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【要約】
【課題】照明変化や対象物体の位置姿勢の変動や自己遮蔽に対する頑健さと位置姿勢の推定の精度の向上とを同時に満たすことができる手法を提供する。
【解決手段】検出の対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、前記対象物体を撮影して得た入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢クラスに分類する第１の識別器と、前記対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、姿勢クラスが推定された入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢パラメータに分類する第２の識別器とを備える。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
　検出の対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、前記対象物体を撮影して得た入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢クラスに分類する第１の識別器と、前記対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、姿勢クラスが推定された入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢パラメータに分類する第２の識別器とを備えたことを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
　前記入力画像を赤外線カメラから入力することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
　前記特徴量として累積勾配方向特徴量または量子化勾配方向特徴量を用いることを特徴とする請求項１または２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
　前記第１の識別器および前記第２の識別器は、前記入力画像の個々のパッチ画像による分類結果の総合的な投票結果に基づいて分類を行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項５】
　前記第１の識別器および前記第２の識別器は、前記第１の識別器および前記第２の識別器を構成する決定木をRandom Ferns形式で構成することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項６】
　前記第２の識別器により推定された姿勢パラメータを初期値として、前記入力画像により前記対象物体の位置姿勢を追跡する位置姿勢追跡部と、前記対象物体の過去の位置姿勢の変化から所定の遅延後の前記対象物体の位置姿勢を予測する動き予測部とを備えたことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項７】
　前記位置姿勢追跡部は、前記初期値における前記対象物体のＣＡＤモデル上のエッジ点と前記入力画像から抽出した前記対象物体のエッジ点との誤差を最小化するように位置姿勢に補正を加えることを特徴とする請求項６に記載の物体検出装置。
【請求項８】
　対象物体の姿勢パラメータの初期値を入力し、前記対象物体を撮影して得た入力画像により前記対象物体の位置姿勢を追跡する位置姿勢追跡部と、前記対象物体の過去の位置姿勢の変化から所定の遅延後の前記対象物体の位置姿勢を予測する動き予測部とを備えたことを特徴とする物体検出装置。
【請求項９】
　検出の対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、前記対象物体を撮影して得た入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢クラスに分類する第１の識別手順と、前記対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、姿勢クラスが推定された入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢パラメータに分類する第２の識別手順とをコンピュータが実行することを特徴とする物体検出方法。
【請求項１０】
　対象物体の姿勢パラメータの初期値を入力し、前記対象物体を撮影して得た入力画像により前記対象物体の位置姿勢を追跡する位置姿勢追跡手順と、前記対象物体の過去の位置姿勢の変化から所定の遅延後の前記対象物体の位置姿勢を予測する動き予測手順とをコンピュータが実行することを特徴とする物体検出方法。
【請求項１１】
　検出の対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、前記対象物体を撮影して得た入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢クラスに分類する第１の識別手順と、　前記対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、姿勢クラスが推定された入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢パラメータに分類する第２の識別手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする物体検出プログラム。
【請求項１２】
　対象物体の姿勢パラメータの初期値を入力し、前記対象物体を撮影して得た入力画像により前記対象物体の位置姿勢を追跡する位置姿勢追跡手順と、前記対象物体の過去の位置姿勢の変化から所定の遅延後の前記対象物体の位置姿勢を予測する動き予測手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする物体検出プログラム。

【要約】
【課題】車車間通信を行う通信端末に対して、送信位置および受信位置の組み合わせごとの通信信頼度を統計的に保障する。
【解決手段】複数の通信端末が相互に通信した結果を示す通信ログ情報を、通信端末から取得し、通信ログ情報を解析して、送信位置および受信位置の組み合わせごとに通信が成功した確度を示す通信信頼度情報を生成し、車載器などの通信端末が路上などの環境で相互に通信を行った結果に基づいて、通信信頼度の実測値を解析した通信信頼度マップ情報を通信信頼度管理サーバが生成して通信端末に提供する。通信端末は、統計的に保証された到達信頼度の範囲内で、最適な通信パラメータを選択して通信する。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
　複数の通信端末が相互に通信した結果を示す通信ログ情報を、前記複数の通信端末のうち少なくともいずれか１つから取得するログ情報取得部と、前記ログ情報取得部から取得された前記通信ログ情報を解析して、送信位置および受信位置の組み合わせごとに通信が成功した確度を示す通信信頼度情報を生成する信頼度情報生成部と、前記信頼度情報生成部により生成された前記通信信頼度情報と、過去に生成された過去の通信信頼度情報とを解析して、送信位置および受信位置の組み合わせごとに通信の成功が期待される信頼度を示す通信信頼度マップ情報を生成するマップ化処理部と、前記通信信頼度マップ情報を前記複数の通信端末に提供する信頼度情報提供部とを具備する通信信頼度管理サーバ。
【請求項２】
　請求項１に記載の通信信頼度管理サーバにおいて、前記信頼度情報生成部は、所定の通信端末の位置を示す位置情報信号を前記所定の通信端末が送信した記録である位置情報送信記録を前記通信ログ情報から検出し、検出した前記位置情報送信記録から、前記位置情報信号が示す位置である送信位置を検出し、検出した前記位置情報送信記録から、前記位置情報信号を前記所定の通信端末が送信した時刻である送信時刻を検出し、別の通信端末が前記送信時刻に前記位置情報信号を受信した記録である位置情報受信記録を、前記通信ログ情報から検出し、検出した前記位置情報受信記録から、前記別の通信端末が前記送信時刻に前記位置情報信号を受信した位置を示す受信位置を読み出し、検出した前記位置情報受信記録から、前記別の通信端末が前記送信時刻に受信した前記位置情報信号の電力を示す受信電力を読み出し、前記通信信頼度情報は、同一の位置情報信号に対応する、前記送信位置と、前記受信位置と、前記受信電力との組み合わせを含み、前記マップ化処理部は、前記通信信頼度情報と、前記過去の通信信頼度情報とを解析して、前記送信位置および前記受信位置の組み合わせごとに、前記受信電力の平均値である平均受信電力を算出し、前記通信信頼度マップ情報は、前記送信位置と、前記受信位置と、前記平均受信電力との組み合わせを含む通信信頼度管理サーバ。
【請求項３】
　請求項１に記載の通信信頼度管理サーバにおいて、前記信頼度情報生成部は、所定の通信端末の位置を示す位置情報信号を前記所定の通信端末が送信した記録である位置情報送信記録を前記通信ログ情報から検出し、検出した前記位置情報送信記録から、前記位置情報信号が示す位置である送信位置を検出し、検出した前記位置情報送信記録から、前記位置情報信号に付与されたパケットシリアル番号を検出し、検出した前記位置情報送信記録から、前記所定の通信端末に付与された車両ＩＤを検出し、別の通信端末が前記パケットシリアル番号および前記車両ＩＤを含む前記位置情報信号を受信した記録である位置情報受信記録を、前記通信ログ情報から検出し、検出した前記位置情報受信記録から、前記別の通信端末が、前記パケットシリアル番号および前記車両ＩＤを含む受信信号を受信した位置を示す受信位置を読み出し、前記パケットシリアル番号、前記車輌ＩＤおよび前記受信位置の組み合わせごとに、受信および復号の成功および失敗を受信復号可否カウントとして集約し、前記通信信頼度情報は、同一の位置情報信号に対応する、前記送信位置と、前記受信位置と、前記受信復号可否カウントとの組み合わせを含み、前記マップ化処理部は、前記通信信頼度情報と、前記過去の通信信頼度情報とを解析して、前記送信位置および前記受信位置の組み合わせごとに、前記受信位置に存在した車両のうち、前記送信位置から送信された信号の受信および復号に成功した車両の割合である受信成功率を算出し、前記通信信頼度マップ情報は、前記送信位置と、前記受信位置と、前記受信成功率との組み合わせを含む通信信頼度管理サーバ。
（以下省略）

【要約】
【課題】　取得した身体データから、簡便かつより高い精度で睡眠段階を推定する
【解決手段】　被験者の心拍データを取得し、前記心拍データを周波数領域の成分に変換し、前記周波数領域のデータから、２．５秒～１５０分の周期にわたる範囲の周期成分を抽出して時間領域のデータに変換し、前記時間領域のデータのうち、所定の閾値を超える領域をレム睡眠段階と判定する。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
　被験者の心拍データを取得するデータ取得部と、前記心拍データからレム睡眠段階を推定する判定部であって、前記心拍データを周波数領域の成分に変換し、前記周波数領域のデータから、２．５秒～１５０分の周期にわたる範囲の周期成分を抽出して時間領域のデータに変換し、前記時間領域のデータのうち、所定の閾値を超える領域をレム睡眠段階と判定する判定部、とを有することを特徴とする睡眠段階判定装置。
【請求項２】
　前記判定部は、前記時間領域のデータの全体平均と標準偏差を算出し、前記標準偏差に所定の係数を乗算した値を前記全体平均に足し合わせた値を前記閾値として設定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項３】
　前記判定部は、前記時間領域のデータを所定の時間ごとに平均化してから前記全体平均と標準偏差を算出することを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項４】
　被験者の体動データを取得するデータ取得部と、前記体動データの全体平均と標準偏差を算出し、前記標準偏差に所定の係数を乗算した値を前記全体平均に足し合わせた値を閾値として設定し、前記閾値を超える領域を覚醒段階と判定する判定部と、を有することを特徴とする睡眠段階判定装置。
【請求項５】
　被験者の呼吸データを取得するデータ取得部と、
　前記呼吸データに基づいて、単位時間当たりの呼吸数の全体平均と標準偏差を算出し、前記標準偏差に所定の係数を乗算した値を前記全体平均に足し合わせた値を閾値として設定し、前記閾値以下の領域をノンレム睡眠段階と判定する判定部と、を有することを特徴とする睡眠段階判定装置。
【請求項６】
　無拘束で測定された被験者の身体データを取得するデータ取得部と、前記身体データから心拍データと、呼吸データと、体動データをそれぞれ分離し、前記呼吸データを用いたノンレム睡眠段階の判定と、前記心拍データを用いたレム睡眠段階の判定と、前記体動データを用いた覚醒段階の判定を個別または順次に行って睡眠段階を判定する判定部と、を有することを特徴とする睡眠段階判定装置。
【請求項７】
　前記判定部は、前記呼吸データを用いてノンレム睡眠段階を判定し、前記ノンレム睡眠段階の判定結果に基づき、前記心拍データを用いてレム睡眠段階を判定し、前記レム睡眠段階の判定結果に基づき、前記体動データを用いて覚醒段階を判定する、ことを特徴とする請求項６に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項８】
　前記判定部は、前記覚醒段階の判定、前記レム睡眠段階の判定、前記ノンレム睡眠段階の判定の順に判定を優先して判定結果に反映することを特徴とする請求項６または７に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項９】
　被験者の心拍データを取得し、前記心拍データを周波数領域の成分に変換し、前記周波数領域のデータから、２．５秒～１５０分の周期にわたる範囲の周期成分を抽
出して時間領域のデータに変換し、前記時間領域のデータのうち、所定の閾値を超える領域をレム睡眠段階と判定する、ことを特徴とする睡眠段階判定方法。
【請求項１０】
　被験者の体動データを取得し、前記体動データの全体平均と標準偏差を算出し、前記標準偏差に所定の係数を乗算した値を前記全体平均に足し合わせた値を閾値として
設定し、前記閾値を超える領域を覚醒段階と判定する、ことを特徴とする睡眠段階判定方法。
【請求項１１】
　被験者の呼吸データを取得し、前記呼吸データに基づいて単位時間当たりの呼吸数の全体平均と標準偏差を算出し、前記標準偏差に所定の係数を乗算した値を前記全体平均に足し合わせた値を閾値として設定し、前記閾値以下の領域をノンレム睡眠段階と判定する、ことを特徴とする睡眠段階判定方法。
（以下省略）

【要約】
【課題】スピーカアレイが指向性を備えるための最適なフィルタ係数を決定する。
【解決手段】フィルタ係数決定装置は、スピーカアレイを構成する複数のスピーカ素子の前段にそれぞれ配置されるフィルタに設定すフィルタ係数を演算により求め、求めたフィルタ係数、および、複数のスピーカ素子それぞれからスピーカアレイの周囲に設定されている複数の観測点までの伝達関数を用い、複数の観測点における指向性を評価するための評価音圧を算出する。スピーカアレイから最も強く音を放射させたい方向を所望方向とし、所望方向以外の音を抑圧させたい範囲を抑圧範囲とし、その抑圧範囲に対する音の放射の大きさが、予め設定された判定方法を満たすようにフィルタ係数を適応的に決定する。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
　スピーカアレイを構成する複数のスピーカ素子の前段にそれぞれ配置されるフィルタに設定するフィルタ係数を演算により求めるフィルタ係数演算部と、前記フィルタ係数演算部により求められた前記フィルタ係数、および、複数の前記スピーカ素子それぞれから前記スピーカアレイの周囲に設定されている複数の観測点それぞれまでの音の伝わり方を表す伝達関数を用いて、複数の前記観測点における指向性を評価するために評価音圧を算出する評価音圧演算部とを備え、
　前記スピーカアレイから最も強く音を放射させたい方向である所望方向を含む所望方向範囲以外の音を抑圧させたい範囲を抑圧範囲として、その抑圧範囲に対する音の放射の大きさが、予め設定された判定方法を満たすように前記フィルタ係数を適応的に決定するフィルタ係数決定装置。
【請求項２】
　前記フィルタ係数演算部が前記フィルタ係数の演算を行う際に用いる窓関数の窓幅が可変的となるように、前記フィルタ係数演算部に対して前記窓関数を設定する窓関数設定部と、前記窓関数設定部により可変的に窓幅が設定される前記窓関数を、前記観測点における所望音圧に適用して前記フィルタ係数演算部により算出される前記フィルタ係数ごとに前記評価音圧演算部により算出される複数の前記評価音圧の中から、前記判定方法に基づいて最適な前記フィルタ係数を求めるのに用いられた最適な前記窓関数の窓幅を決定する最適窓幅決定部とをさらに備え、前記最適窓幅決定部により決定された窓幅の前記窓関数を用いて前記フィルタ係数演算部により算出される前記フィルタ係数が、前記フィルタに設定するものとして決定される請求項１に記載のフィルタ係数決定装置。
【請求項３】
　前記伝達関数の要素をどの程度重視するかを決定する重み係数を適応的に変化させて、前記フィルタ係数演算部に対して前記重み係数を設定する重み設定部と、前記重み設定部により設定される前記重み係数を用いて前記フィルタ係数演算部により算出される前記フィルタ係数から前記評価音圧演算部により算出される前記評価音圧と、前記観測点における所望音圧との誤差が、所定の判定基準以下であるか否かを判定する評価判定部とをさらに備え、前記評価判定部により前記誤差が所定の判定基準以下であると判定された前記評価音圧を求めるのに用いた前記重み係数により算出される前記フィルタ係数が、前記フィルタに設定するものとして決定される請求項１に記載のフィルタ係数決定装置。
（以下省略）

【要約】
【課題】より短時間で、反射音や残響音などの外乱が存在する環境下における音源方向を高精度に推定する。
【解決手段】複数のマイクロホンにより観測される音のレベルが所定の値よりも大きな観測信号のうち、所望の音源の方向を推定する処理に用いる対象とする観測信号
を区分けする立ち上がり区間および立ち下がり区間が特定される。また、立ち上がり区間の観測信号を用いて立ち上がり共分散行列が算出されるとともに、立ち下がり区間の観測信号を用いて立ち下がり共分散行列が算出される。そして、立ち上がり共分散行列と立ち下がり共分散行列とを同時対角化する固有ベクトルが求められ、その固有ベクトルを用いて所望の音源の方向が推定される。本技術は、例えば、マイクロホンアレーにより収音される音の音源方向を推定する音源方向推定装置に適用できる。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
　音を受音する複数の受音素子により観測される音のレベルが所定の値よりも大きな観測信号のうち、所望の音源の方向を推定する処理に用いる対象とする前記観測信号を区分けする時間区間を特定する処理対象区間特定部と、前記処理対象区間特定部により特定された前記時間区間において観測された前記観測信号を用いて共分散行列を算出する共分散行列算出部と、前記共分散行列算出部により算出された前記共分散行列に基づいて、前記所望の音源の方向を推定する音源方向推定部とを備える音源方向推定装置。
【請求項２】
　前記処理対象区間特定部は、前記観測信号により観測される特定の強さの音のピークが検出されたタイミングから一定時間だけ後にある所定の前記時間区間を立ち下がり区間として特定し、前記共分散行列算出部は、前記立ち下がり区間において観測された前記観測信号を用いて立ち下がり共分散行列を算出する請求項１に記載の音源方向推定装置。
【請求項３】
　前記共分散行列算出部により算出される前記立ち下がり共分散行列と、前記観測信号の全体を用いて算出される共分散行列とを同時対角化する固有ベクトルを求める同時対角化処理部をさらに備え、前記音源方向推定部は、前記同時対角化処理部により求められた前記固有ベクトルを用いて前記所望の音源の方向を推定する請求項２に記載の音源方向推定装置。
【請求項４】
　前記処理対象区間特定部は、前記観測信号により観測される特定の強さの音のピークが検出されたタイミングを含み、そのタイミングの前後にある所定の前記時間区間を立ち上がり区間として特定し、前記共分散行列算出部は、前記立ち上がり区間において観測された前記観測信号を用いて立ち上がり共分散行列を算出する請求項１に記載の音源方向推定装置。
【請求項５】
　前記音源方向推定部は、前記共分散行列算出部により算出される前記立ち上がり共分散行列から固有ベクトルを求める固有値分解処理を行い、その固有値分解により求められた前記固有ベクトルを用いて前記所望の音源の方向を推定する請求項４に記載の音源方向推定装置。
【請求項６】
　前記処理対象区間特定部は、前記観測信号により観測される特定の強さの音のピークが検出されたタイミングを含み、そのタイミングの前後にある所定の前記時間区間を立ち上がり区間として特定するとともに、前記ピークが検出されたタイミングから一定時間だけ後にある所定の前記時間区間を立ち下がり区間として特定し、前記共分散行列算出部は、前記立ち上がり区間において観測された前記観測信号を用いて立ち上がり共分散行列を算出するとともに、前記立ち下がり区間において観測された前記観測信号を用いて立ち下がり共分散行列を算出する請求項１に記載の音源方向推定装置。
【請求項７】
　前記共分散行列算出部により算出される前記立ち上がり共分散行列と前記立ち下がり共分散行列とを同時対角化する固有ベクトルを求める同時対角化処理部をさらに備え、
前記音源方向推定部は、前記同時対角化処理部により求められた前記固有ベクトルを用いて前記所望の音源の方向を推定する　請求項６に記載の音源方向推定装置。
【請求項８】
　前記処理対象区間特定部は、前記観測信号により観測される前記音のピーク値を時間方向に減衰させながら保持し、保持した値よりも大きな値が現れたときに、その値に前記ピーク値を更新するピークホールド処理を行うことにより、特定の強さの音のピークを検出する　請求項１乃至７のいずれかに記載の音源方向推定装置。
（以下省略）