JP2000245713A - 行動認識装置 - Google Patents
行動認識装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 生活習慣病の原因となる行動について認識を
行なうことにより、生活習慣病の予防に適した行動認識
装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 皮膚温センサ３１、脈拍センサ３２、加
速度センサ３３の出力を分析して、睡眠、飲食、運動な
どの行動種別を判定することにより、利用者の行動を自
動的に認識する。
行なうことにより、生活習慣病の予防に適した行動認識
装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 皮膚温センサ３１、脈拍センサ３２、加
速度センサ３３の出力を分析して、睡眠、飲食、運動な
どの行動種別を判定することにより、利用者の行動を自
動的に認識する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、体動と生理量に基
づいて人の行動を自動的に認識する行動認識装置に関
し、特に、癌、動脈硬化等のいわゆる生活習慣病を予防
するのに適した行動認識装置に関する。
づいて人の行動を自動的に認識する行動認識装置に関
し、特に、癌、動脈硬化等のいわゆる生活習慣病を予防
するのに適した行動認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、癌、動脈硬化等のいわゆる生活
習慣病は、ストレスや喫煙の量が多い程その確率が高く
なる傾向がある。更に、この生活習慣病は、その名が示
すとおり、睡眠や飲食のリズム、睡眠や運動の量等の日
々の生活習慣が大きく影響することがわかっている。
習慣病は、ストレスや喫煙の量が多い程その確率が高く
なる傾向がある。更に、この生活習慣病は、その名が示
すとおり、睡眠や飲食のリズム、睡眠や運動の量等の日
々の生活習慣が大きく影響することがわかっている。
【０００３】従来、行動を自動的に認識する装置とし
て、例えば、被検者に加速度センサを取り付けて、その
加速度センサの出力信号から特徴量を抽出し、抽出した
特徴量と予め記憶しておいた動作の特徴量データベース
に含まれる参照データとの相関をとることにより、その
動作を認識する装置が提案されている。
て、例えば、被検者に加速度センサを取り付けて、その
加速度センサの出力信号から特徴量を抽出し、抽出した
特徴量と予め記憶しておいた動作の特徴量データベース
に含まれる参照データとの相関をとることにより、その
動作を認識する装置が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながらこのよう
な従来の装置は、歩く、走る、しゃがむ、横になるとい
った運動の種別から作業内容を認識するためのものであ
り、睡眠や飲食等の行動については考慮されておらず、
生活習慣病に適した行動種別の認識が行われていない。
な従来の装置は、歩く、走る、しゃがむ、横になるとい
った運動の種別から作業内容を認識するためのものであ
り、睡眠や飲食等の行動については考慮されておらず、
生活習慣病に適した行動種別の認識が行われていない。
【０００５】そこで、本発明は、生活習慣病の原因とな
る行動について認識を行なうことにより、生活習慣病の
予防に適した行動認識装置を提供することを目的とす
る。
る行動について認識を行なうことにより、生活習慣病の
予防に適した行動認識装置を提供することを目的とす
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の行動認識装置
は、体動を測定する体動測定手段と、生理量を測定する
生理量測定手段と、体動測定手段にて測定された体動と
生理量測定手段にて測定された生理量とに基づいて行動
種別を判定する行動判定手段とを備えているものであ
る。このような構成とすることにより、体動と生理量か
ら行動種別が自動的に判定される。
は、体動を測定する体動測定手段と、生理量を測定する
生理量測定手段と、体動測定手段にて測定された体動と
生理量測定手段にて測定された生理量とに基づいて行動
種別を判定する行動判定手段とを備えているものであ
る。このような構成とすることにより、体動と生理量か
ら行動種別が自動的に判定される。
【０００７】また、体動測定手段は加速度センサを含
み、生理量測定手段は脈拍数を測定する脈拍センサと体
温を測定する体温センサとを含み、行動判定手段は各セ
ンサ出力に基づいて運動、睡眠、飲食を含む行動種別を
判定するものである。このような構成とすることによ
り、加速度センサ、脈拍センサ、体温センサの出力から
運動、睡眠、飲食を含む行動種別が自動的に判定され
る。
み、生理量測定手段は脈拍数を測定する脈拍センサと体
温を測定する体温センサとを含み、行動判定手段は各セ
ンサ出力に基づいて運動、睡眠、飲食を含む行動種別を
判定するものである。このような構成とすることによ
り、加速度センサ、脈拍センサ、体温センサの出力から
運動、睡眠、飲食を含む行動種別が自動的に判定され
る。
【０００８】具体的に、行動判定手段は、脈拍センサの
出力が第１の閾値より大きく、且つ、体温センサの出力
が第２の閾値より大きく、且つ、加速度センサの出力に
基づいて演算した移動量が第３の閾値より大きいとき、
行動種別が運動であると判定し、また、脈拍センサの出
力が第１の閾値より大きく、且つ、体温センサの出力が
第２の閾値より大きく、且つ、加速度センサの出力に基
づいて演算した移動量が第３の閾値より小さいとき、行
動種別が飲食であると判定し、更に、脈拍センサの出力
が第１の閾値より小さく、且つ、体温センサの出力が第
２の閾値より小さいとき、行動種別が睡眠であると判定
するものである。
出力が第１の閾値より大きく、且つ、体温センサの出力
が第２の閾値より大きく、且つ、加速度センサの出力に
基づいて演算した移動量が第３の閾値より大きいとき、
行動種別が運動であると判定し、また、脈拍センサの出
力が第１の閾値より大きく、且つ、体温センサの出力が
第２の閾値より大きく、且つ、加速度センサの出力に基
づいて演算した移動量が第３の閾値より小さいとき、行
動種別が飲食であると判定し、更に、脈拍センサの出力
が第１の閾値より小さく、且つ、体温センサの出力が第
２の閾値より小さいとき、行動種別が睡眠であると判定
するものである。
【０００９】また、行動判定手段は更に、行動種別とし
て被ストレスを判定するものであり、脈拍センサの出力
が第１の閾値より大きく、且つ、体温センサの出力が第
２の閾値より小さいとき、行動種別が被ストレスである
と判定される。
て被ストレスを判定するものであり、脈拍センサの出力
が第１の閾値より大きく、且つ、体温センサの出力が第
２の閾値より小さいとき、行動種別が被ストレスである
と判定される。
【００１０】また、行動判定手段にて判定された行動種
別に基づいて改善すべき行動種別を求める改善行動検出
手段と、その改善行動検出手段にて求められた改善行動
を報知する報知手段とを備えている。このような構成と
することにより、改善すべき行動種別が判定されるとと
もに報知される。
別に基づいて改善すべき行動種別を求める改善行動検出
手段と、その改善行動検出手段にて求められた改善行動
を報知する報知手段とを備えている。このような構成と
することにより、改善すべき行動種別が判定されるとと
もに報知される。
【００１１】また、各測定手段のいずれかの測定結果に
危険な値が生じた場合、予め設定した連絡先に自動的に
測定結果を送信する通信手段を備えている。このような
構成とすることにより、緊急時には自動的に測定結果が
送信される。
危険な値が生じた場合、予め設定した連絡先に自動的に
測定結果を送信する通信手段を備えている。このような
構成とすることにより、緊急時には自動的に測定結果が
送信される。
【００１２】
【発明の実施の形態】本実施の形態における行動認識装
置について、図面を参照しつつ以下に説明する。
置について、図面を参照しつつ以下に説明する。
【００１３】本実施の形態において、図１は行動認識装
置の外観構成を表す概略構成図、図２はその回路構成を
表すブロック図、図３は行動種別判定処理を説明するフ
ローチャート、図４は行動認識装置の表示内容を説明す
る説明図である。
置の外観構成を表す概略構成図、図２はその回路構成を
表すブロック図、図３は行動種別判定処理を説明するフ
ローチャート、図４は行動認識装置の表示内容を説明す
る説明図である。
【００１４】本実施の形態における行動認識装置は、図
１に示すように、パーソナルコンピュータ（以下、パソ
コンと称する）１を中心に構成され、そのパソコン１に
接続されたディスプレイ２と、センサ部３とを備えてい
る。
１に示すように、パーソナルコンピュータ（以下、パソ
コンと称する）１を中心に構成され、そのパソコン１に
接続されたディスプレイ２と、センサ部３とを備えてい
る。
【００１５】センサ部３は、腕時計型の第１センサ部３
ａと、ベルト装着用のフック（図示省略）を備えた第２
センサ部３ｂとから構成されており、第１センサ部３ａ
は利用者の手首に装着され、第２センサ部３ｂは利用者
の腰部に装着されて使用される。
ａと、ベルト装着用のフック（図示省略）を備えた第２
センサ部３ｂとから構成されており、第１センサ部３ａ
は利用者の手首に装着され、第２センサ部３ｂは利用者
の腰部に装着されて使用される。
【００１６】第１センサ部３ａの裏面（手首に接触する
側の面）には、皮膚温センサ３１と脈拍センサ３２とが
配置されている。皮膚温センサ３１はサーミスタで構成
され、その出力は５秒毎にサンプリングされてパソコン
１に無線で送信される。また、脈拍センサ３２は赤血球
の色に対応する波長域を含む光を出射するＬＥＤと、そ
の反射光を受光するフォトディテクタとで構成され、そ
の出力は１００Ｈｚでサンプリングされてパソコン１に
無線で送信される。このとき、ＬＥＤから出射された光
は、血流（赤血球）量が多い程反射光の光量が多くなる
ため、フォトディテクタの出力にはこの血流量の変化が
現れる。そして、この血流量の変化に基づいて脈拍が測
定される。
側の面）には、皮膚温センサ３１と脈拍センサ３２とが
配置されている。皮膚温センサ３１はサーミスタで構成
され、その出力は５秒毎にサンプリングされてパソコン
１に無線で送信される。また、脈拍センサ３２は赤血球
の色に対応する波長域を含む光を出射するＬＥＤと、そ
の反射光を受光するフォトディテクタとで構成され、そ
の出力は１００Ｈｚでサンプリングされてパソコン１に
無線で送信される。このとき、ＬＥＤから出射された光
は、血流（赤血球）量が多い程反射光の光量が多くなる
ため、フォトディテクタの出力にはこの血流量の変化が
現れる。そして、この血流量の変化に基づいて脈拍が測
定される。
【００１７】第２センサ部３ｂは、加速度センサ３１で
構成され、その出力は１００Ｈｚでサンプリングされて
パソコン１に無線で送信される。
構成され、その出力は１００Ｈｚでサンプリングされて
パソコン１に無線で送信される。
【００１８】パソコン１は、図２に示すように、皮膚温
センサ３１の出力を受信して解析する皮膚温解析部１１
と、脈拍センサ３２の出力を受信して解析する脈拍解析
部１２と、加速度センサ３３の出力を受信して解析する
加速度解析部１３と、各解析部１１、１２、１３の解析
結果に基づいて行動種別を判定する行動種別判定部１４
とを備えている。
センサ３１の出力を受信して解析する皮膚温解析部１１
と、脈拍センサ３２の出力を受信して解析する脈拍解析
部１２と、加速度センサ３３の出力を受信して解析する
加速度解析部１３と、各解析部１１、１２、１３の解析
結果に基づいて行動種別を判定する行動種別判定部１４
とを備えている。
【００１９】皮膚温解析部１１では、皮膚温センサ３１
の出力と基準値βとが比較され、その比較結果が行動種
別判定部１４に出力される。ここでは、基準値βとして
予め測定しておいた利用者の平均皮膚温が用いられる。
これにより、皮膚温の個人差による影響がなくなり、精
度よく皮膚温の上昇・下降が解析される。
の出力と基準値βとが比較され、その比較結果が行動種
別判定部１４に出力される。ここでは、基準値βとして
予め測定しておいた利用者の平均皮膚温が用いられる。
これにより、皮膚温の個人差による影響がなくなり、精
度よく皮膚温の上昇・下降が解析される。
【００２０】皮膚温は、喫煙やストレスを受けている
（以下、被ストレスと称する）状態になると、皮膚交感
神経系が活性化するため、腕や手首のような抹消に近い
部位（以下、抹消部と称する）において低下する。ま
た、皮膚温は、体温調節の効果器としての役割を担って
おり、運動や飲食を行なって体幹部の温度が上昇する
と、これに伴って皮膚温が上昇して体温放散が促され
る。
（以下、被ストレスと称する）状態になると、皮膚交感
神経系が活性化するため、腕や手首のような抹消に近い
部位（以下、抹消部と称する）において低下する。ま
た、皮膚温は、体温調節の効果器としての役割を担って
おり、運動や飲食を行なって体幹部の温度が上昇する
と、これに伴って皮膚温が上昇して体温放散が促され
る。
【００２１】更に、皮膚温解析部１１では、皮膚温セン
サ３１の出力が危険な値を示していないかについて判定
が行われる。ここでは、この危険な値として、３０℃以
下または３８℃以上としている。そして、皮膚温解析部
１１において危険な値が検出された場合には、モデム１
７を介して、予め設定してある連絡先へ連絡が行われ
る。
サ３１の出力が危険な値を示していないかについて判定
が行われる。ここでは、この危険な値として、３０℃以
下または３８℃以上としている。そして、皮膚温解析部
１１において危険な値が検出された場合には、モデム１
７を介して、予め設定してある連絡先へ連絡が行われ
る。
【００２２】脈拍解析部１２では、脈拍センサ３２の出
力についてピークの間隔が演算された後、そのピークの
間隔に基づいて１分間の脈拍数が演算される。得られた
脈拍数は、基準値と比較され、その結果が行動種別判定
部１４に出力される。ここでは、基準値として予め測定
しておいた利用者の平均脈拍数が用いられる。これによ
り、脈拍数の個人差による影響がなくなり、精度よく脈
拍数の上昇・下降が解析される。
力についてピークの間隔が演算された後、そのピークの
間隔に基づいて１分間の脈拍数が演算される。得られた
脈拍数は、基準値と比較され、その結果が行動種別判定
部１４に出力される。ここでは、基準値として予め測定
しておいた利用者の平均脈拍数が用いられる。これによ
り、脈拍数の個人差による影響がなくなり、精度よく脈
拍数の上昇・下降が解析される。
【００２３】脈拍数は、運動、被ストレス、飲食状態に
なると、心臓交感神経系が活性化するため、脈拍数が増
加する。
なると、心臓交感神経系が活性化するため、脈拍数が増
加する。
【００２４】更に、脈拍解析部１２では、脈拍センサ３
２の出力が危険な値を示していないかについて判定が行
われる。ここでは、危険な値として、１分間あたり４０
以下または１分間あたり１８０以上としている。そし
て、脈拍解析部１２において危険な値が検出された場合
には、モデム１７を介して、予め設定してある緊急連絡
先へ連絡が行われる。
２の出力が危険な値を示していないかについて判定が行
われる。ここでは、危険な値として、１分間あたり４０
以下または１分間あたり１８０以上としている。そし
て、脈拍解析部１２において危険な値が検出された場合
には、モデム１７を介して、予め設定してある緊急連絡
先へ連絡が行われる。
【００２５】加速度解析部１３では、加速度センサ３３
の出力について２回積分が行なわれて移動量が演算され
る。得られた移動量は、行動種別判定部１４に出力され
る。
の出力について２回積分が行なわれて移動量が演算され
る。得られた移動量は、行動種別判定部１４に出力され
る。
【００２６】この加速度センサ３３に基づく移動量は、
利用者自身の移動だけでなく、利用者が乗車した乗り物
の振動が反映される。
利用者自身の移動だけでなく、利用者が乗車した乗り物
の振動が反映される。
【００２７】更に、加速度解析部１３では、加速度セン
サ３３の出力が危険な値を示していないかについて判定
が行なわれる。ここでは、睡眠を除く各状態において、
３０分以上移動量が検出されない状態を危険としてい
る。そして、加速度センサ３３において危険な値が検出
された場合には、モデム１７を介して、予め設定してあ
る連絡先へ連絡が行われる。
サ３３の出力が危険な値を示していないかについて判定
が行なわれる。ここでは、睡眠を除く各状態において、
３０分以上移動量が検出されない状態を危険としてい
る。そして、加速度センサ３３において危険な値が検出
された場合には、モデム１７を介して、予め設定してあ
る連絡先へ連絡が行われる。
【００２８】そして、行動種別判定部１４では、各解析
部１１、１２、１３の出力に基づいて、利用者の行動種
別が判定される。ここで、判定される行動種別は、図３
に示すように、睡眠、飲食、被ストレス、運動、休憩の
５種類である。
部１１、１２、１３の出力に基づいて、利用者の行動種
別が判定される。ここで、判定される行動種別は、図３
に示すように、睡眠、飲食、被ストレス、運動、休憩の
５種類である。
【００２９】まず、脈拍解析部１２の出力に基づいて、
心臓交感神経系の状態が判定される。すなわち、脈拍数
が基準値αより大きい場合、運動、被ストレス、飲食の
いずれかの行動種別と判定され、脈拍数が基準値αより
小さい場合、睡眠、休憩のいずれかの行動種別と判定さ
れる。（ステップＳ０１） 次に、皮膚温解析部１１の出力に基づいて、皮膚交感神
経系の状態が判定される。すなわち、皮膚温が基準値β
より大きい場合、運動、飲食のいずれかの行動種別と判
断され、皮膚温が基準値βより小さい場合、睡眠、被ス
トレスのいずれかの行動種別と判断される。（ステップ
Ｓ０２） ここまでで、脈拍数が基準値αより大きく、且つ、皮膚
温が基準値βより小さい場合、被ストレスと判断され
る。（ステップＳ０３） また、脈拍数が基準値αより小さく、且つ、皮膚温が基
準値βより大きい場合、休憩と判断され（ステップＳ０
４）、脈拍数が基準値αより小さく、且つ、皮膚温が基
準値βより小さい場合、睡眠と判断される。（ステップ
Ｓ０５） 次に、加速度解析部１３の出力に基づいて、利用者の移
動状態が判定される。すなわち、移動量が基準値γより
大きい場合、利用者自身の運動、利用者が乗り物で移動
のいずれかの行動種別と判断され、移動量が基準値γよ
り小さい場合、睡眠、飲食、被ストレス、休憩のいずれ
かと判断される。（ステップＳ０６） これにより、脈拍数が基準値より大きく、且つ、皮膚温
が基準値より大きく、且つ、移動量が基準値より小さい
場合、飲食と判断され（ステップＳ０７）、脈拍数が基
準値より大きく、且つ、皮膚温が基準値より大きく、且
つ、移動量が基準値より大きい場合、運動と判断され
る。（ステップＳ０７） このとき、利用者が乗り物で移動している場合には、利
用者自身が休憩状態にり、脈拍数が所定値より小さくな
っているため、利用者の乗り物による移動を誤って運動
と判断することがなく、正確に運動を判定することがで
きる。
心臓交感神経系の状態が判定される。すなわち、脈拍数
が基準値αより大きい場合、運動、被ストレス、飲食の
いずれかの行動種別と判定され、脈拍数が基準値αより
小さい場合、睡眠、休憩のいずれかの行動種別と判定さ
れる。（ステップＳ０１） 次に、皮膚温解析部１１の出力に基づいて、皮膚交感神
経系の状態が判定される。すなわち、皮膚温が基準値β
より大きい場合、運動、飲食のいずれかの行動種別と判
断され、皮膚温が基準値βより小さい場合、睡眠、被ス
トレスのいずれかの行動種別と判断される。（ステップ
Ｓ０２） ここまでで、脈拍数が基準値αより大きく、且つ、皮膚
温が基準値βより小さい場合、被ストレスと判断され
る。（ステップＳ０３） また、脈拍数が基準値αより小さく、且つ、皮膚温が基
準値βより大きい場合、休憩と判断され（ステップＳ０
４）、脈拍数が基準値αより小さく、且つ、皮膚温が基
準値βより小さい場合、睡眠と判断される。（ステップ
Ｓ０５） 次に、加速度解析部１３の出力に基づいて、利用者の移
動状態が判定される。すなわち、移動量が基準値γより
大きい場合、利用者自身の運動、利用者が乗り物で移動
のいずれかの行動種別と判断され、移動量が基準値γよ
り小さい場合、睡眠、飲食、被ストレス、休憩のいずれ
かと判断される。（ステップＳ０６） これにより、脈拍数が基準値より大きく、且つ、皮膚温
が基準値より大きく、且つ、移動量が基準値より小さい
場合、飲食と判断され（ステップＳ０７）、脈拍数が基
準値より大きく、且つ、皮膚温が基準値より大きく、且
つ、移動量が基準値より大きい場合、運動と判断され
る。（ステップＳ０７） このとき、利用者が乗り物で移動している場合には、利
用者自身が休憩状態にり、脈拍数が所定値より小さくな
っているため、利用者の乗り物による移動を誤って運動
と判断することがなく、正確に運動を判定することがで
きる。
【００３０】このようにして、利用者の行動が睡眠、飲
食、被ストレス、運動、休憩のいずれかの行動種別に類
別され、行動パターン情報として各センサ３１、３２、
３３の出力と併せてメモリ１５に格納される。そして、
メモリ１５の行動パターン情報は、図４に示すように、
ディスプレイ２に表示される。
食、被ストレス、運動、休憩のいずれかの行動種別に類
別され、行動パターン情報として各センサ３１、３２、
３３の出力と併せてメモリ１５に格納される。そして、
メモリ１５の行動パターン情報は、図４に示すように、
ディスプレイ２に表示される。
【００３１】改善行動検出部１６では、メモリ１５に格
納されている利用者の行動パターン情報が読み出され、
予め設定されているルールに照らして、睡眠時間、運動
時間、睡眠のリズム、飲食のリズムについて評価が行な
われる。
納されている利用者の行動パターン情報が読み出され、
予め設定されているルールに照らして、睡眠時間、運動
時間、睡眠のリズム、飲食のリズムについて評価が行な
われる。
【００３２】ここでは、ルールとして、（１）睡眠時間
が６時間以上であること、（２）運動時間が２時間以上
であること、（３）被ストレス時間が４時間未満である
こと、（４）就寝時刻が０時以前であること、（６）過
去３日間における各飲食時刻との差が２時間未満である
こと、（７）２０時以降に飲食をしないことが設定され
ている。
が６時間以上であること、（２）運動時間が２時間以上
であること、（３）被ストレス時間が４時間未満である
こと、（４）就寝時刻が０時以前であること、（６）過
去３日間における各飲食時刻との差が２時間未満である
こと、（７）２０時以降に飲食をしないことが設定され
ている。
【００３３】そこで、メモリ１５に格納された行動パタ
ーン情報が図４に示すように、その日の０時から７時ま
で睡眠、７時から朝食、８時から１２時まで被ストレ
ス、１２時から昼食、１３時から１８時まで被ストレ
ス、１８時から１９時まで運動、１９時夕食、２０時か
ら休憩を行なった場合には、ルール（２）（３）に違反
しているため、改善項目として、「ストレスのかかり過
ぎ」と「運動不足」とが表示される。
ーン情報が図４に示すように、その日の０時から７時ま
で睡眠、７時から朝食、８時から１２時まで被ストレ
ス、１２時から昼食、１３時から１８時まで被ストレ
ス、１８時から１９時まで運動、１９時夕食、２０時か
ら休憩を行なった場合には、ルール（２）（３）に違反
しているため、改善項目として、「ストレスのかかり過
ぎ」と「運動不足」とが表示される。
【００３４】更に、ディスプレイ２には表示されていな
いが、メモリ１５に格納しておいた過去３日分の行動パ
ターン情報に基づいて、ルール（７）が評価される。こ
こでは、過去３日の夕食時時刻との差が２時間を超えて
いたため、改善項目として「夕食時間が不規則」と表示
される。
いが、メモリ１５に格納しておいた過去３日分の行動パ
ターン情報に基づいて、ルール（７）が評価される。こ
こでは、過去３日の夕食時時刻との差が２時間を超えて
いたため、改善項目として「夕食時間が不規則」と表示
される。
【００３５】そして、利用者は、この改善項目を参照し
て、自らの生活習慣を改めることができる。
て、自らの生活習慣を改めることができる。
【００３６】上述したように、本実施の形態によれば、
利用者の体動だけでなく生理量を用いて行動種別を判定
しているため、行動種別の判定を正確に行なうことが可
能となる。
利用者の体動だけでなく生理量を用いて行動種別を判定
しているため、行動種別の判定を正確に行なうことが可
能となる。
【００３７】また、判定すべき行動種別として睡眠、飲
食、運動を含めており、そのために皮膚温センサ３１、
脈拍センサ３２、加速度センサ３３を用いているため、
生活習慣病の予防に適した行動種別の判定を行なうこと
が可能となる。
食、運動を含めており、そのために皮膚温センサ３１、
脈拍センサ３２、加速度センサ３３を用いているため、
生活習慣病の予防に適した行動種別の判定を行なうこと
が可能となる。
【００３８】また、運動を判定するにあたって、加速度
センサ３３の出力に基づいて演算した移動量が閾値γよ
り大きくなることだけでなく、脈拍センサ３２の出力と
皮膚温センサ３１の出力とを参照しているため、利用者
が乗り物に乗車する等して移動量が閾値γを超えた場合
であっても誤検出されることがなく、正確に行動種別の
判定を行なうことが可能となる。
センサ３３の出力に基づいて演算した移動量が閾値γよ
り大きくなることだけでなく、脈拍センサ３２の出力と
皮膚温センサ３１の出力とを参照しているため、利用者
が乗り物に乗車する等して移動量が閾値γを超えた場合
であっても誤検出されることがなく、正確に行動種別の
判定を行なうことが可能となる。
【００３９】また、予め設定したルールに照らして求め
られた改善すべき行動がディスプレイ２に表示され、利
用者はこれを参照して自らの行動の改善につとめること
ができるため、生活習慣の改善を適切にサポートするこ
とが可能となる。
られた改善すべき行動がディスプレイ２に表示され、利
用者はこれを参照して自らの行動の改善につとめること
ができるため、生活習慣の改善を適切にサポートするこ
とが可能となる。
【００４０】また、各センサ３１、３２、３３の出力が
危険な値を示した場合には、モデム１７により予め設定
した連絡先に対して自動的に測定結果が送信されるた
め、自ら通信が行なえない状態に陥っても、その事態を
連絡先に知らせることができる。これにより、利用者の
安全を図ることが可能となる。
危険な値を示した場合には、モデム１７により予め設定
した連絡先に対して自動的に測定結果が送信されるた
め、自ら通信が行なえない状態に陥っても、その事態を
連絡先に知らせることができる。これにより、利用者の
安全を図ることが可能となる。
【００４１】尚、本実施の形態においては、各センサ３
１、３２、３３の出力が異常値を示した場合のみ通信を
行なうように構成したが、一定期間毎に医療機関に送信
するように構成してもよい。この場合、定期的に送信デ
ータを医師等に診断してもらうようにしておけば、より
適切な健康管理を行なうことが可能となる。
１、３２、３３の出力が異常値を示した場合のみ通信を
行なうように構成したが、一定期間毎に医療機関に送信
するように構成してもよい。この場合、定期的に送信デ
ータを医師等に診断してもらうようにしておけば、より
適切な健康管理を行なうことが可能となる。
【００４２】また、本実施の形態においては、報知手段
としてディスプレイ２を用いたが、スピーカ等を用いて
音声により報知してもよい。
としてディスプレイ２を用いたが、スピーカ等を用いて
音声により報知してもよい。
【００４３】
【発明の効果】本発明の行動認識装置によれば、利用者
の体動だけでなく生理量を用いているため、行動種別の
判定を正確に行なうことが可能となるだけでなく、判定
すべき行動種別として睡眠、飲食、運動を含めているた
め、生活習慣病の予防に適した行動の判定を行なうこと
が可能となる。
の体動だけでなく生理量を用いているため、行動種別の
判定を正確に行なうことが可能となるだけでなく、判定
すべき行動種別として睡眠、飲食、運動を含めているた
め、生活習慣病の予防に適した行動の判定を行なうこと
が可能となる。
【図１】 図１は行動認識装置の外観構成を表す概略構
成図である。
成図である。
【図２】 図２は図１の行動認識装置の回路構成を表す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図３】 図３は行動種別判定処理を説明するフローチ
ャートである。
ャートである。
【図４】 図４は行動認識装置の表示内容を説明する説
明図である。
明図である。
１ ：パーソナルコンピュータ １１：皮膚温解析部 １２：脈拍解析部 １３：加速度解析部 １４：行動種別判定部 １５：メモリ １６：改善行動検出部 １７：モデム ２ ：ディスプレイ ３ ：センサ部 ３１：皮膚温センサ ３２：脈拍センサ ３３：加速度センサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 阪口 明 大阪府守口市京阪本通２丁目５番５号 三 洋電機株式会社内 Ｆターム(参考） 4C017 AA10 AA16 AB02 AC12 AC28 BC16 BC23 BD06 CC10 4C038 VA04 VB40 VC20
Claims (8)
- 【請求項１】 体動を測定する体動測定手段と、生理量
を測定する生理量測定手段と、前記体動測定手段にて測
定された体動と前記生理量測定手段にて測定された生理
量とに基づいて行動種別を判定する行動判定手段とを備
えていることを特徴とする行動認識装置。 - 【請求項２】 前記体動測定手段は加速度センサを含
み、前記生理量測定手段は脈拍数を測定する脈拍センサ
と体温を測定する体温センサとを含み、前記行動判定手
段は前記各センサ出力に基づいて運動、睡眠、飲食を含
む行動種別を判定することを特徴とする請求項１記載の
行動認識装置。 - 【請求項３】 前記行動判定手段は、前記脈拍センサの
出力が第１の閾値より大きく、且つ、前記体温センサの
出力が第２の閾値より大きく、且つ、前記加速度センサ
の出力に基づいて演算した移動量が第３の閾値より大き
いとき、行動種別が運動であると判定することを特徴と
する請求項２記載の行動認識装置。 - 【請求項４】 前記行動判定手段は、前記脈拍センサの
出力が第１の閾値より大きく、且つ、前記体温センサの
出力が第２の閾値より大きく、且つ、前記加速度センサ
の出力に基づいて演算した移動量が第３の閾値より小さ
いとき、行動種別が飲食であると判定することを特徴と
する請求項２記載の行動認識装置。 - 【請求項５】 前記行動判定手段は、前記脈拍センサの
出力が第１の閾値より小さく、且つ、前記体温センサの
出力が第２の閾値より小さいとき、行動種別が睡眠であ
ると判定することを特徴とする請求項２記載の行動認識
装置。 - 【請求項６】 前記行動判定手段は更に、行動種別とし
て被ストレスを判定するものであり、前記脈拍センサの
出力が第１の閾値より大きく、且つ、前記体温センサの
出力が第２の閾値より小さいとき、行動種別が被ストレ
スであると判定されることを特徴とする請求項２記載の
行動認識装置。 - 【請求項７】 前記行動判定手段にて判定された行動種
別に基づいて改善すべき行動種別を求める改善行動検出
手段と、該改善行動検出手段にて求められた改善行動を
報知する報知手段とを備えていることを特徴とする請求
項１ないし６のいずれかに記載の行動認識装置。 - 【請求項８】 前記各測定手段のいずれかの測定結果に
危険な値が生じた場合、予め設定した連絡先に自動的に
前記測定結果を送信する通信手段を備えていることを特
徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の行動認識
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11050750A JP2000245713A (ja) | 1999-02-26 | 1999-02-26 | 行動認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11050750A JP2000245713A (ja) | 1999-02-26 | 1999-02-26 | 行動認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000245713A true JP2000245713A (ja) | 2000-09-12 |
Family
ID=12867525
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11050750A Pending JP2000245713A (ja) | 1999-02-26 | 1999-02-26 | 行動認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
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