(57)【要約】【課題】複数のセンサーを使用する見守りシステムによる入居者の行動の検知精度が向上する技術を提供する。【解決手段】制御装置が実行する処理は、（１）カメラで臥床の動きが識別できたと判断した場合（ステップＳ９１０にてＹＥＳ）に、（２）カメラで臥床の動きが識別できないと判断した場合において（ステップＳ９１０にてＮＯ）臥床の動きを識別できない時間が所定時間（例えば５分）未満であると判断したとき（ステップＳ９２０にてＹＥＳ）に、および、（３）入居者の体動を識別できると判定した場合に（ステップＳ７５０にてＮＯ）、入居者が臥床状態であると判定するステップ（Ｓ７６０）と、臥床の動きを識別できない時間が所定時間未満でないと判断した場合において（ステップＳ９２０にてＹＥＳ）、入居者の体動が識別できると判定しない場合に（ステップＳ７５０にてＮＯ）、入居者が離床状態であると判定するステップ（Ｓ７７０）とを含む。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
体動センサーから出力される検出信号の入力を受け付ける第１入力インターフェイスと、
居室の画像データの入力を受け付ける第２入力インターフェイスと、
前記第１入力インターフェイスおよび前記第２入力インターフェイスに接続された制御装置とを備え、
前記制御装置は、
前記検出信号または前記画像データのいずれか一方に基づいて、前記居室の状態を検出し、
前記居室の状態を検出できない場合に、前記検出信号または前記画像データの他方に基づいて、前記居室の状態を判断し、
前記判断の結果を出力する、行動検知装置。
【請求項２】
前記居室の状態を検出することは、前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することを含み、
前記居室の状態を判断することは、予め定められた時間内に前記居室での動きが前記画像データを用いて検出できない場合に、前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することを含む、請求項１に記載の行動検知装置。
【請求項３】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知することで入居者が前記居室で臥床状態にあると判断することを含む、請求項２に記載の行動検知装置。
【請求項４】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知しないことで前記居室から人が居なくなったと判断することを含む、請求項２に記載の行動検知装置。
【請求項５】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において照度の変化を検知することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知しないことで前記居室に人が居ないと判断することを含む、請求項２に記載の行動検知装置。
【請求項６】
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を検出することは、前記検出信号のレベルの変化を検知することを含み、
前記画像データを用いて前記居室の状態を判断することは、前記居室に人が居ると判断することを含む、請求項１に記載の行動検知装置。
【請求項７】
前記居室に人が居ると判断することは、前記画像データの変化に基づいて、前記居室で人が動いていると判断することを含む、請求項６に記載の行動検知装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の行動検知装置と、
画像データを取得するカメラと、
体動を検知するセンサーと、
前記高度検知装置による検知の結果を出力するインターフェイスとを備える、見守りシステム。
【請求項９】
体動センサーから出力される検出信号の入力を受け付けるステップと、
居室の画像データの入力を受け付けるステップと、
前記検出信号または前記画像データのいずれか一方に基づいて、前記居室の状態を検出するステップと、
前記居室の状態を検出できない場合に、前記検出信号または前記画像データの他方に基づいて、前記居室の状態を判断するステップと、
前記判断の結果を出力するステップとを含む、行動検知方法。
【請求項１０】
前記居室の状態を検出するステップは、前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することを含み、
前記居室の状態を判断するステップは、予め定められた時間内に前記居室での動きが前記画像データを用いて検出できない場合に、前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することを含む、請求項９に記載の行動検知方法。
【請求項１１】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知することで入居者が前記居室で臥床状態にあると判断することを含む、請求項１０に記載の行動検知方法。
【請求項１２】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知しないことで前記居室から人が居なくなったと判断することを含む、請求項１０に記載の行動検知方法。
【請求項１３】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において照度の変化を検知することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知しないことで前記居室に人が居ないと判断することを含む、請求項１０に記載の行動検知方法。
【請求項１４】
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を検出するステップは、前記検出信号のレベルの変化を検知することを含み、
前記画像データを用いて前記居室の状態を判断することは、前記居室に人が居ると判断することを含む、請求項９に記載の行動検知方法。
【請求項１５】
前記居室に人が居ると判断することは、前記画像データの変化に基づいて、前記居室で人が動いていると判断することを含む、請求項１４に記載の行動検知方法。
【請求項１６】
コンピューターを制御するためのプログラムであって、前記プログラムは前記コンピューターに、
体動センサーから出力される検出信号の入力を受け付けるステップと、
居室の画像データの入力を受け付けるステップと、
前記検出信号または前記画像データのいずれか一方に基づいて、前記居室の状態を検出するステップと、
前記居室の状態を検出できない場合に、前記検出信号または前記画像データの他方に基づいて、前記居室の状態を判断するステップと、
前記判断の結果を出力するステップとを含む、プログラム。
【請求項１７】
前記居室の状態を検出するステップは、前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することを含み、
前記居室の状態を判断するステップは、予め定められた時間内に前記居室での動きが前記画像データを用いて検出できない場合に、前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することを含む、請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知することで入居者が前記居室で臥床状態にあると判断することを含む、請求項１７に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知しないことで前記居室から人が居なくなったと判断することを含む、請求項１７に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記画像データを用いて前記居室の状態を検出することは、前記居室に配置された寝具に相当する領域において照度の変化を検知することを含み、
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を判断することは、前記検出信号が前記人の体動を検知しないことで前記居室に人が居ないと判断することを含む、請求項１７に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記検出信号に基づいて前記居室の状態を検出するステップは、前記検出信号のレベルの変化を検知することを含み、
前記画像データを用いて前記居室の状態を判断することは、前記居室に人が居ると判断することを含む、請求項１６に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記居室に人が居ると判断することは、前記画像データの変化に基づいて、前記居室で人が動いていると判断することを含む、請求項２１に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は行動を検知する技術に関し、より特定的には、複数のセンサーからの各出力を用いて行動を検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
社会の高齢化に伴い自宅以外の施設等に入居する人が増えている。その一方、当該施設で介護や看護に従事する人の負担が増えているため、施設における介護あるいは看護に関する負担が軽減される技術が必要とされている。また、入居者の数に比べて施設のスタッフの数が少ないため、入居者の状況を常に把握することは容易ではない。そのため、入居者の状況を正確に把握するための技術が必要とされている。
【０００３】
負担の軽減に関し、例えば、国際公開第２０１８／１３５３１７号（特許文献１）は、「ケア関連画像をケア記録として簡易な手順で保存することが可能な支援方法及び支援システム」を開示している（段落０００６）。また、入居者の状況の検知精度を向上させるために例えば、国際公開第２０１８／１８６０４２号（特許文献２）は、「対象者における所定の行動を検知する際の検知精度をより向上できる行動検知装置」等を開示している（段落０００６）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１８／１３５３１７号
【特許文献２】国際公開第２０１８／１８６０４２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
居室における入居者の状態の検知精度を高めるために複数のセンサーが使用される場合がある。この場合、例えば、第１センサーの検出結果を用いて第２センサーの検出結果を用いると、入居者の状態が正確に検知できない場合があった。したがって、複数のセンサーを用いる場合でも入居者の行動あるいは状態を精度よく検知できる技術が必要とされている。
【０００６】
本開示は上述のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面において複数のセンサーを用いる場合に入居者の行動あるいは状態の検知精度の低下が抑制される技術が開示される。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
開示の概要
ある実施の形態に従うと行動検知装置が提供される。この行動検知装置は、体動センサーから出力される検出信号の入力を受け付ける第１入力インターフェイスと、居室の画像データの入力を受け付ける第２入力インターフェイスと、上記第１入力インターフェイスおよび上記第２入力インターフェイスに接続された制御装置とを備える。上記制御装置は、上記検出信号または上記画像データのいずれか一方に基づいて、上記居室の状態を検出し、上記居室の状態を検出できない場合に、上記検出信号または上記画像データの他方に基づいて、上記居室の状態を判断し、上記判断の結果を出力する。
【０００８】
ある局面に従う行動検知装置において、上記居室の状態を検出することは、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することを含む。上記居室の状態を判断することは、予め定められた時間内に上記居室での動きが上記画像データを用いて検出できない場合に、上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することを含む。
【０００９】
ある局面に従う行動検知装置において、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具（例えばベッド）に相当する領域において人を識別することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知することで入居者が上記居室で臥床状態にあると判断することを含む。
【００１０】
ある局面に従う行動検知装置において、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知しないことで上記居室から人が居なくなったと判断することを含む。
【００１１】
ある局面に従う行動検知装置において、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具に相当する領域において照度の変化を検知することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知しないことで上記居室に人が居ないと判断することを含む。
【００１２】
ある局面に従う行動検知装置において、上記検出信号に基づいて上記居室の状態を検出することは、上記検出信号のレベルの変化を検知することを含む。上記画像データを用いて上記居室の状態を判断することは、上記居室に人が居ると判断することを含む。
【００１３】
ある局面に従う行動検知装置において、上記居室に人が居ると判断することは、上記画像データの変化に基づいて、上記居室で人が動いていると判断することを含む。
【００１４】
他の実施の形態に従うと、見守りシステムが提供される。見守りシステムは、上記のいずれかに記載の行動検知装置と、画像データを取得するカメラと、体動を検知するセンサーと、上記高度検知装置による検知の結果を出力するインターフェイスとを備える。
【００１５】
他の実施の形態に従うと、行動検知方法が提供される。行動検知方法はコンピューターによって実現され得る。行動検知方法は、体動センサーから出力される検出信号の入力を受け付けるステップと、居室の画像データの入力を受け付けるステップと、上記検出信号または上記画像データのいずれか一方に基づいて、上記居室の状態を検出するステップと、上記居室の状態を検出できない場合に、上記検出信号または上記画像データの他方に基づいて、上記居室の状態を判断するステップと、上記判断の結果を出力するステップとを含む。上記居室の状態を検出するステップは、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することを含む。上記居室の状態を判断するステップは、予め定められた時間内に上記居室での動きが上記画像データを用いて検出できない場合に、上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することを含む。
【００１６】
ある実施の形態に従う行動検知方法において、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知することで入居者が上記居室で臥床状態にあると判断することを含む。
【００１７】
ある実施の形態に従う行動検知方法において、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知しないことで上記居室から人が居なくなったと判断することを含む。
【００１８】
ある実施の形態に従う行動検知方法において、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具に相当する領域において照度の変化を検知することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知しないことで上記居室に人が居ないと判断することを含む。
【００１９】
ある実施の形態に従う行動検知方法において、上記検出信号に基づいて上記居室の状態を検出するステップは、上記検出信号のレベルの変化を検知することを含む。上記画像データを用いて上記居室の状態を判断することは、上記居室に人が居ると判断することを含む。
【００２０】
ある実施の形態に従う行動検知方法において、上記居室に人が居ると判断することは、上記画像データの変化に基づいて、上記居室で人が動いていると判断することを含む。
【００２１】
さらに他の実施の形態に従うと、コンピューターを制御するためのプログラムが提供される。上記プログラムは上記コンピューターに、体動センサーから出力される検出信号の入力を受け付けるステップと、居室の画像データの入力を受け付けるステップと、上記検出信号または上記画像データのいずれか一方に基づいて、上記居室の状態を検出するステップと、上記居室の状態を検出できない場合に、上記検出信号または上記画像データの他方に基づいて、上記居室の状態を判断するステップと、上記判断の結果を出力するステップとを含む。
【００２２】
ある局面に従うプログラムにおいて、上記居室の状態を検出するステップは、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することを含む。上記居室の状態を判断するステップは、予め定められた時間内に上記居室での動きが上記画像データを用いて検出できない場合に、上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することを含む。
【００２３】
ある局面に従うプログラムにおいて、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知することで入居者が上記居室で臥床状態にあると判断することを含む。
【００２４】
ある局面に従うプログラムにおいて、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具に相当する領域において人を識別することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知しないことで上記居室から人が居なくなったと判断することを含む。
【００２５】
ある局面に従うプログラムにおいて、上記画像データを用いて上記居室の状態を検出することは、上記居室に配置された寝具に相当する領域において照度の変化を検知することを含む。上記検出信号に基づいて上記居室の状態を判断することは、上記検出信号が上記人の体動を検知しないことで上記居室に人が居ないと判断することを含む。
【００２６】
ある局面に従うプログラムにおいて、上記検出信号に基づいて上記居室の状態を検出するステップは、上記検出信号のレベルの変化を検知することを含む。上記画像データを用いて上記居室の状態を判断することは、上記居室に人が居ると判断することを含む。
【００２７】
ある局面に従うプログラムにおいて、上記居室に人が居ると判断することは、上記画像データの変化に基づいて、上記居室で人が動いていると判断することを含む。
【発明の効果】
【００２８】
ある実施の形態に従うと、複数のセンサーが検出結果をそれぞれ出力する場合において、いずれか１つのセンサーによる検出結果で入居者の行動あるいは状態を精度よく検知できない場合に二つ目のセンサーの検出結果が使用されるので、行動あるいは状態の検知精度の低下が抑制され得る。
【００２９】
この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】見守りシステムの構成の一例を示す図である。
【図２】見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。
【図３】ある実施の形態に従う制御装置１０１の機能構成を表わすブロック図である。
【図４】センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。
【図５】クラウドサーバー１５０または管理サーバー２００として機能するコンピューターシステム５００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【図６】センサーボックス１１９の機能構成を表わすブロック図である。
【図７】ある局面に従う制御装置１０１が実行する処理の一例を表わすフローチャートである。
【図８】ある局面に従う見守りシステム１００の制御装置１０１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図９】ある実施の形態に従う見守りシステム１００の制御装置１０１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図１０】ある局面における居室１１０の状態の変化を表わす図である。
【図１１】スタッフ１０１０が入居者１１１を介助しながら、居室１１０を出る状態を表わす図である。
【図１２】入居者１１１が居室１１０にいない状態を表わす図である。
【図１３】入居者１１１がベッド１１３の横に座っている状態とそのときにドップラーセンサー１０６から出力される信号を模式的に表わす図である。
【図１４】入居者１１１がベッド１１３の横で動いている状態とそのときにドップラーセンサー１０６から出力される信号を模式的に表わす図である。
【図１５】ある実施の形態に従う居室１１０の状態の変化を表わす図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００３２】
本開示に係る技術思想によれば、カメラとドップラーセンサーのように、２つ以上のセンサーからそれぞれ出力されるデータを用いて行動検知を実施するようなシステムにおいて、一方のセンサーの出力だけでは識別が難しい場合に、もう一方のセンサーの出力を用いて認識精度を向上させることができる。
【００３３】
すなわち、ある実施の形態において、システムに含まれる２つ以上のセンサーの出力を常に用いて行動を識別するのではなく、一方のセンサーが苦手としている判断が求められる場合にのみ、もう一方のセンサーの出力が使用される。例えば、カメラがセンサーとして使用される場合、その出力は画像である。この場合、小さな変化や無変化の画像は、被監視者（例えば施設の入居者や患者等）の状態を正確に識別できない場合がある。他方、ドップラーセンサーは、マイクロ波や超音波を出力するが、その反射波の波形は、何に反応しているのかを特定できない。そこで、カメラとドップラーセンサーとを使用するシステムでは、動きを検出する場合には、ドップラーセンサーの出力が使用され、撮影範囲内（例えば、居室その他の部屋等）の状況を検知するためにカメラの映像が使用される。さらに、動きおよび当該状況を精度よく検知するために、システムは、カメラおよびドップラーセンサーの両方の出力を使用する。
【００３４】
＜システムの概要＞
図１を参照して、見守りシステムの概要について説明する。図１は、見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。見守り対象の一例は、施設１８０の居室領域ＲＭに設けられた各居室内の入居者である。図１の見守りシステム１００では、居室領域ＲＭに、居室１１０，１２０が設けられている。居室１１０は、入居者１１１に割り当てられている。居室１２０は、入居者１２１に割り当てられている。
【００３５】
見守りシステム１００は、ゲートウェイサーバー１３０と、交換装置１２と、アクセスポイント１４０と、管理サーバー２００と、センサーボックス１１９と、センサーボックス１１９と通信する各種機器と、携帯端末１６１，１６２，１６３，１６４とを含む。
【００３６】
ゲートウェイサーバー１３０は、施設１８０の内部ネットワーク（イントラネット）と、施設１８０の外部ネットワーク１６とを互いに接続する。外部ネットワーク１６は、たとえば、インターネットや公衆電話回線網である。また、外部ネットワーク１６には、クラウドサーバー１５０と、プッシュサーバー１６０と、無線基地局１５とが接続されている。
【００３７】
交換装置１３５は、施設１８０の内部ネットワークの各機器を互いに接続する。ある局面において、ルーターやスイッチが交換装置１３５として使用されてもよい。図１に示される例では、交換装置１３５の数は２であるが、当該数はこれに限定されない。施設１８０の内部ネットワークは、複数の交換装置１３５の組み合わせによって構成されてもよい。
【００３８】
アクセスポイント１４０は、携帯端末１６１，１６２を施設１８０の内部ネットワークに接続するために使用される。ある局面において、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）ルーターが、アクセスポイント１４０として使用され得る。
【００３９】
管理サーバー２００は、施設１８０の中のセンサーボックス１１９からイベント情報を受信し、各居室の入居者の情報を管理する。また、管理サーバー２００は、携帯端末１６１，１６２とも通信し、当該携帯端末を保持するスタッフを管理すると共に、各携帯端末に各種の通知を送信する。なお、管理サーバー２００は、携帯端末１６１，１６２に通知を送信する場合、外部のプッシュサーバー１６０を使用してもよい。また、外部のクラウドサーバー１５０が、管理サーバー２００の一部または全ての機能を備えていてもよい。
【００４０】
センサーボックス１１９は、その筐体に内蔵されたカメラおよびセンサーと、居室１１０，１２０内の他の各種センサーと連携することにより、居室１１０，１２０内の入居者１１１，１２１に関する情報をそれぞれ取得する。当該情報は、各入居者の歩行を示す画像、体温や脈拍その他のバイタル情報等を含み得る。また、センサーボックス１１９は、内部ネットワークを介して、管理サーバー２００に、取得した入居者１１１，１２１に関する情報を送信する。センサーボックス１１９の詳細は後述する。
【００４１】
携帯端末１６１，１６２は、施設１８０で介護に従事する介護者その他のスタッフにより使用される。スタッフは、携帯端末１６１，１６２を用いて、介護記録等を入力できる。携帯端末１６１，１６２は、当該介護記録を管理サーバー２００に送信する。また、入居者１１１，１２１に問題が発生した場合には、スタッフは、携帯端末１６１，１６２を用いて、管理サーバー２００から通知を受信する。携帯端末１６１，１６２は、施設１８０の中ではアクセスポイント１４０と接続され、内部ネットワークを介して管理サーバー２００と通信する。本明細書の例では、介護者１４１，１４２，１４３，１４４がそれぞれ携帯端末１６１，１６２，１６３，１６４を保持している。
【００４２】
携帯端末１６３，１６４は、施設１８０の外からは、無線基地局１５等を介して、ゲートウェイサーバー１１を経由して管理サーバー２００と通信することができる。携帯端末１６３，１６４が施設１８０の外から管理サーバー２００と通信する場合、管理サーバー２００から携帯端末１６３，１６４に提供されるサービスの一部は、入居者の情報を保護するために制限される場合がある。
【００４３】
なお、携帯端末１６１，１６２、アクセスポイント１４０、交換装置１３５等の他の装置の数は、図１に例示される数に限定されない。
【００４４】
居室１１０，１２０は、それぞれ、設備として、家具１１２、ベッド１１３、および、トイレ１１４を含む。居室１１０，１２０のドアには、当該ドアの開閉を検出するドアセンサー１１８がそれぞれ設置されている。トイレ１１４のドアには、トイレ１１４の開閉を検出するトイレセンサー１１６が設置されている。ベッド１１３には、入居者１１１の排泄情報を取得する臭いセンサー１１７が設置されている。入居者１１１は、当該入居者１１１のバイタル情報を検出するバイタルセンサー２９０を装着している。検出されるバイタル情報の一例は、入居者の体温である。他の例は、入居者の呼吸である。さらに他の例は、入居者の心拍数である。さらに他の例は、これらの情報の中の２以上の種類の情報である。居室１１０では、入居者１１１はケアコール子機１１５を操作することができる。入居者１１１がケアコール子機１１５を操作すると、ケアコール子機１１５は、呼び出し信号を発信し、呼び出し信号は、センサーボックス１１９により受信される。センサーボックス１１９は、その受信した呼び出し信号を管理サーバー２００に送信する。管理サーバー２００は、入居者１１１から呼び出しを受けていることを通知する信号を携帯端末２２０に送信する。
【００４５】
センサーボックス１１９は、居室１１０，１２０内の物体の挙動を検出するためのセンサーを内蔵する。センサーの一例は、物体の動作を検出するためのドップラーセンサーである。他の例は、カメラである。さらに他の例は、ケアコール子機１１５、ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、または、バイタルセンサー２９０である。センサーボックス１１９は、センサーとして、これらのセンサー中の少なくとも一つを含み得る。
【００４６】
図２を参照して、見守りシステム１００の構成要素について説明する。図２は、見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。
【００４７】
［センサーボックス１１９］
センサーボックス１１９は、制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０３と、通信インターフェイス１０４と、カメラ１０５と、ドップラーセンサー１０６と、無線通信装置１０７と、記憶装置１０８とを備える。
【００４８】
制御装置１０１は、センサーボックス１１９を制御する。制御装置１０１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）その他のプロセッサー、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。
【００４９】
通信インターフェイス１０４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。センサーボックス１１９は、当該アンテナを介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、管理サーバー２００、携帯端末１６１，１６２，１６３，１６４その他の端末、アクセスポイント１４０、クラウドサーバー１５０、その他の通信端末などを含む。
【００５０】
カメラ１０５は、一実現例では、近赤外カメラである。近赤外カメラは、近赤外光を投光するＩＲ（Infrared）投光器を含む。近赤外カメラが用いられることにより、夜間でも居室１１０，１２０の内部を表わす画像が撮影され得る。他の実現例では、カメラ１０５は、可視光のみを受光する監視カメラである。さらに他の実現例では、カメラ１０５として、３Ｄセンサやサーモグラフィーカメラが用いられてもよい。センサーボックス１１９およびカメラ１０５は、一体として構成されてもよいし、個別の装置の組み合わせとして構成されてもよい。
【００５１】
ドップラーセンサー１０６は、体動センサーとして機能する。ドップラーセンサー１０６は、マイクロ波、超音波その他の電波を発信及び受信して、居室１１０，１２０内の物体（例えば入居者１１１や介護スタッフ等）の挙動（動作）を検出する。これにより、居室１１０，１２０の入居者１１１，１２１の生体情報が検出され得る。
【００５２】
より具体的には、ドップラーセンサー１０６は、制御装置１０１に接続され、制御装置１０１の制御に従って、入居者１１１の呼吸に伴う胸部の体表の動きを測定する。ドップラーセンサー１０６は、マイクロ波や超音波を送信し（以下「送信波」ともいう。）、物体で反射されたマイクロ波や超音波（すなわち「反射波」）を受信し、送信波と反射波とに基づいて、ドップラー周波数成分のドップラー信号を出力する。物体が動いている場合、反射波の周波数が所謂ドップラー効果により当該物体の動いている速度に比例してシフトする。そのため、送信波の周波数と反射波の周波数とに差（ドップラー周波数成分）が生じる。ドップラーセンサー１０６は、このドップラー周波数成分の信号をドップラー信号として所定のサンプリングレートで生成し、制御装置１０１に当該ドップラー信号を出力する。制御装置１０１は、ドップラーセンサー１０６からドップラー信号を受信すると、この受信したドップラー信号を時系列に記憶装置１０８に格納する。なお、マイクロ波が送信波として使用されると、当該マイクロ波は、着衣を透過して入居者１１１の体表で反射する。そのため、入居者１１１が衣服を着ていても体表の動きを検知できる。
【００５３】
一例では、各ドップラーセンサー１０６は、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を各居室１１０，１２０のベッド１１３に向けて放射し、入居者１１１，１２１等で反射した反射波を受信する。反射波は、入居者１１１，１２１の動作により、ドップラーシフトしている。ドップラーセンサー１０６は、当該反射波から、入居者１１１，１２１の呼吸状態や心拍数を検出し得る。
【００５４】
無線通信装置１０７は、ケアコール子機１１５、ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、および、バイタルセンサー２９０からの信号を受信し、当該信号を制御装置１０１へ送信する。ケアコール子機１１５は、ケアコールボタン２４１を備える。ケアコールボタン２４１が操作されると、ケアコール子機１１５は、当該操作があったことを示す信号（例えば呼び出し信号）を発信する。発信された信号は、無線通信装置１０７によって受信される。ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、および、バイタルセンサー２９０は、それぞれの検出結果を送信すると、送信された信号は、無線通信装置１０７によって受信される。
【００５５】
記憶装置１０８は、たとえば、フラッシュメモリーまたはハードディスク等の固定記憶装置、あるいは、外付けの記憶装置などの記録媒体である。記憶装置１０８は、制御装置１０１によって実行されるプログラム、および、当該プログラムの実行に利用される各種のデータを格納する。各種のデータは、入居者１１１，１２１の行動情報を含んでいてもよい。行動情報の詳細は後述する。
【００５６】
上記のプログラムおよびデータのうち少なくとも一方は、制御装置１０１がアクセス可能な記憶装置であれば、記憶装置１０８以外の記憶装置（たとえば、制御装置１０１の記憶領域（たとえば、キャッシュメモリーなど）、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部機器（たとえば、管理サーバー２００や携帯端末１６１，１６２，１６３，１６４等）に格納されていてもよい。
【００５７】
［行動情報］
次に、本実施の形態における行動情報について、説明する。行動情報は、たとえば入居者１１１，１２１が所定の行動を実行したことを表わす情報である。一例では、所定の行動は、入居者１１１，１２１が起きたことを表わす「起床」、入居者１１１，１２１がベッド（寝具）１１３から離れたことを表わす「離床」、入居者１１１，１２１がベッド（寝具）１１３から落ちたことを表わす「転落」、および、入居者１１１，１２１が倒れたことを表わす「転倒」の４つの行動を含む。
【００５８】
さらに、行動情報は、入居者が介護を受けることを拒否するために行なう動作を含み得る。例えば、行動情報は、手で介護者を振り払う動作、脚で介護者を蹴ろうとする動作、ベッド１１３にしがみついて着替えを拒否する動作等を含み得る。
【００５９】
ある実施の形態では、制御装置１０１が、各居室１１０，１２０に設置されたカメラ１０５が撮像した画像に基づいて、各居室１１０，１２０に関連付けられた入居者１１１，１２１の各行動情報を生成する。制御装置１０１は、たとえば、上記画像から入居者１１１，１２１の頭部を検出し、この検出した入居者１１１，１２１の頭部における大きさの時間変化に基づいて、入居者１１１，１２１の「起床」、「離床」、「転倒」および「転落」の通常の情報に加えて、「介護拒否」という情報を検出する。以下、行動情報の生成の一具体例を、より詳細に説明する。
【００６０】
まず、記憶装置１０８に、居室１１０，１２０における各ベッド１１３の所在領域、第１閾値Ｔｈ１、第２閾値Ｔｈ２、および、第３閾値Ｔｈ３が格納される。第１閾値Ｔｈ１は、ベッド１１３の所在領域内において、横臥姿勢にあるときと座位姿勢にあるときとの間で入居者の頭部の大きさを識別する。第２閾値Ｔｈ２は、ベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内において、入居者の頭部の大きさに基づいて、当該入居者が立位姿勢にあるか否かを識別する。第３閾値Ｔｈ３は、ベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内において、入居者の頭部の大きさに基づいて、当該入居者が横臥姿勢にあるか否かを識別する。
【００６１】
制御装置１０１は、対象画像から、例えば背景差分法やフレーム差分法によって、入居者１１１，１２１の人物の領域として、動体領域を抽出する。制御装置１０１は、さらに、当該抽出した動体領域から、例えば円形や楕円形のハフ変換によって、予め用意された頭部のモデルを用いたパターンマッチングによって、頭部検出用に学習したニューラルネットワークによって導出された閾値を用いて、入居者１１１，１２１の頭部領域を抽出する。制御装置１０１は、当該抽出された頭部の位置および大きさから、「起床」、「離床」、「転倒」および「転落」を検知する。
【００６２】
制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内にあり、かつ、上記のように抽出された頭部の大きさが第１閾値Ｔｈ１を用いることによって横臥姿勢の大きさから座位姿勢の大きさへと変化したことを検出した場合に、行動「起床」が発生したことを決定してもよい。
【００６３】
制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内からベッド１１３の所在領域外へ移動した場合において、上記のように抽出された頭部の大きさに対して第２閾値Ｔｈ２を適用することにより、頭部がある大きさから立位姿勢の大きさへと変化したことを検出したときには、行動「離床」が発生したと判定してもよい。
【００６４】
制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内からベッド１１３の所在領域外へ移動した場合において、上記のように抽出された頭部の大きさに対して第３閾値Ｔｈ３を適用することにより、頭部がある大きさから横臥姿勢の大きさへと変化したことを検出したときには、行動「転落」が発生したと判定してもよい。
【００６５】
制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内に位置し、かつ、抽出された頭部の大きさが第３閾値Ｔｈ３を用いることによって或る大きさから横臥姿勢の大きさへと変化したことを検出した場合には、行動「転倒」が発生したと決定してもよい。
【００６６】
さらに、制御装置１０１は、画像データから入居者に加えて介護者を検出し、入居者と介護者との間隔を推定する。制御装置は、当該間隔が予め定められた通常の間隔よりも短いと推定すると、介護拒否行動が行なわれていると判断し得る。さらに、制御装置１０１は、入居者の動作が通常と違う動きを示していると判断すると、当該入居者は介護者に対して、介護拒否行動を示していると判断し得る。
【００６７】
以上説明されたように、一具体例では、センサーボックス１１９の制御装置１０１が、入居者１１１，１２１の各行動情報を生成する。なお、他の局面に従う見守りシステム１００では、居室１１０，１２０内の画像を用いて、制御装置１０１以外の他の要素（例えば、クラウドサーバー１５０）が入居者１１１，１２１の行動情報を生成してもよい。
【００６８】
［携帯端末２２０］
携帯端末２２０は、制御装置２２１と、ＲＯＭ２２２と、ＲＡＭ２２３と、通信インターフェイス２２４と、ディスプレイ２２６と、記憶装置２２８と、入力デバイス２２９とを含む。ある局面において、携帯端末１６１，１６２，１６３，１６４は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、腕時計型端末その他のウェアラブル装置等として実現される。
【００６９】
制御装置２２１は、携帯端末１６１，１６２，１６３，１６４を制御する。制御装置２２１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＡＳＩＣ、少なくとも１つのＦＰＧＡ、またはそれらの組み合わせなどによって構成される。
【００７０】
通信インターフェイス２２４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。携帯端末１６１，１６２，１６３，１６４は、当該アンテナおよびアクセスポイント１４０を介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、センサーボックス１１９、管理サーバー２００などを含む。
【００７１】
ディスプレイ２２６は、たとえば、有機ＥＬ（Electro  Luminescence）ディスプレイ、液晶ディスプレイ等によって実現される。入力デバイス２２９は、たとえばディスプレイ２２６に設けられたタッチセンサーによって実現される。当該タッチセンサーは、携帯端末１６１，１６２，１６３，１６４に対するタッチ操作を受け付け、当該タッチ操作に応じた信号を制御装置２２１へ出力する。
【００７２】
記憶装置２２８は、たとえば、フラッシュメモリー、ハードディスクその他の固定記憶装置、あるいは、着脱可能なデータ記録媒体等により実現される。
【００７３】
図３を参照して、制御装置１０１によって実現される機能について説明する。図３は、ある実施の形態に従う制御装置１０１の機能構成を表わすブロック図である。
【００７４】
ある局面において、制御装置１０１の各機能は、当該機能をそれぞれ実現するように構成されたプログラムモジュールがプロセッサによって実行されることにより実現される。他の局面において、各機能は、当該機能を実現するために構成された回路素子その他のハードウェアの組み合わせとしても実現され得る。
【００７５】
図３に示されるように、制御装置１０１は、センサーボックス制御モジュール３１０と、睡眠状態判定モジュール３２０と、行動判定制御モジュール３３０と、行動判定モジュール３４０と、ケアコール処理モジュール３５０と、ストリーミング処理モジュール３６０とを含む。センサーボックス制御モジュール３１０は、センサーボックス１１９の全体の動作を制御する。
【００７６】
睡眠状態判定モジュール３２０は、ドップラーセンサー１０６から出力されるドップラー信号に基づいて睡眠状態を判定する。より具体的には、睡眠状態判定モジュール３２０は、測定時点から過去へ、予め定められた時間（例えば、１分、２分等）内に測定されたドップラー信号を例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）し、このＦＦＴで得られたスペクトルから、一般的な呼吸の周波数に対応する周波数帯における振幅の平均値を求める。
【００７７】
睡眠状態判定モジュール３２０は、この求められた平均値と、睡眠度を決めるための閾値（睡眠度区分閾値）とを比較して、睡眠度を求める。睡眠状態判定モジュール３２０は、得られた睡眠度の継続時間を計算し、さらに、得られた継続時間と、信頼度を決めるための閾値（信頼度区分閾値）とを比較して、信頼度を算出する。例えば、睡眠度区分閾値は、複数のサンプルを用いて、適宜、１または複数で設定される。ある実施の形態では、当該入居者が覚醒状態であるか又は睡眠状態であるかによって、行動判定モジュール３４０は、後述するように制御されるので、睡眠度区分閾値は、覚醒か睡眠かを区別する１つの値であってもよく、あるいは、さらに、睡眠度を、眠りが浅い低睡眠度、眠りが中程度である中睡眠度、および、眠りが深い高睡眠度の３段階に分けるために、全３つの各値であっても良い。
【００７８】
また例えば、信頼度区分閾値は、複数のサンプルを用いて適宜に１または複数で設定される。ある実施の形態では、信頼度が相対的に高い高信頼度であるか、信頼度が相対的に低い低信頼度であるかの別によって、行動判定モジュール３４０は、後述のように制御されるので、信頼度区分閾値は、高信頼度か低信頼度かを区別する１つの値であってもよく、あるいは、信頼度を、信頼度が相対的に高い高信頼度、信頼度が相対的に中程度である中信頼度、および、信頼度が相対的に低い低信頼度の３段階に分けるために、全２つの各値であって良い。睡眠状態判定モジュール３２０は、その睡眠判定の結果、例えば、上述のように求めた睡眠度および信頼度を行動判定制御モジュール３３０に出力（通知）する。
【００７９】
行動判定モジュール３４０は、カメラから出力される画像データに基づいて、被監視者である入居者による行動のうち予め定められた行動を識別して、管理サーバーに通知する。ある実施の形態では、当該予め定められた行動は、第１のグループとして、入床、起床、離床、転落、転倒および微体動異常等を含む。入床、臥床、起床、離床、転落および転倒は、カメラ１０５から出力される画像データに基づいて判定され得る。微体動異常は、ドップラーセンサー１０６から出力されるドップラー信号に基づいて検知され得る。
【００８０】
ある局面において、行動判定モジュール３４０は、第１サブモジュールと、第２サブモジュールとを含む。第１サブモジュールは、カメラ１０５から出力される画像データを用いて、入居者の行動が第１グループに属する行動（例えば、入床、臥床、起床、離床、転落および転倒）のいずれかに該当するか否かを判定し、判定の結果をクラウドサーバー１５０または管理サーバー２００に通知する。第２サブモジュールは、ドップラー信号を用いて、当該入居者による行動が、第２グループに属する行動（例えば、微体動異常）に該当するか否かを判定する。
【００８１】
ある局面において、制御装置１０１は、入床、臥床、起床、離床、転落、転倒および微体動異常を、例えば、以下のように識別する。なお、対象画像中におけるベッド１１３が配置されている領域（ベッド１１３の所在領域）は、各種データの１つとしてＲＯＭ１０２に予め記憶されている。また、各閾値や継続判定時間は、複数のサンプルから適宜設定され、各種データの１つとしてＲＯＭ１０２に予め記憶されている。
【００８２】
［入床］
入床の判定では、第１サブモジュールは、前回の状態変数（行動判定結果を格納する変数）が「離床」であって、今回、カメラ１０５から取得した対象画像から例えば背景差分法によって抽出した人物領域がベッド１１３の所在領域に完全に重なる場合（人物領域が完全にベッド１１３の所在領域内となる場合）、入床と暫定的に判定し、その完全重畳状態の継続時間が入床継続判定時間を超えて継続している場合に、入床有りと最終的に判定し、入床を検知する。第１サブモジュールは、状態変数を「入床」として更新する。入床継続判定時間は、抽出した人物領域とベッド１１３の所在領域との完全に重なりによって暫定的に判定された入床を、最終的に入床であると判定するための閾値として使用される。
【００８３】
［臥床］
臥床とは、入居者（監視対象者）がベッド１１３で横たわっている状態のことをいう。例えば、制御装置１０１は、画像内において入居者が占める領域がベッド１１３の領域に含まれており、かつ当該入居者の移動量が予め定められた量以下である場合に、入居者の行動情報として「臥床」を検出する。
【００８４】
［起床］
起床の判定では、第１サブモジュールは、前回の状態変数が「臥床」であって、今回、カメラ１０５から取得した対象画像から抽出した人物領域がベッド１１３の所在領域からはみ出している領域が起床判定閾値以上であって離床判定閾値未満である場合、起床と暫定的に判定する。第１サブモジュールは、当該領域が当該起床判定閾値以上であって離床判定閾値未満である状態の当該領域の継続時間が起床継続判定時間を超えている場合に、起床有りと最終的に判定し、起床を検知する。第１サブモジュールは、状態変数を「起床」で更新する。起床判定閾値は、当該領域の大きさによって起床であるか否かを判定するために使用される。離床判定閾値は、当該領域の大きさによって離床であるか否かを判定するために使用される。離床判定閾値は、起床判定閾値より大きな値に設定される。起床継続判定時間は、当該領域と起床判定閾値との比較によって仮に判定された起床を、最終的に起床であると判定するための閾値として使用される。
【００８５】
［離床］
離床の判定では、第１サブモジュールは、前回の状態変数が「入床」および「起床」のうちのいずれかであって、今回、カメラ１０５から取得した対象画像から抽出した人物領域がベッド１１３の所在領域からはみ出している領域が離床判定閾値以上である場合、離床と暫定的に判定する。第１サブモジュールは、当該領域が当該離床判定閾値以上である状態の当該領域の継続時間が離床継続判定時間を超えている場合に、離床有りと最終的に判定し、離床を検知する。第１サブモジュールは、状態変数を「離床」で更新する。離床継続判定時間は、当該領域と離床判定閾値との比較によって仮に判定された離床を最終的に離床であると判定するための閾値として使用される。
【００８６】
［転落］
転落の判定では、第１サブモジュールは、今回、カメラ１０５から取得した対象画像から抽出した人物領域の頭部領域の大きさが横臥姿勢判定閾値以下であって、頭部領域の大きさの変化速度が転落判定速度閾値以上であって、人物領域がベッド１１３の所在領域の周囲に設定された転落判定領域内に在る場合に、転落有りと判定し、転落を検知する。横臥姿勢判定閾値は、横臥姿勢における頭部領域の大きさであるか否かを判別するために使用される。横臥姿勢であるか座位姿勢であるかは、当該頭部領域の大きさに基づいて判断される。転落判定速度閾値は、頭部領域の大きさの変化速度によって転落であるか否かを判別するために使用される。
【００８７】
［転倒］
転倒の判定では、第１サブモジュールは、今回、カメラ１０５から取得した対象画像から抽出した人物領域の頭部領域の大きさが横臥姿勢判定閾値以下であって、頭部領域の大きさの変化速度が転倒判定速度閾値以上であって、人物領域がベッド１１３の所在領域および転落判定領域を除く領域に在る場合に、転倒有りと判定し、転倒を検知する。転倒判定速度閾値は、頭部領域の大きさの変化速度によって転倒であるか否かを判別するために使用される。
【００８８】
［微体動異常］
微体動異常は、ドップラーセンサー１０６から出力されるドップラー信号に基づいて検出される。より具体的には、第２サブモジュールは、睡眠状態判定モジュール３２０と同様に、測定時点から過去へ、所定時間内に測定されたドップラー信号を例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）し、このＦＦＴで得られたスペクトルから、一般的な呼吸の周波数に対応する周波数帯における振幅の平均値を求める。第２サブモジュールは、この求めた平均値と、微体動異常であるか否かを判定するための閾値とを比較し、求めた平均値が当該閾値以下である場合、微体動異常と暫定的に判定し、平均値が当該閾値以下である状態の継続時間が予め定められた判定時間を超えて継続している場合に、微体動異常有りと最終的に判定し、微体動異常を検知する。第２サブモジュールは、状態変数を「微体動異常」で更新する。当該判定時間は、求めた平均値と微体動異常判定閾値との比較によって仮に判定された微体動異常を、最終的に微体動異常であると判定するための閾値として使用される。
【００８９】
行動判定モジュール３４０は、このように入居者の行動から当該予め定められた行動を検知すると、入居者に関わる所定のイベントの内容を表すイベント情報を含むイベント通知信号を通信インターフェイス１０４からで管理サーバ−２００に送信する。より詳しくは、行動判定モジュール３４０は、センサーボックス１１９のセンサーＩＤ、イベントの内容を表すイベント情報、入床、起床、離床、転落および転倒の検知の際に用いられた対象画像を含むイベント通知信号を、通信インターフェイス１０４を介して管理サーバ−２００に送信する。
【００９０】
イベント情報は、ある実施の形態では、入床、臥床、起床、離床、転落、転倒、微体動異常およびケアコールのうちの１または複数を含む。ここでは、行動判定モジュール３４０は、検知した入床、起床、離床、転落、転倒および微体動異常のうちの１または複数をイベント情報として当該イベント通知信号に収容する。画像は、静止画および動画のうちの少なくとも一方を含み得る。ある実施の形態では、後述するように、例えば、まず静止画がセンサーボックス１１９から管理サーバー２００に送信され、ユーザー（例えば介護者、管理者、医師その他のスタッフ）の要求に応じて動画が配信され得る。なお、他の局面において、まず、動画が配信されてもよい。また、静止画および動画が管理サーバー２００に送信され、携帯端末２２０は、管理サーバー２００から送られる信号に基づいて、当該静止画あるいは動画を、画面分割の状態でディスプレイ２２６に表示してもよい。
【００９１】
行動判定制御モジュール３３０は、睡眠状態判定モジュール３２０による睡眠判定の結果に応じて行動判定モジュール３４０を制御する。ある実施の形態では、行動判定制御モジュール３３０は、睡眠状態判定モジュール３２０の睡眠判定の結果に応じて第１サブモジュールおよび第２サブモジュールのうちの少なくともいずれかを制御する。
【００９２】
より具体的には、ある実施の形態では、行動判定制御モジュール３３０は、睡眠状態判定モジュール３２０の睡眠判定の結果に応じて、第１サブモジュールによる上記の判定処理を実行するか否か、および、第２サブモジュールによる上記の処理を実行するか否かを判断する。例えば、行動判定制御モジュール３３０は、睡眠状態判定モジュール３２０の睡眠判定の結果について、睡眠度および信頼度のうちのいずれかが高い場合には、第１サブモジュールに上記処理を実行させず、第２サブモジュールに上記処理を実行させる。睡眠状態判定モジュール３２０による睡眠判定の結果について睡眠度および信頼度のうちのいずれかが高い場合とは、睡眠度が予め設定された所定の睡眠判定閾値以上である場合、または、信頼度が予め設定された所定の信頼判定閾値以上である場合をいう。
【００９３】
また、行動判定制御モジュール３３０は、睡眠状態判定モジュール３２０の睡眠判定の結果が睡眠度および信頼度が共に低いことを示している場合には、第１サブモジュールに上記判定処理を実行させ、第２サブモジュールに上記判定処理を実行させない。睡眠状態判定モジュール３２０の睡眠判定の結果が睡眠度および信頼度が共に低い場合とは、睡眠度が予め設定された所定の睡眠判定閾値未満であって、かつ、信頼度が予め設定された所定の信頼判定閾値未満である場合をいう。
【００９４】
ケアコール処理モジュール３５０は、ケアコール子機１１５がナースコールを受け付けた場合にその旨を所定のイベントの他の一例として含むイベント通知信号を管理サーバー２００に送信し、スピーカー（図示しない）等を用いることで、携帯端末２２０との間で音声通話を行う。より具体的には、ケアコール処理モジュール３５０は、ケアコールボタン２４１が操作されると、その操作に応じた信号が無線通信装置１０７によって受信される。センサーボックス１１９は、そのセンサーＩＤおよびイベント情報としてナースコールを含むイベント通知信号を生成し、当該イベント通知信号を通信インターフェイス１０４を介して管理サーバ−２００に送信する。ケアコール処理モジュール３５０は、無線通信装置１０７を介して、ケアコール子機１１５のマイク（図示しない）およびスピーカー（図示しない）と、携帯端末２２０との間で、例えばＶｏＩＰ（Voice  over  Internet  Protocol）によって音声通話を行なう。
【００９５】
ストリーミング処理モジュール３６０は、通信インターフェイス１０４を介して管理サーバ−２００、クラウドサーバー１５０、携帯端末２２０等の画像表示装置から動画の配信の要求があった場合に、要求に応答して、カメラ１０５の撮影によって得られた動画（例えばライブの動画）をストリーミング再生して、当該画像表示装置に動画を配信する。
【００９６】
図４を参照して、見守りシステム１００を用いた見守りについて説明する。図４は、センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の概略を示す図である。
【００９７】
見守りシステム１００は、見守り対象者（監視対象者）である入居者１１１，１２１その他の入居者を見守るために利用される。図４に示されるように、居室１１０の天井には、センサーボックス１１９が取り付けられている。他の居室にも同様にセンサーボックス１１９が取り付けられている。
【００９８】
範囲４１０は、センサーボックス１１９による検出範囲を表わす。センサーボックス１１９が前述のドップラーセンサーを有する場合、当該ドップラーセンサーは、範囲４１０内で生じた人の挙動を検出する。センサーボックス１１９がセンサーとしてカメラを有する場合、当該カメラは、範囲４１０内の画像を撮影する。
【００９９】
センサーボックス１１９は、たとえば、介護施設、医療施設、宅内などに設置される。図４の例では、センサーボックス１１９は、天井に取り付けられており、入居者１１１およびベッド１１３を天井から撮影している。センサーボックス１１９の取り付け場所は天井に限られず、居室１１０の側壁に取り付けられてもよい。
【０１００】
見守りシステム１００は、カメラ１０５から得られた一連の画像（すなわち、映像）に基づいて入居者１１１に生じている危険を検知する。一例として、検知可能な危険は、入居者１１１の転倒や、危険個所（たとえば、ベッドの柵など）に入居者１１１がいる状態などを含む。
【０１０１】
見守りシステム１００は、入居者１１１に危険が生じていることを検知した場合に、そのことを介護者１４１，１４２等に報知する。報知方法の一例として、見守りシステム１００は、入居者１１１の危険を介護者１４１，１４２の携帯端末１６１，１６２に通知する。携帯端末１６１，１６２は、当該通知を受信すると、入居者１１１の危険をメッセージ、音声、振動等で介護者１４１，１４２に報知する。これにより、介護者１４１，１４２は、入居者１１１に危険が生じていることを即座に把握でき、入居者１１１の元に素早く駆け付けることができる。
【０１０２】
さらに、見守りシステム１００は、無線基地局１５を介して、施設の外部にいる介護者１４３，１４４の携帯端末１６３，１６４にも、当該危険を通知し得る。
【０１０３】
なお、図４には、見守りシステム１００が１つのセンサーボックス１１９を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、複数のセンサーボックス１１９を備えてもよい。また、図４には、見守りシステム１００が複数の携帯端末１６１，１６２を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、一つの携帯端末でも実現され得る。
【０１０４】
［クラウドサーバーの構成］
図５を参照して、情報処理装置の一態様であるコンピューターシステム５００の構成について説明する。図５は、コンピューターシステム５００のハードウェア構成を表わすブロック図である。コンピューターシステム５００は、ゲートウェイサーバー１３０、クラウドサーバー１５０、プッシュサーバー１６０、または管理サーバー２００として機能する。
【０１０５】
コンピューターシステム５００は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ１と、コンピューターシステム５００の使用者による指示の入力を受けるマウス２およびキーボード３と、ＣＰＵ１によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２若しくはキーボード３を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ４と、データを不揮発的に格納するハードディスク５と、光ディスク駆動装置６と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）７と、モニター８とを含む。各構成要素は、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置６には、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の光ディスクが装着される。
【０１０６】
コンピューターシステム５００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク５に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されて、コンピュータープログラムとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なアプリケーションプログラムとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置６その他の読取装置によりその記録媒体から読み取られて、あるいは、通信インターフェイス７を介してダウンロードされた後、ハードディスク５に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１によってハードディスク５から読み出され、ＲＡＭ４に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１は、そのプログラムを実行する。
【０１０７】
図５に示されるコンピューターシステム５００を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本開示に係る技術思想の本質的な部分の一つは、ＲＡＭ４、ハードディスク５、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。記録媒体は、一時的でない、コンピューター読取可能なデータ記録媒体を含み得る。なお、コンピューターシステム５００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。
【０１０８】
なお、記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible  Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic  Optical  Disc）／ＭＤ（Mini  Disc）／ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc））、ＩＣ（Integrated  Circuit）カード（メモリーカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically  Programmable  Read-Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically  Erasable  Programmable  Read-Only  Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリー等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。
【０１０９】
ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。
【０１１０】
［センサーボックス１１９の機能］
図６を参照して、センサーボックス１１９によって実現される機能の構成について説明する。図６は、センサーボックス１１９の機能構成を表わすブロック図である。センサーボックス１１９は、画像取得部６１０と、体動検出部６２０と、動き識別部６３０と、補正部６４０と、状態判定部６５０と、出力部６６０とを備える。
【０１１１】
画像取得部６１０は、センサーボックス１１９が取り付けらている場所の画像を取得する。ある局面において、画像取得部６１０は、カメラ１０５として実現される。
【０１１２】
体動検出部６２０は、入居者の動きを検出する。ある局面において、体動検出部６２０は、制御装置１０１によって実現される。
【０１１３】
動き識別部６３０は、画像取得部６１０によって取得された画像から、入居者の動きを識別する。ある局面において、動き識別部６３０は、制御装置１０１によって実現される。
【０１１４】
補正部６４０は、体動検出部６２０によって検出された結果と、動き識別部６３０によって識別された動きとに基づいて、体動検出部６２０および動き識別部６３０のいずれかにより得られた入居者の状態あるいは行動の検知結果を補正する。ある局面において、補正部６４０は、制御装置１０１によって実現される。
【０１１５】
状態判定部６５０は、補正部６４０による補正の結果に基づいて、入居者１１１の居室１１０における状態を判定する。例えば、状態判定部６５０は、入居者が臥床状態にあるか離床状態にあるかを判定する。ある局面において、状態判定部６５０は、制御装置１０１によって実現される。
【０１１６】
出力部６６０は、状態判定部６５０によって判定された結果をセンサーボックス１１９の外部に出力する。ある局面において、出力部６６０は、通信インターフェイス１０４によって実現される。
【０１１７】
［技術的特徴］
以上より、開示された技術的特徴は、以下のように要約され得る。
【０１１８】
（構成１）ある実施の形態に従うと、センサーボックス１１９が行動検知装置として機能し得る。センサーボックス１１９の制御装置１０１は、検出信号または画像データのいずれか一方に基づいて、居室の状態を検出し、居室の状態を検出できない場合に、検出信号または画像データの他方に基づいて、居室の状態を判断し、判断の結果を出力する。居室の状態は、入居者の状態を含む。入居者の状態は、起床、離床、臥床、転倒、退室等を含む。
【０１１９】
（構成２）ある局面に従うセンサーボックス１１９において、制御装置１０１は、居室の状態を検出するために、画像データを用いて居室の状態を検出する。制御装置１０１は、居室の状態を判断するために、予め定められた時間（例えば、５分、１０分等）内に居室１１０での動きが画像データを用いて検出できない場合に、体動の検出信号（例えばドップラーセンサー１０６の出力）に基づいて居室１１０の状態を判断する。
【０１２０】
（構成３）ある局面において、制御装置１０１は、画像データを用いて居室の状態を検出するために、居室１１０に配置された寝具（例えばベッド１１３）に相当する領域において人を識別することを含む。制御装置１０１は、検出信号に基づいて居室の状態を判断するために、検出信号が人の体動を検知することで入居者が居室で臥床状態にあると判断する。
【０１２１】
（構成４）ある局面において、制御装置１０１は、画像データを用いて居室の状態を検出するために、居室に配置された寝具に相当する領域（例えばベッドの画像領域）において人を識別する。制御装置１０１は、検出信号に基づいて居室の状態を判断するために、検出信号が人の体動を検知しないことで居室１１０から人が居なくなったと判断する。
【０１２２】
（構成５）ある局面において、制御装置１０１は、画像データを用いて居室１１０の状態を検出するために、居室１１０に配置された寝具（例えばベッド１１３）に相当する領域において照度の変化を検知する。制御装置１０１は、検出信号に基づいて居室の状態を判断するために、検出信号が人の体動を検知しないことで居室に人が居ないと判断する。
【０１２３】
（構成６）ある局面において、制御装置１０１は、検出信号に基づいて居室の状態を検出するために、検出信号のレベルの変化を検知する。制御装置１０１は、画像データを用いて居室の状態を判断するために、居室に人が居ると判断する。
【０１２４】
（構成７）ある局面において、制御装置１０１は、居室に人が居ると判断するために、画像データの変化に基づいて、居室で人が動いていると判断する。
【０１２５】
［制御構造］
図７〜図９を参照して、見守りシステム１００の制御構造について説明する。図７は、ある局面に従う制御装置１０１が実行する処理の一例を表わすフローチャートである。
【０１２６】
ステップＳ７１０にて、制御装置１０１は、カメラ１０５から映像信号を受信する。
ステップＳ７２０にて、制御装置１０１は、映像信号に基づいて、前述の入床判定を実行する。
【０１２７】
ステップＳ７３０にて、制御装置１０１は、映像信号に基づいて、臥床判定を実行する。例えば、制御装置１０１は、「入床」の判定の後、人物領域がベッド１１３上にあり、頭部領域の大きさが小さく変化する、あるいは、人物領域が横長に変化する場合に、当該動きを臥床の動きと判定する。
【０１２８】
ステップＳ７４０にて、制御装置１０１は、ドップラー補正を実行する。例えば、制御装置１０１は、退室を検知した後に、ベッド１１３に変化があった場合に所定の時間が経過したか否かに基づいて、ドップラーセンサー１０６の出力を用いる補正を行なう。これにより、ベッド１１３で寝ている入居者１１１が動いたのか、単なるノイズ信号であるかの区別が容易になる。
【０１２９】
ステップＳ７５０にて、制御装置１０１は、ベッド１１３の上で体動を識別できるか否かを判断する。制御装置１０１は、体動を識別できると判断すると（ステップＳ７５０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ７６０に切り替える。そうでない場合には（ステップＳ７５０にてＮＯ）、制御装置１０１は、制御をステップＳ７６０に切り替える。
【０１３０】
ステップＳ７６０にて、制御装置１０１は、臥床状態と判定する。
ステップＳ７７０にて、制御装置１０１は、離床状態と判定する。
【０１３１】
図８は、ある局面に従う見守りシステム１００の制御装置１０１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、同一の処理の説明は繰り返さない。
【０１３２】
ステップＳ８１０にて、制御装置１０１は、退室判定を実行する。例えば、制御装置１０１は、映像信号に基づいて入居者が退室しているか否かを判定する。入居者の映像が映像信号から確認できる場合には、制御装置１０１は、当該入居者が退室していないと判定する。そうでない場合は、制御装置１０１は、当該入居者が退室していると判定する。以下の処理は、当該入居者が退室していない場合に行なわれる。
【０１３３】
図９は、ある実施の形態に従う見守りシステム１００の制御装置１０１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、同一の処理の説明は繰り返さない。
【０１３４】
ステップＳ９１０にて、制御装置１０１は、カメラで臥床の動きが識別できたか否かを判断する。制御装置１０１は、カメラで臥床の動きが識別できたと判断すると（ステップＳ９１０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ７６０に切り替える。そうでない場合には（ステップＳ９１０にてＮＯ）、制御装置１０１は、制御をステップＳ９２０に切り替える。
【０１３５】
ステップＳ９２０にて、制御装置１０１は、臥床の動きを識別できない時間が所定時間（例えば５分）未満であるか否かを判断する。制御装置１０１は、当該時間が所定時間未満であると判断すると（ステップＳ９２０にてＹＥＳ）、制御をステップ７６０に切り替える。そうでない場合には（ステップＳ９２０にてＮＯ）、制御装置１０１は、制御をステップＳ７４０に切り替える。
【０１３６】
図１０〜図１２を参照して、居室における検出の一例について説明する。図１０はある局面における居室１１０の状態の変化を表わす図である。状態（Ａ）に示されるように、スタッフ１０１０と入居者１１１とが居室１１０にいる。入居者１１１は、ベッド１１３の上に横たわっている（臥床状態）。スタッフ１０１０は入居者１１１を介護している。状態（Ｂ）は、介護を終えたスタッフ１０１０が居室１１０から出ようとしているところである。
【０１３７】
図１０に示される例の場合、見守りシステム１００は、センサーボックス１１９に含まれるカメラ１０５の映像信号による画像解析処理を用いて、動きのあるスタッフ１０１０を容易に検知することができる。しかしながら、ベッド１１３に横たわっている入居者１１１は、あまり動かないので、見守りシステム１００は、カメラ１０５の映像信号による画像解析処理を用いて入居者の状態を容易に検出することはできない。そこで、図１０のような場面では、見守りシステム１００は、カメラ１０５の映像信号による画像解析処理に加えて、ドップラーセンサー１０６からの出力信号に基づく処理により、ベッド１１３にいる入居者１１１の状態を検知する。カメラ１０５とドップラーセンサー１０６という２つのセンサーの出力が、入居者の行動あるいは状態の検知に用いられるので、見守りシステム１００による検知精度が向上し得る。
【０１３８】
図１１は、スタッフ１０１０が入居者１１１を介助しながら、居室１１０を出る状態を表わす図である。状態（Ａ）に示されるように、スタッフ１０１０が入居者１１１を介護している場合、センサーボックス１１９は、カメラ１０５の映像信号による画像解析処理を用いて、動いているスタッフ１０１０を検知できる。この場合、入居者１１１が臥床状態にあるので、カメラ１０５は、入居者１１１を検知できない可能性がある。
【０１３９】
その後、状態（Ｂ）に示されるように、スタッフ１０１０と入居者１１１とが連れ立って移動している場合、センサーボックス１１９は、カメラ１０５の映像信号による画像解析処理のみにより、移動している人数を検知できない可能性がある。これに対してドップラーセンサー１０６の出力信号を使用すると、センサーボックス１１９は、居室１１０にいる人がいるか否かを検出できる。したがって、この場合、センサーボックス１１９は、ドップラーセンサー１０６およびカメラ１０５の各々の出力を用いることにより、居室１１０における入居者１１１の状態を精度よく検知できる。
【０１４０】
図１２は、入居者１１１が居室１１０にいない状態を表わす図である。状態（Ａ）に示されるように、居室１１０のカーテン１２００が半開きの状態である場合がある。このとき、状態（Ｂ）に示されるように、居室１１０の外部から光がベッド１１３に差し込み、一部の領域１２１０が周辺領域よりも明るくなる場合がある。この場合、センサーボックス１１９は、カメラ１０５の映像信号に基づきベッド１１３に変化が生じたと判断する場合がある。この場合、ある局面において、センサーボックス１１９は、ベッド１１３に人がいると誤って判断し得る。あるいは、別の局面において、センサーボックス１１９は、ベッド１１３から入居者がいなくなったと判断し得る。
【０１４１】
そこで、このような場合には、センサーボックス１１９は、カメラ１０５からの映像信号に基づく判断結果に加えて、ドップラーセンサー１０６からの出力信号に基づき、居室１１０の状態を判断し得る。例えば、ドップラーセンサー１０６からの出力信号に動きが検出されなければ、人がいないと判断できる。したがって、ベッド１１３に人がいるという判断、あるいは、ベッド１１３から人がいなくなったという判断は、誤りであることが分かる。これにより、１つのセンサー（カメラ１０５）からの出力信号に基づく誤った判断が、他のセンサー（ドップラーセンサー１０６）からの出力信号に基づく判断により修正され得る。
【０１４２】
なお、さらに他の局面において、無人の居室１１０において、明かりセンサーの誤作動あるいは居室のドアが半開きになることにより照明が点灯する場合もあり得る。このような場合も、居室１１０は無人であるにもかかわらず、センサーボックス１１９は、カメラ１０５からの映像信号に基づいて、人が居ると誤って判断する可能性がある。この場合も、センサーボックス１１９は、ドップラーセンサー１０６の出力をさらに使用することにより、居室１１０が無人であると判断できるので、居室１１０の誤った状態を管理サーバー２００に通知することが防止され得る。
【０１４３】
図１３および図１４を参照して、２つのセンサーからの出力を用いて入居者の状態を判断する場合についてさらに説明する。図１３は、入居者１１１がベッド１１３の横に座っている状態と、そのときにドップラーセンサー１０６から出力される信号とを模式的に表わす図である。図１４は、入居者１１１がベッド１１３の横で動いている状態と、そのときにドップラーセンサー１０６から出力される信号とを模式的に表わす図である。
【０１４４】
ドップラーセンサー１０６の出力信号のレベルは、明らかに強い信号のレベル（＝人がいる）と、明らかに弱い信号のレベル（＝人がいない）とに加えて、どちらとも判断がつかないレベルを含み得る。どちらとも判断がつかないレベルの信号がドップラーセンサー１０６から出力された場合には、センサーボックス１１９は、二つ目のセンサーとして、カメラ１０５の映像信号を用いて、居室１１０の状態を判断し得る。
【０１４５】
例えば、図１３に示されるように、ある局面において、ドップラーセンサー１０６は、波形１３１０に示されるような信号を出力し得る。この場合、センサーボックス１１９は、ドップラーセンサー１０６に反応はあるものの、居室１１０における状態を正確に判断できない場合がある。この場合の状態は、例えば、センサーボックス１１９は、居室１１０が無人であるか有人であるか、あるいは、居室１１０において人の動きがあるか否か、あるいは、居室１１０における入居者の状態等を含む。そこで、このような場合には、センサーボックス１１９は、状態１３２０として示されるように、カメラ１０５の映像信号を用いて居室１１０の状態を判断し得る。この時、センサーボックス１１９は、ベッド１１３のそばに人がいることを検知する。仮に、管理サーバーにおける各スタッフの位置情報が、居室１１０にはいずれのスタッフも出向いていないことを示している場合には、センサーボックス１１９は、居室１１０のベッド１１３の近傍に入居者１１１がいると判断し得る。
【０１４６】
他方、図１４に示されるように、他の局面において、ドップラーセンサー１０６は、波形１４１０に示されるような信号を出力し得る。この場合、センサーボックス１１９は、ドップラーセンサー１０６に反応はあるものの、居室１１０における状態を正確に判断できない場合がある。そこで、このような場合には、センサーボックス１１９は、状態１４２０として示されるように、カメラ１０５の映像信号を用いて居室１１０の状態を判断し得る。その結果、センサーボックス１１９は、ベッド１１３のそばで人が動いていることを検知する。仮に、管理サーバーに記録されている入居者１１１のケア記録が、入居者１１１は臥床状態であることを示している場合には、ベッド１１３のそばで動いている人は入居者１１１ではなく介護者等のスタッフであると判断し得る。これにより、センサーボックス１１９は、ドップラーセンサー１０６の出力のみを使用する場合に比べて、居室１１０における状態を精度よく検知することができる。
【０１４７】
図１５は、ある実施の形態に従う居室１１０の状態の変化を表わす図である。図１５に示される状態は、例えば１つのセンサーとして機能するカメラ１０５の映像信号に基づいて特定され得る。
【０１４８】
状態（Ａ）に示されるように、センサーボックス１１９は、人が居室１１０の外部から入室してベッド１１３に向かうことを検知し得る。状態（Ｂ）に示されるように、センサーボックス１１９は、人がベッド１１３に座ったことを検知し得る。さらに状態（Ｃ）に示されるように、センサーボックス１１９は、人がベッド１１３に横たわったことを検知し得る。
【０１４９】
このような状態の遷移が続いた場合において各スタッフがいずれの居室にも出向いていないことがケア記録によって示されている時、センサーボックス１１９は、居室１１０に入ってきてベッド１１３に横たわった人は入居者１１１と判断し得る。したがって、この場合は、ドップラーセンサー１０６の出力が判断に使用されなかったことになる。すなわち、１つのセンサーの出力で居室の状態が正確に判断され得る。
【０１５０】
以上のようにしてある実施の形態に従うと、複数のセンサーが居室に設けられている場合において、見守りシステム１００は、１つのセンサーの出力で居室の状態が正確に判断できる場合には、二つ目のセンサーの出力を使用しない。その結果、常に複数のセンサーの各出力を使用する場合に比べて、誤った判断が防止され得る。
【０１５１】
例えば、従来、画像で検知できているにもかかわらず、ドップラー補正が間違う場合があるが（臥床の誤検知あるいは未検知）、これは、画像で居室の状況を検知した後に必ずドップラー補正が行なわれていたためである。例えば、退室の場合、カメラ１０５の映像信号による画像解析処理は、何人で退室したかを容易に特定できない。あるいは、ベッド１１３上の変化に関し、カメラ１０５の映像信号による画像解析処理は、寝ている入居者１１１が動いたのか、ノイズなのかを容易に区別できない。これに対して、開示された実施の形態によれば、画像で居室の状態が検知できる場合には、見守りシステム１００は、敢えてドップラー補正を行わない。これにより、常に複数のセンサーの結果を用いて状態を検知する場合に比べて、誤検知が防止されるので、検知精度が向上し得る。
【０１５２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【０１５３】
本開示は、介護施設、福祉施設その他の施設のように、入居者の状態を検知するために複数のセンサーが使用される施設に適用可能である。
【符号の説明】
【０１５４】
１５  無線基地局、１６  外部ネットワーク、１００  見守りシステム、１０１，２２１  制御装置、１０５  カメラ、１０６  ドップラーセンサー、１０７  無線通信装置、１０８，２２８  記憶装置、１１０，１２０  居室、１１１，１２１  入居者、１１２  家具、１１３  ベッド、１１４  トイレ、１１５  ケアコール子機、１１６  トイレセンサー、１１７  臭いセンサー、１１８  ドアセンサー、１１９  センサーボックス、１３０  ゲートウェイサーバー、１３５  交換装置、１４０  アクセスポイント、１４１，１４２，１４３，１４４  介護者、１５０  クラウドサーバー、１６０  プッシュサーバー、１６１，１６２，１６３，１６４，２２０  携帯端末、１８０  施設、２００  管理サーバー、２２６  ディスプレイ、２２９  入力デバイス、２４１  ケアコールボタン、２９０  バイタルセンサー、３１０  センサーボックス制御モジュール、３２０  睡眠状態判定モジュール、３３０  行動判定制御モジュール、３４０  行動判定モジュール、３５０  ケアコール処理モジュール、３６０  ストリーミング処理モジュール、４１０  範囲、５００  コンピューターシステム、６１０  画像取得部、６２０  体動検出部、６３０  動き識別部、６４０  補正部、６５０  状態判定部、６６０  出力部、１０１０  スタッフ、１２００  カーテン、１２１０  領域、１３１０，１４１０  波形、１３２０，１４２０  状態。
【図１】
2020201592.tif 000003
【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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【図１２】
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【図１３】
2020201592.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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