(57)【要約】      （修正有）【課題】余計なハードウェアなしに熱中症を検知できる熱中症判定装置、携帯端末装置、熱中症判定方法、熱中症判定プログラムを提供する。【解決手段】携帯端末装置１０は、センサ１１によって採取された温度及び湿度の少なくとも一方から第１の指数を算出する。さらに、携帯端末装置１０は、カメラ１３によって撮像された画像から脈拍数を検出する。さらに、携帯端末装置１０は、第１の指数および脈拍数を用いて、熱中症の発症可能性があるか否かを判定する。さらに、携帯端末装置１０は、判定結果を通知する。【選択図】図１
2015054224.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサによって採取された温度及び湿度の少なくとも一方から第１の指数を算出する指数算出部と、
カメラによって撮像された画像から脈拍数を検出する脈拍数検出部と、
前記指数算出部によって算出された第１の指数と、前記脈拍数検出部によって検出された脈拍数とを用いて、熱中症の発症可能性があるか否かを判定する熱中症判定部と、
前記熱中症判定部による判定結果を通知する通知部と
を有することを特徴とする熱中症判定装置。
【請求項２】
前記熱中症判定装置に対する操作が検出された場合に、前記カメラによる撮像を開始させる撮像制御部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の熱中症判定装置。
【請求項３】
前記指数算出部によって算出された第１の指数が所定の閾値を超えた場合に、前記カメラによる撮像を開始させる撮像制御部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の熱中症判定装置。
【請求項４】
前記熱中症判定部は、前記指数算出部によって算出された第１の指数が所定の閾値を超え、かつ、前記脈拍数検出部によって検出された脈拍数が所定の閾値を超える場合に、熱中症の発症可能性があると判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の熱中症判定装置。
【請求項５】
前記画像から血流量を算出する血流量算出部と、
前記血流量算出部によって算出された血流量の変化から熱中症のレベルを判定するレベル判定部とをさらに有し、
前記通知部は、前記レベル判定部によって判定されたレベルをさらに通知することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の熱中症判定装置。
【請求項６】
前記指数算出部によって算出された第１の指数が前記閾値を超えた場合に、前記脈拍数検出部によって検出された脈拍数を所定の記憶部に保存する保存部と、
前記記憶部に記憶された脈拍数の統計値が所定の閾値未満であるか否かによって暑熱への順化の可否を判定する暑熱順化判定部と、
前記暑熱順化判定部によって暑熱に順化していると判定された場合に、前記第１の指数と比較する閾値または前記脈拍数と比較する閾値を変更する閾値変更部と
さらに有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の熱中症判定装置。
【請求項７】
温度と湿度との少なくとも一方の情報を取得するセンサと、
画像を撮像するカメラと、
前記センサによって採取された情報から第１の指数を算出する指数算出部と、
前記カメラによって撮像された画像から脈拍数を検出する脈拍数検出部と、
前記指数算出部によって算出された第１の指数と、前記脈拍数検出部によって検出された脈拍数とを用いて、熱中症の発症可能性があるか判定する熱中症判定部と、
前記熱中症判定部による判定結果を通知する通知部と
を有することを特徴とする携帯端末装置。
【請求項８】
コンピュータが、
センサによって採取された温度及び湿度の少なくとも一方から第１の指数を算出し、
カメラによって撮像された画像から脈拍数を検出し、
前記第１の指数と前記脈拍数とを用いて、熱中症の発症可能性があるか否かを判定し、
判定結果を通知する
処理を実行することを特徴とする熱中症判定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
センサによって採取された温度及び湿度の少なくとも一方から第１の指数を算出し、
カメラによって撮像された画像から脈拍数を検出し、
前記第１の指数と前記脈拍数とを用いて、熱中症の発症可能性があるか否かを判定し、
判定結果を通知する
処理を実行させることを特徴とする熱中症判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱中症判定装置、携帯端末装置、熱中症判定方法および熱中症判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地球温暖化の影響に伴って夏季の高温日（真夏日など）が増加している。このため、例えば、学校管理下での生徒の熱中症発生件数が増加したり、日常生活中における高齢者の熱中症患者が増加したりしている。一般的に、熱中症は、高温多湿環境で発生しやすいが、比較的低温の状態でも湿度が高い場合には発生する可能性がある。湿度が高く、気温が低い場合には、本人が気づかないまま熱中症を発症するケースが多い。例えば、高齢者は、皮膚の温度感受性が低下するために暑さを自覚しにくくなり、体温調節が遅れることや、体温上昇にともなう皮膚血流量と発汗量の増加が遅れることがある。このため、高齢者は、体温がより上昇しやすく熱中症になりやすい。
【０００３】
熱中症の発症を予測する手法の一例として、湿球黒球温度（ＷＢＧＴ：Wet-Bulb  Globe  Temperature：湿球黒球温度（単位：℃））を計測し、この値に基づいた熱中症発生リスクを評価する手法がある。以下では、湿球黒球温度のことを「ＷＢＧＴ」と記載する場合がある。なお、ＷＢＧＴは、「暑さ指数」又は「熱中症指数」と呼ばれることもある。
【０００４】
上記の「ＷＢＧＴ」は、乾球温度、湿球温度、黒球温度の計測値から算出される値であり、例えば、暑熱環境による熱ストレスの評価を行う暑さ指数として使用される。ＷＢＧＴは、ＩＳＯ  ７２４３（１９８９年）／ＪＩＳ  Ｚ８５０４（１９９９年）として規格化されている。かかるＷＢＧＴは、その値が高いほど熱中症の発症する可能性が高いことを意味する。ＷＢＧＴの値に応じて、ある環境にいる人のための対策などが、国の指針等で与えられている。この指針には、例えば、日本生気象学会による「日常生活における熱中症予防指針」Ｖｅｒ．１（２００８．４）がある。この指針には、日常生活時のＷＢＧＴ値に応じて、注意が推奨される生活活動の目安及び注意事項が示されている。
【０００５】
また、ＷＢＧＴの値は、黒球温度計測ができない場合でも、例えば、気温、湿度から換算値を算出できる。日本生気象学会による「日常生活における熱中症予防指針」Ｖｅｒ．１（２００８．４）によると、乾球温度計による気温（単位：℃）と相対湿度（％）とに基づいて、熱中症に関する注意情報などを得ることができる。
【０００６】
この仕組みを利用し、温度及び湿度からＷＢＧＴ換算値を算出し、熱中症の発症リスクを予測する携帯型装置が知られている。
【０００７】
また、利用者のバイタルを熱中症の判定に用いる技術も提案されている。例えば、センサを接続したモニタリング端末を防護服に取り付け、体温、心拍数を計測して送信し、送信した外部の管理装置でＷＢＧＴの値を算出することで熱中症発生を検知する技術が挙げられる。また、耳栓型の深部体温および心拍計測センサにより、熱中症発生を検知、予測あるいは警告する技術もある。また、温度および湿度センサ付きの携帯機器と耳栓型深部体温および心拍センサとを接続し、温度、湿度、深部体温および心拍の情報をもとに、熱中症発生を検知する技術もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−１０８４５１号公報
【特許文献２】特開２０１０−１３１２０９号公報
【特許文献３】特開２０１２−１８７１２７号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】“熱中症指数モニター  ＡＤ−５６８９（みはりん坊ミニ）”，［ｏｎｌｉｎｅ］、株式会社エー・アンド・デイ、［平成２５年８月２６日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.aandd.co.jp/adhome/products/sp/ad5689.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上記の技術は、余計なハードウェアなしには熱中症を検知することができない。
【００１１】
すなわち、ＷＢＧＴを用いて熱中症を判定する場合には、誤判定が発生するケースがある。なぜなら、温湿度の体感には個人差があり、例えば、ＷＢＧＴが高く算出された場合でも熱中症とは限らず、また、ＷＢＧＴが低く算出されたからといって正常であるとも限らないからである。
【００１２】
また、バイタルを用いて熱中症の判定に用いる場合には、防護服あるいは耳栓型のセンサなどのように、利用者が日常生活で使用および装着しない専用のハードウェアを用いて、心拍数等のバイタルが採取される。このため、バイタルを用いて熱中症を判定する場合には、専用のハードウェアを使用しないと、熱中症を検知することはできない。
【００１３】
１つの側面では、本発明は、余計なハードウェアなしに熱中症を検知できる熱中症判定装置、携帯端末装置、熱中症判定方法、熱中症判定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】
【００１４】
一態様の熱中症判定装置は、センサによって採取された温度及び湿度の少なくとも一方から第１の指数を算出する指数算出部と、カメラによって撮像された画像から脈拍数を検出する脈拍数検出部と、前記指数算出部によって算出された第１の指数と、前記脈拍数検出部によって検出された脈拍数とを用いて、熱中症の発症可能性があるか否かを判定する熱中症判定部と、前記熱中症判定部による判定結果を通知する通知部とを有する。
【発明の効果】
【００１５】
余計なハードウェアなしに熱中症を検知できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、実施例１に係る携帯端末装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、気温及び湿度とＷＢＧＴとの対応関係の一例を示す図である。
【図３】図３は、日常生活時の熱中症予防対策の指針の一例を示す図である。
【図４】図４は、Ｇ信号及びＲ信号の各信号のスペクトルの一例を示す図である。
【図５】図５は、Ｇ成分及び補正係数ｋが乗算されたＲ成分の各信号のスペクトルの一例を示す図である。
【図６】図６は、演算後のスペクトルの一例を示す図である。
【図７】図７は、脈拍数検出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、実施例１に係る熱中症判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例２に係る携帯端末装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、実施例２に係る熱中症判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例３に係る携帯端末装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、血流量算出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、実施例３に係る熱中症判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例４に係る携帯端末装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、実施例４に係る閾値設定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施例４に係る熱中症判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施例１〜実施例５に係る熱中症判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に、本願の開示する熱中症判定装置、携帯端末装置、熱中症判定方法および熱中症判定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１８】
［携帯端末装置の構成］
まず、実施例１に係る携帯端末装置の機能的構成について説明する。図１は、実施例１に係る携帯端末装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す携帯端末装置１０は、温湿度から求めたＷＢＧＴとともに、太陽光や室内光などの一般の環境光の下で生体に計測器具を接触させずに被験者が撮影された画像から検出した脈拍数を用いて熱中症の発症リスクを判定するものである。ここで言う「ＷＢＧＴ」は、いわゆる湿球黒球温度「Wet-Bulb  Globe  Temperature」の略称であり、「暑さ指数」又は「熱中症指数」と呼ばれることもある。
【００１９】
一態様としては、携帯端末装置１０は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される熱中症判定プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などの移動体通信網に接続可能な移動体通信端末に上記の熱中症判定プログラムをインストールさせる。また、移動体通信網に接続可能な移動体通信端末に限らず、移動体通信網に接続する能力を持たないデジタルカメラやタブレット端末に上記の熱中症判定プログラムをインストールさせてもよい。これによって、移動体通信端末やタブレット端末等の携帯端末を携帯端末装置１０として機能させることができる。なお、ここでは、携帯端末装置１０の実装例として携帯端末を例示したが、パーソナルコンピュータを始めとする据置き型の端末装置に熱中症判定プログラムをインストールさせることもできる。
【００２０】
図１に示すように、実施例１に係る携帯端末装置１０は、センサ１１と、指数算出部１２と、カメラ１３と、撮像制御部１４と、脈拍数検出部１５と、熱中症判定部１６と、通知部１７とを有する。なお、携帯端末装置１０は、図１に示した機能部以外にも既知の携帯端末装置が有する各種の機能部を有することとしてもかまわない。例えば、携帯端末装置１０は、タッチパネルやディスプレイなどの入出力デバイス、アンテナ、移動体通信網との接続を実行する無線通信部、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信機や加速度センサなどの機能部をさらに有していてもかまわない。
【００２１】
センサ１１は、例えば、温度及び湿度を検出するものである。かかるセンサ１１には、温度センサや湿度センサなどを採用することができ、携帯端末装置に搭載されているものをそのまま使用できる。このセンサ１１が検出した温度及び湿度のデータは指数算出部１２に入力される。なお、センサ１１は、温度又は湿度のいずれか一方のみを検出するものであってもよい。
【００２２】
指数算出部１２は、例えば、センサ１１によって検出された温度及び湿度のデータから、第１の指数を算出するものである。ここで言う「第１の指数」の一例としては、上記のＷＢＧＴが挙げられる。かかるＷＢＧＴは、黒球温度計測ができない場合でも、気温及び湿度から換算することができる。
【００２３】
図２は、気温及び湿度とＷＢＧＴとの対応関係の一例を示す図である。図２には、ＷＢＧＴが２５℃未満である温度帯、ＷＢＧＴが２５℃以上２８℃未満である温度帯、ＷＢＧＴが２８℃以上３１℃未満である温度帯及びＷＢＧＴが３１℃以上である温度帯の４つの温度帯が塗りつぶしによって区別表示されている。図２に示すように、センサ１１によって検出された気温が３３℃であり、湿度が７０％である場合を想定する。この場合には、気温「３３℃」及び湿度「７０％」に対応する値「３２℃」が指数算出部１２によってＷＢＧＴとして導出されることになる。このように、指数算出部１２は、図２の対応関係を示すテーブルから、センサ１１によって検出された気温及び湿度の組合せに対応する値をＷＢＧＴに換算できる。
【００２４】
図３は、日常生活時の熱中症予防対策の指針の一例を示す図である。図３に示すように、ＷＢＧＴが２５℃未満である温度帯は、「注意」の区分に分類されており、熱中症が強い生活行動で発症しうる危険性が指摘されている。例えば、激しい運動や重労働時に発症リスクがあることが指摘されている。また、ＷＢＧＴが２５℃以上２８℃未満である温度帯は、「警戒」の区分に分類されており、中等度以上の生活行動で発症しうる危険性が指摘されている。例えば、運動や激しい作業をする場合には、定期的かつ十分に休息を取り入れることが指摘されている。また、ＷＢＧＴが２８℃以上３１℃未満である温度帯は、「厳重警戒」の区分に分類されており、すべての生活行動で発症しうる危険性が指摘されている。例えば、外出時に炎天下を避け、室内では室温の上昇に注意することが指摘されている。さらに、ＷＢＧＴが３１℃以上である温度帯は、「危険」の区分に分類されており、すべての生活行動で発症しうる危険性が指摘されている。例えば、高齢者の場合には安静状態でも発症する危険性があり、外出はできるだけ避け、涼しい室内に移動することが指摘されている。
【００２５】
指数算出部１２は、例えば、図２に示すテーブル、すなわち温湿度とＷＢＧＴとの対応関係を記憶しておき、センサ１１が検出した温度及び湿度の組合せに対応するＷＢＧＴの値を導出する。
【００２６】
なお、ここでは、指数算出部１２が温度及び湿度の両方を用いて第１の指数を算出する場合を例示したが、指数算出部１２は、センサ１１が検出した温度又は湿度のいずれか一方に絞って使用し、第１の指数を算出することとしてもかまわない。
【００２７】
図１に戻り、カメラ１３は、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子を搭載する撮像装置である。例えば、カメラ１３には、Ｒ（red）、Ｇ（green）、Ｂ（blue）など３種以上の受光素子を搭載することができる。なお、カメラ１３は、ディスプレイが存在する側であればいずれの位置に配置されてもよい。
【００２８】
例えば、カメラ１３には、携帯端末装置１０の図示しないディスプレイが設けられている側に搭載されているインカメラを採用することができる。かかるカメラ１３は、携帯端末装置１０のディスプレイ側を撮像範囲に収め、その撮像範囲内に存在する被写体を撮像する。このように、インカメラをカメラ１３として用いる場合には、インカメラが図示しないディスプレイ側と同一の面に設けられていることから、ディスプレイを閲覧する携帯端末装置１０の使用者の顔を撮像できる公算が高いと言える。この場合には、カメラ１３によって撮像された画像には、携帯端末装置１０の使用者の顔が含まれているという想定の下、後述の脈拍数の検出を実行することができる。なお、ここでは、カメラ１３としてインカメラを用いる場合を例示したが、携帯端末装置１０の背面、すなわちディスプレイが設置された面を表面としたときの裏面に設けられたアウトカメラを採用することもできる。
【００２９】
撮像制御部１４は、カメラ１３の撮像制御を実行する処理部である。一態様としては、撮像制御部１４は、カメラ１３に撮像を開始させる契機を制御する。かかるカメラ１３に撮像を開始させる契機は、任意の契機であってかまわない。例えば、撮像制御部１４は、カメラ１３を制御して、携帯端末装置１０の電源がＯＮ状態である場合に常時撮像させたり、１２時、１８や２４時などの定刻に撮像を開始させたりすることとしてもよい。このようにしてカメラ１３によって画像が撮像される場合には、所定の圧縮符号化方式によってエンコードされた動画が出力されることとしてもよいし、使用者の顔が映る静止画の各々を取得することとしてもよい。なお、カメラ１３によって出力された画像は、脈拍数検出部１５へ入力される。
【００３０】
脈拍数検出部１５は、カメラ１３によって撮像された画像に基づいて、脈拍数を検出する。ここでは、一例として、カメラ１３によって携帯端末装置１０の使用者の顔が撮像される場合を想定するが、使用者の生体の一部、例えば肌部分が撮像範囲の一部に含まれていればよく、顔以外にも指、手や足などの部位が撮像された画像であってもかまわない。また、ここでは、カメラ１３によって撮像されたが脈拍数検出部１５へ入力される場合を例示したが、画像の取得経路はカメラ１３から入力される経路に限定されない。例えば、図示しないフラッシュメモリやハードディスクなどの補助記憶装置またはメモリカードなどのリムーバブルメディアに保存された画像を取得することもできるし、ネットワークを介して外部装置から画像を取得することもできる。
【００３１】
脈拍数検出部１５は、カメラ１３によって撮像された画像から生体が映った生体領域を抽出する処理を行う。例えば、脈拍数検出部１５は、カメラ１３から画像が入力される度に、当該画像にテンプレートマッチング等の画像処理を実行することによって所定の顔パーツ、例えば利用者の目、鼻、唇、頬や髪などを含む顔領域を抽出する。
【００３２】
上記の顔領域の抽出後に、脈拍数検出部１５は、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値に所定の統計処理を実行する。例えば、脈拍数検出部１５は、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値を波長成分ごとに平均する。この他、平均値以外にも、中央値や最頻値を計算することとしてもよく、また、加重平均以外にも任意の平均処理、例えば加重平均や移動平均などを実行することもできる。これによって、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値の平均値が当該顔領域を代表する代表値として波長成分ごとに算出される。
【００３３】
脈拍数検出部１５は、顔領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る脈波周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出する。ここで言う「脈波」とは、血液の体積の変動を指し、いわゆる脈拍数や心拍数などが含まれる。
【００３４】
一態様としては、脈拍数検出部１５は、画像に含まれる３つの波長成分、例えばＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分のうち血液の吸光特定が異なるＲ成分とＧ成分の２つの波長成分の代表値の時系列データを用いて、顔の脈波の波形を検出する。
【００３５】
これを説明すると、顔表面には、毛細血管が流れており、心拍により血管に流れる血流が変化すると、血流で吸収される光量も心拍に応じて変化するため、顔からの反射によって得られる輝度も心拍に伴って変化する。かかる輝度の変化量は小さいが、顔領域全体の平均輝度を求めると、輝度の時系列データには脈波成分が含まれる。ところが、輝度は、脈波以外に体動等によっても変化し、これが、脈波検出のノイズ成分、いわゆる体動アーチファクトとなる。そこで、血液の吸光特性の異なる２種類以上の波長、例えば吸光特性が高いＧ成分（５２５ｎｍ程度）、吸光特性が低いＲ成分（７００ｎｍ程度）で脈波を検出する。心拍は、０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ、１分あたりに換算すれば３０ｂｐｍ（beats  per  minute）〜２４０ｂｐｍの範囲であるので、それ以外の成分はノイズ成分とみなすことができる。ノイズには、波長特性は無い、あるいはあっても極小であると仮定すると、Ｇ信号およびＲ信号の間で０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ以外の成分は等しいはずであるが、カメラの感度差により大きさが異なる。それゆえ、０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ以外の成分の感度差を補正して、Ｇ成分からＲ成分を減算すれば、ノイズ成分は除去されて脈波成分のみを取り出すことができる。
【００３６】
例えば、Ｇ成分及びＲ成分は、下記の式（１）および下記の式（２）によって表すことができる。下記の式（１）における「Ｇｓ」は、Ｇ信号の脈波成分を指し、「Ｇｎ」は、Ｇ信号のノイズ成分を指し、また、下記の式（２）における「Ｒｓ」は、Ｒ信号の脈波成分を指し、「Ｒｎ」は、Ｒ信号のノイズ成分を指す。また、ノイズ成分は、Ｇ成分およびＲ成分の間で感度差があるので、感度差の補正係数ｋは、下記の式（３）によって表される。
【００３７】
Ｇａ＝Ｇｓ＋Ｇｎ・・・（１）
【００３８】
Ｒａ＝Ｒｓ＋Ｒｎ・・・（２）
【００３９】
ｋ＝Ｇｎ／Ｒｎ・・・（３）
【００４０】
感度差を補正してＧ成分からＲ成分を減算すると、脈波成分Ｓは、下記の式（４）となる。これを上記の式（１）及び上記の式（２）を用いて、Ｇｓ、Ｇｎ、Ｒｓ及びＲｎによって表される式へ変形すると、下記の式（５）となり、さらに、上記の式（３）を用いて、補正係数ｋを消し、式を整理すると下記の式（６）が導出される。
【００４１】
Ｓ＝Ｇａ−ｋＲａ・・・（４）
【００４２】
Ｓ＝Ｇｓ＋Ｇｎ−ｋ（Ｒｓ＋Ｒｎ）・・・（５）
【００４３】
Ｓ＝Ｇｓ−（Ｇｎ／Ｒｎ）Ｒｓ・・・（６）
【００４４】
ここで、Ｇ信号およびＲ信号は、吸光特性が異なり、Ｇｓ＞（Ｇｎ／Ｒｎ）Ｒｓである。したがって、上記の式（６）によってノイズが除去された脈波成分Ｓを算出することができる。
【００４５】
図４は、Ｇ信号およびＲ信号の各信号のスペクトルの一例を示す図である。図４に示すグラフの縦軸は、信号強度を指し、また、横軸は、周波数（ｂｐｍ）を指す。図４に示すように、Ｇ成分およびＲ成分は、撮像素子の感度が異なるので、両者の信号強度はそれぞれ異なる。その一方、Ｒ成分およびＧ成分は、いずれにおいても３０ｂｐｍ〜２４０ｂｐｍの範囲外、特に３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の特定周波数帯でノイズが現れることには変わりはない。このため、図４に示すように、３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の特定周波数帯に含まれる指定の周波数Ｆｎに対応する信号強度をＧｎ及びＲｎとして抽出できる。これらＧｎ及びＲｎによって感度差の補正係数ｋを導出できる。
【００４６】
図５は、Ｇ成分および補正係数ｋが乗算されたＲ成分の各信号のスペクトルの一例を示す図である。図５の例では、説明の便宜上、補正係数の絶対値を乗算した結果が図示されている。図５に示すグラフにおいても、縦軸は、信号強度を指し、また、横軸は、周波数（ｂｐｍ）を指す。図５に示すように、Ｇ成分及びＲ成分の各信号のスペクトルに補正係数ｋが乗算された場合には、Ｇ成分およびＲ成分の各成分の間で感度が揃う。特に、特定周波数帯におけるスペクトルの信号強度は、大部分においてスペクトルの信号強度が略同一になっている。その一方で、実際に脈波が含まれる周波数の周辺領域４００は、Ｇ成分およびＲ成分の各成分の間でスペクトルの信号強度が揃っていない。
【００４７】
図６は、演算後のスペクトルの一例を示す図である。図６では、脈波が現れている周波数帯の視認性を上げる観点から縦軸である信号強度の尺度を大きくして図示している。図６に示すように、Ｇ信号のスペクトルから補正係数ｋの乗算後のＲ信号のスペクトルが差し引かれた場合には、Ｇ成分およびＲ成分の間での吸光特性の差によって脈波が現れる信号成分の強度が可及的に維持された状態でノイズ成分が低減されていることがわかる。このようにしてノイズ成分だけが除去された脈波波形を検出することができる。
【００４８】
続いて、脈拍数検出部１５の機能的構成についてさらに具体的に説明する。図７は、脈拍数検出部１５の機能的構成を示すブロック図である。図７に示すように、脈拍数検出部１５は、領域抽出部１５０と、代表値算出部１５１Ｒ及び１５１Ｇと、ＢＰＦ（Band-Pass  Filter）１５２Ｒ及び１５２Ｇと、抽出部１５３Ｒ及び１５３Ｇと、ＬＰＦ（Low-Pass  Filter）１５４Ｒ及び１５４Ｇを有する。さらに、脈拍数検出部１５は、算出部１５５と、ＢＰＦ１５６Ｒ及び１５６Ｇと、乗算部１５７と、演算部１５８と、検出部１５９とを有する。なお、図４〜図６の例では、周波数領域にて脈波を検出する例を説明したが、図７では、周波数成分への変換にかかる時間を削減する観点から、時間領域にてノイズ成分をキャンセルして脈波を検出する場合の機能的構成を図示している。
【００４９】
このうち、領域抽出部１５０は、カメラ１３によって撮像された画像から生体が映る生体領域を抽出する処理部である。一態様としては、領域抽出部１５０は、カメラ１３から画像が入力される度に、当該画像にテンプレートマッチング等の画像処理を実行することによって所定の顔パーツ、例えば利用者の目、鼻、唇、頬や髪などを含む顔領域を抽出する。その後、領域抽出部１５０は、顔領域に含まれる各画素が持つＲ成分の画素値を代表値算出部１５１Ｒへ出力するとともに、顔領域に含まれる各画素が持つＧ成分の画素値を代表値算出部１５１Ｇへ出力する。
【００５０】
代表値算出部１５１Ｒ及び１５１Ｇは、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値の代表値を算出する処理部である。これら代表値算出部１５１Ｒ及び代表値算出部１５１Ｇは、いずれも代表値を算出する波長成分がＲ成分またはＧ成分であるのかが相違する以外は同様の処理を実行する。ここでは、一例として、代表値算出部１５１Ｇによる代表値の算出について説明する。例えば、代表値算出部１５１Ｇは、顔領域に含まれる各画素が持つＧ成分の画素値を平均する。この他、平均値以外にも、中央値や最頻値を計算することとしてもよく、また、加重平均以外にも任意の平均処理、例えば加重平均や移動平均などを実行することもできる。これによって、顔領域に含まれる各画素が持つＧ成分の画素値の平均値が当該顔領域を代表するＧ成分の代表値として算出される。
【００５１】
その後、顔領域に含まれる各画素が持つＲ成分の画素値の代表値を信号値とするＲ信号の時系列データが後段の処理部へ入力されるとともに、顔領域に含まれる各画素が持つＧ成分の画素値の代表値を信号値とするＧ信号の時系列データが後段の処理部へ入力される。このうち、顔領域のＲ信号は、脈拍数検出部１５内のＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｒへ入力されるとともに、顔領域のＧ信号は、脈拍数検出部１５内のＢＰＦ１５２Ｇ及びＢＰＦ１５６Ｇへ入力される。
【００５２】
ＢＰＦ１５２Ｒ、ＢＰＦ１５２Ｇ、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、いずれも所定の周波数帯の信号成分だけを通過させてそれ以外の周波数帯の信号成分を除去するバンドパスフィルタである。これらＢＰＦ１５２Ｒ、ＢＰＦ１５２Ｇ、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、ハードウェアによって実装されることとしてもよいし、ソフトウェアによって実装されることとしてもよい。
【００５３】
これらＢＰＦが通過させる周波数帯の違いについて説明する。ＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５２Ｇは、ノイズ成分が他の周波数帯よりも顕著に現れる特定周波数帯の信号成分を通過させる。
【００５４】
かかる特定周波数帯は、脈波が採り得る周波数帯との間で比較することによって定めることができる。脈波が採り得る周波数帯の一例としては、０．５Ｈｚ以上４Ｈｚ以下である周波数帯、１分あたりに換算すれば３０ｂｐｍ以上２４０ｂｐｍ以下である周波数帯が挙げられる。このことから、特定周波数帯の一例としては、脈波として計測され得ない０．５Ｈｚ未満及び４Ｈｚ超過の周波数帯を採用することができる。また、特定周波数帯は、脈波が採り得る周波数帯との間でその一部が重複することとしてもよい。例えば、脈波として計測されることが想定しづらい０．７Ｈｚ〜１Ｈｚの区間で脈波が採り得る周波数帯と重複することを許容し、１Ｈｚ未満及び４Ｈｚ以上の周波数帯を特定周波数帯として採用することもできる。また、特定周波数帯は、１Ｈｚ未満及び４Ｈｚ以上の周波数帯を外縁とし、ノイズがより顕著に現れる周波数帯に絞ることもできる。例えば、ノイズは、脈波が採り得る周波数帯よりも高い高周波数帯よりも、脈波が採り得る周波数帯よりも低い低周波数帯でより顕著に現れる。このため、１Ｈｚ未満の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。また、空間周波数がゼロである直流成分の近傍には、各成分の撮像素子の感度の差が多く含まれるので、０．０５Ｈｚ以上１Ｈｚ未満の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。さらに、人の体の動き、例えば瞬きや体の揺れの他、環境光のチラツキなどのノイズが現れやすい０．０５Ｈｚ以上０．３Ｈｚ以下の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。
【００５５】
ここでは、一例として、ＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５２Ｇが特定周波数帯として０．０５Ｈｚ以上０．３Ｈｚ以下の周波数帯の信号成分を通過させる場合を想定して以下の説明を行う。なお、ここでは、特定周波数帯の信号成分を抽出するために、バンドパスフィルタを用いる場合を例示したが、一定の周波数未満の周波数帯の信号成分を抽出する場合などには、ローパスフィルタを用いることもできる。
【００５６】
一方、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、脈波が採り得る周波数帯、例えば０．５Ｈｚ以上４Ｈｚ以下の周波数帯の信号成分を通過させる。なお、以下では、脈波が採り得る周波数帯のことを「脈波周波数帯」と記載する場合がある。
【００５７】
抽出部１５３Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。例えば、抽出部１５３Ｒは、Ｒ成分の特定周波数帯の信号成分の絶対値演算処理を実行することによって特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。また、抽出部１５３Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。例えば、抽出部１５３Ｇは、Ｇ成分の特定周波数帯の信号成分の絶対値演算処理を実行することによって特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。
【００５８】
ＬＰＦ１５４Ｒ及びＬＰＦ１５４Ｇは、特定周波数帯の絶対強度値の時系列データに対し、時間変化に応答させる平滑化処理を実行するローパスフィルタである。これらＬＰＦ１５４Ｒ及びＬＰＦ１５４Ｇは、ＬＰＦ１５４Ｒへ入力される信号がＲ信号であり、ＬＰＦ１５４Ｇへ入力される信号がＧ信号である以外に違いはない。かかる平滑化処理によって、特定周波数帯の絶対強度値Ｒ´ｎ及びＧ´ｎが得られる。
【００５９】
算出部１５５は、ＬＰＦ１５４Ｇによって出力されたＧ信号の特定周波数帯の絶対強度値Ｇ´ｎを、ＬＰＦ１５４Ｒによって出力されたＲ信号の特定周波数帯の絶対強度値Ｒ´ｎで除する除算「Ｇ´ｎ／Ｒ´ｎ」を実行する。これによって、感度差の補正係数ｋを算出する。
【００６０】
乗算部１５７は、ＢＰＦ１５６Ｒによって出力されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分に算出部１５５によって算出された補正係数ｋを乗算する。
【００６１】
演算部１５８は、ＢＰＦ１５６Ｇによって出力されたＧ信号の脈波周波数帯の信号成分から乗算部１５７によって補正係数ｋが乗算されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分を差し引く演算「Ｇｓ−ｋ＊Ｒｓ」を実行する。
【００６２】
このようにして得られた信号は、顔の脈波信号に相当し、そのサンプリング周波数は画像が撮像されるフレーム周波数に対応する。かかる脈波信号から脈拍数を導出することができる。
【００６３】
検出部１５９は、脈波信号から脈拍数を検出する処理部である。一態様としては、検出部１５９は、顔の脈波信号の波形を時間微分することによって顔の脈波信号の微分波形を算出し、微分係数の符号が正から負へ変化するゼロクロス点、すなわちピークを示す極大点を検出する。例えば、検出部１５９は、顔の脈波信号の振幅値が検出される度に、１つ前のサンプリング点で検出された振幅値の微分係数がゼロであるか否かを判定する。このとき、検出部１５９は、１つ前のサンプリング点で検出された振幅値の微分係数がゼロである場合に、前後のサンプリング点で振幅値の微分係数の符号が正から負へ変化するか否かをさらに判定する。この結果、検出部１５９は、前後で微分係数の符号が正から負へと変化する場合に、当該微分係数がゼロであるサンプリング点を顔の脈波信号のピークとして検出し、当該ピークが出現したサンプリング点の時間を図示しない内部メモリへ登録する。このようにして求めたピークの時間間隔を単位時間、例えば１分間あたりに換算することによって脈拍数（ｂｐｍ）を算出できる。また、ここでは、ピークの検出は、必ずしも脈波信号の波形の時間微分によって実現されずともよく、顔の脈波信号の波形そのものから検出することとしてもかまわない。なお、ここでは、ピーク検出によって脈拍数を算出する場合を例示したが、脈波信号をフーリエ変換等によって周波数領域に変換し、周波数スペクトルのピークを脈拍数と算出することもできる。
【００６４】
図１の説明に戻り、熱中症判定部１６は、指数算出部１２によって算出したＷＢＧＴの値と、脈拍数検出部１５によって検出された脈拍数とを用いて、利用者に熱中症の発症可能性があるか判定する。一態様としては、熱中症判定部１６は、上記のＷＢＧＴの値が所定の閾値、例えば区分「厳重警戒」に該当する２８℃などを超え、かつ、上記の脈拍数が所定の閾値、例えば１００ｂｐｍを超える場合に、利用者の身体に熱中症が発症した可能性があると判定する。なお、上記の閾値は、あくまでも一例であり、任意の値を設定することができる。例えば、上記の閾値には、携帯端末装置１０の使用者の性別、年代や過去の履歴をもとに最適化できる。
【００６５】
通知部１７は、熱中症判定部１６の判定結果を通知する。例えば、通知部１７は、熱中症判定部１６によって使用者が熱中症を発症した可能性があると判定された場合、図示しないディスプレイに表示することによってアラートを通知する。かかるアラートに加え、通知部１７は、例えば、ＷＢＧＴまたは脈拍数のうち少なくとも一方を含むメッセージ、身体に熱中症が発症した可能性が高い旨のメッセージや現在地よりも気温または湿度が低い場所への退避を促すメッセージなどをアラートに含めることもできる。また、通知部１７は、携帯端末装置１０がＧＰＳ受信機などを搭載する場合には、携帯端末装置１０の位置情報をアラートに含めたり、現在地から最も近い退避場所、例えば屋内および空調有りという条件に該当する施設を検索することによって退避場所を案内することもできる。なお、ここでは、表示によるアラートを例示したが、音声出力によってアラートを通知することもできる。
【００６６】
また、通知部１７は、例えば、図示しない通信部によって通信を行うことにより、利用者の身体に熱中症が発症した可能性が高いことを他の装置へ通知するようにしてもよい。通知先とする他の装置については、例えば、通知部１７に予め設定しておくことができる。例えば、通知部１７は、利用者の家族、知人、あるいは掛り付けの医療機関やその関係者のメールアドレスを通知先として予め設定しておく。これによって、通知部１７は、利用者の身体に熱中症が発症した可能性が高いことを示す電子メールを他の装置へ送信し、その利用者の家族、知人や医療関係者に通知できる。また、通知部１７は、メールアドレスに限らず、電話番号を予め設定しておいてもよい。通知部１７は、家族や知人の電話番号に限らず、緊急通報用電話番号（１１９番）や医療関係施設の電話番号を予め設定しておき、これらを通知先としてアラートを通知できる。
【００６７】
なお、上記の機能部は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などに熱中症判定プログラムを実行させることによって実現できる。また、上記の機能部は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。以降に説明する各実施例の機能部についても同様である。上記の機能部には、指数算出部１２、撮像制御部１４、脈拍数検出部１５、熱中症判定部１６及び通知部１７が含まれる。
【００６８】
［処理の流れ］
続いて、実施例１に係る携帯端末装置１０の処理の流れについて説明する。図８は、実施例１に係る熱中症判定処理の手順を示すフローチャートである。この熱中症判定処理は、次のような開始条件または周期で実行される。例えば、熱中症判定処理は、携帯端末装置１０の電源がＯＮ状態である限り、バックグラウンドで所定の期間ごとに繰り返し実行することができる。また、熱中症判定処理は、携帯端末装置１０の使用者からのデマンドがあった場合に、処理を起動することもできる。
【００６９】
図８に示すように、センサ１１によって計測された温度及び湿度が取得されると（ステップＳ１０１）、指数算出部１２は、ステップＳ１０１で計測された温度及び湿度からＷＢＧＴの値を第１の指数として算出する（ステップＳ１０２）。続いて、脈拍数検出部１５は、センサ１１によって温度や湿度が計測されたタイミングに対応するタイミングでカメラ１３によって撮像された画像から脈拍数を検出する（ステップＳ１０３）。
【００７０】
その後、熱中症判定部１６は、ステップＳ１０２で算出されたＷＢＧＴが所定の閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。このとき、ＷＢＧＴが閾値を超える場合（ステップＳ１０４Ｙｅｓ）には、熱中症判定部１６は、ステップＳ１０３で検出された脈拍数が所定の閾値を超えるか否かをさらに判定する（ステップＳ１０５）。
【００７１】
ここで、ＷＢＧＴが閾値を超え、かつ脈拍数が閾値を超える場合（ステップＳ１０４ＹｅｓかつステップＳ１０５Ｙｅｓ）に、熱中症判定部１６は、携帯端末装置１０の使用者が熱中症を発症している可能性があると判定する（ステップＳ１０６）。この場合には、通知部１７は、熱中症の発症リスクがある旨のアラームを所定の通知先に通知し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００７２】
一方、ＷＢＧＴが閾値以下である場合または脈拍数が閾値以下である場合（ステップＳ１０４ＮｏまたはステップＳ１０５Ｎｏ）に、そのまま処理を終了する。
【００７３】
なお、図８に示したフローチャートの例では、ステップＳ１０２でＷＢＧＴが算出されてからステップＳ１０３で脈拍数が検出される場合を図示したが、これらステップＳ１０２及びステップＳ１０３は、その順序を入れ替えることもできるし、互いに並行して処理を実行することもできる。また、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の判定は、各々の判定が実行されればよく、判定の実行順序は図示の順序に拘束されない。
【００７４】
［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る携帯端末装置１０は、温湿度から求めたＷＢＧＴとともに、太陽光や室内光などの一般の環境光の下で生体に計測器具を接触させずに被験者が撮影された画像から検出した脈拍数を用いて熱中症の発症リスクを判定する。このように、温度や湿度から求まるＷＢＧＴ等の指標に加えて脈拍数等のバイタルを熱中症の発症リスクの判定に用いるので、誤判定が発生する事態を抑制できる。また、防護服あるいは耳栓型のセンサなどのように、利用者が日常生活で使用および装着しない専用のハードウェアを用いて、脈拍数等のバイタルを採取せずともよい。したがって、本実施例に係る携帯端末装置１０によれば、余計なハードウェアなしに熱中症を検知できる。
【実施例２】
【００７５】
さて、上記の実施例１では、第１の指数および脈拍数の両方を求めてから熱中症の発症リスクを判定する例を説明したが、必ずしも第１の指数および脈拍数の両方を求めてから熱中症の発症リスクを判定せずともよい。そこで、本実施例２では、一例として、ＷＢＧＴの値が閾値を超えた場合に絞って画像を撮像し、脈拍数が閾値を超えるか否かによって熱中症の発症リスクの有無を判定する例について説明する。
【００７６】
［携帯端末装置の構成］
図９は、実施例２に係る携帯端末装置の機能的構成を示すブロック図である。図９に示す携帯端末装置２０は、図１に示した携帯端末装置１０に比べて、タッチパネル２１をさらに有するとともに、撮像制御部１４とは一部の処理内容が異なる撮像制御部２２を有する点が相違する。なお、ここでは、上記の実施例１と同様の機能を発揮するものについては図１に示した携帯端末装置１０と同様の符号を付し、その説明を省略することとする。
【００７７】
タッチパネル２１は、表示可能かつ入力可能なデバイスである。例えば、タッチパネル２１には、携帯端末装置２０が有するプロセッサ上で動作するＯＳやアプリケーションプログラムによって提供される情報、例えばメッセージ、画像や動画などが表示される。また、タッチパネル２１では、ディスプレイ上に表示されたユーザインタフェース、例えばＯＳやアプリケーションプログラムによって提供されるウィンドウを介して操作を受け付ける。このようにしてタッチパネル２１のディスプレイ上で受け付けられた操作の位置、例えば画面の座標など、さらには、操作の種類、例えばタップ、ダブルタップやスワイプなどが図示しないプロセッサ上で動作するＯＳによって採取される。
【００７８】
ここで、撮像制御部２２は、図１に示した撮像制御部１４と同様に、カメラ１３による撮像制御を実行するものであるが、上記の撮像制御部１４とは異なる契機でカメラ１３による撮像を開始させる点が異なる。
【００７９】
すなわち、撮像制御部２２は、熱中症判定部１６によってＷＢＧＴの値が所定の閾値、例えば区分「警戒」に対応する２５℃を超えると判定された場合、かつタッチパネル２１に対する操作が検出された場合、すなわち携帯端末装置２０が利用中である場合に、カメラ１３に撮像を開始させる。なお、ここでは、タッチパネル２１に対する操作が検出された場合に撮像を開始させる場合を例示するが、電源ボタンやホームキーなどの物理キーに対する操作が検出された場合に、カメラ１３に撮像を開始させることとしてもよい。
【００８０】
タッチパネル２１のディスプレイ上で表示が実行中であったり、タッチパネル２１に対する各種の操作がなされている場合、すなわち携帯端末装置２０が利用中である場合には、使用者が携帯端末装置２０のタッチパネル２１を閲覧しながら操作している公算が高い。それゆえ、タッチパネル２１と同じ側の面に設けられたインカメラには、タッチパネル２１に視線を向ける使用者の顔が撮像範囲に収まっているとみなすことができる。このことから、タッチパネル２１に操作がなされた状態に絞ってカメラ１３による撮像を実行させることによって携帯端末装置２０の使用者の顔が映っていない画像を無駄に撮像するのを抑制できる。
【００８１】
例えば、撮像制御部２２は、例えば、次のように利用状態の判定を行う。撮像制御部２２は、タッチパネル２１へのタッチ操作の有無を検出する。撮像制御部２２は、タッチパネル２１へのタッチ間隔が一定間隔内の場合は、携帯端末装置２０が利用中であると判定する。このとき、タッチパネルは、指の接触を検出したことを示す情報を、デバイスドライバを経由して熱中症判定プログラム側に渡す。熱中症判定プログラムは、下位からのタッチに関する入力情報を、例えば、ＡＰＩ（Application  Programming  Interface）を通じて受け取ることができる。
【００８２】
例えば、携帯端末用ＯＳであるAndroid（登録商標）ＯＳでは、以下のようになる。すなわち、タッチパネル２１へのタッチによってon  Touch  Eventと呼ばれるイベントが生成される。これによって、引数としてタッチ座標やタッチ動作の種類（押した、離れた、など）などの情報が熱中症判定プログラム側に引き渡される。したがって、この情報を利用することで、熱中症判定プログラム側で、携帯端末装置２０が利用中であると判定できる。例えば、撮像制御部２２は、タッチ操作が検出された時点から所定の期間、例えば３秒間を利用中と判定することもできるし、複数回のタッチ操作あるいは特定種類のタッチ操作が検出された場合に、携帯端末装置２０が利用中であると判定することとしてもよい。このようにしてタッチパネル２１への操作を検出することによって携帯端末装置２０が利用状態にあるか否かを判定できる。
【００８３】
このように、カメラ１３に撮像を開始させるのに、ＷＢＧＴの値が閾値を超えること、並びに、タッチパネル２１に対する操作を検出することを条件とするのは、カメラ１３の起動時間を削減するためである。すなわち、上記の条件設定によって、熱中症の発症リスクが起こり得る環境であり、かつカメラ１３の撮像範囲に使用者の顔が収容されている可能性が高い場合に絞ってカメラ１３による撮像を実行させることができる。それゆえ、携帯端末装置２０が搭載するバッテリの消費電力を抑えることができる。
【００８４】
熱中症判定部１６は、指数算出部１２によって算出された第１の指数が閾値を超えると判定された後に、脈拍数検出部１５によって検出された脈拍数が所定の閾値、例えば１００ｂｐｍを超える場合に、携帯端末装置２０の使用者が熱中症を発症した可能性があると判定する。
【００８５】
［処理の流れ］
続いて、実施例２に係る携帯端末装置２０の処理の流れについて説明する。図１０は、実施例２に係る熱中症判定処理の手順を示すフローチャートである。図１０に示す熱中症判定処理においても、図８に示したフローチャートと同様の開始条件または周期で実行することができる。
【００８６】
図１０に示すように、センサ１１によって採取された温度及び湿度が取得されると（ステップＳ２０１）、指数算出部１２は、ステップＳ２０１で取得された温度及び湿度からＷＢＧＴを算出する（ステップＳ２０２）。続いて、熱中症判定部１６は、ステップＳ２０２で算出されたＷＢＧＴの値が所定の閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。なお、ＷＢＧＴの値が閾値以下である場合（ステップＳ２０３Ｎｏ）には、使用者が熱中症を発症しているリスクは低いので、以降の処理を省略し、そのまま処理を終了する。
【００８７】
このとき、ＷＢＧＴの値が閾値を超える場合（ステップＳ２０３Ｙｅｓ）には、撮像制御部２２は、携帯端末装置２０の利用状態を検知する（ステップＳ２０４）。そして、携帯端末装置２０が利用中である場合、すなわち携帯端末装置２０に対する操作が検出された場合（ステップＳ２０５Ｙｅｓ）、撮像制御部２２は、カメラ１３に撮像を開始させる。その上で、脈拍数検出部１５は、カメラ１３によって撮像された画像から脈拍数を検出する（ステップＳ２０６）。なお、携帯端末装置２０に対する操作が検出されない場合（ステップＳ２０５Ｎｏ）には、ステップＳ２０４に戻り、携帯端末装置２０に対する操作を検出するまで、以降の処理を待機する。
【００８８】
そして、熱中症判定部１６は、ステップＳ２０６で検出された脈拍数の値が所定の閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。なお、脈拍数の値が閾値以下である場合（ステップＳ２０７Ｎｏ）には、使用者が熱中症を発症しているリスクは低いので、以降の処理を省略し、そのまま処理を終了する。
【００８９】
ここで、脈拍数の値が閾値を超える場合（ステップＳ２０７Ｙｅｓ）には、熱中症判定部１６は、使用者に熱中症が発症した可能性があると判定する（ステップＳ２０８）。この場合には、通知部１７は、熱中症の発症リスクがある旨のアラームを所定の通知先に通知し（ステップＳ２０９）、処理を終了する。
【００９０】
なお、図１０に示したフローチャートでは、ＷＢＧＴの値が閾値を超えた場合に絞って脈拍数の値が閾値を超えるか否かを判定する場合を例示したが、脈拍数の値が閾値を超えた場合に絞ってＷＢＧＴの値が閾値を超えるか否かを判定させることとしてもよい。
【００９１】
［実施例２の効果］
上述してきたように、本実施例に係る携帯端末装置２０によれば、上記の実施例１と同様に、余計なハードウェアなしに熱中症を検知できる。
【００９２】
さらに、本実施例に係る携帯端末装置２０は、ＷＢＧＴが閾値を超える場合、並びに、タッチパネル２１に対する操作が検出された場合に絞ってカメラ１３に撮像を開始させる。それ故、本実施例に係る携帯端末装置２０では、気候面から熱中症のリスクがないと推定できる場面やカメラ１３の撮像範囲に使用者の顔が収まっていない場合などに、カメラ１３によって撮像させることを抑制できる。したがって、本実施例に係る携帯端末装置１０によれば、カメラ１３の動作時間を抑制できる結果、バッテリの消費を抑制できる。
【実施例３】
【００９３】
さて、上記の実施例１及び実施例２では、熱中症の発症リスクを判定する場合を例示したが、これに加えて、使用者が発症している熱中症のレベルをさらに判定することもできる。そこで、本実施例では、カメラ１３によって撮像された画像から使用者の血流量を求め、血流量から熱中症のレベルを判定する例について説明する。
【００９４】
［携帯端末装置の構成］
図１１は、実施例３に係る携帯端末装置の機能的構成を示すブロック図である。図１１に示す携帯端末装置３０は、図９に示した携帯端末装置２０に比べて、血流量算出部３１およびレベル判定部３２をさらに有する点が相違する。なお、ここでは、上記の実施例１及び実施例２と同様の機能を発揮するものについては同様の符号を付し、その説明を省略することとする。
【００９５】
血流量算出部３１は、カメラ１３によって撮像された画像から血流量を算出する処理部である。一態様としては、血流量算出部３１は、脈波信号の振幅と血流量との間に相関があることを利用し、脈拍数検出部１５によって検出される脈波信号の振幅値の変化量をもとに血流量を算出する。
【００９６】
ここで、熱中症と血流量の変化について説明する。熱中症の症状は、一例として、「軽症」、「中等症」や「重症」の複数のレベルに分けられる。このうち、「軽症」とは、軽度の日射病と呼ばれる状態にあてはまる。この場合には、立ちくらみ、四肢や腹筋の痛みをともなった痙攣、血圧の低下、眼前蒼白、こむら返り、呼吸数の増加、失神などの症状が現れる場合がある。また、「中等症」とは、日射病、熱失神や熱疲労などと呼ばれる状態にあてはまる。この場合には、熱中症の症状が重症と比べて比較的に軽いが、皮膚血管拡張による血圧低下や発汗に伴う脱水が原因となった血液減少によって使用者の顔色は青く、すなわち白くなる。また、「重症」とは、重度の日射病や熱射病と呼ばれる状態にあてはまる。この場合には、熱中症の症状が重く、軽症時や中等症時とは逆に、体温調節機能が追い付かなくなって体温が上がることで、使用者の顔色は赤くなる。
【００９７】
このように、症状が「中等症」である場合には、血流量が減少し、症状が「重症」である場合には、血流量が増加する。このことから、血流量が減少するか、あるいは増加するかを検知することができれば、熱中症の発症リスクがある場合に、その症状のレベルをさらに検知することもできる。
【００９８】
ところが、脈波信号の振幅は、環境光の強さにも比例して変化する。したがって、カメラ１３によって撮像された画像に含まれる各画素のＧ成分の代表値、すなわちＧ信号の振幅値を時間平均することによって環境光の強さを求め、脈波信号の振幅をＧ信号の振幅値の時間平均で除算することによって血流量を算出する。
【００９９】
図１２は、血流量算出部３１の機能的構成を示すブロック図である。図１２に示すように、血流量算出部３１は、振幅取得部３１１と、時間平均算出部３１２と、除算部３１３と、変化量算出部３１４とを有する。なお、図中の脈拍数検出部１５は、図７に示したものと同様であるので、同様の符号を付し、その説明は省略する。
【０１００】
このうち、振幅取得部３１１は、脈拍数検出部１５によって検出された脈波信号の振幅値を取得する処理部である。一態様としては、振幅取得部３１１は、演算部１４８による演算によって環境光や体動などのノイズが除去された顔の脈波信号の振幅値を取得する。
【０１０１】
時間平均算出部３１２は、Ｇ信号の時間平均を算出する処理部である。一態様としては、時間平均算出部３１２は、代表値算出部１４１Ｇによって算出された顔領域に含まれる各画素のＧ成分の代表値、すなわちＧ信号の振幅値を所定の時間にわたって取得する。その上で、時間平均算出部３１２は、所定の時間にわたって取得したＧ信号の振幅値の各々を平均する。
【０１０２】
除算部３１３は、脈拍数検出部１５によって検出された脈波信号の振幅値を、時間平均算出部３１２によって算出されたＧ信号の時間平均値で除算する処理部である。このようにして抽出される振幅の除算値には、血流量の変化による輝度変化が主成分として含まれていると言える。
【０１０３】
変化量算出部３１４は、除算部３１３によって除算された振幅の除算値の変化量を算出する処理部である。一態様としては、変化量算出部３１４は、除算部３１３によって出力される振幅の除算値の変化を所定の時間にわたって監視する。かかる監視時間の一例としては、脈波の１周期、すなわち一拍が少なくとも含まれる時間を採用できる。例えば、人が採り得る脈拍数の最小値が３０ｂｐｍであるとしたとき、３秒間にわたって振幅の除算値を監視し続ければ、一拍分の波形を監視できる。その上で、変化量算出部３１４は、監視時間にわたって採取された振幅の除算値のうち最大値及び最小値の差を算出する。このようにして算出された振幅の除算値の最大値及び最小値の差は、差が大きいほど血流量が大きく、差が小さいほど血流量が小さいという比例の関係にあるので、血流量を示す指標として用いることができる。
【０１０４】
図１１の説明に戻り、レベル判定部３２は、血流量算出部３１によって算出される血流量の変化から熱中症の症状のレベルを判定する処理部である。一態様としては、レベル判定部３２は、熱中症判定部１６によって熱中症の発症リスクがあると判定された場合、振幅の除算値の最大値及び最小値の差と、血流量の減少を判定するのに用いる中等症用閾値及び血流の増加を判定するのに用いる重症用閾値とを比較する。これによって、レベル判定部３２は、熱中症の症状のレベルが軽症、中等症又は重症のいずれであるのかを判定する。
【０１０５】
ここで、上記の血流量と比較する閾値の一例として、定常状態で採取しておいた振幅の除算値の最大値及び最小値の差から求めた値を閾値として採用できる。例えば、レベル判定部３２は、携帯端末装置３０の使用者が定常状態、例えば脈拍数が６０ｂｐｍ以上８０ｂｐｍである場合に上記の振幅の除算値を採取しておく。その後、レベル判定部３２は、定常状態時に採取しておいた振幅の除算値の最大値及び最小値の差から、中等症用閾値及び重症用閾値（中等症用閾値＜最大値及び最小値の差＜重症用閾値）を予め導出しておくことができる。その上で、レベル判定部３２は、血流量算出部３１によって出力された振幅の除算値の最大値及び最小値の差、すなわち血流量が中等症用閾値以下であるか否かを判定する。このとき、レベル判定部３２は、血流量が中等症用閾値以下である場合には、熱中症の症状のレベルが「中等症」であると判定する。一方、レベル判定部３２は、血流量が中等症用閾値を超える場合には、血流量が重症用閾値以上であるか否かをさらに判定する。そして、レベル判定部３２は、血流量が重症用閾値以上である場合には、熱中症の症状のレベルが「重症」であると判定する。また、血流量が中等症用閾値よりも大きく、かつ重症用閾値よりも小さい場合には、熱中症の症状のレベルが「軽症」であると判定される。
【０１０６】
なお、ここでは、定常状態で採取しておいた振幅の除算値の最大値及び最小値の差から中等症用閾値および重症用閾値を求める場合を例示したが、他の閾値を用いることもできる。例えば、レベル判定部３２は、熱中症判定部１６によって熱中症の発症リスクがあると判定されてから血流量算出部３１によって算出されていた血流量を所定の記憶部に蓄積しておく。そして、レベル判定部３２は、熱中症の発症リスクが検知されてから所定の期間の間に血流量の減少量が所定の値以上である場合には中等症と判定し、中等症と判定されてから所定の期間の間に血流量の増加量が所定の値以上である場合には、重症と判定することとしてもよい。なお、熱中症の発症リスクが検知されてから所定の期間の間に血流量の減少量が所定の値未満である場合には、軽症と判定することとすればよい。
【０１０７】
このようにしてレベル判定部３２によって判定された症状のレベルは、通知部１７が通知するアラートの内容に含めることができる。これによって、熱中症の症状のレベルに合わせて対処を適切に行うことができる。例えば、軽症の場合には、自力による退避によって対処させ、中等症の場合には、使用者の関係者、例えば家族、掛り付け医や看護師等の補助によって対処させ、重症の場合には、消防局等の救急活動によって対処させることができる。
【０１０８】
このとき、症状のレベルの高さによってアラートの通知先を変更することもできる。例えば、通知部１７は、熱中症のレベルと通知先とを対応付けるテーブルを設けておき、レベル判定部３２によって熱中症のレベルが判定された場合に、上記テーブルを参照し、そのレベルに対応する通知先を取得すればよい。例えば、軽症である場合には、アラートの通知先を携帯端末装置３０の使用者とし、中等症である場合には、使用者の掛り付け医などの医療関係者をさらに通知先として含め、重症である場合には、携帯端末装置３０の位置情報から最寄りの消防局をさらに通知先として含めることもできる。
【０１０９】
このように、レベル判定部３２によって判定された熱中症のレベルに合わせて通知先を変更することによって、例えば、症状が軽症である場合、アラートが通知された使用者は、例えば、現在地から移動することができる。一方、症状が中等症や重症である場合、使用者自らが動くことができずとも、その家族、医療関係者や救急隊員等が使用者を助けることができる。
【０１１０】
［処理の流れ］
続いて、実施例３に係る携帯端末装置３０の処理の流れについて説明する。図１３は、実施例３に係る熱中症判定処理の手順を示すフローチャートである。図１３に示す熱中症判定処理においても、図８に示したフローチャートと同様の開始条件または周期で実行することができる。
【０１１１】
図１３に示すように、センサ１１によって検出された温度及び湿度が取得されると（ステップＳ３０１）、指数算出部１２は、ステップＳ３０１で取得された温度及び湿度からＷＢＧＴを算出する（ステップＳ３０２）。続いて、熱中症判定部１６は、ステップＳ３０２で算出されたＷＢＧＴの値が所定の閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。なお、ＷＢＧＴの値が閾値以下である場合（ステップＳ３０３Ｎｏ）には、携帯端末装置３０の使用者が熱中症を発症しているリスクは低いので、以降の処理を省略し、そのまま処理を終了する。
【０１１２】
このとき、ＷＢＧＴの値が閾値を超える場合（ステップＳ３０３Ｙｅｓ）には、撮像制御部２２は、携帯端末装置３０の利用状態を検知する（ステップＳ３０４）。そして、携帯端末装置３０が利用中である場合、すなわち携帯端末装置３０に対する操作が検出された場合（ステップＳ３０５Ｙｅｓ）、撮像制御部２２は、カメラ１３に撮像を開始させる。その上で、脈拍数検出部１５は、カメラ１３によって撮像された画像から脈拍数を検出する（ステップＳ３０６）。なお、携帯端末装置３０に対する操作が検出されない場合（ステップＳ３０５Ｎｏ）には、ステップＳ３０４に戻り、携帯端末装置３０に対する操作を検出するまで、以降の処理を待機する。
【０１１３】
そして、熱中症判定部１６は、ステップＳ３０６で検出された脈拍数の値が所定の閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ３０７）。なお、脈拍数の値が閾値以下である場合（ステップＳ３０７Ｎｏ）には、使用者が熱中症を発症しているリスクは低いので、以降の処理を省略し、そのまま処理を終了する。
【０１１４】
ここで、脈拍数の値が閾値を超える場合（ステップＳ３０７Ｙｅｓ）には、熱中症判定部１６は、使用者が熱中症を発症した可能性があると判定する（ステップＳ３０８）。この場合には、血流量算出部３１は、脈拍数検出部１５によって検出された脈波信号の振幅値を用いて血流量を算出する（ステップＳ３０９）。その上で、レベル判定部３２は、レベル判定部３２は、ステップＳ３０９で算出された血流量の変化から熱中症の症状のレベルを判定する（ステップＳ３１０）。その後、通知部１７は、熱中症の発症リスクがある旨のアラームにステップＳ３１０で判定された発症のレベルを含めて所定の通知先に通知し（ステップＳ３１１）、処理を終了する。
【０１１５】
なお、図１３に示したフローチャートでは、ＷＢＧＴの値が閾値を超えた場合に絞って脈拍数の値が閾値を超えるか否かを判定する場合を例示したが、脈拍数の値が閾値を超えた場合に絞ってＷＢＧＴの値が閾値を超えるか否かを判定させることとしてもよい。
【０１１６】
［実施例３の効果］
上述してきたように、本実施例に係る携帯端末装置３０によれば、上記の実施例１や実施例２と同様に、余計なハードウェアなしに熱中症を検知できる。
【０１１７】
さらに、本実施例に係る携帯端末装置３０は、脈波信号の振幅値を用いて算出された血流量の変化から熱中症の症状のレベルを判定し、熱中症の発症リスクがある旨のアラームに発症のレベルを含めて所定の通知先に通知する。これによって、アラームが通知された通知先は、熱中症の症状のレベルに合わせて対処を適切に行うことができる。例えば、軽症の場合には、自力による退避によって対処させ、中等症の場合には、使用者の関係者、例えば家族、掛り付け医や看護師等の補助によって対処させ、重症の場合には、消防局等の救急活動によって対処させることができる。
【実施例４】
【０１１８】
さて、上記の実施例１〜３では、第１の指数と比較する閾値や脈拍数と比較する閾値を固定で用いる場合を例示したが、かかる閾値は動的に変更することとしてもかまわない。そこで、本実施例では、携帯端末装置４０の使用者が暑熱順化しているか否かによって各種の閾値を変更する例について説明する。
【０１１９】
［携帯端末装置の構成］
図１４は、実施例４に係る携帯端末装置の機能的構成を示すブロック図である。図１４に示す携帯端末装置４０は、図９に示した携帯端末装置に比べて、保存部３２、記憶部３３及び暑熱順化判定部３４をさらに有する点が相違する。なお、ここでは、上記の実施例１及び実施例２と同様の機能を発揮するものについては同様の符号を付し、その説明を省略することとする。
【０１２０】
ここで、図１４に示す熱中症判定部３１は、指数算出部１２によって算出されるＷＢＧＴと比較する閾値として、ＷＢＧＴ１及びＷＢＧＴ２の２種類の閾値を用いる。このうち、ＷＢＧＴ１は、脈拍数の検出を実行するか否かを判定するのに用いられる閾値であり、例えば、ＷＢＧＴの値がＷＢＧＴ１を超える場合に、カメラ１３によって撮像された画像から脈拍数検出部１５によって脈拍数が検出される。また、ＷＢＧＴ２は、熱中症の発症リスクを判断するのに用いられる閾値であり、ＷＢＧＴの値がＷＢＧＴ２を超える場合に、脈拍数が閾値を超えるか否かを判定する。これらＷＢＧＴ１及びＷＢＧＴ２は、ＷＢＧＴ１＜ＷＢＧＴ２の関係を持つ。このため、脈拍数が検出されたからといって必ずしも熱中症の発症リスクを判定するとは限らない。このように、２段階の閾値を設定して熱中症の発症リスクを判断する目的以外で脈拍数を検出するのは、暑熱環境での脈拍数のサンプルを得るためである。
【０１２１】
保存部３２は、脈拍数検出部１５によって検出された脈拍数を記憶部３３に保存する処理部である。一態様としては、保存部３２は、脈拍数検出部１５によって検出される脈拍数のうち、熱中症判定部３１によってＷＢＧＴがＷＢＧＴ１を超えると判定された後に検出された脈拍数に絞って記憶部３３に保存する。このように、記憶部３３に保存する脈拍数を取捨選択するのは、暑熱環境で検出された脈拍数に絞って記憶部３３に保存するためである。
【０１２２】
記憶部３３は、各種の情報、例えば脈拍数を記憶する記憶デバイスである。一態様としては、記憶部３３には、ＷＢＧＴがＷＢＧＴ１を超える場合に検出された脈拍数が保存部３２によって保存される。例えば、記憶部３３は、脈拍数とともに、脈拍数が検出された時のＷＢＧＴの値や脈拍数の検出が実行された時間などの項目を対応付けて記憶する。なお、脈拍数は、必ずしも携帯端末装置４０のメモリ上に記憶させずともよく、携帯端末装置４０がアクセス可能なコンピュータ、例えばサーバ装置等に記憶させることとしてもかまわない。
【０１２３】
暑熱順化判定部３４は、記憶部３３に記憶された脈拍数の統計値が所定の閾値未満であるか否かによって暑熱への順化の可否を判定する処理部である。
【０１２４】
ここで、暑熱順化とは、暑さに体が順応することを指す。一般に、人が暑熱環境、例えば高温多湿環境に数日から１、２週間などの一定期間にわたって生活すると、その人は環境に身体が慣れることによって交感神経が活性化され、心拍数が低下する。この現象が暑熱順化と呼ばれる。
【０１２５】
このように、暑熱に順化している者と暑熱に順化していない者との間では、同一の温度及び同一の湿度の環境にいても、暑熱に順化していない者よりも暑熱に順化している者の方が熱中症に耐性がある。これら両者を同じ閾値で熱中症の発症リスクを判定していたのでは、誤判定が発生するリスクがある。このことから、携帯端末装置４０の使用者が暑熱に順化しているか否かによってＷＢＧＴと比較するＷＢＧＴ２の値を変更する。
【０１２６】
一態様としては、暑熱順化判定部３４は、次に例示する契機で記憶部３３に記憶された脈拍数を用いて、携帯端末装置４０の使用者が暑熱に順化しているか否かを判定する。例えば、暑熱順化判定部３４は、１日周期の定刻、例えば２４時に暑熱順化の可否を判定したり、使用者からのデマンドに応答して暑熱順化の可否を判定したりすることもできる。
【０１２７】
より具体的には、暑熱順化判定部３４は、携帯端末装置４０が持つタイムスタンプが定刻になると、記憶部３３に記憶された脈拍数を読み出す。このとき、暑熱順化判定部３４は、記憶部３３から読み出された脈拍数に対し、所定の統計処理を実行する。例えば、記憶部３３から読み出された脈拍数の平均値を算出することによって日次の心拍数の平均値を算出する。なお、ここでは、平均値を算出する場合を例示したが、最頻値や中央値を抽出することとしてもよく、平均化を行う場合にも相加平均を始め、加重平均や移動平均などの平均化を行うこととしてもかまわない。
【０１２８】
その後、暑熱順化判定部３４は、日次の心拍数の平均値が閾値ＨＲｔｈ２未満であるか否かを判定する。かかるＨＲｔｈ２は、人が暑熱環境に順化しているか否かを判別するための閾値であり、例えば、使用者が暑熱環境ではない適温の環境で測定された安静時の脈拍数から設定することができる。
【０１２９】
このとき、日次の心拍数の平均値が閾値ＨＲｔｈ２未満である場合には、携帯端末装置４０の使用者の暑熱への順化が完了していると推定することができる。この場合には、暑熱順化判定部３４は、熱中症判定部３１が使用するＷＢＧＴ２の値としてＷＢＧＴ２１、例えば３２℃を設定する。一方、日次の心拍数の平均値が閾値ＨＲｔｈ２以上である場合には、携帯端末装置４０の使用者の暑熱への順化が未だ完了していないと推定することができる。この場合には、暑熱順化判定部３４は、熱中症判定部３１が使用するＷＢＧＴ２の値としてＷＢＧＴ２２、例えば３０℃を設定する。
【０１３０】
また、暑熱順化判定部３４は、脈拍数が所定の日数、例えば１週間、２週間あるいは１０日などにわたって継続して記憶部３３に保存されていない場合には、熱中症判定部３１が使用するＷＢＧＴ２の閾値としてＷＢＧＴ２２、例えば３０℃を設定する。これは、携帯端末装置４０の使用者が一旦は順化済みであったとしても、その後に一定の期間にわたって暑熱環境にいなかった場合に、暑熱環境に順化していない状態に戻ってしまうからである。
【０１３１】
このように、暑熱への順化が完了している場合には、暑熱への順化が完了していない場合よりも高い閾値を設定する。これによって、暑熱への順化が完了している者が熱中症になっていないのに熱中症と判定したり、暑熱への順化が未完了である者が熱中症になっているのに熱中症の発症リスクがないと判定する事態を抑制できる。この結果、熱中症の判定精度を高めることができる。なお、ここでは、日次の心拍数の平均値が閾値ＨＲｔｈ２未満であるか否かを判定する場合について説明したが、順化または未順化の判定方法はこれに限定されない。例えば、日次の心拍数の平均値の減少率が所定の閾値を超える場合にＷＢＧＴ２の値としてＷＢＧＴ２１を設定し、日次の心拍数の平均値の減少率が閾値以下である場合にＷＢＧＴ２の値としてＷＢＧＴ２１を設定することもできる。
【０１３２】
［処理の流れ］
続いて、実施例４に係る携帯端末装置４０の処理の流れについて説明する。ここでは、携帯端末装置４０が実行する（１）閾値設定処理を説明した後に、（２）熱中症判定処理について説明することとする。
【０１３３】
（１）閾値設定処理
図１５は、実施例４に係る閾値設定処理の手順を示すフローチャートである。この閾値設定処理は、次のような開始条件または周期で実行される。例えば、閾値設定処理は、１日周期の定刻、例えば２４時に処理を起動させたり、携帯端末装置４０の使用者からのデマンドに応答して処理を起動させたりすることができる。
【０１３４】
図１５に示すように、暑熱順化判定部３４は、記憶部３３に記憶された脈拍数を読み出す（ステップＳ４０１）。このとき、記憶部３３に脈拍数のデータが存在した場合（ステップＳ４０２Ｙｅｓ）には、暑熱順化判定部３４は、ステップＳ４０１で読み出された脈拍数の平均値を算出することによって日次の心拍数の平均値を算出する（ステップＳ４０３）。
【０１３５】
その後、暑熱順化判定部３４は、日次の心拍数の平均値が閾値ＨＲｔｈ２未満であるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。このとき、日次の心拍数の平均値が閾値ＨＲｔｈ２未満である場合（ステップＳ４０４Ｙｅｓ）には、携帯端末装置４０の使用者の暑熱への順化が完了していると推定することができる。この場合には、暑熱順化判定部３４は、熱中症判定部３１が使用するＷＢＧＴ２の値として順化用のＷＢＧＴ２１を設定し（ステップＳ４０５）、処理を終了する。
【０１３６】
一方、日次の心拍数の平均値が閾値ＨＲｔｈ２以上である場合（ステップＳ４０４Ｎｏ）には、携帯端末装置４０の使用者の暑熱への順化が未だ完了していないと推定することができる。この場合には、暑熱順化判定部３４は、熱中症判定部３１が使用するＷＢＧＴ２の値として未順化用のＷＢＧＴ２２を設定する（ステップＳ４０６）。
【０１３７】
また、記憶部３３に脈拍数のデータが存在しなかった場合（ステップＳ４０２Ｎｏ）には、暑熱順化判定部３４は、脈拍数が記憶部３３に保存されていない期間が所定の日数Ｎ、例えば１週間、２週間あるいは１０日などに達したか否かを判定する（ステップＳ４０７）。
【０１３８】
そして、脈拍数が記憶部３３に保存されていない期間が所定の日数Ｎに達した場合（ステップＳ４０７Ｙｅｓ）には、暑熱順化判定部３４は、熱中症判定部３１が使用するＷＢＧＴ２の閾値として未順化用のＷＢＧＴ２２を設定し（ステップＳ４０６）、処理を終了する。なお、脈拍数が記憶部３３に保存されていない期間が所定の日数Ｎに達していない場合（ステップＳ４０７Ｎｏ）には、今回は閾値の設定を実行せずに前回の閾値の設定を維持し、そのまま処理を終了する。
【０１３９】
（２）熱中症判定処理
図１６は、実施例４に係る熱中症判定処理の手順を示すフローチャートである。図１６に示す熱中症判定処理においても、図８に示したフローチャートと同様の開始条件または周期で実行することができる。
【０１４０】
図１６に示すように、センサ１１によって採取された温度及び湿度が取得されると（ステップＳ５０１）、指数算出部１２は、ステップＳ５０１で取得された温度及び湿度からＷＢＧＴを算出する（ステップＳ５０２）。続いて、熱中症判定部３１は、ステップＳ５０２で算出されたＷＢＧＴの値がＷＢＧＴ１を超えるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。なお、ＷＢＧＴの値がＷＢＧＴ１以下である場合（ステップＳ５０３Ｎｏ）には、使用者が熱中症を発症しているリスクを無視してよく、また、暑熱環境になく脈拍数をサンプリングせずともよいので、以降の処理を省略し、そのまま処理を終了する。
【０１４１】
このとき、ＷＢＧＴの値がＷＢＧＴ１を超える場合（ステップＳ５０３Ｙｅｓ）には、撮像制御部２２は、携帯端末装置２０の利用状態を検知する（ステップＳ５０４）。そして、携帯端末装置４０が利用中である場合、すなわち携帯端末装置４０に対する操作が検出された場合（ステップＳ５０５Ｙｅｓ）、撮像制御部２２は、カメラ１３に撮像を開始させる。その上で、脈拍数検出部１５は、カメラ１３によって撮像された画像から脈拍数を検出する（ステップＳ５０６）。そして、保存部３２は、ステップＳ５０６で検出された脈拍数を記憶部３３に保存する（ステップＳ５０７）。なお、携帯端末装置４０に対する操作が検出されない場合（ステップＳ５０５Ｎｏ）には、ステップＳ５０４に戻り、携帯端末装置４０に対する操作を検出するまで、以降の処理を待機する。
【０１４２】
ここで、熱中症判定部３１は、ステップＳ５０２で算出されたＷＢＧＴがＷＢＧＴ２を超えるか否かを判定する（ステップＳ５０８）。このとき、熱中症判定部３１は、ＷＢＧＴ２１及びＷＢＧＴ２２のうち図１５に示した閾値設定処理によって設定された方の閾値をステップＳ５０８の判定に使用する。
【０１４３】
そして、ＷＢＧＴがＷＢＧＴ２を超える場合（ステップＳ５０８Ｙｅｓ）には、熱中症判定部３１は、ステップＳ５０６で検出された脈拍数の値が所定の閾値を超えるか否かをさらに判定する（ステップＳ５０９）。なお、脈拍数の値が閾値以下である場合（ステップＳ５０９Ｎｏ）には、使用者が熱中症を発症しているリスクは低いので、以降の処理を省略し、そのまま処理を終了する。
【０１４４】
一方、脈拍数の値が閾値を超える場合（ステップＳ５０９Ｙｅｓ）には、熱中症判定部３１は、使用者に熱中症が発症した可能性があると判定する（ステップＳ５１０）。この場合には、通知部１７は、熱中症の発症リスクがある旨のアラームを所定の通知先に通知し（ステップＳ５１１）、処理を終了する。
【０１４５】
なお、図１６に示したフローチャートでは、ＷＢＧＴの値が閾値を超えた場合に絞って脈拍数の値が閾値を超えるか否かを判定する場合を例示したが、脈拍数の値が閾値を超えた場合に絞ってＷＢＧＴの値が閾値を超えるか否かを判定させることとしてもよい。
【０１４６】
［実施例４の効果］
上述してきたように、本実施例に係る携帯端末装置４０は、携帯端末装置４０の使用者が暑熱に順化しているか否かによってＷＢＧＴと比較するＷＢＧＴ２の値を変更する。このため、暑熱への順化が完了している者が熱中症になっていないのに熱中症と判定したり、暑熱への順化が未完了である者が熱中症になっているのに熱中症の発症リスクがないと判定する事態を抑制できる。したがって、本実施例に係る携帯端末装置４０によれば、熱中症の判定精度を高めることができる。
【実施例５】
【０１４７】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１４８】
［入力信号］
上記の実施例１〜実施例４では、入力信号としてＲ信号およびＧ信号の２種類を用いる場合を例示したが、異なる複数の光波長成分を持つ信号であれば任意の種類の信号および任意の数の信号を入力信号とすることができる。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ、ＩＲおよびＮＩＲなどの光波長成分が異なる信号のうち任意の組合せの信号を２つ用いることもできるし、また、３つ以上用いることもできる。
【０１４９】
［各実施例の組合せ］
上記の実施例３および実施例４では、熱中症の症状のレベル判定や暑熱順化に基づく閾値設定を個別に実施する場合を例示したが、これらの実施例は組み合わせて実施することもできる。
【０１５０】
［他の実装例１］
上記の実施例１〜実施例５では、携帯端末装置１０が上記の熱中症判定処理をスタンドアローンで実行する場合を例示したが、クライアントサーバシステムとして実装することもできる。例えば、携帯端末装置１０〜４０の少なくともいずれか１つまたは組合せは、熱中症判定サービスを提供するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって熱中症判定サービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。このように、携帯端末装置１０〜４０の少なくともいずれか１つまたは組合せがサーバ装置として動作する場合には、スマートフォンや携帯電話機等の携帯端末装置やパーソナルコンピュータ等の情報処理装置をクライアント端末として収容することができる。これらクライアント端末からネットワークを介して温湿度や画像が取得された場合に熱中症判定処理を実行し、任意の通知先にアラートを通知することもできる。
【０１５１】
［他の実装例２］
なお、上記の実施例１〜４では、実装形態の一例として、携帯端末装置を例示したが、これに限定されない。例えば、センサ１１、カメラ１３及びタッチパネル２１などのハードウェア以外の各部の機能を実現する熱中症判定プログラムを実行可能なプロセッサが集積された半導体チップが熱中症判定装置として実装されることとしてもかまわない。
【０１５２】
［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、指数算出部１２、脈拍数検出部１５、熱中症判定部１６又は通知部１７を熱中症判定装置１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、指数算出部１２、脈拍数検出部１５、熱中症判定部１６又は通知部１７を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の熱中症判定装置１０の機能を実現するようにしてもよい。
【０１５３】
［熱中症判定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１７を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する熱中症判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【０１５４】
図１７は、実施例１及び実施例２に係る熱中症判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１７に示すように、コンピュータ１０００は、操作部１１００ａと、スピーカ１１００ｂと、カメラ１１００ｃと、ディスプレイ１２００と、通信部１３００とを有する。さらに、このコンピュータ１０００は、ＣＰＵ１５００と、ＲＯＭ１６００と、ＨＤＤ１７００と、ＲＡＭ１８００とを有する。これら１１００〜１８００の各部はバス１４００を介して接続される。
【０１５５】
ＨＤＤ１７００には、図１７に示すように、上記の実施例１〜実施例５で示した各機能部と同様の機能を発揮する熱中症判定プログラム１７００ａが予め記憶される。この熱中症判定プログラム１７００ａについては、図１、図９、図１１または図１４に示した各々の機能部の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７００に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７００に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７００に格納されれば良い。
【０１５６】
そして、ＣＰＵ１５００が、熱中症判定プログラム１７００ａをＨＤＤ１７００から読み出してＲＡＭ１８００に展開する。これによって、図１７に示すように、熱中症判定プログラム１７００ａは、熱中症判定プロセス１８００ａとして機能する。この熱中症判定プロセス１８００ａは、ＨＤＤ１７００から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８００上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、熱中症判定プロセス１８００ａは、図１、図９、図１１または図１４に示した各機能部にて実行される処理、例えば図８、図１０、図１３、図１５や図１６などに示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５００上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５００上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。
【０１５７】
なお、上記の熱中症判定プログラム１７００ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７００やＲＯＭ１６００に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１０００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１０００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておいてもよい。その場合、コンピュータ１０００が他のコンピュータまたはサーバ装置から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１５８】
１０      携帯端末装置
１１      センサ
１２      指数算出部
１３      カメラ
１４      撮像制御部
１５      脈拍数検出部
１５０    領域抽出部
１５１Ｒ，１５１Ｇ  代表値算出部
１５２Ｒ，１５２Ｇ，１５６Ｒ，１５６Ｇ  ＢＰＦ
１５３Ｒ，１５３Ｇ  抽出部
１５４Ｒ，１５４Ｇ  ＬＰＦ
１５５    算出部
１５７    乗算部
１５８    演算部
１５９    検出部
１６      熱中症判定部
１７      通知部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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