JP7007769B1 - ネットワークシステム、サーバ、および歩行速度測定方法 - Google Patents
ネットワークシステム、サーバ、および歩行速度測定方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】被測定者の歩行速度を測定することができるネットワークシステム、サーバ、および歩行速度測定方法を提供することにある。【解決手段】廊下または室内の人物の歩行の速度を測定するための測定装置２００と、測定装置２００からのデータに基づいて人物の歩行の速度を取得して、人物の歩行の速度の時系列のデータに基づいて人物の歩行の速度が遅くなってきたことを判断するためのサーバ１００と、を備えるネットワークシステム１が提供される。【選択図】図１
Description
本発明は、高齢者や住民などの歩行速度を測定するためのネットワークシステム、サーバ、および歩行速度測定方法の技術に関する。
従前より、高齢者や介護を必要とする虚弱者などの下肢筋力を測定するための技術が知られている。たとえば、特開２００７－１３０１９０号公報（特許文献１）には、下肢筋力測定装置が開示されている。特許文献１によると、フレームと、このフレームに載置される座席部と、座席部に略水平に対向して傾動可能に前記フレームに枢設される筋力測定器とを備える下肢筋力測定装置であって、筋力測定器は、座席部に腰掛けた被験者が両足を載せる踏み付け板と、その下面に設けられた圧力センサと、この圧力センサを保持するベースプレートと、踏み付け板をフレームに傾動可能に枢設する支持脚及び傾動軸と、踏み付け板の傾斜角度を調節可能に枢設される支持ボルトとを有し、圧力センサの出力を変換して筋力を解析する演算部と、この演算部で解析された結果を表示する表示部とを有するものである。
本発明の目的は、被測定者の歩行速度を測定することができるネットワークシステム、サーバ、および歩行速度測定方法を提供することにある。
本発明の一態様に従うと、廊下または室内の人物の歩行の速度を測定するための測定装置と、測定装置からのデータに基づいて人物の歩行の速度を取得して、人物の歩行の速度の時系列のデータに基づいて人物の歩行の速度が遅くなってきたことを判断するためのサーバと、を備えるネットワークシステムが提供される。
以上のように、本発明によれば、被測定者の歩行速度を測定することができるネットワークシステム、サーバ、および歩行速度測定方法を提供することにある。
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
＜第１の実施の形態＞
＜ネットワークシステムの全体構成＞
＜第１の実施の形態＞
＜ネットワークシステムの全体構成＞
まず図１を参照して、本実施の形態にかかるネットワークシステム１の全体構成について説明する。ネットワークシステム１は、主たる装置として、歩行速度測定サービスを提供するためのサーバ１００と、高齢者やリハビリ中の患者などの被測定者の住宅や病院や施設に設置されて被測定者の歩行速度を測定して当該情報をサーバ１００にアップロートする測定装置２００と、被測定者の健康状態や虚弱状態を管理する家族や病院や施設などが利用する通信端末３００などを含む。
＜ネットワークシステムの動作概要＞
＜ネットワークシステムの動作概要＞
図１を参照して、本実施の形態にかかるネットワークシステム１においては、被測定者の住宅や施設の廊下や部屋の天井に複数の測距センサ２５０，２５０・・・・・・が取り付けられる。そして、いずれかの測距センサ２５０が、下方の物体を検知した際に、たとえば床面までの距離よりも短い距離を検知した際に、測定装置２００が、当該距離に基づいて下方を通過した人物の身長を計算して、被測定者を特定する。そして、別の測距センサ２５０が当該人物を検知した際に、測定装置２００は、測距センサ２５０，２５０・・・の間隔と、移動時間とに基づいて、移動速度すなわち歩行速度を計算して、サーバ１００にアップロードする。サーバ１００は、数日間に関する歩行速度の推移や、数週間に関する歩行速度の推移や、数か月間に関する歩行速度の推移に基づいて、被測定者の歩行速度が遅くなっていることを検知した場合に、当該被測定者に対応付けられている通信端末３００に検知結果を提供する。
以下では、このような機能を実現するためのネットワークシステム１の各装置の構成について詳述する。
＜測定装置２００の構成＞
＜測定装置２００の構成＞
図２を参照して、被測定者の住宅や施設に設置される測定装置２００の構成の一態様について説明する。測定装置２００は、主たる構成要素として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０と、メモリ２２０と、操作部２４０と、通信インターフェイス２６０と、タイマ２９０と、複数の測距センサ２５０，２５０・・・などを含む。
ＣＰＵ２１０は、メモリ２２０あるいは外部の記憶媒体に記憶されているプログラムを実行することによって、測定装置２００の各部を制御する。
メモリ２２０は、各種のＲＡＭや、各種のＲＯＭなどによって実現される。メモリ２２０は、ＣＰＵ２１０によって実行される制御プログラムや、測距センサ２５０，２５０・・・から床までの距離や、測距センサ２５０，２５０・・・間の距離や、被測定者データ２２１や、測定データ２２２や、サーバ１００や他の装置から受信したデータなどを記憶する。
ここで、被測定者データ２２１は、図３に示すように、登録されている被測定者毎に、被測定者の識別情報と、名前と、年齢と、性別と、被測定者の身長などの対応関係を格納する。
測定データ２２２は、図４に示すように、被測定者の歩行速度が取得されるたびにデータが蓄積されていく。１つのレコードには、１つ目の測距センサ２５０の識別情報と、１つ目の測距センサ２５０で測定された距離と、検知された日・時・分・秒などのタイミングと、計算された身長と、身長に対応する被測定者の識別情報と、２つ目の測距センサ２５０の識別情報と、２つ目の測距センサ２５０で検知されたタイミングと、歩行速度などの対応関係を格納する。
図２に戻って、通信インターフェイス２６０は、無線アンテナや有線コネクタなどによって実現され、ＷｉＦｉルータや、キャリア網や、インターネットなどを介して、サーバ１００などの他の装置との間でデータをやり取りする。たとえば、ＣＰＵ２１０は、検知した被測定者や、歩行速度などを、通信インターフェイス２６０を介して、サーバ１００にアップロードする。
タイマ２９０は、現在の日・時・分・秒をＣＰＵ２１０に入力したり、所定のタイミングからの経過時間を測定したりする。
測距センサ２５０，２５０・・・は、超音波センサや、赤外線センサや、ライダーセンサや、ミリ波センサによって実現され、被測定者の住宅や施設の廊下や部屋の天井に設置される。測距センサ２５０は、下方にある物体までの距離を測定して、ＣＰＵ２１０に入力する。
本実施の形態においては、ＣＰＵ２１０と、メモリ２２０と、操作部２４０と、通信インターフェイス２６０とが、制御装置２０１に収納される。測距センサ２５０，２５０・・・は、制御装置２０１から離れた位置に配置され、制御装置２０１との間で無線接続または有線接続される。
＜測定装置２００の情報処理＞
＜測定装置２００の情報処理＞
次に、図５を参照して、本実施の形態における測定装置２００の情報処理について説明する。測定装置２００のＣＰＵ２１０は、電源がＯＮされると、測距センサ２５０，２５０・・・を起動する。ＣＰＵ２１０は、メモリ１２０のプログラムに従って以下のような処理を実行する。
まず、ＣＰＵ２１０は、１つ目の測距センサ２５０で物体を検知する（ステップＳ２０２）。たとえば、リビングの入り口の測距センサ２５０が、所定距離未満、たとえば１ｍなど、の距離を測定する。
ＣＰＵ２１０は、物体までの測定距離と、測定した日時とを測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２０４）。
ＣＰＵ２１０は、床から天井までの高さから、当該距離を減ずることによって、検知した人物の身長を計算する（ステップＳ２０６）。
ＣＰＵ２１０は、被測定者データ２２１に基づいて、当該身長に対応する被測定者を特定して、測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２０８）。
ＣＰＵ２１０は、２つ目の測距センサ２５０で、当該距離と同じ距離を検知する（ステップＳ２１０）。たとえば、トイレの入り口付近の測距センサ２５０が、１つ目の測距センサ２５０の測定距離と略同じ測定距離を測定する。
ＣＰＵ２１０は、測定した日時を測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２１２）。
ＣＰＵ２１０は、２つの測距センサ２５０，２５０の距離を、経過時間すなわち測定日時と測定日時との間の時間で、割ることによって、歩行速度を計算して、測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２１４）。
ＣＰＵ２１０は、通信インターフェイス２６０を介して、被測定者のＩＤと、身長と、歩行速度と、をサーバ１００に送信する（ステップＳ２１６）。
＜サーバ１００の構成＞
＜サーバ１００の構成＞
次に、図６を参照して、サーバ１００の構成の一態様について説明する。本実施の形態にかかるサーバ１００は、主たる構成要素として、ＣＰＵ１１０と、メモリ１２０と、操作部１４０と、通信インターフェイス１６０とを含む。
ＣＰＵ１１０は、メモリ１２０に記憶されているプログラムを実行することによって、サーバ１００の各部を制御する。たとえば、ＣＰＵ１１０は、メモリ１２０に格納されているプログラムを実行し、各種のデータを参照することによって、後述する各種の処理を実行する。
メモリ１２０は、各種のＲＡＭ、各種のＲＯＭなどによって実現され、サーバ１００に内包されているものであってもよいし、サーバ１００の各種インターフェイスに着脱可能なものであってもよいし、サーバ１００からアクセス可能な他の装置の記録媒体であってもよい。メモリ１２０は、ＣＰＵ１１０によって実行されるプログラムや、ＣＰＵ１１０によるプログラムの実行により生成されたデータ、複数の被測定者に関する被測定者データ１２１や、歩行速度データ１２２や、その他の歩行速度測定サービスに必要なデータを記憶する。
図７を参照して、被測定者データ１２１は、本サービスに登録されている被測定者毎に、被測定者の識別情報と、被測定者の名前と、被測定者の身長と、測定装置２００の識別情報と、通知先としての通信端末３００の情報などの対応関係を格納する。
図８を参照して、歩行速度データ１２２は、被測定者毎に、歩行速度と測定日時と身長とを含む履歴情報と、最近１週間の歩行速度や身長の中央値と、その前の１週間の歩行速度や身長の中央値と、さらにその前の１週間の歩行速度や身長の中央値などの対応関係を格納する。
図６に戻って、操作部１４０は、サービスの管理者などからの操作を受け付けて、各種の命令をＣＰＵ１１０に入力する。
通信インターフェイス１６０は、インターネット、キャリア網、ルータなどを介して測定装置２００や通信端末３００などの他の装置と、各種データをやり取りする。ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して測定装置２００から、測定距離や、被測定者の識別情報や、測定日時や、歩行速度などの情報を受信する。逆に、ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して、通信端末３００に、被測定者の歩行速度が遅くなっている旨の情報や、被測定者の足腰が弱っている旨の情報などを送信する。
＜サーバ１００の情報処理＞
＜サーバ１００の情報処理＞
次に、本実施の形態におけるサーバ１００の情報処理について説明する。サーバ１００のＣＰＵ１１０は、測定装置２００からデータを受信するたびに、メモリ１２０のプログラムに従って以下のような処理を実行する。
図９を参照して、ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して、測定装置２００から、情報を受信する（ステップＳ１０２）。
ＣＰＵ１１０は、歩行速度と身長と測定日時とを履歴情報として、被測定者の識別情報に対応付けて、歩行速度データ１２２に記憶する（ステップＳ１０４）。
ＣＰＵ１１０は、直近１週間の歩行速度の中央値を計算して、歩行速度データ１２２に記憶する（ステップＳ１０６）。
ＣＰＵ１１０は、歩行速度データ１２２を参照して、直近１週間の歩行速度の中央値が、その前の１週間の歩行速度の中央値、または、さらにその前の１週間の中央値よりも有意に遅くなっているか否かを判断する（ステップＳ１０８）。
歩行速度が以前よりも遅くなっている場合（ステップＳ１０８にてＹＥＳである場合）、ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して、被測定者に対応する通知先として登録されている通信端末３００に、被測定者の歩行速度が遅くなっている旨の情報や、被測定者の足腰が弱っている旨の情報などを送信する（ステップＳ１１０）。
これによって、通信端末３００のＣＰＵは、受信したデータに基づいて、ディスプレイやスピーカから、被測定者の歩行速度が遅くなっている旨の情報や、被測定者の足腰が弱っている旨の情報を出力することができる。
さらに、本実施の形態においては、ＣＰＵ１１０は、歩行速度データ１２２を参照して、直近１週間の身長の中央値が、その前の１週間の身長の中央値、または、さらにその前の１週間の身長の中央値よりも有意に、たとえば２ｃｍ～５ｃｍ程度、遅くなっているか否かを判断する（ステップＳ１１２）。
身長が短くなっている場合（ステップＳ１１２にてＹＥＳである場合）、ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して、被測定者に対応する通知先として登録されている通信端末３００に、被測定者の姿勢が悪くなっている旨の情報や、被測定者の筋力が弱っている旨の情報などを送信する（ステップＳ１１４）。
これによって、通信端末３００のＣＰＵは、受信したデータに基づいて、ディスプレイやスピーカから、被測定者の身長が低くなっている旨の情報や、被測定者の姿勢が悪くなっている旨の情報を出力することができる。
また、サーバ１００のＣＰＵ１１０は、所定の期間以上、たとえば２４時間以上など、測定装置２００から人物の検知データを受信しなかった場合、被測定者に対応する通知先として登録されている通信端末３００に、通信インターフェイス１６０を介して、被測定者の移動が検知できない旨の情報を送信することが好ましい。
以上の通り、本実施の形態においては、測距センサ２５０，２５０・・・を、リビングとトイレの間の廊下に配置したり、玄関からリビングまでの間の廊下に配置したり、寝室からトイレの間の廊下に配置したりすることによって、被測定者が当該廊下を歩くたびに自動的に歩行速度や身長が測定される。そして、数週間単位で、被測定者の足腰が弱ってきていることを検知することができる。その結果、被測定者の異常に早期に気が付いたり、孤独死を防止したりすることができる。
＜第２の実施の形態＞
＜第２の実施の形態＞
上記の実施の形態においては、数週間単位で、歩行速度や身長の変化を判断するものであった。しかしながら、もっと長い単位で判断をしてもよいし、最も短い単位で判断してもよい。たとえば、数か月単位で歩行速度や身長の変化を判断してもよいし、数日単位で歩行速度や身長の変化を判断してもよい。
また、上記の実施の形態においては、直近１週間の歩行速度や身長の中央値と、その前の１週間の歩行速度や身長の中央値とを比較するものであった。しかしながら、比較対象のパラメータは別の数値を利用してもよい。たとえば、直近１週間の歩行速度の平均値と、その前の１週間の歩行速度の平均値とを比較してもよい。また、直近１週間の身長の平均値と、その前の１週間の身長の平均値とを比較してもよい。
＜第３の実施の形態＞
＜第３の実施の形態＞
上記の実施の形態においては、測定装置２００において、被測定者を特定して、歩行速度をサーバ１００にアップロードするものであった。しかしながら、測距センサ２５０，２５０・・・を配置する場所を歩行するのが、主に、１人である場合は、測定装置２００は被測定者を特定できなくてもよい。
より詳細には、本実施の形態においては、図１０に示すように、ＣＰＵ２１０は、１つ目の測距センサ２５０で物体を検知する（ステップＳ２０２）。たとえば、リビングの入り口の測距センサ２５０が、所定距離未満、たとえば１ｍなど、の距離を測定する。
ＣＰＵ２１０は、物体までの測定距離と、測定した日時とを測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２０４）。
ＣＰＵ２１０は、別の測距センサ２５０，２５０・・・で物体を検知する（ステップＳ２１０）。
ＣＰＵ２１０は、測定した日時を測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２１２）。
ＣＰＵ２１０は、２つの測距センサ２５０，２５０の距離を、経過時間で、割ることによって、歩行速度を計算して、測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２１４）。
ＣＰＵ２１０は、通信インターフェイス２６０を介して、歩行速度と身長と、をサーバ１００に送信する（ステップＳ２１６）。
本実施の形態においては、サーバ１００では、測定装置２００に対応する被測定者が１対１で決まっているため、測定装置２００のそれぞれから受信する歩行速度と身長とに基づいて被測定者毎の歩行速度と身長を蓄積していくことができる。
＜第４の実施の形態＞
＜第４の実施の形態＞
また、多数の測距センサ２５０，２５０・・・を部屋の天井に分散して取り付けてもよい。この場合は、測定装置２００のメモリ２２０には、測距センサ２５０，２５０・・・の組み合わせ毎の距離が記憶されている。
図１１を参照して、まず、ＣＰＵ２１０は、１つ目の測距センサ２５０で物体を検知する（ステップＳ２０２）。
ＣＰＵ２１０は、物体までの測定距離と、測定した日時とを測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２０４）。
ＣＰＵ２１０は、床から天井までの高さから、当該距離を減ずることによって、検知した人物の身長を計算する（ステップＳ２０６）。
ＣＰＵ２１０は、被測定者データ２２１に基づいて、当該身長に対応する被測定者を特定して、測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２０８）。
ＣＰＵ２１０は、２つ目の測距センサ２５０で、当該距離と同じ距離を検知する（ステップＳ２１０）。
ＣＰＵ２１０は、測定した日時を測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２１２）。
ＣＰＵ２１０は、メモリ２２０から、１つ目の測距センサ２５０と２つ目の測距センサ２５０との間の距離を読み出す（ステップＳ２１３）。
ＣＰＵ２１０は、今回の測距センサ２５０，２５０間の距離を、経過時間で割ることによって、歩行速度を計算して、測定データ２２２に記憶する（ステップＳ２１４）。
ＣＰＵ２１０は、通信インターフェイス２６０を介して、被測定者のＩＤと、歩行速度と、身長と、をサーバ１００に送信する（ステップＳ２１６）。
本実施の形態においても、サーバ１００のＣＰＵ１１０は、所定の期間以上、たとえば２４時間以上など、測定装置２００から人物の検知データを受信しなかった場合、被測定者に対応する通知先として登録されている通信端末３００に、通信インターフェイス１６０を介して、被測定者の移動が検知できない旨の情報を送信することが好ましい。
＜第５の実施の形態＞
＜第５の実施の形態＞
上記の実施の形態においては、測距センサ２５０，２５０・・・を天井に取り付けることによって、被測定者の歩行速度を測定するものであった。しかしながら、測距センサ２５０，２５０・・・を廊下や部屋の壁面に取り付けることによって、被測定者の歩行速度を測定してもよい。
たとえば、図１２に示すように、廊下の側面に測距センサ２５０，２５０・・・を取り付けて、物体の通過を検知してもよい。測定装置２００は、１つの測距センサ２５０で物体を検知してから別の測距センサ２５０で物体を検知するまでの時間と、測距センサ２５０，２５０間の距離と、に基づいて歩行速度を計算して、サーバ１００にアップロードすることができる。
あるいは、図１３に示すように、廊下の進行方向の端部に測距センサ２５０を取り付けて、迫ってくる人物の速度を測定したり、離れていく人物の速度を測定したりしてもよい。たとえば、本実施の形態においては、測定装置２００のＣＰＵ２１０は、人物を検知した第１のタイミングにおける測距センサ２５０からの第１の距離を測定する。ＣＰＵ２１０は、所定時間、たとえば３秒など、経過後の第２のタイミングにおける測距センサ２５０からの第２の距離を測定する。測定装置２００のＣＰＵ２１０またはサーバ１００のＣＰＵ１１０は、第１の距離と第２の距離の差を、２つのタイミングの間の時間で割ることによって、歩行速度を計測することができる。
＜第６の実施の形態＞
＜第６の実施の形態＞
上記の実施の形態のネットワークシステム１のサーバ１００や測定装置２００や通信端末３００などの各装置の役割の一部または全部を他の装置が実行してもよい。たとえば、サーバ１００の処理の一部または全部を測定装置２００や通信端末３００やクラウド上の多数のサーバが担ったり、測定装置２００の機能の一部をサーバ１００や通信端末３００が担ったりしてもよい。
逆に、測定装置２００の処理の一部がサーバ１００によって実行されてもよい。たとえば、サーバ１００が歩行速度を計算してもよい。より詳細には、サーバ１００は、測距センサ２５０，２５０・・・の組み合わせ毎の離間距離や、測距センサ２５０，２５０・・・毎の測定データ２２２なども記憶する。そして、測定装置２００は、測距センサ２５０，２５０・・・の識別情報と、測定された物体までの距離と、測定日時と、をサーバ１００にアップロードする。
本実施の形態においては、サーバ１００のＣＰＵ１１０は、メモリ１２０のプログラムに従って、図１４に示す処理を実行する。
ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して、測定装置２００から、１つ目の測距センサ２５０の識別情報と、物体までの距離と、測定日時とを受信して、それらを測定データ２２２に記憶する（ステップＳ１５２）。
ＣＰＵ１１０は、床から天井までの高さから、当該測定距離を減ずることによって、検知した人物の身長を計算する（ステップＳ１５４）。
ＣＰＵ１１０は、被測定者データ１２１に基づいて、当該身長に対応する被測定者を特定して、測定データ２２２に記憶する（ステップＳ１５６）。
ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して、測定装置２００から、２つ目の測距センサ２５０の識別情報と、物体までの測定距離と、測定日時とを受信して、それらを測定データ２２２に記憶する（ステップＳ１５８）。
ＣＰＵ１１０は、メモリ２２０から、１つ目の測距センサ２５０と２つ目の測距センサ２５０との間の距離を読み出す（ステップＳ１５９）。
ＣＰＵ１１０は、当該距離を、２つの測定日時の間の時間で、割ることによって、歩行速度を計算して、測定データ２２２に記憶する（ステップＳ１６０）。
ＣＰＵ１１０は、歩行速度と身長と測定日時とを履歴情報として、被測定者の識別情報に対応付けて、歩行速度データ１２２に記憶する（ステップＳ１６２）。
ＣＰＵ１１０は、直近１週間の歩行速度の平均値または中央値を計算して、歩行速度データ１２２に記憶する（ステップＳ１６４）。
ＣＰＵ１１０は、直近１週間の歩行速度の平均値または中央値が、その前の１週間の歩行速度の平均値または中央値、または、さらにその前の１週間の平均値または中央値よりも有意に遅くなっているか否かを判断する（ステップＳ１６６）。
歩行速度が以前よりも遅くなっている場合（ステップＳ１６６にてＹＥＳである場合）、ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して、被測定者に対応する通知先として登録されている通信端末３００に、被測定者の歩行速度が遅くなっている旨の情報や、被測定者の足腰が弱っている旨の情報などを送信する（ステップＳ１６８）。
ＣＰＵ１１０は、直近１週間の身長の平均値または中央値が、その前の１週間の身長の平均値または中央値、または、さらにその前の１週間の身長の平均値または中央値よりも有意に、たとえば２ｃｍ～５ｃｍ程度、遅くなっているか否かを判断する（ステップＳ１７０）。
身長が短くなっている場合（ステップＳ１７０にてＹＥＳである場合）、ＣＰＵ１１０は、通信インターフェイス１６０を介して、被測定者に対応する通知先として登録されている通信端末３００に、被測定者の姿勢が悪くなっている旨の情報や、被測定者の筋力が弱っている旨の情報などを送信する（ステップＳ１７２）。
また、サーバ１００のＣＰＵ１１０は、所定の期間以上、たとえば２４時間以上など、測定装置２００から人物の検知データを受信しなかった場合、被測定者に対応する通知先として登録されている通信端末３００に、通信インターフェイス１６０を介して、被測定者の移動が検知できない旨の情報を送信することが好ましい。
＜まとめ＞
＜まとめ＞
上記の実施の形態においては、廊下または室内の人物の歩行の速度を測定するための測定装置と、測定装置からのデータに基づいて人物の歩行の速度を取得して、人物の歩行の速度の時系列のデータに基づいて人物の歩行の速度が遅くなってきたことを判断するためのサーバと、を備えるネットワークシステムが提供される。
好ましくは、測定装置は、天井に設置されて、下方の物体までの距離を測定するための複数のセンサと、少なくとも２つのセンサの測定データと、少なくとも２つのセンサ間の距離と、に基づいて人物の歩行の速度を計算する制御部とを含む。
好ましくは、サーバは、複数のセンサのいずれかからの測定データに基づいて、人物の身長を取得して、当該身長が短くなってきたことを判断する。
好ましくは、サーバは、複数のセンサのいずれかからの測定データに基づいて、人物の身長を取得することによって人物を特定し、人物毎に、歩行の速度が遅くなってきたことを判断する。
好ましくは、測定装置は、壁面に設置されて、側方の物体までの距離を測定するための複数のセンサと、第１のセンサの測定データと、第２のセンサの測定データと、第１のセンサと第２のセンサの距離と、に基づいて人物の歩行の速度を計算する制御部とを含む。
好ましくは、測定装置は、壁面に設置されて、側方の物体までの距離を測定するためのセンサと、センサからの複数のタイミングにおける物体までの距離のデータに基づいて人物の歩行の速度を計算する制御部とを含む。
上記の実施の形態においては、測定装置と通信するための通信インターフェイスと、通信インターフェイスを利用することによって測定装置からのデータに基づいて人物の歩行の速度のデータを取得して、人物の歩行の速度の時系列のデータに基づいて人物の歩行の速度が遅くなってきたことを判断するプロセッサと、を備えるサーバが提供される。
上記の実施の形態においては、サーバによる人物の状態の検知方法が提供される。当該方法は、測定装置から、人物の歩行の速度のデータを受信するステップと、人物の歩行の速度の時系列のデータに基づいて人物の歩行の速度が遅くなってきたことを判断するステップと、を備える。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
１ ：ネットワークシステム
１００ ：サーバ
１１０ ：ＣＰＵ
１２０ ：メモリ
１２１ ：被測定者データ
１２２ ：歩行速度データ
１４０ ：操作部
１６０ ：通信インターフェイス
２００ ：測定装置
２０１ ：制御装置
２１０ ：ＣＰＵ
２２０ ：メモリ
２２１ ：被測定者データ
２２２ ：測定データ
２４０ ：操作部
２５０ ：測距センサ
２６０ ：通信インターフェイス
２９０ ：タイマ
３００ ：通信端末
１００ ：サーバ
１１０ ：ＣＰＵ
１２０ ：メモリ
１２１ ：被測定者データ
１２２ ：歩行速度データ
１４０ ：操作部
１６０ ：通信インターフェイス
２００ ：測定装置
２０１ ：制御装置
２１０ ：ＣＰＵ
２２０ ：メモリ
２２１ ：被測定者データ
２２２ ：測定データ
２４０ ：操作部
２５０ ：測距センサ
２６０ ：通信インターフェイス
２９０ ：タイマ
３００ ：通信端末
Claims (4)
- 廊下または室内の人物の歩行の速度を測定するための測定装置と、
前記測定装置からのデータに基づいて前記人物の歩行の速度を取得して、前記人物の歩行の速度の時系列のデータに基づいて前記人物の歩行の速度が遅くなってきたことを判断するためのサーバと、を備え、
前記測定装置は、天井に設置されて、下方の物体までの距離を測定するための少なくとも２つのセンサを含み、
前記少なくとも２つのセンサの測定データは、人物を検知した測定日時のデータを含み、
前記測定装置は、前記少なくとも２つのセンサの測定データにおける前記少なくとも２つのセンサの前記測定日時の間の時間と、前記少なくとも２つのセンサ間の距離と、に基づいて前記人物の歩行の速度を計算し、
前記サーバは、前記少なくとも２つのセンサのいずれかによる人物までの測定距離に基づいて前記人物の身長を取得することによって前記人物を特定し、当該人物毎に、前記歩行の速度が遅くなってきたことを判断する、ネットワークシステム。 - 前記サーバは、前記少なくとも２つのセンサのいずれかによる人物までの測定距離に基づいて、前記人物の身長を取得して、当該身長が短くなってきたことを判断する、請求項１に記載のネットワークシステム。
- 少なくとも２つのセンサを有する測定装置と通信するための通信インターフェイスと、
前記通信インターフェイスを利用することによって、前記測定装置から前記少なくとも２つのセンサの下方の物体までの距離と測定日時を含む測定データを受信して、前記少なくとも２つのセンサの測定データにおける前記少なくとも２つのセンサの前記測定日時の間の時間と、前記少なくとも２つのセンサ間の距離と、に基づいて前記人物の歩行の速度を計算し、前記少なくとも２つのセンサのいずれかによる人物までの測定距離に基づいて前記人物の身長を取得することによって前記人物を特定し、前記人物毎に、歩行の速度の時系列のデータに基づいて前記歩行の速度が遅くなってきたことを判断するプロセッサと、を備えるサーバ。 - サーバによる人物の状態の検知方法であって、
少なくとも２つのセンサを有する測定装置から、前記少なくとも２つのセンサの下方の物体までの距離と測定日時を含む測定データを受信するステップと、
前記少なくとも２つのセンサの測定データにおける前記少なくとも２つのセンサの前記測定日時の間の時間と、前記少なくとも２つのセンサ間の距離と、に基づいて前記人物の歩行の速度を計算するステップと、
前記少なくとも２つのセンサのいずれかによる人物までの測定距離に基づいて前記人物の身長を取得することによって前記人物を特定するステップと、
前記人物毎に、歩行の速度の時系列のデータに基づいて前記歩行の速度が遅くなってきたことを判断するステップと、を備える人物の状態の検知方法。
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Citations (7)
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| JP2016066308A (ja) | 2014-09-25 | 2016-04-28 | 富士通株式会社 | 人物の動作モニタ方法、動作判定方法、人物の動作モニタプログラム、動作判定プログラムおよび情報処理装置 |
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-
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