WO2017154184A1 - 電子機器、体形判定プログラム、およびシステム - Google Patents

電子機器、体形判定プログラム、およびシステム Download PDF

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WO2017154184A1
WO2017154184A1 PCT/JP2016/057670 JP2016057670W WO2017154184A1 WO 2017154184 A1 WO2017154184 A1 WO 2017154184A1 JP 2016057670 W JP2016057670 W JP 2016057670W WO 2017154184 A1 WO2017154184 A1 WO 2017154184A1
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WO
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acceleration
electronic device
body shape
degree
steps
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/057670
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
原田　典幸
陽子 三ツ山
宮崎　俊也
Original Assignee
富士通株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士通株式会社 filed Critical 富士通株式会社
Priority to PCT/JP2016/057670 priority Critical patent/WO2017154184A1/ja
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K67/00—Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals

Definitions

  • the present invention relates to an electronic device, a body shape determination program, and a system.
  • Patent Document 1 there is a technique for measuring body impedance of a pet by measuring bioelectrical impedance. Further, there is a technique for determining an estimated body fat percentage of a pet and providing an effective weight loss management plan for the pet based on the estimated body fat percentage (Patent Document 2). In addition, the number of steps on each leg of the dog is detected independently, the timing of detection of each step is compared, the dog's gait is determined, and the gait is determined from the number of steps and the input weight of the dog. There is a technique for calculating the accompanying energy consumption (Patent Document 3).
  • an object of the present invention is to provide an electronic device, a body shape determination program, and a system that can accurately determine the degree of obesity of an object such as a pet.
  • the predetermined unit is based on a measurement unit that measures acceleration of the object, and acceleration in a predetermined time period measured by the measurement unit. Based on the degree of inclination of the electronic device based on the measured acceleration when the walking state of the object or the stationary state of the object is detected when the number of steps in the time period is less than or equal to a predetermined threshold
  • a predetermined threshold An electronic apparatus, a body shape determination program, and a system including a control unit that determines the body shape of the object are proposed.
  • the present invention it is possible to determine with high accuracy the obesity level of an object such as a pet.
  • FIG. 1 is an explanatory view showing an operation example of an electronic apparatus according to the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of a detection system.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the detection apparatus.
  • FIG. 4 is a hardware configuration diagram of the terminal device.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the detection apparatus.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of analysis result information.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example in which an average value of acceleration is obtained for each time zone.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the terminal device.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a determination method.
  • FIG. 1 is an explanatory view showing an operation example of an electronic apparatus according to the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of a detection system.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing examples of reference values.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating an example of a body shape and an inclination angle in the case of a dog having a long torso.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating an example of a reference value for each breed.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating an example of reference values for each age group.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating Display Example 1.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating Display Example 2.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure performed by the detection apparatus.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of an analysis and result storage processing procedure.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure performed by the terminal device.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating a display processing procedure example by the terminal device.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing an operation example of an electronic device according to the present invention.
  • the electronic device 100 is a computer that automatically determines the shape of an object. Examples of the object include pets that manage physical condition, and dogs, cats, ferrets, and the like are assumed, but are not particularly limited thereto.
  • the obesity level of an object such as a pet is determined by a human sense as in the BCS described above, there is a problem that the determination accuracy is low because the determination changes depending on the measurer. Further, in the case of BCS, there is a problem that it takes time for the measurer to measure the body shape of an object that moves around like a dog, for example, because it actually touches the object.
  • the target object when the target object detects a state where the target object is stationary or standing slowly so as to walk slowly based on the acceleration detected while the electronic device 100 is mounted, the electronic device 100 based on the acceleration is detected.
  • the body shape of the object is determined based on the degree of inclination. Thereby, the improvement of the determination accuracy of a body shape can be aimed at. In addition, since the body shape can be easily determined, the labor of the measurer can be saved.
  • the object can determine the degree of obesity based on the degree of inclination of the abdomen.
  • As a countermeasure, as described above by detecting the state where the target object is stopped or walking slowly, it is specified that the subject is standing, and the degree of inclination of the abdomen is measured at the timing of standing. Thus, it is possible to improve the determination accuracy of the obesity level.
  • the electronic device 100 is attached to an object.
  • a dog 101 is given as an object.
  • the electronic device 100 is fixedly mounted along the sternum of the dog 101.
  • the electronic device 100 may be attached to the harness 102 so that the electronic device 100 is positioned along the chest.
  • the electronic device 100 includes a measurement unit 111 and a control unit 112.
  • the measuring unit 111 only needs to be able to detect the number of steps of the object, and various means such as an acceleration sensor type and a pendulum type can be considered. In this embodiment, an example in which an acceleration sensor that measures acceleration is employed will be described.
  • the measurement direction of the measurement unit 111 is three axes: an x axis along the sternum, a y axis that is an axis orthogonal to the horizontal direction of the x axis, and a z axis that is orthogonal to the x axis and the y axis.
  • the y-axis is an axis that is on the body shape of the dog 101, and is an axis that can distinguish left and right shake. When the object is standing, the y-axis is hardly affected by gravity unless there is a deviation at the time of mounting.
  • the control unit 112 detects a slow walking state or a stationary state of the target object based on the number of steps in each time zone measured by the measurement unit 111, the degree of inclination of the electronic device 100 based on the measured acceleration Based on the above, the body shape of the object is determined. If the object is in a slow walking state or a stationary state, there is a high possibility that the dog is standing. For this reason, the state in which the dog is standing can be detected by detecting the state in which the object is slowly walking or stopped. Further, the degree of inclination here may be the inclination itself or the inclination angle ⁇ of the inclination.
  • control unit 112 obtains the number of steps per predetermined time based on the acceleration in each time zone measured by the measurement unit 111.
  • the number of steps per predetermined time is stored in the storage device of the electronic device 100 as the number of steps for each time zone.
  • the control unit 112 detects, for example, the state of the object in the time zone where the number of steps is equal to or less than the threshold as a slow walking state or a stationary state.
  • the walking state in the time zone is a slow walking state. If the number of steps in the time zone is 0 and the number of steps in the preceding and following time zones is greater than 0, it is estimated that the walking state in the time zone is stationary.
  • a state estimated to be stopped is referred to as a stopped state
  • a slow walking state is referred to as a slow walking state.
  • the control unit 112 obtains the gravitational acceleration direction g based on the x-axis acceleration value and the z-axis acceleration value in the time zone where the vehicle is stationary or in a slow walking state, and the gravitational acceleration direction and the x-axis
  • the inclination angle ⁇ at the intersection of The control unit 112 determines the body shape of the object based on the inclination angle ⁇ of the inclination of the chest.
  • the control unit 112 determines the degree of obesity of the object.
  • the evaluation of the degree of obesity may be performed in stages, such as a thin body shape, a fat body shape, and the like. As shown in FIG.
  • the obesity degree of the object is lower, that is, it is thinner as the inclination angle ⁇ is larger.
  • the obesity degree of the target object is high, that is, fat, as the inclination angle ⁇ is small.
  • the degree of obesity can be easily determined, and the determination accuracy of the degree of obesity can be improved. Therefore, the owner can be encouraged to maintain the dog's body shape and to maintain and improve the dog's health.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a detection system.
  • the detection system 200 includes, for example, a detection device 201 and a terminal device 202.
  • the detection device 201 is attached to the dog 101. More specifically, the detection device 201 is fixedly attached to the dog 101 that is the object by the harness 102 so that the detection device 201 follows the sternum of the dog 101.
  • the terminal device 202 is possessed by the owner 203 of the dog 101, for example.
  • the terminal device 202 is a mobile terminal device such as a smartphone, but is not limited thereto, and may be a PC (Personal Computer), a server, or the like.
  • PC Personal Computer
  • the detecting device 201 detects the number of steps of the dog 101 while the owner 203 and the dog 101 are walking. Then, the detection device 201 transmits the number of steps of the dog 101 and the acceleration on each axis to the terminal device 202.
  • the terminal device 202 detects a state where the dog 101 stops or a slow walking state based on the number of steps of the dog 101.
  • the terminal device 202 detects the body shape of the dog 101 based on the inclination of the chest in the detected state.
  • the detection device 201 is one example, but the number of the detection devices 201 is not particularly limited. For example, there may be a plurality of detection devices 201 for one dog 101, there may be a detection device 201 for each dog 101, and the terminal device 202 may manage a plurality of detection devices 201. . Further, although one terminal device 202 is an example for one detection device 201, a plurality of terminal devices 202 may be provided for one detection device 201. For example, a user may be managed by a plurality of terminal devices 202 such as a PC and a mobile terminal device.
  • FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the detection apparatus.
  • the detection apparatus 201 includes a CPU (Central Processing Unit) 301, a RAM (Random Access Memory) 302, a nonvolatile memory 303, a wireless communication circuit 304, an acceleration sensor 305, an RTC (Real Time Clock) 306. And having. Each unit is connected by a bus 300.
  • the CPU 301 governs overall control of the detection apparatus 201.
  • the RAM 302 is used as a work area for the CPU 301.
  • the nonvolatile memory 303 stores various data and programs.
  • the nonvolatile memory 303 stores, for example, a control processing program in which each function described later is coded.
  • An example of the non-volatile memory 303 is a flash memory.
  • the wireless communication circuit 304 is a communication interface that is wirelessly connected to the terminal device 202 and manages information communication with the terminal device 202.
  • the wireless communication circuit 304 is realized by, for example, a Bluetooth (registered trademark) module, a FeliCa (registered trademark) module, a WUSB (Wireless Universal Serial Bus) module, an NFC (Near Field Communication) module, or the like.
  • the wireless communication circuit 304 may use a wireless LAN (Local Area Network) module.
  • the acceleration sensor 305 is, for example, a triaxial acceleration sensor.
  • the acceleration sensor 305 detects acceleration in three directions of the x axis, the y axis, and the z axis.
  • a triaxial acceleration sensor using MEMS Micro Electro Mechanical Systems
  • a capacitance type such as a capacitance type, a piezoresistive type, or a gas temperature distribution type can be used.
  • the RTC 306 is a computer clock having a function of ticking the current time.
  • the RTC 306 keeps ticking with a button battery or the like even when the power of the detection apparatus 201 is turned off.
  • FIG. 4 is a hardware configuration diagram of the terminal device.
  • the terminal device 202 includes a CPU 401, a RAM 402, a nonvolatile memory 403, a wireless communication circuit 404, an output device 405, and an input device 406. Each unit is connected by a bus 400.
  • the CPU 401 controls the entire terminal device 202.
  • the RAM 402 is used as a work area for the CPU 401.
  • the nonvolatile memory 403 stores various data and programs.
  • the nonvolatile memory 403 stores, for example, a control processing program, an input control program, an output control program, and the like in which each function described later is coded.
  • An example of the nonvolatile memory 403 is a flash memory.
  • the wireless communication circuit 404 is a communication interface that is wirelessly connected to the detection device 201 and manages communication of information with the detection device 201.
  • the wireless communication circuit 404 is realized by, for example, a Bluetooth module, a FeliCa module, a WUSB module, an NFC module, or the like.
  • the output device 405 is an interface that outputs data according to an instruction from the CPU 401.
  • the output device 405 includes a display 411. Although not shown, the output device 405 may be a printer or the like.
  • the input device 406 is an interface that accepts input of various data by user operations, such as operation keys 412 such as a keyboard and a mouse, and a touch panel 413.
  • the input device 406 can also capture images and moving images from the camera.
  • the input device 406 can also capture audio from a microphone.
  • FIG. 4 shows a simple example of the terminal device 202.
  • the present invention is not limited to this, and hardware such as various input devices, audio output devices, wired LAN devices, and wireless LAN devices via antennas. May be included in the terminal device 202, and is not limited to those listed here.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the detection apparatus.
  • the detection apparatus 201 includes a measurement unit 501, a storage unit 504, a control unit 502, and a communication unit 503.
  • the storage unit 504 is a storage device such as a semiconductor memory element such as the RAM 302 and the nonvolatile memory 303.
  • the storage unit 504 stores analysis result information.
  • the storage unit 504 stores various information used for processing in the control unit 502.
  • the measurement unit 501 is an acceleration sensor and detects triaxial acceleration.
  • the measurement unit 501 detects acceleration every 15.625 [ms].
  • the measurement unit 501 outputs the detected acceleration to the control unit 502 as a detection value.
  • the acceleration detection frequency of 15.625 [ms] is 64 times / second. This detection frequency is for detecting the number of steps of a small dog as shown in FIG. 2, and may be appropriately changed according to the target animal.
  • the measurement unit 501 may be controlled by the control unit 502 so that measurement is possible only during a walk.
  • the communication unit 503 is a wireless communication circuit.
  • the communication unit 503 transmits various information to the terminal device 202 by wireless communication.
  • the communication unit 503 receives request information from the terminal device 202 and transmits various types of information to the terminal device 202 under the control of the control unit 502.
  • the processing of the control unit 502 is coded in a program stored in a storage device such as the RAM 302 and the nonvolatile memory 303 accessible by the CPU 301 shown in FIG. Then, the CPU 301 reads the program from the storage device and executes the process coded in the program. Thereby, the processing of the control unit 502 is realized. Further, the processing result of the control unit 502 is stored in the storage unit 504.
  • the control unit 502 can also be realized by a special-purpose IC (hereinafter simply referred to as “ASIC”) such as a standard cell or a structured ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or a PLD (Programmable Logic Device) such as an FPGA. .
  • a function having the function of the control unit 502 can be manufactured by defining the function of the control unit 502 by HDL (Hardware Description Language) description, logically synthesizing the HDL description and giving it to the ASIC or PLD.
  • HDL Hardware Description Language
  • the control unit 502 and the storage unit 504 may be realized by an ASIC or PLD.
  • the control unit 502 detects the number of steps of the object for each measurement time zone based on the acceleration measured by the measurement unit 501 and the measurement time.
  • the control unit 502 makes settings for communicating with the terminal device 202 in the communication unit 503.
  • the control unit 502 outputs setting information for communication with the terminal device 202 to the communication unit 503. Further, when the control unit 502 receives a connection request from the terminal device 202 via the communication unit 503, the control unit 502 reads out the untransmitted triaxial acceleration values and the number of steps included in the analysis result information from the storage unit 504, The data is transmitted to the terminal device 202 via the communication unit 503.
  • the control unit 502 includes an acquisition unit 511 and an analysis unit 512.
  • the function example of the control unit 502 is not limited to the example of FIG. 5, and may have other configurations as long as each process can be performed.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of analysis result information.
  • the analysis result information 600 includes fields for time zone, number of steps, acceleration, and transmission date / time. One record is generated for each predetermined time period.
  • a time zone for analyzing the detection value of the acceleration sensor is set.
  • one time zone is 3 seconds.
  • the time zone is not limited to 3 seconds and may be any time.
  • FIG. 6 shows an example in which only the time is divided for the time zone, the present invention is not limited to this, and the date may be stored together.
  • step number field the number of steps for each time zone analyzed by the analysis unit 512 described later is set.
  • the step count field is blank before analysis by the analysis unit 512.
  • acceleration field acceleration detected for each of the x-axis, y-axis, and z-axis is set.
  • K is a constant and g is gravitational acceleration.
  • the transmission date / time field the date and time when the acceleration value and the number of steps of the three axes are transmitted to the terminal device 202 are set.
  • the field of transmission date / time is left blank when the acceleration value of the three axes and the number of steps are not transmitted to the terminal device 202.
  • control unit 502 analyzes the acceleration detected by the measurement unit 501 and transmits the analysis result to the terminal device 202 via the communication unit 503.
  • the control unit 502 includes an acquisition unit 511 and an analysis unit 512.
  • the acquisition unit 511 illustrated in FIG. 5 starts acquiring the detection value from the measurement unit 501 when, for example, an instruction to acquire the detection value by the measurement unit 501 is given by a switch or the like (not shown).
  • the detection value from the measurement unit 501 is stored in the analysis result information 600 or the like.
  • the acquisition part 511 determines whether the detection value of predetermined time has been acquired. If the acquisition unit 511 has not acquired the detection value for the predetermined time, the acquisition unit 511 continues to acquire the detection value. That the detection value of the predetermined time zone has not been acquired is, for example, a case where the detection value acquisition period is less than the predetermined time. On the other hand, when the detection unit 511 has acquired the detection value for the predetermined time, the acquisition unit 511 outputs the predetermined time, the detection value for the predetermined time, and the end time of the predetermined time to the analysis unit 512.
  • the end time of the predetermined time is used to identify the time zone. For example, if the time zone is “08:00:00 to 08:00:03”, “08:00:03” is the corresponding end time.
  • the acquisition unit 511 stops the acquisition of the detection value from the acceleration sensor.
  • the acquisition unit 511 when the acquisition unit 511 is instructed to stop the acquisition of the detection value of the acceleration sensor by a switch (not shown), for example, the acquisition unit 511 stops the acquisition of the detection value from the acceleration sensor.
  • the analysis unit 512 detects the number of steps of the object for each measurement time zone based on the acceleration measured by the measurement unit 501 and the measurement time. Specifically, for example, when a predetermined time, a detection value of the predetermined time, and an end time of the predetermined time are input from the acquisition unit 511, the analysis unit 512 calculates the number of steps generated within the predetermined time. Specifically, the analysis unit 512 determines whether or not the detection value within a predetermined time has periodicity, for example. The analysis unit 512 calculates the number of steps based on the detection value corresponding to the vertical direction when the detection value within the predetermined time has periodicity. For example, when the direction of acceleration periodically changes from up, down, up, down,..., The analysis unit 512 calculates the number of steps with one up / down motion as one step.
  • the analysis unit 512 calculates the number of steps within a predetermined time, and then detects a triaxial acceleration value at a central time within the predetermined time.
  • the analysis unit 512 stores the calculated number of steps and the detected triaxial acceleration value as analysis results in association with a predetermined time and a time zone based on the end time of the predetermined time in analysis result information or the like.
  • the analysis unit 512 may calculate a statistic for each axis in each of the three axis acceleration values measured within a predetermined time. Examples of the statistic include an average value, a median value, and a mode value.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example in which an average value of acceleration is obtained for each time zone.
  • the analysis unit 512 calculates the average acceleration based on the detected acceleration for each time zone.
  • the acceleration and the calculated average acceleration are associated with each other and stored as average value information 700 in the storage unit 504 or the like.
  • the average value information 700 the average acceleration between “8: 00: 00: 00” and “8:00:03” is “ ⁇ 8” on the x-axis and “ ⁇ 8” on the y-axis.
  • the z-axis is “12”.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the terminal device.
  • the terminal device 202 includes, for example, a display operation unit 801, a storage unit 802, a communication unit 803, and a control unit 804.
  • the storage unit 802 is a storage device such as the RAM 402 and the nonvolatile memory 403, for example.
  • the storage unit 802 stores various types of information used for processing in the control unit 804.
  • the communication unit 803 When the communication unit 803 receives setting information for communication with the detection apparatus 201 from the control unit 804, the communication unit 803 sets its own unit according to the setting information. When a connection request for the detection device 201 is input from the control unit 804, the communication unit 803 transmits the input connection request to the detection device 201. Further, when the communication unit 803 receives the triaxial acceleration value and the number of steps for each time period from the detection device 201, the communication unit 803 outputs the received triaxial acceleration value and the number of steps for each time period to the control unit 804. The received triaxial acceleration value and the number of steps for each time period are stored in the storage unit 802.
  • the display operation unit 801 outputs an operation input by the user to the control unit 804 as operation information.
  • the display operation unit 801 displays the display screen input from the control unit 804.
  • the display operation unit 801 is realized by an output device 405 for outputting various information and an input device 406 for inputting various information.
  • the display operation unit 801 is realized by, for example, the display 411 and the touch panel 413 illustrated in FIG. As the operation here, as will be described later, an instruction to analyze the dog's body shape is given. Further, examples of the display here include display of processing results.
  • the processing of the control unit 804 is coded in a program stored in a storage device such as the RAM 402 and the nonvolatile memory 403 that can be accessed by the CPU 401 shown in FIG. Then, the CPU 401 reads the program from the storage device and executes the process coded in the program. Thereby, the processing of the control unit 804 is realized.
  • the processing result of the control unit 804 is stored in the storage unit 802, for example.
  • the control unit 804 can also be realized by a PLD such as an ASIC or FPGA.
  • a device having the function of the control unit 804 can be manufactured by defining the function of the control unit 804 by HDL description, logically synthesizing the HDL description and giving it to the ASIC or PLD. .
  • the control unit 804 and the storage unit 802 may be realized by ASIC or PLD.
  • the control unit 804 determines the inclination of the detection device 201 based on the measured acceleration.
  • the body shape of the object is determined based on the degree.
  • the threshold value is predetermined.
  • the degree of inclination may be the inclination itself or the inclination angle ⁇ of the inclination.
  • the inclination is represented by tan ⁇ as described later, for example.
  • control unit 804 detects a time zone in which the number of steps of the object detected for each time zone is equal to or less than the first threshold value. Then, the control unit 804 determines the body shape of the object based on the degree of inclination based on the acceleration measured in the detected time zone.
  • states other than the slow walking state of the target object or the state where the target object is stopped are, for example, a fast walking state and a running state. If the vehicle is in a fast walking state or a traveling state, the vertical movement or the forward / backward movement of the object increases, and the error may increase when calculating the inclination. For this reason, it is possible to improve the calculation accuracy of the inclination by setting the object in a slow walking state or in a state where the object is stopped.
  • control unit 804 calculates the degree of inclination based on the statistics of acceleration measured in the detected time zone.
  • the statistic here includes an average value, a median value, a mode value, and the like.
  • the statistical amount of acceleration is calculated for the time zone in which the detection device 201 is detected as being in a slow walking state of the object or in a state where the object is stationary, and the terminal device 202 By receiving the statistics of acceleration, the communication amount can be reduced.
  • the detection device 201 transmits the acceleration at each measurement time, and the terminal device 202 receives the acceleration, and is the time when it is detected that the object is in a slow walking state or the object is stationary. You may calculate the statistics of acceleration about a belt. Thereby, the calculation time can be shortened.
  • the control part 804 determines the obesity degree of a target object based on the determination result whether the calculated degree of inclination is larger than a predetermined degree.
  • the control unit 804 determines that the body shape of the object is lean when the degree of inclination is greater than the predetermined degree, and the body shape of the object is obese when the degree of inclination is less than the predetermined degree. Judge that there is.
  • the predetermined degree can be set according to, for example, the type of the object, the age of the object, the height of the body of the object, the body weight, the amount of hair, and the like.
  • the body shape is classified into two types of lean type and obese type, but is not limited to this, and a plurality of predetermined degrees may be provided and classified into more than two types.
  • the predetermined degree is also referred to as a reference value.
  • an example of setting the reference value will be described in detail with reference to FIGS.
  • the control unit 804 includes, for example, an acquisition unit 811, a calculation unit 812, a determination unit 813, a generation unit 814, and a notification unit 815.
  • the acquisition unit 811 acquires the triaxial acceleration value, the number of steps, and the time zone from the detection device 201.
  • the acquisition unit 811 determines whether communication with the detection apparatus 201 has been set for the communication unit 803.
  • the acquisition unit 811 causes the display operation unit 801 to display a message for requesting the user to set communication between the detection device 201 and the terminal device 202. Accordingly, communication between the detection device 201 and the terminal device 202 is set.
  • the acquisition unit 811 outputs setting information for communication with the detection apparatus 201 to the communication unit 803. Specifically, for example, when the Bluetooth module is used as the communication unit 803 and pairing is performed, the detection apparatus 201 is set to a searchable state by a user operation. Next, in the terminal device 202, a search operation is performed by a user operation, and the detection device 201 displayed as a connection partner on the display operation unit 801 is selected. Thus, the terminal device 202 is paired with the detection device 201 and can communicate with the detection device 201. This operation is not necessary when pairing is not performed.
  • the acquisition unit 811 transmits a connection request to the detection device 201 via the communication unit 803 when the communication with the detection device 201 has been set or when the communication setting operation has been completed.
  • the acquisition unit 811 receives the three-axis acceleration value and the number of steps for each time slot according to the connection request from the detection device 201 via the communication unit 803.
  • the acquisition unit 811 causes the storage unit 802 to store the received triaxial acceleration value and the number of steps for each received time zone.
  • the calculation unit 812 calculates the degree of inclination of the electronic device based on the measured acceleration when detecting a slow walking state of the target object or a state where the target object is stopped based on the number of steps in each time zone. .
  • the calculating unit 812 detects, for example, a time zone in which the number of steps in the time zone is equal to or less than the first threshold and the number of steps in the preceding and following time zones exceeds the second threshold as a time zone in a stationary state or a slow walking state.
  • the first threshold is 5 and the second threshold is 0. Therefore, a time zone in which the number of steps is 5 or less and the number of steps in the preceding and following time zones is other than 0 is detected.
  • the number of steps is 4 steps
  • the first threshold is 5 or less
  • the number of steps in the preceding and following time zones is Since it is not 0 which is the second threshold, it is a time zone of a slow walking state which is not more than the first threshold.
  • the number of steps is 0, and the number of steps in the preceding and following time zones is not 0, so the state is stopped. It is a time zone.
  • the calculation unit 812 calculates the inclination of the chest as the following equation (1) based on the plurality of acceleration values on the x-axis and the plurality of acceleration values on the z-axis.
  • Tan ⁇ (statistic of z-axis acceleration value) / (statistic of x-axis acceleration value) (1)
  • the statistics here include an average value, a median value, a mode value, and the like as described above, but in the present embodiment, explanation will be made using the average value. Since the following equation (2) holds, the inclination angle ⁇ shown in FIG. 1 and the inclination ⁇ shown in FIG. 9 are the same.
  • the inclination angle ⁇ of “8:00 to 8:02” when the number of steps is within 5 steps and the number of steps before and after is 0 is as follows.
  • the determination unit 813 determines the body shape of the object based on the inclination angle ⁇ calculated by the calculation unit 812, for example.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a determination method.
  • the inclination angle ⁇ is large because the chest is located below the abdomen.
  • the inclination angle ⁇ is small.
  • the determination unit 813 determines, for example, that the smaller the inclination angle ⁇ , the higher the possibility of being obese, and the higher the inclination angle ⁇ , the higher the possibility of being lean.
  • the determination unit 813 performs determination in three stages: a “fat” body shape, a “normal” body shape, and a “thin” body shape.
  • a reference value determined to be a “fat” body shape, a reference value determined to be a “normal” body shape, and a reference value determined to be a “thin” body shape are provided in advance.
  • the determination in three stages is an example and is not particularly limited. For example, there may be two stages, such as a “skinny” body shape or a “fatish” body shape, or the stages may be divided in more detail.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of each reference value.
  • the determination unit 813 is highly likely to have a “fat” body shape. Is determined.
  • the reference value may differ depending on the dog breed, dog age, and the like.
  • the reference value may be changed by a dog having a relatively long torso such as a dachshund and a dog having a relatively long torso such as a Shiba dog.
  • FIG. 11 is an explanatory view showing an example of a body shape and an inclination angle in the case of a dog having a long torso.
  • FIG. 11 shows an example of a dachshund body shape and an inclination angle ⁇ as an example of a dog having a long torso.
  • the illustration of the harness 102 is omitted.
  • the inclination angle ⁇ is in the range of 80 ° to 110 ° in any of the “skinned” body shape, the “normal” body shape, and the “thick” body shape shown in FIG. If the table 1000 is used, it is determined that the body is “normal”.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of a reference value for each breed. Therefore, as shown in FIG. 12, a reference value may be provided for each dog type.
  • a reference value is set for each breed, and is stored in advance in the storage unit 802 or the like.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of reference values for each age group.
  • the reference value may be provided for each age as described above.
  • a reference value is set for each age group, and is stored in advance in the storage unit 802 or the like.
  • the reference value varies depending on the age group, such as adolescents, seniors, and seniors. Although not shown, there may be a childhood.
  • the abdomen tends to be lower than the chest due to increased fat and sagging skin.
  • the inclination angle ⁇ serving as the reference value is decreased as the age increases, and is increased as the adolescent. Thereby, determination according to an age group is attained.
  • the determination unit 813 stores the determination result in the storage unit 802, for example.
  • the generation unit 814 generates notification information according to the determination result. For example, when the determination result is “information indicating non-obesity” such as a “skinned” body shape, the generation unit 814 generates notification information such as “not likely to become obese”. For example, when the determination result is “information indicating obesity” such as a body shape of “normal”, the generation unit 814 notifies “there is a possibility of becoming obese if you continue life” Generate information. For example, when the determination result is “information indicating obesity” such as a “fat” body shape, the generation unit 814 may “become alive and continue to have a disease such as diabetes. And the like are generated.
  • the notification unit 815 presents the notification information generated by the generation unit 814.
  • the notification unit 815 displays a screen including information related to notification information in accordance with a display operation by the display operation unit 801. Thereby, the user can be notified of information related to the degree of the body shape of the dog.
  • the timing of notification by the notification unit 815 may be performed according to an operation by the user, or may be performed automatically such as a predetermined timing.
  • FIG. 14 is an explanatory view showing Display Example 1.
  • FIG. 14 shows an example of a display screen when the terminal device 202 is a PC or the like.
  • the display screen 1400 for example, a body shape predicted based on the body shape change is displayed together with a graph of the dog body shape change for each month. Thereby, an owner can grasp
  • FIG. 15 is an explanatory diagram showing a display example 2.
  • FIG. 15 shows a change example of the display screen when the terminal device 202 is a smartphone or the like.
  • the average of the slope of each time zone for one day is taken as the daily body shape, and the body shape is more obese than before in the data of 4 days or more out of the 7-day data in the daily body shape change.
  • This is an example in which the fact is displayed as text.
  • the left display screen 1501 displays a dog mark that can be tapped when the body shape is newly determined. When the dog mark is tapped by the user, the screen transitions from the left display screen 1501 to the center display screen 1502.
  • the central display screen 1502 In the central display screen 1502, notification information for notifying that the figure has been plump more than last month is displayed.
  • the central display screen 1502 disappears and a normal screen is displayed like the right display screen 1503. In this way, the current body shape can be displayed so that it can be easily seen compared to the last month's body shape, and the owner can easily grasp the change in the body shape of the dog.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure performed by the detection apparatus.
  • the detection device 201 detects triaxial acceleration (step S1601).
  • the detection apparatus 201 performs analysis and result storage processing (step S1602).
  • the detection device 201 determines whether communication is being performed between the detection device 201 and the terminal device 202 (step S1603). When it is determined that communication is not being performed (step S1603: No), the detection apparatus 201 returns to step S1601. When it is determined that communication is in progress (step S1603: Yes), the detection device 201 transmits the average value of acceleration and the number of steps for each time zone to the terminal device 202 (step S1604).
  • the detection apparatus 201 determines whether or not there is a stop request (step S1605).
  • the stop request can be received by communication from the power switch of the detection device 201 or the terminal device 202, for example.
  • step S1605: No the detection apparatus 201 returns to step S1601.
  • step S1605: Yes the detection apparatus 201 ends a series of processes.
  • FIG. 17 is a flowchart showing an example of analysis and result storage processing procedures.
  • the detection device 201 determines whether or not the series of acceleration data has periodicity (step S1701). Determining whether or not there is periodicity is to determine whether or not the direction of acceleration may periodically change from up, down, up, down, or the like.
  • step S1701: No If it is determined that the series of acceleration data has no periodicity (step S1701: No), the detection apparatus 201 sets the number of steps to 0 and proceeds to step S1703.
  • step S1701: Yes the detection apparatus 201 calculates the number of steps (step S1702). Then, the detection apparatus 201 calculates an average value of acceleration for each time zone (step S1703). The detection apparatus 201 stores the calculated average value, acceleration data, and the number of steps in association with each other for each time period (step S1704), and ends the series of processes.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure performed by the terminal device.
  • the terminal device 202 receives the average acceleration and the number of steps for each time period (step S1801).
  • the terminal device 202 stores the average value of acceleration received and the number of steps for each time period (step S1802).
  • the terminal device 202 performs standing position extraction processing (step S1803).
  • the terminal device 202 determines whether or not there is a standing state in each time slot (step S1804). When it is determined that there is no standing state (step S1804: No), the terminal apparatus 202 proceeds to step S1811. In this case, the slope of the corresponding time zone is not stored.
  • step S1804 If it is determined that there is a standing state (step S1804: YES), the terminal device 202 calculates the inclination angle ⁇ of the inclination of the chest (step S1805). The terminal device 202 determines whether or not ⁇ > 80 ° (step S1806). If it is determined that ⁇ > 80 ° is not satisfied (step S1806: NO), the terminal device 202 notifies that there is a possibility of obesity (step S1807), and proceeds to step S1811.
  • step S1806 determines whether ⁇ > 80 ° (step S1806). If it is determined that ⁇ > 80 ° (step S1806: YES), the terminal device 202 determines whether ⁇ > 110 ° (step S1808). If it is determined that ⁇ > 110 ° is not satisfied (step S1808: NO), the terminal device 202 notifies that there is a possibility of becoming obese (step S1809), and proceeds to step S1811. When it is determined that ⁇ > 110 ° (step S1808: Yes), the terminal apparatus 202 notifies that there is a high possibility that the patient is not obese (step S1810), and proceeds to step S1811.
  • the terminal device 202 stores the inclination angle ⁇ of the inclination (step S1811) and ends a series of processes.
  • FIG. 19 is a flowchart showing an example of a display processing procedure by the terminal device.
  • the terminal device 202 displays the determined dog's body shape and body shape change (step S1901), and ends the series of processing.
  • the electronic device 100 detects a standing state such as a state in which the target object is stopped or walking slowly based on the acceleration detected while the target device is mounted on the chest
  • the body shape of the object is determined based on the degree of inclination of the device based on the acceleration.
  • the improvement of the determination accuracy of a body shape can be aimed at.
  • the labor of the measurer can be saved. Therefore, the owner can be encouraged to maintain the dog's body shape and to maintain and improve the dog's health.
  • the electronic device 100 detects the number of steps of the object for each measurement time zone based on the measured acceleration and measurement time, and is measured in a time zone where the number of steps of the detected object for each time zone is equal to or less than a threshold value.
  • the body shape of the object is determined based on the degree of inclination based on the acceleration. Thereby, the state in which the target object stood can be easily detected, and the body shape of the target object can be easily determined.
  • the electronic device 100 calculates the degree of inclination based on the statistics of acceleration measured in the detected time zone, and determines the shape of the target object based on the calculated degree of inclination. For example, since the degree of inclination can be easily obtained from the average value, median value, mode value, etc. of acceleration, the body shape of the object can be easily determined.
  • the electronic device 100 is mounted along the sternum of the object, and the degree of inclination is the degree of inclination of the outer shape of the object from the chest of the object to which the electronic device 100 is mounted to the abdomen of the object. .
  • the electronic device 100 determines the obesity level of the object based on, for example, a determination result as to whether or not the degree of inclination is greater than a predetermined level.
  • the electronic device 100 determines that the body shape of the object is lean when the degree of inclination is greater than a predetermined degree, and the body shape of the object is obese when the degree of inclination is not greater than the predetermined degree. It is determined that Thereby, it becomes possible to distinguish a dog according to the degree of obesity.
  • the predetermined degree can be set according to the type of the object.
  • a predetermined degree may be set for each type of animal, or a predetermined degree may be set according to the type of the same animal.
  • the object is a dog
  • a dog with a relatively long torso such as a dachshund
  • the change in the degree of inclination depending on whether it is fat or not is small.
  • the length of the torso is not relatively long like a Shiba Inu, there is an inclination originally from the chest to the abdomen, so there is a change in the degree of inclination depending on whether the body is fat or not.
  • the degree of obesity can be determined more accurately by changing the predetermined degree.
  • the predetermined degree can be set according to the age of the object. For example, when the age of the object is high, the original inclination from the chest to the abdomen is low due to sagging skin, etc. May be larger. For this reason, the degree of obesity can be determined more accurately by changing the predetermined degree according to the age.
  • the electronic device 100 may be classified into a detection device 201 that is mounted on an object and measures acceleration, and a terminal device 202 that determines a body shape based on the acceleration. Thereby, size reduction of the detection apparatus 201 can be achieved and mounting
  • the body shape determination program described in the present embodiment can be realized by executing a body shape determination program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation.
  • the main body shape determination program is recorded on a computer-readable recording medium such as a magnetic disk, an optical disk, or a USB (Universal Serial Bus) flash memory, and is executed by being read from the recording medium by the computer.
  • the body shape determination program may be distributed via a network such as the Internet.

Landscapes

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Abstract

電子機器（１００）は、対象物に装着される。電子機器（１００）の測定部（１１１）は、３軸の加速度を測定する加速度センサである。制御部（１１２）は、測定部（１１１）によって測定された所定の時間帯における加速度に基づいて所定の時間帯における歩数が所定の閾値以下である対象物の歩行状態または立ち止まっている状態を検出した場合に、測定されたｘ軸の加速度値とｚ軸の加速度値に基づいて電子機器（１００）の傾きの度合いである傾きの傾斜角（θ）を算出する。制御部（１１２）は、算出した傾斜角（θ）に基づいて、対象物の体形を判定する。傾斜角（θ）が大きいほど、対象物の肥満度が低い。傾斜角（θ）が小さいほど、対象物の肥満度が高い。

Description

電子機器、体形判定プログラム、およびシステム
　本発明は、電子機器、体形判定プログラム、およびシステムに関する。
　近年、犬や猫などのペットを飼う人が増加している。ペットの体重が増え、肥満の体形になると、病気になり易くなる。そこで、犬の健康管理の一環として、犬の体重を計測する確認方法や、人間がペットの体を見たり触ったりしてペットの体形を数段階で評価するＢＣＳ（Ｂｏｄｙ　Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　Ｓｃｏｒｅ）による確認方法などにより、肥満の早期発見を実現しようとしている。
　先行技術としては、生体インピーダンスを計測してペットの体脂肪を測定する技術がある（特許文献１）。また、ペットの推定体脂肪率を判定し、推定体脂肪率に基づいて、ペットに有効な減量管理計画を提供する技術がある（特許文献２）。また、犬の左右各脚の歩数を各々独立に検出し、各歩数の検出のタイミングを比較して、犬の歩様を判別し、各歩数と入力された犬の体重とから、歩様に伴う消費エネルギー量を算出する技術がある（特許文献３）。
特開２００５－２７６６１号公報 特表２０１３－５１６７０６号公報 特開２００５－８７４４２号公報
　しかしながら、ＢＣＳのように人間の感覚によってペットなどの対象物の肥満度を判定する場合、測定者によって判定が変わるなど判定精度が低いという問題点がある。
　１つの側面では、本発明は、ペットなどの対象物の肥満度の精度の高い判定が可能となる電子機器、体形判定プログラム、およびシステムを提供することを目的とする。
　本発明の一側面によれば、対象物に装着される電子機器において、前記対象物の加速度を測定する測定部と、前記測定部によって測定された所定の時間帯における加速度に基づいて、前記所定の時間帯における歩数が所定の閾値以下での前記対象物の歩行状態または前記対象物の立ち止まっている状態を検出した場合に、測定された前記加速度に基づく前記電子機器の傾きの度合いに基づいて、前記対象物の体形を判定する制御部と、を有する電子機器、体形判定プログラム、およびシステムが提案される。
　本発明の一態様によれば、ペットなどの対象物の肥満度の精度の高い判定が可能となる。
図１は、本発明にかかる電子機器の一動作例を示す説明図である。 図２は、検出システム例を示す説明図である。 図３は、検出装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、端末装置のハードウェア構成図である。 図５は、検出装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図６は、分析結果情報例を示す説明図である。 図７は、時間帯ごとに加速度の平均値を求めた例を示す説明図である。 図８は、端末装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図９は、判定方法例を示す説明図である。 図１０は、各基準値例を示す説明図である。 図１１は、胴体が長い犬の場合の体形および傾斜角例を示す説明図である。 図１２は、犬種ごとの基準値例を示す説明図である。 図１３は、年齢層ごとの基準値例を示す説明図である。 図１４は、表示例１を示す説明図である。 図１５は、表示例２を示す説明図である。 図１６は、検出装置による処理手順例を示すフローチャートである。 図１７は、分析および結果保存処理手順例を示すフローチャートである。 図１８は、端末装置による処理手順例を示すフローチャートである。 図１９は、端末装置による表示処理手順例を示すフローチャートである。
　以下に添付図面を参照して、本発明にかかる電子機器、体形判定プログラム、およびシステムの実施の形態を詳細に説明する。
　図１は、本発明にかかる電子機器の一動作例を示す説明図である。電子機器１００は、対象物の体形を自動で判定するコンピュータである。対象物としては、例えば、体調を管理するペットなどが挙げられ、犬や猫、フェレットなどが想定されるが、特にこれらに限定されるものではない。
　近年、ペットの体重が増えて肥満になると、病気になり易くなる事がわかっており、犬の健康管理の一環として、犬の体重や体型の管理が行われている。しかし、飼い主は、毎日のようにペットに接していると、徐々に変化する体形に気づきにくく、体形の変化を見落としてしまう可能性がある。
　そこで、ペットなどの対象物の体形を判定するために、対象物の体重を計測することが考えられる。体重の計測については、人が対象物を抱えて体重計にて計測した体重と、人だけが体重計にて計測した体重との差分から対象物の体重を計測する技術がある。体重計を用いて体重を計測する場合、計測者の手間がかかるという問題点がある。
　また、上述したＢＣＳのように人間の感覚によってペットなどの対象物の肥満度を判定する場合、測定者によって判定が変わるなど判定精度が低いという問題点がある。また、ＢＣＳの場合、実際に対象物に触れるため、例えば犬のように動き回るような対象物であると体形を測定するのは計測者の手間がかかるという問題点がある。
　本実施の形態では、対象物が電子機器１００を装着中に検出した加速度を基に対象物が立ち止まるまたは遅く歩くように安定して立った状態を検出した場合、当該加速度に基づく電子機器１００の傾きの度合いにより対象物の体形を判定する。これにより、体形の判定精度の向上を図ることができる。また、体形を簡単に判定することができるため、計測者の手間を省くことができる。
　ここで、ＢＣＳの判定基準によると、標準の体形の場合、腹部がくびれており、肥満になるほど、腹部に脂肪が蓄積される。このため、対象物は、腹部の傾きの度合いにより肥満度を判定することが可能である。しかし、動いている時や横になっている時など、対象物の状態によっては正確に腹部の傾きの度合いを測定することが困難である。その対策として、上述したように、対象物が立ち止まった状態またはゆっくり歩くような状態を検出することにより、立位であることを特定し、立位のタイミングで腹部の傾きの度合いを測定することにより、肥満度の判定精度の向上を図ることができる。
　電子機器１００は、対象物に装着される。図１の例では、対象物として犬１０１を挙げる。電子機器１００は、犬１０１の胸骨に沿う形で固定装着される。図１に示すように、ハーネス１０２を犬１０１に装着させた際に、電子機器１００が胸部に沿うような位置となるよう、電子機器１００をハーネス１０２に装着しておけばよい。
　電子機器１００は、測定部１１１と、制御部１１２と、を有する。測定部１１１は、対象物の歩数が検知できればよく、加速度センサ式、振り子式等、様々な手段が考えられるが、本実施の形態においては、加速度を測定する加速度センサを採用した例を説明する。測定部１１１の測定方向は、胸骨に沿ったｘ軸、ｘ軸の水平方向に直交する軸であるｙ軸、ｘ軸とｙ軸とに直交するｚ軸の３軸とする。ｙ軸は、犬１０１の体形上にある軸であり、左右のぶれが判別可能な軸である。対象物が立っている状態の場合、ｙ軸は、装着時のズレがなければ、重力の影響を殆ど受けなくなる。
　制御部１１２は、測定部１１１により測定された各時間帯における歩数に基づいて対象物のゆっくりした歩行状態または立ち止まっている状態を検出した場合、測定された加速度に基づく電子機器１００の傾きの度合いに基づいて、対象物の体形を判定する。対象物がゆっくりした歩行状態または立ち止まっている状態であれば、犬が立っている可能性が高い。このため、対象物がゆっくりした歩行状態または立ち止まっている状態を検出することにより、犬が立っている状態を検出することができる。また、ここでの傾きの度合いは傾きそのものであってもよいし、傾きの傾斜角θであってもよい。制御部１１２は、例えば、測定部１１１によって測定された各時間帯における加速度に基づいて所定時間ごとの歩数を求める。所定時間ごとの歩数は、時間帯別に歩数として電子機器１００の記憶装置に格納される。
　制御部１１２は、例えば、歩数が閾値以下である時間帯の対象物の状態をゆっくりした歩行状態または立ち止まっている状態として検出する。時間帯の歩数が、閾値以下であり、かつ０より大きく、前後の時間帯の歩数が０より大きい場合、当該時間帯の歩行状態はゆっくりした歩行状態である。時間帯の歩数が０であり、前後の時間帯の歩数が０より大きい場合、当該時間帯の歩行状態は立ち止まっている状態と推定される。本実施の形態では、立ち止まっていると推定される状態を、立ち止まっている状態と称し、ゆっくりした歩行状態を、遅歩状態と称する。
　そして、制御部１１２は、立ち止まっている状態または遅歩状態である時間帯におけるｘ軸の加速度値と、ｚ軸の加速度値に基づいて重力加速度方向ｇを求め、この重力加速度方向とｘ軸との交点における傾斜角θを求める。制御部１１２は、胸部の傾きの傾斜角θに基づいて、対象物の体形を判定する。対象物の体形を判定するとは、例えば、制御部１１２は、対象物の肥満度を判定する。肥満度の評価は、例えば、痩せている体形、太っている体形などのように段階的に評価してもよい。後述する図９に示すように、傾斜角θが大きいほど、対象物の肥満度が低い、すなわち痩せていると判定される。一方、傾斜角θが小さいほど、対象物の肥満度が高い、すなわち太っていると判定される。
　このように、対象物が立っているタイミングで腹部の傾きの度合いを測定することにより、肥満度を簡単に判定でき、肥満度の判定精度の向上を図ることができる。したがって、犬の体形を維持することや犬の健康維持増進を飼い主に促すことができる。
　図２は、検出システムの例を示す説明図である。検出システム２００は、例えば、検出装置２０１と、端末装置２０２と、を有する。検出装置２０１は、犬１０１に装着される。より具体的に、検出装置２０１は、検出装置２０１が犬１０１の胸骨に沿うようにハーネス１０２によって対象物である犬１０１に固定装着される。端末装置２０２は、例えば、犬１０１の飼い主２０３などが有する。図２の例では、端末装置２０２は、スマートフォンなどの携帯端末装置であるが、これに限らず、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やサーバなどであってもよい。
　検出装置２０１が、飼い主２０３と犬１０１の散歩中に、犬１０１の歩数を検出する。そして、検出装置２０１が、犬１０１の歩数および各軸における加速度を端末装置２０２に送信する。端末装置２０２は、犬１０１の歩数に基づいて犬１０１の立ち止まる状態または遅歩状態を検出する。端末装置２０２は、当該検出した状態における胸部の傾きにより犬１０１の体形を検出する。
　また、検出システム２００の例では、検出装置２０１が１つの例であるが、検出装置２０１の数は特に限定しない。例えば、１匹の犬１０１に対して複数の検出装置２０１であってもよいし、犬１０１ごとに検出装置２０１があってもよく、端末装置２０２が複数の検出装置２０１を管理してもよい。また、１台の検出装置２０１に対して１台の端末装置２０２の例であるが、１台の検出装置２０１に対して複数の端末装置２０２があってもよい。例えば、利用者がＰＣと携帯端末装置などのように複数の端末装置２０２で管理してもよい。
（検出装置２０１のハードウェア構成例）
　図３は、検出装置のハードウェア構成図である。図３において、検出装置２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、不揮発メモリ３０３と、無線通信回路３０４と、加速度センサ３０５と、ＲＴＣ（Ｒｅａｌ　Ｔｉｍｅ　Ｃｌｏｃｋ）３０６と、を有する。各部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
　ここで、ＣＰＵ３０１は、検出装置２０１の全体の制御を司る。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。不揮発メモリ３０３は、各種データやプログラムを記憶する。不揮発メモリ３０３は、例えば、後述する各機能がコーディングされた制御処理プログラムを記憶する。不揮発メモリ３０３としては、例えば、フラッシュメモリが挙げられる。
　無線通信回路３０４は、端末装置２０２と無線で接続され、端末装置２０２との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。具体的に、無線通信回路３０４は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）モジュール、ＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）モジュール、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ　Ｆｉｅｌｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）モジュール等によって実現される。また、無線通信回路３０４は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）モジュールを用いてもよい。
　加速度センサ３０５は、例えば、３軸加速度センサである。加速度センサ３０５は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の３方向の加速度を検出する。加速度センサ３０５は、例えば、静電容量型、ピエゾ抵抗型またはガス温度分布型等のＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒо　Ｅｌｅｃｔｒｏ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　Ｓｙｓｔｅｍｓ）を用いた３軸加速度センサを用いることができる。
　ＲＴＣ３０６は、現在時刻を刻む機能を有するコンピュータの時計である。ＲＴＣ３０６は、検出装置２０１の電源が切られていてもボタン電池などによって時刻を刻み続ける。
（端末装置２０２のハードウェア構成例）
　図４は、端末装置のハードウェア構成図である。図４において、端末装置２０２は、ＣＰＵ４０１と、ＲＡＭ４０２と、不揮発メモリ４０３と、無線通信回路４０４と、出力装置４０５と、入力装置４０６と、を有する。各部はバス４００によってそれぞれ接続されている。
　ここで、ＣＰＵ４０１は、端末装置２０２の全体の制御を司る。ＲＡＭ４０２は、ＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。不揮発メモリ４０３は、各種データやプログラムを記憶する。不揮発メモリ４０３は、例えば、後述する各機能がコーディングされた制御処理プログラム、入力制御プログラム、出力制御プログラムなどを記憶する。不揮発メモリ４０３としては、例えば、フラッシュメモリが挙げられる。
　無線通信回路４０４は、検出装置２０１と無線で接続され、検出装置２０１との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。無線通信回路４０４は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈモジュール、ＦｅｌｉＣａモジュール、ＷＵＳＢモジュール、ＮＦＣモジュール等によって実現される。
　出力装置４０５は、ＣＰＵ４０１の指示により、データを出力するインタフェースである。出力装置４０５には、ディスプレイ４１１が挙げられる。出力装置４０５は、図示省略するが、プリンタなどであってもよい。
　入力装置４０６は、キーボードやマウスなどの操作キー４１２、タッチパネル４１３など、利用者の操作により各種データの入力を受付けるインタフェースである。また、入力装置４０６は、カメラから画像や動画を取り込むこともできる。また、入力装置４０６は、マイクから音声を取り込むこともできる。
　また、図４には端末装置２０２の簡単な例を示したが、これに限らず、各種の入力デバイスや音声出力デバイス、有線ＬＡＮ用のデバイスやアンテナを介する無線ＬＡＮ用のデバイスなどのハードウェアを端末装置２０２が有していてもよく、ここに挙げられたものに限定されるものではない。
（検出装置２０１の機能的構成例）
　図５は、検出装置の機能的構成例を示すブロック図である。検出装置２０１は、測定部５０１と、記憶部５０４と、制御部５０２と、通信部５０３と、を有する。記憶部５０４は、ＲＡＭ３０２、不揮発メモリ３０３などの半導体メモリ素子などの記憶装置である。記憶部５０４は、分析結果情報を記憶する。また、記憶部５０４は、制御部５０２での処理に用いる各種情報を記憶する。
　測定部５０１は、加速度センサであり、３軸の加速度を検出する。測定部５０１は、１５．６２５［ｍｓ］ごとに加速度を検出する。測定部５０１は、検出した加速度を検出値として制御部５０２に出力する。加速度の検出頻度の１５．６２５［ｍｓ］は、６４回／秒である。この検出頻度は図２に示したような小型犬の歩数を検出するためのものであり、対象となる動物に応じて適宜変更してもよい。測定部５０１は、散歩中にだけ測定可能なように制御部５０２によって制御されてもよい。
　通信部５０３は、無線通信回路である。通信部５０３は、各種情報を無線通信により端末装置２０２へ送信する。通信部５０３は、端末装置２０２からの要求情報を受信したり、制御部５０２の制御により端末装置２０２に各種情報を送信したりする。
　制御部５０２の処理は、図３に示すＣＰＵ３０１がアクセス可能なＲＡＭ３０２、不揮発メモリ３０３などの記憶装置に記憶されたプログラムにコーディングされている。そして、ＣＰＵ３０１が記憶装置から該プログラムを読み出して、プログラムにコーディングされている処理を実行する。これにより、制御部５０２の処理が実現される。また、制御部５０２の処理結果は、記憶部５０４に記憶される。制御部５０２は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣ（以下、単に「ＡＳＩＣ」と称す。）やＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。例えば、制御部５０２の機能をＨＤＬ（Ｈａｒｄｗａｒｅ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）記述によって機能定義し、そのＨＤＬ記述を論理合成してＡＳＩＣやＰＬＤに与えることにより、制御部５０２の機能を有する装置を製造することができる。また、制御部５０２と記憶部５０４とをＡＳＩＣやＰＬＤによって実現してもよい。
　制御部５０２は、測定部５０１によって測定された加速度および測定時刻に基づいて、測定の時間帯別に対象物の歩数を検出する。
　制御部５０２は、通信部５０３に対して端末装置２０２と通信するための設定を行う。制御部５０２は、端末装置２０２との通信の設定情報を通信部５０３に出力する。さらに、制御部５０２は、端末装置２０２から通信部５０３を介して接続要求を受信した場合に、記憶部５０４から分析結果情報に含まれる未送信の３軸の加速度値と歩数とを読み出して、通信部５０３を介して端末装置２０２に送信する。制御部５０２は、取得部５１１と、分析部５１２とを有する。制御部５０２の機能例は、図５の例に限らず、各処理を行うことができれば、他の構成であってもよい。
　図６は、分析結果情報例を示す説明図である。分析結果情報６００は、時間帯、歩数、加速度、送信日時のフィールドを有する。予め定められた時間帯ごとに１レコードが生成される。
　時間帯のフィールドには、加速度センサの検出値を分析する時間帯が設定される。図６の例では、１つの時間帯は３秒間である。時間帯は、３秒間に限らず、任意の時間でもよい。図６では、時間帯について、時間のみを区切った例であるが、これに限らず、年月日を合わせて記憶するようにしてもよい。
　歩数のフィールドには、後述する分析部５１２によって分析された時間帯ごとの歩数が設定される。歩数のフィールドは、分析部５１２による分析前には空欄である。加速度のフィールドには、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸のそれぞれについて検出された加速度が設定される。Ｋは定数であり、ｇは重力加速度である。
　送信日時のフィールドには、３軸の加速度値と歩数を端末装置２０２に送信した日時が設定される。送信日時のフィールドは、３軸の加速度値と歩数を端末装置２０２に未送信である場合には空欄とする。
　図５の説明に戻って、制御部５０２は、測定部５０１によって検出された加速度を分析して通信部５０３を介して端末装置２０２へ分析結果を送信する。制御部５０２は、取得部５１１と、分析部５１２と、を有する。
　図５に示す取得部５１１は、例えば、図示しないスイッチ等により、測定部５０１による検出値の取得を指示されると、測定部５０１から検出値の取得を開始する。測定部５０１からの検出値は、分析結果情報６００などに記憶される。
　そして、取得部５１１は、所定時間の検出値を取得済みか否か判定する。取得部５１１は、所定時間の検出値を取得済みでない場合、検出値の取得を続行する。所定時間帯の検出値を取得済みでないとは、例えば、検出値の取得期間が所定時間に満たない場合である。一方、取得部５１１は、所定時間の検出値を取得済みである場合、所定時間と、所定時間分の検出値と、所定の時間の終了時刻とを分析部５１２に出力する。
　所定時間の終了時刻は、時間帯を識別するために用いられる。例えば、時間帯が「０８：００：００～０８：００：０３」であれば、「０８：００：０３」が対応する終了時刻となる。取得部５１１は、加速度センサの検出値の取得の停止を指示されると、加速度センサから検出値の取得を停止する。
　また、取得部５１１は、例えば、図示しないスイッチ等により、加速度センサの検出値の取得の停止を指示されると、加速度センサから検出値の取得を停止する。
　分析部５１２は、測定部５０１によって測定された加速度および測定時刻に基づいて、測定の時間帯別に対象物の歩数を検出する。具体的に、分析部５１２は、例えば、取得部５１１から所定時間と、所定時間の検出値と、所定時間の終了時刻とが入力されると、所定時間内で発生した歩数を算出する。具体的に、分析部５１２は、例えば、所定時間内の検出値に周期性があるか否かを判定する。分析部５１２は、所定時間内の検出値に周期性がある場合には、上下方向に対応する検出値に基づいて歩数を算出する。分析部５１２は、例えば、加速度の方向が周期的に上、下、上、下・・・と変化する場合には、１回の上下の動作を１歩として歩数を算出する。
　分析部５１２は、所定時間内の歩数を算出した後、所定時間内の中央の時間での３軸の加速度値を検出する。分析部５１２は、算出した歩数、検出した３軸の加速度値を分析結果として、所定時間および所定時間の終了時刻に基づく時間帯と対応付けて、分析結果情報などに記憶する。分析部５１２は、所定時間内に計測された３軸の各加速度値において、各軸における統計量を算出してもよい。統計量としては、平均値、中央値、最頻値などが挙げられる。
　図７は、時間帯ごとに加速度の平均値を求めた例を示す説明図である。分析部５１２は、時間帯ごとの検出した加速度に基づいて平均加速度を算出する。加速度と算出された平均加速度とを関連付けて平均値情報７００として記憶部５０４などに記憶される。平均値情報７００によれば、「８：００：００」から「８：００：０３」までの間の平均加速度は、ｘ軸が「－８」であり、ｙ軸が「－８」であり、ｚ軸が「１２」である。
（端末装置２０２の機能的構成例）
　図８は、端末装置の機能的構成例を示すブロック図である。端末装置２０２は、例えば、表示操作部８０１と、記憶部８０２と、通信部８０３と、制御部８０４と、を有する。記憶部８０２は、例えば、ＲＡＭ４０２、不揮発メモリ４０３などの記憶装置である。記憶部８０２は、例えば、制御部８０４での処理に用いる各種情報を記憶する。
　通信部８０３は、制御部８０４から検出装置２０１との通信の設定情報が入力されると、設定情報に従って自部を設定する。通信部８０３は、制御部８０４から検出装置２０１に対する接続要求が入力されると、入力された接続要求を検出装置２０１に送信する。また、通信部８０３は、検出装置２０１から時間帯ごとの３軸の加速度値と歩数を受信すると、受信した時間帯ごとの３軸の加速度値と歩数を制御部８０４に出力する。また、受信した時間帯ごとの３軸の加速度値と歩数は記憶部８０２に格納する。
　表示操作部８０１は、利用者によって入力された操作を操作情報として制御部８０４に出力する。また、表示操作部８０１は、制御部８０４から入力された表示画面を表示する。表示操作部８０１は、各種情報を出力するための出力装置４０５や各種情報を入力するための入力装置４０６によって実現される。表示操作部８０１は、例えば、図４に示したディスプレイ４１１やタッチパネル４１３によって実現される。ここでの操作としては後述するように、犬の体形の分析処理の指示などが挙げられる。また、ここでの表示としては、処理結果の表示などが挙げられる。
　制御部８０４の処理は、例えば、図４に示すＣＰＵ４０１がアクセス可能なＲＡＭ４０２、不揮発メモリ４０３などの記憶装置に記憶されたプログラムにコーディングされている。そして、ＣＰＵ４０１が記憶装置から該プログラムを読み出して、プログラムにコーディングされている処理を実行する。これにより、制御部８０４の処理が実現される。また、制御部８０４の処理結果は、例えば、記憶部８０２に記憶される。制御部８０４は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどのＰＬＤによっても実現することができる。具体的には、例えば、制御部８０４の機能をＨＤＬ記述によって機能定義し、そのＨＤＬ記述を論理合成してＡＳＩＣやＰＬＤに与えることにより、制御部８０４の機能を有する装置を製造することができる。また、制御部８０４と記憶部８０２とをＡＳＩＣやＰＬＤによって実現してもよい。
　制御部８０４は、例えば、測定された各時間帯における歩数に基づいて対象物の遅歩状態または対象物の立ち止まっている状態を検出した場合に、測定された加速度に基づく検出装置２０１の傾きの度合いに基づいて、対象物の体形を判定する。閾値については予め定められたものである。傾きの度合いは、傾きそのものであってもよいし、傾きの傾斜角θであってもよい。傾きは、例えば、後述するようにｔａｎθによって表される。
　また、制御部８０４は、時間帯別に検出した対象物の歩数が第１閾値以下である時間帯を検出する。そして、制御部８０４は、検出した時間帯において測定された加速度に基づく傾きの度合いに基づいて、対象物の体形を判定する。検出した時間帯のように、対象物の遅歩状態または対象物の立ち止まっている状態である場合以外の状態は、例えば、速歩状態、走行状態である。速歩状態や走行状態であると、対象物の上下動や前後動が大きくなり、傾きの算出時に誤差が大きくなる可能性がある。このため、対象物の遅歩状態または対象物の立ち止まっている状態とすることにより、傾きの算出精度の向上を図ることができる。
　また、制御部８０４は、傾きの度合いを、検出した時間帯において測定された加速度の統計量に基づいて算出する。ここでの統計量は、上述したように、平均値、中央値、最頻値などが挙げられる。
　本実施の形態では、検出装置２０１が対象物の遅歩状態または対象物の立ち止まっている状態であると検出された時間帯について、加速度の統計量を算出しておき、端末装置２０２が、当該加速度の統計量を受信することにより、通信量の低減を図ることができる。これに限らず、検出装置２０１が各測定時刻における加速度を送信し、端末装置２０２が、当該加速度を受信し、対象物の遅歩状態または対象物の立ち止まっている状態であると検出された時間帯について加速度の統計量を算出してもよい。これにより、算出時間の短縮を図ることができる。
　そして、制御部８０４は、算出した傾きの度合いが所定の度合いよりも大きいか否かの判定結果に基づいて、対象物の肥満度を判定する。制御部８０４は、傾きの度合いが所定の度合いよりも大きい場合、対象物の体形が痩せ型であると判定し、傾きの度合いが所定の度合いよりも小さい場合、対象物の体形が肥満型であると判定する。所定の度合いは、例えば、対象物の種類、対象物の年齢、対象物の体の高さ、体重、体毛の量などに応じて設定可能である。ここでは、体形を痩せ形または肥満型の２種類で分類しているが、これに限らず、所定の度合いが複数設けられ、２種類よりも多い種類に分類してもよい。所定の度合いについては、基準値とも称する。ここで、基準値の設定例については、後述する図１０～図１３などを用いて詳細に説明する。
　制御部８０４は、例えば、取得部８１１と、算出部８１２と、判定部８１３と、生成部８１４と、通知部８１５とを有する。
　取得部８１１は、検出装置２０１から３軸の加速度値と歩数および時間帯を取得する。表示操作部８０１が、利用者の操作に基づく分析開始を指示する操作情報を受け付けると、取得部８１１は、通信部８０３について検出装置２０１との通信が設定済か否かを判定する。
　取得部８１１は、検出装置２０１との通信が設定済でない場合には、利用者に対して検出装置２０１と端末装置２０２との通信の設定を求めるメッセージを表示操作部８０１に表示させる。これにより、検出装置２０１と端末装置２０２との通信の設定を行う。取得部８１１は、検出装置２０１との通信の設定情報を通信部８０３に出力する。通信の設定は、具体的には、例えば、通信部８０３としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈモジュールを用いて、かつ、ペアリングを行う場合、利用者の操作により検出装置２０１を探索可能状態に設定する。つぎに、端末装置２０２では、利用者の操作により探索操作が行われ、表示操作部８０１に接続相手として表示された検出装置２０１が選択される。これにより、端末装置２０２は、検出装置２０１とペアリングされ、検出装置２０１と通信が可能となる。ペアリングを行わない場合、この操作は不要となる。
　取得部８１１は、検出装置２０１との通信が設定済である場合、または通信の設定動作が完了した場合に、通信部８０３を介して検出装置２０１に接続要求を送信する。取得部８１１は、検出装置２０１から通信部８０３を介して接続要求に応じた時間帯ごとの３軸の加速度値と歩数を受信する。取得部８１１は、受信した時間帯ごとの３軸の加速度値と歩数を記憶部８０２に記憶させる。
　つぎに、算出部８１２は、各時間帯における歩数に基づいて対象物の遅歩状態または対象物の立ち止まっている状態を検出した場合、測定された加速度に基づく電子機器の傾きの度合いを算出する。
　算出部８１２は、例えば、時間帯における歩数が第１閾値以下であり、かつ前後の時間帯における歩数が第２閾値を超える時間帯を立ち止まる状態または遅歩状態の時間帯として検出する。例えば、第１閾値を５とし、第２閾値は０とする。よって、歩数が５以下であり、前後の時間帯における歩数が０以外である時間帯が検出される。
　分析結果情報６００において、例えば、「８：００：０３～８：００：０６」の時間帯は、歩数が４歩であり、第１閾値である５以下であり、前後の時間帯の歩数が第２閾値である０でないため、第１閾値以下の遅歩状態の時間帯である。分析結果情報６００において、例えば、「８：００：４２～８：００：４５」の時間帯は、歩数が０歩であり、前後の時間帯の歩数が０歩でないため、立ち止まっている状態の時間帯である。
　つぎに、算出部８１２は、ｘ軸の複数の加速度値と、ｚ軸の複数の加速度値と、に基づいて胸部の傾きを以下式（１）の通り算出する。
　ｔａｎθ＝（ｚ軸の加速度値の統計量）／（ｘ軸の加速度値の統計量）・・・（１）
　ここでの統計量は上述したように平均値、中央値、最頻値などがあるが、本実施の形態では、平均値を用いて説明する。以下式（２）が成り立つため、図１で示す傾斜角θと図９で示す傾斜各θは同じになる。
　ｔａｎ（π＋θ）＝ｔａｎθ・・・（２）
　ここで、上述したように、歩数が５歩以内であり、前後の歩数が０以外の場合である「８：００～８：０２」の傾斜角θは以下の通りである。
　ｔａｎθ＝
　｛（－１０３－１２２－１２２－１１７－１１８－１０６－１２０－１１９－１２７－１１９－１１９－１１７－１１９－１１８－１１８－１０６）／１６｝／｛（－１６－１１－２０－１３－９－１８－２３－２８－２８－２７－２８－３３－２５－２９－３１－３５）／１６｝
　＝－１１６．８７５／－２３．３７５
　＝５
　θ＝７８．６９°
　ｔａｎθが「５」の場合、傾斜角θは「７８．６９°」となる。
　つぎに、判定部８１３は、例えば、算出部８１２によって算出された傾斜角θに基づいて、対象物の体形を判定する。
　図９は、判定方法例を示す説明図である。図９に示すように、痩せている犬の場合、腹部よりも胸部の方が下となるため、傾斜角θは、大きくなる。一方、図９に示すように、太っている犬の場合、胸部よりも腹部の方が下となるため、傾斜角θは小さくなる。
　したがって、判定部８１３は、例えば、傾斜角θが小さいほど、肥満である可能性が高いと判定し、傾斜角θが大きいほど、痩せている可能性が高いと判定する。ここでは、判定部８１３は、「太っている」体形、「普通」体形、「痩せている」体形、の３段階での判定を行う。このため、「太っている」体形と判定される基準値と、「普通」体形と判定される基準値と、「痩せている」体形と判定される基準値と、が予め設けられる。３段階での判定は一例であり、特に限定しない。例えば、「やせ気味」体形や「太り気味」体形のように２段階であってもよし、さらに詳細に段階が分かれていてもよい。
　図１０は、各基準値例を示す説明図である。基準値テーブル１０００は、例えば、各基準値が設定されてあり、記憶部８０２などに予め記憶されてある。基準値テーブル１０００によれば、例えば、「１１０°＜θ」であれば、痩せていると判定される。「８０～１１０°＝θ」であれば、普通と判定される。「８０°＞θ」であれば、太っていると判定される。
　例えば、「８：００～８：０２」の傾斜角θは上述したように、「７８．６９°」であるため、判定部８１３は、対象物の体形が「太っている」可能性が高いと判定する。
　また、犬を例に挙げると、基準値は、犬の犬種、犬の年齢などによって異なっていてもよい。例えば、ダックスフンドのように胴体が比較的に長い犬と柴犬のように胴体が比較的に長くない犬と、によって基準値を変更してもよい。
　図１１は、胴体が長い犬の場合の体形および傾斜角例を示す説明図である。図１１には、胴体が長い犬の例として、ダックスフンドの体形および傾斜角θを例に挙げる。図１１においてハーネス１０２の絵は省略する。
　上述したように、痩せている犬の場合、腹部よりも胸部の方が下となり、太っている犬の場合、胸部よりも腹部の方が下となる。ダックスフンドの場合も同様に太っている場合に胸部よりも腹部の方が下となるが、胴体が長いため、腹部や胸部が元々平行に近い。このため、「痩せている」体形の場合と、「普通」体形の場合の傾斜角θの差が小さい。また、「太っている」体形の場合と、「普通」体形の場合の傾斜角θの差も小さい。
　図１１に示す「痩せている」体形、「普通」体形、「太っている」体形もいずれであっても傾斜角θが８０°～１１０°の範囲であるため、判定部８１３は、基準値テーブル１０００を用いると、「普通」体形と判定することになる。
　図１２は、犬種ごとの基準値例を示す説明図である。そこで、図１２に示すように、犬種ごとに基準値が設けられてもよい。基準値テーブル１２００は、例えば、犬種ごとに基準値が設定され、記憶部８０２などに予め記憶されてある。基準値テーブル１２００では、ダックスフンドと柴犬との基準値が一例として挙げられてある。ダックスフンドの場合、「１００°＜θ」であれば、「痩せている」体形と判定される。「８５～１００°＝θ」であれば、「普通」体形と判定される。「８５°＞θ」であれば、「太っている」体形と判定される。柴犬の場合、図１０に示した例と同じである。
　図１３は、年齢層ごとの基準値例を示す説明図である。基準値は、上述したように年齢ごとに設けてもよい。基準値テーブル１３００は、年齢層ごとに基準値が設定され、記憶部８０２などに予め記憶されてある。基準値テーブル１３００では、青年、壮年、高年などのように、年齢層に応じて基準値が異なる。また、図示省略するが、さらに幼年などがあってもよい。
　例えば、高年であるほど、脂肪が多くなったり、皮膚がたるむため、腹部が胸部よりも下になりやすい。このため、基準値テーブル１３００に示すように、基準値となる傾斜角θを高年であるほど、小さくし、青年であるほど、大きくする。これにより、年齢層に応じた判定が可能となる。
　判定部８１３は、例えば、判定結果を記憶部８０２などに記憶させる。
　つぎに、生成部８１４は、判定結果に応じて通知情報を生成する。例えば、判定結果が「痩せている」体形などの「肥満でないことを示す情報」である場合、生成部８１４は、「肥満になる可能性は低いです」等の通知情報を生成する。例えば、判定結果が「普通」である体形などの「肥満気味であることを示す情報」である場合、生成部８１４は、「このまま生活を続けると、肥満になる可能性があります」等の通知情報を生成する。例えば、判定結果が「太っている」体形などのように「肥満であることを示す情報」である場合、生成部８１４は、「このまま生活を続けると、糖尿病などの病気になる可能性があります」等の通知情報を生成する。
　つぎに、通知部８１５は、生成部８１４によって生成された通知情報を提示する。通知部８１５は、例えば、表示操作部８０１による表示操作に応じて通知情報に関する情報を含む画面を表示する。これにより、利用者に犬の体形の度合いに関する情報を通知可能である。
　ここで、通知部８１５による通知のタイミングは、利用者による操作に応じて行ってもよいし、予め決めされたタイミングなどのように自動で行ってもよい。
　図１４は、表示例１を示す説明図である。図１４では、端末装置２０２がＰＣなどの場合の表示画面例を示す。表示画面１４００では、例えば、月ごとの犬の体形変化のグラフと共に、体形変化に基づいて予測された体形と、を表示する。これにより、飼い主が犬の体形変化を容易に把握することができる。
　図１５は、表示例２を示す説明図である。図１５では、端末装置２０２がスマートフォンなどの場合の表示画面の変化例を示す。図１５の例では、各時間帯の傾きの１日分の平均を、日単位の体型として、日単位の体形変化において、７日間のデータのうち４日以上のデータにおいて体形が以前よりも肥満に近い場合、その旨をテキストで表示する例である。左の表示画面１５０１では、新たに体形の判定された場合などにタップ可能な犬のマークなどを表示する。犬のマークが利用者によってタップされると、左の表示画面１５０１から中央の表示画面１５０２に遷移する。
　中央の表示画面１５０２では、体形が先月よりもふっくらしてきたことを通知するための通知情報を表示する。そして、利用者が表示画面をスクロールすると、中央の表示画面１５０２が消えて、右側の表示画面１５０３のように通常の画面となる。このように、現在の体形が先月の体形と比較してどのようになっているかを簡単に分かるように表示させることができ、飼い主が犬の体形変化を容易に把握することができる。
（検出装置２０１による体形判定処理手順例）
　図１６は、検出装置による処理手順例を示すフローチャートである。検出装置２０１は、３軸の加速度を検出する（ステップＳ１６０１）。つぎに、検出装置２０１は、分析および結果保存処理を行う（ステップＳ１６０２）。
　そして、検出装置２０１は、検出装置２０１と端末装置２０２との間で通信中であるか否かを判定する（ステップＳ１６０３）。通信中でないと判断された場合（ステップＳ１６０３：Ｎｏ）、検出装置２０１は、ステップＳ１６０１へ戻る。通信中であると判断された場合（ステップＳ１６０３：Ｙｅｓ）、検出装置２０１は、時間帯ごとの加速度の平均値および歩数を端末装置２０２へ送信する（ステップＳ１６０４）。
　つぎに、検出装置２０１は、停止要求があるか否かを判断する（ステップＳ１６０５）。停止要求は、例えば、検出装置２０１の電源スイッチや端末装置２０２からの通信によって受け付けることが可能である。停止要求がない場合（ステップＳ１６０５：Ｎｏ）、検出装置２０１は、ステップＳ１６０１へ戻る。停止要求がある場合（ステップＳ１６０５：Ｙｅｓ）、検出装置２０１は、一連の処理を終了する。
　図１７は、分析および結果保存処理手順例を示すフローチャートである。検出装置２０１は、一連の加速度データに周期性があるか否かを判断する（ステップＳ１７０１）。周期性があるか否かを判断するとは、加速度の方向が周期的に上、下、上、下などと変化する場合があるか否かを判断することである。
　一連の加速度データに周期性がないと判断された場合（ステップＳ１７０１：Ｎｏ）、検出装置２０１は、歩数を０として、ステップＳ１７０３へ移行する。一連の加速度データに周期性があると判断された場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、検出装置２０１は、歩数を算出する（ステップＳ１７０２）。そして、検出装置２０１は、時間帯ごとの加速度の平均値を算出する（ステップＳ１７０３）。検出装置２０１は、時間帯ごとに、算出した平均値と、加速度データと、歩数と、を関連付けて保存し（ステップＳ１７０４）、一連の処理を終了する。
（端末装置２０２による処理手順例）
　図１８は、端末装置による処理手順例を示すフローチャートである。端末装置２０２は、時間帯ごとの加速度の平均値および歩数を受信する（ステップＳ１８０１）。端末装置２０２は、時間帯ごとの受信した加速度の平均値および歩数を保存する（ステップＳ１８０２）。端末装置２０２は、立位抽出処理を行う（ステップＳ１８０３）。
　端末装置２０２は、各時間帯において立っている状態があるか否かを判断する（ステップＳ１８０４）。立っている状態がないと判断された場合（ステップＳ１８０４：Ｎｏ）、端末装置２０２は、ステップＳ１８１１へ移行する。この場合、その該当する時間帯の傾きは保存しない。
　立っている状態があると判断された場合（ステップＳ１８０４：Ｙｅｓ）、端末装置２０２は、胸部の傾きの傾斜角θを算出する（ステップＳ１８０５）。端末装置２０２は、θ＞８０°であるか否かを判断する（ステップＳ１８０６）。θ＞８０°でないと判断された場合（ステップＳ１８０６：Ｎｏ）、端末装置２０２は、肥満の可能性がある旨を通知し（ステップＳ１８０７）、ステップＳ１８１１へ移行する。
　θ＞８０°であると判断された場合（ステップＳ１８０６：Ｙｅｓ）、端末装置２０２は、θ＞１１０°であるか否かを判断する（ステップＳ１８０８）。θ＞１１０°でないと判断された場合（ステップＳ１８０８：Ｎｏ）、端末装置２０２は、肥満になる可能性がある旨を通知し（ステップＳ１８０９）、ステップＳ１８１１へ移行する。θ＞１１０°であると判断された場合（ステップＳ１８０８：Ｙｅｓ）、端末装置２０２は、肥満でない可能性が高い旨を通知し（ステップＳ１８１０）、ステップＳ１８１１へ移行する。
　そして、端末装置２０２は、傾きの傾斜角θを保存し（ステップＳ１８１１）、一連の処理を終了する。
　図１９は、端末装置による表示処理手順例を示すフローチャートである。つぎに、端末装置２０２は、判定された犬の体形および体形変化を表示し（ステップＳ１９０１）、一連の処理を終了する。
　以上説明したように、電子機器１００は、対象物が自装置を胸部に装着中に検出した加速度を基に対象物が立ち止まる状態または遅く歩くような状態などの立った状態を検知した場合、該加速度に基づく自装置の傾きの度合いで対象物の体形を判定する。これにより、体形の判定精度の向上を図ることができる。また、体形を簡単に判定することができるため、計測者の手間を省くことができる。したがって、犬の体形を維持することや犬の健康維持増進を飼い主に促すことができる。
　また、電子機器１００は、測定された加速度および測定時刻に基づいて、測定の時間帯別に対象物の歩数を検出し、時間帯別に検出した対象物の歩数が閾値以下である時間帯において測定された加速度に基づく傾きの度合いに基づいて、対象物の体形を判定する。これにより、対象物が立った状態を容易に検知することができ、対象物の体形を容易に判定することができる。
　また、電子機器１００は、検出した時間帯において測定された加速度の統計量に基づいて傾きの度合いを算出し、算出した傾きの度合いに基づいて、対象物の体形を判定する。例えば、加速度の平均値、中央値、最頻値などによって傾きの度合いを簡単に求めることができるため、対象物の体形を容易に判定することができる。
　また、電子機器１００は、対象物の胸骨に沿って装着され、傾きの度合いは、電子機器１００が装着された対象物の胸部から対象物の腹部までの対象物の外形の傾きの度合いである。
　また、電子機器１００は、例えば、傾きの度合いが所定の度合いよりも大きいか否かの判定結果に基づいて対象物の肥満度を判定する。電子機器１００は、傾きの度合いが所定の度合いよりも大きい場合、対象物の体形が痩せ型であると判定し、傾きの度合いが所定の度合いよりも大きくない場合、対象物の体形が肥満型であると判定する。これにより、犬を肥満度に応じて区別することが可能となる。
　所定の度合いは、対象物の種類に応じて設定可能である。動物の種類ごとに所定の度合いを設定してもよいし、同じ動物の中でも種類に応じて所定の度合いを設定してもよい。例えば、対象物が犬の場合、ダックスフンドのように胴体が比較的に長い犬の場合、胸部から腹部までが平らであるため、太っているか否かによっての傾きの度合いの変化が少ない。柴犬のように胴体の長さが比較的に長くない場合、胸部から腹部までに元々傾斜があるため、太っているか否かによっての傾きの度合いの変化がある。このように、同じ犬であっても所定の度合いを変更することにより、より精度良く肥満度を判定可能となる。
　また、所定の度合いは、対象物の年齢に応じて設定可能である、例えば、対象物の年齢が高いと、皮膚がたるむなどによって胸部から腹部までの元々の傾斜が対象物の年齢が低い場合よりも大きくなる場合がある。このため、年齢に応じて所定の度合いを変更することにより、より精度よく肥満度を判定可能となる。
　また、電子機器１００は、対象物に装着されて加速度の測定を行う検出装置２０１と、加速度に基づいて体形を判定する端末装置２０２と、に区別されてもよい。これにより、検出装置２０１の小型化を図ることができ、装着などの容易化を図ることができる。
　なお、本実施の形態で説明した体形判定プログラムは、予め用意された体形判定プログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本体形判定プログラムは、磁気ディスク、光ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）フラッシュメモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、体形判定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
　１００　電子機器
　１０２　ハーネス
　１１１，５０１　測定部
　１１２，５０２，８０４　制御部
　２００　検出システム
　２０１　検出装置
　２０２　端末装置
　３０５　加速度センサ
　３０６　ＲＴＣ
　５０３，８０３　通信部
　５０４，８０２　記憶部
　５１１，８１１　取得部
　５１２　分析部
　６００　分析結果情報
　７００　平均値情報
　８０１　表示操作部
　８１２　算出部
　８１３　判定部
　８１４　生成部
　８１５　通知部
　１０００，１２００，１３００　基準値テーブル

Claims (6)

  1. 　対象物に装着される電子機器において、
    　前記対象物の加速度を測定する測定部と、
    　前記測定部によって測定された所定の時間帯における加速度に基づいて、前記所定の時間帯における歩数が所定の閾値以下での前記対象物の歩行状態または前記対象物の立ち止まっている状態を検出した場合に、測定された前記加速度に基づく前記電子機器の傾きの度合いに基づいて、前記対象物の体形を判定する制御部と、
    　を有することを特徴とする電子機器。
  2. 　前記電子機器は、前記対象物の胸骨に沿って装着され、
    　前記傾きの度合いは、前記電子機器が装着された前記対象物の胸部から前記対象物の腹部までの前記対象物の外形の傾きの度合いであることを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
  3. 　前記制御部は、
    　算出した前記傾きの度合いが、前記対象物の種類に応じて設定可能な所定の度合いよりも大きいか否かの判定結果に基づいて、前記対象物の体形を判定する、
    　ことを特徴とする請求項１または２のいずれか一つに記載の電子機器。
  4. 　前記所定の度合いは、前記対象物の年齢に応じて設定可能であることを特徴とする請求項３に記載の電子機器。
  5. 　コンピュータに、
    　所定の時間帯における対象物の加速度を取得し、
    　前記加速度に基づいて、前記所定の時間帯における歩数が所定の閾値以下での前記対象物の歩行状態または前記対象物の立ち止まっている状態を検出した場合に、前記加速度に基づく前記電子機器の傾きの度合いに基づいて、前記対象物の体形を判定する、
    　処理を実行させるための体形判定プログラム。
  6. 　対象物に装着される検出装置と、
    　前記検出装置との通信が可能であり、前記対象物の体形を判定する端末装置と、
    　を有するシステムにおいて、
    　前記検出装置が、
    　前記対象物の加速度を測定し、
    　測定した前記加速度に基づいて、時間帯別の前記対象物の歩数を検出し、
    　前記対象物の歩数と、測定した前記加速度と、を関連付けて前記端末装置へ送信し、
    　前記端末装置が、
    　前記対象物の歩数と、前記加速度と、を受信し、
    　前記対象物の歩数に基づいて、歩数が所定の閾値以下での前記対象物の歩行状態または前記対象物の立ち止まっている状態である時間帯を検出し、
    　検出した前記時間帯における前記加速度に基づく前記検出装置の傾きの度合いに基づいて、前記対象物の体形を判定する、
    　ことを特徴とするシステム。
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