JP2021082201A - Method, program, determination system to determine existence of persons in room - Google Patents

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春海 朝原
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Abstract

To provide a method for determining existence of a person in a new room, which enables determination of the existence of the person without using a threshold value for determining the existence of the person in the room.SOLUTION: A system for determining the existence of an animal including a person himself or herself includes: means of measuring a concentration of carbon dioxide in a room over time; and means for calculating the time variation of the carbon dioxide concentration based on the latest measured value and the immediately proceeding measured value, each time the carbon dioxide concentration is measured, and executes the steps of: calculating a moving average value of time fluctuations; and determining the existence of the person in the room when the symbols of the time fluctuations are the same a certain number of times in a row. The symbols are positive or negative, and means for determining the existence of the person in the room includes means for determining that the animal is "entered" or "absent" when the symbols are the same a certain number of times in succession.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、室内の二酸化炭素濃度に基づいて在室の有無を判定する方法に関するものである。 The present invention relates to a method for determining the presence or absence of a room based on the concentration of carbon dioxide in the room.

既に室内の二酸化炭素濃度に基づく在室判定方法が提案されていた。(例えば、特許文献1)。 A method for determining occupancy based on the concentration of carbon dioxide in a room has already been proposed. (For example, Patent Document 1).

しかしながら先行出願の方法では、在室・不在を判定するための閾値は、「対象となる部屋の空間体積や換気の度合いなどを考慮したシミュレーションや予備実験の結果に基づいて予め適切な値を設定しておく」とあるため、測定対象となる室内毎に個別のシミュレーション等を行い、閾値を定める必要があることから、利便性及び現実性という点で問題があった。 However, in the method of the prior application, the threshold value for determining the presence / absence of a room is set to an appropriate value in advance based on the results of simulations and preliminary experiments considering the space volume of the target room and the degree of ventilation. Therefore, there is a problem in terms of convenience and reality because it is necessary to perform an individual simulation or the like for each room to be measured and set a threshold value.

特開2017−16185号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-16185

本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、本発明は、在室・不在を判定するための閾値を用いることなく在室の有無を判定することを可能にする新規な方法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 in the prior art, and the present invention is a novel invention that makes it possible to determine the presence or absence of a room without using a threshold value for determining the presence or absence of a room. The purpose is to provide a method.

本発明者は、在室・不在を判定するための閾値を用いることなく在室の有無を判定する方法につき鋭意検討した結果、以下の構成に想到し、本発明に至ったのである。 As a result of diligent studies on a method for determining the presence or absence of a room without using a threshold value for determining the presence or absence of a room, the present inventor came up with the following configuration and arrived at the present invention.

すなわち、本発明によれば、人を含む動物の在室の有無を判定する方法であって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定するステップと、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて二酸化炭素濃度の時間変動を算出するステップと、前記時間変動の移動平均値を算出するステップと、を含み、前記符号は正又は負であり、前記在室の有無を判定するステップは、符号(正)が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」と判定し、前記時間変動の符号(負)が一定回数連続して同一となった場合に、前記動物が在室していないと判定し、「不在」と「在室」の状態を入れ替えるステッ プを含む、判定方法が提供される。 That is, according to the present invention, it is a method of determining the presence or absence of an animal including a human being in a room, and the step of measuring the carbon dioxide concentration in the room over time and the latest every time the carbon dioxide concentration is measured. The symbol includes a step of calculating the time variation of the carbon dioxide concentration based on the measured value and the immediately preceding measured value, and a step of calculating the moving average value of the time variation. In the step of determining the presence or absence of, when the signs (positive) are the same for a certain number of times in a row, it is determined that "the room has been entered", and the signs (negative) of the time fluctuation are the same for a certain number of times in a row. In that case, a determination method is provided that includes a step of determining that the animal is not in the room and swapping the "absent" and "in-room" states.

上述したように、本発明によれば、閾値を用いることなく在室の有無を判定することを可能にする新規な方法が提供される。 As described above, the present invention provides a novel method that makes it possible to determine the presence or absence of a room without using a threshold value.

本実施形態の判定方法を示すフローチャート。The flowchart which shows the determination method of this embodiment. 本実施形態の判定システムの構成を模式的に示す図。The figure which shows typically the structure of the determination system of this embodiment. 本実施例の実験装置を示す図。The figure which shows the experimental apparatus of this Example. CO2濃度の経時的変化を示すグラフ。The graph which shows the time-dependent change of CO2 concentration. CO2濃度の時間変動の経時的変化を示すグラフ。The graph which shows the time-dependent change of the time variation of CO2 concentration. CO2濃度の時間変動の濃度増分の8個の移動平均Eight moving averages of time-varying concentration increments of CO2 concentration

以下、本発明を図面に示した実施の形態をもって説明するが、本発明は、図面に示した実施の形態に限定されるものではない。なお、以下に参照する各図においては、共通する要素について同じ符号を用い、適宜、その説明を省略するものとする。 Hereinafter, the present invention will be described with reference to the embodiments shown in the drawings, but the present invention is not limited to the embodiments shown in the drawings. In each of the figures referred to below, the same reference numerals are used for common elements, and the description thereof will be omitted as appropriate.

本発明は、人を含む動物が部屋に在室しているか否かを判定する方法を提供する。なお、本発明において、部屋とは、概ね密閉された空間であって、人を含む動物が滞在可能な空間全般を包含する概念であり、その形状や用途に限定されない。また、本発明における動物とは、肺呼吸をする動物であって、呼気に二酸化炭素を含む動物全般を意味する。 The present invention provides a method for determining whether or not an animal, including a human, is present in a room. In the present invention, the room is a concept that is generally a closed space and includes a whole space in which animals including humans can stay, and is not limited in its shape and use. Further, the animal in the present invention means an animal that breathes lungs and generally contains carbon dioxide in exhaled breath.

密閉された空間の中で動物が肺呼吸を行うと、呼気に含まれる二酸化炭素(CO2)により室内のCO2濃度が上昇する。ただし、実際の部屋では、微小な隙間を介して(あるいは、窓の開閉空、調設備により)、常に換気が行われるので、部屋の中で人が呼吸し続けた場合でも室内のCO2濃度が増加し続けることはなく、一定の値で飽和する。一方、CO2濃度が飽和した部屋の中から人が退室すると、上述した換気の作用で室内のCO2濃度は減少をはじめ、ベースライン近傍まで 減少した後に一定の値に落ち着く。 When an animal breathes lungs in a closed space, carbon dioxide (CO2) contained in exhaled breath increases the concentration of CO2 in the room. However, in an actual room, ventilation is always performed through a minute gap (or by opening and closing windows, adjusting equipment), so even if a person keeps breathing in the room, the CO2 concentration in the room will be high. It does not continue to increase and saturates at a constant value. On the other hand, when a person leaves a room where the CO2 concentration is saturated, the CO2 concentration in the room begins to decrease due to the above-mentioned ventilation action, decreases to the vicinity of the baseline, and then settles at a constant value.

本発明は、上述した点に着目してなされたものであり、人を含む動物(以下、単に、人という)の部屋への入退室に伴って生じるCO2濃度の時間変動に基づいて在室の有無を判定する。以下、本実施形態の判定方法の具体的な内容を図1に示すフローチャートに基づいて説明する。 The present invention has been made by paying attention to the above-mentioned points, and is based on the time variation of the CO2 concentration that occurs when an animal including a human (hereinafter, simply referred to as a human) enters or leaves the room. Determine the presence or absence. Hereinafter, the specific contents of the determination method of the present embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

まずステップ101では、後で使用する変数の初期値を設定する。 First, in step 101, the initial value of the variable to be used later is set.

ステップ102では、判定対象となる部屋に設置されたCO2濃度センサのセンサ出力に基づいて部屋の最新のCO2濃度を取得する。 In step 102, the latest CO2 concentration of the room is acquired based on the sensor output of the CO2 concentration sensor installed in the room to be determined.

続くステップ103では、下記式(1)に基づいてCO2濃度の時間変動DCO2(T0) を算出する。なお、下記式(1)において、CO2(T0)およびT0は、それぞれ、最新のCO2濃度とその取得時刻を示し、CO2(T1)およびT1は、それぞれ、直前に取得したCO2濃度とその取得時刻を示す。換言すると、下記式(1)における(T0−T1)は、CO濃度のサンプリング間隔(周期)に相当する。 In the following step 103, the time-varying DCO2 (T0) of the CO2 concentration is calculated based on the following formula (1). In the following formula (1), CO2 (T0) and T0 indicate the latest CO2 concentration and its acquisition time, respectively, and CO2 (T1) and T1 indicate the immediately preceding CO2 concentration and its acquisition time, respectively. Is shown. In other words, (T0-T1) in the following formula (1) corresponds to the sampling interval (cycle) of the CO 2 concentration.

Figure 2021082201
Figure 2021082201

続くステップ104では、ステップ103で算出した時間変動DCO2(T0)を平準化する処理を実行する。本実施形態では、時間変動DCO2(T0)を含む直近のN個(Nは2以上の整数)の時間変動(DCO2(T0)、DCO2(T1)、DCO2(T2)・・・DCO2(T―(N1)))(N1はN−1)の移動平均を平準化後の時間変動DCO2(T0)’として出力する。ただし、他の実施形態では、その他の適切な方法で平準化処理を実行してもよい。 In the following step 104, the process of leveling the time-varying DCO2 (T0) calculated in step 103 is executed. In the present embodiment, the latest N time fluctuations (DCO2 (T0), DCO2 (T1), DCO2 (T2) ... DCO2 (T-) including the time fluctuation DCO2 (T0)) The moving average of (N1))) (N1 is N-1) is output as the time-varying DCO2 (T0)'after leveling. However, in other embodiments, the leveling process may be performed by other suitable methods.

続くステップ105では、平準化後の時間変動DCO2(T0)’が正であるか否かを判断する。 In the following step 105, it is determined whether or not the time variation DCO2 (T0)'after leveling is positive.

ステップ105の判断の結果、時間変動DCO2(T0)’が正の場合は(S105、YES)、処理はステップ112に進む。一方、時間変動DCO2(T0)’が正とは異なる場合は(S105、NO)、処理はステップ106に進む 。 As a result of the determination in step 105, if the time variation DCO2 (T0)'is positive (S105, YES), the process proceeds to step 112. On the other hand, if the time variation DCO2 (T0)'is different from positive (S105, NO), the process proceeds to step 106.

続くステップ106では、平準化後の時間変動DCO2(T0)’が負であるか否かを判断する。 In the following step 106, it is determined whether or not the time fluctuation DCO2 (T0)'after leveling is negative.

ステップ106の判断の結果、時間変動DCO2(T0)’が負の場合は(S106、YES)、処理はステップ107に進む。一方、時間変動DCO2(T0)’が負とは異なる場合は(S106、NO)、処理はステップ113に進み、前回の判定値を維持する。 As a result of the determination in step 106, if the time variation DCO2 (T0)'is negative (S106, YES), the process proceeds to step 107. On the other hand, when the time variation DCO2 (T0)'is different from negative (S106, NO), the process proceeds to step 113 and the previous determination value is maintained.

続くステップ107では、前回判定結果が不在であるか否かを判断する。 In the following step 107, it is determined whether or not the previous determination result is absent.

ステップ107の判断の結果、前回判定結果が不在の場合は(S107、YES)、処理はステップ102に進む。一方、前回判定結果が不在とは異なる場合は(S107、NO)、処理はステップ108に進む 。 As a result of the determination in step 107, if the previous determination result is absent (S107, YES), the process proceeds to step 102. On the other hand, if the previous determination result is different from the absence (S107, NO), the process proceeds to step 108.

ステップ108では、時間変動DCO2(T0)’が正の場合の連続発生回数を示す変数Mを0とする。 In step 108, the variable M indicating the number of consecutive occurrences when the time variation DCO2 (T0)'is positive is set to 0.

続くステップ109時間変動DCO2(T0)’が負の場合の連続発生回数を示す変数Nに1を加える。 Subsequent step 109 Add 1 to the variable N indicating the number of consecutive occurrences when the time variation DCO2 (T0)'is negative.

続くステップ110では、時間変動DCO2(T0)’が負の場合の連続発生回数Nと予め与えられた連続発生回数を示す変数Kが一致するか否かを判定する。 In the following step 110, it is determined whether or not the number of consecutive occurrences N when the time variation DCO2 (T0)'is negative and the variable K indicating the number of consecutive occurrences given in advance match.

ステップ110の判断の結果、時間変動DCO2(T0)’が負の場合の連続発生回数Nと予め与えられた連続発生回数を示す変数Kが一致した場合は(S110、YES)、処理はステップ111に進む。一方、時間変動DCO2(T0)’が負の場合の連続発生回数Nと予め与えられた連続発生回数を示す変数Kが不一致の場合は(S110、NO)、処理はステップ102に戻る。 As a result of the determination in step 110, if the number of consecutive occurrences N when the time variation DCO2 (T0)'is negative and the variable K indicating the number of consecutive occurrences given in advance match (S110, YES), the process is step 111. Proceed to. On the other hand, if the number of consecutive occurrences N when the time variation DCO2 (T0)'is negative and the variable K indicating the number of consecutive occurrences given in advance do not match (S110, NO), the process returns to step 102.

続くステップ111で判定結果を不在とする。 In the following step 111, the determination result is absent.

続くステップ112で、負の場合の連続発生回数を示す変数Nを0とする。 In the following step 112, the variable N indicating the number of consecutive occurrences in the negative case is set to 0.

続くステップ114では、前回判定結果が在室であるか否かを判断する。 In the following step 114, it is determined whether or not the previous determination result is in the room.

ステップ114の判断の結果、前回判定結果が在室の場合は(S114、YES)、処理はステップ102に進む。一方、前回判定結果が不在とは異なる場合は(S114、NO)、処理はステップ115に進む 。 As a result of the determination in step 114, if the previous determination result is in the room (S114, YES), the process proceeds to step 102. On the other hand, if the previous determination result is different from the absence (S114, NO), the process proceeds to step 115.

ステップ115では、時間変動DCO2(T0)’が負の場合の連続発生回数を示す変数Nを0とする。 In step 115, the variable N indicating the number of consecutive occurrences when the time variation DCO2 (T0)'is negative is set to 0.

続くステップ116では、時間変動DCO2(T0)’が正の場合の連続発生回数を示す変数Mに1を加える。 In the following step 116, 1 is added to the variable M indicating the number of consecutive occurrences when the time variation DCO2 (T0)'is positive.

続くステップ117では、時間変動DCO2(T0)’が正の場合の連続発生回数Mと予め与えられた連続発生回数を示す変数Kが一致するか否かを判定する。 In the following step 117, it is determined whether or not the number of consecutive occurrences M when the time variation DCO2 (T0)'is positive and the variable K indicating the number of consecutive occurrences given in advance match.

ステップ117の判断の結果、時間変動DCO2(T0)’が正の場合の連続発生回数Mと予め与えられた連続発生回数を示す変数Kが一致した場合は(S117、YES)、処理はステップ118に進む。一方、時間変動DCO2(T0)’が正の場合の連続発生回数Mと予め与えられた連続発生回数を示す変数Kが不一致の場合は(S117、NO)、処理はステップ102に戻る。 As a result of the determination in step 117, if the number of consecutive occurrences M when the time variation DCO2 (T0)'is positive and the variable K indicating the number of consecutive occurrences given in advance match (S117, YES), the process is step 118. Proceed to. On the other hand, if the number of consecutive occurrences M when the time variation DCO2 (T0)'is positive and the variable K indicating the number of consecutive occurrences given in advance do not match (S117, NO), the process returns to step 102.

続くステップ118で判定結果を在室とする。 In the following step 118, the determination result is set to be in the room.

続くステップ119で正の場合の連続発生回数を示す変数Mを0とする。 In the following step 119, the variable M indicating the number of consecutive occurrences in the positive case is set to 0.

本実施形態においては、上述した一連の処理(ステップ101〜119)がCO2濃度 のサンプリングのタイミングに同期して繰り返し実行される。なお、図1に示した各ステップを実行する機能手段は、C、C++、C#、Java(登録商標)、などで記述された 装置実行可能なプログラムにより実現することができ、当該プログラムは、ハードディスク装置、CD−ROM、MO、DVD、フレキシブルディスク、EEPROM、EPRO Mなどの装置可読な記録媒体に格納して頒布することができ、また、ネットワークを介して伝送することができる。 In the present embodiment, the series of processes (steps 101 to 119) described above are repeatedly executed in synchronization with the timing of sampling the CO2 concentration. The functional means for executing each step shown in FIG. 1 can be realized by a device-executable program described in C, C ++, C #, Java (registered trademark), or the like. Devices such as hard disk devices, CD-ROMs, MOs, DVDs, flexible disks, EEPROMs, and EPRO Ms can be stored and distributed in readable recording media, and can be transmitted via a network.

以上、本実施形態の判定方法を説明してきたが、続いて、本実施形態の判定方法を採用した判定システムについて説明する。 The determination method of the present embodiment has been described above, but subsequently, the determination system adopting the determination method of the present embodiment will be described.

図2は、本実施形態の判定システムの応用展開例の一つとして参照することができる「 高齢者見守りシステム」のネットワーク構成を示す。本システムにおいては、独居高齢者の家10の各部屋にCO2濃度センサ11が設置され、各センサ11が所定のサンプリング周期で部屋のCO濃度を検出するように構成されており、検出されたCO2濃度がインターネットやVPNとして参照されるWAN(広域ネットワーク)40を介してリアルタイムで在室状況監視サーバ50に送信されるように構成されている。 FIG. 2 shows a network configuration of an “elderly person watching system” that can be referred to as one of the application development examples of the determination system of the present embodiment. In this system, elderly living alone CO2 concentration sensor 11 is installed in each room of the house 10, the sensor 11 is configured to detect the CO 2 concentration of the room at a predetermined sampling period, it is detected The CO2 concentration is configured to be transmitted to the occupancy status monitoring server 50 in real time via the Internet or a WAN (wide area network) 40 referred to as a VPN.

一方、在室状況監視サーバ50には、図1に示した判定方法の各ステップを実行する機能手段が実装されており、家10の各部屋における高齢者12の在室の有無をリアルタイムで判定するように構成されている。また、在室状況監視サーバ50は、判定結果に基づいて高齢者12がどの部屋にいるか、や、どう移動したかの在室状況等を時系列データとして記録するように構成されている。本システムによれば、遠方に住む高齢者12の家族25は、PC20やスマートフォン30から在室状況監視サーバ50にアクセスすることにより、高齢者12の 在室状況をリアルタイムで確認することでき、高齢者12の生活状態を把握することができる。 On the other hand, the occupancy status monitoring server 50 is equipped with a functional means for executing each step of the determination method shown in FIG. 1, and determines in real time whether or not the elderly person 12 is present in each room of the house 10. It is configured to do. Further, the occupancy status monitoring server 50 is configured to record as time-series data the occupancy status of which room the elderly person 12 is in and how he / she has moved based on the determination result. According to this system, the family 25 of the elderly 12 living far away can check the occupancy status of the elderly 12 in real time by accessing the occupancy status monitoring server 50 from the PC 20 or the smartphone 30, and the elderly. The living condition of the person 12 can be grasped.

図2に示す「高齢者見守りシステム」は、各部屋に1つのCO2濃度センサを設置するだけで簡単に構築することができるので、導入コストを低く抑えることができるという利点がある。また、カメラを使用しないことにより高齢者のプライバシーが一定程度守られるので、導入に際しての心理的な障壁が低いという利点がある。 Since the "elderly person watching system" shown in FIG. 2 can be easily constructed by simply installing one CO2 concentration sensor in each room, there is an advantage that the introduction cost can be kept low. In addition, since the privacy of the elderly is protected to some extent by not using the camera, there is an advantage that the psychological barrier at the time of introduction is low.

なお、図2に示したシステム構成は、そのまま、犬や猫などのペットの在室状況を監視する「ペット見守りシステム」、労働者の在室状況を把握する「テレワーク労務管理支援システム」として応用展開することも可能である。また、図2では、図1に示した判定方法の各ステップを実行する機能手段を1台のサーバ上に実装したケースを例示したが、当該機能手段は 、ネットワーク上の2以上の情報処理装置に対して適切な単位で分散配置してもよいことはいうまでもない。また、CO2濃度センサ11が在室の有無をリアルタイムで判定して、その結果をリアルタイムで在室状況監視サーバ50に送信することも同様である。 The system configuration shown in Fig. 2 is applied as it is as a "pet watching system" that monitors the occupancy status of pets such as dogs and cats, and a "telework labor management support system" that grasps the occupancy status of workers. It is also possible to deploy. Further, in FIG. 2, an example is illustrated in which a functional means for executing each step of the determination method shown in FIG. 1 is mounted on one server, but the functional means is two or more information processing devices on the network. Needless to say, they may be distributed in appropriate units. Similarly, the CO2 concentration sensor 11 determines in real time whether or not the room is occupying, and transmits the result to the occupancy status monitoring server 50 in real time.

以上、本発明について実施形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施形態に 限定されるものではなく、その他、当業者が推考しうる実施態様の範囲内において、本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。 Although the present invention has been described above with embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and the actions and effects of the present invention can be exhibited within the range of embodiments that can be conceived by those skilled in the art. As long as it works, it is included in the scope of the present invention.

以下、本発明の判定方法について、実施例を用いてより具体的に説明を行なうが、本発明は、後述する実施例に限定されるものではない。 Hereinafter, the determination method of the present invention will be described in more detail with reference to Examples, but the present invention is not limited to the Examples described later.

本実験では、図3に示すように、内側に開くドア62及び窓61を備えた部屋60(幅5800×奥行5340×高さ2500MMM)に、大人7人の被験者が室内に30分間滞在してから退室するという行為を2回繰り返した。その間、室内60の内部に設置したCO2センサモジュール11(Lutron(登録商標)電子事業株式会社製のMCH−383SD)で室内60内部のCO2濃度を経時的に測定した(サンプ リング周期:5秒)。 In this experiment, as shown in FIG. 3, seven adult subjects stayed indoors for 30 minutes in a room 60 (width 5800 x depth 5340 x height 2500 MMM) equipped with a door 62 and a window 61 that opened inward. The act of leaving the room was repeated twice. During that time, the CO2 concentration inside the room 60 was measured over time with a CO2 sensor module 11 (MCH-383SD manufactured by Lutron® Electronics Co., Ltd.) installed inside the room 60 (sampling cycle: 5 seconds). ..

(CO2濃度の経時的変化)
図4は、部屋60内部のCO2濃度の経時的変化を示すグラフである。なお、グラフの下部に示す矩形波は被験者の実際の不在/在室の期間を示す。図4に示すように、在室時には濃度が増加し、不在時には濃度が減少するというふうに、濃度変化の様子に明らかな違いがある。言い換えると、在室時には濃度増分(今回の測定値から前回(5秒前)の測定値を引いたもの)が正になり、不在時には濃度増分が負になるということである。
先行研究及び今回提案する方法のいずれについても、この特徴を利用して在室判定を行うことは共通しているのであるが、測定値は小刻みに揺れ動いており、在室時と不在時とで、濃度増分の符号が明確に正・負に分かれるわけではない。
(Changes in CO2 concentration over time)
FIG. 4 is a graph showing the change over time in the CO2 concentration inside the room 60. The square wave shown at the bottom of the graph indicates the actual period of absence / occupancy of the subject. As shown in FIG. 4, there is a clear difference in the state of the concentration change, such that the concentration increases when the room is present and decreases when the room is absent. In other words, the concentration increment (the measured value of this time minus the measured value of the previous time (5 seconds ago)) becomes positive when the room is present, and the concentration increment becomes negative when the room is absent.
In both the previous research and the method proposed this time, it is common to use this feature to determine the presence of a room, but the measured values fluctuate little by little, depending on whether the person is in the room or not. , The sign of concentration increment is not clearly divided into positive and negative.

(CO2濃度の移動平均)
在室時と不在時とで、濃度増分の符号が明確に正・負に分かれるわけではない不都合を回避する方法として、まず思い付くことは、ある程度の幅を持った区間の平均値を取ることである。具体的には、その時点の測定値と、それより前のいくつかの測定値の平均値を計算するのであるが、このような平均値は移動平均と呼ばれている。移動平均をとれば、部分的な逆の傾向が均されて消せる可能性がある。
図5は、移動平均をとる前の濃度増分である。塗り潰されているように見えるのは、符号が入れ替わっているか、あるいは0が断続的に、頻繁に現れるためである。
図6は、濃度増分の8個の移動平均をとったものであるが、移動平均を計算する際のデータ個数(N)については、先願特許では8個としているため、さしあたりこれに合わせてみた。頻繁な符号の逆転や0の出現は激減していることが分かる。
(Moving average of CO2 concentration)
As a way to avoid the inconvenience that the sign of the concentration increment is not clearly divided into positive and negative depending on whether you are in the room or not, the first thing you can think of is to take the average value of the sections with a certain width. is there. Specifically, the average value of the measured value at that time and some measured values before that is calculated, and such an average value is called a moving average. If you take a moving average, the partial opposite tendency may be leveled and eliminated.
FIG. 5 shows the concentration increment before taking the moving average. It appears to be filled because the signs are swapped or 0s appear intermittently and frequently.
FIG. 6 shows eight moving averages of the concentration increment, but the number of data (N) when calculating the moving average is set to eight in the prior patent, so for the time being, it should be adjusted accordingly. saw. It can be seen that the frequent sign reversal and the appearance of 0 are drastically reduced.

(在室判定方法の評価)
増分平均の符号が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」あるいは「退室した」と判定し、「不在」と「在室」の状態を入れ替える。詳細は次のとおり。
・ 初期状態(測定装置を起動した時点の状態)は、「不在」とする。
・ 状態が「在室」であるときは、増分平均の符号が一定回数だけ連続して負になったときは、状態を「不在」に変更する。
・ 状態が「不在」であるときは、増分平均の符号が一定回数だけ連続して0以上になったときは、状態を「在室」に変更する。
今回提案の方法は、勾配が緩やかなために増分平均の符号が比較的頻繁に入れ替わるようなときは、実際には入退室を行っていないという実験的事実を逆に利用して、同符号が一定回数続くまでは、前の判定結果を維持するというものである。判定の正解率については85%前後であり、先行出願と大きな差はない。
(Evaluation of occupancy judgment method)
When the sign of the incremental average becomes the same for a certain number of times in a row, it is determined that "entered" or "exited", and the states of "absent" and "present" are exchanged. Details are as follows.
-The initial state (the state when the measuring device is started) is "absent".
-When the state is "in the room", when the sign of the incremental average becomes negative for a certain number of times in a row, the state is changed to "absent".
-When the state is "absent", when the sign of the incremental average becomes 0 or more continuously for a certain number of times, the state is changed to "in the room".
The method proposed this time uses the experimental fact that the sign of the incremental average is changed relatively frequently due to the gentle gradient, and the sign is not actually entered or exited. The previous judgment result is maintained until it continues a certain number of times. The accuracy rate of the judgment is around 85%, which is not much different from that of the previous application.

判定結果の正解率は85%程度となったが、これは入室後あるいは退室後に、直ちにCO2濃度の増加・減少が反転するのではなく、数分の時間を要するためである。よって、本発明の判定方法は、入退室の判定に4〜5分程度の遅れが許容される用途において十分な実用可能性があると考えられる。
先行出願による方法では、個別の環境ごとに実験やシミュレーション等を行うことにより判定に使う基準値を定める必要があるとしているが、本項案では必要としない。
The correct answer rate of the judgment result was about 85%, because it takes several minutes instead of immediately reversing the increase / decrease of the CO2 concentration after entering or leaving the room. Therefore, it is considered that the determination method of the present invention has sufficient practicality in applications where a delay of about 4 to 5 minutes is allowed for determination of entry / exit.
In the method based on the prior application, it is necessary to determine the reference value to be used for judgment by conducting experiments and simulations for each individual environment, but this is not required in this proposal.

10…家
11…在室状況監視機能付CO2濃度センサ
12…高齢者
20…PC
25…家族
30…スマホ
40…WAN
50…PC(サーバー)
55…データベース
10 ... House 11 ... CO2 concentration sensor with occupancy monitoring function 12 ... Elderly people 20 ... PC
25 ... Family 30 ... Smartphone 40 ... WAN
50 ... PC (server)
55 ... Database

Claims (7)

人の在室・不在を判定する方法であって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定するステップと、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて二酸化炭素濃度の時間変動を算出するステップと、前記時間変動の符号が一定回数連続して同一となった場合に在室の有無を判定するステップ、を含み、前記符号は、正の傾き及び負の傾きであり、前記在室の有無を判定するステップは、符号が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」あるいは「退室した」と判定し、「不在」と「在室」の状態を入れ替えるステップを含む、判定方法。 It is a method of determining the presence or absence of a person, and it is a step of measuring the carbon dioxide concentration in the room over time, and each time the carbon dioxide concentration is measured, carbon dioxide is dioxide based on the latest measured value and the immediately preceding measured value. The code includes a step of calculating the time variation of the carbon concentration and a step of determining the presence or absence of a room when the signs of the time variation are the same a certain number of times in succession, and the symbols have a positive gradient and a negative sign. The step of determining whether or not the room is present is a tilt, and when the symbols are the same for a certain number of times in a row, it is determined that the user has "entered" or "exited", and "absent" and "existing". Judgment method including the step of exchanging the states of. さらに、算出した前記時間変動を平準化するステップを含み、前記在室の有無を判定するステップは、符号が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」あるいは「退室した」と判定するステップである、請求項1に記載の判定方法。 Further, the step of determining the presence or absence of the room, including the step of leveling the calculated time fluctuation, is said to be "entered" or "exited" when the symbols are the same a certain number of times in succession. The determination method according to claim 1, which is a determination step. 前記平準化するステップは、算出した前記時間変動を含む直近のN個(Nは2以上の整数)の前記時間変動の移動平均を求めるステップである、請求項2に記載の判定方法。 The determination method according to claim 2, wherein the leveling step is a step of obtaining a moving average of the latest N (N is an integer of 2 or more) including the calculated time variation. コンピュータに、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させる ためのプログラム。 A program for causing a computer to perform each step of the method according to any one of claims 1 to 3. 人を含む動物の在室の有無を判定するシステムであって、室内の二酸化炭素濃度を経時的に測定する手段と、二酸化炭素濃度が測定される都度、最新の測定値と直前の測定値に基づいて二酸化炭素濃度の時間変動を算出する手段と、前記時間変動の移動平均値を算出するステップと、前記時間変動の符号が一定回数連続して同一となった場合に在室の有無を判定するステップ手段と、を含み、前記符号は正又は負であり、前記在室の有無を判定する手段は、符号(正)が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」と判定し、前記時間変動の符号(負)が一定回数連続して同一となった場合に、前記動物が在室していないと判定する手段を含む、判定システム。 It is a system that determines the presence or absence of animals including humans, and it is a means to measure the carbon dioxide concentration in the room over time, and each time the carbon dioxide concentration is measured, the latest measured value and the immediately preceding measured value are used. Based on the means for calculating the time variation of the carbon dioxide concentration, the step of calculating the moving average value of the time variation, and the presence or absence of the room is determined when the signs of the time variation are the same for a certain number of times in a row. The means for determining the presence or absence of the room is positive or negative, and the means for determining the presence or absence of the room is said to be "entered" when the signs (positive) are the same for a certain number of times in a row. A determination system including means for determining that the animal is not present in the room when the sign (negative) of the time variation becomes the same for a certain number of times in succession. さらに、算出した前記時間変動を平準化する手段を含み、前記在室の有無を判定する手段は、符号が一定回数連続して同一となった場合に、「入室した」あるいは「退室した」と判定する手段を含む、請求項5に記載の判定システム。 Further, the means for determining the presence or absence of the room, including the means for leveling the calculated time fluctuation, is said to be "entered" or "exited" when the symbols are the same for a certain number of times in a row. The determination system according to claim 5, further comprising a determination means. 前記平準化する手段は、算出した前記時間変動を含む直近のN個(Nは2以上の整数)の前記時間変動の移動平均を求める手段を含む、請求項6に記載の判定システム。 The determination system according to claim 6, wherein the leveling means includes a means for obtaining a moving average of the latest N (N is an integer of 2 or more) including the calculated time variation.
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