JP5522338B2 - Situation judging device, situation judging system, method and program thereof - Google Patents
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Description
本発明は状況判定装置、状況判定システム、その方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a situation determination apparatus, a situation determination system, a method thereof, and a program.
関連する状況判定システムは、センサデータから検知対象の状況を判定するシステムであり、センサデータを記憶するデータ保持部と、データ保持部から一定時間長のデータを抽出するデータ抽出部と、抽出されたデータからその区間内の状況を判定する状況判定部と、判定した結果を出力する判定結果出力部とから構成されている。状況判定部では、抽出されたデータから検知対象の状況を表す代表値を算出し、得られた代表値をあらかじめ設定していた閾値と比較するなどして、検知対象の状況を判定する。ここで、検知対象の状況とは、検知対象が人物であった場合、例えば「立ち止まる」や「歩く」などの人物の状況である。 A related situation determination system is a system for determining a situation of a detection target from sensor data, and is extracted with a data holding unit that stores sensor data, and a data extraction unit that extracts data of a certain length of time from the data holding unit. A situation determination unit that determines the situation in the section from the data and a determination result output unit that outputs the determination result. The situation determination unit determines the detection target situation by calculating a representative value representing the detection target situation from the extracted data and comparing the obtained representative value with a preset threshold value. Here, the status of the detection target is a status of a person such as “stop” or “walk” when the detection target is a person.
また、特許文献1には、センサを用いてリアルタイムに人物の体動を検出する行動判定システムが記載されている。本システムでは、体動の周期性にのみ着目して、行動判定を行っているため、突然の体動の変化を検出することができない。
上述した技術の問題点は、検知対象の現在の状況を判定しようとするとき、高い判定精度を保とうとすれば、状況の突然の変化に対して判定結果の出力に時間遅れが発生してしまった。一方、時間遅れなく判定結果を出力しようとすれば、判定結果の精度が低下してしまう。 The problem with the technology described above is that, when trying to determine the current status of the detection target, if high accuracy is to be maintained, there will be a time delay in the output of the determination result with respect to a sudden change in the status. It was. On the other hand, if an attempt is made to output the determination result without time delay, the accuracy of the determination result will decrease.
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、状況判定を高い精度で判定を行うことができ、かつ時間応答性を損なわずに判定を行う状況判定装置、状況判定システム、その方法及びプログラムを提供することにある。 Therefore, the present invention has been invented in view of the above-described problems, and the purpose thereof is a situation determination device capable of performing situation determination with high accuracy and performing determination without impairing time responsiveness, To provide a situation determination system, a method thereof, and a program.
上記課題を解決する本発明は、検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する検知対象定常性判断部と、前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部とを有する状況判定装置である。 The present invention that solves the above-mentioned problem is based on the data of the data section of the predetermined time length of the detection target, determines the continuity of the status of the detection target in the data section of the predetermined time length, and A detection target continuity determination unit that determines a data section used for determination of the status of the detection target based on continuity, and a detection target status that determines the status of the detection target based on data in the determined data section A situation determination apparatus having a determination unit.
上記課題を解決する本発明は、状況によって出力が変化するセンサと、前記センサの出力を取得し、取得したデータを時刻と対応付けて記憶するデータ保持部と、前記データ保持部に記憶されているデータから、あらかじめ設定された所定時間長のデータ区間のデータを抽出するデータ抽出部と、前記抽出された前記所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する検知対象定常性判断部と、前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部と、前記判定された前記検知対象の状況を出力する出力部とを有する状況判定システムである。 The present invention for solving the above-mentioned problems is a sensor whose output changes depending on the situation, a data holding unit that acquires the output of the sensor, stores the acquired data in association with time, and is stored in the data holding unit. A data extraction unit that extracts data of a predetermined data section of a predetermined time length from the data, and the data in the data section of the predetermined time length based on the extracted data of the data section of the predetermined time length A detection target continuity determination unit that determines the continuity of the detection target situation and determines a data section used for the detection target situation determination based on the continuity of the detection target situation; and the determined data section A detection target status determination unit that determines the detection target status based on the data of the detection target, and an output unit that outputs the determined status of the detection target. It is a system.
上記課題を解決する本発明は、検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定し、前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定方法である。 The present invention that solves the above-mentioned problem is based on the data of the data section of the predetermined time length of the detection target, determines the continuity of the status of the detection target in the data section of the predetermined time length, and In this situation determination method, a data section to be used for determining the status of the detection target is determined based on continuity, and the status of the detection target is determined based on the data in the determined data section.
上記課題を解決する本発明は、検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断する定常性判断処理と、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定するデータ区間決定処理と、前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。 The present invention that solves the above-described problem is based on the data of the data section of the predetermined time length of the detection target, the continuity determination process that determines the continuity of the status of the detection target in the data section of the predetermined time length, Based on the continuity of the status of the detection target, a data interval determination process for determining a data interval to be used for determining the status of the detection target, and determining the status of the detection target based on the data of the determined data interval This is a program for causing an information processing apparatus to execute situation determination processing.
本発明は、状況判定を高い精度で判定を行うことができ、時間応答性を損なわずに判定を行うことができる。 The present invention can determine a situation with high accuracy and can make a determination without impairing time response.
本発明の実施の形態を説明する。 An embodiment of the present invention will be described.
ある時点での検知対象の状況を判定するとき、過去のある一点から判定しようとする時点までの一定区間のデータを用いて状況判定を行う。一般的に、判定に用いるデータ区間の中で状況が定常的であれば、データ区間が長いほど判定の正答率は向上する。一方で、判定に用いるデータ区間の中で状況に変化が生じた場合には、データ区間が長いほど判定結果が状況変化以前のデータに影響を受けることになり、現時点での状況を正しく判定できない。尚、検知対象の状況とは、検知対象が人物であった場合、例えば、「立ち止まる」や「歩く」などの動作、検知対象が物であった場合、温度、湿度といった環境情報等である。 When determining the status of a detection target at a certain time, the status is determined using data in a certain section from a certain point in the past to the time at which the determination is to be made. Generally, if the situation is stationary in the data section used for the determination, the longer the data section, the higher the correct answer rate of the determination. On the other hand, when the situation changes in the data section used for judgment, the judgment result is affected by the data before the situation change as the data section is longer, and the current situation cannot be judged correctly. . The state of the detection target is, for example, an operation such as “stop” or “walking” when the detection target is a person, or environmental information such as temperature and humidity when the detection target is an object.
本実施の形態では、検知対象から得られる所定時間長のデータ区間において、検知対象の状況の定常性を判断し、検知対象の状況の定常性に応じた適切な長さのデータ区間を用いて検知対象の状況を判定する。具体的には、検知対象の状況が定常的な場合には長いデータ区間を用いて状況判定を行い、状況に変化が生じたときには短いデータ区間を用いて状況判定を行うようにデータ区間の長さを制御する。このようにすることで、状況判定を高い精度で判定を行うことができ、時間応答性を損なわずに判定を行うことができる。 In the present embodiment, in the data section of a predetermined time length obtained from the detection target, the continuity of the situation of the detection target is determined, and the data section of an appropriate length according to the continuity of the detection target situation is used. Determine the status of the detection target. Specifically, when the status of the detection target is steady, the situation is determined using a long data section, and when the situation changes, the length of the data section is determined so that the situation is determined using a short data section. To control. By doing in this way, situation determination can be performed with high accuracy, and determination can be performed without impairing time responsiveness.
以下、具体的な実施の形態を説明する。 Hereinafter, specific embodiments will be described.
<第1の実施の形態>
次に、本発明の第1の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
<First Embodiment>
Next, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1を参照すると、本発明の第1の発明を実施するための最良の形態は、センサ1と、状況判定装置2と、判定結果出力装置3とを含む。
Referring to FIG. 1, the best mode for carrying out the first invention of the present invention includes a
状況判定装置2は、データ取得・更新部21と、データ保持部22と、データ抽出部23と、定常性判断指標算出部24と、定常性判断部25と、時間窓制御部26と、状況判定指標算出部27と、状況判定部28とを備えている。
The
センサ1は、例えば検知対象が人物であった場合、人が携帯した加速度センサや心拍センサ、環境中に配置された人感センサなど、検知対象が機械であった場合、機械部品に取り付けた温度センサや接触センサなど、検知対象の状況によって出力が変化するデバイスである。
For example, when the detection target is a person, the
データ取得・更新部21は、時間変化するセンサ出力を取得し、センサ出力が計測された時間情報とともにデータ保持部22へ送信する。
The data acquisition /
データ保持部22は、センサ出力と時間情報とを対応付けて記憶する。
The
データ抽出部23は、あらかじめ設定された長さのデータ区間をデータ保持部22から読み込み、定常性判断指標算出部24と時間窓制御部26とに供給する。
The
定常性判断指標算出部24は、データ抽出部23から供給されたデータ区間から、例えば、分散値や平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、FFTパワースペクトルなどの、検知対象の状況の定常性を判断するための指標である定常性判断指標を算出する。
The continuity determination
定常性判断部25は、定常性判断指標算出部24から与えられた定常性判断指標から、そのデータ区間内での検知対象の状況の定常性を判断し、検知対象の状況判定に用いる適切なデータ区間を決定する。例えば、定常性判断指標としてFFTパワースペクトルを用いた場合、最も強いパワースペクトルの周波数成分の波がn個分含まれる区間などのように、検知対象の状況判定に用いる適切なデータ区間を決定する。
The
時間窓制御部26は、定常性判断部25から与えられた結果に応じて、データ抽出部23から検知対象の状況判定に用いるデータ区間のデータセットを抜き出す。
The time
状況判定指標算出部27は、時間窓制御部26から与えられたデータセットを用いて、検知対象の状況の種類の度合を示す状況判定指標を算出する。例えば、時間窓制御部26から与えられたデータセットの分散値や平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、FFTパワースペクトルといった指標を算出するなどして、状況の種類を表す状況判定指標を算出する。
The situation determination
状況判定部28は、状況判定指標算出部27から与えられた状況判定指標から、例えばあらかじめ設定してある閾値との大小関係を比較するなどして、検知対象が人物であった場合、例えば「立ち止まる」や「歩く」などの判定結果を得る。
When the detection target is a person, for example, by comparing the magnitude relationship with a preset threshold value from the situation determination index given from the situation determination
判定結果出力装置3は、例えば文字情報や画像情報として表示するディスプレイ装置や、他の表示装置や記録装置などに送信する通信装置などを備え、状況判定部28から得られた判定結果を出力する。
The determination
次に、図1および図2を参照して第1の実施の形態の動作について詳細に説明する。 Next, the operation of the first embodiment will be described in detail with reference to FIG. 1 and FIG.
時間変化するセンサ出力は、データ取得・更新部21によって取得時の時間情報と共にデータ保持部22へ送信され、記憶される(ステップA2)。
The sensor output that changes over time is transmitted to the
データ保持部22に記憶されたセンサデータから、あらかじめ設定された十分長いデータ区間がデータ抽出部23によって読み出され、定常性判断指標算出部24に供給される(ステップA3)。例えば、あらかじめ設定されたデータ区間が1秒間であったとすると、データ保持部22から最も新しい1秒間分のデータ区間が読み出され、定常性判断指標算出部24に供給される。
From the sensor data stored in the
定常性判断指標算出部24は、データ抽出部23から供給されたデータ区間内に、状況の変化が存在するかどうかを調べる(ステップA4)。そのためにデータ抽出部23から供給されたデータ区間から、例えば分散値や平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、FFTパワースペクトルなどの、そのデータ区間内の状況の定常性を判定するための定常性判断指標を算出し、その結果を定常性判断部25へ与える。
The continuity determination
定常性判断部25は、定常性判断指標算出部24から得た定常性判断指標に応じて、例えばあらかじめ設定してある閾値と得られた定常性判断指標との大小関係を比較するなどして、状況判定に用いるのに適切なデータ区間を決定し、その結果を時間窓制御部26へ与える(ステップA5)。定常性判断指標算出部24から得た定常性判断指標より、そのデータ区間では状況は定常的であると判断したときには、データ抽出部23にあらかじめ設定してある、例えば、1秒間というデータ区間長をそのまま時間窓制御部26へ与える。しかし、状況に変化が生じたと判断した場合には、検知対象の状況判定に用いるべき適切なデータ区間長として、例えば、1秒間の半分の区間として後半の0.5秒間という区間を設定し直すなどし、決定したデータ区間長を時間窓制御部26へ与える。
The
時間窓制御部26は、データ抽出部23が抽出したデータ区間から、定常性判断部25が新たに設定したデータ区間長に基づいてそのデータ区間のデータセットを抜き出し、状況判定指標算出部27に供給する(ステップA6)。
The time
状況判定指標算出部27は、時間窓制御部26から供給されたデータセットから、例えば、分散値や平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、FFTパワースペクトルなどの、現時点での検知対象の状況の種類を判定するための状況判定指標を算出し、その結果を状況判定部28へ与える。
The situation determination
状況判定部28は、状況判定指標算出部27から得た状況判定指標と、例えばあらかじめ設定してある閾値との大小関係を比較するなどして、その結果に応じて、例えば検知対象が人間である場合には、「走る」や「歩く」など具体的な状況に関する情報を出力し、判定結果出力装置3へ与える(ステップA7)。
The
判定結果出力装置3は、状況判定部28が得た結果を、例えば文字情報や画像情報として表示したり、他の表示装置や記録装置に送信したりする。
The determination
本実施の形態では、状況の定常性を判断するための定常性判断指標を算出し、算出された定常性判断指標に応じて、変化後の状況が十分含まれ、かつ高い判定精度が確保できるデータ区間を適切に設定し直す。このため、状況判定の正答率を低下させることなく、判定出力の時間の遅れを改善することができる。 In the present embodiment, a continuity determination index for determining the continuity of the situation is calculated, the changed situation is sufficiently included according to the calculated continuity determination index, and high determination accuracy can be ensured. Set the data interval appropriately. For this reason, it is possible to improve the time delay of the determination output without reducing the correct answer rate of the situation determination.
実施例1を、図面を参照して詳細に説明する。かかる実施例1は第1の実施の形態に対応するものである。 Example 1 will be described in detail with reference to the drawings. Example 1 corresponds to the first embodiment.
検知対象を人物、判定する状況を検知対象人物の行動とし、人物の「立ち止る」という行動と「歩く」という行動とを区別して判定するものとする。また、センサ1の例として、検知対象人物は、三軸加速度センサ内蔵の携帯電話を身につけており、加速度センサデータは携帯電話内部の記憶装置に記憶される。このデータを用いて、携帯電話に搭載されている状況判定装置2が携帯電話装着者の行動を判定し、その結果を携帯電話のディスプレイ(判定結果出力装置3に相当)に出力する。
Assume that the detection target is a person and the determination situation is the action of the detection target person, and the person's “stop” action and “walk” action are distinguished and determined. As an example of the
携帯電話のデータ保持部に記憶されている加速度センサのデータの例を、図3に示す。図3では、三軸それぞれの加速度センサデータと時間情報とが対応付けられて記憶されている。ここでは三つの加速度軸が、それぞれこの人物の体の前後・左右・上下方向に対応している。 An example of acceleration sensor data stored in the data holding unit of the cellular phone is shown in FIG. In FIG. 3, acceleration sensor data for each of the three axes and time information are stored in association with each other. Here, the three acceleration axes correspond to the front / rear, left / right and up / down directions of the person's body.
この人物の行動が「立ち止まる」から「歩く」に変化したとする。このとき得られた加速度データのグラフが図4に示すようなものであったとする。この人物の行動は、時刻7秒から時刻8秒の間で、「立ち止まる」から「歩く」に変化している。
It is assumed that the action of this person has changed from “stop” to “walk”. Assume that the acceleration data graph obtained at this time is as shown in FIG. This person's behavior changes from “stop” to “walk” between
いま、図4のグラフに示した時刻8秒のときの、状況判定装置4の動作を述べる。
Now, the operation of the
いま、「立ち止まる」と「歩く」を区別して判定するために、加速度データのうち、この人物の身体に対して上下軸方向の加速度のみに注目する。 At present, in order to distinguish between “stop” and “walk”, attention is paid only to the acceleration in the vertical axis direction of the person's body in the acceleration data.
データ抽出部には、例えば事前に収集した歩行行動の加速度の計測結果などから、そのデータ区間内で最低1歩が含まれる時間長としてあらかじめ1秒間というデータ区間が決められており、データ保持部23から上下方向加速度の最新の1秒間分のデータ区間、即ち図4の時刻7秒から時刻8秒までの間の上下方向加速度データを抽出して定常性判断指標算出部24へ供給する。
In the data extraction unit, for example, from a measurement result of acceleration of walking behavior collected in advance, a data interval of 1 second is determined in advance as a time length including at least one step in the data interval, and the
定常性判断指標算出部24は、供給されたデータ区間から状況の定常性を判断するための定常性判断指標を算出する。まずデータ区間全体の加速度の平均値を算出する。この値が例えば1[G]であったとする。次に、前半0.5秒間の加速度の、全体の平均値からのずれの平均値と、後半0.5秒間の加速度データの、全体の平均値からのずれの平均値を算出する。その結果が例えば、前半部分のずれの平均値が0.03[G]、後半部分のずれの平均値0.13[G]であったとする。この2つの値を、定常性判断部25へ与える。
The stationarity determination
定常性判断部25には、例えば事前に収集された計測結果などから、定常性判断に用いる閾値と、状況が定常的ではないと判断した場合に選択するデータ区間長とが予め設定されている。本例では、定常性判断部25に設定されている定常性判断に用いる閾値を0.1[G]とする。そして、定常性判断部25は、定常性判断指標算出部24から与えられた2つの平均値の差の絶対値が0.1[G]以上ならば、状況が定常的ではないと判断する。また、状況が定常的ではないと判断した場合に選択するデータ区間長は、1秒間分のデータ区間の最後の部分から決定するものとし、そのデータ区間長は、歩行中一時的に立ち止まる場合に、ほぼ完全に停止するのに要する最短の時間長として考えられる0.5秒間を基準として、前記平均値の差の絶対値が0.1[G]の場合のデータ区間長を0.5秒とする。そして、前記絶対値が0.01[G]増加する毎に、基準となる0.5秒から0.05秒ずつ減算した値をデータ区間長とし、最小のデータ区間長を0.3秒とする。すなわち、前記絶対値が0.11[G]の場合にはデータ区間長は0.45秒であり、前記絶対値が0.12[G]の場合にはデータ区間長は0.4秒であり、前記絶対値が0.13[G]の場合にはデータ区間長は0.35秒であり、前記絶対値が0.14[G]の場合にはデータ区間長は0.3秒である。そして、前記絶対値が0.14[G]以上の場合にはデータ区間長は0.3秒となる。
In the
上述のように、閾値と、データ区間長とが設定された定常性判断部25は、定常性判断指標算出部24から与えられた2つの平均値の差の絶対値を求める。与えられた二つの平均値は、0.03[G]及び0.13[G]であるので、2つの平均値の差の絶対値は0.1[G]となる。これにより、定常性判断部25は、2つの平均値の差の絶対値0.1[G]が閾値以上なので、その1秒間のデータ区間内で行動の変化が生じたと判断する。そして、データ区間長として、2つの平均値の差の絶対値が0.1[G]である場合のデータ区間長である0.5秒を選択し、1秒間分のデータ区間のうち最後の部分から0.5秒のデータ区間を状況判定に用いる区間とし、その値を時間窓制御部26へ与える。
As described above, the
時間窓制御部26は、まず、データ抽出部23から1秒間のデータ区間を得る。次に、定常性判断部25から、状況判定に使用すべきデータ区間は後半0.5秒である、という値を得る。そこで、時間窓制御部26は、状況判定に使用しない前半0.5秒間のデータを除いた、後半0.5秒間のデータ区間のデータを状況判定指標算出部27へ供給する。
First, the time
状況判定指標算出部27は、時間窓制御部26から得たデータ区間のデータから、状況の種類を判定するための指標として、分散値(状況判定指標)を算出する。図5に、図4のデータを用いて、1秒毎に分散値を算出し、横軸に時刻、縦軸に分散値を対数で表したグラフを示す。いま、供給されたデータ区間のデータから得られた分散値が0.002[G2]であったとする。事前に得られた図5のグラフの結果から、状況判定部28には、あらかじめ「立ち止まる」と「歩く」とを判別する閾値として0.001[G2]が設定されており、与えられた分散値がこの値以上のとき、この人物の行動を「歩く」と判定し、この値未満のとき、「立ち止まる」と判定する。いま、状況判定指標算出部27から得た0.002[G2]という分散値は、閾値0.001[G2]より大きいことから、現時点でのこの人物の行動を「歩く」であると判定し、判定結果出力装置3に判定結果を与える。
The situation determination
判定結果出力装置3である携帯電話のディスプレイには、状況判定部から得た判定結果として文字、「歩く」という判定結果が文字表示される。
On the display of the mobile phone which is the determination
また、人物の行動が図4のグラフに示すようなものであったとき、時刻13秒から時刻14秒の間でこの人物の行動は、「歩く」から「走る」に変化している。
Further, when the action of a person is as shown in the graph of FIG. 4, the action of the person changes from “walking” to “running” between
このとき、上述した動作と同様に、定常性判断指標算出部24は、供給されたデータ区間から状況の定常性を判断するための定常性判断指標を算出する。まずデータ区間全体の加速度の平均値を算出する。この値が例えば0.99[G]であったとする。次に、前半0.5秒間の加速度の、全体の平均値からのずれの平均値と、後半0.5秒間の加速度の、全体の平均値からのずれの平均値を算出する。その結果が例えば、前半部分のずれの平均値が0.08[G]、後半部分のずれの平均値が−0.04[G]であったとする。この2つの値を定常性判断部25へ与える。
At this time, as in the above-described operation, the continuity determination
定常性判断部25は、定常性判断指標算出部24から与えられた2つの値の差の絶対値を求める。いま、この値は0.12[G]となる。2つの平均値の差の絶対値が0.1[G]以上なので、定常性判断部25は、状況は定常的ではないと判断する。
The
さらに、定常性判断部25は、2つの平均値の差が0.12[G]であるので、データ区間長として0.4秒を選択し、1秒間分のデータ区間のうち最後の部分から0.4秒のデータ区間を状況判定に用いる区間とし、その値を時間窓制御部26へ与える。
Furthermore, since the difference between the two average values is 0.12 [G], the
時間窓制御部26は、データ抽出部23から1秒間のデータ区間を得る。次に、定常性判断部25から、状況判定に使用すべきデータ区間は後半0.4秒である、という値を得る。そこで、時間窓制御部26は、状況判定に使用しない前半0.6秒間のデータを除いた、後半0.4秒間のデータ区間のデータを状況判定指標算出部27へ供給する。
The time
状況判定指標算出部27は、時間窓制御部26から得たデータ区間のデータから、状況の種類を判定するための指標として、分散値(状況判定指標)を算出する。供給されたデータ区間のデータから得られた分散値が0.19[G2]であったとする。事前に得られた図5のグラフの結果から、状況判定部28には、あらかじめ「歩く」と「走る」とを判別する閾値として0.1[G2]が設定されており、与えられた分散値がこの値以上のとき、この人物の行動を「走る」と判定し、この値未満のとき、「歩く」と判定する。いま、状況判定指標算出部27から得た0.19[G2]という分散値は、閾値0.1[G2]より大きいことから、現時点でのこの人物の行動を「走る」であると判定し、判定結果出力装置3に判定結果を与える。
The situation determination
判定結果出力装置3である携帯電話のディスプレイには、状況判定部から得た判定結果として文字、「走る」という判定結果が文字表示される。
On the display of the mobile phone that is the determination
以上の動作を、例えば1秒間に2回などの決められた周期で繰り返し行い、判定結果を、携帯電話ディスプレイに逐次表示する。 The above operation is repeated at a predetermined cycle such as twice per second, and the determination result is sequentially displayed on the mobile phone display.
<第2の実施の形態>
第2の実施の形態について図6を参照して詳細に説明する。
<Second Embodiment>
The second embodiment will be described in detail with reference to FIG.
図1および図6を参照すると、第2の実施の形態は、図1に示された第1の実施の形態と比べて、定常性判断指標算出部で算出された指標を、状況の定常性に関する判断だけでなく、状況の種類の判定にも使用する点で異なる。 Referring to FIG. 1 and FIG. 6, the second embodiment uses the index calculated by the stationarity determination index calculator as the stationarity of the situation as compared to the first embodiment shown in FIG. It is different in that it is used not only for the determination of the situation but also for the determination of the type of situation.
第2の実施の形態では、定常性判断指標は、状況の定常性を判断するための指標であるとともに、状況の種類を判定するための指標でもある。 In the second embodiment, the continuity determination index is an index for determining the continuity of the situation and also an index for determining the type of the situation.
状況判定部281には、定常性判断部25により状況が定常的であると判断された場合、定常性判断指標算出部241から定常性判断指標が与えられる。状況判定部281は、その指標と、例えば、あらかじめ設定されている閾値との大小関係を比較して、その結果に応じて検知対象が人間であった場合、「走る」や「歩く」など具体的な状況情報を出力し、判定結果出力装置3へ与える。
The
また、第2の実施の形態では、状況判定指標算出部271と状況判定部282とは、第1の実施の形態における状況判定指標算出部27と状況判定部28と同様なものであるが、判定に用いるデータ区間を設定し直さない。すなわち定常性判断部25が、状況が定常的であると判断したときには、処理を行わない。
In the second embodiment, the situation determination
次に、図6および図7を参照して、本発明の第2の発明を実施するための最良の形態の動作について詳細に説明する。 Next, the operation of the best mode for carrying out the second invention of the present invention will be described in detail with reference to FIGS.
図7のステップA1からA4、で示される本実施の形態におけるセンサ1、データ取得・更新部21、データ保持部22、データ抽出部23、および定常性判断部25の動作は、第1の実施の形態のセンサ1、データ取得・更新部21、データ保持部22、データ抽出部23、および定常性判断部25の動作と同様であるので、説明は省略する。
The operations of the
第1の実施の形態では、定常性判断指標算出部24で算出された定常性判断指標に応じて、定常性判断部25が適切なデータ区間を決定していた。第2の実施の形態では、定常性判断指標算出部241で算出する定常性判断指標として、状況の定常性を判断するための指標であるとともに、状況の種類を判定するための指標であるような代表値を選ぶ。
In the first embodiment, the
このとき、定常性判断部25が、データ抽出部から供給されたデータ区間において状況は定常的であり、変化は生じていないと判断したとすると、定常性判断指標算出部241で算出された指標を状況判定部281へ与え(ステップB1)、状況判定を直接行うことができる(ステップA72)。
At this time, if the
定常性判断部25によって、状況が定常的でないと見なされた場合には、第1の実施の形態と同様に、時間窓制御部26が適切なデータ区間を抜き出し(ステップA6)、状況判定指標算出部271が算出した定常性判断指標に従って状況判定部282が状況判定を行い(A71)、その結果を判定結果出力装置3が表示する(ステップA8)。
When the
第2の実施の形態では、第1の実施の形態の効果に加えて、状況が定常的であると判断されたときに、時間窓設定(ステップA5)および時間窓分のデータ抽出(ステップA6)の処理を行う必要が無く、第1の実施の形態と比較して計算量や消費電力を削減できる。 In the second embodiment, in addition to the effects of the first embodiment, when it is determined that the situation is steady, the time window setting (step A5) and the data extraction for the time window (step A6) ) And the amount of calculation and power consumption can be reduced as compared with the first embodiment.
実施例2を、図面を参照して詳細に説明する。かかる実施例2は第2の実施の形態に対応するものである。 Example 2 will be described in detail with reference to the drawings. This Example 2 corresponds to the second embodiment.
実施例1と同様に、「立ち止まる」と「歩く」とを判定する場合を考える。実施例2では、定常性判断指標算出部241が、状況の定常性を判断するための指標として、データ区間のデータ全体の分散値を算出する。いま、この人物の行動が十分長い時間「立ち止まる」であったとし、そのときのこの人物の行動の定常性判断指標、すなわちデータ区間全体の分散値の値が0.0001[G2]であったとする。定常性判断部25には、例えば図5に示したようなデータから、両足が地面に着いているときの平均的な分散値の値よりも10倍以上大きい値などとして、あらかじめ0.001[G2]という閾値が設定されている。定常性判断部25は、定常性判断指標算出部から得た分散値がこの値以上のとき、このデータ区間において、状況は定常的でないと判断し、この値未満のとき、状況は定常的であると判断する。
As in the first embodiment, consider a case where “stop” and “walk” are determined. In the second embodiment, the stationarity determination
いま、定常性判断指標算出部241から得た0.0001[G2]という分散値は、閾値0.001[G2]より小さいことから、定常性判断部25はこのデータ区間内でこの人物の行動は定常的であると判断し(ステップB1)、定常性判断指標算出部241が算出した分散値は、直接状況判定部281へ与えられる。
Now, since the variance value of 0.0001 [G 2 ] obtained from the stationarity determination
状況判定部281には、例えば図5に示したようなデータから、人が立ち止まっているときの加速度の分散値の最大値の平均をとった値などとして、あらかじめ0.0007[G2]という値が設定されている。そして、状況判定部281は、与えられた指標がその値以上のとき、そのデータ区間において、その人物の行動を「歩く」と判定し、この値未満のとき、「立ち止まる」と判定する。
The
いま、定常性判断指標算出部241から得た0.0001[G2]という分散値は、閾値0.0007[G2]より小さいことから、状況判定部281は、このデータ区間内でのこの人物の行動を「立ち止まる」であると判定し(ステップB2)、結果を判定結果出力装置3へ与える。
Now, since the variance value of 0.0001 [G 2 ] obtained from the stationarity determination
一方、定常性判断指標算出部241から得た分散値が閾値0.001[G2]より大きい場合には、定常性判断部25はこのデータ区間内でこの人物の行動は定常的でないと判断し、上述した実施例1と同様な動作を行う。
On the other hand, when the variance value obtained from the stationarity determination
<第3の実施の形態>
第3の実施の形態について図8を参照して詳細に説明する。
<Third Embodiment>
A third embodiment will be described in detail with reference to FIG.
図1および図8を参照すると、第3の実施の形態は、図1に示された第1の実施の形態と比べて、状況判定装置2の代わりに、データ取得・更新部21と、データ保持部22と、データ抽出部23と、定常性判断指標算出部24、時間窓制御部26と、定常性判断部251と、状況判定指標選択/算出部272と、閾値選択/状況判定部283とを備えた状況判定装置5を有する点で異なる。
Referring to FIG. 1 and FIG. 8, the third embodiment is different from the first embodiment shown in FIG. Holding
定常性判断部251は、図1に示された第1の実施の形態における定常性判断部25と異なり、設定し直したデータ区間長を、時間窓制御部26の他に状況判定指標選択/算出部272と閾値選択/状況判定部283にも与える。
Unlike the
状況判定指標選択/算出部272は、定常性判断部251から得られるデータ区間長に基づいて、例えば、分散値とFFTパワースペクトルなどのように、異なる状況判定指標の算出方法から適切な算出方法を選択し、状況判定指標を算出する。閾値選択/状況判定部283も同様に、得られるデータ区間長に基づいて、状況判定に用いる閾値の値を適切に選択し、状況判定を行う。
The situation determination index selection /
次に、第3の実施形態の動作を、図8および図9を参照して詳細に説明する。 Next, the operation of the third embodiment will be described in detail with reference to FIGS.
図9のステップA1からA5、A6、およびA8で示される本実施の形態におけるセンサ1、データ取得・更新部21、データ保持部22、データ抽出部23、定常性判断指標算出部24、および判定結果出力装置3の動作は、第1の実施の形態のセンサ1、データ取得・更新部21、データ保持部22、データ抽出部23の動作と同様なので、説明は省略する。
The
定常性判断部251が決定した、状況判定に適切なデータ区間長は、時間窓制御部26、状況判定指標選択/算出部272および閾値選択/状況判定部283へ与えられる。与えられたデータ区間長から、状況判定指標選択/算出部は、判定に適した状況判定指標の算出方法を選択する。閾値選択/状況判定部283は、選択された状況判定指標の算出方法に応じた判定手法や判定閾値を選択する(ステップC1)。そして時間窓制御部26から供給されるデータセットから、状況判定指標選択/算出部272は選択した状況判定指標を算出し、結果を閾値選択/状況判定部283へ与え、閾値選択/状況判定部283は、選択した判定手法や判定閾値に従って、状況判定を行う(ステップA73)。
The data section length appropriate for the situation determination determined by the
第3の実施の形態では、上述した効果に加えて、定常性判断部251が設定したデータ区間長に応じて、状況判定指標の種類と判定手法や閾値を変化させるため、第1の実施の形態より多くの種類の状況を判定できる。
In the third embodiment, in addition to the effects described above, the type of situation determination index, the determination method, and the threshold value are changed according to the data section length set by the
実施例3を、図面を参照して詳細に説明する。かかる実施例3は第3の実施の形態に対応するものである。 Example 3 will be described in detail with reference to the drawings. Example 3 corresponds to the third embodiment.
いま、「歩く」と「走る」を判定する場合を考え、計測対象の人物の行動が十分長い時間「走る」であったとする。 Consider a case where “walking” and “running” are determined, and it is assumed that the action of the person to be measured is “running” for a sufficiently long time.
定常性判断部251は1秒間のデータ区間で状況は定常的であると判断し、データ区間長を1秒間に設定する。その情報は時間窓制御部26と状況判定指標選択/算出部272と閾値選択/状況判定部283とへ与えられる。
The
状況判定指標選択/算出部272には、データ区間長が0.5秒以上であった場合、FFTからデータ区間のパワースペクトルを算出し、1Hz以上で最も大きいパワースペクトルを示す周波数を求め、これを状況判定指標とするよう、あらかじめ閾値が設定されている。また、データ区間長が0.5秒未満であった場合、データ区間の分散値を求め、これを状況判定指標とするよう、設定されている。すなわち、状況判定指標選択/算出部272にはふたつの状況判定指標の算出方法が用意されている。そして、状況判定指標選択/算出部272は、データ区間長に基づいて、いずれかの算出方法を選択し、選択した算出方法により状況判定指標を算出するように構成されている。
When the data section length is 0.5 seconds or more, the situation determination index selection /
また、閾値選択/状況判定部283には、データ区間長が0.5秒以上であった場合、例えば事前に収集した、人が歩いているときと走っているときの加速度データのFFTパワースペクトルのうち最大の値をとる周波数を求め、得られた両者の周波数の中間の周波数などとして、与えられた周波数が2.5Hz以上のとき、現時点での人物の行動を「走る」と判定するように、閾値が設定されている。また、データ区間長が0.5秒未満であった場合、事前に収集した、人が歩いているときと走っているときの加速度データの分散値をそれぞれ求め、得られた両者の分散値の中間値などとして、与えられた分散値が0.1[G2]のとき、現時点での人物の行動を「走る」と判定するように設定されている。すなわち、閾値選択/状況判定部283には、上述した算出方法に対応する判定基準が用意されている。そして、閾値選択/状況判定部283は、状況判定指標選択/算出部272が選択した算出方法に対応する判定基準を選択して、検知対象の状況を判定するように構成されている。
The threshold selection /
時間窓制御部26はデータ抽出部23から実施例1に示したものと同様の基準によって1秒間分のデータセットを抜き出し、これを状況判定指標選択/算出部272に供給する。状況判定指標選択/算出部272は、選択された状況判定指標である、最も大きいパワースペクトルを示す周波数を算出し、いまこの周波数が3Hzであったとする。状況判定指標選択/算出部272から得た3Hzという値は、閾値2.5Hzよりも大きいことから、閾値選択/状況判定部272は現時点でのこの人物の行動を「走る」と判定し、結果を判定結果出力装置3へ与える。
The time
<第4の実施の形態>
第4の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
<Fourth embodiment>
A fourth embodiment will be described in detail with reference to the drawings.
図10を参照すると、第4の実施の形態は、第1、第2、および第3の実施の形態と同様に、センサ1、状況判定装置6、判定結果出力装置3を備える。
Referring to FIG. 10, the fourth embodiment includes a
状況判定装置6は、状況判定用プログラム7の制御により、第1、第2および第3の実施の形態におけるデータ取得・更新部21、データ保持部22、データ抽出部23、定常性判断指標算出部24、定常性判断部25、時間窓制御部26、状況判定指標算出部27、および状況判定部28などによる処理と同一の処理を実行する。
The
<第5の実施の形態>
第5の実施の形態を、図11を参照して詳細に説明する。第5の実施の形態は、第1の実施の形態における構成と比べて、センサ1、データ取得更新部21、判定結果出力装置3を備える携帯電話端末8と、データ保持部22、データ抽出部23、定常性判断指標算出部24、定常性判断部25、時間窓制御部26、状況判定指標算出部27および状況判定部28とを備える状況判定サーバ9とに分離している点が異なる。
<Fifth embodiment>
The fifth embodiment will be described in detail with reference to FIG. Compared with the structure in 1st Embodiment, 5th Embodiment is the
対象人物は三軸加速度センサ内蔵の携帯電話を身につけている場合を考える。この人物の行動によって生じた加速度センサデータは、携帯電話内部のデータ取得更新部21によって取得された後、公衆携帯電話網を利用して状況判定サーバ9へ送信され、データ保持部22に記憶される。
Consider a case where the target person is wearing a mobile phone with a built-in triaxial acceleration sensor. The acceleration sensor data generated by the action of the person is acquired by the data acquisition /
状況判定サーバ9におけるデータ保持部22、データ抽出部23、定常性判断指標算出部24、定常性判断部25、時間窓制御部26、状況判定指標算出部27および状況判定部28における処理は、第1の実施の形態における処理と同一なので説明を省略する。
The processing in the
状況判定サーバ9が得た状況判定結果は、再び公衆携帯電話網を利用して、計測対象人物が携帯する携帯電話端末8に送信され、判定結果出力装置3である携帯電話のディスプレイ画面に、判定結果が出力される。
The situation determination result obtained by the
本発明によれば、例えば外出時の行動を取得し、その人物の行動に応じた情報を適切なタイミングで配信するといった用途に適用できる。また、高齢者や幼児の見守りシステムといった用途にも適用可能である。 According to the present invention, for example, an action at the time of going out can be acquired and information corresponding to the action of the person can be distributed at an appropriate timing. Moreover, it is applicable also to uses, such as a monitoring system of an elderly person or an infant.
1 センサ
2 状況判定装置
3 判定結果出力装置
4 状況判定装置
5 状況判定装置
6 状況判定装置
7 状況判定用プログラム
8 携帯電話端末
9 状況判定サーバ
21 データ取得・更新部
22 データ保持部
23 データ抽出部
24 定常性判断指標算出部
25 定常性判断部
26 時間窓制御部
27 状況判定指標算出部
28 状況判定部
241 定常性判断指標算出部
251 定常性判断部
271 状況判定指標算出部
272 状況判定指標選択/算出部
281 状況判定部
282 状況判定部
283 閾値選択/状況判定部
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部と
を有し、
前記検知対象定常性判断部は、前記検知対象の状況に変化がないと判断した場合、前記所定時間長のデータ区間を、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間として決定する状況判定装置。 Based on the data of the data section of the predetermined time length of the detection target, determine the continuity of the status of the detection target in the data section of the predetermined time length, and based on the continuity of the status of the detection target, A detection target stationarity determining unit that determines a data section used for the situation determination of
A detection object situation determination unit that determines the situation of the detection object based on the data of the determined data section;
Have
When the detection target continuity determination unit determines that there is no change in the status of the detection target, the status determination apparatus determines the data section having the predetermined time length as a data section used for the status determination of the detection target .
前記センサの出力を取得し、取得したデータを時刻と対応付けて記憶するデータ保持部と、 A data holding unit for acquiring the output of the sensor and storing the acquired data in association with time;
前記データ保持部に記憶されているデータから、あらかじめ設定された所定時間長のデータ区間のデータを抽出するデータ抽出部と、 A data extraction unit that extracts data of a data section having a predetermined time length set in advance from data stored in the data holding unit;
前記抽出された前記所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する検知対象定常性判断部と、 Based on the data of the extracted data section of the predetermined time length, the continuity of the status of the detection target in the data section of the predetermined time length is determined, and based on the continuity of the status of the detection target, A detection target continuity determination unit that determines a data section used for determination of the status of the detection target;
前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部と、 Based on the data of the determined data section, a detection target status determination unit that determines the status of the detection target;
前記判定された前記検知対象の状況を出力する出力部と An output unit for outputting the determined status of the detection target;
を有し、Have
前記検知対象定常性判断部は、前記検知対象の状況に変化がないと判断した場合、前記所定時間長のデータ区間を、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間として決定する When the detection target continuity determination unit determines that there is no change in the status of the detection target, the detection target continuity determination unit determines the data interval of the predetermined time length as a data interval used for the status determination of the detection target
状況判定システム。Situation judgment system.
前記データ抽出部で抽出したデータに基づいて、前記データ区間における前記検知対象の状況の定常性を判定する指標である定常性判断指標を算出する定常性判断指標算出部と、 Based on the data extracted by the data extraction unit, a continuity determination index calculation unit that calculates a continuity determination index that is an index for determining the continuity of the status of the detection target in the data section;
前記定常性判断指標算出部で算出された定常性判断指標に基づいて、前記データ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する定常性判断部と Based on the stationarity determination index calculated by the stationarity determination index calculation unit, the stationarity of determining the stationarity of the status of the detection target in the data section and determining the data section used for the status determination of the detection target Judgment department and
を有し、Have
前記検知対象状況判定部は、 The detection target situation determination unit
前記定常性判断部で決定されたデータ区間のデータから、前記検知対象の状況を判定する指標である状況判定指標を算出する状況判定指標算出部と、 A situation determination index calculation unit that calculates a situation determination index that is an index for determining the situation of the detection target, from the data of the data section determined by the stationarity determination unit;
前記状況判定指標算出部で算出された状況判定指標に基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定部と A status determination unit that determines the status of the detection target based on the status determination index calculated by the status determination index calculation unit;
を有する請求項3に記載の状況判定システム。The situation determination system according to claim 3.
前記状況判定部は、前記少なくとも1以上の状況判定指標の算出方法に対応する判定基準を用意し、前記状況判定指標算出部が選択した算出方法に対応する判定基準を選択し、選択した判定基準と前記状況判定指標算出部が算出した状況判定指標とに基づいて、前記検知対象の状況を判定する請求項5又は請求項6に記載の状況判定システム。 The situation determination unit prepares a determination criterion corresponding to the calculation method of the at least one situation determination index, selects a determination criterion corresponding to the calculation method selected by the situation determination index calculation unit, and selects the selected determination criterion The situation determination system according to claim 5 or 6, wherein the situation to be detected is determined based on the situation determination index calculated by the situation determination index calculation unit.
前記検知対象の状況に変化がないと判断した場合、前記所定時間長のデータ区間を、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間として決定し、 When it is determined that there is no change in the status of the detection target, the data interval of the predetermined time length is determined as a data interval used for the status determination of the detection target,
前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定方法。 A situation determination method for determining a situation of the detection target based on the data of the determined data section.
前記定常性判断処理において、前記検知対象の状況に変化がないと判断された場合、前記所定時間長のデータ区間を、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間として決定するデータ区間決定処理と、 In the continuity determination process, when it is determined that there is no change in the status of the detection target, a data interval determination process that determines the data interval of the predetermined time length as a data interval used for the status determination of the detection target;
前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定処理と A status determination process for determining the status of the detection target based on the data of the determined data section;
を情報処理装置に実行させるプログラム。For causing an information processing apparatus to execute the program.
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