DEIM Forum 2017 P5-1

温度センサを用いた姿勢推定
和賀 祥平†

大塚 真吾†† 神奈川工科大学 情報工学科 〒 243–0292 神奈川県厚木市下荻野 1030
E-mail: †s1321149@cce.kanagawa-it.ac.jp, ††otsuka@ic.kanagawa-it.ac.jp
あらまし

少子高齢化社会に入った日本において，独居老人が増加しており孤独死のリスクが高まっている．そのため，離れて暮らす家族などが遠隔から高齢者を見守るという試みが行われている．しかし，これらのシステムではプライバシの問題や居住者の状況をリアルタイムで確認することが難しいなどの課題がある．そこで，本研究では温度センサを用いることで高齢者の姿勢を判断し，異常状態を検出する手法の提案を行う．
キーワード センサ処理，遠隔システム，高齢者見守り

1. は じ め に
近年，我が国は少子高齢化社会へと突入している．平成 27年度の内閣府の発表では，日本の総人口は平成 26 年 10 月時点
で 1 億 2,708 万人であり，4 年連続で減少している．65 歳以上の高齢者人口は過去最高の 3,300 万人となり，総人口に占める割合も 26.0 ％と過去最高となった [1]．また，独居高齢者も増が，姿勢の判定率に改善の余地があった [6]．そこで，本研究では見守り対象者の状態推定の精度を上げるために新たな手法の提案とその検証を行う．

2. 既存サービスと関連研究
本研究に関連すると思われる既存のサービスと関連研究について述べる．

加しており所謂「孤独死」が社会問題となりつつある．独居高

2. 1 たてやま みまもり eye

齢者の増加により，訪問介護やデイサービスなどの在宅介護へセンサを利用している例として「たてやまみまもり eye」がの需要が高まっているが，労働環境などに課題を抱えているたある [7]．このサービスでは，部屋に設置した焦電センサより対め，それらの労働者が不足しているのが現状である．

象者の動きを検知するシステムとなっており，検知した情報は離れて暮らす高齢者の安否確認の方法として，高齢者の見守インターネットを通じていつでも見ることが可能となっている．

りシステムというものが提案されている．見守りとは高齢者なトイレや玄関などにつけることで，1 日のトイレの回数や外出どが安全な状態にあるかを確認することである．見守りシステ

状況などが分かる．このサービスなどで利用されている焦電セ

ムは大きく分けると，人によるものと ICT(情報通信技術) を用

ンサは，静止状態や動きが非常に遅い場合には検知できないといるものの 2 つに分類することができる．人によるものとしていった欠点がある．

は，地域のボランティアなどが，定期的に訪問することで安否2. 2 ネットミル見守りサービスを確認するもの [2]，宅配や郵便に訪れる人が異変を察知した場

ネットミル見守りサービスは電力の使用状況から対象者の動合連絡してもらうもの [3] などがある．ICT を利用するものはきを検知するシステム [8] であり，使用状況からスイッチのオ見守り部屋と呼ばれる．見守り部屋は対象者が機器の操作を必ンオフなどを判断することができる．統計から生活リズムを推要とするものとしないものがあり，必要とするものとしては定測し，長時間利用がないときなどに知らせる機能を持っている．

期的に健康状態等を通告するボタンを押させるものや緊急通報

また，同時に HEMS も導入され，電力利用状況や料金などの用のボタンをさせる物がある [4]．また，テレビ電話等で家族と確認も可能である．家のどこにいるかなどの情報を得るのは難

定期的に会話を行うことで，高齢者を見守るシステム等も提案しいといった問題点が考えられる．

されている [5]．操作を必要としないものとしては電気やガスの使用状況から異常を検知するもの，センサにより移動を検知す

2. 3 赤外線グリッドセンサを用いた室内位置・行動推定の粒度及び精度の検討るものなどがある．上記に述べた例では，人の訪問や機器の操赤外線アレイセンサを用いた位置情報の検知についての先行作などが確認の手段となっているため，リアルタイムで情報を研究として，赤外線グリッドセンサを用いた室内位置・行動推取得することは難しい．また，機器の操作を必要とするため，定の粒度及び精度の検討がある [9]．この研究では赤外線アレイ

機械の不具合や対象者の操作ミスなどにより間違った情報が取センサ用いて，姿勢の変化に伴うデータ変化についての検討を得されている可能性も考えられる．

行っている．また，センサを天井と壁面に設置した場合で得ら

我々は測域センサや赤外線アレイセンサなどを用いて，見守り対象者のプライバシを配慮しつつ，対象者の状況をリアルタイムで確認することが可能な見守り部屋の構築を目指しており，赤外線アレイセンサを用いて見守り対象者の姿勢 (座っている・立っている・倒れているなど) を推定する手法の提案を行ったれるデータの違いについても検証を行い，データの特徴が異なることも述べられている．

2. 4 居住空間のスマート化に向けた高齢者見守りシステム開発の取り組み
レーザレンジスキャナを用いた研究として，居住空間のス㟁※㟁ᅽᐃᑐ㇟≀ࡢ ᗘ⠊ᅖᗘ⢭ᗘ᳨▱㊥㞳ᾘ㈝㟁ຊ⏬⣲ᩘእ㒊࢖ࣥࢱ࣮ࣇ࢙࢖ࢫ
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表 1 Grid-EYE 性能表
3.3V-201 ᗘ~100 ᗘ±3.0 ᗘ
5m
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0.25 ᗘ

マート化に向けた高齢者見守りシステム開発の取り組みがある [10]．この研究では，人感センサ，湿度温度センサ，ドアセンサ，レーザレンジスキャナなどを用いて見守りシステムの構築

図 1 Grid-EYE と Raspberry Pi を接続を行っている．まず，はじめにレーザレンジスキャナにより壁データを取得し，その後に得られるデータと比較する．壁デー
タから部屋の形の画像を作成し，画像上に人の位置を表示するシステムとなっており，データは Web ページから確認可能である．しかしながら，レーザレンジスキャナだけでは，姿勢の変化などには対応することが出来ない．
その他にも，電気やガス，湯沸かしポットの使用状況から異常を検知するシステム [11] や掃除ロボットに代表される移動ロボットによる見守りシステム [12] などが提案されている. また，音声を用いた見守り [13], [14] や RFID タグを用いた見守り [15]，Kinect を用いた見守り [16] などが提案されている．これらは居住者のプライバシーを保護できる点では優れているが,居住者の状況をリアルタイムに把握することが難しいため, 早期の異常検知が難しいといった問題がある．また，居住者の異常を予測するためには十分なデータが蓄積されていないなどの
図 2 赤外線アレイセンサの設置問題もある.
我々はこれまでユーザに計測されていることを意識させずに自然な行動を物理的に測ることのできる測域センサ (レーザピュータとして必要な機能を備えたコンピュータのことであり，レンジスキャナ) を使用したユーザ非装着型エンタテイメント組み込み用途として使われることが多い．そのため，小型であ空間評価手法 ResBe(Remote entertainment space Behavior

ることが多く，筐体やキーボード，ディスプレイなどは備えてevaluation) ，及び行動抽出の高速化の検討，研究を進めてきいない．本研究では，数種類あるモデルのうち，LAN 機能やた [17] [18] [19]．測域センサは暗闇にも強くプライバシーに配

複数の USB ポートを備えている Raspberry Pi Model-B を用慮できるなど長所も多いが，レーザ光が遮断されると正確ないた．

データが取れない，センサを設置した高さしか計測することが3. 1. 2 赤外線アレイセンサ (Grid-EYE)

できないなどの問題点がある. そこで，我々はこれらの問題をGrid-EYE [20] とはパナソニック社が販売している赤外線ア解決するために非接触で温度分布データを計測することのできレイセンサである．赤外線センサとは，物体から発せられる赤る赤外線アレイセンサも同時に用いた独居高齢者の見守りシス

外線を受光し，電気信号に変換することにより非接触で対象テムの提案を行っている.の温度を測定できるセンサのことである．アレイとは同じものを並べたという意味である．先進の MEMS（Micro Electro

3. 見守り部屋の構築

Mechanical Systems，微小電気機械システム）技術により生3. 1 使 用 機 器

み出された赤外線センサであり，縦 11.6mm，8.0mm，高さ

この節では，見守り部屋の構築のために使用した機器につい4.3mm と非常に小型でありながら，8 × 8 の 64 画素で 2 次元て説明を行う．

3. 1. 1 Raspberry Pi

エリア温度検知が可能で，I2C のデジタル出力も可能であり，マイコン等でも簡単に操作が行えるものとなっている．視野角

Raspberry Pi（ラズベリーパイ）は，ラズベリーパイ財団には 60 度であり，検知可能距離は最大 5m であり，データ取得範よって英国で開発されたシングルボードコンピュータである．

囲は，設置する高さに依存する．Grid-EYE の性能を表 1 に，シングルボードコンピュータとは 1 枚のプリント基板上にコンRaspberry Pi と接続したものを図 1 に示す．

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赤外線アレイセンサで取得した姿勢

3. 2 実 験 環 境

存研究である各ピクセルは 1 色のみで表現する手法をピクセル

実際にデータを取得を行うために，380cm × 370cm ほどの法，新たに提案する放射グラデーションで表現する手法をグラ

部屋を見守り部屋として構築した．一般家庭の居間を想定し，床には畳を用意し畳の上を部屋として考える．部屋の中心にはテーブルを配置し，赤外線アレイセンサは部屋の中心の天井部分に設置した．

デーション法と呼ぶ．

4. 実

験

深層学習による姿勢判定では取得した 5 つの姿勢における温天井の高さは 230cm であるため，赤外線アレイセンサのデー

度データの画像を各 50 枚ずつ合計 250 枚をトレーニングデー

タ取得範囲は 230cm となる．図 2 で赤く塗られている部分がタとし，それらとは別に各姿勢で 20 枚ずつ合計 100 枚をテス有効範囲となる．取得範囲が 230cm では，部屋の大きさは 380トデータとした．トレーニングデータ数が不足しているため，

cm × 370cm なので部屋全体を覆うことはできないが，範囲外

今回はファイン・チューニングを用いて学習を行った．今回使は部屋の壁近くであり，テーブルを中心とした生活を想定して用したデータモデルは cafenet モデルと GoogLeNet モデルのいるため，今回はデータ取得の問題はないと考えた．センサの2 つである．

最大検知距離は 5m であるため一般的な部屋であれば検知に問

4. 1 姿勢判定の精度

題は生じないと考えられる．

まず，cafenet を用いた場合の 5 つ姿勢の正解率を図 4 に示

3. 3 姿勢の推定

す．グラフの横軸は学習回数，縦軸はテストデータ 100 枚（5我々は見守り対象者の姿勢を「立っている」「座っている」「机姿勢× 20 枚）の平均正解率を示している．既存の手法であるに伏せている」「寝ている」「倒れている」の 5 つパターンに分ピクセル法は 85%程度の正解率を得ることができたのに対し類し，赤外線アレイセンサの温度情報をもとに姿勢の推定を行て，グラデーション法は 95%程度の正解率を得ることができう．赤外線アレイセンサは前節で述べた通り，64 ピクセル (8た．googlenet モデルには出力層が 3 つあり，階層が浅い方か× 8 のマトリックス) であり，0.25 ℃毎に-20 ℃から 80 ℃までら深い方へ向かって softmax1, softmax2, softmax3 としていを検知することが可能である．そこで，見守り部屋において，る．ピクセル法に googlenet モデルを適応した場合の正解率を立つ・座る・倒れるなどの動作を行い，その時に赤外線アレイ

図 5 に，グラデーション法の正解率を図 6 に示す．出力層にセンサから取得した温度情報を記録する．赤外線アレイセンサ

よって正解率が異なるが，ピクセル法の場合は階層が深い学習から取得した温度情報は図 3 のピクセル法で示すように，各ピの方が正解率が良く 90%程度の正解率を得られ，グラデーショ

クセル毎に色によって温度を表す．色は温度が低いほど青に，ン法は一部過学習の影響を受けているが，出力層に関係なく概高いほど赤に近づくように設定している．

ね 90%程度の正解率を得ることができた．

これらの温度情報を画像とし，そのときの状態（立つ・座る

次に，cafenet を用いた場合の倒れている姿勢だけの正解率など) をラベルとして，深層学習 (Deep Lerning) することで分を図 7 に示す．グラフの横軸は学習回数，縦軸はテストデータ類器を作成し，未知の温度情報を入力とした時に，その時の姿20 枚（倒れている姿勢）の平均正解率を示している．既存の勢の推定を行う．我々が以前提案した姿勢判定法では，各ピク手法であるピクセル法は 60%-70%程度の正解率を得ることがセル毎に温度に応じて色付けを行っており，深層学習による姿できたのに対して，グラデーション法は 90%程度の正解率を得勢判定の精度はある程度行うことができた．本研究では，姿勢ることができた．ピクセル法に googlenet モデルを適応した場判定の更なる精度向上を目指し，図 3 のグラデーション法に示合の正解率を図 8 に，グラデーション法の正解率を図 9 に示すように，各ピクセルの色を隣接するピクセルの色を考慮してす．出力層によって正解率が異なるが，ピクセル法の場合は階放射グラデーションで表現する手法の提案を行う．以後は，既層が深い学習の方が正解率が良く 80%-90%の正解率を得られ，ིմਜ਼ིմਜ਼ϒέιϩ๑ήϧυʖεϥϱ๑                                      ָसյ਼ིմਜ਼ིմਜ਼VRIWPD[VRIWPD[VRIUPD[ήϧυʖεϥϱ๑ָसյ਼

図 7 倒れている姿勢だけの平均正解率 (cafenet モデル)

図 4 全ての姿勢の平均正解率 (cafenet モデル)ϒέιϩ๑                                                                          ָसյ਼図 5 全ての姿勢の平均正解率 (googlenet モデル・ピクセル法)

VRIWPD[VRIWPD[VRIWPD[                                                         ָसյ਼

図 8 倒れている姿勢だけの平均正解率 (googlenet モデル・ピクセル法)

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図6

VRIWPD[ིմਜ਼VRIWPD[VRIWPD[  ָसյ਼  

全ての姿勢の平均正解率 (googlenet モデル・グラデーション法)

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図 9 倒れている姿勢だけの平均正解率 (googlenet モデル・グラデー

グラデーション法は階層が深い学習結果 (softmax3) において，ション法)概ね 90%程度の正解率を得ることができた．
実験結果から，提案手法であるグラデーション法の正解率が常に良い結果を得ることができ，また，正解率も 90%という高い数値を得ることができた．

5. お わ り に本研究では，高齢者のプライバシーに配慮しつつ，遠隔から見守るシステムを提案するために，赤外線アレイセンサを用いて，見守り対象者の状態を把握する手法の提案を行った．実験
結果より，姿勢判定の正解率は概ね 90%という高い精度を得ることができた．今後は，この実験結果をもとに，実際に高齢者を見守るシステムの構築方法について検討を行う．

文

献[1] 内 閣 府, 高 齢 社 会 白 書, http://www8.cao.go.jp/kourei/
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http://www.hms-npo.org[5] 飯島俊輔, 武川直樹, 酒造正樹, 小島卓郎, ともリビ：高齢者親
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