(57)【要約】【課題】特定の監視エリアにおいて人以外の誤検出を抑制して立位状態の人を検出することができる生体情報検出装置を提供する。【解決手段】生体情報検出装置１は、周波数変調した連続波による送信波を、送受信アンテナと対面する人を含む対象物に送信し、送信波と対象物からの反射波との周波数差に基づいて、対象物までの距離毎の強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出する検出系２と、検出系２の検出結果に基づいて、現在の距離スペクトル強度データと過去の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データを算出する第１の算出部と、差分データに含まれるピーク形状の特徴量を算出する第２の算出部と、算出された特徴量が予め定められた条件を満たしている場合に、立位状態の人が存在していると判定する立位者判定部３６とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数変調した連続波による送信波を、送受信アンテナと対面する人を含む対象物に送信し、前記送信波と前記対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの距離毎の強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出する検出部と、
前記検出部の検出結果に基づいて、現在の距離スペクトル強度データと過去の距離スペクトル強度データとの差を前記距離毎に求めた差分データを算出する第１の算出部と、
前記差分データに含まれるピーク形状の特徴量を算出する第２の算出部と、
算出された前記特徴量が予め定められた条件を満たしている場合に、立位状態の前記人が存在していると判定する判定部と、
を備えた生体情報検出装置。
【請求項２】
前記第２の算出部は、前記ピーク形状の特徴量として、前記ピーク形状を微分した微分値を線形近似した近似直線の勾配、及び前記近似直線の相関係数を算出し、
前記判定部は、前記勾配が前記条件としての第１の閾値範囲を満たし、かつ、前記相関係数が前記条件としての第２の閾値範囲を満たしている場合に、前記立位状態の人が存在していると判定する、
請求項１に記載の生体情報検出装置。
【請求項３】
前記第２の算出部は、前記ピーク形状の特徴量として、さらに前記ピーク形状の極大値を算出し、
前記判定部は、さらに前記極大値が前記条件としての第３の閾値範囲を満たしている場合に、前記立位状態の人が存在していると判定する、
請求項２に記載の生体情報検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電波を利用した生体情報検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電波を利用した距離測定方法としては、例えば、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によるレーダ（以下「ＦＭ−ＣＷレーダ」という。）を用いた生体状態検出装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に記載された生体状態検出装置は、周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、送信波と対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの予め定められた距離ごとの強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出するＦＭ−ＣＷレーダと、ＦＭ−ＣＷレーダの検出結果に基づいて、現在の距離スペクトル強度データとその１つ前の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データを算出する算出部と、差分データに基づいて生体の呼吸に基づく体動信号を抽出する抽出手段と、体動信号に基づいて生体の姿勢を判定する判定手段とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５８４８４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、対象物が扇風機のように動いている障害物の場合、上記差分データには立位状態の人に類似したピーク形状として現れるため、そのピーク形状を人と誤検出するおそれがある。
【０００６】
本発明の目的は、特定の監視エリアにおいて人以外の誤検出を抑制して立位状態の人を検出することができる生体情報検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
［１］周波数変調した連続波による送信波を、送受信アンテナと対面する人を含む対象物に送信し、前記送信波と前記対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの距離毎の強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出する検出部と、
前記検出部の検出結果に基づいて、現在の距離スペクトル強度データと過去の距離スペクトル強度データとの差を前記距離毎に求めた差分データを算出する第１の算出部と、
前記差分データに含まれるピーク形状の特徴量を算出する第２の算出部と、
算出された前記特徴量が予め定められた条件を満たしている場合に、立位状態の前記人が存在していると判定する判定部と、を備えた生体情報検出装置。
［２］前記第２の算出部は、前記ピーク形状の特徴量として、前記ピーク形状を微分した微分値を線形近似した近似直線の勾配、及び前記近似直線の相関係数を算出し、
前記判定部は、前記勾配が前記条件として第１の閾値範囲を満たし、かつ、前記相関係数が前記条件として第２の閾値範囲を満たしている場合に、前記立位状態の人が存在していると判定する、前記［１］に記載の生体情報検出装置。
［３］前記第２の算出部は、前記ピーク形状の特徴量として、さらに前記ピーク形状の極大値を算出し、
前記判定部は、さらに前記極大値が前記条件として第３の閾値範囲を満たしている場合に、前記立位状態の人が存在していると判定する、前記［２］に記載の生体情報検出装置。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、特定の監視エリアにおいて人以外の誤検出を抑制して立位状態の人を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る生体情報検出装置を内蔵した機器及びその周辺の状況を模式的に示す側面図である。
【図２】図２は、図１に示す生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、図１に示す状況下での出力波形の一例を示し、（ａ）は、フィルタ部が出力する理想的なパワーの一例を示す図、（ｂ）は、フィルタ部が出力する実際のパワーの一例を示す図、図３（ｃ）は、勾配・相関係数算出部の出力結果の一例を示す図である。
【図４】図４は、実際の距離スペクトル強度データの一例を示す図である。
【図５】図５は、図４の解析結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。
【００１１】
［実施の形態］
図１は、本発明の実施の形態に係る生体情報検出装置（以下「センサ」ともいう。）を内蔵した機器及びその周辺の状況を模式的に示す側面図である。
【００１２】
同図に示す機器１００は、正面１００ａ及び背面１００ｂを有する略箱型形状を有し、正面１００ａにセンサ１が配置されている。
【００１３】
図１において、Ｘは水平方向、ＹはＸ方向に直交する方向を示す。また、ＸＪ１、ＸＪ２、Ｘｔは、機器１００の正面１００ａ（すなわちセンサ１）からの距離を示す。また、図１に示すように、ＸＪ１の位置に第１の障害物（例えば、自動車）１１０Ａが配置され、ＸＪ２の位置に第２の障害物（例えば扇風機）１１０Ｂが配置され、Ｘｔの位置に立位状態の対象者Ｐが存在しているものとする。第１の障害物１１０ＡのＸ方向の長さをＬｊ１、第２の障害物１１０Ｂの可動部のＹ方向の長さをＬＪ２、対象者ＰのＹ方向の長さをＬｔとする。
【００１４】
センサ１は、例えば、機器１００の周辺の水平方向に存在する立位状態の対象者Ｐを含む対象物を検出する。対象者Ｐは、人の一例である。また、対象者Ｐは複数でもよい。
【００１５】
センサ１の検出可能距離（監視エリアともいう。）は、例えば０〜５ｍである。センサ１からの距離に応じて同心円状に、複数の検出エリアを設定してもよい。検出エリアに応じた信号を外部に出力してもよい。
【００１６】
図２は、センサ１の構成例を示すブロック図である。センサ１は、検出系２と、処理系３と、通信部５とを備える。検出系２は、検出部の一例である。
【００１７】
通信部５は、処理系３により得られた対象者Ｐの検出結果を有線又は無線により外部に送信する。外部としては、例えば、対象者Ｐを管理する管理センタ等が考えられる。管理センタは、通信部５から送信された検出結果に基づいて警報を発する等の動作を行う。
【００１８】
（検出系の構成）
検出系２は、ＲＦレーダ２０と、Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１と、オフセットキャンセル部２２と、周波数変換部２３とを備える。
【００１９】
ＲＦレーダ２０は、周波数変調した連続波による送信波を、送受信アンテナと対面する対象物（生体等の移動体や設置物等の固定物を含む。）に向けて送信し、対象物からの反射波を受信し、送信波と反射波との周波数差（ビート周波数）をＩ信号及びＱ信号（以下「ＩＱ信号」という。）として出力する。送信波は、例えば２４ＧＨｚ帯を用いる。掃引周波数帯域を２００ＭＨｚとした場合、ＲＦレーダ２０は、２４．０５ＧＨｚ〜２４．２５ＧＨｚの範囲で変調した送信波を送信する。なお、周波数帯は、２４ＧＨｚに限られない。
【００２０】
Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１は、ＲＦレーダ２０から出力されたＩＱ信号の重ね合わせを予め定められた回数繰り返し行う。これによりＩＱ信号のＳＮ比が向上する。
【００２１】
オフセットキャンセル部２２は、Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１の出力波形の平均値分をオフセットしてＤＣ成分を除去する。
【００２２】
周波数変換部２３は、オフセットキャンセル部２２によりＤＣ成分が除去されたＩＱ信号をフーリエ変換することにより、対象物までの距離毎の強度（以下、パワーともいう。）を時系列的に示すデータ（以下「距離スペクトル強度データ」ともいう。）を出力する。
【００２３】
（処理系の構成）
処理系３は、差分データ算出部３０と、スペクトラム変換部３１と、フィルタ部３２と、風下差分算出部３３と、極大値検出部３４と、勾配・相関係数算出部３５と、立位者判定部３６とを備える。差分データ算出部３０、スペクトラム変換部３１及びフィルタ部３２は、第１の算出部の一例である。風下差分算出部３３、極大値検出部３４及び勾配・相関係数算出部３５は、第２の算出部の一例である。
【００２４】
差分データ算出部３０は、周波数変換部２３から出力される距離スペクトル強度データに予め定められた時間（例えば、２０．４８ｍｓ）の遅延を与える遅延部３０ａと、周波数変換部２３の出力データに遅延部３０ａにより過去の出力データを加算する加算部３０ｂとを備える。これにより距離スペクトル強度データと時系列的にその過去の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データが得られる。
【００２５】
遅延部３０ａは、過去の出力データ（距離スペクトル強度データ）として、検出したい対象者Ｐの状態（立位者が歩行している状態、立位者が静止している状態など）に応じて１つ前の出力データを用いるか、移動平均処理した出力データを用いるかを選択してもよい。１つ前の出力データを用いることにより立位者が歩行している状態を検出でき、移動平均処理した出力データを用いることにより立位者が静止している状態を検出できる。移動平均処理では、時系列的に連続するＮ個の値を平均した平均値を、時間方向に１つずつ移動しながら算出する。検出したい動きの周波数に応じてＮの値を定めればよい。例えば、毎分１０〜５０回の呼吸数が検出できるようにＮの値を定めてもよい。なお、移動平均処理は、単純移動平均を用いてもよく、重み付け移動平均を用いてもよい。重み付け移動平均を用いることにより、本来のデータに近いデータが得られる。重み付け移動平均は、直近ほど大きな係数を用いる。
【００２６】
スペクトラム変換部３１は、差分データ算出部３０からの差分データに対し、連続する複数の周波数ＢＩＮ毎にパワーを求め、それを対数に変換する。
【００２７】
フィルタ部３２は、スペクトラム変換部３１の出力データに対して連続する複数の周波数ＢＩＮ毎に移動平均処理（ローパスフィルタに相当する処理）を行い、処理結果（距離毎のパワー）を風下差分算出部３３及び立位者判定部３６に出力する。
【００２８】
風下差分算出部３３は、距離を独立変数としてときの距離スペクトル強度データの風下差分値を算出する。なお、風上差分値を算出してもよい。この場合は、極大値を定義する条件が変わる。
【００２９】
極大値検出部３４は、距離スペクトル強度データに含まれるピーク形状３４０ａ、３４０ｂ、３４０ｃ（以下、これらを総称するときはピーク形状３４０という。）（図３（ｂ）参照）の極大値３４１ａ、３４１ｂ、３４１ｃ（以下、これらを総称するときは極大値３４１という。）（図３（ｂ）参照）を探索し、その強度（Ｌ）及び距離情報（Ｘ）を得る。極大値３４１の強度は、ピーク形状の特徴量の一例である。
【００３０】
勾配・相関係数算出部３５は、風下差分データにおいて、極大値周辺領域を線形近似したときの勾配及び相関係数を算出する。すなわち、勾配・相関係数算出部３５は、ピーク形状３４０ａ〜３４０ｃ（図３（ｂ）参照）を微分した微分値を線形近似した回帰直線３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ（以下、これらを総称するときは回帰直線３５０という。）（図３（ｃ）参照）の勾配（回帰直線３５０の傾き）及び相関係数を算出する。線形近似は、例えば、最小二剰法を用いる。勾配及び相関係数は、ピーク形状の特徴量の一例である。回帰直線３５０は、近似直線の一例である。
【００３１】
立位者判定部３６は、勾配・相関係数算出部３５により算出された勾配及び相関係数と、極大値検出部３４により検出された極大値３４１における強度が閾値範囲を満足すれば、立位者が存在すると判定し、判定結果を通信部５に出力する。具体的には、立位者判定部３６は、勾配が第１の閾値範囲を満たし、相関係数が第２の閾値範囲を満たし、かつ、極大値３４１が第３の閾値範囲を満たしている場合に、立位状態の人が存在していると判定する。なお、勾配が第１の閾値範囲を満たし、かつ、相関係数が第２の閾値範囲を満たす場合に、立位状態の人が存在していると判定してもよい。第１乃至第３の閾値範囲は、予め定められた条件の一例である。
【００３２】
（実施の形態の動作）
次に、実施の形態の動作の一例を図３から図５を参照して説明する。
【００３３】
図３は、図１に示す状況下での出力波形の一例を示し、（ａ）は、フィルタ部３２が出力する理想的なパワーの一例を示す図、（ｂ）は、フィルタ部３２が出力する実際のパワーの一例を示す図、（ｃ）は、勾配・相関係数算出部３５の出力結果の一例を示す図である。横軸はＸ、縦軸はパワーレベルＬ（ｄＢ）を示す。
【００３４】
図１に示す状況下では、フィルタ部３２は、図３（ｂ）に示すようなパワーを風下差分算出部３３及び立位者判定部３６に出力する。自動車のように横に長い第１の障害物１１０Ａは、図３（ｂ）に示すように、幅の広いピーク形状３４０ａが得られる。なお、機器１００が風を受けて前後に揺れた場合も自動車のようなピーク形状３４０ａが得られる。扇風機のように一部が動く第２の障害物１１０Ｂは、図３（ｂ）に示すように、幅の狭いピーク形状３４０ｂが得られる。対象者Ｐの高さＬｔは、第２の障害物１１０Ｂの可動部の長さＬｊ２よりも長く、全身が動くため、第２の障害物１１０Ｂよりも幅の広いピーク形状３４０ｃが得られる。
【００３５】
風下差分算出部３３は、距離を独立変数としてときの距離スペクトル強度データの風下差分値を算出する。
【００３６】
極大値検出部３４は、距離スペクトル強度データに含まれるピーク形状３４０の極大値３４１を探索し、その強度及び距離情報を得る。
【００３７】
勾配・相関係数算出部３５は、風下差分データにおいて、極大値周辺領域を線形近似したときの勾配及び相関係数を、図３（ｃ）に示すように、算出する。
【００３８】
立位者判定部３６は、勾配・相関係数算出部３５により算出された勾配及び相関係数と、極大値検出部３４により検出された極大値３４１における強度が閾値を満足すれば、立位者が存在すると判定する。すなわち、算出された勾配が第１の閾値範囲を満たし、相関係数が第２の閾値範囲を満たし、かつ、極大値３４１が第３の閾値範囲を満たせば、対象者Ｐは立位者、すなわち立位状態の人であると判定する。
【００３９】
図４は、実際の距離スペクトル強度データの一例を示し、図５は、図４の解析結果の一例を示す図である。
【００４０】
距離スペクトル強度データは、図４に示すように、第１の障害物１１０Ａは、対象者Ｐよりもピーク形状の幅が広くなっており、左右不対称になっている。そのため、第１の障害物１１０Ａの勾配は、図５に示すように、対象者Ｐの勾配（１８．５１５）よりも小さい勾配（８．７４６２）になっている。また、第１の対象物１１０Ａの相関係数（Ｒ２＝０．８４０９）は、図５に示すように、対象者Ｐの相関係数（Ｒ２＝０．９９２）よりも小さくなっている。
【００４１】
したがって、勾配の第１の閾値範囲の下限値を上記１８．５１５と８．７４６２との間の値（例えば、１４）に設定し、相関係数の第２の閾値範囲の下限値を上記０．８４０９と０．９９２との間の値（例えば、０．９）に設定すれば、立位状態の対象者Ｐを人以外の対象物と誤検出することなく検出できることが分かる。なお、勾配の第１の閾値範囲として上限値を設定せずに下限値のみを設定してもよい。
【００４２】
（実施の形態の効果）
本実施の形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）立位者判定部３６は、勾配、相関係数及び極大値がそれぞれ対応する閾値範囲を満たしている場合に、立位状態の人が存在していると判定しているため、極大値の閾値範囲のみを用いた場合と比較して誤検出が少ない判定が可能になる。
（２）風を受けて機器１００が前後方向に揺れると、図３（ｂ）の第１の障害物１１０Ａのピーク形状３４０ａに類似したピーク形状が現れるが、人のピーク形状３４０ｃとは特徴量が大きく異なるため、誤検出を防ぐことができる。
【００４３】
［変形例］
なお、本発明の実施の形態は、上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々に変形、実施が可能である。例えば、上記実施の形態では、生体情報検出装置１を機器１００の正面１００ａに設けたが、老人ホーム、介護施設等の施設に配置されている介護機器等の設けてもよい。例えば、介護施設内の本装置１が設けられた介護機器の近くを人が夜間通過したら認知症による徘徊の可能性があると判断して通信部５が警報を管理センタに出力してもよい。
【００４４】
また、上記実施の形態では、立位者判定部３６は判定結果を通信部５に出力したが、機器１００として自動販売機を用い、その自動販売機の制御部に出力してもよい。これにより、例えば、自動販売機から３ｍ以内に人が接近したら、自動販売機の照明用の光源を点灯する制御を行い、省電力化が図れる。
【符号の説明】
【００４５】
１…生体情報検出装置（センサ）、２…検出系、３…処理系、５…通信部、２０…ＲＦレーダ、２１…Ｉ／Ｑ折畳同期加算部、２２…オフセットキャンセル部、２３…周波数変換部、３０…差分データ算出部、３０ａ…遅延部、３０ｂ…加算部、３１…スペクトラム変換部、３２…フィルタ部、３３…風下差分算出部、３４…極大値検出部、３５…勾配・相関係数算出部、３６…立位者判定部、１００…機器、１００ａ…正面、１００ｂ…背面、１１０Ａ…第１の障害物、１１０Ｂ…第２の障害物、３４０、３４０ａ、３４０ｂ、３４０ｃ…ピーク形状、３４１、３４１ａ、３４１ｂ、３４１ｃ…極大値、３５０、３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ…回帰直線、Ｆ…床面、Ｐ…対象者
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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