JP2018180802A - Dietary life estimation system - Google Patents
Dietary life estimation system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018180802A JP2018180802A JP2017077453A JP2017077453A JP2018180802A JP 2018180802 A JP2018180802 A JP 2018180802A JP 2017077453 A JP2017077453 A JP 2017077453A JP 2017077453 A JP2017077453 A JP 2017077453A JP 2018180802 A JP2018180802 A JP 2018180802A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- person
- information
- eating
- time
- meal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 title claims abstract description 22
- 230000000378 dietary effect Effects 0.000 title claims abstract description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 51
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 claims description 62
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 claims description 54
- 235000005686 eating Nutrition 0.000 claims description 41
- 235000019577 caloric intake Nutrition 0.000 claims description 12
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims description 10
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 12
- 238000010411 cooking Methods 0.000 description 8
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 208000032140 Sleepiness Diseases 0.000 description 1
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 1
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 210000001035 gastrointestinal tract Anatomy 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 210000000936 intestine Anatomy 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000037321 sleepiness Effects 0.000 description 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Description
本発明は、人の食生活に関する情報を推定する食生活推定システムの技術に関する。 The present invention relates to the technology of a eating habit estimation system that estimates information on the eating habits of a person.
従来、人の食生活に関する情報を推定する食生活推定システムの技術は公知となっている。例えば、特許文献1に記載の如くである。
Conventionally, the technique of the eating habits estimation system which estimates the information regarding a person's eating habits is known. For example, it is as described in
特許文献1には、人の食生活に関する情報を取得可能な装置が記載されている。具体的には、特許文献1には、食品で反射される反射光に基づいて摂取カロリーを取得することが可能なウェアラブル装置が記載されている。当該ウェアラブル装置を用いることで、ユーザーが食事により摂取したカロリーを算出することができる。
しかしながら、特許文献1に記載の技術では、ユーザーが摂取カロリーを取得するための装置(ウェアラブル装置)を携帯する必要があるため、摂取カロリーの取得が煩雑である点で不利であった。
However, the technology described in
本発明は以上の如き状況に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、簡便に人の食生活に関する情報を推定することが可能な食生活推定システムを提供することである。 The present invention has been made in view of the circumstances as described above, and it is an object of the present invention to provide a dietary life estimation system capable of easily estimating information on the dietary life of a person.
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。 The problem to be solved by the present invention is as described above, and next, means for solving the problem will be described.
即ち、住宅内における人の位置を検出する人検出部と、前記人検出部による検出結果に基づいて、人の食生活に関する情報を推定する制御装置と、を具備するものである。 That is, it comprises a person detection unit that detects the position of a person in a house, and a control device that estimates information about the eating habits of a person based on the detection result by the person detection unit.
また、前記食生活に関する情報には、前記人が外食したか内食したかの食事形態が含まれ、前記制御装置は、前記住宅内における所定の部屋に前記人が滞在した時間に基づいて、前記人の食事形態を推定することとしてもよい。
このような構成により、簡便に人の食事形態を推定することができる。
In addition, the information on the eating habits includes the form of eating whether the person eats out or eats inside, and the control device is based on the time when the person stayed in a predetermined room in the house. The form of eating of the person may be estimated.
With such a configuration, it is possible to easily estimate a person's eating form.
また、前記食生活に関する情報には、前記人の摂取カロリーが含まれ、前記制御装置は、推定された前記食事形態に基づいて、当該人の摂取カロリーを推定することとしてもよい。
このような構成により、簡便に人の摂取カロリーを推定することができる。
Further, the information on the eating habits may include calories consumed by the person, and the control device may estimate the calories consumed by the person based on the estimated form of eating.
With such a configuration, it is possible to easily estimate the calorie intake of a person.
また、前記住宅に設置された食事に関連する設備の使用状況に関する情報を検出する食事設備使用状況検出部をさらに具備し、前記制御装置は、前記食事設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、推定された前記食生活に関する情報を補正することとしてもよい。
このような構成により、人の摂取カロリーを推定精度を向上させることができる。
In addition, it further comprises a eating facility use condition detection unit for detecting information related to the use condition of equipment installed in the house, and the control device is used by the eating facility use condition detection unit. The information on the estimated eating habits may be corrected based on the information on
With such a configuration, it is possible to improve the estimation accuracy of the calorie intake of a person.
また、前記住宅に設置された睡眠に関連する設備の使用状況に関する情報を検出する睡眠設備使用状況検出部をさらに具備し、前記食生活に関する情報には、前記人が食事した時刻が含まれ、前記制御装置は、前記住宅内における所定の部屋に前記人が滞在した時間に基づいて、前記人が食事した時刻を推定すると共に、前記睡眠設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、前記人の就寝時刻を推定し、推定された前記人が食事した時刻と前記人の就寝時刻との差を算出することとしてもよい。
このような構成により、食事から就寝までの時間を把握することができる。
In addition, it further comprises a sleep facility usage status detection unit that detects information regarding the usage status of the sleep related equipment installed in the house, and the information regarding the diet includes the time when the person has eaten, The control device estimates the time at which the person has eaten based on the time when the person stayed in a predetermined room in the house, and also uses the information on the use status detected by the sleep facility use status detection unit The bedtime of the person may be estimated based on the difference between the estimated time of meal of the person and the bedtime of the person.
Such a configuration makes it possible to grasp the time from meal to bedtime.
また、住宅に設置された食事に関連する設備の使用状況に関する情報を検出する食事設備使用状況検出部と、前記食事設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、人の食生活に関する情報を推定する制御装置と、を具備することとしてもよい。
このような構成により、簡便に人の食生活に関する情報を推定することができる。
Moreover, based on the information on the use condition detected by the eating facility use condition detection unit for detecting information on the use condition of the facility related to the meal installed in the house, and the food facility use condition detection unit, And a controller configured to estimate information on life.
With such a configuration, it is possible to easily estimate information on the diet of a person.
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。 The effects of the present invention are as follows.
簡便に人の食生活に関する情報を推定することができる。 It is possible to easily estimate information on the eating habits of people.
まず、図1を用いて、本発明の一実施形態に係る食生活推定システム100が適用される住宅1の概略構成について説明する。
First, a schematic configuration of a
図1には、住宅1の1階部分、及び2階部分の一部を図示している。住宅1の1階部分には、玄関2、廊下3、リビング・ダイニング4、和室5、キッチン6、トイレ7、洗面脱衣室8、浴室9、階段10等が設けられる。また住宅1の2階部分には、寝室12等が設けられる。隣接する部屋の間には、適宜扉が設けられる。
FIG. 1 illustrates a part of the first floor and the second floor of the
次に、図2及び図3を用いて、食生活推定システム100の構成について説明する。食生活推定システム100は、住宅1内における人(本実施形態では、特に住宅1の居住者)の食生活に関する情報を推定するためのものである。なお、食生活に関する情報には、人が取る食事形態(内食であるか外食であるか)、食事の内容、摂取カロリー、食事する時刻等が広く含まれる。食生活推定システム100は、主としてキッチン人感センサ110、ダイニング人感センサ120、寝室人感センサ130、照明センサ140、冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160、IHセンサ170、カメラ180、表示装置190及び制御装置200を具備する。
Next, the structure of the eating
キッチン人感センサ110、ダイニング人感センサ120及び寝室人感センサ130は、住宅1内における人の位置を検出するものである。当該キッチン人感センサ110等は、赤外線センサやドップラーセンサ等の非接触式のセンサにより構成される。
The
キッチン人感センサ110はキッチン6に設けられ、人がキッチン6に存在するか否かを検出することができる。
The kitchen
ダイニング人感センサ120はリビング・ダイニング4(特に、ダイニング部分)に設けられ、人が当該ダイニング部分に存在するか否かを検出することができる。
The
寝室人感センサ130は寝室12に設けられ、人が寝室12に存在するか否かを検出することができる。
The bedroom
照明センサ140は、キッチン6に設けられた照明6aの使用状況を検出するものである。照明センサ140は、照明6aの配線を流通する電力(電流や電圧)を検出することで、当該照明6aの使用状況(点灯の有無)を検出することができる。
The
冷蔵庫センサ150は、キッチン6に設けられた冷蔵庫6bの使用状況を検出するものである。冷蔵庫センサ150は、冷蔵庫6bの配線を流通する電力(特に、電圧の変動)を検出することで、冷蔵庫6bの扉の開閉を検出することができる。
The
電子レンジセンサ160は、キッチン6に設けられた電子レンジ6cの使用状況を検出するものである。電子レンジセンサ160は、電子レンジ6c用のコンセントの配線を流通する電力(電流や電圧)を検出することで、当該電子レンジ6cの使用状況(使用の有無)を検出することができる。
The
IHセンサ170は、キッチン6に設けられたIHクッキングヒーター6dの使用状況を検出するものである。IHセンサ170は、IHクッキングヒーター6d用の配線を流通する電力(電流や電圧)を検出することで、当該IHクッキングヒーター6dの使用状況(使用の有無)を検出することができる。
The
カメラ180は、住宅1内(特に、住宅1内の人)を撮影するためのものである。カメラ180は、リビング・ダイニング4(特に、ダイニング部分)、キッチン6、寝室12にそれぞれ設けられ、各部屋を撮影することができる。
The
表示装置190は、各種の情報を表示するためのものである。表示装置190は、液晶ディスプレイ等により構成される。表示装置190は、リビング・ダイニング4の壁面に設けられる。
The
図3に示す制御装置200は、各種の情報から人の食生活に関する情報を推定するものである。制御装置200は、主としてCPU等の演算処理装置、RAMやROM等の記憶装置、I/O等の入出力装置等により構成される。制御装置200には、人の食生活に関する情報を推定するための種々の情報やプログラム等が記憶される。
The
例えば、制御装置200には、住宅1の間取り図(部屋や扉の位置や寸法に関する情報)や、キッチン人感センサ110等の位置が記憶されている。
また制御装置200には、住宅1の居住者それぞれの顔の画像データ、並びにカメラ180により撮影された人の顔を認識(識別)する顔認識プログラムが記憶されている。
For example, in the
The
また、制御装置200は、キッチン人感センサ110、ダイニング人感センサ120、寝室人感センサ130、照明センサ140、冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160、IHセンサ170、カメラ180及び表示装置190に接続される。
Further, the
以下では、上述の如く構成された食生活推定システム100の動作態様について説明する。
Hereinafter, the operation mode of the eating
食生活推定システム100は、主に(1)人(特に、居住者)の摂取カロリー、及び(2)1日の中で最後に食事をとった時刻から就寝時刻までの時間間隔を推定する。以下、当該(1)及び(2)の推定方法について順番に説明する。
The eating
まず、食生活推定システム100が、(1)人(特に、居住者)の摂取カロリーを推定する方法について説明する。
First, the method for the dietary
制御装置200は、キッチン人感センサ110及びダイニング人感センサ120から受信する検出信号に基づいて、居住者がキッチン6又はリビング・ダイニング4(特に、ダイニング部分)に存在するか否かを判定することができる。
ここで、居住者がキッチン6に所定時間以上継続して滞在している場合、当該居住者は食事を作っていると考えられる。そこで、制御装置200は、居住者がキッチン6に所定時間以上継続して滞在している場合には、当該居住者が食事を作っているものと推定する。すなわちこの場合、制御装置200は、当該居住者が内食している(住宅1内で食事を取っている)ものと推定する。
Here, when the resident is staying in the kitchen 6 continuously for a predetermined time or more, it is considered that the resident is preparing a meal. Therefore, when the resident is staying in the kitchen 6 continuously for a predetermined time or more, the
この際、制御装置200は、居住者のキッチン6における滞在時間に加えて、現在時刻(時間帯)も考慮して、当該居住者が内食しているか否かを推定することも可能である。例えば制御装置200は、一般的な食事時間に近い時間帯において居住者がキッチン6に所定時間以上滞在している場合には、当該居住者が内食しているものと推定する。一方、制御装置200は、当該食事時間から離れた時間帯において居住者がキッチン6に所定時間以上滞在している場合には、食事を作っている可能性は低いと考えられるため、当該居住者が食事を作っているものとは推定しない。
At this time, the
このようにして、制御装置200は、居住者のキッチン6における滞在時間から、当該居住者が内食していることを推定することができる。
In this way, the
なお、居住者のキッチン6における滞在時間は、キッチン人感センサ110ではなく、照明センサ140による検出信号からも推定することができる。すなわち、照明センサ140によりキッチン6の照明6aが使用されていることを検出し、当該照明6aが使用されている間は、居住者がキッチン6に滞在しているものと推定することができる。
The residence time of the resident in the kitchen 6 can also be estimated from the detection signal from the
さらに、一般的には、居住者は食事を作った直後に食事を取るものと考えられる。そこで、制御装置200は、居住者がキッチン6に所定時間以上継続して滞在した後に、当該キッチン6から出た時刻を、当該居住者の食事の時刻として推定する。
Furthermore, in general, residents are considered to eat immediately after making a meal. Therefore, after the resident continues staying in the kitchen 6 continuously for a predetermined time or more, the
また本実施形態においては、居住者が飲食店等で作られた食事を購入し、住宅1内で当該食事を取る場合(いわゆる、中食)も、当該居住者が内食しているものとみなす。ここで、居住者がキッチン6に所定時間以上滞在せず、かつダイニング部分に所定時間以上滞在している場合、当該居住者は料理を作ることなく食事を取っている(中食である)と考えられる。そこで、制御装置200は、居住者がキッチン6に所定時間以上滞在せず、かつダイニング部分に所定時間以上滞在している場合には、当該居住者が内食しているものと推定する。
Further, in the present embodiment, also when the resident purchases a meal prepared at a restaurant or the like, and takes the meal in the house 1 (so-called home meal), the resident is considered to be eating at home . Here, when the resident does not stay in the kitchen 6 for a predetermined time or more and stays in the dining part for a predetermined time or more, the resident eats the food without making the food Conceivable. Therefore, when the resident does not stay in the kitchen 6 for a predetermined time or more and stays in the dining portion for a predetermined time or more, the
この場合も、制御装置200は、現在時刻(時間帯)も考慮して(すなわち、一般的な食事時間に近い時間帯か否かを考慮して)、当該居住者が内食しているか否かを推定することが可能である。
Also in this case, the
なお、制御装置200は、食事形態が中食であると推定される場合には、居住者がダイニング部分に滞在し始めた時刻を、当該居住者の食事の時刻として推定する。
In addition, when it is estimated that a meal form is a meal, the
一方、食事時間に近い時間帯であるにもかかわらず、居住者がキッチン6及びダイニング部分に所定時間以上滞在していない場合には、当該居住者は住宅1内で食事を取っていないものと考えられる。そこで、制御装置200は、食事時間に近い時間帯であるにもかかわらず、居住者がキッチン6及びダイニング部分に所定時間以上滞在していない場合には、当該居住者は住宅1外で食事を取っているものと推定する。すなわちこの場合、制御装置200は、当該居住者が外食している(住宅1外で食事を取っている)ものと推定する。
On the other hand, even if the resident is not staying in the kitchen 6 and the dining part for a predetermined time or more despite the time period close to the meal time, it is assumed that the resident does not eat in the
このように制御装置200は、キッチン6やダイニング部分における居住者の滞在時間等から、当該居住者の食事形態(内食か外食か)を推定することができる。
As described above, the
また制御装置200は、居住者の内食及び外食の推定結果に基づいて、当該居住者の摂取カロリーを推定する。具体的には、制御装置200には、内食する場合の一般的な摂取カロリーと、外食する場合の一般的な摂取カロリーに関する情報が予め記憶されている(又は、インターネットを介して当該情報が適宜取得される)。制御装置200は、当該情報と、居住者の内食及び外食の回数(例えば、1日あたりの回数)から、当該居住者の摂取カロリーを推定することができる。
Further, the
さらに制御装置200は、上述の如く推定された居住者の食事形態(内食か外食か)や摂取カロリーを、冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170の検出結果に基づいて補正することができる。
Furthermore, the
例えば、上述の如く、制御装置200は、食事時間に近い時間帯であるにもかかわらず、居住者がキッチン6及びダイニング部分に所定時間以上滞在していない場合には、当該居住者は住宅1外で食事を取っている(外食している)ものと推定する。しかしながら、この場合に冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170の検出結果から、冷蔵庫6b、電子レンジ6c及びIHクッキングヒーター6dが所定回数(又は所定時間以上)使用されたことが検出された場合には、居住者は短時間で食事を作ったものと考えることができる。
For example, as described above, although the
そこで、制御装置200は、冷蔵庫センサ150等の検出結果から、居住者が食事を作ったと推定される場合には、居住者の滞在時間に基づく推定結果(外食)を補正し、当該居住者は内食しているものと推定する。
Therefore, when it is estimated from the detection result of the
また例えば、上述の如く、制御装置200は、居住者の内食及び外食の推定結果に基づいて、当該居住者の摂取カロリーを推定する。さらに制御装置200は、居住者が内食していると推定された場合には、冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170の検出結果から当該摂取カロリーを補正することができる。
Also, for example, as described above, the
具体的には、制御装置200は、冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170からの検出信号から、冷蔵庫6b、電子レンジ6c及びIHクッキングヒーター6d等の使用状況を把握することができる。制御装置200は、当該使用状況から、居住者が作る食事の内容(揚げ物、煮物、炒め物等)を大まかに推定することができる。制御装置200は、当該推定結果(食事の内容)に基づいて、摂取カロリーの値を上下に補正し、より適切な値とすることができる。
Specifically, the
次に、食生活推定システム100が、(2)1日の中で最後に食事をとった時刻から就寝時刻までの時間間隔を推定する方法について説明する。
Next, the method for the eating
上記(1)人(特に、居住者)の摂取カロリーを推定する方法の説明で述べたように、制御装置200は、居住者が内食していると推定する際には、当該居住者の食事の時刻も併せて推定している。制御装置200は、推定された居住者の食事の時刻の中から、1日における最後の食事の時刻を抽出する。
As described in the description of the method for estimating the intake calories of a person (in particular, a resident), the
なお、居住者が外食している場合には、具体的な食事の時刻を推定することはできない。この場合、一般的に食事を取ると思われる時刻を、居住者の食事の時刻として推定してもよい。 In addition, when a resident eats out, it is not possible to estimate a specific meal time. In this case, the time at which it is generally thought to eat may be estimated as the time of the resident's meal.
次に制御装置200は、居住者の就寝時刻を推定する。具体的には、制御装置200は、寝室人感センサ130の検出信号に基づいて、居住者が寝室12に存在することを把握することができる。制御装置200は、居住者が寝室12に所定時間以上滞在したことを検出した場合、当該居住者は就寝したものと推定する。この場合、制御装置200は、居住者が寝室12に入室した時刻を就寝時刻として推定する。
Next, the
次に制御装置200は、居住者の1日における最後の食事の時刻から、就寝時刻までの時間間隔を算出する。これによって、制御装置200は、当該居住者の夕食から就寝までの時間を推定することができる。
Next, the
一般的に、就寝直前に夕食を取ると、胃や腸が活発に働いて寝つきが悪くなったり、また就寝中には胃腸が働きにくいため消化が悪化する等の問題がある。このため、上記(2)1日の中で最後に食事をとった時刻から就寝時刻までの時間間隔を、食生活の良否の判断基準とすることができる。すなわち制御装置200により上記(2)1日の中で最後に食事をとった時刻から就寝時刻までの時間間隔を推定することで、居住者の食生活の良否を判断することができる。
In general, when dinner is taken immediately before bedtime, the stomach and intestines work actively and sleepiness gets worse, and there is a problem that digestion is worsened because the gastrointestinal tract does not work well during bedtime. For this reason, the time interval from the time when the last meal was taken in the above (2) 1 day to the time of bedtime can be used as the judgment standard of the quality of the eating habits. That is, by estimating the time interval from the time when the last meal was taken in the above (2) one day to the time of bedtime by the
なお、制御装置200は、上記(1)及び(2)の推定を行う場合、カメラ180により撮影された人(顔)の画像を用いて、推定の対象となる人(居住者)を識別し、各人ごとに食生活に関する情報を推定することができる。
In addition, when performing the estimation of the above (1) and (2), the
制御装置200は、上記(1)及び(2)の推定結果を表示装置190に表示させることで、当該推定結果を人に報知することができる。例えば、制御装置200は、図4に示すように、住宅1の各居住者(本実施形態においては居住者A〜C)の1日あたりの摂取カロリー、及び当該1日における最後の食事から就寝までの時間を表示装置190に表示させる。
The
この際、表示装置190に表示させる食生活に関する情報は、1日だけ(例えば前日)のものでも、所定期間(複数日)のものでもよい。また表示装置190への表示は任意のタイミングで行うことができる。例えば、毎日予め定められた時刻に表示することや、居住者の要求(操作)に応じて表示することが可能である。
At this time, the information on the eating habits displayed on the
以上の如く、本実施形態に係る食生活推定システム100は、
住宅1内における人の位置を検出する人検出部(キッチン人感センサ110、ダイニング人感センサ120及び寝室人感センサ130)と、
前記人検出部による検出結果に基づいて、人の食生活に関する情報を推定する制御装置200と、
を具備するものである。
このように構成することにより、簡便に人の食生活に関する情報を推定することができる。すなわち、食生活に関する情報を推定するための機器を人に所持させる必要がなく、当該情報を容易に推定することが可能となる。これによって居住者は、食生活の計測を特に意識することなく、住宅1内で日常的な生活を送るだけで食生活に関する情報を推定することができる。
As described above, the eating
A person detection unit (a kitchen
A
The
By configuring in this way, it is possible to easily estimate information on the diet of a person. That is, it is possible to easily estimate the information without requiring a person to have an apparatus for estimating the information on the eating habits. As a result, the resident can estimate the information on the diet only by daily living in the
また、前記食生活に関する情報には、
前記人が外食したか内食したかの食事形態が含まれ、
前記制御装置200は、
前記住宅1内における所定の部屋に前記人が滞在した時間に基づいて、前記人の食事形態を推定するものである。
このように構成することにより、簡便に人の食事形態を推定することができる。
In addition, the information on the eating habits
It includes the form of eating whether the person eats out or eats inside,
The
The eating form of the person is estimated based on the time when the person stayed in a predetermined room in the
By configuring in this manner, it is possible to easily estimate the form of eating by people.
また、前記食生活に関する情報には、
前記人の摂取カロリーが含まれ、
前記制御装置200は、
推定された前記食事形態に基づいて、当該人の摂取カロリーを推定するものである。
このように構成することにより、簡便に人の摂取カロリーを推定することができる。すなわち、人が外食したか内食したかに応じて、大まかな摂取カロリーを簡単に推定することができる。
In addition, the information on the eating habits
Contains the calories consumed by the person,
The
The calorie intake of the person is estimated based on the estimated meal form.
By configuring in this manner, it is possible to easily estimate the calorie intake of a person. That is, rough intake of calories can be easily estimated depending on whether a person eats or eats outside.
また、食生活推定システム100は、
前記住宅1に設置された食事に関連する設備の使用状況に関する情報を検出する食事設備使用状況検出部(冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170)をさらに具備し、
前記制御装置200は、
前記食事設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、推定された前記食生活に関する情報を補正するものである。
このように構成することにより、人の摂取カロリーを推定精度を向上させることができる。
Also, the eating
A meal facility usage status detection unit (
The
The information related to the estimated eating habits is corrected based on the information related to the use state detected by the food facility use state detection unit.
By this configuration, it is possible to improve the estimation accuracy of the calorie intake of a person.
また、食生活推定システム100は、
前記住宅1に設置された睡眠に関連する設備の使用状況に関する情報を検出する睡眠設備使用状況検出部(寝室人感センサ130)をさらに具備し、
前記食生活に関する情報には、
前記人が食事した時刻が含まれ、
前記制御装置200は、
前記住宅1内における所定の部屋に前記人が滞在した時間に基づいて、前記人が食事した時刻を推定すると共に、前記睡眠設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、前記人の就寝時刻を推定し、
推定された前記人が食事した時刻と前記人の就寝時刻との差を算出するものである。
このように構成することにより、食事から就寝までの時間を把握することができる。当該時間に基づいて、人の食生活を評価することができる。
Also, the eating
It further comprises a sleep facility usage status detection unit (bedroom human detection sensor 130) for detecting information related to the usage status of the sleep related equipment installed in the
The information on the eating habits
It includes the time when the person ate,
The
The time at which the person has eaten is estimated based on the time when the person stayed in the predetermined room in the
The difference between the estimated time at which the person ate and the time at which the person went to bed is calculated.
By configuring in this way, it is possible to grasp the time from meal to bedtime. Based on the said time, a person's eating habit can be evaluated.
なお、本実施形態に係るキッチン人感センサ110、ダイニング人感センサ120及び寝室人感センサ130は、人検出部の一形態である。
また、本実施形態に係る冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170は、食事設備使用状況検出部の一形態である。
また、本実施形態に係る寝室人感センサ130は、睡眠設備使用状況検出部の一形態である。
The
Moreover, the
In addition, the bedroom
以上、実施形態について説明したが、本発明は上記構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変更が可能である。 As mentioned above, although embodiment was described, this invention is not limited to the said structure, A various change is possible within the range of the invention described in the claim.
例えば、本実施形態において各種センサを設けた位置は一例であり、任意の位置に設けることが可能である。また、本実施形態においては冷蔵庫6b、電子レンジ6c及びIHクッキングヒーター6dの使用状況を検出するものとしたが、その他任意の設備の使用状況から居住者の食生活を推定することが可能である。
For example, the position at which various sensors are provided in the present embodiment is an example, and can be provided at any position. Moreover, although the use condition of the
また、人の位置を検出する人検出部は、本実施形態に限るものではない。例えば、人検出部として、各部屋に出入りする人を検出するセンサを用いることも可能である。例えば、図5に示すように、寝室12の扉の内外にそれぞれセンサ(第一寝室人感センサ131及び第二寝室人感センサ132)を設け、当該2つのセンサの検出タイミング(検出時間の前後関係)から、人が寝室12に入ったのか、寝室12から出たのかを検出することも可能である。
Further, the human detection unit for detecting the position of the human is not limited to the present embodiment. For example, it is also possible to use a sensor that detects a person who enters and leaves each room as a person detection unit. For example, as shown in FIG. 5, sensors (a first bedroom
また、本実施形態においては、制御装置200は、推定された食生活に関する情報を表示装置190に表示させるものとしたが、推定された食生活に基づくアドバイスも併せて表示させることも可能である。具体的には、制御装置200は、1日ごとの摂取カロリーを比較し、当該摂取カロリーが増えてきていると判断した場合には、居住者に摂取カロリーを減らすように促すようなアドバイスを表示装置190に表示することができる。また、制御装置200は、食事から就寝までの時間が所定時間(一般的に好ましいとされている時間)よりも短い場合には、食事(夕食)を早めに取るように促すアドバイスを表示装置190に表示することができる。
Further, in the present embodiment, the
また、本実施形態においては、制御装置200は、食生活に関する情報として図4に示すような情報を推定して表示させるものとしたが、その他種々の情報を表示させることが可能である。例えば、居住者の各食事の時刻や、所定期間(例えば、1週間)における外食の回数等を表示させることも可能である。これによって、居住者は、食生活の改善点を検討することができる。
Moreover, in this embodiment, although the
また、本実施形態においては、食生活に関する情報を表示装置190に表示させるものとしたが、当該情報は他の表示装置(例えば、住宅1に設けられたテレビや、居住者が所有する携帯端末等)に表示させてもよい。
Further, in the present embodiment, information on eating habits is displayed on the
また、本実施形態においては、居住者が飲食店等で作られた食事を購入し、住宅1内で当該食事を取る場合(いわゆる、中食)も、内食とみなしたが、これは便宜上のものであり、例えば当該中食を外食とみなしてもよい。また、制御装置200は、内食及び外食とは区別して、中食を別途推定することも可能である。
Also, in the present embodiment, the case where the resident purchases a meal made at a restaurant or the like and takes the meal in the house 1 (so-called home meal) is also regarded as a meal, but this is for convenience For example, the home food may be regarded as eating out. In addition, the
また、本実施形態においては、人の位置に基づいて食生活に関する情報(食事形態や摂取カロリー)を推定するものとしたが、例えば、冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170により検出された冷蔵庫6b、電子レンジ6c及びIHクッキングヒーター6dの使用状況に関する情報から、人の食生活に関する情報(食事形態や摂取カロリー)を推定することも可能である。
Further, in the present embodiment, information (diet shape and intake calorie intake) related to eating habits is estimated based on the position of a person, but it is detected by, for example, the
例えば、冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170の検出結果から、冷蔵庫6b、電子レンジ6c及びIHクッキングヒーター6dが所定回数(又は所定時間以上)使用されたことが検出された場合には、居住者は食事を作った(内食した)ものと推定することができる。
For example, when it is detected from the detection results of the
すなわち、食生活推定システム100は、
住宅1に設置された食事に関連する設備の使用状況に関する情報を検出する食事設備使用状況検出部(冷蔵庫センサ150、電子レンジセンサ160及びIHセンサ170)と、
前記食事設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、人の食生活に関する情報を推定する制御装置200と、
を具備することも可能である。
このように構成することにより、簡便に人の食生活に関する情報を推定することができる。
That is, the eating
A food facility usage status detection unit (
A
It is also possible to have
By configuring in this way, it is possible to easily estimate information on the diet of a person.
100 食生活推定システム
110 キッチン人感センサ
120 ダイニング人感センサ
130 寝室人感センサ
140 照明センサ
150 冷蔵庫センサ
160 電子レンジセンサ
170 IHセンサ
180 カメラ
190 表示装置
200 制御装置
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記人検出部による検出結果に基づいて、人の食生活に関する情報を推定する制御装置と、
を具備する食生活推定システム。 A person detection unit for detecting the position of a person in a house;
A control device configured to estimate information on a person's eating habit based on a detection result by the person detection unit;
Dietary life estimation system equipped with
前記人が外食したか内食したかの食事形態が含まれ、
前記制御装置は、
前記住宅内における所定の部屋に前記人が滞在した時間に基づいて、前記人の食事形態を推定する、
請求項1に記載の食生活推定システム。 The information on the eating habits
It includes the form of eating whether the person eats out or eats inside,
The controller is
Estimating the eating form of the person based on the time when the person stayed in a predetermined room in the house,
The eating habits estimation system according to claim 1.
前記人の摂取カロリーが含まれ、
前記制御装置は、
推定された前記食事形態に基づいて、当該人の摂取カロリーを推定する、
請求項2に記載の食生活推定システム。 The information on the eating habits
Contains the calories consumed by the person,
The controller is
Estimate the calorie intake of the person based on the estimated meal form;
The eating habits estimation system according to claim 2.
前記制御装置は、
前記食事設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、推定された前記食生活に関する情報を補正する、
請求項1から請求項3までのいずれか一項に記載の食生活推定システム。 The system further comprises a meal facility usage status detecting unit that detects information on the usage status of facilities associated with a meal installed in the house,
The controller is
The information on the estimated eating habits is corrected based on the information on the use condition detected by the eating facility use condition detection unit,
The eating habits estimation system according to any one of claims 1 to 3.
前記食生活に関する情報には、
前記人が食事した時刻が含まれ、
前記制御装置は、
前記住宅内における所定の部屋に前記人が滞在した時間に基づいて、前記人が食事した時刻を推定すると共に、前記睡眠設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、前記人の就寝時刻を推定し、
推定された前記人が食事した時刻と前記人の就寝時刻との差を算出する、
請求項1から請求項4までのいずれか一項に記載の食生活推定システム。 A sleep facility usage status detection unit for detecting information related to the usage status of the sleep related equipment installed in the house;
The information on the eating habits
It includes the time when the person ate,
The controller is
The time at which the person ate is estimated based on the time when the person stayed in a predetermined room in the house, and the person is estimated based on the information on the use state detected by the sleep facility use state detection unit. Estimate the bedtime of
Calculate the difference between the estimated time at which the person ate and the person's bedtime;
The eating habits estimation system according to any one of claims 1 to 4.
前記食事設備使用状況検出部により検出された使用状況に関する情報に基づいて、人の食生活に関する情報を推定する制御装置と、
を具備する食生活推定システム。 A food facility usage status detection unit that detects information on the usage status of facilities associated with a meal installed in a home;
A control device that estimates information on the eating habits of a person based on the information on the use state detected by the eating facility use state detecting unit;
Dietary life estimation system equipped with
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017077453A JP6831740B2 (en) | 2017-04-10 | 2017-04-10 | Dietary habit estimation system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017077453A JP6831740B2 (en) | 2017-04-10 | 2017-04-10 | Dietary habit estimation system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018180802A true JP2018180802A (en) | 2018-11-15 |
JP6831740B2 JP6831740B2 (en) | 2021-02-17 |
Family
ID=64275431
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017077453A Active JP6831740B2 (en) | 2017-04-10 | 2017-04-10 | Dietary habit estimation system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6831740B2 (en) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002304681A (en) * | 2001-04-05 | 2002-10-18 | Sharp Corp | Action assumption system |
JP2004154261A (en) * | 2002-11-05 | 2004-06-03 | Toshio Hayashi | Health management supporting system |
JP2006092257A (en) * | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Sekisui Chem Co Ltd | Care support system and method |
JP2014066407A (en) * | 2012-09-25 | 2014-04-17 | Toshiba Corp | Refrigerator |
WO2014132521A1 (en) * | 2013-02-28 | 2014-09-04 | ソニー株式会社 | Information processing device and storage medium |
JP2015022482A (en) * | 2013-07-18 | 2015-02-02 | 日本電信電話株式会社 | Living condition estimation system and living condition estimation method |
JP2015225460A (en) * | 2014-05-27 | 2015-12-14 | 京セラ株式会社 | Meal management method, meal management system, and meal management terminal |
WO2016194402A1 (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | ノ-リツプレシジョン株式会社 | Image analysis device, image analysis method, and image analysis program |
JP2017027426A (en) * | 2015-07-24 | 2017-02-02 | 株式会社Nttドコモ | Management device and meal management system |
-
2017
- 2017-04-10 JP JP2017077453A patent/JP6831740B2/en active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002304681A (en) * | 2001-04-05 | 2002-10-18 | Sharp Corp | Action assumption system |
JP2004154261A (en) * | 2002-11-05 | 2004-06-03 | Toshio Hayashi | Health management supporting system |
JP2006092257A (en) * | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Sekisui Chem Co Ltd | Care support system and method |
JP2014066407A (en) * | 2012-09-25 | 2014-04-17 | Toshiba Corp | Refrigerator |
CN104662382A (en) * | 2012-09-25 | 2015-05-27 | 株式会社东芝 | Refrigerator |
US20150260449A1 (en) * | 2012-09-25 | 2015-09-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Refrigerator |
WO2014132521A1 (en) * | 2013-02-28 | 2014-09-04 | ソニー株式会社 | Information processing device and storage medium |
JP2015022482A (en) * | 2013-07-18 | 2015-02-02 | 日本電信電話株式会社 | Living condition estimation system and living condition estimation method |
JP2015225460A (en) * | 2014-05-27 | 2015-12-14 | 京セラ株式会社 | Meal management method, meal management system, and meal management terminal |
WO2016194402A1 (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | ノ-リツプレシジョン株式会社 | Image analysis device, image analysis method, and image analysis program |
JP2017027426A (en) * | 2015-07-24 | 2017-02-02 | 株式会社Nttドコモ | Management device and meal management system |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
有賀玲子 外4名: "照度センサを用いた住環境における生活状態パターンの抽出方法に関する基礎検討", 情報処理学会 研究報告 ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) 2013−UBI−038, JPN6020040852, 17 May 2013 (2013-05-17), JP, ISSN: 0004374379 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6831740B2 (en) | 2021-02-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109843173B (en) | System and method for monitoring activities of daily living of a person | |
US10249168B2 (en) | Motion-based lighting system with intelligent alerts | |
US20200003438A1 (en) | Sensor mounting device | |
US6796799B1 (en) | Behavior determining apparatus, care system, care residence and behavior information specifying apparatus and system | |
EP2472487A2 (en) | Remote monitoring system | |
JP6497624B2 (en) | Switch, device control system, program | |
JP2014066407A (en) | Refrigerator | |
US20200258503A1 (en) | Information processing device and information processing method | |
JP2015225460A (en) | Meal management method, meal management system, and meal management terminal | |
US10038751B2 (en) | Sensor system | |
CN107835659A (en) | Determine metabolizing parameters | |
JP2009087074A (en) | Equipment control system | |
JP6772648B2 (en) | Watching device, watching method, and watching program | |
JP6831740B2 (en) | Dietary habit estimation system | |
JP2006026037A (en) | Health care support system | |
TWI781372B (en) | water circulation unit | |
Suzuki et al. | A medication support system for an elderly person based on intelligent environment technologies | |
JP6942506B2 (en) | Activity estimation system | |
Kempter et al. | Guiding light for the mobility support of seniors | |
WO2023277152A1 (en) | Lifestyle improvement system, portable terminal, and control method | |
JP2017142062A (en) | refrigerator | |
JP2018142213A (en) | Watching system | |
JP2019139260A (en) | Watching device, watching method, and watching program | |
JP2004041387A (en) | Self-supporting ability determination device and method, residential facility, medium, and program | |
JP2017090949A (en) | Health management system, health management device, home appliance, presentation method and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200327 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20201023 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201027 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201211 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210112 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210129 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6831740 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |