JP2016087346A - Program, information processing device, information processing method, and information processing system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、プログラム、情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理システムに関する。 The present invention relates to a program, an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing system.
従来、歩行動作の空間的及び時間的パラメータを被験者に大きな負担をかけることなく取得する技術が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。
2. Description of the Related Art Conventionally, techniques for acquiring spatial and temporal parameters of walking motion without placing a heavy burden on a subject are known (see, for example,
しかしながら、従来の技術では装置が大がかりになってしまう。 However, the conventional technology makes the apparatus large.
一つの側面では、簡易な構成で歩行時の異常を容易に判断することが可能なプログラム等を提供することにある。 One aspect of the present invention is to provide a program or the like that can easily determine abnormalities during walking with a simple configuration.
一つの案では、プログラムは、靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータを取得し、取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断し、異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。 In one plan, the program acquires data output with walking from a pressure sensor attached to a shoe, determines whether or not walking is abnormal based on the acquired data, and determines that it is abnormal, Causes a computer to execute processing for outputting abnormality information indicating abnormality.
一つの側面では、簡易な構成で歩行時の異常を容易に判断することが可能となる。 In one aspect, it is possible to easily determine abnormalities during walking with a simple configuration.
実施の形態１
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。図１は情報処理システムのハードウェア群を示す説明図である。情報処理システムは情報処理装置１、通信装置２、及び靴３を含む。情報処置装置１及び通信装置２は、インターネット、公衆回線網、またはＬＡＮ（Local Area Network）等の通信網Ｎを介して接続されている。情報処理装置１はサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータ等である。以下では情報処理装置１をサーバコンピュータ１と読み替えて説明する。
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is an explanatory diagram showing a hardware group of the information processing system. The information processing system includes an
通信装置２は、ユーザが所持するパーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、デジタルカメラ、モバイルルータまたはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。以下では通信装置２を携帯電話２に適用する例を挙げて説明する。靴３は後述するように圧力センサが設けられている。歩行に伴い出力されるデータ（以下、歩行データという）は靴３から携帯電話２に送信される。靴３と携帯電話２とは無線または有線で情報の送受信が行われる。実施形態では一例としてBluetooth（登録商標）を用いた近距離無線通信を行うものとして説明する。
The
歩行データは、サーバコンピュータ１へ送信される。なお、靴３から直接サーバコンピュータ１へ歩行データを送信するようにしても良い。サーバコンピュータ１は受信した歩行データに基づき、歩行が異常か否かを判断する。異常と判断した場合、サーバコンピュータ１は携帯電話２を介して靴３に歩行異常を示す異常情報を出力する。靴３は異常情報を受信した場合、振動等により、例えばホームを酔った状態で歩行するユーザに注意を喚起する。以下詳細を説明する。
The walking data is transmitted to the
図２は靴３のハードウェア群を示すブロック図である。靴３は制御部としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、圧力センサ３２、バッテリ３３、モータ３４、及び通信部としての通信モジュール３５等を含む。ＣＰＵ３１は、バス３７を介してハードウェア各部と接続されている。圧力センサ３２は、歩行に伴い増減する負荷を示す歩行データを出力する。圧力センサ３２は、靴３のソール部分に取り付けられる。実施形態では圧力センサ３２を一つ用いる例を示すが、複数箇所に設けても良い。また圧力センサ３２等を含む各ハードウェアは、靴３のソールに取り付ける形態に限るものではない。取り外すことが可能な靴３の中敷きに圧力センサ３２等を取り付ける形態であっても良い。
FIG. 2 is a block diagram showing a hardware group of the
バッテリ３３はハードウェア各部に電源を供給する。通知部としてのモータ３４は、通信モジュール３５を介して異常情報を受け付けた場合に、駆動し、モータ３４の駆動に伴う振動によって、ユーザに異常を通知する。実施形態では、モータ３４を用いる例を挙げたが、異常をユーザに通知するものであればこれに限らない。例えば、スピーカによる音声通知、発光素子による光を用いた通知、パルス発生器等による電気刺激を用いた通知であっても良い。
The
通信モジュール３５は携帯電話２との間で情報の送受信を行うBluetooth（登録商標）モジュールであり、歩行データ及び異常情報の送受信を行う。
The
図３は、携帯電話２のハードウェア群を示すブロック図である。携帯電話２は制御部としてのＣＰＵ２１、ＲＡＭ(Random Access Memory)２２、入力部２３、表示部２４、記憶部２５、通信部２６、時計部２８、通信モジュール２９、スピーカ２１０及びマイク２１１等を含む。ＣＰＵ２１は、バス２７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ２１は記憶部２５に記憶された制御プログラム２５Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ２２は例えばＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ(Dynamic RAM)、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ２２は、記憶部としても機能し、ＣＰＵ２１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。
FIG. 3 is a block diagram showing a hardware group of the
入力部２３はマウスまたはキーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報をＣＰＵ２１へ出力する。表示部２４は液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイ等であり、ＣＰＵ２１の指示に従い各種情報を表示する。データ出力部としての通信部２６は通信モジュールであり、通信網Ｎを介してサーバコンピュータ１等との間で情報の送受信を行う。時計部２８は日時をＣＰＵ２１へ出力する。記憶部２５はハードディスクまたは大容量メモリであり、制御プログラム２５Ｐ等を格納している。
The
データ取得部としての通信モジュール２９は靴３の通信モジュール３５との間で情報の送受信を行うBluetooth（登録商標）モジュールであり、歩行データ及び異常情報の送受信を行う。スピーカ２１０は、音声データを出力する。マイク２１１は、入力された音声データをＣＰＵ２１へ出力する。
The
図４は、サーバコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。サーバコンピュータ１は制御部としてのＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、入力部１３、表示部１４、記憶部１５、通信部１６、及び時計部１８等を含む。ＣＰＵ１１は、バス１７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ１１は記憶部１５に記憶された制御プログラム１５Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ１２は例えばＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ(Dynamic RAM)、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ１２は、記憶部としても機能し、ＣＰＵ１１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。
FIG. 4 is a block diagram illustrating a hardware group of the
入力部１３はマウスまたはキーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報をＣＰＵ１１へ出力する。表示部１４は液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイ等であり、ＣＰＵ１１の指示に従い各種情報を表示する。通信部１６は通信モジュールであり、通信網Ｎを介して携帯電話２との間で情報の送受信を行う。時計部１８は日時をＣＰＵ１１へ出力する。記憶部１５はハードディスクまたは大容量メモリであり、制御プログラム１５Ｐ等を格納している。
The
図５は歩行データの時間的変化を示すグラフである。横軸は時間であり、縦軸は圧力である。なお、単位は省略している。サーバコンピュータ１のＣＰＵ１１は、通信部１６を介して、携帯電話２から出力される歩行データを時系列で受信する。ＣＰＵ１１は取得した歩行データに基づき、歩行が異常か否かを判断する。本実施形態では歩行データのピーク値の周期の分散値に基づき、異常か否かを判断する例を説明する。ＣＰＵ１１はサンプリング期間（例えば１秒間）における歩行データからピーク値を有する時点を複数算出する。具体的には、歩行データの傾きが正から負へ移行した時点及び個数を抽出する。ＣＰＵ１１は、抽出した２時点間の差分を算出する。なお、本実施形態では１秒間に５０回程度のサンプリングを行う圧力センサ３２を用いる例を示すが、これに限るものではない。
FIG. 5 is a graph showing temporal changes in walking data. The horizontal axis is time, and the vertical axis is pressure. The unit is omitted. The
ＣＰＵ１１は、差分の平均値を算出する。ＣＰＵ１１は各差分から平均値を除した値を２乗した値の総和を求める。ＣＰＵ１１は総和を、求めたピークの個数から１減じた値で除算することで、分散値を求める。なお、ＣＰＵ１１はさらに分散値の平方根を求め、標準偏差を求めるようにしても良い。ＣＰＵ１１は、閾値を記憶部１５から読み出す。ＣＰＵ１１は、分散値が閾値より大きい場合、異常と判断する。ＣＰＵ１１は、異常と判断した場合、異常情報を、通信部１６を介して、携帯電話２へ出力する。携帯電話２のＣＰＵ２１は、異常情報を、通信部２６を介して受信した場合、通信モジュール２９を介して、異常情報を靴３へ出力する。靴３は通信モジュール３５を介して、異常情報を受信した場合、ＣＰＵ３１は、モータ３４を駆動する。ＣＰＵ３１は靴３を履くユーザに、異常歩行であることを通知する。
The
以上のハードウェア群において各種ソフトウェア処理を、フローチャートを用いて説明する。図６及び図７は異常判断処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、圧力センサ３２から出力される歩行データを、通信モジュール３５を介して、携帯電話２へ出力する（ステップＳ６１）。ＣＰＵ２１は、歩行データを受信する（ステップＳ６２）。ＣＰＵ２１は、歩行データをサーバコンピュータ１へ出力する（ステップＳ６３）。ＣＰＵ１１は、歩行データを受信する（ステップＳ６４）。
Various software processes in the above hardware group will be described with reference to flowcharts. 6 and 7 are flowcharts showing the procedure of the abnormality determination process. CPU31 outputs the walk data output from the
ＣＰＵ１１は、歩行データをＲＡＭ１２に展開する（ステップＳ６５）。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する（ステップＳ６６）。ＣＰＵ１１は、ピーク値間の周期を算出する（ステップＳ６７）。ＣＰＵ１１は、ピーク値の周期の分散値を算出する（ステップＳ６８）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す（ステップＳ６９）。
The
ＣＰＵ１１は、分散値が閾値以上か否かを判断する（ステップＳ７１）。ＣＰＵ１１は、閾値以上でないと判断した場合（ステップＳ７１でＮＯ）、正常な歩行であるとして処理をステップＳ６４へ戻す。ＣＰＵ１１は、閾値以上であると判断した場合（ステップＳ７１でＹＥＳ）、処理をステップＳ７２へ移行させる。ＣＰＵ１１は、異常情報を、通信部１６を介して携帯電話２へ出力する（ステップＳ７２）。なお、複数の圧力センサ３２を用いる場合、一つの圧力センサ３２の歩行データの分散値を用いるほか、複数の圧力センサ３２の歩行データの分散値を用いても良い。この場合、複数の分散値の平均値を閾値と比較するようにすればよい。また左右の靴３の圧力センサ３２を用いても良いことはもちろんである。
The
ＣＰＵ２１は、異常情報を受信する（ステップＳ７３）。ＣＰＵ２１は、通信モジュール２９を介して靴３へ、異常情報を出力する（ステップＳ７４）。なお、異常情報は携帯電話２にて出力するようにしても良い。例えば、ＣＰＵ２１は、表示部２４に異常を示すテキスト文または画像を表示する。その他、ＣＰＵ２１は、スピーカ２１０から異常を示す警告音を出力する。またＣＰＵ２１は、図示しないモータを駆動し、振動によってユーザに異常を促すようにしても良い。
The
ＣＰＵ３１は、通信モジュール３５を介して、異常情報を受信する（ステップＳ７５）。ＣＰＵ３１は、異常情報の受信をトリガに、モータ３４を駆動する（ステップＳ７６）。これにより、簡易なシステムで異常歩行をユーザに知らせることが可能となる。また分散値を用いることで、容易に異常の有無を判断することが可能となる。
The
実施の形態２
実施の形態２は靴３の前後に圧力センサ３２を設ける形態に関する。図８は靴３の圧力センサ３２の取り付け状態を示す説明図である。靴３の前方には前方圧力センサ３２Ｆが設けられ、後方には後方圧力センサ３２Ｂ（以下、場合により３２で代表する）が設けられている。図９は２つの圧力センサ３２の歩行データの時間的変化を示すグラフである。横軸は時間であり、縦軸は圧力である。なお、単位は省略している。実線の系列は前方圧力センサ３２Ｆに対応する歩行データ（以下、前方歩行データという）であり、点線の系列は後方圧力センサ３２Ｂに対応する歩行データ（以下、後方歩行データという）である。
The second embodiment relates to a mode in which
図９の、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３は前方歩行データのピーク値を示す。Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３は後方歩行データのピーク値を示す。ＣＰＵ１１は、前方歩行データ及び後方歩行データの差分に基づき、異常が存在するか否かを判断する。以下では、差分の平均値に基づき異常が存在するか否かを判断する例を示すが、これに限るものではない。差分の分散値または標準偏差に基づき異常が存在するか否かを判断しても良い。
In FIG. 9, F1, F2, and F3 indicate peak values of the forward walking data. B1, B2, and B3 indicate peak values of backward walking data. The
図１０及び図１１は異常判定処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ６３以降の処理として以下の処理を実行しても良い。ＣＰＵ１１は、前方圧力センサ３２Ｆの歩行データを取得する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ１１は、後方圧力センサ３２Ｂの歩行データを取得する（ステップＳ１０２）。ＣＰＵ１１は、一定時間分の前方及び後方の歩行データをＲＡＭ１２に展開する（ステップＳ１０３）。ＣＰＵ１１は、前方歩行データのピーク値及びピーク時の時間を取得する（ステップＳ１０４）。
10 and 11 are flowcharts showing the procedure of the abnormality determination process. The following processing may be executed as processing after step S63. CPU11 acquires the walk data of the
ＣＰＵ１１は、後方歩行データのピーク値及びピーク時の時間を取得する（ステップＳ１０５）。ＣＰＵ１１は、最も時間的に近接する前方及び後方の歩行データのピーク値の組み合わせを抽出する（ステップＳ１０６）。ＣＰＵ１１は、組み合わせに係る前後のピーク値の差分を算出する（ステップＳ１０７）。ＣＰＵ１１は、全ての組み合わせについて差分を算出する処理を終えたか否かを判断する（ステップＳ１０８）。ＣＰＵ１１は、処理を終えていないと判断した場合（ステップＳ１０８でＮＯ）、処理をステップＳ１０７へ戻す。これにより、各組み合わせの差分が求まる。
The
ＣＰＵ１１は、全ての組み合わせについて処理を終了したと判断した場合（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、処理をステップＳ１０９へ移行させる。ＣＰＵ１１は、各組み合わせの差分の合計値を、組み合わせ数で除し、差分の平均値を算出する（ステップＳ１０９）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す（ステップＳ１１１）。本実施形態における閾値は例えば、上限となる上限閾値と下限となる下限閾値とが読み出される。ＣＰＵ１１は、平均値が読み出した閾値の範囲外か否かを判断する（ステップＳ１１２）。ＣＰＵ１１は、閾値の範囲外でないと判断した場合（ステップＳ１１２でＮＯ）、すなわち、平均値が上限閾値と下限閾値との間である場合、処理をステップＳ１０１へ戻す。
If the
ＣＰＵ１１は、平均値が閾値の範囲外であると判断した場合（ステップＳ１１２でＹＥＳ）、処理をステップＳ１１３へ移行させる。ＣＰＵ１１は、異常情報を、携帯電話２へ出力する（ステップＳ１１３）。これにより、より精度良く異常歩行を検出することが可能となる。
If the
本実施の形態２は以上の如きであり、その他は実施の形態１と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。 The second embodiment is as described above, and the other parts are the same as those of the first embodiment. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
実施の形態３
実施の形態３は、時系列の歩行データのピーク値に基づき異常か否かを判断する形態に関する。図１２は異常判断処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、携帯電話２から歩行データを受信する（ステップＳ１２１）。
The third embodiment relates to a mode for determining whether or not there is an abnormality based on the peak value of time-series walking data. FIG. 12 is a flowchart showing the procedure of the abnormality determination process. CPU11 receives walk data from mobile phone 2 (Step S121).
ＣＰＵ１１は、歩行データをＲＡＭ１２に展開する（ステップＳ１２２）。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する（ステップＳ１２３）。ＣＰＵ１１は、ピーク値の分散値を算出する（ステップＳ１２４）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す（ステップＳ１２５）。
The
ＣＰＵ１１は、分散値が閾値以上か否かを判断する（ステップＳ１２６）。ＣＰＵ１１は、閾値以上でないと判断した場合（ステップＳ１２６でＮＯ）、正常な歩行であるとして処理をステップＳ１２１へ戻す。ＣＰＵ１１は、閾値以上であると判断した場合（ステップＳ１２６でＹＥＳ）、処理をステップＳ１２７へ移行させる。ＣＰＵ１１は、異常情報を、通信部１６を介して携帯電話２へ出力する（ステップＳ１２７）。これにより、簡易な処理により、異常の有無を早期に検出することが可能となる。
The
なお、本実施形態ではピーク値の分散値を用いたが、実施の形態１のピーク値の周期の分散値を併せて用いても良い。例えば、ＣＰＵ１１は、ピーク値の分散値及び周期の分散値の双方が閾値を超えると判断した場合、異常情報を出力するようにすれば良い。また、いずれか一方が閾値を超えた場合は、異常情報よりも軽度である事を示す警告情報を出力するようにしても良い。また実施の形態２の前後のピーク値の差分を併せて用いても良く、実施の形態１から３の方式を単独、または、適宜組み合わせても良い。また上述の実施形態では、サーバコンピュータ１が異常の有無を判断したが、これに限るものではない。例えば、携帯電話２が同様の処理を行うことにより異常の有無を判断するようにしても良い。
In this embodiment, the dispersion value of the peak value is used. However, the dispersion value of the period of the peak value of
本実施の形態３は以上の如きであり、その他は実施の形態１から２と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。 The third embodiment is as described above, and the others are the same as in the first and second embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
実施の形態４
実施の形態４は通信装置として通信ビーコン（以下、ビーコンと省略する）を用いる形態に関する。図１３は実施の形態４に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。情報処理システムは、ビーコン４、サーバコンピュータ１及び監視装置５（他の情報処理装置）等を含む。ビーコン４はBluetooth(登録商標)通信規格により、靴３と情報の送受信を行う。ビーコン４は、駅ホーム、工場、研究施設、刑務所等、監視が必要な箇所に設置される。ビーコン４は通信範囲内に属した靴３から取得した歩行データを、通信網Ｎを介してサーバコンピュータ１へ出力する。監視装置５は例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、携帯電話機、ＰＤＡ、施設管理室内の監視制御装置等である。監視装置５は通信網Ｎを介してサーバコンピュータ１に接続されている。サーバコンピュータ１は、歩行データが異常と判断した場合、異常情報を監視装置５へ出力する。以下詳細を説明する。
The fourth embodiment relates to a form in which a communication beacon (hereinafter abbreviated as a beacon) is used as a communication device. FIG. 13 is an explanatory diagram showing an outline of the information processing system according to the fourth embodiment. The information processing system includes a
監視装置５は例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、携帯電話機、ＰＤＡ、施設管理室内の監視制御装置等である。監視装置５は通信網Ｎを介してサーバコンピュータ１に接続されている。サーバコンピュータ１は、歩行データが異常と判断した場合、異常情報を監視装置５へ出力する。以下詳細を説明する。
The
本実施形態では、一例として、研究施設にビーコン４を複数設置する形態について説明する。ビーコン４は図１３に示すように、セキュリティレベルを高く維持する必要がエリアに分散配置される。ビーコン４は通信強度の設定が可能であり、本実施形態では半径約５ｍであるものとして説明する。なお、数値はあくまで一例であり、これに限るものではない。靴３は研究施設の入館時に各来客者に貸与されるものである。
In the present embodiment, a mode in which a plurality of
図１４は靴３のハードウェア群を示す説明図である。新たに靴ＩＤ記憶部３６が設けられている。靴ＩＤ記憶部３６は例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ等であり、靴３を特定するための固有の識別情報（以下、靴ＩＤという）を記憶している。ＣＰＵ３１は、ビーコン４の通信エリア内に靴３が属した場合、通信モジュール３５を介して、靴ＩＤ記憶部３６に記憶した靴ＩＤをビーコン４へ出力する。なお、上述した実施形態と異なりモータ３４は特段設けられていない。本実施形態では、来客者の歩行異常を検出した場合に、監視装置５へ通知する例を示すがこれに限るものではない。靴３にモータ３４を設け、異常と判断した場合に、モータ３４を動作させても良い。
FIG. 14 is an explanatory diagram showing a hardware group of the
図１５はビーコン４のハードウェア群を示すブロック図である。ビーコン４はＣＰＵ４１、ＲＡＭ４２、通信部４６、及び通信モジュール４５等を含む。ＣＰＵ４１はＲＡＭ４２に記憶された制御プログラム４２Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ４２は例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ４２は、ＣＰＵ４１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。
FIG. 15 is a block diagram showing a hardware group of the
ＲＡＭ４２には、制御プログラム４２Ｐの他、ビーコンＩＤ記憶部４２１が設けられている。ビーコンＩＤ記憶部４２１には、ビーコン４を特定するための固有のビーコン識別情報（以下、ビーコンＩＤという）が記憶されている。
In addition to the
データ取得部としての通信モジュール４５はBluetooth（登録商標）規格により、靴３の通信モジュール３５とデータの送受信を行う。通信モジュール４５は、靴３の通信モジュール３５から、歩行データ及び靴ＩＤを受信する。データ出力部としての通信部４６は、通信網Ｎを介して有線または無線によりサーバコンピュータ１との間で情報を送受信する。ＣＰＵ４１は、受信した靴ＩＤ及び歩行データを、ビーコンＩＤと共に、通信部４６を介して、サーバコンピュータ１へ送信する。
The
図１６は監視装置５のハードウェア群を示すブロック図である。監視装置５は制御部としてのＣＰＵ５１、ＲＡＭ５２、入力部５３、表示部５４、記憶部５５、通信部５６、及び時計部５８等を含む。ＣＰＵ５１は、バス５７を介してハードウェア各部と接続されている。ＣＰＵ５１は記憶部５５に記憶された制御プログラム５５Ｐに従いハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ５２は例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ５２は、記憶部としても機能し、ＣＰＵ５１による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。
FIG. 16 is a block diagram illustrating a hardware group of the
入力部５３はマウスまたはキーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報をＣＰＵ５１へ出力する。表示部５４は液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイ等であり、ＣＰＵ５１の指示に従い各種情報を表示する。通信部５６は通信モジュールであり、通信網Ｎを介してサーバコンピュータ１との間で情報の送受信を行う。時計部５８は日時をＣＰＵ５１へ出力する。記憶部５５はハードディスクまたは大容量メモリであり、制御プログラム５５Ｐ等を格納している。
The
記憶部５５には、さらに靴ファイル５５１及びビーコンファイル５５２が設けられている。図１７は靴ファイル５５１のレコードレイアウトを示す説明図である。靴ファイル５５１は靴ＩＤフィールド及び氏名フィールド等を含む。靴ＩＤに対応付けて、来客者の氏名が記憶されている。ＣＰＵ５１は、受付等にて登録された来客者の氏名及び当該来客者に貸し出した靴３の靴ＩＤを、入力部５３等を介して、靴ファイル５５１に記憶する。
The
図１８はビーコンファイル５５２のレコードレイアウトを示す説明図である。ビーコンファイル５５２はビーコンＩＤフィールド及び設置場所フィールド等を含む。ビーコンＩＤに対応付けて、ビーコン４を設置した場所が記憶されている。ユーザは入力部５３から、ビーコンＩＤに対応付けてビーコン４を設置した場所を入力する。ＣＰＵ５１は、入力されたビーコンＩＤ及びビーコン４の設置場所を対応付けてビーコンファイル５５２に記憶する。なお、靴ファイル５５１等は、ＲＡＭ５２に記憶するほか、通信網Ｎを介して接続されるデータベースサーバ等に記憶してもよい。
FIG. 18 is an explanatory diagram showing a record layout of the
以上のハードウェア群において、各ソフトウェア処理を、フローチャートを用いて説明する。図１９及び図２０は異常判断処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、ビーコン４の通信エリア内に属した場合、ビーコン４との通信を確立する。ＣＰＵ３１は、圧力センサ３２から出力される歩行データ及び靴ＩＤを、通信モジュール３５を介して、ビーコン４へ出力する。ビーコン４のＣＰＵ４１は、歩行データ及び靴ＩＤを受信する（ステップＳ１９１）。ＣＰＵ４１は、歩行データ、靴ＩＤ及びビーコンＩＤをサーバコンピュータ１へ出力する（ステップＳ１９２）。サーバコンピュータ１のＣＰＵ１１は、歩行データ、靴ＩＤ及びビーコンＩＤを受信する（ステップＳ１９３）。
In the above hardware group, each software process will be described using a flowchart. 19 and 20 are flowcharts showing the procedure of the abnormality determination process. The
ＣＰＵ１１は、歩行データをＲＡＭ１２に展開する（ステップＳ１９４）。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する（ステップＳ１９５）。ＣＰＵ１１は、ピーク値間の周期を算出する（ステップＳ１９６）。ＣＰＵ１１は、ピーク値の周期の分散値を算出する（ステップＳ１９７）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す（ステップＳ１９８）。
The
ＣＰＵ１１は、分散値が閾値以上か否かを判断する（ステップＳ１９９）。ＣＰＵ１１は、閾値以上でないと判断した場合（ステップＳ１９９でＮＯ）、正常な歩行であるとして処理をステップＳ１９３へ戻す。ＣＰＵ１１は、閾値以上であると判断した場合（ステップＳ１９９でＹＥＳ）、処理をステップＳ２０１へ移行させる。ＣＰＵ１１は、靴ＩＤ、ビーコンＩＤ及び異常情報を、通信部１６を介して監視装置５へ出力する（ステップＳ２０１）。なお、ステップＳ１９３からステップＳ１９９の処理は、実施の形態１から３で述べたアルゴリズム一つまたは複数組み合わせて実行すれば良い。
The
ＣＰＵ５１は、靴ＩＤ、ビーコンＩＤ及び異常情報を受信する（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ５１は、靴ＩＤに対応する氏名を靴ファイル５５１から読み出す（ステップＳ２０３）。ＣＰＵ５１は、ビーコンＩＤに対応する設置場所をビーコンファイル５５２から読み出す（ステップＳ２０４）。ＣＰＵ５１は、靴ＩＤ、氏名、ビーコンＩＤ、設置場所及び異常情報を、表示部５４へ出力する（ステップＳ２０５）。
CPU51 receives shoe ID, beacon ID, and abnormal information (Step S202). The
図２１は異常情報の出力イメージを示す説明図である。ＣＰＵ５１は、異常情報を例えばテキスト形式で「異常情報！監視エリアにて来客者の異常歩行を検出しました。」等の文章を記憶部５５から読み出し、表示部５４に表示する。さらにＣＰＵ５１は、受信した靴ＩＤ、氏名、ビーコンＩＤ及び設置場所を表示部５４に表示する。ＣＰＵ５１は、設置場所に対応する地図を表示部５４に出力しても良い。これにより、来客者に不審な動作があった場合でも検知することが可能となる。また異常な歩行を検出した場合、速やかに監視装置５に通知する事が可能となる。なお、実施の形態１で述べたように、駅ホームにビーコン４を設置することで、同様の情報処理システムを導入しても良い。
FIG. 21 is an explanatory diagram showing an output image of abnormality information. The
本実施の形態４は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態３と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。 The fourth embodiment is as described above, and the others are the same as those of the first to third embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
実施の形態５
実施の形態５は、位置に応じて閾値を設定する形態に関する。ホームドアの設置されていないホームは、ホームドアが設置されているエリア及び改札エリアよりも、閾値を小さくして、より乗客に注意を促す必要がある。また機密性を保つ必要があるエリアでは、食堂等の他のエリアよりも異常歩行を注意深く検出する必要がある。実施形態では、分散配置したビーコン４毎に異なる閾値を設定する。図２２はビーコンファイル５５２のレコードレイアウトを示す説明図である。新たに閾値フィールドが設けられている。閾値フィールドには、ビーコンＩＤ及び設置場所に対応付けて閾値が記憶されている。
The fifth embodiment relates to a mode in which a threshold is set according to a position. The platform where the home door is not installed needs to have a threshold value smaller than that of the area where the home door is installed and the ticket gate area, so that the passenger needs to be alerted more. In areas where confidentiality needs to be maintained, abnormal walking needs to be detected more carefully than other areas such as canteens. In the embodiment, a different threshold is set for each
実施の形態１及び３の分散値を用いる場合、閾値は厳しく監視するエリアほど小さくなる値を記憶している。実施の形態２の平均値を用いる場合、閾値は厳しく監視するエリアほど上限閾値及び下限閾値の幅が小さくなる値としている。本実施形態では実施の形態１の判断手法を用いる例を説明する。また本実施形態では、第１閾値及び第２閾値の２つを用いる例を挙げて説明するが、３以上の種類の閾値を用いても良い。図２２に示す第１閾値は第２閾値よりも小さな値であり、第２閾値が設定されるエリアよりも厳しい監視が必要とされるエリアにて設定される値であるものとして説明する。 When the variance values of the first and third embodiments are used, the threshold value stores a value that becomes smaller as the area to be monitored strictly. When the average value of the second embodiment is used, the threshold value is set to a value in which the width of the upper limit threshold value and the lower limit threshold value becomes smaller as the area to be monitored more strictly. In this embodiment, an example using the determination method of the first embodiment will be described. In this embodiment, an example using two of the first threshold value and the second threshold value will be described, but three or more types of threshold values may be used. The first threshold value shown in FIG. 22 is a value smaller than the second threshold value, and will be described as a value set in an area where stricter monitoring is required than an area where the second threshold value is set.
図２３は異常情報出力処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１９２の処理後以下の処理を行う。サーバコンピュータ１のＣＰＵ１１は、歩行データ、靴ＩＤ及びビーコンＩＤを受信する（ステップＳ２３１）。ＣＰＵ１１は、歩行データをＲＡＭ１２に展開する（ステップＳ２３２）。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する（ステップＳ２３３）。ＣＰＵ１１は、ピーク値間の周期を算出する（ステップＳ２３４）。ＣＰＵ１１は、ピーク値の周期の分散値を算出する（ステップＳ２３５）。ＣＰＵ１１は、ビーコンファイル５５２からステップＳ２３１で受信したビーコンＩＤに対応する閾値を読み出す（ステップＳ２３６）。
FIG. 23 is a flowchart showing a procedure of abnormality information output processing. The following process is performed after the process of step S192. The
ＣＰＵ１１は、分散値が閾値以上か否かを判断する（ステップＳ２３７）。ＣＰＵ１１は、閾値以上でないと判断した場合（ステップＳ２３７でＮＯ）、正常な歩行であるとして処理をステップＳ２３１へ戻す。ＣＰＵ１１は、閾値以上であると判断した場合（ステップＳ２３７でＹＥＳ）、処理をステップＳ２３８へ移行させる。ＣＰＵ１１は、靴ＩＤ、ビーコンＩＤ及び異常情報を、通信部１６を介して監視装置５へ出力する（ステップＳ２３８）。これにより、適宜閾値を変更することで、所定のエリアについては監視を強化することが可能となる。
The
本実施の形態５は以上の如きであり、その他は実施の形態１から４と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。 The fifth embodiment is as described above, and the other parts are the same as those of the first to fourth embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted.
実施の形態６
実施の形態６は、歩行データの履歴に基づき異常の有無を判断する形態に関する。図２４は実施の形態６に係るサーバコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。記憶部１５には、履歴ファイル１５１が設けられている。
The sixth embodiment relates to a mode for determining the presence or absence of abnormality based on the history of walking data. FIG. 24 is a block diagram illustrating a hardware group of the
図２５は履歴ファイル１５１のレコードレイアウトを示す説明図である。履歴ファイル１５１は、靴ＩＤフィールド、氏名フィールド、歩行データフィールド及び平均歩行データフィールド等を含む。履歴ファイル１５１の靴ＩＤフィールドには、靴ＩＤが記憶されている。氏名フィールドには、靴ＩＤに対応付けて当該靴ＩＤに対応する靴を履くユーザの氏名が記憶されている。歩行データフィールドには、靴ＩＤ及び取得した日時に対応付けて歩行データの履歴が記憶されている。平均歩行データフィールドには靴ＩＤに対応付けて平均歩行データが記憶されている。平均歩行データは過去に取得した歩行データの履歴に基づき算出された平均を示すデータである。
FIG. 25 is an explanatory diagram showing a record layout of the
図２６は歩行データのイメージを示す説明図である。横軸は時間であり、縦軸は圧力強度である。なお、単位は省略している。ＣＰＵ１１は、取得した歩行データから所定周期分の歩行データを抽出する。例えば、圧力が最小となる時間から、圧力が最大となる時間を経て再び圧力が最小となるまでの時間を一周期とし、１０周期の歩行データを抽出する。ＣＰＵ１１は、数日分の履歴に係る歩行データを同様に抽出する。例えば、１０日分の歩行データを抽出する。そしてＣＰＵ１１は、日毎に１０周期分の歩行データを抽出する。ＣＰＵ１１は、抽出した複数日分の歩行データに基づき、平均歩行データを算出する。図２６の太線の系列は平均歩行データの時間的変化を示す。
FIG. 26 is an explanatory diagram showing an image of walking data. The horizontal axis is time, and the vertical axis is pressure intensity. The unit is omitted. The
図２６の細線の系列は新たに取得した歩行データの時間的変化を示す。ＣＰＵ１１は、取得した歩行データのうち、圧力が最小となる時点から１０周期の歩行データを抽出する。ＣＰＵ１１は、平均歩行データと、新に取得した歩行データとの相関値を算出する。ＣＰＵ１１は、相関値の絶対値が閾値以下の場合、通常と異なる歩行をしている、または、他人が本人になりすまして靴３を履いていると判断し異常情報を出力する。なお、本実施形態では平均歩行データを用いる例を示すが、ピークの周期の平均値、ピークの平均値、または前後の圧力差の平均値の履歴と、新に取得したピークの周期の平均値、ピークの平均値、前後の圧力差の平均値の履歴とを比較するようにしても良い。
The series of thin lines in FIG. 26 shows temporal changes in newly acquired walking data. CPU11 extracts the 10-cycle walk data from the time when a pressure becomes the minimum among the acquired walk data. The
図２７は平均歩行データの算出処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、歩行データ及び靴ＩＤを、ビーコン４から受信する（ステップＳ２７１）。ＣＰＵ１１は、歩行データを靴ＩＤに対応付けて履歴ファイル１５１に記憶する（ステップＳ２７２）。ＣＰＵ１１は、履歴ファイル１５１を参照し、所定日数分の所定周期分の歩行データを抽出する（ステップＳ２７３）。ＣＰＵ１１は、抽出した歩行データの合計値を算出し、日数分で除すことで、平均歩行データを算出する（ステップＳ２７４）。ＣＰＵ１１は、算出した平均歩行データを、靴ＩＤに対応付けて履歴ファイル１５１に記憶する（ステップＳ２７５）。
FIG. 27 is a flowchart showing the procedure for calculating the average walking data. CPU11 receives walk data and shoe ID from beacon 4 (Step S271). The
図２８は異常情報の出力処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は、ビーコン４から歩行データ及び靴ＩＤを受信する（ステップＳ２８１）。ＣＰＵ１１は、歩行データをＲＡＭ１２に展開する（ステップＳ２８２）。ＣＰＵ１１は、所定周期分の歩行データを抽出する（ステップＳ２８３）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２８１で受信した靴ＩＤに対応する平均歩行データを、履歴ファイル１５１から読み出す（ステップＳ２８４）。
FIG. 28 is a flowchart showing an abnormality information output processing procedure. CPU11 receives walk data and shoe ID from beacon 4 (Step S281). The
ＣＰＵ１１は、読み出した平均歩行データと、ステップＳ２８２にて抽出した歩行データとの相関値を算出する（ステップＳ２８５）。ＣＰＵ１１は、記憶部１５から閾値を読み出す（ステップＳ２８６）。なお、閾値は実施の形態５で述べたようにビーコンＩＤに応じて適宜設定を変えても良い。ＣＰＵ１１は、相関値の絶対値が閾値以下か否かを判断する（ステップＳ２８７）。ＣＰＵ１１は、閾値以下でないと判断した場合（ステップＳ２８７でＮＯ）、ステップＳ２８１に処理を戻す。
The
ＣＰＵ１１は、閾値以下と判断した場合（ステップＳ２８７でＹＥＳ）、相関の低い人物による歩行、または、通常と異なる歩行であると判断してステップＳ２８８へ移行する。ＣＰＵ１１は、靴ＩＤ及び異常情報を監視装置５へ出力する（ステップＳ２８８）。なお、本実施形態ではビーコン４及び監視装置５を用いる形態を記載したがこれに限るものではない。実施の形態１に示した携帯電話２及びモータ３４を利用する形態であっても良い。これにより、異常歩行の検出の他、なりすましを防止することが可能となる。
If the
本実施の形態６は以上の如きであり、その他は実施の形態１から実施の形態５と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。 The sixth embodiment is as described above, and the other parts are the same as those of the first to fifth embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
実施の形態７
図２９は上述した形態のサーバコンピュータ１、及び、携帯電話２またはビーコン４の動作を示す機能ブロック図である。ＣＰＵ２１が制御プログラム２５Ｐを実行することにより、携帯電話２は以下のように動作する。データ取得部２９４は、近距離無線通信により携帯電話２と情報の送受信を行うことが可能な通信モジュール３５及び圧力センサ３２を有する靴３の圧力センサ３２から歩行に伴い前記通信モジュール３５から出力されるデータを取得する。データ出力部２９５は、取得したデータをサーバコンピュータ１へ出力する。
FIG. 29 is a functional block diagram showing operations of the
ＣＰＵ４１が制御プログラム４２Ｐを実行することにより、ビーコン４は以下のように動作する。データ取得部２９４は、近距離無線通信によりビーコン４と情報の送受信を行うことが可能な通信モジュール３５及び圧力センサ３２を有する靴３の圧力センサ３２から歩行に伴い前記通信モジュール３５から出力されるデータを取得する。データ出力部２９５は、取得したデータをサーバコンピュータ１へ出力する。
When the
ＣＰＵ１１が制御プログラム１５Ｐを実行することにより、サーバコンピュータ１は以下のように動作する。取得部２９１は、靴３に取り付けられた圧力センサ３２から歩行に伴い出力されるデータを取得する。判断部２９２は、取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断する。出力部２９３は、異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する。
When the
図３０は実施の形態３に係るサーバコンピュータ１のハードウェア群を示すブロック図である。サーバコンピュータ１を動作させるためのプログラムは、ディスクドライブ等の読み取り部１０ＡにCD-ROM、DVD（Digital Versatile Disc）ディスク、メモリーカード、またはUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体１Ａを読み取らせて記憶部１５に記憶しても良い。また当該プログラムを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ１Ｂをサーバコンピュータ１内に実装しても良い。さらに、当該プログラムは、インターネット等の通信網Ｎを介して接続される他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードすることも可能である。以下に、その内容を説明する。
FIG. 30 is a block diagram illustrating a hardware group of the
図３０に示すサーバコンピュータ１は、上述した各種ソフトウェア処理を実行するプログラムを、可搬型記録媒体１Ａまたは半導体メモリ１Ｂから読み取り、或いは、通信網Ｎを介して他のコンピュータ（図示せず）からダウンロードする。当該プログラムは、制御プログラム１５Ｐとしてインストールされ、ＲＡＭ１２にロードして実行される。これにより、上述したサーバコンピュータ１として機能する。
The
本実施の形態７は以上の如きであり、その他は実施の形態１から６と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。 The seventh embodiment is as described above, and the others are the same as those of the first to sixth embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
実施の形態８
実施の形態８は、携帯電話２で処理を行う形態に関する。図３１及び図３２は異常判断処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３１は、圧力センサ３２から出力される歩行データを、通信モジュール３５を介して、携帯電話２へ出力する（ステップＳ３１１）。携帯電話のＣＰＵ２１は、歩行データを受信する（ステップＳ３１２）。
Embodiment 8
The eighth embodiment relates to a mode in which processing is performed by the
ＣＰＵ２１は、歩行データをＲＡＭ２２に展開する（ステップＳ３１３）。ＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２２に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する（ステップＳ３１４）。ＣＰＵ２１は、ピーク値間の周期を算出する（ステップＳ３１５）。ＣＰＵ２１は、ピーク値の周期の分散値を算出する（ステップＳ３１６）。ＣＰＵ２１は、記憶部２５から閾値を読み出す（ステップＳ３１７）。
The
ＣＰＵ２１は、分散値が閾値以上か否かを判断する（ステップＳ３１８）。ＣＰＵ２１は、閾値以上でないと判断した場合（ステップＳ３１８でＮＯ）、正常な歩行であるとして処理をステップＳ３１２へ戻す。ＣＰＵ２１は、閾値以上であると判断した場合（ステップＳ３１８でＹＥＳ）、処理をステップＳ３１９へ移行させる。ＣＰＵ２１は、通信モジュール２９を介して靴３へ、異常情報を出力する（ステップＳ３１９）。
The
ＣＰＵ３１は、通信モジュール３５を介して、異常情報を受信する（ステップＳ３２１）。ＣＰＵ３１は、異常情報の受信をトリガに、モータ３４を駆動する（ステップＳ３２２）。これにより、簡易なシステムで異常歩行をユーザに知らせることが可能となる。
The
本実施の形態８は以上の如きであり、その他は実施の形態１から７と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。 The eighth embodiment is as described above, and the others are the same as those of the first to seventh embodiments. Therefore, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
以上の実施の形態１乃至８を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。 With respect to the embodiments including the above first to eighth embodiments, the following additional notes are further disclosed.
（付記１）
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータを取得し、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断し、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
(Appendix 1)
Acquire data output with walking from the pressure sensor attached to the shoe,
Based on the acquired data, determine whether walking is abnormal,
A program that causes a computer to execute processing that outputs abnormality information indicating an abnormality when it is determined to be abnormal.
（付記２）
前記靴には通信モジュール及び前記靴を履くユーザに通知を行う通知部が取り付けられており、異常と判断した場合に前記通信モジュールを介して前記通知部に通知を行わせるべく、前記通信モジュールに異常情報を出力する
処理をコンピュータに実行させる付記１に記載のプログラム。
(Appendix 2)
The shoe is provided with a communication module and a notification unit for notifying a user who wears the shoe, and in order to cause the notification module to notify the notification unit via the communication module when it is determined to be abnormal. The program according to
（付記３）
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータが通信ビーコンまたは前記靴を履くユーザが所持する携帯端末装置に送信され、前記通信ビーコンまたは前記携帯端末装置を介して、前記データを取得する
付記１または２に記載のプログラム。
(Appendix 3)
Data output with walking from a pressure sensor attached to a shoe is transmitted to a communication beacon or a portable terminal device possessed by a user wearing the shoe, and the data is acquired via the communication beacon or the portable terminal device Yes The program according to
（付記４）
位置情報に基づき、閾値を設定し、
取得したデータ及び設定した閾値に基づき、歩行が異常か否かを判断する
付記１から３のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 4)
Based on the location information, set a threshold,
The program according to any one of
（付記５）
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を、通信網を介して接続される他の情報処理装置へ出力する
付記１から４のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 5)
The program according to any one of
（付記６）
取得したデータと、前記靴を履くユーザに対応するデータの履歴とに基づき、歩行が異常か否かを判断する
付記１から５のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 6)
The program according to any one of
（付記７）
取得した時系列データのピーク値の周期を抽出し、
抽出した周期に基づき分散値を算出し、
分散値の大きさに基づき異常か否かを判断する
付記１から６のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 7)
Extract the period of the peak value of the acquired time series data,
Calculate the variance value based on the extracted period,
The program according to any one of
（付記８）
圧力センサは靴の前と後に取り付けられており、
取得した前側の圧力センサに係るデータと後側の圧力センサに係るデータの差分に基づき異常が存在するか否かを判断する
付記１から７のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 8)
The pressure sensor is attached before and after the shoe,
The program according to any one of
（付記９）
取得した時系列データのピーク値を抽出し、
抽出したピーク値に基づき分散値を算出し、
分散値の大きさに基づき異常か否かを判断する
付記１から８のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 9)
Extract the peak value of the acquired time series data,
Calculate the variance based on the extracted peak value,
The program according to any one of
（付記１０）
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータを取得する取得部と、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断する判断部と、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する出力部と
を備える情報処理装置。
(Appendix 10)
An acquisition unit for acquiring data output with walking from a pressure sensor attached to a shoe;
A determination unit that determines whether walking is abnormal based on the acquired data;
An information processing apparatus comprising: an output unit that outputs abnormality information indicating an abnormality when it is determined to be abnormal.
（付記１１）
コンピュータを用いた情報処理方法において、
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータを取得し、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断し、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する
情報処理方法。
(Appendix 11)
In an information processing method using a computer,
Acquire data output with walking from the pressure sensor attached to the shoe,
Based on the acquired data, determine whether walking is abnormal,
An information processing method for outputting abnormality information indicating an abnormality when it is determined to be abnormal.
（付記１２）
通信装置及び該通信装置に通信網を介して接続されるコンピュータを用いた情報処理システムにおいて、
前記通信装置は、
近距離無線通信により前記通信装置と情報の送受信を行うことが可能な通信部及び圧力センサを有する靴の前記圧力センサから歩行に伴い前記通信部から出力されるデータを取得するデータ取得部と、
取得したデータを前記コンピュータへ出力するデータ出力部とを備え、
前記コンピュータは、
出力されたデータを取得する取得部と、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断する判断部と、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する出力部と
を備える情報処理システム。
(Appendix 12)
In an information processing system using a communication device and a computer connected to the communication device via a communication network,
The communication device
A data acquisition unit for acquiring data output from the communication unit with walking from the pressure sensor of the shoe having a communication unit and a pressure sensor capable of transmitting and receiving information to and from the communication device by short-range wireless communication;
A data output unit for outputting the acquired data to the computer,
The computer
An acquisition unit for acquiring the output data;
A determination unit that determines whether walking is abnormal based on the acquired data;
An information processing system comprising: an output unit that outputs abnormality information indicating an abnormality when the abnormality is determined.
１ サーバコンピュータ
１Ａ 可搬型記録媒体
１Ｂ 半導体メモリ
１０Ａ 読み取り部
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ 入力部
１４ 表示部
１５ 記憶部
１５Ｐ 制御プログラム
１６ 通信部
１８ 時計部
２ 携帯電話
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ 入力部
２４ 表示部
２５ 記憶部
２５Ｐ 制御プログラム
２６ 通信部
２８ 時計部
２９ 通信モジュール
２１０ スピーカ
２１１ マイク
３ 靴
３１ ＣＰＵ
３２ 圧力センサ
３２Ｆ 前方圧力センサ
３２Ｂ 後方圧力センサ
３３ バッテリ
３４ モータ
３５ 通信モジュール
３６ 靴ＩＤ記憶部
４ ビーコン
４１ ＣＰＵ
４２ ＲＡＭ
４２Ｐ 制御プログラム
４５ 通信モジュール
４６ 通信部
５ 監視装置
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＡＭ
５３ 入力部
５４ 表示部
５５ 記憶部
５５Ｐ 制御プログラム
５６ 通信部
５８ 時計部
１５１ 履歴ファイル
２９１ 取得部
２９２ 判断部
２９３ 出力部
４２１ ビーコンＩＤ記憶部
５５１ 靴ファイル
５５２ ビーコンファイル
Ｎ 通信網
DESCRIPTION OF
12 RAM
DESCRIPTION OF
22 RAM
DESCRIPTION OF
32
42 RAM
52 RAM
53
Claims (6)
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断し、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。 Acquire data output with walking from the pressure sensor attached to the shoe,
Based on the acquired data, determine whether walking is abnormal,
A program that causes a computer to execute processing that outputs abnormality information indicating an abnormality when it is determined to be abnormal.
処理をコンピュータに実行させる請求項１に記載のプログラム。 The shoe is provided with a communication module and a notification unit for notifying a user who wears the shoe, and in order to cause the notification module to notify the notification unit via the communication module when it is determined to be abnormal. The program according to claim 1, which causes a computer to execute processing for outputting abnormality information.
請求項１または２に記載のプログラム。 Data output with walking from a pressure sensor attached to a shoe is transmitted to a communication beacon or a portable terminal device possessed by a user wearing the shoe, and the data is acquired via the communication beacon or the portable terminal device The program according to claim 1 or 2.
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断する判断部と、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する出力部と
を備える情報処理装置。 An acquisition unit for acquiring data output with walking from a pressure sensor attached to a shoe;
A determination unit that determines whether walking is abnormal based on the acquired data;
An information processing apparatus comprising: an output unit that outputs abnormality information indicating an abnormality when it is determined to be abnormal.
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータを取得し、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断し、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する
情報処理方法。 In an information processing method using a computer,
Acquire data output with walking from the pressure sensor attached to the shoe,
Based on the acquired data, determine whether walking is abnormal,
An information processing method for outputting abnormality information indicating an abnormality when it is determined to be abnormal.
前記通信装置は、
近距離無線通信により前記通信装置と情報の送受信を行うことが可能な通信部及び圧力センサを有する靴の前記圧力センサから歩行に伴い前記通信部から出力されるデータを取得するデータ取得部と、
取得したデータを前記コンピュータへ出力するデータ出力部とを備え、
前記コンピュータは、
出力されたデータを取得する取得部と、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断する判断部と、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する出力部と
を備える情報処理システム。 In an information processing system using a communication device and a computer connected to the communication device via a communication network,
The communication device
A data acquisition unit for acquiring data output from the communication unit with walking from the pressure sensor of the shoe having a communication unit and a pressure sensor capable of transmitting and receiving information to and from the communication device by short-range wireless communication;
A data output unit for outputting the acquired data to the computer,
The computer
An acquisition unit for acquiring the output data;
A determination unit that determines whether walking is abnormal based on the acquired data;
An information processing system comprising: an output unit that outputs abnormality information indicating an abnormality when the abnormality is determined.
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