JP6064431B2 - 運動判定プログラム、携帯電子機器、運動判定方法及び情報処理装置 - Google Patents

運動判定プログラム、携帯電子機器、運動判定方法及び情報処理装置 Download PDF

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Description

本発明は、運動判定プログラム、携帯電子機器、運動判定方法及び情報処理装置に関する。
近年、携帯端末に加速度センサ及び心拍センサを内蔵したものがある。そして、携帯端末は、加速度センサで検出した３軸の加速度及び心拍センサで検出した心拍数に基づき、対象者の消費カロリを計測する機能が知られている。その結果、対象者は、計測結果に基づき消費カロリを認識できる。
特開平９−５６７０５号公報
しかしながら、例えば、加速度センサに比較して、心拍センサの電力消費量は著しく高い。上記携帯端末では、加速度センサは勿論のこと、心拍センサも常時動作中であるため、消費できる電力量に制限のある携帯端末では電力量の消費は深刻な課題である。しかも、心拍センサを常時動作するため、心拍センサの検出結果に基づく処理に対しても電力を消費する。
一つの側面では、消費電力を節減できる運動判定プログラム、携帯電子機器、運動判定方法及び情報処理装置を提供することを目的とする。
一つの案では、携帯電子機器のプロセッサに、加速度センサから検出値を取得し、取得した前記検出値に応じて、心拍センサの起動または停止の制御を行う各処理を実行させる。
開示の態様では、携帯電子機器の消費電力を節減できる。
図１は、実施例１の携帯端末の一例を示す説明図である。 図２は、実施例１のアプリＣＰＵ及びサブプロセッサ内の機能構成の一例を示す説明図である。 図３は、実施例１の切替テーブルの一例を示す説明図である。 図４Ａは、携帯端末の表示画面（運動強度報知）の一例を示す説明図である。 図４Ｂは、携帯端末の表示画面（年齢入力画面）の一例を示す説明図である。 図５は、第１の運動強度演算処理に関わる携帯端末のサブプロセッサの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図６は、第１の運動強度演算処理に関わる携帯端末のサブプロセッサの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図７は、歩数計処理に関わる携帯端末のサブプロセッサの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図８は、心拍数算出処理に関わる携帯端末のサブプロセッサの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図９は、活動量計処理に関わる携帯端末のサブプロセッサの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、加速度センサで算出された運動強度、実際の運動強度及び、ミリ波センサで算出された運動強度の関係を示す説明図である。 図１１は、実施例２のアプリＣＰＵ及びサブプロセッサ内の機能構成の一例を示す説明図である。 図１２は、実施例２の切替テーブルの一例を示す説明図である。 図１３は、第２の運動強度演算処理に関わる携帯端末のサブプロセッサの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１４は、実施例３の第１の過度状態判定処理に関わる携帯端末のサブプロセッサの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１５は、実施例４の第２の過度状態判定処理に関わる携帯端末のサブプロセッサの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１６は、運動判定プログラムを実行する携帯電子機器を示す説明図である。
以下、図面に基づいて、本願の開示する運動判定プログラム、携帯電子機器、運動判定方法及び情報処理装置の実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
図１は、実施例１の携帯端末１の一例を示す説明図である。図１に示す携帯端末１は、例えば、スマートフォン等の携帯電話端末である。携帯端末１は、スピーカ１１と、マイク１２と、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）１３と、タッチパネル１４と、カメラ１５と、短距離無線インタフェース（以下、単にＩ／Ｆと称する）１６と、ＧＰＳ（Global Positioning System）１７とを有する。更に、携帯端末１は、無線ＬＡＮＩ／Ｆ１８と、通信ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９と、ＩＳＰ（Imaging Signal Processor）２０と、音声ＤＳＰ（Digital Signal Processor）２１と、サブプロセッサ２２とを有する。更に、携帯端末１は、地磁気センサ２３と、加速度センサ２４と、ミリ波センサ２５と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２６と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２７と、アプリＣＰＵ２８とを有する。
ＬＣＤ１３は、各種情報を画面表示する。タッチパネル１４は、ＬＣＤ１３の画面上のタッチ操作を検出する。短距離無線Ｉ／Ｆ１６は、短距離無線通信機能を司るインタフェースである。ＧＰＳ１７は、ＧＰＳ衛星を使用して携帯端末１の現在位置を測定するシステムである。無線ＬＡＮＩ／Ｆ１８は、無線ＬＡＮ機能を司るインタフェースである。通信ＣＰＵ１９は、携帯電話通信機能等の各種通信機能を司るＣＰＵである。ＩＳＰ２０は、画像信号処理を司るプロセッサである。音声ＤＳＰ２１は、音声信号処理を司るプロセッサである。サブプロセッサ２２は、例えば、運動判定プログラムを実行する外付けのプロセッサである。地磁気センサ２３は、例えば、携帯端末１の方位を検出するセンサである。
加速度センサ２４は、携帯端末１自体の例えば、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の３軸の加速度を検出するセンサである。ミリ波センサ２５は、心拍センサの一例であって、心拍発生のたびに体表面が変化する(速度)ときの状態のドップラーシフトを捉えることで、対象者の心拍を検出して心拍数を計測するセンサである。ＬＥＤの光を生体内に照射し、この反射光を計測することで心拍を検出するものであってもよい。尚、対象者は、例えば、携帯端末１を所持した利用者である。ＲＯＭ２７は、例えば、運動判定プログラム等の各種プログラムを記憶する不揮発性のメモリである。ＲＡＭ２６は、各種情報を記憶するものである。アプリＣＰＵ２８は、携帯端末１全体を制御するものである。バス２９は、携帯端末１内部のアプリＣＰＵ２８やＲＡＭ２６等の各種機器を相互に接続するものである。
図２は、実施例１のアプリＣＰＵ２８及びサブプロセッサ２２の機能構成の一例を示す説明図である。尚、サブプロセッサ２２及びアプリＣＰＵ２８は、ＲＯＭ２７に記憶された運動判定プログラムを読み出し、読み出された運動判定プログラムに基づき各種プロセスを機能として構成するものである。図２に示すサブプロセッサ２２は、歩数計処理部３１と、活動量計処理部３２と、心拍数算出処理部３３と、演算処理部３４とをプロセス機能として動作する。歩数計処理部３１は、加速度センサ２４で検出した加速度に基づき歩数をカウントし、歩数に基づき歩行速度を算出する。更に、歩数計処理部３１は、歩行速度に対応した運動強度の図示せぬ換算テーブルを使用して、１分間相当の歩数の歩行速度に対応した運動強度を決定する。
活動量計処理部３２は、運動強度／運動量算出アルゴリズムを用いて、加速度センサ２４で検出した加速度に基づく１秒間平均の運動強度を算出する。心拍数算出処理部３３は、ミリ波センサ２５で検出した心拍数に基づき最大心拍予備能を算出する。尚、最大心拍予備能γは、ユーザの年齢αと、安静時の心拍数βとに基づき、（２２０−α）−βに基づき算出できる。心拍数算出処理部３３は、最大心拍予備能γに対する現在の心拍数の割合Ｍ（％）に対応した運動強度の図示せぬ換算テーブルを使用して、１秒間相当の平均の運動強度を算出する。
演算処理部３４は、歩数計処理部３１、活動量計処理部３２及び心拍数算出処理部３３の起動を制御する。更に、演算処理部３４は、歩数計処理部３１を使用し、例えば、１分間で１５０歩未満の場合に、対象者の歩行状態と判定する。更に、演算処理部３４は、例えば、１分間で１５０歩以上の場合に、対象者の走行状態と判定する。更に、演算処理部３４は、歩数計処理部３１、活動量計処理部３２及び心拍数算出処理部３３で得た運動強度に基づき、対象者の運動状態が有酸素運動であるか否かを判定する。例えば、演算処理部３４は、現在の運動強度が３．０〜５．０Ｍｅｔｓ以内の場合、有酸素運動と判定し、３．０〜５．０Ｍｅｔｓの範囲外の場合、有酸素運動ではないと判定する。更に、演算処理部３４は、加速度センサ２４又はミリ波センサ２５の検出結果に基づき対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定する。対象者の歩行状態には、運動状態の遷移時、例えば、歩き始め等の運動状態の変動が大きい過度状態と、例えば、運動状態の変動が小さい歩行中の定常状態とがある。また、アプリＣＰＵ２８は、例えば、有酸素運動判定や覚醒判定等のアプリケーションソフトウェア(以下、単に「アプリ」と称する)２８Ａを機能として動作する。
ＲＡＭ２６には、図３に示す切替テーブル４０が格納してある。図３は、実施例１の切替テーブル４０の一例を示す説明図である。図３に示す切替テーブル４０は、加速度センサ値（２０サンプルの変化値）の変化差分値４０Ａと、ミリ波センサ２５の心拍数の変化差分の絶対値４０Ｂと、起動するセンサ４０Ｃとを対応付けて管理する。加速度センサ値の変化差分値４０Ａは、加速度センサ２４で検出したｘ軸の加速度、ｙ軸の加速度及びｚ軸の加速度毎の２０サンプル分の平均値と、２０サンプル前の過去の平均値との差分である変化差分量である。そして、加速度センサ値の変化差分値４０Ａは、対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定するための閾値と比較するものである。演算処理部３４は、切替テーブル４０を参照し、３軸の変化差分量の内、最大変化差分量が閾値、例えば、２００ｍＧ未満の場合、対象者の歩行状態が定常状態と判定し、加速度センサ２４を使用する。尚、演算処理部３４は、加速度センサ２４を使用する場合、ミリ波センサ２５を停止する。その結果、ミリ波センサ２５の消費電力を節減できる。また、演算処理部３４は、切替テーブル４０を参照し、３軸の変化差分量の内、最大変化差分量が２００ｍＧ以上の場合、対象者の歩行状態が過度状態と判定し、ミリ波センサ２５を起動する。尚、演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を起動した場合でも、他のアプリに使用するため、加速度センサ２４を停止することなく使用する。
心拍数の変化差分の絶対値４０Ｂは、過去１分前から現在までの今回の心拍数と、その１分前の１分間分の前回の心拍数との差分である変化差分量の絶対値であって、歩行状態が過度状態であるか否かを判定するものである。演算処理部３４は、切替テーブル４０を参照し、心拍数の変化差分量の絶対値が閾値、例えば、６拍未満の場合、対象者の歩行状態が定常状態と判定し、加速度センサ２４を使用する。尚、演算処理部３４は、加速度センサ２４を使用した場合、ミリ波センサ２５を停止する。その結果、ミリ波センサ２５の消費電力を節減できる。また、演算処理部３４は、切替テーブル４０を参照し、心拍数の変化差分量の絶対値が６拍以上の場合、対象者の歩行状態が過度状態と判定し、ミリ波センサ２５を起動する。尚、演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を起動した場合でも、加速度センサ２４を停止することなく使用する。
演算処理部３４は、対象者の歩行状態が過度状態の場合、ミリ波センサ２５を起動して心拍数を算出し、高精度な運動強度を算出する。また、演算処理部３４は、対象者の歩行状態が定常状態の場合、ミリ波センサ２５を停止して加速度センサ２４を使用し、加速度に基づく運動強度を算出する。
次に、実施例１の携帯端末１の動作について説明する。図５は、実施例１の第１の運動強度演算処理に関わる携帯端末１のサブプロセッサ２２の処理動作の一例を示すフローチャートである。図５に示す第１の運動強度演算処理は、対象者の現在の歩行状態に適した運動強度をアプリ２８Ａに通知する処理である。
図５においてサブプロセッサ２２の演算処理部３４は、加速度センサ２４を起動する（ステップＳ１１）。演算処理部３４は、活動量計処理部３２で運動強度を算出する（ステップＳ１２）。演算処理部３４は、有酸素運動アプリを起動し（ステップＳ１３）、図４Ｂに示す設定画面１３Ｂ上の年齢入力欄に対するユーザの年齢αの入力を監視する（ステップＳ１４）。
演算処理部３４は、年齢αの入力を受付けた後、ミリ波センサ２５を起動する（ステップＳ１５）。尚、ミリ波センサ２５の起動とは、ミリ波センサ２５への通電の開始である。演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を通じてユーザの安静時の心拍数βを計測して、心拍数βをＲＡＭ２６内の図示せぬ格納エリアに保持する（ステップＳ１６）。演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を停止する（ステップＳ１７）。尚、ミリ波センサ２５の停止は、ミリ波センサ２５への通電の停止である。演算処理部３４は、ユーザの最大心拍予備能γを算出し、最大心拍予備能γをＲＡＭ２６内の格納エリアに保持する（ステップＳ１８）。尚、最大心拍予備能γは、運動強度を算出する際の指標となる。また、演算処理部３４は、（２２０−α）−βに基づき最大心拍予備能γを算出する。
演算処理部３４は、現在のアプリ２８Ａが終了したか否かを判定する（ステップＳ１９）。演算処理部３４は、現在のアプリ２８Ａが終了した場合（ステップＳ１９肯定）、図５の処理動作を終了する。また、演算処理部３４は、現在のアプリ２８Ａが終了しなかった場合（ステップＳ１９否定）、現在使用中のセンサがミリ波センサ２５であるか否かを判定する（ステップＳ２０）。演算処理部３４は、現在使用中のセンサがミリ波センサ２５でない場合（ステップＳ２０否定）、加速度センサ２４を使用して過去２０サンプル分の加速度の平均値を算出する（ステップＳ２１）。
演算処理部３４は、加速度の平均値の前後の最大変化差分量が加速度閾値、例えば、２００ｍＧ未満であるか否かを判定する（ステップＳ２２）。演算処理部３４は、最大変化差分量が２００ｍＧ未満の場合（ステップＳ２２肯定）、変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定する（ステップＳ２３）。そして、演算処理部３４は、図３の切替テーブル４０を参照し、加速度センサ２４を使用し（ステップＳ２４）、図６に示すＭ１に移行する。尚、演算処理部３４は、対象者の歩行状態が定常状態の場合、ミリ波センサ２５を停止する。
また、演算処理部３４は、最大変化差分量が２００ｍＧ未満でない場合（ステップＳ２２否定）、変化量が大きいため、対象者の歩行状態が過度状態と判定する（ステップＳ２５）。そして、演算処理部３４は、切替テーブル４０を参照し、ミリ波センサ２５を起動し（ステップＳ２６）、図６に示すＭ１に移行する。
また、演算処理部３４は、現在使用中のセンサがミリ波センサ２５の場合（ステップＳ２０肯定）、前後の心拍数の変化差分量が心拍数閾値、例えば、６拍未満であるか否かを判定する（ステップＳ２７）。演算処理部３４は、前後の心拍数の変化差分量が６拍未満の場合（ステップＳ２７肯定）、変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定する（ステップＳ２８）。そして、演算処理部３４は、切替テーブル４０を参照し、加速度センサ２４を使用し（ステップＳ２９）、図６に示すＭ１に移行する。尚、演算処理部３４は、対象者の歩行状態が定常状態の場合、ミリ波センサ２５を停止する。
また、演算処理部３４は、前後の心拍数の変化差分量が６拍未満でない場合（ステップＳ２７否定）、変化量が大きいため、対象者の歩行状態が過度状態と判定する（ステップＳ３０）。そして、演算処理部３４は、切替テーブル４０を参照し、ミリ波センサ２５を起動し（ステップＳ３１）、図６のＭ１に移行する。
図６のＭ１において演算処理部３４は、使用中センサが加速度センサ２４であるか否かを判定する（ステップＳ４１）。演算処理部３４は、使用中センサが加速度センサ２４の場合（ステップＳ４１肯定）、歩数計処理部３１を起動する（ステップＳ４２）。更に、演算処理部３４は、活動量計処理部３２を起動する（ステップＳ４３）。そして、演算処理部３４は、歩数計処理部３１及び活動量計処理部３２で取得した運動強度が３〜５Ｍｅｔｓ以内であるか否かを判定する（ステップＳ４４）。尚、運動強度Ｍｅｔｓの代わりに、運動量ＥＸを指標としても良い。演算処理部３４は、運動強度が３〜５Ｍｅｔｓ以内の場合（ステップＳ４４肯定）、有酸素運動と判定する（ステップＳ４５）。
更に、演算処理部３４は、歩数計処理部３１で得た歩数が毎分１５０歩以上であるか否かを判定する（ステップＳ４６）。演算処理部３４は、歩数が毎分１５０歩以上の場合（ステップＳ４６肯定）、運動状態を「走行」と判定し、運動状態を走行状態としてＲＡＭ２６内の格納エリアに保持する（ステップＳ４７）。演算処理部３４は、歩数が毎分１５０歩以上でない場合（ステップＳ４６否定）、運動状態を「歩行」と判定し、運動状態を歩行状態としてＲＡＭ２６内の格納エリアに保持する（ステップＳ４８）。
更に、演算処理部３４は、格納エリアの保持中の運動状態に基づき、運動状態が歩行状態であるか否かを判定する（ステップＳ４９）。演算処理部３４は、運動状態が歩行状態の場合（ステップＳ４９肯定）、歩数計処理部３１で得た運動強度を採用し（ステップＳ５０）、採用した運動強度をアプリＣＰＵ２８内のアプリ２８Ａに通知し（ステップＳ５１）、図５に示すＭ２に移行する。その結果、アプリ２８Ａは、運動強度に基づき、例えば、有酸素運動であるか否かを判定する。また、アプリ２８Ａは、例えば、睡眠から覚醒したか否かを判定する。アプリ２８Ａは、運動強度に基づき、有酸素運動であるか否かを判定し、有酸素運動の場合、図４Ａの報知内容１３ＡをＬＣＤ１３上に画面表示する。ユーザは、報知内容１３Ａを見て、運動強度が４．２Ｍｅｔｓ、現在、有酸素運動中であることを認識できる。
また、演算処理部３４は、運動状態が歩行状態ではない場合（ステップＳ４９否定）、走行中と判定し、活動量計処理部３２で得た運動強度を採用し（ステップＳ５２）、採用した運動強度をアプリ２８Ａに通知すべく、ステップＳ５１に移行する。
また、演算処理部３４は、運動強度が３〜５Ｍｅｔｓ以内でない場合（ステップＳ４４否定）、有酸素運動ではないと判定し（ステップＳ５３）、歩数が毎分１５０歩以上であるか否かを判定すべく、ステップＳ４６に移行する。
また、演算処理部３４は、使用中センサが加速度センサ２４でない場合（ステップＳ４１否定）、ミリ波センサ２５が起動中と判定し、心拍数算出処理部３３を起動する（ステップＳ５４）。演算処理部３４は、心拍数算出処理部３３の起動後、心拍数算出処理部３３で算出した運動強度を採用し（ステップＳ５５）、採用した運動強度をアプリ２８Ａに通知すべく、ステップＳ５１に移行する。アプリ２８Ａは、心拍数算出処理部３３で得た正確な運動強度が得られる。
第１の運動強度演算処理の演算処理部３４は、加速度平均値の最大変化差分量が２００ｍＧ未満の場合、歩行状態の変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定し、加速度センサ２４を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を停止して加速度センサ２４を使用して運動強度を取得すると共に、ミリ波センサ２５を停止した分、携帯端末１全体の消費電力を節減できる。
また、演算処理部３４は、加速度平均値の最大変化差分量が２００ｍＧ未満でない場合、歩行状態の変化量が大きいため、対象者の歩行状態が過度状態と判定し、ミリ波センサ２５を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が過度状態の場合、ミリ波センサ２５を使用して正確な運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、心拍数変化量が６拍未満の場合、歩行状態の変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定し、加速度センサ２４を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を停止して加速度センサ２４を使用して運動強度を取得すると共に、ミリ波センサ２５を停止した分、携帯端末１全体の消費電力を節減できる。
また、演算処理部３４は、心拍数変化量が６拍未満でない場合、歩行状態の変化量が大きいため、対象者の歩行状態が過度状態と判定し、ミリ波センサ２５を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が過度状態の場合、ミリ波センサ２５を使用して正確な運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、対象者が歩行状態の場合、歩数計処理部３１で得た運動強度を採用する。その結果、演算処理部３４は、歩行速度に応じた運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、対象者が歩行状態でない場合、活動量計処理部３２で得た運動強度を採用する。その結果、演算処理部３４は、１秒間平均の加速度に基づき運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、使用中センサが加速度センサ２４でない、すなわちミリ波センサ２５の場合、心拍数算出処理部３３で得た運動強度を採用する。その結果、演算処理部３４は、最大心拍予備能に対する現在心拍数の割合に応じた運動強度を取得できる。
図７は、歩数計処理部３１に関わる携帯端末１のサブプロセッサ２２の処理動作の一例を示すフローチャートである。図７に示す歩数計処理部３１は、加速度センサ２４で検出した加速度に基づき、１分間相当の歩行速度を算出し、算出した歩行速度に基づき運動強度を取得する処理である。
図７において歩数計処理部３１は、加速度センサ２４から加速度データを取得し（ステップＳ６１）、歩行を検出したか否かを判定する（ステップＳ６２）。歩数計処理部３１は、歩行を検出した場合（ステップＳ６２肯定）、１０秒周期で１０秒間の歩数Ｎをサンプリングし（ステップＳ６３）、歩数Ｎを６倍にして１分間相当の歩数を算出する（ステップＳ６４）。歩数計処理部３１は、１分間相当の歩数に基づき、ＲＯＭ２７内の図示せぬ歩数−歩幅係数テーブルを参照し、歩数に対応した歩幅係数Ｗｃを決定する（ステップＳ６５）。
歩数計処理部３１は、決定された歩幅係数Ｗｃ及び歩幅Ｗに基づき、「ＷＡ＝Ｗｃ＊Ｗ」で補正歩幅ＷＡを算出する（ステップＳ６６）。尚、歩幅Ｗは、ユーザの設定操作に応じて入力するものである。歩数計処理部３１は、補正歩幅ＷＡ及び１０秒間の歩数Ｎに基づき、「ｍ＝Ｎ＊ＷＡ／１００」で１０秒間の歩行距離ｍを算出する（ステップＳ６７）。更に、歩数計処理部３１は、算出した歩行距離ｍを順次積算し、１分間相当の歩行距離を算出したか否かを判定する（ステップＳ６８）。
歩数計処理部３１は、１分間相当の歩行距離を算出した場合（ステップＳ６８肯定）、１分間相当の歩行距離に基づき、１分間相当の歩行速度を算出する（ステップＳ６９）。更に、歩数計処理部３１は、ＲＯＭ２７内の歩行速度と運動強度との換算テーブルを参照して、１分間相当の運動強度を決定する（ステップＳ７０）。歩数計処理部３１は、１分間相当の運動強度を決定した後、運動強度をＲＡＭ２６内の格納エリアに保持し（ステップＳ７１）、図７の処理動作を終了する。
歩数計処理部３１は、１分間相当の歩行距離が算出できない場合（ステップＳ６８否定）、初回はステップＳ６２〜Ｓ６７までの処理を６回繰り返して６０秒分の歩数に対応する歩行距離ｍを算出するまで処理動作を繰り返すべく、ステップＳ６２に移行する。また、歩数計処理部３１は、歩行を検出しなかった場合（ステップＳ６２否定）、ステップＳ６１に移行する。
歩数計処理部３１は、加速度センサ２４の加速度に基づく歩数で１分間分の歩数を算出し、歩数に対応する歩幅係数を決定し、歩幅係数に基づきユーザ入力の歩幅を補正し、補正した歩幅と１０秒間の歩数に基づき１０秒間の歩行距離を算出する。更に、歩数計処理部３１は、１０秒間の歩行距離を順次積算して１分間相当の歩行距離を取得し、１分間相当の歩行距離に基づき歩行速度を算出し、歩行速度に対応した１分間相当の運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、歩数計処理部３１を使用して１分間相当の運動強度を取得できる。
図８は、心拍数算出処理に関わる携帯端末１のサブプロセッサ２２の処理動作の一例を示すフローチャートである。図８に示す心拍数算出処理部３３は、最大心拍予備能に対する現在の心拍数の割合に基づく運動速度を取得する処理である。
図８において心拍数算出処理部３３は、ミリ波センサ２５を通じて心拍数の計測動作を開始し（ステップＳ８１）、ミリ波センサ２５から心拍データを取得する（ステップＳ８２）。尚、心拍データには、心拍以外にも、対象者の動き等で雑音データが混入している。
心拍数算出処理部３３は、心拍データから雑音を取り除いて心拍のみを抽出して正確な心拍数を得る（ステップＳ８３）。心拍数算出処理部３３は、最大心拍予備能γに対する現在の心拍数の割合Ｍ（％）を算出する（ステップＳ８４）。
心拍数算出処理部３３は、最大心拍予備能γに対する現在の心拍数の割合Ｍに対応する運動強度との換算テーブルを参照し、最大心拍予備能γに対する現在心拍数の割合Ｍに対応した運動強度を決定する（ステップＳ８５）。そして、心拍数算出処理部３３は、決定された運動強度をＲＡＭ２６内の格納エリアに保持し（ステップＳ８６）、図８の処理動作を終了する。
図８に示す心拍数算出処理の心拍数算出処理部３３は、最大心拍予備能γに対する現在の心拍数の割合Ｍに対応した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、現在心拍数に対応した正確な運動強度を取得できる。
図９は、活動量計処理に関わる携帯端末１のサブプロセッサ２２の処理動作の一例を示すフローチャートである。図９に示す活動量計処理は、運動強度／運動量算出アルゴリズムを用いて加速度センサ２４で検出した加速度に基づく運動強度を算出する処理である。
図９において活動量計処理部３２は、加速度センサ２４から加速度データを取得し（ステップＳ９１）、運動強度／運動量算出アルゴリズムで運動強度及び運動量を算出する（ステップＳ９２）。活動量計処理部３２は、算出した運動強度をＲＡＭ２６内の図示せぬ格納エリアに保持し（ステップＳ９３）、図９の処理動作を終了する。
図９の活動量計処理の活動量計処理部３２は、運動強度／運動量算出アルゴリズムを用いて、加速度センサ２４で検出した加速度に基づく運動強度を算出する。その結果、演算処理部３４は、加速度に基づく運動強度を取得できる。
実施例１の演算処理部３４は、加速度平均値の最大変化差分量が２００ｍＧ未満の場合、歩行状態の変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定し、加速度センサ２４を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を停止して加速度センサ２４を使用して運動強度を取得すると共に、ミリ波センサ２５を停止した分、携帯端末１全体の消費電力を節減できる。
また、演算処理部３４は、加速度平均値の最大変化差分量が２００ｍＧ未満でない場合、歩行状態の変化量が大きいため、対象者の歩行状態が過度状態と判定し、ミリ波センサ２５を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が過度状態の場合、ミリ波センサ２５を使用して正確な運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、心拍数変化量が６拍未満の場合、歩行状態の変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定し、加速度センサ２４を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を停止して加速度センサ２４を使用して運動強度を取得すると共に、ミリ波センサ２５を停止した分、携帯端末１全体の消費電力を節減できる。
また、演算処理部３４は、心拍数変化量が６拍未満でない場合、歩行状態の変化量が大きいため、対象者の歩行状態が過度状態と判定し、ミリ波センサ２５を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が過度状態の場合、ミリ波センサ２５を使用して正確な運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、対象者が歩行状態の場合、歩数計処理部３１で得た運動強度を採用する。その結果、演算処理部３４は、歩行速度に応じた運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、対象者が歩行状態でない場合、活動量計処理部３２で得た運動強度を採用する。その結果、演算処理部３４は、１秒間平均の加速度に基づき運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、使用中センサが加速度センサ２４でない、すなわちミリ波センサ２５の場合、心拍数算出処理部３３で得た運動強度を採用する。その結果、演算処理部３４は、最大心拍予備能に対する現在心拍数の割合に応じた運動強度を取得できる。
尚、上記実施例１では、対象者の歩行状態が過度状態の場合、加速度センサ２４を停止することなく、ミリ波センサ２５を使用したが、加速度センサ２４を停止しても良い。
また、図１０は、加速度センサ２４で算出した運動強度、実際の運動強度及び、ミリ波センサ２５で算出された運動強度の関係を示す説明図である。加速度センサによって算出された運動強度８１Ａと、人間が実際に受けている運動強度８１Ｂと、ミリ波センサ２５によって算出された運動強度８１Ｃとの関係は、図１０に示す通りである。人間が受けている運動強度８１Ｂは、運動開始時から定常状態に達する数分間は実際に人間が行った運動の強度より小さくなる。一方、運動時から運動停止時に人間が受けている運動強度８１Ｂは、運動停止時から定常状態に達する数分間は実際に人間が行った運動の強度より大きくなる。これは、人間の身体に、急激な負荷変動を緩和させる機能が働くためである。消費電力の少ない加速度センサ２４だけを使って運動強度を算出しようとすると、人間が行った運動のみをセンサでとらえているので、過渡状態の際に正確な運動強度を算出することができなかった。しかし、上述の実施例の通り、定常状態時は加速度センサ２４、過渡状態時はミリ波センサ２５を起動する仕組みとしたので、人間のあらゆる状態の運動において正確に運動強度を算出することが可能で、かつ電力消費量を押さえることが可能となる。
上記実施例１では、加速度センサ２４又はミリ波センサ２５の検出結果に基づき、対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定したが、携帯端末１に内蔵するジャイロセンサの検出結果を使用しても良い。この場合の実施の形態につき、実施例２として以下に説明する。
図１１は、実施例２のアプリＣＰＵ２８及びサブプロセッサ２２内の機能構成の一例を示す説明図である。尚、実施例１の携帯端末１と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。図１１に示す携帯端末１Ａが実施例１の携帯端末１と異なるところは、例えば、ジャイロセンサ２５Ａのセンサ結果に基づき、対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定する点である。
図１１に示すサブプロセッサ２２は、歩数計処理部３１、活動量計処理部３２、心拍数算出処理部３３及び演算処理部３４の他に、姿勢判定処理部３５をプロセス機能として構成する。姿勢判定処理部３５は、ジャイロセンサ２５Ａの検出結果に基づき対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定する。
ＲＡＭ２６には、図１２に示す切替テーブル４１が格納してある。図１２は、実施例２の切替テーブル４１の一例を示す説明図である。図１２に示す切替テーブル４１は、角速度閾値４１Ａと、使用センサ４１Ｂとを対応付けて管理する。角速度閾値４１Ａは、ジャイロセンサ２５Ａで検出したｘ軸の角速度、ｙ軸の角速度、ｚ軸の角速度毎の２０サンプル分の平均値と、２０サンプル前の過去の平均値との差分である最大変化差分量と比較する。角速度閾値４１Ａは、対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定するための閾値である。演算処理部３４は、切替テーブル４１を参照し、３軸の変化差分量の内、最大変化差分量が角速度閾値４１Ａ、例えば、１００（ｄｅｇ／ｓ）未満の場合、歩行状態の変化量が小さいため、加速度センサ２４を使用する。また、演算処理部３４は、切替テーブル４１を参照し、３軸の変化差分量の内、最大変化差分量が１００（ｄｅｇ／ｓ）以上の場合、歩行状態の変化量が大きいため、ミリ波センサ２５を使用する。
次に、実施例２の携帯端末１Ａの動作について説明する。図１３は、実施例２の第２の運動強度演算処理に関わる携帯端末１Ａのサブプロセッサ２２の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１３に示す第２の運動強度演算処理は、ジャイロセンサ２５Ａの検出結果に基づき、対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定し、現在の歩行状態に適した運動強度をアプリ２８Ａに通知する処理である。
図１３において演算処理部３４は、活動量計処理部３２で運動強度を算出する（ステップＳ１０１）。演算処理部３４は、有酸素運動アプリを起動し（ステップＳ１０２）、ジャイロセンサ２５Ａを起動する（ステップＳ１０３）。演算処理部３４は、ジャイロセンサ２５Ａを起動した後、図４Ｂに示す設定画面１３Ｂ上の年齢入力欄に対するユーザの年齢αの入力を監視する（ステップＳ１０４）。
演算処理部３４は、年齢α入力後、ミリ波センサ２５を起動し（ステップＳ１０５）、ミリ波センサ２５を通じてユーザの安静時の心拍数βを計測して、心拍数βをＲＡＭ２６内の図示せぬ格納エリアに保持する（ステップＳ１０６）。演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を停止し（ステップＳ１０７）、ユーザの最大心拍予備能γを算出し、最大心拍予備能γをＲＡＭ２６内の格納エリアに保持する（ステップＳ１０８）。
演算処理部３４は、現在のアプリ２８Ａが終了したか否かを判定する（ステップＳ１０９）。演算処理部３４は、現在のアプリ２８Ａが終了した場合（ステップＳ１０９肯定）、図１３の処理動作を終了する。また、演算処理部３４は、現在のアプリ２８Ａが終了しなかった場合（ステップＳ１０９否定）、ジャイロセンサ２５Ａの角速度平均値の最大変化差分量が角速度閾値、例えば、１００（ｄｅｇ／ｓ）未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。
演算処理部３４は、角速度平均値の最大変化差分量が１００（ｄｅｇ／ｓ）未満の場合（ステップＳ１１０肯定）、歩行状態の変化量が小さいため、対象者の歩行状態を定常状態と判定する（ステップＳ１１１）。そして、演算処理部３４は、加速度センサ２４を使用し（ステップＳ１１２）、図６のＭ１に移行する。また、演算処理部３４は、角速度平均値の最大変化差分量が１００（ｄｅｇ／ｓ）未満でない場合（ステップＳ１１０否定）、歩行状態の変化量が大きいため、対象者の歩行状態を過度状態と判定する（ステップＳ１１３）。そして、演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を起動し（ステップＳ１１４）、図６のＭ１に移行する。
第２の運動強度演算処理の演算処理部３４は、角速度平均値の最大変化差分量が１００（ｄｅｇ／ｓ）未満の場合、歩行状態の変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定し、加速度センサ２４を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、ミリ波センサ２５を停止し、加速度センサ２４を使用して運動強度を取得すると共に、ミリ波センサ２５を停止した分、携帯端末１Ａ全体の消費電力を節減できる。
また、演算処理部３４は、角速度平均値の最大変化差分量が１００（ｄｅｇ／ｓ）未満でない場合、歩行状態の変化量が大きいため、対象者の歩行状態が過度状態と判定し、ミリ波センサ２５を使用した運動強度を取得する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が過度状態の場合、ミリ波センサ２５を使用して正確な運動強度を取得できる。
尚、上記実施例１では、加速度平均値の最大変化差分量又は心拍数の変化差分量に基づき対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定したが、歩数や運動強度の差分量に基づき過度状態を判定しても良い。そこで、この場合の実施の形態につき、実施例３として以下に説明する。
実施例１の携帯端末１と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。図１４は、第１の過度状態判定処理に関わる携帯端末１のサブプロセッサ２２の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１４に示す第１の過度状態判定処理は、歩数又は運動強度の差分量に基づき、対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定する処理である。
図１４に示す演算処理部３４は、アプリ２８Ａの停止要求を検出したか否かを判定する（ステップＳ１２１）。演算処理部３４は、アプリ２８Ａの停止要求を検出した場合（ステップＳ１２１肯定）、図１４の処理動作を終了する。演算処理部３４は、アプリ２８Ａの停止要求を検出しなかった場合（ステップＳ１２１否定）、歩数計処理部３１を通じて歩数を取得すると共に、活動量計処理部３２を通じて運動強度を取得する（ステップＳ１２２）。
演算処理部３４は、現在の運動強度と現在から１秒前の前回の運動強度との変化差分量を算出し（ステップＳ１２３）、歩数計処理部３１で得た歩数が０歩であるか否かを判定する（ステップＳ１２４）。演算処理部３４は、歩数が０歩でない場合（ステップＳ１２４否定）、運動強度の変化差分量が２．０Ｍｅｔｓ未満であるか否かを判定する（ステップＳ１２５）。
演算処理部３４は、運動強度の変化差分量が２．０Ｍｅｔｓ未満でない場合（ステップＳ１２５否定）、歩行状態の変化量が大きいため、対象者の歩行状態が過度状態と判定する（ステップＳ１２６）。そして、演算処理部３４は、停止要求があるか否かを判定すべく、ステップＳ１２１に移行する。また、演算処理部３４は、運動強度の変化差分量が２．０Ｍｅｔｓ未満の場合（ステップＳ１２５肯定）、歩行状態の変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定し（ステップＳ１２７）、ステップＳ１２１に移行する。
また、演算処理部３４は、歩数が０歩の場合（ステップＳ１２４肯定）、対象者が歩行していないと判定し（ステップＳ１２８）、ステップＳ１２１に移行する。
実施例３の演算処理部３４は、歩数が０歩でなく、運動強度の変化差分量が２．０Ｍｅｔｓ未満の場合、歩行状態の変化量が小さいため、対象者の歩行状態が定常状態と判定する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が定常状態の場合、ミリ波センサ２５を停止して加速度センサ２４を使用する。そして、演算処理部３４は、加速度センサ２４を使用して運動強度を取得すると共に、ミリ波センサ２５を停止した分、携帯端末全体の消費電力を節減できる。
また、演算処理部３４は、歩数が０歩でなく、前後の運動強度の変化差分量が２．０Ｍｅｔｓ未満でない場合、対象者の歩行状態が過度状態と判定する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が過度状態の場合、ミリ波センサ２５を使用して正確な運動強度を取得できる。
尚、上記実施例１では、前述した通り、加速度平均値の最大変化差分量又は心拍数の変化差分量に基づき対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定したが、心拍数の変化発生からの経過時間に基づき、過度状態であるか否かを判定しても良い。そこで、この場合の実施の形態につき、実施例４として以下に説明する。
実施例１の携帯端末１と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。図１５は、第２の過度状態判定処理に関わる携帯端末１のサブプロセッサ２２の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１５に示す第２の過度状態判定処理は、心拍数の変化発生からの経過時間に基づき、対象者の歩行状態が過度状態であるか否かを判定する処理である。
図１５に示す演算処理部３４は、フラグ及びカウンタをリセットし（ステップＳ１３１）、アプリ２８Ａの停止要求を検出したか否かを判定する（ステップＳ１３２）。演算処理部３４は、アプリ２８Ａの停止要求を検出した場合（ステップＳ１３２肯定）、図１５の処理動作を終了する。演算処理部３４は、アプリ２８Ａの停止要求を検出しなかった場合（ステップＳ１３２否定）、ミリ波センサ２５を通じて対象者の心拍数を取得し（ステップＳ１３３）、前回の心拍数と現在の心拍数との変化差分量を算出する（ステップＳ１３４）。
演算処理部３４は、前回の心拍数と現在の心拍数との変化差分量を算出した後、フラグが「１」であるか否かを判定する（ステップＳ１３５）。演算処理部３４は、フラグが「１」でない場合（ステップＳ１３５否定）、前回と現在との心拍数の変化差分量が６拍未満であるか否かを判定する（ステップＳ１３６）。演算処理部３４は、心拍数の変化差分量が６拍未満でない場合（ステップＳ１３６否定）、フラグを「１」に設定し（ステップＳ１３７）、ステップＳ１３２に移行する。
演算処理部３４は、心拍数の変化差分量が６拍未満の場合（ステップＳ１３６肯定）、フラグを「０」に設定し（ステップＳ１３８）、ステップＳ１３２に移行する。また、演算処理部３４は、フラグが「１」の場合（ステップＳ１３５肯定）、心拍数の変化差分量が６拍未満であるか否かを判定する（ステップＳ１３９）。演算処理部３４は、心拍数の変化差分量が６拍未満の場合（ステップＳ１３９肯定）、カウンタ値を＋１加算し（ステップＳ１４０）、カウンタ値が「５」未満であるか否かを判定する（ステップＳ１４１）。尚、カウンタ値は、「５」に限定されるものではなく、適宜変更可能である。
演算処理部３４は、カウンタ値が「５」未満の場合に（ステップＳ１４１肯定）、心拍の変化の発生から心拍数が落ち着いてないと判定し、対象者の歩行状態が過度状態と判定し（ステップＳ１４２）、ステップＳ１３２に移行する。また、演算処理部３４は、心拍数の変化差分量が６拍未満でない場合（ステップＳ１３９否定）、カウンタ値が「５」未満であるか否かを判定すべく、ステップＳ１４１に移行する。
演算処理部３４は、カウンタ値が「５」未満でない場合（ステップＳ１４１否定）、心拍の変化の発生から心拍数が落ち着いたと判定し、対象者の歩行状態が定常状態と判定し（ステップＳ１４３）、フラグを「０」に設定する（ステップＳ１４４）。そして、演算処理部３４は、停止要求を検出したか否かを判定すべく、ステップＳ１３２に移行する。
実施例４の演算処理部３４は、前後の心拍数の変化差分量が６拍以上になってフラグを「１」に設定した後、心拍数の変化差分量が６拍未満の回数をカウントする。演算処理部３４は、心拍数の変化差分量が６拍未満のカウント回数が５未満の場合に、心拍変化の発生から心拍数が落ち着いていないと判定し、対象者の歩行状態が過度状態と判定する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が過度状態の場合、ミリ波センサ２５を使用して正確な運動強度を取得できる。
また、演算処理部３４は、心拍数の変化差分量が６拍未満のカウント回数が５未満でない場合、心拍変化の発生から心拍数が落ち着いたと判定し、対象者の歩行状態が定常状態と判定し、フラグを「０」に設定する。その結果、演算処理部３４は、歩行状態が定常状態の場合、ミリ波センサ２５を停止して加速度センサ２４を使用する。そして、演算処理部３４は、加速度センサ２４を使用して運動強度を取得すると共に、ミリ波センサ２５を停止した分、携帯端末全体の消費電力を節減できる。
実施例４の演算処理部３４は、歩行状態が過度状態と判定されると、ミリ波センサ２５で検出した対象者の心拍数の変化差分量が６拍未満の状態をカウントし、カウント回数が所定回数を超えるまでミリ波センサ２５を使用して運動強度を取得した。しかしながら、心拍数の変化差分量ではなく、心拍数を継続監視し、歩き始めの心拍変化の発生から心拍数が落ち着くまでミリ波センサ２５を使用しても良い。
また、歩き始めの歩行状態が過度状態であると判定されたタイミングから所定時間を経過したか否かを判定し、所定時間を経過するまでミリ波センサを使用して運動強度を取得しても良い。この場合、一定時間経過するまでミリ波センサ２５を使用し、一定時間経過後にミリ波センサ２５を停止して加速度センサ２４を使用する。
尚、上記各実施例では、スマートフォン等の携帯端末１を例示したが、例えば、携帯電話機、携帯用ゲーム端末、タブレット端末や、通信機能を備えていない携帯端末等であっても良い。
また、上記実施例では、加速度閾値、心拍数閾値、角速度閾値を例示したが、これらの閾値は、例えば、年齢等に応じて適宜変更可能である。
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
ところで、本実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムを電子機器で実行することで実現できる。そこで、以下では、上記実施例と同様の機能を有するプログラムを実行する携帯電子機器の一例を説明する。図１６は、運動判定プログラムを実行する携帯電子機器を示す説明図である。
図１６に示す運動判定プログラムを実行する携帯電子機器１００では、ＲＯＭ１１０、ＲＡＭ１２０、プロセッサ１３０、操作部１４０及び表示部１５０を有する。また、携帯電子機器１００は、図示せぬ加速度センサ及びミリ波センサを有する。
そして、ＲＯＭ１１０には、上記実施例と同様の機能を発揮する運動判定プログラムが予め記憶されている。尚、ＲＯＭ１１０ではなく、図示せぬドライブで読取可能な記録媒体に運動判定プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。運動判定プログラムとしては、図１６に示すように、取得プログラム１１０Ａ及び制御プログラム１１０Ｂである。尚、プログラム１１０Ａ及び１１０Ｂについては、適宜統合又は分散しても良い。
そして、プロセッサ１３０は、これらのプログラム１１０Ａ及び１１０ＢをＲＯＭ１１０から読み出し、これら読み出された各プログラムを実行する。そして、プロセッサ１３０は、図１６に示すように、各プログラム１１０Ａ及び１１０Ｂを、取得プロセス１３０Ａ及び制御プロセス１３０Ｂとして機能する。
プロセッサ１３０は、加速度センサから検出値を取得し、取得した前記検出値に応じて、心拍センサの起動または停止の制御を行う。その結果、歩行状態が定常状態の場合、心拍センサを停止して加速度センサを使用するため、携帯電子機器１００全体の消費電力を節減できる。また、歩行状態が過度状態の場合、心拍センサを使用するため、心拍数を使用して正確な運動状態を判定できる。
１ 携帯端末
１Ａ 携帯端末
２２ サブプロセッサ
２４ 加速度センサ
２５ ミリ波センサ
２５Ａ ジャイロセンサ
２６ ＲＡＭ
２７ ＲＯＭ
２８ アプリＣＰＵ
３１ 歩数計処理部
３２ 活動量計処理部
３３ 心拍数算出処理部
３４ 演算処理部
３５ 姿勢判定処理部

Claims (4)

  1. 加速度センサと心拍センサとを有する携帯電子機器のプロセッサに、
    前記加速度センサが検出した対象者の加速度に基づいて運動強度を算出し、
    前記加速度の所定時間内における変化量が第１の閾値よりも大きくなったと判定された場合に、前記心拍センサを起動し、前記心拍センサが検出した前記対象者の心拍数に基づいて運動強度を算出し、
    前記心拍センサが起動している状態で、前記心拍数の変化量が第２の閾値よりも小さくなったと判定された場合に、前記心拍センサを停止し、前記加速度センサが検出した前記対象者の加速度に基づいて運動強度を算出する
    各処理を実行させることを特徴とする運動判定プログラム。
  2. 加速度センサと、心拍センサと、プロセッサとを有する携帯電子機器であって、
    前記プロセッサは、
    前記加速度センサが検出した対象者の加速度に基づいて運動強度を算出し、
    前記加速度の所定時間内における変化量が第１の閾値よりも大きくなったと判定された場合に、前記心拍センサを起動し、前記心拍センサが検出した前記対象者の心拍数に基づいて運動強度を算出し、
    前記心拍センサが起動している状態で、前記心拍数の変化量が第２の閾値よりも小さくなったと判定された場合に、前記心拍センサを停止し、前記加速度センサが検出した前記対象者の加速度に基づいて運動強度を算出する
    各処理を実行することを特徴とする携帯電子機器。
  3. 加速度センサと心拍センサとを有する携帯電子機器が実行する運動判定方法であって、
    前記携帯電子機器は、
    前記加速度センサが検出した対象者の加速度に基づいて運動強度を算出し、
    前記加速度の所定時間内における変化量が第１の閾値よりも大きくなったと判定された場合に、前記心拍センサを起動し、前記心拍センサが検出した前記対象者の心拍数に基づいて運動強度を算出し、
    前記心拍センサが起動している状態で、前記心拍数の変化量が第２の閾値よりも小さくなったと判定された場合に、前記心拍センサを停止し、前記加速度センサが検出した前記対象者の加速度に基づいて運動強度を算出する
    各処理を実行することを特徴とする運動判定方法。
  4. 加速度センサと、心拍センサと、プロセッサと、メモリとを有する情報処理装置であって、
    前記プロセッサは、
    前記加速度センサが検出した対象者の加速度に基づいて運動強度を算出し、
    前記加速度の所定時間内における変化量が第１の閾値よりも大きくなったと判定された場合に、前記心拍センサを起動し、前記心拍センサが検出した前記対象者の心拍数に基づいて運動強度を算出し、
    前記心拍センサが起動している状態で、前記心拍数の変化量が第２の閾値よりも小さくなったと判定された場合に、前記心拍センサを停止し、前記加速度センサが検出した前記対象者の加速度に基づいて運動強度を算出する
    各処理を実行することを特徴とする情報処理装置。
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