WO2024075362A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

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WO2024075362A1
WO2024075362A1 PCT/JP2023/025833 JP2023025833W WO2024075362A1 WO 2024075362 A1 WO2024075362 A1 WO 2024075362A1 JP 2023025833 W JP2023025833 W JP 2023025833W WO 2024075362 A1 WO2024075362 A1 WO 2024075362A1
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WO
WIPO (PCT)
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user
abnormal situation
detection
sensitivity
transportation
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/025833
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
森　千鶴
和喜 森屋
Original Assignee
日鉄ソリューションズ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P15/00—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING 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
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M11/00—Telephonic communication systems specially adapted for combination with other electrical systems

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
  • Patent Document 1 discloses a technique in which an acceleration sensor is attached to a person at a required position, and a fall is detected when the acceleration obtained from the sensor exceeds a preset reference acceleration.
  • the information processing device of the present invention has an identification unit that identifies the user's means of transportation, and a detection unit that detects an abnormal situation of the user using a sensor provided on the user or around the user, based on criteria corresponding to the means of transportation identified by the identification unit.
  • the present invention can contribute to improving the accuracy of detecting abnormal situations.
  • FIG. 1 illustrates an example of a system configuration of a detection system.
  • FIG. 2 illustrates an example of a hardware configuration of a server device.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a reference value table.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a sensitivity table.
  • FIG. 2 illustrates an example of a hardware configuration of a terminal device.
  • FIG. 2 illustrates an example of a functional configuration of a server device.
  • 13 is a flowchart illustrating an example of a detection process.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a sensitivity table.
  • 13 is a flowchart illustrating an example of a detection process.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a sensitivity table.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a detection process.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a reference value table.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a sensitivity table.
  • 13 is a flowchart illustrating an example of a detection process.
  • First Embodiment 1 is a diagram showing an example of a system configuration of a detection system 1 according to the present embodiment.
  • the detection system 1 is a system for detecting an abnormal situation of a user, and includes a server device 10 and a terminal device 20 provided for each of one or more users who perform work such as farm work on a farm or work in a factory.
  • the server device 10 and the terminal devices 20 are connected to each other via a network 30.
  • the server device 10 is an information processing device such as a server computer or a general-purpose computer that detects an abnormal situation of a user based on signals acquired through various sensors.
  • the server device 10 detects a tumble, a fall, an impact, lying still, fatigue, and high heart rate as abnormal situations.
  • a tumble means falling down.
  • a fall means falling from a high place.
  • An impact means being subjected to an acceleration of a certain level or more. Lying still means not moving after falling down. Fatigue means accumulating fatigue.
  • a high heart rate means a heart rate that is higher than normal.
  • the terminal device 20 is an information processing device such as a smartphone or a smartwatch that includes a sensor and transmits a signal acquired via the sensor to the server device 10.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the server device 10.
  • the server device 10 includes a processor 101 , a main memory device 102 , an auxiliary memory device 103 , and a communication interface (I/F) 104 .
  • the processor 101 is a control device that controls the server device 10.
  • the main memory device 102 is a storage device such as a random access memory (RAM) used for temporarily storing information, developing programs, etc.
  • the auxiliary memory device 103 is a storage device such as a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD) that stores various information such as a reference value table 301 described later in FIG. 3 and a sensitivity table 401 described later in FIG. 4, and various programs.
  • the communication I/F 104 is an interface used for communication with an external device such as a terminal device 20 via a network 30.
  • the reference value table 301 will be described with reference to FIG.
  • the reference value table 301 shows the correspondence between abnormal situations and the indices and reference values used to determine whether an abnormal situation exists.
  • the reference values indicate the values of the corresponding indices that can be used to determine whether an abnormal situation exists.
  • the server device 10 detects an abnormal situation when the value of the index corresponding to the abnormal situation is equal to or greater than the reference value.
  • the reference value table 301 includes the following items: "abnormal situation” indicating an abnormal situation, an index used to determine the corresponding abnormal situation, an "index” indicating a reference value, and a "reference value.”
  • the reference value table 301 includes indicators and reference values corresponding to each of abnormal situations, such as a fall, a drop, an impact, lying immobile, fatigue, and a high heart rate.
  • the index used to detect a fall is the change in acceleration applied to the user in the vertical and horizontal directions during a predetermined period (e.g., 1 second, 2 seconds, etc.).
  • the index used to detect a fall is the change in acceleration applied to the user in the vertical direction during a predetermined period.
  • the index used to detect an impact is the scalar value of the resultant vector of the three-axis acceleration that can be detected by an acceleration sensor provided on the user during a predetermined period.
  • the index used to detect lying still is the elapsed time from when the user takes a predetermined posture (a fallen posture, a posture with the user's head on a desk or handle, a posture hanging from a safety belt, etc.) and the inclination of the terminal device 20 becomes a value within a predetermined range and the user's movement stops.
  • this predetermined range is a range that is predetermined as the range of inclination that the terminal device 20 can take when the user lies down.
  • this range may be adjusted to any range according to a specification from the user, etc.
  • the index used to detect fatigue is the duration of the work.
  • multiple reference values are set for detecting fatigue according to the value (WBGT value) of the heat index (WBGT: Wet Bulb Globe Temperature).
  • WBGT value the value of the heat index
  • the index used for detecting a high heart rate is the user's heart rate.
  • Each index is acquired by the terminal device 20 and transmitted to the server device 10. This process will be described later.
  • the sensitivity table 401 shows the correspondence between the items of work performed by the user (hereinafter, work items) and the detection sensitivity of each abnormal situation.
  • the detection sensitivity is a scale indicating the ease of detection of the abnormal situation of the detection target, and the higher the sensitivity, the easier it is to detect.
  • the detection sensitivity takes one of a number of ranked values (in this embodiment, four values, "standard”, “slightly weak”, “weak”, and “OFF”, in descending order). Of the sensitivity levels “standard”, “slightly weak”, “weak”, and “OFF”, the highest sensitivity is “standard”, the next highest is “slightly weak", the next highest is “weak", and the lowest is “OFF”. Moreover, the sensitivity "OFF" indicates that no detection is performed.
  • the server device 10 detects an abnormal situation of a user equipped with the terminal device 20 with a sensitivity corresponding to the task item of the task performed by the user, which is stored in the sensitivity table 401.
  • the server device 10 corrects the value of the reference value used to determine the abnormal situation by multiplying it by a coefficient corresponding to the detection sensitivity, and detects the abnormal situation if the value of the index used to determine the abnormal situation is equal to or greater than the corrected reference value.
  • This coefficient is a value greater than 1, and the smaller the corresponding sensitivity, the greater the value. For example, a coefficient of 1.2 is set for "slightly weak" and a coefficient of 1.5 is set for "weak".
  • the server device 10 detects an abnormal situation of the user based on a judgment criterion according to the task item of the task being performed by the user.
  • the judgment criterion is a criterion indicating how to detect an abnormal situation, and in this embodiment, it is a criterion indicating what index value must exceed what reference value to indicate an abnormal situation.
  • the detection sensitivity is predetermined so that the detection sensitivity for abnormal situations that are predetermined as abnormal situations in which false detection is expected during work is below a predetermined threshold value (e.g., “slightly weak”, “weak”, etc.).
  • a predetermined threshold value e.g., “slightly weak”, “weak”, etc.
  • work items other than those in which there is a possibility of falling such as work at height (work at a height of a predetermined height (e.g., 5 m or more) from the ground), work involving climbing and descending using a stepladder or the like (agricultural work such as harvesting and weeding), and work on mountain slopes (agricultural work), there is almost no possibility of the user falling. Therefore, for such work items, it is assumed that a fall is detected as a false positive.
  • the sensitivity of the detection of a fall for such work items is set to a predetermined value (in this embodiment, "weak") or less.
  • a predetermined value in this embodiment, "weak” or less.
  • the detection sensitivity is preset so that the detection sensitivity of such an abnormality is equal to or lower than a predetermined threshold value (e.g., “slightly weak”, “weak”, etc.).
  • a predetermined threshold value e.g., “slightly weak”, “weak”, etc.
  • the sensitivity of impact detection is set to a predetermined threshold or lower.
  • the sensitivity of impact detection is set to "weak" or lower for moving around in a vehicle, hammering, harvesting, and weeding.
  • the detection sensitivity is preset so that the detection sensitivity for abnormal situations that are predefined as abnormal situations that are expected to cause serious damage to the user during work is equal to or higher than a predefined threshold (e.g., "weak,” "standard,” etc.). Falls tend to cause serious damage to the user, so it is desirable to prevent them from going undetected as much as possible.
  • a predefined threshold e.g., "weak,” "standard,” etc.
  • Falls tend to cause serious damage to the user, so it is desirable to prevent them from going undetected as much as possible.
  • the detection sensitivity is set to "standard” or higher for work items that have the possibility of falling, such as working at heights, work involving climbing and descending using ladders, and work on mountain slopes.
  • the processor 101 When the processor 101 receives an instruction to change the sensitivity of detection of each abnormal situation for each work item based on a user's operation of the input device of the server device 10, the processor 101 updates the sensitivity table 401 so as to change the sensitivity of detection of each abnormal situation for each work item.
  • the processor 101 may also receive an instruction to change the contents of the sensitivity table 401 from the terminal device 20. By using the sensitivity table 401 updated in this manner, the server device 10 can detect an abnormal situation based on the criteria assumed by the user.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of each of the terminal devices 20.
  • the terminal device 20 includes a processor 201 , a main memory device 202 , an auxiliary memory device 203 , a sensor 204 , a short-range wireless communication I/F 205 , a UI unit 206 , and a communication I/F 207 .
  • the processor 201 is a control device that controls the terminal device 20.
  • the main memory 202 is a memory device such as a RAM that is used for temporarily storing information and developing programs.
  • the auxiliary memory 203 is a memory device such as a HDD or SSD that stores various information and various programs.
  • the sensor 204 is a sensor that detects predetermined information.
  • the sensor 204 includes an acceleration sensor that detects acceleration in three mutually perpendicular axial directions, an inclination sensor that detects the inclination of the terminal device 20, a camera, a heart rate sensor that detects the user's heart rate, a position sensor that receives a GNSS signal and detects the position, and an altimeter.
  • the short-range wireless communication I/F 205 is an interface used for short-range wireless communication with an environmental sensor (a sensor that detects wet bulb temperature, black bulb temperature, dry bulb temperature, etc.) provided in the environment where the user works, a beacon that transmits a signal indicating position information, etc.
  • a signal indicating position information transmitted by a beacon is referred to as a beacon signal.
  • the processor 201 acquires the wet bulb temperature, black bulb temperature, and dry bulb temperature in the environment where the user works from the environmental sensor via the short-range wireless communication I/F 205.
  • the UI unit 206 includes an input unit such as a touch panel, hard buttons, and a microphone used for inputting information from the user, and an output unit such as a monitor and a speaker used for presenting information to the user.
  • the communication I/F 207 is an interface used for communication with an external device such as the server device 10 via the network 30.
  • the terminal device 20 includes a heart rate sensor and detects the user's heart rate, but as another example, the terminal device 20 may acquire the user's heart rate by another method.
  • the processor 201 of the terminal device 20 may acquire the user's heart rate detected by an external device (e.g., a smart watch) including a heart rate sensor from the external device via the short-range wireless communication I/F 205.
  • the functional configuration of the server device 10 will be described with reference to FIG.
  • the processor 101 of the server device 10 executes a program stored in the auxiliary storage device 103 or the like, thereby functioning as an identifying unit 601, a detecting unit 602, and an output control unit 603.
  • the processes mainly performed by the identifying unit 601, the detecting unit 602, and the output control unit 603 are actually processes mainly performed by the processor 101.
  • the identification unit 601 identifies a task item of a task being performed by a user having the terminal device 20.
  • the detection unit 602 detects an abnormal situation of the user via at least one of the sensor 204 of the terminal device 20 and an external sensor (environmental sensor, etc.) based on a judgment criterion according to the task item identified by the identification unit 601.
  • the output control unit 603 outputs warning information for the abnormal situation detected by the detection unit 602.
  • the server device 10 will explain the process of detecting an abnormal situation of a user having a terminal device 20.
  • the processor 101 receives an instruction to start the process of detecting an abnormal situation of a user from the terminal device 20, the processor 101 starts the process of FIG. 7.
  • the processor 201 of the terminal device 20 receives an instruction to start the process of detecting an abnormal situation from the user via the UI unit 206
  • the processor 201 transmits the instruction to start the process of detecting an abnormal situation to the server device 10.
  • the processor 201 transmits the instruction to start the process of detecting an abnormal situation
  • the processor 201 periodically detects the acceleration applied to the terminal device 20 (user), the inclination of the terminal device 20, and the user's heart rate via the sensor 204, and transmits the detected information to the server device 10.
  • the processor 201 may instruct the sensor 204 to transmit the value of the detected signal only when the value exceeds a specified threshold. In this case, the sensor 204 transmits the detected signal to the processor 201 when a signal exceeding the specified threshold is detected. Furthermore, when the processor 201 transmits an instruction to start processing for detecting an abnormality, the processor 201 periodically acquires signals detected from environmental sensors and beacons provided in the environment in which the user works via the short-range wireless communication I/F 205. The processor 201 then periodically transmits the signals acquired from the environmental sensors and beacons to the server device 10.
  • the identification unit 601 identifies the task item of the task being performed by the user having the terminal device 20.
  • the identification unit 601 identifies the task item of the task being performed by the user based on the position of the terminal device 20 (the user's position). More specifically, the identification unit 601 inquires of the terminal device 20 about the position of the terminal device 20. In response to the inquiry, the processor 201 of the terminal device 20 identifies the position (latitude, longitude, altitude) of the terminal device 20 via the position sensor included in the sensor 204 and the altimeter. However, the processor 201 may identify the position of the terminal device 20 by other methods.
  • the processor 201 may receive the beacon signal and identify the position from the received beacon signal.
  • the processor 201 transmits the identified position to the server device 10.
  • the identification unit 601 acquires a work item corresponding to the location transmitted from the terminal device 20 from the correspondence information between locations and work items previously stored in the auxiliary storage device 103, and identifies the acquired work item as a work item of the user's work. After completing the process of step S100, the identifying unit 601 advances the process to step S101.
  • the process of step S100 is an example of an identifying step.
  • step S101 the detection unit 602 identifies the detection sensitivity of each abnormal situation for the work item identified in step S100 from the sensitivity table 401 stored in the auxiliary storage device 103. After completing the process of step S101, the identification unit 601 advances the process to step S102.
  • step S102 the detection unit 602 selects one of the multiple abnormal situations to be detected (fall, drop, impact, lying immobile, fatigue, high heart rate).
  • the abnormal situation selected in the immediately preceding step S102 is referred to as the selected abnormal situation.
  • the identification unit 601 advances the process to step S103. Note that if the detection sensitivity of the selected abnormal situation identified in step S101 is "OFF", the detection unit 602 advances the process to step S107 after completing the process of step S102.
  • step S103 the detection unit 602 identifies an index corresponding to the selected abnormal situation from the reference value table 301. Then, the detection unit 602 acquires the value of the identified index. More specifically, the detection unit 602 does the following. If the selected abnormal event is a fall, the detection unit 602 acquires the change in vertical and horizontal acceleration of the terminal device 20 during a specified period as an index value based on information on the acceleration of the terminal device 20 received from the terminal device 20.
  • the detection unit 602 acquires, as an index value, a converted value of the vertical acceleration applied to the terminal device 20 during a specified period based on information on the acceleration applied to the terminal device 20 received from the terminal device 20.
  • the detection unit 602 acquires the scalar value of the composite vector of the three-axis acceleration acting on the terminal device 20 as the index value based on the information on the acceleration acting on the terminal device 20 received from the terminal device 20.
  • the detection unit 602 acquires the following values based on the information on the inclination of the terminal device 20 and the acceleration acting on the terminal device 20 received from the terminal device 20. That is, the detection unit 602 acquires, as the index value, the period during which the inclination of the terminal device 20 is within a predetermined range according to the task item of the task being performed by the user, and the acceleration acting on the terminal device 20 is zero.
  • the detection unit 602 acquires the duration of work of the user equipped with the terminal device 20 (the period elapsed from the start of the abnormal situation detection process) as an index value.
  • the detection unit 602 also requests the wet bulb temperature, black bulb temperature, and dry bulb temperature of the environment in which the user is working from the terminal device 20.
  • the processor 201 acquires the wet bulb temperature, black bulb temperature, and dry bulb temperature from the environmental sensor via the short-range wireless communication I/F 205 and transmits them to the server device 10.
  • the detection unit 602 calculates the WBGT value based on the received wet bulb temperature, black bulb temperature, and dry bulb temperature.
  • the detection unit 602 acquires the user's heart rate received from the terminal device 20 as the index value. After completing the process of step S103, the identifying unit 601 advances the process to step S104.
  • step S104 the detection unit 602 obtains a reference value corresponding to the selected abnormal situation from the reference value table 301. If the selected abnormal situation is fatigue, the detection unit 602 obtains a reference value corresponding to the WBGT value identified in step S103 from the reference value table 301. The detection unit 602 corrects the obtained reference value according to the detection sensitivity of the selected abnormal situation identified in step S101. If the selected abnormal situation is a fall, the detection unit 602 corrects each of the two reference values.
  • the detection unit 602 does not correct the reference value. Furthermore, if the sensitivity of the selected abnormal situation is "slightly weak”, the detection unit 602 corrects the reference value by multiplying it by a default coefficient greater than 1. Furthermore, if the sensitivity of the selected abnormal situation is "weak”, the detection unit 602 corrects the reference value by multiplying it by a default coefficient greater than the coefficient corresponding to "slightly weak”. Note that the coefficients corresponding to the sensitivities "slightly weak" and "weak” may be different values for each abnormal situation to be detected, or may be the same value. After completing the process of step S104, the identification unit 601 advances the process to step S105.
  • step S105 the detection unit 602 determines whether or not the value of the index acquired in the immediately preceding step S103 is equal to or greater than the reference value corrected in accordance with the sensitivity in the immediately preceding step S104. In addition, when the selected abnormal event is a fall, the detection unit 602 determines that the value of the index is equal to or greater than the reference value if both of the values of the two indices (the change in vertical acceleration and the change in horizontal acceleration) are equal to or greater than the corresponding reference value.
  • step S106 If the detection unit 602 determines that the index value is equal to or greater than the reference value, it detects a selected abnormal event and proceeds to step S106. If the detection unit 602 determines that the index value is less than the reference value, it determines that a selected abnormal event has not occurred and proceeds to step S107.
  • the process of step S105 is an example of a detection step.
  • step S106 the output control unit 603 outputs information indicating a warning against the occurrence of the selected abnormal situation to a default output destination.
  • the output control unit 603 transmits information indicating a warning against the selected abnormal situation to an information processing device provided by an administrator who manages users, and causes the information to be displayed on a display unit of the information processing device.
  • the information indicating a warning against an abnormal situation is, for example, information indicating that an abnormal situation has occurred, information prompting a response to the occurrence of the abnormal situation, etc.
  • step S100 when the work item identified in step S100 is "harvesting work", the output control unit 603 transmits alert information indicating the possibility of a fall to the terminal device 20, causes the UI unit 206 to display the alert, and presents the user with an alert of a fall. This is because when the harvested product is located at a high place, the user may neglect to pay attention to his/her step.
  • step S106 the output control unit 603 advances the process to step S107.
  • step S107 the detection unit 602 determines whether or not all of the multiple abnormal situations to be detected have been selected as selected abnormal situations in step S102. If the detection unit 602 determines that all of the multiple abnormal situations to be detected have been selected as selected abnormal situations in step S102, the process proceeds to step S108. If the detection unit 602 determines that there is an abnormal situation that has not been selected as a selected abnormal situation in step S102 among the multiple abnormal situations to be detected, the process proceeds to step S102.
  • step S108 the detection unit 602 determines whether or not an instruction to end the abnormal situation detection process has been received from the terminal device 20. If the detection unit 602 determines that an instruction to end the abnormal situation detection process has been received from the terminal device 20, it completes the process in FIG. 7. If the detection unit 602 determines that an instruction to end the abnormal situation detection process has not been received from the terminal device 20, it clears the history of the abnormal situations selected as selected abnormal situations for the multiple abnormal situations to be detected, and proceeds to step S100.
  • the server device 10 can contribute to improving the accuracy of detecting abnormal situations by detecting abnormal situations based on criteria that correspond to the task item of the task being performed by the user.
  • the server device 10 sets the detection sensitivity to a predetermined value or less for abnormal situations that are predefined as abnormal situations that are likely to be erroneously detected for the work items being performed by the user, thereby enabling the server device 10 to reduce erroneous detection of such abnormal situations.
  • the server device 10 sets the detection sensitivity to a predetermined value or higher for abnormal situations that are determined in advance as abnormal situations that may cause serious damage to the user, for the task items of the task being performed by the user, thereby enabling the server device 10 to reduce the number of times that such abnormal situations go undetected.
  • the server device 10 detects an abnormal situation based on a determination criterion corresponding to the load of the work being performed by the user (hereinafter, the workload), rather than the task item of the work being performed by the user.
  • the workload a determination criterion corresponding to the load of the work being performed by the user
  • the following describes the detection system 1 of this embodiment, focusing on differences from the first embodiment.
  • the system configuration of the detection system 1 of this embodiment is similar to that of the first embodiment.
  • the hardware configurations of the server device 10 and the terminal device 20 of this embodiment are similar to those of the first embodiment.
  • the processor 101 of this embodiment functions as an identifying unit 601, a detecting unit 602, and an output control unit 603, similarly to the first embodiment.
  • the identifying unit 601 of this embodiment identifies the workload of a task being performed by a user having the terminal device 20.
  • the detecting unit 602 detects an abnormal situation of the user through at least one of the sensor 204 of the terminal device 20 and an external sensor (environmental sensor, etc.) based on a determination criterion according to the workload identified by the identifying unit 601.
  • the output control unit 603 is the same as in the first embodiment.
  • the server device 10 uses a sensitivity table 801 instead of the sensitivity table 401.
  • the sensitivity table 801 is stored in advance in the auxiliary storage device 103.
  • the sensitivity table 801 of this embodiment will be described with reference to FIG.
  • the sensitivity table 801 of this embodiment indicates the correspondence between the workload and the sensitivity of detection of each abnormal situation.
  • the workload is a measure that indicates that the workload is greater as the workload increases, and in this embodiment, the value is between 0 and 100 inclusive.
  • the workload value is ranked into four ranks: a rank of 25 or less, a rank of more than 25 and less than 50, a rank of more than 50 and less than 75, and a rank of more than 75 and less than 100.
  • the detection sensitivity is set to be equal to or lower than a threshold value.
  • the sensitivity of fatigue detection is set to "slightly weak" or lower for workload values of ranks of 25 or lower and ranks of more than 25 and less than 50. This is because it is considered that the lighter the workload, the less fatigue will accumulate.
  • the detection sensitivity is set to be equal to or higher than a threshold value.
  • the sensitivity of high heart rate detection is set to be "standard" or higher for workload values of ranks of 25 or lower and ranks of greater than 25 and less than 50. This is because the lighter the workload, the smaller the factors that increase the heart rate, and therefore an increase in heart rate in such a situation is more likely to be due to a cardiac abnormality.
  • the sensitivity of high heart rate detection may be set to be greater the greater the workload.
  • the detection unit 602 may change the sensitivity of detection of "fatigue” and “high heart rate” according to the workload value.
  • the detection unit 602 increases the sensitivity of detection of "fatigue” and “high heart rate” as the workload value increases.
  • the detection unit 602 may change the detection sensitivity for abnormal situations other than “fatigue” and "high heart rate” according to the workload value.
  • the detection unit 602 may increase the detection sensitivity for abnormal situations other than "fatigue” and "high heart rate” (e.g., tripping, falling, impact, lying still, etc.) to or above the preset threshold, because the risk of industrial accidents increases due to a decline in the worker's physical strength and judgment.
  • the detection unit 602 may increase the detection sensitivity for tripping, falling, impact, and lying still to the standard for which the detection sensitivity is below the standard among tripping, falling, impact, and lying still.
  • the identification unit 601 identifies the workload of the work being performed by the user based on the user's heart rate in the immediately preceding preset period acquired from the terminal device 20. If the preset period includes a rest period for the user, the identification unit 601 identifies the workload based on the user's heart rate in the period after the rest period.
  • the identification unit 601 obtains the average heart rate of the user for each certain section (e.g., a section of a preset number of seconds) in the preset period (or the period after the rest period). Then, the identification unit 601 determines whether the average heart rate is equal to or greater than a preset threshold for each section. The identification unit 601 identifies the workload by multiplying the number of sections in which the average heart rate is equal to or greater than the preset threshold by a preset coefficient. After completing the process of step S200, the identifying unit 601 advances the process to step S201.
  • the identification unit 601 After completing the process of step S200, the identifying unit 601 advances the process to step S201.
  • step S201 the detection unit 602 identifies the sensitivity of detection of each abnormal situation corresponding to the workload identified in step S200 from a sensitivity table 801 that indicates the correspondence between the workload and the sensitivity of detection of the abnormal situation.
  • the server device 10 can contribute to improving the accuracy of detecting abnormal situations by detecting abnormal situations based on criteria that correspond to the workload of the work being performed by the user.
  • the server device 10 sets the detection sensitivity to a predetermined value or less for abnormal situations that are predefined as abnormal situations that are likely to be falsely detected with respect to the workload of the work being performed by the user, thereby enabling the server device 10 to reduce false detection of such abnormal situations.
  • the server device 10 sets the detection sensitivity to a predetermined value or higher for abnormal situations that are determined in advance as abnormal situations that will cause serious damage to the user with respect to the workload of the work being performed by the user, thereby enabling the server device 10 to reduce the number of times that such abnormal situations go undetected.
  • the server device 10 detects an abnormal situation based on a determination criterion according to the task item of the task being performed by the user and the workload of the task being performed by the user.
  • the following describes the detection system 1 of this embodiment, focusing on differences from the first embodiment.
  • the system configuration of the detection system 1 of this embodiment is similar to that of the first embodiment.
  • the hardware configurations of the server device 10 and the terminal device 20 of this embodiment are similar to those of the first embodiment.
  • the processor 101 of this embodiment functions as an identifying unit 601, a detecting unit 602, and an output control unit 603, similarly to the first embodiment.
  • the identification unit 601 of this embodiment identifies the task items and workload of the task being performed by the user having the terminal device 20.
  • the detection unit 602 detects an abnormal situation of the user based on a judgment criterion according to the task items and workload identified by the identification unit 601.
  • the output control unit 603 is the same as in the first embodiment.
  • the server device 10 uses sensitivity tables 1001 and 1002 instead of the sensitivity table 401.
  • the sensitivity tables 1001 and 1002 are stored in advance in the auxiliary storage device 103.
  • the sensitivity tables 1001 and 1002 of this embodiment will be described with reference to FIG.
  • the sensitivity table 1001 of this embodiment is a table showing the correspondence between the work items and the sensitivities for detecting a fall, a drop, an impact, and lying still.
  • the sensitivity table 1002 is a table showing the correspondence between the work load and the sensitivities for detecting fatigue and a high heart rate.
  • the abnormal situation detection process of this embodiment will be described with reference to Fig. 11. Below, the differences between the process of Fig. 11 and the process of Fig. 7 will be described.
  • the process in FIG. 11 differs from the process in FIG. 7 in that it includes processes in steps S300 and S301 instead of the processes in steps S100 and S101.
  • the identification unit 601 identifies the task items of the tasks performed by the user through the same process as in the first embodiment.
  • the identification unit 601 also identifies the workload of the tasks performed by the user through the same process as in the second embodiment.
  • step S301 the detection unit 602 identifies the detection sensitivity of each abnormal situation corresponding to the work item and workload identified in step S100 from the sensitivity tables 1001 and 1002.
  • the server device 10 can detect abnormal situations based on criteria that correspond to the task items and workload of the user's work, thereby contributing to improving the accuracy of detecting abnormal situations.
  • the server device 10 detects an abnormal situation based on criteria that correspond to the user's means of transportation.
  • the following describes the detection system 1 of this embodiment, focusing on differences from the first embodiment.
  • the system configuration of the detection system 1 of this embodiment is the same as that of the first embodiment.
  • the hardware configuration of the server device 10 and the terminal device 20 of this embodiment is the same as that of the first embodiment.
  • the abnormal situations to be detected include toppling, falling, impact, lying immobile, fatigue, high heart rate, and also moving body tilt.
  • Moving body tilt is an abnormal situation in which a moving body (bicycle, automobile, forklift, heavy machinery, etc.) used by a user tilts to a certain degree or more and may fall over.
  • a moving body that a user can use is equipped with an inclination sensor, an acceleration sensor, and an internal camera.
  • the server device 10 uses a reference value table 1201 instead of the reference value table 301.
  • the reference value table 1201 is stored in advance in the auxiliary storage device 103.
  • the reference value table 1201 of this embodiment will be described with reference to FIG.
  • the reference value table 1201 includes information on an index and a reference value regarding an abnormal situation of a vehicle body overturning, in addition to the various information in the example of Fig. 3.
  • the index used for detecting the inclination of the moving body is the inclination of the moving body detected by an inclination sensor provided on the moving body.
  • the server device 10 uses a sensitivity table 1301 instead of the sensitivity table 401.
  • the sensitivity table 1301 is stored in advance in the auxiliary storage device 103.
  • the sensitivity table 1301 of this embodiment will be described with reference to FIG. 13.
  • the sensitivity table 1301 of this embodiment indicates the correspondence between the means of transportation that the user can take and the sensitivity of detection of each abnormal situation.
  • the means of transportation that the user can take are walking, bicycle, riding cart, car, motorcycle, truck, excavator, tractor, and torpedo car, but as other examples, some of these may not be included, or other means of transportation such as a forklift may be included.
  • the detection sensitivity is predetermined so that the detection sensitivity for abnormal situations that are predetermined as abnormal situations in which false positives are expected to occur during work is below a predetermined threshold value (e.g., “slightly weak”, “weak”, etc.).
  • a predetermined threshold value e.g., “slightly weak”, “weak”, etc.
  • the sensitivity of detection of falls for means of transportation other than walking and cycling is set to a default value (in this embodiment, "weak") or lower.
  • the sensitivity of detection of falls is set to "weak" or lower, since false positive detection of falls is not expected.
  • the detection sensitivity is preset so that the detection sensitivity of such an abnormality is equal to or lower than a predetermined threshold value (e.g., “slightly weak”, “weak”, etc.).
  • a predetermined threshold value e.g., “slightly weak”, “weak”, etc.
  • the sensitivity of impact detection for transportation means other than walking is set to a predetermined threshold or lower.
  • the sensitivity of impact detection for bicycles, riding carts, automobiles, motorcycles, trucks, excavators, tractors, and torpedo cars is set to "slightly weak" or lower.
  • the detection sensitivity is preset so that the detection sensitivity for abnormal situations that are predefined as abnormal situations that are expected to cause serious harm to the user during work is equal to or higher than a preset threshold.
  • a preset threshold When a user is lying immobile while riding in a moving object such as a car, it is expected that the moving object may move unintentionally, leading to an accident and causing serious harm to the user. Therefore, when a user is riding in such a moving object, it is desirable to prevent the user from going undetected while lying immobile as much as possible.
  • the detection sensitivity for lying immobile is set to "standard" or higher for riding carts, cars, motorcycles, trucks, excavators, tractors, and torpedo cars.
  • the functional configuration of the server device 10 of this embodiment will be described.
  • the processor 101 of this embodiment functions as an identifying unit 601, a detecting unit 602, and an output control unit 603, similarly to the first embodiment.
  • the identification unit 601 of this embodiment identifies the means of transportation of the user equipped with the terminal device 20.
  • the detection unit 602 detects an abnormal situation of the user through at least one of the sensor 204 and an external sensor, using a determination criterion according to the workload identified by the identification unit 601.
  • the output control unit 603 is the same as in the first embodiment.
  • the abnormal situation detection process of this embodiment will be described with reference to Fig. 14. Below, the differences between the process in Fig. 14 and the process in Fig. 7 will be described.
  • the process in FIG. 14 differs from the process in FIG. 7 in that it includes processes in steps S400 and S401 instead of the processes in steps S100 and S101.
  • the identification unit 601 identifies the user's means of transportation.
  • the identification unit 601 when communication (two-way communication or one-way communication) is performed between the terminal device 20 of the user and a communication device of a mobile object, the identification unit 601 identifies the mobile object as the user's means of transportation. More specifically, the identification unit 601 performs the following.
  • each mobile object that the user may ride on is equipped with a communication device that emits a predetermined beacon signal that can be received in the vicinity of the mobile object.
  • the processor 201 of the terminal device 20 receives a beacon signal from the communication device equipped in the mobile object via the short-range wireless communication I/F 205, the processor 201 transmits the received beacon signal to the server device 10.
  • the identifying unit 601 identifies the mobile object equipped with the communication device that transmitted the beacon signal based on the received beacon signal, and identifies the identified mobile object as the user's means of transportation. Furthermore, when the identifying unit 601 does not receive any beacon signal, the identifying unit 601 identifies walking as the user's means of transportation.
  • the identification unit 601 identifies a default moving object as the user's means of transportation, it periodically acquires information on the tilt and acceleration detected via the tilt sensor and acceleration sensor provided on the identified moving object, as well as images captured by the moving object's internal camera. After completing the process of step S400, the identifying unit 601 advances the process to step S401.
  • step S401 the detection unit 602 identifies, from the sensitivity table 1301, the detection sensitivity of each abnormal situation corresponding to the means of transportation identified in the previous step S400.
  • step S103 of this embodiment the detection unit 602 acquires a value of the index of abnormal situation: impact (a scalar value of a composite vector of three-axis acceleration detectable by an acceleration sensor) based on the value of acceleration detected via an acceleration sensor provided on the mobile body when the user's means of transportation is a default mobile body.
  • the detection unit 602 may acquire a value of the index of abnormal situation: impact based on the value of acceleration detected via the acceleration sensor of the terminal device 20.
  • the detection unit 602 detects an abnormal situation based on a signal detected via a sensor provided on the moving body.
  • the detection unit 602 acquires a value of an index of abnormal situation: moving body tilt based on the tilt value detected via the tilt sensor in step S103, and detects the moving body tilt based on the acquired value.
  • the detection unit 602 acquires the index value of abnormal situation: lying still as follows. The detection unit 602 acquires the following value based on images captured continuously in time series by the internal camera of the mobile body.
  • the detection unit 602 acquires the period during which the user has remained motionless while assuming a posture (e.g., a posture with hands off the steering wheel, a posture with the head on the steering wheel, etc.) different from the default driving posture (a posture in which the user holds the steering wheel and looks ahead). The detection unit 602 then uses the acquired period value to detect lying still.
  • a posture e.g., a posture with hands off the steering wheel, a posture with the head on the steering wheel, etc.
  • the detection unit 602 uses the acquired period value to detect lying still.
  • step S106 of this embodiment if the means of transportation is a default vehicle and the selected abnormal situation is an impact, the output control unit 603 outputs information indicating a warning against sudden braking as a warning against an impact.
  • the detection unit 602 detects dangerous driving by the user based on images from the internal camera of the mobile object. If the user maintains a posture different from the default driving posture for a default period of time (e.g., 3 seconds, 5 seconds, etc.), the detection unit 602 outputs information indicating a warning against dangerous driving to a default output destination (e.g., the terminal device 20, the display unit of the mobile object, the server device 10, the administrator's information processing device, etc.). The detection unit 602 also stores an image of the dangerous driving state in the auxiliary storage device 103. This allows the server device 10 to contribute to analyzing the situation during dangerous driving.
  • a default period of time e.g., 3 seconds, 5 seconds, etc.
  • the server device 10 can detect abnormal situations based on criteria that correspond to the user's means of transportation, thereby enabling detection of abnormal situations in accordance with situations in which the user is using different means of transportation, thereby contributing to improving the accuracy of abnormal situations.
  • the server device 10 sets the detection sensitivity to a predetermined value or less for abnormal situations that are predetermined for the user's means of transportation as abnormal situations that are expected to be falsely detected. This allows the server device 10 to reduce false detection of such abnormal situations.
  • the server device 10 sets the detection sensitivity to a predetermined value or higher for abnormal situations that are determined in advance for the user's means of transportation as abnormal situations that may cause serious damage to the user. This allows the server device 10 to reduce the number of times that such abnormal situations go undetected.
  • the detection unit 602 acquires the value of the index for lying down and not moving based on an image captured by the internal camera of the mobile body.
  • the image allows the period during which the user is not moving to be determined with greater accuracy.
  • the detection unit 602 can detect the user lying down and not moving with greater accuracy.
  • the server device 10 detects abnormal situations such as a fall, a drop, an impact, lying immobile, fatigue, and a high heart rate. However, the server device 10 may not detect at least some of these abnormal situations, or may detect other abnormal situations (gas leakage, excessive drop in heart rate, high stress, etc.).
  • the sensor 204 may include a gas sensor that detects gas.
  • the processor 201 of the terminal device 20 detects the concentration of the gas. The processor 101 may obtain the concentration of the gas from the terminal device 20 via the gas sensor, and may detect a gas leak when the obtained concentration is equal to or greater than a reference value.
  • the processor 201 of the terminal device 20 may obtain the concentration of the gas detected by an external device (e.g., a gas detector) equipped with a gas sensor from the external device via the short-range wireless communication I/F 205, and transmit the obtained concentration of the gas to the server device 10.
  • the processor 101 may detect high stress when the user's heart rate is equal to or higher than a reference value.
  • the server device 10 uses an index for detecting an abnormal situation, the larger the index, the greater the degree of the abnormal situation.
  • the server device 10 may use an index for detecting an abnormal situation, the smaller the index (for example, the reciprocal of the index in each of the above-described embodiments, the heart rate when detecting an abnormal situation in which the heart rate drops excessively, such as cardiac arrest, etc.).
  • the detection unit 602 may correct the reference value according to the sensitivity so that the reference value becomes smaller as the sensitivity decreases.
  • the detection unit 602 may detect an abnormal situation if the value of the index is equal to or less than the reference value. In this way, the server device 10 can detect an abnormal situation according to the sensitivity, even when an index for which the smaller the index, the greater the degree of the abnormal situation.
  • the duration of work performed by the user equipped with the terminal device 20 is used as the index used to detect the abnormal situation: fatigue.
  • other indexes may be used as the index used to detect the abnormal situation: fatigue.
  • the user's stress value may be used as the index used to detect the abnormal situation: fatigue.
  • the stress value is an index value that increases as the user is estimated to be feeling stress. It is known that the more stressed a person feels, the more activated the sympathetic nervous system becomes. Therefore, for example, in step S103, the detection unit 602 may estimate the degree of activation of the sympathetic nerve from the heart rate detected by the heart rate sensor included in the sensor 204, and obtain this as the stress value.
  • the detection unit 602 first measures the power spectrum density to extract a periodic structure from the time series data of the heart rate fluctuation.
  • the power spectrum density includes a high frequency fluctuation component (HF component) and a low frequency component (LF component).
  • the detection unit 602 obtains the sum of the intensities of the LF component region (0.05 Hz to 0.15 Hz) and the HF component region (0.15 Hz to 0.40 Hz) as the value of the LF component and the value of the HF component, respectively. Then, the detection unit 602 may obtain (the value of the LF component)/(the value of the HF component) as the stress value.
  • the senor 204 includes an acceleration sensor that detects acceleration in three axial directions, an inclination sensor that detects the inclination of the terminal device 20, a camera, a heart rate sensor that detects the user's heart rate, a position sensor that receives GNSS signals and detects the position, and an altimeter.
  • the sensor 204 may not include at least some of these.
  • the sensor 204 may not include an altimeter.
  • the processor 101 may obtain altitude information from an altimeter provided in the environment where the user performs work.
  • the server device 10 sets the detection sensitivity of an abnormal situation that is predetermined for any of the work items, workload, or means of transportation of the user, and that is expected to cause a false positive, to a preset threshold or lower.
  • the server device 10 may set the detection sensitivity of an abnormal situation that is predetermined for any of the work items, workload, or means of transportation of the user, and that is expected to cause a false positive, as follows. That is, the server device 10 may set the detection sensitivity of this abnormal situation to be lower than when a false positive is not expected for this abnormal situation.
  • the server device 10 may set the detection sensitivity of a fall in a work item in which a false positive is expected to occur (clerical work) to be lower than the detection sensitivity of a fall in a work item in which a false positive is not expected to occur (working at height).
  • the output control unit 603 outputs warning information for a detected abnormal situation.
  • the output control unit 603 may switch the display mode of the warning information depending on the degree of seriousness of the detected abnormal situation. For example, the output control unit 603 may acquire a difference value obtained by subtracting a reference value from the value of an index corresponding to the abnormal situation as a measure indicating the seriousness of the abnormal situation, and switch the display mode of the warning information depending on the acquired measure. For example, the output control unit 603 may switch the content of the warning information to be output depending on whether the acquired measure is equal to or greater than a threshold.
  • the output control unit 603 may output information indicating that the situation is more serious than when the acquired measure is less than the threshold. Furthermore, if the acquired measure is equal to or greater than a threshold, the output control unit 603 may display the warning information in a color different from when the measure is less than the threshold. Furthermore, if the acquired measure is equal to or greater than a threshold, the output control unit 603 may output a sound different from when the measure is less than the threshold as the warning information. Furthermore, the output control unit 603 may receive a response indicating that the warning has been confirmed from the output destination of the information indicating the warning.
  • the output control unit 603 may notify a predetermined output destination (police, fire department, etc.) of the information indicating a warning against an abnormal situation. This allows the server device 10 to improve the safety of the user.
  • the output control unit 603 outputs information indicating a warning against an abnormal situation to an information processing device provided by an administrator.
  • the output control unit 603 may output information indicating a warning against an abnormal situation to another output destination.
  • the output control unit 603 may output this information to the terminal device 20 of another user who exists within a predetermined range centered on the user in whom the abnormal situation occurred.
  • the output control unit 603 may output this information to the terminal device 20 provided by the user in whom the abnormal situation occurred.
  • the output control unit 603 may transmit information indicating a warning against the occurrence of the selected abnormal situation (for example, information indicating that taking a break is recommended when the abnormal situation is fatigue) to the terminal device 20 of the user, and cause the UI unit 206 to display this information. Furthermore, the output control unit 603 may change the output destination of the information indicating the warning depending on the type of the abnormal situation detected by the detection unit 602. If the abnormal situation detected by the detection unit 602 is fatigue, the output control unit 603 may output the warning information to the terminal device 20 of the user, and if the abnormal situation detected by the detection unit 602 is a fall, the output control unit 603 may output the warning information to the terminal devices 20 of other users around the user, the information processing device of the administrator, etc.
  • a warning against the occurrence of the selected abnormal situation for example, information indicating that taking a break is recommended when the abnormal situation is fatigue
  • the output control unit 603 may change the output destination of the information indicating the warning depending on the type of the abnormal situation detected by the detection unit 602.
  • the output control unit 603 outputs information indicating a warning against an abnormal situation by displaying it on the display unit.
  • the output control unit 603 may output information indicating a warning against an abnormal situation in another manner.
  • the output control unit 603 may output information indicating a warning against an abnormal situation as sound via a speaker.
  • the output control unit 603 may output information indicating a warning against an abnormal situation by vibrating a vibrator or the like, or by illuminating a lamp such as a rotating light.
  • the server device 10 detects an abnormal situation of the user based on a judgment criterion according to at least one of the work items and workload of the work being performed by the user, and the user's means of transportation.
  • the server device 10 may also detect an abnormal situation of the user based on a judgment criterion according to both at least one of the work items and workload of the work being performed by the user, and the user's means of transportation.
  • the detection unit 602 may be as follows. That is, the detection unit 602 obtains the detection sensitivity of each abnormal situation as in the third embodiment, and identifies the user's means of transportation as in the fourth embodiment. Then, if the identified means of transportation is walking or bicycle, the detection unit 602 may not update the detection sensitivity of each abnormal situation, and if the identified means of transportation is a vehicle or a work vehicle, the detection unit 602 may update the sensitivity of a predetermined abnormal situation (e.g., a fall, a trip, etc.) to a predetermined threshold or lower. Furthermore, the detection unit 602 may identify the user's means of transportation for each predetermined period, and update the detection sensitivity of the abnormal situation according to the identified means of transportation.
  • a predetermined abnormal situation e.g., a fall, a trip, etc.
  • the detection unit 602 may be as follows. The detection unit 602 obtains the detection sensitivity of each abnormal situation, as in the fourth embodiment. Then, the detection unit 602 obtains the workload of the work being performed by the user, as in the second embodiment. If the obtained workload is equal to or greater than a predetermined threshold, the detection unit 602 may increase the detection sensitivity of each obtained abnormal situation.
  • the identification unit 601 identifies the task item based on the user's location.
  • the identification unit 601 may identify the task item of the task being performed by the user of the terminal device 20 by using another method.
  • the identification unit 601 acquires an image of the surroundings of the terminal device 20 captured by a camera of the terminal device 20 (for example, an image of the user, an image of the environment surrounding the user, etc.).
  • the identification unit 601 acquires an image of the surroundings of the terminal device 20 by requesting an image of the surroundings of the terminal device 20 from the terminal device 20.
  • the processor 201 of the terminal device 20 captures an image of the surroundings of the terminal device 20 via the camera of the sensor 204, and transmits the captured image to the server device 10.
  • the identification unit 601 may acquire an image of the surroundings of the terminal device 20 captured by a camera different from the camera of the terminal device 20.
  • the identification unit 601 may acquire an image captured by another camera (a helmet-mounted camera, a body camera, etc.) provided to the user having the terminal device 20, an image captured by a fixed camera provided around the user, etc.
  • the identification unit 601 may identify a work item based on the acquired image. For example, when the identification unit 601 recognizes a tool (farm implement, tool, equipment, vehicle, etc.) used for a specific work item from the image, the identification unit 601 may identify the work item for which the recognized tool is used as a work item for the user to perform.
  • a tool farm implement, tool, equipment, vehicle, etc.
  • the identification unit 601 may acquire a type of information other than the user's location (for example, information on the time of processing, etc.), and identify the work items of the user's work from the correspondence information between this type of information and the work items. For example, if the work items of the work performed by the user are determined according to the time of year (for example, summer: weeding work, autumn: harvesting work, etc.), the identification unit 601 may identify the work items according to the time of processing.
  • a type of information other than the user's location for example, information on the time of processing, etc.
  • the identifying unit 601 may do the following: The identifying unit 601 may acquire user identification information from the terminal device 20, identify the schedule of the user of the acquired identification information, and identify the work items of the work to be performed by the user at the time of processing. Also, for example, the identification unit 601 may inquire of the terminal device 20 about work items of work to be performed by the user. In response to the inquiry, the processor 201 inquires of the user about the work items via the UI unit 206. When the processor 201 receives input of a work item from the user via the UI unit 206 (touch input, voice input, gesture input, etc.), it transmits the input work item to the server device 10. The identification unit 601 may identify the work item received from the terminal device 20 as a work item of work to be performed by the user.
  • the processor 201 of the terminal device 20 when the processor 201 of the terminal device 20 reads code information (such as a two-dimensional code, a barcode, a chameleon code, or a color bit) attached to a tool used in a task via the camera of the sensor 204, the processor 201 may transmit information about the read code to the server device 10.
  • the identification unit 601 may identify a task item of a task to be performed by the user based on the information about this code. For example, the identification unit 601 may identify a task item of a task that uses a tool corresponding to this code.
  • the processor 201 of the terminal device 20 may communicate with a short-range communication device (such as an RFID chip or an NFC card) attached to a tool used in a task via the communication I/F 207, the processor 201 may transmit information about the tool to which the short-range communication device with which the processor 201 communicates is attached to the server device 10.
  • the identification unit 601 may identify a task item of a task to be performed by the user based on the information about the tool. For example, the identification unit 601 may identify a task item of a task using the tool.
  • the identification unit 601 identifies the workload of the work being performed by the user based on the user's heart rate.
  • the identification unit 601 may identify the workload of the work being performed by the user in other ways.
  • the identification unit 601 identifies a task item of a task being performed by the user.
  • correspondence information between the task item and the workload of the task over a certain period of time is stored in advance in the auxiliary storage device 103.
  • the identification unit 601 may identify, as the workload of the task being performed by the user, a value obtained by multiplying the workload over a certain period of time corresponding to the task item identified from the correspondence information by the period during which the user continues the task.
  • the identification unit 601 may acquire this predetermined type of information from the terminal device 20, and acquire, from this correspondence information, the workload corresponding to the acquired information as the workload of a task being performed by the user.
  • the user's schedule and the workload of each task are also determined in advance.
  • the identifying unit 601 may identify the workload of the task being performed by the user based on this information.
  • the identifying unit 601 may correct the workload based on weather information (temperature, humidity, illuminance, WBGT value, UV index, wind speed, etc.), environmental information (gas concentration, radioactivity, photochemical oxidant concentration, etc.), etc. For example, if the WBGT value is equal to or greater than a predetermined value, the identifying unit 601 may correct the workload by multiplying it by a predetermined coefficient greater than 1. Furthermore, if the temperature is equal to or less than a predetermined value, the identifying unit 601 may correct the workload by multiplying it by a predetermined coefficient less than 1. For example, the identifying unit 601 may receive a designated workload value of a task being performed by a user. For example, the identifying unit 601 may receive, from the terminal device 20, a workload value input by the user at the terminal device 20.
  • weather information temperature, humidity, illuminance, WBGT value, UV index, wind speed, etc.
  • environmental information gas concentration, radioactivity, photochemical oxidant concentration, etc.
  • the mobile body is provided with a communication device that transmits a beacon signal
  • the identifying unit 601 identifies the mobile body provided with the communication device that transmits the beacon signal as the user's means of transportation when the terminal device 20 receives the beacon signal.
  • the identifying unit 601 may identify the user's means of transportation in other ways.
  • each mobile object may be equipped with a communication device different from the communication device that transmits the beacon signal.
  • each mobile object may be equipped with a communication device such as an RFID tag or an NFC card.
  • the processor 201 of the terminal device 20 receives predetermined information from these communication devices via the communication I/F 207, it transmits the received information to the server device 10.
  • the identification unit 601 may identify a mobile object equipped with the communication device that transmitted this information based on the received information, and identify the identified mobile object as the user's means of transportation.
  • the processor 201 of the terminal device 20 when the processor 201 of the terminal device 20 reads code information (two-dimensional code, barcode, chameleon code, color bit, etc.) attached to a moving object via the camera of the sensor 204, the processor 201 may transmit the read code information to the server device 10.
  • the identification unit 601 may identify the moving object to which the code is attached based on the code information, and identify the identified moving object as the user's means of transportation.
  • the identification unit 601 may identify the user's means of transportation based on an image of the surroundings of the terminal device 20 captured by a camera of the terminal device 20, a camera equipped on the user, an external fixed camera, an internal camera of a mobile object, etc.
  • the identification unit 601 recognizes at least a part of the mobile object (for example, the exterior, internal equipment (seat, steering wheel, etc.)) from the image of the surroundings of the terminal device 20, it may identify the mobile object as the user's means of transportation.
  • the identification unit 601 may identify the user's means of transportation based on sounds around the terminal device 20. For example, when the identification unit 601 recognizes a predetermined sound (such as an engine sound) that occurs when a moving object moves from the environmental sounds around the terminal device 20 recorded by the microphone of the terminal device 20, the identification unit 601 may identify the moving object as the user's means of transportation.
  • a predetermined sound such as an engine sound
  • the identification unit 601 may identify the user's means of transportation based on the user's speed. For example, the identification unit 601 may determine the speed of the terminal device 20 from time-series changes in the location information of the terminal device 20, and if the determined speed is equal to or greater than a predetermined threshold (e.g., 30 km/h), may identify the user's means of transportation as a predetermined vehicle (e.g., a car, a motorcycle).
  • a predetermined threshold e.g. 30 km/h
  • the above-mentioned devices, programs, and methods may be realized as a single device or may be realized by multiple devices using shared components, and include various aspects. They can also be modified as appropriate, such as being partly software and partly hardware.
  • the invention can also be established as a recording medium for a program that controls the device.
  • the recording medium for that program may be a magnetic recording medium or a semiconductor memory, and the same can be considered for any recording medium developed in the future.
  • 1...detection system 10...server device, 20...terminal device, 30...network, 101...processor, 102...main storage device, 103...auxiliary storage device, 104...communication I/F, 201...processor, 202...main storage device, 203...auxiliary storage device, 204...sensor, 205...short-range wireless communication I/F, 206...UI unit, 207...communication I/F, 301...reference value table, 401...sensitivity table, 801...sensitivity table, 1001...sensitivity table, 1002...sensitivity table, 1201...reference value table, 1301...sensitivity table

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Abstract

【課題】異常事態の検知の精度の向上に寄与することを目的とする。 【解決手段】ユーザの移動手段を特定する特定部と、前記ユーザ又は前記ユーザの周囲に備えられたセンサを介して、前記特定部により特定された前記移動手段に応じた判断基準で、前記ユーザの異常事態を検知する検知部と、を有する。

Description

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
　本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
　近年、工場や農作業場等での作業の自動化・省力化が進み、少ない人員で作業が行えるようになっている。反面、人員が少なくなると、作業員に転倒（何かにつまずいての転倒、体調不良による転倒等）、転落のような異常事態が発生しても他の作業員が気づかない可能性が高くなる。特に転倒・転落による怪我で身動きできない場合や、意識を失ってしまった場合等は深刻な状況に陥る可能性がある。
　このような深刻な状況に陥ることを回避するため、センサを利用して転倒等の異常事態を検知する技術が提案されている。特許文献１には、人の所要位置に加速度センサを装着し、センサから得られた加速度が予め設定された基準加速度を超えた場合に転倒を検出する技術が開示されている。
特開２００４－２５２６１８号公報
　異常事態の検知の精度を向上したいという要望がある。そのために、異常事態を漏れなく検出するためにセンサの感度を上げることが考えられるが、感度を上げ過ぎると過検出が発生してしまう。また、ユーザの状況によって、発生しやすい異常事態、発生しにくい異常事態が異なる場合がある。例えば、ユーザが平たい低位置で作業を行っている場合、ユーザの転落は生じる可能性はほとんどない。そのため、ユーザの転落が起こりえない状況においての落下の検知を行うと、誤検知の可能性が増大する。従来技術では、このような状況において、異常事態の検知の精度に限界があった。
　本発明は、このような問題点に鑑みなされたもので、異常事態の検知の精度の向上に寄与することを目的とする。
　上記の目的を達成するため、本発明の情報処理装置は、ユーザの移動手段を特定する特定部と、前記ユーザ又は前記ユーザの周囲に備えられたセンサを介して、前記特定部により特定された前記移動手段に応じた判断基準で、前記ユーザの異常事態を検知する検知部と、を有する。
　本発明によれば、異常事態の検知の精度の向上に寄与することができる。
検知システムのシステム構成の一例を示す図である。 サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 基準値テーブルの一例を示す図である。 感度テーブルの一例を示す図である。 端末装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 サーバ装置の機能構成の一例を示す図である。 検知処理の一例を示すフローチャートである。 感度テーブルの一例を示す図である。 検知処理の一例を示すフローチャートである。 感度テーブルの一例を示す図である。 検知処理の一例を示すフローチャートである。 基準値テーブルの一例を示す図である。 感度テーブルの一例を示す図である。 検知処理の一例を示すフローチャートである。
（第１の実施形態）
　図１は、本実施形態の検知システム１のシステム構成の一例を示す図である。検知システム１は、ユーザの異常事態を検知するシステムであり、サーバ装置１０と、農場での農作業、工場での作業等の作業を行う一人以上のユーザそれぞれが備える端末装置２０と、を備える。サーバ装置１０と端末装置２０それぞれとは、ネットワーク３０を介して接続されている。
　サーバ装置１０は、各種センサを介して取得された信号に基づいて、ユーザの異常事態を検知するサーバ用コンピュータ、汎用コンピュータ等の情報処理装置である。本実施形態では、サーバ装置１０は、異常事態として、転倒、転落、衝撃、横臥不動、疲労、高心拍を検知する。転倒とは、倒れることである。転落とは、高所から落ちることである。衝撃とは、一定以上の加速度がかかることである。横臥不動とは、倒れた状態で動かなくなることである。疲労とは、疲れがたまっていることである。高心拍とは、心拍数が正常よりも高くなることである。
　端末装置２０は、センサを備え、センサを介して取得した信号を、サーバ装置１０に送信するスマートホン、スマートウォッチ等の情報処理装置である。
　図２は、サーバ装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
　サーバ装置１０は、プロセッサ１０１、主記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０４を備える。
　プロセッサ１０１は、サーバ装置１０を制御する制御装置である。主記憶装置１０２は、情報の一時的な保存、プログラムの展開等に用いられるＲａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）等の記憶装置である。補助記憶装置１０３は、図３で後述する基準値テーブル３０１、図４で後述する感度テーブル４０１等の各種情報、各種プログラムを記憶するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の記憶装置である。通信Ｉ／Ｆ１０４は、端末装置２０等の外部の装置とのネットワーク３０を介した通信に用いられるインターフェースである。
　図３を用いて、基準値テーブル３０１について説明する。
　基準値テーブル３０１は、異常事態と、異常事態の判断に用いられる指標及び基準値と、の対応を示す。この基準値は、対応する指標がどのような値になれば異常事態であると判断できるかを示す値である。本実施形態では、サーバ装置１０は、異常事態に対応する指標の値が基準値以上となると、異常事態を検知する。
　基準値テーブル３０１は、異常事態を示す「異常事態」と、対応する異常事態の判断に用いられる指標、基準値を示す「指標」及び、「基準値」と、の項目を含む。
　本実施形態では、基準値テーブル３０１は、転倒、転落、衝撃、横臥不動、疲労、高心拍のそれぞれの異常事態に対応する指標と基準値とを含む。
　本実施形態では、転倒の検知に用いられる指標は、既定期間（例えば、１秒間、２秒間等）における垂直方向、及び、水平方向のユーザにかかる加速度の変化値である。また、転落の検知に用いられる指標は、既定期間における垂直方向のユーザにかかる加速度の変化値である。また、衝撃の検知に用いられる指標は、既定期間におけるユーザに備えられた加速度センサで検知可能な３軸の加速度の合成ベクトルのスカラー値である。また、横臥不動の検知に用いられる指標は、ユーザが既定の姿勢（倒れた姿勢、机・ハンドル等に突っ伏した姿勢、安全帯でぶら下がった姿勢等）をとることにより端末装置２０の傾きが既定の範囲内の値になり、且つ、ユーザの動きが停止してからの経過期間である。本実施形態では、この既定の範囲は、ユーザが横臥した際に、端末装置２０がとりうる傾斜の範囲として予め定められた範囲である。ただし、この範囲は、ユーザからの指定等に応じて任意の範囲に調整されてもよい。また、疲労の検知に用いられる指標は、作業の継続期間である。なお、本実施形態では、疲労の検知に用いられる基準値は、暑さ指数（ＷＢＧＴ：Ｗｅｔ　Ｂｕｌｂ　Ｇｌｏｂｅ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）の値（ＷＢＧＴ値）に応じて複数定められている。高心拍の検知に用いられる指標は、ユーザの心拍数である。なお、各指標は、端末装置２０により取得され、サーバ装置１０に送信される。本処理については、後述する。
　図４を用いて、感度テーブル４０１について説明する。
　感度テーブル４０１は、ユーザの行っている作業の項目（以下では、作業項目）と、各異常事態の検知の感度と、の対応を示す。ここで、検知の感度とは、検知対象の異常事態の検知しやすさを示す尺度であり、高いほど検知しやすいことを示す。本実施形態では、検知の感度は、ランク付けされた複数の値（本実施形態では、高い順に「標準」、「やや弱」、「弱」、「ＯＦＦ」の４つの値）の何れかの値をとる。感度の高さは、「標準」、「やや弱」、「弱」、「ＯＦＦ」のうち、最も感度が高いのは、「標準」であり、次に高いのは、「やや弱」であり、次に高いのは、「弱」であり、最も低いのは、「ＯＦＦ」である。また、感度「ＯＦＦ」は、検知を行わないことを示す。
　本実施形態では、サーバ装置１０は、端末装置２０を備えるユーザの異常事態を、感度テーブル４０１に記憶された、ユーザが行っている作業の作業項目に応じた感度で検知する。サーバ装置１０は、異常事態の検知の際に、検知の感度が「やや弱」、「弱」の何れかである場合、異常事態の判断に用いられる基準値の値を検知の感度に応じた係数を乗じて補正し、異常事態の判断に用いられる指標の値が補正後の基準値以上であれば、異常事態を検知する。この係数は、１より大きい値であり、対応する感度が小さいほど大きな値となる。例えば、「やや弱」に対して１．２、「弱」に対して、１．５の係数が設定されているものとする。これにより、検知の感度「標準」では異常事態と判断されるような指標の値（センサ値）が検出された場合に、「弱」では基準値を超えないために異常事態と判断されることがなく、過度に異常と判断されるのを防ぐことができる。本実施形態では、検知の感度が低いことは、この基準値が高いことを意味し、検知の感度が高いとは、基準値が低いことを意味する。
　このように、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業項目に応じた判断基準で、ユーザの異常事態を検知する。ここで、判断基準とは、どのように異常事態を検知するかを示す基準であり、本実施形態では、どのような指標の値がどのような基準値を超えたら異常事態であるかを示す基準である。
　本実施形態では、作業において誤検知が想定される異常事態として予め定められた異常事態についての検知の感度を既定の閾値（例えば、「やや弱」、「弱」等）以下とするように、検知の感度が予め定められている。
　例えば、高所作業（地上から既定の高さ（例えば、５ｍ等）以上の高さの位置での作業）、脚立等を用いた昇降を伴う作業（収穫作業、除草作業等の農作業等）、山間斜面での作業（農作業等）等の転落の可能性がある作業以外の作業項目については、ユーザが転落する可能性はほとんどない。そのため、このような作業項目については、転落が検知されると誤検知であることが想定される。そこで、本実施形態では、このような作業項目についての転落の検知の感度は、既定の値（本実施形態では、「弱」）以下と定められている。図４の例では、有毒ガスが発生しうる場所での作業（有毒ガス地帯作業）、事務作業、クレーン操作作業、車両での移動作業、ハンマーを用いた作業（ハンマー作業）、については、転落の誤検知が想定されるとして、転落の検知の感度が「弱」以下に定められている。
　また、作業において異常事態と混同しうる事態が発生しやすい場合、異常事態の誤検知が想定される。そこで、本実施形態では、このような異常事態の検知の感度を既定の閾値（例えば、「やや弱」、「弱」等）以下とするように、検知の感度が予め定められている。
　ハンマーを用いた作業、農具を用いた作業、車両での移動作業等の作業において、ハンマー・農具の使用、車両の発進・停止等の際にユーザに加速度がかかる。この加速度は、ユーザにかかる衝撃と混同しうる。そのため、衝撃が誤検知されることが想定される。そこで、本実施形態では、ハンマー・農具を用いた作業、車両での移動作業等のユーザに一定以上の加速度がかかる事態が生じうる作業項目について、衝撃の検知の感度は、既定の閾値以下に定められている。図４の例では、車両での移動作業、ハンマー作業、収穫作業、除草作業については、衝撃の検知の感度が「弱」以下と定められている。
　また、本実施形態では、作業においてユーザへの重大な被害が想定される異常事態として予め定められた異常事態についての検知の感度を既定の閾値（例えば、「弱」、「標準」等）以上とするように、検知の感度が予め定められている。転落は、ユーザへの被害が重大となる傾向があるため、未検知を極力防ぐことが要望される。図４の例では、高所作業、脚立等を用いた昇降を伴う作業、山間斜面での作業等の転落の可能性がある作業項目については、検知の感度が「標準」以上に定められている。
　プロセッサ１０１は、ユーザによるサーバ装置１０の入力装置の操作に基づいて、作業項目毎に各異常事態の検知の感度の変更の指示を受け付けた場合、作業項目毎に、各異常事態の検知の感度を変更するよう、感度テーブル４０１を更新する。また、プロセッサ１０１は、端末装置２０から感度テーブル４０１の内容の変更の指示を受け付けてもよい。
　このように更新された感度テーブル４０１を用いることで、サーバ装置１０は、ユーザが想定する判断基準での異常事態の検知ができる。
　図５は、端末装置２０それぞれのハードウェア構成の一例を示す図である。
　端末装置２０は、プロセッサ２０１、主記憶装置２０２、補助記憶装置２０３、センサ２０４、近距離無線通信Ｉ／Ｆ２０５、ＵＩ部２０６、通信Ｉ／Ｆ２０７を備える。
　プロセッサ２０１は、端末装置２０を制御する制御装置である。主記憶装置２０２は、情報の一時的な保存、プログラムの展開等に用いられるＲＡＭ等の記憶装置である。補助記憶装置２０３は、各種情報、各種プログラムを記憶するＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶装置である。センサ２０４は、既定の情報を検知するセンサである。センサ２０４は、本実施形態では、互いに直行する３軸方向の加速度を検知する加速度センサ、端末装置２０の傾きを検知する傾斜センサ、カメラ、ユーザの心拍数を検知する心拍センサ、ＧＮＳＳ信号を受信し位置を検知する位置センサ、高度計を含む。近距離無線通信Ｉ／Ｆ２０５は、ユーザが作業を行う環境に備えられた環境センサ（湿球温度、黒球温度、乾球温度等を検知するセンサ）、位置の情報を示す信号を送信するビーコン等との近距離無線通信に用いられるインターフェースである。以下では、ビーコンが送信する位置の情報を示す信号を、ビーコン信号とする。プロセッサ２０１は、近距離無線通信Ｉ／Ｆ２０５を介して、環境センサからユーザが作業を行う環境における湿球温度、黒球温度、乾球温度を取得する。ＵＩ部２０６は、ユーザからの情報の入力に用いられるタッチパネル、ハードボタン、マイク等の入力部と、ユーザへの情報の提示に用いられるモニタ、スピーカ等の出力部と、を備える。通信Ｉ／Ｆ２０７は、サーバ装置１０等の外部の装置とのネットワーク３０を介した通信等に用いられるインターフェースである。
　なお、本実施形態では、端末装置２０は、心拍センサを備え、ユーザの心拍数を検知するとするが、他の例として、端末装置２０は、他の方法で、ユーザの心拍数を取得してもよい。例えば、端末装置２０のプロセッサ２０１は、心拍センサを備える外部の装置（例えば、スマートウォッチ等）により検知されたユーザの心拍数を、近距離無線通信Ｉ／Ｆ２０５を介して、この外部の装置から取得するとしてもよい。
　図６を用いて、サーバ装置１０の機能構成について説明する。
　サーバ装置１０のプロセッサ１０１は、補助記憶装置１０３等に記憶されたプログラムを実行することで、特定部６０１、検知部６０２、出力制御部６０３として機能する。以下で特定部６０１、検知部６０２、出力制御部６０３を主体として説明する処理については、実際には、プロセッサ１０１が主体の処理となる。
　特定部６０１は、端末装置２０を備えるユーザの行っている作業の作業項目を特定する。検知部６０２は、端末装置２０のセンサ２０４、外部のセンサ（環境センサ等）のうちの少なくとも１つを介して、特定部６０１により特定された作業項目に応じた判断基準で、ユーザの異常事態を検知する。出力制御部６０３は、検知部６０２により検知された異常事態に対する警告情報を出力する。
　図７を用いて、サーバ装置１０が実行する端末装置２０を備えるユーザの異常事態の検知処理を説明する。プロセッサ１０１は、端末装置２０からユーザの異常事態の検知処理の開始の指示を受け付けた場合、図７の処理を開始する。端末装置２０のプロセッサ２０１は、ＵＩ部２０６を介して、ユーザから異常事態の検知処理の開始の指示を受け付けると、異常事態の検知処理の開始の指示をサーバ装置１０に送信する。また、プロセッサ２０１は、異常事態の検知処理の開始の指示を送信すると、周期的に、センサ２０４を介して端末装置２０（ユーザ）にかかる加速度、端末装置２０の傾斜、ユーザの心拍数を検知し、検知したこれらの情報をサーバ装置１０に送信する。ただし、プロセッサ２０１は、センサ２０４に対して、指定した閾値を超えた時だけ検知した信号の値を送るように指示することとしてもよい。その場合、センサ２０４は、指定された閾値を超えた信号が検知された場合にプロセッサ２０１に検知した信号を送信する。また、プロセッサ２０１は、異常事態の検知処理の開始の指示を送信すると、周期的に、近距離無線通信Ｉ／Ｆ２０５を介して、ユーザが作業を行う環境に備えられた環境センサ、ビーコンから検知された信号を取得する。そして、プロセッサ２０１は、環境センサ、ビーコンから取得した信号を周期的にサーバ装置１０に送信する。
　ステップＳ１００において、特定部６０１は、端末装置２０を備えるユーザの行っている作業の作業項目を特定する。本実施形態では、特定部６０１は、端末装置２０の位置（ユーザの位置）に基づいて、ユーザの行っている作業の作業項目を特定する。より具体的には、特定部６０１は、端末装置２０に対して、端末装置２０の位置を問い合わせる。問い合わせに応じて、端末装置２０のプロセッサ２０１は、センサ２０４に含まれる位置センサ、及び、高度計を介して端末装置２０の位置（緯度、経度、高度）を特定する。ただし、プロセッサ２０１は、他の方法で端末装置２０の位置を特定してもよい。例えば、端末装置２０の周囲に、端末装置２０が存在する位置の情報を示すビーコン信号を送信する装置が存在する場合、プロセッサ２０１は、このビーコン信号を受信し、受信したビーコン信号から位置を特定してもよい。プロセッサ２０１は、特定した位置をサーバ装置１０に送信する。特定部６０１は、予め補助記憶装置１０３に記憶された位置と作業項目との対応情報から、端末装置２０から送信された位置に対応する作業項目を取得し、取得した作業項目をユーザの作業の作業項目として特定する。
　特定部６０１は、ステップＳ１００の処理の完了後に、処理をステップＳ１０１に進める。ステップＳ１００の処理は、特定ステップの一例である。
　ステップＳ１０１において、検知部６０２は、補助記憶装置１０３に記憶された感度テーブル４０１から、ステップＳ１００で特定された作業項目に対する各異常事態の検知の感度を特定する。特定部６０１は、ステップＳ１０１の処理の完了後に、処理をステップＳ１０２に進める。
　ステップＳ１０２において、検知部６０２は、検知対象の複数の異常事態（転倒、転落、衝撃、横臥不動、疲労、高心拍）から、１つを選択する。以下では、直前のステップＳ１０２で選択された異常事態を選択異常事態とする。特定部６０１は、ステップＳ１０２の処理の完了後に、処理をステップＳ１０３に進める。なお、検知部６０２は、ステップＳ１０１で特定された選択異常事態の検知の感度が「ＯＦＦ」である場合、ステップＳ１０２の処理の完了後に、ステップＳ１０７に処理を進める。
　ステップＳ１０３において、検知部６０２は、基準値テーブル３０１から、選択異常事態に対応する指標を特定する。そして、検知部６０２は、特定した指標の値を取得する。より具体的には、検知部６０２は、以下のようにする。
　選択異常事態が転倒である場合、検知部６０２は、端末装置２０から受信した端末装置２０にかかる加速度の情報に基づいて、既定期間における端末装置２０にかかる垂直方向及び水平方向の加速度の変化値を指標の値として取得する。
　選択異常事態が転落である場合、検知部６０２は、端末装置２０から受信した端末装置２０にかかる加速度の情報に基づいて、既定期間における端末装置２０にかかる垂直方向の加速度の変換値を指標の値として取得する。
　選択異常事態が衝撃である場合、検知部６０２は、端末装置２０から受信した端末装置２０にかかる加速度の情報に基づいて、端末装置２０にかかる３軸の加速度の合成ベクトルのスカラー値を指標の値として取得する。
　選択異常事態が横臥不動である場合、検知部６０２は、端末装置２０から受信した端末装置２０の傾斜、端末装置２０にかかる加速度の情報に基づいて、以下の値を取得する。すなわち、検知部６０２は、端末装置２０の傾斜がユーザの行っている作業の作業項目に応じた既定の範囲内であり、且つ、端末装置２０にかかる加速度が０となっている期間を指標の値として取得する。
　選択異常事態が疲労である場合、検知部６０２は、端末装置２０を備えるユーザの作業継続期間（異常事態の検知処理の開始からの経過期間）を指標の値として取得する。また、検知部６０２は、端末装置２０に対して、ユーザが作業を行う環境の湿球温度・黒球温度・乾球温度を要求する。プロセッサ２０１は、要求に応じて、近距離無線通信Ｉ／Ｆ２０５を介して、環境センサから湿球温度・黒球温度・乾球温度を取得し、サーバ装置１０に送信する。検知部６０２は、受信した湿球温度・黒球温度・乾球温度に基づいて、ＷＢＧＴ値を求める。
　選択異常事態が高心拍である場合、検知部６０２は、端末装置２０から受信したユーザの心拍数を指標の値として取得する。
　特定部６０１は、ステップＳ１０３の処理の完了後に、処理をステップＳ１０４に進める。
　ステップＳ１０４において、検知部６０２は、基準値テーブル３０１から選択異常事態に対応する基準値を取得する。なお、選択異常事態が疲労である場合、検知部６０２は、基準値テーブル３０１から、ステップＳ１０３で特定したＷＢＧＴ値に応じた基準値を取得する。検知部６０２は、取得した基準値の値を、ステップＳ１０１で特定した選択異常事態の検知の感度に応じて補正する。なお、選択異常事態が転倒である場合、検知部６０２は、２つの基準値それぞれを補正する。
　より具体的には、検知部６０２は、選択異常事態の感度が「標準」である場合、基準値の補正を行わない。また、検知部６０２は、選択異常事態の感度が「やや弱」である場合、基準値を、１より大きい既定の係数を乗じることで補正する。また、検知部６０２は、選択異常事態の感度が「弱」である場合、基準値を、「やや弱」に対応する係数よりも大きい既定の係数を乗じることで補正する。なお、感度「やや弱」、「弱」それぞれに対応する係数は、検知対象の異常事態毎に異なる値であってもよいし、同じ値であってもよい。特定部６０１は、ステップＳ１０４の処理の完了後に、処理をステップＳ１０５に進める。
　ステップＳ１０５において、検知部６０２は、直前のステップＳ１０３で取得した指標の値が、直前のステップＳ１０４で感度に応じて補正された基準値以上か否かを判定する。
　なお、選択異常事態が転倒である場合、検知部６０２は、２つの指標の値（垂直方向の加速度の変化値と、水平方向の加速度の変化値）の双方が、対応する基準値以上である場合、指標の値が基準値以上であると判定する。
　検知部６０２は、指標の値が基準値以上であると判定した場合、選択異常事態を検知し、処理をステップＳ１０６に進める。また、検知部６０２は、指標の値が基準値未満であると判定した場合、選択異常事態が発生していないとして、処理をステップＳ１０７に進める。ステップＳ１０５の処理は、検知ステップの一例である。
　ステップＳ１０６において、出力制御部６０３は、選択異常事態の発生に対しての警告を示す情報を既定の出力先に出力する。本実施形態では、出力制御部６０３は、ユーザを管理する管理者の備える情報処理装置に選択異常事態に対する警告を示す情報を送信し、この情報をこの情報処理装置の表示部に表示させる。異常事態に対する警告を示す情報は、例えば、異常事態が発生したことを示す情報、異常事態の発生に対しての対処を促す情報等である。
　なお、本実施形態では、出力制御部６０３は、ステップＳ１００で特定された作業項目が「収穫作業」の際には、転落の可能性があることを示すアラート情報を端末装置２０に送信し、ＵＩ部２０６に表示させ、ユーザに転落のアラートを提示する。収穫物が高所にある場合、ユーザが足元の注意がおろそかになる可能性があるためである。
　出力制御部６０３は、ステップＳ１０６の処理の完了後に、処理をステップＳ１０７に進める。
　ステップＳ１０７において、検知部６０２は、検知対象の複数の異常事態の全てを、ステップＳ１０２で選択異常事態として選択したか否かを判定する。検知部６０２は、検知対象の複数の異常事態の全てを、ステップＳ１０２で選択異常事態として選択したと判定した場合、処理をステップＳ１０８に進める。検知部６０２は、検知対象の複数の異常事態の中にステップＳ１０２で選択異常事態として選択していない異常事態があると判定した場合、処理をステップＳ１０２に進める。
　ステップＳ１０８において、検知部６０２は、端末装置２０から異常事態の検知処理の終了の指示を受け付けたか否かを判定する。検知部６０２は、端末装置２０から異常事態の検知処理の終了の指示を受け付けたと判定した場合、図７の処理を完了する。また、検知部６０２は、端末装置２０から異常事態の検知処理の終了の指示を受け付けていないと判定した場合、検知対象の複数の異常事態について選択異常事態として選択された履歴をクリアして、処理をステップＳ１００に進める。
　以上、本実施形態の構成により、サーバ装置１０は、ユーザの行っている作業の作業項目に応じた判断基準での異常事態の検知を行うことで、異常事態の検知の精度の向上に寄与できる。
　また、本実施形態では、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業項目に対して、誤検知が想定される異常事態として予め定められた異常事態について、検知の感度を既定の値以下にする。これにより、サーバ装置１０は、この異常事態の誤検知を低減できる。
　また、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業項目に対して、ユーザの被害が重大となる異常事態として予め定められた異常事態について、検知の感度を既定の値以上にする。これにより、サーバ装置１０は、この異常事態の未検知を低減できる。
　（第２の実施形態）
　本実施形態では、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業項目でなく、ユーザが行っている作業の負荷（以下では、作業負荷）に応じた判断基準で異常事態を検知する。
　以下では、本実施形態の検知システム１について、第１の実施形態と異なる点を説明する。
　本実施形態の検知システム１のシステム構成は、第１の実施形態と同様である。また、本実施形態のサーバ装置１０、端末装置２０のハードウェア構成は、第１の実施形態と同様である。
　本実施形態のサーバ装置１０の機能構成について説明する。
　本実施形態のプロセッサ１０１は、第１の実施形態と同様に、特定部６０１、検知部６０２、出力制御部６０３として機能する。
　本実施形態の特定部６０１は、端末装置２０を備えるユーザの行っている作業の作業負荷を特定する。また、検知部６０２は、端末装置２０のセンサ２０４、外部のセンサ（環境センサ等）のうちの少なくとも１つを介して、特定部６０１により特定された作業負荷に応じた判断基準でユーザの異常事態を検知する。出力制御部６０３は、第１の実施形態と同様である。
　本実施形態では、サーバ装置１０は、感度テーブル４０１の代わりに感度テーブル８０１を用いる。感度テーブル８０１は、予め補助記憶装置１０３に記憶されている。図８を用いて、本実施形態の感度テーブル８０１について説明する。
　本実施形態の感度テーブル８０１は、作業負荷と、各異常事態の検知の感度と、の対応を示す。
　作業負荷は、大きいほど作業における負荷が大きいことを示す尺度であり、本実施形態では、０以上１００以下の値をとる。
　本実施形態では、作業負荷の値は、２５以下のランク、２５より大きく５０以下のランク、５０より大きく７５以下のランク、７５より大きく１００以下のランクの４つのランクにランク付けされる。
　本実施形態では、作業負荷の値に対して誤検知が想定される異常事態として、予め定められた異常事態について、検知の感度が閾値以下となるように定められている。
　２５以下のランク、２５より大きく５０以下のランクの作業負荷の値に対して、疲労の検知の感度は、「やや弱」以下となるように定められている。これは、負荷が小さい作業ほど、疲労の蓄積が小さいと考えられるためである。
　また、本実施形態では、作業負荷の値に対してユーザの被害が重大となる異常事態として予め定められた異常事態について、検知の感度が閾値以上となるように定められている。
　また、２５以下のランク、２５より大きく５０以下のランクの作業負荷の値に対して、高心拍の検知の感度は、「標準」以上となるように定められている。これは、負荷が小さい作業ほど、心拍数が増大する要因が小さいため、このような状況にも関わらず、心拍数が増大するのは、心臓の異常に起因する可能性が高いためである。ただし、作業負荷が大きい場合に高心拍の危険を回避するため、高心拍の検知の感度は、作業負荷が大きいほど、大きくなるように定められていてもよい。
　これにより、検知部６０２は、作業負荷の値に応じて、「疲労」、「高心拍」の検知の感度を変更できる。本実施形態では、検知部６０２は、作業負荷の値が大きいほど、「疲労」、「高心拍」の検知の感度を上げることとなる。
　なお、検知部６０２は、「疲労」、「高心拍」以外の異常事態についても、作業負荷の値に応じて、検知の感度を変更してもよい。検知部６０２は、作業負荷の値が既定の閾値以上である期間が既定の期間閾値以上継続した場合、作業者の体力や判断力の低下により、労災発生リスクが高まるとして、「疲労」、「高心拍」以外の異常事態（例えば、転倒、転落、衝撃、横臥不動等）についても検知の感度を既定の閾値以上に上げてもよい。例えば、検知部６０２は、転倒、転落、衝撃、横臥不動のうち、検知の感度が標準未満であるものについて、検知の感度を標準に上げてもよい。
　図９を用いて、本実施形態の異常事態の検知処理を説明する。以下では、図９の処理のうち、図７の処理と異なる点を説明する。
　図９の処理は、図７の処理と比べて、ステップＳ１００、ステップＳ１０１の処理の代わりに、ステップＳ２００、ステップＳ２０１の処理を含む点、で異なる。
　ステップＳ２００において、特定部６０１は、端末装置２０から取得した直前の既定期間におけるユーザの心拍数に基づいて、ユーザが行っている作業の作業負荷を特定する。なお、この既定期間内に、ユーザの休憩期間が含まれる場合、特定部６０１は、休憩期間以降の期間におけるユーザの心拍数に基づいて、作業負荷を特定する。本実施形態では、特定部６０１は、既定期間（又は、休憩期間後の期間）内における一定の区間（例えば、既定の秒数の区間等）毎のユーザの平均心拍数を求める。そして、特定部６０１は、区間毎に、平均心拍数が既定の閾値以上であるか否かを判定する。特定部６０１は、平均心拍数が既定の閾値以上である区間の個数に既定の係数を乗じることで、作業負荷を特定する。
　特定部６０１は、ステップＳ２００の処理の完了後に、処理をステップＳ２０１に進める。
　ステップＳ２０１において、検知部６０２は、作業負荷と異常事態の検知の感度との対応を示す感度テーブル８０１から、ステップＳ２００で特定した作業負荷に対応する各異常事態の検知の感度を特定する。
　以上、本実施形態の構成により、サーバ装置１０は、ユーザの行っている作業の作業負荷に応じた判断基準での異常事態の検知を行うことで、異常事態の検知の精度の向上に寄与できる。
　また、本実施形態では、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業負荷に対して、誤検知が想定される異常事態として予め定められた異常事態について、検知の感度を既定の値以下にする。これにより、サーバ装置１０は、この異常事態の誤検知を低減できる。
　また、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業負荷に対して、ユーザの被害が重大となる異常事態として予め定められた異常事態について、検知の感度を既定の値以上にする。これにより、サーバ装置１０は、この異常事態の未検知を低減できる。
　（第３の実施形態）
　本実施形態では、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業項目、及び、ユーザが行っている作業の作業負荷に応じた判断基準で異常事態を検知する。
　以下では、本実施形態の検知システム１について、第１の実施形態と異なる点を説明する。
　本実施形態の検知システム１のシステム構成は、第１の実施形態と同様である。また、本実施形態のサーバ装置１０、端末装置２０のハードウェア構成は、第１の実施形態と同様である。
　本実施形態のサーバ装置１０の機能構成について説明する。
　本実施形態のプロセッサ１０１は、第１の実施形態と同様に、特定部６０１、検知部６０２、出力制御部６０３として機能する。
　本実施形態の特定部６０１は、端末装置２０を備えるユーザの行っている作業の作業項目及び作業負荷を特定する。また、検知部６０２は、特定部６０１により特定された作業項目及び作業負荷に応じた判断基準でユーザの異常事態を検知する。出力制御部６０３は、第１の実施形態と同様である。
　本実施形態では、サーバ装置１０は、感度テーブル４０１の代わりに感度テーブル１００１、１００２を用いる。感度テーブル１００１、１００２は、予め補助記憶装置１０３に記憶されている。図１０を用いて、本実施形態の感度テーブル１００１、１００２を説明する。
　本実施形態の感度テーブル１００１は、作業項目と転倒・転落・衝撃・横臥不動の検知の感度との対応を示すテーブルである。また、感度テーブル１００２は、作業負荷と疲労・高心拍の検知の感度との対応を示すテーブルである。
　図１１を用いて、本実施形態の異常事態の検知処理を説明する。以下では、図１１の処理のうち、図７の処理と異なる点を説明する。
　図１１の処理は、図７の処理と比べて、ステップＳ１００、ステップＳ１０１処理の代わりに、ステップＳ３００、ステップＳ３０１の処理を含む点、で異なる。
　ステップＳ３００において、特定部６０１は、第１の実施形態と同様の処理でユーザが行う作業の作業項目を特定する。また、特定部６０１は、第２の実施形態と同様の処理でユーザが行う作業の作業負荷を特定する。
　ステップＳ３０１において、検知部６０２は、感度テーブル１００１、１００２から、ステップＳ１００で特定した作業項目及び作業負荷に対応する各異常事態の検知の感度を特定する。
　以上、本実施形態の構成により、サーバ装置１０は、ユーザの行っている作業の作業項目及び作業負荷に応じた判断基準での異常事態の検知を行うことで、異常事態の検知の精度の向上に寄与できる。
　（第４の実施形態）
　本実施形態では、サーバ装置１０は、ユーザの移動手段に応じた判断基準で異常事態を検知する。
　以下では、本実施形態の検知システム１について、第１の実施形態と異なる点を説明する。
　本実施形態の検知システム１のシステム構成は、第１の実施形態と同様である。また、本実施形態のサーバ装置１０、端末装置２０のハードウェア構成は、第１の実施形態と同様である。本実施形態では、検知対象の異常事態は、転倒、転落、衝撃、横臥不動、疲労、高心拍の他に、移動体傾斜を含む。移動体傾斜は、ユーザの利用している移動体（自転車、自動車、フォークリフト、重機等）が一定以上に傾き、転倒の可能性がある異常事態である。本実施形態では、ユーザが利用しうる移動体には、傾斜センサと加速度センサと内部カメラとが備えられている。
　本実施形態では、サーバ装置１０は、基準値テーブル３０１の代わりに基準値テーブル１２０１を用いる。基準値テーブル１２０１は、予め補助記憶装置１０３に記憶されている。図１２を用いて、本実施形態の基準値テーブル１２０１について説明する。
　図１２の例では、基準値テーブル１２０１は、図３の例における各種情報に加えて、車体転倒の異常事態についての指標及び基準値の情報を含む。移動体傾斜の検知に用いられる指標は、移動体に備えられた傾斜センサにより検出される移動体の傾斜である。
　また、本実施形態では、サーバ装置１０は、感度テーブル４０１の代わりに感度テーブル１３０１を用いる。感度テーブル１３０１は、予め補助記憶装置１０３に記憶されている。図１３を用いて、本実施形態の感度テーブル１３０１について説明する。本実施形態の感度テーブル１３０１は、ユーザがとりうる移動手段と、各異常事態の検知の感度と、の対応を示す。本実施形態では、ユーザがとりうる移動手段は、徒歩、自転車、乗用カート、自動車、バイク、トラック、ショベルカー、トラクター、トーピードカーであるとするが、他の例として、これらのうちの一部を含まなくてもよいし、フォークリフト等の他の移動手段を含んでもよい。
　本実施形態では、作業において誤検知の発生が想定される異常事態として予め定められた異常事態についての検知の感度を既定の閾値（例えば、「やや弱」、「弱」等）以下とするように、検知の感度が予め定められている。
　例えば、ユーザの移動手段が徒歩、自転車以外である場合、ユーザが転倒、転落することは想定されない。そのため、ユーザの移動手段が徒歩、自転車以外である場合、転倒、転落が検知されると誤検知であることが想定される。そこで、本実施形態では、徒歩、自転車以外の移動手段についての転倒、転落の検知の感度は、既定の値（本実施形態では、「弱」）以下と定められている。図１３の例では、乗用カート、自動車、バイク、トラック、ショベルカー、トラクター、トーピードカーについては、転倒、転落の誤検知が想定されないとして、転倒、転落の検知の感度が「弱」以下に定められている。
　また、作業において異常事態と混同しうる事態が発生しやすい場合、異常事態の誤検知が想定される。そこで、本実施形態では、このような異常事態の検知の感度を既定の閾値（例えば、「やや弱」、「弱」等）以下とするように、検知の感度が予め定められている。
　何等かの移動体に乗っている場合、発進・停止等の際にユーザに加速度がかかる。この加速度は、ユーザにかかる衝撃と混同しうる。そのため、衝撃が誤検知されることが想定される。そこで、本実施形態では、徒歩以外の移動手段について、衝撃の検知の感度は、既定の閾値以下に定められている。図１３例では、自転車、乗用カート、自動車、バイク、トラック、ショベルカー、トラクター、トーピードカーについては、衝撃の検知の感度が「やや弱」以下と定められている。
　また、本実施形態では、作業においてユーザへの重大な被害が想定される異常事態として予め定められた異常事態についての検知の感度を既定の閾値以上とするように、検知の感度が予め定められている。ユーザが自動車等の移動体に乗っている場合、横臥不動の状態となると、移動体が意図しない動きをして事故につながり、ユーザへの被害が重大となることが想定される。そのため、このような移動体にユーザが乗っている場合、横臥不動の未検知を極力防ぐことが要望される。図１３の例では、乗用カート、自動車、バイク、トラック、ショベルカー、トラクター、トーピードカーについては、横臥不動の検知の感度が「標準」以上と定められている。
　本実施形態のサーバ装置１０の機能構成について説明する。
　本実施形態のプロセッサ１０１は、第１の実施形態と同様に、特定部６０１、検知部６０２、出力制御部６０３として機能する。
　本実施形態の特定部６０１は、端末装置２０を備えるユーザの移動手段を特定する。また、検知部６０２は、センサ２０４、外部のセンサの少なくとも１つを介して、特定部６０１により特定された作業負荷に応じた判断基準でユーザの異常事態を検知する。出力制御部６０３は、第１の実施形態と同様である。
　図１４を用いて、本実施形態の異常事態の検知処理を説明する。以下では、図１４の処理のうち、図７の処理と異なる点を説明する。
　図１４の処理は、図７の処理と比べて、ステップＳ１００、ステップＳ１０１の処理の代わりに、ステップＳ４００、ステップＳ４０１の処理を含む点、で異なる。
　ステップＳ４００において、特定部６０１は、ユーザの移動手段を特定する。本実施形態では、特定部６０１は、ユーザの備える端末装置２０と移動体に備えられた通信装置との間で通信（双方向通信、又は、単方向通信）が行われた場合、この移動体をユーザの移動手段として特定する。より具体的には、特定部６０１は、以下のようにする。
　本実施形態では、ユーザが乗りうる移動体それぞれには、移動体の近傍で受信可能な既定のビーコン信号を発する通信装置が備えられている。端末装置２０のプロセッサ２０１は、近距離無線通信Ｉ／Ｆ２０５を介して、移動体に備えられた通信装置からのビーコン信号を受信した場合、受信したビーコン信号をサーバ装置１０に送信する。特定部６０１は、ビーコン信号を受信すると、受信したビーコン信号に基づいて、このビーコン信号を発信した通信装置が備えられた移動体を特定し、特定した移動体をユーザの移動手段として特定する。また、特定部６０１は、何れのビーコン信号も受信しなかった場合、ユーザの移動手段として徒歩を特定する。
　なお、特定部６０１は、ユーザの移動手段として既定の移動体を特定した場合、特定した移動体に備えられた傾斜センサ及び、加速度センサを介して検出された傾斜及び加速度の情報と、移動体の内部カメラにより撮影された画像と、を周期的に取得する。
　特定部６０１は、ステップＳ４００の処理の完了後に、処理をステップＳ４０１に進める。
　ステップＳ４０１において、検知部６０２は、感度テーブル１３０１から、直前のステップＳ４００で特定した移動手段に対応する各異常事態の検知の感度を特定する。
　なお、本実施形態のステップＳ１０３では、検知部６０２は、ユーザの移動手段が既定の移動体である場合、移動体に備えられた加速度センサを介して検出された加速度の値に基づいて、異常事態：衝撃の指標（加速度センサで検知可能な３軸の加速度の合成ベクトルのスカラー値）の値を取得する。ただし、検知部６０２は、ユーザの移動手段が既定の移動体である場合であっても、端末装置２０の加速度センサを介して検出された加速度の値に基づいて、異常事態：衝撃の指標の値を取得してもよい。
　また、本実施形態では、検知部６０２は、ユーザの移動手段が既定の移動体である場合、移動体に備えられたセンサを介して検出された信号に基づいて異常事態の検知を行う。本実施形態では、検知部６０２は、ステップＳ１０３で、傾斜センサを介して検出された傾斜の値に基づいて、異常事態：移動体傾斜の指標の値を取得し、取得した値に基づいて移動体傾斜を検知する。
　また、検知部６０２は、ステップＳ１０３で、ユーザの移動手段が既定の移動体である場合、異常事態：横臥不動の指標の値を、以下のように取得する。検知部６０２は、移動体の内部カメラにより時系列に沿って連続して撮影された画像に基づいて、以下の値を取得する。すなわち、検知部６０２は、ユーザが既定の運転姿勢（ハンドルを持って前方を見ている姿勢）と異なる姿勢（例えば、ハンドルから手を放している姿勢、ハンドルに突っ伏している姿勢等）をとったまま動かずに経過した期間を取得する。そして、検知部６０２は、取得した期間の値に用いて、横臥不動を検知する。
　また、本実施形態のステップＳ１０６では、出力制御部６０３は、移動手段が既定の移動体であり、且つ、選択異常事態が衝撃である場合、衝撃に対する警告として、急ブレーキに対する警告を示す情報を出力する。
　また、本実施形態では、検知部６０２は、移動体の内部カメラの画像に基づいて、ユーザの危険運転を検知する。検知部６０２は、ユーザが既定の運転姿勢と異なる姿勢を既定の期間（例えば、３秒、５秒等）継続した場合、既定の出力先（例えば、端末装置２０、移動体の表示部、サーバ装置１０、管理者の情報処理装置等）に危険運転への警告を示す情報を出力する。また、検知部６０２は、危険運転の状態の画像を補助記憶装置１０３に記憶する。これにより、サーバ装置１０は、危険運転の際の状況の解析に寄与できる。
　以上、本実施形態の構成により、サーバ装置１０は、ユーザの移動手段に応じた判断基準での異常事態の検知を行うことで、ユーザが異なる移動手段を用いている状況に応じた異常事態の検知を実現でき、異常事態の精度の向上に寄与できる。
　また、本実施形態では、サーバ装置１０は、誤検知が想定される異常事態として、ユーザの移動手段に対し予め定められた異常事態について、検知の感度を既定の値以下にする。これにより、サーバ装置１０は、この異常事態の誤検知を低減できる。
　また、サーバ装置１０は、ユーザの被害が重大となる異常事態として、ユーザの移動手段に対し予め定められた異常事態について、検知の感度を既定の値以上にする。これにより、サーバ装置１０は、この異常事態の未検知を低減できる。
　また、本実施形態では、検知部６０２は、移動手段が既定の移動体である場合、移動体の内部カメラにより撮影された画像を基に、横臥不動の指標の値を取得するとした。画像によりユーザの動きがない期間が、より精度よく求まる。結果として、検知部６０２は、より精度よくユーザの横臥不動を検知できる。
　（付記）
　上述の各実施形態では、サーバ装置１０は、異常事態として、転倒、転落、衝撃、横臥不動、疲労、高心拍を検知するとした。ただし、サーバ装置１０は、これらの異常事態の少なくとも一部を検知しないこととしてもよいし、他の異常事態（ガスの漏れ、心拍数の過剰な低下、高ストレス等）を検知してもよい。例えば、センサ２０４は、ガスを検知するガスセンサを備えてもよい。この場合、端末装置２０のプロセッサ２０１は、ガスの濃度を検知する。そして、プロセッサ１０１は、端末装置２０からガスセンサを介してガスの濃度を取得し、取得した濃度が基準値以上である場合に、ガス漏れを検知してもよい。また、例えば、端末装置２０のプロセッサ２０１は、ガスセンサを備える外部の装置（例えば、ガス検知機等）により検知されたガスの濃度を、近距離無線通信Ｉ／Ｆ２０５を介して、この外部の装置から取得し、取得したガスの濃度をサーバ装置１０に送信してもよい。
　また、例えば、プロセッサ１０１は、ユーザの心拍数が基準値以上である場合に、高ストレスを検知してもよい。
　また、上述の各実施形態では、サーバ装置１０は、異常事態の検知に用いられる指標として、大きいほど、異常事態の度合いが大きくなる指標を用いることとした。ただし、サーバ装置１０は、異常事態の検知に用いられる指標として、小さいほど、異常事態の度合いが大きくなる指標（例えば、上述の各実施形態における指標の逆数、心肺停止等の心拍数が過剰に低下する異常事態を検知する際の心拍数等）を用いてもよい。その場合、検知部６０２は、ステップＳ１０４で、感度に応じて、感度が小さいほど小さくするように、基準値を補正すればよい。そして、検知部６０２は、ステップＳ１０５で、指標の値が基準値以下である場合に、異常事態を検知すればよい。これにより、サーバ装置１０は、小さいほど、異常事態の度合いが大きくなる指標を用いた場合でも、感度に応じた異常事態の検知ができる。
　また、上述の各実施形態では、異常事態：疲労の検知に用いられる指標として、端末装置２０を備えるユーザの作業継続期間が用いられるとした。ただし、異常事態：疲労の検知に用いられる指標として、他の指標が用いられるとしてもよい。例えば、異常事態：疲労の検知に用いられる指標として、ユーザのストレス値が用いられるとしてもよい。ここで、ストレス値とは、ストレスを感じていると推定されるほど高くなる指標値である。ストレスを感じる程、交換神経が活性化することがわかっている。
　そこで、例えば、検知部６０２は、ステップＳ１０３で、センサ２０４に含まれる心拍センサにより検知された心拍数から交感神経の活性化している程度を推定し、これをストレス値として取得してもよい。具体的には、検知部６０２は、まず心拍変動の時系列データから周期構造を抽出するためにパワースペクトル密度を計測する。パワースペクトル密度には、高周波変動成分（ＨＦ成分）と、低周波成分（ＬＦ成分）と、が含まれる。検知部６０２は、ＬＦ成分の領域（０．０５Ｈｚから０．１５Ｈｚまで）と、ＨＦ成分の領域（０．１５Ｈｚから０．４０Ｈｚまで）の強度を合計した値をそれぞれ、ＬＦ成分の値、ＨＦ成分の値として求める。そして、検知部６０２は、（ＬＦ成分の値）／（ＨＦ成分の値）をストレス値として求めてもよい。
　リラックスしている状態、すなわち副交感神経が活性化している場合には、呼吸変動を反映したＨＦ成分と、血圧変動を反映したＬＦ成分と、が現れる。一方で、ストレス状態にある場合、すなわち交感神経が活性化している場合には、ＬＦ成分が現れる一方で、ＨＦ成分が減少する。このため、ストレスが大きいほど、ストレス値が大きくなる。
　また、上述の各実施形態では、センサ２０４は、本実施形態では、３軸方向の加速度を検知する加速度センサ、端末装置２０の傾きを検知する傾斜センサ、カメラ、ユーザの心拍を検知する心拍センサ、ＧＮＳＳ信号を受信し位置を検知する位置センサ、高度計を含む。ただし、センサ２０４は、これらのうちの少なくとも一部を備えないこととしてもよい。例えば、センサ２０４は、高度計を備えないとしてもよい。この場合、プロセッサ１０１は、ユーザが作業を行う環境に備えられた高度計から、高度の情報を取得してもよい。
　また、上述の各実施形態では、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業項目、作業負荷、ユーザの移動手段の何れかに対して予め定められた異常事態であって、誤検知が想定される異常事態についての検知の感度を既定の閾値以下とするとした。ただし、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業項目、作業負荷、ユーザの移動手段の何れかに対して予め定められた異常事態であって、誤検知が想定される異常事態についての検知の感度を、以下のようにしてもよい。すなわち、サーバ装置１０は、この異常事態の検知の感度を、この異常事態に誤検知が想定されない場合よりも小さくすることとしてもよい。例えば、サーバ装置１０は、転落の誤検知が想定される作業項目：事務作業における転落の検知の感度を、転落の誤検知が想定されない作業項目：高所作業における転落の検知の感度よりも小さくしてもよい。
　また、上述の各実施形態では、出力制御部６０３は、検知した異常事態に対する警告の情報を出力するとした。出力制御部６０３は、検知した異常事態の深刻さの度合いに応じて、警告の情報の表示態様を切り替えてもよい。例えば、出力制御部６０３は、異常事態に対応する指標の値から基準値を引いた差分の値を、異常事態の深刻さを示す尺度として取得し、取得した尺度に応じて、警告の情報の表示態様を切り替えてもよい。例えば、出力制御部６０３は、取得した尺度が閾値以上か否かに応じて、出力する警告の情報の内容を切り替えてもよい。例えば、出力制御部６０３は、取得した尺度が閾値以上であれば、閾値未満である場合よりも深刻な事態であることを示す情報を出力してもよい。また、出力制御部６０３は、取得した尺度が閾値以上の場合、この尺度が閾値未満の場合と異なる色で警告の情報を表示してもよい。また、出力制御部６０３は、取得した尺度が閾値以上の場合、この尺度が閾値未満の場合と異なる音声を警告の情報として出力してもよい。また、出力制御部６０３は、警告を示す情報の出力先から、警告を確認したことを示す応答を受け付けてもよい。また、出力制御部６０３は、警告を示す情報の出力から既定の期間内に、この応答を受け付けなかった場合、既定の出力先（警察、消防等）に、異常事態に対する警告を示す情報を通知してもよい。これにより、サーバ装置１０は、ユーザの安全性を向上できる。
　また、上述の各実施形態では、出力制御部６０３は、異常事態に対しての警告を示す情報を管理者の備える情報処理装置に出力するとした。ただし、出力制御部６０３は、異常事態に対しての警告を示す情報を他の出力先に出力してもよい。例えば、出力制御部６０３は、異常事態が生じたユーザを中心に既定の範囲内に存在する他のユーザの端末装置２０に、この情報を出力してもよい。また、出力制御部６０３は、異常事態が発生したユーザの備える端末装置２０に対して、この情報を出力してもよい。例えば、出力制御部６０３は、選択異常事態の発生に対しての警告を示す情報（例えば、異常事態が疲労である場合、休憩をとることを推奨することを示す情報等）をユーザの端末装置２０に送信し、ＵＩ部２０６にこの情報を表示させてもよい。
　また、出力制御部６０３は、検知部６０２により検知された異常事態の種類に応じて、警告を示す情報の出力先を変更してもよい。出力制御部６０３は、検知部６０２により検知された異常事態が疲労であれば、ユーザの端末装置２０に警告の情報を出力し、検知部６０２により検知された異常事態が転落であれば、ユーザの周囲に存在する他のユーザの端末装置２０、管理者の情報処理装置等に警告の情報を出力してもよい。これにより、サーバ装置１０は、それぞれの異常事態の発生に応じた相手に異常事態の警告を提示できる。
　また、上述の各実施形態では、出力制御部６０３は、異常事態に対しての警告を示す情報を表示部に表示させることで出力するとした。ただし、出力制御部６０３は、異常事態に対しての警告を示す情報を他の態様で出力してもよい。例えば、出力制御部６０３は、異常事態に対しての警告を示す情報を、スピーカを介して音声出力してもよい。また、出力制御部６０３は、異常事態に対しての警告を示す情報を、バイブレータ等を振動させることで出力してもよいし、回転灯等のランプを発光させることで出力してもよい。
　また、上述の各実施形態では、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業項目及び作業負荷の少なくとも１つと、ユーザの移動手段と、の何れか一方に応じた判断基準でユーザの異常事態を検知するとした。ただし、サーバ装置１０は、ユーザが行っている作業の作業項目及び作業負荷の少なくとも１つと、ユーザの移動手段と、の双方に応じた判断基準でユーザの異常事態を検知してもよい。
　例えば、検知部６０２は、以下のようにしてもよい。すなわち、検知部６０２は、第３の実施形態と同様に、各異常事態の検知の感度を求めて、第４の実施形態と同様に、ユーザの移動手段を特定する。そして、検知部６０２は、特定した移動手段が徒歩、自転車である場合、各異常事態の検知の感度を更新せず、特定した移動手段が車両、作業用車両である場合、既定の異常事態（例えば、転倒、転落等）の感度を既定の閾値以下にするように更新してもよい。また、検知部６０２は、既定期間毎に、ユーザの移動手段を特定し、特定した移動手段に応じて、異常事態の検知の感度の更新を行ってもよい。
　また、例えば、検知部６０２は、以下のようにしてもよい。検知部６０２は、第４の実施形態と同様に各異常事態の検知の感度を求める。そして、検知部６０２は、第２の実施形態と同様にユーザが行っている作業の作業負荷を求める。検知部６０２は、求めた作業負荷が既定の閾値以上であれば、求めた各異常事態の検知の感度をそれぞれ向上させてもよい。
　また、上述の第１、３の実施形態では、特定部６０１は、ユーザの位置に基づいて、作業項目を特定するとした。ただし、特定部６０１は、他の方法で、端末装置２０を備えるユーザの行っている作業の作業項目を特定してもよい。
　例えば、特定部６０１は、端末装置２０のカメラにより撮影された端末装置２０の周囲の画像（例えば、ユーザの画像、ユーザの周囲の環境の画像等）を取得する。特定部６０１は、端末装置２０に端末装置２０の周囲の画像を要求することで、端末装置２０の周囲の画像を取得する。端末装置２０のプロセッサ２０１は、要求に応じて、センサ２０４のカメラを介して、端末装置２０の周囲の画像を撮影し、撮影した画像をサーバ装置１０に送信する。ただし、特定部６０１は、端末装置２０のカメラと異なるカメラにより撮影された端末装置２０の周囲の画像を取得してもよい。例えば、特定部６０１は、端末装置２０を備えるユーザに備えられた他のカメラ（ヘルメット装着型のカメラ、ボディカメラ等）で撮影された画像、ユーザの周囲に備えられた固定カメラ等により撮影された画像等を取得してもよい。
　特定部６０１は、取得した画像に基づいて、作業項目を特定してもよい。例えば、特定部６０１は、画像から、特定の作業項目の作業に用いられる道具（農具、工具、機器、車両等）を認識した場合、認識した道具を用いる作業の作業項目を、ユーザが行う作業の作業項目として特定してもよい。
　また、例えば、特定部６０１は、ユーザの位置と異なる種類の情報（例えば、処理の際の時期の情報等）を取得し、この種類の情報と作業項目との対応情報から、ユーザの作業の作業項目を特定してもよい。例えば、ユーザが行う作業の作業項目が時期に応じて定められている場合（例えば、夏季：除草作業、秋季：収穫作業等）、特定部６０１は、処理の時期に応じた作業項目を特定してもよい。
　また、例えば、ユーザ毎に、作業のスケジュールが定められている場合、特定部６０１は、以下のようにしてもよい。すなわち、特定部６０１は、端末装置２０からユーザの識別情報を取得し、取得した識別情報のユーザのスケジュールを特定し、処理の時点におけるユーザが行う作業の作業項目を特定してもよい。
　また、例えば、特定部６０１は、端末装置２０にユーザが行う作業の作業項目を問い合わせてもよい。プロセッサ２０１は、問い合わせに応じて、ＵＩ部２０６を介してユーザに作業項目の問い合わせを行う。プロセッサ２０１は、ＵＩ部２０６を介して、ユーザから作業項目の入力（タッチ入力、音声入力、ジェスチャー入力等）を受け付けたら、入力された作業項目をサーバ装置１０に送信する。特定部６０１は、端末装置２０から受信した作業項目をユーザの行う作業の作業項目として特定してもよい。
　また、例えば、端末装置２０のプロセッサ２０１は、センサ２０４のカメラを介して、作業に用いる道具に付されたコード情報（２次元コード、バーコード、カメレオンコード、カラービット等）を読み取った場合、読み取ったコードの情報をサーバ装置１０に送信してもよい。特定部６０１は、このコードの情報に基づいて、ユーザが行う作業の作業項目を特定してもよい。例えば、特定部６０１は、このコードに対応する道具を用いる作業の作業項目を特定してもよい。
　また、例えば、端末装置２０のプロセッサ２０１は、通信Ｉ／Ｆ２０７を介して、作業に用いる道具に付された近距離通信機器（ＲＦＩＤチップ、ＮＦＣカード等）と通信を行った場合、通信を行った近距離通信機器が付された道具の情報をサーバ装置１０に送信してもよい。特定部６０１は、この道具の情報に基づいて、ユーザが行う作業の作業項目を特定してもよい。例えば、特定部６０１は、この道具を用いる作業の作業項目を特定してもよい。
　また、上述の第２、３の実施形態では、特定部６０１は、ユーザの心拍数に基づいて、ユーザの行っている作業の作業負荷を特定するとした。ただし、特定部６０１は、他の態様でユーザの行っている作業の作業負荷を特定してもよい。
　例えば、特定部６０１は、ユーザが行っている作業の作業項目を特定する。ここで、補助記憶装置１０３に、作業項目と、作業の一定期間における作業負荷と、の対応情報が予め記憶されているとする。特定部６０１は、この対応情報から特定した作業項目に対応する一定期間における作業負荷にユーザが作業を継続している期間を乗じた値を、ユーザが行っている作業の作業負荷として特定してもよい。
　また、例えば、補助記憶装置１０３に、既定の種類の情報（例えば、作業の位置、時期、ユーザ識別情報等）と、作業負荷と、の対応情報が予め記憶されているとする。この場合、特定部６０１は、端末装置２０からこの既定の種類の情報を取得し、この対応情報から、取得した情報に対応する作業負荷をユーザが行っている作業の作業負荷として取得してもよい。
　また、例えば、ユーザのスケジュールが予め定められており、各作業における作業負荷についても予め定められているとする。この場合、特定部６０１は、これらの情報に基づいて、ユーザが行っている作業の作業負荷を特定してもよい。
　また、特定部６０１は、天候情報（温度、湿度、照度、ＷＢＧＴ値、ＵＶ指数、風速等）、環境情報（ガス濃度、放射能、光化学オキシダント濃度等）等に基づいて、作業負荷を補正してもよい。例えば、特定部６０１は、ＷＢＧＴ値が既定の値以上であれば、作業負荷に、１より大きい既定の係数を乗じて補正してもよい。また、特定部６０１は、温度が既定の値以下であれば、作業負荷に、１より小さい既定の係数を乗じて補正してもよい。
　また、例えば、特定部６０１は、ユーザが行っている作業の作業負荷の値の指定を受け付けてもよい。例えば、特定部６０１は、端末装置２０から、端末装置２０においてユーザにより入力された作業負荷の値を受け付けてもよい。
　また、上述の第４の実施形態では、移動体にビーコン信号を発信する通信装置が備えられ、特定部６０１は、端末装置２０がこのビーコン信号を受信した場合に、このビーコン信号を発信する通信装置が備えられた移動体を、ユーザの移動手段として特定するとした。ただし、特定部６０１は、他の態様でユーザの移動手段を特定してもよい。
　例えば、各移動体には、ビーコン信号を発信する通信装置と異なる通信装置が備えられてもよい。例えば、各移動体には、ＲＦＩＤタグ、ＮＦＣカード等の通信装置が備えられてもよい。その場合、端末装置２０のプロセッサ２０１は、通信Ｉ／Ｆ２０７を介して、これらの通信装置から既定の情報を受信した場合、受信した情報をサーバ装置１０に送信する。特定部６０１は、この情報を受信すると、受信した情報に基づいて、この情報を発信した通信装置が備えられた移動体を特定し、特定した移動体をユーザの移動手段として特定してもよい。
　また、例えば、端末装置２０のプロセッサ２０１は、センサ２０４のカメラを介して、移動体に付されたコード情報（２次元コード、バーコード、カメレオンコード、カラービット等）を読み取った場合、読み取ったコードの情報をサーバ装置１０に送信してもよい。特定部６０１は、このコードの情報に基づいて、このコードが付された移動体を特定し、特定した移動体をユーザの移動手段として特定してもよい。
　また、例えば、特定部６０１は、端末装置２０のカメラ、ユーザに備えられたカメラ、外部の固定カメラ、移動体の内部カメラ等により撮影された端末装置２０の周囲の画像に基づいて、ユーザの移動手段を特定してもよい。特定部６０１は、端末装置２０の周囲の画像から、移動体の少なくとも一部（例えば、外観、内部の設備（座席シート、ハンドル等））を認識した場合、この移動体をユーザの移動手段として特定してもよい。
　また、例えば、特定部６０１は、端末装置２０の周囲の音声に基づいて、ユーザの移動手段を特定してもよい。例えば、特定部６０１は、端末装置２０のマイクにより録音された端末装置２０の周囲の環境音から、移動体の移動の際に生じる既定の音（エンジン音等）を認識した場合、この移動体をユーザの移動手段として特定してもよい。
　また、例えば、特定部６０１は、ユーザの速度に基づいて、ユーザの移動手段を特定してもよい。例えば、特定部６０１は、端末装置２０の位置情報の時系列的な変化から、端末装置２０の速度を求め、求めた速度が既定の閾値（例えば、時速３０ｋｍ等）以上である場合、ユーザの移動手段を既定の移動体（例えば、自動車、バイク）として特定してもよい。
　さらに、以上のような装置、プログラム、方法は、単独の装置として実現される場合もあれば、複数の装置で共有の部品を利用して実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、装置を制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのプログラムの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし半導体メモリであってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。
１…検知システム、１０…サーバ装置、２０…端末装置、３０…ネットワーク、１０１…プロセッサ、１０２…主記憶装置、１０３…補助記憶装置、１０４通信Ｉ／Ｆ、２０１…プロセッサ、２０２…主記憶装置、２０３…補助記憶装置、２０４…センサ、２０５…近距離無線通信Ｉ／Ｆ、２０６…ＵＩ部、２０７…通信Ｉ／Ｆ、３０１…基準値テーブル、４０１…感度テーブル、８０１…感度テーブル、１００１…感度テーブル、１００２…感度テーブル、１２０１…基準値テーブル、１３０１…感度テーブル

Claims (10)

  1. 　ユーザの移動手段を特定する特定部と、
    　前記ユーザ又は前記ユーザの周囲に備えられたセンサを介して、前記特定部により特定された前記移動手段に応じた判断基準で、前記ユーザの異常事態を検知する検知部と、
    を有する情報処理装置。
  2. 　前記検知部は、前記移動手段に対して予め定められた前記異常事態であって、誤検知の発生が想定される前記異常事態を検知する感度を、閾値以下とする前記判断基準で、前記異常事態を検知する請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記検知部は、前記特定部により特定された前記移動手段に対して予め定められた前記異常事態であって、誤検知の発生が想定される前記異常事態を検知する感度を、誤検知の発生が想定されない場合に比べて小さい前記判断基準で前記異常事態を検知する請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記検知部は、前記特定部により特定された前記移動手段に対して予め定められた前記異常事態であって、前記ユーザへの重大な被害が想定される前記異常事態を検知する感度を閾値以上とする前記判断基準で、前記異常事態を検知する請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記特定部は、前記ユーザが備える装置と移動体に備えられた装置との間で通信が行われた場合、前記移動体を前記移動手段として特定する請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記検知部は、前記特定部により特定された前記移動手段が既定の移動体である場合、前記移動体に備えられたセンサを介して、前記異常事態を検知する請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　前記検知部により検知された前記異常事態に対する警告の情報を、既定の出力先に出力する出力制御部を更に有する請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記出力制御部は、前記警告の情報を、前記検知部により検知された前記異常事態の種類に応じた前記出力先に出力する請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    　ユーザの移動手段を特定する特定ステップと、
    　前記ユーザ又は前記ユーザの周囲に備えられたセンサを介して、前記特定ステップで特定された前記移動手段に応じた判断基準で、前記ユーザの異常事態を検知するステップと、
    を含む情報処理方法。
  10. 　コンピュータに、
    　ユーザの移動手段を特定する特定ステップ、
    　前記ユーザ又は前記ユーザの周囲に備えられたセンサを介して、前記特定ステップで特定された前記移動手段に応じた判断基準で、前記ユーザの異常事態を検知するステップ、
    を実行させるためのプログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2000194973A (ja) * 1998-10-23 2000-07-14 Masanobu Kujirada 緊急通報システム
WO2017002219A1 (ja) * 2015-06-30 2017-01-05 富士通株式会社 異常検出方法、異常検出プログラム、および情報処理装置
JP2022124807A (ja) * 2021-02-16 2022-08-26 株式会社フジタ 情報処理装置および検出方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000194973A (ja) * 1998-10-23 2000-07-14 Masanobu Kujirada 緊急通報システム
WO2017002219A1 (ja) * 2015-06-30 2017-01-05 富士通株式会社 異常検出方法、異常検出プログラム、および情報処理装置
JP2022124807A (ja) * 2021-02-16 2022-08-26 株式会社フジタ 情報処理装置および検出方法

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