JP2024522774A - 収容状態依存型の転倒検出 - Google Patents

Abstract

１つの実施形態はコンピュータ実装方法に関するのであり、該方法は、アクティブ反射波検出器を制御して環境からの波反射を測定してアクティブ反射波検出器によって取得された測定波反射データを受信するステップと、環境内に何名の人が存在するかについて示す収容レベルを決定するステップと、測定波反射データに基づいて環境内の人が転倒したか否かを検出するように動作可能な転倒検出器を収容レベルに依存して制御するステップと、を含む。

Description

本発明は一般には、転倒検出器を制御するための装置及び方法に関する。

本願は、２０２１年６月１６日に出願された英国特許出願第2108554.3号の優先権の利益を主張するのであり、その内容の全体が参照によって取り込まれる。

人が指定空間内（例えば、建造物の内部）にて転倒した際に自動検出をなすための監視システムを用いる必要性がある。例えば、高齢者が転倒し且つ救助要請をなし得ない或いは迅速に救助要請をなし得ない場合には、同人は危険な状態に陥ることとなり得る。

いくつかの開発済みの既知のシステムでは人がペンダントを装着し、該ペンダント内には運動学に基づいて転倒を検出するための加速度計が含まれる。転倒検出時にペンダントは、アラート信号を送信できる。もっとも、人はペンダントの装着を望まぬ場合があるのであり、或いは、人がペンダントを装着していない場合があり得る。

レーダー（無線周波数、マイクロ波又はミリ波）、ＬＩＤＡＲ又はソナー等の他の反射波ベースドなシステムは指定空間内の人を監視するものとして知られている。

発明者らは既知の反射波に基づくシステムは相当の電力を消費するということを見極めたのであり、低消費電力が主要要件である用途においてはこれが実現可能性に関しての難題となる。

発明者らは、環境内に複数名がいる場面では、反射波に基づく転倒検出器の作動を制御することによって電力を節約することができるということを見出した。このことは被転倒者の付近に助力（例えば、通話発信又は救難ボタン押下）をなし得る他の者がいることを知っていることに基づいており、それ故に電力消費的な作動をなさないことによって装置は節電をなし得る。

本開示の１つの態様によれば、コンピュータ実装方法を提供するのであって、該方法は：アクティブ反射波検出器を制御して環境からの波反射を測定してアクティブ反射波検出器によって取得された測定波反射データを受信するステップと、環境内に何名の人が存在するかについて示す収容レベルを決定するステップと、測定波反射データに基づいて環境内の人が転倒したか否かを検出するように動作可能な転倒検出器を収容レベルに依存して制御するステップとを含む。

前記収容レベルが前記環境内に単一の人のみが存在していることを示す場合、前記方法は、前記転倒検出器を制御して前記測定波反射データに基づいて前記単一の人が転倒したか否かを検出するステップを含み得る。

前記方法は、さらに、前記人が転倒したことを前記転倒検出器が検出したことに応答して転倒検出アラートの発報を制御するステップを含む。

前記方法は、収容レベルが環境内に単一の人が存在することを示している場合に転倒検出処理を開始することを含み、他方で、収容レベルが環境内に複数名が存在することを示している場合に転倒検出処理を開始しないこととし得る（即ち、転倒検出処理の開始が回避される）。収容レベルが環境内に単一の人が存在することを示している場合に転倒検出処理を開始すること並びに収容レベルが環境内に複数名が存在することを示している場合に転倒検出処理を開始しないことに関しては、アクティブ反射波検出器を作動させて波反射データを収集すること及び収集された波反射データから転倒が生じたか否かを決定することを含むことができる。

前記収容レベルが前記環境内に複数名が存在することを示す場合、前記方法は、前記転倒検出器によって実行される転倒検出処理の開始を回避するステップを含み得る。

前記収容レベルが前記環境内に複数名が存在することを示す場合、前記方法は、前記転倒検出器によって実行される転倒検出処理を中止するステップを含み得る。

例えば、アクティブ反射波検出器を作動させて波反射データを収集すること及び収集された波反射データから転倒が生じたか否かを決定することを含む転倒検出処理に関しては、転倒検出処理を中止することは次の事項のいずれかの１つ以上を含み得る：
アクティブ反射波検出器の作動を中止して転倒が生じたか否かを決定するのに十分な波反射データを収集することを停止すること；
アクティブ反射波検出器を作動させて転倒が生じたか否かを決定するのに十分な波反射データを収集するが収集された波反射データから転倒が生じたか否かを決定しないこと；又は
アクティブ反射波検出器を作動させて転倒が生じたか否かを決定するのに十分な波反射データを収集し且つ収集された波反射データから転倒が生じたか否かを決定する処理を中止すること。

随意的には、アクティブ反射波検出器を作動させて転倒が生じたか否かを決定するのに十分な波反射データを収集することの持続期間は、所定量の時間とし得る。

前記収容レベルが前記環境内に複数名が存在することを示す場合、前記方法は、前記環境内の人が転倒したことを前記転倒検出器が検出したことに応答して前記転倒検出アラートの発報を回避するステップを含み得る。例えば、環境内の人が転倒したことを転倒検出器が検出したことに応答して転倒検出アラートを発報することを含む方法に関する実施形態では、該方法は、収容レベルが環境内に複数名が存在することを示している場合に転倒検出アラートを発報しないことを含み得る。

環境内の人が転倒したことを転倒検出器が検出したことに応答して第１のタイプの転倒検出アラートを発報することを含む方法に関する実施形態では、該方法は、環境内に複数名が存在することを収容レベルが示しており且つ環境内の人が転倒したことを転倒検出器が検出した場合に、第１のタイプの転倒検出アラートとは異なる第２のタイプの転倒検出アラートを発報することを含み得る。第１のタイプの転倒検出アラートの代わりに第２のタイプの転倒検出アラートを発報できる。

前記第１のタイプの転倒検出アラートは、前記環境内に単一の人が存在することを示す又は前記環境内に何名が存在するかについての情報を提供しないとされ得る。

前記収容レベルの決定は前記測定波反射データに基づいてなされることができる。

前記収容レベルの決定は前記測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントの空間分布に基づいてなされることができる。

前記方法は、反射ポイントの前記空間分布が空間分布閾値を超える場合、前記環境内に複数名が存在することを前記収容レベルが示していると決定するステップをさらに含み得る。

前記方法は、前記測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントをいくつかのクラスタにクラスタ化するステップを含み得るのであり、また、前記収容レベルの決定は前記クラスタの個数に基づいてなされ得る。

前記方法は、前記クラスタ化によって前記測定波反射データにおいて伝達される前記反射ポイントが複数のクラスタにクラスタ化された場合、前記環境内に複数名が存在することを前記収容レベルが示していると決定するステップをさらに含み得る。

前記方法は、前記測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントをクラスタにクラスタ化するステップを含み得るのであり、また、前記収容レベルの決定は前記クラスタの空間サイズに基づいてなされ得る。前記方法は、前記クラスタの前記サイズがクラスタサイズ閾値を超える場合、前記環境内に複数名が存在することを前記収容レベルが示していると決定するステップをさらに含み得る。

前記方法は、前記測定波反射データを入力として訓練済み収容状態分類器に供給するステップと、前記収容状態分類器によって出力された分類結果に基づいて前記収容レベルを決定するステップとを含み得る。

前記訓練済み収容状態分類器は複数のデータセットを用いて訓練されることができるのであって、該複数のデータセットは、（ｉ）単一の人を含む環境と関連付けられた１つ以上のデータセットと、（ｉｉ）複数名を含む環境と関連付けられた１つ以上のデータセットとを含む。

前記方法はさらに次のステップを含み得る：前記環境の第１の領域内での活動を検出するように構成された第１の活動センサからの第１のセンサ信号を受信するステップと、前記第１の領域と重複しない前記環境の第２の領域内での活動を検出するように構成された第２の活動センサからの第２のセンサ信号を受信するステップと、前記第１のセンサ信号及び前記第２のセンサ信号の両方を使用して前記収容レベルを決定するステップ。

前記第１の活動センサ（activity sensor）及び前記第２の活動センサの少なくとも１つは運動検出器（motion detector）（例えば、パッシブ型赤外線検出器）とされることができる。

前記方法はさらに次のステップを含み得る：カメラを制御して前記環境についての１つ以上の画像を捕捉するステップと、前記１つ以上の捕捉された画像の処理に基づいて前記収容レベルを決定するステップ。

前記方法はさらに次のステップを含み得る：マイクロフォンを制御して前記環境からの音声を捕捉するステップと、前記捕捉された音声の処理に基づいて前記収容レベルを決定するステップ。

前記収容レベルが前記環境内に複数名が存在していることを示す場合、前記方法は、前記アクティブ反射波検出器を制御して前記環境からの波反射を測定しない作動モードにて作動させるステップを含み得る。

前記アクティブ反射波検出器を制御して前記環境からの波反射を測定することは、運動検出器から運動検出データを受信したことに基づいて前記環境内にて運動を検出したことに応答して実行され得る。

アクティブ反射波検出器を制御して環境からの波反射を測定することは、人の動きをモーションセンサ（motion sensor）が検出したことに応じて開始される時間枠の満了の際に実行されるものとし得る。

アクティブ反射波検出器は、レーダーセンサ又はソナーセンサとすることができる。

本開示の別の態様によれば、転倒検出装置のプロセッサによって実行されると該プロセッサに本願にて説明される１つ以上の実施形態の方法ステップを行わせる命令を備えるコンピュータ可読記憶媒体が提供される。

命令は、１つ以上のキャリア上にて提供され得る。例えば、１つ以上の非一時的メモリがあり得るのであり、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（例えば、フラッシュメモリ）、ディスク、ＣＤ－若しくはＤＶＤ－ＲＯＭ、ＲＯＭ等のプログラム済みメモリ（例えば、ファームウェア用）、１つ以上の一時的メモリ（例えば、ＲＡＭ）、及び／又は光学又は電気信号キャリア等のデータキャリアを挙げ得る。メモリは、対応する処理チップ及び／又はチップとは別個のチップに統合され得る。本開示の実施形態を実装するためのコード（及び／又はデータ）は、Ｃ言語等の（インタープリタ型又はコンパイラ型の）従来型のプログラミング言語でのソース、オブジェクト又は実行可能コード、又はアセンブリコード、ＡＳＩＣ若しくはＦＰＧＡをセットアップ若しくは制御するためのコード、又はハードウェア記述言語（ＨＤＬ）のためのコードを含み得る。

本開示の別の態様によれば、転倒検出装置が提供されるのであって、該装置は：プロセッサを備え、該プロセッサは、アクティブ反射波検出器を制御して、環境からの波反射を測定して、前記アクティブ反射波検出器によって取得された測定波反射データを受信するステップと、前記環境内に何名の人が存在するかについて示す収容レベルを決定するステップと、測定波反射データに基づいて環境内の人が転倒したか否かを検出するように動作可能な転倒検出器を収容レベルに依存して制御するステップとをなすように構成されている。

プロセッサは、開示の方法のいずれかをなすように構成され得る。

装置は、アクティブ反射波検出器をさらに備えることができる。

これらの及びそれ以外の態様は、後述の実施形態から明らかとなろう。本開示の範疇は、この概要によって限定されることは意図されておらず、また、述べられた任意の又は全ての問題点を必要的に解決する実施形態に限定もされない。

本開示についてのより良い理解に資するために並びに実施形態をどのように実効化するかを示すために、添付の図面を参照するのであり、次の通りである：

装置が配置された環境について示す図である。 装置についての概略的ブロック図である。 装置のＣＰＵについての概略的ブロック図である。 本開示の実施形態による装置のＣＰＵについての概略的ブロック図である。 転倒検出器を制御するための処理について示す図である。 本開示の１つの実施形態による環境内に何名が存在するかについて示す収容レベルを如何にして決定するかについて示す図である。 本開示の別の実施形態による環境内に何名が存在するかについて示す収容レベルを如何にして決定するかについて示す図である。 本開示の別の実施形態による環境内に何名が存在するかについて示す収容レベルを如何にして決定するかについて示す図である。

後述の詳細な説明では、その一部を構成する添付の図面を参照するのであり、また、発明性を伴う主題を実践し得る具体的な実施形態についての例示が示されている。これらの実施形態は、当業者による実施を可能とするための十分な詳細事項を伴って説明されており、また、他の実施形態も活用し得ると解されるべきであり、また、発明的主題の範囲から逸脱せずにして構造的、論理的、及び電気的な変更を加え得ることに留意されたい。発明的主題のこのような実施形態は個別的に及び／又は集団的に「発明」との用語にて本明細書中にて参照され得るのであり、これは単に利便性のためになされ、また、１つ以上のものが実際に開示されている場合には出願の範囲を自発的に任意の単一の発明又は発明的概念に限定することは意図されずにこれがなされる。

よって、続く明細書は限定的な意味にて解釈されるべきではなく、また、発明的主題の範囲は添付の特許請求の範囲及びそれらの等価物によって規定される。

以下の実施形態では、類するコンポーネントは類する参照符号を伴ってラベル付けされる。

以下の実施形態では、データ記憶部又はメモリとの用語は、任意のコンピュータ可読記憶媒体及び／又は装置（又は任意のデータ記憶媒体及び／又は装置の寄せ集め）を包括するものとして意図されている。データ記憶部の例としては、光学ディスク（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等）、磁気ディスク（例えば、ハードディスク、フロッピーディスク（登録商標）等）、メモリ回路（例えば、ＥＥＰＲＯＭ、ＳＳＤ、ＲＡＭ等）、及び／又はこれらに類するものが挙げられるが、これらに限定されない。

本明細書中で用いられる場合、文脈が別段に解することを要しない限りにおいて、「備える」、「含む」、「有する」及びこれらの文法的な変型は、網羅的なものとしては意図されていない。これらはさらなる付加事項、コンポーネント、要素又はステップの可能性を許容するものとして意図されている。

本明細書中にて説明する機能及びアルゴリズムは、１つ以上の実施形態では、ハードウェアにて、ソフトウェアにて、又はソフトウェアとハードウェアとの組合せにて実装される。ソフトウェアはコンピュータ実行可能命令を含み、これらはメモリ又は他のタイプの記憶装置等のコンピュータ可読キャリア媒体上に格納されている。さらに、説明される機能はモジュールに対応し得るのであり、これはソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又はそれらの任意の組合せとされることができる。複数の機能が望まれるように１つ以上のモジュールにて行われるのであり、また、説明される実施形態は例に過ぎない。ソフトウェアは、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、マイクロプロセッサ、又は他のタイプのプロセッサ上にて実行される。

添付図面を参照して、具体的な実施形態について次に説明する。

図１は、装置１０２が配置された（例えば、壁又は天井にマウントされた）環境１００について示す。環境１００は、例えば、家屋の部屋、介護施設、公共の建造物等の屋内空間又は他の屋内空間とされ得る。代替的には、環境は、中庭又は園庭等の屋外空間とされ得る。装置１０２は、一人又は複数人が存在し得る環境１００を監視するように構成されている。

例示的目的のみについて言及するに、図１は、２名（人１０６及び人１０８）を伴う環境について示す。環境は、図１に示されるのとは異なる人数を伴うことができるということに留意されたい。

本発明は、図１に図示のような転倒した（即ち、転倒ポジションにある）人１０６の検出、並びに環境内に何名がいるかに応じての装置１０２の転倒検出器の制御に関する。

図２は、装置１０２についての概略を示す。図２に示されるように、装置１０２は、メモリ２０４が接続されているＣＰＵ２０２を備える。本明細書にて説明されるＣＰＵ２０２の機能は、１つ以上の記憶媒体を伴うメモリ（例えば、メモリ２０４）上に格納されており、また、１つ以上の処理ユニットを伴うプロセッサ上で実行のために準備されているコード（ソフトウェア）にて実装され得る。記憶媒体は、ＣＰＵ２０２に統合されている及び／又はそれと別個のものとされていることができる。コードは、それがメモリからフェッチされてまたプロセッサ上にて実行されると、本明細書中にて説明される実施形態に沿うオペレーションを行わせるように構成されている。代替的には、ＣＰＵ２０２の一部又は全部の機能を専用ハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣ、単純な回路、ゲート、ロジック、及び／又はＦＰＧＡ等の構成可能ハードウェア回路）にて実装することが除外されているわけではない。他の実施形態（不図示）では、処理システムは開示される処理ステップを実行するのであって、該処理システムは、開示のプロセッサからなり得るのであり、或いは、システム１００にて示される２つ以上の装置の間で分散されている分散型処理装置を備え得る。分散型処理装置の各処理装置は、本明細書中にて言及される任意の１つ以上の処理装置又はユニットを指し得る。

図２では、ＣＰＵ２０２がアクティブ反射波検出器２０６に接続されていることが示されている。

随意的には、ＣＰＵ２０２はカメラ２１０及び／又は１つ以上の活動センサ２１２に接続されていることができる。例示の実施形態では、活動センサ２１２、アクティブ反射波検出器２０６、及びカメラ２１０はＣＰＵ２０２とは別個のものであるが、他の実施形態では、活動センサ２１２及び／又はアクティブ反射波検出器２０６及び／又はカメラ２１０の処理の側面の少なくとも一部は、ＣＰＵ２０２をももたらすプロセッサによってもたらされ得るのであり、また、プロセッサのリソースが共有されてＣＰＵ２０２の機能並びに活動センサ２１２及び／又はアクティブ反射波検出器２０６及び／又はカメラ２１０の処理の側面をもたらし得る。同様に、本明細書中にて説明されている等のＣＰＵ２０２の機能は、活動センサ２１２及び／又はアクティブ反射波検出器２０６及び／又はカメラ２１０にてなされ得る。

図２に示すように、装置１０２のハウジング２００が、活動センサ２１２、アクティブ反射波検出器２０６、及びカメラ２１０を格納できる。代替的には、活動センサ２１２は装置１０２に対して外部的なものとされ得るのであり、また、有線又は無線の接続を介してＣＰＵ２０２と結合され得る。同様に、アクティブ反射波検出器２０６は装置１０２に対して外部的なものとされ得るのであり、また、有線又は無線の接続を介してＣＰＵ２０２と結合され得る。同様に、カメラ２１０は装置１０２に対して外部的なものとされ得るのであり、また、有線又は無線の接続を介してＣＰＵ２０２と結合され得る。さらに、活動センサ２１２及び／又はアクティブ反射波検出器（active reflected wave detector）２０６及び／又はカメラ２１０の出力は、それらの出力をリレー、改変及び／又は部分的にもたらす中間的装置から或いはそれを介して無線的に受信され得る。

活動センサ２１２はそれぞれ、環境内の活動を検出するように構成されている。複数の活動センサを用いる実施形態では、複数の活動センサは環境の異なる領域内での活動を検出できる（例えば、家屋の異なる部屋、より好適には同じ部屋の異なる領域）。

活動センサ２１２の一例としては、モーションセンサを挙げることができる。モーションセンサ２１２を用いる実施形態では、ＣＰＵ２０２は、モーションセンサの出力に基づいて環境内での動きを検出するように構成されている。モーションセンサは、パッシブ型赤外線（ＰＩＲ、passive infrared）センサとされ得る。好適にはモーションセンサはＰＩＲセンサとされ得るも、例えばドップラー効果に基づいて動きを検出するレーダー型等のアクティブ反射波センサ（active reflected wave sensor）ともされ得る。例えば、モーションセンサは、レーダー信号のドップラー成分に基づいて動きを検出するレーダー型のモーションセンサとされ得る。活動センサ２１２は、マイクロフォン、振動センサ、及び／又は赤外センサを含み得る。他のタイプの活動センサは当業者に知られている。

アクティブ化状態においてアクティブ反射波（reflected wave）検出器２０６は、環境からの波反射（wave reflection）を測定するように作動する。

アクティブ反射波検出器２０６は、様々な反射波技術のうちの１つに準拠して作動し得る。作動に際しては、ＣＰＵ２０２は、アクティブ反射波検出器２０６の出力を使用して対象オブジェクト（例えば、人間）の存否について決定する。

アクティブ反射波検出器２０６は、測距検出器(ranging detector)とされ得る。即ち、ドップラー特化検出器と対照的に、アクティブ反射波検出器２０６は、自機の視野におけるオブジェクト（例えば、人）の位置を決定するように構成されていることができる。これによって、ＣＰＵ２０２は、環境内におけるオブジェクトの位置を追跡できるようになる。

一部の実施形態では、アクティブ反射波検出器２０６は、環境からの波反射の測定に基づいて、測距型出力及びドップラー型出力の両方を提供できる。これらの実施形態では、アクティブ反射波検出器２０６は、環境内の領域内での動きを検出するように構成されており、また、専用のモーションセンサは必要とされない。

好適にはアクティブ反射波検出器２０６はレーダーセンサである。レーダーセンサ２０６は、ミリ波（mmWave）センシング技術を用い得る。一部の実施形態では、レーダーは、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ、frequency modulated continuous wave）技術等の連続波レーダーである。そのような技術を伴うそのようなチップとしては、例えばTexas Instruments社の部品番号iwr6843AOPを挙げ得る。レーダーはマイクロ波周波数で作動でき、例えば一部の実施形態では搬送波は1-100GHz帯（一部の実施形態では76-81Ghz又は57-64GHz）で、及び／又は300MHz-300GHz帯の無線周波数で、及び／又は30GHz-300GHz帯のミリ波で作動し得る。一部の実施形態では、レーダーは少なくとも1GHzの帯域を有する。アクティブ反射波検出器２０６は波動を放射すること及び放射波の反射を受信することの両方のためのアンテナを備え得るのであり、一部の実施形態では受信に対して放射については異なるアンテナを用い得る。

理解されるように、アクティブ反射波検出器２０６は、波動の反射を受信するために、統合された波動源からの波動の供給に頼っているという意味で「アクティブ型」の検出器である。アクティブ反射波検出器２０６はレーダーセンサには限定されず、また、他の実施形態では代替的な測距検出器を用い得るのであり、例えばアクティブ反射波検出器２０６をＬＩＤＡＲセンサ又はソナーセンサとし得る。

アクティブ反射波検出器２０６がレーダーセンサである故に他の反射波技術に比して有利となるのであり、レーダー信号は一部の材質（例えば、木又はプラスチック）を透過するが他の材質（特に、水）は透過しないという点でそうであり、人体の大部分が水であるからこのことが重要となる。このことは、人がレーダー透過性材質の背後にいても、レーダーが環境内の人を「見る」ことができるかもしれないことを意味する。材質によっては、ソナー又はＬＩＤＡＲに関してはこの通りとはならないことがある。

作動に際しては、アクティブ反射波検出器２０６は所与の時刻における１つ以上の反射波測定を行うのであって、時が経るにつれてＣＰＵ２０２がこれらの反射波測定を人の存在及び／又は人の状態及び／又は人の状況と相関させることができる。本開示の文脈においては、人の状態は、瞬間的な評価に基づいた人についての特性化とされ得る。例えば、彼等のポジション（position）（例えば、床との関係での位置（location）並びに転倒したことと整合的又は不整合的な配置（configuration））及び／又は彼等の運動学（例えば、彼等が転倒した又は転倒して場合によっては動けなくなっていることと整合的又は不整合的な速度を彼等が有しているか否か）に基づいた分類（classification）とすることができる。本開示の文脈においては、人の状況は、その人の健康状態又は物理的窮状の態様についての決定を含み得るのであり、例えば、その者が転倒状況（fall condition）にあり、その者が転倒し且つ（物理的に及び／又は感情的に）電話に辿り着いて救助を要請できないかもしれないという意味で実質的に動けずにいることを挙げ得る。一部の実施形態では、これは人の経時的なステータスについての、例えば約３０～６０秒での評価を伴う。

一部の実施形態では、ＣＰＵ２０２は、カメラ２１０を制御して環境の（画像データによって表現される）画像を捕捉するように構成されている。カメラ２１０は好適には可視光カメラとされ、該カメラは可視光をセンシングする。代替的には、カメラ２１０は赤外光をセンシングする。赤外光をセンシングするカメラの一例は暗視カメラであり、これは近赤外域（例えば、0.7～1.4μmの範囲内の波長）にて作動し、これは例えば侵入者に視認不能な赤外ＬＥＤ等の赤外照明を要する。赤外光をセンシングするカメラの別の例としては熱撮像カメラがあり、これは照明部を要しないという意味でパッシブ型であり、むしろ生存者の黒体放射（約9.5 μm）に対応する波長を含む波長域（例えば、7～15μm又は7～11μmを含む範囲）の光をセンシングするのである。カメラ２０８は、可視光及び、暗視のためには近赤外光の両方を検出できるものとされることができる。ＣＰＵ２０２は、カメラ２１０によって捕捉された画像データを処理するための画像処理モジュールを備え得る。

装置１０２は、装置１０２へデータを伝えまたそこからデータを伝えるための通信インタフェース２１４を備え得る。例えば、装置１０２は、通信インタフェース２１４を介してリモート装置と通信できる。これによって、転倒検出アラートメッセージ（alert message）を装置１０２からリモート装置（図１には不図示）へと送ることが可能となり、これは無線接続を介してなされ得る。このリモート装置は、例えば看護者又は親戚等と関連付けられている携帯型コンピューティング装置（例えば、タブレット又はスマートフォン）とされ得る。代替的には、リモート装置はリモートな場所にあるコンピューティング装置（例えば、監視ステーション内のパソコン）とされ得る。代替的には、リモート装置は環境１００内の制御ハブ（例えば、壁又はテーブルに据え付けられた制御ハブ）とされ得る。制御ハブは、監視システム及び／又は家屋オートメーションシステムとされ得るシステムの制御ハブとされ得る。制御ハブへの通知（notification）は、一部の実施形態では無線パーソナルエリアネットワーク（例えば、低レート無線ＰＡＮ）経由である。

追加的に又は代替的には、装置１０２は、各種コンポーネントが装置１０２のハウジング２００内に格納されていない実施形態では、通信インタフェース２１４を介して、活動センサ２１２、アクティブ反射波検出器２０６、及びカメラ２１０の１つ以上と通信できる。

装置１０２は、転倒検出アラートを出力するための出力装置２０８を備え得る。例えば、ＣＰＵ２０２は、装置１０２上の視覚的出力装置（例えば、灯り又はディスプレイ）を制御して、転倒検出についての視覚的アラートを出力できる。代替的又は追加的には、ＣＰＵ２０２は、装置１０２上の可聴出力装置（例えば、スピーカ）を制御して、転倒検出についての可聴アラートを出力できる。

図３は、装置１０２のＣＰＵ２０２についての概略的ブロック図である。図３に示されるように、ＣＰＵ２０２は、収容レベル決定モジュール３０２と、転倒検出器コントローラ３０４と、転倒検出器３０６とを備える。転倒検出器３０６は、状態分類器３０８と、通知モジュール３１０とを備える。

上述のように、アクティブ反射波検出器２０６は環境からの波反射を測定するように作動するのであって、反射波測定（reflected wave measurement）（本明細書中では測定波反射データ（measured wave reflection data）とも称する）をなすことによってこれがなされる。状態分類器３０８は、アクティブ反射波検出器２０６によって取得される測定波反射データを受信する。

各反射波測定については、一連の時間離隔された反射波測定における特定の時刻について、反射波測定は「ポイントクラウド」を構成する１つ以上の測定ポイントのセットを含み得るのであり、測定ポイントは環境の各々の反射ポイントからの反射を表すものとされる。実施形態では、アクティブ反射波検出器２０６は、出力を、ＣＰＵ２０２に、捕捉された各フレームについて、そのフレームについてのポイントクラウドとして提供する。ポイントクラウド内の各ポイントは受信された反射の元となる３次元空間ポジションによって定義され得るのであり、その空間ポジションからピーク反射値及びドップラー値が定義される。したがって、反射オブジェクトから受信された測定は、そのサイズに応じて、単一のポイント又はオブジェクトの異なるポジションからのポイントのクラスタによって定義され得る。

上述の例等の一部の実施形態では、ポイントクラウドは、例えば動く対象からの反射に基づいている動く反射のポイント（moving points of reflection）からの反射のみを表す。即ち、ポイントクラウドを構成する測定ポイントは、環境内の各々の動く反射ポイントからの反射を表す。これは、例えば移動目標指示（ＭＴＩ、moving target indication）を使用してアクティブ反射波検出器２０６によって達成できる。したがって、これらの実施形態では、ノイズ以外のアクティブ反射波検出器２０６からの反射波測定（即ち、測定反射波データ）があるといえるためには、動いているオブジェクトがあることが必要である。代替的には、ＣＰＵ２０２は、各フレームについて、アクティブ反射波検出器２０６からポイントクラウドを受信するのであり、ポイントクラウドは、動くポイント（moving points）からの反射のうちの事前フィルタリングをなされていないものとされる。そのような実施形態について好適には、ＣＰＵ２０２は、受信されたポイントクラウドをフィルタリングして、閾値を下回るドップラー周波数を有するポイントを除いて、それによって動く反射ポイント（moving reflection points）からの反射のみを表すポイントクラウドを取得する。これらの両実施形態では、ＣＰＵ２０２は、各フレームについてのポイントクラウドに対応する測定波反射データを得るのであり、各ポイントクラウドは環境内の動く反射ポイントからの反射のみを表す。

一部の実施形態では、測定反射波データは、トランスデューサのアレイ（例えば、アンテナ）で受信された信号を含み得るのであり、及び／又は、装置のデジタル信号処理（ＤＳＰ）コンポーネントに先行するアナログ又はデジタル信号によって表され得る。例えば、ポイントクラウドが生成される実施形態であっても、測定波反射データは、ＤＳＰコンポーネントによるポイントクラウドの計算前のデータとされ得る。

他の実施形態では、移動目標指示（又は任意のフィルタリング）は使用されていない。これらの実施形態では、ＣＰＵ２０２は、各フレームについてのポイントクラウドに対応する測定波反射データを得るのであり、各ポイントクラウドは環境内の静止中及び運動中双方の反射ポイントからの反射を表し得る。

状態分類器３０８は、測定波反射データを処理して、環境内に人がいるか否かを検出し、また、人が検出された場合には、環境内にいる人が転倒したか否かを検出するように構成されている。

以下詳述するように、これは二段階処理（即ち、人を探すことと、そしてそれらを分類すること）にてなされることを要さない。例えば、状態分類器３０８は、アクティブ反射波検出器２０６の出力を受けて分類をなし得るのであって、該分類の出力の１つは人がいないとの出力であり、他の実施形態では、人の状態について分類を実行することに失敗した場合に限って人がいないと結論づけることができる。

人の状態を分類する際、状態分類器３０８は、人が転倒ポジション（fall position）（即ち、それらが転倒したことと整合的であるポジション）にあるとの決定をなし得る。本開示の実施形態では、人が転倒ポジションにあるとの決定は、その人が救助を要しているかもしれないことの標示として用いられ得る。人が転倒したことと整合的なポジションにあるということは、それらの者が転倒した或いは転倒してそれらの者が救助を要しているということを必ずしも意味するわけではない。例えば、それらの者は他の理由によって床で横になっている場合があり、或いは、それらの者が迅速にリカバーできる程度の軽微な転倒をしたにすぎない場合がある。もっとも、それらの者が十分な時間に亘って転倒ポジションに留まる場合、状態分類器３０８によって転倒状況にあると分類されるのに十分にあり得る程度に転倒したものと結論づけられることができるのであり、よって、装置１０２はそれに応じて適切な措置をとり得る（例えば、リモート装置へと通知を送ること）。

人が転倒ポジションにあるかの決定の処理において、人が転倒ポジションにあると分類されたことに応答して、アクティブ反射波検出器は非アクティブ化されることができる。状態分類器３０８はそして所定時間待機して、そして人が同じポジションに未だあるかを確かめるために再分類をなし、そうである場合には、人が転倒状況にあると決定することができる（なぜならば、それらの者が救助を有しているかもしれないということが示されるものとみなされる転倒ポジションにそれらの者が何らかの時間に亘って留まったからである）。本開示の実施形態は、アクティブ反射波検出器２０６によって実行される反射波測定の間においてアクティブ反射波検出器２０６をより低位の電力状態（例えば、オフ又はスリープ）へと遷移させることによって、有利に電力を節約する。

状態分類器３０８は、いくつかの異なる態様にて作動して転倒検出処理をなし得る：

閾値の使用
一部の実施形態では、人の状態について検出及び分類をなすために、測定波反射についての処理では、測定波反射と関連付けられている１つ以上のパラメータを決定して、また、そしてパラメータを１つ以上の閾値と比較して人の状態について検出及び分類をなすことによってこれをなす。

人は、状態分類器３０８の追跡モジュールを用いて追跡され得る。追跡モジュールは、任意の既知の追跡アルゴリズムを用いることができる。例えば、アクティブ反射波検出器２０６は、所与のフレームに関して複数の検出測定（例えば、１００件の測定或いは他の実施形態では数百件の測定）を生成できる。各測定は、0.5, 1, 2又は5秒等の定義された時間間隔を隔てて得られることができる。各検出測定は、所定の閾値を超過する受信反射波信号に応答する複数のパラメータを含み得る。各測定についてのパラメータは、例えば、ｘ及びｙ座標（３Ｄアクティブ反射波検出器２０６については加えてｚ座標）、ピーク反射値、並びに、受信レーダー信号の波動源に対応するドップラー値を含み得る。

そして、クラスタリングアルゴリズムを用いてデータを処理して、測定を各々の１つ以上の対象に対応する１つ以上の測定クラスタにグループ化できる。そして、関連付けブロックが、所与のクラスタを所与の以前測定された対象と関連付けることができる。そして、追跡モジュールについてのカルマンフィルタを用いて、対応する測定クラスタに基づいて対象の次のポジション並びに以前のポジション及び他の情報（例えば、以前の速度）に基づいて次のポジションの予測を、決定することができる。

反射波測定から、測定ポイントのクラスタによって表されるオブジェクトのＲＣＳを推定できるのであって、クラスタ内の測定ポイントの各々のＲＣＳ推定の総和をとることによってこれをなし得る。このＲＣＳ推定は、アクティブ反射波検出器２０６によって発せられた信号の周波数について、ＲＣＳが人間に潜在的に関連する特定の範囲内であれば、対象を人間の対象として分類するために用いられ得るのであり、これは対象のＲＣＳが周波数に依存するからである。例として77 GHzレーダー信号を挙げるに、経験則的測定からは、平均的な人間のＲＣＳ（これは、周波数に依存する）は、約0.5m²とされ得るのであり、より具体的には0.1～0.7m²の範囲内とされ得るのであり、具体的な人についてのこの範囲内の値は、その人とその者のレーダーに対しての向きとに依存する。57～64GHzスペクトルにおける人間のＲＣＳは、77 GHzのＲＣＳに類似しているのであり、即ち0.1～0.7m²となる。

追跡モジュールは、各対象について位置、速度、及び／又はＲＣＳについての値を出力でき、また、一部の実施形態では、加速度及び対象測定の質についての測定をも出力できるのであり、後者は実質的にはノイズフィルタとして作用する。実施形態によっては、ポジション（位置）及び速度（及び使用される場合には加速度も）についての値は、２次元又は３次元（例えば、デカルト座標又は極座標）にて提供され得る。

カルマンフィルタは対象オブジェクトをフレーム間で追跡するのであり、故に複数フレームの反射測定データを用いて人の速度を決定できる。動きの閾値を超過する動きがあるかについて決定するためには、３フレーム以上（例えば、３～５フレーム）が必要とされ得る。フレームは、例えば、2Hzのレートで取得され得る。

環境内の人の状態を分類するために、状態分類器３０８は、アクティブ反射波検出器２０６の出力において伝達された人からの反射についての少なくとも１つの測定と関連付けられている高さメトリックを決定し、また、高さメトリックを少なくとも１つの閾値と比較することができる。

高さメトリックは、人体又はその部分の測定ポイントの重心の高さとされ得るのであり（各測定に関してはＲＣＳ推定によって重み付けがなされる）、また、状態分類器３０８はこの高さメトリックを床からの閾値距離たるＤ（例えば、30cm）と比較できる。

人の状態を分類するのに用いられる高さメトリックは、人の人体又はその部分の測定ポイントの重心の高さには限定されない。別の例では、高さメトリックは、人の人体又はその部分と関連付けられている全ての高さ測定の最大高さとされ得る。別の例では、高さメトリックは、人の人体又はその部分の全ての高さ測定の平均高さ（例えば、ｚ値の中央値）とされ得る。重心又は平均高さを用いる場合では、転倒ポジションと非転倒ポジションとの間で識別するために、先述の「その部分」は好適には人の脚部より上方の人体の部分とされ得る。

高さメトリック（例えば、重心、平均高さ、及び／又は最大高さ）が床から閾値距離たるＤ（例えば、30cm）の範囲内（未満）である場合、状態分類器３０８は、環境内の人が転倒ポジション（fall position）にあると決定することができる。

環境内の人の状態を分類するために、状態分類器３０８は、アクティブ反射波検出器２０６の出力において伝達された反射測定を用いて人と関連付けられている速度を決定することができ、また、速度を速度閾値と比較することができる。上述の追跡モジュールは、対象（環境内の人）について速度値を出力できる。例えば、速度は、環境内に人間が存在するか否かについて分類することを支援できる。例えば、予め定義された範囲内の速度を有する及び又は人間の特徴的な特定の動的性質を有するオブジェクトが検出されない場合、人間が存在していないと結論付けることができる。人と関連付けられている検出された速度と速度閾値との間での比較は、分類を特定の状態に絞り込むことに関して助けともなり得る。例えば、人と関連付けられている検出された速度が速度閾値を超えない場合、状態分類器３０８は人が動いておらず且つ転倒状態（fall state）にあると決定することができる。

環境内の人の状態を分類するために、状態分類器３０８は、アクティブ反射波検出器２０６の出力において伝達された反射測定の空間分布（例えば、分散又は標準偏差）を決定することができ、また、空間分布を閾値と比較することができる。これには、アクティブ反射波検出器２０６の出力において伝達された反射測定の水平空間分布を決定することと、水平空間分布を水平空間分布閾値と比較することとが含まれ得る。代替的に又は追加的には、アクティブ反射波検出器２０６の出力において伝達された反射測定の垂直空間分布を決定することと、垂直空間分布を垂直空間分布閾値と比較することとが含まれ得る。

空間分布と閾値との間での比較は、分類を特定の状態に絞り込むことに関して助けとなり得る。例えば、垂直空間分布が垂直空間分布閾値未満である場合（低ｚ分散）、及び／又は、水平空間分布が水平空間分布閾値を超える場合（高ｘ－ｙ平面分散）には、状態分類器３０８は人が転倒状態にあると決定することができる。代替的には、水平空間分布の垂直空間分布に対しての比率を閾値と比較することができる。このような比率が、１より大きな値を有する閾値を上回る場合には、人が転倒状態にあることが示されているとみなすことができる。

分類器モデルを用いる場合
他の実施形態では、人の状態について検出及び分類をなすためには、状態分類器３０８が測定波反射と関連付けられている１つ以上のパラメータを決定して、そして、パラメータを１つ以上の閾値と比較するよりは、むしろ、状態分類器３０８は、決定されたパラメータを入力として訓練済み分類器モジュールに投入できる。

訓練済み分類器モジュールは１つ以上の訓練データセットを用いて訓練されることができるのであり、該セットは、反射波測定と、反射波測定が対応する出力状態の対応する定義とを含み得る。

受信パラメータは次の１つ以上を含み得る：（ｉ）少なくとも１つの反射と関連付けられている高さメトリック；（ｉｉ）反射の測定を使用して人と関連付けられている速度；及び（ｉｉｉ）測定についての空間分布特徴（例えば、水平空間分布（例えば、分散又は等価的には標準偏差）、垂直空間分布、及びそれらの間の比率の１つ以上）。追加的には、ＲＣＳ推定は、分類されたオブジェクトが実際に人間であるか否かを評価することを支援するために用いられ得る。オブジェクトが人間であるらしいか否かについて決定するための波反射の分析は、分類の前又は後に実行され得るが、他の実施形態ではこれが分類の一部として実行され得る。よって、分類器は、追加的には次のパラメータを受信できる：（ｉｖ）ＲＣＳ推定の和、並びに一部の実施形態では、（ｖ）ＲＣＳ推定の分布（例えば、分散又は等価的には標準偏差）。例えば、受信されたパラメータは次のものとされ得る：１．平均高さ（ｚ値の中央値）；２．ＲＣＳの標準偏差；３．ＲＣＳ推定の和；及び４．高さ（ｚ）値の標準偏差。

これらの実施形態では、訓練済み分類器モジュールは、受信パラメータと訓練データセットとを用いて環境内の人の状態を分類する。

このことは様々な態様で実装できることが理解されよう。

訓練済み分類器モジュールは作動時に使用されて、当業者に知られる手法を使用して分類スコアを決定できる。スコアは、例えば、受信されたパラメータが特定の分類器出力状態に対応する蓋然性又は信頼水準についての指標をもたらし得る。特定の分類（例えば、転倒ポジション）についての決定は、例えば、分類信頼スコアが閾値を超えるか否かに基づいていることができるのであり、その場合には人はその状態にあると決定される。例えば、ＣＰＵ２０２は、分類器の出力が、人が転倒ポジション（fall position）にあることの蓋然性が６０％を超えると決定する場合（或いは何らかの他の予め定義された閾値であってこれは随意的には５０％を超えることができ或いは保守的／慎重になるために５０％未満とされることさえできる）、人が転倒状態（fall state）にあると決定することができる。

分類器モジュールが人を特定の分類器状態にあるものと分類するために、特定の分類器状態と関連付けられているデータセットを用いて分類器モジュールを訓練することを要さない場合があることに留意されたい。人が２つの状態（即ち、転倒状態（fall state）又は非転倒状態）のうちの１つにあることを示すように構成されている訓練済み分類器モジュールの単純な例を想起されたいのであり、訓練済み分類器モジュールは非転倒状態の人に対応する反射波測定を含むデータセットを用いて訓練されたかもしれないのであり、また、受信されたパラメータと非転倒状態の人に対応する訓練データセットとの低い相関に基づいて訓練済み分類器モジュールは人が転倒状態にあると示すように構成されることができる。

さらに、上述のように、人を探してそしてそれらを分類するという二段階処理を用いることを要するわけではない。訓練済み分類器モジュールであって、異なるデータをもって訓練されており、個別のオブジェクト又は潜在的に人間かもしれないと識別されたオブジェクトからの反射に必ずしも限定されない、モジュールを使用することができる。例えば、次の場合に関しての各々の訓練データセットを分類器に投入できる、（ｉ）人が存在し且つ転倒ポジション（fall position）にある場合；（ｉｉ）人が存在し且つ非転倒ポジションにある場合；及び（ｉｉｉ）人は存在しない場合。分類器は、どの訓練された状態が最も密接に相関するかに基づいてアクティブ反射波測定の分類を決定することができる。

（ｉ）上述にて例示されたような受信パラメータ、及び（ｉｉ）関連を有する出力状態、に基づいて分類器を訓練及び使用するための、当業者によって知られる任意の他の方法を代替的に使用することができる。

状態分類器３０８がどのようにして転倒検出処理を行って環境内の人が転倒したか否か（即ち、その者が転倒状況（fall condition）にある場合）を検出しようが、状態分類器３０８が環境内の人が転倒したことを検出した場合には、通知モジュール３１０は転倒検出アラートを出力するように構成されている（転倒検出器コントローラ３０４から受信された任意の制御信号の不存在の場合）。

通知モジュール３１０は、転倒検出アラートを、出力装置２０８を介して（例えば、視覚的及び／又は可聴アラートとして）出力できる。代替的に又は追加的には、通知モジュール３１０は、転倒検出アラートを、インタフェース２１４を介してリモート装置へと出力できる。

収容状態依存型の転倒検出
図３に示されるように、ＣＰＵ２０２は、収容レベル決定モジュール３０２と、転倒検出器コントローラ３０４とを備える。

収容レベル決定モジュール３０２は、入力データを受信し、また、環境内に何名の人が存在するかを示す収容レベルを決定するために入力データを処理するように構成されている。収容レベルは、収容レベル決定モジュール３０２によって検出された環境内の人数とされ得る。代替的には、収容レベルは数値とされずに代わりに単に次の事項を示し得る：（ｉ）環境内に何ら人がいないこと、（ｉｉ）環境内に単一の人が存在していること；又は（ｉｉｉ）環境内に複数名の人が存在していること（存在する人の厳密な人数は指定しない）。

収容レベル決定モジュール３０２はさらに、収容レベルを転倒検出器コントローラ３０４にもたらすように構成されている。転倒検出器コントローラ３０４は、収容レベルに基づいて転倒検出器３０６を制御するように構成されている。例えば、転倒検出器コントローラ３０４は、収容レベルに依存して、状態分類器３０８又は通知モジュール３１０を制御できる。これについては後述する。

収容レベル決定モジュール３０２によって受信された入力データは、以下において詳述するように、多くの異なる形式を有していることができる。

１つの例では、収容レベル決定モジュール３０２は、測定波反射データを受信するのであり、これはアクティブ反射波検出器２０６によって入力データとして取得されたものであり、これは図４に示されている。アクティブ反射波検出器からのデータに基づいて収容レベルを決定するためのいくつかの例示的方法が本明細書にて開示されており、これらについては様々な実施形態にて随意的に用いることができる。もっとも、アクティブ反射波検出器データに基づいた収容レベル決定手法は当該技術分野において知られており、また、任意のそのような手法は本明細書にて開示された収容レベル決定モジュールにおいて用いることができる。

１つの例示的な実施形態では、収容レベル決定モジュール３０２は収容状態分類器４０２として作動し得る。

収容状態分類器４０２は複数のデータセット（即ち、訓練データ）をもって訓練されるのであり、複数のデータセットには次のものが含まれる：（ｉ）単一の人を含む環境と関連付けられた反射データについての１つ以上のデータセット；及び（ｉｉ）複数名を含む環境と関連付けられた反射データについての１つ以上のデータセット。例えば、複数名を含む環境と関連付けられた反射データについてのデータセットがあり得るのであり、例えば、環境に２名並びに３名がいる様々な場面を想起されたい。一部の実施形態では、複数のデータセットは、環境内にいる人々についての反射データ、１名以上又は全名が転倒ポジションにあるサブセット；１名以上又は全名が非転倒ポジションにあるサブセット；並びに／又は転倒及び非転倒ポジションについての任意の若しくは全ての組合せ、を含む。

訓練済み収容状態分類器４０２は、作動時に使用されて、当業者に知られる手法を用いて分類スコアを決定できる。分類スコアは、例えば、環境内に複数人が存在することの蓋然性又は信頼水準についての指標をもたらし得る。分類スコアが閾値より大きい場合、訓練済み収容状態分類器４０２は環境内に複数人が存在すると決定する。訓練済み収容状態分類器４０２は、ニューラルネットワークを備え得る。例えば、訓練データは、ニューラルネットワークを訓練するために用いられ得る。ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）等の深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）、広域ニューラルネットワーク（ＷＮＮ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、及び／又は深層ニューラルネットワークアーキテクチャの何らかの他の形態とされ得るのであり、或いは、それらの組合せを用い得る。

次に、本開示の実施形態によるＣＰＵ２０２によってなされる処理５００について論じる。

Ｓ５０２では、ＣＰＵ２０２はアクティブ反射波検出器２０６を制御して環境からの波反射を測定して、また、アクティブ反射波検出器によって取得された測定波反射データを受信する。

処理５００が開始された際には、アクティブ反射波検出器２０６は非アクティブ化状態にある場合があり得るということに留意されたい。非アクティブ化状態においては、アクティブ反射波検出器２０６はオフ状態とされることができる。代替的には、非アクティブ化状態においては、アクティブ反射波検出器２０６はオン状態とされているが低消費電力作動モードとされることができ、この場合アクティブ反射波検出器２０６は反射波測定を行うことができないこととなる。

これらの実装例では、ＣＰＵ２０２は、環境１００内の活動を監視するために活動センサ２１２を用いるように構成されており、所定の期間に亘って活動が検出されなかった場合、ＣＰＵ２０２は、アクティブ反射波検出器２０６をアクティブ化してアクティブ状態状態になるようにして（例えば、高消費電力作動モード）、環境１００からの波反射を測定するように作動させることができる。

アクティブ反射波検出器２０６は、アクティブ状態においては（即ち、オン状態とされ作動可能となっている場合）、活動センサ２１２がアクティブ状態にて消費する電力よりも多くの電力を消費する。したがって、比較的低消費電力の活動センサ（例えば、ＰＩＲ検出器等の運動検出器）を用いて環境内に活動（例えば、運動）があるかについて決定することによって、活動がもはや検出されない場合（活動センサ２１２によって検出されるのに足りる程の動きを人が示さなくなり、即ち同人が転倒したかもしれないこと、又は同人が活動センサによって補足されることができないことを意味する場合）にのみアクティブ反射波検出器２０６が完全に作動可能とされることを担保できる。

Ｓ５０４では、ＣＰＵ２０２の収容レベル決定モジュール３０２は、入力データを受信し、また、環境内に何名の人が存在するかを示す収容レベルを決定するために入力データを処理する。

上述のように、収容レベル決定モジュール３０２は訓練済み収容状態分類器４０２とすることができ、これはアクティブ反射波検出器２０６によって取得される測定波反射データに基づいて収容レベルを決定する。

そのような訓練済み収容状態分類器４０２が用いられるか否かを問わずに、Ｓ５０４では、収容レベル決定モジュール３０２はアクティブ反射波検出器２０６によって取得された測定波反射データを分析できるのであって、これは収容レベルを決定するためになされる。

図６ａを参照して示される１つの例では、Ｓ５０４では、収容レベル決定モジュール３０２は、測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントの空間分布（Ｄ）に基づいて収容レベルを決定するように構成されていることができる。特に、収容レベル決定モジュール３０２は、測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントの空間分布（例えば、水平分布）を決定し、また、反射ポイントの空間分布が空間分布閾値を超える場合には環境内に複数名が存在することを収容レベルが示しているものと決定するように構成されている。

図６ａは、人１０６が転倒し且つ人１０８が立位にある場合の場面についての反射のマップを示す。ポイントのサイズは、レーダー反射のエネルギーレベルの強度（マグニチュード）を示す（より大きなポイント６０６を参照）。人体の異なる部位又は部分は放射信号（例えば、レーダー）を異なる態様で反射する。例えば、一般的に、胴体６０４のエリアからの反射は、四肢からの反射よりも強い。各ポイントは、人体の各部分についての境界図形内の座標を表す。各部分は別個に考慮でき、また、別個の境界を有することができる（例えば、胴体及び頭部は異なる部分として指定され得る）。

図６ａに示されているように、測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントの空間分布（Ｄ）は、測定波反射データ内の２つの反射ポイント間の最大距離に関連し得る。例えば、２メートルを超える水平長を包括する動く反射ポイントのセットは、１つより多い個体によって構成されているものと看做され得る。

図６ｂを参照して示される１つの例では、Ｓ５０４では、収容レベル決定モジュール３０２は、クラスタリングアルゴリズムを用いて測定を各々の１つ以上の対象に対応する１つ以上の測定クラスタにグループ化して測定波反射データを処理し、また、クラスタ個数に基づいて収容レベルを決定するように構成されていることができる。特に、収容レベル決定モジュール３０２は、測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントがクラスタリングによって複数のクラスタにクラスタ化（cluster）された場合には、環境内に複数名が存在するものと決定するように構成されていることができる。

図６ｂは、収容レベル決定モジュール３０２が、第１の人と関連付けられている反射ポイントを第１のクラスタ６１０ａにクラスタ化し、また、第２の人と関連付けられている反射ポイントを第２のクラスタ６１０ｂにクラスタ化することを示している。

図６ｂでは、クラスタリングアルゴリズムが全体的に人体の測定をグループ化することを示しているが、他の例では、クラスタリングアルゴリズムは、反射の強度又はマグニチュードに基づいて、人体の部位（例えば、胴体６０４）から反射された測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントを、クラスタ化できる。

図６ｃを参照して示される１つの例では、Ｓ５０４では、収容レベル決定モジュール３０２は、クラスタリングアルゴリズムを使用して測定波反射データを処理して、１つ以上の対象の反射ポイントを包括するわずか一つの測定クラスタ６１２に測定をグループ化して、また、このクラスタ６１２の空間サイズに基づいて収容レベルを決定するように構成されていることができる。特に、収容レベル決定モジュール３０２は、クラスタ６１２のサイズがクラスタサイズ閾値を超える場合には、環境内に複数名が存在することを収容レベルが示していると決定するように構成されている。

他の実施形態では、Ｓ５０４では、収容レベル決定モジュール３０２は、測定波反射データに基づいて収容レベルを決定せずに、代わりに他の入力データに基づいて収容レベルを決定する。

１つの例示的な実装例では、ＣＰＵ２０２は、環境の第１の領域内での活動を検出するように構成された第１の活動センサ２１２と、環境の異なる第２の領域内での活動を検出するように構成された第２の活動センサ２１２とに結合されている。即ち、第２の領域は第１の領域と重複しない。第１及び第２の領域は、環境の異なる領域とされ得る（例えば、同じ部屋の異なる領域）。ハウジング２００が第１の活動センサ２１２及び第２の活動センサ２１２の両方を格納できるも、第１の活動センサ２１２及び第２の活動センサ２１２の１つ又は両方は、装置１０２に対して外部的なものとされ且つ（例えば、コントロールパネル等の中間装置を介して）装置１０２と直接的に又は間接的に無線又は有線通信下に置かれ得る。

収容レベル決定モジュール３０２は、第１の領域内にて活動があるか否かについて示す第１の活動センサからの第１のセンサ信号と、第２の領域内にて活動があるか否かについて示す第２の活動センサからの第２のセンサ信号とを受信するように構成されている。収容レベル決定モジュール３０２は、第１のセンサ信号及び第２のセンサ信号の両方を使用して収容レベルを決定するように構成されている。特に、第１のセンサ信号及び第２のセンサ信号の両方が各々の被監視領域内にて同時的な活動があると示す場合、収容レベル決定モジュール３０２は、環境内に複数名が存在することを収容レベルが示していると決定するように構成されている。活動が同時的と決定されるためには、各々の領域間の距離によって複数名が存在するとみなし得る程に、活動が同時であること又は十分に時間的に近接していることのいずれかを要し得る。同様に、センサによって検出された活動が第２のセンサによって検出された活動から所定の期間枠内に生じた場合、複数の収容者がいると結論付けることができる。理解されるように、活動検出は、随意的には人間の活動をその他の物体（例えば、ペット）のそれから区別するための任意の既知の手段を含み得る。

第１の活動センサは、運動検出器（例えば、ＰＩＲ検出器）、振動センサ、又は赤外線センサとされ得る。同様に、第２の活動センサは、運動検出器（例えば、ＰＩＲ検出器）、振動センサ、又は赤外線センサとされ得る。

既述のように、アクティブ反射波検出器２０６は、環境からの波反射の測定に基づいて、測距型出力及びドップラー型出力の両方を提供できる。これらの実施形態では、アクティブ反射波検出器２０６は活動センサの１つの機能を実行して、環境内の領域内での運動を検出することができる。

別の例示的な実施形態な実装例では、ＣＰＵ２０２は（例えば、ハウジング２００又は外部装置に格納されていることができる）カメラ２１０と結合されていることができ、Ｓ５０４では、収容レベル決定モジュール３０２はカメラ２１０を制御して環境の１つ以上の画像を捕捉する（画像データによって表される）。これに応答して、収容レベル決定モジュール３０２は、カメラ２１０から画像データを受信する。そして、収容レベル決定モジュール３０２は、受信された画像データに対して画像処理を実行して環境内に何名が存在するかを決定する。

さらなる別の実装例では、活動センサはマイクロフォンを備えるのであり、Ｓ５０４では、収容レベル決定モジュール３０２はマイクロフォンを制御して環境からの音声を捕捉する。これに応答して、収容レベル決定モジュール３０２は、マイクロフォンから音声データを受信する。そして、収容レベル決定モジュール３０２は、音声データを処理して環境内に何名が存在するかを決定する。例えば、収容レベル決定モジュール３０２は、音声データを処理して何個の異なる声が聞こえたかを決定する。

図５に示される処理５００に戻って論じる。

収容レベル決定モジュール３０２は環境内に何名存在するかを示す収容レベルを一旦決定すると、処理５００は収容レベルに依存して進む。

Ｓ５０６にて、環境内に単一の人がいると収容レベル決定モジュール３０２が決定した場合、処理はＳ５０８へと進むのであって、転倒検出器コントローラ３０４が状態分類器３０８を制御して、測定波反射データに基づいて単一の人が転倒したか否かを検出する。既述のように、状態分類器３０８が環境内の人が転倒したことを検出した場合、通知モジュール３１０は転倒検出アラートを出力するように構成されている。

Ｓ５０６にて、環境内に複数人がいると収容レベル決定モジュール３０２が決定した場合、転倒検出器コントローラ３０４はＳ５１０にて転倒検出器３０６の作動を制御して、転倒検出器によって実行される転倒検出処理の開始を回避する又は転倒検出器によって現に実行されている転倒検出処理を中止することができる。

１つの例では、環境内に複数人がいると収容レベル決定モジュール３０２が決定した場合、転倒検出器コントローラ３０４はＳ５１０にて状態分類器３０８を制御して、転倒検出器３０６によって実行される転倒検出処理の開始を回避する。その結果、状態分類器３０８は環境内で人が転倒したか否かを検出するために何らの測定波反射データを処理せず、状態分類器３０８は環境内で人が転倒したか否かについての最終出力を提供しない。この例では、転倒検出器３０６によって転倒検出処理が実行されない故に電力が有利に節約される。

別の例では、環境内に複数人がいると収容レベル決定モジュール３０２が決定した場合、転倒検出器コントローラ３０４はＳ５１０にて状態分類器３０８を制御して、転倒検出器によって現に実行されている転倒検出処理を中止する。したがって、転倒検出処理は開始されるも、転倒検出処理が完了されないように状態分類器３０８を制御するのであって（途中での中止）、また、状態分類器３０８は環境内で人が転倒したか否かについての最終出力を提供しない。この例では、転倒検出処理が完了されない故に電力が有利に節約される。

別の例では、環境内に複数人がいると収容レベル決定モジュール３０２が決定した場合、転倒検出器コントローラ３０４はＳ５１１にて通知モジュール３１０を制御して、環境内の人が転倒したことを転倒検出器が検出したことに応答しての転倒検出アラートの発報を回避する。したがって、状態分類器３０８によって実行される転倒検出処理は完了することを許されるも、転倒が検出された場合には、転倒検出器３０６は検出された転倒に応答せず、他の場合（環境内に単一の人のみが存在していた場合）はそうともならないが任意の通知は送られないこととなる。環境内の人が転倒したことを転倒検出器が検出したことに応答しての転倒検出アラートの発報を回避するということは転倒検出器コントローラ３０４が次のことをなすことを含み得る：（ｉ）転倒検出アラートが生成されないように通知モジュール３１０を制御すること；又は（ｉｉ）生成された転倒検出アラートを、出力装置２０８（例えば、視覚的及び／又は可聴アラート）又はインタフェース２１４を介してリモート装置へと送信されないように通知モジュール３１０を制御すること。この例では、通知モジュール３１０によって実行される転倒検出アラートの発報を回避することによって電力が有利に節約される。このシナリオ下では、転倒検出アラートは不要である。なぜならば、被転倒者と共に一人以上の別の人が環境内にいるのであり、一人の別の人がその者の境遇について認知しており、助けを呼ぶか、電話を発信するか、或いは必要ならば救難ボタンを押下することによって適切な措置を取りうる。

別の例では、環境内に複数人がいると収容レベル決定モジュール３０２が決定した場合、Ｓ５１２にて転倒検出器コントローラ３０４が通知モジュール３１０を制御するのであって、状態分類器３０８によって転倒が検出された場合には、通知モジュール３１０は転倒検出アラートをそれでも発報するのであって、ただ、人が環境内に単独でいた場合とは異なるタイプの転倒検出アラートとなる。即ち、環境内の単独の人が転倒したことを転倒検出器が検出したことに応答して生成されるように通知モジュール３１０を構成する第１のタイプの転倒検出アラートを発報しないように、転倒検出器コントローラ３０４は通知モジュール３１０を制御する。第１のタイプの転倒検出アラートは、転倒が検出されたことを示すだけであって、環境内に何名が存在するかについての情報を伴わないことができる。代替的には、第１のタイプの転倒検出アラートは、転倒が検出されたこと及びその人が単独であることを示すことができる。転倒検出器コントローラ３０４は通知モジュール３１０をさらに制御して、環境内の人が転倒したことを転倒検出器が検出したことに応答して第２のタイプの転倒検出アラートを発報させることができるのであって、第２のタイプの転倒検出アラートは環境内に複数名が存在することを示す。通知モジュール３１０がインタフェース２１４を介してリモート装置（例えば、監視ステーション内のパーソナルコンピュータ）へと転倒検出アラートを出力する例について述べるに、これによって監視ステーションは被転倒者が単独ではないことを受けて異なる対応をなすことが可能となる。例えば、監視ステーションにいる係員は、救急車派遣を要請する前又はそれと同時に、他の居合わせた者と会話することを試み得る。

図５に示すように、環境内に複数名が存在することを収容レベルが示す場合、Ｓ５１４にてＣＰＵ２０２はアクティブ反射波検出器２０６を非アクティブ化してさらなる省電力をもたらすように構成されていることができる。

Ｓ５０６にて、環境内に人がいないと収容レベル決定モジュール３０２が決定した場合、転倒検出器コントローラ３０４は状態分類器３０８を制御して、転倒検出器３０６によって実行される転倒検出処理の開始を回避する又は転倒検出器３０６によって現に実行されている転倒検出処理を中止することができる。したがって、転倒検出処理が開始されない又は完了されないが故に、電力が有利に節約される。

追加的に又は代替的には、環境内に人が存在しない場合、ＣＰＵ２０２はアクティブ反射波検出器２０６を非アクティブ化してさらなる省電力をもたらすように構成されていることができる。

本明細書で用いる際、「モジュール」という用語は、一般的に、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの組合せを指す。ソフトウェア実装例の場合、モジュールは、プロセッサ（例えば、１つ以上のＣＰＵ）上で実行されると指定のタスクを行わせるプログラムコードを表す。プログラムコードは、１つ以上のコンピュータ可読メモリ装置内に記憶されていることができる。

主題が構造的特徴及び／又は方法的動作に特有の文言で記載されるが、添付の特許請求の範囲で定義される主題は、上述の具体的な特徴又は動作に必ずしも限定されないことを理解されたい。むしろ、上述の具体的な特徴及び動作は、請求項を実装する例示的形態として開示されている。

Claims (25)

1. コンピュータ実装方法であって、
   アクティブ反射波検出器を制御して、環境からの波反射を測定して、前記アクティブ反射波検出器によって取得された測定波反射データを受信するステップと、
   前記環境内に何名の人が存在するかについて示す収容レベルを決定するステップと、
   前記測定波反射データに基づいて前記環境内の人が転倒したか否かを検出するように動作可能な転倒検出器を前記収容レベルに依存して制御するステップと、を含む、方法。
2. 請求項１に記載のコンピュータ実装方法において、前記収容レベルが前記環境内に単一の人のみが存在していることを示す場合、前記方法は、前記転倒検出器を制御して前記測定波反射データに基づいて前記単一の人が転倒したか否かを検出するステップを含む、方法。
3. 請求項２に記載のコンピュータ実装方法において、前記人が転倒したことを前記転倒検出器が検出したことに応答して転倒検出アラートの発報を制御するステップをさらに含む、方法。
4. 請求項１～３のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、前記収容レベルが前記環境内に複数名が存在することを示す場合、前記方法は、前記転倒検出器によって実行される転倒検出処理の開始を回避するステップを含む、方法。
5. 請求項１～３のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、前記収容レベルが前記環境内に複数名が存在することを示す場合、前記方法は、前記転倒検出器によって実行される転倒検出処理を中止するステップを含む、方法。
6. 請求項１～３のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、前記収容レベルが前記環境内に複数名が存在することを示す場合、前記方法は、前記環境内の人が転倒したことを前記転倒検出器が検出したことに応答して前記転倒検出アラートの発報を回避するステップを含む、方法。
7. 請求項１～３のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、前記方法は、
   前記環境内の人が転倒したことを前記転倒検出器が検出したことに応答して第１のタイプの転倒検出アラートを発報するステップと、
   前記環境内に複数名が存在することを前記収容レベルが示しており且つ前記環境内の人が転倒したことを前記転倒検出器が検出する場合に、前記第１のタイプの転倒検出アラートとは異なる第２のタイプの転倒検出アラートを発報するステップと、を含む、方法。
8. 請求項７に記載のコンピュータ実装方法において、前記第１のタイプの転倒検出アラートは、前記環境内に単一の人が存在することを示す又は前記環境内に何名が存在するかについての情報を提供しない、方法。
9. 請求項１～８のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、前記収容レベルの前記決定は前記測定波反射データに基づいてなされる、方法。
10. 請求項９に記載のコンピュータ実装方法において、前記収容レベルの前記決定は前記測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントの空間分布に基づいてなされる、方法。
11. 請求項１０に記載のコンピュータ実装方法において、前記反射ポイントの空間分布が空間分布閾値を超える場合、前記環境内に複数名が存在することを前記収容レベルが示していると決定するステップをさらに含む、方法。
12. 請求項９に記載のコンピュータ実装方法において、前記方法は、前記測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントをいくつかのクラスタにクラスタ化するステップを含み、また、前記収容レベルの前記決定は前記クラスタの個数に基づいてなされる、方法。
13. 請求項１２に記載のコンピュータ実装方法において、前記クラスタ化によって前記測定波反射データにおいて伝達される前記反射ポイントが複数のクラスタにクラスタ化された場合、前記環境内に複数名が存在することを前記収容レベルが示していると決定するステップをさらに含む、方法。
14. 請求項９に記載のコンピュータ実装方法において、前記方法は、前記測定波反射データにおいて伝達される反射ポイントをクラスタにクラスタ化するステップを含み、また、前記収容レベルの前記決定は前記クラスタの空間サイズに基づいてなされる、方法。
15. 請求項１４に記載のコンピュータ実装方法において、前記クラスタの前記サイズがクラスタサイズ閾値を超える場合、前記環境内に複数名が存在することを前記収容レベルが示していると決定するステップをさらに含む、方法。
16. 請求項９に記載のコンピュータ実装方法において、前記方法は、前記測定波反射データを入力として訓練済み収容状態分類器に供給するステップと、前記収容状態分類器によって出力された分類結果に基づいて前記収容レベルを決定するステップと、を含む、方法。
17. 請求項１６に記載のコンピュータ実装方法において、前記訓練済み収容状態分類器は複数のデータセットを用いて訓練され、該複数のデータセットは、（ｉ）単一の人を含む環境と関連付けられた１つ以上のデータセットと、（ｉｉ）複数名を含む環境と関連付けられた１つ以上のデータセットと、を含む、方法。
18. 請求項１～１７のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、さらに、
    前記環境の第１の領域内での活動を検出するように構成された第１の活動センサからの第１のセンサ信号を受信するステップと、
    前記第１の領域と重複しない前記環境の第２の領域内での活動を検出するように構成された第２の活動センサからの第２のセンサ信号を受信するステップと、
    前記第１のセンサ信号及び前記第２のセンサ信号の両方を使用して前記収容レベルを決定するステップと、を含む、方法。
19. 請求項１８に記載のコンピュータ実装方法において、前記第１の活動センサ及び前記第２の活動センサの少なくとも１つは運動検出器である、方法。
20. 請求項１～１９のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、さらに、
    カメラを制御して前記環境についての１つ以上の画像を捕捉するステップを含み、
    前記収容レベルの決定は前記１つ以上の捕捉された画像の処理に基づいてなされる、方法。
21. 請求項１～２０のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、さらに、
    マイクロフォンを制御して前記環境からの音声を捕捉するステップを含み、
    前記収容レベルの決定は前記捕捉された音声の処理に基づいてなされる、方法。
22. 請求項１～２１のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、前記収容レベルが前記環境内に複数名が存在していることを示す場合、前記方法は、前記アクティブ反射波検出器を制御して前記環境からの波反射を測定しない作動モードにおいて作動させるステップを含む、方法。
23. 請求項１～２２のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法において、前記アクティブ反射波検出器を制御して前記環境からの波反射を測定することは、運動検出器から運動検出データを受信したことに基づいて前記環境内にて運動を検出したことに応答して実行される、方法。
24. 転倒検出装置のプロセッサによって実行されると該プロセッサに請求項１～２３のいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
25. プロセッサを備える転倒検出装置であって、
    該プロセッサは、
    アクティブ反射波検出器を制御して、環境からの波反射を測定して、前記アクティブ反射波検出器によって取得された測定波反射データを受信するステップと、
    前記環境内に何名の人が存在するかについて示す収容レベルを決定するステップと、
    前記測定波反射データに基づいて前記環境内の人が転倒したか否かを検出するように動作可能な転倒検出器を前記収容レベルに依存して制御するステップと、を実行するように構成される、転倒検出装置。

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