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(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】P2024118017
(43)【公開日】2024-08-30
(54)【発明の名称】監視システム、監視装置
(51)【国際特許分類】
G01L 5/00 20060101AFI20240823BHJP
【ＦＩ】
G01L5/00 101Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023024174
(22)【出願日】2023-02-20
(71)【出願人】
【識別番号】000201814
【氏名又は名称】双葉電子工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110003410
【氏名又は名称】弁理士法人テクノピア国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】稲留 亮祐
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼田 啓介
(72)【発明者】
【氏名】宮尾 文啓
(72)【発明者】
【氏名】井出 聡史
(72)【発明者】
【氏名】山本 帝輝
【テーマコード（参考）】
2F051
【Ｆターム（参考）】
2F051AB06
(57)【要約】
【課題】対象者の状態を精度よく判定する。
【解決手段】監視システムは、二次元的に配置された複数箇所の圧力を複数段階のいずれかで測定可能な圧力センサと、圧力センサの測定結果に基づく圧力分布を用いて対象者の状態を判定する状態判定部と、状態判定部により判定された対象者の状態を通知する通知部と、を備える。
【選択図】図６
【解決手段】監視システムは、二次元的に配置された複数箇所の圧力を複数段階のいずれかで測定可能な圧力センサと、圧力センサの測定結果に基づく圧力分布を用いて対象者の状態を判定する状態判定部と、状態判定部により判定された対象者の状態を通知する通知部と、を備える。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
二次元的に配置された複数箇所の圧力を複数段階のいずれかで測定する圧力センサと、
前記圧力センサの測定結果に基づく圧力分布を用いて少なくとも対象者の状態を判定する状態判定部と、
前記状態判定部により判定された前記対象者の状態を通知する通知部と、
を備える監視システム。
前記圧力センサの測定結果に基づく圧力分布を用いて少なくとも対象者の状態を判定する状態判定部と、
前記状態判定部により判定された前記対象者の状態を通知する通知部と、
を備える監視システム。
【請求項2】
前記状態判定部は、
使用状況に応じて設定される正常とされる圧力分布及び異常とされる圧力分布が機械学習されたモデルを用いて、前記対象者の状態を正常又は異常と判定する
請求項１に記載の監視システム。
使用状況に応じて設定される正常とされる圧力分布及び異常とされる圧力分布が機械学習されたモデルを用いて、前記対象者の状態を正常又は異常と判定する
請求項１に記載の監視システム。
【請求項3】
前記状態判定部は、
前記圧力センサにより測定された複数箇所の圧力値の合計が所定閾値以下である場合、前記圧力センサが配置された空間が不使用であると判定する
請求項１又は請求項２に記載の監視システム。
前記圧力センサにより測定された複数箇所の圧力値の合計が所定閾値以下である場合、前記圧力センサが配置された空間が不使用であると判定する
請求項１又は請求項２に記載の監視システム。
【請求項4】
前記圧力センサは、
空気よりも比誘電率が大きく、かつゴムよりも変形しやすく、圧力を受けた際に体積が減少するとともに比誘電率が増加する性質を備えた材料によって構成される誘電体層と、
前記誘電体層の第１面に設けられて圧力を受ける接地電極と、
前記誘電体層の第２面に設けられ、第１方向に平行となるように所定間隔をおいて配置された複数の送信電極と、
前記誘電体層の第２面に設けられ、第１方向と交差する第２方向に平行となるように所定間隔をおいて前記送信電極と絶縁状態で交差するように配置された複数の受信電極と、
前記送信電極を駆動することにより前記送信電極と前記受信電極の間に電界を生成させ、前記受信電極からの信号に基づいて前記誘電体層の静電容量に関する測定値を検出する測定部と、を備える
請求項１又は請求項２に記載の監視システム。
空気よりも比誘電率が大きく、かつゴムよりも変形しやすく、圧力を受けた際に体積が減少するとともに比誘電率が増加する性質を備えた材料によって構成される誘電体層と、
前記誘電体層の第１面に設けられて圧力を受ける接地電極と、
前記誘電体層の第２面に設けられ、第１方向に平行となるように所定間隔をおいて配置された複数の送信電極と、
前記誘電体層の第２面に設けられ、第１方向と交差する第２方向に平行となるように所定間隔をおいて前記送信電極と絶縁状態で交差するように配置された複数の受信電極と、
前記送信電極を駆動することにより前記送信電極と前記受信電極の間に電界を生成させ、前記受信電極からの信号に基づいて前記誘電体層の静電容量に関する測定値を検出する測定部と、を備える
請求項１又は請求項２に記載の監視システム。
【請求項5】
二次元的に配置された複数箇所の圧力を複数段階のいずれかで測定する圧力センサの測定結果に基づいて状態を判定する状態判定部と、
前記状態判定部により判定された前記状態を通知する通知部と、
を備える監視装置。
前記状態判定部により判定された前記状態を通知する通知部と、
を備える監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は監視システム、監視装置に関し、特に圧力センサの測定結果に基づいて監視する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、プライベート空間内の床に配置され荷重の有無を検出する床センサの検出結果に基づいて、プライベート空間内の監視対象者の状態を監視する監視システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２１－５１５７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上記した監視システムでは、床センサが荷重の有無しか検出することができないため、荷重分布を精度よく検出することが困難である。従って、上記した監視システムでは、対象者の状態を精度よく判定することができないといった問題があった。
【0005】
本提案はこのような背景に基づいて発明されたもので、対象者の状態を精度よく判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明に係る監視システムは、二次元的に配置された複数箇所の圧力を複数段階で測定する圧力センサと、前記圧力センサの測定結果に基づく圧力分布を用いて対象者の状態を判定する状態判定部と、前記状態判定部により判定された前記対象者の状態を通知する通知部と、を備える。
これにより、監視システムは、複数段階の何れかで示される各箇所の圧力の測定値に基づいた圧力分布を用いて対象者の状態を判定することが可能となる。
これにより、監視システムは、複数段階の何れかで示される各箇所の圧力の測定値に基づいた圧力分布を用いて対象者の状態を判定することが可能となる。
【発明の効果】
【0007】
このような本発明によれば、対象者の状態を精度よく判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施形態の監視システムを説明する図である。
【図2】圧力センサの構造を示す分解斜視図である。
【図3】圧力センサにおいて第２電極の配線構造を示す平面図である。
【図4】誘電体層の材料を説明する図である。
【図5】制御部の機能的な構成を説明する図である。
【図6】制御部による監視処理の流れを示したフローチャートである。
【図7】高分解能化後の圧力分布の一例を示した図である。
【図8】圧力分布の一例を示した図である。
【図9】スマートフォンの構成を説明する図である。
【図10】状態情報に基づいて表示される監視画面を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
【0010】
圧力測定装置２は、圧力センサ１１、測定部１２及び通信部１３を備える。
【0011】
圧力センサ１１は、例えばトイレ、風呂場等のプライベート空間の床に配置され、プライベート空間を使用する対象者に踏まれることにより、対象者の体重に起因した圧力が加えられる。
詳しくは後述するように、圧力センサ１１は、行方向及び列方向の２次元マトリクス状に配置された複数のセンサセル１１ａ（図２参照）を用いて、２次元的な複数箇所の圧力を複数段階のいずれかで測定可能である。なお、圧力センサ１１では、各センサセル１１ａの位置を例えば四隅のいずれかを基準とした座標で表すことができる。
詳しくは後述するように、圧力センサ１１は、行方向及び列方向の２次元マトリクス状に配置された複数のセンサセル１１ａ（図２参照）を用いて、２次元的な複数箇所の圧力を複数段階のいずれかで測定可能である。なお、圧力センサ１１では、各センサセル１１ａの位置を例えば四隅のいずれかを基準とした座標で表すことができる。
【0012】
測定部１２は、圧力センサ１１のセンサセル１１ａごとの測定値を検出する。そして、測定部１２は、圧力センサ１１におけるセンサセル１１ａの座標（配置位置）、及び、検出した測定値に基づいて、２次元マトリクス状における各座標での圧力値をそれぞれ算出する。
【0013】
通信部１３は、例えば無線によって監視装置３との通信を行う。通信部１３は、算出された圧力値に座標が関連付けられた圧力情報を送信する。また、通信部１３は、監視装置３から送信される制御指示を受信する。測定部１２は、受信した制御指示に基づいて圧力センサ１１を用いた圧力測定を行う。
【0014】
監視装置３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）により構成される制御部２１、及び、無線通信が可能な通信部２２を備える例えばパーソナルコンピュータである。
【0015】
制御部２１は、例えばＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭに展開して実行することで監視システム１全体を制御する。具体的には、制御部２１は、圧力測定装置２から送信される圧力情報、すなわち、圧力センサ１１の測定結果に基づいて二次元的な圧力分布を算出する。そして、制御部２１は、算出した圧力分布に基づいて、圧力センサ１１が配置された空間の状態、及び、対象者の状態等を判定する。
【0016】
通信部２２は、例えば無線によって圧力測定装置２及びスマートフォン４との通信を行う。通信部２２は、圧力測定装置２から送信される圧力情報を受信する。また、通信部２２は、制御部２１によって判定された対象者の状態等を含む状態情報をスマートフォン４に送信する。
【0017】
スマートフォン４は、状態情報を受信すると、状態情報に基づいた監視画面を表示部５２に表示したり音をスピーカから出力したりする。また、スマートフォン４は、操作部５３（図９参照）に対する操作に応じて監視画面を遷移させる。なお、スマートフォン４の構成及び監視画面について、詳しくは後述する。
【0018】
＜２．圧力センサ１１の構成＞
図２は、圧力センサ１１の構造を示す分解斜視図である。図２に示すように、圧力センサ１１は、誘電体層３１、接地電極３２、送信電極３３、受信電極３４、基板３５を備える静電容量式の圧力センサである。
図２は、圧力センサ１１の構造を示す分解斜視図である。図２に示すように、圧力センサ１１は、誘電体層３１、接地電極３２、送信電極３３、受信電極３４、基板３５を備える静電容量式の圧力センサである。
【0019】
誘電体層３１は、例えば、空気よりも比誘電率が大きく、かつ、ゴムよりも変形しやすく、圧力を受けた際に体積が減少するとともに比誘電率が増加する性質を備えた材料（例えば織物）によって構成される。なお、誘電体層３１の材料について、詳しくは後述する。
【0020】
接地電極３２は、誘電体層３１の第１面である上面に設けられる。接地電極３２は、可撓性又は弾性を有する導電性のシート状部材、例えば導電布やＰＥＤＯＴ（ポリ（3,4-エチレンジオキシチオフェン））を塗布した樹脂によって構成される。
【0021】
誘電体層３１の第２面である下面には、誘電体層３１と略同一の外形である絶縁性の基板３５が取り付けられている。基板３５の下面には送信電極３３が設けられ、上面には受信電極３４が設けられている。
【0022】
送信電極３３及び受信電極３４には測定部１２が接続されている。測定部１２は、送信電極３３を駆動するとともに、受信電極３４からの信号によって送信電極３３及び受信電極３４の間の静電容量に関する測定値をセンサセル１１ａごとに検出する。
【0023】
なお、圧力センサ１１の接地電極３２側が、圧力が加えられるセンサ表面側（以後、センサ面とも表記する）となり、基板３５側がセンサ裏面側となる。
【0024】
図３は、送信電極３３と受信電極３４の電極パターンの一例を示す平面図である。図３において薄い灰色に示すように、送信電極３３は、正方形（又は菱形）の第１単位電極３３ａと、第１単位電極３３ａの半分の形状である三角形の第２単位電極３３ｂとを含んで構成されている。
送信電極３３は、行（第１方向）ごとに、両端に第２単位電極３３ｂが配置されるとともに、第２単位電極３３ｂの間に第１単位電極３３ａが所定間隔をおいて配置されている。例えば、図３の例では、第１単位電極３３ａ及び第２単位電極３３ｂが３行×５列で規則的に配置されている。
そして、各行の第１単位電極３３ａ及び第２単位電極３３ｂは、配線３３ｃによって導通され、測定部１２に接続されている。なお、第１単位電極３３ａ及び第２単位電極３３ｂの個数は例示にすぎず、また、第１単位電極３３ａ及び第２単位電極３３ｂは他の形状でもよい。
送信電極３３は、行（第１方向）ごとに、両端に第２単位電極３３ｂが配置されるとともに、第２単位電極３３ｂの間に第１単位電極３３ａが所定間隔をおいて配置されている。例えば、図３の例では、第１単位電極３３ａ及び第２単位電極３３ｂが３行×５列で規則的に配置されている。
そして、各行の第１単位電極３３ａ及び第２単位電極３３ｂは、配線３３ｃによって導通され、測定部１２に接続されている。なお、第１単位電極３３ａ及び第２単位電極３３ｂの個数は例示にすぎず、また、第１単位電極３３ａ及び第２単位電極３３ｂは他の形状でもよい。
【0025】
図３において濃い灰色で示すように、受信電極３４は、正方形（又は菱形）の第１単位電極３４ａと、第１単位電極３４ａの半分の形状である三角形の第２単位電極３４ｂとを含んで構成されている。
受信電極３４は、列（第２方向）ごとに、両端に第２単位電極３４ｂが配置されるとともに、第２単位電極３４ｂの間に第１単位電極３４ａが所定間隔をおいて配置されている。例えば、図３の例では、第１単位電極３４ａ及び第２単位電極３４ｂが４行×４列で規則的に配置されている。
そして、各行の第１単位電極３４ａ及び第２単位電極３４ｂは、配線３４ｃによって導通され、測定部１２に接続されている。なお、第１単位電極３４ａ及び第２単位電極３４ｂの個数は例示にすぎず、また、第１単位電極３４ａ及び第２単位電極３４ｂは他の形状でもよい。また、送信電極３３と受信電極３４の電極パターンは同じ形状であったが、異なる電極パターンであってもよい。
受信電極３４は、列（第２方向）ごとに、両端に第２単位電極３４ｂが配置されるとともに、第２単位電極３４ｂの間に第１単位電極３４ａが所定間隔をおいて配置されている。例えば、図３の例では、第１単位電極３４ａ及び第２単位電極３４ｂが４行×４列で規則的に配置されている。
そして、各行の第１単位電極３４ａ及び第２単位電極３４ｂは、配線３４ｃによって導通され、測定部１２に接続されている。なお、第１単位電極３４ａ及び第２単位電極３４ｂの個数は例示にすぎず、また、第１単位電極３４ａ及び第２単位電極３４ｂは他の形状でもよい。また、送信電極３３と受信電極３４の電極パターンは同じ形状であったが、異なる電極パターンであってもよい。
【0026】
このように、送信電極３３の電極パターンは、図３において行方向に並んだ電極が配線３３ｃで接続された構造であり、受信電極３４の電極パターンは、図３において列方向に並んだ電極が配線３４ｃで接続された構造であり、送信電極３３の複数本の行と受信電極３４の複数本の列が、相互に交差してマトリクスを構成している。
【0027】
送信電極３３と受信電極３４のマトリクス構造によって構成されるセンサ面において、位置の識別が可能な最小単位であるセンサセル１１ａは、便宜上示した破線で区画される正方形の領域であり、２次元マトリクス状に配置される。図３の例では、センサセル１１ａは６行×８列＝４８個となる。各センサセル１１ａでは、送信電極３３と受信電極３４が空隙Ｓを空けて対向して配置されている。空隙Ｓは、所定の間隔及び所定の長さとなるように設定されている。各センサセル１１ａでは、送信電極３３と受信電極３４の間の静電容量は、空隙Ｓの間隔及び長さ、誘電体層３１の材質、そして送信電極３３及び受信電極３４と接地電極３２との距離によって定められる。
【0028】
測定部１２が送信電極３３を矩形波によって駆動すると、送信電極３３と受信電極３４の間には電気力線が発生し、誘電体層３１内には電界が生成される。電気力線は接地電極３２で遮断されるため、電界が発生するのは誘電体層３１の内部のみである。
【0029】
そして、接地電極３２に圧力が加えられると、この圧力により誘電体層３１は潰れて厚さが減少する。そのため、接地電極３２と送信電極３３及び受信電極３４との距離が減少し、接地電極３２に遮られる電気力線が増加し、誘電体層３１内の電界が弱まり、送信電極３３と受信電極３４の間の静電容量が小さくなる。
【0030】
測定部１２は、各センサセル１１ａについて、受信電極３４からの信号に基づいて静電容量の変化に対応する測定値を検出し、検出した測定値に基づいて圧力値を算出する。このとき、測定部１２は、圧力値を例えば０から２５５の２５６段階のいずれかで算出する。なお、圧力値は複数段階のいずれかで算出されればよく、２５６段階に限らず他の段階数であってもよい。
【0031】
このように圧力センサ１１では、接地電極３２が押されると、押された位置に対応するセンサセル１１ａにおいて、送信電極３３と受信電極３４との間の静電容量が変化する。そのため、圧力センサ１１では、送信電極３３と受信電極３４とのマトリクス構造によって押された位置を特定することが可能となる。
【0032】
また、圧力センサ１１は、送信電極３３及び受信電極３４を用いた相互容量方式の圧力センサであるため自己容量方式の圧力センサに較べ、センサ面の複数箇所に同時に圧力が加えられた場合でも、ゴーストが発生せずに圧力値を精度よく測定することが可能となる。
【0033】
また、圧力センサ１１は、誘電体層３１の下面に取り付ける基板３５の表裏面に受信電極３４及び送信電極３３をそれぞれ設けるようにしている。これにより、圧力センサ１１は、基板３５を１枚だけ設ければよく、製造工程数も少なくなるとともに、１枚の基板３５に対する２つの電極の位置合わせも比較的容易に行わせることが可能となる。
【0034】
さらに、圧力センサ１１は、誘電体層３１の表面に接地電極３２を直接設けてセンサ面としているため、センサ面を押圧した場合に誘電体層３１が圧力で変形しやすく、圧力及び位置の検出精度を向上させることが可能であるとともに、操作感も良好になる。
【0035】
なお、圧力センサ１１は、相互容量方式としたが、自己容量方式であってもよい。
【0036】
図４は、誘電体層３１の材料を説明する図である。図４（ａ）は、誘電体層３１に使用可能な材料の種類と、その変形量及び比誘電率を示す図である。図４（ｂ）は、圧力センサ１１に圧力を加えた場合における織物からなる誘電体層３１の変形態様を示す図である。図４（ｃ）は、比較例のゴムからなる誘電体層３１ａの変形態様を示す図である。
【0037】
圧力センサ１１では、誘電体層３１を構成する材料として、以下に説明するように織物を採用した。図４（ａ）は、圧力センサ１１において、誘電体層３１に使用可能な材料の種類（３種類）と、その変形量及び比誘電率と、その評価を示す記号○（良）又は△（可）で示した比較表である。
【0038】
一般的な従来の圧力センサでは、中間層である誘電体層としては空気（エアギャップ）や弾性変形するゴムが使われる場合が多い。しかしながら、織物に比べ空気の場合は比誘電率が低く、ゴムの場合は変形しにくく、いずれも感度が低いため、高精度な圧力検出を行うことが困難である。そこで、誘電体層３１の材料には織物が採用された。
【0039】
なお、上記のように織物が変形しやすく、ゴムが変形しにくいのは、図４（ｂ）に示すように織物（誘電体層３１）は圧力を加えられると内部の繊維が横倒しになって空隙が潰れて体積が減少するのに対し、図４（ｃ）に示すようにゴム（誘電体層３１ａ）は圧力を加えられると横方向へ移動するため体積が移動するだけで減少しないからである。圧力センサ１１では、織物で誘電体層３１を構成したので、比較例の物質に較べ、比誘電率及び圧力に対する変形量が大きくなり、これによって静電容量の変化が大きくなるため、高感度の静電容量式の圧力センサが実現可能となった。
【0040】
＜３．監視装置３の処理＞
図５は、制御部２１の機能的な構成を説明する図である。図６は、制御部２１による監視処理の流れを示したフローチャートである。なお、以下では、圧力センサ１１が配置されている空間がトイレである場合、すなわち、圧力センサ１１がトイレ（便座の前）に配置されている場合を例に挙げて説明する。
図５は、制御部２１の機能的な構成を説明する図である。図６は、制御部２１による監視処理の流れを示したフローチャートである。なお、以下では、圧力センサ１１が配置されている空間がトイレである場合、すなわち、圧力センサ１１がトイレ（便座の前）に配置されている場合を例に挙げて説明する。
【0041】
図５に示すように、制御部２１は、データ取得部４１、圧力分布算出部４２、状態判定部４３及びデータ送信部４４として機能する。
【0042】
データ取得部４１は、圧力測定装置２から送信される圧力情報を取得する。
圧力分布算出部４２は、データ取得部４１により取得された圧力情報に基づいて圧力分布を算出する。
状態判定部４３は、圧力分布算出部４２により算出された圧力分布に基づいて、機械学習により得られた学習モデルを用いて、圧力センサ１１が配置されている空間の状態（トイレの状態）、及び、空間を使用する対象者の状態を判定する。
データ送信部４４は、状態判定部４３により判定された対象者の状態等を示す状態情報をスマートフォン４に送信し、スマートフォン４を介して監視者に通知する。すなわち、データ送信部４４は、対象者の状態等を監視者に通知する通知部として機能するとも言える。
圧力分布算出部４２は、データ取得部４１により取得された圧力情報に基づいて圧力分布を算出する。
状態判定部４３は、圧力分布算出部４２により算出された圧力分布に基づいて、機械学習により得られた学習モデルを用いて、圧力センサ１１が配置されている空間の状態（トイレの状態）、及び、空間を使用する対象者の状態を判定する。
データ送信部４４は、状態判定部４３により判定された対象者の状態等を示す状態情報をスマートフォン４に送信し、スマートフォン４を介して監視者に通知する。すなわち、データ送信部４４は、対象者の状態等を監視者に通知する通知部として機能するとも言える。
【0043】
図６に示す監視処理は、例えば圧力センサ１１が圧力を測定する間隔と同じ間隔で繰り返し実行される。監視処理を開始すると、ステップＳ１でデータ取得部４１は、圧力測定装置２から送信される圧力情報を取得する。状態判定部４３は、続くステップＳ２で圧力情報に示される各座標での圧力値の合計（合計圧力値）を算出し、ステップＳ３で合計圧力値が所定閾値より大きいかを判定する。
【0044】
ここで、圧力センサ１１は、例えば４０行×３１列＝１２４０個のセンサセル１１ａが配置されているとする。この場合、圧力センサ１１では、１２４０個の圧力値が測定される。そして、各座標での圧力値は０から２５５のいずれかであるため、合計圧力値は０から３１６２００のいずれかとなる。
所定閾値は、圧力センサ１１に対象者が乗っていないとされる値に設定される。所定閾値は、例えば５０００に設定される。
従って、ステップＳ３で状態判定部４３は、合計圧力値が５０００より大きいかを判定することによって、トイレの状態が「使用中」又は「不使用」のどちらであるかを判定する。
所定閾値は、圧力センサ１１に対象者が乗っていないとされる値に設定される。所定閾値は、例えば５０００に設定される。
従って、ステップＳ３で状態判定部４３は、合計圧力値が５０００より大きいかを判定することによって、トイレの状態が「使用中」又は「不使用」のどちらであるかを判定する。
【0045】
そして、合計圧力値が所定閾値以下である場合（ステップＳ３でＮｏ）、ステップＳ４で状態判定部４３は、トイレの状態は「不使用」であると判定する。なお、「不使用」とは、圧力センサ１１に対象者が乗っていない状態、すなわち、トイレをだれも使用していない状態を指す。
【0046】
ステップＳ５で状態判定部４３は、後述するステップＳ６で更新された使用中時間をリセットしてステップＳ１０に処理を移す。ここで、使用中時間とは、同一の対象者が継続してトイレを使用している時間を示すものである。
なお、状態判定部４３は、「不使用」と判定した時間が所定時間（例えば３０秒）継続した場合に使用中時間をリセットするようにしてもよい。これにより、測定エラーやノイズ等により、実際には継続して使用しているにも拘らず「不使用」と判定された場合に使用中時間がリセットされてしまうことを低減することができる。また、例えば便座に座っている対象者が一時的に足を上げて圧力センサ１１から離した場合に使用中時間がリセットされてしまうことを低減することができる。
なお、状態判定部４３は、「不使用」と判定した時間が所定時間（例えば３０秒）継続した場合に使用中時間をリセットするようにしてもよい。これにより、測定エラーやノイズ等により、実際には継続して使用しているにも拘らず「不使用」と判定された場合に使用中時間がリセットされてしまうことを低減することができる。また、例えば便座に座っている対象者が一時的に足を上げて圧力センサ１１から離した場合に使用中時間がリセットされてしまうことを低減することができる。
【0047】
一方、合計圧力値が所定閾値より大きい場合（ステップＳ３でＹｅｓ）、ステップＳ６で状態判定部４３は、トイレの状態は「使用中」であると判定し、使用中時間を更新する。ここでは、最初にトイレの状態が「使用中」であると判定してから、上記ステップＳ５で使用中時間がリセットされるまでの時間がカウントされることになる。
【0048】
ステップＳ７で圧力分布算出部４２は、圧力測定装置２から受信した圧力情報に基づいて圧力分布を算出する。圧力分布は、圧力情報に含まれる座標と圧力値との関係から圧力センサ１１上の２次元的な圧力の分布を示すものである。
【0049】
まず、圧力分布算出部４２は、圧力情報に含まれる座標及び圧力値に基づいて２次元的な圧力分布を算出する。この圧力分布は、４０行×３１列（座標点数が１２４０）の圧力分布となる。その後、状態判定部４３は、算出した圧力分布を高分解能化し、より座標点数が多い圧力分布を算出するようにしてもよい。
【0050】
図７は、高分解能化後の圧力分布の一例を示した図である。具体的には、圧力分布算出部４２は、図７に示すように、加重平均フィルタ等を用いた平均化処理によって、例えば３行×３列＝９点を６行×６＝３６点に高分解能化する。すなわち、圧力分布算出部４２は、１個のセンサセル１１ａに対応する座標を複数点（例えば４点）に細分化する。なお、図７では、小数点第二位を四捨五入して示している。
【0051】
このように、圧力分布を高分解能化することにより、擬似的に測定点数（座標点数）を増加させることができ、高精度な圧力分布を得ることが可能であるとともに、圧力センサ１１の送信電極３３及び受信電極３４の数を削減することが可能となる。
【0052】
なお、圧力分布を高分解能化する処理は、上記した平均化処理に限定されるものではなく、他の方法により圧力分布を高分解能化するようにしてもよい。
【0053】
高分解能化された圧力分布が算出されると、ステップＳ８で状態判定部４３は、圧力測定装置２から受信した圧力情報、又は、ステップＳ７で算出された圧力分布に基づいて、対象者の動きの有無を判定する。
【0054】
ここでは、状態判定部４３は、例えば、今回取得した圧力情報に示される各座標での圧力値の合計と、前回取得した圧力情報に示される各座標での圧力値の合計との差分を算出する。そして、状態判定部４３は、算出した差分値が所定値以下である場合に対象者の動きが「なし」と判定し、算出した差分値が所定値より大きい場合に対象者の動きが「あり」と判定する。なお、状態判定部４３は、対象者の動きの有無を判定しないようしてもよい。
【0055】
また、状態判定部４３は、今回算出された圧力分布の形状と、前回算出された圧力分布の形状とを比較し、形状が変化していないと判断される場合には対象者の動きが「なし」と判定し、形状が変化していると判断される場合には対象者の動きが「あり」と判定してもよい。
【0056】
なお、対象者の動きの有無を判定する処理は、上記した方法に限定されるものではなく、他の方法により対象者の動きの有無を判定するようにしてもよい。
また、対象者の動きの有無を判定する処理は、今回及び前回の圧力情報又は圧力分布に基づいて判定するのではなく、複数（３以上）の圧力情報又は圧力分布に基づいて対象者の動きの有無を判定するようにしてもよい。
また、対象者の動きの有無を判定する処理は、今回及び前回の圧力情報又は圧力分布に基づいて判定するのではなく、複数（３以上）の圧力情報又は圧力分布に基づいて対象者の動きの有無を判定するようにしてもよい。
【0057】
ステップＳ９で状態判定部４３は、算出された圧力分布に基づいて、対象者の状態を判定する。ここでは、状態判定部４３は、算出された圧力分布を２値化した後、２値化した圧力分布を学習モデルに入力することで、対象者の状態を判定する。対象者の状態としては、正常であること示す「正常」又は異常であることを示す「異常」のどちらかに判定される。また、対象者の状態が「異常」である場合には、異常となっている状態（種類）をさらに詳細に判定するようにしてもよい。
【0058】
【0059】
圧力センサ１１がトイレで使用される際に対象者の状態が「正常」であれば、対象者は便座に座る、又は、便座の前に立つため、対象者の足裏が圧力センサ１１に接触することになる。そのため、図８上段に示すように、対象者の状態が「正常」のときの圧力分布は足裏の形状（足形）となる。
【0060】
一方で、対象者の状態が「異常」な例として対象者がトイレで倒れて膝をつくと、対象者の膝が圧力センサ１１に接触することになる。この場合、図８中段に示すように、圧力分布は膝の形状である略円形状となる。
また、対象者の状態が「異常」な例として対象者がトイレで倒れ込むと、対象者の胴体又は足が圧力センサ１１に全体的に接触することになる。この場合、図８下段に示すように、圧力分布は広い範囲で圧力が検出された形状となる。
また、対象者の状態が「異常」な例として対象者がトイレで倒れ込むと、対象者の胴体又は足が圧力センサ１１に全体的に接触することになる。この場合、図８下段に示すように、圧力分布は広い範囲で圧力が検出された形状となる。
【0061】
このように、対象者の状態が「正常」である状態の圧力分布、及び、対象者の状態が「異常」である状態の圧力分布が大まかにわかっている。そこで、監視システム１では、使用状況（トイレ）に応じた対象者の状態が「正常」なときの圧力分布、及び、使用状況（トイレ）に応じた対象者の状態が「異常」なときの圧力分布を機械学習により学習させた学習モデルを予め生成しておく。
【0062】
機械学習では、図８上段に示したような対象者の状態が正常とされる圧力分布が「正常」として複数学習されるとともに、図８中段及び図８下段で示したような対象者の状態が異常とされる圧力分布が「異常」として複数学習されることで学習モデルが生成される。なお、機械学習のアルゴリズムは、既知となっている種々のアルゴリズムを用いることができる。また、機械学習は、監視装置３によって行われるようにしてもよく、また、他の装置によって行われるようにしてもよい。
さらに、対象者の状態が「異常」であるときの圧力分布は、例えば膝をついた状態などの１種類のみであってもよく、また、膝をついた状態、倒れた状態、手をついた状態など３種類以上であってもよい。そして、対象者の状態が「異常」である状態をまとめて「異常」として学習するようにしてもよく、また、例えば「膝をついた状態」、「倒れた状態」、「手をついた状態」など、異常の種類ごとに学習するようにしてもよい。
また、対象者の状態が異常であるときの圧力分布を学習しないようにしてもよい。この場合、「正常」と判定されなかった場合に「異常」と判定されるようにすればよい。
さらに、対象者の状態が「異常」であるときの圧力分布は、例えば膝をついた状態などの１種類のみであってもよく、また、膝をついた状態、倒れた状態、手をついた状態など３種類以上であってもよい。そして、対象者の状態が「異常」である状態をまとめて「異常」として学習するようにしてもよく、また、例えば「膝をついた状態」、「倒れた状態」、「手をついた状態」など、異常の種類ごとに学習するようにしてもよい。
また、対象者の状態が異常であるときの圧力分布を学習しないようにしてもよい。この場合、「正常」と判定されなかった場合に「異常」と判定されるようにすればよい。
【0063】
そして、ステップＳ９で状態判定部４３は、ステップＳ７で算出された圧力分布を２値化し、２値化した圧力分布を学習モデルに入力することで対象者の状態を例えば「正常」又は「異常」のどちらかと判定する。また、状態判定部４３は、対象者の状態が「異常」であると判定した場合、異常の種類を学習モデルを用いて判定するとよい。
【0064】
ステップＳ１０でデータ送信部４４は、上記の各ステップで判定又は算出されたトイレの状態及び対象者の状態、使用中時間、対象者の動きの有無を状態情報としてスマートフォン４に送信する。
これにより、スマートフォン４では、送信された状態情報に基づいた画面を表示部５２に表示し監視者に通知することが可能となる。
これにより、スマートフォン４では、送信された状態情報に基づいた画面を表示部５２に表示し監視者に通知することが可能となる。
【0065】
【0066】
制御部５１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータであり、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭに展開して実行することにより、スマートフォン４全体を制御する。
表示部５２は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等でなり、制御部５１の制御に基づいて画面を表示する。
操作部５３は、表示部５２の前面に設けられたタッチパネル、押圧操作されるボタン等でなり、ユーザ操作に応じた信号を制御部５１に出力する。
通信部５４は、例えば無線によって監視装置３との通信を行う。通信部５４は、監視装置３から送信される状態情報を受信する。
表示部５２は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等でなり、制御部５１の制御に基づいて画面を表示する。
操作部５３は、表示部５２の前面に設けられたタッチパネル、押圧操作されるボタン等でなり、ユーザ操作に応じた信号を制御部５１に出力する。
通信部５４は、例えば無線によって監視装置３との通信を行う。通信部５４は、監視装置３から送信される状態情報を受信する。
【0067】
図１０は、状態情報に基づいて表示される監視画面を説明する図である。なお、図１０では、４個のトイレ（図中、トイレＮｏ．１～トイレＮｏ．４）を監視している場合、すなわち、４個のトイレについての状態情報が取得されている場合を例に挙げて説明する。
【0068】
制御部５１は、状態情報を受信すると、まず、図１０（ａ）に示すように監視メイン画面６１を表示部５２に表示する。監視メイン画面６１には、４個のトイレについての状態がそれぞれ簡易的に確認可能な簡易確認領域７１が設けられている。
【0069】
簡易確認領域７１は、監視メイン画面６１において例えば上下に並ぶように配置されている。簡易確認領域７１には、トイレ及び対象者の状態を直感的に確認可能な状態アイコン８１、使用中時間を表示する時間表示領域８２、対象者の状態を表示する対象者状態表示領域８３、対象者の動きの有無を表示する動き表示領域８４がそれぞれ設けられている。
【0070】
状態アイコン８１は、例えば、「空き」と記されたアイコン、「使用中」と記されたアイコン、「警告」と記されたアイコン等が設けられる。
制御部５１は、状態情報に含まれるトイレ及び対象者の状態に基づいて状態アイコン８１を表示する。例えば、制御部５１は、状態情報に含まれるトイレの状態が「不使用」であるときに「空き」と記された状態アイコン８１を表示する。また、制御部５１は、状態情報に含まれる対象者の状態が「正常」であるときに「使用中」と記された状態アイコン８１を表示する。また、制御部５１は、状態情報に含まれる対象者の状態が「異常」であるときに「警告」と記された状態アイコン８１を表示する。
状態アイコン８１は、トイレの状態及び対象者の状態に応じて異なる色で表されるようにしてもよい。例えば「警告」と記された状態アイコン８１は、監視者に注意を促すために赤色で表され、「使用中」と記された状態アイコン８１は、監視者に注意を促さないように青色で表示される。
なお、スマートフォン４では、対象者の状態が「異常」である場合、音により異常であることを監視画面と合わせて通知するようにしてもよい。
制御部５１は、状態情報に含まれるトイレ及び対象者の状態に基づいて状態アイコン８１を表示する。例えば、制御部５１は、状態情報に含まれるトイレの状態が「不使用」であるときに「空き」と記された状態アイコン８１を表示する。また、制御部５１は、状態情報に含まれる対象者の状態が「正常」であるときに「使用中」と記された状態アイコン８１を表示する。また、制御部５１は、状態情報に含まれる対象者の状態が「異常」であるときに「警告」と記された状態アイコン８１を表示する。
状態アイコン８１は、トイレの状態及び対象者の状態に応じて異なる色で表されるようにしてもよい。例えば「警告」と記された状態アイコン８１は、監視者に注意を促すために赤色で表され、「使用中」と記された状態アイコン８１は、監視者に注意を促さないように青色で表示される。
なお、スマートフォン４では、対象者の状態が「異常」である場合、音により異常であることを監視画面と合わせて通知するようにしてもよい。
【0071】
制御部５１は、状態情報に使用中時間が含まれている場合、使用中時間を時間表示領域８２に表示する。図１０（ａ）の例では、トイレＮｏ．２の時間表示領域８２に「５分」と表示されている。
【0072】
また、制御部５１は、状態情報に含まれる対象者の状態に基づいて対象者状態表示領域８３に対象者の状態を表示する。具体的には、例えば、監視装置３において対象者の状態が「異常」であると判定されたときに異常の種類まで判定されていた場合には、異常の種類を対象者状態表示領域８３に表示する。図１０（ａ）の例では、トイレＮｏ．３の対象者状態表示領域８３に「倒れている」と表示されている。
また、制御部５１は、状態情報に含まれる対象者の状態が「正常」である場合、監視装置３から圧力分布を取得し、圧力分布の形状である足の向きに基づいて「座っている」又は「立っている」のどちらかを対象者状態表示領域８３に表示する。図１０（ａ）の例では、トイレＮｏ．２の対象者状態表示領域８３に「座っている」と表示されている。なお、「座っている」又は「立っている」のどちらかの判定は監視装置３が行うようにしてもよい。
また、制御部５１は、状態情報に含まれる対象者の状態が「正常」である場合、監視装置３から圧力分布を取得し、圧力分布の形状である足の向きに基づいて「座っている」又は「立っている」のどちらかを対象者状態表示領域８３に表示する。図１０（ａ）の例では、トイレＮｏ．２の対象者状態表示領域８３に「座っている」と表示されている。なお、「座っている」又は「立っている」のどちらかの判定は監視装置３が行うようにしてもよい。
【0073】
制御部５１は、状態情報に動きの有無の情報が含まれている場合、動きの有無を動き表示領域８４に表示する。図１０（ａ）の例では、トイレＮｏ．２の動き表示領域８４に「動きあり」と表示され、トイレＮｏ．３の動き表示領域８４に「動きなし」と表示される。
【0074】
このように、簡易確認領域７１では、状態アイコン８１、時間表示領域８２、対象者状態表示領域８３、動き表示領域８４によってトイレの状態及び対象者の状態等を監視者に簡易的に通知する。
【0075】
簡易確認領域７１は、操作部５３に対する操作によって選択可能となっている。簡易確認領域７１が操作部５３を介して選択されると、図１０（ｂ）及び図１０（ｃ）に示す個別監視画面６２が表示部５２に表示される。例えば、トイレＮｏ．２の簡易確認領域７１が操作されると、制御部５１は、図１０（ｂ）に示すように、トイレＮｏ．２の個別監視画面６２を表示する。また、トイレＮｏ．３の簡易確認領域７１が操作されると、制御部５１は、図１０（ｃ）に示すように、トイレＮｏ．３の個別監視画面６２を表示する。
【0076】
個別監視画面６２には、監視メイン画面６１において選択された簡易確認領域７１がそのまま表示されるとともに、対象者の状態を表す対象者状態アイコン７２が表示される。
【0077】
対象者状態アイコン７２は、対象者の状態を示すアイコンである。図１０（ｂ）の例では、対象者の状態が「正常」である場合に対応するトイレを使用している対象者状態アイコン７２が表示される。また、図１０（ｃ）の例では、対象者の状態が「異常」又は「倒れている」である場合に対応するトイレで倒れている対象者状態アイコン７２が表示される。
【0078】
また、対象者状態アイコン７２は、操作部５３に対する操作によって選択可能となっている。対象者状態アイコン７２が操作部５３を介して選択されると、図１０（ｄ）及び図１０（ｅ）に示す詳細監視画面６３が表示部５２に表示される。
詳細監視画面６３には、簡易確認領域７１と同様の情報が上部に表示されるとともに、圧力センサ１１で測定された圧力値に基づいて算出された圧力分布７３ａが圧力分布表示領域７３に表示される。
なお、制御部５１は、個別監視画面６２を表示部５２に表示する際に、監視装置３から圧力分布を取得するようにしてもよいし、状態情報とともに圧力分布を予め取得するようにしてもよい。
詳細監視画面６３には、簡易確認領域７１と同様の情報が上部に表示されるとともに、圧力センサ１１で測定された圧力値に基づいて算出された圧力分布７３ａが圧力分布表示領域７３に表示される。
なお、制御部５１は、個別監視画面６２を表示部５２に表示する際に、監視装置３から圧力分布を取得するようにしてもよいし、状態情報とともに圧力分布を予め取得するようにしてもよい。
【0079】
このように、スマートフォン４では、圧力測定装置２で測定された圧力値に基づいた監視画面が表示部５２に表示されることで、トイレの状態及び対象者の状態を監視者に通知することが可能となる。
また、スマートフォン４では、個別監視画面６２を表示することで対象者の状態をわかりやすく通知することができる。
また、スマートフォン４では、詳細監視画面６３を表示することで、圧力分布７３ａによって対象者の実際の状態を監視者に確認させることができる。
また、スマートフォン４では、個別監視画面６２を表示することで対象者の状態をわかりやすく通知することができる。
また、スマートフォン４では、詳細監視画面６３を表示することで、圧力分布７３ａによって対象者の実際の状態を監視者に確認させることができる。
【0080】
＜５．変形例＞
なお、実施形態としては上記により説明した具体例に限定されるものではなく、多様な変形例としての構成を採り得るものである。
なお、実施形態としては上記により説明した具体例に限定されるものではなく、多様な変形例としての構成を採り得るものである。
【0081】
例えば上記した実施形態では、圧力センサ１１がトイレ等のプライベート空間に配置されるようにした。しかしながら、圧力センサ１１は、プライベート空間以外の様々な空間に配置するようしてもよい。
【0082】
また、上記した圧力測定装置２、監視装置３及びスマートフォン４がそれぞれ行っていた処理の全て又は一部を別の装置が行うようにしてもよい。
例えば、監視装置３で行われる監視処理をスマートフォン４が行うようにしてもよい。この場合、スマートフォン４が監視装置としても機能することになる。
また、監視装置３で行われる圧力分布の算出を圧力測定装置２で行うようにしてもよい。
また、スマートフォン４で行われる監視画面の表示、すなわち、トイレ及び対象者の状態の通知を監視装置３が行うようにしてもよい。
例えば、監視装置３で行われる監視処理をスマートフォン４が行うようにしてもよい。この場合、スマートフォン４が監視装置としても機能することになる。
また、監視装置３で行われる圧力分布の算出を圧力測定装置２で行うようにしてもよい。
また、スマートフォン４で行われる監視画面の表示、すなわち、トイレ及び対象者の状態の通知を監視装置３が行うようにしてもよい。
【0083】
また、上記した実施形態では、監視処理において空間の状態、対象者の状態、対象者の動きの有無、使用中時間を判定又は算出するようにした。しかしながら、監視処理では、少なくとも対象者の状態を判定するようにすればよく、空間の状態、対象者の動きの有無、使用中時間のいずれかを判定又は算出しなくてもよい。
【0084】
また、上記した実施形態では、状態判定部４３は、圧力分布を２値化した後に学習モデルに入力することで対象者の状態を判定するようにした。しかしながら、状態判定部４３は、圧力分布を２値化することなく学習モデルに入力することで、対象者の状態を判定するようにしてもよい。
【0085】
＜６．まとめ＞
以上の実施形態によれば次のような効果が得られる。
以上の実施形態によれば次のような効果が得られる。
【0086】
監視システム１は、二次元的に配置された複数箇所の圧力を複数段階のいずれかで測定する圧力センサ１１と、圧力センサ１１の測定結果に基づく圧力分布を用いて少なくとも対象者の状態を判定する状態判定部４３と、状態判定部４３により判定された対象者の状態を通知する通知部（データ送信部４４、制御部５１）と、を備える。
これにより、監視システム１は、複数段階のいずれかで示される各箇所の圧力値に基づいた圧力分布を用いて対象者の状態を判定することが可能となる。従って、監視システム１は、対象者の状態を精度よく判定することができる。
また、圧力を複数段階で測定しているため、圧力分布を算出する際に高分解能化することが可能となる。そのため、監視システム１は、高分解能化された圧力分布に基づいて対象者の状態を精度よく判定することができる。
これにより、監視システム１は、複数段階のいずれかで示される各箇所の圧力値に基づいた圧力分布を用いて対象者の状態を判定することが可能となる。従って、監視システム１は、対象者の状態を精度よく判定することができる。
また、圧力を複数段階で測定しているため、圧力分布を算出する際に高分解能化することが可能となる。そのため、監視システム１は、高分解能化された圧力分布に基づいて対象者の状態を精度よく判定することができる。
【0087】
また、状態判定部４３は、使用状況に応じて設定される正常とされる圧力分布及び異常とされる圧力分布が機械学習されたモデルを用いて、対象者の状態を正常又は異常と判定する。
これにより、監視システム１は、対象者の状態が正常又は異常のどちらであるかを容易かつ精度よく判定することが可能となる。
また、監視システム１では、機械学習により不特定多数の対象者の状態を学習することで、不特定多数の対象者を対象とした状態の判定を行うことが可能となる。
これにより、監視システム１は、対象者の状態が正常又は異常のどちらであるかを容易かつ精度よく判定することが可能となる。
また、監視システム１では、機械学習により不特定多数の対象者の状態を学習することで、不特定多数の対象者を対象とした状態の判定を行うことが可能となる。
【0088】
また、状態判定部４３は、圧力センサ１１により測定された複数箇所の圧力値の合計が所定閾値以下である場合、圧力センサが配置された空間が不使用であると判定する。
監視システム１では、圧力センサ１１により測定された圧力値に基づいて、対象者の状態に加えて、圧力センサ１１が配置された空間の状態も判定することが可能となる。
これにより、監視システム１では、圧力センサ１１が配置された空間の状況をより詳細に監視させることができる。
監視システム１では、圧力センサ１１により測定された圧力値に基づいて、対象者の状態に加えて、圧力センサ１１が配置された空間の状態も判定することが可能となる。
これにより、監視システム１では、圧力センサ１１が配置された空間の状況をより詳細に監視させることができる。
【0089】
圧力センサ１１は、空気よりも比誘電率が大きく、かつゴムよりも変形しやすく、圧力を受けた際に体積が減少するとともに比誘電率が増加する性質を備えた材料によって構成される誘電体層３１と、誘電体層３１の第１面に設けられて圧力を受ける接地電極３２と、前記誘電体層の第２面に設けられ、第１方向に平行となるように所定間隔をおいて配置された複数の送信電極３３と、誘電体層３１の第２面に設けられ、第１方向と交差する第２方向に平行となるように所定間隔をおいて送信電極３３と絶縁状態で交差するように配置された複数の受信電極３４と、送信電極３３を駆動することにより送信電極３３と受信電極３４の間に電界を生成させ、受信電極３４からの信号に基づいて誘電体層３１の静電容量に関する測定値を検出するする測定部１２と、を備える。
誘電体層３１は、空気よりも比誘電率が大きく、またゴムよりも変形しやすく、圧力を受けた際に内部の空隙が潰れて体積が減少するとともに比誘電率が増加するため、空気やゴムを用いる場合に較べ、センサ感度を高めることができる。
誘電体層３１は、空気よりも比誘電率が大きく、またゴムよりも変形しやすく、圧力を受けた際に内部の空隙が潰れて体積が減少するとともに比誘電率が増加するため、空気やゴムを用いる場合に較べ、センサ感度を高めることができる。
【0090】
監視装置３は、二次元的に配置された複数箇所の圧力を複数段階のいずれかで測定する圧力センサ１１の測定結果に基づいて状態を判定する状態判定部４３と、状態判定部４３により判定された状態を通知する通知部（データ送信部４４）と、を備える。
このような監視装置３であっても、監視システム１と同様の効果を発揮することができる。
このような監視装置３であっても、監視システム１と同様の効果を発揮することができる。
【符号の説明】
【0091】
１ 監視システム
２ 圧力測定装置
３ 監視装置
４ スマートフォン
１１ 圧力センサ
１２ 測定部
４１ データ取得部
４２ 圧力分布算出部
４３ 状態判定部
４４ データ送信部
２ 圧力測定装置
３ 監視装置
４ スマートフォン
１１ 圧力センサ
１２ 測定部
４１ データ取得部
４２ 圧力分布算出部
４３ 状態判定部
４４ データ送信部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】