(57)【要約】  本発明は、対象の周期的な運動のサイクル数を計数する、例えば人のステップ計数のためのデバイス、システム及び方法に関する。不連続な加速度計データに基づき、対象の周期的な運動の上記サイクル数をより正確に計数することを可能にするため、提案されるデバイスは、少なくとも上記対象の体部分の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データを受信する入力ユニット２１と、上記不連続な加速度計データに基づき、上記対象の上記運動を複数の運動クラスの１つに分類する分類器であって、各運動クラスが、周期的な運動の速度の異なる範囲に関連付けられる、分類器２２と、各運動クラスに関して単位時間当たりの周期性値を含むテーブルを格納するストレージ２３と、上記運動が分類される上記運動クラスの上記周期性を用いて、単位時間当たり、所定の時間に関して、又は、時間にわたり連続して上記対象の上記周期的な運動の上記サイクル数を算出する運動算出ユニット２４とを有する。
2017522060.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の周期的な運動のサイクル数を計数するデバイスであって、
少なくとも前記対象の体部分の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データを受信する入力ユニットと、
前記不連続な加速度計データに基づき、前記対象の前記運動を複数の運動クラスの１つに分類する分類器であって、各運動クラスが、周期的な運動の速度の異なる範囲に関連付けられる、分類器と、
各運動クラスに関して単位時間当たりの周期性値を含むテーブルを格納するストレージと、
前記運動が分類される前記運動クラスの前記周期性を用いて、単位時間当たり、所定の時間に関して、又は時間にわたり連続して前記対象の前記周期的な運動の前記サイクル数を算出する運動算出ユニットとを有する、デバイス。
【請求項２】
前記運動算出ユニットが、前記周期性を用いて、時間期間にわたり積分し、前記時間期間の間の前記サイクル数を得るよう構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記ストレージが、異なる人体計測データに関する２つ又はこれ以上のテーブルを格納するよう構成され、
各テーブルは、個別の人体計測データに関して適合される周期性値を含み、
前記運動算出ユニットが、前記対象の前記人体計測データに基づき、前記周期性を得るため、前記テーブルを選択するよう構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項４】
前記入力ユニットが、前記対象の人体計測データを受信するよう構成される、請求項３に記載のデバイス。
【請求項５】
前記分類器が、前記加速度計データから前記運動周波数を示す１つ又は複数の特徴を決定し、前記分類に関して前記１つ又は複数の特徴を使用するよう構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項６】
前記分類器が、前記加速度計データの前記高周波要素及び／又は前記低周波要素の信号パワーを特徴として使用するよう構成される、請求項５に記載のデバイス。
【請求項７】
前記加速度計データから前記運動周波数を推定する運動周波数推定ユニットを更に有し、
前記運動算出ユニットが、前記サイクル数の前記算出において前記推定された運動周波数を使用するよう構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
前記入力ユニットが、３つの異なる方向に示す３次元加速度計データを得るよう構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項９】
前記入力ユニットが、所定の間隔で得られる加速度計データのサンプルを得るよう構成される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記入力ユニットが、加速度計データのサンプルを得るよう構成され、各サンプルセグメントが、０．５から５秒の範囲における時間期間を持つ、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１１】
対象の周期的な運動のサイクル数を計数するコンピュータにより実現される方法において、
加速度計から、少なくとも前記対象の体部分の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データを受信するステップと、
前記不連続な加速度計データに基づき、前記対象の前記運動を複数の運動クラスの１つに分類するステップであって、各運動クラスが、周期的な運動の速度の異なる範囲に関連付けられる、ステップと、
前記運動が分類される前記運動クラスの周期性を、各運動クラスに関する単位時間当たりの周期性値を含むテーブルから取得するステップと、
前記取得された周期性を用いて、単位時間当たり、所定の時間に関して、又は時間にわたり連続して前記対象の前記周期的な運動の前記サイクル数を算出するステップとを有する、方法。
【請求項１２】
周期的な運動の前記サイクル数を計数するシステムであって、
少なくとも前記対象の体部分の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データを得る加速度計と、
前記加速度計により得られる前記不連続な加速度計データに基づき、前記周期的な運動の前記サイクル数を決定する請求項１に記載のデバイスと、
前記決定されたサイクル数を出力する出力インターフェースとを有する、システム。
【請求項１３】
人体計測データを得るデータインタフェースを更に有し、前記デバイスが、請求項３に記載されるよう設定される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記加速度計、前記デバイス、及び前記出力インターフェースを収納するハウジングと、
前記対象の体部分で前記ハウジングを保持する保持要素とを更に有する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
プロセッサにより実行されるとき、請求項１１に記載の方法が実行されることをもたらすコンピュータプログラムコードを持つコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象の周期的な運動のサイクルの数を計数する、例えばランニング又はウォーキングの間、人のステップの数を計数する、デバイス、対応する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、例えば加速度計を用いてエネルギー支出を推定するといった生理的／ライフスタイルパラメータを目立たない態様でモニタするデバイスに対する関心が増している。今日、斯かるデバイスの多くは、フィットネス／スポーツ監視に関して意図される（例えばNike Fuelband、MIO Alpha）。しかし、斯かるタイプの監視が日用品になることが、予想される。
【０００３】
斯かるデバイスを魅力的にするため、それらは着用しやすくなければならない。これはそれらが小さくかつ計量でなければならないことを意味する。従って、電池サイズ／パワーは、重要な設計制約である。デバイスの再充電が必要とされる頻度が少ないほど、それは、よりユーザーフレンドリーである。
【０００４】
バッテリーパワーを減らす異なる戦略が知られる。例えば１つのアプローチは、生理的／ライフスタイルパラメータのサンプリング周波数を制限することである。これは、後続のアルゴリズムにおけるより少ない処理パワーを必要とする。別のアプローチは、より高いサンプリング周波数で、しかし限られた時間にだけサンプリングすることである。斯かるアプローチは、例えば第ＵＳ２００６／１２３９０５Ａ１号に記載される。サンプリングのこの中断された態様は、プロセッサタイプに基づき、信号をサンプリングする対応するプロセッサが、効果的にスリープにセットされることができ、バッテリーパワーの非常に限られた量だけを必要とする利点を持つ。
【０００５】
ライフスタイル監視デバイスを用いたモニタに関して興味深いパラメータの１つは、特定の時間期間の間の、例えば日中におけるステップの数、又はより一般的には、ステップ、ジャンプ、水泳のストローク、サイクリングの間の回転といった周期的運動のサイクルの数である。連続的な３Ｄ加速度計信号に関する既存のアルゴリズムを用いると、３Ｄ加速度計信号は、加速度計信号の周期性が明らかに見える１Ｄ信号へと最初に処理される。この事前処理された信号において、固定又は可変閾値がセットされ、閾値をまたぐ各時間インスタンスでフラグがセットされる。最終的に、閾値通過の数が、単純に計数される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
連続的なサンプリングに対して、これは、適切なアプローチである。しかしながら、不連続なサンプリング戦略に関して、このアプローチは、課題をもたらす可能性がある。限られた量のデータだけが利用可能であるので、信号の周期性はもうほとんど見えない。（適合的な）閾値を正しくセットすることは課題である。なぜなら、コンテキストはもう見えないためである。更に、内挿／外挿のいくつかの形が、ステップの数を推定するために発生する必要がある。
【０００７】
従って、例えば加速度計データの取得の間、バッテリーパワーを節約するため、不連続な加速度計データだけが利用可能な場合、対象の周期的な運動のサイクルの数をより正確に計数するのに適したアプローチの必要性が存在する。
【０００８】
第ＵＳ２００６／１７４６８５Ａ１号は、歩行者により行われるステップを計数する方法及び装置を開示する。この方法は、第１の定まった間隔毎に歩行者により行われるステップにより生成される加速度値を検出する工程と、第２の定まった間隔毎に検出された加速度値の標準偏差を算出する工程と、歩行者の歩行パターンとして第１からＮ番目（Ｎは１より大きい正の整数である）の歩行モードにおける算出された標準偏差に対応する歩行モードを決定する工程と、検出された加速度値の絶対値において、決定された歩行モードに対応する閾値加速度値より大きい少なくとも１つの絶対値があるかどうかをチェックする工程と、検出された加速度値の絶対値において、閾値加速度値より大きい少なくとも１つの絶対値がある場合、歩行者により行われるステップとしてカウント値を＋１増加する工程とを有する。
【０００９】
第ＵＳ７３３４４７２Ｂ２号は、エクササイズの量を測定する方法及び装置を開示し、この装置は、ユーザ運動に基づかれるエクササイズの量を測定することにより、加速度情報を生成する加速度センサと、加速度センサに対して電力を供給し、加速度センサから生成される加速度情報をサンプリングするセンサ制御ユニットと、サンプリングされた加速度情報を力学エネルギーに変換し、力学エネルギーの上行性の勾配が所定の値を超える局所最大値を持つ場合、局所最大値を所定の閾値と比較し、局所最大値が所定の閾値を超える場合、ユーザステップを決定する力学エネルギー測定ユニットと、ユーザステップとして決定される力学エネルギーのエネルギーレベルを分析することにより、カロリー消費量を算出するカロリー消費測定ユニットと、情報を格納するメモリと、ステップの数及びカロリーの消費に関連付けられる情報を表示するディスプレイ部とを有する。
【００１０】
本発明の目的は、少なくとも対象の体部位の運動を示す不連続な加速度計データに基づき、対象の周期的な運動のサイクルの数をより正確に計数する、デバイス、方法及びシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の側面において、対象の周期的な運動のサイクル数を正確に計数するデバイスが与えられ、これは、
少なくとも上記対象の体部分の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データを受信する入力ユニットと、
上記不連続な加速度計データに基づき、上記対象の上記運動を複数の運動クラスの１つに分類する分類器であって、各運動クラスが、周期的な運動の速度の異なる範囲に関連付けられる、分類器と、
各運動クラスに関して単位時間当たりの周期性値を含むテーブルを格納するストレージと、
上記運動が分類される上記運動クラスの上記周期性を用いて、単位時間当たり、所定の時間に関して、又は時間にわたり連続して上記対象の上記周期的な運動の上記サイクル数を算出する運動算出ユニットとを有する。
【００１２】
本発明の更なる側面において、対応するコンピュータ実現による方法が、与えられる。
【００１３】
本発明の更に別の態様において、対応するシステムが与えられ、これは、
少なくとも上記対象の体部分の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データを得る加速度計と、
上記加速度計により得られる上記不連続な加速度計データに基づき、上記周期的な運動の上記サイクル数を決定する本書に記載のデバイスと、
上記決定されたサイクル数を出力する出力インターフェースとを有する。
【００１４】
本発明の更なる側面において、コンピュータで実行されるとき、コンピュータが本書に記載される方法のステップを実行することをもたらすプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム、及びプロセッサにより実行されるとき、本書に記載される方法が実行されることをもたらすコンピュータプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読記録媒体が提供される。
【００１５】
本発明の好ましい実施形態は、従属項において規定される。請求項に記載の方法、プロセッサ、コンピュータプログラム及び媒体が、請求項に記載のシステム及び従属項に記載されるシステムと類似する及び／又は同一の好ましい実施形態を持つ点を理解されたい。
【００１６】
本発明は、活動（対象の周期的な運動）を分類する、即ち、例えばスポーツ中の人又は単に普段通り動いている人といった対象のある種の運動状態及び／又は運動クラスを決定するというアイデアに基づかれる。例えば、人のステップの数を計数するのに使用される３状態分類器の３つの運動クラスは、周期的な運動「ウォーキング」の異なる速度により区別される「ウォーキング」、「非ウォーキング」、「ランニング」とすることができる。しかしながら、本発明は、分類器により、ウォーキングとサイクリングとを区別するのにも使用されることができ、又は、更には異なる運動クラスのウォーキング及びサイクリングさえ区別するのに用いられる。これは、例えば、対象の運動を、運動クラス「低速ウォーキング」、「高速ウォーキング」、「低速サイクリング」、「高速サイクリング」及び「運動なし」に分類する。検出された活動、即ち運動の決定されたクラスに基づき、信号の周期性が、所定のテーブルを用いて決定され、周期性に基づき、周期的な運動のサイクルの数が決定される。
【００１７】
加速度計は、首、ポケット、大腿及び手首といった異なる着用位置で対象により着用されることができる。好ましくは、加速度計だけでなく、デバイス及び出力インターフェース（例えばディスプレイ）を含む全体のシステムが、活動の間、対象により着用される。他の実施形態において、加速度計信号は、任意の適切な態様において、例えば有線又は無線態様においてデバイスに送信されることができる。これはその場で（即ち活動の間リアルタイムに）、又は後に（即ち活動後非リアルタイムに）実行されることができる。デバイスは例えば、スマートフォン、タブレット、スマートウォッチ、フィットネスデバイス、ライフスタイルデバイス又はコンピュータといったスマートデバイスで実行されるアプリケーションとすることができる。
【００１８】
サイクル数の算出は、単位時間当たり（例えば、分ごと、時間ごと、日ごと、週ごと等）、所定の時間の間（例えばユーザによりセットされる所定の時間の間、例えば３時間又は所定の日の間）、又は、時間にわたり連続してなされることができる。
【００１９】
好ましい実施態様において、上記運動算出ユニットが、上記周期性を用いて、時間期間にわたり積分し、上記時間期間の間の上記サイクル数を得るよう構成される。これは、サイクル数を大雑把に推定するためのかなり簡単な方法を提供する。分類に使用される異なるクラスの数を増加させ（即ち、クラス「ウォーキング」を、「通常ウォーキング」、「低速ウォーキング」、「高速ウォーキング」へと更に洗練することにより）、及び従って、個別のクラスに割り当てられる周期性の異なる値の数を増加させることは、サイクル数の算出の精度を増加させる。
【００２０】
別の実施形態では、上記ストレージが、特に、異なる身長、体重、肥満指数、性別及び／又は年齢といった異なる人体計測データに関する２つ又はこれ以上のテーブルを格納するよう構成され、各テーブルは、個別の人体計測データに関して適合される周期性値を含み、上記運動算出ユニットが、上記対象の上記人体計測データに基づき、上記周期性を得るため、上記テーブルを選択するよう構成される。例えば、ステップ計数においては、人の身長は強い影響を持つ。なぜなら、より背が高い人は通常、より小さい人より大きなステップをするからである。こうして、ステップ計数での使用に関して、各運動のクラスに対して異なる周期性を持つ異なる身長の人に関して、異なるテーブルが存在することができる。更に、例えば、男性、女性及び児童に関して、異なるテーブルが存在することができる。一般に、斯かる人体計測データを用いて、サイクル数の算出の精度の強い増加が得られることができる。
【００２１】
好ましくは、前上記入力ユニットが、上記対象の人体計測データを受信するよう構成される。斯かる人体計測データは例えば、キーパッド若しくはディスプレイを介して入力されることができるか、又は、それらは、斯かるデータを例えば健康記録若しくは他の個人記録に格納するシステムの別のデバイスから送信されることができる。好ましくは、デバイスはこうして、使用の前に個人化される。
【００２２】
別の実施形態では、上記分類器が、上記加速度計データから上記運動周波数を示す１つ又は複数の特徴を決定し、上記分類に関して上記１つ又は複数の特徴を使用するよう構成される。この目的のために、活動の種類及び算出の所望の精度を得るために行われる努力に基づき、異なる特徴が使用されることができる。好ましい実施態様において、上記分類器が、上記加速度計データの上記高周波要素及び／又は上記低周波要素の信号パワーを特徴として使用するよう構成される。こうして、ステップ計数において、足が接地点を打つとき、デバイスへと体を通り伝播する（高周波）エネルギーを反映する加速度計信号の高周波要素のパワーを表す特徴が使用されることができる。別の使用可能な特徴は、総（低周波）信号パワーを表す特徴である。
【００２３】
別の実施形態では、デバイス上記加速度計データから上記運動周波数を推定する運動周波数推定ユニットを更に有し、上記運動算出ユニットが、上記サイクル数の上記算出において上記推定された運動周波数を使用するよう構成される。運動周波数推定ユニットは、分類により提供される周波数推定を精製する。例えば、分類器が、毎秒１．５から２サイクルまでの範囲を持つクラスを示す場合、運動周波数推定ユニットは、この範囲に含まれる周波数を推定するよう構成される。この精製された周波数はその後、更なる処理において使用されることができる。これは、サイクル数の算出の精度を更に改善する。
【００２４】
好ましくは、入力ユニットは、３つの異なる方向において、特に直交する方向において示す３次元加速度計データを得るよう構成される。例えば従来の加速度計から供給される３Ｄ加速度計データを用いて、運動のクラスが、より正確に決定されることができる。
【００２５】
更に、ある実施形態において、上記入力ユニットが、所定の間隔で、特に、２から６０秒の範囲における（例えば規則的な）間隔で加速度計データのサンプルを得るよう構成され、及び／又は、各サンプルセグメントが、０．５から５秒の範囲における時間期間を持つよう、加速度計データのサンプルを得るよう構成される。例示的な典型的構成は例えば、加速度計データ自体が２０Ｈｚで１秒間サンプリングされ、後続の４秒間サンプリングされず、２０Ｈｚで１秒間サンプリングされる等とすることができる。サンプルのこの非連続的な流れはその後、概して１５秒の固定されたセグメントにおいて分析される。こうして、サンプリングされたデータの３秒（及び１２の「空の秒」）が事実上含まれる。
【００２６】
別の実施形態では、分類器は、加速度計データの後続のセグメント（例えば１秒のデータの間隔、及び例えば４秒のデータなしの間隔を含む６０秒の持続期間のセグメント）を続いて評価するよう構成される。この場合、後続のセグメントは、時間において重複する（例えば、所定の期間の重なりを持ち、例えば、６０秒の持続期間のセグメントの例において、例えば５５秒の重なりを持つ）。これは、ユーザ経験を改善する。例えば、上記例において、より長いセグメントが使用されるという事実にもかかわらず、５秒ごとに分類が実行され、カウント数が算出される。一般に、例えばユーザ又は製造業者により構成されることができる異なるパラメータが存在する。これは、加速度計信号の固有のサンプリング周波数、データがサンプリングされる時間間隔、データがサンプリングされない時間間隔、分類器のセグメント長、及び「ホップサイズ」を含む。ホップサイズの後の時間に、推定の更新が提供される。
【００２７】
システムは好ましくは、キーボード、マイクロホン、タッチスクリーン等といった人体計測データを得るためのデータインタフェース、又は、斯かるデータを取得するために外部デバイスとコンタクトする送信／受信ユニットを更に有する。
【００２８】
更に、システムは好ましくは、上記加速度計、上記デバイス、及び上記出力インターフェースを収納するハウジングと、上記対象の体部分で上記ハウジングを保持する保持要素とを更に有する。システムは例えば、体着用リストバンド又はリストウォッチといった一体化型デバイス、又は例えば手首、腕、足関節、脚、又は首若しくは頭にさえ着用されることができる他の任意のウェアラブルデバイスとすることができる。一般に、本発明は、ウェアラブル個人健康モニタリングデバイスとして、又はこの一部として構成されることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明によるシステムの実施形態の概略ダイヤグラムを示す図である。
【図２】本発明によるデバイスの実施形態の概略ダイヤグラムを示す図である。
【図３】連続的及び不連続な加速度計信号の信号ダイヤグラムを示す図である。
【図４】加速度計データから得られる異なる特徴の使用を示す信号ダイヤグラムを示す図である。
【図５】本発明によるシステムの別の実施形態の概略ダイヤグラムを示す図である。
【図６】本発明によるデバイスの実施形態の概略ダイヤグラムを示す図である。
【図７】加速度計データの評価の実施形態を示す信号ダイヤグラムを示す図である。
【図８】本発明による方法の実施形態のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本発明のこれらの及び他の態様が、以下に説明される実施形態より明らとなり、これらの実施形態を参照して説明されることになる。
【００３１】
図１は、本発明による周期的な運動のサイクルの数を計数するシステム１の実施形態の概略図を示す。以下において、本発明は、例示的な実施形態を参照して説明される。そこでは、それが、人により行われるステップの数を計数するのに使用される。しかし、本発明は、対象（例えば人又は動物）の他の周期的な運動のサイクルの数、例えばサイクリングの間の回転の数を計数するのにも使用可能である。
【００３２】
システム１は、少なくとも対象の体部位の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データを得る加速度計１０を有する。斯かる加速度計は一般に、従来技術において知られる。それらは、足若しくは腕の周りに又は足関節に着用され、例えば腕時計といった手首着用のデバイスとすることができるが、体の他の任意の部分に取り付けられることもできる。加速度計１０は一般に、３次元加速度計データを提供する。即ち各３つの直交する方向に関する別々の加速度計信号が、個別の方向における加速度を示す。しかしながら、所望の周期的な運動が、加速度計データにおいて、何らかの態様で反映される限り、本発明は、例えば単一の加速度計信号（即ち１次元加速度計データ）又は２次元加速度計データといった他の加速度計データでも機能する。
【００３３】
システム１は、加速度計１０により得られる不連続な加速度計データに基づき、周期的な運動のサイクルの数を決定するデバイス２０を更に有する。デバイス２０は、ハードウェア及び／又はソフトウェアにおいて実現されることができる。例えば、プロセッサ又はコンピュータは、後述するようにデバイス２０の要素を実現するよう構成されることができる。
【００３４】
システム１は、サイクルの決定された数を出力する出力インターフェース３０を更に有する。出力インターフェース３０は、決定された数を表示するディスプレイとすることができるが、更なる処理（例えば医療目的又は健康記録における格納）のため、及び／又はそこでの表示のため、例えばスマートフォン、コンピュータ又はウェブサイトといった別のデバイスに決定された数を送信する送信機とすることもできる。
【００３５】
システム１のすべての要素は、一般的なウェアラブルデバイス（以下に示すように、より詳細はシステムの別の実施形態に関して示される）に一体化されることができるか、又は分離したデバイスとして実現されることができる。例えば、加速度計１０だけが、対象の体に取付けられ、加速度計１０は、処理のため、加速度計データをデバイス２０に（リアルタイム又は非リアルタイムにおいて；有線又は無線態様において）送信する。デバイス２０は、コンピュータ、ラップトップ、スマートフォン、タブレット又はデバイス２０により実行されるステップを実行するよう構成される他の任意のデバイスとして、又はこの部分として構成されることができる。
【００３６】
図２は、対象の周期的な運動のサイクルの数を計数する本発明によるデバイス２０の実施形態の概略図を示す。デバイス２０は、少なくとも対象の体部位の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データを受信する入力ユニット２１を有する。斯かる不連続な３Ｄ加速度計データは、図３Ｂに示され、図３Ａでは連続的な３Ｄ加速度計データが示される。特に、図３Ａは、３つの直交する方向に関して３つの連続的な加速度計信号Ａ１、Ａ２、Ａ３を示し、図３Ｂは、３つの直交する方向に関して３つの不連続な加速度計信号Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３を示す。これは実際のところ（この例では）５秒毎に１秒の時間期間のサンプルであり、即ちサンプル間に４秒の中断がある。中断の間、加速度計１０及び／又はデバイス２０は、バッテリーパワーを節約するためスリープモードにセットされることができる。これは斯かるウェアラブルデバイスの使用における基本的な側面である。３つの加速度計信号ｘ、ｙ、ｚから、ノルムが計算され、例えばｓｑｒｔ（ｘ２＋ｙ２＋ｚ２））又は、合計であるａｂｓ（ｘ）＋ａｂｓ（ｙ）＋ａｂｓ（ｚ）が形成される。
【００３７】
デバイスは、上記不連続な加速度計データに基づき、対象の運動を複数の運動クラスの１つに分類する分類器２２を更に有する。各運動クラスは、周期的な運動の速度の異なる範囲に関連付けられる。後述するようにこの分類を実行するための複数の方法が存在する。ステップ計数に使用される例示的な単純な実施形態において、３つの異なるクラスが区別され、非ウォーキング、ウォーキング及びランニングを含む。他のより高度な実施形態では、より多くのクラスが区別され、例えば非ウォーキング、低速ウォーキング、高速ウォーキング、ランニング、及び全力疾走を含む。
【００３８】
例えば半導体メモリ素子といったストレージ２３は、各運動クラスに対して、単位時間当たりの周期性値を含むテーブルを格納する。従って、検出された活動に基づき、加速度計信号の周期性が推定される。３つのクラスを使用する単純な例において、即ち、非ウォーキング、ウォーキング及びランニングを区別する３状態分類器を用いるとき、以下の所定のテーブルが、周期性を決定するために用いられることができる。
【表１】
2017522060.tif 000003
【００３９】
最終的に、対象の周期的な運動のサイクルの数が運動算出ユニット２４により算出される。この算出は、運動が分類される運動クラスの周期性を用いて単位時間あたり（例えば、毎時、毎日等）、所定の時間の間（例えば３時間、１日等）、又は時間にわたり連続して（例えば１５秒おきに更新、毎分更新等）行われる。上記周期性は、ストレージ２３に格納されるテーブルにおける上記運動クラスに関するエントリから得られる。
【００４０】
こうして、単純な実施形態において、分類器がウォーキングの状態を特定する場合、１．９の周期性が、テーブルから得られる。時間にわたるこの周期性の積分に基づき、ステップの数は、計算され、１分につき１．９ｘ６０＝１１４ステップ又は１時間につき６８４０のステップとなる。
【００４１】
分類は、所定の間隔で、例えば１分につき１回又は１５秒ごとに１回、連続して、又は、定期的に実行されることができる。その結果、ステップの数の算出がこれに従って更新されることができる。例えば、分類器２２が、１５秒毎に状態を提供する場合、それは、ステップカウントが１５秒後に２８．５に、３０秒後に５７にまで等と増加することを意味するだろう。より良好な経験をユーザに提供するため、追加的なスムージングが適用されることができる。例えば、１５秒毎の階段状の増加の代わりに、増加はよりしばしば、しかし、より少ない増加で行われる。例えば、７．５秒後、ステップカウントは、１４（．２５）に、１５秒後には２８．５に増加される、等である。全体では、例えば、人が１５分歩き、１０分走る場合、２５分のこの時間期間に関するステップの数は、１．９ｘ６０ｘ１５＋２．５×６０ｘ１０＝３２１０ステップであるだろう。
【００４２】
簡単に前述した様に、更に結果を改善する１つの方法は、複数の状態を区別するマルチレベル分類器を用いて、及び従って複数のエントリを持つテーブルを使用することである。例えば、単に、非ウォーキング、ウォーキング及びランニングを分類する代わりに、より多くの状態が適用されることができる：例えば、
【表２】
2017522060.tif 000004
である。
【００４３】
更に他の実施形態において、マルチレベル分類器は、例えばサイクリング及びウォーキングといった異なる種類の運動の状態を区別することさえできる。例えば、分類器は、対象の運動を、運動クラス「低速ウォーキング」、「高速ウォーキング」、「低速サイクリング」、「高速サイクリング」及び「非運動」に分類することができる。即ち、対応するテーブルにおいて５つのクラス及びこれに従って５つの周期性値を持つ。
【００４４】
分類において、１つ又は複数の特徴が使用される。この特徴は、区別される個別の運動状態を示す。例えば、上述した単純な実施形態において、ランニング及び非ウォーキングの状態からウォーキングの状態を区別することを示す。図４は、異なる活動に関して加速度計データから得られる２つの異なる特徴（即ちステップ計数の例に関しては運動状態）の使用を示す折り畳まれた累積分布を示す。これらの特徴は、特定の活動であるウォーキング及びランニングをそれら自身の間だけでなく、他の活動からも区別することを可能にする。従って、これらの特徴は、活動のタイプの典型的な特性を表す。
【００４５】
図４Ａは、異なる活動に関する加速度計信号の高周波要素のパワーとして算出される特徴の折り畳まれた累積分布を示す。ｘ軸は特徴値Ｆを示し、ｙ軸は折り畳まれた累積分布Ｇを示す。折り畳まれた累積分布は、上半分（累積分布０．５を超える）が下方に折り畳まれる累積分布である。これは、累積分布のメディアン及び分散を視覚的に確立するのを助ける。信号曲線Ｃ１は、活動「ウォーキング」に関し、信号曲線Ｃ２は、活動「ランニング」に関する。この特徴は実質的に、足が地面を打つとき、体を通りデバイスに伝搬する（高周波）エネルギーを反映する。この特徴は加速度計信号の高周波要素のＲＭＳ振幅とも呼ばれることもでき、これは、
2017522060.tif 000005
により得られることができる。ここで、ｘ、ｙ、ｚは、オリジナルのサンプル値のベクトルを表し、ｘｌｐ、ｙｌｐ、ｚｌｐは、低域通過フィルタされたサンプルのベクトルを表し、Ｅ（）は、期待値（平均）を表す。
【００４６】
図４Ｂは、異なる活動に関する加速度計信号の低周波要素のパワーの折り畳まれた累積分布を示す。信号曲線Ｄ１は、活動「ウォーキング」に関し、信号曲線Ｄ２は、活動「ランニング」に関する。この特徴は、トータル（低周波）信号パワーを実質的に反映する。この特徴は、ＲＭＳ垂直振幅と呼ばれることもできる。これは、信号ｇの分散
2017522060.tif 000006
により得られることができ、
2017522060.tif 000007
となる。ここで、ｇは、トータル低周波加速度信号のノルムである。
【００４７】
複数のクラスを持つ分類器、例えば上述したような６状態分類器（非ウォーキング、低速ウォーキング、通常ウォーキング、高速ウォーキング、ランニング及び全力疾走）が、同じ２つの特徴に基づき開発されることができる。異なるクラスに関する特徴の分布が、３つのクラス（非ウォーキング、ウォーキング、ランニング）のケースより重複するので、複数の分類エラーが作られることができる。しかしながら、隣接するクラスへの誤分類（例えば、低速ウォーキングを通常ウォーキングとして分類する）が、比較的小さい周期性エラーだけをもたらすので、これは許容されることができる。
【００４８】
分類において有益となる更なる特徴は、L. Bao及びS. Intilleによる「Activity recognition from user-annotated acceleration data」、Pervasive Computing、vol. 3001、Jan. 2004、pp. 1-17、Foerster F、Smeja M, Fahrenberg J.による「Detection of posture and motion by accelerometry: a validation study in ambulatory monitoring」、Computers in Human Behavior 1999；15:571-583、及び、Pober DM、Staudenmayer J、Raphael C、Freedson PSによる「Development of novel techniques to classify physical activity mode using accelerometers」、Medicine and Science in Sports and Exercise 2006；38: 1626-1634において見つけられることができる。
【００４９】
図５は、システム１'の別の実施形態の概略図を示し、図６は、システム１又は１'において使用されることができる本発明によるデバイス２０'の別の実施形態を示す。システム１'において、ハウジング４０は、一体化されたウェアラブルデバイスとしてすべての要素を一体化するため、加速度計１０、デバイス２０'及び出力インターフェース３０を収納するために提供される。更に、例えばベルト又は手首バンドといった保持要素５０が、対象の体部位においてハウジングを保持するために提供される。
【００５０】
好ましくは、システム１'は、例えば、身長、体重、肥満指数、性別、年齢といった身体計測データ、又はサイクルの数の算出に影響を与えることができる人の他の任意の個人データを入力するためのデータインタフェース６０を更に有する。例えば、より背が高い人は、小さい人より大きいステップサイズを持ち、これは、算出の精度を更に増加させるため、考慮されるべきである。データインタフェース６０は、例えばキーボード、タッチスクリーン、又は（例えば、それが初めて使用されるとき、システム１'により要求に基づき）ユーザが斯かるデータを入力することを可能にする他の手段とすることができる。別の実施形態では、データインタフェース２０'は、例えばユーザのスマートフォンにおいて斯かる人体計測データを格納する個人記録又は他のデータソースといった外部デバイスにコンタクトする手段とすることができる。その結果、例えばシステム１'がユーザに関して個人化されるとき、データインタフェース６０は、斯かるデータを自動的に得る。
【００５１】
図６に示されるデバイス２０'において、入力ユニット２１は、例えばデータインタフェース６０を介して、又は、例えばキーボード若しくはタッチスクリーンを介して直接ユーザ入力として、対象の人体計測データを受信するよう構成される。
【００５２】
更に、ストレージ２３は、異なる人体計測データに関する２つ又はこれ以上のテーブルを格納するよう構成される。人体計測データは、特に、特に異なる身長、体重、肥満指数、性別及び／又は年齢に関する。各テーブルは、個別の人体計測データに関して適合される周期性値を含む。例えば、同じクラスの活動に関して、周期性の異なる値を持つ男性及び女性のユーザに対する別々のテーブルが存在することができ（例えば「ウォーキング」に関して、周期性は、男性のユーザに対して１．９及び女性のユーザに対して２．１とすることができる）、及び／又は異なる身長の人に対する別々のテーブルが存在することができ、例えば、１．４ｍ未満、１．４ｍから１．６ｍの間、１．６ｍから１．８ｍの間、１．８ｍから２ｍの間、及び２ｍを超えるなどとなる。こうして、実際のユーザに関して正しいテーブルを選択するため、２つ又はこれ以上の基準（即ち人体計測データの種類）が、使用されることができる。その結果、周期性の適切な値が、分類に基づき選択される。これは、算出されるサイクルの数の精度を更に増加させる。
【００５３】
複数のテーブルを格納及び選択することの代替例として、例えば一旦システムが個人化されれば、ユーザに関する正しいテーブルが一度選択され、ストレージに（単に）格納されることができる。この情報は、しかしながら、別のユーザがシステムを使用する場合、更新されることができる。
【００５４】
別の実施形態では、デバイス２０'（又はシステム２０も）は、上記加速度計データから運動周波数を推定する運動周波数推定ユニット２５を更に有する。更に、運動算出ユニット２４は、サイクルの数の算出において上記推定された運動周波数を使用するよう構成される。周期性推定を調整するため、運動状態に加えて、特定の特徴が用いられることができる。１つの斯かる特徴は、実際の周波数の推定とすることができる。実験によれば、データの不連続性が原因で、この周波数自体は、信頼性が高いパラメータではないことが分かった。しかしながら、例えば周波数推定と組み合わせて、状態に関する分類器の知識を持つことは、テーブルから得られる周期性にわたり、結果を改善することができる。変形例は、周波数に相関される特徴を使用することである。図４の折り畳まれた累積分布から分かるように、直接周波数推定をするものではないいくつかの特徴が、速度に相関され、周波数推定を更に改善するために用いられることができる。
【００５５】
ある実施形態において、分類に関して典型的なウィンドウ長は、例えば１５秒とすることができる。これは、この１５の秒ウィンドウのうち合計３秒だけがサンプリングされることを意味する。即ち、加速度計信号をサンプリングする上記の例では、秒１、秒６及び秒１１である。これらの３秒の間のサンプリング周波数は、２０Ｈｚであり、これは、１５秒の間隔（分類に関して使用されるウィンドウ長）に対して６０サンプルを生じさせる。ある実施形態においてこの限られたデータに基づき良好な周波数推定を得るため、各１秒のウィンドウｘ１［ｎ］、ｘ６［ｎ］及びｘ１１［ｎ］のＦＦＴ（ｎ＝０、…、１９）が算出され、これは、３つのスペクトル表現Ｘ１［ｋ］、Ｘ６［ｋ］及びＸ１１［ｋ］をもたらす。これらの３つのスペクトル表現の振幅スペクトルがその後、算出及び平均化される。図７において、対応するスペクトルが、連続的なケースに関して示される（信号Ｅ１）。ここで、ステッピングレートは、明らかに、＋／−２Ｈｚである。非連続的なケースに関しても示され（信号Ｅ２）、そこでも、２Ｈｚのステッピングレートが推定されることができる。
【００５６】
図８は、本発明による方法の実施形態のフローチャートを示す。第１のステップＳ１０において、少なくとも対象の体部分の運動を示す時間にわたり不連続な加速度計データが受信される。第２のステップＳ１２において、対象の運動は、上記不連続な加速度計データに基づき、複数の運動クラスの１つへと分類される。各運動クラスは、周期的な運動の速度の異なる範囲に関連付けられる。第３のステップＳ１４において、運動が分類される運動クラスの周期性が、各運動クラスに関する単位時間当たりの周期性値を含むテーブルから取得される。第４のステップＳ１６において、対象の周期的な運動のサイクル数が、取得された周期性を用いて、単位時間当たり、所定の時間に関して、又は、時間にわたり連続して算出される。本発明の実施形態において、方法は、コンピュータにより実現される方法である。
【００５７】
本発明が図面及び前述の説明において詳細に図示され及び説明されたが、斯かる図示及び説明は、説明的又は例示的であると考えられ、本発明を限定するものではない。本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。図面、開示及び添付された請求項の研究から、開示された実施形態に対する他の変形が、請求項に記載の本発明を実施する当業者により理解され、実行されることができる。
【００５８】
請求項において、単語「有する」は他の要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数性を除外するものではない。単一の要素又は他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを意味するものではない。
【００５９】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学的記憶媒体又は固体媒体といった適切な非一時的媒体において格納／配布されることができるが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介してといった他の形式で配布されることもできる。
【００６０】
請求項における任意の参照符号は、発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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