JP6324568B2

JP6324568B2 - 見守りシステム

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Publication number: JP6324568B2
Application number: JP2017047092A
Authority: JP
Inventors: 石井　智之; 智之石井; 樹生中川; 雅義石橋; 美登里加藤
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2017-03-13
Filing date: 2017-03-13
Publication date: 2018-05-16
Anticipated expiration: 2033-02-26
Also published as: JP2017117492A

Description

本発明は、人の状態を見守るシステムに関するものである。

高齢化が進み、また、複数世代で同居しないことが多くなった社会においては、独居老人、あるいは高齢者のみの世帯の健康状態の悪化、生活機能の低下に周囲の人が気付くのが遅れるリスクが高くなる。このため、居住者の状態を効率的に見守るシステムが求められている。

従来、居住者の見守りシステムとして、ポット、ガス、水道、電気などの利用状態をモニタリングする装置、家に設置されたセンサの前を通過したか否かを検知する装置、あるいは、居住者本人が緊急時にボタンを押して通報する装置などが存在する。これらの装置の共通点は、異常が起きた際に外部に通知を行うことによって安否の見守りを行うことである。

一方、一般に、倒れて動けなくなったり、緊急を要する事態に陥ったりしてから処置を行っても完全に回復できないことが多く、これをきっかけに寝たきりになったり、介護が必要となることがある。従って、高齢者がより長い間自立した生活を過ごすためには、異常が起ってから通知を行うのではなく、健康状態の悪化、あるいは生活機能の低下の兆候を捉え、予防的な措置を取ることが求められている。しかしながら、上述の従来の見守り装置は、このような機能を有していない。

日常生活の中で行動を推定する見守り技術として、特許文献１には、音センサデバイスで音をモニタリングすることにより、対象者を見守るシステムが開示されている。また、特許文献１には、複数の音センサで捉えた音の強度比によって音が発生した部屋を推定し、音の特徴と併せて音の発生原因を推定する技術が開示されている。

特開２０１１−２３７８６５号公報

秋山弘子，「長寿時代の科学と社会の構想」，岩波書店科学Ｖｏｌ．８０，Ｎｏ．１（２０１０）

特許文献１の従来の技術では、発生した音源の位置と音の大きさから発生原因（例えば、転倒）を推定しているが、居住者の日常的な状態の変化（時系列における状態の変化）から健康状態の悪化などを検知することができない。

本発明は、日常生活の中で居住者が特に意識することなく、居住者の状態を時系列に評価し、居住者の健康状態を判定するシステムを提供する。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、対象者の健康状態を見守るシステムであって、前記対象者が居住あるいは滞在する施設における前記対象者の位置を時系列で測定する測定部と、前記対象者の位置の時系列の変化が所定の判定条件を満たすかを判定することにより、前記対象者の健康状態を判定する情報処理部と、を備えるシステムが提供される。

本発明によれば、見守り対象者の位置を時系列で測定してモニタリングすることにより、日常生活の中で見守り対象者の日常の生活パターンの変化を検知することができる。これにより、見守り対象者の健康状態を把握することが可能になる。
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

本発明の第１実施例に係る見守りシステムの全体構成図である。見守り対象者が住む施設の間取り及びセンサの設置位置を示す図である。施設の測定システムの構成図である。足音の生じた位置を特定する原理を説明する図である。足音の位置を算出する信号処理のフローの一例である。センサデータから音源の位置の時間変化をプロットした図である。足音の音源位置の時系列データから歩行速度を算出するフローである。施設からネットワークを介して情報処理システムに送信されるデータセットの一例である。歩行音の判別アルゴリズムのフローを示す。環境音をマイクで計測したときの音圧の測定例である。図１０の測定例における特定の周波数領域の積算強度時系列データであり、１００Ｈｚから４００Ｈｚの周波数領域のデータである。図１０の測定例における特定の周波数領域の積算強度時系列データであり、１ｋＨｚ以上の周波数領域のデータである。環境音をマイクで計測したときの音圧の測定例である。図１２の測定例における特定の周波数領域の積算強度時系列データであり、１００Ｈｚから４００Ｈｚの周波数領域のデータである。図１２の測定例における特定の周波数領域の積算強度時系列データであり、１ｋＨｚ以上の周波数領域のデータである。足着地時の信号強度の時系列変化の一例である。足着地時の信号強度の時系列変化の一例である。足着地時の信号強度の時系列変化の一例である。足着地時の信号強度の時系列変化の一例である。足着地時の信号強度の時系列変化の一例である。間取りテーブルの一例である。状態情報テーブルの一例である。コンタクト内容テーブルの一例である。異常判定テーブルの一例である。第１実施例の見守りシステムを用いた見守りサービスのフローの一例である。情報処理システムが提供する見守り担当者用のデータ表示画面の一例である。第２実施例の見守りシステムの位置推定方法の原理を表す模式図である。同一信号源から二つの異なる媒体を通って測定された信号を比較する実験の結果図である。同一信号源から二つの異なる媒体を通って測定された信号の到達時間差をプロットした図である。図２２Ａの到達時間差から推定した信号源位置をプロットした図である。第３実施例の見守りシステムの測定システムの構成図である。第３実施例の測定システムのキャリブレーション動作のフローである。キャリブレーション機能においてドアの開閉音を利用する場合のフローである。

以下、添付図面を参照して本発明の実施例について説明する。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。

本発明の見守りシステムは、見守り対象者の位置を時系列で測定して、見守り対象者の状態をモニタリングすることを特徴とする。また、本発明の見守りシステムは、更なる特徴として、見守り対象者の歩行機能をモニタリングする機能も備える。このように、歩行機能のモニタリングを行うのは、以下の理由からである。

非特許文献１には、運動機能あるいは認知機能の衰えにより要介護状態に陥る割合が多いという調査結果が述べられている。よって、日常的に運動機能をモニタリングできる見守りシステムの有用性が高いといえる。特に歩行機能は、自ら移動して生活行動を行う意味、歩行運動によって血流を良くし、代謝機能を保持する意味の両面から重要な機能である。このため、日常的に歩行機能をモニタリングする見守りシステムが有効である。しかし、これまでの運動機能、歩行機能の評価は、年一回程度、自治体等が主催して体育施設などで機能評価を受ける程度であり、評価のカバー範囲及び頻度の面で不十分である。健康状態の悪化、生活機能の低下の兆候を捉え、予防的な措置を取るためには、日常生活の中で自然に評価を行い、評価結果を外部から知ることができることが望ましい。したがって、本発明では、日常生活の中から見守り対象者の歩行機能をモニタリングする。

＜第１実施例＞
＜見守りシステムの構成＞
図１は、本発明の第１実施例に係る見守りシステムの全体構成図である。見守りシステム１００は、見守り対象者（対象者）が居住あるいは滞在する施設１と、見守りサービスを提供する情報処理システム２と、見守り担当者が利用する端末３の三つの主要な構成要素を備える。

施設１は、施設１における対象者の位置を時系列で測定するための測定システムＴＮ０２００を備える。測定システムＴＮ０２００は、センサにより歩行信号を計測する歩行信号計測部ＴＮ０２０１と、歩行信号計測部ＴＮ０２０１を制御し、計測した信号に対して演算処理を実行する制御部及び演算部ＴＮ０２０２と、制御部及び演算部ＴＮ０２０２の演算結果を蓄積する蓄積部ＴＮ０２０３と、演算結果を外部に通信する機能を有する通信部ＴＮ０２０４とを備える。

情報処理システム２は、見守り対象者の位置の時系列の変化が、後述する異常判定テーブル（図１７）の条件を満たすかを判定することにより、見守り対象者の健康状態を判定するものである。情報処理システム２は、施設１に設置された測定システムＴＮ０２００の通信部ＴＮ０２０４より送信された情報をネットワーク８を経由して受け取る通信部９と、間取り情報格納部１０と、異常判定情報格納部１１と、履歴蓄積部１２と、見守り対象者の行動解析、歩行機能評価、及び異常判定を行う制御部及び演算部１３と、見守り者情報格納部１６とを備える。情報処理システム２において、制御部及び演算部１３の演算結果、及び、測定システムＴＮ０２００からの情報は、履歴蓄積部１２に蓄積される。

情報処理システム２はさらに、アプリケーションサーバ（ＡＰＰサーバ）１４と、ＷＥＢサーバ１５と、メールサーバ１７とを備える。アプリケーションサーバ１４は、履歴蓄積部１２に蓄積された情報を参照し、端末３に見守り対象者の状態や履歴を表示するアプリケーション機能を提供する。ＷＥＢサーバ１５は、インターネットなどのネットワーク８を介して端末３から届くリクエストに応じ、見守り対象者の状態や履歴を表示する画面を提供する。また、メールサーバ１７は、見守り者情報格納部１６の情報を用いて、平時の見守り担当者あるいは緊急担当者に対して見守り対象者の状態を知らせるメールを送信する。

アプリケーションサーバ１４及びＷＥＢサーバ１５は、見守り者情報格納部１６に登録されている管理情報を用いて、ＷＥＢサーバにアクセスしてきた見守り担当者のＩＤに応じて表示内容を選択する。端末３は、見守りサービスを提供する情報処理システム２から提供される、見守り対象者の歩行機能評価、行動解析、異常判定の結果をネットワーク８を介して受け取る通信部を有する。また、端末３は、受け取った情報を表示する表示部と、必要に応じて入力を行う入力部とをさらに有する。端末３は、例えばＰＣやスマートフォン、タブレット端末、携帯電話などである。

なお、これらは各拠点の構成は、ハードウェアとして独立である必要は無く、一体となったハードウェア内に複数の機能が実現されてもよい。また、見守りサービスを提供する情報処理システム２と、情報処理システム２からの情報を受け取り且つ情報処理システム２への入力を行う端末３が同じ拠点内に存在してもよい。さらに、複数の端末３が使用されてもよい。複数箇所で見守ることでより確実な見守りが期待できる。後述するように、平時の見守り担当者と緊急対応者とを組合せて見守りサービスを提供することができる。また、遠隔地に住む家族などが見守りサービスのための端末３を持つことで、遠隔から見守り対象者の状態を確認することができる。

また、測定システムＴＮ０２００及び情報処理システム２の構成要素は、コンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置によって構成される。情報処理装置は、中央処理装置と、メモリなどの記憶部と、記憶媒体とを備える。中央処理装置は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）などのプロセッサで構成されている。記憶媒体は、例えば不揮発性記憶媒体等である。不揮発性記憶媒体には、磁気ディスク、不揮発性メモリ等が含まれる。上述した格納部や蓄積部は、記憶媒体あるいはメモリなどの記憶部によって実現される。また、記憶媒体には、見守りシステムの機能を実現するプログラムなどが格納されており、メモリには、記憶媒体に格納されているプログラムが展開される。ＣＰＵは、メモリに展開されたプログラムを実行する。したがって、以下で説明する見守りシステムの処理は、コンピュータ上で実行されるプログラムとして実現されてもよい。なお、実施例の構成は、それらの一部や全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現されてもよい。

＜施設の構成＞
次に施設１内のシステムを説明する。図２は、施設１の建物の間取りの一例である。施設１は、第１の部屋ＴＮ０１０１と、第２の部屋ＴＮ０１０２と、風呂ＴＮ０１０３と、トイレＴＮ０１０４と、玄関ＴＮ０１０５とから構成され、各部屋は廊下ＴＮ０１０６でつながっている。センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂは、例えば、廊下ＴＮ０１０６の端の２箇所に設置され、施設１内のセンシングを行う。なお、図２において、添え字のａ、ｂ、・・・は同一の構成要素であることを示し、特に必要のない場合は省略する。

図３は、施設１内の測定システムＴＮ０２００の構成図であり、図１における施設１内のシステムをより詳細に記述したものである。測定システムＴＮ０２００は、センサにより音あるいは振動を検知し、見守り対象者の位置及び歩行情報を取得するシステムである。測定システムＴＮ０２００は、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂと、データ収集部ＴＮ０２０１ａと、制御部及び演算部ＴＮ０２０２と、蓄積部ＴＮ０２０３と、通信部ＴＮ０２０４とを備える。

センサＴＮ０１０７は、施設１内に設置され、人の動く音あるいは振動をセンシングするものである。センサＴＮ０１０７で得られたデータは、データ収集部ＴＮ０２０１ａで収集される。データ収集部ＴＮ０２０１ａで収集されたデータは、制御部及び演算部ＴＮ０２０２を経由し、一旦蓄積部ＴＮ０２０３に蓄積される。制御部及び演算部ＴＮ０２０２は、データ収集部ＴＮ０２０１ａで収集されたデータに関してデータ解析処理を行う。また、制御部及び演算部ＴＮ０２０２は、歩行信号計測部ＴＮ０２０１及び蓄積部ＴＮ０２０３の制御を行う。制御部及び演算部ＴＮ０２０２によってデータ解析された結果は、通信部ＴＮ０２０４を経由してネットワーク８に送信される。また、制御部及び演算部ＴＮ０２０２は、通信部ＴＮ０２０４からのデータに基づき、制御や演算を行うこともできる。

＜音源位置の測定＞
次に、本実施例において音源位置の測定の詳細について説明する。見守りシステムでは、センサＴＮ０１０７を用いて、見守り対象者が歩行している際に足音が生じた位置を特定し、施設１内での移動経路や、場所の特定、移動速度などの計測を行う。

図４は、足音の生じた位置を特定する原理を説明する図である。足音が生じたタイミング（ＴＮ０３０１ａ、ＴＮ０３０１ｂ、・・・）から、センサＴＮ０１０７で足音の信号を受信するタイミング（センサＴＮ０１０７ａ：ＴＮ０３０２ａ、ＴＮ０３０２ｂ、・・・、センサＴＮ０１０７ｂ：ＴＮ０３０３ａ、ＴＮ０３０３ｂ、・・・）までの間では、足音が生じた場所からセンサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂまでの距離に応じて、伝搬遅延時間が生じる。例えば、空気中の音の伝搬速度は、気温１５℃では約３４０ｍ／ｓである。このため、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂとの間に１ｍの距離の差があれば、約３ミリ秒の遅延時間が生じる。また、廊下などの剛体を歩行による振動が伝搬する際にも伝搬遅延時間が生じる。

足音の生じた場所が動くにつれ、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂで音を受信する到達時間は変化する。音の伝搬する速度をｖ_ｓとした場合、到達時間は音源からセンサまでの距離をｖ_ｓで除算した時間だけ遅れることとなる。従って、１つの音源からの音を２つのセンサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂで受信した場合、以下の関係式が成り立つ。

｛ｘ_ｆ（ｎ）−ｘ_１｝−｛ｘ_２−ｘ_ｆ（ｎ）｝＝Δｔ（ｎ）・ｖ_ｓ

ここで、ｘ_ｆ（ｎ）は、音が生じた音源の位置である。また、ｘ_１はセンサＴＮ０１０７ａの座標であり、ｘ_２はセンサＴＮ０１０７ｂの座標である。また、Δｔ（ｎ）は、センサＴＮ０１０７ａとセンサＴＮ０１０７ｂで音を受信したときの時間差である。また、添え字のｎはｎ番目の音の音源位置、計測時間差データであることを示す。この式は、以下のように変形できる。

ｘ_ｆ（ｎ）＝｛Δｔ（ｎ）・ｖ_ｓ＋（ｘ_２−ｘ_１）｝／２

従って、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂの座標と、音の伝搬速度と、センサＴＮ０１０７ａとセンサＴＮ０１０７ｂでの受信時間差が分かれば、音源の位置を算出することができる。センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂの座標は設置の際に既知であり、音の伝搬速度は気温や媒質等に依存するが既知の値として取り扱う事ができる。従って、Δｔ（ｎ）を計測すれば、音源の位置を算出することができる。

＜足音位置の算出フロー＞
図５は、足音の位置を算出する信号処理のフローの一例を示す。以下の処理の主体は、測定システムＴＮ０２００の制御部及び演算部ＴＮ０２０２である。

まず、施設１内に設置されたセンサＴＮ０１０７からの足音のデータを取得する（ＴＮ０４０１）。取得したデータを時間差抽出に適したデータに変更するために、取得したデータに対してフィルタリング処理を実行する（ＴＮ０４０２）。具体的には、例えば周波数フィルタを用い、ある所定の範囲の周波数の信号を抽出する処理や、ノイズ除去の処理を行う。また、信号対雑音比を高めるため、周波数方向に積分する処理などを行う。

次に、このような処理を各々のセンサＴＮ０１０７からのデータについて実施した後、受信信号の到達時間差の算出を行う（ＴＮ０４０３）。具体的には、例えば、それぞれの信号の到達時間を抽出するため、時間微分を行い、微分値がピークとなる時間を抽出することにより、音の変化が大きい時間、すなわち、音の到達時間を求める。各々のセンサＴＮ０１０７からのデータに対して音の到達時間を求め、その差を計算することにより、音の到達時間差を算出し、音源の位置を計算する（ＴＮ０４０４）。また、別の方法としては、各々のセンサＴＮ０１０７からのデータの相互相関関数を計算し、相関が最も高い時間差を到達時間差とする方法もある。このようにして算出した到達時間差を用い、音源の位置の特定を行う。

なお、伝搬時間以外を用いて音源位置を特定する方法も考えられる。例えば、音の強度を用いる方法がある。センサＴＮ０１０７ａとセンサＴＮ０１０７ｂとで受信した音の強度の比から音源位置を算出することができる。しかしながら、この方法では、音の指向性の影響を受けやすく、算出結果に誤差が生じる場合がある。また、音は距離に対して非線形に減衰するため、誤差を生じる場合もある。このような場合は伝搬遅延時間差を用いて音源位置を算出することにより正確に音源位置を算出できる。

本実施例では、到達時間差を用いて音源の位置を算出するため、各センサＴＮ０１０７からのデータは、データ収集部ＴＮ０２０１ａによって同期させて取得される。例えば、空気中であれば、音はおおよそ１０ｃｍ程度の距離に対して約０．３ミリ秒の時間がかかる。したがって、同期させる精度に関して、おおよそ１０ｃｍ程度の位置精度を得るためには、空気中であれば約０．３ミリ秒の時間よりも高い精度で同期させる。到達時間差を精度よく算出するためには、各センサＴＮ０１０７からのデータは、例えば、０．１ミリ秒以下の誤差で同期させて取得することが望ましい。

また、到達時間差を精度よく算出するためには、一定以上の周波数でデータを取得する必要がある。１０ｃｍ程度以内の誤差で位置計測を行うには、例えば１０ｋＨｚ以上のサンプリング周波数でサンプリングを行うことが望ましい。

図６は、各センサＴＮ０１０７からのデータに基づいて算出した音源の位置の時間変化（ＴＮ０５０１）をプロットした図である。人が歩き、移動している場合は、時間に伴い、音源の位置が変化する。この時系列データから、人の動きや場所、歩行速度を把握することが可能となる。

＜歩行速度の算出フロー＞
図７は、足音の音源位置の時系列データから歩行速度を算出するフローである。以下の処理の主体は、情報処理システム２の制御部及び演算部１３である。

まず、足音が生じた時間と音源の位置の時系列データＴＮ０５０１（図６参照）を取得する（ＴＮ０６０１）。次に、時系列データＴＮ０５０１を必要に応じてフィルタリングや、補間などを行い、歩行速度を算出するのに適したデータに変換する（ＴＮ０６０２）。補間には、スプライン補間、線形補間などが考えられる。

次に、変換されたデータに対して時間微分を行うことにより、歩行速度の時間変化を算出する（ＴＮ０６０３）。次に、歩行速度の時間変化のデータから、最大値、あるいは平均値などを抽出し、歩行速度を算出する（ＴＮ０６０４）。

ここで、歩行速度を算出する場合、歩行距離が短い場合と長い場合とで歩行速度は異なる。このため、歩行速度を例えば過去の歩行速度と比較する際には、同一の条件で比較することが望ましい。例えば、一定の距離以上歩行した場合の最大の歩行速度で比較する方法などが考えられる。あるいは、特定の位置、例えば、廊下の真ん中付近などでの歩行速度を抽出して比較することも考えられる。

また、別の例として、部屋のドアや出入り口にセンサを設置し、ある部屋から別の部屋へ移動した時間差を計測し、その移動距離から歩行速度を求める方法も考えられる。しかしながら、このような方法では、部屋の出入り口付近で立ち止まり、ドアの開閉を行ったりする時間が含まれることや、部屋を出入りする際に歩行速度が変わることから、正確な歩行速度を算出することは難しい。一方、本実施例によれば、音源の位置の時系列データから歩行速度を算出することで歩行速度の時間変化、最大値、平均値や立ち止まっている時間なども認識することができる。また、歩行速度に加えて、足音の音源位置の時系列データから歩行周期を算出してもよい。

＜足音の音源位置の時系列データの一例＞
図８は、測定システムＴＮ０２００からネットワーク上の情報処理システム２に送信され、情報処理システム２に蓄積されるデータセットの一例を示す。

図８に示すように、一歩毎のデータについて、音の発生した時刻と、音源の位置とを情報処理システム２の履歴蓄積部１２に蓄積する。また、音のデータからは音源の位置のデータのみでなく、音の強度や周波数領域での特徴量を抽出してもよい。これらのデータは、歩行パラメータ（歩行音強度、歩行周期、歩行位置、歩行速度など）の算出に使用される。情報処理システム２の履歴蓄積部１２には、必要に応じて、音の強度、音の周波数特徴量なども蓄積する。情報処理システム２は、蓄積されたデータを元に、見守り対象者の滞在部屋の推定処理及び見守り対象者の歩行機能の判定処理を実行する。情報処理システム２は、見守り対象者の異常を検知した場合は、端末３に通知するなどの処理を行う。

なお、ここまでは、データを施設１内に設置した機器により解析した後、ネットワーク８経由で情報処理システム２内の履歴蓄積部１２にデータを蓄積する構成として説明したがこれに限るものではない。センサＴＮ０１０７からのデータを情報処理システム２の履歴蓄積部１２に直接送信し、施設１内に設置した機器ではなく情報処理システム２内で全ての演算を行ってもよい。施設１内のローカルシステム（測定システムＴＮ０２００）である程度の処理を行えば、抽象度の高いデータのみをネットワーク８を介して送るため、よりセキュリティが高くなる。また、情報処理システム２に送信するデータ量を減らすことができるため、通信量を抑制することができる。

一方、情報処理システム２をクラウドコンピューティングの形態で構成してもよい。この場合、クラウド上に存在する情報処理システム２に全てのデータを蓄積し、データ処理を行えば、豊富な計算リソースを利用可能となる。また、処理前の生の信号データを情報処理システム２において全て蓄積しておくことで新たなアプリケーションの開発、アプリケーションを更新、追加した際に過去までさかのぼって解析を実施することが可能となる。

また、通常は抽象度の高いデータを施設１内の測定システムＴＮ０２００からネットワーク８経由で情報処理システム２に送信し、情報処理システム２からの要求があった場合のみ生データを送信する構成としてもよい。具体的には、例えば、１日分の生データを測定システムＴＮ０２００の蓄積部ＴＮ０２０３に蓄積しておき、情報処理システム２からリクエストのあった時間帯の生データを情報処理システム２に送信してもよい。

なお、本実施例では、施設１内に２つのセンサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂを配置し、見守り対象者の直線状の位置を算出する構成を説明したが、これに限るものではない。原理的には少なくとも３つのセンサを配置すれば２次元平面での位置を算出することができる。例えば、廊下あるいは部屋の四隅に１つずつ合計４つのセンサを設置し、その空間内での歩行音を取得し、見守り対象者の位置を特定してもよい。２次元での位置特定を行うことでその空間内での移動経路を算出することができる。

また、２つ以上のセンサを用いて１次元の位置を計算してもよい。例えば、４つのセンサを用いて、１次元の位置を特定すれば、計算に用いる事ができる情報が増えるため、位置特定の精度を向上させることが可能となる。また、一部のセンサによりデータが取れていなかった場合においても、他のセンサからのデータにより位置を算出することができる。

＜歩行音の判別フロー＞
足音などの床あるいは空気の振動による信号で歩行状態を判断する場合、検出した振動が歩行により生じた足音（歩行音）であるか否かを判別する必要がある。ここでは、歩行音の判別方法について記述する。

図９は、歩行音の判別アルゴリズムのフローを示す。一例として、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂとして、マイクなどの振動検出センサを用いた場合について説明する。なお、図９において、ステップ９０１〜９１０の処理の主体は、測定システムＴＮ０２００の制御部及び演算部ＴＮ０２０２であり、ステップ９１１〜９１５の処理の主体は、情報処理システム２の制御部及び演算部１３である。

まず、あらかじめ設定した時間間隔（Ｔ_{ｓａｍｐｌｅ}）おきに、マイクなどの振動検出センサーシステムによって連続的（時系列）に環境音などの振動を計測する（９０１）。次に、環境音などの時系列データを記録する（９０２）。

次に、Ｔ_{ｓａｍｐｌｅ}時間内の振動の時系列データの解析を行う。具体的には、取得したＴ_{ｓａｍｐｌｅ}時間の振動時系列データのスペクトログラムを求め、ある低周波領域（ｆ_０からｆ_１）においてある強度範囲内（Ｉ_ｔｈｌ１からＩ_ｔｈｈ２）のピーク信号があるかを判別する（９０３）。これを第一の歩行ピーク判別とする。

ここで、居住様式は国ごとに様々であるが、例えば、施設１内において靴を脱いで過ごす様式と、施設１内において靴を履いた状態で過ごす様式とがある。前者の様式においては、はだしや靴下、スリッパなど足底が柔らかい状態で施設１内を歩行する場合が多いため、居住建物の中での歩行音に起因した振動は、低周波成分が強く、その信号強度は限られた変動幅の中に収まる。したがって、この性質を利用して歩行ピークを判断することができる。また、後者の様式においても、第一の歩行ピーク判別は可能である。判別に使用する周波数領域（ｆ_０からｆ_１）および強度範囲（Ｉ_ｔｈｌ１からＩ_ｔｈｈ２）は観測対象者の観測対象建物での歩行時の振動情報を計測してあらかじめ決定すればよい。

なお、第一の歩行ピーク判別を満たすピーク信号が無い場合、歩行に起因したピーク信号はないと判断し、ステップ９０１に戻る。ピーク信号があった場合、第二の歩行ピーク判別であるステップ９０４に進む。

次に、第二の歩行ピーク判別として、第一の歩行ピーク判別に該当したピーク信号の減衰時間がｔ_０以下であるかを判定する（９０４）。この判別条件は、歩行音は足が着地したときに生じる足と床の衝突音であるため、信号強度の減衰が速いといった特徴を利用して、歩行以外の低周波ノイズと歩行音とを区別するものである。この条件を満たすピーク信号が無い場合、歩行に起因したピーク信号はないと判断してステップ９０１に戻る。ピーク信号があった場合、第三の歩行ピーク判別であるステップ９０５に進む。

次に、第三の歩行ピーク判別として、第二の歩行ピーク判別を満たすピーク信号の強度が、ある周波数（ｆ_２）以上であり、且つある信号強度（Ｉ_ｔｈｈ３）以下であるかを判定する（９０５）。この判別条件は、建物の中での歩行時に生じる振動は高周波成分が少ない性質を利用して、歩行以外の大きな音と歩行音とを区別するものである。判別に使用する周波数（ｆ_２）および信号強度（Ｉ_ｔｈｈ３）は、観測対象者の観測対象建物での歩行時の振動情報を計測し、あらかじめ決定する。この条件を満たすピーク信号が無い場合、歩行に起因したピーク信号はないと判断して、ステップ９０１に戻る。ピーク信号があった場合、ステップ９０６へ進む。

次に、第三の歩行ピーク判断を満たすピーク信号は歩行に起因したものであると判定する（９０６）。さらに、歩行に起因したピーク信号と判別された信号は、そのピーク時間が記録される（９０６）。

次に、前回検出された歩行音のピーク信号が発生した時間と、今回検出された歩行音のピーク信号が発生時間との間の時間差が、ある時間内（ｔ_１からｔ_２）であるかを判定する（９０７）。この判定により見守り対象者が歩行状態であるか否かを判定する。これは人の歩行周期は体調などの健康状態によりわずかに変化するものの、ある変位範囲内に収まるといった特徴を利用して判別するものである。この条件に当てはならない場合、歩行状態ではないと判定して（９０８）、ステップ９０１に戻る。この条件を満たした場合、見守り対象者は歩行状態であると判定する（９０８）。

見守り対象者が歩行状態であると判定された場合、足音の音源位置を算出する（９１０）。例えば、図５で説明したフローを実行する。その後、時刻、見守り対象者の位置、足音の信号強度、及び足音の信号の周波数などの情報を情報処理システム２へ送信する。

次に、歩行に起因する信号ピークが発生する時間間隔から歩行周期を算出する（９１１）。その後、見守り対象者の位置を推定する（９１２）。なお、位置の推定方法については後で詳細に記述する。さらに、推定した歩行位置の時系列変化により歩行速度を算出する（９１３）。次に、歩行周期、歩行速度、歩行音強度、及び歩行位置などを歩行パラメータとして情報処理システム２の履歴蓄積部１２に記録する（９１４）。

次に、歩行パラメータの情報と、見守り対象者の位置と、異常判定情報格納部１１の異常判定テーブル（図１７参照）とを用いて、見守り対象者の状態を推定する（９１５）。見守り対象者の状態が異常でないと判定された場合、ステップ９０１に戻る。異常であると判定された場合、後で説明する異常事態対応に移る（図１８参照）。以上述べた方法により、歩行音を判別して、見守り対象者の健康状態を判定する。

図９の第一の歩行ピーク判別から第三の歩行ピーク判別（ステップ９０３〜９０５）について図１０から図１３を用いて説明する。ここでは、施設１内において靴下を履いて廊下を歩行した例を用いて説明する。

図１０は、時間間隔（Ｔ_{ｓａｍｐｌｅ}）を０．６秒として環境音をマイクで計測した際の音圧の時系列データである。０．４秒付近に大きなピークが見られるが、これが歩行に起因するものか判別する。

まず、計測した音圧の時系列データのスペクトログラムを求め、ｆ_０＝１００Ｈｚからｆ_１＝４００Ｈｚの周波数領域の積算強度の時系列データにおいて、Ｉ_ｔｈｌ１＝３５ｄＢ以上、Ｉ_ｔｈｈ２＝５５ｄＢ以下のピークがあるかを調べる。

図１１Ａは、１００Ｈｚから４００Ｈｚの周波数領域の積算強度の時系列データである。０．４秒付近に３５ｄＢ以上５５ｄＢ以下のピークがあることがわかる。したがって、図１１Ａの例は、第一の歩行ピーク判別を満たすことが分かる。

次に、検出したピークの減衰時間を調べる。ここでは検出したピーク強度から１０ｄＢ下がるのに要する時間を減衰時間ｔ_０とし、ｔ_０が０．１秒以下であるかで判断する。図１１Ａでは、ピーク強度５０ｄＢから４０ｄＢまで下がるのに要する時間は０．０３秒であったため、第二の歩行ピーク判別を満たすことが分かる。

次に、１ｋＨｚ以上の周波数領域の積算強度時系列データの０．４秒付近が４０ｄＢ以下であるかを調べる。図１１Ｂは、１ｋＨｚ以上の周波数領域の積算強度時系列データである。０．４秒付近の強度は４０ｄＢ以下であることから、第三の歩行ピーク判別を満たすことが分かる。以上から、図１０における０．４秒付近のピーク信号は歩行に起因したものであると判定し、このピーク発生時間０．３８秒を記録する。

次に、前回検出した歩行ピーク発生時間との差の算出（図９のステップ９０７）について説明する。ここで、図１０における０．４秒付近のピークが初めての歩行ピークと仮定し、再び、Ｔ_{ｓａｍｐｌｅ}時間の音計測を行う。図１２は、再度、Ｔ_{ｓａｍｐｌｅ}時間の音圧を計測した際の時系列データである。図１２において、１．０秒付近に大きなピークが見られるが、これが歩行に起因するものか前回同様に判別する。

図１３Ａは、１００Ｈｚから４００Ｈｚの周波数領域の積算強度の時系列データである。１．０秒付近に３５ｄＢ以上５５ｄＢ以下のピークがあることがわかる。したがって、図１３Ａの例は、第一の歩行ピーク判別を満たすことが分かる。

このピークの減衰時間は０．０５秒であり、１ｋＨｚ以上の周波数領域の積算強度時系列データ（図１３Ｂ）から１．０秒付近の強度は４０ｄＢ以下である。したがって、ピーク信号は歩行に起因したものであると判定し、このピーク発生時間１．０３秒を記録する。

このピーク発生時間（１．０３）と前回のピーク発生時間（０．３８）との間の差がｔ_１＝０．２５秒以上ｔ_２＝１秒以下であれば歩行状態と判断する。１．０３−０．３８＝０．６５秒であり、上述の条件を満たすため、見守り対象者は歩行状態であると判定できる。

ここでは、第一の歩行ピーク判別から第三の歩行ピーク判別（ステップ９０３〜９０５）を説明したが、歩行音の判別アルゴリズムはこの組み合わせに限定されない。例えば、判別条件は、ピーク信号に対する所定の周波数領域における強度範囲、及び、ピーク信号の減衰時間の少なくとも１つに関する条件で定義されてもよい。また、他の条件を設定してもよい。また、ここでは、低周波成分強度、高周波成分強度、及び減衰時間などの値をあらかじめ設定した単純な閾値で判断したが、ニューラルネットやサポートベクターマシンなどデータマイニング、機械学習の手法で判断することもできる。

また、ここでは、センサＴＮ０１０７としてマイクを使用し、歩行による振動を音として観測したが、他の構成を用いてもよい。例えば、床や壁より伝わる振動をマイクやピエゾ振動センサ、加速度センサ、歪みセンサを用いて検出してもよい。その場合、ピエゾ振動センサ、加速度センサは、微小な振動を検出することができる。また、歪みセンサは、振動周波数が遅い振動を検出することができる。

＜歩行音の時系列変化の例＞
次に、歩行を行ったときに観測される足着地時の信号強度の時系列変化の典型例について説明する。ここで、信号強度とは、マイクなどの振動センサで検出した歩行音の振幅の絶対値や歩行音の低周波成分のみの強度などが相当する。歩行音は左右の足の歩行音が交互に検出されると考えられる。ここでは便宜的に最初に検出された歩行音を右脚、次に検出された歩行音を左脚としてそれぞれ実線と点線で示している。

図１４Ａは、健常者の典型例である。左右の足の着地周期や、左足と右足の着地間隔の変動幅が小さく、信号強度における左右の差は少ない。これに対し、変形性関節症などで片方の脚の関節等に痛みなどの障害がある場合、左足と右足の着地間隔が不均一になる（図１４Ｂ）。また、別の例では、信号強度が大きく異なったりするようになる（図１４Ｃ）。

また、歩行周期や信号強度の不均一性が小さくても、周期が変動幅以上に長くなる場合もある（図１４Ｄ）。さらに別の例として、信号強度が平常時の変動幅以上に弱くなった場合もある（図１４Ｅ）。この場合、衰弱による歩行能力の低下が疑われる。本実施例では、情報処理システム２の制御部及び演算部１３が、これらの歩行様式を解析し、あらかじめ設定した歩行音間隔（歩行周期）及び信号強度の変動範囲を超えた場合、異常と判定する。異常と判定された場合、異常事態対応に移る。また、これらの歩行音幅間隔及び信号強度を１か月前や１年前などあらかじめ設定した期間遡った時期の歩行音幅間隔及び信号強度と比較して異常とみなす変動範囲を決定することもできる。なお、図１４Ｂ−図１４Ｅでは、歩行音間隔と信号強度の組み合わせのパターンについて説明したが、歩行音間隔と信号強度の少なくとも一方で異常を判定してもよい。

＜テーブルの構成＞
次に、情報処理システム２の間取り情報格納部１０、異常判定情報格納部１１、履歴蓄積部１２、及び、見守り者情報格納部１６に格納されるデータについて説明する。なお、以後の説明では、格納部１０、１１、１６及び蓄積部１２の情報を、「テーブル」構造を用いて説明するが、これら情報は必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「キュー」等について単に「情報」と呼ぶことがある。

図１５は、間取り情報格納部１０に格納される間取りテーブルの例を示す。間取りテーブル１５００は、図２に示す施設１の間取りに対応する。間取りテーブル１５００は、間取ＩＤ１５０１と、カテゴリ１５０２と、出入り口の中央位置１５０３と、位置判断最小値１５０４と、位置判断最大値１５０５とを構成項目として含む。

このテーブルの作成の仕方を説明する。二つのセンサ、すなわち、センサＴＮ０１０７ａ及びセンサＴＮ０１０７ｂを施設１に設置する際にセンサ間の距離を測定する。一方のセンサＴＮ０１０７ｂから一定の距離が離れた点で床を叩くなどで信号を発生させ、システムによって、上述した音源位置の算出処理を実行する。数点でデータを取得し、算出位置と実測値との間にずれが生じた場合には演算式を補正する。

さらに、一方のセンサＴＮ０１０７ｂから各部屋の入り口の中心までの距離を実測し、記録する。この距離が小さいものから順に並べ、間取りＩＤを割り振る。なお、ここでは説明の便宜上、風呂や玄関など、通常必ずしも部屋と呼ばないものも「部屋」という呼称を用いる。また、玄関、トイレ、風呂、寝室とする居間、寝室で無い居間、廊下を区別し、各間取りＩＤに対して部屋のカテゴリを割り当てる。

センサＴＮ０１０７ｂから間取ＩＤ（Ｒ１）の部屋の入り口の中心までの距離をＤＲ１とし、センサＴＮ０１０７ｂから間取ＩＤ（Ｒ２）の部屋の入り口の中心までの距離をＤＲ２とし、センサＴＮ０１０７ｂから間取ＩＤ（Ｒ３）の部屋の入り口の中心までの距離をＤＲ３とする。このとき、Ｒ２の部屋の位置判断最小値１５０４は（ＤＲ２＋ＤＲ１）／２とし、位置判断最大値１５０５は（ＤＲ３＋ＤＲ２）／２と設定する。具体的には、Ｒ２の部屋の位置判断最小値１５０４は、（０．９＋０）／２＝０．４５となる。また、Ｒ２の部屋の位置判断最大値１５０５は、（１．５＋０．９）／２＝１．２となる。

図１５では説明のため、ＤＲ１からＤＲ５の値（中央位置１５０３の値）の例、及びこの例の場合の位置判断最小値１５０４と位置判断最大値１５０５を記述している。実際に用いるのは位置判断最小値１５０４と位置判断最大値１５０５なので、これらの値を計算した後はＤＲ１からＤＲ５の値は必ずしも保持する必要は無い。また、両端の間取りＩＤ、すなわち、Ｒ１及びＲ６については、位置判断最小値１５０４、あるいは位置判断最大値１５０５が存在しない。これらのデータを格納した間取りテーブル１５００は、情報処理システム２の間取り情報格納部１０に格納される。

図１６Ａは、履歴蓄積部１２に格納される状態情報テーブル１６００の例を示す。状態情報テーブル１６００は、情報処理システム２における見守り対象者の状態情報を格納したものである。状態情報テーブル１６００は、状態ＩＤ１６０１と、所在１６０２と、状態開始日時１６０３と、継続時間１６０４と、異常判定１６０５と、コンタクトＩＤ１６０６と、コンタクト日時１６０７とを構成項目として含む。

所在１６０２には、間取りテーブル１５００の間取ＩＤ１５０１に対応する値が格納される。状態開始日時１６０３は、所在１６０２での滞在を開始した日時を示し、継続時間１６０４は、所在１６０２に滞在した継続時間を示す。なお、継続時間１６０４は、１つ前の滞在部屋の終了点と次の滞在部屋の終了点との時刻の差であり、次の滞在部屋の終了点が検知されていない場合（すなわち、部屋に滞在中の場合）にはその時の現在時刻と直近の終了点との時刻の差である。滞在部屋の推定方法については後述する。

異常判定１６０５には、後述する異常判定テーブル（図１７参照）を用いた判定により異常が判定された場合に、異常ＩＤ１７０１が格納される。コンタクトＩＤ１６０６には、見守り対象者が異常と判定された場合に実行したコンタクトＩＤ１６１１（図１６Ｂ参照）が格納される。また、コンタクト日時１６０７は、コンタクトＩＤ１６０６に対応するコンタクトを実施した日時が格納される。

図１６Ｂは、見守り者情報格納部１６に格納されるコンタクト内容テーブル１６１０の例を示す。コンタクト内容テーブル１６１０は、コンタクトＩＤ１６１１と、内容１６１２とを構成項目として含む。内容１６１２には、見守り対象者が異常と判定された後に見守り担当者が実施したコンタクトの内容及び結果が具体的に記載されている。ここでは、図示を省略しているが、見守り者情報格納部１６には、このコンタクト内容テーブル１６１０とは別に、見守り担当者の情報（アカウント、メールアドレスなど）を格納した管理テーブルも格納されている。

図１７は、異常判定情報格納部１１に格納される異常判定テーブル１７００の例を示す。異常判定テーブル１７００は、異常ＩＤ１７０１と、意味１７０２と、条件１７０３と、緊急１７０４とを構成項目として含む。

異常判定テーブル１７００は、見守り対象者の位置の時系列の変化や、歩行音強度、歩行周期、歩行位置、歩行速度などの歩行パラメータを判定条件として、見守り対象者の異常を判定するための情報を格納している。見守り対象者の位置の時系列の変化としては、施設１内での移動（廊下などの特定の箇所の往復）、施設１内の滞在部屋、及び滞在時間などである。

条件１７０３の意味は、意味１７０２に示されている。例えば、異常ＩＤ１７０１＝Ｕ１の場合、夜間にトイレに３回以上行くという条件１７０３が設定されている。これは、夜間にトイレの頻度が多く、体調不良が考えられることを意味する。その他にも、異常ＩＤ１７０１＝Ｕ２の場合、歩行速度が０．８ｍ／ｓ未満であるという条件１７０３が設定されている。これは、歩行機能が低下したことを意味する。なお、異常判定テーブル１７００の条件１７０３の中で、歩行速度などの歩行機能の基準は個人の現在の歩行機能に応じて設定する。例えば、施設における体力テストにて歩行速度を測定し、その一定割合、例えば７０％を基準に設定する。体力テスト結果が得られない場合には、虚弱と判定される歩行速度、あるいはそれより速い速度を基準とする。また、体調不良や怪我などを検知するには、直近一定期間、例えば一ヶ月間の歩行速度の平均値に対して一定割合以下の速度、例えば５０％以下だと異常と判定するなどとする。したがって、図１７では省略しているが、複数の見守り対象者ごとに条件１７０３を設定するようにしてもよい。

また、図１７では図示を省略しているが、異常ＩＤ１７０１＝Ｕ５、Ｕ９の条件１７０３は、図１４Ｂ〜図１４Ｅで説明した歩行信号の強度と歩行周期のパターンに対応する条件が設定される。情報処理システム２の制御部及び演算部１３は、信号強度及び歩行周期のパターンを用いて、見守り対象者の異常を判定することができる。

また、緊急１７０４には、緊急を示すフラグ（０または１）が格納されている。例えば、緊急１７０４が１の場合、緊急の異常を示す。緊急の異常である場合、情報処理システム２のメールサーバ１７は、緊急対応者に電子メール等の手段で通知を行う。緊急性が低い場合、例えば加齢により歩行機能が徐々に低下し、その結果、歩行速度が低下した場合、平時の見守り者が気付いたときにコンタクトし、本人の意思確認等を行ってから歩行機能の強化の対応を行えばよい。また、風呂やトイレの滞在時間が非常に長い場合などは、生命に関わる緊急事態の可能性があるため、情報処理システム２は、平時の見守り担当者に加え、緊急対応者に対して通知処理を実行する。この運用により、緊急対応者が見守り対象者に緊急で訪問するなどの対応を取ればよい。

異常判定テーブル１７００を用いた処理のフローは以下の通りである。情報処理システム２の制御部及び演算部１３は、異常判定テーブル１７００と、滞在部屋の推定結果及び歩行パラメータとを用いて、見守り対象者の異常に関する判定処理を実行する（図９のステップ９１５）。制御部及び演算部１３は、状態情報テーブル１６００及び歩行パラメータが異常判定テーブル１７００の条件１７０３の判定条件に合致するかを計算する。制御部及び演算部１３は、判定条件に合致した場合、状態情報テーブル１６００の異常判定１６０５に、対応する異常ＩＤ１７０１を書き込む。

情報処理システム２は、異常判定テーブル１７００の緊急１７０４に応じて、平時の見守り担当者及び緊急対応者の少なくも一方に通知処理を実行する。緊急の場合、緊急対応者が、見守り対象者の施設１に緊急訪問する。平時の見守り担当者は見守り対象者の異常を端末３によって確認する。見守り担当者は、見守り対象者にコンタクトした場合、端末３によりコンタクト内容を入力する。情報処理システム２の制御部及び演算部１３は、その情報を受け取り、状態情報テーブル１６００のコンタクトＩＤ１６０６及びコンタクト日時１６０７を記録する。

＜滞在部屋の推定方法＞
次に、滞在部屋の推定方法を説明する。情報処理システム２の制御部及び演算部１３は、見守り対象者の位置の時系列の変化と間取りテーブル１５００とを用いて、見守り対象者が滞在している施設１内の部屋を判定する。例えば、制御部及び演算部１３は、居住者の位置の時系列情報（図８）を受け取った後、一連の歩行行為の開始点と終了点を判定する。歩行行為の終了判定は、歩行行為を一定時間検知でなくなった場合に、検知できた最後の一歩を終了点とすることにより行う。

制御部及び演算部１３は、終了点の位置情報に対し、間取りテーブル１５００を参照する。ここで、終了点の位置が、位置判断最小値１５０４より大きく、且つ位置判断最大値１５０５よりも小さくなるような間取ＩＤ１５０１を判定する。制御部及び演算部１３は、この間取ＩＤ１５０１を、歩行行為を終了した後に滞在している部屋として判定する。滞在部屋の判定結果は、状態情報テーブル１６００に反映される。なお、滞在部屋が玄関の場合（歩行行為の終了点が玄関の場合）、外出したと見なす。

また、より確実に部屋の出入りを判定する方法として、後述するようにドアの開閉音あるいはドア開閉による気圧変化を測定し、歩行信号と付き合わせても良い。ここまでは、一連の歩行行為の終了点で滞在部屋を推定したが、これに併せて開始点を判定してもよい。開始判定は、歩行行為を一定時間検知でなくなった場合に、その後検知できた最初の一歩を開始点とする。部屋に入った行為に対応する終了点に加え、部屋から出た行為に対応する開始点を検知することで、より詳細に見守り対象者の行動を把握できる。また、廊下で動けなくなった場合、開始点と終了点の両方を用いることで異常判定を行うことができる。

なお、各部屋の出入り口の前で床を叩くなどで信号を発生させ、情報処理システム２が、滞在部屋の推定の演算を行い、必要に応じて演算式を補正してもよい。

＜見守りサービスのフロー＞
次に、見守りシステムの処理フローについて説明する。図１８は、第１実施例に係る見守りシステムを用いた見守りサービスのフローの例である。

まず、本人、家族あるいは自治体などの見守りを行いたい組織が、見守りサービスを申し込むと、見守りサービス提供者は、見守り対象者が住む施設１に測定システムＴＮ０２００を設置する。測定システムＴＮ０２００を設置した後、上述したように各部屋の出入り口などで音を発生させ、情報処理システム２の演算式を補正してもよい。また、情報処理システム２にアカウントの登録を行う。また、見守りサービス提供者は、平時の見守り担当者と緊急対応者を決定する。平時の見守り担当者と緊急対応者の情報（アカウント、アドレスなど）は、見守り者情報格納部１６に格納される。

見守り担当者は、ログインするためのアカウント情報を受け取り、見守りをスタートする。平時の見守り担当者は、ＰＣや携帯端末などの端末３を用いて、最低一日一回見守り対象者のデータを閲覧する。以下に、見守り担当者及び緊急対応者へ通知されるフローを説明する。

まず、施設１の測定システムＴＮ０２００は、常時、音の信号検知、足音判断、及び位置計算の処理を実行する。そして、施設１の測定システムＴＮ０２００は、常時、時刻、見守り対象者の位置、足音の信号強度、及び足音の信号の周波数などの情報を情報処理システム２へ送信する（１８０１）。

情報処理システム２は、受け取った情報を元に、歩行周期の算出や滞在部屋の推定処理を実行する。ここで、情報処理システム２は、間取りテーブル１５００（図１５）を参照し、状態情報テーブル１６００を更新する（１８０２）。

その後、情報処理システム２は、歩行速度などの歩行パラメータを算出し、算出した歩行パラメータを、例えば、履歴蓄積部１２に記録する（１８０３）。情報処理システム２は、状態情報テーブル１６００及び歩行パラメータの情報が異常判定テーブル１７００の条件を満たすかを判定する（１８０４）。ここでは、見守り対象者に異常がないと判定されたと仮定する（１８０４）。

平時の見守り担当者は、端末３を用いて情報処理システム２に対してデータ表示画面の表示をリクエストし、端末３には、データ表示画面（図１９参照）が表示される（１８０５）。見守り対象者に異常が見られないため、ここでは平時の見守り担当者は何も行わない。

その後、情報処理システム２は、状態情報テーブル１６００及び歩行パラメータの情報が異常判定テーブル１７００の条件を満たすかを判定し、見守り対象者に異常があると判定される（１８０６）。

ここで、情報処理システム２は、異常判定テーブル１７００の緊急１７０４を用いて、緊急性が高い異常であるかを判定する（１８０７）。緊急性が高い異常であると判定された場合には、情報処理システム２は、緊急時対応者の端末３に直接通知する（１８０７のＹ）。緊急対応者は、情報処理システム２からの通知を閲覧し、見守り対象者に声がけを行うか、あるいは、施設１に緊急訪問する（１８０８）。

一方、緊急の異常でない場合、情報処理システム２は、平時の見守り担当者の端末３に通知する（１８０７のＮ）。見守り担当者は、情報処理システム２からの通知を閲覧し（１８０９）、見守り対象者に連絡（例えば、声がけ）を取る（１８１０）。ここで、見守り対象者からの応答が正常であれば、見守り担当者は、端末３を用いてコンタクト内容を入力する（１８１１）。情報処理システム２は、受け取ったコンタクト内容を状態情報テーブル１６００に記録する（１８１２）。なお、見守り対象者が異常であると回答すれば、見守り担当者は、緊急対応者に連絡する（１８１３）。連絡を受けた緊急対応者は、施設１に緊急訪問する（１８１４）。

なお、異常が認められる場合で、例えば、緊急性が低い歩行機能の低下の疑いなどの場合、トレーニング等の機能回復／強化サービスの推奨を行う。見守り対象者が希望した場合、見守りサービス提供者は、機能回復／強化サービスを提供する事業者に連絡を行う。

上述の運用を行うことにより、平時の見守り担当者に特別なスキルが求められず、また、見守り対象者への声がけを常時する必要もなく、施設１への緊急訪問の体制をとる必要もない。したがって、本実施例の見守りシステムは、平時の見守り担当者に対して低負担である。この見守りシステムを利用することにより、近隣の家庭が見守り担当者となることも可能である。その結果、専任の社員を擁して見守りシステムを提供する場合と比較して、低コストで見守りサービスを提供することが可能である。

＜端末の画面例＞
図１９は、情報処理システム２が提供する見守り担当者用のデータ表示画面の例であり、端末３に表示される画面を示す。

画面１９００には、複数の見守り対象者の行動情報、及び、異常の有無が一覧で示されている。したがって、見守り担当者が複数の見守り対象者を効率的に見守ることが可能である。ここでは、画面１９００には、Ｈｏｍｅ１、Ｈｏｍｅ２、Ｈｏｍｅ３の３箇所の見守り対象者の情報が表示されている。

例えば、三角の印１９０１は、廊下の夜間の通過を示しており、四角の印１９０２は、廊下の昼間の通過を示している。Ｈｏｍｅ２の見守り対象者は、夜間に三度起きて廊下を通過している。このとき、見守り対象者は、夜間に三度起きてトイレに行っていたため、異常判定テーブル１７００の異常ＩＤ１７０１でＵ１に該当する。したがって、Ｓｔａｔｕｓ１９０３には、警告を表示し、同時に異常ＩＤ１７０１（Ｕ１）が表示されている。

見守り担当者は、画面１９００に、夜間に起きる回数が多い、あるいは、歩行速度の低下などの異常が表示されている場合、見守り対象者に電話などで連絡を行う。実際には異常が認められない場合、見守り担当者は、端末３を用いてコンタクト内容を入力する。情報処理システム２は、端末３からコンタクト内容の情報を受け取ると、その情報を状態情報テーブル１６００のコンタクトＩＤ１６０６及びコンタクト日時１６０７に記録する。

本実施例によれば、日常生活の中で見守り対象者が特に意識することなく、見守り対象者の位置を時系列で測定してモニタリングすることができる。また、見守り対象者の運動機能も時系列で測定しモニタリングすることも可能である。検知した結果は、あらかじめ決められた判定条件と比較され、見守り対象者の異常を検知することができる。これにより、検知結果を用いて見守り対象者に対して外部から適切な手段を採ることができる。

また、本実施例によれば、把握した位置情報と、あらかじめ取得した部屋の間取り情報と付き合わせることにより、見守り対象者がどの部屋にいつ出入りしたかの行動モニタが可能である。このように、見守り対象者の日常の生活パターンの変化の把握も可能であるため、見守り対象者の変調をより多くの情報から検知することができる。

また、本実施例によれば、日常生活の中から見守り対象者の歩行機能をモニタリングすることにより、歩行機能などの運動機能の低下の兆候を捉え、予防的な措置を取ることができる。

＜第２実施例＞
本実施例では、見守り対象者の施設１内の位置を推定する方法の別の例について説明する。図２０は、第２実施例の位置推定方法の原理を表す模式図である。

本実施例の位置推定方法では、音の伝播速度が媒体の種類により異なることを利用する。歩行時の足ＭＩ１０＿３が床ＭＩ１０＿４に着地する際に発生する歩行音を、大気音マイクＭＩ１０＿１と床音マイクＭＩ１０＿２の２つのマイクを用いて計測する。大気音マイクＭＩ１０＿１と床音マイクＭＩ１０＿２は、互いに近接した位置に設置されている。大気音マイクＭＩ１０−１は空気を伝わる音を観測し、床音マイクＭＩ１０−２は床を伝わる音を観測する。

音の伝播速度は伝達する媒体の種類により大きく異なる。例えば、空気中を音が伝わる速さは、およそ毎秒３５０メートルである。一方、床材に多く用いられる木材における伝播速度は、毎秒３０００から５０００メートル程度である。図２１は、ある歩行音が大気音マイクＭＩ１０＿１と床音マイクＭＩ１０＿２に到達する時間を示す。図２１に示すように、大気音マイクＭＩ１０＿１では、歩行音の到達時間がｔ_ａｉｒであるに対し、床音マイクＭＩ１０＿２では、歩行音の到達時間がｔ_{ｆｌｏｏｒ}である。したがって、床音マイクＭＩ１０＿２の到達時間ほうが大気音マイクＭＩ１０＿１より早い。この到達時刻の差を解析することにより、歩行音源のマイクからの距離ｌを以下の式より算出する。

この式で、ｖ_ａｉｒ、ｖ_{ｆｌｏｏｒ}は、それぞれ大気中と床材での音の伝播速度である。これらの値は、使用する建物と間取りに依存し、実測により一度決定すれば定数として使用できる。そのため、歩行音源のマイクからの距離ｌは、歩行音が大気音マイクＭＩ１０＿１で観測された時間と床音マイクＭＩ１０＿２で観測された時間の差に比例する。さらに、このようにして算出した歩行音のマイクからの距離ｌと、マイクを設置した間取り情報とから、見守り対象者の位置を推定する。

次に、見守り対象者が廊下を歩行して移動した際の位置推定方法の具体例について説明する。およそ３ｍの廊下を見守り対象者が歩行して移動したところ、廊下の端部に設置した大気音マイクＭＩ１０＿１と床音マイクＭＩ１０＿２で４回の歩行音が観測された。図２２Ａは、これらの歩行音について、大気音マイクＭＩ１０＿１での到達時間と床音マイクＭＩ１０＿２での到達時間との差を大気音マイクＭＩ１０＿１への到達時間ｔ_ａｉｒに対してプロットしたものである。また、図２２Ｂは、上記式を用いて歩行音の大気音マイクＭＩ１０＿１での到達時間と床音マイクＭＩ１０＿２での到達時間との差から算出したマイクからの距離ｌを大気音マイクＭＩ１０＿１の到達時間ｔ_ａｉｒに対してプロットしたものである。ここで、ｖ_ａｉｒ、ｖ_{ｆｌｏｏｒ}はそれぞれ毎秒３４０ｍ、毎秒４２００ｍとして計算した。

このようにして、各歩行音が生じた時刻での歩行音源すなわち見守り対象者のマイクからの距離を得ることができる。このようにして算出した歩行音源のマイクからの距離ｌとマイクを設置した間取り情報により、見守り対象者の位置を推定することができる。

また、本実施例では、大気を媒体として伝達する歩行音と床を媒体として伝達する歩行音を２つのマイクを用いて別々に計測したが、無指向性マイクを床から数ミリから数センチ程度離して設置すると、床音と大気音の両方を計測することが可能である。また、本実施例では歩行音を検出するためにマイクを使用したが、加速度センサやピエゾセンサ、歪センサなど他の振動検出装置も使用することも可能である。

＜第３実施例＞
本実施例では歩行音が小さく、歩行音を振動として観測することが困難な場合の見守り対象者の建物内位置を推定する方法について説明する。

見守り対象者が移動しているにもかかわらず歩行音が観測できない状態は、見守り対象者の衰弱が考えられる。そのため、健康状態を見守るための見守りシステムで検出できることが望ましい。しかしながら、歩行音が観測できない場合、上述した方法では見守り対象者の場所が特定できず、移動しているかを検知することができない。その場合、見守り対象者の場所を特定するために歩行音情報だけでなく別の位置検出方法も併用する。

そのための一つの方法は、超音波や赤外線などの電磁波の観測対象物からの反射を利用した距離センサを使用することである。これらの距離センサは、観測対象物から反射してきた電磁波を検出し、その予想到達時間とのずれや、三角計量法などを利用して観測対象物とセンサとの間の距離を算出する。これらの距離センサを廊下などの生活動線が見渡せる天井位置に設置して、見守り対象者を計測することにより、見守り対象者の場所を推定することができる。この方法は、安価なセンサで容易に構成できる反面、見守り対象者に必ず電磁波が照射され、その反射波がセンサに戻ってくる必要があるため、使用する建物環境に応じて設置場所を検討する必要がある。

また、別の例として、廊下などの生活動線が見渡せる天井位置に赤外線３６０度カメラ（画像取得部）を設置し、赤外線画像によって見守り対象者の位置を算出してもよい。この方法はある程度設置場所に自由度があるが、情報処理システム２が、画像から位置を検出するため画像データ処理部を備える必要がある。

また、さらに別の方法として、廊下などの生活動線の床裏に静電近接センサを縞状、あるいは格子状に設置する方法がある。静電近接センサとは静電容量型のタッチパネルに使用されるセンサであり、電極と電気的なグランドと考えられる対象物で生じる電気容量の変化を検知するセンサである。対象物が電極に近接すれば電気容量は増加するため、対象物が電極に接近したことがわかる。このセンサを例えば廊下の長手方向１５ｃｍおきに縞状に設置すれば、１５ｃｍの解像度で見守り対象者の位置を観測できる。この方法は、近接センサであるため、床板の裏などに設置することができ、設置後はランニングコストも少ないといった利点がある。ただし、床板裏などに設置する工事あるいは、床に縞状静電近接センサを搭載した絨毯やマットなどの敷物を敷く必要がある。

＜第４実施例＞
本実施例では、音源の位置を算出する際のパラメータをキャリブレーションする方法及び構成について説明する。図２３は、第４の実施例に係る見守りシステムの構成図であり、施設１に設置される測定システムの別の例である。

測定システムＴＮ０２００＿２は、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂと、データ収集部ＴＮ０２０１ａと、制御部及び演算部ＴＮ０８０４と、蓄積部ＴＮ０２０３と、通信部ＴＮ０２０４と、温度センサＴＮ０８０１と、スピーカＴＮ０８０２と、ドライバＴＮ０８０３とを備える。スピーカＴＮ０８０２は、例えば、見守り対象者からの足音の信号と同種の信号を出力する。

音源の位置を算出する際には、センサＴＮ０１０７ａとＴＮ０１０７ｂとの間の距離、及び、音の伝搬速度をパラメータとして用いる。施設１内に設置されているセンサＴＮ０１０７は、家具などの配置の変更に伴い、センサＴＮ０１０７を移動させる場合がある。また、センサＴＮ０１０７を初めに設置した際などには、その間の距離を計測するためのキャリブレーションが必要となる。また、音の伝搬速度は温度により変わるため、その時の気温により補正する必要がある。したがって、以下の例では、温度センサＴＮ０８０１で検知した温度と、スピーカＴＮ０８０２からセンサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂに信号が到達する時間差とを用いて、足音の音源の位置を推定するための式のキャリブレーションを実行する。

図２４は、キャリブレーションのフローを示す。まず、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、温度センサＴＮ０８０１を制御し、気温のデータを取得する（ＴＮ０９０１）。音の空気中での伝搬速度は気温により変わることが知られており、例えば以下の式で近似的に算出できる。

ｖ_ｓ＝３３１．５＋０．６Ｔ（ｍ／ｓ）

ここでＴは気温（℃）である。制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、この式を用い、気温から音の伝搬速度ｖ_ｓを求める（ＴＮ０９０２）。

２つのセンサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂ間の距離は、センサＴＮ０１０７ａと所定の距離に設置されたスピーカＴＮ０８０２からの音を用いてキャリブレーションを行う（センサＴＮ０１０７ａとスピーカＴＮ０８０２との間の距離は既知とする）。スピーカＴＮ０８０２は、ドライバＴＮ０８０３により駆動され、音を出力する（ＴＮ０９０３）。

次に、スピーカＴＮ０８０２から出力された音はセンサＴＮ０１０７により受信され、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、センサＴＮ０１０７ａとセンサＴＮ０１０７ｂとで受信した時間差を算出する（ＴＮ０９０４）。

次に、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、音源であるスピーカＴＮ０８０２とセンサＴＮ０１０７ａとの間の距離が既知であるため、センサＴＮ０１０７ｂの位置を計算する（ＴＮ０９０５）。この計算には温度センサＴＮ０８０１で計測したデータから算出した音の伝搬速度を用いる。制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、このようにして求めたパラメータを解析用として設定し（ＴＮ０９０６）、音源位置の算出の解析に用いる。

なお、キャリブレーションの際にスピーカＴＮ０８０２から出力する音は、可聴域である必要はなく、例えば超音波であってもよい。超音波であれば人に聞こえないため、住人に認識されず、キャリブレーションすることができる。また、キャリブレーションさせていることを不快に感じさせないために、音楽を用いてもよい。

キャリブレーションは、定期的、見守りシステムの起動時、イベント発生時などのタイミングで行う。具体的には、例えば、センサＴＮ０１０７などを設置して電源を起動した際に行うことで、自動的に位置計算を行うパラメータが求められる。また、例えば１０分置きなど、定期的にキャリブレーションを行うことで気温の日内変化に対応することができる。また、気温が変わった場合や、大きな音、家具やセンサＴＮ０１０７自体を動かすような音がした場合などのイベントが発生した際にキャリブレーションを実施してもよい。あるいは、情報処理システム２からのネットワーク８経由での指示に従い、キャリブレーションを行ってもよい。例えば、足音位置のデータが異常であり、パラメータのキャリブレーションが必要と判断した場合に、情報処理システム２から指示を行うなどが考えられる。また、見守り対象者が外出している際に行ってもよい。

なお、本実施例のキャリブレーションは新たにスピーカＴＮ０８０２を有する構成として説明したが、これに限るものではなく、スピーカＴＮ０８０２の代わりに場所が既知である音源を用いてもよい。例えば、間取りから位置が既知である、扉の開閉音を利用してキャリブレーションを行ってもよい。これにより、特にスピーカＴＮ０８０２などを設置しなくとも日常的にキャリブレーションを行うことができる。

図２５は、扉の開閉音をキャリブレーションに利用する場合のフローである。以下では、図２３の符号を用いて説明するが、この例では、測定システムＴＮ０２００＿２は、スピーカＴＮ０８０２及びドライバＴＮ０８０３を有しておらず、センサＴＮ０１０７とキャリブレーション用の扉との間の距離が既知であるとする。

扉の開閉音をキャリブレーションに利用する場合、測定システムＴＮ０２００＿２が設置される施設１あるいは居住の扉の開閉音を判別するために、通常のキャリブレーションの手順のほかに、この扉の開閉音を取得して記録する手順が必要となる。例えば、測定システムＴＮ０２００＿２は、扉の開閉音を特徴付けるパラメータ（周波数領域と強度など）の時間変化のデータと、温度センサＴＮ０８０１からのデータとを記録する校正テーブルを備える。以下に処理の流れを説明する。

まず、測定システムＴＮ０２００＿２を施設１に設置後、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、温度センサＴＮ０８０１を制御し、気温のデータを取得する（２５０１）。次に、センサＴＮ０１０７ａとセンサＴＮ０１０７ｂによって、扉の開閉音を取得する（２５０２）。その後、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、取得したデータに対してフィルタリング処理を実行し、ノイズを除去する（２５０３）。

次に、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、扉の開閉音の特徴量（周波数領域と強度など）を抽出し、その特徴量の時間変化と温度センサＴＮ０８０１からのデータを校正テーブルに記録する（２５０４）。また、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、センサＴＮ０１０７ａとセンサＴＮ０１０７ｂにおける扉の開閉音の到達時間差を算出し、その情報を校正テーブルに記録する（２５０５）。

ステップ２５０１〜２５０５がシステム設置時に行われる。このように、システム設置時のキャリブレーションでは、扉の開閉音を特徴付ける周波数領域と強度の時間変化をあらかじめ取得し、このデータと温度センサＴＮ０８０１からのデータを校正テーブルに記録する。これに加えて、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂで信号を受信し、到達時間差を検出し、到達時間差を記録する。なお、扉が複数ある場合は、それぞれの開閉音の特徴量とセンサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂで受信した時間差とを組にして記録しておく。この構成によれば、音の特徴量が似ている場合でも、時間差の情報を基に位置を推測できるので、どの扉か区別することができる。キャリブレーションにはいずれの扉の開閉音を用いてもよい。

ステップ２５０７〜２５１０は、日常の音計測のステップである。日常の音計測時には、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂにより検出された信号を、校正テーブルの値と比較して、扉の開閉音であるかどうかを判定する（２５０７）。扉の開閉音ではないと判断された場合は、キャリブレーションは行わず、上述の足音判定フローへ移る。

扉の開閉音であると判定された場合、先に説明したキャリブレーションの場合と同様に、温度センサＴＮ０８０１を制御して気温のデータを取得する（２５０８）。次に、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、温度センサＴＮ０８０１からのデータを元に、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂで受信した扉の開閉音の到達時間差を温度補正した値△ｔｃ’を求める（２５０９）。

次に、制御部及び演算部ＴＮ０８０４は、足音の音源の位置を求める式の補正項を算出し、その補正項を記録する（２５１０）。ここで、システム設置時に同じセンサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂで受信した扉の開閉音の到達時間差△ｔｃとする。到達時間差△ｔｃ’が到達時間差△ｔｃと異なっている場合、センサ位置がずれたことが考えられる。ここで足音をセンシングしたとき、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂの受信時間差を△ｔとすると、足音の音源の位置ｘｆを求める式は、第１実施例で示したｘ_ｆ（ｎ）の式に対して補正項を加えた次の式となる。

ｘｆ＝｛△ｔ・ｖ_ｓ＋（ｘ_２＋ｘ_１）｝／２＋（△ｔｃ−△ｔｃ’）／２

ここで、添え字のｎは省略した。ｘ_１、ｘ_２はセンサ設置当初のセンサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂの座標である。この構成によれば、センサＴＮ０１０７ａ、ＴＮ０１０７ｂがシステム設置後に移動された場合でも、あらかじめ記録した校正テーブルの値と比較することにより、足音の音源の位置を求める式の補正項を求めて、正確な位置を計測することができる。

なお、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることがあり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

例えば、上述したように、センサＴＮ０１０７からのデータを情報処理システム２に直接送信して、情報処理システム２側で残りの処理を実行してもよい。また、異常判定などの情報を施設１内に配置して、異常判定までの処理を測定システムＴＮ０２００側で実行するようにしてもよい。このように、各拠点の構成は適宜変更が可能である。

上述したように、実施例の構成は、それらの一部や全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現することができる。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードで実現してもよい。この場合、プログラムコードを記録した非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を情報処理装置（コンピュータ）に提供し、その情報処理装置（又はＣＰＵ）が非一時的なコンピュータ可読媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。非一時的なコンピュータ可読媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、プログラムコードは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によって情報処理装置に供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムを情報処理装置に供給できる。

また、図面における制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１：施設
２：情報処理システム（情報処理部）
３：端末
８：ネットワーク
９：通信部
１０：間取り情報格納部
１１：異常判定情報格納部
１２：履歴蓄積部
１３：制御部及び演算部
１４：アプリケーションサーバ
１５：ＷＥＢサーバ
１６：見守り者情報格納部
１７：メールサーバ
１００：見守りシステム
１５００：間取りテーブル（間取り情報）
１６００：状態情報テーブル
１６１０：コンタクト内容テーブル
１７００：異常判定テーブル
ＴＮ０２００：測定システム（測定部）
ＴＮ０２０１：歩行信号計測部
ＴＮ０２０１ａ：データ収集部
ＴＮ０２０２：制御部及び演算部
ＴＮ０２０３：蓄積部
ＴＮ０２０４：通信部

Claims

対象者の健康状態を見守るシステムであって、
前記対象者が居住あるいは滞在する施設における前記対象者の位置を時系列で測定する測定部と、
前記対象者の位置の時系列の変化が所定の判定条件を満たすかを判定することにより、前記対象者の健康状態を判定する情報処理部と、
を備え、
前記測定部は、前記対象者からの音あるいは振動を検知する複数のセンサを備え、
前記測定部は、前記音あるいは振動の発生源から前記複数のセンサに信号が到達する時間差を用いて前記発生源の位置を推定し、
前記測定部は、前記施設内の温度を検知する温度センサと、前記複数のセンサから所定の距離に設置された音出力部とを更に備え、
前記測定部は、前記温度センサで検知した温度と、前記音出力部から前記複数のセンサに信号が到達する時間差とを用いて、前記発生源の位置を推定するための式のキャリブレーションを実行することを特徴とするシステム。
請求項１に記載のシステムにおいて、
前記音出力部は、前記対象者からの音の信号と同種の信号を出力するスピーカであることを特徴とするシステム。
請求項１に記載のシステムにおいて、
前記音出力部は、前記施設内の扉であり、
前記測定部は、前記扉からの音を特徴付けるデータと前記温度センサからのデータとを記録した校正情報を用いて、前記キャリブレーションを実行することを特徴とするシステム。
請求項１に記載のシステムにおいて、
前記複数のセンサは、前記施設内において近接した位置に設置され、互いに異なる媒体を伝播する信号を検知するものであり、
前記測定部は、前記異なる媒体における信号の伝播速度の差を用いて前記発生源の位置を推定することを特徴とするシステム。
請求項１に記載のシステムにおいて、
前記測定部は、前記対象者からの電磁波の反射を検知するためのセンサ、前記対象者を含む画像から位置を検知するための画像取得部、及び、前記対象者が近接したときの電気容量の変化を検知するためのセンサの少なくとも１つをさらに備え、
前記測定部は、前記対象者からの音あるいは振動が観測できない場合、前記電磁波の反射を検知するためのセンサ、前記画像取得部、及び、前記電気容量の変化を検知するためのセンサの少なくとも１つを用いて、前記対象者の位置を推定することを特徴とするシステム。
請求項１に記載のシステムにおいて、
前記情報処理部は、前記対象者の位置の時系列の変化から、前記対象者の歩行速度及び歩行周期の少なくとも１つを算出し、
前記判定条件は、前記歩行速度及び歩行周期の少なくとも１つに関する条件を含むことを特徴とするシステム。
請求項１に記載のシステムにおいて、
前記測定部は、前記複数のセンサで検知した信号の信号強度の時系列データを用いて、前記対象者の歩行音を判定することを特徴とするシステム。
請求項７に記載のシステムにおいて、
前記測定部は、前記時系列データのピーク信号が所定の歩行判別条件を満たすかを判定することにより、前記対象者の歩行音を判定し、
前記歩行判別条件は、前記ピーク信号に対する所定の周波数領域における強度範囲、及び、前記ピーク信号の減衰時間の少なくとも１つに関する条件を含むことを特徴とするシステム。
請求項８に記載のシステムにおいて、
前記測定部は、前記対象者の歩行音として判定された連続する２つの前記ピーク信号の間の時間差が所定の時間内であるかを判定することにより、前記対象者が歩行状態であるかを判定することを特徴とするシステム。
請求項７に記載のシステムにおいて、
前記情報処理部は、前記対象者の歩行音として判定された信号から、前記対象者の歩行音強度及び歩行周期を算出し、
前記判定条件は、前記歩行音強度及び歩行周期の少なくとも１つに関する条件を含むことを特徴とするシステム。
請求項１に記載のシステムにおいて、
前記情報処理部は、前記施設内の部屋の間取り情報を格納した記憶部を更に備え、
前記情報処理部は、前記対象者の位置の時系列の変化と前記間取り情報とを用いて、前記対象者が滞在している前記施設内の部屋を判定することを特徴とするシステム。
請求項１１に記載のシステムにおいて、
前記判定条件は、前記施設内での移動、前記施設内での滞在部屋、及び、前記施設内の部屋での滞在時間の少なくとも１つに関する条件を含むことを特徴とするシステム。
請求項１に記載のシステムにおいて、
前記対象者の状態を表示する表示部を備える少なくとも１つの端末を更に備え、
前記情報処理部は、前記対象者の健康状態が異常と判定された場合、前記少なくとも１つの端末に対して通知処理を実行することを特徴とするシステム。