biological information may be any information as long as it can determine whether or not the child is an infant, and examples thereof include a pulse rate. The pulse rate changes with adulthood and is about 60 to 90 times / minute in adults, whereas it is 100 to 140 times / minute in infants and 80 to 110 times / minute in infants, which is higher than that in adults. From this, for example, 100 times / minute is used as a reference value, and if it is 100 times / minute or more, it can be determined to be an infant, and if it is less than 100 times / minute, it can be determined to be a non-infant.
生体情報検出部17は、在席検知結果が在席である場合に、記憶部13に記憶された大小のピークを有する波形のデータを用い、一定期間内の大きな振幅の波形の数から脈拍数を算出することができる。情報処理部14は、生体情報検出部17により算出された脈拍数に基づき、乗車者を判別する判別部を備え、乗車者が幼児であるかどうかを判別することができる。
The biological information detection unit 17 uses waveform data having large and small peaks stored in the
指示部16は、在席検知結果が在席で、情報取得部15が取得した車内温度情報が一定の温度範囲外を示し、車内にいるのが幼児のみの場合に、制御部40に対して、ホーンを鳴らす、あるいはライトを点灯させる、またはその両方を実行するように指示する。これにより、車外の人に対して通知を行い、幼児の置き去りによる死亡事故を防止することができる。なお、判別部は、在席と判定された全ての座席において、生体情報検出部17が算出した脈拍数が一定期間継続して100回/分以上であった場合に、車内にいるのは幼児のみと判別する。
When the presence detection result is present, the in-vehicle temperature information acquired by the
車外の人に対して通知する方法としては、上記のホーンを鳴らす、ライトを点灯させることのほか、車体に設置したディスプレイに文字を表示させる方法や、フロントガラス等の窓に対して情報を投影する方法等を挙げることができる。また、幼児が乗車する際は、チャイルドシートやベビーシートが使用される場合があるが、チャイルドシート等の座面にセンサ11を取り付けることで、幼児についても在席検知を行うことができる。
As a method of notifying people outside the vehicle, in addition to sounding the above horn and turning on the light, displaying characters on the display installed on the vehicle body, and projecting information on windows such as the windshield. The method of doing this can be mentioned. Further, when a child rides, a child seat or a baby seat may be used, but by attaching the
図18を参照して、図17に示した在席検知システムにより実行される幼児の置き去り防止制御について説明する。ステップ1800から制御を開始し、ステップ1805では、指示部16が、在席検知結果が1人でも在席であるかを確認する。不在である場合、ステップ1845へ進み、置き去り防止制御を終了する。在席する場合、ステップ1810へ進み、情報取得部15が、車内温度情報を取得する。
With reference to FIG. 18, the infant abandonment prevention control executed by the presence detection system shown in FIG. 17 will be described. The control is started from step 1800, and in step 1805, the
ステップ1815では、指示部16が、車内温度情報を参照し、車内温度が予め設定された最低温度TLowより低いか、あるいは最高温度THighより高いかを確認する。車内温度がTLow以上THigh以下の範囲内の温度である場合、温度制御を行う必要がないとして、ステップ1845へ進み、置き去り防止制御を終了する。車内温度がTLowより低い場合、あるいは車内温度がTHighより高い場合は、ステップ1820へ進み、生体情報検出部17が、在席と判定された全ての座席に設置されたセンサ11から取得したデータを用い、脈拍数を算出する。そして、ステップ1825で、生体情報検出部17が、検出した脈拍数を記憶部13に記憶する。
In step 1815, the
ステップ1830では、指示部16が、脈拍数が一定の期間、例えばm分以上連続して記憶されたかを確認する。期間mは、乗車者が幼児と判定するために継続して脈動を検出する時間で、成人であれば運転中に5分以上継続して脈拍数が上昇したままとなることはないと考えられるため、例えば5分に設定することができる。記憶されていない場合、ステップ1820へ戻り、記憶された場合、ステップ1835へ進む。
In step 1830, the
ステップ1835では、指示部16が、記憶された脈拍数がm分以上継続して基準値p以上であるかを確認する。脈拍数の基準値pは、乗車者を幼児と判定するための脈拍数であり、例えば100回/分とすることができる。脈拍数の全てが基準値p以上である場合、在席している全員が幼児と判定し、ステップ1840へ進み、脈拍数の1つでも基準値p未満が存在する場合、乗車者に成人がいるので、ステップ1845へ進み、置き去り防止制御を終了する。
In step 1835, the
ステップ1840では、指示部16が、制御部40に対して、ホーンを鳴らし、ライトを点灯させるように指示する。制御部40は、指示部16からの指示を受けて、ホーンを鳴らし、ライトを点灯させる。これにより、車外の人に通知した後、ステップ1845で、置き去り防止制御を終了する。この制御も、ステップ1845で制御を終了してから一定の期間が経過した後に再度実施することができる。
In step 1840, the
在席検知システムは、ホーンを鳴らす、ライトを点灯させる、サイドブレーキをかける、車内温度を上げる、車内温度を下げる等を、車体制御用ECU41に対して指示し、車体制御用ECU41がその指示を受けて、ホーンを鳴らす等の処理を実行する。制御部40が在席検知システムに含まれる場合、制御部40はシステム内の在席検知装置に対して各ECUが取得した情報を提供し、在席検知装置からの指示を受けて、ホーンを鳴らす等の処理を実行することができる。
The presence detection system instructs the vehicle
判定部32は、判定値が閾値EPth以上である場合に在席と判定するが、実際に在席していないときでも判定値が閾値EPth以上となる場合がある。例えば、不在時に移動体のドアを閉めた場合や座面10aに手が軽く触れた場合等である。このような場合に在席と判定すると、誤判定になることから、これを防止する必要がある。そこで、閾値EPthとは別に、着座判定閾値EPsを設け、判定値が着座判定閾値EPs以上になった場合にのみ在席と判定する。
The
センサ11からの出力が、図19(a)に示した波形で表される場合、図19(b)に示すように、閾値EPthのみでは、不在時にも閾値EPthを超えている部分があるので、在席と判定されてしまう。しかしながら、閾値EPthより高い値である着座判定閾値EPsを設けることで、不在時も適切に不在と判定することができる。これは、着座時には圧電センサに大きな衝撃が与えられ、着座の瞬間の判定値が大きくなることに基づいている。
When the output from the
在席検知システムの情報処理部14は、常時、在席検知処理を実行することができるが、上記の着座判定に加えて、離席も判定することができれば、その間は在席していることが明らかであるので、その間の在席検知処理を停止することができる。これにより、情報処理部14が行う処理を少なくし、システムにおける計算量を低減させることができる。
The
離席時は、圧電センサに大きな衝撃が与えられるため、大きな正の電圧が発生する。このため、着座時と同様に、図20(a)に示すような離席判定閾値VLを設けることで、離席を判定することができる。したがって、情報処理部14は、一度在席と判定した後は測定データの電圧が離席判定閾値VL以上になるまで在席検知処理を停止することができる。
When leaving the seat, a large impact is applied to the piezoelectric sensor, so that a large positive voltage is generated. Therefore, as in the case of sitting down, the leaving seat can be determined by providing the leaving seat determination threshold value VL as shown in FIG. 20 (a). Therefore, the
ただし、在席中に体を揺らす、座る位置をずらす等の動作においても、圧電センサに対して離席時と同様の大きな衝撃が与えられる。このため、図20(b)に示すように、測定データの電圧が離席判定閾値VL以上になった場合に、在席検知処理を再開し、VL以上になって一定期間が経過する間のみ判定値を計算し、在席検知を行うことができる。一定期間が経過する間、判定値を計算し、在席検知を行うことで、在席中であるか、離席したかを判断することができるからである。なお、不在中は、いつ着座するかが分からないので、在席検知処理を実行する。 However, even in actions such as shaking the body while sitting or shifting the sitting position, a large impact similar to that when leaving the seat is given to the piezoelectric sensor. Therefore, as shown in FIG. 20 (b), when the voltage of the measurement data becomes equal to or higher than the vacancy determination threshold value VL, the presence detection process is restarted, and only while the voltage becomes VL or higher and a certain period of time elapses. The judgment value can be calculated and the presence detection can be performed. This is because it is possible to determine whether the person is present or absent by calculating the determination value and detecting the presence of the person while a certain period of time elapses. Since it is not known when to be seated while absent, the presence detection process is executed.
座席10の座面10aは、硬い素材と柔らかい素材である場合があり、硬い素材は、着座したときの沈み込みが小さく、離席後のセンサ11の圧電素子の押し縮みが比較的早く行われる。一方、柔らかい素材は、着座したときの沈み込みが大きく、圧電素子の押し縮みが緩やかに行われる。すると、図21(a)に示すように、センサ11が出力する電圧が緩やかに減少し、電圧が0になるまである程度の時間を要することになる。
The
電圧が緩やかに減少する期間では、計算される判定値が比較的大きい値となり、電圧が0付近に収束するまで、閾値EPth未満にならない。これでは、図21(b)に示すように、不在と判定されるまでに時間がかかってしまう。 In the period when the voltage gradually decreases, the calculated judgment value becomes a relatively large value, and does not fall below the threshold value EPth until the voltage converges to near 0. In this case, as shown in FIG. 21B, it takes time to determine that the person is absent.
柔らかい素材の座面10aに設置されたセンサ11の出力には、出力の変化を緩やかにするバイアス成分が含まれている。バイアス成分は、図22(a)に示すような電圧成分であり、これを除去することで、図22(b)に示すような電圧が早く0付近に減少し、不在判定に要する時間を短縮することができる。このバイアス成分の除去も、上述した処理部により実行することができる。
The output of the
バイアス成分を計算する方法としては、例えば最小二乗法(回帰分析)、主成分分析、重み付き最小二乗法等を用いることができる。これらの方法は、良く知られた統計学的手法であるため、ここでは詳述しない。 As a method for calculating the bias component, for example, a least squares method (regression analysis), a principal component analysis, a weighted least squares method, or the like can be used. These methods are well-known statistical methods and are not described in detail here.
以上に説明してきたように、センサ11の出力波形から極値を検出し、隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算し、最大差分値と最小差分値との差を判定値として算出し、判定値が閾値以上かどうかにより在席検知を行うので、従来の周波数解析等を用いる手法に比較して、少ない計算量で在席検知を行うことができる。
As described above, the extreme value is detected from the output waveform of the
在席検知結果を用いて移動体を制御することで、誤発進の防止、車内の温度調整、幼児の車内置き去り防止のための通知等を実現することができる。また、座面に触れる等のノイズが発生しても、誤判定することなく在席検知を行うことができる。さらに、在席中の在席検知処理を軽減することができ、座面の素材に応じて適切な判定を行うことが可能となる。 By controlling the moving body using the presence detection result, it is possible to realize prevention of erroneous starting, temperature adjustment in the vehicle, notification for preventing infants from being left behind in the vehicle, and the like. Further, even if noise such as touching the seat surface is generated, the presence detection can be performed without erroneous determination. Further, it is possible to reduce the presence detection process while the seat is present, and it is possible to make an appropriate determination according to the material of the seat surface.
これまで本発明を、在席検知システム、在席検知装置、在席検知方法およびプログラムとして上述した実施の形態をもって説明してきた。しかしながら、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、他の実施の形態、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができるものである。また、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。したがって、そのプログラムが記録された記録媒体、そのプログラムを提供するプログラム提供サーバ等も提供することができるものである。 So far, the present invention has been described with the above-described embodiments as a presence detection system, a presence detection device, a presence detection method, and a program. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be modified within the range conceivable by those skilled in the art, such as other embodiments, additions, changes, and deletions. .. Further, any aspect is included in the scope of the present invention as long as the action / effect of the present invention is exhibited. Therefore, it is possible to provide a recording medium on which the program is recorded, a program providing server that provides the program, and the like.
1…移動体
10…座席
10a…座面
11…センサ
12…入力部
13…記憶部
14…情報処理部
15…情報取得部
16…指示部
17…生体情報検出部
20…圧電素子
21、22…電極
30…極値検出部
31…計算部
32…判定部
40…制御部
41…車体制御用ECU
42…エンジン情報収集用ECU
43…温度情報収集用ECU
44…ブレーキ情報収集用ECU
45…アクセル情報収集用ECU
46…エンジン情報取得センサ
47…温度情報取得センサ
48…ブレーキ情報取得センサ
49…アクセル情報取得センサ
1 ... Moving
42 ... ECU for collecting engine information
43 ... ECU for collecting temperature information
44 ... ECU for collecting brake information
45 ... ECU for collecting accelerator information
46 ... Engine
Claims (11)
座席上にかかる力の変化を測定する測定手段の測定結果から複数の極値を検出する極値検出手段と、
前記極値検出手段により検出された前記複数の極値のうち、時間的に隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算し、計算した前記差分値のうちの最大差分値と最小差分値の差を判定値として算出する計算手段と、
前記計算手段により算出された前記判定値が第1の閾値以上になるまで不在と判定し、前記判定値が前記第1の閾値以上になった場合に在席と判定する判定手段とを含む、在席検知システム。 It is an attendance detection system that detects the presence of a person.
An extreme value detecting means that detects a plurality of extreme values from the measurement results of the measuring means that measures the change in the force applied to the seat, and
Among the plurality of extreme values detected by the extreme value detecting means, the difference values between the temporally adjacent maximum values and the minimum values are calculated, and the maximum difference value and the minimum difference value among the calculated difference values are calculated. A calculation method that calculates the difference between values as a judgment value,
The present invention includes a determination means for determining absence until the determination value calculated by the calculation means becomes equal to or higher than the first threshold value, and determining presence when the determination value becomes equal to or higher than the first threshold value. Attendance detection system.
前記取得手段により取得された前記移動体情報と、前記判定手段の判定結果とに基づき、前記制御手段に対して前記移動体の制御を指示する指示手段とを含む、請求項1に記載の在席検知システム。 An acquisition means for acquiring mobile information about the moving body from a control means for controlling the moving body having a seat, and
The present invention according to claim 1, further comprising an instruction means for instructing the control means to control the moving body based on the moving body information acquired by the acquisition means and the determination result of the determination means. Seat detection system.
前記指示手段は、前記判定手段により不在と判定され、前記取得手段により取得された前記移動体の走行に関する情報において該移動体が走行可能となっている場合に、該移動体の走行を不能にするように指示する、請求項2に記載の在席検知システム。 The acquisition means acquires information on the traveling of the moving body as the moving body information, and obtains information about the traveling of the moving body.
When the instructing means is determined to be absent by the determination means and the moving body can travel in the information regarding the traveling of the moving body acquired by the acquisition means, the moving body cannot travel. The presence detection system according to claim 2, wherein the attendance detection system is instructed to do so.
前記指示手段は、前記判定手段により在席と判定され、前記取得手段により取得された前記温度情報において前記移動体内の温度が一定の範囲外の温度である場合に、該移動体内の温度を該一定の範囲内の温度に調整するように指示する、請求項2または3に記載の在席検知システム。 The acquisition means acquires temperature information in the moving body as the moving body information, and obtains the temperature information in the moving body.
When the indicating means is determined to be present by the determining means and the temperature inside the moving body is outside a certain range in the temperature information acquired by the acquiring means, the temperature inside the moving body is set to the temperature inside the moving body. The presence detection system according to claim 2 or 3, which instructs the temperature to be adjusted within a certain range.
前記生体情報検出手段の検出結果に基づき、移動体に乗車する乗車者を判別する判別手段とを含み、
前記指示手段は、前記判別手段の判別結果に応じて、前記制御手段に対し、前記移動体の外部の人に通知するように指示する、請求項2〜4のいずれか1項に記載の在席検知システム。 Biological information detecting means for detecting biological information from the measurement results of the measuring means, and
Including a discriminating means for discriminating a occupant riding on a moving body based on the detection result of the biological information detecting means.
The present invention according to any one of claims 2 to 4, wherein the instruction means instructs the control means to notify a person outside the moving body according to the determination result of the determination means. Seat detection system.
前記極値検出手段は、前記処理手段により処理された前記測定結果から前記複数の極値を検出する、請求項1〜7のいずれか1項に記載の在席検知システム。 A processing means for executing a predetermined process on the measurement result of the measuring means is included.
The presence detection system according to any one of claims 1 to 7 , wherein the extreme value detecting means detects the plurality of extreme values from the measurement result processed by the processing means.
座席上にかかる力の変化を測定する測定手段の測定結果から複数の極値を検出する極値検出手段と、
前記極値検出手段により検出された前記複数の極値のうち、時間的に隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算し、計算した前記差分値のうちの最大差分値と最小差分値の差を判定値として算出する計算手段と、
前記計算手段により算出された前記判定値が第1の閾値以上になるまで不在と判定し、前記判定値が前記第1の閾値以上になった場合に在席と判定する判定手段とを含む、在席検知装置。 It is an attendance detection device that detects the presence of a person.
An extreme value detecting means that detects a plurality of extreme values from the measurement results of the measuring means that measures the change in the force applied to the seat, and
Among the plurality of extreme values detected by the extreme value detecting means, the difference values between the temporally adjacent maximum values and the minimum values are calculated, and the maximum difference value and the minimum difference value among the calculated difference values are calculated. A calculation method that calculates the difference between values as a judgment value,
It includes a determination means for determining absence until the determination value calculated by the calculation means becomes equal to or higher than the first threshold value, and determining presence when the determination value becomes equal to or higher than the first threshold value. Attendance detection device.
座席上にかかる力の変化を測定する測定手段の測定結果から複数の極値を検出するステップと、
検出された前記複数の極値のうち、時間的に隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算し、計算した前記差分値のうちの最大差分値と最小差分値の差を判定値として算出するステップと、
算出された前記判定値が第1の閾値以上になるまで不在と判定し、前記判定値が前記第1の閾値以上になった場合に在席と判定するステップとを含む、在席検知方法。 It is a presence detection method that detects the presence of a person.
A step of detecting multiple extreme values from the measurement results of a measuring means that measures the change in force applied to the seat, and
Among the plurality of detected extreme values, the difference value between the maximum value and the minimum value that are adjacent in time is calculated, and the difference between the maximum difference value and the minimum difference value among the calculated difference values is determined. And the steps to calculate as
A presence detection method including a step of determining absenteeism until the calculated determination value becomes equal to or higher than a first threshold value, and determining presence when the determination value becomes equal to or higher than the first threshold value.
座席上にかかる力の変化を測定する測定手段の測定結果から複数の極値を検出するステップと、
検出された前記複数の極値のうち、時間的に隣り合う極大値間および極小値間の差分値を計算し、計算した前記差分値のうちの最大差分値と最小差分値の差を判定値として算出するステップと、
算出された前記判定値が第1の閾値以上になるまで不在と判定し、前記判定値が前記第1の閾値以上になった場合に在席と判定するステップとを実行させる、プログラム。 A program that causes a computer to execute a process to detect the presence of a person.
A step of detecting multiple extreme values from the measurement results of a measuring means that measures the change in force applied to the seat, and
Among the plurality of detected extreme values, the difference value between the maximum value and the minimum value that are adjacent in time is calculated, and the difference between the maximum difference value and the minimum difference value among the calculated difference values is determined. And the steps to calculate as
A program for executing a step of determining absenteeism until the calculated determination value becomes equal to or higher than the first threshold value, and determining that the patient is present when the determination value becomes equal to or higher than the first threshold value.
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