JPWO2020079782A1 - 体重推定装置、体重推定方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、本発明の第1の実施形態に係る体重推定システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の体重推定システムは、ユーザの歩容データを用いてそのユーザの体重を推定する。一般に、歩容とは、人間や動物の歩行の様態のことをいう。本実施形態は、人間の歩容に関する。歩容は、歩幅(左か右、一歩分)や、歩幅(二歩分)、リズム、速度、力学的基盤、進行方向、足の角度、腰の角度、しゃがむ能力などを含む。本実施形態の体重推定装置は、ユーザの足裏の荷重経時変化(荷重波形とも呼ぶ)を測定することによって歩容データを取得し、その歩容データの特徴量を抽出してそのユーザの体重を推定する。以下において、歩行者とは、主に歩行中のユーザのことを示すが、停止しているユーザのことを歩行者と呼ぶこともある。
図1は、本実施形態に係る体重推定システム1の構成の概要を示すブロック図である。図1のように、体重推定システム1は、データ取得装置11、データ収集装置12、体重推定装置13、および送信装置14を備える。データ取得装置11とデータ収集装置12とは、歩容データ生成部10を構成する。
ここで、人間の歩行周期について図面を参照しながら説明する。図2は、右足を基準とした人間の歩行周期について説明するための概念図である。図2の歩行者の下に示す横軸は、人間の歩行に伴う時間経過を正規化した正規化時間である。なお、以下においては右足に着目して説明するが、左足についても同様である。
図4は、データ取得装置11の構成の一例を示す概念図である。図4のように、データ取得装置11は、二つのデータ取得部110と、センサデータ送信部115とを有する。データ取得部110は、本体111と、センサ部112とを含む。データ取得部110は、靴の中に中敷きとして設置された状態で使用される。
図5は、データ収集装置12の構成の一例を示すブロック図である。図5のように、データ収集装置12は、センサデータ受信部121、歩容データ抽出部122、体重情報入力部123、データベース124を有する。
図6は、体重推定装置13の構成の一例を示すブロック図である。図6のように、体重推定装置13は、データ受信部131、第1計算部132、特徴量記憶部133、第2計算部134、学習モデル記憶部135、推定部136、データ送信部137を備える。
次に、本実施形態に係る体重推定システム1の動作について説明する。以下においては、データ収集装置12、体重推定装置13に含まれる第1計算部132、第2計算部134、および推定部136の動作の一例について説明する。
図7は、データ収集装置12の動作の一例について説明するためのフローチャートである。以下の図7のフローチャートに沿った説明においては、データ収集装置12を動作の主体とし、データ取得装置11から歩容データとして荷重波形を受信する例について例示する。荷重波形とは、ユーザが歩行する際に、データ取得装置11によって取得される足圧の時間変化を示す波形である。
図8は、体重推定装置13の第1計算部132の動作の一例について説明するためのフローチャートである。以下の図8のフローチャートに沿った説明においては、第1計算部132を動作の主体とする。
図10は、体重推定装置13の第2計算部134の動作の一例について説明するためのフローチャートである。以下の図10のフローチャートに沿った説明においては、第2計算部134を動作の主体とする。
図11は、本発明の第1の実施形態に係る推定部136の動作の一例について説明するためのフローチャートである。
次に、本発明の第2の実施形態に係る体重推定システムについて図面を参照しながら説明する。本実施形態の体重推定システムは、第1の実施形態の体重推定装置13から記憶部や送信部を取り除いた構成である。
次に、本発明の各実施形態に係る体重推定装置に被験者の歩行の特性を示す特徴量を記録させる手順について図面を参照しながら説明する。本実施例では、分解能1キログラムの足圧測定装置を用いて、被験者の歩行時の足圧データを測定した。
ここで、本発明の各実施形態に係る体重推定システムを実現するハードウェア構成について、図16の情報処理装置90を一例として挙げて説明する。なお、図16の情報処理装置90は、各実施形態の体重推定システムの処理を実行するための構成例であって、本発明の範囲を限定するものではない。
11 データ取得装置
12 データ収集装置
13 体重推定装置
14 送信装置
110 データ取得部
111 本体
112 センサ部
115 センサデータ送信部
121 センサデータ受信部
122 歩容データ抽出部
123 体重情報入力部
124 データベース
131 データ受信部
132 第1計算部
133 特徴量記憶部
134 第2計算部
135 学習モデル記憶部
136 推定部
137 データ送信部
Claims (10)
- 歩行者の歩行特性を含む歩容データを受信するデータ受信手段と、
前記歩容データから前記歩行者の歩行特性に基づいた特徴量を抽出する第1計算手段と、
前記歩容データをサンプルデータに用いて、前記第1計算手段によって抽出された特徴量と前記歩行者の体重情報との相関関係を学習して学習モデルを生成する第2計算手段と、
推定対象の前記歩容データを前記学習モデルに入力して前記推定対象の前記歩容データに対応する前記体重情報を推定する推定手段とを備える体重推定システム。 - 前記データ受信手段は、
前記歩行者の足裏による圧力データの時間変化に関するデータを前記歩容データとして受信し、
前記第1計算手段は、
前記圧力データの時間変化に含まれる特徴量を抽出する請求項1に記載の体重推定システム。 - 前記データ受信手段は、
前記歩行者の足裏による圧力データの時間変化に基づいた荷重波形を前記歩容データとして受信し、
前記第1計算手段は、
前記荷重波形に含まれる特徴量を抽出する請求項1に記載の体重推定システム。 - 前記第1計算手段は、
前記荷重波形のピーク値およびディップ値の少なくともいずれかを含む特徴量を抽出する請求項3に記載の体重推定システム。 - 前記第1計算手段は、
前記荷重波形に含まれる第1ピーク、第2ピーク、およびディップの値と、体重情報とを要素とする特徴量ベクトルを前記特徴量として抽出する請求項4に記載の体重推定システム。 - 前記歩行者の足裏に設置される圧力センサによって前記圧力データを検出し、検出した前記圧力データから前記歩容データを抽出してデータベースに格納する歩容データ生成手段を備え、
前記データ受信手段は、
前記データベースに格納される前記歩容データを受信する請求項2乃至5のいずれか一項に記載の体重推定システム。 - 前記第1計算手段によって抽出される前記特徴量が記憶される第1記憶手段と、
前記第2計算手段によって生成される前記学習モデルが記憶される第2記憶手段と、
前記推定手段によって推定される前記体重情報を含む体重データを送信するデータ送信手段とを備え、
前記第2計算手段は、
前記第1記憶手段に記憶された前記特徴量を用いて前記学習モデルを生成し、生成した前記学習モデルを前記第2記憶手段に記憶させる請求項1乃至6のいずれか一項に記載の体重推定システム。 - 歩行者の歩行特性を含む歩容データを受信し、
前記歩容データから前記歩行者の歩行特性に基づいた特徴量を抽出し、
前記歩容データをサンプルデータに用いて、抽出された前記特徴量と前記歩行者の体重情報との相関関係を学習して学習モデルを生成し、
推定対象の前記歩容データを前記学習モデルに入力して前記推定対象の前記歩容データに対応する前記体重情報を推定する体重推定方法。 - 学習モードにおいては、
前記歩容データとともに、前記歩容データに紐付けられた前記体重情報を受信し、
受信した前記体重情報と、前記歩容データから抽出された特徴量とを用いて前記学習モデルを生成し、
計測モードにおいては、
前記学習モデルを用いて、前記歩容データに対応する前記体重情報を推定する請求項8に記載の体重推定方法。 - 歩行者の歩行特性を含む歩容データを受信する処理と、
前記歩容データから前記歩行者の歩行特性に基づいた特徴量を抽出する処理と、
前記歩容データをサンプルデータに用いて、抽出された特徴量と前記歩行者の体重情報との相関関係を学習して学習モデルを生成する処理と、
推定対象の前記歩容データを前記学習モデルに入力して前記推定対象の前記歩容データに対応する前記体重情報を推定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録させた非一過性のプログラム記録媒体。
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