JP6470497B2 - Action determination system, security system and resident monitoring system - Google Patents
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Description
本発明は、居住者の行動を判定する行動判定システムに関する。また、本発明は、行動判定システムの判定結果を利用したセキュリティシステム及び居住者見守りシステムに関する。 The present invention relates to a behavior determination system for determining a resident's behavior. The present invention also relates to a security system and a resident watching system using the determination result of the behavior determination system.
居住者の安全を確保するために居宅の監視を行うセキュリティシステムや、高齢や障害等により要保護性が高い居住者に異変が生じたことを検出する居住者見守りシステムなどに利用するために、居住者の在/不在を判定するシステムが開発されている。 In order to use it for security systems that monitor homes to ensure the safety of residents, and for resident monitoring systems that detect changes in residents who are highly protected due to age or disability, etc. A system for determining the presence / absence of a resident has been developed.
例えば、特許文献1では、電力センサから出力される居宅における消費電力の多寡を示す電力データと、ドア開閉検出センサから出力される居宅のドアの開閉状態を示すドア開閉タイミングデータと、に基づいて、当該居宅の居住者の在/不在を判定するシステムが提案されている。 For example, in Patent Literature 1, based on power data indicating the amount of power consumption in a home output from a power sensor, and door opening / closing timing data indicating an open / closed state of a home door output from a door open / close detection sensor. A system for determining the presence / absence of a resident in the home has been proposed.
この特許文献1で提案されているシステムでは、電力データに加えてドア開閉タイミングデータを用いることで、居住者の在/不在の判定精度を向上している。具体的に、このシステムでは、消費電力が小さいがドアの開閉がなかった場合、居住者が在宅していると判定することで、居住者の在/不在の判定精度を向上している。 In the system proposed in Patent Document 1, the presence / absence determination of a resident is improved by using door opening / closing timing data in addition to power data. Specifically, in this system, when the power consumption is small but the door is not opened or closed, the resident presence / absence determination accuracy is improved by determining that the resident is at home.
特許文献1で提案されているシステムは、居住者の在/不在を判定して、その判定結果を示すデータ(在外判定結果)を出力するものである。しかしながら、このような居住者の在/不在を示すデータのみでは、居住者の状況が十分に把握できない場合があり、問題となる場合がある。 The system proposed in Patent Document 1 determines the presence / absence of a resident and outputs data indicating the determination result (existence determination result). However, only the data indicating the presence / absence of the resident may not be enough to grasp the resident's situation, which may cause a problem.
具体的に例えば、セキュリティシステムにおいて、居住者の在/不在を示すデータに基づいて、当該居住者が在宅状態であることが検出されたとしても、当該居住者が無防備な状態(例えば、睡眠中や入浴中など、避難や通報等の安全を確保するための行動を迅速に実行することができない状態)であるか否かまでは検出することができない。そのため、このセキュリティシステムでは、在宅中の居住者が常に無防備な状態であると仮定して、不必要に厳しい監視を行うことで、無用な警報を発したり、居住者に当該警報の発生を懸念させて行動を制限したりすることになり得る。また反対に、このセキュリティシステムでは、在宅中の居住者が常に無防備な状態ではないと仮定して、十分な監視を行わないことで、居住者を危険に晒すことになり得る。 Specifically, for example, in the security system, even if it is detected that the resident is at home based on data indicating the presence / absence of the resident, the resident is in an unprotected state (for example, sleeping) It is impossible to detect whether or not actions for ensuring safety, such as evacuation and notification, cannot be performed promptly, such as during bathing. For this reason, in this security system, it is assumed that the resident who is at home is always in an unprotected state. Or restricting actions. Conversely, this security system can endanger the occupant by not performing sufficient monitoring, assuming that the resident at home is not always vulnerable.
また例えば、居住者見守りシステムにおいて、居住者の在/不在を示すデータが得られたとしても、当該居住者の異変を直ちに検出することは困難である。なお、この居住者見守りシステムが、居住者の在宅または不在状態が不自然に長くなっていることを手掛かりとして、当該居住者に異変が生じたことを検出することが考えられるが、この検出方法では、居住者に異変が生じた時点から当該異変が検出される時点までに、深刻な遅れが生じ得る。 Further, for example, even if data indicating the presence / absence of a resident is obtained in the resident monitoring system, it is difficult to immediately detect the change of the resident. Note that this resident monitoring system may detect that the resident has changed due to the fact that the resident's home or absence is unnaturally long. Then, a serious delay may occur from the time when the resident changes to the time when the change is detected.
そこで、本発明は、利用価値が高いデータを出力することが可能な行動判定システムを提供することを目的とする。 Then, an object of this invention is to provide the action determination system which can output data with high utility value.
上記目的を達成するため、本発明の行動判定システムは、居宅で消費されるエネルギー量であるエネルギー消費量の時間的な変動を示すエネルギー消費量データを記録するデータベースと、前記データベースから前記エネルギー消費量データを取得して演算処理をすることで、前記居宅の居住者による、睡眠、炊事及び入浴の少なくとも1つが含まれる日常生活行動の実行の有無を判定し、その判定結果を示す判定結果データを出力する演算部と、を備え、前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記エネルギー消費量について、前記日常生活行動の実行時における特徴を有した期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定することを特徴とする。 In order to achieve the above object, an action determination system according to the present invention includes a database that records energy consumption data indicating temporal fluctuations in energy consumption, which is the amount of energy consumed at home, and the energy consumption from the database. Determination result data indicating the determination result by determining whether or not to perform daily life activity including at least one of sleep, cooking and bathing by the resident of the home by acquiring the amount data and performing calculation processing A calculation unit that outputs a time period when the calculation unit detects a period having characteristics at the time of execution of the daily life behavior for the time-series energy consumption indicated by the energy consumption data. It is determined that the daily life behavior is executed.
この行動判定システムによれば、居住者の在/不在に留まらず、日常生活行動の実行の有無という居住者の具体的な行動内容までも把握可能な判定結果データを、出力することが可能となる。 According to this behavior determination system, it is possible to output determination result data that can grasp not only the presence / absence of a resident, but also the specific behavior of the resident, such as whether or not daily activities are performed. Become.
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記エネルギー消費量を、所定の期間における前記エネルギー消費量の最大値及び最小値を用いて正規化し、前記演算部は、正規化した時系列の前記前記エネルギー消費量について、前記日常生活行動の実行時における特徴を有した期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定すると、好ましい。 Further, in the behavior determination system having the above characteristics, the calculation unit normalizes the time-series energy consumption indicated by the energy consumption data using a maximum value and a minimum value of the energy consumption during a predetermined period. The arithmetic unit detects a period having characteristics at the time of execution of the daily life behavior for the energy consumption in the normalized time series, and determines that the daily life behavior is executed during the period. preferable.
この行動判定システムによれば、常時発生するエネルギー消費量の影響を抑制して、判定の精度を高めることが可能となる。 According to this behavior determination system, it is possible to suppress the influence of the energy consumption that is constantly generated and to increase the accuracy of the determination.
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記日常生活行動に睡眠が含まれており、前記演算部は、所定の時間帯である睡眠時間帯であって、前記エネルギー消費量が睡眠検出用閾値を下回っている期間を検出すると、当該期間に睡眠が実行されたと判定すると、好ましい。 Furthermore, in the behavior determination system having the above characteristics, sleep is included in the daily life behavior, and the calculation unit is a sleep time zone that is a predetermined time zone, and the energy consumption is a threshold value for sleep detection. If it is detected that the period is below, it is preferable to determine that sleep is performed during the period.
この行動判定システムによれば、居住者が睡眠を実行している期間を、居住者が不在である期間と区別して、判定することが可能となる。 According to this behavior determination system, the period during which the resident is sleeping can be determined separately from the period when the resident is absent.
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記睡眠時間帯が開始する時刻を開始時刻、前記睡眠時間帯が終了する時刻を終了時刻、前記開始時刻及び前記終了時刻の間の所定の時刻を境界時刻とするとき、前記演算部は、前記開始時刻以後かつ前記境界時刻以前に前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を下回った時刻から、前記境界時刻以後かつ前記終了時刻以前であって前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を初めて上回った時刻までの期間に、睡眠が実行されたと判定すると、好ましい。 Furthermore, in the behavior determination system according to the above feature, the time when the sleep time period starts is the start time, the time when the sleep time period ends is the end time, and the predetermined time between the start time and the end time is the boundary time When the calculation unit, the energy consumption after the start time and before the boundary time, from the time when the energy consumption falls below the sleep detection threshold, after the boundary time and before the end time, It is preferable to determine that sleep has been performed in a period until the time when the amount exceeds the sleep detection threshold for the first time.
この行動判定システムによれば、睡眠時間帯であって居住者が睡眠を実行している期間を、睡眠時間帯であって居住者が不在である期間と区別して、判定することが可能となる。 According to this behavior determination system, it is possible to determine the period in which the resident is sleeping in the sleep time period, by distinguishing it from the period in which the resident is absent in the sleep time period. .
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記演算部は、前記睡眠時間帯であって、前記エネルギー消費量が所定の時間以上継続して睡眠検出用閾値を下回っている期間を検出すると、当該期間に睡眠が実行されたと判定すると、好ましい。 Furthermore, in the behavior determination system having the above characteristics, when the calculation unit detects a period in which the energy consumption amount continues for a predetermined time or more and falls below a sleep detection threshold in the sleep time period, the period It is preferable to determine that sleep has been performed.
この行動判定システムによれば、睡眠時間帯において、何らかの要因で一時的に活動度が低下した期間を、睡眠が実行された期間として判定することを抑制することが可能となる。 According to this behavior determination system, it is possible to suppress a period in which the activity level has temporarily decreased due to some factor in the sleep time period as a period in which sleep has been performed.
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記睡眠時間帯以外の時間帯を活動時間帯とするとき、前記演算部は、前記睡眠時間帯及び当該睡眠時間帯の直前の前記活動時間帯で、前記エネルギー消費量が前記睡眠検出用閾値を上回っていないことを検出すると、当該睡眠時間帯に睡眠が実行されなかったと判定すると、好ましい。 Furthermore, in the behavior determination system of the above feature, when the time zone other than the sleep time zone is an activity time zone, the calculation unit is the activity time zone immediately before the sleep time zone and the sleep time zone, When it is detected that the energy consumption amount does not exceed the sleep detection threshold, it is preferable to determine that sleep has not been executed during the sleep time period.
この行動判定システムによれば、睡眠時間帯の前後において活動度が継続して低いことから、居住者が居宅に帰宅していないと推定される場合に、睡眠が実行されたと判定することを抑制することが可能となる。 According to this behavior determination system, since the activity level is continuously low before and after the sleep time zone, it is suppressed that the sleep is executed when it is estimated that the resident is not going home. It becomes possible to do.
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記エネルギー消費量データが、前記居宅で消費される電力量である電力消費量と、前記居宅で消費されるガス量であるガス消費量と、のそれぞれの時間的な変動を別々に示すものであり、前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記電力消費量と、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記ガス消費量と、のそれぞれについて、前記日常生活行動の実行時における特徴を有して重複している期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定すると、好ましい。 Furthermore, in the behavior determination system having the above characteristics, each of the energy consumption data includes a power consumption that is an amount of power consumed at the home and a gas consumption that is a gas amount that is consumed at the home. The temporal variation is separately shown, and the calculation unit includes: the time-series power consumption indicated by the energy consumption data; and the time-series gas consumption indicated by the energy consumption data. For each of them, it is preferable to detect that an overlapping period having characteristics at the time of execution of the daily life action is determined to have executed the daily life action during the period.
この行動判定システムによれば、電力消費量及びガス消費量といった複数のエネルギー消費量に基づいて判定を行うことで、多面的な判定が可能となるため、判定精度を向上させることが可能となる。 According to this behavior determination system, determination can be made based on a plurality of energy consumptions such as power consumption and gas consumption, so that multifaceted determination can be performed, so that determination accuracy can be improved. .
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記電力消費量を、所定の期間における前記電力消費量の最大値及び最小値を用いて正規化し、前記演算部は、正規化した前記電力消費量と、前記ガス消費量と、のそれぞれについて、前記日常生活行動の実行時における特徴を有して重複している期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定すると、好ましい。 Further, in the behavior determination system having the above characteristics, the calculation unit normalizes the time-series power consumption indicated by the energy consumption data using a maximum value and a minimum value of the power consumption in a predetermined period. The computing unit detects, for each of the normalized power consumption and the gas consumption, an overlapping period having characteristics at the time of execution of the daily life behavior, It is preferable to determine that the daily life behavior has been executed.
この行動判定システムによれば、常時発生し得ることで判定精度に対する影響が大きい電力消費量については正規化し、常時発生することが想定され難く判定精度に対する影響が小さいガス消費量を正規化しないことにより、無用な演算処理を避けることが可能となる。 According to this behavior determination system, normalize power consumption that has a large impact on determination accuracy because it can occur constantly, and do not normalize gas consumption that is unlikely to occur constantly and has a small impact on determination accuracy. This makes it possible to avoid unnecessary arithmetic processing.
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記日常生活行動に炊事が含まれており、前記演算部は、前記電力消費量が炊事検出用電力量閾値を上回り、かつ、前記ガス消費量が炊事検出用ガス量閾値を上回る期間を検出すると、当該期間に炊事が実行されたと判定すると、好ましい。 Furthermore, in the behavior determination system having the above characteristics, cooking is included in the daily life behavior, and the calculation unit is configured such that the power consumption exceeds a cooking detection power amount threshold, and the gas consumption is detected as cooking. It is preferable to detect that cooking has been performed during the period when the period exceeding the working gas amount threshold is detected.
さらに、上記特徴の行動判定システムにおいて、前記日常生活行動に入浴が含まれており、前記演算部は、前記電力消費量が入浴検出用電力量閾値を上回り、かつ、前記ガス消費量が入浴検出用ガス量閾値を上回る期間を検出すると、当該期間に入浴が実行されたと判定すると、好ましい。 Further, in the behavior determination system of the above feature, the daily life behavior includes bathing, and the calculation unit is configured such that the power consumption exceeds a bathing detection power amount threshold and the gas consumption is bathing detection. When a period exceeding the working gas amount threshold is detected, it is preferable to determine that bathing has been performed during the period.
また、本発明のセキュリティシステムは、上記の行動判定システムと、前記行動判定システムが出力する判定結果データに基づいて、前記居宅の監視状態を制御する監視制御部と、を備えたことを特徴とする。 The security system of the present invention includes the behavior determination system described above and a monitoring control unit that controls the monitoring state of the home based on determination result data output from the behavior determination system. To do.
また、本発明の居住者見守りシステムは、上記の行動判定システムと、前記行動判定システムが出力する判定結果データに基づいて、前記居住者の異変を検出する異変検出部と、を備えたことを特徴とする。 In addition, the resident monitoring system of the present invention includes the behavior determination system described above and an anomaly detection unit that detects the occupant's anomaly based on determination result data output by the behavior determination system. Features.
上記特徴の行動判定システムによれば、日常生活行動の有無を示す判定結果データを出力するため、居住者の状態や行動に関わる動作を行う種々のシステムに対して利用価値が高いデータを出力するとともに、統計的なデータとしても利用価値が高いデータを出力することが可能となる。 According to the behavior determination system of the above feature, since the determination result data indicating the presence or absence of daily living behavior is output, data having high utility value is output to various systems that perform operations related to the state and behavior of the resident At the same time, it is possible to output data having high utility value as statistical data.
<<行動判定システムの構成>>
最初に、本発明の実施形態に係る行動判定システムの構成の一例について、図面を参照して説明する。図1は、本発明の実施形態に係る行動判定システムの構成の一例について示すブロック図である。
<< Configuration of action determination system >>
First, an example of the configuration of the behavior determination system according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the behavior determination system according to the embodiment of the present invention.
図1に示すように、本発明の実施形態に係る行動判定システム1は、データベース11と、演算部12と、を備える。データベース11は、例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録装置を備えた構成である。また、演算部12は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などの演算装置と、演算時にデータを一時的に記憶するメモリと、を備えた構成である。 As shown in FIG. 1, the behavior determination system 1 according to the embodiment of the present invention includes a database 11 and a calculation unit 12. The database 11 is configured to include a recording device such as a hard disk or a semiconductor memory. Moreover, the calculating part 12 is the structure provided with arithmetic devices, such as CPU (Central Processing Unit), and the memory which memorize | stores data temporarily at the time of a calculation, for example.
データベース11は、エネルギー消費量データを記録する。エネルギー消費量データとは、居宅で消費されるエネルギー量であるエネルギー消費量の時間的な変動を示すデータである。図1に例示する行動判定システム1では、エネルギー消費量データが、居宅に設置されているエネルギー消費量計測器20(例えば、スマートメータ)によって作成される。 The database 11 records energy consumption data. The energy consumption data is data indicating temporal variation of energy consumption, which is the amount of energy consumed at home. In the behavior determination system 1 illustrated in FIG. 1, energy consumption data is created by an energy consumption measuring device 20 (for example, a smart meter) installed in a home.
エネルギー消費量計測器20は、居宅で単位時間毎(例えば、数分毎、数十分毎など)に消費される電力量やガス量を随時記録することで、時系列のエネルギー消費量を示すエネルギー消費量データを作成する。そして、エネルギー消費量計測器20は、所定のタイミング(例えば、電力量やガス量を記録する都度、1日に数回、数日に1回など)で、データベース11に対してエネルギー消費量データを入力する。ただし、エネルギー消費量計測器20が電力量やガス量を記録するタイミングや、エネルギー消費量計測器20がデータベース11に対してエネルギー消費量データを入力するタイミングは、行動判定システム1が出力する判定結果データを利用する判定結果データ利用部30の要求に応えるものとする。 The energy consumption measuring device 20 indicates time-series energy consumption by recording the amount of power and gas consumed at unit time (for example, every few minutes, every few tens of minutes, etc.) at any time at home. Create energy consumption data. Then, the energy consumption measuring instrument 20 stores energy consumption data with respect to the database 11 at a predetermined timing (for example, several times a day, once every few days, etc. every time an electric power amount or a gas amount is recorded). Enter. However, the timing at which the energy consumption meter 20 records the amount of power and gas and the timing at which the energy consumption meter 20 inputs energy consumption data to the database 11 are determined by the behavior determination system 1. It is assumed that the request of the determination result data use unit 30 that uses the result data is met.
演算部12は、データベース11からエネルギー消費量データを取得して演算処理をすることで、居宅の居住者の行動を判定し、その判定結果を示す判定結果データを出力する。特に、演算部12は、エネルギー消費量データに基づいて、居住者による日常生活行動の実行の有無を示す判定結果データを出力する。 The calculation unit 12 obtains energy consumption data from the database 11 and performs calculation processing to determine the behavior of a resident at home, and outputs determination result data indicating the determination result. In particular, the calculation unit 12 outputs determination result data indicating whether or not the daily living behavior is performed by the resident based on the energy consumption data.
ここで、演算部12が実行の有無を判定する日常生活行動とは、例えば、通常人が日常生活を営む上で不可避的かつ反復継続的に実行する行動であり、典型例として「睡眠」、「炊事」及び「入浴」が挙げられる。なお、以下では、演算部12が実行の有無を判定する日常生活行動に、典型例として挙げた「睡眠」、「炊事」及び「入浴」の全てが含まれる場合について説明するが、これらの少なくとも1つでも含まれていれば、演算部12が出力する判定結果データが、日常生活行動の実行の有無を示したデータとして利用価値が高いデータとなる(詳細は後述)。 Here, the daily life behavior in which the calculation unit 12 determines whether or not to execute is, for example, an action that is inevitably and repeatedly executed by a normal person in daily life, and typically includes “sleep”, "Cooking" and "bathing" are mentioned. In the following, a case where the daily life behavior in which the calculation unit 12 determines whether or not to execute includes all of “sleeping”, “cooking”, and “bathing” as typical examples will be described. If even one is included, the determination result data output by the calculation unit 12 is data having high utility value as data indicating whether or not daily activities are performed (details will be described later).
行動判定システム1(特に、演算部12)が出力する判定結果データは、例えばセキュリティシステムや居住者見守りシステムなどに利用され得る。なお、図1に示す判定結果データ利用部30は、セキュリティシステムや居住者見守りシステムなど、判定結果データを利用するシステムの一部(監視制御部、異変検出部)を構成する要素である。 The determination result data output by the behavior determination system 1 (particularly, the calculation unit 12) can be used for, for example, a security system or a resident monitoring system. The determination result data utilization unit 30 shown in FIG. 1 is an element that constitutes a part of the system (monitoring control unit, anomaly detection unit) that uses the determination result data, such as a security system or a resident monitoring system.
上述のように、行動判定システム1が出力する判定結果データには、居住者による日常生活行動の実行の有無が示される。そのため、判定結果データを利用するシステム(図1の行動判定システム1及び判定結果データ利用部30を備えたシステム)では、居住者の在/不在に留まらず、日常生活行動の実行の有無という居住者の具体的な行動内容までも把握することが可能となる。そのため、この判定結果データを利用するシステムでは、居住者の状態や行動に応じた適切な動作をすることが可能となる。 As described above, the determination result data output by the action determination system 1 indicates whether or not the resident is performing daily life actions. Therefore, in the system that uses the determination result data (the system including the action determination system 1 and the determination result data utilization unit 30 in FIG. 1), the residence is not limited to the presence / absence of the resident, but the presence / absence of the execution of daily life behavior. It is also possible to grasp the specific action content of the person. Therefore, in the system using this determination result data, it is possible to perform an appropriate operation according to the resident's state and behavior.
例えば、この判定結果データを利用するセキュリティシステムでは、判定結果データに基づいて居宅の監視状態を制御する判定結果データ利用部30(監視制御部)が、在宅している居住者が無防備な状態(例えば、睡眠中や入浴中など)であるか否かを判定することができる。そのため、判定結果データ利用部30は、居住者が無防備な状態であれば、無防備な状態ではない場合と比較して稼働するセンサを増やす(例えば、ドアや窓の開閉を検出するセンサを稼働させる)などして厳しい監視を行うことで、居住者の状態に応じた適切な監視状態を実現することができる。 For example, in a security system that uses this determination result data, the determination result data utilization unit 30 (monitoring control unit) that controls the monitoring state of the home based on the determination result data is in a state in which the resident who is at home is unprotected ( For example, it can be determined whether the user is sleeping or taking a bath. Therefore, if the occupant is in an unprotected state, the determination result data utilization unit 30 increases the number of sensors that are operated compared to the case in which the resident is not in an unprotected state (for example, activates a sensor that detects opening and closing of doors and windows). ) And the like, it is possible to realize an appropriate monitoring state according to the resident's state.
また例えば、この判定結果データを利用する居住者見守りシステムでは、判定結果データに基づいて居住者の異変を検出する判定結果データ利用部30(異変検出部)が、居住者が日常生活行動を実行しなくなったことを迅速に把握することができる。そのため、この居住者見守りシステムでは、居住者に異変が生じたこと(さらには、実行されなくなった日常生活行動から推定される当該異変の具体的な内容)を、迅速に検出することが可能となる。 Further, for example, in the resident monitoring system that uses the determination result data, the determination result data use unit 30 (anomaly detection unit) that detects an occupant's anomaly based on the determination result data causes the resident to perform daily life behavior It is possible to quickly grasp that it has stopped. Therefore, in this resident monitoring system, it is possible to quickly detect that a change has occurred in the resident (and the specific content of the change estimated from the daily life behavior that is no longer performed). Become.
以上のように、本発明の実施形態に係る行動判定システム1は、日常生活行動の有無を示す判定結果データを出力するため、居住者の状態や行動に関わる動作を行う種々のシステムに対して、利用価値が高いデータを出力することが可能である。 As described above, the behavior determination system 1 according to the embodiment of the present invention outputs determination result data indicating the presence / absence of daily living behavior, and therefore, for various systems that perform operations related to the resident's state and behavior. It is possible to output data with high utility value.
なお、上述したセキュリティシステムや居住者見守りシステムは一例に過ぎず、行動判定システム1が出力する判定結果データは、居住者の状態や行動に関わる動作を行う種々のシステムにおいて、好適に利用することが可能である。 Note that the above-described security system and resident monitoring system are merely examples, and the determination result data output by the behavior determination system 1 should be preferably used in various systems that perform operations related to the resident's state and behavior. Is possible.
また、行動判定システム1が出力する判定結果データは、それ自体が統計的なデータとして利用価値が高いものである。そのため、行動判定システム1が出力する判定結果データは、例えば、判定結果データを蓄積するデータベースシステム(判定結果データ利用部30がハードディスクや半導体メモリ等の記録装置であるシステム)においても、好適に利用することが可能である。 Further, the determination result data output by the behavior determination system 1 itself has high utility value as statistical data. Therefore, the determination result data output by the behavior determination system 1 is preferably used in, for example, a database system that accumulates determination result data (a system in which the determination result data use unit 30 is a recording device such as a hard disk or a semiconductor memory). Is possible.
また、図1では、データベース11に対してエネルギー消費量データを入力するエネルギー消費量計測器20が1つである場合について例示しているが、このエネルギー消費量計測器20が複数存在していてもよい。例えば、行動判定システム1が、複数の居宅の居住者の行動についてそれぞれ判定を行う場合、それぞれの居宅に設置されているエネルギー消費量計測器20からデータベース11に対して、それぞれの居宅のエネルギー消費量データが入力されてもよい。 Moreover, although FIG. 1 illustrates the case where there is one energy consumption measuring instrument 20 that inputs energy consumption data to the database 11, a plurality of energy consumption measuring instruments 20 exist. Also good. For example, when the behavior determination system 1 determines each of the behaviors of residents in a plurality of homes, the energy consumption measuring device 20 installed in each home is used for the database 11 to store the energy consumption of each home. Quantity data may be entered.
また、図1では、エネルギー消費量計測器20がデータベース11に対してエネルギー消費量データを入力する場合について例示しているが、データベース11に対してエネルギー消費量データを記録させることができれば、データベース11に対してどのような方法でエネルギー消費量データを入力してもよい。例えば、検針員が、エネルギー消費量計測器20に対して携帯端末や記録装置などを接続してエネルギー消費量データを取得し、当該携帯端末や当該記録装置をデータベース11に対して接続することで、エネルギー消費量データをデータベース11に対して入力してもよい。 Further, FIG. 1 illustrates the case where the energy consumption measuring instrument 20 inputs energy consumption data to the database 11, but if the database 11 can record the energy consumption data, the database 11 may be used to input energy consumption data. For example, a meter reader connects a portable terminal or a recording device to the energy consumption measuring instrument 20 to acquire energy consumption data, and connects the portable terminal or the recording device to the database 11. The energy consumption data may be input to the database 11.
<<行動判定システムの動作>>
次に、本発明の実施形態に係る行動判定システム1の動作について、図面を参照して説明する。特に、以下では、演算部12による日常生活行動の実行の有無の判定方法について、図面を参照しつつ具体例を挙げて説明する。また、以下では、行動判定システム1が、調理機器及び給湯機器の熱源がガスであって空調機器やその他の機器のエネルギー源が電力である居宅の居住者の行動を判定する場合について、説明する。
<< Operation of action determination system >>
Next, operation | movement of the action determination system 1 which concerns on embodiment of this invention is demonstrated with reference to drawings. In particular, a method for determining whether or not the daily living behavior is performed by the calculation unit 12 will be described below with a specific example with reference to the drawings. Moreover, below, the case where the action determination system 1 determines the action of the resident of the home where the heat source of a cooking appliance and a hot-water supply apparatus is gas and the energy source of an air-conditioning apparatus and another apparatus is electric power is demonstrated. .
<活動度の算出>
最初に、演算部12が日常生活行動の実行の有無を判定する際に参照する「活動度」について、図2を参照して説明する。図2は、活動度の算出方法の一例について示すグラフである。なお、図2(a)は、ある1日(0時から24時)における居宅の電力消費量の時間的な変動を示すグラフであり、図2(b)は、図2(a)に示す電力消費量から算出される活動度を示すグラフである。
<Calculation of activity>
First, the “activity level” that is referred to when the calculation unit 12 determines whether or not daily activities are performed will be described with reference to FIG. 2. FIG. 2 is a graph showing an example of an activity level calculation method. FIG. 2 (a) is a graph showing temporal fluctuations in the power consumption of a home on a certain day (from 0:00 to 24:00), and FIG. 2 (b) is shown in FIG. 2 (a). It is a graph which shows the activity computed from electric power consumption.
演算部12は、図2(a)に示す時系列の電力消費量を、所定の期間における電力消費量の最大値CMAX及び最小値CMINを用いて正規化することで、図2(b)に示す活動度を算出する。 The calculation unit 12 normalizes the time-series power consumption shown in FIG. 2A by using the maximum value C MAX and the minimum value C MIN of the power consumption in a predetermined period, so that FIG. ) Is calculated.
まず、演算部12は、活動度を求める期間に対して、電力消費量のパターンが類似していると推定される所定の期間を参照して、最大値CMAX及び最小値CMINを求める。例えば、演算部12は、活動度を求める期間を含む前後の所定の期間(例えば、前後数十日間)、活動度を求める期間以前の所定の期間(例えば、直近数十日間)、または、活動度を求める期間と同時期である過去の所定の期間(例えば、1年前の数十日間)などを参照して、最大値CMAX及び最小値CMINを求める。 First, the calculation unit 12 obtains the maximum value C MAX and the minimum value C MIN with reference to a predetermined period in which the pattern of power consumption is estimated to be similar to the period for obtaining the activity level. For example, the calculation unit 12 may have a predetermined period before and after a period for determining the activity level (for example, several tens of days before and after), a predetermined period before the period for determining the activity level (for example, the last several tens of days), or an activity The maximum value C MAX and the minimum value C MIN are determined with reference to a predetermined period in the past (for example, several tens of days before one year) that is the same period as the period for determining the degree.
例えば、上述したセキュリティシステムや見守りシステムのように、居住者の行動をリアルタイムで判定する必要がある場合は、活動度を求める期間よりも後の電力消費量が不明である。そのため、この場合は、活動度を求める期間以前の所定の期間や、活動度を求める期間と同時期である過去の所定の期間から、最大値CMAX及び最小値CMINを求めればよい。 For example, when it is necessary to determine the resident's behavior in real time, as in the security system and the monitoring system described above, the power consumption after the period for obtaining the activity level is unknown. Therefore, in this case, the maximum value C MAX and the minimum value C MIN may be obtained from a predetermined period before the period for determining the activity level or a past predetermined period that is the same period as the period for determining the activity level.
また例えば、判定結果データを統計的なデータとして利用するために蓄積等する場合であって、活動度を求める期間以後の電力消費量が既知である場合は、活動度を求める期間以前の所定の期間や、活動度を求める期間と同時期である過去の所定の期間から、最大値CMAX及び最小値CMINを求めてもよいし、活動度を求める期間を含む前後の所定の期間から最大値CMAX及び最小値CMINを求めてもよい。 Further, for example, when the determination result data is accumulated for use as statistical data, and the power consumption after the period for determining the activity is known, a predetermined period before the period for determining the activity is determined. The maximum value C MAX and the minimum value C MIN may be obtained from a predetermined period in the past, which is the same period as the period for obtaining the activity level, or the maximum from the predetermined period before and after including the period for obtaining the activity level. The value C MAX and the minimum value C MIN may be obtained.
次に、演算部12は、例えば下記式(1)により、活動度を算出する。なお、下記式(1)において、XTは任意の時刻Tにおける電力消費量、FTは当該時間Tにおける活動度である。 Next, the calculating part 12 calculates an activity degree by following formula (1), for example. In Formula (1), X T is the power consumption at any time-of-day information T, the F T is activity at the time T.
FT=(XT−CMIN)/(CMAX−CMIN) ・・・(1) F T = (X T -C MIN ) / (C MAX -C MIN ) (1)
図2(a)に示すように、冷蔵庫等の常時動作する機器の消費電力や、各種機器の待機電力などの影響により、居住者の在/不在や行動内容にかかわらず、居宅では常に一定の大きさの電力が消費される。そして、この常時発生する消費電力は、短期的にはそれほど変動しないが、長期的には変動し得る。そのため、演算部12が、電力消費量を直接的に用いて日常生活行動の実行の有無を判定すると、時期に応じて判定結果が異なり、判定精度が低下する可能性がある。 As shown in FIG. 2 (a), it is always constant at home regardless of the presence / absence of the resident and the content of the action due to the influence of the power consumption of a constantly operating device such as a refrigerator and the standby power of various devices. A large amount of power is consumed. The constantly generated power consumption does not vary so much in the short term, but may vary in the long term. For this reason, when the calculation unit 12 directly determines the presence / absence of execution of daily living behavior by directly using the power consumption, the determination result varies depending on the time, and the determination accuracy may decrease.
そこで、演算部12が、電力消費量をその最大値CMAX及び最小値CMINを用いて正規化した活動度に基づいて判定を行うことによって、常時発生する消費電力の影響を抑制して、判定の精度を高めることが可能となる。 Thus, the calculation unit 12 determines the power consumption based on the activity level normalized using the maximum value C MAX and the minimum value C MIN , thereby suppressing the influence of the power consumption that is constantly generated, It becomes possible to improve the accuracy of determination.
なお、活動度は、エネルギー消費量の一種である電力消費量を正規化したものに過ぎない。そのため、演算部12が、活動度に基づいて日常生活行動の実行の有無を判定することは、演算部12がエネルギー消費量に基づいて日常生活行動の実行の有無を判定することの一態様として、解釈される。 The activity level is only a normalized value of power consumption, which is a kind of energy consumption. Therefore, the calculation unit 12 determining whether or not the daily life behavior is performed based on the activity level is an aspect in which the calculation unit 12 determines whether or not the daily life behavior is performed based on the energy consumption. To be interpreted.
<睡眠の判定>
次に、演算部12による、日常生活行動の1つである「睡眠」の実行の有無の判定方法の一例について、図面を参照して説明する。図3は、睡眠の判定方法の一例について示すグラフである。なお、紙面の都合上、図3には1日分(0時から24時)の活動度のみ示しているが、これと同じパターンの活動度が毎日繰り返されているものとする。
<Determination of sleep>
Next, an example of a method for determining whether or not “sleep”, which is one of daily activities, is performed by the calculation unit 12 will be described with reference to the drawings. FIG. 3 is a graph illustrating an example of a sleep determination method. For the sake of space, FIG. 3 shows only the activity level for one day (from 0:00 to 24:00), but it is assumed that the activity level of the same pattern is repeated every day.
図3に示すように、本例の睡眠の判定方法では、演算部12が、活動度に基づいて睡眠の実行の有無を判定する。まず、本例の睡眠の判定方法では、居住者が睡眠を実行すると想定される時間帯である睡眠時間帯(図3の例では19時から翌日13時まで)と、それ以外の時間帯である活動時間帯(図3の例では13時から18時まで)と、を設定する。 As shown in FIG. 3, in the sleep determination method of this example, the calculation unit 12 determines whether or not sleep is performed based on the activity level. First, in the sleep determination method of this example, in the sleep time zone (in the example of FIG. 3 from 19:00 to 13:00 on the next day) that is assumed to be a resident's sleep, in other time zones A certain activity time zone (from 13:00 to 18:00 in the example of FIG. 3) is set.
例えば、睡眠時間帯として、居住者が申告する平時に睡眠を実行する時間帯や、居住者が申告する家族情報(例えば、幼児や児童の有無、職業など)から睡眠を実行すると推定される時間帯、通常人が睡眠を実行するとされている夜間の時間帯などを、適用することが可能である。また例えば、睡眠時間帯として、エネルギー消費量データが示すエネルギー消費量(例えば、活動度)の特徴に基づいて算出される時間帯を、適用することも可能である。具体的に例えば、複数日分の活動度を比較して、およそ活動度が低下する傾向が認められる時間帯を、睡眠時間帯として適用することが可能である。 For example, as the sleeping hours, it is estimated that the sleeping hours will be executed based on the sleeping hours when the resident declares normal times, or family information (eg, the presence or absence of infants and children, occupations, etc.) declared by the resident. It is possible to apply a belt, a night time zone in which a normal person is supposed to sleep, and the like. In addition, for example, a time period calculated based on the characteristics of the energy consumption amount (for example, activity level) indicated by the energy consumption amount data can be applied as the sleep time period. Specifically, for example, it is possible to apply a time period in which the activity level of a plurality of days is compared and a time period in which the activity level tends to decrease is recognized as the sleep time period.
本例の睡眠の判定方法では、演算部12が、睡眠時間帯であって、活動度が睡眠検出用閾値A1を下回った期間を検出すると、当該期間に睡眠が実行されたと判定する。この場合、演算部12は、睡眠時間帯であって活動度が睡眠検出用閾値A1を下回っている期間に睡眠が実行されたと判定し、それ以外の時間帯である活動時間帯であって活動度が睡眠検出用閾値A1を下回った期間には睡眠が実行されていない(居住者が不在である)と判定する。 In the determination method of sleep in this example, it determines that the operation unit 12, a band sleeping hours, when the activity is detected a period below the sleep threshold value for detecting A 1, sleep during the period has been executed. In this case, the arithmetic unit 12, sleep activity a time zone determines that sleep is performed in the period is below the threshold A 1 for detecting sleep, an active time period is other time periods determines that the period during which the activity is below the threshold value a 1 for detecting sleep not running sleep (resident is absent).
さらに、本例の睡眠の判定方法では、睡眠時間帯が開始する時刻(図3の例では19時)を開始時刻TS、睡眠時間帯が終了する時刻(図3の例では13時)を終了時刻TE、開始時刻TS及び終了時刻TEの間の所定の時刻(図3の例では3時)を境界時刻TDとして設定する。そして、演算部12は、開始時刻TS以後かつ境界時刻TD以前に活動度が睡眠検出用閾値A1を下回った時刻から、境界時刻TD以後かつ終了時刻TE以前であって活動度が睡眠検出用閾値A1を初めて上回った時刻までの期間に、睡眠が実行されたと判定する。 Furthermore, in the sleep determination method of this example, the time when the sleep time zone starts (19:00 in the example of FIG. 3) is the start time T S , and the time when the sleep time zone ends (13:00 in the example of FIG. 3). A predetermined time (3 o'clock in the example of FIG. 3) between the end time T E , the start time T S and the end time T E is set as the boundary time T D. Then, computing unit 12, the start time T S after and from the time boundary time T D before activity is below the threshold value A 1 for detecting sleep, boundary time T D after and activity a end time T E before There determines the period until the time exceeds the first time sleep detection threshold a 1, and sleep is executed.
本例の睡眠の判定方法では、睡眠時間帯及び活動時間帯を設定して判定することによって、居住者が睡眠を実行している期間(図3の例では22時から翌日6時)を、居住者が不在である期間(図3の例では14時から17時)と区別して、判定することが可能となる。 In the sleep determination method of this example, by setting and determining the sleep time zone and the activity time zone, the period during which the resident is sleeping (in the example of FIG. 3 from 22:00 to 6 o'clock the next day) It is possible to make a determination by distinguishing from a period in which the resident is absent (in the example of FIG. 3 from 14:00 to 17:00).
さらに、本例の睡眠の判定方法では、睡眠時間帯に開始時刻TS、境界時刻TD及び終了時刻TEを設定して判定することによって、睡眠時間帯であって居住者が睡眠を実行している期間(図3の例では22時から翌日6時)を、睡眠時間帯であって居住者が不在である期間(図3の例では8時から12時)と区別して、判定することが可能となる。 Furthermore, in the sleep determination method of this example, the start time T S , the boundary time T D, and the end time TE are set and determined in the sleep time zone, so that the resident performs sleep in the sleep time zone. The period (22:00 in the example of FIG. 3 to 6 o'clock the next day) is distinguished from the period in which the resident is absent (8 to 12 in the example of FIG. 3). It becomes possible.
なお、演算部12が、睡眠時間帯(特に、開始時刻TS以後かつ境界時刻TD以前)において、睡眠の実行を判定する際に、活動度が所定の時間(例えば、数時間)以上継続して睡眠検出用閾値A1を下回っている期間を検出しなければ、睡眠が実行されたと判定しなくてもよい。 Incidentally, continued operation unit 12, the band sleep time (in particular, the start time T S after and boundary time T D previously), when determining the execution of the sleep, activity a predetermined time (e.g., several hours) or more if detecting a period in which below the sleep threshold value for detecting a 1 and may not be determined that the sleep is executed.
このように判定すると、睡眠時間帯において、何らかの要因で一時的に活動度が低下した期間を、睡眠が実行された期間として判定することを抑制することが可能となる。 If it determines in this way, it will become possible to suppress determining the period when the activity level fell temporarily for some reason as a period when sleep was performed in the sleep time zone.
また、演算部12が、睡眠時間帯及び当該睡眠時間帯の直前の活動時間帯で、活動度が睡眠検出用閾値A1を上回っていないことを検出した場合、当該睡眠時間帯に睡眠が実行されておらず、居住者が不在であると判定してもよい。 The arithmetic unit 12, an activity time zone of the immediately preceding sleep time period and the sleep time period, if the activity is detected that does not exceed the sleep detection threshold A 1, sleep on the sleeping time zone performed It may be determined that the resident is absent.
このように判定すると、睡眠時間帯の前後において活動度が継続して低いことから、居住者が居宅に帰宅していないと推定される場合において、睡眠が実行されたと判定されることを抑制することが可能となる。 If determined in this way, the activity level is continuously low before and after the sleep time period, so that it is suppressed that the sleep is determined to be performed when the resident is estimated not to go home. It becomes possible.
<炊事の判定>
次に、演算部12による、日常生活行動の1つである「炊事」の実行の有無の判定方法の一例について、図面を参照して説明する。図4は、炊事の判定方法の一例について示すグラフである。なお、図4(a)は、16時から24時における活動度の時間的な変動を示すグラフであり、図4(b)は、16時から24時におけるガス消費量を示すグラフである。
<Judgment of cooking>
Next, an example of a method for determining whether or not “cooking”, which is one of daily activities, is performed by the calculation unit 12 will be described with reference to the drawings. FIG. 4 is a graph illustrating an example of a cooking determination method. FIG. 4A is a graph showing temporal changes in activity from 16:00 to 24:00, and FIG. 4B is a graph showing gas consumption from 16:00 to 24:00.
図4に示すように、本例の炊事の判定方法では、演算部12が、活動度及びガス消費量の両者に基づいて、炊事の実行の有無を判定する。特に、演算部12は、活動度及びガス消費量のそれぞれについて、炊事の実行時における特徴を有して重複している期間に、炊事が実行されたと判定する。 As shown in FIG. 4, in the cooking determination method of this example, the calculation unit 12 determines whether cooking is performed based on both the activity level and the gas consumption. In particular, the calculation unit 12 determines that cooking has been performed for each of the activity level and the gas consumption amount during the overlapping period having characteristics at the time of cooking.
具体的に、演算部12は、活動度が炊事検出用電力量閾値A2を上回り、かつ、ガス消費量が炊事検出用ガス量閾値G2を上回る期間(図4の例では18時から19時)を検出すると、当該期間に炊事が実行されたと判定する。 Specifically, the calculation unit 12 is a period in which the activity level exceeds the cooking detection power amount threshold A 2 and the gas consumption exceeds the cooking detection gas amount threshold G 2 (in the example of FIG. 4 from 18:00 to 19 When (time) is detected, it is determined that cooking has been performed during the period.
なお、図4に示す例では、居住者が炊事を実行する場合、換気扇や照明、電子レンジ、オーブンなどの機器が使用されるとともに、冷蔵庫の開閉などが生じることによって、消費電力の上昇が想定されるため、炊事検出用電力量閾値A2を睡眠検出用閾値A1よりも大きい値としている。また、図4に示す例では、僅かなガス消費量で炊事することが想定されるため、炊事検出用ガス量閾値G2を0m3としている。 In the example shown in FIG. 4, when a resident performs cooking, equipment such as a ventilation fan, lighting, a microwave oven, and an oven is used, and an increase in power consumption is assumed due to opening and closing of the refrigerator. because it is, has a cooking detection power amount threshold a 2 greater than the sleep detection threshold a 1. Further, in the example shown in FIG. 4, a slight because it is assumed that cooking with gas consumption, is set to 0 m 3 cooking detecting gas amount threshold G 2.
<入浴の判定>
次に、演算部12による、日常生活行動の1つである「入浴」の実行の有無の判定方法の一例について、図面を参照して説明する。図5は、入浴の判定方法の一例について示すグラフである。なお、図5(a)は、16時から24時における活動度の時間的な変動を示すグラフであり、図5(b)は、16時から24時におけるガス消費量を示すグラフである。
<Judgment of bathing>
Next, an example of a method for determining whether or not “bathing”, which is one of daily activities, is performed by the calculation unit 12 will be described with reference to the drawings. FIG. 5 is a graph showing an example of a method for determining bathing. FIG. 5A is a graph showing temporal variation in activity from 16:00 to 24:00, and FIG. 5B is a graph showing gas consumption from 16:00 to 24:00.
図5に示すように、本例の入浴の判定方法も、上述した炊事の判定方法の例と同様である。即ち、演算部12が、活動度及びガス消費量の両者に基づいて、入浴の実行の有無を判定する。特に、演算部12は、活動度及びガス消費量のそれぞれについて、入浴の実行時における特徴を有して重複している期間に、入浴が実行されたと判定する。 As shown in FIG. 5, the determination method for bathing in this example is the same as the example of the determination method for cooking described above. That is, the calculation unit 12 determines whether or not bathing is performed based on both the activity level and the gas consumption. In particular, the calculation unit 12 determines that the bathing has been performed for each of the activity level and the gas consumption amount during the overlapping period having characteristics at the time of performing the bathing.
具体的に、演算部12は、活動度が入浴検出用電力量閾値A3を上回り、かつ、ガス消費量が入浴検出用ガス量閾値G3を上回る期間(図5の例では20時から21時)を検出すると、当該期間に入浴が実行されたと判定する。 Specifically, the calculation unit 12 is a period in which the activity exceeds the bathing detection power amount threshold A 3 and the gas consumption exceeds the bathing detection gas amount threshold G 3 (in the example of FIG. 5, from 20:00 to 21 When (time) is detected, it is determined that bathing was performed during the period.
なお、図5に示す例では、居住者が入浴を実行する場合、浴室以外の照明等の機器が停止させられることにより、消費電力が小さくなることが想定されるため、入浴検出用電力量閾値A3を睡眠検出用閾値A1と同じ大きさとしている。また、図5に示す例では、入浴時にガス消費量が大きくなることが想定されるため、入浴検出用ガス量閾値G3を0m3よりも大きい値としている。 In the example shown in FIG. 5, when the resident performs bathing, it is assumed that power consumption is reduced by stopping lighting and other devices other than the bathroom. the a 3 are the same size as the threshold value a 1 for sleep detection. Further, in the example shown in FIG. 5, since it is assumed that the gas consumption amount becomes large at the time of bathing, the bathing detection gas amount threshold value G 3 is set to a value larger than 0 m 3 .
また、図4及び図5に示すそれぞれの例のように、炊事検出用電力量閾値A2を入浴検出用電力量閾値A3よりも大きい値にするとともに、炊事検出用ガス量閾値G2を入浴検出用ガス量閾値G3よりも小さい値にすることで、演算部12が、炊事と入浴とを区別して判定することが可能となる。 Further, as in the respective examples shown in FIGS. 4 and 5, the cooking detection power amount threshold A 2 is set to a value larger than the bathing detection power amount threshold A 3 , and the cooking detection gas amount threshold G 2 is set to be larger. by a value smaller than a bath detecting gas amount threshold G 3, operation section 12, it is possible to determine distinguishes between bathing and cooking.
<変形等>
[1] 図3〜図5に例示した睡眠、炊事及び入浴の判定方法は、正規化した電力消費量(活動度)に基づいて判定を行うものであるが、正規化していない電力消費量に基づいて判定を行ってもよい。ただし、上述のように、正規化した電力消費量に基づいて判定を行うことで、演算部12の判定精度を向上させることが可能となる。
<Deformation, etc.>
[1] The sleep, cooking, and bathing determination methods illustrated in FIGS. 3 to 5 are based on normalized power consumption (activity), but the power consumption is not normalized. The determination may be performed based on the determination. However, as described above, the determination accuracy of the calculation unit 12 can be improved by performing the determination based on the normalized power consumption.
[2] 図4及び図5に例示した炊事及び入浴の判定方法は、電力消費量及びガス消費量に基づいて判定を行うものであるが、電力消費量(電力消費量を正規化した活動度を含む)のみに基づいて判定を行ってもよい。ただし、電力消費量及びガス消費量といった複数のエネルギー消費量に基づいて判定を行うことで、多面的な判定が可能となるため、判定精度を向上させることが可能となる。 [2] The determination methods of cooking and bathing illustrated in FIGS. 4 and 5 are based on the power consumption and the gas consumption, but the power consumption (activity that normalized the power consumption) Determination may be made based only on However, by making a determination based on a plurality of energy consumption amounts such as the power consumption amount and the gas consumption amount, a multifaceted determination can be made, so that the determination accuracy can be improved.
また、図4及び図5に例示した炊事及び入浴の判定方法は、電力消費量(活動度)及びガス消費量のそれぞれにおいて、炊事または入浴の実行時における特徴を有して重複している期間のみ、炊事または入浴が実行されたと判定するものである。しかし、これに加えて、電力消費量及びガス消費量の一方から検出される炊事または入浴の実行時における特徴を有した期間についても、炊事または入浴が実行されたと判定してもよい。 Moreover, the determination method of cooking and bathing illustrated in FIG.4 and FIG.5 has the characteristic at the time of execution of cooking or bathing in each of power consumption (activity) and gas consumption, and the period which overlaps. Only to determine that cooking or bathing has been performed. However, in addition to this, it may be determined that cooking or bathing has been performed for a period having characteristics at the time of performing cooking or bathing detected from one of power consumption and gas consumption.
ただし、上述のように、炊事または入浴の実行時における特徴を有して重複している期間のみ、炊事または入浴が実行されたと判定すると、炊事または入浴の実行の有無を、精度良く区別して判定することが可能になる。 However, as described above, if it is determined that cooking or bathing has been performed only during the overlapping period with characteristics at the time of cooking or bathing, it is determined by accurately distinguishing whether or not cooking or bathing has been performed. It becomes possible to do.
また、図4及び図5に例示した炊事及び入浴の判定方法は、正規化した電力消費量(活動度)と正規化していないガス消費量とに基づいて判定を行うものであるが、正規化した電力消費量と正規化したガス消費量とに基づいて判定を行ってもよい。 Moreover, although the determination method of cooking and bathing illustrated in FIG.4 and FIG.5 performs determination based on the normalized power consumption (activity) and the gas consumption which is not normalized, it normalizes The determination may be made based on the power consumption and the normalized gas consumption.
ただし、ガスを常時消費する機器や、ガス機器の待機時におけるガスの消費が想定され難いため、電力消費量とは異なり、ガス消費量についてまで正規化する効果は小さい。そのため、図4及び図5に例示した炊事及び入浴の判定方法のように、電力消費量を正規化してガス消費量を正規化しないこととすると、無用な演算処理を避けることができるため、好ましい。 However, since it is difficult to assume the consumption of gas at the time of standby of the gas equipment or the gas equipment at all times, unlike the power consumption, the effect of normalizing the gas consumption is small. Therefore, it is preferable to normalize the power consumption and not to normalize the gas consumption as in the cooking and bathing determination methods illustrated in FIGS. 4 and 5, because unnecessary calculation processing can be avoided. .
[3] 図2に例示した活動度の算出方法は、1種類のエネルギー消費量(電力消費量)に基づいて活動度を算出するものであるが、複数種類のエネルギー消費量を合成したエネルギー消費量(例えば、電力消費量及びガス消費量の加重加算値など)に基づいて活動度を算出してもよい。またこの場合、演算部12が、図2に例示した算出方法と同様の方法により、合成後のエネルギー消費量を正規化することで、活動度を算出してもよい。 [3] The activity calculation method illustrated in FIG. 2 calculates the activity based on one type of energy consumption (power consumption), but energy consumption is a combination of multiple types of energy consumption. The degree of activity may be calculated based on the amount (for example, a weighted addition value of power consumption and gas consumption). In this case, the calculation unit 12 may calculate the activity level by normalizing the combined energy consumption by the same method as the calculation method illustrated in FIG.
また、演算部12が、正規化していない合成後のエネルギー消費量に基づいて、居住者の行動を判定してもよい。 Moreover, the calculating part 12 may determine a resident's action based on the energy consumption after the synthesis | combination which is not normalized.
[4] 上述の実施形態では、調理及び給湯の熱源がガスである居宅について想定しているが、調理及び給湯の熱源が電力である居宅(いわゆる、オール電化住宅)であっても、行動判定システム1は利用可能である。この場合において、図4及び図5に例示したように炊事及び入浴の実行の有無を判定するためには、行動判定システム1が、ガス消費量の代わりに電力消費量(または、活動度)から、炊事及び入浴の実行時における特徴(例えば、電気調理器や電気給湯器の使用に伴う電力消費量の変動)を有する期間を検出すればよい。 [4] In the above-described embodiment, it is assumed that the heat source for cooking and hot water supply is gas. However, even if the heat source for cooking and hot water supply is electric power (so-called all-electric housing), behavior determination is performed. System 1 is available. In this case, as illustrated in FIG. 4 and FIG. 5, in order to determine whether or not cooking and bathing are performed, the behavior determination system 1 uses power consumption (or activity) instead of gas consumption. What is necessary is just to detect the period which has the characteristic (For example, fluctuation | variation of the power consumption accompanying use of an electric cooker or an electric water heater) at the time of execution of cooking and bathing.
[5] ある日常生活行動の実行時における特徴を有する期間が、他の日常生活行動の実行時における特徴をも有する場合、行動判定システム1が、当該期間について、事前に設定されている優先度が高い日常生活行動が実行されたと判定してもよい。 [5] When a period having a characteristic at the time of execution of a certain daily life action also has a characteristic at the time of execution of another daily life action, the behavior determination system 1 has a priority set in advance for the period. It may be determined that a high daily life behavior has been executed.
具体的に例えば、炊事よりも入浴の方が高い優先度が設定されている場合において、炊事の実行時における特徴と、入浴の実行時における特徴と、の両者を有する期間が検出されると、行動判定システム1が、当該期間において入浴が実行されたと判定してもよい。 Specifically, for example, when higher priority is set for bathing than cooking, when a period having both characteristics at the time of cooking and characteristics at the time of bathing is detected, The behavior determination system 1 may determine that bathing has been performed during the period.
[6] 上述の実施形態では、エネルギー消費量データが、電力消費量の時間的な変動と、ガス消費量の時間的な変動と、のそれぞれを別々に示すものとして説明したが、これらの一方のみを示すものであってもよいし、これらとは異なる種類のエネルギーや資源の消費量(例えば、水道の消費量)の時間的な変動を示すものであってもよい。 [6] In the above-described embodiment, the energy consumption data has been described as separately indicating each of the temporal fluctuation of the power consumption and the temporal fluctuation of the gas consumption. It is also possible to show only the fluctuations in time of consumption of energy and resources of different types (for example, consumption of water supply).
本発明は、居住者の行動を判定する行動判定システムや、当該行動判定システムの判定結果を利用したセキュリティシステム及び居住者見守りシステムに、利用可能である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used for a behavior determination system that determines the behavior of a resident, a security system that uses a determination result of the behavior determination system, and a resident watch system.
1 : 行動判定システム
11 : データベース
12 : 演算部
20 : エネルギー消費量計測器
30 : 判定結果データ利用部(監視制御部、異変検出部)
1: Action determination system 11: Database 12: Calculation unit 20: Energy consumption measuring device 30: Determination result data utilization unit (monitoring control unit, anomaly detection unit)
Claims (9)
前記データベースから前記エネルギー消費量データを取得して演算処理をすることで、前記居宅の居住者による、睡眠、炊事及び入浴の内の少なくとも睡眠が含まれる日常生活行動の実行の有無を判定し、その判定結果を示す判定結果データを出力する演算部と、を備え、
前記エネルギー消費量データが、前記居宅で消費される電力量である電力消費量と、前記居宅で消費されるガス量であるガス消費量と、のそれぞれの時間的な変動を別々に示すものであり、
前記演算部は、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記電力消費量を、所定の期間における前記電力消費量の最大値及び最小値を用いて正規化して、活動度を算出し、
前記演算部は、少なくとも睡眠が含まれる日常生活行動に対して、時系列の前記活動度について、前記日常生活行動の実行時における特徴を有した期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定し、
前記演算部は、少なくとも炊事及び入浴のいずれか一方が含まれる日常生活行動に対して、時系列の前記活動度と、前記エネルギー消費量データが示す時系列の前記ガス消費量と、のそれぞれについて、前記日常生活行動の実行時における特徴を有して重複している期間を検出すると、当該期間に前記日常生活行動が実行されたと判定することを特徴とする行動判定システム。 A database that records energy consumption data indicating temporal fluctuations in energy consumption, which is the amount of energy consumed at home;
By obtaining the energy consumption data from the database and performing arithmetic processing, it is determined whether or not daily living activities including sleep, cooking, and bathing are performed by residents of the home, A calculation unit that outputs determination result data indicating the determination result, and
The energy consumption data separately indicates temporal variations of power consumption, which is the amount of power consumed at the home, and gas consumption, which is the amount of gas consumed at the home. Yes,
The calculation unit normalizes the time-series power consumption indicated by the energy consumption data using a maximum value and a minimum value of the power consumption in a predetermined period, and calculates an activity level.
When the computing unit detects a period having a characteristic at the time of execution of the daily life action for the daily activity including at least sleep , the daily life action is detected during the period. Determined that it was executed
The calculation unit is configured for each of the activity in time series and the gas consumption in time series indicated by the energy consumption data with respect to daily activities including at least one of cooking and bathing. When the period which has the characteristic at the time of execution of the said everyday life action is detected and it overlaps, it determines with the said everyday life action being performed in the said period .
前記演算部は、前記開始時刻以後かつ前記境界時刻以前に前記活動度が前記睡眠検出用閾値を下回った時刻から、前記境界時刻以後かつ前記終了時刻以前であって前記活動度が前記睡眠検出用閾値を初めて上回った時刻までの期間に、睡眠が実行されたと判定することを特徴とする請求項2に記載の行動判定システム。 When the time when the sleep time period starts is the start time, the time when the sleep time period ends is the end time, and the predetermined time between the start time and the end time is the boundary time,
The calculation unit is configured to start from the time when the activity falls below the sleep detection threshold after the start time and before the boundary time, and after the boundary time and before the end time, and the activity level is for the sleep detection. The behavior determination system according to claim 2, wherein sleep is determined to be executed during a period until a time when the threshold value is first exceeded.
前記演算部は、前記睡眠時間帯及び当該睡眠時間帯の直前の前記活動時間帯で、前記活動度が前記睡眠検出用閾値を上回っていないことを検出すると、当該睡眠時間帯に睡眠が実行されなかったと判定することを特徴とする請求項2〜4のいずれか1項に記載の行動判定システム。 When a time zone other than the sleep time zone is an activity time zone,
When the calculation unit detects that the activity level does not exceed the sleep detection threshold in the sleep time zone and the activity time zone immediately before the sleep time zone, sleep is executed in the sleep time zone. It determines with having not existed, The action determination system of any one of Claims 2-4 characterized by the above-mentioned.
前記演算部は、前記活動度が炊事検出用電力量閾値を上回り、かつ、前記ガス消費量が炊事検出用ガス量閾値を上回る期間を検出すると、当該期間に炊事が実行されたと判定することを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の行動判定システム。 Cooking is included in the daily life behavior,
If the said activity part detects the period when the said activity level exceeds the electric energy threshold value for cooking detection, and the said gas consumption exceeds the gas amount threshold value for cooking detection, it will determine with cooking having been performed in the said period. The behavior determination system according to claim 1, wherein the behavior determination system is characterized in that
前記演算部は、前記活動度が入浴検出用電力量閾値を上回り、かつ、前記ガス消費量が入浴検出用ガス量閾値を上回る期間を検出すると、当該期間に入浴が実行されたと判定することを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の行動判定システム。 The daily activities include bathing,
The arithmetic unit, when detecting a period in which the activity level exceeds a bathing detection power amount threshold and the gas consumption exceeds a bathing detection gas amount threshold, determines that bathing has been performed during the period. The behavior determination system according to claim 1, wherein the behavior determination system is characterized in that
前記行動判定システムが出力する判定結果データに基づいて、前記居宅の監視状態を制御する監視制御部と、
を備えたことを特徴とするセキュリティシステム。 The behavior determination system according to any one of claims 1 to 7 ,
Based on the determination result data output by the behavior determination system, a monitoring control unit that controls the monitoring state of the home;
A security system characterized by comprising:
前記行動判定システムが出力する判定結果データに基づいて、前記居住者の異変を検出する異変検出部と、
を備えたことを特徴とする居住者見守りシステム。
The behavior determination system according to any one of claims 1 to 7 ,
Based on the determination result data output by the behavior determination system, an anomaly detection unit that detects an anomaly of the resident,
Resident watch system characterized by having.
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