(57)【要約】【課題】状況判定を高い精度で判定を行うことができ、かつ時間応答性を損なわずに判定を行う状況判定装置、状況判定システム、その方法及びプログラムを提供すること。【解決手段】検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、所定時間長のデータ区間における検知対象の状況の定常性を判断し、検知対象の状況の定常性に基づいて、検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する検知対象定常性判断部と、決定されたデータ区間のデータに基づいて、検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部とを有する状況判定装置である。【選択図】図１
2010104396.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する検知対象定常性判断部と、
前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部と
を有する状況判定装置。
【請求項２】
前記検知対象定常性判断部は、前記検知対象の状況に変化がないと判断した場合、前記所定時間長のデータ区間を、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間として決定する請求項１に記載の状況判定装置。
【請求項３】
前記検知対象状況判定部は、前記決定されたデータ区間長に応じた状況判定基準に基づいて、前記検知対象の状況を判定する請求項１又は請求項２に記載の状況判定装置。
【請求項４】
検知対象のデータとその取得時刻とが対応付けられて記憶されるデータ保持部と、
前記データ保持部に記憶されているデータから、あらかじめ設定された時間長のデータ区間のデータを抽出するデータ抽出部と
を有し、
前記検知対象定常性判断部は、
前記データ抽出部で抽出したデータに基づいて、前記データ区間における前記検知対象の状況の定常性を判定する指標である定常性判断指標を算出する定常性判断指標算出部と、
前記定常性判断指標算出部で算出された定常性判断指標に基づいて、前記データ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する定常性判断部と
を有し、
前記検知対象状況判定部は、
前記定常性判断部で決定されたデータ区間のデータから、前記検知対象の状況を判定する指標である状況判定指標を算出する状況判定指標算出部と、
前記状況判定指標算出部で算出された状況判定指標に基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定部と
を有する請求項１に記載の状況判定装置。
【請求項５】
前記状況判定部は、前記定常性判断部が前記検知対象の状況に変化がないと判断した場合、前記定常性判断指標算出部で算出された定常性判断指標から、前記検知対象の状況を判定する請求項４に記載の状況判定装置。
【請求項６】
前記状況判定指標算出部は、少なくとも１以上の状況判定指標の算出方法を用意し、前記定常性判断部で決定されたデータ区間長に基づいて、前記状況判定指標の算出方法を選択し、選択した算出方法に基づいて状況判定指標を前記データ区間のデータから算出し、
前記状況判定部は、前記少なくとも１以上の状況判定指標の算出方法に対応する判定基準を用意し、前記状況判定指標算出部が選択した算出方法に対応する判定基準を選択し、選択した判定基準と前記状況判定指標算出部が算出した状況判定指標とに基づいて、前記検知対象の状況を判定する請求項４又は請求項５に記載の状況判定装置。
【請求項７】
前記定常性判断指標算出部は、前記データ抽出部で抽出されたデータの分散値、平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、ＦＦＴパワースペクトルの少なくとも一つを用いて、前記定常性判断指標を算出する請求項４から請求項６のいずれかに記載の状況判定装置。
【請求項８】
前記状況判定指標算出部は、前記定常性判断部で決定されたデータ区間のデータの分散値、平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、ＦＦＴパワースペクトルの少なくとも一つを用いて、前記状況判定指標を算出する請求項４から請求項６のいずれかに記載の状況判定装置。
【請求項９】
状況によって出力が変化するセンサと、
前記センサの出力を取得し、取得したデータを時刻と対応付けて記憶するデータ保持部と、
前記データ保持部に記憶されているデータから、あらかじめ設定された所定時間長のデータ区間のデータを抽出するデータ抽出部と、
前記抽出された前記所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する検知対象定常性判断部と、
前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部と、
前記判定された前記検知対象の状況を出力する出力部と
を有する状況判定システム。
【請求項１０】
前記検知対象定常性判断部は、前記検知対象の状況に変化がないと判断した場合、前記所定時間長のデータ区間を、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間として決定する請求項９に記載の状況判定システム。
【請求項１１】
前記検知対象状況判定部は、前記決定されたデータ区間長に応じた状況判定基準に基づいて、前記検知対象の状況を判定する請求項９又は請求項１０に記載の状況判定システム。
【請求項１２】
前記検知対象定常性判断部は、
前記データ抽出部で抽出したデータに基づいて、前記データ区間における前記検知対象の状況の定常性を判定する指標である定常性判断指標を算出する定常性判断指標算出部と、
前記定常性判断指標算出部で算出された定常性判断指標に基づいて、前記データ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する定常性判断部と
を有し、
前記検知対象状況判定部は、
前記定常性判断部で決定されたデータ区間のデータから、前記検知対象の状況を判定する指標である状況判定指標を算出する状況判定指標算出部と、
前記状況判定指標算出部で算出された状況判定指標に基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定部と
を有する請求項９に記載の状況判定システム。
【請求項１３】
前記状況判定部は、前記定常性判断部が前記検知対象の状況に変化がないと判断した場合、前記定常性判断指標算出部で算出された定常性判断指標から、前記検知対象の状況を判定する請求項１２に記載の状況判定システム。
【請求項１４】
前記状況判定指標算出部は、少なくとも１以上の状況判定指標の算出方法を用意し、前記定常性判断部で決定されたデータ区間長に基づいて、前記状況判定指標の算出方法を選択し、選択した算出方法に基づいて状況判定指標を前記データ区間のデータから算出し、
前記状況判定部は、前記少なくとも１以上の状況判定指標の算出方法に対応する判定基準を用意し、前記状況判定指標算出部が選択した算出方法に対応する判定基準を選択し、選択した判定基準と前記状況判定指標算出部が算出した状況判定指標とに基づいて、前記検知対象の状況を判定する請求項１２又は請求項１３に記載の状況判定装置。
【請求項１５】
前記定常性判断指標算出部は、前記データ抽出部で抽出されたデータの分散値、平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、ＦＦＴパワースペクトルの少なくとも一つを用いて、前記定常性判断指標を算出する請求項１２から請求項１４のいずれかに記載の状況判定システム。
【請求項１６】
前記状況判定指標算出部は、前記定常性判断部で決定されたデータ区間のデータの分散値、平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、ＦＦＴパワースペクトルの少なくとも一つを用いて、前記状況判定指標を算出する請求項１２から請求項１４のいずれかに記載の状況判定システム。
【請求項１７】
検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、
前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定し、
前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する
状況判定方法。
【請求項１８】
前記検知対象の状況に変化がないと判断した場合、前記所定時間長のデータ区間を、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間として決定する請求項１７に記載の状況判定方法。
【請求項１９】
前記決定されたデータ区間に応じた状況判定基準に基づいて、前記検知対象の状況を判定する請求項１７又は請求項１８に記載の状況判定方法。
【請求項２０】
検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断する定常性判断処理と、
前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定するデータ区間決定処理と、
前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定処理と
を情報処理装置に実行させるプログラム。
【請求項２１】
前記データ区間決定処理は、前記定常性判断処理において、前記検知対象の状況に変化がないと判断された場合、前記所定時間長のデータ区間を、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間として決定する請求項２０に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記状況判定処理は、前記決定されたデータ区間に応じた状況判定基準に基づいて、前記検知対象の状況を判定する請求項２０又は請求項２１に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は状況判定装置、状況判定システム、その方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
関連する状況判定システムは、センサデータから検知対象の状況を判定するシステムであり、センサデータを記憶するデータ保持部と、データ保持部から一定時間長のデータを抽出するデータ抽出部と、抽出されたデータからその区間内の状況を判定する状況判定部と、判定した結果を出力する判定結果出力部とから構成されている。状況判定部では、抽出されたデータから検知対象の状況を表す代表値を算出し、得られた代表値をあらかじめ設定していた閾値と比較するなどして、検知対象の状況を判定する。ここで、検知対象の状況とは、検知対象が人物であった場合、例えば「立ち止まる」や「歩く」などの人物の状況である。
【０００３】
また、特許文献１には、センサを用いてリアルタイムに人物の体動を検出する行動判定システムが記載されている。本システムでは、体動の周期性にのみ着目して、行動判定を行っているため、突然の体動の変化を検出することができない。
【特許文献１】特開２００６−２６２９７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した技術の問題点は、検知対象の現在の状況を判定しようとするとき、高い判定精度を保とうとすれば、状況の突然の変化に対して判定結果の出力に時間遅れが発生してしまった。一方、時間遅れなく判定結果を出力しようとすれば、判定結果の精度が低下してしまう。
【０００５】
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、状況判定を高い精度で判定を行うことができ、かつ時間応答性を損なわずに判定を行う状況判定装置、状況判定システム、その方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する本発明は、検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する検知対象定常性判断部と、前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部とを有する状況判定装置である。
【０００７】
上記課題を解決する本発明は、状況によって出力が変化するセンサと、前記センサの出力を取得し、取得したデータを時刻と対応付けて記憶するデータ保持部と、前記データ保持部に記憶されているデータから、あらかじめ設定された所定時間長のデータ区間のデータを抽出するデータ抽出部と、前記抽出された前記所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定する検知対象定常性判断部と、前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する検知対象状況判定部と、前記判定された前記検知対象の状況を出力する出力部とを有する状況判定システムである。
【０００８】
上記課題を解決する本発明は、検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断し、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定し、前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定方法である。
【０００９】
上記課題を解決する本発明は、検知対象の所定時間長のデータ区間のデータに基づいて、前記所定時間長のデータ区間における前記検知対象の状況の定常性を判断する定常性判断処理と、前記検知対象の状況の定常性に基づいて、前記検知対象の状況判定に用いるデータ区間を決定するデータ区間決定処理と、前記決定されたデータ区間のデータに基づいて、前記検知対象の状況を判定する状況判定処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、状況判定を高い精度で判定を行うことができ、時間応答性を損なわずに判定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
ある時点での検知対象の状況を判定するとき、過去のある一点から判定しようとする時点までの一定区間のデータを用いて状況判定を行う。一般的に、判定に用いるデータ区間の中で状況が定常的であれば、データ区間が長いほど判定の正答率は向上する。一方で、判定に用いるデータ区間の中で状況に変化が生じた場合には、データ区間が長いほど判定結果が状況変化以前のデータに影響を受けることになり、現時点での状況を正しく判定できない。尚、検知対象の状況とは、検知対象が人物であった場合、例えば、「立ち止まる」や「歩く」などの動作、検知対象が物であった場合、温度、湿度といった環境情報等である。
【００１３】
本実施の形態では、検知対象から得られる所定時間長のデータ区間において、検知対象の状況の定常性を判断し、検知対象の状況の定常性に応じた適切な長さのデータ区間を用いて検知対象の状況を判定する。具体的には、検知対象の状況が定常的な場合には長いデータ区間を用いて状況判定を行い、状況に変化が生じたときには短いデータ区間を用いて状況判定を行うようにデータ区間の長さを制御する。このようにすることで、状況判定を高い精度で判定を行うことができ、時間応答性を損なわずに判定を行うことができる。
【００１４】
以下、具体的な実施の形態を説明する。
【００１５】
＜第１の実施の形態＞
次に、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
図１を参照すると、本発明の第１の発明を実施するための最良の形態は、センサ１と、状況判定装置２と、判定結果出力装置３とを含む。
【００１７】
状況判定装置２は、データ取得・更新部２１と、データ保持部２２と、データ抽出部２３と、定常性判断指標算出部２４と、定常性判断部２５と、時間窓制御部２６と、状況判定指標算出部２７と、状況判定部２８とを備えている。
【００１８】
センサ１は、例えば検知対象が人物であった場合、人が携帯した加速度センサや心拍センサ、環境中に配置された人感センサなど、検知対象が機械であった場合、機械部品に取り付けた温度センサや接触センサなど、検知対象の状況によって出力が変化するデバイスである。
【００１９】
データ取得・更新部２１は、時間変化するセンサ出力を取得し、センサ出力が計測された時間情報とともにデータ保持部２２へ送信する。
【００２０】
データ保持部２２は、センサ出力と時間情報とを対応付けて記憶する。
【００２１】
データ抽出部２３は、あらかじめ設定された長さのデータ区間をデータ保持部２２から読み込み、定常性判断指標算出部２４と時間窓制御部２６とに供給する。
【００２２】
定常性判断指標算出部２４は、データ抽出部２３から供給されたデータ区間から、例えば、分散値や平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、ＦＦＴパワースペクトルなどの、検知対象の状況の定常性を判断するための指標である定常性判断指標を算出する。
【００２３】
定常性判断部２５は、定常性判断指標算出部２４から与えられた定常性判断指標から、そのデータ区間内での検知対象の状況の定常性を判断し、検知対象の状況判定に用いる適切なデータ区間を決定する。例えば、定常性判断指標としてＦＦＴパワースペクトルを用いた場合、最も強いパワースペクトルの周波数成分の波がｎ個分含まれる区間などのように、検知対象の状況判定に用いる適切なデータ区間を決定する。
【００２４】
時間窓制御部２６は、定常性判断部２５から与えられた結果に応じて、データ抽出部２３から検知対象の状況判定に用いるデータ区間のデータセットを抜き出す。
【００２５】
状況判定指標算出部２７は、時間窓制御部２６から与えられたデータセットを用いて、検知対象の状況の種類の度合を示す状況判定指標を算出する。例えば、時間窓制御部２６から与えられたデータセットの分散値や平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、ＦＦＴパワースペクトルといった指標を算出するなどして、状況の種類を表す状況判定指標を算出する。
【００２６】
状況判定部２８は、状況判定指標算出部２７から与えられた状況判定指標から、例えばあらかじめ設定してある閾値との大小関係を比較するなどして、検知対象が人物であった場合、例えば「立ち止まる」や「歩く」などの判定結果を得る。
【００２７】
判定結果出力装置３は、例えば文字情報や画像情報として表示するディスプレイ装置や、他の表示装置や記録装置などに送信する通信装置などを備え、状況判定部２８から得られた判定結果を出力する。
【００２８】
次に、図１および図２を参照して第１の実施の形態の動作について詳細に説明する。
【００２９】
時間変化するセンサ出力は、データ取得・更新部２１によって取得時の時間情報と共にデータ保持部２２へ送信され、記憶される（ステップＡ２）。
【００３０】
データ保持部２２に記憶されたセンサデータから、あらかじめ設定された十分長いデータ区間がデータ抽出部２３によって読み出され、定常性判断指標算出部２４に供給される（ステップＡ３）。例えば、あらかじめ設定されたデータ区間が１秒間であったとすると、データ保持部２２から最も新しい１秒間分のデータ区間が読み出され、定常性判断指標算出部２４に供給される。
【００３１】
定常性判断指標算出部２４は、データ抽出部２３から供給されたデータ区間内に、状況の変化が存在するかどうかを調べる（ステップＡ４）。そのためにデータ抽出部２３から供給されたデータ区間から、例えば分散値や平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、ＦＦＴパワースペクトルなどの、そのデータ区間内の状況の定常性を判定するための定常性判断指標を算出し、その結果を定常性判断部２５へ与える。
【００３２】
定常性判断部２５は、定常性判断指標算出部２４から得た定常性判断指標に応じて、例えばあらかじめ設定してある閾値と得られた定常性判断指標との大小関係を比較するなどして、状況判定に用いるのに適切なデータ区間を決定し、その結果を時間窓制御部２６へ与える（ステップＡ５）。定常性判断指標算出部２４から得た定常性判断指標より、そのデータ区間では状況は定常的であると判断したときには、データ抽出部２３にあらかじめ設定してある、例えば、１秒間というデータ区間長をそのまま時間窓制御部２６へ与える。しかし、状況に変化が生じたと判断した場合には、検知対象の状況判定に用いるべき適切なデータ区間長として、例えば、１秒間の半分の区間として後半の０．５秒間という区間を設定し直すなどし、決定したデータ区間長を時間窓制御部２６へ与える。
【００３３】
時間窓制御部２６は、データ抽出部２３が抽出したデータ区間から、定常性判断部２５が新たに設定したデータ区間長に基づいてそのデータ区間のデータセットを抜き出し、状況判定指標算出部２７に供給する（ステップＡ６）。
【００３４】
状況判定指標算出部２７は、時間窓制御部２６から供給されたデータセットから、例えば、分散値や平均値、最大値、最小値、振幅、尖度、歪度、ＦＦＴパワースペクトルなどの、現時点での検知対象の状況の種類を判定するための状況判定指標を算出し、その結果を状況判定部２８へ与える。
【００３５】
状況判定部２８は、状況判定指標算出部２７から得た状況判定指標と、例えばあらかじめ設定してある閾値との大小関係を比較するなどして、その結果に応じて、例えば検知対象が人間である場合には、「走る」や「歩く」など具体的な状況に関する情報を出力し、判定結果出力装置３へ与える（ステップＡ７）。
【００３６】
判定結果出力装置３は、状況判定部２８が得た結果を、例えば文字情報や画像情報として表示したり、他の表示装置や記録装置に送信したりする。
【００３７】
本実施の形態では、状況の定常性を判断するための定常性判断指標を算出し、算出された定常性判断指標に応じて、変化後の状況が十分含まれ、かつ高い判定精度が確保できるデータ区間を適切に設定し直す。このため、状況判定の正答率を低下させることなく、判定出力の時間の遅れを改善することができる。
【実施例１】
【００３８】
実施例１を、図面を参照して詳細に説明する。かかる実施例１は第１の実施の形態に対応するものである。
【００３９】
検知対象を人物、判定する状況を検知対象人物の行動とし、人物の「立ち止る」という行動と「歩く」という行動とを区別して判定するものとする。また、センサ１の例として、検知対象人物は、三軸加速度センサ内蔵の携帯電話を身につけており、加速度センサデータは携帯電話内部の記憶装置に記憶される。このデータを用いて、携帯電話に搭載されている状況判定装置２が携帯電話装着者の行動を判定し、その結果を携帯電話のディスプレイ（判定結果出力装置３に相当）に出力する。
【００４０】
携帯電話のデータ保持部に記憶されている加速度センサのデータの例を、図３に示す。図３では、三軸それぞれの加速度センサデータと時間情報とが対応付けられて記憶されている。ここでは三つの加速度軸が、それぞれこの人物の体の前後・左右・上下方向に対応している。
【００４１】
この人物の行動が「立ち止まる」から「歩く」に変化したとする。このとき得られた加速度データのグラフが図４に示すようなものであったとする。この人物の行動は、時刻７秒から時刻８秒の間で、「立ち止まる」から「歩く」に変化している。
【００４２】
いま、図４のグラフに示した時刻８秒のときの、状況判定装置４の動作を述べる。
【００４３】
いま、「立ち止まる」と「歩く」を区別して判定するために、加速度データのうち、この人物の身体に対して上下軸方向の加速度のみに注目する。
【００４４】
データ抽出部には、例えば事前に収集した歩行行動の加速度の計測結果などから、そのデータ区間内で最低１歩が含まれる時間長としてあらかじめ１秒間というデータ区間が決められており、データ保持部２３から上下方向加速度の最新の１秒間分のデータ区間、即ち図４の時刻７秒から時刻８秒までの間の上下方向加速度データを抽出して定常性判断指標算出部２４へ供給する。
【００４５】
定常性判断指標算出部２４は、供給されたデータ区間から状況の定常性を判断するための定常性判断指標を算出する。まずデータ区間全体の加速度の平均値を算出する。この値が例えば１［Ｇ］であったとする。次に、前半０．５秒間の加速度の、全体の平均値からのずれの平均値と、後半０．５秒間の加速度データの、全体の平均値からのずれの平均値を算出する。その結果が例えば、前半部分のずれの平均値が０．０３［Ｇ］、後半部分のずれの平均値０．１３［Ｇ］であったとする。この２つの値を、定常性判断部２５へ与える。
【００４６】
定常性判断部２５には、例えば事前に収集された計測結果などから、定常性判断に用いる閾値と、状況が定常的ではないと判断した場合に選択するデータ区間長とが予め設定されている。本例では、定常性判断部２５に設定されている定常性判断に用いる閾値を０．１［Ｇ］とする。そして、定常性判断部２５は、定常性判断指標算出部２４から与えられた２つの平均値の差の絶対値が０．１［Ｇ］以上ならば、状況が定常的ではないと判断する。また、状況が定常的ではないと判断した場合に選択するデータ区間長は、１秒間分のデータ区間の最後の部分から決定するものとし、そのデータ区間長は、歩行中一時的に立ち止まる場合に、ほぼ完全に停止するのに要する最短の時間長として考えられる０．５秒間を基準として、前記平均値の差の絶対値が０．１［Ｇ］の場合のデータ区間長を０．５秒とする。そして、前記絶対値が０．０１［Ｇ］増加する毎に、基準となる０．５秒から０．０５秒ずつ減算した値をデータ区間長とし、最小のデータ区間長を０．３秒とする。すなわち、前記絶対値が０．１１［Ｇ］の場合にはデータ区間長は０．４５秒であり、前記絶対値が０．１２［Ｇ］の場合にはデータ区間長は０．４秒であり、前記絶対値が０．１３［Ｇ］の場合にはデータ区間長は０．３５秒であり、前記絶対値が０．１４［Ｇ］の場合にはデータ区間長は０．３秒である。そして、前記絶対値が０．１４［Ｇ］以上の場合にはデータ区間長は０．３秒となる。
【００４７】
上述のように、閾値と、データ区間長とが設定された定常性判断部２５は、定常性判断指標算出部２４から与えられた２つの平均値の差の絶対値を求める。与えられた二つの平均値は、０．０３［Ｇ］及び０．１３［Ｇ］であるので、２つの平均値の差の絶対値は０．１［Ｇ］となる。これにより、定常性判断部２５は、２つの平均値の差の絶対値０．１［Ｇ］が閾値以上なので、その１秒間のデータ区間内で行動の変化が生じたと判断する。そして、データ区間長として、２つの平均値の差の絶対値が０．１［Ｇ］である場合のデータ区間長である０．５秒を選択し、１秒間分のデータ区間のうち最後の部分から０．５秒のデータ区間を状況判定に用いる区間とし、その値を時間窓制御部２６へ与える。
【００４８】
時間窓制御部２６は、まず、データ抽出部２３から１秒間のデータ区間を得る。次に、定常性判断部２５から、状況判定に使用すべきデータ区間は後半０．５秒である、という値を得る。そこで、時間窓制御部２６は、状況判定に使用しない前半０．５秒間のデータを除いた、後半０．５秒間のデータ区間のデータを状況判定指標算出部２７へ供給する。
【００４９】
状況判定指標算出部２７は、時間窓制御部２６から得たデータ区間のデータから、状況の種類を判定するための指標として、分散値（状況判定指標）を算出する。図５に、図４のデータを用いて、１秒毎に分散値を算出し、横軸に時刻、縦軸に分散値を対数で表したグラフを示す。いま、供給されたデータ区間のデータから得られた分散値が０．００２［Ｇ２］であったとする。事前に得られた図５のグラフの結果から、状況判定部２８には、あらかじめ「立ち止まる」と「歩く」とを判別する閾値として０．００１［Ｇ２］が設定されており、与えられた分散値がこの値以上のとき、この人物の行動を「歩く」と判定し、この値未満のとき、「立ち止まる」と判定する。いま、状況判定指標算出部２７から得た０．００２［Ｇ２］という分散値は、閾値０．００１［Ｇ２］より大きいことから、現時点でのこの人物の行動を「歩く」であると判定し、判定結果出力装置３に判定結果を与える。
【００５０】
判定結果出力装置３である携帯電話のディスプレイには、状況判定部から得た判定結果として文字、「歩く」という判定結果が文字表示される。
【００５１】
また、人物の行動が図４のグラフに示すようなものであったとき、時刻１３秒から時刻１４秒の間でこの人物の行動は、「歩く」から「走る」に変化している。
【００５２】
このとき、上述した動作と同様に、定常性判断指標算出部２４は、供給されたデータ区間から状況の定常性を判断するための定常性判断指標を算出する。まずデータ区間全体の加速度の平均値を算出する。この値が例えば０．９９［Ｇ］であったとする。次に、前半０．５秒間の加速度の、全体の平均値からのずれの平均値と、後半０．５秒間の加速度の、全体の平均値からのずれの平均値を算出する。その結果が例えば、前半部分のずれの平均値が０．０８［Ｇ］、後半部分のずれの平均値が−０．０４［Ｇ］であったとする。この２つの値を定常性判断部２５へ与える。
【００５３】
定常性判断部２５は、定常性判断指標算出部２４から与えられた２つの値の差の絶対値を求める。いま、この値は０．１２［Ｇ］となる。２つの平均値の差の絶対値が０．１［Ｇ］以上なので、定常性判断部２５は、状況は定常的ではないと判断する。
【００５４】
さらに、定常性判断部２５は、２つの平均値の差が０．１２［Ｇ］であるので、データ区間長として０．４秒を選択し、１秒間分のデータ区間のうち最後の部分から０．４秒のデータ区間を状況判定に用いる区間とし、その値を時間窓制御部２６へ与える。
【００５５】
時間窓制御部２６は、データ抽出部２３から１秒間のデータ区間を得る。次に、定常性判断部２５から、状況判定に使用すべきデータ区間は後半０．４秒である、という値を得る。そこで、時間窓制御部２６は、状況判定に使用しない前半０．６秒間のデータを除いた、後半０．４秒間のデータ区間のデータを状況判定指標算出部２７へ供給する。
【００５６】
状況判定指標算出部２７は、時間窓制御部２６から得たデータ区間のデータから、状況の種類を判定するための指標として、分散値（状況判定指標）を算出する。供給されたデータ区間のデータから得られた分散値が０．１９［Ｇ２］であったとする。事前に得られた図５のグラフの結果から、状況判定部２８には、あらかじめ「歩く」と「走る」とを判別する閾値として０．１［Ｇ２］が設定されており、与えられた分散値がこの値以上のとき、この人物の行動を「走る」と判定し、この値未満のとき、「歩く」と判定する。いま、状況判定指標算出部２７から得た０．１９［Ｇ２］という分散値は、閾値０．１［Ｇ２］より大きいことから、現時点でのこの人物の行動を「走る」であると判定し、判定結果出力装置３に判定結果を与える。
【００５７】
判定結果出力装置３である携帯電話のディスプレイには、状況判定部から得た判定結果として文字、「走る」という判定結果が文字表示される。
【００５８】
以上の動作を、例えば１秒間に２回などの決められた周期で繰り返し行い、判定結果を、携帯電話ディスプレイに逐次表示する。
【００５９】
＜第２の実施の形態＞
第２の実施の形態について図６を参照して詳細に説明する。
【００６０】
図１および図６を参照すると、第２の実施の形態は、図１に示された第１の実施の形態と比べて、定常性判断指標算出部で算出された指標を、状況の定常性に関する判断だけでなく、状況の種類の判定にも使用する点で異なる。
【００６１】
第２の実施の形態では、定常性判断指標は、状況の定常性を判断するための指標であるとともに、状況の種類を判定するための指標でもある。
【００６２】
状況判定部２８１には、定常性判断部２５により状況が定常的であると判断された場合、定常性判断指標算出部２４１から定常性判断指標が与えられる。状況判定部２８１は、その指標と、例えば、あらかじめ設定されている閾値との大小関係を比較して、その結果に応じて検知対象が人間であった場合、「走る」や「歩く」など具体的な状況情報を出力し、判定結果出力装置３へ与える。
【００６３】
また、第２の実施の形態では、状況判定指標算出部２７１と状況判定部２８２とは、第１の実施の形態における状況判定指標算出部２７と状況判定部２８と同様なものであるが、判定に用いるデータ区間を設定し直さない。すなわち定常性判断部２５が、状況が定常的であると判断したときには、処理を行わない。
【００６４】
次に、図６および図７を参照して、本発明の第２の発明を実施するための最良の形態の動作について詳細に説明する。
【００６５】
図７のステップＡ１からＡ４、で示される本実施の形態におけるセンサ１、データ取得・更新部２１、データ保持部２２、データ抽出部２３、および定常性判断部２５の動作は、第１の実施の形態のセンサ１、データ取得・更新部２１、データ保持部２２、データ抽出部２３、および定常性判断部２５の動作と同様であるので、説明は省略する。
【００６６】
第１の実施の形態では、定常性判断指標算出部２４で算出された定常性判断指標に応じて、定常性判断部２５が適切なデータ区間を決定していた。第２の実施の形態では、定常性判断指標算出部２４１で算出する定常性判断指標として、状況の定常性を判断するための指標であるとともに、状況の種類を判定するための指標であるような代表値を選ぶ。
【００６７】
このとき、定常性判断部２５が、データ抽出部から供給されたデータ区間において状況は定常的であり、変化は生じていないと判断したとすると、定常性判断指標算出部２４１で算出された指標を状況判定部２８１へ与え（ステップＢ１）、状況判定を直接行うことができる（ステップＡ７２）。
【００６８】
定常性判断部２５によって、状況が定常的でないと見なされた場合には、第１の実施の形態と同様に、時間窓制御部２６が適切なデータ区間を抜き出し（ステップＡ６）、状況判定指標算出部２７１が算出した定常性判断指標に従って状況判定部２８２が状況判定を行い（Ａ７１）、その結果を判定結果出力装置３が表示する（ステップＡ８）。
【００６９】
第２の実施の形態では、第１の実施の形態の効果に加えて、状況が定常的であると判断されたときに、時間窓設定（ステップＡ５）および時間窓分のデータ抽出（ステップＡ６）の処理を行う必要が無く、第１の実施の形態と比較して計算量や消費電力を削減できる。
【実施例２】
【００７０】
実施例２を、図面を参照して詳細に説明する。かかる実施例２は第２の実施の形態に対応するものである。
【００７１】
実施例１と同様に、「立ち止まる」と「歩く」とを判定する場合を考える。実施例２では、定常性判断指標算出部２４１が、状況の定常性を判断するための指標として、データ区間のデータ全体の分散値を算出する。いま、この人物の行動が十分長い時間「立ち止まる」であったとし、そのときのこの人物の行動の定常性判断指標、すなわちデータ区間全体の分散値の値が０．０００１［Ｇ２］であったとする。定常性判断部２５には、例えば図５に示したようなデータから、両足が地面に着いているときの平均的な分散値の値よりも１０倍以上大きい値などとして、あらかじめ０．００１［Ｇ２］という閾値が設定されている。定常性判断部２５は、定常性判断指標算出部から得た分散値がこの値以上のとき、このデータ区間において、状況は定常的でないと判断し、この値未満のとき、状況は定常的であると判断する。
【００７２】
いま、定常性判断指標算出部２４１から得た０．０００１［Ｇ２］という分散値は、閾値０．００１［Ｇ２］より小さいことから、定常性判断部２５はこのデータ区間内でこの人物の行動は定常的であると判断し（ステップＢ１）、定常性判断指標算出部２４１が算出した分散値は、直接状況判定部２８１へ与えられる。
【００７３】
状況判定部２８１には、例えば図５に示したようなデータから、人が立ち止まっているときの加速度の分散値の最大値の平均をとった値などとして、あらかじめ０．０００７［Ｇ２］という値が設定されている。そして、状況判定部２８１は、与えられた指標がその値以上のとき、そのデータ区間において、その人物の行動を「歩く」と判定し、この値未満のとき、「立ち止まる」と判定する。
【００７４】
いま、定常性判断指標算出部２４１から得た０．０００１［Ｇ２］という分散値は、閾値０．０００７［Ｇ２］より小さいことから、状況判定部２８１は、このデータ区間内でのこの人物の行動を「立ち止まる」であると判定し（ステップＢ２）、結果を判定結果出力装置３へ与える。
【００７５】
一方、定常性判断指標算出部２４１から得た分散値が閾値０．００１［Ｇ２］より大きい場合には、定常性判断部２５はこのデータ区間内でこの人物の行動は定常的でないと判断し、上述した実施例１と同様な動作を行う。
【００７６】
＜第３の実施の形態＞
第３の実施の形態について図８を参照して詳細に説明する。
【００７７】
図１および図８を参照すると、第３の実施の形態は、図１に示された第１の実施の形態と比べて、状況判定装置２の代わりに、データ取得・更新部２１と、データ保持部２２と、データ抽出部２３と、定常性判断指標算出部２４、時間窓制御部２６と、定常性判断部２５１と、状況判定指標選択／算出部２７２と、閾値選択/状況判定部２８３とを備えた状況判定装置５を有する点で異なる。
【００７８】
定常性判断部２５１は、図１に示された第１の実施の形態における定常性判断部２５と異なり、設定し直したデータ区間長を、時間窓制御部２６の他に状況判定指標選択／算出部２７２と閾値選択／状況判定部２８３にも与える。
【００７９】
状況判定指標選択／算出部２７２は、定常性判断部２５１から得られるデータ区間長に基づいて、例えば、分散値とＦＦＴパワースペクトルなどのように、異なる状況判定指標の算出方法から適切な算出方法を選択し、状況判定指標を算出する。閾値選択／状況判定部２８３も同様に、得られるデータ区間長に基づいて、状況判定に用いる閾値の値を適切に選択し、状況判定を行う。
【００８０】
次に、第３の実施形態の動作を、図８および図９を参照して詳細に説明する。
【００８１】
図９のステップＡ１からＡ５、Ａ６、およびＡ８で示される本実施の形態におけるセンサ１、データ取得・更新部２１、データ保持部２２、データ抽出部２３、定常性判断指標算出部２４、および判定結果出力装置３の動作は、第１の実施の形態のセンサ１、データ取得・更新部２１、データ保持部２２、データ抽出部２３の動作と同様なので、説明は省略する。
【００８２】
定常性判断部２５１が決定した、状況判定に適切なデータ区間長は、時間窓制御部２６、状況判定指標選択／算出部２７２および閾値選択／状況判定部２８３へ与えられる。与えられたデータ区間長から、状況判定指標選択／算出部は、判定に適した状況判定指標の算出方法を選択する。閾値選択／状況判定部２８３は、選択された状況判定指標の算出方法に応じた判定手法や判定閾値を選択する（ステップＣ１）。そして時間窓制御部２６から供給されるデータセットから、状況判定指標選択／算出部２７２は選択した状況判定指標を算出し、結果を閾値選択／状況判定部２８３へ与え、閾値選択／状況判定部２８３は、選択した判定手法や判定閾値に従って、状況判定を行う（ステップＡ７３）。
【００８３】
第３の実施の形態では、上述した効果に加えて、定常性判断部２５１が設定したデータ区間長に応じて、状況判定指標の種類と判定手法や閾値を変化させるため、第１の実施の形態より多くの種類の状況を判定できる。
【実施例３】
【００８４】
実施例３を、図面を参照して詳細に説明する。かかる実施例３は第３の実施の形態に対応するものである。
【００８５】
いま、「歩く」と「走る」を判定する場合を考え、計測対象の人物の行動が十分長い時間「走る」であったとする。
【００８６】
定常性判断部２５１は１秒間のデータ区間で状況は定常的であると判断し、データ区間長を１秒間に設定する。その情報は時間窓制御部２６と状況判定指標選択／算出部２７２と閾値選択／状況判定部２８３とへ与えられる。
【００８７】
状況判定指標選択／算出部２７２には、データ区間長が０．５秒以上であった場合、ＦＦＴからデータ区間のパワースペクトルを算出し、１Ｈｚ以上で最も大きいパワースペクトルを示す周波数を求め、これを状況判定指標とするよう、あらかじめ閾値が設定されている。また、データ区間長が０．５秒未満であった場合、データ区間の分散値を求め、これを状況判定指標とするよう、設定されている。すなわち、状況判定指標選択／算出部２７２にはふたつの状況判定指標の算出方法が用意されている。そして、状況判定指標選択／算出部２７２は、データ区間長に基づいて、いずれかの算出方法を選択し、選択した算出方法により状況判定指標を算出するように構成されている。
【００８８】
また、閾値選択／状況判定部２８３には、データ区間長が０．５秒以上であった場合、例えば事前に収集した、人が歩いているときと走っているときの加速度データのＦＦＴパワースペクトルのうち最大の値をとる周波数を求め、得られた両者の周波数の中間の周波数などとして、与えられた周波数が２．５Ｈｚ以上のとき、現時点での人物の行動を「走る」と判定するように、閾値が設定されている。また、データ区間長が０．５秒未満であった場合、事前に収集した、人が歩いているときと走っているときの加速度データの分散値をそれぞれ求め、得られた両者の分散値の中間値などとして、与えられた分散値が０．１［Ｇ２］のとき、現時点での人物の行動を「走る」と判定するように設定されている。すなわち、閾値選択／状況判定部２８３には、上述した算出方法に対応する判定基準が用意されている。そして、閾値選択／状況判定部２８３は、状況判定指標選択／算出部２７２が選択した算出方法に対応する判定基準を選択して、検知対象の状況を判定するように構成されている。
【００８９】
時間窓制御部２６はデータ抽出部２３から実施例１に示したものと同様の基準によって１秒間分のデータセットを抜き出し、これを状況判定指標選択／算出部２７２に供給する。状況判定指標選択／算出部２７２は、選択された状況判定指標である、最も大きいパワースペクトルを示す周波数を算出し、いまこの周波数が３Ｈｚであったとする。状況判定指標選択／算出部２７２から得た３Ｈｚという値は、閾値２．５Ｈｚよりも大きいことから、閾値選択／状況判定部２７２は現時点でのこの人物の行動を「走る」と判定し、結果を判定結果出力装置３へ与える。
【００９０】
＜第４の実施の形態＞
第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００９１】
図１０を参照すると、第４の実施の形態は、第１、第２、および第３の実施の形態と同様に、センサ１、状況判定装置６、判定結果出力装置３を備える。
【００９２】
状況判定装置６は、状況判定用プログラム７の制御により、第１、第２および第３の実施の形態におけるデータ取得・更新部２１、データ保持部２２、データ抽出部２３、定常性判断指標算出部２４、定常性判断部２５、時間窓制御部２６、状況判定指標算出部２７、および状況判定部２８などによる処理と同一の処理を実行する。
【００９３】
＜第５の実施の形態＞
第５の実施の形態を、図１１を参照して詳細に説明する。第５の実施の形態は、第１の実施の形態における構成と比べて、センサ１、データ取得更新部２１、判定結果出力装置３を備える携帯電話端末８と、データ保持部２２、データ抽出部２３、定常性判断指標算出部２４、定常性判断部２５、時間窓制御部２６、状況判定指標算出部２７および状況判定部２８とを備える状況判定サーバ９とに分離している点が異なる。
【００９４】
対象人物は三軸加速度センサ内蔵の携帯電話を身につけている場合を考える。この人物の行動によって生じた加速度センサデータは、携帯電話内部のデータ取得更新部２１によって取得された後、公衆携帯電話網を利用して状況判定サーバ９へ送信され、データ保持部２２に記憶される。
【００９５】
状況判定サーバ９におけるデータ保持部２２、データ抽出部２３、定常性判断指標算出部２４、定常性判断部２５、時間窓制御部２６、状況判定指標算出部２７および状況判定部２８における処理は、第１の実施の形態における処理と同一なので説明を省略する。
【００９６】
状況判定サーバ９が得た状況判定結果は、再び公衆携帯電話網を利用して、計測対象人物が携帯する携帯電話端末８に送信され、判定結果出力装置３である携帯電話のディスプレイ画面に、判定結果が出力される。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
本発明によれば、例えば外出時の行動を取得し、その人物の行動に応じた情報を適切なタイミングで配信するといった用途に適用できる。また、高齢者や幼児の見守りシステムといった用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】図１は第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は第１の実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図３】図３はデータ保持部２２が記憶するセンサデータの例を示す図である。
【図４】図４は人物行動から取得された加速度センサデータの例をグラフ化した図である。
【図５】図５は人物行動から取得された上下方向の加速度センサデータの例を対数表現した図である。
【図６】図６は第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図７】図７は第２の実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図８】図８は第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図９】図９は第３の実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図１０】図１０は第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は第５の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９９】
１  センサ
２  状況判定装置
３  判定結果出力装置
４  状況判定装置
５  状況判定装置
６  状況判定装置
７  状況判定用プログラム
８  携帯電話端末
９  状況判定サーバ
２１  データ取得・更新部
２２  データ保持部
２３  データ抽出部
２４  定常性判断指標算出部
２５  定常性判断部
２６  時間窓制御部
２７  状況判定指標算出部
２８  状況判定部
２４１  定常性判断指標算出部
２５１  定常性判断部
２７１  状況判定指標算出部
２７２  状況判定指標選択／算出部
２８１  状況判定部
２８２  状況判定部
２８３  閾値選択／状況判定部
【図１】
2010104396.tif 000003
【図２】
2010104396.tif 000004
【図３】
2010104396.tif 000005
【図４】
2010104396.tif 000006
【図５】
2010104396.tif 000007
【図６】
2010104396.tif 000008
【図７】
2010104396.tif 000009
【図８】
2010104396.tif 000010
【図９】
2010104396.tif 000011
【図１０】
2010104396.tif 000012
【図１１】
2010104396.tif 000013