(57)【要約】【課題】特定の場所での生体の姿勢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、鉛直方向に沿って対象物に送信し、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３と、検出系３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第１の差分データ算出部３０と、差分データに基づいて、生体が転倒しているか、又は転倒以外の姿勢をとっているかを判定するステート判定部３７とを備える。【選択図】図２
2020156668.tif 000002
【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、鉛直方向に沿って生体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その１つ前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算出部と、
前記差分データに基づいて、前記生体が転倒しているか、又は転倒以外の姿勢をとっているかを判定する判定部と、
を備えた生体情報検出装置。
【請求項２】
前記算出部は、自己から同心円状の距離に応じて複数のエリアに分けて前記距離毎に求めた前記差分データを算出し、
前記判定部は、前記複数のエリアのうち特定のエリア以外の他のエリアの最大の強度が閾値以上であって前記特定のエリアの最大の強度が前記他のエリアの最大の強度以上の場合、前記特定のエリアの前記差分データを判定対象から除外する、
請求項１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、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レーダの検出結果から、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が座位であるか臥位であるか、又は生体の呼吸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】
寝室での生体（通常は人）の姿勢だけでなく、トイレ室や浴室等の特定の場所での生体に関する情報を取得して生体を監視したいという要請がある。
【０００６】
本発明の目的は、特定の場所での生体の姿勢（転倒を含む。）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、鉛直方向に沿って生体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その１つ前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算出部と、
前記差分データに基づいて、前記生体が転倒しているか、又は転倒以外の姿勢をとっているかを判定する判定部と、を備えた生体情報検出装置。
［２］前記算出部は、自己から同心円状の距離に応じて複数のエリアに分けて前記距離毎に求めた前記差分データを算出し、
前記判定部は、前記複数のエリアのうち特定のエリア以外の他のエリアの最大の強度が閾値以上であって前記特定のエリアの最大の強度が前記他のエリアの最大の強度以上の場合、前記特定のエリアの前記差分データを判定対象から除外する、前記［１］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、特定の場所での生体の姿勢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、本発明の第１の実施の形態に係る生体情報検出装置が配置されたトイレ室内の一例を示す側面図である。
【図２】図２は、第１の実施の形態に係る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、トイレ室内の対象者の姿勢の一例を示し、（ａ）は立位、（ｂ）は座位、（ｃ）は転倒を示す図である。
【図４】図４は、エリア毎のパワーの一例を示し、（ａ）は立位、（ｂ）は座位、（ｃ）は転倒のときの図である。
【図５】図５は、本発明の第２の実施の形態に係る生体情報検出装置が配置された浴室内の一例を示す側面図である。
【図６】図６は、第２の実施の形態に係る生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】図７は、エリア毎のパワー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】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る生体情報検出装置が配置されたトイレ室の一例を示す側面図である。
【００１２】
同図に示すトイレ室１００は、天井１０１を有し、天井１０１の裏面に生体情報検出装置（以下「センサ」ともいう。）１が配置されている。また、トイレ室１００の床１０２にトイレ１１０が配置されている。トイレ１１０は、便器本体１１１と、便座１１２と、蓋１１３と、タンク１１４とを備える。トイレ室１００は、特定の場所の一例である。特定の場所は、例えば、密室、個室等の通常は１人で居る場所をいう。
【００１３】
センサ１は、例えば、トイレ室１００における対象者Ｐの生体情報を検出する。「生体情報」とは、生体の位置や生体の状態等の生体に関する情報をいう。生体情報には、例えば、トイレ室１００における対象者Ｐの姿勢（立位、座位、転倒等）、呼吸数、心拍数等が含まれる。対象者Ｐは、生体の一例である。なお、生体は、犬、猫等の動物でもよい。また、対象者Ｐは複数でもよい。
【００１４】
センサ１の検出可能距離は、例えば０〜２.５ｍである。センサ１からの距離に応じて同心円状に、第１の検出エリア（例えば、１ｍ以下）１２１、第２の検出エリア（例えば、１ｍを超え２ｍ以下）１２２及び第３の検出エリア（例えば、２ｍを超え２．５ｍ以下）１２３が設定されている。第１の検出エリア１２１、第２の検出エリア１２２及び第３の検出エリア１２３によりトイレ室１００の高さ方向をカバーすることができる。第１の検出エリア１２１は、対象者Ｐの姿勢が立位であることを検出するためのエリアである。第２の検出エリア１２２は、対象者Ｐの姿勢が座位であること検出するためのエリアである。第３の検出エリア１２３は、対象者Ｐが転倒していることを検出するためのエリアである。
【００１５】
図２は、第１の実施の形態に係るセンサ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、第１の処理系３と、第２の処理系４と、通信部５とを備える。検出系２は、検出部の一例である。
【００１６】
通信部５は、第１の処理系３及び第２の処理系４により得られた生体情報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から送信された生体情報に基づいて警報を発する等の動作を行う。
【００１７】
（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、周波数変換部２２とを備える。
【００１８】
ＲＦレーダ２０は、周波数変調した連続波による送信波を垂直方向に沿って対象物（生体等の移動体やトイレ等の固定物を含む。）に送信し、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。
【００１９】
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。
【００２０】
周波数変換部２２は、Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１から出力された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。
【００２１】
（第１の処理系の構成）
第１の処理系３は、第１の差分データ算出部３０と、スペクトラム変換部３１と、フィルタ部３２と、位置判定部３３と、エリア毎パワー部３４と、第１の動作判定部３５と、ノイズフロア検出部３６と、ステート判定部３７とを備える。第１の差分データ算出部３０は、第１の算出部の一例である。
【００２２】
第１の差分データ算出部３０は、周波数変換部２２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２２の出力データに遅延部３０ａ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が得られる。
【００２３】
スペクトラム変換部３１は、第１の差分データ算出部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。
【００２４】
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）を第１の動き情報３２ａとして位置判定部３３に出力する。なお、第１の動き情報３２ａには全ての位置のパワーが含まれている。例えば、対象者Ｐが立位の姿勢（位置）にある場合、後述する図４（ａ）に示すように、センサ１に近い位置にピークが現れる。
【００２５】
位置判定部３３は、第１の処理系３のフィルタ部３２からの第１の動き情報３２ａと第２の処理系４のフィルタ部４２からの第２の動き情報４２ａのピーク位置（センサ１からピークまでの距離）に基づいて、対象者Ｐの高さ方向の位置（例えば、センサ１から１ｍ以内（立位）、センサ１から１ｍを超え２ｍ以内（座位）、センサ１から２ｍを超え２．５ｍ以内（転倒）等）を判定し、それを位置情報３３ａとしてステート判定部３７に出力する。
【００２６】
第１の処理系３のフィルタ部３２から対象者Ｐの毎分６０回以上の比較的速い第１の動きの情報（例えば、上下動等の体動）３２ａが得られ、第２の処理系４のフィルタ部４２から対象者Ｐの毎分５０回以下の比較的遅い第２の動きの情報（例えば、呼吸数等）４２ａが得られる。
【００２７】
第１の動き情報３２ａ及び第２の動き情報４２ａには、パワーのピークが発生したときの時間及びセンサ１からの距離が含まれる。したがって、位置判定部３３は、パワーのピークが発生した時間及び距離を追跡することにより、対象者Ｐのトイレ室１００における現在の姿勢及び姿勢の変化等の位置情報３３ａを検出することができる。
【００２８】
エリア毎パワー部３４は、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア１２１、１２２、１２３毎のパワーを出力する。すなわち、エリア毎パワー部３４は、第１の差分データ算出部３０から出力された距離スペクトル強度データを、第１の検出エリア１２１に関する距離スペクトル強度データ（以下「第１のエリア動き情報」という。）３４ａと、第２の検出エリア１２２に関する第１のエリア動き情報３４ｂと、第３の検出エリア１２３に関する第１のエリア動き情報３４ｃとに分けて出力する。
【００２９】
第１の動作判定部３５は、エリア毎パワー部３４が出力したエリア１２１〜１２３毎の第１のエリア動き情報３４ａ〜３４ｃと、ノイズフロア検出部３６が検出した最小ノイズフロア３６ａとに基づいて、第１の検出エリア１２１、第２の検出エリア１２２及び第３の検出エリア１２３における対象者Ｐの体動の有無を判定し、判定結果を動作情報３５ａとしてステート判定部３７に出力する。
【００３０】
すなわち、第１の動作判定部３５は、第１の検出エリア１２１、第２の検出エリア１２２及び第３の検出エリア１２３におけるパワーが最小ノイズフロア３６ａを超え、さらに閾値以上に変動した場合、そのエリア１２１〜１２３で対象者Ｐに体動があったと判定する。
【００３１】
第１の動作判定部３５は、エリア毎パワー部３４が出力する第１のエリア動き情報３４ａ〜３４ｃのいずれかにおいて予め定められた時間のパワーの平均値が体動の閾値以上の場合、そのエリア１２１〜１２３で体動「有」を示す動作情報３５ａをステート判定部３７に出力する。また、第１の動作判定部３５は、エリア毎パワー部３４が出力する第１のエリア動き情報３４ａ〜３４ｃのいずれにおいても予め定められた時間のパワーの平均値が体動の閾値未満の場合、体動「無」を示す動作情報３５ａをステート判定部３７に出力する。
【００３２】
ノイズフロア検出部３６は、第２の検出エリア１２２におけるパワーの最小値を追跡することで最小ノイズフロア３６ａを検出する。但し、最小ノイズフロア３６ａは、値が極端に変化しないように変化量を制限している。
【００３３】
ステート判定部３７は、位置判定部３３からの位置情報３３ａ、第１の動作判定部３５からの動作情報３５ａ、及び第２の動作判定部４５からの在／不在情報４５ａに基づいて、現在の対象者Ｐの姿勢及び在／不在を判定し、その判定結果を姿勢情報３７ａとして通信部５に出力する。
【００３４】
すなわち、ステート判定部３７は、位置判定部３３から対象者Ｐが立位の姿勢にあるとの判定結果を受け取り、第１の動作判定部３５から第１の検出エリア１２１で体動「有」の判定結果を受け取り、第２の動作判定部４５から「存」の判定結果を受け取ると、最終的に対象者Ｐがトイレ室１００で立位の姿勢にあると判定する。
【００３５】
また、ステート判定部３７は、位置判定部３３から対象者Ｐが座位の姿勢にあるとの判定結果を受け取り、第１の動作判定部３５から第２の検出エリア１２２で体動「有」の判定結果を受け取り、第２の動作判定部４５から「在」の判定結果を受け取ると、最終的に対象者Ｐがトイレ室１００で座位の姿勢にあると判定する。
【００３６】
また、ステート判定部３７は、位置判定部３３から対象者Ｐが転倒の姿勢にあることの判定結果を受け取り、第１の動作判定部３５から第３の検出エリア１２３で体動「有」の判定結果を受け取った後、予め定められた時間継続して、第１の動作判定部３５から体動「無」の判定結果を受け取り、かつ、第２の動作判定部４５から「存」の判定結果を受け取ると、最終的に対象者Ｐがトイレ室１００で転倒の姿勢にあると判定する。
【００３７】
（第２の処理系の構成）
第２の処理系４は、第２の差分データ算出部４０と、スペクトラム変換部４１と、フィルタ部４２と、エリア毎パワー部４４と、第２の動作判定部４５と、ノイズフロア検出部４６とを備える。第２の差分データ算出部４０は、第２の算出部の一例である。
【００３８】
第２の差分データ算出部４０は、周波数変換部２２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）の遅延を与えるとともに、周波数変換部２２から出力される距離スペクトル強度データに対して移動平均処理を行う移動平均部４０ａと、周波数変換部２２の出力データに移動平均部４０ａの出力データを加算する加算部４０ｂ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が得られる。
【００３９】
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。本実施の形態では、毎分１０〜５０回の呼吸数が検出できるようにＮの値を定める。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。
【００４０】
スペクトラム変換部４１と、第１の処理系３のスペクトラム変換部３１と同様に、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。
【００４１】
フィルタ部４２は、第１の処理系３のフィルタ部３２と同様に、スペクトラム変換部４１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）を第２の動き情報４２ａとして位置判定部３３に出力する。なお、第２の動き情報４２ａには、全ての位置のパワーが含まれている。
【００４２】
エリア毎パワー部４４は、第１の処理系３のエリア毎パワー部３４と同様に、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア１２１、１２２、１２３毎のパワーを算出する。すなわち、エリア毎パワー部４４は、第２の差分データ算出部４０から出力された距離スペクトル強度データを、第１の検出エリア１２１に関する距離スペクトル強度データ（以下「第２のエリア動き情報」という。）４４ａと、第２の検出エリア１２２に関する第２のエリア動き情報４４ｂと、第３の検出エリア１２３に関する第２のエリア動き情報４４ｃとに分けて出力する。
【００４３】
第２の動作判定部４５は、エリア毎パワー部４４が算出したエリア１２１〜１２３毎の第２のエリア動き情報４４ａ〜４４ｃと、ノイズフロア検出部４６が検出した最小ノイズフロア４６ａとに基づいて、対象者Ｐがトイレ室１００に存在しているか否かを示す在／不在情報４５ａをステート判定部３７に出力する。
【００４４】
すなわち、第２の動作判定部４５は、第１の検出エリア１２１、第２の検出エリア１２２及び第３の検出エリア１２３におけるパワーが最小ノイズフロアを超え、さらに閾値以上に変動した場合、そのエリア１２１〜１２３に対象者Ｐが存在していると判定する。なお、第２の動作判定部４５は、ノイズフロア検出部４６のデータを用いずにエリア毎パワー部４４の出力データのレベルと予め定めた閾値との比較によりトイレ室１００の在／不在を判定してもよい。
【００４５】
第２の動作判定部４５は、エリア毎パワー部４４が出力する第２のエリア動き情報４４ａ〜４４ｃのいずれかにおいて予め定められた時間のパワーの平均値が在／不在の閾値以上の場合、「在」の在／不在情報４５ａをステート判定部３７に出力する。また、第２の動作判定部４５は、エリア毎パワー部４４が出力する第２のエリア動き情報４４ａ〜４４ｃのいずれにおいても予め定められた時間のパワーの平均値が在／不在の閾値未満の場合、「不在」の在／不在情報４５ａをステート判定部３７に出力する。
【００４６】
ノイズフロア検出部４６は、第１の処理系３のノイズフロ検出部３６と同様に、第２の検出エリア１２２におけるパワーの最小値を追跡することで最小ノイズフロア４６ａを検出する。但し、最小ノイズフロア４６ａは、値が極端に変化しないように変化量を制限している。
【００４７】
（第１の実施の形態の動作）
次に、第１の実施の形態の動作の一例を図３及び図４を参照して説明する。図３は、トイレ室１００内の対象者Ｐの姿勢を示し、（ａ）は立位、（ｂ）は座位、（ｃ）は転倒を示す図である。図４は、フィルタ部３２が出力するエリア毎のパワーの一例を示し、（ａ）は立位、（ｂ）は座位、（ｃ）は転倒のときの図である。図４の横軸はセンサ１からの距離を示し、縦軸はパワー（ｄＢ：デシベル）を示す。
【００４８】
対象者Ｐが図３（ａ）に示すようにトイレ室１００内で立つくと、図４（ａ）に示すように、第１の処理系３のフィルタ部３２から出力される第１の動き情報３２ａ、及び第２の処理系４のフィルタ部４２から出力される第２の動き情報４２ａのパワーのレベルが第１の検出エリア１２１で共に大きくなる。
【００４９】
位置判定部３３は、対象者Ｐが立位の姿勢にあると判定し、その判定結果をステート判定部３７に出力する。この間、第１の動作判定部３５は、第１の検出エリア１２１で体動「有」を示す動作情報３５ａをステート判定部３７に出力し、第２の動作判定部４５は、対象者Ｐがトイレ室１００に存在していることを示す在／不在情報４５ａをステート判定部３７に出力する。ステート判定部３７は、対象者Ｐがトイレ室１００で立位の姿勢にあると判定する。
【００５０】
次に、対象者Ｐが図３（ｂ）に示すようにトイレ１１０の便座１１２に座ると、図４（ｂ）に示すように、第１のエリア動き情報３４ｂ及び第２のエリア動き情報４４ｂのパワーのレベルが第２の検出エリア１２２で共に大きくなる。
【００５１】
位置判定部３３は、対象者Ｐが座位の姿勢にあると判定し、その判定結果をステート判定部３７に出力する。この間、第１の動作判定部３５は、第２の検出エリア１２２で体動「有」を示す動作情報３５ａをステート判定部３７に出力し、第２の動作判定部４５は、対象者Ｐがトイレ室１００に存在していることを示す在／不在情報４５ａをステート判定部３７に出力する。ステート判定部３７は、対象者Ｐがトイレ室１００で座位の姿勢にあると判定する。
【００５２】
次に、対象者Ｐが図３（ｃ）に示すようにトイレ１１０内で転倒した場合、図４（ｃ）に示すように、第１のエリア動き情報３４ｃ及び第２のエリア動き情報４４ｃのパワーが第３の検出エリア１２３で共に大きくなる。
【００５３】
位置判定部３３は、対象者Ｐが転倒の姿勢にあると判定し、その判定結果をステート判定部３７に出力する。この間、第１の動作判定部３５は、第３の検出エリア１２３で体動「有」を示す動作情報３５ａをステート判定部３７に出力した後、体動「無」を示す動作情報３５ａをステート判定部３７に出力し、第２の動作判定部４５は、対象者Ｐがトイレ室１００に存在していることを示す在／不在情報４５ａをステート判定部３７に出力する。ステート判定部３７は、対象者Ｐがトイレ室１００で転倒している判定する。
【００５４】
（第１の実施の形態の効果）
本実施の形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）位置判定部３３による高さ方向の位置の判定、第１の動作判定部３５による体動の有無の判定、及び第２の動作判定部４５による在／不在の判定により、トイレ室１００での対象者Ｐの姿勢を判定することができる。
（２）対象者Ｐがトイレ室１００で転倒して動かなくなった場合、第１の動作判定部３５が第３の検出エリア１２３で体動「有」を判定した後、体動「無」を判定し、第２の動作判定部４５が対象者Ｐがトイレ室１００に存在していることを判定することで、ステート判定部３７により対象者Ｐの転倒を判定することができる。
【００５５】
［第２の実施の形態］
図５は、本発明の第２の実施の形態に係る生体情報検出装置が配置された浴室の一例を示す側面図である。第１の実施の形態では、生体情報検出装置をトイレ室１００に配置した場合について説明したが、本実施の形態に係る生体情報検出装置を浴室に配置したものである。また、本実施の形態の第１の動作判定部１３５及び第２の動作判定部１４５は、機能が追加されている。以下、第１の実施の形態と異なる点を中心に説明する。
【００５６】
同図に示す浴室２００は、天井２０１を有し、天井２０１の裏面にセンサ１が配置されている。また、浴室２００の床２０２に浴槽２１０が配置されている。浴槽２１０に湯が入っている。浴室２００は、特定の場所の一例である。
【００５７】
センサ１は、例えば、欲室２００における対象者Ｐの生体情報を検出する。本実施の形態における生体情報には、例えば、浴室２００における対象者Ｐの姿勢（立位、座位、転倒等）等が含まれる。
【００５８】
センサ１の検出可能距離は、例えば０〜２.５ｍである。センサ１からの距離に応じて同心円状に、第１の検出エリア（例えば、１ｍ以下）２２１、第２の検出エリア（例えば、１ｍを超え１．７ｍ以下）２２２、第３の検出エリア（例えば、１．７ｍを超え２ｍ以下）２２３及び第４の検出エリア（例えば、２ｍを超え２．５ｍ以下）２２４が設定されている。第３の検出エリア２２３は、特定のエリアの一例である。
【００５９】
第１の検出エリア２２１、第２の検出エリア２２２、第３の検出エリア２２３及び第４の検出エリア２２４により浴室２００の高さ方向をカバーすることができる。第１の検出エリア２２１は、対象者Ｐの姿勢が立位であることを検出するためのエリアである。第２の検出エリア２２２は、対象者Ｐの姿勢が座位であることを検出するためのエリアである。第３の検出エリア２２３は、水面２１１の波立ちによるゴーストの影響を除外するためのエリアである。したがって、第３の検出エリア２２３は、水面２１１が含まれるように設定する必要がある。第４の検出エリア２２４は、対象者Ｐが転倒していることを検出するためのエリアである。
【００６０】
図６は、第２の実施の形態に係るセンサ１の構成例を示すブロック図である。センサ１は、第１の実施の形態と同様に、検出系２と、第１の処理系３と、第２の処理系４と、通信部５とを備える。
【００６１】
第１の処理系３は、第１の実施の形態と同様に、第１の差分データ算出部３０と、スペクトラム変換部３１と、フィルタ部３２と、位置判定部３３と、エリア毎パワー部３４と、第１の動作判定部１３５と、ノイズフロア検出部３６と、ステート判定部３７とを備える。
【００６２】
エリア毎パワー部３４は、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア２２１〜２２４毎のパワーを出力する。すなわち、エリア毎パワー部３４は、第１の差分データ算出部３０から出力された距離スペクトル強度データを、第１の検出エリア２２１に関する第１のエリア動き情報３４ａと、第２の検出エリア２２２に関する第１のエリア動き情報３４ｂと、第３の検出エリア２２３に関する第１のエリア動き情報３４ｃと、第４の検出エリア２２４に関する第１のエリア動き情報３４ｄとに分けて出力する。
【００６３】
第１の動作判定部１３５について、図７を参照して説明する。図７は、対象者Ｐが立位の姿勢にある場合のフィルタ部３２から出力されたエリア毎のパワーの一例を示す図である。第１の動作判定部１３５は、図７に示すように、第３の検出エリア２２３以外の他のエリア２２１、２２２、２２４のいずれかの第１のエリア動き情報３４ａ、３４ｂ、３４ｄのパワーの最大値Ｖ１が閾値Ｔｈ以上であって、第３の検出エリア２２３のパワーの最大値Ｖ１が他のエリア２２１、２２２、２２４のパワーの最大値Ｖ２以上の場合、第３の検出エリア２２３の第１のエリア動き情報３４ｃを判定対象から除外する。
【００６４】
すなわち、浴槽２１０の水面２１１が波立ったために図７の破線で示すようにゴーストが発生してパワーが異常値になる場合がある。このため、第１の動作判定部１３５は、異常値となったパワーの値Ｖ１を除外する。なお、第３の検出エリア２２３に関する第１のエリア動き情報３４ｃのパワーが閾値Ｔｈ以上になったためにその影響で第３の検出エリア２２３の隣の第２の検出エリア２２２又は第４の検出エリア２２４におけるパワーが上昇する場合がある。このため、第３の検出エリア２２３で閾値Ｔｈ以上のパワーの異常値が発生した場合、第２の検出エリア２２２又は第４の検出エリア２２４におけるパワーの値を考慮しないようにしてもよい。
【００６５】
ステート判定部３７は、位置判定部３３からの位置情報３３ａ、第１の動作判定部１３５からの動作情報３５ａ、及び第２の動作判定部１４５からの在／不在情報４５ａに基づいて、現在の対象者Ｐの姿勢及び在／不在を判定し、その判定結果を姿勢情報３７ａとして通信部５に出力する。
【００６６】
すなわち、ステート判定部３７は、位置判定部３３から対象者Ｐが立位の姿勢にあるとの判定結果を受け取り、第１の動作判定部１３５から第１の検出エリア２２１で体動「有」の判定結果を受け取り、第２の動作判定部１４５から「存」の判定結果を受け取ると、最終的に対象者Ｐが浴室２００で立位の姿勢にあると判定する。
【００６７】
また、ステート判定部３７は、位置判定部３３から対象者Ｐが座位の姿勢にあるとの判定結果を受け取り、第１の動作判定部１３５から第２の検出エリア２２２で体動「有」の判定結果を受け取り、第２の動作判定部１４５から「在」の判定結果を受け取ると、最終的に対象者Ｐが浴室２００で座位の姿勢にあると判定する。
【００６８】
また、ステート判定部３７は、位置判定部３３から対象者Ｐが転倒の姿勢にあることの判定結果を受け取り、第１の動作判定部１３５から第４の検出エリア２２４で体動「有」の判定結果を受け取った後、予め定められた時間継続して、第１の動作判定部１３５から体動「無」の判定結果を受け取り、かつ、第２の動作判定部１４５から「存」の判定結果を受け取ると、最終的に対象者Ｐが浴室２００で転倒の姿勢にあると判定する。
【００６９】
（第２の処理系）
第２の処理系４は、第１の実施の形態と同様に、第２の差分データ算出部４０と、スペクトラム変換部４１と、フィルタ部４２と、エリア毎パワー部４４と、第２の動作判定部１４５と、ノイズフロア検出部４６とを備える。
【００７０】
エリア毎パワー部４４は、第１の処理系３のエリア毎パワー部３４と同様に、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア２２１〜２２４毎のパワーを算出する。すなわち、エリア毎パワー部４４は、第２の差分データ算出部４０から出力された距離スペクトル強度データを、第１の検出エリア２２１に関する第２のエリア動き情報４４ａと、第２の検出エリア２２２に関する第２のエリア動き情報４４ｂと、第３の検出エリア２２３に関する第２のエリア動き情報４４ｃと、第４の検出エリア２２４に関する第２のエリア動き情報４４ｄとに分けて出力する。
【００７１】
第２の動作判定部１４５は、エリア毎パワー部４４が算出したエリア２２１〜２２４毎の第２のエリア動き情報４４ａ〜４４ｄと、ノイズフロア検出部４６が検出した最小ノイズフロア４６ａとに基づいて、対象者Ｐが浴室２００に存在しているか否かを示す在／不在情報４５ａをステート判定部３７に出力する。
【００７２】
また、第２の動作判定部１４５は、第１の動作判定部１３５と同様に、第３の検出エリア２２３以外の他のエリア２２１、２２２、２２４のいずれかの第２のエリア動き情報４４ａ、４４ｂ、４４ｄのパワーの最大値が閾値以上であって、第３の検出エリア２２３のパワーの最大値が他のエリア２２１、２２２、２２４のパワーの最大値以上の場合、第３の検出エリア２２３の第２のエリア動き情報４４ｃを判定対象から除外する。
【００７３】
（第２の実施の形態の効果）
本実施の形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）位置判定部３３による高さ方向の位置の判定、第１の動作判定部３５による体動の有無の判定、及び第２の動作判定部４５による在／不在の判定により、浴室２００での対象者Ｐの姿勢を判定することができる。
（２）対象者Ｐが浴室２００で転倒して動かなくなった場合、第１の動作判定部３５が第４の検出エリア２２４で体動「有」を判定した後、体動「無」を判定し、第２の動作判定部４５が対象者Ｐが浴室２００に存在していることを判定することで、ステート判定部３７により対象者Ｐの転倒を判定することができる。
（３）浴槽２１０の水面２１１の波立ちによりパワーが異常値を示してもそれを除外しているので、対象者Ｐの転倒等の姿勢の誤判定を抑制することができる。
【００７４】
［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。
【符号の説明】
【００７５】
１…生体情報検出装置（センサ）、２…検出系、３…第１の処理系、
４…第２の処理系、５…通信部、
２０…ＲＦレーダ、２１…Ｉ／Ｑ折畳同期加算部、２２…周波数変換部、
３０…第１の差分データ算出部、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…位置判定部、
３３ａ…位置情報、３４…エリア毎パワー部、
３４ａ〜３４ｄ…第１のエリア動き情報、３５、１３５…第１の動作判定部、
３６…ノイズフロア検出部、３６ａ…最小ノイズフロア、３７…ステート判定部、
３７ａ…姿勢情報、４０…第２の差分データ算出部、４０ａ…移動平均部、
４０ｂ…加算部、４１…スペクトラム変換部、４２…フィルタ部、
４４…エリア毎パワー部、４４ａ〜４４ｄ…第２のエリア動き情報、
４５、１４５…第２の動作判定部、４５ａ…在／不在情報、
４６…ノイズフロア検出部、４６ａ…最小ノイズフロア、
１００…トイレ室、１０１…天井、１０２…床、
１１０…トイレ、１１１…便器本体、１１２…便座、１１３…蓋、１１４…タンク、
１２１…第１の検出エリア、１２２…第２の検出エリア、
１２３…第３の検出エリア、
２００…浴室、２０１…天井、２０２…床、２１０…浴槽、２１１…水面、
２２１…第１の検出エリア、２２２…第２の検出エリア、
２２３…第３の検出エリア、２２４…第４の検出エリア、
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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【図６】
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【図７】
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