JP7065459B2 - 通信装置、異常通知システム、および異常通知方法 - Google Patents

Description

本開示は、センシング対象者に異常を通知する技術に関する。

特許文献１は、被介護者の状況を直感的に把握することを課題とし、バイタルデータの複数のレベル毎に、漫画化された表示画像を記憶しておく。そして、バイタルデータ取得手段で取得した被介護者のバイタルデータのレベルに応じた表示画像を表示する。

特許文献２は、赤外線カメラで読み取られた熱画像を用いて、複数の人物の体温の異常を、同時に検出する技術を開示する。

ところで、人物は、１日において体温が変化する体温リズムがあるので、体温の異常を正確に検出するためには、この体温リズムを考慮する必要がある。

しかし、特許文献１、２は、いずれも、センシング対象者の体温リズムが考慮されていないので、体温の異常を正確に検出できないという課題がある。

特開２００４－４９３０９号公報 特開２００６－１７４９１９号公報

本開示は、センシング対象者の体温の異常を、正確に検出できる技術を提供するものである。

本開示の一態様に係る通信装置は、センシング対象者の異常を通知する通信装置であって、センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得する第１センサと、センシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得する第２センサと、センシング対象者の一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を記憶するメモリ部とを備えている。また、通信装置は、第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者が前記一または複数の所定の状態のうち、いずれかの所定の状態に該当するか否かを判定する状態判定部と、状態判定部が、センシング対象者が所定の状態に該当すると判定した場合に、所定の状態に対応する基準体温と、第２センサで取得された第２計測データが示すセンシング対象者の体温とを比較する異常判定部を備えている。異常判定部は、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する。

異常判定部は、センシング対象者の体温が異常であると判定した場合、異常を通知するためのアラーティング情報を生成する。

また、本開示の異常通知システムは、センシング対象者の異常を通知する異常通知システムであって、上述の通信装置と、通信装置とネットワークを介して接続される端末装置とを備えている。そして、端末装置は、通信装置の異常判定部で生成されたアラーティング情報を出力する出力部を備えている。

本開示の異常通知方法は、センシング対象者の異常を通知する異常通知システムを用いた異常通知方法である。そして、（ａ）第１センサがセンシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得し、（ｂ）第２センサがセンシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得する。さらに、（ｃ）第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者が、一または複数の所定の状態のうち、いずれかの所定の条件に該当するか否かを判定し、（ｄ）所定の状態に該当すると判定された場合、メモリ部に事前に記憶された所定の状態に対応する基準体温と、第２センサで取得された第２計測データが示すセンシング対象者の体温とを比較する。これにより、センシング対象者の体温の異常の有無を判定し、（ｅ）センシング対象者の体温が異常であると判定された場合、異常を通知するためのアラーティング情報を生成し、（ｆ）生成したアラーティング情報を出力する。

本開示によれば、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる。

図１は、本開示の第１の実施の形態に係る異常通知システムの概要を説明する図である。 図２は、本開示の第１の実施の形態に係る異常通知システムの全体構成を示すブロック図である。 図３は、本開示の第１の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。 図４は、本開示の第２の実施の形態に係る異常通知システムの全体構成を示すブロック図である。 図５は、本開示における、メモリ部が記憶する、平熱が登録された平熱テーブルのデータ構成を示す図である。 図６は、本開示のメモリ部に蓄積された履歴データが登録された、履歴テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 図７は、本開示の第２の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。 図８は、本開示の第３の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。 図９は、本開示の第４の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。 図１０は、本開示の第５の実施の形態に係る異常通知システムの全体構成を示す図である。 図１１は、本開示の介護サービス履歴テーブルのデータ構成を示す図である。 図１２は、本開示の第５の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。

（本開示に至る経緯）
近年、電波センサを用いて高齢者の体動を検出し、高齢者の行動等を見守る見守りシステムの開発が行われている。また、近年、赤外画像センサを用いて人物の体温を非接触で検出する体温センサも開発されている。そこで、このような赤外画像センサを見守りシステムに組み込んで、高齢者の体温を監視することが検討されている。

ところで、人物の体温は、１日のうちで、活動する日中に高く、睡眠をとる夜に低くなるというように、人物の状態に応じて変動する。したがって、人物の体温の異常を正確に検出するには、状態に応じて体温が変動することを考慮することが重要となる。

しかし、上述の特許文献１，２に示す技術は、いずれも状態に応じて体温が変動することが考慮されていないので、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できないという課題がある。

そこで、本開示は、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる技術を提供するものである。

本開示の第１の態様に係る通信装置は、センシング対象者の異常を通知する通信装置であって、センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得する第１センサと、センシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得する第２センサと、センシング対象者の一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を記憶するメモリ部とを備えている。通信装置は、第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者が一または複数の所定の状態のうち、いずれか所定の状態に該当するか否かを判定する状態判定部と、状態判定部が所定の状態に該当すると判定した場合、所定の状態に対応する基準体温と、第２センサで取得された第２計測データが示すセンシング対象者の体温とを比較することで、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する異常判定部とを備えている。そして、異常判定部は、センシング対象者の体温が異常であると判定した場合、異常を通知するためのアラーティング情報を生成する。

本態様によれば、第１センサで計測された第１計測データから、センシング対象者の状態が所定の状態に該当するか否かが判定される。そして、所定の状態に該当すると判定された場合において、所定の状態に対応する基準体温と、第２センサで計測された第２計測データが示す体温とを比較することで、センシング対象者の体温の異常の有無が判定されている。そのため、本態様は、状態に応じて変動する体温を考慮に入れて、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる。

第２の態様は、態様において、第１センサおよび第２センサは、それぞれ、一定周期で、第１計測データおよび第２計測データを取得する。通信装置は、第１センサで取得された第１計測データが所定の状態に該当することを示す場合における、第２計測データから得られるセンシング対象者の体温を、所定の状態と対応付けて履歴データを生成し、メモリ部に蓄積する履歴データ管理部をさらに備えている。また、通信装置は、履歴データを解析し、所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を算出し、メモリ部に記憶させる基準体温管理部をさらに備えている。

本態様によれば、さらに、センシング対象者の第１計測データと第２計測データとが対応付けられた履歴データを解析することで、一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温が算出され、メモリ部に記憶される。そのため、センシング対象者に適した基準体温を用いてセンシング対象者の体温の異常を正確に検出できる。

第３の態様は、上述した態様において、第１センサは電波センサで構成され、第２センサは熱画像センサで構成されてもよい。

本態様によれば、第１センサは電波センサで構成されているので、センシング対象者の状態を非接触で検出できる。また、第２センサは熱画像センサで構成されているので、センシング対象者の体温を非接触で検出できる。

第４の態様は、上述した態様において、第１センサは、センシング対象者の活動量を計測してもよい。

本態様によれば、センシング対象者の活動量が計測されているので、センシング対象者が所定の状態にあるか否かを正確に検出できる。

第５の態様は、上述した態様において、状態判定部は、第１計測データと第１計測データの取得時刻とに基づいて、センシング対象者が所定の状態に該当するか否かを判定してもよい。

本態様によれば、第１計測データの取得時刻をさらに考慮して、センシング対象者が所定の状態に該当するか否かが判定されているので、センシング対象者が所定の状態にあるか否かをさらに正確に検出できる。

第６の態様は、上述した態様において、基準体温管理部は、履歴データを解析して、所定の状態のそれぞれに対応するセンシング対象者の平熱を、基準体温として算出してメモリ部に記憶する。そして、異常判定部は、所定の状態に対応する平熱に対して、第２センサで計測されたセンシング対象者の体温が一定温度以上であれば、センシング対象者の体温が異常であると判定してもよい。

本態様によれば、センシング対象者の履歴データを解析することで、所定の状態におけるセンシング対象者の平熱が算出され、その平熱を基準にセンシング対象者の異常の有無が検出されているので、センシング対象者の体温の異常を、より正確に検出できる。

第７の態様は、上述した態様において、状態判定部は、第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者の存在の有無を検知する。そして、異常判定部は、状態判定部がセンシング対象者が存在することを検知した場合にのみ、第２センサを起動してもよい。

本態様によれば、センシング対象者が存在する場合のみ、第２センサが起動されるので、第２センサの電力消費量を節約できる。

第８の態様は、上述した態様において、状態判定部は、第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者の存在の有無を検知する。そして、異常判定部は、状態判定部が、センシング対象者が存在しない状態を検知してから、存在する状態を検知した場合、検知してから第１期間が経過するまでは、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する処理を実行しなくてもよい。

本態様によれば、例えば、センシング対象者が室内に戻った直後であり、活動量が通常時よりも高い状態においては、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する処理が実行されないので、センシング対象者の体温の異常の誤検出を防止できる。

第９の態様は、上述した態様において、センシング対象者は、介護サービスを受ける介護対象者である。通信装置は、介護対象者が受けた介護サービスの履歴を記録する介護サーバとネットワークを介して接続されている。異常判定部は、介護サービスの履歴を参照することで、介護対象者が介護サービスを受けてから第２期間が経過したか否かを判定し、第２期間が経過するまでは、介護対象者の体温の異常の有無を判定する処理を実行しなくてもよい。

本態様によれば、例えば、センシング対象者が介護サービスを受けた直後であり、活動量が通常時よりも高い状態においては、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する処理が実行されないので、センシング対象者の体温の異常の誤検出を防止できる。

第１０の態様は、上述した態様において、第２センサは、第２センサの周囲の計測範囲における温度分布を示す熱画像データを、第１計測データとして計測する熱画像センサで構成されている。そして、メモリ部は、計測範囲内においてセンシング対象者が留まる位置を示す位置情報を事前に記憶している。そして、異常判定部は、熱画像データから、計測範囲内に複数の人物が存在することを検出した場合に、熱画像データにおける各人物の座標と位置情報とを比較することで、複数の人物のうちいずれの人物がセンシング対象者であるかを判定してもよい。

本態様によれば、第２センサの計測範囲内に複数の人物が存在する場合であっても、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる。

（第１の実施の形態）
図１は、本開示の第１の実施の形態に係る異常通知システム１の概要を説明する図である。

異常通知システム１は、第１センサ１１０、第２センサ１２０、および、端末装置２００を備える。第１センサ１１０は、センシングの対象となる対象者Ｐ１の状態を、非接触で検出する。第２センサ１２０は、対象者Ｐ１の体温を、非接触で検出する。

第１センサ１１０および第２センサ１２０は、例えば、対象者Ｐ１の部屋Ｒ１０に設置されている。なお、第１センサ１１０および第２センサ１２０は、例えば、部屋Ｒ１０に設置された電気機器（例えば、空調機器）に内蔵されていてもよい。

部屋Ｒ１０は、例えば、老人ホームまたは病院等の施設において、対象者Ｐ１が居住する部屋である。部屋Ｒ１０には、対象者Ｐ１が寝るためのベッド１０３が設置されている。なお、部屋Ｒ１０は、対象者Ｐ１の自宅の部屋であってもよい。

異常通知システム１は、第１センサ１１０が検出した活動量から、対象者Ｐ１が特定状態（例えば、起床直後の状態として説明する。）であるか否かを判定する。そして、異常通知システム１は、対象者Ｐ１が起床直後の状態であれば、第２センサ１２０が取得したデータから、対象者Ｐ１の体温を検出する。そして、異常通知システム１は、検出した対象者Ｐ１の体温と、事前に設定された、起床直後の状態での対象者Ｐ１の平熱とを比較する。これにより、異常通知システム１は、対象者Ｐ１の体温が異常であるか否か（対象者Ｐ１の体温と平熱とが大きくかけ離れているか否か）を判定し、異常であれば、アラーティング情報を生成し、端末装置２００に送信する。

端末装置２００は、例えば、施設において、対象者Ｐ１を介護する、介護者Ｐ２（管理者の一例）の部屋に設けられている。端末装置２００は、アラーティング情報を受信すると、対象者Ｐ１の体温が異常であることを介護者Ｐ２に通知するための、アラーティング音およびアラーティング画像のうち、少なくともいずれかを出力する。これにより、対象者Ｐ１の体温が異常になると、そのことが速やかに介護者Ｐ２に通知される。

図２は、第１の実施の形態に係る異常通知システム１の全体構成を示すブロック図である。異常通知システム１は、通信装置１００および端末装置２００を備える。通信装置１００は、第１センサ１１０、第２センサ１２０、および処理部１３０を備える。

ここで、通信装置１００は、上述したように、部屋Ｒ１０に設置された電気機器に組み込まれているが、これは一例である。例えば、通信装置１００は、電気機器とは別体の専用の装置で構成されてもよい。また、通信装置１００は、処理部１３０が電気機器に組み込まれ、第１センサ１１０および第２センサ１２０が電気機器の外部に設けられてもよい。この場合、第１センサ１１０および第２センサ１２０は、例えば、部屋Ｒ１０の天井に設置されてもよいし、ベッド１０３に設置されてもよいし、ベッド１０３の近傍に設置されてもよい。また、通信装置１００は、一部または全部の構成要素が、クラウドサーバで構成されてもよい。

端末装置２００は、介護者Ｐ２の部屋に設置されたコンピュータで構成され、通信装置１００と、無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮおよび携帯電話通信網のうち少なくともいずれか等のネットワークを介して、通信可能に接続されている。ここで、端末装置２００は、据え置き型のコンピュータで構成されてもよいし、介護者Ｐ２が携帯するスマートフォン、または、タブレット端末等の携帯端末で構成されてもよい。なお、端末装置２００の一部または全部の構成要素が、ナースコールシステム等の、別の通報装置に組み込まれてもよい。

第１センサ１１０は、例えば、対象者Ｐ１の状態を計測することで、活動量データ（第１計測データの一例）を取得する。第１センサ１１０は、第１センシング部１１１および第１送信部１１２を備える。

第１センシング部１１１は、例えば、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波からなる電波を対象者Ｐ１に照射し、対象者Ｐ１からの反射波を受信する。そして、第１センシング部１１１は、対象者Ｐ１の移動速度に応じて生じる、照射した電波と反射波との周波数の変化（ドップラー効果）を検出し、検出した周波数の変化から対象者Ｐ１の活動量を示す活動量データを取得する電波センサで構成されている。なお、第１センシング部１１１は、ドップラー方式以外の対象物を検出する方式を用いるものでもよい。例えば、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ（ＦＭＣＷ）方式等でもよい。

第１送信部１１２は、第１センシング部１１１で取得された活動量データを、所定のサンプリング周期で、処理部１３０に送信する。

第２センサ１２０は、対象者Ｐ１の体温を計測する。第２センサ１２０は、第２センシング部１２１および第２送信部１２２を備える。第２センシング部１２１は、例えば、計測範囲における温度分布を示す熱画像データ（第２計測データの一例）を、所定のサンプリング周期で計測する熱画像センサで構成されている。ここで、第２センシング部１２１のサンプリング周期は、第１センシング部１１１のサンプリング周期と同じであってもよいし、異なっていてもよい。以下では、説明の便宜上、両者のサンプリング周期は同じであるとして説明する。第２送信部１２２は、第２センシング部１２１で計測された熱画像データを、一定周期で処理部１３０に送信する。

ここで、第１センサ１１０は、ベッド１０３に向けて電波を照射するように、部屋Ｒ１０内に設置されている。また、第２センサ１２０は、計測範囲にベッド１０３が含まれるように、部屋Ｒ１０内に設置されている。また、事前に、測定対象となる一の対象者Ｐ１の識別子が定められている。第１センサ１１０および第２センサ１２０は、活動量データおよび熱画像データに、この識別子を対応付けて処理部１３０に送信する。これにより、処理部１３０は監視対象となる対象者Ｐ１が複数存在する場合であっても、複数の対象者Ｐ１の中から一の対象者Ｐ１を識別できる。

第１センサ１１０および第２センサ１２０が、処理部１３０と一体構成されるのであれば、第１送信部１１２および第２送信部１２２は、処理部１３０を構成するＣＰＵ等のプロセッサと通信する、入出力インターフェースで構成される。また、第１センサ１１０および第２センサ１２０が、処理部１３０と別体で構成されるのであれば、無線ＬＡＮおよび有線ＬＡＮのうち、少なくともいずれか等の通信回路で構成される。

処理部１３０は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサとメモリとを含むコンピュータで構成され、第１受信部１３１、状態判定部１３２、異常判定部１３３、メモリ部１３４、第３送信部１３５、履歴データ管理部１３６、および基準体温管理部１３７を備える。

第１受信部１３１は、第１送信部１１２から送信された活動量データを受信すると共に、第２送信部１２２から送信された熱画像データを受信する。なお、第１受信部１３１は、第１センサ１１０および第２センサ１２０が、処理部１３０と一体構成されるのであれば、第１センサ１１０および第２センサ１２０と通信するための、入出力インターフェースで構成される。また、第１受信部１３１は、第１センサ１１０および第２センサ１２０が、処理部１３０と別体で構成されるのであれば、有線ＬＡＮおよび無線ＬＡＮのうち、少なくともいずれか等の通信回路で構成される。

状態判定部１３２は、第１センサ１１０で計測された活動量データから、対象者Ｐ１が特定状態（一の所定の状態の一例）に該当するか否かを判定する。ここで、特定状態としては、起床直後の状態を採用するがこれは一例である。他にも、例えば、睡眠中の状態、食事中の状態、または就寝する直前の状態が、特定状態として採用されてもよい。

状態判定部１３２は、例えば、活動量データから特徴量を算出し、算出された特徴量が、事前に定められた特定状態の特徴量に類似していれば、対象者Ｐ１は特定状態に該当すると判定する。特徴量としては、例えば、活動量データを所定の関数（例えば、コール式）に代入し、得られた値の時間的な変動パターン等が採用できる。

異常判定部１３３は、状態判定部１３２が、対象者Ｐ１が特定状態に該当すると判定した場合、特定状態に対応する平熱（基準体温の一例）と、第２センサ１２０で計測された熱画像データが示す対象者Ｐ１の体温とを比較する。これにより、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する。ここで、異常判定部１３３は、熱画像データから対象者Ｐ１を示す領域を、画像処理により抽出し、抽出された領域の、温度の代表値（例えば、平均値または中央値）を算出する。そして、異常判定部１３３は、例えば、温度と体温との関係が、事前に定められた体温換算テーブルまたは体温換算関数を用いることで、算出した温度の平均値に対応する体温を決定する。そして、異常判定部１３３は、決定された体温を、対象者Ｐ１の体温として算出する。平熱とは、対象者Ｐ１の平常時の体温である。

なお、体温換算テーブルまたは体温換算関数は、事前に定めることなく、システム運用中の、対象者Ｐ１の温度測定結果から決定されてもよい。

また、体温換算テーブルまたは体温換算関数は、事前に定められた関数から、対象者に合わせて最適になるよう、キャリブレーションされてもよい。例えば、腋下体温計等で測定された体温情報と、熱画像データとを組み合わせることで、変換関数が生成されてもよい。

異常判定部１３３は、メモリ部１３４から、基準体温である、起床直後の平熱を読み出し、読み出された平熱に対して、決定された対象者Ｐ１の体温が一定温度以上高ければ、対象者Ｐ１の体温が異常であると判定する。ここで、一定温度としては、例えば、０．５度、１度、１．５度、または２．０度といった、事前に定められた値が採用できる。

異常判定部１３３は、対象者Ｐ１の体温が異常であると判定した場合、異常を、対象者Ｐ１の介護者Ｐ２に通知するための、アラーティング情報を生成する。ここで、アラーティング情報には、例えば、対象者Ｐ１を他の対象者から識別するための識別子および体温が含まれる。

なお、熱画像データは、対象者Ｐ１の体温に変換されることなく用いられてもよい。例えば、対象物Ｐ１の温度を継続的に取得し、一定の閾値を超えた場合に、アラーティング情報を生成する等してもよい。例えば、体温等絶対温度による比較ではなく、平常時の温度から一定温度以上超えるか否かというように、体温の異常が、平常時の温度と相対温度とを比較することで判定されてもよい。

メモリ部１３４は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成され、特定状態における対象者Ｐ１の平熱を、事前に記憶している。

第３送信部１３５は、例えば、端末装置２００と通信するための通信回路で構成されている。第３送信部１３５は、異常判定部１３３により、対象者Ｐ１の体温が異常と判定された場合に、アラーティング情報を、端末装置２００に送信する。

履歴データ管理部１３６は、第１センサ１１０で計測された活動量データが特定状態に該当することを示す場合に、第２センサ１２０で計測された熱画像データから得られる対象者Ｐ１の体温を履歴データとして生成し、メモリ部１３４に蓄積する。ここで、履歴データ管理部１３６は、状態判定部１３２により、活動量データが特定状態に該当すると判定された場合において、異常判定部１３３が熱画像データから決定した対象者Ｐ１の体温を、履歴データとしてメモリ部１３４に蓄積する。これにより、メモリ部１３４に、対象者Ｐ１が特定状態にあるときの体温が蓄積されていく。

基準体温管理部１３７は、メモリ部１３４に蓄積された履歴データを解析することで、特定状態に対応する平熱を算出し、メモリ部１３４に記憶させる。ここで、基準体温管理部１３７は、例えば、メモリ部１３４に一定期間（例えば、１ヶ月または２ヶ月）の履歴データが蓄積されると、その履歴データに含まれる対象者Ｐ１の体温の平均値を算出し、算出された平均値を、対象者Ｐ１の平熱としてメモリ部１３４に記憶する。

この場合、基準体温管理部１３７は、メモリ部１３４に蓄積された全ての体温の平均値を、対象者Ｐ１の平熱として算出してもよいし、最新の一定期間分の体温の平均値を、対象者Ｐ１の平熱として算出してもよい。

基準体温管理部１３７は、一定期間が経過する度に平熱を算出してもよい。また、基準体温管理部１３７は、初期状態においては、一定期間の経過後に平熱を算出し、以後、メモリ部１３４に体温が蓄積される度に平熱を算出してもよい。また、基準体温管理部１３７は、一定期間に代えて、一定数の履歴データがメモリ部１３４に蓄積された場合に、対象者Ｐ１の平熱を算出してもよい。

端末装置２００は、第２受信部２０１、処理部２０２、表示部２０３、およびスピーカ２０４を備える。第２受信部２０１は、例えば、通信装置１００と通信するための通信回路で構成され、第３送信部１３５から送信されたアラーティング情報を受信し、処理部２０２に出力する。

処理部２０２は、第２受信部２０１からアラーティング情報を取得すると、対象者Ｐ１の体温の異常を介護者Ｐ２に通知するためのアラーティング画像として、表示部２０３に表示させる。また、処理部２０２は、第２受信部２０１からアラーティング情報を取得すると、対象者Ｐ１の体温の異常を介護者Ｐ２に通知するためのアラーティング音としてスピーカ２０４から出力させる。

ここで、アラーティング画像には、例えば対象者Ｐ１の氏名、顔画像、および体温の異常を示すメッセージが含まれる。また、アラーティング音としては、例えば、アラーム音、または、対象者Ｐ１の体温の異常を示す発話メッセージが採用できる。

表示部２０３は、例えば、有機ＥＬパネルまたは液晶パネルで構成され、アラーティング画像を表示する。スピーカ２０４は、アラーティング音を出力する。

なお、表示部２０３は、対象者毎に、第１センサ１１０で得られた生体情報の他、温湿度センサおよび照度センサのうち少なくともいずれか等、他のセンシング情報と合わせて体温情報を表示してもよい。

また、表示部２０３は、ナースコールシステムまたは介護業務システムの一部として構成され、対象者Ｐ１に関するその他の情報と合わせて、体温情報を表示してもよい。

図３は、第１の実施の形態に係る異常通知システム１の処理を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、本実施の形態において、所定のサンプリング周期で実行されるものとする。

まず、状態判定部１３２は、第１センサ１１０により計測された直近の活動量データを取得する（Ｓ３０１）。

次に、状態判定部１３２は、第１センサ１１０で計測された活動量データを解析する（Ｓ３０２）。次に、状態判定部１３２は、解析結果から、対象者Ｐ１が特定状態（ここでは、起床直後の状態）にあるか否かを判定する（Ｓ３０３）。対象者Ｐ１が特定状態であれば（Ｓ３０３でＹＥＳ）、異常判定部１３３は、第２センサ１２０が計測した直近の熱画像データを取得する（Ｓ３０４）。一方、対象者Ｐ１が特定状態でなければ（Ｓ３０３でＮＯ）、処理はステップＳ３０１に戻る。

次に、異常判定部１３３は、取得した熱画像データから、対象者Ｐ１の体温を算出する（Ｓ３０５）。

次に、異常判定部１３３は、算出した体温がメモリ部１３４に記憶された、特定状態における平熱に、一定温度を加えた値以上であるか否かを判定する（Ｓ３０６）。算出された体温が、メモリ部１３４に記憶された特定状態における平熱に、一定温度を加えた値以上であれば（Ｓ３０６でＹＥＳ）、異常判定部１３３は、対象者Ｐ１の体温が異常であると判定する（Ｓ３０７）。

次に、異常判定部１３３は、対象者Ｐ１の体温の異常を介護者Ｐ２に通知するための、アラーティング情報を生成し、第３送信部１３５に送信させる（Ｓ３０８）。

一方、ステップＳ３０５で算出された体温が、メモリ部１３４に記憶された、特定状態における平熱に一定温度を加えた値未満であれば（Ｓ３０６でＮＯ）、処理はステップＳ３０９に進む。

次に、履歴データ管理部１３６は、ステップＳ３０５で算出された体温を、履歴データとしてメモリ部１３４に蓄積する（Ｓ３０９）。次に、基準体温管理部１３７は、前回平熱を更新してから履歴データが一定数蓄積されていれば、または、前回平熱を更新してから一定期間が経過していれば（Ｓ３１０でＹＥＳ）、蓄積した履歴データから、対象者Ｐ１の平熱を算出する（Ｓ３１１）。次に、基準体温管理部１３７は、算出した平熱で、メモリ部１３４に現在記憶されている平熱を更新する（Ｓ３１２）。ステップＳ３１２の処理が終了すると、処理はステップＳ３０１に戻る。

一方、基準体温管理部１３７は、前回平熱を更新してから履歴データが一定数蓄積されていない場合、または、前回平熱を更新してから一定期間が経過していない場合には（Ｓ３１０でＮＯ）、処理はステップＳ３０１に戻る。

以上、第１の実施の形態に係る異常通知システム１によれば、第１センサ１１０で計測された活動量データに基づいて、対象者Ｐ１の状態が特定状態に該当すると判定された場合、特定状態に対応する基準体温と、第２センサ１２０で計測された熱画像データが示す体温とを比較する。これにより、対象者Ｐ１の体温の異常の有無が判定される。このため、異常通知システム１は、状態に応じて変動する体温を考慮に入れて、センシング対象者の体温の異常を、正確に検出できる。

（第２の実施の形態）
図４は、第２の実施の形態に係る異常通知システム１Ａの全体構成を示すブロック図である。

第２の実施の形態に係る異常通知システム１Ａは、メモリ部１３４Ａに、複数の特定状態に対応する平熱を記憶させるものである。なお、本実施の形態において、第１の実施の形態と同一の構成要素には、同一の符号を付して説明を省略する。

また、図４において、第１の実施の形態と名称が同じであるが機能が相違する構成要素には、参照符号の末尾にＡの符号が付されている。

状態判定部１３２Ａは、第１センサ１１０で計測された活動量データから、対象者Ｐ１が、事前に定められた複数の特定状態（複数の所定の状態の一例）のうちのいずれの特定状態に該当するかを判定する。ここで、複数の特定状態としては、起床直後の状態、睡眠中の状態、食事中の状態、および、就寝する直前の状態とが採用されるが、これらは一例である。例えば、読書中の状態が採用されてもよいし、テレビ視聴中の状態が採用されてもよいし、手作業をしている状態が採用されてもよい。

ここで、状態判定部１３２Ａは、例えば、活動量データの特徴量が、事前に定められた睡眠中の特徴量に類似していれば、対象者Ｐ１が睡眠中の状態にあると判定する。また状態判定部１３２Ａは、活動量データの特徴量が、事前に定められた食事中の特徴量に類似していれば、対象者Ｐ１が食事中の状態にあると判定し、活動量データの特徴量が、事前に定められた就寝直前の特徴量に類似していれば、対象者Ｐ１が就寝直前の状態にあると判定する。

異常判定部１３３Ａは、状態判定部１３２Ａが、複数の特定状態のうちいずれか一つの特定状態に該当すると判定した場合に、該当する一つの特定状態に対応する平熱を、メモリ部１３４Ａから読み出す。そして、異常判定部１３３Ａは、読み出された平熱と、第２センサ１２０で計測された熱画像データが示す対象者Ｐ１の体温とを比較することにより、対象者Ｐ１の異常の有無を判定する。

メモリ部１３４Ａは、複数の特定状態のそれぞれに対応する平熱を記憶する。

図５は、メモリ部１３４Ａが記憶する、平熱が登録された平熱テーブルＴ１のデータ構成を示す図である。

平熱テーブルＴ１には、「起床直後」、「睡眠中」、「食事中」、および、「就寝直前」のそれぞれの特定状態での平熱（Ｔ＿１１，Ｔ＿１２，Ｔ＿１４，Ｔ＿１５）が登録されている。

例えば、状態判定部１３２Ａにより、対象者Ｐ１の現在の状態が「起床直後」と判定されたとする。この場合、異常判定部１３３Ａは、メモリ部１３４Ａから「起床直後」に対応する平熱Ｔ＿１１を取得し、平熱Ｔ＿１１と対象者Ｐ１の現在の体温とを比較する。これにより、対象者Ｐ１の体温の異常の有無が判定される。

履歴データ管理部１３６Ａは、第１センサ１１０で計測された活動量データが、複数の特定状態のうちのいずれか一つの特定状態に該当することを示す場合、その一つの特定状態と、第２センサ１２０で計測された熱画像データから得られる対象者Ｐ１の体温とを対応付けた履歴データを生成し、メモリ部１３４Ａに蓄積する。

図６は、メモリ部１３４Ａに蓄積された履歴データが登録された、履歴テーブルＴ２のデータ構成の一例を示す図である。

履歴テーブルＴ２は、一つのレコードに一つの履歴データが登録されたデータベースで構成され、「時刻」、「特定状態」、および「体温」のフィールドを備える。

「時刻」のフィールドには、履歴データがメモリ部１３４Ａに登録された時刻が格納されている。ここでは、時刻は年／月／時刻のデータ構造で示されている。「特定状態」のフィールドには、履歴データの登録時における、対象者Ｐ１の特定状態が格納されている。「体温」のフィールドには、履歴データの登録時における、対象者の体温が格納されている。

図６の例では、２０１７年１月１日の４時３０分に、活動量データから、対象者Ｐ１が起床直後の状態に該当し、そのときの熱画像データから対象者Ｐ１の体温がＴ０１度であった。このため、「時刻」、「特定状態」、および「体温」のフィールドに「２０１７／０１／０１／０４：３０」、「起床直後」、および「Ｔ０１」が格納されている。

基準体温管理部１３７Ａは、メモリ部１３４Ａに蓄積された履歴テーブルＴ２を参照して、履歴データに含まれる体温を特定状態別に分類し、特定状態別の体温の平均値を算出する。基準体温管理部１３７Ａは、複数の特定状態のそれぞれに対応する平熱を算出し、メモリ部１３４Ａに記憶させる。これにより、図５に示す平熱テーブルＴ１が生成される。図６の履歴テーブルＴ２の例では、基準体温管理部１３７Ａは、「起床直後」、「食事中」、および「就寝直前」というように、特定状態別に履歴データを分類し、分類された履歴データにおいて、体温の平均値が算出される。これにより、特定状態別の平熱が算出される。

なお、基準体温管理部１３７Ａが平熱を算出するタイミング、および、平熱の算出に用いられる履歴データの範囲に関するバリエーションは、第１の実施の形態と同じである。

図７は、第２の実施の形態に係る異常通知システム１Ａの処理を示すフローチャートである。なお、図７において、図３と同じ処理には同じ処理番号が付され、説明は省かれる。

ステップＳ３０２に続くステップＳ７０１において、状態判定部１３２Ａは、対象者Ｐ１が、複数の特定状態のうち、いずれか一つの特定状態に該当するか否かを判定する。対象者Ｐ１がいずれか一つの特定状態に該当しなければ（Ｓ７０１でＮＯ）、処理はＳ３０１に戻り、対象者Ｐ１がいずれか一つの特定状態に該当すれば（Ｓ７０１でＹＥＳ）、処理はステップＳ３０４に進む。

ステップＳ３０５に続くステップＳ７０２では、異常判定部１３３Ａは、ステップＳ７０１で判定された、一つの特定状態に対応する平熱を、メモリ部１３４Ａから読み出す。

ステップＳ３０８に続くステップＳ７０３において、履歴データ管理部１３６Ａは、ステップＳ７０１で判定された、一つの特定状態と、ステップＳ３０５で算出された、対象者Ｐ１の体温と、現在の時刻とを対応付けて、履歴データを生成して、メモリ部１３４Ａに蓄積する。これにより、図６に示される履歴テーブルＴ２に、履歴データが登録されていく。

ステップＳ３１０のＹＥＳに続く、ステップＳ７０４において、基準体温管理部１３７Ａは、図６に示される履歴テーブルＴ２に格納された履歴データを、特定状態別に分類し、分類された履歴データ毎に、体温の平均値を算出する。これにより、特定状態別の平熱が算出される。次に、基準体温管理部１３７Ａは、特定状態別に算出された平熱で、現在、メモリ部１３４Ａに格納されている特定状態別の平熱を更新する（Ｓ３１２）。

以上、第２の実施の形態に係る異常通知システム１Ａによれば、対象者Ｐ１の状態が、複数の特定状態のうちいずれか一つの特定状態に該当すれば、対象者Ｐ１の体温の異常の有無が判定される。よって、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を、よりきめ細かく監視できる。また、平熱テーブルＴ１には、複数の特定状態毎の平熱が記憶されているので、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を正確に検出できる。

（第３の実施の形態）
第３の実施の形態に係る異常通知システム１Ｂは、第１センサ１１０が対象者Ｐ１を検出できた場合のみ、第２センサ１２０の電源をＯＮするものである。

なお、本実施の形態において、第１の実施の形態または第２の実施の形態と同一の構成要素は同一の符号を付して説明は省かれる。

また、本実施の形態の全体構成は、図２に示される第１の実施の形態の全体構成を採用するものとして説明するが、図４に示す第２の実施の形態の全体構成が採用されてもよい。

図８は、第３の実施の形態に係る異常通知システム１Ｂの処理を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ８０１では、状態判定部１３２は、第１センサ１１０で取得された活動量データから、第１センサ１１０が対象者Ｐ１を検出できたか否かを判定する。

この場合、状態判定部１３２は、例えば、第１センサ１１０から送信される活動量データが、例えば、対象者Ｐ１が存在することを示す、所定の基準値以上であれば、対象者Ｐ１が存在すると判定する。

次に、状態判定部１３２は、第１受信部１３１を用いて、第２センサ１２０をＯＮする制御コマンドを、第２センサ１２０に送信し、第２センサ１２０をＯＮにする（Ｓ８０２）。一方、対象者が検出されなければ（Ｓ８０１でＮＯ）、処理はステップＳ８０３に進む。ステップＳ８０３では、第１受信部１３１を用いて、第２センサ１２０をＯＦＦする制御コマンドを第２センサ１２０に送信して、第２センサ１２０をＯＦＦする。ステップＳ８０３の処理が終了すると、処理はステップＳ８０１に戻る。

ステップＳ８０４では、異常通知システム１Ｂは、計測フローを実行し、処理をステップＳ８０１に戻す。ここで、計測フローとして、第１の実施の形態で説明した図３のフローチャートが採用されてもよいし、第２の実施の形態で説明した図７のフローチャートが採用されてもよい。

以上、第３の実施の形態に係る異常通知システム１Ｂによれば、対象者Ｐ１が存在する場合のみ、第２センサ１２０が起動されるので、第２センサ１２０の電力消費量を節約できる。なお、本実施の形態では、第１センサ１１０は、常時駆動しているものとする。

（第４の実施の形態）
第４の実施の形態に係る異常通知システム１Ｃは、対象者Ｐ１が存在しない状態から存在する状態になったことを検出した場合、第１期間が経過するまでは、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する処理を実行しないものである。本実施の形態において、対象者Ｐ１が存在しない状態から存在する状態になるケースとしては、例えば、外出していた対象者Ｐ１が、部屋Ｒ１０に戻ったケースが挙げられる。

本実施の形態において、第１の実施の形態～第３の実施の形態と同一の構成要素については、同一の符号を付して、説明は省かれる。また、本実施の形態の全体構成は、図２に示される第１の実施の形態の全体構成を採用するものとして説明するが、図４に示される第２の実施の形態の全体構成が採用されてもよい。

図９は、第４の実施の形態に係る異常通知システム１Ｃの処理を示すフローチャートである。

まず、状態判定部１３２は、対象者Ｐ１が部屋Ｒ１０に戻ってきたか否かを判定する（Ｓ９０１）。ここで、状態判定部１３２は、第１センサ１１０から送信される活動量データが、対象者Ｐ１が存在することを示す、所定の基準値未満の値から基準値以上の値に変化したことを検出した場合に、対象者Ｐ１が部屋Ｒ１０に戻ったと判定する。

対象者Ｐ１が部屋Ｒ１０に戻ってきたと判定されると（Ｓ９０１でＹＥＳ）、異常判定部１３３は、第１期間が経過したか否かを判定する（Ｓ９０２）。ここで、第１期間としては、例えば、対象者Ｐ１の活動量が、通常の活動量に戻ることが想定される時間が採用できる。一方、第１期間が経過しなければ（Ｓ９０２でＮＯ）、処理はステップＳ９０２に戻る。

ステップＳ９０３では、異常通知システム１Ｃは計測フローを実行し、処理をステップＳ９０１に戻す。ここで、計測フローとして、第１の実施の形態で説明された図３のフローチャートが採用されてもよいし、第２の実施の形態で説明された図７のフローチャートが採用されてもよい。

以上、第４の実施の形態に係る異常通知システム１Ｃによれば、対象者Ｐ１が室内に戻った直後で、活動量が通常時よりも高い状態においては、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する処理が実行されないので、対象者Ｐ１の体温の異常の誤検出を防止できる。

（第５の実施の形態）
第５の実施の形態に係る異常通知システム１Ｄは、対象者Ｐ１が特定の介護サービスを受けた直後の第２期間においては、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する処理を実行しないものである。

なお、本実施の形態において、第１の実施の形態～第４の実施の形態と同一の構成要素については、同一の符号を付して説明は省かれる。また、本実施の形態における、通信装置１００および端末装置２００の構成は、図２に示される第１の実施の形態の構成を採用するものとして説明するが、図４に示される第２の実施の形態の構成が採用されてもよい。

図１０は、第５の実施の形態に係る異常通知システム１Ｄの全体構成を示す図である。異常通知システム１Ｄは、通信装置１００および端末装置２００が、ネットワークＮＴを介して、介護サーバ３００と接続されている。ネットワークＮＴとしては、インターネット等の公衆通信網が採用できる。

介護サーバ３００は、プロセッサおよび通信回路等を含むコンピュータで構成され、対象者Ｐ１が受けた介護サービスの履歴を記録するサーバである。ここで、介護サーバ３００は、対象者Ｐ１に介護サービスを提供する介護サービス提供者により管理される。介護サービス提供者としては、図１で説明した、施設の提供者が採用できる。また、部屋Ｒ１０が対象者Ｐ１の自宅の部屋であるならば、介護サービス提供者としては、在宅介護サービスの提供者が採用できる。

介護サーバ３００は、メモリ３０１を備える。メモリ３０１は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成され、図１１に示される介護サービス履歴テーブルＴ３を記憶する。

図１１は、介護サービス履歴テーブルＴ３のデータ構成を示す図である。介護サービス履歴テーブルＴ３は、一つのレコードに一つの介護サービスの履歴データが登録されたデータベースであり、「時間」および「介護サービスの内容」のフィールドを備えている。

「時間」のフィールドには、対象者Ｐ１が受けた介護サービスの時間が格納されている。「介護サービスの内容」のフィールドには、対象者Ｐ１が受けた介護サービスの内容が格納されている。介護サービスの内容としては、例えば、対象者Ｐ１の入浴を、介護者Ｐ２が補助する入浴サービス、および、対象者Ｐ１の運動を、介護者Ｐ２が補助する運動サービス等が採用される。なお、図１１に示される介護サービスの内容は一例に過ぎず、他の介護サービスも適宜登録される。

例えば、対象者Ｐ１は、２０１７年１月１日の１７時００分から１８時００分まで入浴サービスを受けたので、図１１の一つ目のレコードには、「２０１７／０１／０１／１７：００－１８：００」および「入浴サービス」が格納されている。

図１２は、第５の実施の形態に係る異常通知システム１Ｄの処理を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１２０１では、状態判定部１３２は、第１センサ１１０で取得された活動量データから、第１センサ１１０が対象者Ｐ１を検出できたか否かを判定する。この処理の詳細は図８のステップＳ８０１と同じである。

次に、異常判定部１３３は、図１１に示される介護サービス履歴テーブルＴ３を参照して、対象者Ｐ１が特定の介護サービスを受けてから、第２期間が経過したか否かを判定する（Ｓ１２０２）。ここで、特定の介護サービスとしては、対象者Ｐ１の活動量を上昇させ、介護サービスの終了後、対象者Ｐ１の活動量が通常の活動量に戻るまでに一定の期間を要するような介護サービスが該当する。例えば、上述の入浴サービス、および、運動サービスが特定の介護サービスに該当する。また、第２期間としては、介護サービスが終了してから、対象者Ｐ１の活動量が通常の活動量に戻ることが想定される期間が採用できる。

特定の介護サービスを受けてから第２期間が経過していなければ（Ｓ１２０２でＮＯ）、処理はステップＳ１２０２に戻る。一方、特定の介護サービスを受けてから第２期間が経過していれば（Ｓ１２０２でＹＥＳ）、処理はステップＳ１２０３に進む。

ステップＳ１２０３では、異常通知システム１Ｄは、計測フローを実行し、処理をステップＳ１２０１に戻す。ここで、計測フローとしては、第１の実施の形態で説明された図３のフローチャートが採用されてもよいし、第２の実施の形態で説明された図７のフローチャートが採用されてもよい。

以上、第５の実施の形態に係る異常通知システム１Ｄによれば、対象者Ｐ１が特定の介護サービスを受けた直後であり、活動量が通常時よりも高い状態においては、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する処理が実行されないので、対象者Ｐ１の体温の異常の誤検出を防止できる。

（第６の実施の形態）
第６の実施の形態に係る異常通知システム１Ｅは、活動量データに加えて、さらに活動量データの取得時刻を用いて、対象者Ｐ１が特定状態に該当するか否かを判定する。

なお、本実施の形態において、第１の実施の形態～第５の実施の形態と同一の構成要素には、同一の符号が付されて説明は省かれる。また、本実施の形態の全体構成は、図４に示される第２の実施の形態の全体構成を採用するものとして説明するが、図２に示される第１の実施の形態の全体構成が採用されてもよい。

状態判定部１３２Ａは、第１の実施の形態と同様に、第１センサ１１０から送信された活動量データに基づいて、対象者Ｐ１の状態が、複数の特定状態のうちいずれかの特定状態に該当するか否かを判定する。次に、状態判定部１３２Ａは、活動量データの取得時刻が、判定した一つの特定状態に対して、事前に定められた時間帯に該当すれば、判定した一つの特定状態が真であると判定する。一方、状態判定部１３２Ａは、活動量データの取得時刻が、判定した一つの特定状態に対して、事前に定められた時間帯に該当しなければ、判定した状態は偽であると判定する。

例えば、朝とは異なる時間帯に、起床直後の状態であるとの判定結果がなされた場合には、その判定結果は偽である可能性が高い。そこで、このような事態を防止するために、状態判定部１３２Ａは、上記の処理を行うような構成を採用する。

より詳細には、状態判定部１３２Ａは、特定状態別に、真であると判断できる時間帯を事前に定めた状態判定テーブルを備えておき、この状態判定テーブルを参照することで、活動量データから判定した特定状態が真であるか偽であるかを判定する。

以上、第６の実施の形態に係る異常通知システム１Ｅによれば、活動量データの取得時刻をさらに考慮して、対象者Ｐ１が特定状態に該当するか否かが判定されている。よって、対象者Ｐ１が特定状態にあるか否かをさらに正確に検出できる。

（第７の実施の形態）
第７の実施の形態に係る異常通知システム１Ｆは、熱画像データから複数の人物を検出した場合において、複数の人物の中から対象者Ｐ１を検出する。

なお、本実施の形態において、第１の実施の形態～第５の実施の形態と同一の構成要素には、同一の符号が付されて説明は省かれる。また、本実施の形態の全体構成は、図２に示される第１の実施の形態の全体構成を採用するものとして説明するが、図４に示される第２の実施の形態の全体構成が採用されてもよい。

メモリ部１３４は、第２センサ１２０の周囲の計測範囲において、対象者Ｐ１が留まる位置を示す位置情報を、事前に記憶している。

図１の例では、対象者Ｐ１が留まる位置としてベッド１０３が存在する領域が採用されている。なお、図１の例において、ベッド１０３は、第２センサ１２０の計測範囲内に位置しているものとする。この場合、位置情報としては、例えば、第２センサ１２０が撮影する熱画像データにおいて、ベッド１０３が位置する領域を示す座標データが採用できる。

異常判定部１３３は、例えば、熱画像データ内に人物のシルエットを示す領域を複数検出した場合、熱画像データに複数の人物が存在すると判定する。

そして、異常判定部１３３は、熱画像データから複数の人物を検出した場合、検出された複数の人物のうち、シルエットを示す領域と位置情報が示す領域とが重なっている人物が存在すれば、その人物を対象者Ｐ１と判定する。

また、異常判定部１３３は、各人物の動きを考慮に入れて、対象者Ｐ１を検出してもよい。例えば、異常判定部１３３は、熱画像データから複数の人物が存在すると判定した場合、熱画像データから、一定期間、各人物の動きを追跡し、各人物の動いた軌跡の長さを求める。ここで、検出された複数の人物のうち、対象者Ｐ１以外の人物としては、対象者Ｐ１を見舞いに来た人物、および、介護者Ｐ２等が想定される。そのため、見舞いに来た人物および介護者Ｐ２は、対象者Ｐ１よりも、動く量が多いことが想定される。

そこで、異常判定部１３３は、位置情報が示す領域に、シルエットの領域が重なる人物が複数存在すれば、これら複数の人物の動きの軌跡が最短の人物を対象者Ｐ１であると判定する。

また、異常判定部１３３は、複数の人物を検出した場合において、位置情報が示す領域に、シルエットの領域が重なる人物が存在しなければ、動きの軌跡が最短の人物を、対象者Ｐ１と判定してもよい。また、異常判定部１３３は、位置情報を考慮せずに、動きの軌跡が最短の人物を対象者Ｐ１として判定してもよい。

また、第２センサ１２０の計測範囲内に複数の対象者Ｐ１が存在することもある。この場合、異常判定部１３３は、複数の対象者Ｐ１の位置情報を、対象者Ｐ１の識別子と関連付けて事前にメモリ部１３４に記憶させておく。そして、異常判定部１３３は、複数の位置情報が示す複数の領域のうち、熱画像データから抽出された、シルエットを示す領域と重なっている領域の位置情報に対応付けられた識別子から対象者Ｐ１を特定する。

なお、本開示では下記の変形例が採用できる。

（１）図２の例では、処理部１３０は、履歴データ管理部１３６および基準体温管理部１３７を備えているが、両者は省かれてもよい。この場合、メモリ部１３４は、履歴データから算出された平熱ではなく、事前に設定された平熱を記憶しておけばよい。

（２）図４の例では、処理部１３０Ａは、履歴データ管理部１３６Ａおよび基準体温管理部１３７Ａを備えているが、両者は省かれてもよい。この場合、メモリ部１３４Ａは、履歴データから算出された、状態別の平熱ではなく、事前に設定された、状態別の平熱を記憶しておけばよい。

（３）上記説明では、第１センサ１１０は電波センサで構成されているとしたが、本開示はこれに限定されず、対象者Ｐ１の活動量が計測できるセンサであれば、他のセンサが採用されてもよい。例えば、第１センサ１１０は、心拍数または脳波を計測するセンサで構成されてもよい。この場合、状態判定部１３２は、心拍数または脳波から対象者Ｐ１の状態を検出する。また、第１センサ１１０は非接触のセンサであるとして説明したが、本開示はこれに限定されず、接触式のセンサで構成されてもよい。

（４）上記説明では、第２センサ１２０は、熱画像センサで構成されるとして説明したが、これは一例であり、対象者Ｐ１の体温が計測できるセンサであればどのようなセンサが採用されてもよい。例えば、接触式の体温計で、第２センサ１２０が構成されてもよい。

本開示によれば、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる、という格別な効果を奏することができる。よって、介護対象者を見守る技術分野等の通信装置、異常通知システム、および異常通知方法等として有用である。

Ｔ１ 平熱テーブル
Ｔ２ 履歴テーブル
Ｔ３ 介護サービス履歴テーブル
１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄ，１Ｅ，１Ｆ 異常通知システム
１００ 通信装置
１１０ 第１センサ
１１１ 第１センシング部
１１２ 第１送信部
１２０ 第２センサ
１２１ 第２センシング部
１２２ 第２送信部
１３０，１３０Ａ 処理部
１３１ 第１受信部
１３２，１３２Ａ 状態判定部
１３３，１３３Ａ 異常判定部
１３４，１３４Ａ メモリ部
１３５ 第３送信部
１３６，１３６Ａ 履歴データ管理部
１３７，１３７Ａ 基準体温管理部
２００ 端末装置
２０１ 受信部
２０２ 処理部
２０３ 表示部
２０４ スピーカ
３００ 介護サーバ
３０１ メモリ

Claims (12)

1. センシング対象者の異常を通知する通信装置であって、
   前記センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得する第１センサと、
   前記センシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得する第２センサと、
   前記センシング対象者の、一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を記憶するメモリ部と、
   前記第１センサで取得された前記第１計測データから、前記センシング対象者が前記一または複数の所定の状態のうち、いずれかの所定の状態に該当するか否かを判定する状態判定部と、
   前記状態判定部が、前記センシング対象者が前記所定の状態に該当すると判定した場合に、前記所定の状態に対応する基準体温と、前記第２センサで取得された第２計測データが示す前記センシング対象者の体温とを比較することで、前記センシング対象者の体温の異常の有無を判定する異常判定部とを備え、
   前記異常判定部は、前記センシング対象者の体温が異常であると判定した場合に、前記異常を通知するための、アラーティング情報を生成し、
   前記第２センサは熱画像センサで構成される、
   通信装置。
2. 前記第１センサおよび前記第２センサは、それぞれ、一定周期で、前記第１計測データおよび前記第２計測データを取得し、
   前記第１センサで取得された前記第１計測データが前記所定の状態に該当することを示す場合における、前記第２計測データから得られる前記センシング対象者の体温を、前記所定の状態と対応付けて履歴データを生成し、前記メモリ部に蓄積する履歴データ管理部と、
   前記履歴データを解析し、前記所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を算出し、前記メモリ部に記憶させる基準体温管理部と
   をさらに備える請求項１記載の通信装置。
3. 前記第１センサは電波センサで構成される請求項１または請求項２に記載の通信装置。
4. 前記第１センサは、前記センシング対象者の活動量を計測する
   請求項１から請求項３までのいずれかに記載の通信装置。
5. 前記状態判定部は、前記第１計測データと前記第１計測データの取得時刻とに基づいて、前記センシング対象者が前記所定の状態に該当するか否かを判定する
   請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の通信装置。
6. 前記基準体温管理部は、前記履歴データを解析して、前記所定の状態のそれぞれに対応する前記センシング対象者の平熱を、前記基準体温として算出してメモリ部に記憶し、
   前記異常判定部は、前記所定の状態に対応する平熱に対して、前記第２センサで計測された前記センシング対象者の体温が一定温度以上であれば、前記センシング対象者の体温が異常であると判定する
   請求項２に記載の通信装置。
7. 前記状態判定部は、前記第１センサで取得された前記第１計測データから、前記センシング対象者の存在の有無を検知し、
   前記異常判定部は、前記状態判定部が前記センシング対象者が存在することを検知した場合にのみ、前記第２センサを起動する
   請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の通信装置。
8. 前記状態判定部は、前記第１センサで取得された前記第１計測データから、前記センシング対象者の存在の有無を検知し、
   前記異常判定部は、前記状態判定部が、前記センシング対象者が存在しない状態を検知してから、存在する状態を検知した場合、検知してから第１期間が経過するまでは、前記センシング対象者の体温の異常の有無を判定する処理を実行しない
   請求項１から請求項７までのいずれかに記載の通信装置。
9. 前記センシング対象者は、介護サービスを受ける介護対象者であり、
   前記通信装置は、前記介護対象者が受けた介護サービスの履歴を記録する介護サーバとネットワークを介して接続され、
   前記異常判定部は、前記介護サービスの履歴を参照することで、前記介護対象者が介護サービスを受けてから、第２期間が経過したか否かを判定し、前記第２期間が経過するまでは、前記介護対象者の体温の異常の有無を判定する処理を実行しない
   請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載の通信装置。
10. 前記第２センサは、前記第２センサの周囲の計測範囲における温度分布を示す熱画像データを、前記第１計測データとして計測する熱画像センサで構成され、
    前記メモリ部は、前記計測範囲内において前記センシング対象者が留まる位置を示す位置情報を事前に記憶し、
    前記異常判定部は、前記熱画像データから、前記計測範囲内に複数の人物が存在することを検出した場合に、前記熱画像データにおける各人物の座標と前記位置情報とを比較することで、前記複数の人物のうちいずれの人物が前記センシング対象者であるかを判定する
    請求項１から請求項９までのいずれか１項に記載の通信装置。
11. センシング対象者の異常を通知する異常通知システムであって、
    請求項１から請求項１０までのいずれか１項に記載の通信装置と、
    前記通信装置とネットワークを介して接続される端末装置とを備え、
    前記端末装置は、前記通信装置の前記異常判定部で生成されたアラーティング情報を出力する出力部を備えた
    異常通知システム。
12. センシング対象者の異常を通知する異常通知システムを用いた異常通知方法であって、
    （ａ）第１センサが前記センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得し、
    （ｂ）第２センサが前記センシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得し、
    （ｃ）前記第１センサで取得された前記第１計測データから、前記センシング対象者が、前記一または複数の所定の状態のうち、いずれかの所定の条件に該当するか否かを判定し、
    （ｄ）前記所定の状態に該当すると判定された場合、メモリ部に事前に記憶された前記所定の状態に対応する基準体温と、前記第２センサで取得された前記第２計測データが示す前記センシング対象者の体温とを比較することで、前記センシング対象者の体温の異常の有無を判定し、
    （ｅ）前記センシング対象者の体温が異常であると判定された場合、前記異常を通知するためのアラーティング情報を生成し、
    （ｆ）前記生成したアラーティング情報を出力し、
    前記第２センサは、熱画像センサで構成されている、
    異常通知方法。

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