JP6931908B2 - 電子機器 - Google Patents

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Description

本発明は、視力低下抑制眼鏡、視力低下抑制方法及びプログラムに関する。
特許文献１には、ユーザからディスクまでの距離を検出するための距離検出センサと、距離情報に基づいてユーザからディスクまでの距離が適切であるか否かを判定し、距離が適切でないと判定した場合に、報知指令を生成するプロセッサと、報知指令に基づいて報知を行うスピーカと、を備える視力低下抑制眼鏡が開示されている。
中国特許出願公開第２０７０３７２５９号明細書
しかしながら、特許文献１に記載の視力低下抑制眼鏡では、報知指令の生成に距離情報のみを用いるため、このように生成される報知指令の信頼性が低い。場合によって、ユーザの視力低下を効果的に抑制することができないという問題がある。
本発明は、上記のような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの視力低下を効果的に抑制することができる視力低下抑制眼鏡、視力低下抑制方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明のある態様によれば、ユーザから目標物までの距離を検出するための距離検出手段と、外部環境の光強度を検出するための光検出手段と、ユーザの動作を検出するための動作検出手段と、前記距離検出手段から出力された距離情報、前記光検出手段から出力された光強度情報、及び前記動作検出手段から出力された動作情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定し、ユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成する制御手段と、前記制御手段から出力された報知指令に基づいて報知を行う報知手段と、を備える視力低下抑制眼鏡が提供される。
本発明の他の態様によれば、ユーザから目標物までの距離情報、外部環境の光強度情報及びユーザの動作情報を取得する情報取得ステップと、情報取得ステップにおいて取得された距離情報、光強度情報及び動作情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定するリスク判定ステップと、リスク判定ステップにおいてユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成する報知指令生成ステップと、を含む視力低下抑制方法が提供される。
本発明のその他の態様によれば、コンピュータに、ユーザから目標物までの距離情報、外部環境の光強度情報及びユーザの動作情報を取得する情報取得ステップと、情報取得ステップにおいて取得された距離情報、光強度情報及び動作情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定するリスク判定ステップと、リスク判定ステップにおいてユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成する報知指令生成ステップと、を実行させるプログラムが提供される。
これらの態様によれば、ユーザの視力低下を効果的に抑制することができる。
本発明の実施形態に係る視力低下抑制眼鏡を示す斜視図である。 視力低下抑制眼鏡の構成ブロック図である。 通信ユニットの構成ブロック図である。 制御ユニットの構成ブロック図である。 接触センサユニットの構成ブロックである。 電源管理ユニットの構成ブロック図である。 視力低下抑制眼鏡の動作処理を示すフローチャートである。 視力低下抑制眼鏡の動作処理における制御処理を示すフローチャートである。 制御処理におけるユーザの姿勢の識別処理を示すフローチャートである。
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態（以下、本実施形態と称する。）について説明する。本明細書においては、全体を通じて、同一の要素には同一の符号を付する。
（視力低下抑制眼鏡の構成）
以下、図１から図６を参照しながら本実施形態に係る視力低下抑制眼鏡１の構成について説明する。
図１は、本実施形態に係る視力低下抑制眼鏡１を示す斜視図である。図２は、視力低下抑制眼鏡１の構成ブロック図である。図３は、通信ユニット９の構成ブロック図である。図４は、制御ユニット１０の構成ブロック図である。図５は、接触センサユニット１２の構成ブロックである。図６は、電源管理ユニット１３の構成ブロック図である。
図１及び図２に示すように、本実施形態に係る視力低下抑制眼鏡１は、ユーザの視力低下を抑制するための電子機器（具体的には、スマート眼鏡）である。視力低下抑制眼鏡１は、レンズ２、レンズ保持枠３及び二つの脚部４に加え、距離検出手段としての距離検出センサ５、光検出手段としての光検出センサ６、動作検出手段としての九軸センサ７、温湿度検出手段としての温湿度検出センサ８、通信手段としての通信ユニット９、制御手段としての制御ユニット１０、報知手段としての振動器１１、接触センサ手段としての接触センサユニット１２及び電源管理ユニット１３を備える。
レンズ２は、ユーザの視力を矯正するためのものである。レンズ２は、必要に応じて、ガラス材によって構成されてもよく、樹脂材によって構成されてもよい。なお、レンズ２は、ユーザの視力を矯正しないものであってもよい。
レンズ保持枠３は、レンズ２を保持するための枠である。本実施形態では、レンズ保持枠３は、樹脂材によって構成されているが、これに限定されるものではなく、例えば、チタン合金等の金属材によって構成されてもよい。
二つの脚部４は、ヒンジ接続部（図示しない）を介して、レンズ保持枠３の両側とヒンジ接続されるものである。二つの脚部４は、例えば、樹脂材によって構成される。また、二つの脚部４は、左側の脚部４ａと、右側の脚部４ｂと、から構成される。なお、左側の脚部４ａと右側の脚部４ｂとは、同一の外形を有する。
左側の脚部４ａは、樹脂材によって中実に成形される。一方、右側の脚部４ｂは、中空の収容部４１ｂと、収容部４１ｂの一端としての後端に接続される中実の耳掛け部４２ｂと、を有する。
収容部４１ｂ内には、距離検出センサ５、光検出センサ６、九軸センサ７、温湿度検出センサ８、通信ユニット９、制御ユニット１０、振動器１１、接触センサユニット１２及び電源管理ユニット１３が収容される。なお、距離検出センサ５、光検出センサ６、九軸センサ７、温湿度検出センサ８、通信ユニット９、振動器１１、接触センサユニット１２及び電源管理ユニット１３は、電気配線を介して制御ユニット１０と電気的に接続される。
このように、距離検出センサ５、光検出センサ６、九軸センサ７、温湿度検出センサ８、通信ユニット９、制御ユニット１０、振動器１１、接触センサユニット１２及び電源管理ユニット１３を右側の脚部４ｂの収容部４１ｂに集約するので、距離検出センサ５、光検出センサ６、九軸センサ７、温湿度検出センサ８、通信ユニット９、制御ユニット１０、振動器１１、接触センサユニット１２及び電源管理ユニット１３を視力低下抑制眼鏡１の各パーツ（具体的には、レンズ保持枠３や二つの脚部４）に分散させる視力低下抑制眼鏡に比べ、電気配線がしやすくなるとともに製造コストを大幅に低下させることができる。また、各部品が壊れた場合であって、壊れた部品のみを取り換えれば足りるので、ユーザの使用コストを低下させることもできる。
距離検出センサ５は、ユーザ（具体的には、視力低下抑制眼鏡１）から目標物（例えば、書籍、テレビ、スマートフォン又はタブレットの端末等の閲覧物）までの距離（すなわち、閲覧距離）を検出するためのセンサである。本実施形態では、距離検出センサ５は、レーザ光の発信からレーザ光の受信までの時間を距離に換算するレーザ距離検出センサ超音波距離検出センサによって構成されているが、これに限定されるものではなく、例えば、超音波距離検出センサによって構成されてもよい。距離検出センサ５によって検出される距離は、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かの判定に用いられる。
光検出センサ６は、外部環境の光強度を検出するためのセンサである。本実施形態では、光検出センサ６は、フォトレジスタによって構成される。光検出センサ６によって検出される光強度は、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かの判定に用いられる。
九軸センサ７は、ユーザの（三次元）動作を検出するためのジャイロセンサである。具体的には、九軸センサ７は、ユーザの頭部の旋回角度（以下、単に旋回角度と称する。）を三次元的に検出する。より具体的には、九軸センサ７は、ユーザの頭部のチルト方向の旋回角度及びパン方向の旋回角度を検出する。九軸センサ７によって検出されるユーザの旋回角度は、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かの判定に用いられる。
本実施形態では、九軸センサ７は、角度を検出するセンサから構成されているが、これに限定されるものではなく、例えば、角速度や角加速度を検出するジャイロセンサから構成されてもよい。この場合、制御ユニット１０は、九軸センサ７から出力された角速度や角加速度に基づいて、ユーザの頭部のチルト方向の旋回角度及びパン方向の旋回角度を算出する。
温湿度検出センサ８は、外部環境の温湿度を検出するためのセンサである。具体的には、温湿度検出センサ８は、外部環境の温度を検出するための温度検出センサと、外部環境の湿度を検出するための湿度検出センサとによって構成される。温湿度検出センサ８によって検出される外部環境の温湿度は、ユーザが室内にいるか室外にいるかの判定に用いられる。
通信ユニット９は、例えば、スマートフォンやタブレット等の通信端末（図示しない）と通信可能なユニットである。そして、視力低下抑制眼鏡１は、通信ユニット９によって通信端末とのデータ送受信を行うことが可能となる。図３に示すように、本実施形態では、通信ユニット９は、近距離で通信端末と通信可能なブルートゥース（登録商標）等の近距離通信モジュール９１と、遠距離で通信端末と通信可能なＷＩＦＩ等（登録商標）の遠距離通信モジュール９２とによって構成されているが、これに限定されるものではなく、例えば、近距離通信モジュール９１及び遠距離通信モジュール９２のうちのいずれか一つのみによって構成されてもよい。
また、通信ユニット９は、通信端末から後述する複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための更新用情報と、室外温湿度情報が含まれる気象情報と、を含む各種の通信情報を受信するユニットである。通信ユニット９によって受信される更新用情報は、姿勢モード又は所定閾値条件の更新に用いられる。なお、所定閾値条件は、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かの判定に用いられる。一方、通信ユニット９によって受信される気象情報は、ユーザが室内にいるか否かの判定に用いられる。
制御ユニット１０は、視力低下抑制眼鏡１の各処理を司るコントローラである。本実施形態では、制御ユニット１０は、コンピュータとしてのＣＰＵによって構成されているが、これに限定されるものではなく、例えば、複数のマイクロコンピュータによって構成されてもよい。
本実施形態では、制御ユニット１０は、距離検出センサ５から出力された閲覧距離、光検出センサ６から出力された光強度、及び九軸センサ７から出力された旋回角度に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定し、ユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成する。これにより、閲覧距離に加え、光強度及び旋回角度に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定することができるので、距離情報のみに基づいてユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定し、ユーザの視力低下のリスクが高いという判定結果に基づいて報知指令を生成する従来の視力低下抑制眼鏡に比べ、報知指令の信頼性を向上させることができる。この結果、ユーザの視力低下を効果的に抑制することができる。
具体的には、図４に示すように、制御ユニット１０は、情報取得モジュール１０１、変換モジュール１０２、解析制御モジュール１０３、時間検出手段としてのタイマー１０４及び記憶モジュール１０５を有する。なお、制御ユニット１０の各モジュールは、ハードウェアによって構成されてもよいし、ソフトウェアによって構成されてもよい。
情報取得モジュール１０１は、各センサ（具体的には、距離検出センサ５、光検出センサ６、九軸センサ７及び温湿度検出センサ８等）から出力された各種のパラメータ情報（具体的には、ユーザから目標物までの距離情報（すなわち、閲覧距離情報であり、以下、単に距離情報と称する。）、光強度情報、ユーザの動作情報及び温湿度情報等）と、通信ユニット９から出力された通信端末からの各種の通信情報と、を取得するためのモジュールである。
変換モジュール１０２は、情報取得モジュール１０１によって取得された各種のパラメータ情報を、解析制御モジュール１０３が読取可能な変換パラメータ情報に変換するためのモジュールである。例えば、変換モジュール１０２は、情報取得モジュール１０１によって取得された各種のパラメータ情報をアナログ形式からデジタル形式に変換する。
解析制御モジュール１０３は、変換モジュール１０２によって変換された各種の変換パラメータ情報の解析を行い、ユーザの行動モデルを構築するためのモジュールである。具体的には、解析制御モジュール１０３は、各種の変換パラメータ情報を解析することで、トレーニングサンプルとしてのデータサンプルを生成し、生成されたデータサンプルを用いて、機械学習（具体的には、ニューラルネットワーク）のアルゴリズムに基づいて、ユーザの複数の行動モード（すなわち、姿勢モード）を含むユーザの行動モデルを構築する。これにより、複数の姿勢モード及び行動モデルを精度よく取得することができる。ユーザの複数の姿勢モードは、ユーザの姿勢の識別に用いられるものであって、例えば、学習読書姿勢モード、テレビ閲覧姿勢モード及び端末閲覧姿勢モード等を含む。
解析制御モジュール１０３によって構築されるニューラルネットワークは、三層構造のニューラルネットワークである。三層構造ニューラルネットワークは、エッジ特徴を学習する第１隠蔽層と、エッジからなる形状特徴を学習する第２隠蔽層と、形状からなるパターン特徴を学習する第３隠蔽層と、を含む。
また、解析制御モジュール１０３は、視力低下抑制眼鏡１の各処理を実行するためのモジュールでもある。なお、解析制御モジュール１０３が実行する各処理については後述する。
タイマー１０４は、ユーザが同一姿勢（ここでは、学習読書姿勢）を保持する時間を検出するためのタイマーである。なお、ユーザの姿勢は、例えば、学習読書姿勢、テレビ閲覧姿勢及び端末閲覧姿勢等を含む。本実施形態では、タイマー１０４は、制御ユニット１０に内蔵されているが、これに限定されるものではなく、例えば、制御ユニット１０とは別体に設けられてもよい。タイマー１０４によって検出される時間は、ユーザのある姿勢を保持する姿勢保持時間がその姿勢に対応する許容時間を超えて長すぎるか否かの判定に用いられる。
記憶モジュール１０５は、変換モジュール１０２によって変換された各種の変換パラメータ情報、所定閾値条件、所定姿勢及び許容時間を記憶するためのメモリである。また、記憶モジュール１０５は、解析制御モジュール１０３において実行される処理プログラム又はアルゴリズムプログラムを記憶する。本実施形態では、記憶モジュール１０５は、制御ユニット１０に内蔵されているが、これに限定されるものではなく、例えば、制御ユニット１０とは別体に設けられてもよい。
さらに、記憶モジュール１０５は、解析制御モジュール１０３によって生成されたデータサンプルと、解析制御モジュール１０３によって構築されたユーザの行動モデルとを記憶する。なお、データサンプルは、ユーザの姿勢、閲覧距離（視力低下抑制眼鏡１から閲覧物までの距離）、閲覧時間及び光強度等のパラメータを含む。データサンプルは、パターンのグレースケール特徴、ＨＯＧ特徴、ＬＢＰ特徴及びＨａａｒーＬｉｋｅ特徴からなる組み合わせベクトルである。
振動器１１は、制御ユニット１０から出力された報知指令等に基づいて振動することによって注意喚起用の報知を行う。ユーザは、異なる報知を受けて、視力低下のリスクが高いことや同一姿勢を保持する姿勢保持時間が長すぎることに気づき、姿勢矯正又は環境改善（室内を明るくすること）や休憩取得を行う。本実施形態では、報知手段は、振動器１１によって構成されているが、これに限定されるものではなく、例えば、報知指令等に基づいて発音するスピーカやブザーによって構成されてもよい。又は、振動器１１とスピーカとの組み合わせによって構成されてもよい。この場合、視力低下のリスクが高いこと及び姿勢保持時間が長すぎることを識別することができる。
接触センサユニット１２は、ユーザと接触することによって視力低下抑制眼鏡１の電源としての後述する電源モジュール１３１をオフからオンにするためのユニットである。図５に示すように、接触センサユニット１２は、ユーザとの接触を感知する接触センサモジュール１２１と、ユーザとの接触を接触センサモジュール１２１によって感知した場合に、視力低下抑制眼鏡１の電源モジュール１３１をオフからオンにするスイッチ制御モジュール１２２とによって構成される。また、ユーザとの接触を接触センサモジュール１２１によって感知しなくなった場合に、スイッチ制御モジュール１２２は、視力低下抑制眼鏡１の電源モジュール１３１をオンからオフにする。
このように、接触センサユニット１２を接触センサモジュール１２１及びスイッチ制御モジュール１２２によって構成することで、視力低下抑制眼鏡１の電源のスイッチングを容易に実現することができるとともに、視力低下抑制眼鏡１の電源をオン又はオフさせる操作を省くことができる。この結果、視力低下抑制眼鏡１の電源のスイッチングの誤作動を回避することができる。また、視力低下抑制眼鏡１の電源のスイッチングは、制御ユニット１０の制御を介することなく、接触センサユニット１２のみによって行われるので、視力低下抑制眼鏡１の電源のスイッチングの高速化及び簡素化を図ることができる。
電源管理ユニット１３は、バッテリ充電管理、通常稼働管理又は低電力稼働管理を行うためのユニットである。図６に示すように、電源管理ユニット１３は、視力低下抑制眼鏡１へ電力を供給する電源モジュール１３１と、視力低下抑制眼鏡１の使用モードを検出するモード検出モジュール１３２とによって構成される。そして、制御ユニット１０は、モード検出モジュール１３２によって検出された視力低下抑制眼鏡１の使用モードに基づいて、バッテリ充電管理、通常稼働管理又は低電力稼働管理を選択する。
（視力低下抑制眼鏡の動作処理）
以下、図７を参照しながら視力低下抑制眼鏡１の動作処理について説明する。
図７は、視力低下抑制眼鏡１の動作処理を示すフローチャートである。
視力低下抑制眼鏡１をユーザの頭部に掛けると、接触センサユニット１２の接触センサモジュール１２１は、視力低下抑制眼鏡１とユーザとの接触を感知し、接触センサユニット１２のスイッチ制御モジュール１２２は、視力低下抑制眼鏡１の電源モジュール１３１をオフからオンに切り替える。そして、電源モジュール１３１は、視力低下抑制眼鏡１の各電子部品へ電力を供給する。
これにより、視力低下抑制眼鏡１の動作処理が開始されてステップＳ１に進む。
図７に示すように、まず、ステップＳ１において、各センサ（具体的には、距離検出センサ５、光検出センサ６、九軸センサ７及び温湿度検出センサ８）は、所定時間（例えば、１分間）毎に各パラメータ（具体的には、ユーザから目標物までの距離、光強度、動作及び温湿度）を検出する。そして、各センサは、所定時間内において検出した各パラメータ情報を制御ユニット１０に出力し、ステップＳ２に進む。
次に、ステップＳ２において、通信ユニット９は、通信端末から少なくとも気象情報を含む各種の情報を受信する。そして、通信ユニット９は、受信した各種の情報を制御ユニット１０に出力し、ステップＳ３に進む。
次に、制御処理としてのステップＳ３において、制御ユニット１０は、各センサから出力された各パラメータと、通信ユニット９から出力された各種の情報とに基づいて、制御処理を行い、報知指令を生成する。そして、制御ユニット１０は、生成した報知指令を振動器１１に出力する。なお、制御ユニット１０による制御処理の詳細については後述する。
次に、ステップＳ４において、振動器１１は、制御ユニット１０から出力された報知指令に基づいて振動することによって、注意喚起用の報知を行う。これにより、ユーザは、報知を受けて、視力低下のリスクが高いことや同一姿勢を保持する姿勢保持時間が長すぎることに気づき、姿勢矯正又は環境改善（室内を明るくすること）や休憩取得を適宜行うことができる。
最後に、視力低下抑制眼鏡１をユーザの頭部から外すと、接触センサモジュール１２１は、視力低下抑制眼鏡１とユーザとの接触を感知しなくなり、スイッチ制御モジュール１２２は、電源モジュール１３１をオンからオフに切り替える。そして、電源モジュール１３１は、視力低下抑制眼鏡１の各電子部品へ電力を供給しなくなる。これにより、視力低下抑制眼鏡１の動作処理が終了される。
本実施形態では、ステップＳ２は、ステップＳ１の後に実行されているが、これに限定されるものではなく、例えば、ステップＳ１の前に実行されてもよいし、ステップＳ１と同時に実行されてもよい。
以下、図８を参照しながら制御ユニット１０による制御処理Ｓ３について説明する。
図８は、視力低下抑制眼鏡１の動作処理における制御処理Ｓ３を示すフローチャートである。
図８に示すように、まず、情報取得ステップとしてのステップＳ３０１において、制御ユニット１０の情報取得モジュール１０１は、各センサ（具体的には、距離検出センサ５、光検出センサ６、九軸センサ７及び温湿度検出センサ８）から出力された各所定時間（例えば、１分間）内における各種のパラメータ情報（具体的には、距離情報、光強度情報、旋回角度情報及び温湿度情報）と、通信ユニット９から出力された通信端末からの各種の通信情報と、を取得する。そして、情報取得モジュール１０１は、取得した各種のパラメータ情報及び各種の通信情報をそれぞれ変換モジュール１０２及び解析制御モジュール１０３に出力し、ステップＳ３２に進む。
次に、ステップＳ３０２において、変換モジュール１０２は、情報取得モジュール１０１から出力された各種のパラメータ情報をアナログ形式からデジタル形式に変換する。そして、変換モジュール１０２は、変換した各種の変換パラメータ情報を解析制御モジュール１０３に出力し、ステップＳ３に進む。
次に、ステップＳ３０３において、解析制御モジュール１０３は、情報取得モジュール１０１から出力された各種の通信情報に複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための更新用情報が含まれるか否かを判定する。そして、各種の通信情報に複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための更新用情報が含まれる場合（Ｙｅｓの場合）にステップ３０４に進む。一方、各種の通信情報に複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための更新用情報が含まれない場合（Ｎｏの場合）にステップＳ３０４を経由することなくステップＳ３０５に進む。すなわち、ステップＳ３０３において、解析制御モジュール１０３が、各種の通信情報に複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための更新用情報が含まれないと判定した場合に、姿勢モード又は所定閾値条件を更新することなく、ステップＳ３０５に進む。
次に、ステップＳ３０３でＹｅｓの場合に、ステップＳ３０４において、解析制御モジュール１０３は、記憶モジュール１０５に記憶されたユーザの行動モデルにおける複数の姿勢モード又は所定閾値条件を、更新用情報に基づく複数の姿勢モード又は所定閾値条件に更新し、ステップＳ３０５に進む。これにより、姿勢モード又は所定閾値条件の設定や更新を通信端末によって容易に行うことができる。このため、視力低下抑制眼鏡１に姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための設定変更部を別途設ける必要が無くなり、視力低下抑制眼鏡１の構成の簡易化を図ることができる。
次に、ステップＳ３０３でＮｏの場合又はステップＳ３０４から進む場合に、ステップＳ３０５において、解析制御モジュール１０３は、変換モジュール１０２から出力された温湿度情報と、情報取得モジュール１０１から出力された、各種の通信情報に含まれる気象情報の室外温湿度情報とに基づいて、ユーザが室内にいるか否かを判定する。これにより、ユーザが室内にいるか否かを精度よく判定することができる。また、制御ユニット１０は、ユーザが室内にいないと判定した場合に、ユーザの姿勢を識別せず、ユーザが室内にいると判定した場合のみに、ユーザの姿勢を識別するので、報知指令の信頼性をより向上させることができる。この結果、ユーザの視力低下をより効果的に抑制することができる。
そして、ユーザが室内にいる場合（Ｙｅｓの場合）にユーザの姿勢の識別処理としてのステップＳ３０６に進み、ユーザが室内にいない場合（Ｎｏの場合）にステップＳ３０１に戻る。すなわち、ステップＳ３０５において、解析制御モジュール１０３が、ユーザが室外にいると判定した場合に、報知指令を生成せずに、振動器１１は、振動しない。
次に、ステップＳ３０５でＹｅｓの場合にステップＳ３０６において、解析制御モジュール１０３は、変換モジュール１０２から出力された変換距離情報、変換光強度情報及び変換動作情報（具体的には、変換旋回角度情報）に基づくユーザの姿勢を、記憶モジュール１０５に記憶されたユーザの行動モデルにおけるユーザの複数の姿勢モードのいずれか一つに割り当てられる（分類される）ように識別し、ステップＳ３０７に進む。なお、ステップＳ３０６（ユーザの姿勢の識別）の詳細については後述する。
次に、ステップＳ３０７において、解析制御モジュール１０３は、識別したユーザの姿勢が記憶モジュール１０５に記憶された所定姿勢（ここでは、学習読書姿勢）であるか否かを判定する。
そして、識別したユーザの姿勢が学習読書姿勢である場合（Ｙｅｓの場合）、すなわち、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する必要がある場合にステップＳ３０８に進む。一方、識別したユーザの姿勢が学習読書姿勢でない場合（Ｎｏの場合）にステップＳ３１２に進む。すなわち、ステップＳ３０７において、解析制御モジュール１０３が、識別したユーザの姿勢が学習読書姿勢でない（つまり、テレビ閲覧姿勢又は端末閲覧姿勢である）と判定した場合、ステップＳ３１２に進む。これにより、報知指令の信頼性をより向上させることができるので、ユーザの視力低下をより効果的に抑制することができる。
次に、ステップＳ３０７でＹｅｓの場合にリスク判定ステップとしてのステップＳ３０８において、解析制御モジュール１０３は、識別したユーザの姿勢に対応する変換距離情報に基づく距離、変換光強度情報に基づく光強度及び変換旋回角度情報に基づく旋回角度がいずれもそれぞれこれらに対応する所定閾値条件（具体的には、所定距離閾値条件、所定光強度閾値条件及び所定角度閾値条件）を満たすか否かを判定する。すなわち、ステップＳ３０８において、解析制御モジュール１０３は、距離情報、光強度情報及び旋回角度情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する。
ここでは、所定距離閾値条件とは、ユーザから目標物までの距離が３０ｃｍ以上であることをいい、所定光強度閾値条件とは、光強度が３００Ｌｕｘ以上であることをいい、所定角度閾値条件とは、旋回角度が１５°以下であることをいう。これらの所定閾値条件については、通信端末を介して変更することが可能である。
そして、距離、光強度及び旋回角度がそれぞれ所定距離閾値条件、所定光強度閾値条件及び所定角度閾値条件を満たす場合（Ｙｅｓの場合）にステップＳ３０９に進む。この場合、ステップＳ３０８において、解析制御モジュール１０３は、ユーザの視力低下のリスクがないと判定した。一方、距離、光強度及び旋回角度がそれぞれ所定距離閾値条件、所定光強度閾値条件及び所定角度閾値条件を満たさない場合（Ｎｏの場合）、すなわち、距離、光強度及び旋回角度のうちの少なくとも一つが所定距離閾値条件、所定光強度閾値条件及び所定角度閾値条件のうちの少なくとも一つを満たさない場合にステップＳ３１４に進む。この場合、ステップＳ３０８において、解析制御モジュール１０３は、ユーザの視力低下のリスクが高いと判定した。
次に、ステップＳ３０８でＮｏの場合に報知指令生成ステップとしてのステップＳ３１４において、解析制御モジュール１０３は、ユーザの視力低下のリスクが高いことを受けて、姿勢矯正又は環境改善（室内を明るくすること）用の報知指令を生成する。そして、解析制御モジュール１０３は、生成した報知指令を振動器１１に出力し、制御処理を終了して図７に示す動作処理に戻る。
一方、ステップＳ３０８でＹｅｓの場合、後述するステップＳ３１２でＮｏの場合、又はステップＳ３１３でＹｅｓの場合にステップＳ３０９において、タイマー１０４は、ユーザが同一姿勢を保持する姿勢保持時間を検出する。そして、タイマー１０４は、検出した姿勢保持時間を解析制御モジュール１０３に出力し、ステップＳ３１０に進む。
次に、ステップＳ３１０において、解析制御モジュール１０３は、タイマー１０４から出力された姿勢保持時間が記憶モジュール１０５に記憶された許容時間（例えば、３０分間）を超えるか否かを判定する。
そして、姿勢保持時間が許容時間を超える場合（Ｙｅｓの場合）にステップＳ３１１に進み、姿勢保持時間が許容時間を超えない場合（Ｎｏの場合）にステップＳ３０９に戻る。これにより、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する必要がない場合、又は、ユーザの視力低下のリスクが低い場合であっても、休憩促進用の報知指令を生成することができるので、ユーザの長時間閲覧を効果的に抑制することができる。
次に、ステップＳ３１０でＹｅｓの場合にステップＳ３１１において、解析制御モジュール１０３は、同一姿勢を保持する姿勢保持時間が長すぎることを受けて、姿勢矯正又は環境改善用の報知指令と異なる他の報知指令としての休憩促進用の報知指令を生成する。そして、解析制御モジュール１０３は、生成した休憩促進用の報知指令を振動器１１に出力し、制御処理Ｓ３を終了して図７に示す動作処理に戻る。
一方、ステップＳ３０７でＮｏの場合にステップＳ３１２において、解析制御モジュール１０３は、識別したユーザの姿勢が記憶モジュール１０５に記憶された他の所定姿勢（ここでは、端末閲覧姿勢）であるか否かを判定する。
そして、識別したユーザの姿勢が端末閲覧姿勢である場合（Ｙｅｓの場合）、すなわち、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する必要がある場合にステップＳ３１３に進む。一方、識別したユーザの姿勢が端末閲覧姿勢でない場合（Ｎｏの場合）にステップＳ３０９に進む。すなわち、ステップＳ３１２において、解析制御モジュール１０３が、識別したユーザの姿勢が端末閲覧姿勢でない（つまり、テレビ閲覧姿勢である）と判定した場合、ステップＳ３０９に進む。これにより、報知指令の信頼性をより向上させることができるので、ユーザの視力低下をより効果的に抑制することができる。
次に、ステップＳ３１２でＹｅｓの場合にリスク判定ステップとしてのステップＳ３１３において、解析制御モジュール１０３は、識別したユーザの姿勢に対応する所定パラメータとしての変換距離情報に基づく距離がこれに対応する他の所定閾値条件（具体的には、他の所定距離閾値条件のみ）を満たすか否かを判定する。すなわち、ステップＳ３１３において、解析制御モジュール１０３は、距離情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する。
ここでは、他の所定閾値条件（他の所定距離閾値条件）とは、ユーザから目標物までの距離が３０ｃｍ以上であることをいう。他の所定閾値条件については、通信端末を介して変更することが可能である。
本実施形態では、他の所定閾値条件は、他の所定距離閾値条件のみからなっているが、これに限定されるものではなく、例えば、他の所定距離閾値条件及び他の所定角度閾値条件の両方からなってもよい。
そして、距離が他の所定距離閾値条件を満たす場合（Ｙｅｓの場合）にステップＳ３０９に進む。この場合、ステップＳ３１３において、解析制御モジュール１０３は、ユーザの視力低下のリスクがないと判定した。一方、距離が他の所定距離閾値条件を満たさない場合（Ｎｏの場合）にステップＳ３１４に進む。この場合、ステップＳ３０８において、解析制御モジュール１０３は、ユーザの視力低下のリスクが高いと判定した。
次に、ステップＳ３１３でＮｏの場合に報知指令生成ステップとしてのステップＳ３１４において、解析制御モジュール１０３は、ユーザの視力低下のリスクが高いことを受けて、姿勢矯正用の報知指令を生成する。そして、解析制御モジュール１０３は、生成した報知指令を振動器１１に出力し、制御処理を終了して図７に示す動作処理に戻る。
以下、図９を参照しながら制御処理Ｓ３におけるユーザの姿勢の識別処理Ｓ３０６について説明する。
図９は、制御処理Ｓ３におけるユーザの姿勢の識別処理Ｓ３０６を示すＫＮＮフローチャートである。
図９に示すように、まず、解析制御モジュール１０３は、変換モジュール１０２から出力された変換距離情報、変換光強度情報及び変換旋回角度情報に基づくデータサンプルの正規化処理を行う。
次に、解析制御モジュール１０３は、パラメータ（例えば、ｋ）を設定する。
次に、解析制御モジュール１０３は、距離が大から小に順に配列される、サイズがｋである優先レベル配列をメンテナンスすることにより、最も隣接する履歴データ（チルト方向の旋回角度、パン方向の旋回角度、光強度、閲覧距離）を記憶する。そして、解析制御モジュール１０３は、履歴データからランダムにｋセットのデータを最初の最も隣接するタプルとして選択する。なお、各セットは、二つの素子ＤａｔａＳｅｔ［ｎ］［０］，ＤａｔａＳｅｔ［ｎ］［１］を含み、ＤａｔａＳｅｔ［ｎ］［０］及びＤａｔａＳｅｔ［ｎ］［１］は、それぞれｋ個のセンサデータの距離及び標準分類結果に対応する。そして、解析制御モジュール１０３は、ｋセットの履歴符号及び距離を優先レベル配列に記憶する。
次に、解析制御モジュール１０３は、トレーニングタプル集合をトラバースすることによって、出力される各パラメータ情報（チルト方向の旋回角度ｚ、パン方向の旋回角度ｘ、光強度、閲覧距離）と履歴データのｋのタプルとの距離を算出する。なお、距離は、Ｄｉｓ［ｎ］［０］を用いて表示され、分類結果は、Ｄｉｓ［ｎ］［１］を用いて表示される。そして、解析制御モジュール１０３は、算出された距離Ｌと優先レベル配列の最大距離Ｌｍａｘとを比較する。そして、距離ＬがＬｍａｘ以上である場合に、解析制御モジュール１０３は、当該タプルを放棄する。一方、距離ＬがＬｍａｘよりも小さい場合に、解析制御モジュール１０３は、優先レベル配列の最大距離タプルを削除するとともに現在のトレーニングタプルを優先レベル配列に記憶する。
次に、解析制御モジュール１０３は、優先レベル配列のｋ個のタプルの多数類をテストタプルの分類結果ｖａｌｕｅとして算出する。
次に、解析制御モジュール１０３は、各パラメータ（チルト方向の旋回角度ｚ、パン方向の旋回角度ｘ、光強度、閲覧距離）のそれぞれの分類結果ｖａｌｕｅを算出した後、ユーザの姿勢を、ユーザの行動モデルにおけるユーザの複数の姿勢モードのいずれか一つに割り当てられる（分類される）ように識別し、ユーザの姿勢の識別処理Ｓ３０６を終了して図８に示す制御処理Ｓ３に戻る。
（作用効果）
次に、本実施形態による作用効果について説明する。
本実施形態に係る視力低下抑制眼鏡１は、ユーザから目標物までの距離を検出するための距離検出センサ５と、外部環境の光強度を検出するための光検出センサ６と、ユーザの動作を検出するための九軸センサ７と、距離検出センサ５から出力された距離情報、光検出センサ６から出力された光強度情報、及び九軸センサ７から出力された動作情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定し、ユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成する制御ユニット１０と、制御ユニット１０から出力された報知指令に基づいて報知を行う振動器１１と、を備える。
本実施形態に係る視力低下抑制方法は、ユーザから目標物までの距離情報、外部環境の光強度情報及びユーザの動作情報を取得する情報取得ステップＳ３０１と、情報取得ステップＳ３０１において取得された距離情報、光強度情報及び動作情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定するリスク判定ステップＳ３０８と、リスク判定ステップＳ３０８においてユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成する報知指令生成ステップＳ３１４と、を含む。
本実施形態に係るプログラムは、ユーザから目標物までの距離情報、外部環境の光強度情報及びユーザの動作情報を取得する情報取得ステップＳ３０１と、情報取得ステップにおいて取得された距離情報、光強度情報及び動作情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定するリスク判定ステップＳ３０８と、リスク判定ステップＳ３０８においてユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成する報知指令生成ステップＳ３１４と、を実行させる。
これらの構成によれば、距離情報に加え、光強度情報及び旋回角度情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定することができるので、距離情報のみに基づいてユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定し、ユーザの視力低下のリスクが高いという判定結果に基づいて報知指令を生成する従来の視力低下抑制眼鏡に比べ、報知指令の信頼性を向上させることができる。この結果、ユーザの視力低下を効果的に抑制することができる。
また、本実施形態では、制御ユニット１０は、距離情報、光強度情報及び旋回角度情報に基づくユーザの姿勢を、あらかじめ設定された複数の姿勢モードのいずれか一つに割り当てられるように識別し、識別されたユーザの姿勢があらかじめ設定された所定姿勢であるか否かを判定し、識別されたユーザの姿勢が所定姿勢であると判定した場合に、識別されたユーザの姿勢に対応する距離、光強度及び旋回角度があらかじめ設定された所定閾値条件を満たすか否かを判定し、距離、光強度又は旋回角度が所定閾値条件を満たしていないと判定した場合に、報知指令を生成する。
この構成によれば、制御ユニット１０は、距離情報、光強度情報及び旋回角度情報に基づくユーザの姿勢を識別し、識別されたユーザの姿勢が所定姿勢であるか否かを判定し、識別されたユーザの姿勢が所定姿勢である場合、すなわち、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する必要がある場合に、識別されたユーザの姿勢に対応する距離、光強度及び旋回角度があらかじめ設定された所定閾値条件を満たすか否かを判定するので、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する必要がない場合に、識別されたユーザの姿勢に対応する距離、光強度及び旋回角度があらかじめ設定された所定閾値条件を満たすか否かの判定を行わず、報知指令の信頼性をより向上させることができる。この結果、ユーザの視力低下をより効果的に抑制することができる。
また、本実施形態では、視力低下抑制眼鏡１は、ユーザが同一姿勢を保持する姿勢保持時間を検出するためのタイマー１０４をさらに備え、制御ユニット１０は、識別されたユーザの姿勢が所定姿勢でないと判定した場合に、識別された姿勢が他の所定姿勢であるか否かを判定し、識別された姿勢が他の所定姿勢でないと判定した場合に、タイマー１０４によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成する。
この構成によれば、制御ユニット１０は、識別されたユーザの姿勢が所定姿勢でないと判定した場合に、識別した姿勢が他の所定姿勢であるか否かを判定し、識別した姿勢が他の所定姿勢でないと判定した場合、すなわち、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する必要がない場合に、タイマー１０４によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成するので、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定する必要がない場合であっても、休憩促進用の報知指令を生成することができる。この結果、ユーザの長時間閲覧を効果的に抑制することができる。
また、本実施形態では、制御ユニット１０は、識別された姿勢が他の所定姿勢であると判定した場合に、距離（所定パラメータ）が他の所定距離閾値条件（他の所定閾値条件）を満たすか否かを判定し、所定パラメータが他の所定閾値条件を満たしていないと判定した場合に、報知指令を生成する。
この構成によれば、距離情報（所定パラメータ）が他の所定距離閾値条件（他の所定閾値条件を）満たしていないと判定した場合、すなわち、ユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成することができるので、報知指令の信頼性をより向上させることができる。この結果、ユーザの視力低下をより効果的に抑制することができる。
また、本実施形態では、制御ユニット１０は、距離（所定パラメータ）が他の所定距離閾値条件（他の所定閾値条件）を満たしていると判定した場合に、タイマー１０４によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成する。
この構成によれば、制御ユニット１０は、距離情報（所定パラメータ）が他の所定距離閾値条件（他の所定閾値条件を）満たしていると判定した場合、すなわち、ユーザの視力低下のリスクが低いと判定した場合に、タイマー１０４によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成するので、ユーザの視力低下のリスクが低い場合であっても、休憩促進用の報知指令を生成することができる。この結果、ユーザの長時間閲覧を効果的に抑制することができる。
また、本実施形態では、視力低下抑制眼鏡１は、ユーザが同一姿勢を保持する姿勢保持時間を検出するためのタイマー１０４をさらに備え、制御ユニット１０は、距離情報、光強度情報又は動作情報が所定閾値条件を満たしていると判定した場合に、前記タイマー１０４によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成する。
この構成によれば、制御ユニット１０は、距離情報、光強度情報又は動作情報が所定閾値条件を満たしていると判定した場合、すなわち、ユーザの視力低下のリスクが低いと判定した場合に、タイマー１０４によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成するので、ユーザの視力低下のリスクが低い場合であっても、休憩促進用の報知指令を生成することができる。この結果、ユーザの長時間閲覧を効果的に抑制することができる。
また、本実施形態では、複数の姿勢モードが含まれるユーザの行動モデルは、機械学習のアルゴリズムに基づいて構築される。
この構成によれば、複数の姿勢モードが含まれるユーザの行動モデルは、機械学習のアルゴリズムに基づいて構築されるので、複数の姿勢モード及び行動モデルを精度よく取得することができる。
また、本実施形態では、ユーザの姿勢は、機械学習のアルゴリズムに基づいて識別される。
この構成によれば、ユーザの姿勢は、機械学習のアルゴリズムに基づいて識別されるので、ユーザの姿勢を精度よく識別することができる。
また、本実施形態では、視力低下抑制眼鏡１は、通信端末から複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための更新用情報を受信する通信ユニット９をさらに備え、制御ユニット１０は、通信ユニット９から出力された更新用情報に基づいて、複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新する。
この構成によれば、制御ユニット１０は、通信ユニット９からの更新用情報に基づいて、複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新するので、姿勢モード又は所定閾値条件の設定や更新を通信端末によって容易に行うことができる。このため、視力低下抑制眼鏡１に姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための設定変更部を別途設ける必要が無くなり、視力低下抑制眼鏡１の構成の簡易化を図ることができる。
また、本実施形態では、視力低下抑制眼鏡１は、外部環境の温湿度を検出するための温湿度検出センサ８をさらに備え、通信ユニット９は、通信端末から室外温湿度情報を含む気象情報を受信し、制御ユニット１０は、温湿度検出センサ８から出力された温湿度情報と通信ユニット９から出力された気象情報の室外温湿度情報とに基づいてユーザが室内にいるか否かを判定し、ユーザが室内にいると判定した場合に、ユーザの姿勢を識別する。
この構成によれば、制御ユニット１０は、温湿度検出センサ８から出力された温湿度情報と通信ユニット９から出力された気象情報の室外温湿度情報とに基づいてユーザが室内にいるか否かを判定するので、ユーザが室内にいるか否かを精度よく判定することができる。また、制御ユニット１０は、ユーザが室内にいないと判定した場合に、ユーザの姿勢を識別せず、ユーザが室内にいると判定した場合のみに、ユーザの姿勢を識別するので、報知指令の信頼性をより向上させることができる。この結果、ユーザの視力低下をより効果的に抑制することができる。
また、本実施形態では、ユーザと接触することによって電源をオフからオンにするための接触センサユニット１２をさらに備え、接触センサユニット１２は、ユーザとの接触を感知する接触センサモジュール１２１と、ユーザとの接触を接触センサモジュール１２１によって感知した場合に、電源をオフからオンにするスイッチ制御モジュール１２２と、を有する。
この構成によれば、接触センサユニット１２を接触センサモジュール１２１及びスイッチ制御モジュール１２２によって構成することで、視力低下抑制眼鏡１の電源のスイッチングを容易に実現することができるとともに、視力低下抑制眼鏡１の電源をオン又はオフさせる操作を省くことができる。この結果、視力低下抑制眼鏡１の電源のスイッチングの誤作動を回避することができる。また、視力低下抑制眼鏡１の電源のスイッチングは、制御ユニット１０の制御を介することなく、接触センサユニット１２のみによって行われるので、視力低下抑制眼鏡１の電源のスイッチングの高速化及び簡素化を図ることができる。
（変形例）
上述した実施形態では、視力低下抑制眼鏡１は、各パラメータを検出する各センサとして、距離検出センサ５、光検出センサ６、九軸センサ７及び温湿度検出センサ８を備えているが、これに限定されるものではなく、例えば、温湿度検出センサ８を備えておらず、距離検出センサ５、光検出センサ６及び九軸センサ７のみを備えてもよい。この場合、通信ユニット９は、室外温湿度情報を含む気象情報を受信する必要がない。さらに、制御処理Ｓ３には、ユーザが室内にいるか否かを判定するステップＳ３０５が含まれていない。
また、上述した実施形態では、ユーザの姿勢は、機械学習のアルゴリズムに基づいて識別されているが、これに限定されるものではなく、例えば、あらかじめ設定された、各姿勢モードに対応する距離許容範囲、光強度許容範囲及び旋回角度許容範囲に基づいて識別されてもよい。
また、上述した実施形態では、許容時間は、あらかじめ変更不能に設定されて記憶モジュール１０５に記憶されているが、これに限定されるものではなく、例えば、通信端末によって変更可能なものであってもよい。この場合、許容時間を変更するための許容時間変更情報は、通信端末から通信ユニット９によって受信される。
以上、本実施形態及び各変形例について説明したが、上記実施形態及び各変形例は、本発明の適用例を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。
１ 視力低下抑制眼鏡
５ 距離検出センサ
６ 光検出センサ
７ 九軸センサ
８ 温湿度検出センサ
９ 通信ユニット
１０ 制御ユニット
１１ 振動器
１２ 接触センサユニット
１３ 電源管理ユニット

Claims (8)

  1. ユーザから目標物までの距離を検出するための距離検出手段と、
    外部環境の光強度を検出するための光検出手段と、
    ユーザの動作を検出するための動作検出手段と、
    前記距離検出手段から出力された距離情報、前記光検出手段から出力された光強度情報、及び前記動作検出手段から出力された動作情報に基づいて、ユーザの視力低下のリスクが高いか否かを判定し、ユーザの視力低下のリスクが高いと判定した場合に、報知指令を生成する制御手段と、
    前記制御手段から出力された報知指令に基づいて報知を行う報知手段と、を備え、
    前記制御手段は、距離情報、光強度情報及び動作情報に基づくユーザの姿勢を、あらかじめ設定された複数の姿勢モードのいずれか一つに割り当てられるように識別し、識別されたユーザの姿勢があらかじめ設定された所定姿勢であるか否かを判定し、識別されたユーザの姿勢が所定姿勢であると判定した場合に、識別されたユーザの姿勢に対応する距離、光強度及び動作があらかじめ設定された所定閾値条件を満たすか否かを判定し、距離、光強度又は動作が所定閾値条件を満たしていないと判定した場合に、報知指令を生成し、
    ユーザが同一姿勢を保持する姿勢保持時間を検出するための時間検出手段をさらに備え、
    前記制御手段は、識別されたユーザの姿勢が所定姿勢でないと判定した場合に、識別された姿勢が他の所定姿勢であるか否かを判定し、識別された姿勢が他の所定姿勢でないと判定した場合に、前記時間検出手段によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成する、
    電子機器。
  2. 前記制御手段は、識別された姿勢が他の所定姿勢であると判定した場合に、所定パラメータが他の所定閾値条件を満たすか否かを判定し、前記所定パラメータが他の所定閾値条件を満たしていないと判定した場合に、報知指令を生成する、
    請求項１に記載の電子機器。
  3. 前記制御手段は、前記所定パラメータが他の所定閾値条件を満たしていると判定した場合に、前記時間検出手段によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成する、
    請求項２に記載の電子機器。
  4. 前記制御手段は、距離情報、光強度情報又は動作情報が所定閾値条件を満たしていると判定した場合に、前記時間検出手段によって検出された姿勢保持時間があらかじめ設定された許容時間を超えるか否かを判定し、姿勢保持時間が許容時間を超えると判定した場合に、報知指令と異なる他の報知指令を生成する、
    請求項１から３のいずれか１項に記載の電子機器。
  5. 複数の前記姿勢モードが含まれるユーザの行動モデルは、機械学習のアルゴリズムに基づいて構築される、
    請求項１から４のいずれか１項に記載の電子機器。
  6. ユーザの姿勢は、機械学習のアルゴリズムに基づいて識別される、
    請求項１から５のいずれか１項に記載の電子機器。
  7. 通信端末から複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新するための更新用情報を受信する通信手段をさらに備え、
    前記制御手段は、前記通信手段から出力された更新用情報に基づいて、複数の姿勢モード又は所定閾値条件を更新する、
    請求項１から６のいずれか１項に記載の電子機器。
  8. 外部環境の温湿度を検出するための温湿度検出手段をさらに備え、
    前記通信手段は、前記通信端末から室外温湿度情報を含む気象情報を受信し、
    前記制御手段は、前記温湿度検出手段から出力された温湿度情報と前記通信手段から出力された気象情報の室外温湿度情報とに基づいてユーザが室内にいるか否かを判定し、ユーザが室内にいると判定した場合に、ユーザの姿勢を識別する、
    請求項７に記載の電子機器。
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