JP2018026006A - Watching system, watching method, and watching program - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、対象者の日常生活を見守る技術に関する。 The present invention relates to a technique for watching a subject's daily life.
従来、対象者の日常生活を見守り、対象者の状態が適正でないと判定すると(対象者になんらかの異変が生じていると判定すると)、その旨を出力するシステムがある。このシステムでは、一人暮らしをしている高齢者を対象者にしているケースが多い。このシステムには、特許文献1〜4等に記載された構成のものがある。
Conventionally, there is a system that watches the daily life of the subject and determines that the subject's state is not appropriate (if it is judged that something has changed in the subject), the system outputs that fact. This system often targets elderly people living alone. This system includes a configuration described in
特許文献1は、居住者(対象者)の動きを検知するヒトセンサ、および家屋の各種設備の動作状況を検知する機器センサの検知出力により、対象者の通常の生活パターンの目安になる動作マニュアルを構築したり、修正したりする。このシステムは、ヒトセンサ、および機器センサの一定期間の検知出力により、この一定期間における対象者の生活パターンを生成する。そして、このシステムは、動作マニュアルと、一定期間における対象者の生活パターンを比較し、対象者の状況を判定する。
また、特許文献2は、センサの検知出力の特徴量を抽出し、日付・時刻情報を変換した周期フラグを用いて、対象者の日常生活度を多変量解析する。このシステムは、多変量解析した日常生活度と、日常生活度基準値とを比較し、対象者の状況を判定する。対象者の日常生活は、電気製品の消費電力を計測する電力センサ、調理器具又は暖房器具等の熱源の温度を計測する温度センサ、周囲の明るさを計測する照度センサ、人体を検知する赤外線センサ、人体の通過を検知する感圧センサ、ドアの開閉を検知する近接センサ、各種電気製品の赤外線リモコンの送信信号を検知する赤外線センサ、水道の使用量を計測する流量センサ、ガスの使用量を計測するガス流量センサ等によって検知する。 Further, Patent Document 2 extracts a feature amount of a detection output of a sensor, and performs a multivariate analysis on the daily life of the subject using a period flag obtained by converting date / time information. This system compares the daily life level obtained by multivariate analysis with the daily life level reference value, and determines the situation of the subject. The daily life of the subject is a power sensor that measures the power consumption of electrical products, a temperature sensor that measures the temperature of a heat source such as a cooking appliance or a heating appliance, an illuminance sensor that measures ambient brightness, and an infrared sensor that detects the human body , A pressure sensor that detects the passage of the human body, a proximity sensor that detects the opening and closing of doors, an infrared sensor that detects transmission signals of infrared remote controls for various electrical products, a flow sensor that measures the amount of water used, and a gas usage It is detected by a gas flow sensor to be measured.
また、特許文献3は、人感センサの検知出力により、ある時間における対象者の居場所を推定するとともに、加速度センサの検知出力により、発生時が特定された居住者の動作を推定する。このシステムは、人感センサの検知出力、および加速度センサの検知出力により、居住者が浴室で転倒した、居住者以外の者が住居に侵入した等の状況を判定する。 Further, Patent Document 3 estimates the location of the subject at a certain time based on the detection output of the human sensor, and estimates the motion of the resident whose occurrence time is specified based on the detection output of the acceleration sensor. This system determines a situation such as a resident falling in the bathroom or a person other than the resident entering the residence based on the detection output of the human sensor and the detection output of the acceleration sensor.
さらに、特許文献4は、温度センサや人感センサの検知出力に基づいて、対象者が存在しているかどうか判定する。このシステムは、対象者のバイタルサイン(生命を維持するときに現れるしるし)が良好であれば、対象者が正常であると判断し、それ以外を異常と判断する。 Furthermore, patent document 4 determines whether a subject exists based on the detection output of a temperature sensor or a human sensor. This system determines that the subject is normal if the subject's vital signs (signs that appear when maintaining life) are good, and otherwise determines that the subject is abnormal.
しかしながら、上記従来のシステムは、センサの検知出力を、そのセンサについて予め定めている判定基準(基準値や基準変化パターン等)と比較し、対象者の状態が適正であるかどうかの判定を行っている。この判定基準は、対象者の日常生活の行動パターン等に基づいて定めたものである。 However, the above-described conventional system compares the detection output of the sensor with a predetermined criterion (reference value, reference change pattern, etc.) for the sensor, and determines whether or not the subject's state is appropriate. ing. This criterion is determined based on the behavior pattern of the daily life of the subject.
一方で、対象者の行動パターンは、様々な要因(影響因子)によって変化する。例えば、対象者は、特別なイベントがあると、その前後における行動パターンに変化が生じる。特別なイベントとは、居住している地域の祭り、娯楽施設(映画館、博物館、水族館等)への外出等、対象者が日常的に行っていない行動である。また、対象者は、周辺環境が変化すると、行動パターンに変化が生じる。さらには、対象者は、生理的欲求の変化によっても、行動パターンが変化する。 On the other hand, the behavior pattern of the subject varies depending on various factors (influencing factors). For example, when the subject has a special event, the behavior pattern before and after the event changes. Special events are behaviors that are not routinely performed by the target, such as going out to local festivals, entertainment facilities (movie theaters, museums, aquariums, etc.). Further, when the surrounding environment changes, the subject changes in the behavior pattern. Furthermore, the behavior pattern of the subject changes depending on changes in physiological desire.
したがって、センサの検知出力を、対象者の日常生活の行動パターン等に基づいて定めた判定基準と比較して、対象者の状態が適正であるかどうかを判定する構成では、対象者の行動パターンがなんらかの要因によって変化したとき、対象者の状態を誤判定する。具体的には、対象者の状態が適正であっても、対象者の行動パターンがなんらかの要因によって変化すると、このときの対象者の行動パターンが日常の行動パターンから乖離し、対象者の状態が適正でない、と誤判定する。 Therefore, in the configuration in which the detection output of the sensor is compared with a determination criterion determined based on the behavior pattern of the subject's daily life and the like, the behavior pattern of the subject is determined. When is changed for some reason, the subject's condition is misjudged. Specifically, even if the subject's state is appropriate, if the subject's behavior pattern changes due to some factor, the subject's behavior pattern at this time deviates from the daily behavior pattern, and the subject's state is Misjudging that it is not appropriate.
この発明の目的は、検知した対象者の状態が適正であるかどうかの判定精度を向上させる技術を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a technique for improving the determination accuracy of whether or not the detected state of the subject person is appropriate.
この発明の見守り装置は、上記目的を達するため、以下のように構成している。 The watching device of the present invention is configured as follows in order to achieve the above object.
状態検知部が、対象者の状態を検知する。状態検知部は、例えばセンサ接続部に接続されているセンサの検知出力を用いて、対象者の状態を検知する。影響度取得部は、対象者の状態に影響を与える影響因子の影響度を取得する。 The state detection unit detects the state of the target person. A state detection part detects a subject's state, for example using the detection output of the sensor connected to the sensor connection part. The influence degree acquisition unit acquires the influence degree of an influence factor that affects the state of the subject.
例えば、対象者の睡眠状態に影響を与える影響因子は、対象者の睡眠前の行動、起床後の行動スケジュール等である。また、対象者の入浴に影響を与える影響因子は、対象者のその日の行動、その日の気候等である。また、対象者の調理行動に影響を与える影響因子は、対象者のその日の行動、その日の行動スケジュール等である。また、対象者のトイレの使用に影響を与える影響因子は、対象者のその日の行動等である。また、対象者の郵便受けからの投函物の取り出しに影響を与える影響因子は、対象者のその日の行動等である。また、対象者のエアコンの使用に影響を与える影響因子は、その日の気候等である。 For example, influential factors that affect the sleep state of the subject include the behavior of the subject before sleep, the behavior schedule after waking up, and the like. In addition, influential factors that influence the bathing of the subject are the behavior of the subject, the climate of the day, and the like. In addition, the influence factors that influence the cooking behavior of the subject are the behavior of the subject that day, the behavior schedule of the day, and the like. In addition, the influencing factors that affect the use of the toilet of the subject are the behavior of the subject that day. In addition, the influencing factors that influence the removal of the postings from the subject's mailbox are the behavior of the subject that day. In addition, the influencing factors that affect the use of the target's air conditioner are the climate of the day.
判定部は、状態検知部が検知した対象者の状態が適正であるかどうかを、影響度取得部が算出した影響因子の影響度を用いて判定する。これにより、検知した対象者の状態が適正であるかどうかの判定精度を向上させることができる。 The determination unit determines whether or not the state of the subject detected by the state detection unit is appropriate using the influence level of the influence factor calculated by the influence level acquisition unit. Thereby, the determination precision of whether the detected subject's state is appropriate can be improved.
なお、影響度取得部は、センサ接続部に接続されているセンサの検知出力を用いて、影響因子の影響度を取得する構成であってもよいし、対象者の行動スケジュールから対象者の行動を推定し、影響因子の影響度を取得する構成であってもよい
また、見守り装置は、判定部によって、状態検知部が検知した対象者の状態が適正でないと判定されると、その旨を出力する出力部を備える構成にするのが好ましい。
The influence level acquisition unit may be configured to acquire the influence level of the influence factor using the detection output of the sensor connected to the sensor connection unit, or the target person's action schedule may be obtained from the target person's action schedule. The monitoring device may be configured to acquire the degree of influence of the influencing factor when the state of the subject detected by the state detection unit is determined to be inappropriate by the determination unit. A configuration including an output unit for outputting is preferable.
この発明によれば、検知した対象者の状態が適正であるかどうかの判定精度を向上できる。 According to the present invention, it is possible to improve the determination accuracy of whether or not the detected state of the subject is appropriate.
以下、この発明の実施形態である見守り装置について説明する。 Hereinafter, a monitoring device according to an embodiment of the present invention will be described.
図1は、この発明の実施形態である見守り装置の主要部の構成を示すブロック図である。この例にかかる見守り装置1は、制御部2と、センサ接続部3と、表示・操作部4と、判定情報記憶部5と、通信部6と、を備えている。この見守り装置1は、対象者の日常生活を見守る。具体的には、このシステムは、対象者の状態が適正であるかどうかの判定を行い、適正でない(対象者になんらかの異変が生じている。)と判定すると、その旨を出力する。この例では、見守り装置1は、対象者を見守る空間である対象者の住居内に設置するものとして説明する。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a main part of a monitoring device according to an embodiment of the present invention. The
制御部2は、見守り装置1本体各部の動作を制御する。また、制御部2は、後述する状態検知部21、影響度取得部22、および判定部23を備える。また、制御部2が、この発明にかかる見守り方法を実行する。また、この発明にかかる見守りプログラムは、制御部2にインストールされる。
The control unit 2 controls the operation of each part of the
センサ接続部3には、図1に示す、人感センサ51、生体センサ52、環境センサ53、位置センサ54、機器状態検知センサ55、および設備状態検知センサ56が接続されている。以下に示すように、図1に示す人感センサ51、生体センサ52、環境センサ53、位置センサ54、機器状態検知センサ55、および設備状態検知センサ56は、それぞれ1つ以上のセンサによって構成される。
A
人感センサ51は、対象者の存在を検知する用途で使用するセンサである。人感センサ51は、画像センサ、赤外線センサ、音波センサ、振動センサ、圧力センサ等、対象者が存在しているかどうかを検知できるものであればよい。人感センサ51は、対象者の住居のリビングルーム、キッチン、寝室、浴室、トイレ等に設置される。人感センサ51は、1つ以上のセンサで構成されている。また、人感センサ51を構成するセンサは、1種類以上である。
The
生体センサ52は、対象者の生体情報(心拍の状態・呼吸の状態・体動等)を検知する用途で使用するセンサである。生体センサ52は、体温センサ、血圧センサ、心拍センサ、加速度センサ、温湿度センサ、照度センサ、絶対圧センサ、音波センサ、電波センサ、画像センサ等、対象者の生体情報を検知できるものであればよい。生体センサ52は、対象者の住居の室内に設置するものもあれば、対象者に装着するものもある。生体センサ52は、1つ以上のセンサで構成されている。また、生体センサ52を構成するセンサは、1種類以上である。
The
環境センサ53は、対象者の住居の周辺環境を検知する用途で使用するセンサである。環境センサ53は、画像センサ、温湿度センサ、照度センサ、絶対圧センサ、騒音センサ、加速度センサ等、周辺環境を検知することができるものであればよい。環境センサ53は、対象者の住居の室内に設置するものもあれば、ベランダ等の屋外に設置するものもある。環境センサ53は、1つ以上のセンサで構成されている。また、環境センサ53を構成するセンサは、1種類以上である。
The
位置センサ54は、対象者の位置を検知する用途で使用するセンサである。位置センサ54は、GPSセンサ、画像センサ、赤外線センサ等、対象者の位置を検知できるものであればよい。位置センサ54は、対象者の住居の室内に設置するものもあれば、対象者に装着するものもある。位置センサ54は、1つ以上のセンサで構成されている。また、位置センサ54を構成するセンサは、1種類以上である。
The
機器状態検知センサ55は、対象者の住居に設置されている電化製品(エアコン、テレビ、炊飯器、ポット、洗濯機等)の使用状態を検知する用途で使用するセンサである。機器状態検知センサ55は、温湿度センサ、画像センサ、赤外線センサ、電流センサ等、電化製品の使用状態を検知できるものであればよい。機器状態検知センサ55は、対象者の住居の室内に設置するものもあれば、電化製品に装着するものもある。また、機器状態検知センサ55は、電化製品だけでなく、自転車、自動車等の他の種類の機器の使用状態も検知する構成であってもよい。機器状態検知センサ55は、1つ以上のセンサで構成されている。また、機器状態検知センサ55を構成するセンサは、1種類以上である。
The device
設備状態検知センサ56は、水道、ガス、室内照明等の住居設備の使用状態を検知する用途で使用するセンサである。設備状態検知センサ56は、水道やガスの流量センサ、画像センサ、赤外線センサ、照度センサ等、住居設備の使用状態を検知できるものであればよい。設備状態検知センサ56は、対象者の住居の室内に設置するものもあれば、住居設備に取り付けるものもある。設備状態検知センサ56は、1つ以上のセンサで構成されている。また、設備状態検知センサ56を構成するセンサは、1種類以上である。
The facility
また、センサ接続部3に接続されている1つのセンサが、人感センサ51、生体センサ52、環境センサ53、位置センサ54、機器状態検知センサ55、および設備状態検知センサ56の2つ以上に属していてもよい。例えば、特定の画像センサが、人感センサ51、環境センサ53、位置センサ54、機器状態検知センサ55、および設備状態検知センサ56に属する構成であってもよい。このようにすれば、センサ接続部3に接続するセンサの個数を抑えることができる。
One sensor connected to the sensor connection unit 3 includes two or more of the
センサ接続部3に接続されている各センサには、識別番号を付している。センサ接続部3は、接続されているセンサから入力された検知出力を、センサの識別番号とともに制御部2に入力する。したがって、制御部2は、センサ接続部3から入力された検知出力が、どのセンサの検知出力であるか判断できる。センサ接続部3における各種センサの接続は、有線であってもよいし、無線であってもよい。また、インタネット等のネットワークを介して接続される構成であってもよい。 Each sensor connected to the sensor connection unit 3 is given an identification number. The sensor connection unit 3 inputs the detection output input from the connected sensor to the control unit 2 together with the sensor identification number. Therefore, the control unit 2 can determine which sensor the detection output input from the sensor connection unit 3 is. The connection of various sensors in the sensor connection unit 3 may be wired or wireless. Moreover, the structure connected via networks, such as the internet, may be sufficient.
表示・操作部4は、表示器等の表示デバイスを備えるとともに、キーボード、マウス、マイクロフォン、カメラ等の入力デバイスを備える。入力デバイスは、表示器と一体となったタッチパネル、無線通信等で連動するスマートフォン等の別のデバイスでもよい。対象者等が、入力デバイスを操作することにより、所望のデータを見守り装置1に入力できる。例えば、対象者等は、対象者が居住している地域の祭り、娯楽施設(映画館、博物館、水族館等)への外出等の行動スケジュールの内容(イベントの種類やその日時等)を見守り装置1に入力することができる。この対象者の行動スケジュールの内容を、ここではイベント関連情報と言う。
The display / operation unit 4 includes a display device such as a display device and input devices such as a keyboard, a mouse, a microphone, and a camera. The input device may be another device such as a touch panel integrated with a display, a smartphone linked with wireless communication, or the like. A subject or the like can input desired data into the
判定情報記憶部5は、図2に示すように、検知情報31、イベント関連情報32、検知項目情報33、影響度情報34、および判定基準情報35等を記憶する。
As shown in FIG. 2, the determination
検知情報31は、センサ接続部3に接続されているセンサ毎に、そのセンサから入力された検知出力、または検知出力を処理して取得した特徴量を時系列に蓄積した情報である。
The
イベント関連情報32は、対象者が居住している地域の祭り、娯楽施設(映画館、博物館、水族館等)への外出等の行動スケジュールの内容を示す情報である。イベント関連情報32は、例えば対象者等が表示・操作部4の入力デバイスを操作することによって入力した情報に限らず、インタネット等から取得した情報が含まれていてもよい。
The event-related
検知項目情報33は、対象者の状態を検知する項目毎に、その項目にかかる対象者の状態を検知するのに用いるセンサを対応付けた情報である。また、検知項目情報33は、対象者の状態を検知する項目毎に、対応付けられているセンサの検知出力から対象者の状態を検知するための情報も含んでいる。
The
影響度情報34は、対象者の状態を判定する項目毎に、その項目に影響を与える影響因子にかかるイベントやセンサを対応付けた情報である。また、影響度情報34は、対象者の状態を検知する項目毎に、対応付けられているイベントの関連情報やセンサの検知出力から影響因子の影響度の大きさを推定するための情報も含んでいる。ここで言う影響因子とは、対象者の状態を判定する項目について、その項目にかかる行動に影響を与える事象である。例えば、対象者の睡眠に影響を与える影響因子は、睡眠前の対象者の生活行動や、起床後の予定等である。
The
判定基準情報35は、対象者の状態を判定する項目毎に、その状態が適正であるかどうかの判定に用いる基準(判定基準)を対応付けた情報である。
The
通信部6は、公衆回線網や、インタネット網等のネットワークを介して、対象者の状態を通知する相手側装置と通信する。見守り装置1には、対象者の状態を通知する相手側装置が予め設定されている。この相手側装置は、例えば同居していない対象者の家族の端末、対象者の近所に住んでいる協力者(ボランティア、警察、消防等)の端末、この見守りサービスを提供している事業者の端末である。通信部6が、この発明で言う出力部に相当する。
The communication unit 6 communicates with a counterpart device that notifies the state of the target person via a network such as a public line network or the Internet network. The watching
次に、制御部2が備える状態検知部21、影響度取得部22、および判定部23について説明する。状態検知部21は、対象者の状態を検知する項目毎に、検知項目情報33を参照し、その項目に対応するセンサを判断する。状態検知部21は、ここで判断したセンサの検知出力に基づき、対象者の状態を検知する。各センサの検知出力は、検知情報31として、判定情報記憶部5に記憶されている。
Next, the
影響度取得部22は、対象者の状態を判定する項目の影響因子の影響度の大きさを推定する。影響度取得部22は、対象者の状態を判定する項目毎に、影響度情報34を参照し、その項目に対応するイベント関連情報やセンサを判断する。影響度取得部22は、ここで判断したイベント関連情報や、センサの検知出力に基づき、影響因子の影響度の大きさを推定し、取得する。影響因子の影響度の大きさを推定するのに用いる情報は、影響度情報34として、判定情報記憶部5に記憶されている。
The influence degree acquisition part 22 estimates the magnitude of the influence degree of the influence factor of the item for determining the state of the subject. The impact level acquisition unit 22 refers to the
判定部23は、対象者の状態が適正であるかどうかを判定する。判定部23は、対象者の状態が適正であるかどうか判定する項目について、状態検知部21が検知した対象者の状態、影響度取得部22が推定し取得した影響因子の影響度の大きさ、および判定基準情報35を参照して取得した判定基準を用いて、この判定を行う。
The
図3は、この例にかかる見守り装置の動作を示すフローチャートである。見守り装置1は、その時点において、対象者の状態が適正であるかどうかを判定する項目(以下、判定対象項目と言う。)の有無を判定する(s1)。判定対象項目は、睡眠の深さ、睡眠時間、睡眠中の行動、入浴の有無、入浴時刻、調理行動、トイレの使用、エアコンの使用等である。
FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the watching apparatus according to this example. The
見守り装置1は、その時点において、対象者の状態が適正であるかどうかを判定する判定対象項目があれば、判定情報記憶部5に記憶している検知情報を参照し、この判定対象項目に対応するセンサを判断する(s2)。また、見守り装置1は、検知情報31を参照して、s2で判断したセンサの検知出力を取得する(s3)。見守り装置1は、s3で取得したセンサの検知出力を用いて、対象者の状態を検知する(s4)。s2〜s4にかかる処理は、状態検知部21で行われる。
The
なお、見守り装置1は、s1で対象者の状態が適正であるかどうかを判定する判定対象項目がないと判定すると、s1にかかる処理を繰り返す。
If the watching
また、見守り装置1は、判定情報記憶部5に記憶している影響度情報34を参照し、今回の判定対象項目に影響を与える影響因子にかかるイベントやセンサを判断するとともに、この影響因子の影響度の大きさを推定し取得するための情報を取得する(s5)。また、見守り装置1は、判定情報記憶部5に記憶している検知情報やイベント関連情報32を参照し、s5で判断した影響因子の影響度の大きさを推定し取得する(s6)。s5、s6にかかる処理は、影響度取得部22で行われる。
Further, the watching
なお、見守り装置1は、s5、s6にかかる処理を実行した後に、s2〜s4にかかる処理を実行する構成であってもよい。また、見守り装置1は、s5の処理を実行した後に、s2〜s4にかかる処理を実行し、その後s6にかかる処理を実行してもよい。さらには、また、見守り装置1は、s2の処理を実行した後に、s5、s6にかかる処理を実行し、その後s3、s4にかかる処理を実行してもよい。すなわち、s2〜s6にかかる処理の順番は、対象者の状態の検知、および影響因子の影響度の大きさを取得(推定)できる順番であれば、どのような順番であってもよい。
The
見守り装置は、s4で検知した対象者の状態が適正であるかどうかを、s6で推定した影響度の大きさを用いて判定する(s7)。s7では、判定情報記憶部5に記憶している判定基準情報35を参照して、判定対象項目について適正であるかどうかの判定に用いる判定基準を取得する。s7では、判定対象項目について、s4で検知した対象者の状態と、判定基準とを比較して適正であるかどうかを判定するのではなく、この判定対象項目に影響を与える影響因子の影響度の大きさを考慮して適正であるかどうかを判定する。s7にかかる処理は、判定部23が行う。
The watching device determines whether or not the state of the subject detected in s4 is appropriate using the magnitude of the influence estimated in s6 (s7). In s7, with reference to the
見守り装置1は、s7で適正であると判定すると、s1に戻る。一方、見守り装置1は、s7で適正でないと判定すると、通知処理を行い(s8)、s1に戻る。s8の通知処理は、通信部6において、予め定められている相手端末に、対象者の状態が適正でないことを通知する処理である。相手端末は、同居していない対象者の家族の端末、対象者の近所に住んでいる協力者(ボランティア、警察、消防等)の端末、この見守りサービスを提供している事業者の端末等である。この通知は、複数の相手端末に対して実行してもよい。
If the watching
このように、この例にかかる見守り装置1は、センサの検知出力から検知した対象者の状態と、判定基準とを比較して対象者の状態が適正であるかどうかを判定するのではなく、対象者の状態に影響を与える影響因子の影響度を用いて判定する。したがって、対象者の行動パターンがなんらかの要因によって、日常の行動パターンから乖離しても、対象者の状態が適正でない、と誤判定するのを防止できる。すなわち、見守り装置1における、対象者の状態が適正であるかどうかの判定精度を向上できる。
Thus, the
また、ディープラーニングを活用して学習するコンピュータ(所謂、人工知能(AI:Artificial Intelligence))で、図3に示す処理(特にs2〜s7にかかる処理)を実行する構成にすることも可能である。このように構成すれば、コンピュータの学習が進むにつれて、対象者の状態が適正であるかどうかの判定精度が向上する。 It is also possible to adopt a configuration in which the processing shown in FIG. 3 (especially processing related to s2 to s7) is executed by a computer (so-called artificial intelligence (AI)) that learns by utilizing deep learning. . If comprised in this way, the determination precision of whether a subject's state is appropriate will improve as learning of a computer progresses.
次に、判定対象項目の具体例を示し、見守り装置1における、対象者の状態が適正であるかどうかの判定について説明する。
Next, a specific example of the determination target item will be shown, and determination on whether or not the state of the target person in the watching
(1)判定対象項目は、睡眠の深さ、および睡眠時間である。 (1) The determination target items are sleep depth and sleep time.
対象者の睡眠の深さ、および睡眠時間は、人感センサ51、および生体センサ52の検知出力によって判断できる。例えば、見守り装置1は、対象者がベッドで略静止した状態を、対象者の睡眠の開始であると判断する。対象者がベッドで略静止している状態は、画像センサ、音波センサ、振動センサ、圧力センサ等の人感センサ51の検知出力によって判断できる。また、睡眠中の対象者の呼吸および対象者の心拍は、音波センサや圧力センサ等の生体センサ52の検知出力によって取得できる。状態検知部21は、人感センサ51、および生体センサ52の検知出力によって、対象者の睡眠の開始〜終了時刻、対象者の睡眠中の眠りの深さ、睡眠途中での対象者の覚醒や寝返り等の睡眠中の行動を時系列に取得することで、対象者の睡眠の深さ、および睡眠時間を検知することができる。
The depth of sleep and the sleep time of the subject can be determined by the detection outputs of the
睡眠の深さ、および睡眠時間に影響を与える影響因子は、睡眠前の日中の行動、睡眠前のストレス状態、睡眠前の日中の物理的な負担等である。睡眠前の日中の行動は、対象者に装着した加速度センサ等の生体センサ52の検知出力を用いることで取得できる。また、睡眠前のストレス状態は、対象者に装着した体温センサ等の生体センサ52の検知出力を用いることで取得できる。また、睡眠前の日中の精神的な負担は、当日の対象者の行動スケジュールから推定し取得できる。影響度取得部22は、睡眠の深さ、および睡眠時間に影響を与える影響因子について、生体センサ52の検知出力や、当日の対象者の行動スケジュールに基づき、影響度の大きさを推定し取得する。
Influencing factors that affect sleep depth and sleep time include daytime behavior before sleep, stress state before sleep, daytime physical burden before sleep, and the like. The daytime behavior before sleeping can be acquired by using the detection output of the
判定部23は、状態検知部21で検知した対象者の睡眠の深さおよび睡眠時間と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した睡眠の深さおよび睡眠時間に影響を与える影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得した睡眠の深さおよび睡眠時間に影響を与える影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(2)判定対象項目は、就寝時刻および起床時刻である。 (2) The determination target items are a bedtime and a wake-up time.
就寝時刻および起床時刻は、上記したように、人感センサ51、および生体センサ52の検知出力によって判断できる。
The bedtime and the wake-up time can be determined based on the detection outputs of the
就寝時刻および起床時刻に影響を与える影響因子は、起床後の対象者の行動予定や、天候(温湿度、降雨雪、風)、や騒音等である。起床後の対象者の行動予定は、イベント関連情報32を参照することにより取得できる。また、天候(温湿度、降雨雪、風)および騒音は、環境センサ53の検知出力を用いることで取得できる。具体的には、環境センサ53として使用する温湿度センサの検出出力により不快指数を取得できる。また、環境センサ53として使用する絶対圧センサの検出出力により低気圧による降雨雪量を取得できる。また、環境センサ53として使用する騒音センサの検出出力により風雨等による騒音レベルを取得できる。影響度取得部22は、就寝時刻および起床時刻に影響を与える影響因子について、環境センサ53の検知出力に基づき、影響度の大きさを推定し取得する。
Influencing factors that affect the bedtime and the wake-up time are the action schedule of the subject after wake-up, the weather (temperature and humidity, snow and snow, wind), noise, and the like. The action schedule of the subject after getting up can be acquired by referring to the event related
判定部23は、状態検知部21で検知した対象者の就寝時刻および起床時刻と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した寝時刻および起床時刻に影響を与える影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得した寝時刻および起床時刻に影響を与える影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(3)判定対象項目は、睡眠中の行動である。 (3) The determination target item is an action during sleep.
睡眠中の行動は、人感センサ51として使用する画像センサ、音波センサ等の検知出力によって、例えば睡眠中に頻繁にトイレに行っている行動が検知できる。
As for the behavior during sleep, for example, the behavior frequently performed in the toilet during sleep can be detected by the detection output of an image sensor, a sound wave sensor, or the like used as the
対象者が、睡眠中にトイレに行く行動の影響因子は、睡眠前の活動や飲食の内容である。対象者の睡眠前の活動や飲食の内容は、人感センサ51として使用する画像センサや環境センサとして使用する臭気センサ等の検知出力によって、睡眠前に飲酒していたことや飲食の内容が刺激性が強い食事であったこと等が取得できる。影響度取得部22は、睡眠中の行動に影響を与える影響因子について、人感センサ51の検知出力に基づき、影響度の大きさを推定し取得する。
The influencing factors of the behavior of the subject going to the toilet during sleep are the activities before sleep and the contents of eating and drinking. The subject's activities before sleep and the contents of food and drink are stimulated by the detection output of the image sensor used as the
判定部23は、状態検知部21で検知した対象者の睡眠中の行動と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した睡眠中の行動に影響を与える影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得した睡眠中の行動に影響を与える影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(4)判定対象項目は、入浴の有無である。 (4) The determination target item is the presence or absence of bathing.
入浴の有無は、浴室に設置した人感センサ51や、設備状態検知センサ56(例えば、給湯器の使用を検知するセンサ)の検知出力によって判断できる。
The presence or absence of bathing can be determined by the detection output of the
対象者の入浴の有無にかかる影響因子は、その日の活動量、その日の温湿度等である。対象者のその日の活動量は、対象者に装着した生体センサ52(例えば、加速度センサ)の検知出力から取得できる。その日の温湿度は、環境センサ53(例えば、温湿度センサ)の検知出力から取得できる。また、生体センサ52として、対象者に装着した温度センサを使用することで、その検知出力から対象者の発汗量が取得できる。さらに、生体センサ52として、対象者に装着したGPSセンサや、日照センサを使用することで、その検知出力から対象者の屋外での活動と、屋内での活動を区別することができる。影響度取得部22は、入浴の有無にかかる影響因子について、生体センサ52や環境センサ53の検知出力に基づき、影響度の大きさを推定し取得する。
The influencing factors related to the presence or absence of the subject's bathing are the amount of activity of the day, the temperature and humidity of the day, etc. The amount of activity of the subject for the day can be acquired from the detection output of the biosensor 52 (for example, an acceleration sensor) attached to the subject. The temperature and humidity of the day can be acquired from the detection output of the environmental sensor 53 (for example, the temperature and humidity sensor). Further, by using a temperature sensor attached to the subject as the
判定部23は、状態検知部21で検知した対象者の入浴の有無と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した対象者の入浴の有無にかかる影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得した入浴の有無にかかる影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(5)判定対象項目は、入浴時刻である。 (5) The determination target item is a bathing time.
入浴時刻は、浴室に設置した人感センサ51や、設備状態検知センサ56(例えば、給湯器の使用を検知するセンサ)の検知出力によって判断できる。
The bathing time can be determined by the detection output of the
対象者の入浴時刻にかかる影響因子は、その日の活動量、その日の温湿度、外出の時間、飲酒の有無等である。上述したように、対象者のその日の活動量は、対象者に装着した生体センサ52(例えば、加速度センサ)の検知出力から取得できる。その日の温湿度は、環境センサ53(例えば、温湿度センサ)の検知出力から取得できる。また、生体センサ52として、対象者に装着した温度センサを使用することで、その検知出力から対象者の発汗量が取得できる。さらに、生体センサ52として、対象者に装着したGPSセンサの検知出力から対象者の外出先の位置(対象者の住居からの距離)等を取得することもできる。また、人感センサ51として画像センサを使用することで、その検知出力から対象者の飲酒の有無を取得できる。影響度取得部22は、入浴時刻にかかる影響因子について、生体センサ52や環境センサ53の検知出力に基づき、影響度の大きさを推定し取得する。
The influencing factors concerning the bathing time of the subject are the amount of activity of the day, the temperature and humidity of the day, the time of going out, the presence or absence of drinking, and the like. As described above, the daily activity amount of the subject can be acquired from the detection output of the biosensor 52 (for example, an acceleration sensor) attached to the subject. The temperature and humidity of the day can be acquired from the detection output of the environmental sensor 53 (for example, the temperature and humidity sensor). Further, by using a temperature sensor attached to the subject as the
判定部23は、状態検知部21で検知した対象者の入浴時刻と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した対象者の入浴時刻にかかる影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得した入浴時刻にかかる影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(6)判定対象項目は、調理時刻、および作業量である。 (6) The determination target items are cooking time and work amount.
対象者が調理を行っている時刻や、作業量は、台所や調理機器に設置した赤外センサ、音波センサ等の人感センサ51や設備状態検知センサ56の検知出力から取得できる。
The time when the subject person is cooking and the amount of work can be acquired from the detection output of the
調理を行っている時刻や、作業量にかかる影響因子は、その日の活動量等である。対象者は、その日の活動量が多く、激しかったりすると、調理の開始を遅くしたり、調理を簡単にして調理時間を短縮することがある。対象者のその日の活動量は、対象者に装着した生体センサ52(例えば、加速度センサ)の検知出力から取得できる。影響度取得部22は、調理時刻、および作業量にかかる影響因子について、生体センサ52の検知出力に基づき、影響度の大きさを推定し取得する。
Factors that affect the time of cooking and the amount of work are the amount of activity of the day. If the subject has a large amount of activity on the day and is intense, the subject may delay the start of cooking or simplify cooking to shorten cooking time. The amount of activity of the subject for the day can be acquired from the detection output of the biosensor 52 (for example, an acceleration sensor) attached to the subject. The influence level acquisition unit 22 estimates and acquires the magnitude of the influence level based on the detection output of the
判定部23は、状態検知部21で検知した対象者の調理時刻、および作業量と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した対象者の調理時刻、および作業量にかかる影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得した調理時刻、および作業量にかかる影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
なお、音波センサ、画像センサ等の検知出力から、対象者の細かな調理行動を取得したり、臭気センサの検知出力から食材や料理の種別を取得したり、設備状態検知センサ56の検知出力から電気、ガス、水道の消費量を取得したりすることによって、どのような調理をおこなっているかを判断し、これらを用いて影響因子の大きさを推定し取得してもよい。
In addition, from the detection output of the sonic sensor, the image sensor, etc., the subject's detailed cooking behavior is acquired, the type of food or cooking is acquired from the detection output of the odor sensor, or the detection output of the equipment
(7)判定対象項目は、調理行動の有無である。 (7) The determination target item is the presence or absence of cooking action.
対象者が調理を行っている時刻や、作業量は、台所や調理機器に設置した赤外センサ、音波センサ等の人感センサ51や設備状態検知センサ56の検知出力から取得できる。すなわち、台所や調理機器に設置した赤外センサ、音波センサ等の人感センサ51や設備状態検知センサ56の検知出力により、調理行動の有無が判断できる。
The time when the subject person is cooking and the amount of work can be acquired from the detection output of the
調理行動の有無にかかる影響因子は、外食、弁当、配達食や調理を要しない食材の利用等である。これらの情報は、イベント関連情報32を参照することで取得できる。影響度取得部22は、調理行動の有無にかかる影響因子について、イベント関連情報32を参照して取得した情報に基づき、影響度の大きさを推定し取得する。
Factors affecting the presence or absence of cooking behavior include eating out, lunch boxes, delivery meals, and the use of ingredients that do not require cooking. Such information can be acquired by referring to the event related
判定部23は、状態検知部21で検知した対象者の調理行動の有無と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した対象者の調理行動の有無にかかる影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得した調理行動の有無にかかる影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(8)判定対象項目は、トイレの使用である。 (8) The determination target item is use of the toilet.
対象者がトイレを使用したかどうかは、トイレに設置した人感センサ51の検知出力から取得できる。
Whether the subject has used the toilet can be acquired from the detection output of the
トイレの使用にかかる影響因子は、外出や屋外での活動等により他の場所でのトイレ使用である。影響度取得部22は、対象者に装着した生体センサ52である、加速度センサ、気圧センサ、GPSセンサ等の検知出力から、対象者の行動やトイレへの近接を判断し、影響度の大きさを推定し取得する。
An influencing factor for the use of toilets is the use of toilets in other places due to going out and outdoor activities. The influence degree acquisition unit 22 determines the action of the subject person and the proximity to the toilet from the detection output of the acceleration sensor, the atmospheric pressure sensor, the GPS sensor, and the like, which are the
判定部23は、状態検知部21で検知したトイレの使用と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した対象者のトイレの使用にかかる影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得したトイレの使用にかかる影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(9)判定対象項目は、トイレの使用時間である。 (9) The determination target item is the usage time of the toilet.
対象者がトイレを使用しているかどうかは、トイレに設置した人感センサ51の検知出力から取得できる。
Whether the subject is using the toilet can be acquired from the detection output of the
トイレの使用時間にかかる影響因子は、喫煙、読書、清掃等である。これらの影響因子は、トイレに設置した煙センサ、音センサ、音波センサ等の検知出力から取得できる。影響度取得部22は、トイレに設置した煙センサ、音センサ、音波センサ等の検知出力から、対象者の行動を判断し、影響度の大きさを推定し取得する。 Factors affecting the toilet usage time include smoking, reading, and cleaning. These influencing factors can be acquired from detection outputs of a smoke sensor, a sound sensor, a sound wave sensor, etc. installed in the toilet. The influence level acquisition unit 22 determines the behavior of the target person based on detection outputs from a smoke sensor, a sound sensor, a sound wave sensor, and the like installed in the toilet, and estimates and acquires the magnitude of the influence level.
判定部23は、状態検知部21で検知したトイレの使用時間と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した対象者のトイレの使用時間にかかる影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得したトイレの使用時間にかかる影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(10)判定対象項目は、郵便受けからの投函物の取り出し行動である。 (10) The determination target item is an action of taking out a post from the mailbox.
郵便受けに郵便や新聞等の投函物が入っているかどうかは、郵便受けに設置した重量センサ、光センサ等の設備状態検知センサ56の検知出力により取得できる。すなわち、状態検知部21は、郵便受けに設置した重量センサ、光センサ等の設備状態検知センサ56の検知出力により、郵便受けからの投函物の取り出し行動を検知できる。
Whether or not a postal matter such as a mail or a newspaper is contained in the mailbox can be acquired by a detection output of a facility
郵便受けからの投函物の取り出し行動にかかる影響因子は、長電話、調理行動、屋外での作業等の対象者の行動である。対象者のこれらの行動は、住居に設置された人感センサ51である、画像センサ、音波センサや、生体センサ52である対象者に装着した加速度センサ等の検知出力から取得できる。影響度取得部22は、住居に設置された人感センサ51である、画像センサ、音波センサや、生体センサ52である対象者に装着した加速度センサ等の検知出力から、対象者の行動を判断し、影響度の大きさを推定し取得する。
The influential factors concerning the behavior of picking up a post from the mailbox are the actions of the target person such as long phone calls, cooking behavior, and outdoor work. These behaviors of the subject can be acquired from detection outputs of an image sensor, a sound wave sensor, and an acceleration sensor attached to the subject, which is the
判定部23は、状態検知部21で検知した対象者の郵便受けからの投函物の取り出し行動と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得した対象者の郵便受けからの投函物の取り出し行動にかかる影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得した郵便受けからの投函物の取り出し行動にかかる影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(11)判定対象項目は、エアコンの使用である。 (11) The determination target item is the use of an air conditioner.
エアコンの使用状況は、機器状態検知センサ55や、住居に設置した環境センサ53である温湿度センサ等の検知出力から判断できる。
The use status of the air conditioner can be determined from the detection output of the device
エアコンの使用にかかる影響因子は、住居内の温湿度や屋外の環境、来訪者の人数、対象者の体調等である。住居内の温湿度は住居内に設置した環境センサ53である温湿度センサ等の検知出力から取得できる。また、屋外に設置した音響センサ、粉塵(パーティクル)センサ等の環境センサ53の検知出力によって、近隣において工事や雑踏等による騒音や煤塵の程度を取得できる。また、屋内に設置した画像センサ等の人感センサ51の検知出力によって、来訪者の人数等を取得できる。さらに、対象者の体調は、対象者に装着した生体センサ52の検知出力によって取得できる。影響度取得部22は、上述したセンサの検知出力から、エアコンの使用にかかる影響因子の影響度の大きさを推定し取得する。
Factors affecting the use of air conditioners include temperature and humidity in the house, outdoor environment, the number of visitors, and the physical condition of the target person. The temperature and humidity in the residence can be obtained from the detection output of a temperature and humidity sensor or the like that is the
判定部23は、状態検知部21で検知したエアコンの使用状況と、その判定基準との比較を、影響度取得部22で取得したエアコンの使用にかかる影響因子の影響度の大きさを考慮して行う。具体的には、判定基準に対して、適正であると判定する範囲を、影響度取得部22で取得したエアコンの使用にかかる影響因子の影響度の大きさに応じて調節する。
The
(12)その他
対象者の日常の行動は、イベント等による生活リズムの変動を影響因子として、判定してもよい。また、対象者のテレビ等の電化製品の使用は、使用機器の動作状況や利用目的の変化を影響因子として、判定してもよい。また、対象者の来訪者への応対状況は、睡眠状態の変化を影響因子として判定してもよい。
(12) Others The daily behavior of the subject may be determined using changes in life rhythm due to events as an influencing factor. Moreover, you may determine use of electrical appliances, such as a target person's television, using the change of the operating condition of a use apparatus, or a utilization purpose as an influence factor. In addition, the response status of the target person to the visitor may be determined by using a change in sleep state as an influencing factor.
また、上記(1)〜(12)に対して、ペットの動きを影響因子の1つとし、対象者の状態が適正であるかどうかを判定してもよい。これにより、ペットの動きによる影響で、対象者の状態が適正であるかどうかを誤判定するのを防止できる。 Further, with respect to the above (1) to (12), the movement of the pet may be one of the influencing factors, and it may be determined whether or not the state of the subject is appropriate. Thereby, it can prevent misjudging whether an object person's state is appropriate by the influence by a pet's movement.
また、見守り装置1にマイクロフォン等のコミュニケーションを行う手段を具備した装置または、コミュニケーションを行う手段を具備したロボット等との会話を分析し、対象者の状態が適正であるかどうかを判定してもよい。例えば、見守り装置1にマイクロフォン等のコミュニケーションを行う手段を具備した装置または、コミュニケーションを行う手段を具備したロボットとの会話における、1日の会話時間、会話のトーン、ロボットの呼びかけに対する応答有無・応答間隔・内容、呼びかけ種類による応答の有無・間隔・声のトーン等によって居宅での在宅検知や行動を取得できる。また、このロボットとの会話における声量や会話速度を取得し、対象者の体調やストレスの度合いを判断してもよい。
In addition, even if the
また、対象者が睡眠しているときや、不在であるときに、絶対圧センサ、照度センサ、騒音センサ等の人感センサ51の検知出力によって不審者の侵入を判断してもよい。
Further, when the subject is sleeping or absent, the intrusion of the suspicious person may be determined by the detection output of the
また、振動センサ等の設備状態検知センサ56の検知出力により、住居の振動を取得することによって、対象者の危険度合を判断してもよい。また、振動が沈静した後に、再び人感センサ51の検知出力により対象者の行動を取得し、対象者の移動が確認できれば、負傷の可能性は少ないと判断し、対象者が特定の場所に留まり、その動きも微弱であれば、負傷の可能性が高いと判断するようにしてもよい。
Moreover, you may judge a subject's risk degree by acquiring the vibration of a residence with the detection output of the equipment
なお、見守り装置1は、各種センサの検知出力が中継器を介して入力される構成としてもよい。また、中継器を複数設けることで、対象者を見守るエリアを広くできる。
In addition, the
また、見守り装置1Aは、図4に示すように、ネットワーク上のサーバ装置にしてもよい。図4に示す通信ユニット40は、対象者の住居に設置され、各種センサの検知出力が入力され、入力された各種センサの検知出力のネットワーク41を介して、見守り装置1Aに送信する。図4に示す、見守り装置1Aは、図1に示した見守り装置1と略同様の構成であるが、センサ接続部3がネットワークを介した通信部(不図示)である点で相違する。この通信部は、通信ユニット40との通信を制御する。
Further, the watching
また、通信ユニット40は、図1に示した見守り装置1にかかる構成を備えるものであってもよい。この場合、見守り装置1(この見守り装置1は、通信ユニット40が備える。)、および見守り装置1Aが、対象者の状態を判断する項目を分担して行う構成であってもよい。また、見守り装置1、および見守り装置1Aにおける、対象者の状態を判断する手法を異ならせ、見守り装置1、および見守り装置1Aが、対象者の状態を個別に判断する構成としてもよい。見守り装置1、および見守り装置1Aが、対象者の状態を個別に判断する構成である場合、見守り装置1、および見守り装置1Aの少なくとも一方において、対象者の状態が適正でないと判断すると、上述したs8にかかる通知処理を実行する構成とするのがよい。
Moreover, the
1、1A…見守り装置
2…制御部
3…センサ接続部
4…表示・操作部
5…判定情報記憶部
6…通信部
21…状態検知部
22…影響度取得部
23…判定部
31…検知情報
32…イベント関連情報
33…検知項目情報
34…影響度情報
35…判定基準情報
51…人感センサ
52…生体センサ
53…環境センサ
54…位置センサ
55…機器状態検知センサ
56…設備状態検知センサ
DESCRIPTION OF
Claims (13)
対象者の状態に影響を与える影響因子の影響度を算出する影響度取得部と、
前記状態検知部が検知した対象者の状態が適正であるかどうかを、前記影響度取得部が取得した前記影響因子の影響度を用いて判定する判定部と、を備えた見守り装置。 A state detection unit that detects the state of the target person;
An impact level acquisition unit that calculates the impact level of the influencing factors that affect the condition of the target person,
A monitoring device comprising: a determination unit that determines whether or not the state of the subject detected by the state detection unit is appropriate using the influence level of the influence factor acquired by the influence level acquisition unit.
前記状態検知部は、前記センサ接続部に接続されているセンサの検知出力を用いて、対象者の状態を検知する、請求項1に記載の見守り装置。 The sensor is connected, and a sensor connection part to which the detection output of the connected sensor is input is provided.
The monitoring apparatus according to claim 1, wherein the state detection unit detects the state of the subject using a detection output of a sensor connected to the sensor connection unit.
影響度取得部で、対象者の状態に影響を与える影響因子の影響度を取得する影響度取得ステップと、
判定部で、前記状態検知部で検知した対象者の状態が適正であるかどうかを、前記影響度取得部で取得した前記影響因子の影響度を用いて判定する判定ステップと、を制御部が実行する、見守り方法。 In the state detection unit, a state detection step for detecting the state of the target person,
In the influence level acquisition unit, an influence level acquisition step of acquiring the influence level of the influencing factors that affect the state of the target person,
The control unit determines whether the determination unit determines whether or not the state of the subject detected by the state detection unit is appropriate using the degree of influence of the influence factor acquired by the influence level acquisition unit. How to watch over.
影響度取得部で、対象者の状態に影響を与える影響因子の影響度を取得する影響度取得ステップと、
判定部で、前記状態検知部で検知した対象者の状態が適正であるかどうかを、前記影響度取得部で取得した前記影響因子の影響度を用いて判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させる、見守りプログラム。 In the state detection unit, a state detection step for detecting the state of the target person,
In the influence level acquisition unit, an influence level acquisition step of acquiring the influence level of the influencing factors that affect the state of the target person,
A determination unit for determining whether or not the state of the subject detected by the state detection unit is appropriate by using the influence degree of the influence factor acquired by the influence degree acquisition unit; Watch program.
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---|---|
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020021765A1 (en) * | 2018-07-26 | 2020-01-30 | 株式会社日立製作所 | Lighting device and lighting system |
JP2020140176A (en) * | 2019-03-01 | 2020-09-03 | 株式会社ネイン | Information processing system, information processing device, information processing method and computer program |
WO2022191416A1 (en) * | 2021-03-09 | 2022-09-15 | 삼성전자 주식회사 | Device for providing information for improving sleep quality and method thereof |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001104429A (en) * | 1999-10-06 | 2001-04-17 | Osaka Gas Co Ltd | Support equipment for bathing movement |
JP2014186402A (en) * | 2013-03-21 | 2014-10-02 | Toshiba Corp | Life watching support device |
JP2015144758A (en) * | 2014-02-04 | 2015-08-13 | 株式会社西電通 | delivery box system |
WO2015136839A1 (en) * | 2014-03-11 | 2015-09-17 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Lifestyle behavior estimating device, and program |
JP2016028662A (en) * | 2014-07-25 | 2016-03-03 | 船井電機株式会社 | Sleep evaluation device and sleep evaluation method |
JP2016057979A (en) * | 2014-09-11 | 2016-04-21 | エコナビスタ株式会社 | Information processing device, program, and information processing method |
JP2016115055A (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-23 | シャープ株式会社 | Watching system, watching discrimination unit, watching method, watching terminal device, server computer program, and computer program |
-
2016
- 2016-08-10 JP JP2016157969A patent/JP6772648B2/en active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001104429A (en) * | 1999-10-06 | 2001-04-17 | Osaka Gas Co Ltd | Support equipment for bathing movement |
JP2014186402A (en) * | 2013-03-21 | 2014-10-02 | Toshiba Corp | Life watching support device |
JP2015144758A (en) * | 2014-02-04 | 2015-08-13 | 株式会社西電通 | delivery box system |
WO2015136839A1 (en) * | 2014-03-11 | 2015-09-17 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Lifestyle behavior estimating device, and program |
JP2016028662A (en) * | 2014-07-25 | 2016-03-03 | 船井電機株式会社 | Sleep evaluation device and sleep evaluation method |
JP2016057979A (en) * | 2014-09-11 | 2016-04-21 | エコナビスタ株式会社 | Information processing device, program, and information processing method |
JP2016115055A (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-23 | シャープ株式会社 | Watching system, watching discrimination unit, watching method, watching terminal device, server computer program, and computer program |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020021765A1 (en) * | 2018-07-26 | 2020-01-30 | 株式会社日立製作所 | Lighting device and lighting system |
JP2020140176A (en) * | 2019-03-01 | 2020-09-03 | 株式会社ネイン | Information processing system, information processing device, information processing method and computer program |
WO2022191416A1 (en) * | 2021-03-09 | 2022-09-15 | 삼성전자 주식회사 | Device for providing information for improving sleep quality and method thereof |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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