DEIM Forum 2016 P6-1

温度センサを用いた高齢者の見守り
高木 祐弥†

高橋 尚弘†

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: †{s1221060,s1221108}@ccy.kanagawa-it.ac.jp, ††otsuka@ic.kanagawa-it.ac.jp
あらまし

少子高齢化の社会に入った日本では，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．独居高齢者の増加が深刻な社会問題となっている現在，遠隔から高齢者を見守る試みが行われている．既に電気やガスなどの使用状況から異常を検知するシステムが提案されているが，これらのシステムでは居住者の状況をリアルタイムで確認することができないなどの問題がある. 一方，カメラなどで部屋の中を監視する手法も考えられるが，プライバシーの問題から導入が難しい．そこで，本研究では温度センサを用いることで、高齢者のプライバシーを考慮しながら高齢者の見守が可能なシステムを構築するために，赤外線アレイセンサの温度データから人の姿勢状況を把握する方法について提案を行う．
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，高齢化が大きな問題となっている．内閣府の調査によると，2014 年 10 月時点で，総人口 1 億 2,708 万人に対し，65歳以上の高齢者が 3,300 万人となっており，総人口の 25%程度が 65 歳以上の高齢者となっている．また同時に，一人暮らしいるなど) を推定する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．

2. 1 たてやま みまもり eyeの高齢者の増加も問題となっている．高齢者人口に占める一センサを利用している例として「たてやまみまもり eye」が人暮らしの高齢者の割合は 2010 年時点で男性は 11.1%，女性ある [5]．このサービスでは，部屋に設置した焦電センサより対は 20.3%となっており，2020 年には男性は 13.9%に，女性は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21.9%になると推測されている [1]．

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．

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

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

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) を用いった欠点がある．

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

2. 2 ネットミル見守りサービス

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きを検知するシステム [6] であり，使用状況からスイッチのオ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．

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

また，同時に HEMS も導入され，電力利用状況や料金などの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用のボタンをさせる物がある [4]．操作を必要としないものとししいといった問題点が考えられる．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るものなどがある．上記に述べた例では，人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の訪問や機器の操作などが確認の手段となっているため，リア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ルタイムで情報を取得することは難しい．また，機器の操作を研究として，赤外線グリッドセンサを用いた室内位置・行動推必要とするため，機械の不具合や対象者の操作ミスなどにより定の粒度及び精度の検討がある [7]．この研究では赤外線アレイ間違った情報が取得されている可能性も考えられる．

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

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いる．

ることも述べられている．

本研究では，第一段階として，赤外線アレイセンサの温度デー
タから見守り対象者の状態 (座っている・立っている・倒れて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 ᗘ5m
4.5mA64(⦪ 8㸪ᶓ 8 ࡢ࣐ࢺࣜࢡࢫ)I2Cẖ⛊ 10 ࣇ࣮࣒ࣞ⛣ືᖹᆒ࡞ࡋ ࡲࡓࡣ 2 ᅇ⛣ືᖹᆒ
0.25 ᗘ2. 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

図 1 Grid-EYE と Raspberry Pi を接続

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 [8]．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 [9] 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 [10] などが提案されている. また，音声を用いた見守り [11], [12] や RFID タグを用いた見守り [13]，Kinect を用いた見守り [14] 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,
図 2 赤外線アレイセンサの設置

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問題もある.

3. 1. 1 Raspberry Pi
Raspberry Pi（ラズベリーパイ）は，ラズベリーパイ財団に

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．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

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，空間評価手法 ResBe(Remote entertainment space Behavior

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evaluation) ，及び行動抽出の高速化の検討，研究を進めてきることが多く，筐体やキーボード，ディスプレイなどは備えてた [15] [16] [17]．測域センサは暗闇にも強くプライバシーに配いない．本研究では，数種類あるモデルのうち，LAN 機能や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複数の USB ポートを備えている Raspberry Pi Model-B を用

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いた．

できないなどの問題点がある. そこで，本研究ではこれらの問

3. 1. 2 赤外線アレイセンサ (Grid-EYE)

題を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Grid-EYE [18] とはパナソニック社が販売している赤外線アでき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システムの提案を行う.

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

3. 見守り部屋の構築のを並べたという意味である．先進の MEMS（Micro Electro

3. 1 使 用 機 器

Mechanical Systems，微小電気機械システム）技術により生

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み出された赤外線センサであり，縦 11.6mm，8.0mm，高さての説明を行う．

4.3mm と非常に小型でありながら，8 × 8 の 64 画素で 2 次元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❧ࡗ࡚࠸ࡿ≧ែᗙࡗ࡚࠸ࡿ≧ែᮘ࡛అࡏ࡚࠸ࡿ≧ែᐷ࡚࠸ࡿ≧ែ

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図 3 赤外線アレイセンサで取得した姿勢

は 60 度であり，検知可能距離は最大 5m であり，データ取得タとし，残りの 53 枚をテストデータとした．トレーニングデー

範囲は，設置する高さに依存する．

タ数が不足しているため，今回はファイン・チューニングを用

Grid-EYE の性能を表 1 に，Raspberry Pi と接続したものを図 1 に示す．

いて学習を行った．今回使用したデータモデルは cafenet モデルと GoogLeNet モデルの 2 つである．テストデータとして，3. 2 実 験 環 境

立っている姿勢 7 枚，座っている姿勢 23 枚，机に伏せている

実際にデータを取得を行うために，380cm × 370cm ほどの姿勢 11 枚，寝ている姿勢 3 枚，倒れている姿勢 9 枚，を用意

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．

した．

4. 1 姿勢判定の精度
全ての姿勢についての判定精度を図 4, 5 に示す．グラフの横軸は学習回数，縦軸はテストデータ 53 枚の平均正解率を示し

天井の高さは 230cm であるため，赤外線アレイセンサのデーている．cafenet モデルを用いると正解率が 7 割程度であった．

タ取得範囲は 230cm となる．図 2 で赤く塗られている部分がgooglenet モデルは出力層が 3 つあり，グラフでは階層が浅い有効範囲となる．取得範囲が 230cm では，部屋の大きさは 380

方から深い方へ向かって「出力層 1」「出力層 2」「出力層 3」とcm × 370cm なので部屋全体を覆うことはできないが，範囲外している．出力層によって正解率が異なるが，階層が深い学習

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の方が正解率が良く，8 割り程度の正解率を得ることができた

いるため，今回はデータ取得の問題はないと考えた．センサのが，過学習の影響を受けていることがわかる．

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題は生じないと考えられる．

4. 実 験 結 果

次に，倒れている姿勢だけの判定精度を図 6, 7 に示す．グラフの横軸は学習回数，縦軸は倒れている姿勢のテストデータ 9枚の平均正解率を示している．cafenet モデルを用いると正解率が 5 割程度であり，全ての姿勢に対する平均正解率よりも精度

我々は見守り対象者の「立っている」「座っている」「机に伏が下がっている．googlenet モデルは先ほどと同様に出力層にせている」「寝ている」「倒れている」の 5 つの状態を推定する

よって正解率が異なるが，階層が浅い学習の方が正解率が良く，ために，深層学習 (Deep Lerning) を利用すした．まず，見守8 割程度の正解率を得ることができた．結果として，cafenet モり部屋において，立つ・座る・倒れるなどの動作を行い，そのデルよりも googlenet モデルを用いた方が正解率が高く，また，時に赤外線アレイセンサから取得した温度情報を記録する．実googlenet においては出力層により正解率にかなりのバラつき際に上記 5 パターンについて 153 パターンの温度情報を取得しが生じていることがわかった．

た．赤外線アレイセンサから取得した温度情報の例を図 3 に示す．各マスの色が温度を表しており，温度が低いほど青に，高いほど赤に近づいた色となる．

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，遠隔からこれらの温度情報を画像とし，そのときの状態（立つ・座る

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など) をラベルとして，深層学習することで分類器を作成し，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

未知の温度情報を入力とした時に，その時の状態を推定するこ結果より，姿勢判定の正解率は最高で 8 割程度という結果を得とを目指す．

ることができた．今後は，状態精度の向上について検討を行う．

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度データの画像を各 20 枚ずつ合計 100 枚をトレーニングデー

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図 4 全ての姿勢の平均正解率 (cafenet モデル)ϭϬ͘ϵϬ͘ϴϬ͘ϳ⋡Ϭ͘ϲゎϬ͘ϱṇϬ͘ϰṇゎ⋡;ฟຊᒙϭͿṇゎ⋡;ฟຊᒙϮͿṇゎ⋡;ฟຊᒙϯͿϬ͘ϯϬ͘ϮϬ͘ϭϬϬϬϬϱϬϬϬϭϬϬϱϭϬϬϬϮϬϬϱϮϬϬϬϯϬϬϱϯϬϬϬϰϬϬϱϰϬϬϬϱϬϬϱϱᏛ⩦ᅇᩘϬϬϬϲϬϬϱϲϬϬϬϳϬϬϱϳϬϬϬϴϬϬϱϴϬϬ
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図 5 全ての姿勢の平均正解率 (googlenet モデル)Ϭ͘ϲϬ͘ϱϱ⋡ Ϭ͘ϱゎṇϬ͘ϰϱϬ͘ϰϬϬϬϱϬϬϬϭϬϬϱϭϬϬϬϮϬϬϱϮϬϬϬϯϬϬϱϯϬϬϬϰϬϬϱϰϬϬϬϱϬϬϱϱᏛ⩦ᅇᩘϬϬϬϲϬϬϱϲϬϬϬϳϬϬϱϳϬϬϬϴϬϬϱϴϬϬϬϵ

図 6 倒れている姿勢だけの平均正解率 (cafenet モデル)ṇゎ⋡;ฟຊᒙϭͿṇゎ⋡;ฟຊᒙϮͿṇゎ⋡;ฟຊᒙϯͿϭϬ͘ϵϬ͘ϴϬ͘ϳ⋡Ϭ͘ϲゎϬ͘ϱṇϬ͘ϰϬ͘ϯϬ͘ϮϬ͘ϭϬϬϬϬϱϬϬϬϭϬϬϱϭϬϬϬϮϬϬϱϮϬϬϬϯϬϬϱϯϬϬϬϰϬϬϱϰϬϬϬϱϬϬϱϱᏛ⩦ᅇᩘϬϬϬϲϬϬϱϲϬϬϬϳϬϬϱϳϬϬϬϴϬϬϱϴϬϬ
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図 7 倒れている姿勢だけの平均正解率 (googlenet モデル)

文献[1] 内閣府, ”高齢社会白書”, http://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/index-w.html[2] ”高 齢 者 見 守 り サ ー ビ ス み ま も り 隊 ”, http://www.
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