多入力単出力センサを用いたホームセキュリティシステムのための災害のオンライン検知と判別(パターン認識)

概要

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従来,センサ設計の目標はノイズの影響を可能な限り減少させ,対象とする物理量を高精度・高分解能・高信頼性で計測することである.しかし本論文では,従来のセンサ設計目標とは反対に多くの物理量から影響を受けるように設計されたセンサの使用による,安価でスマートなホームセキュリティシステムの開発について述べる.使用したセンサは一つのデバイスで圧力変動,加速度,温度変化,白熱光の四つの物理量をとらえ,各々の物理量の重み付き線形和で近似できるスカラ時系列を出力とする.そのため,ホームセキュリティの対象である火災,侵入(ドアの開閉,夜間の照明のオンオフ,ドアのこじ開け),地震を一つのセンサで検出することが可能である.しかし,その問題設定からオンラインで災害の検知・判別を行う必要がある.そこで,ARモデルによる確率的外れ値検出により災害発生を検知し,状態空間モデル上でのカルマンフィルタを用いた特徴抽出後,サポートベクタマシンを用い発生災害の判別を行った.この結果,従来は五つのセンサが必要であったホームセキュリテイの対象を一つのセンサにより監視できるシステムの可能性を示した.
2006-11-01