WO2020183692A1 - 見守りシステム、見守り方法、冷蔵庫、及び通信端末 - Google Patents

見守りシステム、見守り方法、冷蔵庫、及び通信端末 Download PDF

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WO2020183692A1
WO2020183692A1 PCT/JP2019/010501 JP2019010501W WO2020183692A1 WO 2020183692 A1 WO2020183692 A1 WO 2020183692A1 JP 2019010501 W JP2019010501 W JP 2019010501W WO 2020183692 A1 WO2020183692 A1 WO 2020183692A1
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WO
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amount
foodstuff
data
person
person detection
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/010501
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English (en)
French (fr)
Inventor
由佳 津田
昌鷹 馬場
Original Assignee
三菱電機株式会社
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25D—REFRIGERATORS; COLD ROOMS; ICE-BOXES; COOLING OR FREEZING APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F25D23/00—General constructional features
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR 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 invention relates to a watching system, a watching method, a refrigerator, and a communication terminal.
  • the conventional watching system notifies a person (for example, a relative) who watches over the living condition of the target person (for example, an elderly person) based on the detection signals of sensors attached to various parts of the living space of the target person (for example, an elderly person).
  • a person for example, a relative
  • the behavior of the subject is constantly monitored by sensors installed in various places, so the privacy of the subject is not protected throughout the living space, and the subject is constantly monitored. Have a pleasant sensation. Focusing on this point, systems and devices capable of alleviating the discomfort of the subject have been proposed (see, for example, Patent Documents 1 and 2).
  • Patent Document 1 describes a device on the user side that photographs the contents of a container (including a refrigerator) used by the target user and transmits the photographed information to a server, and the current photographed information and the past of the contents of the container.
  • a server that determines the safety of the user based on the difference from the shooting information.
  • Patent Document 2 proposes a device that determines the presence / absence of a user who is a target person based on the energy consumption of a device in a predetermined area and transmits the determination result to an external organization.
  • Patent Document 1 since the system described in Patent Document 1 transmits the photographing information of the contents of the container to the server, there is a possibility that the contents of the container may be seen by others, and there is a problem that privacy is not properly protected.
  • the device of Patent Document 2 only determines the presence / absence of the user based on the amount of energy used, and has a problem that the living condition of the user cannot be appropriately determined.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and is a monitoring system, a monitoring method, a communication terminal, and a communication terminal capable of determining a living condition while protecting the privacy of a person who uses a food storage.
  • the purpose is to provide a refrigerator that can judge the living conditions while protecting the privacy of the person who uses the refrigerator.
  • the monitoring system detects the amount of foodstuff, which is the amount of foodstuff stored in the foodstuff storage, and generates foodstuff amount data including the foodstuff amount and the time when the foodstuff amount is detected.
  • the foodstuff amount sensing unit, the person sensing unit that detects the presence of a person in the vicinity of the foodstuff storage and generates the person detection data including the time when the person was present, and the foodstuff amount data are accumulated.
  • the estimation unit that estimates the pattern, the foodstuff amount data to be determined, which is one or more foodstuff amount data on the side close to the current time in the foodstuff amount history data, and the foodstuff amount data on the side close to the current time in the person detection history data.
  • a determination unit that monitors the living conditions of the person based on the person detection data to be determined, which is one or more person detection data of the above, and the life pattern, and generates determination information based on the result of the monitoring. It is characterized by including a communication unit that transmits one or more of the food material amount data, the person detection data, the life pattern, and the determination information to a predetermined destination.
  • the refrigerator detects the foodstuff storage and the foodstuff amount which is the amount of foodstuffs stored in the foodstuff storage, and determines the foodstuff amount and the time when the foodstuff amount is detected.
  • the foodstuff amount sensing unit that generates the foodstuff amount data including, the person sensing unit that detects the presence of a person in the vicinity of the foodstuff storage and generates the person detection data including the time when the person was present, and the foodstuff A storage unit that stores the foodstuff amount history data generated by accumulating the amount data and the person detection history data generated by accumulating the person detection data, and the foodstuff amount history data and the person detection history data.
  • An estimation unit that estimates a life pattern based on at least one, food amount data to be determined, which is one or more food amount data on the side closer to the present time among the food amount history data, and the person detection history data.
  • the living conditions of the person are monitored based on the person detection data of the judgment target, which is one or more person detection data on the side closer to the present time, and the life pattern, and the judgment information based on the result of the monitoring is obtained. It is characterized by including a determination unit to be generated and a communication unit to transmit the determination information to a predetermined destination.
  • the communication terminal detects the amount of foodstuff, which is the amount of foodstuff stored in the foodstuff storage, and obtains the foodstuff amount data including the foodstuff amount and the time when the foodstuff amount is detected.
  • the foodstuff storage including a foodstuff amount sensing unit to be generated and a person sensing unit that detects the presence of a person in the vicinity of the foodstuff storage and generates human detection data including the time when the person was present.
  • the communication unit that receives the foodstuff amount data and the person detection data from, and the foodstuff amount history data generated by accumulating the foodstuff amount data and the person detection history data generated by accumulating the person detection data.
  • a storage unit that stores the data, an estimation unit that estimates a life pattern based on at least one of the foodstuff amount history data and the person detection history data, and one or more of the foodstuff amount history data on the side closer to the present time.
  • the person detection data of the judgment target which is one or more person detection data of the person detection history data near the present time, and the life pattern. It is characterized by including a determination unit that monitors the living condition of the person and generates determination information based on the result of the monitoring.
  • the living conditions of a person can be transmitted to a predetermined destination while giving consideration to the protection of the privacy of the person.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows schematic structure of the monitoring system which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • (A) is a vertical sectional view schematically showing the structure of the refrigerator according to the first embodiment, and (b) is a front view showing an example of foodstuffs in a refrigerating room with an open door.
  • c) is a diagram showing a bright region where the light of the refrigerator lighting can be seen from the front and a dark region where the light of the refrigerator lighting is blocked by foodstuffs.
  • (A) to (c) are diagrams showing a bright region and a dark region of the refrigerator compartment, and (d) shows the relationship between the amount of foodstuffs in the refrigerator compartment and the illuminance level detected by the illuminance sensor.
  • FIGS. (A) and (B) are diagrams for explaining the relationship between the human sensor and the sensor value when the human sensor is a device having an open / close detection sensor for detecting the opening / closing of the refrigerator door.
  • (A) and (b) are diagrams showing an example of the number of times the refrigerator door is opened and closed according to the first embodiment.
  • FIG. 1 A and (b) are diagrams showing an example of the time change of the amount of foodstuffs in the refrigerator according to the first embodiment.
  • (A) is a graph showing an example of three cycles of time change of the amount of foodstuff in the refrigerating room
  • (b) is a diagram showing the time change of three cycles of the amount of foodstuff in the same time point of increase. It is a figure drawn
  • (c) is a figure which shows the eating habits pattern which is an average value calculated from the time change of the amount of a food material in three cycles, and the upper limit and the lower limit of the permissible range.
  • It is a flowchart which shows the process of the determination part of the monitoring system which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. 1 which shows the process of the determination part of the monitoring system which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. 2 which shows the process of the determination part of the monitoring system which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a block diagram which shows schematic structure of the monitoring system which concerns on Embodiment 2 of this invention. It is a block diagram which shows schematic structure of the monitoring system which concerns on Embodiment 3 of this invention. It is a block diagram which shows schematic structure of the monitoring system which concerns on Embodiment 4 of this invention. It is a block diagram which shows schematic structure of the monitoring system which concerns on Embodiment 5 of this invention. It is a figure which shows the example of the hardware configuration of the monitoring system which concerns on the modification of Embodiments 1-5.
  • the watching system according to the embodiment of the present invention, the watching method implemented by the watching system, the refrigerator, and the communication terminal will be described below with reference to the drawings.
  • the following embodiments are merely examples, and various modifications can be made within the scope of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of the monitoring system according to the first embodiment of the present invention.
  • the main configuration of the watching system is provided in the refrigerator 10.
  • the refrigerator 10 has a food material storage for storing foodstuffs as stored items at a low temperature, and a cooling mechanism for cooling the inside of the foodstuff storage (also referred to as “inside”).
  • a typical example of a food storage is a refrigerator.
  • the cooling mechanism includes a motor, a compressor, a fan, a cold air passage, a control circuit, and the like.
  • the monitoring system according to the first embodiment is provided in the refrigerator 10. Further, a part of the monitoring system according to the first embodiment may be provided in a communication terminal 50 capable of receiving information transmitted from a communication unit 17 of the refrigerator 10 via a network 40 such as the Internet. Further, a part of the monitoring system according to the first embodiment may be provided in the server computer (also simply referred to as “server”) 61 of the monitoring service company 60. The server 61 receives the information transmitted from the communication unit 17 of the refrigerator 10 via the network 40, and transmits this information to the communication terminal 50 of the watcher.
  • server computer also simply referred to as “server”
  • foodstuff means food.
  • the foodstuff includes not only the foodstuff itself, but also a container and packaging for storing the foodstuff. Further, in this application, the subject who is watched by the watching system purchases ingredients at a cycle having a certain degree of regularity and puts them in the refrigerator 10 (that is, replenishes them) and a certain degree of regularity. It is premised that the act of taking out the food from the refrigerator 10 and consuming the food is repeated at a cycle provided with the above.
  • the refrigerator 10 estimates the life pattern of the subject, the food material amount sensing unit 12, the human sensing unit 13, the sensor control unit 11, the storage unit 14 which is a storage device such as a memory, and the like. It has an estimation unit 15, a determination unit 16 for determining whether the living condition of the subject is normal or abnormal, and a communication unit 17.
  • the target person is a user of the refrigerator 10.
  • the target person is usually a resident of a house in which the refrigerator 10 is placed.
  • the subject is also referred to as a "resident" or "person.”
  • the foodstuff amount sensing unit 12 detects the foodstuff amount, which is the amount of foodstuff stored in the foodstuff storage, and generates foodstuff amount data including the foodstuff amount and the time when the foodstuff amount is detected.
  • the foodstuff amount sensing unit 12 has a foodstuff amount sensor 12a that detects the amount of foodstuff stored in the foodstuff storage, and a time when the foodstuff amount and the foodstuff amount detected by the foodstuff amount sensor 12a are detected. It has a food material amount data generation unit 12b that generates food material amount data including.
  • the time is provided from, for example, a clock built in the sensor control unit 11. Further, when the amount of food is detected at regular time intervals, the time may be information indicating the order in which the amount of food is detected, instead of the information indicated by hours, minutes, and seconds. The details of the food material amount sensing unit 12 will be described later.
  • the sensor control unit 11 generates a sensing control signal for the foodstuff amount sensor for detecting the amount of foodstuff in the refrigerator at a certain timing. For example, the sensor control unit 11 generates a sensing control signal at predetermined time intervals to cause the food material amount sensing unit 12 to detect the amount of food in the refrigerator.
  • the human sensing unit 13 detects the presence of a person in the vicinity of the refrigerator 10 and generates human detection data including the time when the detected person existed.
  • the human sensing unit 13 generates a human sensor 13a that detects a person existing around the food storage and a human detection data including a time when the person is detected by the human sensor 13a. That is, the human sensing unit 13 generates the frequency of human detection for each predetermined time zone (for example, the number of human detections per unit time) as human detection data.
  • the human sensor 13a is, for example, a motion sensor that detects whether or not there is a person in front of or beside the refrigerator 10 based on a sensing control signal generated by the sensor control unit 11 (for example, 162 in FIG. 2B). Is.
  • the human sensor 13a may be an opening / closing sensor (for example, 161 in FIG. 2B) that detects the opening / closing of the door of the refrigerator 10. Further, the human sensor 13a may be both a sensor for detecting the presence or absence of a person and an opening / closing sensor for the refrigerator 10. Further, the human sensor 13a may have another sensor that detects the presence / absence of the target person. The details of the human sensing unit 13 will be described later.
  • the sensor control unit 11 generates a sensing control signal for a motion sensor to detect the presence or absence of a person in the vicinity of the refrigerator 10 at a certain timing.
  • the sensor control unit 11 causes the human sensing unit 13 to detect the presence or absence of a person by generating a sensing control signal at predetermined fixed time intervals.
  • the storage unit 14 stores the foodstuff amount history data generated by accumulating the foodstuff amount data and the person detection history data generated by accumulating the person detection data for a predetermined period.
  • the estimation unit 15 estimates the life pattern of the target person based on at least one of the food material amount history data and the person detection history data. For example, the estimation unit 15 reads out the past food amount indicated by the food amount history data accumulated in the storage unit 14, and uses the regularity of the time change of the past food amount to obtain the regularity peculiar to the target person. Estimate the eating habit pattern, which is the change pattern of the amount of prepared food. The dietary pattern is an example of a lifestyle pattern. Eating habit patterns are shown, for example, in FIGS. 7 (a) and 7 (b) described later.
  • the "regularity of time change of the amount of foodstuff” means that the amount of foodstuff increases in a cycle (for example, the first cycle) peculiar to the target person who is the user of the refrigerator 10 (that is, the foodstuff is purchased. (Put in the refrigerator 10), the ingredients in the refrigerator 10 gradually decrease (eg, in the second cycle) at a pace peculiar to this subject (ie, take the ingredients out of the refrigerator 10 to consume the ingredients). Is.
  • the estimation unit 15 reads out the food material amount history data and the person detection data stored in the storage unit 14, and based on the change in the food material amount and the person detection data, the subject person's wake-up time, bedtime, and nighttime Estimate the number of times the refrigerator is accessed, the time the subject has not been detected, and so on. In other words, the estimation unit 15 calculates a first cycle in which the amount of food is increased and a second cycle in which the amount of food is decreased based on the food amount history data, and the first cycle and the first cycle are calculated. Based on the two cycles and the person detection data, the person's wake-up time, bedtime, and person's undetected time are estimated.
  • the estimation unit 15 reads the past person detection data indicated by the person detection history data accumulated in the storage unit 14, and utilizes the regularity of the time change of the number of times of person detection to make the regularity peculiar to the target person. Estimate the behavioral pattern of the subject with. Behavioral patterns are an example of life patterns. The behavior pattern is shown, for example, in FIGS. 5A and 5B described later.
  • the determination unit 16 stores the foodstuff amount data to be determined, which is one or more foodstuff amount data on the side closer to the present time among the foodstuff amount history data stored in the storage unit 14, and the foodstuff amount data to be stored in the storage unit 14.
  • the living conditions of the target person are monitored based on the person detection data of the judgment target, which is one or more person detection data on the side closer to the present time in the person detection history data, and the life pattern estimated by the estimation unit 15. Then, judgment information based on the monitoring result is generated.
  • the determination information is, for example, information indicating that the living condition of the subject is in an abnormal state.
  • An abnormal state is, for example, "a situation in which the subject is at home but the foodstuff is not reduced” or "a situation in which the foodstuff is not taken out or replenished and the movement of the subject person is not detected”. is there.
  • the determination information may include information indicating that the living condition of the subject is not in an abnormal state, but is close to an abnormal state, or information indicating that the subject may be in an abnormal state.
  • One or more foodstuff amount data on the side closer to the present time is, for example, data from the newest foodstuff amount data to the Nth newest foodstuff amount data.
  • N is an integer of 1 or more.
  • the determination unit 16 repeats N times whether or not the latest (that is, the current) amount of foodstuff is within the permissible range determined based on the eating habit pattern estimated by the estimation unit 15. By doing so, it is possible to generate determination information based on the amount data of N foodstuffs on the side closer to the present time.
  • one or more person detection data on the side closer to the present time is, for example, data from the newest person detection data to the Mth newest person detection data.
  • M is an integer of 1 or more.
  • the determination unit 16 repeats M times whether or not the latest (that is, the current) person detection data is within the permissible range determined based on the behavior pattern estimated by the estimation unit 15. By doing so, it is possible to generate determination information based on M person detection data on the side closer to the present time.
  • the determination unit 16 determines that an abnormality has occurred in the target person, the determination unit 16 outputs to the communication unit 17 that the abnormality has occurred.
  • the communication unit 17 transmits the determination information to a predetermined destination.
  • the predetermined destination is, for example, a communication terminal 50 owned by a watcher who is a relative of the target person.
  • the communication terminal 50 is a smartphone, a mobile phone, a personal computer, or the like.
  • the predetermined destination may be, for example, the server 61 of the watching service company 60 that provides the watching service.
  • the communication unit 17 may transmit food material amount data, person detection data, and lifestyle patterns.
  • the communication unit 17 transmits the determination information, for example, when the living condition is in an abnormal state, at a predetermined cycle, at a predetermined time, or a request signal from the communication terminal 50. It can be done according to.
  • the communication unit 17 may transmit the determination result of the determination unit 16 from the network 40 to the communication terminal 50 via the server 61 of the monitoring service company 60.
  • the foodstuff amount sensor 12a is an illuminance sensor 151, and an operation of generating a foodstuff amount indicating the amount of foodstuff in the refrigerator from the illuminance level detected by the illuminance sensor 151 is performed.
  • FIG. 2A is a vertical cross-sectional view schematically showing the structure of the refrigerator 10.
  • FIG. 2A shows a cross section of FIG. 2B cut along the lines S2a-S2a.
  • FIG. 2B is a front view showing an example of foodstuffs in the refrigerator compartment 101 in which the door 104 is open.
  • the refrigerating room 101 is a storage room for foodstuffs. "Inside the refrigerator room 101" is synonymous with the inside of the refrigerator. It is also possible to generate a dietary pattern of the subject based on the amount of foodstuffs in the vegetable compartment 106 and the freezing compartment 105, which are storage chambers other than the refrigerator compartment 101.
  • the sensor control unit 11 turns on the interior lighting 108 at predetermined time intervals, and causes the illuminance sensor 151 to detect the illuminance level.
  • the illuminance sensor 151 provides sensor information such as an illuminance level to the food material amount data generation unit 12b.
  • the refrigerating chamber 101 is provided with a shelf board 102 on which foodstuffs are placed, and the interior lighting 108 that illuminates the inside of the refrigerating chamber 101 is located behind the refrigerating chamber 101 (for example,). , Left side in FIG. 2A).
  • the light emitted from the interior lighting 108 is reflected directly on the wall surface and the surface of the food material and indirectly reaches the position of the inner surface of the door 104.
  • An illuminance sensor 151 is arranged on the inner surface of the door 104, and the light emitted from the interior lighting 108 directly or indirectly reaches the illuminance sensor 151.
  • FIG. 2B is a front view of the refrigerator 10, showing a state in which the door 104 of the refrigerator 10 is open.
  • various foodstuffs are placed on the shelf board 102.
  • FIG. 2C shows how the inside of the refrigerator compartment 101 with the door 104 of the refrigerator 10 of FIG. 2B closed and the interior lighting 108 turned on is viewed from the front (that is, the door 104 side). Shows if it looks like. A part of the light emitted from the interior lighting 108 on the back side of the refrigerator compartment 101 is reflected by the wall surface of the refrigerator and the surface of the food. However, when viewed from the door 104 side, the food material blocks the light emitted from the interior lighting 108. Therefore, as shown in FIG. 2C, the region in the refrigerating chamber 101 where there is no foodstuff forms the bright region, and the region where the foodstuff is present forms the dark region.
  • the interior lighting may be installed at a position closer to the front of the inner surface of the side wall of the refrigerator compartment 101.
  • the illuminance sensor 151 is arranged on the inner side of the inner surface of the side wall in the diagonal direction (that is, the inner side of the inner surface facing the interior lighting) with the food material in between.
  • the food quantity data value may be generated based on the detection values of the plurality of illuminance sensors 151 including 151.
  • the detected value is, for example, the total value of the illuminance levels, the average value, and the like.
  • FIG. 3D is a graph showing the relationship between the amount of foodstuff in the refrigerator compartment 101 and the illuminance level detected by the illuminance sensor 151.
  • the state SA in FIG. 3A is a case where the amount of foodstuff in the refrigerator compartment 101 is large.
  • the state SB in FIG. 3B is a case where the amount of foodstuff in the refrigerator compartment 101 is about the middle.
  • 3C is a case where the amount of foodstuff in the refrigerator compartment 101 is small.
  • the illuminance level is low because the amount of light reaching the illuminance sensor 151 is small in the state SA where the amount of food is large.
  • the state SB in which the amount of food is in the middle, the amount of light reaching the illuminance sensor 151 is in the middle, so the illuminance level is in the middle.
  • the illuminance level is high because the amount of light reaching the illuminance sensor 151 is large in the SC in which the amount of food is small.
  • FIG. 4 (a) to 4 (c) are diagrams graphing the relationship between the amount of foodstuff in the refrigerator 10 according to the first embodiment and the sensor value detected by the foodstuff amount sensor 12a.
  • FIG. 4A shows the relationship between the illuminance level and the amount of food when the food amount sensor 12a is the illuminance sensor 151 installed in each storage room in the refrigerator 10.
  • FIG. 4B shows the sum of the weight sensor values and the amount of foodstuff when the foodstuff amount sensor 12a is a weight sensor (for example, 153 in FIG. 2A) installed on each shelf board 102 in the refrigerator 10. Shows the relationship.
  • FIG. 4A shows the relationship between the illuminance level and the amount of food when the food amount sensor 12a is the illuminance sensor 151 installed in each storage room in the refrigerator 10.
  • FIG. 4B shows the sum of the weight sensor values and the amount of foodstuff when the foodstuff amount sensor 12a is a weight sensor (for example, 153 in FIG. 2A) installed on each
  • 4C shows the amount of image change and the foodstuff in the captured image when the foodstuff amount sensor 12a is an in-house camera (for example, 152 in FIG. 2A) as an in-house image pickup device for taking a picture of the inside of the refrigerator 10. It shows the relationship with the quantity.
  • the amount of image change is indicated by the ratio of the number of pixels that have changed to the number of pixels of the captured image when the refrigerator 10 is empty, or the ratio of the change region to the entire image.
  • the foodstuff amount data generation unit 12b calculates the foodstuff amount for each storage room such as a vegetable room, a freezing room, and a refrigerating room by using one or more of the relationships of FIGS. 4A to 4C. The sum of them is generated as food material amount data.
  • the food material amount data is provided to the storage unit 14 and the determination unit 16.
  • the sensor control unit 11 sends a sensing control signal to the motion sensor 13a.
  • the sensing control signal is, for example, a signal that operates the human sensor 13a to detect a person at predetermined time intervals of a reference.
  • the reference time interval is, for example, 5 minutes, 10 minutes, or 15 minutes.
  • the behavior estimated by the estimation unit 15 described later is an behavior related to the eating habits of the subject, and the time for a person to eat is about 10 to 30 minutes, and the time for cooking is about 20 to 60 minutes.
  • the sensor value of the human sensor 13a sensed with the granularity necessary for estimating these behaviors is required.
  • the human sensor 13a is an open / close sensor for detecting the opening / closing of the door 104 of the refrigerator 10 (for example, 161 in FIG. 2B), and a motion sensor installed on the front surface or side surface of the refrigerator 10 (for example, FIG. 2A). 162), and any one or more of cameras (for example, thermal image sensors) as an imaging device installed on the front surface or the side surface of the refrigerator 10.
  • the motion sensor 13a detects whether or not there is a person in front of the refrigerator 10.
  • the human sensor 13a operates based on the sensing control signal and provides the sensor value to the human detection data generation unit 13b.
  • the refrigerator 10 is a private item in the house where the subject resides and stores foods closely related to the subject's taste or eating habits. For this reason, most of the people who access the refrigerator 10 are residents.
  • the human sensor 13a is an open / close sensor
  • the sensor value is time information that detects an operation in which the door 104 is opened or an operation in which the door 104 is closed.
  • the human sensor 13a is a motion sensor
  • the sensor value is time information when it is detected that a person is present.
  • the human sensor 13a is a thermal image sensor
  • the sensor value is the thermal image itself, and the process of detecting the presence or absence of a person from the thermal image is executed by the human detection data generation unit 13b.
  • the human sensor 13a is not limited to the open / close sensor, the motion sensor, and the thermal image sensor as long as it can detect the presence / absence of a person.
  • the human detection data generation unit 13b generates human detection data based on the sensor value input from the human sensor 13a.
  • 5 (a) and 5 (b) are diagrams showing an example of the relationship between the human detection data and the sensor value input from the human sensor 13a.
  • FIG. 5A shows a case where the human sensor 13a is an open / close sensor.
  • the person detection data is the number of times the door 104 is opened and closed for each predetermined reference time.
  • the person detection data generation unit 13b calculates the number of times the door 104 is opened or closed for each reference time (that is, the number of times for the person detection data to be generated in each predetermined time zone), and calculates the number of times for each reference time.
  • the reference time is, for example, 5 minutes, 10 minutes, or 15 minutes.
  • FIG. 5B shows a case where the human sensor 13a is a motion sensor or a thermal image sensor.
  • the human detection data generation unit 13b detects the presence or absence of a person from the thermal image input from the human sensor 13a.
  • the human detection data generation unit 13b extracts, for example, a region corresponding to a human surface temperature (for example, 22 ° C. to 35 ° C.) from a thermal image, and based on the shape and size of the extracted region or both. , Can detect people.
  • the time information indicating the time when the person is detected is the information indicating the shooting time of the thermal image in which the person is detected. As shown in FIG.
  • the person detection data generation unit 13b calculates a time zone in which a person is detected and a time zone in which a person is not detected from the time information indicating the time when the person is detected.
  • the time zone in which a person is detected is the time zone from 6:00 to 8:00.
  • the time zone in which no person is detected is the time zone from 18:00 to 23:00.
  • the person detection data generation unit 13b provides the storage unit 14 and the determination unit 16 with the start time of the time zone in which the person is detected and the time when the person stays in front of the refrigerator 10.
  • the storage unit 14 stores the food material amount data provided by the food material amount data generation unit 12b for a certain period of time. Further, the storage unit 14 determines the number of times the door 104 is opened and closed for each reference time provided by the person detection data generation unit 13b, or the start time of the time zone in which the person is detected and the time when the person stays in front of the refrigerator 10. Is stored for a certain period of time. It is desirable that the fixed period is one week or more. When a certain period is one year or more, it is possible for the estimation unit 15 to estimate the fluctuation of the life pattern in each season.
  • the estimation unit 15 reads out the data stored in the storage unit 14 and estimates a lifestyle pattern particularly related to eating habits among the behaviors of the subject. Using FIGS. 6A and 6B, an operation in which the estimation unit 15 estimates a life pattern based on the number of times the door 104 is opened and closed generated by the person detection data generation unit 13b will be described. 6 (a) and 6 (b) show the number of times the door 104 is opened and closed in one day for people with different life patterns. Even for the same person, the distribution of the number of times the door 104 is opened and closed differs greatly depending on the day of the week or the physical condition. The door 104 of the refrigerator 10 is opened and closed when the subject is at home and is awake, even when the subject is not cooking or eating.
  • the door 104 is frequently opened and closed.
  • the refrigerator 10 also stores beverages and foods or medicines that can be eaten and eaten as they are, which are ingredients other than the ingredients used for cooking. Therefore, when they are taken out, the door 104 of the refrigerator 10 is opened and closed.
  • the day when the door 104 is not opened or closed at all is a day when the subject is either out of the office or unable to move due to health reasons or the like. If such days continue for many days, the subject is likely to be absent for a long time due to travel or the like.
  • the estimation unit 15 estimates the behavior of the target person from the number of times the door 104 is opened and closed and the time zone. For example, the time zone from 6 am to 10 am, when the door 104 is frequently opened and closed, is considered to be the breakfast time zone. The time zone from 11:00 to 14:00, when the door 104 is frequently opened and closed, is considered to be the lunch time zone. The time zone from 17:00 to 22:00, when the door 104 is frequently opened and closed, is considered to be the time zone for dinner. The time zone from 1 o'clock to 5 o'clock when the number of times the door 104 is opened and closed is 0 is considered to be the time zone during bedtime. The criterion for determining whether or not the door 104 is opened and closed frequently is, for example, half of the maximum number of times the door 104 is opened and closed per day by the subject.
  • the door 104 of the refrigerator 10 is not opened / closed during the time zone T1 from 0:00 to 6:00.
  • the subject is presumed to be sleeping.
  • the door 104 of the refrigerator 10 is frequently opened and closed.
  • the subject is presumed to be preparing breakfast or eating breakfast.
  • the door 104 of the refrigerator 10 is not opened and closed.
  • the subject is presumed to be out.
  • the door 104 of the refrigerator 10 is opened and closed very frequently.
  • time zone T4 In the first half of time zone T4, the subject is presumed to be preparing dinner or eating dinner. In the latter half of the time zone T4, the door 104 of the refrigerator 10 is opened and closed a relatively small number of times. In the latter half of time zone T4, it is estimated that the subject spends the time from after dinner to bedtime.
  • FIG. 6B there is no clear regularity between the number of times the door 104 of the refrigerator 10 is opened and closed and the time zone.
  • the subject opens and closes the door 104 of the refrigerator 10 all day long.
  • the opening and closing of the door 104 of the refrigerator 10 is detected during the time zone T5 from 2:00 to 6:00.
  • the subject is awake many times in the middle of the night. That is, it is presumed that the subject is awake at the time zone T5 when it is desirable to be asleep, and his / her life is disturbed or he / she is in poor physical condition.
  • the estimation unit 15 estimates the subject's wake-up time, bedtime, whether he / she is awake in the middle of the night, and whether he / she is absent for a long period of time, based on the number of times the door 104 is opened / closed.
  • 7 (a) and 7 (b) are diagrams showing an example of changes in the amount of foodstuffs.
  • 7 (a) and 7 (b) show the food material amount data values obtained by converting the food material amount into data at predetermined sampling intervals.
  • the sampling interval is excessive data generation in consideration of the time interval at which the foodstuff is taken out and the time interval at which the determination result is transmitted. Is set to an appropriate time, for example, between tens of minutes and several hours so that The sampling interval is the interval between adjacent scales on the horizontal axis of FIG. 8A, which will be described later.
  • the food material amount data value is time series data, it will be as shown in FIGS. 7 (a) and 7 (b) when illustrated in the time axis direction.
  • the food material amount data value is sequentially output as a data value for each sampling from the food material amount data generation unit 12b.
  • FIGS. 7 (a) and 7 (b) show changes in the amount of ingredients of another person.
  • the amount of foodstuffs stored in the refrigerator 10 increases when the foodstuffs are stored in the refrigerator 10 when going shopping, and decreases when the foodstuffs are taken out for cooking or eating.
  • the frequency of shopping is closely related to the lifestyle pattern of the subject, and as shown in FIG. 7A, the subject whose amount of ingredients changes frequently before the refrigerator 10 becomes empty. A person who goes shopping.
  • the target person whose amount of foodstuff changes basically uses up the foodstuff in one week, and buys the insufficient foodstuff on the way, but buys the foodstuff on the weekend.
  • the estimation unit 15 grasps one cycle from the sudden increase in the amount of the food material to the gradual decrease in the amount of the food material and then the sudden increase in the amount of the food material as a dietary habit pattern.
  • the increase and decrease of the amount of ingredients in the refrigerator 10 (that is, the change in the amount of ingredients) has a certain degree of regularity peculiar to the subject.
  • the ingredients in the refrigerator 10 may be consumed at a timing other than breakfast, lunch, and dinner, or the dietary habits of the subject may include meals other than three meals a day.
  • a dietary pattern having a regularity peculiar to the subject is derived by the estimation unit 15.
  • the foodstuff amount data value output from the foodstuff amount data generation unit 12b is accumulated in the storage unit 14.
  • the foodstuff amount data value is stored, for example, as foodstuff amount data associated with the time, or as foodstuff history data associated with a numerical value indicating the order of the data.
  • the estimation unit 15 reads out the foodstuff amount data value for a certain period from the storage unit 14 (that is, from the past foodstuff amount data value), and the pattern of the time change of the foodstuff amount data value, that is, the regularity peculiar to the subject. Derivation of eating habits pattern with.
  • FIG. 8A is a graph showing an example of three cycles of time change of the amount of foodstuff in the refrigerating room
  • FIG. 8B is a diagram showing the time point of increasing the time change of the amount of foodstuff in three cycles.
  • 8 (c) is a diagram showing a dietary pattern, which is an average value calculated from time changes in the amount of foodstuffs in three cycles, and an upper limit and a lower limit of an allowable range.
  • the estimation unit 15 reads out the foodstuff amount data value for a certain period from the storage unit 14 (that is, from the past foodstuff amount data value), and the pattern of the time change of the foodstuff amount data value, that is, the regularity peculiar to the target person. Derivation of eating habits pattern with.
  • FIG. 8A is a graph showing the time change of the amount of foodstuffs in the refrigerator compartment 101 over time in the three cycles PT1 to PT3.
  • Each of the cycles PT1 to PT3 is a cycle from the time of increase to the time of the next increase.
  • FIG. 8B is a diagram in which the time variation of the amount of foodstuff in three cycles is drawn by matching the time points of increase (that is, the starting point).
  • FIG. 8C shows an average value (that is, an example of a dietary pattern having a regularity peculiar to the subject) calculated from the time change of the three cycles PT1 to PT3 of the amount of foodstuff, and the dietary habit pattern. It is a figure which shows the upper limit and the lower limit of a margin (that is, an allowable range).
  • the portion where the amount data value of the foodstuff is greatly increased indicates the time of purchase of the foodstuff (that is, replenishment of the foodstuff), and from this point onward, the purchase of the next foodstuff (that is, the next One cycle is up to the point of replenishment of ingredients).
  • the scale attached to the time axis indicates the time of sampling, and the food material amount data value changes every few samplings. This is because the sampling is set to be performed in a cycle shorter than the cycle in which the food is taken out from the refrigerator.
  • FIG. 8B changes in the foodstuff amount data values in a plurality of cycles are shown in an overlapping manner by matching the time points when the foodstuff amount data values are increasing (that is, the time points when the foodstuffs are purchased and replenished). ..
  • the amount of foodstuff consumed and the time interval of consumption vary to some extent even if the subjects are the same.
  • this variation can be expressed as "variation in change in food material amount data value" and "variation in cycle”.
  • the “variation in change in the amount of food material data value” can be represented by the difference between the data values of the amount of food material in a plurality of cycles at a certain sampling time.
  • the “period variation” can be represented by the difference between the cycles of changes in the food quantity data values in a plurality of cycles.
  • the average value of the food material amount data values of a plurality of cycles is shown by a solid line curve. Since the solid line curve in FIG. 8C is the average value of the foodstuff amount data values of a plurality of cycles, it shows the average eating habit pattern of the subject. This change in the amount of ingredients varies in the subject's daily life. Therefore, as shown by the two broken lines in FIG. 8 (c), the estimation unit 15 outputs the eating habit pattern in the form of adding the "change margin of the food material amount data value" and the "period margin". To do.
  • Eating habit patterns may change depending on the season. For example, seasons with high water intake (eg summer) and seasons with low water intake (eg winter), seasons where the freshness of ingredients on the market can be maintained for a long time (eg winter) and seasons where it cannot be maintained for a long time (eg summer),
  • the characteristics that appear in the eating habits pattern change depending on the season, such as the season when it is easy to go out for purchase (for example, spring and autumn) and the season when it is difficult (for example, summer and winter). Therefore, by switching the eating habits pattern for each season, it is possible to improve the reliability of determining the presence or absence of abnormalities in the living conditions of the subject.
  • the amount of food material data value for deriving the eating habit pattern corresponding to the factor of the day of the week in one cycle is accumulated in the storage unit 14 in advance. You need to keep it. Further, in order to use the dietary habit pattern corresponding to the seasonal factor, it is necessary to store in advance the food material amount data value of each season for deriving the dietary habit pattern corresponding to the seasonal factor in the storage unit 14. is there.
  • the estimation unit 15 obtains a plurality of types of eating habit patterns, and the determination unit 16 determines whether or not the living condition of the subject is in an abnormal state by using the allowable range of the plurality of types of eating habit patterns. You may do it. In this case, individual differences in eating habit patterns can be appropriately dealt with, and the reliability of determination can be improved.
  • the latest amount of foodstuffs input from the foodstuff amount data generation unit 12b and the latest person input from the person detection data generation unit 13b with respect to the life pattern of the target person input from the estimation unit 15 It is repeatedly determined whether or not the detection data is within an appropriate range, and whether or not an abnormality has occurred in the target person is determined.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the processing of the determination unit 16 of the monitoring system according to the first embodiment.
  • 10 and 11 are diagrams (Nos. 1 and 2) showing the processing of the determination unit 16 of the monitoring system according to the first embodiment. The processing of the determination unit 16 will be described with reference to FIGS. 9 to 11.
  • the determination unit 16 determines whether the current living condition of the subject is CASE 1 to CASE 8.
  • step S1 the determination unit 16 determines whether or not the latest foodstuff amount A is within the permissible range based on the eating habit pattern.
  • the permissible range is, for example, the range of the change margin of the food material amount data value shown in FIG. 8C.
  • the process proceeds to step S2. If the latest foodstuff amount A is not within the permissible range based on the dietary pattern, the process proceeds to step S7.
  • step S2 for example, when the latest foodstuff amount A does not change compared to the foodstuff amount A0 detected immediately before the latest foodstuff amount A is detected, the determination unit 16 counts up the number of consecutive times D. (That is, 1 is added), and when the latest food amount A changes, the number of consecutive times D is reset to 0.
  • the determination unit 16 determines whether or not the continuous number D exceeds a predetermined continuous number threshold value (for example, 5 times). If the number of consecutive times D exceeds the threshold value, the process proceeds to step S4. When the number of consecutive times D is equal to or less than the threshold value, the determination unit 16 determines that the living condition of the subject is CASE5. As shown in FIG. 11, CASE 5 is a case where the subject has a normal eating habit and the living condition of the subject is normal.
  • step S4 the determination unit 16 determines whether or not the latest food amount A is equal to the minimum value C of the food amount pattern. If the latest food amount A is equal to the minimum value C, the process proceeds to step S5. If the latest food amount A is not equal to the minimum value C, the process proceeds to step S6.
  • step S5 the determination unit 16 determines whether or not a person has been detected based on the person detection data received from the person detection data generation unit 13b.
  • the determination unit 16 determines that the living condition of the subject is CASE1.
  • CASE1 is a case where the subject is not cooking but can move, and the living condition is normal. If the person is not detected, the determination unit 16 determines that the living condition of the subject is CASE2.
  • CASE2 is a case where the subject is at home, but has not eaten and cannot move, and the living condition is abnormal.
  • step S6 the determination unit 16 determines whether or not a person has been detected based on the person detection data received from the person detection data generation unit 13b.
  • the determination unit 16 determines that the living condition of the subject is CASE3.
  • CASE3 is a case where the subject is not cooking but can move and the living condition is normal. If the person is not detected, the determination unit 16 determines that the living condition of the subject is CASE4.
  • CASE4 is a case where the subject is scheduled to stay at home, but is not eating, cannot move, and has an abnormal living condition.
  • the determination unit 16 determines whether or not the latest food amount A is less than the expected value B. If the latest food amount A is less than the expected value B, the process proceeds to step S8. If the latest food amount A is equal to or greater than the expected value B, the process proceeds to step S9.
  • the expected value B of the amount of foodstuff is shown by a broken line in FIG. 10, for example.
  • the predetermined threshold value is, for example, a value at a fixed ratio (for example, 20%) with respect to the expected value, or a predetermined value.
  • step S8 the determination unit 16 updates the expected value B of the amount of foodstuff to the latest amount of foodstuff A, resets the number of consecutive times D to 0, and determines that the living condition of the subject is CASE6.
  • CASE 6 is a case where the subject organizes the inside of the refrigerator, discards unnecessary foodstuffs, plans to be absent for a long period of time, and is normal.
  • step S9 the determination unit 16 determines whether or not the latest ingredient amount A is equal to or less than the maximum value E of the ingredient amount pattern. If the latest foodstuff amount A is equal to or less than the maximum value E, the process proceeds to step S10, and if the latest foodstuff amount A is larger than the maximum value E, it is determined that the living condition of the subject is CASE8. As shown in FIG. 11, CASE 8 is a case where the subject is shopping, replenishing a large amount of foodstuffs, and is normal.
  • step S10 the determination unit 16 updates the expected value B of the amount of foodstuff to the latest amount of foodstuff A, resets the number of consecutive times D to 0, and determines that the living condition of the subject is CASE7.
  • CASE 7 is a case where the subject makes a purchase, replenishes a small amount of foodstuffs, and is normal.
  • the subject When the human detection data is not used, the subject is determined to be abnormal in all of CASE 1 to CASE 4 in which the change in the amount of foodstuff deviates from the permissible range of the normal eating habit pattern.
  • the human detection data since the human detection data is used, even if the change in the amount of foodstuff deviates from the permissible range of the normal eating habit pattern, in the case of CASE 1 and CASE 3, the subject is normal. It is determined that there is.
  • CASE2 it is determined that the subject is abnormal even if he / she is absent for a long period of time. This is because when a person is lying down in a place where people cannot be detected, for example, a bedroom without a refrigerator 10, the person sensor 13a mounted on the refrigerator 10 cannot detect the target person even though there are people. ..
  • an additional sensor that can detect the presence / absence of the target person is installed anywhere in the house, and if person detection data is generated using the sensor information, it is determined whether the person is at home or away for a long period of time. This makes it possible to realize a more accurate monitoring system.
  • the processing of the determination unit 16 shown in FIGS. 9 to 11 is only an example, and the processing of the determination unit 16 is not limited to this example.
  • the person detection data is only used in steps S5 and S6.
  • the behavior pattern obtained from the person detection data by the estimation unit 15 and the result of comparison with the latest person detection data may be used to determine whether the living condition of the subject is normal or abnormal.
  • the determination unit 16 may generate determination information indicating that the living condition of the subject is abnormal when the determination target person detection data does not satisfy the determination condition determined based on the behavior pattern. ..
  • the number of occurrences of the person detection data in each predetermined time zone is the number of occurrences of the person detection in each predetermined time zone indicated by the behavior pattern. This is a case where the number of times of person detection set to include the number of times is not within the permissible range. Further, the number of times the person detection data is generated in each predetermined time zone is, for example, the number of times the door 104 of the refrigerating chamber 101 is opened and closed for each predetermined time zone.
  • ⁇ 1-3 Effect If the monitoring system according to the first embodiment is used, the image data is not transmitted from the communication unit 17, so that the subject is not given the feeling of being monitored while protecting the privacy with a small amount of data. There is an effect that the watching service can be realized at low cost.
  • the monitoring system according to the first embodiment there is an effect that a life pattern can be generated at low cost while protecting the privacy of the target person.
  • both the food material amount data and the person detection data are used, so that there is an effect that the life pattern can be accurately generated while protecting the privacy of the target person. ..
  • the monitoring system according to the first embodiment there is an effect that it is possible to appropriately determine whether or not the dietary habits of the subject deviate from the dietary habits pattern.
  • FIG. 12 is a block diagram schematically showing the configuration of the monitoring system according to the second embodiment of the present invention.
  • the monitoring system according to the second embodiment includes a refrigerator 20, an electric device 30 such as a home electric appliance, and a server 65.
  • the monitoring system according to the second embodiment is characterized in that the components mounted on the refrigerator 10 in the first embodiment are separately provided in the refrigerator 20, the electric device 30, and the server 65. It is different from the monitoring system.
  • the refrigerator 20 has a food material amount sensing unit 22, a sensor control unit 21 that outputs a sensing control signal for the food material amount sensor, and a communication unit 27.
  • the food material amount sensing unit 22 has a food material amount sensor 22a and a food material amount data generation unit 22b.
  • the food material amount sensing unit 22 has the same configuration as the food material amount sensing unit 12 in the first embodiment.
  • the electrical device 30 includes a human sensing unit 33, a sensor control unit 31 that outputs a sensing control signal for a human sensor, and a communication unit 37.
  • the human sensing unit 33 has a human sensor 33a and a human detection data generation unit 33b.
  • the human sensing unit 33 has the same configuration as the human sensing unit 13 in the first embodiment.
  • the server 65 has a storage unit 14, an estimation unit 15, a determination unit 16, and a communication unit 19.
  • the storage unit 14, the estimation unit 15, and the determination unit 16 of the server 65 have the same configurations as those in the first embodiment.
  • the motion sensor 33a needs to be installed at a position where it can detect that there is a person around the refrigerator 20.
  • the installation position is preferably a high position on the ceiling or wall that allows a bird's-eye view of the periphery of the refrigerator 20.
  • the electric device 30 is, for example, an air conditioner or a lighting device. Further, the electric device 30 does not have to have the function of a home appliance, and may be composed of only the sensor control unit 31, the human sensing unit 33, and the communication unit 37.
  • the communication unit 27 transmits the food material amount data generated by the food material amount data generation unit 22b to the communication unit 19 provided in the server 65 via the network 40.
  • the communication unit 37 transmits the person detection data generated by the person detection data generation unit 13b to the communication unit 19 provided in the server 65 via the network 40.
  • the communication unit 19 provides the food material amount data transmitted from the communication unit 27 to the storage unit 14 and the determination unit 16, and provides the person detection data transmitted from the communication unit 37 to the storage unit 14 and the determination unit 16. .. Further, the communication unit 19 transmits the determination information received from the determination unit 16 to the communication terminal 50 via the network 40.
  • the human sensor 33a is mounted on the electric device 30 other than the refrigerator 20, so that the monitoring system can be realized even when the refrigerator 20 does not have the human sensor 33a. The effect is obtained.
  • the person detection data generation unit 33b, the storage unit 14, the estimation unit 15, and the determination unit 16 are not mounted on the refrigerator 20. Therefore, there is an effect that it is not necessary to mount a high-performance microcomputer in the refrigerator 20 for executing these processes having a high load.
  • FIG. 13 is a block diagram schematically showing the configuration of the monitoring system according to the third embodiment of the present invention.
  • the monitoring system according to the third embodiment includes a refrigerator 70 and a server 111.
  • the monitoring system according to the third embodiment is different from the monitoring system according to the first embodiment in that the components mounted on the refrigerator 10 in the first embodiment are separately provided for the refrigerator 70 and the server 111. different. That is, the monitoring system according to the third embodiment is provided in the server 111 of the monitoring service company 110, which monitors the determination unit 116. Except for this point, the third embodiment is the same as the first embodiment.
  • the watching service company 110 directly or networks with the communication unit 112 communicating with the communication unit 17 of the refrigerator 70 via a network 40 such as the Internet. It is provided with a communication unit 113 that communicates via the communication unit 113.
  • the communication unit 17 monitors the latest foodstuff amount data provided by the foodstuff amount data generation unit 12b, the person detection data provided by the person detection data generation unit 13b, and the life pattern provided by the estimation unit 15. It is transmitted to the communication unit 112 of the service company 110.
  • the determination unit 116 provided in the server 111 receives the food material amount data, the person detection data, and the lifestyle pattern from the communication unit 112. It is appropriate to transmit the timing of data communication between the refrigerator 70 and the server 111 each time a new ingredient amount data is generated, but the result of deriving the lifestyle pattern does not change frequently. , It may be configured to transmit at a wider interval than the transmission of the amount of food material data.
  • the determination unit 116 generates determination information based on the latest (that is, the current) food material amount data, the latest (that is, the current) person detection data, and the life pattern provided by the estimation unit 15.
  • the operation of the determination unit 116 is the same as that of the determination unit 16 of the first embodiment.
  • the communication unit 113 notifies the communication terminal 50 of the watcher of the situation.
  • FIG. 14 is a block diagram schematically showing the configuration of the monitoring system according to the fourth embodiment of the present invention.
  • the monitoring system according to the fourth embodiment includes a refrigerator 70 and a communication terminal 120.
  • the monitoring system according to the first embodiment is provided with the components mounted on the refrigerator 10 in the first embodiment separately for the refrigerator 70 and the communication terminal 120. Different from. That is, the monitoring system according to the fourth embodiment includes the determination unit 126 in the communication terminal 120. Except for this point, the fourth embodiment is the same as the first embodiment.
  • the communication terminal 120 includes a communication unit 121 that communicates with the communication unit 17 of the refrigerator 70 via a network 40 such as the Internet, and a determination unit 126.
  • the communication unit 17 communicates the latest foodstuff amount data provided by the foodstuff amount data generation unit 12b, the person detection data provided by the person detection data generation unit 13b, and the life pattern provided by the estimation unit 15. It is transmitted to the communication unit 121 of the terminal 120.
  • the determination unit 126 provided in the communication terminal 120 receives food material amount data, person detection data, and life pattern from the communication unit 121. It is appropriate to transmit the timing of data communication between the refrigerator 70 and the communication terminal 120 each time a new ingredient amount data is generated, but the result of deriving the lifestyle pattern may change frequently. However, it may be configured to be transmitted at a wider interval than the transmission of the amount of food material data.
  • the determination unit 126 generates determination information based on the latest (that is, the current) food material amount data, the latest (that is, the current) person detection data, and the life pattern provided by the estimation unit 15.
  • the operation of the determination unit 126 is the same as that of the determination unit 16 of the first embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram schematically showing the configuration of the monitoring system according to the fifth embodiment of the present invention.
  • the watching system may determine the living condition of the target person on the communication terminal 140 without using the watching service company.
  • the communication terminal 140 receives the information transmitted from the communication unit 17 of the refrigerator 80 via the network 40 instead of the monitoring service company. It is different from the watching system shown in FIG.
  • the communication terminal 140 includes a communication unit 141, a storage unit 144, an estimation unit 145, and a determination unit 146.
  • the communication terminal 140 is, for example, a smartphone.
  • the estimation unit 145 and the determination unit 146 are realized by an application installed in the communication terminal 140.
  • the operations of the estimation unit 145 and the determination unit 146 are the same as the operations of the estimation unit 15 and the determination unit 16 shown in FIG.
  • the monitoring system, the monitoring method, and the communication terminal 140 according to the fifth embodiment it is not necessary to transmit large-sized data such as image data from the refrigerator 80 to the communication terminal 140, so that communication is possible. It is possible to suppress an increase in the cost of the terminal 140.
  • the monitoring system, the monitoring method, and the communication terminal 140 according to the fifth embodiment do not transmit the image data to the outside, the privacy of the target person who uses the refrigerator 80 can be appropriately protected.
  • the living condition of the subject is monitored and it is determined whether or not the living condition is abnormal. Therefore, the reliability of the determination can be improved.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the monitoring system according to the modification of the first to fifth embodiments. All or part of the configuration of the monitoring system according to the first to fifth embodiments is a memory 91 as a storage device for storing a program as software and a processor 92 as an information processing unit for executing the program stored in the memory 91. It can be realized by using and. This program is pre-installed in the memory 91. The program may also be installed by download. Further, the program may be provided by a storage medium such as a semiconductor memory in which the program is stored.
  • each configuration of the refrigerator 10 shown in FIG. 1 can be realized by the memory 91 and the processor 92 of FIG.
  • each configuration of the server 65 shown in FIG. 12 can be realized by the memory 91 and the processor 92 of FIG.
  • each configuration of the refrigerator 70 shown in FIG. 13 can be realized by the memory 91 and the processor 92 of FIG.
  • the determination unit 116 of the server 111 can be realized by the same memory and processor as the configuration of FIG.
  • each configuration of the refrigerator 70 shown in FIG. 14 can be realized by the memory 91 and the processor 92 of FIG.
  • the determination unit 126 of the communication terminal 120 can be realized by the same memory and processor as the configuration of FIG.
  • each configuration of the communication terminal 140 shown in FIG. 15 can be realized by the memory 91 and the processor 92 of FIG.
  • the monitoring system can be provided in a food storage device that does not have a refrigerating function.

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Abstract

見守りシステムは、食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、食材量とその検知時刻とを含む食材量データを生成する食材量センシング部（１２）と、食材保管庫の周辺に人が存在することを検知し、人が存在した時刻を含む人検知データを生成する人センシング部（１３）と、食材量履歴データ及び人検知履歴データを保存する保存部（１４）と、食材量履歴データ及び人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて生活パターンを推定する推定部（１５）と、食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、生活パターンとに基づいて、前記人の生活状況を監視し、監視の結果に基づく判定情報を生成する判定部（１６）と、判定情報などを予め決められた送信先に送信する通信部（１７）を備える。

Description

見守りシステム、見守り方法、冷蔵庫、及び通信端末
　本発明は、見守りシステム、見守り方法、冷蔵庫、及び通信端末に関する。
　少子高齢化と核家族化の進展に伴い、高齢者だけからなる世帯が増加している。そのため、互いに離れて生活する高齢者とその親族の双方に安心感を与えるための見守りシステムの需要が高まっている。従来の見守りシステムは、対象者（例えば、高齢者）の居住空間の各所に取り付けられたセンサの検出信号に基づいて、対象者の生活状況を見守る者（例えば、親族）に通知する。この見守りシステムでは、対象者の行動が各所に取り付けられたセンサによって常時監視されているため、居住空間の全域で対象者のプライバシーは保護されておらず、対象者は常に監視されているという不快感を抱く。この点に着目して、対象者が抱く不快感を緩和することが可能なシステム及び装置が提案されている（例えば、特許文献１及び２参照）。
　特許文献１は、対象者であるユーザによって使用される容器（冷蔵庫を含む）の中身を撮影し、撮影情報をサーバに送信するユーザ側の装置と、容器の中身の現在の撮影情報と過去の撮影情報との差分に基づいてユーザの安否を判定するサーバと、を有するシステムを提案している。
　特許文献２は、所定のエリア内にある機器のエネルギー使用量に基づいて、対象者であるユーザの在・不在を判定し、判定結果を外部機関に送信する装置を提案している。
特開２０１４－０３８３７４号公報 特開２０１５－１３９０６６号公報
　しかしながら、特許文献１に記載のシステムは、容器の中身の撮影情報をサーバに送信するため、容器の中身が他人に見られるおそれがあり、プライバシーが適切に保護されないという課題がある。
　また、特許文献２の装置は、エネルギー使用量に基づいてユーザの在・不在を判定するだけであり、ユーザの生活状況を適切に判定することができないという課題がある。
　本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、食材保管庫を使用する人のプライバシーを保護しつつ生活状況を判定することができる見守りシステム、見守り方法、及び通信端末、並びに、冷蔵庫を使用する人のプライバシーを保護しつつ生活状況を判定することができる冷蔵庫を提供することを目的とする。
　本発明の一態様に係る見守りシステムは、食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、前記食材量と前記食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する食材量センシング部と、前記食材保管庫の周辺に人が存在することを検知し、前記人が存在した時刻を含む人検知データを生成する人センシング部と、前記食材量データを蓄積することで生成された食材量履歴データ及び前記人検知データを蓄積することで生成された人検知履歴データを保存する保存部と、前記食材量履歴データ及び前記人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて生活パターンを推定する推定部と、前記食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、前記人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、前記生活パターンとに基づいて、前記人の生活状況を監視し、前記監視の結果に基づく判定情報を生成する判定部と、前記食材量データ、前記人検知データ、前記生活パターン、及び前記判定情報のうちの１つ以上を予め決められた送信先に送信する通信部とを備えたことを特徴とする。
　本発明の他の態様に係る冷蔵庫は、食材保管庫と、前記食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、前記食材量と前記食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する食材量センシング部と、前記食材保管庫の周辺に人が存在することを検知し、前記人が存在した時刻を含む人検知データを生成する人センシング部と、前記食材量データを蓄積することで生成された食材量履歴データ及び前記人検知データを蓄積することで生成された人検知履歴データを保存する保存部と、前記食材量履歴データ及び前記人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて生活パターンを推定する推定部と、前記食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、前記人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、前記生活パターンとに基づいて、前記人の生活状況を監視し、前記監視の結果に基づく判定情報を生成する判定部と、前記判定情報を予め決められた送信先に送信する通信部とを備えたことを特徴とする。
　本発明の他の態様に係る通信端末は、食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、前記食材量と前記食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する食材量センシング部と、前記食材保管庫の周辺に人が存在することを検知し、前記人が存在した時刻を含む人検知データを生成する人センシング部と、を備えた前記食材保管庫から前記食材量データ及び前記人検知データを受信する通信部と、前記食材量データを蓄積することで生成された食材量履歴データ及び前記人検知データを蓄積することで生成された人検知履歴データを保存する保存部と、前記食材量履歴データ及び前記人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて生活パターンを推定する推定部と、前記食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、前記人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、前記生活パターンとに基づいて、前記人の生活状況を監視し、前記監視の結果に基づく判定情報を生成する判定部とを備えたことを特徴とする。
　本発明によれば、人のプライバシーの保護に配慮しつつ、人の生活状況を予め決められた送信先に送信することができる。
本発明の実施の形態１に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。 （ａ）は、実施の形態１に係る冷蔵庫の構造を概略的に示す縦断面図であり、（ｂ）は、扉が開いている冷蔵室内にある食材の例を示す正面図であり、（ｃ）は、庫内照明の光が正面から見える明部領域と庫内照明の光が食材によって遮られる暗部領域とを示す図である。 （ａ）から（ｃ）は、冷蔵室の明部領域と暗部領域とを示す図であり、（ｄ）は、冷蔵室内にある食材の量と照度センサによって検出される照度レベルとの関係をグラフで示す図である。 （ａ）から（ｃ）は、食材量センサが照度センサである場合、食材量センサが重量センサである場合、及び食材量センサがカメラを有する装置である場合における、冷蔵庫内にある食材の量と食材量センサによって生成されるセンサ値との関係をグラフで示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、人センサが冷蔵庫の扉の開閉を検知する開閉検知センサを有する装置である場合における、人センサによってセンサ値との関係を説明する図である。 （ａ）及び（ｂ）は、実施の形態１に係る冷蔵庫の扉の開閉回数の例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、実施の形態１に係る冷蔵庫内の食材の量の時間変化の例を示す図である。 （ａ）は、冷蔵室内にある食材の量の時間変化の３周期の例をグラフで示す図であり、（ｂ）は、食材の量の３周期の時間変化を増加の時点を一致させて描いた図であり、（ｃ）は、食材の量の３周期の時間変化から算出された平均値である食生活パターンと許容範囲の上限と下限を示す図である。 実施の形態１に係る見守りシステムの判定部の処理を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る見守りシステムの判定部の処理を示す図（その１）である。 実施の形態１に係る見守りシステムの判定部の処理を示す図（その２）である。 本発明の実施の形態２に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。 本発明の実施の形態３に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。 本発明の実施の形態４に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。 本発明の実施の形態５に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。 実施の形態１から５の変形例に係る見守りシステムのハードウェア構成の例を示す図である。
　以下に、本発明の実施の形態に係る見守りシステム、見守りシステムによって実施される見守り方法、冷蔵庫、及び通信端末を、図面を参照しながら説明する。以下の実施の形態は、例にすぎず、本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
《１》実施の形態１
《１－１》実施の形態１の構成
　図１は、本発明の実施の形態１に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。図１に示されるように、実施の形態１では、見守りシステムの主要な構成は、冷蔵庫１０に備えられている。冷蔵庫１０は、収納物としての食材を低温で保管する食材保管庫と、食材保管庫内（「庫内」ともいう。）を冷却する冷却機構とを有している。食材保管庫の代表例は、冷蔵室である。冷却機構は、モータ、コンプレッサ、ファン、冷風路、及び制御回路、などを有している。
　実施の形態１に係る見守りシステムは、冷蔵庫１０に備えられている。また、実施の形態１に係る見守りシステムの一部は、インターネットなどのネットワーク４０を介して冷蔵庫１０の通信部１７から送信された情報を受信することができる通信端末５０に備えられてもよい。さらに、実施の形態１に係る見守りシステムの一部は、見守りサービス企業６０のサーバコンピュータ（単に「サーバ」ともいう。）６１に備えられてもよい。サーバ６１は、冷蔵庫１０の通信部１７からネットワーク４０を介して送信された情報を受信し、この情報を見守り者の通信端末５０に送信する。
　本出願において、食材は、食品を意味する。食材は、食材そのものだけでなく、食材を収納する容器及び包装なども含む。また、本出願は、見守りシステムによって見守られる対象者が、通常の生活において、ある程度の規則性を備えた周期で食材を購入して冷蔵庫１０に入れる（すなわち、補充する）行為及びある程度の規則性を備えた周期で冷蔵庫１０から食材を取り出して消費する行為を繰り返し行う、ということを前提としている。
　図１に示されるように、冷蔵庫１０は、食材量センシング部１２と、人センシング部１３と、センサ制御部１１と、メモリなどの記憶装置である保存部１４と、対象者の生活パターンを推定する推定部１５と、対象者の生活状況が正常であるか異常であるかを判定する判定部１６と、通信部１７とを有している。対象者は、冷蔵庫１０のユーザである。また、対象者は、通常は、冷蔵庫１０が置かれている家の住人である。本出願において、対象者は、「住人」又は「人」とも記される。
　食材量センシング部１２は、食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、食材量と食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する。図１では、食材量センシング部１２は、食材保管庫内に保管されている食材の量を検知する食材量センサ１２ａと、食材量センサ１２ａによって検知された食材量と食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する食材量データ生成部１２ｂとを有している。なお、時刻は、例えば、センサ制御部１１に内蔵されている時計から提供される。また、一定時間間隔おきに食材量を検知する場合、時刻は、時分秒で示される情報ではなく、食材量を検知した順番を示す情報であってもよい。食材量センシング部１２の詳細については、後述する。
　センサ制御部１１は、或るタイミングで庫内の食材の量を検知させるための食材量センサ用のセンシング制御信号を発生する。例えば、センサ制御部１１は、予め決められた一定の時間間隔ごとにセンシング制御信号を発生することで、食材量センシング部１２に庫内の食材量を検知させる。
　人センシング部１３は、冷蔵庫１０の周辺に人が存在することを検知し、検知された人が存在した時刻を含む人検知データを生成する。図１では、人センシング部１３は、食材保管庫の周囲に存在する人を検知する人センサ１３ａと、人センサ１３ａによって人が検知された時刻を含む人検知データを生成する。つまり、人センシング部１３は、予め決められた時間帯ごとの人検知の頻度（例えば、単位時間当たりの人検知の回数）を人検知データとして生成する。人センサ１３ａは、例えば、センサ制御部１１によって生成されたセンシング制御信号に基づいて冷蔵庫１０の前又は横に人がいるか否かを検知する人感センサ（例えば、図２（ｂ）における１６２）である。また、人センサ１３ａは、冷蔵庫１０の扉の開閉を検知する開閉センサ（例えば、図２（ｂ）における１６１）であってもよい。また、人センサ１３ａは、人がいるか否かを検知するセンサと冷蔵庫１０の開閉センサとの両方であってもよい。さらに、人センサ１３ａは、対象者の在・不在を検知する他のセンサを有してもよい。人センシング部１３の詳細については、後述する。
　センサ制御部１１は、或るタイミングで冷蔵庫１０の周辺における人の有無を検知させるための人センサ用のセンシング制御信号を発生する。例えば、センサ制御部１１は、予め決められた一定の時間間隔ごとにセンシング制御信号を発生することで、人センシング部１３に人の有無を検知させる。
　保存部１４は、食材量データを蓄積することで生成された食材量履歴データ及び人検知データを蓄積することで生成された人検知履歴データを予め決められた期間分、保存する。
　推定部１５は、食材量履歴データ及び人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて対象者の生活パターンを推定する。例えば、推定部１５は、保存部１４に蓄積された食材量履歴データが示す過去の食材量を読み出し、過去の食材量の時間変化の規則性を利用して、対象者に特有の規則性を備えた食材量の変化パターンである食生活パターンを推定する。食生活パターンは、生活パターンの一例である。食生活パターンは、例えば、後述の図７（ａ）及び（ｂ）に示される。ここで、「食材量の時間変化の規則性」とは、冷蔵庫１０のユーザである対象者に特有の周期（例えば、第１の周期）で食材量が増加し（すなわち、食材を購入して冷蔵庫１０に入れ）、この対象者に特有のペースで冷蔵庫１０内の食材が徐々に（例えば、第２の周期で）減少する（すなわち、食材を消費するために冷蔵庫１０から食材を取り出す）ことである。例えば、推定部１５は、保存部１４に蓄積された食材量履歴データと人検知データを読み出し、食材量の変化と人検知データの変化に基づいて、対象者の起床時刻、就寝時刻、夜間における冷蔵庫へのアクセスの回数、対象者が未検出である時間、などを推定する。言い換えれば、推定部１５は、食材量履歴データに基づいて食材量が増加する周期である第１の周期及び食材量が減少する周期である第２の周期を算出し、第１の周期、第２の周期、及び人検知データに基づいて、人の起床時刻、就寝時刻、及び人の未検出時間を推定する。
　また、推定部１５は、保存部１４に蓄積された人検知履歴データが示す過去の人検知データを読み出し、人検知の回数の時間変化の規則性を利用して、対象者に特有の規則性を備えた対象者の行動パターンを推定する。行動パターンは、生活パターンの一例である。行動パターンは、例えば、後述の図５（ａ）及び（ｂ）に示される。
　判定部１６は、保存部１４に保存されている食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、保存部１４に保存されている人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、推定部１５によって推定された生活パターンとに基づいて、対象者の生活状況を監視し、監視の結果に基づく判定情報を生成する。判定情報は、例えば、対象者の生活状況が異常な状態であることを示す情報である。異常な状態とは、例えば、「対象者は在宅であるが、食材が減っていない状況」又は「食材の取り出し又は補充がされておらず、対象者の動きが検知されていない状況」などである。また、判定情報は、対象者の生活状況が異常な状態になっていないが、異常な状態に近いことを示す情報又は異常な状態になる可能性があることを示す情報を含んでもよい。
　「現時点に近い側の１つ以上の食材量データ」は、例えば、１番新しい食材量データからＮ番目に新しい食材量データまでのデータである。ここで、Ｎは、１以上の整数である。例えば、判定部１６は、推定部１５によって推定された食生活パターンに基づいて決められた許容範囲内に、最新の（すなわち、現在の）食材量が収まっているか否かの判定をＮ回繰り返し行うことによって、現時点に近い側のＮ個の食材量データに基づく判定情報を生成することができる。
　また、「現時点に近い側の１つ以上の人検知データ」は、例えば、１番新しい人検知データからＭ番目に新しい人検知データまでのデータである。ここで、Ｍは、１以上の整数である。例えば、判定部１６は、推定部１５によって推定された行動パターンに基づいて決められた許容範囲内に、最新の（すなわち、現在の）人検知データが収まっているか否かの判定をＭ回繰り返し行うことによって、現時点に近い側のＭ個の人検知データに基づく判定情報を生成することができる。
　判定部１６の動作の一例は、後述の図９から図１１を用いて説明される。判定部１６は、対象者に異常が発生していると判定した際に、通信部１７に、異常である旨を出力する。
　通信部１７は、判定情報を予め決められた送信先に送信する。予め決められた送信先は、例えば、対象者の親族である見守り者が所有する通信端末５０である。通信端末５０は、スマートフォン、携帯電話、パーソナルコンピュータ、などである。予め決められた送信先は、例えば、見守りサービスを提供する見守りサービス企業６０のサーバ６１であってもよい。なお、通信部１７は、食材量データ、人検知データ、及び生活パターンを送信してもよい。通信部１７は、判定情報の送信を、例えば、生活状況が異常な状態であるとき、又は、予め決められた周期で、又は、予め決められた時刻に、又は、通信端末５０からの要求信号に応じて行うことができる。通信部１７は、判定部１６の判定結果を、ネットワーク４０から見守りサービス企業６０のサーバ６１を経由して通信端末５０に送信してもよい。
《１－２》実施の形態１の動作
　先ず、食材量センサ１２ａが照度センサ１５１であり、照度センサ１５１によって検出される照度レベルから庫内にある食材の量を示す食材量を生成する動作を説明する。図２（ａ）は、冷蔵庫１０の構造を概略的に示す縦断面図である。図２（ａ）は、図２（ｂ）をＳ２ａ－Ｓ２ａ線で切る断面を示す。図２（ｂ）は、扉１０４が開いている冷蔵室１０１内にある食材の例を示す正面図である。図２（ｃ）は、庫内照明１０８の光が正面から見える明部領域と庫内照明１０８の光が食材によって遮られる暗部領域（すなわち、影領域）とを示す図である。冷蔵室１０１は、食材の収納室である。「冷蔵室１０１内」は、庫内と同義である。冷蔵室１０１以外の収納室である野菜室１０６及び冷凍室１０５内にある食材の量に基づいて、対象者の食生活パターンを生成することも可能である。センサ制御部１１は、予め決められた時間間隔ごとに、庫内照明１０８を点灯させると共に、照度センサ１５１により照度レベルを検出させる。照度センサ１５１は、照度レベルなどのセンサ情報を食材量データ生成部１２ｂに提供する。
　図２（ａ）に示されるように、冷蔵室１０１内には、食材が載せられる棚板１０２が備えられており、冷蔵室１０１内を照らす庫内照明１０８が冷蔵室１０１の奥側（例えば、図２（ａ）における左側）に配置されている。庫内照明１０８から放出された光は、直接的に又は壁面と食材の表面で反射されて間接的に、扉１０４の内面の位置まで到達する。扉１０４の内面には、照度センサ１５１が配置されており、庫内照明１０８から放出された光が直接的に又は間接的に照度センサ１５１に到達する。
　図２（ｂ）は、冷蔵庫１０を正面から見た図であり、冷蔵庫１０の扉１０４が開いた状態を示している。冷蔵室１０１内には、各種の食材が棚板１０２の上に載せられている。
　図２（ｃ）は、図２（ｂ）の冷蔵庫１０の扉１０４を閉じて、庫内照明１０８を点灯した状態での冷蔵室１０１の内部が正面（すなわち、扉１０４側）から、どのように見えるかを示している。冷蔵室１０１の奥側にある庫内照明１０８から照射された光の一部は、庫内の壁面及び食材の表面で反射される。しかし、扉１０４側から見れば、食材は庫内照明１０８から照射された光を遮っている。このため、図２（ｃ）に示されるように、冷蔵室１０１内の食材が無い領域が明部領域を形成し、食材が有る領域が暗部領域を形成する。
　なお、冷蔵庫１０の仕様によっては、庫内照明が冷蔵室１０１の側壁の内面の前寄りの位置に設置される場合がある。この場合には、照度センサ１５１は、食材を挟んで対角方向の側壁の内面の奥側（すなわち、庫内照明に向かい合う内面の奥側）に配置されることが望ましい。
　また、図２（ａ）から（ｃ）には、１個の照度センサ１５１が示されているが、冷蔵室１０１内において、庫内照明１０８の設置位置と反対側の壁面に複数の照度センサ１５１を備え、複数の照度センサ１５１の検出値に基づいて食材量データ値が生成されてもよい。この場合、検出値は、例えば、照度レベルの合計値、平均値、などである。
　図３（ａ）から（ｃ）は、庫内照明１０８の光が正面（すなわち、扉１０４の内面の位置）から見える明部領域と庫内照明１０８の光が食材によって遮られる暗部領域とを示す図である。図３（ｄ）は、冷蔵室１０１内にある食材の量と照度センサ１５１によって検出される照度レベルとの関係をグラフで示す図である。図３（ａ）の状態ＳＡは、冷蔵室１０１内にある食材の量が多い場合である。図３（ｂ）の状態ＳＢは、冷蔵室１０１内にある食材の量が中間程度である場合である。図３（ｃ）の状態ＳＣは、冷蔵室１０１内にある食材の量が少ない場合である。図３（ｄ）のグラフは、食材の量が多い状態ＳＡでは照度センサ１５１に到達する光の量が少ないので照度レベルが低い。また、食材の量が中間である状態ＳＢでは照度センサ１５１に到達する光の量が中間程度であるので照度レベルが中間程度である。また、食材の量が少ない状態ＳＣでは照度センサ１５１に到達する光の量が多いので照度レベルが高くなることを示している。このように、照度センサ１５１によって検出される照度レベルと、冷蔵室１０１内の食材の量との間には負の相関関係がある。
　図４（ａ）から（ｃ）は、実施の形態１に係る冷蔵庫１０内にある食材量と食材量センサ１２ａによって検知されるセンサ値との関係をグラフで示す図である。図４（ａ）は、食材量センサ１２ａが、冷蔵庫１０内の各収納室に設置された照度センサ１５１である場合の照度レベルと食材量との関係を示している。図４（ｂ）は、食材量センサ１２ａが冷蔵庫１０内の各棚板１０２に設置された重量センサ（例えば、図２（ａ）の１５３）である場合の重量センサ値の総和と食材量の関係を示している。図４（ｃ）は、食材量センサ１２ａが冷蔵庫１０内を撮影する庫内撮像装置としての庫内カメラ（例えば、図２（ａ）の１５２）である場合の撮影画像の画像変化量と食材量との関係を示している。画像変化量は、冷蔵庫１０内が空である場合の撮影画像の画素数に対する変化があった画素数の割合、又は画像全体に対する変化領域の割合で示される。
　図４（ａ）に示されるように、食材量が多いほど冷蔵庫１０内の照度レベルは、低くなる。また、図４（ｂ）に示されるように、食材量と重量の関係は、概ね比例する。図４（ｃ）に示されるように、食材がある程度の量になるまでは、食材量に応じて画像変化量は、増加する。しかし、食材量がある程度の量を超えると、画像には、映らない方向に重ねて収納されるため、増加量は、緩やかになる。食材量データ生成部１２ｂは、図４（ａ）から（ｃ）のうちの１つ以上の関係を利用して、野菜室、冷凍室、冷蔵室などの収納室ごとに食材量を算出し、それらの総和を食材量データとして生成する。食材量データは、保存部１４と判定部１６とに提供される。
　一方、センサ制御部１１は、センシング制御信号を、人センサ１３ａに送る。センシング制御信号は、例えば、予め決められた基準の時間間隔ごとに人検知をするために人センサ１３ａを動作させる信号である。基準の時間間隔は、例えば、５分、１０分、又は１５分、などである。後述する推定部１５が推定する行動は、対象者の食生活に関する行動であり、人が食事をする時間が１０分～３０分程度、料理をする時間は、２０分～６０分程度であるため、これらの行動を推定するために必要な粒度でセンシングした人センサ１３ａのセンサ値が必要である。人センサ１３ａは、冷蔵庫１０の扉１０４の開閉を検知する開閉センサ（例えば、図２（ｂ）における１６１）、冷蔵庫１０の前面又は側面に設置された人感センサ（例えば、図２（ａ）における１６２）、及び冷蔵庫１０の前面又は側面に設置された撮像装置としてのカメラ（例えば、熱画像センサ）のうちのいずれか１つ以上である。
　人センサ１３ａは、冷蔵庫１０の前に人がいるか否かを検知する。人センサ１３ａは、センシング制御信号に基づき動作し、センサ値を人検知データ生成部１３ｂに提供する。冷蔵庫１０は、対象者が居住する家の中にある物の中で、対象者の嗜好又は食生活に密接に関係する食べ物を収納するプライベートな物である。このため、冷蔵庫１０にアクセスする人は、住人であるケースが大半である。人センサ１３ａが開閉センサである場合、センサ値は、扉１０４が開けられた動作又は扉１０４が閉じられた動作を検知した時刻情報である。人センサ１３ａが人感センサである場合、センサ値は、人がいることを検知した時刻情報である。人センサ１３ａが熱画像センサである場合、センサ値は、熱画像そのものであり、熱画像から人の有無を検知する処理は、人検知データ生成部１３ｂで実行される。ただし、人センサ１３ａは、人の在・不在を検知できるセンサであれば、上記開閉センサ、人感センサ、及び熱画像センサに限定されない。
　人検知データ生成部１３ｂは、人センサ１３ａから入力されたセンサ値に基づき、人検知データを生成する。図５（ａ）及び（ｂ）は、人検知データと人センサ１３ａから入力されたセンサ値との関係の例を示す図である。
　図５（ａ）は、人センサ１３ａが開閉センサである場合を示す。この場合、人検知データは、予め決められた基準時間ごとの扉１０４の開閉回数である。人検知データ生成部１３ｂは、扉１０４の開操作又は閉操作の基準時間ごとの回数（すなわち、予め決められた各時間帯における人検知データの発生回数）を算出し、基準時間ごとの回数を保存部１４及び判定部１６に出力する。基準時間は、例えば、５分、１０分、又は１５分、などである。
　図５（ｂ）は、人センサ１３ａが人感センサ又は熱画像センサである場合を示す。人センサ１３ａが熱画像センサである場合は、人検知データ生成部１３ｂは、人センサ１３ａから入力された熱画像から人の有無を検知する。人検知データ生成部１３ｂは、例えば、熱画像から人の表面温度（例えば、２２℃～３５℃）に該当する領域を抽出し、抽出された領域の形又は大きさ又はこれらの両方に基づいて、人を検知することができる。人を検知した時刻を示す時刻情報は、人が検知された熱画像の撮影時刻を示す情報である。図５（ｂ）に示されるように、人検知データ生成部１３ｂは、人を検知した時刻を示す時刻情報から、人を検知した時間帯と、人を検知しない時間帯とを算出する。図５（ｂ）の例では、人を検知した時間帯は、６時から８時までの時間帯である。また、人を検知しない時間帯は、１８時から２３時までの時間帯である。人検知データ生成部１３ｂは、例えば、人を検知した時間帯の開始時刻と人が冷蔵庫１０の前に滞在した時間とを、保存部１４及び判定部１６に提供する。
　保存部１４は、食材量データ生成部１２ｂから提供された食材量データを一定期間分保存する。また、保存部１４は、人検知データ生成部１３ｂから提供された基準時間ごとの扉１０４の開閉回数、又は、人を検知した時間帯の開始時刻及び人が冷蔵庫１０の前に滞在した時間、を一定期間分保存する。一定期間は、１週間以上であることが望ましい。一定期間が、１年以上である場合には、推定部１５による各季節における生活パターンの変動を推定することが可能である。
　推定部１５は、保存部１４に保存されたデータを読み出し、対象者の行動のうち、特に食生活に関する生活パターンを推定する。図６（ａ）及び（ｂ）を用いて、推定部１５が人検知データ生成部１３ｂによって生成された扉１０４の開閉回数に基づいて、生活パターンを推定する動作を説明する。図６（ａ）及び（ｂ）は、生活パターンが異なる人の１日における扉１０４の開閉回数を示す。また、同じ人の場合であっても、曜日又は体調によって、扉１０４の開閉回数の分布は、大きく異なる。対象者が家にいて、起きている時間帯では、料理又は食事をしている時間以外の時間帯においても、冷蔵庫１０の扉１０４は、開閉される。料理をしている時間帯では、扉１０４の開閉回数が多い。ただし、冷蔵庫１０には、料理の材料となる食材以外の食材であって、そのまま飲食可能な飲料及び食べ物又は薬なども保存されている。このため、それらを取り出す際に、冷蔵庫１０の扉１０４は、開閉される。扉１０４が全く開閉されない日は、対象者は、外出中であるか、又は、健康上の理由などで動くことができない状態にあるか、のいずれかの日である。このような日が、何日も続く場合は、対象者は、旅行などによって長期不在である可能性が高い。
　推定部１５は、扉１０４の開閉回数と時間帯から対象者の行動を推定する。例えば、朝６時から１０時までの間であって、扉１０４の開閉回数が多い時間帯は、朝食の時間帯であると考えられる。１１時から１４時までの間であって、扉１０４の開閉回数が多い時間帯は、昼食の時間帯であると考えられる。１７時から２２時までの間であって、扉１０４の開閉回数が多い時間帯は、夕食の時間帯であると考えられる。１時から５時までの間であって、扉１０４の開閉回数が０の時間帯は、就寝中の時間帯であると考えられる。扉１０４の開閉回数が多いか否かの判断基準は、例えば、対象者の１日の最大の扉１０４の開閉回数の半分とする。
　図６（ａ）の場合、０時から６時までの時間帯Ｔ１では、冷蔵庫１０の扉１０４は開閉されていない。時間帯Ｔ１では、対象者は、就寝中であると推定される。６時から８時までの時間帯Ｔ２では、冷蔵庫１０の扉１０４は、頻繁に開閉されている。時間帯Ｔ２では、対象者は、朝食の準備中又は朝食の喫食中であると推定される。９時から１８時までの時間帯Ｔ３では、冷蔵庫１０の扉１０４は、開閉されていない。時間帯Ｔ３では、対象者は、外出中であると推定される。１８時から０時までの時間帯Ｔ４の前半では、冷蔵庫１０の扉１０４は、非常に頻繁に開閉されている。時間帯Ｔ４の前半では、対象者は、夕食の準備中又は夕食の喫食中であると推定される。時間帯Ｔ４の後半では、冷蔵庫１０の扉１０４は、比較的少ない回数開閉されている。時間帯Ｔ４の後半では、対象者は、夕食後から就寝までの時間を過ごしていると推定される。
　一方、図６（ｂ）の場合、冷蔵庫１０の扉１０４の開閉回数と時間帯との間に、はっきりとした規則性が見られない。対象者は、１日中、冷蔵庫１０の扉１０４を開閉している。図６（ｂ）の場合、対象者が１日中頻繁に飲食している、と推定される。特に、２時から６時までの時間帯Ｔ５で、冷蔵庫１０の扉１０４の開閉が検知されている。この場合、対象者が夜中に何度も起きている、と推定される。つまり、就寝中であることが望ましい時間帯Ｔ５に、対象者が起きており、生活が乱れている又は体調不良であると、推定される。このようにして、推定部１５は、扉１０４の開閉回数によって対象者の起床時刻、就寝時刻、夜中に起きているかどうか、長期不在中かどうか、を推定する。
　また、推定部１５は、保存部１４に保存された食材量履歴データから、食材量データが示す食材量の変化を計算する。図７（ａ）及び（ｂ）は、食材量の変化の例を示す図である。図７（ａ）及び（ｂ）は、食材量を、予め決められたサンプリング間隔でデータ化することで得られた食材量データ値を示している。サンプリング間隔（図７（ａ）及び図７（ｂ）の横軸の隣り合う目盛りの間隔）は、食材が取り出される時間間隔と判定結果の送信の時間間隔とを考慮して、過剰なデータ生成が行われないように、例えば、数十分から数時間の間の適切な時間に設定される。サンプリング間隔は、後述の図８（ａ）の横軸の隣り合う目盛りの間隔である。
　食材量データ値は、時系列データであるので、時間軸方向に図示すれば図７（ａ）及び（ｂ）のようになる。食材量データ値は、食材量データ生成部１２ｂから、サンプリングごとのデータ値として順次出力される。
　図７（ａ）及び（ｂ）は、別の人物の食材量の変化である。冷蔵庫１０に収納された食材の量は、買い物に行き、冷蔵庫１０に食材が収納されると増加し、料理又は食事をするために食材を取り出すと減少する。買い物の頻度は、対象者の生活パターンと密接に関係しており、図７（ａ）に示されるように、食材量が変化する対象者は、冷蔵庫１０の中が空になる前に頻繁に買い物に行く人である。一方、図７（ｂ）に示されるように、食材量が変化する対象者は、基本的に１週間で食材を使いきり、途中で、不足した食材を買い足しはするが、週末に食材を纏め買いをする人である。推定部１５は、食材量が急激に増加してから、食材量が徐々に減少し、次に食材量が急激に増加するまでの１周期を、食生活パターンとして把握する。
　冷蔵庫１０内の食材の量の増加及び減少（すなわち、食材量の変化）は、対象者に特有のある程度の規則性を備えている。ただし、実際には、朝食、昼食、夕食以外のタイミングで、冷蔵庫１０内の食材が消費される場合、又は対象者の食生活が、１日３食以外の食事を含むものである場合がある。対象者に特有の規則性を備えた食生活パターンは、推定部１５によって導出される。
　保存部１４には、食材量データ生成部１２ｂから出力された食材量データ値が蓄積される。食材量データ値は、例えば、時刻と関連付けられた食材量データとして、又は、データの順番を示す数値と関連付けられた食材歴データとして保存される。
　推定部１５は、保存部１４からある一定期間の食材量データ値を読み出し（すなわち、過去の食材量データ値から）、食材量データ値の時間変化のパターン、すなわち、対象者に特有の規則性を備えた食生活パターンを導出する。
　図８（ａ）は、冷蔵室内にある食材の量の時間変化の３周期の例をグラフで示す図であり、図８（ｂ）は、食材の量の３周期の時間変化を増加の時点を一致させて描いた図であり、図８（ｃ）は、食材の量の３周期の時間変化から算出された平均値である食生活パターンと許容範囲の上限と下限を示す図である。推定部１５は、保存部１４からある一定期間の食材量データ値を読み出し（すなわち、過去の食材量データ値から）、食材量データ値の時間変化のパターン、すなわち、対象者に特有の規則性を備えた食生活パターンを導出する。図８（ａ）は、冷蔵室１０１内にある食材の量の３周期ＰＴ１～ＰＴ３の時間変化をグラフで示す図である。周期ＰＴ１～ＰＴ３の各々は、増加の時点から次の増加の時点までの周期である。図８（ｂ）は、食材の量の３周期の時間変化を増加の時点（すなわち、起点）を一致させて描いた図である。図８（ｃ）は、食材の量の３周期ＰＴ１～ＰＴ３の時間変化から算出された平均値（すなわち、対象者に特有の規則性を備えた食生活パターンの例）と、食生活パターンのマージン（すなわち、許容範囲）の上限と下限を示す図である。
　図８（ａ）において、食材量データ値が大きく増加している部分は、食材の購入（すなわち、食材の補充）の時点を示しており、この時点から次の食材の購入（すなわち、次の食材の補充）の時点までを１周期としている。時間軸に付した目盛りは、サンプリングの時点を示しており、食材量データ値は、数回のサンプリングごとに値が変化している。これは、庫内から食材を取り出す周期より短い周期でサンプリングが行われるように設定されているからである。
　図８（ｂ）では、複数周期の食材量データ値の変化を、食材量データ値が増加している時点（すなわち、食材を購入し補充する時点）を一致させて、重ねて示されている。食材の消費の量と消費の時間間隔は、対象者が同じであったとしても、ある程度のばらつきがある。このばらつきは、図８（ｂ）に示されるように、「食材量データ値の変化のばらつき」と「周期のばらつき」として現すことができる。図８（ｂ）に示されるように、「食材量データ値の変化のばらつき」は、あるサンプリング時における複数周期の食材量データ値の差分で表すことができる。図８（ｂ）に示されるように、「周期のばらつき」は、複数周期の食材量データ値の変化の周期の差分で表すことができる。
　図８（ｃ）には、複数周期の食材量データ値の平均値が、実線の曲線で示されている。図８（ｃ）の実線の曲線は、複数周期の食材量データ値の平均値であるので、対象者の平均的な食生活パターンを示す。この食材の量の変化は、対象者の日々の生活においてばらつくものである。このため、図８（ｃ）に２本の破線の曲線で示されるように、推定部１５は、食生活パターンを「食材量データ値の変化マージン」と「周期マージン」を加味した形で出力する。
　食生活パターンは、季節に応じて変化することがある。例えば、水分摂取の多い季節（例えば、夏）と少ない季節（例えば、冬）、市場に出回る食材の鮮度が長く維持できる季節（例えば、冬）と長く維持できない季節（例えば、夏）、食材の購入のための外出が楽な季節（例えば、春及び秋）と辛い季節（例えば、夏及び冬）など、季節によって食生活パターンに現れる特徴が変化する。このため、季節ごとに食生活パターンを切り替えることによって、対象者の生活状況の異常の有無の判定の信頼性を向上させることが可能である。
　なお、曜日の要因に対応した食生活パターンを用いるためには、予め曜日の要因に対応した１週間を１周期とする食生活パターンを導出するための食材量データ値を保存部１４に蓄積しておく必要がある。また、季節の要因に対応した食生活パターンを用いるためには、予め季節の要因に対応した食生活パターンを導出するための各季節の食材量データ値を保存部１４に蓄積しておく必要がある。
　さらに、推定部１５が複数種類の食生活パターンを求め、判定部１６が、複数種類の食生活パターンの許容範囲を用いて、対象者の生活状況が異常な状態であるか否かの判定を行うようにしてもよい。この場合には、食生活パターンの個人差に適切に対処することができ、判定の信頼性を向上させることができる。
　判定部１６では、推定部１５から入力される対象者の生活パターンに対して、食材量データ生成部１２ｂから入力される最新の食材量と、人検知データ生成部１３ｂから入力される最新の人検知データとが、妥当な範囲に収まっているか否か繰り返し判定し、対象者に異常が発生しているか否かを判定する。
　図９は、実施の形態１に係る見守りシステムの判定部１６の処理を示すフローチャートである。また、図１０及び図１１は、実施の形態１に係る見守りシステムの判定部１６の処理を示す図（その１及び２）である。図９から図１１を用いて、判定部１６の処理を説明する。判定部１６は、対象者の現在の生活状況が、ＣＡＳＥ１からＣＡＳＥ８のいずれであるかを判定する。
　ステップＳ１において、判定部１６は、最新の食材量Ａが食生活パターンに基づく許容範囲内にあるか否かを判定する。許容範囲は、例えば、図８（ｃ）に示される食材量データ値の変化マージンの範囲である。最新の食材量Ａが食生活パターンに基づく許容範囲内にある場合には、処理はステップＳ２に進む。最新の食材量Ａが食生活パターンに基づく許容範囲内にない場合には、処理はステップＳ７に進む。
　ステップＳ２において、判定部１６は、例えば、最新の食材量Ａを検知する１つ前に検知した食材量Ａ０に比べて最新の食材量Ａが変化しない場合には、連続回数Ｄをカウントアップし（すなわち、１を加算し）、最新の食材量Ａが変化する場合には、連続回数Ｄを０にリセットする。
　次のステップＳ３において、判定部１６は、連続回数Ｄが予め決められた連続回数の閾値（例えば、５回）を超えたか否かを判定する。連続回数Ｄが閾値を超えた場合は、処理はステップＳ４に進む。連続回数Ｄが閾値以下である場合には、判定部１６は、対象者の生活状況はＣＡＳＥ５であると判定する。図１１に示されるように、ＣＡＳＥ５は、対象者が、通常の食生活をしている場合であり、対象者の生活状況が正常である場合である。
　ステップＳ４において、判定部１６は、最新の食材量Ａが食材量パターンの極小値Ｃに等しいか否かを判定する。最新の食材量Ａが極小値Ｃに等しい場合は、処理はステップＳ５に進む。最新の食材量Ａが極小値Ｃに等しくない場合は、処理はステップＳ６に進む。
　ステップＳ５において、判定部１６は、人検知データ生成部１３ｂから受け取った人検知データに基づいて人が検知されたか否かを判定する。判定部１６は、人が検知された場合には、対象者の生活状況は、ＣＡＳＥ１であると判定する。図１０に示されるように、ＣＡＳＥ１は、対象者は、料理をしていないが、動くことができる状態であり、生活状況は、正常である場合である。判定部１６は、人が検知されなかった場合には、対象者の生活状況は、ＣＡＳＥ２であると判定する。図１０に示されるように、ＣＡＳＥ２は、対象者は、在宅であるが、食事をしておらず、動くことができない状態であり、生活状況が異常である場合である。
　また、ステップＳ６において、判定部１６は、人検知データ生成部１３ｂから受け取った人検知データに基づいて人が検知されたか否かを判定する。判定部１６は、人が検知された場合には、対象者の生活状況は、ＣＡＳＥ３であると判定する。図１０に示されるように、ＣＡＳＥ３は、対象者は、料理をしていないが、動くことができる状態であり、生活状況が正常である場合である。判定部１６は、人が検知されなかった場合には、対象者の生活状況は、ＣＡＳＥ４であると判定する。図１０に示されるように、ＣＡＳＥ４は、対象者は、在宅の予定であるが、食事をしておらず、動くことができない状態であり、生活状況が異常である場合である。
　処理がステップＳ１からステップＳ７に進んだ場合、判定部１６は、最新の食材量Ａが期待値Ｂより少ないか否かを判定する。最新の食材量Ａが期待値Ｂより少ない場合は、処理はステップＳ８に進む。最新の食材量Ａが期待値Ｂ以上である場合は、処理はステップＳ９に進む。食材量の期待値Ｂは、例えば、図１０に破線で示される。予め決められた閾値は、例えば、期待値に対する一定割合（例えば、２０％）の値又は予め決められた値、などである。
　ステップＳ８において、判定部１６は、食材量の期待値Ｂを最新の食材量Ａに更新し、連続回数Ｄを０にリセットし、対象者の生活状況がＣＡＳＥ６であると判定する。図１１に示されるように、ＣＡＳＥ６は、対象者が、冷蔵庫内を整理して、不要な食材を廃棄し、長期不在の予定があり、正常である場合である。
　ステップＳ９において、判定部１６は、最新の食材量Ａが食材量パターンの最大値Ｅ以下であるか否かを判定する。最新の食材量Ａが最大値Ｅ以下である場合は、処理はステップＳ１０に進み、最新の食材量Ａが最大値Ｅより大きい場合は、対象者の生活状況はＣＡＳＥ８であると判定する。図１１に示されるように、ＣＡＳＥ８は、対象者は、買い物をして、大量の食材を補充し、正常である場合である。
　ステップＳ１０において、判定部１６は、食材量の期待値Ｂを最新の食材量Ａに更新し、連続回数Ｄを０にリセットし、対象者の生活状況はＣＡＳＥ７であると判定する。図１１に示されるように、ＣＡＳＥ７は、対象者が買い物をして、少量の食材を補充し、正常である場合である。
　人検知データを用いない場合には、食材量の変化が通常の食生活パターンの許容範囲から逸脱したＣＡＳＥ１からＣＡＳＥ４の全てにおいて、対象者は、異常であると判定される。しかし、実施の形態１の場合には、人検知データを用いているので、食材量の変化が通常の食生活パターンの許容範囲から逸脱しても、ＣＡＳＥ１及びＣＡＳＥ３の場合は対象者は正常であると判定される。
　なお、ＣＡＳＥ２の場合は、長期不在中である場合も対象者が異常であると判定される。これは、人検知ができない場所、例えば、冷蔵庫１０のない寝室など、で倒れている場合、人がいるにも関わらず、冷蔵庫１０に搭載した人センサ１３ａでは、対象者を検知できないためである。この場合の対策として、宅内のどこにいても対象者の在・不在を検知できるセンサを追加で設置し、そのセンサ情報を用いて人検知データを生成すると在宅か長期不在中であるかを判定することが可能になり、より正確な見守りシステムを実現することが可能になる。
　図９から図１１に示される判定部１６の処理は、一例に過ぎず、判定部１６の処理はこの例に限定されない。図９から図１１の例では、人検知データは、ステップＳ５及びＳ６で用いられているだけである。しかし、推定部１５によって人検知データから求められた行動パターンと最新の人検知データと比較の結果を用いて、対象者の生活状況が正常であるか異常であるかを判定してもよい。例えば、判定部１６は、判定対象の人検知データが行動パターンに基づいて決められた判定条件を満たさない場合に、対象者の生活状況が異常であることを示す判定情報を生成してもよい。ここで、行動パターンに基づいて決められた判定条件を満たさない場合は、予め決められた各時間帯における人検知データの発生回数が、行動パターンが示す予め決められた各時間帯の人検知の回数を含むように設定された人検知の回数の許容範囲内にない場合である。また、予め決められた各時間帯における人検知データの発生回数は、例えば、予め決められた時間帯ごとの冷蔵室１０１の扉１０４の開閉回数である。
《１－３》効果
　実施の形態１に係る見守りシステムを用いれば、画像データを通信部１７から送信しないので、少ないデータ量でプライバシーを保護しつつ、監視されている感覚を対象者に与えない見守りサービスを、低コストで実現することができるという効果がある。
　また、実施の形態１に係る見守りシステムを用いれば、対象者のプライバシーを保護しつつ、安価に生活パターンを生成することができるという効果がある。
　また、実施の形態１に係る見守りシステムを用いれば、食材量データと人検知データの両方を用いるので、対象者のプライバシーを保護しつつ、正確に生活パターンを生成することができるという効果がある。
　また、実施の形態１に係る見守りシステムによって対象者の食生活パターンと対象者の行動パターンの両方を用いる場合には、対象者の異常を正確に判定できるという効果がある。
　また、実施の形態１に係る見守りシステムを用いれば、対象者の食生活が、食生活パターンから乖離しているかどうかを適切に判断することができるという効果がある。
《２》実施の形態２．
　図１２は、本発明の実施の形態２に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。実施の形態２に係る見守りシステムは、冷蔵庫２０と、家庭電化製品などの電気機器３０と、サーバ６５とから構成されている。実施の形態２に係る見守りシステムは、実施の形態１において冷蔵庫１０に搭載されていた構成要素が冷蔵庫２０と電気機器３０とサーバ６５とに分けて備えられている点が、実施の形態１に係る見守りシステムと異なる。
　冷蔵庫２０は、食材量センシング部２２と、食材量センサ用のセンシング制御信号を出力するセンサ制御部２１と、通信部２７とを有している。食材量センシング部２２は、食材量センサ２２ａと、食材量データ生成部２２ｂとを有している。食材量センシング部２２は、実施の形態１における食材量センシング部１２と同様の構成を備えている。電気機器３０は、人センシング部３３と、人センサ用のセンシング制御信号を出力するセンサ制御部３１と、通信部３７とを有している。人センシング部３３は、人センサ３３ａと、人検知データ生成部３３ｂとを有している。人センシング部３３は、実施の形態１における人センシング部１３と同様の構成を備えている。サーバ６５は、保存部１４と、推定部１５と、判定部１６と、通信部１９とを有している。サーバ６５の保存部１４、推定部１５、及び判定部１６は、実施の形態１におけるものと、同様の構成を有している。
　人センサ３３ａは、冷蔵庫２０の周辺に人がいることを検知できる位置に設置される必要がある。設置位置は、冷蔵庫２０の周辺を俯瞰できる天井又は壁の高い位置であることが望ましい。電気機器３０は、例えば、エアコン又は照明機器などである。また、電気機器３０は、家電の機能を持っている必要はなく、センサ制御部３１、人センシング部３３、及び通信部３７のみから構成されてもよい。
　通信部２７は、食材量データ生成部２２ｂで生成された食材量データを、ネットワーク４０を介してサーバ６５に備えられた通信部１９に送信する。通信部３７は、人検知データ生成部１３ｂで生成された人検知データを、ネットワーク４０を介してサーバ６５に備えられた通信部１９に送信する。通信部１９は、通信部２７から送信された食材量データを保存部１４と判定部１６とに提供し、通信部３７から送信された人検知データを保存部１４と判定部１６とに提供する。また、通信部１９は、判定部１６から受け取った判定情報を、ネットワーク４０を介して通信端末５０に送信する。
　実施の形態２に係る見守りシステムを用いれば、人センサ３３ａが冷蔵庫２０以外の電気機器３０に搭載されるので、冷蔵庫２０が人センサ３３ａを持たない場合であっても、見守りシステムを実現できるという効果が得られる。
　また、実施の形態２に係る見守りシステムを用いれば、人検知データ生成部３３ｂと、保存部１４と、推定部１５と、判定部１６が、冷蔵庫２０に搭載されていない。このため、負荷が高いこれらの処理を実行するための高性能なマイコンを冷蔵庫２０に搭載する必要がないという効果が得られる。
《３》実施の形態３
　図１３は、本発明の実施の形態３に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。図１３において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１に示される符号と同じ符号が付される。実施の形態３に係る見守りシステムは、冷蔵庫７０と、サーバ１１１とから構成されている。実施の形態３に係る見守りシステムは、実施の形態１において冷蔵庫１０に搭載されていた構成要素が冷蔵庫７０とサーバ１１１とに分けて備えられている点が、実施の形態１に係る見守りシステムと異なる。つまり、実施の形態３に係る見守りシステムは、判定部１１６を見守りサービス企業１１０のサーバ１１１に備えている。この点を除いて、実施の形態３は、実施の形態１と同じである。
　図１３に示されるように、実施の形態３において、見守りサービス企業１１０は、インターネットなどのネットワーク４０を介して冷蔵庫７０の通信部１７と通信する通信部１１２と、通信端末５０と直接又はネットワークを介して通信する通信部１１３とを備えている。
　通信部１７は、食材量データ生成部１２ｂから提供された最新の食材量データと、人検知データ生成部１３ｂから提供された人検知データと、推定部１５から提供された生活パターンとを、見守りサービス企業１１０の通信部１１２に送信する。
　サーバ１１１に備えられた判定部１１６は、通信部１１２から食材量データ、人検知データ、生活パターンを受け取る。冷蔵庫７０とサーバ１１１との間のデータ通信のタイミングは、新たに食材量データを生成する度に送信するのが妥当であるが、生活パターンの導出結果についてはその変化が頻繁に起こることはなく、食材量データの送信よりも広い間隔で送信するように構成してもよい。
　判定部１１６は、最新の（すなわち、現状の）食材量データ、最新の（すなわち、現状の）人検知データ、推定部１５から提供された生活パターンに基づいて、判定情報を生成する。判定部１１６の動作は、実施の形態１の判定部１６のものと同じである。
　通信部１１３は、例えば、対象者の生活状況が異常な状態にあるときには、見守り者の通信端末５０に状況を通知する。
《４》実施の形態４
　図１４は、本発明の実施の形態４に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。図１４において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１に示される符号と同じ符号が付される。実施の形態４に係る見守りシステムは、冷蔵庫７０と、通信端末１２０とから構成されている。実施の形態４に係る見守りシステムは、実施の形態１において冷蔵庫１０に搭載されていた構成要素が冷蔵庫７０と通信端末１２０とに分けて備えられている点が、実施の形態１に係る見守りシステムと異なる。つまり、実施の形態４に係る見守りシステムは、判定部１２６を通信端末１２０に備えている。この点を除いて、実施の形態４は、実施の形態１と同じである。
　図１４に示されるように、実施の形態４において、通信端末１２０は、インターネットなどのネットワーク４０を介して冷蔵庫７０の通信部１７と通信する通信部１２１と、判定部１２６とを備えている。
　通信部１７は、食材量データ生成部１２ｂから提供された最新の食材量データと、人検知データ生成部１３ｂから提供された人検知データと、推定部１５から提供された生活パターンとを、通信端末１２０の通信部１２１に送信する。
　通信端末１２０に備えられた判定部１２６は、通信部１２１から食材量データ、人検知データ、及び生活パターンを受け取る。冷蔵庫７０と通信端末１２０との間のデータ通信のタイミングは、新たに食材量データを生成する度に送信するのが妥当であるが、生活パターンの導出結果についてはその変化が頻繁に起こることはなく、食材量データの送信よりも広い間隔で送信するように構成してもよい。
　判定部１２６は、最新の（すなわち、現状の）食材量データ、最新の（すなわち、現状の）人検知データ、推定部１５から提供された生活パターンに基づいて、判定情報を生成する。判定部１２６の動作は、実施の形態１の判定部１６のものと同じである。
《５》実施の形態５
　図１５は、本発明の実施の形態５に係る見守りシステムの構成を概略的に示すブロック図である。図１５に示されるように、見守りシステムは、見守りサービス企業を利用せずに、通信端末１４０上で対象者の生活状況についての判定を行ってもよい。図１５に示されるように、実施の形態５に係る見守りシステムは、見守りサービス企業の代わりに通信端末１４０がネットワーク４０を介して冷蔵庫８０の通信部１７から送信された情報を受信する点が、図１４に示される見守りシステムと異なる。通信端末１４０は、通信部１４１と、保存部１４４と、推定部１４５と、判定部１４６とを備えている。通信端末１４０は、例えば、スマートフォンである。推定部１４５及び判定部１４６は、通信端末１４０にインストールされたアプリケーションによって実現される。推定部１４５及び判定部１４６の動作は、図１に示される推定部１５及び判定部１６の動作と同じである。
　以上に説明したように、実施の形態５に係る見守りシステム、見守り方法、及び通信端末１４０では、画像データのようなサイズの大きいデータを冷蔵庫８０から通信端末１４０に送信する必要がないので、通信端末１４０のコストの上昇を抑制することができる。
　また、実施の形態５に係る見守りシステム、見守り方法、及び通信端末１４０では、画像データを外部に送信していないので、冷蔵庫８０を使用する対象者のプライバシーを適切に保護することができる。
　また、対象者の日常の食生活に密接に関係している冷蔵庫８０内の食材の量に基づいて、対象者の生活状況を監視し、生活状況が異常な状態であるか否かを判定するので、判定の信頼性を向上させることができる。
《６》変形例
　図１６は、実施の形態１から５の変形例に係る見守りシステムのハードウェア構成の例を示す図である。実施の形態１から５における見守りシステムの構成の全体又は一部は、ソフトウェアとしてのプログラムを格納する記憶装置としてのメモリ９１と、メモリ９１に格納されたプログラムを実行する情報処理部としてのプロセッサ９２とを用いて実現することができる。このプログラムは、メモリ９１に予めインストールされている。また、プログラムは、ダウンロードによりインストールされてもよい。また、プログラムは、プログラムを記憶した半導体メモリなどの記憶媒体によって提供されてもよい。
　実施の形態１の変形例の見守りシステムの主要な構成は、冷蔵庫１０に備えられている。実施の形態１の変形例の場合、図１に示される冷蔵庫１０の各構成は、図１６のメモリ９１及びプロセッサ９２によって実現されることができる。
　実施の形態２の変形例の見守りシステムの主要な構成は、サーバ６５に備えられている。実施の形態２の変形例の場合、図１２に示されるサーバ６５の各構成は、図１６のメモリ９１及びプロセッサ９２によって実現されることができる。
　実施の形態３の変形例の見守りシステムの主要な構成は、冷蔵庫７０とサーバ１１１に備えられている。実施の形態３の変形例の場合、図１３に示される冷蔵庫７０の各構成は、図１６のメモリ９１及びプロセッサ９２によって実現されることができる。また、サーバ１１１の判定部１１６は、図１６の構成と同様のメモリ及びプロセッサによって実現されることができる。
　実施の形態４の変形例の見守りシステムの主要な構成は、冷蔵庫７０と通信端末１２０に備えられている。実施の形態４の変形例の場合、図１４に示される冷蔵庫７０の各構成は、図１６のメモリ９１及びプロセッサ９２によって実現されることができる。また、通信端末１２０の判定部１２６は、図１６の構成と同様のメモリ及びプロセッサによって実現されることができる。
　実施の形態５の変形例の見守りシステムの主要な構成は、通信端末１４０に備えられている。実施の形態５の変形例の場合、図１５に示される通信端末１４０の各構成は、図１６のメモリ９１及びプロセッサ９２によって実現されることができる。
　なお、上記説明では、食材を保管する食材保管庫が冷蔵庫の冷蔵室などである場合を説明したが、見守りシステムは、冷蔵機能を持たない食材貯蔵装置に備えることも可能である。
　１０，２０，７０，８０　冷蔵庫、　１１，２１，３１　センサ制御部、　１２　食材量センシング部、　１２ａ，２２ａ　食材量センサ、　１２ｂ，２２ｂ　食材量データ生成部、　１３　人センシング部、　１３ａ，３３ａ　人センサ、　１３ｂ，３３ｂ　人検知データ生成部、　１４，１４４　保存部、　１５，１４５　推定部、　１６，１１６，１２６，１４６　判定部、　１７，２７，３７　通信部、　１９，１１２　通信部、　３０　電気機器、　４０　ネットワーク、　５０，１２０，１４０　通信端末、　６０，１１０　見守りサービス企業、　６１，６５，１１１　サーバ、　１０１　冷蔵室、　１０２　棚板、　１０４　扉、　１０８　庫内照明、　１２１，１４１　通信部、　１５１　照度センサ、　１５２　庫内カメラ、　１５３　重量センサ、　１６１　開閉センサ、　１６２　人感センサ。

Claims (19)

  1. 　食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、前記食材量と前記食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する食材量センシング部と、
    　前記食材保管庫の周辺に人が存在することを検知し、前記人が存在した時刻を含む人検知データを生成する人センシング部と、
    　前記食材量データを蓄積することで生成された食材量履歴データ及び前記人検知データを蓄積することで生成された人検知履歴データを保存する保存部と、
    　前記食材量履歴データ及び前記人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて生活パターンを推定する推定部と、
    　前記食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、前記人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、前記生活パターンとに基づいて、前記人の生活状況を監視し、前記監視の結果に基づく判定情報を生成する判定部と、
    　前記食材量データ、前記人検知データ、前記生活パターン、及び前記判定情報のうちの１つ以上を予め決められた送信先に送信する通信部と
    　を備えたことを特徴とする見守りシステム。
  2. 　前記人センシング部は、予め決められた時間帯ごとの人検知の頻度を前記人検知データとして生成することを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。
  3. 　前記生活パターンは、前記食材量履歴データに基づく食生活パターンを含み、
    　前記判定部は、前記判定対象の食材量データが前記食生活パターンに基づいて決められた判定条件を満たさず且つ前記判定対象の人検知データが人検知なしを示す場合に、前記人の生活状況が異常であることを示す前記判定情報を生成する
    　ことを特徴とする請求項１又は２に記載の見守りシステム。
  4. 　前記食生活パターンに基づいて決められた前記判定条件を満たさない場合は、前記判定対象の食材量データが、前記食生活パターンが示す食材量を含むように設定された食材量の許容範囲内にない場合であることを特徴とする請求項３に記載の見守りシステム。
  5. 　前記生活パターンは、前記人検知履歴データに基づく行動パターンを含み、
    　前記判定部は、前記判定対象の人検知データが前記行動パターンに基づいて決められた判定条件を満たさない場合に、前記人の生活状況が異常であることを示す前記判定情報を生成する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。
  6. 　前記行動パターンに基づいて決められた判定条件を満たさない場合は、予め決められた各時間帯における人検知データの発生回数が、前記行動パターンが示す予め決められた各時間帯の人検知の回数を含むように設定された人検知の回数の許容範囲内にない場合であることを特徴とする請求項５に記載の見守りシステム。
  7. 　前記人センシング部は、
    　前記食材保管庫の周辺に前記人が存在することを検知する人センサと、
    　前記人センサによって前記人の存在が検知された時刻を含む人検知データを生成する人検知データ生成部と、
    　を有することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の見守りシステム。
  8. 　前記人センサは撮像装置、人感センサ、及び前記食材保管庫の扉の開閉を検知する開閉センサ、のうちの少なくとも一つを有することを特徴とする請求項７に記載の見守りシステム。
  9. 　前記推定部は、
    　前記食材量履歴データに基づいて前記食材量が増加する周期である第１の周期及び前記食材量が減少する周期である第２の周期を算出し、
    　前記第１の周期、前記第２の周期、及び前記人検知データに基づいて、前記人の起床時刻、就寝時刻、及び前記人の未検出時間を推定する
    　ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の見守りシステム。
  10. 　前記食材量センシング部は、
    　前記食材量を検知する食材量センサと、
    　前記食材量と前記食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する食材量データ生成部と、
    　を有することを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の見守りシステム。
  11. 　前記食材量センサは、前記食材保管庫内の照度を測定する照度センサ、前記食材保管庫内を撮影する庫内撮像装置、及び前記食材保管庫内の食材の重量を測定する重量センサ、のうちの１つ以上を有することを特徴とする請求項１０に記載の見守りシステム。
  12. 　ネットワークを介して前記通信部と通信するサーバをさらに備え、
    　前記サーバは、前記保存部、前記推定部、及び前記判定部を含む
    　ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の見守りシステム。
  13. 　ネットワークを介して前記通信部と通信するサーバをさらに備え、
    　前記サーバは、前記判定部を含む
    　ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の見守りシステム。
  14. 　ネットワークを介して前記通信部と通信する通信端末をさらに備え、
    　前記通信端末は、前記保存部、前記推定部、及び前記判定部を含む
    　ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の見守りシステム。
  15. 　ネットワークを介して前記通信部と通信する通信端末をさらに備え、
    　前記通信端末は、前記判定部を含む
    　ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の見守りシステム。
  16. 　電気機器をさらに備え、
    　前記電気機器は、前記人センシング部を含む
    　ことを特徴とする請求項１から１５のいずれか１項に記載の見守りシステム。
  17. 　食材保管庫と、
    　前記食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、前記食材量と前記食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成するステップと、
    　前記食材保管庫の周辺に人が存在することを検知し、前記人が存在した時刻を含む人検知データを生成するステップと、
    　前記食材量データを蓄積することで生成された食材量履歴データ及び前記人検知データを蓄積することで生成された人検知履歴データを保存部に保存するステップと、
    　前記食材量履歴データ及び前記人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて生活パターンを推定するステップと、
    　前記食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、前記人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、前記生活パターンとに基づいて、前記人の生活状況を監視し、前記監視の結果に基づく判定情報を生成するステップと、
    　前記食材量データ、前記人検知データ、前記生活パターン、及び前記判定情報のうちの１つ以上を予め決められた送信先に送信するステップと、
    　を備えたことを特徴とする見守り方法。
  18. 　食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、前記食材量と前記食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する食材量センシング部と、
    　前記食材保管庫の周辺に人が存在することを検知し、前記人が存在した時刻を含む人検知データを生成する人センシング部と、
    　前記食材量データを蓄積することで生成された食材量履歴データ及び前記人検知データを蓄積することで生成された人検知履歴データを保存する保存部と、
    　前記食材量履歴データ及び前記人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて生活パターンを推定する推定部と、
    　前記食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、前記人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、前記生活パターンとに基づいて、前記人の生活状況を監視し、前記監視の結果に基づく判定情報を生成する判定部と、
    　前記判定情報を予め決められた送信先に送信する通信部と
    　を備えたことを特徴とする冷蔵庫。
  19. 　食材保管庫内に保管されている食材の量である食材量を検知し、前記食材量と前記食材量を検知した時刻とを含む食材量データを生成する食材量センシング部と、前記食材保管庫の周辺に人が存在することを検知し、前記人が存在した時刻を含む人検知データを生成する人センシング部と、を備えた前記食材保管庫から前記食材量データ及び前記人検知データを受信する通信部と、
    　前記食材量データを蓄積することで生成された食材量履歴データ及び前記人検知データを蓄積することで生成された人検知履歴データを保存する保存部と、
    　前記食材量履歴データ及び前記人検知履歴データの少なくとも一方に基づいて生活パターンを推定する推定部と、
    　前記食材量履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の食材量データである判定対象の食材量データと、前記人検知履歴データのうちの現時点に近い側の１つ以上の人検知データである判定対象の人検知データと、前記生活パターンとに基づいて、前記人の生活状況を監視し、前記監視の結果に基づく判定情報を生成する判定部と
    　を備えたことを特徴とする通信端末。
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