知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023068234
(43)【公開日】2023-05-17
(54)【発明の名称】排泄物画像表示システムおよび便器
(51)【国際特許分類】
E03D 9/00 20060101AFI20230510BHJP
E03D 5/10 20060101ALI20230510BHJP
A47K 17/00 20060101ALI20230510BHJP
E03D 9/08 20060101ALI20230510BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20230510BHJP
H04N 7/18 20060101ALI20230510BHJP
H04N 23/60 20230101ALI20230510BHJP
【ＦＩ】
E03D9/00 Z
E03D5/10
A47K17/00
E03D9/08 A
G06T7/00 350B
G06T7/00 612
H04N7/18 K
H04N5/232 290
H04N5/232 300
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021179118
(22)【出願日】2021-11-02
(71)【出願人】
【識別番号】314012076
【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100106116
【弁理士】
【氏名又は名称】鎌田 健司
(74)【代理人】
【識別番号】100131495
【弁理士】
【氏名又は名称】前田 健児
(72)【発明者】
【氏名】渡邉 優
(72)【発明者】
【氏名】河合 雅弘
【テーマコード（参考）】
2D037
2D038
2D039
5C054
5C122
5L096
【Ｆターム（参考）】
2D037EA01
2D038KA03
2D038KA08
2D039AA02
2D039DB00
2D039FA09
2D039FB01
5C054FC03
5C054FC07
5C054FC12
5C054FC14
5C054FE05
5C054GB01
5C054GB05
5C054GB13
5C122DA25
5C122EA06
5C122FB03
5C122FC00
5C122FH14
5C122GA01
5C122GA23
5C122GC14
5C122GC36
5C122HA46
5C122HB01
5C122HB05
5C122HB09
5L096BA06
5L096DA02
5L096HA09
5L096KA04
5L096MA03
(57)【要約】
【課題】従来の排泄における画像認識アルゴリズムにおいて、便器内に残った汚れと実際の排便、特に少量の排便を見分けて汚れを正確に検知することは難しい。また、介護施設等において、便器の汚れを排便があったと誤検知して通知することで介護者は被介護者への投薬判断を誤る可能性がある。
【解決手段】本開示の排泄物画像表示システムによれば、便器汚れ、レンズカバー汚れを考慮した判定アルゴリズムとすることで排泄物の性状を正確に判定することができる。または便器および撮像素子のレンズが汚れていることをユーザー（例：被介護者）の便の閲覧者（例：介護職員）に通知することで便鉢内の清掃を促し、排泄物の性状検知をより正確に行えるようにする。
【選択図】図１０
【解決手段】本開示の排泄物画像表示システムによれば、便器汚れ、レンズカバー汚れを考慮した判定アルゴリズムとすることで排泄物の性状を正確に判定することができる。または便器および撮像素子のレンズが汚れていることをユーザー（例：被介護者）の便の閲覧者（例：介護職員）に通知することで便鉢内の清掃を促し、排泄物の性状検知をより正確に行えるようにする。
【選択図】図１０
【特許請求の範囲】
【請求項1】
排泄物の状態を表示部に表示させる排泄物画像表示システムであって、
前記排泄物画像表示システムは、
便器、
サーバ、および
前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
を具備し、
ここで、
前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
前記撮像素子は、受光部、レンズ、および前記レンズを保護するレンズカバーを具備し、
前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
前記サーバ側記憶部は、
（Ｉ） 排泄物学習モデル、および
（ＩＩ） 便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデル
を記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
前記排泄物画像表示システムでは、
前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記排泄物学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記排泄物の情報を、排泄物推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報および前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
ここで、
前記第１データは、前記排泄物推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記第２データは、前記汚れ推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記少なくとも１つのデータを受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御すること
が実行される、排泄物画像表示システム。
前記排泄物画像表示システムは、
便器、
サーバ、および
前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
を具備し、
ここで、
前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
前記撮像素子は、受光部、レンズ、および前記レンズを保護するレンズカバーを具備し、
前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
前記サーバ側記憶部は、
（Ｉ） 排泄物学習モデル、および
（ＩＩ） 便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデル
を記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
前記排泄物画像表示システムでは、
前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記排泄物学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記排泄物の情報を、排泄物推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報および前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
ここで、
前記第１データは、前記排泄物推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記第２データは、前記汚れ推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記少なくとも１つのデータを受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御すること
が実行される、排泄物画像表示システム。
【請求項2】
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルが前記便器汚れ学習モデルを含み、かつ
前記汚れ推定情報が、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報である、
請求項１に記載の排泄物画像表示システム。
前記汚れ推定情報が、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報である、
請求項１に記載の排泄物画像表示システム。
【請求項3】
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルが前記レンズカバー汚れ学習モデルを含み、かつ
前記汚れ推定情報が、前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報である、
請求項１に記載の排泄物画像表示システム。
前記汚れ推定情報が、前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報である、
請求項１に記載の排泄物画像表示システム。
【請求項4】
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示する際、表示される画像には、前記画像に含まれる排泄物の画像および前記汚れの画像が撮像された領域に画像処理によってモザイクがかけられている、
請求項１に記載の排泄物画像表示システム。
請求項１に記載の排泄物画像表示システム。
【請求項5】
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示する際、表示される画像には、前記画像に含まれる排泄物の画像および前記汚れの画像のいずれもが、排泄物および汚れのいずれをも含まない画像に置き換えられている、
請求項１に記載の排泄物画像表示システム。
請求項１に記載の排泄物画像表示システム。
【請求項6】
ユーザー側情報処理装置に含まれるユーザー側受信部によって受信されたデータを、前記ユーザー側情報処理装置に含まれる表示部に表示させる便座であって、
前記便座は、撮像素子および情報処理装置を具備し、
前記撮像素子は、受光部、レンズ、および前記レンズを保護するレンズカバーを具備し、
前記情報処理装置は、便座側送信部、便座側記憶部、および便座側制御部を具備し、
前記便座側記憶部は、
（Ｉ） 排泄物学習モデル、および
（ＩＩ） 便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデル
を記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側受信部をさらに具備し、
前記情報処理装置では、動作時に、
前記撮像素子が便器内を撮像するように前記便座側制御部は前記撮像素子を制御することによって前記便座側制御部は前記撮像画像情報を生成し、
前記排泄物学習モデルに基づいて、前記便座側制御部は、排泄物の情報を、排泄物推定情報として、前記撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、前記便座側制御部は、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報および前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、前記撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
ここで、
前記第１データは、前記排泄物推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記第２データは、前記汚れ推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含む、
便座。
前記便座は、撮像素子および情報処理装置を具備し、
前記撮像素子は、受光部、レンズ、および前記レンズを保護するレンズカバーを具備し、
前記情報処理装置は、便座側送信部、便座側記憶部、および便座側制御部を具備し、
前記便座側記憶部は、
（Ｉ） 排泄物学習モデル、および
（ＩＩ） 便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデル
を記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側受信部をさらに具備し、
前記情報処理装置では、動作時に、
前記撮像素子が便器内を撮像するように前記便座側制御部は前記撮像素子を制御することによって前記便座側制御部は前記撮像画像情報を生成し、
前記排泄物学習モデルに基づいて、前記便座側制御部は、排泄物の情報を、排泄物推定情報として、前記撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、前記便座側制御部は、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報および前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、前記撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
ここで、
前記第１データは、前記排泄物推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記第２データは、前記汚れ推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含む、
便座。
【請求項7】
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルが前記便器汚れ学習モデルを含み、かつ
前記汚れ推定情報が、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報である、
請求項６に記載の便座。
前記汚れ推定情報が、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報である、
請求項６に記載の便座。
【請求項8】
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルが前記レンズカバー汚れ学習モデルを含み、かつ
前記汚れ推定情報が、前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報である、
請求項６に記載の便座。
前記汚れ推定情報が、前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報である、
請求項６に記載の便座。
【請求項9】
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示する際、表示される画像には、前記画像に含まれる排泄物の画像および前記汚れの画像が撮像された領域に画像処理によってモザイクがかけられている、
請求項６に記載の便座。
請求項６に記載の便座。
【請求項10】
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示する際、表示される画像には、前記画像に含まれる排泄物の画像および前記汚れの画像のいずれもが、排泄物および汚れのいずれをも含まない画像に置き換えられている、
請求項６に記載の便座。
請求項６に記載の便座。
【請求項11】
排泄物の状態を表示部に表示させる排泄物画像表示システムを作動させるためのプログラムであって、
前記排泄物画像表示システムは、
便器、
サーバ、および
前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
を具備し、
ここで、
前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
前記撮像素子は、受光部、レンズ、および前記レンズを保護するレンズカバーを具備し、
前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
前記サーバ側記憶部は、
（Ｉ） 排泄物学習モデル、および
（ＩＩ） 便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデル
を記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
前記プログラムは、
前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記排泄物学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記排泄物の情報を、排泄物推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便器の
内壁面に付着した便器汚れの情報および前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
ここで、
前記第１データは、前記排泄物推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記第２データは、前記汚れ推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記少なくとも１つのデータを受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御すること
が実行する、プログラム。
前記排泄物画像表示システムは、
便器、
サーバ、および
前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
を具備し、
ここで、
前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
前記撮像素子は、受光部、レンズ、および前記レンズを保護するレンズカバーを具備し、
前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
前記サーバ側記憶部は、
（Ｉ） 排泄物学習モデル、および
（ＩＩ） 便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデル
を記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
前記プログラムは、
前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記排泄物学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記排泄物の情報を、排泄物推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便器の
内壁面に付着した便器汚れの情報および前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
ここで、
前記第１データは、前記排泄物推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記第２データは、前記汚れ推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記少なくとも１つのデータを受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御すること
が実行する、プログラム。
【請求項12】
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルが前記便器汚れ学習モデルを含み、かつ
前記汚れ推定情報が、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報である、
請求項１１に記載のプログラム。
前記汚れ推定情報が、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報である、
請求項１１に記載のプログラム。
【請求項13】
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルが前記レンズカバー汚れ学習モデルを含み、かつ
前記汚れ推定情報が、前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報である、
請求項１に記載のプログラム。
前記汚れ推定情報が、前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報である、
請求項１に記載のプログラム。
【請求項14】
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示する際、表示される画像には、前記画像に含まれる排泄物の画像および前記汚れの画像が撮像された領域に画像処理によってモザイクがかけられている、
請求項１に記載のプログラム。
請求項１に記載のプログラム。
【請求項15】
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示する際、表示される画像には、前記画像に含まれる排泄物の画像および前記汚れの画像のいずれもが、排泄物および汚れのいずれをも含まない画像に置き換えられている、
請求項１に記載のプログラム。
請求項１に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、排泄物画像表示システムおよび便器に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１に開示されているように、排泄における便器内を撮像した対象画像をニューラルネットワークを用いた機械学習等によって学習したモデルに前記画像情報を入力することで撮像装置または撮像環境に起因する汚れが撮像されているか否かの判定を行う判定装置は存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－１９０１８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来の排泄における画像認識アルゴリズムにおいて、便器内に残った汚れと実際の排便、特に少量の排便を見分けて汚れを正確に検知することは難しい。また、介護施設等において、便器の汚れを排便があったと誤検知して通知することで介護者は被介護者への投薬判断を誤る可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示による排泄物画像表示システムは、
排泄物の状態を表示部に表示させる排泄物画像表示システムであって、
前記排泄物画像表示システムは、
便器、
サーバ、および
前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
を具備し、
ここで、
前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
前記撮像素子は、受光部、レンズ、および前記レンズを保護するレンズカバーを具備し、
前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
前記サーバ側記憶部は、
（Ｉ） 排泄物学習モデル、および
（ＩＩ） 便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデル
を記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
前記排泄物画像表示システムでは、
前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記排泄物学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記排泄物の情報を、排泄物推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報および前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
ここで、
前記第１データは、前記排泄物推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記第２データは、前記汚れ推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記少なくとも１つのデータを受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御すること
が実行される。
排泄物の状態を表示部に表示させる排泄物画像表示システムであって、
前記排泄物画像表示システムは、
便器、
サーバ、および
前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
を具備し、
ここで、
前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
前記撮像素子は、受光部、レンズ、および前記レンズを保護するレンズカバーを具備し、
前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
前記サーバ側記憶部は、
（Ｉ） 排泄物学習モデル、および
（ＩＩ） 便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデル
を記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
前記排泄物画像表示システムでは、
前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記排泄物学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記排泄物の情報を、排泄物推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便器の内壁面に付着した便器汚れの情報および前記レンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
ここで、
前記第１データは、前記排泄物推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記第２データは、前記汚れ推定情報および前記少なくとも１つの撮像画像を含み、
前記少なくとも１つのデータを受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
前記ユーザー側受信部によって受信された前記少なくとも１つのデータを前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御すること
が実行される。
【発明の効果】
【0006】
本開示の排泄物画像表示システムによれば、便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つの汚れを考慮した判定アルゴリズムとすることで排泄物の性状を正確に判定することができる。または便器が汚れていることをユーザー（例：被介護者）の便の閲覧者（例：介護職員）に通知することで便鉢内の清掃を促し、排泄物の性状検知をより正確に行えるようにする。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1A】実施の形態１における排泄装置図
【図1B】実施の形態１における便座の断面図
【図2A】実施の形態１における排泄物画像表示システムに含まれる便座２およびサーバ１０１を含むブロック図
【図2B】実施の形態１における排泄物画像表示システムに含まれる便座２およびサーバ１０１を含むブロック図
【図3】実施の形態１におけるシステムのブロック図
【図4】実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図
【図5】実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図
【図6】実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図
【図7】実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図
【図8】実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図
【図9】実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図
【図10】実施の形態１におけるフローチャート
【図11】実施の形態１におけるフローチャート
【図12A】実施の形態１におけるマスク画像の概略図
【図12B】実施の形態１における画像処理で汚れを取り除いた撮像画像の概略図
【図13A】実施の形態１における撮像画像情報の概略図
【図13B】実施の形態１における撮像画像情報の概略図
【図13C】実施の形態１における撮像画像情報の概略図
【発明を実施するための形態】
【0008】
（実施の形態１）
図１Ａは、実施の形態１における排泄装置図である。
図１Ａは、実施の形態１における排泄装置図である。
【0009】
図２Ａは、実施の形態１における排泄物画像表示システム（以下、単に「システム」という）に含まれる便座２およびサーバ１０１を含むブロック図である。
【0010】
（概要の説明）
図１Ａおよび図２Ａに示されるように、排泄を行うための装置である便器１は、便鉢、便座２、撮像素子４、および便器側情報処理装置５を有している。便器側情報処理装置５には、機器固有のＩＤ（すなわち、便器１に固有のＩＤ）が割り振られている。また、便座２にはユーザーが便座２に着座したことを検知する着座センサ３が設けられている。便座２は、便器内を撮像するための撮像素子４を具備している。撮像素子４の一例は、カメラである。便器側情報処理装置５の例は、ＩＣまたはＬＳＩのような半導体素子（すなわち、電気電子回路）である。
図１Ａおよび図２Ａに示されるように、排泄を行うための装置である便器１は、便鉢、便座２、撮像素子４、および便器側情報処理装置５を有している。便器側情報処理装置５には、機器固有のＩＤ（すなわち、便器１に固有のＩＤ）が割り振られている。また、便座２にはユーザーが便座２に着座したことを検知する着座センサ３が設けられている。便座２は、便器内を撮像するための撮像素子４を具備している。撮像素子４の一例は、カメラである。便器側情報処理装置５の例は、ＩＣまたはＬＳＩのような半導体素子（すなわち、電気電子回路）である。
【0011】
図１Ｂに示されるように、撮像素子４は便座２の内部に配置されている。撮像素子４は、イメージセンサからなる受光部（図示せず）、レンズ４２、およびレンズカバー４３を具備している。レンズカバー４３は、レンズ４２を保護するために設けられる。撮像素子４は、便座２の内部に設けられる。レンズカバー４３は、便座２の下面の一部を構成している。レンズカバー４３を通ってレンズ４２に到来した光は、レンズ４２によって受光部（図示せず）に集められ、電子的な画像情報に変換される。このようにして、便鉢の内部（厳密には、便鉢の内周面）が撮影され、その結果、便器側情報処理装置５によって便鉢の内部の撮像画像５０２が形成される。
【0012】
実施の形態１によるシステムでは、ユーザー（例：被介護者）の排泄物の画像および排泄物の情報が、後述される表示部２０２表示される。あるいは、実施の形態１によるシステムでは、（ａ）ユーザー（例：被介護者）の排泄物の画像および（ｂ）便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つの汚れの画像が、表示部２０２に表示される。
【0013】
図３に示されるように、実施の形態１によるシステムは、便器１、サーバ１０１、およびユーザー側情報処理装置２０１を具備している。
【0014】
上記の通り、便器１は、便座２、撮像素子４、着座センサ３、および便器側情報処理装置５を具備している。便器側情報処理装置５は、便器側データ送信部、および便器側制御部を具備している。便器側情報処理装置５は、便器側記憶部を具備していてもよい。
【0015】
サーバ１０１は、通常用いられるサーバと同様に、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備している。後述されるように、サーバ側記憶部は、排泄物学習モデルを記憶している。
【0016】
サーバ１０１の例は、インターネット上の一般的なサーバ、介護施設内のサーバ、および自宅内のサーバである。
【0017】
図３に示されるように、ユーザー側情報処理装置２０１は、表示部２０２を具備する。ユーザー側情報処理装置２０１は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備している。ユーザー側情報処理装置２０１の例は、表示部２０２として機能するディスプレイを具備するパーソナ
ルコンピュータ、タブレット、およびスマートフォーンである。
ルコンピュータ、タブレット、およびスマートフォーンである。
【0018】
記憶部とは、いわゆるメモリ（特にその中でも不揮発性メモリ）である。制御部とは、いわゆる中央処理演算装置である。
【0019】
（便器１の動作の説明）
図１０において工程１０１（すなわち、Ｓ１０１）によって指し示されるように、ユーザーが便座２に着座したことを検知すると撮像素子４によって便器内の撮像を開始する。このようにして、撮像素子４が便器１の内部（すなわち、便鉢の内部）を撮像するように、便器側制御部は撮像素子４を制御する。
図１０において工程１０１（すなわち、Ｓ１０１）によって指し示されるように、ユーザーが便座２に着座したことを検知すると撮像素子４によって便器内の撮像を開始する。このようにして、撮像素子４が便器１の内部（すなわち、便鉢の内部）を撮像するように、便器側制御部は撮像素子４を制御する。
【0020】
便座内部に配置される便器側情報処理装置５は、着座センサ３から着座信号を受け取ると撮像素子４を起動して、ユーザーが便座に着座している間、撮像し続ける。撮像間隔は、指定間隔ごと、ここでは１秒ごととするが、それ以上でも以下でも良い。撮像した画像は便器側情報処理装置５（厳密には、便器側記憶部が設けられる場合には、便器側記憶部）に保存され、画像名には画像を撮影した便座に紐づく機器ＩＤと撮影撮像時刻が記される。また、撮像開始して最初に保存される画像には、その旨が判断できるようなテキストを付加した画像名で保存される。
【0021】
図１０において工程１０２（すなわち、Ｓ１０２）によって指し示されるように、ユーザーが便座２から離座したことを検知すると、撮像を終了し、撮像された画像は便器側情報処理装置５（厳密には、便器側記憶部が設けられる場合には、便器側記憶部）からサーバ１０１にアップロードされる。このようにして、撮像素子４により撮像された撮像画像を撮像画像情報としてサーバ１０１に送信するように便器側制御部は便器側データ送信部を制御する。
【0022】
上記のように、実施の形態１によるシステムでは、まず、図１０のＳ１０１として指し示されるように、着座センサ３によりユーザーが便座２に着座したことを検出すると、撮像素子４が便器１の内部の撮像を開始するように、便器側制御部は撮像素子４を制御する。
【0023】
次に、撮像素子４により所定時間ごとに撮像された複数の撮像画像５０２（図１３Ａ～図１３Ｃを参照）を撮像画像情報５０１（図１３Ａ～図１３Ｃ参照）として便器側記憶部に記憶するように便器側制御部は便器側記憶部を制御する。言い換えれば、時間の経過とともに、撮像素子４からの撮像画像５０２が便器側記憶部に順次蓄積されることにより、撮像画像情報５０１が便器側記憶部に形成される。図１３Ａ～図１３Ｃに示されるように、撮像画像情報５０１は、複数の撮像画像５０２および各々の複数の撮像画像５０２のテキスト５０３を含む。テキスト５０３は、機器ＩＤと撮像時刻を含む。
【0024】
次に、図１０のＳ１０２として指し示されるように、撮像画像情報５０１をサーバ１０１に送信するように、便器側制御部は便器側データ送信部を制御する。より詳細には、Ｓ１０２では、撮像素子４により撮像された撮像画像５０２を撮像画像情報５０１としてサーバ１０１に送信するように便器側制御部は便器側データ送信部を制御し、かつ撮像画像情報５０１を受信するように、サーバ側制御部はサーバ側受信部を制御する。
【0025】
最後に、着座センサ３によりユーザーが便座２から離座することを検出すると、撮像素子４に便器１の内部の撮像を停止させるように便器側制御部は撮像素子４を制御する。
【0026】
なお、便器側情報処理装置５は便器側記憶部を具備しなくてもよい。すなわち、撮像素子４が便器１の内部（厳密には便鉢の内部）を撮像している間に、便器側情報処理装置５
は、撮像素子４が撮像した撮像画像５０２を直ちにサーバ１０１に送信してもよい。この場合、サーバ側制御部が撮像画像情報５０１を生成し、生成された撮像画像情報５０１をサーバ側記憶部に記憶させる。
は、撮像素子４が撮像した撮像画像５０２を直ちにサーバ１０１に送信してもよい。この場合、サーバ側制御部が撮像画像情報５０１を生成し、生成された撮像画像情報５０１をサーバ側記憶部に記憶させる。
【0027】
本実施の形態では、各撮像画像５０２は、便器（より正確には、便鉢）の内壁面に付着した汚れ（特に便鉢の内周面に付着した大便、その中でも便鉢の内周面に付着して水を流しても取れない大便）の画像およびレンズカバー４３の外周面に付着した汚れの画像も含み得る。以下、本明細書では、便器（より正確には、便鉢）の内壁面に付着した汚れを、単に「便器汚れ」という。同様に、レンズカバー４３の外周面に付着した汚れを、単に「レンズカバー汚れ」という。本明細書において用いられる用語「汚れ」は、便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つを含む。
【0028】
各撮像画像５０２は、便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つ汚れの画像も含み得るので、当然、撮像画像情報５０１もまた、便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つの汚れの画像も含み得る。なぜなら、上記の説明から明らかなように、撮像画像情報５０１は、複数の撮像画像５０２を含むからである。
【0029】
（サーバ１０１における画像認識の説明）
図３は、実施の形態１におけるシステムのブロック図である。
図３は、実施の形態１におけるシステムのブロック図である。
【0030】
図３において、サーバ１０１は、入力された画像、学習部１０２、認識部１０３、データベース１１０を有する。
【0031】
ユーザー側情報処理装置２０１は、表示部２０２および誤判定修正部２０３を有する。
【0032】
学習部１０２は、あらかじめ、排泄物の画像を多数取り込み、それらの画像から特徴抽出を行い、その特徴に反応できる排泄物学習モデルを生成する。生成された排泄物学習モデルは、排泄物学習モデルとして、サーバ側記憶部に記憶される。
【0033】
同様に、学習部１０２は、あらかじめ、便器（より正確には、便鉢）の内壁面に付着した汚れ（特に便鉢の内周面に付着した大便、その中でも便鉢の内周面に付着して水を流しても取れない大便）の画像を多数取り込み、それらの画像から特徴抽出を行い、その特徴に反応できる便器汚れ学習モデルを生成する。生成された便器汚れ学習モデルは、便器汚れ学習モデルとして、サーバ側記憶部に記憶される。
【0034】
同様に、学習部１０２は、あらかじめ、レンズカバー４３の外周面に付着した汚れの画像（すなわち、レンズカバー４３の外周面に汚れが付着したときに撮像素子４によって撮像された画像）を多数取り込み、それらの画像から特徴抽出を行い、その特徴に反応できるレンズカバー汚れ学習モデルを生成する。生成されたレンズカバー汚れ学習モデルは、レンズカバー汚れ学習モデルとして、サーバ側記憶部に記憶される。
【0035】
以下、用語「少なくとも１つの汚れ学習モデル」は、便器学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つを意味する。
【0036】
認識部１０３は、排泄物学習モデルおよび少なくとも１つの汚れ学習モデルを搭載した認識アルゴリズムを有する。認識部１０３は、入力された排泄物の画像（すなわち、撮像画像情報５０１、より詳細には、撮像画像情報５０１に含まれる複数の撮像画像５０２）から、排泄物および汚れを認識し、それらの認識結果を出力する。
【0037】
データベース１１０は、認識結果（例えば、排泄物の有無、形状、量、色、落下回数、便器汚れ、レンズカバー汚れなど）を保存する。データベース１１０は、サーバ側記憶部に含まれている。
【0038】
サーバ側受信部により受信された撮像画像情報５０１は、いったん、サーバ側記憶部に記憶される。次いで、認識部１０３によって、撮像画像情報５０１（詳細には、撮像画像情報５０１に含まれる少なくとも１つの撮像画像５０２）を元に排泄物の性状（一例として、後述されるブリストルスケール指標７分類からなる群から選択されるいずれか１つの大便の性状）が認識され、その結果が認識部１０３から出力される。出力された結果は、排泄物推定情報としてデータベース１１０（すなわち、サーバ側記憶部）に記憶される。
【0039】
同様に、認識部１０３によって、撮像画像情報５０１を元に便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つの汚れが認識され、その結果が認識部１０３から出力される。出力された結果は、汚れ推定情報としてデータベース１１０（すなわち、サーバ側記憶部）に記憶される。
【0040】
以上の説明から明らかなように、排泄物学習モデルに基づいて、サーバ側制御部は、排泄物の情報を、排泄物推定情報として、受信された撮像画像情報５０１に含まれている少なくとも１つの撮像画像５０２から推定し、かつ排泄物推定情報および当該少なくとも１つの撮像画像５０２（すなわち、排泄物推定情報の推定の根拠となった少なくとも１つの撮像画像５０２）を含むデータ（以下、「第１データ」という）をサーバ側記憶部に記憶するようにサーバ側制御部はサーバ側記憶部を制御する。このことは、図１０において工程２０１（すなわち、Ｓ２０１）および工程２０２（すなわち、Ｓ２０２）として指し示される。
【0041】
同様に、便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、サーバ側制御部は、便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つの汚れの情報を、汚れ推定情報として、受信された撮像画像情報５０１に含まれている少なくとも１つの撮像画像５０２から推定し、かつ汚れ推定情報および当該少なくとも１つの撮像画像５０２（すなわち、汚れ推定情報の推定の根拠となった少なくとも１つの撮像画像５０２）を含むデータ（以下、「第２データ」という）をサーバ側記憶部に記憶するようにサーバ側制御部はサーバ側記憶部を制御する。このことは、図１０において工程２０１（すなわち、Ｓ２０１）および工程２０２（すなわち、Ｓ２０２）として指し示される。
【0042】
最後に、図１０において工程２０３（すなわち、Ｓ２０３）として指し示されるように、第１データに排泄物の画像が含まれるとサーバ側制御部によって判定された場合には、第１データをサーバ側記憶部からユーザー側受信部に送信するように、サーバ側制御部はサーバ側送信部を制御し、かつ当該第１データを受信するように、ユーザー側制御部はユーザー側受信部を制御する。
【0043】
同様に、第２データに便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つの汚れの画像が含まれるとサーバ側制御部によって判定された場合には、第２データをサーバ側記憶部からユーザー側受信部に送信するように、サーバ側制御部はサーバ側送信部を制御し、かつ当該第２データを受信するように、ユーザー側制御部はユーザー側受信部を制御する。
【0044】
（汚れ検知の説明）
図１０において、サーバ１０１では便器１によってアップロードされた画像は、撮像開始して最初に保存される画像に付加されるテキスト（例えば、図１３Ａに「１３：０５：
００」として表されているテキスト５０３）を利用して、一回の排泄ごとに分類され、画像群を作成する。撮像画像情報５０１は排泄物の特徴に反応できる排泄物学習モデルおよび汚れの特徴に反応できる汚れ学習モデルを搭載した認識アルゴリズムに入力され、認識結果、すなわち、排泄情報である排泄物の有無、形状、量、色、落下回数に加えて汚れの有無を出力する。出力された認識結果はデータベース１１０に保存される。
図１０において、サーバ１０１では便器１によってアップロードされた画像は、撮像開始して最初に保存される画像に付加されるテキスト（例えば、図１３Ａに「１３：０５：
００」として表されているテキスト５０３）を利用して、一回の排泄ごとに分類され、画像群を作成する。撮像画像情報５０１は排泄物の特徴に反応できる排泄物学習モデルおよび汚れの特徴に反応できる汚れ学習モデルを搭載した認識アルゴリズムに入力され、認識結果、すなわち、排泄情報である排泄物の有無、形状、量、色、落下回数に加えて汚れの有無を出力する。出力された認識結果はデータベース１１０に保存される。
【0045】
撮像画像情報５０１に含まれる撮像画像５０２中に一枚でも排泄物の画像が検知されていれば、排泄物が検知された結果と、その根拠となった撮像画像５０２を第１データとして選択して、ユーザー側情報処理装置２０１にその結果およびその撮像画像５０２を表示する。
【0046】
また、撮像画像情報５０１に含まれる撮像画像５０２中に一枚でも汚れの画像が検知された場合も同様に、汚れが検知された結果（すなわち、便器汚れ推定情報）と、その根拠となった撮像画像５０２を第２データとして選択して、ユーザー側情報処理装置２０１にその結果およびその撮像画像５０２を表示する。
【0047】
なお、撮像画像情報５０１に含まれる複数の撮像画像５０２中に排泄物または汚れの画像が検知された場合のみ、認識結果（すなわち、排泄物が検知された結果または汚れが検知された結果）およびその根拠となった撮像画像５０２を選択して、ユーザー側情報処理装置２０１にその結果およびその撮像画像５０２を表示しても良い。
【0048】
また、複数の認識結果と画像を選択する場合、全ての結果と画像をユーザー側情報処理装置２０１に表示しても良いし、代表結果のみを表示しても良い。代表結果は認識結果が持つパラメータである信頼度が高い画像（すなわち、排泄物を検知したときに排泄物である確率が高い画像）、ボケが少ない画像、最も対象物領域が大きく撮影された画像など、種々のパラメータを利用して選定しても良い。
【0049】
図１０に示されるように、本実施の形態によるシステムは１つの学習モデルを具備し、かつその１つの学習モデルが排泄物学習モデルおよび汚れ学習モデルを含む。言い換えれば、排泄物画像表示システムは１つの学習モデルを具備し、その１つの学習モデルが、排泄物学習モデルを有する。さらに、その１つの学習モデルは、便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデルを有する。
【0050】
上記に代えて、図１１に示されるように、本実施の形態によるシステムは、排泄物学習モデルおよび汚れ学習モデルに対応する２つの学習モデルを具備していても良い。言い換えれば、排泄物画像表示システムは、２以上の学習モデルを具備し、当該２以上の学習モデルに含まれる学習モデルの１つが排泄物学習モデルであり、かつ当該２以上の学習モデルに含まれる学習モデルの他の１つが、便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデルであってもよい。
【0051】
いずれにせよ、学習モデルは、サーバ側記憶部に記憶される。
【0052】
また、図１２Ａに示されるように、撮像画像情報５０１を入力して汚れの有無を認識結果として出力するアルゴリズムでは、あらかじめ記憶している汚れのない画像と、撮像画像情報５０１中の撮影開始直後の画像および水洗直後の画像からなる群から選択される少なくとも１つの画像とを比較することで、画像処理によって画像中の汚れ領域６０３を抽出して、図１２Ａに示されるように、便器内部領域６０１の水溜り部領域６０２の中で、汚れ領域６０３の領域を２値化（すなわち、白黒のみで描画）することにより得られるマスク画像６０４を作成し、マスク画像６０４に含まれる汚れ領域６０３に対応する白い部
分の画素数が指定の閾値以上であれば汚れが有ると判定しても良い。
分の画素数が指定の閾値以上であれば汚れが有ると判定しても良い。
【0053】
なお、マスク画像６０４は排泄情報を認識結果として出力するアルゴリズムで排泄物領域を抽出したマスク画像として作成されても良い。
【0054】
また、マスク画像６０４は排泄情報を認識結果として出力するアルゴリズムにおいて、図１２Ｂに示すように、汚れ領域６０３を画像処理によって削除することで排泄情報の認識精度を向上するために利用しても良い。
【0055】
また、マスク画像６０４はユーザー側情報処理装置２０１に画像を表示する際、排泄物の領域および汚れ領域６０３からなる群から選択される少なくとも１つの領域を画像処理によってモザイクをかけたり、または特定のテクスチャなどのような他の画像に置き換えて表示しても良い。これにより排泄物および汚れからなる群から選択される少なくとも１つを直接閲覧したくないユーザーにも撮像画像５０２の閲覧を促せる。
【0056】
（ユーザー側情報処理装置２０１における表示の説明）
上記の通り、表示部２０２には、ユーザーがｗｅｂ、またはアプリ上でＩＤとパスワードを入力することで排泄記録を表示することができる。
上記の通り、表示部２０２には、ユーザーがｗｅｂ、またはアプリ上でＩＤとパスワードを入力することで排泄記録を表示することができる。
【0057】
図４は、表示部２０２に図示される排泄記録の一例を示す。図４に示されるように、便座２に着座した時間と、いつ排泄があったか、排泄物は便（すなわち、大便）であったか尿（すなわち、小便）であったか、大便であるなら、その時の形状をブリストルスケール指標７分類において、どの分類であるか、大便の色、大便の量、大便落下回数をグラフ２０５上に図示する。尿であるなら、尿の色、尿量をグラフ２０５上に図示するように、排泄記録が表示部２０２に表示される。
【0058】
グラフ２０５は横軸を０：００：００～２３：５９：５９の時刻とした３段のグラフで構成される。上段には、画像名に記される撮像時刻から便座に座っていた時間を矩形波で表示する。
【0059】
中段には、便尿有無検知によって尿と判定された画像に記される撮像時刻を読み取り、グラフに棒状の図形を表示する。このとき、図形は、尿色判定結果と同じ色で、尿量によって高さを変えて図示しても良いし、図５に示すように、図形内に尿色、尿量をテキストで表示しても良いし、図６に示すように、図形の付近で注釈の形でテキストを表示しても良い。
【0060】
さらに、下段には、便尿有無検知によって大便と判定された画像に記される撮像時刻を読み取り、グラフに棒状の図形を表示する。このとき図形は、大便形状認識判定結果を図形内にテキストで表示しても良いし、ブリストルスケール指標を大便の形を模してアイコン化した図形を表示してもよい。また図形は、大便色判定結果と同じ色で、大便量によって高さを変えて図示しても良いし、図形内に大便色、大便量、大便落下回数をテキストで表示しても良いし、図形の付近で注釈の形でテキストを表示しても良い。
【0061】
また、本実施の形態のユーザー側情報処理装置２０１は、図７に示すように、グラフ２０５上に表示された判定結果を表す図形を、クリック、またはタッチすることで、判定結果の根拠となった画像（すなわち、判定結果の根拠となった１つの撮像画像５０２）を表示することができる。なお、画像は最初からグラフ２０５上に表示しても良い。このとき表示される画像は、グラフとは別のウィンドウが画像表示エリア２０６としてポップアップする形で表示しても良いし、図８に示すように、グラフと同一ウィンドウ内に設けた画像表示エリア２０６に表示しても良い。
【0062】
このようにして、実施の形態１による排泄物画像表示システムにおいて、排泄物の認識結果（すなわち、排泄物推定情報）が表示部２０２に表示された場合には、ユーザー（例：被介護者）の排泄物の閲覧者（例：介護職員）は、容易にユーザーの排泄物の有無を認識でき、その結果、容易にユーザーの健康状態を把握できる。
【0063】
同様に、実施の形態１による排泄物画像表示システムにおいて、汚れの認識結果（すなわち、便器汚れの情報およびレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの汚れ推定情報）が表示部２０２に表示された場合には、閲覧者（例：介護職員）は、容易に汚れの有無を認識でき、その結果、便鉢内の清掃が促される。
【0064】
図２Ｂに示されるように、便器側情報処理装置５が認識部１０３を有していてもよい。言い換えれば、便器側情報処理装置５がサーバ１０１を兼ねていてもよい。
【0065】
図２Ｂに示される便座２は、ユーザー側情報処理装置の表示部にデータを表示させる。
【0066】
便座２は、撮像素子４および便器側情報処理装置５を具備している。
【0067】
図２Ｂに示される便座２では、便器側情報処理装置５は、便座側送信部、便座側記憶部、および便座側制御部を具備している。便座側記憶部は、（Ｉ）排泄物学習モデルおよび（ＩＩ）便器汚れ学習モデルおよびレンズカバー汚れ学習モデルからなる群から選択される少なくとも１つの汚れ学習モデルを記憶している。一方、ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側受信部をさらに具備している。
【0068】
図２Ｂに示される便座２に含まれている便器側情報処理装置５では、動作時に、以下の工程が実行される。
【0069】
まず、撮像素子４が便器内を撮像するように便座側制御部が撮像素子４を制御することによって、便座側制御部は撮像画像情報５０１を生成する。
【0070】
次に、排泄物学習モデルに基づいて、便座側制御部は、排泄物の情報を、排泄物推定情報として、撮像画像情報５０１に含まれている少なくとも１つの撮像画像５０２から推定する。
【0071】
さらに、少なくとも１つの汚れ学習モデルに基づいて、便座側制御部は、便器の内壁面に付着した便器汚れの情報およびレンズカバーの外周面に付着したレンズカバー汚れの情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を、汚れ推定情報として、撮像画像情報５０１に含まれている少なくとも１つの撮像画像５０２から推定する。
【0072】
最後に、第１データおよび第２データからなる群から選択される少なくとも１つのデータを、ユーザー側受信部に送信するように、サーバ側制御部はサーバ側送信部を制御する。上記と同様、第１データは、排泄物推定情報および少なくとも１つの撮像画像５０２（すなわち、排泄物推定情報の推定の根拠となった少なくとも１つの撮像画像５０２）を含み、かつ第２データは、汚れ推定情報および少なくとも１つの撮像画像５０２（すなわち、汚れ推定情報の推定の根拠となった少なくとも１つの撮像画像５０２）を含む。
【0073】
（判定結果の修正の説明）
本実施の形態では、表示部２０２に表示する判定結果を修正することができる。図９に示すように、判定結果テキストが入力された判定結果表示ボックス２０７を備え、判定結果表示ボックス２０７の横にはプルダウンボックス２０８を備える。プルダウンボックス
２０８をクリック、またはタッチすることで判定結果一覧が表示され、ユーザーの確認する判定結果をクリック、またはタッチすることで判定結果表示ボックス２０７に表示される判定結果を修正する誤判定修正部２０３を本実施の形態のユーザー側情報処理装置２０１は有する。この時、グラフ上に表示される判定結果を表す図形も修正内容に則って図示し直される。
本実施の形態では、表示部２０２に表示する判定結果を修正することができる。図９に示すように、判定結果テキストが入力された判定結果表示ボックス２０７を備え、判定結果表示ボックス２０７の横にはプルダウンボックス２０８を備える。プルダウンボックス
２０８をクリック、またはタッチすることで判定結果一覧が表示され、ユーザーの確認する判定結果をクリック、またはタッチすることで判定結果表示ボックス２０７に表示される判定結果を修正する誤判定修正部２０３を本実施の形態のユーザー側情報処理装置２０１は有する。この時、グラフ上に表示される判定結果を表す図形も修正内容に則って図示し直される。
【0074】
（制御部のハードウェアについての説明）
本実施形態のシステムは、コンピュータシステムである。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）及びメモリ（すなわち、記憶部）を主構成とする。サーバ１０１およびユーザー側情報処理装置においては、メモリ（すなわち、記憶部）に記録されたプログラムをプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）が実行することによって、本システムが動作する。便器に含まれる便器側情報処理装置においても、メモリ（すなわち、記憶部）に記録されたプログラムをプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）が実行することによって、本システムが動作する。
本実施形態のシステムは、コンピュータシステムである。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）及びメモリ（すなわち、記憶部）を主構成とする。サーバ１０１およびユーザー側情報処理装置においては、メモリ（すなわち、記憶部）に記録されたプログラムをプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）が実行することによって、本システムが動作する。便器に含まれる便器側情報処理装置においても、メモリ（すなわち、記憶部）に記録されたプログラムをプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）が実行することによって、本システムが動作する。
【0075】
プログラムは、メモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。プロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、又はＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれる集積回路を含む。
【0076】
さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。
【産業上の利用可能性】
【0077】
本開示の排泄物画像表示システムは、便器汚れおよびレンズカバー汚れからなる群から選択される少なくとも１つの汚れを考慮した判定アルゴリズムとすることで排泄物の性状を正確に判定する。当該システムは、便器が汚れていることを便器のユーザー（例：被介護者）の排泄物の閲覧者（例：介護職員）に通知することで便鉢内の清掃を促す。清掃が行われた結果、排泄物の性状がより正確に推定される。
【0078】
本開示の排泄物画像表示システムをコンピュータに実行させるプログラムも、本開示の内容に含まれる。
【符号の説明】
【0079】
１ 便器
２ 便座
３ 着座センサ
４ 撮像素子
４２ レンズ
４３ レンズカバー
５ 便器側情報処理装置
１０１ サーバ
１０２ 学習部
１０３ 認識部
１１０ データベース
２０１ ユーザー側情報処理装置
２０２ 表示部
２０５ グラフ
２０６ 画像表示エリア
２０７ 判定結果表示ボックス
２０８ プルダウンボックス
５０１ 撮像画像情報
５０２ 撮像画像
５０３ テキスト
６０１ 便器内部領域
６０２ 水溜り部領域
６０３ 汚れ領域
６０４ マスク画像
２ 便座
３ 着座センサ
４ 撮像素子
４２ レンズ
４３ レンズカバー
５ 便器側情報処理装置
１０１ サーバ
１０２ 学習部
１０３ 認識部
１１０ データベース
２０１ ユーザー側情報処理装置
２０２ 表示部
２０５ グラフ
２０６ 画像表示エリア
２０７ 判定結果表示ボックス
２０８ プルダウンボックス
５０１ 撮像画像情報
５０２ 撮像画像
５０３ テキスト
６０１ 便器内部領域
６０２ 水溜り部領域
６０３ 汚れ領域
６０４ マスク画像
【図1A】
【図1B】
【図2A】
【図2B】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12A】
【図12B】
【図13A】
【図13B】
【図13C】
