JP6688556B2 - Program, information processing apparatus, and information processing method - Google Patents

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JP6688556B2 JP2014228923A JP2014228923A JP6688556B2 JP 6688556 B2 JP6688556 B2 JP 6688556B2 JP 2014228923 A JP2014228923 A JP 2014228923A JP 2014228923 A JP2014228923 A JP 2014228923A JP 6688556 B2 JP6688556 B2 JP 6688556B2
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Description

本発明は、プログラム、情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理システムに関する。   The present invention relates to a program, an information processing device, an information processing method, and an information processing system.

従来、歩行動作の空間的及び時間的パラメータを被験者に大きな負担をかけることなく取得する技術が知られている(例えば、特許文献1及び特許文献2参照)。   BACKGROUND ART Conventionally, there is known a technique for acquiring spatial and temporal parameters of a walking motion without imposing a heavy burden on a subject (for example, refer to Patent Document 1 and Patent Document 2).

特表2006−521879号公報Japanese Patent Publication No. 2006-521879 特開平9−91437号公報JP, 9-91437, A

しかしながら、従来の技術では装置が大がかりになってしまう。   However, in the conventional technique, the size of the device becomes large.

一つの側面では、簡易な構成で歩行時の異常を容易に判断することが可能なプログラム等を提供することにある。   In one aspect, it is to provide a program or the like capable of easily determining abnormality during walking with a simple configuration.

一つの案では、靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力される負荷を示すデータ及び監視箇所に配置されたビーコンを特定するためのビーコンIDを取得し、ビーコンIDに応じてそれぞれ異なる値が設定された閾値から前記ビーコンIDに対応する閾値を選択し、所定時間分の歩行データのピーク値の周期の分散値、ピーク値の差分の平均値、またはピーク値の分散値選択した閾値を超えるか否かにより、歩行が異常か否かを判断し、異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を携帯端末装置へ出力する処理を靴に設けられていないコンピュータに実行させる。 In one proposal, data indicating a load output along with walking from a pressure sensor attached to shoes and a beacon ID for identifying a beacon arranged at a monitoring point are acquired, and different values are obtained according to the beacon ID. There select the threshold value corresponding to the beacon ID from the set threshold, the variance value of the period of the peak value of the walking data for a predetermined time period, the average value of the difference between the peak value or dispersion value of the peak value, was selected depending on whether or not exceeding the threshold, walking determines whether abnormal or not, when it is determined that the abnormality to execute a process of outputting the abnormality information indicating abnormality to the portable terminal device to a computer that is not provided in the shoe .

一つの側面では、簡易な構成で歩行時の異常を容易に判断することが可能となる。   In one aspect, it is possible to easily determine an abnormality during walking with a simple configuration.

情報処理システムのハードウェア群を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the hardware group of an information processing system. 靴のハードウェア群を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware groups of shoes. 携帯電話のハードウェア群を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware group of a mobile telephone. サーバコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware group of a server computer. 歩行データの時間的変化を示すグラフである。It is a graph which shows the time change of walking data. 異常判断処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing. 異常判断処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing. 靴の圧力センサの取り付け状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the attachment state of the pressure sensor of shoes. 2つの圧力センサの歩行データの時間的変化を示すグラフである。It is a graph which shows the time change of the walk data of two pressure sensors. 異常判定処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing. 異常判定処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing. 異常判断処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing. 実施の形態4に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the outline | summary of the information processing system which concerns on Embodiment 4. 靴のハードウェア群を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the hardware group of shoes. ビーコンのハードウェア群を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware group of a beacon. 監視装置のハードウェア群を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware group of a monitoring apparatus. 靴ファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a shoe file. ビーコンファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a beacon file. 異常判断処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing. 異常判断処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing. 異常情報の出力イメージを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the output image of abnormality information. ビーコンファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a beacon file. 異常情報出力処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormal information output processing. 実施の形態6に係るサーバコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。FIG. 16 is a block diagram showing a hardware group of a server computer according to the sixth embodiment. 履歴ファイルのレコードレイアウトを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the record layout of a history file. 歩行データのイメージを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the image of walking data. 平均歩行データの算出処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of calculation processing of average walk data. 異常情報の出力処理手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an output processing procedure of abnormality information. 上述した形態のサーバコンピュータ、及び、携帯電話またはビーコンの動作を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows operation | movement of the server computer of the form mentioned above, and a mobile telephone or a beacon. 実施の形態3に係るサーバコンピュータのハードウェア群を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing a hardware group of a server computer according to the third embodiment. 異常判断処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing. 異常判断処理の手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows the procedure of abnormality judgment processing.

実施の形態1
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。図1は情報処理システムのハードウェア群を示す説明図である。情報処理システムは情報処理装置1、通信装置2、及び靴3を含む。情報処置装置1及び通信装置2は、インターネット、公衆回線網、またはLAN(Local Area Network)等の通信網Nを介して接続されている。情報処理装置1はサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータ等である。以下では情報処理装置1をサーバコンピュータ1と読み替えて説明する。
Embodiment 1
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is an explanatory diagram showing a hardware group of the information processing system. The information processing system includes an information processing device 1, a communication device 2, and shoes 3. The information processing device 1 and the communication device 2 are connected via a communication network N such as the Internet, a public line network, or a LAN (Local Area Network). The information processing device 1 is a server computer, a personal computer, or the like. Hereinafter, the information processing apparatus 1 will be described by replacing it with the server computer 1.

通信装置2は、ユーザが所持するパーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、デジタルカメラ、モバイルルータまたはPDA(Personal Digital Assistant)等である。以下では通信装置2を携帯電話2に適用する例を挙げて説明する。靴3は後述するように圧力センサが設けられている。歩行に伴い出力されるデータ(以下、歩行データという)は靴3から携帯電話2に送信される。靴3と携帯電話2とは無線または有線で情報の送受信が行われる。実施形態では一例としてBluetooth(登録商標)を用いた近距離無線通信を行うものとして説明する。   The communication device 2 is a personal computer, a mobile phone, a smartphone, a digital camera, a mobile router, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like owned by the user. Hereinafter, an example in which the communication device 2 is applied to the mobile phone 2 will be described. The shoe 3 is provided with a pressure sensor as described later. Data output along with walking (hereinafter referred to as walking data) is transmitted from the shoes 3 to the mobile phone 2. Information is exchanged between the shoes 3 and the mobile phone 2 wirelessly or by wire. In the embodiment, as an example, it is assumed that short-range wireless communication using Bluetooth (registered trademark) is performed.

歩行データは、サーバコンピュータ1へ送信される。なお、靴3から直接サーバコンピュータ1へ歩行データを送信するようにしても良い。サーバコンピュータ1は受信した歩行データに基づき、歩行が異常か否かを判断する。異常と判断した場合、サーバコンピュータ1は携帯電話2を介して靴3に歩行異常を示す異常情報を出力する。靴3は異常情報を受信した場合、振動等により、例えばホームを酔った状態で歩行するユーザに注意を喚起する。以下詳細を説明する。   The walking data is transmitted to the server computer 1. The walking data may be directly transmitted from the shoes 3 to the server computer 1. The server computer 1 determines whether or not the walking is abnormal based on the received walking data. When it is determined that there is an abnormality, the server computer 1 outputs abnormality information indicating a walking abnormality to the shoes 3 via the mobile phone 2. When the shoe 3 receives the abnormality information, the shoe 3 warns a user who walks in a drunk state at the home, for example, by vibrating. The details will be described below.

図2は靴3のハードウェア群を示すブロック図である。靴3は制御部としてのCPU(Central Processing Unit)31、圧力センサ32、バッテリ33、モータ34、及び通信部としての通信モジュール35等を含む。CPU31は、バス37を介してハードウェア各部と接続されている。圧力センサ32は、歩行に伴い増減する負荷を示す歩行データを出力する。圧力センサ32は、靴3のソール部分に取り付けられる。実施形態では圧力センサ32を一つ用いる例を示すが、複数箇所に設けても良い。また圧力センサ32等を含む各ハードウェアは、靴3のソールに取り付ける形態に限るものではない。取り外すことが可能な靴3の中敷きに圧力センサ32等を取り付ける形態であっても良い。   FIG. 2 is a block diagram showing a hardware group of the shoe 3. The shoe 3 includes a CPU (Central Processing Unit) 31 as a control unit, a pressure sensor 32, a battery 33, a motor 34, a communication module 35 as a communication unit, and the like. The CPU 31 is connected to each unit of hardware via a bus 37. The pressure sensor 32 outputs walking data indicating a load that increases / decreases with walking. The pressure sensor 32 is attached to the sole portion of the shoe 3. In the embodiment, an example in which one pressure sensor 32 is used is shown, but it may be provided at a plurality of locations. Further, each hardware including the pressure sensor 32 and the like is not limited to the form attached to the sole of the shoe 3. The pressure sensor 32 or the like may be attached to the insole of the removable shoe 3.

バッテリ33はハードウェア各部に電源を供給する。通知部としてのモータ34は、通信モジュール35を介して異常情報を受け付けた場合に、駆動し、モータ34の駆動に伴う振動によって、ユーザに異常を通知する。実施形態では、モータ34を用いる例を挙げたが、異常をユーザに通知するものであればこれに限らない。例えば、スピーカによる音声通知、発光素子による光を用いた通知、パルス発生器等による電気刺激を用いた通知であっても良い。   The battery 33 supplies power to each part of the hardware. The motor 34 as a notification unit is driven when the abnormality information is received via the communication module 35, and notifies the user of the abnormality by the vibration accompanying the driving of the motor 34. In the embodiment, the example in which the motor 34 is used has been described, but the invention is not limited to this as long as it notifies the user of an abnormality. For example, it may be a voice notification from a speaker, a notification using light from a light emitting element, or a notification using electrical stimulation from a pulse generator or the like.

通信モジュール35は携帯電話2との間で情報の送受信を行うBluetooth(登録商標)モジュールであり、歩行データ及び異常情報の送受信を行う。   The communication module 35 is a Bluetooth (registered trademark) module that transmits and receives information to and from the mobile phone 2, and transmits and receives walking data and abnormality information.

図3は、携帯電話2のハードウェア群を示すブロック図である。携帯電話2は制御部としてのCPU21、RAM(Random Access Memory)22、入力部23、表示部24、記憶部25、通信部26、時計部28、通信モジュール29、スピーカ210及びマイク211等を含む。CPU21は、バス27を介してハードウェア各部と接続されている。CPU21は記憶部25に記憶された制御プログラム25Pに従いハードウェア各部を制御する。RAM22は例えばSRAM(Static RAM)、DRAM(Dynamic RAM)、フラッシュメモリ等である。RAM22は、記憶部としても機能し、CPU21による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。   FIG. 3 is a block diagram showing a hardware group of the mobile phone 2. The mobile phone 2 includes a CPU 21 as a control unit, a RAM (Random Access Memory) 22, an input unit 23, a display unit 24, a storage unit 25, a communication unit 26, a clock unit 28, a communication module 29, a speaker 210, a microphone 211, and the like. . The CPU 21 is connected to each unit of hardware via a bus 27. The CPU 21 controls each unit of the hardware according to the control program 25P stored in the storage unit 25. The RAM 22 is, for example, SRAM (Static RAM), DRAM (Dynamic RAM), flash memory, or the like. The RAM 22 also functions as a storage unit, and temporarily stores various data generated when the CPU 21 executes various programs.

入力部23はマウスまたはキーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報をCPU21へ出力する。表示部24は液晶ディスプレイまたは有機EL(electroluminescence)ディスプレイ等であり、CPU21の指示に従い各種情報を表示する。データ出力部としての通信部26は通信モジュールであり、通信網Nを介してサーバコンピュータ1等との間で情報の送受信を行う。時計部28は日時をCPU21へ出力する。記憶部25はハードディスクまたは大容量メモリであり、制御プログラム25P等を格納している。   The input unit 23 is an input device such as a mouse or a keyboard, a mouse or a touch panel, and outputs the received operation information to the CPU 21. The display unit 24 is a liquid crystal display, an organic EL (electroluminescence) display, or the like, and displays various kinds of information according to an instruction from the CPU 21. The communication unit 26 as a data output unit is a communication module, and transmits / receives information to / from the server computer 1 and the like via the communication network N. The clock unit 28 outputs the date and time to the CPU 21. The storage unit 25 is a hard disk or a large capacity memory, and stores a control program 25P and the like.

データ取得部としての通信モジュール29は靴3の通信モジュール35との間で情報の送受信を行うBluetooth(登録商標)モジュールであり、歩行データ及び異常情報の送受信を行う。スピーカ210は、音声データを出力する。マイク211は、入力された音声データをCPU21へ出力する。   The communication module 29 as a data acquisition unit is a Bluetooth (registered trademark) module that transmits and receives information to and from the communication module 35 of the shoe 3, and transmits and receives walking data and abnormality information. The speaker 210 outputs audio data. The microphone 211 outputs the input voice data to the CPU 21.

図4は、サーバコンピュータ1のハードウェア群を示すブロック図である。サーバコンピュータ1は制御部としてのCPU11、RAM12、入力部13、表示部14、記憶部15、通信部16、及び時計部18等を含む。CPU11は、バス17を介してハードウェア各部と接続されている。CPU11は記憶部15に記憶された制御プログラム15Pに従いハードウェア各部を制御する。RAM12は例えばSRAM(Static RAM)、DRAM(Dynamic RAM)、フラッシュメモリ等である。RAM12は、記憶部としても機能し、CPU11による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。   FIG. 4 is a block diagram showing a hardware group of the server computer 1. The server computer 1 includes a CPU 11 as a control unit, a RAM 12, an input unit 13, a display unit 14, a storage unit 15, a communication unit 16, a clock unit 18, and the like. The CPU 11 is connected to each unit of hardware via a bus 17. The CPU 11 controls each part of the hardware according to the control program 15P stored in the storage unit 15. The RAM 12 is, for example, SRAM (Static RAM), DRAM (Dynamic RAM), flash memory, or the like. The RAM 12 also functions as a storage unit, and temporarily stores various data generated when the CPU 11 executes various programs.

入力部13はマウスまたはキーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報をCPU11へ出力する。表示部14は液晶ディスプレイまたは有機EL(electroluminescence)ディスプレイ等であり、CPU11の指示に従い各種情報を表示する。通信部16は通信モジュールであり、通信網Nを介して携帯電話2との間で情報の送受信を行う。時計部18は日時をCPU11へ出力する。記憶部15はハードディスクまたは大容量メモリであり、制御プログラム15P等を格納している。   The input unit 13 is an input device such as a mouse or a keyboard, a mouse or a touch panel, and outputs the received operation information to the CPU 11. The display unit 14 is a liquid crystal display, an organic EL (electroluminescence) display, or the like, and displays various kinds of information according to an instruction from the CPU 11. The communication unit 16 is a communication module, and transmits / receives information to / from the mobile phone 2 via the communication network N. The clock unit 18 outputs the date and time to the CPU 11. The storage unit 15 is a hard disk or a large capacity memory, and stores the control program 15P and the like.

図5は歩行データの時間的変化を示すグラフである。横軸は時間であり、縦軸は圧力である。なお、単位は省略している。サーバコンピュータ1のCPU11は、通信部16を介して、携帯電話2から出力される歩行データを時系列で受信する。CPU11は取得した歩行データに基づき、歩行が異常か否かを判断する。本実施形態では歩行データのピーク値の周期の分散値に基づき、異常か否かを判断する例を説明する。CPU11はサンプリング期間(例えば1秒間)における歩行データからピーク値を有する時点を複数算出する。具体的には、歩行データの傾きが正から負へ移行した時点及び個数を抽出する。CPU11は、抽出した2時点間の差分を算出する。なお、本実施形態では1秒間に50回程度のサンプリングを行う圧力センサ32を用いる例を示すが、これに限るものではない。   FIG. 5 is a graph showing changes over time in walking data. The horizontal axis represents time and the vertical axis represents pressure. The unit is omitted. The CPU 11 of the server computer 1 receives the walking data output from the mobile phone 2 in time series via the communication unit 16. The CPU 11 determines whether or not walking is abnormal based on the acquired walking data. In the present embodiment, an example will be described in which whether or not there is an abnormality is determined based on the variance value of the cycle of peak values of walking data. The CPU 11 calculates a plurality of time points having a peak value from the walking data during the sampling period (for example, 1 second). Specifically, the time and the number of times when the inclination of the walking data changes from positive to negative are extracted. The CPU 11 calculates the difference between the two extracted time points. In the present embodiment, an example using the pressure sensor 32 that performs sampling about 50 times per second is shown, but the present invention is not limited to this.

CPU11は、差分の平均値を算出する。CPU11は各差分から平均値を除した値を2乗した値の総和を求める。CPU11は総和を、求めたピークの個数から1減じた値で除算することで、分散値を求める。なお、CPU11はさらに分散値の平方根を求め、標準偏差を求めるようにしても良い。CPU11は、閾値を記憶部15から読み出す。CPU11は、分散値が閾値より大きい場合、異常と判断する。CPU11は、異常と判断した場合、異常情報を、通信部16を介して、携帯電話2へ出力する。携帯電話2のCPU21は、異常情報を、通信部26を介して受信した場合、通信モジュール29を介して、異常情報を靴3へ出力する。靴3は通信モジュール35を介して、異常情報を受信した場合、CPU31は、モータ34を駆動する。CPU31は靴3を履くユーザに、異常歩行であることを通知する。   The CPU 11 calculates the average value of the differences. The CPU 11 obtains the sum of the squared values obtained by dividing the average value from each difference. The CPU 11 obtains the variance value by dividing the total sum by the value obtained by subtracting 1 from the obtained number of peaks. The CPU 11 may further obtain the square root of the dispersion value and obtain the standard deviation. The CPU 11 reads the threshold value from the storage unit 15. When the variance value is larger than the threshold value, the CPU 11 determines that it is abnormal. When determining that there is an abnormality, the CPU 11 outputs the abnormality information to the mobile phone 2 via the communication unit 16. When the CPU 21 of the mobile phone 2 receives the abnormality information via the communication unit 26, the CPU 21 outputs the abnormality information to the shoe 3 via the communication module 29. When the shoe 3 receives the abnormality information via the communication module 35, the CPU 31 drives the motor 34. The CPU 31 notifies the user wearing the shoes 3 that the walking is abnormal.

以上のハードウェア群において各種ソフトウェア処理を、フローチャートを用いて説明する。図6及び図7は異常判断処理の手順を示すフローチャートである。CPU31は、圧力センサ32から出力される歩行データを、通信モジュール35を介して、携帯電話2へ出力する(ステップS61)。CPU21は、歩行データを受信する(ステップS62)。CPU21は、歩行データをサーバコンピュータ1へ出力する(ステップS63)。CPU11は、歩行データを受信する(ステップS64)。   Various software processes in the above hardware group will be described with reference to flowcharts. 6 and 7 are flowcharts showing the procedure of the abnormality determination processing. The CPU 31 outputs the walking data output from the pressure sensor 32 to the mobile phone 2 via the communication module 35 (step S61). The CPU 21 receives the walking data (step S62). The CPU 21 outputs the walking data to the server computer 1 (step S63). The CPU 11 receives the walking data (step S64).

CPU11は、歩行データをRAM12に展開する(ステップS65)。CPU11は、RAM12に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する(ステップS66)。CPU11は、ピーク値間の周期を算出する(ステップS67)。CPU11は、ピーク値の周期の分散値を算出する(ステップS68)。CPU11は、記憶部15から閾値を読み出す(ステップS69)。   The CPU 11 expands the walking data in the RAM 12 (step S65). The CPU 11 calculates the peak value of the walking data for the predetermined time read out to the RAM 12 and the number of peak values (step S66). The CPU 11 calculates the cycle between the peak values (step S67). The CPU 11 calculates the variance value of the cycle of the peak value (step S68). The CPU 11 reads the threshold value from the storage unit 15 (step S69).

CPU11は、分散値が閾値以上か否かを判断する(ステップS71)。CPU11は、閾値以上でないと判断した場合(ステップS71でNO)、正常な歩行であるとして処理をステップS64へ戻す。CPU11は、閾値以上であると判断した場合(ステップS71でYES)、処理をステップS72へ移行させる。CPU11は、異常情報を、通信部16を介して携帯電話2へ出力する(ステップS72)。なお、複数の圧力センサ32を用いる場合、一つの圧力センサ32の歩行データの分散値を用いるほか、複数の圧力センサ32の歩行データの分散値を用いても良い。この場合、複数の分散値の平均値を閾値と比較するようにすればよい。また左右の靴3の圧力センサ32を用いても良いことはもちろんである。   The CPU 11 determines whether the variance value is greater than or equal to the threshold value (step S71). When the CPU 11 determines that it is not equal to or more than the threshold value (NO in step S71), the CPU 11 determines that the walking is normal and returns the process to step S64. CPU11 when it judges that it is more than a threshold (it is YES at Step S71), shifts processing to Step S72. The CPU 11 outputs the abnormality information to the mobile phone 2 via the communication unit 16 (step S72). When using a plurality of pressure sensors 32, the distributed value of the walking data of one pressure sensor 32 may be used, or the distributed value of the walking data of a plurality of pressure sensors 32 may be used. In this case, the average value of the plurality of variance values may be compared with the threshold value. Of course, the pressure sensors 32 of the left and right shoes 3 may be used.

CPU21は、異常情報を受信する(ステップS73)。CPU21は、通信モジュール29を介して靴3へ、異常情報を出力する(ステップS74)。なお、異常情報は携帯電話2にて出力するようにしても良い。例えば、CPU21は、表示部24に異常を示すテキスト文または画像を表示する。その他、CPU21は、スピーカ210から異常を示す警告音を出力する。またCPU21は、図示しないモータを駆動し、振動によってユーザに異常を促すようにしても良い。   The CPU 21 receives the abnormality information (step S73). The CPU 21 outputs abnormality information to the shoe 3 via the communication module 29 (step S74). The abnormality information may be output by the mobile phone 2. For example, the CPU 21 displays a text sentence or an image indicating an abnormality on the display unit 24. In addition, the CPU 21 outputs a warning sound indicating an abnormality from the speaker 210. Alternatively, the CPU 21 may drive a motor (not shown) to prompt the user to make an abnormality by vibrating.

CPU31は、通信モジュール35を介して、異常情報を受信する(ステップS75)。CPU31は、異常情報の受信をトリガに、モータ34を駆動する(ステップS76)。これにより、簡易なシステムで異常歩行をユーザに知らせることが可能となる。また分散値を用いることで、容易に異常の有無を判断することが可能となる。   The CPU 31 receives the abnormality information via the communication module 35 (step S75). The CPU 31 drives the motor 34, triggered by the reception of the abnormality information (step S76). This makes it possible to notify the user of abnormal walking with a simple system. Further, by using the variance value, it becomes possible to easily determine the presence or absence of abnormality.

実施の形態2
実施の形態2は靴3の前後に圧力センサ32を設ける形態に関する。図8は靴3の圧力センサ32の取り付け状態を示す説明図である。靴3の前方には前方圧力センサ32Fが設けられ、後方には後方圧力センサ32B(以下、場合により32で代表する)が設けられている。図9は2つの圧力センサ32の歩行データの時間的変化を示すグラフである。横軸は時間であり、縦軸は圧力である。なお、単位は省略している。実線の系列は前方圧力センサ32Fに対応する歩行データ(以下、前方歩行データという)であり、点線の系列は後方圧力センサ32Bに対応する歩行データ(以下、後方歩行データという)である。
Embodiment 2
The second embodiment relates to a mode in which the pressure sensors 32 are provided in front of and behind the shoe 3. FIG. 8 is an explanatory view showing a mounting state of the pressure sensor 32 of the shoe 3. A front pressure sensor 32F is provided in front of the shoe 3, and a rear pressure sensor 32B (hereinafter, represented by 32 in some cases) is provided behind the shoe 3. FIG. 9 is a graph showing the change over time in the walking data of the two pressure sensors 32. The horizontal axis represents time and the vertical axis represents pressure. The unit is omitted. A series of solid lines is walking data corresponding to the front pressure sensor 32F (hereinafter referred to as front walking data), and a series of dotted lines is walking data corresponding to the rear pressure sensor 32B (hereinafter referred to as rear walking data).

図9の、F1、F2、F3は前方歩行データのピーク値を示す。B1、B2、B3は後方歩行データのピーク値を示す。CPU11は、前方歩行データ及び後方歩行データの差分に基づき、異常が存在するか否かを判断する。以下では、差分の平均値に基づき異常が存在するか否かを判断する例を示すが、これに限るものではない。差分の分散値または標準偏差に基づき異常が存在するか否かを判断しても良い。   In FIG. 9, F1, F2, and F3 represent peak values of forward walking data. B1, B2, and B3 represent peak values of backward walking data. The CPU 11 determines whether or not there is an abnormality based on the difference between the forward walking data and the backward walking data. In the following, an example of determining whether or not there is an abnormality based on the average value of the differences is shown, but the present invention is not limited to this. It may be determined whether or not there is an abnormality based on the variance value of the differences or the standard deviation.

図10及び図11は異常判定処理の手順を示すフローチャートである。ステップS63以降の処理として以下の処理を実行しても良い。CPU11は、前方圧力センサ32Fの歩行データを取得する(ステップS101)。CPU11は、後方圧力センサ32Bの歩行データを取得する(ステップS102)。CPU11は、一定時間分の前方及び後方の歩行データをRAM12に展開する(ステップS103)。CPU11は、前方歩行データのピーク値及びピーク時の時間を取得する(ステップS104)。   10 and 11 are flowcharts showing the procedure of the abnormality determination processing. The following processing may be executed as the processing after step S63. The CPU 11 acquires the walking data of the front pressure sensor 32F (step S101). The CPU 11 acquires the walking data of the rear pressure sensor 32B (step S102). The CPU 11 expands forward and backward walking data for a fixed time in the RAM 12 (step S103). The CPU 11 acquires the peak value of the forward walking data and the peak time (step S104).

CPU11は、後方歩行データのピーク値及びピーク時の時間を取得する(ステップS105)。CPU11は、最も時間的に近接する前方及び後方の歩行データのピーク値の組み合わせを抽出する(ステップS106)。CPU11は、組み合わせに係る前後のピーク値の差分を算出する(ステップS107)。CPU11は、全ての組み合わせについて差分を算出する処理を終えたか否かを判断する(ステップS108)。CPU11は、処理を終えていないと判断した場合(ステップS108でNO)、処理をステップS107へ戻す。これにより、各組み合わせの差分が求まる。   The CPU 11 acquires the peak value of the backward walking data and the peak time (step S105). The CPU 11 extracts the combination of the peak values of the front and rear walking data that are closest in time (step S106). The CPU 11 calculates the difference between the peak values before and after the combination (step S107). The CPU 11 determines whether or not the process of calculating the differences has been completed for all the combinations (step S108). When the CPU 11 determines that the process has not been completed (NO in step S108), the process returns to step S107. Thereby, the difference of each combination is obtained.

CPU11は、全ての組み合わせについて処理を終了したと判断した場合(ステップS108でYES)、処理をステップS109へ移行させる。CPU11は、各組み合わせの差分の合計値を、組み合わせ数で除し、差分の平均値を算出する(ステップS109)。CPU11は、記憶部15から閾値を読み出す(ステップS111)。本実施形態における閾値は例えば、上限となる上限閾値と下限となる下限閾値とが読み出される。CPU11は、平均値が読み出した閾値の範囲外か否かを判断する(ステップS112)。CPU11は、閾値の範囲外でないと判断した場合(ステップS112でNO)、すなわち、平均値が上限閾値と下限閾値との間である場合、処理をステップS101へ戻す。   When the CPU 11 determines that the process has been completed for all the combinations (YES in step S108), the process proceeds to step S109. The CPU 11 divides the total value of the differences of each combination by the number of combinations to calculate the average value of the differences (step S109). The CPU 11 reads the threshold value from the storage unit 15 (step S111). For example, the upper limit threshold serving as the upper limit and the lower limit threshold serving as the lower limit are read as the thresholds in the present embodiment. The CPU 11 determines whether the average value is outside the range of the read threshold value (step S112). When the CPU 11 determines that the average value is not outside the threshold range (NO in step S112), that is, when the average value is between the upper limit threshold and the lower limit threshold, the process returns to step S101.

CPU11は、平均値が閾値の範囲外であると判断した場合(ステップS112でYES)、処理をステップS113へ移行させる。CPU11は、異常情報を、携帯電話2へ出力する(ステップS113)。これにより、より精度良く異常歩行を検出することが可能となる。   When the CPU 11 determines that the average value is outside the threshold range (YES in step S112), the process proceeds to step S113. The CPU 11 outputs the abnormality information to the mobile phone 2 (step S113). This makes it possible to detect abnormal walking with higher accuracy.

本実施の形態2は以上の如きであり、その他は実施の形態1と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The second embodiment is as described above, and the other points are the same as those of the first embodiment. Therefore, corresponding parts are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

実施の形態3
実施の形態3は、時系列の歩行データのピーク値に基づき異常か否かを判断する形態に関する。図12は異常判断処理の手順を示すフローチャートである。CPU11は、携帯電話2から歩行データを受信する(ステップS121)。
Embodiment 3
The third embodiment relates to a mode of determining whether or not there is an abnormality based on the peak value of time-series walking data. FIG. 12 is a flowchart showing the procedure of abnormality determination processing. The CPU 11 receives the walking data from the mobile phone 2 (step S121).

CPU11は、歩行データをRAM12に展開する(ステップS122)。CPU11は、RAM12に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する(ステップS123)。CPU11は、ピーク値の分散値を算出する(ステップS124)。CPU11は、記憶部15から閾値を読み出す(ステップS125)。   The CPU 11 expands the walking data in the RAM 12 (step S122). The CPU 11 calculates the peak value and the number of peak values of the walking data for the predetermined time read out to the RAM 12 (step S123). The CPU 11 calculates the variance value of the peak values (step S124). The CPU 11 reads the threshold value from the storage unit 15 (step S125).

CPU11は、分散値が閾値以上か否かを判断する(ステップS126)。CPU11は、閾値以上でないと判断した場合(ステップS126でNO)、正常な歩行であるとして処理をステップS121へ戻す。CPU11は、閾値以上であると判断した場合(ステップS126でYES)、処理をステップS127へ移行させる。CPU11は、異常情報を、通信部16を介して携帯電話2へ出力する(ステップS127)。これにより、簡易な処理により、異常の有無を早期に検出することが可能となる。   The CPU 11 determines whether the variance value is greater than or equal to the threshold value (step S126). When the CPU 11 determines that it is not equal to or more than the threshold value (NO in step S126), the CPU 11 returns the process to step S121, assuming that the walking is normal. CPU11 when it judges that it is more than a threshold (it is YES at Step S126), shifts processing to Step S127. The CPU 11 outputs the abnormality information to the mobile phone 2 via the communication unit 16 (step S127). Thereby, it becomes possible to detect the presence or absence of abnormality at an early stage by a simple process.

なお、本実施形態ではピーク値の分散値を用いたが、実施の形態1のピーク値の周期の分散値を併せて用いても良い。例えば、CPU11は、ピーク値の分散値及び周期の分散値の双方が閾値を超えると判断した場合、異常情報を出力するようにすれば良い。また、いずれか一方が閾値を超えた場合は、異常情報よりも軽度である事を示す警告情報を出力するようにしても良い。また実施の形態2の前後のピーク値の差分を併せて用いても良く、実施の形態1から3の方式を単独、または、適宜組み合わせても良い。また上述の実施形態では、サーバコンピュータ1が異常の有無を判断したが、これに限るものではない。例えば、携帯電話2が同様の処理を行うことにより異常の有無を判断するようにしても良い。   Although the variance of the peak value is used in this embodiment, the variance of the cycle of the peak value in the first embodiment may be used together. For example, the CPU 11 may output the abnormality information when determining that both the peak value variance value and the cycle variance value exceed the threshold values. Also, if either one of them exceeds the threshold value, warning information indicating that the warning information is milder than the abnormality information may be output. Further, the difference between the peak values before and after the second embodiment may be used together, and the methods of the first to third embodiments may be used alone or in an appropriate combination. Further, in the above-described embodiment, the server computer 1 determines whether there is an abnormality, but the present invention is not limited to this. For example, the mobile phone 2 may determine whether there is an abnormality by performing the same process.

本実施の形態3は以上の如きであり、その他は実施の形態1から2と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The third embodiment is as described above, and the other points are the same as those of the first and second embodiments. Therefore, corresponding parts are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

実施の形態4
実施の形態4は通信装置として通信ビーコン(以下、ビーコンと省略する)を用いる形態に関する。図13は実施の形態4に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。情報処理システムは、ビーコン4、サーバコンピュータ1及び監視装置5(他の情報処理装置)等を含む。ビーコン4はBluetooth(登録商標)通信規格により、靴3と情報の送受信を行う。ビーコン4は、駅ホーム、工場、研究施設、刑務所等、監視が必要な箇所に設置される。ビーコン4は通信範囲内に属した靴3から取得した歩行データを、通信網Nを介してサーバコンピュータ1へ出力する。監視装置5は例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、携帯電話機、PDA、施設管理室内の監視制御装置等である。監視装置5は通信網Nを介してサーバコンピュータ1に接続されている。サーバコンピュータ1は、歩行データが異常と判断した場合、異常情報を監視装置5へ出力する。以下詳細を説明する。
Embodiment 4
The fourth embodiment relates to a mode in which a communication beacon (hereinafter, abbreviated as a beacon) is used as a communication device. FIG. 13 is an explanatory diagram showing an outline of the information processing system according to the fourth embodiment. The information processing system includes a beacon 4, a server computer 1, a monitoring device 5 (another information processing device), and the like. The beacon 4 transmits and receives information to and from the shoe 3 according to the Bluetooth (registered trademark) communication standard. The beacon 4 is installed in a place such as a station platform, a factory, a research facility, a prison, etc. that needs to be monitored. The beacon 4 outputs the walking data acquired from the shoes 3 belonging to the communication range to the server computer 1 via the communication network N. The monitoring device 5 is, for example, a personal computer, a smartphone, a mobile phone, a PDA, a monitoring control device in a facility management room, or the like. The monitoring device 5 is connected to the server computer 1 via the communication network N. When determining that the walking data is abnormal, the server computer 1 outputs the abnormality information to the monitoring device 5. The details will be described below.

監視装置5は例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、携帯電話機、PDA、施設管理室内の監視制御装置等である。監視装置5は通信網Nを介してサーバコンピュータ1に接続されている。サーバコンピュータ1は、歩行データが異常と判断した場合、異常情報を監視装置5へ出力する。以下詳細を説明する。   The monitoring device 5 is, for example, a personal computer, a smartphone, a mobile phone, a PDA, a monitoring control device in a facility management room, or the like. The monitoring device 5 is connected to the server computer 1 via the communication network N. When determining that the walking data is abnormal, the server computer 1 outputs the abnormality information to the monitoring device 5. The details will be described below.

本実施形態では、一例として、研究施設にビーコン4を複数設置する形態について説明する。ビーコン4は図13に示すように、セキュリティレベルを高く維持する必要がエリアに分散配置される。ビーコン4は通信強度の設定が可能であり、本実施形態では半径約5mであるものとして説明する。なお、数値はあくまで一例であり、これに限るものではない。靴3は研究施設の入館時に各来客者に貸与されるものである。   In the present embodiment, as an example, a mode in which a plurality of beacons 4 are installed in a research facility will be described. As shown in FIG. 13, the beacons 4 are distributed and arranged in areas where it is necessary to maintain a high security level. The communication strength of the beacon 4 can be set, and the radius is about 5 m in the present embodiment. Note that the numerical values are merely examples, and the present invention is not limited to these. The shoes 3 are lent to each visitor when entering the research facility.

図14は靴3のハードウェア群を示す説明図である。新たに靴ID記憶部36が設けられている。靴ID記憶部36は例えばSRAM、DRAM、フラッシュメモリ等であり、靴3を特定するための固有の識別情報(以下、靴IDという)を記憶している。CPU31は、ビーコン4の通信エリア内に靴3が属した場合、通信モジュール35を介して、靴ID記憶部36に記憶した靴IDをビーコン4へ出力する。なお、上述した実施形態と異なりモータ34は特段設けられていない。本実施形態では、来客者の歩行異常を検出した場合に、監視装置5へ通知する例を示すがこれに限るものではない。靴3にモータ34を設け、異常と判断した場合に、モータ34を動作させても良い。   FIG. 14 is an explanatory diagram showing a hardware group of the shoe 3. A shoe ID storage unit 36 is newly provided. The shoe ID storage unit 36 is, for example, SRAM, DRAM, flash memory, or the like, and stores unique identification information (hereinafter referred to as shoe ID) for specifying the shoe 3. When the shoe 3 belongs to the communication area of the beacon 4, the CPU 31 outputs the shoe ID stored in the shoe ID storage unit 36 to the beacon 4 via the communication module 35. Note that, unlike the above-described embodiment, the motor 34 is not specially provided. In the present embodiment, an example is shown in which the monitoring device 5 is notified when a walking abnormality of a visitor is detected, but the present invention is not limited to this. The motor 34 may be provided in the shoe 3 and the motor 34 may be operated when it is determined that there is an abnormality.

図15はビーコン4のハードウェア群を示すブロック図である。ビーコン4はCPU41、RAM42、通信部46、及び通信モジュール45等を含む。CPU41はRAM42に記憶された制御プログラム42Pに従いハードウェア各部を制御する。RAM42は例えばSRAM、DRAM、フラッシュメモリ等である。RAM42は、CPU41による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。   FIG. 15 is a block diagram showing the hardware group of the beacon 4. The beacon 4 includes a CPU 41, a RAM 42, a communication unit 46, a communication module 45, and the like. The CPU 41 controls each part of the hardware according to the control program 42P stored in the RAM 42. The RAM 42 is, for example, SRAM, DRAM, flash memory, or the like. The RAM 42 temporarily stores various data generated when the CPU 41 executes various programs.

RAM42には、制御プログラム42Pの他、ビーコンID記憶部421が設けられている。ビーコンID記憶部421には、ビーコン4を特定するための固有のビーコン識別情報(以下、ビーコンIDという)が記憶されている。   The RAM 42 is provided with a beacon ID storage unit 421 in addition to the control program 42P. The beacon ID storage unit 421 stores unique beacon identification information (hereinafter, referred to as beacon ID) for identifying the beacon 4.

データ取得部としての通信モジュール45はBluetooth(登録商標)規格により、靴3の通信モジュール35とデータの送受信を行う。通信モジュール45は、靴3の通信モジュール35から、歩行データ及び靴IDを受信する。データ出力部としての通信部46は、通信網Nを介して有線または無線によりサーバコンピュータ1との間で情報を送受信する。CPU41は、受信した靴ID及び歩行データを、ビーコンIDと共に、通信部46を介して、サーバコンピュータ1へ送信する。   The communication module 45 as a data acquisition unit transmits / receives data to / from the communication module 35 of the shoe 3 according to the Bluetooth (registered trademark) standard. The communication module 45 receives the walking data and the shoe ID from the communication module 35 of the shoe 3. The communication unit 46 as a data output unit transmits / receives information to / from the server computer 1 by wire or wirelessly via the communication network N. The CPU 41 transmits the received shoe ID and walking data together with the beacon ID to the server computer 1 via the communication unit 46.

図16は監視装置5のハードウェア群を示すブロック図である。監視装置5は制御部としてのCPU51、RAM52、入力部53、表示部54、記憶部55、通信部56、及び時計部58等を含む。CPU51は、バス57を介してハードウェア各部と接続されている。CPU51は記憶部55に記憶された制御プログラム55Pに従いハードウェア各部を制御する。RAM52は例えばSRAM、DRAM、フラッシュメモリ等である。RAM52は、記憶部としても機能し、CPU51による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。   FIG. 16 is a block diagram showing a hardware group of the monitoring device 5. The monitoring device 5 includes a CPU 51 as a control unit, a RAM 52, an input unit 53, a display unit 54, a storage unit 55, a communication unit 56, a clock unit 58, and the like. The CPU 51 is connected to each unit of hardware via a bus 57. The CPU 51 controls each unit of the hardware according to the control program 55P stored in the storage unit 55. The RAM 52 is, for example, SRAM, DRAM, flash memory, or the like. The RAM 52 also functions as a storage unit, and temporarily stores various data generated when the CPU 51 executes various programs.

入力部53はマウスまたはキーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報をCPU51へ出力する。表示部54は液晶ディスプレイまたは有機EL(electroluminescence)ディスプレイ等であり、CPU51の指示に従い各種情報を表示する。通信部56は通信モジュールであり、通信網Nを介してサーバコンピュータ1との間で情報の送受信を行う。時計部58は日時をCPU51へ出力する。記憶部55はハードディスクまたは大容量メモリであり、制御プログラム55P等を格納している。   The input unit 53 is an input device such as a mouse or a keyboard, a mouse or a touch panel, and outputs the received operation information to the CPU 51. The display unit 54 is a liquid crystal display, an organic EL (electroluminescence) display, or the like, and displays various kinds of information according to an instruction from the CPU 51. The communication unit 56 is a communication module, and transmits / receives information to / from the server computer 1 via the communication network N. The clock unit 58 outputs the date and time to the CPU 51. The storage unit 55 is a hard disk or a large capacity memory, and stores a control program 55P and the like.

記憶部55には、さらに靴ファイル551及びビーコンファイル552が設けられている。図17は靴ファイル551のレコードレイアウトを示す説明図である。靴ファイル551は靴IDフィールド及び氏名フィールド等を含む。靴IDに対応付けて、来客者の氏名が記憶されている。CPU51は、受付等にて登録された来客者の氏名及び当該来客者に貸し出した靴3の靴IDを、入力部53等を介して、靴ファイル551に記憶する。   The storage unit 55 further includes a shoe file 551 and a beacon file 552. FIG. 17 is an explanatory diagram showing a record layout of the shoe file 551. The shoe file 551 includes a shoe ID field, a name field, and the like. The name of the visitor is stored in association with the shoe ID. The CPU 51 stores the name of the visitor registered at the reception desk and the shoe ID of the shoe 3 lent to the visitor in the shoe file 551 via the input unit 53 and the like.

図18はビーコンファイル552のレコードレイアウトを示す説明図である。ビーコンファイル552はビーコンIDフィールド及び設置場所フィールド等を含む。ビーコンIDに対応付けて、ビーコン4を設置した場所が記憶されている。ユーザは入力部53から、ビーコンIDに対応付けてビーコン4を設置した場所を入力する。CPU51は、入力されたビーコンID及びビーコン4の設置場所を対応付けてビーコンファイル552に記憶する。なお、靴ファイル551等は、RAM52に記憶するほか、通信網Nを介して接続されるデータベースサーバ等に記憶してもよい。   FIG. 18 is an explanatory diagram showing a record layout of the beacon file 552. The beacon file 552 includes a beacon ID field, an installation location field, and the like. The location where the beacon 4 is installed is stored in association with the beacon ID. From the input unit 53, the user inputs the location where the beacon 4 is installed in association with the beacon ID. The CPU 51 associates the input beacon ID with the installation location of the beacon 4 and stores them in the beacon file 552. The shoe file 551 and the like may be stored in the RAM 52 or in a database server or the like connected via the communication network N.

以上のハードウェア群において、各ソフトウェア処理を、フローチャートを用いて説明する。図19及び図20は異常判断処理の手順を示すフローチャートである。CPU31は、ビーコン4の通信エリア内に属した場合、ビーコン4との通信を確立する。CPU31は、圧力センサ32から出力される歩行データ及び靴IDを、通信モジュール35を介して、ビーコン4へ出力する。ビーコン4のCPU41は、歩行データ及び靴IDを受信する(ステップS191)。CPU41は、歩行データ、靴ID及びビーコンIDをサーバコンピュータ1へ出力する(ステップS192)。サーバコンピュータ1のCPU11は、歩行データ、靴ID及びビーコンIDを受信する(ステップS193)。   Each software process in the above hardware group will be described using a flowchart. 19 and 20 are flowcharts showing the procedure of the abnormality determination processing. When the CPU 31 belongs to the communication area of the beacon 4, the CPU 31 establishes communication with the beacon 4. The CPU 31 outputs the walking data and the shoe ID output from the pressure sensor 32 to the beacon 4 via the communication module 35. The CPU 41 of the beacon 4 receives the walking data and the shoe ID (step S191). The CPU 41 outputs the walking data, the shoe ID, and the beacon ID to the server computer 1 (step S192). The CPU 11 of the server computer 1 receives the walking data, the shoe ID, and the beacon ID (step S193).

CPU11は、歩行データをRAM12に展開する(ステップS194)。CPU11は、RAM12に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する(ステップS195)。CPU11は、ピーク値間の周期を算出する(ステップS196)。CPU11は、ピーク値の周期の分散値を算出する(ステップS197)。CPU11は、記憶部15から閾値を読み出す(ステップS198)。   The CPU 11 expands the walking data in the RAM 12 (step S194). The CPU 11 calculates the peak value of the walking data for the predetermined time read out to the RAM 12 and the number of peak values (step S195). The CPU 11 calculates the cycle between peak values (step S196). The CPU 11 calculates the variance value of the cycle of the peak value (step S197). The CPU 11 reads the threshold value from the storage unit 15 (step S198).

CPU11は、分散値が閾値以上か否かを判断する(ステップS199)。CPU11は、閾値以上でないと判断した場合(ステップS199でNO)、正常な歩行であるとして処理をステップS193へ戻す。CPU11は、閾値以上であると判断した場合(ステップS199でYES)、処理をステップS201へ移行させる。CPU11は、靴ID、ビーコンID及び異常情報を、通信部16を介して監視装置5へ出力する(ステップS201)。なお、ステップS193からステップS199の処理は、実施の形態1から3で述べたアルゴリズム一つまたは複数組み合わせて実行すれば良い。   The CPU 11 determines whether the variance value is greater than or equal to the threshold value (step S199). When the CPU 11 determines that it is not equal to or more than the threshold value (NO in step S199), the CPU 11 determines that the walking is normal and returns the process to step S193. CPU11 when it judges that it is more than a threshold value (it is YES at Step S199), shifts processing to Step S201. The CPU 11 outputs the shoe ID, the beacon ID, and the abnormality information to the monitoring device 5 via the communication unit 16 (step S201). The processes of steps S193 to S199 may be executed by combining one or more of the algorithms described in the first to third embodiments.

CPU51は、靴ID、ビーコンID及び異常情報を受信する(ステップS202)。CPU51は、靴IDに対応する氏名を靴ファイル551から読み出す(ステップS203)。CPU51は、ビーコンIDに対応する設置場所をビーコンファイル552から読み出す(ステップS204)。CPU51は、靴ID、氏名、ビーコンID、設置場所及び異常情報を、表示部54へ出力する(ステップS205)。   The CPU 51 receives the shoe ID, the beacon ID, and the abnormality information (step S202). The CPU 51 reads out the name corresponding to the shoe ID from the shoe file 551 (step S203). The CPU 51 reads the installation location corresponding to the beacon ID from the beacon file 552 (step S204). The CPU 51 outputs the shoe ID, name, beacon ID, installation location, and abnormality information to the display unit 54 (step S205).

図21は異常情報の出力イメージを示す説明図である。CPU51は、異常情報を例えばテキスト形式で「異常情報!監視エリアにて来客者の異常歩行を検出しました。」等の文章を記憶部55から読み出し、表示部54に表示する。さらにCPU51は、受信した靴ID、氏名、ビーコンID及び設置場所を表示部54に表示する。CPU51は、設置場所に対応する地図を表示部54に出力しても良い。これにより、来客者に不審な動作があった場合でも検知することが可能となる。また異常な歩行を検出した場合、速やかに監視装置5に通知する事が可能となる。なお、実施の形態1で述べたように、駅ホームにビーコン4を設置することで、同様の情報処理システムを導入しても良い。   FIG. 21 is an explanatory diagram showing an output image of abnormality information. The CPU 51 reads out the abnormal information from the storage unit 55 and displays it on the display unit 54, for example, in a text format such as “abnormal information! An abnormal walk of the visitor was detected in the monitoring area was detected.” Further, the CPU 51 displays the received shoe ID, name, beacon ID, and installation location on the display unit 54. The CPU 51 may output a map corresponding to the installation location on the display unit 54. This makes it possible to detect even if the visitor has a suspicious action. Further, when abnormal walking is detected, it is possible to promptly notify the monitoring device 5. As described in the first embodiment, a similar information processing system may be introduced by installing the beacon 4 at the station platform.

本実施の形態4は以上の如きであり、その他は実施の形態1から実施の形態3と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The fourth embodiment is as described above, and the other points are the same as those in the first to third embodiments, and therefore, corresponding parts are designated by the same reference numerals and detailed description thereof will be omitted.

実施の形態5
実施の形態5は、位置に応じて閾値を設定する形態に関する。ホームドアの設置されていないホームは、ホームドアが設置されているエリア及び改札エリアよりも、閾値を小さくして、より乗客に注意を促す必要がある。また機密性を保つ必要があるエリアでは、食堂等の他のエリアよりも異常歩行を注意深く検出する必要がある。実施形態では、分散配置したビーコン4毎に異なる閾値を設定する。図22はビーコンファイル552のレコードレイアウトを示す説明図である。新たに閾値フィールドが設けられている。閾値フィールドには、ビーコンID及び設置場所に対応付けて閾値が記憶されている。
Embodiment 5
The fifth embodiment relates to a mode in which a threshold is set according to the position. It is necessary to make the threshold value smaller in the platform where the platform door is not installed than in the area where the platform door is installed and the ticket gate area to call attention to passengers more. Also, in areas where confidentiality needs to be maintained, it is necessary to detect abnormal walking more carefully than in other areas such as restaurants. In the embodiment, a different threshold is set for each of the distributed beacons 4. FIG. 22 is an explanatory diagram showing a record layout of the beacon file 552. A new threshold field is provided. In the threshold value field, a threshold value is stored in association with the beacon ID and the installation location.

実施の形態1及び3の分散値を用いる場合、閾値は厳しく監視するエリアほど小さくなる値を記憶している。実施の形態2の平均値を用いる場合、閾値は厳しく監視するエリアほど上限閾値及び下限閾値の幅が小さくなる値としている。本実施形態では実施の形態1の判断手法を用いる例を説明する。また本実施形態では、第1閾値及び第2閾値の2つを用いる例を挙げて説明するが、3以上の種類の閾値を用いても良い。図22に示す第1閾値は第2閾値よりも小さな値であり、第2閾値が設定されるエリアよりも厳しい監視が必要とされるエリアにて設定される値であるものとして説明する。   When the variance values of the first and third embodiments are used, the threshold value is stored such that it becomes smaller as the area is monitored more strictly. When the average value of the second embodiment is used, the threshold value is set to a value such that the width of the upper limit threshold value and the lower limit threshold value becomes smaller as the area is monitored more strictly. In this embodiment, an example using the determination method of the first embodiment will be described. Further, in the present embodiment, an example using two of the first threshold value and the second threshold value will be described, but three or more types of threshold values may be used. The first threshold value shown in FIG. 22 is a value smaller than the second threshold value, and will be described as a value set in an area that requires stricter monitoring than the area in which the second threshold value is set.

図23は異常情報出力処理の手順を示すフローチャートである。ステップS192の処理後以下の処理を行う。サーバコンピュータ1のCPU11は、歩行データ、靴ID及びビーコンIDを受信する(ステップS231)。CPU11は、歩行データをRAM12に展開する(ステップS232)。CPU11は、RAM12に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する(ステップS233)。CPU11は、ピーク値間の周期を算出する(ステップS234)。CPU11は、ピーク値の周期の分散値を算出する(ステップS235)。CPU11は、ビーコンファイル552からステップS231で受信したビーコンIDに対応する閾値を読み出す(ステップS236)。   FIG. 23 is a flowchart showing the procedure of the abnormality information output processing. The following process is performed after the process of step S192. The CPU 11 of the server computer 1 receives the walking data, the shoe ID, and the beacon ID (step S231). The CPU 11 expands the walking data in the RAM 12 (step S232). The CPU 11 calculates the peak value of the walking data for the predetermined time read out to the RAM 12 and the number of peak values (step S233). The CPU 11 calculates the cycle between the peak values (step S234). The CPU 11 calculates the variance value of the cycle of the peak value (step S235). The CPU 11 reads the threshold value corresponding to the beacon ID received in step S231 from the beacon file 552 (step S236).

CPU11は、分散値が閾値以上か否かを判断する(ステップS237)。CPU11は、閾値以上でないと判断した場合(ステップS237でNO)、正常な歩行であるとして処理をステップS231へ戻す。CPU11は、閾値以上であると判断した場合(ステップS237でYES)、処理をステップS238へ移行させる。CPU11は、靴ID、ビーコンID及び異常情報を、通信部16を介して監視装置5へ出力する(ステップS238)。これにより、適宜閾値を変更することで、所定のエリアについては監視を強化することが可能となる。   The CPU 11 determines whether the variance value is equal to or greater than the threshold value (step S237). When the CPU 11 determines that it is not equal to or more than the threshold value (NO in step S237), the CPU 11 determines that the walking is normal and returns the process to step S231. CPU11 when it judges that it is more than a threshold (it is YES at Step S237), shifts processing to Step S238. The CPU 11 outputs the shoe ID, the beacon ID, and the abnormality information to the monitoring device 5 via the communication unit 16 (step S238). This makes it possible to strengthen the monitoring of a predetermined area by changing the threshold appropriately.

本実施の形態5は以上の如きであり、その他は実施の形態1から4と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The fifth embodiment is as described above, and the other points are the same as those of the first to fourth embodiments. Therefore, corresponding parts are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

実施の形態6
実施の形態6は、歩行データの履歴に基づき異常の有無を判断する形態に関する。図24は実施の形態6に係るサーバコンピュータ1のハードウェア群を示すブロック図である。記憶部15には、履歴ファイル151が設けられている。
Sixth Embodiment
The sixth embodiment relates to a form in which the presence / absence of abnormality is determined based on the history of walking data. 24 is a block diagram showing a hardware group of the server computer 1 according to the sixth embodiment. The storage unit 15 is provided with a history file 151.

図25は履歴ファイル151のレコードレイアウトを示す説明図である。履歴ファイル151は、靴IDフィールド、氏名フィールド、歩行データフィールド及び平均歩行データフィールド等を含む。履歴ファイル151の靴IDフィールドには、靴IDが記憶されている。氏名フィールドには、靴IDに対応付けて当該靴IDに対応する靴を履くユーザの氏名が記憶されている。歩行データフィールドには、靴ID及び取得した日時に対応付けて歩行データの履歴が記憶されている。平均歩行データフィールドには靴IDに対応付けて平均歩行データが記憶されている。平均歩行データは過去に取得した歩行データの履歴に基づき算出された平均を示すデータである。   FIG. 25 is an explanatory diagram showing a record layout of the history file 151. The history file 151 includes a shoe ID field, a name field, a walking data field, an average walking data field, and the like. The shoe ID field of the history file 151 stores the shoe ID. The name field stores the name of the user who wears the shoe corresponding to the shoe ID in association with the shoe ID. The history of walking data is stored in the walking data field in association with the shoe ID and the acquired date and time. Average walking data is stored in the average walking data field in association with the shoe ID. The average walking data is data indicating an average calculated based on the history of walking data acquired in the past.

図26は歩行データのイメージを示す説明図である。横軸は時間であり、縦軸は圧力強度である。なお、単位は省略している。CPU11は、取得した歩行データから所定周期分の歩行データを抽出する。例えば、圧力が最小となる時間から、圧力が最大となる時間を経て再び圧力が最小となるまでの時間を一周期とし、10周期の歩行データを抽出する。CPU11は、数日分の履歴に係る歩行データを同様に抽出する。例えば、10日分の歩行データを抽出する。そしてCPU11は、日毎に10周期分の歩行データを抽出する。CPU11は、抽出した複数日分の歩行データに基づき、平均歩行データを算出する。図26の太線の系列は平均歩行データの時間的変化を示す。   FIG. 26 is an explanatory diagram showing an image of walking data. The horizontal axis represents time and the vertical axis represents pressure intensity. The unit is omitted. The CPU 11 extracts walking data for a predetermined period from the acquired walking data. For example, the period from the time when the pressure becomes the minimum to the time when the pressure becomes the minimum again after the time when the pressure becomes the maximum is set as one cycle, and the walking data of 10 cycles is extracted. The CPU 11 similarly extracts the walking data related to the history for several days. For example, the walking data for 10 days is extracted. Then, the CPU 11 extracts walking data for 10 cycles every day. The CPU 11 calculates average walking data based on the extracted walking data for a plurality of days. The series of thick lines in FIG. 26 shows the temporal change of the average walking data.

図26の細線の系列は新たに取得した歩行データの時間的変化を示す。CPU11は、取得した歩行データのうち、圧力が最小となる時点から10周期の歩行データを抽出する。CPU11は、平均歩行データと、新に取得した歩行データとの相関値を算出する。CPU11は、相関値の絶対値が閾値以下の場合、通常と異なる歩行をしている、または、他人が本人になりすまして靴3を履いていると判断し異常情報を出力する。なお、本実施形態では平均歩行データを用いる例を示すが、ピークの周期の平均値、ピークの平均値、または前後の圧力差の平均値の履歴と、新に取得したピークの周期の平均値、ピークの平均値、前後の圧力差の平均値の履歴とを比較するようにしても良い。   The series of thin lines in FIG. 26 shows the temporal change of the newly acquired walking data. The CPU 11 extracts the walking data of 10 cycles from the time when the pressure becomes the minimum, from the acquired walking data. The CPU 11 calculates the correlation value between the average walking data and the newly acquired walking data. When the absolute value of the correlation value is less than or equal to the threshold value, the CPU 11 determines that the person is walking differently from the normal one, or that another person impersonates himself and wears the shoes 3, and outputs the abnormality information. In the present embodiment, an example using average walking data is shown, but the average value of the peak cycle, the average value of the peak, or the history of the average value of the pressure difference before and after, and the average value of the newly acquired peak cycle. Alternatively, the average value of the peaks and the history of the average values of the pressure differences before and after may be compared.

図27は平均歩行データの算出処理の手順を示すフローチャートである。CPU11は、歩行データ及び靴IDを、ビーコン4から受信する(ステップS271)。CPU11は、歩行データを靴IDに対応付けて履歴ファイル151に記憶する(ステップS272)。CPU11は、履歴ファイル151を参照し、所定日数分の所定周期分の歩行データを抽出する(ステップS273)。CPU11は、抽出した歩行データの合計値を算出し、日数分で除すことで、平均歩行データを算出する(ステップS274)。CPU11は、算出した平均歩行データを、靴IDに対応付けて履歴ファイル151に記憶する(ステップS275)。   FIG. 27 is a flowchart showing the procedure of calculation processing of average walking data. The CPU 11 receives the walking data and the shoe ID from the beacon 4 (step S271). The CPU 11 stores the walking data in the history file 151 in association with the shoe ID (step S272). The CPU 11 refers to the history file 151 and extracts walking data for a predetermined cycle for a predetermined number of days (step S273). The CPU 11 calculates average walking data by calculating the total value of the extracted walking data and dividing by the number of days (step S274). The CPU 11 stores the calculated average walking data in the history file 151 in association with the shoe ID (step S275).

図28は異常情報の出力処理手順を示すフローチャートである。CPU11は、ビーコン4から歩行データ及び靴IDを受信する(ステップS281)。CPU11は、歩行データをRAM12に展開する(ステップS282)。CPU11は、所定周期分の歩行データを抽出する(ステップS283)。CPU11は、ステップS281で受信した靴IDに対応する平均歩行データを、履歴ファイル151から読み出す(ステップS284)。   FIG. 28 is a flowchart showing an output processing procedure of abnormality information. The CPU 11 receives the walking data and the shoe ID from the beacon 4 (step S281). The CPU 11 expands the walking data in the RAM 12 (step S282). The CPU 11 extracts walking data for a predetermined period (step S283). The CPU 11 reads out the average walking data corresponding to the shoe ID received in step S281 from the history file 151 (step S284).

CPU11は、読み出した平均歩行データと、ステップS282にて抽出した歩行データとの相関値を算出する(ステップS285)。CPU11は、記憶部15から閾値を読み出す(ステップS286)。なお、閾値は実施の形態5で述べたようにビーコンIDに応じて適宜設定を変えても良い。CPU11は、相関値の絶対値が閾値以下か否かを判断する(ステップS287)。CPU11は、閾値以下でないと判断した場合(ステップS287でNO)、ステップS281に処理を戻す。   The CPU 11 calculates a correlation value between the read average walking data and the walking data extracted in step S282 (step S285). The CPU 11 reads the threshold value from the storage unit 15 (step S286). It should be noted that the threshold value may be appropriately set depending on the beacon ID as described in the fifth embodiment. The CPU 11 determines whether the absolute value of the correlation value is less than or equal to the threshold value (step S287). CPU11 when it judges that it is not below a threshold (NO at Step S287), returns the processing to Step S281.

CPU11は、閾値以下と判断した場合(ステップS287でYES)、相関の低い人物による歩行、または、通常と異なる歩行であると判断してステップS288へ移行する。CPU11は、靴ID及び異常情報を監視装置5へ出力する(ステップS288)。なお、本実施形態ではビーコン4及び監視装置5を用いる形態を記載したがこれに限るものではない。実施の形態1に示した携帯電話2及びモータ34を利用する形態であっても良い。これにより、異常歩行の検出の他、なりすましを防止することが可能となる。   When the CPU 11 determines that the threshold value is equal to or less than the threshold value (YES in step S287), the CPU 11 determines that the walk is performed by a person having a low correlation, or the walk is different from normal, and the process proceeds to step S288. The CPU 11 outputs the shoe ID and the abnormality information to the monitoring device 5 (step S288). In addition, in this embodiment, although the form which uses the beacon 4 and the monitoring apparatus 5 was described, it is not restricted to this. The mobile phone 2 and the motor 34 shown in the first embodiment may be used. This makes it possible to prevent spoofing in addition to detecting abnormal walking.

本実施の形態6は以上の如きであり、その他は実施の形態1から実施の形態5と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The sixth embodiment is as described above, and the other points are the same as those of the first to fifth embodiments, and therefore, corresponding parts are designated by the same reference numerals and detailed description thereof will be omitted.

実施の形態7
図29は上述した形態のサーバコンピュータ1、及び、携帯電話2またはビーコン4の動作を示す機能ブロック図である。CPU21が制御プログラム25Pを実行することにより、携帯電話2は以下のように動作する。データ取得部294は、近距離無線通信により携帯電話2と情報の送受信を行うことが可能な通信モジュール35及び圧力センサ32を有する靴3の圧力センサ32から歩行に伴い前記通信モジュール35から出力されるデータを取得する。データ出力部295は、取得したデータをサーバコンピュータ1へ出力する。
Embodiment 7
FIG. 29 is a functional block diagram showing the operations of the server computer 1 and the mobile phone 2 or the beacon 4 in the above-described form. When the CPU 21 executes the control program 25P, the mobile phone 2 operates as follows. The data acquisition unit 294 outputs from the communication module 35 along with walking from the pressure sensor 32 of the shoe 3 having the communication module 35 and the pressure sensor 32 capable of transmitting and receiving information to and from the mobile phone 2 by short-distance wireless communication. To obtain data. The data output unit 295 outputs the acquired data to the server computer 1.

CPU41が制御プログラム42Pを実行することにより、ビーコン4は以下のように動作する。データ取得部294は、近距離無線通信によりビーコン4と情報の送受信を行うことが可能な通信モジュール35及び圧力センサ32を有する靴3の圧力センサ32から歩行に伴い前記通信モジュール35から出力されるデータを取得する。データ出力部295は、取得したデータをサーバコンピュータ1へ出力する。   The beacon 4 operates as follows by the CPU 41 executing the control program 42P. The data acquisition unit 294 is output from the communication module 35 along with walking from the pressure sensor 32 of the shoe 3 having the communication module 35 and the pressure sensor 32 capable of transmitting and receiving information to and from the beacon 4 by short-distance wireless communication. Get the data. The data output unit 295 outputs the acquired data to the server computer 1.

CPU11が制御プログラム15Pを実行することにより、サーバコンピュータ1は以下のように動作する。取得部291は、靴3に取り付けられた圧力センサ32から歩行に伴い出力されるデータを取得する。判断部292は、取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断する。出力部293は、異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する。   When the CPU 11 executes the control program 15P, the server computer 1 operates as follows. The acquisition unit 291 acquires data output along with walking from the pressure sensor 32 attached to the shoe 3. The determination unit 292 determines whether walking is abnormal based on the acquired data. The output unit 293 outputs the abnormality information indicating the abnormality when it is determined that the abnormality.

図30は実施の形態3に係るサーバコンピュータ1のハードウェア群を示すブロック図である。サーバコンピュータ1を動作させるためのプログラムは、ディスクドライブ等の読み取り部10AにCD-ROM、DVD(Digital Versatile Disc)ディスク、メモリーカード、またはUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体1Aを読み取らせて記憶部15に記憶しても良い。また当該プログラムを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ1Bをサーバコンピュータ1内に実装しても良い。さらに、当該プログラムは、インターネット等の通信網Nを介して接続される他のサーバコンピュータ(図示せず)からダウンロードすることも可能である。以下に、その内容を説明する。   FIG. 30 is a block diagram showing a hardware group of the server computer 1 according to the third embodiment. The program for operating the server computer 1 includes a portable recording medium 1A such as a CD-ROM, a DVD (Digital Versatile Disc) disc, a memory card, or a USB (Universal Serial Bus) memory in the reading unit 10A such as a disc drive. It may be read and stored in the storage unit 15. A semiconductor memory 1B such as a flash memory storing the program may be mounted in the server computer 1. Further, the program can be downloaded from another server computer (not shown) connected via the communication network N such as the Internet. The contents will be described below.

図30に示すサーバコンピュータ1は、上述した各種ソフトウェア処理を実行するプログラムを、可搬型記録媒体1Aまたは半導体メモリ1Bから読み取り、或いは、通信網Nを介して他のコンピュータ(図示せず)からダウンロードする。当該プログラムは、制御プログラム15Pとしてインストールされ、RAM12にロードして実行される。これにより、上述したサーバコンピュータ1として機能する。   The server computer 1 shown in FIG. 30 reads the programs for executing the various software processes described above from the portable recording medium 1A or the semiconductor memory 1B, or downloads them from another computer (not shown) via the communication network N. To do. The program is installed as a control program 15P, loaded into the RAM 12 and executed. This functions as the server computer 1 described above.

本実施の形態7は以上の如きであり、その他は実施の形態1から6と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The seventh embodiment is as described above, and the other points are the same as those of the first to sixth embodiments. Therefore, corresponding parts are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

実施の形態8
実施の形態8は、携帯電話2で処理を行う形態に関する。図31及び図32は異常判断処理の手順を示すフローチャートである。CPU31は、圧力センサ32から出力される歩行データを、通信モジュール35を介して、携帯電話2へ出力する(ステップS311)。携帯電話のCPU21は、歩行データを受信する(ステップS312)。
Embodiment 8
The eighth embodiment relates to a mode in which the mobile phone 2 performs processing. 31 and 32 are flowcharts showing the procedure of the abnormality determination processing. The CPU 31 outputs the walking data output from the pressure sensor 32 to the mobile phone 2 via the communication module 35 (step S311). The CPU 21 of the mobile phone receives the walking data (step S312).

CPU21は、歩行データをRAM22に展開する(ステップS313)。CPU21は、RAM22に読み出した所定時間分の歩行データのピーク値、及び、ピーク値の個数を算出する(ステップS314)。CPU21は、ピーク値間の周期を算出する(ステップS315)。CPU21は、ピーク値の周期の分散値を算出する(ステップS316)。CPU21は、記憶部25から閾値を読み出す(ステップS317)。   The CPU 21 expands the walking data in the RAM 22 (step S313). The CPU 21 calculates the peak value of the walking data for the predetermined time read to the RAM 22 and the number of peak values (step S314). The CPU 21 calculates the cycle between peak values (step S315). The CPU 21 calculates the variance value of the cycle of the peak value (step S316). The CPU 21 reads the threshold value from the storage unit 25 (step S317).

CPU21は、分散値が閾値以上か否かを判断する(ステップS318)。CPU21は、閾値以上でないと判断した場合(ステップS318でNO)、正常な歩行であるとして処理をステップS312へ戻す。CPU21は、閾値以上であると判断した場合(ステップS318でYES)、処理をステップS319へ移行させる。CPU21は、通信モジュール29を介して靴3へ、異常情報を出力する(ステップS319)。   The CPU 21 determines whether the variance value is greater than or equal to the threshold value (step S318). When the CPU 21 determines that it is not greater than or equal to the threshold value (NO in step S318), it determines that the walking is normal and returns the process to step S312. CPU21 when it judges that it is more than a threshold (it is YES at Step S318), shifts processing to Step S319. The CPU 21 outputs abnormality information to the shoe 3 via the communication module 29 (step S319).

CPU31は、通信モジュール35を介して、異常情報を受信する(ステップS321)。CPU31は、異常情報の受信をトリガに、モータ34を駆動する(ステップS322)。これにより、簡易なシステムで異常歩行をユーザに知らせることが可能となる。   The CPU 31 receives the abnormality information via the communication module 35 (step S321). The CPU 31 drives the motor 34, triggered by the reception of the abnormality information (step S322). This makes it possible to notify the user of abnormal walking with a simple system.

本実施の形態8は以上の如きであり、その他は実施の形態1から7と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。   The eighth embodiment is as described above, and the other points are the same as those of the first to seventh embodiments. Therefore, corresponding parts are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

以上の実施の形態1乃至8を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   Regarding the embodiments including the first to eighth embodiments described above, the following supplementary notes are further disclosed.

(付記1)
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータを取得し、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断し、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
(Appendix 1)
Acquire data output from walking from the pressure sensor attached to the shoe,
Based on the acquired data, determine whether walking is abnormal,
A program that causes a computer to execute processing that outputs abnormality information indicating an abnormality when it is determined to be abnormal.

(付記2)
前記靴には通信モジュール及び前記靴を履くユーザに通知を行う通知部が取り付けられており、異常と判断した場合に前記通信モジュールを介して前記通知部に通知を行わせるべく、前記通信モジュールに異常情報を出力する
処理をコンピュータに実行させる付記1に記載のプログラム。
(Appendix 2)
A communication module and a notification unit for notifying a user wearing the shoe are attached to the shoe, and the communication module is configured to notify the notification unit via the communication module when it is determined that there is an abnormality. The program according to appendix 1, which causes a computer to execute processing for outputting abnormality information.

(付記3)
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータが通信ビーコンまたは前記靴を履くユーザが所持する携帯端末装置に送信され、前記通信ビーコンまたは前記携帯端末装置を介して、前記データを取得する
付記1または2に記載のプログラム。
(Appendix 3)
The data output from the pressure sensor attached to the shoe along with walking is transmitted to the communication beacon or the mobile terminal device carried by the user wearing the shoe, and the data is acquired via the communication beacon or the mobile terminal device. The program according to Appendix 1 or 2.

(付記4)
位置情報に基づき、閾値を設定し、
取得したデータ及び設定した閾値に基づき、歩行が異常か否かを判断する
付記1から3のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 4)
Set a threshold based on the location information,
The program according to any one of appendices 1 to 3, which determines whether walking is abnormal based on the acquired data and the set threshold value.

(付記5)
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を、通信網を介して接続される他の情報処理装置へ出力する
付記1から4のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 5)
The program according to any one of appendices 1 to 4, which outputs abnormality information indicating an abnormality to another information processing apparatus connected via a communication network when it is determined to be abnormal.

(付記6)
取得したデータと、前記靴を履くユーザに対応するデータの履歴とに基づき、歩行が異常か否かを判断する
付記1から5のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 6)
The program according to any one of appendices 1 to 5, which determines whether walking is abnormal based on the acquired data and a history of data corresponding to the user wearing the shoes.

(付記7)
取得した時系列データのピーク値の周期を抽出し、
抽出した周期に基づき分散値を算出し、
分散値の大きさに基づき異常か否かを判断する
付記1から6のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 7)
Extract the peak value cycle of the acquired time series data,
Calculate the variance value based on the extracted period,
The program according to any one of appendices 1 to 6, which determines whether or not there is an abnormality based on the magnitude of the variance value.

(付記8)
圧力センサは靴の前と後に取り付けられており、
取得した前側の圧力センサに係るデータと後側の圧力センサに係るデータの差分に基づき異常が存在するか否かを判断する
付記1から7のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 8)
The pressure sensor is attached to the front and back of the shoe,
The program according to any one of appendices 1 to 7, which determines whether or not there is an abnormality based on a difference between the acquired data related to the front side pressure sensor and the acquired data related to the rear side pressure sensor.

(付記9)
取得した時系列データのピーク値を抽出し、
抽出したピーク値に基づき分散値を算出し、
分散値の大きさに基づき異常か否かを判断する
付記1から8のいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 9)
Extract the peak value of the acquired time series data,
Calculate the variance value based on the extracted peak value,
The program according to any one of appendices 1 to 8, which determines whether or not there is an abnormality based on the magnitude of the variance value.

(付記10)
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータを取得する取得部と、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断する判断部と、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する出力部と
を備える情報処理装置。
(Appendix 10)
An acquisition unit that acquires data output along with walking from a pressure sensor attached to shoes,
Based on the acquired data, a determination unit that determines whether walking is abnormal,
An information processing apparatus, comprising: an output unit that outputs abnormality information indicating an abnormality when it is determined that the abnormality occurs.

(付記11)
コンピュータを用いた情報処理方法において、
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力されるデータを取得し、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断し、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する
情報処理方法。
(Appendix 11)
In the information processing method using a computer,
Acquire data output from walking from the pressure sensor attached to the shoe,
Based on the acquired data, determine whether walking is abnormal,
An information processing method that outputs anomaly information indicating an anomaly when it is determined to be anomaly.

(付記12)
通信装置及び該通信装置に通信網を介して接続されるコンピュータを用いた情報処理システムにおいて、
前記通信装置は、
近距離無線通信により前記通信装置と情報の送受信を行うことが可能な通信部及び圧力センサを有する靴の前記圧力センサから歩行に伴い前記通信部から出力されるデータを取得するデータ取得部と、
取得したデータを前記コンピュータへ出力するデータ出力部とを備え、
前記コンピュータは、
出力されたデータを取得する取得部と、
取得したデータに基づき、歩行が異常か否かを判断する判断部と、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を出力する出力部と
を備える情報処理システム。
(Appendix 12)
In an information processing system using a communication device and a computer connected to the communication device via a communication network,
The communication device is
A data acquisition unit that acquires data output from the communication unit along with walking from the pressure sensor of shoes having a communication unit and a pressure sensor capable of transmitting and receiving information to and from the communication device by short-range wireless communication,
A data output unit for outputting the acquired data to the computer,
The computer is
An acquisition unit that acquires the output data,
Based on the acquired data, a determination unit that determines whether walking is abnormal,
An information processing system comprising: an output unit that outputs abnormality information indicating an abnormality when it is determined to be abnormal.

1 サーバコンピュータ
1A 可搬型記録媒体
1B 半導体メモリ
10A 読み取り部
11 CPU
12 RAM
13 入力部
14 表示部
15 記憶部
15P 制御プログラム
16 通信部
18 時計部
2 携帯電話
21 CPU
22 RAM
23 入力部
24 表示部
25 記憶部
25P 制御プログラム
26 通信部
28 時計部
29 通信モジュール
210 スピーカ
211 マイク
3 靴
31 CPU
32 圧力センサ
32F 前方圧力センサ
32B 後方圧力センサ
33 バッテリ
34 モータ
35 通信モジュール
36 靴ID記憶部
4 ビーコン
41 CPU
42 RAM
42P 制御プログラム
45 通信モジュール
46 通信部
5 監視装置
51 CPU
52 RAM
53 入力部
54 表示部
55 記憶部
55P 制御プログラム
56 通信部
58 時計部
151 履歴ファイル
291 取得部
292 判断部
293 出力部
421 ビーコンID記憶部
551 靴ファイル
552 ビーコンファイル
N 通信網
1 server computer 1A portable recording medium 1B semiconductor memory 10A reading unit 11 CPU
12 RAM
13 input unit 14 display unit 15 storage unit 15P control program 16 communication unit 18 clock unit 2 mobile phone 21 CPU
22 RAM
23 input unit 24 display unit 25 storage unit 25P control program 26 communication unit 28 clock unit 29 communication module 210 speaker 211 microphone 3 shoe 31 CPU
32 pressure sensor 32F front pressure sensor 32B rear pressure sensor 33 battery 34 motor 35 communication module 36 shoe ID storage unit 4 beacon 41 CPU
42 RAM
42P control program 45 communication module 46 communication unit 5 monitoring device 51 CPU
52 RAM
53 input unit 54 display unit 55 storage unit 55P control program 56 communication unit 58 clock unit 151 history file 291 acquisition unit 292 judgment unit 293 output unit 421 beacon ID storage unit 551 shoe file 552 beacon file N communication network

Claims (3)

靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力される負荷を示すデータ及び監視箇所に配置されたビーコンを特定するためのビーコンIDを取得し、
ビーコンIDに応じてそれぞれ異なる値が設定された閾値から前記ビーコンIDに対応する閾値を選択し、
所定時間分の歩行データのピーク値の周期の分散値、ピーク値の差分の平均値、またはピーク値の分散値選択した閾値を超えるか否かにより、歩行が異常か否かを判断し、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を携帯端末装置へ出力する
処理を靴に設けられていないコンピュータに実行させるプログラム。
Acquiring the data indicating the load output along with walking from the pressure sensor attached to the shoe and the beacon ID for identifying the beacon arranged at the monitoring point ,
Select the threshold corresponding to the beacon ID from the threshold different values are set respectively in accordance with the beacon ID,
Whether the walking is abnormal is judged by whether the variance value of the peak value cycle of the walking data for a predetermined time period, the average value of the peak value differences, or the peak value variance value exceeds the selected threshold value. ,
When it is determined that abnormality, program for executing a process of outputting the abnormality information indicating abnormality to the portable terminal device to a computer that is not provided in the shoe.
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力される負荷を示すデータ及び監視箇所に配置されたビーコンを特定するためのビーコンIDを取得する取得部と、
ビーコン情報に応じてそれぞれ異なる値が設定された閾値から前記ビーコン情報に対応する閾値を選択する選択部と、
所定時間分の歩行データのピーク値の周期の分散値、ピーク値の差分の平均値、またはピーク値の分散値選択した閾値を超えるか否かにより、歩行が異常か否かを判断する判断部と、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を携帯端末装置へ出力する出力部と
を備える靴に設けられていない情報処理装置。
An acquisition unit for acquiring data indicating a load output along with walking from a pressure sensor attached to shoes and a beacon ID for identifying a beacon arranged at a monitoring point ,
A selection unit for selecting a threshold value corresponding to the beacon information from the threshold different values are set respectively in accordance with the beacon information,
Variance of the period of the peak value of the walking data for a predetermined time period, the difference between the average value of the peak value, or variance of the peak values, according to whether or not more than the selected threshold, walking to determine abnormal or not Judgment section,
If it is determined that the abnormality, an information processing apparatus that is not provided in the shoe and an output unit that outputs abnormality information indicating abnormality to the portable terminal device.
靴に設けられていないコンピュータを用いた情報処理方法において、
靴に取り付けられた圧力センサから歩行に伴い出力される負荷を示すデータ及び監視箇所に配置されたビーコンを特定するためのビーコンIDを取得し、
ビーコン情報に応じてそれぞれ異なる値が設定された閾値から前記ビーコン情報に対応する閾値を選択し、
所定時間分の歩行データのピーク値の周期の分散値、ピーク値の差分の平均値、またはピーク値の分散値選択した閾値を超えるか否かにより、歩行が異常か否かを判断し、
異常と判断した場合に、異常を示す異常情報を携帯端末装置へ出力する
情報処理方法。
In the information processing method using a computer not provided in shoes ,
Acquiring the data indicating the load output along with walking from the pressure sensor attached to the shoe and the beacon ID for identifying the beacon arranged at the monitoring point ,
Select the threshold corresponding to the beacon information from the threshold different values are set respectively in accordance with the beacon information,
Whether the walking is abnormal is judged by whether the variance value of the peak value cycle of the walking data for a predetermined time period, the average value of the peak value differences, or the peak value variance value exceeds the selected threshold value. ,
If it is determined that the abnormality, information processing method for outputting an abnormality information indicating abnormality to the portable terminal device.
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018159731A1 (en) * 2017-03-03 2018-09-07 株式会社ジャパンヘルスケア Gait analyzing system
US11122852B2 (en) 2018-05-31 2021-09-21 Nike, Inc. Intelligent electronic footwear and logic for navigation assistance by automated tactile, audio, and visual feedback
US10334906B1 (en) 2018-05-31 2019-07-02 Nike, Inc. Intelligent electronic footwear and control logic for automated infrastructure-based pedestrian tracking
CN112638250A (en) * 2018-07-03 2021-04-09 莫特鲁姆科技有限公司 Distributed system architecture for gait monitoring and method of use thereof
JP7120449B2 (en) * 2019-04-05 2022-08-17 日本電気株式会社 Gait cycle determination system, walking cycle determination method, and program
JP7355113B2 (en) * 2019-10-21 2023-10-03 日本電気株式会社 Upload system, upload method, upload device, program

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4333603B2 (en) * 2005-02-18 2009-09-16 日本電信電話株式会社 Fall management server, program, and footwear
US7607243B2 (en) * 2006-05-03 2009-10-27 Nike, Inc. Athletic or other performance sensing systems
JP2010244136A (en) * 2009-04-01 2010-10-28 Seiko Epson Corp Monitoring system and monitoring method
KR20100130860A (en) * 2009-06-04 2010-12-14 한양대학교 산학협력단 System for correcting style of walking
JP2012011136A (en) * 2010-07-05 2012-01-19 Nationa Hospital Organization Device and method for supporting stability of motion
JP5741067B2 (en) * 2011-03-02 2015-07-01 セイコーエプソン株式会社 Analysis system, biological information analysis apparatus and program
TW201300033A (en) * 2011-06-29 2013-01-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd Walking pose regulating system and method
JP5880820B2 (en) * 2011-10-21 2016-03-09 セイコーエプソン株式会社 Activity amount measurement system, server, and activity amount measurement method
US11006690B2 (en) * 2013-02-01 2021-05-18 Nike, Inc. System and method for analyzing athletic activity

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