【手続補正書】
【提出日】平成29年3月9日(2017.3.9)
【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】
人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記人物の行動を判別するためのルールを含むモデル情報を保持し、
人物の前記所定の部位に装着された加速度センサと、
前記加速度センサによって計測された加速度から算出される物理特徴量及び前記モデル情報に基づいて前記人物の行動を分類する解析部と、を有し、
前記モデル情報は、人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記所定の部位以外の一つ以上の部位の状態を判別するためのルールを含む部位状態判別モデル情報を含み、
前記解析部は、
前記加速度センサによって計測された加速度から算出される物理特徴量及び前記部位状態判別モデル情報に基づいて前記人物の前記一つ以上の部位の状態を推定する部位状態推定部と、
推定された前記人物の一つ以上の部位の状態に基づいて前記人物の行動を分類する行動内容分類部と、を含み、
前記行動内容分類部は、
前記一つ以上の部位の状態を示す値の変化量が所定の閾値より大きい時点を境界として、前記人物の行動を複数の区間に区切り、前記複数の区間の前記一つ以上の部位の状態を示す値をクラスタリングすることによって、前記各区間の前記人物の行動を分類することを特徴とする行動分類システム。
【請求項２】
請求項１に記載の行動分類システムであって、
複数の時刻に測定された人物の前記一つ以上の部位の状態を示す値及びそれらと同時に測定された当該人物の前記所定の部位の加速度に基づいて、前記各部位の状態に対応する前記物理特徴量の統計的な特徴を計算することによって、前記部位状態判別モデル情報を生成する部位状態判別モデル生成部をさらに有することを特徴とする行動分類システム。
【請求項３】
請求項２に記載の行動分類システムであって、
前記部位状態判別モデル生成部は、複数の人物について前記部位状態判別モデル情報を生成し、
前記行動分類システムは、前記複数の人物の属性情報をさらに保持し、
前記部位状態推定部は、前記加速度センサによって計測された加速度と、前記加速度センサが装着された人物の属性に類似する属性を有する一以上の人物から生成された前記部位状態判別モデル情報と、に基づいて、前記人物の前記一つ以上の部位の状態を推定することを特徴とする行動分類システム。
【請求項４】
請求項２に記載の行動分類システムであって、
前記部位状態判別モデル情報は、ある時点の部位の状態をそれより前の時点の部位の状態に基づいて判別するためのルールを含むことを特徴とする行動分類システム。
【請求項５】
請求項１に記載の行動分類システムであって、
前記モデル情報は、前記一つ以上の部位の状態に基づいて前記行動の内容を判別するためのルールを含む行動内容判別モデル情報をさらに含み、
前記行動内容分類部は、前記推定された人物の一つ以上の部位の状態と前記行動内容判別モデル情報とに基づいて、前記各区間の前記人物の行動を分類することを特徴とする行動分類システム。
【請求項６】
請求項１に記載の行動分類システムであって、
前記人物の行動を区間ごとに分類した結果を表示するための画面データを出力する表示部をさらに有することを特徴とする行動分類システム。
【請求項７】
請求項６に記載の行動分類システムであって、
前記表示部は、前記区間ごとに分類された行動に対応する前記一つ以上の部位の状態を表示するために、前記一つ以上の部位の状態から推定される前記人物の体の形状を図示する画面データをさらに出力し、
いずれかの前記区間において実行されていた行動を識別する情報が入力された場合、前記行動分類システムは、前記入力された情報を前記人物の実際の行動の名称として保持し、
前記表示部は、当該区間と同種の行動に分類された他の区間における行動を識別する情報の候補として、前記入力された情報を出力することを特徴とする行動分類システム。
【請求項８】
請求項６に記載の行動分類システムであって、
人物の健康状態を示す値の変化を示す情報をさらに保持し、
前記表示部は、前記分類された行動のうち、前記健康状態を示す値との相関が高い行動を表示するための画面データを出力することを特徴とする行動分類システム。
【請求項９】
請求項１に記載の行動分類システムであって、
前記加速度センサが取りつけられる前記所定の部位は、人物の前腕であり、
前記加速度センサは、３軸加速度を計測し、
前記物理特徴量は、前記所定の部位の３軸加速度から算出される、前記３軸加速度の振幅、前記３軸加速度の周波数、前記前腕の長手方向を軸とする前記前腕の回転量を示す角度、及び、前記前腕の長手方向の向き、の少なくとも一つを含み、
前記一つ以上の部位の状態は、上腕の向き、肘の角度、腿の向き及び体全体の向きの少なくとも一つを含むことを特徴とする行動分類システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の行動分類システムであって、
センサデバイスと、計算機と、前記センサデバイス及び前記計算機の間で通信されるデータを中継するネットワークと、を有し、
前記センサデバイスは、前記加速度センサと、前記加速度センサが計測した加速度データを前記計算機に前記ネットワークを介して送信する通信部と、を有し、
前記計算機は、前記加速度データを受信する通信部と、プロセッサと、記憶装置と、を有し、
前記部位状態判別モデル情報は、前記記憶装置に格納され、
前記部位状態推定部及び前記行動内容分類部は、前記記憶装置に格納されたプログラムを実行する前記プロセッサであることを特徴とする行動分類システム。
【請求項１１】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する行動分類装置であって、
前記記憶装置は、
人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記人物の行動を判別するためのルールを含むモデル情報と、
人物の前記所定の部位に装着された加速度センサによって計測された加速度情報と、を保持し、
前記プロセッサは、前記加速度情報から算出される物理特徴量及び前記モデル情報に基づいて前記人物の行動を分類し、
前記モデル情報は、人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記所定の部位以外の一つ以上の部位の状態を判別するためのルールを含む部位状態判別モデル情報を含み、
前記プロセッサは、
前記加速度センサによって計測された加速度から算出される物理特徴量及び前記部位状態判別モデル情報に基づいて前記人物の前記一つ以上の部位の状態を推定し、
推定された前記人物の一つ以上の部位の状態に基づいて、前記一つ以上の部位の状態を示す値の変化量が所定の閾値より大きい時点を境界として、前記人物の行動を複数の区間に区切り、前記複数の区間の前記一つ以上の部位の状態を示す値をクラスタリングすることによって、前記各区間の前記人物の行動を分類することを特徴とする行動分類装置。
【請求項１２】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する計算機による行動分類方法であって、
前記記憶装置は、
人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記人物の行動を判別するためのルールを含むモデル情報と、
人物の前記所定の部位に装着された加速度センサによって計測された加速度情報と、を保持し、
前記行動分類方法は、前記プロセッサが、前記加速度情報から算出される物理特徴量及び前記モデル情報に基づいて前記人物の行動を分類する手順を含み、
前記モデル情報は、人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記所定の部位以外の一つ以上の部位の状態を判別するためのルールを含む部位状態判別モデル情報を含み、
前記人物の行動を分類する手順は、
前記プロセッサが、前記加速度センサによって計測された加速度から算出される物理特徴量及び前記部位状態判別モデル情報に基づいて前記人物の前記一つ以上の部位の状態を推定する手順と、
前記プロセッサが、推定された前記人物の一つ以上の部位の状態に基づいて、前記一つ以上の部位の状態を示す値の変化量が所定の閾値より大きい時点を境界として、前記人物の行動を複数の区間に区切り、前記複数の区間の前記一つ以上の部位の状態を示す値をクラスタリングすることによって、前記各区間の前記人物の行動を分類する手順と、を含むことを特徴とする行動分類方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の行動分類システムは、人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記人物の行動を判別するためのルールを含むモデル情報を保持し、人物の前記所定の部位に装着された加速度センサと、前記加速度センサによって計測された加速度から算出される物理特徴量及び前記モデル情報に基づいて前記人物の行動を分類する解析部と、を有し、前記モデル情報は、人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記所定の部位以外の一つ以上の部位の状態を判別するためのルールを含む部位状態判別モデル情報を含み、前記解析部は、前記加速度センサによって計測された加速度から算出される物理特徴量及び前記部位状態判別モデル情報に基づいて前記人物の前記一つ以上の部位の状態を推定する部位状態推定部と、推定された前記人物の一つ以上の部位の状態に基づいて前記人物の行動を分類する行動内容分類部と、を含み、前記行動内容分類部は、前記一つ以上の部位の状態を示す値の変化量が所定の閾値より大きい時点を境界として、前記人物の行動を複数の区間に区切り、前記複数の区間の前記一つ以上の部位の状態を示す値をクラスタリングすることによって、前記各区間の前記人物の行動を分類することを特徴とする。