(57)【要約】      （修正有）【課題】より正確な対象物の転倒予測情報を提供できる情報処理装置を提供すること。【解決手段】建物に設置された振動検出手段から振動情報を取得する振動情報取得手段と、第一の大きさの振動における前記振動情報と第二の大きさの振動における前記建物の対象物の揺れに関する情報が関連付けられた情報を用いて、第一の大きさの振動における前記振動情報から第二の大きさの振動において生じる前記建物の対象物の揺れに関する情報を予測する予測手段と、前記予測手段が予測した前記揺れに関する情報を出力する出力手段と、を有することを特徴とする情報処理装置１０を提供する。【選択図】図１
2017215157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物に設置された振動検出手段から振動情報を取得する振動情報取得手段と、
第一の大きさの振動における前記振動情報と第二の大きさの振動における前記建物の対象物の揺れに関する情報が関連付けられた情報を用いて、第一の大きさの振動における前記振動情報から第二の大きさの振動において生じる前記建物の対象物の揺れに関する情報を予測する予測手段と、
前記予測手段が予測した前記揺れに関する情報を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記予測手段は、第一の大きさの振動における前記振動情報を第二の大きさの振動における前記建物の対象物の揺れに関連付けるパターンの認識を行い、
第一の大きさの振動における前記振動情報から第二の大きさの振動において生じる前記建物の対象物の揺れに関する情報を予測する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記振動情報が含む振幅に基づいて前記対象物の転倒の有無を判定する解析手段を有し、
前記第一の大きさの振動で得られた第一の振動情報と前記第二の大きさの振動で得られた第二の振動情報との第一の相関に基づいて、前記第一の大きさの振動が発生した場合、前記予測手段は、前記第二の大きさの振動における前記第二の振動情報を算出し、
前記第二の大きさの振動で得られた第二の振動情報と、前記第二の大きさの振動で得られ前記第二の振動情報を用いて前記解析手段が判定した前記対象物の転倒の有無との第二の相関に基づいて、
前記予測手段は、算出した前記第二の振動情報から前記第二の大きさの振動における前記対象物の転倒の有無を予測する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記予測手段は、機械学習された前記第一の相関を用いて前記第一の大きさの振動で得られた前記第一の振動情報から前記第二の大きさの振動における前記第二の振動情報を算出し、
機械学習された前記第二の相関を用いて、算出された前記第二の振動情報から前記対象物の転倒の有無を予測する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記振動情報取得手段は、前記振動情報が閾値以上の場合に地震が発生したと判定し、
前記予測手段は、地震が発生している場合に前記対象物の転倒の有無を予測する請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記振動情報取得手段は、前記振動情報の区間ごとに前記振動情報が閾値以上か否かを判定し、前記振動情報が閾値以上の前記区間が所定数以上継続した場合に所定数の区間の先頭で地震が開始したと判定し、
前記振動情報が閾値未満の前記区間が所定数以上継続した場合に、所定数の区間の先頭で地震が終了したと判定する請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記振動情報取得手段は、前記振動情報が含む振幅が予め決められた閾値以上になった場合、解析するための前記振動情報の保存を開始する請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記振動情報取得手段は、前記振動情報が含む振幅が予め決められた閾値未満の状態が所定時間、継続した場合に前記振動情報の保存を終了する請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置を、
建物に設置された振動検出手段から振動情報を取得する振動情報取得手段と、
第一の大きさの振動における前記振動情報と第二の大きさの振動における前記建物の対象物の揺れに関する情報が関連付けられた情報を用いて、第一の大きさの振動における前記振動情報から第二の大きさの振動において生じる前記建物の対象物の揺れに関する情報を予測する予測手段と、
前記予測手段が予測した前記揺れに関する情報を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
建物に設置された振動検出手段と、前記振動検出手段から振動情報を取得する振動情報取得手段と、を有する転倒予測システムであって、
第一の大きさの振動における前記振動情報と第二の大きさの振動における前記建物の対象物の揺れに関する情報が関連付けられた情報を用いて、第一の大きさの振動における前記振動情報から第二の大きさの振動において生じる前記建物の対象物の揺れに関する情報を予測する予測手段と、
前記予測手段が予測した前記揺れに関する情報を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする転倒予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、プログラム及び転倒予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地震は自然現象であるため人間が発生そのものを防止することは困難であるが、地震が発生した際の被害を抑制する試みが従来から行われている。例えば、建物内の家具等の倒壊を原因とする死傷者の数を低減するため、地方自治体などから家具に転倒防止手段を講じることが勧められている。
【０００３】
しかしながら、家具等の転倒予測を一般の個人は行うことは容易でない。また、各個人は地震の際の家具等の揺れを過小評価する傾向にある。そこで、一般の個人に対し家具等が地震の際にどのくらい揺れるかを推測可能にするため、家具等の転倒予測情報を提供する方法が考案されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、利用者側端末から建物内の家具等の設置物に関するデータを、インターネットを介してサーバに入力させ、設置物の転倒可能性を利用者側端末に送信する設置物転倒可能性判定情報提供方法が開示されている。
【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、従来の転倒予測情報は必ずしも正確でないという問題があった。すなわち、ユーザが入力するデータは建物や家具等の揺れの程度を直接示すものではないし、実際に地震が起きた時に何がどの程度揺れたかをユーザが入力して予測に使用されるわけでもない。このため、転倒予測結果が不正確な場合があった。
【０００５】
また、ユーザが利用者側端末から建物内の家具等の設置物に関するデータを情報提供者側のサーバに入力しなければならずユーザにとって手間であるという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑み、より正確な対象物の転倒予測情報を提供できる情報処理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】
【０００７】
上記課題に鑑み、本発明は、建物に設置された振動検出手段から振動情報を取得する振動情報取得手段と、第一の大きさの振動における前記振動情報と第二の大きさの振動における前記建物の対象物の揺れに関する情報が関連付けられた情報を用いて、第一の大きさの振動における前記振動情報から第二の大きさの振動において生じる前記建物の対象物の揺れに関する情報を予測する予測手段と、前記予測手段が予測した前記揺れに関する情報を出力する出力手段と、を有することを特徴とする情報処理装置を提供する。
【発明の効果】
【０００８】
より正確な対象物の転倒予測情報を提供できる情報処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】転倒予測システムの概略構成図と予測方法の概略を説明する図の一例である。
【図２】演算装置のハードウェア構成図の一例である。
【図３】演算装置の機能ブロック図の一例である。
【図４】演算装置がセンサ信号を受信してから解析結果をユーザ端末に送信するまでの全体的な手順を示すフローチャート図の一例である。
【図５】フーリエ変換により得られる周波数応答を説明する図の一例である。
【図６】信号解析部が振動レベルを判定する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図７】区間ごとの地震の有無の判定結果を説明する図の一例である。
【図８】信号解析部が転倒有無を判定する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図９】転倒予測部が転倒予測する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１０】機械学習のモデルの一例であるニューラルネットワークにおける多層パーセプトロンと呼ばれるモデルを示す図である。
【図１１】シグモイド関数を説明するための図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、転倒予測システム１００の概略構成図と予測方法の概略を説明する図の一例である。転倒予測システム１００では、演算装置１０と建物５０がネットワークＮを介して接続されている。建物５０は例えば一軒家やマンションなどであるが、オフィスビル、塔、地下室、通路、橋梁及びトンネルなどが含まれてもよい。
【００１２】
建物５０の床、壁、天井などには振動センサ３０が設置されている。振動センサ３０は１つの建物５０に１つ設置されていればよいが、２つ以上設置されていてもよい。また、上記のオフィスビルなどであればオフィス内に設置されている機器等（例えば、複合機（ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）やレーザプリンタなど）に振動センサ３０が配置されていてもよい。振動センサ３０は検出した振動に関する信号（以下、センサ信号という）を演算装置１０に送信する。演算装置１０は、地震発生時の振動センサ３０のセンサ信号から振動レベルを算出する。振動レベルは、振動の大きさを示す指標である。
【００１３】
また、演算装置１０は振動センサ３０のセンサ信号を閾値と比較して家具等の転倒の有無を判定する。これにより、演算装置１０は、ある震度におけるセンサ信号から転倒の有無の判定結果を得る。そして、演算装置１０は、ある震度におけるセンサ信号と別の震度におけるセンサ信号の相関を学習しておき、ある震度の地震が実際に発生した場合に別の震度における転倒の有無を予測する。
【００１４】
演算装置１０はこれら振動レベル、転倒有無の判定結果、及び、転倒の有無の予測結果（これらを区別せずに単に解析結果という）をユーザ端末４０に送信する。したがって、ユーザは、地震により生じた実際の振動から判定された振動レベルや転倒有無の判定結果を取得することができる。振動レベルがどのくらいであれば家具等が転倒するかの目安が提供されることで、ユーザは次により大きな地震が発生した場合に、今回と振動レベルとの比較で転倒の可能性を判断できる。また、実際の震度は気象庁などから提供されるので、どのくらいの震度なら家具等が転倒するかも判断できる。
【００１５】
また、任意の震度の地震が発生すると、発生した地震とは異なる震度の地震が発生した場合に家具等が転倒するか否かが予測された結果をユーザが取得できる。このため、ユーザは大きな地震では家具等が転倒するか可能性があることを推定できる。
【００１６】
また、センサ信号はユーザが操作しなくても演算装置１０に送信されるので、ユーザは転倒の有無の予測のためにデータを入力する必要もない。
【００１７】
＜用語について＞
振動とは揺れ動くことであり、静止していなければよく、必ずしも周期的である必要はない。具体的には地震により建物に生じる振動が挙げられる。この他、建物の周囲の道路を走行する車両や電車により建物に生じる振動などがある。地震による震動の大きさは震度と呼ばれる。地域ごとの震度が気象庁などから発表される。
【００１８】
建物とは、主に人や機械又は自然の作用により作成された建築物や建造物をいうが、建築物や建造物そのものに限らず、建物内に設置された上記の機器等であって、本実施形態における建物の対象物ではないものを含む。建物には、人や動物が居住していてもよいし居住していなくてもよい。
【００１９】
建物の対象物とは、建物に設置された物である。移動可能でもよいし固定されていてもよい。具体的には、家具、家電、照明、置物、展示物などであるがこれらに限られるものではない。本実施形態では家具等という用語で説明する。
【００２０】
揺れに関する情報とは、対象物がどのくらい揺れるかの指標となる情報である。具体的には、転倒するか又はしないか、転倒する可能性が高いか又は低いか、又は、転倒の可能性が多段階（３段階以上）で評価された情報などである。
【００２１】
振動情報とは、建物に生じた振動がセンサにより検出された情報である。具体的には、振動センサ３０が検出するセンサ信号である。
【００２２】
振動情報と建物の対象物の揺れに関する情報が関連付けられた情報とは、振動情報が入力されると対象物の揺れに関する情報が得られるような両者の相関を表す情報をいう。例えば、後述するニューラルネットワークの重み、又は、統計モデルにおいて確率分布に影響するパラメータと確率分布の関係が挙げられる。
【００２３】
パターン認識とは、例えば何らかの入力が与えられたときに、 その入力パターンを解析して適切なカテゴリに分ける処理、又は、観測されたパターンを予め定められた概念の1つに対応させる処理をいう。すなわち、第一の大きさの振動における振動情報をパターン認識により第二の大きさの振動において生じる建物の対象物の揺れに関する情報に対応付けることが可能になる。
【００２４】
＜システム構成について＞
各建物５０には振動センサ３０が配置されている。振動センサ３０が検出したセンサ信号は直接、ネットワークＮに送信されてもよいし、ユーザ端末４０を介してネットワークＮに送信されてもよい。どちらの構成を採用するかは転倒予測システム１００のメーカなどが決定したり設計したりできる。
【００２５】
振動センサ３０がネットワークＮと直接接続される場合、ユーザ端末４０は転倒予測結果を演算装置１０から受信して表示したり音声で出力したりする機能を有する。また、振動センサ３０がユーザ端末４０を介してネットワークＮと接続される場合、ユーザ端末４０は例えば備え付けの振動センサ３０の制御装置であり、振動センサ３０の代わりに演算装置１０と通信する。この場合、振動センサ３０とユーザ端末４０が一体に構築されていてもよい。
【００２６】
いずれの場合も、ユーザ端末４０は情報処理装置であるが、振動センサ３０がネットワークＮと直接接続される場合、ユーザ端末４０はスマートフォンやＰＣ（Personal Computer）、タブレット、電子黒板、ウェアラブルデバイス等で実現される。ユーザ端末４０は演算装置１０からのプッシュ通信やプル通信などで転倒予測情報を取得できる。また、振動センサ３０がユーザ端末４０を介してネットワークＮと接続される場合、ユーザ端末４０は専用のマイコンやＰＣなどである。この場合に、ユーザ端末４０がスマートフォン等でもよい。
【００２７】
ネットワークＮは、建物５０内のＬＡＮをインターネットに接続するプロバイダのプロバイダネットワーク、及び、回線事業者が提供する回線等により構築されている。また、ネットワークＮにはインターネットが含まれていてよい。ネットワークＮは有線又は無線のどちらで構築されてもよく、また、有線と無線が組み合わされていてもよい。建物５０内のＬＡＮについても同様に無線でも有線でもよい。
【００２８】
また、振動センサ３０とユーザ端末４０の間は、ＬＡＮの他、Bluetooth（登録商標）やZigBee（登録商標）などの無線通信規格による通信が含まれていてもよい。また、ARIB STD-T108（テレメータ、テレコントロールなどの用途で用いられる920MHz帯無線）で通信してもよい。
【００２９】
振動センサ３０は、設置された対象の振動の振幅、周波数、位相、変位、速度、加速度などを検出するセンサである。振動センサ３０には測定原理と具体的な実装方法によっていくつかの種類がある。測定原理には加速度検出型、速度検出型、変位検出型などがある。加速度検出型は圧電型、動電型、ストレインゲージ型がある。速度検出型には動電型がある。変位検出型には渦電流型、静電容量型、光学型などがある。圧電型は圧電素子の上に揺動自在なおもりが載せられており、振動によりおもりが動いて生じる電圧を振動として取り出す。動電型は磁石の中のコイルが振動で動くことで生じる電流を振動として取り出す。渦電流型は磁場に対しコイルが近接することで変化する渦電流を振動として取り出す。
【００３０】
振動センサ３０には１つ以上の電極が接続されており、電極の数に応じた出力が得られる。電極の数によって異なる複数の方向の振動を検出できる。電極の数が１つの場合、一次元の時系列データが得られる。複数の電極がマトリクス上に接続されており、複数の出力が得られる場合、二次元の時系列データが得られる。振動センサ３０は、時間に対する振幅を測定しそれをデジタル化して演算装置１０に送信する。
【００３１】
演算装置１０は、振動センサ３０のセンサ信号から家具などの転倒の有無を予測してユーザ端末４０に提供する情報処理装置である。演算装置１０はサーバと呼ばれる場合がある。なお、演算装置１０は、いわゆるクラウドコンピューティングに対応していることが好ましく、演算装置１０は１つの筐体に収納されていたりひとまとまりの装置として備えられていたりする必要はない。この場合、演算装置１０の構成は、負荷に応じてハード的なリソースが動的に接続・切断されることで構成される。
【００３２】
更に、図１の構成は一例に過ぎず、演算装置１０は建物５０内にあってもよい。また、ユーザ端末４０が演算装置１０の機能を有していてもよい。この場合、振動センサ３０と演算装置１０の機能を有するユーザ端末４０により転倒予測システム１００が構築される。
【００３３】
＜ハードウェア構成＞
続いて、図２を用いて演算装置１０のハードウェア構成について説明する。図２は演算装置１０のハードウェア構成図の一例である。演算装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３及び補助記憶装置２０４を備える。更に、演算装置１０は、入力部２０５、表示制御部２０６、ネットワークＩ／Ｆ２０７及び外部機器Ｉ／Ｆ２０８を備える。なお、演算装置１０の各部は、バスＢを介して相互に接続されている。したがって、演算装置１０は情報処理装置としての機能を有する。
【００３４】
ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラム、ＯＳ（Operating System）等を実行する。ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラムを、ＣＰＵ２０１が実行するために必要なプログラム、データ等を格納する。
【００３５】
ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＣＰＵ２０１によって実行される際に補助記憶装置２０４に格納された各種プログラムがＲＡＭ２０３に展開され、ＲＡＭ２０３はＣＰＵ２０１の作業領域となる。
【００３６】
補助記憶装置２０４は、ＣＰＵ２０１により実行される各種プログラム及び各種プログラムがＣＰＵ２０１により実行される際に利用される各種データベースを記憶する。補助記憶装置２０４は例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリである。なお、各種データベースについては後述する。
【００３７】
入力部２０５は、オペレータが演算装置１０に各種指示を入力するためのインタフェースである。例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、音声入力装置などである。
【００３８】
表示制御部２０６は、ＣＰＵ２０１からの要求により、演算装置１０が有する各種情報をカーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの形態でディスプレイ２１０に表示する。表示制御部２０６は、例えばグラフィックチップやディスプレイＩ／Ｆである。
【００３９】
ネットワークＩ／Ｆ２０７は、ネットワークＮを介して、振動センサ３０と通信を行う通信装置である。ネットワークＩ／Ｆ２０７は例えばイーサネット（登録商標）カードであるがこれに限られない。
【００４０】
外部機器Ｉ／Ｆ２０８は、ＵＳＢケーブル、又は、ＵＳＢメモリ等の各種の記憶媒体２２０などを接続するためのインタフェースである。
【００４１】
＜機能について＞
図３は、演算装置１０の機能ブロック図の一例を示す。演算装置１０は、信号受信部１１、信号解析部１２、転倒予測部１４及び解析結果送信部１３を有する。これら各機能部は、図２に示された各構成要素のいずれかが、補助記憶装置２０４からＲＡＭ２０３に展開されたプログラムに従ったＣＰＵ２０１からの命令により動作することで実現される機能又は手段である。
【００４２】
また、演算装置１０は、図２に示された補助記憶装置２０４やＲＡＭ２０３により実現される記憶部１５を有する。記憶部１５には、後述する閾値、演算の途中結果、及び、振動レベル等が記憶される。
【００４３】
信号受信部１１は、図２のＣＰＵ２０１によるプログラムの命令の実行やネットワークＩ／Ｆ２０７等により実現され、建物５０の振動センサ３０からのセンサ信号を受信する。センサ信号の受信は常時行われるが、センサ信号を解析するタイミングは演算装置側が任意のタイミング（例えば一日一回定時刻）で行う。なお、振動センサ３０は振動の振幅が閾値以上の場合にのみセンサ信号を送信してもよい。送信に伴う消費電力を低減できる。
【００４４】
また、信号受信部１１はセンサ信号をネットワークＮを介して受信するのでなく、ＵＳＢメモリなどの記憶媒体に記憶されたセンサ信号を記憶媒体から読み取ることで取得してもよい。例えば、センサ信号が振動センサ３０により記憶媒体に記憶されたり、ユーザの操作によって記憶媒体に記憶される。
【００４５】
信号解析部１２は、図２のＣＰＵ２０１によるプログラムの命令を実行などにより実現され、種々の信号解析を行う。詳細は後述される。
【００４６】
転倒予測部１４は、図２のＣＰＵ２０１によるプログラムの命令を実行などにより実現され、信号解析部１２の解析結果を用いて家具等が転倒するか否かを予測する。詳細は後述される。
【００４７】
解析結果送信部１３は、図２のＣＰＵ２０１によるプログラムの命令の実行やネットワークＩ／Ｆ２０７等により実現され、解析結果（振動レベルの判定結果、転倒有無の判定結果、転倒予測の判定結果）をユーザ端末４０に送信する。解析結果を送信するタイミングは、解析結果が得られたタイミングや、ユーザが解析結果を要求したタイミングなどである。ユーザ端末４０がウェアラブルデバイスのように小さい表示装置（ディスプレイ）を有する場合、解析結果送信部１３は振動レベルの判定結果と転倒有無の判定結果のみを送信し、転倒予測の判定結果を含めた詳細を大きい表示装置を有するユーザ端末４０に送信する。ユーザ端末４０の機種情報はユーザ端末４０から取得される。演算装置１０は機種情報とディスプレイのサイズの対応付けて保持しており、解析結果送信部１３は機種情報に応じて送信する情報を制御できる。
【００４８】
なお、解析結果送信部１３は解析結果をネットワークＮを介して送信するのでなく、記憶媒体に記憶して記憶媒体と共にユーザ等に配布してもよい。ユーザ端末４０は解析結果を記憶媒体から読み出して表示装置に表示する。
【００４９】
＜動作手順＞
図４は、演算装置１０がセンサ信号を受信してから解析結果をユーザ端末４０に送信するまでの全体的な手順を示すフローチャート図の一例である。
【００５０】
S1：まず、信号受信部１１はセンサ信号（時系列のデジタル信号）を受信する。
【００５１】
S2：信号解析部１２はセンサ信号の振幅が閾値以上か否かを判定する。閾値以上でない場合、建物５０は揺れていないので信号受信部１１はセンサ信号を破棄する。振動が発生していない場合の無駄なセンサ信号を保存したり解析したりすることを抑制できる。
【００５２】
S3：閾値以上の場合、建物５０が揺れているので信号解析部１２はセンサ信号を解析するためセンサ信号を記憶部１５に保存する。
【００５３】
S4：次に、信号解析部１２はセンサ信号の振幅が閾値未満の状態が所定時間、継続したか否かを判定する。所定時間、継続していない場合、地震の揺れが継続しているので引き続きセンサ信号を保存する。
【００５４】
S5：センサ信号の振幅が閾値未満の状態が所定時間、継続した場合、信号解析部１２は、時系列のデジタル信号の特徴量を区間ごとに算出する。この場合も、振動が発生していない場合の無駄なセンサ信号を保存したり解析したりすることを抑制できる。
【００５５】
特徴量は時系列のセンサ信号の振幅を取り出した値でもよいし、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などによる周波数応答などを用いてもよい。特徴量は記憶部１５に記憶される。周波数応答の算出例を図５に示す。
【００５６】
S6：信号解析部１２は、特徴量算出後、記憶部１５に記憶されている閾値テーブルの値Thiを用いて振動レベルの判定を行う。振動レベルの判定結果は記憶部１５に保存される。振動レベルの判定は区間（所定時間）ごとに行われる。振動レベルの判定方法を図６に、振動レベルの判定結果を図７に示す。
【００５７】
S7：次に、信号解析部１２は区間ごとの振動レベルにより地震発生区間を特定する。地震発生区間を同じく図７に示す。地震の発生時のみのセンサ信号を用いて効率的に転倒有無の判定、転倒予測等を行うことができる。また、地震の発生した場合に、ユーザに振動レベル、転倒有無の判定結果、転倒予測の判定結果を提供することができる。更に、地震の発生を判定するにあたって、気象庁などの地震情報を利用せずにセンサ信号のみから地震の開始・終了の判定を行うことができ、より安価に転倒予測システム１００を構築することができる。
【００５８】
S8：次に、信号解析部１２は、地震発生区間のセンサ信号の時系列データに対し、記憶部１５に保存された閾値テーブルの値Thtを用いて転倒有無の判定を行う。転倒有無の判定結果は記憶部１５に記憶される。判定方法を図８に示す。
【００５９】
S9：また、転倒予測部１４は、地震発生区間の特徴量を用いて、今回の地震とは別の地震で家具等が転倒するか否かの転倒予測を行い、予測結果を記憶部１５に保存する。今回の地震とはステップＳ３で保存が始まったセンサ信号をもたらした地震である。別の地震とは今回の地震とは震度が異なる地震である。なお、転倒予測の判定は、ニューラルネットワーク等の機械学習や統計モデルなどのパターン認識により行われる。
【００６０】
転倒予測まで行うと、解析結果送信部１３は、記憶部１５に保存した振動レベルの判定結果、転倒有無の判定結果及び転倒予測の判定結果をユーザ端末４０に送信する。
【００６１】
＜特徴量の一例＞
図５は、フーリエ変換により得られる周波数応答を説明する図の一例である。フーリエ変換は、図５（ａ）に示すような時系列の信号を周波数と振幅の波の組み合わせで表す信号解析である。図５（ｂ）に示すように、フーリエ変換により周波数毎の振幅成分を得ることができる。図５（ｂ）でＹ（Ｆ）の値が大きい周波数がセンサ信号に多く含まれることを示す。実際の演算はＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等で行う。ＦＦＴは離散フーリエ変換を高速に実行する演算方法である。
【００６２】
センサ信号が異なる周波数成分で表されるので、地震以外のノイズの可能性が高い周波数が分かっている場合は、信号解析部１２はそれらを除去することができる。地震で建物５０に生じる振動の周波数は建物５０の構造によって異なるので建物５０の建造方法や階数などによって、ノイズが多く含まれる周波数帯を転倒予測システム１００の管理者などが予め特定しておく。信号解析部１２は予め決定されているノイズ成分を除去することができる。あるいは、極端に大きい周波数をノイズであると推定して除去してもよい。
【００６３】
＜信号レベルの判定＞
図６は、信号解析部１２が振動レベルを判定する手順を示すフローチャート図の一例である。図６の処理は記憶部１５に記憶されているセンサ信号の区間ごとに実行される。図６で使用される変数は以下のとおりである。
Max（振幅Af）：振幅の最大値が格納される変数
Af：特徴量で抽出された振幅（図５（ｂ）のＹ（Ｆ））
Thi：予め定められている閾値（ｉは自然数）
図６ではＳ６−１〜Ｓ６−４で各周波数の振幅のうち振幅最大値Max(振幅Af)を特定しており、Ｓ６−５で振動レベルが判定されている。
【００６４】
まず、信号解析部１２は、振幅最大値Max(振幅Af)にゼロを設定する（Ｓ６−１）。すなわち、振幅最大値Max(振幅Af)を初期化する。
【００６５】
次に、順番に取り出した振幅Afと振幅最大値Max(振幅Af)を比較する（Ｓ６−２）。
【００６６】
振幅最大値Max(振幅Af)＜振幅Afでない場合、処理はステップＳ６−２に戻り、次の振幅Afと振幅最大値Max(振幅Af)が比較される。
【００６７】
振幅最大値Max(振幅Af)＜振幅Afである場合、信号解析部１２は振幅最大値Max(振幅Af)に比較の対象だった振幅Afを設定する（Ｓ６−３）。
【００６８】
信号解析部１２は全ての周波数の振幅Afを比較したか否かを判定する（Ｓ６−４）。全ての周波数の振幅Afを比較に使用していない場合は比較を繰り返す（Ｓ６−２）。以上の処理で、区間において最も大きい振幅Afが振幅最大値Max(振幅Af)に格納される。図５（ｂ）の例では、Ｙ0（Ｆ）が振幅最大値Max(振幅Af)に格納される。
【００６９】
Ｓ６−４の判定がＹｅｓの場合、信号解析部１２は振動レベルを判定する（Ｓ６−５）。信号解析部１２は、振幅最大値Max(振幅Af)と予め記憶部１５に保存しておいたn-1個の閾値Thiを用いて、ｎ段階の閾値判定を行う（ｎは自然数）。すなわち、最も大きい振幅がどのくらいの大きさかにより振動レベルが判定されている。
【００７０】
０≦振幅最大値Max(振幅Af)＜Th１の場合、振動レベル１と判定する。
【００７１】
振幅最大値Max(振幅Af)＜Thn-1の場合、振動レベルｎ−１と判定する。
【００７２】
Thn-1＜振幅最大値Max(振幅Af)の場合、振動レベルｎと判定する。
【００７３】
信号解析部１２は、振動レベルの判定結果を記憶部１５に保存する（Ｓ６−６）。
【００７４】
なお、図６では、周波数応答を用いているが、センサ信号の時系列信号の振幅の最大値を用いて、同様の閾値判定を行ってもよい。この場合、閾値Thiはスペクトル用ではなく振幅用の値が予め記憶部１５に用意される。
【００７５】
＜地震発生区間の判定＞
図６の処理が区間ごとに行われているので、これを利用して信号解析部１２は地震発生区間を判定する。すなわち、所定時間ごとに振動レベルを判定し、振動レベルによって地震が発生したか否かを判定する。
【００７６】
図７は、区間ごとの地震の有無の判定結果を説明する図の一例である。図７では、区間Ｔ１〜Ｔ１２ごとに振動レベル、振動レベルが閾値以上かどうか、及び、地震有無が記載されている。１つの区間は例えば１〜数秒位である。あるいは、記憶部に記憶されたセンサ信号の全体の時間を決まった区間数（図７では１２）で割った値を区間の長さとしてもよい。図６の処理が終了した時点では振動レベルだけが登録されている。
【００７７】
振動レベルは各区間の特徴量で判定された振動レベルであり、信号解析部１２は振動レベルを用いて地震発生の有無を判定し、地震の開始・終了を判定する。地震の有無を判定するために振動レベルと比較される閾値は図７では３であり、振動レベルが３以上の場合、振動レベルが閾値以上である（Ｙｅｓ）と判定する。閾値は記憶部１５に記憶されている。Ｙｅｓと判定された区間が所定数以上継続すると（図７では３区間）、その区間の先頭で地震が始まったと判定する。このため図７では区間Ｔ４で地震が始まったと判定される。
【００７８】
同様に振動レベルが閾値未満（１未満）の区間が所定数以上継続すると（例えば図７の表の場合は３区間)、所定数の区間の先頭で地震終了と判定する。このため図７では区間Ｔ９で地震が終了したと判定される。
【００７９】
区間Ｔ７に示すように振動レベルが閾値未満（１未満）となっていても、地震有無が有となる場合があるという点に注意されたい。これにより、地震の開始及び終了を誤判定（False Positive）する可能性を低減できる。
【００８０】
＜転倒有無の判定＞
図８は、信号解析部１２が転倒有無を判定する手順を示すフローチャート図の一例である。転倒有無の判定には、振動センサ３０が検出したセンサ信号の周波数応答ではなく、振動センサ３０の時系列データを用いる。これは、時系列データは家具等に作用する振動の大きさを表すため、転倒の判定に適しているためである。
【００８１】
信号解析部１２は、記憶部１５に予め保存された時系列データから区間ごとに振幅の最大値を特定する（Ｓ８−１）。
【００８２】
信号解析部１２は、記憶部１５に記憶されている閾値Thtを用いて、閾値Thtよりも振幅最大値の方が大きいか否かを判定する（Ｓ８−２）。
【００８３】
振幅最大値が閾値Thtより大きい場合（Ｓ８−２のＹｅｓ）、転倒有りと判定する（Ｓ８−３）。
【００８４】
振幅最大値が閾値Thtより大きくない場合（Ｓ８−２のＮｏ）、転倒無しと判定する（Ｓ８−４）。
【００８５】
図８の転倒有無の判定は後述する機械学習の学習フェーズで必要であり、震度Ｌが発生した際に震度Ｌで転倒有無の判定を行う必要はない。しかし、転倒有無の判定結果を生成することで、後述するニューラルネットワークの学習フェーズにおける教師信号が得られる。
【００８６】
＜転倒予測＞
図９は転倒予測部１４が転倒予測する手順を示すフローチャート図の一例である。図９では２回のパターン認識が行われる。
【００８７】
転倒予測部１４は、震度Ｌにおける周波数応答Ａｉ(iは自然数)から震度Ｍにおける周波数応答Ａｉ'(iは自然数)を算出する（Ｓ９−１）。一般にＬ＜Ｍである。この算出は、後述する機械学習を用いて行われる。
【００８８】
予測後の震度Ｍにおける周波数応答Ａｉ'から転倒有無を算出する（Ｓ９−２）。この判定は、後述する機械学習を用いて行われる。地震開始から終了までの区間ごとに転倒有り又は転倒無しが出力されるため、転倒予測部１４は１回の地震で転倒有りと転倒無しの回数をカウントする。
【００８９】
そして、転倒予測部１４は転倒判定を行う（Ｓ９−３）。転倒有りの回数をＺ転倒有、転倒無しの回数をＺ転倒無とすると、Ｚ転倒有がＺ転倒無未満であれば、震度Ｍの地震で家具等が転倒しないと予測する（Ｓ９−４）。
【００９０】
Ｚ転倒有がＺ転倒無以上であれば、震度Ｍの地震で家具等が転倒すると予測する（Ｓ９−５）。
【００９１】
図１０を用いて、機械学習について説明する。図１０は機械学習のモデルの一例であるニューラルネットワークにおける多層パーセプトロンと呼ばれるモデルを示す。図１０（ａ）は震度Ｌにおける周波数応答Ａｉ（第一の振動情報）から震度Ｍにおける周波数応答Ａｉ' （第二の振動情報）を出力するニューラルネットワークである。入力層５０１には震度Ｌにおける周波数応答（Ａ１〜Ａｎ）が入力され、出力層５０３からは震度Ｍにおける周波数応答（Ａ１'〜Ａｎ '）が出力される。このため、図１０（ａ）では入力層のノードの数が震度Ｌにおける周波数応答Ａiの数であり、出力層のノードの数が震度Ｍにおける周波数応答Ａi'の数である。また、中間層の数は１であるが、中間層の数は適宜設計される。
【００９２】
図１０（ｂ）は震度Ｍにおける周波数応答から震度Ｍにおける転倒有無を出力するニューラルネットワークである。入力層５０１には震度Ｍにおける周波数応答（Ａ１'〜Ａｎ '）が入力され、出力層５０３からは震度Ｍにおける転倒有・転倒無が出力される。このため、図１０（ｂ）では入力層のノードの数が震度Ｍにおける周波数応答Ａi'の数であり、出力層のノードの数が転倒有りと転倒無しの２つである。また、中間層の数は１であるが、中間層の数は適宜設計される。
【００９３】
図１０（ａ）（ｂ）では、各層を左（入力層）から順番に番号で識別して説明する。入力層が第１層、中間層が第２層、出力層が第３層である。
【００９４】
なお、図１０（ａ）と（ｂ）で中間層の数を同じにする必要はない。また、中間層（第２層）のノードの数を同数にする必要もない。
【００９５】
以下では、ニューラルネットワークの入力層から出力層までの情報の伝達を説明する。まず、入力層の各ノードには震度Ｌにおける周波数応答（Ａ１〜Ａｎ）が入力される。ニューラルネットワークにおける第１層の上からi番目(iは1以上n以下の整数)のノードへの入力は震度Ｌにおける周波数応答Ａｉと重みｗ1iの線形結合で表される。ここでＸ1iは第１層のｉ番目のノードへの入力値であり、ｗ1iは第１層のｉ番目のノードの重みである。
【００９６】
【数１】
2017215157.tif 000003
また、第１層のi番目(iは１以上n以下の整数)のノードの出力Ｚ1iは活性化関数ｆ（Ｘ）を用いて以下のように表すことができる。
【００９７】
【数２】
2017215157.tif 000004
活性化関数は非線形関数であり、入力に対して非線形な演算結果を出力する。活性化関数としては図１１に示すシグモイド関数が知られている。シグモイド関数では、入力値の絶対値が大きい場合でも出力が０から１の間に収まるという特徴がある。シグモイド関数がｘ＝０付近で０から１に変化する傾きは自然対数ｅの指数により調整できる。なお、活性化関数としてtanh関数（出力は−１〜＋１）が使用されてもよい。
【００９８】
第２層への入力と出力も第１層と同様に線形結合を用いて算出される。
【００９９】
【数３】
2017215157.tif 000005
Ｘ2iは第２層のｉ番目のノードへの入力値であり、ｗ2iは第２層のi番目のノードの重みである。Ｚ2iは第２層のｉ番目のノードへの出力値である。第３層の出力も同様に算出される。
【０１００】
機械学習ではまず学習フェーズで重みｗjiが学習される。ｊは層の番号、iはノードの番号である。第３層の出力値は実測された震度Ｍにおける周波数応答と比較される。出力値と比較される震度Ｍにおける周波数応答を教師信号という。実測された震度Ｍにおける周波数応答は演算で求められた値でなく実際に測定された値なので、ニューラルネットワークで算出される値と実測された値とが同程度になることが好ましい。また、震度Ｌにおける周波数応答と震度Ｍにおける周波数応答の間に何らかの関係や相関がある場合、震度Ｌにおける周波数応答から震度Ｍにおける周波数応答が得られるはずである。また、ニューラルネットワークは入力に応じた値を出力する任意の関数を近似できることが知られているため、震度Ｌにおける周波数応答と震度Ｍにおける周波数応答の間の相関を表すことができる。
【０１０１】
したがって、第３層の出力が実測された震度Ｍにおける周波数応答に近づくようにニューラルネットワークが学習することで、震度Ｌにおける周波数応答から震度Ｍにおける周波数応答が得られる。
【０１０２】
ニューラルネットワークの学習とは重みｗjiを更新することを言う。具体的には、第３層の出力と教師信号の差を誤差として、誤差逆伝播法と言われる手法で入力層から出力層に至るまでの重みを修正する。誤差逆伝播法については定式化されているため省略する。図１０（ａ）で学習が済んだニューラルネットワークと重みｗjiは第一の相関に相当する。
【０１０３】
いくつかの教師信号で重みを更新したり、重みが変化しなくなると学習フェーズが終了する。この状態で、実測された震度Ｌにおける周波数応答を転倒予測部１４がニューラルネットワークに入力すると、震度Ｍにおける周波数応答を出力する。
【０１０４】
震度Ｌと震度Ｍの相関だけでなく、震度Ｌと震度Ｎ（Ｎ＞Ｌ）、震度Ｍと震度Ｎ（Ｎ＞Ｍ）のように複数の震度の組み合わせでニューラルネットワークが学習することができる。したがって、任意の震度の地震が発生した場合に、別の任意の震度の地震の周波数応答が得られる。また、震度Ｌと、震度Ｌよりも小さい震度との相関が学習されてもよい。
【０１０５】
図１０（ｂ）のニューラルネットワークの学習も同様に行われる。震度Ｍにおける周波数応答と震度Ｍにおける転倒有りと転倒無しの間に何らかの関係や相関がある場合、震度Ｍにおける周波数応答から震度Ｍにおける転倒有りと転倒無しが得られるはずである。図１０（ｂ）で学習が済んだニューラルネットワークと重みｗjiは第二の相関に相当する。したがって、実測された震度Ｍにおける周波数応答から図８のように判定された転倒有りと転倒無し、をニューラルネットワークが出力するように学習することで、図１０（ａ）で算出された震度Ｍにおける周波数応答から震度Ｍにおける転倒有りと転倒無しが得られる。
【０１０６】
すなわち、学習フェーズでは、実測された震度Ｍにおける周波数応答がニューラルネットワークに入力され、ニューラルネットワークは出力層の２つのノード（転倒有りと転倒無し）から出力値を出力する。図１０（ｂ）では図４のステップＳ８で判定した転倒有無の判定結果が教師信号なので、転倒有りと判定された場合、転倒有りのノードでは１が教師信号となり、転倒無しのノードでは０が教師信号となる。転倒無しと判定された場合、転倒有りのノードでは０が教師信号となり、転倒無しのノードでは１が教師信号となる。したがって、図１０（ａ）と同様にニューラルネットワークは同様に重みを学習できる。
【０１０７】
図１０（ｂ）のニューラルネットワークの学習が終了すると、転倒予測部１４は認識フェーズを実行可能になる。震度Ｌの地震が発生した場合、区間ごとに周波数応答が作成される。この震度Ｌの周波数応答は図１０（ａ）のニューラルネットワークに入力され、震度Ｍの周波数応答を出力する。ニューラルネットワークが出力した震度Ｍの周波数応答は図１０（ｂ）のニューラルネットワークに入力され、区間ごとに震度Ｍにおける転倒有り・転倒無しを出力する。
【０１０８】
したがって、転倒予測部１４は地震が終わるまでの転倒有り・転倒無しの多数決で、震度Ｍの地震において家具等が転倒するか否かを判定できる。
【０１０９】
また、地震発生時の特徴量（周波数応答）のペア、地震発生時の特徴量（周波数応答）と転倒有無の判定結果のペアに基づいて、ニューラルネットワークが学習するので、時間経過による環境の変化（家具等や建築物の劣化等）に対してよりロバストな転倒予測ができるようになる。
【０１１０】
なお、転倒するか否かの予測は、転倒する可能性が高いか又は低いかを予測すると表現してもよい。また、図８の判定で多段階（３段階以上）の揺れの評価を出力すれば、図１０（ｂ）の教師信号も多段階になる。したがって、転倒予測部１４は転倒の可能性を多段階で判定できる。
【０１１１】
＜その他の適用例＞
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【０１１２】
例えば、本実施形態では、ニューラルネットワークを用いた機械学習を例にして説明したが、パターン認識で使用されるその他の機械学習の手法を用いることができる。例えば、サポートベクターマシン、ディープラーニングなどがあるが、これらには限られない。
【０１１３】
また、統計モデル等を用いてもよい。統計モデルは観測データのパターンを確率分布で表した場合に、確率分布に影響するパラメータを決定することで、パラメータから事象が起こる確率を予測する解析方法である。確率分布としては正規分布やポアソン分布などが用いられる。例えば、震度Ｌにおける周波数応答を説明変数、震度Ｍにおける転倒有無を応答変数として両者を関連付ける回帰直線（又は回帰曲線）を求めて確率分布を作成する。以降、震度Ｌにおける周波数応答が得られると震度Ｍにおける転倒有無を確率分布にしたがって予測できる。なお、統計モデルもパターン認識の一種である。
【０１１４】
また、本実施形態では震度を用いて家具等の転倒予測を行ったが、マグニチュードを用いてもよい。
【０１１５】
また、図３などの構成例は、演算装置１０による処理の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって本願発明が制限されることはない。演算装置１０の処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。
【０１１６】
また、演算装置１０の機能が複数の装置により分担されていてもよいし、演算装置１０が複数、存在してもよい。
【０１１７】
なお、信号受信部１１は振動情報取得手段の一例であり、振動センサ３０は振動検出手段の一例であり、転倒予測部１４は予測手段の一例であり、解析結果送信部１３は出力手段の一例であり、信号解析部１２は解析手段の一例である。
【符号の説明】
【０１１８】
１０    演算装置
１１    信号受信部
１２    信号解析部
１３    解析結果送信部
１４    転倒予測部
１５    記憶部
３０    振動センサ
４０    ユーザ端末
５０    建物
１００  転倒予測システム
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１１９】
【特許文献１】特開２００３−２５６５８５号公報
【図１】
2017215157.tif 000006
【図２】
2017215157.tif 000007
【図３】
2017215157.tif 000008
【図４】
2017215157.tif 000009
【図５】
2017215157.tif 000010
【図６】
2017215157.tif 000011
【図７】
2017215157.tif 000012
【図８】
2017215157.tif 000013
【図９】
2017215157.tif 000014
【図１０】
2017215157.tif 000015
【図１１】
2017215157.tif 000016