CN111491553A - 信息处理装置、信息处理方法、以及信息处理程序 - Google Patents

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Abstract

本发明的信息处理装置能够推定对象者的状况。该信息处理装置包括：信号获取部，从检测对象者的活动的传感器获取表示所述对象者的活动的信号；计测部，基于表示所述对象者的活动的信号来计测所述对象者的活动量以及步数中的至少一方；以及推定部，基于所述活动量以及所述步数中的至少一方来推定所述对象者的状况。

Description

信息处理装置、信息处理方法、以及信息处理程序
技术领域
本发明涉及一种推定对象者的状况的信息处理装置、信息处理方法、以及信息处理程序。
背景技术
近年来，正在推进能够随处测定血压的可穿戴血压计的开发。在日本特开2017-023546号公报中公开了一种可穿戴血压计，该可穿戴血压计根据血压测定的开始指示的输入而开始血压测定。
另外，在特定状况下诱发高血压的现象也备受关注。例如，在自家里是正常的血压值，但到了职场就成为高血压的所谓职场高血压的现象。血压测定的对象者为了确认是否有疑似职场高血压，则期望在停留在职场的期间内定时地测定血压。
发明内容
然而，在获取血压值时的对象者的状况只能靠自己自身进行判断并管理。因此，期望有一种推定对象者的状况的技术。
本发明是鉴于上述情况而完成的，其目的在于，提供一种推定对象者的状况的信息处理装置、信息处理方法、以及信息处理程序。
为了解决上述的课题，本发明采用以下的结构。
本发明的第一方式的信息处理装置，包括：信号获取部，从检测对象者的活动的传感器获取表示所述对象者的活动的信号；计测部，基于表示所述对象者的活动的信号，来计测所述对象者的活动量以及步数中的至少一方；以及推定部，基于所述活动量以及所述步数中的至少一方，来推定所述对象者的状况。
根据本发明的第一方式，信息处理装置能够参照来自已搭载的传感器的信息来推定被测定者的状况，因此能够以简单的结构来推定被测定者的状况。另外，信息处理装置不需要参照GPS(Global Positioning System：全球定位系统)信号这种来自外部的信号，因此即使在无法获取GPS信号的情况下也能够推定被测定者的状况。另外，信息处理装置不需要像基于GPS信号而推定被测定者的状况的情况那样为了推定被测定者的状况而将各种场所的位置信息登记在存储部中。因此，信息处理装置能够有效地利用存储部资源。另外，例如，信息处理装置能够获取在被推定的状况下的血压值。其结果是，被测定者能够早期判断出在被推定的状况下的潜在高血压。
本发明的第二方式，在第一方式的信息处理装置中，所述推定部基于单位时间的所述活动量以及单位时间的所述步数中的至少一方的变动，来推定所述对象者处于移动中以及所述对象者处于停留中作为所述对象者的状况。
根据本发明的第二方式，信息处理装置能够提供不同状况的推定结果。另外，例如，信息处理装置能够获取对象者的移动中的血压值以及对象者的停留中的血压值。其结果是，对象者能够早期判断出在移动中(例如，在乘坐电车中)的潜在高血压。同样地，对象者能够早期判断出在某场所的停留中的潜在高血压。
本发明的第三方式，在第一方式或第二方式的信息处理装置中，还包括：设定获取部，获取生活模式数据，该生活模式数据包含所述对象者的与至少一个场所相关的停留预定时间段，在所述推定部推定为所述对象者处于停留中的情况下，参照所述生活模式数据，来推定所述对象者的停留场所。
根据本发明的第三方式，信息处理装置能够高精度地推定对象者的停留场所。例如，信息处理装置能够获取对象者在各停留场所的血压值。其结果是，对象者能够早期判断出在各停留场所(例如，易诱发高血压的场所即职场)的潜在高血压。
根据本发明的第四方式，信息处理装置还包括：指定信息获取部，获取指定信息，该指定信息包含基于所述对象者的指定的指定场所以及在所述指定场所的过去的停留日期时间范围；以及创建部，基于包含所述停留日期时间范围的时间段中的所述活动量以及所述步数中的至少一方，来创建用于进行正停留在所述指定场所的推定的推定条件，所述推定部参照所述推定条件，推定所述对象者正停留在所述指定场所。
根据本发明的第四方式，信息处理装置通过参照基于实际计测出的活动量以及步数中的至少一方的推定条件，能够高精度地推定对象者正停留在指定场所。
本发明地第五方式的信息处理方法，所述信息处理方法包括：信号获取过程，从检测对象者的活动的传感器获取表示所述对象者的活动的信号；计测过程，基于表示所述对象者的活动的信号，来计测所述对象者的活动量以及步数中的至少一方；以及推定过程，基于所述活动量以及所述步数中的至少一方，来推定所述对象者的状况。
根据本发明的第五方式，信息处理方法能够得到与上述第一方式相同的效果。即，信息处理方法能够推定对象者的状况。
本发明的第六方式的信息处理程序，使计算机作为第一方式至第四方式中的任一方式的信息处理装置所具有的各部发挥功能。
根据本发明的第六方式，信息处理程序能够得到与上述第一方式相同的效果。即，信息处理程序能够推定对象者的状况。
根据本发明，能够提供一种能推定对象者的状况的技术。
附图说明
图1是示出一实施方式的血压计的外观的图。
图2是一实施方式的血压计的框图。
图3是一实施方式的血压计的剖视图。
图4是一实施方式的血压计的功能框图。
图5是示出一实施方式的多个生活模式候选的例子的图。
图6是示出推定一实施方式的被测定者的状况的步骤的流程图。
图7是利用一实施方式的血压计测定的活动量的分布图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。
[一实施方式]
(血压计的结构)
图1是示出本发明的信息处理装置的一实施方式的血压计1的外观的图。
血压计1是手表型可穿戴设备。血压计1具有作为血压测定部的血压测定功能，还具有各种信息处理功能。信息处理功能例如包括活动量测定功能、步数计测功能、睡眠状态计测功能、以及环境(温度/湿度)计测功能。血压计1例如是基于由被测定者发出的血压测定的开始指示的输入、或血压计1自主产生的触发信号而开始血压测定这种类型的血压计。此外，被测定者是作为通过下述血压计1进行状况推定的对象的对象者的一例。
血压计1具有：主体10、腕带20、以及袖带结构体30。
对主体10的结构进行说明。
主体10构成为能够搭载有血压计1的控制系统的构件等的多个构件。
主体10具有壳体10A、玻璃10B、以及后盖10C。
壳体10A例如是大致短圆筒状。在壳体10A的侧面的两处分别具有用于安装腕带20的一对突起状的突缘。
玻璃10B安装在壳体10A的上部。玻璃10B例如为圆形状。
后盖10C以与玻璃10B相向的方式可装卸地安装于壳体10A的下部。
主体10搭载有显示部101和操作部102。
显示部101显示各种信息。显示部101设置于主体10内且设置于被测定者隔着玻璃10B可见的位置。显示部101例如是LCD(Liquid Crystal Display：液晶显示器)。显示部101也可以是有机EL(Electro Luminescence：电致发光)显示器。显示部101只要具有显示各种信息的功能即可，并不限定于此。显示部101也可以具有LED(Light Emitting Diode：发光二极管)。
操作部102是用于输入针对血压计1的各种指示的构件。操作部102设置于主体10的侧面。操作部102例如具有一个以上的按压式开关。操作部102也可以是压敏式(电阻式)或接近式(静电电容式)的触摸面板式开关。操作部102只要具有输入针对血压计1的各种指示的功能即可，并不限定于这些。
对操作部102所具有的开关的例子进行说明。
操作部102具有用于指示血压测定的开始或停止的测定开关。另外，操作部102也可以具有用于将显示部101的显示画面返回至预定的主页画面的主页(home)开关、以及用于使过去的血压、活动量等的测定记录显示在显示部101的记录调出开关。
此外，主体10搭载有显示部101以及操作部102以外的多个构件。对于主体10所搭载的多个构件在后面详述。
对腕带20的结构进行说明。
腕带20构成为能够卷绕被测定者的被测量部位(例如，左手腕)。将腕带20的宽度方向设为X方向。将腕带20卷绕被测定部位的方向设为Y方向。
腕带20具有第一腕带部201、第二腕带部202、带扣203、以及腕带保持部204。
第一腕带部201为从主体10向一个方向的一侧(图1中的右侧)延伸的带状。第一腕带部201中的接近主体10的根部201a经由连接棒401以能够自由转动的方式安装于主体10的一对突缘。
第二腕带部202为从主体10向一个方向的另一侧(图1中的左侧)延伸的带状。第二腕带部202中的接近主体10的根部202a经由连接棒402以能够转动的方式安装于主体10的一对突缘。在第二腕带部202中的根部202a与远离主体10的末端部202b之间形成有多个小孔202c，所述多个小孔202c在第二腕带部202的厚度方向上贯通该第二腕带部202。
带扣203构成为能够将第一腕带部201和第二腕带部202紧固连接。带扣203安装于第一腕带部201中远离主体10的末端部201b。带扣203具有框状体203A、凸杆203B、以及连接棒203C。
框状体203A以及凸杆203B经由连接棒203C以能够自由转动的方式安装于第一腕带部201的末端部201b。框状体203A以及凸杆203B例如由金属材料构成。框状体203A以及凸杆203B也可以由塑料材料构成。在将第一腕带部201和第二腕带部202紧固连接时，第二腕带部202的末端部202b穿过框状体203A。凸杆203B插通于第二腕带部202的多个小孔202c中的任一个。
腕带保持部204安装于第一腕带部201中的根部201a与末端部201b之间。在将第一腕带部201与第二腕带部202紧固连接时，第二腕带部202的末端部202b穿过腕带保持部204。
对袖带结构体30的结构进行说明。
袖带结构体30构成为在血压测定时能够压迫被测定部位。
袖带结构体30是沿Y方向延伸的带状。袖带结构体30与腕带20的内周面相向。袖带结构体30的一端30a安装于主体10。袖带结构体30的另一端30b是自由端。因此，袖带结构体30与腕带20的内周面自由分离。
袖带结构体30具有套环301、按压袖带302、背板303、以及传感袖带304。
套环301配置在袖带结构体30的最外周。套环301在自然状态下沿着Y方向弯曲。套环301是具有特定的可挠性和硬度的树脂板。树脂板例如由聚丙烯构成。
按压袖带302沿套环301的内周面配置。按压袖带302为袋状。在按压袖带302上安装有可挠性管501(图2所示)。可挠性管501是用于从主体10侧供给压力传递用的流体(以下，也简称为“流体”)或者从按压袖带302排出流体的构件。流体例如是空气。当流体被供给至按压袖带302时，则按压袖带302膨胀来压迫被测定部位。
此外，按压袖带302例如也可以包括在厚度方向上层叠的两个流体袋。各流体袋例如由可伸缩的聚氨酯片材构成。当流体被供给至按压袖带302时，流体流入各流体袋。通过各流体袋膨胀，按压袖带302膨胀。
背板303沿着按压袖带302的内周面配置。背板303为带状。背板303例如由树脂构成。树脂例如是聚丙烯。背板303作为加强板发挥功能。因此，背板303能够将来自按压袖带302的按压力传递至传感袖带304的整个区域。
在背板303的内周面以及外周面设置有沿方向X延伸的剖面为V字状或U字状的多个槽，所述多个槽在方向Y上相互分离且平行。背板303容易弯曲，因此，背板303不妨碍袖带结构体30弯曲。
传感袖带304沿着背板303的内周面配置。传感袖带304为袋状。传感袖带304包括第一片材304A(图3所示)、与第一片材304A相向的第二片材304B(如图3所示)。第一片材304A相当于袖带结构体30的内周面30c。因此，第一片材304A与被测定部位接触。第二片材304B与背板303的内周面相向。第一片材304A以及第二片材304B例如是可伸缩的聚氨酯片材。在传感袖带304安装有可挠性管502(图2所示)。可挠性管502是用于向传感袖带304供给流体或者从传感袖带304排出流体的构件。
接着，对主体10所搭载的多个构件进行说明。
图2是血压计1的框图。
除了上述的显示部101以及操作部102以外，主体10还搭载有CPU(CentralProcessing Unit：中央处理单元)103、存储部104、加速度传感器105、温湿度传感器106、气压传感器107、通信部108、电池109、第一压力传感器110、第二压力传感器111、泵驱动电路112、泵113、以及开闭阀114。
CPU103是构成计算机的处理器的一例。CPU103基于存储于存储部104的程序，作为控制部来执行各种功能，控制血压计1的各部的动作。关于安装于CPU103的各部的结构在后面详述。
存储部104存储有使CPU103作为血压计1所具备的各部发挥功能的程序。程序也是能够使CPU103动作的命令。进而，存储部104存储有用于控制血压计1的数据，用于设定血压计1的各种功能的设定数据、以及血压值的测定结果的数据等。存储部104被用作执行程序时的工作存储部等。
加速度传感器105是三轴加速度传感器。加速度传感器105将表示彼此正交的三方向的加速度的加速度信号向CPU103输出。CPU103利用加速度信号，不仅能够计算被测定者的步行，还能够计算家务、办公等各种活动中的活动量。活动量是例如移动(步行)距离、消耗卡路里、或者脂肪燃烧量等的与被测定者的活动相关的指标。CPU103利用加速度信号，通过检测被测定者的翻身的状态，能够推定睡眠状态。
温湿度传感器106计测血压计1的周边的环境温度以及湿度。温湿度传感器106将表示环境温度以及湿度的环境数据向CPU103输出。CPU103将环境数据与温湿度传感器106中的计测时刻相关联地存储于存储部104。例如，气温(气温的变化)被认为是能够引起人的血压变动的因素之一。因此，环境数据是成为被测定者的血压变动的主要原因的信息。
气压传感器107检测气压。气压传感器107将气压数据向CPU103输出。CPU103利用气压数据以及加速度信号，能够计测被测定者的步数、快步走步数、以及上台阶的步数等。
通信部108是用于将血压计1与外部装置80进行连接的接口。外部装置80例如是智能手机、平板终端等的移动终端或服务器。通信部108由CPU103控制。通信部108经由网络将信息向外部装置80发送。通信部108将经由网络而接收到的来自外部装置80的信息传输至CPU103。经由该网络的通信可以是无线、有线中的任一种。网络例如是互联网，但不限定于此。网络也可以是如医院内LAN(Local Area Network：局域网)那样的其他种类的网络，也可以是使用USB缆线等的一对一通信。通信部108也可以包括微USB连接器。通信部108也可以通过蓝牙(注册商标)等近距离无线通信将信息向外部装置80发送。
电池109例如是可充电的二次电池。电池109向搭载于主体10的各构件供给电力。电池109例如向显示部101、操作部102、CPU103、存储部104、加速度传感器105、温湿度传感器106、气压传感器107、通信部108、第一压力传感器110、第二压力传感器111、泵驱动电路112、泵113、以及开闭阀114供给电力。
第一压力传感器110例如是压电电阻式压力传感器。第一压力传感器110经由构成第一流路的可挠性管501以及第一流路形成构件503，检测按压袖带302内的压力。第一压力传感器110将压力数据向CPU103输出。
第二压力传感器111例如是压电电阻式压力传感器。第二压力传感器111经由构成第二流路的可挠性管502以及第二流路形成构件504，检测传感袖带304内的压力。第二压力传感器111将压力数据向CPU103输出。
泵驱动电路112基于来自CPU103的控制信号来驱动泵113。
泵113例如是压电泵。泵113经由第一流路以能够流通流体的方式与按压袖带302连接。泵113能够通过第一流路将流体供给至按压袖带302。此外，在泵113上搭载有伴随着泵113的打开/关闭来控制开闭的未图示的排气阀。即，在泵113打开时，该排气阀关闭，从而有助于在按压袖带302内封入流体。另一方面，在泵113关闭时，该排气阀打开，从而将按压袖带302内的流体通过第一流路，向大气中排出。此外，该排气阀具有止回阀的功能，排出的流体不会逆流。
泵113还经由第二流路以流体能够流通的方式与传感袖带304连接。泵113能够通过第二流路将流体供给至传感袖带304。
开闭阀114安装于第二流路形成构件504。开闭阀114例如是常开式电磁阀。开闭阀114的开闭(开度)基于来自CPU103的控制信号而被控制。当开闭阀114处于打开状态时，泵113能够通过第二流路向传感袖带304供给流体。
接着，对血压计1被佩戴于被测定部位的状态(以下，也称为“佩戴状态”)进行说明。
图3是表示与佩戴状态下的被测定部位即左手腕90垂直的剖面的图。省略了主体10和腕带20的图示。在图3中示出了左手腕90的桡骨动脉91、尺骨动脉92、桡骨93、尺骨94、以及肌腱95。
在该佩戴状态下，套环301沿着左手腕90的外周(Z方向)延伸。按压袖带302在套环301的内周侧沿着Z方向延伸。背板303介于按压袖带302与传感袖带304之间，并且沿着Z方向延伸。传感袖带304与左手腕90接触，并且以横跨左手腕90的动脉通过部分90a的方式沿Z方向延伸。腕带20、套环301、按压袖带302、以及背板303作为能够朝向左手腕90产生按压力的按压构件发挥作用，经由传感袖带304压迫左手腕90。
接着，对CPU103所安装的各部的结构进行说明。
图4是血压计1的功能框图。CPU103安装有：信号获取部103A、计测部103B、设定获取部103C、推定部103D、信号输出部103E、血压测定部103F、指定信息获取部103G、以及创建部103H。此外，各部也可以分散安装在两个以上的处理器中。
对信号获取部103A的结构进行说明。
信号获取部103A从加速度传感器105获取加速度信号。加速度传感器105是检测被测定者的活动的传感器的一例。加速度信号是表示被测定者的活动的信号的一例。信号获取部103A将从加速度传感器105依次获取的加速度信号依次输出至计测部103B。
对计测部103B的结构进行说明。
计测部103B基于加速度信号来计测(计算)被测定者的活动量以及步数中的至少一方。计测部103B将活动量数据以及步数数据中的至少一方输出至推定部103D。例如，计测部103B每次计测单位时间的活动量，能够将单位时间的活动量数据输出至推定部103D。同样地，计测部103B每次计测单位时间的步数，能够将单位时间的步数数据输出至推定部103D。单位时间的长度能够任意地设定。
计测部103B将单位时间的活动量数据以及单位时间的步数数据与计测时刻建立关联并存储于存储部104。
对设定获取部103C的结构进行说明。
设定获取部103C从存储部104获取由被测定者预先设定的被测定者的生活模式数据。设定获取部103C将生活模式数据输出至推定部103D。生活模式数据基于由被测定者利用了操作部102而进行的生活模式的设定，从而被登记在存储部104中。
在此，对生活模式数据进行说明。
生活模式数据是被测定者的行动的基准。生活模式数据用于基于后述的推定部103D进行的被测定者的状况的推定。被测定者的状况例如是“移动中”以及“停留中”，但并不限定于此。
生活模式数据包括被测定者的与至少一个场所相关的停留预定时间段。例如，生活模式数据至少包括被测定者在职场或者学校的停留预定时间段。此外，在以下说明中的“职场”的记述也可以适当地理解为“职场或学校”。例如，生活模式数据也可以至少包括在自家的停留预定时间段。生活模式数据也可以包括在自家以及职场以外的至少一个场所的停留预定时间段。
停留预定时间段，例如是白天或夜间这样的单位。在此，作为一例，白天是跨越下午12点的规定时间段，夜间是跨越上午0点的规定时间段。停留预定时间段也可以是代替白天或夜间这样的单位，而是指定了开始时刻以及结束时刻的具体时间段。此外，在生活模式数据包含两个以上场所的停留预定时间段的情况下，两个以上的场所的停留预定时间段是相互不重复的时间段。其理由是，推定部103D参照生活模式数据来推定被测定者的停留场所。假设两个以上的场所的停留预定时间段中存在一个以上的重复时间段，则推定部103D无法推定被测定者的停留场所。
生活模式数据也可以包含与职场关联的出勤日或与学校关联的上学日。此外，在以下说明中的“出勤”的记述也可以适当地理解为“出勤或上学”。生活模式数据也可以包含停留在与职场不同的场所的日子。
生活模式数据也可以包含上述事项以外的事项。例如，生活模式数据是针对被测定者的任意一天的单个模型情景而设定的。生活模式数据也可以代替针对单个模型情景的设定而按每周的某天进行设定。
例如，生活模式数据通过被测定者从多个生活模式候选中选择与自身的生活模式接近的一个生活模式候选而设定。关于生活模式候选的几个例子将在后面详述。生活模式数据也可以代替基于被测定者的生活模式候选的选择，而基于被测定者对生活模式数据的各事项的输入而进行设定。
对推定部103D的结构进行说明。
推定部103D基于由计测部103B计测到的被测定者的活动量以及步数中的至少一方来推定被测定者的状况。关于基于推定部103D的活动量以及步数中的至少一方来推定被测定者的状况，将在后面详述。进而，在作为被测定者的状况而推定被测定者处于停留中的情况下，推定部103D参照生活模式数据来推定被测定者的停留场所。此外，推定部103D也可以不参照生活模式数据地推定被测定者的停留场所。关于基于推定部103D的推定被测定者的停留场所，将在后面详述。
推定部103D也能够参照由后述创建部103H创建的推定条件，基于被测定者的活动量以及步数中的至少一方，推定被测定者的状况。关于由推定部103D参照了推定条件来推定被测定者的状况，将在后面详述。
推定部103D将包含被测定者的状况的推定结果输出至信号输出部103E。例如，推定结果中所含的被测定者的状况与日期时间对应关联。此外，推定部103D通过血压计1所具有的时钟功能，能够获取日期时间的信息。
在一例中，推定部103D以规定时间间隔将推定结果输出至信号输出部103E。规定时间例如是固定时间，但也可以是任意地可变更的时间。
在另一例中，在已推定被测定者的状况从第一状况向第二状况变化的情况下，推定部103D将推定结果向信号输出部103E输出。例如，在已推定被测定者的状况从移动中向停留中变化的情况下，推定部103D将包含表示被测定者处于停留中的信息的推定结果向信号输出部103E输出。例如，在已推定被测定者的状况从停留中向移动中变化的情况下，推定部103D将包含表示被测定者处于移动中的信息的推定结果输出至信号输出部103E。根据该例子，由于推定部103D将推定结果输出至信号输出部103E的频率减少，因此CPU103的处理负荷也减轻。
对信号输出部103E的结构进行说明。
信号输出部103E从推定部103D接收推定结果，并输出基于推定结果的信号。对基于推定结果的信号的几个例子进行说明。
在一例中，信号输出部103E输出如下指示信号作为基于推定结果的信号，该指示信号指示执行对被测定者进行血压测定的辅助。
作为血压测定的辅助，指示信号包含用于提示被测定者输入血压测定的开始指示的指示。信号输出部103E将指示信号输出至显示部101。显示部101基于指示信号向被测定者显示用于提示血压测定的开始指示的输入的图像。图像的内容只要是被测定者能够识别需要输入血压测定的开始指示即可，没有限定。由此，被测定者意识到需要进行血压测定，能够为了开始血压测定而按下测定开关。此外，血压计1也可以基于指示信号，通过振动、声音等向被测定者提示输入血压测定的开始指示。
指示信号也可以包含成为触发血压测定部103F的血压测定的开始的血压测定的开始指示，来代替提示被测定者输入血压测定的开始指示的指示。信号输出部103E将指示信号输出至血压测定部103F。由此，血压计1无需由被测定者输入血压测定的开始指示，就能够开始被测定者的血压测定。即，对于被测定者而言，即使不进行测定开始指示的输入操作，也能够自动地进行血压测定。
在另一例中，信号输出部103E将包含推定结果的信号作为基于推定结果的信号输出至存储部104。存储部104存储推定结果。由此，血压计1能够将被测定者的状况与日期时间相关联地存储。
在又一例中，信号输出部103E经由通信部108将包含推定结果的信号作为基于推定结果的信号输出至外部装置80。外部装置80存储推定结果。由此，外部装置80能够将被测定者的状况与日期时间相关联地存储。
信号输出部103E将包含上述的指示信号以及推定结果的信号的至少任一方输出。在将包含推定结果的信号输出的情况下，信号输出部103E向存储部104或外部装置80中的至少任一方输出。
对血压测定部103F的结构进行说明。
血压测定部103F，例如，如下所述地控制被测定者的血压测定。
血压测定部103F基于被测定者按下测定开关的检测、或成为对血压测定开始的触发的指示信号的检测，对存储部104的处理用存储部区域进行初始化。血压测定部103F进行如下控制：经由泵驱动电路112关闭泵113，打开内置于泵113的排气阀，并且将开闭阀114维持为打开状态，以排出按压袖带302内以及传感袖带304内的流体。血压测定部103F进行控制，以进行第一压力传感器110以及第二压力传感器111的0mmHg的调整。血压测定部103F进行如下控制：经由泵驱动电路112打开泵113，将开闭阀114维持为打开状态，进而开始按压袖带302以及传感袖带304的加压。血压测定部103F进行如下控制：一边通过第一压力传感器110以及第二压力传感器111分别监视按压袖带302以及传感袖带304的压力，一边经由泵驱动电路112来驱动泵113。血压测定部103F进行如下控制：分别通过第一流路向按压袖带302或者通过第二流路向传感袖带304输送流体。血压测定部103F进行待机直到传感袖带304的压力达到规定的压力(例如15mmHg)或者泵113的驱动时间经过规定的时间(例如3秒钟)为止。血压测定部103F使开闭阀114变为关闭状态，继续从泵113通过第一流路向按压袖带302供给流体的控制。由此，按压袖带302逐渐被加压，逐渐压迫左手腕90。背板303将来自按压袖带302的按压力向传感袖带304传递。传感袖带304压迫左手腕90(包括动脉通过部分90a。)。在该加压过程，为了计算血压值(收缩期血压SBP(Systolic Blood Pressure)和舒张期血压DBP(Diastolic Blood Pressure))，血压测定部103F通过第二压力传感器111监视传感袖带304的压力Pc即左手腕90的动脉通过部分90a的压力，获取作为变动成分的脉波信号Pm。血压测定部103F基于脉波信号Pm，通过示波法并应用公知的算法来计算血压值。在计算血压值时，血压测定部103F进行如下控制：停止泵113，打开开闭阀114，以排出按压袖带302内以及传感袖带304内的流体。
血压测定部103F通过上述的控制能够在被测定者的每种状况下执行血压测定。例如，血压测定部103F能够在由推定部103D推定为被测定者处于移动中的情况下执行血压测定。例如，血压测定部103F能够在由推定部103D推定为被测定者处于停留在自家中的情况下执行血压测定。例如，血压测定部103F能够在由推定部103D推定为被测定者停留在职场中的情况下执行血压测定。血压测定部103F将血压值与血压测定的日期时间以及被测定者的状况相关联地存储于存储部104。此外，血压测定部103F通过血压计1所具有的时钟功能，能够获取血压测定的日期时间的信息。血压测定部103F通过参照基于推定部103D的推定结果，能够获取被测定者的状况。
对指定信息获取部103G的结构进行说明。
指定信息获取部103G获取包括基于被测定者的指定的指定场所以及在指定场所的过去的停留日期时间范围的指定信息。以一例进行说明。被测定者使用操作部102，对指定场所以及在指定场所的过去的停留日期时间范围进行指定。指定场所是血压计1的被测定者的停留场所的推定对象。停留日期时间范围是指被测定者过去停留在指定场所的日期时间的范围。例如，被测定者能够指定职场作为指定场所，并指定具体的停留开始日期时间以及停留结束日期时间作为过去停留在职场的日期时间的范围。
操作部102将包含指定场所以及在指定场所中的过去的停留日期时间范围的指定信息输出至CPU103。由此，指定信息获取部103G能够从操作部102获取指定信息。
指定信息获取部103G将指定信息输出至创建部103H。
对创建部103H的结构进行说明。
创建部103H基于包含停留日期时间范围的时间段中的活动量以及步数中的至少一方，创建用于进行在指定场所停留的推定的推定条件。在此以活动量为例进行说明。此外，创建部103H能够与在此说明的活动量的例子同样地基于步数来创建推定条件。因此，省略以步数为例的说明。
创建部103H从存储部104获取特定时间段中的活动量数据，该特定时间段包含指定信息中所含的停留日期时间范围。例如，包含停留日期时间范围的时间段是指在停留日期时间范围的前后加上规定时间的时间段，但并不限定于此。创建部103H通过使用包含停留日期时间范围的时间段中的活动量，不仅能够获取停留在指定场所中的活动量，还能够获取到达指定场所的过程以及离开指定场所的过程中的活动量。
创建部103H基于包含停留日期时间范围的时间段中的活动量，创建推定条件，该推定条件至少包括如下变化模式中的至少一个：被测定者到达指定场所的过程中的活动量的第一变化模式、被测定者停留在指定场所中的活动量的第二变化模式、以及被测定者离开指定场所的过程中的活动量的第三变化模式。例如，第一变化模式是停留开始日期时间的附近的规定时间段中的单位时间的活动量的变化(减少)模式，但并不限定于此。例如，第二变化模式是停留日期时间范围中的规定时间段中的单位时间的活动量的变化模式，但并不限定于此。停留日期时间范围中的规定时间段是单位时间的活动量的分布有特征地变化的时间段。例如，停留日期时间范围中的规定时间段是包含午休的时间段，但并不限定于此。第三变化模式是停留结束日期时间的附近的规定时间段中的单位时间的活动量的变化(增加)模式，但并不限定于此。
创建部103H将推定条件向推定部103D输出。
接着，对上述的生活模式候选的例子进行说明。
图5是表示多个生活模式候选的例子的图。此外，在此所示的多个生活模式候选只是例示，并不限定于此。
如图5所示的多个生活模式候选分别包含在自家的停留预定时间段、在职场的停留预定时间段、以及出勤日的例子。生活模式候选A、生活模式候选B、生活模式候选C、以及生活模式候选D互不相同。在生活模式候选A中，在自家的停留预定时间段为夜间，在职场的停留预定时间段为白天，出勤日为工作日(工作日)。在生活模式候选B中，在自家的停留预定时间段为白天，在职场的停留预定时间段为夜间，出勤日为工作日。在生活模式候选C中，在自家的停留预定时间段为夜间，在职场的停留预定时间段为白天，出勤日为星期六以及星期天。在生活模式候选D中，在自家的停留预定时间段为白天，在职场的停留预定时间段为夜间，出勤日为星期六和星期天。
被测定者通过对操作部102进行操作，能够在显示部101显示多个生活模式候选。被测定者能够从多个生活模式候选中选择与自身的生活模式接近的一个生活模式候选。CPU103将由被测定者选择的生活模式候选作为被测定者的生活模式数据存储于存储部104。
(动作)
对使用血压计1的活动量以及步数中的至少一方的对被测定者的状况的推定进行说明。
图6是表示推定被测定者的状况的步骤及其内容的一例的流程图。
信号获取部103A从检测被测定者的活动的传感器获取表示被测定者的活动的信号(步骤S101)。在步骤S101中，例如，信号获取部103A从加速度传感器105获取加速度信号。
计测部103B基于表示被测定者的活动的信号来计测被测定者的活动量以及步数中的至少一方(步骤S102)。在步骤S102中，例如，计测部103B基于加速度信号来计测被测定者的活动量以及步数中的至少一方。
推定部103D基于活动量以及步数中的至少一方来推定被测定者的状况(步骤S103)。关于步骤S103中的由推定部103D所进行的推定，即，使用了活动量以及步数中的至少一方来对被测定者的状况进行的推定，将在后面详述。
信号输出部103E输出基于由推定部103D推定的推定结果的信号(步骤S104)。在步骤S104中，例如，信号输出部103E输出包含指示信号以及推定结果的信号中的至少任一方，作为基于推定结果的信号。此外，在信号输出部103E输出指示信号的情况下，血压测定部103F能够基于被测定者的测定开关的按下的检测或指示信号的检测，执行血压测定。
接着，对上述步骤S103中由推定部103D所进行的推定，即，使用了活动量以及步数中的至少一方来对被测定者的状况进行的推定进行说明。
图7是表示由血压计1计测的被测定者的某日的单位时间的活动量的分布的图。横轴是时刻。纵轴是活动量。在该例子中，被测定者从7点到9点之间为了通勤(出勤)而移动，从9点到18点之间停留在职场，从18点到20点之间为了通勤(下班)而移动，20点以后停留在自家。
在被测定者步行或移动的情况下，单位时间的活动量较多。与此相反，在被测定者正停留在某场所而几乎不移动的情况下，各位时间的活动量较少。因此，被测定者正停留在某场所的情况下的单位时间的活动量小于被测定者处于移动中的情况下的单位时间的活动量。即，单位时间的活动量的多少，根据被测定者的状况而不同。
这样，一天的活动量数据具有根据被测定者的状况而单位时间的活动量变动的特性。推定部103D基于活动量，例如，如下所述地推定被测定者的状况。
在一例中，推定部103D使用用于推定被测定者为移动中的基准值(以下，也称为“移动推定用基准值”)以及用于推定被测定者正停留在某场所的基准值(以下，也称为“停留推定用基准值”)。移动推定用基准值以及停留推定用基准值例如分别是任意的固定值，但也可以是能够根据被测定者而适当变更的值。停留推定用基准值可以与移动推定用基准值相同，也可以小于移动推定用基准值。
推定部103D使用移动推定用基准值，例如，如下所述地，推定被测定者处于移动中。例如，在判断为单位时间的活动量为移动推定用基准值以上的情况下，推定部103D推定为被测定者处于移动中。可代替地，例如，在判断为连续的多个单位时间内的活动量为移动推定用基准值以上的情况下，推定部103D也可以推定为被测定者处于移动中。其理由是，即使在被测定者正停留在某场所的情况下，根据被测定者的举动，在一个单位时间内的活动量有时也会成为移动推定用基准值以上。由此，推定部103D能够减少错误地推定被测定者的状况的情况。基于同样的理由，在判断为在连续的多个单位时间中的规定数量的单位时间内的活动量为移动推定用基准值以上的情况下，推定部103D也可以推定被测定者处于移动中。
推定部103D使用停留推定用基准值，例如，如下所述，推定为被测定者正停留在某场所。例如，在判断为单位时间的活动量小于停留推定用基准值的情况下，推定部103D推定为被测定者正停留在某场所。可代替地，例如，在判断为连续的多个单位时间内活动量小于停留推定用基准值的情况下，推定部103D也可以推定为被测定者正停留在某场所。其理由是，即使被测定者处于移动中的情况下，根据被测定者的举动，在一个单位时间内的活动量有时也小于停留推定用基准值。由此，推定部103D能够减少错误地推定被测定者的状况的情况。基于同样的理由，在判断为在连续的多个单位时间中的规定数量的单位时间内活动量小于停留推定用基准值的情况下，推定部103D也可以推定为被测定者正停留在某场所。
这样，推定部103D能够基于单位时间的活动量的变动推定被测定者处于移动中以及被测定者处于停留中作为被测定者的状况。
在另一例中，推定部103D使用连续的两个单位时间的活动量的变化量。例如，推定部103D检测从第一单位时间的活动量向第二单位时间的活动量的变化量。第二单位时间是与第一单位时间连续的单位时间，是比第一单位时间靠后的时刻的单位时间。变化量例如是差，但也可以是比例。
推定部103D使用连续的两个单位时间的活动量的变化量，例如，如下所述地，推定为被测定者正停留在某场所。
例如，在检测到活动量的变化量为基准量或基准比例以上的减少的情况下，推定部103D推定为被测定者的状况从移动中向停留中变化。基准量以及基准比例分别例如是任意的固定值，但也可以是能够根据被测定者而适当变更的值。
例如，在检测到活动量的变化量为基准量或基准比例以上的减少之后，推定部103D监视连续地检测出的多个活动量的变化量。其理由是，即使在被测定者处于移动中的情况下，根据被测定者的举动，暂时地活动量的变化量也成为基准量或基准比例以上的减少。例如，在检测到连续地检测出的多个活动量的变化量小于基准量或基准比例的情况下，推定部103D推定为被测定者的状况从移动中向停留中变化。可代替地，例如，在连续地检测出的多个活动量的变化量中的规定数量的活动量的变化量小于基准量或基准比例的情况下，推定部103D也可以推定为被测定者的状况从移动中向停留中变化。由此，推定部103D能够减少错误地推定被测定者的状况的情况。
推定部103D使用连续的两个单位时间的活动量的变化量，例如，如下所述地，推定为被测定者处于移动中。
例如，在检测到活动量的变化量为基准量或基准比例以上的增加的情况下，推定部103D推定为被测定者的状况从停留中向移动中变化。基准量以及基准比例分别例如是任意的固定值，但也可以是根据被测定者而适当地变更的值。
例如，在检测到活动量的变化量为基准量或基准比例以上的增加之后，推定部103D监视连续地检测出的多个活动量的变化量。其理由是，即使在被测定者处于停留中的情况下，根据被测定者的举动，有时活动量的变化量也会暂时地为基准量或基准比例以上的增加。例如，在检测到连续地检测出的多个活动量的变化量小于基准量或基准比例的情况下，推定部103D推定为被测定者的状况从停留中向移动中变化。可代替地，例如，在检测到连续地检测出的多个活动量的变化量中的规定数量的活动量的变化量小于基准量或基准比例的情况下，推定部103D也可以推定为被测定者的状况从停留中向移动中变化。由此，推定部103D能够减少错误地推定被测定者的状况的情况。
这样，基于单位时间的活动量的变动，推定部103D能够推定被测定者处于移动中以及被测定者处于停留中作为被测定者的状况。
接着，对基于推定部103D的被测定者的停留场所的推定进行说明。
在推定部103D如上所述地推定被测定者正停留在某场所的情况下，例如，如下所述地，能够推定被测定者的停留场所。此外，在以下的说明中的“当前日期时间”这样的记述也可以适当地理解为“由推定部103D推定为被测定者处于停留中的日期时间”。此外，推定部103D通过血压计1所具有的时钟功能，能够获取当前日期时间的信息。推定部103D参照当前日期时间的信息以及存储于存储部104的日历信息，能够判断当前日期时间是工作日、周六日、或节假日(节日)中的哪一个。
在一例中，推定部103D参照上述的生活模式数据，推定被测定者的停留场所。在此，以五种不同的生活模式数据为例进行说明。
(第一生活模式数据的例子)
以生活模式数据包含在自家的停留预定时间段为例进行说明。
在当前日期时间包含于在自家的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为自家。另一方面，在当前日期时间不包含于在自家的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于自家的场所。可代替地，推定部103D也可以判断当前日期时间是否包含于在自家的停留预定时间段的前后的规定时间。其理由是，因为生活模式数据所含的停留预定时间段有可能与被测定者的实际的停留时间段有偏差。在当前日期时间包含于在自家的停留预定时间段的前后的规定时间的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为自家。在当前日期时间不包含于在自家的停留预定时间段的前后的规定时间的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于自家的场所。
(第二生活模式数据的例子)
对生活模式数据包含在职场的停留预定时间段，但是不包含出勤日的例子进行说明。
在当前日期时间包含于在职场的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为职场。可代替地，在当前日期时间不包含于在职场的停留预定时间段的情况下，推定部103D也可以判断与当前日期时间对应的日子是否为工作日。在与当前日期时间对应的日子为工作日的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为职场。其理由是，因为多数人在工作日在职场停留的可能性较高。另一方面，在与当前日期时间对应的日子不是工作日的情况下，推定部103D将与被测定者的停留场所推定为不同于职场的场所。其理由是，因为多数人在工作日以外的日子在职场停留的可能性较低。
在当前日期时间不包含于在职场的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于职场的场所。可代替地，如上所述地，推定部103D也可以考虑当前日期时间与在职场的停留预定时间段的前后的规定时间的关系、以及对应于当前日期时间的日子，从而推定被测定者的停留场所。
(第三生活模式数据的例子)
对生活模式数据包含在职场的停留预定时间段以及出勤日的例子进行说明。
在当前日期时间包含于在职场的停留预定时间段的情况下，推定部103D判断与当前日期时间对应的日子是否为出勤日。在与当前日期时间对应的日子是出勤日的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为职场。在与当前日期时间对应的日子不是出勤日的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于职场的场所。
在当前日期时间不包含于在职场的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于职场的场所。可代替地，如上所述地，推定部103D也可以考虑当前日期时间与在职场的停留预定时间段的前后的规定时间的关系、以及对应于当前日期时间的日子与出勤日的关系，从而推定被测定者的停留场所。
(第四生活模式数据的例子)
对生活模式数据包含在自家的停留预定时间段、在职场的停留预定时间段以及出勤日的例子进行说明。该例子的生活模式数据与图5所示的生活模式候选相当。
在当前日期时间包含于在自家的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为自家。在当前日期时间包含于在职场的停留预定时间段中的情况下，如第三生活模式数据的例子所说明的方式，推定部103D推定被测定者的停留场所。即，推定部103D考虑对应于当前日期时间的日子与出勤日的关系，将被测定者的停留场所推定为职场或不同于职场的场所。
在当前日期时间不包含于在自家的停留预定时间段以及在职场的停留预定时间段中的任一个的情况下，推定部103D例如如下进行处理。
在一例中，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于自家以及职场中的任一个的场所。
在另一例中，推定部103D判断当前日期时间更接近于在自家的停留预定时间段或在职场的停留预定时间段中的哪一个。在当前日期时间比起在职场的停留预定时间段更接近在自家的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为自家。另一方面，在当前日期时间比起在自家的停留预定时间段更接近在职场的停留预定时间段的情况下，推定部103D考虑对应于当前日期时间对应的日子与出勤日的关系，推定被测定者的停留场所。即，在对应于当前日期时间的日子是出勤日的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为职场。另一方面，在对应于当前日期时间的日子不是出勤日的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于职场的场所。
在又一例中，推定部103D像第一生活模式数据的例子中说明的那样考虑当前日期时间与在自家的停留预定时间段的前后的规定时间的关系，推定被测定者的停留场所。同样地，推定部103D像第三生活模式数据的例子中说明的那样考虑当前日期时间与在职场的停留预定时间段的前后的规定时间的关系、以及对应于当前日期时间的日子与出勤日的关系，推定被测定者的停留场所。
(第五生活模式数据的例子)
对生活模式数据包含在自家的停留预定时间段以及在职场的停留预定时间段但不包含出勤日的例子进行说明。
在当前日期时间包含于在自家的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为自家。在当前日期时间包含于在职场的停留预定时间段的情况下，推定部103D像第二生活模式数据的例子中说明的那样推定被测定者的停留场所。即，推定部103D考虑与当前日期时间对应的日子，将被测定者的停留场所推定为职场或不同于职场的场所。
在当前日期时间不包含于在自家的停留预定时间段以及在职场的停留预定时间段中的任一个的情况下，推定部103D例如如下进行处理。
在一例中，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于自家以及职场中的任一个的场所。
在另一例中，推定部103D判断当前日期时间更接近于在自家的停留预定时间段或在职场的停留预定时间段中的哪一个。在当前日期时间比起在职场的停留预定时间段更接近在自家的停留预定时间段的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为自家。另一方面，在当前日期时间比起在自家的停留预定时间段更接近在职场的停留预定时间段的情况下，推定部103D考虑与当前日期时间对应的日子，推定被测定者的停留场所。即，在与当前日期时间对应的日子是工作日的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为职场。另一方面，在与当前日期时间对应的日子是工作日以外的日子的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为不同于职场的场所。
进而，在又一例中，推定部103D也可以像第一生活模式数据的例子中说明的那样，考虑当前日期时间与在自家的停留预定时间段的前后的规定时间的关系，来推定被测定者的停留场所。同样地，推定部103D像第二生活模式数据的例子中说明的那样，考虑当前日期时间与在职场的停留预定时间段的前后的规定时间的关系、以及与当前日期时间对应的日子，来推定被测定者的停留场所。
生活模式数据包含与三个以上的场所相关的停留预定时间段的例子与上述第四生活模式数据的例子以及第五生活模式数据的例子相同，因此省略其说明。
这样，推定部103D通过参照生活模式数据，能够高精度地推定被测定者的停留场所。在生活模式数据包含出勤日的情况下，推定部103D能够更高精度地推定被测定者的场所。随着生活模式数据所含的停留预定时间段的数量增加，推定部103D能够更高精度地推定被测定者的场所。
此外，若按照每个日子设定生活模式数据，则推定部103D能够参照在与当前日期时间对应的日子中设定的生活模式数据。被测定者有时会在每一天过不同的生活。例如，被测定者有时在某日的白天工作，有时在另一日的夜间工作。推定部103D通过参照按照每个日子设定的生活模式数据，能够更高精度地推定被测定者的停留场所。
在另一例中，推定部103D不参照生活模式数据，例如如下所述地推定被测定者的停留场所。
在一例中，推定部103D参照当前日期时间，推定被测定者的停留场所。在当前日期时间包含于夜间的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为自家。其理由是，多数人在夜间停留在自家的可能性较高。在当前日期时间包含于工作日的白天的情况下，推定部103D将被测定者的停留场所推定为职场。其理由是，多数人在工作日的白天停留在职场的可能性较高。此外，在当前日期时间包含于工作日的白天的情况下，推定部103D也可以将被测定者的停留场所不推定为职场，而是推定为不同于自家的场所。其理由是，退休的人在工作日的白天停留的场所不是职场。
在另一例中，推定部103D参照当前日期时间以及活动量，推定被测定者的停留场所。在该例子中，存储部104预先存储被测定者在第一场所与第二场所之间的移动所需的合计活动量。合计活动量用于推定被测定者是否在第一场所与第二场所之间移动。例如，存储部104预先存储被测定者在自家与职场之间的移动所需的合计活动量(以下，也称为“第一合计活动量”)。推定部103D计算在判断为单位时间的活动量为上述移动推定用基准值以上之后的规定时间内的合计活动量(以下，也称为“第二合计活动量”)。例如，规定时间被预先设定为与被测定者在自家与职场之间的移动所需的时间对应。推定部103D将第二合计活动量与第一合计活动量进行比较。在推定部103D判断为第二合计活动量与第一合计活动量一致或在规定范围内大致一致的情况下，推定为被测定者在自家与职场之间移动。在该情况下，推定部103D进一步根据当前日期时间例如如下所述地推定停留场所。
在当前日期时间是工作日的上午的情况下，推定部103D推定为被测定者从自家向职场移动。其理由是，多数人在工作日的上午出勤的可能性较高。由此，推定部103D在判断为第二合计活动量与第一合计活动量一致或在规定范围内大致一致之后的时刻以后，能够将被测定者的停留场所推定为职场。在当前日期时间为工作日的下午的情况下，推定部103D推定为被测定者从职场向自家移动。其理由是，多数人在工作日的下午回家的可能性较高。由此，推定部103D在判断为第二合计活动量与第一合计活动量一致或在规定范围内大致一致之后的时刻以后，将被测定者的停留场所推定为自家。
接着，对上述步骤S103中的由推定部103D进行的参照了推定条件的被测定者的状况的推定进行说明。
推定部103D参照推定条件，基于活动量，推定被测定者正停留在指定场所。以一例进行说明。推定部103D将单位时间的活动量的分布与推定条件所含的多个变化模式进行比较。推定部103D判断单位时间的活动量的分布是否与推定条件所含的多个变化模式的任一个一致或大致一致。例如，若单位时间的活动量的分布与变化模式相比偏差度小于规定比例，则推定部103D能够判断与该变化模式大致一致。
在单位时间的活动量的分布与推定条件所含的第一变化模式一致或大致一致的情况下，推定部103D推定被测定者正停留在指定场所。在单位时间的活动量的分布与推定条件所含的第二变化模式一致或大致一致的情况下，推定部103D推定被测定者正停留在指定场所。在单位时间的活动量的分布与推定条件所含有的第三变化模式一致或大致一致的情况下，推定部103D推定被测定者离开指定场所。即，推定部103D推定为被测定者未停留在指定场所。另一方面，在单位时间的活动量的分布不与推定条件所含的多个变化模式中的任一个一致或大致一致的情况下，推定部103D推定为被测定者未停留在指定场所。
此外，单位时间的步数的分布也与图7所示的单位时间的活动量的分布类似。因此，推定部103D能够与使用了上述活动量的对被测定者的状况的推定同样地，基于步数来推定被测定者的状况。例如，推定部103D能够基于单位时间的步数的变动，推定被测定者处于移动中以及被测定者处于停留中作为被测定者的状况。
此外，推定部103D也能够基于活动量以及步数这两者，推定被测定者的状况。由此，推定部103D能够高精度地推定被测定者的状况。
这样，推定部103D能够基于活动量以及步数中的至少一方，推定被测定者的状况。例如，推定部103D能够基于单位时间的活动量以及单位时间的步数中的至少一方的变动，推定被测定者处于移动中以及被测定者处于停留中作为被测定者的状况。例如，推定部103D能够参照推定条件，基于活动量以及步数中的至少一方来推定被测定者正停留在指定场所。
(效果)
在如以上详述的本发明的一个实施方式中，血压计1能够基于被测定者的活动量以及步数中的至少一方来推定被测定者的状况。由此，血压计1能够参照来自已搭载的传感器的信息来推定被测定者的状况，因此能够以简单的结构来推定被测定者的状况。另外，血压计1不需要参照GPS信号这种来自外部的信号，因此即使在无法获取GPS信号的情况下，也能够推定被测定者的状况。另外，血压计1不需要如基于GPS信号来推定被测定的状况的情况那样为了推定被测定者的状况而将各种场所的位置信息登记在存储部104中。因此，血压计1能够有效地利用存储部资源。另外，例如，血压计1能够获取在被推定的状况下的血压值。其结果是，被测定者能够早期判断出在被推定的状况下的潜在高血压。
进而，在本发明的一个实施方式中，血压计1能够推定被测定者处于移动中以及被测定者处于停留中。由此，血压计1能够提供不同状况的推定结果。另外，例如，血压计1能够获取被测定者的移动中的血压值以及被测定者的停留中的血压值。其结果是，被测定者能够早期判断出移动中(例如，乘坐电车中)的潜在高血压。同样地，被测定者能够早期判断出在某场所的停留中的潜在高血压。
进而，在本发明的一个实施方式中，血压计1能够参照生活模式数据来推定被测定者的停留场所。由此，血压计1能够高精度地推定被测定者的停留场所。例如，血压计1能够获取被测定者在各停留场所的血压值。其结果是，被测定者能够早期判断出在各停留场所(例如，易诱发高血压的场所即职场)的潜在高血压。
进而，在本发明的一个实施方式中，血压计1能够基于活动量以及步数中的至少一方来创建推定条件，参照推定条件，推定被测定者正停留在指定场所。由此，血压计1通过参照基于实际计测出的活动量以及步数中的至少一方的推定条件，能够高精度地推定被测定者正停留在指定场所。
[其他实施方式]
此外，如上所述，血压计1并不限定于基于由被测定者输入的血压测定的开始指示或血压计1自主地产生的触发信号而开始血压测定的类型的血压计。血压计1例如也可以是采用了利用PTT(Pulse Transmit Time：脉冲发送时间)方式、张力测量方式、光学方式、电波方式、或者超声波方式等的连续测定型的血压检测方式的血压计。PTT方式是测定脉波传播时间(PTT)，并根据测定的脉波传播时间来推定血压值的方式。张力测量方式是使压力传感器与手腕的桡骨动脉等的动脉通过的生体部位(被测定部位)直接接触，并使用压力传感器所检测的信息来测定血压值的方式。光学方式、电波方式、以及超声波方式是将光、电波或超声波照射至血管并根据其反射波测定血压值的方式。
此外，在一个实施方式中说明的血压计1的处理也可以由作为信息处理装置的一例的活动量计或计步器执行。即，活动量计或计步器所具备的CPU也可以安装有信号获取部103A、计测部103B、设定获取部103C、推定部103D。
此外，在一个实施方式中说明的血压计1的处理也可以由作为信息处理装置的一例的外部装置80来执行。外部装置80所具备的CPU也可以安装有信号获取部103A、计测部103B、设定获取部103C、推定部103D。在该情况下，外部装置80能够从血压计1获取加速度信号等，执行与由上述的CPU103安装的各部的处理相同的处理。
总之，本发明并不限定于上述实施方式，在实施阶段能够在不脱离本发明主旨的范围内对结构构件进行变形并具体化。另外，能够通过上述实施方式所公开的多个结构构件的适当组合来形成各种发明。例如，也可以从实施方式所述的全部结构构件中删除几个结构构件。进而，也可以适当组合不同的实施方式中的结构构件。
在上述各实施方式中说明的各种功能部也可以通过使用电路来实现。电路可以是实现特定的功能的专业电路，也可以是处理器那样的通用电路。
上述各实施方式的处理中的至少一部分也能够通过将通用的计算机用作基本硬件来实现。用于实现上述处理的程序可以存储于计算机可读取的记录介质中来提供。程序以可安装形式的文件或可执行形式的文件的方式存储于记录介质。作为记录介质，可以是磁盘、光盘(CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory，只读光盘)、CD-R(Compact Disc-Recordable，可录光盘)、DVD(Digital Versatile Disc，数字多功能光盘)等)、光磁盘(MO(Magneto Optical)等)、半导体存储器等。记录介质只要能够存储程序且计算机可读取，则可以是任意的记录介质。另外，也可以将实现上述处理的程序存储在与互联网等网络连接的计算机(服务器)上，经由网络下载到计算机(客户端)。
上述的实施方式的一部分或全部也可以如以下的附记那样记载，但并不限于以下的内容。
(附记1)
一种信息处理装置，包括：
处理器以及存储使所述处理器动作的命令的存储器，
所述处理器构成为：
从检测对象者的活动的传感器获取表示所述对象者的活动的信号，
基于表示所述对象者的活动的信号，计测所述对象者的活动量以及步数中的至少一方，
基于所述活动量以及所述步数中的至少一方，推定所述对象者的状况。
(附记2)
一种信息处理方法，包括：
信号获取过程，使用至少一个处理器，从检测对象者的活动的传感器获取表示所述对象者的活动的信号；
计测过程，使用所述至少一个处理器，基于表示所述对象者的活动的信号，计测所述对象者的活动量以及步数中的至少一方；以及
推定过程，使用所述至少一个处理器，基于所述活动量以及所述步数中的至少一方，推定所述对象者的状况。
(附记3)
一种信息处理装置，
包括：
信号获取部(103A)，从检测对象者的活动的传感器获取表示所述对象者的活动的信号；
计测部(103B)，基于表示所述对象者的活动的信号，计测所述对象者的活动量以及步数中的至少一方；以及
推定部(103D)，基于所述活动量以及所述步数中的至少一方，推定所述对象者的状况。
附图标记的说明
1：血压计
10：主体
10A：壳体
10B：玻璃
10C：后盖
20：腕带
30：袖带结构体
30a：一端
30b：另一端
30c：内周面
80：外部装置
90：左手腕
91：桡骨动脉
92：尺骨动脉
93：桡骨
94：尺骨
95：肌腱
101：显示部
102：操作部
103：CPU
103A：信号获取部
103B：计测部
103C：设定获取部
103D：推定部
103E：信号输出部
103F：血压测定部
103G：指定信息获取部
103H：创建部
104：存储部
105：加速度传感器
106：温湿度传感器
107：气压传感器
108：通信部
109：电池
110：第一压力传感器
111：第二压力传感器
112：泵驱动电路
113：泵
114：开闭阀
201：第一腕带部
201a：根部
201b：末端部
202：第二腕带部
202a：根部
202b：末端部
202c：小孔
203：带扣
203A：框状体
203B：凸杆
203C：连接棒
204：腕带保持部
301：套环
302：按压袖带
303：背板
304：传感袖带
304A：第一片材
304B：第二片材
401：连接棒
402：连接棒
501：可挠性管
502：可挠性管
503：第一流路形成构件
504：第二流路形成构件

Claims (6)

1.一种信息处理装置，其中，包括：
信号获取部，从检测对象者的活动的传感器获取表示所述对象者的活动的信号；
计测部，基于表示所述对象者的活动的信号，计测所述对象者的活动量以及步数中的至少一方；以及
推定部，基于所述活动量以及所述步数中的至少一方，推定所述对象者的状况。
2.如权利要求1所述的信息处理装置，其中，
所述推定部基于单位时间的所述活动量以及单位时间的所述步数中的至少一方的变动来推定所述对象者处于移动中以及所述对象者处于停留中作为所述对象者的状况。
3.如权利要求1或2所述的信息处理装置，其中，
还包括：设定获取部，获取生活模式数据，该生活模式数据包含所述对象者的与至少一个场所相关的停留预定时间段，
在所述推定部推定为所述对象者处于停留中的情况下，参照所述生活模式数据，推定所述对象者的停留场所。
4.如权利要求1所述的信息处理装置，其中，
还包括：
指定信息获取部，获取指定信息，该指定信息包含基于所述对象者的指定的指定场所以及在所述指定场所的过去的停留日期时间范围；以及
创建部，基于包含所述停留日期时间范围的时间段中的所述活动量以及所述步数中的至少一方，创建用于进行正停留在所述指定场所的推定的推定条件，
所述推定部参照所述推定条件，推定所述对象者正停留在所述指定场所。
5.一种信息处理方法，其中，
包括：
信号获取过程，从检测对象者的活动的传感器获取表示所述对象者的活动的信号；
计测过程，基于表示所述对象者的活动的信号，计测所述对象者的活动量以及步数中的至少一方；以及
推定过程，基于所述活动量以及所述步数中的至少一方，推定所述对象者的状况。
6.一种信息处理程序，使计算机作为权利要求1至4中任一项所述的信息处理装置所具有的各部发挥功能。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7259119B1 (ja) 2022-07-19 2023-04-17 Kddi株式会社 タイミング生成装置、生体情報測定システム、タイミング生成方法、及びプログラム
JP7198960B1 (ja) 2022-07-27 2023-01-04 Kddi株式会社 条件生成装置、条件生成システム、生体情報測定システム、条件生成方法、及びプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9063164B1 (en) * 2013-10-02 2015-06-23 Fitbit, Inc. Collaborative activity-data acquisition
US20160007912A1 (en) * 2013-05-28 2016-01-14 Lark Technologies, Inc. Method for communicating activity-related notifications to a user
CN106055084A (zh) * 2015-04-06 2016-10-26 三星电子株式会社 用于处理数据的方法及其电子装置
WO2017018941A1 (en) * 2015-07-28 2017-02-02 Eins Technology Pte Ltd Smart devices that capture images and sensed signals

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016214337A (ja) * 2015-05-15 2016-12-22 カシオ計算機株式会社 昇降状態判定装置、昇降状態判定方法及びプログラム
JP2017136164A (ja) * 2016-02-02 2017-08-10 富士通株式会社 センサ情報処理装置、センサユニット、及び、センサ情報処理プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160007912A1 (en) * 2013-05-28 2016-01-14 Lark Technologies, Inc. Method for communicating activity-related notifications to a user
US9063164B1 (en) * 2013-10-02 2015-06-23 Fitbit, Inc. Collaborative activity-data acquisition
CN106055084A (zh) * 2015-04-06 2016-10-26 三星电子株式会社 用于处理数据的方法及其电子装置
WO2017018941A1 (en) * 2015-07-28 2017-02-02 Eins Technology Pte Ltd Smart devices that capture images and sensed signals

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