特開 2024-171769 検出装置、検出システムおよびモデル生成装置

(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】P2024171769

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】検出装置、検出システムおよびモデル生成装置

(51)【国際特許分類】

   G08B 25/04 20060101AFI20241205BHJP

   G08B 21/02 20060101ALI20241205BHJP

   H04Q 9/00 20060101ALI20241205BHJP

   G01S 13/56 20060101ALI20241205BHJP

   G01S 13/34 20060101ALI20241205BHJP

   G01V 3/12 20060101ALI20241205BHJP

【ＦＩ】

G08B25/04 K

G08B21/02

H04Q9/00 341Z

G01S13/56

G01S13/34

G01V3/12 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023088969

(22)【出願日】2023-05-30

(71)【出願人】

【識別番号】501398606

【氏名又は名称】ＦＣＬコンポーネント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100087480

【弁理士】

【氏名又は名称】片山 修平

(72)【発明者】

【氏名】江端 員好

【テーマコード（参考）】

2G105

5C086

5C087

5J070

5K048

【Ｆターム（参考）】

2G105AA01

2G105BB14

2G105BB15

2G105CC01

2G105DD02

2G105EE02

2G105FF02

2G105GG03

2G105HH01

2G105JJ05

2G105KK06

5C086AA22

5C086CA01

5C086CA06

5C086CA09

5C086CB01

5C086CB07

5C086DA07

5C086FA18

5C087AA21

5C087DD03

5C087DD29

5C087DD31

5C087EE02

5C087FF01

5C087FF02

5C087FF04

5C087GG70

5C087GG83

5J070AB24

5J070AH35

5K048BA34

5K048EB02

5K048EB03

5K048EB10

5K048HA01

5K048HA02

5K048HA03

(57)【要約】

【課題】通信の負荷を低減することが可能な検出装置を提供する。
【解決手段】検出装置は、利用者の生体活動に関する第１情報を検出するセンサと、前記利用者の生体活動に関する第２情報Ｄ１０ｂ、Ｄ１０ｃを検出する別の検出装置から前記第２情報Ｄ１０ｂ、Ｄ１０ｃを取得し、前記第１情報および前記第２情報Ｄ１０ｂ、Ｄ１０ｃに基づき、第３情報Ｄ１２を生成し、前記第３情報Ｄ１２を別途設置されたサーバに送信する処理部と、を備える。
【選択図】図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

利用者の生体活動に関する第１情報を検出するセンサと、
前記利用者の生体活動に関する第２情報を検出する別の検出装置から前記第２情報を取得し、前記第１情報および前記第２情報に基づき、第３情報を生成し、前記第３情報を別途設置されたサーバに送信する処理部と、
を備える検出装置。

【請求項2】

前記処理部は、前記第１情報および前記第２情報のうち一部のみを前記第３情報として生成する請求項１に記載の検出装置。

【請求項3】

前記第１情報は、前記利用者の人体の少なくとも一部の動きに対応する値が時系列に並んだ情報であり、
前記第３情報は、前記利用者の心拍数および／または呼吸数に相当する情報を含み、前記第１情報を含まない請求項１に記載の検出装置。

【請求項4】

前記第１情報は、前記利用者の人体の少なくとも一部の動きに対応する値が時系列に並んだ情報であり、
前記処理部は、前記第１情報に基づき、前記利用者の心拍数および／または呼吸数に相当する第４情報を生成し、
前記第２情報は、前記別の検出装置が生成した前記利用者の心拍数および／または呼吸数に相当する情報であり、
前記第３情報は、前記第２情報および前記第４情報の少なくとも一方を含み、前記第１情報を含まない請求項１に記載の検出装置。

【請求項5】

前記処理部は、前記サーバからの指示に基づき、
前記第１情報を前記サーバに送信する、および／または
前記別の検出装置が検出した前記利用者の人体の少なくとも一部の動きに対応する値が時系列に並んだ第５情報を、前記別の検出装置から取得し、前記第５情報を前記サーバに送信する請求項４に記載の検出装置。

【請求項6】

前記処理部は、前記サーバから受信したモデルを用い、前記第１情報および前記第２情報に基づき、前記利用者の状態を判定する請求項１から５のいずれか一項に記載の検出装置。

【請求項7】

前記センサは、第１電磁波を送信し、前記第１電磁波が対象物において反射した第２電磁波を受信し、前記第１電磁波と前記第２電磁波とに基づき前記第１情報を生成する請求項１から５のいずれか一項に記載の検出装置。

【請求項8】

複数の区画に各々１つ設置され、対応する区画内の利用者の生体活動に関する第１情報を取得する複数の第１検出装置と、
前記複数の区画に各々１または複数設置され、対応する区画内の利用者の生体活動に関する第２情報を取得する複数の第２検出装置と、
を備え、
前記複数の第１検出装置は、前記複数の第２検出装置のうち同じ区画に設置された第２検出装置から前記第２情報を取得し、前記第１情報および前記第２情報に基づき、第３情報を生成し、前記第３情報を前記複数の区画外に設置されたサーバに送信する検出システム。

【請求項9】

メモリと、
複数の区画にそれぞれ設置され、対応する区画内の利用者の生体活動に関する情報を検出する複数の検出装置がそれぞれ出力する複数の情報を取得し、前記複数の情報に基づき、前記複数の区画内の利用者の状態を判定するためのモデルを生成し、前記モデルを前記複数の検出装置に送信する処理部と、
を備えるモデル生成装置。

【請求項10】

前記複数の区画は、複数のグループに分割され、
前記処理部は、前記複数のグループの各々に対応する検出装置が出力する情報に基づき、前記複数のグループにそれぞれ対応する複数の前記モデルを生成し、前記複数のモデルをそれぞれ対応するグループの検出装置に送信する請求項９に記載のモデル生成装置。

【請求項11】

第１電磁波を送信し、前記第１電磁波が対象物において反射した第２電磁波を受信し、前記第１電磁波および前記第２電磁波に基づき、前記対象物の動きに関するアナログ信号を生成するセンサと、
前記アナログ信号をデジタル信号に変換し、前記デジタル信号に基づき前記対象物の動きに関する情報を生成する処理部と、
前記デジタル信号に基づき、前記アナログ信号の振幅を調整し、調整された前記アナログ信号を前記処理部に出力する調整器と、
を備える検出装置。

【請求項12】

第１電磁波を送信し、前記第１電磁波が対象物において反射した第２電磁波を受信し、前記第１電磁波および前記第２電磁波に基づき、前記対象物に関する情報を生成するセンサと、
前記第１電磁波および前記第２電磁波が通過する窓と、
前記窓を加熱することにより、前記窓の結露を抑制する加熱器と、
を備える検出装置。

【請求項13】

前記加熱器は、前記センサの発熱を用い前記窓の結露を抑制する請求項１２に記載の検出装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、検出装置、検出システムおよびモデル生成装置に関する。

【背景技術】

【0002】

マイクロ波ドップラーセンサを用いて、利用者の安否確認を行う装置が知られている。トイレまたは浴室内の利用者の見守りまたは安否確認を行うシステムが知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２－７５８６１号公報

【特許文献2】特開２０２１－１４９２２０号公報

【特許文献3】特開２０１６－２１８７７３号公報

【特許文献4】特表２０２２－５４７２５８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

複数の区画の各々における利用者の状態をモニターする場合、同じ区画内の複数の検出装置が各々サーバと通信すると、通信の負荷が大きくなる。

【0005】

本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、通信の負荷を低減することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明は、利用者の生体活動に関する第１情報を検出するセンサと、前記利用者の生体活動に関する第２情報を検出する別の検出装置から前記第２情報を取得し、前記第１情報および前記第２情報に基づき、第３情報を生成し、前記第３情報を別途設置されたサーバに送信する処理部と、を備える検出装置である。

【0007】

本発明は、複数の区画に各々１つ設置され、対応する区画内の利用者の生体活動に関する第１情報を取得する複数の第１検出装置と、前記複数の区画に各々１または複数設置され、対応する区画内の利用者の生体活動に関する第２情報を取得する複数の第２検出装置と、を備え、前記複数の第１検出装置は、前記複数の第２検出装置のうち同じ区画に設置された第２検出装置から前記第２情報を取得し、前記第１情報および前記第２情報に基づき、第３情報を生成し、前記第３情報を前記複数の区画外に設置されたサーバに送信する検出システムである。

【0008】

本発明は、メモリと、複数の区画にそれぞれ設置され、対応する区画内の利用者の生体活動に関する情報を検出する複数の検出装置がそれぞれ出力する複数の情報を取得し、前記複数の情報に基づき、前記複数の区画内の利用者の状態を判定するためのモデルを生成し、前記モデルを前記複数の検出装置に送信する処理部と、を備えるモデル生成装置である。

【0009】

本発明は、第１電磁波を送信し、前記第１電磁波が対象物において反射した第２電磁波を受信し、前記第１電磁波および前記第２電磁波に基づき、前記対象物の動きに関するアナログ信号を生成するセンサと、前記アナログ信号をデジタル信号に変換し、前記デジタル信号に基づき前記対象物の動きに関する情報を生成する処理部と、前記デジタル信号に基づき、前記アナログ信号の振幅を調整し、調整された前記アナログ信号を前記処理部に出力する調整器と、を備える検出装置である。

【0010】

本発明は、第１電磁波を送信し、前記第１電磁波が対象物において反射した第２電磁波を受信し、前記第１電磁波および前記第２電磁波に基づき、前記対象物に関する情報を生成するセンサと、前記第１電磁波および前記第２電磁波が通過する窓と、前記窓を加熱することにより、前記窓の結露を抑制する加熱器と、を備える検出装置である。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、通信の負荷を低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】実施例１に係る検出装置のブロック図である。

【図2】実施例１における検出システムを示すブロック図である。

【図3】実施例１における区画の例を示す平面図である。

【図4】実施例１における区画の例を示す平面図である。

【図5】実施例１におけるサーバのブロック図である。

【図6】実施例１におけるシーケンス図である。

【図7】実施例１における検出装置の処理部が実行する処理のフローチャートである。

【図8】（ａ）は、実施例１における信号２６ｅにおける時間に対する電圧を示す図、（ｂ）は、信号２６ｆを示すテーブルである。

【図9】実施例１における情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃを示すテーブルである。

【図10】実施例１における情報Ｄ１２を示すテーブルである。

【図11】実施例１におけるサーバのプロセッサが実行する処理のフローチャートである。

【図12】実施例１におけるシーケンス図である。

【図13】実施例１における検出装置の処理部が実行する処理のフローチャートである。

【図14】実施例１における情報Ｄ１６、Ｄ２０およびＤ２２を示すテーブルである。

【図15】実施例１におけるサーバのプロセッサが実行する処理のフローチャートである。

【図16】実施例１における検出装置の処理部が実行する処理を示すフローチャートである。

【図17】実施例２における車両の模式図である。

【図18】実施例２におけるシーケンス図である。

【図19】実施例３に係る検出装置の断面図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

ホテル等の宿泊施設、病院、学校、警察または公共機関などの施設は、複数の区画に分割されている。各区画には、それぞれ１または複数のユーザ（利用者）が滞在している。例えば、ホテルでは、複数の区画は複数の部屋に対応する。ホテルでは、各部屋にトイレおよび浴室が存在する。このため、利用者の生体情報を検出する検出装置を、１つの部屋に１個のみ設置すると、利用者が、トイレまたは浴室にいる場合に、利用者の生体情報を検出できないことがある。そこで、１つの部屋に複数の検出装置を設置することが考えられる。１つの部屋に複数の検出装置を設定した場合に、複数の部屋の複数の検出装置の情報を個々にサーバに送信すると、通信の負荷が大きくなる。

【0014】

以下の実施例では、１つの部屋に設置された複数の検出装置のうち、１つの検出装置のみがサーバと通信する。これにより、検出装置とサーバとの通信の負荷を低減できる。

【0015】

以下、図面を参照し、本発明の実施例を説明する。

【実施例0016】

図１は、実施例１に係る検出装置のブロック図である。検出装置１０ａから１０ｃは、センサ１２、ＰＧＡ（Programable Gain Amplifier）１８およびメモリ２２を備えている。センサ１２は、送信用のアンテナ１３ａ、受信用のアンテナ１３ｂ、高周波回路１１、増幅器１６およびＬＰＦ（Low Pass Filter）１７を備えている。高周波回路１１は、発振器１４およびミキサ１５を備えている。なお、高周波回路１１は、他に増幅器などを備えるが説明を省略する。アンテナ１３ａおよび１３ｂは、例えば基板上に設けられたパッチアンテナである。アンテナ１３ａは、発振器１４が生成した信号２６ａを利用者２５等に送信する。アンテナ１３ｂは、信号２６ａが利用者２５に照射され、反射された信号２６ｂを受信する。信号２６ａおよび２６ｂは、電磁波であり、例えばマイクロ波またはミリ波である。信号２６ａの周波数は、例えば１０ＧＨｚ以上１２０ＧＨｚ以下であり、一例として２４ＧＨｚ付近である。ミキサ１５は、信号２６ａと２６ｂをミキシングし、変換された信号２６ｃを出力する。ミキサ１５が出力する信号２６ｃの周波数は、信号２６ａの周波数と信号２６ｂの周波数との差に相当する。これにより、信号２６ａは、信号２６ａが照射された範囲の動きに相当するアナログ信号となる。

【0017】

増幅器１６は、信号２６ｃを増幅する。ＬＰＦ２０は、増幅された信号２６ｃのうち、生体振動の信号より周波数の高い信号を抑圧し、生体振動の信号の周波数（例えば１０Ｈｚ以下）の信号を通過させ、濾過した信号２６ｄを出力する。ＰＧＡ１８は、信号２６ｄを増幅し、増幅した信号を信号２６ｅとして出力する。信号２６ｅは、利用者２５の動きに相当するアナログ信号のうち生体情報を主に含むアナログ信号である。

【0018】

処理部２０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）またはマイクロコンピュータ等のプロセッサであり、ソフトウエアと協働し、処理を実行する。処理部２０は、Ａ／Ｄ（Analog-Digital）変換器２１およびインターフェース（Ｉ／Ｆ）２３ａから２３ｃを備えている。Ａ／Ｄ変換器２１は、アナログ信号２６ｅをデジタル信号２６ｆに変換する。Ｉ／Ｆ２３ａはサーバ３０に情報を送受信する。Ｉ／Ｆ２３ｂは他の検出装置１０ａから１０ｃに情報を送受信する。Ｉ／Ｆ２３ｃはセンサ２８に情報を送受信する。検出装置１０ａから１０ｃのうち検出装置１０ｂおよび１０ｃには、Ｉ／Ｆ２３ａおよび２３ｃが設けられていなくてもよい。処理部２０は、信号２６ｆに基づき、利用者２５の心拍数、呼吸数、体動および心拍変動などの情報を生成する。また、生成した心拍数、呼吸数、体動または心拍変動などの情報から利用者の状態を判定する。メモリ２２は、不揮発性メモリまたは揮発性メモリであり、処理を行うための設定条件、情報を算出する途中のデータおよびプログラム等を記憶する。

【0019】

図２は、実施例１における検出システムを示すブロック図である。施設に複数の区画４０ａから４０ｆが設けられている。検出システム１００では、複数の区画４０ａから４０ｄに、複数の検出装置１０ａおよび１０ｂが各々設置され、複数の区画４０ｅおよび４０ｆに、複数の検出装置１０ａから１０ｃが各々設置されている。複数の区画４０ａから４０ｆには、センサ２８が各々設置されている。区画４０ａから４０ｆは、例えば宿泊施設の部屋に相当する。区画４０ａと４０ｂとは宿泊施設における左右対称な部屋であり、区画４０ｃと４０ｄとは左右対称な部屋であり、区画４０ｅと４０ｆとは左右対称な部屋である。

【0020】

検出装置１０ａは親機に相当し、検出装置１０ｂおよび１０ｃは子機に相当する。センサ２８は、各区画４０ａから４０ｆの温度、湿度、照度、音の大きさ、音の周波数、ドアの開閉、および／または照明スイッチのオン／オフなどの指標を検出する。１つの区画４０ａから４０ｆには、異なる指標を検出する複数のセンサが設置されていてもよい。１つの区画４０ａから４０ｆ内の検出装置１０ａと検出装置１０ｂ、１０ｃおよびセンサ２８とは、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）またはＢｕｌｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線または有線により接続されている。各区画４０ａから４０ｆの検出装置１０ａはネットワーク３３を介しサーバ３０および管理端末３２に接続されている。ネットワーク３３は、無線または有線のネットワークであり、ＬＡＮ（Local Area Network）またはワイヤレスＬＡＮである。

【0021】

図３（ａ）から図４（ｂ）は、実施例１における区画の例を示す平面図である。図３（ａ）および図３（ｂ）の区画４０ａおよび４０ｂは、シングルルームの例である。区画４０ａおよび４０ｂ内には、１つのベッド８０、枕８１、机８２および椅子８３がセットされている。ベッド８０は例えばシングルベッドである。浴室８９内には便座８４、洗面台８５および浴槽８６が設けられている。浴室８９は、トイレと浴室を兼ねた準区画である。浴室８９にはドア８７が設けられ、区画４０ａおよび４０ｂにはドア８８が設けられている。検出装置１０ａは、区画４０ａおよび４０ｂの角に設置され、検出装置１０ｂは、浴室８９内に設けられている。区画４０ａ内に１つの検出装置１０ａのみを設けた場合、検出装置１０ａを区画４０ａの角に設置すれば、信号２６ａは区画４０ａ内にいきわたる。しかし、利用者が浴室８９内にいる場合、ドア８７が閉じている、またはカーテン等に水滴が付着していると、検出装置１０ａは利用者の生体情報を取得できない場合がある。そこで、検出装置１０ｂを浴室８９内に設置している。これにより、検出装置１０ｂが送信する信号２６ｂは区画４０ａ内の浴室８９内にいきわたる。区画４０ａと区画４０ｂとは左右対称な部屋である。

【0022】

図４（ａ）の区画４０ｃはダブルルームの例である。区画４０ｃでは、ベッド８０が区画４０ａおよび４０ｂより大きく、ベッド８０は例えばダブルベッドである。また、机８２の横に椅子８３が設置されている。このため、区画４０ｃの面積は区画４０ａおよび４０ｂの面積より大きい。検出装置１０ａは、区画４０ｃの角に設置され、検出装置１０ｂは、浴室８９内に設けられている。図２の区画４０ｄは、区画４０ｃと左右対称な区画である。ホテル等の宿泊施設またはアパートメント等の居住施設では壁を境にして対称な構造および配置の部屋が多い。

【0023】

図４（ｂ）の区画４０ｅはトリプルルームの例である。区画４０ｅでは、３つのベッド８０が設けられている。このため、区画４０ｅの面積は区画４０ｃの面積より大きい。区画４０ｅの面積が大きいため、区画４０ｅには３つの検出装置１０ａから１０ｃが設けられている。図２の区画４０ｆは、区画４０ｅと左右対称な区画である。

【0024】

区画は、病院では病室単位、学校では教室単位、警察および公共機関では、例えば部屋単位または座席単位とすることができる。

【0025】

図５は、実施例１におけるサーバのブロック図である。サーバ３０は、プロセッサ３４、メモリ３５、入出力装置３６および内部バス３７を備えている。プロセッサ３４は、例えばＣＰＵであり、モデルの生成等の処理を実行する。メモリ３５は、例えば揮発性メモリまたは不揮発性メモリであり、プロセッサ３４が処理を実行するときに用いるデータ等を記憶する。メモリ３５は、プロセッサ３４が実行するプログラムを記憶してもよい。入出力装置３６は、プロセッサ３４が取得するデータおよび情報を外部装置から入力し、プロセッサ３４が出力するデータを外部装置に出力する。内部バス３７は、プロセッサ３４、メモリ３５および入出力装置３６を接続し、データ等を伝送する。サーバ３０は、ソフトウエアと協働し、それぞれの区画４０ａから４０ｆの状況を把握することに加えて、モデル生成装置として機能する。

【0026】

まず、サーバ３０が区画４０ａから４０ｆの状況を把握するとともにモデルを生成するときの各装置の処理を説明する。図６は、実施例１におけるシーケンス図である。１つの区画には３つの検出装置１０ａから１０ｃが設置されている。検出装置１０ａは、情報Ｄ１０ａを生成する（Ｓ１２）。次に、検出装置１０ａは、検出装置１０ｂに情報の要求Ｒ１０ｂを行う。検出装置１０ｂは、検出装置１０ａに、検出装置１０ｂが取得した利用者の生体活動に関する情報Ｄ１０ｂを送信する。次に、検出装置１０ａは、検出装置１０ｃに情報の要求Ｒ１０ｃを行う。次に、検出装置１０ｃは、検出装置１０ａに、検出装置１０ｃが取得した利用者の生体活動に関する情報Ｄ１０ｃを送信する。

【0027】

次に、検出装置１０ａは、情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃに基づき、情報Ｄ１２を生成する（Ｓ１８）。次に、検出装置１０ａは、サーバ３０に情報Ｄ１２を送信する。サーバ３０は、複数の区画４０ａから４０ｆの検出装置１０ａから情報Ｄ１２を受信し、情報Ｄ１２をメモリ３５に蓄積する。次に、サーバ３０は、蓄積された情報Ｄ１２に基づき、検出装置１０ａが利用者の状態を判定するためのモデルＤ１４を類似する構造の区画等を参照しながら生成する（Ｓ３６）。次に、サーバ３０は、生成されたモデルＤ１４を検出装置１０ａに送信し、検出装置１０ａはモデルＤ１４を受信する。類似する構造の区画とは 、図２の例では区画４０ａ同士、区画４０ｂ同士、区画４０ｃ同士、区画４０ｄ同士、区画４０ｅ同士、および区画４０ｆ同士である。

【0028】

図７は、実施例１における検出装置の処理部が実行する処理のフローチャートである。図８（ａ）は、実施例１における信号２６ｅにおける時間に対する電圧を示す図、図８（ｂ）は、信号２６ｆを示すテーブルである。図９（ａ）から図９（ｃ）は、実施例１における情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃを示すテーブルである。図１０は、実施例１における情報Ｄ１２を示すテーブルである。

【0029】

図７に示すように、検出装置１０ａの処理部２０は、信号２６ｆを取得する（Ｓ１０）。信号２６ｆの取得について説明する。Ａ／Ｄ変換器２１は、ＰＧＡ１８から信号２６ｅを取得する。図８（ａ）のように信号２６ｅは、時間に対する電圧のアナログ信号であり、心拍および呼吸などの利用者の生体情報に対応する波形が重畳されている。Ａ／Ｄ変換器２１は、アナログ信号２６ｅをデジタル信号２６ｆに変換する。図８（ｂ）のように、信号２６ｆは、電圧Ｖ（１）…Ｖ（ｉ）…Ｖ（ｎ）である。ｉは、１からｎの整数であり、図８（ａ）の時間に対応する。すなわち、信号２６ｆは、Ｖ（ｉ）が時系列に並んだ情報である。例えば、Ａ／Ｄ変換器２１のサンプリング間隔がｔの場合、Ｖ（ｉ）とＶ（ｉ＋１）との時間間隔はｔである。

【0030】

次に、処理部２０は、信号２６ｆに基づき情報Ｄ１０ａを生成する（Ｓ１２）。図９（ａ）のように、情報Ｄ１０ａには、装置ＩＤとして「１０ａ」が格納され、データとして、「心拍数」、「呼吸数」、「体動」および「心拍変動」等が格納されている。装置ＩＤは、信号２６ｅを取得した検出装置を示す識別符号である。「心拍数」は、利用者の１分間の心拍数に相当するデータである。「呼吸数」は利用者の１分間の呼吸数に相当するデータである。「体動」は、心拍および呼吸以外の利用者の体の動きであり、例えば１分間の動きの回数および強さなどである。「心拍変動」は心拍数の変動に相当する。これらのデータは、信号２６ｆをフーリエ変換した後、処理部２０がフーリエ変換された信号を解析することで生成される。

【0031】

図６および図７のように、処理部２０は、検出装置１０ｂから情報Ｄ１０ｂを取得し、検出装置１０ｃから情報Ｄ１０ｃを取得する（Ｓ１４）。図９（ｂ）および図９（ｃ）のように、情報Ｄ１０ｂおよびＤ１０ｃには、装置ＩＤとしてそれぞれ「１０ｂ」が格納され、データとして、各々「心拍数」、「呼吸数」、「体動」および「心拍変動」等が格納されている。検出装置１０ｂおよび１０ｃの処理部２０は、図７のＳ１０およびＳ１２と同様に、情報Ｄ１０ｂおよびＤ１０ｃをそれぞれ生成しており、図６の要求Ｒ１０ｂおよびＲ１０ｃに基づき、検出装置１０ａに情報Ｄ１０ｂおよびＤ１０ｃをそれぞれ送信する。

【0032】

図７のように、処理部２０は、センサ２８からセンサデータを取得する（Ｓ１６）。センサデータは、例えば温度、湿度、照度、音の大きさ、音の周波数、ドアの開閉、および／または照明スイッチのオン／オフなどを示すデータである。Ｓ１０およびＳ１２と、Ｓ１４と、Ｓ１６と、を実行する順番は適宜設定できる。

【0033】

次に、処理部２０は、情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃおよびセンサデータに基づき、情報Ｄ１２を生成する（Ｓ１８）。図１０のように、情報Ｄ１２には、ヘッダとして「ＸＸ」、パケットＩＤとして「ＹＹ］、装置ＩＤとして「１０ａ」、「１０ｂ」および／または「１０ｃ」、区画ＩＤとして「４０ｆ」が格納され、データとして、各々「心拍数」、「呼吸数」、「体動」、「心拍変動」および「センサデータ」等が格納されている。ヘッダは、サーバ３０の送信するパケットのヘッダである、パケットＩＤは、パケットを示す識別符号である。装置ＩＤは、信号２６ｅを取得した検出装置の識別符号である。区画ＩＤは、検出した区画の識別符号である。区画ＩＤは、各区画の検出装置１０ａのＭＡＣ（Media Access Control）アドレスまたはＩＰアドレス（Internet Protocol）を用いてもよい。検出装置１０ａから１０ｃのうち１つの検出装置が主に利用者の生体情報を検出した場合には、処理部２０は、情報Ｄ１２に、利用者の生体情報を検出した１つの検出装置に対応する情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃのうち１つの情報を含ませる。検出装置１０ａから１０ｃのうち複数の検出装置が１または複数の利用者の生体情報を検出した場合には、処理部２０は、情報Ｄ１２に、利用者の生体情報を検出した複数の検出装置に対応する複数の情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃの情報を含ませる。

【0034】

図７のように、処理部２０は、サーバ３０に情報Ｄ１２を送信する（Ｓ２０）。処理部２０とサーバ３０との通信は、暗号化されていてもよい。次に、処理部２０は、終了するか否か判定する（Ｓ２２）。例えば、サーバ３０から終了を指示された場合には、処理部２０はＹｅｓと判定し、その他の場合にはＮｏと判定する。Ｎｏのとき、ステップＳ１０に戻る。Ｙｅｓのとき終了する。

【0035】

図１１は、実施例１におけるサーバのプロセッサが実行する処理のフローチャートである。まず、プロセッサ３４は、図２における複数の区画４０ａから４０ｆに設置された各々の検出装置１０ａから各区画４０ａから４０ｆに相当する情報Ｄ１２を取得する（Ｓ３０）。次に、プロセッサ３４は、情報Ｄ１２をグループ毎にメモリ３５に記憶する（Ｓ３２）。例えば図２において、複数の区画４０ａは１つのグループであり、複数の区画４０ｂは区画４０ａとは別の１つのグループである。同様に、各区画４０ａから４０ｆはそれぞれ異なるグループである。このとき、各情報Ｄ１２に対応付けて利用者の状態に関する情報をメモリ３５に記憶する。利用者の状態は、例えば、利用者がリラックスしている状態、利用者が就寝している状態、利用者が緊張している状態、利用者が異常な状態等である。利用者の状態に関する情報は、情報Ｄ１２に含まれていてもよいし、他から取得してもよい。

【0036】

次に、プロセッサ３４は、モデルを生成するか否か判定する（Ｓ３４）。例えば、所定期間経過したとき、または外部装置からモデルの生成を指示された場合、プロセッサ３４はＹｅｓと判定し、その他の場合、Ｎｏと判定する。Ｎｏの場合、Ｓ３０に戻り、Ｓ３０およびＳ３２において、情報Ｄ１２を蓄積する。

【0037】

Ｓ３４においてＹｅｓのとき、プロセッサ３４は、情報Ｄ１２に基づき、グループごとにモデルＤ１４を生成する（Ｓ３６）。例えば、プロセッサ３４は、グループごとの情報Ｄ１２と情報Ｄ１２を取得したときの利用者の状態に関する情報とを教師データとし、機械学習により、モデルＤ１４を生成する。教師データには、情報Ｄ１２内のセンサデータ、平日および休日または曜日などの日付に関する情報、時間帯に関する情報、および／または区画内の利用者の人数などを含んでもよい。例えば、利用者の心拍数が同じであっても、照度が小さいときまたは深夜では就寝している場合が多く、照度が大きいまたは昼まではリラックスしている場合が多い。次に、プロセッサ３４は、グループごとに生成したモデルＤ１４を対応するグループに含まれる区画４０ａから４０ｆの検出装置１０ａに送信する（Ｓ３８）。その後終了する。

【0038】

検出装置１０ａがモデルを用いて利用者の状態を判定するときの各装置の処理を説明する。図１２は、実施例１におけるシーケンス図である。１つの区画には３つの検出装置１０ａ～１０ｃが設置されている。図６と同様に、検出装置１０ａは、情報Ｄ１０ａを生成する（Ｓ１２）。検出装置１０ａは、検出装置１０ｂおよび１０ｃからそれぞれ情報Ｄ１０ｂおよびＤ１０ｃを受信する。

【0039】

次に、検出装置１０ａは、モデルを用い、情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃに基づき、利用者の状態を判定する（Ｓ５２）。検出装置１０ａは、利用者（または区画）が異常と判定したとき、異常を示す情報Ｄ１６をサーバ３０に送信する。このときに、異常を示す情報Ｄ１６は、例えばデータを含まず「異常」を示す情報を含む情報量の小さい情報でもよい。サーバ３０は、情報Ｄ１６を受信すると、検出装置１０ａに受信確認の情報Ｄ１７を送信する。検出装置１０ａは、情報Ｄ１７を受信するまで情報Ｄ１６を何回も送信してもよい。この場合、検出装置１０ａは情報Ｄ１７を受信すると、情報Ｄ１６の送信を停止する。これにより、ネットワーク３３が混雑していても重要な情報である情報Ｄ１６がサーバ３０に届かないことを抑制できる。次に、サーバ３０は、情報Ｄ１６に基づき、詳細な情報を要求するか判定する（Ｓ７２）。サーバ３０は、詳細な情報を要求すると判定したとき、検出装置１０ａに詳細な情報の要求Ｒ１８を送信する。次に、サーバ３０は、管理端末３２に、注視の情報Ｄ２４を送信する。管理端末３２を操作している管理人は、注視が必要なことを認識する。

【0040】

次に、検出装置１０ａは、利用者の生体情報を検出した検出装置１０ｃに詳細な情報の要求Ｒ２０を送信する。次に、検出装置１０ｃは、詳細な情報Ｄ２０を検出装置１０ａに送信する。次に、検出装置１０ａは、情報Ｄ２０を含む情報Ｄ２２をサーバ３０に送信する。次に、サーバ３０は、情報Ｄ２２に基づき、利用者（または区画）が異常か否か判定する（Ｓ８０）。サーバ３０が利用者（または区画）を異常と判定したとき、サーバ３０は管理端末３２に、異常の情報Ｄ２６を送信する。管理端末３２を操作している管理人は、異常が発生したことを認識する。管理端末３２またはサーバ３０は、異常を知らせる人のスマートフォン等の携帯端末に警報を送信し、異常を通知してもよい。

【0041】

図１３は、実施例１における検出装置の処理部が実行する処理のフローチャートである。図１４（ａ）から図１４（ｃ）は、それぞれ実施例１における情報Ｄ１６、Ｄ２０およびＤ２２を示すテーブルである。

【0042】

図１３に示すように、検出装置１０ａの処理部２０は、サーバ３０からモデルＤ１４を取得する（Ｓ５０）。次に、処理部２０は、図７と同様にＳ１０、Ｓ１２、Ｓ１４およびＳ１６を実行する。次に、処理部２０は、情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃおよびセンサデータに基づき、利用者（または区画）の状態を判定する（Ｓ５２）。モデルＤ１４は、図１１のステップＳ３６において生成されたモデルである。例えばモデルに情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃおよびセンサデータを入力すると、処理部２０は利用者（または区画）の状態を判定できる。次に、処理部２０は、利用者（または区画）の状態が異常か否か判定する（Ｓ５４）。Ｎｏのとき、Ｓ１０に戻る。

【0043】

Ｙｅｓのとき、処理部２０は、サーバ３０に情報Ｄ１６を送信する（Ｓ５６）。図１４（ａ）のように、情報Ｄ１６には、ヘッダとして「ＸＸ」、パケットＩＤとして「ＹＹ］、装置ＩＤとして「１０ａ」、「１０ｂ」および／または「１０ｃ」、区画ＩＤとして「４０ｆ」、状態として「異常」が格納され、データとして、各々「心拍数」、「呼吸数」、「体動」、「心拍変動」および「センサデータ」等が格納されている。情報Ｄ１６には、図１０の情報Ｄ１２に加え、利用者の状態が含まれている。装置ＩＤの「１０ｃ」は、利用者の生体情報を検出装置１０ｃが検出したことを示している。利用者の状態が「異常」は、モデルＤ１４を用いて判定した利用者（または区画）の状態が「異常」であることを示している。情報Ｄ１６は、データを含まず、利用者（または区画）が異常であることを示す情報のみでもよい。情報Ｄ１６の情報が緊急性のある情報を含む場合、サーバ３０はこの情報を受信すると情報Ｄ１７を検出装置１０ａに送信する。検出装置１０ａは情報Ｄ１７を受信するまで、複数回にわたり情報Ｄ１６を含むパケットを送る。これにより、情報Ｄ１６のパケットロスが生じても、情報Ｄ１６がサーバ３０に届くようにすることができる。 緊急性のある情報Ｄ１６は、例えば心拍を計測できていた利用者の心拍や呼吸が止まったことを示す情報である。検出装置１０ａは、ＵＤＰ（User Datagram Protocol）などのコネクションレス型のプロトコルを用いて、情報Ｄ１６を短いパケットとして有限回数、サーバ３０に送り続けてもよい。

【0044】

図１３に戻り、処理部２０は、サーバ３０から要求Ｒ１８を受信する（Ｓ５８）。次に、処理部２０は、検出装置１０ａの詳細な情報を要求しているか否か判定する（Ｓ６０）。Ｙｅｓのとき、Ｓ６４に進む。Ｎｏのとき、処理部２０は、検出装置１０ｂおよび１０ｃのうち詳細な情報を要求する検出装置に要求Ｒ２０を送信し、検出装置１０ｂまたは１０ｃから情報Ｄ２０を取得する（Ｓ６２）。図１４（ｂ）のように、情報Ｄ２０には、装置ＩＤとして「１０ｃ」、データとして、Ｖ（１）…Ｖ（ｉ）…Ｖ（ｎ）が格納されている。Ｖ（ｉ）は、検出装置１０ｃの処理部２０が取得した信号２６ｆ（図８（ｂ）参照）に相当する。

【0045】

図１３に戻り、処理部２０は、情報Ｄ２２を生成する（Ｓ６４）。図１４（ｃ）のように、情報Ｄ２２には、ヘッダとして「ＸＸ」、パケットＩＤとして「ＹＹ］、装置ＩＤとして「１０ａ」、「１０ｂ」および／または「１０ｃ」、区画ＩＤとして「４０ｆ」が格納され、データとして、Ｖ（１）…Ｖ（ｉ）…Ｖ（ｎ）が格納されている。検出装置１０ａのデータＶ（ｉ）を送信する場合、データＶ（ｉ）は、Ｓ１０において取得した信号２６ｆに相当する。検出装置１０ｂまたは１０ｃのデータＶ（ｉ）を送信する場合、データＶ（ｉ）は、Ｓ６２において取得した情報Ｄ２０に相当する。

【0046】

図１３のように、処理部２０は、サーバ３０に情報Ｄ２２を送信する（Ｓ６６）。次に、処理部２０は、終了するか否か判定する（Ｓ６８）。Ｎｏのとき、ステップＳ１０に戻る。Ｙｅｓのとき終了する。

【0047】

図１５は、実施例１におけるサーバのプロセッサが実行する処理のフローチャートである。まず、プロセッサ３４は、検出装置１０ａから情報Ｄ１６を取得する（Ｓ７０）。次に、プロセッサ３４は、情報Ｄ１６に基づき、詳細な情報の要求が必要か否かを判定する（Ｓ７２）。例えば、利用者がいないはずの区画の検出装置１０ａから情報Ｄ１６を受信した場合、プロセッサ３４は、詳細な情報の要求は不要と判断する。Ｎｏのとき、終了する。Ｓ７２を行わず、情報Ｄ１６を受信した場合には、Ｓ７４に進んでもよい。

【0048】

Ｓ７２において、Ｙｅｓのとき、プロセッサ３４は、検出装置１０ａに詳細な情報の要求Ｒ１８を送信する（Ｓ７４）。次に、プロセッサ３４は、管理端末３２に注視の情報Ｄ２４を送信する（Ｓ７６）。Ｓ７４とＳ７６の順番は逆でもよいし、Ｓ７６は行わなくてもよい。次にプロセッサ３４は、検出装置１０ａから詳細な情報Ｄ２２を受信する（Ｓ７８）。次に、プロセッサ３４は、情報Ｄ２２に基づき、利用者（または区画）が異常か否か判定する（Ｓ８０）。例えば、プロセッサ３４は、同じグループの別の区画の情報と比較し、同じグループの別の区画の詳細な情報が同様であった場合には、利用者の異常ではないと判定する。Ｎｏの場合、終了する。Ｙｅｓの場合、プロセッサ３４は、管理端末３２に異常の情報Ｄ２６を送信する（Ｓ８２）。その後、終了する。

【0049】

検出装置１０ａから１０ｃが各々サーバ３０とネットワーク３３を介して通信すると、ネットワーク３３のトラフィックが増大し、検出装置１０ａから１０ｃとサーバ３０との通信が不安定となる。

【0050】

そこで、実施例１によれば、検出装置１０ａ（第１検出装置）を複数の区画４０ａから４０ｆに各々１つ設置し、検出装置１０ｂおよび１０ｃ（第２検出装置）を複数の区画４０ａから４０ｆに各々１または複数設置する。図７のＳ１０ように、検出装置１０ａのセンサ１２は、信号２６ｆを検出する。信号２６ｆは、区画内の利用者の生体活動に関する第１情報である。Ｓ１４のように、処理部２０は、検出装置１０ｂおよび１０ｃから情報Ｄ１０ｂおよびＤ１０ｃを取得する。情報Ｄ１０ｂおよびＤ１０ｃは、区画内の利用者の生体活動に関する第２情報である。処理部２０は、Ｓ１２のように信号２６ｆに基づき情報Ｄ１０ａを生成し、さらにＳ１８のように、情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃに基づき情報Ｄ１２（第３情報）を生成する。Ｓ２０のように、処理部２０は、情報Ｄ１２を区画外に別途設置されたサーバ３０に送信する。このように、検出装置１０ａが検出装置１０ｂおよび１０ｃの情報Ｄ１０ｂおよびＤ１０ｃに基づき、サーバ３０へ送信する情報Ｄ１２を生成する。これにより、検出装置１０ａから１０ｃの各々がサーバ３０に情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃを送信する場合に比べネットワーク３３のトラフィックを抑制でき、通信の負荷を低減できる。

【0051】

図９（ａ）から図１０のように、処理部２０は、情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃのうち一部のみを情報Ｄ１２として生成する。これにより、検出装置１０ａとサーバ３０との通信の負荷をより低減できる。

【0052】

信号２６ｆは、利用者の人体の少なくとも一部の動きに対応する値が時系列に並んだ情報である。図１０のように、情報Ｄ１２は、利用者の心拍数および／または呼吸数に相当する情報を含み、信号２６ｆを含まない。このように、処理部２０は、サーバ３０に信号２６ｆは送信せず、利用者の心拍数および呼吸数等を送信する。これにより、検出装置１０ａとサーバ３０との通信の負荷を低減できる。

【0053】

処理部２０は、図７のＳ１２のように、信号２６ｆに基づき、利用者の心拍数および／または呼吸数に相当する情報Ｄ１０ａ（第４情報）を生成する。これにより、検出装置１０ａとサーバ３０との通信の負荷を低減できる。

【0054】

検出装置１０ｂおよび１０ｃは、データＶ（ｉ）を検出装置１０ａに送信してもよい。しかし、この場合には、検出装置１０ａと検出装置１０ｂおよび１０ｃとの通信の負荷が増大する。そこで、図９（ｂ）および図９（ｃ）のように、情報Ｄ１０ｂおよびＤ１０ｃは、検出装置１０ｂおよび１０ｃが生成した利用者の心拍数および／または呼吸数に相当する情報である。これにより、検出装置１０ｂおよび１０ｃは、自律的に動作することができる。よって、検出装置１０ａと検出装置１０ｂおよび１０ｃとの通信の負荷を低減できる。図１０のように、情報Ｄ１２は、情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃの少なくとも１つの情報を含み、信号２６ｆを含まない。これにより、検出装置１０ａとサーバ３０との通信の負荷を低減できる。

【0055】

図１１のＳ３０ように、サーバ３０のプロセッサ３４は、複数の区画４０ａから４０ｆにそれぞれ設置された検出装置１０ａがそれぞれ送信する複数の情報Ｄ１２を取得する。Ｓ３６のように、複数の情報Ｄ１２に基づき、複数の区画４０ａから４０ｆ内の利用者の状態を判定するためのモデルＤ１４を生成する。Ｓ３８のように、モデルＤ１４を複数の検出装置に送信する。図１３のＳ５２のように、処理部２０は、サーバ３０から受信したモデルＤ１４を用い、情報Ｄ１０ａからＤ１０ｃに基づき、利用者の状態を判定する。このように、サーバ３０がモデルＤ１４を生成することで、多くの区画４０ａから４０ｆの情報Ｄ１２を教師データとして用い、利用者の状態を判定するモデルＤ１４を生成できる。よって、モデルＤ１４の精度を向上できる。また、各区画４０ａから４０ｆ内の検出装置１０ａがモデルを作成すると、検出装置１０ａのメモリ容量の負荷および処理部２０の処理の負荷が大きくなり、検出装置１０ａのコストが増加する。サーバ３０がモデルＤ１４を作成することで、検出装置１０ａの負荷を低減できる。

【0056】

また、比較例として、１つの区画内の検出装置１０ａの情報Ｄ１２を教師データとして用いてモデルを作成する場合、教師データの収集に時間がかかってしまい、モデルＤ１４の作成に時間がかかってしまう。実施例１では、１つの区画内の検出装置１０ａの情報Ｄ１２だけでなく、類似の多数の区画４０ｆの情報Ｄ１２を教師データとしてモデルＤ１４を作成できる。よって、短期間において、より多くの教師データを収集することができる。このため、精度の高いモデルＤ１４を短期間で作成できる。また、作成されたモデルＤ１４を、ネットワーク３３を介し、類似する多数の区画の検出装置１０ａに送信できる。さらに、教師データに、時間、曜日、および他のセンサ２８の情報を加えることで、モデルＤ１４の精度を向上させることもできる。

【0057】

図２から図４（ｂ）のように、区画４０ａから４０ｆにおける部屋の大きさ、部屋の形状および部屋内の装備の配置が異なる場合、例えば信号２６ｂの反射状態が異なる。例えば、家具は壁より信号２６ｂの反射が弱かったりする。そこで、利用者の状態を判定するためのモデルを区画４０ａから４０ｆのタイプごとに異ならせた方がよい場合がある。実施例１では、複数の区画４０ａから４０ｆは、複数のグループに分割されている。プロセッサ３４は、複数のグループの各々に対応する検出装置１０ａが送信する情報Ｄ１２に基づき、複数のモデルＤ１４を生成し、モデルＤ１４を対応するグループの検出装置１０ａに送信する。これにより、区画４０ａから４０ｆのタイプに合ったモデルを作成でき、モデルの精度を向上できる。

【0058】

区画４０ａと４０ｂ、区画４０ｃと４０ｄ、区画４０ｅと４０ｆ、のように左右対称な部屋は、同じグループとしても、３つのグループとしてもよい。また、左右対称な部屋は別のグループとし、６つのグループとしてもよい。

【0059】

図１３のように、処理部２０は、サーバ３０からの指示に基づき、Ｓ６４およびＳ６６のように、信号２６ｆをサーバ３０に送信する。または、処理部２０は、Ｓ６２のように、検出装置１０ｂまたは１０ｃが検出した図１４（ｂ）の情報Ｄ２０（第５情報）を、検出装置１０ｂまたは１０ｃから取得する。Ｓ６６のように、処理部２０は、情報Ｄ２０をサーバ３０に送信する。このように、サーバ３０がより詳細な情報を用いて利用者の異常を判定したい場合に、検出装置１０ａはサーバ３０にデータＶ（ｉ）を送信できる。データＶ（ｉ）のデータ量は非常に大きい。そこで、図６および図７のように、通常の動作において検出装置１０ａはサーバ３０にデータ量の小さい情報Ｄ１２を送信する。これにより、複数の区画４０ａから４０ｆとサーバ３０との通信の負荷に余裕を持たせておく。図１２および図１３のように、区画４０ａから４０ｆの１つの区画において異常を検出した場合に、異常を検出した検出装置１０ａがサーバ３０にデータ量の多い情報Ｄ２２を送信しても、通信の容量を越えることを抑制できる。

【0060】

センサ１２は区画内に信号２６ａ（第１電磁波）を送信し、信号２６ａが利用者等の対象物において反射した信号２６ｂ（第２電磁波）を受信し、信号２６ａと２６ｂとに基づき信号２６ｅを生成する。このように、マイクロ波またはミリ波の電磁波を用いたレーダを用いることで、区画内の利用者の動きに関する情報を精度よく検出できる。センサ１２は、電磁波を用いたセンサ以外のセンサでもよい。

【0061】

次に、図１において処理部２０がＰＧＡ１８のゲインを調整するフローを説明する。図１６は、実施例１における検出装置の処理部が実行する処理を示すフローチャートである。処理部２０は、信号２６ｆを取得する（Ｓ９０）。次に処理部２０は、信号２６ｆの電圧Ｖが閾値Ｔｈ１以上か否か判定する（Ｓ９２）。処理部２０は、信号２６ｆのＶ（ｉ）（ｉは１からｎの整数）における最大値と閾値Ｔｈ１とを比較してもよい。また、処理部２０は、Ｖ（ｉ）のうち閾値Ｔｈ１以上となる点が所定個数以上の場合、Ｙｅｓと判定してもよい。さらに、閾値Ｔｈ１を、Ａ／Ｄ変換器２１が変換するデータの最大値（例えばＦＦＦＦなど）に設定し、最大値となるＶ（ｉ）が続く場合、Ａ／Ｄ変換器２１が飽和していると考えられる。そこで、このような場合には、処理部２０は、Ｙｅｓと判定してもよい。Ｙｅｓの場合、処理部２０はＰＧＡ１８のゲインを小さくする（Ｓ９４）。その後Ｓ９９に進む。

【0062】

Ｓ９２において、Ｎｏのとき、処理部２０は、電圧Ｖが閾値Ｔｈ２以下か否か判定する（Ｓ９６）。処理部２０は、信号２６ｆのＶ（ｉ）（ｉは１からｎの整数）における最小値と閾値Ｔｈ２とを比較してもよい。また、処理部２０は、Ｖ（ｉ）のうち閾値Ｔｈ２以下となる点が所定個数以上の場合、Ｙｅｓと判定してもよい。Ｎｏのとき、Ｓ９９に進む。Ｙｅｓのとき、処理部２０はＰＧＡ１８のゲインを大きくする（Ｓ９８）。その後Ｓ９９に進む。その後、処理部２０は、終了するか否か判定する（Ｓ９９）。Ｎｏのとき、ステップＳ９０に戻る。Ｙｅｓのとき終了する。

【0063】

センサ１２は、利用者の生体活動に関するアナログ信号２６ｅを生成する。処理部２０のＡ／Ｄ変換器２１は、アナログ信号２６ｅをデジタル信号２６ｆに変換し、処理部２０はデジタル信号２６ｆに基づき利用者の生体活動に関する情報Ｄ１０ａを生成する。このような検出装置１０ａから１０ｃにおいて、例えば利用者が検出装置１０ａから１０ｃに近づくと、信号２６ｅの振幅が大きくなる。これにより、Ａ／Ｄ変換器２１において、クリップまたは飽和してしまい、アナログ信号２６ｅが正常にデジタル信号に変換されない。また、利用者が検出装置１０ａから１０ｃから遠ざかる、または利用者が就寝中の場合、信号２６ｅの振幅が小さくなる。これにより、デジタル信号２６ｆの精度が低下する。そこで、図１６のように、ＰＧＡ２０（調整器）は、デジタル信号２６ｆに基づき、アナログ信号２６ｅの振幅を調整し、調整されたアナログ信号２６ｅを処理部２０に出力する。これにより、センサ１２の感度を高めることができる。センサ１２が対象物の動きに関するアナログ信号２６ｅを生成し、処理部２０が対象物の動きに関する情報を生成する検出装置にＰＧＡ２０を用いてもよい。

【実施例0064】

実施例２は、スクールバスなどの車両内に検出装置１０ａから１０ｃを設置する例である。図１７は、実施例２における車両の模式図である。スクールバス等の車両９０内には、複数の座席９２が設けられている。車両９０の天井に複数の検出装置１０ａから１０ｃが設けられている。検出装置１０ａは車両９０の中央に設置され、検出装置１０ｂおよび１０ｃは、それぞれ車両の前後に設けられている。検出装置１０ａと検出装置１０ｂおよび１０ｃとは、無線または有線により接続されている。検出装置１０ａは外部の移動端末と例えば無線により接続されている。無線方式は、例えば移動体通信方式またはＷｉ－Ｆｉ Ｄｉｒｅｃｔ（登録商標）である。検出装置１０ａから１０ｃの構造は実施例１と同じである。

【0065】

図１８は、実施例２におけるシーケンス図である。検出装置１０ａから１０ｃ、移動端末９４および端末９６が設けられている。移動端末９４は、検出装置１０ａと通信可能な端末であり、例えば携帯電話、スマートフォンまたはタブレットである。端末９６は、携帯電話、スマートフォン、固定電話またはパーソナルコンピュータであり、管理者が管理する端末である。図１８において、Ｓ１２からＳ５２は、実施例１の図１２と同じフローであり説明を省略する。検出装置１０ａは、Ｓ５２において利用者（または車両９０内）が異常と判定したとき、異常を示す情報Ｄ１６を移動端末９４に送信する。移動端末９４は、異常があることを示す情報Ｄ２６を端末９６に送信する。端末９６を管理している管理者は、車両９０内に異常があることを認識する。例えば、管理者は、車両９０内に利用者が取り残されている、利用者が怪我または病気である、利用者が動かなくなっている、などの異常を認識できる。

【0066】

実施例２のように、検出装置１０ａから１０ｃは、建物以外の乗り物などに設置してもよい。