WO2023058154A1 - 行動監視システムおよび行動監視方法 - Google Patents

行動監視システムおよび行動監視方法 Download PDF

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WO2023058154A1
WO2023058154A1 PCT/JP2021/036986 JP2021036986W WO2023058154A1 WO 2023058154 A1 WO2023058154 A1 WO 2023058154A1 JP 2021036986 W JP2021036986 W JP 2021036986W WO 2023058154 A1 WO2023058154 A1 WO 2023058154A1
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WO
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behavior
time
action
monitoring system
data
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/036986
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
翔平 白木
浩二 河口
Original Assignee
株式会社Fuji
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 株式会社Fuji filed Critical 株式会社Fuji
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    • 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

  • This specification discloses a behavior monitoring system and a behavior monitoring method.
  • this type of behavior monitoring system collects the daily life pattern of the person being watched over using a sensor such as a motion sensor installed in a residence, and compares the current behavior pattern with the daily life pattern.
  • a sensor such as a motion sensor installed in a residence
  • the current behavior pattern is proposed (see, for example, Patent Document 1).
  • the start time, duration and number of events such as getting up, going to the toilet, eating, bathing and sleeping are read from the sensor
  • lifestyle habit behaviors based on the read start time, duration and number of occurrences are read from the sensor. is obtained, and when the degree of adaptation is smaller than a predetermined value, it is determined that the lifestyle pattern is abnormal. For example, there are cases in which the person usually sleeps during the time of eating, the case in which the number of restrooms is small, or the case in which the person sleeps for a long time.
  • the above-described system is limited to those that can determine whether or not the target person's behavior is normal based on the presence or absence of the target person in one area, such as waking up, toileting, eating, bathing, and sleeping. There is no mention of determining whether an action such as moving across a plurality of areas (rooms) is normal.
  • the main purpose of the present disclosure is to provide an action monitoring system and an action monitoring method capable of appropriately monitoring actions that move across multiple areas.
  • a behavior monitoring system of the present disclosure is a behavior monitoring system for monitoring the behavior of a person to be monitored who lives in a dwelling, and includes a plurality of motion sensors provided at different locations of the dwelling for detecting the person to be monitored, data and a specific behavior defined by at least the reaction order of the plurality of human sensors is stored in the storage unit in advance, and when any of the plurality of human sensors reacts, A reaction time is stored as reaction data in the storage unit, a current behavior is extracted from the reaction data stored in the storage unit, and the current behavior and the specific behavior are compared to determine whether the specific behavior is normally performed. and a determination unit for determining whether or not the
  • the behavior monitoring system of this disclosure includes a plurality of motion sensors provided at different locations in a residence, a storage unit, and a determination unit.
  • the determination unit stores in the storage unit in advance a specific action defined by at least the reaction order of the plurality of human sensors.
  • the determination unit stores the reaction time as reaction data in the storage unit when any one of the plurality of human sensors reacts, extracts the current behavior from the reaction data stored in the storage unit, and extracts the current behavior.
  • the action and the specific action are compared to determine whether or not the specific action was performed normally.
  • FIG. 4 is a schematic block diagram of the action monitoring system of this embodiment. It is an explanatory view showing an example of a sensor installed in each room of a house.
  • 4 is a flowchart showing an example of data measurement processing; 9 is a flowchart showing an example of specific action registration processing; 6 is a flowchart showing an example of data reception processing;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of specific action data; It is a flow chart which shows an example of standard action registration processing. It is a flow chart which shows an example of standard action judging processing. It is a flow chart which shows an example of specific action judging processing.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of the behavior monitoring system 10 of this embodiment.
  • the behavior monitoring system 10 of this embodiment includes a management server 20 that manages the entire system, and monitoring devices 30 that are installed in residences A to C where persons to be monitored live.
  • the residences A to C are, for example, residences for the elderly or people requiring nursing care to live alone.
  • FIG. It has a washroom, a bathroom, a toilet room, and an entrance.
  • the behavior monitoring system 10 can be used, for example, to monitor the behavior of an elderly person or a person requiring care instead of a caregiver, and to quickly find an abnormality in the behavior.
  • the monitoring device 30 includes a control section 31 , a communication section 32 , an operation display section 33 , a speaker 34 and sensors 40 .
  • the control unit 31 is configured as a microprocessor centered around a CPU, and includes a ROM, a RAM, and the like in addition to the CPU.
  • the operation display unit 33 and the speaker 34 output various information from the management server 20 by display and sound.
  • the operation display unit 33 is configured as a touch panel type display unit on which an operator can input an operation.
  • the sensors 40 are sensors for detecting where the person to be monitored who lives in the house is, and as shown in FIG. 46, 47 and a door sensor 48 provided at the front door.
  • the human sensors 41 to 47 are sensors that detect a person within a detection area without contact, and are configured as infrared sensors that detect infrared rays and convert them into electrical signals, for example.
  • Human sensors 41, 42, and 43 are provided in the living room, dining room, and kitchen of the LDK room, respectively.
  • a human sensor 44 is provided in the bedroom, and a human sensor 45 is provided in the washroom.
  • the human sensor 46 is provided in the bathroom, and the human sensor 47 is provided in the toilet room.
  • the door sensor 48 detects opening and closing of the front door, and is configured as a magnet-type open/close sensor that has a permanent magnet fixed on the door side and a magnetic sensor fixed on the frame side, for example.
  • the management server 20 includes a processing unit 21, a communication unit 22, and a storage unit 23.
  • the processing unit 21 is configured as a microprocessor centered around a CPU, and includes a ROM, a RAM, and the like in addition to the CPU.
  • the communication unit 22 of the management server 20 is connected to the communication unit 32 of each monitoring device 30 via the network 11 such as the Internet. exchange signals.
  • the storage unit 23 is configured by an HDD, an SSD, or the like, receives data measured by each monitoring device 30, and stores the data for a certain period of time.
  • the operation of each monitoring device 30 includes data measurement processing and specific behavior registration processing. Further, the operation of the management server 20 includes data reception processing, standard behavior registration processing, standard behavior determination processing, and specific behavior determination processing.
  • the data measurement process is the process of measuring (collecting) the whereabouts of the person being monitored from the sensors installed in each room of the residence.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of data measurement processing executed by the control unit 31 of each monitoring device 30. As shown in FIG. This process is repeatedly executed at predetermined time intervals.
  • the control unit 31 of the monitoring device 30 first determines whether or not the human sensor 41 for the living room provided in the living room responds (step S100). When determining that the human sensor 41 for the living room responds, the control unit 31 determines that the monitored person is in the living room (step S102), and transmits the determination result to the management server 20 as measurement data. Then (step S136), the data measurement process ends.
  • control unit 31 determines in step S100 that there is no response from the living sensor 41, it next determines whether there is a response from the dining sensor 42 provided in the dining room (step S100). S104). When the control unit 31 determines that the dining motion sensor 41 responds, it determines that the person to be monitored is in the dining room (step S106), and transmits the determination result to the management server 20 as measurement data. Then (step S136), the data measurement process ends.
  • step S104 determines whether the human sensor 43 for the kitchen provided in the kitchen responds (step S104). S108).
  • the control unit 31 determines that the human sensor 43 for the kitchen responds, it determines that the person to be monitored is in the kitchen (step S110), and transmits the determination result to the management server 20 as measurement data. Then (step S136), the data measurement process ends.
  • step S108 determines whether the kitchen human sensor 43 provided in the bedroom responds. S112).
  • step S114 determines that the person to be monitored is in the bedroom (step S114), and transmits the determination result to the management server 20 as measurement data. Then (step S136), the data measurement process ends.
  • control unit 31 determines in step S112 that there is no response from the human sensor 44 for the bedroom, it next determines whether there is a response from the human sensor 45 for the washroom provided in the washroom (step S116). When determining that the human sensor 45 for the washroom responds, the control unit 31 determines that the person to be monitored is in the washroom (step S118), and sends the determination result to the management server 20 as measurement data. The data is transmitted (step S136), and the data measurement process ends.
  • control unit 31 determines in step S116 that the human sensor 45 for the bathroom does not respond, it next determines whether the human sensor 46 for the bathroom provided in the bathroom responds (step S116). S120). When determining that the human sensor 46 for the bathroom responds, the control unit 31 determines that the monitored person is in the bathroom (step S122), and transmits the determination result to the management server 20 as measurement data. Then (step S136), the data measurement process ends.
  • control unit 31 determines in step S120 that the human sensor 46 for the bathroom does not respond, it next determines whether the human sensor 47 for the toilet room provided in the toilet room responds. (Step S124). When determining that the human sensor 47 for the toilet room has responded, the control unit 31 determines that the person to be monitored is in the toilet room (step S126), and uses the determination result as measurement data to the management server 20. (step S136), and the data measurement process ends.
  • step S124 determines whether the entrance door sensor 48 provided on the entrance door responds. S128).
  • step S134 determines whether or not it is determined in step S134 described later that the person to be monitored is at home.
  • step S132 determines that the person to be monitored has gone out (step S132), transmits the determination result to the management server 20 as measurement data (step S136), End the data measurement process.
  • control unit 31 determines that the person to be monitored has not been determined to be at home (determined to be out of the house), it determines that the person to be monitored has returned home, that is, is at home (step S134). , the determination result is transmitted to the management server 20 as measurement data (step S136), and the data measurement process ends.
  • the specific action registration process is a process of pre-registering regular schedules (specific actions) to be performed by the monitoring target for purposes such as schedule management and judging the appropriateness of the monitoring target's actions.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of specific action registration processing executed by the control unit 31 of the monitoring device 30. As shown in FIG. This process is repeatedly executed at predetermined time intervals.
  • control unit 31 When the specific action registration process is executed, the control unit 31 first displays a menu screen on the operation display unit 33 and accepts selection of the action type (step S150). Then, the control unit 31 determines whether or not "washing dishes” has been selected (step S152), whether or not “walking” has been selected (step S154), and whether or not "throwing away garbage” has been selected as the action type (step S152). It is determined in step S156) whether or not "new” for creating a new action type is selected (step S158).
  • control unit 31 determines that "washing dishes" is selected in step S152, it accepts the input of the time zone for washing the dishes and the time required for washing the dishes (staying time in the kitchen) (step S160). Subsequently, the control unit 31 acquires the movement areas (rooms) to which the dishwashing person moves and the order of movement between the movement areas (step S162). Acquisition of movement areas and movement orders is performed by previously creating and registering relationships between action types, movement areas, and movement orders, and deriving corresponding movement areas and movement orders when action types are given. I assumed.
  • the movement areas for washing dishes include the kitchen and the dining room, and the movement order for washing dishes is from the kitchen to the dining room to the kitchen.
  • control unit 31 generates specific action data for dishwashing including the acquired movement area and movement order, and the input implementation time zone and required time (residence time) (step S178), and generates the generated specific action data. It is transmitted to the management server 20 for registration in the management server 20 (step 180), and the specific action registration process ends.
  • control unit 31 determines that "walk” has been selected in step S154, it accepts the input of the time period for taking a walk and the required time (outing time) (step S164). Subsequently, the control unit 31 acquires the movement area (room) where the person taking a walk moves and the order of movement between the movement areas (step S166).
  • the movement area for walking includes the living room and the entrance, and the movement order for walking is from the living room to the entrance (going out), the entrance (returning home), and the living room.
  • the control unit 31 generates specific action data for a walk including the acquired movement area and movement order, and the input implementation time period and required time (outing time) (step S178). It is transmitted to the management server 20 for registration in the management server 20 (step 180), and the specific action registration process ends.
  • control unit 31 determines in step S156 that "trash disposal" has been selected, it accepts the input of the day of the week and time period for trash disposal (step S168). Subsequently, the control unit 31 acquires the movement area (room) to which the person who throws out the garbage moves and the order of movement between the movement areas (step S170).
  • the movement area for throwing away garbage includes the living room, the kitchen, and the entrance, and the order of movement for throwing away garbage is from the living room to the kitchen and then to the entrance.
  • the control unit 31 generates specific action data for throwing away garbage including the acquired movement area and movement order, and the input day of the week and time zone (step S178), and sends the generated specific action data to the management server 20. (step 180), and the specific action registration process ends.
  • step S158 When determining that "new" is selected in step S158, the control unit 31 inputs the movement area and the movement order (step S172), inputs the day of the week and the execution time period (step S174), and inputs the required time (step S174). Step S176) are received respectively. Then, the control unit 31 generates new specific action data including the input movement area, movement order, implementation day, implementation time period, and required time (step S178), and sends the generated specific action data to the management server 20. It is transmitted to the management server 20 for registration (step 180), and the specific action registration process ends.
  • management server 20 data reception processing, standard behavior registration processing, standard behavior determination processing, and specific behavior determination processing.
  • the data reception process is a process of receiving measurement data transmitted from each monitoring device 30 .
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of data reception processing executed by the processing unit 21 of the management server 20. As shown in FIG. This process is repeatedly executed at predetermined time intervals.
  • the processing unit 21 of the management server 20 first determines whether measurement data has been received from the monitoring device 30 (step S200). When the processing unit 21 determines that it has received the measurement data, it accesses the time server via the Internet and acquires the current date, time (hour/minute/second) and day of the week as time information (step S202). , the acquired time information is stored in the storage unit 23 in association with the measurement data (step S204), and the data reception process ends.
  • the time information may be obtained by reading the current time from an RTC (real time clock).
  • step S200 determines whether or not specific behavior data has been received from the monitoring device 30 (step S206).
  • step S206 determines whether or not specific behavior data has been received from the monitoring device 30.
  • the processing unit 21 determines that the specific action data has not been received, it ends the data reception processing.
  • the processing section 21 registers the received specific action data in the storage section 23 (step S208), and ends the data reception process.
  • FIG. 6 shows an example of specific action data.
  • the specific action is performed by moving across a plurality of areas (rooms) of the residence, and the specific action data includes the order of movement, the time zone, the day of the week, and the required time, as shown in FIG. be Note that in the present embodiment, some information (days of the week and required time) may be omitted depending on the type of specific action.
  • the specific action data is used for specific action determination processing, which will be described later.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of standard action registration processing executed by the processing unit 21 of the management server 20.
  • FIG. This process is repeatedly executed at predetermined time intervals.
  • the standard behavior indicates daily patterns of basic behavior such as getting up, going to the bathroom, eating, bathing, and going to bed.
  • the processing unit 21 first determines whether or not the standard behavior is unregistered (step S210). When the processing unit 21 determines that the standard behavior has not been registered, the processing unit 21 determines whether measurement data for a certain period (for example, one month or one week) has been accumulated in the storage unit 23 by the data reception process described above. Determine (step S212). When the processing unit 21 determines that the measurement data for a certain period of time has not been accumulated, it determines that the amount of measurement data sufficient for extracting the standard behavior is not accumulated, and terminates the standard behavior registration process.
  • a certain period for example, one month or one week
  • the processing unit 21 determines that the measurement data for a certain period has been accumulated, the processing unit 21 extracts standard behaviors including wake-up time, meal time, toilet frequency, bath time, bedtime, etc. from the measurement data for the certain period. (step S214).
  • the extraction of the wake-up time is based on the measurement data of the bedroom and the time information associated with the measurement data, and the stay in the bedroom for a predetermined time or longer (the time difference between the time of entering the room and the time of leaving the room is a predetermined time or longer).
  • it can be done by obtaining the exit time when the exit from the bedroom is determined.
  • Extraction of meal time is based on the measurement data of the kitchen and the dining room and the time information associated with the measurement data.
  • the stay in the dining room for a predetermined time or more is determined. It can be done by acquiring the staying time when The number of toilet visits can be extracted by counting the number of detections each time an entry into the toilet room is detected, based on the measurement data of the toilet room and the time information associated with the measurement data. Extraction of the bathing time can be performed by acquiring the time spent in the bathroom (the time difference between the entry time and the exit time) based on the measurement data of the bathroom and the time information associated with the measurement data. Extraction of the bedtime is performed based on the measurement data of the bedroom and the time information associated with the measurement data. This can be done by acquiring the time of entry into the room. Note that the wake-up time and bedtime may be extracted using a dedicated sleep sensor. After extracting the standard behavior in this way, the processing unit 21 registers the extracted standard behavior in the storage unit 23 (step S216), and terminates the standard behavior registration process.
  • step S210 determines whether the season has changed based on the current date (step S218).
  • spring is March, April and May
  • summer is June, July and August
  • autumn is September, October and November
  • winter is December, January and February. month.
  • step S220 determines whether data for a certain period after the season change is accumulated in the storage unit 23.
  • step S222 the processing unit 21 corrects the standard behavior based on the data after the seasonal change
  • step S224 the standard behavior registration process ends.
  • the processing unit 21 determines in step S218 that the season has not changed, or determines in step S220 that data for a certain period of time has not been accumulated after the season change, the processing unit 21 does not update the standard behavior and performs the standard behavior. End the registration process.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of standard action determination processing executed by the processing unit 21 of the management server 20.
  • FIG. This process is repeatedly executed at predetermined time intervals.
  • the processing unit 21 When the standard action determination process is executed, the processing unit 21 first determines whether the standard action has been registered in the storage unit 23 (step S230), and whether the measurement data for the current day is accumulated in the storage unit 23. (step S232). When the processing unit 21 determines that the standard behavior has not been registered or that the measurement data for the current day has not been accumulated, it ends the standard behavior determination process. On the other hand, when the processing unit 21 determines that the standard behavior has been registered and the measurement data for the day has been accumulated, the processing unit 21 calculates the wake-up time, meal time, toilet frequency, bathing time from the measurement data for the day. Current behavior including time, bedtime, etc. is extracted (step S234). It should be noted that the current behavior is extracted from the data for the current day, but may be extracted from the data for the past several days from today.
  • the processing unit 21 compares the extracted current behavior with the standard behavior registered in the storage unit 23 (step S236), and determines whether the current behavior matches the standard behavior within a predetermined range. Determine (step S238). This determination is made by determining whether the difference between the current action and the standard action (difference in time and difference in number of times) is within an allowable range. If the processing unit 21 determines that the current behavior matches the standard behavior within the predetermined range, it determines that the current behavior is normal (step S240), and terminates the standard behavior determination process. On the other hand, when the processing unit 21 determines that the current behavior does not match the standard behavior within the predetermined range, it determines that the current behavior is abnormal (step S242), and terminates the standard behavior determination process.
  • FIG. 9 is a flow chart showing an example of specific action determination processing executed by the processing unit 21 of the management server 20.
  • This process is repeatedly executed at predetermined time intervals.
  • the processing unit 21 When the specific action determination process is executed, the processing unit 21 first determines whether or not the specific action has been registered in the storage unit 23 (step S250). When the processing unit 21 determines that the specific action has not been registered, it ends the specific action determination process. On the other hand, when determining that the specific action has been registered, the processing unit 21 determines whether or not the execution time period for performing the specific action to be determined among the registered specific actions has passed (step S252). . Note that this determination is made by determining whether or not the implementation time period of the day of the week has passed, if the day of the week is set for the specific action to be determined. When the processing unit 21 determines that the implementation time period has not passed, the processing unit 21 ends the specific action determination process.
  • the processing unit 21 determines that the implementation time period has elapsed, the processing unit 21 extracts the room movement order (action order) in the implementation time period from the measurement data within the implementation time period stored in the storage unit 23, and (step S254).
  • This process extracts measured data (rooms in which the person to be monitored is present) within the implementation time period in chronological order, and the extracted measured data includes a data group that matches the action order of the specific actions to be judged. This is done by determining whether or not
  • the processing unit 21 determines whether or not the specific action to be determined has a day of the week registered (step S256).
  • the processing unit 21 checks whether the current day of the week matches the day of the week on which the specific action to be determined is performed (step S258). On the other hand, when the processing unit 21 determines that the day of the week is not registered, the processing unit 21 skips step S258.
  • the processing unit 21 determines whether or not the required time is registered for the specific action to be determined (step S260).
  • the processing unit 21 calculates the stay time based on the time information associated with the corresponding measurement data within the implementation time period, and combines the calculated implementation time with the specific action to be determined. is within a predetermined range (step S262). For example, if the specific activity to be determined is dishwashing, this determination is made by comparing the time spent in the kitchen with the time required for dishwashing. Also, if the specific action to be determined is a walk, it is performed by comparing the outing time and the time required for the walk. On the other hand, if the processing unit 21 determines that the required time is not registered, it skips step S262.
  • step S264 determines that the specific behavior to be determined has been performed. (step S266), the determination result is transmitted to the monitoring device 30 (step S268), and the specific action determination process ends.
  • the monitoring device 30 receives the determination result indicating that the specific action has been performed, the monitoring device 30 displays information indicating the implementation status of the specific action on the operation display section 33 . As a result, it is possible to encourage the monitored person to continuously perform the specific action.
  • the processing unit 21 determines that any one of the movement order, the day of the week, and the required time does not match the specific behavior to be determined ("NO" in step S264), the specific behavior to be determined is being performed. It determines that there is no (step S270), transmits the determination result to the monitoring device 30 (step S272), and terminates the specific action determination process.
  • the monitoring device 30 receives the determination result indicating that the specific action has not been performed, the monitoring device 30 displays a message indicating that the specific action has not been performed and prompting the user to perform the specific action on the operation display unit 33 . As a result, it becomes possible to make the person to be monitored perform the specific action more reliably.
  • the processing unit 21 aggregates the presence or absence of implementation of the specific action at regular intervals (for example, one month or one week) to calculate the implementation rate, and when the implementation rate is smaller than a predetermined value, the specific action is properly performed. You may make it determine that it is not implemented. Thereby, it is possible to grasp the implementation status of the specific action.
  • the processing unit 21 may transmit the determination result of the specific behavior to a pre-registered information portable terminal such as a smart phone in order to notify the person to be monitored or the guardian.
  • a different implementation time zone, implementation day, and required time for each period e.g., weekly, monthly, seasonal
  • the human sensors 41 to 47 of the present embodiment correspond to the human sensors of the present disclosure
  • the storage section 23 corresponds to the storage section
  • the processing section 21 corresponds to the determination section
  • the operation display section 33 corresponds to the notification section.
  • the specific action is registered in the storage unit 23 by inputting the action type (moving area and movement order), the implementation time period, the required time (staying time), etc., through the operation display unit 33 in advance.
  • the processing unit 21 may extract the specific behavior based on the measurement data acquired from the monitoring device 30 and accumulated for a certain period of time.
  • the behavior monitoring system of the present disclosure described above includes a plurality of motion sensors provided at different locations in a residence, a storage unit, and a determination unit.
  • the determination unit stores in the storage unit in advance a specific action defined by at least the reaction order of the plurality of human sensors.
  • the determination unit stores the reaction time as reaction data in the storage unit when any one of the plurality of human sensors reacts, extracts the current behavior from the reaction data stored in the storage unit, and extracts the current behavior.
  • the action and the specific action are compared to determine whether or not the specific action was performed normally.
  • the behavior monitoring system of the present disclosure may include a notification unit that notifies information reflecting the determination result of the determination unit. In this way, it is possible to prompt the monitored person to perform the specific action.
  • the specific behavior may be further defined by any of period, day of the week, time zone, and length of stay.
  • the specific action can be defined more accurately, and it is possible to accurately determine whether or not the specific action is performed.
  • the time may include the date and season.
  • the determination unit further extracts standard behavior from the reaction data accumulated in the storage unit for a certain period of time, compares the current behavior and the standard behavior, and It may be determined whether or not the action was performed normally, and the standard action may be changed based on the temporal change of the reaction data. In this way, even if the behavior of the person to be monitored changes due to seasonal factors or the like, it is possible to accurately determine whether or not the standard behavior is being performed.
  • the present disclosure is not limited to the form of a behavior monitoring system, and can also be in the form of a behavior monitoring method.
  • the present disclosure is applicable to the manufacturing industry of behavior monitoring systems.

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Abstract

行動監視システムは、住居に住む監視対象者の行動を監視し、人感センサと記憶部と判定部とを備える。人感センサは、住居のそれぞれ異なる場所に設けられる。判定部は、予め複数の人感センサの少なくとも反応順序により定義される特定行動を記憶部に記憶しておき、複数の人感センサのいずれかに反応があった場合に反応時刻を反応データとして記憶部に記憶する。そして、判定部は、憶部に記憶した反応データから現在の行動を抽出し、現在の行動と特定行動とを比較して当該特定行動が正常に実施されたか否かを判定する。

Description

行動監視システムおよび行動監視方法
　本明細書は、行動監視システムおよび行動監視方法について開示する。
　従来、この種の行動監視システムとしては、住居に設置された人感センサ等のセンサを用いて見守り対象者の日常生活パターンを採取し、その日常生活パターンと比較して現在の行動パターンの状況を把握するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。このシステムでは、日常生活パターンとして、起床、トイレ、食事、入浴および睡眠等の事象毎の開始時刻、継続時間及び回数等をセンサから読み取り、読み取った開始時刻、継続時間及び発生回数による生活習慣行動の適合度を求め、適合度が所定値より小さいとき、生活パターンが異常であると判断する。例えば、通常であれば食事をしている時間に寝ている場合、トイレ回数が少ない場合又は睡眠が長い場合が挙げられる。
特開２０１４－１０６６３６号公報
　しかしながら、上述したシステムでは、起床、トイレ、食事、入浴、睡眠といった一つのエリア内での対象者の存否により行動が正常か否かを判定することができるものに限定され、掃除やゴミ捨てといった複数のエリア（部屋）を跨がって移動するような行動について正常か否かを判定することについては何ら言及されていない。
　本開示は、複数のエリアを跨がって移動する行動を適切に監視することが可能な行動監視システムおよび行動監視方法を提供することを主目的とする。
　本開示は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。
　本開示の行動監視システムは、住居に住む監視対象者の行動を監視する行動監視システムであって、前記住居のそれぞれ異なる場所に設けられ、監視対象者を検知する複数の人感センサと、データを記憶する記憶部と、予め前記複数の人感センサの少なくとも反応順序により定義される特定行動を前記記憶部に記憶しておき、前記複数の人感センサのいずれかに反応があった場合に反応時刻を反応データとして前記記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶した反応データから現在の行動を抽出し、前記現在の行動と前記特定行動とを比較して当該特定行動が正常に実施されたか否かを判定する判定部と、を備えることを要旨とする。
　この本開示の行動監視システムでは、住居のそれぞれ異なる場所に設けられた複数の人感センサと、記憶部と、判定部と、を備える。判定部は、予め複数の人感センサの少なくとも反応順序により定義される特定行動を記憶部に記憶しておく。そして、判定部は、複数の人感センサのいずれかに反応があった場合に反応時刻を反応データとして記憶部に記憶し、記憶部に記憶した反応データから現在の行動を抽出し、現在の行動と特定行動とを比較して当該特定行動が正常に実施されたか否かを判定する。各人感センサの反応時刻を反応データとして記録しておくことで、監視対象者が何処から何処へ移動したのかを把握することができ、複数のエリアを跨がって移動する監視対象者の行動を適切に監視することが可能となる。
本実施形態の行動監視システムの概略構成図である。 住居の各部屋に設置されるセンサの一例を示す説明図である。 データ測定処理の一例を示すフローチャートである。 特定行動登録処理の一例を示すフローチャートである。 データ受信処理の一例を示すフローチャートである。 特定行動データの一例を示す説明図である。 標準行動登録処理の一例を示すフローチャートである。 標準行動判定処理の一例を示すフローチャートである。 特定行動判定処理の一例を示すフローチャートである。
　次に、本開示を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
　図１は、本実施形態の行動監視システム１０の概略構成図である。本実施形態の行動監視システム１０は、図１に示すように、システム全体を管理する管理サーバ２０と、監視対象者が住む各住居Ａ～Ｃにそれぞれ設置された監視装置３０と、を備える。なお、住居Ａ～Ｃは、例えば高齢者や要介護者が一人暮らしをするための住居であり、例えば、図２に示すように、Ｌ（リビング）Ｄ（ダイニング）Ｋ（キッチン）室と寝室と洗面所と浴室とトイレ室と玄関とを有する。行動監視システム１０は、例えば、介護者に代わって、高齢者や要介護者を監視対象者としてその行動を監視し、行動の異常を早期に見つけ出すために用いることができる。
　監視装置３０は、制御部３１と通信部３２と操作表示部３３とスピーカ３４とセンサ類４０とを備える。制御部３１は、ＣＰＵを中心としたマイクロプロセッサとして構成され、ＣＰＵの他にＲＯＭやＲＡＭ等を備える。操作表示部３３およびスピーカ３４は、管理サーバ２０からの各種情報を表示や音声によって出力するものである。操作表時部３３は、操作者による操作入力が可能なタッチパネル式の表示部として構成される。
　センサ類４０は、住居に住む監視対象者がどこにいるのかを検知するためのセンサであり、図２に示すように、各部屋に設けられた人感センサ４１，４２，４３，４４，４５，４６，４７と、玄関ドアに設けられたドアセンサ４８とを含む。
　人感センサ４１～４７は、非接触により検知エリア内の人を検知するセンサであり、例えば、赤外線を感知して電気信号に変換する赤外線センサとして構成される。人感センサ４１，４２，４３は、それぞれＬＤＫ室のリビング，ダイニング，キッチンに設けられている。人感センサ４４は、寝室に設けられ、人感センサ４５は、洗面所に設けられている。また、人感センサ４６は、浴室に設けられ、人感センサ４７は、トイレ室に設けられている。
　ドアセンサ４８は、玄関ドアの開閉を検知するものであり、例えば、ドア側に固定された永久磁石と枠側に固定された磁気センサとを有する磁石式の開閉センサとして構成される。
　管理サーバ２０は、処理部２１と通信部２２と記憶部２３とを備える。処理部２１は、ＣＰＵを中心としたマイクロプロセッサとして構成され、ＣＰＵの他にＲＯＭやＲＡＭ等を備える。管理サーバ２０の通信部２２は、インターネット等のネットワーク１１を介して各監視装置３０の通信部３２と接続され、管理サーバ２０と各監視装置３０は、通信部２２，３２を介して互いにデータや信号をやり取りする。記憶部２３は、ＨＤＤやＳＳＤ等により構成され、各監視装置３０で測定されたデータを受信して一定期間に亘って記憶する。
　次に、こうして構成された行動監視システムの動作、すなわち、各監視装置３０の動作と管理サーバ２０の動作とについて説明する。各監視装置３０の動作には、データ測定処理と特定行動登録処理とが含まれる。また、管理サーバ２０の動作には、データ受信処理と標準行動登録処理と標準行動判定処理と特定行動判定処理とが含まれる。
　データ測定処理は、住居の各部屋に設けられたセンサから監視対象者の居場所を測定（収集）する処理である。図３は、各監視装置３０の制御部３１により実行されるデータ測定処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、所定時間毎に繰り返し実行される。
　データ測定処理が実行されると、監視装置３０の制御部３１は、まず、リビングに設けられたリビング用の人感センサ４１に反応があるか否かを判定する（ステップＳ１００）。制御部３１は、リビング用の人感センサ４１に反応があると判定すると、監視対象者はリビングに在室していると判定し（ステップＳ１０２）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１００でリビング用の人感センサ４１に反応がないと判定すると、次に、ダイニングに設けられたダイニング用の人感センサ４２に反応があるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。制御部３１は、ダイニング用の人感センサ４１に反応があると判定すると、監視対象者はダイニングに在室していると判定し（ステップＳ１０６）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１０４でダイニング用の人感センサ４２に反応がないと判定すると、次に、キッチンに設けられたキッチン用の人感センサ４３に反応があるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。制御部３１は、キッチン用の人感センサ４３に反応があると判定すると、監視対象者はキッチンに在室していると判定し（ステップＳ１１０）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１０８でキッチン用の人感センサ４３に反応がないと判定すると、次に、寝室に設けられた寝室用の人感センサ４４に反応があるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。制御部３１は、寝室用の人感センサ４４に反応があると判定すると、監視対象者は寝室に在室していると判定し（ステップＳ１１４）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１１２で寝室用の人感センサ４４に反応がないと判定すると、次に、洗面所に設けられた洗面所用の人感センサ４５に反応があるか否かを判定する（ステップＳ１１６）。制御部３１は、洗面所用の人感センサ４５に反応があると判定すると、監視対象者は洗面所に在室していると判定し（ステップＳ１１８）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１１６で洗面所用の人感センサ４５に反応がないと判定すると、次に、浴室に設けられた浴室用の人感センサ４６に反応があるか否かを判定する（ステップＳ１２０）。制御部３１は、浴室用の人感センサ４６に反応があると判定すると、監視対象者は浴室に在室していると判定し（ステップＳ１２２）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１２０で浴室用の人感センサ４６に反応がないと判定すると、次に、トイレ室に設けられたトイレ室用の人感センサ４７に反応があるか否かを判定する（ステップＳ１２４）。制御部３１は、トイレ室用の人感センサ４７に反応があると判定すると、監視対象者はトイレ室に在室していると判定し（ステップＳ１２６）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１２４でトイレ室用の人感センサ４７に反応がないと判定すると、次に、玄関ドアに設けられた玄関用のドアセンサ４８に反応があるか否かを判定する（ステップＳ１２８）。制御部３１は、玄関用のドアセンサ４８に反応があると判定すると、後述するステップＳ１３４により監視対象者は在宅中であると判定されているか否かを判定する（ステップＳ１３０）。制御部３１は、在宅中であると判定されていると判定すると、監視対象者は外出したと判定し（ステップＳ１３２）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。一方、制御部３１は、在宅中であると判定されていない（外出中であると判定されている）と判定すると、監視対象者は帰宅した、すなわち在宅中であると判定し（ステップＳ１３４）、判定結果を測定データとして管理サーバ２０に送信して（ステップＳ１３６）、データ測定処理を終了する。
　特定行動登録処理は、スケジュール管理や監視対象者の行動の適否の判定等のために、監視対象者が実施すべき定期的な予定（特定行動）を予め登録する処理である。図４は、監視装置３０の制御部３１により実行される特定行動登録処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、所定時間毎に繰り返し実行される。
　特定行動登録処理が実行されると、制御部３１は、まず、操作表示部３３にメニュー画面を表示して行動種別の選択を受け付ける（ステップＳ１５０）。そして、制御部３１は、行動種別として、「食器洗い」が選択されたか否か（ステップＳ１５２）、「散歩」が選択されたか否か（ステップＳ１５４）、「ゴミ捨て」が選択されたか否か（ステップＳ１５６）、新規の行動種別を作成するための「新規」が選択されたか否か（ステップＳ１５８）、をそれぞれ判定する。
　制御部３１は、ステップＳ１５２で「食器洗い」が選択されたと判定すると、食器洗いを行なう実施時間帯と食器洗いの所要時間（キッチンに滞在する滞在時間）の入力を受け付ける（ステップＳ１６０）。続いて、制御部３１は、食器洗いする人が移動する移動エリア（部屋）と移動エリア間の移動順序とを取得する（ステップＳ１６２）。移動エリアおよび移動順序の取得は、行動種別と移動エリアおよび移動順序との関係を予め作成して登録しておき、行動種別が与えられると、対応する移動エリアおよび移動順序を導出することにより行なうものとした。本実施形態では、食器洗い用の移動エリアには、キッチンとダイニングとが含まれ、食器洗い用の移動順序は、キッチンからダイニング、キッチンの順となる。そして、制御部３１は、取得した移動エリアおよび移動順序と入力した実施時間帯と所要時間（滞在時間）とを含む食器洗い用の特定行動データを生成し（ステップＳ１７８）、生成した特定行動データを管理サーバ２０に登録するために当該管理サーバ２０に送信して（ステップ１８０）、特定行動登録処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１５４で「散歩」が選択されたと判定すると、散歩を行なう実施時間帯と所要時間（外出時間）の入力を受け付ける（ステップＳ１６４）。続いて、制御部３１は、散歩をする人が移動する移動エリア（部屋）と移動エリア間の移動順序とを取得する（ステップＳ１６６）。本実施形態では、散歩用の移動エリアには、リビングと玄関とが含まれ、散歩用の移動順序は、リビングから玄関（外出）、玄関（帰宅）、リビングの順となる。そして、制御部３１は、取得した移動エリアおよび移動順序と入力した実施時間帯と所要時間（外出時間）とを含む散歩用の特定行動データを生成し（ステップＳ１７８）、生成した特定行動データを管理サーバ２０に登録するために当該管理サーバ２０に送信して（ステップ１８０）、特定行動登録処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１５６で「ゴミ捨て」が選択されたと判定すると、ゴミ捨てを行なう実施曜日と実施時間帯の入力を受け付ける（ステップＳ１６８）。続いて、制御部３１は、ゴミ捨てをする人が移動する移動エリア（部屋）と移動エリア間の移動順序とを取得する（ステップＳ１７０）。本実施形態では、ゴミ捨て用の移動エリアには、リビングとキッチンと玄関とが含まれ、ゴミ捨て用の移動順序は、リビングからキッチン、玄関の順となる。そして、制御部３１は、取得した移動エリアおよび移動順序と入力した実施曜日と実施時間帯とを含むゴミ捨て用の特定行動データを生成し（ステップＳ１７８）、生成した特定行動データを管理サーバ２０に登録するために当該管理サーバ２０に送信して（ステップ１８０）、特定行動登録処理を終了する。
　制御部３１は、ステップＳ１５８で「新規」が選択されたと判定すると、移動エリアと移動順序の入力と（ステップＳ１７２）、実施曜日と実施時間帯の入力と（ステップＳ１７４）、所要時間の入力（ステップＳ１７６）とをそれぞれ受け付ける。そして、制御部３１は、入力した移動エリアおよび移動順序と実施曜日と実施時間帯と所要時間とを含む新たな特定行動データを生成し（ステップＳ１７８）、生成した特定行動データを管理サーバ２０に登録するために当該管理サーバ２０に送信して（ステップ１８０）、特定行動登録処理を終了する。
　次に、管理サーバ２０の動作（データ受信処理、標準行動登録処理、標準行動判定処理および特定行動判定処理）について説明する。
　データ受信処理は、各監視装置３０から送信された測定データを受信する処理である。図５は、管理サーバ２０の処理部２１により実行されるデータ受信処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、所定時間毎に繰り返し実行される。
　データ受信処理が実行されると、管理サーバ２０の処理部２１は、まず、監視装置３０から測定データを受信したか否かを判定する（ステップＳ２００）。処理部２１は、測定データを受信したと判定すると、インターネットを介して時刻サーバにアクセスして現在の年月日、時間（時／分／秒）および曜日を時刻情報として取得し（ステップＳ２０２）、取得した時刻情報を測定データと関連付けて記憶部２３に記憶して（ステップＳ２０４）、データ受信処理を終了する。なお、時刻情報の取得は、ＲＴＣ（リアルタイムクロック）から現在の時刻を読み取ることにより行なわれてもよい。
　処理部２１は、ステップＳ２００で測定データを受信していないと判定すると、監視装置３０から特定行動データを受信したか否かを判定する（ステップＳ２０６）。処理部２１は、特定行動データを受信していないと判定すると、データ受信処理を終了する。一方、処理部２１は、特定行動データを受信したと判定すると、受信した特定行動データを記憶部２３に登録して（ステップＳ２０８）、データ受信処理を終了する。図６に特定行動データの一例を示す。特定行動は、住居の複数のエリア（部屋）を跨いだ移動を伴って行なわれ、特定行動データには、図６に示すように、移動順序と実施時間帯と実施曜日と所要時間とが含まれる。なお、本実施形態では、特定行動の種別によっては、一部の情報（実施曜日や所要時間）は、省略される場合がある。特定行動データは、後述する特定行動判定処理に用いられる。
　図７は、管理サーバ２０の処理部２１により実行される標準行動登録処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、所定時間毎に繰り返し実行される。ここで、標準行動は、起床、トイレ、食事、入浴、就寝といった基本的な行動の日常パターンを示す。
　標準行動登録処理では、処理部２１は、まず、標準行動が未登録であるか否かを判定する（ステップＳ２１０）。処理部２１は、標準行動が未登録であると判定すると、上述したデータ受信処理により記憶部２３に一定期間分（例えば、一月分や一週間分）の測定データが蓄積されたか否かを判定する（ステップＳ２１２）。処理部２１は、一定期間分の測定データが蓄積されていないと判定すると、標準行動の抽出に十分な量の測定データが蓄積されていないと判断し、標準行動登録処理を終了する。一方、処理部２１は、一定期間分の測定データが蓄積されていると判定すると、一定期間分の測定データから起床時刻、食事時刻、トイレ回数、入浴時間、就寝時刻等を含む標準行動を抽出する（ステップＳ２１４）。例えば、起床時刻の抽出は、寝室の測定データと当該測定データに関連付けられた時刻情報とに基づいて、寝室での所定時間以上の滞在（入室時刻と退室時刻との時間差が所定時間以上）が判定された後、寝室からの退出が判定されるときに退出時刻を取得することで行なうことができる。食事時刻の抽出は、キッチンとダイニングの測定データと当該測定データに関連付けられた時刻情報とに基づいて、キッチンからダイニングへの移動が判定された後、ダイニングでの所定時間以上の滞在が判定されるときにその滞在時刻を取得することで行なうことができる。トイレ回数の抽出は、トイレ室の測定データと当該測定データに関連付けられた時刻情報とに基づいて、トイレ室へ入室が検知される度に検知回数を計数することで行なうことができる。入浴時間の抽出は、浴室の測定データと当該測定データに関連付けられた時刻情報とに基づいて、浴室の滞在時間（入室時刻と退室時刻との時間差）を取得することで行なうことができる。就寝時刻の抽出は、寝室の測定データと当該測定データに関連付けられた時刻情報とに基づいて、寝室への入室が判定された後、寝室での所定時間以上の滞在が判定されるときに寝室への入室時刻を取得することで行なうことができる。なお、起床時刻や就寝時刻の抽出は、専用の睡眠センサを用いて行なわれてもよい。処理部２１は、こうして標準行動を抽出すると、抽出した標準行動を記憶部２３に登録して（ステップＳ２１６）、標準行動登録処理を終了する。
　処理部２１は、ステップＳ２１０において、標準行動が登録済みであると判定すると、現在の年月日に基づいて季節が変化したか否かを判定する（ステップＳ２１８）。本実施形態では、春季は３月、４月、５月とし、夏季は６月、７月、８月とし、秋季は９月、１０月、１１月とし、冬季は１２月、１月、２月とした。処理部２１は、季節が変化したと判定すると、記憶部２３に季節変化後の一定期間分のデータが蓄積されているか否かを判定する（ステップＳ２２０）。処理部２１は、季節変化後の一定期間分のデータが蓄積されていると判定すると、季節変化後のデータから標準行動を修正すると共に（ステップＳ２２２）、記憶部２３に登録されている標準行動を更新して（ステップＳ２２４）、標準行動登録処理を終了する。本実施形態では、季節毎に標準行動を更新することにより、季節の変化に伴う起床時刻や就寝時刻等の変化を標準行動に反映させることができる。処理部２１は、ステップＳ２１８で季節が変化していないと判定したり、ステップＳ２２０で季節変化後に一定期間分のデータが未だ蓄積されていないと判定すると、標準行動を更新することなく、標準行動登録処理を終了する。
　図８は、管理サーバ２０の処理部２１により実行される標準行動判定処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、所定時間毎に繰り返し実行される。
　標準行動判定処理が実行されると、処理部２１は、まず、記憶部２３に標準行動が登録済みであるか否か（ステップＳ２３０）、記憶部２３に本日一日分の測定データが蓄積されているか否か（ステップＳ２３２）、をそれぞれ判定する。処理部２１は、標準行動が登録済みでないと判定したり、本日一日分の測定データが蓄積されていないと判定すると、標準行動判定処理を終了する。一方、処理部２１は、標準行動が登録済みであり且つ本日一日分の測定データが蓄積されていると判定すると、本日一日分の測定データから、起床時刻、食事時刻、トイレ回数、入浴時刻、就寝時刻等を含む現在の行動を抽出する（ステップＳ２３４）。なお、現在の行動は、本日一日分のデータから抽出するようにしたが、本日から過去数日分のデータから抽出するようにしてもよい。
　次に、処理部２１は、抽出した現在の行動と記憶部２３に登録されている標準行動とを比較し（ステップＳ２３６）、現在の行動が標準行動と所定範囲内で一致するか否かを判定する（ステップＳ２３８）。この判定は、現在の行動と標準行動との差分（時刻の差分や回数の差分）が許容範囲内にあるか否かを判定することにより行なわれる。処理部２１は、現在の行動が標準行動と所定範囲内で一致すると判定すると、現在の行動は正常であると判定して（ステップＳ２４０）、標準行動判定処理を終了する。一方、処理部２１は、現在の行動が標準行動と所定範囲内で一致しないと判定すると、現在の行動は異常と判定して（ステップＳ２４２）、標準行動判定処理を終了する。これにより、標準行動とは異なる異変の兆候を早期発見することができ、早期治療に役立てることができる。また、季節的な要因によって変化する行動に基づいて標準行動を適宜更新するため、現在の行動を異常と誤判定するのを抑制することができる。
　図９は、管理サーバ２０の処理部２１により実行される特定行動判定処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、所定時間毎に繰り返し実行される。
　特定行動判定処理が実行されると、処理部２１は、まず、記憶部２３に特定行動が登録済みであるか否かを判定する（ステップＳ２５０）。処理部２１は、特定行動が登録済みでないと判定すると、特定行動判定処理を終了する。一方、処理部２１は、特定行動が登録済みであると判定すると、登録済みの特定行動のうち判定対象の特定行動を実施すべき実施時間帯が経過したか否かを判定する（ステップＳ２５２）。なお、この判定は、判定対象の特定行動に実施曜日が定められてる場合には、実施曜日の実施時間帯が経過したか否かを判定することにより行なわれる。処理部２１は、実施時間帯が経過していないと判定すると、特定行動判定処理を終了する。
　一方、処理部２１は、実施時間帯が経過したと判定すると、記憶部２３に記憶された実施時間帯内の測定データから実施時間帯における部屋の移動順序（行動順序）を抽出し、判定対象の特定行動における部屋の移動順序（行動順序）と一致するか否かを確認する（ステップＳ２５４）。この処理は、実施時間帯内の測定データ（監視対象者が在室している部屋）を時系列で抽出し、抽出した測定データに判定対象の特定行動の行動順序と一致するデータ群が含まれているか否かを判定することにより行なわれる。
　続いて、処理部２１は、判定対象の特定行動に実施曜日が登録されているか否かを判定する（ステップＳ２５６）。処理部２１は、実施曜日が登録されていると判定すると、本日の曜日が判定対象の特定行動の実施曜日と一致するか否かを確認する（ステップＳ２５８）。一方、処理部２１は、実施曜日が登録されていないと判定すると、ステップＳ２５８をスキップする。
　次に、処理部２１は、判定対象の特定行動に所要時間が登録されているか否かを判定する（ステップＳ２６０）。処理部２１は、所要時間が登録されていると判定すると、実施時間帯内の該当する測定データに関連付けられた時刻情報に基づいて滞在時間を算出し、算出した実施時間と判定対象の特定行動の所要時間とが所定範囲内で一致するか否かを判定する（ステップＳ２６２）。この判定は、例えば、判定対象の特定行動が食器洗いであれば、キッチンの滞在時間と食器洗いの所要時間とを比較することにより行なわれる。また、判定対象の特定行動が散歩であれば、外出時間と散歩の所要時間とを比較することにより行なわれる。一方、処理部２１は、所要時間が登録されていないと判定すると、ステップＳ２６２をスキップする。
　そして、処理部２１は、移動順序、実施曜日、所要時間のいずれも判定対象の特定行動に一致していると判定すると（ステップＳ２６４の「ＹＥＳ」）、判定対象の特定行動が実施されたと判定し（ステップＳ２６６）、判定結果を監視装置３０に送信して（ステップＳ２６８）、特定行動判定処理を終了する。 監視装置３０は、特定行動が実施された旨の判定結果を受信すると、操作表示部３３に特定行動の実施状況を示す情報等を表示する。これにより、監視対象者に特定行動の継続的な実施を促すことができる。
　一方、処理部２１は、移動順序、実施曜日、所要時間のいずれかが判定対象の特定行動に一致していないと判定すると（ステップＳ２６４の「ＮＯ」）、判定対象の特定行動が実施されていないと判定し（ステップＳ２７０）、判定結果を監視装置３０に送信して（ステップＳ２７２）、特定行動判定処理を終了する。監視装置３０は、特定行動が実施されていない旨の判定結果を受信すると、操作表示部３３に特定行動が未実施であることや特定行動の実施を促すメッセージを表示する。これにより、監視対象者に対して特定行動をより確実に実施させることが可能となる。
　なお、処理部２１は、一定期間（例えば一ヶ月や一週間）毎に特定行動の実施の有無を集計して実施率を算出し、実施率が所定値よりも小さい場合に特定行動が適正に実施されていないと判定するようにしてもよい。これにより、特定行動の実施状況を把握することができる。また、処理部２１は、特定行動の判定結果を監視対象者や保護者に通知するために、予め登録されているスマートフォン等の情報携帯端末に送信するようにしてもよい。また、特定行動として、時期毎（例えば週毎、月毎、季節毎）に異なる実施時間帯や実施曜日、所要時間を登録するものとし、いまの時期に対応した実施曜日や実施時間帯、所要時間で特定行動が実施されたか否かを判定するようにしてもよい。
　ここで、実施形態の主要な要素と請求の範囲に記載した本開示の主要な要素との対応関係について説明する。即ち、本実施形態の人感センサ４１～４７が本開示の人感センサに相当し、記憶部２３が記憶部に相当し、処理部２１が判定部に相当する。また、操作表示部３３が通知部に相当する。
　なお、本開示は上述した実施形態に何ら限定されることはなく、本開示の技術的範囲に属する限り種々の態様で実施し得ることはいうまでもない。
　例えば、上述した実施形態では、特定行動は、予め操作表示部３３により行動種別（移動エリアおよび移動順序）や、実施時間帯、所要時間（滞在時間）等を入力することにより記憶部２３に登録されるものとした。しかし、処理部２１は、標準行動と同様に、監視装置３０から取得して蓄積した一定期間分の測定データに基づいて特定行動を抽出するようにしてもよい。
　以上説明した本開示の行動監視システムでは、住居のそれぞれ異なる場所に設けられた複数の人感センサと、記憶部と、判定部と、を備える。判定部は、予め複数の人感センサの少なくとも反応順序により定義される特定行動を記憶部に記憶しておく。そして、判定部は、複数の人感センサのいずれかに反応があった場合に反応時刻を反応データとして記憶部に記憶し、記憶部に記憶した反応データから現在の行動を抽出し、現在の行動と特定行動とを比較して当該特定行動が正常に実施されたか否かを判定する。各人感センサの反応時刻を反応データとして記録しておくことで、監視対象者が何処から何処へ移動したのかを把握することができ、複数のエリアを跨がって移動する監視対象者の行動を適切に監視することが可能となる。
　こうした本開示の行動監視システムにおいて、前記判定部の判定結果を反映した情報を通知する通知部を備えてもよい。こうすれば、監視対象者に対して特定行動の実施を促すことが可能となる。
　また、本開示の行動監視システムにおいて、前記特定行動は、更に時期、曜日、時間帯、滞在時間のいずれかによって定義されてもよい。こうすれば、特定行動をより正確に定義することができ、特定行動の実施の有無を精度良く判定することが可能となる。なお、時期には、年月日や季節が含まれてもよい。
　さらに、本開示の行動監視システムにおいて、前記判定部は、更に前記記憶部に一定期間において蓄積された反応データから標準行動を抽出し、前記現在の行動と前記標準行動とを比較して当該標準行動が正常に実施されたか否かを判定し、前記反応データの時期的な変化に基づいて前記標準行動を変化させてもよい。こうすれば、季節的な要因等によって監視対象者の行動が変化するものとしても、標準行動の実施の有無を精度良く判定することが可能となる。
　本開示では、行動監視システムの形態に限られず、行動監視方法の形態とすることもできる。
　本開示は、行動監視システムの製造産業に利用可能である。
　１０　行動監視システム、１１　ネットワーク、２０　管理サーバ、２１　処理部、２２　通信部、２３　記憶部、３０　監視装置、３１　制御部、３２　通信部、３３　操作表示部、３４　スピーカ、４０　センサ類、４１～４７　人感センサ、４８　ドアセンサ。

Claims (5)

  1. 　住居に住む監視対象者の行動を監視する行動監視システムであって、
    　前記住居のそれぞれ異なる場所に設けられ、監視対象者を検知する複数の人感センサと、
    　データを記憶する記憶部と、
    　予め前記複数の人感センサの少なくとも反応順序により定義される特定行動を前記記憶部に記憶しておき、前記複数の人感センサのいずれかに反応があった場合に反応時刻を反応データとして前記記憶部に記憶し、前記記憶部に記憶した反応データから現在の行動を抽出し、前記現在の行動と前記特定行動とを比較して当該特定行動が正常に実施されたか否かを判定する判定部と、
    　を備える行動監視システム。
  2. 　請求項１に記載の行動監視システムであって、
    　前記判定部の判定結果を反映した情報を通知する通知部を備える行動監視システム。
  3. 　請求項１又は２に記載の行動監視システムであって、
    　前記特定行動は、更に時期、曜日、時間帯、滞在時間のいずれかによって定義される、
    　行動監視システム。
  4. 　請求項１ないし３いずれか１項に記載の行動監視システムであって、
    　前記判定部は、
    　更に前記記憶部に一定期間において蓄積された反応データから標準行動を抽出し、前記現在の行動と前記標準行動とを比較して当該標準行動が正常に実施されたか否かを判定し、
    　前記反応データの時期的な変化に基づいて前記標準行動を変化させる、
    　行動監視システム。
  5. 　住居に住む監視対象者の行動を監視する行動監視方法であって、
    　前記住居のそれぞれ異なる場所で監視対象者を検知する検知工程と、
    　予め前記検知工程の少なくとも複数の前記場所における反応順序により定義される特定行動を記憶する第１記憶工程と、
    　前記検知工程にて複数の前記場所のいずれかに反応があった場合に反応時刻を反応データとして記憶する第２記憶工程と、
    　前記第２記憶工程にて記憶した反応データから現在の行動を抽出し、前記現在の行動と前記特定行動とを比較して当該特定行動が正常に実施されたか否かを判定する判定工程と、
    　を備える行動監視方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005115412A (ja) * 2003-10-02 2005-04-28 Sekisui Chem Co Ltd 生活見守りシステム
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