JP2015141591A - 歩数計測装置、歩数計測方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】正確に歩数計測を行うことを目的とする。【解決手段】ユーザに携帯される歩数計測装置であって、ユーザの周囲の撮影画像であり、異なるタイミングにおいて撮影された複数の撮影画像に基づいて、歩数計測の開始又は停止を指示する制御手段とを有する。【選択図】図1
Description
本発明は、歩数計測装置、歩数計測方法及びプログラムに関する。
一般に、歩数計は、加速度センサの検出結果から装着者の動作の状態を推定し、その動作の状態によって、加速度センサの歩数計数閾値を設定し、歩数の誤計数を防いでいる。特許文献1には、ユーザが静止中か否かの状態を判定し、静止中に適した閾値と静止中でない場合に適した閾値とを使い分け、歩数の計測の開始、停止を判定する技術が開示されている。
しかしながら、加速度センサの計測結果に基づいて、歩数計測の開始及び停止を制御することとすると、歩行と同じ加速度が装置に発生した場合に、誤カウントを防ぐことは難しい。特に、ユーザが乗り物に乗っている時は、乗り物の揺れが歩行と似た揺れになるので誤カウントを起こす可能性が高くなる。
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、正確に歩数計測を行うことを目的とする。
そこで、本発明は、ユーザに携帯される歩数計測装置であって、ユーザの周囲の撮影画像であり、異なるタイミングにおいて撮影された複数の前記撮影画像に基づいて、歩数計測の開始又は停止を指示する制御手段とを有する。
本発明によれば、正確に歩数計測を行うことができる。
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
図1は、本実施形態にかかる歩数計測装置を示す図である。歩数計測装置は、CPU101と、ROM102と、RAM103と、HDD104と、ディスプレイ105と、を有している。歩数計測装置は、さらにインタフェース(I/F)部107と、撮像部109と、歩行検知部110と、入力装置111と、GPS部112と、を有している。例えば、歩数計測装置は携帯可能な装置である。例えば歩数計測装置は腕時計のようなブレスレット状の形状である。なお、形状はブレスレット状に限定されるものではなく他の形状であってもよい。また、歩数計測装置はディスプレイ105を備えなくともよい。歩数計測装置がディスプレイ105を備えない場合には、歩数計測装置を他のディスプレイと接続することで歩数計測装置によって得られた情報を閲覧することができる。
CPU101は、歩数計測装置全体を制御する。具体的には、CPU101は、ROM102に記憶された制御プログラムを読み出して各種処理を実行する。RAM103は、CPU101の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。HDD104は、画像データや各種プログラム等各種情報を記憶する。
なお、後述する歩数計測装置の機能や処理は、CPU101がROM102又はHDD104に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。
図1は、本実施形態にかかる歩数計測装置を示す図である。歩数計測装置は、CPU101と、ROM102と、RAM103と、HDD104と、ディスプレイ105と、を有している。歩数計測装置は、さらにインタフェース(I/F)部107と、撮像部109と、歩行検知部110と、入力装置111と、GPS部112と、を有している。例えば、歩数計測装置は携帯可能な装置である。例えば歩数計測装置は腕時計のようなブレスレット状の形状である。なお、形状はブレスレット状に限定されるものではなく他の形状であってもよい。また、歩数計測装置はディスプレイ105を備えなくともよい。歩数計測装置がディスプレイ105を備えない場合には、歩数計測装置を他のディスプレイと接続することで歩数計測装置によって得られた情報を閲覧することができる。
CPU101は、歩数計測装置全体を制御する。具体的には、CPU101は、ROM102に記憶された制御プログラムを読み出して各種処理を実行する。RAM103は、CPU101の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。HDD104は、画像データや各種プログラム等各種情報を記憶する。
なお、後述する歩数計測装置の機能や処理は、CPU101がROM102又はHDD104に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。
ディスプレイ105は、歩数計測装置の設定や歩数等各種情報を表示する。外部装置106は、パーソナルコンピュータや携帯通信機器である。I/F部107は、Bluetooth(登録商標)やWiFi等の無線通信手段によって外部装置106と双方向通信を行う。撮像部109は、周囲を撮像し、動画を得、動画の画像信号をCPU101に送る。他の例としては、撮像部109は、定期的に静止画を撮像してもよい。
歩行検知部110は、例えば加速度センサであり、ユーザの動作によって発生する慣性に基づいて、歩数を検知する。そして、歩行検知部110は、歩数を検知するための歩行検知データをCPU101に送る。入力装置111は、ユーザからの入力を受け付ける。GPS部112は、GPS情報に基づく位置情報を取得する。
CPU101は、歩行検知データを入力とし、歩数を計測し、計測結果を歩数データとしてRAM103に保存し、I/F部107を介して外部装置106に転送する。また、CPU101は、撮像部109から入力された画像信号を入力とし、後述するアルゴリズムによって歩数計測の停止及び再開を制御する。
歩行検知部110は、例えば加速度センサであり、ユーザの動作によって発生する慣性に基づいて、歩数を検知する。そして、歩行検知部110は、歩数を検知するための歩行検知データをCPU101に送る。入力装置111は、ユーザからの入力を受け付ける。GPS部112は、GPS情報に基づく位置情報を取得する。
CPU101は、歩行検知データを入力とし、歩数を計測し、計測結果を歩数データとしてRAM103に保存し、I/F部107を介して外部装置106に転送する。また、CPU101は、撮像部109から入力された画像信号を入力とし、後述するアルゴリズムによって歩数計測の停止及び再開を制御する。
図2は、歩数計測装置の機能構成を示す図である。歩数計測装置は、特徴点抽出部201と、算出部202と、制御テーブル203と、制御部204と、歩数計測部205とを有している。特徴点抽出部201は、撮像部109により得られた動画中の各フレームを取得し、各フレームから特徴点を抽出する。ここで、特徴点とは、予め定められた特徴を示す、画像座標上の位置である。
図3(a)は、連続する2つのフレーム(フレーム1及びフレーム2)を示す図である。特徴点抽出部201は、このように連続する2つのフレームそれぞれにおいて特徴点を抽出する。具体的には、特徴点抽出部201は、SIFT特徴量やHarr‐like特徴量等の既知の技術により特徴点を抽出する。
図3(a)は、連続する2つのフレーム(フレーム1及びフレーム2)を示す図である。特徴点抽出部201は、このように連続する2つのフレームそれぞれにおいて特徴点を抽出する。具体的には、特徴点抽出部201は、SIFT特徴量やHarr‐like特徴量等の既知の技術により特徴点を抽出する。
図2に戻り、算出部202は、異なるタイミングにおいて得られた2つのフレームそれぞれにおいて得られた特徴点に基づいて、既知の技術に基づいて、ベクトルの集合であるオプティカルフローを算出する。具体的には、算出部202は、各フレームにおいて得られた特徴点近傍の画素を利用してテンプレートマッチングを行い、特徴点同士の対応等から特徴点の移動を追跡する。
図3(b)は、図3(a)に示すフレーム1及びフレーム2から特定されたオプティカルフローを示す図である。算出部202は、フレーム1の特徴点とフレーム2における対応する特徴点とに基づいて、特徴点の移動のベクトルの集合であるオプティカルフローを算出する。
なお、本実施形態においては、算出部202は、連続する2つのフレームからオプティカルフローを算出することとしたが、オプティカルフローを算出する際に利用するフレームは、実施形態に限定されるものではない。他の例としては、算出部202は、2フレーム以上離れた2つのフレームに基づいて、オプティカルフローを算出してもよい。また、他の例としては、算出部202は、3フレーム以上の数のフレームに基づいてオプティカルフローを算出してもよい。
図3(b)は、図3(a)に示すフレーム1及びフレーム2から特定されたオプティカルフローを示す図である。算出部202は、フレーム1の特徴点とフレーム2における対応する特徴点とに基づいて、特徴点の移動のベクトルの集合であるオプティカルフローを算出する。
なお、本実施形態においては、算出部202は、連続する2つのフレームからオプティカルフローを算出することとしたが、オプティカルフローを算出する際に利用するフレームは、実施形態に限定されるものではない。他の例としては、算出部202は、2フレーム以上離れた2つのフレームに基づいて、オプティカルフローを算出してもよい。また、他の例としては、算出部202は、3フレーム以上の数のフレームに基づいてオプティカルフローを算出してもよい。
図2に戻り、算出部202はさらに、オプティカルフローに基づいて、ベクトル集合におけるスカラ和とベクトル和を算出する。ここで、ベクトル和は、動きベクトルの方向と大きさを表す値である。ベクトル集合に含まれる動きベクトルの方向が揃っていない場合、動きベクトルは相殺により小さい値となる。一方で、ベクトル集合に含まれる動きベクトルの方向が揃っている場合には、動きベクトルは大きい値となる。ベクトル和は、動きのランダム性を評価するための指標として利用される。
スカラ和は、動きの総量を示す値である。スカラ和は、動きの方向には依存しない値である。スカラ和は、歩数計測装置を携帯するユーザの周囲の風景の変化の程度を評価するための指標として利用される。
スカラ和は、動きの総量を示す値である。スカラ和は、動きの方向には依存しない値である。スカラ和は、歩数計測装置を携帯するユーザの周囲の風景の変化の程度を評価するための指標として利用される。
制御テーブル203は、スカラ和及びベクトル和から、歩数計測の制御内容を決定するためのテーブルである。図4は、制御テーブル203の一例を示す図である。制御テーブル203は、スカラ和(動き総量)及びベクトル和(動きベクトル)の値と、制御内容とを対応付ける情報である。制御テーブル203は、例えばROM102等に予め格納されているものとする。図4に示す制御テーブル203において、動き総量が閾値α以下(閾値以下)であり、かつ動きベクトルが閾値β以下の場合に対し、計数停止の制御内容が対応付けられている。
動き総量がα以下であり、かつ動きベクトルがβ以下の場合は、ユーザが電車等の乗り物の中におり、乗り物の中の様子が撮影されていると推測できるためである。ユーザが乗り物の中にいる場合、周囲の様子の変化が少ないため、動き総量(スカラ和)は小さい値になると推測され、さらに、周囲の乗客が自由に動くことに起因しランダム性が大きくなり、このため動きベクトルは小さい値になると推測される。
動き総量がα以下であり、かつ動きベクトルがβ以下の場合は、ユーザが電車等の乗り物の中におり、乗り物の中の様子が撮影されていると推測できるためである。ユーザが乗り物の中にいる場合、周囲の様子の変化が少ないため、動き総量(スカラ和)は小さい値になると推測され、さらに、周囲の乗客が自由に動くことに起因しランダム性が大きくなり、このため動きベクトルは小さい値になると推測される。
また、制御テーブル203において、動き総量がαよりも大きく、かつ動きベクトルがβよりも大きい場合に対しても、計数停止の制御内容が対応付けられている。動き総量がαよりも大きく、かつ動きベクトルがβよりも大きい場合、乗り物の外の風景が撮影されたと推測されるためである。乗り物の中から車外の風景が撮影された場合には、風景の変化が大きいことから動き総量及び動きベクトルは共に大きな値になることが推測される。
また、動き総量がα以下であり、かつ動きベクトルがβよりも大きい場合に対し、計数開始の制御内容が対応付けられている。歩行中は、移動方向が一定するため、動きベクトルは大きい値になるが、動き総量は、乗り物に乗っている場合に比べて小さいためである。
また、動き総量がα以下であり、かつ動きベクトルがβよりも大きい場合に対し、計数開始の制御内容が対応付けられている。歩行中は、移動方向が一定するため、動きベクトルは大きい値になるが、動き総量は、乗り物に乗っている場合に比べて小さいためである。
また、動き総量がαよりも大きく、かつ動きベクトルがβ以下である場合に対し、計数開始の制御内容が対応付けられている。歩行中であっても周囲に歩行者等が多い場合、周囲の歩行者の動きに起因して動き総量が大きくなるが動きベクトルは、乗り物に乗っている場合に比べて小さいためである。
なお、スカラ和及びベクトル和それぞれと比較される閾値α及びβは、それぞれ予め設定された値であり、ROM102等に予め格納されているものとする。閾値α及びβは、例えば動きの特徴の実測値を分析することにより決定されるのが好ましい。
なお、スカラ和及びベクトル和それぞれと比較される閾値α及びβは、それぞれ予め設定された値であり、ROM102等に予め格納されているものとする。閾値α及びβは、例えば動きの特徴の実測値を分析することにより決定されるのが好ましい。
制御部204は、算出部202により算出されたスカラ和及びベクトル和に基づいて、制御テーブル203を参照し、歩数計測の開始及び停止を制御する。歩数計測部205は、歩行検知部110から出力される歩行検知データに基づいて、歩数を計測し、計測結果を例えばRAM103等に記録する。なお、歩数計測部205は、歩数の総和データとして計測結果を記録してもよく、計測時刻に対応付けた時系列データとして計測結果を記録してもよい。
ここで、総和データは、歩数の合計を示すデータであり、歩数を1歩、2歩と整数で表すデータである。時系列データは、ある時間に何歩歩いたかを記録し、それを時刻とともに記録したデータである。総和データ又は時系列データは、ディスプレイ105に表示される。また、総和データ又は時系列データは、入力装置111に入力されたユーザからの指示に応じて、外部装置に出力される。
ここで、総和データは、歩数の合計を示すデータであり、歩数を1歩、2歩と整数で表すデータである。時系列データは、ある時間に何歩歩いたかを記録し、それを時刻とともに記録したデータである。総和データ又は時系列データは、ディスプレイ105に表示される。また、総和データ又は時系列データは、入力装置111に入力されたユーザからの指示に応じて、外部装置に出力される。
歩数計測部205はさらに、制御部204からの指示に従い、歩数計測を開始又は停止する。歩数計測部205は、総和データとして計測結果を記録する場合には、開始指示を受け付けた場合に、歩数の総和演算を開始し、停止指示を受け付けた場合に、歩数の総和演算を停止する。
また、歩数計測部205は、時系列データとして計測結果を記録する場合には、歩数と時刻とを対応付けたデータに対し、開始又は停止を示す情報と開始又は停止の指示を受け付けた時刻とを対応付けたデータを追加すればよい。すなわち、歩数計測部205は、歩数の総和演算の停止及び再開の処理は行わなくてもよい。
また、歩数計測部205は、時系列データとして計測結果を記録する場合には、歩数と時刻とを対応付けたデータに対し、開始又は停止を示す情報と開始又は停止の指示を受け付けた時刻とを対応付けたデータを追加すればよい。すなわち、歩数計測部205は、歩数の総和演算の停止及び再開の処理は行わなくてもよい。
なお、本実施形態における歩数計測装置においては、図2の各機能は、ソフトウェアにより実現されるものとするが、他の例としては、図2の各機能は、それぞれ異なるハードウェアにより実現されてもよい。
図5は、歩数計測装置による歩数計測処理を示すフローチャートである。歩数計測処理が開始されると、S500において、CPU101は、撮像部109に対し撮像開始を指示する。これに対応し、撮像部109は、歩数計測装置を携帯するユーザの周囲の撮像を開始し、得られた動画をCPU101に入力する。次に、S501において、特徴点抽出部201は、取得したフレームの特徴点を抽出する。ここで、S501の処理は、抽出処理の一例である。
次に、S502において、特徴点抽出部201は、抽出した特徴点をフレームに対応付けてRAM103等に保存する。次に、S503において、算出部202は、処理対象のフレームの前フレームがRAM103に保存されているか否かを確認する。算出部202は、前フレームが保存されている場合には(S503でYes)、処理をS504へ進める。算出部202は、前フレームが保存されていない場合には(S503でNo)、歩数計測処理を終了する。なお、前フレームが保存されていない場合とは、処理対象のフレームが動画の最初のフレームである場合である。
次に、S502において、特徴点抽出部201は、抽出した特徴点をフレームに対応付けてRAM103等に保存する。次に、S503において、算出部202は、処理対象のフレームの前フレームがRAM103に保存されているか否かを確認する。算出部202は、前フレームが保存されている場合には(S503でYes)、処理をS504へ進める。算出部202は、前フレームが保存されていない場合には(S503でNo)、歩数計測処理を終了する。なお、前フレームが保存されていない場合とは、処理対象のフレームが動画の最初のフレームである場合である。
S504において、算出部202は、処理対象のフレームの特徴点と、前フレームの特徴点とに基づいて、オプティカルフローを算出する。次に、S505において、算出部202は、オプティカルフローに基づいて、ベクトル集合のスカラ和とベクトル和を算出する。なお、S505の処理は、集合算出処理の一例である。
次に、S506において、制御部204は、S505における算出結果に基づいて、制御テーブル203を参照し、制御内容を決定する。制御部204は、制御内容が開始である場合(S506でYes)、処理をS507へ進める。制御部204は、制御内容が停止である場合(S506でNo)、処理をS508へ進める。
S507において、制御部204は、歩数計測部205に対し計数開始を指示する。S508において、制御部204は、歩数計測部205に対し、計数停止を指示する。ここで、S507及びS508の処理は、制御処理の一例である。なお、歩数計測部205は、制御部204からの計数開始又は計数停止の指示に従い、歩数計測を開始又は停止する。以上で、歩数計測処理は終了する。
次に、S506において、制御部204は、S505における算出結果に基づいて、制御テーブル203を参照し、制御内容を決定する。制御部204は、制御内容が開始である場合(S506でYes)、処理をS507へ進める。制御部204は、制御内容が停止である場合(S506でNo)、処理をS508へ進める。
S507において、制御部204は、歩数計測部205に対し計数開始を指示する。S508において、制御部204は、歩数計測部205に対し、計数停止を指示する。ここで、S507及びS508の処理は、制御処理の一例である。なお、歩数計測部205は、制御部204からの計数開始又は計数停止の指示に従い、歩数計測を開始又は停止する。以上で、歩数計測処理は終了する。
以上のように、本実施形態にかかる歩数計測装置は、加速度センサにより移動中と判断された場合に、歩行中なのか、乗り物に乗って移動中であるのかを判別することができる。したがって、歩数計測装置は、正確な歩数計測を行うことができる。
なお、歩数計測装置は、歩行検知部110により得られた歩数検知データに対応する撮影画像を取得できればよく、そのための構成は、実施形態に限定されるものではない。他の例としては、歩数計測装置は、歩数計測装置を携帯するユーザが、歩数計測装置と共に携帯する撮影装置から撮影画像を取得することとしてもよい。
また、歩数計測装置は、撮像部109により得られた複数の撮影画像間の変化の程度に応じて歩数計測の開始又は停止を制御すればよく、そのための具体的な処理は実施形態に限定されるものではない。例えば、歩数計測装置は、特徴点を利用することなく、複数の撮影画像それぞれの画素の差分に基づいて、歩数計測の開始又は停止を制御してもよい。
なお、歩数計測装置は、歩行検知部110により得られた歩数検知データに対応する撮影画像を取得できればよく、そのための構成は、実施形態に限定されるものではない。他の例としては、歩数計測装置は、歩数計測装置を携帯するユーザが、歩数計測装置と共に携帯する撮影装置から撮影画像を取得することとしてもよい。
また、歩数計測装置は、撮像部109により得られた複数の撮影画像間の変化の程度に応じて歩数計測の開始又は停止を制御すればよく、そのための具体的な処理は実施形態に限定されるものではない。例えば、歩数計測装置は、特徴点を利用することなく、複数の撮影画像それぞれの画素の差分に基づいて、歩数計測の開始又は停止を制御してもよい。
さらに、本実施形態にかかる歩数計測装置は、ユーザのカロリー管理を行う。図6は、歩数計測装置による、カロリー管理処理を示すフローチャートである。なお、処理の前提として、歩数計測装置は、入力装置111や外部装置106から、ユーザの基礎代謝及び摂取カロリー等の情報を取得しているものとする。
S600において、CPU101は、1日分の歩数の計測結果のデータを取得する。次に、S601において、CPU101は、1日に歩いた総歩数に基づいて、1日の消費カロリーを算出する。なお、消費カロリーを算出する処理については、既知の技術を用いることができる。消費カロリーを算出処理については、例えば、特開2012−179231号公報を参照することができる。
S600において、CPU101は、1日分の歩数の計測結果のデータを取得する。次に、S601において、CPU101は、1日に歩いた総歩数に基づいて、1日の消費カロリーを算出する。なお、消費カロリーを算出する処理については、既知の技術を用いることができる。消費カロリーを算出処理については、例えば、特開2012−179231号公報を参照することができる。
次に、S602において、CPU101は、摂取カロリーを取得する。なお、摂取カロリーは、入力装置111を介してユーザにより入力されているものとする。他の例としては、歩数計測装置は、撮像部109によって撮像されたユーザの食事画像から摂取カロリーを推定してもよい。なお、この処理については、下記文献等を参照することができる。
「食事画像からのカロリー推定 複数の低次特徴に基づく辞書照合と重回帰分析によるアプローチ」画像の認識・理解シンポジウム「MIRU2011」, IS1-14, pp.170-176, July 20-22, 2011
次に、S603において、CPU101は、消費カロリー、摂取カロリー及び基礎代謝に基づいて、(式1)により差分カロリーを算出する。すなわち、CPU101は、摂取カロリーから基礎代謝と消費カロリーとを引いたものを差分カロリーとして算出する。ここで、S603の処理は、カロリー算出処理の一例である。
(差分カロリー)
=(摂取カロリー)−[(消費カロリー)+(基礎代謝)] …(式1)
「食事画像からのカロリー推定 複数の低次特徴に基づく辞書照合と重回帰分析によるアプローチ」画像の認識・理解シンポジウム「MIRU2011」, IS1-14, pp.170-176, July 20-22, 2011
次に、S603において、CPU101は、消費カロリー、摂取カロリー及び基礎代謝に基づいて、(式1)により差分カロリーを算出する。すなわち、CPU101は、摂取カロリーから基礎代謝と消費カロリーとを引いたものを差分カロリーとして算出する。ここで、S603の処理は、カロリー算出処理の一例である。
(差分カロリー)
=(摂取カロリー)−[(消費カロリー)+(基礎代謝)] …(式1)
次に、S604において、CPU101は、差分カロリーと閾値とを比較する。CPU101は、差分カロリーが閾値以上の値である場合には(S604でYes)、処理をS605へ進める。CPU101は、差分カロリーが閾値未満の値である場合には(S604でNo)、処理をS607へ進める。本実施形態においては、閾値を0とするが、閾値の値は任意に設定可能である。閾値は、例えばROM102等に予め格納されているものとする。
S605において、CPU101は、ディスプレイ105に太ると表示する。次に、S606において、CPU101は、差分カロリーに基づいて、ユーザが、乗り物での移動に替えて、歩くべき時間、すなわち減らすべき乗車時間を算出し、これを痩せるための条件として、ディスプレイ105に表示する。
具体的には、CPU101は、(式2)により、差分カロリーを消費するための必要歩数を算出する。
(必要歩数)
=(差分カロリー)/(1歩当たりの消費カロリー) …(式2)
S605において、CPU101は、ディスプレイ105に太ると表示する。次に、S606において、CPU101は、差分カロリーに基づいて、ユーザが、乗り物での移動に替えて、歩くべき時間、すなわち減らすべき乗車時間を算出し、これを痩せるための条件として、ディスプレイ105に表示する。
具体的には、CPU101は、(式2)により、差分カロリーを消費するための必要歩数を算出する。
(必要歩数)
=(差分カロリー)/(1歩当たりの消費カロリー) …(式2)
次に、CPU101は、(式3)により、必要歩数分の歩行のために減らすべき乗車時間を算出する。
(減らすべき乗車時間)
=[(必要歩数)*(歩幅)]/[(乗車距離)/(乗車時間)] …(式3)
ここで、1歩当たりの消費カロリー、歩幅乗車距離及び乗車時間は、ユーザから入力されるものとする。また、歩幅は、例えば、特開2010−216987号公報に記載の技術等既知の技術によりRAM103等に設定されてもよい。
(減らすべき乗車時間)
=[(必要歩数)*(歩幅)]/[(乗車距離)/(乗車時間)] …(式3)
ここで、1歩当たりの消費カロリー、歩幅乗車距離及び乗車時間は、ユーザから入力されるものとする。また、歩幅は、例えば、特開2010−216987号公報に記載の技術等既知の技術によりRAM103等に設定されてもよい。
なお、S606において表示される内容は実施形態に限定されるものではない。他の例としては、CPU101は、必要歩数を表示してもよい。このように、CPU101は、太ると表示するだけでなく、さらに痩せるための条件を表示することができる。
一方、S607において、CPU101は、ディスプレイ105に痩せると表示する。以上で、カロリー管理処理が終了する。このように、本実施形態の歩数計測装置は、乗り物への乗車中と、歩行中とを精度よく判別することができるだけでなく、歩数計測装置のユーザに対し、歩数だけでなく、より多くの情報を提供することができる。
一方、S607において、CPU101は、ディスプレイ105に痩せると表示する。以上で、カロリー管理処理が終了する。このように、本実施形態の歩数計測装置は、乗り物への乗車中と、歩行中とを精度よく判別することができるだけでなく、歩数計測装置のユーザに対し、歩数だけでなく、より多くの情報を提供することができる。
実施形態にかかる歩数計測装置の変更例について説明する。歩数計測装置は、さらに、GPS部112が取得した位置情報に基づいて、歩数計測の開始及び停止を制御してもよい。本例にかかる歩数計測装置は、ROM102等に、バスの路線図、電車の線路図等交通機関の移動経路を示す路線情報を格納している。
そして、本例にかかる歩数計測装置の制御部204は、スカラ和及びベクトル和に加えて、位置情報に基づいて、歩数計測の開始又は停止を指示する。具体的には、歩数計測装置の制御部204は、位置情報と、路線情報と、に基づいて、ユーザ位置が交通機関の移動経路上か否かを判断する。そして、制御部204は、ユーザ位置が移動経路上である場合、乗り物に乗っていると判断し、歩数計測を停止する。一方、制御部204は、ユーザ位置が移動経路上でない場合、歩行中と判断し、歩数計測を開始する。
そして、本例にかかる歩数計測装置の制御部204は、スカラ和及びベクトル和に加えて、位置情報に基づいて、歩数計測の開始又は停止を指示する。具体的には、歩数計測装置の制御部204は、位置情報と、路線情報と、に基づいて、ユーザ位置が交通機関の移動経路上か否かを判断する。そして、制御部204は、ユーザ位置が移動経路上である場合、乗り物に乗っていると判断し、歩数計測を停止する。一方、制御部204は、ユーザ位置が移動経路上でない場合、歩行中と判断し、歩数計測を開始する。
これにより、歩数計測装置は、スカラ和及びベクトル和と、制御テーブル203に基づいて、誤って乗り物と判断された場合であっても、位置情報に基づく判断により、歩行中に修正するなど、より高精度に歩行中か否かを判断することができる。
制御部204はさらに、加速度センサや、位置情報の時系列データに基づいて、ユーザの移動速度を算出してもよい。この場合には、移動経路上か否かの条件に加えて、移動速度が閾値以上の場合に、乗り物に乗っていると判断してもよい。これにより、歩数計測装置は、ユーザが交通機関の移動経路上を歩行中の場合においても、正しく歩数計測を行うことができる。
制御部204はさらに、加速度センサや、位置情報の時系列データに基づいて、ユーザの移動速度を算出してもよい。この場合には、移動経路上か否かの条件に加えて、移動速度が閾値以上の場合に、乗り物に乗っていると判断してもよい。これにより、歩数計測装置は、ユーザが交通機関の移動経路上を歩行中の場合においても、正しく歩数計測を行うことができる。
<その他の実施形態>
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
以上、上述した各実施形態によれば、正確に歩数計測を行うことができる。
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
101 CPU、102 ROM、103 RAM、104 HDD、105 ディスプレイ、109 撮像部、110 歩行検知部、111 入力装置、112 GPS部
Claims (13)
- ユーザに携帯される歩数計測装置であって、
ユーザの周囲の撮影画像であり、異なるタイミングにおいて撮影された複数の前記撮影画像に基づいて、歩数計測の開始又は停止を指示する制御手段と
を有する歩数計測装置。 - 前記制御手段は、前記複数の前記撮影画像間の変化の程度に応じて、前記歩数計測の開始又は停止を指示する請求項1に記載の歩数計測装置。
- 前記複数の撮影画像それぞれにおいて特徴点を抽出する抽出手段を更に備え、
前記制御手段は、前記特徴点に基づいて歩数計測の開始又は停止を指示する請求項1に記載の歩数計測装置。 - 前記特徴点に基づいて、前記撮影画像の動きベクトルの集合のスカラ和及びベクトル和を算出する集合算出手段をさらに有し、
前記制御手段は、前記スカラ和及び前記ベクトル和に基づいて、前記歩数計測の開始又は停止を指示する請求項3に記載の歩数計測装置。 - 前記制御手段は、前記スカラ和が第1閾値よりも大きく、前記ベクトル和が第2閾値以下の場合に、前記歩数計測の開始を指示する請求項4に記載の歩数計測装置。
- 前記制御手段は、前記スカラ和が第1閾値以下であり、かつ前記ベクトル和が第2閾値よりも大きい場合に、前記歩数計測の開始を指示する請求項4又は5に記載の歩数計測装置。
- 前記制御手段は、前記スカラ和が第1閾値以下であり、かつ前記ベクトル和が第2閾値以下である場合に、前記歩数計測の停止を指示する請求項4乃至6何れか1項に記載の歩数計測装置。
- 前記制御手段は、前記スカラ和が第1閾値よりも大きく、かつ前記ベクトル和が第2閾値よりも大きい場合に、前記歩数計測の停止を指示する請求項4乃至7何れか1項に記載の歩数計測装置。
- 前記歩数計測装置の位置を特定する特定手段をさらに有し、
前記制御手段は、前記位置と前記複数の撮影画像とに基づいて、前記歩数計測の開始又は停止を指示する請求項1乃至8何れか1項に記載の歩数計測装置。 - 前記制御手段は、前記位置が交通機関の移動経路上の位置か否かに基づいて、前記歩数計測の開始又は停止を指示する請求項9に記載の歩数計測装置。
- ユーザの摂取カロリーを取得する取得手段と、
前記歩数計測の結果に基づいて、前記ユーザの消費カロリーを算出するカロリー算出手段と
を有する請求項1乃至10何れか1項に記載の歩数計測装置。 - ユーザに携帯される歩数計測装置が実行する歩数計測方法であって、
ユーザの周囲の撮影画像であり、異なるタイミングにおいて撮影された複数の前記撮影画像に基づいて、歩数計測の開始又は停止を指示する制御ステップと
を含む歩数計測方法。 - ユーザに携帯される歩数計測装置のコンピュータを、
ユーザの周囲の撮影画像であり、異なるタイミングにおいて撮影された複数の前記撮影画像に基づいて、歩数計測の開始又は停止を指示する制御手段と
して機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014014394A JP2015141591A (ja) | 2014-01-29 | 2014-01-29 | 歩数計測装置、歩数計測方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014014394A JP2015141591A (ja) | 2014-01-29 | 2014-01-29 | 歩数計測装置、歩数計測方法及びプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015141591A true JP2015141591A (ja) | 2015-08-03 |
Family
ID=53771886
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014014394A Pending JP2015141591A (ja) | 2014-01-29 | 2014-01-29 | 歩数計測装置、歩数計測方法及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2015141591A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109238306A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 基于穿戴式设备的计步数据校验方法、装置、存储介质及终端 |
-
2014
- 2014-01-29 JP JP2014014394A patent/JP2015141591A/ja active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN109238306A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 基于穿戴式设备的计步数据校验方法、装置、存储介质及终端 |
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