JP6467112B2 - センサシステムのコミッショニング - Google Patents

Description

本発明は、コミッショニングされたセンサシステムにおける、コミッショニングエラーの検出に関する。

センサシステムは、センサ区域をカバーするよう構成される、複数のセンサを備え得る。例えば、複数の照明器具を備える照明システムでは、センサは、各照明器具内に組み込まれる場合もあり、又は、各照明器具と並設される場合もある。

センサシステムとの関連では、「コミッショニング」とは、センサシステムが、その意図された機能を実行することができるように、運用可能にされる、初期プロセスを指す。このコミッショニング段階は、例えば、センサの取り付け又は配置、配線、センサに対する物理的調節などを含み得る、センサシステムの物理的な設置、並びに、該センサの任意のコンフィギュレーション、例えば、関連ソフトウェア、関連データベースなどのコンフィギュア、の双方を含む。例えば、各センサは、デバイス識別子（ＩＤ）と関連付けされる場合がある。デバイスＩＤは、例えば、そのセンサを一意に特定するセンサＩＤ、及び／又は、（該当する場合）該センサが並設されている照明器具を特定する、照明器具ＩＤとすることができ、あるいは、これらＩＤを含み得る。例えば、位置サービスを提供するために、デバイスＩＤのそれぞれが、データベース内の、その位置を特定する位置識別子と関連付けされる場合があり、この場合には、データベースに位置ＩＤを追加することは、センサシステムのコミッショニング段階の一部と見なされる。

米国特許出願公開第２０１４／０２３５２６９（Ａ１）号からは、区域内でセンサをコミッショニングする方法が知られている。この目的のために、当該方法は、区域内でコンピューティングデバイスの位置を追跡し、コンピューティングデバイスを、複数のセンサユニットのうちの少なくとも１つと結合することを提案している。次に、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスの追跡された位置、及び、複数のセンサユニットのうちの少なくとも１つの識別子に基づいて、複数のセンサユニットのうちの少なくとも１つの位置を特定し、記録する。

センサシステムは、例えば数百、ましては数千のセンサを有する、大規模かつ複雑なものであり得る。特に、大規模システムでは、コミッショニング段階でエラーが発生しやすいが、これは特に、コミッショニング段階の全てではないにせよ大部分が、本質的に手動のプロセスであるためである。コミッショニングエラーは、多くの状況で、例えば、設置の間のセンサの不正確な配置により、又は、（該当する場合）データベースに位置情報を追加する際のエラーにより、生じる可能性がある。更には、コミッショニングエラーを検出するための既存のメカニズムは、一般に、例えば各センサを個々にチェックすることによって実行される、本質的に手動のチェックに依存しているため、チェックプロセス自体でエラーが発生しやすい。

本発明は、センサから経時的に収集されたデータ（すなわち、履歴センサデータ）を使用する、コミッショニングエラーの検出に関する。センサは、例えば、本明細書では「視覚センサ」とも称される、画像キャプチャリングデバイス、又は、例えばレーダ、ソナー、若しくは超音波センサデバイスなどの、他のセンサデバイスであってもよい。履歴データは、少なくとも１つの移動エンティティが、センサによってカバーされている区域を通って移動する間に、ある時間間隔にわたって収集された、位置データのセットの形態である。

本発明の第１の態様は、コミッショニングされたセンサシステムにおける、コミッショニングエラーを検出する方法であって、センサシステムが、区域をカバーするよう設置された複数のセンサデバイスを備え、当該方法は、少なくとも１つのエンティティが、区域を通って移動する間に、センサデバイスによって、区域からセンサデータをキャプチャリングするステップと、位置データのセットを生成するため、センサシステムのコンピュータシステムによって、センサデータを処理するステップであって、位置データのセットは、少なくとも１つの移動エンティティによって横断された位置を特定する、ステップと、センサデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた不一致(discrepancy)を、位置データのセット内で検出するステップと、検出するステップに基づいて、少なくとも１つのセンサデバイスの不正確なコミッショニングを補正又は訂正するためセンサシステムに修正を行うステップと、を含む、方法を対象とする。

すなわち、不一致は、センサデータ（例えば、画像）からは直接検出されない。むしろ、不一致は、センサデータ（例えば、画像）から抽出された位置データを使用して検出されるものであり、位置データは、そのより少ない情報量により、該位置データが抽出されたセンサデータ（例えば、画像データ）よりも、少ないビットを使用して表され得る。このことは、位置データが抽出された後、センサデータ（例えば、画像データ）が記憶又は送信される必要がないため、メモリ及び帯域幅が節約されることを可能にする。すなわち、関連する位置情報のみが、センサデータ（例えば、画像）から抽出されるように、位置データを生成する際に、センサデータ（例えば、画像データ）から、（余分な）情報が破棄され得るため、メモリ及び帯域幅が節約され得る。このことはまた、特に、センサデータが、画像キャプチャリングデバイスであり得るセンサデバイスによってキャプチャリングされた画像の、画像データである場合に、画像内に存在する任意の人々に対する、更なるプライバシーも提供する。

好ましい実施形態では、センサデバイスは、少なくとも１つのエンティティが、区域を通って移動する間に、区域から画像データをキャプチャリングする、画像キャプチャリングデバイスである。すなわち、位置データが生成されるセンサデータは、少なくとも１つのエンティティが、区域を通って移動する間に、画像キャプチャリングデバイスによって、区域からキャプチャリングされる、画像データとすることができる。換言すれば、センサデータは、画像キャプチャリングデバイスによってキャプチャリングされた、区域の画像の、画像データとすることができる。

画像キャプチャリングデバイスのうちの少なくとも１つは、可視光カメラを含み得るものであり、及び／又は、画像キャプチャリングデバイスのうちの少なくとも１つは、熱画像センサ（例えば、熱電対アレイ、又はマイクロボロメータ）を含み得る。

しかしながら、センサデバイスは、例えば、レーダデータ、ソナーデータ、及び超音波データの形態のセンサデータをそれぞれ生成する、レーダ、ソナー、又は超音波デバイスなどの、他の形態を取ることもできる。

ある実施形態では、位置データのセットは、例えば、グローバル基準フレーム内での、すなわち、共通の空間的原点に対しての、位置ベクトル（２次元又は３次元の位置ベクトル）のセットとすることができる。

コミッショニングエラーは、適切に訂正又は考慮されない場合には、アプリケーションエラー、例えば、より高いレベルのアプリケーションエラー、又はシステムの誤作動をもたらす恐れがある。

例えば、本発明の特定の実施形態では、センサシステムは、人数計測を実行するために使用される場合がある。すなわち、センサデータ（例えば、画像）から抽出された位置情報に基づいて、区域内の総人数を推定することである。

例として、本発明の説明される実施形態では、センサシステムは、視覚センサと、視覚センサによってキャプチャリングされた画像を処理することによって抽出／生成された、位置データに基づいて、（区域内の推定総人数を示す）人数計数(people count)を生成し、人数計数に基づくデータ対応アプリケーションを提供するよう構成される、中央プロセッサとを備える、コネクテッド照明システム(connected lighting system)である。そのようなシステムでは、センサの誤配置によるセンサコミッショニングのエラー、又は他のコミッショニングエラーが、より高いレベルのアプリケーションエラー、若しくはシステムの誤作動をもたらす恐れがある。

人数計数はまた、人数計測(people counting)に基づくデータ対応アプリケーションを提供するために、使用され得る。本発明の発明者らは、コミッショニングエラーが、適切に訂正又は考慮されない場合には、エラーをもたらす恐れ、例えば、システムが人数計測のために使用される場合に、より高いシステムレベルで、デスクなどの対象地点の、特定の空間又は位置にわたる推定人数のエラーをもたらす恐れがある点を、認識している。このことはまた、人数計数に依存する任意のアプリケーションの、望ましくない挙動をもたらす恐れがある。

ある実施形態では、当該方法は、それぞれがセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスのうちの対応の１つにローカルな、コンピュータシステムの複数のローカルプロセッサ（例えば、画像プロセッサ）のそれぞれによって、当該デバイスによってキャプチャリングされたセンサデータ（例えば、画像データ）を処理し、該デバイスの視界の範囲内の、少なくとも１つのエンティティによって横断された位置を特定する、位置データの個々のセットを生成するステップと、各ローカルプロセッサ（例えば、ローカル画像プロセッサ）によって、位置データの個々のセットを、コンピュータシステムの中央プロセッサに通信するステップであって、当該セットを生成するために使用されたセンサ（例えば、画像）データが、中央プロセッサに通信されず、中央プロセッサが、不一致を検出するために使用される位置データのセットを生成するためローカルプロセッサ（例えば、ローカル画像プロセッサ）から受信された位置データの個々のセットを集約するステップと、を含み得る。

例えば、ある実施形態では、各センサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスによってキャプチャリングされた、位置データの個々のセットは、当該デバイスに対する、１つ以上の位置ベクトル（２次元又は３次元）のセットとすることができる。より全般的には、位置データの個々のセットは、異なる基準フレーム内で、すなわち、異なる空間的原点に対して、表現され得る。位置データの個々のセットを集約することは、個々のセットのうちの少なくとも１つに、位置データのセット内の位置ベクトルが全てグローバル基準フレーム内に、すなわち共通の空間的原点に対して存在するように、空間変換（例えば、並進変換及び／又は回転変換）を適用することを含み得る。

このことは、帯域幅を節約するものであり、また、センサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスの視界内の任意の人々に対して、プライバシーが維持されることも確実にする。

検出ステップは、コンピュータシステムが、位置データのセットに経路検出アルゴリズムを適用することによって、実行され得る。すなわち、コンピュータ実施経路検出アルゴリズムは、コンピュータシステムのプロセッサ上で、アルゴリズムを具現化するコードを実行することによって、実施され得る。

代替的に、当該方法は、位置データのセットの視覚的表現を、ユーザに対して表示するため、コンピュータシステムによって、ディスプレイを制御するステップを含み、検出ステップが、表示された表現を使用して、ユーザによって実行され得る。

説明される実施形態では、コミッショニングエラーは、（ｉ）コミッショナ又はロボットが歩行試験を実行することによって生成された、位置データ（第１の説明実施形態）、又は（ｉｉ）位置データの、センサ境界を横断するユーザ軌跡及び／又はヒストグラムのパターン（第２の説明実施形態）を使用して検出されるエラーである。

第１の説明実施形態では、各センサデバイスは、当該デバイスにローカルな対応のプロセッサに接続されている、画像キャプチャリングデバイス（視覚センサ）であり、
ｉ．各ローカルプロセッサは、その視覚センサデバイスによってキャプチャリングされた画像を処理し、画像内の、任意の人物の位置を抽出する。
ｉｉ．各ローカルプロセッサは、各人物の位置を、視覚センサ識別子（ＩＤ）及びタイムスタンプ（例えば、カウンタ）と共に、中央プロセッサに通信する。
ｉｉｉ．コミッショナは、自身が、空間において唯一の存在である場合に、歩行試験（すなわち、所定の軌跡に従った、部屋又は他の区域にわたる歩行）を実行する。代替的に、視覚センサによって検出可能な構成で、同様に規定の軌跡を辿るように、ロボットが作製される。
ｉｖ．中央プロセッサは、空間にわたるコミッショナの軌跡の編集物(compilation)を提示する。
ｖ．コミッショナ、又は中央プロセッサ上で実行される経路検出アルゴリズムが、報告された軌跡と予想される軌跡との間の、不一致を検出する。

区域の画像（又は、他のセンサデータ）は、区域を通って複数の人々が移動している、ある時間間隔にわたってキャプチャリングされ得るものであり、位置データのセットは、人々によって横断された、区域内の位置を特定し得る。

当該方法は、複数の人々によって横断された複数の位置のそれぞれに関して、時間間隔内で当該位置が横断された相対頻度を伝える、関連する値を、コンピュータシステムによって生成するステップを含み得るものであり、頻度値は、不一致を検出するために使用され得る。

例えば、視覚的表現は、複数の位置に関連付けられている頻度値についての情報を、例えば、この情報を伝えるための色（色度、及び／又は輝度）及び／又は陰影付けなどを使用して、ユーザに視覚的に伝えることができる。代替的に、閾値を上回る相対頻度で横断された位置のみが、表示されてもよい。視覚的表現は、例えば、区域の表示マップ上に重ね合わせられることにより、壁を通過しているように見える経路などの不一致の検出を、可能にすることができる。

第２の説明実施形態では、各センサデバイスは、当該デバイスにローカルな対応のプロセッサに接続されている、画像キャプチャリングデバイス（視覚センサ）であり、
ｉ．各ローカルプロセッサは、その視覚センサデバイスによってキャプチャリングされた画像を処理し、画像内の、任意の人物の位置を抽出する。
ｉｉ．各ローカルプロセッサは、各人物の位置（及び、動きの大きさ）を、視覚センサＩＤ及びタイムスタンプ（例えば、カウンタ）と共に、中央プロセッサに通信する。
ｉｉｉ．中央プロセッサは、長期間（例えば、数時間、又は好ましくは、少なくとも１日）にわたって、全ての視覚センサから位置情報を収集する。
ｉｖ．中央処理ユニットは、特定の閾値を上回る動きに対応する位置の、ヒートマップ（又は、他の視覚的表現）を構築する。
ｖ．管理者、又は中央プロセッサ上で実行される経路検出アルゴリズムが、位置のヒートマップと、予想される有効な位置との間の、不一致を検出する。無効な位置の軌跡は、構成におけるエラーを示し得る（例えば、壁を通って交差する軌跡は、無効である）。

少なくとも１つのエンティティは、ユーザ又はロボットとすることができる。ロボットは、区域を通る経路を、自動化された方法で（例えば、ビーコン、内部加速度計、又は何らかの種類の屋内測位に従って）決定することができ、又は、ユーザによって遠隔制御されてもよい。

検出ステップは、例えば、センサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスのうちの少なくとも１つが、不正確な向きに設置されていることによる、又は、デバイス識別子が、センサシステムのデバイスデータベース内で、少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスと不正確に関連付けられていることによる、位置データのセット内での不連続性を検出するステップを含み得る。

代替的に又は付加的に、検出ステップは、位置データのセットを、区域のマップと比較することによって、区域を通る横断不可能な経路に対応する、位置データの部分を検出するステップを含み得る。

修正ステップは、
・少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスを物理的に調節するステップ、及び／又は、
・コンピュータシステムにアクセス可能なメモリ内に訂正データを記憶することによってエラーを補正するステップであって、訂正データは、少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスを、不正確に設置されているものとして特定し、これにより、コンピュータシステムが、当該エラーにもかかわらず、少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスによってキャプチャリングされたセンサデータ（例えば、画像）から、正確に情報を抽出することを可能にする、ステップ、及び／又は、
・少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスの、位置を特定する位置識別子、及び／又は向きを特定する向き識別子に関連して、不正確なデバイス識別子が記憶されている、センサシステムのデバイスデータベースを、少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスを正確に特定するデバイス識別子で、不正確なデバイス識別子を置き換えるよう、修正するステップを含み得る。

それぞれがセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスのうちの対応の１つに関連して、当該センサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスの位置を特定する、複数のデバイス位置識別子が、センサシステムのデバイスデータベース内に記憶され得るものであり、デバイス位置識別子は、位置データのセットを生成するために使用される。

本発明の第２の態様によれば、センサシステムは、少なくとも１つのエンティティが、区域を通って移動する間に、区域からセンサデータをキャプチャリングするよう設置されている、複数のセンサデバイスと、位置データのセットを生成するためにセンサデータを処理するよう構成される処理ロジックであって、位置データのセットは、少なくとも１つの移動エンティティによって横断された位置を特定する、処理ロジックと、位置データのセットに、経路検出アルゴリズムを適用することにより、センサデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた、位置データのセット内の不一致を検出し、これにより、少なくとも１つのセンサデバイスを、不正確にコミッショニングされているものとして特定するよう構成される、経路検出モジュールとを備える。

「処理ロジック」（例えば、「画像処理ロジック」）とは、処理（例えば、画像処理）を実施するよう構成された、ハードウェア（局在型又は分散型）及び／又はソフトウェアの任意の適した組み合わせを意味する。

例えば、好ましくは、（例えば、画像）処理ロジックは、それぞれが、画像キャプチャリングデバイスのうちの対応の１つにローカルであり、当該デバイスによってキャプチャリングされた（例えば、画像）データを処理し、該デバイスの視界内の、少なくとも１つのエンティティによって横断された位置を特定する、位置データの個々のセットを生成するよう構成される、複数のローカルプロセッサ（例えば、画像プロセッサ）によって形成され、センサシステムは、個々のセットを集約し、不一致を検出するために使用される位置データのセットを生成するよう構成される、（例えば、中央プロセッサで実行されるコードによって実装される）集約モジュールを含む。

ある実施形態では、経路検出モジュールは、検出された不一致に基づいて、例えば、少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスを不正確にコミッショニングされているものとして特定する、少なくとも１つのデバイスの識別子を、システムのメモリ内に自動的に記憶することによって、及び／又は、センサシステムの出力デバイス（例えば、ディスプレイ）を自動的に制御し、少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスを不正確にコミッショニングされているものとして特定する情報を、出力デバイスのユーザに対して出力する（例えば、表示する）ことによって、少なくとも１つのセンサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスを特定することができる。

センサシステムは、好ましくは、複数の照明器具を備える照明システムの、中に組み込まれている／一部である。より好ましくは、各照明器具は、センサ（例えば、画像キャプチャリング）デバイスのうちの、対応の１つと並設される。

本発明の第３の態様は、センサシステムにおけるコミッショニングエラーを検出するための、コンピュータプログラムであって、センサシステムは、区域をカバーするよう設置された複数のセンサデバイスを備え、当該コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されているコードを含み、コードは、実行された場合に、区域からセンサデバイスによってキャプチャリングされたセンサデータを処理し、これにより、少なくとも１つの移動エンティティによって横断された、区域内の位置を特定する、位置データのセットを生成するステップ、及び、センサデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた不一致を、位置データのセット内で検出し、これにより、少なくとも１つのセンサデバイスを、不正確にコミッショニングされているものとして特定するステップを、実施するよう構成される、コンピュータプログラムを対象とする。

本発明の第４の態様は、コミッショニングされたセンサシステムにおける、コミッショニングエラーを検出する方法であって、センサシステムは、区域をカバーするよう設置された複数の画像キャプチャリングデバイスを備え、当該方法は、少なくとも１つのエンティティが、区域を通って移動する間に、画像キャプチャリングデバイスによって、区域の画像をキャプチャリングするステップと、画像の画像データを、センサシステムのコンピュータシステムによって処理し、少なくとも１つの移動エンティティによって横断された位置を特定する、位置データのセットを生成するステップと、画像キャプチャリングデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた不一致を、位置データのセット内で検出するステップと、検出ステップに基づいて、少なくとも１つの画像キャプチャリングデバイスの不正確なコミッショニングを補正又は訂正するように、センサシステムに修正を行うステップとを含む、方法を対象とする。

本発明の第５の態様によれば、センサシステムは、少なくとも１つのエンティティが、区域を通って移動する間に、区域の画像をキャプチャリングするよう設置されている、複数の画像キャプチャリングデバイスと、画像の画像データを処理し、少なくとも１つの移動エンティティによって横断された位置を特定する、位置データのセットを生成するよう構成される、画像処理ロジックと、位置データのセットに、経路検出アルゴリズムを適用することにより、画像キャプチャリングデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた、位置データのセット内の不一致を検出するように構成される、経路検出モジュールとを備える。

本発明の第６の態様は、センサシステムにおけるコミッショニングエラーを検出するための、コンピュータプログラムであって、センサシステムは、区域をカバーするよう設置された複数の画像キャプチャリングデバイスを備え、当該コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されているコードを含み、コードは、実行された場合に、画像キャプチャリングデバイスによってキャプチャリングされた画像の画像データを処理し、これにより、少なくとも１つの移動エンティティによって横断された、区域内の位置を特定する、位置データのセットを生成するステップ、及び、画像キャプチャリングデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた不一致を、位置データのセット内で検出するステップを、実施するよう構成される、コンピュータプログラムを対象とする。

上記の態様のうちの任意の１つに関連して説明される任意の特徴は、上記の態様のうちの任意の他の実施形態で実施され得ることに留意されたい。

本発明を、より良好に理解するために、及び、本発明の実施形態が、どのように遂行され得るかを示すために、以下の図が参照される。
照明システムの概略図である。 照明器具の概略ブロック図である。 一対の隣接する照明器具の斜視図である。 照明システムの一部の平面図である。 照明システムを動作させるための中央処理ユニットの概略ブロック図である。 照明システムの例示的な制御アーキテクチャを示す、概略ブロック図である。 ローカル画像プロセッサが、人数計測機能を提供するために、どのように中央処理ユニットと協働するかを示す。 １つ以上の人物位置識別子の形態で個々の位置データを生成するために使用され得る、視覚センサによってキャプチャリングされた例示的画像を示す。 正確にコンフィギュレーションされるセンサシステムによって生成された、位置データのセットを示す。 視覚センサが不正確に向けられている、センサシステムによって生成されたことにより、位置データのセット内に第１のタイプの内部不一致を引き起こしている、位置データのセットを示す。 視覚センサに関して位置データが不正確に記録されている、センサシステムによって生成されたことにより、位置データのセット内に第２のタイプの内部不一致を引き起こしている、位置データのセットを示す。 センサグリッド内のセンサの列全体に関して位置データが不正確に記録されている、センサシステムによって生成されたことにより、センサによってカバーされている区域の、位置データと物理的レイアウトとの間に不一致を引き起こしている、位置データのセットを示す。 専用のコミッショニング検証プロシージャの一部として、単一のユーザ又はロボットの動きに基づいて、センサシステムによって生成された位置データのセット内の不一致を検出するためのプロセスを示す。 センサによってカバーされている区域を通過する複数の人々の動きを感知することに基づいて、センサシステムが動作している間に、長い時間間隔にわたって収集された位置データのセット内の不一致を検出するためのプロセスを示す。 正確に構成されるセンサシステムが、人数計測を実施するために、どのように使用され得るかを示す。

本発明の実施形態は、視覚センサシステムを提供する。そのようなシステムは、各照明器具内に視覚センサを有するか、又は照明器具のグループに関連付けられた視覚センサを有する、コネクテッド照明システムとすることができる。コスト及び複雑性に関して最適化されている視覚センサは、依然として、照明システムにおいて一般に使用されている従来のＰＩＲ（passive infrared；受動型赤外線）センサよりも、遥かに豊富なデータを提供することができる。プライバシー保護のために、各視覚センサは、リアルタイムで動作している場合、中央処理ユニットに画像全体を提供することはなく、それらの画像から抽出された情報、具体的には、位置データ（及び、任意選択的に、ブロック画素情報、例えば、存在判定及び／又は光レベルなどの、他の情報）のみを提供する。このことはまた、システムにおいて必要とされる、メモリの量及び通信帯域幅も低減する。視覚センサは、センサカバレッジ内での間隙を防止するために、重複する視界（field-of-view；ＦｏＶ）及び感知区域を有する。

位置データは、視覚センサにローカルな画像プロセッサによって、ローカルで生成され、視覚センサから、中央プロセッサ（例えば、ローカルサーバなどのローカルのコンピュータデバイス、又はクラウドコンピューティングプラットフォームの）で一元的に収集され、中央プロセッサ上で実行される経路検出アルゴリズムによって、及び／又は手動で、データの軌跡若しくはヒストグラムのパターンの観点から分析される。

視覚センサシステムは、複数の照明器具、視覚センサ、及び中央プロセッサを備える、コネクテッド照明システムである。視覚センサは、レート制限通信リンクによって、対応のローカル画像プロセッサを介して、中央プロセッサに接続されている。中央処理ユニットは、照明システムと同じ位置、又は近傍の位置に存在している場合もあり、あるいは、クラウド、又は（例えば）インターネットの何らかの他のサーバ内に配置されている場合もある。

レート制限通信リンクの使用は、画像データが、このリンクを介して通信可能ではなく、より限定された抽出情報（具体的には、ローカルで生成された位置データ）のみが通信可能である場合に、可能なものとされる。

図１は、コミッショニングされた照明システム１の形態の、コミッショニングされた例示的な視覚センサシステムを示す。すなわち、このシステムは、既にコミッショニングされているものである。

照明システム１は、既にコミッショニングされているが、必ずしも、後続の専用のコミッショニング検証プロシージャを経ているわけではなく、この専用のコミッショニング検証プロシージャは、場合により、システムに通常運用を開始させる前に、コミッショニングエラーを検出する具体的意図の下で実行されるものである。この場合には、以下で説明される第１の実施形態におけるように、本発明の技術が適用されることにより、コミッショニング検証プロシージャを実施することができる。

代替的に、コミッショニングされた照明システム１は、既に運用されている、すなわち「稼働中（live）」の場合もある。この場合には、専用のコミッショニング検証プロシージャが実行されている場合もあれば、又は実行されていない場合もある。すなわち、必ずしも、全てのコミッショニングされた照明システムが、通常運用に入る前に専用の検証を経ているわけではない。この場合には、以下で説明される第２の実施形態におけるように、本発明の技術が使用されることにより、システムが運用されている間に、すなわち、人数計測などの、その意図された機能を実行している間に、コミッショニングエラーを検出することができる。

照明システム１は、環境２内に設置され、環境２を照明するための光を放射するように構成される、複数の照明器具４を備える。照明器具４のそれぞれが接続されている、ゲートウェイ１０が示されている。ゲートウェイ１０は、照明システム１内部での照明器具４の制御を遂行するものであり、照明ブリッジと称される場合もある。

この実施例では、環境２は、１つ以上の部屋及び／又は廊下（又は、それらの一部）などの、屋内空間、あるいは、スタジアム又は展望台（又は、その一部）などの、部分的に覆われた空間である。照明器具４は、それらの下方の地面（例えば、床）を照明することが可能であるように、天井に取り付けられている。照明器具は、天井の平面内で相互に直交する２つの方向に沿った、グリッドとして配されることにより、２つの実質的に平行な、照明器具４の列を形成し、各列は、複数の照明器具４によって形成されている。これらの列は、各列内の個々の照明器具４と同様に、ほぼ等しい間隔を有する。

照明器具４の真下の床の上に立っている、複数の人々８が、この環境内に示されている。

図２は、照明システム１内の各照明器具４の個々の構成を表す、照明器具４のブロック図を示す。照明器具４は、ＬＥＤベースのランプ（１つ以上のＬＥＤ）、ガス放電ランプ、又はフィラメント電球などの、少なくとも１つのランプ５に加えて、任意の関連ハウジング又は支持体を備える。照明器具４はまた、ランプ５と並設されている、カメラの形態の視覚センサ６と、ローカルプロセッサ１１（１つ以上の処理ユニット、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵなどで形成されているもの）と、ネットワークインターフェース７と、ローカルプロセッサ１１に接続されているローカルメモリ１３（ＤＭＡユニット及び／又はＲＡＭユニットなどの、１つ以上のメモリユニットで形成されているもの）とを備える。カメラ６は、環境を照明している際の照明器具４からの、放射を検出することが可能であり、好ましくは可視光カメラである。しかしながら、熱カメラの使用も排除されるものではない。

視覚センサ６は、ローカルプロセッサ１１上で実行されるローカル画像処理コード１２ａによって、ローカル人物検出アルゴリズムが適用される、視覚センサ６によってキャプチャリングされた生の画像データを、ローカルプロセッサ１１に供給するように接続されている。ローカル人物検出アルゴリズムは、多くのやり方で動作し得るものであり、それらの実施例が、以下で詳細に説明される。ローカル人物検出アルゴリズムは、センサ自体の位置に対する、センサ自体の視界内の任意の検出可能なエンティティの位置を伝える、１つ以上の（個々の、すなわちローカルの）「エンティティ位置識別子」の形態で、ローカル存在メトリックを生成する。エンティティは、以下で詳細に論じられるように、人物又はロボットとすることができる。これらは、例えば、センサ自体に対する、２次元位置ベクトル（ｘ、ｙ）又は３次元位置ベクトル（ｘ、ｙ、ｚ）とすることができる。すなわち、個々の位置ベクトルは、異なる基準フレーム内で、すなわち、異なる空間的原点に対して表現され得る。

ローカルプロセッサ１１は、少なくともランプ５によって放射される照明のレベルを、ローカルプロセッサ１１上で実行されるローカル制御コード１２ｂが制御することを可能にするように、ランプ５に接続されている。色などの他の照明特性もまた、制御可能とすることができる。照明器具４が、複数のランプ５を備える場合、それらランプは、少なくともある程度まで、ローカルプロセッサ１１によって個別に制御可能とすることができる。例えば、異なる色のランプ５が設けられる場合があり、これにより、それらの個々の照明レベルを別個に制御することによって、全体的な色バランスが制御され得る。

ネットワークインターフェース７は、無線（例えば、ＺｉｇＢｅｅ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）又は有線（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）のネットワークインターフェースとすることができ、ネットワーク接続性を提供することにより、照明システム４内の照明器具４は、照明ネットワークを形成し、これにより、ゲートウェイ１０に接続することが可能となる。ネットワークは、任意の好適なネットワークトポロジ、例えば、メッシュトポロジ、スタートポロジ、又は、各照明器具４とゲートウェイ１０との間で、信号が送信及び受信されることを可能にする、任意の他の好適なトポロジを有し得る。ネットワークインターフェース７は、ネットワークを介して、ローカルプロセッサ１１が外部の制御信号を受信することを可能にするように、ローカルプロセッサ１１に接続されている。これらの信号が、ローカル制御コード１２ａの動作を制御することにより、ランプ５の照明が外部から制御されることを可能にする。この接続はまた、ローカル画像処理コード１２ａによって画像量子化が適用されている、視覚センサ６によってキャプチャリングされた画像を、ローカルプロセッサ１１が、ネットワークを介して外部宛先に送信することも可能にする。

図３は、上述のような、第１の光源５ａ及び第１の視覚センサ６ａを備える、第１の照明器具４ａ、並びに、第２の光源５ｂ及び第２の視覚センサ６ｂを備える、第２の照明器具４ｂの、斜視図を示す。第１の照明器具４ａと第２の照明器具４ｂとは、隣り合う照明器具であり、すなわち、グリッドの方向の一方に沿って、又はグリッドの対角線の一方に沿って、グリッド内で互いに隣接している。

照明器具４ａ、４ｂのそれぞれの、対応のランプ５ａ、５ｂは、表面２９（この実施例では、床）に向けて照明を放射するように構成されることにより、照明器具４の下方の表面２９を照明する。環境を照明することに加えて、照明器具４によって提供される照明は、人々８を、視覚センサ６によって検出可能にさせる。

各照明器具４ａ、４ｂの、対応の視覚センサ６ａ、６ｂは、限定された視界を有する。視界は、その内部で、可視の構造体が視覚センサ６ａ、６ｂによって検出可能な、図４の点線によって示される空間体積を画定している。各視覚センサ６ａ、６ｂは、その対応の照明器具４ａ、４ｂの真下の、その視界（「感知区域」）の範囲内に存在する表面２９の対応の位置（すなわち、区域）３０ａ、３０ｂの、画像をキャプチャリングするように位置決めされている。図３に見られ得るように、第１の視覚センサ４ａの視界と、第２の視覚センサ４ｂの視界とは、その内部で双方の視覚センサ６ａ、６ｂによって構造体が検出可能な、空間領域が存在しているという意味で、重複している。結果として、第１のセンサ６ａの感知区域３０ａの、境界３０Ｒのうちの１つは、第２のセンサ６ｂのセンサ区域３０ｂ（「第２の感知区域」）の内部に存在している。同様に、第２のセンサ６ｂのセンサ区域３２ｂの、境界３０Ｌのうちの１つは、第１のセンサ６ａのセンサ区域３０ａ（「第１の感知区域」）の内部に存在している。第１のセンサ区域３０ａと第２のセンサ区域３０ｂとの共通部分である、区域Ａが示されている。区域Ａは、第１のセンサ６ａ及び第２のセンサ６ｂの双方に対して可視（「センサ重複」）である、表面２９の一部である。

図３Ａは、照明システム１の一部の平面図を示すものであり、この図では、９個の照明器具４ａ、...、４ｈの、３×３グリッドが示され、それぞれが、上述のように、その対応の視覚センサのセンサ区域である、対応のセンサ区域３０ａ、...、３０ｈを有する。各照明器具の感知区域は、図示のように、グリッドに沿った双方向で、及びグリッドに対して斜めの双方向で、隣り合う照明器具のそれぞれの感知区域と重複している。それゆえ、隣り合う照明器具の全ての対（４ａ、４ｂ）、（４ａ、４ｃ）、（４ａ、４ｄ）、（４ｂ、４ｃ）、...が、重複するセンサ区域を有する。視覚センサの重複するＦｏＶ／感知区域は、不感知領域が存在しないことを確実にするものである。

図３Ａでは９個の照明器具が示されているが、本発明の技術は、より少ない照明器具、又はより多くの照明器具を備える照明システムに適用され得る。

図４は、中央処理ユニット２０のブロック図を示す。中央処理ユニットは、照明システム１を動作させるための、サーバ（例えば、ローカルサーバ、又はクラウドの一部）などのコンピュータデバイス２０である。中央処理ユニット２０は、例えば１つ以上のＣＰＵで形成されているプロセッサ２１（中央プロセッサ）、及びネットワークインターフェース２３を備える。ネットワークインターフェース２２は、中央プロセッサ２１に接続されている。中央処理ユニット２１は、ＤＭＡデバイス及び／又はＲＡＭデバイスなどの、１つ以上のメモリデバイスで形成されている、メモリへのアクセスを有する。メモリ２２は、コンピュータ２０の外部又は内部のものとすることができ、あるいは双方の組み合わせとすることもでき（すなわち、メモリ２２は、場合によっては、内部メモリデバイスと外部メモリデバイスとの組み合わせを示し得る）、後者の場合、ローカルのもの、又はリモートのもの（すなわち、ネットワークを介してアクセスされる）とすることができる。プロセッサ２０は、例えば、コンピュータデバイス２０内に組み込まれるか、又は外部ディスプレイとすることが可能な、ディスプレイ２５に接続されている。

プロセッサ２１は、照明システム管理コード２４（より一般的には、センサ管理コード）を実行するように示されている。特に、照明管理は、集約アルゴリズムを適用して、異なる照明器具４から受信された、複数のエンティティ位置識別子を集約することにより、これらセンサによってカバーされている区域の全体をカバーする、位置データの（集約）セットを生成する。

ネットワークインターフェース２３は、有線（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ＵＳＢ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ）又は無線（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）のネットワークインターフェースとすることができ、照明システム１のゲートウェイ１０に、中央処理ユニット２０が接続することを可能にする。ゲートウェイ１０は、中央処理ユニット２０と照明ネットワークとのインターフェースとして動作し、それゆえ、中央処理ユニット２０が、照明ネットワークを介して、照明器具４のそれぞれと通信することを可能にする。具体的には、このことは、中央処理ユニット２０が、照明器具４のそれぞれに制御信号を送信し、照明器具４のそれぞれから画像を受信することを可能にする。ゲートウェイ１０は、中央処理ユニット２０と照明ネットワークとの通信を可能にするために、いずれかの必要なプロトコル変換を提供する。

図２及び図４は、双方とも非常に図式的であることに留意されたい。具体的には、矢印は、照明器具４及び中央コンピュータ２０の、構成要素間の高レベルの相互作用を示すものであり、ローカルの接続又は物理的な接続の、いずれかの特定の構成を示すものではない。

図４Ａは、例示的な照明システム制御アーキテクチャを示すものであり、中央処理ユニット２０は、この実施例ではＴＣＰ／ＩＰネットワークである、パケットベーシックネットワーク４２を介して、ゲートウェイ１０に接続されている。中央処理ユニット２０は、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルを使用して、パケットベースネットワーク４２を介してゲートウェイ１０と通信するが、これは、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔプロトコル、Ｗｉ−Ｆｉプロトコル、又は双方の組み合わせを使用して、リンク層で遂行され得る。ネットワーク４２は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ビジネスネットワーク又はホームネットワーク）、インターネット、又は単純に、中央処理ユニット２０とゲートウェイ１０との間での、直接的な有線（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）又は無線（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ）接続とすることができる。照明ネットワーク４４は、この実施例ではＺｉｇＢｅｅネットワークであり、照明器具４ａ、４ｂ、４ｃ、...は、ＺｉｇＢｅｅプロトコルを使用してゲートウェイ１０と通信する。ゲートウェイ１０は、中央コンピュータ２０が、パケットベースネットワーク４２、ゲートウェイ１０、及び照明ネットワーク４４を介して、照明器具４ａ、４ｂ、４ｃと通信することができるように、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルとＺｉｇＢｅｅプロトコルとの間のプロトコル変換を実行する。

このことは例示的なものであり、中央コンピュータ２０と照明器具４との通信を遂行する、多くの方法が存在していることに留意されたい。例えば、コンピュータ２０とゲートウェイ１０との通信は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの何らかの他のプロトコルを介したもの、又は、ＵＳＢ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、若しくは特注の接続などの、何らかの他の直接接続を介したものとすることができる。

メモリ２２は、デバイスのデータベース２２ａを記憶する。データベース２２ａは、照明システム１内の各視覚センサ６（又は、各照明器具４）の、当該視覚センサ６を照明システム１内部で一意に特定する対応の識別子（ＩＤ）と、当該視覚センサ６の、関連するデバイス位置識別子、例えば、２次元の位置識別子（ｘ、ｙ）、又は（例えば、視覚センサが、種々の高さで設置されている場合には）３次元の位置識別子（ｘ、ｙ、ｚ）とを含む。位置識別子は、グリッド内での対応する照明器具の位置を示す、グリッド基準、例えば、ｎ番目の列内のｍ番目の照明器具に関する（ｍ、ｎ）などの、比較的基本的な位置情報のみを伝えることができ、あるいは、視覚センサ６（又は、照明器具４）自体の、より正確な位置を、例えば、メートル又はフィートの単位で、任意の所望の精度で伝えることもできる。照明器具／視覚センサのＩＤ、及びそれらの位置は、それゆえ、中央処理ユニット２０には既知である。

データベース２２ａは、照明システム１のコミッショニング段階の間に、データが追加されている。例えば、コミッショニング段階の間に、画像キャプチャリングデバイスの位置を特定するデバイス位置識別子が、画像キャプチャリングデバイスに手動で割り当てられる、すなわち、データベース２２ａ内で、画像キャプチャリングデバイス自体のデバイス識別子と関連付けられ得る。

例えば、センサシステムのコミッショニング段階の間に、画像キャプチャリングデバイスの位置を特定するデバイス位置識別子が、画像キャプチャリングデバイスに割り当てられる、すなわち、データベース２２ａ内で、画像キャプチャリングデバイス自体のデバイス識別子と関連付けられ得る。画像自体が、キャプチャリングデバイスに対する位置を伝えるものであり、この位置は、デバイス位置識別子を使用して、共通の基準フレームに変換され得る。すなわち、デバイス位置識別子を使用して、個々の位置ベクトルのうちの少なくとも一部に、空間的（並進及び／又は回転）変換が適用され得ることにより、変換されたベクトルは、同じ基準フレーム内に、すなわち、共通の原点に対して存在する。

図５は、中央プロセッサ２０及び照明器具４が、システム１内部でどのように協働するかを示す。第１の照明器具４ａ、第２の照明器具４ｂ、及び第３の照明器具４ｃが示されているが、これは純粋に例示的なものである。

各照明器具の視覚センサ６ａ、６ｂ、６ｃは、その対応の感知区域の、少なくとも１つの画像６０ａ、６０ｂ、６０ｃをキャプチャリングする。照明器具のローカルプロセッサ１１ａ、１１ｂ、１１ｃは、画像に、ローカル人物検出アルゴリズムを適用する。すなわち、ローカル人物検出アルゴリズムは、並行して、照明器具４ａ、４ｂ、４ｃのそれぞれで別個に適用されることにより、対応のローカル存在メトリック６２ａ、６２ｂ、６２ｃを生成する。ローカル存在メトリック６２ａ、６２ｂ、６２ｃのそれぞれは、ネットワーク４２、４２、及びゲートウェイ１０を介して、中央処理ユニット２０に送信される。画像６０ａ、６０ｂ、６０ｃ自体は、中央処理ユニット２０に送信されない。一部の場合には、センサ重複メタデータ２２ｂが、ローカル存在メトリックを生成するために、照明器具４ａ、４ｂ、４ｃでローカルに使用され、代替的に又は付加的に、そのような情報は、中央コンピュータ２０で使用されることも可能であるが、必要な場合には、位置データ自体から、あらゆる重複ＦｏＶが検出され得るため（以下を参照）、いずれも本質的なものではない。

図６は、第１の照明器具４ａの視覚センサ６ａによってキャプチャリングされた、例示的な画像６０を示す。

この実施例では、単一のエンティティ６１が、画像６０内で検出可能である。この実施例では、エンティティ６１は人物であるが、代替的には、ロボットとすることも可能であり、その場合、人物に関連する全ての説明は、ロボットにも等しく適用される。

論じられたように、視覚センサ６ａは、その真下の、表面２９の一部の画像をキャプチャリングするため、画像６０は、人物６１の見下ろし図であることにより、それら人物の頭部及び肩の上部が可視である。人物６１が、センサ重複区域Ａ内に存在している場合、それらは、第２の照明器具４ｂによってキャプチャリングされた画像内で、同様に検出可能となることに留意されたい。すなわち、同じ人物６１が、第１の照明器具４ａ及び第２の照明器具４ｂの双方からの画像内で、それら画像内の異なる対応の位置で、同時に可視となる。

各視覚センサ６は、そのＩＤ及びタイムスタンプと共に、占有者の、同じ視覚センサに関する相対位置を、例えば位置ベクトルの形態の存在メトリックとして、中央処理ユニット２０に通信する。

画像６０をキャプチャリングする第１の視覚センサ６ａに対する、単一の人物６１の位置を示す、単一の位置ベクトル６２（ｘ、ｙ）が、どのように生成され、人物６１がその位置（ｘ、ｙ）に存在していた時間を少なくとも近似的に示す、対応するタイムスタンプと、当該画像をキャプチャリングしたセンサのセンサ識別子とに、どのように関連付けられているかを示す、実施例が図６に示される。

中央処理ユニット２０は、そのような位置ベクトルを、複数の視覚センサから収集する。中央ユニット２０は、データベース２２ａからの、各視覚センサの位置の知識を有しているため、各視覚センサ内での各占有者の相対位置を、データベース２２ａ内のデバイス位置識別子を使用して、それらの相対位置に、好適な空間変換を、とりわけ、並進変換（すなわち、数学的意味での平行移動）を適用することによって、例えば、所望の時間間隔にわたって、共通の基準フレームへと、すなわち、共通の空間的原点に対するものへと、変換することができる。変換された、複数の視覚センサから収集された位置ベクトルは、その時間間隔にわたる、集約位置データのセットを構成する。

変換された位置ベクトルからは、センサによってカバーされている区域を通って人物６１が移動する際に、人物６１によって横断された経路を、複数の視覚センサの感知区域を通じて、判定することが可能である。

このことの実施例が、図７Ａ〜図７Ｄに示される。ローカル画像プロセッサ１１から経時的に収集された、変換されたベクトル（６２'で示されるもの）は、これらの図では点で表されており、視覚センサのセンサ区域が、説明を補助するために示されている。

図７Ａは、センサシステム１が正確に構成される場合に、すなわち、コミッショニングエラーがない場合に生成された、位置データの実施例を示す。この場合には、区域を通って人物６１が移動する際に経時的に収集された、変換された位置ベクトル６２'は、意図されているように、人物６１によって辿られた実際の経路を反映する、実質的に連続的な、すなわち、途切れのない経路を伝えることが可能である。

対照的に、図７Ｂ〜図７Ｄは、照明システム１におけるコミッショニングエラーにより、変換された位置ベクトル６２'において、どのように様々なタイプの不一致が生じ得るかを示す。すなわち、変換された位置ベクトル６２'によって示される経路と、区域を通って人物６２'によって横断された予想経路（すなわち、実際の物理的経路）との、不一致である。

このことは、位置データの集約セットの範囲内での、「内部」不一致("internal" discrepancy)である可能性がある。すなわち、変換された位置ベクトル６２'によって伝えられた経路内での不連続性などの、位置データ自体の諸部分間の不一致である。そのような不連続性は、例えば、図７Ｂに示されるように、画像キャプチャリングデバイスのうちの１つが、不正確に方向付けされている場合に生じ得る。この実施例では、向きエラーは、第２の視覚センサ６ｂによって生成された、その感知区域３０ｂ内の位置に対応するローカル位置ベクトル６２内に、またそれゆえ、それらのベクトルの変換バージョン内に伝搬することが理解され得る。

別の実施例として、エンティティによって横断された位置が、データベース２０ａ内の、予め記憶されたデバイス位置情報を使用して判定される場合、そのような不連続性は、データベース２２ａ内の予め記憶された位置情報内に、エラーが存在している場合に生じ得る。すなわち、データベース２２ａが、コミッショニングの間に、不正確にデータを追加されていた場合である。図７Ｃの実施例では、第２の視覚センサ６ｂに対して（この実施例で）ローカルで生成された位置ベクトルは正確であるが、第２の視覚センサの位置は、コミッショニングの間に、データベース２２ａ内に不正確に記録されており、具体的には、データベース２２ａ内で第２の視覚センサ６ｂと関連付けられている位置は、実際には、第４の視覚センサ６ｄの位置である。このデータベースエラーは、図７Ｃに示されるように、第２のセンサ３０ｂからの個々の位置ベクトルに空間変換が適用されると、第２のセンサ３０ｂに関する変換された位置ベクトル６２'内に伝搬する。

いずれの種類の内部不一致も、手動で、例えば、不一致をユーザ自身が検出することができるように、変換された位置ベクトル６２'を、ディスプレイ２５上で、２次元平面上の点としてユーザに表示することによって、検出することができ、又は、プロセッサ２１上で実行され、受信されたローカル位置ベクトル６２に適用される、好適な経路検出アルゴリズムによって、自動的に検出することもできる。

代替的に、これは、図７Ｄにおけるように、「外部」不一致("external" discrepancy)である可能性がある。すなわち、位置データのセットが、明白な不連続性のない、内部的に一貫性がある場合であっても、区域の物理的現実と矛盾する場合がある。外部不一致は、変換された位置ベクトル６２'を、間取り図などの、センサ６によってカバーされている区域のマップ７０と比較することによって検出され得る。例えば、位置データが、図７Ｄの実施例におけるように壁を通過しているか、又は現実には横断不可能な、明白な経路を伝えている場合である。この比較は、手動又は自動とすることができ、自動の場合には、電子的に記憶されたマップデータが、経路検出アルゴリズムによって、位置データのセットと比較される。

様々な情報要素が含まれている、視覚感知システムが、図１に示されている。

図８Ａは、本発明の第１の実施形態を示す。

第１の実施形態では、各視覚センサは、各人物８の位置を、視覚センサＩＤ及びタイムスタンプ／カウンタと共に、中央処理ユニット２０に通信する。各人物８の位置は、例えば、視覚センサ６に関するものであり得るため、中央処理ユニット２０は、それらの位置をグローバル基準に変換する。代替的に、ロボットが、視覚センサ６によって検出可能な構成で、規定の軌跡を辿る。ロボットは、例えば、ビーコン、内部加速度計、又は何らかの種類の屋内測位に従って、ロボット自身の経路を自動的に決定することができる。代替的に、ロボットは、例えば制御室から、遠隔制御機構を使用して、ユーザによって遠隔制御されてもよい。

コミッショナは、例えば専用のコミッショニング検証プロシージャの間に、歩行試験を実行し、すなわち、空間に他の人物８が存在していない場合に、所定の軌跡に従って、部屋の中を歩行する。

中央処理ユニット２２は、各視覚センサ６から報告された全ての位置６２を、受信及び収集して、それらを、センサ６によってカバーされている区域のｘｙ平面上の経路（「軌跡」）へと編集する。

この軌跡情報は、報告された軌跡と予想される軌跡との間の、いずれかの不一致を検出するために、ディスプレイ２５上でコミッショナに対して表示されるか、又は、プロセッサ２１上で実行される経路検出アルゴリズムによって分析される。

論じられたように、不一致は、コンフィギュレーションの誤り又は他のコミッショニングエラー、例えば、データベース２２ａ内で視覚センサに割り当てられている誤ったＩＤ、設置の間にセンサが誤って配置及び／又は方向付けされていることを示し得る。

図８Ａでは、視覚システム１が正確に構成されることにより、第１の編集された軌跡６３（ｉ）が予想された軌跡を辿る、実施例が示される。対照的に、図７Ｂの実施例におけるように、第２の視覚センサ６ｂが、誤った向きに設置されている、第２の編集された軌跡６３（ｉｉ）が示されている。

図８Ｂは、本発明の第２の実施形態を示す。

第２の実施形態では、各視覚センサ６は、各人物８（例示的な画像６０内の人物６２など）の位置を、視覚センサＩＤ及びタイムスタンプ（カウンタ、又は他のタイムスタンプなど）と共に、中央処理ユニット２０に通信する。各人物８の位置は、例えば、その視覚センサ６に関するものであり得るため、中央処理ユニットは、それらの位置をグローバル基準に変換する。付加的に、視覚センサ６（すなわち、当該センサ６に接続されているローカル画像プロセッサ１１）は、検出された各人物８の動きの大きさを、例えば、２つ以上の画像にわたって判定された速度値又は速度ベクトルとして、報告することもできる。

中央処理ユニット２０は、長期間（例えば、１日以上）にわたって、全ての視覚センサ６から位置情報６２を収集する。中央処理ユニットは、特定の閾値を上回る（例えば、速度（スカラー）又は速度（ベクトル）を有する）動きに対応する、位置の分布を構築する。

これらの値は、例えば、図８Ｂに示されるような「ヒートマップ」の形態で、ディスプレイ２５上に表示され得るものであり、この図では、第１のヒートマップ７２（ｉ）及び第２のヒートマップ７２（ｉｉ）が示されている。

ヒートマップ７２（ｉ）／７２（ｉｉ）を生成するために、センサによってカバーされている区域は、例えばサブ領域のグリッドへと、細分化される。サブ領域は、例えば、各サブ領域が事実上区域内部の点であるように、極めて小さい（例えば、個々の画素、又は少数の視覚センサ画素に対応する）ものとすることができる。各サブ領域は、メモリ２２内に記憶される、区域に関して生成された値と関連付けられる。それらの値は、それぞれが、そのサブ領域が横断された相対頻度を伝えるものであるため、本明細書では頻度値と称される。しかしながら、頻度値は、それ自体が頻度である必要はなく、例えば、各頻度値は、そのサブ領域を横断した人々の計数とすることができる。

次いで、図８Ｂに示されるように、種々の頻度値が、種々の色（例えば、種々の色度及び／又は輝度）、及び／又は強度、及び／又は陰影付けを使用して、表示されているヒートマップ７２（ｉ）／７２（ｉｉ）内に表される。図８Ｂでは、より暗い強度は、より明るい強度よりも、頻繁に横断された位置を示す。ヒートマップから、管理者は、区域を通る最も頻繁に横断された経路を、直感的に推測することが可能であり、また、それらに関して、いずれかの不一致を検出することも可能である。

管理者、又は、プロセッサ２１上で実行される経路検出アルゴリズムは、ヒートマップ内の位置に関する相対頻度を分析して、それら位置のヒートマップと、予想される有効な位置との間の、不一致を検出する。無効な位置の軌跡は、コンフィギュレーションにおけるエラーを示し得る。コンフィギュレーションにおけるエラーによる、無効な軌跡の例としては、（図７Ｄにおけるような）壁を通って交差する軌跡、（図７Ｂ及び図７Ｃにおけるような）隣接する視覚センサ間での軌跡の不連続性がある。図８Ｂでは、第１のヒートマップ７２（ｉ）は、視覚システムの正確な構成に対応するものであるが、その一方で、第２のヒートマップ７２（ｉｉ）は、第２の視覚センサ７２（ｉｉ）の向きエラーを反映している。すなわち、第２のヒートマップ７２（ｉｉ）は、視覚センサが、誤った向きに設置されている状況を反映している。

ヒートマップは、好適な視覚的表現の、単なる一実施例に過ぎない。例えば、別のタイプの視覚的表現は、閾値を上回る相対頻度で（例えば、時間間隔の５０％超にわたって）横断されている位置のみを表示している。

動きの大きさは、視覚センサ６から報告されてもよく、又は、中央処理ユニット２０が、各人物８の継続的な報告位置に基づいて、動きの大きさを算出してもよい。

上記の実施形態のいずれかでは、経路検出アルゴリズムは、例えば、集約位置データ６２'における内部不一致を自動的に検出するために、領域間での移行の確率を計算することができ、空間的及び／又は時間的な軌跡の連続性における不一致を検出するために使用され得る。

上述の実施形態では、画像６０自体は、上述のプロセスで、中央処理ユニット２０に送信されることも、又は、中央処理ユニット２０によって使用されることもなく、画像を処理するローカルプロセッサ１１によって、画像から抽出された位置データ６２のみが、中央処理ユニット２０に通信されることに留意されたい。このことは、より少ない帯域幅を使用するものであり、このプロセスが実行される第２の実施形態では、センサシステムが使用されている場合に、空間内の人々に対するプライバシーを保護するものである。すなわち、不一致は、画像６０から直接検出されず、それら画像から抽出された、位置データ６２からのみ検出される。

上述のように、センサ重複Ａは、必要に応じて、位置ベクトル自体から特定され得るものであり、センサ重複区域内の任意の人々に関しては、ローカル位置ベクトルのうちの２つ以上が、共通の原点に対して同じ位置、かつ同じ時間に（対応の半径閾値及び時間閾値の範囲内で）対応することになる。このことは、コード２４が実行される中央処理ユニット２０によって検出され得るため、同じ物理的位置に対応している、異なるセンサ６からの複数の位置ベクトルは、人物／人々／ロボットによって横断された経路を検出する際に、１回のみ考慮される。代替的に、重複は、それらの位置がディスプレイ２５上に表示される場合に、ユーザによって手動で検出され得る。

コミッショニングエラーが検出されると、それらは、様々なやり方で、訂正又は補正され得る。例えば、不正確に方向付けされたセンサは、物理的に調節されてもよく、又は代替的に、視覚センサシステム１のソフトウェアをリコンフィギュレーションすることにより、例えば、ローカルプロセッサ１１若しくは中央プロセッサ２１の一方で実行される場合に、ソフトウェアが、不正確な物理的向きを考慮に入れるべく、当該センサによってキャプチャリングされた画像に（関連のローカルプロセッサ１１で）、又は、それら画像から抽出された位置ベクトルに（関連のローカルプロセッサで、又は中央プロセッサ２１で）、回転変換を適用するように構成されることによって、補正されてもよい。エラーが、データベース２２ａ内のエラーである場合には、該エラーは、データベース２２ａ内の情報を訂正することによって、訂正され得る。別の例として、データベース２２ａ内にセンサ６の位置を記録することに加えて、更に、それらの向きが記録される可能性があり、この場合には、並進変換及び（必要な場合）回転変換の双方を、画像及び／又は抽出された情報に適用することによって、変換された位置ベクトル６２'を生成するために、使用されてもよい。明らかとなるように、この場合、データベース２２ａ内の、向きの不正確な記録は、図７Ｂに示されるタイプの不一致をもたらすことになる。検出されると、この不一致は、例えば、データベース２２ａ内の向き情報を訂正することによって、訂正され得る。

多くのアプリケーションでは、特定の区域にわたる人々の計数が必要とされる。人数計測情報は、空間の最適化、計画及び保守、ＨＶＡＣ（heating, ventilation and air conditioning；暖房、換気、及び空調）制御、並びにデータ分析駆動型マーケティングなどのアプリケーションを可能にするために使用される場合がある。例えば、マーケティング分析では、人数計数は、分析のための入力データのうちの１つとして必要とされる。空間の最適化に関しては、（疑似）リアルタイムでの人々の計数が、時間的及び空間的な使用パターンを特定するために必要とされる。コンフィギュレーションエラーは、不正確な計測人数をもたらし得るものであり、このことはまた、正確な人数計数に依存するプロセスを混乱させる。

コミッショニングエラーが、上記の技術に従って検出され、是正されると、システム１は、システムが使用されている間にローカル画像プロセッサ１１によって生成された、位置識別子６２を使用して、正確な人数計数６６を提供するように使用され得る（図９を参照）。

上記は、画像キャプチャリングデバイスであるセンサデバイスを参照して説明されているが、センサデバイスは、例えば、レーダデータ、ソナーデータ、及び超音波データの形態のセンサデータをそれぞれ生成する、レーダ、ソナー、又は超音波デバイス、あるいは、位置情報を検出して提供することが可能な、すなわち、エンティティ（ロボット、人々、他の物体など）を検出して位置を特定するように処理され得るセンサデータを生成することが可能な、任意の他のセンサなどの、他の形態を取ることもできる。「画像キャプチャリングデバイス」又は「画像データ」に関連する全ての説明は、それぞれ、そのような他のタイプのセンサデバイス及びセンサデータに等しく適用される。例えば、センサシステムは、複数のマルチモダリティセンサデバイスを備え得る。すなわち、これらの（又は、他の）タイプのセンサの、２つ以上の組み合わせである。

上記は、天井に取り付けられた照明器具が、グリッドとして配される、屋内照明システムを参照して説明されているが、明らかとなるように、それらの技術は、一般に、視覚センサが配備されている任意の照明システム（屋内、屋外、又は双方の組み合わせ）に適用され得る。例えば、公園又は庭園などの、屋外空間においてである。論じられた理由により、センサを照明器具と並設することが好都合であり得るが、このことは決して本質的なものではなく、同じ数の照明器具及びセンサを有する必要性も全くない。更には、これらの技術が、照明システムに適用される必要は全くない。

更には、誤解を避けるために、上述のアーキテクチャは、例示的なものであることに留意されたい。例えば、本開示の技術は、より分散型の方式で、例えば、ゲートウェイ１０又は中央処理ユニット２０を使用せずに、実装される場合がある。この場合には、上述のような中央処理ユニット２０の機能性は、視覚センサ６（一般に、照明器具４と並設されている場合もあれば、並設されていない場合もある）のうちの１つに取り付けられている、ローカルプロセッサ１３によって実装される場合もあれば、又は、複数のローカルプロセッサ１３全体にわたって、分散される場合もある。

開示された実施形態に対する他の変更は、図面、本開示、及び添付の「特許請求の範囲」の研究から、特許請求された発明を実施する際の当業者によって理解され、実施され得る。「特許請求の範囲」では、用語「含む（comprising）」は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は、複数を排除するものでない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、「特許請求の範囲」に列挙される、いくつかの項目の機能を果たすことができる。特定の手段が、互いに異なる従属請求項内に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが、有利に使用され得ないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、若しくは他のハードウェアの一部として供給される、光学記憶媒体又は半導体媒体などの、好適な媒体上に記憶／分散される場合があるが、また、インターネット、又は他の有線若しくは無線の電気通信システムなどを介して、他の形態で分散される場合もある。「特許請求の範囲」内のいずれの参照符号も、その範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. コミッショニングされたセンサシステムにおける、コミッショニングエラーを検出する方法であって、前記センサシステムが、区域をカバーするよう設置された複数のセンサデバイスを備え、当該方法は、
   少なくとも１つのエンティティが、前記区域を通って移動する間に、前記センサデバイスによって、前記区域からセンサデータをキャプチャリングするステップと、
   位置データのセットを生成するため、前記センサシステムのコンピュータシステムによって、前記センサデータを処理するステップであって、前記位置データのセットは、少なくとも１つの移動エンティティによって横断された位置を特定する、ステップと、
   前記センサデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた不一致を、前記位置データのセット内で検出するステップと、を含む、方法。
2. 前記検出するステップに基づいて、前記少なくとも１つのセンサデバイスの不正確なコミッショニングを補正又は訂正するため前記センサシステムに修正を行うステップを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記センサデバイスが、画像キャプチャリングデバイスであり、前記位置データが生成される前記センサデータが、前記少なくとも１つのエンティティが前記区域を通って移動する間に、前記画像キャプチャリングデバイスによって前記区域からキャプチャリングされる、画像データである、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記検出するステップが、前記コンピュータシステムが前記位置データのセットに経路検出アルゴリズムを適用することによって、実行される、請求項１又は２に記載の方法。
5. 前記位置データのセットの視覚的表現を、ユーザに対して表示するため、前記コンピュータシステムによって、ディスプレイを制御するステップを含み、前記検出するステップが、表示された前記表現を使用して、前記ユーザによって実行される、請求項１又は２に記載の方法。
6. 前記区域からの前記センサデータが、前記区域を通って複数の人々が移動している、ある時間間隔にわたってキャプチャリングされ、前記位置データのセットが、前記人々によって横断された、前記区域内の位置を特定する、請求項１、２、３、４、又は５に記載の方法。
7. 前記人々によって横断された複数の前記位置のそれぞれに関して、前記時間間隔内で前記位置が横断された相対頻度を伝える、関連する値を、前記コンピュータシステムによって生成するステップを含み、頻度値が、前記不一致を検出するために使用される、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記視覚的表現が、前記複数の位置に関連付けられている前記頻度値についての情報を、前記ユーザに視覚的に伝える、請求項５に従属する請求項７に記載の方法。
9. 前記少なくとも１つのエンティティが、ユーザ又はロボットである、請求項１又は２に記載の方法。
10. それぞれが前記センサデバイスのうちの対応の１つにローカルな、前記コンピュータシステムの複数のローカルプロセッサのそれぞれによって、当該デバイスによってキャプチャリングされたセンサデータを処理し、該デバイスの視界内の、前記少なくとも１つのエンティティによって横断された位置を特定する、位置データの個々のセットを生成するステップであって、前記視界が、前記センサがセンサデータを生成することが可能な空間体積である、ステップと、
    各ローカルプロセッサによって、前記位置データの個々のセットを、前記コンピュータシステムの中央プロセッサに通信するステップであって、当該セットを生成するために使用された前記センサデータが、前記中央プロセッサに通信されず、前記中央プロセッサは、前記不一致を検出するために使用される前記位置データのセットを生成するため前記ローカルプロセッサから受信された前記位置データの個々のセットを集約するステップと、
    を含む、請求項３又は請求項３に従属する請求項のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記検出するステップが、
    前記位置データのセット内での不連続性を検出するステップ、及び／又は、
    前記位置データのセットを、前記区域のマップと比較することによって、前記区域を通る横断不可能な経路に対応する、前記位置データの部分を検出するステップを含む、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記修正を行うステップが、
    前記少なくとも１つのセンサデバイスを物理的に調節するステップ、及び／又は、
    前記コンピュータシステムにアクセス可能なメモリ内に訂正データを記憶することによって前記エラーを補正するステップであって、前記訂正データは、前記少なくとも１つのセンサデバイスを、不正確に設置されているものとして特定し、これにより、前記コンピュータシステムが、前記エラーにもかかわらず、前記少なくとも１つのセンサデバイスによってキャプチャリングされたセンサデータから、正確に情報を抽出することを可能にする、ステップ、及び／又は、
    前記少なくとも１つのセンサデバイスの、位置を特定する位置識別子、及び／又は向きを特定する向き識別子に関連して、不正確なデバイス識別子が記憶されている、前記センサシステムのデバイスデータベースを、前記少なくとも１つのセンサデバイスを正確に特定するデバイス識別子で、前記不正確なデバイス識別子を置き換えるよう、修正するステップを含む、請求項２又は請求項２に従属する請求項のいずれか一項に記載の方法。
13. それぞれが前記センサデバイスのうちの対応の１つに関連して、前記センサデバイスの位置を特定する、複数のデバイス位置識別子が、前記センサシステムのデバイスデータベース内に記憶され、前記デバイス位置識別子が、前記位置データのセットを生成するために使用される、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
14. センサシステムであって、
    少なくとも１つのエンティティが、区域を通って移動する間に、前記区域からセンサデータをキャプチャリングするよう設置されている、複数のセンサデバイスと、
    位置データのセットを生成するために前記センサデータを処理するよう構成される処理ロジックであって、前記位置データのセットは、前記少なくとも１つの移動エンティティによって横断された位置を特定する、処理ロジックと、
    前記位置データのセットに、経路検出アルゴリズムを適用することにより、前記センサデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた、前記位置データのセット内の不一致を検出し、これにより、前記少なくとも１つのセンサデバイスを、不正確にコミッショニングされているものとして特定するよう構成される、経路検出モジュールと、を備える、センサシステム。
15. コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されているコードを含む、コンピュータプログラムであって、前記コードが、実行された場合に、
    区域からセンサデバイスによってキャプチャリングされたセンサデータを処理し、これにより、少なくとも１つの移動エンティティによって横断された、前記区域内の位置を特定する、位置データのセットを生成するステップと、
    前記センサデバイスのうちの少なくとも１つが不正確にコミッショニングされていることによって引き起こされた不一致を、前記位置データのセット内で検出し、これにより、前記少なくとも１つのセンサデバイスを、不正確にコミッショニングされているものとして特定するステップと、を実施するよう構成される、コンピュータプログラム。

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