JP2020146235A - 生体情報出力装置、生体情報出力方法、生体情報出力プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】生体の種別を正確に区別する。【解決手段】生体情報出力装置（１０）は、乗員の体表面に電磁波を照射する照射部（１）と、電磁波が体表面で反射した反射波を受信する受信部（２２）と、電磁波の信号と反射波の信号とを乗算したＩ信号と、当該Ｉ信号を所定の位相だけ遅らせたＱ信号とを処理して得られる生体の体表面までの距離の情報を出力し、Ｉ信号とＱ信号とを複素平面に展開して得られる信号点が描く円の直径から、反射波の受信強度を出力し、当該円上で信号点が前記円の中心に対して変位する範囲の変位角度から、前記反射波の位相変化量を出力する受信情報処理部（４１）と、前記距離、受信強度および位相変化量に基づいて生体の種別を判定する乗員判定部（５）と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、生体の種別を判定する生体情報出力装置に関する。

従来、車両のエアバッグの作動の条件を定めるなどの目的で、車両内の乗員の有無を検知し、検知した乗員が大人であるか子供であるかの判定を行なう技術が開発されている。

例えば、特許文献１には、車両のシートの下に設けられた荷重センサにより乗員の重量を検出した結果に基づいて、乗員が大人であるか子供であるかを判定することが記載されている。

また、特許文献２には、一対のサーモパイルセンサの出力差信号を取り出し、この信号により乗員が着座しているか否かを検知し、サーモパイル素子のアレイにおける各段間の出力差により、乗員の大人と子供とを区別することが記載されている。

特開２００３−３１５１４１号公報 特開２００６−２０８２４１号公報

しかしながら、特許文献１，２に記載された技術では、着座位置によっては、正しい重量や体格を求めることが困難であり、乗員が大人であるか子供であるかの判定を誤ることが多かった。

本発明の一態様は、生体の種別を正確に区別することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体情報出力装置は、生体の体表面に電磁波を照射する照射部と、前記電磁波が前記体表面で反射した反射波を受信する受信部と、前記電磁波の信号と前記反射波の信号とを乗算したＩ信号と、当該Ｉ信号を所定の位相だけ遅らせたＱ信号とを処理して得られる生体の体表面までの距離の情報を出力し、Ｉ信号とＱ信号とを複素平面に展開して得られる信号点が描く円の直径から、前記反射波の受信強度を出力し、当該円上で前記信号点が前記円の中心に対して変位する範囲の変位角度から、前記反射波の位相変化量を出力する受信情報処理部と、前記距離、前記受信強度および前記位相変化量に基づいて生体の種別を判定する生体判定部と、を備えている。

また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体情報出力方法は、生体の体表面に照射された電磁波の信号と、当該電磁波が前記体表面で反射した反射波の信号とを乗算したＩ信号と、当該Ｉ信号を所定の位相だけ遅らせたＱ信号とを処理して得られる生体の体表面までの距離の情報を出力し、Ｉ信号とＱ信号とを複素平面に展開して得られる信号点が描く円の直径から、前記反射波の受信強度と、当該円上で前記信号点が前記円の中心に対して変位する範囲の変位角度から前記反射波の位相変化量を出力する受信情報処理工程と、前記距離、前記受信強度および前記位相変化量に基づいて生体の種別を判定する生体判定工程とを含んでいる。

上記の構成によれば、受信信号は主に生体と受信部との距離の情報を含み、生体と受信部との距離が近く生体の体格が大きいほど、受信強度は強くなる。また、生体が同じ位置にいる場合、生体の体格が大きいほど、生体と受信部の距離は近づく関係にある。さらに、位相変化は、主に呼吸周期および呼吸の大きさの情報を含んでいる。呼吸周期と呼吸による位相変化量は、生体の体格と大きく関係している。したがって、受信強度および位相変化量に基づけば、生体の着座位置に関係なく、より正確に生体の種別を判定することができる。

前記生体情報出力装置は、前記変位角度から角速度を算出する角速度算出部と、前記角速度から生体に固有の生体情報を出力する生体情報処理部と、をさらに備え、前記生体判定部が、前記生体情報に基づいて、生体の種別を判定してもよい。

上記の構成によれば、呼吸数や脈拍数といった生体情報に基づいて、より正確に生体の種別を判定することができる。

前記生体判定部は、前記距離、前記受信強度および前記位相変化量を入力データとし、かつ実際に判定できた生体の種別を出力データとする教師データに基づいて機械学習を行なうことによって学習モデルを作成しておき、前記学習モデルにしたがって生体の種別を判定してもよい。

上記の構成によれば、生体判定部は、学習を重ねることで、より多様な判定アルゴリズムを実現できる学習モデルを作成しておき、当該学習モデル用いて生体の種別を判定する。これにより、判定できないケースを減少させることができる。

前記生体情報出力装置は、前記変位角度から角速度を算出する角速度算出部をさらに備え、前記生体判定部が、前記角速度算出部により算出された前記角速度の大きさが、所定値以上を所定時間内に一定回数以上持続したときに、生体を子供と判定してもよい。

上記の構成によれば、一定時間以上の大きな動きをした乗員を子供と判定する。これにより、安静状態にない乗員でも判定することができる。

本発明の一態様に係る生体情報出力装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記生体情報出力装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記生体情報出力装置をコンピュータにて実現させる生体情報出力プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明の一態様によれば、生体の種別を正確に区別することができる。

本発明の一実施形態に係る生体情報出力装置の車室内における配置を示す図である。 上記生体情報出力装置の構成を示すブロック図である。 上記生体情報出力装置による乗員判定の処理手順を示すフローチャートである。 （ａ）は上記生体情報出力装置における生体情報抽出部によって大人の乗員からの反射波の受信信号に基づいて得られるＩＱ平面を表す図であり、（ｂ）は生体情報抽出部によって子供の乗員からの反射波の受信信号に基づいて得られるＩＱ平面を表す図である。 （ａ）は上記生体情報出力装置における情報抽出部が生体情報の抽出対象とする測定データを示す波形図であり、（ｂ）は上記情報抽出部によるバンドパスフィルタ処理を示す波形図である。

〔実施形態１〕
本発明の一実施形態について、図１〜図５を参照して以下に説明する。

図１は、実施形態に係る生体情報出力装置１０の車室内における配置を示す図である。

図１に示すように、生体情報出力装置１０は、車室のルーフＲＦに配置されている。生体情報出力装置１０は、車室においてシートＳＴに着座している乗員に電磁波を照射し、乗員から反射した反射波の信号に基づいて、乗員が大人Ａであるか子供Ｃであるかを判定する乗員判定情報を出力する。

続いて、生体情報出力装置１０の詳細について説明する。

図２は、生体情報出力装置１０の構成を示すブロック図である。

図２に示すように、生体情報出力装置１０は、制御部１と、ドップラーセンサ２と、データ取得部３と、情報抽出部４と、乗員判定部５（生体判定部）と、情報出力部６とを備えている。

制御部１は、ドップラーセンサ２を制御する。制御部１は、測定開始トリガ信号が入力されると、ドップラーセンサ２の照射部２１に電磁波の照射を指示するとともに、測定終了トリガ信号が入力されると、ドップラーセンサ２の照射部２１に電磁波の照射停止を指示する。

測定開始トリガ信号は、乗員判定処理を開始させるためのトリガとなる信号である。測定開始トリガ信号としては、運転開始とほぼ近いタイミングを想定できるシートベルトスイッチのオン信号が用いられる。測定終了トリガ信号は、乗員判定処理を終了させるためのトリガとなる信号である。測定終了トリガ信号としては、運転終了とほぼ近いタイミングを想定できるシートベルトスイッチのオフ信号が用いられる。このような測定開始トリガ信号および測定終了トリガ信号を用いることにより、走行中に乗員の判定処理が行なわれる。

ドップラーセンサ２は、照射部２１と、受信部２２とを有している。照射部２１は、電磁波を出射して、乗員（図１の大人Ａおよび子供Ｃ）の体表面（生体表面）に照射波として照射する。受信部２２は、照射部２１から照射された電磁波が生体表面で反射した反射波を受信するとともに、検波、増幅等を行った上で、出射した電磁波の信号に受信した反射波の信号を乗算したＩ信号と、Ｉ信号を所定の位相だけ遅らせたＱ信号とを出力する。

データ取得部３は、受信部２２からのＩ信号およびＱ信号に所定の処理を行なうことによって測定データ（データ）を取得する。データ取得部３は、取得した測定データを情報抽出部４に出力する。データ取得部３は、具体的には、アナログのＩ信号およびＱ信号をデジタルに変換し、デジタルのＩ信号およびＱ信号を測定データとして出力する。なお、データ取得部３は、ドップラーセンサ２の外部に設けられるが、ドップラーセンサ２に含まれていてもよい。

情報抽出部４は、データ取得部３から出力される測定データに基づいて受信情報および生体情報を抽出する。受信情報は、受信部２２が上記の反射波を受信したことにより出力する受信信号から得られる情報であり、ドップラーセンサ２と乗員との間の距離と、受信強度と、Ｉ信号とＱ信号とで作るＩＱ平面での位相とを含んでいる。生体情報は、乗員の呼吸数および心拍数の情報である。

情報抽出部４は、受信情報および生体情報を抽出するために、受信情報処理部４１と、角速度算出部４２と、生体情報処理部４３とを有している。

受信情報処理部４１は、データ取得部３から出力される測定データのＩ信号およびＱ信号をＩＱ平面（複素平面）に展開して、ＩＱ平面上でＩ信号およびＱ信号により表される円の直径および円上で変位する受信信号点（信号点）の範囲（変位角度）を出力する。

上記の円の大きさは、受信信号の強度（以降適宜「受信強度」と称する）に比例する。ドップラーセンサ２に対する乗員の位置が近いほど、すなわちドップラーセンサ２の受信部２２と乗員との間の距離が短いほど円が大きい。また、乗員から反射波が反射する反射面積が大きいほど、円が大きい。したがって、円の大小で、乗員の種別（主に大人または子供）を判定することができ、乗員の体格差を判定する上で精度が高い。

また、ＩＱ平面上でＩ信号およびＱ信号により表される受信信号点の円上での変化は、受信信号の位相変化量を表しており、呼吸および脈拍に応じて変位する。大人は肺が大きいために、呼吸が大きく、かつ呼吸の回数が少ないので、大人からの反射波による受信信号点は、円上でゆっくり大きく変位する（周期が長く位相変化量が大きい）。子供は肺が小さいために、呼吸が小さく、かつ呼吸の回数が多いので、子供からの反射波による受信信号点は、円上で速くかつ小さく変位する（周期が短く位相変化量が小さい）。脈拍については、大人で遅く子供で速いので、呼吸と同様に大人と子供とで差がある。したがって、受信信号点の呼吸および脈拍に関する位相変化量とその周期（呼吸数、脈拍数）によっても、乗員の体格差を判定することができる。

角速度算出部４２は、受信情報処理部４１がＩ信号およびＱ信号をＩＱ平面上に展開したデータに基づいて、ＩＱ平面における受信信号点の角速度を算出して、角速度信号を出力する。角速度は、上記のように、呼吸の大きさと呼吸の回数とに大きく関わる。角速度ωは、上記の変位角度をθとすると、次式（変位角度の時間微分）で表される。

ω＝ｄθ／ｄｔ
角速度算出部４２は、上式を用いて、角速度を算出し、角速度信号を出力する。この角速度信号は、呼吸および脈拍が周期的なピークとして現れる波形を有している。ただし、呼吸のピークが脈拍のピークより圧倒的に大きい。

生体情報処理部４３は、角速度算出部４２によって算出された角速度信号に基づいて生体情報を抽出する。生体情報処理部４３は、具体的には、角速度信号をフーリエ変換することにより、角速度信号のピークを含む各振幅の値を、周波数スペクトルを表すフーリエ変換信号に変換し、当該フーリエ変換信号をフィルタ処理することで、呼吸数および心拍数を生体情報として出力する。

乗員判定部５は、受信情報処理部４１から出力される受信情報における、距離、受信強度および位相変化量に基づいて、乗員が大人であるか子供であるかを判定する。具体的には、乗員判定部５は、受信強度および位相変化量のそれぞれが規定のしきい値を超えるか否かで、乗員が大人であるか子供であるかを判定する。あるいは、乗員判定部５は、具体的には、距離と受信強度と位相変化量とをそれぞれの軸で表す３軸のマップを用い、距離、受信強度および位相変化量のそれぞれの値が、マップ上の大人を判定するための領域と、子供を判定するための領域とのいずれに属するかにより、判定を行なう。

また、乗員判定部５は、呼吸数および心拍数のそれぞれが規定のしきい値を超えるか否かで、乗員が大人であるか子供であるかを判定してもよい。

情報出力部６は、乗員判定部５によって反転された結果である乗員判定情報を、生体情報出力装置１０の外部に出力する。乗員判定情報には、乗員の不在、大人の乗員、子供の乗員の情報が含まれる。

続いて、上記のように構成される生体情報出力装置１０の動作について説明する。

図３は、生体情報出力装置１０による乗員判定の処理手順（生体情報出力方法）を示すフローチャートである。図４の（ａ）は、情報抽出部４によって大人の乗員からの反射波の受信信号に基づいて得られるＩＱ平面を表す図である。図４の（ｂ）は、情報抽出部４によって子供の乗員からの反射波の受信信号に基づいて得られるＩＱ平面を表す図である。図５の（ａ）は、生体情報出力装置１０における情報抽出部４が生体情報を抽出する対象となる測定データを示す波形図である。図５の（ｂ）は、情報抽出部４によるバンドパスフィルタ処理を示す波形図である。

図３に示すように、まず、制御部１は、測定開始トリガを検知したか否かを判定する（ステップＳ１）。制御部１は、測定開始トリガを検知するまで（ステップＳ１のＹＥＳ）、待機する。制御部１は、測定開始トリガを検知すると、ドップラーセンサ２の照射部２１に電磁波の照射を指示する。これにより、照射部２１が乗員に電磁波を照射すると、受信部２２が乗員からの反射波を受信して受信信号を例えばＩ信号およびＱ信号の形態で出力する。

乗員が２人以上である場合、ドップラーセンサ２は、照射した電磁波が２人以上の乗員から反射した反射波を受信する。この反射波は、全ての乗員の反射波が重なった合成波となっている。ドップラーセンサ２は、公知の信号処理によって、合成波を分離して乗員一人ずつの反射波を得てもよい。

乗員が大人と子供とである場合、それぞれからの反射波の距離差が大きいことから、合成波を分離しやすいが、乗員の全てが大人または子供であったりする場合、それぞれからの反射波の距離差が小さいことから、合成波を分離することが困難なことがある。このような場合、ドップラーセンサ２は、照射部２１を所定の角度で回動させて、電磁波の出射方向を変位させてもよい。これにより、乗員一人ずつの反射波を得ることができる。

次に、データ取得部３は、ドップラーセンサ２からの検出信号から測定データを取得する（ステップＳ２）。データ取得部３は、情報抽出部４による情報抽出の対象となり得る測定データを取得したか否かを判定する（ステップＳ３）。データ取得部３は、ステップＳ３において、例えば、測定データが異常なデータであるか否かを判定する。異常なデータとしては、乗員が大きく動いたときに得られるデータが挙げられる。

データ取得部３は、ステップＳ３において、情報抽出の対象となり得る測定データを取得しなかったと判定すると（ＮＯ）、処理をステップＳ２に戻して、新たな測定データを取得する。また、データ取得部３が、ステップＳ３において、情報抽出の対象となり得る測定データを取得したと判定すると（ＹＥＳ）、情報抽出部４は、測定データに基づいて、受信情報および生体情報の抽出を行なう（ステップＳ４，受信情報処理工程）。

情報抽出部４において、受信情報処理部４１は、測定データのＩ信号およびＱ信号を、例えば、図４の（ａ），（ｂ）に示すようなＩＱ平面に展開する。図４の（ａ）に示すＩＱ平面では、円の直径が大きくかつ変位角度Δθ１が大きいことから、Ｉ信号およびＱ信号が大人からの反射波に基づいていることがわかる。図４の（ｂ）に示すＩＱ平面では、円の直径が小さく、かつ変位角度Δθ２が小さいことから、Ｉ信号およびＱ信号が子供からの反射波に基づいていることがわかる。

ここで、ＩＱ平面は、座標（Ｉｏｆｆｓｅｔ，Ｑｏｆｆｓｅｔ）を中心として、受信信号の振幅および位相を示している。ＩｏｆｆｓｅｔおよびＱｏｆｆｓｅｔは、ドップラーセンサ２の設置条件により定まる定数である。

情報抽出部４において、角速度算出部４２は、受信情報処理部４１から出力されたデータに基づいて、例えば、図５の（ａ）に示すような角速度信号を出力する。

情報抽出部４において、生体情報処理部４３は、角速度算出部４２から出力される角速度信号をフーリエ変換したフーリエ変換信号をフィルタ処理して、例えば、図５の（ｂ）に示す周期Ｔの生体信号を抽出する。

ここで、複数の乗員について判定を行なう場合、上述のように合成波の分離が困難な場合であっても、各乗員の呼吸周期は完全には一致しない。したがって、生体情報処理部４３は、乗員ごとに異なる呼吸周期の呼吸数を生体情報として出力することができる。

情報抽出部４は、乗員ごとの受信情報および生体情報を抽出できたか否かは判定する（ステップＳ５）。情報抽出部４が、ステップＳ５において、受信情報および生体情報を抽出できたと判定すると（ＹＥＳ）、乗員判定部５は、乗員が大人であるか否かを判定する（ステップＳ６）。乗員判定部５が、ステップＳ６において、乗員が大人であると判定すると（ＹＥＳ）、情報出力部６は、乗員判定部５から取得した判定結果として乗員が大人であるという乗員判定情報を出力して（ステップＳ７）、処理をステップＳ２に戻す。また、乗員判定部５が、ステップＳ６において、乗員が大人でない（子供である）と判定すると（ＮＯ）、情報出力部６は、乗員判定部５から取得した判定結果として乗員が子供であるという乗員判定情報を出力して（ステップＳ８）、処理をステップＳ２に戻す。

情報抽出部４が、ステップＳ５において、受信情報および生体情報が抽出できなかったと判定すると（ＮＯ）、乗員判定部５は、乗員が不在であると判定する（ステップＳ９）。情報出力部６は、この判定結果を受けて、乗員が不在であるという乗員判定情報を出力して（ステップＳ１０）、処理をステップＳ２に戻す。

乗員判定部５は、ステップＳ６〜Ｓ１０の処理によって、乗員の判定を行なう（生体判定工程）。

なお、本実施形態において、乗員判定部５は、乗員として大人または子供を判定しているが、ペットなどの小動物もさらに区別して判定するように構成されてもよい。乗員判定部５は、このような構成では、上述のステップＳ６において、大人ではないと判定された場合に、さらに乗員が子供であるか否かの判定処理を設け、この判定処理において、子供と小動物とを区別するしきい値を基準に、乗員が子供であるか否かを判定する。

以上のように、本実施形態に係る生体情報出力装置１０は、制御部１と、ドップラーセンサ２と、データ取得部３と、情報抽出部４と、乗員判定部５と、情報出力部６とを備えている。

上記の構成によれば、受信信号は主に乗員と受信部２２との距離の情報を含み、乗員と受信部との距離が近く生体の体格が大きいほど、受信強度は強くなる。また、乗員が同じ位置にいる場合、乗員の体格が大きいほど、乗員と受信部との距離は近づく関係にある。呼吸周期と呼吸による位相変化量は、上述したように、乗員の体格と大きく関係している。したがって、受信強度および位相変化量に基づけば、乗員の着座位置に関係なく、より正確に乗員を判定することができる。

また、情報抽出部４は、変位角度から角速度を算出する角速度算出部４２と、角速度から生体に固有の生体情報を出力する生体情報処理部４３とをさらに備えている。乗員判定部５は、前記生体情報に基づいて、乗員（生体の種別）を判定する。

上記の構成によれば、呼吸数や脈拍数といった生体情報に基づいて、より正確に生体の種別を判定することができる。

〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、図２を参照して以下に説明する。なお、説明の便宜上、実施形態１の説明における構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

実施形態１では、距離、受信強度および位相変化量が正しく得られても、乗員判定部５が、乗員を判定することができない場合があり、判定エラーを生じる可能性がある。例えば、距離、受信強度および位相変化量のいずれか一つが上述したマップ上の規定の領域に属さないといったことがある。

本実施形態では、このような判定エラーが生じるケースを減少させる構成について説明する。

乗員判定部５は、距離、受信強度および位相変化量を入力データとし、かつ実際に判定できた結果である乗員判定情報を出力データとする教師データに基づいて機械学習を行なうことによって学習モデルを予め作成しておく。乗員判定部５は、学習によって、例えば、上述したマップを作成するマッピング関数を変更して、マップを修正し、学習モデルにしたがって乗員を判定する。

車両がオーナーカーである場合、乗員はほぼ決まっているので、教師データを大量に収集することが容易である。

以上のように、本実施形態に係る生体情報出力装置１０において、乗員判定部５は、学習を重ねることで、より多様な判定アルゴリズムを実現できる学習モデルを作成しておき、当該学習モデル用いて生体の種別を判定する。これにより、判定できないケースを減少させることができる。

〔実施形態３〕
本発明のさらに他の実施形態について、図２を参照して以下に説明する。なお、説明の便宜上、実施形態１の説明における構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

実施形態１では、安静状態の乗員から取得できる受信強度および位相変化量に基づいて乗員を判定している。これに対し、本実施形態では、乗員の状態に応じて乗員を判定する。

例えば、子供は、長時間の乗車に飽きると、じっとしていられなくなり、動き出す。また、上述した角速度は、乗員の動きに応じて異なる。例えば、乗員の大きな動きに対する角速度は、呼吸に対する角速度と比べて十分大きい。

データ取得部３は、一定時間以上の乗員の動きを示す測定データを異常なデータと判定せずに出力する。また、データ取得部３は、一定時間未満の乗員の動きを示す測定データについては一時的な乗員の動きと見なして出力しない。

情報抽出部４において、受信情報処理部４１は、測定データのＩ信号およびＱ信号をＩＱ平面に展開する。角速度算出部４２は、受信情報処理部４１がＩ信号およびＱ信号をＩＱ平面上に展開したデータに基づいて、ＩＱ平面における受信信号点の角速度を算出して、角速度信号を出力する。さらに、乗員判定部５は、角速度算出部４２からの角速度信号で表される角速度の大きさが所定時間内に一定回数以上持続したときに、乗員を子供と判定する。

以上のように、本実施形態に係る生体情報出力装置１０は、乗員判定部５は、角速度算出部４２により算出された角速度の大きさが、所定値以上を所定時間内に一定回数以上持続したときに、乗員を子供と判定する。

上記の構成によれば、一定時間以上の大きな動きをした乗員を子供と判定することかできる。これにより、安静状態にない乗員でも判定することができる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
生体情報出力装置１０の制御ブロック（特に情報抽出部４および乗員判定部５）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、生体情報出力装置１０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラム（生体情報出力プログラム）の命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えているとともに、上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。

上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。

また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

〔付記事項〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

３ データ取得部
５ 乗員判定部（生体判定部）
１０ 生体情報出力装置
２１ 照射部
２２ 受信部
４１ 受信情報処理部
４２ 角速度算出部
４３ 生体情報処理部
Ａ 大人（生体）
Ｃ 子供（生体）

Claims (7)

1. 生体の体表面に電磁波を照射する照射部と、
   前記電磁波が前記体表面で反射した反射波を受信する受信部と、
   前記電磁波の信号と前記反射波の信号とを乗算したＩ信号と、当該Ｉ信号を所定の位相だけ遅らせたＱ信号とを処理して得られる生体の体表面までの距離の情報を出力し、Ｉ信号とＱ信号とを複素平面に展開して得られる信号点が描く円の直径から、前記反射波の受信強度を出力し、当該円上で前記信号点が前記円の中心に対して変位する範囲の変位角度から、前記反射波の位相変化量を出力する受信情報処理部と、
   前記距離、受信強度および前記位相変化量に基づいて生体の種別を判定する生体判定部と、
   を備えている生体情報出力装置。
2. 前記変位角度から角速度を算出する角速度算出部と、
   前記角速度から生体に固有の生体情報を出力する生体情報処理部と、をさらに備え、
   前記生体判定部は、前記生体情報に基づいて、生体の種別を判定する請求項１に記載の生体情報出力装置。
3. 前記生体判定部は、前記距離、前記受信強度および前記位相変化量を入力データとし、かつ実際に判定できた生体の種別を出力データとする教師データに基づいて機械学習を行なうことによって学習モデルを作成しておき、前記学習モデルにしたがって生体の種別を判定する請求項１に記載の生体情報出力装置。
4. 前記変位角度から角速度を算出する角速度算出部をさらに備え、
   前記生体判定部は、前記角速度算出部により算出された前記角速度の大きさが、所定値以上を所定時間内に一定回数以上持続したときに、生体を子供と判定する請求項１に記載の生体情報出力装置。
5. コンピュータを、請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報出力装置における各部として機能させるための生体情報出力プログラム。
6. 請求項５に記載の生体情報出力プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
7. 生体の体表面に照射された電磁波の信号と、当該電磁波が前記体表面で反射した反射波の信号とを乗算したＩ信号と、当該Ｉ信号を所定の位相だけ遅らせたＱ信号とを処理して得られる生体の体表面までの距離の情報を出力し、Ｉ信号とＱ信号とを複素平面に展開して得られる信号点が描く円の直径から、前記反射波の受信強度を出力し、当該円上で前記信号点が前記円の中心に対して変位する範囲の変位角度から、前記反射波の位相変化量を出力する受信情報処理工程と、
   前記距離、前記受信強度および前記位相変化量に基づいて生体の種別を判定する生体判定工程と、
   を含んでいる生体情報出力方法。

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