(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
動作の検出の対象となる対象者の上半身の動作を示す第一のセンサ情報から、前記対象者の起立動作、又は、着席動作が検出された区間を候補区間として抽出する区間候補抽出処理部と、
前記候補区間において、前記対象者の下半身の動作を示す第二のセンサ情報から、前記上半身の動作と連動した下半身の動作が検出された区間を特定する特定部と、を有する、動作検出システム。
【請求項２】
前記候補区間の前記対象者の動作が、前記起立動作であるか、又は、着席動作であるか、を判定する動作判定部を有し、
前記動作判定部は、
前記上半身の動作と連動した下半身の動作として、前記候補区間の直前の両足の微動が検出されたとき、前記候補区間における前記対象者の動作を前記起立動作と判定する、請求項１記載の動作検出システム。
【請求項３】
前記動作判定部は、
前記上半身の動作と連動した下半身の動作として、前記候補区間の後半に両足が静止する動作が検出されたとき、前記候補区間における前記対象者の動作を前記起立動作と判定する、請求項２記載の動作検出システム。
【請求項４】
前記動作判定部は、
前記上半身の動作と連動した下半身の動作として、前記候補区間の後半に両足の微動が検出されたとき、前記候補区間における前記対象者の動作を前記着席動作と判定する、請求項２又は３に記載の動作検出システム。
【請求項５】
前記動作判定部は、
前記上半身の動作と連動した下半身の動作として、前記候補区間の前半に両足が静止する動作が検出されたとき、前記候補区間における前記対象者の動作を前記着席動作と判定する、請求項２乃至４の何れか一項に記載の動作検出システム。
【請求項６】
前記動作判定部は、
前記上半身の動作と連動した下半身の動作として、前記候補区間の中間に前記下半身が回転する動作が検出されたとき、前記候補区間における前記対象者の動作を前記着席動作と判定する、請求項２乃至５の何れか一項に記載の動作検出システム。
【請求項７】
前記候補区間の前記対象者の動作が、前記起立動作であるか、又は、着席動作であるか、を判定する動作判定部を有し、
前記動作判定部は、
前記上半身の動作と連動した下半身の動作として、前記候補区間の後半に前記下半身の着地の衝撃が検出されたとき、前記候補区間における前記対象者の動作を前記着席動作と判定する、請求項１記載の動作検出システム。
【請求項８】
前記対象者の上半身に装着される第一のセンサと、前記対象者の下半身に装着される第二のセンサと、を有し、
前記第一のセンサ及び前記第二のセンサは、慣性センサである請求項２乃至７の何れか一項に記載の動作検出システム。
【請求項９】
前記候補区間の前記対象者の動作が、前記起立動作であるか、又は、着席動作であるか、を判定する動作判定部を有し、
前記動作判定部は、
前記上半身の動作と連動した下半身の動作として、前記候補区間の後半に、両足が屈曲の状態から直立した状態へ変化する動作が検出されたとき、前記候補区間における前記対象者の動作を前記起立動作と判定する、請求項１記載の動作検出システム。
【請求項１０】
前記動作判定部は、
前記上半身の動作と連動した下半身の動作として、前記候補区間の後半に、両足が直立の状態から屈曲した状態へ変化する動作が検出されたとき、前記候補区間における前記対象者の動作を前記着席動作と判定する、請求項９記載の動作検出システム。
【請求項１１】
前記対象者の上半身に装着される第一のセンサと、前記対象者の下半身に装着される第二のセンサと、を有し、
前記第一のセンサは慣性センサであり、前記第二のセンサは、気圧センサである請求項９又は１０記載の動作検出システム。
【請求項１２】
前記候補区間の前後の区間において、前記第二のセンサ情報から、前記対象者の状態が、起立状態であるか、又は、着席状態であるかを判定する状態判定部を有し、
前記特定部は、
前記動作判定部による判定結果と、状態判定部による判定結果と、に基づき、前記区間を特定する、請求項２乃至１１の何れか一項に記載の動作検出システム。
【請求項１３】
前記特定部は、
前記動作判定部による判定された動作と、前記状態判定部により判定された前記候補区間の前の区間の状態と、が異なり、且つ、前記動作判定部による判定された動作と、前記状態判定部により判定された前記候補区間の後の区間の状態と、が一致する場合に、
前記候補区間を、前記上半身の動作と連動した下半身の動作が検出された区間に特定する、請求項１２記載の動作検出システム。
【請求項１４】
前記特定部により、上半身の動作と連動した下半身の動作が検出された区間として特定された区間と、前記区間において検出された前記上半身の動作と連動した下半身の動作と、を特定結果として出力する区間出力部を有し、
前記区間出力部は、
前記特定部により特定された区間と、前記区間において検出された前記上半身の動作と連動した下半身の動作と、を対応付けて出力する、請求項１乃至１３の何れか一項に記載の動作検出システム。
【請求項１５】
動作の検出の対象となる対象者の上半身の動作を示す第一のセンサ情報から、前記対象者の起立動作、又は、着席動作が検出された区間を候補区間として抽出する区間候補抽出処理部と、
前記候補区間において、前記対象者の下半身の動作を示す第二のセンサ情報から、前記上半身の動作と連動した下半身の動作が検出された区間を特定する特定部と、を有する、動作検出装置。
【請求項１６】
動作検出システムによる動作検出方法であって、該動作検出システムが、
動作の検出の対象となる対象者の上半身の動作を示す第一のセンサ情報から、前記対象者の起立動作、又は、着席動作が検出された区間を候補区間として抽出し、
前記候補区間において、前記対象者の下半身の動作を示す第二のセンサ情報から、前記上半身の動作と連動した下半身の動作が検出された区間を特定する、動作検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動作検出システム、動作検出装置及び動作検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の医療現場等では、高齢の患者の増加に伴い、患者一人一人に充実した治療を行うために、患者の状態を客観的に把握することが求められている。また、近年では、起立と着席の動作は、歩行と比べて膝や腰に負荷がかかり、バランスの維持が求められる複雑な運動であることから、歩行の動作だけではわからなかった身体の異常を発見できる可能性があることが知られている。【０００３】
このため、従来では、センサを用いて患者の動作をモニタリングし、起立と着席の動作の特徴から、これらの動作を検出する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１５８８８７号公報
【特許文献２】特開２０１５−１７７８６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、上半身の傾きだけて起立と着席の動作を検出するため、例えば、物を拾う、何かを覗き込む等といった、起立と着席の動作と似ている動作を、誤って、起立又は着席の動作と検出する場合がある。【０００６】
開示の技術は、起立と着席の動作の検出の精度を向上させることが可能な動作検出システム、動作検出装置及び動作検出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
開示の技術は、動作の検出の対象となる対象者の上半身の動作を示す第一のセンサ情報から、前記対象者の起立動作、又は、着席動作が検出された区間を候補区間として抽出する区間候補抽出処理部と、前記候補区間において、前記対象者の下半身の動作を示す第二のセンサ情報から、前記上半身の動作と連動した下半身の動作が検出された区間を特定する特定部と、を有する、動作検出システムである。【０００８】
上記各部は、上記各部を実現する手順、上記各部を処理としてコンピュータにより実行させるプログラム、プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とすることもできる。
【発明の効果】
【０００９】
起立と着席の動作の検出の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第一の実施形態の動作検出システムの概要を説明する図である。
【図２】各センサの軸方向と、対象者に対する方向との対応付けを説明する図である。
【図３】第一の実施形態の動作検出システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図４】特徴１を検出する方法を説明する図である。
【図５】特徴２を検出する方法を説明する図である。
【図６】特徴３を検出する方法を説明する図である。
【図７】特徴４を検出する方法を説明する図である。
【図８】特徴５を検出する方法を説明する図である。
【図９】特徴６を検出する方法を説明する図である。
【図１０】特徴７を検出する方法を説明する図である。
【図１１】特徴８を検出する方法を説明する図である。
【図１２】動作検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１３】第一の実施形態の起立着席区間特定部の機能を説明する図である。
【図１４】第一の実施形態の起立着席区間特定部の動作を説明するフローチャートである。
【図１５】第一の実施形態の区間候補抽出処理部の動作を説明するフローチャートである。
【図１６】第一の実施形態の区間候補抽出処理部の処理を説明する図である。
【図１７】第一の実施形態の区間特定処理部による区間の特定の処理を説明するフローチャートである。
【図１８】第一の実施形態の区間特定処理部の処理を説明する図である。
【図１９】第一の実施形態の区間出力部による特定結果の一例を示す図である。
【図２０】第二の実施形態の区間特定処理部の動作を説明するフローチャートである。
【図２１】第二の実施形態の区間出力部による特定結果の一例を示す図である。
【図２２】第三の実施形態の起立着席区間特定部の機能を説明する図である。
【図２３】前区間と後区間を説明する図である。
【図２４】区間前動作判定部による判定を説明する第一の図である。
【図２５】区間前動作判定部による判定を説明する第二の図である。
【図２６】第三の実施形態の起立着席区間特定部の動作を説明するフローチャートである。
【図２７】第三の実施形態の区間前動作判定部と区間後動作判定部の処理を説明するフローチャートである。
【図２８】第三の実施形態の区間特定部による区間の特定を説明する図である。
【図２９】第三の実施形態の区間出力部による特定結果の一例を示す図である。
【図３０】第四の実施形態の動作検出システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図３１】第五の実施形態の動作検出システムのシステム構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（第一の実施形態）
以下に、図面を参照して第一の実施形態について説明する。図１は、第一の実施形態の動作検出システムの概要を説明する図である。
【００１２】
本実施形態の動作検出システムでは、動作検出装置１００が、動作の検出の対象となる対象者Ｐの上半身に装着されたセンサ２００と、対象者Ｐの下半身に装着されたセンサ３００のそれぞれから、センサ情報２１０、３１０を取得する。そして、動作検出装置１００は、センサ情報２１０とセンサ情報３１０と、に基づき、対象者Ｐが起立する動作と、着席する動作を検出する。
【００１３】
本実施形態において、起立する動作とは、対象者Ｐが、図１に示すように、座った姿勢の状態である着席状態Ｓｅから、立ち上がった状態である起立状態Ｓｔとなるための動作を示す。また、本実施形態において、着席する動作とは、対象者Ｐが、起立状態Ｓｔから着席状態Ｓｅとなるための動作を示す。以下の説明では、起立する動作を起立動作と呼び、着席する動作を着席動作と呼ぶ。
【００１４】
本実施形態では、対象者Ｐの上半身と下半身のそれぞれに、センサ２００とセンサ３００を装着させ、上半身と下半身の動作の連動を用いて、起立動作と着席動作とを検出する。
【００１５】
本実施形態では、上半身とは、対象者Ｐの身体の腰から上の部分を示し、下半身とは、対象者Ｐの身体の腰から下の部分を示す。尚、腰は、上半身と下半身とをつなげている部位である。
【００１６】
本実施形態のセンサ２００は、例えば、ジャイロセンサ等の慣性センサである。センサ２００は、対象者Ｐの上半身に装着されていれば良いが、上半身全体の動作を示すセンサ情報２１０を取得するために、腰の近辺に装着される。尚、センサ２００は、頭部や胸等に装着されても良い。センサ２００は、例えば、対象者Ｐが保持しているスマートフォン等の端末装置に搭載されたものであっても良い。
【００１７】
本実施形態のセンサ３００は、例えば、ジャイロセンサ等の慣性センサや、気圧センサ等であって良い。本実施形態では、センサ３００がジャイロセンサである場合には、対象者Ｐの下半身に装着されていれば良いが、下半身の両下肢の動作を示すセンサ情報３１０を取得するためには、左右のそれぞれの足首に装着されることが好ましい。また、センサ３００が気圧センサである場合には、下半身の動作を示すセンサ情報３１０を取得するためには、腰の近傍や頭、胸等に装着される。
【００１８】
本実施形態の動作検出装置１００は、例えば、医療機関に設置されたコンピュータ等であって良い。本実施形態では、例えば、医療機関に入院していた患者が退院する際等に、患者に対してセンサ２００、３００を装着させ、対象者Ｐとしても良い。そして、動作検出装置１００は、例えば、この対象者Ｐが医療機関に通院した際等に、センサ２００、３００のそれぞれから、センサ２００、３００に記憶されたセンサ情報２１０、３１０を取得しても良い。
【００１９】
本実施形態では、このようにして動作検出システムを用いることで、例えば、高齢者等、運動機能を注意深く観察する必要がある患者の動作を、患者の主観だけでなく、客観的に医療従事者等に把握させることができる。さらに、本実施形態では、対象者Ｐの起立動作と着席動作を検出することができるため、例えば、起立動作の特徴を示す特徴量と着席動作の特徴を示す特徴量の定量化に貢献できる。
【００２０】
起立動作と着席動作の特徴量を定量化することができれば、例えば、歩行では異常が診られない対象者等に対しても、起立動作や着席動作の異常を発見しやすくなる。このような発見ができれば、例えば、医療従事者等による対象者の運動機能の把握が容易となり得るため、起立着席訓練を追加する等の適切な治療を行うことが可能となる。
【００２１】
本実施形態の動作検出装置１００は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末等であっても良く、この携帯端末は、例えば対象者Ｐが所持していても良い。この場合、センサ２００、３００を装着した対象者Ｐは、携帯端末により、センサ情報２１０、３１０を取得して、自身の動作を客観的に把握することができる。
【００２２】
次に、図２を参照して、センサ２００、３００の軸方向と、対象者Ｐに対する方向との対応付けについて説明する。図２は、各センサの軸方向と、対象者に対する方向との対応付けを説明する図である。
【００２３】
図２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、センサ２００、３００の軸方向を示す図であり、図２（Ｄ）は、軸方向と対象者Ｐに対する方向との対応付けを示す図である。
【００２４】
図２（Ａ）は示す平面Ｈ１は、対象者Ｐの体の正中に対し平行に、体を左右に分ける矢状面である。尚、矢状面は、正中に沿って体を左右に等分する正中矢状面であることが好ましいが、左か右にずれた平行な面もまた矢状面である。
【００２５】
図２（Ｂ）に示す平面Ｈ２は、対象者Ｐの体軸に垂直な面となる横断面である。図２（Ｃ）に示す平面Ｈ３は、対象者Ｐの体を前側（腹側）と後側（背側）に分割する任意の平面を示す冠状面である。
【００２６】
図２（Ｄ）に示すように、本実施形態では、平面Ｈ１（矢状面）をＹ−Ｚ平面とし、平面Ｈ１におけるＺ軸方向を上下方向、Ｙ軸方向を前後方向と呼ぶ。また、本実施形態では、平面Ｈ２（横断面）をＸ−Ｙ平面とし、平面Ｈ２におけるＸ軸方向を左右方向と呼ぶ。また、平面Ｈ３（冠状面）は、Ｘ−Ｚ平面となる。
【００２７】
次に、図３を参照して、本実施形態の動作検出システムについて説明する。図３は、第一の実施形態の動作検出システムのシステム構成の一例を示す図である。
【００２８】
本実施形態の動作検出システム４００は、動作検出装置１００と、センサ２００、３００と、を有する。
【００２９】
本実施形態の動作検出システム４００において、動作検出装置１００と、センサ２００、３００とは、ネットワーク等を介して接続されても良い。また、動作検出装置１００と、センサ２００、３００とは、所定の通信規格に基づき、有線等で接続されても良い。
【００３０】
本実施形態の動作検出装置１００は、起立着席区間特定部１１０を有する。本実施形態の起立着席区間特定部１１０は、センサ情報取得部１２０、区間候補抽出処理部１３０、区間特定処理部１４０を有する。
【００３１】
本実施形態のセンサ情報取得部１２０は、センサ２００から、センサ情報２１０を取得する。また、センサ情報取得部１２０は、センサ３００から、センサ情報３１０を取得する。尚、本実施形態のセンサ情報取得部１２０は、センサ２００とセンサ３００のそれぞれから、各センサの種類を示す情報を、センサ情報２１０、３１０と共に取得する。
【００３２】
具体的には、例えば、センサ情報取得部１２０は、センサ情報２１０、３１０のそれぞれが、ジャイロセンサにより取得された情報であるか、気圧センサにより取得された情報であるか否かを示す情報を取得する。
【００３３】
区間候補抽出処理部１３０は、センサ情報２１０に基づき、対象者Ｐが起立動作又は着席動作を行った区間の候補を抽出する。より具体的には、区間候補抽出処理部１３０は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度の変動から、対象者Ｐが上半身を一度前傾させてから、前傾させる前の状態に戻る動作を検出する。以下の説明では、対象者Ｐが上半身を一度前傾させてから、前傾させる前の状態に戻る動作を、前傾動作と呼ぶ。
【００３４】
そして、区間候補抽出処理部１３０は、この動作が検出された区間を対象者Ｐが起立動作又は着席動作を行った区間の候補として抽出する。以下の説明では、区間候補抽出処理部１３０により抽出された区間の候補を、候補区間と呼ぶ。つまり、本実施形態の候補区間は、対象者Ｐが前傾動作を行っている区間を示す。区間候補抽出処理部１３０の処理の詳細は後述する。
【００３５】
区間特定処理部１４０は、センサ情報２１０と、センサ情報３１０と、に基づき、区間候補抽出処理部１３０によって抽出された候補区間から、対象者Ｐが起立動作又は着席動作を行った区間を特定する。区間特定処理部１４０の処理の詳細は後述する。
【００３６】
本実施形態のセンサ２００は、センサ２００が検出したセンサ情報２１０が格納される記憶部２２０を有する。センサ３００は、センサ３００が検出したセンサ情報３１０が格納される記憶部３２０を有する。
【００３７】
本実施形態では、例えば、対象者Ｐがセンサ２００、３００を装着した状態で、所定の期間行動し、その期間にセンサ２００、３００が検出したセンサ情報２１０、３１０は、記憶部２２０、３２０にそれぞれ保持されても良い。そして、センサ２００、３００が、対象者Ｐから取り外された後に、記憶部２２０、３２０に格納されたセンサ情報２１０、３１０は、動作検出装置１００に送信されても良い。
【００３８】
ここで、本実施形態における、起立動作を行った区間と着席動作を行った区間の特定について説明する。
【００３９】
本実施形態では、起立動作を行った場合と、着席動作を行った場合のそれぞれにおいて、上半身の動作に対して連動する下半身の特徴的な動作が存在することに着目し、この下半身の特徴的な動作を検出することで、起立動作又は着席動作を行ったか否かを特定する。
【００４０】
具体的には、本実施形態では、以下の特徴１〜特徴３の何れかが検出された区間を、起立動作が行われた区間に特定する。
【００４１】
特徴１；上半身の前傾動作を行う前に両足が微動する。
【００４２】
特徴２；上半身の前傾動作の後半に両足が静止する。
【００４３】
特徴３；上半身の前傾動作の後半に、両足が屈曲した状態から直立した状態に変化する。
【００４４】
また、本実施形態では、以下の特徴４〜特徴８の何れかが検出された区間を、着席動作が行われた区間に特定する。
【００４５】
特徴４；上半身の前傾動作の後半に両足が微動する。
【００４６】
特徴５；上半身の前傾動作の前半に両足が静止する。
【００４７】
特徴６；上半身の前傾動作の前半に、両足が直立した状態から屈曲した状態に変化する。
【００４８】
特徴７；上半身の前傾動作の後半に、下半身に着地衝撃が発生する。
【００４９】
特徴８；上半身の前傾動作の中間に、下半身が回転する。
【００５０】
尚、特徴３は、センサ２００に気圧センサが含まれる場合に検出される可能性がある。また、特徴７は、センサ３００に気圧センサが含まれる場合に検出される可能性がある。
【００５１】
本実施形態の区間特定処理部１４０は、区間候補抽出処理部１３０により抽出された候補区間毎に、特徴１〜特徴８の何れかが検出されるか否かを判定する。そして、区間特定処理部１４０は、特徴１〜特徴８の何れかが検出された候補区間を、検出された特徴と対応する動作が行われた区間に特定する。
【００５２】
以下に、図４乃至１１を参照して、特徴１〜特徴８を検出する方法について説明する。
【００５３】
図４は、特徴１を検出する方法を説明する図である。図４では、センサ２００とセンサ３００の両方がジャイロセンサである場合を示している。
【００５４】
図４（Ａ）は、センサ２００のセンサ情報２１０を示す波形図であり、図４（Ｂ）は、センサ３００のセンサ情報３１０を示す波形図である。言い換えれば、図４（Ａ）は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度を示しており、図４（Ｂ）は、センサ情報３１０のＺ軸方向の角速度を示している。
【００５５】
図４では、タイミングＴｋｓ１からタイミングＴｋｅ１までを候補区間Ｋ１とし、候補区間Ｋ１より前に、対象者Ｐの両足が微動しているか否かを検出する。また、図４では、タイミングＴｋｓ１からＴ１秒間前までの区間Ｋｂを、「上半身の前傾動作を行う前」の区間とする。タイミングＴｋｓ１は、候補区間Ｋ１の開始点の時刻であり、タイミングＴｋｅ１は、候補区間Ｋ１の終了点の時刻である。
【００５６】
また、候補区間Ｋ１におけるタイミングＴｐ１は、候補区間Ｋ１において、センサ情報２１０が示す加速度にピークが発現したピーク点の時刻である。加速度のピークの詳細は後述する。
【００５７】
本実施形態では、図４（Ｂ）に示す右足と左足のそれぞれのセンサ情報３１０における区間Ｋｂにおいて、センサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動が、標準偏差が所定範囲内であれば、「両足が微動している」と判定する。センサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差は、以下の式（１）で算出される。尚、式（１）のｔｈ１とｔｈ２は、所定範囲を特定する閾値である。また、式（１）において、Ｘｉはｉ番目の時刻点のセンサ情報３１０の値を示し、Ｘバーはセンサ情報３１０の値の標本平均を示し、Ｎはセンサ情報３１０の値のサンプル数を示す。
【００５８】
【数１】
0006708296.tif 000002
つまり、本実施形態では、候補区間の開始点の時刻から所定の数秒間前までの区間において、センサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定範囲内であった場合に、特徴１が検出される。尚、所定範囲は、予め実験等によって求められていても良い。
【００５９】
図５は、特徴２を検出する方法を説明する図である。図５では、センサ２００とセンサ３００の両方がジャイロセンサである場合を示している。
【００６０】
図５（Ａ）は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度を示しており、図５（Ｂ）は、センサ情報３１０のＺ軸方向の角速度を示している。
【００６１】
図５では、候補区間Ｋ１におけるタイミングＴｐ１からＴ２秒後までの区間Ｋｐａにおいて、図５（Ｂ）に示す右足と左足のそれぞれのセンサ情報３１０におけるＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定値以下であれば、「両足が静止している」と判定する。区間Ｋｐは、ピーク点の時刻であるタイミングＴｐ１よりも後の区間であるため、前傾動作の後半の区間となる。
【００６２】
つまり、本実施形態では、候補区間内のピーク点の時刻から所定秒間において、センサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定値以下であった場合に、特徴２が検出される。尚、所定値は、予め実験等によって求められていても良い。
【００６３】
図６は、特徴３を検出する方法を説明する図である。図６では、センサ２００がジャイロセンサであり、センサ３００が気圧センサである場合を示している。図６（Ａ）は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度を示しており、図６（Ｂ）は、センサ情報３１０が示す気圧を示している。
【００６４】
図６では、候補区間Ｋ１のピーク点の時刻であるタイミングＴｐ１から、候補区間Ｋ１の終了する時刻であるタイミングＴｋｅ１までを区間Ｋｐｅとし、図６（Ｂ）における区間Ｋｐｅにおける気圧の変動が所定の閾値以上であるか否かを判定する。区間Ｋｐｅは、ピーク点の時刻であるタイミングＴｐ１よりも後の区間であるため、前傾動作の後半の区間となる。
【００６５】
そして、本実施形態では、気圧の変動が所定の閾値以上である場合に、上半身の高度が上がったため、両足の状態が「屈曲から直立」に変化したと判定する。
【００６６】
つまり、本実施形態では、候補区間のピーク点の時刻から終了点の時刻までにおいて、センサ３００が検出した気圧の変動が閾値以上であった場合に、特徴３が検出される。尚、所定の閾値は、予め実験等によって求められていても良い。
【００６７】
図７は、特徴４を検出する方法を説明する図である。図７では、センサ２００、３００が両方ともジャイロセンサである場合を示している。図７（Ａ）は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度を示しており、図７（Ｂ）は、センサ情報３１０のＺ軸方向の角速度を示している。
【００６８】
図７では、候補区間Ｋ２におけるタイミングＴｐ２からＴ４秒後までの区間Ｋｐａ２において、図７（Ｂ）に示す右足と左足のそれぞれのセンサ情報３１０におけるＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定範囲内であれば、「両足が微動している」と判定する。区間Ｋｐａ２は、ピーク点の時刻であるタイミングＴｐ２よりも後の区間であるため、前傾動作の後半の区間となる。尚、Ｔ２秒＝Ｔ４秒であっても良い。
【００６９】
尚、図７では、タイミングＴｐ２からタイミングＴｋｅ２までの時間は、Ｔ４秒より長いものとする。
【００７０】
つまり、本実施形態では、候補区間のピーク点の時刻から所定秒後までの間のセンサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定範囲内であった場合に、特徴４が検出される。
【００７１】
図８は、特徴５を検出する方法を説明する図である。図８では、センサ２００、３００が両方ともジャイロセンサである場合を示している。図８（Ａ）は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度を示しており、図８（Ｂ）は、センサ情報３１０のＺ軸方向の角速度を示している。
【００７２】
図８では、候補区間Ｋ２におけるタイミングＴｐ２からＴ５秒前までの区間Ｋｐｂ２において、図８（Ｂ）に示す右足と左足のそれぞれのセンサ情報３１０におけるＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定値以下であれば、「両足が静止している」と判定する。区間Ｋｐｂ２は、ピーク点の時刻であるタイミングＴｐ２よりも前の区間であるため、前傾動作の前半の区間となる。
【００７３】
尚、図８では、タイミングＴｋｓ２からタイミングＴｐ２までの時間は、Ｔ５秒より長いものとする。
【００７４】
つまり、本実施形態では、候補区間のピーク点の時刻から所定秒間前までの間のセンサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定値以下であった場合に、特徴５が検出される。
【００７５】
図９は、特徴６を検出する方法を説明する図である。図９では、センサ２００がジャイロセンサであり、センサ３００が気圧センサである場合を示している。図９（Ａ）は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度を示しており、図９（Ｂ）は、センサ情報３１０が示す気圧を示している。
【００７６】
図９では、候補区間Ｋ２の開始する時刻であるタイミングＴｋｓ２から、候補区間Ｋ２のピーク点の時刻であるタイミングＴｐ２までを区間Ｋｓｐとし、図９（Ｂ）における区間Ｋｓｐにおける気圧の変動が所定の閾値以上であるか否かを判定する。そして、本実施形態では、気圧の変動が所定の閾値以上である場合に、上半身の高度が下がったため、両足の状態が「直立から屈曲」に変化したと判定する。区間Ｋｓｐは、ピーク点の時刻であるタイミングＴｐ２よりも前の区間であるため、前傾動作の前半の区間となる。
【００７７】
つまり、本実施形態では、候補区間の開始点の時刻からピーク点の時刻までにおいて、センサ３００が検出した気圧の変動が閾値以上であった場合に、特徴６が検出される。
【００７８】
図１０は、特徴７を検出する方法を説明する図である。図１０では、センサ２００、３００共にジャイロセンサである場合を示している。図１０（Ａ）は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度を示しており、図１０（Ｂ）は、センサ情報３１０に含まれるＺ軸方向の加速度を示している。
【００７９】
図１０では、候補区間Ｋ２のピーク点の時刻であるタイミングＴｐ２から候補区間Ｋ２終了時刻であるタイミングＴｋｅ２までの区間Ｋｐｅ２において、図１０（Ｂ）に示す含まれるＺ軸方向の加速度のピークを検出する。そして、本実施形態では、センサ情報３１０に含まれるＺ軸方向の加速度のピークの振幅が所定の振幅閾値以上となったとき、下半身に対して着地の衝撃があったものと判定する。区間Ｋｐｅ２は、ピーク点の時刻であるタイミングＴｐ２よりも後の区間であるため、前傾動作の後半の区間となる。
【００８０】
つまり、本実施形態では、候補区間のピーク点の時刻から終了点の時刻までの区間において、センサ３００がＺ軸方向の加速度のピークが振幅閾値以上であった場合に、特徴７が検出される。
【００８１】
図１１は、特徴８を検出する方法を説明する図である。図１１では、センサ２００、３００共にジャイロセンサである場合を示している。図１１（Ａ）は、センサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度を示しており、図１１（Ｂ）は、センサ情報３１０に含まれるＹ軸方向の角速度を示している。
【００８２】
図１１では、候補区間Ｋ２のピーク点の時刻であるタイミングＴｐ２からＴ６秒前のタイミングＴｐｂから、タイミングＴｐ２からＴ６秒後のタイミングＴｐａまでの区間Ｋｐｐにおける、図１１（Ｂ）のセンサ情報３１０を積分し、回転角度Ｒを算出する。そして、本実施形態では、区間Ｋｐｐにおけるセンサ情報３１０に含まれるＹ軸方向の回転角度Ｒが、所定の角度閾値以上となったとき、下半身が、着席動作のためにＸ−Ｙ平面に対して所定の回転閾値以上回転したと判定する。
【００８３】
区間Ｋｐｐは、ピーク点の時刻であるタイミングＴｐ２を中心とする区間であるため、前傾動作の中間の区間となる。
【００８４】
尚、回転角度Ｒは、以下の式（２）によって算出される。式（２）において、ｙｉは、ｉ番目の時刻点のセンサ情報３１０に含まれるＹ軸方向の角速度の値である。
【００８５】
【数２】
0006708296.tif 000003
つまり、本実施形態では、候補区間のピーク点の時刻から所定秒間前までの区間における、下半身のＸ−Ｙ平面に対する回転角度が回転閾値以上となったとき、特徴８を検出する。
【００８６】
このように、本実施形態の区間特定処理部１４０は、上半身に動作に対する下半身の動作の連動に基づき、候補区間から、起立動作又は着席動作が行われた区間を特定する。
【００８７】
次に、図１２を参照して、本実施形態の動作検出装置１００について説明する。図１２は、動作検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００８８】
本実施形態の動作検出装置１００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置１１、出力装置１２、ドライブ装置１３、補助記憶装置１４、メモリ装置１５、演算処理装置１６及びインターフェース装置１７を含む情報処理装置である。
【００８９】
入力装置１１は、各種の情報を入力するためものであり、例えばキーボードやマウス等で実現される。出力装置１２は、各種の情報を出力するためのものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置１７は、モデム、ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
【００９０】
動作検出プログラムは、動作検出装置１００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。動作検出プログラムは例えば記録媒体１８の配布やネットワークからのダウンロードなどによって提供される。動作検出プログラムを記録した記録媒体１８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
【００９１】
また、動作検出プログラムは、動作検出プログラムを記録した記録媒体１８がドライブ装置１３にセットされるとは記録媒体１８からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた動作検出プログラムは、インターフェース装置１７を介して補助記憶装置１４にインストールされる。
【００９２】
補助記憶装置１４は、インストールされた動作検出プログラムを格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置１５は、コンピュータの起動時に補助記憶装置１４から動作検出プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置１６はメモリ装置１５に格納された動作検出プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
【００９３】
次に、図１３を参照して、動作検出装置１００の起立着席区間特定部１１０の機能について説明する。図１３は、第一の実施形態の起立着席区間特定部の機能を説明する図である。
【００９４】
はじめに、本実施形態の起立着席区間特定部１１０の有する区間候補抽出処理部１３０について説明する。
【００９５】
本実施形態の区間候補抽出処理部１３０は、加速度取得部１３１、フィルタ処理部１３２、ピーク検出部１３３、区間候補抽出部１３４を有する。
【００９６】
本実施形態の加速度取得部１３１は、センサ２００からセンサ情報２１０を取得し、センサ情報２１０から、Ｙ軸方向（前後方向）の加速度情報を取得する。
【００９７】
フィルタ処理部１３２は、加速度取得部１３１が取得した加速度情報に対し、ローパスフィルタを適用して波形を整形する処理を行う。尚、上述した図４乃至図１１に示すセンサ情報２１０に含まれるＹ軸方向の加速度は、フィルタ処理部１３２によるフィルタ処理後の加速度情報である。
【００９８】
ピーク検出部１３３は、フィルタ処理された加速度情報に対し、ピークの検出を行う。このとき、ピーク検出部１３３は、ピークの開始点の時刻と終了点の時刻も検出する。
【００９９】
区間候補抽出部１３４は、ピーク検出部１３３が検出したピークの振幅の値が負の方向であり、且つ、絶対値が閾値以上であるか否かを判定する。言い換えれば、区間候補抽出部１３４は、対象者Ｐが上半身の前傾動作を行い、且つ、ピークの振幅の絶対値が閾値以上であるか否かを判定する。
【０１００】
そして、区間候補抽出部１３４は、対象者Ｐが上半身の前傾動作を行い、且つ、ピークの振幅の絶対値が閾値以上である区間を候補区間として抽出する。このとき、区間候補抽出部１３４は、ピーク検出部１３３により検出されたピークの開始点の時刻から、ピークの終了点の時刻までを候補区間とする。
【０１０１】
次に、区間特定処理部１４０について説明する。本実施形態の区間特定処理部１４０は、センサ種別判定部１４１、起立動作判定部１４２、着席動作判定部１４３、区間特定部１４４、区間出力部１４５を有する。
【０１０２】
センサ種別判定部１４１は、センサ情報取得部１２０がセンサ２００、３００から取得した、センサの種類を示す情報に基づき、センサ２００、３００のセンサの種類を判定する。
【０１０３】
起立動作判定部１４２は、区間候補抽出処理部１３０により抽出された候補区間において、特徴１〜特徴３の何れかが検出されたか否かを判定する。
【０１０４】
着席動作判定部１４３は、区間候補抽出処理部１３０により抽出された候補区間について、特徴４〜特徴８の何れかが検出されたか否かを判定する。
【０１０５】
区間特定部１４４は、起立動作判定部１４２、着席動作判定部１４３により、特徴１〜８が検出された候補区間を、起立動作又は着席動作が行われた区間に特定する。
【０１０６】
区間出力部１４５は、区間特定部１４４により特定された区間を、特定結果として出力する。
【０１０７】
次に、図１４を参照して、本実施形態の起立着席区間特定部１１０の動作について説明する。図１４は、第一の実施形態の起立着席区間特定部の動作を説明するフローチャートである。
【０１０８】
本実施形態の起立着席区間特定部１１０は、センサ情報取得部１２０により、センサ情報２１０とセンサ情報３１０を取得する（ステップＳ１４０１）。続いて、起立着席区間特定部１１０は、区間候補抽出処理部１３０により、センサ情報２１０に基づき、起立動作又は着席動作が行われたと思われる候補区間を抽出する（ステップＳ１４０２）。
【０１０９】
続いて、起立着席区間特定部１１０は、区間特定処理部１４０により、センサ情報３１０により検出された下半身の動作に基づき、候補区間から起立動作又は着席動作が行われた区間を特定する（ステップＳ１４０３）。そして、起立着席区間特定部１１０は、区間特定処理部１４０に、特定した区間を出力させ（ステップＳ１４０４）、処理を終了する。
【０１１０】
尚、図１４では、センサ情報取得部１２０によりセンサ情報２１０、３１０を取得する処理を、区間候補抽出処理部１３０及び区間特定処理部１４０の処理と連続して実行するものとしているが、これに限定されない。センサ情報取得部１２０によりセンサ情報２１０、３１０を取得する処理は、例えば、区間候補抽出処理部１３０、区間特定処理部１４０とは別に、独立して行われても良い。その場合、区間候補抽出処理部１３０、区間特定処理部１４０は、動作検出装置１００に格納されたセンサ情報２１０、３１０を参照して、処理を実行することになる。
【０１１１】
また、図１４では、区間出力部１４５による特定結果の出力処理が、区間候補抽出処理部１３０、区間特定処理部１４０の処理と連続して行われるものとしたが、これに限定されない。区間特定処理部１４０による特定結果は、動作検出装置１００に保持されていても良く、区間出力部１４５は、任意のタイミングで保持された特定結果を出力しても良い。
【０１１２】
次に、図１５を参照して、本実施形態の区間候補抽出処理部１３０の動作について説明する。図１５は、第一の実施形態の区間候補抽出処理部の動作を説明するフローチャートである。
【０１１３】
本実施形態の区間候補抽出処理部１３０は、加速度取得部１３１は、センサ情報取得部１２０が取得したセンサ情報２１０から、Ｙ軸方向の加速度情報を取得する（ステップＳ１５０１）。
【０１１４】
続いて、区間候補抽出処理部１３０は、フィルタ処理部１３２により、ステップＳ１５０１で取得した加速度情報に対して、ローパスフィルタを適用する処理を行う（ステップＳ１５０２）。
【０１１５】
続いて、区間候補抽出処理部１３０は、ピーク検出部１３３により、フィルタ処理後の加速度情報からピークの検出を行う（ステップＳ１５０３）。このとき、ピーク検出部１３３は、ピークの開始点の時刻と終了点の時刻も検出する。
【０１１６】
続いて、区間候補抽出処理部１３０は、区間候補抽出部１３４により、対象者Ｐの上半身が前傾していることを示すピークを特定し、特定されたピークの開始点の時刻と終了点の時刻を取得し、ピークの範囲を決定する（ステップＳ１５０４）。
【０１１７】
続いて、区間候補抽出処理部１３０は、区間候補抽出部１３４により、ステップＳ１５０４で特定されたピークの振幅の絶対値が閾値以上となるピークを特定する（ステップＳ１５０５）。
【０１１８】
そして、区間候補抽出部１３４は、振幅の絶対値が閾値以上となるピークの開始点の時刻から終了点の時刻までの区間を、候補区間として抽出し（ステップＳ１５０６）、処理を終了する。
【０１１９】
以下に、図１６を参照して、本実施形態の区間候補抽出処理部１３０の処理について、さらに説明する。図１６は、第一の実施形態の区間候補抽出処理部の処理を説明する図である。図１６（Ａ）は、センサ情報２１０から取得した加速度情報の一例を示す図である。図１６（Ｂ）は、フィルタ処理後の加速度情報の一例を示す図である。図１６（Ｃ）は、ピーク検出を説明する図である。
【０１２０】
区間候補抽出処理部１３０は、加速度取得部１３１により、センサ情報２１０から図１６（Ａ）に示す加速度情報を取得し、フィルタ処理部１３２により、フィルタ処理を行う。
【０１２１】
その結果、フィルタ処理後の加速度情報は、図１６（Ｂ）に示す太線Ｌで示す波形となる。
【０１２２】
本実施形態のピーク検出部１３３は、太線Ｌからピークを検出する。図１６（Ｃ）の例では、ピークＰａｂ１、Ｐａｂ２、Ｐａｂ３の３つのピークが検出されている。このとき、ピーク検出部１３３は、ピークＰａｂ１の開始点の時刻Ｔａ１と終了点の時刻Ｔｂ１、ピークＰａｂ２の開始点の時刻Ｔａ２と終了点の時刻Ｔｂ２、ピークＰａｂ３の開始点の時刻Ｔａ３と終了点の時刻Ｔｂ３も検出する。
【０１２３】
ここで、区間候補抽出部１３４は、ピークＰａｂ１の振幅の絶対値Ｈ１、ピークＰａｂ２の振幅の絶対値Ｈ２、ピークＰａｂ３の振幅の絶対値Ｈ３が閾値以上であるかを判定する。図１６（Ｃ）の例では、いずれも閾値以上と判定されたため、区間候補抽出部１３４によって、時刻Ｔａ１から時刻Ｔｂ１までを候補区間Ｋａｂ１、時刻Ｔａ２から時刻Ｔｂ２までを候補区間Ｋａｂ２、時刻Ｔａ３から時刻Ｔｂ３までを候補区間Ｋａｂ３が抽出される。
【０１２４】
次に、図１７を参照して、本実施形態の区間特定処理部１４０による、区間を特定する処理について説明する。図１７は、第一の実施形態の区間特定処理部による区間の特定の処理を説明するフローチャートである。図１７の処理は、図１４のステップＳ１４０３の詳細を示している。
【０１２５】
本実施形態の区間特定処理部１４０は、区間候補抽出処理部１３０により抽出された候補区間を選択すると（ステップＳ１７０１）、センサ種別判定部１４１により、センサ情報３１０が、下半身用の慣性センサにより取得されたものか否かを判定する（ステップＳ１７０２）。言い換えれば、センサ種別判定部１４１は、センサ３００がジャイロセンサであるか否かを判定している。
【０１２６】
ステップＳ１７０２において、慣性センサにより取得されたものでない場合、区間特定処理部１４０は、後述するステップＳ１７１０へ進む。
【０１２７】
ステップＳ１７０２において、慣性センサにより取得されたものである場合、区間特定処理部１４０は、起立動作判定部１４２により、選択された候補区間において、上半身の前傾動作を行う前に両足の微動があるか否かを判定する（ステップＳ１７０３）。言い換えれば、起立動作判定部１４２は、候補区間の開始点の時刻から所定の数秒間前までの区間において、センサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定範囲内となる特徴１が検出されたか否かを判定する。
【０１２８】
ステップＳ１７０３において、特徴１が検出された場合、区間特定部１４４は、この候補区間を起立動作が行われた区間に特定し（ステップＳ１７０４）、後述するステップＳ１７１４へ進む。
【０１２９】
ステップＳ１７０３において、特徴１が検出されない場合、起立動作判定部１４２は、選択された候補区間において、上半身の前傾動作の後半に両足が静止したか否かを判定する（ステップＳ１７０５）。言い換えれば、起立動作判定部１４２は、候補区間内のピーク点の時刻から所定秒間において、センサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定値以下となる特徴２が検出されたか否かを判定する。
【０１３０】
ステップＳ１７０５において、特徴２が検出された場合、区間特定処理部１４０は、ステップＳ１７０４へ進む。
【０１３１】
ステップＳ１７０５において、特徴２が検出されない場合、区間特定処理部１４０は、着席動作判定部１４３により、選択された候補区間において、上半身の前傾動作の後半に両足の微動があるか否かを判定する（ステップＳ１７０６）。言い換えれば、着席動作判定部１４３は、候補区間のピーク点の時刻から所定秒後までの間のセンサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定範囲内となる特徴４が検出されたか否かを判定する。
【０１３２】
ステップＳ１７０６において、特徴４が検出された場合、区間特定部１４４は、この区間を着席動作が行われた区間に特定し（ステップＳ１７０７）、後述するステップＳ１７１４へ進む。
【０１３３】
ステップＳ１７０６において、特徴４が検出されない場合、着席動作判定部１４３は、選択された候補区間において、上半身の前傾動作の前半に両足が静止したか否かを判定する（ステップＳ１７０８）。言い換えれば、着席動作判定部１４３は、候補区間のピーク点の時刻から所定秒間前までの間のセンサ情報３１０のＺ軸方向の値の変動の標準偏差が所定値以下となる特徴５が検出されたか否かを判定する。
【０１３４】
ステップＳ１７０８において、特徴５が検出された場合、区間特定処理部１４０は、ステップＳ１７０７へ進む。
【０１３５】
ステップＳ１７０８において、特徴５が検出されない場合、着席動作判定部１４３は、上半身の前傾動作の中間に下半身が回転したか否かを判定する（ステップＳ１７０９）。言い換えれば、着席動作判定部１４３は、候補区間のピーク点の時刻から所定秒間前までの区間における、下半身のＸ−Ｙ平面に対する回転角度が回転閾値以上となる特徴８を検出したか否かを判定する。
【０１３６】
ステップＳ１７０９において、特徴８が検出された場合、区間特定処理部１４０は、ステップＳ１７０７へ進む。
【０１３７】
ステップＳ１７０９において、特徴８が検出されない場合、区間特定処理部１４０は、後述するステップＳ１７１４へ進む。
【０１３８】
ステップＳ１７０２において、慣性センサにより取得されたものでない場合、区間特定処理部１４０は、センサ種別判定部１４１により、センサ情報３１０が気圧センサにより取得されたものであるか否かを判定する（ステップＳ１７１０）。言い換えれば、センサ種別判定部１４１は、センサ３００が気圧センサであるか否かを判定する。
【０１３９】
ステップＳ１７１０において、気圧センサにより取得されたものでない場合、区間特定処理部１４０は、後述するステップＳ１７１３へ進む。
【０１４０】
ステップＳ１７１０において、気圧センサにより取得されたものである場合、区間特定処理部１４０は、起立動作判定部１４２により、選択された候補区間において、上半身の前傾動作の後半に両足の状態が屈曲から直立に変化したか否かを判定する（ステップＳ１７１１）。言い換えれば、起立動作判定部１４２は、候補区間のピーク点の時刻から終了点の時刻までにおいて、センサ３００が検出した気圧の変動が閾値以上となる特徴３を検出したか否かを判定する。
【０１４１】
ステップＳ１７１１において、特徴３を検出した場合、区間特定処理部１４０は、ステップＳ１７０４へ進む。
【０１４２】
ステップＳ１７１１において、特徴３を検出しない場合、区間特定処理部１４０は、着席動作判定部１４３により、上半身の前傾動作の前半に両足の状態が直立から屈曲に変化したか否かを判定する（ステップＳ１７１２）。言い換えれば、着席動作判定部１４３は、候補区間の開始点の時刻からピーク点の時刻までにおいて、センサ３００が検出した気圧の変動が閾値以上となる特徴６が検出されたか否かを判定する。
【０１４３】
ステップＳ１７１２において、特徴６が検出された場合、区間特定処理部１４０は、ステップＳ１７０７へ進む、
ステップＳ１７１２において、特徴６が検出されない場合、区間特定処理部１４０は、後述するステップＳ１７１４へ進む。
【０１４４】
ステップＳ１７１０において、気圧センサにより取得されたものでない場合、区間特定処理部１４０は、着席動作判定部１４３により、上半身の前傾動作の後半に下半身に着地の衝撃があるか否かを判定する（ステップＳ１７１３）。言い換えれば、着席動作判定部１４３は、候補区間のピーク点の時刻から終了点の時刻までの区間において、センサ３００がＺ軸方向の加速度のピークが振幅閾値以上となる特徴７が検出されたか否かを判定する。
【０１４５】
ステップＳ１７１３において、特徴７が検出された場合、区間特定処理部１４０は、ステップＳ１７０７へ進む。
【０１４６】
ステップＳ１７１３において、特徴７が検出されない場合、区間特定処理部１４０は、区間候補抽出処理部１３０により抽出された全ての候補区間について、ステップＳ１７０２からステップＳ１７１３までの処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ１７１４）。
【０１４７】
ステップＳ１７１４において、全ての候補区間について処理していない場合、区間特定処理部１４０は、次の候補区間を選択し（ステップＳ１７１５）、ステップＳ１７０２へ戻る。ステップＳ１７１４において、全ての候補区間について処理した場合、処理を終了する。尚、図１７の処理により特定された結果は、区間出力部１４５により出力される。
【０１４８】
このように、本実施形態では、センサ３００が慣性センサであった場合には、特徴１か特徴２の何れか１つが検出された場合に、起立動作が行われた区間と特定し、特徴４、５、８の何れか１つが検出された場合に、着席動作が行われた区間に特定する。したがって、本実施形態では、特徴１〜特徴８のうち、何れが１つの特徴が検出された時点で、起立動作又は着席動作が行われた区間に特定される。よって、本実施形態では、動作検出装置１００の処理の負荷の軽減に貢献できる。
【０１４９】
次に、図１８を参照し、本実施形態の区間特定処理部１４０の処理について、さらに説明する。
【０１５０】
図１８は、第一の実施形態の区間特定処理部の処理を説明する図である。図１８（Ａ）は、センサ情報２１０と、センサ情報３１０の一例を示す図である。図１８（Ｂ）は、抽出された区間候補を示す図である。図１８（Ｃ）は、特定された区間を示す図である。
【０１５１】
図１８（Ａ）に示す加速度情報１８１は、区間候補抽出処理部１３０のフィルタ処理後の加速度を示す。また、図１８（Ａ）に示すジャイロ情報１８２、１８３は、センサ情報３１０のＺ軸方向の角速度を示す。
【０１５２】
図１８（Ｂ）に示すように、加速度情報１８１から、候補区間Ｋ８１、Ｋ８２、Ｋ８３が抽出されると、区間特定処理部１４０は、これらの候補区間において、特徴１〜特徴８の検出を行う。
【０１５３】
図１８（Ｃ）に示すように、候補区間Ｋ８１では、ピーク点から終了点までの後半の区間Ｋ８４において、両足が微動しているため特徴４が検出されるため、着席動作が行われた区間に特定される。
【０１５４】
また、候補区間Ｋ８２では、候補区間Ｋ８２の前の区間Ｋ８５において、両足が微動しているため特徴１が検出されるため、起立動作が行われた区間に特定される。
【０１５５】
また、候補区間Ｋ８３では、特徴１〜特徴８は検出されない。したがって、候補区間Ｋ８３は、起立動作又は着席動作が行われた区間には特定されない。
【０１５６】
このように、本実施形態では、上半身の動作により抽出された候補区間から、上半身の動作に連動した下半身の特有の動作に基づき、起立動作又は着席動作を行った区間を特定する。したがって、本実施形態によれば、起立と着席の動作の検出の精度を向上させることができる。
【０１５７】
次に、図１９を参照して、区間出力部１４５による特定結果の出力について説明する。図１９は、第一の実施形態の区間出力部による特定結果の一例を示す図である。
【０１５８】
本実施形態の区間出力部１４５は、区間特定処理部１４０による区間を特定する処理が行われた後に、特定の結果を出力する。
【０１５９】
図１９に示す画面１９１は、動作検出装置１００のディスプレイ等に表示される画面の一例である。尚、画面１９１は、動作検出装置１００と接続された外部の表示装置に表示されても良い。
【０１６０】
画面１９１では、候補区間Ｋ８１〜Ｋ８３に対して、候補区間Ｋ８１が、後半の区間Ｋ８４によって着席動作が行われた区間に特定され、候補区間Ｋ８２が、候補区間Ｋ８２の前の区間Ｋ８５によって起立動作が行われた区間に特定された例を示している。
【０１６１】
また、本実施形態では、起立動作や着席動作が行われた区間において、どの特徴が検出されかを表示させる。
【０１６２】
画面１９１では、例えば、候補区間Ｋ８１では、特徴４が検出されたことによって、着席動作が行われた区間に特定されたことを示す通知１９２が表示されている。また、面１９１では、例えば、候補区間Ｋ８２では、特徴１が検出されたことによって、起立動作が行われた区間に特定されたことを示す通知１９３が表示されている。
【０１６３】
本実施形態では、このように、起立動作又は着席動作が行われた区間が特定された際に、検出された特徴を共に表示させることで、例えば、医療従事者等に対し、対象者Ｐの動作の特徴を提示することができる。
【０１６４】
本実施形態では、このように、特定結果を表示させることで、例えば、医療機関において、対象者Ｐの介護や運動機能に関する治療等を行う医療従事者に対し、対象者Ｐの動作の状態を客観的に提示することができる。
【０１６５】
（第二の実施形態）
以下に、図面を参照して第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は、区間特定処理部１４０が、候補区間毎に、特徴１〜特徴８のそれぞれを検出する処理を行う点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第二の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
【０１６６】
図２０は、第二の実施形態の区間特定処理部の動作を説明するフローチャートである。
【０１６７】
本実施形態の区間特定処理部１４０は、区間候補抽出処理部１３０により抽出された候補区間を選択すると（ステップＳ２００１）、センサ種別判定部１４１により、センサ情報３１０が、下半身用の慣性センサにより取得されたものか否かを判定する（ステップＳ２００２）。言い換えれば、センサ種別判定部１４１は、センサ３００がジャイロセンサであるか否かを判定している。
【０１６８】
ステップＳ２００２において、慣性センサにより取得されたものでない場合、区間特定処理部１４０は、後述するステップＳ２０１４へ進む。
【０１６９】
ステップＳ２００２において、慣性センサにより取得されたものである場合、区間特定処理部１４０は、起立動作判定部１４２により、選択された候補区間において、上半身の前傾動作の前に両足の微動があるか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２００３）。言い換えれば、起立動作判定部１４２は、特徴１が検出されたか否かを判定する。
【０１７０】
次に、起立動作判定部１４２は、選択された候補区間において、上半身の前傾動作の後半に両足が静止したか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２００４）。言い換えれば、起立動作判定部１４２は特徴２が検出されたか否かを判定する。
【０１７１】
次に、起立動作判定部１４２は、特徴１か特徴２の何れかが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２００５）。ステップＳ２００５において、特徴１も特徴２の検出されない場合、区間特定処理部１４０は後述するステップＳ２００７へ進む。
【０１７２】
ステップＳ２００５において、特徴１と特徴２の何れかが検出された場合、区間特定部１４４は、この候補区間を起立動作が行われた区間に特定する（ステップＳ２００６）。
【０１７３】
続いて、区間特定処理部１４０は、着席動作判定部１４３により、選択された候補区間において、上半身の前傾動作の後半に両足の微動があるか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２００７）。つまり、着席動作判定部１４３は、特徴４が検出されたか否かを判定する。
【０１７４】
次に、着席動作判定部１４３は、上半身の前傾動作の前半に両足が静止したか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２００８）。つまり、着席動作判定部１４３は、特徴５が検出されたか否かを判定する。
【０１７５】
次に、着席動作判定部１４３は、上半身の前傾動作の中間に下半身が回転したか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２００９）。つまり、着席動作判定部１４３は、特徴８が検出されたか否かを判定する。
【０１７６】
続いて、着席動作判定部１４３は、特徴４、５、８の何れかが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０１０）。ステップＳ２０１０において、何れの特徴も検出されない場合、後述するステップＳ２０２１へ進む。
【０１７７】
ステップＳ２０１０において、何れかの特徴が検出された場合、区間特定部１４４は、この候補区間を着席動作が行われ区間に特定し（ステップＳ２１１１）、後述するステップＳ２０２１へ進む。
【０１７８】
ステップＳ２００２において、慣性センサにより取得されたものでない場合、区間特定処理部１４０は、センサ種別判定部１４１により、センサ情報３１０が気圧センサにより取得されたものであるか否かを判定する（ステップＳ２０１２）。
【０１７９】
ステップＳ２０１２において、気圧センサにより取得されたものでない場合、区間特定処理部１４０は、後述するステップＳ２０１８へ進む。
【０１８０】
ステップＳ２０１２において、気圧センサにより取得されたものである場合、区間特定処理部１４０は、起立動作判定部１４２により、選択された候補区間において、上半身の前傾動作の後半に両足の状態が屈曲から直立に変化したか否かを判定し、結果を保持する。（ステップＳ２０１３）。つまり、起立動作判定部１４２は、特徴３が検出されたか否かを判定する。
【０１８１】
ステップＳ２０１３において、特徴３が検出されない場合、区間特定処理部１４０は、後述するステップＳ２０１５へ進む。
【０１８２】
ステップＳ２０１３において、特徴３が検出された場合、起立動作判定部１４２は、この候補区間を起立動作が行われた区間に特定する（ステップＳ２０１４）。
【０１８３】
続いて、区間特定処理部１４０は、着席動作判定部１４３により、上半身の前傾動作の前半に両足の状態が直立から屈曲に変化したか否かを判定し、結果を保持する（ステップＳ２０１５）。つまり、着席動作判定部１４３は、特徴６が検出されたか否かを判定する。
【０１８４】
ステップＳ２０１５において特徴６が検出されない場合、区間特定処理部１４０は、後述するステップＳ２０１８へ進む。
【０１８５】
ステップＳ２０１５において、特徴６が検出された場合、着席動作判定部１４３は、この候補区間を着席動作が行われた区間に特定し（ステップＳ２０１６）、後述するステップＳ２０１８へ進む。
【０１８６】
ステップＳ２０１２において、気圧センサにより取得されたものでない場合、区間特定処理部１４０は、着席動作判定部１４３により、上半身の前傾動作の後半に下半身に着地の衝撃があるか否かを判定し、結果を保持する（ステップＳ２０１７）。つまり、着席動作判定部１４３は、特徴７が検出されたか否かを判定している。
【０１８７】
ステップＳ２０１７において、特徴７が検出された場合、着席動作判定部１４３は、ステップＳ２０１６へ進む。
【０１８８】
ステップＳ２０１７において、特徴７が検出されない場合、区間特定処理部１４０は、ステップＳ２０１８へ進む。
【０１８９】
図２０のステップＳ２０１８とステップＳ２０１９の処理は、図１７のステップＳ１７１４とステップＳ１７１５の処理と同一であるから、説明を省略する。
【０１９０】
次に、図２１を参照して、本実施形態の区間出力部１４５による特定結果の出力について説明する。
【０１９１】
図２１は、第二の実施形態の区間出力部による特定結果の一例を示す図である。本実施形態の区間出力部１４５は、特定結果として、図２１に示すテーブル２１１を出力しても良い。テーブル２１１は、データとして動作検出装置１００から出力されても良いし、動作検出装置１００のディスプレイ等に表示されても良い。
【０１９２】
テーブル２１１は、候補区間毎に付与され、候補区間を識別するための候補区間ＩＤ毎に、特徴１〜特徴８の検出結果が対応付けられている。
【０１９３】
より具体的には、テーブル２１１では、候補区間ＩＤ毎に、起立動作判定部１４２による特徴１〜特徴３の有無の判定結果と、着席動作判定部１４３による特徴４〜特徴８の有無の判定結果と、判定結果に応じた動作（起立動作又は着席動作）と、が対応付けられている。
【０１９４】
例えば、テーブル２１１では候補区間ＩＤ「１」の候補区間では、特徴１と特徴２が検出され、起立動作が行われた区間に特定されたことがわかる。また、テーブル２１１では候補区間ＩＤ「２」の候補区間では、特徴４と特徴５が検出され、着席動作が行われた区間に特定されたことがわかる。
【０１９５】
以上のように、本実施形態によれば、センサ３００が慣性センサであった場合には、特徴１、２、４、５、８のそれぞれについて、検出されたか否かを判定する。したがって、本実施形態によれば、候補区間が起立動作又は着席動作が行われた区間であるか否かを判定する精度を向上させることができ、起立と着席の動作の検出の精度を向上させることができる。
【０１９６】
（第三の実施形態）
以下に図面を参照して、第三の実施形態について説明する。第三の実施形態では、上半身の動作に対して連動する下半身の動作に加え、候補区間の前後の区間の下半身の動作を用いて、起立動作又は着席動作が行われたか否かを判定する点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第三の実施形態の説明では、第一の実施形態の説明との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
【０１９７】
図２２は、第三の実施形態の起立着席区間特定部の機能を説明する図である。本実施形態の起立着席区間特定部１１０Ａは、センサ情報取得部１２０、区間候補抽出処理部１３０、区間特定処理部１４０Ａを有する。
【０１９８】
区間特定処理部１４０Ａは、センサ種別判定部１４１、起立動作判定部１４２、着席動作判定部１４３、区間特定部１４４Ａ、区間出力部１４５、区間前動作判定部１４６、区間後動作判定部１４７を有する。
【０１９９】
本実施形態の区間特定部１４４Ａは、起立動作判定部１４２、着席動作判定部１４３による判定結果と、区間前動作判定部１４６、区間後動作判定部１４７による判定結果と、に基づき、候補区間から、起立動作又は着席動作が行われた区間を特定する。
【０２００】
具体的には、本実施形態の区間特定部１４４Ａは、起立動作判定部１４２又は着席動作判定部１４３による判定結果と、区間前動作判定部１４６及び区間後動作判定部１４７による判定結果と、が一致した場合に、その候補区間を、判定結果に対応した動作が行われた区間に特定する。
【０２０１】
本実施形態の区間前動作判定部１４６は、候補区間の前の区間を特定し、この区間の下半身の動作に基づき、対象者Ｐが起立している状態であるか、又は、対象者Ｐが着席している状態であるかを判定する。以下の説明では、区間前動作判定部１４６による判定対象となる候補区間の前の区間を前区間と呼ぶ。また、以下の説明では、対象者Ｐが起立している状態を起立状態と呼び、対象者Ｐが着席している状態を着席状態と呼ぶ。
【０２０２】
本実施形態の区間後動作判定部１４７は、候補区間の後の区間を特定し、この区間の下半身の動作に基づき、起立状態であるか又は着席状態であるかを判定する。以下の説明では、区間後動作判定部１４７による判定対象となる候補区間の後の区間を後区間と呼ぶ。
【０２０３】
以下に、図２３乃至図２５を参照し、本実施形態の区間前動作判定部１４６による判定について説明する。
【０２０４】
図２３は、前区間と後区間を説明する図である。本実施形態では、候補区間Ｋ１の開始点の時刻であるタイミングＴｋｓ１から、Ｄ１秒前までの区間を前区間Ｋｄ１とする。
【０２０５】
また、本実施形態では、候補区間Ｋ１の終了点の時刻であるタイミングＴｋｅ１からＤ２秒後までの区間を後区間Ｋｄ２とする。
【０２０６】
次に、図２４を参照して、区間前動作判定部１４６による、起立状態であるか否かの判定について説明する。図２４は、区間前動作判定部による判定を説明する第一の図である。
【０２０７】
本実施形態の区間前動作判定部１４６は、左右の足に装着されたセンサ３００のそれぞれから取得したセンサ情報３１０に対し、ローパスフィルタを適用するフィルタ処理を行い、正方向のピークの検出を行う。
【０２０８】
そして、区間前動作判定部１４６は、左足のセンサ情報３１０から検出されたピークと、右のセンサ情報３１０から検出されたピークとの間隔が所定範囲内となる箇所を検出する。
【０２０９】
尚、本実施形態のでは、センサ３００は、慣性センサであり、センサ情報３１０は、Ｙ軸方向の角速度を示している。
【０２１０】
図２４では、実線２４１は、フィルタ処理が施された左足のセンサ情報３１０を示し、実線２４２は、フィルタ処理が施された右足のセンサ情報３１０を示す。
【０２１１】
図２４の例では、間隔Ｂ１は、実線２４１における正方向のピークＰｌ１と、実線２４２におけるピークＰｒ１との間隔である。また、間隔Ｂ２は、実線２４２におけるピークＰｒ１と、実線２４１におけるピークＰｒ２との間隔である。また、間隔Ｂ３は、実線２４１におけるピークＰｒ２と、実線２４２におけるピークＰｒ２との間隔である。尚、図２４の例では、間隔Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３は、所定範囲内の間隔とした。
【０２１２】
図２４に示したような、ピークＰｌとピークＰｒとの間隔Ｂが所定範囲となる箇所が、左右順に出現する場合は、対象者Ｐが歩行している状態と見なせる。したがって、本実施形態の区間前動作判定部１４６は、この前区間Ｋｄ１における対象者Ｐの状態を、起立状態と判定する。
【０２１３】
次に、図２５を参照して、区間後動作判定部１４７による、着席状態であるか否かの判定について説明する。図２５は、区間前動作判定部による判定を説明する第二の図である。
【０２１４】
本実施形態区間前動作判定部１４６は、左右の足に装着されたセンサ３００のそれぞれから取得したセンサ情報３１０に対し、ローパスフィルタを適用するフィルタ処理を行い、正方向のピークの検出を行う。
【０２１５】
そして、区間前動作判定部１４６は、左足のセンサ情報３１０と、右足のセンサ情報３１０とにおいて検出されたピークの個数の差が、所定数以上であり、且つ、両足のセンサ情報３１０の値の標準偏差が所定値以下である場合に、着席状態と判定する。
【０２１６】
図２５では、実線２５１は、フィルタ処理が施された左足のセンサ情報３１０を示し、実線２５２は、フィルタ処理が施された右足のセンサ情報３１０を示す。
【０２１７】
図２５の例では、実線２５１から検出されたピークの個数は９個であり、実線２５２から検出されたピークの数は２個であり、その差は７個である。また、図２５の例では、所定数は、１０個とする。
【０２１８】
さらに、図２５の例では、実線２５１の各点の値から算出される標準偏差と、実線２５１の各点の値から算出される標準偏差のそれぞれが、所定値以下であるとする。
【０２１９】
この場合、区間前動作判定部１４６は、この前区間Ｋｄ１における対象者Ｐの状態を着席状態と判定する。
【０２２０】
本実施形態の区間後動作判定部１４７における後区間Ｋｄ２の対象者Ｐの状態の判定の方法は、区間前動作判定部１４６と同様であるから、説明を省略する。
【０２２１】
次に、図２６を参照して、本実施形態の起立着席区間特定部１１０Ａの動作について説明する。図２６は、第三の実施形態の起立着席区間特定部の動作を説明するフローチャートである。
【０２２２】
図２６のステップＳ２６０１からステップＳ２６０３までの処理は、図１４のステップＳ１４０１からステップＳ１４０３までの処理と同様であるから、説明を省略する。
【０２２３】
ステップＳ２６０３に続いて、起立着席区間特定部１１０は、区間前動作判定部１４６と区間後動作判定部１４７により、センサ情報３１０から候補区間の前区間と後区間における対象者Ｐの状態を判定し（ステップＳ２６０４）、ステップＳ２６０５へ進む。
【０２２４】
ステップＳ２６０５の処理は、図１４のステップＳ１４０４と同様であるから、説明を省略する。
【０２２５】
次に、図２７を参照して、本実施形態の区間特定処理部１４０Ａの区間前動作判定部１４６と区間後動作判定部１４７による前区間と後区間の状態の判定について説明する。
【０２２６】
図２７は、第三の実施形態の区間前動作判定部と区間後動作判定部の処理を説明するフローチャートである。図２７は、図２６のステップＳ２６０４の詳細を示している。
【０２２７】
本実施形態の区間特定処理部１４０Ａは、起立動作判定部１４２、着席動作判定部１４３による判定により特定された区間から、前区間と後区間の状態の判定を行う区間を選択する（ステップＳ２７０１）。
【０２２８】
続いて、区間特定処理部１４０Ａは、区間前動作判定部１４６と区間後動作判定部１４７により、選択された区間の前区間と後区間を特定する（ステップＳ２７０２）。続いて、区間前動作判定部１４６は、対象者Ｐの両足のセンサ３００から取得したセンサ情報３１０に基づき、前区間における対象者Ｐの状態が、着席状態であるか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２７０３）。次に、区間前動作判定部１４６は、前区間における対象者Ｐの状態が、起立状態であるか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２７０４）。
【０２２９】
続いて、区間特定処理部１４０Ａは、区間後動作判定部１４７により、対象者Ｐの両足のセンサ３００から取得したセンサ情報３１０に基づき、後区間における対象者Ｐの状態が、着席状態であるか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２７０５）。次に、区間後動作判定部１４７は、後区間における対象者Ｐの状態が、起立状態であるか否かを判定し、判定結果を保持する（ステップＳ２７０６）。
【０２３０】
続いて、区間特定処理部１４０Ａは、区間特定部１４４Ａにより、区間前動作判定部１４６、区間後動作判定部１４７の判定結果に応じて、起立動作又は着席動作が行われた区間を再度特定し（ステップＳ２７０７）、処理を終了する。
【０２３１】
ここで、図２８を参照して、本実施形態の区間特定部１４４Ａによる区間の特定について説明する。図２８は、第三の実施形態の区間特定部による区間の特定を説明する図である。図２８（Ａ）は、起立動作判定部１４２、着席動作判定部１４３の判定結果に基づき特定された区間を示す例である。図２８（Ｂ）は、区間前動作判定部１４６、区間後動作判定部１４７による判定結果に基づく区間の特定を説明する図である。
図２８（Ａ）に示すように、区間特定部１４４Ａは、候補区間である候補区間Ｋ８１、Ｋ８２、Ｋ８３のうち、起立動作判定部１４２、着席動作判定部１４３により、起立動作又は着席動作が行われた区間は、候補区間Ｋ８１、Ｋ８２である。
【０２３２】
そこで、区間特定部１４４Ａは、区間前動作判定部１４６と区間後動作判定部１４７による判定結果に基づき、候補区間Ｋ８１と候補区間Ｋ８２の中から、起立動作又は着席動作が行われた区間を再度特定する。
【０２３３】
図２８（Ｂ）では、候補区間Ｋ８１の前区間と後区間として、前区間Ｋ９１と後区間Ｋ９２が特定される。
【０２３４】
そして、区間前動作判定部１４６は、前区間Ｋ９１における対象者Ｐの状態が、起立状態であるか、又は着席状態であるかを判定する。前区間Ｋ９１では、対象者Ｐは、歩行している状態であるから、起立状態と判定される。
【０２３５】
また。区間後動作判定部１４７は、後区間Ｋ９２における対象者Ｐの状態が、起立状態であるか、又は着席状態であるかを判定する。後区間Ｋ９２では、対象者Ｐは、着席状態と判定される。
【０２３６】
ここで、候補区間Ｋ８１は、起立動作判定部１４２、着席動作判定部１４３による判定結果から、着席動作が行われた区間に特定されている。
【０２３７】
したがって、図２８（Ｂ）の例では、対象者Ｐは、候補区間Ｋ８１の前区間Ｋ９１で起立状態であり、候補区間Ｋ８１において、着席動作を行い、候補区間Ｋ８１の後区間Ｋ９２では着席状態であることなり、矛盾は生じない。したがって、区間特定部１４４Ａは、候補区間Ｋ８１を、着席動作が行われた区間に特定する。
【０２３８】
同様に、候補区間Ｋ８２においても、区間前動作判定部１４６が、前区間Ｋ９３の対象者Ｐの状態を着席状態と判定し、区間後動作判定部１４７が、後区間Ｋ９４の対象者Ｐの状態を起立状態と判定する。
【０２３９】
したがって、対象者Ｐは、候補区間Ｋ８２の前区間Ｋ９３において着席状態であり、候補区間Ｋ８２において起立動作を行い、後区間Ｋ９４において起立状態であることになる。よって、区間特定部１４４Ａは、候補区間Ｋ８２を起立動作が行われた区間に特定する。
【０２４０】
このように、本実施形態の区間特定部１４４Ａは、上半身の前傾動作に基づき抽出された候補区間から、上半身の動作に連動する下半身の特徴的な動作に基づき、起立動作又は着席動作が行われた候補区間を特定する。
【０２４１】
次に、区間特定部１４４Ａは、特定された候補区間の前区間と後区間の対象者Ｐの状態が起立状態であるか、又は、着席状態であるかに基づき、特定された候補区間から、起立動作又は着席動作が行われた区間を特定する。
【０２４２】
本実施形態の区間特定部１４４Ａは、特定された候補区間の動作の種類（起立／着席）と、前区間の状態の種類とが異なり、且つ、候補区間の動作の種類（起立／着席）の後区間の状態の種類とが一致するとき、この候補区間を、この動作が行われた区間とする。
【０２４３】
例えば、特定された候補区間の動作が着席動作と判定されてした場合、この候補区間の前区間の状態が起立状態であり、後区間の状態が着席状態と判定されたとき、この候補区間を、着席動作が行われた区間に特定する。
【０２４４】
このように、本実施形態によれば、上半身の動作に連動する下半身の特徴的な動作に基づき特定された候補区間に対し、その前後の対象者Ｐの状態を検出し、候補区間における動作と、検出された状態とが矛盾しないか否かを判定している。したがって、本実施形態によれば、起立と着席の動作の検出の精度を向上させることができる。
【０２４５】
次に、図２９を参照して、本実施形態の区間出力部１４５による特定結果の出力について説明する。図２９は、第三の実施形態の区間出力部による特定結果の一例を示す図である。
【０２４６】
本実施形態の区間出力部１４５は、特定結果として、図２９に示すテーブル２９１を出力しても良い。テーブル２９１は、データとして動作検出装置１００から出力されても良いし、動作検出装置１００のディスプレイ等に表示されても良い。
【０２４７】
テーブル２９１は、候補区間ＩＤ毎に、特徴１〜特徴８の検出結果と、前区間と後区間の動作の判定結果とが対応付けられている。
【０２４８】
より具体的には、テーブル２９１では、候補区間ＩＤ毎に、起立動作判定部１４２による特徴１〜特徴３の有無の判定結果と、着席動作判定部１４３による特徴４〜特徴８の有無の判定結果と、が対応付けられている。また、テーブル２９１では、候補区間ＩＤ毎に、区間前動作判定部１４６による前区間の対象者Ｐの状態の判定結果と、区間後動作判定部１４７による前区間の対象者Ｐの状態の判定結果と、が対応付けられている。さらに、テーブル２９１では、候補区間ＩＤ毎に、区間特定部１４４Ａによる、特徴１〜８の検出結果と、前区間と後区間の状態の判定結果と、に応じた動作（起立動作又は着席動作）が対応付けられている。
【０２４９】
例えば、テーブル２９１において、候補区間ＩＤ「１」の候補区間は、特徴１と特徴２が検出され、前区間が着席状態であり、後区間が起立状態である。したがって、候補区間ＩＤ「１」の候補区間は、起立動作が行われた区間に特定される。
【０２５０】
また、テーブル２９１において、候補区間ＩＤ「２」の候補区間は、特徴４と特徴５が検出され、前区間が起立状態であり、後区間が着席状態である。したがって、候補区間ＩＤ「２」の候補区間は、着席動作が行われた区間に特定される。
【０２５１】
また、テーブル２９１において、候補区間ＩＤ「３」の候補区間は、特徴１が検出され、前区間が起立状態であり、後区間が着席状態である。したがって、候補区間ＩＤ「３」の候補区間は、候補区間の前に起立状態と判定されたにも関わらず、起立動作を行った区間と判定されたことになり、矛盾が生じる。
【０２５２】
したがって、候補区間ＩＤ「３」の候補区間は、起立動作又は着席動作が行われた区間には特定されない。
【０２５３】
このように、本実施形態によれば、上半身に連動した下半身の動作に基づき、候補区間の動作の種類を判定した後に、前区間と後区間の両足の状態を検出し、両足の状態と判定結果とが矛盾しないか否かを検証している。そして、本実施形態では、矛盾が生じないと判定された場合に、候補区間を、上半身に連動した下半身の動作に基づき判定された動作が行われた区間に特定する。
【０２５４】
しだかって、本実施形態によれば、第一の実施形態と比較して、起立と着席の動作を検出する精度をより向上させることができる。
【０２５５】
（第四の実施形態）
以下に、図面を参照して、第四の実施形態について説明する。第四の実施形態では、端末装置がセンサ情報２１０、３１０を取得し、端末装置から動作検出装置１００へセンサ情報２１０、３１０を送信する点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第四の実施形態の発明では、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
【０２５６】
図３０は、第四の実施形態の動作検出システムのシステム構成の一例を示す図である。本実施形態の動作検出システム４００Ａは、動作検出装置１００Ａと、センサ２００、３００と、端末装置５００と、を有する。
【０２５７】
本実施形態の動作検出システム４００Ａでは、動作検出装置１００Ａと、端末装置５００とが、ネットワークを介して接続される。また、本実施形態の動作検出システム４００Ａでは、端末装置５００と、センサ２００、３００とが、無線通信等により接続される。尚、端末装置５００とセンサ２００、３００とは、有線によって接続されても良い。
【０２５８】
本実施形態の動作検出装置１００Ａは、起立着席区間特定部１１０Ｂを有する。動作検出装置１００Ｂは、区間候補抽出処理部１３０と、区間特定処理部１４０と、通信部１５０とを有する。
【０２５９】
本実施形態の通信部１５０は、端末装置５００を含む外部の装置と通信を行う。具体的には、通信部１５０は、端末装置５００からセンサ情報２１０、３１０を受信する。また、通信部１５０は、端末装置５００へ、区間出力部１４５により出力される特定結果を送信する。
【０２６０】
本実施形態の端末装置５００は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等であっても良いし、メモリ装置と通信機能を有する通信装置であっても良い。
【０２６１】
本実施形態の端末装置５００は、センサ情報取得部１２０を有し、端末装置５００と接続されたセンサ２００の記憶部２２０と、センサ３００の記憶部３２０のそれぞれに記憶されたセンサ情報２１０、３１０を取得する。
【０２６２】
本実施形態では、端末装置５００がセンサ情報２１０、３１０を取得すると、動作検出装置１００Ａへ送信する。動作検出装置１００Ａは、通信部１５０により、端末装置５００からセンサ情報２１０、３１０を受信し、区間候補抽出処理部１３０、区間特定処理部１４０の処理を行う。
【０２６３】
このように、本実施形態では、端末装置５００からセンサ情報２１０、３１０を動作検出装置１００Ａに送信するため、例えは、動作検出装置１００Ａがウェブ上に設けられたウェブサーバ等である場合にも、適用することができる。
【０２６４】
（第五の実施形態）
以下に図面を参照して、第五の実施形態について説明する。第五の実施形態では、センサ２００、３００の代わりに、対象者Ｐが保持している端末装置を用いる点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第五の実施形態の発明では、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
【０２６５】
図３１は、第五の実施形態の動作検出システムのシステム構成の一例を示す図である。
【０２６６】
本実施形態では、センサ２００が慣性センサである場合には、センサ２００のセンサ情報２１０に含まれる加速度情報から、特徴７を検出することができる点に着目した形態である。
【０２６７】
本実施形態の動作検出システム４００Ｂは、動作検出装置１００と、端末装置５００Ａと、を有する。
【０２６８】
端末装置５００Ａは、加速度センサが搭載された一般的なスマートフォン等の携帯端末である。本実施形態の端末装置５００Ａは、記憶部５１０を有する。記憶部５１０には、加速度センサから取得したセンサ情報２１０と、センサ情報２１０から得られる加速度情報３１０Ａとが格納される。センサ情報２１０は、上半身の動作を示す情報であり、加速度情報３１０Ａは、下半身の動作を示す情報である。
【０２６９】
本実施形態の端末装置５００Ａは、センサ情報２１０と、加速度情報３１０Ａとを動作検出装置１００へ送信する。
【０２７０】
動作検出装置１００は、区間特定処理部１４０により、加速度情報３１０Ａから特徴７が検出されるか否かを判定すれば良い。
【０２７１】
このように、本実施形態によれば、下半身用のセンサ２００、３００を装着しなくても、端末装置５００Ａを持ち歩くだけで、上半身の動作を示すセンサ情報２１０を取得することができ、簡易な構成で、起立動作と着席動作の検出を行うことができる。
【０２７２】
本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【０２７３】
１００、１００Ａ  動作検出装置
１１０、１１０Ａ  起立着席区間特定部
１２０  センサ情報取得部
１３０  区間候補抽出処理部
１４０、１４０Ａ  区間特定処理部
１４２  起立動作判定部
１４３  着席動作判定部
１４４  区間特定部
１４５  区間出力部
１４６  区間前動作判定部
１４７  区間後動作判定部
２００、３００  センサ
２１０、３１０  センサ情報
４００、４００Ａ  動作検出システム
５００、５００Ａ  端末装置
【図１】
0006708296.tif 000004
【図２】
0006708296.tif 000005
【図３】
0006708296.tif 000006
【図４】
0006708296.tif 000007
【図５】
0006708296.tif 000008
【図６】
0006708296.tif 000009
【図７】
0006708296.tif 000010
【図８】
0006708296.tif 000011
【図９】
0006708296.tif 000012
【図１０】
0006708296.tif 000013
【図１１】
0006708296.tif 000014
【図１２】
0006708296.tif 000015
【図１３】
0006708296.tif 000016
【図１４】
0006708296.tif 000017
【図１５】
0006708296.tif 000018
【図１６】
0006708296.tif 000019
【図１７】
0006708296.tif 000020
【図１８】
0006708296.tif 000021
【図１９】
0006708296.tif 000022
【図２０】
0006708296.tif 000023
【図２１】
0006708296.tif 000024
【図２２】
0006708296.tif 000025
【図２３】
0006708296.tif 000026
【図２４】
0006708296.tif 000027
【図２５】
0006708296.tif 000028
【図２６】
0006708296.tif 000029
【図２７】
0006708296.tif 000030
【図２８】
0006708296.tif 000031
【図２９】
0006708296.tif 000032
【図３０】
0006708296.tif 000033
【図３１】
0006708296.tif 000034