JP6822587B1

JP6822587B1 - Watching device, watching system, watching method, and program

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Publication number: JP6822587B1
Application number: JP2020045852A
Authority: JP
Inventors: 健一篠田
Original assignee: Toppan Inc
Current assignee: Toppan Inc
Priority date: 2020-03-16
Filing date: 2020-03-16
Publication date: 2021-01-27
Anticipated expiration: 2040-03-16
Also published as: JP2021149923A; JP7543820B2; JP2021149220A

Abstract

【課題】様々なタイプの個室がある場合であっても、個別に条件を設定することなく、トイレ使用者の見守りを行うことができる見守り装置を提供する。【解決手段】イレ空間に設けられたセンサにより検知されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報と、学習済モデルとを用いて、前記トイレ空間にいる見守り対象者における異常の度合いを推定する異常推定部と、を備え、前記学習済モデルは、学習用のトイレ空間に設けられたセンサにより検知された学習用センサ情報を入力させることにより得られる出力が、前記学習用のトイレ空間にいる使用者における異常の有無に近づくように学習されたモデルであって、入力された前記センサ情報から、前記センサ情報に対応する空間にいる前記見守り対象者における異常の度合いを推定するモデルである。【選択図】図２PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a monitoring device capable of monitoring a toilet user without setting individual conditions even when there are various types of private rooms. SOLUTION: A sensor information acquisition unit that acquires sensor information detected by a sensor provided in an irrelevant space, the sensor information, and a learned model are used to cause an abnormality in a person to be watched in the toilet space. The trained model is provided with an abnormality estimation unit for estimating the degree, and the output obtained by inputting the learning sensor information detected by the sensor provided in the learning toilet space is the output for the learning. It is a model learned to approach the presence or absence of an abnormality in the user in the toilet space, and the degree of abnormality in the monitoring target person in the space corresponding to the sensor information is estimated from the input sensor information. It is a model. [Selection diagram] Fig. 2

Description

本発明は、見守り装置、見守りシステム、見守り方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a watching device, a watching system, a watching method, and a program.

従来、トイレや、シャワールーム、風呂などのプライベートな空間内において使用者の見守りを行うシステムがある。例えば、特許文献１には、空間内における人体の存否を検出するセンサの検出結果に基づいて使用者のトイレ内における状態を推定する。そして、推定した状態が、トイレを通常使用する際に使用者がとる一連の状態変化パターンから逸脱している場合に異常事態が発生したと判定する技術が開示されている。 Conventionally, there is a system for watching over a user in a private space such as a toilet, a shower room, or a bath. For example, in Patent Document 1, the state of the user in the toilet is estimated based on the detection result of the sensor that detects the presence or absence of the human body in the space. Then, a technique for determining that an abnormal situation has occurred when the estimated state deviates from a series of state change patterns taken by the user when the toilet is normally used is disclosed.

特開２０１９−３２９３号公報JP-A-2019-3293

しかしながら、トイレの個室には様々なものがある。例えば、車いす対応トイレは、通常の個室トイレより広く、手すりなどが設置されている。特許文献１の技術を用いて、個室ごとに異常事態を判定させようとすると、空間に設置するセンサの数や種類を個別に決定し、それぞれに応じた状態変化パターンを個別に設定する必要があり、手間がかかるという問題があった。 However, there are various private rooms in the toilet. For example, wheelchair-accessible restrooms are wider than ordinary private-room restrooms and are equipped with handrails. In order to determine an abnormal situation for each private room using the technique of Patent Document 1, it is necessary to individually determine the number and types of sensors installed in the space and individually set the state change pattern according to each. There was a problem that it took time and effort.

本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、様々なタイプの個室がある場合であっても、個別に条件を設定することなく、トイレ使用者の見守りを行うことができる見守り装置、見守りシステム、見守り方法、及びプログラムを提供する。 The present invention has been made in view of such a situation, and even if there are various types of private rooms, a watching device capable of watching over the toilet user without setting individual conditions. , A watching system, a watching method, and a program.

上記目的を達成するために、本発明一実施形態に係る見守り装置は、トイレ空間に設けられたセンサにより検知されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報と、学習済モデルとを用いて、前記トイレ空間にいる見守り対象者における異常の度合いを推定する異常推定部と、を備え、前記学習済モデルは、学習用のトイレ空間に設けられたセンサにより検知された学習用センサ情報を入力させることにより得られる出力が、前記学習用のトイレ空間にいる使用者における異常の有無に近づくように学習されたモデルであって、入力された前記センサ情報から、前記センサ情報に対応する空間にいる前記見守り対象者における異常の度合いを推定するモデルであり、前記センサ情報取得部は、前記トイレ空間におけるドアの開閉を検知する開閉センサ、前記トイレ空間に設けられた照明における点灯の有無を検知する照度センサ、及び前記トイレ空間に設けられた便座への着座を検知する着座センサのそれぞれを前記トイレ空間に設けられたセンサとし、前記センサのそれぞれにより検知された情報が検知時間に対応づけられた情報を、前記センサ情報として取得し、
前記学習用センサ情報は、前記開閉センサ、前記照度センサ、及び前記着座センサのそれぞれにより検知された情報が検知時間に対応づけられた情報であることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the monitoring device according to the first embodiment of the present invention includes a sensor information acquisition unit that acquires sensor information detected by a sensor provided in the toilet space, the sensor information, and a learned model. The learned model includes a learning sensor that estimates the degree of abnormality in the watching target person in the toilet space, and the learned model is a learning sensor detected by a sensor provided in the learning toilet space. The output obtained by inputting the information is a model learned so as to approach the presence or absence of an abnormality in the user in the learning toilet space, and corresponds to the sensor information from the input sensor information. It is a model for estimating the degree of abnormality in the watching target person in the space to be watched, and the sensor information acquisition unit is an opening / closing sensor for detecting the opening / closing of a door in the toilet space, and lighting in the lighting provided in the toilet space. Each of the illuminance sensor for detecting the presence or absence and the seating sensor for detecting sitting on the toilet seat provided in the toilet space are sensors provided in the toilet space, and the information detected by each of the sensors is used as the detection time. The associated information is acquired as the sensor information, and
The learning sensor information is characterized in that the information detected by each of the open / close sensor, the illuminance sensor, and the seating sensor is information associated with the detection time.

上記目的を達成するために、本発明一実施形態に係る見守りシステムは、上記に記載の見守り装置と、前記見守り装置に前記センサ情報を送信するセンサ端末と、を備え、前記見守り装置と前記センサ端末とは、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）の無線通信技術により通信可能に接続されることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the watching system according to the first embodiment of the present invention includes the watching device described above and a sensor terminal for transmitting the sensor information to the watching device, and includes the watching device and the sensor. The terminal is characterized in that it is communicably connected by the wireless communication technology of LPWA (Low Power Wide Area).

上記目的を達成するために、本発明一実施形態に係る見守り方法は、センサ情報取得部が、トイレ空間に設けられたセンサにより検知されたセンサ情報を取得し、異常推定部が、前記センサ情報と、学習済モデルとを用いて、前記トイレ空間にいる見守り対象者における異常の度合いを推定する見守り方法であって、前記学習済モデルは、学習用のトイレ空間に設けられたセンサにより検知された学習用センサ情報を入力させることにより得られる出力が、前記学習用のトイレ空間にいる使用者における異常の有無に近づくように学習されたモデルであって、入力された前記センサ情報から、前記センサ情報に対応する空間にいる前記見守り対象者における異常の度合いを推定するモデルであり、前記センサ情報取得部は、前記トイレ空間におけるドアの開閉を検知する開閉センサ、前記トイレ空間に設けられた照明における点灯の有無を検知する照度センサ、及び前記トイレ空間に設けられた便座への着座を検知する着座センサのそれぞれを前記トイレ空間に設けられたセンサとし、前記センサのそれぞれにより検知された情報が検知時間に対応づけられた情報を、前記センサ情報として取得し、前記学習用センサ情報は、前記開閉センサ、前記照度センサ、及び前記着座センサのそれぞれにより検知された情報が検知時間に対応づけられた情報であることを特徴とする。

In order to achieve the above object, in the monitoring method according to the first embodiment of the present invention, the sensor information acquisition unit acquires the sensor information detected by the sensor provided in the toilet space, and the abnormality estimation unit obtains the sensor information. This is a monitoring method for estimating the degree of abnormality in the monitoring target person in the toilet space by using the learned model and the learned model, which is detected by a sensor provided in the learning toilet space. The output obtained by inputting the learning sensor information is a model learned so as to approach the presence or absence of an abnormality in the user in the learning toilet space, and from the input sensor information, the said It is a model for estimating the degree of abnormality in the monitoring target person in the space corresponding to the sensor information, and the sensor information acquisition unit is provided in the toilet space , an open / close sensor for detecting the opening / closing of the door in the toilet space. Each of the illuminance sensor that detects the presence or absence of lighting in the lighting and the seating sensor that detects sitting on the toilet seat provided in the toilet space is a sensor provided in the toilet space, and the information detected by each of the sensors. Acquires the information associated with the detection time as the sensor information, and the learning sensor information corresponds to the detection time with the information detected by each of the open / close sensor, the illuminance sensor, and the seating sensor. The feature is that the information is obtained.

上記目的を達成するために、本発明一実施形態に係るプログラムは、上記に記載の見守り装置として動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記見守りが備える各部として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the program according to the first embodiment of the present invention is a program for operating as the watching device described above, and is a program for operating the computer as each part provided by the watching. It is characterized by that.

本発明によれば、様々なタイプの個室がある場合であっても、個別に条件を設定することなく、トイレ使用者の見守りを行うことができる。 According to the present invention, even when there are various types of private rooms, it is possible to watch over the toilet user without setting individual conditions.

実施形態による見守りシステム１の構成の例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of the structure of the monitoring system 1 by an embodiment. 実施形態による見守り装置３０の構成の例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of the structure of the watching device 30 by an embodiment. 実施形態によるセンサ情報３２０の構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the structure of the sensor information 320 by an embodiment. 実施形態によるトイレ空間ＴＫの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the toilet space TK by an embodiment. 実施形態による異常推定部３３１に推定された異常の度合いの時系列変化の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the time-series change of the degree of abnormality estimated by the abnormality estimation unit 331 by embodiment. 実施形態による開閉センサＫＳに検知された検知結果の時系列変化の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the time-series change of the detection result detected by the opening / closing sensor KS according to an embodiment. 実施形態による人感センサＪＳに検知された検知結果の時系列変化の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the time-series change of the detection result detected by the motion sensor JS by embodiment. 実施形態による着座センサＴＳに検知された検知結果の時系列変化の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the time-series change of the detection result detected by the seating sensor TS by embodiment. 実施形態による見守り端末４０に表示される画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the screen displayed on the watching terminal 40 by an embodiment. 実施形態による見守り端末４０に表示される画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the screen displayed on the watching terminal 40 by an embodiment. 実施形態による見守りシステム１が行う処理の流れを示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows the flow of the process performed by the watching system 1 by embodiment.

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

見守りシステム１は、例えば、医療施設や高齢者施設等におけるトイレやシャワー室、浴室などの個室を使用する使用者（見守り対象者）の見守りに適用される。図１は、実施形態による見守りシステム１の構成の例を示すブロック図である。見守りシステム１は、例えば、複数のセンサ端末１０（センサ端末１０−１、１０−２、１０−３、…、１０−Ｍ）と、ＡＰ（アクセスポイント）２０と、見守り装置３０と、複数の見守り端末４０（見守り端末４０−１、４０−２、３０−Ｎ）とを備える。Ｍ、及びＮは任意の整数である。 The watching system 1 is applied to, for example, watching over a user (person to be watched) who uses a private room such as a toilet, a shower room, or a bathroom in a medical facility or a facility for the elderly. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the monitoring system 1 according to the embodiment. The monitoring system 1 includes, for example, a plurality of sensor terminals 10 (sensor terminals 10-1, 10-2, 10-3, ..., 10-M), an AP (access point) 20, and a plurality of monitoring devices 30. It is provided with a watching terminal 40 (watching terminals 40-1, 40-2, 30-N). M and N are arbitrary integers.

センサ端末１０は、トイレの個室などの空間（トイレ空間）に設置される通信機能付きのセンサである。センサ端末１０は、例えば、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、センサ部１４とを備える。通信部１１は、ＡＰ２０と通信する。記憶部１２は、センサ端末１０の各種処理を実行するためのプログラム、及び各種処理を行う際に利用される一時的なデータを記憶する。制御部１３は、センサ端末１０を統括的に制御する。例えば、制御部１３は、センサ部１４により検知された検知結果と検知時間とを対応づけることによりセンサ情報を生成する。制御部１３は、生成したセンサ情報を、通信部１１を介してＡＰ２０に送信する。 The sensor terminal 10 is a sensor with a communication function installed in a space (toilet space) such as a private room of a toilet. The sensor terminal 10 includes, for example, a communication unit 11, a storage unit 12, a control unit 13, and a sensor unit 14. The communication unit 11 communicates with the AP 20. The storage unit 12 stores a program for executing various processes of the sensor terminal 10 and temporary data used when performing various processes. The control unit 13 comprehensively controls the sensor terminal 10. For example, the control unit 13 generates sensor information by associating the detection result detected by the sensor unit 14 with the detection time. The control unit 13 transmits the generated sensor information to the AP 20 via the communication unit 11.

センサ部１４は、トイレ空間ＴＫ（図４参照）に設けられ、トイレを使用する見守り対象者の動きを検知するセンサである。センサ部１４は、例えば、開閉センサＫＳと、人感センサＪＳと、着座センサＴＳを備える（図４参照）。開閉センサＫＳは、トイレ空間ＴＫにおけるドアの開閉を検知する。人感センサＪＳは、トイレ空間ＴＫにおける（検知領域内の）使用者の存否を検知する。着座センサＴＳは、トイレ空間ＴＫに設けられたトイレＢＺへの着座を検知する（図４参照）。 The sensor unit 14 is provided in the toilet space TK (see FIG. 4) and is a sensor that detects the movement of the watching target person who uses the toilet. The sensor unit 14 includes, for example, an open / close sensor KS, a motion sensor JS, and a seating sensor TS (see FIG. 4). The open / close sensor KS detects the opening / closing of the door in the toilet space TK. The motion sensor JS detects the presence or absence of the user (in the detection area) in the toilet space TK. The seating sensor TS detects seating in the toilet BZ provided in the toilet space TK (see FIG. 4).

例えば、ドアには、ドアが閉じられると磁石が接触し、ドアが開けられると磁石が離間するように磁石が配置され、開閉センサＫＳは、この磁石の接触又は離間を検知することによりドアの開閉を検知する。 For example, magnets are arranged on the door so that the magnets come into contact with each other when the door is closed, and the magnets are separated when the door is opened. Detects opening and closing.

人感センサＪＳは、例えば、トイレ空間ＴＫに設けられた照明が点灯しているか否かを検知する照度センサである。照度センサは、例えば、受光素子を備え、受光素子に入射した光を電流に変換して明るさを検知する。トイレを使用する見守り対象者がトイレ空間ＴＫに設けられた照明を点灯させた場合、照度センサが点灯を検知する。これにより、トイレ空間ＴＫに人が存在していることが検知される。或いは、トイレ空間ＴＫに設けられた照明が人の存在を検知して点灯および消灯を行う仕組みを有している場合、トイレを使用する見守り対象者がトイレ空間ＴＫに入ることにより、自動的に照明が点灯する。照度センサがこの点灯を検知ことより、トイレ空間ＴＫに人が存在していることを検知するようにしてもよい。或いは、人感センサＪＳは、人体等から放射される赤外線を受光することにより得られる空間の温度変化から人の存否を検知する、いわゆる赤外線センサであってもよい。 The motion sensor JS is, for example, an illuminance sensor that detects whether or not the lighting provided in the toilet space TK is lit. The illuminance sensor includes, for example, a light receiving element, and converts the light incident on the light receiving element into an electric current to detect the brightness. When the person to be watched over using the toilet turns on the lighting provided in the toilet space TK, the illuminance sensor detects the lighting. As a result, it is detected that a person is present in the toilet space TK. Alternatively, if the lighting provided in the toilet space TK has a mechanism for detecting the presence of a person and turning it on and off, the person to be watched over who uses the toilet automatically enters the toilet space TK. The lights turn on. The illuminance sensor may detect the presence of a person in the toilet space TK by detecting this lighting. Alternatively, the human sensor JS may be a so-called infrared sensor that detects the presence or absence of a person from the temperature change of the space obtained by receiving infrared rays radiated from the human body or the like.

着座センサＴＳは、例えば、便座に着座した場合に人の上半身が位置する領域を検知範囲とする距離センサである。距離センサは、赤外線などを照射し、照射して赤外線が物体に反射した反射光を受光するまでの時間に基づいて物体までの距離を検知する。この場合、着座センサは、便座に人が着座している場合としていない場合とで検知される距離の相違に基づいて着座の有無を検知する。 The seating sensor TS is, for example, a distance sensor whose detection range is a region in which the upper body of a person is located when seated on a toilet seat. The distance sensor irradiates infrared rays or the like, and detects the distance to the object based on the time until the infrared rays reflect the reflected light on the object. In this case, the seating sensor detects the presence or absence of seating based on the difference in the distance detected when a person is seated on the toilet seat and when the person is not seated on the toilet seat.

ＡＰ２０は、センサ端末１０と見守り装置３０との通信を中継する中継器である。ＡＰ２０は、センサ端末１０からセンサにより検知された検知結果を受信し、受信した検知結果を見守り装置３０に送信する。ＡＰ２０は、トイレ空間、及び見守りシステム１が適用される医療施設の電波強度分布などに基づいて、一つ、或いは複数、設置される。これにより、センサ端末１０から発信される検知結果を受信することができる。なお、見守りシステム１が適用される医療施設の電波状況に応じて、センサ端末１０が、ＡＰ２０を介さず、直接、見守り装置３０に検知結果を送信するようにしてもよい。この場合、ＡＰ２０を省略することが可能である。 The AP 20 is a repeater that relays communication between the sensor terminal 10 and the monitoring device 30. The AP 20 receives the detection result detected by the sensor from the sensor terminal 10 and transmits the received detection result to the monitoring device 30. One or more AP20s are installed based on the toilet space and the radio field intensity distribution of the medical facility to which the monitoring system 1 is applied. As a result, the detection result transmitted from the sensor terminal 10 can be received. The sensor terminal 10 may directly transmit the detection result to the monitoring device 30 without going through the AP 20, depending on the radio wave condition of the medical facility to which the monitoring system 1 is applied. In this case, AP20 can be omitted.

センサ端末１０とＡＰ２０（ＡＰ２０が省略される場合には、センサ端末１０と見守り装置３０）との通信は、任意の通信方式であってよい。例えば、センサ端末１０とＡＰ２０との通信には、ＬＰＷＡ(Low Power Wide Area)規格の無線通信技術が用いられる。ＬＰＷＡは、通信速度を抑える（低ビットレート）ことにより、既存の通信網、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）などと比較して消費電力を少なく抑える（低消費電力）ことを特徴とする。また、Bluetooth（登録商標）などの近距離無線通信と比較して通信距離が大きく（広域カバレッジ）、例えば数十ｋｍから〜１００ｋｍ程度であることを特徴とする。 The communication between the sensor terminal 10 and the AP 20 (when the AP 20 is omitted, the sensor terminal 10 and the watching device 30) may be any communication method. For example, LPWA (Low Power Wide Area) standard wireless communication technology is used for communication between the sensor terminal 10 and the AP 20. LPWA is characterized in that power consumption is suppressed to be low (low power consumption) as compared with existing communication networks such as LTE (Long Term Evolution) by suppressing the communication speed (low bit rate). Further, it is characterized in that the communication distance is large (wide area coverage) as compared with short-range wireless communication such as Bluetooth (registered trademark), for example, about several tens of km to about 100 km.

ＬＰＷＡには、複数の規格があり、例えば、ＬｏＲａ（登録商標）、Ｓｉｇｆｏｘ（登録商標）、ＮＢ−ＩｏＴ、及びＺＥＴＡ（登録商標）などが存在する。ＺＥＴＡが適用される場合、中継器（ＡＰ２０）によるマルチホップ（メッシュアクセス）が可能である。これにより、見守りシステム１を適用する施設における奥まった場所や地下など、電波が届きにくい領域にＡＰ２０を設置して中継させることにより、センサ端末１０が施設の如何なる場所に設置された場合でも通信が可能となる。 LPWA has a plurality of standards, for example, LoRa (registered trademark), Sigfox (registered trademark), NB-IoT, and ZETA (registered trademark). When ZETA is applied, multi-hop (mesh access) by a repeater (AP20) is possible. As a result, by installing the AP20 in an area where radio waves are difficult to reach, such as a deep place or underground in a facility to which the monitoring system 1 is applied, and relaying the sensor terminal 10, communication can be performed regardless of the location of the facility. It will be possible.

また、ＬＰＷＡの通信帯域として、例えば日本においては、８６６ＭＨｚ帯、９１５ＭＨｚ帯、９２０ＭＨｚ帯が利用されている。一方、施設には既存の通信網（例えば、ＷｉＦｉに利用される２．４ＧＨｚ帯、或いは５ＧＨｚ帯等）が業務に利用されている。センサ端末１０とＡＰ２０との通信には、ＬＰＷＡを用いることにより、既存の通信網への負荷増加を抑制し、尚且つ電波干渉や通信障害を抑制することが可能である。 Further, as the communication band of LPWA, for example, in Japan, the 866 MHz band, the 915 MHz band, and the 920 MHz band are used. On the other hand, the existing communication network (for example, 2.4 GHz band used for WiFi, 5 GHz band, etc.) is used for business in the facility. By using LPWA for communication between the sensor terminal 10 and the AP20, it is possible to suppress an increase in the load on the existing communication network, and also to suppress radio wave interference and communication failure.

見守り装置３０は、センサ端末１０のセンサにより検知された検知結果を集約するサーバ装置などのコンピュータである。ＡＰ２０を介して、センサ端末１０のセンサにより検知された検知結果を受信する。見守り装置３０は、受信した検知結果に基づいて、見守り対象者に異常が生じていないかを判定し、必要に応じて、見守り端末４０に対応を要請する通知を行う。見守り装置３０の構成については、後述する。 The monitoring device 30 is a computer such as a server device that aggregates the detection results detected by the sensor of the sensor terminal 10. The detection result detected by the sensor of the sensor terminal 10 is received via the AP 20. Based on the received detection result, the monitoring device 30 determines whether or not an abnormality has occurred in the monitoring target person, and if necessary, notifies the monitoring terminal 40 to request a response. The configuration of the monitoring device 30 will be described later.

見守り端末４０は、医療施設の医師や看護師など、見守り対象者を見守るスタッフ（以下、見守りスタッフ）が携帯するコンピュータ装置、スマートフォン、タブレット端末、業務用端末などである。見守り端末４０には、例えば、見守り装置３０が通知する見守りサービスのアプリケーションプログラム（以下、見守りアプリという）がインストールされる。見守り端末４０には、見守りアプリにおいて見守りスタッフのアカウントが作成されている。これにより、見守りスタッフに、見守り対象者に異常が発生したと判定された場合に、対応を要請するメッセージが通知されるようになる。或いは、見守りスタッフは、見守り対象者に異常が発生した場合に、対応要請の通知を受け取り可能な通知先の情報を見守り装置３０に登録する。通知先の情報は、少なくとも見守り端末４０により受信可能な通知先であればよく、例えば、業務用の電子メールアドレス、業務用のＳＮＳ（Social Networking Service）のアカウント等である。 The watching terminal 40 is a computer device, a smartphone, a tablet terminal, a business terminal, or the like carried by a staff (hereinafter referred to as a watching staff) who watches over a person to be watched, such as a doctor or a nurse in a medical facility. For example, an application program for a watching service (hereinafter, referred to as a watching application) notified by the watching device 30 is installed in the watching terminal 40. On the watching terminal 40, an account of the watching staff is created in the watching application. As a result, the watching staff will be notified of a message requesting action when it is determined that an abnormality has occurred in the person to be watched. Alternatively, the watching staff registers the information of the notification destination that can receive the notification of the response request in the watching device 30 when an abnormality occurs in the person to be watched. The information of the notification destination may be at least a notification destination that can be received by the monitoring terminal 40, for example, a business e-mail address, a business SNS (Social Networking Service) account, or the like.

見守り端末４０は、例えば、通信部４１と、記憶部４２と、制御部４３と、表示部４４と、入力部４５とを備える。通信部４１は、通信ネットワークＮＷを介して見守り装置３０と通信する。記憶部４２は、見守り端末４０の各種処理を実行するためのプログラム（例えば、見守りアプリ）、及び各種処理を行う際に利用される一時的なデータを記憶する。制御部４３は、見守り端末４０を統括的に制御する。例えば、制御部４３は、見守り装置３０からの対応要請を、通信部１１を介して受信し、受信した対応要請を表示部４４に表示する。表示部４４は、液晶画面を含む。表示部４４は、制御部４３の制御に応じた画像を表示する。入力部４５は、タッチパネル、マウスやキーボードなどの入力装置を含む。入力部４５は、見守りスタッフにより操作入力された情報を取得する。 The monitoring terminal 40 includes, for example, a communication unit 41, a storage unit 42, a control unit 43, a display unit 44, and an input unit 45. The communication unit 41 communicates with the monitoring device 30 via the communication network NW. The storage unit 42 stores a program (for example, a watching application) for executing various processes of the watching terminal 40, and temporary data used when performing various processes. The control unit 43 comprehensively controls the watching terminal 40. For example, the control unit 43 receives the response request from the monitoring device 30 via the communication unit 11, and displays the received response request on the display unit 44. The display unit 44 includes a liquid crystal screen. The display unit 44 displays an image according to the control of the control unit 43. The input unit 45 includes an input device such as a touch panel, a mouse, and a keyboard. The input unit 45 acquires the information operated and input by the watching staff.

通信ネットワークＮＷは、見守り装置３０と見守り端末４０とを通信可能に接続する。通信ネットワークＮＷは、施設内において従来から利用されている汎用的な通信網である。通信ネットワークＮＷは、例えば、広域回線網、すなわちＷＡＮ（Wide Area Network）やインターネット、ＷｉＦｉ、或いはこれらの組合せである。通信ネットワークＮＷにおける通信方式には、例えば、ＷｉＦｉに利用される２．４ＧＨｚ帯、或いは５ＧＨｚ帯や、携帯電話回線である３Ｇ（Generation）、５Ｇ、或いはＬＴＥ等が適用される。 The communication network NW connects the watching device 30 and the watching terminal 40 in a communicable manner. The communication network NW is a general-purpose communication network that has been conventionally used in the facility. The communication network NW is, for example, a wide area network, that is, a WAN (Wide Area Network), the Internet, WiFi, or a combination thereof. For example, the 2.4 GHz band or 5 GHz band used for WiFi, the mobile phone line 3G (Generation), 5G, LTE, or the like is applied to the communication method in the communication network NW.

図２は、実施形態による見守り装置３０の構成の例を示すブロック図である。見守り装置３０は、例えば、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３とを備える。 FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the monitoring device 30 according to the embodiment. The monitoring device 30 includes, for example, a communication unit 31, a storage unit 32, and a control unit 33.

通信部３１は、例えば、センサ通信部３１０と、ＮＷ（ネットワーク）通信部３１１とを備える。センサ通信部３１０は、センサ端末１０及びＡＰ２０と通信する。ＮＷ通信部３１１は、通信ネットワークＮＷを介して見守り端末４０と通信する。 The communication unit 31 includes, for example, a sensor communication unit 310 and an NW (network) communication unit 311. The sensor communication unit 310 communicates with the sensor terminal 10 and the AP 20. The NW communication unit 311 communicates with the monitoring terminal 40 via the communication network NW.

記憶部３２は、少なくとも１つの記憶媒体を任意に組み合わせることによって構成される。記憶媒体は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access read/write Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）である。記憶部３２は、見守り装置３０の各種処理を実行するためのプログラム、及び各種処理を行う際に利用される一時的なデータを記憶する。 The storage unit 32 is configured by arbitrarily combining at least one storage medium. The storage medium is, for example, an HDD (Hard Disk Drive), a flash memory, an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), a RAM (Random Access read / write Memory), and a ROM (Read Only Memory). The storage unit 32 stores a program for executing various processes of the monitoring device 30 and temporary data used when performing various processes.

記憶部３２は、例えば、センサ情報３２０と、学習済モデル３２１と、通知先情報部３２２とを記憶する。センサ情報３２０は、センサ端末１０が備える各種センサにより検知された検知結果が検知された時間（検知時間）と対応づけられた情報である。学習済モデル３２１は、センサ情報３２０から見守り対象者に異常が発生したか否かを推定するモデルである。学習済モデル３２１の生成方法については、後で詳しく説明する。通知先情報部３２２は、各種の通知を行う通知先を示す情報である。各種の通知とは、例えば、見守り対象者への対応を要請する通知、見守り対象者への対応を行うスタッフが確定された旨の通知、見守り対象者への対応をするスタッフがいない旨の通知などである。 The storage unit 32 stores, for example, the sensor information 320, the trained model 321 and the notification destination information unit 322. The sensor information 320 is information associated with the time (detection time) when the detection result detected by the various sensors included in the sensor terminal 10 is detected. The trained model 321 is a model that estimates from the sensor information 320 whether or not an abnormality has occurred in the monitoring target person. The method of generating the trained model 321 will be described in detail later. The notification destination information unit 322 is information indicating a notification destination for performing various notifications. The various notifications are, for example, a notification requesting a response to a person to be watched, a notification to the effect that the staff to respond to the target person to be watched has been confirmed, and a notification to the effect that there is no staff to respond to the target person to be watched. And so on.

制御部３３は、見守り装置３０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）にプログラムを実行させることによって実現される。制御部３３は、例えば、センサ情報取得部３３０と、異常推定部３３１と、対応要請制御部３３２と、装置制御部３３３とを備える。 The control unit 33 is realized by causing a CPU (Central Processing Unit) provided as hardware in the monitoring device 30 to execute a program. The control unit 33 includes, for example, a sensor information acquisition unit 330, an abnormality estimation unit 331, a response request control unit 332, and a device control unit 333.

センサ情報取得部３３０は、センサ情報を取得する。センサ情報取得部３３０は、センサ端末１０から見守り装置３０宛に送信されたセンサ情報を、通信部３１を介して取得する。センサ情報取得部３３０は、取得したセンサ情報を、センサ情報３２０として記憶部３２に記憶させる。なお、センサ情報取得部３３０がセンサ端末１０のセンサにより検知された検知結果を用いてセンサ情報を生成するようにしてもよい。この場合、センサ端末１０は、センサ端末１０のセンサにより検知された検知結果を見守り装置３０に送信する。センサ情報取得部３３０は、センサ端末１０のセンサにより検知された検知結果を、通信部３１を介して取得し、取得した検知結果を受信時刻（検知時間）と対応づけることによりセンサ情報を取得する。 The sensor information acquisition unit 330 acquires sensor information. The sensor information acquisition unit 330 acquires the sensor information transmitted from the sensor terminal 10 to the monitoring device 30 via the communication unit 31. The sensor information acquisition unit 330 stores the acquired sensor information in the storage unit 32 as the sensor information 320. The sensor information acquisition unit 330 may generate sensor information using the detection result detected by the sensor of the sensor terminal 10. In this case, the sensor terminal 10 monitors the detection result detected by the sensor of the sensor terminal 10 and transmits the detection result to the device 30. The sensor information acquisition unit 330 acquires the detection result detected by the sensor of the sensor terminal 10 via the communication unit 31, and acquires the sensor information by associating the acquired detection result with the reception time (detection time). ..

異常推定部３３１は、センサ情報３２０と学習済モデル３２１とを用いて、見守り対象に異常が発生したか否かを推定する。 The abnormality estimation unit 331 estimates whether or not an abnormality has occurred in the monitoring target by using the sensor information 320 and the trained model 321.

学習済モデル３２１は、学習モデルに教師あり学習を実行することにより作成されたモデルである。学習済モデル３２１は、学習用のトイレ空間に設けられたセンサにより検知された学習用のセンサ情報（以下、学習用センサ情報ともいう）と、学習用センサ情報に対応する空間において使用者に異常が発生したか否かの実績との対応関係を学習したモデルである。学習済モデル３２１は、学習用のトイレ空間に設けられたセンサにより検知された学習用のセンサ情報（以下、学習用センサ情報ともいう）と、学習用センサ情報に対応する空間において使用者に異常が発生したか否かの実績との対応関係を学習したモデルである。 The trained model 321 is a model created by performing supervised learning on the learning model. The trained model 321 has an abnormality in the space corresponding to the learning sensor information (hereinafter, also referred to as learning sensor information) detected by the sensor provided in the learning toilet space and the learning sensor information. This is a model that learns the correspondence with the actual results of whether or not The trained model 321 has an abnormality in the space corresponding to the learning sensor information (hereinafter, also referred to as learning sensor information) detected by the sensor provided in the learning toilet space and the learning sensor information. This is a model that learns the correspondence with the actual results of whether or not

学習用のトイレ空間は、センサ情報が取得でき、使用者の異常の有無が判定可能な空間であれば任意の空間であってよい。例えば、学習用のトイレ空間は、推定の対象とするトイレ空間そのものであってもよいし、空間の構成が似たようなタイプのトイレ空間であってもよいし、様々なタイプのトイレ空間が混在していてもよい。 The toilet space for learning may be any space as long as sensor information can be acquired and the presence or absence of abnormality of the user can be determined. For example, the toilet space for learning may be the toilet space itself to be estimated, a type of toilet space having a similar structure, or various types of toilet spaces. It may be mixed.

学習済モデルは、入力された（未学習の）センサ情報３２０に基づいて、見守り対象者に異常が発生したか否かを予測できるように学習する。なお、学習済モデルは、異常が発生したか否かを予測してもよいし、異常が発生した度合いを確率などにより予測してもよい。すなわち、学習済モデルは、学習用センサ情報を入力させることにより得られる出力が、学習用センサ情報に対応する空間にいる使用者における異常の有無に近づくように学習されたモデルであって、入力されたセンサ情報３２０から、見守り対象者における異常の度合いを推定するモデルである。 The trained model learns so that it can predict whether or not an abnormality has occurred in the watch target person based on the input (unlearned) sensor information 320. In addition, the trained model may predict whether or not an abnormality has occurred, or may predict the degree of occurrence of an abnormality by a probability or the like. That is, the trained model is a model trained so that the output obtained by inputting the learning sensor information approaches the presence or absence of an abnormality in the user in the space corresponding to the learning sensor information, and is input. This is a model for estimating the degree of abnormality in the person to be watched from the sensor information 320.

学習済モデルへ学習させるモデル（学習モデル）は、任意の機械学習の手法が適用されたモデルであってよい。例えば、学習モデルは、画像を認識して分類する画像分類モデルとして知られているＤＮＮ（Deep Neural Network）、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等による深層学習（ディープラーニング）のモデルである。学習モデルとしてＶＡＥ（Variational AutoEncoder）であってもよい。学習モデルにＶＡＥを用いることによりデータの特徴を保持しつつ次元を圧縮させることができ、学習における処理負荷の増大を抑制することが可能となる。 The model (learning model) to be trained by the trained model may be a model to which any machine learning method is applied. For example, the learning model is a model of deep learning by DNN (Deep Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), etc., which are known as image classification models for recognizing and classifying images. VAE (Variational AutoEncoder) may be used as the learning model. By using VAE as the learning model, it is possible to compress the dimensions while preserving the characteristics of the data, and it is possible to suppress an increase in the processing load in learning.

学習済モデルへ学習させる内容は、教師あり学習である場合、学習データと教師データとが一組にセットされた、学習データセットである。本実施形態では、学習データとして、学習用センサ情報が用いられる。 In the case of supervised learning, the content to be trained by the trained model is a learning data set in which training data and teacher data are set as a set. In this embodiment, learning sensor information is used as learning data.

学習用センサ情報は、学習モデルに入力する前に、前処理が行われる。前処理は、学習モデルが学習し易くなるように、データを加工する処理である。前処理において、学習用センサ情報は、検知時間と、各センサにより検知された検知結果とを軸とした多次元マップに加工される。 The learning sensor information is preprocessed before being input to the learning model. The pre-processing is a process of processing data so that the learning model can be easily learned. In the preprocessing, the learning sensor information is processed into a multidimensional map centered on the detection time and the detection result detected by each sensor.

例えば、開閉センサの検出結果に対応する学習用センサ情報は、前処理において、横軸が検知時間、縦軸が開閉センサによる検知結果を示す画像（マップ）において、各画素に開閉を示す情報が対応づけられた画像データに加工される。 For example, in the learning sensor information corresponding to the detection result of the open / close sensor, in the preprocessing, the horizontal axis is the detection time, and the vertical axis is the image (map) showing the detection result by the open / close sensor. It is processed into the associated image data.

人感センサの検出結果に対応する学習用センサ情報は、前処理において、横軸が検知時間、縦軸が人感センサによる検知結果を示す画像（マップ）において、各画素に人の存否を示す情報が対応づけられた画像データに加工される。着座センサの検出結果に対応する学習用センサ情報は、前処理において、横軸が検知時間、縦軸が着座センサによる検知結果を示す画像（マップ）において、各画素に着座の有無を示す情報が対応づけられた画像データに加工される。距離センサの検出結果に対応する学習用センサ情報は、前処理において、横軸が検知時間、縦軸が距離センサによる検知結果を示す画像（マップ）において、各画素に距離を示す情報が対応づけられた画像データに加工される。 In the preprocessing, the horizontal axis indicates the detection time, and the vertical axis indicates the presence or absence of a person in each pixel in the image (map) showing the detection result by the motion sensor. The information is processed into the associated image data. In the preprocessing, the learning sensor information corresponding to the detection result of the seating sensor includes information indicating the presence or absence of seating in each pixel in the image (map) in which the horizontal axis indicates the detection time and the vertical axis indicates the detection result by the seating sensor. It is processed into the associated image data. In the preprocessing, the learning sensor information corresponding to the detection result of the distance sensor is associated with the information indicating the distance to each pixel in the image (map) in which the horizontal axis indicates the detection time and the vertical axis indicates the detection result by the distance sensor. It is processed into the obtained image data.

或いは、各センサのそれぞれの検出結果に対応する学習用センサ情報は、前処理において、横軸が検知時間、縦軸が各センサによる検知結果を正規化した値を示す画像（マップ）において、各画素に、「開閉センサ、人感センサ、着座センサ（或いは距離センサ）」を示す情報が（例えば、ＲＧＢ形式のように）対応づけられた画像データに加工される。 Alternatively, the learning sensor information corresponding to each detection result of each sensor is obtained in the image (map) in which the horizontal axis shows the detection time and the vertical axis shows the normalized value of the detection result by each sensor in the preprocessing. Information indicating "open / close sensor, motion sensor, seating sensor (or distance sensor)" is processed into image data associated with the pixel (for example, in RGB format).

前処理が行われることにより、学習用センサ情報を画像データとして扱うことが可能となり、画像分類モデルに、特徴を学習しやすくさせることが可能である。 By performing the preprocessing, it becomes possible to handle the learning sensor information as image data, and it is possible to make the image classification model easier to learn the features.

学習済モデルへの学習では、誤差逆伝搬法などの手法を用いて、学習モデルから出力されたデータ（異常の有無の予測値）が、当該学習データに対応する教師データ（異常の有無の実績）に近づくように、学習モデルのパラメータが調整される。学習モデルは、学習モデルの出力層から出力される予測値の誤差が所定の閾値未満となるなど、所定の終了条件を満たしたと判定される場合に、学習を終了させる。学習が終了した学習モデルが、学習済モデルとなる。 In training to a trained model, the data output from the training model (predicted value of presence / absence of abnormality) is the teacher data (actual result of presence / absence of abnormality) corresponding to the training data using a method such as the error back propagation method. ), The parameters of the learning model are adjusted. The learning model ends learning when it is determined that a predetermined end condition is satisfied, such as an error of a predicted value output from the output layer of the learning model is less than a predetermined threshold value. The learning model for which learning has been completed becomes the trained model.

対応要請制御部３３２は、見守り対象者への対応要請を制御する。ここでの見守り対象者への対応要請とは、見守りスタッフに、異常が生じているとみなされた見守り対象者への対応を要請することである。要請を受けた見守りスタッフは、例えば、見守り対象者の状況を確認し、状況に応じて、例えば見守り対象者が転倒していた場合には助け起こすなどの対応を行う。 The response request control unit 332 controls the response request to the person to be watched over. The request for response to the person to be watched here is to request the watching staff to respond to the person to be watched who is considered to have an abnormality. The watching staff who received the request confirms the situation of the person to be watched, for example, and responds according to the situation, for example, to help the person to be watched if he / she has fallen.

対応要請制御部３３２は、異常推定部３３１の推定結果に基づいて、見守り対象者への対応を要請するか否かを判定する。例えば、異常推定部３３１により異常が発生したか否かが二値で推定される場合、対応要請制御部３３２は、異常推定部３３１により異常が発生したと推定された場合に、対応を要請すると判定する。異常推定部３３１により見守り対象者に異常が発生したか否かが確率で推定される場合、対応要請制御部３３２は、異常推定部３３１により異常が発生したと推定される確率が所定の閾値以上である場合に、対応を要請すると判定する。対応要請制御部３３２は、対応を要請すると判定した場合、ＮＷ通信部３１１を介して見守り端末４０にその旨を通知する。 The response request control unit 332 determines whether or not to request a response to the monitoring target person based on the estimation result of the abnormality estimation unit 331. For example, when the abnormality estimation unit 331 estimates whether or not an abnormality has occurred in binary, the response request control unit 332 requests a response when the abnormality estimation unit 331 estimates that an abnormality has occurred. judge. When the abnormality estimation unit 331 estimates with probability whether or not an abnormality has occurred in the monitoring target person, the response request control unit 332 has a probability that the abnormality estimation unit 331 estimates that an abnormality has occurred is equal to or greater than a predetermined threshold value. If, it is determined that a response is requested. When the response request control unit 332 determines that the response is requested, the response request control unit 332 notifies the monitoring terminal 40 to that effect via the NW communication unit 311.

対応要請制御部３３２は、見守り端末４０に対応を要請する通知を行う場合、異常が生じていると推定された見守り対象者がいるトイレの場所（以下、該当場所という）に応じて、通知する見守り端末４０を決定するようにしてもよい。例えば、対応要請制御部３３２は、該当場所から所定の範囲内の区域（例えば、病室や病棟など）で作業する見守りスタッフの見守り端末４０に対応を要請する通知を行う。或いは、対応要請制御部３３２は、該当場所に同じフロアに常駐する見守りスタッフの見守り端末４０に対応を要請する通知を行うようにしてもよい。これにより、該当場所に比較的近い場所にいると推定され、迅速に対応することが可能な見守りスタッフに通知し、該当場所に比較的遠い場所にいると推定され、対応することが困難な見守りスタッフには通知を控えることができる。したがって、対応が必要な見守り対象者の位置と見守りスタッフの状況に応じた効率のよい対応要請を行うことができる。 When the response request control unit 332 notifies the monitoring terminal 40 to request a response, the response request control unit 332 notifies the monitoring terminal 40 according to the location of the toilet (hereinafter referred to as the relevant location) where the monitoring target person who is presumed to have an abnormality is located. The watching terminal 40 may be determined. For example, the response request control unit 332 notifies the monitoring terminal 40 of the monitoring staff who works in an area within a predetermined range (for example, a hospital room or a ward) from the relevant location to request a response. Alternatively, the response request control unit 332 may notify the monitoring terminal 40 of the monitoring staff resident on the same floor at the relevant location to request a response. As a result, it is presumed that the person is relatively close to the relevant place, and the watching staff who can respond quickly is notified, and it is estimated that the person is relatively far from the relevant place, which makes it difficult to respond. Staff can refrain from notification. Therefore, it is possible to make an efficient response request according to the position of the monitoring target person who needs to respond and the situation of the monitoring staff.

対応要請制御部３３２は、ＮＷ通信部３１１を介して見守り端末４０からの応答を取得する。ここでの応答は、対応要請に対する応答であり、要請を受けた見守りスタッフが要請に対応するか否かが示されたものである。 The response request control unit 332 acquires a response from the monitoring terminal 40 via the NW communication unit 311. The response here is a response to the request for response, and indicates whether or not the watching staff who received the request will respond to the request.

対応要請制御部３３２は、見守り端末４０からの応答に、対応する旨を示す通知があった場合、その対応する旨を通知してきた見守り端末４０（以下、対応端末という）に対応を確定させる旨のする通知を行うと共に、他の見守り端末４０に、対応端末が済みである旨の通知を行う。これにより、他の見守り端末４０が対応する必要がなくなったことを知らせ、同一の見守り対応者への対応が重複しないようにすることができる。 When the response request control unit 332 receives a notification indicating that it corresponds to the response from the monitoring terminal 40, the response request control unit 332 determines the response to the monitoring terminal 40 (hereinafter referred to as a compatible terminal) that has notified the response. In addition to notifying the other watching terminals 40 that the corresponding terminal has been completed. As a result, it is possible to notify that the other watching terminal 40 no longer needs to respond, and to prevent duplication of correspondence to the same watching responder.

対応要請制御部３３２は、所定の時間内に、見守り端末４０からの応答に対応する旨を示す通知がない場合、特定の見守り端末４０に対応可能な見守りスタッフがいない旨の通知を行う。ここでの特定の見守り端末４０は、対応可能な見守りスタッフがいない場合の対策を行うことが可能な者の端末であり、例えば、ナースステーション等、見守りスタッフの詰所に設けられる見守り端末４０や、見守りスタッフの割り当てを行うマネージャなどの立場にいる役職者の見守り端末４０である。これにより、対応可能な見守りスタッフを直ちに見つけられないような状況にあっても、個別に対応させることが可能となる。例えば、対応可能な見守りスタッフがいない旨が通知された見守り端末４０は、対応できそうなスタッフに個人的に打診したり、該当場所の近くにいるスタッフの作業を他のスタッフに代替させたりさせるなどして、見守り対象者に対応できるように采配する。 If there is no notification indicating that the response from the monitoring terminal 40 is to be handled within a predetermined time, the response request control unit 332 notifies that there is no monitoring staff who can handle the specific monitoring terminal 40. The specific watching terminal 40 here is a terminal of a person who can take measures when there is no corresponding watching staff, for example, a watching terminal 40 provided at a watching staff station such as a nurse station, or It is a watching terminal 40 of a manager who is in a position such as a manager who assigns a watching staff. As a result, even in a situation where it is not possible to immediately find a support staff who can handle it, it is possible to respond individually. For example, the watching terminal 40 notified that there is no watching staff who can handle it personally consults with a staff who is likely to be able to handle it, or causes another staff to replace the work of a staff near the relevant place. We will arrange it so that we can respond to the people who are being watched over.

装置制御部３３３は、見守り装置３０を統括的に制御する。装置制御部３３３は、例えば、センサ情報取得部３３０により取得されたセンサ情報を異常推定部３３１に出力する。制御部３３は、異常推定部３３１により推定された推定結果を対応要請制御部３３２に出力する。 The device control unit 333 collectively controls the watching device 30. The device control unit 333 outputs, for example, the sensor information acquired by the sensor information acquisition unit 330 to the abnormality estimation unit 331. The control unit 33 outputs the estimation result estimated by the abnormality estimation unit 331 to the response request control unit 332.

図３は、実施形態によるセンサ情報３２０の構成の例を示す図である。センサ情報３２０は、例えば、日付、空間ＩＤ、検知時間、センサ情報などの項目を備える。日付は、センサによる検知が行われた日付である。空間ＩＤは、センサによる検知が行われた空間を一意に識別する情報である。空間ＩＤは、センサがトイレ空間に設けられている場合には、そのトイレの位置など、トイレ空間を識別する情報となる。検知時間は、センサによる検知が行われた時間を示す。センサ情報は、例えば、開閉センサ、人感センサ、着座センサなど、空間に設けられたセンサごとに設けられる。開閉センサには、開閉センサにより開閉が検知された検知結果が示される。人感センサには、人感センサにより人の存否が検知された検知結果が示される。着座センサには、着座センサにより便座への着座が検知された検知結果が示される。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the sensor information 320 according to the embodiment. The sensor information 320 includes items such as a date, a space ID, a detection time, and sensor information. The date is the date on which the sensor detects it. The space ID is information that uniquely identifies the space detected by the sensor. When the sensor is provided in the toilet space, the space ID is information for identifying the toilet space such as the position of the toilet. The detection time indicates the time when the detection by the sensor was performed. The sensor information is provided for each sensor provided in the space, such as an open / close sensor, a motion sensor, and a seating sensor. The open / close sensor shows the detection result that the open / close sensor has detected the open / close. The motion sensor shows the detection result in which the presence or absence of a person is detected by the motion sensor. The seating sensor shows the detection result that the seating sensor detects the seating on the toilet seat.

図４は、実施形態によるトイレ空間ＴＫの例を示す図である。トイレ空間ＴＫは、例えば、出入口ＤＲと、手すりＴＲと、トイレＢＺとが設けられた空間である。手すりＴＲは、出入口ＤＲから見て左側と、トイレＢＺに着座する人から見て左右両側の、３箇所にそれぞれ設けられている。このようなトイレ空間ＴＫに、開閉センサＫＳ、人感センサＪＳ、着座センサＴＳがそれぞれ設置される。開閉センサＫＳは、出入口ＤＲのドアの開閉部分に設置される。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the toilet space TK according to the embodiment. The toilet space TK is, for example, a space provided with an entrance / exit DR, a handrail TR, and a toilet BZ. The handrail TR is provided at three locations on the left side when viewed from the entrance / exit DR and on the left and right sides when viewed from the person sitting on the toilet BZ. An open / close sensor KS, a motion sensor JS, and a seating sensor TS are installed in such a toilet space TK, respectively. The open / close sensor KS is installed at the open / close portion of the door of the doorway DR.

人感センサＪＳとして照度センサが用いられる場合、照度センサは、トイレ空間ＴＫに設けられた照明が点灯した際の光を受光できる任意の箇所に設けられる。照度センサは、例えば、出入口ＤＲの付近や、トイレ空間ＴＫに設けられた照明の周辺などに設置される。人感センサＪＳとして赤外線センサが用いられる場合、赤外線センサは、例えば、図４に示すように、出入口ＤＲから見て右側の壁面のややトイレＢＺ寄りに、トイレ空間ＴＫを立って移動する人の胸あたりの高さが検知領域となるように設けられる。 When the illuminance sensor is used as the motion sensor JS, the illuminance sensor is provided at an arbitrary place where the light when the lighting provided in the toilet space TK is turned on can be received. The illuminance sensor is installed, for example, in the vicinity of the entrance / exit DR or in the vicinity of the lighting provided in the toilet space TK. When an infrared sensor is used as the motion sensor JS, the infrared sensor is, for example, as shown in FIG. 4, a person who stands and moves in the toilet space TK slightly closer to the toilet BZ on the wall surface on the right side when viewed from the entrance / exit DR. It is provided so that the height around the chest is the detection area.

着座センサＴＳは、トイレＢＺに着座する人から見て右側に、着座する人の上半身が検知領域となるように設けられる。或いは、着座センサＴＳは、トイレＢＺに着座する人から見て後方に、着座する人の後頭部周辺が検知領域となるように設けられていてもよい。 The seating sensor TS is provided on the right side of the person sitting on the toilet BZ so that the upper body of the seated person is the detection area. Alternatively, the seating sensor TS may be provided so that the area around the back of the head of the seated person is the detection area behind the person seated in the toilet BZ.

ここで、図５〜図８を用いて、図４のトイレ空間ＴＫにおいて検知されたセンサ情報と推定された異常の度合いとの関係の一例を説明する。図５は異常推定部３３１に推定された異常の度合い、図６は開閉センサＫＳの検知結果、図７は人感センサＪＳの検知結果、図８は着座センサＴＳの検知結果（この例では、距離センサにより検知された距離）のそれぞれの時系列変化が示されている。この例では、トイレ未使用時に出入口のドアが開いているものとする。 Here, an example of the relationship between the sensor information detected in the toilet space TK of FIG. 4 and the estimated degree of abnormality will be described with reference to FIGS. 5 to 8. FIG. 5 shows the degree of abnormality estimated by the abnormality estimation unit 331, FIG. 6 shows the detection result of the open / close sensor KS, FIG. 7 shows the detection result of the motion sensor JS, and FIG. 8 shows the detection result of the seating sensor TS (in this example, The time-series changes of (distance detected by the distance sensor) are shown. In this example, it is assumed that the door of the doorway is open when the toilet is not in use.

図６に示すように、時間１０ｍｓあたりから時間４２０ｍｓまで、開閉センサＫＳによる検知結果により「閉」が検知された。これにより、時間１０ｍｓ〜４２０ｍｓの間にトイレが使用されたことが判る。 As shown in FIG. 6, "closed" was detected by the detection result by the open / close sensor KS from about 10 ms to 420 ms. From this, it can be seen that the toilet was used during the time period of 10 ms to 420 ms.

図８に示すように、時間３０ｍｓあたりに着座センサＴＳ（距離センサ）により検知される距離が短くなり、使用者がトイレＢＺに着座したことが判る。また、時間１２０ｍｓあたりに着座センサＴＳ（距離センサ）により検知される距離が着座前の距離に戻り、使用者が脱座したことが判る。 As shown in FIG. 8, the distance detected by the seating sensor TS (distance sensor) becomes shorter around 30 ms of time, and it can be seen that the user is seated in the toilet BZ. Further, it can be seen that the distance detected by the seating sensor TS (distance sensor) returns to the distance before seating around 120 ms of time, and the user has left the seat.

図７に示すように、時間２０ｍｓあたりに人感センサＪＳにより人の存在が検知され、ドアが閉じられてから間もなく使用者がトイレＢＺ方向に移動していることが判る。時間３０ｍｓあたりに人感センサＪＳによる人の存在が未検知となり、使用者がトイレＢＺに着座したことが判る。時間１２０ｍｓあたりに再び人感センサＪＳにより人の存在が検知され、使用者が脱座したことが判る。その後、１４０ｍｓあたりで再び人感センサＪＳによる人の存在が未検知となり、トイレＢＺから出入口ＤＲへの移動途中に異常が発生したことが判る。ここで発生したい異常とは、使用者がしゃがみこんだり、転倒してしまったりすることが考えられる。その後、時間３５０ｍｓ以降、人感センサＪＳにより人の存在が継続的に検知され、使用者が立ち上がって出入口まで移動し、退室したことが判る。 As shown in FIG. 7, the presence of a person is detected by the motion sensor JS around 20 ms of time, and it can be seen that the user is moving toward the toilet BZ shortly after the door is closed. It can be seen that the presence of a person is not detected by the motion sensor JS around 30 ms of time, and the user is seated in the toilet BZ. The presence of a person is detected again by the motion sensor JS around 120 ms, indicating that the user has left. After that, the presence of a person was not detected again by the motion sensor JS around 140 ms, and it was found that an abnormality occurred on the way from the toilet BZ to the entrance / exit DR. The abnormality that you want to occur here may be that the user crouches down or falls over. After that, after the time of 350 ms, the presence of a person is continuously detected by the motion sensor JS, and it is found that the user stands up, moves to the doorway, and leaves the room.

図５に示すように、上述したセンサの状況に基づいて、異常推定部３３１は、時間３００ｍｓから異常度が上昇しているとの推定を行う。これは、脱座後の退出までに要する時間が通常よりも長いこと、脱座後の人感センサＪＳの検知結果が通常の場合と異なっていること等に基づいて、異常度を上昇させたものと考えられる。 As shown in FIG. 5, based on the above-mentioned sensor condition, the abnormality estimation unit 331 estimates that the abnormality degree has increased from the time of 300 ms. This increased the degree of abnormality based on the fact that the time required to leave after leaving the seat was longer than usual, and that the detection result of the motion sensor JS after leaving the seat was different from the normal case. It is considered to be.

図９、図１０は、実施形態による見守り端末４０に表示される画面の例を示す図である。図９には、見守り端末４０に通知された対応要請を示すメッセージＭ１が画面に表示された例が示されている。この例のように、対応要請には、対応すべきトイレの場所などが含まれていてもよい。また、対応するか否かの応答をするためのボタンＢ１、Ｂ２がメッセージＭ１と共に表示されるようにしてもよい。また、図１０には、対応するスタッフが確定されたことが見守り端末４０に通知され、そのメッセージＭ２が画面に表示された例が示されている。 9 and 10 are diagrams showing an example of a screen displayed on the watching terminal 40 according to the embodiment. FIG. 9 shows an example in which a message M1 indicating a response request notified to the watching terminal 40 is displayed on the screen. As in this example, the response request may include the location of the toilet to be addressed. Further, the buttons B1 and B2 for responding whether or not to correspond may be displayed together with the message M1. Further, FIG. 10 shows an example in which the watching terminal 40 is notified that the corresponding staff has been confirmed, and the message M2 is displayed on the screen.

図１１は、実施形態による見守りシステム１が行う処理の流れを示すシーケンス図である。まず、センサ端末１０は各種センサからの検知結果を検知時間と対応づけることによりセンサ情報を取得する（ステップＳ１０）。センサ端末１０は、取得したセンサ情報をＡＰ２０に送信する。ＡＰ２０は、センサ端末１０から受信したセンサ情報を見守り装置３０に送信することにより、センサ情報の送信を中継する（ステップＳ１１）。 FIG. 11 is a sequence diagram showing a flow of processing performed by the monitoring system 1 according to the embodiment. First, the sensor terminal 10 acquires sensor information by associating the detection results from various sensors with the detection time (step S10). The sensor terminal 10 transmits the acquired sensor information to the AP 20. The AP 20 relays the transmission of the sensor information by monitoring the sensor information received from the sensor terminal 10 and transmitting the sensor information to the device 30 (step S11).

見守り装置３０は、異常を推定する（ステップＳ１２）。見守り装置３０は。センサ端末１０により取得されたセンサ情報を、ＡＰ２０を介して受信する。見守り装置３０は、受信したセンサ情報を学習済モデルに入力させる。見守り装置３０は、学習済モデルから得られる出力に基づいて、使用者（見守り対象者）に異常が発生した度合いを推定する。 The monitoring device 30 estimates the abnormality (step S12). The watching device 30 is. The sensor information acquired by the sensor terminal 10 is received via the AP 20. The monitoring device 30 causes the trained model to input the received sensor information. The watching device 30 estimates the degree of abnormality occurring in the user (watching target person) based on the output obtained from the trained model.

見守り装置３０は、対応要請を行うか否かを判定する（ステップＳ１３）。見守り装置３０は、見守り対象者に異常が発生したと推定される度合いが所定の閾値以上である場合、対応要請を行うと判定する。一方、見守り装置３０は、見守り対象者に異常が発生したと推定される度合いが所定の閾値未満である場合、対応要請を行わないと判定する。 The monitoring device 30 determines whether or not to make a response request (step S13). The monitoring device 30 determines that a response request is made when the degree of estimation that an abnormality has occurred in the monitoring target person is equal to or greater than a predetermined threshold value. On the other hand, the monitoring device 30 determines that the response request is not made when the degree of estimation that the monitoring target person has an abnormality is less than a predetermined threshold value.

見守り装置３０は、対応要請を行うと判定した場合、見守り端末４０に対応要請を通知する（ステップＳ１４）。例えば、対応要請は、対話型のメッセージ形式で送信され、要請内容を示すメッセージと共に、応答ボタンが送信される。応答ボタンは、要請に対する対応の可否を「はい」「いいえ」のボタンで示すものであり、いずれかのボタンがタッチ操作されることにより対応の可否を示す応答が通知されるものである。また、対応要請には、例えば、対応を要請するトイレの場所や、要請レベル（緊急を要する、或いは念のための確認等）が含まれていてもよい。要請レベルは、例えば、見守り装置３０により推定された異常度に応じて決定される。異常度は見守り対象者に異常が発生したと推定される度合いである。 When the monitoring device 30 determines that the response request is made, the monitoring device 30 notifies the monitoring terminal 40 of the response request (step S14). For example, a response request is sent in the form of an interactive message, and a response button is sent along with a message indicating the content of the request. The response button indicates whether or not to respond to the request with "Yes" and "No" buttons, and when any of the buttons is touch-operated, a response indicating whether or not to respond is notified. In addition, the response request may include, for example, the location of the toilet for which the response is requested and the request level (urgent or just in case confirmation, etc.). The request level is determined according to, for example, the degree of anomaly estimated by the watching device 30. The degree of abnormality is the degree at which it is estimated that an abnormality has occurred in the person being watched over.

見守り端末４０は、見守り装置３０から通知された対応要請を画面に表示させる（ステップＳ１５）。見守りスタッフは、見守り端末４０に表示された対応要請を目視し、自身が対応可能か否かを判断する。見守りスタッフにより、「はい」「いいえ」のいずれかのボタンがタッチ操作されることに伴い、見守り端末４０は、対応可能か否かを見守り装置３０に応答する（ステップＳ１６）。 The watching terminal 40 displays a response request notified from the watching device 30 on the screen (step S15). The watching staff visually observes the response request displayed on the monitoring terminal 40 and determines whether or not it can respond. When any of the "yes" and "no" buttons is touch-operated by the watching staff, the watching terminal 40 responds to the watching device 30 whether or not it can be handled (step S16).

見守り装置３０は、見守り端末４０から通知された応答に、対応可能である旨の応答があった場合、対応するスタッフが確定された旨の通知（対応済みの通知）を、見守り端末４０に通知する（ステップＳ１７）。対応済みの通知には、対応する見守りスタッフの氏名や従業員番号などが含まれていてもよい。見守り端末４０は、見守り装置３０から通知された対応済みの通知を画面に表示させる（ステップＳ１８）。 When the monitoring device 30 receives a response indicating that it is possible to respond to the response notified from the monitoring terminal 40, the monitoring device 30 notifies the monitoring terminal 40 of a notification that the corresponding staff has been confirmed (notification of correspondence). (Step S17). The responded notification may include the name, employee number, etc. of the corresponding watching staff. The watching terminal 40 displays the corresponding notification notified from the watching device 30 on the screen (step S18).

以上説明したように、実施形態における見守り装置３０は、センサ情報取得部３３０と、異常推定部３３１と、を備える。センサ情報取得部３３０は、トイレ空間ＴＫに設けられたセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。異常推定部３３１は、センサ情報と、学習済モデルとを用いて、トイレ空間ＴＫにいる見守り対象者における異常の度合いを推定する。学習済モデルは、学習用のトイレ空間に設けられたセンサにより検知された学習用センサ情報を入力させることにより得られる出力が、学習用のトイレ空間にいる使用者における異常の有無に近づくように学習されたモデルであって、入力されたセンサ情報から、センサ情報に対応する空間にいる見守り対象者における異常の度合いを推定するモデルである。 As described above, the monitoring device 30 in the embodiment includes a sensor information acquisition unit 330 and an abnormality estimation unit 331. The sensor information acquisition unit 330 acquires the sensor information detected by the sensor provided in the toilet space TK. The abnormality estimation unit 331 estimates the degree of abnormality in the watching target person in the toilet space TK by using the sensor information and the learned model. In the trained model, the output obtained by inputting the learning sensor information detected by the sensor provided in the learning toilet space approaches the presence or absence of an abnormality in the user in the learning toilet space. It is a learned model that estimates the degree of abnormality in the watching target person in the space corresponding to the sensor information from the input sensor information.

これにより、実施形態における見守り装置３０は、学習済モデルを用いて、センサ情報に対応する空間にいる見守り対象者における異常の度合いを推定することができる。学習済モデルは、学習用のトイレ空間におけるセンサ情報と異常の有無との対応関係を学習したモデルである。このため、学習モデルに様々なタイプのトイレ空間におけるセンサ情報と異常の有無との対応関係を学習させることで、学習済モデル３２１が様々なタイプのトイレ空間において検知されたセンサ情報から、異常が発生した度合を推定することが可能となる。したがって、様々なタイプの個室がある場合であっても、個別に条件を設定することなく、トイレ使用者の見守りを行うことが可能である。 Thereby, the monitoring device 30 in the embodiment can estimate the degree of abnormality in the monitoring target person in the space corresponding to the sensor information by using the trained model. The trained model is a model that learns the correspondence between the sensor information in the toilet space for learning and the presence or absence of abnormality. Therefore, by letting the learning model learn the correspondence between the sensor information in various types of toilet space and the presence or absence of an abnormality, the learned model 321 can detect an abnormality from the sensor information detected in various types of toilet space. It is possible to estimate the degree of occurrence. Therefore, even if there are various types of private rooms, it is possible to watch over the toilet users without setting individual conditions.

また、実施形態における見守り装置３０では、センサ情報取得部３３０は、トイレ空間ＴＫにおけるドアの開閉を検知する開閉センサＫＳ、トイレ空間ＴＫの使用者の存否を検知する人感センサＪＳ、及びトイレ空間ＴＫに設けられた便座への着座を検知する着座センサＴＳのそれぞれをトイレ空間ＴＫに設けられたセンサとする。センサ情報取得部３３０は、これらのセンサのそれぞれにより検知された情報が検知時間に対応づけられた情報を、センサ情報として取得する。学習用センサ情報は、開閉センサＫＳ、人感センサＪＳ、及び着座センサＴＳのそれぞれにより検知された情報が検知時間に対応づけられた情報である。これにより、実施形態における見守り装置３０は、開閉センサＫＳ、人感センサＪＳ、及び着座センサＴＳのそれぞれにより検知されたセンサ情報から、異常の有無を推定することができる。 Further, in the monitoring device 30 of the embodiment, the sensor information acquisition unit 330 includes an opening / closing sensor KS that detects the opening / closing of the door in the toilet space TK, a motion sensor JS that detects the presence / absence of the user of the toilet space TK, and the toilet space. Each of the seating sensors TS for detecting seating on the toilet seat provided in the TK is a sensor provided in the toilet space TK. The sensor information acquisition unit 330 acquires information in which the information detected by each of these sensors is associated with the detection time as sensor information. The learning sensor information is information in which the information detected by each of the open / close sensor KS, the motion sensor JS, and the seating sensor TS is associated with the detection time. As a result, the monitoring device 30 in the embodiment can estimate the presence or absence of an abnormality from the sensor information detected by each of the open / close sensor KS, the motion sensor JS, and the seating sensor TS.

また、実施形態における見守りシステム１は、見守り装置３０と、見守り装置３０にセンサ情報を送信するセンサ端末１０と、を備える。見守り装置３０とセンサ端末１０とは、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）の無線通信技術により通信可能に接続される。これにより、実施形態における見守りシステムは、施設の既存の通信環境（例えば、ＷｉＦｉ環境）に対する電波干渉や通信障害などの影響を与えることを抑制することが可能である。 Further, the watching system 1 in the embodiment includes a watching device 30 and a sensor terminal 10 for transmitting sensor information to the watching device 30. The monitoring device 30 and the sensor terminal 10 are communicably connected by LPWA (Low Power Wide Area) wireless communication technology. As a result, the monitoring system in the embodiment can suppress the influence of radio wave interference, communication failure, etc. on the existing communication environment (for example, WiFi environment) of the facility.

また、実施形態における見守りシステム１は、見守り装置３０と、見守り装置３０と通信可能に接続される見守り端末４０とを備える。見守り装置３０は、異常推定部３３１による推定結果に基づいて、見守り対象者への対応要請を、見守り端末４０に送信するＮＷ通信部３１１を更に備える。見守り端末４０は、見守り装置３０から対応要請を受信する通信部４１と、通信部４１により受信された対応要請を表示させる表示部４４と、を備える。これにより、実施形態における見守りシステム１は、見守り対象者への対応要請を見守り端末４０に、見守りスタッフが知覚可能に通知することができる。したがって、見守りスタッフに対応を呼びかけることができる。 Further, the watching system 1 in the embodiment includes a watching device 30 and a watching terminal 40 that is communicably connected to the watching device 30. The monitoring device 30 further includes a NW communication unit 311 that transmits a response request to the monitoring target person to the monitoring terminal 40 based on the estimation result by the abnormality estimation unit 331. The monitoring terminal 40 includes a communication unit 41 that receives a response request from the monitoring device 30, and a display unit 44 that displays the response request received by the communication unit 41. As a result, the watching system 1 in the embodiment can perceptually notify the watching terminal 40 of the request for response to the person to be watched. Therefore, it is possible to call on the watching staff to take action.

また、実施形態における見守りシステム１では、ＮＷ通信部３１１は、対応要請と共に、対応要請に対する応答を要求するメッセージを見守り端末４０に送信する。見守り端末４０は、対応要請に応答するか否かを示す応答情報が入力される入力部４５を更に備え、通信部４１は、入力部４５に入力された応答情報を、見守り装置３０に送信する。これにより、実施形態における見守りシステム１では、対応要請に対する対応が可能か否かを、見守り装置３０に応答することができる。応答は、見守り端末４０の入力部４５が取得した情報であり、例えば、見守りスタッフなどにより操作入力された情報である。このため、見守りシステム１では、対応要請に対応できる見守りスタッフがいるか否かを考慮して、対応要請を対応済みとするか、個別に対応させるかを判定することが可能である。したがって、見守りシステム１では、同一の対応要請に対する対応が重複してしまったり、対応できない状態が継続されてしまったりするような不測の事態を抑止することができる。 Further, in the monitoring system 1 of the embodiment, the NW communication unit 311 transmits a response request and a message requesting a response to the response request to the monitoring terminal 40. The monitoring terminal 40 further includes an input unit 45 into which response information indicating whether or not to respond to a response request is input, and the communication unit 41 transmits the response information input to the input unit 45 to the monitoring device 30. .. As a result, the monitoring system 1 in the embodiment can respond to the monitoring device 30 as to whether or not it is possible to respond to the response request. The response is the information acquired by the input unit 45 of the watching terminal 40, and is, for example, the information operated and input by the watching staff or the like. Therefore, in the monitoring system 1, it is possible to determine whether the response request has been responded to or individually responded in consideration of whether or not there is a monitoring staff who can respond to the response request. Therefore, in the monitoring system 1, it is possible to prevent an unforeseen situation in which the response to the same response request is duplicated or the unresponsive state continues.

上述した実施形態における見守りシステム１、及び見守り装置３０の全部又は一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりくずし字を対応する現代文字に対応させる認識処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。 A program for realizing all or a part of the functions of the watching system 1 and the watching device 30 in the above-described embodiment is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is stored in the computer system. By reading and executing it, recognition processing may be performed to make the junk character correspond to the corresponding modern character. The term "computer system" as used herein includes hardware such as an OS and peripheral devices. Further, the "computer system" shall also include a WWW system provided with a homepage providing environment (or display environment). Further, the "computer-readable recording medium" refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, or a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. Furthermore, a "computer-readable recording medium" is a volatile memory (RAM) inside a computer system that serves as a server or client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, it shall include those that hold the program for a certain period of time.

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。 Further, the program may be transmitted from a computer system in which this program is stored in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the "transmission medium" for transmitting a program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. Further, the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Further, a so-called difference file (difference program) may be used, which can realize the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and the design and the like within a range not deviating from the gist of the present invention are also included.

１…見守りシステム
１０…センサ端末１０
１１…通信部
１２…記憶部
１３…制御部
１４…センサ部
２０…ＡＰ
３０…見守り装置
３１…通信部
３１０…センサ通信部
３２…記憶部
３２０…センサ情報
３３…制御部
３３０…センサ情報取得部
３３１…異常推定部
３３２…対応要請制御部
４０…見守り端末４０ 1 ... Watching system 10 ... Sensor terminal 10
11 ... Communication unit 12 ... Storage unit 13 ... Control unit 14 ... Sensor unit 20 ... AP
30 ... Watching device 31 ... Communication unit 310 ... Sensor communication unit 32 ... Storage unit 320 ... Sensor information 33 ... Control unit 330 ... Sensor information acquisition unit 331 ... Abnormality estimation unit 332 ... Response request control unit 40 ... Monitoring terminal 40

Claims

A sensor information acquisition unit that acquires sensor information detected by sensors installed in the toilet space,
Using the sensor information and the learned model, an abnormality estimation unit that estimates the degree of abnormality in the watching target person in the toilet space, and an abnormality estimation unit.
With
In the trained model, the output obtained by inputting the learning sensor information detected by the sensor provided in the learning toilet space approaches the presence or absence of an abnormality in the user in the learning toilet space. It is a model learned as described above, and is a model that estimates the degree of abnormality in the watching target person in the space corresponding to the sensor information from the input sensor information.
The sensor information acquisition unit includes an open / close sensor that detects the opening / closing of a door in the toilet space, an illuminance sensor that detects the presence / absence of lighting in the lighting provided in the toilet space , and seating on a toilet seat provided in the toilet space. Each of the seating sensors for detecting the above is a sensor provided in the toilet space, and the information in which the information detected by each of the sensors is associated with the detection time is acquired as the sensor information.
The learning sensor information is information in which information detected by each of the open / close sensor, the illuminance sensor, and the seating sensor is associated with the detection time.
A watching device characterized by this.

The monitoring device according to claim 1 and
A sensor terminal that transmits the sensor information to the monitoring device, and
With
The monitoring device and the sensor terminal are communicably connected by LPWA (Low Power Wide Area) wireless communication technology.
Watching system.

The monitoring device according to claim 1 and
A monitoring terminal that is communicatively connected to the monitoring device,
With
The monitoring device further includes a network communication unit that monitors and transmits a response request to the monitoring target person to the monitoring terminal based on the estimation result by the abnormality estimation unit.
The watching terminal is
A communication unit that receives the response request from the monitoring device, and
A display unit that displays the response request received by the communication unit, and
To prepare
Watching system.

The network communication unit watches over the message requesting a response to the response request together with the response request, and sends the message to the terminal.
The watching terminal is
An input unit for inputting response information indicating whether or not to respond to the response request is further provided.
The communication unit transmits the response information input to the input unit to the monitoring device.
The monitoring system according to claim 3 .

The sensor information acquisition unit acquires the sensor information detected by the sensor provided in the toilet space, and
The abnormality estimation unit estimates the degree of abnormality in the watching target person in the toilet space by using the sensor information and the learned model.
It ’s a watching method,
In the trained model, the output obtained by inputting the learning sensor information detected by the sensor provided in the learning toilet space approaches the presence or absence of an abnormality in the user in the learning toilet space. It is a model learned as described above, and is a model that estimates the degree of abnormality in the watching target person in the space corresponding to the sensor information from the input sensor information.
The sensor information acquisition unit includes an open / close sensor that detects the opening / closing of a door in the toilet space, an illuminance sensor that detects the presence / absence of lighting in the lighting provided in the toilet space , and seating on a toilet seat provided in the toilet space. Each of the seating sensors for detecting the above is a sensor provided in the toilet space, and the information in which the information detected by each of the sensors is associated with the detection time is acquired as the sensor information.
The learning sensor information is information in which information detected by each of the open / close sensor, the illuminance sensor, and the seating sensor is associated with the detection time.
How to watch over.

A program for operating a computer as the monitoring device according to claim 1 , wherein the computer functions as each part included in the monitoring.