WO2020003954A1 - コンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法 - Google Patents

コンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法 Download PDF

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walking speed
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computer
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武士 阪口
海里 姫野
恵美子 寄▲崎▼
遠山　修
藤原　浩一
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Konica Minolta Inc
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    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING SYSTEMS, e.g. PERSONAL CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING SYSTEMS, e.g. PERSONAL CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/04—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using a single signalling line, e.g. in a closed loop

Definitions

  • the present disclosure relates to data processing, and more specifically, to data processing based on walking trajectories.
  • Patent Literature 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-215711 states, "In order to watch the relative changes in behavior and ecology of residents in a manner close to the lives of residents, the progress of" aging "in which individual differences are remarkable.
  • a monitoring system that can relatively evaluate the resident according to the abilities and environment of the resident and present a watching specification that matches the evaluation ”(see [Problem] in [Summary]).
  • Patent Document 2 JP-A-2017-117423 discloses a “watching system capable of grasping daily activities including a walking speed of a watching target person”.
  • the watching system includes “a plurality of slave units 2 (2A to 2G) installed in a house H and a master unit 3”.
  • each child device 2 senses the target person, it sends a notification signal to the parent device 3.
  • master device 3 Based on the time data of the notification signal from child device 2D and the time data of the notification signal from child device 2E, master device 3 calculates the travel time of the watching target from bedroom PD to toilet PD, and The walking speed of the watching target is calculated based on the time. ] (Refer to [Summary]).
  • the degree of care is determined based on, for example, interviews with the target person and caregiver and the opinion of the attending physician. May take some time.
  • the measured value may change according to the period in which the user is moving.
  • the degree of change in the measured value (for example, walking speed or the like) differs depending on the physique, age, gender, and the like of the resident. Therefore, there is a case where a change in a resident's state cannot be properly grasped by simply comparing only the measured values. Therefore, there is a need for a technique that can properly grasp changes in the state of a resident.
  • the present disclosure has been made in view of the above-described background, and an object in a certain aspect is to provide a technique capable of appropriately grasping a change in a resident's state.
  • a program to be executed by a computer causes the computer to acquire walking trajectory data representing the trajectory of the resident, calculate the walking speed of the resident based on the plurality of trajectory data, and And normalizing the walking speed based on the determined coefficient.
  • the occupant attributes include any of age, gender, height, or weight.
  • the program causes the computer to compare the values of the walking speeds calculated based on the walking trajectory data acquired on a plurality of different days with the normalized values of the respective walking speeds.
  • the step of determining the degree is further executed.
  • an information processing apparatus includes a memory and a processor coupled to the memory.
  • the processor obtains walking trajectory data representing the walking trajectory of the resident, calculates the walking speed of the resident based on the plurality of walking trajectory data, and determines the walking speed in advance based on the attribute of the resident. It is configured to normalize the walking speed based on the calculated coefficient.
  • the attribute of the resident includes any of age, gender, height, and weight.
  • the processor is configured to compare the respective walking speeds calculated based on the walking trajectory data acquired on a plurality of different days with each normalized value of the walking speed. Is further configured to determine
  • a computer-implemented method includes the steps of acquiring walking trajectory data representing a trajectory of a resident, calculating a walking speed of the resident based on a plurality of trajectory data, and determining in advance based on attributes of the resident. Normalizing the walking speed based on the obtained coefficient.
  • the resident's attributes include any of age, gender, height, or weight.
  • the method includes the step of providing a care request for the resident based on a comparison of each value obtained by normalizing each walking speed calculated based on the walking trajectory data acquired on a plurality of different days.
  • the method further includes the step of determining a degree.
  • the program executed by the computer, the information processing apparatus, and the method executed by the computer according to the present disclosure can appropriately grasp a change in the state of the resident.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a watching system.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an outline of a configuration of a watching system.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration of a computer system 300 functioning as a cloud server 150. It is a figure showing an example of the outline of the device composition of watching system 100 using sensor box 119.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating one mode of data storage in a hard disk 5 included in the cloud server 150. It is a figure showing change of a walking locus of a resident in a certain situation.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating one mode of data storage in a hard disk 5.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a display on a monitor 8. It is a figure showing an example of a diagnosis report of a walking speed.
  • ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ In certain situations, normalize the observation values (walking speed, etc.) of the target person such as the resident of the facility. Using normalized observations, all subjects can be evaluated on the same basis.
  • the degree of care required of the resident is determined based on a comparison of values obtained by normalizing each walking speed calculated based on walking trajectory data acquired on a plurality of different days.
  • the walking speed is calculated using the walking locus data of each resident selected by the user, and the normalized walking speed is calculated by multiplying by the attribute coefficient.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of the watching system 100.
  • the watching target is, for example, a resident in each living room provided in the living room area 180 of the facility.
  • living rooms 110 and 120 are provided in a living room area 180.
  • the living room 110 is assigned to the resident 111.
  • the living room 120 is assigned to the resident 121.
  • the number of living rooms included in the watching system 100 is two, but the number is not limited to this.
  • Network 190 may include both an intranet and the Internet.
  • the mobile terminal 143 carried by the caregiver 141 and the mobile terminal 144 carried by the caregiver 142 can be connected to the network 190 via the access point 140. Further, the sensor box 119, the management server 200, and the access point 140 can communicate with the cloud server 150 via the network 190.
  • Each of the living rooms 110 and 120 includes a closet 112, a bed 113, and a toilet 114 as facilities.
  • the door of the living room 110 is provided with a door sensor 118 that detects opening and closing of the door.
  • a toilet sensor 116 for detecting the opening and closing of the toilet 114 is installed on the door of the toilet 114.
  • the bed 113 is provided with an odor sensor 117 for detecting the odor of each of the residents 111 and 121.
  • Each resident 111, 121 is equipped with a vital sensor 290 for detecting vital information of the resident 111, 121.
  • the detected vital information includes the resident's body temperature, respiration, heart rate, and the like.
  • the residents 111 and 121 can operate the care call slave 115, respectively.
  • the sensor box 119 has a built-in sensor for detecting the behavior of an object in the living rooms 110 and 120.
  • a sensor is a Doppler sensor for detecting the movement of an object.
  • a camera is another example.
  • the sensor box 119 may include both a Doppler sensor and a camera as sensors.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an outline of the configuration of the watching system 100.
  • the sensor box 119 includes a control device 101, a read only memory (ROM) 102, a random access memory (RAM) 103, a communication interface 104, a camera 105, a Doppler sensor 106, a wireless communication device 107, and a storage device. 108.
  • the control device 101 controls the sensor box 119.
  • the control device 101 is composed of, for example, at least one integrated circuit.
  • the integrated circuit is, for example, at least one CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit) or other processor, at least one ASIC (Application Specific Integrated Circuit), at least one FPGA (Field Programmable Gate Array), or these. And the like.
  • An antenna (not shown) and the like are connected to the communication interface 104.
  • the sensor box 119 exchanges data with an external communication device via the antenna.
  • External communication devices include, for example, management server 200, mobile terminals 143, 144 and other terminals, access point 140, cloud server 150, and other communication terminals.
  • the camera 105 is a near-infrared camera in one implementation.
  • the near-infrared camera includes an IR (Infrared) projector that emits near-infrared light.
  • IR Infrared
  • camera 105 is a surveillance camera that receives only visible light.
  • a 3D sensor or a thermographic camera may be used as camera 105.
  • the sensor box 119 and the camera 105 may be configured integrally or may be configured separately.
  • the Doppler sensor 106 is, for example, a microwave Doppler sensor, and emits and receives radio waves to detect the behavior (movement) of objects in the living rooms 110 and 120. Thereby, the biological information of the resident 111, 121 of the living room 110, 120 can be detected.
  • the Doppler sensor 106 emits microwaves in the 24 GHz band toward the beds 113 of the rooms 110 and 120, and receives reflected waves reflected by the residents 111 and 121. The reflected waves are Doppler shifted by the actions of the residents 111 and 121.
  • the Doppler sensor 106 can detect the respiratory state and heart rate of the residents 111 and 121 from the reflected waves.
  • the wireless communication device 107 receives signals from the care call slave device 240, the door sensor 118, the toilet sensor 116, the odor sensor 117, and the vital sensor 290, and transmits the signals to the control device 101.
  • the care call slave unit 240 includes a care call button 241. When the button is operated, care call slave device 240 transmits a signal indicating that the operation has been performed to wireless communication device 107.
  • the door sensor 118, the toilet sensor 116, the odor sensor 117, and the vital sensor 290 transmit respective detection results to the wireless communication device 107.
  • the storage device 108 is, for example, a fixed storage device such as a flash memory or a hard disk, or a recording medium such as an external storage device.
  • the storage device 108 stores a program executed by the control device 101 and various data used for executing the program.
  • the various data may include behavior information of the residents 111 and 121. The details of the action information will be described later.
  • At least one of the above-mentioned programs and data is a storage device other than the storage device 108 (for example, a storage area (for example, a cache memory) of the control device 101, a ROM 102, The RAM 103 and external devices (for example, the management server 200 and the portable terminals 143 and 144) may be stored.
  • a storage device other than the storage device 108 for example, a storage area (for example, a cache memory) of the control device 101, a ROM 102,
  • the RAM 103 and external devices for example, the management server 200 and the portable terminals 143 and 144) may be stored.
  • the action information is, for example, information indicating that the residents 111 and 121 have performed a predetermined action.
  • the predetermined action is “wake up” indicating that the resident 111, 121 has occurred, “getting out” indicating that the resident 111, 121 has left the bedding, and the resident 111, 121 has fallen from the bedding. This includes four actions of “fall” indicating that the resident has fallen, and “falling” indicating that the resident 111 or 121 has fallen.
  • the control device 101 generates each piece of behavior information of the resident 111, 121 associated with each room 110, 120 based on an image captured by the camera 105 installed in each room 110, 120. I do.
  • the control device 101 detects, for example, the heads of the residents 111 and 121 from the image, and based on the detected temporal changes in the sizes of the heads of the residents 111 and 121, “ “Wake up”, “get out of bed”, “fall” and “fall” are detected.
  • “Wake up”, “get out of bed”, “fall” and “fall” are detected.
  • the storage area of the beds 113 in the living rooms 110 and 120, the first threshold Th1, the second threshold Th2, and the third threshold Th3 are stored in the storage device.
  • the first threshold Th1 identifies the size of the resident's head between the lying position and the sitting position in the area where the bed 113 is located.
  • the second threshold value Th2 identifies whether or not the resident is in the standing posture, based on the size of the resident's head in the living rooms 110 and 120 excluding the area where the bed 113 is located.
  • the third threshold value Th3 identifies whether or not the resident is in the recumbent posture in the living rooms 110 and 120 excluding the area where the bed 113 is located, based on the size of the resident's head.
  • the control device 101 extracts a moving object region from the target image as a region of the occupants 111 and 121 by, for example, the background difference method or the frame difference method.
  • the control device 101 further derives from the extracted moving body region by, for example, a circular or elliptical Hough transform, by pattern matching using a prepared head model, or by a neural network learned for head detection.
  • the head areas of the residents 111 and 121 are extracted using the thresholds thus set.
  • the control device 101 detects “wake up”, “get out of bed”, “fall” and “fall” from the extracted position and size of the head.
  • the control device 101 determines that the position of the head extracted as described above is within the area where the bed 113 is located, and that the size of the head extracted as described above uses the first threshold Th1 to lie down. When it is detected that the size of the posture has changed to the size of the sitting posture, it may be determined that the action “wake up” has occurred.
  • the control device 101 controls the size of the head extracted as described above.
  • the control device 101 controls the size of the head extracted as described above.
  • the control device 101 determines that the position of the head extracted as described above is located in the living rooms 110 and 120 excluding the area where the bed 113 is located, and the size of the extracted head uses the third threshold Th3. If it is detected that the size has changed from a certain size to the size of the recumbent posture, it may be determined that the action “fall” has occurred.
  • the control device 101 of the sensor box 119 generates the behavior information of the residents 111 and 121.
  • an element other than the control device 101 for example, the cloud server 150
  • the cloud server 150 generates the behavior information of the residents 111 and 121 using the images in the living rooms 110 and 120. Is also good.
  • the mobile terminals 143 and 144 include a control device 221, a ROM 222, a RAM 223, a communication interface 224, a display 226, a storage device 228, and an input device 229.
  • the mobile terminals 143 and 144 are realized as, for example, a smartphone, a tablet terminal, a wristwatch-type terminal, or other wearable devices.
  • the control device 221 controls the mobile terminals 143 and 144.
  • the control device 221 is configured by, for example, at least one integrated circuit.
  • the integrated circuit includes, for example, at least one CPU, at least one ASIC, at least one FPGA, or a combination thereof.
  • An antenna (not shown) and the like are connected to the communication interface 224.
  • the mobile terminals 143 and 144 exchange data with an external communication device via the antenna and the access point 140.
  • External communication devices include, for example, the sensor box 119, the management server 200, and the like.
  • the display 226 is realized by, for example, a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, or the like.
  • the input device 229 is realized by, for example, a touch sensor provided on the display 226. The touch sensor receives a touch operation on the mobile terminals 143 and 144, and outputs a signal corresponding to the touch operation to the control device 221.
  • the storage device 228 is realized by, for example, a flash memory, a hard disk or another fixed storage device, or a removable data recording medium.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a hardware configuration of computer system 300 functioning as cloud server 150.
  • the computer system 300 includes, as main components, a CPU 1 that executes a program, a mouse 2 and a keyboard 3 that receive an instruction input by a user of the computer system 300, and data generated by executing the program by the CPU 1 or a mouse 2.
  • a RAM 4 for volatilely storing data input via the keyboard 3
  • a hard disk 5 for nonvolatilely storing data
  • an optical disk drive 6 a communication interface (I / F) 7, and a monitor 8 Including.
  • Each component is mutually connected by a data bus.
  • the optical disk drive 6 is loaded with a CD-ROM 9 and other optical disks.
  • the processing in the computer system 300 is realized by each hardware and software executed by the CPU 1.
  • Such software may be stored in the hard disk 5 in advance.
  • the software may be stored on the CD-ROM 9 or another recording medium and distributed as a computer program.
  • the software may be provided as a downloadable application program by an information provider connected to the so-called Internet.
  • Such software is temporarily stored in the hard disk 5 after being read from the recording medium by the optical disk drive 6 or another reading device, or downloaded via the communication interface 7.
  • the software is read from the hard disk 5 by the CPU 1 and stored in the RAM 4 in the form of an executable program.
  • CPU 1 executes the program.
  • Each component of the computer system 300 shown in FIG. 3 is a general component. Therefore, it can be said that one of the essential parts of the technical idea according to the present disclosure is software stored in the RAM 4, the hard disk 5, the CD-ROM 9, or other recording media, or software downloadable via a network.
  • the storage medium may include a non-transitory, computer-readable data storage medium. Since the operation of each piece of hardware of computer system 300 is well known, detailed description will not be repeated.
  • the recording medium is not limited to a CD-ROM, FD (Flexible Disk), or hard disk, but may be a magnetic tape, cassette tape, optical disk (MO (Magnetic Optical Disc) / MD (Mini Disc) / DVD (Digital Versatile Disc)). , IC (Integrated Circuit) card (including memory card), optical card, mask ROM, EPROM (Electronically Programmable Read-Only Memory), EEPROM (Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory), and fixed memory such as flash ROM It may be a medium that carries the program.
  • IC Integrated Circuit
  • the program here includes not only a program directly executable by the CPU but also a program in a source program format, a compressed program, an encrypted program, and the like.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a schematic device configuration of the watching system 100 using the sensor box 119.
  • the watching system 100 is used for watching the residents 111 and 121 who are the monitoring target (monitoring target) and other residents. As shown in FIG. 4, a sensor box 119 is attached to the ceiling of the living room 110. Sensor boxes 119 are similarly attached to other rooms.
  • a range 410 represents a detection range of the sensor box 119.
  • the Doppler sensor detects a person's behavior that has occurred within the range 410.
  • the sensor box 119 has a camera as a sensor, the camera captures an image in the range 410.
  • the sensor box 119 is installed in, for example, a nursing care facility, a medical facility, or a home.
  • the sensor box 119 is attached to the ceiling, and the resident 111 and the bed 113 are imaged from the ceiling.
  • the place where the sensor box 119 is mounted is not limited to the ceiling, and may be mounted on the side wall of the living room 110.
  • the watching system 100 detects a danger occurring to the resident 111 based on a series of images (that is, videos) obtained from the camera 105.
  • the detectable danger includes a fall of the resident 111 and a state where the resident 111 is at a danger location (for example, a bed fence).
  • the monitoring system 100 When the monitoring system 100 detects that the resident 111 is in danger, the monitoring system 100 notifies the caregivers 141, 143, etc. of that fact. As an example of the notification method, the watching system 100 notifies the danger of the resident 111 to the portable terminals 143 and 144 of the caregivers 141 and 142. Upon receiving the notification, the mobile terminals 143 and 144 notify the caregivers 141 and 142 of the danger of the resident 111 by a message, voice, vibration, or the like. Accordingly, the caregivers 141 and 142 can immediately recognize that the danger has occurred in the resident 111 and can rush to the resident 111 quickly.
  • FIG. 4 illustrates an example in which the watching system 100 includes one sensor box 119, but the watching system 100 may include a plurality of sensor boxes 119.
  • FIG. 4 shows an example in which the watching system 100 includes a plurality of mobile terminals 143 and 144. However, the watching system 100 can be realized by one mobile terminal.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating one mode of data storage in the hard disk 5 included in the cloud server 150.
  • the hard disk 5 holds the table 60.
  • the table 60 sequentially stores data transmitted from each sensor provided in each living room as walking locus data. More specifically, the table 60 includes a room ID 61, a date and time 62, an X coordinate value 63, and a Y coordinate value 64.
  • the room ID 61 identifies the room of the resident.
  • the date and time 62 identifies the date and time when the signal sent from the sensor was acquired.
  • the X coordinate value 63 indicates the point detected at the date and time, that is, the X coordinate value of the position of the resident.
  • the Y coordinate value 64 represents the point detected at the date and time, that is, the Y coordinate value of the position of the resident.
  • the coordinate axes that are the basis of the X coordinate value and the Y coordinate value are defined, for example, with reference to the end point of the living room (for example, one corner of the room).
  • the coordinate axis may be defined based on a certain point in the facility where each living room is provided.
  • the hard disk 5 holds the image data sent from the sensor box 119.
  • Image data is acquired at predetermined time intervals.
  • the CPU 1 can identify the state of the resident by performing image analysis using each image data. For example, the CPU 1 can extract a head from each image data and extract a time when the resident is lying down, a time when the resident is sitting on the bed 113, and a time when the resident is walking.
  • the person who walks in the room may be a caregiver or a family other than the resident. Therefore, the CPU 1 can exclude a walking locus of a person other than the resident.
  • the CPU 1 may calculate a walking speed for each walking locus, and exclude a walking locus whose speed is equal to or higher than a certain speed estimated to be a walking speed of a healthy person other than a resident from image analysis targets.
  • a walking speed measured in advance or a walking speed measured at the time of image analysis can be used as a walking speed of a healthy person.
  • the CPU 1 calculates, for each point detected at a plurality of times, an x-coordinate value and a y-coordinate value, and a next point from a certain point in each point. Can be calculated based on the time required to reach.
  • the CPU 1 indicates a walking locus of a resident and reads a plurality of walking locus data acquired on different days from the hard disk 5.
  • the CPU 1 calculates a walking speed of the resident based on a plurality of walking trajectory data. For example, for each walking locus, the CPU 1 calculates the difference between the x coordinate value and the y coordinate value of the two observed points, and divides the time required for movement between the two points by the difference. Calculate the walking speed.
  • the walking locus data to be calculated is not particularly limited.
  • the walking locus data acquired the day before the day on which the calculation was instructed the walking locus data acquired three months before the previous day, and the walking locus data acquired six months before the previous day are used. May be done.
  • the period for seeing the change in walking speed is not limited to three months and six months ago. Walking trajectory data one month ago and two months ago may be used. Alternatively, walking locus data one year ago may be used.
  • the CPU 1 normalizes the walking speed by multiplying the walking speed by a predetermined coefficient based on the attribute of the resident.
  • Normalized value calculated walking speed ⁇ coefficient according to first attribute ⁇ ... ⁇ coefficient according to n-th attribute (2)
  • the attributes of the resident are age, gender, height, Or include either weight.
  • the normalized walking speed is calculated as follows as an example.
  • Normalized walking speed measured walking speed ⁇ age coefficient ⁇ sex coefficient ⁇ height coefficient ⁇ weight coefficient (3)
  • the CPU 1 is calculated based on walking locus data acquired on a plurality of different days. Based on the comparison of the respective values obtained by normalizing the respective walking speeds, the degree of care required of the resident is determined.
  • the CPU 1 calculates a walking speed using the walking locus data of each resident selected by the user, and calculates a normalized walking speed by multiplying by a coefficient according to the attribute. By comparing the normalized values, the CPU 1 can detect the presence or absence of a change in the state of each resident and the degree of the change.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a change in a walking locus of a resident in a certain situation.
  • each walking locus 610, 611 shows a reciprocating locus from the bed 113 to the toilet 114. Therefore, it is presumed that the resident went straight from bed 113 to toilet 114. For example, when the resident does not have difficulty walking or does not develop dementia or the like, even at night, the path from the bed 113 to the toilet 114 takes the walking locus 610 so as to take the shortest course. , 611.
  • the resident may walk without purpose (wandering).
  • walking trajectories 622 and 623 that are not directed to a specific destination (for example, the wash basin 51, the closet 112, the desk 52, etc.) can be observed. Therefore, by observing the change in the walking locus of each resident, it is possible to objectively grasp the change in the state of the resident. For example, if it is detected that the walking trajectory, which has been almost straight from the bed 113 to the destination in the past, fluctuates or goes around the same place, it is estimated that the state of the resident has changed. .
  • FIG. 7 is a diagram illustrating one mode of data storage in hard disk 5.
  • the data structure shown in FIG. 7 is generated on the hard disk 5 of the cloud server 150 or the management server 200.
  • the hard disk 5 has tables 710, 720, and 730.
  • the table 710 includes an age 711 and an age coefficient 712.
  • the age 711 is classified every several years.
  • the width of the age 711 is not limited to that illustrated in FIG. For example, it may be in units of two or three years or ten years.
  • Table 720 includes gender 721 and gender coefficient 722.
  • the gender 721 is applied to the gender of the resident.
  • the gender coefficient 722 is applied according to the gender of the resident.
  • Table 730 includes height 731 and height coefficient 732.
  • the height 731 indicates the height of the resident.
  • the width of the height is not limited to the example (10 cm) shown in FIG. 7 and may be another width, for example, 2 cm, 5 cm, or the like.
  • Height coefficient 732 represents a coefficient applied to each height.
  • FIG. 8 is a diagram showing the correspondence between the walking speed and the level of the need for nursing care or support required according to the walking speed.
  • the hard disk 5 includes the table 800.
  • the table 800 includes the normalized walking speed 810 and the degree of care / support required 820.
  • the normalized walking speed 810 is a walking speed calculated by multiplying by a weight coefficient corresponding to each attribute shown in FIG.
  • the degree of need for nursing / support required 820 indicates the degree of need for nursing or support required according to the walking speed.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a part of the process executed by CPU 1 of cloud server 150.
  • step S910 the CPU 1 acquires a plurality of walking trajectory data from the hard disk 5 based on the instruction of the data processing being given to the cloud server 150. For example, when a user (administrator, nursing staff, etc.) of the management server 200 accessing the cloud server 150 instructs data processing, the cloud server 150 stores the stored walking trajectory data (see FIG. 5). The data is read from the hard disk 5 to the RAM 4.
  • step S920 CPU 1 calculates the walking speed of the resident based on the plurality of walking trajectory data.
  • the CPU 1 uses the walking locus data observed at a designated time such as morning, afternoon, before going to bed, etc., and moves in using the time required for the movement of two points and the coordinate values of the two points.
  • the walking speed of the person is calculated.
  • Data serving as a basis for calculating the walking speed may be any of image data acquired by the camera 105 and data output from the Doppler sensor 106.
  • CPU 1 reads out a coefficient (FIG. 7) predetermined based on the attribute of the resident.
  • each coefficient may be input by the user each time during the normalization process.
  • step S940 the CPU 1 normalizes the walking speed by multiplying the walking speed by the coefficient.
  • the CPU 1 normalizes the walking speed using the formula “calculated walking speed ⁇ age coefficient ⁇ sex coefficient ⁇ height coefficient”. Note that all the coefficients shown in FIG. 7 need not be used as the coefficients used for normalization, and other coefficients than those shown in FIG. 7 may be used.
  • step S950 CPU 1 stores the normalized value in hard disk 5.
  • step S960 CPU 1 reads the normalized values calculated based on the walking trajectory data acquired on a plurality of different days. At this time, the CPU 1 may read the values of each of the plurality of residents selected by the user.
  • CPU 1 compares each value. For example, the CPU 1 compares the normalized values of one resident three days before and six months before the tenant's day. In a case where a plurality of residents are selected in another aspect, similarly, for each of the residents, the values after the normalization on the day before, three months before, and six months before the residents are compared. Further, the CPU 1 can display each value on the monitor 8 as a graph.
  • CPU 1 determines the state of the resident based on the result of the comparison. For example, if the CPU 1 detects a resident whose walking speed is significantly reduced, the CPU 1 displays on the monitor 8 a determination result such as “check of nursing care required” or “requirement of detailed inspection”. Alternatively, it may be output to a form as a diagnosis result.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a display on the monitor 8.
  • the monitor 8 displays a graph 1010 of Mr. A and a graph 1020 of Mr. B based on the data before the normalization.
  • the monitor 8 displays a graph 1011 of Mr. A and a graph 1021 of Mr. B based on the normalized data.
  • the walking speed of Mr. B is higher than the walking speed of Mr. A
  • the degree of decrease in the walking ability of Mr. A is larger than the degree of the walking ability of Mr. B. It is understood.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a walking speed diagnosis report.
  • the monitor 8 displays a diagnostic report based on FIG.
  • the monitor 8 displays the attributes of the selected resident, the diagnosis result, and the like. Is displayed.
  • the monitor 8 may display a notice such as "check of degree of nursing care required", "requirement of detailed inspection” or the like for a resident requiring special attention. Thereby, the user can take necessary measures according to the degree of change of the resident.
  • a measured value for example, walking speed
  • a coefficient defined in accordance with the attribute of a resident a state in which an influence due to a difference in attribute is excluded.
  • the state and ability eg, walking ability
  • the status of each resident can be objectively grasped, and the status of each resident can be compared without being affected by the attribute, so that the status of each resident can be grasped more accurately.
  • This technology is applicable to information processing using data obtained in hospitals, nursing homes, nursing homes and other facilities.

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Abstract

コンピューターシステムのＣＰＵが実行する処理は、ハードディスクから歩行軌跡データを取得するステップ（Ｓ９１０）と、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップ（Ｓ９２０）と、入居者の属性に基づいて予め定められた係数を読み出すステップ（Ｓ９３０）と、歩行速度に、当該係数を乗じて、当該歩行速度を正規化するステップ（Ｓ９４０）と、正規化後の値を保存するステップ（Ｓ９５０）と、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された正規化後の値を読み出すステップ（Ｓ９６０）と、各値を比較するステップ（Ｓ９７０）と、比較の結果に基づいて当業者の状態を判定するステップ（Ｓ９８０）とを含む。

Description

コンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法
　本開示はデータ処理に関し、より特定的には、歩行軌跡に基づくデータ処理に関する。
　居住者を見守る技術が知られている。例えば、特開２０１５－２１５７１１号公報（特許文献１）は、『居住者の生活に寄り添う形で居住者の行動や生態の相対的な変化を見守るべく、個人差が著しい「老い」の進行を、その居住者の能力や環境に応じて相対的に評価しその評価に合った見守りの仕様を提示できる見守りシステム』を開示している（［要約］の［課題］参照）。
　特開２０１７－１１７４２３号公報（特許文献２）は、『見守り対象者の歩速を含む日常行動を把握可能な見守りシステム』を開示している。当該見守りシステムは、『住居Ｈに設置された複数の子機２（２Ａ～２Ｇ）と親機３とを備える。各子機２は、対象者を感知すると通知信号を親機３に送信する。親機３は、子機２Ｄからの通知信号の時刻データと子機２Ｅからの通知信号の時刻データとに基づいて、見守り対象者の寝室ＰＤからトイレＰＤまでの移動時間を算出し、当該移動時間に基づき見守り対象者の歩速を算出する。』という構成を備える（［要約］参照）。
特開２０１５－２１５７１１号公報 特開２０１７－１１７４２３号公報
　見守りや介護を必要とする人について、介護度の認定は、例えば、対象者、介護者への聞き取りや主治医の意見等に基づいて行なわれ、定量的な測定ができず、要介護度の判定に時間がかかる場合がある。また、測定値は、入居している期間に応じて変化する場合もある。そして、測定値（例えば、歩行速度等）の変化の度合いは、入居者の体格、年齢、性別等で異なる。そのため、測定値のみを単純に比較しただけでは、入居者の状態の変化が適正に把握できない場合がある。したがって、入居者の状態の変化を適正に把握できる技術が必要とされている。
　本開示は上述のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面における目的は、入居者の状態の変化を適正に把握できる技術を提供することである。
　ある実施の形態に従うと、コンピュータで実行されるプログラムが提供される。プログラムはコンピュータに、入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得するステップと、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップと、入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、歩行速度を正規化するステップとを実行させる。
　ある実施の形態に従うと、入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む。
　ある実施の形態に従うと、プログラムはコンピュータに、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するステップをさらに実行させる。
　他の実施の形態に従うと、情報処理装置が提供される。情報処理装置は、メモリーと、メモリーに結合されたプロセッサーとを備える。プロセッサーは、入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得し、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出し、歩行速度に、入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、歩行速度を正規化するように構成されている。
　他の実施の形態に従う情報処理装置において、入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む。
　他の実施の形態に従うと、プロセッサーは、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するようにさらに構成されている。
　さらに他の実施の形態に従うと、コンピュータで実行される方法が提供される。この方法は、入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得するステップと、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップと、入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、歩行速度を正規化するステップとを含む。
　他の実施の形態に従う方法において、入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む。
　さらに他の実施の形態に従うと、方法は、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するステップをさらに含む。
　本開示のコンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法は、入居者の状態の変化を適正に把握できる。
　この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。
見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。 見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。 クラウドサーバー１５０として機能するコンピューターシステム３００のハードウェア構成を表わすブロック図である。 センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。 クラウドサーバー１５０が備えるハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 ある局面において入居者の歩行軌跡の変化を表わす図である。 ハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 歩行速度と、当該歩行速度に応じて提案される要介護あるいは要支援のレベルとの対応を表わす図である。 クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。 モニター８の表示の一例を表わす図である。 歩行速度の診断レポートの一例を表わす図である。
　以下、図面を参照しつつ、本開示に係る技術思想の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
　［技術思想］
　本明細書に開示にされる技術思想の概要について説明する。
　ある局面において、施設の入居者等の対象者の観測値（歩行速度など）を正規化する。正規化した観測値を使って、全ての対象者を同じ基準で評価することが可能である。
　例えば、歩行速度が70cm/sの人（Ａさん）と、30cm/sの人（Ｂさん）がいて、Ａさんの歩行速度が5cm/s下がるのと、Ｂさんの歩行速度が5cm/s下がるのでは捉え方が異なる。オフセットを使って下がり方の違いを正規化する。これにより入居者等の対象者の要介護度の判定が容易になる。
　別の局面において、年齢、性別、体格（身長あるいは体重）によって正規化の係数を決めるテーブルを準備する。それぞれから出した係数を用いることで、年齢、性別、身長あるいは体重に関係しない正規化された値を得るようにする。
　さらに別の局面において、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定する。ユーザーによって選択された各入居者の歩行軌跡データを用いて歩行速度を算出し、属性係数を乗じて正規化後の歩行速度を算出する。正規化後の値を比較することにより、各入居者の状態の変化の有無および変化の度合いを検出する。
　［見守りシステムの構成］
　図１は、見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。見守り対象は、例えば、施設の居室領域１８０に設けられた各居室内の入居者である。図１の見守りシステム１００では、居室領域１８０に、居室１１０，１２０が設けられている。居室１１０は、入居者１１１に割り当てられている。居室１２０は、入居者１２１に割り当てられている。図１の例では、見守りシステム１００に含まれる居室の数は２であるが、当該数はこれに限定されない。
　見守りシステム１００では、居室１１０，１２０にそれぞれ設置されたセンサーボックス１１９と、管理センター１３０に設置された管理サーバー２００と、アクセスポイント１４０とが、ネットワーク１９０を介して接続される。ネットワーク１９０は、イントラネットおよびインターネットのいずれをも含み得る。
　見守りシステム１００では、介護者１４１が携帯する携帯端末１４３、および、介護者１４２が携帯する携帯端末１４４は、アクセスポイント１４０を介してネットワーク１９０に接続可能である。さらに、センサーボックス１１９、管理サーバー２００、および、アクセスポイント１４０は、ネットワーク１９０を介して、クラウドサーバー１５０と通信可能である。
　居室１１０，１２０は、それぞれ、設備として、タンス１１２、ベッド１１３、および、トイレ１１４を含む。居室１１０のドアには、当該ドアの開閉を検出するドアセンサー１１８が設置されている。トイレ１１４のドアには、トイレ１１４の開閉を検出するトイレセンサー１１６が設置されている。ベッド１１３には、各入居者１１１，１２１の臭いを検出する臭いセンサー１１７が設置されている。各入居者１１１，１２１は、当該入居者１１１，１２１のバイタル情報を検出するバイタルセンサー２９０を装着している。検出されるバイタル情報は、入居者の体温、呼吸、心拍数等を含む。居室１１０，１２０では、各入居者１１１，１２１は、それぞれ、ケアコール子機１１５を操作することができる。
　センサーボックス１１９は、居室１１０，１２０内の物体の挙動を検出するためのセンサーを内蔵している。センサーの一例は、物体の動作を検出するためのドップラーセンサーである。他の例は、カメラである。センサーボックス１１９は、センサーとしてドップラーセンサーとカメラの双方を含んでもよい。
　図２を参照して、見守りシステム１００の構成要素について説明する。図２は、見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。
　［センサーボックス１１９］
　センサーボックス１１９は、制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）１０３と、通信インターフェイス１０４と、カメラ１０５と、ドップラーセンサー１０６と、無線通信装置１０７と、記憶装置１０８とを備える。
　制御装置１０１は、センサーボックス１１９を制御する。制御装置１０１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）その他のプロセッサー、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。
　通信インターフェイス１０４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。センサーボックス１１９は、当該アンテナを介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、管理サーバー２００、携帯端末１４３，１４４その他の端末、アクセスポイント１４０、クラウドサーバー１５０、その他の通信端末などを含む。
　カメラ１０５は、一実現例では、近赤外カメラである。近赤外カメラは、近赤外光を投光するＩＲ（Infrared）投光器を含む。近赤外カメラが用いられることにより、夜間でも居室１１０，１２０の内部を表わす画像が撮影され得る。他の実現例では、カメラ１０５は、可視光のみを受光する監視カメラである。さらに他の実現例では、カメラ１０５として、３Ｄセンサやサーモグラフィーカメラが用いられてもよい。センサーボックス１１９およびカメラ１０５は、一体として構成されてもよいし、別体で構成されてもよい。
　ドップラーセンサー１０６は、たとえばマイクロ波ドップラーセンサーであり、電波を放射及び受信して、居室１１０，１２０内の物体の挙動（動作）を検出する。これにより、居室１１０，１２０の入居者１１１，１２１の生体情報が検出され得る。一例では、ドップラーセンサー１０６は、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を各居室１１０，１２０のベッド１１３に向けて放射し、入居者１１１，１２１で反射した反射波を受信する。反射波は、入居者１１１，１２１の動作により、ドップラーシフトしている。ドップラーセンサー１０６は、当該反射波から、入居者１１１，１２１の呼吸状態や心拍数を検出し得る。
　無線通信装置１０７は、ケアコール子機２４０、ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、および、バイタルセンサー２９０からの信号を受信し、当該信号を制御装置１０１へ送信する。たとえば、ケアコール子機２４０は、ケアコールボタン２４１を備える。当該ボタンが操作されると、ケアコール子機２４０は、当該操作があったことを示す信号を無線通信装置１０７へ送信する。ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、および、バイタルセンサー２９０は、それぞれの検出結果を無線通信装置１０７へ送信する。
　記憶装置１０８は、たとえば、フラッシュメモリーまたはハードディスク等の固定記憶装置、あるいは、外付けの記憶装置などの記録媒体である。記憶装置１０８は、制御装置１０１によって実行されるプログラム、および、当該プログラムの実行に利用される各種のデータを格納する。各種のデータは、入居者１１１，１２１の行動情報を含んでいてもよい。行動情報の詳細は後述する。
　上記のプログラムおよびデータのうち少なくとも一方は、制御装置１０１がアクセス可能な記憶装置であれば、記憶装置１０８以外の記憶装置（たとえば、制御装置１０１の記憶領域（たとえば、キャッシュメモリーなど）、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部機器（たとえば、管理サーバー２００や携帯端末１４３，１４４等）に格納されていてもよい。
　［行動情報］
　上記の行動情報について、説明する。行動情報は、たとえば入居者１１１，１２１が所定の行動を実行したことを表わす情報である。一例では、所定の行動は、入居者１１１，１２１が起きたことを表わす「起床」、入居者１１１，１２１が寝具から離れたことを表わす「離床」、入居者１１１，１２１が寝具から落ちたことを表わす「転落」、および、入居者１１１，１２１が倒れたことを表わす「転倒」の４つの行動を含む。
　一実施の形態では、制御装置１０１が、各居室１１０，１２０に設置されたカメラ１０５が撮像した画像に基づいて、各居室１１０，１２０に関連付けられた入居者１１１，１２１の各行動情報を生成する。制御装置１０１は、たとえば、上記画像から入居者１１１，１２１の頭部を検出し、この検出した入居者１１１，１２１の頭部における大きさの時間変化に基づいて、入居者１１１，１２１の「起床」、「離床」、「転倒」および「転落」を検出する。以下、行動情報の生成の一具体例を、より詳細に説明する。
　まず、記憶装置１０８に、居室１１０，１２０における各ベッド１１３の所在領域、第１閾値Ｔｈ１、第２閾値Ｔｈ２、および、第３閾値Ｔｈ３が格納される。第１閾値Ｔｈ１は、ベッド１１３の所在領域内において、横臥姿勢にあるときと座位姿勢にあるときとの間で入居者の頭部の大きさを識別する。第２閾値Ｔｈ２は、ベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内において、入居者の頭部の大きさに基づいて、当該入居者が立位姿勢にあるか否かを識別する。第３閾値Ｔｈ３は、ベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内において、入居者の頭部の大きさに基づいて、当該入居者が横臥姿勢にあるか否かを識別する。
　制御装置１０１は、対象画像から、例えば背景差分法やフレーム差分法によって、入居者１１１，１２１の人物の領域として、動体領域を抽出する。制御装置１０１は、さらに、当該抽出した動体領域から、例えば円形や楕円形のハフ変換によって、予め用意された頭部のモデルを用いたパターンマッチングによって、頭部検出用に学習したニューラルネットワークによって導出された閾値を用いて、入居者１１１，１２１の頭部領域を抽出する。制御装置１０１は、当該抽出された頭部の位置および大きさから、「起床」、「離床」、「転倒」および「転落」を検知する。
　制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内にあり、かつ、上記のように抽出された頭部の大きさが第１閾値Ｔｈ１を用いることによって横臥姿勢の大きさから座位姿勢の大きさへと変化したことを検出した場合に、行動「起床」が発生したことを決定してもよい。
　制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内からベッド１１３の所在領域外へ移動した場合において、上記のように抽出された頭部の大きさに対して第２閾値Ｔｈ２を適用することにより、頭部がある大きさから立位姿勢の大きさへと変化したことを検出したときには、行動「離床」が発生したと判定してもよい。
　制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内からベッド１１３の所在領域外へ移動した場合において、上記のように抽出された頭部の大きさに対して第３閾値Ｔｈ３を適用することにより、頭部がある大きさから横臥姿勢の大きさへと変化したことを検出したときには、行動「転落」が発生したと判定してもよい。
　制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内に位置し、かつ、抽出された頭部の大きさが第３閾値Ｔｈ３を用いることによって或る大きさから横臥姿勢の大きさへと変化したことを検出した場合には、行動「転倒」が発生したと決定してもよい。
　以上説明されたように、一具体例では、センサーボックス１１９の制御装置１０１が、入居者１１１，１２１の各行動情報を生成する。なお、他の局面に従う見守りシステム１００では、居室１１０，１２０内の画像を用いて、制御装置１０１以外の他の要素（例えば、クラウドサーバー１５０）が入居者１１１，１２１の行動情報を生成してもよい。
　［携帯端末１４３，１４４］
　携帯端末１４３，１４４は、制御装置２２１と、ＲＯＭ２２２と、ＲＡＭ２２３と、通信インターフェイス２２４と、ディスプレイ２２６と、記憶装置２２８と、入力デバイス２２９とを含む。ある局面において、携帯端末１４３，１４４は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、腕時計型端末その他のウェアラブル装置等として実現される。
　制御装置２２１は、携帯端末１４３，１４４を制御する。制御装置２２１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＡＳＩＣ、少なくとも１つのＦＰＧＡ、またはそれらの組み合わせなどによって構成される。
　通信インターフェイス２２４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。携帯端末１４３，１４４は、当該アンテナおよびアクセスポイント１４０を介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、センサーボックス１１９、管理サーバー２００などを含む。
　ディスプレイ２２６は、たとえば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro　Luminescence）ディスプレイ等によって実現される。入力デバイス２２９は、たとえばディスプレイ２２６に設けられたタッチセンサーによって実現される。当該タッチセンサーは、携帯端末１４３，１４４に対するタッチ操作を受け付け、当該タッチ操作に応じた信号を制御装置２２１へ出力する。
　記憶装置２２８は、たとえば、フラッシュメモリー、ハードディスクその他の固定記憶装置、あるいは、着脱可能なデータ記録媒体等により実現される。
　［クラウドサーバーの構成］
　図３を参照して、クラウドサーバー１５０の構成について説明する。図３は、クラウドサーバー１５０として機能するコンピューターシステム３００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
　コンピューターシステム３００は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ１と、コンピューターシステム３００の使用者による指示の入力を受けるマウス２およびキーボード３と、ＣＰＵ１によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２若しくはキーボード３を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ４と、データを不揮発的に格納するハードディスク５と、光ディスク駆動装置６と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）７と、モニター８とを含む。各構成要素は、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置６には、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の光ディスクが装着される。
　コンピューターシステム３００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク５に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されて、コンピュータープログラムとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なアプリケーションプログラムとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置６その他の読取装置によりその記録媒体から読み取られて、あるいは、通信インターフェイス７を介してダウンロードされた後、ハードディスク５に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１によってハードディスク５から読み出され、ＲＡＭ４に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１は、そのプログラムを実行する。
　図３に示されるコンピューターシステム３００を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本開示に係る技術思想の本質的な部分の一つは、ＲＡＭ４、ハードディスク５、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。記録媒体は、一時的でない、コンピューター読取可能なデータ記録媒体を含み得る。なお、コンピューターシステム３００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。
　なお、記録媒体としては、ＣＤ－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible　Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic　Optical　Disc）／ＭＤ（Mini　Disc）／ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc））、ＩＣ（Integrated　Circuit）カード（メモリーカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically　Programmable　Read-Only　Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically　Erasable　Programmable　Read-Only　Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリー等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。
　ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。
　［見守りシステム１００の装置構成］
　図４を参照して、見守りシステム１００を用いた見守りについて説明する。図４は、センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。
　見守りシステム１００は、見守り対象者（監視対象者）である入居者１１１，１２１その他の入居者を見守るために利用される。図４に示されるように、居室１１０の天井には、センサーボックス１１９が取り付けられている。他の居室にも同様にセンサーボックス１１９が取り付けられている。
　範囲４１０は、センサーボックス１１９による検出範囲を表わす。センサーボックス１１９が前述のドップラーセンサーを有する場合、当該ドップラーセンサーは、範囲４１０内で生じた人の挙動を検出する。センサーボックス１１９がセンサーとしてカメラを有する場合、当該カメラは、範囲４１０内の画像を撮影する。
　センサーボックス１１９は、たとえば、介護施設、医療施設、宅内などに設置される。図４の例では、センサーボックス１１９は、天井に取り付けられており、入居者１１１およびベッド１１３を天井から撮影している。センサーボックス１１９の取り付け場所は天井に限られず、居室１１０の側壁に取り付けられてもよい。
　見守りシステム１００は、カメラ１０５から得られた一連の画像（すなわち、映像）に基づいて入居者１１１に生じている危険を検知する。一例として、検知可能な危険は、入居者１１１の転倒や、危険個所（たとえば、ベッドの柵など）に入居者１１１がいる状態などを含む。
　見守りシステム１００は、入居者１１１に危険が生じていることを検知した場合に、そのことを介護者１４１，１４３等に報知する。報知方法の一例として、見守りシステム１００は、入居者１１１の危険を介護者１４１，１４２の携帯端末１４３，１４４に通知する。携帯端末１４３，１４４は、当該通知を受信すると、入居者１１１の危険をメッセージ、音声、振動等で介護者１４１，１４２に報知する。これにより、介護者１４１，１４２は、入居者１１１に危険が生じていることを即座に把握でき、入居者１１１の元に素早く駆け付けることができる。
　なお、図４には、見守りシステム１００が１つのセンサーボックス１１９を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、複数のセンサーボックス１１９を備えてもよい。また、図４には、見守りシステム１００が複数の携帯端末１４３，１４４を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、一つの携帯端末でも実現され得る。
　［データ構造］
　図５を参照して、クラウドサーバー１５０のデータ構造について説明する。図５は、クラウドサーバー１５０が備えるハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。
　ハードディスク５は、テーブル６０を保持している。テーブル６０は、各居室に設けられた各センサーから送信されるデータを歩行軌跡データとして逐次保存している。より具体的には、テーブル６０は、部屋ＩＤ６１と、日時６２と、Ｘ座標値６３と、Ｙ座標値６４とを含む。部屋ＩＤ６１は、入居者の居室を識別する。日時６２は、センサーから送られた信号が取得された日時を識別する。Ｘ座標値６３は、当該日時において検出された点、すなわち、入居者の位置のＸ座標値を表わす。Ｙ座標値６４は、当該日時において検出された点、すなわち、入居者の位置のＹ座標値を表わす。ある局面において、Ｘ座標値およびＹ座標値の元となる座標軸は、例えば、当該居室の端点（例えば、部屋の片隅）を基準として規定される。別の局面において、当該座標軸は、各居室が設けられた施設におけるある一点を基準として規定されてもよい。
　さらに、ハードディスク５は、センサーボックス１１９から送られた画像データを保持している。画像データは予め定められた時間間隔で取得される。ＣＰＵ１は、各画像データを用いて画像解析を行なうことにより、入居者の状態を識別することができる。例えば、ＣＰＵ１は、各画像データから頭を抽出し、入居者が横になっている時間、入居者がベッド１１３に座っている時間、および、入居者が歩いている時間を抽出し得る。
　なお、居室で歩行する人は、入居者以外に介護者や家族などの可能性もある。したがって、ＣＰＵ１は、入居者以外の人の歩行軌跡を除外し得る。例えば、ＣＰＵ１は、各歩行軌跡について歩行速度を算出し、入居者以外の健常者の歩行速度と推定される一定速度以上の速度が算出された歩行軌跡を、画像解析の対象から除外し得る。この場合、健常者の歩行速度として、予め測定された歩行速度や、画像解析の際に測定された歩行速度が使用できる。また、歩行軌跡からの歩行速度を算出するために、例えば、ＣＰＵ１は、複数の時刻で検出された各点について、ｘ座標値およびｙ座標値と、各点のうちのある点から次の点に至るまでの時間とに基づいて算出し得る。
　［ＣＰＵ１の動作概要］
　（１）ある局面において、ＣＰＵ１は、入居者の歩行軌跡を表わし、異なる日に取得された複数の歩行軌跡データをハードディスク５から読み出す。ＣＰＵ１は、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出する。例えば、ＣＰＵ１は、各歩行軌跡について、観測された二つの点のｘ座標値およびｙ座標値の差分を計算し、当該二つの点間の移動に要した時間を当該差分で除することにより、歩行速度を算出する。算出の対象となる歩行軌跡データは、特に限られない。例えば、算出が指示された日の前日に取得された歩行軌跡データと、その前日の３カ月前に取得された歩行軌跡データと、当該前日の６カ月前に取得された歩行軌跡データとが使用されてもよい。歩行速度の変化を見るための期間は、３カ月前および６カ月前に限られない。１カ月前および２カ月前の歩行軌跡データが使用されてもよい。あるいは、１年前の歩行軌跡データが使用されてもよい。ＣＰＵ１は、歩行速度に、入居者の属性に基づいて予め定められた係数を乗ずることにより、当該歩行速度を正規化する。
　歩行速度を正規化する場合、例えば、以下の様な算式が使用され得る。
　正規化後の値＝算出された歩行速度×第１属性に応じた係数×・・・×第ｎ属性に応じた係数
　（２）ある局面において、入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む。この場合、正規化された歩行速度は、一例として以下のようにして算出される。
　正規化後の歩行速度＝測定された歩行速度×年齢係数×性別係数×身長係数×体重係数
　（３）ある局面において、ＣＰＵ１は、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定する。ＣＰＵ１は、ユーザーによって選択された各入居者の歩行軌跡データを用いて歩行速度を算出し、属性に応じた係数を乗じて正規化後の歩行速度を算出する。ＣＰＵ１は、正規化後の値を比較することにより、各入居者の状態の変化の有無および変化の度合いを検出することができる。
　［歩行軌跡の変化］
　図６を参照して、夜間における入居者の歩行軌跡の変化について説明する。図６は、ある局面において入居者の歩行軌跡の変化を表わす図である。
　（ケースＡ）　ある局面において、夜間の歩行軌跡として、２つの歩行軌跡６１０，６１１がセンサーボックス１１９から送信されたデータである歩行軌跡データに基づいて観測されている。各歩行軌跡６１０，６１１は、ベッド１１３からトイレ１１４までの往復の軌跡を示している。したがって、入居者は、ベッド１１３からトイレ１１４に真っ直ぐ向かったものと推定される。例えば、入居者が歩行に不自由していない場合あるいは認知症等を発症していない場合には、夜間においても、ベッド１１３からトイレ１１４に向かう経路は、最短コースを取るように、歩行軌跡６１０，６１１として観測され得る。
　（ケースＢ）　その後、入居者が認知症を発症した場合等のように通常の歩行に支障をきたすようになった場合には、当該入居者は、ベッド１１３からトイレ１１４に行くだけでも歩行に支障をきたし真っ直ぐ歩けない場合があり得る。この場合、例えば、歩行軌跡６２０，６２１が観測され得る。
　あるいは、入居者は、目的もなく歩行する場合もあり得る（徘徊）。この場合、特定の目的地（例えば、洗面台５１、タンス１１２、机５２等）に向かっていない歩行軌跡６２２，６２３が観測され得る。そこで、各入居者の歩行軌跡の変化を見ることにより、当該入居者の状態の変化を客観的に把握することができる。例えば、これまでは、ベッド１１３から目的地までほぼ真っ直ぐ向かっていた歩行軌跡が揺らいでいることあるいは同じ場所を廻っていることが検出されると、入居者の状態が変化したことが推定される。
　［データ構造］
　図７を参照して、本実施の形態にシステム１００のデータ構造についてさらに説明する。図７は、ハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。図７に示されるデータ構造は、クラウドサーバー１５０あるいは管理サーバー２００のハードディスク５に生成される。ハードディスク５は、テーブル７１０，７２０，７３０を有する。
　テーブル７１０は、年齢７１１と、年齢係数７１２とを含む。年齢７１１は、数年ごとに区分されている。年齢７１１の幅は、図７に例示されるものに限られない。例えば、２年または３年単位、１０年単位でもよい。
　テーブル７２０は、性別７２１と、性別係数７２２とを含む。性別７２１は、入居者の性別に適用される。性別係数７２２は、入居者の性別に応じて適用される。
　テーブル７３０は、身長７３１と、身長係数７３２とを含む。身長７３１は、入居者の身長を表わす。身長の幅は、図７に示される例（１０ｃｍ）に限られず、その他の幅、例えば、２ｃｍ、５ｃｍ等であってもよい。身長係数７３２は、各身長に適用される係数を表わす。
　図８は、歩行速度と、当該歩行速度に応じて提案される要介護あるいは要支援のレベルとの対応を表わす図である。
　ハードディスク５は、テーブル８００を含む。テーブル８００は、正規化後の歩行速度８１０と、要介護・要支援度８２０とを含む。正規化後の歩行速度８１０は、図７に示される各属性に応じた重み係数を乗ずることにより算出された歩行速度である。要介護・要支援度８２０は、当該歩行速度に応じて提案される要介護または要支援の程度を表わす。
　［制御構造］
　図９を参照して、クラウドサーバー１５０の制御構造について説明する。図９は、クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
　ステップＳ９１０にて、ＣＰＵ１は、データ処理の命令がクラウドサーバー１５０に与えられたことに基づいて、ハードディスク５から複数の歩行軌跡データを取得する。例えば、クラウドサーバー１５０にアクセスしている管理サーバー２００のユーザー（管理者、介護スタッフ等）が、データ処理を指示すると、クラウドサーバー１５０は、蓄積されている各歩行軌跡データ（図５参照）をハードディスク５からＲＡＭ４に読み出す。
　ステップＳ９２０にて、ＣＰＵ１は、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出する。例えば、ＣＰＵ１は、午前、午後、就寝前等の指定された時間に観測された歩行軌跡データを用いて、２地点の移動に要した時間と、当該２地点の座標値とを用いて、入居者の歩行速度を算出する。歩行速度の算出の基礎となるデータは、カメラ１０５によって取得された画像データ、ドップラーセンサー１０６から出力されたデータのいずれであってもよい。
　ステップＳ９３０にて、ＣＰＵ１は、入居者の属性に基づいて予め定められた係数（図７）を読み出す。別の局面において、各係数は、正規化処理の際にユーザーによって都度入力されてもよい。
　ステップＳ９４０にて、ＣＰＵ１は、歩行速度に、当該係数を乗じて、当該歩行速度を正規化する。例えば、ＣＰＵ１は、算式「算出された歩行速度×年齢係数×性別係数×身長係数」を用いて、歩行速度を正規化する。尚、正規化に用いる係数は図７記載の係数全てを用いなくてもよく、また、図７記載の係数以外を用いてもよい。
　ステップＳ９５０にて、ＣＰＵ１は、正規化後の値をハードディスク５に保存する。
　ステップＳ９６０にて、ＣＰＵ１は、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された正規化後の値を読み出す。このとき、ＣＰＵ１は、ユーザーにより選択された複数の入居者の各々の値を読み出してもよい。
　ステップＳ９７０にて、ＣＰＵ１は、各値を比較する。例えば、ＣＰＵ１は、一人の入居者の前日、３カ月前および６カ月前の各正規化後の値を比較する。別の局面において複数の入居者が選択された場合には、各入居者について、同様に、入居者の前日、３カ月前および６カ月前の各正規化後の値を比較する。さらに、ＣＰＵ１は、各値をグラフとしてモニター８に表示し得る。
　ステップＳ９８０にて、ＣＰＵ１は、比較の結果に基づいて入居者の状態を判定する。例えば、ＣＰＵ１は、歩行速度の低下の度合いが顕著な入居者を検知した場合には、その入居者について、「要介護度チェック」あるいは「要精密検査」等の判定結果をモニター８に表示し、あるいは、診断結果として帳票に出力してもよい。
　［画面の表示］
　図１０および図１１を参照して、ある実施の形態に従う処理の結果の出力について説明する。図１０は、モニター８の表示の一例を表わす図である。
　状態（Ａ）に示されるように、モニター８は、正規化前のデータに基づき、Ａさんのグラフ１０１０と、Ｂさんのグラフ１０２０とを表示している。
　状態（Ｂ）に示されるように、モニター８は、正規化後のデータに基づき、Ａさんのグラフ１０１１と、Ｂさんのグラフ１０２１とを表示している。正規化後のグラフ１０１１，１０２１によれば、Ｂさんの歩行速度は、Ａさんの歩行速度を上回っており、Ａさんの歩行能力の低下の度合いが、Ｂさんの歩行能力の度合いよりも大きいことが把握される。
　図１１は、歩行速度の診断レポートの一例を表わす図である。管理サーバー２００のユーザー（管理者、介護スタッフ等）がレポートの表示を管理サーバー２００に指示すると、モニター８は、図８に基づいて診断レポートを表示する。例えば、ユーザーは、診断結果を知りたい入居者（例、Ａさん、Ｂさん、Ｃさん）を指定して出力アイコンを選択すると、モニター８は、選択された入居者の各々の属性、診断結果を表示する。さらに、モニター８は、特に注意が必要な入居者については、「要介護度チェック」、「要精密検査」等の通知を表示し得る。これにより、ユーザーは、入居者の変化の度合いに応じて必要な措置を講ずることができる。
　［実施の形態のまとめ］
　以上のようにして、本実施の形態によれば、入居者の属性に応じて規定された係数を測定値（例えば、歩行速度）に乗じることにより、属性の相違に起因する影響を除外した状態で、各入居者の状態や能力（例、歩行能力）を数値で表示し得る。これにより、入居者の状況を客観的に把握し、また、属性の影響を受けることなく各入居者の状態を比較できるので、より正確に各入居者の状態を把握し得る。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　本技術は、病院、老人ホーム、養護施設その他の施設で得られるデータを用いた情報処理に適用可能である。
　５１　洗面台、５２　机、６０　テーブル、１００　システム、１０１，２２１　制御装置、１０５　カメラ、１０６　ドップラーセンサー、１０７　無線通信装置、１０８，２２８　記憶装置、１１０，１２０　居室、１１１，１２１　入居者、１１２　タンス、１１３　ベッド、１１４　トイレ、１１５　ケアコール子機、１１６　トイレセンサー、１１７　センサー、１１８　ドアセンサー、１１９　センサーボックス、１３０　管理センター、１４０　アクセスポイント、１４１，１４２　介護者、１４３，１４４　携帯端末、１５０　クラウドサーバー、１８０　居室領域、１９０　ネットワーク、２００　管理サーバー。

Claims (9)

  1. 　コンピュータで実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
    　入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得するステップと、
    　複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップと、
    　入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、前記歩行速度を正規化するステップとを実行させる、プログラム。
  2. 　前記入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む、請求項１に記載のプログラム。
  3. 　前記プログラムは前記コンピュータに、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するステップをさらに実行させる、請求項１に記載のプログラム。
  4. 　メモリーと、
    　前記メモリーに結合されたプロセッサーとを備え、
    　前記プロセッサーは、
    　入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得し、
    　複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出し、
    　入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、前記歩行速度を正規化するように構成されている、情報処理装置。
  5. 　前記入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む、請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記プロセッサーは、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するようにさらに構成されている、請求項４に記載の情報処理装置。
  7. 　コンピュータで実行される方法であって、
    　入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得するステップと、
    　複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップと、
    　入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、前記歩行速度を正規化するステップとを含む、方法。
  8. 　前記入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む、請求項７に記載の方法。
  9. 　複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
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