JP2020024688A - Information service system, information service method, and program - Google Patents

Information service system, information service method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP2020024688A
JP2020024688A JP2019133702A JP2019133702A JP2020024688A JP 2020024688 A JP2020024688 A JP 2020024688A JP 2019133702 A JP2019133702 A JP 2019133702A JP 2019133702 A JP2019133702 A JP 2019133702A JP 2020024688 A JP2020024688 A JP 2020024688A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
terminal device
behavior
subject
predetermined
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2019133702A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP7329825B2 (en
Inventor
恵史 中田
Keishi Nakada
恵史 中田
三好 堀川
Mitsuyoshi Horikawa
三好 堀川
東 岡本
Azuma Okamoto
東 岡本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Iwate Prefectural University
Original Assignee
Iwate Prefectural University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Iwate Prefectural University filed Critical Iwate Prefectural University
Publication of JP2020024688A publication Critical patent/JP2020024688A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7329825B2 publication Critical patent/JP7329825B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

To provide an information service system, an information service method, and a program, which can easily grasp the action state of each target person in a predetermined area.SOLUTION: An information service system includes: first acquisition means 41 for acquiring information on the physical state of a plurality of target persons within a predetermined area; second acquisition means 42 for acquiring information on reception signal intensity when the other device receives a wireless signal transmitted from one of a terminal device provided for each target person and a communication device provided at a plurality of positions in the predetermined area; position estimation means 45 for estimating the position of the terminal device on the basis of the reception signal intensity of the wireless signal transmitted or received by the communication device; and presentation means 46 for presenting information on the action state of each target person within the predetermined area on the basis of at least one of the information on the physical state of each target person and the position of the terminal device.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、情報提供システム、情報提供方法、プログラムに関する。   The present invention relates to an information providing system, an information providing method, and a program.

例えば、生産/物流分野等では、例えば工場等で作業を行う複数の作業者の各々の行動分析を行うことによって、業務効率の改善を図ることが考えられている。かかる行動分析技術の一例としては、展示会場や大型店舗等の施設内における人の滞在時間をヒートマップ表示するようにしたものが知られている(例えば、特許文献1)。   For example, in the field of production / distribution, it has been considered to improve the work efficiency by analyzing the behavior of each of a plurality of workers who work in a factory or the like. As an example of such behavior analysis technology, a technology in which a stay time of a person in a facility such as an exhibition hall or a large store is displayed on a heat map is known (for example, Patent Document 1).

特許文献1に記載された技術では、所定の位置に設置された電波発信機が発する電波を受信することによって携帯端末機の現在位置を検出するシステムにおいて、滞在時間を4段階に分類して滞在時間軌跡を表示することにより、どの位置にどの時間滞在していたのかを視認できるように構成されている。   According to the technology described in Patent Literature 1, in a system that detects a current position of a portable terminal by receiving a radio wave emitted from a radio wave transmitter installed at a predetermined position, a stay time is classified into four stages and stays. By displaying the time trajectory, it is configured such that it is possible to visually recognize at which position and for how long.

特開2015−152483号公報JP 2015-152483 A

従来技術では、施設内の各位置における滞在時間しか把握することができず、例えば、或る位置において何らかの作業を行っていて滞在時間が長くなっているのか、又は、当該位置において休憩しているために滞在時間が長くなっているのか等のように、行動分析の対象者が当該位置においてどのように行動していたのか(行動状況)を把握することは困難であった。   In the related art, it is possible to grasp only the stay time at each position in the facility. For example, if some work is being performed at a certain position and the stay time is long, or a break is taken at the position. Therefore, it was difficult to grasp how the subject of the behavior analysis was acting at the position (behavior situation), such as whether the stay time was long.

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、所定領域内での対象者毎の行動状況を容易に把握することの可能な情報提供システム、情報提供方法、プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an information providing system, an information providing method, and a program capable of easily grasping the behavior status of each subject in a predetermined area. I do.

上記課題を解決するために、第一に本発明は、所定領域内で複数の対象者の身体状態に関する情報を取得する第1取得手段と、各対象者に設けられた端末装置と、前記所定領域内の複数の位置に設けられた通信装置との何れか一方から送信された無線信号を他方が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得する第2取得手段と、前記通信装置が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて前記端末装置の位置を推定する位置推定手段と、各対象者の身体状態に関する情報及び前記端末装置の位置の少なくとも一方に基づいて、前記所定領域内での各対象者の行動状況に関する情報を提示する提示手段と、を備える情報提供システムを提供する(発明1)。   In order to solve the above problem, first, the present invention provides a first acquisition unit for acquiring information on the physical condition of a plurality of subjects within a predetermined area, a terminal device provided for each subject, A second acquisition unit for acquiring information on a received signal strength when the other receives a wireless signal transmitted from one of the communication devices provided at a plurality of positions in the area; and Position estimating means for estimating the position of the terminal device based on the received signal strength of the received wireless signal, and at least one of the information on the physical condition of each subject and the position of the terminal device, within the predetermined area And a presentation unit for presenting information on the behavioral status of each subject (invention 1).

ここで、対象者の身体状態に関する情報とは、例えば、対象者の加速度(所定箇所の加速度であってもよい)、角速度(所定箇所の角速度であってもよい)、心拍数(脈拍)、血圧、体温、発汗量、歩数、歩行速度、姿勢、運動強度(例えば、心拍数÷最大心拍数)又は消費カロリー等の値であってもよいし、対象者の加速度、角速度、心拍数(脈拍)、血圧、体温、発汗量、歩数、歩行速度、姿勢、運動強度、消費カロリー等の何れかの値を所定の計算式に代入することによって得られた値であってもよいし、対象者の加速度、角速度、心拍数(脈拍)、血圧、体温、発汗量、歩数、歩行速度、姿勢、運動強度、消費カロリー等の何れかの度合いを表す情報であってもよい。   Here, the information on the physical condition of the target person includes, for example, the acceleration of the target person (may be the acceleration at a predetermined location), the angular velocity (may be the angular velocity at a predetermined location), the heart rate (pulse), It may be a value such as blood pressure, body temperature, sweat rate, number of steps, walking speed, posture, exercise intensity (for example, heart rate / maximum heart rate) or calorie consumption, or the acceleration, angular velocity, heart rate (pulse rate) of the subject. ), Blood pressure, body temperature, amount of sweat, number of steps, walking speed, posture, exercise intensity, calorie consumption, etc., may be obtained by substituting any of the values into a predetermined calculation formula. It may be information indicating any degree such as acceleration, angular velocity, heart rate (pulse), blood pressure, body temperature, sweat rate, number of steps, walking speed, posture, exercise intensity, and calorie consumption.

また、受信信号強度に関する情報とは、例えば、受信信号強度の値であってもよいし、受信信号強度の値を所定の計算式に代入することによって得られた値であってもよいし、受信信号強度の度合いを表す情報であってもよい。   Further, the information on the received signal strength may be, for example, a value of the received signal strength, or may be a value obtained by substituting the value of the received signal strength into a predetermined formula, Information indicating the degree of the received signal strength may be used.

かかる発明(発明1)によれば、通信装置が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に関する情報に基づいて推定された端末装置の位置と、各対象者の身体状態に関する情報と、の少なくとも一方に基づいて、所定領域内での各対象者の行動状況に関する情報が提示されるので、例えば、所定領域内の1つ以上の場所での対象者の滞在時間が単にヒートマップで提示されるのではなく、当該所定領域内での各対象者の行動状況(例えば、当該所定領域内の1つ以上の位置において各対象者がどのように行動していたのか等)に関する情報を提示することが可能になることから、所定領域内での対象者毎の行動状況を容易に把握することができる。   According to this invention (Invention 1), at least one of the position of the terminal device estimated based on the information on the received signal strength of the radio signal transmitted or received by the communication device and the information on the physical condition of each subject. Based on the information, the information on the activity status of each subject in the predetermined area is presented. For example, the stay time of the subject in one or more places in the predetermined area is simply presented in a heat map. Instead, information about the behavior of each subject in the predetermined area (for example, how each subject performed at one or more positions in the predetermined area, etc.) may be presented. Since it becomes possible, it is possible to easily grasp the behavior status of each target person in the predetermined area.

上記発明(発明1)においては、前記行動状況に関する情報は、所定期間毎の行動分類、移動割合、作業量及び歩数のうち少なくとも1つに関する情報を含んでもよい(発明2)。   In the above invention (Invention 1), the information on the behavior situation may include information on at least one of a behavior classification, a moving ratio, a work amount, and the number of steps for each predetermined period (Invention 2).

かかる発明(発明2)によれば、所定領域内での各対象者の所定期間毎の行動分類、移動割合、作業量及び歩数のうち少なくとも1つを容易に把握することができる。   According to this invention (Invention 2), it is possible to easily grasp at least one of the behavior classification, the moving ratio, the work amount, and the number of steps of each subject in the predetermined area for each predetermined period.

上記発明(発明1〜2)においては、前記行動状況に関する情報は、前記所定領域内の1つ以上の場所毎の滞在時間に関する情報を含んでもよい(発明3)。   In the above inventions (Inventions 1 and 2), the information on the behavior situation may include information on a stay time for each of one or more places in the predetermined area (Invention 3).

かかる発明(発明3)によれば、所定領域内の1つ以上の場所毎の各対象者の滞在時間を容易に把握することができる。   According to this invention (Invention 3), it is possible to easily grasp the staying time of each subject at each of one or more places in the predetermined area.

上記発明(発明1〜3)においては、前記行動状況に関する情報は、前記所定領域内の1つ以上の場所毎の作業量に関する情報を含んでもよい(発明4)。   In the above inventions (Inventions 1 to 3), the information on the behavior situation may include information on an amount of work for each of one or more places in the predetermined area (Invention 4).

かかる発明(発明4)によれば、所定領域内の1つ以上の場所毎の各対象者の作業量を容易に把握することができる。   According to this invention (Invention 4), it is possible to easily grasp the workload of each subject at each of one or more locations in the predetermined area.

上記発明(発明1〜4)においては、前記行動状況に関する情報は、前記所定領域内の1つ以上の場所での行動状況を表すヒートマップを含んでもよい(発明5)。   In the above inventions (Inventions 1 to 4), the information on the activity situation may include a heat map representing the activity situation at one or more locations in the predetermined area (Invention 5).

かかる発明(発明5)によれば、所定領域内の1つ以上の場所毎の各対象者の行動状況を、ヒートマップによって容易に把握することができる。   According to this invention (Invention 5), the behavior status of each subject at each of one or more locations in the predetermined area can be easily grasped by the heat map.

上記発明(発明1〜5)においては、前記行動状況に関する情報は、前記所定領域内の何れかの場所から他の場所への移動確率に関する情報を含んでもよい(発明6)。   In the above inventions (Inventions 1 to 5), the information on the behavior situation may include information on a probability of movement from any location in the predetermined area to another location (Invention 6).

かかる発明(発明6)によれば、各対象者が所定領域内をどのように移動しているのかを容易に把握することができる。   According to this invention (Invention 6), it is possible to easily grasp how each subject moves in the predetermined area.

上記発明(発明1〜6)においては、各対象者の属性に関する情報を取得する第3取得手段を備え、前記提示手段は、各対象者のうち所定属性を有する対象者の行動状況に関する情報を提示してもよい(発明7)。   In the above inventions (Inventions 1 to 6), there is provided a third acquisition unit for acquiring information on an attribute of each subject, and the presenting unit is configured to provide information on an action status of a subject having a predetermined attribute among the subjects. It may be presented (Invention 7).

かかる発明(発明7)によれば、複数の属性のうち所定属性を有する対象者の行動状況に関する情報を提示することが可能になるので、行動分析の対象となる者を、所定属性を有する対象者に限定した状態で、所定領域内での行動状況を把握することができる。   According to this invention (Invention 7), it is possible to present information on the behavior status of a target person having a predetermined attribute among a plurality of attributes. In a state limited to a person, it is possible to grasp an action situation in a predetermined area.

上記発明(発明7)においては、前記所定属性は、複数の属性の中から選択された属性であってもよい(発明8)。   In the above invention (Invention 7), the predetermined attribute may be an attribute selected from a plurality of attributes (Invention 8).

かかる発明(発明8)によれば、複数の属性の中から選択された属性を有する対象者の行動状況に関する情報を提示することが可能になるので、例えば、複数の属性の中から所望の属性を選択することによって、行動分析の対象となる者を当該所望の属性を有する対象者に限定した状態で、所定領域内での行動状況を把握することができる。   According to this invention (Invention 8), it is possible to present information on the behavior of a subject having an attribute selected from a plurality of attributes. By selecting, it is possible to grasp the behavior situation in the predetermined area in a state where the person to be subjected to the behavior analysis is limited to the person having the desired attribute.

上記発明(発明1〜8)においては、各対象者の身体状態に関する情報に基づいて各対象者の行動分類を推定する行動推定手段を備え、前記提示手段は、各対象者の行動分類及び身体状態に関する情報と、前記端末装置の位置とに基づいて、前記所定領域内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを、各対象者の行動状況に関する情報として提示してもよい(発明9)。   In the above inventions (Inventions 1 to 8), there is provided a behavior estimating means for estimating a behavior classification of each subject based on information on a physical state of each subject, and the presenting means includes a behavior classification and a body of each subject. Based on the information on the state and the position of the terminal device, a heat map representing an activity state related to a predetermined action at one or more places in the predetermined area is presented as information regarding the activity state of each subject. (Invention 9).

かかる発明(発明9)によれば、通信装置が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に関する情報に基づいて推定された端末装置の位置と、各対象者の身体状態に関する情報に基づいて推定された各対象者の行動分類と、各対象者の身体状態に関する情報と、に基づいて、所定領域内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップが提示されるので、例えば、所定領域内の1つ以上の場所での対象者の滞在時間が単にヒートマップで提示されるのではなく、対象者が当該所定領域内の1つ以上の場所で所定行動を行っていたときの滞在時間等をヒートマップで提示することが可能になる。   According to this invention (Invention 9), the position of the terminal device estimated based on the information on the received signal strength of the wireless signal transmitted or received by the communication device and the information on the physical condition of each subject are estimated. Based on the behavior classification of each subject and the information on the physical condition of each subject, a heat map representing a behavioral state related to a predetermined behavior at one or more locations in a predetermined area is presented. When the subject's staying time at one or more locations within the predetermined area is not simply presented in the heat map, but the subject performs a predetermined action at one or more locations within the predetermined area. Can be presented on a heat map.

上記発明(発明9)においては、前記所定行動は、複数の行動分類の中から選択された行動であってもよい(発明10)。   In the above invention (Invention 9), the predetermined action may be an action selected from a plurality of action classifications (Invention 10).

かかる発明(発明10)によれば、複数の行動分類の中から選択された行動に関する行動状況を表すヒートマップを提示することが可能になるので、例えば、複数の行動分類の中から所望の行動を選択することによって、所定領域内での当該所望の行動に関する行動状況を把握することができる。   According to this invention (Invention 10), it is possible to present a heat map indicating the behavior status related to the behavior selected from the plurality of behavior classifications. By selecting, it is possible to grasp the behavior status regarding the desired behavior in the predetermined area.

上記発明(発明9〜10)においては、前記行動推定手段は、複数の行動分類の各々に対応する身体状態に関する情報を学習用データとして用いた機械学習によって各対象者の行動分類を推定してもよい(発明11)。   In the above inventions (Inventions 9 to 10), the behavior estimating means estimates the behavior classification of each subject by machine learning using information on a physical state corresponding to each of the plurality of behavior classifications as learning data. (Invention 11).

かかる発明(発明11)によれば、主観的な判断を必要とすることなく、各対象者の身体状態に関する情報に基づいて各対象者の行動分類を推定することができる。   According to this invention (Invention 11), the behavior classification of each subject can be estimated based on information on the physical condition of each subject without the need for subjective judgment.

上記発明(1〜11)においては、前記位置推定手段は、前記複数の位置に設けられた通信装置のうち、送信又は受信した無線信号の受信信号強度の最も高い通信装置を含む少なくとも2つの通信装置を選択し、選択した通信装置の間に受信信号強度の所定期間内の平均値の有意差があるか否かを検定し、前記有意差があると検定された場合に、受信信号強度の最も高い通信装置の位置を前記端末装置の位置として推定してもよい(発明12)。   In the above inventions (1 to 11), the position estimating means includes at least two communication devices including a communication device having the highest received signal strength of a transmitted or received wireless signal among communication devices provided at the plurality of positions. A device is selected, a test is performed to determine whether there is a significant difference in the average value of the received signal strength within a predetermined period between the selected communication devices, and when it is verified that there is a significant difference, the received signal strength is determined. The highest position of the communication device may be estimated as the position of the terminal device (Invention 12).

かかる発明(発明12)によれば、複数の通信装置の各々に対応する受信信号強度を単に大小比較するのではなく、特定の通信装置の受信信号強度と他の通信装置の受信信号強度との間に有意差があるのか否か(つまり、受信信号強度の差が偶然的なものであるのか否か)に基づいて端末装置の位置を推定することによって、例えば電波のゆらぎ等の影響を低減させた上で端末装置の位置を正確に推定することができる。   According to this invention (Invention 12), the received signal strengths of the specific communication apparatus and the received signal strengths of the other communication apparatuses are not simply compared with each other for the plurality of communication apparatuses. By estimating the position of the terminal device based on whether there is a significant difference between them (that is, whether the difference in received signal strength is accidental), for example, reduce the influence of radio wave fluctuation and the like. Then, the position of the terminal device can be accurately estimated.

上記発明(1〜12)においては、前記位置推定手段は、前記複数の位置に設けられた通信装置のうち少なくとも3つの通信装置の各々が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて生成された、前記少なくとも3つの通信装置の各々と前記端末装置との距離を要素とする第1ベクトルと、前記所定領域内の所定位置に対応する第2ベクトルであって、前記少なくとも3つの通信装置の各々と前記所定位置との距離を要素とする第2ベクトルとの類似度に基づいて、前記端末装置の位置を推定してもよい(発明13)。   In the above inventions (1 to 12), the position estimating unit generates the position estimating unit based on a received signal strength of a radio signal transmitted or received by each of at least three of the communication devices provided at the plurality of positions. A first vector having a distance between each of the at least three communication devices and the terminal device as an element, and a second vector corresponding to a predetermined position in the predetermined region, wherein the at least three communication devices The position of the terminal device may be estimated based on a similarity between a second vector and a distance between the predetermined position and the predetermined position as an element (Invention 13).

ここで、通信装置及び端末装置のうち無線信号を受信する一方の装置の受信特性(例えばアンテナ利得等)は、例えば当該一方の装置の種類毎及び/又は個体毎に異なり得ることから、端末装置が所定領域内の或る位置に存在する場合に当該一方の装置が受信した無線信号の受信信号強度は、当該一方の装置の種類毎及び/又は個体毎に異なる場合がある。すなわち、通信装置及び端末装置の距離と、受信信号強度との関係は、通信装置及び端末装置のうち無線信号を受信する一方の装置の種類毎及び/又は個体毎に異なる場合がある。   Here, the reception characteristics (for example, antenna gain or the like) of one of the communication device and the terminal device that receives the radio signal may differ depending on, for example, the type and / or individual of the one device. May exist at a certain position in the predetermined area, the received signal strength of the radio signal received by the one device may differ depending on the type and / or individual of the one device. That is, the relationship between the distance between the communication device and the terminal device and the received signal strength may be different for each type and / or individual device of one of the communication device and the terminal device that receives a wireless signal.

かかる発明(発明13)によれば、少なくとも3つの通信装置の各々に対応する受信信号強度に関する情報に基づいて、少なくとも3つの通信装置の各々と端末装置との距離を要素とする第1ベクトルを生成しているので、例えば通信装置及び端末装置のうち無線信号を受信する一方の装置の受信特性が当該一方の装置の種類毎及び/又は個体毎に異なる場合であっても、第1ベクトルを、少なくとも3つの通信装置の各々に対応する受信信号強度と、少なくとも3つの通信装置の各々と端末装置との距離との関係に基づいて、少なくとも3つの通信装置毎に生成することができる。そして、第1ベクトルと、少なくとも3つの通信装置の各々と所定領域内の所定位置との距離を要素とする第2ベクトルとの類似度に基づいて端末装置の位置を推定しているので、例えば第1ベクトルと第2ベクトルとの類似度が高い場合には、第2ベクトルに対応する所定位置を端末装置の位置と推定することができる。このように、受信信号強度に関する情報に基づいてもとめた通信装置及び端末装置間の距離を単に比較するのではなく、第1ベクトルと第2ベクトルとの類似度から端末装置の位置を推定することにより、通信装置及び端末装置のうち無線信号を受信する一方の装置の受信特性の違いに拘らずに端末装置の位置を正確に推定することができる。   According to this invention (Invention 13), the first vector having the distance between each of the at least three communication devices and the terminal device as an element based on the information on the received signal strength corresponding to each of the at least three communication devices. Since the first vector is generated, even if, for example, the reception characteristic of one of the communication device and the terminal device that receives the wireless signal is different for each type and / or individual of the one device, the first vector is , For each of the at least three communication devices, based on the relationship between the received signal strength corresponding to each of the at least three communication devices and the distance between each of the at least three communication devices and the terminal device. Since the position of the terminal device is estimated based on the similarity between the first vector and the second vector having the distance between each of the at least three communication devices and the predetermined position in the predetermined region as an element, for example, When the similarity between the first vector and the second vector is high, the predetermined position corresponding to the second vector can be estimated as the position of the terminal device. Thus, instead of simply comparing the distance between the communication device and the terminal device based on the information on the received signal strength, the position of the terminal device is estimated from the similarity between the first vector and the second vector. Accordingly, the position of the terminal device can be accurately estimated irrespective of the difference in the reception characteristics of one of the communication device and the terminal device that receives the wireless signal.

第二に本発明は、コンピュータに、所定領域内で複数の対象者の身体状態に関する情報を取得するステップと、各対象者に設けられた端末装置と、前記所定領域内の複数の位置に設けられた通信装置との何れか一方から送信された無線信号を他方が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得するステップと、前記通信装置が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて前記端末装置の位置を推定するステップと、各対象者の身体状態に関する情報及び前記端末装置の位置の少なくとも一方に基づいて、前記所定領域内での各対象者の行動状況に関する情報を提示するステップと、の各ステップを実行させる、情報提供方法を提供する(発明14)。   Secondly, the present invention provides a computer comprising a step of acquiring information on the physical condition of a plurality of subjects in a predetermined area, a terminal device provided for each subject, and a plurality of terminals provided at a plurality of positions in the predetermined area. Obtaining information on the received signal strength when the other receives a wireless signal transmitted from any one of the communication device, based on the received signal strength of the wireless signal transmitted or received by the communication device Estimating the position of the terminal device, and presenting information on the behavioral state of each subject within the predetermined area based on at least one of the information on the physical condition of each subject and the location of the terminal device. And an information providing method for executing the respective steps (invention 14).

第三に本発明は、コンピュータに、所定領域内で複数の対象者の身体状態に関する情報を取得する機能と、各対象者に設けられた端末装置と、前記所定領域内の複数の位置に設けられた通信装置との何れか一方から送信された無線信号を他方が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得する機能と、前記通信装置が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて前記端末装置の位置を推定する機能と、各対象者の身体状態に関する情報及び前記端末装置の位置の少なくとも一方に基づいて、前記所定領域内での各対象者の行動状況に関する情報を提示する機能と、を実現させるためのプログラムを提供する(発明15)。   Third, the present invention provides a computer with a function of acquiring information on the physical condition of a plurality of subjects in a predetermined area, a terminal device provided for each subject, and a computer provided at a plurality of positions in the predetermined area. A function of acquiring information on the received signal strength when the other receives a wireless signal transmitted from any one of the communication devices, and based on the received signal strength of the wireless signal transmitted or received by the communication device. A function of estimating the position of the terminal device and a function of presenting information on the behavior of each subject in the predetermined area based on at least one of the information on the physical condition of each subject and the position of the terminal device. Are provided (Invention 15).

本発明の情報提供システム、情報提供方法、プログラムによれば、所定領域内での対象者毎の行動状況を容易に把握することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to the information provision system, the information provision method, and the program of this invention, the action situation for every target person in a predetermined area | region can be grasped | ascertained easily.

本発明の一実施形態に係る情報提供システムの基本構成を概略的に示す図である。It is a figure showing roughly the basic composition of the information service system concerning one embodiment of the present invention. 端末装置の構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a terminal device. 情報提供装置の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an information providing device. 情報提供システムで主要な役割を果たす機能を説明するための機能ブロック図である。It is a functional block diagram for explaining a function which plays a major role in the information providing system. 取得データの構成例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of acquired data. 作業者データの構成例を示す図である。It is a figure showing the example of composition of worker data. 学習用データの構成例を示す図である。It is a figure showing the example of composition of the data for learning. 位置推定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 a position estimation process. 通信装置及び端末装置間の距離と、受信信号強度との関係を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a relationship between a distance between a communication device and a terminal device and a received signal strength. 行動状況データの構成例を示す図である。It is a figure showing the example of composition of action situation data. 表示画面の構成例を示す図である。It is a figure showing the example of composition of a display screen. 表示画面の構成例を示す図である。It is a figure showing the example of composition of a display screen. 本発明の一実施形態に係る情報提供システムの主要な処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of the main processing of the information service system concerning one embodiment of the present invention. 変形例に係る情報提供システムにおける位置推定の対象となる複数のサブ領域の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a plurality of sub-regions to be subjected to position estimation in an information providing system according to a modification. 第2ベクトルデータの構成例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of second vector data. ベクトル空間モデルの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a vector space model. 行動状況データの他の構成例を示す図である。It is a figure showing other examples of composition of action situation data. (a)は、所定期間毎の作業者の作業量の一例を示す図であり、(b)は、所定期間毎の作業者の移動及び静止の割合の一例を示す図である。(A) is a figure which shows an example of the amount of work of the worker for every predetermined period, (b) is a figure which shows an example of the ratio of a worker's movement and stillness for every predetermined period. (a)は、所定期間毎の作業者の1つ以上の位置における滞在時間の割合の一例を示す図であり、(b)は、所定期間内の作業者の1つ以上の位置における滞在時間の割合の一例を示す図である。(A) is a figure which shows an example of the ratio of the stay time of the worker in one or more positions for every predetermined period, (b) is the stay time in one or more positions of the worker in a predetermined period It is a figure which shows an example of the ratio of. (a)は、所定期間毎の作業者の1つ以上の位置における作業量の割合の一例を示す図であり、(b)は、所定期間内の作業者の1つ以上の位置における作業量の割合の一例を示す図である。(A) is a figure which shows an example of the ratio of the work amount in one or more positions of the worker for every predetermined period, (b) is the work amount in one or more positions of the worker in a predetermined period It is a figure which shows an example of the ratio of. 1つ以上の位置での作業者の行動状況を表すヒートマップの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a heat map representing an activity state of a worker at one or more positions. 何れかの位置から他の位置への作業者の移動確率の一例を示す図である。It is a figure showing an example of an operator's movement probability from any position to other positions. 変形例に係る情報提供システムの主要な処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of the main processing of the information service system concerning a modification.

以下、本発明の一実施形態について添付図面を参照して詳細に説明する。ただし、この実施形態は例示であり、本発明はこれに限定されるものではない。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, this embodiment is an exemplification, and the present invention is not limited to this.

(1)情報提供システムの基本構成
図1は、本発明の一実施形態に係る情報提供システムの基本構成を概略的に示す図である。図1に示すように、この情報提供システムでは、例えば工場の屋内等の所定領域R内に設けられた複数の通信装置10と、領域R内に存在する1人以上の作業者(対象者)に装着された(設けられた)端末装置20との間で無線信号の送受信を行い、情報提供装置30が、通信網NWを介して各通信装置10から取得した情報に基づいて、領域R内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを提示するようになっている。各通信装置10と、情報提供装置30とは、例えばインターネットやLAN(Local Area Network)等の通信網NW(ネットワーク)に接続されている。
(1) Basic Configuration of Information Providing System FIG. 1 is a diagram schematically showing a basic configuration of an information providing system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, in this information providing system, for example, a plurality of communication devices 10 provided in a predetermined area R such as indoors of a factory and one or more workers (target persons) existing in the area R The information providing apparatus 30 transmits and receives a wireless signal to and from the terminal device 20 attached to (provided in) the area R based on information obtained from each communication apparatus 10 via the communication network NW. And a heat map indicating an action status related to the predetermined action at one or more places. Each communication device 10 and the information providing device 30 are connected to a communication network NW (network) such as the Internet or a LAN (Local Area Network).

各通信装置10は、領域R内で無線LAN(例えばWi−Fi(登録商標))を用いて端末装置20と無線通信を行うことが可能な位置に設けられている。また、各通信装置10には、端末装置20から送信された無線信号を受信したときの受信信号強度(RSSI)を検出するRSSI回路が設けられている。各通信装置10は、例えば、2つ以上の端末装置20間の無線通信を中継する装置であってもよいし、端末装置20と領域R内に存在する他の端末装置(図示省略)との間の無線通信を中継する装置であってもよいし、端末装置20と、通信網NWを介して接続された他の装置との間の通信を中継する装置であってもよい。また、各通信装置10は、パケットキャプチャであってもよい。   Each communication device 10 is provided at a position in the area R where wireless communication with the terminal device 20 can be performed using a wireless LAN (for example, Wi-Fi (registered trademark)). In addition, each communication device 10 is provided with an RSSI circuit that detects a received signal strength (RSSI) when a wireless signal transmitted from the terminal device 20 is received. Each communication device 10 may be, for example, a device that relays wireless communication between two or more terminal devices 20, or may be a device that communicates between the terminal device 20 and another terminal device (not shown) existing in the region R. It may be a device that relays wireless communication between the devices, or a device that relays communication between the terminal device 20 and another device connected via the communication network NW. Further, each communication device 10 may be a packet capture.

端末装置20は、領域R内に存在する場合に、無線LANを用いて各通信装置10と無線通信を行うことができるように構成されている。また、端末装置20は、各通信装置10との間で無線通信を行うために、自身の識別情報(例えばMACアドレス等)を含む無線信号(例えばプローブ要求等)を所定間隔(例えば数秒)で送信するように構成されている。さらに、端末装置20には、端末装置20を装着した作業者の身体状態(本実施形態では、3軸方向の加速度及び3軸方向の角速度)を連続的又は断続的(例えば、所定間隔(例えば50ミリ秒や5秒等)毎)に測定する測定装置25(図2に示す)が設けられている。ここで、端末装置20から送信される無線信号には、測定装置25によって測定された身体状態に関する情報が含まれてもよい。なお、端末装置20は、例えば作業者の身体に装着可能なウェアラブルデバイスであってもよいし、作業者が所持可能な携帯型デバイスであってもよい。また、端末装置20は、例えば、携帯端末、スマートフォン、PDA(Personal Digital Assistant)、パーソナルコンピュータ、双方向の通信機能を備えたテレビジョン受像機(いわゆる多機能型のスマートテレビも含む。)等のように、個々のユーザによって操作される端末装置であってもよい。   The terminal device 20 is configured to be able to perform wireless communication with each communication device 10 using a wireless LAN when present in the area R. Further, the terminal device 20 transmits a wireless signal (for example, a probe request or the like) including its own identification information (for example, a MAC address or the like) at predetermined intervals (for example, several seconds) in order to perform wireless communication with each communication device 10. It is configured to transmit. Further, the terminal device 20 continuously or intermittently (for example, at a predetermined interval (for example, a predetermined interval (for example, a three-axis direction) and an angular speed in the three-axis direction) of the worker wearing the terminal device 20). A measuring device 25 (shown in FIG. 2) for measuring every 50 milliseconds or 5 seconds) is provided. Here, the wireless signal transmitted from the terminal device 20 may include information on the body condition measured by the measuring device 25. The terminal device 20 may be, for example, a wearable device that can be worn on the body of the worker, or a portable device that the worker can carry. In addition, the terminal device 20 is, for example, a mobile terminal, a smartphone, a PDA (Personal Digital Assistant), a personal computer, a television receiver having a two-way communication function (including a so-called multifunctional smart TV), and the like. As described above, a terminal device operated by an individual user may be used.

なお、ここでは、Wi−Fi(登録商標)を用いて無線通信を行う場合を一例として説明しているが、通信方式は、この場合に限られない。例えば、Bluetooth(登録商標)、ZigBee(登録商標)、UWB、光無線通信(例えば赤外線)等の無線通信方式が用いられてもよいし、USB等の有線通信方式が用いられてもよい。   Here, the case where wireless communication is performed using Wi-Fi (registered trademark) is described as an example, but the communication method is not limited to this case. For example, a wireless communication system such as Bluetooth (registered trademark), ZigBee (registered trademark), UWB, optical wireless communication (for example, infrared) may be used, or a wired communication system such as USB may be used.

情報提供装置30は、作業者の身体状態に関する情報と、端末装置20から送信された無線信号を各通信装置10が受信したときの受信信号強度に関する情報と、を各通信装置10から取得するように構成されている。また、情報提供装置30は、各作業者の身体状態に関する情報に基づいて各作業者の行動分類(例えば、作業内容)を推定し、各通信装置10が受信した無線信号の受信信号強度に基づいて端末装置20の位置を推定し、各作業者の行動及び身体状態に関する情報と、端末装置20の位置とに基づいて、領域R内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを提示するように構成されている。情報提供装置30は、例えば、汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。   The information providing device 30 acquires from each communication device 10 information on the physical condition of the worker and information on the received signal strength when each communication device 10 receives the wireless signal transmitted from the terminal device 20. Is configured. In addition, the information providing device 30 estimates the behavior classification (for example, work content) of each worker based on the information on the physical state of each worker, and based on the received signal strength of the radio signal received by each communication device 10. To estimate the position of the terminal device 20, and based on the information on the behavior and the physical state of each worker and the position of the terminal device 20, indicate the behavior status regarding the predetermined behavior at one or more locations in the region R. It is configured to present a heat map. The information providing device 30 may be, for example, a general-purpose personal computer.

(2)端末装置の構成
図2を参照して端末装置20の構成について説明する。図2は、端末装置20の内部構成を示すブロック図である。図2に示すように、端末装置20は、CPU(Central Processing Unit)21と、ROM(Read Only Memory)22と、RAM(Random Access Memory)23と、記憶装置24と、測定装置25と、通信インタフェース部26とを備えており、各部間の制御信号又はデータ信号を伝送するためのバス20aが設けられている。
(2) Configuration of Terminal Device The configuration of the terminal device 20 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram showing the internal configuration of the terminal device 20. As shown in FIG. 2, the terminal device 20 includes a CPU (Central Processing Unit) 21, a ROM (Read Only Memory) 22, a RAM (Random Access Memory) 23, a storage device 24, a measurement device 25, An interface unit 26 is provided, and a bus 20a for transmitting control signals or data signals between the units is provided.

CPU21は、電源が端末装置20に投入されると、ROM22又は記憶装置24に記憶された各種のプログラムをRAM23にロードして実行する。また、CPU21は、測定装置25が作業者の身体状態を測定する毎に、測定された身体状態に関する情報を、通信インタフェース部26を介して各通信装置10に送信するように構成されている。   When power is applied to the terminal device 20, the CPU 21 loads various programs stored in the ROM 22 or the storage device 24 into the RAM 23 and executes them. The CPU 21 is configured to transmit information on the measured physical condition to each communication device 10 via the communication interface unit 26 each time the measuring device 25 measures the physical condition of the worker.

記憶装置24は、例えば、フラッシュメモリ、SSD(Solid State Drive)、磁気記憶装置(例えばHDD(Hard Disk Drive)、フロッピーディスク(登録商標)、磁気テープ等)、光ディスク等の不揮発性の記憶装置であってもよいし、RAM等の揮発性の記憶装置であってもよく、CPU21が実行するプログラムやCPU21が参照するデータを格納する。   The storage device 24 is, for example, a nonvolatile storage device such as a flash memory, a solid state drive (SSD), a magnetic storage device (for example, a hard disk drive (HDD), a floppy disk (registered trademark), a magnetic tape, or the like), and an optical disk. It may be a volatile storage device such as a RAM, and stores a program executed by the CPU 21 and data referred to by the CPU 21.

測定装置25は、端末装置20が設けられた作業者の身体状態(3軸方向の加速度及び3軸方向の角速度)を連続的又は断続的に測定する装置(例えば、3軸加速度センサ、角速度センサ等)を含む。なお、本実施形態では、3軸方向の加速度及び3軸方向の角速度を身体状態に関する情報として取得する場合を一例として説明しているが、身体状態に関する情報は、例えば、心拍数(脈拍)、血圧、体温(例えば、皮膚温)、発汗量、運動強度(例えば、心拍数÷最大心拍数)、消費カロリー等であってもよい。この場合、測定装置25は、例えば、心拍計、血圧計、体温計、発汗計等を含んでもよい。   The measuring device 25 is a device (for example, a three-axis acceleration sensor, an angular speed sensor, etc.) that continuously or intermittently measures the physical condition (three-axis acceleration and three-axis angular velocity) of the worker provided with the terminal device 20. Etc.). In the present embodiment, a case is described as an example in which the acceleration in the three-axis direction and the angular velocity in the three-axis direction are acquired as information on the physical condition. However, the information on the physical condition includes, for example, a heart rate (pulse), It may be blood pressure, body temperature (for example, skin temperature), sweating amount, exercise intensity (for example, heart rate / maximum heart rate), calorie consumption, and the like. In this case, the measuring device 25 may include, for example, a heart rate monitor, a blood pressure monitor, a thermometer, a perspiration meter, and the like.

通信インタフェース部26は、各通信装置10と通信を行うためのインタフェース回路を含む。なお、端末装置20には、例えば、CPU21から与えられた表示用データを表示するための表示装置(図示省略)が設けられてもよい。   The communication interface unit 26 includes an interface circuit for performing communication with each communication device 10. The terminal device 20 may be provided with, for example, a display device (not shown) for displaying the display data provided from the CPU 21.

なお、端末装置20から送信される無線信号には、端末装置20の識別情報(例えば、MAC(Media Access Control)アドレス等)が含まれていてもよい。   The wireless signal transmitted from the terminal device 20 may include identification information of the terminal device 20 (for example, a MAC (Media Access Control) address or the like).

(3)情報提供装置の構成
図3を参照して情報提供装置30の構成について説明する。図3は、情報提供装置30の内部構成を示すブロック図である。図3に示すように、情報提供装置30は、CPU31と、ROM32と、RAM33と、記憶装置34と、表示処理部35と、表示部36と、入力部37と、通信インタフェース部38と、を備えており、各部間の制御信号又はデータ信号を伝送するためのバス30aが設けられている。
(3) Configuration of Information Providing Apparatus The configuration of the information providing apparatus 30 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a block diagram showing the internal configuration of the information providing device 30. As shown in FIG. 3, the information providing device 30 includes a CPU 31, a ROM 32, a RAM 33, a storage device 34, a display processing unit 35, a display unit 36, an input unit 37, and a communication interface unit 38. A bus 30a is provided for transmitting control signals or data signals between the units.

CPU31は、電源が情報提供装置30に投入されると、ROM32又は記憶装置34に記憶された各種のプログラムをRAM33にロードして実行する。本実施形態では、CPU31は、ROM32又は記憶装置34に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、後述する第1取得手段41、第2取得手段42、第3取得手段43、行動推定手段44、位置推定手段45及び提示手段46(図4に示す)の機能を実現する。   When power is supplied to the information providing device 30, the CPU 31 loads various programs stored in the ROM 32 or the storage device 34 into the RAM 33 and executes them. In the present embodiment, the CPU 31 reads out and executes a program stored in the ROM 32 or the storage device 34 to thereby execute a first acquisition unit 41, a second acquisition unit 42, a third acquisition unit 43, and a behavior estimation unit 44, which will be described later. The functions of the position estimating means 45 and the presenting means 46 (shown in FIG. 4) are realized.

記憶装置34は、例えば、フラッシュメモリ、SSD、磁気記憶装置(例えばHDD、フロッピーディスク(登録商標)、磁気テープ等)、光ディスク等の不揮発性の記憶装置であってもよいし、RAM等の揮発性の記憶装置であってもよく、CPU31が実行するプログラムやCPU31が参照するデータを格納する。また、記憶装置34には、後述する取得データ(図5に示す)、作業者データ(図6に示す)、学習用データ(図7に示す)及び行動状況データ(図10に示す)が記憶されている。   The storage device 34 may be a nonvolatile storage device such as a flash memory, an SSD, a magnetic storage device (for example, an HDD, a floppy disk (registered trademark), a magnetic tape, or the like), an optical disk, or a volatile storage such as a RAM. The storage device may be a storage device that stores a program executed by the CPU 31 and data referred to by the CPU 31. Further, the storage device 34 stores acquired data (shown in FIG. 5), worker data (shown in FIG. 6), learning data (shown in FIG. 7), and action situation data (shown in FIG. 10), which will be described later. Have been.

表示処理部35は、CPU31から与えられる表示用データを表示部36に表示する。表示部36は、例えば、マトリクス状に画素単位で配置された薄膜トランジスタを含むLCD(Liquid Crystal Display)モニタであり、表示用データに基づいて薄膜トランジスタを駆動することで、表示されるデータを表示画面に表示する。   The display processing unit 35 displays the display data provided from the CPU 31 on the display unit 36. The display unit 36 is, for example, an LCD (Liquid Crystal Display) monitor including thin film transistors arranged in pixels in a matrix, and drives the thin film transistors based on display data to display data to be displayed on a display screen. indicate.

情報提供装置30が釦入力方式の装置である場合には、入力部37は、ユーザの操作入力を受け入れるための方向指示釦及び決定釦等の複数の指示入力釦を含む釦群と、テンキーや文字キー等の複数の指示入力釦を含む釦群とを備え、各釦の押下(操作)入力を認識してCPU31へ出力するためのインタフェース回路を含む。   When the information providing apparatus 30 is a button input type apparatus, the input unit 37 includes a button group including a plurality of instruction input buttons such as a direction instruction button and an enter button for accepting a user's operation input, and a numeric keypad or the like. A button group including a plurality of instruction input buttons such as character keys, and an interface circuit for recognizing a press (operation) input of each button and outputting the input to the CPU 31.

情報提供装置30がタッチパネル入力方式の装置である場合には、入力部37は、主として表示画面に指先又はペンで触れることによるタッチパネル方式の入力を受け付ける。タッチパネル入力方式は、静電容量方式等の公知の方式でよい。   When the information providing device 30 is a touch panel input type device, the input unit 37 mainly receives a touch panel type input by touching the display screen with a fingertip or a pen. The touch panel input method may be a known method such as a capacitance method.

また、情報提供装置30が音声入力可能な端末装置である場合には、入力部37は、音声入力用のマイクを含むように構成されてもよいし、外付けのマイクを介して入力された音声データをCPU31へ出力するためのインタフェース回路を備えてもよい。さらに、情報提供装置30が動画像及び/又は静止画像を入力可能な端末装置である場合には、入力部37は、画像入力用のデジタルカメラやデジタルビデオカメラを含むように構成されてもよいし、外付けのデジタルカメラやデジタルビデオカメラで撮像された画像データを受け付けてCPU31へ出力するためのインタフェース回路を備えてもよい。   When the information providing device 30 is a terminal device capable of voice input, the input unit 37 may be configured to include a microphone for voice input, or may be input via an external microphone. An interface circuit for outputting audio data to the CPU 31 may be provided. Further, when the information providing device 30 is a terminal device capable of inputting a moving image and / or a still image, the input unit 37 may be configured to include a digital camera or a digital video camera for inputting an image. An interface circuit for receiving image data captured by an external digital camera or digital video camera and outputting the image data to the CPU 31 may be provided.

通信インタフェース部38は、通信網NWを介して通信を行うためのインタフェース回路を含む。   The communication interface unit 38 includes an interface circuit for performing communication via the communication network NW.

(4)情報提供システムにおける各機能の概要
本実施形態の情報提供システムで実現される機能について、図4を参照して説明する。図4は、本実施形態の情報提供システムで主要な役割を果たす機能を説明するための機能ブロック図である。図4の機能ブロック図では、第1取得手段41、第2取得手段42、位置推定手段45及び提示手段46が本発明の主要な構成に対応している。他の手段(第3取得手段43及び行動推定手段44)は必ずしも必須の構成ではないが、本発明をさらに好ましくするための構成要素である。
(4) Overview of Functions in Information Providing System Functions implemented in the information providing system of the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a functional block diagram for explaining functions that play a major role in the information providing system of the present embodiment. In the functional block diagram of FIG. 4, the first acquisition unit 41, the second acquisition unit 42, the position estimation unit 45, and the presentation unit 46 correspond to the main configuration of the present invention. The other units (the third obtaining unit 43 and the behavior estimating unit 44) are not necessarily indispensable components, but are components for making the present invention more preferable.

第1取得手段41は、所定領域R内で複数の作業者(対象者)の身体状態に関する情報を取得する機能を備える。ここで、作業者の身体状態に関する情報とは、例えば、作業者の加速度(所定箇所の加速度であってもよい)、角速度(所定箇所の角速度であってもよい)、心拍数(脈拍)、血圧、体温、発汗量、歩数、歩行速度、姿勢、運動強度(例えば、心拍数÷最大心拍数)又は消費カロリー等の値であってもよいし、作業者の加速度、角速度、心拍数(脈拍)、血圧、体温、発汗量、歩数、歩行速度、姿勢、運動強度、消費カロリー等の何れかの値を所定の計算式に代入することによって得られた値であってもよいし、作業者の加速度、角速度、心拍数(脈拍)、血圧、体温、発汗量、歩数、歩行速度、姿勢、運動強度、消費カロリー等の何れかの度合いを表す情報であってもよい。   The first acquisition unit 41 has a function of acquiring information on the physical condition of a plurality of workers (target persons) within the predetermined region R. Here, the information on the physical condition of the worker includes, for example, the acceleration of the worker (or the acceleration at a predetermined location), the angular velocity (or the angular velocity at a predetermined location), the heart rate (pulse), It may be a value such as blood pressure, body temperature, amount of sweat, number of steps, walking speed, posture, exercise intensity (for example, heart rate / maximum heart rate), calorie consumption, or the like, or the acceleration, angular velocity, heart rate (pulse) of the worker. ), A value obtained by substituting any value such as blood pressure, body temperature, amount of sweat, number of steps, walking speed, posture, exercise intensity, calorie consumption, etc. into a predetermined calculation formula, It may be information indicating any degree such as acceleration, angular velocity, heart rate (pulse), blood pressure, body temperature, sweat rate, number of steps, walking speed, posture, exercise intensity, and calorie consumption.

第1取得手段41の機能は、例えば以下のように実現される。先ず、端末装置20のCPU21は、測定装置25が作業者の身体状態(ここでは、3軸加速度及び3軸角速度)を測定する毎に、測定された身体状態に関する情報をRAM23又は記憶装置24に記憶する。そして、端末装置20のCPU21は、無線信号を、RAM23又は記憶装置24に記憶された身体状態に関する情報を含めた状態で、通信インタフェース部26を介して各通信装置10に送信する。ここで、身体状態に関する情報は、端末装置20の識別情報(端末装置ID)が対応付けられた状態で送信されてもよい。次に、各通信装置10は、無線信号を端末装置20から受信すると、受信した無線信号のデータ(端末装置20の識別情報と、身体状態に関する情報と、が含まれている)を、通信網NWを介して情報提供装置30に送信する。   The function of the first acquisition unit 41 is realized, for example, as follows. First, every time the measuring device 25 measures the worker's body condition (here, three-axis acceleration and three-axis angular velocity), the CPU 21 of the terminal device 20 stores information on the measured body condition in the RAM 23 or the storage device 24. Remember. Then, the CPU 21 of the terminal device 20 transmits the wireless signal to each communication device 10 via the communication interface unit 26 in a state including the information on the physical condition stored in the RAM 23 or the storage device 24. Here, the information regarding the physical condition may be transmitted in a state where the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 is associated with the information. Next, when each of the communication devices 10 receives the wireless signal from the terminal device 20, the communication device 10 transmits the received wireless signal data (including identification information of the terminal device 20 and information on the physical condition) to the communication network. The information is transmitted to the information providing device 30 via the NW.

一方、情報提供装置30のCPU31は、無線信号のデータを、通信インタフェース部38を介して受信(取得)すると、受信した無線信号のデータに含まれている身体状態に関する情報を例えばRAM33又は記憶装置34に記憶する。このようにして、領域R内に存在する作業者の身体状態に関する情報を取得することができる。   On the other hand, when the CPU 31 of the information providing apparatus 30 receives (acquires) the data of the wireless signal via the communication interface unit 38, the CPU 31 stores the information on the physical condition contained in the received data of the wireless signal, for example, in the RAM 33 or the storage device. 34. In this way, it is possible to acquire information on the physical condition of the worker present in the region R.

第2取得手段42は、各作業者(対象者)に設けられた端末装置20と、所定領域R内の複数の位置に設けられた通信装置10との何れか一方から送信された無線信号を他方が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得する機能を備える。ここで、受信信号強度に関する情報とは、例えば、受信信号強度の値であってもよいし、受信信号強度の値を所定の計算式に代入することによって得られた値であってもよいし、受信信号強度の度合いを表す情報であってもよい。   The second acquisition unit 42 receives a wireless signal transmitted from one of the terminal device 20 provided for each worker (target person) and the communication device 10 provided at a plurality of positions in the predetermined region R. It has a function of acquiring information on the received signal strength when the other party receives the signal. Here, the information on the received signal strength may be, for example, a value of the received signal strength, or a value obtained by substituting the value of the received signal strength into a predetermined calculation formula. , Information representing the degree of the received signal strength.

第2取得手段42の機能は、例えば以下のように実現される。なお、ここでは、第2取得手段42が、端末装置20から送信された無線信号を各通信装置10が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得する場合を一例として説明する。先ず、各通信装置10は、端末装置20から送信された無線信号を受信する毎に、受信した無線信号のデータ(端末装置20の識別情報(端末装置ID)と、身体状態に関する情報と、が含まれている)を、通信網NWを介して情報提供装置30に送信する。ここで、各通信装置10は、無線信号を受信する毎にRSSI回路によって検出された当該無線信号の受信信号強度の値を、当該無線信号のデータに対応付けた状態で情報提供装置30に送信する。   The function of the second acquisition unit 42 is realized, for example, as follows. Here, a case will be described as an example in which the second obtaining unit 42 obtains information on the received signal strength when each communication device 10 receives the wireless signal transmitted from the terminal device 20. First, each time the communication device 10 receives the wireless signal transmitted from the terminal device 20, the data of the received wireless signal (the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 and the information on the physical condition) are transmitted. Is included) to the information providing apparatus 30 via the communication network NW. Here, each communication device 10 transmits the value of the received signal strength of the radio signal detected by the RSSI circuit each time the radio signal is received to the information providing device 30 in a state where the value is associated with the data of the radio signal. I do.

一方、情報提供装置30のCPU31は、無線信号のデータと、当該無線信号の受信信号強度の値と、を通信インタフェース部38を介して受信(取得)する毎に、受信した無線信号のデータ(ここでは、端末装置ID及び身体状態に関する情報等)と、無線信号の受信信号強度の値と、を対応付けた状態で例えば図5に示す取得データに記憶する。取得データは、端末装置20の識別情報(端末装置ID)毎に、1つの無線信号に対して各通信装置10(図の例では、通信装置A〜D)のRSSI回路が検出した受信信号強度の値と、当該無線信号に含まれる身体状態に関する情報(ここでは、3軸加速度及び3軸角速度)と、が対応付けられた状態で記述されているデータである。このようにして、端末装置20から送信された無線信号を各通信装置10が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得することができる。   On the other hand, each time the CPU 31 of the information providing device 30 receives (acquires) the data of the wireless signal and the value of the received signal strength of the wireless signal via the communication interface unit 38, the data of the received wireless signal ( Here, for example, the acquired data shown in FIG. 5 is stored in a state where the information on the terminal device ID and the physical condition) and the value of the received signal strength of the wireless signal are associated with each other. The acquired data is the received signal strength detected by the RSSI circuit of each communication device 10 (in the example of the figure, the communication devices A to D) for one wireless signal for each identification information (terminal device ID) of the terminal device 20. Is described in a state where the value of the wireless signal and information on the body state (here, three-axis acceleration and three-axis angular velocity) included in the wireless signal are associated with each other. In this way, it is possible to acquire information on the received signal strength when each communication device 10 receives the wireless signal transmitted from the terminal device 20.

第3取得手段43は、各作業者(対象者)の属性に関する情報を取得する機能を備える。   The third acquisition unit 43 has a function of acquiring information on attributes of each worker (target person).

第3取得手段43の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、各作業者の属性に関する情報を、外部の装置から通信インタフェース部38を介して受信(取得)すると、受信した情報を例えば図6に示す作業者データに記憶する。作業者データは、端末装置20の識別情報(端末装置ID)毎に、当該端末装置20が設けられた作業者の属性(図の例では、勤続年数、年齢、身長、体重、性別等)が対応付けられた状態で記述されているデータである。このようにして、各作業者の属性に関する情報を取得することができる。なお、作業者データに記憶される情報は、例えば、入力部37を用いて入力されてもよい。   The function of the third acquisition unit 43 is realized, for example, as follows. For example, when the CPU 31 of the information providing apparatus 30 receives (acquires) information on attributes of each worker from an external device via the communication interface unit 38, the CPU 31 stores the received information in, for example, worker data shown in FIG. I do. The worker data includes, for each piece of identification information (terminal device ID) of the terminal device 20, the attribute of the worker provided with the terminal device 20 (in the example of the figure, years of service, age, height, weight, sex, etc.). This is data described in a state of being associated. In this way, information on the attributes of each worker can be obtained. The information stored in the worker data may be input using the input unit 37, for example.

なお、端末装置20の記憶装置24には、当該端末装置20の識別情報(端末装置ID)と、当該端末装置20が設けられた作業者の属性に関する情報と、が対応付けられた状態で予め記憶されていてもよく、端末装置20から送信される無線信号には、当該作業者の属性に関する情報が含まれていてもよい。この場合、情報提供装置30のCPU31は、無線信号のデータを各通信装置10から受信すると、当該無線信号のデータに含まれている作業者の属性に関する情報を作業者データに記憶してもよい。   In the storage device 24 of the terminal device 20, the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 and the information on the attribute of the worker provided with the terminal device 20 are associated with each other in advance. The information may be stored, and the wireless signal transmitted from the terminal device 20 may include information on the attribute of the worker. In this case, when the data of the wireless signal is received from each communication device 10, the CPU 31 of the information providing device 30 may store the information on the attribute of the worker included in the data of the wireless signal in the worker data. .

行動推定手段44は、各作業者(対象者)の身体状態に関する情報に基づいて各作業者の行動分類を推定する機能を備える。   The behavior estimating means 44 has a function of estimating the behavior classification of each worker (target person) based on information on the physical state of the worker.

また、行動推定手段44は、複数の行動分類の各々に対応する身体状態に関する情報を学習用データとして用いた機械学習によって各作業者(対象者)の行動を推定してもよい。これにより、主観的な判断を必要とすることなく、各作業者の身体状態に関する情報に基づいて各作業者の行動分類を推定することができる。   The behavior estimating unit 44 may estimate the behavior of each worker (target person) by machine learning using information on the physical state corresponding to each of the plurality of behavior classifications as learning data. Thereby, the behavior classification of each worker can be estimated based on the information on the physical state of each worker without the need for subjective judgment.

行動推定手段44の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、作業者が行った行動の分類(行動分類)と、当該行動を行ったときの当該作業者の身体状態との対応関係を示すデータを学習用データとした機械学習を行う。学習用データの一例を図7に示す。図7に示す学習用データは、行動分類(図の例では、「歩行」、「台車で搬送」、「荷物搬出」、「荷物積載」等)毎に、対応する行動を行った時の作業者の身体状態(図の例では、3軸加速度及び3軸角速度)が対応付けられた状態で記述されているデータである。これにより、機械学習の結果として、作業者の身体状態と、作業者の行動分類との関係を示す確率モデルを生成することが可能になる。この場合、CPU31は、例えば、第1取得手段41の機能に基づいて取得した身体状態に関する情報を確率モデルに入力することによって、当該身体状態に関する情報に対応する作業者の行動分類(ここでは、「歩行」、「台車で搬送」、「荷物搬出」、「荷物積載」の何れか)を推定することができる。なお、機械学習には、例えば、ニューラルネットワーク(ディープラーニング)やサポートベクターマシン等の任意のアルゴリズムが用いられてもよい。   The function of the behavior estimating means 44 is realized, for example, as follows. For example, the CPU 31 of the information providing device 30 sets, as learning data, data indicating a correspondence between a classification of a behavior performed by a worker (behavior classification) and a physical state of the worker when the behavior is performed. Perform machine learning. FIG. 7 shows an example of the learning data. The learning data shown in FIG. 7 indicates the work performed when the corresponding action is performed for each action classification (in the example of the figure, “walking”, “transportation by trolley”, “loading of luggage”, “loading of luggage”). This is data described in a state where the physical state of the person (in the example of the figure, three-axis acceleration and three-axis angular velocity) are associated with each other. Thus, as a result of the machine learning, it is possible to generate a probability model indicating the relationship between the physical state of the worker and the behavior classification of the worker. In this case, the CPU 31 inputs, for example, the information on the physical condition acquired based on the function of the first acquiring unit 41 into the probability model, so that the behavior classification of the worker corresponding to the information on the physical condition (here, Any one of “walking”, “transportation by trolley”, “loading of luggage”, and “loading of luggage” can be estimated. In the machine learning, for example, an arbitrary algorithm such as a neural network (deep learning) or a support vector machine may be used.

位置推定手段45は、通信装置10が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて端末装置20の位置を推定する機能を備える。   The position estimating unit 45 has a function of estimating the position of the terminal device 20 based on the received signal strength of the wireless signal transmitted or received by the communication device 10.

また、位置推定手段45は、複数の位置に設けられた通信装置10のうち、送信又は受信した無線信号の受信信号強度の最も高い通信装置10を含む少なくとも2つの通信装置10を選択し、選択した通信装置10の間に受信信号強度の所定期間内の平均値の有意差があるか否かを検定し、有意差があると検定された場合に、受信信号強度の最も高い通信装置10の位置を端末装置20の位置として推定してもよい。これにより、複数の通信装置10の各々に対応する受信信号強度を単に大小比較するのではなく、特定の通信装置10の受信信号強度と他の通信装置10の受信信号強度との間に有意差があるのか否か(つまり、受信信号強度の差が偶然的なものであるのか否か)に基づいて端末装置20の位置を推定することによって、例えば電波のゆらぎ等の影響を低減させた上で端末装置20の位置を正確に推定することができる。   In addition, the position estimating unit 45 selects at least two communication devices 10 including the communication device 10 having the highest received signal strength of the transmitted or received wireless signal among the communication devices 10 provided at the plurality of positions, and selects It is tested whether or not there is a significant difference between the average values of the received signal strengths within a predetermined period between the communication devices 10 that have been subjected to the communication, and when it is determined that there is a significant difference, the communication device 10 having the highest received signal strength is determined. The position may be estimated as the position of the terminal device 20. Accordingly, the received signal strength corresponding to each of the plurality of communication apparatuses 10 is not simply compared in magnitude, but a significant difference between the received signal strength of a specific communication apparatus 10 and the received signal strength of another communication apparatus 10 is obtained. By estimating the position of the terminal device 20 on the basis of whether or not there is an error (that is, whether or not the difference between the received signal strengths is accidental), it is possible to reduce the influence of, for example, radio wave fluctuation. Can accurately estimate the position of the terminal device 20.

位置推定手段45の機能は、例えば図8に示すフローチャートを参照して以下のように実現される。ところで、1つの通信装置10と端末装置20との距離は、例えば、以下の式(1)及び(2)を用いることによって算出することができる。
=P+G+G−L …(1)

Figure 2020024688

式(1)中、Pは受信信号強度(dBm)を示し、Pは電波発信装置(ここでは、端末装置20)の送信電力(dBm)を示し、Gは通信装置10の受信アンテナの利得(dBi)を示し、Gは端末装置20の送信アンテナの利得(dBi)を示し、Lは自由空間損失(dBm)を示している。このLは式(2)でもとめられ、式(2)中、dは通信装置10と端末装置20との距離(m)を示し、fは電波の周波数(Hz)を示し、cは光速(=2.99792458×10)(m/s)を示している。式(1)及び式(2)によってもとめられる距離と受信信号強度の値との関係は、例えば図9に示す対数関数で表される。図9に示すように、通信装置10と端末装置20との距離が短いほど、受信信号強度の値が大きいことがわかる。 The function of the position estimating means 45 is realized as follows with reference to, for example, a flowchart shown in FIG. By the way, the distance between one communication device 10 and the terminal device 20 can be calculated by using, for example, the following equations (1) and (2).
P r = P t + G r + G t -L ... (1)
Figure 2020024688

Wherein (1), P r represents the received signal strength (dBm), (in this case, the terminal device 20) P t is the radio signal transmitting device indicates the transmission power of (dBm), the reception antenna of the G r is the communication device 10 shows the gain (dBi), G t represents the gain of the transmission antenna of the terminal device 20 (dBi), L represents the free space loss (dBm). This L is calculated by equation (2), where d indicates the distance (m) between the communication apparatus 10 and the terminal apparatus 20, f indicates the frequency of radio waves (Hz), and c indicates the speed of light ( = 2.9792458 × 10 8 ) (m / s). The relationship between the distance obtained by Expressions (1) and (2) and the value of the received signal strength is represented by, for example, a logarithmic function shown in FIG. As shown in FIG. 9, it can be seen that the shorter the distance between the communication device 10 and the terminal device 20, the greater the value of the received signal strength.

そこで、図8のフローチャートを参照すると、情報提供装置30のCPU31は、複数の通信装置10のうち、1つの無線信号に対応する受信信号強度(RSSI)の最も高い通信装置10を含む少なくとも2つの通信装置10を選択する(ステップS100)。例えば、CPU31は、取得データにアクセスして、各通信装置10(図5の例では、通信装置A〜D)のうち、1つの無線信号に対応する受信信号強度の値が高い順に2つの通信装置10(例えば、通信装置A及び通信装置B)を選択する。   Therefore, referring to the flowchart of FIG. 8, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 includes at least two communication apparatuses 10 including the communication apparatus 10 having the highest received signal strength (RSSI) corresponding to one wireless signal among the plurality of communication apparatuses 10. The communication device 10 is selected (Step S100). For example, the CPU 31 accesses the acquired data and, in each of the communication devices 10 (the communication devices A to D in the example of FIG. 5), two communication devices in the descending order of the value of the received signal strength corresponding to one wireless signal. Device 10 (for example, communication device A and communication device B) is selected.

次に、情報提供装置30のCPU31は、選択した2つの通信装置10に対応する受信信号強度の値が正規分布に従うか否か(正規性を有しているか否か)を、正規性検定(例えば、Kolmogorv-Smirnov検定やShapiro-Wilk検定等)を行うことにより判別する(ステップS102)。   Next, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 determines whether or not the values of the received signal strengths corresponding to the two selected communication apparatuses 10 follow a normal distribution (whether or not they have normality) (normality test). For example, the determination is made by performing a Kolmogorv-Smirnov test or a Shapiro-Wilk test (step S102).

情報提供装置30のCPU31は、正規性を有していると判別した場合に(ステップS102:YES)、パラメトリック検定を行う。具体的には、CPU31は、選択した2つの通信装置10に対応する受信信号強度の値が等分散性を有しているか否かを、例えばF検定を行うことにより判別する(ステップS104)。さらに、CPU31は、等分散性を有していると判別した場合に(ステップS104:YES)、選択した2つの通信装置10の間に受信信号強度の平均値の有意差があるか否かを、例えばt検定を行うことにより判別する(ステップS106)。また、CPU31は、等分散性を有していないと判別した場合に(ステップS104:NO)、選択した2つの通信装置10の間に受信信号強度の所定期間内の平均値の有意差があるか否かを、例えばWelchのt検定を行うことにより判別する(ステップS108)。   When the CPU 31 of the information providing apparatus 30 determines that the information has the normality (step S102: YES), the CPU 31 performs a parametric test. Specifically, the CPU 31 determines whether or not the values of the received signal strengths corresponding to the two selected communication devices 10 have equal variances, for example, by performing an F test (step S104). Further, if the CPU 31 determines that the two communication devices 10 have equal dispersion (step S104: YES), the CPU 31 determines whether there is a significant difference between the average values of the received signal strengths between the two selected communication devices 10. For example, it is determined by performing a t test (step S106). Further, when the CPU 31 determines that the two communication devices 10 do not have equal dispersion (step S104: NO), there is a significant difference between the average values of the received signal strengths within the predetermined period between the two selected communication devices 10. It is determined by performing, for example, Welch's t-test (step S108).

なお、情報提供装置30のCPU31は、正規性を有していないと判別した場合に(ステップS102:NO)、選択した2つの通信装置10の間に受信信号強度の所定期間内の平均値の有意差があるか否かを、例えばMann-WhitneyのU検定やWilcoxonの順位和検定等のノンパラメトリック検定を行うことにより判別する(ステップS110)。   When the CPU 31 of the information providing apparatus 30 determines that the information does not have the correctness (step S102: NO), the CPU 31 of the selected two communication apparatuses 10 calculates the average value of the received signal strength within a predetermined period. Whether or not there is a significant difference is determined by performing a non-parametric test such as a Mann-Whitney U test or a Wilcoxon rank sum test (step S110).

次に、情報提供装置30のCPU31は、ステップS106、ステップS108又はステップS110の処理において、選択した2つの通信装置10の間に受信信号強度の所定期間内の平均値の有意差があると判別した場合に(ステップS112:YES)、選択した2つの通信装置10のうち対応する受信信号強度の最も高い通信装置10の位置(例えば、領域R内で水平に延びる平面に対して鉛直方向に当該通信装置10を投影したときの当該平面における投影像の位置)を端末装置20の位置と推定してもよい(ステップS114)。また、情報提供装置30のCPU31は、受信信号強度の所定期間内の平均値の有意差がないと判別した場合には(ステップS112:NO)、端末装置20の現在位置の変更なし(つまり、端末装置20の位置は、端末装置20の事前の位置と同じ位置である)と判別して処理を終了してもよい。   Next, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 determines that there is a significant difference between the average values of the received signal strengths in the predetermined period between the two selected communication apparatuses 10 in the processing of step S106, step S108, or step S110. (Step S112: YES), the position of the communication device 10 having the highest received signal strength of the two selected communication devices 10 (for example, the position of the communication device 10 in the vertical direction with respect to the plane extending horizontally in the region R). The position of the terminal device 20 may be estimated as the position of the terminal device 20 (the position of the projected image on the plane when the communication device 10 is projected) (step S114). When the CPU 31 of the information providing apparatus 30 determines that there is no significant difference between the average values of the received signal strengths within the predetermined period (step S112: NO), the current position of the terminal device 20 is not changed (that is, the current position is not changed). The position of the terminal device 20 is the same as the previous position of the terminal device 20), and the process may be terminated.

なお、情報提供装置30のCPU31は、端末装置20の位置を推定すると、図10に示す行動状況データにアクセスして、当該端末装置20の識別情報(端末装置ID)と、行動推定手段44の機能に基づいて推定された、当該端末装置20が設けられた作業者の行動分類と、当該行動分類に関する行動状況と、を推定した位置に対応付けた状態で記憶する。行動状況データは、領域R内の1つ以上の位置毎に、当該位置に存在していた端末装置20の識別情報(端末装置ID)と、当該位置において当該端末装置20が設けられた作業者が行っていた行動の行動分類と、当該行動の行動状況(図の例では、「行動日時」、「速度」、「滞在時間」、「作業量」、「歩数」)と、が対応付けられた状態で記述されているデータである。   When estimating the position of the terminal device 20, the CPU 31 of the information providing device 30 accesses the activity status data shown in FIG. 10 and identifies the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 and the activity estimation unit 44. The behavior classification of the worker provided with the terminal device 20, which is estimated based on the function, and the behavior status related to the behavior classification are stored in a state associated with the estimated position. The behavior status data includes, for each of one or more positions in the region R, the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 existing at the position, and the worker provided with the terminal device 20 at the position. The action classification of the action performed by the user and the action status of the action (in the example in the figure, “action date and time”, “speed”, “stay time”, “work amount”, and “number of steps”) are associated with each other. This is the data described in a state where

ここで、行動状況は、第1取得手段41の機能に基づいて取得した身体状態に関する情報、及び、位置推定手段45の機能に基づいて推定した端末装置20の位置の少なくとも一方に基づいてもとめられてもよい。例えば、「行動日時」は、端末装置20の測定装置25が身体状態を測定したときの日時情報であってもよく、この場合、日時情報は、端末装置20のCPU21に内蔵されたタイマ(図示省略)等によって取得され、端末装置20から送信される無線信号に含まれてもよい。また、「速度」は、例えば、3軸加速度の値を積分することによってもとめられてもよい。さらに、「滞在時間」は、対応する位置に端末装置20が継続して存在している期間であってもよい。さらにまた、「歩数」は、例えば、3軸加速度センサや3軸角速度センサ等を用いた周知の歩数検出技術を利用してもとめられてもよい。また、「作業量」は、時間信号の平均的な大きさを表すRMS(Root Mean Square)を用いて表すことができ、3軸加速度に用いることによって平均的な作業量を得ることができる。ここで、tを時間とし、連続関数x(t)が非周期信号であると仮定すると、作業量xrmsは、以下の式(3)を用いることによって算出することができる。

Figure 2020024688
Here, the behavioral status is determined based on at least one of the information on the physical condition acquired based on the function of the first acquiring unit 41 and the position of the terminal device 20 estimated based on the function of the position estimating unit 45. You may. For example, the “action date and time” may be date and time information when the measuring device 25 of the terminal device 20 measures the physical condition. In this case, the date and time information is a timer (not shown) built in the CPU 21 of the terminal device 20. (Omitted) or the like, and may be included in a wireless signal transmitted from the terminal device 20. Further, the “speed” may be obtained by, for example, integrating the values of the three-axis acceleration. Further, the “stay time” may be a period during which the terminal device 20 is continuously present at the corresponding position. Furthermore, the “step count” may be determined by using a well-known step count detection technique using, for example, a three-axis acceleration sensor or a three-axis angular velocity sensor. The “work amount” can be represented by using an RMS (Root Mean Square) representing an average magnitude of a time signal, and an average work amount can be obtained by using the three-axis acceleration. Here, assuming that t is time and the continuous function x (t) is an aperiodic signal, the work amount x rms can be calculated by using the following equation (3).
Figure 2020024688

提示手段46は、各作業者(対象者)の身体状態に関する情報及び端末装置20の位置の少なくとも一方に基づいて、所定領域R内での各対象者の行動状況に関する情報を提示する機能を備える。   The presenting unit 46 has a function of presenting information on the behavior of each subject in the predetermined region R based on at least one of the information on the physical condition of each worker (subject) and the position of the terminal device 20. .

また、提示手段46は、各作業者(対象者)の行動分類及び身体状態に関する情報と、端末装置20の位置とに基づいて、所定領域R内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを、各作業者の行動状況に関する情報として提示してもよい。これにより、例えば、所定領域R内の1つ以上の場所での作業者の滞在時間が単にヒートマップで提示されるのではなく、作業者が当該所定領域R内の1つ以上の場所で所定行動を行っていたときの滞在時間等をヒートマップで提示することが可能になる。   In addition, the presenting unit 46 performs the action related to the predetermined action at one or more locations in the predetermined area R based on the information regarding the action classification and the physical state of each worker (target person) and the position of the terminal device 20. A heat map representing the situation may be presented as information on the behavior of each worker. Accordingly, for example, the stay time of the worker at one or more places in the predetermined region R is not simply presented in the heat map, but the worker It is possible to present a stay time and the like when the user is performing an action on a heat map.

ここで、所定行動は、複数の行動分類の中から選択された行動であってもよい。これにより、複数の行動分類の中から選択された行動に関する行動状況を表すヒートマップを提示することが可能になるので、例えば、複数の行動分類の中から所望の行動を選択することによって、所定領域R内での当該所望の行動に関する行動状況を把握することができる。   Here, the predetermined action may be an action selected from a plurality of action classifications. This makes it possible to present a heat map representing an action status related to an action selected from a plurality of action categories. For example, by selecting a desired action from a plurality of action categories, It is possible to grasp the behavior status regarding the desired behavior in the region R.

また、提示手段46は、各作業者(対象者)のうち所定属性を有する作業者の行動状況に関する情報を提示してもよい。これにより、複数の属性のうち所定属性を有する作業者の行動状況に関する情報を提示することが可能になるので、行動分析の対象となる者を、所定属性を有する作業者に限定した状態で、所定領域R内での行動状況を把握することができる。   Further, the presenting unit 46 may present information on the behavior of a worker having a predetermined attribute among the workers (target persons). This makes it possible to present information on the behavior of a worker having a predetermined attribute among a plurality of attributes, so that a person to be analyzed for behavior is limited to a worker having a predetermined attribute, It is possible to grasp the behavior situation in the predetermined area R.

さらに、所定属性は、複数の属性の中から選択された属性であってもよい。これにより、複数の属性の中から選択された属性を有する作業者の行動状況に関する情報を提示することが可能になるので、例えば、複数の属性の中から所望の属性を選択することによって、行動分析の対象となる者を当該所望の属性を有する作業者に限定した状態で、所定領域R内での行動状況を把握することができる。   Further, the predetermined attribute may be an attribute selected from a plurality of attributes. This makes it possible to present information on the behavior of the worker having the attribute selected from the plurality of attributes. For example, by selecting a desired attribute from the plurality of attributes, It is possible to grasp the behavior situation in the predetermined region R in a state where the person to be analyzed is limited to the worker having the desired attribute.

提示手段46の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、領域R内での各作業者の行動状況を表示するための指示が入力部37を用いて入力されると、図11に例示する表示画面を表示部36に表示する。この表示画面は、領域Rの地図情報を表示するための地図情報表示部S1と、ヒートマップによる表示対象となる行動(ここでは、「歩行」、「台車で搬送」、「荷物搬出」、「荷物積載」の何れか)及び表示項目(ここでは、「人数」、「速度」、「滞在時間」、「作業量」の何れか)を選択するためのドロップダウンメニューを含む行動入力部S2と、ヒートマップによる表示対象となる作業者の属性を選択するためのドロップダウンメニューを含む属性入力部S3と、から構成されている。   The function of the presentation means 46 is realized, for example, as follows. For example, when an instruction to display the activity status of each worker in the region R is input using the input unit 37, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 displays a display screen illustrated in FIG. To be displayed. This display screen includes a map information display unit S1 for displaying map information of the region R, and actions to be displayed by the heat map (here, “walking”, “transportation by trolley”, “loading luggage”, “ And a behavior input unit S2 including a drop-down menu for selecting any one of “load of luggage”) and a display item (in this case, any one of “number of people”, “speed”, “stay time”, and “work load”). And an attribute input unit S3 including a drop-down menu for selecting an attribute of a worker to be displayed by the heat map.

属性入力部S3の「勤続年数」のドロップダウンメニューでは、例えば、「3年未満」、「3年以上10年未満」、「10年以上」等の複数の選択肢から何れかの選択肢が選択されてもよい。また、属性入力部S3の「年齢」のドロップダウンメニューでは、例えば、「20歳未満」、「20歳以上40歳未満」、「40歳以上」等の複数の選択肢から何れかの選択肢が選択されてもよい。さらに、属性入力部S3の「身長」のドロップダウンメニューでは、例えば、「150cm未満」、「150cm以上160cm未満」、「160cm以上170cm未満」、「170cm以上」等の複数の選択肢から何れかの選択肢が選択されてもよい。さらにまた、属性入力部S3の「体重」のドロップダウンメニューでは、例えば、「60kg未満」、「60kg以上80kg未満」、「80kg以上100kg未満」、「100kg以上」等の複数の選択肢から何れかの選択肢が選択されてもよい。また、属性入力部S3の「性別」のドロップダウンメニューでは、例えば、「男性」又は「女性」等の複数の選択肢から何れかの選択肢が選択されてもよい。   In the drop-down menu of “years of service” of the attribute input unit S3, for example, one of a plurality of options such as “less than 3 years”, “3 years or more and less than 10 years”, “10 years or more” is selected. You may. In the “age” drop-down menu of the attribute input unit S3, for example, one of a plurality of options such as “under 20 years old”, “20 to 40 years old”, and “40 years or older” is selected. May be done. Further, in the drop-down menu of “height” of the attribute input unit S3, for example, one of a plurality of options such as “less than 150 cm”, “150 cm or more and less than 160 cm”, “160 cm or more and less than 170 cm”, and “170 cm or more” An option may be selected. Furthermore, in the drop-down menu of “weight” of the attribute input unit S3, for example, one of a plurality of options such as “less than 60 kg”, “60 kg or more and less than 80 kg”, “80 kg or more and less than 100 kg”, and “100 kg or more” May be selected. In the “gender” drop-down menu of the attribute input unit S3, for example, any one of a plurality of options such as “male” or “female” may be selected.

ここで、行動入力部S2内でヒートマップによる表示対象となる行動(例えば、「台車で搬送」)及び表示項目(例えば、「速度」)が入力部37を用いて選択されると、情報提供装置30のCPU31は、行動状況データにアクセスして、全ての位置毎に、選択された行動(ここでは、「台車で搬送」)に対応する行動状況のうち、選択された表示項目に対応する行動状況(ここでは、「速度」)のデータを抽出する。   Here, in the action input unit S2, when an action to be displayed by the heat map (for example, “transport by trolley”) and a display item (for example, “speed”) are selected using the input unit 37, information provision is performed. The CPU 31 of the device 30 accesses the activity status data and, for each position, corresponds to the selected display item among the activity statuses corresponding to the selected activity (here, “conveyed by cart”). The data of the action situation (here, “speed”) is extracted.

そして、CPU31は、図12に示すように、地図情報表示部S1に表示された地図情報において、行動状況データから抽出した全ての位置毎に、選択された行動及び行動状況の度合いを表すヒートマップを生成して地図情報にマッピングする。ここで、ヒートマップは、例えば、或る位置における選択された行動に関する行動状況の度合い(例えば、当該位置において各作業者が「台車で搬送」する「速度」の平均値であってもよいし、当該位置において「台車で搬送」する「速度」が所定値以上又は所定値以下の作業者の数であってもよい)が高いほど、当該位置に対応する部分が濃くなるように表示されてもよいし、当該位置に対応する部分の色が変化(例えば、寒色から暖色に変化する等)するように表示されてもよい。   Then, as shown in FIG. 12, the CPU 31 displays a heat map indicating the selected action and the degree of the action situation for each position extracted from the action situation data in the map information displayed on the map information display unit S1. Is generated and mapped to map information. Here, the heat map may be, for example, an average value of a degree of an action state related to a selected action at a certain position (for example, an average value of “speed” at which each worker “transports with a trolley”). The "speed" at which the "conveyance by trolley" is performed at the position may be equal to or greater than the predetermined value or the number of workers may be equal to or lower than the predetermined value.) Alternatively, it may be displayed such that the color of the portion corresponding to the position changes (for example, the color changes from a cool color to a warm color).

なお、CPU31は、行動入力部S2において「人数」が表示項目として選択された場合には、行動状況データにアクセスして、全ての位置毎に、当該位置において選択された行動(ここでは、「台車で搬送」)をほぼ同じ「行動時間」(例えば数秒以内の時間帯)に行っている作業者の数(対応する端末装置IDの数)を集計する。そして、CPU31は、全ての位置毎の作業者数を表すヒートマップを生成して地図情報にマッピングしてもよい。   When “number of people” is selected as a display item in the action input unit S2, the CPU 31 accesses the action situation data, and for each position, selects the action (here, “ The number of workers (the number of corresponding terminal device IDs) performing “transportation by trolley” during substantially the same “action time” (for example, a time zone within several seconds) is counted. Then, the CPU 31 may generate a heat map indicating the number of workers for each position and map the generated heat map to map information.

また、選択された表示項目が「滞在時間」又は「作業量」である場合の行動状況の度合いは、例えば、或る位置において各作業者が「台車で搬送」する「滞在時間」又は「作業量」の平均値で表されてもよいし、当該位置において「台車で搬送」する「滞在時間」又は「作業量」が所定値以上又は所定値以下の作業者の数で表されてもよい。   When the selected display item is “stay time” or “work amount”, for example, the degree of the action status is, for example, “stay time” or “work It may be represented by the average value of the "amount", or may be represented by the number of workers whose "stay time" or "work amount" to "transport by trolley" at the position is equal to or more than a predetermined value or less than a predetermined value .

さらに、属性入力部S3内でヒートマップによる表示対象となる属性(例えば、「身長」が「150cm以上160cm未満」及び「性別」が「女性」等)が入力部37を用いて選択されると、情報提供装置30のCPU31は、作業者データにアクセスして、属性入力部S3内で選択された属性に該当する属性が対応付けられた端末装置IDを抽出する。次に、CPU31は、行動状況データにアクセスして、全ての位置毎に、抽出された端末装置IDに対応付けられた行動及び行動状況であって、選択された行動(ここでは、「台車で搬送」)及び行動状況(ここでは、「速度」)のデータを抽出する。そして、CPU31は、抽出したデータを用いてヒートマップを生成し、生成したヒートマップを地図情報にマッピングしてもよい。   Further, when an attribute to be displayed by the heat map (for example, “height” is “150 cm or more and less than 160 cm” and “sex” is “female”) is selected using the input unit 37 in the attribute input unit S3. The CPU 31 of the information providing device 30 accesses the worker data and extracts a terminal device ID associated with an attribute corresponding to the attribute selected in the attribute input unit S3. Next, the CPU 31 accesses the behavior situation data, and for each position, the behavior and the behavior state associated with the extracted terminal device ID, and the selected behavior (here, “ The data of the “transport”) and the action status (here, “speed”) are extracted. Then, the CPU 31 may generate a heat map using the extracted data, and map the generated heat map to map information.

なお、ここでは、図11及び図12に例示する表示画面が情報提供装置30の表示部36に表示される場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、図11及び図12に例示する表示画面が端末装置20上で表示されてもよい。この場合、端末装置20は、例えば、情報提供装置30が表示用に生成した情報の送信要求を情報提供装置30に送信し、情報提供装置30から受信した情報を用いて図11及び図12に例示する表示画面を生成し、生成した表示画面を例えばモニタ等の表示装置(図示省略)に表示してもよい。   Here, the case where the display screen illustrated in FIGS. 11 and 12 is displayed on the display unit 36 of the information providing device 30 has been described as an example, but the present invention is not limited to this case. For example, the display screen illustrated in FIGS. 11 and 12 may be displayed on the terminal device 20. In this case, the terminal device 20 transmits, for example, a transmission request for information generated by the information providing device 30 for display to the information providing device 30 and uses the information received from the information providing device 30 as shown in FIGS. An exemplary display screen may be generated, and the generated display screen may be displayed on a display device (not shown) such as a monitor.

(5)本実施形態の情報提供システムの主要な処理のフロー
次に、本実施形態の情報提供システムにより行われる主要な処理のフローの一例について、図13のフローチャートを参照して説明する。
(5) Flow of Main Processing of Information Providing System of Present Embodiment Next, an example of the flow of main processing performed by the information providing system of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

先ず、端末装置20のCPU21は、測定装置25が作業者の身体状態(ここでは、3軸加速度及び3軸角速度)を測定する毎に、測定された身体状態に関する情報をRAM23又は記憶装置24に記憶する。そして、端末装置20のCPU21は、無線信号を、RAM23又は記憶装置24に記憶された身体状態に関する情報を含めた状態で、通信インタフェース部26を介して各通信装置10に送信する。次に、各通信装置10は、無線信号を端末装置20から受信すると、受信した無線信号のデータ(端末装置20の識別情報と、作業者の身体状態に関する情報と、が含まれている)を、通信網NWを介して情報提供装置30に送信する。一方、情報提供装置30のCPU31は、無線信号のデータを、通信インタフェース部38を介して受信(取得)すると(ステップS200)、受信した無線信号のデータに含まれている作業者の身体状態に関する情報を例えばRAM33又は記憶装置34に記憶する。   First, every time the measuring device 25 measures the worker's body condition (here, three-axis acceleration and three-axis angular velocity), the CPU 21 of the terminal device 20 stores information on the measured body condition in the RAM 23 or the storage device 24. Remember. Then, the CPU 21 of the terminal device 20 transmits the wireless signal to each communication device 10 via the communication interface unit 26 in a state including the information on the physical condition stored in the RAM 23 or the storage device 24. Next, when each communication device 10 receives a wireless signal from the terminal device 20, the communication device 10 transmits the data of the received wireless signal (including identification information of the terminal device 20 and information on the physical condition of the worker). , To the information providing device 30 via the communication network NW. On the other hand, when the CPU 31 of the information providing device 30 receives (acquires) the data of the wireless signal via the communication interface unit 38 (step S200), the CPU 31 relates to the physical condition of the worker included in the received data of the wireless signal. The information is stored in the RAM 33 or the storage device 34, for example.

なお、ステップS200において、各通信装置10は、無線信号を端末装置20から受信する毎に、RSSI回路によって検出された当該無線信号の受信信号強度の値を、当該無線信号のデータに対応付けた状態で情報提供装置30に送信してもよい。一方、情報提供装置30のCPU31は、ステップS200で取得した無線信号のデータに加えて当該無線信号の受信信号強度の値を受信(取得)すると(ステップS202)、受信した無線信号のデータ(ここでは、端末装置ID及び身体状態に関する情報等)と、無線信号の受信信号強度の値と、を対応付けた状態で例えば図5に示す取得データに記憶する。   In step S200, each time the communication device 10 receives the wireless signal from the terminal device 20, the communication device 10 associates the value of the received signal strength of the wireless signal detected by the RSSI circuit with the data of the wireless signal. It may be transmitted to the information providing device 30 in a state. On the other hand, when the CPU 31 of the information providing apparatus 30 receives (acquires) the value of the received signal strength of the wireless signal in addition to the data of the wireless signal acquired in step S200 (step S202), the data of the received wireless signal (here, In this case, information on the terminal device ID and the physical condition, etc.) and the value of the received signal strength of the wireless signal are stored in association with each other, for example, in the acquired data shown in FIG.

次に、情報提供装置30のCPU31は、例えば、各作業者の属性に関する情報を、外部の装置から通信インタフェース部38を介して受信(取得)すると(ステップS204)、受信した情報を例えば図6に示す作業者データに記憶する。   Next, for example, when the CPU 31 of the information providing apparatus 30 receives (acquires) information regarding the attribute of each worker from an external device via the communication interface unit 38 (step S204), the received information is, for example, shown in FIG. In the worker data shown in FIG.

次いで、情報提供装置30のCPU31は、ステップS200で取得した各作業者の身体状態に関する情報に基づいて各作業者の行動を推定する(ステップS206)。ここで、CPU31は、例えば、作業者が行った行動と、当該行動を行ったときの当該作業者の身体状態との対応関係を示すデータを学習用データとした機械学習を行い、作業者の身体状態と、作業者の行動との関係を示す確率モデルを生成してもよい。そして、CPU31は、ステップS200で取得した各作業者の身体状態に関する情報を確率モデルに入力することによって、当該身体状態に関する情報に対応する作業者の行動(ここでは、「歩行」、「台車で搬送」、「荷物搬出」、「荷物積載」の何れか)を推定してもよい。   Next, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 estimates the behavior of each worker based on the information on the physical condition of each worker acquired in step S200 (step S206). Here, for example, the CPU 31 performs machine learning using learning data as data indicating a correspondence between an action performed by the worker and a physical state of the worker at the time of performing the action. A probability model indicating the relationship between the physical state and the behavior of the worker may be generated. Then, the CPU 31 inputs the information on the physical state of each worker acquired in step S200 to the probability model, thereby performing the action of the worker (here, “walking”, “ Any of “transport”, “loading of luggage”, and “loading of luggage” may be estimated.

また、情報提供装置30のCPU31は、通信装置10が受信した無線信号の受信信号強度に基づいて、端末装置20の位置を推定する(ステップS208)。ここで、CPU31は、複数の位置に設けられた通信装置10のうち、受信した無線信号の受信信号強度の最も高い通信装置10を含む少なくとも2つの通信装置10を選択し、選択した通信装置10の間に受信信号強度の所定期間内の平均値の有意差があるか否かを検定し、有意差があると検定された場合に、受信信号強度の最も高い通信装置10の位置を端末装置20の位置として推定してもよい。   The CPU 31 of the information providing device 30 estimates the position of the terminal device 20 based on the received signal strength of the wireless signal received by the communication device 10 (Step S208). Here, the CPU 31 selects at least two communication devices 10 including the communication device 10 having the highest received signal strength of the received wireless signal among the communication devices 10 provided at the plurality of positions, and selects the selected communication device 10. Whether there is a significant difference between the average values of the received signal strengths within a predetermined period, and if it is determined that there is a significant difference, the position of the communication device 10 having the highest received signal strength is determined by the terminal device. It may be estimated as 20 positions.

次に、情報提供装置30のCPU31は、各作業者の行動及び身体状態に関する情報と、端末装置20の位置とに基づいて、領域R内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを提示する(ステップS210)。   Next, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 determines an action status related to a predetermined action at one or more places in the region R based on the information on the action and the physical state of each worker and the position of the terminal device 20. The represented heat map is presented (step S210).

このようにして、各作業者の行動及び身体状態に関する情報と、端末装置20の位置とに基づいて、領域R内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを提示することが可能になる。   In this way, based on the information on the behavior and the physical state of each worker and the position of the terminal device 20, a heat map representing the behavioral state related to the predetermined behavior in one or more places in the region R is presented. It becomes possible.

上述したように、本実施形態の情報提供システム、情報提供方法、プログラムによれば、通信装置10が受信した無線信号の受信信号強度に関する情報に基づいて推定された端末装置20の位置と、各作業者の身体状態に関する情報に基づいて推定された各作業者の行動と、各作業者の身体状態に関する情報とに基づいて、領域R内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップが提示されるので、例えば、領域R内の1つ以上の場所での作業者の滞在時間(行動状況)が単にヒートマップで提示されるのではなく、当該1つ以上の場所で作業者が所定行動を行っていたときの滞在時間等をヒートマップで提示することが可能になることから、領域R内での所定行動に関する行動状況を容易に把握することができる。   As described above, according to the information providing system, the information providing method, and the program of the present embodiment, the position of the terminal device 20 estimated based on the information related to the received signal strength of the wireless signal received by the communication device 10, Based on the behavior of each worker estimated based on the information on the physical state of the worker and the information on the physical state of each worker, the behavioral state of the predetermined behavior at one or more locations in the region R is determined. Since the represented heat map is presented, for example, the stay time (behavior situation) of the worker in one or more places in the region R is not simply presented in the heat map, but is displayed in the one or more places. Since it is possible to present the stay time and the like when the worker is performing the predetermined action on the heat map, it is possible to easily grasp the action status regarding the predetermined action in the region R.

以下、上述した実施形態の変形例について説明する。
(変形例1)
本変形例において、位置推定手段45は、領域R内の複数の位置に設けられた通信装置10のうち少なくとも3つの通信装置10の各々が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて生成された、少なくとも3つの通信装置10の各々と端末装置20との距離を要素とする第1ベクトルと、領域R内の所定位置に対応する第2ベクトルであって、少なくとも3つの通信装置10の各々と当該所定位置との距離を要素とする第2ベクトルとの類似度に基づいて、端末装置20の位置を推定する機能を備える。
Hereinafter, a modified example of the above-described embodiment will be described.
(Modification 1)
In the present modification, the position estimating unit 45 generates the position estimating unit 45 based on the received signal strength of the radio signal transmitted or received by each of at least three of the communication devices 10 provided at a plurality of positions in the region R. A first vector having a distance between each of the at least three communication devices 10 and the terminal device 20 as an element, and a second vector corresponding to a predetermined position in the region R, It has a function of estimating the position of the terminal device 20 based on the degree of similarity between each of them and a second vector having a distance from the predetermined position as an element.

本実施形態における位置推定手段45の機能は、例えば以下のように実現される。なお、本実施形態における位置推定手段45の機能を説明するにあたって、端末装置20が設けられた作業者は、図14に示すように、領域Rをx方向及びy方向の各々に沿って区分する複数のサブ領域(図14の例では、R11〜R33の9つのサブ領域)のうち何れかのサブ領域に存在している場合を想定する。 The function of the position estimating unit 45 in the present embodiment is realized, for example, as follows. In describing the function of the position estimating means 45 in the present embodiment, the worker provided with the terminal device 20 divides the region R along each of the x direction and the y direction as shown in FIG. It is assumed that the sub-region exists in any one of a plurality of sub-regions (in the example of FIG. 14, nine sub-regions R 11 to R 33 ).

先ず、情報提供装置30のCPU31は、第2取得手段42の機能に基づいて、端末装置20から送信された無線信号を複数の通信装置10(図14の例では、複数の通信装置A,B,C,D)が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得すると、取得した受信信号強度に関する情報(例えばRSSI値)を用いて、複数の通信装置A,B,C,Dの各々と端末装置20との距離をもとめる。ここで、複数の通信装置A,B,C,Dの各々と端末装置20との距離は、上記の式(1)及び式(2)を用いてもとめられてもよい。   First, the CPU 31 of the information providing device 30 transmits the wireless signal transmitted from the terminal device 20 to the plurality of communication devices 10 (in the example of FIG. 14, the plurality of communication devices A and B) based on the function of the second acquisition unit 42. , C, D), when the information on the received signal strength is received, each of the plurality of communication apparatuses A, B, C, D is connected to the terminal by using the obtained information on the received signal strength (for example, RSSI value). The distance from the device 20 is determined. Here, the distance between each of the plurality of communication devices A, B, C, and D and the terminal device 20 may be determined using the above equations (1) and (2).

次に、情報提供装置30のCPU31は、複数の通信装置A,B,C,Dのうち少なくとも3つ(ここでは、通信装置A,B,Cの3つ)と端末装置20との距離を要素とする第1ベクトルu(図16に示す)を生成する。本実施形態では、第1ベクトルuは3次元ベクトルである。例えば、CPU31は、通信装置Aと端末装置20との距離をd、通信装置Bと端末装置20との距離をd、通信装置Cと端末装置20との距離をdとすると、d、d、dを要素とする第1ベクトルuを生成し、d、d、dの値を例えばRAM23に記憶する。 Next, the CPU 31 of the information providing device 30 determines the distance between at least three of the plurality of communication devices A, B, C, and D (here, three of the communication devices A, B, and C) and the terminal device 20. A first vector u (shown in FIG. 16) as an element is generated. In the present embodiment, the first vector u is a three-dimensional vector. For example, assuming that the distance between the communication device A and the terminal device 20 is d 1 , the distance between the communication device B and the terminal device 20 is d 2 , and the distance between the communication device C and the terminal device 20 is d 3 , A first vector u having elements of 1 , d 2 and d 3 is generated, and the values of d 1 , d 2 and d 3 are stored in, for example, the RAM 23.

次いで、情報提供装置30のCPU31は、複数のサブ領域R11〜R33毎に、複数の通信装置A,B,C,Dのうち少なくとも3つ(ここでは、通信装置A,B,Cの3つ)と各サブ領域R11〜R33との距離を要素とする第2ベクトルv(図16に示す)を生成する。ここで、複数の通信装置A,B,C,Dの各々と各サブ領域R11〜R33との距離は予め計測されていてもよい。また、CPU31は、複数のサブ領域R11〜R33の各々に対応する第2ベクトルvの各要素を、例えば図15に示す第2ベクトルデータに記憶してもよい。第2ベクトルデータは、複数の通信装置A,B,C,Dの各々と各サブ領域R11〜R33の所定位置(例えばサブ領域の中央の位置)との距離が複数のサブ領域R11〜R33毎に記述されているデータである。第2ベクトルデータは、例えば情報提供装置30の記憶装置34に記憶されている。 Then, CPU 31 of the information providing apparatus 30, for each of a plurality of sub-regions R 11 to R 33, a plurality of communication devices A, B, C, at least three of the D (in this case, the communication device A, B, the C 3) and generating a second vector v to the distance between each subregion R 11 to R 33 elements (shown in FIG. 16). Here, the plurality of communication devices A, B, C, the distance between each and each subregion R 11 to R 33 in D may be measured in advance. Further, the CPU 31 may store each element of the second vector v corresponding to each of the plurality of sub-regions R 11 to R 33 in, for example, the second vector data illustrated in FIG. In the second vector data, the distance between each of the plurality of communication devices A, B, C, and D and a predetermined position of each of the sub-regions R 11 to R 33 (for example, the center position of the sub-region) is a plurality of sub-regions R 11. is data described for each to R 33. The second vector data is stored in the storage device 34 of the information providing device 30, for example.

次に、情報提供装置30のCPU31は、複数のサブ領域R11〜R33毎に、第1ベクトルuと第2ベクトルvとの類似度をもとめる。ここで、類似度は、例えばコサイン類似度であってもよく、コサイン類似度は、以下の式(4)を用いてもとめることができる。また、第1ベクトルuと、第2ベクトルvと、角度θとの関係は、図16のように示される。なお、図16の例では、第1ベクトルuと、領域R11に対応する第2ベクトルvとの関係を示している。

Figure 2020024688
Next, CPU 31 of the information providing apparatus 30, for each of a plurality of sub-regions R 11 to R 33, determine the similarity between the first vector u and a second vector v. Here, the similarity may be, for example, a cosine similarity, and the cosine similarity can be determined using the following equation (4). Further, the relationship between the first vector u, the second vector v, and the angle θ is shown as in FIG. In the example of FIG. 16 shows a first vector u, the relationship between the second vector v corresponding to the region R 11.
Figure 2020024688

cosθの最大値は1であり、この場合には、第1ベクトルuと第2ベクトルvとが互いに同じ方向に向いていることを示している。また、cosθの最小値は−1であり、この場合には、第1ベクトルuと第2ベクトルvとが互いに逆の方向に向いていることを示している。さらに、cosθの値が0の場合には、第1ベクトルuと第2ベクトルvとが互いに直交する方向に向いていることを示している。例えば、第1ベクトルuの各要素の値(通信装置A,B,Cの各々と端末装置20との距離)と、第2ベクトルv(通信装置A,B,Cと各サブ領域R11〜R33の所定位置との距離)の各要素の値とが近似しているほど、ベクトルの類似度が高くなる。 The maximum value of cos θ is 1, which indicates that the first vector u and the second vector v are oriented in the same direction. In addition, the minimum value of cos θ is −1, which indicates that the first vector u and the second vector v are in opposite directions. Further, when the value of cos θ is 0, it indicates that the first vector u and the second vector v are oriented in directions orthogonal to each other. For example, the value of each element of the first vector u (communication device A, B, a distance between each and the terminal device 20 of C), the second vector v (communication device A, B, C and each of the sub regions R 11 ~ as the value of each element of the distance) between the predetermined position of R 33 is approximated, the higher the similarity vector.

そして、CPU31は、例えば、複数のサブ領域R11〜R33のうち最大の類似度に対応するサブ領域(例えばサブ領域R11)を、端末装置20の位置と推定する。なお、ここでは、複数のサブ領域R11〜R33のうち最大の類似度に対応するサブ領域を端末装置20の位置と推定する場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、類似度が所定値以上のサブ領域を端末装置20の位置と推定してもよい。 Then, for example, the CPU 31 estimates a sub-region (for example, the sub-region R 11 ) corresponding to the maximum similarity among the plurality of sub-regions R 11 to R 33 as the position of the terminal device 20. Here, the case where the sub-region corresponding to the maximum similarity among the plurality of sub-regions R 11 to R 33 is estimated as the position of the terminal device 20 has been described as an example, but the present invention is not limited to this case. For example, a sub-region whose similarity is equal to or greater than a predetermined value may be estimated as the position of the terminal device 20.

上述したように、本変形例によれば、少なくとも3つの通信装置10の各々に対応する受信信号強度に関する情報に基づいて、少なくとも3つの通信装置10の各々と端末装置20との距離を要素とする第1ベクトルuを生成しているので、例えば通信装置10及び端末装置20のうち無線信号を受信する一方の装置の受信特性が当該一方の装置の種類毎及び/又は個体毎に異なる場合であっても、第1ベクトルuを、少なくとも3つの通信装置10の各々に対応する受信信号強度と、少なくとも3つの通信装置10の各々と端末装置20との距離との関係に基づいて、少なくとも3つの通信装置10毎に生成することができる。そして、第1ベクトルuと、少なくとも3つの通信装置10の各々と領域R内の所定位置との距離を要素とする第2ベクトルvとの類似度に基づいて端末装置20の位置を推定しているので、例えば第1ベクトルuと第2ベクトルvとの類似度が高い場合には、第2ベクトルvに対応する所定位置を端末装置20の位置と推定することができる。このように、受信信号強度に関する情報に基づいてもとめた通信装置10及び端末装置20間の距離を単に比較するのではなく、第1ベクトルuと第2ベクトルvとの類似度から端末装置20の位置を推定することにより、通信装置10及び端末装置20のうち無線信号を受信する一方の装置の受信特性の違いに拘らずに端末装置20の位置を正確に推定することができる。   As described above, according to this modification, the distance between each of the at least three communication devices 10 and the terminal device 20 is defined as an element based on the information on the received signal strength corresponding to each of the at least three communication devices 10. Is generated, for example, when the reception characteristic of one of the communication device 10 and the terminal device 20 that receives a wireless signal is different for each type and / or individual of the one device. At least, the first vector u is calculated based on the relationship between the received signal strength corresponding to each of the at least three communication devices 10 and the distance between each of the at least three communication devices 10 and the terminal device 20. It can be generated for each of the communication devices 10. Then, the position of the terminal device 20 is estimated based on the similarity between the first vector u and the second vector v having a distance between each of the at least three communication devices 10 and the predetermined position in the region R as an element. Therefore, for example, when the similarity between the first vector u and the second vector v is high, the predetermined position corresponding to the second vector v can be estimated as the position of the terminal device 20. Thus, instead of simply comparing the distance between the communication device 10 and the terminal device 20 based on the information regarding the received signal strength, the similarity between the first vector u and the second vector v By estimating the position, it is possible to accurately estimate the position of the terminal device 20 irrespective of the difference in reception characteristics of one of the communication device 10 and the terminal device 20 that receives a wireless signal.

(変形例2)
上記実施形態では、第2取得手段42が、端末装置20から送信された無線信号を各通信装置10が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得する場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、第2取得手段42は、各通信装置10から送信された無線信号を端末装置20が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得してもよい。ここで、端末装置20には、各通信装置10から送信された無線信号を受信したときの受信信号強度の値を検出するRSSI回路が設けられていてもよい。
(Modification 2)
In the above-described embodiment, a case has been described as an example where the second acquisition unit 42 acquires information on the received signal strength when each communication device 10 receives the wireless signal transmitted from the terminal device 20. Not limited. For example, the second acquisition unit 42 may acquire information on a received signal strength when the terminal device 20 receives a wireless signal transmitted from each communication device 10. Here, the terminal device 20 may be provided with an RSSI circuit that detects a value of a received signal strength when a wireless signal transmitted from each communication device 10 is received.

この場合、各通信装置10は、端末装置20に対して、無線信号の受信信号強度の値を各通信装置10に送信するように要求してもよい。そして、情報提供装置30のCPU31は、第2取得手段42の機能として、各通信装置10から送信された情報(無線信号の受信信号強度の値)を通信インタフェース部38を介して受信(取得)すると、受信した情報を取得データに記憶してもよい。   In this case, each communication device 10 may request the terminal device 20 to transmit the value of the received signal strength of the wireless signal to each communication device 10. Then, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 receives (acquires) the information (the value of the received signal strength of the wireless signal) transmitted from each communication apparatus 10 via the communication interface unit 38 as a function of the second acquisition unit 42. Then, the received information may be stored in the acquired data.

このように、本変形例にかかる情報提供システム、情報提供方法、プログラムによれば、上述した実施形態と同様の作用効果を発揮することが可能である。   As described above, according to the information providing system, the information providing method, and the program according to the present modification, it is possible to exhibit the same operational effects as those of the above-described embodiment.

(変形例3)
上記実施形態では、行動推定手段44が、複数の行動分類の各々に対応する身体状態に関する情報を学習用データとして用いた機械学習によって各作業者の行動分類を推定する場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、行動推定手段44は、第1取得手段41の機能に基づいて取得した身体状態に関する情報が、或る行動分類に対応付けられた身体状態に関する条件を満たす場合に、当該行動分類を作業者の行動分類と推定してもよい。
(Modification 3)
In the above embodiment, the case where the behavior estimation unit 44 estimates the behavior classification of each worker by machine learning using the information on the physical state corresponding to each of the plurality of behavior classifications as learning data has been described as an example. However, it is not limited to this case. For example, when the information on the physical condition acquired based on the function of the first acquiring unit 41 satisfies the condition on the physical condition associated with a certain behavior class, the behavior estimation unit 44 May be estimated.

本変形例における行動推定手段44の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、第1取得手段41の機能に基づいて取得した身体状態に関する情報を用いて、複数の行動分類(ここでは、「歩行」、「台車で搬送」、「荷物搬出」、「荷物積載」)のうち何れかの行動分類に対応付けられた身体状態に関する条件を満たすか否かを判別する。ここで、複数の行動分類の各々には、対応する行動を行っていると推定される身体状態に関する条件(例えば、加速度及び/又は角速度が、所定値未満、所定値以上、又は、所定値未満所定値以上等)が設定されている。この設定された条件に関するデータは、例えば情報提供装置30の記憶装置34に記憶されていてもよい。そして、CPU31は、複数の行動分類のうち設定された条件を満たす行動分類を、作業者の行動分類と推定してもよい。   The function of the behavior estimating means 44 in the present modified example is realized, for example, as follows. The CPU 31 of the information providing apparatus 30 uses a plurality of behavior classifications (here, “walking”, “conveyed by trolley”, “baggage”, for example) using information on the physical condition acquired based on the function of the first acquiring unit 41. It is determined whether or not a condition relating to a physical condition associated with one of the behavior classifications of “carrying out” and “loading of luggage” is satisfied. Here, in each of the plurality of behavior classifications, a condition (for example, acceleration and / or angular velocity is less than a predetermined value, or more than a predetermined value, or less than a predetermined value) related to a physical state estimated to be performing a corresponding action. Etc.). The data relating to the set conditions may be stored in, for example, the storage device 34 of the information providing device 30. Then, the CPU 31 may estimate a behavior classification that satisfies the set condition among the plurality of behavior classifications as the worker's behavior classification.

このように、本変形例にかかる情報提供システム、情報提供方法、プログラムによれば、上述した実施形態と同様の作用効果を発揮することが可能である。   As described above, according to the information providing system, the information providing method, and the program according to the present modification, it is possible to exhibit the same operational effects as those of the above-described embodiment.

(変形例4)
上記実施形態では、提示手段46が、所定領域R内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを、各作業者の行動状況に関する情報として提示する場合を一例として説明したが、この場合に限られない。提示手段46は、以下に説明するように、他の様々な情報を各作業者の行動状況に関する情報として提示してもよい。
(Modification 4)
In the above-described embodiment, a case has been described as an example in which the presenting unit 46 presents a heat map representing an activity status regarding a predetermined activity at one or more locations in the predetermined region R as information regarding an activity status of each worker. However, it is not limited to this case. The presenting means 46 may present various other information as information on the behavior of each worker, as described below.

なお、本変形例において、情報提供装置30のCPU31は、例えば位置推定手段45の機能に基づいて端末装置20の位置を推定すると、図17に示す行動状況データにアクセスして、日時と、推定した位置と、当該端末装置20が設けられた作業者の行動状況と、を当該端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けた状態で記憶してもよい。図17の行動状況データは、端末装置20の識別情報(端末装置ID)毎に(つまり、作業者毎に)、日時(例えば、端末装置20の測定装置25が身体状態を測定したときの日時情報であってもよい)と、当該日時における端末装置20の位置と、当該端末装置20が設けられた作業者の行動状況(図の例では、「行動分類」、「速度」、「滞在時間」、「作業量」、「歩数」)と、が対応付けられた状態で記述されているデータである。図17の行動状況データは、作業者の行動状況が、領域R内の1つ以上の位置毎にではなく端末装置20の識別情報(端末装置ID)毎に対応付けられた状態で記憶されている点において、図10の行動状況データと異なっている。   In this modification, when estimating the position of the terminal device 20 based on, for example, the function of the position estimating unit 45, the CPU 31 of the information providing device 30 accesses the activity situation data shown in FIG. The determined position and the behavioral status of the worker provided with the terminal device 20 may be stored in a state where the position is associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20. The behavior status data in FIG. 17 includes, for each piece of identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 (that is, for each worker), the date and time (for example, the date and time when the measuring device 25 of the terminal device 20 measures the physical condition). Information), the position of the terminal device 20 at the date and time, and the activity status of the worker provided with the terminal device 20 (in the example of the figure, “activity classification”, “speed”, “stay time” , “The amount of work”, and “the number of steps”) are described in association with each other. The behavior status data of FIG. 17 is stored in a state where the behavior status of the worker is associated not with one or more positions in the region R but with each identification information (terminal device ID) of the terminal device 20. This is different from the behavior situation data of FIG.

以下に、各作業者の行動状況に関する情報のいくつかの例について説明する。例えば、行動状況に関する情報は、所定期間毎の行動分類、移動割合、作業量及び歩数のうち少なくとも1つに関する情報を含んでもよい。この場合、所定領域R内での各対象者の所定期間毎の行動分類、移動割合、作業量及び歩数のうち少なくとも1つを容易に把握することができる。   Hereinafter, some examples of the information on the behavioral status of each worker will be described. For example, the information on the behavior status may include information on at least one of a behavior classification, a movement ratio, a work amount, and the number of steps for each predetermined period. In this case, it is possible to easily grasp at least one of the behavior classification, the movement ratio, the amount of work, and the number of steps of each subject in the predetermined region R for each predetermined period.

この場合における提示手段46の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、複数の作業者のうち選択された作業者の領域R内での行動状況を表示するための指示が入力部37を用いて入力されると、選択された作業者の行動状況に関する情報を含む表示画面を表示部36に表示する。この表示画面には、例えば、図18(a)に示すように、選択された作業者の所定期間(図の例では1時間)毎の作業量の推移を表す折れ線グラフが含まれてもよいし、図18(b)に示すように、選択された作業者の所定期間(図の例では1時間)毎の移動及び静止の割合(移動割合)を表す棒グラフが含まれてもよい。   The function of the presentation means 46 in this case is realized as follows, for example. For example, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 is selected when an instruction for displaying the activity status of the worker selected from the plurality of workers in the region R is input using the input unit 37. A display screen including information on the behavior of the worker is displayed on the display unit 36. This display screen may include, for example, a line graph representing the transition of the work amount of the selected worker for each predetermined period (one hour in the example of the figure) as shown in FIG. Then, as shown in FIG. 18B, a bar graph indicating the ratio of the selected worker to the movement and the stationary state (moving ratio) for each predetermined period (one hour in the example of the drawing) may be included.

CPU31は、例えば、選択された作業者の所定期間(例えば1時間)毎の作業量を表示する場合には、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時及び当該日時に対応する作業量を抽出し、所定期間(例えば1時間)毎に作業量の合計を算出し、算出された作業量をグラフ化して表示部36に表示してもよい。これにより、選択された作業者の所定期間毎の作業量の推移を容易に把握することができる。また、CPU31は、例えば、選択された作業者の所定期間(図の例では1時間)毎の移動及び静止の割合(移動割合)を表示する場合には、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時及び当該日時に対応する行動分類を抽出し、所定期間(例えば1時間)毎に移動(ここでは、「静止」以外の全ての行動分類を「移動」として含むことを想定している)及び静止の割合を算出し、算出された移動及び静止の割合をグラフ化して表示部36に表示してもよい。これにより、選択された作業者の所定期間毎の移動割合を容易に把握することができる。   For example, when displaying the amount of work of the selected worker for each predetermined period (for example, one hour), the CPU 31 accesses the behavior status data of FIG. 17 and sets a terminal provided for the selected worker. The date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the device 20 and the amount of work corresponding to the date and time are extracted, and the total amount of work is calculated for each predetermined period (for example, one hour), and the calculated amount of work is calculated. May be displayed as a graph on the display unit 36. As a result, it is possible to easily grasp the transition of the work amount of the selected worker every predetermined period. For example, when displaying the ratio (moving ratio) of the selected worker at a predetermined period (one hour in the example in the figure) of movement and rest, the CPU 31 accesses the behavior status data of FIG. Then, the date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 provided for the selected worker and the behavior classification corresponding to the date and time are extracted and moved every predetermined period (for example, one hour). (Here, it is assumed that all behavior classifications other than “still” are included as “movement”) and the ratio of stillness is calculated, and the calculated ratio of movement and stillness is graphed on the display unit 36. It may be displayed. Thereby, it is possible to easily grasp the movement ratio of the selected worker every predetermined period.

また、CPU31は、例えば、選択された作業者の所定期間(例えば1時間)毎の作業分類を表示する場合には、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時及び当該日時に対応する行動分類を抽出し、所定期間(例えば1時間)毎の行動分類の推移をグラフ化して表示部36に表示してもよいし、所定期間(例えば1時間)毎の行動分類の割合を算出し、算出された行動分類の割合をグラフ化して表示部36に表示してもよい。これにより、選択された作業者の所定期間毎の行動分類を容易に把握することができる。   Further, for example, when displaying the work classification of the selected worker for each predetermined period (for example, one hour), the CPU 31 accesses the behavior status data of FIG. 17 and is provided for the selected worker. The date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 and the behavior classification corresponding to the date and time are extracted, and the transition of the behavior classification for each predetermined period (for example, one hour) is graphed and displayed on the display unit 36. May be displayed, or the ratio of the behavior classification for each predetermined period (for example, one hour) may be calculated, and the calculated ratio of the behavior classification may be graphed and displayed on the display unit 36. Thereby, the behavior classification of the selected worker for each predetermined period can be easily grasped.

さらに、CPU31は、例えば、選択された作業者の所定期間(例えば1時間)毎の歩数を表示する場合には、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時及び当該日時に対応する歩数を抽出し、所定期間(例えば1時間)毎の歩数の合計を算出し、算出された歩数の合計をグラフ化して表示部36に表示してもよい。これにより、選択された作業者の所定期間毎の歩数を容易に把握することができる。   Further, for example, when displaying the number of steps of the selected worker for each predetermined period (for example, one hour), the CPU 31 accesses the behavior situation data of FIG. 17 and is provided for the selected worker. The date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 and the number of steps corresponding to the date and time are extracted, the total number of steps for each predetermined period (for example, one hour) is calculated, and the total number of calculated steps is calculated. May be displayed as a graph on the display unit 36. Thereby, the number of steps of the selected worker for each predetermined period can be easily grasped.

また、行動状況に関する情報は、所定領域R内の1つ以上の場所毎の滞在時間に関する情報を含んでもよい。この場合、所定領域R内の1つ以上の場所毎の各対象者の滞在時間を容易に把握することができる。   Further, the information on the behavioral status may include information on the stay time for each of one or more places in the predetermined region R. In this case, the staying time of each subject at each of one or more places in the predetermined region R can be easily grasped.

この場合における提示手段46の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、複数の作業者のうち選択された作業者の領域R内での行動状況を表示するための指示が入力部37を用いて入力されると、選択された作業者の行動状況に関する情報を含む表示画面を表示部36に表示する。この表示画面には、例えば、図19(a)に示すように、選択された作業者の所定期間(図の例では1時間)毎の1つ以上の位置(図の例では位置A〜位置E)における滞在時間の割合を表す棒グラフが含まれてもよいし、図19(b)に示すように、選択された作業者の所定期間(図の例では24時間又は作業期間(例えば9時〜17時))内の各位置における滞在時間の割合を表す円グラフが含まれてもよい。   The function of the presentation means 46 in this case is realized as follows, for example. For example, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 is selected when an instruction for displaying the activity status of the worker selected from the plurality of workers in the region R is input using the input unit 37. A display screen including information on the behavior of the worker is displayed on the display unit 36. On this display screen, for example, as shown in FIG. 19 (a), one or more positions (positions A to position in the example of the figure) of the selected worker for each predetermined period (one hour in the example of the figure) are displayed. E) may include a bar graph representing the ratio of the staying time, or, as shown in FIG. 19B, a predetermined period (24 hours or a work period (for example, 9 A circle graph representing the ratio of the stay time at each position in the range from 17:00 to 17:00) may be included.

CPU31は、例えば、選択された作業者の所定期間(例えば1時間)毎の1つ以上の位置(位置A〜位置E)における滞在時間の割合を表示する場合には、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時並びに当該日時に対応する位置及び滞在時間を抽出し、所定期間(例えば1時間)毎に、各位置(ここでは、位置A〜位置E)の滞在時間の割合を算出し、算出された各位置の滞在時間の割合をグラフ化して表示部36に表示してもよい。また、CPU31は、例えば、選択された作業者の所定期間(例えば24時間)内の各位置における滞在時間の割合を表示する場合には、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時並びに当該日時に対応する位置及び滞在時間を抽出し、所定期間(例えば24時間)内の各位置(ここでは、位置A〜位置E)の滞在時間の割合を算出し、算出された各位置の滞在時間の割合をグラフ化して表示部36に表示してもよい。さらに、CPU31は、例えば、選択された作業者の1つ以上の位置(位置A〜位置E)における滞在時間の所定期間(例えば1時間や24時間等)毎の合計を表示部36に表示してもよい。これにより、選択された作業者が所定領域R内の何れの場所(位置)によく滞在していたのかを容易に把握することができる。   For example, when displaying the ratio of the staying time of the selected worker in one or more positions (positions A to E) for each predetermined period (for example, one hour), the behavior status data shown in FIG. To extract the date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 provided for the selected worker, and the position and stay time corresponding to the date and time, and extract the information for a predetermined period (for example, 1 For each time), the ratio of stay time at each position (here, position A to position E) may be calculated, and the calculated ratio of stay time at each position may be graphed and displayed on the display unit 36. In addition, for example, when displaying the ratio of the staying time at each position within a predetermined period (for example, 24 hours) of the selected worker, the CPU 31 accesses the action situation data of FIG. The date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 provided to the worker, and the position and stay time corresponding to the date and time are extracted, and each position (for example, 24 hours) within a predetermined period (for example, 24 hours) is extracted. Then, the ratio of the stay time at the positions A to E) may be calculated, and the calculated ratio of the stay time at each position may be graphed and displayed on the display unit 36. Further, the CPU 31 displays, for example, the total of the staying time at one or more positions (positions A to E) of the selected worker for each predetermined period (for example, 1 hour or 24 hours) on the display unit 36. You may. Thereby, it is possible to easily grasp at which place (position) in the predetermined region R the selected worker has stayed well.

さらに、行動状況に関する情報は、所定領域R内の1つ以上の場所毎の作業量に関する情報を含んでもよい。この場合、所定領域R内の1つ以上の場所毎の各対象者の作業量を容易に把握することができる。   Further, the information on the behavior situation may include information on the amount of work for each of one or more places in the predetermined region R. In this case, it is possible to easily grasp the workload of each subject at each of one or more locations in the predetermined region R.

この場合における提示手段46の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、複数の作業者のうち選択された作業者の領域R内での行動状況を表示するための指示が入力部37を用いて入力されると、選択された作業者の行動状況に関する情報を含む表示画面を表示部36に表示する。この表示画面には、例えば、図20(a)に示すように、選択された作業者の所定期間(図の例では1時間)毎の1つ以上の位置(図の例では位置A〜位置E)における作業量の割合を表す棒グラフが含まれてもよいし、図20(b)に示すように、選択された作業者の所定期間(図の例では24時間又は作業期間(例えば9時〜17時))内の各位置における作業量の割合を表す円グラフが含まれてもよい。   The function of the presentation means 46 in this case is realized as follows, for example. For example, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 is selected when an instruction for displaying the activity status of the worker selected from the plurality of workers in the region R is input using the input unit 37. A display screen including information on the behavior of the worker is displayed on the display unit 36. On this display screen, for example, as shown in FIG. 20A, one or more positions (positions A to position A in the example of the figure) of the selected worker for a predetermined period (one hour in the example of the figure) are displayed. E) may include a bar graph representing the ratio of the amount of work, or as shown in FIG. 20B, a predetermined period (24 hours or a work period (for example, 9 A circle graph representing the ratio of the amount of work at each position in (17:00 to 17:00) may be included.

CPU31は、例えば、選択された作業者の所定期間(例えば1時間)毎の1つ以上の位置(位置A〜位置E)における作業量の割合を表示する場合には、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時並びに当該日時に対応する位置及び作業量を抽出し、所定期間(例えば1時間)毎に、各位置(ここでは、位置A〜位置E)の作業量の割合を算出し、算出された各位置の作業量の割合をグラフ化して表示部36に表示してもよい。また、CPU31は、例えば、選択された作業者の所定期間(例えば24時間)内の各位置における作業量の割合を表示する場合には、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時並びに当該日時に対応する位置及び作業量を抽出し、所定期間(例えば24時間)内の各位置(ここでは、位置A〜位置E)の作業量の割合を算出し、算出された各位置の作業量の割合をグラフ化して表示部36に表示してもよい。さらに、CPU31は、例えば、選択された作業者の1つ以上の位置(位置A〜位置E)における作業量の所定期間(例えば1時間や24時間等)毎の合計を表示部36に表示してもよい。これにより、選択された作業者が所定領域R内の何れの場所(位置)でよく作業していたのかを容易に把握することができる。   For example, when displaying the ratio of the amount of work of the selected worker in one or more positions (positions A to E) for each predetermined period (for example, one hour), the behavior status data shown in FIG. To extract the date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 provided for the selected worker, and the position and the amount of work corresponding to the date and time, and extract the data for a predetermined period (for example, 1 For each time), the ratio of the amount of work at each position (here, positions A to E) may be calculated, and the calculated ratio of the amount of work at each position may be graphed and displayed on the display unit 36. In addition, for example, when displaying the ratio of the amount of work at each position within a predetermined period (for example, 24 hours) of the selected worker, the CPU 31 accesses the action situation data of FIG. The date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 provided for the worker, and the position and the amount of work corresponding to the date and time are extracted, and each position (for example, 24 hours) within a predetermined period (for example, 24 hours) is extracted. Then, the ratio of the amount of work at the positions A to E) may be calculated, and the calculated ratio of the amount of work at each position may be graphed and displayed on the display unit 36. Further, the CPU 31 displays on the display unit 36, for example, a total of the work amount of the selected worker at one or more positions (positions A to E) for each predetermined period (for example, 1 hour or 24 hours). You may. Thereby, it is possible to easily grasp at which place (position) in the predetermined region R the selected worker has been working well.

さらにまた、行動状況に関する情報は、所定領域R内の1つ以上の場所での行動状況を表すヒートマップを含んでもよい。この場合、所定領域R内の1つ以上の場所毎の各対象者の行動状況を、ヒートマップによって容易に把握することができる。   Furthermore, the information on the behavior status may include a heat map representing the behavior status at one or more locations in the predetermined region R. In this case, the behavior status of each subject at each of one or more locations in the predetermined region R can be easily grasped by the heat map.

この場合における提示手段46の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、複数の作業者の領域R内での行動状況を表示するための指示が入力部37を用いて入力されると、図21に例示する表示画面を表示部36に表示してもよい。この表示画面には、例えば、領域Rの地図情報を表示するための地図情報表示部S1が含まれている。また、この表示画面には、例えば、ヒートマップによる表示対象となる行動状況に対応する期間(例えば、9時〜10時、10時〜11時等)を選択するためのドロップダウンメニュー(図示省略)が含まれてもよい。   The function of the presentation means 46 in this case is realized as follows, for example. The CPU 31 of the information providing apparatus 30 displays, for example, a display screen illustrated in FIG. 21 on the display unit when an instruction for displaying the behavior status of the plurality of workers in the region R is input using the input unit 37. 36 may be displayed. The display screen includes, for example, a map information display unit S1 for displaying map information of the region R. Further, on this display screen, for example, a drop-down menu (not shown) for selecting a period (for example, from 9:00 to 10:00, from 10 to 11 o'clock, etc.) corresponding to the action situation to be displayed by the heat map is displayed. ) May be included.

次に、CPU31は、例えば図10の行動状況データにアクセスして、行動状況データ内の全ての位置毎に、ドロップダウンメニューで選択された期間内に行動日時が含まれているデータ(端末装置ID、行動分類及び行動状況)を抽出する。そして、CPU31は、抽出したデータに基づいて、各位置での行動状況の度合いを表すヒートマップを生成し、生成したヒートマップを地図情報にマッピングする。ここで、例えば、ヒートマップとして表される円のサイズは、選択された期間内に滞在する作業者の数が多いほど、大きくなるように設定されてもよい。また、例えば、ヒートマップとして表される円の色は、各作業者の作業量に応じて変化(例えば、各作業者の作業量が多いほど寒色から暖色に変化する等)してもよい。さらに、例えば、ヒートマップとして表される円の濃さは、対応する位置における作業者の滞在時間が長いほど、濃くなるように設定されてもよい。これにより、選択された期間内での各場所(位置)における各作業者の行動状況を容易に把握することができる。   Next, the CPU 31 accesses, for example, the behavior situation data of FIG. 10 and, for each position in the behavior situation data, data (the terminal device) including the behavior date and time within the period selected from the drop-down menu. ID, action classification, and action status). Then, based on the extracted data, the CPU 31 generates a heat map indicating the degree of the action situation at each position, and maps the generated heat map to the map information. Here, for example, the size of the circle represented as the heat map may be set to increase as the number of workers staying within the selected period increases. Further, for example, the color of a circle represented as a heat map may change according to the amount of work of each worker (for example, the color changes from a cold color to a warm color as the amount of work of each worker increases). Further, for example, the darkness of a circle represented as a heat map may be set so that the longer the worker stays at the corresponding position, the darker. This makes it possible to easily grasp the behavior of each worker at each location (position) within the selected period.

さらに、行動状況に関する情報は、所定領域R内の何れかの場所から他の場所への移動確率に関する情報を含んでもよい。この場合、各対象者が所定領域R内をどのように移動しているのかを容易に把握することができる。   Further, the information on the behavior situation may include information on the probability of movement from any location in the predetermined area R to another location. In this case, it is possible to easily understand how each subject moves in the predetermined area R.

この場合における提示手段46の機能は、例えば以下のように実現される。情報提供装置30のCPU31は、例えば、複数の作業者のうち選択された作業者の領域R内での行動状況を表示するための指示が入力部37を用いて入力されると、図22に例示する表示画面を表示部36に表示してもよい。この表示画面には、例えば、領域Rの地図情報を表示するための地図情報表示部S1が含まれている。   The function of the presentation means 46 in this case is realized, for example, as follows. For example, when an instruction for displaying the activity status of the worker selected from the plurality of workers in the region R is input using the input unit 37, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 returns to FIG. An exemplary display screen may be displayed on the display unit 36. The display screen includes, for example, a map information display unit S1 for displaying map information of the region R.

次に、CPU31は、図17の行動状況データにアクセスして、選択された作業者に設けられた端末装置20の識別情報(端末装置ID)に対応付けられた日時及び当該日時に対応する位置を抽出し、抽出した日時毎に、位置が所定の位置(例えば位置A)から他の位置(例えば位置B〜位置E)に変化した回数をカウントする。そして、CPU31は、所定の位置(例えば位置A)から他の位置(例えば位置B〜位置E)への移動確率を算出し、算出した移動確率を地図情報にマッピングしてもよい。また、CPU31は、所定の位置(例えば位置A)から他の位置(例えば位置B〜位置E)への移動回数を地図情報にマッピングしてもよい。なお、図22に示す例では、位置Aから他の位置B〜Eの各々への移動確率のみが示されているが、位置A〜Eの各々から他の位置への移動確率が示されてもよい。これにより、選択された作業者が所定領域R内をどのように移動しているのかを容易に把握することができる。   Next, the CPU 31 accesses the behavior status data of FIG. 17, and associates the date and time associated with the identification information (terminal device ID) of the terminal device 20 provided for the selected worker and the position corresponding to the date and time. Is extracted, and the number of times the position has changed from a predetermined position (for example, position A) to another position (for example, position B to position E) is counted for each extracted date and time. Then, the CPU 31 may calculate a movement probability from a predetermined position (for example, position A) to another position (for example, position B to position E), and map the calculated movement probability to map information. Further, the CPU 31 may map the number of times of movement from a predetermined position (for example, position A) to another position (for example, position B to position E) on the map information. In the example shown in FIG. 22, only the movement probability from the position A to each of the other positions B to E is shown, but the movement probability from each of the positions A to E to the other positions is shown. Is also good. Thereby, it is possible to easily grasp how the selected worker is moving in the predetermined region R.

次いで、本変形例の情報提供システムにより行われる主要な処理のフローの一例について、図23のフローチャートを参照して説明する。   Next, an example of a flow of main processing performed by the information providing system of the present modification will be described with reference to the flowchart of FIG.

先ず、情報提供装置30のCPU31は、図13のフローチャートのステップS200と同様に、無線信号のデータを、通信インタフェース部38を介して受信(取得)すると(ステップS300)、受信した無線信号のデータに含まれている作業者の身体状態に関する情報を例えばRAM33又は記憶装置34に記憶する。   First, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 receives (acquires) wireless signal data via the communication interface unit 38 (step S300), similarly to step S200 of the flowchart of FIG. Is stored in, for example, the RAM 33 or the storage device 34.

次に、情報提供装置30のCPU31は、図13のフローチャートのステップS202と同様に、ステップS300で取得した無線信号のデータに加えて当該無線信号の受信信号強度の値を受信(取得)すると(ステップS302)、受信した無線信号のデータ(ここでは、端末装置ID及び身体状態に関する情報等)と、無線信号の受信信号強度の値と、を対応付けた状態で例えば図5に示す取得データに記憶する。   Next, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 receives (acquires) the value of the received signal strength of the wireless signal in addition to the data of the wireless signal acquired in step S300 as in step S202 of the flowchart of FIG. Step S302), the data of the received wireless signal (here, information on the terminal device ID and the body condition, etc.) and the value of the received signal strength of the wireless signal are associated with the acquired data shown in FIG. 5, for example. Remember.

また、情報提供装置30のCPU31は、図13のフローチャートのステップS208と同様に、通信装置10が受信した無線信号の受信信号強度に基づいて、端末装置20の位置を推定する(ステップS304)。   Further, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 estimates the position of the terminal device 20 based on the received signal strength of the wireless signal received by the communication device 10 as in step S208 of the flowchart of FIG. 13 (step S304).

さらに、情報提供装置30のCPU31は、各作業者の身体状態に関する情報、及び、端末装置20の位置の少なくとも一方に基づいて、領域R内での各対象者の行動状況に関する情報を提示する(ステップS306)。   Further, the CPU 31 of the information providing apparatus 30 presents information on the physical condition of each worker and information on the behavior of each subject in the region R based on at least one of the positions of the terminal devices 20 ( Step S306).

上述したように、本変形例の情報提供システム、情報提供方法、プログラムによれば、通信装置10が受信した無線信号の受信信号強度に関する情報に基づいて推定された端末装置20の位置と、各作業者の身体状態に関する情報と、の少なくとも一方に基づいて、領域R内での各対象者の行動状況に関する情報が提示されるので、例えば、領域R内の1つ以上の場所での対象者の滞在時間が単にヒートマップで提示されるのではなく、当該領域R内での各対象者の行動状況(例えば、当該所定領域内の1つ以上の位置において各対象者がどのように行動していたのか等)に関する情報を提示することが可能になることから、領域R内での対象者毎の行動状況を容易に把握することができる。   As described above, according to the information providing system, the information providing method, and the program of the present modified example, the position of the terminal device 20 estimated based on the information regarding the received signal strength of the wireless signal received by the communication device 10, Since information on the behavior of each subject in the region R is presented based on at least one of the information on the physical condition of the worker, for example, the subject in one or more places in the region R The staying time of the subject is not simply presented in the heat map, but the behavior of each subject in the region R (for example, how each subject behaves at one or more positions in the predetermined region). Information, etc.), it is possible to easily grasp the behavior status of each target person in the region R.

なお、本発明のプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このプログラムを記録した記憶媒体は、図2に示された端末装置20のROM22、RAM23又は記憶装置24であってもよいし、図3に示された情報提供装置30のROM32、RAM33又は記憶装置34であってもよい。また、例えばCD−ROMドライブ等のプログラム読取装置に挿入されることで読み取り可能なCD−ROM等であってもよい。さらに、記憶媒体は、磁気テープ、カセットテープ、フレキシブルディスク、MO/MD/DVD等であってもよいし、半導体メモリであってもよい。   Note that the program of the present invention may be stored in a computer-readable storage medium. The storage medium storing this program may be the ROM 22, the RAM 23, or the storage device 24 of the terminal device 20 shown in FIG. 2, or the ROM 32, the RAM 33, or the storage device of the information providing device 30 shown in FIG. 34. Further, for example, a CD-ROM or the like that can be read by being inserted into a program reading device such as a CD-ROM drive may be used. Further, the storage medium may be a magnetic tape, a cassette tape, a flexible disk, an MO / MD / DVD, or the like, or may be a semiconductor memory.

以上説明した実施形態及び変形例は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記実施形態及び変形例に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。   The embodiments and the modified examples described above are described for facilitating the understanding of the present invention, and are not described for limiting the present invention. Therefore, each element disclosed in the above-described embodiment and modified examples is intended to include all design changes and equivalents belonging to the technical scope of the present invention.

例えば、上述した実施形態では、作業者の身体状態に関する情報が、各通信装置10を介して情報提供装置30に送信される場合を一例として説明したが、例えば、端末装置20が通信網NWに接続可能に構成されている場合には、作業者の身体状態に関する情報が、端末装置20から情報提供装置30に直接送信されてもよい。   For example, in the above-described embodiment, a case has been described as an example where information regarding the physical condition of the worker is transmitted to the information providing device 30 via each communication device 10. However, for example, the terminal device 20 is connected to the communication network NW. In a case where the terminal device 20 is configured to be connectable, information on the physical condition of the worker may be directly transmitted from the terminal device 20 to the information providing device 30.

また、上述した実施形態では、測定装置25が端末装置20内に設けられている場合を一例として説明したが、例えば、測定装置25及び端末装置20の各々が個別の装置として設けられてもよい。この場合、測定装置25には、各通信装置10、端末装置20又は情報提供装置30に対して測定情報を送信するためのインタフェース部が設けられてもよい。   In the above-described embodiment, the case where the measuring device 25 is provided in the terminal device 20 has been described as an example. However, for example, each of the measuring device 25 and the terminal device 20 may be provided as an individual device. . In this case, the measurement device 25 may be provided with an interface unit for transmitting measurement information to each communication device 10, the terminal device 20, or the information providing device 30.

さらに、上述した実施形態では、1つの情報提供装置30が設けられている場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、複数の情報提供装置30が設けられてもよく、この場合には、何れかの情報提供装置30上の操作内容及び処理結果等が他の情報提供装置30上でリアルタイムに提示されてもよいし、何れかの情報提供装置30での処理結果等が複数の情報提供装置30間で共有されてもよい。   Furthermore, in the above-described embodiment, the case where one information providing device 30 is provided has been described as an example, but the present invention is not limited to this case. For example, a plurality of information providing apparatuses 30 may be provided. In this case, the operation content and processing result on any one of the information providing apparatuses 30 may be presented on another information providing apparatus 30 in real time. Alternatively, the processing result or the like in any one of the information providing apparatuses 30 may be shared among the plurality of information providing apparatuses 30.

さらにまた、上述した実施形態では、工場内の作業者が本発明における「対象者」である場合を一例として説明したが、この「対象者」は、行動分析の対象となり得る者であれば如何なる者であってもよく、例えば、観光客、顧客、高齢者、障害者等であってもよい。   Furthermore, in the above-described embodiment, the case where the worker in the factory is the “subject” in the present invention has been described as an example. However, this “subject” may be any person that can be a target of the behavior analysis. For example, it may be a tourist, a customer, an elderly person, a disabled person, or the like.

また、上述した実施形態では、表示画面において複数の属性の中から選択された属性を有する作業者の所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを提示する場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、複数の属性のうち予め決められた属性を有する作業者の所定行動に関する行動状況を表すヒートマップが表示画面において提示されてもよい。   Further, in the above-described embodiment, a case has been described as an example in which a heat map representing an action situation related to a predetermined action of a worker having an attribute selected from a plurality of attributes is presented on the display screen. I can't. For example, a heat map indicating an action status regarding a predetermined action of a worker having a predetermined attribute among a plurality of attributes may be presented on the display screen.

さらに、上述した実施形態では、表示画面において複数の行動分類の中から選択された行動分類に関する行動状況を表すヒートマップを提示する場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、複数の行動分類のうち予め決められた行動分類に関する行動状況を表すヒートマップが表示画面において提示されてもよい。   Furthermore, in the above-described embodiment, a case has been described as an example in which a heat map indicating an action status related to an action category selected from a plurality of action categories is presented on the display screen, but the present invention is not limited to this. For example, a heat map representing an action status related to a predetermined action category among a plurality of action categories may be presented on the display screen.

上述した実施形態では、情報提供装置30によって、第1取得手段41、第2取得手段42、第3取得手段43、行動推定手段44、位置推定手段45及び提示手段46の各機能を実現する構成としたが、この構成に限られない。例えば、インターネットやLAN等の通信網を介して情報提供装置30と通信可能に接続されたコンピュータ等(例えば、汎用のパーソナルコンピュータやサーバコンピュータ等)によって、上記各手段41〜46の機能を実現する構成としてもよい。また、上記各手段41〜46のうち少なくとも1つの手段の機能を通信装置10又は端末装置20によって実現する構成としてもよい。   In the embodiment described above, the information providing device 30 implements the functions of the first acquisition unit 41, the second acquisition unit 42, the third acquisition unit 43, the behavior estimation unit 44, the position estimation unit 45, and the presentation unit 46. However, the present invention is not limited to this configuration. For example, the functions of the units 41 to 46 are realized by a computer or the like (for example, a general-purpose personal computer or a server computer) communicably connected to the information providing apparatus 30 via a communication network such as the Internet or a LAN. It may be configured. Further, the function of at least one of the units 41 to 46 may be realized by the communication device 10 or the terminal device 20.

上述したような本発明の情報提供システム、情報提供方法、プログラムは、所定領域内での対象者毎の行動状況を容易に把握することができ、例えば、作業者等の行動分析を行う業務管理システム等に好適に利用することができるので、その産業上の利用可能性は極めて大きい。   The information providing system, the information providing method, and the program according to the present invention as described above can easily grasp the behavior status of each target person in a predetermined area, for example, business management for analyzing behavior of a worker or the like. Since it can be suitably used for systems and the like, its industrial applicability is extremely large.

10…通信装置
20…端末装置
41…第1取得手段
42…第2取得手段
43…第3取得手段
44…行動推定手段
45…位置推定手段
46…提示手段
R…領域
10 Communication device 20 Terminal device 41 First acquisition unit 42 Second acquisition unit 43 Third acquisition unit 44 Behavior estimation unit 45 Position estimation unit 46 Presentation unit R Area

Claims (15)

所定領域内で複数の対象者の身体状態に関する情報を取得する第1取得手段と、
各対象者に設けられた端末装置と、前記所定領域内の複数の位置に設けられた通信装置との何れか一方から送信された無線信号を他方が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得する第2取得手段と、
前記通信装置が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて前記端末装置の位置を推定する位置推定手段と、
各対象者の身体状態に関する情報及び前記端末装置の位置の少なくとも一方に基づいて、前記所定領域内での各対象者の行動状況に関する情報を提示する提示手段と、
を備える情報提供システム。
First acquisition means for acquiring information on the physical condition of a plurality of subjects within a predetermined area;
Acquires information on received signal strength when the other receives a radio signal transmitted from one of a terminal device provided for each subject and a communication device provided at a plurality of positions in the predetermined area. Second acquisition means for performing
Position estimating means for estimating the position of the terminal device based on the received signal strength of the radio signal transmitted or received by the communication device,
Presentation means for presenting information about the behavior of each subject in the predetermined area based on at least one of the information about the physical condition of each subject and the position of the terminal device,
Information providing system equipped with.
前記行動状況に関する情報は、所定期間毎の行動分類、移動割合、作業量及び歩数のうち少なくとも1つに関する情報を含む、請求項1に記載の情報提供システム。   The information providing system according to claim 1, wherein the information on the behavior status includes information on at least one of a behavior classification, a movement ratio, a work amount, and a number of steps for each predetermined period. 前記行動状況に関する情報は、前記所定領域内の1つ以上の場所毎の滞在時間に関する情報を含む、請求項1又は2に記載の情報提供システム。   3. The information providing system according to claim 1, wherein the information on the behavioral status includes information on a stay time for each of one or more places in the predetermined area. 4. 前記行動状況に関する情報は、前記所定領域内の1つ以上の場所毎の作業量に関する情報を含む、請求項1〜3の何れかに記載の情報提供システム。   The information providing system according to any one of claims 1 to 3, wherein the information on the behavioral status includes information on an amount of work for each of one or more places in the predetermined area. 前記行動状況に関する情報は、前記所定領域内の1つ以上の場所での行動状況を表すヒートマップを含む、請求項1〜4の何れかに記載の情報提供システム。   The information providing system according to any one of claims 1 to 4, wherein the information on the behavior status includes a heat map representing the behavior status at one or more locations in the predetermined area. 前記行動状況に関する情報は、前記所定領域内の何れかの場所から他の場所への移動確率に関する情報を含む、請求項1〜5の何れかに記載の情報提供システム。   The information providing system according to any one of claims 1 to 5, wherein the information on the action status includes information on a probability of movement from any location in the predetermined area to another location. 各対象者の属性に関する情報を取得する第3取得手段を備え、
前記提示手段は、各対象者のうち所定属性を有する対象者の行動状況に関する情報を提示する、請求項1〜6の何れかに記載の情報提供システム。
A third acquisition unit configured to acquire information on an attribute of each subject;
The information providing system according to any one of claims 1 to 6, wherein the presenting unit presents information on a behavioral state of a subject having a predetermined attribute among the subjects.
前記所定属性は、複数の属性の中から選択された属性である、請求項7に記載の情報提供システム。   The information providing system according to claim 7, wherein the predetermined attribute is an attribute selected from a plurality of attributes. 各対象者の身体状態に関する情報に基づいて各対象者の行動分類を推定する行動推定手段を備え、
前記提示手段は、各対象者の行動分類及び身体状態に関する情報と、前記端末装置の位置とに基づいて、前記所定領域内の1つ以上の場所での所定行動に関する行動状況を表すヒートマップを、各対象者の行動状況に関する情報として提示する、請求項1〜8の何れかに記載の情報提供システム。
A behavior estimating means for estimating a behavior classification of each subject based on information on a physical condition of each subject;
The presenting means, based on the information on the behavior classification and the physical state of each subject, and the position of the terminal device, generates a heat map representing a behavior state related to a predetermined behavior at one or more places in the predetermined area. The information providing system according to any one of claims 1 to 8, wherein the information is presented as information on the behavior of each subject.
前記所定行動は、複数の行動分類の中から選択された行動である、請求項9に記載の情報提供システム。   The information providing system according to claim 9, wherein the predetermined action is an action selected from a plurality of action classifications. 前記行動推定手段は、複数の行動分類の各々に対応する身体状態に関する情報を学習用データとして用いた機械学習によって各対象者の行動分類を推定する、請求項9又は10に記載の情報提供システム。   The information providing system according to claim 9, wherein the behavior estimation unit estimates the behavior classification of each subject by machine learning using information on a physical state corresponding to each of the plurality of behavior classifications as learning data. . 前記位置推定手段は、前記複数の位置に設けられた通信装置のうち、送信又は受信した無線信号の受信信号強度の最も高い通信装置を含む少なくとも2つの通信装置を選択し、選択した通信装置の間に受信信号強度の所定期間内の平均値の有意差があるか否かを検定し、前記有意差があると検定された場合に、受信信号強度の最も高い通信装置の位置を前記端末装置の位置として推定する、請求項1〜11の何れかに記載の情報提供システム。   The position estimating means selects at least two communication devices including the communication device having the highest received signal strength of the transmitted or received wireless signal among the communication devices provided at the plurality of positions, and selects the communication device of the selected communication device. Test whether there is a significant difference between the average values of the received signal strengths during a predetermined period, and if it is determined that there is a significant difference, the terminal device determines the position of the communication device having the highest received signal strength. The information providing system according to claim 1, wherein the information providing system estimates the position of the information. 前記位置推定手段は、前記複数の位置に設けられた通信装置のうち少なくとも3つの通信装置の各々が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて生成された、前記少なくとも3つの通信装置の各々と前記端末装置との距離を要素とする第1ベクトルと、前記所定領域内の所定位置に対応する第2ベクトルであって、前記少なくとも3つの通信装置の各々と前記所定位置との距離を要素とする第2ベクトルとの類似度に基づいて、前記端末装置の位置を推定する、請求項1〜12の何れかに記載の情報提供システム。   The position estimating unit is configured to generate the at least three communication devices based on the reception signal strength of the radio signal transmitted or received by at least three communication devices among the communication devices provided at the plurality of positions. A first vector having a distance between each terminal and the terminal device as an element, and a second vector corresponding to a predetermined position in the predetermined region, wherein a distance between each of the at least three communication devices and the predetermined position is determined. The information providing system according to claim 1, wherein the position of the terminal device is estimated based on a degree of similarity to a second vector as an element. コンピュータに、
所定領域内で複数の対象者の身体状態に関する情報を取得するステップと、
各対象者に設けられた端末装置と、前記所定領域内の複数の位置に設けられた通信装置との何れか一方から送信された無線信号を他方が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得するステップと、
前記通信装置が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて前記端末装置の位置を推定するステップと、
各対象者の身体状態に関する情報及び前記端末装置の位置の少なくとも一方に基づいて、前記所定領域内での各対象者の行動状況に関する情報を提示するステップと、
の各ステップを実行させる、情報提供方法。
On the computer,
Obtaining information on the physical condition of a plurality of subjects within a predetermined area;
Acquires information on received signal strength when the other receives a radio signal transmitted from one of a terminal device provided for each subject and a communication device provided at a plurality of positions in the predetermined area. Steps to
Estimating the position of the terminal device based on the received signal strength of the wireless signal transmitted or received by the communication device,
Based on at least one of the information about the physical condition of each subject and the position of the terminal device, presenting information about the behavior of each subject in the predetermined area,
An information providing method for executing each step of the above.
コンピュータに、
所定領域内で複数の対象者の身体状態に関する情報を取得する機能と、
各対象者に設けられた端末装置と、前記所定領域内の複数の位置に設けられた通信装置との何れか一方から送信された無線信号を他方が受信したときの受信信号強度に関する情報を取得する機能と、
前記通信装置が送信又は受信した無線信号の受信信号強度に基づいて前記端末装置の位置を推定する機能と、
各対象者の身体状態に関する情報及び前記端末装置の位置の少なくとも一方に基づいて、前記所定領域内での各対象者の行動状況に関する情報を提示する機能と、
を実現させるためのプログラム。
On the computer,
A function of acquiring information on the physical condition of a plurality of subjects within a predetermined area,
Acquires information on received signal strength when the other receives a radio signal transmitted from one of a terminal device provided for each subject and a communication device provided at a plurality of positions in the predetermined area. Function and
A function of estimating the position of the terminal device based on the received signal strength of the wireless signal transmitted or received by the communication device,
Based on at least one of the information about the physical condition of each subject and the position of the terminal device, a function of presenting information about the behavior of each subject in the predetermined area,
The program to realize.
JP2019133702A 2018-07-25 2019-07-19 Information provision system, information provision method, program Active JP7329825B2 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018139427 2018-07-25
JP2018139427 2018-07-25

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020024688A true JP2020024688A (en) 2020-02-13
JP7329825B2 JP7329825B2 (en) 2023-08-21

Family

ID=69618812

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019133702A Active JP7329825B2 (en) 2018-07-25 2019-07-19 Information provision system, information provision method, program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7329825B2 (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021054355A1 (en) 2019-09-20 2021-03-25 Nsマテリアルズ株式会社 Quantum dot, and method for producing same
JP2021148705A (en) * 2020-03-23 2021-09-27 公立大学法人岩手県立大学 Behavior estimation system, model learning system, behavior estimation method, model learning method, and program
JP2021182261A (en) * 2020-05-19 2021-11-25 株式会社神戸製鋼所 Work analyzing device and method
KR20210147033A (en) * 2020-02-18 2021-12-06 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 A method and apparatus for displaying a hotspot map, and a computer device and a readable storage medium
JP7456616B2 (en) 2020-08-04 2024-03-27 公立大学法人岩手県立大学 Training data generation system, estimation system, training data generation method, estimation method, and program

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100234693A1 (en) * 2009-03-16 2010-09-16 Robert Bosch Gmbh Activity monitoring device and method
JP2012118838A (en) * 2010-12-02 2012-06-21 Hitachi Ltd Apparatus and method for monitoring actions of a monitoring target person
JP2013080305A (en) * 2011-10-03 2013-05-02 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd Abnormal state detector for worker and abnormal state management method at work site
JP2014056410A (en) * 2012-09-12 2014-03-27 Ricoh Co Ltd Information processing device, action management system, and action management method
JP2015055934A (en) * 2013-09-10 2015-03-23 株式会社ゼンリンデータコム Information processing apparatus, information processing method, and program
JP2015180873A (en) * 2014-03-07 2015-10-15 公立大学法人岩手県立大学 Position estimation system, position estimation method, and program
JP2016006612A (en) * 2014-06-20 2016-01-14 ソニー株式会社 Information processing device, information processing method, and program
JP2017016452A (en) * 2015-07-02 2017-01-19 Kddi株式会社 Server and program estimating user state in portable terminal having sensors not loaded
JP2017083285A (en) * 2015-10-28 2017-05-18 公立大学法人岩手県立大学 Location estimation system, location estimation method and program

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100234693A1 (en) * 2009-03-16 2010-09-16 Robert Bosch Gmbh Activity monitoring device and method
JP2012118838A (en) * 2010-12-02 2012-06-21 Hitachi Ltd Apparatus and method for monitoring actions of a monitoring target person
JP2013080305A (en) * 2011-10-03 2013-05-02 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd Abnormal state detector for worker and abnormal state management method at work site
JP2014056410A (en) * 2012-09-12 2014-03-27 Ricoh Co Ltd Information processing device, action management system, and action management method
JP2015055934A (en) * 2013-09-10 2015-03-23 株式会社ゼンリンデータコム Information processing apparatus, information processing method, and program
JP2015180873A (en) * 2014-03-07 2015-10-15 公立大学法人岩手県立大学 Position estimation system, position estimation method, and program
JP2016006612A (en) * 2014-06-20 2016-01-14 ソニー株式会社 Information processing device, information processing method, and program
JP2017016452A (en) * 2015-07-02 2017-01-19 Kddi株式会社 Server and program estimating user state in portable terminal having sensors not loaded
JP2017083285A (en) * 2015-10-28 2017-05-18 公立大学法人岩手県立大学 Location estimation system, location estimation method and program

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021054355A1 (en) 2019-09-20 2021-03-25 Nsマテリアルズ株式会社 Quantum dot, and method for producing same
KR20210147033A (en) * 2020-02-18 2021-12-06 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 A method and apparatus for displaying a hotspot map, and a computer device and a readable storage medium
US11790607B2 (en) 2020-02-18 2023-10-17 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Method and apparatus for displaying heat map, computer device, and readable storage medium
KR102633468B1 (en) * 2020-02-18 2024-02-02 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 Method and device for displaying hotspot maps, and computer devices and readable storage media
JP2021148705A (en) * 2020-03-23 2021-09-27 公立大学法人岩手県立大学 Behavior estimation system, model learning system, behavior estimation method, model learning method, and program
JP2021182261A (en) * 2020-05-19 2021-11-25 株式会社神戸製鋼所 Work analyzing device and method
JP7372204B2 (en) 2020-05-19 2023-10-31 株式会社神戸製鋼所 Work analysis device and method
JP7456616B2 (en) 2020-08-04 2024-03-27 公立大学法人岩手県立大学 Training data generation system, estimation system, training data generation method, estimation method, and program

Also Published As

Publication number Publication date
JP7329825B2 (en) 2023-08-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7329825B2 (en) Information provision system, information provision method, program
US11382536B2 (en) User identification by biometric monitoring device
US10674951B2 (en) Portable device for determining physical strength of a user during exercise
US20160166180A1 (en) Enhanced Real Time Frailty Assessment for Mobile
US11127275B2 (en) Method and apparatus for detecting a fall by a user
US20180012267A1 (en) Electronic device, apparatus and system
JP2017161522A (en) Information providing system, information providing method and program
JP6651730B2 (en) Information processing system, information processing method, information processing apparatus, and information processing program
US20220054045A1 (en) Motion state monitoring system, training support system, motion state monitoring method, and program
US20180098729A1 (en) Body composition measuring device and mobile terminal wirelessly connected to the same
Rakhecha Reliable and secure body fall detection algorithm in a wireless mesh network
JP2019204266A (en) Information providing system, information providing method, and program
JP2023131905A (en) Behavior estimation system, behavior estimation method, and program
CN108635805B (en) Motion reminding method and terminal equipment
JP2021069773A (en) Risk determination device, risk determination system, risk determination method, and computer program
JP7456616B2 (en) Training data generation system, estimation system, training data generation method, estimation method, and program
JP2024022772A (en) Learning data generation system, estimation system, learning data generation method, estimation method, and program
JP6399948B2 (en) Information processing apparatus and information processing method
CN113034312B (en) Dining information pushing method, device, equipment and storage medium
US20220054044A1 (en) Motion state monitoring system, training support system, motion state monitoring method, and program
CN114073518B (en) Exercise state monitoring system, training support system, exercise state monitoring method, and computer-readable medium
JP5620283B2 (en) Terminal, system, program and method for determining human stress
JP2013246511A (en) Server, information processing method, and information processing program
JP2024058567A (en) Training data generation system, estimation system, training data generation method, estimation method, and program
US20220225206A1 (en) Data Analysis System and Data Analysis Method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220310

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230131

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230131

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20230331

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230530

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230718

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230801

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7329825

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150