JP7398646B2

JP7398646B2 - 疲労推定システム、疲労推定方法、及び、プログラム

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Publication number: JP7398646B2
Application number: JP2022526925A
Authority: JP
Inventors: 一輝橋本
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2020-05-27
Filing date: 2021-05-19
Publication date: 2023-12-15
Anticipated expiration: 2041-05-19
Also published as: CN115426951A; US20230172506A1; WO2021241347A1; JPWO2021241347A1

Description

本開示は、対象者の疲労度を推定するための疲労推定システム、疲労推定方法、及び、プログラムに関する。

近年、疲労の蓄積から体調不良をはじめ、怪我及び事故等につながるといった事例が散見される。これに対して、疲労の程度を推定することにより、体調不良、怪我及び事故等を未然に防ぐ技術が注目されるようになった。例えば、上記の疲労の程度にあたる疲労度を推定するための疲労推定システムとして、力計測、及び生体電気インピーダンス計測に基づいて疲労の有無及び疲労の種類を判定する、疲労判定装置が開示されている（特許文献１参照）。

特開２０１７－０２３３１１号公報

ところで、疲労度の推定のための計算処理は、適切に行われていない場合がある。そこで、本開示では、より適切な計算処理によって対象者の疲労度を推定する疲労推定システム等を提供する。

本開示の一態様に係る疲労推定システムは、対象者の身体部位の位置に関する情報を出力する情報出力装置と、前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報が格納された記憶装置と、所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定装置と、を備え、前記推定装置は、前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定する。

また、本開示の一態様に係る疲労推定方法は、対象者の身体部位の位置に関する情報を取得する取得ステップと、記憶装置から、前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報を読出す読出しステップと、所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定ステップと、を含み、前記推定ステップでは、前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を加算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定する。

また、本開示の一態様は、上記に記載の疲労推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。

本開示の一態様に係る疲労推定システム等は、より適切な計算処理により対象者の疲労度を推定することができる。

図１は、実施の形態における疲労推定システムの概要を説明する概略図である。図２は、実施の形態における疲労推定システムの機能構成を示すブロック図である。図３は、実施の形態における姿勢疲労情報を説明するための図である。図４Ａは、実施の形態における特定姿勢について説明するための第１図である。図４Ｂは、実施の形態における特定姿勢について説明するための第２図である。図４Ｃは、実施の形態における特定姿勢について説明するための第３図である。図５は、実施の形態における姿勢疲労情報の構築に用いられる筋骨格モデルを示す図である。図６Ａは、実施の形態における特徴量を説明する第１図である。図６Ｂは、実施の形態における特徴量を説明する第２図である。図７は、実施の形態における特徴量を説明する第３図である。図８は、実施の形態における空白期間について説明する図である。図９は、実施の形態における疲労推定システムから出力される情報を例示する図である。図１０は、実施の形態における疲労推定システムの動作を示すフローチャートである。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。

（実施の形態）
［システム構成］
はじめに、実施の形態における疲労推定システムの全体構成について図１及び図２を参照しながら説明する。図１は、実施の形態における疲労推定システムの概要を説明する概略図である。図１では、疲労推定システム２００を用いて、対象者１１の疲労度の推定が実施されている様子が示されている。図１に示された場面では、対象者１１は、椅子１２に着座し、テーブル１３の上に置かれたコンピュータ１００ａを操作している。

本実施の形態では、疲労推定システム２００は、撮像装置１０１において撮像された対象者１１の画像に基づいて対象者１１の疲労度の推定を実施する。撮像装置１０１が撮像した画像は、インターネット等のネットワークを介して、推定装置１００へと送信される。推定装置１００は、例えば、クラウドサーバ等のサーバ装置に実装された計算処理装置であり、画像に基づいて、当該画像に含まれる対象者１１の疲労度の推定を行う。推定結果は、例えば、ネットワークを介して対象者１１が操作するコンピュータ１００ａへと送信され、コンピュータ１００ａの画面上に表示される。

このように対象者１１は、コンピュータ１００ａを用いた作業中に、同じコンピュータ１００ａ上に表示される推定結果を確認することができる。なお、本実施の形態では上記に説明したようにサーバ装置によって推定装置１００が実現される例を説明するが、疲労推定システムの構成はこれに限られない。例えば、推定装置１００はコンピュータ１００ａに内蔵することもできる。つまり、コンピュータ１００ａは、別の実施の形態での推定装置である。

本開示では、推定装置１００において、対象者１１の姿勢から対象者１１の疲労度の推定を行う際、あらかじめ構築された姿勢疲労情報を用いることで、大幅に計算処理を削減することができる。姿勢疲労情報等についての詳細は後述する。上記により、例えば処理性能が低いコンピュータ１００ａを用いて計算処理を行っても、疲労推定システム２００を実現できる。

推定装置としてコンピュータ１００ａを用いる場合、ネットワーク及びサーバ装置を備える必要がないので、簡易な構成で疲労推定システム２００を実現できる。また、コンピュータ１００ａには、対象者１１を撮像できる位置にカメラが設けられる場合があり、当該カメラを上記の撮像装置１０１として利用することで、コンピュータ１００ａのみで疲労推定システムを実現することも可能である。

また、処理性能が比較的高いサーバ装置を用いて疲労推定システム２００を実現すれば、略同時的に推定結果を得ることができるため、対象者１１は、常に自身の疲労度を把握しながら作業を行うことができる。

図２は、実施の形態における疲労推定システムの機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施の形態における疲労推定システム２００は、推定装置１００、撮像装置１０１、圧力センサ１０２、及び、表示装置１０３を備える。

推定装置１００は、上記したように、対象者に蓄積された疲労度を推定する処理装置であり、サーバ装置に実装されて実現される。推定装置１００は、第１取得部２１、差分算出部２２、第２取得部２３、記憶部２４、姿勢推定部２５、判定部２６、疲労推定部２７、及び、出力部２８を備える。

第１取得部２１は、対象者１１が撮像された画像を取得する通信モジュールである。第１取得部２１は、例えば、撮像装置１０１において撮像された画像を、ネットワークを介して撮像装置１０１と通信することで取得する。

撮像装置１０１は、対象者１１を含む画像を撮像することにより出力する装置であり、例えば、監視カメラ等の施設に設置されたカメラ、コンピュータ１００ａ又は携帯端末等に内蔵されたカメラ、及び、疲労推定システム２００の専用のカメラによって実現される。なお、撮像装置１０１が出力し、第１取得部２１によって取得される画像は、時系列に沿って連続的に撮像されたいわゆる動画像である。第１取得部２１は、このような動画像を撮像装置１０１による撮像に並行して取得する。第１取得部２１は、取得した画像を姿勢推定部２５へと出力する。

姿勢推定部２５は、第１取得部２１から出力された画像に基づいて、対象者１１の姿勢を推定する処理部である。姿勢推定部２５は、プロセッサ及びメモリ等により所定のプログラムが実行されることで実現される。上記したように、画像は、時系列上で連続した画像から成る動画像であるため、姿勢推定部２５は、動画像を構成する画像の各々について対象者１１の姿勢を推定する。これにより、姿勢推定部２５からは、疲労度の推定が行われる期間の全期間にわたって、推定された対象者１１の姿勢が出力される。ただし、対象者１１が撮像装置１０１の画角から離れた際には、姿勢推定部２５は、対象者１１の姿勢の推定を停止してもよい。

姿勢推定部２５は、所定のプログラムによって画像処理を行うことで、画像に含まれる対象者１１の画像内での関節位置を特定する。姿勢推定部２５は、姿勢推定の結果として、関節同士の相対位置によって２つの関節間を所定の長さの骨格が接続することで表現される関節位置モデルを出力する。なお、関節位置モデルは、関節間を接続する骨格同士の相対位置と１対１に対応するため、骨格位置モデルと読み替えてもよい。推定装置１００では、ここで対象者１１の姿勢として出力される関節位置モデルが記憶部２４に格納された姿勢疲労情報と照合されることで、対象者１１の疲労度の推定が行われる。

記憶部２４は、半導体メモリ、磁気記憶媒体、及び、光学記憶媒体等によって実現される記憶装置である。記憶部２４には、姿勢疲労情報を含む推定装置１００において使用される各種情報が格納されている。推定装置１００の各処理部等は、記憶部２４から必要な情報を読出すことで当該情報を使用し、必要に応じて、生成等した情報を新たに記憶部２４に書込む。

ここで、姿勢疲労情報について、図３、及び図４Ａ～図４Ｃを参照して説明する。図３は、実施の形態における姿勢疲労情報を説明するための図である。図３には、記憶部２４と、記憶部２４に格納された姿勢疲労情報とが図示されている。姿勢疲労情報は、特定姿勢と、当該特性姿勢を単位時間維持することにより対象者１１に蓄積される疲労度である単位疲労度とを対応付ける情報である。

本実施の形態においては、姿勢疲労情報は、複数（ここでは３つ）の特定姿勢の情報を含んでおり、便宜上、それぞれの特定姿勢を姿勢Ａ、姿勢Ｂ、及び、姿勢Ｃと呼ぶ。図４Ａは、実施の形態における特定姿勢について説明するための第１図であり、上記の姿勢Ａに対応する対象者１１を破線で示している。また、図４Ｂは、実施の形態における特定姿勢について説明するための第２図であり、上記の姿勢Ｂに対応する対象者１１を破線で示している。また、図４Ｃは、実施の形態における特定姿勢について説明するための第３図であり、上記の姿勢Ｃに対応する対象者１１を破線で示している。なお、姿勢疲労情報は、さらに多くの特定姿勢を含んでいてもよい。

例えば、姿勢疲労情報に含まれる姿勢Ａの情報２４ａは、図４Ａに示した対象者１１の姿勢に対応する特定姿勢である。図３及び図４Ａ～図４Ｃに示すように、姿勢疲労情報における特定姿勢は、黒点で示す対象者の関節が、直線で示す対象者の骨格によって接続され、関節同士（又は骨格同士）の相対位置によって定義されている。つまり、姿勢疲労情報における特定姿勢は、上記の姿勢推定部２５の出力と同等の情報を有する関節位置モデル１１ａである。また、図３に示すように、姿勢疲労情報には、単位時間（ここでは１秒）あたりに対象者１１に蓄積される単位疲労度が示されている。

本実施の形態では、姿勢Ａの単位疲労度は、対象者１１の部位ごとに異なる疲労度に設定されている。具体的には、姿勢Ａは、単位時間維持することにより対象者１１の第１部位である肩に蓄積される第１単位疲労度の０．２４と、第２部位である背に蓄積される第２単位疲労度の０．１９と、第３部位である腰に蓄積される第３疲労度の０．３２とが、個別に設定されている。つまり、対象者１１が姿勢Ａを維持すると、１秒あたり対象者の肩、背、及び、腰にそれぞれ異なる疲労度が蓄積される。

また、本実施の形態の姿勢Ａは、椅子１２への着座を前提とした姿勢であるため、対象者１１の姿勢との照合の際に、対象者１１の周囲に椅子が存在するか否かの判定を行う。この検知に用いるために、姿勢Ａの情報２４ａは、対象者１１の周囲に椅子１２が存在することを示す情報を含んでいる。なお、対象者１１の周囲とは、対象者１１が接触可能な範囲であり、椅子１２等の物体の存在によって対象者１１の姿勢の維持に物理的に寄与する範囲を意味する。対象者１１の周囲とは、例えば、対象者１１が手足を伸ばした際に手足に接触する位置を含む範囲を示している。

このように、特定姿勢は、例えば、椅子１２及びテーブル１３等の物体が介在することにより維持される姿勢として定義される場合がある。また、これとは逆に、物体が介在しないことにより維持される姿勢として、特定姿勢が定義される場合がある。例えば、対象者１１が立位である場合に、対象者１１が荷物等を保持しているか否かを関節位置モデルによって推定することは困難であるが、保持する荷物の有無によって、疲労度が大きく異なるため、荷物等を持つ場合と、持たない場合とを区別する必要がある。

したがって、上記の構成とすることで、姿勢推定部２５は、物体として荷物等が対象者１１の周囲に存在しない場合に、当該対象者１１が単に立位の姿勢を維持していると推定できる。本実施の形態では、このように対象者１１の周囲の物体の有無によって、対象者１１の特定姿勢が定義されているため、物体に依存した疲労度の区別が成されるので、より正確な疲労度の推定を行うことができる。

なお、対象者１１の周囲の物体は、撮像装置１０１から取得した画像に基づいて行われる。つまり、第１取得部によって取得される画像は、姿勢推定部２５が対象者１１の姿勢推定のために用いられる情報と、対象者１１の周囲の物体の有無を示す物体検知情報とを含む情報といえる。物体検知情報を用いた対象者１１の疲労度の計算処理については、判定部２６及び疲労推定部２７の説明とともに後述する。

次に、上記の姿勢疲労情報を構築する際の方法を、図５を参照して説明する。図５は、実施の形態における姿勢疲労情報の構築に用いられる筋骨格モデルを示す図である。図５に示すような筋骨格モデル１１ｂを用いて順動力学解析又は逆動力学解析等の解析処理によって、関節位置モデルとして出力された対象者１１の姿勢（推定された姿勢）を、筋骨格モデル１１ｂとして再現する。筋骨格モデル１１ｂは、ある姿勢を再現させることで、当該姿勢をとるためにかかる関節及び筋肉への負荷を数値化できる。また、筋骨格モデル１１ｂにおいて姿勢を一定時間維持させた際に、モデル上の血流の悪化を数値化できる。

したがって、推定された姿勢を筋骨格モデル１１ｂによって再現することで、筋肉負荷、関節負荷、及び、一定時間後の血流の悪化度を計算によって得ることができる。筋肉負荷、関節負荷、及び、血流の悪化度は、疲労に密接な関係があるため、これら数値を用いることで、推定された姿勢での一定時間（つまり上記の単位時間）あたりに蓄積される疲労度を定量化できる。ただし、この定量化のための計算は、多大な計算処理を要するために推定される姿勢の全てにこれらの計算処理を適用していくには時間と処理性能とを要するため、現実的とは言えない。

本実施の形態では、特定姿勢のそれぞれについて、これらの計算処理をあらかじめ行い、特定姿勢と疲労度とを直接的に紐づけた姿勢疲労情報を用いることで、上記の計算処理を省略することができる。したがって、推定された姿勢が、特定姿勢に該当するか否かによって、即座に対象者１１の疲労度を推定できる。このため、本実施の形態では、疲労度の推定を、処理性能の低い推定装置１００で実現すること、及び、疲労度の推定の即時性を向上することができるため、より適切な計算処理によって対象者の疲労度を推定することが可能となる。

ここでの特定姿勢は、基準となる基準姿勢と、当該基準姿勢に対して各関節の位置が所定の範囲内でずれた姿勢とを含む、許容範囲を有する姿勢として定義される。これにより、一つの特定姿勢によって複数の推定された姿勢を包括できるため、より計算が容易となる。ただし、特定姿勢の許容範囲を広げることは、推定される疲労度の正確度を低下させ、一方で、特定姿勢の許容範囲を狭めることは、推定できない姿勢の「穴」を形成してしまう。また、このような「穴」を埋めるために多数の特定姿勢を含むようにして姿勢疲労情報を構築すると、情報量が膨大になり、推定された姿勢と特定姿勢とを照合する際の処理コストが拡大される。

よって、疲労推定システム２００を設置する管理者等が要求する、推定される疲労度の正確度に応じて、このような特定姿勢の許容範囲が設定されればよい。なお、推定装置１００は、例えば、単に、姿勢疲労情報に含まれる特定姿勢の中から推定された姿勢に最も近いものを選択し、選択された特定姿勢に紐づけられた単位疲労度を積算してもよい。あるいは、推定装置１００は、例えば、推定された姿勢が、姿勢疲労情報に含まれる特定姿勢に該当しない場合には、単位疲労度として平均的な疲労度を割り当て、特定姿勢に該当しない姿勢についての疲労度の推定を行ってもよい。

また、本実施の形態では、単位疲労度を、推定された姿勢の特徴量を用いて補正することでより正確な疲労度の推定を行う。一例として、推定された姿勢が該当する特定姿勢における基準姿勢からの推定された姿勢の差分（つまり、ずれ量）を、特徴量として用いて特定姿勢に設定された単位疲労度の補正を行う。この補正は、主に差分算出部２２、及び、第２取得部２３において行われる。

再び図２を参照して、差分算出部２２は、基準姿勢と推定された姿勢との差分を算出する処理部である。差分算出部２２は、プロセッサ及びメモリ等により所定のプログラムが実行されることで実現される。具体的には、差分算出部２２は、後述する判定部２６及び疲労推定部２７において推定された姿勢との照合が行われて見つけ出された特定姿勢を使用する。特定姿勢には、上記したように基準姿勢が含まれており、差分算出部２２は、推定された姿勢の基準姿勢からの差分を算出する。

第２取得部２３は、算出された特徴量であるずれ量を取得し、単位疲労度を補正する処理部である。第２取得部２３は、プロセッサ及びメモリ等により所定のプログラムが実行されることで実現される。

以下、図６Ａ及び図６Ｂを参照してより詳しく説明する。図６Ａは、実施の形態における特徴量を説明する第１図である。図６Ａでは、上記の姿勢Ａにおいて、推定された姿勢が破線及び白抜き点の関節位置モデル１１ｃで示され、基準姿勢が実線及び黒点の関節位置モデル１１ａで示されている。また、図６Ｂは、実施の形態における特徴量を説明する第２図である。図６Ｂでは、基準姿勢と推定された姿勢との差分（ここでは、腰関節を軸とした上半身の角度差）、及び、補正によって決定される単位疲労度の相関関係が示されている。

ここで、例えば、差分算出部２２は、推定された姿勢が該当する特定姿勢の単位疲労度を身体部位ごとの単位疲労度に分離した際の、支配的な単位疲労度を有する身体部位についての差分を算出してもよい。つまり、上記の姿勢Ａでは、腰の単位疲労度が最も大きい値であり、支配的な単位疲労度といえる。そこで、本実施の形態では、図６Ａに示すように、腰関節に着目して、基準姿勢と推定された姿勢との差分を算出する。ここでは、差分算出部２２は、腰関節を回転軸とした場合に、当該腰関節より上半身側で、基準姿勢から推定された姿勢への回転量を差分として算出している。

例えば、図中の例では、基準姿勢に対して推定された姿勢は、差分として‐５°の角度差を有する。なお、ここでの正負の符号は、ずれの方向を示す符号として便宜的に付されたものであり、正負が入れ替えられてもよい。図中では、負の符号は、基準姿勢に対する前傾方向へのずれを示し、正の符号は、基準姿勢に対する後傾方向へのずれを示している。

第２取得部２３は、この角度差を用いて、図６Ｂの相関関係から補正後の単位疲労度を算出する。例えば、図６Ｂでは、負の符号を有する差分では、基準姿勢よりも単位疲労度が増加し（図中の上向き矢印）、正の符号を有する差分では、基準姿勢よりも単位疲労度が減少する（図中の下向き矢印）。また、絶対値が同じ差分であっても、正負の符号によって補正量が異なる場合がある。つまり、差分と単位疲労度との関係は、線形であるとは限らない。

さらに、本実施の形態では、対象者１１の姿勢の特徴量として圧力センサ１０２から取得した圧力値を用いる。

圧力センサ１０２は、感圧面を有し、当該感圧面に対する圧力の付与、及び、付与された圧力の大きさ（つまり、圧力値）を検知する検知器である。圧力センサ１０２の感圧面は、例えば、対象者１１が着座する椅子１２の座面及び背もたれ、対象者１１の足が接触する床面、ならびに、対象者１１が手を置くテーブル１３の天板等に配置される。

本実施の形態では、第２取得部２３が圧力センサ１０２と通信することで、圧力センサ１０２から感圧面に対して付与される圧力値を取得する。第２取得部２３は、圧力センサ１０２から取得した圧力値を特徴量として用いて単位疲労度を補正する。図７は、実施の形態における特徴量を説明する第３図である。図７では、取得された圧力値と補正後の単位疲労度との相関関係の一例が示されている。

ここで、感圧面との接触箇所に対応する身体部位に応じて、圧力値と単位疲労度との相関関係が、正の相関となる場合と、負の相関となる場合とがある。例えば、テーブル１３の天板の圧力値が大きいと、対象者１１の手がテーブル１３に置かれていることが想定され、圧力値の増加に応じて対象者１１の肩の疲労度が減少する負の相関を示す。また、例えば、椅子１２の座面前方の圧力値が大きいと、対象者１１の姿勢が前傾していることが想定され、圧力値の増加に応じて対象者１１の腰の疲労度が増加する正の相関を示す。

この他、第２取得部２３は、椅子１２の背もたれに配置された感圧面を有する圧力センサ１０２によって検知された圧力値を用いて背及び腰の単位疲労度を補正してもよいし、床面に配置された感圧面を有する圧力センサ１０２によって検知された圧力値を用いて足等の下半身の単位疲労度を補正してもよい。また、第２取得部２３は、複数個所に配置された感圧面をそれぞれ有する複数の圧力センサ１０２によって検知された複数の圧力値を取得し、これらを組み合わせて用いてもよい。

再び図２を参照して、判定部２６は、推定された姿勢が、特定姿勢に該当するか否かを判定する処理部である。判定部２６は、プロセッサ及びメモリ等により所定のプログラムが実行されることで実現される。このように、判定部２６は、姿勢疲労情報に含まれる特定姿勢と推定された姿勢との照合を行う。判定部２６は、推定された姿勢が特定姿勢に該当すると判定した場合には、当該特定姿勢に紐づけられた単位疲労度を積算するように、疲労推定部２７に積算指令を出力する。

疲労推定部２７は、対象者の疲労度として単位疲労度を積算した結果を生成する処理部である。疲労推定部２７は、プロセッサ及びメモリ等により所定のプログラムが実行されることで実現される。例えば、疲労推定部２７は、積算指令を取得している間の期間だけ単位疲労度の積算を行う。これにより、推定された姿勢が、特定姿勢に該当すると判定された期間に応じた分だけ、単位疲労度が積算され、対象者１１が特定姿勢を継続している期間分の蓄積された疲労度を推定することができる。

疲労推定部２７は、所定期間の対象者１１の疲労度を推定した後、推定結果を、出力部２８を介して外部へと出力する。ここでの所定期間は、１日等のあらかじめ定められた期間であってもよいし、システム構成上の対象者１１の疲労度が更新される最小期間の単位時間であってもよい。また、疲労推定部２７は、単位時間が経過するごとに積算されている最新の疲労度を出力させ、１日が経過した時点で積算値を初期化してもよい。これにより、対象者１１は、１日のはじめから現在までに蓄積されている疲労度を容易に把握することができる。

なお、対象者１１が、例えば１日の間、常に撮像装置１０１によって撮像可能な領域にいるとは限らない。図８は、実施の形態における空白期間について説明する図である。例えば、図８に示すように、対象者１１が退席し、撮像装置１０１の画角の外に出た場合、対象者１１を含む画像を撮像できない（出力できない）空白期間が形成される。例えば、このような場合、対象者１１の移動先に別の撮像装置が存在すれば、疲労推定システム２００は、当該別の撮像装置から画像を取得してもよい。

また、疲労推定システム２００は、対象者１１の行動予定を管理するスケジュールシステムと連携することにより、予想される退席の理由に基づいて、あらかじめ設定された補填疲労度を空白期間の長さに応じて積算し、積算値を、疲労推定部２７において推定された疲労度に加算してもよい。例えば、退席の理由が休憩等の場合、負の補填疲労度を空白期間の長さに応じて積算し、推定された疲労度に加算してもよい。また、例えば、退席の理由が作業等の場合、正の補填疲労度を空白期間の長さに応じて積算し、推定された疲労度に加算してもよい。これにより、空白期間についても対象者１１の行動に基づいて疲労度を補填することができ、空白期間が形成されてもより正確に対象者１１の疲労度を推定できる。

出力部２８は、推定された疲労度を含む推定結果を出力する処理部である。出力部２８は、疲労推定部２７において推定された対象者の疲労度を取得し、その他の情報と併せて画像データを生成し、ネットワークを介して表示装置１０３へと送信する。

表示装置１０３は、受信した画像データを表示する。図９は、実施の形態における疲労推定システムから出力される情報を例示する図である。表示装置１０３は、液晶パネル等の表示モジュール１０３ａを有するディスプレイであり、表示モジュール１０３ａを駆動することにより、受信した画像データを表示する。

例えば、図中では、対象者１１の現在の疲労度を示す画像データが表示されている。図中に示すように、画像データには、対象者１１の現在の疲労度が、身体部位ごとに分けて示されている。具体的には、画像データには、対象者１１の肩の疲労度を示す「肩こり度」、背の疲労度を示す「背部痛度」、及び、腰の疲労度を示す「腰痛度」が、それぞれ個別に示されている。また、これに加えて、付加的な情報として、画像データには、疲労度が示されている各身体部位の人形での位置、総合的な疲労度の評価、及び、疲労度の推定結果に対する状況及び助言等が示されている。

この、表示装置１０３は、上記したように対象者１１のコンピュータ１００ａに備えられるディスプレイが用いられるが、その他のディスプレイであってもよい。例えば、疲労推定システム２００のための専用ディスプレイであってもよい。

［動作］
次に、以上に説明した疲労推定システム２００の動作について、図１０を参照して説明する。図１０は、実施の形態における疲労推定システムの動作を示すフローチャートである。

本実施の形態における疲労推定システム２００では、はじめに、姿勢推定部２５が、記憶部２４に格納された姿勢疲労情報を読出す（読出しステップＳ１０１）。ここで読出された姿勢疲労情報は、特定姿勢と単位疲労度とが対応付けられた情報である。

撮像装置１０１は、あらかじめ稼働を開始しており、動画像を構成する複数の画像が撮像装置１０１から連続的に出力されている。第１取得部２１は、出力される画像の取得を開始し（取得ステップＳ１０２）、以降、疲労推定システム２００が停止されるまで連続的に複数の画像の取得を継続する。

ここで、推定装置１００は、起点の画像が取得されたタイミングからの期間の計測を開始する（ステップＳ１０３）。姿勢推定部２５は、取得された画像に基づいて、対象者１１の姿勢を推定する（ステップＳ１０４）。判定部２６は、姿勢推定部２５によって推定された対象者１１の姿勢が、姿勢疲労情報に含まれる特定姿勢に該当するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。なお、特定姿勢が複数含まれる場合には、複数の特定姿勢のそれぞれについて、推定された姿勢が該当するか否かの判定を順次行う。

推定された姿勢が、特定姿勢に該当しない場合、又は、複数の特定姿勢の中に該当する特定姿勢が含まれない場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、ステップＳ１０３に戻り、推定装置１００は、別のタイミングから期間の計測を開始する。また、姿勢推定部２５は、当該別のタイミングにおける対象者の姿勢を推定する（ステップＳ１０４）。このようにして、推定された対象者１１の姿勢が特定姿勢に該当するまで、期間の測定と姿勢の推定とを繰り返し行う。

推定された姿勢が、特定姿勢に該当する場合、又は、複数の特定姿勢の中に該当する特定姿勢が含まれる場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、差分算出部２２が算出した基準姿勢と推定された対象者１１の姿勢との差分を算出し、圧力センサ１０２が検知した圧力値を出力する。第２取得部２３は、算出された差分、及び、検知された圧力値を特徴量として取得する（ステップＳ１０６）。

第２取得部２３は、取得した特徴量によって、推定された姿勢が該当する特定姿勢の単位疲労度の補正を行う（ステップＳ１０７）。疲労推定部２７は、計測された期間（つまり、特定姿勢に該当する姿勢が維持されている期間）に応じて、補正された単位疲労度を積算することで、対象者１１の疲労度を推定する（ステップＳ１０８）。なお、ステップＳ１０５～ステップＳ１０８を併せて、対象者に蓄積された疲労度を推定する推定ステップともいう。

引き続き、姿勢推定部２５は、対象者１１の姿勢を推定する（ステップＳ１０９）。判定部２６は、再度、推定された対象者１１の姿勢が、ステップＳ１０５における特定姿勢と同一の特定姿勢に該当しているかを判定する（ステップＳ１１０）。これにより、特定姿勢に該当する姿勢が維持されているかの判定が行われている。

推定された対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当している場合（ステップＳ１１０でＹｅｓ）、ステップＳ１０６に戻り、特徴量の取得を再度実施する。例えば、同じ特定姿勢に該当していてもわずかな姿勢の変化によって特徴量に変化が生じている場合があるため、再度特徴量の取得を行うことで、姿勢の変動による疲労度の変化をより正確に捉えることが可能となる。このようにして、推定装置１００は、対象者１１の姿勢が特定姿勢に該当しなくなるまで、ステップＳ１０６～ステップＳ１１０を繰り返し、期間の延長（つまり時間の経過）に従って対象者１１に蓄積される疲労度を推定し続ける。

一方で、推定された対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当していない場合、ステップＳ１０３に戻り、推定装置１００は、別のタイミングから期間の計測を開始する。また、姿勢推定部２５は、当該別のタイミングにおける対象者の姿勢を推定する（ステップＳ１０４）。以降同様の処理が繰り返される。推定装置１００は、あらかじめ設定された所定期間が経過した後に、動作を終了する。

なお、一度、ステップＳ１１０で、特定姿勢に該当しないと判定された後に、再びステップＳ１０５でＹｅｓとなり、ステップＳ１０８に至った際には、先のステップＳ１１０の前のステップＳ１０８で推定された疲労度に加算するようにして、通算して疲労度を推定することで、対象者１１が姿勢を変えながら所定期間にわたって蓄積された疲労度が推定可能となる。

このようにして、推定された姿勢ごとに筋骨格モデル等を用いる複雑な計算処理を行う必要なく、適切な計算処理によって、対象者１１に蓄積される疲労度が推定可能となる。

［効果等］
以上説明したように、本実施の形態における疲労推定システム２００は、対象者１１の身体部位の位置に関する情報を出力する情報出力装置（撮像装置１０１等）と、対象者１１の特定姿勢と、特定姿勢を単位時間維持することで対象者１１に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報が格納された記憶部２４と、所定期間内に対象者に蓄積された疲労度を推定する推定装置１００と、を備え、推定装置１００は、所定期間内に前記情報出力装置から出力された情報に基づいて、所定期間内の対象者１１の姿勢を推定し、推定した対象者１１の姿勢が、記憶装置に格納された姿勢疲労情報が示す特定姿勢に該当するか否かを判定し、推定した対象者の姿勢が、特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、単位疲労度を積算して得られる計算値を、所定期間内に対象者１１に蓄積された疲労度として推定して出力する。

このような疲労推定システム２００では、推定された対象者１１の姿勢から、当該姿勢の維持において蓄積される疲労度を、あらかじめ特定姿勢と紐付けた姿勢疲労情報として格納している。姿勢から疲労度を推定するには、一般に、膨大な計算処理を伴うものの、このようにあらかじめ算出済みの疲労度と姿勢との紐づけに従って、単に姿勢疲労情報を参照していくのみで、姿勢から疲労度を推定することが可能となる。例えば、このような計算処理は、処理性能が低いシステムを用いても実現できるため、簡易な構成で疲労推定システム２００を実現できる。また、一方で、処理性能が高いシステムを用いれば、姿勢からのひろうどの推定を即時的に行うことができるため、リアルタイムに対象者１１等へフィードバック可能な疲労推定システム２００を実現できる。よって、計算処理の見直しにより、システムに合わせて適切な計算処理で対象者の疲労度を推定することが可能となる。

また、例えば、姿勢疲労情報では、対象者１１の特定姿勢と、特定姿勢を単位時間維持することで対象者の身体部位のうちの第１部位に蓄積される単位疲労度の一部である第１単位疲労度とが対応付けられ、対象者１１の特定姿勢と、特定姿勢を単位時間維持することで対象者１１の身体部位のうちの第２部位に蓄積される単位疲労度の一部である第２単位疲労度とが対応付けられ、推定装置は、推定した対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、第１単位疲労度を積算して得られる計算値を、所定期間内に対象者１１の第１部位に蓄積された疲労度として推定し、第２単位疲労度を積算して得られる計算値を、所定期間内に対象者１１の第２部位に蓄積された疲労度として推定してもよい。

これによれば、身体部位のそれぞれについて個別に蓄積される疲労度を推定することができる。また、この推定においても、一般的な膨大な計算処理を伴うもことがなく、簡易な計算処理によって、対象者１１の疲労度を身体部位の各々について個別に推定することができる。よって、適切な計算処理で対象者の疲労度を推定することが可能となる。

また、例えば、推定装置１００は、推定した対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当すると判定した場合に、推定した対象者１１の姿勢の特徴量を取得し、特徴量を用いて、単位疲労度を補正し、推定した対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、補正後の単位疲労度を加算して得られる計算値を、所定期間内に対象者１１に蓄積された疲労度として推定してもよい。

これによれば、特徴量を用いて、推定される対象者１１の疲労度の正確度を向上することができる。この推定においても、一般的な膨大な計算処理を伴うもことがなく、簡易な計算処理によって、対象者１１の疲労度をより正確に推定することができる。よって、適切な計算処理で対象者の疲労度を推定することが可能となる。

また、例えば、特徴量は、対象者の第１部位に対応する身体部位が接触する圧力センサ１０２から取得された圧力値であり、推定装置１００は、圧力値が大きいほど、大きい補正量で第１単位疲労度を補正してもよい。

これによれば、特徴量として圧力値を用いて、推定される対象者１１の疲労度の正確度を向上することができる。この推定においても、一般的な膨大な計算処理を伴うもことがなく、簡易な計算処理によって、対象者１１の疲労度をより正確に推定することができる。よって、適切な計算処理で対象者の疲労度を推定することが可能となる。

また、例えば、特徴量は、特定姿勢に該当する範囲内に含まれる、基準姿勢と、推定された対象者１１の姿勢との差分であり、差分が大きいほど大きい補正量で単位疲労度を補正してもよい。

これによれば、特徴量として基準姿勢と、推定された対象者１１の姿勢との差分を用いて、推定される対象者１１の疲労度の正確度を向上することができる。この推定においても、一般的な膨大な計算処理を伴うもことがなく、簡易な計算処理によって、対象者１１の疲労度をより正確に推定することができる。よって、適切な計算処理で対象者の疲労度を推定することが可能となる。

また、例えば、姿勢疲労情報において、対象者１１の特定姿勢は、物体（椅子１２等）が介在することにより維持される姿勢として定義され、推定装置１００は、物体の有無を示す物体検知情報を取得し、物体検知情報によって物体が存在することが示される場合に、推定した対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当するか否かを判定してもよい。

これによれば、物体の介在によって維持される姿勢と、物体が介在しないことによって維持される姿勢とを区別して、特定姿勢に該当するか否かを判定することができる。よって、適切な計算処理で対象者の疲労度を推定することが可能となる。

また、例えば、姿勢疲労情報において、対象者１１の特定姿勢は、物体（椅子１２等）が介在しないことにより維持される姿勢として定義され、推定装置１００は、物体の有無を示す物体検知情報を取得し、物体検知情報によって物体が存在しないことが示される場合に、推定した対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当するか否かを判定してもよい。

また、例えば、推定装置１００は、情報出力装置（撮像装置１０１等）が情報を出力できない所定期間内の期間である空白期間において、あらかじめ設定された補填疲労度を空白期間の長さに応じて積算してもよい。

これによれば、画像に対象者１１が含まれず、疲労度の推定ができない場合においても、あらかじめ定められた補填疲労度によって、補完を行うことができ、より正確に所定期間内に蓄積された疲労度を推定することが可能となる。よって、適切な計算処理で対象者の疲労度を推定することが可能となる。

また、例えば、対象者１１の特定姿勢は、対象者１１の関節ごとの相対位置によって定義される関節位置モデルで定義され、推定装置１００は、所定期間内の対象者１１の姿勢の推定結果として関節位置モデルを出力してもよい。

これによれば、簡易な情報で構築された関節位置モデル同士を照合することで、推定された姿勢が特定姿勢に該当するか否かを判定することができる。よって、適切な計算処理で対象者の疲労度を推定することが可能となる。

また、本実施の形態における疲労推定方法は、対象者１１の身体部位の位置に関する情報を取得する取得ステップＳ１０２と、記憶装置（記憶部２４）から、対象者１１の特定姿勢と、特定姿勢を単位時間維持することで対象者１１に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報を読出す読出しステップＳ１０１と、所定期間内に対象者１１に蓄積された疲労度を推定する推定ステップ（ステップＳ１０５～ステップＳ１０８等）と、を含み、推定ステップでは、所定期間内に出力された情報に基づいて、所定期間内の対象者１１の姿勢を推定し、推定した対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当するか否かを判定し、推定した対象者１１の姿勢が、特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、単位疲労度を加算して得られる計算値を、所定期間内に対象者１１に蓄積された疲労度として推定する。

これによれば、上記疲労推定システム２００と同様の効果を奏することができる。

また、本実施の形態は、上記に記載の疲労推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現することもできる。

これによれば、コンピュータを用いて、上記疲労推定方法と同様の効果を奏することができる。

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。

また、本開示における疲労推定システム又は推定装置は、複数の構成要素の一部ずつを有する複数の装置で実現されてもよく、複数の構成要素のすべてを有する単一の装置で実現されてもよい。また、構成要素の機能の一部が別の構成要素の機能として実現されてもよく、各機能が各構成要素にどのように分配されてもよい。実質的に本開示の疲労推定システム又は推定装置を実現し得る機能がすべて備えられる構成を有する形態であれば本開示に含まれる。

また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（又は集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

また、対象者の姿勢の推定方法として、撮像装置を用いる構成の他、位置センサを用いる構成により本開示を実現することも可能である。具体的には、位置センサ及び電位センサを含むセンサモジュールを用いて対象者の姿勢が推定される。ここでは、センサモジュールは、対象者に複数装着されるものとして説明するが、対象者に装着されるセンサモジュールの数に特に限定はない。センサモジュールが対象者に１つだけ装着されていてもよい。

また、センサモジュールの装着様式にも特に限定はなく、対象者の所定の身体部位の位置を計測できればどのような様式であってもよい。一例として、センサモジュールが複数取り付けられた衣装を着用することで、これら複数のセンサモジュールが対象者に装着されている。

センサモジュールは、対象者の所定の身体部位に装着され、当該所定の身体部位に連動するようにして検知又は計測の結果を示す情報を出力する装置である。具体的には、センサモジュールは、対象者の所定の身体部位の空間位置に関する位置情報を出力する位置センサ、及び、対象者の所定の身体部位における電位を示す電位情報を出力する電位センサを有する。図中では、位置センサ及び電位センサのいずれも有するセンサモジュールが示されているが、センサモジュールは、位置センサを有していれば、電位センサは必須ではない。このようなセンサモジュールにおける位置センサは、位置情報を対象者の身体部位の位置に関する情報として出力する情報出力装置の一例である。したがって、出力される情報は、位置情報であり、対象者の所定の身体部位の相対的又は絶対的な位置を含む情報である。また、出力される情報には、例えば、電位情報が含まれてもよい。電位情報は、対象者の所定の身体部位において計測される電位の値を含む情報である。位置情報及び電位情報について、以下、位置センサ及び電位センサとともに詳しく説明する。

位置センサは、センサモジュールが装着される対象者の所定の身体部位の空間的な相対位置又は絶対位置を検知し、検知結果である所定の身体部位の空間位置に関する情報を出力する検知器である。空間位置に関する情報は、上記のように空間内における身体部位の位置が特定可能な情報と、体動に伴う身体部位の位置の変化を特定可能な情報とを含む。具体的には、空間位置に関する情報は、関節及び骨格の空間内における位置と当該位置の変化を示す情報とを含む。

位置センサは、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、及び測距センサ等の各種のセンサを組み合わせて構成される。位置センサによって出力される位置情報は、対象者の所定の身体部位の空間位置に近似することができるため、所定の身体部位の空間位置から対象者の姿勢を推定することができる。

電位センサは、センサモジュールが装着される対象者の所定の身体部位における電位を計測し、計測結果である所定の身体部位の電位を示す情報を出力する検知器である。電位センサは、複数の電極を有し、当該複数の電極間において生じる電位を電位計によって計測する計測器である。電位センサによって出力される電位情報は、対象者の所定の身体部位において生じた電位を示し、当該電位が、所定の身体部位における筋肉の活動電位等に相当するため、所定の身体部位の活動電位等から推定される対象者の姿勢の推定精度を向上することができる。

ここで説明した疲労推定システム一態様では、上記のようにして推定された対象者の姿勢を用いて、対象者の疲労度を推定する。なお、対象者の姿勢の推定以降の処理は、上記実施の形態と同様であるため説明を省略する。

また、本開示は、疲労推定システム又は推定装置が実行する疲労推定方法として実現されてもよい。本開示は、このような疲労推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。

１１対象者
１１ａ、１１ｃ関節位置モデル
２４記憶部（記憶装置）
１００推定装置
１０１撮像装置（情報出力装置）
２００疲労推定システム

Claims

対象者の身体部位の位置に関する情報を出力する情報出力装置と、
前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報が格納された記憶装置と、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定装置と、を備え、
前記推定装置は、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した場合に、
推定した前記対象者の姿勢の特徴量を取得し、
前記特徴量を用いて、前記単位疲労度を補正し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、補正後の前記単位疲労度を加算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記特徴量は、前記特定姿勢に該当する範囲内に含まれる、基準姿勢と、推定された前記対象者の姿勢との差分であり、前記差分が大きいほど大きい補正量で前記単位疲労度を補正する
疲労推定システム。
前記姿勢疲労情報では、
前記対象者の前記特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者の身体部位のうちの第１部位に蓄積される前記単位疲労度の一部である第１単位疲労度とが対応付けられ、
前記対象者の前記特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者の身体部位のうちの第２部位に蓄積される前記単位疲労度の一部である第２単位疲労度とが対応付けられ、
前記推定装置は、推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、
前記第１単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者の前記第１部位に蓄積された疲労度として推定し、
前記第２単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者の前記第２部位に蓄積された疲労度として推定する
請求項１に記載の疲労推定システム。
対象者の身体部位の位置に関する情報を出力する情報出力装置と、
前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報が格納された記憶装置と、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定装置と、を備え、
前記推定装置は、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記姿勢疲労情報では、
前記対象者の前記特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者の身体部位のうちの第１部位に蓄積される前記単位疲労度の一部である第１単位疲労度とが対応付けられ、
前記対象者の前記特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者の身体部位のうちの第２部位に蓄積される前記単位疲労度の一部である第２単位疲労度とが対応付けられ、
前記推定装置は、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、
前記第１単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者の前記第１部位に蓄積された疲労度として推定し、
前記第２単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者の前記第２部位に蓄積された疲労度として推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した場合に、
推定した前記対象者の姿勢の特徴量を取得し、
前記特徴量を用いて、前記単位疲労度を補正し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、補正後の前記単位疲労度を加算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記特徴量は、前記対象者の前記第１部位に対応する身体部位が接触する圧力センサから取得された圧力値であり、
前記推定装置は、前記圧力値が大きいほど、大きい補正量で前記第１単位疲労度を補正する
疲労推定システム。
前記特徴量は、前記特定姿勢に該当する範囲内に含まれる、基準姿勢と、推定された前記対象者の姿勢との差分であり、前記差分が大きいほど大きい補正量で前記単位疲労度を補正する
請求項３に記載の疲労推定システム。
対象者の身体部位の位置に関する情報を出力する情報出力装置と、
前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報が格納された記憶装置と、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定装置と、を備え、
前記推定装置は、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記姿勢疲労情報において、前記対象者の前記特定姿勢は、物体が介在することにより維持される姿勢として定義され、
前記推定装置は、
前記物体の有無を示す物体検知情報を取得し、
前記物体検知情報によって前記物体が存在することが示される場合に、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定する
疲労推定システム。
対象者の身体部位の位置に関する情報を出力する情報出力装置と、
前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報が格納された記憶装置と、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定装置と、を備え、
前記推定装置は、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記姿勢疲労情報において、前記対象者の前記特定姿勢は、物体が介在しないことにより維持される姿勢として定義され、
前記推定装置は、
前記物体の有無を示す物体検知情報を取得し、
前記物体検知情報によって前記物体が存在しないことが示される場合に、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定する
疲労推定システム。
対象者の身体部位の位置に関する情報を出力する情報出力装置と、
前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報が格納された記憶装置と、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定装置と、を備え、
前記推定装置は、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記推定装置は、前記情報出力装置が前記情報を出力できない前記所定期間内の期間である空白期間において、あらかじめ設定された補填疲労度を前記空白期間の長さに応じて積算する
疲労推定システム。
前記対象者の前記特定姿勢は、前記対象者の関節ごとの相対位置によって定義される関節位置モデルで定義され、
前記推定装置は、前記所定期間内の前記対象者の姿勢の推定結果として前記関節位置モデルを出力する
請求項１～７のいずれか一項に記載の疲労推定システム。
対象者の身体部位の位置に関する情報を取得する取得ステップと、
記憶装置から、前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報を読出す読出しステップと、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定ステップと、を含み、
前記推定ステップでは、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した場合に、
推定した前記対象者の姿勢の特徴量を取得し、
前記特徴量を用いて、前記単位疲労度を補正し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、補正後の前記単位疲労度を加算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記特徴量は、前記特定姿勢に該当する範囲内に含まれる、基準姿勢と、推定された前記対象者の姿勢との差分であり、前記差分が大きいほど大きい補正量で前記単位疲労度を補正する
疲労推定方法。
対象者の身体部位の位置に関する情報を取得する取得ステップと、
記憶装置から、前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報を読出す読出しステップと、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定ステップと、を含み、
前記推定ステップでは、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記姿勢疲労情報では、
前記対象者の前記特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者の身体部位のうちの第１部位に蓄積される前記単位疲労度の一部である第１単位疲労度とが対応付けられ、
前記対象者の前記特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者の身体部位のうちの第２部位に蓄積される前記単位疲労度の一部である第２単位疲労度とが対応付けられ、
前記推定ステップでは、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、
前記第１単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者の前記第１部位に蓄積された疲労度として推定し、
前記第２単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者の前記第２部位に蓄積された疲労度として推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した場合に、
推定した前記対象者の姿勢の特徴量を取得し、
前記特徴量を用いて、前記単位疲労度を補正し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、補正後の前記単位疲労度を加算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記特徴量は、前記対象者の前記第１部位に対応する身体部位が接触する圧力センサから取得された圧力値であり、
前記推定ステップでは、前記圧力値が大きいほど、大きい補正量で前記第１単位疲労度を補正する
疲労推定方法。
対象者の身体部位の位置に関する情報を取得する取得ステップと、
記憶装置から、前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報を読出す読出しステップと、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定ステップと、を含み、
前記推定ステップでは、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記姿勢疲労情報において、前記対象者の前記特定姿勢は、物体が介在することにより維持される姿勢として定義され、
前記推定ステップでは、
前記物体の有無を示す物体検知情報を取得し、
前記物体検知情報によって前記物体が存在することが示される場合に、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定する
疲労推定方法。
対象者の身体部位の位置に関する情報を取得する取得ステップと、
記憶装置から、前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報を読出す読出しステップと、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定ステップと、を含み、
前記推定ステップでは、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記姿勢疲労情報において、前記対象者の前記特定姿勢は、物体が介在しないことにより維持される姿勢として定義され、
前記推定ステップでは、
前記物体の有無を示す物体検知情報を取得し、
前記物体検知情報によって前記物体が存在しないことが示される場合に、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定する
疲労推定方法。
対象者の身体部位の位置に関する情報を取得する取得ステップと、
記憶装置から、前記対象者の特定姿勢と、前記特定姿勢を単位時間維持することで前記対象者に蓄積される単位疲労度とが対応付けられた姿勢疲労情報を読出す読出しステップと、
所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度を推定する推定ステップと、を含み、
前記推定ステップでは、
前記所定期間内に出力された前記情報に基づいて、前記所定期間内の前記対象者の姿勢を推定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当するか否かを判定し、
推定した前記対象者の姿勢が、前記特定姿勢に該当すると判定した期間に応じて、前記単位疲労度を積算して得られる計算値を、前記所定期間内に前記対象者に蓄積された疲労度として推定し、
前記推定ステップでは、前記取得ステップにおける前記情報の取得ができない前記所定期間内の期間である空白期間において、あらかじめ設定された補填疲労度を前記空白期間の長さに応じて積算する
疲労推定方法。
請求項９～１３のいずれか一項に記載の疲労推定方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。