JP2018038686A - 電子機器および転倒検知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】誤検出を抑制することを課題とする。【解決手段】ウェアラブルデバイスは、加速度センサから例えば３軸の加速度値を取得する。続いて、ウェアラブルデバイスは、加速度センサから取得された各軸の加速度値から、ハイパスフィルタなどを用いて各軸の高周波成分を抽出する。その後、ウェアラブルデバイスは、加速度値から抽出された各軸の高周波成分に基づいて、各軸の高周波成分の合算値などを算出し、被監視者の転倒を検知する。【選択図】図４

Description

本発明は、電子機器および転倒検知プログラムに関する。

従来から、ウェアラブルデバイスが普及し、誰でも気軽に動作情報、生態情報、位置情報などを取得することでき、高齢者の見守り、健康管理、工場でのＩＣＴ（Information and Communication Technology）化などが行われている。例えば、ウェアラブルデバイスに搭載される加速度センサや気圧センサなどを用いて、高齢者や作業員の転倒を検出することが行われている。加速度センサを用いた手法では、加速度センサから突然の加速により表される大きい衝撃が発生し、その後一定時間静止していることを検知することで転倒を検出する技術が知られている。

特表２０１２−５０５６８３号公報

Shang−Lin Hsieh、Shin−Han Wu、Chun−Che Chen、Tai−Wen Yue 著 「A Wrist−Worn Fall Detection System using Accelerometers and Gyroscopes」、IEEE、２０１４年

しかしながら、上記技術では、誤検出が発生する。例えば、加速度センサを用いた手法では、加速度センサが検知したｘ、ｙ、ｚ軸の各加速度値の大きさに基づいて、転倒と判断される衝撃を検知している。このため、ウェアラブルデバイスを手首などに装着した場合、深呼吸などで手を上げて下す動作をしたときも転倒時と同様程度の大きな値となるので、転倒と誤検出される。

一つの側面では、誤検出を抑制することができる電子機器および転倒検知プログラムを提供することを目的とする。

第１の案では、電子機器は、加速度センサから加速度値を取得する取得部と、取得された前記加速度値から高周波成分を抽出する抽出部と、抽出された前記高周波成分に基づいて、被監視者の転倒を検知する検知部とを有する。

一実施形態によれば、誤検出を抑制することができる。

図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。 図２は、実施例１にかかるウェアラブルデバイスの一例を示す図である。 図３は、実施例１にかかるウェアラブルデバイスのハードウェア構成例を示す図である。 図４は、実施例１にかかるウェアラブルデバイスの機能構成を示す機能ブロック図である。 図５は、気圧データＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図６は、気圧変化と気圧差の一例を示す図である。 図７は、転倒動作における気圧差の一例を示す図である。 図８は、各動作における加速度の合成値を説明する図である。 図９は、誤検出データと転倒データを説明する図である。 図１０は、通知例を示す図である。 図１１は、処理の流れを示すフローチャートである。

以下に、本願の開示する電子機器および転倒検知プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

［全体構成］
図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、サーバ１と管理端末２とゲートウェイ３とがネットワークＮを介して接続され、ゲートウェイ３とウェアラブルデバイス１０とが近距離無線通信で接続される。

なお、ネットワークＮは、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。また、近距離無線通信には、接触型や非接触型を問わず、ブルートゥース（登録商標）（以下ではＢＬＥと記載する場合がある）、ＮＦＣ（Near Field Communication）などを採用することができる。

サーバ１は、様々な被監視者に装着される各ウェアラブルデバイス１０を統合管理するサーバ装置の一例である。例えば、サーバ１は、ウェアラブルデバイス１０を装着する被監視者の状態を検知して、監視者に通知する。

管理端末２は、被監視者を監視する監視者が使用する装置の一例であり、例えばスマートフォン、サーバ装置、ノートパソコンなどである。例えば、管理端末２は、サーバ１から被監視者が転倒したなどの通知を受信する。

ゲートウェイ３は、ウェアラブルデバイス１０を装着した被監視者の近傍に配置されるスマートフォンや中継用のステーション等のコンピュータである。ゲートウェイ３は、ウェアラブルデバイス１０から被監視者の状態の判定結果と、一定時間ごとにウェアラブルデバイス１０から送信されるログデータとを受信する。ゲートウェイ３は、受信した判定結果やセンサのログデータなどを、ネットワークＮを介してサーバ１に送信する。

ウェアラブルデバイス１０は、状態の監視対象である被監視者が装着するバイタルセンシングバンドなどのコンピュータであり、腕時計型、バッジ型およびタグ型等の端末の一例である。ウェアラブルデバイス１０は、気圧センサや加速度センサを有し、被監視者に関するデータを取得する。なお、被監視者は、例えば現場の作業員や高齢者である。

ここで、ウェアラブルデバイスの外観について説明する。図２は、実施例１にかかるウェアラブルデバイス１０の一例を示す図である。図２では、一例として腕時計型を示す。このウェアラブルデバイス１０は、電源ボタン、状態表示ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、加速度センサ、気圧センサ、温湿度センサなどを有する。ここで例示したボタン等は、あくまで例示であり、角度センサなど他のセンサ等を有していてもよい。なお、電源ボタンは、ウェアラブルデバイス１０の電源のオン／オフを制御するボタンであり、状態表示ＬＥＤは、電源状態を通知する表示装置である。加速度センサは、３軸加速度センサであり、常時加速度を測定する。気圧センサは、気圧を測定するセンサであり、常時気圧を測定する。温湿度センサは、温度および湿度を測定するセンサであり、常時温度および湿度を測定する。

このウェアラブルデバイス１０は、加速度センサから加速度値を取得し、取得された加速度値から高周波成分を抽出し、抽出された高周波成分に基づいて、被監視者の転倒を検知する。このようにすることで、ウェアラブルデバイス１０は、転倒と同じような加速度値の変化が発生する手の上げ下げの動作を除外し、被監視者の転倒の誤検出を抑制することができる。

［ハードウェア構成］
図３は、実施例１にかかるウェアラブルデバイス１０のハードウェア構成例を示す図である。なお、サーバ１や管理端末２は、一般的なコンピュータと同様のハードウェア構成を有し、ゲートウェイ３は、一般的なゲートウェイと同様のハードウェア構成を有するので、これらの詳細な説明は省略する。

図３に示すように、ウェアラブルデバイス１０は、無線部１１、近距離通信部１２、ＲＴＣ（Real Time Clock）１３、気圧センサ１４、加速度センサ１５、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１６、メモリ１７、プロセッサ２０を有する。

無線部１１は、アンテナ１１ａを用いて無線通信を実行する無線モジュールであり、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）などを用いて他の装置の間で、データなどを送受信する。近距離通信部１２は、ＢＬＥ等の近距離無線モジュールであり、ゲートウェイ３との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。例えば、近距離通信部１２は、ＢＬＥ等でゲートウェイ３と接続し、ゲートウェイ３に各種情報を送信する。

ＲＴＣ１３は、時刻情報をプロセッサ２０などに出力する時刻測定機構である。気圧センサ１４は、例えば、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）を利用した静電容量式や振動式の気圧センサを用いることができ、大気圧を計測するデバイスである。気圧センサ１４は、計測した大気圧を気圧値（ｈＰａ）としてプロセッサ２０に出力する。

加速度センサ１５は、加速度値（ｍ／ｓ^２）を検出するセンサであり、例えば３軸加速度センサである。例えば、加速度センサ１５は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれの加速度値を測定して、プロセッサ２０に測定結果を出力する。

ＨＤＤ１６やメモリ１７は、各種データやプログラムを記憶する記憶装置の一例である。プロセッサ２０は、ウェアラブルデバイス１０全体を司る処理部であり、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などである。プロセッサ２０は、後述する各処理を実行するプログラムをＨＤＤ１６から読み出してメモリ１７に展開し、後述する処理部と同様の処理を実行する各種プロセスを実行する。

［機能構成］
図４は、実施例１にかかるウェアラブルデバイス１０の機能構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、ウェアラブルデバイス１０は、加速度データＤＢ２１、気圧データＤＢ２２、判定結果ＤＢ２３、気圧取得部２４、変化検出部２５、加速度取得部２６、抽出部２７、合算部２８、判定部２９、通知部３０を有する。

なお、加速度データＤＢ２１、気圧データＤＢ２２、判定結果ＤＢ２３は、ＨＤＤ１６やメモリ１７に記憶される。気圧取得部２４、変化検出部２５、加速度取得部２６、抽出部２７、合算部２８、判定部２９、通知部３０は、プロセッサ２０が有する電子回路の一例やプロセッサ２０が実行するプロセスの一例である。

加速度データＤＢ２１は、加速度センサ１５によって測定された３軸の加速度データ（以下、加速度値や加速度ベクトルなどと記載する場合がある）を記憶するデータベースである。例えば、加速度データＤＢ２１は、測定された３軸の加速度データを時系列で記憶する。

気圧データＤＢ２２は、気圧センサ１４によって測定された気圧値を記憶するデータベースである。例えば、気圧データＤＢ２２は、測定された気圧値を時系列で記憶する。図５は、気圧データＤＢ２２に記憶される情報の例を示す図である。図５に示すように、気圧データＤＢ２２は、「日付」、「時刻」、「気圧値」、「Ｘ１」、「Ｘ２」、「Ｘ３」、「転倒」といった項目を有する。

「日付」は、気圧値が取得された日付を示す情報である。「時刻」は、気圧値が取得された時刻を示す情報である。「気圧値」は、取得された気圧値を示す情報である。「Ｘ１」は、気圧値が取得された時刻を時刻ｔｐとした場合に、時刻ｔｐの気圧値と、時刻ｔｐから時間差Ｔ１だけ前の時刻ｔ１における気圧値との気圧差Ｘ１を示す情報である。「Ｘ２」は、同様に、時刻ｔｐの気圧値と、時刻ｔｐから時間差Ｔ２だけ前の時刻ｔ２における気圧値との気圧差Ｘ２を示す情報である。「Ｘ３」は、同様に、時刻ｔｐの気圧値と、時刻ｔｐから時間差Ｔ３だけ前の時刻ｔ３における気圧値との気圧差Ｘ３を示す情報である。「転倒」は、被監視者の状態を示す情報である。「転倒」は、例えば、転倒動作と判定される場合は「１」とし、臥位と判定される場合は「２」とし、転倒および臥位でないと判定される場合は「０」とする。

ここで、図６を用いて気圧変化と気圧差について説明する。図６は、気圧変化と気圧差の一例を示す図である。図６は、気圧変化のグラフの一例を示している。図６の例では、気圧変化のグラフにおける所定時間の気圧変化値、すなわち気圧差を求める。図６の例では、所定時間として、時間差Ｔ１、Ｔ２およびＴ３を設定する。このとき、各時間差の関係は、Ｔ１＞Ｔ２＞Ｔ３であるとする。

図６の例では、現在時刻を時刻ｔｐとすると、時間差Ｔ１前の時刻を時刻ｔ１、時間差Ｔ２前の時刻を時刻ｔ２、時間差Ｔ３前の時刻を時刻ｔ３とする。時間差Ｔ１に対応する気圧差Ｘ１は、時刻ｔｐの気圧値−時刻ｔ１の気圧値で求めることができる。時間差Ｔ２に対応する気圧差Ｘ２は、時刻ｔｐの気圧値−時刻ｔ２の気圧値で求めることができる。時間差Ｔ３に対応する気圧差Ｘ３は、時刻ｔｐの気圧値−時刻ｔ３の気圧値で求めることができる。ウェアラブルデバイス１０では、これらの気圧差Ｘ１〜Ｘ３に基づいて、上下方向の移動を検出する。

気圧取得部２４は、気圧センサ１４が測定した気圧値を取得して気圧データＤＢ２２に格納する処理部である。例えば、気圧取得部２４は、気圧センサ１４が測定した気圧値を随時取得する。

変化検出部２５は、気圧値の変化に基づいて、被監視者が転倒したと思われる動作もしくは被監視者が手の上げ下げと思われる動作のいずれかが行われたことを示す転倒の疑い（転倒動作）を検出する処理部である。具体的には、変化検出部２５は、取得された気圧値に基づいて、異なる長さを有するとともに一部が重複する複数の時間帯における、それぞれの気圧変化値を算出し、算出された各気圧変化値を所定の閾値と比較することで、上下方向の移動を検出する。

ここで、変化検出部２５の処理を具体的に説明する。異なる長さを有するとともに一部が重複する複数の時間帯は、例えば、図６に示す時間差Ｔ１〜Ｔ３である。また、それぞれの気圧変化値は、例えば、図６に示す気圧差Ｘ１〜Ｘ３である。変化検出部２５は、例えば、時間差Ｔ１＝２秒、時間差Ｔ２＝１秒、時間差Ｔ３＝０．５秒と設定する。なお、現在時刻は、時刻ｔｐとする。

（気圧差の算出）
まず、変化検出部２５は、気圧データＤＢ２２を参照して、時間差Ｔ１に対応する気圧差Ｘ１を、時刻ｔｐの気圧値−時刻ｔ１の気圧値によって算出する。同様に、変化検出部２５は、時間差Ｔ２に対応する気圧差Ｘ２を、時刻ｔｐの気圧値−時刻ｔ２の気圧値によって算出する。同様に、変化検出部２５は、時間差Ｔ３に対応する気圧差Ｘ３を、時刻ｔｐの気圧値−時刻ｔ３の気圧値によって算出する。そして、変化検出部２５は、算出した気圧差Ｘ１〜Ｘ３を気圧データＤＢ２２に記憶する。

（上下方向の移動を検出）
次に、変化検出部２５は、気圧差Ｘ１〜Ｘ３を算出すると、気圧差Ｘ１〜Ｘ３を所定の閾値と比較することで、上下方向の移動を検出する。すなわち、変化検出部２５は、算出された各気圧変化値を所定の閾値と比較することで、上下方向の移動を検出する。所定の閾値は、例えば、気圧差Ｘ１〜Ｘ３を１００で正規化した場合に、気圧差Ｘ１に対応する閾値Ｓ１を８０、気圧差Ｘ２に対応する閾値Ｓ２を５０、気圧差Ｘ３に対応する閾値Ｓ３を３０とすることができる。

具体的には、変化検出部２５は、気圧差Ｘ１が閾値Ｓ１より大きいか否かを判定する。変化検出部２５は、気圧差Ｘ１が閾値Ｓ１より大きい場合には、気圧差Ｘ２が閾値Ｓ２より大きいか否かを判定する。変化検出部２５は、気圧差Ｘ２が閾値Ｓ２より大きい場合には、高さ変化ありとして上下方向の移動があると検出する。変化検出部２５は、気圧差Ｘ１が閾値Ｓ１以下の場合、または、気圧差Ｘ２が閾値Ｓ２以下の場合には、高さ変化なし、つまり上下方向の移動がないと検出する。

（転倒動作の判定）
そして、変化検出部２５は、検出結果が高さ変化ありである場合には、気圧差Ｘ３が閾値Ｓ３より大きいか否かを判定する。変化検出部２５は、気圧差Ｘ３が閾値Ｓ３より大きい場合には、被監視者に転倒の疑い（転倒動作）が発生したと判定する。変化検出部２５は、転倒動作が発生したと判定すると、判定結果を気圧データＤＢ２２に記憶する。

また、変化検出部２５は、気圧差Ｘ３が閾値Ｓ３より大きいとの条件を満たさない場合には、被監視者が臥位になったと判定する。変化検出部２５は、被監視者が臥位になったと判定すると、判定結果を気圧データＤＢ２２に記憶する。すなわち、変化検出部２５は、気圧の変化から上下方向の移動を検出し、被監視者の姿勢変化と転倒の疑い（転倒動作）とを区別するように判定する。なお、変化検出部２５は、転倒の疑い（転倒動作）を検出すると、検出された気圧値が取得された時間等を抽出部２７等に出力する。

ここで、図７を用いて転倒の疑い（転倒動作）におけるグラフについて説明する。図７は、転倒動作における気圧差の一例を示す図である。図７の例では、時間差Ｔ１およびＴ２のいずれも閾値Ｓ１およびＳ２を超えているので、高さ変化ありと判定される。また、時間差Ｔ３が閾値Ｓ３を超えているので、瞬間的な動作があったとして被監視者が転倒したと判定される。

図４に戻り、加速度取得部２６は、加速度値を取得する処理部である。具体的には、加速度取得部２６は、加速度センサ１５が測定したｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の各加速度値を、加速度センサ１５から随時取得して加速度データＤＢ２１に格納する。

抽出部２７は、加速度値から高周波成分を抽出する処理部である。具体的には、抽出部２７は、該当する３軸の加速度値を加速度データＤＢ２１から読み出す。そして、抽出部２７は、読み出した各軸の加速度値から、ハイパスフィルタを用いて高周波成分を抽出する。その後、抽出部２７は、各軸の加速度値の高周波成分を合算部２８に出力する。

例えば、抽出部２７は、変化検出部２５から通知された時刻の直後に取得された加速度値から高周波成分を抽出することもできる。つまり、抽出部２７は、被監視者に対して転倒の疑い（転倒動作）が検出された直後の加速度値から高周波成分を抽出する。具体的には、抽出部２７は、時刻Ｔに転倒の疑いが発生した場合、時刻Ｔの次の測定タイミングである時刻Ｔ＋１以降に測定された各加速度値から高周波成分を抽出する。なお、高周波成分を抽出する手法は、ハイパスフィルタ以外にも公知の技術を採用することができる。

合算部２８は、３軸の加速度値それぞれから抽出される各高周波成分の二乗を加算した合成値を算出する処理部である。具体的には、合算部２８は、抽出部２７から入力される各軸の加速度値の高周波成分の二乗を加算して合成値を算出し、算出結果および時刻情報を判定部２９に出力する。

例えば、合算部２８は、時刻Ｔ＋１、時刻Ｔ＋２、時刻Ｔ＋３の順で各軸の高周波成分が入力されると、時刻Ｔ＋１について各軸の高周波成分の二乗和を算出して合算値を算出する。同様に、合算部２８は、時刻Ｔ＋２について各軸の高周波成分の二乗和を算出して合算値を算出し、時刻Ｔ＋３について各軸の高周波成分の二乗和を算出して合算値を算出する。このようにして、合算部２８は、各時刻について、加速度値の高周波成分の合算値を算出することができる。

判定部２９は、気圧値の変化と、加速度値の高周波成分とに基づいて、被監視者の転倒の有無を判定する処理部である。具体的には、判定部２９は、変化検出部２５によって転倒の疑い（転倒動作）が検出された後、加速度値の高周波成分の合成値が閾値以上であれば、転倒が発生したと判定する。一方、判定部２９は、変化検出部２５によって転倒の疑い（転倒動作）が検出された後、加速度値の高周波成分の合成値が閾値未満であれば、転倒ではなく手の上げ下げの動作が発生したと判定する。そして、判定部２９は、判定結果を判定結果ＤＢ２３に格納するとともに、通知部３０に通知する。

つまり、判定部２９は、気圧値の変化から転倒動作が検出された後に、加速度値を用いて、転倒時による衝撃が発生したかを検出することで、被監視者の転倒の有無を判定する。例えば、判定部２９は、変化検出部２５が時刻Ｔに転倒の疑いを検出した場合、次のタイミングである時刻Ｔ＋１から時刻Ｔ＋４の範囲で、各時刻の合成値が閾値以上か否かを判定する。そして、判定部２９は、時刻Ｔ＋１から時刻Ｔ＋４の範囲で、閾値以上の合成値が検出された場合に、被監視者の転倒を検出する。なお、合成値の閾値判定を行う時間帯は、任意に設定することができる。例えば転倒の疑いが発生した後の５秒間の加速度値から判定することもでき、転倒の疑い発生後に取得された最初の加速度値から判定することもできる。

ここで、加速度値を用いた場合の誤検出について説明する。図８は、各動作における加速度の合成値を説明する図である。図９は、誤検出データと転倒データを説明する図である。図８および図９の横軸は時間（ｍｓ）であり、縦軸は加速度値である。なお、縦軸の加速度値は、加速度センサ１５から取得される値を図示しており、１Ｇを８１９２とした場合に縦軸の値を８１９２で除算すれば単位を「Ｇ」に変換することができる。

図８の（ａ）は、ウェアラブルデバイス１０を手首等に装着した状態で深呼吸などによって手を上げて下した（手の上げ下げ動作）場合の加速度の合成値を示し、図８の（ｂ）は、ウェアラブルデバイス１０を手首等に装着した状態で転倒した場合の加速度の合成値を示す。図８の（ａ）と（ｂ）とを比較してもわかるように、いずれの場合も、加速度が減速する無重力状態（Ｄ１）、加速度が加速する衝撃（Ｄ２）、加速度が安定する静止状態（Ｄ３）が順に発生するので、加速度の合成値からでは、手の上げ下げか転倒かを区別することが難しい。

そこで、ウェアラブルデバイス１０は、転倒により発生する加速度が手の上げ下げに比べ短い周期での振動であることから、加速度の高周波成分を用いることで、誤検出を抑制する。

図９の（ａ）は、手の上げ下げによる加速度の高周波成分のデータ遷移を示している。図９の（ａ１）のグラフは、手の上げ下げ時の加速度値であり、ハイパスフィルタ適用無しの加速度値である。図９の（ａ２）のグラフは、手の上げ下げ時の加速度値からハイパスフィルタを用いて抽出した高周波成分である。図９の（ａ）に示すように、手の上げ下げの動作では、転倒相当の衝撃が発生したとしても、高周波成分が発生しないので、ハイパスフィルタによる振幅が抑制され、閾値以上の高周波成分を抽出できない。

一方で、図９の（ｂ）は、転倒による加速度の高周波成分のデータ遷移を示している。図９の（ｂ１）のグラフは、転倒時の加速度値であり、ハイパスフィルタ適用無しの加速度値である。図９の（ｂ２）のグラフは、転倒時の加速度値からハイパスフィルタを用いて抽出した高周波成分である。図９の（ｂ）に示すように、転倒時では、転倒相当の衝撃により高周波成分が発生するので、ハイパスフィルタにより閾値以上の高周波成分を抽出できる。

このように、判定部２９は、転倒の疑い（転倒動作）が検出された後の加速度値の高周波成分の合成値によって、転倒か手の上げ下げかを正確に判定することができる。

図４に戻り、通知部３０は、判定部２９から被監視者が転倒した旨の判定結果が入力されると、入力された判定結果を、ゲートウェイ３等を介して、サーバ１に送信する。なお、通知部３０は、判定結果とともに、例えば被監視者のユーザＩＤおよび時刻の情報などを合わせてユーザ情報としてサーバ１に送信する。

また、図１０を用いて、被監視者が転倒した旨の判定結果を受信したサーバ１から、管理端末２に送信されるアラート情報について説明する。図１０は、通知例を示す図である。図１０の（ａ）では、サーバ１からアラート情報を受信した据え置き型の管理端末２に、アラート表示画面が表示される。アラート表示画面は、例えば「Ａさんが転倒しました！」といったメッセージを含む。なお、Ａさんは被監視者である。

図１０の（ｂ）では、スマートフォンなどの可搬型の管理端末２に、アラート表示画面が表示される。アラート表示画面は、例えば「Ａさんが転倒しました！」といったメッセージを含む。なお、Ａさんは被監視者である。すなわち、管理者は、被監視者が転倒したことを容易に把握することができる。なお、メッセージの内容は任意に変更することができる。

［処理の流れ］
図１１は、処理の流れを示すフローチャートである。図１１に示すように、気圧取得部２４および加速度取得部２６は、転倒検出の処理が開始されると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、センサデータの取得要求を各センサに送信する（Ｓ１０２）。

続いて、気圧取得部２４は、気圧値を取得し（Ｓ１０３）、加速度取得部２６は、加速度値を取得する（Ｓ１０４）。そして、抽出部２７は、取得された加速度値から高周波成分を抽出し（Ｓ１０５）、合算部２８は、各高周波成分の二乗和を算出して合成値を算出する（Ｓ１０６）。

続いて、変化検出部２５は、気圧値の変化に基づいて、転倒動作の有無を判定する（Ｓ１０７）。そして、判定部２９は、転倒動作が検出された場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、転倒動作の判定に用いられた気圧値の取得時間の後に取得された加速度値の合成値が閾値以上か否かを判定する（Ｓ１０８）。なお、転倒動作が検出されない場合（Ｓ１０７：Ｎｏ）、Ｓ１０２以降の処理が実行される。

そして、判定部２９は、当該加速度値の合成値が閾値以上である場合（Ｓ１０８：Ｙｅｓ）、被監視者の転倒を検出する（Ｓ１０９）。このとき、判定部２９は、判定結果を判定結果ＤＢ２３に格納する。その後、通知部３０は、被監視者の転倒が検出されたことを示す結果を、ゲートウェイ３を介してサーバ１に送信する（Ｓ１１０）。一方、判定部２９は、当該加速度値の合成値が閾値未満である場合（Ｓ１０８：Ｎｏ）、被監視者の手の上げ下げ動作を検出する（Ｓ１１１）。このとき、判定部２９は、判定結果を判定結果ＤＢ２３に格納する。

［効果］
上述したように、ウェアラブルデバイス１０は、転倒時の特徴として衝撃による高周波成分を抽出し、判定条件として適用するので、高周波成分が発生しない手の上げ下げなどの動作の検出を抑制することができる。また、ウェアラブルデバイス１０は、３軸の加速度値を用いるので、１軸の加速度値を用いる場合と比べて、判定精度を向上させることができる。また、ウェアラブルデバイス１０は、気圧値の差も用いて転倒を判定するので、判定精度を向上させることができる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

上記実施例では、時間差Ｔ１〜Ｔ３の３つの時間差に基づいて、高さ変化および転倒を検出したが、これに限定されない。例えば、２つの時間差に基づいて、高さ変化を検出してもよい。また、上記実施例では、被監視者が現場の作業者である一例を用いて説明したが、これに限定されない。例えば、被監視者を高齢者としてもよく、この場合には、介護施設の職員が高齢者の転倒に速やかに対応することができる。

また、３軸加速度センサに限らず、他の加速度センサを採用することもできる。また、加速度値が取得されるたびに合算値を算出する例を説明したが、気圧値に基づいて転倒動作が検出された後だけ、加速度値の合算値を算出することもできる。また、気圧値を用いずに、加速度値の高周波成分だけを用いて、転倒判定を行うこともできる。

［機能の分担・統合］
上記実施例では、ウェアラブルデバイス１０が転倒動作の判定、転倒有無の判定を実行する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ウェアラブルデバイス１０やサーバ１それぞれに、図４で説明した処理部を配備することで、任意に機能を分担させることもできる。具体的には、ウェアラブルデバイス１０が気圧値を用いた転倒動作判定を行い、サーバ１が加速度値を用いた転倒有無の判定を行うことができる。

［システム］
また、図示した装置の各構成は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、任意の単位で分散または統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、ウェアラブルデバイス１０は、プログラムを読み出して実行することで転倒検知方法を実行する情報処理装置として動作する。つまり、ウェアラブルデバイス１０は、気圧取得部２４、変化検出部２５、加速度取得部２６、抽出部２７、合算部２８、判定部２９、通知部３０と同様の機能を実行するプログラムを実行する。この結果、ウェアラブルデバイス１０は、気圧取得部２４、変化検出部２５、加速度取得部２６、抽出部２７、合算部２８、判定部２９、通知部３０と同様の機能を実行するプロセスを実行することができる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、ウェアラブルデバイス１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。

１ サーバ
２ 管理端末
３ ゲートウェイ
１０ ウェアラブルデバイス
２１ 加速度データＤＢ
２２ 気圧データＤＢ
２３ 判定結果ＤＢ
２４ 気圧取得部
２５ 変化検出部
２６ 加速度取得部
２７ 抽出部
２８ 合算部
２９ 判定部
３０ 通知部

Claims (5)

1. 加速度センサから加速度値を取得する取得部と、
   取得された前記加速度値から高周波成分を抽出する抽出部と、
   抽出された前記高周波成分に基づいて、被監視者の転倒を検知する検知部と
   を有することを特徴とする電子機器。
2. 気圧センサから気圧値を取得する気圧取得部と、
   取得された前記気圧値の変化を検出する変化検出部とをさらに有し、
   前記抽出部は、所定値以上の前記気圧値の変化が検出された後の前記加速度から前記高周波成分を抽出することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
3. 前記抽出部は、前記加速度センサから取得される３軸の加速度値それぞれに対して、ハイパスフィルタを用いて高周波成分を抽出し、
   前記検知部は、前記３軸の加速度値それぞれから抽出される各高周波成分の二乗を加算した合成値を算出し、前記合成値が閾値以上の場合に、前記被監視者の転倒を検知することを特徴とする請求項２に記載の電子機器。
4. 前記被監視者の転倒が検知された場合に、所定のメッセージをサーバ装置に送信する送信部をさらに有することを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の電子機器。
5. コンピュータに、
   加速度センサから加速度値を取得し、
   取得された前記加速度値から高周波成分を抽出し、
   抽出された前記高周波成分に基づいて、被監視者の転倒を検知する
   処理を実行させることを特徴とする転倒検知プログラム。

Images