JP2019074806A - 生活リズム測定システム及び生活リズム測定方法 - Google Patents

生活リズム測定システム及び生活リズム測定方法 Download PDF

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Abstract

【課題】測定対象者のプライバシーを守りつつ、測定対象者の生活リズムを測定する生活リズム測定システム及び生活リズム測定方法を提供すること。【解決手段】生活リズム測定システムにおいて、距離測定装置１は、ＴＯＦセンサ１０を用いて測定対象者３の３次元情報（姿勢が立位、座位、臥位のいずれか、移動量、不在情報）を測定する。管理装置２は、距離測定装置１で測定した３次元情報を単位時間毎に集計して、３次元情報の時間変化から測定対象者３の生活リズム（単位期間当たりの各姿勢の割合、移動量、不在時間、就床時間と起床時間、帰宅時間）を推定して記憶装置２３に蓄積する。管理装置２は、測定依頼者４に対して、記憶装置２３に蓄積している測定対象者３の生活リズムの情報を提供する。【選択図】図１

Description

本発明は、人物を対象とし生活リズムを測定する生活リズム測定システム及び生活リズム測定方法に関する。
近年、例えば一人暮らしの高齢者等の生活状態を遠隔地から見守る需要が増えている。高齢者を見守る方法として、見守り対象者宅にカメラを据え付け、撮影画像をインターネットを介して遠隔地に伝送して対象者の状態を直接監視する方式がある（例えば、特許文献１参照）。また、見守り対象者宅に人感センサやドア開閉センサを取り付け、対象者の宅内位置を検出して、対象者の状態を位置情報から間接的に監視する方式がある（例えば、特許文献２参照）。そして、遠隔地に設置した管理装置では、対象者の状態に異変があったとき警報を発するシステムとなっている。
特開２００２−２９１０５７公報 特開２００５−１１５４１２公報
特許文献１のようなカメラによる直接監視方式では、カメラ画像がそのまま伝送されることになり、対象者の一挙手一投足が露になり、プライバシーの点で見守り対象者から拒否されやすい。
一方特許文献２のような人感センサによる間接監視方式では、対象者以外のペットなどの小動物を誤って検知することになり、特定の人物に対する監視精度が低くなってしまう。また、ドアの開閉や電気ポットの使用状況などから人物の行動を判断する場合でも、その時点で誰か人物が居るという情報が得られるだけであり、対象者の生活リズムを知りたいという要求には十分応えることができない。
本発明の目的は、測定対象者のプライバシーを守りつつ、測定対象者の生活リズムを測定する生活リズム測定システム及び生活リズム測定方法を提供することである。
本発明は、測定対象者の生活リズムを測定する生活リズム測定システムであって、特定の住空間に存在する測定対象者の３次元情報を測定する距離測定装置と、距離測定装置で測定した３次元情報を単位時間毎に集計して、該３次元情報の時間変化から測定対象者の生活リズムを推定して記憶装置に蓄積する管理装置と、を備え、管理装置は、測定依頼者に対して、記憶装置に蓄積している測定対象者の生活リズムの情報を提供することを特徴とする。
また本発明は、測定対象者の生活リズムを測定する生活リズム測定方法であって、特定の住空間に存在する測定対象者の３次元情報を測定するステップと、測定した３次元情報を単位時間毎に集計して、該３次元情報の時間変化から測定対象者の生活リズムを推定して時系列に蓄積するステップと、測定依頼者に対して、蓄積している測定対象者の生活リズムの情報を提供するステップと、を備えることを特徴とする。
本発明によれば、対象者のプライバシーを守りつつ、対象者の生活リズムを測定する生活リズム測定システム及び生活リズム測定方法を提供することができる。
生活リズム測定システムの全体構成を示すブロック図。 ＴＯＦセンサの構成を示す図。 ＴＯＦ装置における前処理を示すフローチャート。 状態の判定処理を示すフローチャート。 人物の認識処理を示すフローチャート。 生活リズム測定処理を示すフローチャート。 時単位データへの編集処理を示すフローチャート。 日単位データへの編集処理を示すフローチャート。 就床・起床時刻の算出処理を示すフローチャート。 帰宅時刻の算出処理を示すフローチャート。 測定対象者の現在の部屋の状態を示す画面の一例を示す図。 測定対象者の１時間毎の生活リズムを示す画面の一例を示す図。 １日毎の生活リズムを示す画面の一例を示す図。 １週間毎の生活リズムを示す画面の一例を示す図。 １ヶ月毎の生活リズムを示す画面の一例を示す図。 未起床メールの文面例を示す図。 未帰宅メールの文面例を示す図。
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
図１は、生活リズム測定システムの全体構成を示すブロック図である。生活リズム測定システムは、例えば一人暮らしの高齢者などの測定対象者３（見守り対象者）の生活状態を測定する距離測定装置１と、測定データを解析して測定対象者３の生活リズムを推定する管理装置２で構成される。管理装置２は測定依頼者４（見守り依頼者）に対して、測定対象者３の生活リズムの情報を提供し、測定対象者３の生活状態に異常を検出したときは警報を通知するものである。これにより測定依頼者４は、測定対象者３の生活リズムを確認し、必要に応じて適切な支援策を講じることができる。なお、測定依頼者４は見守りを依頼した人物に限らず、装置（システム）であってもよいが、以下では装置も含めて「測定依頼者」と呼ぶことにする。
距離測定装置１（以下、ＴＯＦ装置とも呼ぶ）は、測定対象の人物までの距離を光の飛行時間から測定するＴＯＦ（タイム・オブ・フライト）センサ１０を備える。ＴＯＦセンサ１０は、レーザ光を出射し、物体に当たって反射した光の到達時間を算出し、物体までの距離を求める。測定領域を格子状に区分し、各格子点に対して距離を求めることで、その領域にある物体の位置や高さ、幅、奥行きと言った３次元距離データ（３次元点群画像）を得ることができる。これを人物に対して行うことで、人物の居室内の位置情報を取得する。測定制御部１１は、ＴＯＦセンサ１０による測定タイミングや測定範囲を制御する。生活リズムデータ変換部１２は、３次元距離データ（３次元点群画像）を解析し、人物が測定対象者３（以下、対象者）であることを識別し、対象者の居室内の位置、姿勢（立位、座位、臥位）、移動量、在／不在といった情報を取得する。これらの情報は、後で対象者の生活リズムを推定するための基本データとなるので、「生活リズム測定データ」と呼ぶことにする。データ送信部１３は、生活リズム測定データ１５を管理装置２へ定期的に（例えば１分毎に）送信する。
管理装置２は、距離測定装置１から送信された生活リズム測定データ１５をデータ受信部２１にて受信し、測定データ登録部２２はこれを記憶装置２３に登録し、生活リズム測定データ１５は時系列に蓄積される。生活リズム解析部２４は、生活リズム測定データ１５を単位時間（分、時、日、週、月、年など）毎に集計し、また対象者の就寝時間や外出時間など推定して、記憶装置２３に登録する。生活リズム提供部２５は、測定依頼者４からの要求に応じ、対象者の生活リズムの情報をＷｅｂ閲覧等で提供する。起床・帰宅判定部２６は、対象者の起床時刻や帰宅時刻に異常を検知したとき、また転倒判定部２７は対象者が転倒したと判断したとき、メール送信部２８を介して測定依頼者４にメールを送信し異常を通知する。
なお、生活リズム測定システムにおいて、管理装置２は、複数の距離測定装置１からそれぞれの生活リズム測定データ１５を受信して一括して管理する形態（受信ハブ方式）と、１つの距離測定装置１に接続して専用に管理する形態とがある。後者の場合は距離測定装置１の近傍に設置して、あるいは一体型装置として構成することが可能である。また、管理装置２内の記憶装置２３は、管理装置２の外部装置として構成してもよい。
距離測定装置１および管理装置２における上記した様々な処理動作は、それぞれの実行プログラムを図示しないメモリに展開し、ＣＰＵにより実行することで実現される。まず、距離測定装置（ＴＯＦ装置）１の動作から詳細に説明する。
図２は、ＴＯＦ装置１内のＴＯＦセンサ１０の構成を示す図である。ＴＯＦセンサ１０は、距離を計測するために、赤外線パルス光を照射するレーザダイオード（ＬＤ）や発光ダイオード（ＬＥＤ）などの発光部１０１と、被写体から反射したパルス光を受光するＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサなどの受光部１０２を有する。距離計算部１０３は、発光部１０１を駆動するとともに受光部１０２の検出信号から被写体までの距離を計算する。受光部１０２では被写体の２次元画像を撮影することで、距離計算部１０３は、被写体の２次元画像の距離データ、すなわち３次元の距離データを出力する。
人物の距離測定の際、背景画像取込部１０４により、被写体の中に測定対象者３が存在しない背景画像取り込み、背景画像記憶部１０５に保存しておく。差分器１０６により、人物が含まれる被写体画像から背景画像を除去して、人物を抽出した３次元距離データ（３次元点群画像）１０７を生成する。
ＴＯＦセンサ１０に対し、測定制御部１１は、例えば１秒毎に居室内の測定対象者３の３次元距離データを取得するよう制御する。生活リズムデータ変換部１２は、これを例えば１分間当たりの立位時間、座位時間、臥位時間、不在時間、移動距離（１秒間で移動した水平方向の距離の総和）に変換し、最新の対象者の位置と高さと姿勢の情報とともに生活リズム測定データを生成する。また、対象者以外の人物（例えば訪問者）を検出したときは、１分間内に居た訪問者の人数と位置を生活リズム測定データに含めることもできる。
本例では、測定空間は測定対象者３の主となる居場所である居間とする。よって、寝室やトイレに居るときは不在と判定される。なお、居間以外の寝室、台所、浴室、トイレ等にＴＯＦ装置１（またはＴＯＦセンサ１０）を設置し、それらの測定データと組み合わせれば、対象者の生活リズムをより詳細に精度良く推定することができる。
ＴＯＦ装置１で計測した１分間毎の生活リズム測定データ１５は、データ送信部１３から管理装置２へ送信する。その後ＴＯＦ装置１は、測定データをリセットして次の１分間の測定を行う。
図３Ａ〜図３Ｄは、ＴＯＦ装置１における各種動作フローを説明するものである。
図３Ａは、ＴＯＦ装置１における前処理（Ｓ３００）を示すフローチャートである。この処理は測定制御部１１により実行される。まず、人物のいない部屋の３次元距離データ（３次元点群画像）をＴＯＦセンサ１０により取得し、これを背景画像として背景画像記憶部１０５に記憶する（Ｓ３０１）。取得するデータは、部屋の横幅（Ｘ軸）と奥行き（Ｙ軸）をインデックスとする２次元配列で、配列の各要素はその位置（Ｘ，Ｙ）における物体の高さ（Ｚ軸）となっている。次に、対象者３の身長（Ｈ）を入力する（Ｓ３０２）。例えば、ＴＯＦセンサ１０の測定範囲内に入った物体の最初の期間（１０フレーム）における最高点を身長（Ｈ）の値とする。
図３Ｂは、ＴＯＦ装置１における状態の判定処理（Ｓ３１０）を示すフローチャートである。この処理は、３次元距離データ（３次元点群画像）から対象者３の現在の状態（立位、座位、臥位、在／不在）を判定するもので、生活リズムデータ変換部１２により実行される。まず、画像中に人物と認識できる輪郭があるかを判定し（Ｓ３１１）、輪郭がなければ状態を「不在」とする（Ｓ３１２）。なお、人物の認識処理については後述する（図３Ｃ）。人物が存在し、その高さ（Ｚ）が対象者の身長（Ｈ）の９０％（一例）以上ならば、状態を「立位」（立っている状態）とする（Ｓ３１４）。人物の高さ（Ｚ）が４０ｃｍ（一例）以下ならば、状態を「臥位」（横になっている状態）とする（Ｓ３１６）。人物の高さ（Ｚ）がその中間であれば、状態を「座位」（座っている状態）とする（Ｓ３１７）。以上により、対象者の現在の状態（姿勢、在／不在）が判定できる。
図３Ｃは、人物の認識処理（Ｓ３２０）を示すフローチャートであり、図３Ｂにおける人物の認識処理（Ｓ３１１）の詳細を示す。ＴＯＦセンサ１０にて現在の３次元点群画像を読み取る（Ｓ３２１）。差分器１０６にて、差分画像記憶部１０５に記憶している背景画像との高さ方向（Ｚ軸）の差分を求めて、人物認識用画像を生成する（Ｓ３２２）。人物認識用画像において、高さが測定誤差αを越える（Ｘ、Ｙ）の点群を人物の輪郭とみなす（Ｓ３２３）。但し、一定の面積を持たない輪郭は人物とみなさない。そして、輪郭の中で一番高い値を人物の高さ（Ｚ）とし、その水平位置を人物の水平位置（Ｘ、Ｙ）とする（Ｓ３２４）。この人物の高さ（Ｚ）や水平位置（Ｘ、Ｙ）は、生活リズム測定データの生成に用いられる。
図３Ｄは、ＴＯＦ装置１における生活リズム測定処理（Ｓ３３０）を示すフローチャートである。この処理では、生活リズムデータ変換部１２により、図３Ｂで得られた対象者の状態判定（姿勢、在／不在）や位置情報の結果を基に、１分間当たりの立位時間、座位時間、臥位時間、不在時間、移動距離に変換し、生活リズム測定データ１５を生成する。そして、データ送信部１３により、生活リズム測定データ１５を管理装置２へ送信する。
ＴＯＦセンサ１０では１秒毎に対象者の３次元情報（状態や位置情報）を取得し、これを１分間のデータに変換するため、カウンタを用いて積算する。そのため、状態カウンタと移動量カウンタを初期化し（Ｓ３３１）、１秒毎に３次元点群画像を読み取り、図３Ｂ（Ｓ３１０）で述べた対象者の状態判定を行う（Ｓ３３２）。そして判定した状態に対応するカウンタに「１」を加算する（Ｓ３３３）。例えば、立位（Standing）、座位（Sitting）、臥位（Lying）、不在（NoExist)、移動量（Activity）の各カウンタを用いて、座位と判定したら、“Sitting++”とする。次に、前回の座標（Ｘ０，Ｙ０）と今回の座標（Ｘ１，Ｙ１）から移動距離を計算し、移動量カウンタに加算する（Ｓ３３４）。すなわち、“Activity +”= SquareRoot((X1-X0)**2 + (Y1-Y0)**2))とする。
６０秒経過するまで上記Ｓ３３２〜Ｓ３３４を繰り返す（Ｓ３３５）。６０秒経過したら、対象者の現在状態とカウンタ値より、生活リズム測定データを作成し（Ｓ３３６）、データ送信部１３から管理装置２へ送信する（Ｓ３３７）。Ｓ３３１へ戻り、次の１分間の生活リズム測定データを作成する。ここに送信データの例（ＪＳＯＮ形式）を掲げる。
{ "DeviceId":"Tokkyo1", "Time":"2017-07-05T12:45:00+09:00", "State":"Standing", "X":2610, "Y":1325, "Z":1237, "NoExistCount":5, "StandingCount":32, "SittingCount":15, "LyingCount":8, "Actibity":2969}。
本実施例においてＴＯＦ装置１による取得する情報は、測定対象者の３次元位置の情報に限られるので、プライバシーを侵害することはなくなる。また、取得する３次元位置の情報により、物体の高さや大きさを判断できるので、小動物を人物と誤って認識することはない。一方、ＴＯＦ装置１により取得する情報から、対象者の姿勢、すなわち立っているのか、座っているのか、横になっているのか、あるいは不在なのかが分かるため、これらの情報を時系列に解析することで、測定対象者の活動状態、休息状態、あるいは不在状態といった生活リズムを推定することができる。
次に管理装置２側の動作を詳細に説明する。
データ受信部２１では、ＴＯＦ装置１から１分毎に送信される生活リズム測定データ１５を受信し、測定データ登録部２２はＪＳＯＮ形式の受信データを項目別にデシリライズし、デシリライズされた分単位データを項目毎に記憶装置２３に登録する。
次に、生活リズム解析部２４の各種解析動作フローを図４Ａ〜図４Ｄを用いて説明する。生活リズム解析部２４では、記憶装置２３に蓄積されたデータを集計、解析して測定対象者３の生活リズムを推定する。
図４Ａは、分単位データから時単位データへの編集処理（Ｓ４００）を示すフローチャートである。この処理では、記憶装置２３に蓄えられた分単位データを１時間分の時単位データに編集し、記憶装置に再登録する。
直前１時間における０分から５９分の分単位データの立位時間、座位時間、臥位時間および移動距離を記憶装置２３より読み出し、各々の合計を求め、１時間当たりの立位時間、座位時間、臥位時間および移動距離を求める（Ｓ４０１）。その際、立位、座位、臥位の時間は単純加算で計算する。また移動距離も単純加算で計算する。
不在時間については、不在時間の持続時間の長さにより、例えば１０分未満、１０分〜２０分、２０分〜３０分、３０分〜１時間、１時間〜２時間、および２時間以上の不在時間に分類する。そして、各持続時間について１時間当たりの合計を求める（Ｓ４０２）。そのため、不在時間の長さを各持続時間に分類して集計するためのカウンタを用いる。上記の編集結果を時単位データとして記憶装置に再登録する（Ｓ４０３）。
図４Ｂは、時単位データから日単位データへの編集処理（Ｓ４１０）を示すフローチャートである。この処理では、記憶装置２３に蓄えられた時単位データを1日分の日単位データに編集し、記憶装置に再登録する。さらに、分単位の不在時間のデータから、１日の就床時刻、起床時刻、帰宅時刻を求める処理も行う。
前日の０時から２３時の時単位データの立位時間、座位時間、臥位時間、不在時間（持続時間が１時間未満）、および移動距離を記憶装置より読み出し、各合計を求め、１日当たりの立位時間、座位時間、臥位時間、不在時間（持続時間が１時間未満）、および移動距離とする（Ｓ４１１）。立位、座位、臥位の時間、および移動距離は単純加算で計算する。
次に、分単位データ（不在時間のデータ）より対象者の就床時刻、起床時刻、帰宅時刻を推定する（Ｓ４１２）。この処理は別途図４Ｃ，４Ｄで説明する。就床時刻から起床時刻の間の不在時間（持続時間が１時間以上）の合計を１日の就寝時間とする（Ｓ４１３）。起床時刻以降の不在時間（持続時間が１時間以上）を合計し、１日の不在時間（持続時間が１時間以上）とする（Ｓ４１４）。上記の編集結果（就寝時刻、起床時刻、帰宅時刻を含む）を日単位データとして記憶装置２３に登録する（Ｓ４１５）。
記憶装置２３より過去（例えば２週間）の起床時刻および帰宅時刻を読み取る（Ｓ４１６）。２週間の起床時刻の平均値にその標準偏差σの倍数（２σ）を加え、起床チェック時刻としてタイマーを設定する（Ｓ４１７）。同様に、２週間の帰宅時刻の平均値にその標準偏差σの倍数（２σ）を加え、帰宅確認時刻としてタイマーを設定する（Ｓ４１８）。なお、起床チェック時刻が８：００以前の場合、起床チェック時刻を８：００とする。また、帰宅チェック時刻が１８：００以前の場合、帰宅チェック時刻を１８：００とする。タイマーに設定した起床チェック時刻および帰宅チェック時刻が来ると、起床・帰宅判定部２６により起床・帰宅チェックを実施する。
図４Ｃは、就床・起床時刻の算出処理（Ｓ４２０）を示すフローチャートであり、図４Ｂにおける処理（Ｓ４１２）の詳細を示す。まず、前日の夕方（１８：００）から当日の正午（１２：００）までの分単位データで、不在時間が１分であるデータを時系列に抽出する（Ｓ４２１）。さらに、不在時間が２時間以上連続する時間帯を求め、就寝時間として就寝テーブルに登録する（Ｓ４２２）。その際、時間帯の途中で１時間当たり５分以内（一例）の在室があっても（夜中のトイレなど）、これを無視し不在時間が連続しているものとみなす。就寝時間（２時間以上の不在時間）が複数存在したら、就寝時間が長い順に就寝テーブルを並べ替える（Ｓ４２３）。就寝時間が最も長い時間帯から、本日の就床時刻と起床時刻を決定する（Ｓ４２４）。なお、Ｓ４２２で、２時間以上連続する不在時間が存在しない場合は、就寝していないものとみなし、就床時刻および起床時刻を未定とする。
図４Ｄは、帰宅時刻の算出処理（Ｓ４３０）を示すフローチャートであり、図４Ｂにおける処理（Ｓ４１２）の詳細を示す。まず、起床時刻（Ｓ４２４で決定）から終日（２３：５９）までの分単位データで、不在時間が１分であるデータを時系列に抽出する（Ｓ４３１）。さらに、不在時間が１時間以上連続する時間帯を求め、外出時間として外出テーブルに登録する（Ｓ４３２）。外出開始時刻が夕方（１８：００）より前で、かつ、外出開始時刻が最も遅い外出時間帯を外出テーブルから求める（Ｓ４３３）。求めた外出時間帯の終了時刻を帰宅時刻と決定する（Ｓ４３４）。なお、Ｓ４３２で、１時間以上連続する不在時間が存在しない場合は、外出なしとみなし、帰宅時刻を未定とする。また、２４：００まで検索して在室がない場合も、帰宅時刻を未定とする。
次に、生活リズム提供部２５による測定対象者３の生活リズム情報の提供について説明する。管理装置２は、測定依頼者４からインターネットを介して呼び出し（ログイン）を受けると、記憶装置２３を参照し、対象者３の生活リズム情報を測定依頼者４へ提供する。そのとき提供するＷｅｂ画面の例を図５Ａ〜図５Ｅに示すが、測定依頼者４は、Ｗｅｂ画面を閲覧することで、測定対象者３の生活リズムを知ることができる。
図５Ａは、測定対象者３の現在の部屋の状態を示す画面の一例である。生活リズム提供部２５は、記憶装置２３から最新の分単位データを読取り、Ｗｅｂ画面に対象者がいる部屋の位置と姿勢（この例では「座位」）を表示する。不在の場合は「不在」と表示する。また、対象者以外の訪問者がいれば、合わせて表示する。これより、対象者の現在の状態を確認できる。
図５Ｂは、測定対象者３の１時間毎の生活リズムを示す画面の一例である。測定依頼者４から指定された１時間内の分単位データを読取り、Ｗｅｂ画面に立位・座位・臥位・不在の蓄積時間を５分刻みで１００％積み上げ棒グラフで表示する。また、対象者の移動距離を棒グラフで表示する。これより、対象者の１時間毎の活動を確認できる。
図５Ｃは、測定対象者３の１日毎の生活リズムを示す画面の一例である。指定された１日内の時単位データを読取り、Ｗｅｂ画面に立位・座位・臥位・不在の蓄積時間を２時間刻みで１００％積み上げ棒グラフで表示する。不在時間は連続する長さにより、１０分未満、２０分未満、３０分未満、１時間未満、２時間未満、２時間以上に分類して表示する。また、対象者の移動距離を棒グラフで表示する。これより、対象者の１日毎の活動を確認できる。つまり対象者が、いつ起床し、いつ外出し、いつ帰宅し、いつ就床したか、またその日の活動量（移動量）を推測できる。
図５Ｄは、測定対象者３の１週間毎の生活リズムを示す画面の一例である。指定された週の日単位データを読取り、Ｗｅｂ画面に立位・座位・臥位・不在の蓄積時間を１日刻みで１００％積み上げ棒グラフで表示する。不在時間は連続する長さにより、１０分未満、２０分未満、３０分未満、１時間未満、２時間未満、２時間以上、および就寝時間に分類して表示する。また、対象者の移動距離を棒グラフで表示する。これより、対象者の１週間毎の活動について、いつの日が活発で、いつの日に休息したかを確認できる。
図５Ｅは、測定対象者３の１ヶ月毎の生活リズムを示す画面の一例である。指定された月の日単位データを読取り、半旬（５日）単位に平均値を取り、Ｗｅｂ画面に立位・座位・臥位・不在の蓄積時間を１００％積み上げ棒グラフで表示する。不在時間は連続する長さにより、１０分未満、２０分未満、３０分未満、１時間未満、２時間未満、２時間以上、および就寝時間に分類して表示する。また、対象者の移動距離を棒グラフで表示する。これより、対象者の１ヶ月毎の活動を確認できる。そして、任意の過去の１ヶ月の平均値と現在のデータを比較し、睡眠時間や活動量の変化を読み取ることができる。
これ以外にも、１年毎の生活リズムなど、所望の期間について同様の表示画面を提供することができる。
次に、起床・帰宅判定部２６は、対象者３の最新の生活リズムが過去の生活リズムと異なると判定したとき、あるいは転倒判定部２７が対象者が転倒したと判定したとき、メール送信部２８から測定依頼者４に対して警報を通知する。
まず、起床・帰宅判定部２６による測定対象者３の起床チェックと帰宅チェック処理について説明する。図４Ｂの処理（Ｓ４１７およびＳ４１８）により、起床チェック時刻と帰宅チェック時刻がタイマーにセットされている。セットされた時刻になると、起床・帰宅判定部２６は次の処理を行う。
起床チェックでは、最新５分間の分単位データを読み出し、対象者が１秒以上在室していれば、起床済みと判定する。または、最新１時間の分単位データを読み出し、５分以上在室していれば、起床済みと判定する。いずれの在室も確認できないときは、メール送信部２８を介して測定依頼者４に「未起床メール」を送信する。
図６Ａは、未起床メールの文面例を示す図である。
帰宅チェックでは、最新１時間の分単位データを読み出し、対象者が１秒以上在室していれば、帰宅済みと判定する。在室を確認できないときは、メール送信部２８を介して測定依頼者４に「未帰宅メール」を送信する。
図６Ｂは、未帰宅メールの文面例を示す図である。
さらに転倒判定部２７は、測定対象者３の転倒チェック処理を行う。転倒チェックは、ＴＯＦ装置１から１分毎に送信される生活リズム測定データ１５を基に、対象者の姿勢と位置を監視し、対象者が通常横にならない位置で横になっていることで異常を検知する。すなわち、受信する生活リズム測定データが、姿勢＝臥位を示し、その位置（Ｘ，Ｙ）が過去に臥位していない位置である場合、対象者が転倒している危険性があると判断し、転倒時間カウンタを起動させる。そして、同じ姿勢で同じ位置を示す測定データが継続する時間を転倒時間カウンタで計測し、継続時間が例えば５分を経過した時点で、「転倒」と判定する。そして、転倒を知らせるメール文を、メール送信部２８を介して測定依頼者４に送信する。この場合のメール文面は省略するが、図６Ａ，６Ｂと同様の書式とする。
本実施例では、異常を検知したときの測定依頼者４への通知方法をメール送信で行うものとしたが、電話回線など、他の通信手段で行ってもよい。
以上、本実施例の生活リズム測定システムの構成と動作について説明したが、従来の見守りシステムと比較して次のようなメリットがある。
（１）不在情報から不在の理由が推測できる。
ＴＯＦセンサを居間などに取り付ければ、居間に不在の時間を測定できる。この不在の時間の長さを複数通り（１０分未満、２０分未満、３０分未満、１時間未満、２時間未満、２時間以上）に分類しているので、トイレや台所に行ったのか、近所に行ったのか、外出したのかを、測定依頼者４またはその関係者であれば推測可能となる。また、２４時間を通して不在時間を測定しているので、就床時刻と起床時刻を推定することができる。
（２）測定対象者の活動量を測定できる。
対象者の３次元距離情報（位置情報）を追跡することで、居室内の移動量を測定できる。単位時間の移動量を求めることで、活動的な時間帯と休息する時間帯を推定することができる。
（３）異常の検知を速やかに行える。
対象者への関心事は、朝いつもの時間に起きているか、夕方には帰宅しているか、病気や怪我で倒れていないか、である。従来のドアセンサや電気ポットセンサでは、通常の使用方法から大きく逸脱した状態が継続しているとき、異常と判定する。このため、異常を検知するまで、異常が発生してから数時間要することになる。これに対し本実施例では、ＴＯＦセンサのデータから対象者の現在の生活状態を知ることができるので、過去の平常時の行動パターン（起床時刻、帰宅時刻）より所定量遅れているとき異常と判定する。よって、同居者が異常と感知するのに要する時間と同程度で異常を検知することができる。また、転倒チェックについては、対象者がいつもと異なる位置で横になっていることから検知することができる。
（４）測定対象者は測定器を装着する必要がない。
対象者の正確な身体情報を測定するための器具として、例えばウェアラブルな活動量計がある。しかしこれは対象者が常に身に着けなければならないので、高齢者には不向きである。これに対しＴＯＦセンサは身に着ける必要がないので、高齢者にも抵抗なく受け入れられる。
本発明は、上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記した実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、実施例に掲げた時間幅などの数値は一例であり、使用環境に応じて適宜変更して設定できることは言うまでもない。
１：距離測定装置（ＴＯＦ装置）、
２：管理装置、
３：測定対象者、
４：測定依頼者、
１０：ＴＯＦセンサ、
１１：測定制御部、
１２：生活リズムデータ変換部、
１３：データ送信部、
１５：生活リズム測定データ、
２１：データ受信部、
２２：測定データ登録部、
２３：記憶装置、
２４：生活リズム解析部、
２５：生活リズム提供部、
２６：起床・帰宅判定部、
２７：転倒判定部、
２８：メール送信部。

Claims (9)

  1. 測定対象者の生活リズムを測定する生活リズム測定システムであって、
    特定の住空間に存在する前記測定対象者の３次元情報を測定する距離測定装置と、
    前記距離測定装置で測定した３次元情報を単位時間毎に集計して、該３次元情報の時間変化から前記測定対象者の生活リズムを推定して記憶装置に蓄積する管理装置と、を備え、
    前記管理装置は、測定依頼者に対して、前記記憶装置に蓄積している前記測定対象者の生活リズムの情報を提供することを特徴とする生活リズム測定システム。
  2. 請求項１に記載の生活リズム測定システムであって、
    前記距離測定装置は、前記３次元情報として、前記測定対象者の姿勢が立位、座位、臥位のいずれであるかを判定し、判定した姿勢情報を前記管理装置に送信し、
    前記管理装置は、前記生活リズムとして、単位期間当たりの前記測定対象者の姿勢が立位、座位、臥位となる時間の割合を算出して前記記憶装置に蓄積することを特徴とする生活リズム測定システム。
  3. 請求項２に記載の生活リズム測定システムであって、
    前記距離測定装置は、前記３次元情報として、さらに前記測定対象者の移動量を算出し、算出した移動量を前記管理装置に送信し、
    前記管理装置は、前記生活リズムとして、さらに前記測定対象者の移動量から単位期間当たりの移動量を算出して前記記憶装置に蓄積することを特徴とする生活リズム測定システム。
  4. 請求項２に記載の生活リズム測定システムであって、
    前記距離測定装置は、前記３次元情報として、さらに前記測定対象者の在／不在を判定し、判定した不在情報を前記管理装置に送信し、
    前記管理装置は、前記生活リズムとして、さらに前記測定対象者の不在情報から単位期間当たりの不在時間を算出して前記記憶装置に蓄積することを特徴とする生活リズム測定システム。
  5. 請求項４に記載の生活リズム測定システムであって、
    前記管理装置は、前記生活リズムとして、前記算出した不在時間から前記測定対象者の就床時間と起床時間、又は帰宅時間を推定して前記記憶装置に蓄積することを特徴とする生活リズム測定システム。
  6. 請求項１に記載の生活リズム測定システムであって、
    前記管理装置は、現在の前記測定対象者の生活リズムと前記記憶装置に蓄積している過去の生活リズムの平均値とを比較して、両者が所定量以上異なるとき、前記測定依頼者に対して異常を通知することを特徴とする生活リズム測定システム。
  7. 請求項１に記載の生活リズム測定システムであって、
    前記距離測定装置は、光の飛行時間により前記測定対象者までの３次元距離を測定し、該測定対象者の位置と形状を算出するものであることを特徴とする生活リズム測定システム。
  8. 測定対象者の生活リズムを測定する生活リズム測定方法であって、
    特定の住空間に存在する前記測定対象者の３次元情報を測定するステップと、
    前記測定した３次元情報を単位時間毎に集計して、該３次元情報の時間変化から前記測定対象者の生活リズムを推定して時系列に蓄積するステップと、
    測定依頼者に対して、蓄積している前記測定対象者の生活リズムの情報を提供するステップと、
    を備えることを特徴とする生活リズム測定方法。
  9. 請求項８に記載の生活リズム測定方法であって、
    さらに、現在の前記測定対象者の生活リズムと蓄積している過去の生活リズムの平均値とを比較して、両者が所定量以上異なるとき、前記測定依頼者に対して異常を通知するステップ、を備えることを特徴とする生活リズム測定方法。
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