JP2019152914A - Nursing facility child watching system and information processing method - Google Patents

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JP2019152914A
JP2019152914A JP2018035620A JP2018035620A JP2019152914A JP 2019152914 A JP2019152914 A JP 2019152914A JP 2018035620 A JP2018035620 A JP 2018035620A JP 2018035620 A JP2018035620 A JP 2018035620A JP 2019152914 A JP2019152914 A JP 2019152914A
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麻友美 田丸
Mayumi Tamaru
麻友美 田丸
裕子 菅原
Yuko Sugawara
裕子 菅原
野口 敏彦
Toshihiko Noguchi
敏彦 野口
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Abstract

To provide an information processing system for accurately analyzing an object person.SOLUTION: An information processing system at least includes: an imaging device for imaging an object person; a measurement device for sensing an object person; and an information processing device to be connected to the imaging device and the measurement device. The system also includes: an image acquisition section for acquiring image data indicating the object person and a periphery of the object person from the imaging device; a biological information acquisition section for acquiring biological information of the object person from the measurement device; and an identification section for identifying the object person on the basis of image data when there are multiple object persons; a data accumulation section for accumulating accumulated data including the image data and the biological information in association with the object person identified in identification by the identification section; and an analysis section for analyzing a tendency of the object person on the basis of the accumulated data.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、保育施設児童見守りシステム及び情報処理方法に関する。   The present invention relates to a childcare facility child watching system and an information processing method.

人の呼吸又は脈拍といった、いわゆる生体情報を計測する方法が知られている。   A method for measuring so-called biological information such as human breathing or pulse is known.

例えば、呼吸を計測するモニタリング装置がある。この例では、モニタリング装置は、被測定者の動画像を撮影する。そして、モニタリング装置は、撮影された動画像を解析して、呼吸と考えられる周期の振動を検出する。このような検出結果に基づいて、呼吸数を計ることで、被測定者が体の一部を動かしている場合であっても正確に呼吸数を測定できる方法が知られている(例えば、特許文献1を参照)。   For example, there is a monitoring device that measures respiration. In this example, the monitoring device captures a moving image of the measurement subject. Then, the monitoring device analyzes the captured moving image and detects a vibration having a period considered to be respiration. A method is known in which the respiration rate can be accurately measured by measuring the respiration rate based on such a detection result even when the subject is moving a part of the body (for example, patents). Reference 1).

ほかにも、脈拍を計測する生体情報分析システムがある。この例では、生体情報分析システムは、まず、被測定者を撮像した画像を受け付ける。そして、生体情報分析システムは、画像に基づいて色情報を算出し、代表色を領域ごとに算出する。次に、生体情報分析システムは、代表色の時間的な変化を示す基本波を領域ごとに抽出する。続いて、生体情報分析システムは、近接する領域の間でそれぞれの基本波の差を算出し、差の周波数に基づいて脈拍を算出する。このようにして、高精度かつ非接触で生体情報を取得できる方法が知られている(例えば、特許文献2を参照)。   There are other biological information analysis systems that measure the pulse. In this example, the biological information analysis system first accepts an image obtained by imaging the measurement subject. The biological information analysis system calculates color information based on the image and calculates a representative color for each region. Next, the biological information analysis system extracts a fundamental wave indicating a temporal change in the representative color for each region. Subsequently, the biological information analysis system calculates a difference between the fundamental waves between adjacent regions, and calculates a pulse based on the frequency of the difference. In this way, a method that can acquire biological information with high accuracy and non-contact is known (see, for example, Patent Document 2).

特開2014‐171574号公報JP 2014-171574 A 国際公開第2016‐163019号International Publication No. 2016-163019

しかしながら、従来の方法では、対象者が識別されなかったので、対象者と、対象者から取得されるデータとが対応付けできない。そのため、対象者に対応付けしてデータが蓄積できない。ゆえに、従来の方法は、対象者を長期間計測した生体情報等がないため、精度良く対象者を分析できない場合が多い。   However, since the target person is not identified in the conventional method, the target person cannot be associated with the data acquired from the target person. Therefore, data cannot be stored in association with the target person. Therefore, in the conventional method, since there is no biological information obtained by measuring the subject over a long period of time, the subject cannot be analyzed with high accuracy in many cases.

本発明は、上記課題に鑑み、精度良く対象者を分析できる情報処理システムを提供することを目的とする。   An object of this invention is to provide the information processing system which can analyze a subject with high precision in view of the said subject.

本発明は、より好ましくは対象者を撮像する撮像装置を備え、前記対象者をセンシングする計測装置と、前記計測装置と接続され、より好ましくは前記撮像装置とも接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムであって、
より好ましくは前記対象者及び前記対象者の周辺を示す画像データを前記撮像装置から取得する画像取得部を更に含み、
前記対象者の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得部と、
前記対象者が複数人である場合、前記対象者を、より好ましくは前記画像データに基づいて識別する識別部と、
前記識別部による識別で識別された前記対象者に対応させて、前記画像データ及び前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積部と、
前記蓄積データに基づいて、前記対象者の傾向を分析する分析部と
を含む。
The present invention more preferably includes an imaging device that images a subject, and includes at least a measurement device that senses the subject, and an information processing device that is connected to the measurement device, and more preferably connected to the imaging device. An information processing system comprising:
More preferably, it further includes an image acquisition unit that acquires image data indicating the subject and the periphery of the subject from the imaging device,
A biological information acquisition unit that acquires biological information of the subject from the measurement device;
When the target person is a plurality of persons, an identification unit for identifying the target person, more preferably based on the image data;
A data accumulating unit that accumulates accumulated data including the image data and the biological information in correspondence with the subject identified by the identification by the identifying unit;
And an analysis unit that analyzes the tendency of the subject based on the accumulated data.

精度良く対象者を分析できる情報処理システムを提供することができる。   An information processing system capable of analyzing a target person with high accuracy can be provided.

本実施形態に係る情報処理システムの使用例を示す全体構成図である。It is a whole lineblock diagram showing the example of use of the information processing system concerning this embodiment. 本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware structural example of the information processing apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムによる全体処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the whole process by the information processing system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムに入力されるデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data input into the information processing system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムが用いる画像データ及び生体情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image data and biometric information which the information processing system which concerns on this embodiment uses. 本実施形態に係る情報処理システムによる対象者の識別例を示す図である。It is a figure which shows the example of identification of the subject by the information processing system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムによる対象者が寝返りを打つ時間を特定する分析例を示す図である。It is a figure which shows the example of analysis which pinpoints the time when the subject person turns over by the information processing system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムによる「前処理」で生成されるデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data produced | generated by the "preprocessing" by the information processing system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムによる異常の判断例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of an abnormality determination by the information processing system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムが生成した通報情報の出力例を示す図である。It is a figure which shows the example of an output of the report information which the information processing system which concerns on this embodiment produced | generated. 本実施形態に係る情報処理システムが生成する対応記録に含まれる情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the information contained in the corresponding | compatible record which the information processing system which concerns on this embodiment produces | generates. 本実施形態に係る情報処理システムが生成するチェック記録に含まれる情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the information contained in the check record which the information processing system which concerns on this embodiment produces | generates. 本実施形態に係る情報処理システムが「運用」等で取得するデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data which the information processing system which concerns on this embodiment acquires by "operation" etc. 本実施形態に係る情報処理システムの機能構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the function structural example of the information processing system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムによる処理で使用されるデータの例である。It is an example of the data used by the process by the information processing system concerning this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システムが有する各機能が用いるデータの例である。It is an example of the data which each function which the information processing system concerning this embodiment has has.

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。   Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.

<全体構成例>
例えば、本実施形態に係る情報処理システムは、以下のような全体構成で使用される。
<Example of overall configuration>
For example, the information processing system according to the present embodiment is used with the following overall configuration.

図1は、本実施形態に係る情報処理システムの使用例を示す全体構成図である。図示するように、情報処理システム10は、例えば、サーバ11と、撮像装置12と、センサ13とを有する構成である。また、情報処理システム10において、図示するように、サーバ11と、撮像装置12と、センサ13とは、ネットワーク等で接続され、相互にデータを送受信することが可能な構成である。   FIG. 1 is an overall configuration diagram illustrating a usage example of the information processing system according to the present embodiment. As illustrated, the information processing system 10 includes, for example, a server 11, an imaging device 12, and a sensor 13. In the information processing system 10, as illustrated, the server 11, the imaging device 12, and the sensor 13 are connected via a network or the like and can transmit and receive data to and from each other.

サーバ11は、情報処理装置である。すなわち、サーバ11は、PC(Personal Computer)、サーバ、ワークステーション又はこれらの組み合わせ等である。   The server 11 is an information processing device. That is, the server 11 is a PC (Personal Computer), a server, a workstation, or a combination thereof.

撮像装置12は、カメラ等である。図示するように、撮像装置12は、観察の対象となる者の例である児童M1及びM2等を撮像し、児童M1及びM2等を示す画像データIMGを生成する。   The imaging device 12 is a camera or the like. As shown in the figure, the imaging device 12 images children M1 and M2, which are examples of persons to be observed, and generates image data IMG indicating the children M1 and M2 and the like.

センサ13は、児童M1及びM2等の生体情報D1をセンシングする計測装置である。この例では、センサ13は、撮像装置12が生成する画像データIMGに基づいて、生体情報D1を生成する。   The sensor 13 is a measuring device that senses biological information D1 such as the children M1 and M2. In this example, the sensor 13 generates the biological information D1 based on the image data IMG generated by the imaging device 12.

サーバ11は、生体情報D1、画像データIMG又はこれらのデータを解析した結果を示すデータ等(以下「蓄積データD2」という。)を蓄積する。例えば、蓄積データD2は、データベース形式等で蓄積される。   The server 11 stores biometric information D1, image data IMG, or data indicating the results of analyzing these data (hereinafter referred to as “accumulated data D2”). For example, the accumulated data D2 is accumulated in a database format or the like.

また、図示する例では、撮像装置12及びセンサ13は、児童M1及びM2等を撮像できるように、保育園等に設置される。一方で、サーバ11は、データセンターとなる場所に設置される。なお、各装置の設置場所は、図示する位置に限られない。すなわち、サーバ11は、例えば、保育園に設置されてもよい。また、撮像装置12及びセンサ13等は、複数あってもよい。   In the illustrated example, the imaging device 12 and the sensor 13 are installed in a nursery school or the like so that the children M1 and M2 can be imaged. On the other hand, the server 11 is installed in a place that becomes a data center. The installation location of each device is not limited to the illustrated position. That is, the server 11 may be installed in a nursery school, for example. Further, there may be a plurality of imaging devices 12 and sensors 13.

図示するように、データセンターは、オペレータM3が常駐する場所等である。なお、情報処理システム10は、オペレータM3が常駐するデータセンター以外の形態に適用されてもよい。   As shown in the figure, the data center is a place where the operator M3 resides. The information processing system 10 may be applied to a form other than the data center where the operator M3 resides.

また、図示するように、保育園には、保育士M4等の職員が常駐する場所等である。さらに、保育士M4は、スマートフォン、携帯電話、タブレット、モバイルPC又はPHS(Personal Handy−phone System)等の携帯端末14を有する。   Further, as shown in the figure, the nursery school is a place where staff such as a nursery teacher M4 resides. Furthermore, the nursery teacher M4 includes a mobile terminal 14 such as a smartphone, a mobile phone, a tablet, a mobile PC, or a PHS (Personal Handy-phone System).

以下、図示する全体構成を例に説明する。   Hereinafter, the entire configuration shown in the figure will be described as an example.

なお、全体構成は、図示する構成に限られない。すなわち、情報処理システム10は、例えば、サーバ11以外の情報処理装置を更に有してもよい。さらに、サーバ11は、例えば、センサ13等と一体の装置でもよいし、クラウドサービスが提供する仮想マシンであってもよい。   The overall configuration is not limited to the illustrated configuration. That is, the information processing system 10 may further include an information processing apparatus other than the server 11, for example. Furthermore, for example, the server 11 may be an apparatus integrated with the sensor 13 or the like, or may be a virtual machine provided by a cloud service.

<ハードウェア構成例>
図2は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。情報処理装置の例であるサーバ11は、例えば、CPU(Central Processing Unit)11H1と、記憶装置11H2と、入力装置11H3と、通信装置11H4と、出力装置11H5と、インタフェース11H6とを含むハードウェア構成である。これらの装置は、図示するようにバスで接続され、相互にデータを送受信する。すなわち、サーバ11は、プログラム等に基づいて、演算装置、制御装置及び記憶装置等のハードウェア資源により、処理を実行するコンピュータである。
<Hardware configuration example>
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the information processing apparatus according to the present embodiment. The server 11 which is an example of the information processing apparatus includes a hardware configuration including, for example, a CPU (Central Processing Unit) 11H1, a storage device 11H2, an input device 11H3, a communication device 11H4, an output device 11H5, and an interface 11H6. It is. These devices are connected by a bus as shown in the figure, and transmit / receive data to / from each other. That is, the server 11 is a computer that executes processing using hardware resources such as an arithmetic device, a control device, and a storage device based on a program or the like.

CPU11H1は、演算装置及び制御装置の例である。   The CPU 11H1 is an example of an arithmetic device and a control device.

記憶装置11H2は、メモリ等である。また、記憶装置11H2は、主記憶装置に加えて、ハードディスク等の補助記憶装置を有してもよい。   The storage device 11H2 is a memory or the like. The storage device 11H2 may include an auxiliary storage device such as a hard disk in addition to the main storage device.

入力装置11H3は、操作者による操作を入力する装置である。例えば、入力装置11H3は、キーボード、マウス又はこれらの組み合わせ等である。   The input device 11H3 is a device that inputs an operation by an operator. For example, the input device 11H3 is a keyboard, a mouse, or a combination thereof.

通信装置11H4は、有線、無線又はこれらの組み合わせにより外部装置とデータを送受信する装置である。例えば、通信装置11H4は、コネクタ又はアンテナ等である。   The communication device 11H4 is a device that transmits / receives data to / from an external device by wire, wireless, or a combination thereof. For example, the communication device 11H4 is a connector or an antenna.

出力装置11H5は、処理結果等を操作者に出力する装置である。例えば、出力装置11H5は、ディスプレイ等である。   The output device 11H5 is a device that outputs processing results and the like to the operator. For example, the output device 11H5 is a display or the like.

インタフェース11H6は、外部装置とデータを送受信する。例えば、インタフェース11H6は、コネクタ等である。   The interface 11H6 transmits / receives data to / from an external device. For example, the interface 11H6 is a connector or the like.

なお、情報処理装置は、図示するハードウェア構成に限られない。すなわち、情報処理装置は、図示する以外の装置を更に有するハードウェア構成でもよい。例えば、情報処理装置は、演算装置、制御装置又は記憶装置等を外部又は内部に更に有してもよい。また、情報処理装置は、1台の装置でなく、複数台の装置であってもよい。   Note that the information processing apparatus is not limited to the illustrated hardware configuration. That is, the information processing apparatus may have a hardware configuration that further includes apparatuses other than those illustrated. For example, the information processing apparatus may further include an arithmetic device, a control device, a storage device, or the like outside or inside. Further, the information processing apparatus may be a plurality of apparatuses instead of a single apparatus.

<全体処理例>
図3は、本実施形態に係る情報処理システムによる全体処理の一例を示すフローチャートである。以下、図示するように、全体処理を「事前準備」と、「前処理」と、「運用」とに分けて説明する。なお、各手順は、連続して行われる必要はない。また、各手順は、繰り返し、並列、冗長又は分散して行われてもよい。
<Example of overall processing>
FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of overall processing by the information processing system according to the present embodiment. Hereinafter, as shown in the figure, the entire process will be described by dividing it into “preparation”, “pre-processing”, and “operation”. Each procedure does not need to be performed continuously. Each procedure may be performed repeatedly, in parallel, redundantly, or distributedly.

S01:データ入力例
ステップS01では、情報処理システムは、後段の「前処理」及び「運用」等で使用されるデータを入力する。入力されるデータは、例えば、対象者の氏名、ID(Identification)、年齢、性別、顔写真及び血液型等の個人に係る情報である。また、この処理によって、入力されたデータは、例えば、蓄積データD2となって各人に紐付けされて管理される。
S01: Data Input Example In step S01, the information processing system inputs data used in “preprocessing” and “operation” in the subsequent stage. The input data is, for example, information related to an individual such as a subject's name, ID (Identification), age, gender, facial photograph, and blood type. Also, by this process, the input data is managed as being associated with each person, for example, as accumulated data D2.

なお、後段で対象者を識別する処理が行われる。この識別に用いられるデータが入力されてもよい。識別用のデータについては後述する。   In addition, the process which identifies an object person is performed in a back | latter stage. Data used for this identification may be input. The identification data will be described later.

具体的には、ステップS01によって、例えば、以下に示すようなデータが入力される。   Specifically, for example, the following data is input in step S01.

図4は、本実施形態に係る情報処理システムに入力されるデータの一例を示す図である。なお、図示するデータは、すべて必須でなく、一部のデータが入力されなくてもよい。また、データ名は、他の名称でもよい。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of data input to the information processing system according to the present embodiment. Note that all the data shown in the figure is not essential, and some data may not be input. The data name may be another name.

以上のように、「事前準備」の処理が行われた後、「前処理」等が例えば以下のように行われる。また、以下の説明は、対象者が児童であり、対象者が睡眠中、いわゆる「お昼寝中」である場合を例に説明する。   As described above, after the “preliminary preparation” process is performed, the “preprocessing” and the like are performed as follows, for example. Further, the following description will be given by taking as an example a case where the subject is a child and the subject is sleeping, so-called “napping”.

S02:撮像装置から画像データの取得例
ステップS02では、情報処理システムは、撮像装置から、対象者を撮像した画像データを取得する。また、取得された画像データは、後段のステップS04で識別された後、蓄積データとして保存される。なお、画像データが撮像された時刻等が、画像データと一緒に保存されるのが望ましい。
S02: Example of acquiring image data from imaging device In step S02, the information processing system acquires image data obtained by imaging the subject from the imaging device. Further, the acquired image data is identified as the accumulated data after being identified in the subsequent step S04. It should be noted that the time when the image data was captured is preferably stored together with the image data.

S03:計測装置から生体情報の取得例
ステップS03では、情報処理システムは、計測装置から、生体情報を取得する。また、取得された生体情報は、後段のステップS04で識別された後、蓄積データとして保存される。なお、生体情報が取得された時刻等が、生体情報と一緒に保存されるのが望ましい。
S03: Example of acquiring biological information from measurement device In step S03, the information processing system acquires biological information from the measurement device. In addition, the acquired biological information is stored as accumulated data after being identified in the subsequent step S04. It is desirable that the time when the biometric information is acquired is stored together with the biometric information.

例えば、ステップS02及びステップS03で取得される画像データ又は生体情報は、以下に示すような形式で取得される。   For example, the image data or biometric information acquired in step S02 and step S03 is acquired in the following format.

図5は、本実施形態に係る情報処理システムが用いる画像データ及び生体情報の一例を示す図である。なお、図示するデータは、センサ等から直接取得できるデータに限られず、取得したデータを解析して生成されてもよい。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of image data and biological information used by the information processing system according to the present embodiment. The illustrated data is not limited to data that can be directly acquired from a sensor or the like, and may be generated by analyzing the acquired data.

また、画像データ及び生体情報は、図示するデータに限られない。すなわち、図5に示すデータは、すべて必須ではない。また、図示するデータ以外のデータが更に取得されてもよい。   Further, the image data and the biological information are not limited to the illustrated data. That is, all the data shown in FIG. 5 is not essential. Further, data other than the illustrated data may be further acquired.

S04:対象者の識別例
ステップS04では、情報処理システムは、画像データに基づいて対象者を識別する。すなわち、画像データに写る対象者が複数いる場合には、情報処理システムは、それぞれの対象者を識別する。なお、識別には、例えば、以下のように、寝具の形状、模様若しくは色彩又はこれらの結合等が用いられるのが望ましい。
S04: Identification example of subject In step S04, the information processing system identifies the subject based on the image data. That is, when there are a plurality of target persons shown in the image data, the information processing system identifies each target person. For identification, for example, the shape, pattern, or color of the bedding or a combination thereof is preferably used as follows.

図6は、本実施形態に係る情報処理システムによる対象者の識別例を示す図である。図示するように、この例では、複数の児童が寝具を使って睡眠中であるとする。また、寝具は、図示するように、柄PTNが装飾として施されているとする。この柄PTNは、すべて寝具ごとに違うとし、柄PTNによって識別が可能であるとする。   FIG. 6 is a diagram illustrating an identification example of the target person by the information processing system according to the present embodiment. As illustrated, in this example, it is assumed that a plurality of children are sleeping using bedding. Further, it is assumed that the bedding is provided with a pattern PTN as a decoration as illustrated. It is assumed that all the patterns PTN are different for each bedding and can be identified by the pattern PTN.

まず、このような識別を行う前に、「事前準備」等によって、例えば、図示するような形式でデータが入力され、蓄積データD2として、識別用に、対象者と紐づけられて、ステップS01で寝具を示す画像データ等があらかじめ入力される。例えば、画像データは、「寝具(画像)」に示すように、寝具の柄等を撮像した画像を示す。図示するように、児童が使う寝具は、あらかじめ定まっているとし、図示するように、「寝具(画像)」の画像は、「氏名」の児童と紐付けられている。   First, before performing such identification, for example, data is input in the form shown in the figure by “preparation” or the like, and the stored data D2 is associated with the target person for identification. The image data indicating the bedding is input in advance. For example, the image data indicates an image obtained by capturing a pattern of the bedding as shown in “bedding (image)”. As shown in the figure, the bedding used by the child is determined in advance, and as shown in the figure, the image of “bedding (image)” is linked to the child of “name”.

そして、情報処理システムは、睡眠中の児童を撮像し、画像データを生成する(ステップS02)。このように画像データが取得できると、情報処理システムは、画像データに基づいて、パターンマッチング等により、寝具を識別し、対象者を識別する。図示するように、対象者が複数人である場合には、取得される画像データ及び生体情報が、どの対象者か紐付けできないと、情報処理システムは、対象者に対応付けしてデータを蓄積できない。特に、長期間にわたってデータを蓄積する場合には、以前までに蓄積してきたデータと、取得中の画像データ及び生体情報とが対応付けされないと、同一の対象者についてのデータが蓄積できない。一方で、本実施形態であると、対象者が複数人であっても、対象者を精度良く識別できるため、長期間でもデータを蓄積することができる。   Then, the information processing system captures the sleeping child and generates image data (step S02). When the image data can be acquired in this way, the information processing system identifies bedding by pattern matching or the like based on the image data, and identifies the target person. As shown in the figure, when there are a plurality of target persons and the acquired image data and biometric information cannot be linked to which target person, the information processing system accumulates data in association with the target person. Can not. In particular, when data is accumulated over a long period of time, data for the same subject cannot be accumulated unless the data accumulated so far is associated with the image data and biometric information being acquired. On the other hand, in the present embodiment, even if there are a plurality of subjects, the subjects can be identified with high accuracy, so that data can be accumulated even for a long period of time.

また、寝具による識別を行うと、例えば、寝具が対象者の顔を覆っている場合等でも、対象者を識別できる。   Further, when the identification using the bedding is performed, for example, the subject can be identified even when the bedding covers the face of the subject.

なお、識別は、上記のように、画像データが示す寝具のみで識別する方法に限られない。例えば、識別は、顔認証等と組み合わせて行われてもよい。   Note that the identification is not limited to the method of identifying only by the bedding indicated by the image data as described above. For example, identification may be performed in combination with face authentication or the like.

S05:生体情報の蓄積例
ステップS05では、情報処理システムは、生体情報等を蓄積データとして、蓄積する。また、生体情報の蓄積は、ステップS04による識別結果に基づいて行われる。すなわち、生体情報は、識別された個人ごとに紐付けられて蓄積される。
S05: Example of Accumulating Biometric Information In step S05, the information processing system accumulates biometric information and the like as accumulated data. The biometric information is accumulated based on the identification result in step S04. That is, biometric information is linked and stored for each identified individual.

S06:傾向の分析例
ステップS06では、情報処理システムは、対象者ごとに、それぞれの対象者の傾向を分析する。例えば、情報処理システムは、以下のような分析を行う。
S06: Analysis Example of Trend In step S06, the information processing system analyzes the tendency of each target person for each target person. For example, the information processing system performs the following analysis.

図7は、本実施形態に係る情報処理システムによる対象者が寝返りを打つ時間を特定する分析例を示す図である。以下、対象者が「対象者 A」と、「対象者 B」の2名である例で説明する。   FIG. 7 is a diagram illustrating an analysis example for identifying the time for the target person to turn over by the information processing system according to the present embodiment. Hereinafter, an example in which the target persons are “target person A” and “target person B” will be described.

例えば、図示するように、情報処理システムは、それぞれの対象者が、睡眠を開始した時間(図では、「睡眠開始」と示す時点である。)から、どれくらい経過した時点で寝返りを打つかを予測し、特定結果ANSを出力する。   For example, as shown in the figure, the information processing system determines how much time has passed since each subject person started sleeping (in the figure, the time indicated as “sleep start”). Predict and output the specific result ANS.

例えば、特定結果ANSは、図示するように、睡眠段階等に基づいて特定される。なお、図示する「睡眠経過図」は、(http://jssr.jp/kiso/hito/hito04.html)から引用した図である。例えば、図示するように、睡眠段階が推移すると仮定すると、睡眠の深さ等から、寝返りを打つ確率が高い時間帯等を予測できる。すなわち、寝返りを打つタイミングは、睡眠の深さと相関がある場合が多い。そこで、各人の睡眠の深さを蓄積データ等から分析し、寝返りを打つ確率が高い時間帯等が予測される。   For example, the specified result ANS is specified based on a sleep stage or the like as illustrated. The “sleep progress diagram” shown in the figure is a diagram quoted from (http://jssr.jp/kiso/hito/hito04.html). For example, as shown in the figure, when it is assumed that the sleep stage changes, it is possible to predict a time zone or the like having a high probability of turning over from the depth of sleep or the like. That is, there are many cases where the timing of turning over is correlated with the depth of sleep. Therefore, the depth of sleep of each person is analyzed from the accumulated data and the like, and a time zone or the like with a high probability of falling over is predicted.

また、特定結果ANSは、蓄積データを分析して、過去に寝返りを打った時間帯等に基づいて特定されてもよい。ほかにも、眠りの深さを約90分の周期等とし、周期に基づいて特定結果ANSが特定されてもよい。   Further, the specified result ANS may be specified based on a time zone in which the accumulated data is analyzed and the player has turned over in the past. In addition, the specific result ANS may be specified on the basis of the period of sleep of about 90 minutes.

さらに、寝返りを打つタイミングは、深さが推移するタイミング等でもよい。具体的には、深さが推移するタイミングは、「睡眠経過図」において、「睡眠段階」が変わるタイミングである。例えば、図示する例では、「1時間」の時点で、「睡眠段階」は、「4」から「3」に推移する。このようなタイミングで、寝返りが打たれる場合が多い。そこで、情報処理システムは、このように深さが推移するタイミングを寝返りを打つタイミングと予測してもよい。   Furthermore, the timing of turning over may be the timing at which the depth changes. Specifically, the timing at which the depth changes is the timing at which the “sleep stage” changes in the “sleep progress diagram”. For example, in the illustrated example, at “1 hour”, “sleep stage” transitions from “4” to “3”. At such a timing, the roll is often hit. Therefore, the information processing system may predict the timing at which the depth changes in this way as the timing to turn over.

児童等は、寝返りによって、呼吸するのが難しい姿勢等になってしまう場合がある。そこで、上記のように、寝返りが行われる時間帯等の傾向があらかじめ予測できると、保育士等は、寝返りが行われる時間帯等を特に警戒し、児童が呼吸難等になるのを防ぐことができる。   In some cases, children and the like may turn into postures that make it difficult to breathe. Therefore, as described above, when the tendency of the time of turning over, etc. can be predicted in advance, nursery teachers etc. should be particularly wary of the time of turning over, etc., and prevent children from having difficulty breathing, etc. Can do.

また、傾向を分析することで、「運用」の際に、情報処理システムが異常を検出できるようにする。つまり、蓄積データによって、情報処理システムは、分析によって、児童が正常な状態を特定する。   Further, by analyzing the tendency, the information processing system can detect an abnormality during “operation”. That is, the information processing system identifies the normal state of the child by analysis based on the accumulated data.

以上のような「前処理」が行われると、例えば、以下に示すような形式でデータを生成することができる。   When the “preprocessing” as described above is performed, for example, data can be generated in the following format.

図8は、本実施形態に係る情報処理システムによる「前処理」で生成されるデータの例を示す図である。なお、「前処理」が行われた結果は、図示するような形式でなくともよい。つまり、「前処理」の結果は、図示するような「寝返り判定データ」及び「異常判断用データ」の2つのデータにまとめられる以外の形式でデータとなってもよい。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of data generated by “preprocessing” by the information processing system according to the present embodiment. Note that the result of the “pre-processing” need not be in the form shown in the figure. That is, the result of “pre-processing” may be data in a format other than the data collected in two data, “rolling determination data” and “abnormality determination data” as illustrated.

以上のような「前処理」と、並列又は「前処理」の後に、「運用」等が例えば以下のように行われる。   After the above “preprocessing” and parallel or “preprocessing”, “operation” or the like is performed as follows, for example.

S07:撮像装置から画像データの取得例
ステップS07では、情報処理システムは、撮像装置から、対象者を撮像した画像データを取得する。例えば、画像データは、ステップS02と同様の方法等で取得される。
S07: Example of Acquisition of Image Data from Imaging Device In step S07, the information processing system acquires image data obtained by imaging the subject from the imaging device. For example, the image data is acquired by the same method as in step S02.

S08:計測装置から生体情報の取得例
ステップS08では、情報処理システムは、計測装置から、生体情報を取得する。例えば、生体情報は、ステップS03と同様の方法等で取得される。
S08: Example of obtaining biological information from measurement device In step S08, the information processing system obtains biological information from the measurement device. For example, the biological information is acquired by the same method as in step S03.

S09:異常が発生しているか否かの判断例
ステップS09では、情報処理システムは、対象者に異常が発生しているか否かを判断する。例えば、異常の判断は、以下のように分析された傾向等に基づいて行われる。
S09: Determination example of whether or not an abnormality has occurred In step S09, the information processing system determines whether or not an abnormality has occurred in the subject. For example, the determination of abnormality is made based on the tendency analyzed as follows.

図9は、本実施形態に係る情報処理システムによる異常の判断例を示すブロック図である。以下、心拍数の生体情報D1を使って異常を検出する例を説明する。まず、図示するように、蓄積データD2がある程度の期間、蓄積される。例えば、蓄積データD2は、数か月乃至数年程度の間、蓄積されるとする(ステップS05)。そして、情報処理システムは、蓄積データD2に基づいて統計値D3を算出する(ステップS06)。統計値D3は、例えば、平均値「μ」等である。ほかにも、統計値D3は、標準偏差「σ」及び「3σ」等である。例えば、情報処理システムは、このようにして算出される統計値D3を基準として異常を検出する。   FIG. 9 is a block diagram illustrating an abnormality determination example by the information processing system according to the present embodiment. Hereinafter, an example of detecting an abnormality using the biological information D1 of the heart rate will be described. First, as shown in the figure, accumulated data D2 is accumulated for a certain period. For example, it is assumed that the accumulated data D2 is accumulated for several months to several years (step S05). Then, the information processing system calculates a statistical value D3 based on the accumulated data D2 (step S06). The statistical value D3 is, for example, an average value “μ” or the like. In addition, the statistical value D3 includes standard deviations “σ”, “3σ”, and the like. For example, the information processing system detects an abnormality based on the statistical value D3 calculated in this way.

具体的には、「運用」において、情報処理システムは、心拍数等の生体情報D1を取得する(ステップS08)。異常か否かの判断は、「いつもの状態」と違う場合を「異常」と判断し、「いつもの状態」であれば「正常」とする判断である。そして、「いつもの状態」であるか否かは、例えば、現在の生体情報D1が、「平均値±標準偏差(μ±σ)」であるか否かで判断される。すなわち、現在の生体情報D1が、「平均値±標準偏差(μ±σ)」の数値内であれば、情報処理システムは、「正常状態」と判断する(ステップS09でNO)。一方で、現在の生体情報D1が、「平均値±標準偏差(μ±σ)」の数値外であれば、情報処理システムは、「異常状態」と判断する(ステップS09でYES)。   Specifically, in “operation”, the information processing system acquires biological information D1 such as a heart rate (step S08). The determination of whether or not there is an abnormality is a determination of “abnormal” if it is different from the “normal state”, and “normal” if it is “normal state”. Then, whether or not “normal state” is determined, for example, by whether or not the current biological information D1 is “average value ± standard deviation (μ ± σ)”. That is, if the current biological information D1 is within the numerical value of “average value ± standard deviation (μ ± σ)”, the information processing system determines “normal state” (NO in step S09). On the other hand, if the current biological information D1 is outside the value of “average value ± standard deviation (μ ± σ)”, the information processing system determines “abnormal state” (YES in step S09).

つまり、心拍数が平均値付近の値であれば、対象者は、健康な状態であり、「正常」であると判断される。一方で、心拍数が明らかに高い値又は明らかに低い値であると、対象者は、「異常」であると判断される。   That is, if the heart rate is a value near the average value, the subject is determined to be in a healthy state and “normal”. On the other hand, if the heart rate is a clearly high value or a clearly low value, the subject is determined to be “abnormal”.

なお、異常か否かの判断方法は、上記の方法に限られない。例えば、「平均値±標準偏差(μ±σ)」は、「平均値±3×標準偏差(μ±3σ)」等でもよい。   Note that the method for determining whether or not there is an abnormality is not limited to the above method. For example, “average value ± standard deviation (μ ± σ)” may be “average value ± 3 × standard deviation (μ ± 3σ)”.

また、異常か否かの判断は、いわゆるAI(人工知能、Artificial Intelligence)等によって行われてもよい。つまり、蓄積データや異常判定記録等を学習データとして学習処理があらかじめ行われ、学習結果に基づいて、異常か否かが判断されてもよい。   The determination of whether or not there is an abnormality may be made by so-called AI (Artificial Intelligence) or the like. That is, the learning process may be performed in advance using accumulated data, abnormality determination records, and the like as learning data, and it may be determined whether there is an abnormality based on the learning result.

さらに、異常か否かの判断方法は、心拍数以外の生体情報等に基づいて判断する方法でもよい。例えば、画像データに基づいて、対象者の身体状況を検出する。なお、身体状況は、例えば、躁状態、泣いているか否かの状態、咳をしているか否かの状態、鼻水の有無又は発赤の状態等である。   Furthermore, the method for determining whether or not there is an abnormality may be a method for determining based on biological information other than the heart rate. For example, the physical condition of the subject is detected based on the image data. The physical condition includes, for example, a drought state, a state of whether or not crying, a state of whether or not coughing, the presence or absence of a runny nose, or a state of redness.

また、判断の結果、情報処理システムは、異常の発生時刻、症状又は病名等を出力してもよい。   In addition, as a result of the determination, the information processing system may output an abnormality occurrence time, a symptom, or a disease name.

異常が発生していると情報処理システムが判断すると(ステップS09でYES)、情報処理システムは、ステップS10に進む。一方で、異常が発生していないと情報処理システムが判断すると(ステップS09でNO)、情報処理システムは、ステップS13に進む。   If the information processing system determines that an abnormality has occurred (YES in step S09), the information processing system proceeds to step S10. On the other hand, if the information processing system determines that no abnormality has occurred (NO in step S09), the information processing system proceeds to step S13.

S10:保育士への通知例
ステップS10では、情報処理システムは、保育士等に通知を行う。つまり、情報処理システムは、異常が発生している旨を保育士等に知らせる。具体的には、情報処理システムは、警報等を発する。
S10: Notification example to childcare worker In step S10, the information processing system notifies a childcare worker or the like. That is, the information processing system notifies a childcare person or the like that an abnormality has occurred. Specifically, the information processing system issues an alarm or the like.

S11:通報情報の生成例
ステップS11では、情報処理システムは、通報情報を生成する。この場合は、異常が発生している場合(ステップS09でYES)であるため、救急車の手配が行われるような場合である。まず、救急車又は医療機関等に、保育士又はオペレータ等によって通報が行われたとする。なお、例えば、ステップS10によって通知がされて、所定時間が経過しても保育士等による対処が始まらない等の場合には、オペレータ等によって緊急連絡先又は医療機関等に通報がされてもよい。この通報に対応して、情報処理システムは、生体情報等に基づいて、通報情報を生成する。例えば、通報情報は、以下のように生成される。
S11: Example of generating report information In step S11, the information processing system generates report information. In this case, since an abnormality has occurred (YES in step S09), an ambulance is arranged. First, it is assumed that a report is made to an ambulance or a medical institution by a childcare worker or an operator. In addition, for example, when the notification is made in step S10 and the action by the nursery teacher or the like does not start even after a predetermined time has passed, the operator or the like may notify the emergency contact or medical institution. . In response to this report, the information processing system generates report information based on biometric information and the like. For example, the report information is generated as follows.

図10は、本実施形態に係る情報処理システムが生成した通報情報の出力例を示す図である。例えば、図示するように、通報情報を表示する画面が、携帯端末等によって出力される。このような表示によって、通報情報が、救急隊員及び医療機関のスタッフ等に伝えられる。   FIG. 10 is a diagram illustrating an output example of report information generated by the information processing system according to the present embodiment. For example, as shown in the figure, a screen for displaying the report information is output by a portable terminal or the like. With such a display, the report information is transmitted to emergency personnel, medical institution staff, and the like.

したがって、通報情報は、異常が発生した場所を特定できる場所情報、異常が起きた対象者の氏名、異常が起きた対象者の生体情報、異常が起きた対象者を示す画像、異常が発生した時刻、異常が発生してからの経過時間、異常を通報する通報者の氏名、通報者の連絡先及び異常の状況等を示す情報であるのが望ましい。   Therefore, the report information includes location information that can identify the location where the abnormality occurred, the name of the subject in which the abnormality occurred, the biological information of the subject in which the abnormality occurred, an image showing the subject in which the abnormality occurred, and the abnormality occurred The information is preferably information indicating the time, the elapsed time since the occurrence of the abnormality, the name of the reporter reporting the abnormality, the contact information of the reporter, and the status of the abnormality.

また、通報情報は、内閣府 「子ども・子育て会議」のガイドライン等で定められる項目を有するのが望ましい。例えば、ガイドラインは、「教育・保育施設等における事故防止及び事故発生時の対応のためのガイドライン」(平成28年3月)(http://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/meeting/kyouiku_hoiku/pdf/guideline1.pdf)(P.35 <参考例5>)等である。すなわち、上記のような項目を含むように情報処理システムが通報情報を生成すると、ガイドライン等で定められた事項を漏れなく伝えることができる。特に、異常が発生しているような状態では、保育士等は、慌てる場合も多いので正常な判断が難しい場合も多く、情報の伝達に正確性を欠いてしまう場合がある。そこで、図示するような形式等で通報情報を伝えることで、緊急事態であっても、医療関係者等に正確な情報を伝えることができる。   In addition, it is desirable for the report information to include items specified in the guidelines of the Cabinet Office “Children and Childcare Conference”. For example, the guideline is “Guidelines for preventing accidents and responding to accidents in educational and childcare facilities” (March 2016) (http://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/meeting /kyouiku_hoiku/pdf/guideline1.pdf) (P.35 <Reference Example 5>). That is, when the information processing system generates the notification information so as to include the items as described above, it is possible to convey the matters defined in the guidelines and the like without omission. In particular, in a state where an abnormality has occurred, nursery teachers and the like are often frustrated, so it is often difficult to make a normal determination, and information transmission may be inaccurate. Therefore, by transmitting the report information in a format as shown in the figure, accurate information can be transmitted to medical personnel and the like even in an emergency.

具体的には、図示するように、「呼吸が一定時間検知できません」等の情報が表示されると、呼吸について対象者に異常が起きていることが分かる。例えば、図示するような情報は、ステップS09における判断結果等に基づいて生成される。   Specifically, as shown in the figure, when information such as “breathing cannot be detected for a certain period of time” is displayed, it is understood that an abnormality has occurred in the subject regarding breathing. For example, the information as illustrated is generated based on the determination result in step S09.

また、「異常発生時刻」は、ステップS09で異常が発生した(ステップS09でYES)と判断された時刻等を表示する。このようにして、異常が発生した時刻等が伝えられる。   The “abnormality occurrence time” displays the time when it is determined that an abnormality has occurred in step S09 (YES in step S09). In this way, the time when the abnormality occurred is transmitted.

「氏名」、「性別」、「年齢」及び「血液型」等は、例えば、ステップS01で入力された情報等に基づいて表示される。このようにして、異常が起きた対象者の氏名等が伝えられる。   “Name”, “Gender”, “Age”, “Blood Type”, and the like are displayed based on the information input in step S01, for example. In this way, the name and the like of the subject in which an abnormality has occurred is communicated.

「経過時間」は、例えば、ステップS09で異常が発生した(ステップS09でYES)と判断された時刻から経過した時間等が表示される。このようにして、異常が発生してからの経過時間等が伝えられる。   The “elapsed time” displays, for example, the time elapsed from the time when it was determined that an abnormality occurred in step S09 (YES in step S09). In this way, the elapsed time after the occurrence of the abnormality is transmitted.

「対象幼児画像」は、例えば、ステップS07で取得される画像データ等に基づいて表示される。このようにして、異常が起きた対象者を示す画像及び異常の状況が伝えられる。   The “target infant image” is displayed based on, for example, the image data acquired in step S07. In this way, an image showing the subject in which an abnormality has occurred and the state of the abnormality are transmitted.

「呼吸」、「脈拍」及び「直前の睡眠状態」等は、例えば、ステップS08で取得される生体情報等に基づいて表示される。このようにして、異常が起きた対象者の生体情報等が伝えられる。   “Respiration”, “pulse”, “previous sleep state”, and the like are displayed based on the biological information acquired in step S08, for example. In this way, the biological information and the like of the subject who has an abnormality is transmitted.

「連絡先情報」は、例えば、ステップS01で入力された情報等に基づいて表示される。このようにして、通報者の連絡先等が伝えられる。   “Contact information” is displayed based on the information input in step S01, for example. In this way, the contact information of the reporter is communicated.

「通報者氏名」は、例えば、ステップS01で入力された情報等に基づいて表示される。このようにして、異常を通報する通報者の氏名等が伝えられる。   The “reporter name” is displayed based on, for example, the information input in step S01. In this way, the name of the reporter reporting the abnormality is communicated.

なお、通報情報は、図示する形式に限られない。すなわち、通報情報は、図示する以外の項目があってもよい。   The report information is not limited to the format shown in the figure. That is, the report information may include items other than those illustrated.

S12:対応記録の生成例
ステップS12では、情報処理システムは、対応記録を生成する。
S12: Example of generation of correspondence record In step S12, the information processing system generates a correspondence record.

保育施設等は、事故が発生した場合等に、対応記録を作成し、国又は地方自治体等に対応記録を提出するように義務付けられている。   Childcare facilities, etc. are obliged to create a response record and submit a response record to the national or local government in the event of an accident.

図11は、本実施形態に係る情報処理システムが生成する対応記録に含まれる情報の例を示す図である。例えば、情報処理システムは、図示するような項目を生成し、生体情報及び画像データ等に基づいて、それぞれの項目に対応する情報を入力する。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information included in the correspondence record generated by the information processing system according to the present embodiment. For example, the information processing system generates items as illustrated, and inputs information corresponding to each item based on biometric information, image data, and the like.

具体的には、情報処理システムは、「対象者の氏名」、「性別」、「生年月日」及び「発生場所」等に、ステップS01で入力された情報等を入力する。   Specifically, the information processing system inputs the information and the like input in step S01 into “name of subject”, “sex”, “date of birth”, “location of occurrence”, and the like.

情報処理システムは、「受診決定の理由」は、呼吸又は脈拍等の生体情報を入力する。   The information processing system inputs biological information such as respiration or pulse as the “reason for decision to visit”.

また、情報処理システムは、呼吸又は脈拍等の生体情報に基づいて事故が発生した日時(すなわち、異常と判断した時刻等である。)を特定できる。そして、特定した結果を使用して、情報処理システムは、「事故発生日時」を入力する。   Further, the information processing system can specify the date and time when the accident occurred (that is, the time determined to be abnormal) based on biological information such as breathing or pulse. Then, using the identified result, the information processing system inputs “accident occurrence date”.

さらに、情報処理システムは、通報情報の生成等で医療機関等に通報がされた時刻等を特定できる。このようにして、情報処理システムは、「事故発生日時」を入力する。そして、特定した結果を使用して、情報処理システムは、「病院への連絡(救急要請)時刻」を入力する。   Furthermore, the information processing system can specify the time when a report is made to a medical institution or the like by generating report information. In this way, the information processing system inputs “accident occurrence date”. Then, using the identified result, the information processing system inputs “a hospital contact (emergency request) time”.

なお、それぞれの項目への記入は、保育士等が記載する形式でもよい。このように、情報処理システムは、対応記録の一部又は全部を作成することで、対応記録の作成を支援する。   In addition, the form which a childcare person etc. describes may fill in each item. Thus, the information processing system supports the creation of the correspondence record by creating a part or all of the correspondence record.

対応記録は、内閣府 「子ども・子育て会議」のガイドライン等で定められる通りに作成されるのが望ましい。例えば、ガイドラインは、「教育・保育施設等における事故防止及び事故発生時の対応のためのガイドライン」(平成28年3月)(http://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/meeting/kyouiku_hoiku/pdf/guideline3.pdf)(P.5 (3)事故状況の記録)等である。このガイドラインによると、「記録する前や記録している最中には、他の職員と相談しない。」等とされているため、どのような項目を記載したらよいか等が分からず、作成の負担が大きい場合がある。そこで、情報処理システムが、図示するような項目に設けて、いわゆるフォーマットを生成することで、書類を作成する負荷を軽減させる。また、画像データ等を一緒に提出することで、より正確な事故状況等を伝えることができる。   It is desirable that the response records be created as prescribed by the guidelines of the “Children and Child Care Conference” of the Cabinet Office. For example, the guideline is “Guidelines for preventing accidents and responding to accidents in educational and childcare facilities” (March 2016) (http://www8.cao.go.jp/shoushi/shinseido/meeting /kyouiku_hoiku/pdf/guideline3.pdf) (P.5 (3) Accident situation record). According to this guideline, “Do not consult with other staff before recording or during recording”, etc., so it is not clear what items should be entered, etc. The burden may be large. In view of this, the information processing system reduces the load of creating a document by providing a so-called format for items as shown in the figure. In addition, by submitting image data and the like together, it is possible to convey a more accurate accident situation.

また、情報処理システムは、対応記録、蓄積データ、画像データ及び生体情報等のデータを保管するのが望ましい。すなわち、情報処理システムは、事故発生等の場合には、後に事故の状況等を調べるため、様々なデータが削除又は改変されないようにデータの削除又は変更を禁止する設定等とする。このようにすると、事故の解明に用いられるデータが解明を行うまで保存できる。   In addition, the information processing system desirably stores data such as correspondence records, accumulated data, image data, and biological information. That is, in the event of an accident, the information processing system is set to prohibit data deletion or change so that various data is not deleted or modified in order to investigate the situation of the accident later. In this way, the data used to elucidate the accident can be stored until elucidation.

S13:チェック記録の生成例
ステップS13では、情報処理システムは、チェックシート等のチェック記録を生成する。なお、ステップS13は、保育士等が操作した場合等に実行される処理でもよい。すなわち、ステップS13では、いわゆる「午睡チェックシート」等の記録を生成する。例えば、情報処理システムは、以下のようにチェックシート等のチェック記録を生成する。
S13: Example of generation of check record In step S13, the information processing system generates a check record such as a check sheet. Note that step S13 may be a process executed when a childcare person or the like operates. That is, in step S13, a record such as a so-called “nap check sheet” is generated. For example, the information processing system generates a check record such as a check sheet as follows.

図12は、本実施形態に係る情報処理システムが生成するチェック記録に含まれる情報の例を示す図である。図示するような項目等が設けられると、例えば、厚生労働省の「認可外保育施設指導監督基準」(http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11900000-Koyoukintoujidoukateikyoku/0000159998.pdf)(P.42)に記載の((7)乳幼児突然死症候群の予防)に沿った形式にチェックシートを作成でき、取得された生体情報等に基づいて自動的に記入がなされる。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of information included in a check record generated by the information processing system according to the present embodiment. If items such as the one shown in the figure are provided, for example, the Ministry of Health, Labor and Welfare's “Non-approved Childcare Facility Guidance Supervision Standard” (http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11900000-Koyoukintoujidoukateikyoku/0000159998. pdf) A check sheet can be created in a format that conforms to (7) Prevention of sudden infant death syndrome described in (P.42), and is automatically filled in based on the acquired biometric information and the like.

ほかにも、図示するような項目等が設けられると、例えば、東京都福祉保健局の「保育所設置認可等事務取扱要綱」(http://www.fukushihoken.metro.tokyo.jp/kiban/jigyosha/hoikushisetsukensa/heisei28nendohoikusyokosyukai.files/ninkahoikushokoushuukai_part5.pdf)(P.171)に記載のチェック項目に沿った形式にチェックシートを作成できる。   In addition, if items such as the one shown in the figure are provided, for example, the “Handbook for Authorizing Nursery Centers” (http://www.fukushihoken.metro.tokyo.jp/kiban/ jigyosha / hoikushisetsukensa / heisei28nendohoikusyokosyukai.files / ninkahoikushokoushuukai_part5.pdf) (P.171) can be used to create a check sheet.

さらに、図示するような項目等が設けられると、例えば、川崎市の定める「午睡時チェック表」(http://www.city.kawasaki.jp/450/cmsfiles/contents/0000077/77169/2kenkouyousiki.pdf)(P.23乃至P.26)に記載の形式にチェックシートを作成できる。   Furthermore, if items such as those shown in the figure are provided, for example, “Checklist at noon” (http://www.city.kawasaki.jp/450/cmsfiles/contents/0000077/77169/2kenkouyousiki. pdf) can be created in the format described in (P.23 to P.26).

したがって、情報処理システムは、チェックシート等を生成することで、上記のような国又は地方自治体等に提出するチェック記録の作成を支援する。   Therefore, the information processing system supports the creation of a check record to be submitted to the country or local government as described above by generating a check sheet or the like.

なお、上記のような「運用」の処理を行う上で、例えば、以下のようなデータが取得される。   For example, the following data is acquired when performing the “operation” process as described above.

図13は、本実施形態に係る情報処理システムが「運用」等で取得するデータの例を示す図である。例えば、「運用」の処理では、図示するようなデータが取得される。なお、図示するデータは、「運用」以外の処理で取得されてもよい。   FIG. 13 is a diagram illustrating an example of data acquired by the information processing system according to the present embodiment in “operation” or the like. For example, in the “operation” process, data as illustrated is acquired. The illustrated data may be acquired by a process other than “operation”.

図示する「午睡チェック時刻」等のデータがあると、ステップS13でチェック記録を生成するのに、情報処理システムは、チェック時刻を入力する等が可能となる。   If there is data such as “noon check time” shown in the figure, the information processing system can input the check time and the like to generate a check record in step S13.

また、「事故(異常)発生日時、曜日」等のデータがあると、情報処理システムは、ステップS11及びステップS12等で通報情報及び対応記録等を生成できる。   In addition, when there is data such as “accident (abnormality) occurrence date and time, day of the week”, the information processing system can generate report information, response records, and the like in steps S11 and S12.

<機能構成例>
図14は、本実施形態に係る情報処理システムの機能構成例を示す機能ブロック図である。例えば、情報処理システム10は、図示するように、画像取得部10F1と、生体情報取得部10F2と、識別部10F3と、データ蓄積部10F4と、分析部10F5と、異常検出部10F6と、通報情報生成部10F7と、対応記録生成部10F8と、チェック記録生成部10F9とを含む機能構成である。
<Functional configuration example>
FIG. 14 is a functional block diagram illustrating a functional configuration example of the information processing system according to the present embodiment. For example, as illustrated, the information processing system 10 includes an image acquisition unit 10F1, a biological information acquisition unit 10F2, an identification unit 10F3, a data storage unit 10F4, an analysis unit 10F5, an abnormality detection unit 10F6, and notification information. The functional configuration includes a generation unit 10F7, a correspondence record generation unit 10F8, and a check record generation unit 10F9.

画像取得部10F1は、児童等の対象者及び対象者の周辺を示す画像データIMGを撮像装置から取得する画像取得手順を行う。例えば、画像取得部10F1は、インタフェース11H6等によって実現される。   The image acquisition unit 10F1 performs an image acquisition procedure for acquiring image data IMG indicating the target person such as a child and the periphery of the target person from the imaging apparatus. For example, the image acquisition unit 10F1 is realized by the interface 11H6 or the like.

生体情報取得部10F2は、対象者の生体情報D1を計測装置から取得する生体情報取得手順を行う。例えば、生体情報取得部10F2は、インタフェース11H6等によって実現される。   The biometric information acquisition unit 10F2 performs a biometric information acquisition procedure for acquiring the biometric information D1 of the subject person from the measurement device. For example, the biological information acquisition unit 10F2 is realized by the interface 11H6 or the like.

識別部10F3は、画像取得部10F1が取得する画像データIMGに基づいて、対象者を識別する識別手順を行う。例えば、識別部10F3は、CPU11H1等によって実現される。   The identification unit 10F3 performs an identification procedure for identifying the target person based on the image data IMG acquired by the image acquisition unit 10F1. For example, the identification unit 10F3 is realized by the CPU 11H1 or the like.

データ蓄積部10F4は、識別部10F3によって識別された対象者に対応させて、生体情報取得部10F2が取得する生体情報D1及び画像取得部10F1が取得する画像データIMG等を蓄積データとして蓄積するデータ蓄積手順を行う。例えば、データ蓄積部10F4は、記憶装置11H2等によって実現される。   The data storage unit 10F4 stores the biometric information D1 acquired by the biometric information acquisition unit 10F2 and the image data IMG acquired by the image acquisition unit 10F1 as storage data in association with the subject identified by the identification unit 10F3. Perform the accumulation procedure. For example, the data storage unit 10F4 is realized by the storage device 11H2 or the like.

分析部10F5は、データ蓄積部10F4が蓄積する蓄積データに基づいて、対象者の傾向を分析する分析手順を行う。例えば、分析部10F5は、CPU11H1等によって実現される。   The analysis unit 10F5 performs an analysis procedure for analyzing the tendency of the subject based on the accumulated data accumulated by the data accumulation unit 10F4. For example, the analysis unit 10F5 is realized by the CPU 11H1 or the like.

異常検出部10F6は、傾向に基づいて異常を検出する異常検出手順を行う。例えば、異常検出部10F6は、CPU11H1等によって実現される。   The abnormality detection unit 10F6 performs an abnormality detection procedure for detecting an abnormality based on the tendency. For example, the abnormality detection unit 10F6 is realized by the CPU 11H1 or the like.

通報情報生成部10F7は、異常が発生すると、異常が発生した場所を特定できる場所情報、異常が起きた対象者の氏名、異常が起きた対象者の前記生体情報、異常が起きた対象者を示す画像、異常が発生した時刻、異常が発生してからの経過時間、異常を通報する通報者の氏名、通報者の連絡先及び異常の状況等を少なくとも示す通報情報を生成する通報情報生成手順を行う。例えば、通報情報生成部10F7は、CPU11H1等によって実現される。   The report information generation unit 10F7, when an abnormality occurs, the location information that can identify the location where the abnormality has occurred, the name of the subject in which the abnormality has occurred, the biological information of the subject in which the abnormality has occurred, and the subject in which the abnormality has occurred. Notification information generation procedure for generating notification information that shows at least the image to show, the time when the abnormality occurred, the elapsed time since the abnormality occurred, the name of the reporter reporting the abnormality, the contact information of the reporter and the status of the abnormality, etc. I do. For example, the report information generation unit 10F7 is realized by the CPU 11H1 or the like.

対応記録生成部10F8は、異常が発生すると、国又は地方自治体がガイドラインで定める形式で対応記録を生成する対応記録生成手順を行う。例えば、対応記録生成部10F8は、CPU11H1等によって実現される。   When an abnormality occurs, the correspondence record generation unit 10F8 performs a correspondence record generation procedure for generating a correspondence record in a format specified by the national or local government guidelines. For example, the correspondence record generation unit 10F8 is realized by the CPU 11H1 or the like.

チェック記録生成部10F9は、生体情報が取得された時刻、生体情報及び画像データを対応させたチェック記録を生成するチェック記録生成手順を行う。例えば、チェック記録生成部10F9は、CPU11H1等によって実現される。   The check record generation unit 10F9 performs a check record generation procedure for generating a check record that associates the time when the biometric information is acquired, the biometric information, and the image data. For example, the check record generation unit 10F9 is realized by the CPU 11H1 or the like.

<まとめ>
図示するような機能構成であると、情報処理システム10は、識別部10F3によって対象者を識別できる。例えば、情報処理システム10は、図6に示すような方法で対象者を識別する。そのため、データ蓄積部10F4は、対象者ごとにデータを蓄積できる。また、異なる日であっても、情報処理システム10は、対象者を精度良く認識できるため、蓄積データを長期間蓄積できる。例えば、数か月以上のような長期間蓄積された生体情報等があると、傾向等が精度良く分析できる。
<Summary>
With the functional configuration as illustrated, the information processing system 10 can identify the target person by the identification unit 10F3. For example, the information processing system 10 identifies the target person by a method as shown in FIG. Therefore, the data storage unit 10F4 can store data for each target person. Further, even on different days, the information processing system 10 can recognize the target person with high accuracy, and thus can accumulate the accumulated data for a long period of time. For example, if there is biological information accumulated for a long period of time such as several months or more, a tendency or the like can be analyzed with high accuracy.

具体的には、情報処理システム10は、例えば、以下のようなデータを使用して処理を行う。   Specifically, the information processing system 10 performs processing using, for example, the following data.

図15は、本実施形態に係る情報処理システムによる処理で使用されるデータの例である。この例では、まず、ステップS01で、「児童ID」、「基本映像」及び「布団映像」等が入力される。このようなデータがあると、情報処理システムは、ステップS04で対象者を識別できる。したがって、ステップS07等で取得される「映像」等の画像は、対象者に対応付けされる。このようにすると、情報処理システムは、対象者ごとに、データを蓄積できる。   FIG. 15 is an example of data used in processing by the information processing system according to the present embodiment. In this example, first, in step S01, “child ID”, “basic video”, “futon video”, and the like are input. If there is such data, the information processing system can identify the subject in step S04. Therefore, the image such as “video” acquired in step S07 or the like is associated with the target person. In this way, the information processing system can accumulate data for each target person.

そして、図示するように、「呼吸」、「脈拍」及び「体動」等の生体情報を取得してデータを蓄積すると、例えば、情報処理システムは、睡眠深度を判定することができる。さらに、図示するように、「児童ID」があり、対象者が識別できると、情報処理システムは、対象者ごとに睡眠深度を判定することができる。   Then, as illustrated, when the biological information such as “breathing”, “pulse”, and “body motion” is acquired and the data is accumulated, for example, the information processing system can determine the sleep depth. Further, as illustrated, when there is a “child ID” and the subject person can be identified, the information processing system can determine the sleep depth for each subject person.

続いて、蓄積データに基づいて「寝返り判定データ」等のように、傾向が分析されると、情報処理システムは、例えば、睡眠深度の判定結果等に基づいて、寝返りを打つ時間等を特定できる。   Subsequently, when the tendency is analyzed, such as “turning determination data” based on the accumulated data, the information processing system can specify the time to turn over based on the determination result of the sleep depth, for example. .

図16は、本実施形態に係る情報処理システムが有する各機能が用いるデータの例である。機能ブロック図で示す各機能は、例えば、図示するようなデータを用いる。   FIG. 16 is an example of data used by each function of the information processing system according to the present embodiment. Each function shown in the functional block diagram uses data as shown in the figure, for example.

図示するように、識別部10F3が対象者を識別すると、「体温」、「呼吸」、「脈拍」及び「児童姿勢(向き)」等の生体情報取得部10F2が取得する生体情報は、対象者ごとに、データ蓄積部10F4によって蓄積される。   As illustrated, when the identification unit 10F3 identifies the target person, the biological information acquired by the biological information acquisition unit 10F2 such as “body temperature”, “breathing”, “pulse”, and “children's posture (orientation)” Every time, the data is accumulated by the data accumulating unit 10F4.

そして、分析部10F5は、蓄積データに基づいて、分析を行うと、「異常判断用データ」等のように傾向を分析できる。このように、傾向が分かると、「呼吸」及び「脈拍」等に異常があるか否かを異常検出部10F6が検出できる。また、「児童ID」のような識別用のデータがあると、分析及び異常検出が、対象者ごとにできる。   When the analysis unit 10F5 performs analysis based on the accumulated data, the analysis unit 10F5 can analyze the tendency such as “abnormality determination data”. Thus, when the tendency is known, the abnormality detection unit 10F6 can detect whether there is an abnormality in “breathing” and “pulse”. Further, if there is identification data such as “child ID”, analysis and abnormality detection can be performed for each subject.

例えば、チェック記録生成部10F9を含む機能構成では、情報処理システムは、「児童氏名」等をあらかじめ入力しておくと、対象者を識別して「チェック日時、曜日」ごとに、「体温」、「呼吸」、「脈拍」、「児童姿勢(向き)」及び「児童画像」等をチェック記録に入力できる。このような処理を行うことで、情報処理システムは、チェック記録の書類を作成する負荷を軽減できる。特に、「呼吸」及び「児童姿勢(向き)」の項目があると、厚生労働省等が定める基準を満たすチェック記録が作成できる。   For example, in the functional configuration including the check record generating unit 10F9, when the information processing system inputs “children's name” and the like in advance, the target person is identified and “body temperature” “Breathing”, “Pulse”, “Children's posture (orientation)”, “Children's image”, etc. can be input to the check record. By performing such processing, the information processing system can reduce the load of creating a check record document. In particular, if there are items of “breathing” and “children's posture (orientation)”, a check record that satisfies the standards set by the Ministry of Health, Labor and Welfare can be created.

例えば、対応記録生成部10F8を含む機能構成では、情報処理システムは、「児童氏名」、「性別」及び「生年月日」等をあらかじめ入力しておくと、対象者を識別して、異常が起きた場合に、「児童氏名」、「性別」、「生年月日」、「事故(異常)発生日時、曜日」、「呼吸」、「脈拍」及び「病院への連絡(救急要請)時刻」等を対応記録に入力できる。このような処理を行うことで、情報処理システムは、対応記録の書類を作成する負荷を軽減できる。特に、「児童氏名」、個人の識別結果(画像等)、「性別」、「生年月日」、「事故(異常)発生日時、曜日」及び「病院への連絡(救急要請)時刻」の項目があると、事故報告書の基準を満たす対応記録が作成できる。   For example, in the functional configuration including the correspondence record generation unit 10F8, if the information processing system inputs “children's name”, “gender”, “birth date”, etc. in advance, the target person is identified and an abnormality is detected. When you wake up, “Children's name”, “Gender”, “Birth date”, “Accident (abnormality) occurrence date and time, day of the week”, “Breathing”, “Pulse” and “Hospital contact (emergency request) time” Etc. can be input to the correspondence record. By performing such processing, the information processing system can reduce the load of creating the correspondence record document. In particular, items such as “children's name”, personal identification results (images, etc.), “gender”, “birth date”, “accident (abnormality) occurrence date, day of the week”, and “hospital contact (emergency request) time” If there is, a response record that meets the criteria of the accident report can be created.

例えば、通報情報生成部10F7を含む機能構成では、情報処理システムは、「児童氏名」、「年齢(月齢)」、「性別」及び「血液型」等をあらかじめ入力しておくと、対象者を識別して、異常が起きた場合に、「事故(異常)発生日時、曜日」、「発生からの経過時間」、「児童氏名」、「年齢(月齢)」、「性別」、「血液型」、「呼吸」、「呼吸がなくなってからの経過時間」、「脈拍」、「脈拍がなくなってからの経過時間」、「睡眠深度」及び「保育施設情報(所在地等)」等を示す通報情報を生成できる。このような処理を行うことで、情報処理システムは、通報情報を見せる等で緊急時の対応を適切に行うのを支援することができる。   For example, in the functional configuration including the notification information generation unit 10F7, the information processing system inputs the “child name”, “age (month age)”, “sex”, “blood type”, and the like in advance. If an abnormality occurs after identification, “accident (abnormality) occurrence date, day of the week”, “elapsed time since occurrence”, “child name”, “age (month)”, “sex”, “blood type” , "Breath", "Elapsed time since the end of breathing", "Pulse", "Elapsed time since the end of the pulse", "Sleep depth" and "Nursing facility information (location etc.)" Can be generated. By performing such processing, the information processing system can assist in appropriately responding to an emergency by showing report information.

<用語について>
例えば、生体情報は、呼吸、脈拍、体動、体温又はこれらの組み合わせを示す等である。また、どのような生体情報によって計測装置の種類又は設定等は変更されてもよい。
<Terminology>
For example, the biological information indicates respiration, pulse, body movement, body temperature, or a combination thereof. Further, the type or setting of the measuring device may be changed depending on any biological information.

<変形例>
図1に示す全体構成では、「119番通報」等は、オペレータM3等が行ってもよい。この場合には、オペレータM3は、通報情報等を参照して通報を行う。なお、通報される内容には、保育士等からのヒアリング結果等が含まれてもよい。この通報の際には、通報情報の内容が、読み上げられる。そこで、この読み上げられる内容は、情報処理システムによってチェック及び記録されるのが望ましい。具体的には、情報処理システムは、読み上げられる内容を音声認識する。そして、情報処理システムは、通報情報と、読み上げられた内容とが一致するか否かをチェックする。次に、通報情報と、読み上げられた内容とが一致しない場合には、情報処理システムは、例えば、一致していない内容を音声で指摘したり、画面上で点滅表示させたりして訂正を促すようにする。一方で、通報情報と、読み上げられた内容とが一致する場合には、情報処理システムは、例えば、一致していることを知らせる表示を行う。このようにして、情報処理システムは、通報される内容の整合性をチェックしてもよい。
<Modification>
In the overall configuration shown in FIG. 1, the “119th notification” or the like may be performed by the operator M3 or the like. In this case, the operator M3 makes a report with reference to the report information and the like. The reported content may include a hearing result from a childcare worker or the like. At the time of this notification, the content of the notification information is read out. Therefore, it is desirable that the content to be read out is checked and recorded by the information processing system. Specifically, the information processing system recognizes the content to be read out by voice. Then, the information processing system checks whether the report information matches the read content. Next, when the report information does not match the read-out contents, the information processing system prompts correction by, for example, pointing out the contents that do not match by voice or flashing them on the screen. Like that. On the other hand, when the report information matches the read content, the information processing system displays, for example, notifying that they match. In this way, the information processing system may check the consistency of the reported content.

また、上記のような通報がされた内容及びチェック結果等は、情報処理システムは、データセンター側等に、記録を生成して記憶し、情報共有してもよい。例えば、通報された内容は、音声認識され、通報内容として記録されてもよい。さらに、オペレータM3等によって、通報がされた場合には、情報処理システムは、携帯端末14等に通報がされた時刻等を通知してもよい。   In addition, the information processing system, the check result, and the like may be shared by the information processing system by generating and storing a record on the data center side or the like. For example, the reported content may be voice-recognized and recorded as the reported content. Furthermore, when the notification is made by the operator M3 or the like, the information processing system may notify the time when the notification is made to the mobile terminal 14 or the like.

ほかにも、情報処理システムは、いわゆるエスカレーション(escalation)機能があってもよい。例えば、異常が検出された場合に、情報処理システムは、まず、携帯端末14等(以下「第1連絡先」という。)、すなわち、保育士等に対して異常通知を行う。なお、情報処理システムは、まず、オペレータM3に対して異常通知を行い、その後、オペレータM3が保育士等に異常通知を行ってもよい。そして、情報処理システムは、第1連絡先に異常通知してから経過した時間を計測する。次に、情報処理システムは、異常通知してから経過した時間が、あらかじめ設定された所定時間を経過したか否かを判断する。なお、所定時間は、あらかじめ設定される。   In addition, the information processing system may have a so-called escalation function. For example, when an abnormality is detected, the information processing system first notifies the mobile terminal 14 or the like (hereinafter referred to as “first contact”), that is, a childcare worker or the like. Note that the information processing system may first notify the operator M3 of an abnormality, and then the operator M3 may notify the childcare worker or the like of the abnormality. Then, the information processing system measures the time that has elapsed since the abnormality was notified to the first contact. Next, the information processing system determines whether or not the time that has passed since the abnormality notification has passed a predetermined time set in advance. The predetermined time is set in advance.

救急の観点からすると、異常が発生してから、できるだけ早く対応が行われる方が望ましい。そのため、救急の観点からすると、所定時間は、できるだけ短い時間が設定されるのが望ましい。一方で、短い時間に設定し過ぎると、対応が間に合っている場合であっても、エスカレーションの機能が発動してしまう場合がある。ゆえに、所定時間は、救急上、許容できる範囲であり、かつ、エスカレーションが頻発しにくい値に設定されるのが望ましい。例えば、所定時間は、「30秒」乃至「2分」程度の値が設定されるのが望ましい。   From an emergency standpoint, it is desirable to take action as soon as possible after an abnormality occurs. Therefore, from the viewpoint of emergency, it is desirable to set the predetermined time as short as possible. On the other hand, if the time is set too short, the escalation function may be activated even if the response is in time. Therefore, it is desirable that the predetermined time is set to a value that is acceptable in an emergency and is less likely to escalate frequently. For example, the predetermined time is preferably set to a value of about “30 seconds” to “2 minutes”.

続いて、所定時間が経過したと判断すると、情報処理システムは、携帯端末14以外の連絡先(以下「第2連絡先」という。)に異常通知を行う。なお、第2連絡先は、あらかじめ設定される。また、第2連絡先は、複数であってもよい。   Subsequently, when it is determined that the predetermined time has elapsed, the information processing system notifies the contact other than the mobile terminal 14 (hereinafter referred to as “second contact”) of abnormality. The second contact address is set in advance. The second contact information may be plural.

すなわち、異常が起き、異常通知がされてから所定時間が経過しても保育士によって、適切な対応がない場合には、情報処理システムは、別の職員等に異常通知を行う。このような機能があると、例えば、複数の異常が起き、一方の異常に保育士等が対応すると、他方の異常の対応が遅れる場合等がある。そこで、情報処理システムは、第1連絡先以外である第2連絡先にも異常通知を行う。このような場合であっても、別の職員等にも異常通知を行うことで、複数の者が対応する体制にでき、異常に対して対応が手遅れになるのを防ぐことができる。   That is, if an abnormality occurs and the childcare person does not have an appropriate response even after a predetermined time has elapsed since the abnormality notification is given, the information processing system notifies the other staff or the like of the abnormality. With such a function, for example, when a plurality of abnormalities occur and a childcare person or the like responds to one abnormality, the response of the other abnormality may be delayed. Therefore, the information processing system also notifies the second contact other than the first contact. Even in such a case, it is possible to establish a system in which a plurality of persons can respond by notifying another staff member or the like, and it is possible to prevent the response to the abnormality from being too late.

生体情報は、画像データ以外から取得されてもよい。例えば、情報処理システムは、心拍計等のセンサを有してもよい。この場合、心拍計等のセンサと接続(図示せず)される識別部10F3は、心拍計等のセンサ個別のIDに基づいて対象者を識別し、データ蓄積部10F4に提供してもよい。   The biological information may be acquired from other than image data. For example, the information processing system may include a sensor such as a heart rate monitor. In this case, the identification unit 10F3 connected to a sensor such as a heart rate monitor (not shown) may identify the target person based on the ID of each sensor such as a heart rate monitor and provide it to the data storage unit 10F4.

撮像装置は、可視光以外の分光感度があってもよい。例えば、撮像装置は、近赤外線等に分光感度があるのが望ましい。対象者が睡眠中である場合には、対象者の付近は、暗い照明条件である場合が多い。そこで、撮像装置は、近赤外線にも分光感度があると、暗い照明条件であっても対象者を撮像した画像データを生成できる。   The imaging device may have spectral sensitivity other than visible light. For example, it is desirable for the imaging device to have spectral sensitivity in the near infrared ray. When the subject is sleeping, the vicinity of the subject is often in a dark lighting condition. Therefore, when the near infrared rays have spectral sensitivity, the imaging apparatus can generate image data obtained by imaging the subject even under dark illumination conditions.

対象者は、児童に限られない。すなわち、対象者は、いわゆる「見守り」の対象となる者であればよい。したがって、対象者には、要介護者、老人又は病人等が含まれてもよい。   The target audience is not limited to children. That is, the target person may be a person who is a target of so-called “watching”. Therefore, the subject may include a care recipient, an elderly person, or a sick person.

参考とするガイドラインは、上記以外のガイドラインでもよい。例えば、国、地方自治体又はその他の組織等が法律、規則、推奨形式又は基準等で定める形式に基づいて、記録に設けられる項目は設定されてもよい。なお、地域ごとにガイドライン等が異なり、項目が異なる場合等では、地域ごとに項目が設定できてもよい。   Guidelines other than the above may be used as reference guidelines. For example, the items provided in the record may be set based on a format determined by laws, rules, recommended formats, or standards by the national, local government, or other organizations. In addition, when a guideline etc. differ for every area and an item differs, an item may be set for every area.

<その他の適用例>
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
<Other application examples>
The best mode for carrying out the present invention has been described above with reference to the embodiments. However, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. And substitutions can be added.

また、全体構成図及び機能ブロック図で示す構成例は、情報処理システムによる情報処理方法の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。したがって、処理単位の分割の仕方及び名称等によって、本願の発明が制限されることはない。また、情報処理システムによる処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、1つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。   The configuration examples shown in the overall configuration diagram and the functional block diagram are divided according to main functions in order to facilitate understanding of the information processing method by the information processing system. Therefore, the invention of the present application is not limited by the method of dividing the processing unit, the name, and the like. In addition, the processing by the information processing system can be divided into more processing units according to the processing content. Moreover, it can also divide | segment so that one process unit may contain many processes.

なお、本発明に係る各処理の全部又は一部は、様々なプログラム言語で記述され、コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムによって実現されてもよい。すなわち、プログラムは、情報処理装置又は1以上の情報処理装置を含む情報処理システム等のコンピュータに各処理を実行させるためのコンピュータプログラムである。   Note that all or part of each processing according to the present invention may be described by various program languages and realized by a program for causing a computer to execute an information processing method. That is, the program is a computer program for causing a computer such as an information processing apparatus or an information processing system including one or more information processing apparatuses to execute each process.

したがって、プログラムに基づいて情報処理方法が実行されると、コンピュータが有する演算装置及び制御装置は、各処理を実行するため、プログラムに基づいて演算及び制御を行う。また、コンピュータが有する記憶装置は、各処理を実行するため、プログラムに基づいて、処理に用いられるデータを記憶する。   Therefore, when the information processing method is executed based on the program, the calculation device and the control device included in the computer perform calculation and control based on the program in order to execute each process. In addition, a storage device included in the computer stores data used for processing based on a program in order to execute each processing.

また、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されて頒布することができる。なお、記録媒体は、磁気テープ、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク又は磁気ディスク等のメディアである。さらに、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。   The program can be recorded and distributed on a computer-readable recording medium. The recording medium is a medium such as a magnetic tape, a flash memory, an optical disk, a magneto-optical disk, or a magnetic disk. Furthermore, the program can be distributed through a telecommunication line.

なお、センサは、計測装置の一例である。また、児童は、対象者の一例である。さらに、サーバ11は、情報処理装置の一例である。   The sensor is an example of a measurement device. A child is an example of a subject. Furthermore, the server 11 is an example of an information processing apparatus.

10 情報処理システム
11 サーバ
12 撮像装置
13 センサ
14 携帯端末
10F1 画像取得部
10F2 生体情報取得部
10F3 識別部
10F4 データ蓄積部
10F5 分析部
10F6 異常検出部
10F7 通報情報生成部
10F8 対応記録生成部
10F9 チェック記録生成部
D1 生体情報
D2 蓄積データ
D3 対象者
IMG 画像データ
PTN 柄
ANS 判定結果
M1、M2 児童
M3 オペレータ
M4 保育士
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Information processing system 11 Server 12 Imaging device 13 Sensor 14 Portable terminal 10F1 Image acquisition part 10F2 Biometric information acquisition part 10F3 Identification part 10F4 Data accumulation part 10F5 Analysis part 10F6 Abnormality detection part 10F7 Notification information generation part 10F8 Correspondence record generation part 10F9 Check record Generation part D1 Biometric information D2 Accumulated data D3 Target person IMG Image data PTN Pattern ANS Determination result M1, M2 Child M3 Operator M4 Childcare person

Claims (15)

対象者を撮像する撮像装置と、前記対象者をセンシングする計測装置と、前記撮像装置及び前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムであって、
前記対象者及び前記対象者の周辺を示す画像データを前記撮像装置から取得する画像取得部と、
前記対象者の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得部と、
前記対象者が複数人である場合、前記対象者を前記画像データに基づいて識別する識別部と、
前記識別部による識別で識別された前記対象者に対応させて、前記画像データ及び前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積部と、
前記蓄積データに基づいて、前記対象者の傾向を分析する分析部と
を含む情報処理システム。
An information processing system having at least an imaging device that images a subject, a measurement device that senses the subject, and an information processing device connected to the imaging device and the measurement device,
An image acquisition unit that acquires image data indicating the subject and the surroundings of the subject from the imaging device;
A biological information acquisition unit that acquires biological information of the subject from the measurement device;
When the target person is a plurality of persons, an identification unit that identifies the target person based on the image data;
A data accumulating unit that accumulates accumulated data including the image data and the biological information in correspondence with the subject identified by the identification by the identifying unit;
An information processing system including an analysis unit that analyzes the tendency of the subject based on the accumulated data.
前記識別部は、
前記対象者が使用する寝具の形状、模様若しくは色彩又はこれらの結合に基づいて識別し、
前記寝具が同一であると、同一の対象者であると識別する
請求項1に記載の情報処理システム。
The identification unit is
Identify based on the shape, pattern or color of bedding used by the subject or a combination thereof,
The information processing system according to claim 1, wherein if the bedding is the same, the information processing system identifies the same subject.
前記分析部は、
前記識別部による識別で識別された前記対象者ごとに、前記蓄積データに基づいて正常状態を特定し、
前記生体情報が前記正常状態でないと、前記対象者を異常と判定する
請求項1又は2に記載の情報処理システム。
The analysis unit
For each subject identified by identification by the identification unit, identify a normal state based on the accumulated data,
The information processing system according to claim 1, wherein the subject is determined to be abnormal if the biological information is not in the normal state.
前記分析部は、
前記対象者が寝返りを打つ時間を特定する
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。
The analysis unit
The information processing system according to any one of claims 1 to 3, wherein a time for the subject person to turn over is specified.
前記生体情報が取得された時刻、前記生体情報及び前記画像データを対応させたチェック記録を生成するチェック記録生成部を更に含む
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。
5. The information processing system according to claim 1, further comprising a check record generation unit configured to generate a check record in which the biological information is acquired, the biological information, and the image data.
異常が発生すると、
国又は地方自治体がガイドラインで定める形式で対応記録を生成する対応記録生成部を更に含む
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理システム。
When an abnormality occurs,
The information processing system according to any one of claims 1 to 5, further comprising a correspondence record generation unit that generates a correspondence record in a format defined by the national or local government guidelines.
異常が発生すると、
異常が発生した場所を特定できる場所情報、異常が起きた前記対象者の氏名、異常が起きた前記対象者の前記生体情報、異常が起きた前記対象者を示す画像、異常が発生した時刻、異常が発生してからの経過時間、異常を通報する通報者の氏名、前記通報者の連絡先及び異常の状況を少なくとも含む通報情報を生成する通報情報生成部を更に含む
請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理システム。
When an abnormality occurs,
Location information that can identify the location where the abnormality has occurred, the name of the subject in which the abnormality has occurred, the biological information of the subject in which the abnormality has occurred, an image showing the subject in which the abnormality has occurred, the time when the abnormality occurred, 7. A notification information generating unit for generating notification information including at least an elapsed time after the occurrence of an abnormality, a name of a reporter who reports the abnormality, a contact information of the reporter, and an abnormal situation. The information processing system according to any one of claims.
前記通報情報と、通報された内容とが一致するか否かをチェックする
請求項7に記載の情報処理システム。
The information processing system according to claim 7, wherein it is checked whether or not the report information matches the reported content.
異常が発生し、通報がされると、
通報される内容を音声認識する
請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。
When an abnormality occurs and a report is made,
The information processing system according to any one of claims 1 to 8, wherein the reported content is recognized by voice.
異常が発生すると、
第1連絡先に異常通知を行い、
前記第1連絡先に異常通知が行われてから所定時間が経過すると、
第2連絡先に更に異常通知を行う
請求項1乃至9のいずれか1項に記載の情報処理システム。
When an abnormality occurs,
Announce the abnormality to the first contact,
When a predetermined time elapses after the abnormality notification is made to the first contact,
The information processing system according to any one of claims 1 to 9, wherein an abnormality notification is further sent to the second contact address.
前記生体情報は、呼吸、脈拍、体動、体温又はこれらの組み合わせを示す
請求項1乃至10のいずれか1項に記載の情報処理システム。
The information processing system according to any one of claims 1 to 10, wherein the biological information indicates respiration, pulse, body motion, body temperature, or a combination thereof.
前記対象者は、児童である
請求項1乃至11のいずれか1項に記載の情報処理システム。
The information processing system according to claim 1, wherein the target person is a child.
児童をセンシングする計測装置と、前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムであって、
前記児童の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得部と、
前記児童が複数人である場合、前記児童を識別する識別部と、
前記識別部による識別で識別された前記児童に対応させて、前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積部と、
前記蓄積データに基づいて、前記児童の傾向を分析する分析部と、
前記傾向に基づいて異常を検出する異常検出部と
を含む情報処理システム。
An information processing system having at least a measurement device for sensing a child and an information processing device connected to the measurement device,
A biological information acquisition unit for acquiring biological information of the child from the measurement device;
When there are a plurality of the children, an identification unit for identifying the children,
A data accumulating unit for accumulating accumulated data including the biological information in correspondence with the child identified by the identification by the identifying unit;
An analysis unit for analyzing the tendency of the child based on the accumulated data;
An information processing system including an abnormality detection unit that detects an abnormality based on the tendency.
対象者を撮像する撮像装置と、前記対象者をセンシングする計測装置と、前記撮像装置及び前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムが行う情報処理方法であって、
情報処理システムが、前記対象者及び前記対象者の周辺を示す画像データを前記撮像装置から取得する画像取得手順と、
情報処理システムが、前記対象者の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得手順と、
情報処理システムが、前記対象者が複数人である場合、前記対象者を前記画像データに基づいて識別する識別手順と、
情報処理システムが、前記識別手順による識別で識別された前記対象者に対応させて、前記画像データ及び前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積手順と、
情報処理システムが、前記蓄積データに基づいて、前記対象者の傾向を分析する分析手順と
を含む情報処理方法。
An information processing method performed by an information processing system including at least an imaging device that images a subject, a measurement device that senses the subject, and an information processing device connected to the imaging device and the measurement device,
An image processing procedure for the information processing system to acquire image data indicating the target person and the periphery of the target person from the imaging device;
A biological information acquisition procedure in which an information processing system acquires biological information of the subject from the measurement device;
When the information processing system includes a plurality of the target persons, an identification procedure for identifying the target persons based on the image data;
A data storage procedure in which the information processing system stores the stored data including the image data and the biological information in correspondence with the subject identified by the identification by the identification procedure;
An information processing method, wherein the information processing system includes an analysis procedure for analyzing a tendency of the target person based on the accumulated data.
児童をセンシングする計測装置と、前記計測装置と接続される情報処理装置とを少なくとも有する情報処理システムが行う情報処理方法であって、
情報処理システムが、前記児童の生体情報を前記計測装置から取得する生体情報取得手順と、
情報処理システムが、前記児童が複数人である場合、前記児童を識別する識別手順と、
情報処理システムが、前記識別手順による識別で識別された前記児童に対応させて、前記生体情報を含む蓄積データを蓄積するデータ蓄積手順と、
情報処理システムが、前記蓄積データに基づいて、前記児童の傾向を分析する分析手順と、
情報処理システムが、前記傾向に基づいて異常を検出する異常検出手順と
を含む情報処理方法。
An information processing method performed by an information processing system having at least a measurement device for sensing a child and an information processing device connected to the measurement device,
An information processing system for acquiring biological information of the child from the measuring device;
When the information processing system includes a plurality of the children, an identification procedure for identifying the children;
A data storage procedure in which the information processing system stores the stored data including the biological information in correspondence with the child identified by the identification in the identification procedure;
An analysis procedure in which the information processing system analyzes the tendency of the child based on the accumulated data;
An information processing method, wherein the information processing system includes an abnormality detection procedure for detecting an abnormality based on the tendency.
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