(57)【要約】【課題】  容易、かつ、正確に個人の所在を把握することが可能な個人所在認識システム、個人所在認識方法、及び、プログラムを提供する。【解決手段】  個人所在認識システム１の個人別パターンモデル記憶部１３は、個人別パターンモデルを記憶する。センサ位置記憶部１６は、センサ２０が設置されている場所を示す位置情報を記憶する。解析部１１は、センサ２０の検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じてセンサ２０から出力される信号を解析する。認識部１４は、解析部１１による解析結果と、個人別パターンモデル記憶部１３に記憶されている個人別パターンモデルと、センサ位置記憶部１６に記憶されている位置情報とに基づいて、個人の所在を認識する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人別の行動パターンを予め学習することによって作成された個人別パターンモデルを記憶する個人別パターンモデル記憶手段と、
被検知者を検知するためのセンサが設置されている場所を示す位置情報を記憶するセンサ位置記憶手段と、
前記センサの検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じて該センサから出力される非映像信号を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果と、前記個人別パターンモデル記憶手段に記憶されている個人別パターンモデルと、前記センサ位置記憶手段に記憶されている位置情報とに基づいて、個人の所在を認識する認識手段と
を備えることを特徴とする個人所在認識システム。
【請求項２】
前記認識手段による認識結果を提示する提示手段をさらに備えることを特徴とする
請求項１に記載の個人所在認識システム。
【請求項３】
前記提示手段は、
前記認識手段によって特定室内に特定個人が存在することが認識された場合に、前記特定個人が前記特定室内に存在する旨を提示する一方、
前記認識手段によって前記特定個人が前記特定室内以外の特定場所に存在することが認識された場合に、前記特定個人が前記特定室内に存在しない旨を提示し、かつ、前記特定個人が前記特定場所に存在する旨を提示することを特徴とする
請求項２に記載の個人所在認識システム。
【請求項４】
個人別の行動パターンを予め学習することによって作成された個人別パターンモデルを記憶する個人別パターンモデル記憶ステップと、
被検知者を検知するためのセンサが設置されている場所を示す位置情報を記憶するセンサ位置記憶ステップと、
前記センサの検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じて該センサから出力される非映像信号を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにおける解析結果と、前記個人別パターンモデル記憶ステップにおいて記憶された個人別パターンモデルと、前記センサ位置記憶ステップにおいて記憶された位置情報とに基づいて、個人の所在を認識する認識ステップと
を有することを特徴とする個人所在認識方法。
【請求項５】
コンピュータに、
個人別の行動パターンを予め学習することによって作成された個人別パターンモデルを記憶する個人別パターンモデル記憶ステップと、
被検知者を検知するためのセンサが設置されている場所を示す位置情報を記憶するセンサ位置記憶ステップと、
前記センサの検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じて該センサから出力される非映像信号を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにおける解析結果と、前記個人別パターンモデル記憶ステップにおいて記憶された個人別パターンモデルと、前記センサ位置記憶ステップにおいて記憶された位置情報とに基づいて、個人の所在を認識する認識ステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人の所在を認識するための個人所在認識システム、個人所在認識方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、病院、会社、又は、家庭内において個人の所在を把握する方法として、患者、老人、子供、社員等の被検知者にＩＤタグ（以下「タグ」という）等の携帯型の装置を持たせ、リーダ／ライタ等のセンサに相当する装置がタグと無線通信を行うことにより、被検知者の位置を把握するシステムが存在する（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２０００−２３５６６０公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、このようなタグを用いる方法では、タグが小型である場合には、被検知者がＩＤタグを紛失したり誤飲する恐れがある。一方、タグが大型である場合には持ち運びが不便であり、被検知者に常に携帯させるのは困難である。
また、タグが無電力型の場合には、大型のアンテナが必要となり、また、通信距離が短くなる等のデメリットが存在する。一方、タグが電力を必要とする場合には、電池がはずれて位置の認識が不可能となったり、電池の液漏れの発生や被検知者が電池を誤飲する等の危険性がある。また、タグを携帯している被検知者と正確に管理しておくために、タグに記録されている被検知者の識別情報を常に最新状態に更新しておく必要があり、管理コストがかかってしまう。
【０００４】
このように、被検知者にタグのようなものを常に携帯させるのは容易ではなく、タグを用いて被検知者の位置や所在を把握するには正確性に欠ける。また、カメラ等の映像入力の場合、プライバシの確保に課題があった。
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、容易、かつ、正確に個人の所在を把握することが可能な個人所在認識システム、個人所在認識方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、個人別の行動パターンを予め学習することによって作成された個人別パターンモデルを記憶する個人別パターンモデル記憶手段と、被検知者を検知するためのセンサが設置されている場所を示す位置情報を記憶するセンサ位置記憶手段と、前記センサの検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じて該センサから出力される非映像信号を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果と、前記個人別パターンモデル記憶手段に記憶されている個人別パターンモデルと、前記センサ位置記憶手段に記憶されている位置情報とに基づいて、個人の所在を認識する認識手段とを備えることを特徴とする個人所在認識システムを提供する。
【０００６】
この構成によれば、個人所在認識システムは、センサの検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じてセンサから出力される非映像信号の解析結果と、個人別パターンモデルと、センサが設置されている場所を示す位置情報とに基づいて、個人の所在を認識するため、個人にＩＤタグ等の装置を携帯させる必要がなく、精度の高いパターン認識を行うことができるため、容易、かつ、正確に個人の所在を把握することが可能となる。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の個人所在認識システムにおいて、前記認識手段による認識結果を提示する提示手段をさらに備えることを特徴とする。
この構成によれば、個人所在認識システムを利用するユーザは、提示された認識結果により、個人の所在を把握することができる。
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の個人所在認識システムにおいて、前記提示手段は、前記認識手段によって特定室内に特定個人が存在することが認識された場合に、前記特定個人が前記特定室内に存在する旨を提示する一方、前記認識手段によって前記特定個人が前記特定室内以外の特定場所に存在することが認識された場合に、前記特定個人が前記特定室内に存在しない旨を提示し、かつ、前記特定個人が前記特定場所に存在する旨を提示することを特徴とする。
この構成によれば、ユーザは、特定室内に特定個人が存在するか否かを把握することができ、さらに、特定室内に特定個人が存在しない場合には、特定個人が存在する特定場所を把握することができ、ユーザの利便性が高まる。
【０００８】
請求項４に記載の発明は、個人別の行動パターンを予め学習することによって作成された個人別パターンモデルを記憶する個人別パターンモデル記憶ステップと、被検知者を検知するためのセンサが設置されている場所を示す位置情報を記憶するセンサ位置記憶ステップと、前記センサの検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じて該センサから出力される非映像信号を解析する解析ステップと、前記解析ステップにおける解析結果と、前記個人別パターンモデル記憶ステップにおいて記憶された個人別パターンモデルと、前記センサ位置記憶ステップにおいて記憶された位置情報とに基づいて、個人の所在を認識する認識ステップとを有することを特徴とする個人所在認識方法を提供する。
【０００９】
請求項５に記載の発明は、コンピュータに、個人別の行動パターンを予め学習することによって作成された個人別パターンモデルを記憶する個人別パターンモデル記憶ステップと、被検知者を検知するためのセンサが設置されている場所を示す位置情報を記憶するセンサ位置記憶ステップと、前記センサの検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じて該センサから出力される非映像信号を解析する解析ステップと、前記解析ステップにおける解析結果と、前記個人別パターンモデル記憶ステップにおいて記憶された個人別パターンモデルと、前記センサ位置記憶ステップにおいて記憶された位置情報とに基づいて、個人の所在を認識する認識ステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
請求項４及び５に記載の発明の作用、効果は請求項１と同様である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、個人所在認識システムは、センサの検知範囲内に存在する被検知者の行動パターンに応じてセンサから出力される非映像信号の解析結果と、個人別パターンモデルと、センサが設置されている場所を示す位置情報とに基づいて、個人の所在を認識するため、個人に装置を携帯させる必要がなく精度の高いパターン認識を行うことができるため、容易、かつ、正確に個人の所在を把握することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明に係る実施の形態について説明する。図１には、本発明の実施の形態に係る個人所在認識システム１の全体構成を示す。同図に示すように、個人所在認識システム１は、管理端末１０と、複数のセンサ２０とで構成されている。各センサ２０は、室内や廊下等に設置されている。各センサ２０は、通信ネットワークを介して管理端末１０と接続されている。
【００１２】
図２には、管理端末１０及びセンサ２０のハードウェア構成を示す。センサ２０は、焦電センサ２０１と、フレネルレンズ２０２とで構成される。焦電センサ２０１は、焦電効果を利用して被検知者から放出される赤外線を検知し、被検知者の行動パターンに応じた信号を出力する。フレネルレンズ２０２は、焦電センサ２０１により赤外線が検知される範囲を拡大するためのプラスチックレンズである。なお、フレネルレンズ２０２をミラーで置き換えることも可能である。
【００１３】
管理端末１０は、Ａ／Ｄ変換器１０１と、記憶装置１０２と、プロセッサ１０３と、を含んで構成される。Ａ／Ｄ変換器１０１は、焦電センサ２０１から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する。
記憶装置１０２は、データを記憶するための記録媒体であり、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等で構成される。記憶装置１０２に記憶されるデータとしては、被検知者の行動パターンをモデル化した個人別パターンモデル、センサ２０の設置場所を示す位置情報、及び、管理端末１０の処理モード（モデル生成モード、又は、認識モード）を選択するためのモード選択情報が含まれる。
【００１４】
プロセッサ１０３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びメモリを含んで構成されており、管理端末１０全体を制御する。メモリには各種ソフトウェアが記憶されている。各種ソフトウェアの中には、焦電センサ２０１から出力される信号を解析するためのプログラムと、個人の所在を認識するためのプログラムとが含まれている。
管理端末１０が備える上述したハードウェア及びソフトウェアにより、図３に示す機能構成が管理端末１０に実現される。
【００１５】
同図に示す解析部１１は、Ａ／Ｄ変換器１０１と、プロセッサ１０３がプログラムを実行することにより実現される機能と、で構成される。解析部１１は、センサ２０から出力される信号を解析し、解析結果を出力する。具体的には、解析部１１は、まず、検知範囲内に存在する個人の行動パターンに応じて、センサ２０から出力されるアナログ信号を、Ａ／Ｄ変換器１０１によりデジタル信号に変換する。そして、解析部１１は、デジタル信号に対して、サンプリング処理及びＦＦＴ（Fast Fourie Transform）処理等を行うことにより、振幅、周波数等の特徴量データを抽出し、当該特徴量データを解析結果として出力する。
【００１６】
個人別パターンモデル生成部１２は、プロセッサ１０３がプログラムを実行することにより実現される機能である。個人別パターンモデル生成部１２は、解析部１１の解析結果としての個人の特徴量データを所定のモデル化手法を用いてモデル化し、個人別パターンモデルを生成する。所定のモデル化手法としては、時系列信号の確率モデルであるＨＭＭ（Hidden Markov Model）を用いてもよいし、ニューラルネットワークを用いてもよい。
【００１７】
個人別パターンモデル記憶部１３は、個人別パターンモデル生成部１２が生成した個人別パターンモデルを、個人の名前等の個人識別情報と対応付けて、記憶装置１０２に記憶する。
センサ位置記憶部１６は、センサ２０が設置されている場所を示す位置情報を記憶する。図４には、センサ位置記憶部１６に記憶されている位置情報の一例を示す。同図に示すように、位置情報は、センサ２０を識別するための「センサＩＤ」と、センサ２０の設置場所名を示す「センサ設置場所」とが対応付けられて記憶されている。なお、位置情報として、センサ２０の設置場所名を用いる代わりに、設置場所の緯度・経度を用いてもよい。この場合には、さらに、緯度・経度と場所名との対応関係を表す情報を記憶する必要がある。
【００１８】
認識部１４は、解析部１１での解析結果と、個人別パターンモデル記憶部１３に記憶されている個人別パターンモデルと、センサ位置記憶部１６に記憶された位置情報とに基づいて、個人の所在を認識する。具体的には、認識部１４は、まず、解析部１１により抽出された特徴量データと、個人別パターンモデル記憶部１３に記憶されている個人別パターンモデル各々とをマッチングしてパターン認識を行う。認識部１４は、パターン認識で検出された個人別パターンモデルに対応付けられている個人識別情報から、被検知者が特定の個人であることを認識する。さらに、認識部１４は、センサ位置記憶部１６を参照することにより、現在処理対象となっている特徴量データの基となる信号を出力したセンサ２０の設置場所を認識する。
【００１９】
提示部１５は、認識部１４により認識された情報をユーザに提示する。具体的な提示方法としては、提示部１５は、認識部１４によって特定室内に特定個人が存在することが認識された場合に、特定個人が特定室内に存在する旨を提示する。一方、提示部１５は、認識部１４によって特定個人が特定室内以外の特定場所に存在することが認識された場合に、特定個人が特定室内に存在しない旨を提示し、かつ、特定個人が特定場所に存在する旨を提示する。ここで、提示方法としては、管理端末１０のディスプレイに提示すべき情報を表示する方法をとる。なお、提示方法として、ディスプレイに表示する以外に、音声により報知する方法をとってもよい。
【００２０】
図５には、病院の病室内（５０５号室、５０６号室、５０７Ａ室、５０７Ｂ室）、ＣＴ室、トイレ、及び、廊下にセンサ２０を設置した場合に、提示部１５が管理端末１０のディスプレイに表示する情報の一例を示す。同図に示すように、管理端末１０のディスプレイには、部屋の番号、個人の名前、在／不在状態、室内不在時に個人が居る場所、及び、行動状況等が表示される。
【００２１】
［解析処理］
次に、図６に示すフローチャートを参照して、管理端末１０の解析部１１が行う解析処理の流れを説明する。
まず、解析部１１は、センサ２０から出力される信号を受信する（ステップＳ１０１）。センサ２０から出力される信号はアナログ信号であるため、解析部１１は、Ａ／Ｄ変換器１０１を用いてアナログ信号をデジタル信号に変換する。解析部１１は、変換後の信号に対して所定時間間隔（例えば、１００ｍｓ）でサンプリングを行う（ステップＳ１０２）。
【００２２】
解析部１１は、サンプリングされた信号に所定値以上の出力変化があったか否か、及び、所定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。所定時間が未経過であり、かつ、出力変化があったと判定された場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、センサ２０の検知範囲内で被検知者の動作が検知されたことになるため、解析部１１は、当該信号をデータとして記憶装置１０２に保存し（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０１から処理を繰り返す。
【００２３】
一方、サンプリングされた信号に出力変化がないと判定された場合、又は、所定時間が経過した場合には（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、解析部１１は、ステップＳ１０４において記憶装置１０２に保存されたデータがあるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。保存されたデータがあると判定された場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、解析部１１は保存されたデータを解析するために、当該データを所定時間単位（例えば、１．６ｓ）でフレーム分割する（ステップＳ１０６）。
次に、解析部１１は分割されたフレーム毎に解析処理を行う。具体的には、解析部１１は、フレームに対してＦＦＴ処理を行い、当該ＦＦＴ処理の結果から各高調波のスペクトルを算出する。また、解析部１１は、フレームの平均周波数及び振幅を算出する（ステップＳ１０７）。
【００２４】
次に、解析部１１は、記憶装置１０２に記憶されているモード選択情報がモデル生成モードを表しているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。モード選択情報がモデル生成モードを表していると判定された場合には（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、解析部１１は、ステップＳ１０７における解析結果を個人別パターンモデル生成部１２に入力する（ステップＳ１０９）。
一方、モード選択情報が認識モードを表していると判定された場合には（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、解析部１１は、ステップＳ１０７における解析結果を認識部１４に入力する（ステップＳ１１０）。
【００２５】
［個人別パターンモデル生成処理］
次に、図７のフローチャートを参照して、個人別パターンモデル生成部１２が行う個人別パターンモデル生成処理の流れを説明する。
まず、個人別パターンモデル生成部１２は、解析部１１から解析結果を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。解析結果を取得しないと判定された場合には（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。一方、解析結果を取得したと判定された場合には（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、個人別パターンモデル生成部１２は、取得した解析結果に基づき、ＨＭＭを用いて個人別パターンモデルを生成する（ステップＳ２０２）。なお、個人別パターンモデル生成部１２は、センサ２０から収集された個人別の検出信号に基づいて、個人の行動パターンを複数回学習することにより、個人別パターンモデルを生成する。
【００２６】
個人別パターンモデル生成部１２は、生成した個人別パターンモデルに被検知者の名前や個人ＩＤ等の個人識別情報を対応付ける（ステップＳ２０３）。個人別パターンモデル生成部１２は、個人識別情報を対応付けた個人別パターンモデルを個人別パターンモデル記憶部１３に記憶する（ステップＳ２０４）。
【００２７】
［認識処理及び提示処理］
次に、図８に示すフローチャートを参照して、管理端末１０の認識部１４及び提示部１５が行う認識処理及び提示処理の流れを説明する。
まず、認識部１４は、解析部１１から解析結果を取得したか否かを判定する（ステップＳ３０１）。解析結果を取得しないと判定された場合には（ステップＳ３０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。一方、解析結果を取得したと判定された場合には（ステップＳ３０１；Ｙｅｓ）、認識部１４は、個人別パターンモデル記憶部１３から個人別パターンモデルを読み出す（ステップＳ３０２）。
【００２８】
次に、認識部１４は、読み出した個人別パターンモデルと、取得した解析結果とのマッチングを行うことによりパターン認識を行う。具体的には、認識部１４は、ビタビアルゴリズムを用いて最大確率となる状態遷移系列を有する個人別パターンモデルを検出する（ステップＳ３０３）。
認識部１４は、検出結果に基づいて個人の所在を認識するための認識処理を行う（ステップＳ３０４）。具体的には、認識部１４は、まず、ステップＳ３０３において検出された個人別パターンモデルに対応付けられている個人識別情報を個人別パターンモデル記憶部１３から読み出す。次に、認識部１４は、現在認識処理の対象となっている信号を出力したセンサ２０の設置場所を示す位置情報をセンサ位置記憶部１６から取得する。
【００２９】
次に、提示部１５は認識結果を提示する（ステップＳ３０５）。具体的には、提示部１５は、取得した個人識別情報及び位置情報に基づいて提示するための情報を生成し、生成した情報をディスプレイに表示する。
図９には、上述した個人別パターンモデル生成処理によって“Ａさん”、“Ｂさん”、“Ｃさん”、についての個人別パターンモデルを生成し、当該個人別パターンモデルに基づいて、上述した認識処理を行った結果を示す。同図に示すように、“Ａさん”、“Ｂさん”、“Ｃさん”個人毎の認識率がいずれも９６％以上である。また、平均の認識率が９６．８％であり、非常に高い認識率を示している。
【００３０】
次に、動作例について説明する。まず、病院において被検知者である入院患者「旭太郎」、「旭次郎」、「旭三郎」、「旭四郎」について、各々の入院患者別にセンサ２０によって行動パターンを検知させ、センサ２０から出力される信号を集めておく。そして、これらの信号から特徴量データを抽出して入院患者の個人名との対応関係を学習させることにより個人別パターンモデルを生成する。この生成した個人別パターンモデルを管理端末１０の個人別パターンモデル記憶部１３に予め記憶させておく。さらに、各入院患者の部屋番号を識別するための情報として、「５０５号室」と「旭太郎」、「５０６号室」と「旭次郎」、「５０７Ａ室」と「旭三郎」、「５０７Ｂ室」と「旭四郎」、を対応付けるデータを用意して、記憶装置１０２に記憶しておく。
【００３１】
次に、病院の５０５号室、５０６号室、５０７Ａ室、５０７Ｂ室、ＣＴ室、トイレ、及び、廊下各々にセンサ２０を設置する。また、管理端末１０を病院の看護人室に設置し、管理端末１０と各センサ２０とを通信回線で接続する。そして、各センサ２０の設置場所を示す位置情報を管理端末１０のセンサ位置記憶部１６に記憶させておく。
センサ２０は、検知範囲内で行動する被検知者から赤外線を検知して、赤外線量に応じた信号を出力する。管理端末１０は各センサ２０から信号を受信し、解析部１１は各センサ２０毎に信号を解析することにより、特徴量データを抽出する。認識部１４は、各センサ２０毎に抽出された特徴量データと、個人別パターンモデル記憶部１３に記憶されている個人別パターンモデルとをマッチングすることにより被検知者が誰であるかを特定する。また、認識部１４は、センサ位置記憶部１６に記憶されている位置情報に基づいて、各センサ２０の位置を認識する。
【００３２】
提示部１５は、認識部１４による認識結果を管理端末１０のディスプレイに表示する。
例えば、認識部１４によって特定室内「５Ｆの５０５号室」に特定個人「旭太郎」が存在することが認識された場合に、図５に示すように、提示部１５は「旭太郎」が「５Ｆの５０５号室」に存在する旨を提示する。
また、認識部１４によって特定個人「旭次郎」が特定室内「５Ｆの５０６号室」以外の特定場所「ＣＴ室」に存在することが認識された場合に、図５に示すように、「旭次郎」が「５Ｆの５０６号室」に不在である旨を提示し、かつ、「旭次郎」が「ＣＴ室」に存在する旨を提示する。
【００３３】
また、認識部１４によって特定室内「５Ｆの５０７Ａ号室」に特定個人「旭三郎」が存在することが認識された場合に、図５に示すように、提示部１５は、「旭三郎」が「５Ｆの５０７Ａ号室」に存在する旨を提示する。
また、認識部１４によって特定個人「旭四郎」が特定室内「５Ｆの５０７Ｂ号室」以外の特定場所「廊下」に存在することが認識された場合に、図５に示すように、「旭四郎」が「５Ｆの５０７Ｂ号室」に不在である旨を提示し、かつ、「旭次郎」が「廊下」に存在する旨を提示する。
管理端末１０のディスプレイを参照することにより、看護人は各入院患者の所在を確認することができ、入院患者の徘徊等を防止することができる。
【００３４】
以上説明したように、個人所在認識システム１は、被検知者から離れた位置に存在するセンサ２０を用いてセンサ２０の検知範囲内に存在する被検知者を認識することができるため、個人にタグ等の特別なものを携帯させる必要がない。被検知者にタグを持たせなくとも個人認識が可能であるため、個人所在認識システム１を安価に構築することができる。また、被検知対象者が変わる度にタグの番号と個人とのひもづけを管理する手間が省け、管理コストが削減される。
【００３５】
また、個人所在認識システム１は、個人の行動パターンを学習することにより個人別パターンモデルを生成し、パターン認識によって個人を識別するため、タグを用いなくても高い精度で容易に個人を認識することが可能となる。さらに、センサ２０の設置場所を管理するようにしたため、特定個人が特定の場所に居るのか居ないのかを把握することができる。また、センサ２０を各部屋に設置することで、特定個人が部屋から出たことや、部屋以外のどの場所にいるのかを認識することができる。
【００３６】
なお、上述した実施形態においては、被検知者を検知するセンサとして、熱を検知する焦電センサ２０１を用いたが、センサの種類はこれに限定されることはなく、被検知者に携帯させる必要がなく、被検知者と離れた位置に設置されていて被検知者の動作を検知することが可能なセンサであれば何を用いてもよい。例えば、超音波センサやマイクロ波センサでもよい。また、焦電センサ２０１以外の熱を検知するセンサとして、光起電力効果又は光導電効果を利用した量子型センサ、あるいは、熱起電力効果や熱導電効果を利用した熱型センサを用いてもよい。
【００３７】
また、上述した実施形態においては、管理端末１０が個人別パターンモデル生成処理と認識処理との両方を行うとして説明したが、１台の装置で必ずしも両方の処理を行う必要はない。例えば、管理端末１０以外の装置で個人別パターンモデル生成処理を行い、当該生成された個人別パターンモデルを管理端末１０に記憶させるようにしてもよい。そして、管理端末１０は認識処理のみを行うようにしてもよい。
また、上述した実施形態においては、認識部１４は、個人と個人の所在とを特定するとして説明したが、さらに、個人の動作内容について認識するようにしてもよい。個人の動作内容を認識する場合には、個人の動作内容毎に動作パターンモデルを生成し記憶しておく必要がある。
【００３８】
また、上述した実施形態においては、個人所在認識システム１はセンサ２０と管理端末１０とで構成されており、管理端末１０が各センサ２０から出力される信号を受信し、一括して信号の解析及び認識を行うとして説明したが、個人所在認識システム１の装置構成はこれに限定されることはない。例えば、個人所在認識システム１は、Ａ／Ｄ変換器１０１、記憶装置１０２、プロセッサ１０３、及び、センサ２０を一体型とした一体型装置と、提示装置とで構成されていてもよい。この場合には、一体型装置を各室内及び廊下等に設置し各一体型装置が信号の解析処理及び認識処理を行う。そして、提示装置が、各一体型装置における認識結果を一括して受信し、集計・加工して提示するようにする。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
病院や介護施設における患者の徘徊状況の把握、室内における個人の在室状況の把握等、個人の所在の確認に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施の形態に係る個人所在認識システムの全体構成を示す図である。
【図２】同実施の形態に係る個人所在認識システムのハードウェア構成を示す図である。
【図３】同実施の形態に係る管理端末の機能構成を示す図である。
【図４】同実施の形態に係るセンサ位置記憶部が記憶する位置情報の一例を示す図である。
【図５】同実施の形態に係る提示部によって管理端末のディスプレイに表示される情報の一例を示す図である。
【図６】同実施の形態に係る解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】同実施の形態に係る個人別パターンモデル生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】同実施の形態に係る認識処理及び提示処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】同実施の形態に係る個人別の認識結果を示すグラフである。
【符号の説明】
【００４１】
１      個人所在認識システム
１０    管理端末
１１    解析部
１２    個人別パターンモデル生成部
１３    個人別パターンモデル記憶部
１４    認識部
１５    提示部
１６    センサ位置記憶部
２０    センサ
１０１  Ａ／Ｄ変換器
１０２  記憶装置
１０３  プロセッサ
２０１  焦電センサ
２０２  フレネルレンズ
【図１】
2006163617.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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