(57)【要約】【課題】  たとえば、転倒応答を検知し、少ない誤アラートにて転倒を検知する方法を提供する。【解決手段】  本発明の１つの態様に係る方法は、対象に取り付けられたセンサーから該対象について、該対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取り、該状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、該転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、該転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較し、該第１状態と、該第２状態との比較に基づき、該対象の転倒応答を決定する。【選択図】  図１
2020512615.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取り、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較し、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する
方法。
【請求項２】
前記信号における特徴を抽出し、
抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記信号の前記状態を決定する処理は、抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する処理を含む
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
請求項３または請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記転倒応答の決定する処理は、前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する処理を含む
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する
請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取る受信手段と、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較する比較手段と、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する決定手段と
を備えるシステム。
【請求項１０】
前記信号における特徴を抽出する特徴抽出手段
をさらに備え、
前記決定手段は、抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する
請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記決定手段は、抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する訓練手段
をさらに備える請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
請求項１１または請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記比較手段は、さらに、前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する
請求項９乃至請求項１３のいずれかに記載のシステム。
【請求項１５】
前記決定手段は、さらに、転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する
請求項９乃至請求項１４のいずれかに記載のシステム。
【請求項１６】
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
請求項９乃至請求項１５のいずれかに記載のシステム。
【請求項１７】
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取る受信処理と、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較する比較処理と、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する決定処理と
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記信号における特徴を抽出する抽出処理と
抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する決定処理と
をさらにコンピュータに実現させるコンピュータプログラムが格納されている請求項１７に記載の媒体。
【請求項１９】
前記決定処理は、前記信号の前記状態を決定する処理は、抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する
請求項１８に記載の媒体。
【請求項２０】
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する訓練処理
をさらにコンピュータに実現させるコンピュータプログラムが格納されている請求項１９に記載の媒体。
【請求項２１】
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
請求項１９または請求項２０に記載の媒体。
【請求項２２】
前記転倒応答の決定する処理は、前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する処理を含む前記転倒応答を決定する
請求項１７乃至請求項２１のいずれかに記載の媒体。
【請求項２３】
転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する第２決定処理
をさらにコンピュータに実現させるコンピュータプログラムが格納されている請求項１７乃至請求項２２のいずれかに記載の媒体。
【請求項２４】
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
請求項１７乃至請求項２３のいずれかに記載の媒体。
【請求項２５】
メモリー装置と、
前記メモリー装置に接続された少なくとも１つのプロセッサー
を備え、前記プロセッサーは、
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取り、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較し、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する
コンピュータシステム。
【請求項２６】
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
前記信号における特徴を抽出し、
抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する
請求項２５に記載のコンピュータシステム。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する
請求項２６に記載のコンピュータシステム。
【請求項２８】
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する
請求項２７に記載のコンピュータシステム。
【請求項２９】
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
請求項２７または請求項２８に記載のコンピュータシステム。
【請求項３０】
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する
請求項２５乃至請求項２９のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項３１】
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する
請求項２５乃至請求項３０のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【請求項３２】
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
請求項２５乃至請求項３１のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概括的に、ただし非限定的に、対象の転倒応答を決定する方法、システム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
転倒は、年配者、特に一人暮らしの年配者の負傷の主たる原因の一つである。また、一人暮らしの年配者は助けを呼ぶことが難しいため、負傷した場合は重篤な事態になりやすい。したがって、年配者の行動をモニターし転倒事象を検知することは、このような事象に迅速に対処するのに重要なことである。
【０００３】
現在、転倒事象を検知するのにいくつかの方法が用いられている。しかし、転倒事象を検知する汎用の方法では、誤ったアラート、すなわち転倒が起こっていないのに介護サービスの事業者にアラートが送られるという事態を、避けることができない。このような誤ったアラートは、利用者にとっても介護サービス事業者にとっても障害となる。
【０００４】
それゆえ、上記の問題に対応すべく、転倒応答を決定し、それにより誤ったアラートを低減しつつ転倒事象を検知するための、方法及びシステムが求められている。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の１つの態様に係る方法は、
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取り、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較し、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する。
【０００６】
本発明の１つの態様に係るシステムは、
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取る受信手段と、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較する比較手段と、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する決定手段と
を有する。
【０００７】
本発明の１つの態様に係るコンピュータ可読媒体は、
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取る受信処理と、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較する比較処理と、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する決定処理と
をコンピュータに実現させるプログラムを含む。
【０００８】
本発明の１つの態様に係るコンピュータシステムは、
メモリー装置と、
前記メモリー装置に接続された少なくとも１つのプロセッサー
を有し、前記プロセッサーは、
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取り、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較し、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の実施形態は、例示的に過ぎない記載に基づき、図面と組み合わせて、適切かつ容易に当業者に理解される。
【図１】図１は、本実施形態の第１の実施形態に係る、対象の転倒応答を決定する方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は、本実施形態の第１の実施形態に係る、対象の転倒応答を決定するシステムを示す模式図である。
【図３】図３は、本実施形態に係る、対象の転倒応答を決定する例示的なシステムを示す。
【図４】図４は、本実施形態に係るセンサーを装着した対象を示す。
【図５】図５は、本実施形態に係る、対象の転倒応答を決定するシステムを示す模式図である。
【図６】図６は、本実施形態に係るシステムにおける、ＦＤエンジンとＡＤＬエンジンとの間の処理を示す模式図である。
【図７】図７は実施形態に係る、本実施形態に係る２分木構造によるアプローチに基づき、日常生活の行動を検知することを示す模式図である。
【図８】図８は、本実施形態に係る、日常生活の行動を用いて転倒検知アルゴリズムのパラメータを調整することを示す模式図である。
【図９】図９は、本実施形態に係る、対象の転倒応答を決定するシステムの模式図である。
【図１０】図１０は、本実施形態に係る、対象の転倒応答を決定する方法を実行するのに適したコンピュータの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
文脈により異なる意味となる場合を除き、次の用語はそれぞれ下記の意味を持つものとする。
「対象」とは、転倒応答を決定し、以て転倒事象を確認するためにセンサーが装着された、人物、動物、ロボット、及び他のあらゆる事物を指す。
「転倒」及び「転倒事象」とは、対象の状態が転倒状態にある事象を指す。言い換えれば、対象が転倒したと確認された状態を指す。
「可能性のある転倒」及び「転倒の疑い」とは、状態が未定であり、対象の状態が転倒状態にあると確認されたか否かを決定するにはさらなる情報が必要である事態を指す。言い換えれば、対象が転倒したとは確認できない状態を指す。
「転倒応答」とは、転倒事象の後の対象の状態を指す。転倒応答とは、対象が転倒したと確認された後、センサーによって検知されるものである。
「アラート」とは、対象が転倒したことを目的の相手（例えば、システムの利用者）に伝えるためのあらゆるアクション（例えば、メッセージ、通知、信号等）を含む。アラート（視覚的アラートであっても聴覚的アラートであっても）は、適切であればどんな通信手段で送られてもよい。「アラート」は、例えば９５％といった転倒事象の可能性（尤度）と共に送られてもよい。この可能性は、転倒事象検知に関する過去のデータに基づいて推定が可能である。
「介護者」、「介護サービス事業者」及び「利用者」とは、対象の世話をしており、対象の転倒事象が確認されたときに緊急コール（又はアラート）を受け取ることとされている人物または組織を指す。
「一つ以上のデータベース」とは、演算システムや、病院内のコンピュータなどのリモートサーバーや、クラウドサーバー等に格納されている一つの又は複数のデータベースを指す。一つの又は複数のデータベースは、クラウドプラットフォーム上で動作するクラウドデータベースであってもよい。
【００１１】
本発明の実施形態を、単なる例示として、図面を参照しつつ説明する。図中の同様の符号は、同様の要素またはその均等物を指す。
【００１２】
以下の説明のある部分は、明示的に又は黙示的に、アルゴリズム、及びコンピュータメモリー内のデータに対する動作の機能的又は象徴的表現として提示される。これらアルゴリズム的記述及び機能的又は象徴的表現は、データ処理分野の当業者によって、技術の本質を他の当業者に最も効果的に伝えるために用いられる手段である。アルゴリズムはここで、また一般的に、所望の結果につながるステップのセルフコンシステントなシーケンスとして理解される。ステップとは、格納、転送、結合、比較及びその他の方法で処置可能な、電気的、磁気的又は光学的信号等の物理量の物理的処置を必要とするものである。
【００１３】
特に別段の記載がない限り、また以下の記述から明らかなように、本明細書の全体を通じ、「受信する」、「検知する」、「適用する」、「訓練する」、「決定する」、「比較する」、「抽出する」、「特定する」、又はこれに類する用語を用いた記述は、コンピュータシステム又は類似の装置による動作及び処理を指すものとする。当該コンピュータシステム又は類似の装置は、コンピュータシステム内で物理量として表されたデータを、コンピュータシステム内で、又は情報を格納、伝送もしくは表示する他の装置内で物理量として同様に表される他のデータとなるよう、処置及び変形する。
【００１４】
本明細書はまた、上記方法による動作を実行する装置を開示する。この装置は、要求される目的に応じて専用に構成されてもよく、またコンピュータに格納されたコンピュータプログラムにより選択的に起動または再構成される、コンピュータ又は他の装置を有していてもよい。本明細書に記載のアルゴリズムおよび表示は、いかなる特定のコンピュータ又は他の装置とも、本来的に関連したものではない。本明細書の開示に従い、様々な装置をプログラムに対し用いることが可能である。あるいは、必要な方法ステップを実行するため、より特化した装置を構成することも適切である。コンピュータの構造については、後述する。
【００１５】
さらに、本明細書は黙示的にコンピュータプログラムを開示しており、それにより当業者は、本明細書に記載の方法の個々のステップはコンピュータコードによって実行され得る。コンピュータプログラムは、いかなる特定のプログラミング言語に限定されるものではなく、またその実装を意図したものでもない。本明細書の開示内容は、様々なプログラミング言語とそれを用いたコーディングによって実現できる。さらに、コンピュータプログラムはいかなる特定の制御フローにも限定されるものではない。コンピュータプログラムには様々な変種が存在し、本発明の趣旨と範囲から逸脱することなく、いろいろな制御フローを用いることが可能である。
【００１６】
さらに、コンピュータプログラムの一つ以上のステップは、逐次的にではなく並列的に実行することができる。このようなコンピュータプログラムは、あらゆるコンピュータ可読媒体に格納が可能である。コンピュータ可読媒体の例としては、磁気又は光ディスク、メモリーチップなどの記憶装置、及びコンピュータとインターフェース可能な他の記憶装置が挙げられる。コンピュータ可読媒体としてはさらに、インターネットシステムに代表される有線媒体や、ＧＳＭ（全地球的移動通信システム）携帯電話システムに代表される無線媒体が挙げられる。コンピュータプログラムをこのようなコンピュータに搭載し実行することによって、好適な方法のステップを実行可能な装置を、効果的に実現することができる。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る、対象の転倒応答を決定する方法１００を示すフローチャートである。方法１００は、一つ以上のデータベースと結合されたコンピュータにより実行されてもよい。さらに、方法１００は、サーバーシステム、移動装置（例えばスマートフォンやタブレットコンピュータ）、パーソナルコンピュータ等の演算装置により実行されてもよい。コンピュータ及びデータベースについてのさらなる詳細は、図９及び図１０を参照して後述する。
【００１８】
方法１００は概略、以下のステップを含む。
ステップ１０２：プロセッサーにおいて、対象の行動に関する信号を受信する。該信号の状態は、三つ以上の行動のうちの一つを表す。
ステップ１０４：受信した信号に基づいて対象の転倒を検知するのに応じて、転倒後に第１所定時間経過時の信号の状態と、転倒後に第２所定時間経過時の信号の状態とを比較する。
ステップ１０６：プロセッサーにおいて、比較の結果に応じて対象の転倒応答を決定する。
【００１９】
ステップ１０２は、対象の行動に関する信号を受信することを含む。たとえば、対象は、年配者、特に一人暮らしの年配者であってもよい。さらに、又は、代わりに、対象は、幼児、入院中の患者、又は、転倒検知のモニターを必要とする他の人々であってもよい。さらに、又は、代わりに、対象は、ペットの犬、ペットの猫、又は、ある種の他の動物であってもよい。さらに、対象は、二足歩行のロボット、四足歩行のロボット、又は、ある種の他の足付きロボットであってもよい。
【００２０】
受信信号の状態は、対象の三つ以上の行動のうちの一つに関する。たとえば、対象の行動は、座る、立つ、横になる、歩く、走る、又は、ジャンプすることであってもよい。すなわち、受信信号の状態は、上記の三つ以上の対象の行動のうちの一つに関する。対象の三つ以上の行動は、転倒応答の決定の精度が向上するように特定されることが、理解されるであろう。すなわち、上記以外の種類の行動も、検知対象の行動に含めてもよい。対象の行動は、各対象に依存していてもよい。例えば、対象がジャンプすることができない乳児や年配者である場合に、「ジャンプ」を、対象の行動から除外してもよい。
【００２１】
対象に装着されたセンサー、例えば加速度センサーが、対象の行動に関する情報を収集し、収集した対象の行動に関する信号を送出する。図４には、対象に装着するセンサーの位置の例が示されている。プロセッサーに接続されたレシーバーが、対象の行動に関する信号を受信してもよい。所定の期間にわたり連続的に信号を受信してもよい。さらに、又は、代わりに、何らかの行動が検知された場合に信号を受信してもよい。信号は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、ＮＦＣ（近接通信）、又は他の種類の無線通信によりレシーバーに送信してもよい。レシーバーは、タブレットコンピュータ、スマートフォン、パーソナルコンピュータにおける受信モジュールであってもよい。
【００２２】
ステップ１０４は、対象の転倒（例えば転倒事象）を検知するのに応じて、転倒後に第１所定時間が経過した時点での信号の状態と、転倒後に第２所定時間が経過した時点での信号の状態とを比較することを含む。たとえば、第１所定時間は１０秒、第２所定時間は３０秒であってもよい。たとえば、年配者に装着された加速度センサーは、所定の閾値を超えた突然の加速を検知してもよい。アラートは、これまで、転倒が疑われるときの突然の加速が検知されるのに応じて、介護者又は対象の家族の誰かに送られる。しかし、本実施形態では、対象が転倒したか否かを確認する付加データを用いて、誤ったアラートの送信を低減する。たとえば、この付加データは、加速度センサーから二度収集される。たとえば、転倒の疑い時から１０秒経過した時点と、転倒の疑い時から３０秒経過した時点である。転倒の疑い時から１０秒経過した時点と、転倒の疑い時から３０秒経過した時点とで収集されたデータを比較することにより、アラートを送信することが必要か否かを決定する。たとえば、付加データは、転倒の疑い時から１０秒経過した時点と、転倒の疑い時から３０秒経過した時点の対象の行動に関するものである。第１所定時間と第２所定時間は、誤ったアラートの送信を低減できるよう、適宜選択してもよい。信号の状態を１つのタイミングにてチェックするのではなく、第１所定タイミングと第２所定タイミングを含む所定の時間範囲にわたってモニターすることにより、転倒アラートの精度を向上することができる。
【００２３】
ステップ１０６は、プロセッサーにおいて、ステップ１０４における比較に基づき、対象の転倒応答を決定することを含む。ステップ１０４における比較の結果は処理され、対象の転倒応答が決定される。たとえば、信号の特徴を抽出し、抽出した特徴に基づき信号が決定される。このようにすることで、対象の三つ以上の行動の中の１つを特定する。たとえば、対象の三つ以上の行動の中から１つを特定するために、抽出した特徴に対して分類アルゴリズムを適用する。
【００２４】
たとえば、分類アルゴリズムは２分木アプローチを含んでいる。２分木アプローチについては、図７を参照しながら後述する。また、たとえば、転倒後に第１所定時間が経過した時点での信号の状態が表す行動、及び、転倒後に第２所定時間が経過した時点での信号の状態が表すもう一つの行動を、転倒応答について登録されている一連の行動と比較する。
【００２５】
たとえば、転倒応答を決定した場合に、アラーム信号を送信するか否かを決定する。アラームを、対象の近隣に住む家族、又は、対象の世話をしている介護者に送信してもよい。対象が工業ロボットである場合に、アラームを工場のマネージャーに送信してもよい。アラームは、電話、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）を介したメッセージ、又は、ｅメールであってもよい。対象が入院中であれば、アラームは、ナースセンターへの呼び出しであってもよい。
【００２６】
図２は実施形態に係るシステム２００を表す模式図である。システム２００は、対象の転倒応答を決定する。たとえば、システム２００は、ＦＤ（転倒検知）エンジン２０２と、ＡＤＬ（日常生活行動）エンジン２０４と、加速度センサー２０６とを有する。加速度センサー２０６は、例えばパッチ型の装着可能であり、例えばｘ、ｙ及びｚ方向の三次元における加速度データを検知する構成を有している。加速度センサー２０６が検知した加速度データ２０８は、図３を用いて後述するように、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ通信などの無線通信によって、コンピュータサーバー、タブレット、携帯電話などの外部機器に連続的に送信される。パッチ型の加速度センサーについては、図４を用いながら後述する。
【００２７】
一例において、加速度データ２０８は、例えばＡＤＬエンジン２０４が動作するコンピュータサーバーのようなバックエンド装置２１６に送信されてもよい。加速度データ２０８に基づき、ＡＤＬエンジン２０４は、生活状態、例えば加速度センサー２０６によて加速度データ２０８が観測された対象の行動を予測する。対象の予測された生活状態２１０を、例えばスマートフォン等のフロントエンド装置２１４にて動作しているＦＤエンジン２０２に送信する。対象の予測された生活状態２１０は、ＦＤエンジン２０２による転倒事象検知の閾値を調整するのに用いることができる。フロントエンド装置２１４が加速度データ２０８を受信すると、受信した加速度データ２０８と、対象の予測された生活状態２１０を用いて決定された閾値とを比較することにより、転倒事象が決定される。
【００２８】
ＦＤエンジン２０２は、ＡＤＬエンジン２０４から予測された生活状態２１０を受信すると、予測された生活状態２１０と、センサー２０６から受信した加速度データ２０８とを統合し、可能性のある転倒事象２１２を推定する。推定後メカニズムは可能性のある転倒事象のアラートが発せられると直ちに起動されてもよい。ＦＤエンジン２０２は、ＡＤＬエンジン２０４が予測した生活状態２１０に基づいてシナリオを推定し、転倒アラートが真のアラートであるか否かを検知する。推定後メカニズムによって、転倒検知についての誤ったアラートを低減することができる。ＡＤＬエンジン２０４及びＦＤエンジン２０２の機能の詳細については、図５及び図６を用いて後述する。
【００２９】
図３は、実施形態に係るシステム３００の一例を示す。システム３００は、対象の転倒応答を決定する。システム３００は、フロントエンド装置３０２と、バックエンド装置３０４と、加速度センサー３０６とを有してもよい。加速度センサー３０６は、検知した加速度データ３０８をフロントエンド装置３０２及びバックエンド装置３０４に送信する。例えばコンピュータサーバーのようなバックエンド装置３０４は、対象の生活状態を予測してもよい。予測した生活状態３１０を、例えばスマートフォンのようなフロントエンド装置３０２に送信してもよい。したがってフロントエンド装置３０２は、加速度センサー３０６とバックエンド装置３０４とから、情報を受信する。
【００３０】
図４は、実施形態に係る、センサー４０２を有する対象４００を示す。センサー４０２は、対象の中央部、例えば胴体部に装着するパッチ型センサーであってもよい。好ましくは、転倒を検知するのに複数のセンサーの代わりに、単一のセンサーを用いてもよい。二つ以上の装置を装着すると、対象が違和感を覚える可能性があるからである。
【００３１】
対象４００におけるセンサー４０２の位置は、センサー４０２の位置にて得られる加速度データの精度に基づいて決定してもよい。この精度は、検知された加速度データが対象の動きをどのように反映しているかに基づいて決定してもよい。たとえば、センサー４０２は、対象４００の腰部に装着される。
【００３２】
図５は、実施形態に係るシステム５００における、ＡＤＬエンジン５０２及びＦＤエンジン５０４を示す模式図である。たとえば、ＡＤＬエンジン５０２は、対象の行動を、ＡＤＬエンジン５０２における行動分類モジュール５０６の特定行動のうちの一つに分類する。分類された行動５１６（すなわち、対象の行動が分類されたところの特定行動）を、モジュール５０８に示すように、特定行動（すなわち分類された行動５１６）のもとで転倒検知のパラメータを設定するＦＤエンジン５０４に送信してもよい。言い換えれば、転倒検知のパラメータは、ＡＤＬエンジンで分類された行動に基づくものである。したがって、異なる行動による転倒検知にはそれぞれ異なるパラメータが適用されてもよい。
【００３３】
ＦＤエンジン５０４は、閾値に基づくアプローチを採用している。モジュール５１０で閾値を超えると、転倒の疑いが検知される。行動に応じて閾値を調整することにより、ＦＤエンジン５０４は、転倒が発生する現在の行動に基づいて、異なる閾値を動的に設定することができる。例えば、走っている時、座っている時、及び立っている時の転倒の閾値はそれぞれ異なる。この方法によれば、例えば歩いている時に転ぶ、あるいは座っている時に椅子から滑り落ちる、といった様々な転倒の場面を区別することも可能である。行動を考慮せず一本化された閾値を用いる場合に比べ、ＡＤＬエンジン５０２によって送信された分類された行動５１６に基づいてパラメータを調整することにより、モジュール５１０の転倒検知において誤ったアラートを低減することができる。
【００３４】
ｘ、ｙ及びｚ方向で計測された加速度値に対して閾値を決定するために、ＩＦ−ＴＨＥＮルールのセットが知識ベースにあらかじめ定義される。これについては図８を用いて後述する。ＦＤエンジン５０４は、日常生活における、座っている、立っている、横になっている等の現在の行動に関する情報をＡＤＬエンジン５０２から取得し、それに基づき適切な閾値を選択する必要がある。
【００３５】
同様に、分類された行動５１８（分類された行動５１６と同じ）を、モジュール５１２の転倒後についての知識推定のため、ＡＤＬエンジン５０２からＦＤエンジン５０４に送信してもよい。転倒が検知された後、分類された行動５１８はさらに、誤った転倒検知を低減するのに用いられる。転倒後についての知識推定は、転倒の疑いが検知されることにより起動する。モジュール５１２で転倒の疑いから回復した、又はまったく転倒ではなかったと推定されると、システムはアラートを送信しない。そうでない場合、システムは、対象の家族の一員、又は、対象を世話している介護者など所定の連絡先にアラートを送信する。したがって、この方法は、転倒検知の誤ったアラートを低減するのに有益である。
【００３６】
上記のプロセスにおいて、対象をどのくらいの期間モニターすべきか、そして転倒と同時にどのような行動をとるか、などに基づき、人間に関する知識のセットをあらかじめ定義することができる。知識推定を遂行するためには、ＦＤエンジン５０４は、ＡＤＬエンジン５０２が検知した現在のＡＤＬ情報（すなわち分類された行動５１８）も取得する必要がある。
【００３７】
一例において、転倒の疑いが検知された後、システムは、継続した行動モニタリングと知識推定とにより、転倒事象を確認する。知識推定ルールの例を、下記の表１に示す。
【００３８】
【表１】
2020512615.tif 000003
【００３９】
たとえば、システムが転倒検知の結果として「可能性のある回復」を取得した場合、システムは所定の閾値期間（例えば以後の１分間）にわたり行動のモニターを継続する。対象は、（ｉ）続く１分間に歩いている状態、又は走っているもしくはジャンプしている状態などの活動状態を維持していれば、回復している、又は（ｉｉ）座っているもしくは立っている状態、又は横になっている状態などの静止状態を維持していれば、回復していない、とみなすことができる。
【００４０】
対象が転倒したと確認されると、所定の人物が直ちにアクションをとれるよう、モジュール５１４においてアラートが所定の人物に送信される。
【００４１】
図６は実施形態に係るシステム６００における、ＦＤエンジン６３２とＡＤＬエンジン６３４との間の処理を示す模式図である。二つのエンジン６３２及び６３４は、それぞれフロントエンド装置及びバックエンド装置において、並列に動作する。たとえば、センサー６０２は、対象の加速度計データの信号を、ＦＤエンジン６３２とＡＤＬエンジン６３４とに送信する。
【００４２】
ＡＤＬエンジン６３４において、センサー６０２からのｘ、ｙ及びｚ方向の加速度データは、ステップ６０４にて時系列データとして取得され、メモリー６１４に格納される。その後、時系列データのウインドウサイズを設定し、データウィンドウを取得し、ステップ６０６にて解析を実行する。
【００４３】
ステップ６０８にて、時系列データに基づき、信号の特徴が抽出される。さらに、抽出された特徴は、ステップ６１０において、座っている、立っている、横になっている、歩いている、走っている、ジャンプしているなどの日常生活状態での行動を特定するために、行動分類モデルへの入力として用いられる。ステップ６１２において日常生活の行動が特定されると、その特定された行動状態はメモリー６１４に格納される。特定された行動状態は、ＦＤエンジン６３２で用いられる。
【００４４】
ＦＤエンジン６３２では、センサー６０２によるｘ、ｙ及びｚ方向の加速度データがメモリー６１４から取得される。たとえば、取得されたｘ、ｙ及びｚ方向の加速度データは、ステップ６１６においてハイパスフィルターを用いてフィルタリングされる。
【００４５】
ステップ６１８において、座っている、立っている、横になっている、歩いている、走っている、ジャンプしているなどの日常生活状態での現在の行動が、メモリー６１４から読み出される。また、閾値パラメータが、あらかじめ定義された知識システムに基づいて調整される。
【００４６】
ｘ、ｙ及びｚ方向の加速度データが、ステップ６１８で日常生活状態での現在の行動に基づき調整された転倒条件を満たしていれば、ステップ６２０で転倒の疑いが検知される。転倒の疑いがなければ、ＦＤエンジン６３６はステップ６２８で新たな加速度データを継続して取得する。
【００４７】
ステップ６２４において、表１に示すとおり、継続的な行動モニタリングと知識推定により、転倒後の検知が行われる。このステップでは、実際に転倒したのか、あるいは、転倒の疑いから回復したのかが検知される。ステップ６２６で転倒事象が確認されると、ステップ６３６でアラートが送出される。転倒が確認されない場合、または、転倒から回復した場合、モニタリングは終了し、ステップ６３０で新たな加速度データが検知される。後に参照するため、ＦＤエンジン６３２は、上記のプロセスの情報をメモリー６１４に送信する。
【００４８】
図７は、実施形態に係る、日常生活の行動を検知する２分木構造によるアプローチの一例を示している。たとえば、ＡＤＬエンジンは、機械学習アルゴリズムに基づいて日常生活（ＡＤＬ）の様々な行動を識別する２分木構造アプローチを実行する。この２分木７００の例は、五つの分類ノード７０２、７０４、７０６、７０８、及び、７１０を有している。これらのノードはそれぞれ、分類アルゴリズムによってトレーニングする必要がある。ＡＤＬエンジンが加速度データを検知すると、２分木はそれに対応する、座っている、立っている、横になっている、歩いている等のＡＤＬ状態を演算し予測する。この例では、２分木に基づく行動分類アプローチが用いられている。しかし、対象が異なれば分類アルゴリズムの設計も異なる。
【００４９】
たとえば、２分木の各々のノードにおける二値分類にはアンサンブルＳＶＭ（サポートベクターマシン）法が適用される。センサーデータを新たに受信すると、このアプローチは、前処理、すなわちアンサンブルＳＶＭモデルの統計的特徴を抽出する。統計的特徴は、たとえば、平均、標準偏差、合計値、パーセンタイル、歪度、尖度、相関、変動係数、頂点間振幅、ゼロ交差等であってもよい。
【００５０】
たとえば、新たなセンサーデータを受信すると、このアプローチは、まず、ノード７０２「静止か、行動か」において、現在の行動が、動的な行動であるのか、あるいは、静的な行動であるのかが決定される。現在の行動が静的な行動であると決定された場合、ノード７０４「『静止＋立っている』か、横になっているか」において、現在の行動が、静止している／立っているという行動であるのか、横になっているという行動であるのかが決定される。現在の行動が横になっているという行動であると決定されなかった場合、ノード７０８「座っているか、立っているか」において、現在の行動が、座っているという行動であるのか、立っているという行動であるのかが決定される。
【００５１】
同様に、ノード７０２において、現在の行動が動的な行動であると決定された場合、ノード７０６「歩いているか、『走っている＋ジャンプしている』か」において、現在の行動が歩いているという行動であるのか、走っている又はジャンプしている行動であるのかが決定される。現在の行動が歩いているという行動であると決定されなかった場合、ノード７１０「走っているか、ジャンプしているか」において、現在の行動が、走っているという行動であるのか、ジャンプしているという行動であるのかが決定される。
【００５２】
単一分類モデルは、多クラスの識別よりも、二つのクラスの識別において常に良好な結果をもたらす。ゆえに、２分木構造は二値の分類モデルを複数統合することで、行動の全体的な予測能力を向上させるのに役立つ。この２分木構造は、行動範囲を拡大する必要がある場合には、構造を拡大することも可能である。例えば、歩いている状態を速度により区別する場合がある。ノード７０８「座っているか、立っているか」の下位構造として、さらなる二値ノードを作成してもよい。上記のアプローチを用いて説明したが、ＳＶＮ（サポートベクターネットワーク）、ＫＮＮ（Ｋ近傍法）アルゴリズム、ニューラルネットワークなど他のアプローチを、ＡＤＬ状態の予測に適用してもよい。
【００５３】
図８は実施形態に係る、日常生活の行動を用いて、転倒検知アルゴリズムのパラメータを設定するプロセスを示す模式図である。転倒事象を精度良く検知するには、様々な行動に応じて異なる転倒検知パラメータを設定する必要がある。現在の行動が行動１であれば（ステップ８０２でＹＥＳ）、閾値をパラメータ１に設定する（ステップ８０８）。現在の行動、すなわち行動１が走っているという行動であるなら、走っているという行動における転倒に応じた適切な閾値が存在する。このような知識に基づき、ステップ８０２、８０４、８０６のそれぞれの行動は、ステップ８０８、８１０、８１２において適切な閾値と関連付けられている。適切な閾値を選択することにより、これらの行動のそれぞれにおける転倒事象を高い精度で検知することができる。
【００５４】
図９は本発明の実施形態に係る、対象の転倒応答を決定するネットワークベースシステム９００の模式図である。システム９００はコンピュータ９０２と、一つ以上のデータベース９０４１〜９０４ｎと、利用者入力モジュール９０６と、利用者出力モジュール９０８とを有する。一つ以上のデータベース９０４１〜９０４ｎはそれぞれ、コンピュータ９０２と通信可能に接続されている。利用者入力モジュール９０６と利用者出力モジュール９０８は、それぞれ独立したモジュールであってもよく、これらのモジュールは、コンピュータ９０２と通信可能に接続されていてもよい。あるいは、利用者入力モジュール９０６と利用者出力モジュール９０８を単一の移動電子機器（例えば携帯電話、タブレットコンピュータ等）として一体化されていてもよい。移動電子機器は、既存の通信プロトコルを用いてコンピュータ９０２と無線通信を行う適切な通信モジュールを有していてもよい。
【００５５】
コンピュータ９０２は、少なくとも一つのプロセッサーと、コンピュータプログラムコードが格納された少なくとも一つのメモリーを有していてもよい。少なくとも一つのメモリー及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも一つのプロセッサーにより、コンピュータに少なくとも次の動作を行わせる。（Ａ）対象の行動に関する信号を受信すること、該信号の状態は、対象の三つ以上の行動のうち一つに関するものである。（Ｂ）対象の転倒を検知するのに応じて、転倒後に第１所定時間が経過した時点での信号の状態と、転倒後に第２所定時間が経過した時点での信号の状態とを比較すること。（Ｃ）比較処理に応じて、対象の転倒応答を決定すること。
【００５６】
様々な種類のデータ、例えば行動状態、ｘ、ｙ及びｚ方向の加速度データ、転倒後についての知識推定のための知識推定ルールなどが、一つのデータベース（例えば９０４１）、又は複数のデータベース（例えばｘ、ｙ及びｚ方向の加速度データをデータベース９０４１に格納する、知識推定ルールをデータベース９０４ｎに格納する等）に格納されている。データベース９０４１〜９０４ｎは、クラウドコンピューティングストレージモジュール及び／又はコンピュータ９０２と通信可能に接続された専用サーバーを用いて構成してもよい。
【００５７】
図１０は例示的なコンピュータ／演算装置１０００を示す。以下では、互換的にコンピュータシステム１０００とも称し、ここでは一つ以上の演算装置１０００が、対象の転倒応答を決定する上記の方法の実行を容易とするために用いられることもある。また、コンピュータシステム１０００の一つ以上の構成部品は、コンピュータ９０２を構成するのに用いられてもよい。演算装置１０００に関する以下の記述は、単に例示のためのものであり、限定する意図ではない。
【００５８】
図１０に示すように、例示的な演算装置１０００は、ソフトウエアルーチンを実行するプロセッサー１００４を有する。便宜上、単一のプロセッサーが図示されているが、演算装置１０００はマルチプロセッサーシステムを有していてもよい。プロセッサー１００４は、演算装置１０００の他の構成部品との通信のため、通信基盤１００６と接続されている。通信基盤１００６は、例えば、通信バス、クロスバー、ネットワーク等であってもよい。
【００５９】
演算装置１０００は、さらに、ＲＡＭなどの主記憶１００８と、２次メモリー１０１０を有する。２次メモリー１０１０は例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、ハイブリッドドライブ等の記憶装置１０１２、及び／又は磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、ソリッドステート記憶ドライブ（例えばＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリー装置、ソリッドステートドライブ又はメモリーカード）等であるリムーバブル記憶装置１０１４、又は同種のものを含んでいてもよい。リムーバブル記憶装置１０１４は周知の方法で、リムーバブル記憶媒体１０４４に対する読み出し及び／又は書き込みを行う。リムーバブル記憶装置１０１４によって読み出しと書き込みが行われるリムーバブル記憶媒体１０４４は、磁気テープ、光ディスク、不揮発性記憶媒体、又は同種のものであってよい。当業者には理解できるとおり、リムーバブル記憶媒体１０４４は、コンピュータが実行可能なプログラムコードインストラクション及び／又はデータを格納したコンピュータ可読記憶媒体で構成される。
【００６０】
上記の構成に代えて、２次メモリー１０１０は、コンピュータプログラムや他のインストラクションを演算装置１０００に搭載可能とする類似の手段を、追加的又は代替的に有してもよい。このような手段の例としては、リムーバブル記憶部１０２２とインターフェース１０４０が挙げられる。リムーバブル記憶部１０２２とインターフェース１０４０の例としては、プログラムカートリッジとカートリッジインターフェース（ビデオゲームのコンソールにあるようなもの）、リムーバブルメモリーチップ（ＥＰＲＯＭ（消去可能プログラマブルＲＯＭ）、ＰＲＯＭ（プログラマブルＲＯＭ）等）と対応するソケット、リムーバブルソリッドステート記憶ドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリー装置、ソリッドステートドライブ、メモリーカード等）、及び、ソフトウエアやデータをリムーバブル記憶部１０２２からコンピュータシステム１０００に転送可能な他のリムーバブル記憶部１０２２とインターフェース１０４０が挙げられる。
【００６１】
演算装置１０００はまた、少なくとも一つの通信インターフェース１０２４を有する。通信インターフェース１０２４は、ソフトウエアやデータを、通信路１０２６を介して、演算装置１０００と他の外部機器との間で転送可能とするものである。本発明のいくつかの実施形態において、通信インターフェース１０２４によって演算装置１０００と、公共データ又は私的データ通信ネットワークなどのデータ通信ネットワークとの間で、データ転送が可能となる。通信インターフェース１０２４は、演算装置１０００が相互接続されたコンピュータネットワークの一部を構成するよう、いくつかの演算装置１０００との間でデータをやり取りするのに用いられてもよい。通信インターフェース１０２４の例としては、モデム、ネットワークインターフェース（例えばイーサネットカード）、通信ポート（シリアルバス、パラレルバス、プリンターバス、ＧＰＩＢ（汎用インターフェースバス）、ＩＥＥＥ（米国電気電子学会）１３９４、ＲＪ（レジスタードジャック）−４５、ＵＳＢ等）、対応する回路に搭載されたアンテナ等が挙げられる。通信インターフェース１０２４は、有線式でも無線式でもよい。通信インターフェース１０２４を介して転送されたソフトウエアやデータは、通信インターフェース１０２４が受信可能な電子信号、電磁信号、光学信号、又は他の信号の形式をとることができる。これらの信号は通信路１０２６を介して通信インターフェース１０２４に送信される。
【００６２】
図１０に示すように、演算装置１０００はさらに、対応するディスプレイ１０３０に画像を提供するよう動作するディスプレイインターフェース１００２と、対応するスピーカー１０３４を通じてオーディオコンテンツを再生するよう動作するオーディオインターフェース１０３２とを有する。
【００６３】
本明細書に記載のとおり、「コンピュータプログラム製品」との用語は、その一部において、リムーバブル記憶媒体１０４４、リムーバブル記憶部１０２２、記憶装置１０１２にインストールされたハードディスク、又はソフトウエアを通信路１０２６（無線リンクまたは有線）上で通信インターフェース１０２４に搬送する搬送波を含んでいてもよい。コンピュータ可読記憶媒体とは、記録されたインストラクション及び／又はデータを、実行及び／又は処理のため演算装置１０００に提供する、あらゆる非一時的な不揮発性有形記憶媒体を含む。このような記憶媒体の例としては、磁気テープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ハードディスクドライブ、ＲＯＭ又は集積回路、ソリッドステート記憶ドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリー装置、ソリッドステートドライブ、メモリーカード等）、ハイブリッドドライブ、光磁気ディスク、ＳＤメモリーカードのようなコンピュータ可読なカード等があり、これらが演算装置１０００の内部にあるか外部にあるかを問わない。ソフトウエア、アプリケーションプログラム、インストラクション及び／又はデータの演算装置１０００への提供に関与し得る一時的な無形コンピュータ可読伝送媒体は、たとえば、無線又は赤外線伝送チャネル、他のコンピュータ又はネットワーク接続された装置へのネットワーク接続、ｅメール送信やウエブサイト等に記録された情報を含むインターネット又はイントラネットであってもよい。
【００６４】
コンピュータプログラム（コンピュータプログラムコードとも言う）は主記憶１００８及び／又は２次メモリー１０１０に格納されている。コンピュータプログラムは通信インターフェース１０２４を介して受信することができる。このようなコンピュータプログラムが実行されることにより、演算装置１０００は、ここに記載の実施形態の一つ以上の特徴的態様を実現することが可能となる。ある実施形態では、コンピュータプログラムが実行されることにより、プロセッサー１００４は上記実施形態の特徴的態様を実現することが可能となる。したがって、このようなコンピュータプログラムはコンピュータシステム１０００のコントローラーとして機能する。
【００６５】
ソフトウエアは、コンピュータプログラム製品に格納され、リムーバブル記憶装置１０１４、記憶装置１０１２、又はインターフェース１０４０を用いて演算装置１０００に読み取ってもよい。あるいは、コンピュータプログラム製品は、通信路１０２６を介してコンピュータシステム１０００にダウンロードされてもよい。プロセッサー１００４がソフトウエアを実行することにより、演算装置１０００は上記の実施形態に記載の機能を実現することが可能となる。
【００６６】
図１０に示す実施形態は単に例示であるに過ぎない。したがって、実施形態によっては、演算装置１０００の一つ以上の特徴が省略されてもよい。また、ある実施形態では、演算装置１０００の一つ以上の特徴が組み合わされてもよい。さらに、ある実施形態では、演算装置１０００の一つ以上の特徴が一つ以上の構成部品に分割されてもよい。
【００６７】
上述したような実施形態の一部、または、全体は、以下のような付記のように表すことができる。しかし、上述したような実施形態の一部、または、全体は、以下の記載に限定されない。
【００６８】
（付記１）
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取り、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較し、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する
方法。
（付記２）
前記信号における特徴を抽出し、
抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する
付記１に記載の方法。
（付記３）
前記信号の前記状態を決定する処理は、抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する処理を含む
付記２に記載の方法。
（付記４）
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する
付記３に記載の方法。
（付記５）
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
付記３または付記４に記載の方法。
（付記６）
前記転倒応答の決定する処理は、前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する処理を含む
付記１乃至付記５のいずれかに記載の方法。
（付記７）
転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する
付記１乃至付記６のいずれかに記載の方法。
（付記８）
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
付記１乃至付記７のいずれかに記載の方法。
（付記９）
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取る受信手段と、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較する比較手段と、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する決定手段と
を備えるシステム。
（付記１０）
前記信号における特徴を抽出する特徴抽出手段
をさらに備え、
前記決定手段は、抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する
付記９に記載のシステム。
（付記１１）
前記決定手段は、抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する
付記１０に記載のシステム。
（付記１２）
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する訓練手段
をさらに備える付記１１に記載のシステム。
（付記１３）
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
付記１１または付記１２に記載のシステム。
（付記１４）
前記比較手段は、さらに、前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する
付記９乃至付記１３のいずれかに記載のシステム。
（付記１５）
前記決定手段は、さらに、転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する
付記９乃至付記１４のいずれかに記載のシステム。
（付記１６）
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
付記９乃至付記１５のいずれかに記載のシステム。
（付記１７）
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取る受信処理と、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較する比較処理と、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する決定処理と
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読媒体。
（付記１８）
前記信号における特徴を抽出する抽出処理と
抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する決定処理と
をさらにコンピュータに実現させるコンピュータプログラムが格納されている付記１７に記載の媒体。
（付記１９）
前記決定処理は、前記信号の前記状態を決定する処理は、抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する
付記１８に記載の媒体。
（付記２０）
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する訓練処理
をさらにコンピュータに実現させるコンピュータプログラムが格納されている付記１９に記載の媒体。
（付記２１）
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
付記１９または付記２０に記載の媒体。
（付記２２）
前記転倒応答の決定する処理は、前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する処理を含む前記転倒応答を決定する
付記１７乃至付記２１のいずれかに記載の媒体。
（付記２３）
転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する第２決定処理
をさらにコンピュータに実現させるコンピュータプログラムが格納されている付記１７乃至付記２２のいずれかに記載の媒体。
（付記２４）
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
付記１７乃至付記２３のいずれかに記載の媒体。
（付記２５）
メモリー装置と、
前記メモリー装置に接続された少なくとも１つのプロセッサー
を備え、前記プロセッサーは、
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取り、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較し、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する
コンピュータシステム。
（付記２６）
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
前記信号における特徴を抽出し、
抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する
付記２５に記載のコンピュータシステム。
（付記２７）
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する
付記２６に記載のコンピュータシステム。
（付記２８）
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する
付記２７に記載のコンピュータシステム。
（付記２９）
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
付記２７または付記２８に記載のコンピュータシステム。
（付記３０）
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する
付記２５乃至付記２９のいずれかに記載のコンピュータシステム。
（付記３１）
前記少なくとも１つのプロセッサーは、
転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する
付記２５乃至付記３０のいずれかに記載のコンピュータシステム。
（付記３２）
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
付記２５乃至付記３１のいずれかに記載のコンピュータシステム。
【００６９】
当業者が理解しているように、上述した実施形態に示されているような本発明を、上述したような本発明の思想またはスコープ内にて、様々な変更、及び/または、修正を行ってもよい。したがって、本実施形態は、全ての点で例示的であって、限定的ではないと捉えることができる。
【００７０】
この出願は、２０１７年５月１５日に出願されたシンガポール出願ＮＯ．１０２０１７０２１１２Ｘを基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００７１】
１００  方法
２００  システム
２０２  転倒検知エンジン
２０４  日常生活行動エンジン
２０６  加速度センサー
２０８  加速度データ
２１０  予測された生活状態
２１２  可能性のある転倒事象
２１４  フロントエンド装置
２１６  バックエンド装置
３００  システム
３０２  フロントエンド装置
３０４  バックエンド装置
３０６  加速度センサー
３０８  加速度データ
３１０  予測された生活状態
４００  対象
４０２  センサー
５００  システム
５０２  ＡＤＬエンジン
５０４  ＦＤエンジン
５０６  モジュール
５０８  モジュール
５１０  モジュール
５１２  モジュール
５１４  モジュール
５１６  分類された行動
５１８  分類された行動
６００  システム
６０２  センサー
６１４  メモリー
６３２  ＦＤエンジン
６３４  ＡＤＬエンジン
７００  ２分木
７０２  ノード
７０４  ノード
７０６  ノード
７０８  ノード
７１０  ノード
９００  システム
９０２  コンピュータ
９０４１  データベース
９０４ｎ  データベース
９０６  利用者入力モジュール
９０８  利用者出力モジュール
１０００  システム
１００２  ディスプレイインターフェース
１００４  プロセッサー
１００６  通信基盤
１００８  主記憶
１０１０  ２次記憶
１０１２  記憶装置
１０１４  リムーバブル記憶装置
１０２２  リムーバブル記憶部
１０２４  通信インターフェース
１０２６  通信路
１０３０  ディスプレイ
１０３２  オーディオインターフェース
１０３４  スピーカー
１０４０  インターフェース
１０４４  リムーバブル記憶媒体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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【手続補正書】
【提出日】令和1年9月19日(2019.9.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取り、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較し、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する
方法。
【請求項２】
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取る受信手段と、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較する比較手段と、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する決定手段と
を備えるシステム。
【請求項３】
前記信号における特徴を抽出する特徴抽出手段
をさらに備え、
前記決定手段は、抽出した前記特徴に基づき、前記３つ以上の行動の中から前記信号の前記状態を決定する
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記決定手段は、抽出した前記特徴に分類アルゴリズムを適用することによって、前記３つ以上の行動の中から１つを特定する
請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
抽出した前記特徴に基づき前記分類アルゴリズムを訓練する訓練手段
をさらに備える請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記分類アルゴリズムは、２分木アプローチを含む
請求項４または請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記比較手段は、さらに、前記第１状態が表す第１行動及び前記第２状態が表す第２行動と、転倒応答に関して登録されている一連の行動とを比較する
請求項２乃至請求項６のいずれかに記載のシステム。
【請求項８】
前記決定手段は、さらに、転倒応答が決定された場合にアラーム信号を送信することを決定する
請求項２乃至請求項７のいずれかに記載のシステム。
【請求項９】
前記３つ以上の行動は、少なくとも、歩いていること、横になっていること、立っていること、座っていること、走っていること、及び、ジャンプしていることのうち、少なくとも、１つを含む
請求項２乃至請求項８のいずれかに記載のシステム。
【請求項１０】
対象に取り付けられたセンサーから前記対象について、前記対象の３つ以上の行動のうちの１つに関する状態を表す信号を受け取る受信処理と、
前記状態に基づき対象の転倒を検知するのに応じて、前記転倒から第１所定時間が経過したときの信号の第１状態と、前記転倒から第２所定時間が経過したときの信号の第２状態とを比較する比較処理と、
前記第１状態と、前記第２状態との比較に基づき、前記対象の転倒応答を決定する決定処理と
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【国際調査報告】
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