JP2015112215A - オフィス空間モニタリングシステム - Google Patents

Abstract

【課題】対象となる人の運動状態を効率よくモニタリングすることができるオフィス空間モニタリングシステムを提供する。
【解決手段】オフィス空間１に居る対象者Ｐの運動状態をモニタリングするシステムであって、オフィス空間１に設けられ、対象者Ｐの運動状態を平面位置と高さ方向の情報として検知可能な３次元距離センサ１２と、３次元距離センサ１２で検知した情報に基づいて、対象者Ｐの特徴点の情報を算出する特徴点算出手段１４と、特徴点算出手段１４で算出した特徴点の情報に基づいて、対象者Ｐの運動状態を判定する運動状態判定手段１６とを備えるようにする。
【選択図】図１

Description

本発明は、例えば、オフィス空間での歩行や椅子への着席などの日常的な執務中の人の振る舞いを検出すると同時に、その人の運動状態をモニタリングするオフィス空間モニタリングシステムに関するものである。

従来、オフィスでは人の有無を人感センサで感知して照明制御などに利用する場合があるが、焦電式の人感センサは人の動きがなくなり静止すると人を感知しないという欠点がある。ＩＣタグを携帯している人の在不在を判定する方法も提案されているが（例えば、特許文献１を参照）、対象者にＩＣタグを常時携帯することを徹底することは難しい。また、オフィスでの人の振る舞いを判定するために、ビデオカメラを設置し、撮影した画像に対して画像処理をして人を検知する方法はあるが（例えば、特許文献１、２を参照）、画像処理の精度を上げるためにはオフィス内での太陽光の影響やカーテンの動きへの配慮、書類の整理など環境整備が必要であるとともに、プライバシーを侵害するおそれがある。

また、上記の方法では、対象となる人の運動状態をモニタリングする情報を収集することは難しい。従来、対象となる人の運動状況をモニタリングする場合には、対象者に対して運動状態を検知する装置を装着して行っている（例えば、特許文献３、４を参照）。しかし、この方法では、対象者が事前に装置を取り付けるために手間と時間がかかるという問題がある。

特開２００４−３１２５１１号公報 特開２０１３−４２３５号公報 特開２０１２−１８９３３８号公報 特開２００３−２９０４０６号公報

このため、対象となる人の運動状態をモニタリングするのに、手間や時間のかからない効率のよい方式の開発が求められていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象となる人の運動状態を効率よくモニタリングすることができるオフィス空間モニタリングシステムを提供することを目的とする。

上記した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るオフィス空間モニタリングシステムは、オフィス空間に居る対象者の運動状態をモニタリングするシステムであって、前記オフィス空間に設けられ、前記対象者の運動状態を平面位置と高さ方向の情報として検知可能な３次元距離センサと、前記３次元距離センサで検知した情報に基づいて、前記対象者の特徴点の情報を算出する特徴点算出手段と、前記特徴点算出手段で算出した特徴点の情報に基づいて、前記対象者の運動状態を判定する運動状態判定手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムは、上述した発明において、前記特徴点算出手段は、前記対象者の特徴点の情報として特徴点の３次元座標と、特徴点の移動速度とを算出することを特徴とする。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムは、上述した発明において、前記運動状態判定手段は、あらかじめ設定した立位を判断する閾値内に前記特徴点が位置している場合には、前記対象者が立っている状態と判定する一方、あらかじめ設定した着席を判断する閾値内に前記特徴点が位置している場合には、前記対象者が着席している状態と判定することを特徴とする。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムは、上述した発明において、前記運動状態判定手段は、前記特徴点算出手段で算出した特徴点の情報に基づいて、前記対象者の歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つを算出し、算出した前記速度に基づいて前記対象者の運動状態を判定することを特徴とする。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムは、上述した発明において、前記運動状態判定手段は、算出した歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つの経時変化を求め、求めた経時変化において、あらかじめ設定した基準値または管理値からのずれにより前記対象者の運動状態を判定し、必要に応じて前記対象者にアラームを発信することを特徴とする。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムは、上述した発明において、前記特徴点は、前記対象者の頂点および重心の少なくとも一方であることを特徴とする。

本発明に係るオフィス空間モニタリングシステムによれば、オフィス空間に居る対象者の運動状態をモニタリングするシステムであって、前記オフィス空間に設けられ、前記対象者の運動状態を平面位置と高さ方向の情報として検知可能な３次元距離センサと、前記３次元距離センサで検知した情報に基づいて、前記対象者の特徴点の情報を算出する特徴点算出手段と、前記特徴点算出手段で算出した特徴点の情報に基づいて、前記対象者の運動状態を判定する運動状態判定手段とを備えるので、例えば机まわりでの対象者の在不在の判定だけでなく、オフィス空間での歩行や椅子への着席などの対象者の日常的な執務中の振る舞いを検知することが可能となり、対象者の運動状態を効率よくモニタリングすることができるという効果を奏する。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記特徴点算出手段は、前記対象者の特徴点の情報として特徴点の３次元座標と、特徴点の移動速度とを算出するので、運動状態判定手段は、この特徴点の３次元座標および移動速度に基づいて対象者の運動状態をより精度よく判定することができる。このため、オフィス空間での歩行や椅子への着席などの対象者の日常的な執務中の振る舞いをより精度よく検知することができるという効果を奏する。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記運動状態判定手段は、あらかじめ設定した立位を判断する閾値内に前記特徴点が位置している場合には、前記対象者が立っている状態と判定する一方、あらかじめ設定した着席を判断する閾値内に前記特徴点が位置している場合には、前記対象者が着席している状態と判定するので、対象者の現在の運動状態をより詳細に把握することができる。このため、オフィス空間の照明制御や空調制御を効率的かつ省力的に行えるようになり、照明や空調に係る消費電力の節減が可能になるという効果を奏する。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記運動状態判定手段は、前記特徴点算出手段で算出した特徴点の情報に基づいて、前記対象者の歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つを算出し、算出した前記速度に基づいて前記対象者の運動状態を判定するので、例えば机まわりでの対象者の動線パターンや移動速度など、在席や移動に関わる客観的なデータが得られるとともに、得られたデータから机まわりでの執務の状況を振り返ることで、オフィスでの働き方を改善するためのフィードバックに利用することができるという効果を奏する。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記運動状態判定手段は、算出した歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つの経時変化を求め、求めた経時変化において、あらかじめ設定した基準値または管理値からのずれにより前記対象者の運動状態を判定し、必要に応じて前記対象者にアラームを発信するので、例えば１日間、１ヶ月間または１年間の平均歩行速度の推移を求め、求めた平均歩行速度において基準値または管理値以下のものがある場合には、これが観測された時点において対象者は平均歩行速度が低い状態にあったと判定することができるという効果を奏する。また、必要に応じて対象者にアラームを発信することで注意を喚起することができるという効果を奏する。また、机まわりでの対象者の動線パターンや移動速度など、在席や移動に関わる客観的なデータが得られるとともに、得られたデータから机まわりでの執務の状況を振り返ることで、オフィスでの働き方を改善するためのフィードバックに利用することができるという効果を奏する。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記特徴点は、前記対象者の頂点および重心の少なくとも一方であるので、３次元距離センサで検知した情報に基づいて、座標や移動速度などの特徴点の情報を比較的容易に算出することができ、算出した情報に基づいて立位や着席などの対象者の運動状態を判定し易くなるという効果を奏する。

図１は、本発明に係るオフィス空間モニタリングシステムの概略構成図であり、３次元距離センサによる頂点座標測定の一例を示す図である。 図２は、本発明に係るオフィス空間モニタリングシステムの特徴点算出手段による頂点・重心の算出フローチャートの一例を示す図である。 図３は、本発明に係るオフィス空間モニタリングシステムの応用の一例を示す概略ブロック図である。 図４は、本発明による歩行から着席までの判定の一例を示す図である。 図５は、本発明による着席から歩行までの判定の一例を示す図である。 図６は、１日の歩行速度のモニタリングの一例を示す図である。 図７は、１ヶ月の平均歩行速度のモニタリングの一例を示す図である。 図８は、１年の平均歩行速度のモニタリングの一例を示す図である。

以下に、本発明に係るオフィス空間モニタリングシステムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

図１に示すように、本発明に係るオフィス空間モニタリングシステム１０は、オフィス空間１に居る対象者Ｐの運動状態をモニタリングするシステムであって、３次元距離センサ１２と、特徴点算出手段１４と、運動状態判定手段１６とを備える。

３次元距離センサ１２は、オフィス空間１の天井２に設けられ、対象者Ｐの運動状態を平面位置と高さ方向の情報として検知可能なものである。この３次元距離センサ１２としては、例えば撮像領域内での多点合焦が可能なマルチフォーカス機能を有するＣＣＤカメラを用いることができる。オフィス空間１には、机３と椅子４が配置されており、対象者Ｐは日常的な執務中の振る舞いとして、椅子４に着席したり、机３のまわりを含むオフィス空間１内を立位状態で歩行したりする。なお、３次元距離センサ１２は、天井２に限らず、机３のまわりに居ることが想定される対象者Ｐの平面位置と高さ方向の情報を検知できる場所であればオフィス空間１内のどこに配置してもよく、例えば天井２の代わりにオフィス空間１内の壁や柱に設けてもよい。

特徴点算出手段１４は、３次元距離センサ１２で検知した情報に基づいて、対象者Ｐの特徴点の情報を算出するものである。ここで、対象者Ｐの特徴点として、例えば対象者Ｐの頂点Ｔ（対象者の頭頂部の位置）や重心Ｇを採用することができる。頂点Ｔや重心Ｇを採用すれば、特徴点の情報である３次元座標と移動速度とを比較的容易に算出することができる。

３次元距離センサ１２による撮影画像から特徴点の座標、移動速度を抽出する手法については、公知の画像処理方法を適用することができる。図２は、特徴点算出手段１４による頂点・重心の算出フローチャートの一例を示したものである。図２に示すように、特徴点算出手段１４は、まず、３次元距離センサ１２のカメラによる撮影画像を介して対象者Ｐに関する距離画像を取得する（ステップＳ１）。続いて、この距離画像に対する画像処理を施して対象者Ｐに関する３次元距離データを測定し（ステップＳ２）、得られた３次元距離データを３次元距離センサ１２の設置高さ・煽り角から３次元座標（直交座標系）のデータに変換する（ステップＳ３）。これらの処理により、３次元距離データが取得される。

次に、特徴点算出手段１４は、対象者Ｐに関する特徴点の情報を抽出するために、上記の３次元距離データをもとに、対象者Ｐの背景を差分した距離画像を生成する（ステップＳ４）。ここで、差分する背景に関するデータとしては、あらかじめ設定したデータや、机３のまわりの領域を推定して得たデータを用いることができる（ステップＳ９）。次に、生成された背景差分の距離画像に対してノイズ除去処理を施すことで（ステップＳ５）、対象者Ｐの特徴点を検出する（ステップＳ６）。これらの処理により、特徴点が抽出される。

最後に、特徴点算出手段１４は、上記の特徴点をもとに、対象者Ｐの頂点Ｔ、重心Ｇの各３次元座標を算出し（ステップＳ７）、算出したこれらの座標に基づいて、頂点Ｔ、重心Ｇでの各移動速度を算出する（ステップＳ８）。これらの処理により、頂点Ｔ、重心Ｇの３次元座標、移動速度が算出される。

運動状態判定手段１６は、特徴点算出手段１４で算出した特徴点の情報である頂点Ｔおよび重心Ｇのそれぞれの３次元座標および移動速度に基づいて、立位や着席などの対象者Ｐの運動状態を判定するものである。

ここで、運動状態判定手段１６は、あらかじめ設定した立位を判断する閾値内に頂点Ｔ（特徴点）が位置している場合には、対象者Ｐが立っている状態と判定する一方、あらかじめ設定した着席を判断する閾値内に頂点Ｔ（特徴点）が位置している場合には、対象者Ｐが着席している状態と判定するようにしてもよい。こうすることで、対象者Ｐの現在の運動状態をより詳細に把握することができる。

このように、本発明によれば、上述した３次元距離センサ１２と、特徴点算出手段１４と、運動状態判定手段１６とを備えるので、例えば机まわりでの対象者Ｐの在不在の判定だけでなく、オフィス空間１での歩行や椅子への着席などの対象者Ｐの日常的な執務中の振る舞いをより精度よく検知することが可能となり、対象者Ｐの現在の運動状態を詳細かつ効率よくモニタリングすることができる。

図３は、本発明の応用例を示したものである。この図３に示すように、特徴点算出手段１４において、３次元距離センサの検知に基づいて頂点Ｔ、重心Ｇの座標等の情報を算出する（ステップＳ１０）。そして、運動状態判定手段１６において、対象者Ｐの振る舞いを判定する振る舞い判定プログラム（不図示）を用いて対象者Ｐの運動状態を判定することで（ステップＳ１１）、対象者Ｐの運動状態を常時モニタリングすることができる（ステップＳ１２）。上記の振る舞い判定プログラムによる判定結果は、オフィス空間１の空調制御（ステップＳ１３）や照明制御（ステップＳ１４）にも役立てることが可能である。このため、オフィス空間１の照明制御や空調制御を効率的かつ省力的に行えるようになり、照明や空調に係る消費電力の節減が可能になる。

上記の実施の形態において、運動状態判定手段１６は、特徴点算出手段１４で算出した特徴点の情報である頂点Ｔおよび重心Ｇのそれぞれの３次元座標および移動速度に基づいて、対象者Ｐの歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つを算出し、算出した速度に基づいて対象者Ｐの運動状態を判定するようにしてもよい。この場合の具体的な判定例について以下に説明する。

図４は、本発明による歩行から着席までの判定例を示したものである。図４に示すように、対象者Ｐの体格に応じて、立位を判断する閾値として上限値Ａおよび下限値Ｂを、着席を判断する閾値として上限値Ｃおよび下限値Ｄをあらかじめ設定しておく。これらＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄは対象者Ｐごとに設定することが望ましい。図４の例では、縦軸を対象者Ｐの頂点Ｔの高さ（座標）として上記のＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを定め、横軸を歩行から着席までの経過時間として頂点Ｔの座標の推移を示している。

図４に示すように、運動状態判定手段１６は、頂点Ｔの高さが立位の上限値Ａと下限値Ｂの間にある場合には、対象者Ｐは歩行している「歩行状態」にあると判定する。また、頂点Ｔの高さが立位の下限値Ｂと着席の上限値Ｃの間にある場合には、対象者Ｐは椅子に着席しようとする「着席行動状態」にあると判定する。また、頂点Ｔの高さが着席の上限値Ｃと下限値Ｄの間にある場合には、対象者Ｐは未だ着席していない「着席判断状態」、または着席している「着席状態」にあると判定する。ここで、「着席判断状態」と「着席状態」を区別する判定基準としては、例えば、「着席判断状態」の経過時間があらかじめ定めた所定時間（図４の例では時間Ｚ）を経過した場合に、「着席状態」と判定するようにしてもよい。

図５は、本発明による着席から歩行までの判定例を示したものである。図４の例と同様にして、対象者Ｐの体格に応じて、立位を判断する閾値として上限値Ａおよび下限値Ｂを、着席を判断する閾値として上限値Ｃおよび下限値Ｄをあらかじめ設定しておく。

図５に示すように、運動状態判定手段１６は、頂点Ｔの高さが着席の上限値Ｃと下限値Ｄの間にある場合には、対象者Ｐは着席している「着席状態」にあると判定する。また、頂点Ｔの高さが立位の下限値Ｂと着席の上限値Ｃの間にある場合には、対象者Ｐは椅子から立ち上がろうとする「立ち上がり行動状態」にあると判定する。また、頂点Ｔの高さが立位の上限値Ａと下限値Ｂの間にある場合には、対象者Ｐは立ち上がって歩行している「歩行状態」にあると判定する。

歩行速度は、対象者Ｐが「歩行状態」にあるときの速度である。この場合、「歩行状態」の時の２次元平面的な移動距離を３次元距離センサ１２で測定した平面位置の座標から算出し、算出した移動距離を「歩行状態」の経過時間（図４の例では時間Ｘ）で除算することで歩行速度を算出することができる。

着席速度は、対象者Ｐが「着席行動状態」にあるときの速度である。この場合、「着席行動状態」の時の頂点Ｔの高さ変化を経過時間（図４の例では時間Ｙ１）で除算することで着席速度を算出することができる。図４の例では、（Ｂ−Ｃ）／Ｙ１が着席速度である。

立ち上がり速度は、対象者Ｐが「立ち上がり行動状態」にあるときの速度である。この場合、「立ち上がり行動状態」の時の頂点Ｔの高さ変化を経過時間（図５の例では時間Ｙ２）で除算することで立ち上がり速度を算出することができる。図５の例では、（Ｂ−Ｃ）／Ｙ２が立ち上がり速度である。

このように、運動状態判定手段１６が対象者Ｐの歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つを算出し、算出した速度に基づいて対象者Ｐの運動状態を判定することで、例えば机まわりでの対象者Ｐの動線パターンや歩行速度、着席速度、立ち上がり速度など、在席や移動に関わる客観的な時系列データが得られる。得られたデータをデータベースに蓄積し、対象者Ｐごとに時系列的な実績を把握すれば対象者Ｐの運動状態の傾向性などを分析でき、運動状態を定性的・定量的にモニタリングすることが可能となる。また、対象者Ｐが得られたデータから机まわりでの執務の状況を振り返ることで、オフィスでの働き方を改善するためのフィードバックに利用することができる。

なお、上記の実施の形態においては、頂点Ｔの高さ（座標）を利用した場合を例にとり説明したが、本発明はこれに限るものではない。例えば、特徴点算出手段１４において何らかの事情により頂点Ｔの座標を算出できない場合には、図２で示した算出フローで求めた重心Ｇの座標をもとに、閾値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの代わりとなる閾値Ａ’、Ｂ’、Ｃ’、Ｄ’を定めて、対象者Ｐの運動状態を判定するとともに、歩行速度、着席速度、立ち上がり速度を算出してもよい。

また、上記の実施の形態において、運動状態判定手段１６は、算出した歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つの経時変化を求め、求めた経時変化において、あらかじめ設定した基準値または管理値からのずれにより対象者Ｐの運動状態を判定し、必要に応じて対象者Ｐにアラームを発信してもよい。

図６は、１日の歩行速度のモニタリングの一例を散布図で示したものである。また、図７は横軸を１ヶ月として、図８は横軸を１年としてその平均歩行速度の推移をそれぞれ折れ線グラフで示したものである。図６、図７、図８のグラフにおいて、平均歩行速度において管理値以下のものがある場合には、これが観測された時点において対象者Ｐは平均歩行速度が低い状態にあったと判定することができる。この判定が下された場合、必要に応じて対象者Ｐにアラームを発信して注意を喚起する。なお、１日間、１ヶ月間、１年間の期間に限らず、任意期間において平均歩行速度の推移を求めて上記の判定を下してもよい。

以上説明したように、本発明に係るオフィス空間モニタリングシステムによれば、オフィス空間に居る対象者の運動状態をモニタリングするシステムであって、前記オフィス空間に設けられ、前記対象者の運動状態を平面位置と高さ方向の情報として検知可能な３次元距離センサと、前記３次元距離センサで検知した情報に基づいて、前記対象者の特徴点の情報を算出する特徴点算出手段と、前記特徴点算出手段で算出した特徴点の情報に基づいて、前記対象者の運動状態を判定する運動状態判定手段とを備えるので、例えば机まわりでの対象者の在不在の判定だけでなく、オフィス空間での歩行や椅子への着席などの対象者の日常的な執務中の振る舞いを検知することが可能となり、対象者の運動状態を効率よくモニタリングすることができる。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記特徴点算出手段は、前記対象者の特徴点の情報として特徴点の３次元座標と、特徴点の移動速度とを算出するので、運動状態判定手段は、この特徴点の３次元座標および移動速度に基づいて対象者の運動状態をより精度よく判定することができる。このため、オフィス空間での歩行や椅子への着席などの対象者の日常的な執務中の振る舞いをより精度よく検知することができる。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記運動状態判定手段は、あらかじめ設定した立位を判断する閾値内に前記特徴点が位置している場合には、前記対象者が立っている状態と判定する一方、あらかじめ設定した着席を判断する閾値内に前記特徴点が位置している場合には、前記対象者が着席している状態と判定するので、対象者の現在の運動状態をより詳細に把握することができる。このため、オフィス空間の照明制御や空調制御を効率的かつ省力的に行えるようになり、照明や空調に係る消費電力の節減が可能になる。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記運動状態判定手段は、前記特徴点算出手段で算出した特徴点の情報に基づいて、前記対象者の歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つを算出し、算出した前記速度に基づいて前記対象者の運動状態を判定するので、例えば机まわりでの対象者の動線パターンや移動速度など、在席や移動に関わる客観的なデータが得られるとともに、得られたデータから机まわりでの執務の状況を振り返ることで、オフィスでの働き方を改善するためのフィードバックに利用することができる。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記運動状態判定手段は、算出した歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つの経時変化を求め、求めた経時変化において、あらかじめ設定した基準値または管理値からのずれにより前記対象者の運動状態を判定し、必要に応じて前記対象者にアラームを発信するので、例えば１日間、１ヶ月間または１年間の平均歩行速度の推移を求め、求めた平均歩行速度において基準値または管理値以下のものがある場合には、これが観測された時点において対象者は平均歩行速度が低い状態にあったと判定することができる。また、必要に応じて対象者にアラームを発信することで注意を喚起することができる。また、机まわりでの対象者の動線パターンや移動速度など、在席や移動に関わる客観的なデータが得られるとともに、得られたデータから机まわりでの執務の状況を振り返ることで、オフィスでの働き方を改善するためのフィードバックに利用することができる。

また、本発明に係る他のオフィス空間モニタリングシステムによれば、前記特徴点は、前記対象者の頂点および重心の少なくとも一方であるので、３次元距離センサで検知した情報に基づいて、座標や移動速度などの特徴点の情報を比較的容易に算出することができ、算出した情報に基づいて立位や着席などの対象者の運動状態を判定し易くなる。

以上のように、本発明に係るオフィス空間モニタリングシステムは、オフィス空間での歩行や椅子への着席などの日常的な執務中の人の振る舞いを検出すると同時に、その人の運動状態をモニタリングするのに有用であり、特に、対象となる人の運動状態を効率よくモニタリングするのに適している。

１ オフィス空間
２ 天井
３ 机
４ 椅子
１０ オフィス空間モニタリングシステム
１２ ３次元距離センサ
１４ 特徴点算出手段
１６ 運動状態判定手段
Ｐ 対象者
Ｔ 頂点（特徴点）
Ｇ 重心（特徴点）

Claims (6)

1. オフィス空間に居る対象者の運動状態をモニタリングするシステムであって、
   前記オフィス空間に設けられ、前記対象者の運動状態を平面位置と高さ方向の情報として検知可能な３次元距離センサと、
   前記３次元距離センサで検知した情報に基づいて、前記対象者の特徴点の情報を算出する特徴点算出手段と、
   前記特徴点算出手段で算出した特徴点の情報に基づいて、前記対象者の運動状態を判定する運動状態判定手段とを備えることを特徴とするオフィス空間モニタリングシステム。
2. 前記特徴点算出手段は、前記対象者の特徴点の情報として特徴点の３次元座標と、特徴点の移動速度とを算出することを特徴とする請求項１に記載のオフィス空間モニタリングシステム。
3. 前記運動状態判定手段は、あらかじめ設定した立位を判断する閾値内に前記特徴点が位置している場合には、前記対象者が立っている状態と判定する一方、あらかじめ設定した着席を判断する閾値内に前記特徴点が位置している場合には、前記対象者が着席している状態と判定することを特徴とする請求項１または２に記載のオフィス空間モニタリングシステム。
4. 前記運動状態判定手段は、前記特徴点算出手段で算出した特徴点の情報に基づいて、前記対象者の歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つを算出し、算出した前記速度に基づいて前記対象者の運動状態を判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のオフィス空間モニタリングシステム。
5. 前記運動状態判定手段は、算出した歩行速度、着席速度および立ち上がり速度の少なくとも一つの経時変化を求め、求めた経時変化において、あらかじめ設定した基準値または管理値からのずれにより前記対象者の運動状態を判定し、必要に応じて前記対象者にアラームを発信することを特徴とする請求項４に記載のオフィス空間モニタリングシステム。
6. 前記特徴点は、前記対象者の頂点および重心の少なくとも一方であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載のオフィス空間モニタリングシステム。

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