JP2016177355A - Irregularity detection terminal and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、人の転倒等の異常を検出可能な異常検出端末及び当該異常検出端末に用いられるプログラムに関する。 The present invention relates to an anomaly detection terminal capable of detecting an anomaly such as a human fall and a program used for the anomaly detection terminal.
従来から、高齢者等の健康異常や転倒等の事故を検出し通報するシステムが存在する。下記特許文献1には、人体の体動と呼吸あるいは脈拍を検出する圧電センサからなる検出手段と、該検出手段からの検出データに基づいて健康の正常、異常を判定する判定手段と、該判定手段が異常を判定したことを通報する通信手段とを一体化して被験者に装着する着用型装置を備え、上記圧電センサからの検出信号を、ローパスフィルタを通して反転増幅した出力の最大値、最小値の差(LFBM)により呼吸の有無を判定するとともに、ハイパスフィルタを通して反転増幅した出力の最大値、最小値の差(HFBM)により脈波と体動を判定し、ハイパスフィルタ出力(HPFO)で転倒による体動を判定するように構成したことを特徴とする独居老人安全生活支援装置が開示されている。
Conventionally, there are systems that detect and report accidents such as health problems and falls of the elderly. The following
この装置においては、体動が検出されない安静状態が60分継続した場合、身体異常状態と判断されるほか、転倒が検出された後、安静状態が5分間継続した場合にも身体異常の緊急事態と判断され、ブザーによる警告後に緊急通報がなされる。ただし、転倒の検出後に所定の体動が検出された場合には、ユーザが何らかの行動をしたことから通報の必要はないと判断され、上記5分間のタイマーがリセット(転倒検出が取消)される。 In this device, when a resting state in which body movement is not detected continues for 60 minutes, it is determined that the body is in an abnormal state, and also when a resting state continues for 5 minutes after a fall has been detected, The emergency call is made after warning by the buzzer. However, if a predetermined body movement is detected after a fall is detected, it is determined that there is no need for notification because the user has acted, and the 5-minute timer is reset (fall detection is canceled). .
しかしながら、転倒の態様は多種多様であり、例えば、ユーザが椅子に座った状態から倒れる場合には、転倒時の衝撃が顕著に現れないこともある。また、ユーザが起立姿勢から気を失って倒れる場合でも、頭や身体が先に地面に衝突する場合には衝撃は小さくなる可能性もある。 However, there are various modes of falls, and for example, when the user falls from a state of sitting on a chair, the impact at the time of the fall may not be noticeable. Further, even when the user loses his consciousness from the standing posture and falls down, the impact may be reduced if the head or body collides with the ground first.
このような場合でも、上記特許文献1に記載のような生活監視機能(安静状態の継続による身体異常状態の検出)があれば所定の監視時間に亘ってユーザの動きがないことをもって異常通報可能だが、この監視時間は比較的長いため、転倒事故発生から通報までに長時間を要し、緊急処置が遅れるおそれがある。
Even in such a case, if there is a life monitoring function (detection of a physical abnormal state due to the continuation of a resting state) as described in
以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出することが可能な異常検知端末及びプログラムを提供することにある。 In view of the circumstances as described above, an object of the present invention is to provide an abnormality detection terminal and a program capable of detecting an occurrence of an abnormal situation due to a user's falling even when a shock due to the falling is relatively low. .
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る異常検出端末は、ユーザにより携帯され、当該ユーザの転倒を検知する端末であって、動きセンサと、転倒検出手段と、体動検出手段と、異常判定手段とを有する。上記動きセンサは、当該端末の動きを検出し動きデータを出力する。上記転倒検出手段は、上記動きセンサによって出力された動きデータが上記ユーザの転倒可能性に関する第1の条件を満たす場合に転倒を検出し、上記動きデータが上記転倒可能性に関する上記第1の条件とは異なる第2の条件を満たす場合に上記転倒に準ずる事象として準転倒を検出する。上記体動検出手段は、上記動きセンサによって出力された動きデータを基に、上記ユーザの体動を検出する。上記異常判定手段は、上記転倒が検出された場合に上記ユーザに異常が発生したと判定する。また異常判定手段は、上記準転倒が検出された場合に、当該検出後の第1の期間、上記体動検出手段による上記体動の検出を監視し、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合に上記ユーザに上記異常が発生したと判定する。 In order to achieve the above object, an abnormality detection terminal according to an aspect of the present invention is a terminal that is carried by a user and detects the user's fall, and includes a motion sensor, a fall detection unit, and a body motion detection unit. And an abnormality determining means. The motion sensor detects the motion of the terminal and outputs motion data. The fall detection means detects a fall when the motion data output by the motion sensor satisfies a first condition relating to the user's fall possibility, and the motion data includes the first condition relating to the fall possibility. When a second condition different from the above is satisfied, a quasi-fall is detected as an event corresponding to the fall. The body motion detection means detects the user's body motion based on the motion data output by the motion sensor. The abnormality determining means determines that an abnormality has occurred in the user when the fall is detected. In addition, when the quasi-fall is detected, the abnormality determination unit monitors the detection of the body motion by the body motion detection unit for a first period after the detection, and body motion of a predetermined condition is detected during the monitoring. When it is not detected, it is determined that the abnormality has occurred in the user.
これにより異常検出端末は、転倒とは区別してユーザの準転倒を検出し、その後の経過(体動)を監視することで、ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出することができる。ここで第1の期間は例えば60分であるが、これに限られない。 Thereby, the abnormality detection terminal detects the user's semi-falling in distinction from the fall, and monitors the subsequent progress (body movement), so that the occurrence of an abnormal situation due to the user's fall is relatively low in impact due to the fall. Even if it can be detected. Here, the first period is, for example, 60 minutes, but is not limited thereto.
上記異常判定手段は、上記第1の期間に、上記体動検出手段により上記体動が検出されない状態が第2の期間継続した場合に上記ユーザに上記異常状態が発生したと判定してもよい。ここで第2の期間は、上記第1の期間より短い時間、例えば15分であるが、これに限られない。また第2の条件は、第1の条件よりも転倒事象として検出され易い緩和された条件とすることが好適である。 The abnormality determination unit may determine that the abnormal state has occurred in the user when a state in which the body movement is not detected by the body movement detection unit continues for a second period in the first period. . Here, the second period is shorter than the first period, for example, 15 minutes, but is not limited thereto. The second condition is preferably a relaxed condition that is easier to detect as a fall event than the first condition.
上記異常判定手段は、上記体動検出手段により上記体動が検出されない状態が第3の期間継続した場合に上記ユーザに上記異常が発生したと判定してもよく、上記第2の期間は上記第3の期間よりも短く設定されてもよい。ここで第3の期間は例えば60分であるが、これに限られない。 The abnormality determination unit may determine that the abnormality has occurred in the user when the state in which the body movement is not detected by the body movement detection unit continues for a third period, and the second period It may be set shorter than the third period. Here, the third period is, for example, 60 minutes, but is not limited thereto.
これにより異常検出端末は、転倒および準転倒が検出されていない通常時(非転倒時)において異常状態と判定する期間(第3の期間)よりも、準転倒検出後の体動検出監視期間(第1の期間)において異常状態と判定する期間(第2の期間)を短く設定することで、例えばユーザが椅子に座った状態から倒れて動けなくなった場合等に、その異常状態を迅速に判定することができる。すなわち、準転倒検出後に体動が検出されない場合にはユーザに何らかの異常が発生している可能性が非転倒時よりも高いと考えられるため、体動の非検出状態の継続が非転倒時の判定期間に満たない場合でも異常状態と判定する。 As a result, the abnormality detection terminal detects the body movement detection monitoring period after the quasi-fall detection (the third period) rather than the period (third period) in which an abnormal state is determined in a normal time (when the tumbling is not detected) (a non-falling) By setting a short period (second period) for determining an abnormal state in the first period), for example, when the user falls down from a sitting state on a chair and cannot move, the abnormal state is quickly determined. can do. In other words, if body movement is not detected after quasi-fall detection, it is considered that the user is more likely to have some abnormality than in non-falling. Even if the determination period is not reached, it is determined as an abnormal state.
上記転倒検出手段は、上記動きデータによって取得される転倒指標値が第1の閾値以上である場合に上記転倒を検出し、上記転倒指標値が上記第1の閾値よりも小さい第2の閾値以上であって上記第1の閾値未満である場合に上記準転倒を検出してもよい。 The fall detection means detects the fall when the fall index value acquired from the motion data is equal to or greater than a first threshold, and the fall index value is equal to or greater than a second threshold that is smaller than the first threshold. However, the quasi-falling may be detected when it is less than the first threshold value.
ここで転倒指標値とは、例えば動きデータとしての加速度の変化量やピーク値、あるいは、それらのデータから求められた転倒可能性を示す評価値であるが、これらに限られない。 Here, the fall index value is, for example, an acceleration change amount or a peak value as motion data, or an evaluation value indicating a fall possibility obtained from the data, but is not limited thereto.
上記転倒検出手段は、上記動きデータによって取得される複数の異なる転倒指標値の総合評価が所定の転倒基準を満たす場合に上記転倒を検出し、上記複数の異なる転倒指標値の前記総合評価が前記所定の転倒基準を満たさず当該複数の異なる転倒指標値のうちの一部が所定の基準を満たす場合に上記準転倒を検出してもよい。 The fall detection means detects the fall when a comprehensive evaluation of a plurality of different fall index values acquired by the motion data satisfies a predetermined fall criterion, and the comprehensive evaluation of the plurality of different fall index values is the The quasi-fall may be detected when a predetermined fall criterion is not satisfied and a part of the plurality of different fall index values satisfies a predetermined criterion.
ここで複数の異なる転倒指標値とは、例えば動きデータとしての加速度の変化量とピーク値、または衝撃に基づく転倒可能性を示す評価値と落下特性に基づく転倒可能性を示す評価値等であるが、これらに限られない。 Here, the plurality of different fall index values are, for example, an acceleration change amount and a peak value as motion data, an evaluation value indicating a fall possibility based on an impact, an evaluation value indicating a fall possibility based on a drop characteristic, or the like. However, it is not limited to these.
上記異常判定手段は、上記第1の期間に、上記準転倒が再び検出された場合に上記監視を終了してもよい。 The abnormality determination unit may end the monitoring when the quasi-falling is detected again in the first period.
これにより異常検出端末は、準転倒が複数回検出される場合には、ユーザに比較的強い衝撃が生じる日常生活における動き(例えば運動等)が生じており、異常事態ではないと判断し、不要な経過監視を終了することができる。 As a result, the abnormality detection terminal determines that there is a movement (for example, exercise) in daily life that causes a relatively strong impact on the user when quasi-falling is detected a plurality of times, and it is not necessary because it is not an abnormal situation. Monitoring can be terminated.
本発明の他の形態に係る異常検出端末は、ユーザにより携帯され、当該ユーザの転倒を検知する端末であって、動きセンサと、転倒検出手段と、体動検出手段と異常判定手段とを有する。上記動きセンサは、当該端末の動きを検出し動きデータを出力する。上記転倒検出手段は、上記動きセンサによって出力された動きデータが上記ユーザの転倒可能性に関する第1の条件を満たす場合に転倒を検出し、上記動きデータが上記転倒可能性に関する上記第1の条件とは異なる第2の条件を満たす場合に上記転倒に準ずる事象として準転倒を検出する。上記体動検出手段は、上記動きセンサによって出力された動きデータを基に、上記ユーザの体動を検出する。上記異常判定手段は、上記体動検出手段により上記体動が検出されない状態が第1の期間継続した場合、及び、上記転倒が検出された場合に上記ユーザに異常が発生したと判定する。また異常判定手段は、上記準転倒が検出された場合は、上記第1の期間を当該第1の期間よりも短い第2の期間に短縮する。 An abnormality detection terminal according to another embodiment of the present invention is a terminal that is carried by a user and detects the user's fall, and includes a motion sensor, a fall detection unit, a body motion detection unit, and an abnormality determination unit. . The motion sensor detects the motion of the terminal and outputs motion data. The fall detection means detects a fall when the motion data output by the motion sensor satisfies a first condition relating to the user's fall possibility, and the motion data includes the first condition relating to the fall possibility. When a second condition different from the above is satisfied, a quasi-fall is detected as an event corresponding to the fall. The body motion detection means detects the user's body motion based on the motion data output by the motion sensor. The abnormality determination unit determines that an abnormality has occurred in the user when the state in which the body movement is not detected by the body movement detection unit continues for a first period and when the fall is detected. In addition, when the quasi-falling is detected, the abnormality determination unit shortens the first period to a second period shorter than the first period.
本発明のまた別の形態に係るプログラムは、ユーザにより携帯される異常検出端末の動きを検出して動きデータを出力する動きセンサを有する異常検出端末に、
上記動きセンサによって出力された動きデータが上記ユーザの転倒可能性に関する第1の条件を満たす場合に転倒を検出するステップと、
上記動きデータが上記転倒可能性に関する上記第1の条件とは異なる第2の条件を満たす場合に上記転倒に準ずる事象として準転倒を検出するステップと、
上記動きセンサによって出力された動きデータを基に、上記ユーザの体動を検出するステップと、
上記転倒が検出された場合に上記ユーザに異常が発生したと判定するステップと、
上記準転倒が検出された場合に、当該検出後の所定期間、上記体動の検出を監視し、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合に上記ユーザに上記異常が発生したと判定するステップと
を実行させる。
A program according to still another aspect of the present invention provides an abnormality detection terminal having a motion sensor that detects movement of an abnormality detection terminal carried by a user and outputs movement data.
Detecting a fall when the motion data output by the motion sensor satisfies a first condition relating to the possibility of the user falling;
Detecting a quasi-falling event as an event in accordance with the falling when the motion data satisfies a second condition different from the first condition relating to the possibility of falling;
Detecting the user's body movement based on the movement data output by the movement sensor;
Determining that an abnormality has occurred in the user when the fall is detected;
When the semi-falling is detected, the detection of the body movement is monitored for a predetermined period after the detection, and it is determined that the abnormality has occurred in the user when the body movement under the predetermined condition is not detected during the monitoring. To execute the steps and.
以上説明したように、本発明によれば、ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出することができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to detect the occurrence of an abnormal situation due to a user's falling even when the impact due to the falling is relatively low.
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[異常検出端末の構成]
図1は、本発明の一実施形態に係る異常検出端末の構成を示す図である。
[Abnormality detection terminal configuration]
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an abnormality detection terminal according to an embodiment of the present invention.
本実施形態に係る異常検出端末100は、例えばリストバンド型(腕時計型)のウェアラブル端末であり、例えば高齢者等のユーザの手首や腕に装着される。リストバンド型以外にも、例えば首からぶら下げ可能なペンダント型、耳等に頭部に装着可能なヘッドマウント型、ベルト形状やベルトループ吊下げ形状等の腰装着型等の形態もとり得る。
The
同図に示すように、この異常検出端末100は、加速度センサ11、装着センサ12、バッテリ13、無線通信部14、報知部15、操作表示部16、緊急ボタン17及び制御部18を有する。
As shown in the figure, the
加速度センサ11は、例えば3軸のセンサで構成され、異常検出端末100の動き(異常検出端末100を装着したユーザの動き)を検出する。加速度センサ11は、所定のサンプリング周期で検出した加速度データを出力する。この加速度センサ11に代えて、例えば角速度センサ等の他の動きセンサが用いられても構わない。
The
装着センサ12は、例えば異常検出端末100のリストバンド部分に設けられ、異常検出端末100のユーザの人体(腕)への装着状態を検出する。装着センサ12の検出方式としては、例えば静電容量型が採用されるが、誘導型、超音波型、光電型、磁気型等の他のタイプのセンサが用いられてもよい。なお、異常検出端末100が帯状であって、その両端部を接続してユーザの手首に装着する構造である場合、端部同士の接続を接点スイッチ又は通電状態により検知し、それにより装着/非装着を検出することもできる。
The wearing
バッテリ13は、異常検出端末100の各部へ電力を供給する。バッテリ13としては、例えばリチウムポリマー電池、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池等の充電可能なものが用いられる。
The
無線通信部14は、例えば3GやLTE(Long Term Evolution)等の携帯通信網を介して、遠隔の監視センタCと無線通信し、異常検出端末100(制御部18)によって検出されたユーザの異常を監視センタCへ通報する。また無線通信部14は、例えばBLE(Bluetooth(登録商標) Low Energy)や特定小電力無線等により、監視センタCと接続された宅内のセキュリティ端末と無線通信することも可能である。
The
監視センタCには、管制員が常駐しており、異常検出端末100から(または宅内のセキュリティ端末を経由して)異常通報を受信すると、ユーザの現場へ救急隊員の派遣等の必要な措置が取られる。 A supervisor is stationed at the monitoring center C, and when an abnormality report is received from the abnormality detection terminal 100 (or via the security terminal in the house), necessary measures such as dispatch of emergency personnel to the user's site are taken. Taken.
報知部15は、例えばバイブレーション装置として構成され、振動による刺激によってユーザへ異常や操作受付を報知する。振動以外にも、音声によって報知がなされても構わない。
The
操作表示部16は、例えばタッチパネルディスプレイとして構成され、上記報知部15による報知と共に、または当該報知に代えて、異常報知等の各種の表示処理を実行する。また操作表示部16は、異常検出(通報)に対するユーザのキャンセル操作の入力手段として機能してもよい。当該キャンセル操作の入力手段としては、別途専用のキャンセルボタンが設けられても構わない。
The
救急ボタン17は、ユーザが非常時に監視センタCへ救急通報するための救急操作部である。 The emergency button 17 is an emergency operation unit for the user to make an emergency report to the monitoring center C in an emergency.
制御部18は、異常検出端末100の各部を統括的に制御し、上記各センサや操作部からの入力に応じて各種演算を実行する。当該制御部18は、生活監視部181、救急監視部182及び転倒監視部183の各監視処理部によって、ユーザに転倒異常状態、救急異常状態及び生活異常状態が発生していないかどうか、監視処理を実行する。
The
当該生活監視部181、救急監視部182及び転倒監視部183は、それぞれ専用のハードウェア回路として構成されていてもよいし、ソフトウェア(プログラム)として構成されていてもよい。生活監視部181、救急監視部182及び転倒監視部183がソフトウェアとして構成される場合、それらは異常検出端末100が有する図示しないRAM(Random Access Memory)またはフラッシュメモリ等の記憶装置に記憶される。以下この3種類の監視処理について説明する。
The
(生活監視)
生活監視とは、上記制御部18の生活監視部181が、上記加速度センサ11の出力に基づき、ユーザ(異常検出端末100の装着者)が日常生活で生じる程度に動いているかを監視し、ユーザが急病などにより動けない状態が継続していることが検出された場合には、それを通報する機能である。
(Life monitoring)
Life monitoring means that the
具体的には、生活監視部181は、ユーザが異常検出端末100を装着している状態(上記装着センサ12により検出)において、加速度センサ11の出力から動き(体動)を検出し、日常生活レベルの体動が一定期間(例えば1時間)継続して生じていない場合に、ユーザに生活異常が発生したと判定する。
Specifically, the
体動の有無の判定は、加速度のピークまたは変化量の観測により行われる。例えば、1)一定値以上(たとえば12m/s2)のピーク値が検出された場合、或いは、2)単位時間当たりの加速度変化量が一定値を超えた場合、生活監視部181は、ユーザに体動があると判断する。
The determination of the presence or absence of body movement is performed by observing the peak of acceleration or the amount of change. For example, 1) When a peak value greater than or equal to a certain value (for example, 12 m / s 2 ) is detected, or 2) When the amount of acceleration change per unit time exceeds a certain value, the
そして生活監視部181は、生活異常と判定した旨をユーザに報知部15の振動または音、或いは操作表示部16の画面により報知し、その報知後、所定のキャンセル時間(例えば10秒)の間に体動が検出されるか、またはユーザから所定のキャンセル操作が入力された場合、生活異常を取り消す(監視センタCへ異常通報しない)。
Then, the
(救急監視)
救急監視とは、ユーザが監視センタCによる救急対応を求めて上記救急ボタン17を押下操作した際、上記制御部18の救急監視部182が監視センタCへ通報する機能である。
(Emergency monitoring)
The emergency monitoring is a function in which the
具体的には、ユーザが救急ボタン17を長押し操作(例えば2秒間押下)すると、救急監視部182はユーザに救急異常が発生したと判定する。そして救急監視部182は、監視センタCへ当該ユーザの救急異常を通報するとともに、異常を確定したことを、報知部15または操作表示部16を介してユーザへ報知する。
Specifically, when the user presses and holds the emergency button 17 (for example, for 2 seconds), the
ユーザに生活異常及び転倒異常が発生している最中でも、当該救急異常が発生した場合には救急異常が優先される。 Even when life abnormality and fall abnormality occur in the user, when the emergency abnormality occurs, the emergency abnormality is given priority.
(転倒監視)
転倒監視とは、上記制御部18の転倒監視部183が、加速度センサ11の出力に基づき、ユーザ(異常検出端末100の装着者)の転倒を自動検出し、転倒事故の発生を通報する機能である。
(Fall monitoring)
The fall monitoring is a function in which the
具体的には、転倒監視部183は、ユーザが異常検出端末100を装着している状態において、加速度センサ11の出力から、転倒らしい特徴を持った転倒事象を検出し、この検出結果を評価して転倒を検出する。
Specifically, the
転倒を検出後、所定時間(例えば15秒)内にユーザが立ち上がって歩くなどの体動が検出された場合、転倒監視部183は、転倒異常を確定せず、転倒事象の検出を自動キャンセルする。
If a body movement such as a user standing up and walking is detected within a predetermined time (for example, 15 seconds) after the fall is detected, the
また、転倒監視部183は、転倒異常と判定すると、ユーザに報知部15の振動または音、或いは操作表示部16の画面により報知し、その報知後、所定のキャンセル時間(例えば20秒)の間にユーザから所定のキャンセル操作が入力された場合、転倒異常を取り消す(監視センタCへ異常通報しない)。ユーザの体動の検出方法は後述するが、生活監視における検出方法と同様としてもよい。
When the
また、詳細は後述するが、本実施形態において転倒監視部183は、加速度センサ11の出力に基づいて通常の転倒と低衝撃の転倒(準転倒)とを区別して検出することが可能である。準転倒とは、加速度センサ11の出力から転倒とまでは判断できないが、転倒の可能性がある場合が該当する。そして、準転倒が検出された場合には、転倒監視部183は、その後の所定期間、ユーザの体動を監視する経過監視処理を実行することで、低衝撃の転倒によるユーザの異常事態も早期に検出し異常通報可能としている。
In addition, although details will be described later, in the present embodiment, the
[異常検出端末の動作]
次に、以上のように構成された異常検出端末100の監視動作について説明する。以降の説明においては、異常検出端末100の制御部18または各監視部を主な動作主体として説明するが、この動作は当該制御部18の制御下において実行されるプログラムとも協働して行われる。
[Operation of anomaly detection terminal]
Next, the monitoring operation of the
(生活監視処理の概要)
まず、上記生活監視処理の概要について説明する。図2は、当該生活監視処理の流れを示したフローチャートである。
(Overview of life monitoring process)
First, an outline of the life monitoring process will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the flow of the life monitoring process.
同図に示すように、制御部18の生活監視部181は、加速度センサ11から、3軸の加速度データ(ax, ay, az)を取得する(ステップ21)。
As shown in the figure, the
続いて生活監視部181は、ベクトルである上記3軸の加速度データをスカラー化する(ステップ22)。
Subsequently, the
続いて生活監視部181は、スカラー化した加速度データについて、移動平均(ローパスフィルタ)により高周波成分をカットする(ステップ23)。なお、加速度の変化量に基づき体動検出を行う場合、この処理は省略してもよい。
Subsequently, the
続いて生活監視部181は、上記高周波成分をカットした加速度のスカラー値について、単位時間(例えば1秒)毎の変化量を計算する(ステップ24)。ここで、ユーザが動いた場合の加速度データは短い周期の中でその値に大きな変化を生じる。そこで、生活監視部181は、直前の加速度データの値との差分を求め、この差分の絶対値を上記単位時間にわたって積算したものを、単位時間毎の加速度の変化量と定義し上記計算を行う。
Subsequently, the
続いて生活監視部181は、上記単位時間毎の加速度の変化量が一定値以上であるかにより、ユーザに体動があったか否かを判定する(ステップ25)。しかし、上述したように、生活監視部181は、単位時間毎の加速度変化量ではなく、加速度のピーク値が所定値以上になったか否かを検出することで体動の有無を判定してもよい。
Subsequently, the
体動が無かったと判定した場合(ステップ25のNo)、生活監視部181は、体動が検出されていないユーザの静止状態が一定期間(例えば1時間)継続したか否か、すなわち、ユーザが最後に時間を動かした時間から一定時間体動が無かったか否かを判定する(ステップ26)。一方、体動が有ったと判定した場合(ステップ25のYes)、生活監視部181は、静止状態の継続時間のカウントをリセットして上記ステップ21に戻る。
When it is determined that there is no body movement (No in Step 25), the
そして、生活監視部181は、上記静止状態が一定期間継続したと判定した場合(ステップ26のYes)、ユーザに生活異常が発生したと判定し、その旨を報知部15または操作表示部16を介してユーザへ報知する(ステップ27)。一方、静止時間が一定期間継続しなかったと判定した場合(ステップ26のNo)、生活監視部181は、上記ステップ21に戻る。
When the
続いて生活監視部181は、所定の取消時間(例えば10秒)内にユーザの体動が検出されるか、またはユーザによる所定の取消操作が入力されたか否かを判断する(ステップ28)。
Subsequently, the
取消時間内に体動の検出または取消操作の入力があったと判断した場合(Yes)、生活監視部181は、上記生活異常の検出を取り消す(ステップ31)。
If it is determined that body motion detection or cancellation operation input has been made within the cancellation time (Yes), the
一方、所定の取消時間内に体動が検出されず、かつ取消操作も入力されないまま取消時間が経過した場合(ステップ29のYes)、生活監視部181は、監視センタCへ生活異常を通報する(ステップ30)。
On the other hand, if the body movement is not detected within the predetermined cancellation time and the cancellation time has passed without input of the cancellation operation (Yes in step 29), the
生活監視部181は、以上説明したステップを、ユーザが異常検出端末100を装着している限り繰り返し実行する。
The
(基本的な転倒検知ロジック)
次に、上記転倒監視部183による転倒監視処理を説明するにあたって、ユーザの転倒を検出する基本的なロジックについて説明する。
(Basic fall detection logic)
Next, in describing the fall monitoring process by the
上記転倒監視部183は、加速度の変化を分析し、転倒らしい特徴が現れた転倒事象を抽出することにより、ユーザの転倒を検出する。
The
例えば、転倒監視部183は、転倒時に異常検出端末100に加わる衝撃の特徴を評価して転倒を検出する。しかし、転倒監視部183は、ユーザが転倒に至る過程で発生する落下特性を評価して転倒を検出することもでき、また衝撃に基づく転倒らしさ、落下特性に基づく転倒らしさを総合的に評価して、最終的な転倒判定を行うこともできる。以下では、衝撃を評価する例を中心に説明する。
For example, the
―衝撃特徴による転倒判定―
転倒監視部183は、上記生活監視部181と同様に、転倒判定の前処理として、3軸の軸毎に出力された加速度データをスカラー化し、移動平均処理(ローパスフィルタ)を施す。この前処理は生活監視部181と共用することもできる。なお、以下において加速度変化量を算出する際には、この移動平均処理を施す前のスカラー化された加速度データを用いて変化量を計算するとよい。
―Falling judgment by impact characteristics―
Similar to the
転倒は、地面等へのユーザの身体の衝突を伴うため、端末に加わる衝撃によって加速度が大きく変化する。そこで、加速度ピークにおける加速度変化量によって転倒らしい事象を検出する。 Since the fall involves the collision of the user's body with the ground or the like, the acceleration changes greatly due to the impact applied to the terminal. Therefore, an event that seems to fall is detected based on the acceleration change amount at the acceleration peak.
図3は、ユーザの転倒に伴う加速度の変化を示した図である。同図に示すように、転倒監視部183はまず、入力される加速度データから、転倒判定の処理対象とする閾値Thp(例えば、40m/s2)以上の加速度のピーク(同図(1))を検出する。
FIG. 3 is a diagram showing a change in acceleration accompanying a user's falling. As shown in the figure, the
続いて転倒監視部183は、検出したピーク時を含む所定期間(例えば100ms、前後50msずつ)について、加速度の変化量の合計(総変化量H)を求める。具体的には、直前の加速度データの値との差分を求め、この差分の絶対値を上記所定時間にわたって積算したものを、加速度の総変化量Hとする。なお、加速度の総変化量が最大となるタイミングは、必ずしも加速度ピークのタイミングと一致しない。そこで、転倒監視部183は、加速度のサンプリング周期ごとに、上記の所定期間について加速度の総変化量を求め、検出したピーク時の近傍(例えば前後50ms)の期間内での最大の総変化量を、加速度ピークに対応する加速度の総変化量Hとしてもよい。
Subsequently, the
そして転倒監視部183は、上記算出した総変化量Hが、所定の転倒基準値以上(H≧Tha)である場合、転倒事象と判定する。
Then, the
図4は、ユーザの転倒時における加速度のピークの検出方法を説明するために上記図3を一部簡略化して示した図である。 FIG. 4 is a partially simplified view of FIG. 3 for explaining a method of detecting an acceleration peak when the user falls.
同図に示すように、転倒監視部183は、上記閾値Thpから立ち下がるポイントPaを求める。同様に、転倒監視部183は、上記閾値Thpから立ち上がるポイントPbを求める。このポイントPaとポイントPbの間で加速度の値が最大となるポイントP(ピーク時)を加速度ピークとして検出し、このピーク時における加速度の値をピーク値Pとして求める。
As shown in the figure, the
―転倒時の加速度変化の特徴―
図5は、ユーザの転倒に伴う加速度の変化(同図A)と、ユーザがバットを振った際の加速度の変化(同図B)とを比較して示した図である。
―Characteristics of acceleration change during a fall―
FIG. 5 is a diagram comparing the change in acceleration accompanying the user's falling (FIG. A) and the change in acceleration when the user swings the bat (FIG. B).
同図に示すように、転倒のように衝撃が発生した場合、加速度センサ11が強く揺さぶられるため、その各軸の出力は、日常生活で生じる加速度(例えばバットを振る等の比較的大きな動作の際の加速度)と比較して、加速度の変化が激しくなる。つまり、転倒の際は、単位時間当たりの加速度変化量が大きくなる。
As shown in the figure, when an impact occurs such as a fall, the
そこで転倒監視部183は、スカラー化した加速度データにおいて、ある時点の加速度変化量として、前後一定期間における加速度の値の変化を積算し、加速度の変化量を算出する。
Therefore, the
具体的には、転倒監視部183は、所定期間内の加速度の各サンプリングデータについて、直前の加速度との差分(絶対値)を求め、それらを上記所定期間にわたって積算する。
Specifically, the
―転倒検出の変形例1(ピーク値)―
転倒監視部183は、上記に替えて、閾値以上の加速度ピーク値Pを検出したことをもって、転倒事象と判定してもよい。
-Fall detection modification 1 (peak value)-
Instead of the above, the
また、転倒監視部183は、上記加速度ピーク値Pに基づく転倒評価値と、上述した総変化量Hに基づく転倒評価値を求め、それらの合計評価値によって転倒事象を判定してもよい。
Further, the
また、転倒監視部183は、加速度ピーク値Pに対する総変化量Hの割合(比率=H/P)によって転倒事象を判定してもよい。
Further, the
―転倒検出の変形例2(落下特徴)―
転倒は、地面方向に向かって落下を生じる現象である為、落下中は加速度が重力加速度(9.8m/s2)よりも減少する。そこで、転倒監視部183は、ピーク直前の加速度データを分析し、自由落下特性を評価してもよい。
-Fall detection modification 2 (drop characteristics)-
Since the fall is a phenomenon that causes a fall toward the ground, the acceleration is lower than the gravitational acceleration (9.8 m / s 2 ) during the fall. Therefore, the
具体的には、転倒監視部183は、図3に示すように、同図におけるピーク(1)から時間を遡り、重力加速度との交点(2)を求め、その時点から一定期間(例えば500ms=落下判定期間)前までの加速度平均値Aを算出する。(期間(2)〜(3))
Specifically, as shown in FIG. 3, the
そして、転倒監視部183は、上記加速度平均値Aが所定の転倒基準値未満(A<Thb、例えばThb=8.5m/s2)である場合、転倒事象と判定する。
Then, the
―転倒検出の変形例3(衝撃特徴と落下特徴の併用)―
転倒監視部183は、上記衝撃特徴による転倒判定処理と上記落下特徴による転倒判定処理とを併用してもよい。
-
The
まず転倒監視部183は、上記加速度ピーク値Pに基づく衝撃評価値Esを下記の通り求める。
Es=P×c (c:総合評価のための調整係数)
First, the
Es = P × c (c: adjustment coefficient for comprehensive evaluation)
続いて転倒監視部183は、上記加速度平均値Aに基づく落下評価値Efを下記の通り求める。
Ef=(a−A)×b (a:落下基準の定数(例えば8.5m/s2)、b:調整係数)
Subsequently, the
Ef = (a−A) × b (a: fall standard constant (for example, 8.5 m / s 2 ), b: adjustment coefficient)
そして、転倒監視部183は、衝撃評価値Esと落下評価値Efを合算して総評価値Etを求め、総評価値Etが転倒基準値Thc以上の場合に、転倒事象と判定する。
Then, the
(自動取消判定(体動検出))
次に、上述のように転倒が検出された後に当該検出を自動的に取り消す処理について説明する。
(Automatic cancellation determination (body motion detection))
Next, a process for automatically canceling the detection after a fall is detected as described above will be described.
転倒監視部183は、転倒を検出した場合、その後にユーザに動きがあれば、ユーザは危険な状態ではないと考えられるため、転倒検出を自動的に取り消す。
When the
すなわち、転倒監視部183は、転倒を検出した時点(またはピーク時点)から、取消判定時間(例えば15秒)の間のユーザの動き(体動)の有無を、加速度のピークまたは変化量の観測によって判定する。なお、この場合、転倒監視部183は、転倒検出直後の所定の遅延時間(例えば3秒間)のユーザの動きは、転倒に伴う動きとして無視する。
That is, the
具体的には、転倒監視部183は、例えば以下の1)〜4)の場合に転倒の検出を取り消す。自動取消判定には、以下の取り消し条件のいずれか1つを用いてもよく、また、複数条件を用いていずれかを満たす場合に転倒検出を取り消すようにしてもよい。
1)一定以上(例えば12m/s2)のピーク値が所定回数検出されたとき
2)上記ピーク値の合計が所定値を超えたとき
3)加速度変化量を積算した合計値が一定値を超えたとき
4)単位時間当たりの加速度変化量が一定値を超えたとき(上記生活監視と同様)
Specifically, the
1) When a peak value above a certain level (for example, 12m / s 2 ) is detected a predetermined number of times 2) When the sum of the above peak values exceeds a predetermined value 3) The total value obtained by accumulating the acceleration change amount exceeds a certain value 4) When the amount of change in acceleration per unit time exceeds a certain value (similar to life monitoring above)
一方、転倒検出後、上記取消判定時間が経過するまでに、ユーザの体動が検出されていない場合には、転倒監視部183は、転倒異常を確定する。
On the other hand, if the user's body movement is not detected before the cancellation determination time elapses after the fall detection, the
図6は、転倒検出後に当該検出が取り消される場合の加速度の変化(同図A)と、転倒検出後に当該検出が取り消されない場合の加速度の変化(同図B)とを比較して示した図である。 FIG. 6 shows a comparison between a change in acceleration when the detection is canceled after the fall detection (FIG. A) and a change in acceleration when the detection is not canceled after the fall detection (FIG. B). FIG.
同図Aに示すように、転倒検出後にそれが取り消される場合には、加速度のピーク値の後にも一定以上の加速度の変化が見て取れる。すなわち、この場合にはユーザは転倒後も転倒前と同様に生活していることが推測されることから、転倒検出を取り消してもよいと考えられる。 As shown in FIG. 5A, when it is canceled after the fall is detected, a change in acceleration of a certain level or more can be seen even after the acceleration peak value. In other words, in this case, it is assumed that the user is living in the same way as before the fall after the fall, so it may be possible to cancel the fall detection.
一方、同図Bに示すように、転倒検出後に当該検出が取り消されない(異常通報される)場合には、加速度のピーク値の後は、加速度のピーク値前のような加速度の変化も発生していないことが見て取れる。すなわち、この場合にはユーザは転倒後にそのまま動けなくなったと推測されることから、転倒検出を取り消さず、異常通報すべきと考えられる。 On the other hand, as shown in Fig. B, if the detection is not canceled after the fall is detected (abnormal report), an acceleration change occurs before the acceleration peak value after the acceleration peak value. You can see that it is not. That is, in this case, it is estimated that the user cannot move as it is after the fall, so it is considered that the user should report the abnormality without canceling the fall detection.
(低衝撃の転倒事象(準転倒)の検出及び経過監視処理)
次に、低衝撃の転倒事象(準転倒)の検出及びその後の経過監視処理について説明する。
(Low impact fall event (quasi-fall) detection and progress monitoring process)
Next, detection of a low-impact fall event (quasi-fall) and subsequent progress monitoring processing will be described.
図7は、上述したロジックによってユーザの転倒が検出される際の加速度の変化(同図A)と、転倒検出に至らない低衝撃発生時の加速度の変化(同図B)とを比較して示した図である。同図に示すように、例えば加速度のピーク値によって転倒が検出される場合には、同図Bのような低衝撃が発生しても、加速度のピーク値は閾値Thに満たず、転倒が検出されないことになる。これは、例えばユーザが椅子に座っている状態から倒れた場合や、ユーザが起立状態から倒れた場合でも異常検出端末100よりも先にユーザの体が地面に衝突することで、衝撃が小さくなるような場合に起こり得る。
FIG. 7 shows a comparison between the change in acceleration when the user's fall is detected by the above-described logic (A in the same figure) and the change in acceleration at the time of occurrence of a low impact that does not lead to the fall detection (B in the same figure). FIG. As shown in the figure, for example, when a fall is detected based on the peak value of acceleration, even if a low impact as shown in FIG. B occurs, the peak value of acceleration does not reach the threshold Th, and a fall is detected. Will not be. This is because, for example, even when the user falls from a sitting state on a chair or when the user falls from a standing state, the user's body collides with the ground before the
そこで転倒監視部183は、上記低衝撃による転倒を、上記転倒とは区別して準転倒として検出し、準転倒の検出後にユーザに日常生活レベルの体動が所定の頻度で生じているかについて、経過監視処理を実行することで、転倒検出には至らなかったものの転倒の可能性が残される事象を救済することとしている。この経過監視処理は、転倒検出取消後、一定時間(例えば1時間)だけの時限的な監視とする。
Therefore, the
すなわち、転倒監視部183は、加速度データがユーザの転倒可能性に関する第1の条件を満たした場合に転倒事象を検出し、加速度データがユーザの転倒可能性に関する第2の基準を満たした場合に準転倒事象を検出する。この第2の基準は、第1の基準よりも緩和された検出基準であるのが好適である。
That is, the
当該準転倒の検出後の経過監視処理の発動条件(上記第2の条件が満たされる場合)としては、以下の1)〜3)に示すようなものが挙げられる。
1)転倒判定の指標値(上述した加速度の所定時間当たりの総変化量H、ピーク値P、または衝撃特徴と落下特徴の併用による総評価値Et)が転倒基準値に満たないが、転倒基準値より小さい緩和基準値(準転倒基準値)以上である場合。
例えば、総変化量H<Th1、かつ、H≧Th2 (Th2<Th1)
2)転倒判定に用いる指標値(例えば変化量H)が転倒基準に満たない場合に、転倒判定に用いない別の指標値(例えばピーク値P)が転倒基準を満たす場合。
3)上述の総評価値Etのような複合評価で転倒が検出される場合に、総評価値は転倒基準に満たないが、一部の(個別の)評価値/指標値は一定基準以上である場合(例えば上述した例において、総評価値Etは転倒基準を満たさないが、加速度ピーク値Pに基づく衝撃評価値Esまたは加速度平均値Aに基づく落下評価値Efの一方のみ所定の転倒基準を満たす場合)。
Examples of the trigger condition for the progress monitoring process after the detection of the quasi-falling (when the second condition is satisfied) include the following 1) to 3).
1) Although the index value for the fall determination (the total change amount H of acceleration described above per predetermined time, the peak value P, or the total evaluation value Et by the combined use of the impact feature and the drop feature) is less than the fall reference value, the fall reference value When it is greater than or equal to the smaller relaxation standard value (semi-tumbling standard value).
For example, the total change amount H <Th1, and H ≧ Th2 (Th2 <Th1)
2) When an index value (for example, the amount of change H) used for the fall determination does not satisfy the fall standard, and another index value (for example, the peak value P) not used for the fall determination satisfies the fall standard.
3) When a fall is detected by a composite evaluation such as the above-mentioned total evaluation value Et, the total evaluation value is less than the fall standard, but some (individual) evaluation values / index values are above a certain standard (For example, in the above-described example, the total evaluation value Et does not satisfy the fall standard, but only one of the impact evaluation value Es based on the acceleration peak value P or the fall evaluation value Ef based on the acceleration average value A satisfies the predetermined fall standard) .
以下、当該準転倒検出後の経過監視処理を含む転倒監視処理の具体的な流れについて説明する。以下では、準転倒の検出手法として、上述の1)〜3)のうち1)が用いられる場合を例に挙げるが、もちろん、検出手法として2)及び3)が用いられてもよい。 Hereinafter, a specific flow of the fall monitoring process including the progress monitoring process after the semi-fall is detected will be described. In the following, a case where 1) of 1) to 3) described above is used as an example of the quasi-falling detection method will be described as an example, but of course, 2) and 3) may be used as the detection method.
図8は、転倒監視部183による転倒監視処理の流れを示したフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing the flow of the fall monitoring process by the
同図に示すように、転倒監視部183は、上述したように、加速度センサ11から出力される加速度データの取得周期毎に、当該加速度データを評価して、指標値を上記転倒基準値または準転倒基準値と比較する(ステップ81)。
As shown in the figure, as described above, the
転倒監視部183は、指標値が転倒基準値以上であると判断した場合(ステップ82のYes)、転倒フラグをONに設定する(ステップ83)。
If the
続いて転倒監視部183は、上述したように、転倒検出後の取消時間(例えば15秒)内にユーザの体動が検出されたか否かを判断する(ステップ84)。なおこの場合、転倒検出直後の所定の遅延時間(例えば3秒間)のユーザの動きは、転倒に伴う動きとして無視する。
Subsequently, as described above, the
転倒監視部183は、上記取消時間内に体動が検出されずに取消時間が経過した場合(ステップ85のYes)、転倒異常を確定し、監視センタCへ異常通報する(ステップ86)。なお、同図では図示を省略するが、上述したように、転倒監視部183は、上記ステップ85の後、転倒異常を検出した旨を報知部15または操作表示部16によってユーザに報知し、所定の取消操作時間(例えば10秒または20秒)内にユーザから取消操作が入力された場合には転倒異常を取り消し、取消時間内に取消操作が入力されない場合には転倒異常を確定する。
The
転倒監視部183は、上記取消時間内に体動が検出されたと判断した場合(ステップ84のYes)、転倒の検出を取り消し(ステップ89)、ステップ81以降の転倒監視処理に戻る。
If the
一方、上記ステップ82において、指標値が転倒基準値未満であると判断した場合(No)、転倒監視部183は、当該指標値が準転倒基準値以上であるか否かを判断する(ステップ87)。
On the other hand, if it is determined in step 82 that the index value is less than the fall reference value (No), the
転倒監視部183は、指標値が準転倒基準値以上であると判断した場合(Yes)、ユーザに日常レベルの体動が検出される否かについて、経過監視処理を実行する(ステップ88)。
If the
当該体動の検出方法は、上記生活監視部181による検出方法と同様である。ただし、ここで体動の不検出を判定する時間(静止状態の継続時間)は、上記生活監視における判定時間(例えば1時間)より短い時間(例えば15分)とされる。すなわち、この経過監視処理は、体動の不検出の継続に関する判定時間を短縮した生活監視処理を実行するものである。なお、経過監視処理における体動の検出方法は、生活監視処理とは異なり、上述した転倒監視部183の自動取消判定における体動検出と同じ方法としてもよい。
The detection method of the body movement is the same as the detection method by the
図9は、上記図8のステップ88で示した準転倒検出後の経過監視処理の流れを示したフローチャートである。 FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the progress monitoring process after the quasi-fall detection shown in step 88 of FIG.
同図に示すように、転倒監視部183は、上記準転倒が検出されると、加速度データを基にユーザの体動を検出する(ステップ91)。
As shown in the figure, the
続いて転倒監視部183は、体動が検出されたか否かを判断する(ステップ92)。
Subsequently, the
体動が検出されたと判断した場合(Yes)、転倒監視部183は、経過監視時間(例えば1時間)が経過したか否かを判断する(ステップ95)。
If it is determined that body movement is detected (Yes), the
転倒監視部183は、体動が検出された状態で経過監視時間が経過した場合(ステップ95のYes)には、経過監視処理を終了し、通常の転倒監視処理(図8のステップ81以降)に戻る。
The
一方、体動が検出されない状態(静止時間)が所定の判定時間(例えば15分)継続したと判断した場合(ステップ93のYes)、転倒監視部183は、転倒異常を確定し、監視センタCへ異常通報する(ステップ94)。
On the other hand, when it is determined that the state (stationary time) in which no body movement is detected continues for a predetermined determination time (for example, 15 minutes) (Yes in Step 93), the
ここで、この準転倒検出後に確定される転倒異常は、上記転倒検出後に転倒異常が確定した場合と区別して出力されてもよい。 Here, the fall abnormality determined after the semi-fall detection may be output separately from the case where the fall abnormality is confirmed after the fall detection.
[まとめ]
以上説明したように、本実施形態によれば、異常検出端末100の転倒監視部183は、転倒とは区別してユーザの準転倒を検出し、準転倒を検出した場合も所定期間はユーザの体動の検出を監視して、生活監視処理における静止時間よりも短い静止時間体動が検出されない場合は転倒異常と判定する。このため、ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出することができる。
[Summary]
As described above, according to the present embodiment, the
[変形例]
本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更され得る。
[Modification]
The present technology is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the gist of the present technology.
上述の実施形態では、上記転倒監視部183は、準転倒検出後の経過監視処理を、経過監視時間(例えば1時間)が経過するまで実行した。しかし、準転倒を検出後、所定時間(例えば30秒)以内にしっかりとした体動(例えばユーザの歩行時レベルの加速度)が検出されれば、経過監視処理は実行しなくてもよい。
In the above-described embodiment, the
また、転倒監視部183は、当該準転倒検出後の経過監視処理中、再び準転倒を検出した場合、経過監視処理を途中で終了させて通常監視に戻ってもよい。このような場合には、ユーザに比較的強い衝撃が生じる日常生活における動き(例えば運動等)が生じており、異常事態ではないと判断できるためであり、これにより不要な経過監視処理の継続を防ぐことができる。
Further, when the
上述の実施形態では、異常検出端末100が生活監視部181による生活監視機能を有することを前提に説明がなされたが、異常検出端末100が生活監視機能を有していなくても構わない。
The above embodiment has been described on the assumption that the
また、上述の実施形態では、生活監視部181による生活監視処理と転倒監視部183による経過監視処理とを並行して実行する構成として説明したが、経過監視処理を生活観支部181が実行する構成としてもよい。この場合、生活監視部181は、通常はユーザの静止時間が所定時間(例えば1時間)継続した場合に異常判定するが、転倒検出基準に満たない準転倒が検出された場合には、当該所定時間を短縮して(例えば15分)生活監視処理を実行する。また、生活監視部181と転倒監視部183とが1つの処理部として構成されていてもよい。
In the above-described embodiment, the life monitoring process by the
上述の実施形態では、異常検出端末100は、ウェアラブル端末として各種センサや報知部、操作表示部、無線通信部等を有する構成とされたが、上記異常検出端末100のそれら各部のうち少なくとも一部が別の機器(例えばユーザが携帯するスマートフォン等のモバイル端末)に備えられており、当該別の機器との連携処理によって上記実施形態と同様の処理が実行されてもよい。
In the above-described embodiment, the
11…加速度センサ
12…装着センサ12
14…無線通信部14
18…制御部
181…生活監視部
182…救急監視部
183…転倒監視部
100…異常検出端末
C…監視センタ
11 ...
14 ...
DESCRIPTION OF
Claims (8)
当該異常検出端末の動きを検出し動きデータを出力する動きセンサと、
前記動きデータが前記ユーザの転倒可能性に関する第1の条件を満たす場合に転倒を検出し、前記動きデータが前記転倒可能性に関する前記第1の条件とは異なる第2の条件を満たす場合に前記転倒に準ずる事象として準転倒を検出する転倒検出手段と、
前記動きデータを基に前記ユーザの体動を検出する体動検出手段と、
前記転倒が検出された場合、前記ユーザに異常が発生したと判定し、前記準転倒が検出された場合には、当該検出後の第1の期間、前記体動検出手段による前記体動の検出を監視して、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合に前記ユーザに前記異常が発生したと判定する異常判定手段と
を具備する異常検出端末。 In an abnormality detection terminal that is carried by a user and detects the user's fall,
A motion sensor that detects the motion of the abnormality detection terminal and outputs motion data;
When the motion data satisfies a first condition related to the user's possibility of falling, a fall is detected, and when the motion data satisfies a second condition different from the first condition related to the possibility of falling A fall detection means for detecting a quasi-fall as an event similar to a fall;
Body movement detection means for detecting the body movement of the user based on the movement data;
When the fall is detected, it is determined that an abnormality has occurred in the user. When the semi-fall is detected, the body movement detection unit detects the body movement for the first period after the detection. And an abnormality determination unit that determines that the abnormality has occurred in the user when body movement under a predetermined condition is not detected during the monitoring.
前記異常判定手段は、前記第1の期間に、前記体動検出手段により前記体動が検出されない状態が第2の期間継続した場合に前記ユーザに前記異常状態が発生したと判定する
異常検出端末。 The abnormality detection terminal according to claim 1,
The abnormality determination unit determines that the abnormal state has occurred in the user when a state in which the body movement is not detected by the body movement detection unit continues for a second period in the first period. .
前記異常判定手段は、前記体動検出手段により前記体動が検出されない状態が第3の期間継続した場合に前記ユーザに前記異常が発生したと判定し、
前記第2の期間は前記第3の期間よりも短く設定される
異常検出端末。 The abnormality detection terminal according to claim 2,
The abnormality determination unit determines that the abnormality has occurred in the user when the state in which the body movement is not detected by the body movement detection unit continues for a third period;
The second period is set shorter than the third period. An abnormality detection terminal.
前記転倒検出手段は、前記動きデータによって取得される転倒指標値が第1の閾値以上である場合に前記転倒を検出し、前記転倒指標値が前記第1の閾値よりも小さい第2の閾値以上であって前記第1の閾値未満である場合に前記準転倒を検出する
異常検出端末。 The abnormality detection terminal according to any one of claims 1 to 3,
The fall detection means detects the fall when a fall index value acquired by the motion data is equal to or greater than a first threshold, and the fall index value is equal to or greater than a second threshold that is smaller than the first threshold. An abnormality detection terminal that detects the quasi-falling when it is less than the first threshold.
前記転倒検出手段は、前記動きデータによって取得される複数の異なる転倒指標値の総合評価が所定の転倒基準を満たす場合に前記転倒を検出し、前記複数の異なる転倒指標値の前記総合評価が前記所定の転倒基準を満たさず当該複数の異なる転倒指標値のうちの一部が所定の基準を満たす場合に前記準転倒を検出する
異常検出端末。 The abnormality detection terminal according to any one of claims 1 to 3,
The fall detection means detects the fall when a comprehensive evaluation of a plurality of different fall index values acquired by the motion data satisfies a predetermined fall criterion, and the comprehensive evaluation of the plurality of different fall index values is the An abnormality detection terminal that detects the quasi-fall when the predetermined fall criterion is not satisfied and a part of the plurality of different fall index values satisfies the predetermined criterion.
前記異常判定手段は、前記第1の期間に、前記準転倒が再び検出された場合に前記監視を終了する
異常検出端末。 The abnormality detection terminal according to claim 4 or 5,
The abnormality determination unit ends the monitoring when the quasi-falling is detected again in the first period.
当該異常検出端末の動きを検出し動きデータを出力する動きセンサと、
前記動きデータが前記ユーザの転倒可能性に関する第1の条件を満たす場合に転倒を検出し、前記動きデータが前記転倒可能性に関する前記第1の条件とは異なる第2の条件を満たす場合に前記転倒に準ずる事象として準転倒を検出する転倒検出手段と、
前記動きデータを基に前記ユーザの体動を検出する体動検出手段と、
前記体動検出手段により前記体動が検出されない状態が第1の期間継続した場合、及び、前記転倒が検出された場合に前記ユーザに異常が発生したと判定し、前記準転倒が検出された場合には、前記第1の期間を当該第1の期間よりも短い第2の期間に短縮する異常判定手段と
を具備する異常検出端末。 In an abnormality detection terminal that is carried by a user and detects the user's fall,
A motion sensor that detects the motion of the abnormality detection terminal and outputs motion data;
When the motion data satisfies a first condition related to the user's possibility of falling, a fall is detected, and when the motion data satisfies a second condition different from the first condition related to the possibility of falling A fall detection means for detecting a quasi-fall as an event similar to a fall;
Body movement detection means for detecting the body movement of the user based on the movement data;
When the state in which the body motion is not detected by the body motion detection means continues for the first period and when the fall is detected, it is determined that an abnormality has occurred in the user, and the semi-fall is detected. In this case, an abnormality detection terminal comprising: an abnormality determination unit that shortens the first period to a second period shorter than the first period.
前記動きデータが前記ユーザの転倒可能性に関する第1の条件を満たす場合に転倒を検出するステップと、
前記動きデータが前記転倒可能性に関する前記第1の条件とは異なる第2の条件を満たす場合に前記転倒に準ずる事象として準転倒を検出するステップと、
前記動きデータを基に前記ユーザの体動を検出するステップと、
前記転倒が検出された場合に前記ユーザに異常が発生したと判定するステップと、
前記準転倒が検出された場合に、当該検出後の所定期間、前記体動の検出を監視して、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合に前記ユーザに前記異常が発生したと判定するステップと
を実行させるプログラム。 In the abnormality detection terminal having a motion sensor that detects the movement of the abnormality detection terminal carried by the user and outputs movement data,
Detecting a fall when the motion data satisfies a first condition regarding the user's fall possibility;
A step of detecting a quasi-fall as an event in accordance with the fall when the motion data satisfies a second condition different from the first condition relating to the possibility of the fall;
Detecting the user's body movement based on the movement data;
Determining that an abnormality has occurred in the user when the fall is detected;
When the quasi-fall is detected, the detection of the body movement is monitored for a predetermined period after the detection, and the abnormality occurs in the user when the body movement under a predetermined condition is not detected during the monitoring. A program that executes the judging step.
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