特許 7081057 スマートスケールシステム及びそれを使用する方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-05-27

(45)【発行日】2022-06-06

(54)【発明の名称】スマートスケールシステム及びそれを使用する方法

(51)【国際特許分類】

   G01G 19/44 20060101AFI20220530BHJP

   G01L 5/00 20060101ALI20220530BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20220530BHJP

【ＦＩ】

G01G19/44 A

G01L5/00 101Z

A61B5/00 101L

【請求項の数】 28

(21)【出願番号】P 2021562165

(86)(22)【出願日】2020-04-17

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2022-04-21

(86)【国際出願番号】 IB2020053686

(87)【国際公開番号】W WO2020212950

(87)【国際公開日】2020-10-22

【審査請求日】2021-12-14

(31)【優先権主張番号】62/836,476

(32)【優先日】2019-04-19

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】62/957,210

(32)【優先日】2020-01-04

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】521457103

【氏名又は名称】マテオ

(74)【代理人】

【識別番号】110001210

【氏名又は名称】特許業務法人ＹＫＩ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】セルヴァル トマ

(72)【発明者】

【氏名】ドゥ ルーズ ゴーティエ

【審査官】岡田 卓弥

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／０６１０８１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１９－２０２７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】韓国公開特許第１０－２０１７－０１２５６９６（ＫＲ，Ａ）

【文献】特開２０１４－２２１１６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開昭５９－２０２０３２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｇ １／００－２３／４８

Ｇ０１Ｌ ５／００－ ５／２８

Ａ６１Ｂ ５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

非静的アイテムの正規化された重量を判定するための方法であって、
複数のロードセルから、前記非静的アイテムと関連付けられた重量データを受信することと、
前記重量データに少なくとも部分的に基づいて、前記非静的アイテムのロードセル重量を判定することと、
機械学習アルゴリズムに対する入力として、前記非静的アイテムの前記ロードセル重量を受信することと、
圧力センサのアレイから、前記非静的アイテムと関連付けられた圧力データを受信することと、
前記圧力データに少なくとも部分的に基づいて、前記非静的アイテムと関連付けられた圧力勾配を表し、前記非静的アイテムの重量分布を示す圧力ヒートマップを生成することと、
前記機械学習アルゴリズムに対する出力として、前記非静的アイテムの前記正規化された重量を生成することと、
を含むことを特徴とする方法。

【請求項2】

前記非静的アイテムと関連付けられた過去のデータを受信することであって、前記過去のデータが、過去のロードセル重量データ及び過去の正規化された重量データを含む、受信することと、
前記過去のデータを使用して、前記機械学習アルゴリズムをトレーニングすることと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記過去のデータが、同じカテゴリの他の非静的アイテムと関連付けられている、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記過去のデータが、スマートスケールシステムの前記非静的アイテムと関連付けられており、前記スマートスケールシステムが、前記複数のロードセルを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。

【請求項5】

前記複数のロードセルが、スマートスケールシステムに関与する前記非静的アイテムに応じて、前記重量データを生成するように構成されており、
前記スマートスケールシステムが、前記複数のロードセルを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記スマートスケールシステムに関与する前記非静的アイテムが、（ｉ）前記スマートスケールシステムのカバー層上に立つ前記非静的アイテム、（ｉｉ）前記スマートスケールシステムの前記カバー層にわたって移動する前記非静的アイテム、又は、（ｉｉｉ）両方を含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記圧力センサのアレイが、スマートスケールシステムに関与する前記非静的アイテムに応じて、前記圧力データを生成するように構成されており、
前記スマートスケールシステムが、前記圧力センサのアレイを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記圧力ヒートマップが、前記非静的アイテムの足部又は足と関連付けられた圧力勾配を表し、前記非静的アイテムの重量分布を示す、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記圧力センサのアレイが、前記非静的アイテムのマットレスに結合されており、
前記方法が、
前記圧力センサのアレイから、前記非静的アイテムの睡眠セッション中に前記圧力データを受信することと、
前記非静的アイテムの前記睡眠セッション中の前記圧力データに少なくとも部分的に基づいて、前記非静的アイテムの睡眠状態を判定することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記非静的アイテムの前記睡眠状態が、（ｉ）前記非静的アイテムが睡眠障害を有するかどうか、（ｉｉ）前記非静的アイテムの睡眠の質、又は（ｉｉｉ）両方を含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記複数のロードセルから、前記非静的アイテムの前記睡眠セッション中の前記重量データを受信することと、
前記非静的アイテムの前記睡眠セッション中の重量データに少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中の前記非静的アイテムの重量の変化を判定することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。

【請求項12】

スマートスケールシステムであって、
基板の第１の側に結合された複数のロードセルであって、非静的アイテムと関連付けられた重量データを生成するように構成されている、複数のロードセルと、
１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
格納された機械可読命令を有するメモリと、を備え、
前記制御システムが、前記メモリに結合されており、前記メモリ内の前記機械可読命令が、前記制御システムの前記１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるときに、請求項１に記載の方法が実施される、
ことを特徴とするスマートスケールシステム。

【請求項13】

カバー層をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマートスケールシステム。

【請求項14】

前記カバー層が、布のシートを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載のスマートスケールシステム。

【請求項15】

前記布のシートが、互いに離間した少なくとも２つの導電性布部分を含む、
ことを特徴とする請求項１４に記載のスマートスケールシステム。

【請求項16】

前記少なくとも２つの導電性布部分が、互いに少なくとも３インチ離間している、
ことを特徴とする請求項１５に記載のスマートスケールシステム。

【請求項17】

前記基板が、１つ以上のガラス片である、
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマートスケールシステム。

【請求項18】

前記複数のロードセルが、ロードセルの４×４アレイを含み、
前記ロードセルの４×４アレイが、アナログ－デジタル変換器に結合されている、
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマートスケールシステム。

【請求項19】

前記複数のロードセルが、少なくとも４つの単一ロードセルを含み、
前記４つの単一ロードセルの各々が、それぞれのアナログ－デジタル変換器に結合されている、
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマートスケールシステム。

【請求項20】

前記基板の第２の対向する側に結合された圧力センサのアレイをさらに備え、
前記圧力センサのアレイが、前記非静的アイテムと関連付けられた圧力データを生成するように構成されている、
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマートスケールシステム。

【請求項21】

前記圧力センサのアレイが、第１のシート及び第２のシートを含む、
ことを特徴とする請求項２０に記載のスマートスケールシステム。

【請求項22】

前記第１のシートが、前記第２のシートに隣接して位置決めされている感圧シートを含む、
ことを特徴とする請求項２１に記載のスマートスケールシステム。

【請求項23】

前記感圧シートが、それに印加されている圧力に応じて、その電気抵抗を変化させるように構成されている、ピエゾ抵抗シートを含む、
ことを特徴とする請求項２２に記載のスマートスケールシステム。

【請求項24】

前記第２のシートが、複数の導電性トレースパターンを含む、
ことを特徴とする請求項２１に記載のスマートスケールシステム。

【請求項25】

前記複数の導電性トレースパターンの各々が、前記圧力センサのアレイの圧力センサを画定する、
ことを特徴とする請求項２４に記載のスマートスケールシステム。

【請求項26】

前記複数の導電性トレースパターンの各々が、内側ディスク及び外側リングを含む、
ことを特徴とする請求項２４に記載のスマートスケールシステム。

【請求項27】

前記外側リングが、等辺多角形又は完全な円である、
ことを特徴とする請求項２６に記載のスマートスケールシステム。

【請求項28】

前記メモリ及び前記制御システムが、前記基板の前記第１の側に結合されている、
ことを特徴とする請求項１２に記載のスマートスケールシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年４月１９日に出願された米国仮特許出願第６２／８３６，４７６号、及び２０２０年１月４日に出願された米国仮特許出願第６２／９５７，２１０号の優先権及び利益を主張するものであり、これらの各々はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。

【0002】

本開示は、健康製品、より具体的には、スマートスケールシステム及び／又はスマートマットシステムに関する。

【背景技術】

【0003】

消費者はますます健康及び健康関連製品に焦点を合わせている。我々は、体重、食べるもの、立ち方などに焦点を当てている。したがって、ユーザの健康関連情報を生成する多用途装置のニーズが存在する。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、これらのニーズに対処し、他の問題を解決することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示のいくつかの実装形態によれば、非静的アイテムの正規化された重量を判定するための方法が開示される。非静的アイテムと関連付けられた重量データは、複数のロードセルから受信される。非静的アイテムのロードセル重量は、重量データに少なくとも部分的に基づいて判定される。非静的アイテムのロードセル重量は、機械学習アルゴリズムの入力として受信される。非静的アイテムの正規化された重量は、機械学習アルゴリズムの出力として生成される。

【0006】

いくつかの実装形態では、機械学習アルゴリズムはさらに、入力として非静的アイテムのカテゴリを受信する。いくつかの実装形態では、非静的アイテムのカテゴリには、人物、動物、無生物、又はそれらの任意の組み合わせが含まれる。

【0007】

いくつかの実装形態では、非静的アイテムのカテゴリは、ネコ、イヌ、ウマ、ハムスター、モルモット、ウサギ、チンチラ、マウス、ラット、オウム、ヤドカリ、フェレット、爬虫類、魚、シーモンキー、又はそれらの任意の組み合わせをさらに含む。

【0008】

いくつかの実装形態では、非静的アイテムと関連付けられた過去のデータが受信される。過去のデータには、過去のロードセル重量データ及び過去の正規化された重量データが含まれる。機械学習アルゴリズムは、過去のデータを使用してトレーニングされる。いくつかの実装形態では、過去のデータは、同じカテゴリの他の非静的アイテムと関連付けられている。いくつかの実装形態では、過去のデータは、複数のロードセルを含むスマートスケールシステムの非静的アイテムと関連付けられている。

【0009】

いくつかの実装形態では、複数のロードセルは、スマートスケールシステムに関与する非静的アイテムに応じて重量データを生成するように構成されており、これは、複数のロードセルを含む。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステムに関与する非静的アイテムは、（ｉ）スマートスケールシステムのカバー層上に立つ非静的アイテム、（ｉｉ）スマートスケールシステムのカバー層にわたって移動する非静的アイテム、又は（ｉｉｉ）両方を含む。

【0010】

いくつかの実装形態では、非静的アイテムと関連付けられた圧力データは、圧力センサのアレイから受信される。いくつかの実装形態では、圧力センサのアレイは、スマートスケールシステムに関与する非静的アイテムに応じて圧力データを生成するように構成されており、これは、圧力センサのアレイを含む。

【0011】

いくつかの実装形態では、非静的アイテムと関連付けられた圧力ヒートマップは、少なくとも部分的に圧力データに基づいて生成される。いくつかの実装形態では、圧力ヒートマップは、非静的アイテムの足部又は足と関連付けられた圧力勾配を表し、非静的アイテムの重量分布を示す。

【0012】

いくつかの実装形態では、圧力センサのアレイは、非静的アイテムのマットレスに結合されている。非静的アイテムの睡眠セッション中の圧力データは、圧力センサのアレイから受信される。非静的アイテムの睡眠セッション中の圧力データに少なくとも部分的に基づいて、非静的アイテムの睡眠状態が判定される。いくつかの実装形態では、非静的アイテムの睡眠状態は、（ｉ）非静的アイテムが睡眠障害を有するかどうか、（ｉｉ）非静的アイテムの睡眠の質、又は（ｉｉｉ）両方を含む。

【0013】

いくつかの実装形態では、非静的アイテムの睡眠セッション中の重量データは、複数のロードセルから受信される。非静的アイテムの睡眠セッション中の重量データに少なくとも部分的に基づいて、睡眠セッション中の非静的アイテムの重量の変化が判定される。

【0014】

本開示のいくつかの実装形態によれば、スマートスケールシステムは、複数のロードセル、制御システム、及びメモリを含む。複数のロードセルは、基板の第１の側に結合されている。複数のロードセルは、非静的アイテムと関連付けられた重量データを生成するように構成されている。制御システムは、１つ以上のプロセッサを含む。メモリには、機械可読命令が格納される。制御システムは、メモリに結合されている。いくつかの実装形態では、メモリ及び制御システムは、基板の第１の側に結合されている。上記の方法の任意の組み合わせは、メモリ内の機械実行可能命令が、制御システムの１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるときに実施される。

【0015】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステムは、さらにカバー層を含む。いくつかの実装形態では、カバー層は布のシートを含む。いくつかの実装形態では、布のシートは、互いに離間した少なくとも２つの導電性布部分を含む。いくつかの実装形態では、少なくとも２つの導電性布部分は、互いに少なくとも３インチ離間している。

【0016】

いくつかの実装形態では、基板は１つ以上のガラス片である。いくつかの実装形態では、基板は、１つ以上のヒンジを介して共に結合された２つのガラス片を含む。いくつかの実装形態では、メモリ及び制御システムは、基板の第１の側に結合されている。

【0017】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステムは、複数の剛性足部をさらに含む。いくつかの実装形態では、複数の剛性足部の各々が、複数のロードセルのそれぞれ１つに直接結合されている。

【0018】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステムは、さらにベースカバーを含む。複数のロードセル、メモリ、及び制御システムが、ベースカバーと基板との間に少なくとも部分的に位置決めされるように、ベースカバーは基板に結合されている。いくつかの実装形態では、ベースカバーは、複数の開口を含み、複数の剛性足部の各々は、複数の開口のうちの少なくとも１つを通って少なくとも部分的に突出する。

【0019】

いくつかの実装形態では、複数のロードセルは、ロードセルの４×４アレイを含む。ロードセルの４×４アレイは、アナログ－デジタル変換器である。いくつかの実装形態では、複数のロードセルは、少なくとも４つの単一ロードセルを含み、４つの単一ロードセルの各々は、それぞれのアナログ－デジタル変換器に結合されている。

【0020】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステムは、基板の第２の対向する側に結合された圧力センサのアレイをさらに含む。圧力センサのアレイは、非静的アイテムと関連付けられた圧力データを生成するように構成されている。

【0021】

いくつかの実装形態では、圧力センサのアレイは、第１のシート及び第２のシートを含む。いくつかの実装形態では、第１のシートは、第２のシートに隣接して位置決めされた感圧シートを含む。いくつかの実装態様では、感圧シートは、それに印加される圧力に応じてその電気抵抗を変化させるように構成されているピエゾ抵抗シートを含む。

【0022】

いくつかの実装形態では、第２のシートは、複数の導電性トレースパターンを含む。いくつかの実装形態では、複数の導電性トレースパターンの各々は、圧力センサのアレイの圧力センサを画定する。いくつかの実装形態では、複数の導電性トレースパターンの各々は、内側ディスク及び外側リングを含む。いくつかの実装形態では、外側リングは、等辺多角形又は完全な円である。

【0023】

本開示のいくつかの実装形態によれば、非静的アイテムの正規化された重量を判定するためのシステムが開示される。システムは、請求項１～１５のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを含む。

【0024】

本開示のいくつかの実装形態によれば、コンピュータプログラム製品は、コンピュータによる実行時に、コンピュータに請求項１～１５のいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を含む。いくつかの実装形態では、コンピュータプログラム製品は、非一時的なコンピュータ可読媒体である。

【0025】

本開示の上述の及び追加的な態様及び実装形態は、図面を参照して、次にその概要が提供される、様々な実施形態及び／又は実装形態の詳細な説明を考慮すれば、当業者に明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0026】

本開示の上述の及び他の利点は、以下の詳細な説明を読み、図面を参照することで明らかになるであろう。

【図1】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの例示的なブロック図である。

【図2】本開示の他のいくつかの実装形態による、図１のスマートスケールシステムの例示的なブロック図である。

【図3】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの上面図である。

【図4】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの側面図である。

【図5】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの側面図である。

【図6A】本開示のいくつかの実装形態による、図５のスマートスケールシステムのスマートミラーの正面図である。

【図6B】本開示のいくつかの実装形態による、図５のスマートスケールシステムのスマートミラーの側面図である。

【図7】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムのユーザの足部の圧力マップを示す。

【図8】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムのユーザの足部の温度マップを示す。

【図9】本開示のいくつかの実装形態による、第１の構成におけるスマートスケールシステムのマットの斜視図である。

【図10】本開示のいくつかの実装形態による、第２の構成における図９のマットの斜視図である。

【図11】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムのマットの断面図である。

【図12A】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの例示的なブロック図である。

【図12B】図１２Ａのスマートスケールシステムの圧力感知システムの例示的なブロック図である。

【図13A】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの第１の部分斜視図である。

【図13B】図１３Ａのスマートスケールシステムの第２の部分斜視図である。

【図14】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの部分斜視図である。

【図15A】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの圧力センサを示す。

【図15B】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの圧力感知シートを示す。

【図16A】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムにおけるロードセルの第１のレイアウトを示す。

【図16B】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムにおけるロードセルの第２のレイアウトを示す。

【図16C】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムにおけるロードセルの第３のレイアウトを示す。

【図16D】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムにおけるロードセルの第４のレイアウトを示す。

【図17A】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステム上のイヌを示す。

【図17B】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムのイヌの２本の足の圧力マップを示す。

【図17C】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムのイヌの２本の足の温度マップを示す。

【図18】本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの例示的なブロック図である。

【図19A】本開示のいくつかの実装形態による、ベッド内のスマートスケールシステムを示す。

【図19B】本開示のいくつかの実装形態による、シャワー内のスマートスケールシステムを示す。

【図20A】本開示のいくつかの実装形態による、垂直に印加された圧力の前の圧力感知シート内の電流を示す。

【図20B】本開示のいくつかの実装形態による、垂直に印加された圧力の後の図２０Ａの圧力感知シートの電流を示す。

【図21】本開示のいくつかの実装形態による、トランスインピーダンス増幅器を示す。

【図22】本開示のいくつかの実装形態による、別のトランスインピーダンス増幅器を示す。

【0027】

本開示は、様々な修正例及び代替的な形態の影響を受けやすいが、特定の実施形態は、図面に例として示されており、本明細書で詳細に説明される。しかしながら、本開示は、開示する特定の形態に限定することを意図するものではないことを理解するべきである。むしろ、本開示は、添付の特許請求の範囲によって定義される本開示の趣旨及び範囲内に入るすべての修正物、等価物、及び代替物を包含するものである。

【発明を実施するための形態】

【0028】

本開示のいくつかの実装形態によれば、ユーザが立つためのスマートスケールは、ユーザの姿勢、圧点、体重などを判定することができる。少なくとも２つの異なるタイプの圧力センサである、ＣＭＯＳセンサ及び液体の薄層を含むセンサを使用することができる。

【0029】

本開示は、添付の図を参照して説明されており、同様の参照番号が、類似又は同等の要素を示すために図全体で使用されている。図は原寸に比例して描かれておらず、単に本開示を説明するために提供されている。本開示のいくつかの態様は、説明のための例示的な用途を参照して以下に説明される。本開示の完全な理解を提供するために、多数の特定の詳細、関係、及び方法が示されていることを理解されたい。しかしながら、関連技術の当業者は、開示が１つ以上の特定の詳細なしで、又は他の方法で実践できることを容易に認識するであろう。他の例では、本開示を曖昧にすることを避けるために、周知の構造又は操作は詳細に示されていない。一部の行為は異なる順序で、かつ／あるいは他の行為又は事象と同時に発生する可能性があるため、本開示は、行為又は事象の図示された順序によって制限されない。さらに、本開示による方法論を実施するために、図示されたすべての行為又は事象が必要とされるわけではない。

【0030】

「結合された」という用語は、直接的に、又は介在する構成要素を介して間接的にかにかかわらず、接続されていると定義され、必ずしも物理的な接続に限定されない。接続は、オブジェクトが永続的に接続されるか、解放可能に接続されるようにすることができる。「実質的に」という用語は、実質的に変更される特定の寸法、形状、又は他の単語に本質的に一致するように定義され、その結果、構成要素は正確である必要はない。例えば、実質的に円筒形とは、例えば、「実質的に円筒形」とは、オブジェクトが円筒に似ているが、真の円筒から１つ以上の偏差があり得ることを意味する。「備える」という用語は、「含むが、必ずしもそれに限定されない」ことを意味し、具体的には、そのように説明された組み合わせ、グループ、シリーズなどへの無制限の包含又は部材である状態を示す。

【0031】

本開示の態様は、汎用コンピュータシステムなどの１つ以上の好適な処理デバイスを使用して実施することができる。マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルロジックデバイス（ＦＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、携帯電話や携帯情報端末（ＰＤＡ）などのモバイルデバイス、ローカルサーバ、リモートサーバ、ウェアラブルコンピューター、タブレットコンピューターなど。

【0032】

１つ以上の処理デバイスのメモリ記憶デバイスは、本明細書に記載の方法論又は機能の任意の１つ以上を具体化する１つ以上の命令セット（例えば、ソフトウェア）が格納される機械可読媒体を含むことができる。命令はさらに、ネットワーク送受信装置を介してネットワーク上で送信又は受信することができる。機械可読媒体は単一の媒体であり得るが、「機械可読媒体」という用語は、１つ以上の命令セットを格納する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース、及び／又は関連するキャッシュとサーバ）を含むものと解釈する必要がある。「機械可読媒体」という用語はまた、機械によって実行するための命令セットを格納、符号化、又は搬送することができ、機械に様々な実装形態の方法論のうちの任意の１つ以上を実行させ、あるいは、そのような命令セットによって利用される、又はそれと関連付けられたデータ構造を格納、符号化、又は搬送することができる任意の媒体を含むと解釈することができる。したがって、「機械可読媒体」という用語は、これらに限定されないが、固体メモリ、光学媒体、及び磁気媒体を含むと解釈することができる。システム内のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又は読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、又はフロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ ＲＯＭ、ＤＶＤ ＲＯＭ、フラッシュ、又は処理デバイスに結合されている磁気、光学、又は他の読み取り及び／又は書き込みシステムから読み取られる及び／又は書き込まれるその他のコンピュータ可読媒体など、様々な異なるタイプのメモリ記憶デバイスは、単一のメモリ又は複数のメモリに対して使用することができる。

【0033】

概して図１を参照すると、ユーザのユーザプロファイルを判定するためのスマートスケールシステム１００は、マット１１０、画像化デバイス１２０（カメラ、ビデオレコーダなどなど）、ディスプレイデバイス１３０、プロセッサ１３２、及びメモリデバイス１４０を含むことができる。マット１１０は、圧力データを出力するように構成されている第１のセンサ１１２を含む。画像化デバイス１２０は、ユーザの１つ以上の画像として再現可能な画像データを生成するように構成することができる。メモリデバイス１４０は、第１のセンサ１１２からの圧力データ及び画像化デバイス１２０からの画像データを受信し、格納するように構成することができる。メモリデバイス１４０は、圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部がマット１１０と接触していることを、プロセッサ１３２に判定させるように構成されている機械可読命令を格納することができる。プロセッサ１３２はさらに、圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定させることができる。ユーザプロファイルには、ユーザの姿勢が含まれる。ユーザの姿勢は、圧力データ、画像データ、又はその両方を、メモリデバイス１４０に格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することによって判定することができる。所定の姿勢は、メモリデバイス１４０のデータベース１４２に格納され得る。プロセッサ１３２はまた、判定されたユーザプロファイルと関連付けられた情報を、ディスプレイデバイス１３０上に表示させることができる。任意選択で、スマートスケールシステム１００は、電源１３４及びユーザインターフェース１３６を含む。

【0034】

いくつかの実装形態では、メモリデバイス１４０は、プロセッサ１３２に、圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザのアイデンティティを判定させるように構成することができる。判定プロセスは、例えば、機械学習アルゴリズムによって実行することができる。一例として、ユーザプロファイルは、ユーザの一部分の形状（例えば、足部、手など）、ユーザの一部分の寸法など、又はそれらの任意の組み合わせを含む。そのような例では、判定されたユーザプロファイルと関連付けられた表示情報は、ユーザの重量を示す第１のしるし、ユーザの姿勢を示す第２のしるし、ユーザの部分の形状を示す第３のしるし、ユーザの部分の寸法を示す第４のしるしなど、又はそれらの任意の組み合わせを含む。

【0035】

いくつかの実装形態では、マット１１０は、温度データを出力するように構成された第２のセンサ（図示せず）を含む。そのような実装形態では、メモリデバイス１４０は、圧力データ、画像データ、温度データ、又はそれらの任意の組み合わせに基づいて、ユーザの部分がマット１１０と接触していることをプロセッサ１３２に判定させるようにさらに構成することができる。第１のセンサ１１２は、第２のセンサと同じであっても異なってもよい。

【0036】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１００は、ユーザインターフェース１３６を含む。例えば、ユーザインターフェース１３６は、ディスプレイデバイス１３０に結合することができる。ユーザインターフェース１３６は、ユーザと関連付けられた入力データを受信するように構成することができる。例として、入力データにはユーザの年齢又は性別が含まれる。

【0037】

スマートスケールシステム１００のメモリデバイス１４０は、プロセッサ１３２に、判定されたユーザプロファイルに基づいてユーザのウェルネスプランを判定させるようにさらに構成することができ、判定されたユーザプロファイルと関連付けられた表示情報は、ひいては、ユーザのウェルネスを示すしるしを含むことができる。例えば、ウェルネスプランは運動スケジュールである。

【0038】

スマートスケールシステム１００のメモリデバイス１４０はまた、圧力データ、画像データ、又はその両方を、メモリデバイス１４０のデータベース１４２に格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することに基づいて、プロセッサ１３２に姿勢スコアを判定させるように構成することができる。例えば、姿勢スコアは、ユーザの姿勢が悪いことを示している可能性がある。いくつかの実装形態では、メモリデバイス１４０は、圧力データ、画像データ、又はその両方を１つ以上の所定の姿勢と比較することに基づいて、プロセッサ１３２にユーザと関連付けられた姿勢修正プランを判定させるように構成することができる。

【0039】

いくつかの実装形態では、ディスプレイデバイス１３０は、マット１１０に結合されている。例えば、マット１１０は、１つ以上のＬＥＤライトを含む。プロセッサ１３２は、ユーザがマット１１０上にその手又は足部を置くための位置を示す形状を、ディスプレイデバイス１３０に表示させるように構成することができる。これは、マット１１０がヨガマットであり、スマートスケールシステム１００が、ユーザの手及び／又は足部のための配置を推奨することによって、ユーザに提案されたヨガのポーズを表示するように構成されている場合など、様々な状況で有用であり得る。

【0040】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１００のメモリデバイス１４０は、ユーザの部分がマット１１０と接触していると判定することに基づいて、プロセッサ１３２にアクティブ期間を判定させるように構成することができる。いくつかのそのような実装形態では、スマートスケールシステム１００は、アクティブ期間中に第１のセンサ１１２からの圧力データ及びカメラ１２０からの画像データを受信し、受信したデータに基づいてデジタル情報を表示するように構成された仮想現実デバイス（図示せず）をさらに含むことができる。例として、ディスプレイデバイス１３０は、仮想現実デバイスに結合することができる。

【0041】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１００の１つ以上の構成要素は、拡張現実システムを含むか、その一部であるか、又はそれと組み合わせて使用される。拡張現実システムは、例えば、拡張現実ディスプレイデバイスを介して、ユーザが自分の姿勢をどのように修正すべきかを示すように構成することができる（例えば、ユーザは、修正姿勢を示すアウトラインの中に自分自身を見て、その後、ユーザは、自分の背骨をアウトラインに合わせようとすることができる）。

【0042】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１００のマット１１０は、携帯電話とペアリングするように構成されている。例えば、ディスプレイデバイス１３０は、携帯電話に結合されている。マット１１０は、１つ、２つ、３つ、又は他の任意の数の携帯電話とペアリングすることができる。マット１１０は、１つ以上の異なるデバイスとペアリングすることもできる。他のいくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１００のマット１１０は、スタンドアロンモードで動作する（例えば、モバイルデバイスなしで）。

【0043】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１００の１つ以上の構成要素は、人工知能システムを含むか、その一部であるか、又はそれと組み合わせて使用される。例えば、人工知能システムは、クラウド内、エッジ（ＩｏＴエッジなど）において、又はそれらの任意の組み合わせ内に格納することができる。

【0044】

スマートスケールシステム１００は、マット１１０、１つ以上のセンサ１１２、画像化デバイス１２０、ディスプレイデバイス１３０、１つ以上のプロセッサ１３２、１つ以上のメモリデバイス１４０、データベース１４２、電源１３４、及びユーザインターフェース１３６を含むものとして図１に示されているが、スマートスケールシステム１００と同じ、又は類似の代替システムは、より多くの、又はより少ない構成要素で構築することができる。例えば、第１の代替システム（図示せず）は、マット、圧力センサ、温度センサ、カメラ、ディスプレイデバイス、プロセッサ、及びメモリデバイスを含む。

【0045】

図２は、本開示の例示的な実装形態を示しており、スマートスケールシステム２００は、様々な構成要素を異なるデバイスに結合できることを除いて、スマートスケールシステム１００と同じであるか、又は類似している。例えば、スマートスケールシステム２００は、マット１１０、画像化デバイス１２０、及びモバイルデバイス１５０を含む。マット１１０は、センサ１１２、電源１３４、及び通信モジュール１１４を含む。モバイルデバイス１５０は、プロセッサ１３２、メモリデバイス１４０、ディスプレイデバイス１３０、ユーザインターフェース１３６、及び通信モジュール１１６を含む。マット１１０は、通信モジュール１１４及び１１６を介して、モバイルデバイス１５０に通信可能に結合することができる。同様に、画像化デバイス１２０は、モバイルデバイス１５０に通信可能に結合することができる。追加的又は代替的に、画像化デバイス１２０は、モバイルデバイス１５０に直接結合することができる。別の例として、デバイスはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＢＬＥを介して、相互に結合することができる。

【0046】

例えば、電源１３４は、バッテリと、バッテリを充電するためのエネルギーを収集するように構成されたエネルギーハーベスティング要素とを含む。エネルギーハーベスティング要素は、バッテリを充電するために熱エネルギーを電気エネルギーに変換するように構成されているトランスデューサであり得る。場合によっては、トランスデューサは、（上記のものなどの）温度データを出力するように構成された第２のセンサに結合することができる。代替的又は追加的に、エネルギーハーベスティング要素は、機械的エネルギー（例えば、マットの上に立っている、又はマット上で運動している誰かからの振動）を、バッテリを充電するための電気エネルギーに変換するように構成されたトランスデューサであり得る。

【0047】

図３及び４は、マット１１０及びカメラ１２０を含むスマートスケールシステム３００を示している。マット１１０は、ユーザ１６０と関連付けられた圧力データを感知するように構成されたセンサ１１２を含む。カメラ１２０は、ユーザ１６０及びマット１１０の少なくとも一部分に広がるように構成された視野αを有する。ユーザ１６０は、異なる角度でカメラ１２０の様々な画像データを取得するために、カメラ１２０に向かってある角度で回転するように指示することができる。

【0048】

スマートスケールシステム１００の様々な構成要素は、様々なデバイスに結合することができる。スマートスケールシステム２００のような実装形態に加えて、プロセッサ１３２及びメモリデバイス１４０は、マット１１０に結合することができる（図９及び１０）。ディスプレイデバイス１３０は、ミラー（図５、６Ａ、及び６Ｂ）、カーペット、マット１１０、又はモバイルデバイス１５０（図２）に結合することができる。

【0049】

図５は、マット１１０及びスマートミラー１７０を含むスマートスケールシステム４００を示している。カメラ１２０は、スマートミラー１７０に結合することができる。スマートミラー１７０のカメラ１２０は、ユーザ１６０及びマット１１０の少なくとも一部分に広がるように構成されている視野βを有する。

【0050】

図６Ａは、スマートスケールシステム４００のスマートミラー１７０の正面図を示しているが、図６Ｂは、スマートミラー１７０の側面図を示している。図６Ａで見ることができるように、フレームはミラー１７２を取り囲み、一方、アクティブ化されたディスプレイデバイス１３０の部分は、ミラー１７２を通して見ることができる。図６Ｂはまた、ユーザの顔、頭、又は他の身体部分を検出するために使用されるフレーム内のミラーセンサによって形成され得る２次元グリッドを示す。この２次元グリッドは、一般に、操作中はユーザには見えない。

【0051】

図６Ｂは、ミラーセンサ、ミラー１７２、ディスプレイデバイス１３０、及びカメラを有するフレームの配置を示している。実施形態では、プロセッサ１３２及びメモリデバイス１４０は、ディスプレイデバイス１３０の後ろに取り付けることができる。他の実施形態では、プロセッサ１３２及びメモリは、スマートミラー１７０内の他の部分に位置させることができ、又はスマートミラー１７０の外部に完全に位置させることができる。スマートミラー１７０は、一般に、ディスプレイデバイス１３０、カメラ、及びプロセッサ１３２を含み、保護するハウジングを形成するハウジング構成要素１７４及び１７６も含む。

【0052】

いくつかの実装形態では、マット１１０のセンサ１１２は、ユーザの足部１６２及び１６４の圧力マップ１６６を示している図７に例示するように、圧力データを感知するように構成することができる。圧力マップ１６６は、ユーザの足部１６２、１６４と関連付けられた圧力勾配を表す。さらに、圧力マップ１６６は、ユーザの重量分布を示している。

【0053】

圧力マップ１６６と組み合わせて、又は圧力マップ１６６なしで使用され、圧力データは、ユーザと関連付けられた追加情報を生成するために使用され得る。第１の例として、いくつかの実装形態では、ユーザの足部の長さを計算することができる。さらに、いくつかの実装形態では、計算された足部の長さに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの靴のサイズを推定することができる。第２の例として、いくつかの実装形態では、ユーザの足部のプロファイルを判定することができる。足部のプロファイルには、高弧、低弧、及び中弧からの選択を含めることができる。第３の例として、いくつかの実装形態では、ユーザのインソールのプロファイルを判定することができる。さらに、いくつかの実装形態では、少なくとも部分的にインソールのプロファイルに基づいて、カスタムインソールが（例えば、３Ｄ印刷を使用して）ユーザのために創出され得る。

【0054】

図示されるように、圧力マップ１６６は、足部１６２の圧点１６７Ａ１、１６７Ａ２、１６７Ａ３を含む。圧力マップ１６６は、足部１６４の圧点１６７Ｂ１、１６７Ｂ２、１６７Ｂ３をさらに含む。いくつかの実装形態では、圧力マップ１６６は、ユーザが糖尿病性足を持っているかどうかを検出するのに役立ち得る。糖尿病性足は、体液が溜まった、及び／又は神経が失われたことが多く、それらは電極（図１２Ａ～１３Ｂ）及び／又は圧力センサを使って検出することができる。第１の例として、糖尿病性足の領域は、時間と共に上昇する可能性があり、その結果、時間と共に圧力マップ１６６が拡大する。第２の例として、圧力分布は時間と共に変化する（例えば、圧点１６７は時間と共に移動し、かつ／又は時間と共に拡大する）。いくつかの実装形態では、時間の経過に伴う圧力データを分析する代わりに、現在のユーザの圧力データを、他のユーザ（糖尿病性足のあるユーザと、ないユーザ）の圧力データと比較することができる。いくつかの実装形態では、圧力マップ１６６は、関節疾患などの他の不快及び／又は病気を検出するのに役立ち得る。

【0055】

いくつかの実装形態では、ユーザの足部１６２及び１６４の温度マップ１６８を示す図８に例示するように、マット１１０のセンサ１１２は、温度データを感知するように構成することができる。ユーザからの熱は、本開示の図２に示されているもののように、電源１３４のバッテリに電力を供給するために使用することができる。

【0056】

図９及び１０を参照すると、マット１１０は、スマートスケールシステム７００に示されるように、可撓性がある、又は伸縮性があるか、あるいはその両方であり得る。例えば、マット１１０は、おおむね平面的な構成（図９）と、おおむね円筒形の構成（図１０）との間を移動するように構成することができる。例えば、電源１３４、プロセッサ１３２、及びメモリデバイス１４０は、マット１１０が円筒形の構成に丸められたときに、マット１１０の側面部分１９０が比較的平坦なままでいるように、マット１１０の側面部分１９０に結合することができる。

【0057】

いくつかの実装形態では、第１のセンサ１１２は、ＣＭＯＳ一体型シリコーン圧力センサ、又は圧電センサであり得る。いくつかの実装形態では、第１のセンサ１１２は、圧力を感知することができる液体の埋め込み層を含む。例えば、第１のセンサ１１２は、液体金属埋め込みエラストマを含む積層圧力センサであり得る。図１１に最もよく示されているように、スマートスケールシステム８００は、最上層１８０、最下層１８２、及び最上層１８０と最下層１８２との間の中間層（例えば、センサ１１２）を含む。最上層１８０は、布、ゴム、又は他の任意の好適な材料で作ることができる。同様に、最下層１８２は、布、ゴム、又は他の任意の好適な材料で作ることができる。

【0058】

次に図１２Ａを参照すると、本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステム９００が示されている。スマートスケールシステム９００は、同様の参照番号が、類似又は同等の構成要素を指定するために使用される、図１～１１のスマートスケールシステムと同じであるか、類似しているか、又はそれらと組み合わせて使用される。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム９００の１つ以上の構成要素は、バスマット又はヨガマットなどのスマートマットを形成する。

【0059】

スマートスケールシステム９００は、他の用途の中でもとりわけ、ユーザの正規化された重量を判定するために使用される。スマートスケールシステム９００は、制御システム９１８、メモリデバイス９４０、１つ以上のプロセッサ９３２、重量システム９０２、及び圧力感知システム９０４を含む。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム９００は、生体インピーダンスシステム９０６をさらに含む。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム９００は、通信ネットワーク９１４をさらに含む。

【0060】

図１２Ａに示すように、制御システム９１８は、１つ以上のプロセッサ９３２（以下、プロセッサ９３２）を含む。制御システム９１８は、概して、システム９００の様々な構成要素を制御（例えば、作動）し、かつ／又はシステム９００の構成要素によって取得及び／又は生成されたデータを分析するために使用される。プロセッサ９３２は、汎用又は特殊目的のプロセッサ又はマイクロプロセッサであり得る。１つのプロセッサ９３２が図１２Ａに示されているが、制御システム９１８は、単一のハウジング内にあるか、又は互いに離れて配置され得る任意の好適な数のプロセッサ（例えば、１つのプロセッサ、２つのプロセッサ、５つのプロセッサ、１０個のプロセッサなど）を含むことができる。制御システム９１８は、システム９００のマット内、重量システム９０２の１つ以上のロードセル９２１のハウジング内、感知システム９０４のセンサ９１２のうちの１つ以上のハウジング内、又はそれらの任意の組み合わせに結合及び／又は位置決めすることができる。制御システム９１８は、（そのような１つのハウジング内で）集中化、又は（物理的に異なるそのようなハウジングのうちの２つ以上内で）分散化することができる。制御システム９１８を含有する２つ以上のハウジングを含むそのような実装形態では、そのようなハウジングは、互いに近接して、かつ／又は離れて位置させることができる。

【0061】

メモリデバイス９４０は、制御システム９１８のプロセッサ９３２によって実行可能な機械可読命令を格納する。メモリデバイス９４０は、例えば、ランダム又はシリアルアクセスメモリデバイス、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリデバイスなどの、任意の好適なコンピュータ可読記憶デバイス又は媒体であり得る。１つのメモリデバイス９４０を図１２Ａに示すが、システム９００は、任意の好適な数のメモリデバイス９４０（例えば、１つのメモリデバイス、２つのメモリデバイス、５つのメモリデバイス、１０個のメモリデバイスなど）を含むことができる。メモリデバイス９４０は、システム９００のマット内、重量システム９０２の１つ以上のロードセル９２１のハウジング内、感知システム９０４のセンサ９１２のうちの１つ以上のハウジング内、ユーザインターフェース（例えば、携帯電話、スマートミラー）のハウジング内、又はそれらの任意の組み合わせに結合及び／又は位置決めすることができる。制御システム９１８と同様に、メモリデバイス９４０は、（そのような１つのハウジング内で）集中化、又は（物理的に異なるそのようなハウジングのうちの２つ以上内で）分散化することができる。

【0062】

いくつかの実装形態では、システム９００は、（図１～２のユーザインターフェース１３６など）電子インターフェースをさらに含む。電子インターフェースは、データ（例えば、ユーザ入力データ）を受信するように構成されており、その結果、データは、メモリデバイス９４０に格納され、かつ／又は制御システム９１８のプロセッサ９３２によって分析され得る。電子インターフェースは、有線接続又は無線接続を使用して（例えば、ＲＦ通信プロトコル、ＷｉＦＩ通信プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信プロトコルを使用して、セルラーネットワーク上でなど）、システム９００の１つ以上の構成要素を通信することができる。電子インターフェースは、アンテナ、レシーバ（例えば、ＲＦレシーバ）、トランスミッタ（例えば、ＲＦトランスミッタ）、トランシーバ、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。電子インターフェースはまた、本明細書に記載のプロセッサ９３２及びメモリデバイス９４０と同じ、又は類似する１つ以上のプロセッサ及び／又は１つ以上のメモリデバイスを含むことができる。他の実装形態では、電子インターフェースは、制御システム９１８及び／又はメモリデバイス９４０に結合されるか、又はそれらと（例えば、ハウジング内で）統合される。

【0063】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム９００の重量システム９０２は、複数のロードセル９２１を含む。例えば、図１２Ａに示されるように、重量システム９０２は、ロードセルの４×４アレイのうちの４つ、すなわち９２２ａ、９２２ｂ、９２２ｃ、及び９２２ｄを含む。ロードセルの４×４アレイの各々は、それぞれのアナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）に結合されている。例えば、ロードセル９２２ａのアレイは、ＡＤＣ９２４ａに結合され、ロードセル９２２ｂのアレイは、ＡＤＣ９２４ｂに結合され、ロードセル９２２ｃのアレイは、ＡＤＣ９２４ｃに結合され、ロードセル９２２ｄのアレイは、ＡＤＣ９２４ｄに結合されている。

【0064】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム９００の圧力感知システム９０４は、圧力センサのアレイを含む。いくつかのそのような実装形態では、圧力センサのアレイは、任意の好適な数の圧力センサのマトリックスを含む。一例として、図１２Ａに示されるように、圧力センサのアレイは、圧力センサの３×２マトリックスである９１２ａ～９１２ｆを含む。別の例として、圧力センサのアレイには、圧力センサの１００×７０マトリックスが含まれる。圧力感知システム９０４の追加の詳細及び／又は代替の実装形態は、図１２Ｂ、図１３Ａ～１３Ｂ、及びそれらの対応する説明に関して考察される。さらに、圧力感知システム９０４の例示的な出力（例えば、ヒートマップ）が、図７に示されている。

【0065】

いくつかの実装形態では、制御システム９１８は、重量システム９０２から重量データを受信し、圧力感知システム９０４から圧力データを受信するように構成されている。すべてのユーザは、ユーザと関連付けられた圧力データによって生成された固有の圧力マップ（例えば、指紋にような）を有している。（圧力感知システム９０４から受信される）圧力データ及び（メモリデバイス９４０に格納され、かつ／又は通信ネットワーク９１４から送信される）登録ユーザデータに少なくとも部分的に基づいて、制御システム９１８は、ユーザが、スマートスケールシステム９００の登録ユーザ又は未登録ユーザであるかどうかを判定するように構成されている。

【0066】

ユーザがスマートスケールシステムの未登録ユーザである場合、いくつかの実装形態では、ユーザの一部分がスマートスケールシステムと接触しているという判定に少なくとも部分的に基づいて、カメラが起動されて、ユーザの画像データを生成する。判定は、重量データ、圧力データ、又はその両方に少なくとも部分的に基づいて、行うことができる。生成された画像データは、登録ユーザデータと比較され、それによって、ユーザがスマートスケールシステムの未登録ユーザであることを確認する。

【0067】

いくつかの実装形態では、重量システム９０２内の複数のロードセルは、特定の量までの重量のみを測定するように構成されている。圧力感知システム９０４は、ユーザの重量が重量システム９０２によって測定可能な量を超える場合に、重量を測定するタスクをピックアップするように構成されている。したがって、いくつかの実装形態では、ユーザのロードセル重量は、受信した重量データに基づいて判定される。ロードセル重量が所定の閾値を超えない場合、ロードセル重量は、ユーザの実際の重量としてディスプレイデバイスに表示される。ロードセル重量が所定の閾値を超えた場合、（ｉ）受信した圧力データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザに対して圧力センサの重量が推定され、（ｉｉ）圧力センサの重量が、ユーザの実際の重量としてディスプレイデバイスに表示される。

【0068】

いくつかの実装形態では、重量システムによって測定されるユーザの重量は、ユーザの真の重量を反映するのに十分に正確ではなく、スマートスケールシステム９００はそれを正規化することができる。まず、受信した重量データに基づいて、ユーザのロードセル重量を判定する。判定されたロードセル重量は、機械学習アルゴリズムの第１の入力として受信される。さらに、調整の理由は、機械学習アルゴリズムの第２の入力として受信される。次に、機械学習アルゴリズムは、ユーザの正規化された重量である出力を生成する。さらに、いくつかの実装形態では、ユーザのロードセル重量、及び／又はユーザの正規化された重量、及び／又は調整の理由が、ディスプレイデバイスに表示される。

【0069】

調整の理由には、（ｉ）ユーザが服を着ているか又は脱いでいるかの状態（例えば、服によって重量が増すことがあり、異なるタイプの服によって様々な重量が加わることがある）、（ｉｉ）ユーザの最近のトイレ使用状態（例えば、排便がないと、重量が増すことがある）、（ｉｉｉ）ユーザが最後に食べ、かつ／又は飲んだ時間（例えば、食べ物又は飲み物の最近の摂取により、重量が増すことがある）、（ｉｖ）ユーザの最後の食事の食品のタイプ（例えば、炭水化物及び／又はナトリウムを摂取すると水分貯留が増えることがある）、（ｖ）シャワーの状態（例えば、髪が濡れていると、重量が増すことがある）、又は（ｖｉ）それらの任意の組み合わせが含まれ得る。

【0070】

さらに、機械学習アルゴリズムは、過去のデータを使用してトレーニングすることができる。例えば、いくつかの実装形態では、過去のデータには、過去のロードセル重量データ及び過去の正規化された重量データが含まれる。過去のデータは、他のユーザ（例えば、他のユーザの登録ユーザデータ）、及び／又は（例えば、現在のユーザと関連付けられたサードパーティのアクティビティトラッカ、又は他のアクティビティ追跡データベースからの）スマートスケールシステムの現在のユーザと関連付けることができる。いくつかの実装形態では、機械学習アルゴリズムは、スマートスケールシステムの他のセンサによって測定されたセンサデータを使用してトレーニングすることができる。例えば、いくつかのそのような実装形態では、複数の電極９４４によって与えられるデータを使用して、ユーザが濡れているかどうかを判定することができる。

【0071】

ユーザがスマートスケールシステム９００の登録ユーザである場合、ユーザが受信した重量データと関連付けられる情報を入力するためのプロンプトがディスプレイデバイスに表示される。次に、プロンプトに応じて、ユーザ情報が受信される。受信したユーザ情報に少なくとも部分的に基づいて、重量データは、正規化された重量を出力するように変更される。さらに、いくつかの実装形態では、変更された重量データが表示されたデバイスに表示される。ユーザ情報には、本明細書で考察される調整の理由と同じか、又は類似する情報を含めることができる。同様に、ユーザが登録ユーザの場合は、機械学習アルゴリズムを使用することができる。機械学習アルゴリズムは、スマートスケールシステム９００のユーザによってある期間にわたって生成されるユーザ固有のデータを使用して、さらに又は代替的にトレーニングすることができる。

【0072】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム９００の生体インピーダンスシステム９０６は、ユーザと関連付けられる生体電気インピーダンスデータを生成するように構成されている。生体電気インピーダンスシステム９０６は、ユーザに導電的に接触し、ユーザと１つ以上の閉回路を形成するように構成されている複数の電極９４４を含む。例えば、図１２Ａに示されるように、第１の対の電極９４４ａ、９４４ｂは、ユーザと（例えば、ユーザの第１の足部と）第１の閉回路を形成し、生体電気インピーダンスモジュール９３８送信される電流データを生成するように構成されている。第２の対の電極９４４ｃ、９４４ｄは、ユーザと（例えば、ユーザの第２の足部と）第２の閉回路を形成し、生体電気インピーダンスモジュール９３８に送信される電圧データを生成するように構成されている。生体電気インピーダンスデータ（電流データ及び電圧データを含む）に少なくとも部分的に基づいて、制御システム９１８は、ユーザの体脂肪及び筋肉量など、ユーザの推定体組成を判定するように構成されている。

【0073】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム９００の通信ネットワーク９１４は、無線通信モジュール９２６及びペアリングボタン９２８を含む。無線通信モジュール９２６は、ＢＬＥモジュール、及び／又はＷｉ－Ｆｉモジュールを含む。ペアリングボタン９２８は、物理的又は仮想的であり得る。いくつかの実装形態では、ペアリングボタン９２８の作動により、制御システムは、無線通信モジュール９２６に、かつ／又はそれからデータを送信することができる。いくつかの実装形態では、ペアリングボタン９２８はワイヤレスボタンである。例えば、いくつかのそのような実装形態では、ペアリングボタン９２８は、近距離無線通信（ＮＦＣ）ボタンを含む。

【0074】

図１２Ａのスマートスケールシステム９００は、制御システム９１８、メモリデバイス９４０、重量システム９０２、圧力感知システム９０４、生体インピーダンスシステム９０６、及び通信ネットワーク９１４を含むように示されているが、スマートスケールシステムは、より多くの、又はより少ない構成要素を含むことができる。一例として、いくつかの実装形態では、第１の代替スマートスケールシステムは、制御システム、重量システム、及び感知システムを含むことができる。別の例として、いくつかの実装形態では、第２の代替スマートスケールシステムは、制御システム、メモリデバイス、重量システム、圧力感知システム、及びディスプレイデバイスを含むことができる。さらに別の例として、いくつかの実装形態では、第３の代替スマートスケールシステムは、制御システム、メモリデバイス、重量システム、圧力感知システム、生体インピーダンスシステム、及びユーザ入力モジュールを含むことができる。

【0075】

次に図１２Ｂを参照すると、本開示のいくつかの実装形態による、圧力感知システム９０４の例示的なブロック図が示されている。いくつかの実装形態では、シフトレジスタは、使用可能な出力の数を乗算するように構成されており、ＳＰＤＴ ＭＵＸは、各入力に対して２つの可能な出力が選択されるマルチプレクサなどのデジタル制御スイッチであり、ＡＯはオペアンプであり、マルチプレクサＣＤ４０５１は、各入力に対して１つの出力が選択されるマルチプレクサである。ＡＯとＳＰＤＴ ＭＵＸの主な目標は、クロストークなど、センサのマトリックスに共通する電気的な問題を回避することである。シフトレジスタと単純ＭＵＸの主な目標は、読み取りをより単純にすることである（これらのおかげで、制御システムの入力及び出力が少なくて済む）。

【0076】

いくつかの実装形態では、圧力感知システム９０４の構成要素は、ＰＣＢに結合され、ＰＣＢは、ひいては制御システム９１８に接続される。いくつかの実装形態では、ＰＣＢは、銅の行シート（例えば、図１３Ａ及び１３Ｂの第１のシート１０８３）及び銅の列シート（例えば、図１３Ａ及び１３Ｂの第３のシート１０８５）に配線されている。いくつかのそのような実装形態では、ＰＣＢは、基板１０８６とベースカバー１０８９との間に位置決めされている（図１３Ａ及び１３Ｂ）。

【0077】

次に図１３Ａ及び１３Ｂを参照すると、スマートスケールシステム１０００が示されている。スマートスケールシステム１０００は、スマートスケールシステム９００と同じである、又は類似しており、同様の参照番号が、類似又は同等の要素に指定されている。すなわち、図１３Ａは、本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムの例示的な部分分解図であり、図１３Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、図１３Ａのスマートスケールシステムの逆部分分解図である。

【0078】

スマートスケールシステム１０００は、カバー層１０８０（例えば、バスマットカバー、最上層）、おおむね不透明な層１０８１、（第１のシート１０８３、第２のシート１０８４、及び第３のシート１０８５を含む）圧力センサのアレイ、基板１０８６、（ロードセル１０２１を含む）複数のロードセル、複数のロードフィート（ロードフット１０９２を含む）、及びベースカバー１０８９を含む。図示するように、複数のロードセルは、基板１０８６の第１の側に結合されている。圧力センサのアレイは、基板１０８６の第２の対向する側に結合されている。いくつかの実装形態では、基板１０８６は、２つ、４つ、８つなど、１つ以上のガラス片である。いくつかの実装形態では、基板１０８６は、１つ以上のヒンジを介して共に結合された２つのガラス片を含み、それにより、スマートスケールシステム１０００は、持ち運びに便利なように半分に折りたたむことができる。

【0079】

いくつかの実装形態では、カバー層は布のシートを含む。図示するように、カバー層１０８０は、互いに離間した２つの導電性布部分１０７８Ａ、１０７８Ｂを含む。いくつかの実装形態では、２つの導電性布部分１０７８Ａ、１０７８Ｂは、１インチ、２インチ、３インチ、４インチ、５インチ、６インチ、及び最大でカバー層１０８０の幅など、好適な距離で互いに離間している。いくつかの実装形態では、２つの導電性布部分１０７８Ａ、１０７８Ｂは、互いに少なくとも３インチ離間している。いくつかの実装形態では、２つの導電性布部分１０７８Ａ、１０７８Ｂは、ユーザの足部が通常離れている距離で互いに離間している。

【0080】

いくつかの実装形態では、複数の電極１０４４Ａ、１０４４Ｂが、不透明層１０８１とカバー層１０８０との間に位置決めされる。２つの電極１０４４Ａ、１０４４Ｂを、図１３Ａ及び１３Ｂに示す。電極１０４４Ａ、１０４４Ｂの各々は、導電性布部分１０７８Ａ、１０７８Ｂのそれぞれの１つの真下に位置決めされる。したがって、電極１０４４Ａ、１０４４Ｂがユーザに露出されていなくても、電極１０４４Ａ、１０４４Ｂは、導電性布部分１０７８Ａ、１０７８Ｂを介して依然として導電性を有している。言い換えれば、いくつかの実装形態では、導電性布部分は、電極と電気的に物理的に接続されるように構成されている。いくつかの実装形態では、カバー層１０８０の下で、不透明層１０８１は、様々な構成要素の上に位置決めされ、それによって、下にある様々な構成要素は、ヒトの目には見えない。

【0081】

圧力センサのアレイは、ユーザと関連付けられる圧力データを生成するように構成されている。いくつかの実装形態では、圧力センサのアレイは、ユーザがシステムに関与したこと（例えば、カバー層１０８０上に立つこと）に応じて、圧力データを生成するように構成されている。いくつかの実装形態では、圧力センサのアレイは、第１のシート１０８３、第２のシート１０８４、及び第３のシート１０８５を含む。いくつかの実装形態では、第１のシート１０８３は銅の行層であり、複数の導電性行１０８７を含む。いくつかの実装形態では、第３のシート１０８５は銅の列層であり、複数の導電性列１０８８を含む。いくつかの実装形態では、第２のシート１０８４は感圧シートであり、第１のシート１０８３と第３のシート１０８５との間に位置決めされるピエゾ抵抗シートを含む。ピエゾ抵抗シートは、それに印加される圧力に応じてその電気抵抗を変化させるように構成されている。いくつかのそのような実装形態では、複数の導電性行１０８７の各々と複数の導電性１０８８列の各々との交差は、圧力センサのアレイの圧力センサ（例えば、図１２Ａの圧力センサ９１２）を形成及び／又は画定する。

【0082】

複数のロードセルは、ユーザと関連付けられる重量データを生成することである。いくつかの実装形態では、複数のロードセルは、ユーザがスマートスケールシステムに関与したこと（例えば、カバー層１０８０上に立つこと）に応じて、重量データを生成するように構成されている。いくつかの実装形態では、複数のロードフットの各々は剛性であり、複数のロードセルのそれぞれの１つに直接結合されている。例えば、図１３Ａ及び１３Ｂに示されるように、剛性ロードフット１０９２は、ロードセル１０２１に直接結合されている。ベースカバー１０８９は、複数のロードセル１０２１、メモリ、及び制御システムが、ベースカバー１０８９と基板１０８６との間に少なくとも部分的に位置決めされるように、基板１０８６に結合されている。いくつかの実装形態では、ベースカバー１０８９は、複数の開口を含む。複数の剛性ロードフットの各々は、複数の開口の少なくとも１つを通して少なくとも部分的に突出している。例えば、ロードフット１０９２は、ベースカバー１０８９の開口１０９１から部分的に突出している。したがって、ロードセル１０２１が地面に露出されていない間、ロードセル１０２１は、ロードフット１０９２との接触を介して安定化され、地面上で効果的に安定化される。

【0083】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１０００の１つ以上の構成要素は、スマートマット、例えば、バスマット、ヨガマット、玄関マット、抗疲労マット、椅子クッション、抱き枕、靴インソール、カーペットの一部分、１つ以上のタイル、１つ以上の堅木張りのフローリング、マットレスの一部、（例えば、シャワーパン又は浴槽に結合又は埋め込まれている）シャワーの一部、又は同様のものを形成する。これは、一部の人々及び／又は動物は重量に不安を感じる可能性があるため、有利である。スマートスケールシステムを日用品に隠すことで、重量、体脂肪分布、及び／又はユーザの健康状態の変化を継続的に監視することも促し得る。さらに、エネルギーハーベスティングは、例えば、足部の熱及び／又は圧電コレクタを用いた動圧を使用する、上記で参照された実装形態のいくつかに含めることができる。

【0084】

いくつかの実装形態では、スマートマットは、図１３Ａ及び１３Ｂに示すすべての構成要素を含む。スマートマットは、任意の好適な寸法にすることができる。例えば、スマートマットの長さは、約２０ｃｍ～約２５０ｃｍの間、好ましくは約４０ｃｍ～約１２０ｃｍの間、そして最も好ましくは約８０ｃｍである。スマートマットの幅は、約１５ｃｍ～約１２０センチメートルの間、好ましくは約３０ｃｍ～約８０ｃｍの間、そして最も好ましくは約５０ｃｍである。スマートマットの厚さは、約５ｍｍ～約５ｃｍの間、好ましくは約８ｍｍ～約２ｃｍの間、そして最も好ましくは約１．５ｃｍである。追加的又は代替的に、いくつかの実装形態では、ロードフット１０９２は、ベースカバー１０８９から約２ｍｍ～約３ｍｍまで延びる。

【0085】

図１４を参照すると、スマートスケールシステム１１００の部分斜視図が示されている。スマートスケールシステム１１００は、スマートスケールシステム１０００と同じである、又は類似しており、同様の参照番号は、同様の要素及び／又は構成要素を指す。しかしながら、スマートスケールシステム１１００の圧力センサのアレイは、３枚（例えば、図１３Ａ及び１３Ｂの第１のシート１０８３、第２のシート１０８４、及び第３のシート）ではなく、２枚のシート（例えば、図１４の第１のシート１１８４及び第２のシート１１８２）を含む。

【0086】

図示するように、スマートスケールシステム１１００の第１のシート１１８４は、スマートスケールシステム１０００の第２のシート１０８４と同じであるか、又は類似している。いくつかの実装形態では、第１のシート１１８４は、ピエゾ抵抗シートなどの感圧シートである。いくつかの実装形態では、第１のシート１１８４は可撓性である。スマートスケールシステム１１００の第２のシート１１８２は、スマートスケールシステム１０００の第１のシート１０８３及び第３のシート１０８５と同時に置換される。いくつかの実装形態では、第２のシート１１８２は、その上に複数の導電性トレースパターン（例えば、１１１２Ａ～１１１２Ｅ）を有するプリント回路基板（ＰＣＢ）を含む。いくつかのそのような実装形態では、複数の導電性トレースパターンの各々が、圧力センサのアレイの圧力センサ（例えば、図１２Ａの圧力センサ）を形成及び／又は画定する。

【0087】

次に図１５Ａを参照すると、本開示のいくつかの実装形態による、導電性トレースパターン１１１２によって形成及び／又は画定された例示的な圧力センサが示されている。図示するように、導電性トレースパターン１１１２は、内側ディスク１１０５及び外側リング１１０３を含む。内側ディスク１１０５は、第１の距離ｄだけ外側リング１１０３から半径方向に離間している。第１の距離ｄの例は、１００μｍ、１５０μｍ、２００μｍ、２５０μｍ、３００μｍ、４００μｍ、５００μｍ、６００μｍ、７００μｍ、８００μｍ、９００μｍ、及び１０００μｍを含む。いくつかの実装形態では、第１の距離ｄは０．８ｍｍであり、これは８００μｍである。

【0088】

外側リング１１０３は、第２の距離で、内側ディスク１１０５の周りに形成される。第２の距離θの例には、９０°、１３５°、１８０°、２２５°、２７０°、３１５°、及び３６０°が含まれる。図１４に示されるように、導電性トレースパターン１１１２Ａは、内側ディスクの周りに完全な円を形成する外側リングを有し、第２の距離θは３６０°である。代替的に、いくつかの実装形態では、外側リング１１０３は、内側ディスク１１０５の周囲全体に形成されないため、第２の距離θが３６０°よりも小さい（図１５Ａに最も良く示されている）。

【0089】

次に図１５Ｂを参照すると、いくつかの実装形態では、導電性トレースパターンの外側リングは等辺多角形である。例えば、導電性トレースパターン１１１２Ａは、導電性トレースパターン１１１２Ｂに隣接して位置決めされている。導電性トレースパターン１１１２Ａは、内側ディスク１１０５Ａ及び外側リング１１０３Ａを含み、外側リング１１０３Ａは、正六角形である。外側リング１１０３Ａの正六角形は６つの辺を有し、導電性トレースパターン１１１２Ａの外側リング１１０３Ａの一辺は、導電性トレースパターン１１１２Ｂの外側リングの一辺に隣接し、平行などである。各辺の長さは、１ｍｍ、２ｍｍ、３ｍｍ、４ｍｍ、５ｍｍ、６ｍｍ、７ｍｍ、８ｍｍ、９ｍｍ、１０ｍｍ、１１ｍｍ、１２ｍｍ、１３ｍｍ、１４ｍｍ、又は１５ｍｍなど、約１ｍｍ～約１５ｍｍの間である。

【0090】

ここで図１６Ａ～１６Ｄに移る。図１６Ａは、スマートスケールシステム（例えば、スマートスケールシステム１００、スマートスケールシステム２００、スマートスケールシステム３００、スマートスケールシステム４００、スマートスケールシステム７００、スマートスケールシステム８００、スマートスケールシステム９００、スマートスケールシステム１０００、及びスマートスケールシステム１１００）におけるロードセルの第１のレイアウト１２００Ａを示している。このレイアウト１２００Ａでは、複数のロードセルは、４つの単一ロードセル１２２１を含む。いくつかの実装形態では、このレイアウト１２００Ａにおいて、複数のロードセルは、上記のロードセルの１つの４×４アレイを含む。

【0091】

図１６Ｂは、スマートスケールシステム（例えば、スマートスケールシステム１００、スマートスケールシステム２００、スマートスケールシステム３００、スマートスケールシステム４００、スマートスケールシステム７００、スマートスケールシステム８００、スマートスケールシステム９００、スマートスケールシステム１０００、及びスマートスケールシステム１１００）におけるロードセルの第２のレイアウト１２００Ｂを示している。このレイアウト１２００Ｂでは、複数のロードセルは、図１６Ａに示すように、ロードセル１２２１のうちの６つを含む。いくつかの実装形態では、このレイアウト１２００Ｂにおいて、複数のロードセルは、ロードセルの１つの２×３アレイを含む。

【0092】

図１６Ｃは、スマートスケールシステム（例えば、スマートスケールシステム１００、スマートスケールシステム２００、スマートスケールシステム３００、スマートスケールシステム４００、スマートスケールシステム７００、スマートスケールシステム８００、スマートスケールシステム９００、スマートスケールシステム１０００、及びスマートスケールシステム１１００）におけるロードセルの第３のレイアウト１２００Ｃを示している。このレイアウト１２００Ｃでは、複数のロードセルは、ロードセル１２２１のうちの９つを含む。いくつかの実装形態では、このレイアウト１２００Ｃにおいて、複数のロードセルは、ロードセルの１つの３×３アレイを含む。

【0093】

図１６Ｄは、スマートスケールシステム（例えば、スマートスケールシステム１００、スマートスケールシステム２００、スマートスケールシステム３００、スマートスケールシステム４００、スマートスケールシステム７００、スマートスケールシステム８００、スマートスケールシステム９００、スマートスケールシステム１０００、及びスマートスケールシステム１１００）におけるロードセルの第４のレイアウト１２００Ｄを示している。このレイアウト１２００Ｄでは、複数のロードセルは、８つの単一ロードセル１２２１を含む。いくつかの実装形態では、このレイアウト１２００Ｄにおいて、複数のロードセルは、上記のロードセルの４×４アレイのうちの２つを含む。いくつかの実装形態では、第４のレイアウト１２００Ｄは、１つ以上のヒンジ１２３０を介して互いに結合された第１のレイアウト１２００Ａを有する２つのスマートスケールシステムを含む。

【0094】

本開示のいくつかの実装形態によれば、圧力センサのアレイは、その厚さ（例えば、３次元センサ）、及び／又はその表面（例えば、共平面センサ）で使用される材料を有する圧力感知シートを含むことができる。いくつかの実装形態では、この材料は、導電性粒子に帯電した絶縁ポリマーである。低電流は、導電性粒子から別の粒子へのトンネル効果を経験し得る。いくつかの実装形態では、この材料は変形可能である。さらに、導電性粒子間の距離は、印加された垂直圧力と共に変化する（図２０Ａ及び２０Ｂを参照）。

【0095】

図２０Ａは、本開示のいくつかの実装形態による、垂直印加圧力の前の圧力感知シート２０１０における第１のスキーム２０００Ａを示している。電流２０５０Ａは、導電性粒子２０２０を通して移動する。図２０Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、垂直印加圧力の後の圧力感知シート２０１０における第２のスキーム２０００Ｂを示す。電流２０５０Ｂは、導電性粒子２０２０及び隣接する導電性粒子２０３０を通って移動する。

【0096】

材料に圧力がかかると、導電性粒子が接近し（図２０Ｂ）、電流循環へのトンネル効果の寄与度が高まる。インピーダンスと印加された力の関係は次のように書き表すことができる。

【数1】

式中、ｐは接触面の抵抗率、Ｆは表面に対する法線力、Ｋは、とりわけ、材料の弾性に依存する関数である。

【0097】

ただし、Ｋは定数ではなく、圧力と抵抗率の関係は線形ではない。それ以外の場合、材料を粉砕することは、材料自体が他の２つの次元で自由に伸びることができる場合のみであり、これは、本明細書では当てはまらず、変形は局所的なものにすぎない。

【0098】

したがって、いくつかの実装形態では、測定する値は抵抗である。ここでの抵抗は、圧力に対して線形ではない。さらに、圧力変化は、必要な圧力スロットで簡単に測定することはできない。

【0099】

いくつかの実装形態では、３次元センサは、圧力による抵抗の変化が高圧下では十分でないため、最適ではない。したがって、圧力センサのアレイの工業化はより複雑であり、小さい面積（例えば、１平方センチメートルあたり４つのセンサ）に複数のセンサのニーズを満たすセンサの形状を有することは困難である。実際、このような状況では、個々のセンサは最大２．５×２．５ｍｍ^２のスペースしか取ることができず、個々のセンサの抵抗が大幅に減少する。

【0100】

共平面センサの場合、測定可能な大きさはその抵抗である。圧力センサのアレイの消費を制限し、かつ／又は隣接する圧力センサ間のクロストークを制限するには、抵抗の値をできるだけ大きくする必要がある。いくつかの実装形態では、抵抗の変化は、圧力センサのアレイの使用範囲全体で重要であり、それにより、特性の傾きは、正しく画定するために全体規模で十分に急峻となる。したがって、好ましい形状は、平面の効率的な舗設を可能にする。

【0101】

測定する値は抵抗であるため、１つの解決策はトランスインピーダンス増幅器（ＴＩＡ）を使用することである。図２１は、本開示のいくつかの実装形態による、トランスインピーダンス増幅器の回路図２１００を示している。回路は、非対称電源を使用して電力が供給される。トランスインピーダンス増幅器は、内部インピーダンスが可能な限り低い仮想安定接地を備えている。

【0102】

入力電流ｉと出力電圧ＶＭＥＳ_１の関係は、第１の近似値において次式で与えられる。

【数2】

【0103】

ただし、圧力センサのアレイは、この第１の近似値では決まらない。

【数3】

が差動電圧である場合、例えば以下のようになる。

【数4】

【0104】

この新しい表記法では、測定された電流と出力電圧の関係は次のようになる。

【数5】

【0105】

ただし、測定する値はセンサ抵抗であり、これにより、オペアンプ強制の特性のおかげで電流ｉを計算することが可能になる。リニアモードのときは、電圧はＶ_－である。センサＲ_ｃの抵抗で、スキームは、本開示のいくつかの実装形態による、トランスインピーダンス増幅器における回路図２２００を示す図２２に示されるようになる。

【0106】

図２２の電流は、図２１の電流と同じ方向に循環する。次に、出力電圧は次式で与えられる。

【数6】

【0107】

いくつかの実装形態では、電源は、５Ｖの電源Ｖ_ｃｃを使用し、出力にレールツーレールの増幅器を使用する必要がある。それでもなお、この供給電圧の制限は、抵抗Ｒ_ｆの選択に制約を強いる。そのため、制限条件は、次式で与えられる。

【数7】

【0108】

いくつかの実装形態では、ｆは非常に低く、０に近くなり得る。したがって、ｆを０に等しくすると、次のようになる。

【数8】

【0109】

センサの抵抗Ｒ_ｃは、大きく変化する。増幅器の飽和を回避するために、圧力センサのアレイの最小インピーダンス以下の抵抗Ｒ_ｆが実装されている。増幅器の消費を制限するために、抵抗Ｒ_ｆは、仕様に対して、最大圧力下に置かれたときの圧力センサのアレイの抵抗であるように選択される。

【0110】

さらに、共平面センサだけでは、２つの電極の間にある表面の平均圧力しか測定することができない。印加された圧力の正確な画像を測定することはできない。より正確な画像を取得するために、センサの並置が使用され、これは、それらのセンサの平面上での配置が問題となる。

【0111】

上記の問題を解決するために、本開示は、図１４のスマートスケールシステム１１００の第２のシート１１８２に例示されているような、平面舗設の最適なジオグラフィを提供する。隣接するセンサ間（例えば、導電性トレースパターン１１１２Ａと導電性トレースパターン１１１２Ｂとの間）の距離は、特に外側リング（例えば、図１５Ａに示す外側リング１１０３）が完全に全周に及ぶものではなかった場合（例えば、第２の距離θが３６０°未満である場合）、クロストークを避けるために十分でなければならない。実際、センサの抵抗は、外側リングの外周と、２つの電極間の距離とに比例する。いくつかの実装形態では、センサの抵抗を上げるために、外側リングの外周が制限されている（例えば、外側リングは完全な輪ではなく、θは３６０°未満である）。言い換えると、接触が少ない場合（例えば、リングが未完成の場合）、抵抗が大きくなる。

【0112】

図１７Ａを参照すると、スマートスケールシステム１３００は、スマートスケールシステム１３００が、ネコ、イヌ、ウマ、ハムスター、モルモット、ウサギ、チンチラ、マウス、ラット、オウム、ヤドカリ、フェレット、爬虫類、魚、シーモンキー、又はそれらの任意の組み合わせなどのペット用に変更されていることを除いて、スマートスケールシステム１０００又はスマートスケールシステム１１００と同じであるか、又は類似している。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステムは、計量面にわたって移動する、歩行する、這う、転がる非静的アイテム用にカスタマイズされている。例えば、スマートスケールシステム１３００は、着地部分及び離地部分を無視して測定された重量の平均を計算する。

【0113】

図１７Ａに示すように、イヌ１３６０が、スマートスケールシステム１３００を使用している。例えば、イヌ１３６０は、スマートスケールシステム１３００を踏み、測定された重量は、０～３０ｋｇになり、その後、数秒間で約２３ｋｇになる。その後、イヌ１３６０が去り、測定された重量が減少する。次に、スマートスケールシステム１３００は、数秒の間に測定されたすべての値を平均し、したがって、イヌ１３６０の体重が２３ｋｇであることを判定する。言い換えれば、いくつかの実装形態では、非静的アイテムの重量は、非静的アイテムの実際の重量を示す特定の値の周辺で変動する瞬間から推定することができる。

【0114】

ペットのタイプによって、ロードセルのレイアウトや性質が異なる。例えば、イヌ用にカスタマイズされたスマートスケールシステムには、約０．３キログラム～約１００キログラムの重量範囲が含まれる。本明細書に開示されるように、スマートスケールシステム内の圧力センサのアレイは、圧力データを感知するように構成することができる。図１７Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムのイヌ（又は他のタイプのペット）の２つの足１３６２及び１３６４の圧力マップ１３６６を示している。いくつかの実装形態では、イヌの４つの足すべての圧力データが測定され、圧力マップ１３６６に含まれる。圧力マップ１３６６は、２つの足１３６２及び１３６４と関連付けられる圧力勾配を表す。さらに、圧力マップ１３６６は、イヌの重量分布を示すことができる。

【0115】

圧力マップ１３６６と組み合わせて使用されるか、又は圧力マップ１３６６なしで使用されて、圧力データは、図７に示され、それに応じて説明されるものと同じであるか、又は類似する様式で、イヌ（又は他のタイプのペット）と関連付けられる追加の情報を生成するために使用することができる。さらに、圧力マップ１３６６は、足の圧点を含み得る。したがって、圧力マップ１３６６は、図７に示され、それに応じて説明されるものと同じであるか、又は類似する様式で、イヌ（又は他のタイプのペット）の様々な不快及び／又は病気を瞬時に、かつ／又は時間と共に検出するのに役立ち得る。

【0116】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステムの圧力センサのアレイは、図８に示され、それに応じて説明されるものと同じであるか、又は類似する様式で、温度データを感知するように構成することができる。例えば、図１７Ｃは、本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステムのイヌ（又は他のタイプのペット）の２つの足１３６２及び１３６４の温度マップ１３６８を示している。いくつかの実装形態では、イヌの４本の足すべての温度データが測定され、温度マップ１３６８に含まれる。イヌからの熱は、本開示の図２に示されるもののような、スマートマットシステムの電源のバッテリに電力を供給するために使用することができる。

【0117】

いくつかの実装形態では、重量データ及び／又は圧力データを使用して、（例えば、重量範囲に基づいて、足跡に基づいて、熱マップに基づいて、温度マップ又はそれらの任意の組み合わせに基づいて）非静的アイテムのタイプ及び／又はカテゴリを判定することができる。代替的又は追加的に、重量データ及び／又は圧力データを使用して、ユーザがヒト又は動物であるかどうかに関係なく、ユーザを識別することができる。

【0118】

次に図１８を参照すると、本開示のいくつかの実装形態による、スマートスケールシステム１６１０の例示的なブロック図１６００が示されている。スマートスケールシステム１６１０は、１つ以上のセンサ１６１２を含み、これは、本明細書に開示されるように、１つ以上のロードセルを含むことができる。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１６１０は、特にネコやイヌなどの典型的なヒトよりも小さい動物を検出するように変更されている。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１６１０は、ディスプレイＬＥＤ及び／又はボタンを含み得るインターフェース１６３８をさらに含み得る。スマートスケールシステム１６１０はまた、電源１６３４、信号調整処理モジュール１６１５、中央モジュール１６１７、通信モジュール１６１４、又はそれらの任意の組み合わせを有する電子システムを含む。通信モジュール１６１７は、携帯電話１６５０などのモバイルデバイスに無線で（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈを介して）結合されている。代替的又は追加的に、通信モジュール１６１７は、スマートプラグに結合され、これは、モバイルデバイスに無線で結合されている。

【0119】

図１９Ａは、本開示のいくつかの実装形態による、ベッドでの使用に適合されたスマートスケールシステム１７００を示す。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１７００は、ベビーモニタリングシステムとしても機能する、ベビーベッドでの使用に適合されている。スマートスケールシステム１７００は、スマートスケールシステム１０００、スマートスケールシステム１１００、又はスマートスケールシステム１３００と同じであるか、又は類似している。しかしながら、スマートスケールシステム１７００のロードセル１７２１は、ベッドの脚部内に配置され、時には隠れるが、圧力センサ１７１２のアレイは、マットレスに結合及び／又は埋め込まれている。いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１７００は、（ｉ）ユーザの睡眠の質を分析することと、（ｉｉ）睡眠障害（例えば、睡眠時無呼吸）を検出することと、（ｉｉｉ）睡眠位置を検出することと、（ｉｖ）睡眠行動の変化を判定することと、又は（ｖ）それらの任意の組み合わせを行うようにさらに構成されている。

【0120】

図１９Ｂは、本開示のいくつかの実装形態による、シャワーでの使用に適合されたスマートスケールシステム１８００を示す。スマートスケールシステム１７００は、スマートスケールシステム１０００、スマートスケールシステム１１００、又はスマートスケールシステム１３００と同じであるか、又は類似している。しかしながら、スマートスケールシステム１８００は、シャワーパン１８８０に結合されている。いくつかの実装形態では、シャワーパン１８８０は、フレキシガラス、ガラス繊維、プラスチック、セラミック、又はそれらの任意の組み合わせでできている。したがって、スマートスケールシステム１８００は、シャワーを浴びている間のユーザ１８５０の重量を測定するように構成されている。いくつかの実装形態では、シャワーパン１８８０は、スマートスケールシステム１８００の上に位置決めされ、それにより、シャワーパン１８８０は、スマートスケールシステム１８００の少なくとも一部分が濡れるのを防ぐ。

【0121】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１８００は、シャワーパン１８８０の下のロードセル１８２１、及び水圧及び／又は給水のタービンを使用するエネルギーハーベスティングデバイスを含む。ロードセル１８２１は、シャワーパンの垂直変位を測定するように構成されている。シャワーパン１８８０の側部のシールは、シャワーパンがわずかに下がるのを止めるので、ユーザ１８５０の重量の少しだけ軽減することになる。したがって、スマートスケールシステム１８００は、その推定及び／又は計算を調整して、その重量減を考慮に入れ、それを測定された重量に戻すように構成されている。

【0122】

いくつかの実装形態では、スマートスケールシステム１８００は、（ｉ）シャワーヘッドまでパイプ内を流れる供給された温水及び／又は冷水、（ｉｉ）排水（例えば、髪の毛を除去するためのフィルタを使用し、排水管を狭めて圧力と流量を増加させ、それにより排水からの発電量を増加させる）、又は（ｉｉｉ）その両方を使用して電力を供給する。追加的又は代替的に、スマートスケールシステム１８００は、タイルとして偽装された計量システムを含み、これは、シャワーパン１８８０に埋め込むことができ、最終的には、水の排出及び／又は供給を利用するタービンによって動力を供給される。

【0123】

開示のコンピュータ及びハードウェアの実装形態
本明細書の開示は、任意のタイプのハードウェア及び／又はソフトウェアで実装することができ、事前にプログラムされた汎用コンピューティングデバイスであり得ることが最初に理解されるべきである。例えば、システムは、サーバ、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、シンクライアント、あるいは任意の好適な単一又は複数のデバイスを使用して実装され得る。本開示及び／又はその構成要素は、単一の場所における単一のデバイス、又は電気ケーブル、光ファイバケーブル、若しくは無線様式でなどの任意の通信媒体によって任意の適切な通信プロトコルを使用して共に接続される、単一又は複数の場所における複数のデバイスであり得る。

【0124】

本開示は、特定の機能を実行する複数のモジュールを有するものとして本明細書に例示及び考察されることにも留意されたい。これらのモジュールは、明確にするという目的でそれらの機能に基づいて概略的に示されているだけであり、必ずしも特定のハードウェアやソフトウェアを表すものではないことを理解されたい。これに関して、これらのモジュールは、考察された特定の機能を実質的に実行するために実装されたハードウェア及び／又はソフトウェアであり得る。さらに、モジュールは、本開示内で共に組み合わせることができ、又は所望の特定の機能に基づいて追加のモジュールに分割することができる。したがって、本開示は、本開示を限定するものと解釈されるべきではなく、単にその一例の実装形態を説明するために理解されるべきである。

【0125】

コンピューティングシステムには、クライアントとサーバを含めることができる。クライアントとサーバは、一般的に、互いにリモートであり、通常は通信ネットワークを通して対話する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータで実行され、クライアントとサーバの関係を有しているコンピュータプログラムによって生じる。いくつかの実装形態では、サーバは、（例えば、データを表示し、クライアントデバイスと対話するユーザからのユーザ入力を受信する目的で）データ（例えば、ＨＴＭＬページ）をクライアントデバイスに送信する。クライアントデバイスで生成されたデータ（例えば、ユーザ対話の結果）は、サーバにおけるクライアントデバイスから受信することができる。

【0126】

本明細書に記載されている主題の実装形態は、例えばデータサーバとしてのバックエンド構成要素を含むか、又はアプリケーションサーバなどのミドルウェア構成要素を含むか、又は例えば、ユーザが本明細書に記載された主題の実装形態と対話することができるグラフィカルユーザインターフェース又はウェブブラウザを有するフロントエンド構成要素、又は１つ以上のそのようなバックエンド、ミドルウェア、又はフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムに実装することができる。システムの構成要素は、デジタルデータ通信の任意の形式又は媒体、例えば通信ネットワークによって相互接続することができる。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）及びワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、インターネットワーク（例えば、インターネット）、及びピアツーピアネットワーク（例えば、アドホックピアツーピアネットワーク）が挙げられる。

【0127】

本明細書に記載されている主題及び操作の実装形態は、本明細書に開示されている構造及びその構造的等価物を含む、デジタル電子回路において、又はコンピュータソフトウェア、ファームウェア、又はハードウェアにおいて、あるいはそれらの１つ以上の組み合わせにおいて実施することができる。本明細書中に記載されている主題の実装形態は、データ処理装置によって実行されるための、又はその動作を制御するための、コンピュータ記憶媒体上に符号化された１つ以上のコンピュータプログラム、すなわちコンピュータプログラム命令の１つ以上のモジュールとして実施することができる。代替的にあるいはさらに、プログラム命令は、人工的に生成された伝搬信号、例えば、データ処理装置による実行のために好適なレシーバに送信する情報を符号化するために生成された機械生成の電気信号、光学又は電磁信号に符号化することができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読記憶デバイス、コンピュータ可読記憶基板、ランダム又はシリアルアクセスメモリアレイ又はデバイス、あるいはそれらの１つ以上の組み合わせであり得るか、又はそれらに含まれ得る。さらに、コンピュータ記憶媒体は伝搬信号ではないが、コンピュータ記憶媒体は、人工的に生成された伝搬信号に符号化されたコンピュータプログラム命令の発信元又は送信先であり得る。コンピュータ記憶媒体はまた、１つ以上の別個の物理的構成要素又は媒体（例えば、複数のＣＤ、ディスク、又は他の記憶デバイス）であり得るか、又はそれらに含まれ得る。

【0128】

本明細書に記載されている動作は、１つ以上のコンピュータ可読記憶デバイスに記憶されているか、又は他の発信元から受信されたデータに対して「データ処理装置」によって実行される動作として実施することができる。

【0129】

「データ処理装置」という用語は、データを処理するためのあらゆる種類の装置、デバイス、及び機械を含み、例えば、プログラム可能なプロセッサ、コンピュータ、チップ上のシステム、又は複数のもの、あるいは前述の組み合わせを含む。装置は、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの特別な目的の論理回路を含むことができる。装置は、ハードウェアに加えて、コンピュータプログラムの実行環境を創出するコード、例えば、プロセッサのファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームのランタイム環境、仮想マシン、又はそれらの１つ以上の組み合わせを構成するコードも含むことができる。装置及び実行環境は、ウェブサービス、分散コンピューティング、及びグリッドコンピューティングインフラストラクチャなど、様々な異なるコンピューティングモデルインフラストラクチャを実現することができる。

【0130】

コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、又はコードとも呼ばれる）は、コンパイル又はインタープリタ言語、宣言型又は手続き型言語など、あらゆる形式のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアロンのプログラムとして、あるいはコンピューティング環境での使用に好適なモジュール、コンポーネント、サブルーチン、オブジェクト、その他のユニットとしてなど、あらゆる形式で展開することができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のファイルに対応する場合があるが、対応する必要はない。プログラムは、他のプログラムやデータを保持するファイルの一部分（例えば、マークアップ言語の文書に格納された１つ以上のスクリプト）内に、当該プログラム専用の単一のファイル内に、又は複数の調整されたファイル（例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、コードの一部を格納するファイル）内に格納することができる。コンピュータプログラムは、１台のコンピュータ、又は１つのサイトにおいて位置しているか、又は複数のサイトに分散され、通信ネットワークによって相互接続されている複数のコンピュータで実行されるように展開することができる。

【0131】

本明細書に記載のプロセス及び論理フローは、１つ以上のコンピュータプログラムを実行する１つ以上のプログラマブルプロセッサによって実行され、入力データを操作して出力を生成することによってアクションを実行することができる。プロセス及び論理フローは、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの特殊用途の論理回路によって実行することもでき、装置はまた、特殊用途の論理回路として実装することもできる。

【0132】

コンピュータプログラムの実行に好適なプロセッサには、例として、汎用及び特殊目的の両方のマイクロプロセッサ、及び任意の種類のデジタルコンピュータの任意の１つ以上のプロセッサが含まれる。一般に、プロセッサは、読み取り専用メモリ又はランダムアクセスメモリ、あるいはその両方から命令及びデータを受信する。コンピュータの本質的な要素は、命令に従ってアクションを実行するためのプロセッサと、命令及びデータを格納するための１つ以上のメモリデバイスである。一般に、コンピュータはまた、データを記憶するための１つ以上の大容量記憶デバイス、例えば、磁気、磁気光ディスク、又は光ディスクを含むか、又はデータを受信するか、又はデータを転送するか、あるいはその両方を行うようにそれに動作可能に結合される。ただし、コンピュータにそのようなデバイスが必要なわけではない。さらに、コンピュータは、別のデバイス、例えば、ほんの数例を挙げると、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、モバイルオーディオ又はビデオプレーヤ、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又は携帯型記憶デバイス（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ）に組み込むことができる。コンピュータプログラムの命令及びデータを格納するのに好適なデバイスには、例として、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイス、内蔵ハードディスク又はリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む、あらゆる形態の不揮発性メモリ、媒体、及びメモリデバイスが含まれる。プロセッサ及びメモリは、特別な目的の論理回路によって補完又は組み込むことができる。

【0133】

追加の実装形態
本開示のいくつかの実装形態によれば、ユーザのユーザプロファイルを判定するためのシステムは、マット、カメラ、ディスプレイデバイス、プロセッサ、及びメモリデバイスを含む。マットには、圧力データを出力するように構成されている第１のセンサが含まれる。カメラは、ユーザの１つ以上の画像として再現可能な画像データを生成するように構成されている。メモリデバイスは、第１のセンサからの圧力データ及びカメラからの画像データを受信し、格納するように構成されている。メモリデバイスは、圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部分がマットと接触していることを、プロセッサに判定させるように構成されている機械可読命令を格納する。プロセッサはさらに、圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定させる。ユーザプロファイルには、ユーザの姿勢が含まれる。ユーザの姿勢は、圧力データ、画像データ、又はその両方を、メモリデバイスに格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することによって判定される。プロセッサはまた、判定されたユーザプロファイルと関連付けられた情報を、ディスプレイデバイス上に表示させる。

【0134】

本開示のいくつかの実装形態によれば、ユーザのユーザプロファイルを判定するためのシステムは、マット、カメラ、ディスプレイデバイス、プロセッサ、及びメモリデバイスを含む。マットには、圧力データを出力するように構成されている第１のセンサが含まれる。カメラは、ユーザの１つ以上の画像として再現可能な画像データを生成するように構成されている。メモリデバイスは、第１のセンサからの圧力データ及びカメラからの画像データを受信し、格納するように構成されている。メモリデバイスは、圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部分がマットと接触していることを、プロセッサに判定させるように構成されている機械可読命令を格納する。プロセッサはさらに、圧力データ及び画像データに基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定させる。ユーザプロファイルには、ユーザの姿勢が含まれる。ユーザの姿勢は、圧力データ及び画像データを、メモリデバイスに格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することによって判定される。プロセッサはまた、判定されたユーザプロファイルと関連付けられた情報を、ディスプレイデバイス上に表示させる。

【0135】

本開示のいくつかの実装形態によれば、ユーザのユーザプロファイルを判定するためのシステムは、マット、ディスプレイデバイス、プロセッサ、及びメモリを含む。マットは、バッテリ、圧力データを出力するように構成された第１のセンサ、及び温度データを出力するように構成された第２のセンサを含む。第２のセンサは、バッテリを充電するために熱エネルギーを電気エネルギーに変換するように構成されているトランスデューサを含む。メモリデバイスは、第１のセンサからの圧力データ及び第２のセンサからの温度データを受信し、格納するように構成されている。メモリデバイスは、圧力データ、温度データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部分がマットと接触しているとプロセッサに判定させるように構成されている機械可読命令を格納する。プロセッサは、圧力データ及び温度データに基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定するようにさらに構成されている。ユーザプロファイルには、ユーザの姿勢が含まれる。ユーザの姿勢は、圧力データ及び温度データを、メモリデバイスに格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することによって判定される。プロセッサはまた、判定されたユーザプロファイルと関連付けられた情報を、ディスプレイデバイス上に表示させる。

【0136】

本開示のいくつかの実装形態によれば、ユーザの姿勢を判定するための方法は、スマートスケールシステムから圧力データ及び画像データを受信することを含む。スマートスケールシステムには、マット、カメラ、ディスプレイデバイスが含まれる。マットは、圧力データを出力するように構成されている第１のセンサを有している。カメラは、ユーザの１つ以上の画像として再現可能な画像データを生成するように構成されている。この方法はさらに、メモリデバイス上に、受信した圧力データ及び受信された画像データを格納することと、受信した圧力データ、受信した画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部分がマットと接触していると判定することと、受信した圧力データ、受信した画像データ、又はその両方を、メモリデバイスに格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することと、少なくとも部分的に比較することに基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定することであって、ユーザプロファイルがユーザの姿勢を含む、判定することと、判定したユーザプロファイルにと関連付けられる情報を、ディスプレイデバイス上に表示することと、を含む。

【0137】

本開示のいくつかの実装形態によれば、スマートスケールシステムは、基板、基板の第１の側に結合された複数のロードセル、基板の第２の対向する側に結合された圧力センサのアレイ、メモリ、及び制御システムを含む。複数のロードセルは、ユーザと関連付けられる重量データを生成するように構成されている。圧力センサのアレイは、ユーザと関連付けられる圧力データを生成するように構成されている。メモリには、登録ユーザデータと機械可読命令が格納される。制御システムはメモリに結合され、機械可読命令を実行するように構成されている１つ以上のプロセッサに制御信号を提供するように配置されている。重量データは、複数のロードセルから受信される。圧力データは、圧力センサのアレイから受信される。圧力データ及び登録ユーザデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザはスマートスケールシステムの非登録ユーザであると判定される。ユーザをスマートスケールシステムの登録ユーザとして登録するためのプロンプトが、ディスプレイデバイスに表示される。

【0138】

本開示のいくつかの実装形態によれば、スマートスケールシステムは、基板、基板の第１の側に結合された複数のロードセル、基板の第２の対向する側に結合された圧力センサのアレイ、メモリ、及び制御システムを含む。複数のロードセルは、ユーザと関連付けられる重量データを生成するように構成されている。圧力センサのアレイは、ユーザと関連付けられる圧力データを生成するように構成されている。メモリには、登録ユーザデータと機械可読命令が格納される。制御システムはメモリに結合され、機械可読命令を実行するように構成されている１つ以上のプロセッサに制御信号を提供するように配置されている。重量データは、複数のロードセルから受信される。圧力データは、圧力センサのアレイから受信される。圧力データ及び登録ユーザデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザはスマートスケールシステムの登録ユーザであると判定される。受信した重量データと関連付けられる情報をユーザに入力させるためのプロンプトが、ディスプレイデバイスに表示される。

【0139】

本開示のいくつかの実装形態によれば、ユーザの正規化された重量を判定するための方法が開示される。登録ユーザデータは、スマートスケールシステムのメモリから受信される。登録ユーザデータには、過去の重量データ、過去のユーザ情報、及び過去の正規化された重量データが含まれる。機械学習アルゴリズムは、過去の重量データ、過去のユーザ情報、及び過去の正規化された重量データを使用してトレーニングされる。ユーザと関連付けられた圧力データは、スマートスケールシステムの圧力センサのアレイから受信される。ユーザと関連付けられた現在の重量データは、スマートスケールシステムの複数のロードセルから受信される。圧力データ及び登録ユーザデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザはスマートスケールシステムの登録ユーザであると判定される。ユーザに現在の重量データと関連付けられる情報を入力させるためのプロンプトが、ディスプレイデバイスに表示される。プロンプトに応じて、現在のユーザ情報が受信される。ユーザと関連付けられた現在の重量データと現在のユーザ情報は、機械学習アルゴリズムの入力として受信される。ユーザの正規化された重量は、機械学習アルゴリズムの出力として生成される。

【0140】

選択された実施形態及び実装形態
上記の説明及び添付の特許請求の範囲は、本開示のいくつかの実施形態及び／又は実装形態を開示しているが、本開示の他の代替の態様は、以下のさらなる実施形態に開示されている。

【0141】

実施形態１．ユーザのユーザプロファイルを判定するためのシステムであって、
圧力データを出力するように構成されている第１のセンサを含むマットと、
ユーザの１つ以上の画像として再現可能な画像データを生成するように構成されているカメラと、
ディスプレイデバイスと、
プロセッサと、
メモリデバイスであって、第１のセンサからの圧力データ及びカメラからの画像データを受信し、格納するように構成されているメモリデバイスと、を備え、メモリデバイスが、プロセッサに、
圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部分がマットと接触していると判定することと、
圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定することであって、ユーザプロファイルがユーザの姿勢を含み、ユーザの姿勢が、圧力データ、画像データ、又はその両方をメモリデバイスに格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することによって判定される、ユーザプロファイルを判定することと、
判定されたユーザプロファイルと関連付けられた情報を、ディスプレイデバイスに表示することと、を行わせるように構成されている機械可読命令を格納する、システム。

【0142】

実施形態２．メモリデバイスが、圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザのアイデンティティをプロセッサに判定させるようにさらに構成されている、実施形態１のシステム。

【0143】

実施形態３．ユーザのアイデンティティを判定することが、機械学習アルゴリズムを使用することを含む、実施形態２のシステム。

【0144】

実施形態４．ユーザプロファイルが、ユーザの一部分の形状、ユーザの一部分の寸法、又はその両方を含む、実施形態１～３のいずれか１つのシステム。

【0145】

実施形態５．判定されたユーザプロファイルと関連付けられた表示情報が、ユーザの重量を示す第１のしるし、ユーザの姿勢を示す第２のしるし、ユーザの一部分の形状を示す第３のしるし、ユーザの一部分の寸法を示す第４のしるし、又はそれらの任意の組み合わせを含む、実施形態４のシステム。

【0146】

実施形態６．マットが、温度データを出力するように構成された第２のセンサを含む、実施形態１～５のいずれか１つのシステム。

【0147】

実施形態７．メモリデバイスが、温度データに基づいて、ユーザの一部分がマットに接触していることをプロセッサに判定させるようにさらに構成されている、実施形態６のシステム。

【0148】

実施形態８．カメラが、モバイルデバイスに結合されている、実施形態１～７のいずれか１つのシステム。

【0149】

実施形態９．マットが、バッテリ及びエネルギーハーベスタをさらに含み、エネルギーハーベスタがバッテリを充電するためのエネルギーを収集するように構成されている、実施形態１～８のいずれか１つのシステム。

【0150】

実施形態１０．エネルギーハーベスタが、バッテリを充電するために熱エネルギーを電気エネルギーに変換するように構成されているトランスデューサである、実施形態９のシステム。

【0151】

実施形態１１．トランスデューサが、温度データを出力するように構成された第２のセンサに結合されている、実施形態１０のシステム。

【0152】

実施形態１２．ディスプレイデバイスが、ユーザと関連付けられた入力データを受信するように構成されたユーザインターフェースを含む、実施形態１～１１のいずれか１つのシステム。

【0153】

実施形態１３．入力データが、ユーザの年齢、ユーザの性別、又はその両方を含む、実施形態１２のシステム。

【0154】

実施形態１４．メモリデバイスが、プロセッサに、判定されたユーザプロファイルに基づいてユーザのウェルネスプランを判定させるようにさらに構成されており、判定されたユーザプロファイルと関連付けられた表示情報が、ユーザのウェルネスを示すしるしを含む、実施形態１～１３のいずれか１つのシステム。

【0155】

実施形態１５．ウェルネスプランが、運動スケジュールである、実施形態１４のシステム。

【0156】

実施形態１６．メモリデバイスが、圧力データ、画像データ、又はその両方を１つ以上の所定の姿勢と比較することに基づいて、プロセッサに、姿勢スコアを判定させるようにさらに構成されており、姿勢スコアが、ユーザの姿勢が悪いことを示す、実施形態１～１５のいずれか１つのシステム。

【0157】

実施形態１７．メモリデバイスが、圧力データ、画像データ、又はその両方を１つ以上の所定の姿勢と比較することに基づいて、プロセッサに、ユーザと関連付けられる姿勢修正プランを判定させるようにさらに構成されている、実施形態１～１６のいずれか１つのシステム。

【0158】

実施形態１８．プロセッサ及びメモリデバイスが、マットに結合されている、実施形態１～１７のいずれか１つのシステム。

【0159】

実施形態１９．ディスプレイデバイス、プロセッサ、及びメモリデバイスが、リモートデバイスに結合されている、実施形態１～１８のいずれか１つのシステム。

【0160】

実施形態２０．ディスプレイデバイスが、ミラー、カーペット、マット、又はモバイルデバイスに結合されている、実施形態１～１９のいずれか１つのシステム。

【0161】

実施形態２１．ユーザの一部分が、ユーザの足部の一部分である、実施形態１～２０のいずれか１つのシステム。

【0162】

実施形態２２．マットが、可撓性である、実施形態１～２１のいずれか１つのシステム。

【0163】

実施形態２３．マットが、おおよそ平面の構成とおおよそ円筒形の構成との間を移動するように構成されている、実施形態２２のシステム。

【0164】

実施形態２４．第１のセンサが、ＣＭＯＳ一体型シリコン圧力センサである、実施形態１～２３のいずれか１つのシステム。

【0165】

実施形態２５．第１のセンサが、圧電センサである、実施形態１～２４のいずれか１つのシステム。

【0166】

実施形態２６．第１のセンサが液体の埋め込み層を含み、埋め込み層がマット上の圧力を検出するように構成されている、実施形態１～２５のいずれか１つのシステム。

【0167】

実施形態２７．第１のセンサが、液体金属埋め込みエラストマを含む積層圧力センサである、実施形態２６のシステム。

【0168】

実施形態２８．メモリデバイスが、ユーザの一部分がマットと接触していると判定したことに基づいて、プロセッサにアクティブ期間を判定させるようにさらに構成されている、実施形態１～２７のいずれか１つのシステム。

【0169】

実施形態２９．アクティブ期間中に第１のセンサからの圧力データ及びカメラからの画像データを受信し、受信したデータに基づいてデジタル情報を表示するように構成された仮想現実デバイスをさらに備える、実施形態２８のシステム。

【0170】

実施形態３０．ディスプレイデバイスが、仮想現実デバイスに結合されている、実施形態２９のシステム。

【0171】

実施形態３１．ディスプレイデバイスが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈを介してプロセッサに通信可能に結合されている、実施形態１～３０のいずれか１つのシステム。

【0172】

実施形態３２．マットが、使い捨てである、実施形態１～３１のいずれか１つのシステム。

【0173】

実施形態３３．ユーザのユーザプロファイルを判定するためのシステムであって、
圧力データを出力するように構成されている第１のセンサを含むマットと、
ユーザの１つ以上の画像として再現可能な画像データを生成するように構成されているカメラと、
ディスプレイデバイスと、
プロセッサと、
メモリデバイスであって、第１のセンサからの圧力データ及びカメラからの画像データを受信し、格納するように構成されているメモリデバイスと、を備え、メモリデバイスが、プロセッサに、
圧力データ、画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部分がマットと接触していると判定することと、
圧力データ及び画像データに基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定することであって、ユーザプロファイルがユーザの姿勢を含み、ユーザの姿勢が、圧力データ及び画像データをメモリデバイスに格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することによって判定される、ユーザプロファイルを判定することと、
判定されたユーザプロファイルと関連付けられた情報を、ディスプレイデバイスに表示することと、を行わせるように構成されている機械可読命令を格納する、システム。

【0174】

実施形態３４．ユーザのユーザプロファイルを判定するためのシステムであって、
バッテリ、圧力データを出力するように構成された第１のセンサ、及び温度データを出力するように構成された第２のセンサを含むマットであって、第２のセンサが、バッテリを充電するために熱エネルギーを電気エネルギーに変換するように構成されたトランスデューサを含む、マットと、
ディスプレイデバイスと、
プロセッサと、
メモリデバイスであって、第１のセンサからの圧力データ及び第２のセンサラからの温度データを受信し、格納するように構成されているメモリデバイスと、を備え、メモリデバイスが、プロセッサに、
圧力データ、温度データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部がマットと接触していると判定することと、
圧力データ及び温度データに基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定することであって、ユーザプロファイルがユーザの姿勢を含み、ユーザの姿勢が、圧力データ及び温度データをメモリデバイスに格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することによって判定される、ユーザプロファイルを判定することと、
判定されたユーザプロファイルと関連付けられた情報を、ディスプレイデバイスに表示することと、を行わせるように構成されている機械可読命令を格納する、システム。

【0175】

実施形態３５．ユーザの姿勢を判定するための方法であって、
スマートスケールシステムから圧力データ及び画像データを受信することであって、スマートスケールシステムが、
圧力データを出力するように構成された第１のセンサを有するマット、
ユーザの１つ以上の画像として再現可能な画像データを生成するように構成されたカメラ、及び
ディスプレイデバイスを備える、受信することと、
受信した圧力データ及び受信した画像データをメモリデバイスに格納することと、
受信した圧力データ、受信した画像データ、又はその両方に基づいて、ユーザの一部がマットと接触していると判定することと、
受信した圧力データ、受信した画像データ、又はその両方を、メモリデバイスに格納された１つ以上の所定の姿勢と比較することと、
比較することに少なくとも部分的に基づいて、ユーザのユーザプロファイルを判定することであって、ユーザプロファイルがユーザの姿勢を含む、判定することと、
判定されたユーザプロファイルと関連付けられた情報をディスプレイデバイスに表示することと、を含む、方法。

【0176】

実施形態３６．スマートスケールシステムであって、
基板と、
基板の第１の側に結合された複数のロードセルであって、ユーザと関連付けられた重量データを生成するように構成されている複数のロードセルと、
基板の第２の対向する側に結合された圧力センサのアレイであって、ユーザと関連付けられた圧力データを生成するように構成されている圧力センサのアレイと、
登録ユーザデータ及び機械可読命令を格納するメモリと、
メモリに結合されている制御システムであって、
複数のロードセルから重量データを受信することと、
圧力センサのアレイから、圧力データを受信することと、
圧力データ及び登録ユーザデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザがスマートスケールシステムの登録ユーザであると判定することと、
ユーザをスマートスケールシステムの登録ユーザとして登録するためのプロンプトを、ディスプレイデバイス上に表示させることと、を行なう機械可読命令を実行するように構成されている１つ以上のプロセッサに制御信号を提供するように配置されている制御システムと、を備える、スマートスケールシステム。

【0177】

実施形態３７．カバー層をさらに備える、実施形態３６のスマートスケールシステム。

【0178】

実施形態３８．カバー層が、布のシートを含む、実施形態３７のスマートスケールシステム。

【0179】

実施形態３９．布のシートが、互いに離間した２つの導電性布部分を含む、実施形態３８のスマートスケールシステム。

【0180】

実施形態４０．２つの導電性布部分が、互いに少なくとも３インチ離間している、実施形態３９のスマートスケールシステム。

【0181】

実施形態４１．基板が、１つ以上のガラス片である、実施形態３６～４０のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0182】

実施形態４２．基板が、１つ以上のヒンジを介して共に結合された２つのガラス片を含む、実施形態４１のスマートスケールシステム。

【0183】

実施形態４３．複数の剛性足部をさらに備える、実施形態３６～４２のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0184】

実施形態４４．複数の剛性足部の各々が、複数のロードセルのそれぞれの１つに直接結合されている、実施形態４３のスマートスケールシステム。

【0185】

実施形態４５．ベースカバーをさらに備え、複数のロードセル、メモリ、及び制御システムがベースカバーと基板との間に少なくとも部分的に位置決めされるように、ベースカバーが基板に結合されている、実施形態４４のスマートスケールシステム。

【0186】

実施形態４６．ベースカバーが複数の開口を含み、複数の剛性足部の各々が複数の開口の少なくとも１つを通って少なくとも部分的に突出する、実施形態４５のスマートスケールシステム。

【0187】

実施形態４７．複数のロードセルが、スマートスケールシステムに関与するユーザに応じて重量データを生成するように構成されている、実施形態３６～４６のいずれか１つの方法。

【0188】

実施形態４８．スマートスケールシステムに関与するユーザが、スマートスケールシステムのカバー層上に立っているユーザを含む、実施形態４７のスマートスケールシステム。

【0189】

実施形態４９．複数のロードセルが、ロードセルの４×４アレイを含み、ロードセルの４×４アレイが、アナログ－デジタル変換器に結合されている、実施形態３６～４８のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0190】

実施形態５０．複数のロードセルが、ロードセルの４×４アレイのうちの４つを含み、ロードセルの４×４アレイの各々が、それぞれのアナログ－デジタル変換器に結合されている、実施形態３６～４９のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0191】

実施形態５１．圧力センサのアレイが、システムに関与するユーザに応じて圧力データを生成するように構成されている、実施形態３６～５０のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0192】

実施形態５２．スマートスケールシステムに関与するユーザが、スマートスケールシステムのカバー層上に立っているユーザを含む、実施形態５１のスマートスケールシステム。

【0193】

実施形態５３．圧力センサのアレイが圧力センサの１００×７０マトリックスを含む、実施形態３６～５２のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0194】

実施形態５４．圧力センサのアレイが第１のシート、第２のシート、及び第３のシートを含む、実施形態３６～５３のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0195】

実施形態５５．第２のシートが、第１のシートと第３のシートとの間に位置決めされたピエゾ抵抗シートを含む、実施形態５４のスマートスケールシステム。

【0196】

実施形態５６．第１のシートが、複数の導電性行を含む、実施形態５５のスマートスケールシステム。

【0197】

実施形態５７．第３のシートが、複数の導電性列を含む、実施形態５６のスマートスケールシステム。

【0198】

実施形態５８．複数の導電性行の各々と複数の導電性列の各々との交差が、圧力センサのアレイの圧力センサを画定する、実施形態５７のスマートスケールシステム。

【0199】

実施形態５９．圧力センサのアレイに結合されたおおよそ不透明な層をさらに含む、実施形態３６～５８のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0200】

実施形態６０．ユーザと関連付けられる生体電気インピーダンスデータを生成するように構成された生体電気インピーダンスシステムをさらに備え、生体電気インピーダンスシステムが、ユーザに導電的に接触し、ユーザと第１の閉回路を形成するように構成された複数の電極を備える、実施形態５９のスマートスケールシステム。

【0201】

実施形態６１．複数の電極のうちの少なくとも１つが、スマートスケールシステムのおおよそ不透明な層とカバー層との間に位置決めされ、カバー層が電子伝導性布部分を含む、実施形態６０のスマートスケールシステム。

【0202】

実施形態６２．複数の電極が、ユーザとの第１の閉回路を形成する第１の対の電極を含む、実施形態６０又は６１のスマートスケールシステム。

【0203】

実施形態６３．第１の対の電極が、ユーザの第１の足部に接触するように構成されている、実施形態６２のスマートスケールシステム。

【0204】

実施形態６４．第１の対の電極が、生体電気インピーダンスシステムの生体電気インピーダンスモジュールに結合され、第１の対の電極が第１の閉回路の電流を測定し、電流データを生成するように構成されている、実施形態６２又は６３のスマートスケールシステム。

【0205】

実施形態６５．複数の電極が、ユーザと導電的に接触し、ユーザと第２の閉回路を形成するように構成された第２の対の電極をさらに含む、実施形態６２～６４のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0206】

実施形態６６．第２の対の電極が、ユーザの第２の足部に接触するように構成されている、実施形態６５のスマートスケールシステム。

【0207】

実施形態６７．第２の対の電極が、第２の閉回路の電圧を測定し、電圧データを生成するように構成されている、実施形態６５又は６６のスマートスケールシステム。

【0208】

実施形態６８．１つ以上のプロセッサが、
重量データ、圧力データ、又はその両方に少なくとも部分的に基づいて、ユーザの一部分がスマートスケールシステムと接触していると判定することと、
ユーザの一部分がスマートスケールシステムと接触しているという判定に少なくとも部分的に基づいて、ユーザの画像データを生成するように構成されたカメラを起動することと、を行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態３６～６７のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0209】

実施形態６９．１つ以上のプロセッサが、
画像データ及び登録ユーザデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザがスマートスケールシステムの未登録ユーザであることを確認することを行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態６８のスマートスケールシステム

【0210】

実施形態７０．１つ以上のプロセッサが、
受信した重量データに基づいて、ユーザのロードセル重量を判定することと、
ロードセル重量が所定の閾値を超えないことに少なくとも部分的に基づいて、ロードセル重量を、ユーザの実際の重量としてディスプレイデバイスに表示することと、
ロードセルの重量が所定の閾値を超えているという判定に少なくとも部分的に基づいて、（ｉ）受信した圧力データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの圧力センサの重量を推定することと、（ｉｉ）圧力センサの重量を、ユーザの実際の体重としてディスプレイデバイスに表示することと、を行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態３６～６９のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0211】

実施形態７１．１つ以上のプロセッサが、
受信した重量データに基づいて、ユーザのロードセル重量を決定することと、
機械学習アルゴリズムの入力として、ユーザのロードセル重量を受信することと、
機械学習アルゴリズムの出力として、ユーザの正規化された重量を生成することと、を行うための械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態３６～７０のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0212】

実施形態７２．機械学習アルゴリズムが、入力として、（ｉ）ユーザが服を着ているか又は脱いでいるかの状態、（ｉｉ）ユーザの最近のトイレ使用状態、（ｉｉｉ）ユーザが最後に食べ、かつ／又は飲んだ時間、（ｉｖ）ユーザの最後の食事の食品のタイプ、（ｖ）シャワーの状態、又は（ｖｉ）それらの任意の組み合わせを含む調整の理由をさらに受信する、実施形態７１のスマートスケールシステム。

【0213】

実施形態７３．１つ以上のプロセッサが、
ディスプレイデバイス上に、ユーザのロードセル重量、ユーザの正規化された重量、調整の理由、又はそれらの任意の組み合わせを表示するための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態７２のスマートスケールシステム。

【0214】

実施形態７４．１つ以上のプロセッサが、
過去のデータを受信することであって、過去のデータが、過去のロードセル重量データ及び過去の正規化された重量データを含む、受信することと、
受信した過去のデータを使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングすることと、を行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態７１～７３のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0215】

実施形態７５．過去のデータが他のユーザと関連付けられている、実施形態７４のスマートスケールシステム。

【0216】

実施形態７６．過去のデータがスマートスケールシステムのユーザと関連付けられている、実施形態７４又は７５のスマートスケールシステム。

【0217】

実施形態７７．１つ以上のプロセッサが、
生体電気インピーダンスデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの推定体組成を判定することであって、推定体組成が体脂肪及び筋肉量を含む、判定することを行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態６０～７６のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0218】

実施形態７８．１つ以上のプロセッサが、
圧力データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザと関連付けられた圧力ヒートマップを生成することを行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態３６～７７のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0219】

実施形態７９．圧力ヒートマップが、ユーザの足部に関連する圧力勾配を表し、ユーザの重量分布を示す、実施形態７８のスマートスケールシステム。

【0220】

実施形態８０．１つ以上のプロセッサが、
圧力データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの足部の長さを計算することを行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態３６～７９のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0221】

実施形態８１．１つ以上のプロセッサが、
計算された足部の長さに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの靴のサイズを推定することを行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態８０のスマートスケールシステム。

【0222】

実施形態８２．１つ以上のプロセッサが、
圧力データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの足部のプロファイルを判定するための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態３６～８１のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0223】

実施形態８３．足部のプロファイルが、高弧、低弧、及び中弧からの選択を含む、実施形態８２のスマートスケールシステム。

【0224】

実施形態８４．１つ以上のプロセッサが、
圧力データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザのインソールのプロファイルを判定することを行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態８３のスマートスケールシステム。

【0225】

実施形態８５．１つ以上のプロセッサが、
圧力データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザが糖尿病性足を有しているかどうかを検出することを行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態７８～８４のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0226】

実施形態８６．メモリ及び制御システムが、基板の第１の側に結合されている、実施形態３６～８５のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0227】

実施形態８７．ディスプレイデバイスが、スマートスケールシステムの登録ユーザである第２のユーザと関連付けられている、実施形態３６～８６のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0228】

実施形態８８．制御システムに結合された通信ネットワークをさらに含み、通信ネットワークが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈネットワーク、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク、又はその両方を含み、通信ネットワークが、制御システムを１つ以上の電子デバイスに結合するように構成されている、実施形態３６～８７のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0229】

実施形態８９．１つ以上の電子デバイスが、ディスプレイデバイスを含む、実施形態８８のスマートスケールシステム。

【0230】

実施形態９０．スマートスケールシステムであって、
基板と、
基板の第１の側に結合された複数のロードセルであって、ユーザと関連付けられた重量データを生成するように構成されている複数のロードセルと、
基板の第２の対向する側に結合された圧力センサのアレイであって、ユーザと関連付けられた圧力データを生成するように構成されている圧力センサのアレイと、
登録ユーザデータ及び機械可読命令を格納するメモリと、
メモリに結合されている制御システムであって、
複数のロードセルから重量データを受信することと、
圧力センサのアレイから、圧力データを受信することと、
圧力データ及び登録ユーザデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザがスマートスケールシステムの登録ユーザであると判定することと、
ユーザに受信した重量データと関連付けられた情報を入力させるためのプロンプトを、ディスプレイデバイス上に表示させることと、を行うための機械可読命令を実行するように構成されている１つ以上のプロセッサに、制御信号を提供するように配置されている、制御システムと、を備える、スマートスケールシステム。

【0231】

実施形態９１．１つ以上のプロセッサが、
プロンプトに応じてユーザ情報を受信することと、
受信したユーザ情報に少なくとも部分的に基づいて、正規化された重みを出力するように重量データを変更することと、を行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態９０のスマートスケールシステム。

【0232】

実施形態９２．１つ以上のプロセッサが、
変更された重量データが、ディスプレイデバイスに表示されるようにするための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態９１のスマートスケールシステム。

【0233】

実施形態９３．ユーザ情報が、（ｉ）ユーザが服を着ているか又は脱いでいるかの状態、（ｉｉ）ユーザの最近のトイレ使用状態、（ｉｉｉ）ユーザが最後に食べ、かつ／又は飲んだ時間、（ｉｖ）ユーザの最後の食事の食品のタイプ、（ｖ）シャワーの状態、又は（ｖｉ）それらの任意の組み合わせを含む、実施形態９１又は９２のスマートスケールシステム。

【0234】

実施形態９４．１つ以上のプロセッサが、
受信した重量データに基づいて、ユーザのロードセル重量を判定することと、
機械学習アルゴリズムの入力として、ユーザのロードセル重量を受信することと、
機械学習アルゴリズムの出力として、ユーザの正規化された重量を生成することと、を行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態９１～９３のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0235】

実施形態９５．１つ以上のプロセッサが、
過去のデータを受信することであって、過去のデータが、過去の重量データ、過去のユーザ情報、及び過去の正規化された重量データを含む、受信することと、
受信した過去のデータを使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングすることと、を行うための機械可読命令を実行するようにさらに構成されている、実施形態９０～９４のいずれか１つのスマートスケールシステム。

【0236】

実施形態９６．ユーザの正規化された体重を判定するための方法であって、
スマートスケールシステムのメモリから、登録ユーザデータを受信することであって、登録ユーザデータが、過去の重量データ、過去のユーザ情報、及び過去の正規化された重量データを含む、受信することと、
過去の重量データ、過去のユーザ情報、及び過去の正規化された重量データを使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングすることと、
スマートスケールシステムの圧力センサのアレイから、ユーザと関連付けられた圧力データを受信することと、
スマートスケールシステムの複数のロードセルから、ユーザと関連付けられた現在の重量データを受信することと、
圧力データ及び登録ユーザデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザがスマートスケールシステムの登録ユーザであると判定することと、
ユーザに現在の重量データと関連付けられた情報を入力させるためのプロンプトを、ディスプレイデバイス上に表示することと、
プロンプトに応じて、現在のユーザ情報を受信することと、
機械学習アルゴリズムの入力として、ユーザと関連付けられた現在の重量データ及び現在のユーザ情報を受信することと、
機械学習アルゴリズムの出力として、ユーザの正規化された重量を生成することと、を含む、方法。

【0237】

実施形態１～９６のいずれか、及び／又は下の請求項１～４０のいずれかのうちの１つ以上からの１つ以上の要素若しくは態様若しくはステップ、又はそれらの任意の部分は、他の実施形態１～９６のいずれか、及び／又は請求項１～４０のいずれか、又はそれらの組み合わせのうちの１つ以上からの１つ以上の要素若しくは態様若しくはステップ、又はそれらの任意の部分、と組み合わせて、本開示の１つ以上の追加的な実装形態及び／又は特許請求の範囲を形成することができる。

【0238】

結論
本明細書に記載の例示的な方法の様々な操作は、少なくとも部分的に、アルゴリズムによって実行され得る。アルゴリズムは、メモリ（例えば、上記の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体）に格納されたプログラムコード又は命令に含まれ得る。このようなアルゴリズムは、機械学習アルゴリズムを含み得る。いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムは、機能を実行するようにコンピュータを明示的にプログラムすることはできないが、トレーニングデータから学習して、機能を実行する予測モデルを作ることができる。

【0239】

本明細書に記載の例示的な方法の様々な動作は、関連する動作を実行するように一時的に（例えば、ソフトウェアによって）又は恒久的に構成されている１つ以上のプロセッサによって、少なくとも部分的に実行され得る。一時的又は恒久的に構成されているかどうかにかかわらず、そのようなプロセッサは、本明細書に記載の１つ以上の動作又は機能を実行するように動作するプロセッサ実装エンジンを構成し得る。

【0240】

同様に、本明細書に記載の方法は、少なくとも部分的にプロセッサで実装され得、特定のプロセッサ又は複数のプロセッサがハードウェアの例である。例えば、方法の動作のうちの少なくともいくつかは、１つ以上のプロセッサ又はプロセッサ実装エンジンによって実行され得る。さらに、１つ以上のプロセッサは、「クラウドコンピューティング」環境又は「サービスとしてのソフトウェア」（ＳａａＳ）での関連する動作のパフォーマンスをサポートするように動作し得る。例えば、動作のうちの少なくともいくつかは、（プロセッサを含むマシンの例として）コンピュータのグループによって実行され得、これらの動作は、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して、かつ１つ以上の適切なインターフェース（例えば、アプリケーションプログラムインターフェイス（ＡＰＩ））を介してアクセスすることができる。

【0241】

動作のいくつかのパフォーマンスは、単一のマシン内に存在するだけでなく、複数のマシンに展開されるプロセッサ間で分散され得る。いくつかの例示的な実施形態では、プロセッサ又はプロセッサ実装エンジンは、単一の地理的位置（例えば、家庭環境、オフィス環境、又はサーバファーム内）に位置し得る。他の例示的な実施形態では、プロセッサ又はプロセッサ実装エンジンは、いくつかの地理的位置にわたって分散され得る。

【0242】

主題の概要は、特定の例示的な実施形態を参照して説明されてきたが、本開示の実施形態のより広い範囲から逸脱することなく、これらの実施形態に対して様々な修正及び変更を行うことができる。主題のそのような実施形態は、本明細書において、単に便宜のために、そして複数が実際に開示される場合、本出願の範囲を任意の単一の開示又は概念に自発的に限定することを意図することなく、「発明」という用語によって個別に又は集合的に言及され得る。

【0243】

本明細書に示される実施形態は、当業者が開示された教示を実践することを可能にするのに十分詳細に説明される。本開示の範囲から逸脱することなく、構造的及び論理的置換及び変更を行うことができるように、他の実施形態を使用し、そこから導き出すことができる。したがって、詳細な説明は限定的な意味で解釈されるべきではなく、様々な実施形態の範囲は、そのような特許請求の範囲が権利を与えられる同等物の全範囲と共に、添付の特許請求の範囲によってのみ定義される。

【0244】

本明細書に記載及び／又は添付の図に示されているフロー図の任意のプロセス記述、要素、又はブロックは、プロセスにおける特定の論理機能又はステップを実装するための１つ以上の実行可能命令を含むコードのモジュール、セグメント、又は部分を潜在的に表すものとして理解されるべきである。代替の実装形態は、本明細書に記載の実施形態の範囲内に含まれ、要素又は機能は、当業者によって理解されるように、関連する機能に応じて、実質的に同時に又は逆の順序を含めて、示された又は考察されたものから順不同で削除され、実行され得る。

【0245】

本明細書で使用される場合、「ｏｒ」という用語は、包括的又は排他的な意味のいずれかで解釈され得る。さらに、本明細書で単一のインスタンスとして説明されるリソース、動作、又は構造のために、複数のインスタンスが提供され得る。さらに、様々なリソース、動作、エンジン、及びデータストア間の境界はやや恣意的であり、特定の動作は特定の例示的な構成のコンテキストで示されている。機能の他の割り当てが想定されており、本開示の様々な実施形態の範囲内に含まれ得る。一般に、例示的な構成において別個のリソースとして提示される構造及び機能は、組み合わされた構造又はリソースとして実装され得る。同様に、単一のリソースとして提示される構造と機能は、個別のリソースとして実装され得る。これら及び他の変形、修正、追加、及び改善は、添付の特許請求の範囲によって表されるように、本開示の実施形態の範囲内に入る。したがって、明細書及び図面は、限定的な意味ではなく、例示的な意味で見られるべきである。

【0246】

特に明記されていない限り、あるいは使用されているコンテキストの中で理解されていない限り、とりわけ「ｃａｎ」、「ｃｏｕｌｄ」、「ｍｉｇｈｔ」、「ｍａｙ」などの条件付きの言葉は、一般的に、特定の実施形態が特定の特徴、要素、及び／又はステップを含み、他の実施形態が含まないことを伝えることを意図している。したがって、そのような条件付きの言葉は、特徴、要素、及び／又はステップが、何らかの形で１つ以上の実施形態に必要であること、あるいは１つ以上の実施形態が、これらの特徴、要素、及び／又はステップが任意の特定の実施形態に含まれているか、又はそこにおいて実行されるかどうかを、ユーザの入力又はプロンプトの有無にかかわらず判定するためのロジックを必ず含むことを、一般的に示唆することを意図していない。

【0247】

本開示を、１つ以上の特定の実施形態又は実装形態を参照して説明してきたが、当業者は、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、数多くの変更が行われ得ることを認識するであろう。これらの実施形態及び実装形態及びその明らかな変形例の各々は、以下の特許請求の範囲に記載されている本開示の趣旨及び範囲内に入るものとして想到される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12A】

【図12B】

【図13A】

【図13B】

【図14】

【図15A】

【図15B】

【図16A】

【図16B】

【図16C】

【図16D】

【図17A】

【図17B】

【図17C】

【図18】

【図19A】

【図19B】

【図20A】

【図20B】

【図21】

【図22】