(57)【要約】【課題】  被検知者に不快感を与えることなく、被検知者の体動内容を正確に認識することが可能な体動認識装置、体動認識方法、及び、プログラムを提供する。【解決手段】  体動認識装置１０のパターンモデル記憶部１３は、寝返りモデル１０４ａと、離床モデル１０４ｂと、環境要因モデル１０４ｃとを記憶する。焦電センサ１０１は、臥床する被検知者から離れた位置に設置され、かつ、被検知者の体動に応じた信号を出力する。解析部１１は、焦電センサ１０１から出力される信号を解析する。体動認識部１４は、解析部１１による解析結果と、パターンモデル記憶部１３に記憶されているパターンモデルとに基づいて、被検知者の体動内容を認識する。【選択図】  図９
2006136666.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
臥床する被検知者の体動パターンをモデル化したパターンモデルを記憶するパターンモデル記憶手段と、
臥床する被検知者から離れた位置に設置され、かつ、該被検知者の体動に応じた信号を出力するセンサと、
前記センサから出力される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パターンモデル記憶手段に記憶されているパターンモデルとに基づいて、前記被検知者の体動内容を認識する体動認識手段と
を備えることを特徴とする体動認識装置。
【請求項２】
前記パターンモデル記憶手段に記憶されるパターンモデルには、離床時における体動のパターンモデルと寝返り時における体動のパターンモデルとが含まれていることを特徴とする
請求項１に記載の体動認識装置。
【請求項３】
前記パターンモデル記憶手段には、
臥床する被検知者以外の動きをモデル化した環境要因によるパターンモデルがさらに記憶されていることを特徴とする
請求項１又は２に記載の体動認識装置。
【請求項４】
前記体動認識手段により前記被検知者の体動内容が離床であると認識された場合に、前記被検知者が離床した旨を通知するための離床信号を出力する離床信号出力手段をさらに備えることを特徴とする
請求項１から３の何れか１項に記載の体動認識装置。
【請求項５】
臥床する被検知者の体動パターンをモデル化したパターンモデルを記憶するパターンモデル記憶ステップと、
臥床する被検知者から離れた位置に設置されたセンサから、該被検知者の体動に応じて出力される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パターンモデル記憶ステップにおいて記憶されたパターンモデルとに基づいて、前記被検知者の体動内容を認識する体動認識ステップと
を備えることを特徴とする体動認識方法。
【請求項６】
コンピュータに、
臥床する被検知者の体動パターンをモデル化したパターンモデルを記憶するパターンモデル記憶ステップと、
臥床する被検知者から離れた位置に設置されたセンサから、該被検知者の体動に応じて出力される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パターンモデル記憶ステップにおいて記憶されたパターンモデルとに基づいて、前記被検知者の体動内容を認識する体動認識ステップと
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、臥床する被検知者の体動内容を認識するための体動認識装置、体動認識方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
病院では、入院患者がベッドから転落してけがをしたり、ベッドを離れて徘徊したりする危険性がある。このため、従来の病院においては、入院患者の離床（起き上がり）を把握するために、看護人が定期的に病室の見回りを実施していた。しかしながら、このような見回りの実施は、看護人の大きな負担となっており、また、病院では見回りの看護人を確保する必要があるという問題点があった。
【０００３】
このような問題を解決するために、例えば、ベッド下にマットセンサを設置し、被検知者がセンサを踏んだときにセンサから出力される信号を解析することで、被検知者が離床したことを検知する技術が存在する。しかし、このような技術では、被検知者がマットセンサの上に足をつけることなくベッドから転落してしまった場合、被検知者が離床したことを検知することができない。
【０００４】
また、他の技術として、被検知者が臥床するベッドの上にマットセンサを敷き、当該マットセンサにより検知された圧力や静電容量に基づいて被検知者の体動を検知する技術も存在する（例えば、特許文献１、２参照）。このような技術においては、マットセンサが敷かれたベッドの上に被検知者が寝ることとなるため、被検知者が大量の汗をかいたりすべるような感覚を受けて、睡眠に影響を与える可能性がある。また、マットセンサが大型となり、さらに、マットセンサをベッドに固定する措置を取る必要があるため、コストがかかるという問題点がある。
【０００５】
また、他の技術として、コード付きのクリップを被検知者の衣類にはさみ、被検知者が離床した時にクリップがはずれるように設定しておき、クリップがはずれたことをセンサで検知する技術が存在する。しかしながら、クリップがわずらわしく、自らクリップをはずしてしまう被検知者や、クリップを壊してしまう被検知者がいる。また、被検知者が寝返りをうってクリップがはずれたり、被検知者の首にコードがからみつく場合もある。
【０００６】
また、カメラで撮影された被検知者の動きを人間が監視する技術も存在する（例えば、特許文献３、４参照）。しかしながら、このような技術では、被検知者はカメラが気になってしまい、また、被検知者のプライバシーに関する問題が発生する。また、カメラで撮影されている被検知者を監視する人が必要となり、手間やコストがかかる。
他の技術として、ベッドの幅方向の複数箇所にセンサを配置し、当該センサにより測定された空気圧の変動に基づいて被検知者の体動を検知する技術が存在する（例えば、特許文献５参照）。このような技術では、センサを複数個用意する必要がある。また、センサは空気を封入した袋等で作成されているため、被検知者に不快感を与え、睡眠に影響を与える恐れがある。
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１５４５１２号公報
【特許文献２】特開２００４−１０５４１６号公報
【特許文献３】特開２０００−１０５８８５号公報
【特許文献４】特開２００１−３０７２４６号公報
【特許文献５】特開２００４−１５９８０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
以上のように、カメラや被検知者に接触させたセンサを用いて被検知者を監視したり検知したりする場合には、被検知者に身体的又は心理的な不快感を与えていた。また、ベッド下に設置されたマットセンサを用いた場合には、正確に被検知者の離床を検知することができないという問題点があった。
そこで、本発明は、従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、被検知者に不快感を与えることなく、被検知者の体動内容を正確に認識することが可能な体動認識装置、体動認識方法、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】
【０００９】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、臥床する被検知者の体動パターンをモデル化したパターンモデルを記憶するパターンモデル記憶手段と、臥床する被検知者から離れた位置に設置され、かつ、該被検知者の体動に応じた信号を出力するセンサと、前記センサから出力される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パターンモデル記憶手段に記憶されているパターンモデルとに基づいて、前記被検知者の体動内容を認識する体動認識手段とを備えることを特徴とする体動認識装置を提供する。
【００１０】
この構成によれば、センサは、臥床する被検知者から離れた位置に設置され、かつ、被検知者の体動に応じた信号を出力する。また、解析手段はセンサから出力される信号を解析し、体動認識手段は解析結果とパターンモデル記憶手段に記憶されているパターンモデルとに基づいて被検知者の体動内容を認識する。このため、被検知者に不快感を与えることなく、被検知者の体動内容を正確に認識することが可能となる。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の体動認識装置において、前記パターンモデル記憶手段に記憶されるパターンモデルには、離床時における体動のパターンモデルと寝返り時における体動のパターンモデルとが含まれていることを特徴とする。
この構成によれば、体動認識手段は、センサから出力される信号に対応する被検知者の体動内容が離床であるか寝返りであるかを区別することができる。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の体動認識装置において、前記パターンモデル記憶手段には、臥床する被検知者以外の動きをモデル化した環境要因によるパターンモデルがさらに記憶されていることを特徴とする。
この構成によれば、パターンモデル記憶手段は環境要因によるパターンモデルをさらに記憶するため、体動認識手段は、環境要因による動きを被検知者の体動として誤認識することがなくなり、被検知者の体動内容を正確に認識することができる。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の体動認識装置において、前記体動認識手段により前記被検知者の体動内容が離床であると認識された場合に、前記被検知者が離床した旨を通知するための離床信号を出力する離床信号出力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、離床信号出力手段は、被検知者の体動内容が離床であると認識された場合に離床信号を出力するため、該検知者が離床した旨を看護人等に通知することができる。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、臥床する被検知者の体動パターンをモデル化したパターンモデルを記憶するパターンモデル記憶ステップと、臥床する被検知者から離れた位置に設置されたセンサから、該被検知者の体動に応じて出力される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パターンモデル記憶ステップにおいて記憶されたパターンモデルとに基づいて、前記被検知者の体動内容を認識する体動認識ステップとを備えることを特徴とする体動認識方法を提供する。
この方法によれば、臥床する被検知者から離れた位置に存在するセンサから、被検知者の体動に応じて出力される信号を解析し、解析結果とパターンモデルとに基づいて被検知者の体動内容を認識することができるため、被検知者に不快感を与えることなく、被検知者の体動内容を正確に認識することが可能となる。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、コンピュータに、臥床する被検知者の体動パターンをモデル化したパターンモデルを記憶するパターンモデル記憶ステップと、臥床する被検知者から離れた位置に設置されたセンサから、該被検知者の体動に応じて出力される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パターンモデル記憶ステップにおいて記憶されたパターンモデルとに基づいて、前記被検知者の体動内容を認識する体動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。
このプログラムによれば、コンピュータに、パターンモデル記憶ステップと、解析ステップと、体動認識ステップとを実行させるため、被検知者に不快感を与えることなく、被検知者の体動内容を正確に認識することが可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、センサは、臥床する被検知者から離れた位置に設置され、かつ、被検知者の体動に応じた信号を出力する。また、解析手段はセンサから出力される信号を解析し、体動認識手段は解析結果とパターンモデル記憶手段に記憶されているパターンモデルとに基づいて被検知者の体動内容を認識する。このため、被検知者に不快感を与えることなく、被検知者の体動内容を正確に認識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】
【００１７】
以下、本発明に係る実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図１には、本発明の実施の形態に係る体動認識装置１０のハードウェア構成を示す。同図に示すように、体動認識装置１０は、焦電センサ１０１と、フレネルレンズ１０２と、Ａ／Ｄ変換器１０３と、記憶装置１０４と、プロセッサ１０５と、を含んで構成される。
焦電センサ１０１は、焦電効果を利用して被検知体（人、動物、物体）から放出される赤外線を検知し、被検知体の動きに応じた信号を出力する。フレネルレンズ１０２は、焦電センサ１０１により赤外線が感知されるエリア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１０２をミラーで置き換えることも可能である。
【００１８】
図２（ａ）には、被検知者が就寝している時の焦電センサ１０１と被検知者との位置関係を示す。図２（ｂ）には、被検知者が離床した時の焦電センサ１０１と被検知者との位置関係を示す。また、図３（ａ）には、被検知者が就寝時に寝返りを繰り返した場合に焦電センサ１０１から出力される信号の波形を示す。図３（ｂ）には、被検知者が離床、臥床を繰り返した場合に焦電センサ１０１から出力される信号の波形を示す。
【００１９】
離床時には、一般的に、図２（ｂ）に示すように焦電センサ１０１と被検知者との距離が近くなるため、図３（ｂ）に示すように波形の振幅が大きくなる。一方、就寝中の寝返り時には、図３（ａ）に示すように、波形の振幅は離床時に比較して小さめとなる。かつ、焦電センサ１０１により被検知者の各部位の動きが検知されるため、図３（ａ）に示す波形には高周波成分が多く含まれることとなる。
【００２０】
Ａ／Ｄ変換器１０３は、焦電センサ１０１から出力される図３に示すようなアナログ信号をデジタル信号に変換する。
プロセッサ１０５は、ＣＰＵ及びメモリを含んで構成されており、体動認識装置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、本発明に特徴的なプログラムとして、焦電センサ１０１から出力される信号を解析するためのプログラムと、被検知者の体動内容を認識するためのプログラムとが含まれている。プロセッサ１０５は、これらのプログラムを実行することにより体動認識装置１０の各種機能を実現させる。
【００２１】
記憶装置１０４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１０４には、臥床する被検知体の体動パターンをモデル化したパターンモデルが記憶される。また、記憶装置１０４には、体動認識装置１０の動作モードを決定するための情報として、動作モード情報が記憶される。当該動作モード情報は、パターンモデル生成モードと、体動認識モードとの何れか一方のモードを表す。当該動作モード情報は、体動認識装置１０の外部から人間が入力することが可能である。
【００２２】
以上説明した体動認識装置１０が備えるハードウェア及びソフトウェアにより、図４に示す本発明に特徴的な機能構成が体動認識装置１０に実現される。
解析部１１は、Ａ／Ｄ変換器１０３と、プロセッサ１０５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、臥床する被検知者の体動に応じて焦電センサ１０１から出力されるアナログ信号を、Ａ／Ｄ変換器１０３によりデジタル信号に変換する。そして、解析部１１は、当該デジタル信号を解析することによって解析結果を出力する。具体的には、解析部１１は、当該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する。
【００２３】
パターンモデル生成部１２は、プロセッサ１０５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。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、体動のパターンモデルを生成する。本実施形態においては、パターンモデル生成部１２は、体動のパターンモデルとして、就寝中における寝返り時のパターンモデルである寝返りモデル１０４ａと、起き上がり時のパターンモデルである離床モデル１０４ｂとを生成する。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。
【００２４】
また、臥床する被検知者以外の環境要因による動き、例えば、カーテンの揺れ、及び、エアコンディショナや扇風機による空気の流れを焦電センサ１０１は検知し、焦電センサ１０１から信号が出力される。パターンモデル生成部１２は、これらの環境要因によるパターンモデルである環境要因モデル１０４ｃを生成する。この環境要因モデル１０４ｃは、環境要因の影響によって被検知者の体動内容が誤認識されるのを防ぐために用いられる。
【００２５】
パターンモデル記憶部１３は、パターンモデル生成部１２が生成した体動のパターンモデル（寝返りモデル１０４ａ及び離床モデル１０４ｂ）と環境要因モデル１０４ｃとを記憶装置１０４に記憶する。
体動認識部１４は、解析部１１が抽出した特徴量データと、パターンモデル記憶部１３に記憶されているパターンモデルとをマッチングすることによりパターン認識を行い、被検知者の体動内容を認識する。
離床信号出力部１５は、体動認識部１４により被検知者の体動内容が離床であると認識された場合に、被検知者が離床した旨を示す信号である離床信号を出力する。
【００２６】
［解析処理］
次に、図５に示すフローチャートを参照して、体動認識装置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、焦電センサ１０１から出力される信号を受信する（ステップＳ１０１）。焦電センサ１０１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１０３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）。
【００２７】
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）、被検知体の動きが発生したことになるため、解析部１１は、当該信号をデータとして記憶装置１０４に保存し（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０１から処理を繰り返す。
【００２８】
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で記憶装置１０４に保存したデータがあるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。保存し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は保存し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）。
【００２９】
次に、解析部１１は、記憶装置１０４に記憶されている動作モード情報がパターン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）。動作モード情報がパターン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パターンモデル生成部１２に入力する（ステップＳ１０９）。
一方、動作モード情報が体動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体動認識部１４に入力する（ステップＳ１１０）。
【００３０】
［パターンモデル生成処理］
次に、図６のフローチャートを参照して、パターンモデル生成部１２が行うパターンモデル生成処理の流れを説明する。ここでは、パターンモデル生成部１２が被検知者の体動のパターンモデルを生成する場合について説明する。
まず、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）、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を用いて体動のパターンモデルを生成する（ステップＳ２０２）。
【００３１】
パターンモデル生成部１２は、生成した体動のパターンモデルに「離床」、「寝返り」等の体動内容を対応付ける（ステップＳ２０３）。パターンモデル生成部１２は、体動内容を対応付けた体動のパターンモデルをパターンモデル記憶部１３に記憶する（ステップＳ２０４）。
なお、上述した体動のパターンモデル生成処理と同様の処理手順に従って、パターンモデル生成部１２は、環境要因によるパターンモデルを生成する。環境要因によるパターンモデル生成処理が体動のパターンモデル生成処理と異なる点は、解析部１１から取得される解析結果のデータ内容と、生成されたパターンモデルに対応付けられる内容（カーテン、エアコンテディショナ等）とが異なるのみである。
【００３２】
［体動認識処理］
次に、図７に示すフローチャートを参照して、体動認識装置１０の体動認識部１４が行う体動認識処理の流れを説明する。まず、体動認識部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）、体動認識部１４は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）、体動認識部１４は、パターンモデル記憶部１３からパターンモデルを読み出す（ステップＳ３０２）。
次に、体動認識部１４は、読み出したパターンモデルと、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、体動認識部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パターンモデルを検出する（ステップＳ３０３）。
【００３３】
体動認識部１４は、検出結果に基づいて体動内容を認識する。具体的には、体動認識部１４は、ステップＳ３０３において検出されたパターンモデルに対応付けられている体動内容をパターンモデル記憶部１３から読み出す（ステップＳ３０４）。認識された体動内容が「離床」であった場合には（ステップＳ３０５；Ｙｅｓ）、離床信号出力部１５は、被検知者が離床した旨を通知するための離床信号を出力する（ステップＳ３０６）。一方、認識された体動内容が「離床」以外（すなわち、「寝返り」、「カーテン」等）であった場合には（ステップＳ３０５；Ｎｏ）、処理を終了する。
【００３４】
［動作例］
次に、図８及び図９を参照して、上記構成における動作例を説明する。まず、被検知者の就寝時の体動と離床時の体動とを焦電センサ１０１で検出し、焦電センサ１０１から出力される信号を予め集めておく。これらの信号の解析結果と体動内容との対応関係を学習させることにより、体動パターンをモデル化した寝返りモデル１０４ａと離床モデル１０４ｂとを生成して、体動認識装置１０の記憶装置１０４に予め記憶させておく。さらに、カーテンの揺れやエアコンコンディショナーからの風等の環境要因を体動認識装置１０が体動と誤認識するのを防ぐために、環境要因モデル１０４ｃを生成して、当該環境要因モデル１０４ｃを記憶装置１０４に記憶させておく。
【００３５】
次に、被検知者が臥床するベッドの真上の天井に焦電センサ１０１を設置する。焦電センサ１０１は、被検知者の体動に応じて、被検知者から放出される赤外線を検知してアナログ信号を出力する（プロセスＰ１）。Ａ／Ｄ変換器１０３は、焦電センサ１０１から出力される信号をアナログからデジタルに変換する（プロセスＰ２）。次に、プロセッサ１０５は、デジタル信号を解析することにより、振幅、周波数等の特徴量データを抽出する（プロセスＰ３）。プロセッサ１０５は、抽出された特徴量データと予め記憶装置１０４に記憶しておいたパターンモデルとをマッチングすることにより（プロセスＰ４）、焦電センサ１０１から出力された信号の波形が、被検知者がどのような動きをしたときの波形パターンなのかを判定する（プロセスＰ５）。
【００３６】
具体的には、被検知者が就寝中であり、かつ、寝返り等の体動が全くない場合、焦電センサ１０１から信号は出力されず、特徴量データはどのパターンモデルともマッチングしないため、体動はないと認識される。一方、被検知者の就寝中に寝返りなどの体動が発生している場合には、特徴量データと寝返りモデル１０４ａとがマッチングする（最大確率となる状態遷移系列を有するパターンモデルが寝返りモデル１０４ａとなる）ため、被検知者の体動内容は「寝返り」と判定される。一方、被検知者が体を起こした場合には、特徴量データと離床モデル１０４ｂとがマッチングするため、体動内容が離床であると判定される。
【００３７】
被検知者の体動内容が離床と判定された場合、体動認識装置１０から被検知者が離床した旨を示す離床信号が出力される（プロセスＰ６）。
図１０には、本実施形態に係る体動認識装置１０を、従来の病院におけるナースコールシステムに適用した例を示す。同図に示すように、焦電センサ１０１は、入院患者が臥床するベッドの上方に設置されている。なお、ベッドの側方の壁に焦電センサ１０１を設置してもよい。また、焦電センサ１０１の数は複数であってもよい。
【００３８】
そして、体動認識装置１０から出力される離床信号を、従来のナースコールシステムに並列に入力させる。これにより、従来においては、患者がナースコールボタンを押すことによってのみナースセンターに信号が送信されて看護婦を呼び出すことができたが、この例では、従来に加えて、体動認識装置１０により患者の体動が離床であることが認識された場合にもナースセンターに離床信号が送信されて看護婦を呼び出すことができる。これにより、センシングされている不快感や煩わしさを患者に感じさせることなく、ナースセンターに患者が離床した旨を通知することができ、患者がベッドから転落するのを未然に防止することができる。また、看護婦は、病室を定期的に見回る手間を省くことができる。
【００３９】
以上説明したように、焦電センサ１０１によって、被検知者から離れた場所で被検知者をセンシングすることができるため、被検知者は、身体的な不快感や、センシングされているという心理的な不快感を感じることがない。また、従来のように被検知者にセンサを接触させることがないので、被検知者の睡眠状態に影響を与えず、センサの断線や破壊の心配がない。さらに、カメラを用いて被検知者を撮影することがないので、プライバシーの侵害が発生しない。
【００４０】
また、焦電センサ１０１によってベッド上の被検知者を常に監視することができるため、正確に被検知者の体動を検知することが可能となる。
また、焦電センサ１０１は、被検知体が動いたときのみ動作するため、低消費であり経済的である。そして、体動認識装置１０を構成するハードウェアは、主に焦電センサ１０１とプロセッサ（演算装置）１０５であるため、安価に、かつ、簡単に、体動認識装置１０を作成することができる。
【００４１】
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１０１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、被検知者と離れた位置に設置され、かつ、被検知者の体動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１０１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。
【００４２】
また、上述した実施形態においては、体動認識装置１０がパターンモデル生成処理と被検知者の体動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、体動認識装置１０以外の装置でパターンモデル生成処理を行い、当該生成されたパターンモデルを体動認識装置１０に記憶させるようにしてもよい。そして、体動認識装置１０は体動認識処理のみを行うようにしてもよい。
【００４３】
また、上述した実施形態においては、パターンモデル記憶部１３には、寝返りモデル１０４ａと、離床モデル１０４ｂと、環境要因モデル１０４ｃとが記憶されるとして説明したが、環境要因による誤認識の確率が低い場合には、パターンモデル記憶部１３に寝返りモデル１０４ａ及び離床モデル１０４ｂのみを記憶させるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明は、病院や介護施設等において、ベッドからの人の転落防止や徘徊防止に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施の形態に係る体動認識装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】（ａ）は、被検知者が就寝している時の焦電センサと被検知者との位置関係を示す図である。（ｂ）は、被検知者が離床した時の焦電センサと被検知者との位置関係を示す図である。
【図３】（ａ）は、被検知者が就寝時に寝返りを繰り返した場合に焦電センサから出力される信号の波形を示す図である。（ｂ）は、被検知者が離床、臥床を繰り返した場合に焦電センサから出力される信号の波形を示す図である。
【図４】同実施の形態に係る体動認識装置の機能構成を示す図である。
【図５】同実施の形態に係る体動認識装置の解析部が行う解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】同実施の形態に係る体動認識装置のパターンモデル生成部が行う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７】同実施の形態に係る体動認識装置の体動認識部が行う体動認識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動作例を説明するための図である。
【図９】同実施の形態に係る動作例を説明するための図である。
【図１０】同実施の形態に係る体動認識装置をナースコールシステムに適用した例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０      体動認識装置
１１      解析部
１２      パターンモデル生成部
１３      パターンモデル記憶部
１４      体動認識部
１５      離床信号出力部
１０１    焦電センサ
１０２    フレネルレンズ
１０３    Ａ／Ｄ変換器
１０４    記憶装置
１０４ａ  寝返りモデル
１０４ｂ  離床モデル
１０４ｃ  環境要因モデル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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