JP7201027B2 - 情報処理装置、情報処理システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム及びプログラムに関する。

近年、咳の検出を行うことができる状態検出装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

特許文献１に記載された状態検出装置は、生体の振動信号を被験者に装着した一つのセンサで採取し、得られた振動信号を体動信号と音声信号に分離し、各々の信号から被験者の状態を検出する。

特開２００９－２７９１２２号公報

本発明の課題の一つは、身体にセンサを装着して咳を検知する構成と比較して、より簡易に咳を検知することが可能な情報処理装置、情報処理システム及びプログラムを提供することにある。

［１］ユーザによる咳音を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記咳音から前記ユーザの感染症の種類を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記感染症の種類を出力する出力手段と、
前記ユーザの動きに関する情報を検知する加速度センサと、を備え、
前記受付手段は、前記加速度センサからの加速度情報を受け付け、
前記特定手段は、前記受付手段が受け付けた前記咳音及び前記加速度情報から前記ユーザの感染症の種類を特定する、情報処理装置。
［２］前記受付手段は、前記咳音に関する情報として時系列の音信号を出力し、
前記受付手段から出力された前記時系列の音信号を周波数分析し、分析した結果に基づいて咳音を検知する咳検知手段をさらに備える、前記［１］に記載の情報処理装置。
［３］前記咳検知手段は、前記周波数分析により得られた波形と基準となる波形との照合により、前記咳音を検知する、前記［２］に記載の情報処理装置。
［４］前記咳検知手段は、前記周波数分析により得られた波形と前記基準となる波形との間の類似度に対応した確率を求める、前記［３］に記載の情報処理装置。
［５］ユーザによる咳音を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記咳音から前記ユーザの感染症の種類を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記感染症の種類を出力する出力手段と、
前記ユーザの動きに関する情報を検知する加速度センサと、を備え、
前記受付手段は、前記加速度センサからの加速度情報を受け付け、
前記特定手段は、前記受付手段が受け付けた前記咳音及び前記加速度情報から前記ユーザの感染症の種類を特定する、情報処理システム。
［６］コンピュータを、ユーザによる咳音を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記咳音から前記ユーザの感染症の種類を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記感染症の種類を出力する出力手段として実行させるプログラムであって、
前記受付手段は、前記ユーザの動きに関する情報を検知する加速度センサからの加速度情報を受け付け、
前記特定手段は、前記受付手段が受け付けた前記咳音及び前記加速度情報から前記ユーザの感染症の種類を特定する、プログラム。

請求項１、５、６に係る発明によれば、身体にセンサを装着して咳を検知する構成と比較して、より簡易に咳を検知することが可能になり、咳音及び加速度情報に基づいて感染症の種類を特定することができる。
請求項２、３に係る発明によれば、音信号の周波数分析の結果を用いることで、時系列の音信号と比較して、正確に咳を検知することができる。
請求項４に係る発明によれば、咳の確率を知ることができる。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る咳検知システムの概略の構成例を示す図である。 図２は、図１に示す咳検知システムの制御系の一例を示すブロック図である。 図３は、座席配置データの一例を示す図である。 図４は、検知結果テーブルの一例を示す図である。 図５は、確率テーブルの一例を示す図である。 図６（ａ）は、座面の加速度の波形の一例を示す図であり、図６（ｂ）、図６（ｃ）は、音信号の時系列の波形の一例を示す図である。 図７（ａ）、図７（ｂ）は、音信号の振幅を周波数ごとに表した波形の一例を示す図である。 図８は、検知結果の表示の一例を示す図である。 図９は、図１に示す咳検知システムの動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、本発明の一変形例に係る咳検知システムの制御系の一例を示すブロック図である。 図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る咳検知システムの概略の構成例を示す図である。 図１２は、図１１に示す咳検知システムの制御系の一例を示すブロック図である。 図１３（ａ）は、搭乗記録テーブルの一例を示す図であり、図１３（ｂ）は、検知結果テーブルの一例を示す図であり、図１３（ｃ）は、確率テーブルの一例を示す図であり、図１３（ｄ）は、感染症情報テーブルの一例を示す図である。 図１４は、図１１に示す咳検知システムの動作の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。

［実施の形態の要約］
本実施の形態に係る咳検知装置は、複数の座席に対応して設けられた動き検出部及び音検出部から、座席の識別情報とともに送信された、座席に座る人の動きの情報と音声の情報とを受け付ける受付手段と、受け付けられた動きの情報及び音声の情報に基づいて当該人の咳を検知する咳検知手段と、咳が検知された人の座席を特定する特定手段と、を備える。

座席は、複数の人が在室するオフィスや学校の教室等の居室内、あるいは、複数の人が利用するバス、電車、飛行機等の移動体内に設けられている。座席には、椅子や机が含まれる。

動き検出部は、座席に座る人の動きの情報を検出する。人の動きには、咳をしたときに伴う人体の前屈運動、胸部の前後運動、首の前後運動等が含まれる。人の動きの情報は、例えば、人が座席に座っている状態で運動することにより生じる座席の座面の位置の変動を示す情報でもよい。

音検出部は、座席に座る人の音声の情報を検出する。音声には、会話時の音声や咳により発生する咳音が含まれる。音検出部は、例えば、マイクロフォン等を用いることができる。音信号は、音声の情報の一例である。

動き検出部及び音検出部は、複数の座席に対応して設けられている。すなわち、動き検出部及び音検出部が座席に設けられてもよく、座席の前方や上方等の近傍に設けられてもよい。

咳検知手段は、動きの情報から咳運動を検出した検出結果、及び音声の情報から咳音を検出した検出結果に基づいて、当該人の咳を検知する。咳運動とは、上述した、咳をしたときに伴う人体の各種の運動をいう。咳音とは、咳をしたときに発せられる咳嗽をいう。

どのような動きの情報が咳運動かは、Deep Learning等の学習機能により、事前に学習しておくのが好ましい。また、どのような音声の情報が咳音かは、Deep Learning等の学習機能により、事前に学習しておくのが好ましい。

［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る咳検知システムの概略の構成例を示す図である。

この咳検知システム１は、居室内で咳をした人の座席を特定するものである。なお、以下では、居室はオフィスとして説明する。

咳検知システム１は、咳を検知する咳検知装置２を有し、この咳検知装置２にネットワーク３を介して居室５内に設けられた動き検出部６Ａ，６Ｂ，６Ｃ，６Ｄ、音検出部７Ａ，７Ｂ，７Ｃ，７Ｄ、及び管理者用端末４が接続されている。動き検出部６Ａ，６Ｂ，６Ｃ，６Ｄ、音検出部７Ａ，７Ｂ，７Ｃ，７Ｄ、をそれぞれ総称するときは、それぞれ以下、動き検出部６、音検出部７という。なお、管理者用端末４は、居室５外に設けられてもよい。

居室５内には、従業者等の対象者５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃ，５０Ｄ（これらを総称するときは、以下、対象者５０という。）が使用する椅子５１Ａ，５１Ｂ，５１Ｃ，５１Ｄ（これらを総称するときは、以下、椅子５１という。）と、机５２Ａ，５２Ｂ，５２Ｃ，５２Ｄ（これらを総称するときは、以下、机５２という。）とが設けられている。なお、対象者５０は人の一例であり、椅子５１は座席の一例である。

管理者用端末４は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット型端末、多機能携帯電話機（スマートフォン）等を用いることができる。

動き検出部６は、例えば、対象者５０が使用する椅子５１に設けられている。動き検出部６は、対象者５０の身体の運動に伴う座面の位置の変動を、例えば加速度センサにより検出する。具体的には、動き検出部６は、予め定められた方向における座面の加速度を加速度センサにより検出し、それを加速度信号として無線によりネットワーク３を介して咳検知装置２に送信する。加速度信号は、人の動きの情報の一例であり、加速度センサの出力信号の一例である。なお、動き検出部６は、有線によりネットワーク３に接続されてもよい。

音検出部７は、例えば、机５２上に設けられている。音検出部７は、対象者５０から発せられる音声を、例えばマイクロフォンにより検出し、それを時系列の音信号として無線によりネットワーク３を介して咳検知装置２に送信する。なお、音検出部７は、有線によりネットワーク３に接続されてもよい。

上述のように、音検出部７及び動き検出部６はともに、対象者５０が使用する椅子５１や机５２に設けられている。そのため、音検出部７、及び動き検出部６を対象者５０の身体に直接的に貼り付ける（装着）場合と比較して、音検出部７及び動き検出部６を対象者５０の身体に貼り付ける手間が省かれるとともに、対象者５０にとって、身体に音検出部７や動き検出部６が貼り付けられている煩わしさが回避される。

ネットワーク３は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等であり、有線でも無線でもよい。

図２は、図１に示す咳検知装置２の制御系の一例を示すブロック図である。図２に示すように、咳検知装置２は、咳検知装置２の各部を制御する制御部２０と、各種のデータを記憶する記憶部２１と、ネットワーク３を介して管理者用端末４、動き検出部６及び音検出部７と通信する通信部２２とを備える。

咳検知装置２の制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、インターフェース等から構成されている。制御部２０は、後述する記憶部２１のプログラム格納部２１０に格納されたプログラムに従って動作することにより、受付手段２００、動き解析手段２０１、音解析手段２０２、確率演算手段２０３、表示手段２０４等として機能する。動き解析手段２０１、音解析手段２０２、確率演算手段２０３は、咳検知手段の一例である。表示手段２０４は、特定手段の一例である。各手段２００～２０４の詳細については後述する。

記憶部２１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、プログラムを格納するプログラム格納部２１０と、座席配置データ２１１Ａ（図３参照）を格納する座席配置データ格納部２１１と、音声波形を格納する音声波形格納部２１２と、基準加速度データを格納する基準加速度データ格納部２１３と、基準となる波形を格納する基準波形格納部２１４と、検知結果テーブル２１５Ａ（図４参照）を格納する検知結果テーブル格納部２１５と、確率テーブル２１６Ａ（図５参照）を格納する確率テーブル格納部２１６と、を有する。

座席配置データ２１１Ａには、居室５（図１参照）内の座席（例えば、机５２）のレイアウトに応じた座席図と、座席を識別する座席ＩＤとが登録されている。座席ＩＤは識別情報の一例である。

波形格納部２１２に格納される波形には、音検出部７により出力された音信号の振幅を周波数ごとに表した波形が含まれる。

基準加速度データ格納部２１３に格納される基準加速度データには、加速度信号が示す加速度に対して予め定められた閾値（Ａｔｈ、－Ａｔｈ）が含まれる。

基準波形格納部２１４に格納される波形には、照合の基準となる音信号の振幅を周波数ごとに表した波形が含まれる。

受付手段２００は、座席ＩＤとともに動き検出部６から送信された加速度信号、及び座席ＩＤとともに音検出部７から送信された音信号を受け付ける。また、受付手段２００は、加速度信号を動き解析手段２０１に出力するとともに、音信号を音解析手段２０２に出力する。

動き解析手段２０１は、受付手段２００から出力された加速度信号を解析し、咳運動を検出する。また、動き解析手段２０１は、咳運動を検出すると、受付手段２００に音信号受付指令信号を出力する。

音解析手段２０２は、受付手段２００から出力された音信号を解析し、咳音を検知する。音解析手段２０２は、咳音の検知の有無を検知結果テーブル２１５Ａに登録する。また、音解析手段２０２は、音信号の周波数分析により得られる、音信号の強度を周波数ごとに表した波形を波形格納部２１２に格納する。さらに、音解析手段２０２は、咳音を検知すると、確率演算指令信号を確率演算手段２０３に出力する。

確率演算手段２０３は、音解析手段２０２から出力された確率演算指令信号に基づいて、当該人が咳をした確率を演算する。確率演算手段２０３は、演算した咳の確率を検知結果テーブル２１５Ａに登録する。

表示手段２０４は、音解析手段２０２により咳音が検知された対象者５０の座席を、複数の座席を含む座席図上に他の座席と識別できるように、管理者用端末４の表示面４１に表示する。

通信部２２は、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）等を用いて、管理者用端末４、動き検出部６及び音検出部７との間で信号を送受信する。

（座席配置データの構成）
図３は、座席配置データ２１１Ａの一例を示す図である。座席配置データ２１１Ａには、居室５内の座席のレイアウトに対応して、机５２を示す複数のサムネイル５２０を含む座席図が登録されている。また、各サムネイル５２０には、対応する座席の座席ＩＤが付されている。

（検知結果テーブルの構成）
図４は、検知結果テーブル２１５Ａの一例を示す図である。検知結果テーブル２１５Ａには、「座席ＩＤ」欄と、「咳音の検知」欄と、「咳の確率」欄とが設けられ、座席ＩＤごとに、この座席ＩＤが示す座席に座る人の咳音の検知の有無と、咳の確率とが登録されている。

「座席ＩＤ」欄には、座席（椅子５１又は机５２）を識別するＩＤが登録されている。「咳音の検知」欄とには、音解析手段２０２が検知した咳音の検知の有無に関する情報として、咳音を検知した場合は、「有」、咳音を検知しない場合は、「無」と登録される。「咳の確率」欄には、確率演算手段２０３によって演算された咳の確率（値）が登録される。図４に示す例では、単位をパーセントとする整数で登録されているが、これに限られるものではなく、少数の桁を含めて登録してもよい。

（確率テーブルの構成）
図５は、確率テーブル２１６Ａの一例を示す図である。確率テーブル２１６Ａには、「咳の確率」欄と、「咳の可能性」欄とが設けられている。

「咳の確率」欄には、０から１００パーセントに亘る確率を４つに分割した、「０～４９％」「５０～６９％」「７０～８９％」「９０～１００％」の確率の範囲が登録されている。「咳の可能性」欄には、各確率の範囲に対応して、咳の可能性の高低を示す情報としての語が登録されている。例えば、「０～４９％」に対して「なし」、「５０～６９％」に対して「低」、「７０～８９％」に対して「中」、「９０～１００％」に対して「高」がそれぞれ登録されている。

（第１の実施の形態の動作）
次に、咳検知システム１の動作の一例について図６～図９を参照して説明する。

図６（ａ）は、座面の加速度の波形の一例を示す図であり、横軸が時間、縦軸が椅子５１の座面の鉛直方向における加速度を示す。図６（ｂ）は、咳をしたときに得られる音信号の時系列の波形の一例を示す図である。図６（ｃ）は、くしゃみをしたときに得られる音信号の時系列の波形の一例を示す図である。図６（ｂ）、（ｃ）はともに、横軸が時間、縦軸が音信号の振幅を示す。図７（ａ）は、図６（ａ）に示す音信号の波形を周波数ごとに表した波形の一例を示す図である。図７（ｂ）は、図６（ｂ）に示す音信号の波形を周波数ごとに表した波形の一例を示す図である。図７（ａ）、（ｂ）はともに、横軸が時間、縦軸が振幅（ｄＢ）を示す。図８は、検知結果の表示の一例を示す図である。図９は、咳検知システム１の動作の一例を示すフローチャートである。

椅子５１に設けられた動き検出部６は、椅子５１の座面の変動を検出し、これを加速度信号に変換して、加速度信号を座席ＩＤとともにネットワーク３を介して咳検知装置２に送信する。また、机５２に設けられた音検出部７は、対象者５０から発せられる音声を検出し、それを時系列の音信号に変換して、音信号を座席ＩＤとともにネットワーク３を介して咳検知装置２に送信する。

受付手段２００は、座席ＩＤとともに動き検出部６から送信された加速度信号を受け付ける（Ｓ１）。加速度信号の振幅は、座面の動きの加速度の大きさに対応している。

動き解析手段２０１は、加速度信号を解析する（Ｓ２）。すなわち、動き解析手段２０１は、図６（ａ）に示すような、鉛直方向における加速度が、基準加速度データ格納部２１３に格納された予め定められた閾値（Ａｔｈ、－Ａｔｈ）を超えたことで、座面の浮き沈みを検出する（Ｓ３）。

動き解析手段２０１が、座面の浮き沈みを検出すると（Ｓ３：Ｙｅｓ）、受付手段２００に音信号受付指令信号を出力する。

受付手段２００は、動き解析手段２０１から音信号受付指令信号が出力されると、座席ＩＤとともに音検出部７から送信された音信号を一定時間（例えば１０秒）受け付ける（Ｓ４）。受付手段２００は、音解析指令信号を音解析手段２０２に出力する。咳運動が検出された場合に音信号を受け付けるようにすることで、音信号の解析は常に行わなくてもよくなり、無駄な解析を回避することができる。

音解析手段２０２は、受付手段２００から出力された音解析指令信号に基づいて受付手段２００が受け付けた音信号を解析する（Ｓ５）。すなわち、音解析手段２０２は、受付手段２００が受け付けた音信号を周波数分析し、分析した結果に基づいて咳音を検知する（Ｓ６）。具体的には、音解析手段２０２は、音検出部７が出力した音信号の周波数分析し、音信号の波形を周波数ごとに表した波形を求める。次に、音解析手段２０２は、求めた波形と、基準波形格納部２１４に格納された基準となる、音信号の波形を周波数ごとに表した波形とを照合し、両者の間の類似度を求める。そし音解析手段２０２は、求めた類似度が閾値を超えたときに咳音を検知する。

例えば、咳にともなう音声の場合、音解析手段２０２は、受付手段２００が受け付けた音信号をデジタル信号に変換し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の周波数分析することにより、図６（ｂ）に示すような音信号の時系列の波形から、図７（ａ）に示すような音信号の強度を周波数ごとに表した波形が得られる。

また、くしゃみにともなう音声の場合、音解析手段２０２は、受付手段２００が受け付けた音信号をデジタル信号に変換し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の周波数分析することにより、図６（ｃ）に示すような音信号の時系列の波形から、図７（ｂ）に示すような音信号の振幅を周波数ごとに表した波形が得られる。

音解析手段２０２は、上述の音信号の振幅を周波数ごとに表した波形を波形格納部２１２に格納する。また、音解析手段２０２は、咳音の検知の有無に関する情報を検知結果テーブル２１５Ａの当該座席ＩＤに対応する「咳音の検知」欄に登録する。図６（ｂ）に示す咳による音声信号の波形の場合は、それを周波数分析した図７（ａ）に示す波形と基準となる波形との間の類似度が大きいため、音解析手段２０２は、咳音として検知する。一方、図６（ｃ）に示すくしゃみによる音声信号の波形の場合は、それを周波数分析した図７（ｂ）に示す波形と基準となる波形との間の類似度が小さいため、音解析手段２０２は、咳音として検知しない。

なお、動き解析手段２０１は、受付手段２００が受け付けた加速度信号の時系列の波形と、基準となる波形との照合により、咳運動を検出してもよい。

音解析手段２０２は、咳音を検知すると、検知結果テーブル２１５Ａの「咳音の検知」欄に「有」を登録する。音解析手段２０２は、座席ＩＤ及び確率演算指令信号を確率演算手段２０３に出力する。

確率演算手段２０３は、音解析手段２０２からの座席ＩＤ及び確率演算指令信号を受け付けると、咳の確率を演算する（Ｓ７）。例えば、確率演算手段２０３は、波形格納部２１２に格納された、音信号の波形を周波数ごとに表した波形と、基準波形格納部２１４に格納された基準となる、音信号の波形を周波数ごとに表した波形との類似度を当該人の咳の確率として演算する。

確率演算手段２０３は、演算した咳の確率を音解析手段２０２から出力された座席ＩＤに対応する検知結果テーブル２１５Ａの「咳の確率」欄に登録する。確率演算手段２０２は、座席ＩＤを特定手段２０４に出力する。

表示手段２０４、咳が検知された座席を含む座席図を表示する（Ｓ８）。すなわち、表示手段２０４は、検知結果テーブル２１５Ａ及び確率テーブル２１６Ａに基づいて、咳が検知された座席を含む座席図上に他の座席と識別できるように、管理者用端末４の表示面４１に表示する。

図８に示すように、管理者用端末４（図１参照）の表示面４１には、居室５内の座席のレイアウトに応じた配置を有する複数のサムネイル５２０を含む座席図４１１が表示されている。表示手段２０４は、特定された座席（図８に示す例では、机５２）に対して、検知結果テーブル２１５Ａに登録された、この座席に座る人の咳の確率と、確率テーブル２１６Ａに登録された、咳の確率を含む確率の範囲に関連付けられた咳の可能性に基づいて、サムネイル５２０をハッチングして表示する。なお、ハッチングの方法は、図８に示したものに限られず、例えば、色分け等によって示してもよい。

また、管理者が管理者用端末４を操作して管理者用端末４の表示部にポインタ４１２を表示し、ポインタ４１２を座席のサムネイル５２０Ａに移動させると、表示手段２０４は、吹き出し４１３を表示し、この吹き出し４１３内に、座席のＩＤとともにその座席に座る人の咳の確率を表示する。

＜変形例＞
第１の実施の形態では、動き解析手段２０１が咳検知装置２の制御部２０に設けられている例について説明したが、変形例では、動き解析手段２０１が動き検出部６に設けられている例について説明する。以下、第１の実施の形態と異なる点を中心に説明する。

図１０は、第１の実施の形態の変形例に係る咳検知システム１００の制御系の一例を示すブロック図である。動き検出部６は、制御部６１と、記憶部６２と、通信部６３とを備える。制御部６１は、動き検出手段２０６と、動き解析手段２０１とを備える。

動き検出部６の制御部６１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、インターフェース等から構成されている。制御部６１は、後述する記憶部６２のプログラム格納部６２０に格納されたプログラムに従って動作することにより、動き検出手段２０６と、動き解析手段２０１等として機能する。

記憶部６２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、基準加速度データ格納部２１３を有する。

通信部６３は、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）等を用いて、上述の咳検知装置２の通信部２２との間で信号を送受信する。

動き検出手段２０６は、対象者５０の身体の運動に伴う座面の位置の変動を、例えば加速度センサにより検出し、予め定められた方向における座面の加速度を示す加速度信号に変換して、動き解析手段２０１に出力する。

動き解析手段２０１は、加速度信号を解析し、咳運動を検出する。また、動き解析手段２０１は、咳運動を検出すると、受付手段２００に音信号受付指令を出力する。

受付手段２００は、動き検出部６に設けられた動き解析手段２０１から音信号受付指令が出力されると、座席ＩＤとともに音検出部７から送信された音信号を受け付け、音信号を音解析手段２０２に出力する。

（変形例の動作）
動き検出手段２０６は、加速度信号を取得する。

動き解析手段２０１は、鉛直方向における加速度が、動き検出部６の記憶部６２の基準加速度データ格納部２１３に格納された閾値を超えたか否か判断することにより、座面の浮き沈みを検出する。

以下、第１の実施の形態に示した、ステップＳ４乃至Ｓ８と同様に動作する。動き解析手段２０１を動き検出部６に設けることにより、咳検知装置２の負担が軽減される。

［第２の実施の形態］
第１の実施の形態では、居室内で咳をした人の座席を特定する例について説明したが、第２の実施の形態では、移動体内で咳をした人の座席を特定する例について説明する。以下、第１の実施の形態と異なる点を中心に説明する。

図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る咳検知システムの概略の構成例を示す図である。

この咳検知システム２００は、移動体１０内で咳をした人の座席を特定するものである。なお、以下では、移動体１０は飛行機として説明する。また、対象者５０は、搭乗客のこととして説明する。

咳検知システム２００は、咳検知装置２、ネットワーク３、管理者用端末４、動き検出部６Ａ，６Ｂ、音検出部７Ａ，７Ｂ、に加えて、咳検知装置２にネットワーク３を介して接続される脈拍検出部８Ａ，８Ｂを備えている。脈拍検出部８Ａ，８Ｂ総称するときは以下、脈拍検出部８という。なお、管理者用端末４は、例えば、管制塔等の管理室１１のように、移動体１０外に設けられてもよい。

脈拍検出部８は、椅子５１に設けられ、対象者５０の脈拍を、例えばカメラや赤外センサにより検出し、脈拍信号として無線によりネットワーク３を介して咳検知装置２に送信する。

図１２は、図１１に示す咳検知装置２の制御系の一例を示すブロック図である。

制御部２０は、プログラム格納部２１０に格納されたプログラムに従って動作することにより、第１の実施の形態で説明した機能に加えて、脈拍解析手段２０７、感染症特定手段２０８等として機能する。動き解析手段２０１、音解析手段２０２、確率演算手段２０３、脈拍解析手段２０７、感染症特定手段２０８は、咳検知手段及び感染症検知手段の一例である。

記憶部２１は、第１の実施の形態で説明した各種の格納部に加えて、感染症情報テーブル２１７Ａ（図１３（ｄ）参照）を格納する感染症情報テーブル格納部２１７と、搭乗記録テーブル２１８Ａ（図１３（ａ）参照）を格納する搭乗記録テーブル格納部２１８とを有する。

受付手段２００は、座席ＩＤとともに脈拍検出部８から送信された脈拍信号を受け付け、脈拍信号を脈拍解析手段２０６に出力する。

動き解析手段２０１は、加速度信号を解析して、座面低下パターンを抽出する。

音解析手段２０２は、音信号を解析して、音声パターンを抽出する。

脈拍解析手段２０７は、脈拍信号を解析して、脈拍パターンを抽出する。

感染症特定手段２０８は、座面低下パターン、音声パターン、脈拍パターンに基づいて、咳を検知するとともに、感染症を特定する。

（搭乗記録テーブルの構成）
図１３（ａ）は、搭乗記録テーブル２１８Ａの一例を示す図である。搭乗記録テーブル２１７Ａには、「飛行機ＩＤ」欄と、「座席ＩＤ」欄と、「搭乗日時」欄とが設けられている。

「搭乗日時」欄には、「座席ＩＤ」が示す座席に対象者５０が搭乗した日付と日時とが登録されている。

（検知結果テーブルの構成）
図１３（ｂ）は、検知結果テーブル２１５Ｂの一例を示す図である。検知結果テーブル２１５Ｂには、第１の実施の形態で説明した検知結果テーブル２１５Ａの「咳音の検知」欄に代えて「感染症の名称」欄が設けられている。なお、「咳音の検知」欄を省かないで「感染症の名称」欄を設けてもよい。

（確率テーブルの構成）
図１３（ｃ）は、確率テーブル２１６Ｂの一例を示す図である。確率テーブル２１６Ｂには、第１の実施の形態で説明した確率テーブル２１６Ａの「咳の確率」欄に代えて「感染症の確率」欄と、「咳の可能性」欄に代えて「感染症の可能性」欄とが設けられている。

（感染症情報テーブルの構成）
図１３（ｄ）は、感染症情報テーブル２１８Ａの一例を示す図である。感染症情報テーブル２１８Ａには、「名称」欄と、「座面低下パターン」欄と、「音声パターン」欄と、「脈拍パターン」欄とが設けられている。

「名称」欄には、例えば、「風邪」「インフルエンザ」「百日咳」等のような、感染症の名称が登録されている。「座面低下パターン」欄には、「名称」欄に示す感染症に対応する座面の低下のパターンが登録されている。「音声パターン」欄には、「名称」欄に示す感染症に対応する音声のパターンが登録されている。「脈拍パターン」欄には、「名称」欄に示す感染症に対応する脈拍のパターンが登録されている。

どのような座面低下パターン、音声パターン、脈拍パターンがどの感染症に対応するかは、Deep Learning等の学習機能により、事前に学習しておくのが好ましい。

（第２の実施の形態の動作）
次に、図１４を用いて、咳検知システム２００の動作の一例について説明する。図１４は、咳検知システム２００の動作の一例を示すフローチャートである。

受付手段２００は、動き検出手段６から座席ＩＤとともに加速度信号を受け付けし（Ｓ１１）、座席ＩＤ及び加速度信号を動き解析手段２０１に出力する。また、受付手段２００は、音検出部７から座席ＩＤとともに音信号を受け付けし（Ｓ１２）、座席ＩＤ及び音信号を音解析手段２０２に出力する。さらに、受付手段２００は、脈拍検出部８から座席ＩＤとともに脈拍信号を受け付けし（Ｓ１３）、座席ＩＤ及び脈拍信号を脈拍解析手段２０７に出力する。

動き解析手段２０１は、受付手段２００が受け付けた加速度信号を解析し、座面低下パターンを抽出して（Ｓ１４）、座面低下パターンを感染症特定手段２０８に出力する。

音解析手段２０２は、受付手段２００が受け付けた音信号を解析し、音声パターンを抽出して（Ｓ１５）、音声パターンを感染症特定手段２０８に出力する。

脈拍解析手段２０３は、受付手段２００が受け付けた脈拍信号を解析し、脈拍パターンを抽出して（Ｓ１６）、脈拍パターンを感染症特定手段２０８に出力する。

感染症特定手段２０８は、上述の座面低下パターン、音声パターン、脈拍パターンに基づいて咳を検知するとともに感染症を特定する。具体的には、感染症特定手段２０８は、上述の座面低下パターン、音声パターン、脈拍パターンと、感染症情報テーブル２１７Ａに登録された座面低下パターン、音声パターン、脈拍パターンとの類似度の全てが、それぞれ予め定められた閾値を超えたときに感染症を特定する（Ｓ１７）。なお、上記の３つの情報を全て用いることに限定されるものではなく、これらのうちいずれか１つ又は２つの情報を用いてもよい。

確率演算手段２０３が、上述した類似度に基づいて感染症の発症確率を算出し（Ｓ１８）、表示手段２０４が、咳が検知された対象者５０のうち、感染症の発症の可能性のある対象者５０の座席を特定して管理者用端末４に検知結果を表示する（Ｓ１９）。感染症の特定及び感染症の発症確率の算出に、座面低下パターン、音声パターン及び脈拍パターンの３つの情報を全て用いることにより、１つ又は２つの情報を用いる場合よりも、より精度よく感染症を特定することができ、精度よく発症確率を算出することができる。

［変形例］
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々の変形、実施が可能である。

例えば、管理者用端末４が操作表示部を備えることにより、居室５内の座席のレイアウトの変更に応じて、座席配置データ２１１Ａを書き換え可能にしてもよい。また、確率テーブル２１６Ａを書き換え可能にしてもよい。

制御部２０の各手段は、それぞれ一部又は全部を再構成可能回路（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）等のハードウエア回路によって構成してもよい。

また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態の構成要素の一部を省くことや変更することが可能である。

また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態のフローにおいて、ステップの追加、削除、変更、入替え等が可能である。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができる。また、上記実施の形態で用いたプログラムをクラウドサーバ等の外部サーバに格納しておき、ネットワークを介して利用することもできる。

１，１００，２００…咳検知システム、２…咳検知装置、３…ネットワーク、
４…管理者用端末、５…居室、６，６Ａ，６Ｂ，６Ｃ，６Ｄ…検出部、
７，７Ａ，７Ｂ，７Ｃ，７Ｄ…音検出部、８，８Ａ，８Ｂ…脈拍検出部、
１０…移動体、２０…制御部、２１…記憶部、２２…通信部、４１…表示面、
５０，５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃ，５０Ｄ…対象者、
５１，５１Ａ，５１Ｂ，５１Ｃ，５１Ｄ…椅子、
５２，５２Ａ，５２Ｂ，５２Ｃ，５２Ｄ…机、６１…制御部、６２…記憶部、
６３…通信部、２００…受付手段、２０１…動き解析手段、２０２…音解析手段、
２０３…確率演算手段、２０４…表示手段、２０６…動き検出手段、
２０７…脈拍解析手段、２０８…感染症特定手段、２１０…プログラム格納部、
２１１…座席配置データ格納部、２１１Ａ…座席配置データ、
２１２…波形格納部、２１３…基準加速度データ格納部、
２１４…基準波形格納部、２１５…結果テーブル格納部、
２１５Ａ，２１５Ｂ…検知結果テーブル、２１６…確率テーブル格納部、
２１６Ａ，２１６Ｂ…確率テーブル、２１８Ａ…搭乗記録テーブル、
４１１…座席図、４１２…ポインタ、４１３…吹き出し、５２０…サムネイル

Claims (6)

1. ユーザによる咳音を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記咳音から前記ユーザの感染症の種類を特定する特定手段と、
   前記特定手段により特定された前記感染症の種類を出力する出力手段と、
   前記ユーザの動きに関する情報を検知する加速度センサと、を備え、
   前記受付手段は、前記加速度センサからの加速度情報を受け付け、
   前記特定手段は、前記受付手段が受け付けた前記咳音及び前記加速度情報から前記ユーザの感染症の種類を特定する、
   情報処理装置。
2. 前記受付手段は、前記咳音に関する情報として時系列の音信号を出力し、
   前記受付手段から出力された前記時系列の音信号を周波数分析し、分析した結果に基づいて咳音を検知する咳検知手段をさらに備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記咳検知手段は、前記周波数分析により得られた波形と基準となる波形との照合により、前記咳音を検知する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記咳検知手段は、前記周波数分析により得られた波形と前記基準となる波形との間の類似度に対応した確率を求める、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. ユーザによる咳音を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記咳音から前記ユーザの感染症の種類を特定する特定手段と、
   前記特定手段により特定された前記感染症の種類を出力する出力手段と、
   前記ユーザの動きに関する情報を検知する加速度センサと、を備え、
   前記受付手段は、前記加速度センサからの加速度情報を受け付け、
   前記特定手段は、前記受付手段が受け付けた前記咳音及び前記加速度情報から前記ユーザの感染症の種類を特定する、
   情報処理システム。
6. コンピュータを、
   ユーザによる咳音を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記咳音から前記ユーザの感染症の種類を特定する特定手段と、
   前記特定手段により特定された前記感染症の種類を出力する出力手段として実行させるプログラムであって、
   前記受付手段は、前記ユーザの動きに関する情報を検知する加速度センサからの加速度情報を受け付け、
   前記特定手段は、前記受付手段が受け付けた前記咳音及び前記加速度情報から前記ユーザの感染症の種類を特定する、
   プログラム。

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