(57)【要約】【課題】  生活状況に大きな影響を与える曜日や日付、季節などを特徴量として用いることにより、より的確に生活状況が把握できる日常生活度解析システムを提供する。【解決手段】  被監視者の生活状況を少なくとも１のセンサで検知して検知情報を得る生活状況検知手段Ｓ１と、生活状況検知手段により得られた検知情報から特徴量を抽出する特徴量抽出手段２と、日付・時刻情報をカテゴリーデータとして周期フラグに変換する周期フラグ変換手段３と、特徴量と周期フラグを用いて、日常生活度を多変量解析する日常生活度解析手段４と、日常生活度と予め定めた日常生活度基準値と比較し、被監視者の生活状況の異変を検知する日常生活度評価手段５と、被監視者の生活状況の異変を監視者に通報する評価結果出力手段６を有するものである。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被監視者の生活状況から日常生活度を解析し、日常生活度により被監視者の生活状況の異変を検知、通報するシステムであって、
被監視者の生活状況を少なくとも１のセンサで検知して検知情報を得る生活状況検知手段と、
前記生活状況検知手段により得られた検知情報から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
日付・時刻情報をカテゴリーデータとして周期フラグに変換する周期フラグ変換手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出した特徴量と前記周期フラグ変換手段により変換された周期フラグを用いて、日常生活度を多変量解析する日常生活度解析手段と、
前記日常生活度解析手段により得られた日常生活度と予め定めた日常生活度基準値と比較し、被監視者の生活状況の異変を検知する日常生活度評価手段と、
前記日常生活度評価手段により検知された被監視者の生活状況の異変を監視者に通報する評価結果出力手段と、
を備えることを特徴とする日常生活度解析システム。
【請求項２】
被監視者の生活状況から日常生活度を解析し、日常生活度により被監視者の生活状況の異変を検知、通報するシステムであって、
被監視者の外出状況を検知して外出情報を得る外出検知手段と、を備え、
前記日常生活度解析手段は、前記外出検知手段により得られた外出情報と前記特徴量と前記周期フラグを用いて、日常生活度を多変量解析することを特徴とする請求項１記載の日常生活度解析システム。
【請求項３】
前記特徴量抽出手段で抽出する特徴量は、センサ情報の微分特性としての変化量とセンサ情報の積分特性としての存在量であることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の日常生活度解析システム。
【請求項４】
前記周期フラグ変換手段で出力される周期フラグは、日付・時刻情報をカテゴリーデータとした多変量解析で用いられるダミー変数であることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の日常生活度解析システム。
【請求項５】
前記日常生活度解析手段で実行される多変量解析は、判別分析であることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の日常生活度解析システム。
【請求項６】
前記生活状況検知手段に用いられるセンサは、電気製品の消費電力を計測する電力センサ、調理器具又は暖房器具等の熱源の温度を計測する温度センサ、周囲の明るさを計測する照度センサ、人体を検知する赤外線センサ、人体の通過を検知する感圧センサ、ドアの開閉を検知する近接センサ、各種電気製品の赤外線リモコンの送信信号を検知する赤外線センサ、水道の使用量を計測する流量センサ、ガスの使用量を計測するガス流量センサのうち、少なくとも１つであることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の日常生活度解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、独居高齢者や身体障害者などが日々の生活を通常通り営んでいるかどうかを遠隔監視し、生活状況を解析することにより被監視者の生活状況の異変を検知、通報する日常生活度解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
被監視者の生活状況の異変を検知する技術としては、例えば、特許文献１に開示されている生活異変検知方法がある。この技術は、赤外線センサと電力センサを用いて、在室の有無、家電製品の使用の有無を検知することにより、被監視者の生活状況を監視するものである。得られた生活状況から、日々の普段度を算出し、複数日の普段度の平均値と標準偏差を用いて、評価対象となる日の生活異変の有無が判定可能となっている。
【特許文献１】特開２００６−７２４４３号公報
【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、このような生活異変検知方法では、デイサービスなどの週単位、月単位での周期的な行事による生活状況の変化に対応することができず、監視者に被監視者の生活状況に対する十分な予備知識が必要となる。また、被監視者の外出状況を明確に判断する手段がないため、複数日の普段度の平均値と標準偏差を算出する際に外出時の普段度を用いることとなり、その結果平均値と標準偏差に日々の生活状況と異なる外出状況の影響が含まれてしまい、正確に生活異変の有無を判定することが困難である。
【０００４】
本発明はかかる従来の事情に対処してなされたものであり、生活状況に大きな影響を与える曜日や日付、季節などを特徴量として用いることにより、より的確に生活状況が把握できる日常生活度解析システ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】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である日常生活度解析システムは、被監視者の生活状況から日常生活度を解析し、日常生活度により被監視者の生活状況の異変を検知、通報するシステムであって、被監視者の生活状況を少なくとも１のセンサで検知して検知情報を得る生活状況検知手段と、前記生活状況検知手段により得られた検知情報から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、日付・時刻情報をカテゴリーデータとして周期フラグに変換する周期フラグ変換手段と、前記特徴量抽出手段により抽出した特徴量と前記周期フラグ変換手段により変換された周期フラグを用いて、日常生活度を多変量解析する日常生活度解析手段と、前記日常生活度解析手段により得られた日常生活度と予め定めた日常生活度基準値と比較し、被監視者の生活状況の異変を検知する日常生活度評価手段と、前記日常生活度評価手段により検知された被監視者の生活状況の異変を監視者に通報する評価結果出力手段と、を備えるものである。
上記構成の日常生活度解析システムでは、生活状況検知手段で検知される生活状況の検知情報から特徴量が抽出され、この特徴量に周期フラグを加味して、多変量解析を実行して、日常生活度を解析し、これを日常生活度基準値と比較して異変を検知する作用を有する。日付・時刻情報をカテゴリーデータとして周期フラグを与える周期フラグ変換手段が、日常生活度の演算に周期的な情報を含ませるような作用を有する。
【０００６】
また、請求項２に記載の発明である日常生活度解析システムは、請求項１に記載の日常生活度解析システムにおいて、被監視者の外出状況を検知して外出情報を得る外出検知手段と、を備え、前記日常生活度解析手段は、前記外出検知手段により得られた外出情報と前記特徴量と前記周期フラグを用いて、日常生活度を多変量解析することを特徴とするものである。
上記構成の日常生活度解析システムでは、請求項１の発明の作用に加えて、外出検知手段が、被監視者に関わる外出状況から外出情報を得るので、日常生活度の演算に例外的な情報を含ませるような作用を有する。
【０００７】
そして、請求項３の発明である日常生活度解析システムは、請求項１又は請求項２に記載の日常生活度解析システムにおいて、前記特徴量抽出手段で抽出する特徴量は、センサ情報の微分特性としての変化量とセンサ情報の積分特性としての存在量であることを特徴とするものである。
上記構成の日常生活度解析システムでは、特徴抽出手段が、センサ情報の微分特性としての変化量と積分特性としての存在量を抽出するので、被監視者の行動の変化と行動の持続という異変の有無の判定の要素と考えられる物理量を抽出するように作用する。
【０００８】
さらに、請求項４の発明である日常生活度解析システムは、請求項１又は請求項２に記載の日常生活度解析システムにおいて、前記周期フラグ変換手段で出力される周期フラグは、日付・時刻情報をカテゴリーデータとした多変量解析で用いられるダミー変数であることを特徴とするものである。
上記構成の日常生活度解析システムでは、周期フラグ変換手段によって変換して出力される周期フラグをダミー変数とすることで、日常生活度解析手段における日常生活度の多変量解析の実行時に、独立変数を新たに導入するという作用を有する。
【０００９】
請求項５の発明である日常生活度解析システムは、請求項１又は請求項２に記載された日常生活度解析システムにおいて、前記日常生活度解析手段で実行される多変量解析は、判別分析であることを特徴とするものである。
上記構成の日常生活度解析システムでは、日常生活度解析手段は、生活状況検知手段により得られた検知情報から特徴量抽出手段によって抽出された特徴量及び周期フラグを変数として、日常生活度解析手段は、被監視者の生活状況が、生活異変と考えられる群に属するかあるいは通常の生活と考えられる群に属するかを判定するという作用を有する。
【００１０】
最後に、請求項６に記載の発明である日常生活度解析システムは、請求項１又は請求項２に記載の日常生活度解析システムにおいて、前記生活状況検知手段に用いられるセンサは、電気製品の消費電力を計測する電力センサ、調理器具又は暖房器具等の熱源の温度を計測する温度センサ、周囲の明るさを計測する照度センサ、人体を検知する赤外線センサ、人体の通過を検知する感圧センサ、ドアの開閉を検知する近接センサ、各種電気製品の赤外線リモコンの送信信号を検知する赤外線センサ、水道の使用量を計測する流量センサ、ガスの使用量を計測するガス流量センサのうち、少なくとも１つであることを特徴とするものである。
このように構成される日常生活度解析システムでは、生活状況検知手段が、被監視者の日常生活に密着した家庭電気製品を中心として得られる検知情報を入手することから、日常生活度解析手段は、精度の高い日常生活度の解析を実行するという作用を有する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、独居高齢者や身体障害者などの被監視者が日々の生活を通常通り営んでいるかどうかを、本人が意識することなく遠隔で監視することができ、生活状況を解析することにより被監視者の生活状況の異変を的確に検知し、監視者へ通報することができる。
請求項１に記載の日常生活度解析システムでは、日常生活度という指標を導入して、これを日常生活度解析手段によって解析する際に、周期フラグ変換手段によって、日付・時刻情報に関するカテゴリーデータから周期フラグを求めて、これを用いて解析することが可能である。従って、日常生活度の中に周期性を加味することができ、日常生活度の解析に高い精度を担保することが可能である。
【００１２】
特に請求項２に記載の日常生活度解析システムでは、請求項１に記載の発明の効果に加えて、外出検知手段が、被監視者の外出状況を検知して外出情報を生成するので、日常生活度解析部による日常生活度の解析に、外出という非周期性に関する情報を加味することが可能となり、これによって、日常生活度の解析の制度をより高いものにすることが可能である。
【００１３】
請求項３に記載の日常生活度解析システムでは、センサ情報の変化量と存在量を抽出することで、被監視者の行動の変化と行動の持続という異変の有無の判定に大きく関わる要素に関する物理量を抽出することができるので、日常生活度の解析精度を向上させることができる。
【００１４】
請求項４に記載の日常生活度解析システムでは、周期的な情報をカテゴリーデータとしながら、それぞれのカテゴリーに対する属性をダミー変数で表現することで、周期的な情報の有無を周期フラグが立っているか否かという簡単な処理で日常生活度の演算を実行することが可能である。
【００１５】
請求項５に記載の日常生活度解析システムでは、日常生活度解析手段によって実行される、被監視者の生活異変と考えられる群に属するかあるいは通常の生活と考えられる群に属するかという判定分析が、そのまま被監視者の生活の異変の有無の判断にそのまま利用可能である。
【００１６】
請求項６に記載の日常生活度解析システムでは、生活状況検知手段が、被監視者の日常生活に密着した家庭電気製品を中心として得られる検知情報を入手することができるので、日常生活度解析手段は、被監視者の生活状況に関して精度の高い日常生活度の解析を実行することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に、図１〜図８を用いて、本発明の日常生活度解析システムを実施するための最良の形態について説明する。
【実施例】
【００１８】
図１は本発明の実施例を示す日常生活度解析システムの構成図である。
日常生活度解析装置１は、特徴量抽出部２、日付・時計部７及びこれに接続される周期フラグ変換部３、さらに、特徴量抽出部２と周期フラグ変換部３に接続される日常生活度解析部４を備えており、さらに、この日常生活度解析部４に接続される日常生活度評価部５及び評価結果出力部６を備えている。
また、日常生活度解析装置１には、被監視者の生活状況を検知して検知情報を生成する複数の生活状況検知装置Ｓ１，Ｓ２…Ｓｎと、外出状況を検知して外出情報を生成する外出状況検知装置Ｓ０が接続されている。生活状況検知装置Ｓ１，Ｓ２…Ｓｎで生成された検知情報は、これらに有線又は無線通信にて接続される特徴量抽出部２によって、特徴量が抽出される。
さらに、日常生活度解析装置１には、日付・時計部７によって生成される日付・時刻情報をカテゴリーデータとして周期フラグに変換する周期フラグ変換部３が備えられており、特徴量抽出部２によって検知情報から抽出された特徴量と周期フラグ、さらには外出状況検知装置Ｓ０によって生成される外出情報を用いて、日常生活度を多変量解析する日常生活度解析部４が設けられている。
この日常生活度解析部４によって実行される多変量解析は、判別分析であり、検知情報から抽出される特徴量、周期フラグという特徴量を変数として、まず、日常生活度を解析する日直近の予め定めた日数分のこれらの特徴量を用いて、日常生活度の基準空間を表す相関行列ＲＣを算出し、さらに、日常生活度を解析する日のこれらの特徴量と基準空間算出部で算出した基準空間を用いて、解析対象となっている日の特徴量から、その日が、異変の有無のいずれの群に属しているかについて解析を行うものである。
日常生活度解析部４によって解析された日常生活度は、日常生活度評価部５によって、被監視者の生活状況の異変が検知され、評価結果出力部６は、被監視者の生活状況の異変を検知した場合に監視者に通報する機能を備えている。
なお、日常生活度解析装置１は一体の装置である必要はなく、必要に応じてブロックごとに分割した装置としても良い。
【００１９】
生活状況検知装置Ｓ１，Ｓ２…Ｓｎに用いるセンサは、電気製品の消費電力を計測する電力センサ、調理器具又は暖房器具等の熱源の温度を計測する温度センサ、周囲の明るさを計測する照度センサなど、被監視者の生活状況を間接的に検知できるものが望ましく、生活状況検知装置Ｓ１，Ｓ２…Ｓｎの個数に制限はないが、多い方がより的確に日常生活の異変を検知することができる。
このような家庭電気製品の使用に関する検知情報であるので、それから特徴量抽出部２によって抽出される特徴量は、その使用に関する使用開始時間、使用終了時間、使用時間（期間）、使用頻度や、そのセンサによって検知される温度や照度などのセンサ値などの物理量が挙げられる。
また、前述のとおり、生活状況検知装置Ｓ１，Ｓ２…Ｓｎと日常生活度解析装置１の接続は有線で行っても良いが、無線通信による接続が望ましい。これは被監視者の監視状況に対する意識を遠ざけて、精神的な負担を軽減するためと、生活状況検知装置Ｓ１，Ｓ２…Ｓｎの数が多数になる場合に配線が複雑となったり、居住スペースの美観のためでもある。
日付・時計部７では、その内部にカレンダー情報を備えており、現時点における計時とこのカレンダー情報と組み合わせて、日付・時刻情報を生成することができる。
【００２０】
また、周期フラグ変換部３では、日付・時計部７で生成された日付・時刻情報をカテゴリーデータとして分類する必要がある。従って、周期フラグ変換部３は、予め監視者によるカテゴリーの入力ができるようになっている。このカテゴリーとは、例えば、月曜日から日曜日までの七曜をはじめとして、０時から２４時の中を時間毎に区分けしたもの、上旬中旬下旬と区分けしたもの、１月から１２月を月毎に区分けしたもの、四季を春夏秋冬と区分けしたもの、さらには２４節気のそれぞれに区分けするものであってもよい。すなわち、時間を所定の間で区分けした、その区分けを意味するものである。
七曜であれば、月、火、水、木、金、土、日のそれぞれが区分けでありカテゴリーとなる。これらのそれぞれがカテゴリーに関するデータ、すなわち、カテゴリーデータとなる。
このカテゴリーの入力は、予め設定されたカテゴリーから選択可能としてもよいし、監視者が個別に入力するようにしてもよい。
周期フラグ変換部３は、日付・時計部７から入力される日付・時刻情報をカテゴリーデータとして分類し、そのカテゴリーデータに符合する周期フラグに変換する。この周期フラグへの変換は、図４を参照しながら後述する。
なお、各検知装置から送信される検知情報や外出情報には、センサから得られたセンサ情報に各検知装置固有の認識番号や記号あるいは暗号を付加することにより、検知対象の区別を可能とするものである。
この認識番号や記号あるいは暗号などの情報は、予め各検知装置に格納されるものであり、検知情報や外出情報に含められる。
【００２１】
図２は特徴量抽出部２の内部構成を示すブロック図である。生活状況検知装置Ｓ１，Ｓ２…Ｓｎから送信された検知情報は、検知情報受信部２２で受信され、検知情報蓄積部２３において日付・時刻情報をキーとして共に蓄積される。同様に、外出状況検知装置Ｓ０から送信された外出情報は、外出情報受信部２１で受信され、検知情報蓄積部２３において日付・時刻情報をキーとして共に蓄積される。
蓄積された検知情報の一例を図３に示す。
図３では、生活状況検知装置として、家屋内の照明、電子レンジ及びテレビの使用状況を検知可能なセンサによって検知された検知情報が示されている。この中で、特徴量算出部２４を用いて特徴量として抽出され得るのは、その使用開始時間、使用終了時間、使用時間、使用頻度（使用回数）である。
この図３より、被監視者は、朝８時過ぎには起床しており、電子レンジを使った後、テレビを３，４０分程度視聴して、その後昼前までは挙げられた３種類の家電製品は使用していないなどの情報が得られる。夜には照明を点けており、テレビも視聴しており、これらのデータから見る限り途中外出などがあったかもしれないが、平穏な１日を過ごしていることが推定可能である。
【００２２】
特徴量算出部２４は、蓄積された検知情報を用いて、センサ情報の変化量（微分特性）と存在量（積分特性）を特徴量として算出する。例えば、本実施例においては、電気製品の使用回数を変化量、使用時間を存在量として算出する。また、日中と夜間では電機製品の使用状況に大きな違いが現れることから、活動時間と非活動時間を定義し、各時間帯における使用回数と使用時間を特徴量とする。なお、この特徴量算出部２４における特徴量の算出には、外出情報を参照する。すなわち、蓄積された検知情報及び外出情報は、日付・時刻情報をキーとして共にそれぞれ蓄積されるが、この日付・時刻情報をキーとして、検知情報と外出情報を照合して、外出時に生じている検知情報に対しては、外出のフラグを立て、また、非外出時に生じている検知情報に対しては、非外出のフラグを立てるようにする。
このように外出と非外出のフラグを立てることで、基準空間算出部４２において演算される日常生活度の基準空間において反映され、外出という非周期性の事象の発生を捉えて、日常生活度の演算精度の向上に寄与することになるのである。
このようにして抽出された特徴量の一例を図４に示す。
図４では、図３に挙げられた電気製品のうち、照明器を例示するもので、この使用回数と使用時間を、活動時間と非活動時間及びその合計である一日として示すものである。なお、図４の活動時間の回数と非活動時間の回数を加えたものが一日の回数よりも１多くなっているが、これは、１回の使用状況が、活動時間と非活動時間に連続している場合、活動時間で１回、非活動時間で１回とカウントしているので、一日トータルで１回、活動時間と非活動時間で１回ずつとなるものである。
【００２３】
図４には、周期フラグ変換部３によって日付情報のカテゴリーデータである曜日情報を周期フラグに変換した一例を併せて示す。例えば、３月３日（木）では、周期フラグとして、木曜日というカテゴリーデータに符合するように、その欄に周期フラグが１として入力されている。この周期フラグは、０か１をとるダミー変数として、この曜日という日常生活度の解析に周期的な影響を与えうる要因の有無を示すものである。すなわち、この曜日情報の有無を独立変数として加味することで、日常生活度解析部において精度の高い解析を実行することを可能とするのである。
【００２４】
なお、図４においては、生活状況検知装置によって生成される検知情報から抽出される横１列６個の特徴量に加えて、周期フラグ変換部３で生成される６個の周期フラグも特徴量であり、これらを併せて、一日の生活状況を示す特徴量群と考えるものである。
【００２５】
図５は日常生活度解析部４の内部構成を示すブロック図である。特徴量抽出部２で抽出された特徴量と周期フラグ変換部３で変換された周期フラグは、特徴量群蓄積部４１において、日付・時計部７で生成された日付・時刻情報をキーとして共に蓄積される。日常生活度解析部４では、これらの特徴量群を用いて多変量解析（判別分析・本発明の実施例においてはＭＴＳ法）を実行するが、まず基準空間算出部４２において、日常生活度を解析する日直近の予め定めた日数分の特徴量群を用いて、次のように日常生活度の基準空間を表す相関行列ＲＣを算出する。
【００２６】
一日の特徴量群に含まれる特徴量の項目数ｎ、基準空間の算出に用いる日数ｍとすると、各特徴量はｙｉｊとなる（ただし、１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｍ）。これを、その平均値ｙｉ−（この−はｙｉの上部に存在するものである。）と標準偏差σｉを使い、次式（１）により基準化する。
【００２７】
【数１】
2008102884.tif 000003
【００２８】
このｙｉｊ＾（この＾はｙｉの上部に存在するものである。）より、相関行列ＲＣが求まる。
【００２９】
【数２】
2008102884.tif 000004
【００３０】
ただし、
【００３１】
【数３】
2008102884.tif 000005
【００３２】
である。
生活度解析部４３では、日常生活度を解析する日の特徴量群と基準空間算出部で算出した基準空間（相関行列ＲＣ）を用いて、次のように日常生活度を算出する。
【００３３】
まず、日常生活度を解析する日の特徴量群に含まれる特徴量ｘｉ（ただし、１≦ｉ≦ｎ）を次式（４）により基準化する。
【００３４】
【数４】
2008102884.tif 000006
【００３５】
ここで、
【００３６】
【数５】
2008102884.tif 000007
【００３７】
として、日常生活度（マハラノビス距離）Ｄ２を次式（６）により算出する。
【００３８】
【数６】
2008102884.tif 000008
【００３９】
算出した日常生活度は、数値が大きくなるほど日々の生活状況からかけ離れていることを示す。すなわち、数値が大きければ、生活状況に異変が現れていることになる。図６，７に算出された日常生活度の一例を示す。また、この時に被監視者にヒアリングした生活状況を図８に示す。
【００４０】
ここで、図６は曜日情報を周期フラグとして特徴量に含まなかった場合の解析結果である。図６と図８を照らし合わせてみると、デイサービスを受けていた4/21や4/28に日常生活度が大きくなっていたり、外出していた4/5,4/8,4/23の日常生活度は小さくなっていたりと、実際の生活状況と解析結果が合っていないことが判る。これは、曜日情報を含まない状態で日常生活度を解析するための基準空間を作成しているため、特定の曜日の外出状況や生活状況の特徴が薄まってしまうためである。
【００４１】
図７は本発明に基づき、曜日情報を周期フラグとして特徴量に含めた場合の解析結果である。同様に図８と照らし合わせてみると、外出していた4/5,4/8,4/23の日常生活度は大きくなっているが、毎週木曜日のデイサービスでは日常生活度は小さくなっている。これは、被監視者の生活状況を、毎週木曜日と決められたデイサービスへの参加は通常の生活状況であり、その他の曜日の外出は通常の生活状況とは異なっていると、監視者が自然に考える判断と一致している。また、雨天の影響で日頃より早く照明を使用し始めた4/10,4/25にも日常生活度が大きくなっており、生活状況の異変を的確に捉えていることが判る。
【００４２】
生活度蓄積部４４では、解析された日常生活度を日付・時刻情報と共に蓄積する。
日常生活度評価部５は、日常生活度解析部４により得られた日常生活度を予め定めた評価基準（日常生活度基準値）に基づいて時間軸に沿って比較を行い、被監視者の生活状況の異変を検知する。例えば、評価基準としてマハラノビス距離で「１００」を選択してみると、4/5,4/8,4/10,4/13,4/18,4/23,4/25の７日分が、異変の可能性が高い旨の結果が得られる。このマハラノビス距離の「１００」などの評価基準は、日常生活度評価部５に予め格納しておくことで、日常生活度評価部５自身がそれを読み出して、日常生活度解析部４から読み出した日常生活度と比較することができる。あるいは、図示されていない記憶部に評価基準を記憶させておいて、その記憶部から日常生活度評価部５が評価基準を読み出して日常生活度解析部４から読み出した日常生活度と比較してもよい。
前記の７日間は、図８を参照しながら先に説明したが、外出、あるいはテレビや照明を多く使用したなど、何らかの異変を生じた日であり、今回の実施例において、それが検知されていることが理解できる。
一方、図６で、例えばマハラノビス距離を「６」とすると、4/3,4/6など１０日間が検知されるが、これらの日のほとんどは、図８に示されるような異変が生じていない日である。従って、ここで例えばマハラノビス距離を「９」としても、やはり図８に示されるような異変を生じている日は検知されず、結局、本実施例において、周期的な情報を含めて実施した解析の方が高い精度を示していることが理解できる。
【００４３】
評価結果出力部６は、日常生活度評価部５により評価された被監視者の生活状況に異変が検知された場合、監視者へ通報を行う機能の他、検知情報や日常生活度、評価結果などを監視者が閲覧するための機能を有する。評価結果出力部６による信号出力は、携帯電話を含めた電話回線を通じてもよいし、インターネットなどの広域情報通信網を通じてもよい。信号の形態は、電流による信号や電磁波による信号など特に限定するものではない。
以上説明したように、本発明の日常生活度解析システムにおいては、家庭電気製品から生活状況に関する情報をセンサによって検知して、日常生活度を解析するため、被監視者に精神的な圧迫感を与えることなく簡単に設置可能である。
また、その日常生活度の解析の際には、日付・時刻情報に基づく周期フラグを用いることで、被監視者の生活状況における周期性の影響を含めることができるため、精度の高い解析を行うことができる。
さらに、外出情報を日常生活度の解析に含めることで、外出という非周期性を備えた事象についての影響を含めることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
独居高齢者や認知症患者あるいは身体障害者など日々の生活状況を監視しておく必要がある場合に、その生活状況の把握のためのシステムとして利用可能性が高い。
また、電気製品を使用可能な場所であれば、広く一般家庭への設置の他、病院や介護施設においても利用可能性が高い。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例における日常生活度解析装置の特徴量抽出部の内部構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施例における被監視者のある一日に得られた生活状況検知情報を示すグラフである。
【図４】本発明の一実施例における特徴量と周期フラグを示す概念図である。
【図５】本発明の一実施例における日常生活度解析装置の日常生活度解析部の内部構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の一実施例における解析した曜日情報を含まない日常生活度を示すグラフである。
【図７】本発明の一実施例における解析した曜日情報を含む日常生活度を示すグラフである。
【図８】本発明の一実施例における被監視者の生活状況を示す概念図である。
【符号の説明】
【００４６】
１…日常生活度解析装置  ２…特徴量抽出部  ３…周期フラグ変換部  ４…日常生活度解析部  ５…日常生活度評価部  ６…評価結果出力部  ７…日付・時計部  ２１…外出情報受信部  ２２…検知情報受信部  ２３…検知情報蓄積部  ２４…特徴量算出部  ４１…特徴量群蓄積部  ４２…基準空間算出部  ４３…生活度解析部  ４４…生活度蓄積部  Ｓ０…外出状況検知装置  Ｓ１，Ｓ２〜Ｓｎ…生活状況検知装置
【図１】
2008102884.tif 000009
【図２】
2008102884.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
2008102884.tif 000013
【図６】
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【図７】
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【図８】
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