(57)【要約】【課題】  人間の行動について、比較的少ないデータで長時間に亙って記録すると共に、その行動が異常か否かを判定し得る異常検知装置を提供する。【解決手段】  入力部２０は、キーボードやマウス等であり、観察者からの操作を受け付ける。行動検知部１０は、被観察者の行動データの収集用に、焦電センサ等の通過センサ８と体動センサ９とを備える。データ記憶部３０は、ハードディスク装置等であり、被観察者の行動データ３１と、被観察者の行動を評価するための基準データ３２等を記憶する。全体制御部４０は、異常検知装置１００の全体を制御する。行動判定部５０は、収集された行動データと基準データとに基づいて、被観察者の行動の種類を決定し、行動データとしてデータ記憶部３０に格納する。異常判定部６０は、行動データ３１、基準データ３２及び行動データに基づいて、被観察者の行動が異常か否かを判定し、判定結果を出力部７０に送信する。【選択図】  図１
2005327134.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の領域に設置され、所定の人の存在する領域を検知する領域検知手段と、
所定の人の存在する領域の遷移に基づき、遷移確率を算出する遷移確率算出手段と、
前記遷移確率を蓄積する蓄積手段と、
前記遷移確率算出手段において算出される現在の遷移確率と、前記蓄積手段に記録された過去の遷移確率に基づいて算出される基準値との比較によって現在の領域遷移が異常か否かを判定する異常判定手段と
を備えることを特徴とする異常検知装置。
【請求項２】
前記異常判定手段は、
過去の一定期間における領域遷移確率を前記蓄積手段から読み出し、前記領域遷移確率の前記一定期間における平均値によって基準値を定義する領域遷移テンプレートを備える
ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項３】
前記異常検知装置は、さらに、
前記領域毎の人の行動を検知する行動検知手段と、
検知された行動データに基づき人の行動を判定する行動判定手段と、
前記行為の変化に基づき、行動パターンの出現確率を算出する出現確率算出手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項４】
前記異常判定手段は、
過去の一定期間における行動パターンの出現確率を前記蓄積手段から読み出し、前記出現確率の前記一定期間における平均値によって基準値を定義する行動パターンテンプレートを備える
ことを特徴とする請求項３記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記異常判定手段は、
過去の一定期間において所定の行動を継続する、あるいは所定の領域に存在する持続時間を前記蓄積手段から読み出し、過去の一定期間における前記持続時間の確率分布に基づき基準値を定義する持続時間テンプレートを備えること特徴とする請求項３記載の異常検知装置。
【請求項６】
前記異常検知装置は、さらに、
所定の時間帯における最大の遷移確率をもつ領域遷移、最大の出現確率をもつ行動パターン、最瀕値をもつ持続時間、のいずれかを正常例として前記蓄積手段から抽出する正常例抽出手段を備える
ことを特徴とする請求項１〜５記載の異常検知装置。
【請求項７】
前記異常検知装置は、さらに、
前記異常判定手段によって異常例と判定された現在の領域遷移、行動パターン、行動の持続時間に対応して、過去における同じ時間帯の正常例を前記正常例抽出手段から読み出し、異常例と共に同じ時間帯における正常例も出力する出力手段を備える
ことを特徴とする請求項１〜６記載の異常検知装置。
【請求項８】
複数の領域を検知対象とする、所定の人の存在する領域を検知する領域検知ステップと、
所定の人の存在する領域の遷移に基づき、遷移確率を算出する遷移確率算出ステップと、
前記遷移確率を蓄積する蓄積ステップと、
前記遷移確率算出ステップにおいて算出される現在の遷移確率と、前記蓄積ステップに記録された過去の遷移確率に基づいて算出される基準値との比較によって現在の領域遷移が異常か否かを判定する異常判定ステップと
を有することを特徴とする異常検知方法。
【請求項９】
異常検知装置のためのプログラムであって、
複数の領域を検知対象とする、所定の人の存在する領域を検知する領域検知ステップと、
所定の人の存在する領域の遷移に基づき、遷移確率を算出する遷移確率算出ステップと、
前記遷移確率を蓄積する蓄積ステップと、
前記遷移確率算出ステップにおいて算出される現在の遷移確率と、前記蓄積ステップに記録された過去の遷移確率に基づいて算出される基準値との比較によって現在の領域遷移が異常か否かを判定する異常判定ステップと
をコンピュータに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、人の行動が異常か否かを判定する装置およびその方法に関し、特に一人暮らしの老人や患者等の転倒や異常行動を記録しつつ、それらの行動の発生頻度に基づいてその行動が異常か否かを判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人の行動を記録する装置として、被観察者の行動を映像として記録するものがある。（例えば、特許文献１参照）。図２１は、特許文献１に記載されている行動記録装置の機能構成を示すブロック図である。
【０００３】
図２１において、行動映像情報記録手段１２は、所定の行動がなされた時刻と共に、被観察者の映像情報１１を記録し、位置記録手段１３は被観察者がいた場所をその時刻と共に記録する。行動検索手段１４は、行動映像情報記録手段１２と位置記録手段１３を検索する。ユーザ検索要求入出力手段１５は、ユーザからの検索要求を受け付け、行動検索手段１４から受信した検索結果を表示する。
【０００４】
また、振動センサを身体もしくは被服に装着し、人体の振動を検知することにより、人が時間経過と共にどのように移動したかを記録する行動記録装置もある（例えば、特許文献２参照）。図２２は、特許文献２に記載されている行動記録装置の機能構成を示すブロック図である。
【０００５】
図２２において、振動センサ１は、身体もしくは被服に装着され人体の振動を検知し、情報処理装置２は、前記振動センサによって人体の振動のパワースペクトルの解析を行ない計測された振幅および周波数の特徴を予め記憶された基準と照合して移動の状態を判定し、記録装置３に出力する。
【特許文献１】特開平１０−１２２８９４号公報（第５頁、図１）
【特許文献２】特公平７−５４２６１号公報（第３項、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１に記載の行動記録装置では、映像情報を扱うために、長時間にわたる記録には膨大な記録容量が必要になってコスト増となると共に、遠隔地にデータを送信する際には、送受信に長時間を要して煩わしいという問題がある。
【０００７】
また、特許文献２記載の行動記録装置では、人体の振動のみを扱うために、屋外における移動手段の推定に適用されるのみで、被観察者の位置に関する情報や移動以外の行動については記録することができないという問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は、上記課題を鑑みなされたものであり、人間の行動について、比較的少ないデータで長時間に亙って記録すると共に、その行動が異常か否かを判定し得る異常検知装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係る異常検知装置は、複数の領域に設置され、所定の人の存在する領域を検知する領域検知手段と、所定の人の存在する領域の遷移に基づき、遷移確率を算出する遷移確率算出手段と、前記遷移確率を蓄積する蓄積手段と、前記遷移確率算出手段において算出される現在の遷移確率と、前記蓄積手段に記録された過去の遷移確率に基づいて算出される基準値との比較によって現在の領域遷移が異常か否かを判定する異常判定手段とを備える。
【００１０】
これにより、人間の行動について、比較的少ないデータで長時間に亙って記録すると共に、その行動が異常か否かを判定することが可能となる。
さらに、上記目的を達成するために、本発明に係る異常検知装置の前記異常判定手段は、過去の一定期間における領域遷移確率を前記蓄積手段から読み出し、前記領域遷移確率の前記一定期間における平均値によって基準値を定義する領域遷移テンプレートを備えてもよい。さらに、前記異常検知装置は、前記領域毎の人の行動を検知する行動検知手段と、検知された行動データに基づき人の行動を判定する行動判定手段と、前記行為の変化に基づき、行動パターンの出現確率を算出する出現確率算出手段とを備えてもよい。また、前記異常検知装置の前記異常判定手段は、過去の一定期間における行動パターンの出現確率を前記蓄積手段から読み出し、前記出現確率の前記一定期間における平均値によって基準値を定義する行動パターンテンプレートを備えることとしてもよい。
【００１１】
これにより、人間の行動について、比較的少ないデータで長時間に亙って記録すると共に、同一領域内の行動の変化、領域間の移動又は同一領域内における持続時間に基づいて、その行動が異常か否かを判定することが可能となる。
【００１２】
なお、上記目的を達成するために、本発明は、上記異常検知装置の特徴的な機能構成をステップとする異常行動検知方法として実現したり、それらの全てのステップを含むプログラムをパーソナルコンピュータ等に実行させたりすることが可能であることは、云うまでもない。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る異常検知装置によれば、行動場所、体動、及び行動時間の各属性に基づいて、被観察者の行動状況を記録すると共に、その行動が転倒、早朝覚醒、瀕尿などに該当するか否か、即ち、異常な行動か否かを判定することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明に係る実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明に係る異常検知装置１００の機能構成を示すブロック図である。また、図３は、異常検知装置１００における通過センサ８及び体動センサ９を居住スペースに配置した場合の配置図である。図３に示されるように、本実施の形態では、寝室１〜寝室３、ベランダ１及び２、リビング、キッチン、ダイニング、廊下、洗面所、浴室、トイレ、玄関の各領域に配置した１１台の体動センサ９ａ〜９ｋと、各領域間に配置した１０台の通過センサ８ａ〜８ｊが示されている。
【００１５】
本異常検知装置１００は、被観察者を観察してその行動を表すデータ（以下「行動データ」という。）を収集すると共に、必要に応じて被観察者の行動内容を評価してその結果を観察者等に提示する装置であり、入力部２０、行動検知部１０、データ記憶部３０、全体制御部４０、行動判定部５０、異常判定部６０及び出力部７０を備える。
【００１６】
入力部２０は、例えばキーボードやマウスであり、被観察者を観察する観察者から操作を受け付ける。
本発明の行動検知手段である行動検知部１０は、被観察者の行動データを収集する手段であり、通過センサ８と体動センサ９とを備える。通過センサ８（具体的には、８ａ〜８ｊ）は、例えば２個の焦電センタから構成されており、２つの領域間における被観察者の通過（例えば、ダイニング−廊下間の通過）及び通過方向を検出する。体動センサ９（具体的には、９ａ〜９ｋ）は、例えば焦電センサであり、被観察者の動作に反応するセンサである。これらの上記通過センサ８及び体動センサ９は、制御部７により制御され、本発明の計時手段であるタイマ６により検知された時刻データが制御部７に入力され、通過センサー８及び体動センサで検知されたデータと対応付けられる。
【００１７】
本発明の蓄積手段に相当するデータ記憶部３０は、例えばハードディスク装置であり、通過センサ８ａ〜８ｊ及び体動センサ９ａ〜９ｋを介して取得された行動データ３１、被観察者の行動を評価するために用いる基準データ３２、及び特定の人がいつどこの領域に存在したのかを示す領域データを記憶する。
【００１８】
全体制御部４０は、例えば、ＲＡＭやＲＯＭ等を備えるマイクロコンピュータであり、異常検知装置１００全体を制御する。さらに、全体制御部４０は、図２に示すように、領域検知部４１、遷移確率算出部４２、出現確率算出部４３及び入力出制御部４４を備える。
【００１９】
本発明の領域検知手段である領域検知部４１は、上記通過センサ８で検知されたデータに基づいて人の存在する領域を検知し、その結果を領域データ３３としてデータ記憶部３０に記憶する。
【００２０】
本発明の遷移確率算出手段である遷移確率算出部４２は、ある所定の期間に上記領域検知部４１で検知された領域間の遷移確率を算出する手段であり、この遷移確率の過去のデータの平均値を基準値として定義した領域遷移テンプレートを、後述する領域遷移評価部６２に格納する。
【００２１】
本発明の出現確率算出手段である出現確率算出部４３は、上記行動判定部５０で判定された行動の遷移パターン（以下「行動パターン」と称する。）のある所定期間における出現確率を算出する手段であり、この出現確率の過去のデータの平均値を基準値として定義した行動パターンテンプレートを、後述する行動パターン評価部６１に格納する。
【００２２】
さらに、出現確率算出部４３は、過去のある所定期間において前記行動判定手段により判定された行動が継続する持続時間、または前記領域に存在する持続時間の確率分布に基づいて基準値として定義した持続時間テンプレートを、持続時間評価部６３に格納する。
【００２３】
本発明の行動判定手段である行動判定部５０は、収集された行動データと上記基準データとに基づいて、被観察者の行動の種類（例えば、洗面、入浴など）を決定し、行動データ３１としてデータ記憶部３０に格納する。
【００２４】
本発明の異常検知手段である異常判定部６０は、上記行動データ３１、基準データ３２及び領域データ３３に基づいて、被観察者の行動が異常か否かを判定する手段であり、行動パターン評価部６１、領域遷移評価部６２及び持続時間評価部６３を備える。なお、異常判定部６０における判定結果を表す判定結果データを出力部７０に送信する。
【００２５】
行動パターン評価部６１は、被観察者の行動の変化に基づいて、被観察者の行動が異常か否かの判定を行う。判定にあたっては、ある所定期間での行動パターンの出現確率のサンプルデータと前記所定期間における行動パターンテンプレートの基準値との比較を行う。
【００２６】
領域遷移評価部６２は、被観察者の領域間の移動内容に基づいて、被観察者の行動が異常か否かの判定を行う。判定にあたっては、ある所定期間での領域遷移確率のサンプルデータと前記所定期間における上記領域遷移パターンテンプレートの基準値との比較を行う。
【００２７】
持続時間評価部６３は、所定の領域に存在する持続時間の長短、あるいはある領域内での所定の行動の継続時間の長短に基づいて、被観察者の行動が異常か否かの判定を行う。判定にあたっては、ある所定期間での所定領域に存在する持続時間あるいは所定の行動の持続時間のサンプルデータと前記所定期間における上記持続時間テンプレートの基準値との比較を行う。
【００２８】
なお、行動パターン評価部６１、領域遷移評価部６２及び持続時間評価部６３の詳細については後述する。
出力部７０は、例えば、液晶ディスプレイであり、異常判定部６０から受信したデータに基づいて、被観察者の行動に関する各種の情報を表示する。
【００２９】
図４は、上記データ記憶部３０に記憶される行動データ３１の一例を示す図である。図４に示されるように、行動データ３１は、行動検知部１０の制御部７により、被観察者を検知した通過センサ８ａ〜８ｊ又は体動センサ９ａ〜９ｋと被観察者を検知した時刻又は時間を対応付けて格納される。
【００３０】
図５（ａ）〜（ｆ）は、上記行動判定部５０が、各領域における行動の種類を決定する際に使用するテーブルの一例である。例えば、図５（ａ）には、領域「リビング」において、体動がない状態（即ち「体動無」）が「短時間」継続した場合の行動の種類として“家事その他の作業”と判定し、「標準時間」継続した場合の行動の種類を“読書・休憩”と判定し、「長時間」継続した場合の行動の種類を“睡眠その他”と判定する。同様に、体動がある状態（即ち「体動有」）が「短時間」継続した場合の行動の種類として“通過”、「標準時間」継続した場合の行動の種類を“掃除・片付け”、「長時間」継続した場合の行動の種類を“掃除その他作業”と、それぞれ判定する。
【００３１】
以下同様に、図５（ｂ）〜（ｆ）には、それぞれ領域「寝室」〜「玄関」における各行動の種類が定義されている。
図６は、上記図５において、各領域毎に「短時間」、「標準時間」及び「長時間」についての定義を示す一例である。例えば、図６（ａ）には、領域「リビング」において「体動無」の場合の「短時間」とは、体動がない状態が「１２００秒未満」の場合であることを表している。同様に、図５（ａ）には、「体動無」の場合の「標準時間」及び「長時間」、さらに「体動有」の場合のそれぞれの時間について定義がなされている。
【００３２】
以下同様に、図６（ｂ）〜（ｆ）には、それぞれ領域「寝室」〜「玄関」における「体動無」及び「体動有」毎の「短時間」、「標準時間」及び「長時間」について、時間の定義がなされている。
【００３３】
ここで、上記異常判定部６０における行動パターン評価部６１、領域遷移評価部６２及び持続時間評価部６３の機能について、図面を参照しながら説明する。
最初に、行動パターン評価部６１の動作について説明する。
【００３４】
行動パターン評価部６１は、ある所定期間（例えば、ＡＭ７：００−８：００）の行動パターンの出現確率の基準値として表した行列（以下「行動パターンテンプレート行列」という。）“Ｃij(daily)”と、前記所定期間の評価対象のサンプルとして収集した行動データに基づいて生成した行動パターンの出現確率を表示した行列（以下「行動パターンサンプル行列」という。）“Ｃij(sample)”を使用して、これらの行列間のＥｕｃｌｉｄ距離“ＥＲＲ(distance)”を算出する（以下に示す（１）式を参照）。
【００３５】
ＥＲＲ(distance)＝｛Σ（Ｃij(daily)−Ｃij(sample)）**2｝**1/2  （１）
（なお、“**”は二乗を表す。）
従って、例えば、領域「リビング」における、行動パターンテンプレート行列と収集した行動データに基づく行動パターンサンプル行列における各要素の差の自乗総和が大きい場合は、領域「リビング」における行動は、異常であると判断できる。
【００３６】
図７は、上記（１）式における各行動パターン行列Ｃijを説明するための図である。図７（ａ）は、領域の１つである「リビング」における各行動間の遷移確率、すなわち行動パターンの出現確率の基準値を示した行動パターンテンプレートである。
【００３７】
上記基準値は、ある所定期間における行動パターンの出現確率の過去のデータの平均値から、例えば、「家事その他作業」から「読書・休憩」に遷移する標準的な確率は「３／８」であると規定したことを示している。
【００３８】
図７（ｂ）は、上記図７（ａ）の各行動パターンの出現確率の基準値であるＣij(daily)を行列式で表した図である。また、図７（ｃ）は、被観察者の行動に基づいて収集したサンプルとしての各行動パターンの出現確率Ｃij(sample)を行列式で表した図である。
【００３９】
２番目として、領域遷移評価部６２の動作について説明する。
領域遷移評価部６２は、ある所定期間（例えば、AM７：００−８：００）の領域遷移確率の基準値を表した行列（以下「領域遷移テンプレート行列」という。）“Ｍi,j(daily)”と、前記所定期間の評価対象のサンプルとして収集した行動データに基づいて生成した領域遷移確率を表示した行列“Ｍij(sample)” （以下「領域遷移サンプル行列」という。）を使用して、これら領域遷移の尤もらしさ“ＥＲＲ(likelihood)(t)”を算出する（以下に示す（２）式を参照）。
【００４０】
【数１】
2005327134.tif 000003
上記（２）式において、Ｍは、所定の時間帯における２つの領域間（行動）の遷移確率である。この場合、任意の２つの領域（行動）の間に存在する遷移確率を所定の時間帯毎に算出することとする。
【００４１】
従って、例えば、領域「ベランダ２」から領域「浴室」に遷移する確率が低いにも拘わらず、領域「ベランダ２」−領域「浴室」間の遷移確率が高く検出された場合は、異常な領域遷移であると判断できる。
【００４２】
図８は、上記（２）式における各領域遷移行列Ｍijを説明するための図である。
図８（ａ）は、領域間の遷移確率の基準値を示した遷移確率テンプレートである。
上記基準値は、ある所定期間における行動パターンの出現確率の過去のデータの平均値から、例えば、「寝室１」から「リビング」に遷移する確率は、「１／６」であると規定したことを示している。
【００４３】
図８（ｂ）は、上記図８（ａ）の領域遷移確率の基準値であるＭij(daily)を行列で表した図である。また、図８（ｃ）は、被観察者の行動に基づいて収集したサンプルとしての領域遷移確率の行列Ｍij(sample)を表した図である。
【００４４】
３番目として、持続時間評価部６３の動作について説明する。
持続時間評価部６３は、各領域毎に持続時間（即ち、その領域に留まっている時間）を表したヒストグラムに基づいて、各領域における持続時間について異常か否かを判定する。
【００４５】
図９は、持続時間評価部６３における判定基準を説明するための図である。
図９は、領域「廊下」における正規化された持続時間に対する頻度を示した、ヒストグラムの基準値である。（以下、「持続時間テンプレート」という。）なお、図９のヒストグラムは、事前に決定されているものである。
【００４６】
さらに、図９における、各正規化された持続時間に対応する頻度Ｆ(ｘ)は（各正規化された持続時間に対応するブロック（０〜４．１）をブロック１のように定義し、同じくブロック（４．２〜８．２）をブロック２のように定義すると）、
Ｆ(ｘ)＝（対応するブロック内の頻度）×１／２
＋（１つ離れたブロック内の頻度）×１／４
＋（２つ離れたブロック内の頻度）×１／８                （３）
のように決定されている。
【００４７】
従って、例えば、基準値としては領域「廊下」に「５０秒」留まる頻度が「０」であるにも拘わらず、被観察者の行動データから領域「廊下」に「６０秒」も留まっていたことが検出された場合は、異常な持続時間であると判断できる。
【００４８】
次に、以上のように構成される異常検知装置１００の動作について説明する。図１０は、本異常検知装置１００全体の処理の流れを示すフローチャートである。
最初に、全体制御部４０は、通過センサ８ａ〜８ｊを介して領域間の移動を検出すると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、行動パターン評価処理（Ｓ１０３）、領域遷移評価処理（Ｓ１０４）及び持続時間評価処理（Ｓ１０５）を実行する。出力部７０は、各評価処理結果を表示する（Ｓ１０６）。
【００４９】
なお、全体制御部４０は、領域間の移動を検出しない場合であっても（Ｓ１０１：Ｎｏ）、被観察者の観察が終了する（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）まで、行動データを収集（Ｓ１０２）するように、行動検知部１０を制御する。
【００５０】
図１１は、上記図１０における「行動パターン評価処理（Ｓ１０３）」の処理の流れを示すフローチャートである。
最初に、行動パターン評価部６１は、全体制御部４０から行動パターン評価処理を実行する旨の指示を受信すると、評価対象期間（例えば、それ以前の１時間や２４時間など）を特定し（Ｓ２０１）、その期間の行動データをデータ記憶部３０から読み出す（Ｓ２０２）。
【００５１】
さらに、行動パターン評価部６１は、上記（１）式を用いてＥｕｃｌｉｄ距離を算出し（S２０３）、算出したＥｕｃｌｉｄ距離と閾値に基づいて異常か否かの評価を行ない（Ｓ２０４）、その評価結果を表す情報を生成する（Ｓ２０５）。
【００５２】
図１２は、行動パターン評価部６１において算出したＥｕｃｌｉｄ距離の一例を示す図である。図１２において、例えば、閾値を「０．２以下」と設定した場合は、「キッチン」、「ダイニング」及び「リビング」におけるＥｕｃｌｉｄ距離が閾値を越えており、これらの領域における行動が異常と判定できる。
【００５３】
なお、領域遷移評価部６２における「領域遷移評価処理」及び持続時間評価部６３における「持続時間評価処理」についても、上記行動パターン評価部６１の「行動パターン評価処理」と同様のフローで、それぞれの評価を実施する。
【００５４】
ここで、上記異常判定部６０における尤度について、図１３を参照しながら、さらに詳細に説明する。
図１３は、ある１日における尤度分布の一例である。図１３において、図１３におけるＤは、
【００５５】
【数２】
2005327134.tif 000004
によって表される。この場合、右辺の第１項を「領域遷移テンプレート」、第２項が「領域遷移サンプル」となる。また、図１４における「時間帯」とは、基本的に１時間毎の時間帯（例えば、１８時から１９時までの１時間）をいい、「期間」とは、基本的に１ヶ月の期間をいう。図１４の場合の異常判定の手順としては、
（１）尤度ＥＲＲ（likelihood）を算出する。つまり、時間的に隣り合う領域（ｌ(t-1)とｌ(t)）の遷移確率の対数を、時間ｔにおける尤度ＥＲＲ（likelihood）とする（なお、尤度の算出結果は、データ記録部３０に記憶する）。
（２）上記（４）式より、Ｄを算出する。
（３）Ｄが所定の閾値（例えば、１）を越えた場合に「異常」と判定する。
【００５６】
ここで図１４は、領域遷移評価部６２において算出した尤度を用いて上記Ｄを算出した一例を示す図である。図１４において、例えば、閾値を「絶対値が１以下」と設定した場合は、「トイレ→ベランダ１」に移動した場合が閾値を越えており、この行動が異常と判定できる。
【００５７】
図１５は、持続時間評価部６３における判定結果の一例を示す図である。図１５に示されるように、判定結果は、各領域毎に「体動有」と「体動無」に分け、それぞれの行動の持続時間に基づいて、「Ｎｏｒｍａｌ」、「Ｄｏｕｂｔｆｕｌ」及び「Ｕｎｕｓｕａｌ」の何れかの判定がなされる。
【００５８】
図１６は、上記の異常検知装置１００の出力部７０に表示された、観察者向けの表示例である。図１６には、一連の行動毎にその行動内容と判定結果を示す例が示されている。
なお、出力部７０に表示する表示例は、上記図１６の例に限定するものではなく、図１７や図１８に示すように表示しても良い。図１７では、より詳細に、被観察者が行動した時間と場所と行動内容と判定結果を時間の経過と共に表示する例が示されている。また、図１８（ａ）〜（ｃ）には、異常行動と判断された場合のみ、それらの行動が発生した日時、場所、行動内容とそれに対する判断結果が示されている。また、この際、過去のデータに基づいて、同じ時間帯の正常な行動例を正常例抽出手段であるから読み出し、異常な行動例と共に出力部７０に表示する。
【００５９】
図１９は、同じ時間帯の正常な行動例と異常な行動例とを表示する際の処理フローである（下記の（１）〜（４）参照）。
（１）行動が「異常」と判定された場合に（例えば、上述したように、Ｄ≧１を満たす遷移を「Ｂ」とする。）、「異常」な行動に関するデータを読み出す（特定する）。
（２）（１）において「異常」と判定された時間帯を特定する。
（３）（２）において特定された時間帯の「正常」な行動に関するデータ（例えば、最も頻繁な遷移を「Ａ」とする。）を読み出データ記憶部３０から読み出す。
（４）上記「異常」な行動に関するデータと「正常」な行動に関するデータに基づいて、それぞれの行動内容（例えば、「普段は“Ａ”が多いですが、今日は“Ｂ”が多くなっています。」）を表示する。
【００６０】
図２０は、出力部７０に、同じ時間帯の正常な行動例と異常な行動例とを表示した場合の具体例である。
以上のように、本発明に係る異常検知装置を用いることにより、被観察者における行動データとして、「通過」と「体動の有無」と「時間」という、比較的少ないデータを収集することによって、被観察者の移動及び各領域における行動についても把握し、その行動が異常か否かを判定し、観察者に提示することが可能となる。
【００６１】
なお、本発明に係る異常検知装置に通信機能を備えることにより、遠隔地から被観察者の行動について、記録及び判断を行うことが可能であることは云うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明は、焦電センサとパーソナルコンピュータ等を用いた異常行動検出装置に適用が可能であり、特に、インターネット等のネットワークを介して遠隔地から観察／判断が可能な異常行動検出装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明に係る異常検知装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】全体制御部の機能構成を示すブロック図である。
【図３】異常検知装置における通過センサ及び体動センサを居住スペースに配置した場合の配置図である。
【図４】データ記憶部に記憶される行動データの一例を示す図である。
【図５】（ａ）は、領域「リビング」における行動の種類を決定する際に使用するテーブルの一例である。（ｂ）は、領域「寝室」における行動の種類を決定する際に使用するテーブルの一例である。（ｃ）は、領域「洗面所」における行動の種類を決定する際に使用するテーブルの一例である。（ｄ）は、領域「浴室」における行動の種類を決定する際に使用するテーブルの一例である。（ｅ）は、領域「トイレ」における行動の種類を決定する際に使用するテーブルの一例である。（ｆ）は、領域「玄関」における行動の種類を決定する際に使用するテーブルの一例である。
【図６】（ａ）は、領域「リビング」における「短時間」、「標準時間」及び「長時間」についての定義を示す一例である。（ｂ）は、領域「寝室」における「短時間」、「標準時間」及び「長時間」についての定義を示す一例である。（ｃ）は、領域「洗面所」における「短時間」、「標準時間」及び「長時間」についての定義を示す一例である。（ｄ）は、領域「浴室」における「短時間」、「標準時間」及び「長時間」についての定義を示す一例である。（ｅ）は、領域「トイレ」における「短時間」、「標準時間」及び「長時間」についての定義を示す一例である。（ｆ）は、領域「玄関」における「短時間」、「標準時間」及び「長時間」についての定義を示す一例である。
【図７】（ａ）は、領域「リビング」における各行動間の標準的な遷移確率を示した図である。（ｂ）は、標準的な行動遷移確率Ｃij(daily)を行列式で表した図である。（ｃ）は、被観察者の行動に基づいて収集したサンプルとしての行動遷移確率Ｃij(sample)を行列式で表した図である。
【図８】（ａ）は、領域間における標準的な遷移確率を示した図である。（ｂ）は、標準的な領域遷移確率Ｍij(daily)を行列で表した図である。（ｃ）は、被観察者の行動に基づいて収集したサンプルとしての領域遷移確率Ｍij(sample)を行列で表した図である。
【図９】持続時間評価部における判定基準を説明するための図である。
【図１０】異常検知装置の全体の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図９における「行動パターン評価処理」の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】行動パターン評価部において算出したＥｕｃｌｉｄ距離の一例を示す図である。
【図１３】領域遷移評価部において算出した尤度の一例を示す図である。
【図１４】ある１日の尤度分布の一例である。
【図１５】持続時間評価部における判定結果の一例を示す図である。
【図１６】表示部に表示された、観察者向けの表示例である。
【図１７】表示部に表示された、観察者向けの他の表示例である。
【図１８】表示部に表示された、観察者向けのその他の表示例である。
【図１９】同じ時間帯の正常な行動例と異常な行動例とを表示する際の処理フローである。
【図２０】出力部に、同じ時間帯の正常な行動例と異常な行動例とを表示した場合の具体例である。
【図２１】従来（特許文献１）の行動記録装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２２】従来（特許文献２）の行動記録装置の機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６４】
６      タイマ
７      制御部
８      通過センサ
９      体動センサ
１０      行動検知部
２０      入力部
３０      データ記憶部
３１      行動データ
３２      基準データ
４０      全体制御部
４１      領域検知部
４２      遷移確率算出部
４３      出現確率算出部
４４      入出力制御部
５０      行動判定部
６０      異常判定部
６１      行動パターン評価部
６１ａ    行動パターンテンプレート
６２      領域遷移評価部
６２ａ    領域遷移テンプレート
６３      持続時間評価部
６３ａ    持続時間テンプレート
７０      出力部
１００      異常検知装置
１２００      行動記録装置
１３００      行動記録装置
【図１】
2005327134.tif 000005
【図２】
2005327134.tif 000006
【図３】
2005327134.tif 000007
【図４】
2005327134.tif 000008
【図５】
2005327134.tif 000009
【図６】
2005327134.tif 000010
【図７】
2005327134.tif 000011
【図８】
2005327134.tif 000012
【図９】
2005327134.tif 000013
【図１０】
2005327134.tif 000014
【図１１】
2005327134.tif 000015
【図１２】
2005327134.tif 000016
【図１３】
2005327134.tif 000017
【図１４】
2005327134.tif 000018
【図１５】
2005327134.tif 000019
【図１６】
2005327134.tif 000020
【図１７】
2005327134.tif 000021
【図１８】
2005327134.tif 000022
【図１９】
2005327134.tif 000023
【図２０】
2005327134.tif 000024
【図２１】
2005327134.tif 000025
【図２２】
2005327134.tif 000026