(57)【要約】      （修正有）【課題】浴室利用者が浴槽を跨ぐ動作を精度よく検出することができる浴室監視装置を提供する。【解決手段】浴室監視装置としての制御装置３は、浴室利用者としてのユーザの高さ位置を検出する高さ位置検出部１１と、高さ位置検出部１１によって検出された高さ位置の変動パターンを生成する変動パターン生成部１２と、変動パターンに基づいてユーザの動作の種別を検出する動作検出部１３と、を備える。ユーザの動作の種別は、ユーザが浴槽の周壁を跨いで浴槽に入る入浴動作とユーザが浴槽の周壁を跨いで浴槽から出る出浴動作を含む。動作検出部１３は、変動パターンを入力層に入力すると、変動パターンに対応するユーザの動作の種別を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、変動パターンに基づいてユーザの動作の種別を検出する。【選択図】図２
2020189020.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
浴室利用者の高さ位置を検出する高さ位置検出部と、
前記高さ位置検出部によって検出された前記高さ位置の変動パターンを生成する変動パターン生成部と、
前記変動パターンに基づいて、前記浴室利用者が浴槽を跨いで前記浴槽に入る入浴動作と前記浴室利用者が前記浴槽を跨いで前記浴槽から出る出浴動作のうち少なくとも１つを含む、前記浴室利用者の動作の種別を検出する動作検出部と、
を備え、
前記動作検出部は、前記変動パターンを入力層に入力すると、前記変動パターンに対応する前記浴室利用者の動作の種別を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、前記変動パターンに基づいて前記浴室利用者の動作の種別を検出する、
浴室監視装置。
【請求項２】
請求項１に記載の浴室監視装置であって、
前記高さ位置検出部によって検出された前記高さ位置に基づいて前記浴室利用者の溺水状態を検出する溺水検出部を更に備える、
浴室監視装置。
【請求項３】
請求項２に記載の浴室監視装置であって、
前記溺水検出部は、前記動作検出部が前記入浴動作を検出したら、前記溺水状態の検出を開始する、
浴室監視装置。
【請求項４】
請求項２に記載の浴室監視装置であって、
前記溺水検出部は、前記動作検出部が前記出浴動作を検出したら、前記溺水状態の検出を終了する、
浴室監視装置。
【請求項５】
請求項１から４までの何れか１つに記載の浴室監視装置であって、
前記動作検出部は、前記変動パターンに基づいて、前記入浴動作と前記出浴動作のうち少なくとも１つを含む、前記浴室利用者の動作の種別を検出すると共に、前記浴室利用者を識別するように構成されており、
前記動作検出部は、前記変動パターンを入力層に入力すると、前記変動パターンに対応する前記浴室利用者の動作の種別及び前記浴室利用者の識別を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、前記変動パターンに基づいて前記浴室利用者の動作の種別を検出すると共に、前記浴室利用者を識別する、
浴室監視装置。
【請求項６】
浴室利用者の高さ位置を検出し、
検出した前記高さ位置の変動パターンを生成し、
前記変動パターンに基づいて、前記浴室利用者が浴槽を跨いで前記浴槽に入る入浴動作と前記浴室利用者が前記浴槽を跨いで前記浴槽から出る出浴動作のうち少なくとも１つを含む、前記浴室利用者の動作の種別を検出し、
前記浴室利用者の動作の種別を検出することは、前記変動パターンを入力層に入力すると、前記変動パターンに対応する前記浴室利用者の動作の種別を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、前記変動パターンに基づいて前記浴室利用者の動作の種別を検出することである、
浴室監視方法。
【請求項７】
コンピュータに、請求項６に記載の浴室監視方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、浴室監視装置、浴室監視方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１（特開２０１７−１６２０４０号公報）は、入浴者が浴室内で意識を失ってしまった場合に人体の動きを検出する体動検出装置によって異常を検知し浴室外の家族に報知する浴室監視装置を開示している。具体的には、この浴室監視装置は、浴槽内またはその上方の空間にある被検知物の位置情報を取得する位置検出手段と、被検知物の位置情報が浴槽内およびその上方の空間に定めた複数の監視ゾーンのうちのいずれから検出されたかによって浴室内の入浴者の正常状態または異常状態を判断する判断手段と、判断手段が異常状態と判断した際に浴室内もしくは浴室外に異常を報知する報知手段を備えている。位置検出手段としては、超音波センサを用いている。
【０００３】
特許文献２（特開２０１８−０４７１４０号公報）は、入浴者の異常を検知するための浴室システムを開示している。具体的には、この浴室システムは、所定の周波数の電波を出力し、当該電波が生体に当たって反射してきた信号を検出する検出回路と、前記検出回路により検出された信号から浴槽を跨ぐ際の体動を検出する判定部と、を備えている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献２の構成では、浴室利用者が浴槽を跨ぐ動作を精度よく検出できない。
【０００５】
本発明の目的は、浴室利用者が浴槽を跨ぐ動作を精度よく検出する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の観点によれば、浴室利用者の高さ位置を検出する高さ位置検出部と、前記高さ位置検出部によって検出された前記高さ位置の変動パターンを生成する変動パターン生成部と、前記変動パターンに基づいて、前記浴室利用者が浴槽を跨いで前記浴槽に入る入浴動作と前記浴室利用者が前記浴槽を跨いで前記浴槽から出る出浴動作のうち少なくとも１つを含む、前記浴室利用者の動作の種別を検出する動作検出部と、を備え、前記動作検出部は、前記変動パターンを入力層に入力すると、前記変動パターンに対応する前記浴室利用者の動作の種別を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、前記変動パターンに基づいて前記浴室利用者の動作の種別を検出する、浴室監視装置が提供される。
【０００７】
本発明の第２の観点によれば、浴室利用者の高さ位置を検出し、検出した前記高さ位置の変動パターンを生成し、前記変動パターンに基づいて、前記浴室利用者が浴槽を跨いで前記浴槽に入る入浴動作と前記浴室利用者が前記浴槽を跨いで前記浴槽から出る出浴動作のうち少なくとも１つを含む、前記浴室利用者の動作の種別を検出し、前記浴室利用者の動作の種別を検出することは、前記変動パターンを入力層に入力すると、前記変動パターンに対応する前記浴室利用者の動作の種別を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、前記変動パターンに基づいて前記浴室利用者の動作の種別を検出することである、浴室監視方法が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、浴室利用者が浴槽を跨ぐ動作を精度よく検出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】浴室監視システムの概略図である。
【図２】浴室監視システムの機能ブロック図である。
【図３】高さ位置が変化する様子を示す図である。
【図４】ユーザが浴槽内に片脚を踏み入れた様子を示す図である。
【図５】ユーザが浴槽内に両脚を踏み入れた様子を示す図である。
【図６】ユーザが浴槽内で直立した様子を示す図である。
【図７】ユーザが浴槽内で座る際に中腰になった様子を示す図である。
【図８】ユーザが胸付近まで湯に浸かった状態を示す図である。
【図９】ユーザが顎付近まで湯に浸かった状態を示す図である。
【図１０】ユーザの溺水状態を示す図である。
【図１１】制御装置の制御フローである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１実施形態）
以下、図１から図１１を参照して、第１実施形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、各層の厚みの比率等は現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚みや寸法は以下の説明を参酌して判断すべきものである。又、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。
【００１１】
また、以下に示す実施形態は、この発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、この発明の技術的思想は、構成部品の材質、形状、構造、配置等を下記のものに特定するものでない。この発明の技術的思想は、特許請求の範囲において、種々の変更を加えることができる。
【００１２】
（浴室監視システム１）
図１に示すように、本実施形態に係る浴室監視システム１は、超音波センサ２と、浴室監視装置としての制御装置３と、警報装置としてのスピーカ４と、を備える。
【００１３】
超音波センサ２は、浴室５の浴槽６の上方において、浴室５の天井７に配置されている。超音波センサ２は、平面視で浴槽６の中央となる位置の直上に配置されている。超音波センサ２は、制御装置３からの指令に基づいて浴槽６に向かって放射状に超音波を出力し、対象物により反射した反射波を受信して、受信データを制御装置３に出力する。
【００１４】
対象物による反射波の波形は、対象物との距離が短いほど、時間軸で発信波に近い位置で出力される。これによって対象物との距離を算出することが可能となる。また、対象物からの反射波の強度が高いほど、大きな振幅が出力される。例えば、浴槽６の周壁６ａの上面６ｂで反射した反射波は変動のない大きな振幅を有し、浴槽６内の水面で反射した反射波は小さい振幅で変動する。
【００１５】
本実施形態において、超音波センサ２から出力される超音波の放射方向は、超音波が浴槽６の周壁６ａの上面６ｂを含み、上面６ｂの内側に放射されるように設定されている。
【００１６】
制御装置３は、超音波センサ２と有線又は無線により接続されている。制御装置３は、超音波センサ２から出力された受信データに基づいて、ユーザＰの動作の種別を検出する。制御装置３が検出するユーザＰの動作の種別には、ユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨いで浴槽６に入る入浴動作と、ユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨いで浴槽６から出る出浴動作が含まれる。制御装置３が検出するユーザＰの動作の種別は、入浴動作又は出浴動作の少なくとも一方が含まれればよい。制御装置３は、超音波センサ２に内蔵されてもよい。
【００１７】
（スピーカ４）
スピーカ４は、制御装置３と有線又は無線にて接続されている。スピーカ４は、任意の場所に設置され得る。例えば、スピーカ４は、浴室５から離れた場所に設置され得る。スピーカ４は、制御装置３に内蔵されてもよいし、超音波センサ２に内蔵されてもよい。スピーカ４は、制御装置３からの警報信号により警告音を発する。
【００１８】
（制御装置３の詳細な説明）
以下、図２を参照して、制御装置３を詳細に説明する。図２に示すように、制御装置３は、中央演算処理器としてのCPU（Central Processing Unit）と、読み書き自由のRAM（Random Access Memory）、読み出し専用のROM（Read Only Memory）を備えている。そして、CPUがROMに記憶されている制御プログラムを読み出して実行することで、制御プログラムは、CPUなどのハードウェアを、学習済みモデル記憶部１０、高さ位置検出部１１、変動パターン生成部１２、動作検出部１３、溺水検出部１４、警報部１５として機能させる。
【００１９】
高さ位置検出部１１は、超音波センサ２から出力された受信データに基づいて、ユーザＰの高さ位置を検出する。なお、前述したように、対象物の種類によって反射波の波形は大きく異なる。従って、高さ位置検出部１１は、受信データを解析することにより、図１に示す検出範囲ＳにおけるユーザＰの高さ位置を検出可能である。なお、高さ位置検出部１１は、検出範囲ＳにおいてユーザＰの複数箇所の高さ位置を検出した場合は、複数箇所のうち最も高い部分の高さ位置を代表として検出する。従って、典型的には、高さ位置検出部１１は、ユーザＰの頭頂部の高さ位置を検出する。
【００２０】
高さ位置検出部１１によるユーザＰの高さ位置の検出は、所定のサンプリング周期に基づいて行われる。サンプリング周期は、例えば、１００ミリ秒から１０００ミリ秒の範囲が好ましいが、これに限定されない。高さ位置検出部１１は、検出したユーザＰの高さ位置を示す高さ位置データをRAMにFIFO（First In, First Out）形式で記憶する。
【００２１】
変動パターン生成部１２は、高さ位置検出部１１によって検出された高さ位置の変動パターンを生成する。具体的には、変動パターン生成部１２は、RAMを参照して、現在時刻ｔ―Δｔから現在時刻ｔまでの高さ位置データを取得し、この一連の高さ位置データを変動パターンデータとして生成する。現在時刻ｔ―Δｔから現在時刻ｔまでの高さ位置データが｛ｈ１、ｈ２、ｈ３、・・・、ｈｎ−１、ｈｎ｝だった場合、変動パターンデータは、｛ｈ１、ｈ２、ｈ３、・・・、ｈｎ−１、ｈｎ｝となる。Δｔは、１０秒から２５秒の範囲が好ましいが、これに限定されない。
【００２２】
動作検出部１３は、変動パターン生成部１２が生成した変動パターンに基づいて、ユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨いで浴槽６に入る入浴動作とユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨いで浴槽６から出る出浴動作を含む、ユーザＰの動作の種別を検出する。具体的には、動作検出部１３は、学習済みモデル記憶部１０に記憶されている学習済みモデルを用いて、変動パターンに基づいてユーザＰの動作の種別を検出する。
【００２３】
ここで、学習済みモデルについて説明する。本実施形態の学習済みモデルは、ニューラルネットワークの重み付け係数を学習させたものである。具体的には、学習済みモデルは、変動パターンデータを入力層に入力すると、変動パターンデータに対応するユーザＰの動作の種別を示す種別データを出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習されたものである。
【００２４】
この学習済みモデルは、動作の種別でラベル付けされた複数の変動パターンデータを含む訓練データを用いてニューラルネットワークの重み付け係数を演算することにより生成される。訓練データは、入浴動作に対応する多数の変動パターンデータ、出浴動作に対応する多数の変動パターンデータを含む。この訓練データを用いてニューラルネットワークの重み付け係数を演算することにより学習済みモデルが生成される。
【００２５】
溺水検出部１４は、高さ位置検出部１１によって検出されたユーザＰの高さ位置に基づいて、浴槽６におけるユーザＰの溺水を検出する。溺水検出部１４は、例えば、ユーザＰの高さ位置と水面の高さ位置との差分に基づいて、浴槽６におけるユーザＰの溺水状態を検出する。しかしながら、溺水検出部１４は、ユーザＰの高さ位置を他の固定値と比較した結果に基づいて、浴槽６におけるユーザＰの溺水状態を検出してもよい。
【００２６】
警報部１５は、溺水検出部１４が溺水を検出した場合、スピーカ４に警報信号を出力することにより、スピーカ４に警報音を出力させる。
【００２７】
次に、図１、図３から図１０を参照して、ユーザＰの高さ位置の変動パターンと、入浴動作、出浴動作、入浴状態、溺水状態の関係性を説明する。
【００２８】
図３には、ユーザＰの入浴動作時、出浴動作時、入浴状態、溺水状態におけるユーザＰの高さ位置を示している。時刻ｔ１から時刻ｔ２はユーザＰの入浴動作に対応している。時刻ｔ２から時刻ｔ３はユーザＰの入浴状態に対応している。時刻ｔ３から時刻ｔ４における実線は、ユーザＰの出浴動作に対応している。時刻ｔ３から時刻ｔ５における二点鎖線はユーザＰの溺水状態に対応している。参考までに、図３において水面の高さを破線で示している。
【００２９】
図３におけるプロットｐ１は、図１に対応している。図１では、ユーザＰは浴槽６の外側に直立している。超音波センサ２の受信面を基準（０ミリメートル）とした場合、プロットｐ１における高さ位置は、一例として、−１５９０ミリメートルである。
【００３０】
図３におけるプロットｐ２は、図４に対応している。図４では、ユーザＰは、浴槽６に入るために右脚を振り上げて浴槽６の周壁６ａを跨いでいる。このとき、ユーザＰの上肢又は下肢の何れかの高さ位置が高さ位置検出部１１によって検出される。プロットｐ１からプロットｐ２までの時間は一例として１秒である。プロットｐ２における高さ位置は、一例として、−１０９０ミリメートルである。
【００３１】
図３におけるプロットｐ３は、図５に対応している。図５は、ユーザＰが浴槽６に入るために浴槽６の周壁６ａを跨ぎ終えた様子を示している。図５の状態で、ユーザＰは若干前屈みとなっている。このとき、高さ位置検出部１１は、ユーザＰの頭頂部の高さ位置を検出する。プロットｐ２からプロットｐ３までの時間は一例として１．５秒である。プロットｐ３における高さ位置は、一例として、−４３５ミリメートルである。
【００３２】
図３におけるプロットｐ４は、図６に対応している。図６は、ユーザＰが浴槽６内で直立した様子を示している。このとき、高さ位置検出部１１は、ユーザＰの頭頂部の高さ位置を検出する。プロットｐ３からプロットｐ４までの時間は一例として１．５秒である。プロットｐ４における高さ位置は、一例として、−３９０ミリメートルである。
【００３３】
図３におけるプロットｐ５は、図７に対応している。図７は、ユーザＰが湯に浸かるべく、中腰となった状態を示している。このとき、高さ位置検出部１１は、ユーザＰの頭頂部の高さ位置を検出する。プロットｐ４からプロットｐ５までの時間は一例として２秒である。プロットｐ５における高さ位置は、一例として、−９３５ミリメートルである。
【００３４】
図３におけるプロットｐ６は、図８に対応している。図８は、ユーザＰが浴槽６内で座っており胸付近まで湯に浸かっている様子を示している。図８に示すユーザＰの状態は、通常の入浴状態である。このとき、高さ位置検出部１１は、ユーザＰの頭頂部の高さ位置を検出する。プロットｐ５からプロットｐ６までの時間は一例として１秒である。プロットｐ６における高さ位置は、一例として、−１２６０ミリメートルである。
【００３５】
図３におけるプロットｐ９からｐ１４は、ユーザＰの出浴動作を示している。これらは、ユーザＰの入浴動作におけるプロットｐ１からｐ６を時間軸上で反転させたものであるから、その説明を省略する。
【００３６】
図３におけるプロットｐ７は、図９に対応している。図９には、ユーザＰの口付近まで湯に浸かっている状態を示している。図９に示すユーザＰの状態は、溺水状態と言うことができる。このとき、高さ位置検出部１１は、ユーザＰの頭頂部の高さ位置を検出する。プロットｐ６からプロットｐ７までの時間は一例として１５秒である。プロットｐ７における高さ位置は、一例として、−１４８０ミリメートルである。
【００３７】
図３におけるプロットｐ８は、図１０に対応している。図１０には、ユーザＰの頭部が完全に湯に浸かっている状態を示している。図１０に示すユーザＰの状態は、溺水状態である。プロットｐ７からプロットｐ８までの時間は一例として５秒である。プロットｐ８における高さ位置は水面と同じであるが、入浴者の水没体積分水位が上昇するために図１のプロットｐ１における水面高さ位置よりも上昇し、一例として、−１５７５ミリメートルである。
【００３８】
次に、図１１を参照して、制御装置３の動作フローを説明する。
【００３９】
S1:
先ず、高さ位置検出部１１がユーザＰの高さ位置の検出を開始する。高さ位置検出部１１は、ユーザＰの高さ位置の検出を例えば１００ミリ秒から１０００ミリ秒のサンプリング周期で実行する。以降、高さ位置検出部１１は、例えば制御装置３の電源が落とされるまで継続して上記のサンプリング周期でユーザＰの高さ位置の検出を実行する。高さ位置検出部１１は、検出したユーザＰの高さ位置を示す高さ位置データをRAMにFIFO（First In, First Out）形式で記憶する。
【００４０】
S2:
次に、変動パターン生成部１２は、現在時刻ｔを基準時刻ｔ０としてRAMに記憶する。
【００４１】
S3:
次に、変動パターン生成部１２は、現在時刻ｔと基準時刻ｔ０の差分が１秒以上であるか判定する。現在時刻ｔと基準時刻ｔ０の差分が１秒以上である場合は（S3:YES）、変動パターン生成部１２は、処理をステップS4に進める。現在時刻ｔと基準時刻ｔ０の差分が１秒以上でない場合は（S3:NO）、変動パターン生成部１２は、再度、ステップS3を実行する。
【００４２】
上記ステップS3について補足説明すると、上記のステップS3において、変動パターン生成部１２は、実質的には、ステップS2が実行された時刻から所定時間経過したか判定している。所定時間は、本実施形態において１秒としている。所定時間は、１秒から５秒までの範囲内で設定することが好ましいが、これに限定されない。この所定時間は、動作検出部１３が動作検出を実行する時間間隔となる。
【００４３】
S4:
次に、変動パターン生成部１２は、高さ位置検出部１１が検出した高さ位置の変動パターンを生成する。本実施形態において、変動パターン生成部１２は、現在時刻ｔから１０秒遡った時刻から現在時刻ｔまでの１０秒分の変動パターンを生成する。しかし、これに代えて、変動パターン生成部１２は、現在時刻ｔから１５秒遡った時刻から現在時刻ｔまでの１５秒分の変動パターンを生成してもよいし、現在時刻ｔから２０秒遡った時刻から現在時刻ｔまでの２０秒分の変動パターンを生成してもよい。
【００４４】
S5:
次に、動作検出部１３は、変動パターン生成部１２が生成した変動パターンに基づいて、ユーザＰの動作の種別を検出する。
【００４５】
S10-S11:
溺水検出部１４は、動作検出部１３がユーザＰの入浴動作を検出したら（S10:YES）、溺水検出の検出動作を開始する（S11）。
【００４６】
S12−S13:
また、溺水検出部１４は、動作検出部１３がユーザＰの出浴動作を検出したら（S12:YES）、溺水検出の検出動作を終了する（S13）。
【００４７】
動作検出部１３が検出したユーザＰの動作が入浴動作でもなく（S10：NO）、出浴動作でもない場合（S12:NO）、溺水検出部１４は、処理をステップS20に進める。
【００４８】
S20-S23:
溺水検出部１４は、現在、溺水監視を継続中であるか判定する（S20）。溺水監視中とは、溺水検出部１４が溺水検出の検出動作を行っている状態であることを意味する。溺水監視中でない場合は（S20:NO）、溺水検出部１４は、処理をステップS2に戻す。一方、溺水監視中である場合は（S20:YES）、溺水検出部１４は、高さ位置検出部１１が検出した高さ位置に基づいて、溺水検出を実行する（S21）。そして、溺水検出部１４がユーザＰの溺水状態を検出したら（S22:YES）、警報部１５はスピーカ４に警報信号を出力し（S23）、処理をステップS2に戻す。これにより、ユーザＰの溺水状態が周囲に報知される。一方、溺水検出部１４は、ユーザＰの溺水状態を検出しなかったら（S22:NO）、処理をステップS2に戻す。
【００４９】
以上の制御フローによれば、ニューラルネットワークにより構築された学習済みモデルを用いることで、ユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨ぐ動作を精度よく検出することができる。また、ユーザＰの入浴動作及び出浴動作を精度よく検出できるので、例えば、ユーザＰが浴槽６から出たことでユーザＰの高さ位置を検出できなくなったときに、ユーザＰが溺水状態となったと誤って検出してしまうことがない。
【００５０】
以上に、第１実施形態を説明したが、上記第１実施形態は、以下の特徴を有する。
【００５１】
浴室監視装置としての制御装置３は、浴室利用者としてのユーザＰの高さ位置を検出する高さ位置検出部１１と、高さ位置検出部１１によって検出された高さ位置の変動パターンを生成する変動パターン生成部１２と、変動パターンに基づいてユーザＰの動作の種別を検出する動作検出部１３と、を備える。ユーザＰの動作の種別は、ユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨いで浴槽６に入る入浴動作とユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨いで浴槽６から出る出浴動作を含む。動作検出部１３は、変動パターンを入力層に入力すると、変動パターンに対応するユーザＰの動作の種別を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、変動パターンに基づいてユーザＰの動作の種別を検出する。以上の構成によれば、ユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨ぐ動作を精度よく検出できる。
【００５２】
なお、上記第１実施形態では、動作検出部１３が検出するユーザＰの動作の種別は、入浴動作及び出浴動作を含むものとした。しかし、これに代えて、動作検出部１３は、入浴動作と出浴動作の少なくとも一方を検出するようにしてもよい。
【００５３】
また、制御装置３は、更に、高さ位置検出部１１によって検出された高さ位置に基づいてユーザＰの溺水状態を検出する溺水検出部１４を備える。具体的には、溺水検出部１４は、高さ位置検出部１１によって検出されたユーザＰの頭頂部の高さ位置と水面の高さ位置との比較結果に基づいて、ユーザＰの溺水状態を検出する。以上の構成によれば、ユーザＰの溺水状態を検出することができる。
【００５４】
また、溺水検出部１４は、動作検出部１３がユーザＰの入浴動作を検出したら、溺水検出の検出動作を開始する。以上の構成によれば、ユーザＰが浴槽６の外側にいるにもかかわらず、ユーザＰが溺水状態にあると誤検出してしまうことがない。
【００５５】
また、溺水検出部１４は、動作検出部１３がユーザＰ出浴動作を検出したら、溺水検出の検出動作を終了する。以上の構成によれば、ユーザＰが浴槽６の外側に出た際に、ユーザＰが溺水状態に移行したと誤検出してしまうことがない。
【００５６】
また、制御装置３による浴室監視方法は、浴室利用者の高さ位置を検出し（S1）、検出した高さ位置の変動パターンを生成し（S3）、変動パターンに基づいてユーザＰの動作の種別を検出する（S4）。ユーザＰの動作の種別を検出すること（S4）は、変動パターンを入力層に入力すると、変動パターンに対応するユーザＰの動作の種別を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、変動パターンに基づいてユーザＰの動作の種別を検出する。以上の方法によれば、ユーザＰが浴槽６の周壁６ａを跨ぐ動作を精度よく検出できる。
【００５７】
なお、本実施形態で用いられる学習済みモデルを生成する際に用いる訓練データは、例えば、以下のデータを一例として含む。
・入浴動作時における変動パターンに関するデータ
・出浴動作時における変動パターンに関するデータ
【００５８】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態を説明する。本実施形態では、動作検出部１３は、変動パターンに基づいて、入浴動作と出浴動作のうち少なくとも何か１つを含む、ユーザＰの動作の種別を検出すると共に、ユーザＰを識別するように構成されている。また、動作検出部１３は、変動パターンを入力層に入力すると、変動パターンに対応するユーザＰの動作の種別とユーザＰの識別情報を出力層から出力するように、ニューラルネットワークの重み付け係数が学習された学習済みモデルを用いて、変動パターンに基づいてユーザＰの動作の種別を検出すると共に、ユーザＰを識別する。以上の構成によれば、動作検出部１３は、単に入浴動作及び出浴動作を検出するだけでなく、入浴動作及び出浴動作を行った動作主を識別することができる。従って、例えば、ユーザ毎に異なるサービスを提供できるようになる。ここで言うサービスとは、湯の温度を調整するサービス、浴室調光サービス、音楽配信サービス、その他のサービスを含む。
【００５９】
なお、本実施形態で用いられる学習済みモデルを生成する際に用いる訓練データは、例えば、以下のデータを一例として含む。
・ユーザAの入浴動作時における変動パターンに関するデータ
・ユーザAの出浴動作時における変動パターンに関するデータ
・ユーザBの入浴動作時における変動パターンに関するデータ
・ユーザBの出浴動作時における変動パターンに関するデータ
・ユーザCの入浴動作時における変動パターンに関するデータ
・ユーザCの出浴動作時における変動パターンに関するデータ
・ユーザDの入浴動作時における変動パターンに関するデータ
・ユーザDの出浴動作時における変動パターンに関するデータ
【００６０】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、更に、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭを含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、更に、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００６１】
１  浴室監視システム
２  超音波センサ
３  制御装置
４  スピーカ
５  浴室
６  浴槽
６ａ  周壁
６ｂ  上面
７  天井
１０  学習済みモデル記憶部
１１  高さ位置検出部
１２  変動パターン生成部
１３  動作検出部
１４  溺水検出部
１５  警報部
Ｐ  ユーザ
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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