(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者により携帯され、当該利用者の転倒を検知する転倒検知端末において、
前記転倒検知端末の動きにより生じる加速度を検出して加速度データを出力する加速度センサと、
前記加速度データから所定基準値を超える加速度のピーク値を検出するピーク検出手段と、
所定期間における前記加速度の総変化量を算出する総変化量算出手段と、
前記ピーク値の検出時に対応する所定期間における前記総変化量の当該ピーク値に対する大きさに基づいて、前記利用者の転倒の可能性を判定する転倒判定手段と、
を備えることを特徴とする転倒検知端末。
【請求項２】
前記転倒判定手段は、前記ピーク値に対する前記総変化量の比率が大きいほど前記利用者の転倒の可能性が高いと判定する、請求項１に記載の転倒検知端末。
【請求項３】
前記ピーク検出手段は、前記ピーク値に対する前記総変化量の比率に基づいて前記利用者の転倒可能性を示す第一評価値を算出し、
前記転倒判定手段は、前記第一評価値および前記第一評価値と異なる第二評価値を総合的に評価した総合評価値に基づいて、前記利用者が転倒したか否かを判定する、請求項２に記載の転倒検知端末。
【請求項４】
前記転倒検知端末は、
さらに、前記加速度データから前記転倒検知端末が自由落下するときに現れる落下特性を検出し、当該落下特性に基づく転倒可能性を示す落下評価値を算出する落下検出手段を備え、
前記転倒判定手段は、前記落下評価値を前記第二評価値として、前記第一評価値と前記第二評価値を合算することにより前記総合評価値を求める、請求項３に記載の転倒検知端末。
【請求項５】
利用者の転倒を検知する転倒検知端末で実行されるプログラムであって、
前記転倒検知端末には、当該転倒検知端末の動きにより生じる加速度を検出して加速度データを出力する加速度センサが備えられており、
前記プログラムは、コンピュータに
前記加速度データから所定基準値を超える加速度のピーク値を検出する処理と、
所定期間における前記加速度の総変化量を算出する処理と、
前記ピーク値の検出時に対応する所定期間における前記総変化量の当該ピーク値に対する大きさに基づいて、前記利用者の転倒の可能性を判定する処理と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者（携帯者）の転倒を検知する機能を有する転倒検知端末に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、人の転倒を検知するための方法が提案されている。例えば、特許文献１の方法では、人の体幹に取り付けられた加速度センサから得られた加速度デジタル信号値の絶対値（加速度絶対値）が閾値以上であるか、すなわち、歩行等の通常動作では検知することが希な大きな加速度が検知されたかに基づいて、人の転倒が検知される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１６３５３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、転倒の態様は多種多様であり、従来の転倒検知の方法では検知が困難な場合も少なくない。例えば、強く腕を振った場合などには、衝突（衝撃）を伴わない動きでも大きな加速度変化が生じるため、単に加速度の絶対値（ピーク値）のみを観察するだけでは、転倒を日常動作と区別するのは難しいという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、利用者の転倒可能性を高精度に判定することのできる転倒検知端末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】
【０００６】
本発明の転倒検知端末は、利用者により携帯され、当該利用者の転倒を検知する転倒検知端末において、前記転倒検知端末の動きにより生じる加速度を検出して加速度データを出力する加速度センサと、前記加速度データから所定基準値を超える加速度のピーク値を検出するピーク検出手段と、所定期間における前記加速度の総変化量を算出する総変化量算出手段と、前記ピーク値の検出時に対応する所定期間における前記総変化量の当該ピーク値に対する大きさに基づいて、前記利用者の転倒の可能性を判定する転倒判定手段と、を備える。
【０００７】
この構成により、加速度のピーク値と、所定期間における加速度の総変化量が算出され、そのピーク値に対するピーク検出時に対応する所定期間における総変化量の大きさに基づいて、利用者の転倒の可能性が判定される。例えば、ピーク検出時の近傍における総変化量の最大値がピーク値との比較対象とされる。日常動作でも、転倒時と同程度のピーク（加速度のピーク値）が検出されることがあり得るが、加速度の変化は衝撃が加わると激しくなるため、総変化量が大きくなる。また、ピークを形成する加速度が大きいほど、それに伴い総変化量も大きくなる。そこで、ピーク値に対する総変化量の大きさを用いることにより、大きな加速度ピークが生じる日常動作と転倒を区別することができる。これにより、単にピーク値のみから判定する場合や変化量のみから判定する場合に比べて、利用者の転倒可能性を高精度に判定することができる。
【０００８】
また、本発明の転倒検知端末では、前記転倒判定手段は、前記ピーク値に対する前記総変化量の比率が大きいほど前記利用者の転倒の可能性が高いと判定してもよい。
【０００９】
この構成により、ピーク値に対する総変化量の比率が大きいほど、利用者の転倒の可能性が高いと判定される。このようにして、利用者の転倒可能性を高精度に判定することができる。
【００１０】
また、本発明の転倒検知端末では、前記ピーク検出手段は、前記ピーク値に対する前記総変化量の比率に基づいて前記利用者の転倒可能性を示す第一評価値を算出し、前記転倒判定手段は、前記第一評価値および前記第一評価値と異なる第二評価値を総合的に評価した総合評価値に基づいて、前記利用者が転倒したか否かを判定してもよい。
【００１１】
この構成により、ピーク値に対する総変化量の比率に基づいて利用者の転倒可能性を示す第一評価値が算出される。そして、第一評価値と第二評価値（第一評価値と異なる第二評価値）を総合的に評価した総合評価値に基づいて、利用者が転倒したか否かの判定（転倒判定）が行われる。これにより、一つの評価値（例えば、加速度のピーク値）のみから判定する場合に比べて、高精度な転倒判定を行うことができる。
【００１２】
また、本発明の転倒検知端末では、前記転倒検知端末は、さらに、前記加速度データから前記転倒検知端末が自由落下するときに現れる落下特性を検出し、当該落下特性に基づく転倒可能性を示す落下評価値を算出する落下検出手段を備え、前記転倒判定手段は、前記落下評価値を前記第二評価値として、前記第一評価値と前記第二評価値を合算することにより前記総合評価値を求めてもよい。
【００１３】
この構成により、転倒検知端末が自由落下するときに現れる落下特性から、落下特性に基づく転倒可能性（落下評価値）が求められ、その落下評価値を第二評価値として、第一評価値と第二評価値を合算して総合評価値が求められる。そして、このようにして求めた総合評価値に基づいて、利用者が転倒したか否かの判定（転倒判定）が行われる。これにより、単に加速度のピーク値のみ、あるいは、単に落下特性のみから判定する場合に比べて、高精度な転倒判定を行うことができる。
【００１４】
本発明のプログラムは、利用者の転倒を検知する転倒検知端末で実行されるプログラムであって、前記転倒検知端末には、前記転倒検知端末の動きにより生じる加速度を検出して加速度データを出力する加速度センサが備えられており、前記プログラムは、コンピュータに、前記加速度データから所定基準値を超える加速度のピーク値を検出する処理と、所定期間における前記加速度の総変化量を算出する処理と、前記ピーク値の検出時に対応する所定期間における前記総変化量の当該ピーク値に対する大きさに基づいて、前記利用者の転倒の可能性を判定する処理と、を実行させる。
【００１５】
このプログラムによっても、上記の端末と同様、加速度のピーク値と、ピーク値の検出時に対応する所定期間における加速度の総変化量とが比較され、ピーク値に対する総変化量の大きさに基づいて、利用者の転倒の可能性が判定される。日常動作でも、転倒時と同程度のピーク（加速度のピーク値）が検出されることがあり得るが、ピーク値に対する総変化量を用いることにより、そのような日常動作と転倒を区別することができる。これにより、単にピーク値のみから判定する場合や変化量のみから判定する場合に比べて、利用者の転倒可能性を高精度に判定することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ピーク値に対する総変化量の大きさに基づいて、利用者の転倒可能性を高精度に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態における転倒検知端末のブロック図である。
【図２】（ａ）転倒の加速度データの一例を示す図である。  （ｂ）非転倒（壁に手をぶつけたとき）の加速度データの一例を示す図である。
【図３】（ａ）安静時の転倒の加速度データの一例を示す図である。  （ｂ）歩行中の転倒の加速度データの一例を示す図である。  （ｃ）走行中の転倒の加速度データの一例を示す図である。
【図４】加速度変化量の算出方法を説明するための加速度データ一例を示す図である。
【図５】（ａ）転倒時の加速度及び加速度変化量のデータの一例を示す図である。  （ｂ）運動時（非転倒）の加速度及び加速度変化量のデータの一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における転倒検知端末の動作説明のためのフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態の転倒検知端末について、図面を用いて説明する。本実施の形態では、高齢者の転倒を検知する監視システム等に用いられる転倒検知端末の場合を例示する。この転倒検知端末の機能（転倒検知機能）は、端末のメモリ等に格納されたプログラムによって実現することができる。
【００１９】
転倒検知端末は、利用者（高齢者など）に携帯される端末装置である。例えば、転倒検知端末は、リストバンド型（腕時計型）のウェアラブル端末で構成され、利用者（高齢者など）が手首や腕に装着される。転倒検知端末は、首からぶら下げるペンダント型であってもよく、頭や耳に装着するタイプの頭部装着型でもよく、また、ベルトタイプなどの腰装着型であってもよい。
【００２０】
まず、本実施の形態の転倒検知端末の構成を、図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の転倒検知端末の構成を示すブロック図である。図１に示すように、転倒検知端末１は、加速度センサ２、装着センサ３、高度センサ４、救急ボタン５を備えている。また、この転倒検知端末１は、操作表示部６、振動部７、電源部８、無線通信部９、監視制御部１０を備えている。
【００２１】
加速度センサ２は、利用者の動きを検出し、利用者の動きを示す動きデータ（加速度データ）を出力する機能を備えたセンサであり、例えば３軸加速度センサで構成される。加速度センサ２は、所定のサンプリング周期で検出した加速度データを出力する。装着センサ３は、人体（腕）への装着状態（装着されているか否か）を検出する機能を備えたセンサであり、例えば静電容量方式センサなど、人体の装着部位の接触や近接を電気的に検出可能なセンサで構成される。高度センサ４は、気圧変化等を利用して端末の高さの変化を検出する機能を備えたセンサであり、例えば気圧センサで構成される。救急ボタン５は、利用者が非常時に救急通報するための操作部（救急操作部）である。
【００２２】
操作表示部６は、例えばタッチパネルディスプレイで構成され、異常報知などの各種の情報表示をする機能（情報表示機能）と、キャンセル操作などの各種の入力操作をする機能（入力操作機能）を備えている。振動部７は、バイブレーション装置などで構成され、振動による刺激で利用者へ異常や操作受付などを報知する機能を備えている。電源部８は、電池などのバッテリなどで構成される。無線通信部９は、例えば携帯通信網を介して遠隔の監視センタ１１に設置されたセキュリティ端末１２と無線通信を行う機能を備えている。また、無線通信部９は、ブルートゥース（登録商標）や特定小電力無線などで、宅内に設置されたセキュリティ端末（図示せず）と無線通信を行う機能を備えている。
【００２３】
監視制御部１０は、各センサ（加速度センサ２、装着センサ３、高度センサ４）や操作部（救急ボタン５、操作表示部６）からの入力に基づいて、救急監視を行う機能を有する救急監視部１３と、生活監視を行う機能を有する生活監視部１４と、転倒監視を行う機能を有する転倒監視部１５を備えている。また、この監視制御部１０は、転倒検知端末１の各部を制御する機能を備えている。
【００２４】
救急監視部１３は、利用者が救急対応を求めて救急ボタン５を操作した際に、監視センタ１１に救急通報を行う機能を備えている。例えば、救急ボタン５が２秒間押され続けると、救急異常と判定し、救急異常を監視センタ１１に通報するとともに、異常確定したことを振動・画面・音・光などで周囲に報知する。救急異常は、意識的な操作による異常であるため、キャンセル操作は受け付けない。なお、生活異常や転倒異常（後述する）の発生中でも、救急異常が発生した場合は、救急異常が優先される。
【００２５】
生活監視部１４は、加速度センサ２の出力に基づき、利用者（携帯者、装着者）が日常生活で生じる程度に動いているかを監視し、急病などにより動けない状態が継続していることを通報する機能を備えている。生活監視部１４は、装着状態（装着された状態）のときに生活監視を実行する。例えば、加速度センサ２の出力から利用者の動き（体動）を検出し、日常生活レベルの体動が一定期間（例えば１時間）継続して生じていないと、生活異常と判定する。生活異常と判定すると、その旨を利用者に振動・画面・音・光などにより報知する。この生活監視部１４は、生活異常と判定・報知した後、所定のキャンセル時間（例えば１０秒）の間に体動が検出されるか、またはキャンセル操作が入力された場合、生活異常を取り消す（異常通報しない）処理を行う。体動の検出処理については、転倒監視における処理と同様（後述する）である。
【００２６】
転倒監視部１５は、加速度センサ２の出力に基づいて、利用者（携帯者、装着者）の転倒を自動検出し、転倒事故の発生を通報する機能を備えている。転倒監視部１５は、装着状態（装着された状態）のときに転倒監視を実行する。この場合、加速度センサ２の出力から「衝撃」と「自由落下特性」を検出し、この検出結果を評価して転倒を検出する。そして、転倒を検出した後、所定時間（例えば１５秒）のあいだ、立ち上がって歩くなどの体動を検出できない場合に、転倒異常と判定する。この所定時間には、転倒検出直後の数秒（例えば５秒）は含まれない。そして、転倒異常と判定すると、その旨を利用者に振動・画面・音・光などにより報知する。この転倒監視部１５は、転倒異常と判定・報知した後、所定のキャンセル時間（例えば２０秒）の間にキャンセル操作が入力された場合、転倒異常を取り消す（異常通報しない）処理を行う。
【００２７】
ここで、図２を参照しながら、転倒検知の基本的なロジックについて説明する。転倒監視部１５は、転倒時に端末に加わる衝撃と、転倒にいたる過程で発生する落下特性を評価し、転倒を検出する。特に本発明では、衝撃に基づく転倒らしさ、落下特性に基づく転倒らしさを総合的に評価して、最終的な転倒判定を行う。そのための構成として、転倒監視部１５は、衝撃検出部１６と落下検出部１７と転倒判定部１８を備えている。
【００２８】
衝撃検出部１６は、加速度データから転倒検知端末１に生じた衝撃を検出し、その衝撃に基づく転倒可能性を示す衝撃評価値を算出する機能を備えている。転倒は、地面等への身体の衝突を伴うため、転倒検知端末１に加わる衝撃によって加速度が大きく変化する。そこで、この衝撃検出部１６は、加速度のピーク値に基づいて、転倒時に端末に加わる衝撃を検出するように構成されている。
【００２９】
図２および図３は、加速度データの例を示す図である。この場合、前処理として、３軸の各軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）ごとに出力された加速度データがスカラー化され、移動平均処理（ローパスフィルタ）が施されている。衝撃検出部１６は、所定の閾値（例えば３０ｍ／ｓｅｃ2）以上の加速度のピーク（時間Ｔ１）を検出し、そのピーク値Ｐを得る。そして、衝撃検出部１６は、例えば、以下の式１を用いることにより、ピーク値Ｐに基づいて衝撃評価値Ｅｓを求める。ここで、ｃは、総合評価のための調整係数である。
Ｅｓ＝Ｐ×ｃ      （式１）
【００３０】
落下検出部１７は、加速度データから転倒検知端末１が自由落下するときに現れる落下特性を検出し、その落下特性に基づく転倒可能性を示す落下評価値を算出する機能を備えている。転倒は、地面方向に向かって落下を生じる現象であるため、落下中の加速度は重力加速度（９．８ｍ／ｓｅｃ2）よりも小さくなる。そこで、落下検出部１７は、加速度のピーク（時間Ｔ１）から時間を遡り、重力加速度との交点（時間Ｔ２）を求め、その時点から一定期間前（時間Ｔ３）までの加速度平均値Ａを算出する。時間Ｔ３から時間Ｔ２までの期間（例えば５００ｍｓｅｃ）は、落下判定期間と呼ぶことができる。そして、落下検出部１７は、例えば、以下の式２を用いることにより、加速度平均値Ａに基づいて落下評価値Ｅｆを求める。ここで、ａは、落下基準の定数であり、ｂは、総合評価のための調整係数である。
Ｅｆ＝（ａ−Ａ）×ｂ      （式２）
【００３１】
定数ａは、落下特性の有無を区別する基準点となる加速度であり、例えば、８ｍ／ｓｅｃ2や、重力加速度９．８ｍ／ｓｅｃ2が用いられる。この定数ａより加速度平均値Ａが小さいと、落下評価値Ｅｆは正値をとる。
【００３２】
転倒判定部１８は、衝撃評価値および落下評価値を総合的に評価した総合評価値に基づいて、利用者が転倒したか否かを判定する機能を備えている。転倒の態様は様々であり、衝撃が大きく落下特性も顕著な場合もあるが、衝撃が小さく落下特性が顕著な場合もあり、逆に落下特性は顕著でないが衝撃は大きい場合もある。そこで、転倒判定部１８は、以下の式３を用いることにより、衝撃評価値と落下評価値を合算して総合評価値Ｅｔを求め、総合評価値が転倒判定の基準値Ｔｈ以上のとき、利用者の転倒を検出する。
Ｅｔ＝Ｅｓ＋Ｅｆ      （式３）
【００３３】
この転倒判定部１８では、体動検出による自動キャンセル判定が行われる。転倒が検出された場合であっても、その後に体動が検出されれば利用者は危険な状態ではないと考えられるため、転倒判定部１８は、転倒検出を自動キャンセルする。この体動検出（自動キャンセル判定）では、転倒判定したときのピークの時点（Ｔ１）から所定の遅延時間（例えば５秒）の体動は無視し、それ以降の体動判定時間（例えば１５秒）の間の体動の有無を判定する。体動の有無の判定は、加速度のピーク値または変化量の観測により行う。例えば、所定の閾値以上のピーク値が所定回数検出されたとき、またはこのピーク値の合計が一定値を超えたときに、体動を検出する。あるいは、所的期間（例えば数秒間）または体動判定時間における加速度の変化量の合計が一定値を超えたとき、または単位時間当たりの加速度の変化量が一定値を超えたときに、体動を検出する。自動キャンセル判定後、すなわち体動判定時間の経過時までに体動が検出されなければ、転倒判定部１８は転倒異常を確定する。
【００３４】
また、この転倒判定部１８では、利用者の活動状況（活動量）を考慮した転倒判定が行われる。意識があるか否か、激しく動いているか否か、といった転倒の態様によって得られる衝撃と落下特性は異なる。そこで、転倒判定部１８は、加速度データから利用者の活動量を算出し、衝撃の発生時を基準とした所定期間における利用者の活動量に応じて、衝撃評価値および落下評価値に重み付けを加えて総合評価値を求める。
【００３５】
すなわち、転倒判定部１８は、単に「Ｅｔ＝Ｅｓ＋Ｅｆ」として総合評価値を求めるのではなく、転倒時の利用者の活動状況（活動量）に応じて、各評価値（Ｅｓ、Ｅｆ）を重み付けした上で加算し、総合評価値Ｅｔを求める。この場合、利用者の活動状況（活動量）は、転倒（衝撃）が検出される前の一定期間（活動判定期間）における動きを分析し、その活動判定期間（例えば３秒）における加速度データ（ピークや変化量）に基づいて判定する。なお、上述の落下判定期間（例えば、時間Ｔ３から時間Ｔ２までの期間）には転倒している最中の動きが含まれるため、この活動判定期間（例えば、時間Ｔ４から時間Ｔ３までの期間）には落下判定期間以降の期間（例えば、時間Ｔ３から時間Ｔ１までの期間）を含めず、落下判定期間より前の期間を設定するものとする（図３参照）。
【００３６】
具体的には、転倒判定部１８は、活動判定期間における加速度の総変化量である運動量Ｗを求め、この運動量Ｗと活動基準値との比較により、活動状況（動きの激しさ）を判定する。運動量Ｗは、例えば、以下の式４を用いることにより、活動判定期間における加速度データ（スカラー化された加速度データａ１、ａ２、・・・、ａｎ−１、ａｎ）の差分を積算して求めることができる。この運動量Ｗは、３軸の各軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）ごとに算出してもよく、また、３軸の合計や平均として算出してもよい。
Ｗ＝｜ａ１−ａ２｜＋｜ａ２−ａ３｜＋・・・＋｜ａｎ−１−ａｎ｜      （式４）
【００３７】
また、運動量Ｗは、ピーク値の大きさや検出回数に基づいて求めることもできる。例えば、運動量Ｗは、一定以上のピーク値が検出された回数でもよく、上記ピーク値の合計でもよく、上記ピーク値の最大または平均によって重み付けされた回数でもよい。
【００３８】
本実施の形態では、転倒判定部１８は、活動判定期間における利用者の運動量Ｗが第１基準活動量Ｔｈ１より小さい場合には安静状態であると判定し、利用者の運動量Ｗが第１基準活動量Ｔｈ１以上でありかつ第２基準活動量Ｔｈ２より小さい場合には通常状態であると判定し、利用者の運動量Ｗが第２基準活動量Ｔｈ２以上である場合には運動状態であると判定する。そして、安静状態の場合には、通常状態の場合と比較して、衝撃評価値より落下評価値の重み付けを高くして総合評価値を求め、運動状態の場合には、通常状態の場合と比較して、落下評価値より衝撃評価値の重み付けを高くして総合評価値を求める。
【００３９】
また、本実施の形態では、衝撃検出部１６は、加速度データから所定基準値を超える加速度のピーク値を検出し、ピーク値の検出時に対応する所定期間における加速度の総変化量を算出する。そして、転倒判定部１８は、ピーク値に対する総変化量の大きさに基づいて、前記利用者の転倒の可能性を判定する。具体的には、ピーク値に対する総変化量の比率が大きいほど利用者の転倒の可能性が高いと判定する。また、この場合、衝撃検出部１６は、ピーク値に対する総変化量の比率に基づいて利用者の転倒可能性を示す評価値（衝撃評価値）を算出する。
【００４０】
転倒のように衝撃が発生するとセンサが強く揺さぶられるため、３軸の加速度センサ２の各軸の出力は、日常生活で生じる加速度と比較して、加速度の変化が激しくなる。つまり、加速度変化量ｈが大きくなる。そこで、スカラー化した加速度データにおいて、一定期間における加速度の変化量を積算して加速度変化量ｈを算出する。例えば、以下の式５を用いることにより、所定期間（例えば１００ｍｓｅｃ）内の加速度データ（ａ１、ａ２、・・・、ａ５）について、直前の加速度との差分絶対値を求め、この期間にわたって積算する（図４参照）。衝撃検出部１６は、順次得られる加速度データに対して前後所定期間の加速度変化量ｈを求め、あるいは、上述の所定期間（例えば１００ｍｓｅｃ）を１周期として所定期間ごとの加速度変化量ｈを求める。ここで、加速度変化量ｈは、３軸の各軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）ごとに算出し、３軸の合計や平均として算出してもよい。
ｈ＝｜ａ１−ａ２｜＋｜ａ２−ａ３｜＋・・・＋｜ａ４−ａ５｜      （式５）
【００４１】
図５は、加速度及び加速度変化量のデータの一例を示す図であり、（ａ）は衝撃を伴う転倒時のデータ、（ｂ）は衝撃を伴わない運動時（強く腕を振る）のデータである。なお、図５において、加速度は実線で図示されており、加速度変化量は斜線ハッチングで図示されている。上述のように、衝撃を伴う加速度変化と日常生活で生じる加速度変化とを比較すると、加速度ピークの大きさ（ピーク値Ｐ）は同等レベル以上にも発生し得るが、加速度ピークの大きさが同等であれば加速度変化量ｈは衝撃を伴う方が大きくなる。このため、衝撃を伴う加速度変化の方が、加速度ピーク（ピーク値Ｐ）に対する加速度変化量ｈの比率ｒが大きくなる。そこで、転倒判定部１８は、この比率ｒに基づいて転倒の可能性を判定する。この場合、転倒判定部１８は、落下特性など他の転倒判定指標を併用しなくてもよい。
【００４２】
具体的には、衝撃検出部１６は、所定の閾値（例えば、３０ｍ／ｓｅｃ2）以上の加速度のピークについて、ピーク時を含む一定期間（例えば１００ｍｓｅｃ、前後５０ｍｓｅｃずつ）において算出された複数の加速度変化量ｈのうちの最大値ｈｘを用い、以下の式６を用いることにより、ピーク値Ｐとの比率ｒを算出する。ピーク時に（ピーク時の前後所定期間の加速度データを対象として）算出された加速度変化量ｈをそのまま用いても良いが、加速度変化量ｈの最大値が得られるタイミングはピーク出現時とずれが生じるため、ピーク出現時の近傍（ピーク時を含む一定期間）における加速度変化量の最大値を用いるのが好適である。
ｒ＝ｈｘ／Ｐ      （式６）
【００４３】
また、衝撃検出部１６は、以下の式７を用いて、比率ｒに基づいて衝撃評価値Ｅｓを求める。ここで、ｃは、総合評価のための調整係数、Ｔｈは、衝撃基準値（例えば０．２８）である。この場合、比率ｒが大きいほど、Ｅｓが高くなるように衝撃評価値が算出される。なお、比率ｒに調整係数ｃを乗算した値を衝撃評価値Ｅｓとしてもよい。
Ｅｓ＝（ｒ−Ｔｈ）×ｃ      （式７）
【００４４】
このようにして求められた衝撃評価値Ｅｓを用いて、転倒判定部１８は、利用者の転倒を検出する。すなわち、転倒判定部１８は、比率ｒが大きいほど転倒可能性が高いと判定する。上記（式７）の場合では、比率ｒが所定の衝撃基準値Ｔｈ以上のとき、転倒の可能性ありと判定する。
【００４５】
つぎに、本実施の形態の転倒検知端末１について、落下評価を用いず衝撃評価によって転倒判定を行う場合の動作を、図６のフロー図を参照して説明する。本実施の形態の転倒検知端末１では、まず、加速度データからピーク値Ｐを検出し（Ｓ１）、ピーク検出時を基準とする所定期間（例えば１００ｍｓｅｃ、前後５０ｍｓｅｃずつ）における加速度の総変化量ｈを算出する（Ｓ２）。そして、ピーク値Ｐに対する総変化量ｈの大きさ（変化量ピーク比率ｒ）に基づいて、利用者の転倒可能性を判定する（Ｓ３）。転倒可能性（衝撃評価値）が基準より高い場合には、転倒と判定される。
【００４６】
転倒と判定された場合には、転倒フラグをＯＮにする（Ｓ４）。その後、体動検出（自動キャンセル判定）が行われる。そして、体動が検出された場合には（Ｓ５）、転倒フラグをＯＦＦにする（Ｓ６）。一方、体動が検出されなかった場合には（Ｓ５）、所定のキャンセル時間が経過した後（Ｓ７）、転倒異常が確定される（Ｓ８）。
【００４７】
このような本実施の形態の転倒検知端末１によれば、加速度のピーク値Ｐと、ピーク値Ｐの検出時を基準とする所定期間における加速度の総変化量ｈが算出され、そのピーク値Ｐに対する総変化量ｈの大きさ（変化量ピーク比率ｒ）に基づいて、利用者の転倒の可能性が判定される。日常動作でも、転倒時と同程度のピーク（加速度のピーク値Ｐ）が検出されることがあり得るが、本実施の形態によれば、ピーク値Ｐに対する総変化量ｈの大きさを用いることにより、そのような日常動作と転倒を区別することができる。これにより、単にピーク値のみから判定する場合や変化量のみから判定する場合に比べて、利用者の転倒可能性を高精度に判定することができる。
【００４８】
具体的には、ピーク値Ｐに対する総変化量ｈの比率ｒが大きいほど、利用者の転倒の可能性が高いと判定される。このようにして、利用者の転倒可能性を高精度に判定することができる。
【００４９】
また、本実施の形態では、ピーク値Ｐに対する総変化量ｈの比率ｒに基づいて利用者の転倒可能性を示す第一評価値（衝撃評価値Ｅｓ）が算出される。そして、第一評価値Ｅｓと別途求められた第二評価値Ｅｆを総合的に評価した総合評価値Ｅｔに基づいて、利用者が転倒したか否かの判定（転倒判定）が行われる。これにより、一つの評価値（例えば、加速度のピーク値）のみから判定する場合に比べて、高精度な転倒判定を行うことができる。
【００５０】
この場合、転倒検知端末１が自由落下するときに現れる落下特性から、落下特性に基づく転倒可能性（落下評価値Ｅｆ）が求められ、その落下評価値Ｅｆを第二評価値として、第一評価値Ｅｓと第二評価値Ｅｆを合算して総合評価値Ｅｔが求められる。そして、このようにして求めた総合評価値Ｅｔに基づいて、利用者が転倒したか否かの判定（転倒判定）が行われる。これにより、単に加速度のピーク値のみ、あるいは、単に落下特性のみから判定する場合に比べて、高精度な転倒判定を行うことができる。
【００５１】
なお、本実施の形態では、落下検出部１８は、落下判定期間における加速度平均値Ａに基づき落下評価値Ｅｆを求めるように構成されているが、加速度平均値Ａに替えて、落下判定期間における最小加速度、または基準加速度（上記の定数ａ）を下回る加速度が検出された連続時間や積算時間に基づいて落下を検出する構成としてもよい。
【００５２】
以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
以上のように、本発明にかかる転倒検知端末は、利用者の転倒可能性を高精度に判定することができるという効果を有し、高齢者の転倒を検知する監視システム等に用いられ、有用である。
【符号の説明】
【００５４】
１  転倒検知端末
２  加速度センサ
３  装着センサ
４  高度センサ
５  救急ボタン
６  操作表示部
７  振動部
８  電源部
９  無線通信部
１０  監視制御部
１１  監視センタ
１２  セキュリティ端末
１３  救急監視部
１４  生活監視部
１５  転倒監視部
１６  衝撃検出部（ピーク検出手段、総変化量算出手段）
１７  落下検出部（落下検出手段）
１８  転倒判定部（転倒判定手段）
【図１】
0006461658.tif 000002
【図２】
0006461658.tif 000003
【図３】
0006461658.tif 000004
【図４】
0006461658.tif 000005
【図５】
0006461658.tif 000006
【図６】
0006461658.tif 000007