特開 2024-43475 異常判定システム

(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】P2024043475

(43)【公開日】2024-03-29

(54)【発明の名称】異常判定システム

(51)【国際特許分類】

   G08B 25/04 20060101AFI20240322BHJP

   G08B 21/02 20060101ALI20240322BHJP

【ＦＩ】

G08B25/04 K

G08B21/02

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023049648

(22)【出願日】2023-03-27

(31)【優先権主張番号】P 2022148635

(32)【優先日】2022-09-16

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】390037154

【氏名又は名称】大和ハウス工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100162031

【弁理士】

【氏名又は名称】長田 豊彦

(74)【代理人】

【識別番号】100175721

【弁理士】

【氏名又は名称】高木 秀文

(72)【発明者】

【氏名】竹内 愛

(72)【発明者】

【氏名】梶 雄登

(72)【発明者】

【氏名】片岡 夏海

(72)【発明者】

【氏名】西口 絵里子

【テーマコード（参考）】

5C086

5C087

【Ｆターム（参考）】

5C086AA22

5C086CA06

5C086CB27

5C086FA12

5C086FA15

5C086FA17

5C087AA02

5C087AA03

5C087AA10

5C087AA12

5C087AA16

5C087AA19

5C087BB74

5C087DD03

5C087EE18

5C087FF01

5C087FF02

5C087FF04

5C087GG08

5C087GG66

5C087GG83

(57)【要約】

【課題】対象者の異常を好適に判定可能な異常判定システムを提供する。
【解決手段】居室１における対象者の位置、及び、姿勢を検出可能な対象者検出センサ１１０と、前記居室１を分割するように設定された複数のエリアのうち前記対象者が存在するエリアと、前記対象者の姿勢と、に基づいて、前記対象者の初期異常の発生の有無を判定する第一異常判定処理を実行するサーバ１３０と、を具備する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

居室における対象者の位置、及び、姿勢を検出可能な検出部と、
前記居室を分割するように設定された複数のエリアのうち前記対象者が存在するエリアと、前記対象者の姿勢と、に基づいて、前記対象者の第一の異常の発生の有無を判定する第一異常判定処理を実行する制御部と、
を具備する異常判定システム。

【請求項2】

前記制御部は、
前記第一異常判定処理において、前記エリア及び前記対象者の姿勢の組み合わせと、前記第一の異常の発生の有無と、の関係が規定された異常判定テーブルに基づいて、前記第一の異常の発生の有無を判定する、
請求項１に記載の異常判定システム。

【請求項3】

前記制御部は、
前記第一異常判定処理によって前記第一の異常が発生したと判定した場合、前記対象者の姿勢の継続時間に基づいて、前記対象者の第二の異常の発生の有無を判定する第二異常判定処理を実行する、
請求項１に記載の異常判定システム。

【請求項4】

前記制御部は、
前記第一異常判定処理によって前記第一の異常が発生しておらず、かつ、正常でもないと判定した場合、前記対象者が存在する前記エリアと、前記対象者の姿勢の継続時間に基づいて、前記対象者の第三の異常の発生の有無を判定する第三異常判定処理を実行する、
請求項１に記載の異常判定システム。

【請求項5】

前記制御部は、
前記検出部による検出結果に基づいて前記対象者の身体の特定の部位の位置を算出し、当該特定の部位の位置に基づいて前記対象者の姿勢を判定する、
請求項１に記載の異常判定システム。

【請求項6】

前記制御部は、
前記対象者の前記特定の部位の高さ位置を算出し、当該特定の部位の高さ位置と所定の閾値とを比較することで前記対象者の姿勢を判定するものであり、
前記所定の閾値は、前記対象者の身長に基づいて決定される、
請求項５に記載の異常判定システム。

【請求項7】

前記制御部は、
報知手段を用いて判定結果の報知を行う、
請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の異常判定システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、対象者の異常の発生の有無を判定する異常判定システムの技術に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、対象者の異常の発生の有無を判定する異常判定システムの技術は公知となっている。例えば、特許文献１に記載の如くである。

【0003】

特許文献１には、「倒れた状態」及び「倒れていない状態」の多数の人体画像を予め学習し、学習した画像の特徴量と、検知対象となる人体の画像の特徴量と、を比較することで、検知対象となる人体の姿勢（「倒れた状態」か、「倒れていない状態」か）を判定する技術が開示されている。検知対象となる人が「倒れた状態」であることを検出した場合、その人に異常（転倒）が発生していると判断することができる。

【0004】

しかしながら、例えば「倒れた状態」が検出された場合であっても、その検知対象となる人が存在する場所によっては、異常が発生したとは言えない場合がある。例えば、寝具（布団）が配置されている場所で人が「倒れた状態」となっている場合には、当該人は単に寝ている状態であり、異常が発生していない可能性もある。したがって、対象となる人の位置に応じて、より好適に異常を判定することが可能な技術が望まれている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】再表２０１４－０１０２０３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明は以上の如き状況に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、対象者の異常を好適に判定可能な異常判定システムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

【0008】

即ち、請求項１においては、居室における対象者の位置、及び、姿勢を検出可能な検出部と、前記居室を分割するように設定された複数のエリアのうち前記対象者が存在するエリアと、前記対象者の姿勢と、に基づいて、前記対象者の第一の異常の発生の有無を判定する第一異常判定処理を実行する制御部と、を具備するものである。

【0009】

請求項２においては、前記制御部は、前記第一異常判定処理において、前記エリア及び前記対象者の姿勢の組み合わせと、前記第一の異常の発生の有無と、の関係が規定された異常判定テーブルに基づいて、前記第一の異常の発生の有無を判定するものである。

【0010】

請求項３においては、前記制御部は、前記第一異常判定処理によって前記第一の異常が発生したと判定した場合、前記対象者の姿勢の継続時間に基づいて、前記対象者の第二の異常の発生の有無を判定する第二異常判定処理を実行するものである。

【0011】

請求項４においては、前記制御部は、前記第一異常判定処理によって前記第一の異常が発生しておらず、かつ、正常でもないと判定した場合、前記対象者が存在する前記エリアと、前記対象者の姿勢の継続時間に基づいて、前記対象者の第三の異常の発生の有無を判定する第三異常判定処理を実行するものである。

【0012】

請求項５においては、前記制御部は、前記検出部による検出結果に基づいて前記対象者の身体の特定の部位の位置を算出し、当該特定の部位の位置に基づいて前記対象者の姿勢を判定するものである。

【0013】

請求項６においては、前記制御部は、前記対象者の前記特定の部位の高さ位置を算出し、当該特定の部位の高さ位置と所定の閾値とを比較することで前記対象者の姿勢を判定するものであり、前記所定の閾値は、前記対象者の身長に基づいて決定されるものである。

【0014】

請求項７においては、前記制御部は、報知手段を用いて判定結果の報知を行うものである。

【発明の効果】

【0015】

本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。

【0016】

本発明においては、対象者の異常を好適に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本発明の一実施形態に係る異常判定システム、及び、異常判定システムが適用された居室の全体的な構成を示した模式図。

【図2】対象者の姿勢と点群データの分布との関係の一例を示した図。

【図3】異常判定テーブルの一例を示した図。

【図4】異常判定システムによる異常判定処理の内容を示したフローチャート。

【図5】図４の続きを示すフローチャート。

【図6】対象者の姿勢と点群データの分布との関係の別例を示した図。

【図7】身長の異なる対象者の胸部の位置と、閾値を比較した図。

【図8】異常判定システムによる異常判定処理の内容の別例を示したフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下では、図１を用いて、本発明の一実施形態に係る異常判定システム１００について説明する。

【0019】

異常判定システム１００は、対象者の異常（特に本実施形態では、転倒）の発生の有無を判定（以下、単に「異常判定」とも称する）するものである。まず、本実施形態で想定している対象者、及び、当該対象者の居室１の一例について説明する。

【0020】

本実施形態では、異常判定システム１００による異常判定の対象となる人（以下、「対象者」と称する）として、転倒し易く、また、転倒による危険性（病気や怪我の重症化の可能性）の高い高齢者を想定している。また、本実施形態では、異常判定システム１００を、高齢者施設における対象者の居室１に適用することを想定している。

【0021】

図１には、対象者の居室１の一例を示している。居室１には、ベッド１０、ダイニングテーブル２０、ダイニングチェア３０及びトイレ４０等が設置されている。トイレ４０が配置される空間は、隔壁４１によってその他の空間と区画されている。

【0022】

次に、異常判定システム１００の構成について説明する。異常判定システム１００は、主として対象者検出センサ１１０、スタッフ端末１２０及びサーバ１３０を具備する。

【0023】

対象者検出センサ１１０は、対象者の位置及び姿勢を検出するためのものである。対象者検出センサ１１０は、非接触式のセンサである。本実施形態では、対象者検出センサ１１０として、ミリ波センサを用いている。対象者検出センサ１１０は、ミリ波（波長が１～１０ｍｍ、周波数が３０～３００ＧＨｚの電波）を対象物に照射し、反射された電波を観測することで、対象物の位置、速度、角度等を測定することができる。

【0024】

本実施形態では、対象者検出センサ１１０は、居室１の壁に設置され、居室１全域に電波を照射することができる。ミリ波は直進性が高く、薄い壁等を透過することができるため、トイレ４０（隔壁４１の内側）や物陰の対象者も検出することができる。なお、本実施形態では、１つの対象者検出センサ１１０で居室１全域を検出する例を示しているが、必要に応じて複数の対象者検出センサ１１０を用いてもよい。

【0025】

スタッフ端末１２０は、異常判定システム１００による判定結果等を報知するためのものである。スタッフ端末１２０としては、例えばパーソナルコンピュータを用いることができる。スタッフ端末１２０は、対象者の生活の手助け（介助、介護等）を行う人が確認可能な場所に設置される。本実施形態では、例えば高齢者施設のスタッフの詰所に配置することができる。スタッフ端末１２０のモニタに各種の情報を表示させることで、当該情報をスタッフに報知することができる。なお、スタッフ端末１２０としては、その他種々の機器（例えば、携帯型端末等）を用いることも可能である。

【0026】

サーバ１３０は、異常判定に関する処理を行うためのものである。サーバ１３０は、クラウドサーバにより構成される。サーバ１３０は、対象者検出センサ１１０及びスタッフ端末１２０との間で相互に情報をやり取りすることができる。

【0027】

サーバ１３０は、対象者検出センサ１１０により得られたデータに基づいて、対象者の位置及び姿勢を判断することができる。具体的には、サーバ１３０は、反射された電波に基づいて得られた点群データのうち、動きのあるデータが人（本実施形態では、対象者）であると判断することができる。特に本実施形態ではミリ波センサを用いているため、対象者の微細な動きまで精度良く検出することができる。サーバ１３０は、動きのあるデータのみを抽出し、居室１における当該データの位置を対象者の位置であると判断することができる。またサーバ１３０は、動きのあるデータのみを抽出し、その分布を確認することで、対象者が立っている（立位）、座っている（座位）、横たわっている（臥位）など、対象者の姿勢を判断することができる。

【0028】

図２には、対象者の姿勢（立位、座位、臥位）と点群データの分布との関係の一例を示している。図中の棒グラフは、高さ方向に沿った点群データの反射強度の大きさを示している。動きが大きく、かつ、反射面積が大きいほど、点群データの反射強度は大きくなる。

【0029】

図に示すように、対象者の姿勢に応じて、高さ方向における点群データの分布範囲が異なっている。このような分布範囲の違いから、対象者の姿勢を判断することができる。例えば、分布範囲が比較的広く、分布中の比較的高い位置における反射強度が大きい場合、対象者が立位であると判断することができる。また、分布範囲が中程度の広さである場合、対象者がいすに座っている（座位（いす））と判断することができる。また、分布範囲が比較的狭く、分布が床付近の低い位置に集中している場合、対象者が床に横たわっている（臥位（床））と判断することができる。また、分布範囲が比較的狭く、分布が床から離れた位置（ベッド１０の高さ）に集中している場合、対象者がベッド１０の上で横たわっている（臥位（ベッド））と判断することができる。また、図示していないが、分布範囲が座位（いす）より狭く、かつ臥位（床）より広い場合、対象者が床に座っている（座位（床））と判断することができる。

【0030】

なお、上述の対象者の姿勢の判断基準は一例であり、対象者の姿勢を判断するための判断基準は任意に設定することができる。

【0031】

サーバ１３０には、居室１を複数に分割したエリアの位置情報が予め記憶されている。本実施形態では、図１に示すように、家具等の配置に応じて、ベッドエリアＡ、ダイニングエリアＢ、トイレエリアＣ及びその他のエリアＤが設定されている。

【0032】

ベッドエリアＡは、ベッド１０が配置されるエリアである。ベッドエリアＡは、例えば平面視でベッド１０よりも一回り大きい範囲となるように設定される。同様に、ダイニングテーブル２０及びダイニングチェア３０が配置されるエリアに、ダイニングエリアＢが設定される。トイレエリアＣは、隔壁４１で囲まれた範囲に設定される。居室１のうち、ベッドエリアＡ、ダイニングエリアＢ及びトイレエリアＣ以外のエリアが、その他のエリアＤとして設定される。なお、上記各エリアは一例であり、居室１に配置される家具等に応じて任意にエリアを設定することが可能である。

【0033】

サーバ１３０には、エリアと対象者の姿勢との組み合わせに応じて異常（転倒）の有無を判定するための異常判定テーブルが予め記憶されている。図３には、異常判定テーブルの一例を示している。

【0034】

本実施形態に係る異常判定テーブルでは、対象者が立っている姿勢（立位）の場合、対象者がどのエリアにいても、対象者は正常である（転倒していない）と判定するように設定されている。

【0035】

また、本実施形態に係る異常判定テーブルでは、対象者がダイニングエリアＢにいる状態でいすに座っている姿勢（座位（いす））の場合、ダイニングチェア３０に着座していると推定されるため、対象者は正常である（転倒していない）と判定するように設定されている。一方、対象者がベッドエリアＡ、トイレエリアＣ及びその他のエリアＤで座位（いす）の姿勢の場合、後述する時間計測が必要であると判定するように設定されている。なお、時間計測については後述する。

【0036】

また、本実施形態に係る異常判定テーブルでは、対象者が床に座っている姿勢（座位（床））の場合、対象者がどのエリアにいても、対象者に異常が発生している（転倒している）と判定するように設定されている。

【0037】

また、本実施形態に係る異常判定テーブルでは、対象者がベッドエリアＡにいる状態で、ベッド１０の高さに横たわっている姿勢（臥位（ベッド））の場合、ベッド１０の上で寝ていると推定されるため、対象者は正常である（転倒していない）と判定するように設定されている。一方、対象者がダイニングエリアＢ、トイレエリアＣ及びその他のエリアＤで臥位（ベッド）の姿勢の場合、ベッド１０が配置されていないエリアでベッド１０の高さ（床から浮いた位置）に横たわった姿勢となるのは不可能であるため、何らかのエラー（対象者検出センサ１１０の故障等）が発生していると判定するように設定されている。

【0038】

また、本実施形態に係る異常判定テーブルでは、対象者が床に横たわっている姿勢（臥位（床））の場合、対象者がどのエリアにいても、対象者に異常が発生している（転倒している）と判定するように設定されている。

【0039】

以下では、上述の如く構成された異常判定システム１００によって、対象者の異常を判定する方法（以下、「異常判定処理」とも称する）の概略を説明する。

【0040】

まずサーバ１３０は、対象者検出センサ１１０から得られた対象者の位置（エリア）及び姿勢を、異常判定テーブル（図３参照）と照合し、「異常」の有無や、「時間計測」の要否、「エラー」の有無等の判定を行う。以下では便宜上、この異常判定テーブルを用いて判定される異常を「初期異常」と称する。

【0041】

サーバ１３０は、初期異常が発生していると判定した場合、時間計測を開始し、所定の時間（例えば、１０秒）以上初期異常が検出され続けた場合に、「異常」であると判定し、スタッフ端末１２０を用いて高齢者施設のスタッフに異常が発生したことを報知する。以下では便宜上、この時間計測によって判定される異常を「継続異常」と称する。

【0042】

一方サーバ１３０は、初期異常が所定の時間（例えば、１０秒）以上継続しない場合には、継続異常とは判定せず、スタッフへの報知も行わない。この場合、サーバ１３０は、初期異常を検知したこと（具体的には、初期異常の発生日時、場所等）を記録に残し、後からスタッフがその記録を確認できるようにする。

【0043】

また、サーバ１３０は、対象者検出センサ１１０の検出結果を異常判定テーブルと照合した結果、時間計測が必要であると判定した場合、当該対象者の姿勢が、そのエリアに応じて定められた時間だけ継続するか否かを判定する。本実施形態では、ベッドエリアＡ、トイレエリアＣ及びその他のエリアＤで対象者が座位（いす）の姿勢であることが検出された場合に、時間計測が必要であると判定するように設定されている（図３参照）。

【0044】

ここで、本実施形態では、ダイニングチェア３０はダイニングエリアＢに配置されているものと想定しているため、原則的には、ダイニングエリアＢ以外のエリアで対象者がダイニングチェア３０に座ること（姿勢が座位（いす）になること）は想定していない。しかしながら、ダイニングエリアＢ以外のエリアで対象者の姿勢が座位（いす）となったとしても、直ちに異常が発生しているとは断定できないため、この場合に時間計測が必要であると判定するように設定されている。

【0045】

例えば、その他のエリアＤで座位（いす）が検出された場合（以下、この場合を「ケース１」と称する）、対象者がダイニングチェア３０をその他のエリアＤへと移動させて座っている可能性がある。そこで本実施形態では、サーバ１３０は、ケース１の場合、時間計測を開始すると共に、対象者がダイニングチェア３０を移動させた可能性があることをスタッフに報知する。なお、この場合は、異常の発生の可能性は低いと考えられるため、計測された時間に関わらず、異常（継続異常）であるとは判定しない。

【0046】

また、トイレエリアＣで座位（いす）が検出された場合（以下、この場合を「ケース２」とする）、対象者がトイレ４０に座っている可能性がある。そこで本実施形態では、サーバ１３０は、ケース２の場合、時間計測を開始し、座位（いす）の姿勢が所定時間（例えば、２０分）以上検出され続けた場合に異常（継続異常）であると判定し、スタッフに異常が発生したことを報知する。

【0047】

また、ベッドエリアＡで座位（いす）が検出された場合（以下、この場合を「ケース３」とする）、対象者がベッド１０に座っている可能性がある。そこで本実施形態では、サーバ１３０は、ケース３の場合、時間計測を開始し、座位（いす）の姿勢が所定時間（例えば、２０分）以上検出され続けた場合に異常（継続異常）であると判定し、スタッフに異常が発生したことを報知する。

【0048】

以下では図４及び図５を用いて、これまで説明した異常判定システム１００による異常判定処理の具体的なフローチャートの概要を説明する。

【0049】

サーバ１３０は、対象者検出センサ１１０が居室１内で人（対象者）を検知した場合（ステップＳ１０１でＹＥＳ）、対象者検出センサ１１０により得られたデータに基づいて、対象者の位置情報及び対象者の姿勢情報を抽出する（ステップＳ１０２、ステップＳ１０３）。すなわちサーバ１３０は、対象者が存在しているエリアと、対象者の姿勢を判定する。

【0050】

その後サーバ１３０は、スタッフ端末１２０のモニタに、現在の状況を表示させる（ステップＳ１０４）。具体的には、サーバ１３０は、対象者の位置（エリア）、姿勢をモニタに表示させる。またサーバ１３０は、後述する処理で判定される対象者の状態（正常、異常、エラー）、及び、後述する処理により計測されている時間をモニタに表示させる。

【0051】

次にサーバ１３０は、対象者の位置と姿勢を異常判定テーブル（図３参照）と照合し、「異常」の有無や、「時間計測」の要否、「エラー」の有無等の判定を行う。サーバ１３０は、判定結果が「正常」である場合（ステップＳ１０６でＹＥＳ）には、後述する処理によるモニタの点滅を消し（ステップＳ１０７）、再度ステップＳ１０１の処理に戻る。

【0052】

サーバ１３０は、判定結果が「異常」（初期異常）である場合（ステップＳ１０８でＹＥＳ）には、時間計測を開始する（ステップＳ１０９）。サーバ１３０は、対象者が「異常」の姿勢のまま所定の時間（図例では、１０秒）が経過した場合（ステップＳ１１０でＹＥＳ）、「異常」（継続異常）であると判定し（ステップＳ１１１）、スタッフ端末１２０のモニタに異常を知らせるメッセージ等を表示させてスタッフへアラートを通知する（ステップＳ１１２）。さらにサーバ１３０は、スタッフ端末１２０のモニタの表示色を変えると共に、点滅表示させる（ステップＳ１１３）。

【0053】

一方、サーバ１３０は、所定の時間（１０秒）が経過する前に対象者の「異常」が解消された（「異常」以外の姿勢となった）場合（ステップＳ１１０でＮＯ）、「異常」（初期異常）が発生したこと、並びに当該「異常」を計測した時間を記録し（ステップＳ１１４）、再度ステップＳ１０１の処理に戻る。

【0054】

またサーバ１３０は、判定結果が「時間計測」である場合（ステップＳ１１５でＹＥＳ）、時間計測を開始する（ステップＳ１１６）。本実施形態では、前述のように、「時間計測」と判定される場合として、ケース１～ケース３を想定している。

【0055】

ケース１の場合（その他のエリアＤで座位（いす）が検出された場合）、サーバ１３０は計測時間を記録し（ステップＳ１１７）、スタッフ端末１２０のモニタの表示色を変えると共に、点滅表示させる（ステップＳ１１３）。この点滅により、対象者がダイニングチェア３０を移動させた可能性があることをスタッフに報知することができる。

【0056】

ケース２の場合（トイレエリアＣで座位（いす）が検出された場合）、サーバ１３０は、対象者が「時間計測」の姿勢のまま所定の時間（図例では、２０分）が経過した場合（ステップＳ１１８）、「異常」（継続異常）であると判定し（ステップＳ１１１）、スタッフ端末１２０のモニタに異常を知らせるメッセージ等を表示させてスタッフへアラートを通知する（ステップＳ１１２）。

【0057】

ケース３の場合（ベッドエリアＡで座位（いす）が検出された場合）、サーバ１３０は、対象者が「時間計測」の姿勢のまま所定の時間（図例では、２０分）が経過した場合（ステップＳ１１９）、「異常」（継続異常）であると判定し（ステップＳ１１１）、スタッフ端末１２０のモニタに異常を知らせるメッセージ等を表示させてスタッフへアラートを通知する（ステップＳ１１２）。

【0058】

なお、図示は省略しているが、ケース２及びケース３（ステップＳ１１８及びステップＳ１１９）で所定の時間（２０分）が経過する前に対象者の「時間計測」が解消された（「時間計測」以外の姿勢となった）場合、対象者に特に異常はないと考えられるため、サーバ１３０は再びステップＳ１０１の処理に戻ることができる。また、ケース２及びケース３（ステップＳ１１８及びステップＳ１１９）で例示した異常の判定基準となる時間（２０分）は一例であり、対象者の姿勢や検出すべき異常に応じて任意に変更することが可能である。

【0059】

またサーバ１３０は、判定結果が「正常」、「異常」及び「時間計測」ではない場合（ステップＳ１０１、ステップＳ１０８及びステップＳ１１５でいずれもＮＯ）、「エラー」と判定する（ステップＳ１２０）。その後サーバ１３０は、スタッフ端末１２０のモニタの表示色を変えると共に、点滅表示させる（ステップＳ１１３）。この点滅により、エラーが発生していることをスタッフに報知することができる。

【0060】

サーバ１３０は、図４及び図５に示す処理を継続して実行することで、居室１内にいる対象者の異常（転倒）を検出し、スタッフへと報知することができる。

【0061】

特に本実施形態では、ミリ波センサ（対象者検出センサ１１０）を用いて対象者の異常を検出することができるため、居室１内の映像を撮影する必要はなく、対象者のプライバシーを守りながら、かつ、非接触で転倒を検出することができる。

【0062】

またミリ波センサ（対象者検出センサ１１０）を用いることで、薄い壁等も透過して異常を検出することができる。これによって、例えばカメラでの撮影に比べて死角を減らすことができ、対象者の異常を検出し易い。

【0063】

また本実施形態では、異常発生後（転倒後）の対象者の姿勢、位置及び計測時間を用いて異常を判定することができる。すなわち本実施形態では、異常が発生している最中（例えば、転倒中）の対象者の動作を検出するなど、複雑な処理を行うことなく、異常を検出することができる。

【0064】

なお、本実施形態において、対象者が隣接するエリアの境界付近に位置している場合、複数のエリアにわたって対象者の位置や姿勢が検出されることが想定される。本実施形態では、エリアごとに異常の判定基準が異なる（図３参照）ため、異常を適切に判定できないことが懸念されるが、本実施形態ではこのような場合であっても、対象者の異常の有無を適切に判定することができるように設定されている。

【0065】

例えば、対象者の姿勢が立位であることが検出された場合、図３に示すように、エリアに関わらず「正常」と判定されるため、異常判定に問題は生じない。また、対象者の姿勢が座位（床）又は臥位（床）であることが検出された場合、エリアに関わらず「異常」と判定されるため、異常判定に問題は生じない。また、対象者の姿勢が臥位（ベッド）であることが検出された場合、ベッドエリアＡ以外のエリアではエラーと判定されるため、異常の誤判定が生じることはない。

【0066】

上記以外の場合、すなわち、対象者の姿勢が座位（いす）であることが検出された場合、ダイニングエリアＢであれば「正常」、それ以外のエリアであれば「時間計測」と判定される。

【0067】

ここで、例えば、ダイニングエリアＢとその他のエリアＤとの境界付近に対象者が位置している場合、対象者検出センサ１１０は、ダイニングエリアＢとその他のエリアＤで交互に対象者を検出する可能性が考えられる。このような状況では、「時間計測」と「正常」が交互に判定されるため、モニタの点滅と（ステップＳ１１３）、点滅の停止（ステップＳ１０７）とが交互に繰り返されることになる。スタッフはこのモニタの状況を確認することで、対象者が「異常」ではなく、エリアの境界付近にいることが確認できる。したがってスタッフは、緊急に対象者の介助に向かう必要はなく、必要に応じたタイミングで対象者の様子を確認すれば十分である。

【0068】

以上の如く、本実施形態に係る異常判定システム１００は、
居室１における対象者の位置、及び、姿勢を検出可能な対象者検出センサ１１０（検出部）と、
前記居室１を分割するように設定された複数のエリアのうち前記対象者が存在するエリアと、前記対象者の姿勢と、に基づいて、前記対象者の初期異常（第一の異常）の発生の有無を判定する第一異常判定処理（ステップＳ１０１～ステップＳ１０８）を実行するサーバ１３０（制御部）と、
を具備するものである。

【0069】

このように構成することにより、対象者の異常を好適に判定することができる。すなわち、エリアと対象者の姿勢に基づいて異常を判定できるため、好適に異常を判定することができる。特に本実施形態では、対象者の姿勢の画像を予め事前に学習する必要がないため、比較的容易な構成で異常を検出することができる。また本実施形態では、対象者検出センサ１１０としてミリ波センサを用いているため、カメラを用いる場合に比べて対象者のプライバシーにも配慮することができる。また対象者検出センサ１１０としてミリ波センサを用いることで、死角を減らすことができる。

【0070】

また、前記サーバ１３０は、
前記第一異常判定処理（ステップＳ１０１～ステップＳ１０８）において、前記エリア及び前記対象者の姿勢の組み合わせと、前記初期異常の発生の有無と、の関係が規定された異常判定テーブル（図３参照）に基づいて、前記初期異常の発生の有無を判定するものである。

【0071】

このように構成することにより、エリアに応じた判断基準に基づいて適切に異常を判定することができる。

【0072】

また、前記サーバ１３０は、
前記第一異常判定処理（ステップＳ１０１～ステップＳ１０８）によって前記初期異常が発生したと判定した場合、前記対象者の姿勢の継続時間に基づいて、前記対象者の継続異常（第二の異常）の発生の有無を判定する第二異常判定処理（ステップＳ１０９～ステップＳ１１１）を実行するものである。

【0073】

このように構成することにより、対象者の異常をより適切に判定することができる。例えば、初期異常の姿勢が短時間しか継続しなかった場合には、対象者に大きな問題（怪我等）はなく、介助は必要ないと判断することができるため、スタッフの作業負担を軽減することができる。

【0074】

また、前記サーバ１３０は、
前記第一異常判定処理（ステップＳ１０１～ステップＳ１０８）によって前記初期異常が発生しておらず、かつ、正常でもないと判定した場合、前記対象者が存在する前記エリアと、前記対象者の姿勢の継続時間に基づいて、前記対象者の継続異常（第三の異常）の発生の有無を判定する第三異常判定処理（ステップＳ１１５～ステップＳ１１９、ステップＳ１１１）を実行するものである。

【0075】

このように構成することにより、直ちに異常と判断し難い姿勢でも、継続時間に基づいて異常（継続異常）を適切に判定することができる。これによって、異常が発生した対象者を適切に介助することができる。

【0076】

また、前記サーバ１３０は、
スタッフ端末１２０（報知手段）を用いて判定結果の報知を行うものである。

【0077】

このように構成することにより、異常が発生した対象者を速やかに把握し、介助することができる。

【0078】

なお、本実施形態に係る対象者検出センサ１１０は、本発明に係る検出部の実施の一形態である。
また、本実施形態に係る初期異常は、本発明に係る第一の異常の実施の一形態である。
また、本実施形態に係る継続異常は、本発明に係る第二の異常及び第三の異常の実施の一形態である。
また、本実施形態に係るスタッフ端末１２０は、本発明に係る報知手段の実施の一形態である。

【0079】

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変更が可能である。

【0080】

例えば、本実施形態では、対象者の異常として、特に転倒を判定する例を示したが、本発明はこれに限るものではなく、対象者のその他の異常（例えば、うずくまる、など）に適用することも可能である。

【0081】

また、本実施形態では、異常判定システム１００を高齢者施設の居室１に適用した例を示したが、本発明はこれに限らず、その他種々の施設、住宅等に適用することが可能である。

【0082】

また、本実施形態で例示した居室１の各エリアは一例であり、家具の配置、当該エリアの使用用途等に応じて、任意にエリアを設定することが可能である。

【0083】

また、本実施形態では、対象者の位置、及び、姿勢を検出する検出部として対象者検出センサ１１０（ミリ波センサ）を例示したが、本発明はこれに限らず、対象者の姿勢等を検出可能な種々のセンサ（サーモセンサ、超音波センサ等）を用いることも可能である。

【0084】

また、本実施形態では、各種処理を実行する制御部としてサーバ１３０を例示したが、本発明はこれに限らず、その他種々の装置（パーソナルコンピュータ、タブレット端末等）を用いることも可能である。

【0085】

また、本実施形態で用いた異常判定テーブル（図３参照）の具体的な内容は一例であり、居室１に設定された各エリアの利用用途や、検出すべき異常の種類に応じて、任意に変更することが可能である。

【0086】

以下では、上記実施形態で説明した対象者の姿勢の判断方法の具体例について説明する。

【0087】

上述のように、対象者検出センサ１１０（ミリ波センサ）を用いることで対象者の点群データを取得し、対象者の姿勢を判断することができる。ここで、対象者から得られる点群データの反射強度は、動きが大きく、かつ、反射面積が大きいほど大きくなる。

【0088】

例えば図６には、対象者の姿勢（立位、座位（椅子）、座位（床）、臥位（床）、臥位（ベッド））と点群データの分布との関係の一例を示している。図６には、高さ方向（Ｚ方向）に沿った点群データの反射強度の大きさ、及び、水平方向（Ｘ方向又はＹ方向）に沿った点群データの反射強度の大きさを、それぞれ棒グラフで示している。対象者が大きく動いていない状態では、図６に示すように、胸部付近の反射強度が大きくなることが分かっている。

【0089】

図６に示したような反射強度の分布と、対象者検出センサ１１０により得られる対象者の体積と、を用いることで、対象者の重心ポイント（３次元上の重心の座標）を算出することができる。算出された重心ポイントの値（特に、高さ方向の値。以下、「Ｚ値」とも称する）と、対象者の点群データの分布範囲を用いることで、立位、座位等の姿勢を判断することができる。

【0090】

例えば、Ｚ値がある程度高い場合、対象者が立位であると判断することができる。また、Ｚ値が立位よりも低い場合、対象者が椅子に座っている（座位（椅子））と判断することができる。また、Ｚ値が座位（椅子）よりも低い場合、対象者が床に座っている（座位（床））と判断することができる。

【0091】

また、水平方向（Ｘ方向又はＹ方向）における反射強度の分布範囲の違いに基づいて、座位と臥位とを区別することができる。具体的には、対象者が横たわった状態（臥位）では、座位の場合と比べて反射強度の分布範囲が広くなるため、反射強度が広い範囲に分布している場合には臥位であると判断することができる。また対象者が臥位であると判断された場合、Ｚ値によって、対象者が床に横たわっている状態（臥位（床））と、ベッドの上に横たわっている状態（臥位（ベッド））とを区別することができる。

【0092】

ここで、上述のようにＺ値に応じて姿勢を判断するためには、当該Ｚ値を区別するための閾値を設定する必要がある。当該閾値を、対象者の身長に応じた値に設定することで、対象者の姿勢を精度良く判断することができる。以下では、この閾値の設定方法について説明する。

【0093】

一般的に、日本人は平均的に７頭身とされている。７頭身の場合、胸部の高さは身長の５／７の高さとされている。したがって、立位の対象者の胸部の高さは、「身長×５／７」で算出できる。

【0094】

椅子に座った際の胸部の高さは、「座高＋椅子の高さ－頭頂部から胸部までの高さ」で算出することができる。一般的に座高は「０．５５×身長」で表され、一般的な椅子の平均的な高さは４５０ｍｍであることから、椅子に座った際の対象者の胸部の高さは「（０．５５×身長＋４５０）－身長×２／７」で表される。

【0095】

また、床に座った際の胸部の高さは、「座高－頭頂部から胸部までの高さ」で算出することができる。一般的に座高は「０．５５×身長」で表されることから、床に座った際の対象者の胸部の高さは「０．５５×身長－身長×２／７」で表される。

【0096】

対象者検出センサ１１０（ミリ波センサ）によって測定される対象者の各姿勢のＺ値は、上述の各数式で算出された値付近になると考えられる。そこで、上述の各数式により算出された値を、各姿勢の中心値と仮定すると、立位と座位（椅子）の中心値の平均値、及び、座位（椅子）と座位（床）の中心値の平均値を、各姿勢を区別するための閾値とすることができる。

【0097】

一例として、図７には、対象者の身長が１８０ｃｍと１５０ｃｍである場合における、各姿勢の中心値と、その中心値から算出される閾値を示している。

【0098】

図７の例では、身長１８０ｃｍの対象者については、Ｚ値が１１０６ｍｍ以上である場合には立位、７０１ｍｍ以上１１０６ｍｍ未満である場合には座位（椅子）、７０１ｍｍ未満である場合には座位（床）と判断することができる。

【0099】

また、身長１５０ｃｍの対象者については、Ｚ値が９５９ｍｍ以上である場合には立位、６２１ｍｍ以上９５９ｍｍ未満である場合には座位（椅子）、６２１ｍｍ未満である場合には座位（床）と判断することができる。

【0100】

ここで、測定されたＺ値が１０００ｍｍ程度である場合、身長１８０ｃｍの対象者であれば座位（椅子）と判断され、身長１５０ｃｍの対象者であれば立位と判断されることになる。このように、測定されたＺ値が同じでも、対象者の身長によって姿勢が異なる場合がある。したがって、身長に応じて閾値の設定を変えることで、各姿勢の判断の精度を向上させることができる。

【0101】

以下では図８を用いて、図４に示した異常判定処理に上述の閾値を設定するための処理を追加した変形例について説明する。

【0102】

なお、図８に示した変形例が、図４に示した例と異なる点は、ステップＳ１２１及びステップＳ１２２をさらに備えている点であり、その他のステップの処理は概ね同様である。そこで以下では、当該相違点（ステップＳ１２１及びステップＳ１２２）について説明し、その他のステップの処理については説明を省略する。

【0103】

ステップＳ１２１において、サーバ１３０には、対象者の身長が入力される。例えば、キーボードやタッチパネル等の入力装置を用いて、サーバ１３０に対象者の身長の値を入力することができる。なお、対象者の身長の入力方法はこれに限るものではなく、例えば各種センサによって対象者の身長を測定し、その測定値をサーバ１３０に入力することができる。この際、本実施形態の対象者検出センサ１１０の検出値に基づいて、対象者の身長を測定することも可能である。対象者検出センサ１１０を用いることで、別途対象者の身長を測定するためのセンサを設ける必要がなくなり、コストの削減を図ることができる。

【0104】

サーバ１３０は、入力された対象者の身長に基づいて、各姿勢を区別するための閾値を算出する（ステップＳ１２２）。当該閾値の算出方法は、上述の通りである。その後、図４に示したステップＳ１０１以降の処理と同様の処理が行われる。そして、ステップＳ１０３において対象者の姿勢を判定する際には、ステップＳ１２２において算出された閾値が用いられる。このように、対象者の身長に基づいた閾値を用いることで、姿勢を精度良く判断することができる。

【0105】

以上の如く、本実施形態に係る異常判定システム１００のサーバ１３０（制御部）は、
前記対象者検出センサ１１０（検出部）による検出結果に基づいて前記対象者の身体の特定の部位（胸部）の位置を算出し、当該特定の部位の位置に基づいて前記対象者の姿勢を判定するものである。

【0106】

このように構成することにより、簡素な判定方法で対象者の姿勢を判定することができる。

【0107】

また、前記サーバ１３０は、
前記対象者の前記特定の部位の高さ位置（Ｚ値）を算出し、当該特定の部位の高さ位置と所定の閾値とを比較することで前記対象者の姿勢を判定するものであり、
前記所定の閾値は、前記対象者の身長に基づいて決定されるものである。

【0108】

このように構成することにより、精度良く対象者の姿勢を判断することができる。すなわち、対象者の身長に応じて閾値を設定することで、対象者に応じて適切な閾値を設定することができるため、精度良く対象者の姿勢を判断することができる。

【符号の説明】

【0109】

１ 居室
１００ 異常判定システム
１１０ 対象者検出センサ
１２０ スタッフ端末
１３０ サーバ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】