JP2016177355A - 異常検知端末及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出すること。【解決手段】異常検出端末は、ユーザに携帯され、動きセンサと、転倒検出手段と、体動検出手段と、異常判定手段とを有する。動きセンサは、この異常検出端末の動きを検出し動きデータを出力する。転倒検出手段は、動きセンサによって出力された動きデータがユーザの転倒可能性に関する第１の条件を満たす場合に転倒を検出し、動きデータが上記転倒可能性に関する第１の条件とは異なる第２の条件を満たす場合に転倒に準ずる事象として準転倒を検出する。体動検出手段は、動きセンサによって出力された動きデータを基に、ユーザの体動を検出する。異常判定手段は、転倒が検出された場合にユーザに異常が発生したと判定し、準転倒が検出された場合に、当該検出後の第１の期間、体動検出手段による体動の検出を監視し、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合にユーザに異常が発生したと判定する。【選択図】図８

Description

本発明は、人の転倒等の異常を検出可能な異常検出端末及び当該異常検出端末に用いられるプログラムに関する。

従来から、高齢者等の健康異常や転倒等の事故を検出し通報するシステムが存在する。下記特許文献１には、人体の体動と呼吸あるいは脈拍を検出する圧電センサからなる検出手段と、該検出手段からの検出データに基づいて健康の正常、異常を判定する判定手段と、該判定手段が異常を判定したことを通報する通信手段とを一体化して被験者に装着する着用型装置を備え、上記圧電センサからの検出信号を、ローパスフィルタを通して反転増幅した出力の最大値、最小値の差（ＬＦＢＭ）により呼吸の有無を判定するとともに、ハイパスフィルタを通して反転増幅した出力の最大値、最小値の差（ＨＦＢＭ）により脈波と体動を判定し、ハイパスフィルタ出力（ＨＰＦＯ）で転倒による体動を判定するように構成したことを特徴とする独居老人安全生活支援装置が開示されている。

この装置においては、体動が検出されない安静状態が６０分継続した場合、身体異常状態と判断されるほか、転倒が検出された後、安静状態が５分間継続した場合にも身体異常の緊急事態と判断され、ブザーによる警告後に緊急通報がなされる。ただし、転倒の検出後に所定の体動が検出された場合には、ユーザが何らかの行動をしたことから通報の必要はないと判断され、上記５分間のタイマーがリセット（転倒検出が取消）される。

特開２００２−３６０５２２号公報

しかしながら、転倒の態様は多種多様であり、例えば、ユーザが椅子に座った状態から倒れる場合には、転倒時の衝撃が顕著に現れないこともある。また、ユーザが起立姿勢から気を失って倒れる場合でも、頭や身体が先に地面に衝突する場合には衝撃は小さくなる可能性もある。

このような場合でも、上記特許文献１に記載のような生活監視機能（安静状態の継続による身体異常状態の検出）があれば所定の監視時間に亘ってユーザの動きがないことをもって異常通報可能だが、この監視時間は比較的長いため、転倒事故発生から通報までに長時間を要し、緊急処置が遅れるおそれがある。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出することが可能な異常検知端末及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る異常検出端末は、ユーザにより携帯され、当該ユーザの転倒を検知する端末であって、動きセンサと、転倒検出手段と、体動検出手段と、異常判定手段とを有する。上記動きセンサは、当該端末の動きを検出し動きデータを出力する。上記転倒検出手段は、上記動きセンサによって出力された動きデータが上記ユーザの転倒可能性に関する第１の条件を満たす場合に転倒を検出し、上記動きデータが上記転倒可能性に関する上記第１の条件とは異なる第２の条件を満たす場合に上記転倒に準ずる事象として準転倒を検出する。上記体動検出手段は、上記動きセンサによって出力された動きデータを基に、上記ユーザの体動を検出する。上記異常判定手段は、上記転倒が検出された場合に上記ユーザに異常が発生したと判定する。また異常判定手段は、上記準転倒が検出された場合に、当該検出後の第１の期間、上記体動検出手段による上記体動の検出を監視し、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合に上記ユーザに上記異常が発生したと判定する。

これにより異常検出端末は、転倒とは区別してユーザの準転倒を検出し、その後の経過（体動）を監視することで、ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出することができる。ここで第１の期間は例えば６０分であるが、これに限られない。

上記異常判定手段は、上記第１の期間に、上記体動検出手段により上記体動が検出されない状態が第２の期間継続した場合に上記ユーザに上記異常状態が発生したと判定してもよい。ここで第２の期間は、上記第１の期間より短い時間、例えば１５分であるが、これに限られない。また第２の条件は、第１の条件よりも転倒事象として検出され易い緩和された条件とすることが好適である。

上記異常判定手段は、上記体動検出手段により上記体動が検出されない状態が第３の期間継続した場合に上記ユーザに上記異常が発生したと判定してもよく、上記第２の期間は上記第３の期間よりも短く設定されてもよい。ここで第３の期間は例えば６０分であるが、これに限られない。

これにより異常検出端末は、転倒および準転倒が検出されていない通常時（非転倒時）において異常状態と判定する期間（第３の期間）よりも、準転倒検出後の体動検出監視期間（第１の期間）において異常状態と判定する期間（第２の期間）を短く設定することで、例えばユーザが椅子に座った状態から倒れて動けなくなった場合等に、その異常状態を迅速に判定することができる。すなわち、準転倒検出後に体動が検出されない場合にはユーザに何らかの異常が発生している可能性が非転倒時よりも高いと考えられるため、体動の非検出状態の継続が非転倒時の判定期間に満たない場合でも異常状態と判定する。

上記転倒検出手段は、上記動きデータによって取得される転倒指標値が第１の閾値以上である場合に上記転倒を検出し、上記転倒指標値が上記第１の閾値よりも小さい第２の閾値以上であって上記第１の閾値未満である場合に上記準転倒を検出してもよい。

ここで転倒指標値とは、例えば動きデータとしての加速度の変化量やピーク値、あるいは、それらのデータから求められた転倒可能性を示す評価値であるが、これらに限られない。

上記転倒検出手段は、上記動きデータによって取得される複数の異なる転倒指標値の総合評価が所定の転倒基準を満たす場合に上記転倒を検出し、上記複数の異なる転倒指標値の前記総合評価が前記所定の転倒基準を満たさず当該複数の異なる転倒指標値のうちの一部が所定の基準を満たす場合に上記準転倒を検出してもよい。

ここで複数の異なる転倒指標値とは、例えば動きデータとしての加速度の変化量とピーク値、または衝撃に基づく転倒可能性を示す評価値と落下特性に基づく転倒可能性を示す評価値等であるが、これらに限られない。

上記異常判定手段は、上記第１の期間に、上記準転倒が再び検出された場合に上記監視を終了してもよい。

これにより異常検出端末は、準転倒が複数回検出される場合には、ユーザに比較的強い衝撃が生じる日常生活における動き（例えば運動等）が生じており、異常事態ではないと判断し、不要な経過監視を終了することができる。

本発明の他の形態に係る異常検出端末は、ユーザにより携帯され、当該ユーザの転倒を検知する端末であって、動きセンサと、転倒検出手段と、体動検出手段と異常判定手段とを有する。上記動きセンサは、当該端末の動きを検出し動きデータを出力する。上記転倒検出手段は、上記動きセンサによって出力された動きデータが上記ユーザの転倒可能性に関する第１の条件を満たす場合に転倒を検出し、上記動きデータが上記転倒可能性に関する上記第１の条件とは異なる第２の条件を満たす場合に上記転倒に準ずる事象として準転倒を検出する。上記体動検出手段は、上記動きセンサによって出力された動きデータを基に、上記ユーザの体動を検出する。上記異常判定手段は、上記体動検出手段により上記体動が検出されない状態が第１の期間継続した場合、及び、上記転倒が検出された場合に上記ユーザに異常が発生したと判定する。また異常判定手段は、上記準転倒が検出された場合は、上記第１の期間を当該第１の期間よりも短い第２の期間に短縮する。

本発明のまた別の形態に係るプログラムは、ユーザにより携帯される異常検出端末の動きを検出して動きデータを出力する動きセンサを有する異常検出端末に、
上記動きセンサによって出力された動きデータが上記ユーザの転倒可能性に関する第１の条件を満たす場合に転倒を検出するステップと、
上記動きデータが上記転倒可能性に関する上記第１の条件とは異なる第２の条件を満たす場合に上記転倒に準ずる事象として準転倒を検出するステップと、
上記動きセンサによって出力された動きデータを基に、上記ユーザの体動を検出するステップと、
上記転倒が検出された場合に上記ユーザに異常が発生したと判定するステップと、
上記準転倒が検出された場合に、当該検出後の所定期間、上記体動の検出を監視し、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合に上記ユーザに上記異常が発生したと判定するステップと
を実行させる。

以上説明したように、本発明によれば、ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出することができる。

本発明の一実施形態に係る異常検出端末の構成を示す図である。 上記異常検出端末による生活監視処理の流れを示したフローチャートである。 ユーザの転倒に伴う加速度の変化を示した図である。 加速度ピークの検出方法を説明するための図である。 ユーザの転倒に伴う加速度の変化と、ユーザがバットを振った際の加速度の変化とを比較して示した図である。 転倒検出後に当該検出が取り消される場合の加速度の変化と、転倒検出後に当該検出が取り消されない場合の加速度の変化とを比較して示した図である。 ユーザの転倒が検出される際の加速度の変化と、転倒検出に至らない低衝撃（準転倒）発生時の加速度の変化とを比較して示した図である。 上記異常検出端末による転倒監視処理の流れを示したフローチャートである。 図８で示した転倒監視処理における準転倒検出後の経過監視処理の流れを示したフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。

［異常検出端末の構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る異常検出端末の構成を示す図である。

本実施形態に係る異常検出端末１００は、例えばリストバンド型（腕時計型）のウェアラブル端末であり、例えば高齢者等のユーザの手首や腕に装着される。リストバンド型以外にも、例えば首からぶら下げ可能なペンダント型、耳等に頭部に装着可能なヘッドマウント型、ベルト形状やベルトループ吊下げ形状等の腰装着型等の形態もとり得る。

同図に示すように、この異常検出端末１００は、加速度センサ１１、装着センサ１２、バッテリ１３、無線通信部１４、報知部１５、操作表示部１６、緊急ボタン１７及び制御部１８を有する。

加速度センサ１１は、例えば３軸のセンサで構成され、異常検出端末１００の動き（異常検出端末１００を装着したユーザの動き）を検出する。加速度センサ１１は、所定のサンプリング周期で検出した加速度データを出力する。この加速度センサ１１に代えて、例えば角速度センサ等の他の動きセンサが用いられても構わない。

装着センサ１２は、例えば異常検出端末１００のリストバンド部分に設けられ、異常検出端末１００のユーザの人体（腕）への装着状態を検出する。装着センサ１２の検出方式としては、例えば静電容量型が採用されるが、誘導型、超音波型、光電型、磁気型等の他のタイプのセンサが用いられてもよい。なお、異常検出端末１００が帯状であって、その両端部を接続してユーザの手首に装着する構造である場合、端部同士の接続を接点スイッチ又は通電状態により検知し、それにより装着／非装着を検出することもできる。

バッテリ１３は、異常検出端末１００の各部へ電力を供給する。バッテリ１３としては、例えばリチウムポリマー電池、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池等の充電可能なものが用いられる。

無線通信部１４は、例えば３ＧやＬＴＥ（Long Term Evolution）等の携帯通信網を介して、遠隔の監視センタＣと無線通信し、異常検出端末１００（制御部１８）によって検出されたユーザの異常を監視センタＣへ通報する。また無線通信部１４は、例えばＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）や特定小電力無線等により、監視センタＣと接続された宅内のセキュリティ端末と無線通信することも可能である。

監視センタＣには、管制員が常駐しており、異常検出端末１００から（または宅内のセキュリティ端末を経由して）異常通報を受信すると、ユーザの現場へ救急隊員の派遣等の必要な措置が取られる。

報知部１５は、例えばバイブレーション装置として構成され、振動による刺激によってユーザへ異常や操作受付を報知する。振動以外にも、音声によって報知がなされても構わない。

操作表示部１６は、例えばタッチパネルディスプレイとして構成され、上記報知部１５による報知と共に、または当該報知に代えて、異常報知等の各種の表示処理を実行する。また操作表示部１６は、異常検出（通報）に対するユーザのキャンセル操作の入力手段として機能してもよい。当該キャンセル操作の入力手段としては、別途専用のキャンセルボタンが設けられても構わない。

救急ボタン１７は、ユーザが非常時に監視センタＣへ救急通報するための救急操作部である。

制御部１８は、異常検出端末１００の各部を統括的に制御し、上記各センサや操作部からの入力に応じて各種演算を実行する。当該制御部１８は、生活監視部１８１、救急監視部１８２及び転倒監視部１８３の各監視処理部によって、ユーザに転倒異常状態、救急異常状態及び生活異常状態が発生していないかどうか、監視処理を実行する。

当該生活監視部１８１、救急監視部１８２及び転倒監視部１８３は、それぞれ専用のハードウェア回路として構成されていてもよいし、ソフトウェア（プログラム）として構成されていてもよい。生活監視部１８１、救急監視部１８２及び転倒監視部１８３がソフトウェアとして構成される場合、それらは異常検出端末１００が有する図示しないＲＡＭ（Random Access Memory）またはフラッシュメモリ等の記憶装置に記憶される。以下この３種類の監視処理について説明する。

（生活監視）
生活監視とは、上記制御部１８の生活監視部１８１が、上記加速度センサ１１の出力に基づき、ユーザ（異常検出端末１００の装着者）が日常生活で生じる程度に動いているかを監視し、ユーザが急病などにより動けない状態が継続していることが検出された場合には、それを通報する機能である。

具体的には、生活監視部１８１は、ユーザが異常検出端末１００を装着している状態（上記装着センサ１２により検出）において、加速度センサ１１の出力から動き（体動）を検出し、日常生活レベルの体動が一定期間（例えば１時間）継続して生じていない場合に、ユーザに生活異常が発生したと判定する。

体動の有無の判定は、加速度のピークまたは変化量の観測により行われる。例えば、１）一定値以上（たとえば12m/s²）のピーク値が検出された場合、或いは、２）単位時間当たりの加速度変化量が一定値を超えた場合、生活監視部１８１は、ユーザに体動があると判断する。

そして生活監視部１８１は、生活異常と判定した旨をユーザに報知部１５の振動または音、或いは操作表示部１６の画面により報知し、その報知後、所定のキャンセル時間（例えば１０秒）の間に体動が検出されるか、またはユーザから所定のキャンセル操作が入力された場合、生活異常を取り消す（監視センタＣへ異常通報しない）。

（救急監視）
救急監視とは、ユーザが監視センタＣによる救急対応を求めて上記救急ボタン１７を押下操作した際、上記制御部１８の救急監視部１８２が監視センタＣへ通報する機能である。

具体的には、ユーザが救急ボタン１７を長押し操作（例えば２秒間押下）すると、救急監視部１８２はユーザに救急異常が発生したと判定する。そして救急監視部１８２は、監視センタＣへ当該ユーザの救急異常を通報するとともに、異常を確定したことを、報知部１５または操作表示部１６を介してユーザへ報知する。

ユーザに生活異常及び転倒異常が発生している最中でも、当該救急異常が発生した場合には救急異常が優先される。

（転倒監視）
転倒監視とは、上記制御部１８の転倒監視部１８３が、加速度センサ１１の出力に基づき、ユーザ（異常検出端末１００の装着者）の転倒を自動検出し、転倒事故の発生を通報する機能である。

具体的には、転倒監視部１８３は、ユーザが異常検出端末１００を装着している状態において、加速度センサ１１の出力から、転倒らしい特徴を持った転倒事象を検出し、この検出結果を評価して転倒を検出する。

転倒を検出後、所定時間（例えば１５秒）内にユーザが立ち上がって歩くなどの体動が検出された場合、転倒監視部１８３は、転倒異常を確定せず、転倒事象の検出を自動キャンセルする。

また、転倒監視部１８３は、転倒異常と判定すると、ユーザに報知部１５の振動または音、或いは操作表示部１６の画面により報知し、その報知後、所定のキャンセル時間（例えば２０秒）の間にユーザから所定のキャンセル操作が入力された場合、転倒異常を取り消す（監視センタＣへ異常通報しない）。ユーザの体動の検出方法は後述するが、生活監視における検出方法と同様としてもよい。

また、詳細は後述するが、本実施形態において転倒監視部１８３は、加速度センサ１１の出力に基づいて通常の転倒と低衝撃の転倒（準転倒）とを区別して検出することが可能である。準転倒とは、加速度センサ１１の出力から転倒とまでは判断できないが、転倒の可能性がある場合が該当する。そして、準転倒が検出された場合には、転倒監視部１８３は、その後の所定期間、ユーザの体動を監視する経過監視処理を実行することで、低衝撃の転倒によるユーザの異常事態も早期に検出し異常通報可能としている。

［異常検出端末の動作］
次に、以上のように構成された異常検出端末１００の監視動作について説明する。以降の説明においては、異常検出端末１００の制御部１８または各監視部を主な動作主体として説明するが、この動作は当該制御部１８の制御下において実行されるプログラムとも協働して行われる。

（生活監視処理の概要）
まず、上記生活監視処理の概要について説明する。図２は、当該生活監視処理の流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、制御部１８の生活監視部１８１は、加速度センサ１１から、３軸の加速度データ（ax, ay, az）を取得する（ステップ２１）。

続いて生活監視部１８１は、ベクトルである上記３軸の加速度データをスカラー化する（ステップ２２）。

続いて生活監視部１８１は、スカラー化した加速度データについて、移動平均（ローパスフィルタ）により高周波成分をカットする（ステップ２３）。なお、加速度の変化量に基づき体動検出を行う場合、この処理は省略してもよい。

続いて生活監視部１８１は、上記高周波成分をカットした加速度のスカラー値について、単位時間（例えば１秒）毎の変化量を計算する（ステップ２４）。ここで、ユーザが動いた場合の加速度データは短い周期の中でその値に大きな変化を生じる。そこで、生活監視部１８１は、直前の加速度データの値との差分を求め、この差分の絶対値を上記単位時間にわたって積算したものを、単位時間毎の加速度の変化量と定義し上記計算を行う。

続いて生活監視部１８１は、上記単位時間毎の加速度の変化量が一定値以上であるかにより、ユーザに体動があったか否かを判定する（ステップ２５）。しかし、上述したように、生活監視部１８１は、単位時間毎の加速度変化量ではなく、加速度のピーク値が所定値以上になったか否かを検出することで体動の有無を判定してもよい。

体動が無かったと判定した場合（ステップ２５のＮｏ）、生活監視部１８１は、体動が検出されていないユーザの静止状態が一定期間（例えば１時間）継続したか否か、すなわち、ユーザが最後に時間を動かした時間から一定時間体動が無かったか否かを判定する（ステップ２６）。一方、体動が有ったと判定した場合（ステップ２５のＹｅｓ）、生活監視部１８１は、静止状態の継続時間のカウントをリセットして上記ステップ２１に戻る。

そして、生活監視部１８１は、上記静止状態が一定期間継続したと判定した場合（ステップ２６のＹｅｓ）、ユーザに生活異常が発生したと判定し、その旨を報知部１５または操作表示部１６を介してユーザへ報知する（ステップ２７）。一方、静止時間が一定期間継続しなかったと判定した場合（ステップ２６のＮｏ）、生活監視部１８１は、上記ステップ２１に戻る。

続いて生活監視部１８１は、所定の取消時間（例えば１０秒）内にユーザの体動が検出されるか、またはユーザによる所定の取消操作が入力されたか否かを判断する（ステップ２８）。

取消時間内に体動の検出または取消操作の入力があったと判断した場合（Ｙｅｓ）、生活監視部１８１は、上記生活異常の検出を取り消す（ステップ３１）。

一方、所定の取消時間内に体動が検出されず、かつ取消操作も入力されないまま取消時間が経過した場合（ステップ２９のＹｅｓ）、生活監視部１８１は、監視センタＣへ生活異常を通報する（ステップ３０）。

生活監視部１８１は、以上説明したステップを、ユーザが異常検出端末１００を装着している限り繰り返し実行する。

（基本的な転倒検知ロジック）
次に、上記転倒監視部１８３による転倒監視処理を説明するにあたって、ユーザの転倒を検出する基本的なロジックについて説明する。

上記転倒監視部１８３は、加速度の変化を分析し、転倒らしい特徴が現れた転倒事象を抽出することにより、ユーザの転倒を検出する。

例えば、転倒監視部１８３は、転倒時に異常検出端末１００に加わる衝撃の特徴を評価して転倒を検出する。しかし、転倒監視部１８３は、ユーザが転倒に至る過程で発生する落下特性を評価して転倒を検出することもでき、また衝撃に基づく転倒らしさ、落下特性に基づく転倒らしさを総合的に評価して、最終的な転倒判定を行うこともできる。以下では、衝撃を評価する例を中心に説明する。

―衝撃特徴による転倒判定―
転倒監視部１８３は、上記生活監視部１８１と同様に、転倒判定の前処理として、３軸の軸毎に出力された加速度データをスカラー化し、移動平均処理（ローパスフィルタ）を施す。この前処理は生活監視部１８１と共用することもできる。なお、以下において加速度変化量を算出する際には、この移動平均処理を施す前のスカラー化された加速度データを用いて変化量を計算するとよい。

転倒は、地面等へのユーザの身体の衝突を伴うため、端末に加わる衝撃によって加速度が大きく変化する。そこで、加速度ピークにおける加速度変化量によって転倒らしい事象を検出する。

図３は、ユーザの転倒に伴う加速度の変化を示した図である。同図に示すように、転倒監視部１８３はまず、入力される加速度データから、転倒判定の処理対象とする閾値Ｔｈ_ｐ（例えば、40m/s²）以上の加速度のピーク（同図（１））を検出する。

続いて転倒監視部１８３は、検出したピーク時を含む所定期間（例えば100ms、前後50msずつ）について、加速度の変化量の合計（総変化量Ｈ）を求める。具体的には、直前の加速度データの値との差分を求め、この差分の絶対値を上記所定時間にわたって積算したものを、加速度の総変化量Ｈとする。なお、加速度の総変化量が最大となるタイミングは、必ずしも加速度ピークのタイミングと一致しない。そこで、転倒監視部１８３は、加速度のサンプリング周期ごとに、上記の所定期間について加速度の総変化量を求め、検出したピーク時の近傍（例えば前後50ms）の期間内での最大の総変化量を、加速度ピークに対応する加速度の総変化量Ｈとしてもよい。

そして転倒監視部１８３は、上記算出した総変化量Ｈが、所定の転倒基準値以上（Ｈ≧Ｔｈ_ａ）である場合、転倒事象と判定する。

図４は、ユーザの転倒時における加速度のピークの検出方法を説明するために上記図３を一部簡略化して示した図である。

同図に示すように、転倒監視部１８３は、上記閾値Ｔｈ_ｐから立ち下がるポイントＰａを求める。同様に、転倒監視部１８３は、上記閾値Ｔｈ_ｐから立ち上がるポイントＰｂを求める。このポイントＰａとポイントＰｂの間で加速度の値が最大となるポイントＰ（ピーク時）を加速度ピークとして検出し、このピーク時における加速度の値をピーク値Ｐとして求める。

―転倒時の加速度変化の特徴―
図５は、ユーザの転倒に伴う加速度の変化（同図Ａ）と、ユーザがバットを振った際の加速度の変化（同図Ｂ）とを比較して示した図である。

同図に示すように、転倒のように衝撃が発生した場合、加速度センサ１１が強く揺さぶられるため、その各軸の出力は、日常生活で生じる加速度（例えばバットを振る等の比較的大きな動作の際の加速度）と比較して、加速度の変化が激しくなる。つまり、転倒の際は、単位時間当たりの加速度変化量が大きくなる。

そこで転倒監視部１８３は、スカラー化した加速度データにおいて、ある時点の加速度変化量として、前後一定期間における加速度の値の変化を積算し、加速度の変化量を算出する。

具体的には、転倒監視部１８３は、所定期間内の加速度の各サンプリングデータについて、直前の加速度との差分（絶対値）を求め、それらを上記所定期間にわたって積算する。

―転倒検出の変形例１（ピーク値）―
転倒監視部１８３は、上記に替えて、閾値以上の加速度ピーク値Ｐを検出したことをもって、転倒事象と判定してもよい。

また、転倒監視部１８３は、上記加速度ピーク値Ｐに基づく転倒評価値と、上述した総変化量Ｈに基づく転倒評価値を求め、それらの合計評価値によって転倒事象を判定してもよい。

また、転倒監視部１８３は、加速度ピーク値Ｐに対する総変化量Ｈの割合（比率＝Ｈ／Ｐ）によって転倒事象を判定してもよい。

―転倒検出の変形例２（落下特徴）―
転倒は、地面方向に向かって落下を生じる現象である為、落下中は加速度が重力加速度（9.8m/s²）よりも減少する。そこで、転倒監視部１８３は、ピーク直前の加速度データを分析し、自由落下特性を評価してもよい。

具体的には、転倒監視部１８３は、図３に示すように、同図におけるピーク（１）から時間を遡り、重力加速度との交点（２）を求め、その時点から一定期間（例えば500ms＝落下判定期間）前までの加速度平均値Ａを算出する。（期間（２）〜（３））

そして、転倒監視部１８３は、上記加速度平均値Ａが所定の転倒基準値未満（Ａ＜Ｔｈ_ｂ、例えばＴｈ_ｂ＝8.5m/s²）である場合、転倒事象と判定する。

―転倒検出の変形例３（衝撃特徴と落下特徴の併用）―
転倒監視部１８３は、上記衝撃特徴による転倒判定処理と上記落下特徴による転倒判定処理とを併用してもよい。

まず転倒監視部１８３は、上記加速度ピーク値Ｐに基づく衝撃評価値Ｅｓを下記の通り求める。
Ｅｓ＝Ｐ×ｃ （ｃ：総合評価のための調整係数）

続いて転倒監視部１８３は、上記加速度平均値Ａに基づく落下評価値Ｅｆを下記の通り求める。
Ｅｆ＝（ａ−Ａ）×ｂ （ａ：落下基準の定数（例えば8.5m/s²）、ｂ：調整係数）

そして、転倒監視部１８３は、衝撃評価値Ｅｓと落下評価値Ｅｆを合算して総評価値Ｅｔを求め、総評価値Ｅｔが転倒基準値Ｔｈ_ｃ以上の場合に、転倒事象と判定する。

（自動取消判定（体動検出））
次に、上述のように転倒が検出された後に当該検出を自動的に取り消す処理について説明する。

転倒監視部１８３は、転倒を検出した場合、その後にユーザに動きがあれば、ユーザは危険な状態ではないと考えられるため、転倒検出を自動的に取り消す。

すなわち、転倒監視部１８３は、転倒を検出した時点（またはピーク時点）から、取消判定時間（例えば１５秒）の間のユーザの動き（体動）の有無を、加速度のピークまたは変化量の観測によって判定する。なお、この場合、転倒監視部１８３は、転倒検出直後の所定の遅延時間（例えば３秒間）のユーザの動きは、転倒に伴う動きとして無視する。

具体的には、転倒監視部１８３は、例えば以下の１）〜４）の場合に転倒の検出を取り消す。自動取消判定には、以下の取り消し条件のいずれか１つを用いてもよく、また、複数条件を用いていずれかを満たす場合に転倒検出を取り消すようにしてもよい。
１）一定以上（例えば12m/s²）のピーク値が所定回数検出されたとき
２）上記ピーク値の合計が所定値を超えたとき
３）加速度変化量を積算した合計値が一定値を超えたとき
４）単位時間当たりの加速度変化量が一定値を超えたとき（上記生活監視と同様）

一方、転倒検出後、上記取消判定時間が経過するまでに、ユーザの体動が検出されていない場合には、転倒監視部１８３は、転倒異常を確定する。

図６は、転倒検出後に当該検出が取り消される場合の加速度の変化（同図Ａ）と、転倒検出後に当該検出が取り消されない場合の加速度の変化（同図Ｂ）とを比較して示した図である。

同図Ａに示すように、転倒検出後にそれが取り消される場合には、加速度のピーク値の後にも一定以上の加速度の変化が見て取れる。すなわち、この場合にはユーザは転倒後も転倒前と同様に生活していることが推測されることから、転倒検出を取り消してもよいと考えられる。

一方、同図Ｂに示すように、転倒検出後に当該検出が取り消されない（異常通報される）場合には、加速度のピーク値の後は、加速度のピーク値前のような加速度の変化も発生していないことが見て取れる。すなわち、この場合にはユーザは転倒後にそのまま動けなくなったと推測されることから、転倒検出を取り消さず、異常通報すべきと考えられる。

（低衝撃の転倒事象（準転倒）の検出及び経過監視処理）
次に、低衝撃の転倒事象（準転倒）の検出及びその後の経過監視処理について説明する。

図７は、上述したロジックによってユーザの転倒が検出される際の加速度の変化（同図Ａ）と、転倒検出に至らない低衝撃発生時の加速度の変化（同図Ｂ）とを比較して示した図である。同図に示すように、例えば加速度のピーク値によって転倒が検出される場合には、同図Ｂのような低衝撃が発生しても、加速度のピーク値は閾値Ｔｈに満たず、転倒が検出されないことになる。これは、例えばユーザが椅子に座っている状態から倒れた場合や、ユーザが起立状態から倒れた場合でも異常検出端末１００よりも先にユーザの体が地面に衝突することで、衝撃が小さくなるような場合に起こり得る。

そこで転倒監視部１８３は、上記低衝撃による転倒を、上記転倒とは区別して準転倒として検出し、準転倒の検出後にユーザに日常生活レベルの体動が所定の頻度で生じているかについて、経過監視処理を実行することで、転倒検出には至らなかったものの転倒の可能性が残される事象を救済することとしている。この経過監視処理は、転倒検出取消後、一定時間（例えば１時間）だけの時限的な監視とする。

すなわち、転倒監視部１８３は、加速度データがユーザの転倒可能性に関する第１の条件を満たした場合に転倒事象を検出し、加速度データがユーザの転倒可能性に関する第２の基準を満たした場合に準転倒事象を検出する。この第２の基準は、第１の基準よりも緩和された検出基準であるのが好適である。

当該準転倒の検出後の経過監視処理の発動条件（上記第２の条件が満たされる場合）としては、以下の１）〜３）に示すようなものが挙げられる。
１）転倒判定の指標値（上述した加速度の所定時間当たりの総変化量Ｈ、ピーク値Ｐ、または衝撃特徴と落下特徴の併用による総評価値Ｅｔ）が転倒基準値に満たないが、転倒基準値より小さい緩和基準値（準転倒基準値）以上である場合。
例えば、総変化量Ｈ＜Ｔｈ１、かつ、Ｈ≧Ｔｈ２ （Ｔｈ２＜Ｔｈ１）
２）転倒判定に用いる指標値（例えば変化量Ｈ）が転倒基準に満たない場合に、転倒判定に用いない別の指標値（例えばピーク値Ｐ）が転倒基準を満たす場合。
３）上述の総評価値Ｅｔのような複合評価で転倒が検出される場合に、総評価値は転倒基準に満たないが、一部の（個別の）評価値／指標値は一定基準以上である場合（例えば上述した例において、総評価値Ｅｔは転倒基準を満たさないが、加速度ピーク値Ｐに基づく衝撃評価値Ｅｓまたは加速度平均値Ａに基づく落下評価値Ｅｆの一方のみ所定の転倒基準を満たす場合）。

以下、当該準転倒検出後の経過監視処理を含む転倒監視処理の具体的な流れについて説明する。以下では、準転倒の検出手法として、上述の１）〜３）のうち１）が用いられる場合を例に挙げるが、もちろん、検出手法として２）及び３）が用いられてもよい。

図８は、転倒監視部１８３による転倒監視処理の流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、転倒監視部１８３は、上述したように、加速度センサ１１から出力される加速度データの取得周期毎に、当該加速度データを評価して、指標値を上記転倒基準値または準転倒基準値と比較する（ステップ８１）。

転倒監視部１８３は、指標値が転倒基準値以上であると判断した場合（ステップ８２のＹｅｓ）、転倒フラグをＯＮに設定する（ステップ８３）。

続いて転倒監視部１８３は、上述したように、転倒検出後の取消時間（例えば１５秒）内にユーザの体動が検出されたか否かを判断する（ステップ８４）。なおこの場合、転倒検出直後の所定の遅延時間（例えば３秒間）のユーザの動きは、転倒に伴う動きとして無視する。

転倒監視部１８３は、上記取消時間内に体動が検出されずに取消時間が経過した場合（ステップ８５のＹｅｓ）、転倒異常を確定し、監視センタＣへ異常通報する（ステップ８６）。なお、同図では図示を省略するが、上述したように、転倒監視部１８３は、上記ステップ８５の後、転倒異常を検出した旨を報知部１５または操作表示部１６によってユーザに報知し、所定の取消操作時間（例えば１０秒または２０秒）内にユーザから取消操作が入力された場合には転倒異常を取り消し、取消時間内に取消操作が入力されない場合には転倒異常を確定する。

転倒監視部１８３は、上記取消時間内に体動が検出されたと判断した場合（ステップ８４のＹｅｓ）、転倒の検出を取り消し（ステップ８９）、ステップ８１以降の転倒監視処理に戻る。

一方、上記ステップ８２において、指標値が転倒基準値未満であると判断した場合（Ｎｏ）、転倒監視部１８３は、当該指標値が準転倒基準値以上であるか否かを判断する（ステップ８７）。

転倒監視部１８３は、指標値が準転倒基準値以上であると判断した場合（Ｙｅｓ）、ユーザに日常レベルの体動が検出される否かについて、経過監視処理を実行する（ステップ８８）。

当該体動の検出方法は、上記生活監視部１８１による検出方法と同様である。ただし、ここで体動の不検出を判定する時間（静止状態の継続時間）は、上記生活監視における判定時間（例えば１時間）より短い時間（例えば１５分）とされる。すなわち、この経過監視処理は、体動の不検出の継続に関する判定時間を短縮した生活監視処理を実行するものである。なお、経過監視処理における体動の検出方法は、生活監視処理とは異なり、上述した転倒監視部１８３の自動取消判定における体動検出と同じ方法としてもよい。

図９は、上記図８のステップ８８で示した準転倒検出後の経過監視処理の流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、転倒監視部１８３は、上記準転倒が検出されると、加速度データを基にユーザの体動を検出する（ステップ９１）。

続いて転倒監視部１８３は、体動が検出されたか否かを判断する（ステップ９２）。

体動が検出されたと判断した場合（Ｙｅｓ）、転倒監視部１８３は、経過監視時間（例えば１時間）が経過したか否かを判断する（ステップ９５）。

転倒監視部１８３は、体動が検出された状態で経過監視時間が経過した場合（ステップ９５のＹｅｓ）には、経過監視処理を終了し、通常の転倒監視処理（図８のステップ８１以降）に戻る。

一方、体動が検出されない状態（静止時間）が所定の判定時間（例えば１５分）継続したと判断した場合（ステップ９３のＹｅｓ）、転倒監視部１８３は、転倒異常を確定し、監視センタＣへ異常通報する（ステップ９４）。

ここで、この準転倒検出後に確定される転倒異常は、上記転倒検出後に転倒異常が確定した場合と区別して出力されてもよい。

［まとめ］
以上説明したように、本実施形態によれば、異常検出端末１００の転倒監視部１８３は、転倒とは区別してユーザの準転倒を検出し、準転倒を検出した場合も所定期間はユーザの体動の検出を監視して、生活監視処理における静止時間よりも短い静止時間体動が検出されない場合は転倒異常と判定する。このため、ユーザの転倒による異常事態の発生を、転倒による衝撃が比較的低い場合でも検出することができる。

［変形例］
本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更され得る。

上述の実施形態では、上記転倒監視部１８３は、準転倒検出後の経過監視処理を、経過監視時間（例えば１時間）が経過するまで実行した。しかし、準転倒を検出後、所定時間（例えば３０秒）以内にしっかりとした体動（例えばユーザの歩行時レベルの加速度）が検出されれば、経過監視処理は実行しなくてもよい。

また、転倒監視部１８３は、当該準転倒検出後の経過監視処理中、再び準転倒を検出した場合、経過監視処理を途中で終了させて通常監視に戻ってもよい。このような場合には、ユーザに比較的強い衝撃が生じる日常生活における動き（例えば運動等）が生じており、異常事態ではないと判断できるためであり、これにより不要な経過監視処理の継続を防ぐことができる。

上述の実施形態では、異常検出端末１００が生活監視部１８１による生活監視機能を有することを前提に説明がなされたが、異常検出端末１００が生活監視機能を有していなくても構わない。

また、上述の実施形態では、生活監視部１８１による生活監視処理と転倒監視部１８３による経過監視処理とを並行して実行する構成として説明したが、経過監視処理を生活観支部１８１が実行する構成としてもよい。この場合、生活監視部１８１は、通常はユーザの静止時間が所定時間（例えば１時間）継続した場合に異常判定するが、転倒検出基準に満たない準転倒が検出された場合には、当該所定時間を短縮して（例えば１５分）生活監視処理を実行する。また、生活監視部１８１と転倒監視部１８３とが１つの処理部として構成されていてもよい。

上述の実施形態では、異常検出端末１００は、ウェアラブル端末として各種センサや報知部、操作表示部、無線通信部等を有する構成とされたが、上記異常検出端末１００のそれら各部のうち少なくとも一部が別の機器（例えばユーザが携帯するスマートフォン等のモバイル端末）に備えられており、当該別の機器との連携処理によって上記実施形態と同様の処理が実行されてもよい。

１１…加速度センサ
１２…装着センサ１２
１４…無線通信部１４
１８…制御部
１８１…生活監視部
１８２…救急監視部
１８３…転倒監視部
１００…異常検出端末
Ｃ…監視センタ

Claims (8)

1. ユーザにより携帯され、当該ユーザの転倒を検知する異常検出端末において、
   当該異常検出端末の動きを検出し動きデータを出力する動きセンサと、
   前記動きデータが前記ユーザの転倒可能性に関する第１の条件を満たす場合に転倒を検出し、前記動きデータが前記転倒可能性に関する前記第１の条件とは異なる第２の条件を満たす場合に前記転倒に準ずる事象として準転倒を検出する転倒検出手段と、
   前記動きデータを基に前記ユーザの体動を検出する体動検出手段と、
   前記転倒が検出された場合、前記ユーザに異常が発生したと判定し、前記準転倒が検出された場合には、当該検出後の第１の期間、前記体動検出手段による前記体動の検出を監視して、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合に前記ユーザに前記異常が発生したと判定する異常判定手段と
   を具備する異常検出端末。
2. 請求項１に記載の異常検出端末であって、
   前記異常判定手段は、前記第１の期間に、前記体動検出手段により前記体動が検出されない状態が第２の期間継続した場合に前記ユーザに前記異常状態が発生したと判定する
   異常検出端末。
3. 請求項２に記載の異常検出端末であって、
   前記異常判定手段は、前記体動検出手段により前記体動が検出されない状態が第３の期間継続した場合に前記ユーザに前記異常が発生したと判定し、
   前記第２の期間は前記第３の期間よりも短く設定される
   異常検出端末。
4. 請求項１乃至３のいずれかに記載の異常検出端末であって、
   前記転倒検出手段は、前記動きデータによって取得される転倒指標値が第１の閾値以上である場合に前記転倒を検出し、前記転倒指標値が前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値以上であって前記第１の閾値未満である場合に前記準転倒を検出する
   異常検出端末。
5. 請求項１乃至３のいずれかに記載の異常検出端末であって、
   前記転倒検出手段は、前記動きデータによって取得される複数の異なる転倒指標値の総合評価が所定の転倒基準を満たす場合に前記転倒を検出し、前記複数の異なる転倒指標値の前記総合評価が前記所定の転倒基準を満たさず当該複数の異なる転倒指標値のうちの一部が所定の基準を満たす場合に前記準転倒を検出する
   異常検出端末。
6. 請求項４または５に記載の異常検出端末であって、
   前記異常判定手段は、前記第１の期間に、前記準転倒が再び検出された場合に前記監視を終了する
   異常検出端末。
7. ユーザにより携帯され、当該ユーザの転倒を検知する異常検出端末において、
   当該異常検出端末の動きを検出し動きデータを出力する動きセンサと、
   前記動きデータが前記ユーザの転倒可能性に関する第１の条件を満たす場合に転倒を検出し、前記動きデータが前記転倒可能性に関する前記第１の条件とは異なる第２の条件を満たす場合に前記転倒に準ずる事象として準転倒を検出する転倒検出手段と、
   前記動きデータを基に前記ユーザの体動を検出する体動検出手段と、
   前記体動検出手段により前記体動が検出されない状態が第１の期間継続した場合、及び、前記転倒が検出された場合に前記ユーザに異常が発生したと判定し、前記準転倒が検出された場合には、前記第１の期間を当該第１の期間よりも短い第２の期間に短縮する異常判定手段と
   を具備する異常検出端末。
8. ユーザにより携帯される異常検出端末の動きを検出して動きデータを出力する動きセンサを有する異常検出端末に、
   前記動きデータが前記ユーザの転倒可能性に関する第１の条件を満たす場合に転倒を検出するステップと、
   前記動きデータが前記転倒可能性に関する前記第１の条件とは異なる第２の条件を満たす場合に前記転倒に準ずる事象として準転倒を検出するステップと、
   前記動きデータを基に前記ユーザの体動を検出するステップと、
   前記転倒が検出された場合に前記ユーザに異常が発生したと判定するステップと、
   前記準転倒が検出された場合に、当該検出後の所定期間、前記体動の検出を監視して、当該監視中に所定条件の体動が検出されない場合に前記ユーザに前記異常が発生したと判定するステップと
   を実行させるプログラム。

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