JP2020056629A - Biological information detector - Google Patents

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Abstract

To provide a biological information detector which can detect information on living bodies including the presence or absence of living bodies.SOLUTION: A biological information detector 1 includes: a detection system 2 for sending a transmission wave made of continuous waves with modulated frequencies to a target object and detecting distance spectrum intensity data showing the intensity in time sequence according to a distance to the object based on the difference in the frequency between the transmission wave and a reflected wave from the object; a calculation unit 40 for calculating differential data on the difference between the result of a moving averaging procedure done on the current distance spectrum intensity data and the result of a moving averaging procedure done on the previous distance spectrum intensity data, the differential data being obtained on a distance-by-distance basis based on the result of detection of the detection system 2; and a determination unit 45 for determining the presence of a living body based on the differential data.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、電波を利用した生体情報検出装置に関する。   The present invention relates to a biological information detecting device using radio waves.

従来、電波を利用した距離測定方法としては、例えば、FM−CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式によるレーダ(以下「FM−CWレーダ」という。)を用いた生体状態検出装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。   Conventionally, as a distance measurement method using radio waves, for example, a biological condition detection device using a radar based on the FM-CW (Frequency Modulated Continuous Wave) method (hereinafter, referred to as “FM-CW radar”) has been proposed (see, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-157572). For example, see Patent Document 1).

特許文献1に記載された生体状態検出装置は、周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、送信波と対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの予め定められた距離ごとの強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出するFM−CWレーダと、FM−CWレーダの検出結果から、生体の呼吸に基づく体動信号を抽出する抽出手段と、体動信号に基づいて生体の姿勢が座位であるか臥位であるか、又は生体の呼吸を判定する判定手段とを備える。   The biological condition detection device described in Patent Document 1 transmits a frequency-modulated continuous wave transmission wave to an object including a living body, and based on a frequency difference between the transmission wave and a reflected wave from the object, An FM-CW radar for detecting distance spectrum intensity data indicating the intensity at each predetermined distance to a target in a time-series manner, and extracting a body motion signal based on respiration of a living body from a detection result of the FM-CW radar Extracting means for determining whether the posture of the living body is in the sitting position or the lying position, or determining the respiration of the living body based on the body motion signal.

特許第5848469号公報Japanese Patent No. 5848469

生体(通常は人)の姿勢や呼吸だけでなく、生体の居室内における位置、居室に居るか居ないか(在/不在)、転倒の有無、活動情報等の生体に関する情報を取得して生体を監視したいという要請がある。   In addition to the posture and breathing of the living body (usually a person), information on the living body such as the position of the living body in the living room, whether or not it is in the living room (presence / absence), the presence or absence of a fall, and activity information is acquired. There is a request to monitor.

本発明の目的は、生体の在/不在を含む生体に関する情報を検出することができる生体情報検出装置を提供することにある。   An object of the present invention is to provide a living body information detecting device capable of detecting information on a living body including presence / absence of a living body.

[1]周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、前記送信波と前記対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの距離毎の強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出する検出部と、
前記検出部の検出結果に基づいて、現在の距離スペクトル強度データとその1つ前の距離スペクトル強度データに対して行った移動平均処理の結果との差を前記距離毎に求めた差分データを算出する算出部と、
前記差分データに基づいて、前記生体の存在を判定する存在判定部と、を備えた生体情報検出装置。
[2]前記存在判定部は、予め定められた周期の強度変化を判定対象から除外する、前記[1]に記載の生体情報検出装置。
[3]前記検出部の検出結果に基づいて、最小ノイズフロアを検出する最小フロア検出部をさらに備え、
前記存在判定部は、前記差分データが前記最小ノイズフロアより大きい場合に前記生体が存在すると判定する、前記[1]又は[2]に記載の生体情報検出装置。
[4]前記算出部は、自己から同心円状の距離に応じて少なくとも近傍エリア、検出エリア及び遠方エリアに分けて前記距離毎に求めた差分データを算出し、
前記存在判定部は、前記近傍エリア又は前記遠方エリアの最大の強度が前記検出エリアの最大の強度よりも大きい場合の前記差分データは判定対象から除外し、それ以外の前記検出エリアにおける前記差分データに基づいて、前記生体の存在を判定する、前記[1]から[3]のいずれか1つの記載の生体情報検出装置。
[1] A frequency-modulated continuous wave transmission wave is transmitted to an object including a living body, and the intensity at each distance to the object is determined based on a frequency difference between the transmission wave and a reflected wave from the object. A detecting unit that detects distance spectrum intensity data indicating in time series,
Based on the detection result of the detection unit, difference data is calculated for each of the distances, the difference between the current distance spectrum intensity data and the result of the moving average processing performed on the immediately preceding distance spectrum intensity data. A calculating unit to perform
A biological information detection device comprising: a presence determination unit configured to determine presence of the living body based on the difference data.
[2] The biological information detection device according to [1], wherein the presence determination unit excludes a change in intensity of a predetermined cycle from determination targets.
[3] a minimum floor detection unit for detecting a minimum noise floor based on a detection result of the detection unit,
The biological information detection device according to [1] or [2], wherein the presence determination unit determines that the living body is present when the difference data is larger than the minimum noise floor.
[4] The calculation unit calculates difference data obtained for each of the distances by dividing at least a nearby area, a detection area, and a distant area in accordance with a concentric distance from itself,
The presence determination unit excludes the difference data when the maximum intensity of the near area or the distant area is larger than the maximum intensity of the detection area, and excludes the difference data in the other detection areas. The living body information detecting device according to any one of [1] to [3], wherein the presence of the living body is determined based on the information.

本発明によれば、生体の在/不在を含む生体に関する情報を検出することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the information regarding a living body including the presence / absence of a living body can be detected.

図1は、本発明の実施の形態に係る生体情報検出装置が配置された屋内の一例を示す平面図である。FIG. 1 is a plan view showing an example of an indoor place where a biological information detecting device according to an embodiment of the present invention is arranged. 図2は、本実施の形態に係る生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the biological information detection device according to the present embodiment. 図3は、エリア毎のパワーの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of power for each area. 図4は、居室内におけるパワーの時系列的変化の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a time-series change in power in a living room. 図5は、エアコンのフラップが動作した場合のパワーの時系列的変化の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a time-series change in power when the flap of the air conditioner operates. 図6は、エアコン内の掃除ロボットが動作した場合のパワーの時系列的変化の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a time-series change in power when the cleaning robot in the air conditioner operates.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In each of the drawings, components having substantially the same function are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

[実施の形態]
図1は、本発明の実施の形態に係る生体情報検出装置が配置された屋内の一例を示す平面図である。
[Embodiment]
FIG. 1 is a plan view showing an example of an indoor place where a biological information detecting device according to an embodiment of the present invention is arranged.

同図に示す屋内100には、居室101があり、居室101の壁101aに、生体情報検出装置(以下「センサ」ともいう。)1と、エアコン102とが配置され、居室101の床面101bにベッド103が配置されている。また、居室101には、トイレ104、ドア105等が設けられている。なお、センサ1は、天井や屋内に配置されたベッド103等の他の場所に配置されてもよく、照明器具等の器具に内蔵されてもよい。   In the indoor 100 shown in FIG. 1, there is a living room 101, and a living body information detecting device (hereinafter also referred to as “sensor”) 1 and an air conditioner 102 are arranged on a wall 101 a of the living room 101, and a floor 101 b of the living room 101 is provided. Is provided with a bed 103. In the living room 101, a toilet 104, a door 105, and the like are provided. Note that the sensor 1 may be arranged in another place such as a ceiling or a bed 103 arranged indoors, or may be built in a fixture such as a lighting fixture.

センサ1は、例えば、居室101内における対象者Pの生体情報を検出する。「生体情報」とは、生体の位置や生体の状態等の生体に関する情報をいう。生体情報には、例えば、居室の在/不在、活動状態、入床状態、姿勢、呼吸数、脈拍数等が含まれる。対象者Pは、生体の一例である。なお、生体は、犬、猫等の動物でもよい。また、対象者Pは複数でもよい。   The sensor 1 detects, for example, biological information of the subject P in the living room 101. “Biological information” refers to information about a living body such as the position of the living body and the state of the living body. The biological information includes, for example, presence / absence of a living room, an activity state, a bed state, a posture, a respiratory rate, a pulse rate, and the like. The subject P is an example of a living body. The living body may be an animal such as a dog or a cat. In addition, the target person P may be plural.

センサ1の検出可能距離は、例えば0〜8mである。センサ1からの距離に応じて同心円状に、近傍エリア(例えば、2m以下)121、検出エリア(2mを超え5m以下)122、及び遠方エリア(5mを超え8m以下)123が設定されている。検出エリア122は、生体情報の検出を目的とした領域である。近傍エリア121及び遠方エリア123は、生体情報の検出を目的としていない領域である。なお、上記のように検出可能距離のうち一部に検出エリア122を設けたが、これは一例であって、必ずしも設けなくてもよい。   The detectable distance of the sensor 1 is, for example, 0 to 8 m. A near area (for example, 2 m or less) 121, a detection area (for more than 2 m and 5 m or less) 122, and a far area (for more than 5 m and 8 m or less) 123 are set concentrically according to the distance from the sensor 1. The detection area 122 is an area for detecting biological information. The near area 121 and the far area 123 are areas not intended for detecting biological information. Although the detection area 122 is provided in a part of the detectable distance as described above, this is an example, and the detection area 122 is not necessarily provided.

図2は、センサ1の構成例を示すブロック図である。センサ1は、検出系2と、第1の処理系3と、第2の処理系4と、通信部5とを備える。   FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the sensor 1. The sensor 1 includes a detection system 2, a first processing system 3, a second processing system 4, and a communication unit 5.

通信部5は、第1の処理系3及び第2の処理系4により得られた生体情報の検出結果を有線又は無線により外部に送信する。外部としては、例えば、対象者Pを管理する管理センタ等が考えられる。管理センタは、通信部5から送信された生体情報に基づいて警報を発する等の動作を行う。   The communication unit 5 transmits the detection result of the biological information obtained by the first processing system 3 and the second processing system 4 to the outside by wire or wirelessly. As the outside, for example, a management center or the like that manages the target person P can be considered. The management center performs operations such as issuing an alarm based on the biological information transmitted from the communication unit 5.

(検出系の構成)
検出系2は、RFレーダ20と、I/Q折畳同期加算部21と、周波数変換部22とを備える。
(Configuration of detection system)
The detection system 2 includes an RF radar 20, an I / Q folding synchronous addition unit 21, and a frequency conversion unit 22.

RFレーダ20は、周波数変調した連続波による送信波を対象物(生体等の移動体やベッド等の固定物を含む。)に送信し、対象物からの反射波を受信し、送信波と反射波との周波数差(ビート周波数)をI信号及びQ信号(以下「IQ信号」という。)として出力する。送信波は、例えば24GHz帯を用いる。掃引周波数帯域を200MHzとした場合、RFレーダ20は、24.05GHz〜24.25GHzの範囲で変調した送信波を送信する。なお、周波数帯は、24GHzに限られない。   The RF radar 20 transmits a frequency-modulated continuous wave transmission wave to an object (including a moving object such as a living body and a fixed object such as a bed), receives a reflected wave from the object, and reflects the transmitted wave and the reflected wave. The frequency difference (beat frequency) from the wave is output as an I signal and a Q signal (hereinafter, referred to as “IQ signal”). The transmission wave uses, for example, a 24 GHz band. When the sweep frequency band is set to 200 MHz, the RF radar 20 transmits a transmission wave modulated in a range of 24.05 GHz to 24.25 GHz. Note that the frequency band is not limited to 24 GHz.

I/Q折畳同期加算部21は、RFレーダ20から出力されたIQ信号の重ね合わせを予め定められた回数繰り返し行う。これによりIQ信号のSN比が向上する。   The I / Q folding synchronous adder 21 repeats the superposition of the IQ signals output from the RF radar 20 a predetermined number of times. This improves the S / N ratio of the IQ signal.

周波数変換部22は、I/Q折畳同期加算部21から出力されたIQ信号をフーリエ変換することにより、対象物までの距離毎の強度(以下、パワーともいう。)を時系列的に示すデータ(以下「距離スペクトル強度データ」ともいう。)を出力する。   The frequency conversion unit 22 Fourier-transforms the IQ signal output from the I / Q folding synchronous addition unit 21 to indicate the intensity (hereinafter, also referred to as power) for each distance to the target in a time-series manner. Data (hereinafter also referred to as “distance spectrum intensity data”).

(第1の処理系の構成)
第1の処理系3は、第1の差分データ算出部30と、スペクトラム変換部31と、フィルタ部32と、位置判定部33と、エリア毎パワー部34と、動作判定部35と、最小ノイズフロア検出部36Aと、最大ノイズフロア検出部36Bと、正規化処理部37とを備える。
(Configuration of first processing system)
The first processing system 3 includes a first difference data calculation unit 30, a spectrum conversion unit 31, a filter unit 32, a position determination unit 33, an area-based power unit 34, an operation determination unit 35, a minimum noise A floor detection unit 36A, a maximum noise floor detection unit 36B, and a normalization processing unit 37 are provided.

第1の差分データ算出部30は、周波数変換部22から出力される距離スペクトル強度データに予め定められた時間(例えば、20.48ms)の遅延を与える遅延部30aと、周波数変換部22の出力データに遅延部30aの出力データを加算する加算部30bとを備える。これにより距離スペクトル強度データとその1つ前の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データが得られる。   The first difference data calculation unit 30 includes a delay unit 30 a that delays the distance spectrum intensity data output from the frequency conversion unit 22 for a predetermined time (for example, 20.48 ms), and an output of the frequency conversion unit 22. And an adder 30b for adding output data of the delay unit 30a to the data. As a result, difference data in which the difference between the distance spectrum intensity data and the immediately preceding distance spectrum intensity data is obtained for each distance is obtained.

スペクトラム変換部31は、第1の差分データ算出部30からの差分データに対し、連続する複数の周波数BIN毎にパワーを求め、それを対数に変換する。   The spectrum converter 31 obtains power for each of a plurality of continuous frequencies BIN with respect to the difference data from the first difference data calculator 30, and converts the power to a logarithm.

フィルタ部32は、スペクトラム変換部31の出力データに対して連続する複数の周波数BIN毎に移動平均処理(ローパスフィルタに相当する処理)を行い、処理結果(距離毎のパワー)を第1の動き情報32aとして位置判定部33に出力する。なお、第1の動き情報32aは全ての位置のパワーが含まれている。例えば、生体が4mに位置するときは図4の実線に類似した波形が得られる。   The filter unit 32 performs moving average processing (processing corresponding to a low-pass filter) on the output data of the spectrum conversion unit 31 for each of a plurality of continuous frequencies BIN, and outputs the processing result (power for each distance) to the first motion. The information is output to the position determination unit 33 as information 32a. Note that the first motion information 32a includes power at all positions. For example, when the living body is located at 4 m, a waveform similar to the solid line in FIG. 4 is obtained.

位置判定部33は、第1の処理系3のフィルタ部32からの第1の動き情報32aと第2の処理系4のフィルタ部42からの第2の動き情報42aに基づいて、対象者Pの位置を判定し、それを位置情報33aとして通信部5に出力する。   The position determination unit 33 determines the subject P based on the first motion information 32a from the filter unit 32 of the first processing system 3 and the second motion information 42a from the filter unit 42 of the second processing system 4. And outputs it to the communication unit 5 as the position information 33a.

第1の処理系3のフィルタ部32から対象者Pの毎分60回以上の比較的速い動きの情報(例えば、歩行等)が得られ、第2の処理系4のフィルタ部42から対象者Pの毎分50回以下の比較的遅い動きの情報(例えば、呼吸数等)が得られる。   The information (for example, walking) of the subject P that is relatively fast moving 60 times or more per minute is obtained from the filter unit 32 of the first processing system 3, and the subject P is obtained from the filter unit 42 of the second processing system 4. Information on relatively slow movements of P less than 50 times per minute (eg, respiratory rate, etc.) is obtained.

第1の動き情報32a及び第2の動き情報42aには、パワーのピークが発生したときの時間及びセンサ1からの距離が含まれる。したがって、位置判定部33は、パワーのピークが発生した時間及び距離を追跡することにより、対象者Pの居室101内における現在の位置、及び位置の変化等の位置情報33aを検出することができる。   The first motion information 32a and the second motion information 42a include the time when the power peak occurs and the distance from the sensor 1. Therefore, the position determination unit 33 can detect the current position of the subject P in the living room 101 and the position information 33a such as a change in the position by tracking the time and distance at which the power peak occurs. .

例えば、対象者Pが居室101に入室し、ベッド103に横になったとすると、居室101に入室した際は、第1の動き情報32a及び第2の動き情報42aが共に高いレベルを示すが、ベッド103に横になって体動が無くなると、第1の動き情報32aのレベルが下がり、第2の動き情報42aが高いレベルを示す。   For example, if the subject P enters the living room 101 and lays down on the bed 103, when entering the living room 101, both the first motion information 32a and the second motion information 42a indicate a high level, When the body motion is lost by lying on the bed 103, the level of the first motion information 32a decreases, and the second motion information 42a indicates a high level.

エリア毎パワー部34は、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア121、122、123毎のパワーを出力する。すなわち、エリア毎パワー部34は、第1の差分データ算出部30から出力された距離スペクトル強度データを、検出エリア122に関する距離スペクトル強度データ(以下「第1のエリア動き情報」という。)34a(図4参照)と、近傍エリア121に関する第1のエリア動き情報34bと、遠方エリア123に関する第1のエリア動き情報34cに分けて出力する。   The power unit for each area 34 outputs power for each of the areas 121, 122, and 123 by designating a distance range used for calculation. That is, the area-by-area power unit 34 converts the distance spectrum intensity data output from the first difference data calculation unit 30 into distance spectrum intensity data (hereinafter, referred to as “first area motion information”) 34a (hereinafter referred to as “first area motion information”). 4), the first area motion information 34b relating to the near area 121, and the first area motion information 34c relating to the distant area 123.

動作判定部35は、エリア毎パワー部34が出力したエリア121、122、123毎の第1のエリア動き情報34a〜34cと、最小ノイズフロア検出部36Aが検出した最小ノイズフロア36a(図4参照)とに基づいて、検出エリア122における対象者Pの動作の有無を判定し、判定結果を動作情報35a(図4参照)として通信部5に出力する。   The operation determination unit 35 includes the first area motion information 34a to 34c for each of the areas 121, 122, and 123 output from the area-specific power unit 34, and the minimum noise floor 36a detected by the minimum noise floor detection unit 36A (see FIG. 4). ), The presence or absence of the motion of the subject P in the detection area 122 is determined, and the determination result is output to the communication unit 5 as motion information 35a (see FIG. 4).

すなわち、動作判定部35は、検出エリア122におけるパワーが最小ノイズフロア36aを超え、さらに閾値以上に変動した場合、対象者Pが動作したと判定する。また、動作判定部35は、近傍エリア121又は遠方エリア123における最大のパワーが検出エリア122における最大のパワーよりも大きい場合、検出エリア122のパワーは近傍エリア121又は遠方エリア123のパワーの上昇の影響を受けたとして検出エリア122のパワーを動作判定から除外する。これにより、例えば、図3に示すように、対象者Pが検出エリア122及び遠方エリア123に存在しないにも拘らず例えば居室101の外で他の人の動きがあったために、遠方エリア123おける距離7mで最大のパワーが得られ、検出エリア122では距離4mで閾値を超える最大のパワーが得られる場合があるが、対象者Pが遠方エリア123に存在しているという誤判定を避けることができる。   That is, when the power in the detection area 122 exceeds the minimum noise floor 36a and further fluctuates beyond the threshold, the operation determination unit 35 determines that the subject P has operated. When the maximum power in the nearby area 121 or the distant area 123 is larger than the maximum power in the detection area 122, the operation determining unit 35 determines that the power of the detection area 122 is higher than the power of the nearby area 121 or the distant area 123. The power of the detection area 122 is excluded from the operation determination as being affected. Thus, for example, as shown in FIG. 3, although the target person P is not present in the detection area 122 and the distant area 123, for example, because another person has moved outside the living room 101, the distant area 123 can be placed. The maximum power is obtained at a distance of 7 m, and the maximum power exceeding the threshold may be obtained at a distance of 4 m in the detection area 122. However, it is possible to avoid erroneous determination that the target person P is present in the distant area 123. it can.

また、動作判定部35は、エアコン102の風向きを変更するフラップやエアコン102の掃除ロボットのように予め定められた周期で動作した場合、これに基づくパワーを判定対象から除外する。なお、判定対象から除外するものは、これらに限られない。   In addition, when the operation determining unit 35 operates at a predetermined cycle such as a flap that changes the wind direction of the air conditioner 102 or a cleaning robot of the air conditioner 102, the power based on the operation is excluded from the determination target. Note that what is excluded from the determination target is not limited to these.

最小ノイズフロア検出部36Aは、検出エリア122におけるパワーの最小値を追跡することで最小ノイズフロア36a(図4参照)を検出する。最大ノイズフロア検出部36Bは、検出エリア122におけるパワーの最大値を追跡することで最大ノイズフロア(図示せず)を検出する。但し、最小ノイズフロア及び最大ノイズフロアは値が極端に変化しないように変化量を制限している。   The minimum noise floor detector 36A detects the minimum noise floor 36a (see FIG. 4) by tracking the minimum value of the power in the detection area 122. The maximum noise floor detector 36B detects the maximum noise floor (not shown) by tracking the maximum value of the power in the detection area 122. However, the amounts of change of the minimum noise floor and the maximum noise floor are limited so that the values do not change extremely.

正規化処理部37は、最小ノイズフロア検出部36Aにより検出された最小ノイズフロア36aと最大ノイズフロア検出部36Bにより検出された最大ノイズフロアとの差を複数(例えば10)の段階の評価値(0〜10)に分け、エリア毎パワー部34から出力された検出エリア122における第1のエリア動き情報34aを正規化した評価値による活動情報37aに変換する。なお、予め測定又は予測した最小ノイズフロア36a及び最大ノイズフロアに基づいて正規化してもよい。   The normalization processing unit 37 evaluates the difference between the minimum noise floor 36a detected by the minimum noise floor detection unit 36A and the maximum noise floor detected by the maximum noise floor detection unit 36B in a plurality of (for example, 10) evaluation values (for example, 10 levels). 0 to 10), and converts the first area motion information 34a in the detection area 122 output from the area-by-area power unit 34 into activity information 37a using normalized evaluation values. The normalization may be performed based on the minimum noise floor 36a and the maximum noise floor measured or predicted in advance.

(第2の処理系の構成)
第2の処理系4は、第2の差分データ算出部40と、スペクトラム変換部41と、フィルタ部42と、エリア毎パワー部44と、動作判定部45とを備える。第2の差分データ算出部40は、算出部の一例である。動作判定部45は、存在判定部の一例である。
(Configuration of second processing system)
The second processing system 4 includes a second difference data calculation unit 40, a spectrum conversion unit 41, a filter unit 42, a power unit for each area 44, and an operation determination unit 45. The second difference data calculator 40 is an example of a calculator. The operation determining unit 45 is an example of a presence determining unit.

第2の差分データ算出部40は、周波数変換部22から出力される距離スペクトル強度データに予め定められた時間(例えば、20.48ms)の遅延を与えるとともに、周波数変換部22から出力される距離スペクトル強度データに対して移動平均処理を行う移動平均部40aと、周波数変換部22の出力データに移動平均部40aの出力データを加算する加算部40bとを備える。これにより距離スペクトル強度データと時系列的にその1つ前の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データが得られる。   The second difference data calculation unit 40 gives a delay of a predetermined time (for example, 20.48 ms) to the distance spectrum intensity data output from the frequency conversion unit 22, and sets the distance output from the frequency conversion unit 22. A moving average unit 40a that performs a moving average process on the spectrum intensity data, and an adding unit 40b that adds the output data of the moving average unit 40a to the output data of the frequency conversion unit 22 are provided. As a result, difference data in which the difference between the distance spectrum intensity data and the immediately preceding distance spectrum intensity data is obtained for each distance is obtained.

移動平均処理では、時系列的に連続するN個の値を平均した平均値を、時間方向に1つずつ移動しながら算出する。検出したい動きの周波数に応じてNの値を定めればよい。本実施の形態では、毎分10〜50回の呼吸数が検出できるようにNの値を定める。なお、移動平均処理は、単純移動平均を用いてもよく、重み付け移動平均を用いてもよい。重み付け移動平均を用いることにより、本来のデータに近いデータが得られる。重み付け移動平均は、直近ほど大きな係数を用いる。   In the moving average process, an average value obtained by averaging N consecutive values in time series is calculated while moving one by one in the time direction. The value of N may be determined according to the frequency of the motion to be detected. In the present embodiment, the value of N is determined such that 10 to 50 breaths per minute can be detected. The moving average process may use a simple moving average or a weighted moving average. By using the weighted moving average, data close to the original data can be obtained. The weighted moving average uses a larger coefficient as soon as possible.

スペクトラム変換部41と、第1の処理系3のスペクトラム変換部31と同様に、連続する複数の周波数BIN毎にパワーを求め、それを対数に変換する。   As in the case of the spectrum conversion unit 41 and the spectrum conversion unit 31 of the first processing system 3, the power is obtained for each of a plurality of continuous frequencies BIN, and is converted into a logarithm.

フィルタ部42は、第1の処理系3のフィルタ部32と同様に、スペクトラム変換部41の出力データに対して連続する複数の周波数BIN毎に移動平均処理(ローパスフィルタに相当する処理)を行い、処理結果(距離毎のパワー)を第2の動き情報42aとして位置判定部33に出力する。なお、第2の動き情報42aは全ての位置のパワーが含まれている。例えば、生体が4mに位置するときは図4の実線に類似した波形が得られる。   The filter unit 42 performs a moving average process (a process corresponding to a low-pass filter) on the output data of the spectrum conversion unit 41 for each of a plurality of continuous frequencies BIN, similarly to the filter unit 32 of the first processing system 3. , And outputs the processing result (power for each distance) to the position determination unit 33 as the second motion information 42a. The second motion information 42a includes the powers of all positions. For example, when the living body is located at 4 m, a waveform similar to the solid line in FIG. 4 is obtained.

エリア毎パワー部44と、第1の処理系3のエリア毎パワー部34と同様に、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア121、122、123毎のパワー(強度)を算出する。すなわち、エリア毎パワー部44は、第2の差分データ算出部40から出力された距離スペクトル強度データを、検出エリア122に関する距離スペクトル強度データ(以下「第2のエリア動き情報」という。)44a(図4参照)と、近傍エリア121に関する第2の動き情報44bと、遠方エリア123に関する第2の動き情報44cに分けて出力する。   As in the case of the area-based power unit 44 and the area-based power unit 34 of the first processing system 3, the power (intensity) of each of the areas 121, 122, and 123 is calculated by specifying a distance range used for calculation. That is, the area-specific power unit 44 converts the distance spectrum intensity data output from the second difference data calculation unit 40 into distance spectrum intensity data (hereinafter, referred to as “second area motion information”) 44a (hereinafter referred to as “second area motion information”). 4), the second motion information 44b relating to the near area 121, and the second motion information 44c relating to the distant area 123.

動作判定部45は、エリア毎パワー部44が算出したエリア121、122、123毎の第2のエリア動き情報44a〜44cと、最小ノイズフロア検出部36Aが検出した最小ノイズフロア36aとに基づいて、対象者Pの居室101に存在するか否かを示す在/不在情報45a(図4参照)を出力する。なお、動作判定部45は、最小ノイズフロア検出部36Aのデータを用いずにエリア毎パワー部44の出力データのレベルと予め定めた閾値との比較により在/不在を判定してもよい。   The operation determination unit 45 is based on the second area motion information 44a to 44c for each of the areas 121, 122, and 123 calculated by the power unit 44 for each area and the minimum noise floor 36a detected by the minimum noise floor detection unit 36A. The presence / absence information 45a (see FIG. 4) indicating whether or not the subject P exists in the living room 101 is output. The operation determination unit 45 may determine the presence / absence by comparing the level of the output data of the area-specific power unit 44 with a predetermined threshold value without using the data of the minimum noise floor detection unit 36A.

(実施の形態の動作)
次に、本実施の形態の動作の一例を図4〜図6を参照して説明する。
(Operation of the embodiment)
Next, an example of the operation of the present embodiment will be described with reference to FIGS.

(1)居室における対象者の動作
図4は、居室内におけるパワーの時系列的変化の一例を示す図である。図4の横軸は時間を示し、縦軸は動作情報35a及び在/不在情報45aを除きパワー(dB:デシベル)を示す。対象者Pがドア105を開けて居室101に入室すると、図4のaで示すように、第1の処理系3のエリア毎パワー部34から出力される第1のエリア動き情報34a、及び第2の処理系4のエリア毎パワー部44から出力される第2のエリア動き情報44a(例えば、呼吸)のパワーが共に大きくなる。
(1) Operation of Subject in Living Room FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a time-series change in power in the living room. The horizontal axis in FIG. 4 indicates time, and the vertical axis indicates power (dB: decibel) excluding the operation information 35a and the presence / absence information 45a. When the subject person P opens the door 105 and enters the living room 101, as shown in FIG. 4A, the first area motion information 34a output from the area-by-area power unit 34 of the first processing system 3 and the The power of the second area motion information 44a (for example, breathing) output from the area-by-area power unit 44 of the second processing system 4 increases.

また、図4のaで示すように、第1の処理系3の正規化処理部37が出力する活動情報37aは、第1のエリア動き情報34aに対応して大きなレベルとなる。   As shown in FIG. 4A, the activity information 37a output from the normalization processing unit 37 of the first processing system 3 has a large level corresponding to the first area motion information 34a.

入室した対象者Pが移動してベッド103に横になると、図4のbに示すように、第1のエリア動き情報34a及び第2のエリア動き情報44aのパワーは、共に小さくなるが、第1のエリア動き情報34aの方が第2のエリア動き情報44aよりもレベルは小さくなる。対象者Pの体動が呼吸よりも遅くなると、このような傾向になる。このときは、活動情報37aは活動していないことを示している。   When the entered subject P moves and lays down on the bed 103, the powers of the first area motion information 34a and the second area motion information 44a both decrease as shown in FIG. The level of the first area motion information 34a is lower than that of the second area motion information 44a. This tendency occurs when the body motion of the subject P is slower than the breathing. At this time, the activity information 37a indicates that no activity is taking place.

対象者Pがベッド103の上で寝返りをすると、図4のc、dに示すように、体が動くため、第1のエリア動き情報34a及び第2のエリア動き情報44aのパワーが共に瞬間的に大きくなる。   When the subject P turns over on the bed 103, the body moves as shown in FIGS. 4C and 4D, so that the powers of the first area movement information 34a and the second area movement information 44a are both instantaneous. Become larger.

(2)エアコンのフラップ動作
図5は、エアコン102のフラップが動作した場合のパワーの時系列的変化の一例を示す図である。図5の横軸は時間を示し、縦軸は在/不在情報45aを除きパワー(dB:デシベル)を示す。
(2) Flap Operation of Air Conditioner FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a time-series change in power when the flap of the air conditioner 102 operates. The horizontal axis in FIG. 5 indicates time, and the vertical axis indicates power (dB: decibel) excluding the presence / absence information 45a.

対象者Pがドア105を開けて居室101に入室すると、図5のaに示すように、第1のエリア動き情報34a及び第2のエリア動き情報44aが大きなレベルとなる。在/不在情報45aは在室を示している。   When the subject P opens the door 105 and enters the living room 101, as shown in FIG. 5A, the first area movement information 34a and the second area movement information 44a have a large level. The presence / absence information 45a indicates the presence of a room.

その後、対象者Pは遠方エリア123に存在するトイレ104に入ったため、在/不在情報45aが不在を示している。   Thereafter, since the subject P enters the toilet 104 existing in the distant area 123, the presence / absence information 45a indicates absence.

対象者Pはトイレ104から出てエアコン102を起動する操作を行い、ドア105から退室すると、入室してエアコン102を起動する操作を行った瞬間は図5のbに示すように、第1のエリア動き情報34a及び第2のエリア動き情報44aのパワーが共に大きくなるため、在/不在情報45aは在室を示している。   The subject P performs an operation of activating the air conditioner 102 after exiting the toilet 104, and exits from the door 105. At the moment when the subject P enters the room and performs an operation of activating the air conditioner 102, as shown in FIG. Since the power of the area movement information 34a and the power of the second area movement information 44a both increase, the presence / absence information 45a indicates the presence of a room.

対象者Pが退室しているが、図5のcに示すように、エアコン102のフラップの動作により第2のエリア動き情報44aのパワーが大きくなっているため、在/不在情報45aは在室を示している。動作判定部45は、第2のエリア動き情報44aが予め定められた周期で動作し、かつ、第1のエリア動き情報34aのレベルが閾値より小さい。これが予め定められた時間継続すると、動作判定部45は、対象者Pは不在と判定し、不在を示す在/不在情報45aを出力する。上記の状態が予め定められた時間継続した後に在/不在情報45aを出力することにより、誤判定を抑制することができる。   Although the target person P has left the room, as shown in FIG. 5C, the power of the second area movement information 44a has been increased by the operation of the flap of the air conditioner 102, so the presence / absence information 45a is present in the room. Is shown. The operation determining unit 45 operates the second area motion information 44a at a predetermined cycle, and the level of the first area motion information 34a is smaller than the threshold. When this continues for a predetermined time, the operation determining unit 45 determines that the subject P is absent, and outputs presence / absence information 45a indicating absence. By outputting the presence / absence information 45a after the above state continues for a predetermined time, erroneous determination can be suppressed.

(3)エアコン内の掃除ロボット
図6は、エアコン内の掃除ロボットが動作した場合のパワーの時系列的変化の一例を示す図である。図6の横軸は時間を示し、縦軸は在/不在情報45aを除きパワー(dB:デシベル)を示す。
(3) Cleaning Robot in Air Conditioner FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a time-series change in power when the cleaning robot in the air conditioner operates. The horizontal axis in FIG. 6 indicates time, and the vertical axis indicates power (dB: decibel) excluding the presence / absence information 45a.

エアコン102内の掃除ロボットがあるタイミングで動作すると、図6のaに示すように、ゆっくりした動作であるため、第1のエリア動き情報34aのレベルは小さいが、第2のエリア動き情報44aのレベルが大きいため、動作判定部45は、在室を示す在/不在情報45aを出力する。動作判定部45は、図6のaの時間と、掃除ロボットが停止しているbの時間と、次のcの時間を検出すると、掃除ロボットの動作によって第2のエリア動き情報44aのレベルが大きくなっていると判断し、動作判定部45は、不在を示す在/不在情報45aを出力する。掃除ロボットの動作を複数回検出した後に在/不在情報45aを出力することにより、誤判定を抑制することができる。   When the cleaning robot in the air conditioner 102 operates at a certain timing, as shown in FIG. 6A, since the operation is slow, the level of the first area motion information 34a is small, but the level of the second area motion information 44a is low. Since the level is large, the operation determination unit 45 outputs the presence / absence information 45a indicating the presence of the room. When detecting the time of a in FIG. 6, the time of b in which the cleaning robot is stopped, and the time of the next c, the operation determination unit 45 changes the level of the second area motion information 44a by the operation of the cleaning robot. When it is determined that it has become larger, the operation determination unit 45 outputs presence / absence information 45a indicating absence. By outputting the presence / absence information 45a after detecting the operation of the cleaning robot a plurality of times, erroneous determination can be suppressed.

(実施の形態の効果)
本実施の形態によれば、以下の効果を奏する。
(1)検出系2が検出した距離スペクトル強度データに基づいて、近傍エリア121、検出エリア122及び遠方エリア123に分けて得られた第2のエリア動き情報44a〜44cにより対象者Pが検出エリア122に存在するか否かを判定することができる。
(2)エアコン102のフラップやエアコン102内の掃除ロボットが動作しても、それに基づく周期の強度変化を判定対象から除外できるので、対象者Pが検出エリア122に存在するか否かを精度良く判定することができる。
(3)最小ノイズフロアと差分データとの差を判定することにより、最小ノイズフロアで対象者Pが存在すると誤判定することを抑制することができる。
(Effects of Embodiment)
According to the present embodiment, the following effects can be obtained.
(1) Based on the distance spectrum intensity data detected by the detection system 2, the target person P is detected by the second area motion information 44a to 44c obtained by dividing the area P into the near area 121, the detection area 122, and the far area 123. 122 can be determined.
(2) Even if the flap of the air conditioner 102 or the cleaning robot in the air conditioner 102 operates, a change in the intensity of the cycle based on the movement can be excluded from the determination target, so that it is accurately determined whether the target person P exists in the detection area 122. Can be determined.
(3) By determining the difference between the minimum noise floor and the difference data, it is possible to suppress erroneous determination that the subject P exists at the minimum noise floor.

[変形例]
なお、本発明の実施の形態は、上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々に変形、実施が可能である。
[Modification]
The embodiments of the present invention are not limited to the above-described embodiments, and various modifications and implementations can be made without departing from the spirit of the present invention.

1…生体情報検出装置(センサ)、2…検出系、3…第1の処理系、
4…第2の処理系、5…通信部、
20…RFレーダ、21…I/Q折畳同期加算部、22…周波数変換部、
30…第1の差分データ算出部、30a…遅延部、30b…加算部、
31…スペクトラム変換部、32…フィルタ部、33…位置判定部、
33a…位置情報、34…エリア毎パワー部、34a…第1のエリア動き情報、
35…動作判定部、36A…最小ノイズフロア検出部、
36B…最大ノイズフロア検出部、37…正規化処理部、37a…活動情報、
40…第2の差分データ算出部、40a…移動平均部、40b…加算部、
41…スペクトラム変換部、42…フィルタ部、44…エリア毎パワー部、
44a…第2のエリア動き情報、45…動作判定部、45a…在/不在情報、
100…屋内、101…居室、101a…壁、101b…床面、102…エアコン、
103…ベッド、104…トイレ、105…ドア、121…近傍エリア、
122…検出エリア、123…遠方エリア、P…対象者
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... biological information detection device (sensor), 2 ... detection system, 3 ... 1st processing system,
4 second processing system, 5 communication unit,
Reference numeral 20: RF radar, 21: I / Q folding synchronous addition unit, 22: frequency conversion unit
30: first difference data calculation unit, 30a: delay unit, 30b: addition unit,
31: spectrum conversion unit, 32: filter unit, 33: position determination unit
33a: position information; 34: power unit for each area; 34a: first area movement information;
35: operation determination unit; 36A: minimum noise floor detection unit;
36B: maximum noise floor detection unit; 37: normalization processing unit; 37a: activity information;
40: second difference data calculation unit, 40a: moving average unit, 40b: addition unit,
41: spectrum conversion unit, 42: filter unit, 44: power unit for each area,
44a: second area movement information, 45: operation determination unit, 45a: presence / absence information,
100: indoor, 101: living room, 101a: wall, 101b: floor, 102: air conditioner,
103: bed, 104: toilet, 105: door, 121: neighborhood area,
122: detection area, 123: distant area, P: subject

Claims (4)

周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、前記送信波と前記対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの距離毎の強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出する検出部と、
前記検出部の検出結果に基づいて、現在の距離スペクトル強度データとその1つ前の距離スペクトル強度データに対して行った移動平均処理の結果との差を前記距離毎に求めた差分データを算出する算出部と、
前記差分データに基づいて、前記生体の存在を判定する存在判定部と、
を備えた生体情報検出装置。
A transmission wave of a frequency-modulated continuous wave is transmitted to an object including a living body, and based on a frequency difference between the transmission wave and a reflected wave from the object, the intensity at each distance to the object is time-series. A detecting unit for detecting the distance spectrum intensity data shown in the diagram,
Based on the detection result of the detection unit, difference data is calculated for each of the distances, the difference between the current distance spectrum intensity data and the result of the moving average processing performed on the immediately preceding distance spectrum intensity data. A calculating unit to perform
Based on the difference data, a presence determination unit that determines the presence of the living body,
A biological information detection device comprising:
前記存在判定部は、予め定められた周期の強度変化を判定対象から除外する、
請求項1に記載の生体情報検出装置。
The existence determination unit excludes the intensity change of a predetermined cycle from the determination target,
The biological information detecting device according to claim 1.
前記検出部の検出結果に基づいて、最小ノイズフロアを検出する最小フロア検出部をさらに備え、
前記存在判定部は、前記差分データが前記最小ノイズフロアより大きい場合に前記生体が存在すると判定する、
請求項1又は2に記載の生体情報検出装置。
The apparatus further includes a minimum floor detection unit that detects a minimum noise floor based on a detection result of the detection unit,
The presence determination unit determines that the living body is present when the difference data is greater than the minimum noise floor,
The biological information detection device according to claim 1.
前記算出部は、自己から同心円状の距離に応じて少なくとも近傍エリア、検出エリア及び遠方エリアに分けて前記距離毎に求めた差分データを算出し、
前記存在判定部は、前記近傍エリア又は前記遠方エリアの最大の強度が前記検出エリアの最大の強度よりも大きい場合の前記差分データは判定対象から除外し、それ以外の前記検出エリアにおける前記差分データに基づいて、前記生体の存在を判定する、
請求項1から3のいずれか1項の記載の生体情報検出装置。
The calculation unit calculates difference data obtained for each of the distances at least in the vicinity area, the detection area, and the distant area according to the concentric distance from the self,
The presence determination unit excludes the difference data when the maximum intensity of the near area or the distant area is larger than the maximum intensity of the detection area, and excludes the difference data in the other detection areas. Based on, to determine the presence of the living body,
The biological information detecting device according to claim 1.
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