(57)【要約】【課題】生体の状態を精度よく把握する。【解決手段】生体検知装置は、広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信可能な発信部と、発信部から発信された無線電波の反射波を受信可能な受信部と、受信部が受信した反射波に基づいて、検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出する信号強度算出部と、複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定する位置特定部と、存在エリアと存在エリアに隣り合う少なくとも一つの隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて生体の動きをトラッキングして、動作データを生成するトラッキング部と、存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成するデータ生成部とを備える。【選択図】図１
2020081312.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信可能に構成された発信部と、
前記発信部から発信された無線電波の反射波を受信可能に構成された受信部と、
前記受信部が受信した反射波に基づいて、前記検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出するように構成された信号強度算出部と、
前記複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、前記複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定するように構成された位置特定部と、
前記存在エリアと前記存在エリアに隣り合う少なくとも一つの隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて生体の動きをトラッキングして、動作データを生成するように構成されたトラッキング部と、
前記存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成するように構成されたデータ生成部とを備える、生体検知装置。
【請求項２】
前記トラッキング部は、前記存在エリアと前記存在エリアの両隣に位置する一対の隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、生体の位置をトラッキングする、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記存在エリアにおける信号強度の時間変動が所定の閾値を超えて変動した場合に、生体が異常状態にあると判定するように構成された状態判定部をさらに備える、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記トラッキング部によるトラッキングの結果、生体が所定時間継続して静止状態にある場合に、生体が異常状態にあると判定するように構成された状態判定部をさらに備える、請求項１〜３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５】
前記データ生成部は、前記存在エリアにおける信号強度の時間変動に対して周波数解析を行うことにより、生体の呼吸成分と拍動成分とを分離して生成するように構成されている、請求項１〜４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６】
生体の状態に関する情報を報知するように構成された報知部をさらに備える、請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７】
前記状態判定部による判定の結果、生体が異常状態にある場合に警報を報知するように構成された報知部をさらに備える、請求項３又は４に記載の装置。
【請求項８】
前記動作データと前記生体データとが対応付けられた基準データを複数用いた機械学習により、前記基準データが複数の個体クラスのうちのいずれか一つに分類された分類モデルを記憶するように構成された記憶部と、
前記受信部が解析対象の前記反射波を受信したときに、前記トラッキング部及び前記データ生成部からそれぞれ前記動作データ及び前記生体データを生成し、これらが対応付けられた解析データを生成するように構成された解析データ生成部と、
前記解析データが前記複数の個体クラスのいずれに属するのかを判定するように構成されたクラス判定部とをさらに備える、請求項１〜７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項９】
前記発信部は、広帯域又は超広帯域の無線電波をトイレ室内の便座に着座した状態の人体の背面に向けて発信可能に構成されている、請求項１〜８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
建物内の所定箇所に設置された、請求項１〜９のいずれか一項に記載の装置と、
前記装置との間で通信して、前記装置から送信された生体の状態に関する情報を報知するように構成された報知装置とを備える、生体検知システム。
【請求項１１】
建物内の所定箇所に設置された、請求項３又は４に記載の装置と、
前記状態判定部による判定の結果、生体が異常状態にある場合に前記装置との間で通信して、警報を報知するように構成された報知装置とを備える、生体検知システム。
【請求項１２】
広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信することと、
無線電波の反射波に基づいて、前記検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出することと、
前記複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、前記複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定することと、
前記存在エリアと前記存在エリアに隣り合う少なくとも一つの隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて生体の動きをトラッキングして、動作データを生成することと、
前記存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成することとを含む、生体検知方法。
【請求項１３】
広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信可能に構成された発信部と、
前記発信部から発信された無線電波の反射波を受信可能に構成された受信部と、
前記受信部が受信した反射波に基づいて、前記検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出するように構成された信号強度算出部と、
前記複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、前記複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定するように構成された位置特定部と、
前記存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成するように構成されたデータ生成部とを備える、生体データ取得装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、生体検知装置、生体検知システム、生体検知方法及び生体データ取得装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
トイレでの排便時のいきみ（怒責）によって一時的な呼吸の停止や血圧上昇が生ずることがある。このとき、血圧の急変などに起因して、「排便ショック」と呼ばれるショック症状（例えば、脳卒中、失神など）が生ずることがある。当該ショック症状は、加齢によって血管系及び呼吸系機能が低下した高齢者に特に生じやすい。
【０００３】
当該ショック症状が起こりやすい場所には、一人で出入りすることが多いので、ショック症状が生じた人が床に倒れ込んでしまったような場合には、その発見が遅くなってしまう。しかしながら、プライバシーの関係上、トイレなどにカメラを設置して人を撮像することは好ましくない。そのため、カメラではなく電波センサを用いて人の様子を検知して、異常が生じた場合に家族等に報知するための種々の技術が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１，２は、ドップラーセンサを用いて電磁波を人体表面に照射し、人体表面からの反射波を処理することにより、心拍数、呼吸などの生体データを取得する電波式生体センサを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−２２５５５９号公報
【特許文献２】特開２０１７−２２５５６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示は、生体の状態を精度よく把握することが可能な生体検知装置、生体検知システム、生体検知方法及び生体データ取得装置を説明する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一つの観点に係る生体検知装置は、広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信可能に構成された発信部と、発信部から発信された無線電波の反射波を受信可能に構成された受信部と、受信部が受信した反射波に基づいて、検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出するように構成された信号強度算出部と、複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定するように構成された位置特定部と、存在エリアと存在エリアに隣り合う少なくとも一つの隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて生体の動きをトラッキングして、動作データを生成するように構成されたトラッキング部と、存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成するように構成されたデータ生成部とを備える。
【０００８】
本開示の他の観点に係る生体検知システムは、建物内の所定箇所に設置された上記の装置と、装置との間で通信して、装置から送信された生体の状態に関する情報を報知するように構成された報知装置とを備える。
【０００９】
本開示の他の観点に係る生体検知方法は、広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信することと、無線電波の反射波に基づいて、検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出することと、複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定することと、存在エリアと存在エリアに隣り合う少なくとも一つの隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて生体の動きをトラッキングして、動作データを生成することと、存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成することとを含む。
【００１０】
本開示の他の観点に係る生体データ取得装置は、広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信可能に構成された発信部と、発信部から発信された無線電波の反射波を受信可能に構成された受信部と、受信部が受信した反射波に基づいて、検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出するように構成された信号強度算出部と、複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定するように構成された位置特定部と、存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成するように構成されたデータ生成部とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本開示に係る生体検知装置、生体検知システム、生体検知方法及び生体データ取得装置によれば、生体の状態を精度よく把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、生体検知システム及びトイレ室の周辺を側方から見た概略図である。
【図２】図２は、生体検知装置を概略的に示すブロック図である。
【図３】図３は、主として制御部を概略的に示すブロック図である。
【図４】図４は、測定対象者の体表面からの反射波に基づく信号強度の時間変動の一例を示す図である。
【図５】図５は、分類モデルの例を示す図である。
【図６】図６は、生体検知装置からの距離に対する信号強度の時間変動の一例を示す図である。
【図７】図７は、報知装置を概略的に示すブロック図である。
【図８】図８は、生体検知の手順を説明するためのフローチャートである。
【図９】図９（ａ）はシナリオ１による実験結果を示すグラフであり、図９（ｂ）はシナリオ２による実験結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本開示に係る実施形態の一例について、図面を参照しつつより詳細に説明する。以下の説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一符号を用いることとし、重複する説明は省略する。
【００１４】
［生体検知システムの構成］
生体検知システム１の構成について、図１を参照して説明する。生体検知システム１は、例えば、トイレ室３０内の測定対象者Ｈ（生体）を検知して、トイレ室３０から離れた場所に検知結果を知らせるように構成されている。生体検知システム１は、生体検知装置１０と、報知装置２０とを備える。
【００１５】
ここで、トイレ室３０の構成を説明する。トイレ室３０は、ドアＤによって隔てられた個室である。トイレ室３０内には、ドアＤに向かい合うように便器３１が設置されている。便器３１は、便器本体３２と、便器本体３２の座面に設けられた便座３３及び便蓋３４と、便器本体３２の後部に設けられたタンク３５とを含む。
【００１６】
生体検知装置１０は、トイレ室３０内における測定対象者Ｈの動作（比較的大きな動き）、微体動、位置、呼吸、拍動等を検知する機能を有する。生体検知装置１０は、例えば、タンク３５の前方部分に設けられていてもよい。この場合、生体検知装置１０は、ドアＤと対面するとともに、便座３３に着座した測定対象者Ｈの背面と対面する。
【００１７】
生体検知装置１０は、図２に示されるように、発信機１１（発信部）と、受信機１２（受信部）と、通信機１３と、制御部１４（コントローラ）と、バス１５とを含む。
【００１８】
発信機１１は、制御部１４からの指示に基づいて、トイレ室３０内に向けて広帯域又は超広帯域（ＵＷＢ：Ultra Wide Band）の無線電波を発信するように構成されている。発信機１１のアンテナ水平面における指向角は、例えば、４０°〜８０°程度であってもよいし、６０°〜８０°程度であってもよい。発信機１１のアンテナ垂直面における指向角は、例えば、３０°〜４０°程度であってもよいし、３０°以下であってもよい。発信機１１は、指向角の範囲におおよそ対応した検知領域Ｒを有している。
【００１９】
本明細書において「広帯域」とは、周波数帯域幅が１００ＭＨｚ以上で且つ５００ＭＨｚ以下の場合をいうものとする。そのため、発信機１１が発信する広帯域の無線電波の周波数帯域幅は、例えば、１００ＭＨｚ以上であってもよいし、３００ＭＨｚ以上であってもよい。「超広帯域」とは、周波数帯域幅が５００ＭＨｚを超える場合をいうものとする。そのため、発信機１１が発信する超広帯域の無線電波の周波数帯域幅は、例えば、３ＧＨｚ以上であってもよいが、電波法及びコストパフォーマンスに鑑みて５ＧＨｚ以下であってもよい。そのため、発信機１１は、周波数帯域幅が５００ＭＨｚ超の超広帯域無線センサであってもよい。広帯域又は超広帯域の無線電波を用いる場合、無線電波の発信出力を小さくすることができ、測定対象者Ｈに対する無線電波の影響を小さくすることができる。
【００２０】
受信機１２は、発信機１１から発信された無線電波の反射波を受信可能に構成されている。発信機１１において広帯域又は超広帯域の無線電波を用いているので、受信機１２は、無線電波の反射波を反射パス長に対応した時間軸上で分離して受信することができる。すなわち、受信機１２は、図１に例示されるように、検知領域Ｒの距離方向において複数に区切られたエリア（レンジビンともいい、周波数帯域幅で決まる）ごとに、信号を抽出することが可能である。各レンジビンの幅は、例えば１０ｃｍ以下であってもよい。検知領域Ｒにおけるレンジビンの数は、レンジビンの幅及び検知領域Ｒの大きさに応じて適宜変更可能である。
【００２１】
通信機１３は、報知装置２０の通信機２３と通信可能に構成されている。通信機１３の通信機２３との通信方式は特に限定されず、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の通信方式が用いられてもよい。
【００２２】
制御部１４は、バス１５を介して、発信機１１、受信機１２及び通信機１３との間で信号の送受信を行い、これらの動作を制御するように構成されている。制御部１４は、例えば、プロセッサ１６と、メモリ１７（記憶部）と、ストレージ１８（記憶部）とを含む。
【００２３】
メモリ１７、ストレージ１８等のハードウェアに所定のソフトウェア（プログラム）が読み込まれると、プロセッサ１６は、所定の演算を行い、発信機１１からの無線電波の発信、受信機１２が受信した反射波の解析、通信機１３による通信、メモリ１７及びストレージ１８におけるデータの読み出し又は書き込みを実行する。これにより、生体検知装置１０における各機能が実現される。
【００２４】
生体検知装置１０における各機能について、図３を参照して説明する。制御部１４は、機能ブロックとして、記憶部１４ａと、送受信処理部１４ｂと、信号強度算出部１４ｃと、位置特定部１４ｄ、トラッキング部１４ｅと、データ生成部１４ｆと、状態判定部１４ｇと、分類モデル生成部１４ｈと、クラス判定部１４ｉと、入退室判定部１４ｊとを含む。
【００２５】
記憶部１４ａは、種々のデータを記憶する機能を有する。記憶部１４ａが記憶するデータとしては、例えば、読み出したプログラム、発信機１１の動作設定データ、受信機１２が受信した反射波のデータ、データ生成部１４ｆが生成した生体データ、状態判定部１４ｇが生成した動作データ、生体データと動作データとが対応付けられた基準データ又は解析データ、分類モデル生成部１４ｈが生成した各種分類モデル、状態判定部１４ｇ及びクラス判定部１４ｉによる判定結果に関するデータ等が挙げられる。
【００２６】
送受信処理部１４ｂは、発信機１１、受信機１２及び通信機１３の間で信号を送受信する機能を有する。具体的には、送受信処理部１４ｂは、発信機１１に指示信号を送信して、発信機１１から無線電波を発信させる。送受信処理部１４ｂは、受信機１２から反射波のデータを受信し、当該データを記憶部１４ａに記憶させる。送受信処理部１４ｂは、通信機１３に指示信号を送信して、状態判定部１４ｇ及びクラス判定部１４ｉによる判定結果を報知装置２０に送信させる。
【００２７】
信号強度算出部１４ｃは、送受信処理部１４ｂが受信した反射波のデータに基づいて、各レンジビンのそれぞれにおける信号強度を算出する機能を有する。信号強度算出部１４ｃは、各レンジビンのそれぞれにおいて、時間軸で平滑化処理された信号強度を算出してもよい。平滑化処理としては、例えば、単純移動平均、重み付き移動平均などの種々の処理方法を採用してもよい。信号強度算出部１４ｃによって算出された信号強度は、記憶部１４ａに記憶されてもよい。
【００２８】
位置特定部１４ｄは、信号強度算出部１４ｃにおいて算出された各レンジビンの信号強度の時間変動に基づいて、レンジビンのいずれに測定対象者Ｈが存在するかを特定する機能を有する。位置特定部１４ｄにおいて特定されたレンジビンは、測定対象者Ｈが存在する領域であることから、本明細書において「存在レンジビン」（存在エリア）と称する。
【００２９】
トラッキング部１４ｅは、位置特定部１４ｄにおいて特定された存在レンジビンとその両隣に位置する一対の隣接レンジビン（隣接エリア）との３つのレンジビンのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、測定対象者Ｈの位置をトラッキングする機能を有する。トラッキング部１４ｅは、測定対象者Ｈが他のレンジビンに移動した場合に、当該他のレンジビンを存在レンジビンとして更新し、当該他のレンジビンに隣接する一対のレンジビンを隣接レンジビンとして更新する機能を有する。
【００３０】
データ生成部１４ｆは、位置特定部１４ｄにおいて特定された存在レンジビンにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成する機能を有する。例えば、測定対象者Ｈが呼吸をすると、それに応じて胸部が膨張収縮する。そのため、データ生成部１４ｆは、測定対象者Ｈの体表面に対応する存在レンジビンにおける信号強度の時間変動（図４参照）に基づいて、測定対象者Ｈの呼吸を生体データとして生成してもよい。例えば、測定対象者Ｈの心臓の拍動に応じて心臓が膨張収縮する。そのため、データ生成部１４ｆは、測定対象者Ｈの心臓に対応する存在レンジビンにおける信号強度の時間変動に基づいて、測定対象者Ｈの拍動を生体データとして生成してもよい。データ生成部１４ｆによって生成されたデータは、記憶部１４ａに記憶されてもよい。なお、データ生成部１４ｆは、トラッキング部１４ｅによるトラッキング処理が行われている場合（測定対象者Ｈが動作している場合）に、生体データの生成処理を一時的に停止してもよい。
【００３１】
状態判定部１４ｇは、位置特定部１４ｄにおいて特定された存在レンジビン又はトラッキング部１４ｅにおいて更新された存在レンジビンに基づいて、測定対象者Ｈがトイレ室３０内のどの位置にいるか（例えば、便座３３に対する着座位置）を判定する機能を有する。状態判定部１４ｇは、トラッキング部１４ｅによるトラッキング処理に際して、存在レンジビン及び隣接レンジビンのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、測定対象者Ｈが動作及び／又は微体動しているかどうかを判定する機能を有する。状態判定部１４ｇによって取得された測定対象者Ｈの動作（姿勢の変化）、微体動、位置等に関するデータ（以下、まとめて「動作データ」という）は、記憶部１４ａに記憶されてもよい。
【００３２】
状態判定部１４ｇは、存在レンジビンにおける信号強度の時間変動が所定の閾値を超えて変動した場合に、測定対象者Ｈに異常が生じていると判定する機能を有する。状態判定部１４ｇは、トラッキング部１４ｅによるトラッキング処理の結果、測定対象者Ｈが所定時間継続して静止状態にある場合に、測定対象者Ｈに異常が生じていると判定する機能を有する。
【００３３】
状態判定部１４ｇは、データ生成部１４ｆによって生成された生体データに基づいて、測定対象者Ｈに異常が生じているか否かを判定する機能を有する。例えば、状態判定部１４ｇは、呼吸、拍動等が微弱又は停止している場合や高い値を示している場合に、測定対象者Ｈに異常が生じていると判定する。
【００３４】
分類モデル生成部１４ｈは、データ生成部１４ｆによって生成された生体データと、状態判定部１４ｇによって取得された動作データとが対応付けられた基準データを複数用いた機械学習により、当該基準データを複数の個体クラスのうちいずれか一つに分類して、分類モデルを生成する機能を有する。例えば、所定数の基準データを含むデータセットが分類モデル生成部１４ｈに入力された場合、分類モデル生成部１４ｈは、教師あり学習を行ってもよいし、教師なし学習を行ってもよいし、強化学習を行ってもよい。教師あり学習のアルゴリズムとしては、例えば、サポートベクタマシン、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、決定木、ｋ−近傍法、パーセプトロン、ニューラルネットワーク等が挙げられる。教師なし学習のアルゴリズムとしては、例えば、ｋ−平均法、主成分分析、自己組織化マップ等が挙げられる。強化学習のアルゴリズムとしては、例えば、Ｑ学習、モンテカルロ法、ＳＡＲＳＡ等が挙げられる。分類モデル生成部１４ｈによって生成された分類モデルは、記憶部１４ａに記憶されてもよい。
【００３５】
例えば、図５に示されるデータセットＤＳが分類モデル生成部１４ｈに入力された場合、分類モデル生成部１４ｈは、データセットＤＳのうちの○印の基準データと□印の基準データと△印の基準データとを区画する境界線Ｌを生成してもよい。図５に示される例において、データセットＤＳは、動作データと呼吸データとが対応付けられた複数の基準データの集合である。図５に示される例において、データセットＤＳを構成する複数の基準データは、境界線Ｌにより、クラスＣ１（○印の基準データの集合）とクラスＣ２（□印の基準データの集合）とクラスＣ３（△印の基準データの集合）とのいずれか一つに分類される。クラスＣ１〜Ｃ３はそれぞれ、例えば、測定対象者Ｈが「Ｘ氏」、「Ｙ氏」、「Ｚ氏」であることを示す分類であってもよい。境界線Ｌは、直線であってもよいし、曲線であってもよい。以下では、境界線Ｌによって区画されるクラスＣ１〜Ｃ３によって構成される分類モデルを「分類モデルＭ」と称することがある。
【００３６】
上述のとおり、生体データには測定対象者Ｈの呼吸、拍動等に関するデータが含まれ、動作データには測定対象者Ｈの動作、微体動、位置等に関するデータが含まれうる。そのため、基準データは、少なくとも一つの生体データと、少なくとも一つの動作データとが対応付けられたものであってもよい。
【００３７】
図３に戻って、クラス判定部１４ｉは、データ生成部１４ｆによって生成された生体データと、状態判定部１４ｇによって生成された動作データとが対応付けられた解析データを、分類モデル生成部１４ｈによって生成された分類モデルＭにおける複数のクラスＣ１〜Ｃ３のいずれか一つに分類する機能を有する。すなわち、クラス判定部１４ｉは、当該解析データを分類モデルＭに当てはめて、当該解析データが複数のクラスＣ１〜Ｃ３のうちどのクラスに属するのかを判定する。
【００３８】
入退室判定部１４ｊは、測定対象者Ｈのトイレ室３０への入退室を判定する機能を有する。入退室判定部１４ｊによる入退室の判定方法について、図６を参照して説明する。なお、図６において、明るいほど信号強度（受信電力）が高く、暗いほど信号強度（受信電力）が低いことを示している。
【００３９】
まず、入退室判定部１４ｊは、送受信処理部１４ｂが受信した反射波のデータに基づいて、受信機１２からの距離に応じた信号強度を取得する。具体的には、トイレ室３０に測定対象者Ｈが存在していない場合には、ドアＤからの反射波の信号強度が卓越する（図６の「無人」部分を参照）。一方、トイレ室３０に測定対象者Ｈが存在している場合、測定対象者ＨはドアＤよりも生体検知装置１０寄りに位置する。すなわち、生体検知装置１０から測定対象者Ｈまでの距離ｄ１は生体検知装置１０からドアＤまでの距離ｄ２よりも短い。このとき、発信機１１からの無線電波の一部が測定対象者Ｈで反射して壁に到達しなくなる。そのため、ドアＤからの反射波の信号強度が小さくなり、ドアＤよりも手前側（受信機１２側）からの反射波の信号強度が大きくなる（図６の「入室」、「着座」、「退室」を参照）。従って、入退室判定部１４ｊは、経時的に信号強度を取得し、ドアＤよりも手前側からの反射波が所定の閾値よりも大きくなったときに、測定対象者Ｈがトイレ室３０に入室したと判断してもよい。入退室判定部１４ｊは、経時的にドアＤからの反射波の信号強度を取得し、ドアＤよりも手前側からの反射波が所定の閾値以下となったときに、測定対象者Ｈがトイレ室３０から退室したと判断してもよい。
【００４０】
入退室判定部１４ｊは、測定対象者Ｈのトイレ室３０への入退室を判定する際に、ドアＤからの反射波の信号強度も考慮してもよい。具体的には、入退室判定部１４ｊは、経時的に信号強度を取得し、ドアＤよりも手前からの反射波が所定の閾値よりも大きくなり且つドアＤからの反射波の信号強度が所定の閾値以下となったときに、測定対象者Ｈがトイレ室３０に入室したと判断してもよい。入退室判定部１４ｊは、経時的に信号強度を取得し、ドアＤよりも手前からの反射波が所定の閾値以下となり且つドアＤからの反射波の信号強度が所定の閾値より大きくなったときに、測定対象者Ｈがトイレ室３０から退室したと判断してもよい。ドアＤからの反射波の信号強度の時間変動も考慮することにより、測定対象者Ｈの入退室をより精度よく判断することが可能となる。
【００４１】
図１に戻って、報知装置２０は、例えばトイレ室３０とは壁Ｗを隔てた別の室内に取り付けられている。報知装置２０は、図７に示されるように、モニタ２１（報知部）と、スピーカ２２（報知部）と、通信機２３と、制御部２４（コントローラ）と、バス２５とを含む。
【００４２】
モニタ２１及びスピーカ２２はそれぞれ、通信機２３を介して受信した状態判定部１４ｇによる判定結果を、映像及び／又は音で当該別の室内にいる在室者（例えば、家族）に報知するように構成されている。通信機２３は、生体検知装置１０の通信機１３と同様の構成を有しており、通信機１３と同様に機能する。
【００４３】
制御部２４は、プロセッサ２６と、メモリ２７と、ストレージ２８とを含んでおり、生体検知装置１０の制御部１４と同様に機能する。バス２５は、生体検知装置１０のバス１５と同様の構成を有しており、バス１５と同様に機能する。
【００４４】
［生体検知方法］
続いて、図８を参照して、生体検知方法（トイレ室３０の監視方法）について説明する。なお、生体検知装置１０の記憶部１４ａは、複数の基準データを用いた機械学習により得られる少なくとも一つの学習済みの分類モデルを記憶していてもよい。
【００４５】
まず、送受信処理部１４ｂは、発信機１１に指示して、発信機１１から無線電波をトイレ室３０内に発信させる。次に、送受信処理部１４ｂは、受信機１２を介して無線電波の反射波のデータを受信する。信号強度算出部１４ｃは、経時的に、レンジビンごとに、受信機１２が受信した反射波の信号強度を算出し、当該信号強度を時間軸で平滑化処理する。平滑化処理としては、例えば、単純移動平均、重み付き移動平均などの種々の処理方法を採用してもよい。
【００４６】
次に、入退室判定部１４ｊは、所定のエリアからの反射波の信号強度の変動に基づいて、測定対象者Ｈがトイレ室３０に入室したか否かを判定する（図８のステップＳ１）。具体的には、入退室判定部１４ｊは、ドアＤよりも手前からの反射波の信号強度が所定の閾値よりも大きくなったか否かを判定する。例えば図６には、生体検知装置１０から０ｍ〜１．５ｍ程度に存在するレンジビンの信号強度が、０秒〜４０秒程度までほぼ０である様子が示されている。この場合、入退室判定部１４ｊは、この間に測定対象者Ｈが入室していない判断する。測定対象者Ｈがトイレ室３０に入室していないと入退室判定部１４ｊが判定した場合には（図８のステップＳ１でＮＯ）、ステップＳ１の処理を繰り返す。
【００４７】
一方、例えば図６には、生体検知装置１０から０ｍ〜１．５ｍ程度に存在するレンジビンの信号強度が、約４０秒〜約６５秒の間に急激に変化している様子が示されている。この場合、入退室判定部１４ｊは、この時点（約４０秒〜約６５秒の間）で測定対象者Ｈが入室したと判断する。測定対象者Ｈがトイレ室３０に入室したと入退室判定部１４ｊが判定した場合には（図８のステップＳ１でＹＥＳ）、信号強度算出部１４ｃは、信号強度算出部１４ｃが受信した反射波のデータに基づいて、各レンジビンの信号強度を所定のサンプリング周期でそれぞれ算出する（図８のステップＳ２）。サンプリング周期としては、例えば、０．０１秒〜０．１秒程度であってもよい。
【００４８】
次に、位置特定部１４ｄは、信号強度算出部１４ｃが算出した各レンジビンにおける平滑化後の信号強度に基づいて、測定対象者Ｈが存在する存在レンジビンを特定する（図８のステップＳ３）。具体的には、位置特定部１４ｄは、各レンジビンにおける平滑化後の信号強度の時間変動（例えば、現在の信号強度と一定時間前の信号強度との差分）を、レンジビンごとに算出する。次に、位置特定部１４ｄは、算出したレンジビンごとの時間変動を閾値と比較して、閾値を超える時間変動を示すレンジビンを特定する。なお、実験結果などに基づいて人が閾値の大きさを適宜設定してもよいし、機械学習の結果を用いて最適な閾値の大きさを設定してもよい。
【００４９】
ところで、人体の動きは一定ではなく、人体が動いたときの信号強度の時間変動は極めて大きくなる傾向にある。そのため、信号強度の時間変動が閾値を上回る場合には測定対象者Ｈの存在が検知される。すなわち、測定対象者Ｈ以外の動きを外乱として排除することが可能となっている。
【００５０】
次に、トラッキング部１４ｅは、位置特定部１４ｄにおいて特定された存在レンジビン及び隣接レンジビンのそれぞれにおける信号強度に基づいて、測定対象者Ｈの位置をトラッキングする。次に、状態判定部１４ｇは、トラッキング部１４ｅによるトラッキング処理を通じて、測定対象者Ｈの動作データを生成する（図８のステップＳ４）。
【００５１】
例えば図６には、生体検知装置１０から０ｍ〜１．５ｍ程度に存在するレンジビンの信号強度が、約１００秒、約１４０秒のそれぞれの前後で急激に変化している様子が示されている。すなわち、時間の経過に伴い、大きな信号強度が存在レンジビンから隣接レンジビンへと移行している。この場合、後述するステップＳ７において、状態判定部１４ｇは、その時間、測定対象者Ｈが存在レンジビンから隣接レンジビンへと移動したと判断する。トラッキング部１４ｅはその後、移行後の隣接レンジビンを新たな存在レンジビンとして扱うと共に、当該新たな存在レンジビンに隣接するレンジビンを新たな隣接レンジビンとして扱う。すなわち、トラッキング部１４ｅは、レンジビン（生体検知装置１０からの距離）に対する信号強度の変化率（現在の信号強度と一定時間前の信号強度との差分）に基づいて測定対象者Ｈをトラッキングしているともいえる。
【００５２】
例えば図６には、生体検知装置１０から０ｍ〜１．５ｍ程度に存在するレンジビンの信号強度が、約６５秒〜約１００秒の間であまり変化していない様子が示されている。すなわち、時間の経過に伴い、存在レンジビンにおいて大きな信号強度が継続して生じているが、隣接レンジビンにおいて信号強度が小さいままである。この場合、後述するステップＳ７において、状態判定部１４ｇは、その時間、測定対象者Ｈが特定の存在レンジビンに留まっていた（測定対象者Ｈが大きく動作しなかった）と判断する。
【００５３】
ところで、例えば図６には、約１００秒〜約１３０秒の間で、生体検知装置１０から０．２ｍ〜０．５ｍ程度に存在するレンジビンの信号強度が小さくなり、且つ、生体検知装置１０から０．４ｍ〜０．７ｍ程度に存在するレンジビンの信号強度が大きくなっている様子が示されている。これは、測定対象者Ｈが便座３３で前屈みとなったことで、存在レンジビンが後方に移行したためである。この場合、後述するステップＳ７において、状態判定部１４ｇは、その時間、測定対象者Ｈが前屈みになっていたと判断する。
【００５４】
次に、データ生成部１４ｆは、位置特定部１４ｄにより特定された存在レンジビン又はトラッキング部１４ｅにより更新された新たな存在レンジビンにおける信号強度の時間変動に基づいて、生体データ（例えば、呼吸、拍動）を生成する（図８のステップＳ５）。
【００５５】
次に、クラス判定部１４ｉは、ステップＳ４，Ｓ５において生成された動作データと生体データとが対応付けられた解析データを分類モデルＭに当てはめて、測定対象者Ｈの個人識別を行う（図８のステップＳ６）。例えば、データ生成部１４ｆが図５に示される解析データｘを生成した場合、クラス判定部１４ｉは、解析データｘがクラスＣ３に属すると判定する。すなわち、クラス判定部１４ｉは、測定対象者Ｈが「Ｚ氏」であると判定する。このとき、制御部１４は、ステップＳ４，Ｓ５で生成された動作データ及び生体データを、ステップＳ６で得られた測定対象者Ｈの個人情報に対応付けて、記憶部１４ａに記憶させてもよい。
【００５６】
次に、状態判定部１４ｇは、測定対象者Ｈの状態を判定する（図８のステップＳ７）。具体的には、状態判定部１４ｇは、測定対象者Ｈの動作、微体動、位置、呼吸、拍動の状態と、測定対象者Ｈが危険な状態にあるか否かを判定する。
【００５７】
測定対象者Ｈの動作の有無の判定は、存在レンジビンと隣接レンジビンとの間での信号強度の時間変動に基づいて行われてもよい。例えば、トラッキング部１４ｅにおいて存在レンジビンが更新された場合には、状態判定部１４ｇは、動作ありと判断してもよい。一方、トラッキング部１４ｅにおいて存在レンジビンが更新されない場合には、状態判定部１４ｇは、測定対象者Ｈが動作していないので測定対象者Ｈが危険な状態にあると判断してもよい。
【００５８】
測定対象者Ｈの微体動の有無の判定は、存在レンジビンにおける信号強度の時間変動に基づいて行われてもよい。例えば、存在レンジビンにおける信号強度の時間変動が所定範囲内である場合には、状態判定部１４ｇは微体動ありと判定してもよい。存在レンジビンにおける信号強度の時間変動が所定範囲を下回る場合には、状態判定部１４ｇは、測定対象者Ｈに微体動がないため測定対象者Ｈが危険な状態にあると判定してもよい。
【００５９】
ところで、測定対象者Ｈが転倒、気絶等する場合には、測定対象者Ｈは通常よりも大きく動作する。このとき、存在レンジビンにおいて、通常よりも大きな信号強度の時間変動が発現する。そのため、存在レンジビンにおける信号強度の時間変動が所定範囲を上回る場合には、状態判定部１４ｇは、測定対象者Ｈが危険な状態にあると判定してもよい。
【００６０】
次に、ステップＳ７における判定の結果、測定対象者Ｈに異常がある場合には（図８のステップＳ８でＹＥＳ）、送受信処理部１４ｂは、通信機１３に指示信号を送信して、判定結果を報知装置２０に送信させる。これにより、生体検知装置１０とは別の室内にある報知装置２０のモニタ２１又はスピーカ２２を通じて、当該別の室内の在室者に測定対象者Ｈの危険性が報知され（図８のステップＳ９）、生体検知処理が終了する。なお、報知装置２０による異常の報知は、状態判定部１４ｇによる危険との判定が所定時間以上継続した場合に行われてもよい。
【００６１】
一方、ステップＳ７における判定の結果、測定対象者Ｈに異常がない場合には（図８のステップＳ８でＮＯ）、入退室判定部１４ｊは、測定対象者Ｈがトイレ室３０から退室したか否かを判定する（図８のステップＳ１０）。具体的には、入退室判定部１４ｊは、経時的に信号強度を取得し、ドアＤよりも手前からの反射波が所定の閾値以下となったか否かを判定する。測定対象者Ｈがトイレ室３０から退室していないと入退室判定部１４ｊが判定した場合には（図８のステップＳ１１でＮＯ）、ステップＳ２以下の処理を繰り返す。
【００６２】
ところで、例えば図６には、生体検知装置１０から０ｍ〜１．５ｍ程度に存在するレンジビンの信号強度が、約１４０秒〜１６０秒の間に急激に変化している様子が示されている。この場合、入退室判定部１４ｊは、この時点（約１４０秒〜約１６０秒の間）で測定対象者Ｈが退室したと判定し（図８のステップＳ１１でＹＥＳ）、生体検知処理が終了する。
【００６３】
［作用］
以上の例によれば、位置特定部１４ｄでは、複数のエリアごとに算出された信号強度の時間変動に基づいて、当該時間変動が大きいエリアに生体が存在することが把握される。このように、当該時間変動の大きさを基準とすることで、生体以外の変動の影響が抑制される。加えて、トラッキング部１４ｅでは、測定対象者Ｈのトラッキングのために、位置特定部１４ｄで特定された存在エリアとその隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動を利用している。そのため、これらのエリア外で突発的に信号強度の時間変動が大きくなっても、それを測定対象者Ｈと誤検知することが抑制される。さらに、データ生成部１４ｆでは、測定対象者Ｈが存在する存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて、呼吸、拍動等の生体データが生成される。このように、位置特定部１４ｄによって特定された存在エリアにおける信号強度の時間変動を用いることで、測定対象者Ｈの移動の前後において、生体データを継続的に生成することができる。したがって、測定対象者Ｈの状態を精度よく把握することが可能となる。
【００６４】
以上の例によれば、測定対象者Ｈの位置をトラッキングするために、存在エリア及びそれに隣接する前後のエリアが利用される。そのため、トラッキングのためのエリアが拡大されるので、測定対象者Ｈが存在エリアの前後のどちらに移動した場合でも、容易にトラッキングすることが可能となる。
【００６５】
以上の例によれば、動作データ及び生体データが対応付けられた基準データを複数用いた機械学習により、個々の測定対象者Ｈを互いに異なる個体クラスに分類している。従って、このような分類モデルＭに基づいて解析データが属する個体クラスを判定することにより、解析対象の個体を正確に特定することが可能となる。
【００６６】
［変形例］
以上、本開示に係る実施形態について詳細に説明したが、特許請求の範囲及びその要旨を逸脱しない範囲で種々の変形を上記の実施形態に加えてもよい。
【００６７】
（１）生体検知装置１０は、タンク３５以外の箇所に設けられていてもよい。例えば、便器３１がタンクレストイレである場合には、生体検知装置１０は、ドアＤと対面するトイレ室３０の壁に設けられていてもよい。あるいは、発信機１１のアンテナ指向角によっては、便蓋３４や便器３１のリモコン洗浄ユニット等に設けられていてもよい。生体検知装置１０は、トイレ室３０以外の他の空間（例えば、浴室、寝室、リビング、オフィス、自動車など）内における生体の検知に用いられてもよい。
【００６８】
（２）生体検知装置１０は、有線で報知装置２０と接続されていてもよい。
【００６９】
（３）上記の実施形態では、報知装置２０は、生体検知装置１０と同じ建物内に取り付けられていたが、生体検知装置１０とは異なる建物内に取り付けられていてもよいし、移動通信可能な携帯端末（例えば、携帯電話、スマートフォンなど）であってもよい。当該異なる建物としては、例えば、測定対象者Ｈと別居している家族の家、救急医療サービスを提供する施設（日本においては消防署）、病院などが挙げられる。これらの場合、測定対象者Ｈとは離れた場所にいる家族、救急隊、医師などが測定対象者Ｈの状態を知ることができる。そのため、測定対象者Ｈが単身生活者の場合であっても、測定対象者Ｈの状態を見守ることが可能となる。
【００７０】
（４）生体検知装置１０が報知装置２０を含んでいてもよい。すなわち、生体検知装置１０が、モニタ２１（報知部）、スピーカ２２（報知部）等を内蔵していてもよい。この場合、報知装置２０がトイレ室３０内に配置される。そのため、例えば、測定対象者Ｈが便座３３に着座したまま眠りに入ってしまい半覚醒状態にあるような軽度の異常に際して、モニタ２１の点滅、スピーカ２２からの警報（例えば、警報音、警告アナウンス等）によって、測定対象者Ｈが重度な異常に移行してしまうことを抑制することが可能となる。
【００７１】
（５）生体検知装置１０は、測定対象者Ｈを含むユーザからの入力操作を受け付けるように構成された入力部を含んでいてもよい。入力部としては、例えば、スイッチ、タッチパネルなどが挙げられる。生体検知装置１０は、入力部が受け付けた入力操作に基づいて機械学習が行えるように構成された更新部を含んでいてもよい。
【００７２】
例えば、クラス判定部１４ｉが測定対象者Ｈを「Ｚ氏」であると判定したが、実際には「Ｘ氏」であるような場合に、測定対象者Ｈである「Ｘ氏」が入力部を介して正しい個人情報を入力することにより、更新部は、当該入力操作を契機として分類モデルＭを更新してもよい。この場合、ユーザが入力部を通じて誤判定結果をフィードバックすることにより、測定対象者Ｈをより正確に識別することが可能となる。
【００７３】
例えば、報知装置２０が警報を発した際に、当該警報が誤警報であることを示すユーザからの入力操作が入力部に入力された場合（測定対象者Ｈが異常状態にあるとして報知装置２０が警報を発したが、実際には測定対象者Ｈに異常が生じていない場合）、更新部は、当該入力操作を契機として機械学習を行ってもよい。この場合、ユーザが入力部を通じて誤警報をフィードバックすることにより、トイレ室３０内における測定対象者Ｈの状況をより正確に検知することが可能となる。
【００７４】
（６）制御部１４は、状態判定部１４ｇよって判定される測定対象者Ｈの状態に関するデータに基づいて、他の機器（例えば、トイレ室３０内の照明など）を制御するための制御信号を生成する制御信号生成部を含んでいてもよい。当該制御信号生成部は、通信機１３（通信部）を通じて、当該制御信号を当該他の機器に送信してもよい。
【００７５】
（７）分類モデルＭは、複数の基準データが予め学習された学習済みモデルであってもよいし、解析データを当該学習済みモデルにリアルタイムで追加学習させた動的な分類モデルであってもよい。
【００７６】
（８）測定対象者Ｈの個々人の癖に応じて、便座３３への着座位置（座り方）、着座時の姿勢変化（体の動き）、呼吸などが変化しうる。そのため、これらに基づいて、測定対象者Ｈの個人識別を行ってもよい。便座３３への着座位置は、生体検知装置１０からの距離（例えば、トラッキング部１４ｅによるトラッキング処理）に基づいて識別されてもよい。着座時の姿勢変化や呼吸は、存在レンジビンにおける信号強度の時間変動に基づいて識別されてもよい。
【００７７】
（９）測定対象者Ｈがトイレ室３０内に存在していない場合においても引き続き生体検知装置１０が動作して、トイレ室３０内を監視してもよい。例えば、測定対象者Ｈの退室後も継続して生体検知装置１０が動作することにより、測定対象者Ｈがトイレ室３０から出た後に測定対象者Ｈに危険な状態が生じたか否かを検知することが可能となる。
【００７８】
（１０）制御部１４は、受信機１２が受信した反射波の信号強度の時間変動を周波数解析することにより、一つの受信信号から複数の生体データを分離及び生成してもよい。周波数解析の手法としては、例えば、フーリエ変換、ウェーブレット変換などが挙げられる。周波数解析によって一つの受信信号から分離及び生成される複数の生体データとしては、例えば、測定対象者Ｈの呼吸成分及び拍動成分が挙げられる。
【００７９】
（１１）生体検知装置１０は、生体データ取得装置として用いられてもよい。すなわち、生体検知装置１０は、データ生成部１４ｆによって生体データを生成した後、状態判定部１４ｇによる判定を行わなくてもよい。この場合、制御部１４は、記憶部１４ａと、送受信処理部１４ｂと、信号強度算出部１４ｃと、位置特定部１４ｄと、データ生成部１４ｆとを少なくとも含んでいてもよい。
【００８０】
（１２）図示していないが、ドアＤはトイレ室３０の側壁に設けられていてもよい。この場合、生体検知装置１０は、トイレ室３０の正面の壁と対面するとともに、便座３３に着座した測定対象者Ｈの背面と対面する。
【００８１】
（１３）生体検知装置１０は、測定対象者Ｈがトイレ室３０に入室したことを検知した後に、測定対象者Ｈが生体検知装置１０から０ｍ〜０．５ｍ程度の範囲内に存在しているか否かを判断してもよい。生体検知装置１０は、この範囲におけるレンジビンの信号強度が変化しないか又は変化がわずかである場合に、測定対象者Ｈが便器３１に着座しておらず、男性による立ち小便であると判断してもよい。この場合、測定対象者Ｈの生体データの生成及び個人識別を行わずに、測定対象者Ｈの状態判定を行ってもよい（図８のステップＳ５，Ｓ６を省略してステップＳ７に進んでもよい）。
【００８２】
［実験例］
以上のように構成された生体検知システム１を用いて、実験を行った。具体的には、図１と同様に、生体検知装置１０を便蓋３４に取り付けた状態で、被験者が以下の２つのシナリオに基づきトイレ室３０内で行動した。
・シナリオ１：被験者は、ドアＤを通ってトイレ室３０に入り、次に便座３３に着座し、その状態で気を失ってトイレ室３０の壁面に倒れかかった。
・シナリオ２：被験者は、ドアＤを通ってトイレ室３０に入り、次に便座３３に着座し、便座３３から立ち上がった際に気を失って転倒して床に寝そべった。
【００８３】
シナリオ１の実験結果を図９（ａ）に示す。シナリオ２の実験結果を図９（ｂ）に示す。図９によれば、被験者の移動に伴って被験者がどの場所にいるのかが状態判定部１４ｇによって特定できていることが確認された。また、図９によれば、被験者がトイレ室３０の壁面に倒れかかったり、床に寝そべったりと、危険な状態の発生を想定した行動を被験者がとった場合に、状態判定部１４ｇによって危険ありと判定されることが確認された。
【００８４】
［例示］
例１．本開示の一つの例に係る生体検知装置は、広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信可能に構成された発信部と、発信部から発信された無線電波の反射波を受信可能に構成された受信部と、受信部が受信した反射波に基づいて、検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出するように構成された信号強度算出部と、複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定するように構成された位置特定部と、存在エリアと存在エリアに隣り合う少なくとも一つの隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて生体の動きをトラッキングして、動作データを生成するように構成されたトラッキング部と、存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成するように構成されたデータ生成部とを備える。
【００８５】
生体の動きは一定ではなく、生体が動いたときの信号強度の時間変動は極めて大きくなる傾向にある。そのため、位置特定部では、複数のエリアごとに算出された信号強度の時間変動に基づいて、当該時間変動が大きいエリアに生体が存在することが把握される。このように、当該時間変動の大きさを基準とすることで、生体以外の変動の影響が抑制される。加えて、トラッキング部では、生体のトラッキングのために、位置特定部で特定された生体の存在エリアとその隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動を利用している。そのため、これらのエリア外で突発的に信号強度の時間変動が大きくなっても、それを生体と誤検知することが抑制される。さらに、例えば、生体の呼吸に応じて胸部が膨張収縮し、生体の心臓の拍動に応じて心臓が膨張収縮するので、生体の体表面や心臓からの反射波の信号強度が時間変動する。そのため、データ生成部では、生体が存在する存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて、呼吸、拍動等の生体データが生成される。このように、位置特定部によって特定された存在エリアにおける信号強度の時間変動を用いることで、生体の移動の前後において、生体データを継続的に生成することができる。したがって、例１に係る生体検知装置によれば、生体の状態を精度よく把握することが可能となる。
【００８６】
例２．例１の装置において、トラッキング部は、存在エリアと存在エリアの両隣に位置する一対の隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、生体の位置をトラッキングしてもよい。この場合、生体の位置をトラッキングするために、存在エリア及びそれに隣接する前後のエリアが利用される。そのため、トラッキングのためのエリアが拡大されるので、生体が存在エリアの前後のどちらに移動した場合でも、容易にトラッキングすることが可能となる。
【００８７】
例３．例１又は例２の装置は、存在エリアにおける信号強度の時間変動が所定の閾値を超えて変動した場合に、生体が異常状態にあると判定するように構成された状態判定部をさらに備えていてもよい。ここで、生体（例えば人体）が倒れ込んだりしたときには、生体が通常よりも大きく動作する。そのため、通常よりも大きな信号強度の時間変動が発現する。従って、例３によれば、信号強度の時間変動に基づいて生体の異常状態を判定することが可能となる。
【００８８】
例４．例１〜例３のいずれかの装置は、トラッキング部によるトラッキングの結果、生体が所定時間継続して静止状態にある場合に、生体が異常状態にあると判定するように構成された状態判定部をさらに備えていてもよい。ここで、生体（例えば人体）が倒れ込むに至らないまでも、気絶等により静止状態を継続することが起こりうる。例４によれば、このような場合でも、生体の異常状態を判定することが可能となる。
【００８９】
例５．例１〜例４のいずれかの装置において、データ生成部は、存在エリアにおける信号強度の時間変動に対して周波数解析を行うことにより、生体の呼吸成分と拍動成分とを分離して生成するように構成されていてもよい。この場合、周波数解析により、一つの受信信号から複数の生体データを得ることが可能となる。
【００９０】
例６．例１〜例５のいずれかの装置において、生体の状態に関する情報を報知するように構成された報知部をさらに備えていてもよい。
【００９１】
例７．例３又は例４の装置において、状態判定部による判定の結果、生体が異常状態にある場合に警報を報知するように構成された報知部をさらに備えていてもよい。この場合、例えば、生体が眠りに入ってしまい半覚醒状態にあるような軽度の異常に際して、警報によって生体を覚醒状態とすることで、生体が重度な異常に移行してしまうことを抑制することが可能となる。
【００９２】
例８．例１〜例７のいずれかの装置は、動作データと生体データとが対応付けられた基準データを複数用いた機械学習により、基準データが複数の個体クラスのうちのいずれか一つに分類された分類モデルを記憶するように構成された記憶部と、受信部が解析対象の反射波を受信したときに、トラッキング部及びデータ生成部からそれぞれ動作データ及び生体データを生成し、これらが対応付けられた解析データを生成するように構成された解析データ生成部と、解析データが複数の個体クラスのいずれに属するのかを判定するように構成されたクラス判定部とをさらに備えていてもよい。ところで、生体の動作、生体の呼吸、生体の拍動などの特徴量は個々の生体ごとに異なっており、これらの特徴量に応じて、受信部における信号強度の距離スペクトルが変化する。そのため、動作データ及び生体データが対応付けられた基準データを複数用いた機械学習により、個々の生体を互いに異なる個体クラスに分類できる。従って、このような分類モデルに基づいて解析データが属する個体クラスを判定することにより、解析対象の個体を正確に特定することが可能となる。
【００９３】
例９．例１〜例８のいずれかの装置において、発信部は、広帯域又は超広帯域の無線電波をトイレ室内の便座に着座した状態の人体の背面に向けて発信可能に構成されていてもよい。
【００９４】
例１０．本開示の他の例に係る生体検知システムは、建物内の所定箇所に設置された、例１〜例９のいずれかの装置と、装置との間で通信して、装置から送信された生体の状態に関する情報を報知するように構成された報知装置とを備える。この場合、例１〜例９のいずれかの装置が検知した生体の動作の様子、生体の異常状態などを、当該装置とは異なる位置にある報知装置を介して把握することができる。そのため、例えば、トイレ室内の人物の様子を、キッチン、リビング、外出先などのトイレ室外から見守ることが可能となる。
【００９５】
例１１．本開示の他の例に係る生体検知システムは、建物内の所定箇所に設置された、例３又は例４の装置と、状態判定部による判定の結果、生体が異常状態にある場合に装置との間で通信して、警報を報知するように構成された報知装置とを備える。この場合、例３又は例４の装置が検知した生体の異常状態を、当該装置とは異なる位置にある報知装置を介して把握することができる。そのため、例えば、トイレ室内の人物の様子を、キッチン、リビング、外出先などのトイレ室外から見守ることが可能となる。
【００９６】
例１２．本開示の他の例に係る生体検知方法は、広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信することと、無線電波の反射波に基づいて、検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出することと、複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定することと、存在エリアと存在エリアに隣り合う少なくとも一つの隣接エリアとのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて生体の動きをトラッキングして、動作データを生成することと、存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成することとを含む。この場合、例１と同様の作用効果が得られる。
【００９７】
例１３．本開示の他の例に係る生体データ取得装置は、広帯域又は超広帯域の無線電波を所定の検知領域に向けて発信可能に構成された発信部と、発信部から発信された無線電波の反射波を受信可能に構成された受信部と、受信部が受信した反射波に基づいて、検知領域を構成する複数のエリアのそれぞれにおける信号強度を算出するように構成された信号強度算出部と、複数のエリアのそれぞれにおける信号強度の時間変動に基づいて、複数のエリアのうち生体が存在する存在エリアを特定するように構成された位置特定部と、存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて生体データを生成するように構成されたデータ生成部とを備える。
【００９８】
生体の動きは一定ではなく、生体が動いたときの信号強度の時間変動は極めて大きくなる傾向にある。そのため、位置特定部では、複数のエリアごとに算出された信号強度の時間変動に基づいて、当該時間変動が大きいエリアに生体が存在することが把握される。このように、当該時間変動の大きさを基準とすることで、生体以外の変動の影響が抑制される。さらに、例えば、生体の呼吸に応じて胸部が膨張収縮し、生体の心臓の拍動に応じて心臓が膨張収縮するので、生体の体表面や心臓からの反射波の信号強度が時間変動する。そのため、データ生成部では、生体が存在する存在エリアにおける信号強度の時間変動に基づいて、呼吸、拍動等の生体データが生成される。このように、位置特定部によって特定された存在エリアにおける信号強度の時間変動を用いることで、生体の移動の前後において、生体データを継続的に生成することができる。したがって、例１３に係る生体データ取得装置によれば、生体データを精度よく取得することが可能となる。
【符号の説明】
【００９９】
１…生体検知システム、１０…生体検知装置、１１…発信機（発信部）、１２…受信機（受信部）、１３…通信機、１４…制御部（コントローラ）、１４ａ…記憶部、１４ｂ…送受信処理部、１４ｃ…信号強度算出部、１４ｄ…位置特定部、１４ｅ…トラッキング部、１４ｆ…データ生成部、１４ｇ…状態判定部、１４ｈ…分類モデル生成部、１４ｉ…クラス判定部、１６…プロセッサ、１７…メモリ（記憶部）、１８…ストレージ（記憶部）、２０…報知装置、２１…モニタ（報知部）、２２…スピーカ（報知部）、２３…通信機、２４…制御部（コントローラ）、３０…トイレ室、Ｈ…測定対象者（生体）、Ｒ…検知領域。
【図１】
2020081312.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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