(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モニタしたい住居内に複数台設置された、人の存在を検出するセンサ手段と、
前記センサ手段における所定時間毎のセンサ応答回数頻度データを示すヒストグラムに対して重み付け移動平均を行い、平滑化した分布関数を求める分布関数生成手段と、
現在の前記分布関数と過去の前記分布関数とをＤＰマッチング処理して、距離を求め、該距離が所定値以下の日数が所定値以下の場合には「平常ではない」と判断し、「平常でない」という情報を出力する判定手段と
を含むことを特徴とする生活行動遠隔確認装置。
【請求項２】
モニタしたい住居内に複数台設置された、人の存在を検出するセンサ手段と、
前記センサ手段における所定時間毎のセンサ応答回数頻度データを示すヒストグラムに対して重み付け移動平均を行い、平滑化した分布関数を求める分布関数生成手段と、
過去の前記分布関数の平均値を求める平均分布関数生成手段と、
前記センサ手段が人の存在を検出しなくなった時点から、該状態が続く限り前記平均分布関数を積分する積分手段と、
前記積分値が所定の閾値を越えた場合には「平常ではない」と判断し、「平常でない」という情報を出力する判定手段と
を含むことを特徴とする生活行動遠隔確認装置。
【請求項３】
更に、前記「平常でない」という情報を遠隔地にあるモニタ装置へ伝送する伝送手段を備えた、請求項１または２のいずれかに記載の生活行動遠隔確認装置と、
前記生活行動遠隔確認装置から伝送される前記情報を受信し、表示するモニタ装置から成る生活行動遠隔確認システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は生活行動遠隔確認装置および生活行動遠隔確認システムに関し、特に独居老人の生活上の安全と身体の健康を確保するために、独居老人の生活行動を検知し、健康状態や生活上の事故を推定し、緊急事態を迅速に通報する生活行動遠隔確認装置および生活行動遠隔確認システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、行政あるいは企業により各種の方法で独居老人の安全確保を目的としたサービスが行われている。従来の方法は、例えば独居老人が無線発信器を常時携帯し、緊急時に無線発信器のスイッチを自力で操作することによって通報し、その通報を行政機関やその委託者（個人および団体）などの予め設定されているサービスセンターあるいはその仲介者が受信して対応することによっていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来のサービスにおいては、無線発信器を常時携帯するために、発信器を小形軽量化する必要があるが、これに伴う電池切れによる不動作、耐久性の減少による故障の発生、送信出力が充分取れないことによる受信動作の不安定さなどの問題点があった。また、当該老人に突発的な事故が発生した際、自力による操作が必ずしも期待できないという方式上の欠陥、更には、スイッチを押すことに対する当該老人の気兼ね、遠慮など心理的制約により、十分に機能しないという問題点があった。
【０００４】
また、老人の健康状態や安全であるかどうかの判定は、（ａ）火災報知器、ガス漏れ検出器などのように、センサからの入力があるかないかで判断できるもの、（ｂ）血圧のようにセンサで測定されたデータと予め設定されているデータと比較することにより判断できるもの、（ｃ）一日のトイレの使用回数が過去何日かの使用回数より著しく減少したことにより老人が運動障害を起こした可能性があると判断されるような、過去の統計的データと比較することで判断できるものとがある。しかし、（ｃ）の判定方法は従来利用されておらず、被監視住人の生活行動の「変化」を的確に検出できないという問題点があった。
【０００５】
この発明の目的は、老人が発信器を常時携帯しなければならないという制約を取り除き、老人が意識的に行う機器の操作をなくし、また、従来利用されていない前記（ｃ）の判定方法を従来からの判定方法と組み合わせることにより、自然に日常生活を送っているだけで、住人の健康および安全確保を可能にする生活行動遠隔確認装置および生活行動遠隔確認システムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の生活行動遠隔確認装置は、モニタしたい住居内および住居周辺に複数台設置された、人の存在を検出するセンサ手段と、複数のセンサ手段によって検出されたデータから当該住人の生活行動を判定するための指標を求め、現在の指標と過去の指標とを比較して、所定の条件を満足していない場合には「平常ではない」と判断し、「平常でない」という情報を出力する判定手段とを含むことを特徴とする。
【０００７】
本発明の生活行動遠隔確認装置は、複数のセンサ手段によって検出されたデータから当該住人の生活行動を判定するための指標を求め、現在の指標と過去の複数の指標とを比較して、「平常ではない」か否かを判断する。従って、被監視住人の生活行動の「変化」を的確に検出し、通報することが可能となる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の生活行動遠隔確認システムの構成を示すブロック図である。被監視住人である独居老人の住居内には宅内装置１が設置されている。宅内装置１は複数のセンサ２を備え、図示しないモデムあるいはＴＡ（ターミナルアダプタ）および電話網等の公衆通信網を介して、あるいは直接インターネット８に接続されている。また、インターネット８には、遠隔地の親族宅、救急機関、医療機関等に複数のモニタ装置４、５が接続され、更に計測データを蓄積する蓄積装置７を備えたファイルサーバ６も接続されている。
【０００９】
宅内装置１は、センサ２によって住居内あるいは住居周辺における住人の存在位置等を検出し、後述する処理を行って「平常」であるか否かを判断する。そして、もし平常でないと判断された場合には、モデムを使用してモニタ装置４、５に接続し、「平常でない」情報を通知する。モニタ装置４、５では、例えば使用者が宅内装置１から更に詳細データを読み出して表示させ、該表示をチェックして、なおかつ異常であると思われる場合には、電話によるチェック、訪問、関係者あるいは関係機関への通報等の適切な処置を取る。
【００１０】
図２は、宅内装置１の構成を示すブロック図である。ＣＰＵ１０は、宅内装置１全体を制御するマイクロプロセッサ等の処理装置であり、バス３１を介して各種の装置と接続されている。ＲＯＭ１１には制御プログラムが記憶されており、ＲＡＭ１２はワークエリアやデータバッファとして使用される。ＲＡＭ１２は電池１３によってバックアップされており、停電等が発生しても過去の検出データ等が消去されないようになっている。なお、電池でバックアップしたＲＡＭを使用する代わりにＥＥＰＲＯＭ（フラッシュＲＯＭ）を使用してもよい。
【００１１】
タイマ１４は、時刻情報を出力するクロック機能および設定された所定の時間が経過するとＣＰＵに割り込みをかけるタイマ機能を有しており、やはり電池１３でバックアップされている。表示器１５は例えば液晶表示パネルであり、表示器インターフェイス回路１６を介してＣＰＵ１０から表示制御される。
【００１２】
スイッチ１７は例えば複数のスイッチから成るキーパッドであり、パラレル入力機能を有するスイッチインターフェイス回路１８を介して、ＣＰＵ１０がオン／オフ情報を読み取る。表示器１５とスイッチ１７は主に保守に使用されるが、緊急通報などにも使用可能である。モデム３と宅内装置１の間は一般的なインターフェースであるＲＳ−２３２Ｃケーブルを介して接続する。より小形化するためにはモデム機能を宅内装置１のＲＳ−２３２Ｃインターフェイス回路１９内に組み込むことも可能である。
【００１３】
感熱センサ２３は、例えばインテリジェンス、即ち公知のバスへのデータ伝送機能を持つセンサ装置であり、図１０に示すように住居内の各部屋や通路に設置されている。感熱素子としては例えば焦電型の赤外線センサが使用され、人の移動に伴う温度変化を検出する。各感熱センサ２３はそれぞれ異なるアドレスを与えられており、メタルケーブルあるいは光ケーブルからなる１本のバスでネットワークドライバ２２に接続されている。
【００１４】
ネットワークコントローラ２０は、絶縁用のフォトカップラ２１を介してネットワークドライバ２２を駆動し、順次所望のアドレスおよびコマンドを送信する。該アドレスに対応する感熱センサ２３は、コマンドに応じてセンサによる検出結果をディジタル信号で返送し、ネットワークコントローラ２０は、該ディジタル信号を受信し、ＣＰＵ１０に通知する。
【００１５】
ドアスイッチ２８はドアの開閉に応じてオン／オフするスイッチであり、シート状スイッチ３０は、例えば布団の下に設置し、所定の圧力（荷重）がかかるとオンになるスイッチである。ドアスイッチ２８やシート状スイッチ３０の出力信号はレシーバ２７、２９によって受信され、絶縁用フォトカップラ２５、２６、パラレルインターフェイス回路２４を介して、ＣＰＵ１０に読み取られる。
【００１６】
本発明においては、図２に示したセンサ以外にも、例えば光電管、超音波センサ、レーザー光反射型センサ、静電容量型センサ等の様々な種類のセンサを利用可能である。そして、センサと接続する方法にも様々な方式がある。ケーブルで接続するセンサは授受する信号の種類により更にいくつかの方式に分けられる。センサ側にインテリジェンスがある場合にはモデムと同様にＲＳ−２３２Ｃ、ＲＳ−４２２、ＲＳ−４８５、あるいはＣＳＭＡ方式のＬＡＮなど規格化された通信方式を使用することができる。
【００１７】
ドアスイッチ２８のように、単純にオン、オフするだけのセンサの場合は、センサの信号を電圧レベル変換して、直接インターフェイス回路で読み取る。信号レベルが連続した値を取るセンサの場合は、センサの信号をアナログ−ディジタル変換器を通してディジタルデータに変換してから読み取る。更に無線送受信装置を内蔵したセンサに対しては、例えば特定小電力無線送受信装置を使用して無線伝送することができる。
【００１８】
図３は、宅内装置１のＣＰＵ１０が実行するモニタ処理の内容を示すフローチャートである。この処理は電源が投入されている限り繰り返し実行される。Ｓ１においては、例えばスイッチ１７の内の緊急通報スイッチが操作されている、あるいは図示しない火災センサ、ガス漏れセンサ等が異常を検知した場合など、警報があるか否かが判定され、結果が肯定の場合にはＳ１１に移行して、警報情報をモニタ装置４、５に通報する。
【００１９】
Ｓ２においては、前回Ｓ３を実行してからセンサ読み取り周期（例えば１００ミリ秒）だけ経過したか否かが判定され、結果が否定の場合にはＳ１に戻るが、肯定の場合にはＳ３に移行し、各種センサ２３、２８、３０の値を順に読み取る。なお、センサの種類によってそれぞれ異なる最適の測定間隔で読み込むようにしてもよい。また、緊急性の高いセンサ入力については割り込み処理により検出するようにしてもよい。
【００２０】
Ｓ４においては直前に読み取ったセンサ値と比較し、センサ値に変化があったか否かを判定する。そして、結果が否定の場合にはＳ６に移行するが、肯定の場合にはＳ５に移行し、変化のあったセンサ値の情報をＲＡＭ１２内のデータバッファに格納する。格納する情報としては、例えば（ア）センサの変化、人が存在→不在、あるいは不在→存在の区別。（イ）センサの設置場所（番号）。（ウ）センサ出力が変化した日付時刻などを含む。
【００２１】
Ｓ６においては、前回Ｓ７以降の指標の算出処理を実行してから、所定の算出周期（後述する「推移行列」指標においては１０分）が経過したか否かが判定され、結果が否定の場合にはＳ１に戻るが、肯定の場合にはＳ７に移行する。
【００２２】
Ｓ７〜９においては後述する平常性の判断処理が行われる。概略を説明すると、Ｓ７においては、現在までのセンサ変化データから指標を算出し、Ｓ８においては、過去の指標を算出するか、あるいは蓄積されている指標を読み出す。Ｓ９においては現在の指標と過去の複数の指標とを後述する方法で比較する。
【００２３】
Ｓ１０においてはＳ９における比較結果が「平常」であるか否かが判定され、結果が肯定の場合にはＳ１に戻るが、否定、即ち「平常でない」場合にはＳ１１に移行し、モニタ装置に通報を行う。より具体的には、モデム３を使用して、予め登録されているモニタ装置４、５のアドレス（ＵＲＬ）に対して「平常でない」ことを示すデータを発呼者情報と共に送出する。
【００２４】
図４は、図３のＳ７〜Ｓ１０の平常性判断処理の一例を示すフローチャートである。この例においては、指標として「推移行列」を採用している。推移行列とは、図５に示されているように、所定の期間、例えば現在時刻より過去２４時間における住居内のある場所から別の場所への人の移動がそれぞれ何回行なわれたかを表わすデータである。推移行列は住人の日々の行動様式を表わすと考えられる。例えば図５において、居間（Ａ）から台所（Ｂ）への移動は現在から過去２４時間以内に３回、居間（Ａ）から寝室（Ｃ）への移動は５回であることがわかる。
【００２５】
Ｓ２０においては、図３のＳ５において記録したセンサの変化情報から、人の移動元、移動先、移動時刻を抽出し、推移行列データを生成する。この際、データを過去２４時間以内、２４〜４８時間以内というように２４時間ごとに区切り複数日分の推移行列データを生成する。Ｓ２１においては変数ｎを１に、Ｃを０に初期化する。Ｓ２２においては、Ｓ２０において求めた過去Ｋ（例えば３０）日分の推移行列データの中から、ｎ日前の推移行列データを読み出し、現在（最近）の推移行列との類似性を計算する。
【００２６】
類似性の判定方法には、例えばＰ次のノルム（Ｌpノルム）、相関係数（ｒ）などいくつかの公知の方法を採用可能である。Ｌpノルムの計算式を「数１」に、相関係数ｒの計算式を「数２」に示す。比較する行列ｕ、ｖはそれぞれＳ行Ｓ列の行列であるものとする。
【００２７】
【数１】
0003813024.tif 000002
【００２８】
【数２】
0003813024.tif 000003
【００２９】
Ｌpノルムでは、データが類似するほど０に近づき、相関係数の場合には、ｒは−１から１の間の値をとり、例えばデータが類似するほど１に近づく。
【００３０】
Ｓ２３においては、類似性を示す値が所定の閾値以上に類似していることを示しているか否かが判定され、「類似性がある」と判定された場合にはＳ２５に移行するが、「類似性がない」と判定された場合にはＳ２４に移行する。Ｓ２４においてはＣに１を加算する。Ｓ２５においてはｎに１を加算し、Ｓ２６においては、ｎが所定値Ｋより大きくなったか否かが判定される。そして判定結果が否定の場合にはＳ２２に戻るが、肯定の場合にはＳ２７に移行する。Ｓ２７においては、Ｃの値、即ち「似ていない」と判定された日数があらかじめ設定した値Ａより大きいか否かが判定され、判定閾値Ａより大であれば「平常ではない」と判断する。
【００３１】
以上のような構成および動作により、例えば独居老人の日頃の行動様式をモニタし、検出された行動パターンが通常の行動パターンと異なる場合に、この変化を確実に検出し、モニタ装置に通報を行うことができる。
【００３２】
次に、他の指標について説明する。図６は、「分布関数」のデータ例を示す説明図である。分布関数は単位時間当たりのセンサの応答回数（人の通過回数）の和を現在から過去２４時間にわたって求めたものである。分布関数は行動の活発さを表わすと考えられる。
【００３３】
まず、センサの特性について説明する。実施例においては、焦電型赤外線センサを使用しており、このセンサーは、センサーの検知範囲に人など周囲との温度差がある物体が入ったり、検知範囲内で動いたときにオンとなり、また、センサーをオンさせた物体がセンサー検知範囲から出たか、検知範囲内で静止した場合にオフとなる。従って、センサー検知範囲の内部で倒れたり、ぐっすり寝入ったりして動かなくなった場合には、センサの出力はオフとなり、以後応答回数は増加しない。
【００３４】
図６（ｂ）は、特定のセンサあるいは全センサにおける所定時間（例えば１分）毎のセンサ応答回数頻度データを示すヒストグラムである。このままではばらつきが大きく、傾向を把握しにくいので、図６（ａ）に示すような重み付け関数を使用して重み付け移動平均を行い、平滑化する。この結果、図６（ｃ）に示すような分布関数が得られる。
【００３５】
この分布関数についても、推移行列と同様に、２４時間毎に過去所定日分の分布関数を算出し、現在の指標と過去の指標を比較することによって平常か否かを判定可能である。比較の方法としては、例えば相関係数などを採用可能であり、相関係数が所定値以上の日数が所定値以上である場合に「平常である」と判定し、そうでない場合には「平常でない」と判定する。
【００３６】
次に、分布関数を使用した別の判定方法について説明する。この判定においては公知のＤＰ（ダイナミックプログラミング）マッチング法を使用する。まず、特定のセンサについて現在から２４時間前までの分布関数を求め、この間の全センサの応答合計回数で正規化した基準関数を求める。同様に、２４時間毎に区切って過去所定日分の基準関数を求める。そして、現在の基準関数と過去のそれぞれの基準関数との距離（類似度）をＤＰマッチング法により評価し、距離が所定値以下の日数が所定値より多い場合に「平常である」と判定し、所定値以下である場合には「平常でない」と判定する。
【００３７】
次に、分布関数を使用して緊急通報を発する方法について説明する。まず、現在から２４時間毎に区切った過去所定日（例えば３０日）分の分布関数ｆ-1(t)〜ｆ-30(t)を求め、その平均値ｆa(t)＝（Σｆ-i(t)／30）を求める。次に、図６（ａ）に示すような重み付け関数を使用して重み付け移動平均を行い、平滑化する。この結果、平滑化平均分布関数Ｈ(t)が得られる。このＨ(t)は１日の平均的なセンサ応答頻度分布を示している。この処理を例えば１分毎に実行する。
【００３８】
次に、警報発生用カウンタの値をＣiとすると、全てのあるいは特定のセンサがオフ状態となった時点でカウンタＣiを０にリセットする。そして、センサのオフ状態が継続する間は、例えば１分毎にカウンタにＨ(t)の現在時刻に対応する値を加算（積分）していく。そして、カウンタ値が所定の閾値Ｃthを越えた場合には緊急通報を発する。即ち、
【数３】
0003813024.tif 000004
【００３９】
図７は、平滑化平均分布関数Ｈ(t)および該関数を使用した警報発生の動作を示す説明図である。図７（ａ）はある日に対応する平滑化平均分布関数Ｈ(t)のデータ例である。Ｈ(t)は分布関数に比べてより平滑化されている。図７（ｂ）は、就寝中などＨ(t)の値が小さい時間帯における警報発生動作を示している。時刻ｔ１にセンサがオフとなってからカウンタの積分値がＣthに達し、警報が発生するまでの時間Ｔ１は、図７（ｂ）のＨ(t)の斜線部分の積分値となり、長い時間オフ状態が続いた場合にのみ警報が発生する。
【００４０】
図７（ｃ）はＨ(t)の値が大きい、即ち活動が活発な時間帯における警報発生動作を示している。時刻ｔ２にセンサがオフとなってから警報が発生するまでの時間Ｔ２は、比較的短い時間（最短は前記したＴ分となる）オフ状態が続いた場合でも警報が発生する。従来のシステムにおいては、警報発生までの時間が固定されていたために誤報が多く信頼性に欠けていたが、以上のような処理を行うことにより、警報の信頼性が向上する。
【００４１】
図９は、他の指標である「宅内移動量」の表示例を示す説明図である。宅内における移動量は、前記した推移行列とセンサが設置されている場所相互間の距離から求めることができる。１日の移動距離は独居老人が活動的であるかどうかを表わしている。移動量による判定方法は、まず現在から所定日（例えば３０日）前までを２４時間毎に区切った各期間における移動量Ｄを求め、次にその平均値Ｄａおよび標準偏差値σを求める。そして現在の移動量Ｄが、
【００４２】
【数４】
0003813024.tif 000005
の範囲内であれば「平常である」と判定し、そうでない場合に「平常でない」と判定する。なお、εは定数である。
【００４３】
移動量（距離）は運動能力の低下あるいは精神不安定などの原因により徐々に低下することがあり、この宅内移動量データを蓄積することにより、長期にわたる当該老人の健康状態の変化を把握することもできる。なお、外出した日は在宅した日に比べて大きく宅内移動距離が減少するので、外出したことを玄関のセンサなどによって検出し、判定時に参照する。
【００４４】
他の指標である「滞在時間」は宅内の特定の場所に滞在している時間である。トイレやお風呂のように使用目的が限定される場所はおおよそ滞在時間が決まっている。センサには例えば焦電型赤外線センサのように人の存在と動いているかどうかを検出できる種類のものがある。トイレに１時間以上滞在し、かつ動いていない状態は異常事態と考えて間違いない。従って、それぞれの場所に対して滞在時間の上限を予め設定し、それを超えた場合に「平常でない」と判断する。これらの指標は老人が無意識のうちに測定される。
【００４５】
宅内装置１においては、１つの指標のみを採用してもよいが、複数の指標をそれぞれ適切な周期で算出し、それぞれの指標について平常か否かを判断してもよい。例えば「推移行列」、「分布関数」は１０分間隔、移動量は２４時間間隔、「滞在時間」は１分間隔で指標を算出し、判定を行うようにする。
【００４６】
次に、モニタ装置の機能およびデータ表示方法について説明する。モニタ装置４、５のハードウェアとしては、例えば汎用のパソコンやワークステーションを使用可能であり、プログラムにより通信機能、データ収集、加工機能、表示機能等を実現する。宅内装置１から通報を受けたモニタ装置は、発呼者情報、通報内容等の情報を使用者に表示すると共に、宅内装置１から現在および過去の各種指標データ、あるいはセンサ変化情報等を読み出し、加工してＣＲＴディスプレイあるいはプリンタ等に表示、出力する。
【００４７】
表示例としては、図５に示した推移行列、図６に示した分布関数、図９に示した宅内移動量の他、図８に示すような、時間に応じた遷移（移動）状態を表示する時刻別遷移図、図１０に示すような行動軌跡図、図１１に示すような分布関数をヒストグラムで示したものを任意に選択して表示することができる。図１０の行動軌跡図は、間取り図において時間の経過に従って人を検出したセンサ番号を反転して表示し、例えば１日分の行動軌跡を１０秒程度で表示するものである。図１０において、１〜８の番号を付した正方形の枠４０、４１がセンサの位置を示しており、表示色が反転している枠４１の位置に人が存在していることを示している。
【００４８】
モニタ宅あるいは機関においては、使用者が必要に応じて各種のデータを加工して表示させることにより、老人の行動状況を容易、かつ的確に把握することが可能となり、平常か否かの判定を正確に行うことができる。
【００４９】
ファイルサーバ６は、宅内装置１からに伝送されてくるデータを長期間蓄積する装置であり、任意の時刻に、あるいは所定の周期で順に宅内装置１を呼び出し、当該老人の行動情報を読み出す機能を有していてもよい。また、各宅内装置１側から定期的にファイルサーバ６を呼び出して測定データを転送し、ファイルサーバ６において指標を算出して「平常性」の判定を行うようにしてもよい。なお任意のモニタ装置４、５がファイルサーバ６を兼ねていてもよい。
【００５０】
以上、実施例を開示したが、実施例においては、例えば現在から２４時間前の行動データを過去所定日のデータと比較することで平常・非平常の判定をしている。しかし、過去所定日の中には非平常と判定された日も含まれている可能性がある。そこで、過去の行動データのうち平常と判定されたデータとのみ比較し、「似ている」と判定されれば「平常」と決定し、現在のデータを平常のグループへ格納する。
【００５１】
また、「似てない」と判定された場合には、次に過去の非平常のデータと比較し、過去の非平常のデータと「似ている」と判定されれば、過去に何度かあった「非平常」であると決定する。過去に何度かあった「非平常」は当然原因が調べられているから確度の高い「非平常」である。この場合、原因が例えば平日と休日の行動パターンの違いである場合など、警報を出す必要が無い場合には、例えば休日の行動パターンを第２の平常グループとして保存する。このように、「平常」な行動パターンのグループを複数個保存しておくことにより、判定精度が向上する。
【００５２】
また、過去の非平常のデータとも「似ていない」と判定された場合には、新しい「非平常」の行動パターンであるから、新しい非平常グループを作ってその中に格納する。これは確度の低い「非平常」である。このように比較対象をダイナミックに分類し、平常・非平常の判定確度を高めることが考えられる。
【００５３】
【発明の効果】
本発明は、当該老人の意識的に行う機器の操作を要しないので、当該老人に何らかの異常が発生した時にも支障無く速やかに警報が出せるという効果がある。また、日常の生活行動パターンを蓄積しているので、生活行動の「変化」を正確に検出することができ、更に、判定方法を工夫することによって警報の判定の信頼性が向上するという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の生活行動遠隔確認システムの構成を示すブロック図である。
【図２】宅内装置１の構成を示すブロック図である。
【図３】ＣＰＵが実行するモニタ処理の内容を示すフローチャートである。
【図４】Ｓ９〜１２の平常性判断処理の例を示すフローチャートである。
【図５】推移行列のデータ例を示す説明図である。
【図６】分布関数のデータ例を示す説明図である。
【図７】平滑化平均分布関数Ｈ(t)および警報発生動作を示す説明図である。
【図８】時刻別遷移図の表示例を示す説明図である。
【図９】宅内移動量の表示例を示す説明図である。
【図１０】行動軌跡図の表示例を示す説明図である。
【図１１】分布関数のヒストグラムの表示例を示す説明図である。
【符号の説明】
１…宅内装置、２…センサ、３…モデム、４、５…モニタ装置、６…ファイルサーバ、７…計測データ蓄積装置、８…インターネット
【図１】
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【図２】
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【図３】
0003813024.tif 000008
【図４】
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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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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