JP2015176303A - 行動判定システム、セキュリティシステム及び居住者見守りシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 利用価値が高いデータを出力することが可能な行動判定システムを提供する。
【解決手段】 行動判定システム１は、居宅で消費されるエネルギー量であるエネルギー消費量の時間的な変動を示すエネルギー消費量データを記録するデータベース１１と、データベース１１からエネルギー消費量データを取得して演算処理をすることで、居宅の居住者による、睡眠、炊事及び入浴の少なくとも１つが含まれる日常生活行動の実行の有無を判定し、その判定結果を示す判定結果データを出力する演算部１２と、を備える。演算部１２は、エネルギー消費量データが示す時系列のエネルギー消費量について、日常生活行動の実行時における特徴を有した期間を検出すると、当該期間に日常生活行動が実行されたと判定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、居住者の行動を判定する行動判定システムに関する。また、本発明は、行動判定システムの判定結果を利用したセキュリティシステム及び居住者見守りシステムに関する。

居住者の安全を確保するために居宅の監視を行うセキュリティシステムや、高齢や障害等により要保護性が高い居住者に異変が生じたことを検出する居住者見守りシステムなどに利用するために、居住者の在／不在を判定するシステムが開発されている。

例えば、特許文献１では、電力センサから出力される居宅における消費電力の多寡を示す電力データと、ドア開閉検出センサから出力される居宅のドアの開閉状態を示すドア開閉タイミングデータと、に基づいて、当該居宅の居住者の在／不在を判定するシステムが提案されている。

この特許文献１で提案されているシステムでは、電力データに加えてドア開閉タイミングデータを用いることで、居住者の在／不在の判定精度を向上している。具体的に、このシステムでは、消費電力が小さいがドアの開閉がなかった場合、居住者が在宅していると判定することで、居住者の在／不在の判定精度を向上している。

特開２０１３−１９２３７０号公報

特許文献１で提案されているシステムは、居住者の在／不在を判定して、その判定結果を示すデータ（在外判定結果）を出力するものである。しかしながら、このような居住者の在／不在を示すデータのみでは、居住者の状況が十分に把握できない場合があり、問題となる場合がある。

具体的に例えば、セキュリティシステムにおいて、居住者の在／不在を示すデータに基づいて、当該居住者が在宅状態であることが検出されたとしても、当該居住者が無防備な状態（例えば、睡眠中や入浴中など、避難や通報等の安全を確保するための行動を迅速に実行することができない状態）であるか否かまでは検出することができない。そのため、このセキュリティシステムでは、在宅中の居住者が常に無防備な状態であると仮定して、不必要に厳しい監視を行うことで、無用な警報を発したり、居住者に当該警報の発生を懸念させて行動を制限したりすることになり得る。また反対に、このセキュリティシステムでは、在宅中の居住者が常に無防備な状態ではないと仮定して、十分な監視を行わないことで、居住者を危険に晒すことになり得る。

また例えば、居住者見守りシステムにおいて、居住者の在／不在を示すデータが得られたとしても、当該居住者の異変を直ちに検出することは困難である。なお、この居住者見守りシステムが、居住者の在宅または不在状態が不自然に長くなっていることを手掛かりとして、当該居住者に異変が生じたことを検出することが考えられるが、この検出方法では、居住者に異変が生じた時点から当該異変が検出される時点までに、深刻な遅れが生じ得る。

そこで、本発明は、利用価値が高いデータを出力することが可能な行動判定システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の行動判定システムは、居宅で消費されるエネルギー量であるエネルギー消費量の時間的な変動を示すエネルギー消費量データを記録するデータベースと、前記データベースから前記エネルギー消費量データを取得して演算処理をすることで、前記居宅の居住者による、睡眠、炊事及び入浴の少なくとも１つが含まれる日常生活行動の実行の有無を判定し、その判定結果を示す判定結果データを出力する演算部と、を備え、前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記エネルギー消費量について、前記日常生活行動の実行時における特徴を有した期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定することを特徴とする。

この行動判定システムによれば、居住者の在／不在に留まらず、日常生活行動の実行の有無という居住者の具体的な行動内容までも把握可能な判定結果データを、出力することが可能となる。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記エネルギー消費量を、所定の期間における前記エネルギー消費量の最大値及び最小値を用いて正規化し、前記演算部は、正規化した時系列の前記前記エネルギー消費量について、前記日常生活行動の実行時における特徴を有した期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定すると、好ましい。

この行動判定システムによれば、常時発生するエネルギー消費量の影響を抑制して、判定の精度を高めることが可能となる。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記日常生活行動に睡眠が含まれており、前記演算部は、所定の時間帯である睡眠時間帯であって、前記エネルギー消費量が睡眠検出用閾値を下回っている期間を検出すると、当該期間に睡眠が実行されたと判定すると、好ましい。

この行動判定システムによれば、居住者が睡眠を実行している期間を、居住者が不在である期間と区別して、判定することが可能となる。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記睡眠時間帯が開始する時刻を開始時刻、前記睡眠時間帯が終了する時刻を終了時刻、前記開始時刻及び前記終了時刻の間の所定の時刻を境界時刻とするとき、前記演算部は、前記開始時刻以後かつ前記境界時刻以前に前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を下回った時刻から、前記境界時刻以後かつ前記終了時刻以前であって前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を初めて上回った時刻までの期間に、睡眠が実行されたと判定すると、好ましい。

この行動判定システムによれば、睡眠時間帯であって居住者が睡眠を実行している期間を、睡眠時間帯であって居住者が不在である期間と区別して、判定することが可能となる。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記演算部は、前記睡眠時間帯であって、前記エネルギー消費量が所定の時間以上継続して睡眠検出用閾値を下回っている期間を検出すると、当該期間に睡眠が実行されたと判定すると、好ましい。

この行動判定システムによれば、睡眠時間帯において、何らかの要因で一時的に活動度が低下した期間を、睡眠が実行された期間として判定することを抑制することが可能となる。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記睡眠時間帯以外の時間帯を活動時間帯とするとき、前記演算部は、前記睡眠時間帯及び当該睡眠時間帯の直前の前記活動時間帯で、前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を上回っていないことを検出すると、当該睡眠時間帯に睡眠が実行されなかったと判定すると、好ましい。

この行動判定システムによれば、睡眠時間帯の前後において活動度が継続して低いことから、居住者が居宅に帰宅していないと推定される場合に、睡眠が実行されたと判定することを抑制することが可能となる。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記エネルギー消費量データが、前記居宅で消費される電力量である電力消費量と、前記居宅で消費されるガス量であるガス消費量と、のそれぞれの時間的な変動を別々に示すものであり、前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記電力消費量と、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記ガス消費量と、のそれぞれについて、前記日常生活行動の実行時における特徴を有して重複している期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定すると、好ましい。

この行動判定システムによれば、電力消費量及びガス消費量といった複数のエネルギー消費量に基づいて判定を行うことで、多面的な判定が可能となるため、判定精度を向上させることが可能となる。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記電力消費量を、所定の期間における前記電力消費量の最大値及び最小値を用いて正規化し、前記演算部は、正規化した前記電力消費量と、前記ガス消費量と、のそれぞれについて、前記日常生活行動の実行時における特徴を有して重複している期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定すると、好ましい。

この行動判定システムによれば、常時発生し得ることで判定精度に対する影響が大きい電力消費量については正規化し、常時発生することが想定され難く判定精度に対する影響が小さいガス消費量を正規化しないことにより、無用な演算処理を避けることが可能となる。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記日常生活行動に炊事が含まれており、前記演算部は、前記電力消費量が炊事検出用電力量閾値を上回り、かつ、前記ガス消費量が炊事検出用ガス量閾値を上回る期間を検出すると、当該期間に炊事が実行されたと判定すると、好ましい。

さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記日常生活行動に入浴が含まれており、前記演算部は、前記電力消費量が入浴検出用電力量閾値を上回り、かつ、前記ガス消費量が入浴検出用ガス量閾値を上回る期間を検出すると、当該期間に入浴が実行されたと判定すると、好ましい。

また、本発明のセキュリティシステムは、上記の行動判定システムと、前記行動判定システムが出力する判定結果データに基づいて、前記居宅の監視状態を制御する監視制御部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明の居住者見守りシステムは、上記の行動判定システムと、前記行動判定システムが出力する判定結果データに基づいて、前記居住者の異変を検出する異変検出部と、を備えたことを特徴とする。

上記特徴の行動判定システムによれば、日常生活行動の有無を示す判定結果データを出力するため、居住者の状態や行動に関わる動作を行う種々のシステムに対して利用価値が高いデータを出力するとともに、統計的なデータとしても利用価値が高いデータを出力することが可能となる。

本発明の実施形態に係る行動判定システムの構成の一例について示すブロック図。 活動度の算出方法の一例について示すグラフ。 睡眠の判定方法の一例について示すグラフ。 炊事の判定方法の一例について示すグラフ。 入浴の判定方法の一例について示すグラフ。

＜＜行動判定システムの構成＞＞
最初に、本発明の実施形態に係る行動判定システムの構成の一例について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に係る行動判定システムの構成の一例について示すブロック図である。

図１に示すように、本発明の実施形態に係る行動判定システム１は、データベース１１と、演算部１２と、を備える。データベース１１は、例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録装置を備えた構成である。また、演算部１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と、演算時にデータを一時的に記憶するメモリと、を備えた構成である。

データベース１１は、エネルギー消費量データを記録する。エネルギー消費量データとは、居宅で消費されるエネルギー量であるエネルギー消費量の時間的な変動を示すデータである。図１に例示する行動判定システム１では、エネルギー消費量データが、居宅に設置されているエネルギー消費量計測器２０（例えば、スマートメータ）によって作成される。

エネルギー消費量計測器２０は、居宅で単位時間毎（例えば、数分毎、数十分毎など）に消費される電力量やガス量を随時記録することで、時系列のエネルギー消費量を示すエネルギー消費量データを作成する。そして、エネルギー消費量計測器２０は、所定のタイミング（例えば、電力量やガス量を記録する都度、１日に数回、数日に１回など）で、データベース１１に対してエネルギー消費量データを入力する。ただし、エネルギー消費量計測器２０が電力量やガス量を記録するタイミングや、エネルギー消費量計測器２０がデータベース１１に対してエネルギー消費量データを入力するタイミングは、行動判定システム１が出力する判定結果データを利用する判定結果データ利用部３０の要求に応えるものとする。

演算部１２は、データベース１１からエネルギー消費量データを取得して演算処理をすることで、居宅の居住者の行動を判定し、その判定結果を示す判定結果データを出力する。特に、演算部１２は、エネルギー消費量データに基づいて、居住者による日常生活行動の実行の有無を示す判定結果データを出力する。

ここで、演算部１２が実行の有無を判定する日常生活行動とは、例えば、通常人が日常生活を営む上で不可避的かつ反復継続的に実行する行動であり、典型例として「睡眠」、「炊事」及び「入浴」が挙げられる。なお、以下では、演算部１２が実行の有無を判定する日常生活行動に、典型例として挙げた「睡眠」、「炊事」及び「入浴」の全てが含まれる場合について説明するが、これらの少なくとも１つでも含まれていれば、演算部１２が出力する判定結果データが、日常生活行動の実行の有無を示したデータとして利用価値が高いデータとなる（詳細は後述）。

行動判定システム１（特に、演算部１２）が出力する判定結果データは、例えばセキュリティシステムや居住者見守りシステムなどに利用され得る。なお、図１に示す判定結果データ利用部３０は、セキュリティシステムや居住者見守りシステムなど、判定結果データを利用するシステムの一部（監視制御部、異変検出部）を構成する要素である。

上述のように、行動判定システム１が出力する判定結果データには、居住者による日常生活行動の実行の有無が示される。そのため、判定結果データを利用するシステム（図１の行動判定システム１及び判定結果データ利用部３０を備えたシステム）では、居住者の在／不在に留まらず、日常生活行動の実行の有無という居住者の具体的な行動内容までも把握することが可能となる。そのため、この判定結果データを利用するシステムでは、居住者の状態や行動に応じた適切な動作をすることが可能となる。

例えば、この判定結果データを利用するセキュリティシステムでは、判定結果データに基づいて居宅の監視状態を制御する判定結果データ利用部３０（監視制御部）が、在宅している居住者が無防備な状態（例えば、睡眠中や入浴中など）であるか否かを判定することができる。そのため、判定結果データ利用部３０は、居住者が無防備な状態であれば、無防備な状態ではない場合と比較して稼働するセンサを増やす（例えば、ドアや窓の開閉を検出するセンサを稼働させる）などして厳しい監視を行うことで、居住者の状態に応じた適切な監視状態を実現することができる。

また例えば、この判定結果データを利用する居住者見守りシステムでは、判定結果データに基づいて居住者の異変を検出する判定結果データ利用部３０（異変検出部）が、居住者が日常生活行動を実行しなくなったことを迅速に把握することができる。そのため、この居住者見守りシステムでは、居住者に異変が生じたこと（さらには、実行されなくなった日常生活行動から推定される当該異変の具体的な内容）を、迅速に検出することが可能となる。

以上のように、本発明の実施形態に係る行動判定システム１は、日常生活行動の有無を示す判定結果データを出力するため、居住者の状態や行動に関わる動作を行う種々のシステムに対して、利用価値が高いデータを出力することが可能である。

なお、上述したセキュリティシステムや居住者見守りシステムは一例に過ぎず、行動判定システム１が出力する判定結果データは、居住者の状態や行動に関わる動作を行う種々のシステムにおいて、好適に利用することが可能である。

また、行動判定システム１が出力する判定結果データは、それ自体が統計的なデータとして利用価値が高いものである。そのため、行動判定システム１が出力する判定結果データは、例えば、判定結果データを蓄積するデータベースシステム（判定結果データ利用部３０がハードディスクや半導体メモリ等の記録装置であるシステム）においても、好適に利用することが可能である。

また、図１では、データベース１１に対してエネルギー消費量データを入力するエネルギー消費量計測器２０が１つである場合について例示しているが、このエネルギー消費量計測器２０が複数存在していてもよい。例えば、行動判定システム１が、複数の居宅の居住者の行動についてそれぞれ判定を行う場合、それぞれの居宅に設置されているエネルギー消費量計測器２０からデータベース１１に対して、それぞれの居宅のエネルギー消費量データが入力されてもよい。

また、図１では、エネルギー消費量計測器２０がデータベース１１に対してエネルギー消費量データを入力する場合について例示しているが、データベース１１に対してエネルギー消費量データを記録させることができれば、データベース１１に対してどのような方法でエネルギー消費量データを入力してもよい。例えば、検針員が、エネルギー消費量計測器２０に対して携帯端末や記録装置などを接続してエネルギー消費量データを取得し、当該携帯端末や当該記録装置をデータベース１１に対して接続することで、エネルギー消費量データをデータベース１１に対して入力してもよい。

＜＜行動判定システムの動作＞＞
次に、本発明の実施形態に係る行動判定システム１の動作について、図面を参照して説明する。特に、以下では、演算部１２による日常生活行動の実行の有無の判定方法について、図面を参照しつつ具体例を挙げて説明する。また、以下では、行動判定システム１が、調理機器及び給湯機器の熱源がガスであって空調機器やその他の機器のエネルギー源が電力である居宅の居住者の行動を判定する場合について、説明する。

＜活動度の算出＞
最初に、演算部１２が日常生活行動の実行の有無を判定する際に参照する「活動度」について、図２を参照して説明する。図２は、活動度の算出方法の一例について示すグラフである。なお、図２（ａ）は、ある１日（０時から２４時）における居宅の電力消費量の時間的な変動を示すグラフであり、図２（ｂ）は、図２（ａ）に示す電力消費量から算出される活動度を示すグラフである。

演算部１２は、図２（ａ）に示す時系列の電力消費量を、所定の期間における電力消費量の最大値Ｃ_ＭＡＸ及び最小値Ｃ_ＭＩＮを用いて正規化することで、図２（ｂ）に示す活動度を算出する。

まず、演算部１２は、活動度を求める期間に対して、電力消費量のパターンが類似していると推定される所定の期間を参照して、最大値Ｃ_ＭＡＸ及び最小値Ｃ_ＭＩＮを求める。例えば、演算部１２は、活動度を求める期間を含む前後の所定の期間（例えば、前後数十日間）、活動度を求める期間以前の所定の期間（例えば、直近数十日間）、または、活動度を求める期間と同時期である過去の所定の期間（例えば、１年前の数十日間）などを参照して、最大値Ｃ_ＭＡＸ及び最小値Ｃ_ＭＩＮを求める。

例えば、上述したセキュリティシステムや見守りシステムのように、居住者の行動をリアルタイムで判定する必要がある場合は、活動度を求める期間よりも後の電力消費量が不明である。そのため、この場合は、活動度を求める期間以前の所定の期間や、活動度を求める期間と同時期である過去の所定の期間から、最大値Ｃ_ＭＡＸ及び最小値Ｃ_ＭＩＮを求めればよい。

また例えば、判定結果データを統計的なデータとして利用するために蓄積等する場合であって、活動度を求める期間以後の電力消費量が既知である場合は、活動度を求める期間以前の所定の期間や、活動度を求める期間と同時期である過去の所定の期間から、最大値Ｃ_ＭＡＸ及び最小値Ｃ_ＭＩＮを求めてもよいし、活動度を求める期間を含む前後の所定の期間から最大値Ｃ_ＭＡＸ及び最小値Ｃ_ＭＩＮを求めてもよい。

次に、演算部１２は、例えば下記式（１）により、活動度を算出する。なお、下記式（１）において、Ｘ_Ｔは任意の時刻Ｔにおける電力消費量、Ｆ_Ｔは当該時間Ｔにおける活動度である。

Ｆ_Ｔ＝（Ｘ_Ｔ−Ｃ_ＭＩＮ）／（Ｃ_ＭＡＸ−Ｃ_ＭＩＮ） ・・・（１）

図２（ａ）に示すように、冷蔵庫等の常時動作する機器の消費電力や、各種機器の待機電力などの影響により、居住者の在／不在や行動内容にかかわらず、居宅では常に一定の大きさの電力が消費される。そして、この常時発生する消費電力は、短期的にはそれほど変動しないが、長期的には変動し得る。そのため、演算部１２が、電力消費量を直接的に用いて日常生活行動の実行の有無を判定すると、時期に応じて判定結果が異なり、判定精度が低下する可能性がある。

そこで、演算部１２が、電力消費量をその最大値Ｃ_ＭＡＸ及び最小値Ｃ_ＭＩＮを用いて正規化した活動度に基づいて判定を行うことによって、常時発生する消費電力の影響を抑制して、判定の精度を高めることが可能となる。

なお、活動度は、エネルギー消費量の一種である電力消費量を正規化したものに過ぎない。そのため、演算部１２が、活動度に基づいて日常生活行動の実行の有無を判定することは、演算部１２がエネルギー消費量に基づいて日常生活行動の実行の有無を判定することの一態様として、解釈される。

＜睡眠の判定＞
次に、演算部１２による、日常生活行動の１つである「睡眠」の実行の有無の判定方法の一例について、図面を参照して説明する。図３は、睡眠の判定方法の一例について示すグラフである。なお、紙面の都合上、図３には１日分（０時から２４時）の活動度のみ示しているが、これと同じパターンの活動度が毎日繰り返されているものとする。

図３に示すように、本例の睡眠の判定方法では、演算部１２が、活動度に基づいて睡眠の実行の有無を判定する。まず、本例の睡眠の判定方法では、居住者が睡眠を実行すると想定される時間帯である睡眠時間帯（図３の例では１９時から翌日１３時まで）と、それ以外の時間帯である活動時間帯（図３の例では１３時から１８時まで）と、を設定する。

例えば、睡眠時間帯として、居住者が申告する平時に睡眠を実行する時間帯や、居住者が申告する家族情報（例えば、幼児や児童の有無、職業など）から睡眠を実行すると推定される時間帯、通常人が睡眠を実行するとされている夜間の時間帯などを、適用することが可能である。また例えば、睡眠時間帯として、エネルギー消費量データが示すエネルギー消費量（例えば、活動度）の特徴に基づいて算出される時間帯を、適用することも可能である。具体的に例えば、複数日分の活動度を比較して、およそ活動度が低下する傾向が認められる時間帯を、睡眠時間帯として適用することが可能である。

本例の睡眠の判定方法では、演算部１２が、睡眠時間帯であって、活動度が睡眠検出用閾値Ａ_１を下回った期間を検出すると、当該期間に睡眠が実行されたと判定する。この場合、演算部１２は、睡眠時間帯であって活動度が睡眠検出用閾値Ａ_１を下回っている期間に睡眠が実行されたと判定し、それ以外の時間帯である活動時間帯であって活動度が睡眠検出用閾値Ａ_１を下回った期間には睡眠が実行されていない（居住者が不在である）と判定する。

さらに、本例の睡眠の判定方法では、睡眠時間帯が開始する時刻（図３の例では１９時）を開始時刻Ｔ_Ｓ、睡眠時間帯が終了する時刻（図３の例では１３時）を終了時刻Ｔ_Ｅ、開始時刻Ｔ_Ｓ及び終了時刻Ｔ_Ｅの間の所定の時刻（図３の例では３時）を境界時刻Ｔ_Ｄとして設定する。そして、演算部１２は、開始時刻Ｔ_Ｓ以後かつ境界時刻Ｔ_Ｄ以前に活動度が睡眠検出用閾値Ａ_１を下回った時刻から、境界時刻Ｔ_Ｄ以後かつ終了時刻Ｔ_Ｅ以前であって活動度が睡眠検出用閾値Ａ_１を初めて上回った時刻までの期間に、睡眠が実行されたと判定する。

本例の睡眠の判定方法では、睡眠時間帯及び活動時間帯を設定して判定することによって、居住者が睡眠を実行している期間（図３の例では２２時から翌日６時）を、居住者が不在である期間（図３の例では１４時から１７時）と区別して、判定することが可能となる。

さらに、本例の睡眠の判定方法では、睡眠時間帯に開始時刻Ｔ_Ｓ、境界時刻Ｔ_Ｄ及び終了時刻Ｔ_Ｅを設定して判定することによって、睡眠時間帯であって居住者が睡眠を実行している期間（図３の例では２２時から翌日６時）を、睡眠時間帯であって居住者が不在である期間（図３の例では８時から１２時）と区別して、判定することが可能となる。

なお、演算部１２が、睡眠時間帯（特に、開始時刻Ｔ_Ｓ以後かつ境界時刻Ｔ_Ｄ以前）において、睡眠の実行を判定する際に、活動度が所定の時間（例えば、数時間）以上継続して睡眠検出用閾値Ａ_１を下回っている期間を検出しなければ、睡眠が実行されたと判定しなくてもよい。

このように判定すると、睡眠時間帯において、何らかの要因で一時的に活動度が低下した期間を、睡眠が実行された期間として判定することを抑制することが可能となる。

また、演算部１２が、睡眠時間帯及び当該睡眠時間帯の直前の活動時間帯で、活動度が睡眠検出用閾値Ａ_１を上回っていないことを検出した場合、当該睡眠時間帯に睡眠が実行されておらず、居住者が不在であると判定してもよい。

このように判定すると、睡眠時間帯の前後において活動度が継続して低いことから、居住者が居宅に帰宅していないと推定される場合において、睡眠が実行されたと判定されることを抑制することが可能となる。

＜炊事の判定＞
次に、演算部１２による、日常生活行動の１つである「炊事」の実行の有無の判定方法の一例について、図面を参照して説明する。図４は、炊事の判定方法の一例について示すグラフである。なお、図４（ａ）は、１６時から２４時における活動度の時間的な変動を示すグラフであり、図４（ｂ）は、１６時から２４時におけるガス消費量を示すグラフである。

図４に示すように、本例の炊事の判定方法では、演算部１２が、活動度及びガス消費量の両者に基づいて、炊事の実行の有無を判定する。特に、演算部１２は、活動度及びガス消費量のそれぞれについて、炊事の実行時における特徴を有して重複している期間に、炊事が実行されたと判定する。

具体的に、演算部１２は、活動度が炊事検出用電力量閾値Ａ_２を上回り、かつ、ガス消費量が炊事検出用ガス量閾値Ｇ_２を上回る期間（図４の例では１８時から１９時）を検出すると、当該期間に炊事が実行されたと判定する。

なお、図４に示す例では、居住者が炊事を実行する場合、換気扇や照明、電子レンジ、オーブンなどの機器が使用されるとともに、冷蔵庫の開閉などが生じることによって、消費電力の上昇が想定されるため、炊事検出用電力量閾値Ａ_２を睡眠検出用閾値Ａ_１よりも大きい値としている。また、図４に示す例では、僅かなガス消費量で炊事することが想定されるため、炊事検出用ガス量閾値Ｇ_２を０ｍ^３としている。

＜入浴の判定＞
次に、演算部１２による、日常生活行動の１つである「入浴」の実行の有無の判定方法の一例について、図面を参照して説明する。図５は、入浴の判定方法の一例について示すグラフである。なお、図５（ａ）は、１６時から２４時における活動度の時間的な変動を示すグラフであり、図５（ｂ）は、１６時から２４時におけるガス消費量を示すグラフである。

図５に示すように、本例の入浴の判定方法も、上述した炊事の判定方法の例と同様である。即ち、演算部１２が、活動度及びガス消費量の両者に基づいて、入浴の実行の有無を判定する。特に、演算部１２は、活動度及びガス消費量のそれぞれについて、入浴の実行時における特徴を有して重複している期間に、入浴が実行されたと判定する。

具体的に、演算部１２は、活動度が入浴検出用電力量閾値Ａ_３を上回り、かつ、ガス消費量が入浴検出用ガス量閾値Ｇ_３を上回る期間（図５の例では２０時から２１時）を検出すると、当該期間に入浴が実行されたと判定する。

なお、図５に示す例では、居住者が入浴を実行する場合、浴室以外の照明等の機器が停止させられることにより、消費電力が小さくなることが想定されるため、入浴検出用電力量閾値Ａ_３を睡眠検出用閾値Ａ_１と同じ大きさとしている。また、図５に示す例では、入浴時にガス消費量が大きくなることが想定されるため、入浴検出用ガス量閾値Ｇ_３を０ｍ^３よりも大きい値としている。

また、図４及び図５に示すそれぞれの例のように、炊事検出用電力量閾値Ａ_２を入浴検出用電力量閾値Ａ_３よりも大きい値にするとともに、炊事検出用ガス量閾値Ｇ_２を入浴検出用ガス量閾値Ｇ_３よりも小さい値にすることで、演算部１２が、炊事と入浴とを区別して判定することが可能となる。

＜変形等＞
［１］ 図３〜図５に例示した睡眠、炊事及び入浴の判定方法は、正規化した電力消費量（活動度）に基づいて判定を行うものであるが、正規化していない電力消費量に基づいて判定を行ってもよい。ただし、上述のように、正規化した電力消費量に基づいて判定を行うことで、演算部１２の判定精度を向上させることが可能となる。

［２］ 図４及び図５に例示した炊事及び入浴の判定方法は、電力消費量及びガス消費量に基づいて判定を行うものであるが、電力消費量（電力消費量を正規化した活動度を含む）のみに基づいて判定を行ってもよい。ただし、電力消費量及びガス消費量といった複数のエネルギー消費量に基づいて判定を行うことで、多面的な判定が可能となるため、判定精度を向上させることが可能となる。

また、図４及び図５に例示した炊事及び入浴の判定方法は、電力消費量（活動度）及びガス消費量のそれぞれにおいて、炊事または入浴の実行時における特徴を有して重複している期間のみ、炊事または入浴が実行されたと判定するものである。しかし、これに加えて、電力消費量及びガス消費量の一方から検出される炊事または入浴の実行時における特徴を有した期間についても、炊事または入浴が実行されたと判定してもよい。

ただし、上述のように、炊事または入浴の実行時における特徴を有して重複している期間のみ、炊事または入浴が実行されたと判定すると、炊事または入浴の実行の有無を、精度良く区別して判定することが可能になる。

また、図４及び図５に例示した炊事及び入浴の判定方法は、正規化した電力消費量（活動度）と正規化していないガス消費量とに基づいて判定を行うものであるが、正規化した電力消費量と正規化したガス消費量とに基づいて判定を行ってもよい。

ただし、ガスを常時消費する機器や、ガス機器の待機時におけるガスの消費が想定され難いため、電力消費量とは異なり、ガス消費量についてまで正規化する効果は小さい。そのため、図４及び図５に例示した炊事及び入浴の判定方法のように、電力消費量を正規化してガス消費量を正規化しないこととすると、無用な演算処理を避けることができるため、好ましい。

［３］ 図２に例示した活動度の算出方法は、１種類のエネルギー消費量（電力消費量）に基づいて活動度を算出するものであるが、複数種類のエネルギー消費量を合成したエネルギー消費量（例えば、電力消費量及びガス消費量の加重加算値など）に基づいて活動度を算出してもよい。またこの場合、演算部１２が、図２に例示した算出方法と同様の方法により、合成後のエネルギー消費量を正規化することで、活動度を算出してもよい。

また、演算部１２が、正規化していない合成後のエネルギー消費量に基づいて、居住者の行動を判定してもよい。

［４］ 上述の実施形態では、調理及び給湯の熱源がガスである居宅について想定しているが、調理及び給湯の熱源が電力である居宅（いわゆる、オール電化住宅）であっても、行動判定システム１は利用可能である。この場合において、図４及び図５に例示したように炊事及び入浴の実行の有無を判定するためには、行動判定システム１が、ガス消費量の代わりに電力消費量（または、活動度）から、炊事及び入浴の実行時における特徴（例えば、電気調理器や電気給湯器の使用に伴う電力消費量の変動）を有する期間を検出すればよい。

［５］ ある日常生活行動の実行時における特徴を有する期間が、他の日常生活行動の実行時における特徴をも有する場合、行動判定システム１が、当該期間について、事前に設定されている優先度が高い日常生活行動が実行されたと判定してもよい。

具体的に例えば、炊事よりも入浴の方が高い優先度が設定されている場合において、炊事の実行時における特徴と、入浴の実行時における特徴と、の両者を有する期間が検出されると、行動判定システム１が、当該期間において入浴が実行されたと判定してもよい。

［６］ 上述の実施形態では、エネルギー消費量データが、電力消費量の時間的な変動と、ガス消費量の時間的な変動と、のそれぞれを別々に示すものとして説明したが、これらの一方のみを示すものであってもよいし、これらとは異なる種類のエネルギーや資源の消費量（例えば、水道の消費量）の時間的な変動を示すものであってもよい。

本発明は、居住者の行動を判定する行動判定システムや、当該行動判定システムの判定結果を利用したセキュリティシステム及び居住者見守りシステムに、利用可能である。

１ ： 行動判定システム
１１ ： データベース
１２ ： 演算部
２０ ： エネルギー消費量計測器
３０ ： 判定結果データ利用部（監視制御部、異変検出部）

Claims (12)

1. 居宅で消費されるエネルギー量であるエネルギー消費量の時間的な変動を示すエネルギー消費量データを記録するデータベースと、
   前記データベースから前記エネルギー消費量データを取得して演算処理をすることで、前記居宅の居住者による、睡眠、炊事及び入浴の少なくとも１つが含まれる日常生活行動の実行の有無を判定し、その判定結果を示す判定結果データを出力する演算部と、を備え、
   前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記エネルギー消費量について、前記日常生活行動の実行時における特徴を有した期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定することを特徴とする行動判定システム。
2. 前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記エネルギー消費量を、所定の期間における前記エネルギー消費量の最大値及び最小値を用いて正規化し、
   前記演算部は、正規化した時系列の前記前記エネルギー消費量について、前記日常生活行動の実行時における特徴を有した期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定することを特徴とする請求項１に記載の行動判定システム。
3. 前記日常生活行動に睡眠が含まれており、
   前記演算部は、所定の時間帯である睡眠時間帯であって、前記エネルギー消費量が睡眠検出用閾値を下回っている期間を検出すると、当該期間に睡眠が実行されたと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の行動判定システム。
4. 前記睡眠時間帯が開始する時刻を開始時刻、前記睡眠時間帯が終了する時刻を終了時刻、前記開始時刻及び前記終了時刻の間の所定の時刻を境界時刻とするとき、
   前記演算部は、前記開始時刻以後かつ前記境界時刻以前に前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を下回った時刻から、前記境界時刻以後かつ前記終了時刻以前であって前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を初めて上回った時刻までの期間に、睡眠が実行されたと判定することを特徴とする請求項３に記載の行動判定システム。
5. 前記演算部は、前記睡眠時間帯であって、前記エネルギー消費量が所定の時間以上継続して睡眠検出用閾値を下回っている期間を検出すると、当該期間に睡眠が実行されたと判定することを特徴とする請求項３または４に記載の行動判定システム。
6. 前記睡眠時間帯以外の時間帯を活動時間帯とするとき、
   前記演算部は、前記睡眠時間帯及び当該睡眠時間帯の直前の前記活動時間帯で、前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を上回っていないことを検出すると、当該睡眠時間帯に睡眠が実行されなかったと判定することを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の行動判定システム。
7. 前記エネルギー消費量データが、前記居宅で消費される電力量である電力消費量と、前記居宅で消費されるガス量であるガス消費量と、のそれぞれの時間的な変動を別々に示すものであり、
   前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記電力消費量と、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記ガス消費量と、のそれぞれについて、前記日常生活行動の実行時における特徴を有して重複している期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の行動判定システム。
8. 前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記電力消費量を、所定の期間における前記電力消費量の最大値及び最小値を用いて正規化し、
   前記演算部は、正規化した前記電力消費量と、前記ガス消費量と、のそれぞれについて、前記日常生活行動の実行時における特徴を有して重複している期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定することを特徴とする請求項７に記載の行動判定システム。
9. 前記日常生活行動に炊事が含まれており、
   前記演算部は、前記電力消費量が炊事検出用電力量閾値を上回り、かつ、前記ガス消費量が炊事検出用ガス量閾値を上回る期間を検出すると、当該期間に炊事が実行されたと判定することを特徴とする請求項７または８に記載の行動判定システム。
10. 前記日常生活行動に入浴が含まれており、
    前記演算部は、前記電力消費量が入浴検出用電力量閾値を上回り、かつ、前記ガス消費量が入浴検出用ガス量閾値を上回る期間を検出すると、当該期間に入浴が実行されたと判定することを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載の行動判定システム。
11. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の前記行動判定システムと、
    前記行動判定システムが出力する判定結果データに基づいて、前記居宅の監視状態を制御する監視制御部と、
    を備えたことを特徴とするセキュリティシステム。
12. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の前記行動判定システムと、
    前記行動判定システムが出力する判定結果データに基づいて、前記居住者の異変を検出する異変検出部と、
    を備えたことを特徴とする居住者見守りシステム。

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