被験者検知システム
【課題】被験者の身体の異常を精度良く検知すること。
【解決手段】被験者画像を撮像する撮像部材（ＣＡ）と、第１被験者画像と第２被験者画像との差分に基づいて被験者が不動作の状態であるか否かを判別する不動作判別手段（Ｃ１２Ｃ）と、被験者が不動作の状態であると判別された場合に被験者の身体に異常が発生したと判別する異常判別手段（Ｃ１２）と、被験者の身体に異常が発生したと判別されたことを通報する異常通報手段（Ｃ１０４）と、を備えた被験者検知システム（Ｓ）。
【解決手段】被験者画像を撮像する撮像部材（ＣＡ）と、第１被験者画像と第２被験者画像との差分に基づいて被験者が不動作の状態であるか否かを判別する不動作判別手段（Ｃ１２Ｃ）と、被験者が不動作の状態であると判別された場合に被験者の身体に異常が発生したと判別する異常判別手段（Ｃ１２）と、被験者の身体に異常が発生したと判別されたことを通報する異常通報手段（Ｃ１０４）と、を備えた被験者検知システム（Ｓ）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の身体の異常等を検知する被験者検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、わが国では、高齢者人口の増加により、団地等の集合住宅における独居老人の孤独死の発生等が社会問題となっている。しかしながら、独居老人等の要介護者に対する介護支援については、親族、ホームヘルパー、介護ボランティア、介護福祉士等のマンパワーにも限界があり、ＩＴ(Information Technology)技術を駆使した介護支援システム等の支援体制の構築が急務となっている。
ここで、介護支援システムの一例として、介護施設や病院等において、要介護者（入居者、入院患者等）の健康状態を遠隔的に監視し、身体の異常を検知した場合に、親族、医師、看護士等に通報する異常通報システムについて、例えば、下記の特許文献１〜４に記載の技術が知られている。
【０００３】
特許文献１としての特開２００５−２７８７６５号公報には、独居老人等の対象者に装着させた身体状態モニタリング装置（１）により、前記対象者の身体状態を２４時間連続モニタリングし、異常発生と判定した場合に、前記対象者が携帯するＧＰＳ機能付き携帯電話（２）、インターネット（３）、運営者が管理するコンピュータ装置（４）を介して、家族や介護センター等（５）に通報する安全生活支援システムについての技術が記載されている。なお、特許文献１では、前記身体状態モニタリング装置（１）が、マイクロコンピュータ（９）や加速度センサ（６）等によって構成されており、前記マイクロコンピュータ（９）が前記加速度センサ（６）から入力された加速度に基づいて、人体の動き、呼吸、心拍、姿勢、転倒を演算して、これらの正常・異常が判断されている。
【０００４】
また、特許文献２としての特開２００５−４６３２０号公報には、要介護者（Ｍ）に取り付けられた個別センサ（７）からの生体情報に基づく計測値情報（Ｓ）が基準値情報（Ｒ）を超えた場合に、要介護者（Ｍ）に異常事態が発生したことを看護士（Ｐ）に通知する技術が記載されている。なお、特許文献２では、前記生体情報として、体温、心拍数、不整脈、呼吸数、血圧等を測定することが記載されている。また、特許文献２には、異常事態が発生した場合に、前記計測値情報（Ｓ）と共に監視カメラ（６）からの映像情報（Ｋ）も送信して、要介護者（Ｍ）の実際の様態を確認する技術が記載されている。
【０００５】
また、特許文献３としての特開２００８−４０７６１号公報には、サービス利用者（９）に生体データの平常状態・異常状態を検出するセンサ（１４）を貼り付けて、前記センサ（１４）からの信号を、ＩＰネットワーク（２１）を介して、２４時間リアルタイムで送信する技術が記載されている。また、特許文献３には、ＩＰネットワーク（２１）を介して、前記生体データを取得した情報処理センター（２２）が生体情報を作成して蓄積したり、前記生体情報を取得した疾病予兆管理センター（２３）が電子カルテを作成したり、前記電子カルテを取得した介護・救急センター（２４）が、介護・救急処置を行ったりする技術が記載されている。なお、特許文献３には、前記生体データとして、体温、心拍数、血圧、心音、転倒、体重、血糖値、尿糖値等を測定することが記載されている。また、特許文献３には、介護・救急センター（２４）の専門医が、家庭・介護施設内（１）に設置されたユーザ端末（６）のモニタやカメラ（７）等を介して、映像対話による状況確認（問診や安否確認等）を行う技術が記載されている。
【０００６】
さらに、特許文献４としての特開２００８−４０８４号公報には、要補助者（１２）がベッド（１１）に横臥した状態の心拍・呼吸拍を検出する心拍・呼吸拍センサ（２ａ）からの信号が一定時間途絶えた場合に、前記信号を常時受信する制御装置（３）から、支援機関（６）に警報信号を発する緊急通報システムについての技術が記載されている。なお、特許文献４では、心拍・呼吸拍センサ（２ａ）として、薄膜状の感圧センサを使用しており、具体的には、フィンランドＥＭＦｉＴ社製の超高感度感圧フィルムセンサを使用することが記載されている。
また、特許文献４には、要補助者（１２）がベッド（１１）から降りた際の荷重を、ベッド（１１）の脇に配置されたマットセンサ（７）で検出することにより、心拍・呼吸拍センサ（２ａ）からの信号が途絶えた場合に、要補助者（１２）がベッド（１１）から離れたためであるか、要補助者（１２）の心拍・呼吸拍が停止したためであるかを判別する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−２７８７６５号公報（要約書、「００１３」〜「００２１」、図１〜図５）
【特許文献２】特開２００５−４６３２０号公報（要約書、「００１０」〜「００３４」、図１〜図４）
【特許文献３】特開２００８−４０７６１号公報（要約書、「００２４」〜「００２６」、「００７１」〜「００８１」、図１〜図５）
【特許文献４】特開２００８−４０８４号公報（要約書、「００１６」〜「００２１」、「００３２」〜「００３４」、図１〜図５）
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】"フィンランド EMFIT社 高感度感圧センサー"、「online」、２００７年、ユーロ・プロテック株式会社、「２００９年７月２２日検索」、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.europrotech.com/Euro/trade/t_emfit2.html＞
【非特許文献２】若村直弘、他３名、"インテリジェンスルームの構築 -直感的なジェスチャを用いた家電製品の操作-"、「online」、２００５年７月、「２００９年７月２２日検索」、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.mech.chuo-u.ac.jp/umedalab/publications/pdf/2005/suzuki_2005_miru.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
（従来技術の問題点）
前記特許文献１〜４に記載の技術では、要介護者の生体情報をセンサによって測定するため、ノイズ等の測定誤差が発生する可能性がある。この場合、異常状態であるか否かの判別条件によっては、異常状態を誤検知したり、異常状態の検知に失敗、すなわち、検知不能となったりする可能性があった。そして、誤検知等であるかどうかについては、再確認する方法がなく、人手不足の介護士等が駆けつけても無駄足になることがあった。
また、前記特許文献１、４に記載の技術では、心拍・呼吸等の生体情報のみを遠隔的に監視するため、異常状態の通報後に、異常発生時の要介護者の様態を目視等で確認ができないという問題があった。
【００１０】
また、前記特許文献１〜３に記載の技術では、要介護者の身体の異常を常時検知するために、生体情報を測定する接触型センサを常に身に付けている必要があり、要介護者に煩わしさを感じさせる可能性があった。また、前記特許文献４に記載の技術では、接触型センサを身に付ける必要はないが、ベッド等の狭い範囲でしか身体状態を測定できないという問題があった。
さらに、前記特許文献２、３に記載の技術では、ネットワークを介して、要介護者を撮像したカメラの映像情報をそのまま送信するため、要介護者のプライバシーが侵害されてしまう可能性があった。
【００１１】
本発明は前記事情に鑑み、次の記載内容（Ｏ01）〜（Ｏ02）を技術的課題とする。
（Ｏ01）被験者の身体の異常を精度良く検知すること。
（Ｏ02）被験者のプライバシーを確保すること。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記技術的課題を解決するために、請求項１に記載の発明の被験者検知システムは、
被験者の画像としての被験者画像を撮像する撮像部材と、
前記撮像部材によって予め設定された時間間隔で連続して撮像された前記被験者画像を第１被験者画像および第２被験者画像とした場合に、前記第１被験者画像と前記第２被験者画像との差分に基づいて、前記被験者が不動作の状態であるか否かを判別する不動作判別手段と、
前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する異常判別手段と、
前記異常判別手段によって前記被験者の身体に異常が発生したと判別されたことを通報する異常通報手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者画像から前記被験者の輪郭の画像である輪郭画像を抽出する輪郭抽出手段と、
前記輪郭抽出手段によって前記第１被験者画像および前記第２被験者画像から前記被験者の輪郭を抽出した画像を第１輪郭画像および第２輪郭画像とした場合に、前記第１輪郭画像と前記第２輪郭画像との差分に基づいて、前記被験者が不動作の状態であるか否かを判別する前記不動作判別手段と、
前記時間間隔ごとに前記輪郭画像を表示する画像表示手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の被験者検知システムにおいて、
前記異常通報手段によって前記被験者の身体に異常が発生したことが通報された場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えて表示する前記画像表示手段、
を備えたことを特徴とする。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の被験者検知システムにおいて、
前記異常通報手段によって前記被験者の身体に異常が発生したことが通報された場合、且つ、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替える入力がされた場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えると判別する切替判別手段と、
前記切替判別手段によって前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えると判別された場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えて表示する前記画像表示手段、
を備えたことを特徴とする。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者の予め設定された行動範囲内を撮像可能に配置された前記撮像部材、
を備えたことを特徴とする。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると連続して判別された回数が予め設定された不動作用閾値を超えた場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段、
を備えたことを特徴とする。
【００１８】
請求項７に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者の生体情報を測定する生体情報測定部材と、
前記生体情報測定部材によって測定された前記生体情報の測定値が予め設定された最小値から最大値までの生体用正常範囲外である場合、且つ、前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１９】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者の心拍と呼吸と体動とに応じた圧力の波形を検知する薄膜状の感圧センサによって構成された前記生体情報測定部材と、
前記感圧センサからの検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの心拍数が予め設定された最小心拍数から最大心拍数までの心拍用正常範囲外である場合、または、前記検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの呼吸数が予め設定された最小呼吸数から最大呼吸数までの呼吸用正常範囲外である場合、または、前記検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの体動数が予め設定された最小体動数から最大体動数までの体動用正常範囲外である場合に、前記生体情報の測定値が前記生体用正常範囲外であると判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００２０】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者の予め設定された行動範囲に敷き詰めて配置された前記感圧センサ、
を備えたことを特徴とする。
【００２１】
請求項１０に記載の発明は、請求項７ないし９のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者に発声を促すと共に、前記被験者の発声に伴う音声を抽出する音声抽出部材と、
前記音声抽出部材によって抽出された前記音声が予め設定された音声用正常範囲外である場合、且つ、前記生体情報測定部材によって測定された前記生体情報の測定値が前記生体用正常範囲外である場合、且つ、前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００２２】
請求項１１に記載の発明は、請求項１ないし１０のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者画像が撮像されたか否かを判別する撮像判別手段と、
前記撮像判別手段によって前記被験者画像が撮像されていないと判別された場合に、前記被験者が不在であると判別する不在判別手段と、
前記不在判別手段によって前記被験者が不在であると判別されたことを通報する不在通報手段と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
請求項１に記載の発明によれば、被験者画像を画像解析することによって被験者の身体の異常を自動検知することができると共に、被験者の身体の異常を自動検知した後、被験者画像を目視によって確認することもできる。この結果、誤検知や検知不能を低減でき、被験者の身体の異常を精度良く検知することができる。また、請求項１に記載の発明によれば、被験者の身体の異常を自動検知する際に被験者画像を表示しない場合には、被験者画像を表示する場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
請求項２に記載の発明によれば、被験者の輪郭画像を画像解析することによって被験者の不動作を自動検知するため、本発明の構成を有しない場合に比べ、輪郭以外の画像の誤差に基づく誤検知や検知不能を低減でき、被験者の身体の異常を精度良く検知することができる。また、請求項２に記載の発明によれば、輪郭画像を表示して目視によって確認することもでき、被験者画像をそのまま表示する場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
【００２４】
請求項３に記載の発明によれば、被験者の身体に異常が発生したことが通報されるまで、輪郭画像を被験者画像に切替表示しないようにすることができ、異常通報前の被験者のプライバシーの侵害を低減できると共に、異常通報後の被験者の様態を確認し易くすることができる。
請求項４に記載の発明によれば、被験者の身体に異常が発生したことが通報された後、切り替え入力されるまで、輪郭画像を被験者画像に切替表示しないようにすることができ、切り替え入力される前に被験者画像を表示する場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
請求項５に記載の発明によれば、被験者の行動範囲における被験者画像を常に撮像することができ、接触型センサを常に身に付けていなくても、広い範囲で被験者の身体の異常を検知することができる。
【００２５】
請求項６に記載の発明によれば、被験者の不動作を１回で判別する場合に比べ、被験者の身体に異常が発生したことを精度良く検知することができる。
請求項７に記載の発明によれば、被験者の生体情報の異常と不動作との２種類の検知結果から被験者の身体の異常を検知する、いわゆる、ダブルチェックを実行でき、ダブルチェックを実行しない場合に比べ、被験者の身体の異常を精度良く検知することができる。
請求項８に記載の発明によれば、被験者の生体情報として心拍・呼吸・体動の３種類を測定することができる。
請求項９に記載の発明によれば、被験者の行動範囲における単位時間あたりの心拍数や呼吸数や体動数を常に測定することができ、接触型センサを常に身に付けていなくても、広い範囲で被験者の身体の異常を検知することができる。
【００２６】
請求項１０に記載の発明によれば、被験者の音声の異常と生体情報の異常と不動作との３種類の検知結果から被験者の身体の異常を検知する、いわゆる、トリプルチェックを実行でき、トリプルチェックを実行しない場合に比べ、被験者の身体の異常を精度良く検知することができる。
請求項１１に記載の発明によれば、被験者画像が撮像されていない場合に、被験者の不在を自動的に検知して通報することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は実施例１の被験者検知システムの全体説明図である。
【図２】図２は実施例１の被験者検知システムを構成する各装置の機能をブロック図（機能ブロック図）で示した説明図である。
【図３】図３は図２の続きのブロック図である。
【図４】図４は実施例１の輪郭画像の一例の説明図であり、図４Ａはカメラによって撮像された被験者画像を含む室内画像の説明図であり、図４Ｂは図４Ａの室内画像から抽出した輪郭画像の説明図である。
【図５】図５は実施例１の被験者の心拍・呼吸・体動の波形の説明図であり、図５Ａは心拍の波形の一例の説明図、図５Ｂは呼吸の波形の一例の説明図、図５Ｃは体動の波形の一例の説明図である。
【図６】図６は実施例１の被験者の音声の一例の説明図であり、図６Ａは被験者の正常な音声の一例の説明図であり、図６Ｂは被験者の異常な音声の一例の説明図である。
【図７】図７は実施例１の被験者検知画像の説明図である。
【図８】図８は実施例１の被験者検知サーバのメイン処理のフローチャートである。
【図９】図９は実施例１の被験者検知サーバの不在検知処理のフローチャートである。
【図１０】図１０は実施例１の被験者検知サーバの音声異常検知処理のフローチャートである。
【図１１】図１１は実施例１の被験者検知サーバの生体異常検知処理のフローチャートである。
【図１２】図１２は実施例１の被験者検知サーバの不動作検知処理のフローチャートである。
【図１３】図１３は実施例１のクライアントパソコンおよび携帯電話の検知結果通報処理のフローチャートである。
【図１４】図１３は実施例１のクライアントパソコンおよび携帯電話の画像表示処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
次に図面を参照しながら、本発明の実施の形態の具体例（以下、実施例と記載する）を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
なお、以下の図面を使用した説明において、理解の容易のために説明に必要な部材以外の図示は適宜省略されている。
【実施例１】
【００２９】
図１は実施例１の被験者検知システムの全体説明図である。
図１において、本発明の実施例１の被験者検知システムＳは、被験者検知システムＳ本体としての被験者検知サーバ（被験者検知装置、自宅用サーバ、自宅用コントローラ）ＳＶを有する。実施例１の前記被験者検知サーバＳＶは、いわゆる、コンピュータ装置により構成されている。
また、前記被験者検知システムＳは、室内の被験者（被検者、人間）の画像としての被験者画像を含む室内画像を撮像するカメラ（撮像部材）ＣＡを有する。実施例１の前記カメラＣＡは、前記被験者の予め設定された行動範囲としての室内全体を撮像可能に配置されている。
【００３０】
また、前記被験者検知システムＳは、前記被験者の生体情報の一例としての心拍・呼吸（呼吸拍）・体動（態動）に応じた圧力を検知するフィルム状の感圧センサ（シートセンサ、フィルム状センサ、生体情報測定部材）ＳＮ１を有する。実施例１の前記感圧センサＳＮ１は、室内に配置されたベッド（寝台）１のマットレス支持体（ベッド本体）１ａと、前記マットレス支持体１ａに支持されたマットレス１ｂとの間に敷かれた寝台用感圧センサＳＮ1aと、室内の床面（床面全域、行動範囲）２と絨毯３との間に敷き詰められた床面用感圧センサＳＮ1bとを有する。
ここで、実施例１では、前記感圧センサＳＮ１として、非特許文献１のＥＭＦＩＴ社製の高感度感圧センサが使用可能である。このため、例えば、前記被験者がベッド１に横たわった際に前記被験者の全身が前記マットレス１ｂや図示しない布団等を押圧する圧力や、前記被験者が室内を移動する際に被験者の足が前記絨毯３を押圧する圧力から、心拍・呼吸・体動を測定することができる。なお、前記高感度感圧センサに関する技術については、例えば、特許文献４や非特許文献１等に記載されており、従来公知であるため、詳細な説明を省略する。
【００３１】
また、前記被験者検知システムＳは、予め設定された音声抽出時期（例えば、午前７時）に、前記被験者に発声を促すための発声要求（例えば、「おはようございます。それでは、『あー』という発声を３秒間お願いします」等の音声）を出力するスピーカＳＰと、前記発声要求に応じた前記被験者の発声に伴う音声（例えば、３秒間の「あー」という音声）を抽出するマイクＭＣとを有する。
前記スピーカＳＰと前記マイクＭＣとによって実施例１の音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）が構成されている。
なお、実施例１の前記カメラＣＡと前記感圧センサＳＮ１と前記音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）とは、接続ケーブルＣＢを介して、前記被験者検知サーバＳＶに接続されている。
【００３２】
また、前記被験者検知サーバＳＶは、第１の情報通信回線の一例としてのインターネット（internet）Ｎｉを介して、前記被験者検知サーバＳＶからの情報を受信・記憶可能なクライアントパソコンＰＣ（受信端末、パーソナルコンピュータ、監視センター、被験者情報管理センター）に接続されている。実施例１の前記クライアントパソコンＰＣは、いわゆる、コンピュータ装置により構成されており、コンピュータ本体Ｈ１と、ディスプレイＨ２と、キーボードＨ３やマウスＨ４等の入力装置、図示しないＨＤドライブ（ハードディスクドライブ）等により構成されている。さらに、前記被験者検知サーバＳＶは、第２の情報通信回線の一例としての移動体通信網Ｎｐ、または、前記インターネットＮｉを介して、前記被験者検知サーバＳＶからの情報を受信可能な移動体の一例としての携帯電話（受信端末、移動端末）ＭＰに接続されている。
【００３３】
（実施例１の制御部の説明）
図２は実施例１の被験者検知システムを構成する各装置の機能をブロック図（機能ブロック図）で示した説明図である。
図３は図２の続きのブロック図である。
図２、図３において、前記被験者検知サーバＳＶ、前記クライアントパソコンＰＣのコンピュータ本体Ｈ１、前記携帯電話ＭＰの各制御部（コントローラ）は、外部との信号の入出力および入出力信号レベルの調節等を行うＩ／Ｏ（入出力インターフェース）、必要な起動処理を行うためのプログラムおよびデータ等が記憶されたＲＯＭ（リードオンリーメモリ、記録媒体）、必要なデータ及びプログラムを一時的に記憶するためのＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ、記録媒体）、ＲＯＭ等に記憶された起動プログラムに応じた処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）、ならびにクロック発振器等を有しており、ＲＯＭ及びＲＡＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
前記構成の被験者検知サーバＳＶ、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰは、前記ハードディスクやＲＯＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
【００３４】
（被験者検知サーバＳＶの制御部に接続された信号入力要素）
前記被験者検知サーバＳＶの制御部には、次の信号出力要素ＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）等の出力信号が入力されている。
ＣＡ：カメラ
カメラＣＡは、撮像した室内画像を出力信号として制御部に入力する。
ＳＮ１：感圧センサ
感圧センサＳＮ１は、寝台用感圧センサＳＮ1aまたは床面用感圧センサＳＮ1bを被験者が押圧する圧力に基づく検知信号を出力信号として制御部に入力する。
（ＳＰ＋ＭＣ）：音声抽出部材
音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）は、スピーカＳＰが出力した発声要求に応じた被験者の音声をマイクＭＣで抽出して、前記音声を出力信号として制御部に入力する。
【００３５】
（被験者検知サーバＳＶの制御部の説明）
前記被験者検知サーバＳＶのハードディスクドライブには、前記被験者検知サーバＳＶの基本動作を制御する基本ソフト（オペレーティングシステム）ＯＳや、アプリケーションプログラムとしての被験者検知プログラムＡＰ１やその他の図示しないソフトウェアが記憶されている。
【００３６】
（被験者検知プログラムＡＰ１）
前記被験者検知プログラムＡＰ１は、下記の機能手段（プログラムモジュール）を有する。
ＦＬ０：不在フラグ
不在フラグＦＬ０は、初期値が「０」であり、被験者が在室の場合に「０」となり、被験者が不在の場合に「１」となる。
ＦＬ１：音声フラグ
音声フラグＦＬ１は、初期値が「０」であり、被験者が発声した音声が正常な場合に「０」となり、被験者が発声した音声が異常な場合に「１」となる。
ＦＬ２：生体フラグ
生体フラグＦＬ２は、初期値が「０」であり、被験者の心拍・呼吸・体動が正常な場合に「０」となり、被験者の心拍・呼吸・体動のいずれか１つでも異常な場合に「１」となる。
ＦＬ３：動作フラグ
動作フラグＦＬ３は、初期値が「０」であり、被験者の動作が確認できる場合に「０」となり、被験者の動作が確認できない場合に「１」となる。
【００３７】
Ｃ１：画像撮像手段
被験者画像撮像手段の一例としての画像撮像手段Ｃ１は、予め設定された時間間隔が経過した撮像時期になったか否かを判別する撮像時期判別手段Ｃ１Ａを有し、カメラＣＡによって被験者画像を含む室内画像（室内全体のカメラ画像）を撮像する。実施例１の前記画像撮像手段Ｃ１は、前記時間間隔ごとの撮像時期に前記室内画像を撮像する。なお、前記画像撮像手段Ｃ１では、前記時間間隔として、例えば、通常の映像撮影と同様に、１／３０［秒］を設定することが可能である。
Ｃ２：画像記憶手段
画像記憶手段Ｃ２は、前記画像撮像手段Ｃ１によって撮像された前記室内画像を記憶する。
Ｃ３：撮像判別手段
撮像判別手段Ｃ３は、前記被験者画像が撮像されたか否かを判別する。実施例１の前記撮像判別手段Ｃ３は、前記画像記憶手段Ｃ２に記憶された前記室内画像に前記被験者画像が含まれているか否かを判別することにより、前記被験者画像が撮像されたか否かを判別する。
【００３８】
Ｃ４：不在判別手段
不在判別手段Ｃ４は、前記撮像判別手段Ｃ３によって前記被験者画像が撮像されていないと判別された場合に、被験者が不在であると判別し、不在フラグＦＬ０を「１」にセットする。
Ｃ５：不在検知情報送信手段
不在検知情報送信手段Ｃ５は、前記不在判別手段Ｃ４によって被験者が不在であると判別された場合に、後述する不在検知情報受信手段Ｃ１０１に対して、被験者が不在であることを示す不在検知情報を送信する。
【００３９】
図４は実施例１の輪郭画像の一例の説明図であり、図４Ａはカメラによって撮像された被験者画像を含む室内画像の説明図であり、図４Ｂは図４Ａの室内画像から抽出した輪郭画像の説明図である。
Ｃ６：輪郭抽出手段
輪郭抽出手段Ｃ６は、図４に示すように、前記被験者画像から被験者の輪郭の画像である輪郭画像を抽出する。実施例１の前記輪郭抽出手段Ｃ６は、フルカラー画像としての室内画像（図４Ａ参照）を、撮像物の輪郭が白色且つ前記輪郭以外が黒色となるモノクロ画像としての輪郭画像（図４Ｂ参照）に変換することにより、被験者画像の輪郭画像を抽出する。
【００４０】
Ｃ７：輪郭記憶手段
輪郭記憶手段Ｃ７は、時間間隔で連続して撮像された被験者画像である第１被験者画像および第２被験者画像の各輪郭画像である第１輪郭画像および第２輪郭画像を一時記憶する第１輪郭画像記憶手段Ｃ７Ａおよび第２輪郭画像記憶手段Ｃ７Ｂを有し、前記輪郭抽出手段Ｃ６によって抽出された輪郭画像を記憶する。
実施例１では、前記輪郭抽出手段Ｃ６によって輪郭画像が抽出される度に、抽出された輪郭画像が記憶されると共に、最新の輪郭画像が第２輪郭画像として第２輪郭画像記憶手段Ｃ７Ｂに一時記憶され、且つ、最新の輪郭画像の直前の輪郭画像、すなわち、もとの第２輪郭画像が第１輪郭画像として第１輪郭画像記憶手段Ｃ７Ａに一時記憶される。
【００４１】
Ｃ８：音声抽出手段
音声抽出手段Ｃ８は、音声抽出時期になったか否かを判別する抽出時期判別手段Ｃ８Ａと、スピーカＳＰによって発声要求を出力する発声要求出力手段Ｃ８Ｂと、マイクＭＣによって被験者の音声を抽出したか否かを判別する抽出判別手段Ｃ８Ｃと、前記音声を予め設定された各周波数成分（基本周波数、変調周波数等）に分解する周波数分解手段Ｃ８Ｄと、前記各周波数成分の振幅を演算する振幅演算手段Ｃ８Ｅとを有し、音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）によって被験者が発声した音声を抽出する（後述する図６参照）。なお、音声信号から各周波数成分を分解する技術については、例えば、特開２００９−００３１６２号公報や特開２００５−２４１９９７号公報等に記載されており、従来公知であるため、詳細な説明を省略する。
Ｃ９：音声情報記憶手段
音声情報記憶手段Ｃ９は、前記音声抽出手段Ｃ８によって抽出された前記音声についての音声情報を記憶する。実施例１の前記音声情報記憶手段Ｃ９では、前記音声情報として、前記音声の波形、前記音声の周波数成分の波形および振幅の各情報を記憶する。
【００４２】
図５は実施例１の被験者の心拍・呼吸・体動の波形の説明図であり、図５Ａは心拍の波形の一例の説明図、図５Ｂは呼吸の波形の一例の説明図、図５Ｃは体動の波形の一例の説明図である。
Ｃ１０：生体情報測定手段
生体情報測定手段Ｃ１０は、感圧センサＳＮ１の検知信号から心拍・呼吸・体動の各周波数に分解する周波数分解手段Ｃ１０Ａと、心拍の周波数から被検体の単位時間当りの心拍数［ｂｐｍ：beats per minute，回／分］を演算する心拍数演算手段Ｃ１０Ｂと、呼吸の周波数から被検体の単位時間当りの呼吸数［ｂｐｍ］を演算する呼吸数演算手段Ｃ１０Ｃと、体動の周波数から被検体の単位時間当りの体動数［ｂｐｍ］を演算する体動数演算手段Ｃ１０Ｄとを有し、被験者の生体情報の一例としての心拍・呼吸・体動を測定する（図５参照）。
【００４３】
なお、実施例１の前記生体情報測定手段Ｃ１０では、前記心拍の周波数をｆｈ［Ｈｚ］とし、前記呼吸の周波数をｆｒ［Ｈｚ］とし、前記体動の周波数をｆｍ［Ｈｚ］とし、記心拍数をｈ［ｂｐｍ］とし、前記呼吸数をｒ［ｂｐｍ］とし、前記体動数をｍ［ｂｐｍ］とした場合に、心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］は、以下の式（１−１）〜（１−３）により演算される。
ｈ＝ｆｈ×６０ …式（１−１）
ｒ＝ｆｒ×６０ …式（１−２）
ｍ＝ｆｍ×６０ …式（１−３）
Ｃ１１：生体情報記憶手段
生体情報記憶手段Ｃ１１は、前記生体情報測定手段Ｃ１０によって測定された心拍・呼吸・体動についての生体情報を記憶する。実施例１の前記生体情報記憶手段Ｃ１１では、前記生体情報として、検知信号、心拍・呼吸・体動の各波形、心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］の各情報を記憶する。
Ｃ１２：異常判別手段
異常判別手段Ｃ１２は、音声異常判別手段Ｃ１２Ａと、生体異常判別手段Ｃ１２Ｂと、不動作判別手段Ｃ１２Ｃとを有し、被験者の身体に異常が発生したか否かを判別する。実施例１の前記異常判別手段Ｃ１２は、前記音声異常判別手段Ｃ１２Ａと、前記生体異常判別手段Ｃ１２Ｂと、前記不動作判別手段Ｃ１２Ｃとによって更新される前記音声フラグＦＬ１と、前記生体フラグＦＬ２と、前記動作フラグＦＬ３とが全て「１」になった場合に、被験者の身体に異常が発生したと判別する。
【００４４】
図６は実施例１の被験者の音声の一例の説明図であり、図６Ａは被験者の正常な音声の一例の説明図であり、図６Ｂは被験者の異常な音声の一例の説明図である。
Ｃ１２Ａ：音声異常判別手段
音声異常判別手段Ｃ１２Ａは、前記音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）によって抽出された被験者の音声が予め設定された音声用正常範囲外であるかことを判別することにより、被験者の音声に異常が発生したと判別する。
ここで、例えば、パーキンソン病、ＡＬＳ（筋萎縮性側索硬化症）、偽性球麻痺（脳卒中の後遺症等）等によって引き起こされる運動障害性構音障害や、喉頭癌、声帯癌、声帯結節、ポリープ様声帯、声帯ポリープ等の声帯病変によって引き起こされる音声言語障害等の、いわゆる、音声障害では、嗄声（hoarseness）を伴うことが知られている。なお、「嗄声」とは、「させい」と読み、声がれ、しわがれ声、かすれ声、がらがら声、濁った声、力んだような不自然な声、弱々しい声等の音声になる声帯の振動が乱れた状態のことをいう。よって、被験者が嗄声になる予兆や前兆、すなわち、被験者の異常な音声（図６Ｂ参照）を判別すれば、被験者の身体の異常について簡易且つ予備的な診断をすることが可能である。
【００４５】
このため、実施例１の前記音声異常判別手段Ｃ１２Ａでは、前記音声情報記憶手段Ｃ９に記憶された被験者の音声の各周波数成分の振幅を演算し、基本周波数や変調周波数等の振幅が、予め測定された被験者の正常な音声（図６Ａ参照）の各周波数成分の振幅に基づいて設定された最小振幅から最大振幅までの音声用正常範囲外である場合に、被験者の音声に異常が発生したと判別し、前記音声フラグＦＬ１を「１」にセットする。よって、図６Ｂに示すように、被験者の音声の各周波数成分の波形が途切れるような場合には、振幅がゼロとなり、音声正常範囲外と判別されるため、被験者の音声が異常であることを検知することができる。
Ｃ１２Ｂ：生体異常判別手段
生体異常判別手段Ｃ１２Ｂは、心拍異常判別手段Ｃ１２B1と、呼吸異常判別手段Ｃ１２B2と、体動異常判別手段Ｃ１２B3とを有し、前記感圧センサＳＮ１によって測定された生体情報の測定値である心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］が予め設定された最小値から最大値までの生体用正常範囲外である場合に、被験者の心拍・呼吸・体動に異常が発生したと判別する。
【００４６】
Ｃ１２B1：心拍異常判別手段
心拍異常判別手段Ｃ１２B1は、前記生体情報記憶手段Ｃ１１に記憶された心拍数ｈ［ｂｐｍ］が予め設定された最小心拍数から最大心拍数までの心拍用正常範囲外である場合に、被検体の心拍が異常な状態であると判別し、前記生体フラグＦＬ２を「１」にセットする。なお、実施例１では、前記心拍用正常範囲の最小心拍数が、４０［ｂｐｍ］、最大心拍数が、１００［ｂｐｍ］に予め設定されており、前記心拍用正常範囲は、４０〜１００［ｂｐｍ］に設定されている。すなわち、前記心拍数ｈ［ｂｐｍ］が、４０［ｂｐｍ］より小さい、いわゆる、「徐脈」の場合、または、１００［ｂｐｍ］より大きい、いわゆる、「頻脈」の場合に、被検体の心拍が異常な状態であると判別される。
【００４７】
Ｃ１２B2：呼吸異常判別手段
呼吸異常判別手段Ｃ１２B2は、前記生体情報記憶手段Ｃ１１に記憶された呼吸数ｒ［ｂｐｍ］が予め設定された最小呼吸数から最大呼吸数までの呼吸用正常範囲外である場合に、被検体の呼吸が異常な状態であると判別し、前記生体フラグＦＬ２を「１」にセットする。なお、実施例１では、前記呼吸用正常範囲の最小呼吸数が、１０［ｂｐｍ］、最大心拍数が、２５［ｂｐｍ］に予め設定されており、前記呼吸用正常範囲は、１０〜２５［ｂｐｍ］に設定されている。すなわち、前記呼吸数ｒ［ｂｐｍ］が、１０［ｂｐｍ］より小さい、いわゆる、「徐呼吸」の場合、または、２５［ｂｐｍ］より大きい、いわゆる、「頻呼吸」の場合に、被検体の呼吸が異常な状態であると判別される。
【００４８】
Ｃ１２B3：体動異常判別手段
体動異常判別手段Ｃ１２B3は、前記生体情報記憶手段Ｃ１１に記憶された体動数ｍ［ｂｐｍ］が予め設定された最小体動数から最大体動数までの体動用正常範囲外である場合に、被検体の体動が異常な状態であると判別し、前記生体フラグＦＬ２を「１」にセットする。なお、実施例１では、例えば、前記体動用正常範囲の最小体動数を、最小呼吸数としての１０［ｂｐｍ］、最大体動数を、最大心拍数としての１００［ｂｐｍ］に予め設定できる。すなわち、前記体動用正常範囲を、１０〜１００［ｂｐｍ］として設定できる。
Ｃ１２Ｃ：不動作判別手段
不動作判別手段Ｃ１２Ｃは、輪郭画像一致判別手段Ｃ１２C1と、一致回数計数手段Ｃ１２C2とを有し、前記第１被験者画像と前記第２被験者画像との差分に基づいて、被験者が不動作の状態であるか否かを判別する。実施例１の前記不動作判別手段Ｃ１２Ｃは、前記輪郭画像一致判別手段Ｃ１２C1と、前記一致回数計数手段Ｃ１２C2とによって、前記第１輪郭画像と前記第２輪郭画像とが連続して一致した回数ｎが予め設定された不動作用閾値Ｎｍａｘを超えたと判別した場合に、被験者が不動作の状態であると判別する。
【００４９】
Ｃ１２C1：輪郭画像一致判別手段
輪郭画像一致判別手段Ｃ１２C1は、前記第１輪郭画像記憶手段Ｃ７Ａに一時記憶された前記第１輪郭画像と、前記第２輪郭画像記憶手段Ｃ７Ｂに一時記憶された前記第２輪郭画像とが一致するか否かを判別する。
Ｃ１２C2：一致回数計数手段
一致回数計数手段Ｃ１２C2は、前記輪郭画像一致判別手段Ｃ１２C1によって前記第１輪郭画像と前記第２輪郭画像とが一致した回数ｎを計数する。すなわち、一致回数計数用のカウンタｎの値をカウントする。
Ｃ１３：異常検知情報送信手段
異常検知情報送信手段Ｃ１３は、前記異常判別手段Ｃ１２によって被験者の身体に異常が発生したと判別された場合に、後述する異常検知情報受信手段Ｃ１０３に対して、被験者の異常を検知したことを示す異常検知情報を送信する。
【００５０】
Ｃ１４：被験者情報送信手段
被験者情報送信手段Ｃ１４は、後述する被験者情報受信手段Ｃ１０５に対して、前記画像記憶手段Ｃ２に記憶された前記室内画像と、前記輪郭記憶手段Ｃ７に記憶された輪郭画像と、前記音声情報記憶手段Ｃ９に記憶された音声情報と、前記生体情報記憶手段Ｃ１１に記憶された生体情報とを被験者情報として送信する。実施例１の前記被験者情報送信手段Ｃ１４は、前記不在判別手段Ｃ４および前記異常判別手段Ｃ１２によって被験者の不在も異常も検知していない場合には、前記輪郭画像と前記音声情報と前記生体情報とを被験者情報として送信する。また、前記不在判別手段Ｃ４によって被験者が不在が検知された場合には、被験者画像を含まない室内画像のみを被験者情報として送信し、前記異常判別手段Ｃ１２によって被験者の身体の異常が検知された場合には、全ての情報、すなわち、前記被験者画像を含む前記室内画像と前記輪郭画像と前記音声情報と前記生体情報とを被験者情報として送信する。
【００５１】
（クライアントパソコンＰＣのコンピュータ本体Ｈ１および携帯電話ＭＰの各制御部の説明）
また、前記クライアントパソコンＰＣや前記携帯電話ＭＰのハードディスクドライブについても、基本動作を制御する基本ソフト（オペレーティングシステム）ＯＳや、アプリケーションプログラムとしての検知結果通報プログラムＡＰ２や画像表示プログラムＡＰ３その他の図示しないソフトウェアが記憶されている。
【００５２】
（検知結果通報プログラムＡＰ２）
前記検知結果通報プログラムＡＰ２は、下記の機能手段（プログラムモジュール）を有する。
Ｃ１０１：不在検知情報受信手段
不在検知情報受信手段Ｃ１０１は、前記不在検知情報送信手段Ｃ５によって送信された前記不在検知情報を受信する。
Ｃ１０２：不在通報手段
不在通報手段Ｃ１０２は、前記不在検知情報受信手段Ｃ１０１によって前記不在検知情報を受信した場合に、被験者が不在であることを通報する。実施例１の前記不在通報手段Ｃ１０２では、前記不在検知情報を受信する度に、不在通報音を鳴らすことにより、被験者が不在であることを通報する。
【００５３】
Ｃ１０３：異常検知情報受信手段
異常検知情報受信手段Ｃ１０３は、前記異常検知情報送信手段Ｃ１３によって送信された前記異常検知情報を受信する。
Ｃ１０４：異常通報手段
異常通報手段Ｃ１０４は、前記異常検知情報受信手段Ｃ１０３によって前記異常検知情報を受信した場合に、被験者の身体に異常が発生したことを通報する。実施例１の前記異常通報手段Ｃ１０４では、前記異常検知情報を１度でも受信した場合に、ユーザからの終了信号が入力されるまで異常通報音を鳴らし続けることにより、被験者の身体に異常が発生したことを通報する。
【００５４】
Ｃ１０５：被験者情報受信手段
被験者情報受信手段Ｃ１０５は、前記被験者情報送信手段Ｃ１４によって送信された前記被験者情報を受信する。
Ｃ１０６：被験者情報記憶手段
被験者情報記憶手段Ｃ１０６は、前記被験者情報受信手段Ｃ１０５によって受信した前記被験者情報を記憶する。
【００５５】
（画像表示プログラムＡＰ３）
また、前記画像表示プログラムＡＰ３は、下記の機能手段（プログラムモジュール）を有する。
【００５６】
図７は実施例１の被験者検知画像の説明図であり、図７Ａは正常時の被験者検知画像の説明図、図７Ｂは不在検知時の被験者検知画像の説明図、図７Ｃは異常時に切替ボタンが選択された状態の被験者検知画像の説明図である。
Ｃ１０７：画像表示手段
画像表示手段Ｃ１０７は、切替判別手段Ｃ１０７Ａと、画像切替手段Ｃ１０７Ｂとを有し、図７に示す被験者検知画像１０１をクライアントパソコンＰＣのディスプレイＨ２や携帯電話ＭＰの図示しない表示部に表示する。図７において、実施例１の前記被験者検知画像１０１は、不在検知情報または異常検知情報を表示する通知表示部１０１ａと、室内画像または輪郭画像を表示する画像表示部１０１ｂと、生体情報の心拍・呼吸・体動の各波形や心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｈ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］等を表示する生体表示部１０１ｃと、音声情報の音声の波形や各周波数成分の波形等を表示する音声表示部１０１ｄと、画像表示部１０１ｂの画像を室内画像と輪郭画像との間で切り替えるための切替ボタン（切替用チェックボックス）１０１ｅとを有する。
【００５７】
実施例１の前記画像表示手段Ｃ１０７は、不在も異常も検知されていない正常時には、前記被験者情報受信手段Ｃ１０５によって前記被験者情報として受信した前記輪郭画像と前記生体情報と前記音声情報とを各表示部１０１ｂ〜１０１ｄに表示する（図７Ａ参照）。また、前記画像表示手段Ｃ１０７は、前記不在検知情報受信手段Ｃ１０１によって前記不在検知情報を受信した場合、すなわち、不在時には、前記不在検知情報を前記通知表示部１０１ａに表示すると共に、前記被験者情報として受信した前記室内画像（被験者画像を含まない室内画像）のみを画像表示部１０１ｂに表示する（図７Ｂ参照）。さらに、前記画像表示手段Ｃ１０７は、前記異常検知情報受信手段Ｃ１０３によって前記異常検知情報を受信した場合、すなわち、異常時には、前記異常検知情報を前記通知表示部１０１ａに表示すると共に、前記被験者情報として受信した前記輪郭画像と前記生体情報と前記音声情報とを各表示部１０１ｂ〜１０１ｄに表示する（図７Ｃ参照）。なお、前記画像表示手段Ｃ１０７は、異常時に前記切替ボタン１０１ｅが選択された場合には、前記画像表示部１０１ｂに表示された輪郭画像を室内画像（被験者画像を含む室内画像）に切り替える。
【００５８】
Ｃ１０７Ａ：切替判別手段
切替判別手段Ｃ１０７Ａは、前記異常検知情報受信手段Ｃ１０３によって前記異常検知情報を受信した場合（異常時）に、ユーザ（近隣住民やホームヘルパーや介護ボランティアや介護福祉士等の看視者、監視者、親族、知人、医師、看護士等）の入力によって前記切替ボタン１０１ｅが選択されているか否かを判別する。
Ｃ１０７Ｂ：画像切替手段
画像切替手段Ｃ１０７Ｂは、前記切替判別手段Ｃ１０７Ａによって前記切替ボタン１０１ｅが選択されていると判別された場合に、前記画像表示部１０１ｂに表示された輪郭画像を室内画像に切り替える。
【００５９】
（実施例１のフローチャートの説明）
次に、実施例１の前記被験者検知サーバＳＶ、前記クライアントパソコンＰＣのコンピュータ本体Ｈ１、前記携帯電話ＭＰの各プログラムＡＰ１〜ＡＰ３の処理の流れをフローチャートを使用して説明する。
（実施例１の被験者検知サーバＳＶのメイン処理のフローチャートの説明）
図８は実施例１の被験者検知サーバのメイン処理のフローチャートである。
図８のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００６０】
図８に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図８のＳＴ１において、不在フラグＦＬ０が「１」であるか否かを判別することにより、被験者が不在であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ４に移る。
ＳＴ２において、不在検知情報をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ３に移る。
ＳＴ３において、被験者画像を含まない室内画像（図７Ｂ参照）をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ１に戻る。
ＳＴ４において、音声フラグＦＬ１、生体フラグＦＬ２、動作フラグＦＬ３が全て「１」であるか否かを判別することにより、被験者の身体に異常が発生したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ５に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ６に移る。
【００６１】
ＳＴ５において、音声情報・生体情報・輪郭画像を含む被験者情報をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ１に戻る。
ＳＴ６において、異常検知情報をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ７に移る。
ＳＴ７において、音声情報・生体情報・輪郭画像・室内画像を含む被験者情報をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ８に移る。
ＳＴ８において、ユーザにより診断・処置等を終了させたことを示す終了信号を受信したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ６に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１に戻る。
【００６２】
（実施例１の被験者検知サーバＳＶの不在検知処理のフローチャートの説明）
図９は実施例１の被験者検知サーバの不在検知処理のフローチャートである。
図９のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００６３】
図９に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図９のＳＴ１１において、不在フラグＦＬ０を「０」にセットする。そして、ＳＴ１２に移る。
ＳＴ１２において、予め設定された時間間隔（例えば、１／３０［秒］）ごとの撮像時期になったか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１３に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１２を繰り返す。
ＳＴ１３において、カメラＣＡ（図１参照）で室内画像（図４Ａ参照）を撮像して記憶する。そして、ＳＴ１４に移る。
ＳＴ１４において、室内画像内に被験者画像が含まれているか否かを判別ことにより、被験者画像が撮像されたか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１５に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１６に移る。
ＳＴ１５において、不在フラグＦＬ０を「１」にセットする。そして、ＳＴ１２に戻る。
ＳＴ１６において、撮像された室内画像から輪郭画像（図４Ｂ参照）を抽出して記憶する。そして、ＳＴ１１に戻る。
【００６４】
（実施例１の被験者検知サーバＳＶの音声異常検知処理のフローチャートの説明）
図１０は実施例１の被験者検知サーバの音声異常検知処理のフローチャートである。
図１０のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００６５】
図１０に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図１０のＳＴ２１において、音声フラグＦＬ１を「０」にセットする。そして、ＳＴ２２に移る。
ＳＴ２２において、予め設定された音声抽出時期（例えば、午前７時）になったか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２３に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２２を繰り返す。
ＳＴ２３において、スピーカＳＰ（図１参照）から発声要求を出力する。そして、ＳＴ２４に移る。
ＳＴ２４において、マイクＭＣ（図１参照）から被験者の音声が抽出されたか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２５に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２９に移る。
【００６６】
ＳＴ２５において、抽出した音声を音声情報として記憶する。そして、ＳＴ２６に移る。
ＳＴ２６において、抽出した音声を予め設定された各周波数成分に分解する（図６参照）。そして、ＳＴ２７に移る。
ＳＴ２７において、分解された各周波数成分の振幅を演算する。そして、ＳＴ２８に移る。
ＳＴ２８において、演算された各周波数成分の振幅が予め設定された最小振幅から最大振幅までの音声用正常範囲外であるか否かを判別する。すなわち、被験者の音声に異常が発生したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２９に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２１に戻る。
ＳＴ２９において、音声フラグＦＬ１を「１」にセットする。そして、ＳＴ２２に戻る。
【００６７】
（実施例１の被験者検知サーバＳＶの生体異常検知処理のフローチャートの説明）
図１１は実施例１の被験者検知サーバの生体異常検知処理のフローチャートである。
図１１のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００６８】
図１１に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図１１のＳＴ３１において、生体フラグＦＬ１を「０」にセットする。そして、ＳＴ３２に移る。
ＳＴ３２において、感圧センサＳＮ１からの検知信号を記憶する。そして、ＳＴ３３に移る。
【００６９】
ＳＴ３３において、検知信号の波形を心拍・呼吸・体動の各波形に周波数分解して記憶する（図５参照）。そして、ＳＴ３４に移る。
ＳＴ３４において、式（１−１）〜（１−３）により、心拍・呼吸・体動の各波形の周波数ｆｈ，ｆｒ，ｆｍから単位時間当りの心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］を演算して記憶する。そして、ＳＴ３５に移る。
ＳＴ３５において、演算された心拍数ｈ［ｂｐｍ］が、最小心拍数（４０［ｂｐｍ］）から最大心拍数（１００［ｂｐｍ］）までの心拍用正常範囲外であるか否かを判別する。すなわち、被験者の心拍に異常が発生したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３６に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ３８に移る。
【００７０】
ＳＴ３６において、演算された呼吸数ｒ［ｂｐｍ］が、最小呼吸数（１０［ｂｐｍ］）から最大呼吸数（２５［ｂｐｍ］）までの呼吸用正常範囲外であるか否かを判別する。すなわち、被験者の呼吸に異常が発生したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３７に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ３８に移る。
ＳＴ３７において、演算された体動数ｍ［ｂｐｍ］が、最小体動数（例えば、１０［ｂｐｍ］）から最大体動数（例えば、１００［ｂｐｍ］）までの体動用正常範囲外であるか否かを判別する。すなわち、被験者の体動に異常が発生したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ３８に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３１に戻る。
ＳＴ３８において、生体フラグＦＬ１を「１」にセットする。そして、ＳＴ３２に戻る。
【００７１】
（実施例１の被験者検知サーバＳＶの不動作検知処理のフローチャートの説明）
図１２は実施例１の被験者検知サーバの不動作検知処理のフローチャートである。
図１２のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００７２】
図１２に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図１２のＳＴ４１において、以下の（１），（２）の処理を実行し、ＳＴ４２に移る。
（１）動作フラグＦＬ３を「０」にセットする。
（２）一致回数計数用のカウンタｎに０をセットする（ｎ＝０）。
【００７３】
ＳＴ４２において、第１輪郭画像および第２輪郭画像を一時記憶する。すなわち、第２輪郭画像を最新の輪郭画像として一時記憶すると共に、第１輪郭画像を最新の輪郭画像の直前の輪郭画像（もとの第２輪郭画像）として一時記憶する。そして、ＳＴ４３に移る。
ＳＴ４３において、一時記憶された第１輪郭画像と第２輪郭画像とが一致するか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ４４に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ４１に戻る。
ＳＴ４４において、カウンタｎに＋１を加算する（ｎ＝ｎ＋１）。そして、ＳＴ４５に移る。
ＳＴ４５において、カウンタｎの値が予め設定された不動作用閾値Ｎｍａｘを超えたか否かを判別する（ｎ＞Ｎｍａｘ）。すなわち、被験者が不動作の状態であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ４６に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ４２に戻る。
ＳＴ４６において、動作フラグＦＬ３を「１」にセットする。そして、ＳＴ４２に戻る。
【００７４】
（実施例１のクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの検知結果通報処理のフローチャートの説明）
図１３は実施例１のクライアントパソコンおよび携帯電話の検知結果通報処理のフローチャートである。
図１３のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記各制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記各制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００７５】
図１３に示すフローチャートは、前記クライアントパソコンＰＣおよび前記携帯電話が起動して検知結果通報プログラムＡＰ２が強制起動された場合に開始される。
図１３のＳＴ１０１において、被験者検知サーバＳＶからの被験者情報を受信して記憶する。そして、ＳＴ１０２に移る。
ＳＴ１０２において、被験者検知サーバＳＶから不在検知情報を受信したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１０３に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１０４に移る。
ＳＴ１０３において、不在通報音を鳴らすことにより、ユーザに被験者が不在であることを通報する。そして、ＳＴ１０１に戻る。
ＳＴ１０４において、被験者検知サーバＳＶからの異常検知情報を受信済であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１０５に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１０１に戻る。
ＳＴ１０５において、異常通報音を鳴らすことにより、ユーザに被験者の身体に異常が発声したことを通報する。そして、ＳＴ１０６に移る。
ＳＴ１０６において、ユーザにより診断・処置等を終了させたことを示す終了信号を受信したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１０５に戻り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１０１に戻る。
【００７６】
（実施例１のクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの画像表示処理のフローチャートの説明）
図１４は実施例１のクライアントパソコンおよび携帯電話の画像表示処理のフローチャートである。
図１４のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記各制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記各制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００７７】
図１４に示すフローチャートは、前記クライアントパソコンＰＣおよび前記携帯電話が起動した後、ユーザの入力により、画像表示プログラムＡＰ３が起動された場合に開始される。
図１４のＳＴ２０１において、被験者検知画像１０１（図７参照）を表示する。そして、ＳＴ２０２に移る。
ＳＴ２０２において、被験者検知サーバＳＶから不在検知情報を受信したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２０３に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２０４に移る。
ＳＴ２０３において、以下の（１），（２）の処理を実行し、ＳＴ２０９に移る。
（１）不在検知情報を通知表示部１０１ａに表示する（図７Ｂ参照）。
（２）被験者画像を含まない室内画像を画像表示部１０１ｂに表示する（図７Ｂ参照）。
【００７８】
ＳＴ２０４において、被験者検知サーバＳＶからの異常検知情報を受信済であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２０５に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２０８に移る。
ＳＴ２０５において、異常検知情報を通知表示部１０１ａに表示する（図７Ｃ参照）。そして、ＳＴ２０６に移る。
ＳＴ２０６において、切替ボタン１０１が選択されているか否かを判別する（図７Ｃ参照）。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２０７に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２０８に移る。
ＳＴ２０７において、被験者画像を含む室内画像・生体情報・音声情報をそれぞれ各表示部１０１ｂ〜１０１ｄに表示する（図７Ｃ参照）。そして、ＳＴ２０９に移る。
ＳＴ２０８において、輪郭画像・生体情報・音声情報をそれぞれ各表示部１０１ｂ〜１０１ｄに表示する（図７Ａ参照）。そして、ＳＴ２０９に移る。
ＳＴ２０９において、ユーザからの画像による確認を終了させることを示す終了信号を受信したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２１０に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２０２に戻る。
ＳＴ２１０において、被験者検知画像１０１を非表示にする。そして、画像表示処理を終了する。
【００７９】
（実施例１の作用）
前記構成を備えた実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記音声異常検知処理（図１０のＳＴ２１〜ＳＴ２９参照）において、音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）が音声を抽出できなかった場合や抽出された前記音声の各周波数成分の振幅が正常範囲外である場合に、被験者の音声の異常が検知される。また、前記生体異常検知処理（図１１のＳＴ３１〜ＳＴ３８参照）において、感圧センサＳＮ１の検知信号に基づく被験者の心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］のいずれかが正常範囲外である場合に、被験者の生体情報の異常が検知される。さらに、前記不動作検知処理（図１２のＳＴ４１〜ＳＴ４６参照）において、前記カメラＣＡによって撮像された被験者画像を含む室内画像（図４Ａ参照）の輪郭画像（図４Ｂ参照）が一定期間変化しない場合に、被験者の不動作が検知される。
【００８０】
そして、被験者の音声の異常が検知され、且つ、被験者の生体情報の異常が検知され、且つ、被験者の不動作が検知された場合に、被験者の身体に異常が発生したことが検知され（図８のＳＴ４参照）、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの各ユーザに被験者の身体の異常が通報される（図８のＳＴ６、図１３のＳＴ１０４〜ＳＴ１０６、図１４のＳＴ２０４〜ＳＴ２０９参照）。
すなわち、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、３種類のセンサ（ＳＰ＋ＭＣ），ＳＮ１，ＣＡで被験者の異常を検知した場合に、被験者の異常状態を検知する、いわゆる、トリプルチェックが実行される。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、１種類のセンサで異常状態を検知する場合に比べ、異常状態の誤検知や検知不能を低減でき、異常状態を精度良く検知することができる。
【００８１】
特に、実施例１の前記不動作検知処理では、カメラＣＡの映像に変化がないことによって被験者の異常を検知するため、各センサ（ＳＰ＋ＭＣ），ＳＮ１の検知信号の測定値に基づいて被験者の異常を検知する前記音声異常検知処理や前記生体異常検知処理等に比べ、ノイズ等の誤差の発生を低減でき、誤検知や検知不能を低減できる。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、前記不動作検知処理を実行しない場合に比べ、異常状態を精度良く検知することができる。また、カメラＣＡの映像の変化から被験者の不動作を検知する機能については、介護士等の視認による見守りと同等の機能であるため、介護士等の視認による見守りの負担を低減することもできる。
【００８２】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、被験者検知サーバＳＶによって輪郭画像や室内画像がクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰにリアルタイムで送信される（図８のＳＴ４、ＳＴ５、ＳＴ７参照）。そして、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰでは、ユーザの入力によって前記画像表示処理（図１４のＳＴ２０１〜ＳＴ２１０）を実行することにより、被験者検知画像１０１の画像表示部１０１ｂに受信した前記各画像を表示することができる（図７Ａ、図７Ｃ、図１３のＳＴ１０１、図１４のＳＴ２０４〜ＳＴ２０８参照）。
したがって、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、被験者の異常発生前後の様態を前記各画像によって実際に視認することができる。
【００８３】
なお、受信した各画像を含む被験者情報については、被験者検知サーバＳＶ、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに記憶される。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、異常発生後に記憶された被験者情報を再確認することができる（図９のＳＴ１２、ＳＴ１６、図１０のＳＴ２４〜ＳＴ２７、図１１のＳＴ３２〜ＳＴ３４、図１３のＳＴ１０１参照）。
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、記憶された被験者情報（各画像・生体情報・音声情報）を、被験者の生体用正常範囲や音声用正常範囲の再設定や、医師等による遠隔地からの被験者の予防診断や、被験者のカルテ（医療情報、診療情報、診療録）の作成や、国や地方自治体等による被験者の介護レベル認定や、複数の被験者の統計データの作成等に利用できる。
【００８４】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記カメラＣＡによって、被験者の行動範囲としての室内全域が室内画像として撮像されていると共に、被験者の行動範囲には寝台用感圧センサＳＮ1aおよび床面用感圧センサＳＮ1bとが敷き詰められている。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、接触型センサを常に身に付けていなくても、被験者の行動範囲における異常状態を常に検知することができる。この結果、非接触型センサとしての前記カメラＣＡによって広範囲で異常状態を検知でき、接触型センサを身に付ける被験者の煩わしさを取り除くことができる。
【００８５】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、カメラＣＡにより撮像されたフルカラー画像としての室内画像を、撮像物の輪郭が白色且つ前記輪郭以外が黒色となるモノクロ画像としての輪郭画像に変換し（図４、図９のＳＴ１２、ＳＴ１３、ＳＴ１６参照）、前記輪郭画像が一定期間変化しない場合に、被験者の不動作が検知される（図１２のＳＴ４１〜ＳＴ４６参照）。
ここで、フルカラー画像の室内画像の変化によって被験者の不動作を検知する場合には、例えば、窓から差し込む太陽光の変化に伴う室内の明るさの変化を室内画像の変化として検知して、被験者の不動作を検知できない可能性があった（図４Ａ参照）。
しかしながら、実施例１では、前記輪郭画像における白色の輪郭の差分のみで被験者の不動作を検知する（図４Ｂ参照）。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、前記室内画像等のカラー画像の変化で被験者の不動作を検知する場合に比べ、輪郭以外の画像の誤差に基づく誤検知や検知不能を低減でき、被験者の不動作を精度良く検知することができる。
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、被験者検知サーバＳＶにおいて、室内画像や輪郭画像を表示せずに被験者の不動作を自動検知するため、各画像を表示して被験者の不動作を視認によって検知する場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
【００８６】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記被験者検知サーバＳＶにより、正常時に前記輪郭画像が送信され（図８のＳＴ５参照）、異常時にのみ前記輪郭画像と共に被験者画像を含む室内画像が送信される（図８のＳＴ７参照）。また、実施例１の前記クライアントパソコンＰＣおよび前記携帯電話ＭＰでは、前記画像表示処理を実行した場合に、正常時には受信した前記輪郭画像が表示され（図７Ａ参照）、異常時にのみ前記室内画像が切替表示可能になっている（図７Ｃ参照）。
すなわち、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、ネットワークＮｉ，Ｎｐを介して、被験者を撮像したカメラＣＡの映像がそのまま送信されて表示される機会が異常発生時のみに限定されている。したがって、実施例１の前記被験者検知システムＳは、被験者を撮像したカメラの映像が常にそのまま送信される場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
【００８７】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、異常時に、前記被験者検知画像１０１の切替ボタン１０１ｅが選択された場合のみ、前記画像表示部１０１ｂに表示された輪郭画像が、被験者画像を含む室内画像に切り替えられる。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、被験者を撮像したカメラＣＡの映像がそのまま表示される機会をさらに切替ボタン１０１ｅ選択時に限定でき、異常時に輪郭画像から室内画像に自動的に切り替わる場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害をさらに低減することができる。
【００８８】
また、前記構成を備えた実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記不在検知処理（図９のＳＴ１１〜ＳＴ１６参照）において、室内画像内に被験者画像が含まれていない場合に、被験者が不在であることが検知され（図８のＳＴ１、図９のＳＴ１４、ＳＴ１５参照）、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの各ユーザに被験者の不在が通報される（図８のＳＴ２、図１３のＳＴ１０２、ＳＴ１０３、図１４のＳＴ２０２、ＳＴ２０３参照）。
したがって、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、カメラＣＡの映像に基づいて被験者の不在を自動検知することができる。また、カメラＣＡの映像の変化から被験者の不在を自動検知する機能については、被験者の不動作を自動検知する機能と同様に、介護士等の視認による見守りと同等の機能であるため、介護士等の視認による見守りの負担を低減することができる。
【００８９】
また、前記構成を備えた実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記携帯電話ＭＰは、インターネットＮｉまたは移動体通信網Ｎｐを介して、前記被験者検知サーバＳＶにより送信された各情報（被験者情報、不在検知情報、異常検知情報）を受信できる。すなわち、実施例１の前記携帯電話ＭＰは、前記各情報を受信するための情報通信回線が二重化されている。したがって、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、情報通信回線が二重化されていない場合に比べ、携帯電話ＭＰのユーザに対して、被験者の身体の異常や、被験者の不在が通知される信頼性（伝送信頼性）を向上させることができる。
【００９０】
（変更例）
以上、本発明の実施例を詳述したが、本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内で、種々の変更を行うことが可能である。本発明の変更例（Ｈ01）〜（Ｈ024）を下記に例示する。
（Ｈ01）前記実施例では、前記カメラＣＡ（図１参照）を、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラ等の通常のビデオカメラ（監視カメラ）を使用しているが、これに限定されず、例えば、赤外線カメラ（暗視装置）やサーモグラフィ（サーモグラフィ装置、熱映像装置）等の特殊なカメラを使用することも可能である。なお、赤外線カメラを使用した場合には、例えば、薄い布などを透過して被検体の身体を撮像したり、室内が暗い場合でも撮像したりすることが可能となり、被検体の不動作を検知する精度を向上させることが可能となる。また、サーモグラフィを使用した場合には、例えば、被験者の不動作の検知と同時に被験者の体温を測定することも可能となる。また、前記カメラＣＡは、いわゆる、単方向の固定式監視カメラ等に限定されず、例えば、パン（横方向の首振り）・チルト（縦方向の首振り）・ズームを自在に操作可能な、いわゆる、パンチルトズームカメラ（ＰＴＺカメラ）等の全方位式監視カメラを使用することも可能である。なお、パンチルトズームカメラを使用した場合には、例えば、室内画像内の被験者画像を認識させて、室内の被験者を追跡して撮像することも可能となる。また、前記カメラＣＡは、室内の天井等に固定支持されている場合に限定されず、例えば、天井に配置されたスライダ等によってスライド移動可能に支持することも可能である。この場合、例えば、室内画像内の被験者,画像を認識させて、室内の被験者を追跡（追尾）して撮像することも可能となり、パンチルトズームカメラを使用した場合と同様の作用効果が期待できる。
【００９１】
（Ｈ02）前記実施例では、前記カメラＣＡを１台配置して、被験者の予め設定された行動範囲内である室内全体を撮像したが（図１参照）、これに限定されず、前記カメラＣＡを２台以上配置することも可能である。例えば、前記ベッド１が配置された寝室以外にも、トイレ・風呂場・リビング・キッチン・ベランダ・廊下等の複数の部屋が被験者の行動範囲内となる場合に、各部屋にそれぞれカメラＣＡを１台配置して、被験者画像が撮像された部屋において、被験者の不動作を検知することも可能である。また、例えば、１つの部屋に２台以上のカメラＣＡを配置して、異なる角度から被験者の不動作を検知したり、室内全体をステレオ視して、被験者の不動作の検知と同時に被験者の３次元位置を識別したりすることも可能である。なお、複数台のカメラで室内をステレオ視することにより、ユーザの３次元位置を識別する技術については、例えば、非特許文献２等に記載されており、公知である。
【００９２】
（Ｈ03）前記実施例１の前記不動作検知処理（図１２のＳＴ４１〜ＳＴ４６参照）のように、前記カメラＣＡによって撮像された被験者画像を含む室内画像（図４Ａ参照）の輪郭画像（図４Ｂ参照）が一定期間変化しない場合に、被験者の不動作が検知されることが好ましいが、これに限定されず、室内画像自体の差分に基づいて被験者の不動作を検知することも可能である。例えば、室内画像内の被験者画像が一定期間変化しない場合に、被験者の不動作を検知することも可能である。
（Ｈ04）前記実施例では、前記不動作検知処理において、一致回数計数用のカウンタｎの値が予め設定された不動作用閾値Ｎｍａｘを超えた場合に、被験者が不動作の状態であると判別しているが（図１２のＳＴ４５参照）、これに限定されず、例えば、室内画像を撮像する時間間隔を１０［秒］と比較的長めに設定し、１回でも第１輪郭画像と第２輪郭画像とが一致した場合には、被験者が不動作の状態であると判別することにより、カウンタｎによる一致回数のカウント処理を省略することも可能である。
【００９３】
（Ｈ05）前記実施例では、前記不動作検知処理において、第１輪郭画像と第２輪郭画像とが、一定期間、完全一致した場合に、被験者が不動作であると判別するが（図１２のＳＴ４３参照）、これに限定されず、例えば、第１輪郭画像と第２輪郭画像とが、一定期間、９８［％］以上一致する場合に、被験者が不動作であると判別することも可能である。すなわち、第１輪郭画像と第２輪郭画像との差分が全くない場合に限定されず、若干の差分がある場合にも、被験者が不動作であるとみなすことが可能である。逆に、例えば、第１輪郭画像と第２輪郭画像とが、一定期間、２［％］以下しか一致しない場合に、被験者の身体に異常が発生したと判別することも可能である。すなわち、第１輪郭画像と第２輪郭画像との差分が大きい場合には、被験者が苦しくて暴れていたり、強盗に襲われていたりする可能性があると判断して、被験者の身体に異常が発生したと判別ことも可能である。
【００９４】
（Ｈ06）前記実施例のように、前記被験者検知サーバＳＶが、異常時にのみ前記輪郭画像と共に被験者画像を含む室内画像を送信して（図８のＳＴ７参照）、極力、前記室内画像が送信されたり表示されたりする機会を少なくすることが好ましいが、これに限定されず、例えば、正常時にも前記輪郭画像と共に前記室内画像を送信して、クライアントパソコンＰＣや携帯電話ＭＰの制御によって、異常時のみ前記輪郭画像と前記室内画像との切替表示可能にすることも可能である。また、例えば、正常時にも前記輪郭画像と前記室内画像とを送信して、クライアントパソコンＰＣや携帯電話ＭＰの制御によって、正常時にも前記輪郭画像と前記室内画像との切替表示可能にすることも可能である。
（Ｈ07）前記実施例のように、クライアントパソコンＰＣや携帯電話ＭＰのユーザの入力により、異常時に前記切替ボタン１０１ｅが選択された場合のみ、前記画像表示部１０１ｂに表示された前記輪郭画像が前記室内画像に切り替えられることが好ましいが（図７Ａ、図７Ｃ、図１４のＳＴ２０４〜ＳＴ２０８参照）、これに限定されず、例えば、前記切替ボタン１０１ｅを省略して、異常時に前記輪郭画像から前記室内画像に自動的に切り替わる構成とすることも可能である。
【００９５】
（Ｈ08）前記実施例では、被験者の予め設定された行動範囲内である室内全体のベッド１や床面２に寝台用感圧センサＳＮ1aや床面用感圧センサＳＮ1bを敷き詰めているが（図１参照の破線参照）、感圧センサＳＮ１を配置する場所についてはこれに限定されず、例えば、車椅子の座席に配置ことも可能である。また、例えば、前記実施例１のように前記ベッド１が配置された寝室以外にも、トイレ・風呂場・リビング・キッチン・ベランダ・廊下等の複数の部屋が被験者の行動範囲内となる場合に、各部屋の室内全域に感圧センサＳＮ１を配置して、被験者の行動範囲内の心拍・呼吸・体動を検知することも可能である。なお、前記感圧センサＳＮ１は、６０［℃］程度の耐熱性を備えていることが実験等により確認されており、風呂場においても被験者の心拍・呼吸・体動を検知することが可能である。
【００９６】
（Ｈ09）前記実施例では、寝台用感圧センサＳＮ1aと床面用感圧センサＳＮ1bとによって、被験者の心拍・呼吸・体動のみを測定したが（図１、図５等参照）、これに限定されず、例えば、寝台用感圧センサＳＮ1aが被験者の検知信号を出力している場合に、被験者がベッド１に横たわっていることを判別したり、床面用感圧センサＳＮ1bが被験者の検知信号を出力している場合に、被験者が床面２を移動していることを判別したりすることも可能である。すなわち、１つの部屋内に感圧センサＳＮ１を複数配置した場合には、どの感圧センサＳＮ１が被験者の検知信号を出力しているかを判別することにより、被験者の位置や行動を判別することができる。また、例えば、寝室・トイレ・風呂場・リビング・キッチン等の複数の部屋ごとに感圧センサＳＮ１を複数配置した場合には、どの部屋の感圧センサＳＮ１が被験者の検知信号を出力しているかを判別することにより、被験者がどの部屋にいるかを判別することができる。すなわち、複数の感圧センサＳＮ１をブロック分け（区画分け）して配置した場合には、被験者がどのブロック（区画）にいるかを判別したり、そのブロックで被験者が何をしているかを推察したりすることが可能である。
【００９７】
（Ｈ010）前記実施例では、感圧センサＳＮ１の検知信号から測定された被験者の単位時間当りの心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］のいずれかが各正常範囲外となった場合に、被験者の生体情報の異常が検知されていたが、これに限定されず、例えば、心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］のいずれか２つ以上が各正常範囲外となった場合や、３つ全てが正常範囲外となった場合に、被験者の生体情報の異常を検知することも可能である。また、例えば、感圧センサＳＮ１の検知信号から心拍数ｈ［ｂｐｍ］のみを測定して、心拍用正常範囲（４０〜１００［ｂｐｍ］）外の場合に、被験者の生体情報の異常を検知することも可能である。
【００９８】
（Ｈ011）前記実施例では、感圧センサＳＮ１により、被験者の単位時間当りの心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］を測定したが、心拍・呼吸等の生体情報を検知する生体情報検知部材はこれに限定されず、例えば、特許文献１〜３と同様の接触型センサを生体情報検知部材とすることも可能である。この場合、例えば、体温計や血圧計によって接触型センサを構成し、体温計や血圧計によって測定された被験者の体温［℃］や血圧［ｍｍＨｇ］を生体情報として正常範囲外にあるか否かを判別することも可能である。また、例えば、ベッド１に荷重センサを配置して、荷重センサによって測定された被験者の体重［ｋｇ］を生体情報として正常範囲外にあるか否かを判別することも可能である。感圧センサとその他のセンサ（接触型センサや荷重センサ等）とを組み合わせて使用することにより、心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］以外の生体情報（体温［℃］や血圧［ｍｍＨｇ］や体重［ｋｇ］等）についても正常範囲外にあるか否かを判別する構成とすることも可能である。
【００９９】
（Ｈ012）前記実施例では、被験者の音声の異常を簡易に検知するために、被験者の音声の各周波数成分の振幅が正常範囲外であるか否かを判別したが、音声の異常の検知方法についてはこれに限定されず、例えば、声紋分析により、被験者が発生した音声と、予め測定された被験者の正常な音声とを厳密に声紋照合して、被験者の音声の異常（嗄声等）を精度良く検知することも可能である。なお、声紋分析についての技術は、例えば、特開２００８−２５２８４９号公報や特開２００３−２１９０３８号公報等に記載されており、公知である。
（Ｈ013）前記実施例の音声用正常範囲や、生体用正常範囲としての心拍用正常範囲（４０〜１００［ｂｐｍ］）・呼吸用正常範囲（１０〜２５［ｂｐｍ］）・体動用正常範囲（１０〜１００［ｂｐｍ］）等の各設定値については、被験者の音声や生体情報としての心拍・呼吸・体動に応じて任意の値に変更可能である。また、前記不動作用閾値ＮｍａｘについてもカメラＣＡが室内画像を撮像する時間間隔に応じて任意に設定可能である。
【０１００】
（Ｈ014）前記実施例のように、被験者の身体の異常を精度良く検知するために、被験者の音声の異常と生体情報の異常と不動作との３種類の検知結果から被験者の身体の異常を検知するトリプルチェックを実行することが好ましいが、これに限定されず、例えば、被験者の音声の異常と不動作との２種類、または、被験者の生体情報の異常と不動作との２種類の検知結果から被験者の身体の異常を検知する、いわゆる、ダブルチェックを実行することも可能である。また、例えば、被験者の身体の異常を精度良く検知可能な前記不動作検知処理のみを実行して、被験者の不動作の検知結果のみから被験者の身体の異常を検知することも可能である。
【０１０１】
（Ｈ015）前記実施例では、異常検知情報や不在検知情報を、被験者検知サーバＳＶから、ネットワークＮｉ，Ｎｐを介して、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信して、通報音を鳴らしたり（図１３のＳＴ１０３、ＳＴ１０５参照）、被験者検知画像１０１の通知表示部１０１ａに表示したりして（図１４のＳＴ２０３、ＳＴ２０５参照）、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの各ユーザに通報したが、各検知結果の通報の方法についてはこれに限定されず、例えば、被験者の異常を検知した場合に、防犯センサを介して警備会社等に通報したり、防犯ベルを鳴らしたり、火災報知器（火災報知機、自動火災報知設備、住宅用火災警報器）を介して消防署等に通報したり、火災報知用ベルを鳴らしたり、警察や病院等に自動通報したり、室内のスピーカＳＰや屋外に配置したその他のスピーカから警報音や警報メッセージを出力したりすることも可能である。
（Ｈ016）前記実施例では、ユーザが携帯して移動可能な移動体の一例として、携帯電話ＭＰ（図１参照）を使用したが、移動体については携帯電話ＭＰに限定されず、例えば、ノートパソコンやＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のその他の携帯型の計算機を使用することも可能である。
【０１０２】
（Ｈ017）前記実施例では、情報通信回線として、インターネットＮｉと移動体通信網（基地局等を介した携帯電話網）Ｎｐとを利用したが（図１参照）、これに限定されず、例えば、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、アドホックネットワーク（自律分散型無線通信網、自律分散型無線ネットワーク、自立分散型無線ネットワーク）等のその他の有線・無線通信技術により構成することも可能である。ここで、アドホックネットワークとは、インターネットにおけるルータ等や、携帯電話における基地局等の既存の通信基盤を介さず、移動体どうしで自律して形成されるネットワークであって、時間や場所等に応じて分散して一時的に形成されるネットワークであり、緊急災害時の救助活動、自動車どうしの通信である車車間通信、家電機器等が有するセンサ間のネットワーク（センサネットワーク）等のサービスへの利用が期待されている。よって、本発明においてアドホックネットワークを利用した場合には、例えば、アドホックネットワークを介して被験者検知サーバＳＶに接続された全ての移動体（例えば、近隣を通りかかった人の携帯電話ＭＰ等）に、異常検知情報を一斉に送信して、各移動体のユーザに救援を求めることも可能である。
【０１０３】
（Ｈ018）前記実施例の前記携帯電話ＭＰは、伝送信頼性を向上させるために、インターネットＮｉおよび移動体通信網Ｎｐによって、情報通信回線が二重化されているが（図１参照）、これに限定されず、例えば、インターネットＮｉによる情報通信を省略することも可能である。また、例えば、インターネットＮｉと移動体通信網Ｎｐとその他の情報通信回線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈやアドホックネットワーク等）によって、情報通信回線を三重化以上にして、伝送信頼性をさらに向上させることも可能である。
（Ｈ019）前記実施例では、前記スピーカＳＰが発声要求を出力するためにのみ使用されているが（図１０のＳＴ２３参照）、前記スピーカＳＰの利用方法についてはこれに限定されず、例えば、被験者に飲食を促す飲食要求や、薬の服用を促す服用要求や、昼寝・睡眠を促す睡眠要求等を定期的に出力する、いわゆる、「お知らせ機能」に利用することも可能である。
【０１０４】
（Ｈ020）前記実施例では、前記不在検知処理（図９のＳＴ１１〜ＳＴ１６参照）において、カメラＣＡによって撮像された室内画像内に被験者画像が含まれていない場合に、被験者が不在であることが検知されているが（図８のＳＴ１、図９のＳＴ１４、ＳＴ１５参照）、被験者の不在検知方法についてはこれに限定されず、例えば、感圧センサＳＮ１により生体情報（心拍・呼吸・体動）が測定されない場合や、音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）により被験者の音声が抽出されない場合に、被験者の不在を検知することも可能である。また、例えば、被験者の異常を検知する処理と同様に、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）によるダブルチェックやトリプルチェックを実行することも可能である。
【０１０５】
（Ｈ021）前記実施例では、被験者の不在が検知された場合に（図８のＳＴ１、図９のＳＴ１４、ＳＴ１５参照）、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの各ユーザに被験者の不在が通報されているが（図８のＳＴ２、図１３のＳＴ１０２、ＳＴ１０３、図１４のＳＴ２０２、ＳＴ２０３参照）、被験者の不在検知の利用方法については不在通報に限定されず、例えば、被験者の不在を検知した場合に、被験者検知サーバＳＶを介して、エアコン・テレビ・照明等の家電機器の電源を強制的に切断したり、外出先の被験者が携帯電話で家電機器の遠隔操作をできるようにしたりすることも可能である。すなわち、被験者の不在検知を家電機器の消し忘れ防止等に活用でき、家電機器の電力利用の省力化、いわゆる、省エネに貢献できる。また、例えば、被験者の不在を検知した場合に、被験者検知サーバＳＶを介して、電子錠（電子ロック、デジタルロック）を閉錠したり、インターホンやドアホンの呼び出しボタンを押下した訪問者（訪問客、宅配業者、セールス、不審者等）と外出先の被験者とが携帯電話で通話やテレビ電話による対話ができるようにしたりすることも可能である。すなわち、被験者の不在検知を外出時の防犯対策等に活用できる。なお、不在時に家電機器の電源をオフにする技術については、例えば、特開２００３−１０６６２４号公報や特開２００９−１１７１２９号公報等に記載されており、不在時に電子錠を閉錠する技術については、例えば、特開２００２−２６６５３６号公報等に記載されており、不在時にインターホンと携帯電話とによって通話する技術については、例えば、特開２００２−３７４３５９号公報や特開２００２−３００２９５号公報等に記載されており、公知である。
【０１０６】
（Ｈ022）前記実施例では、クライアントパソコンＰＣや携帯電話ＭＰを、被験者情報の記憶（被験者情報の履歴の蓄積）、異常通報、不在通報、被験者検知画像による視認による確認に使用したが、例えば、被験者検知サーバＳＶとインターホン（ドアホン）とを接続して、訪問者によってインターホンの呼び出しボタンが押下された場合に、各受信端末ＰＣ，ＭＰとインターホンとによって通話やテレビ電話できるようにすることも可能である。この場合、各受信端末ＰＣ，ＭＰのユーザ（近隣住民やホームヘルパーや介護ボランティアや介護福祉士等の看視者、監視者、親族等）が、被験者を代理して、不審者やセールス等の訪問者に応対することも可能であり、留守であると判断した泥棒に侵入されたり、高齢者等の被験者が不当に高額な商品を押し売りされたりする等の犯罪の防止に活用できる。
【０１０７】
（Ｈ023）前記実施例では、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）からの出力信号により、被験者の異常を検知したり、被験者の不在を検知したりしたが、例えば、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）からの出力信号により、室内の被験者以外の人物やペット等を検知することも可能である。この場合、例えば、室内に居る人数やペットの頭数に応じて、エアコンの室内温度を自動設定することも可能である。また、例えば、被験者の不在時に被験者以外の人物を検知した場合には、不審者・不法侵入者等であると判別して、防犯センサを介して警備会社等に通報したり、防犯ベルを鳴らしたり、警察や病院等に自動通報したりすることも可能である。
【０１０８】
（Ｈ024）前記実施例では、室内の１人の被験者を対象として、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）による異常検知や不在検知を実行したが、被験者の人数は１人に限定されず、室内の複数人の被験者（例えば、病院の４人部屋の４名の入院患者）を対象として、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）による異常検知や不在検知を実行することも可能である。なお、この場合、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）については、被験者の人数に応じた数を配置しなくても、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）を大部屋に１台づつ配置して、各被験者の異常検知・不在検知を別々に検知することも可能である。すなわち、カメラＣＡの室内画像から各被験者の被験者画像・輪郭画像を別々に識別したり、感圧センサの検知信号から各被験者の生体情報を分離して測定したり、音声抽出部材が抽出した音声から各被験者の音声情報を分離して抽出したりすることにより、各被験者の異常検知・不在検知を別々に検知することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本発明の前記被験者検知システムＳは、例えば、団地等の集合住宅における独居老人等の被験者の安否確認、在宅看護、遠隔診断、カルテ作成、介護レベル認定、統計データ作成等を簡易に実施したり、被験者の身体の異常を検知した場合に、地方自治体や地域包括支援センターや総合病院等の管理センター（クライアントパソコンＰＣ）に通報して医師や看護士等（受信端末ＰＣ，ＭＰのユーザ）による迅速な救命処置を実施したり、救急車よりも迅速に駆けつけられる親族（別居近親者）や近隣住人や介護士や電気・ガスメータの検針員や新聞配達員等（受信端末ＰＣ，ＭＰのユーザ）に通報して応急処置を実施したりする場合等に有用である。また、例えば、前記集合住宅の近隣大学と提供し、空き室を学生宿舎として低家賃で提供して、学生を見守り要因や介護ボランティア等（受信端末ＰＣ，ＭＰのユーザ）として呼び込むことにより、学生の金銭面の負担の軽減や、介護士等のマンパワーの軽減や、地域コミュニティの活性化、例えば、若者との触れ合いを通じて高齢者の生きがいの創出、高齢者から若者への文化の継承、集合住宅の限界集落化の防止等に貢献することも期待できる。
【符号の説明】
【０１１０】
Ｃ３…撮像判別手段、
Ｃ４…不在判別手段、
Ｃ１０…輪郭抽出手段、
Ｃ１２…異常判別手段、
Ｃ１２Ｃ…不動作判別手段、
Ｃ１０２…不在通報手段、
Ｃ１０４…異常通報手段、
Ｃ１０７…画像表示手段、
Ｃ１０７Ａ…切替判別手段、
ＣＡ…撮像部材、
ｈ…被験者の単位時間あたりの心拍数、
ｍ…被験者の単位時間あたりの体動数、
ｎ…被験者が不動作の状態であると連続して判別された回数、
Ｎｍａｘ…不動作用閾値、
ｒ…被験者の単位時間あたりの呼吸数、
Ｓ…被験者検知システム、
ＳＮ１…生体情報測定部材、感圧センサ、
（ＳＰ＋ＭＣ）…音声抽出部材。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の身体の異常等を検知する被験者検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、わが国では、高齢者人口の増加により、団地等の集合住宅における独居老人の孤独死の発生等が社会問題となっている。しかしながら、独居老人等の要介護者に対する介護支援については、親族、ホームヘルパー、介護ボランティア、介護福祉士等のマンパワーにも限界があり、ＩＴ(Information Technology)技術を駆使した介護支援システム等の支援体制の構築が急務となっている。
ここで、介護支援システムの一例として、介護施設や病院等において、要介護者（入居者、入院患者等）の健康状態を遠隔的に監視し、身体の異常を検知した場合に、親族、医師、看護士等に通報する異常通報システムについて、例えば、下記の特許文献１〜４に記載の技術が知られている。
【０００３】
特許文献１としての特開２００５−２７８７６５号公報には、独居老人等の対象者に装着させた身体状態モニタリング装置（１）により、前記対象者の身体状態を２４時間連続モニタリングし、異常発生と判定した場合に、前記対象者が携帯するＧＰＳ機能付き携帯電話（２）、インターネット（３）、運営者が管理するコンピュータ装置（４）を介して、家族や介護センター等（５）に通報する安全生活支援システムについての技術が記載されている。なお、特許文献１では、前記身体状態モニタリング装置（１）が、マイクロコンピュータ（９）や加速度センサ（６）等によって構成されており、前記マイクロコンピュータ（９）が前記加速度センサ（６）から入力された加速度に基づいて、人体の動き、呼吸、心拍、姿勢、転倒を演算して、これらの正常・異常が判断されている。
【０００４】
また、特許文献２としての特開２００５−４６３２０号公報には、要介護者（Ｍ）に取り付けられた個別センサ（７）からの生体情報に基づく計測値情報（Ｓ）が基準値情報（Ｒ）を超えた場合に、要介護者（Ｍ）に異常事態が発生したことを看護士（Ｐ）に通知する技術が記載されている。なお、特許文献２では、前記生体情報として、体温、心拍数、不整脈、呼吸数、血圧等を測定することが記載されている。また、特許文献２には、異常事態が発生した場合に、前記計測値情報（Ｓ）と共に監視カメラ（６）からの映像情報（Ｋ）も送信して、要介護者（Ｍ）の実際の様態を確認する技術が記載されている。
【０００５】
また、特許文献３としての特開２００８−４０７６１号公報には、サービス利用者（９）に生体データの平常状態・異常状態を検出するセンサ（１４）を貼り付けて、前記センサ（１４）からの信号を、ＩＰネットワーク（２１）を介して、２４時間リアルタイムで送信する技術が記載されている。また、特許文献３には、ＩＰネットワーク（２１）を介して、前記生体データを取得した情報処理センター（２２）が生体情報を作成して蓄積したり、前記生体情報を取得した疾病予兆管理センター（２３）が電子カルテを作成したり、前記電子カルテを取得した介護・救急センター（２４）が、介護・救急処置を行ったりする技術が記載されている。なお、特許文献３には、前記生体データとして、体温、心拍数、血圧、心音、転倒、体重、血糖値、尿糖値等を測定することが記載されている。また、特許文献３には、介護・救急センター（２４）の専門医が、家庭・介護施設内（１）に設置されたユーザ端末（６）のモニタやカメラ（７）等を介して、映像対話による状況確認（問診や安否確認等）を行う技術が記載されている。
【０００６】
さらに、特許文献４としての特開２００８−４０８４号公報には、要補助者（１２）がベッド（１１）に横臥した状態の心拍・呼吸拍を検出する心拍・呼吸拍センサ（２ａ）からの信号が一定時間途絶えた場合に、前記信号を常時受信する制御装置（３）から、支援機関（６）に警報信号を発する緊急通報システムについての技術が記載されている。なお、特許文献４では、心拍・呼吸拍センサ（２ａ）として、薄膜状の感圧センサを使用しており、具体的には、フィンランドＥＭＦｉＴ社製の超高感度感圧フィルムセンサを使用することが記載されている。
また、特許文献４には、要補助者（１２）がベッド（１１）から降りた際の荷重を、ベッド（１１）の脇に配置されたマットセンサ（７）で検出することにより、心拍・呼吸拍センサ（２ａ）からの信号が途絶えた場合に、要補助者（１２）がベッド（１１）から離れたためであるか、要補助者（１２）の心拍・呼吸拍が停止したためであるかを判別する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−２７８７６５号公報（要約書、「００１３」〜「００２１」、図１〜図５）
【特許文献２】特開２００５−４６３２０号公報（要約書、「００１０」〜「００３４」、図１〜図４）
【特許文献３】特開２００８−４０７６１号公報（要約書、「００２４」〜「００２６」、「００７１」〜「００８１」、図１〜図５）
【特許文献４】特開２００８−４０８４号公報（要約書、「００１６」〜「００２１」、「００３２」〜「００３４」、図１〜図５）
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】"フィンランド EMFIT社 高感度感圧センサー"、「online」、２００７年、ユーロ・プロテック株式会社、「２００９年７月２２日検索」、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.europrotech.com/Euro/trade/t_emfit2.html＞
【非特許文献２】若村直弘、他３名、"インテリジェンスルームの構築 -直感的なジェスチャを用いた家電製品の操作-"、「online」、２００５年７月、「２００９年７月２２日検索」、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.mech.chuo-u.ac.jp/umedalab/publications/pdf/2005/suzuki_2005_miru.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
（従来技術の問題点）
前記特許文献１〜４に記載の技術では、要介護者の生体情報をセンサによって測定するため、ノイズ等の測定誤差が発生する可能性がある。この場合、異常状態であるか否かの判別条件によっては、異常状態を誤検知したり、異常状態の検知に失敗、すなわち、検知不能となったりする可能性があった。そして、誤検知等であるかどうかについては、再確認する方法がなく、人手不足の介護士等が駆けつけても無駄足になることがあった。
また、前記特許文献１、４に記載の技術では、心拍・呼吸等の生体情報のみを遠隔的に監視するため、異常状態の通報後に、異常発生時の要介護者の様態を目視等で確認ができないという問題があった。
【００１０】
また、前記特許文献１〜３に記載の技術では、要介護者の身体の異常を常時検知するために、生体情報を測定する接触型センサを常に身に付けている必要があり、要介護者に煩わしさを感じさせる可能性があった。また、前記特許文献４に記載の技術では、接触型センサを身に付ける必要はないが、ベッド等の狭い範囲でしか身体状態を測定できないという問題があった。
さらに、前記特許文献２、３に記載の技術では、ネットワークを介して、要介護者を撮像したカメラの映像情報をそのまま送信するため、要介護者のプライバシーが侵害されてしまう可能性があった。
【００１１】
本発明は前記事情に鑑み、次の記載内容（Ｏ01）〜（Ｏ02）を技術的課題とする。
（Ｏ01）被験者の身体の異常を精度良く検知すること。
（Ｏ02）被験者のプライバシーを確保すること。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記技術的課題を解決するために、請求項１に記載の発明の被験者検知システムは、
被験者の画像としての被験者画像を撮像する撮像部材と、
前記撮像部材によって予め設定された時間間隔で連続して撮像された前記被験者画像を第１被験者画像および第２被験者画像とした場合に、前記第１被験者画像と前記第２被験者画像との差分に基づいて、前記被験者が不動作の状態であるか否かを判別する不動作判別手段と、
前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する異常判別手段と、
前記異常判別手段によって前記被験者の身体に異常が発生したと判別されたことを通報する異常通報手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者画像から前記被験者の輪郭の画像である輪郭画像を抽出する輪郭抽出手段と、
前記輪郭抽出手段によって前記第１被験者画像および前記第２被験者画像から前記被験者の輪郭を抽出した画像を第１輪郭画像および第２輪郭画像とした場合に、前記第１輪郭画像と前記第２輪郭画像との差分に基づいて、前記被験者が不動作の状態であるか否かを判別する前記不動作判別手段と、
前記時間間隔ごとに前記輪郭画像を表示する画像表示手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の被験者検知システムにおいて、
前記異常通報手段によって前記被験者の身体に異常が発生したことが通報された場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えて表示する前記画像表示手段、
を備えたことを特徴とする。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の被験者検知システムにおいて、
前記異常通報手段によって前記被験者の身体に異常が発生したことが通報された場合、且つ、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替える入力がされた場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えると判別する切替判別手段と、
前記切替判別手段によって前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えると判別された場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えて表示する前記画像表示手段、
を備えたことを特徴とする。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者の予め設定された行動範囲内を撮像可能に配置された前記撮像部材、
を備えたことを特徴とする。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると連続して判別された回数が予め設定された不動作用閾値を超えた場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段、
を備えたことを特徴とする。
【００１８】
請求項７に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者の生体情報を測定する生体情報測定部材と、
前記生体情報測定部材によって測定された前記生体情報の測定値が予め設定された最小値から最大値までの生体用正常範囲外である場合、且つ、前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１９】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者の心拍と呼吸と体動とに応じた圧力の波形を検知する薄膜状の感圧センサによって構成された前記生体情報測定部材と、
前記感圧センサからの検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの心拍数が予め設定された最小心拍数から最大心拍数までの心拍用正常範囲外である場合、または、前記検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの呼吸数が予め設定された最小呼吸数から最大呼吸数までの呼吸用正常範囲外である場合、または、前記検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの体動数が予め設定された最小体動数から最大体動数までの体動用正常範囲外である場合に、前記生体情報の測定値が前記生体用正常範囲外であると判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００２０】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者の予め設定された行動範囲に敷き詰めて配置された前記感圧センサ、
を備えたことを特徴とする。
【００２１】
請求項１０に記載の発明は、請求項７ないし９のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者に発声を促すと共に、前記被験者の発声に伴う音声を抽出する音声抽出部材と、
前記音声抽出部材によって抽出された前記音声が予め設定された音声用正常範囲外である場合、且つ、前記生体情報測定部材によって測定された前記生体情報の測定値が前記生体用正常範囲外である場合、且つ、前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００２２】
請求項１１に記載の発明は、請求項１ないし１０のいずれかに記載の被験者検知システムにおいて、
前記被験者画像が撮像されたか否かを判別する撮像判別手段と、
前記撮像判別手段によって前記被験者画像が撮像されていないと判別された場合に、前記被験者が不在であると判別する不在判別手段と、
前記不在判別手段によって前記被験者が不在であると判別されたことを通報する不在通報手段と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
請求項１に記載の発明によれば、被験者画像を画像解析することによって被験者の身体の異常を自動検知することができると共に、被験者の身体の異常を自動検知した後、被験者画像を目視によって確認することもできる。この結果、誤検知や検知不能を低減でき、被験者の身体の異常を精度良く検知することができる。また、請求項１に記載の発明によれば、被験者の身体の異常を自動検知する際に被験者画像を表示しない場合には、被験者画像を表示する場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
請求項２に記載の発明によれば、被験者の輪郭画像を画像解析することによって被験者の不動作を自動検知するため、本発明の構成を有しない場合に比べ、輪郭以外の画像の誤差に基づく誤検知や検知不能を低減でき、被験者の身体の異常を精度良く検知することができる。また、請求項２に記載の発明によれば、輪郭画像を表示して目視によって確認することもでき、被験者画像をそのまま表示する場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
【００２４】
請求項３に記載の発明によれば、被験者の身体に異常が発生したことが通報されるまで、輪郭画像を被験者画像に切替表示しないようにすることができ、異常通報前の被験者のプライバシーの侵害を低減できると共に、異常通報後の被験者の様態を確認し易くすることができる。
請求項４に記載の発明によれば、被験者の身体に異常が発生したことが通報された後、切り替え入力されるまで、輪郭画像を被験者画像に切替表示しないようにすることができ、切り替え入力される前に被験者画像を表示する場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
請求項５に記載の発明によれば、被験者の行動範囲における被験者画像を常に撮像することができ、接触型センサを常に身に付けていなくても、広い範囲で被験者の身体の異常を検知することができる。
【００２５】
請求項６に記載の発明によれば、被験者の不動作を１回で判別する場合に比べ、被験者の身体に異常が発生したことを精度良く検知することができる。
請求項７に記載の発明によれば、被験者の生体情報の異常と不動作との２種類の検知結果から被験者の身体の異常を検知する、いわゆる、ダブルチェックを実行でき、ダブルチェックを実行しない場合に比べ、被験者の身体の異常を精度良く検知することができる。
請求項８に記載の発明によれば、被験者の生体情報として心拍・呼吸・体動の３種類を測定することができる。
請求項９に記載の発明によれば、被験者の行動範囲における単位時間あたりの心拍数や呼吸数や体動数を常に測定することができ、接触型センサを常に身に付けていなくても、広い範囲で被験者の身体の異常を検知することができる。
【００２６】
請求項１０に記載の発明によれば、被験者の音声の異常と生体情報の異常と不動作との３種類の検知結果から被験者の身体の異常を検知する、いわゆる、トリプルチェックを実行でき、トリプルチェックを実行しない場合に比べ、被験者の身体の異常を精度良く検知することができる。
請求項１１に記載の発明によれば、被験者画像が撮像されていない場合に、被験者の不在を自動的に検知して通報することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は実施例１の被験者検知システムの全体説明図である。
【図２】図２は実施例１の被験者検知システムを構成する各装置の機能をブロック図（機能ブロック図）で示した説明図である。
【図３】図３は図２の続きのブロック図である。
【図４】図４は実施例１の輪郭画像の一例の説明図であり、図４Ａはカメラによって撮像された被験者画像を含む室内画像の説明図であり、図４Ｂは図４Ａの室内画像から抽出した輪郭画像の説明図である。
【図５】図５は実施例１の被験者の心拍・呼吸・体動の波形の説明図であり、図５Ａは心拍の波形の一例の説明図、図５Ｂは呼吸の波形の一例の説明図、図５Ｃは体動の波形の一例の説明図である。
【図６】図６は実施例１の被験者の音声の一例の説明図であり、図６Ａは被験者の正常な音声の一例の説明図であり、図６Ｂは被験者の異常な音声の一例の説明図である。
【図７】図７は実施例１の被験者検知画像の説明図である。
【図８】図８は実施例１の被験者検知サーバのメイン処理のフローチャートである。
【図９】図９は実施例１の被験者検知サーバの不在検知処理のフローチャートである。
【図１０】図１０は実施例１の被験者検知サーバの音声異常検知処理のフローチャートである。
【図１１】図１１は実施例１の被験者検知サーバの生体異常検知処理のフローチャートである。
【図１２】図１２は実施例１の被験者検知サーバの不動作検知処理のフローチャートである。
【図１３】図１３は実施例１のクライアントパソコンおよび携帯電話の検知結果通報処理のフローチャートである。
【図１４】図１３は実施例１のクライアントパソコンおよび携帯電話の画像表示処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
次に図面を参照しながら、本発明の実施の形態の具体例（以下、実施例と記載する）を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
なお、以下の図面を使用した説明において、理解の容易のために説明に必要な部材以外の図示は適宜省略されている。
【実施例１】
【００２９】
図１は実施例１の被験者検知システムの全体説明図である。
図１において、本発明の実施例１の被験者検知システムＳは、被験者検知システムＳ本体としての被験者検知サーバ（被験者検知装置、自宅用サーバ、自宅用コントローラ）ＳＶを有する。実施例１の前記被験者検知サーバＳＶは、いわゆる、コンピュータ装置により構成されている。
また、前記被験者検知システムＳは、室内の被験者（被検者、人間）の画像としての被験者画像を含む室内画像を撮像するカメラ（撮像部材）ＣＡを有する。実施例１の前記カメラＣＡは、前記被験者の予め設定された行動範囲としての室内全体を撮像可能に配置されている。
【００３０】
また、前記被験者検知システムＳは、前記被験者の生体情報の一例としての心拍・呼吸（呼吸拍）・体動（態動）に応じた圧力を検知するフィルム状の感圧センサ（シートセンサ、フィルム状センサ、生体情報測定部材）ＳＮ１を有する。実施例１の前記感圧センサＳＮ１は、室内に配置されたベッド（寝台）１のマットレス支持体（ベッド本体）１ａと、前記マットレス支持体１ａに支持されたマットレス１ｂとの間に敷かれた寝台用感圧センサＳＮ1aと、室内の床面（床面全域、行動範囲）２と絨毯３との間に敷き詰められた床面用感圧センサＳＮ1bとを有する。
ここで、実施例１では、前記感圧センサＳＮ１として、非特許文献１のＥＭＦＩＴ社製の高感度感圧センサが使用可能である。このため、例えば、前記被験者がベッド１に横たわった際に前記被験者の全身が前記マットレス１ｂや図示しない布団等を押圧する圧力や、前記被験者が室内を移動する際に被験者の足が前記絨毯３を押圧する圧力から、心拍・呼吸・体動を測定することができる。なお、前記高感度感圧センサに関する技術については、例えば、特許文献４や非特許文献１等に記載されており、従来公知であるため、詳細な説明を省略する。
【００３１】
また、前記被験者検知システムＳは、予め設定された音声抽出時期（例えば、午前７時）に、前記被験者に発声を促すための発声要求（例えば、「おはようございます。それでは、『あー』という発声を３秒間お願いします」等の音声）を出力するスピーカＳＰと、前記発声要求に応じた前記被験者の発声に伴う音声（例えば、３秒間の「あー」という音声）を抽出するマイクＭＣとを有する。
前記スピーカＳＰと前記マイクＭＣとによって実施例１の音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）が構成されている。
なお、実施例１の前記カメラＣＡと前記感圧センサＳＮ１と前記音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）とは、接続ケーブルＣＢを介して、前記被験者検知サーバＳＶに接続されている。
【００３２】
また、前記被験者検知サーバＳＶは、第１の情報通信回線の一例としてのインターネット（internet）Ｎｉを介して、前記被験者検知サーバＳＶからの情報を受信・記憶可能なクライアントパソコンＰＣ（受信端末、パーソナルコンピュータ、監視センター、被験者情報管理センター）に接続されている。実施例１の前記クライアントパソコンＰＣは、いわゆる、コンピュータ装置により構成されており、コンピュータ本体Ｈ１と、ディスプレイＨ２と、キーボードＨ３やマウスＨ４等の入力装置、図示しないＨＤドライブ（ハードディスクドライブ）等により構成されている。さらに、前記被験者検知サーバＳＶは、第２の情報通信回線の一例としての移動体通信網Ｎｐ、または、前記インターネットＮｉを介して、前記被験者検知サーバＳＶからの情報を受信可能な移動体の一例としての携帯電話（受信端末、移動端末）ＭＰに接続されている。
【００３３】
（実施例１の制御部の説明）
図２は実施例１の被験者検知システムを構成する各装置の機能をブロック図（機能ブロック図）で示した説明図である。
図３は図２の続きのブロック図である。
図２、図３において、前記被験者検知サーバＳＶ、前記クライアントパソコンＰＣのコンピュータ本体Ｈ１、前記携帯電話ＭＰの各制御部（コントローラ）は、外部との信号の入出力および入出力信号レベルの調節等を行うＩ／Ｏ（入出力インターフェース）、必要な起動処理を行うためのプログラムおよびデータ等が記憶されたＲＯＭ（リードオンリーメモリ、記録媒体）、必要なデータ及びプログラムを一時的に記憶するためのＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ、記録媒体）、ＲＯＭ等に記憶された起動プログラムに応じた処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）、ならびにクロック発振器等を有しており、ＲＯＭ及びＲＡＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
前記構成の被験者検知サーバＳＶ、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰは、前記ハードディスクやＲＯＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
【００３４】
（被験者検知サーバＳＶの制御部に接続された信号入力要素）
前記被験者検知サーバＳＶの制御部には、次の信号出力要素ＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）等の出力信号が入力されている。
ＣＡ：カメラ
カメラＣＡは、撮像した室内画像を出力信号として制御部に入力する。
ＳＮ１：感圧センサ
感圧センサＳＮ１は、寝台用感圧センサＳＮ1aまたは床面用感圧センサＳＮ1bを被験者が押圧する圧力に基づく検知信号を出力信号として制御部に入力する。
（ＳＰ＋ＭＣ）：音声抽出部材
音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）は、スピーカＳＰが出力した発声要求に応じた被験者の音声をマイクＭＣで抽出して、前記音声を出力信号として制御部に入力する。
【００３５】
（被験者検知サーバＳＶの制御部の説明）
前記被験者検知サーバＳＶのハードディスクドライブには、前記被験者検知サーバＳＶの基本動作を制御する基本ソフト（オペレーティングシステム）ＯＳや、アプリケーションプログラムとしての被験者検知プログラムＡＰ１やその他の図示しないソフトウェアが記憶されている。
【００３６】
（被験者検知プログラムＡＰ１）
前記被験者検知プログラムＡＰ１は、下記の機能手段（プログラムモジュール）を有する。
ＦＬ０：不在フラグ
不在フラグＦＬ０は、初期値が「０」であり、被験者が在室の場合に「０」となり、被験者が不在の場合に「１」となる。
ＦＬ１：音声フラグ
音声フラグＦＬ１は、初期値が「０」であり、被験者が発声した音声が正常な場合に「０」となり、被験者が発声した音声が異常な場合に「１」となる。
ＦＬ２：生体フラグ
生体フラグＦＬ２は、初期値が「０」であり、被験者の心拍・呼吸・体動が正常な場合に「０」となり、被験者の心拍・呼吸・体動のいずれか１つでも異常な場合に「１」となる。
ＦＬ３：動作フラグ
動作フラグＦＬ３は、初期値が「０」であり、被験者の動作が確認できる場合に「０」となり、被験者の動作が確認できない場合に「１」となる。
【００３７】
Ｃ１：画像撮像手段
被験者画像撮像手段の一例としての画像撮像手段Ｃ１は、予め設定された時間間隔が経過した撮像時期になったか否かを判別する撮像時期判別手段Ｃ１Ａを有し、カメラＣＡによって被験者画像を含む室内画像（室内全体のカメラ画像）を撮像する。実施例１の前記画像撮像手段Ｃ１は、前記時間間隔ごとの撮像時期に前記室内画像を撮像する。なお、前記画像撮像手段Ｃ１では、前記時間間隔として、例えば、通常の映像撮影と同様に、１／３０［秒］を設定することが可能である。
Ｃ２：画像記憶手段
画像記憶手段Ｃ２は、前記画像撮像手段Ｃ１によって撮像された前記室内画像を記憶する。
Ｃ３：撮像判別手段
撮像判別手段Ｃ３は、前記被験者画像が撮像されたか否かを判別する。実施例１の前記撮像判別手段Ｃ３は、前記画像記憶手段Ｃ２に記憶された前記室内画像に前記被験者画像が含まれているか否かを判別することにより、前記被験者画像が撮像されたか否かを判別する。
【００３８】
Ｃ４：不在判別手段
不在判別手段Ｃ４は、前記撮像判別手段Ｃ３によって前記被験者画像が撮像されていないと判別された場合に、被験者が不在であると判別し、不在フラグＦＬ０を「１」にセットする。
Ｃ５：不在検知情報送信手段
不在検知情報送信手段Ｃ５は、前記不在判別手段Ｃ４によって被験者が不在であると判別された場合に、後述する不在検知情報受信手段Ｃ１０１に対して、被験者が不在であることを示す不在検知情報を送信する。
【００３９】
図４は実施例１の輪郭画像の一例の説明図であり、図４Ａはカメラによって撮像された被験者画像を含む室内画像の説明図であり、図４Ｂは図４Ａの室内画像から抽出した輪郭画像の説明図である。
Ｃ６：輪郭抽出手段
輪郭抽出手段Ｃ６は、図４に示すように、前記被験者画像から被験者の輪郭の画像である輪郭画像を抽出する。実施例１の前記輪郭抽出手段Ｃ６は、フルカラー画像としての室内画像（図４Ａ参照）を、撮像物の輪郭が白色且つ前記輪郭以外が黒色となるモノクロ画像としての輪郭画像（図４Ｂ参照）に変換することにより、被験者画像の輪郭画像を抽出する。
【００４０】
Ｃ７：輪郭記憶手段
輪郭記憶手段Ｃ７は、時間間隔で連続して撮像された被験者画像である第１被験者画像および第２被験者画像の各輪郭画像である第１輪郭画像および第２輪郭画像を一時記憶する第１輪郭画像記憶手段Ｃ７Ａおよび第２輪郭画像記憶手段Ｃ７Ｂを有し、前記輪郭抽出手段Ｃ６によって抽出された輪郭画像を記憶する。
実施例１では、前記輪郭抽出手段Ｃ６によって輪郭画像が抽出される度に、抽出された輪郭画像が記憶されると共に、最新の輪郭画像が第２輪郭画像として第２輪郭画像記憶手段Ｃ７Ｂに一時記憶され、且つ、最新の輪郭画像の直前の輪郭画像、すなわち、もとの第２輪郭画像が第１輪郭画像として第１輪郭画像記憶手段Ｃ７Ａに一時記憶される。
【００４１】
Ｃ８：音声抽出手段
音声抽出手段Ｃ８は、音声抽出時期になったか否かを判別する抽出時期判別手段Ｃ８Ａと、スピーカＳＰによって発声要求を出力する発声要求出力手段Ｃ８Ｂと、マイクＭＣによって被験者の音声を抽出したか否かを判別する抽出判別手段Ｃ８Ｃと、前記音声を予め設定された各周波数成分（基本周波数、変調周波数等）に分解する周波数分解手段Ｃ８Ｄと、前記各周波数成分の振幅を演算する振幅演算手段Ｃ８Ｅとを有し、音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）によって被験者が発声した音声を抽出する（後述する図６参照）。なお、音声信号から各周波数成分を分解する技術については、例えば、特開２００９−００３１６２号公報や特開２００５−２４１９９７号公報等に記載されており、従来公知であるため、詳細な説明を省略する。
Ｃ９：音声情報記憶手段
音声情報記憶手段Ｃ９は、前記音声抽出手段Ｃ８によって抽出された前記音声についての音声情報を記憶する。実施例１の前記音声情報記憶手段Ｃ９では、前記音声情報として、前記音声の波形、前記音声の周波数成分の波形および振幅の各情報を記憶する。
【００４２】
図５は実施例１の被験者の心拍・呼吸・体動の波形の説明図であり、図５Ａは心拍の波形の一例の説明図、図５Ｂは呼吸の波形の一例の説明図、図５Ｃは体動の波形の一例の説明図である。
Ｃ１０：生体情報測定手段
生体情報測定手段Ｃ１０は、感圧センサＳＮ１の検知信号から心拍・呼吸・体動の各周波数に分解する周波数分解手段Ｃ１０Ａと、心拍の周波数から被検体の単位時間当りの心拍数［ｂｐｍ：beats per minute，回／分］を演算する心拍数演算手段Ｃ１０Ｂと、呼吸の周波数から被検体の単位時間当りの呼吸数［ｂｐｍ］を演算する呼吸数演算手段Ｃ１０Ｃと、体動の周波数から被検体の単位時間当りの体動数［ｂｐｍ］を演算する体動数演算手段Ｃ１０Ｄとを有し、被験者の生体情報の一例としての心拍・呼吸・体動を測定する（図５参照）。
【００４３】
なお、実施例１の前記生体情報測定手段Ｃ１０では、前記心拍の周波数をｆｈ［Ｈｚ］とし、前記呼吸の周波数をｆｒ［Ｈｚ］とし、前記体動の周波数をｆｍ［Ｈｚ］とし、記心拍数をｈ［ｂｐｍ］とし、前記呼吸数をｒ［ｂｐｍ］とし、前記体動数をｍ［ｂｐｍ］とした場合に、心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］は、以下の式（１−１）〜（１−３）により演算される。
ｈ＝ｆｈ×６０ …式（１−１）
ｒ＝ｆｒ×６０ …式（１−２）
ｍ＝ｆｍ×６０ …式（１−３）
Ｃ１１：生体情報記憶手段
生体情報記憶手段Ｃ１１は、前記生体情報測定手段Ｃ１０によって測定された心拍・呼吸・体動についての生体情報を記憶する。実施例１の前記生体情報記憶手段Ｃ１１では、前記生体情報として、検知信号、心拍・呼吸・体動の各波形、心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］の各情報を記憶する。
Ｃ１２：異常判別手段
異常判別手段Ｃ１２は、音声異常判別手段Ｃ１２Ａと、生体異常判別手段Ｃ１２Ｂと、不動作判別手段Ｃ１２Ｃとを有し、被験者の身体に異常が発生したか否かを判別する。実施例１の前記異常判別手段Ｃ１２は、前記音声異常判別手段Ｃ１２Ａと、前記生体異常判別手段Ｃ１２Ｂと、前記不動作判別手段Ｃ１２Ｃとによって更新される前記音声フラグＦＬ１と、前記生体フラグＦＬ２と、前記動作フラグＦＬ３とが全て「１」になった場合に、被験者の身体に異常が発生したと判別する。
【００４４】
図６は実施例１の被験者の音声の一例の説明図であり、図６Ａは被験者の正常な音声の一例の説明図であり、図６Ｂは被験者の異常な音声の一例の説明図である。
Ｃ１２Ａ：音声異常判別手段
音声異常判別手段Ｃ１２Ａは、前記音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）によって抽出された被験者の音声が予め設定された音声用正常範囲外であるかことを判別することにより、被験者の音声に異常が発生したと判別する。
ここで、例えば、パーキンソン病、ＡＬＳ（筋萎縮性側索硬化症）、偽性球麻痺（脳卒中の後遺症等）等によって引き起こされる運動障害性構音障害や、喉頭癌、声帯癌、声帯結節、ポリープ様声帯、声帯ポリープ等の声帯病変によって引き起こされる音声言語障害等の、いわゆる、音声障害では、嗄声（hoarseness）を伴うことが知られている。なお、「嗄声」とは、「させい」と読み、声がれ、しわがれ声、かすれ声、がらがら声、濁った声、力んだような不自然な声、弱々しい声等の音声になる声帯の振動が乱れた状態のことをいう。よって、被験者が嗄声になる予兆や前兆、すなわち、被験者の異常な音声（図６Ｂ参照）を判別すれば、被験者の身体の異常について簡易且つ予備的な診断をすることが可能である。
【００４５】
このため、実施例１の前記音声異常判別手段Ｃ１２Ａでは、前記音声情報記憶手段Ｃ９に記憶された被験者の音声の各周波数成分の振幅を演算し、基本周波数や変調周波数等の振幅が、予め測定された被験者の正常な音声（図６Ａ参照）の各周波数成分の振幅に基づいて設定された最小振幅から最大振幅までの音声用正常範囲外である場合に、被験者の音声に異常が発生したと判別し、前記音声フラグＦＬ１を「１」にセットする。よって、図６Ｂに示すように、被験者の音声の各周波数成分の波形が途切れるような場合には、振幅がゼロとなり、音声正常範囲外と判別されるため、被験者の音声が異常であることを検知することができる。
Ｃ１２Ｂ：生体異常判別手段
生体異常判別手段Ｃ１２Ｂは、心拍異常判別手段Ｃ１２B1と、呼吸異常判別手段Ｃ１２B2と、体動異常判別手段Ｃ１２B3とを有し、前記感圧センサＳＮ１によって測定された生体情報の測定値である心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］が予め設定された最小値から最大値までの生体用正常範囲外である場合に、被験者の心拍・呼吸・体動に異常が発生したと判別する。
【００４６】
Ｃ１２B1：心拍異常判別手段
心拍異常判別手段Ｃ１２B1は、前記生体情報記憶手段Ｃ１１に記憶された心拍数ｈ［ｂｐｍ］が予め設定された最小心拍数から最大心拍数までの心拍用正常範囲外である場合に、被検体の心拍が異常な状態であると判別し、前記生体フラグＦＬ２を「１」にセットする。なお、実施例１では、前記心拍用正常範囲の最小心拍数が、４０［ｂｐｍ］、最大心拍数が、１００［ｂｐｍ］に予め設定されており、前記心拍用正常範囲は、４０〜１００［ｂｐｍ］に設定されている。すなわち、前記心拍数ｈ［ｂｐｍ］が、４０［ｂｐｍ］より小さい、いわゆる、「徐脈」の場合、または、１００［ｂｐｍ］より大きい、いわゆる、「頻脈」の場合に、被検体の心拍が異常な状態であると判別される。
【００４７】
Ｃ１２B2：呼吸異常判別手段
呼吸異常判別手段Ｃ１２B2は、前記生体情報記憶手段Ｃ１１に記憶された呼吸数ｒ［ｂｐｍ］が予め設定された最小呼吸数から最大呼吸数までの呼吸用正常範囲外である場合に、被検体の呼吸が異常な状態であると判別し、前記生体フラグＦＬ２を「１」にセットする。なお、実施例１では、前記呼吸用正常範囲の最小呼吸数が、１０［ｂｐｍ］、最大心拍数が、２５［ｂｐｍ］に予め設定されており、前記呼吸用正常範囲は、１０〜２５［ｂｐｍ］に設定されている。すなわち、前記呼吸数ｒ［ｂｐｍ］が、１０［ｂｐｍ］より小さい、いわゆる、「徐呼吸」の場合、または、２５［ｂｐｍ］より大きい、いわゆる、「頻呼吸」の場合に、被検体の呼吸が異常な状態であると判別される。
【００４８】
Ｃ１２B3：体動異常判別手段
体動異常判別手段Ｃ１２B3は、前記生体情報記憶手段Ｃ１１に記憶された体動数ｍ［ｂｐｍ］が予め設定された最小体動数から最大体動数までの体動用正常範囲外である場合に、被検体の体動が異常な状態であると判別し、前記生体フラグＦＬ２を「１」にセットする。なお、実施例１では、例えば、前記体動用正常範囲の最小体動数を、最小呼吸数としての１０［ｂｐｍ］、最大体動数を、最大心拍数としての１００［ｂｐｍ］に予め設定できる。すなわち、前記体動用正常範囲を、１０〜１００［ｂｐｍ］として設定できる。
Ｃ１２Ｃ：不動作判別手段
不動作判別手段Ｃ１２Ｃは、輪郭画像一致判別手段Ｃ１２C1と、一致回数計数手段Ｃ１２C2とを有し、前記第１被験者画像と前記第２被験者画像との差分に基づいて、被験者が不動作の状態であるか否かを判別する。実施例１の前記不動作判別手段Ｃ１２Ｃは、前記輪郭画像一致判別手段Ｃ１２C1と、前記一致回数計数手段Ｃ１２C2とによって、前記第１輪郭画像と前記第２輪郭画像とが連続して一致した回数ｎが予め設定された不動作用閾値Ｎｍａｘを超えたと判別した場合に、被験者が不動作の状態であると判別する。
【００４９】
Ｃ１２C1：輪郭画像一致判別手段
輪郭画像一致判別手段Ｃ１２C1は、前記第１輪郭画像記憶手段Ｃ７Ａに一時記憶された前記第１輪郭画像と、前記第２輪郭画像記憶手段Ｃ７Ｂに一時記憶された前記第２輪郭画像とが一致するか否かを判別する。
Ｃ１２C2：一致回数計数手段
一致回数計数手段Ｃ１２C2は、前記輪郭画像一致判別手段Ｃ１２C1によって前記第１輪郭画像と前記第２輪郭画像とが一致した回数ｎを計数する。すなわち、一致回数計数用のカウンタｎの値をカウントする。
Ｃ１３：異常検知情報送信手段
異常検知情報送信手段Ｃ１３は、前記異常判別手段Ｃ１２によって被験者の身体に異常が発生したと判別された場合に、後述する異常検知情報受信手段Ｃ１０３に対して、被験者の異常を検知したことを示す異常検知情報を送信する。
【００５０】
Ｃ１４：被験者情報送信手段
被験者情報送信手段Ｃ１４は、後述する被験者情報受信手段Ｃ１０５に対して、前記画像記憶手段Ｃ２に記憶された前記室内画像と、前記輪郭記憶手段Ｃ７に記憶された輪郭画像と、前記音声情報記憶手段Ｃ９に記憶された音声情報と、前記生体情報記憶手段Ｃ１１に記憶された生体情報とを被験者情報として送信する。実施例１の前記被験者情報送信手段Ｃ１４は、前記不在判別手段Ｃ４および前記異常判別手段Ｃ１２によって被験者の不在も異常も検知していない場合には、前記輪郭画像と前記音声情報と前記生体情報とを被験者情報として送信する。また、前記不在判別手段Ｃ４によって被験者が不在が検知された場合には、被験者画像を含まない室内画像のみを被験者情報として送信し、前記異常判別手段Ｃ１２によって被験者の身体の異常が検知された場合には、全ての情報、すなわち、前記被験者画像を含む前記室内画像と前記輪郭画像と前記音声情報と前記生体情報とを被験者情報として送信する。
【００５１】
（クライアントパソコンＰＣのコンピュータ本体Ｈ１および携帯電話ＭＰの各制御部の説明）
また、前記クライアントパソコンＰＣや前記携帯電話ＭＰのハードディスクドライブについても、基本動作を制御する基本ソフト（オペレーティングシステム）ＯＳや、アプリケーションプログラムとしての検知結果通報プログラムＡＰ２や画像表示プログラムＡＰ３その他の図示しないソフトウェアが記憶されている。
【００５２】
（検知結果通報プログラムＡＰ２）
前記検知結果通報プログラムＡＰ２は、下記の機能手段（プログラムモジュール）を有する。
Ｃ１０１：不在検知情報受信手段
不在検知情報受信手段Ｃ１０１は、前記不在検知情報送信手段Ｃ５によって送信された前記不在検知情報を受信する。
Ｃ１０２：不在通報手段
不在通報手段Ｃ１０２は、前記不在検知情報受信手段Ｃ１０１によって前記不在検知情報を受信した場合に、被験者が不在であることを通報する。実施例１の前記不在通報手段Ｃ１０２では、前記不在検知情報を受信する度に、不在通報音を鳴らすことにより、被験者が不在であることを通報する。
【００５３】
Ｃ１０３：異常検知情報受信手段
異常検知情報受信手段Ｃ１０３は、前記異常検知情報送信手段Ｃ１３によって送信された前記異常検知情報を受信する。
Ｃ１０４：異常通報手段
異常通報手段Ｃ１０４は、前記異常検知情報受信手段Ｃ１０３によって前記異常検知情報を受信した場合に、被験者の身体に異常が発生したことを通報する。実施例１の前記異常通報手段Ｃ１０４では、前記異常検知情報を１度でも受信した場合に、ユーザからの終了信号が入力されるまで異常通報音を鳴らし続けることにより、被験者の身体に異常が発生したことを通報する。
【００５４】
Ｃ１０５：被験者情報受信手段
被験者情報受信手段Ｃ１０５は、前記被験者情報送信手段Ｃ１４によって送信された前記被験者情報を受信する。
Ｃ１０６：被験者情報記憶手段
被験者情報記憶手段Ｃ１０６は、前記被験者情報受信手段Ｃ１０５によって受信した前記被験者情報を記憶する。
【００５５】
（画像表示プログラムＡＰ３）
また、前記画像表示プログラムＡＰ３は、下記の機能手段（プログラムモジュール）を有する。
【００５６】
図７は実施例１の被験者検知画像の説明図であり、図７Ａは正常時の被験者検知画像の説明図、図７Ｂは不在検知時の被験者検知画像の説明図、図７Ｃは異常時に切替ボタンが選択された状態の被験者検知画像の説明図である。
Ｃ１０７：画像表示手段
画像表示手段Ｃ１０７は、切替判別手段Ｃ１０７Ａと、画像切替手段Ｃ１０７Ｂとを有し、図７に示す被験者検知画像１０１をクライアントパソコンＰＣのディスプレイＨ２や携帯電話ＭＰの図示しない表示部に表示する。図７において、実施例１の前記被験者検知画像１０１は、不在検知情報または異常検知情報を表示する通知表示部１０１ａと、室内画像または輪郭画像を表示する画像表示部１０１ｂと、生体情報の心拍・呼吸・体動の各波形や心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｈ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］等を表示する生体表示部１０１ｃと、音声情報の音声の波形や各周波数成分の波形等を表示する音声表示部１０１ｄと、画像表示部１０１ｂの画像を室内画像と輪郭画像との間で切り替えるための切替ボタン（切替用チェックボックス）１０１ｅとを有する。
【００５７】
実施例１の前記画像表示手段Ｃ１０７は、不在も異常も検知されていない正常時には、前記被験者情報受信手段Ｃ１０５によって前記被験者情報として受信した前記輪郭画像と前記生体情報と前記音声情報とを各表示部１０１ｂ〜１０１ｄに表示する（図７Ａ参照）。また、前記画像表示手段Ｃ１０７は、前記不在検知情報受信手段Ｃ１０１によって前記不在検知情報を受信した場合、すなわち、不在時には、前記不在検知情報を前記通知表示部１０１ａに表示すると共に、前記被験者情報として受信した前記室内画像（被験者画像を含まない室内画像）のみを画像表示部１０１ｂに表示する（図７Ｂ参照）。さらに、前記画像表示手段Ｃ１０７は、前記異常検知情報受信手段Ｃ１０３によって前記異常検知情報を受信した場合、すなわち、異常時には、前記異常検知情報を前記通知表示部１０１ａに表示すると共に、前記被験者情報として受信した前記輪郭画像と前記生体情報と前記音声情報とを各表示部１０１ｂ〜１０１ｄに表示する（図７Ｃ参照）。なお、前記画像表示手段Ｃ１０７は、異常時に前記切替ボタン１０１ｅが選択された場合には、前記画像表示部１０１ｂに表示された輪郭画像を室内画像（被験者画像を含む室内画像）に切り替える。
【００５８】
Ｃ１０７Ａ：切替判別手段
切替判別手段Ｃ１０７Ａは、前記異常検知情報受信手段Ｃ１０３によって前記異常検知情報を受信した場合（異常時）に、ユーザ（近隣住民やホームヘルパーや介護ボランティアや介護福祉士等の看視者、監視者、親族、知人、医師、看護士等）の入力によって前記切替ボタン１０１ｅが選択されているか否かを判別する。
Ｃ１０７Ｂ：画像切替手段
画像切替手段Ｃ１０７Ｂは、前記切替判別手段Ｃ１０７Ａによって前記切替ボタン１０１ｅが選択されていると判別された場合に、前記画像表示部１０１ｂに表示された輪郭画像を室内画像に切り替える。
【００５９】
（実施例１のフローチャートの説明）
次に、実施例１の前記被験者検知サーバＳＶ、前記クライアントパソコンＰＣのコンピュータ本体Ｈ１、前記携帯電話ＭＰの各プログラムＡＰ１〜ＡＰ３の処理の流れをフローチャートを使用して説明する。
（実施例１の被験者検知サーバＳＶのメイン処理のフローチャートの説明）
図８は実施例１の被験者検知サーバのメイン処理のフローチャートである。
図８のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００６０】
図８に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図８のＳＴ１において、不在フラグＦＬ０が「１」であるか否かを判別することにより、被験者が不在であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ４に移る。
ＳＴ２において、不在検知情報をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ３に移る。
ＳＴ３において、被験者画像を含まない室内画像（図７Ｂ参照）をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ１に戻る。
ＳＴ４において、音声フラグＦＬ１、生体フラグＦＬ２、動作フラグＦＬ３が全て「１」であるか否かを判別することにより、被験者の身体に異常が発生したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ５に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ６に移る。
【００６１】
ＳＴ５において、音声情報・生体情報・輪郭画像を含む被験者情報をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ１に戻る。
ＳＴ６において、異常検知情報をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ７に移る。
ＳＴ７において、音声情報・生体情報・輪郭画像・室内画像を含む被験者情報をクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信する。そして、ＳＴ８に移る。
ＳＴ８において、ユーザにより診断・処置等を終了させたことを示す終了信号を受信したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ６に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１に戻る。
【００６２】
（実施例１の被験者検知サーバＳＶの不在検知処理のフローチャートの説明）
図９は実施例１の被験者検知サーバの不在検知処理のフローチャートである。
図９のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００６３】
図９に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図９のＳＴ１１において、不在フラグＦＬ０を「０」にセットする。そして、ＳＴ１２に移る。
ＳＴ１２において、予め設定された時間間隔（例えば、１／３０［秒］）ごとの撮像時期になったか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１３に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１２を繰り返す。
ＳＴ１３において、カメラＣＡ（図１参照）で室内画像（図４Ａ参照）を撮像して記憶する。そして、ＳＴ１４に移る。
ＳＴ１４において、室内画像内に被験者画像が含まれているか否かを判別ことにより、被験者画像が撮像されたか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１５に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１６に移る。
ＳＴ１５において、不在フラグＦＬ０を「１」にセットする。そして、ＳＴ１２に戻る。
ＳＴ１６において、撮像された室内画像から輪郭画像（図４Ｂ参照）を抽出して記憶する。そして、ＳＴ１１に戻る。
【００６４】
（実施例１の被験者検知サーバＳＶの音声異常検知処理のフローチャートの説明）
図１０は実施例１の被験者検知サーバの音声異常検知処理のフローチャートである。
図１０のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００６５】
図１０に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図１０のＳＴ２１において、音声フラグＦＬ１を「０」にセットする。そして、ＳＴ２２に移る。
ＳＴ２２において、予め設定された音声抽出時期（例えば、午前７時）になったか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２３に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２２を繰り返す。
ＳＴ２３において、スピーカＳＰ（図１参照）から発声要求を出力する。そして、ＳＴ２４に移る。
ＳＴ２４において、マイクＭＣ（図１参照）から被験者の音声が抽出されたか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２５に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２９に移る。
【００６６】
ＳＴ２５において、抽出した音声を音声情報として記憶する。そして、ＳＴ２６に移る。
ＳＴ２６において、抽出した音声を予め設定された各周波数成分に分解する（図６参照）。そして、ＳＴ２７に移る。
ＳＴ２７において、分解された各周波数成分の振幅を演算する。そして、ＳＴ２８に移る。
ＳＴ２８において、演算された各周波数成分の振幅が予め設定された最小振幅から最大振幅までの音声用正常範囲外であるか否かを判別する。すなわち、被験者の音声に異常が発生したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２９に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２１に戻る。
ＳＴ２９において、音声フラグＦＬ１を「１」にセットする。そして、ＳＴ２２に戻る。
【００６７】
（実施例１の被験者検知サーバＳＶの生体異常検知処理のフローチャートの説明）
図１１は実施例１の被験者検知サーバの生体異常検知処理のフローチャートである。
図１１のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００６８】
図１１に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図１１のＳＴ３１において、生体フラグＦＬ１を「０」にセットする。そして、ＳＴ３２に移る。
ＳＴ３２において、感圧センサＳＮ１からの検知信号を記憶する。そして、ＳＴ３３に移る。
【００６９】
ＳＴ３３において、検知信号の波形を心拍・呼吸・体動の各波形に周波数分解して記憶する（図５参照）。そして、ＳＴ３４に移る。
ＳＴ３４において、式（１−１）〜（１−３）により、心拍・呼吸・体動の各波形の周波数ｆｈ，ｆｒ，ｆｍから単位時間当りの心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］を演算して記憶する。そして、ＳＴ３５に移る。
ＳＴ３５において、演算された心拍数ｈ［ｂｐｍ］が、最小心拍数（４０［ｂｐｍ］）から最大心拍数（１００［ｂｐｍ］）までの心拍用正常範囲外であるか否かを判別する。すなわち、被験者の心拍に異常が発生したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３６に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ３８に移る。
【００７０】
ＳＴ３６において、演算された呼吸数ｒ［ｂｐｍ］が、最小呼吸数（１０［ｂｐｍ］）から最大呼吸数（２５［ｂｐｍ］）までの呼吸用正常範囲外であるか否かを判別する。すなわち、被験者の呼吸に異常が発生したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３７に移り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ３８に移る。
ＳＴ３７において、演算された体動数ｍ［ｂｐｍ］が、最小体動数（例えば、１０［ｂｐｍ］）から最大体動数（例えば、１００［ｂｐｍ］）までの体動用正常範囲外であるか否かを判別する。すなわち、被験者の体動に異常が発生したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ３８に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３１に戻る。
ＳＴ３８において、生体フラグＦＬ１を「１」にセットする。そして、ＳＴ３２に戻る。
【００７１】
（実施例１の被験者検知サーバＳＶの不動作検知処理のフローチャートの説明）
図１２は実施例１の被験者検知サーバの不動作検知処理のフローチャートである。
図１２のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００７２】
図１２に示すフローチャートは、前記被験者検知サーバＳＶが起動して被験者検知プログラムＡＰ１が強制起動された場合に開始される。
図１２のＳＴ４１において、以下の（１），（２）の処理を実行し、ＳＴ４２に移る。
（１）動作フラグＦＬ３を「０」にセットする。
（２）一致回数計数用のカウンタｎに０をセットする（ｎ＝０）。
【００７３】
ＳＴ４２において、第１輪郭画像および第２輪郭画像を一時記憶する。すなわち、第２輪郭画像を最新の輪郭画像として一時記憶すると共に、第１輪郭画像を最新の輪郭画像の直前の輪郭画像（もとの第２輪郭画像）として一時記憶する。そして、ＳＴ４３に移る。
ＳＴ４３において、一時記憶された第１輪郭画像と第２輪郭画像とが一致するか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ４４に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ４１に戻る。
ＳＴ４４において、カウンタｎに＋１を加算する（ｎ＝ｎ＋１）。そして、ＳＴ４５に移る。
ＳＴ４５において、カウンタｎの値が予め設定された不動作用閾値Ｎｍａｘを超えたか否かを判別する（ｎ＞Ｎｍａｘ）。すなわち、被験者が不動作の状態であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ４６に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ４２に戻る。
ＳＴ４６において、動作フラグＦＬ３を「１」にセットする。そして、ＳＴ４２に戻る。
【００７４】
（実施例１のクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの検知結果通報処理のフローチャートの説明）
図１３は実施例１のクライアントパソコンおよび携帯電話の検知結果通報処理のフローチャートである。
図１３のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記各制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記各制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００７５】
図１３に示すフローチャートは、前記クライアントパソコンＰＣおよび前記携帯電話が起動して検知結果通報プログラムＡＰ２が強制起動された場合に開始される。
図１３のＳＴ１０１において、被験者検知サーバＳＶからの被験者情報を受信して記憶する。そして、ＳＴ１０２に移る。
ＳＴ１０２において、被験者検知サーバＳＶから不在検知情報を受信したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１０３に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１０４に移る。
ＳＴ１０３において、不在通報音を鳴らすことにより、ユーザに被験者が不在であることを通報する。そして、ＳＴ１０１に戻る。
ＳＴ１０４において、被験者検知サーバＳＶからの異常検知情報を受信済であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１０５に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１０１に戻る。
ＳＴ１０５において、異常通報音を鳴らすことにより、ユーザに被験者の身体に異常が発声したことを通報する。そして、ＳＴ１０６に移る。
ＳＴ１０６において、ユーザにより診断・処置等を終了させたことを示す終了信号を受信したか否かを判別する。ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１０５に戻り、イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１０１に戻る。
【００７６】
（実施例１のクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの画像表示処理のフローチャートの説明）
図１４は実施例１のクライアントパソコンおよび携帯電話の画像表示処理のフローチャートである。
図１４のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、前記各制御部のＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理は前記各制御部の他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
【００７７】
図１４に示すフローチャートは、前記クライアントパソコンＰＣおよび前記携帯電話が起動した後、ユーザの入力により、画像表示プログラムＡＰ３が起動された場合に開始される。
図１４のＳＴ２０１において、被験者検知画像１０１（図７参照）を表示する。そして、ＳＴ２０２に移る。
ＳＴ２０２において、被験者検知サーバＳＶから不在検知情報を受信したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２０３に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２０４に移る。
ＳＴ２０３において、以下の（１），（２）の処理を実行し、ＳＴ２０９に移る。
（１）不在検知情報を通知表示部１０１ａに表示する（図７Ｂ参照）。
（２）被験者画像を含まない室内画像を画像表示部１０１ｂに表示する（図７Ｂ参照）。
【００７８】
ＳＴ２０４において、被験者検知サーバＳＶからの異常検知情報を受信済であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２０５に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２０８に移る。
ＳＴ２０５において、異常検知情報を通知表示部１０１ａに表示する（図７Ｃ参照）。そして、ＳＴ２０６に移る。
ＳＴ２０６において、切替ボタン１０１が選択されているか否かを判別する（図７Ｃ参照）。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２０７に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２０８に移る。
ＳＴ２０７において、被験者画像を含む室内画像・生体情報・音声情報をそれぞれ各表示部１０１ｂ〜１０１ｄに表示する（図７Ｃ参照）。そして、ＳＴ２０９に移る。
ＳＴ２０８において、輪郭画像・生体情報・音声情報をそれぞれ各表示部１０１ｂ〜１０１ｄに表示する（図７Ａ参照）。そして、ＳＴ２０９に移る。
ＳＴ２０９において、ユーザからの画像による確認を終了させることを示す終了信号を受信したか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２１０に移り、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２０２に戻る。
ＳＴ２１０において、被験者検知画像１０１を非表示にする。そして、画像表示処理を終了する。
【００７９】
（実施例１の作用）
前記構成を備えた実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記音声異常検知処理（図１０のＳＴ２１〜ＳＴ２９参照）において、音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）が音声を抽出できなかった場合や抽出された前記音声の各周波数成分の振幅が正常範囲外である場合に、被験者の音声の異常が検知される。また、前記生体異常検知処理（図１１のＳＴ３１〜ＳＴ３８参照）において、感圧センサＳＮ１の検知信号に基づく被験者の心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］のいずれかが正常範囲外である場合に、被験者の生体情報の異常が検知される。さらに、前記不動作検知処理（図１２のＳＴ４１〜ＳＴ４６参照）において、前記カメラＣＡによって撮像された被験者画像を含む室内画像（図４Ａ参照）の輪郭画像（図４Ｂ参照）が一定期間変化しない場合に、被験者の不動作が検知される。
【００８０】
そして、被験者の音声の異常が検知され、且つ、被験者の生体情報の異常が検知され、且つ、被験者の不動作が検知された場合に、被験者の身体に異常が発生したことが検知され（図８のＳＴ４参照）、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの各ユーザに被験者の身体の異常が通報される（図８のＳＴ６、図１３のＳＴ１０４〜ＳＴ１０６、図１４のＳＴ２０４〜ＳＴ２０９参照）。
すなわち、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、３種類のセンサ（ＳＰ＋ＭＣ），ＳＮ１，ＣＡで被験者の異常を検知した場合に、被験者の異常状態を検知する、いわゆる、トリプルチェックが実行される。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、１種類のセンサで異常状態を検知する場合に比べ、異常状態の誤検知や検知不能を低減でき、異常状態を精度良く検知することができる。
【００８１】
特に、実施例１の前記不動作検知処理では、カメラＣＡの映像に変化がないことによって被験者の異常を検知するため、各センサ（ＳＰ＋ＭＣ），ＳＮ１の検知信号の測定値に基づいて被験者の異常を検知する前記音声異常検知処理や前記生体異常検知処理等に比べ、ノイズ等の誤差の発生を低減でき、誤検知や検知不能を低減できる。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、前記不動作検知処理を実行しない場合に比べ、異常状態を精度良く検知することができる。また、カメラＣＡの映像の変化から被験者の不動作を検知する機能については、介護士等の視認による見守りと同等の機能であるため、介護士等の視認による見守りの負担を低減することもできる。
【００８２】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、被験者検知サーバＳＶによって輪郭画像や室内画像がクライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰにリアルタイムで送信される（図８のＳＴ４、ＳＴ５、ＳＴ７参照）。そして、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰでは、ユーザの入力によって前記画像表示処理（図１４のＳＴ２０１〜ＳＴ２１０）を実行することにより、被験者検知画像１０１の画像表示部１０１ｂに受信した前記各画像を表示することができる（図７Ａ、図７Ｃ、図１３のＳＴ１０１、図１４のＳＴ２０４〜ＳＴ２０８参照）。
したがって、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、被験者の異常発生前後の様態を前記各画像によって実際に視認することができる。
【００８３】
なお、受信した各画像を含む被験者情報については、被験者検知サーバＳＶ、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに記憶される。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、異常発生後に記憶された被験者情報を再確認することができる（図９のＳＴ１２、ＳＴ１６、図１０のＳＴ２４〜ＳＴ２７、図１１のＳＴ３２〜ＳＴ３４、図１３のＳＴ１０１参照）。
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、記憶された被験者情報（各画像・生体情報・音声情報）を、被験者の生体用正常範囲や音声用正常範囲の再設定や、医師等による遠隔地からの被験者の予防診断や、被験者のカルテ（医療情報、診療情報、診療録）の作成や、国や地方自治体等による被験者の介護レベル認定や、複数の被験者の統計データの作成等に利用できる。
【００８４】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記カメラＣＡによって、被験者の行動範囲としての室内全域が室内画像として撮像されていると共に、被験者の行動範囲には寝台用感圧センサＳＮ1aおよび床面用感圧センサＳＮ1bとが敷き詰められている。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、接触型センサを常に身に付けていなくても、被験者の行動範囲における異常状態を常に検知することができる。この結果、非接触型センサとしての前記カメラＣＡによって広範囲で異常状態を検知でき、接触型センサを身に付ける被験者の煩わしさを取り除くことができる。
【００８５】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、カメラＣＡにより撮像されたフルカラー画像としての室内画像を、撮像物の輪郭が白色且つ前記輪郭以外が黒色となるモノクロ画像としての輪郭画像に変換し（図４、図９のＳＴ１２、ＳＴ１３、ＳＴ１６参照）、前記輪郭画像が一定期間変化しない場合に、被験者の不動作が検知される（図１２のＳＴ４１〜ＳＴ４６参照）。
ここで、フルカラー画像の室内画像の変化によって被験者の不動作を検知する場合には、例えば、窓から差し込む太陽光の変化に伴う室内の明るさの変化を室内画像の変化として検知して、被験者の不動作を検知できない可能性があった（図４Ａ参照）。
しかしながら、実施例１では、前記輪郭画像における白色の輪郭の差分のみで被験者の不動作を検知する（図４Ｂ参照）。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、前記室内画像等のカラー画像の変化で被験者の不動作を検知する場合に比べ、輪郭以外の画像の誤差に基づく誤検知や検知不能を低減でき、被験者の不動作を精度良く検知することができる。
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、被験者検知サーバＳＶにおいて、室内画像や輪郭画像を表示せずに被験者の不動作を自動検知するため、各画像を表示して被験者の不動作を視認によって検知する場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
【００８６】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記被験者検知サーバＳＶにより、正常時に前記輪郭画像が送信され（図８のＳＴ５参照）、異常時にのみ前記輪郭画像と共に被験者画像を含む室内画像が送信される（図８のＳＴ７参照）。また、実施例１の前記クライアントパソコンＰＣおよび前記携帯電話ＭＰでは、前記画像表示処理を実行した場合に、正常時には受信した前記輪郭画像が表示され（図７Ａ参照）、異常時にのみ前記室内画像が切替表示可能になっている（図７Ｃ参照）。
すなわち、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、ネットワークＮｉ，Ｎｐを介して、被験者を撮像したカメラＣＡの映像がそのまま送信されて表示される機会が異常発生時のみに限定されている。したがって、実施例１の前記被験者検知システムＳは、被験者を撮像したカメラの映像が常にそのまま送信される場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害を低減することができる。
【００８７】
また、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、異常時に、前記被験者検知画像１０１の切替ボタン１０１ｅが選択された場合のみ、前記画像表示部１０１ｂに表示された輪郭画像が、被験者画像を含む室内画像に切り替えられる。このため、実施例１の前記被験者検知システムＳは、被験者を撮像したカメラＣＡの映像がそのまま表示される機会をさらに切替ボタン１０１ｅ選択時に限定でき、異常時に輪郭画像から室内画像に自動的に切り替わる場合に比べ、被験者のプライバシーの侵害をさらに低減することができる。
【００８８】
また、前記構成を備えた実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記不在検知処理（図９のＳＴ１１〜ＳＴ１６参照）において、室内画像内に被験者画像が含まれていない場合に、被験者が不在であることが検知され（図８のＳＴ１、図９のＳＴ１４、ＳＴ１５参照）、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの各ユーザに被験者の不在が通報される（図８のＳＴ２、図１３のＳＴ１０２、ＳＴ１０３、図１４のＳＴ２０２、ＳＴ２０３参照）。
したがって、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、カメラＣＡの映像に基づいて被験者の不在を自動検知することができる。また、カメラＣＡの映像の変化から被験者の不在を自動検知する機能については、被験者の不動作を自動検知する機能と同様に、介護士等の視認による見守りと同等の機能であるため、介護士等の視認による見守りの負担を低減することができる。
【００８９】
また、前記構成を備えた実施例１の前記被験者検知システムＳでは、前記携帯電話ＭＰは、インターネットＮｉまたは移動体通信網Ｎｐを介して、前記被験者検知サーバＳＶにより送信された各情報（被験者情報、不在検知情報、異常検知情報）を受信できる。すなわち、実施例１の前記携帯電話ＭＰは、前記各情報を受信するための情報通信回線が二重化されている。したがって、実施例１の前記被験者検知システムＳでは、情報通信回線が二重化されていない場合に比べ、携帯電話ＭＰのユーザに対して、被験者の身体の異常や、被験者の不在が通知される信頼性（伝送信頼性）を向上させることができる。
【００９０】
（変更例）
以上、本発明の実施例を詳述したが、本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内で、種々の変更を行うことが可能である。本発明の変更例（Ｈ01）〜（Ｈ024）を下記に例示する。
（Ｈ01）前記実施例では、前記カメラＣＡ（図１参照）を、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラ等の通常のビデオカメラ（監視カメラ）を使用しているが、これに限定されず、例えば、赤外線カメラ（暗視装置）やサーモグラフィ（サーモグラフィ装置、熱映像装置）等の特殊なカメラを使用することも可能である。なお、赤外線カメラを使用した場合には、例えば、薄い布などを透過して被検体の身体を撮像したり、室内が暗い場合でも撮像したりすることが可能となり、被検体の不動作を検知する精度を向上させることが可能となる。また、サーモグラフィを使用した場合には、例えば、被験者の不動作の検知と同時に被験者の体温を測定することも可能となる。また、前記カメラＣＡは、いわゆる、単方向の固定式監視カメラ等に限定されず、例えば、パン（横方向の首振り）・チルト（縦方向の首振り）・ズームを自在に操作可能な、いわゆる、パンチルトズームカメラ（ＰＴＺカメラ）等の全方位式監視カメラを使用することも可能である。なお、パンチルトズームカメラを使用した場合には、例えば、室内画像内の被験者画像を認識させて、室内の被験者を追跡して撮像することも可能となる。また、前記カメラＣＡは、室内の天井等に固定支持されている場合に限定されず、例えば、天井に配置されたスライダ等によってスライド移動可能に支持することも可能である。この場合、例えば、室内画像内の被験者,画像を認識させて、室内の被験者を追跡（追尾）して撮像することも可能となり、パンチルトズームカメラを使用した場合と同様の作用効果が期待できる。
【００９１】
（Ｈ02）前記実施例では、前記カメラＣＡを１台配置して、被験者の予め設定された行動範囲内である室内全体を撮像したが（図１参照）、これに限定されず、前記カメラＣＡを２台以上配置することも可能である。例えば、前記ベッド１が配置された寝室以外にも、トイレ・風呂場・リビング・キッチン・ベランダ・廊下等の複数の部屋が被験者の行動範囲内となる場合に、各部屋にそれぞれカメラＣＡを１台配置して、被験者画像が撮像された部屋において、被験者の不動作を検知することも可能である。また、例えば、１つの部屋に２台以上のカメラＣＡを配置して、異なる角度から被験者の不動作を検知したり、室内全体をステレオ視して、被験者の不動作の検知と同時に被験者の３次元位置を識別したりすることも可能である。なお、複数台のカメラで室内をステレオ視することにより、ユーザの３次元位置を識別する技術については、例えば、非特許文献２等に記載されており、公知である。
【００９２】
（Ｈ03）前記実施例１の前記不動作検知処理（図１２のＳＴ４１〜ＳＴ４６参照）のように、前記カメラＣＡによって撮像された被験者画像を含む室内画像（図４Ａ参照）の輪郭画像（図４Ｂ参照）が一定期間変化しない場合に、被験者の不動作が検知されることが好ましいが、これに限定されず、室内画像自体の差分に基づいて被験者の不動作を検知することも可能である。例えば、室内画像内の被験者画像が一定期間変化しない場合に、被験者の不動作を検知することも可能である。
（Ｈ04）前記実施例では、前記不動作検知処理において、一致回数計数用のカウンタｎの値が予め設定された不動作用閾値Ｎｍａｘを超えた場合に、被験者が不動作の状態であると判別しているが（図１２のＳＴ４５参照）、これに限定されず、例えば、室内画像を撮像する時間間隔を１０［秒］と比較的長めに設定し、１回でも第１輪郭画像と第２輪郭画像とが一致した場合には、被験者が不動作の状態であると判別することにより、カウンタｎによる一致回数のカウント処理を省略することも可能である。
【００９３】
（Ｈ05）前記実施例では、前記不動作検知処理において、第１輪郭画像と第２輪郭画像とが、一定期間、完全一致した場合に、被験者が不動作であると判別するが（図１２のＳＴ４３参照）、これに限定されず、例えば、第１輪郭画像と第２輪郭画像とが、一定期間、９８［％］以上一致する場合に、被験者が不動作であると判別することも可能である。すなわち、第１輪郭画像と第２輪郭画像との差分が全くない場合に限定されず、若干の差分がある場合にも、被験者が不動作であるとみなすことが可能である。逆に、例えば、第１輪郭画像と第２輪郭画像とが、一定期間、２［％］以下しか一致しない場合に、被験者の身体に異常が発生したと判別することも可能である。すなわち、第１輪郭画像と第２輪郭画像との差分が大きい場合には、被験者が苦しくて暴れていたり、強盗に襲われていたりする可能性があると判断して、被験者の身体に異常が発生したと判別ことも可能である。
【００９４】
（Ｈ06）前記実施例のように、前記被験者検知サーバＳＶが、異常時にのみ前記輪郭画像と共に被験者画像を含む室内画像を送信して（図８のＳＴ７参照）、極力、前記室内画像が送信されたり表示されたりする機会を少なくすることが好ましいが、これに限定されず、例えば、正常時にも前記輪郭画像と共に前記室内画像を送信して、クライアントパソコンＰＣや携帯電話ＭＰの制御によって、異常時のみ前記輪郭画像と前記室内画像との切替表示可能にすることも可能である。また、例えば、正常時にも前記輪郭画像と前記室内画像とを送信して、クライアントパソコンＰＣや携帯電話ＭＰの制御によって、正常時にも前記輪郭画像と前記室内画像との切替表示可能にすることも可能である。
（Ｈ07）前記実施例のように、クライアントパソコンＰＣや携帯電話ＭＰのユーザの入力により、異常時に前記切替ボタン１０１ｅが選択された場合のみ、前記画像表示部１０１ｂに表示された前記輪郭画像が前記室内画像に切り替えられることが好ましいが（図７Ａ、図７Ｃ、図１４のＳＴ２０４〜ＳＴ２０８参照）、これに限定されず、例えば、前記切替ボタン１０１ｅを省略して、異常時に前記輪郭画像から前記室内画像に自動的に切り替わる構成とすることも可能である。
【００９５】
（Ｈ08）前記実施例では、被験者の予め設定された行動範囲内である室内全体のベッド１や床面２に寝台用感圧センサＳＮ1aや床面用感圧センサＳＮ1bを敷き詰めているが（図１参照の破線参照）、感圧センサＳＮ１を配置する場所についてはこれに限定されず、例えば、車椅子の座席に配置ことも可能である。また、例えば、前記実施例１のように前記ベッド１が配置された寝室以外にも、トイレ・風呂場・リビング・キッチン・ベランダ・廊下等の複数の部屋が被験者の行動範囲内となる場合に、各部屋の室内全域に感圧センサＳＮ１を配置して、被験者の行動範囲内の心拍・呼吸・体動を検知することも可能である。なお、前記感圧センサＳＮ１は、６０［℃］程度の耐熱性を備えていることが実験等により確認されており、風呂場においても被験者の心拍・呼吸・体動を検知することが可能である。
【００９６】
（Ｈ09）前記実施例では、寝台用感圧センサＳＮ1aと床面用感圧センサＳＮ1bとによって、被験者の心拍・呼吸・体動のみを測定したが（図１、図５等参照）、これに限定されず、例えば、寝台用感圧センサＳＮ1aが被験者の検知信号を出力している場合に、被験者がベッド１に横たわっていることを判別したり、床面用感圧センサＳＮ1bが被験者の検知信号を出力している場合に、被験者が床面２を移動していることを判別したりすることも可能である。すなわち、１つの部屋内に感圧センサＳＮ１を複数配置した場合には、どの感圧センサＳＮ１が被験者の検知信号を出力しているかを判別することにより、被験者の位置や行動を判別することができる。また、例えば、寝室・トイレ・風呂場・リビング・キッチン等の複数の部屋ごとに感圧センサＳＮ１を複数配置した場合には、どの部屋の感圧センサＳＮ１が被験者の検知信号を出力しているかを判別することにより、被験者がどの部屋にいるかを判別することができる。すなわち、複数の感圧センサＳＮ１をブロック分け（区画分け）して配置した場合には、被験者がどのブロック（区画）にいるかを判別したり、そのブロックで被験者が何をしているかを推察したりすることが可能である。
【００９７】
（Ｈ010）前記実施例では、感圧センサＳＮ１の検知信号から測定された被験者の単位時間当りの心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］のいずれかが各正常範囲外となった場合に、被験者の生体情報の異常が検知されていたが、これに限定されず、例えば、心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］のいずれか２つ以上が各正常範囲外となった場合や、３つ全てが正常範囲外となった場合に、被験者の生体情報の異常を検知することも可能である。また、例えば、感圧センサＳＮ１の検知信号から心拍数ｈ［ｂｐｍ］のみを測定して、心拍用正常範囲（４０〜１００［ｂｐｍ］）外の場合に、被験者の生体情報の異常を検知することも可能である。
【００９８】
（Ｈ011）前記実施例では、感圧センサＳＮ１により、被験者の単位時間当りの心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］を測定したが、心拍・呼吸等の生体情報を検知する生体情報検知部材はこれに限定されず、例えば、特許文献１〜３と同様の接触型センサを生体情報検知部材とすることも可能である。この場合、例えば、体温計や血圧計によって接触型センサを構成し、体温計や血圧計によって測定された被験者の体温［℃］や血圧［ｍｍＨｇ］を生体情報として正常範囲外にあるか否かを判別することも可能である。また、例えば、ベッド１に荷重センサを配置して、荷重センサによって測定された被験者の体重［ｋｇ］を生体情報として正常範囲外にあるか否かを判別することも可能である。感圧センサとその他のセンサ（接触型センサや荷重センサ等）とを組み合わせて使用することにより、心拍数ｈ［ｂｐｍ］・呼吸数ｒ［ｂｐｍ］・体動数ｍ［ｂｐｍ］以外の生体情報（体温［℃］や血圧［ｍｍＨｇ］や体重［ｋｇ］等）についても正常範囲外にあるか否かを判別する構成とすることも可能である。
【００９９】
（Ｈ012）前記実施例では、被験者の音声の異常を簡易に検知するために、被験者の音声の各周波数成分の振幅が正常範囲外であるか否かを判別したが、音声の異常の検知方法についてはこれに限定されず、例えば、声紋分析により、被験者が発生した音声と、予め測定された被験者の正常な音声とを厳密に声紋照合して、被験者の音声の異常（嗄声等）を精度良く検知することも可能である。なお、声紋分析についての技術は、例えば、特開２００８−２５２８４９号公報や特開２００３−２１９０３８号公報等に記載されており、公知である。
（Ｈ013）前記実施例の音声用正常範囲や、生体用正常範囲としての心拍用正常範囲（４０〜１００［ｂｐｍ］）・呼吸用正常範囲（１０〜２５［ｂｐｍ］）・体動用正常範囲（１０〜１００［ｂｐｍ］）等の各設定値については、被験者の音声や生体情報としての心拍・呼吸・体動に応じて任意の値に変更可能である。また、前記不動作用閾値ＮｍａｘについてもカメラＣＡが室内画像を撮像する時間間隔に応じて任意に設定可能である。
【０１００】
（Ｈ014）前記実施例のように、被験者の身体の異常を精度良く検知するために、被験者の音声の異常と生体情報の異常と不動作との３種類の検知結果から被験者の身体の異常を検知するトリプルチェックを実行することが好ましいが、これに限定されず、例えば、被験者の音声の異常と不動作との２種類、または、被験者の生体情報の異常と不動作との２種類の検知結果から被験者の身体の異常を検知する、いわゆる、ダブルチェックを実行することも可能である。また、例えば、被験者の身体の異常を精度良く検知可能な前記不動作検知処理のみを実行して、被験者の不動作の検知結果のみから被験者の身体の異常を検知することも可能である。
【０１０１】
（Ｈ015）前記実施例では、異常検知情報や不在検知情報を、被験者検知サーバＳＶから、ネットワークＮｉ，Ｎｐを介して、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰに送信して、通報音を鳴らしたり（図１３のＳＴ１０３、ＳＴ１０５参照）、被験者検知画像１０１の通知表示部１０１ａに表示したりして（図１４のＳＴ２０３、ＳＴ２０５参照）、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの各ユーザに通報したが、各検知結果の通報の方法についてはこれに限定されず、例えば、被験者の異常を検知した場合に、防犯センサを介して警備会社等に通報したり、防犯ベルを鳴らしたり、火災報知器（火災報知機、自動火災報知設備、住宅用火災警報器）を介して消防署等に通報したり、火災報知用ベルを鳴らしたり、警察や病院等に自動通報したり、室内のスピーカＳＰや屋外に配置したその他のスピーカから警報音や警報メッセージを出力したりすることも可能である。
（Ｈ016）前記実施例では、ユーザが携帯して移動可能な移動体の一例として、携帯電話ＭＰ（図１参照）を使用したが、移動体については携帯電話ＭＰに限定されず、例えば、ノートパソコンやＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のその他の携帯型の計算機を使用することも可能である。
【０１０２】
（Ｈ017）前記実施例では、情報通信回線として、インターネットＮｉと移動体通信網（基地局等を介した携帯電話網）Ｎｐとを利用したが（図１参照）、これに限定されず、例えば、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、アドホックネットワーク（自律分散型無線通信網、自律分散型無線ネットワーク、自立分散型無線ネットワーク）等のその他の有線・無線通信技術により構成することも可能である。ここで、アドホックネットワークとは、インターネットにおけるルータ等や、携帯電話における基地局等の既存の通信基盤を介さず、移動体どうしで自律して形成されるネットワークであって、時間や場所等に応じて分散して一時的に形成されるネットワークであり、緊急災害時の救助活動、自動車どうしの通信である車車間通信、家電機器等が有するセンサ間のネットワーク（センサネットワーク）等のサービスへの利用が期待されている。よって、本発明においてアドホックネットワークを利用した場合には、例えば、アドホックネットワークを介して被験者検知サーバＳＶに接続された全ての移動体（例えば、近隣を通りかかった人の携帯電話ＭＰ等）に、異常検知情報を一斉に送信して、各移動体のユーザに救援を求めることも可能である。
【０１０３】
（Ｈ018）前記実施例の前記携帯電話ＭＰは、伝送信頼性を向上させるために、インターネットＮｉおよび移動体通信網Ｎｐによって、情報通信回線が二重化されているが（図１参照）、これに限定されず、例えば、インターネットＮｉによる情報通信を省略することも可能である。また、例えば、インターネットＮｉと移動体通信網Ｎｐとその他の情報通信回線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈやアドホックネットワーク等）によって、情報通信回線を三重化以上にして、伝送信頼性をさらに向上させることも可能である。
（Ｈ019）前記実施例では、前記スピーカＳＰが発声要求を出力するためにのみ使用されているが（図１０のＳＴ２３参照）、前記スピーカＳＰの利用方法についてはこれに限定されず、例えば、被験者に飲食を促す飲食要求や、薬の服用を促す服用要求や、昼寝・睡眠を促す睡眠要求等を定期的に出力する、いわゆる、「お知らせ機能」に利用することも可能である。
【０１０４】
（Ｈ020）前記実施例では、前記不在検知処理（図９のＳＴ１１〜ＳＴ１６参照）において、カメラＣＡによって撮像された室内画像内に被験者画像が含まれていない場合に、被験者が不在であることが検知されているが（図８のＳＴ１、図９のＳＴ１４、ＳＴ１５参照）、被験者の不在検知方法についてはこれに限定されず、例えば、感圧センサＳＮ１により生体情報（心拍・呼吸・体動）が測定されない場合や、音声抽出部材（ＳＰ＋ＭＣ）により被験者の音声が抽出されない場合に、被験者の不在を検知することも可能である。また、例えば、被験者の異常を検知する処理と同様に、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）によるダブルチェックやトリプルチェックを実行することも可能である。
【０１０５】
（Ｈ021）前記実施例では、被験者の不在が検知された場合に（図８のＳＴ１、図９のＳＴ１４、ＳＴ１５参照）、クライアントパソコンＰＣおよび携帯電話ＭＰの各ユーザに被験者の不在が通報されているが（図８のＳＴ２、図１３のＳＴ１０２、ＳＴ１０３、図１４のＳＴ２０２、ＳＴ２０３参照）、被験者の不在検知の利用方法については不在通報に限定されず、例えば、被験者の不在を検知した場合に、被験者検知サーバＳＶを介して、エアコン・テレビ・照明等の家電機器の電源を強制的に切断したり、外出先の被験者が携帯電話で家電機器の遠隔操作をできるようにしたりすることも可能である。すなわち、被験者の不在検知を家電機器の消し忘れ防止等に活用でき、家電機器の電力利用の省力化、いわゆる、省エネに貢献できる。また、例えば、被験者の不在を検知した場合に、被験者検知サーバＳＶを介して、電子錠（電子ロック、デジタルロック）を閉錠したり、インターホンやドアホンの呼び出しボタンを押下した訪問者（訪問客、宅配業者、セールス、不審者等）と外出先の被験者とが携帯電話で通話やテレビ電話による対話ができるようにしたりすることも可能である。すなわち、被験者の不在検知を外出時の防犯対策等に活用できる。なお、不在時に家電機器の電源をオフにする技術については、例えば、特開２００３−１０６６２４号公報や特開２００９−１１７１２９号公報等に記載されており、不在時に電子錠を閉錠する技術については、例えば、特開２００２−２６６５３６号公報等に記載されており、不在時にインターホンと携帯電話とによって通話する技術については、例えば、特開２００２−３７４３５９号公報や特開２００２−３００２９５号公報等に記載されており、公知である。
【０１０６】
（Ｈ022）前記実施例では、クライアントパソコンＰＣや携帯電話ＭＰを、被験者情報の記憶（被験者情報の履歴の蓄積）、異常通報、不在通報、被験者検知画像による視認による確認に使用したが、例えば、被験者検知サーバＳＶとインターホン（ドアホン）とを接続して、訪問者によってインターホンの呼び出しボタンが押下された場合に、各受信端末ＰＣ，ＭＰとインターホンとによって通話やテレビ電話できるようにすることも可能である。この場合、各受信端末ＰＣ，ＭＰのユーザ（近隣住民やホームヘルパーや介護ボランティアや介護福祉士等の看視者、監視者、親族等）が、被験者を代理して、不審者やセールス等の訪問者に応対することも可能であり、留守であると判断した泥棒に侵入されたり、高齢者等の被験者が不当に高額な商品を押し売りされたりする等の犯罪の防止に活用できる。
【０１０７】
（Ｈ023）前記実施例では、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）からの出力信号により、被験者の異常を検知したり、被験者の不在を検知したりしたが、例えば、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）からの出力信号により、室内の被験者以外の人物やペット等を検知することも可能である。この場合、例えば、室内に居る人数やペットの頭数に応じて、エアコンの室内温度を自動設定することも可能である。また、例えば、被験者の不在時に被験者以外の人物を検知した場合には、不審者・不法侵入者等であると判別して、防犯センサを介して警備会社等に通報したり、防犯ベルを鳴らしたり、警察や病院等に自動通報したりすることも可能である。
【０１０８】
（Ｈ024）前記実施例では、室内の１人の被験者を対象として、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）による異常検知や不在検知を実行したが、被験者の人数は１人に限定されず、室内の複数人の被験者（例えば、病院の４人部屋の４名の入院患者）を対象として、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）による異常検知や不在検知を実行することも可能である。なお、この場合、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）については、被験者の人数に応じた数を配置しなくても、各センサＣＡ，ＳＮ１，（ＳＰ＋ＭＣ）を大部屋に１台づつ配置して、各被験者の異常検知・不在検知を別々に検知することも可能である。すなわち、カメラＣＡの室内画像から各被験者の被験者画像・輪郭画像を別々に識別したり、感圧センサの検知信号から各被験者の生体情報を分離して測定したり、音声抽出部材が抽出した音声から各被験者の音声情報を分離して抽出したりすることにより、各被験者の異常検知・不在検知を別々に検知することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本発明の前記被験者検知システムＳは、例えば、団地等の集合住宅における独居老人等の被験者の安否確認、在宅看護、遠隔診断、カルテ作成、介護レベル認定、統計データ作成等を簡易に実施したり、被験者の身体の異常を検知した場合に、地方自治体や地域包括支援センターや総合病院等の管理センター（クライアントパソコンＰＣ）に通報して医師や看護士等（受信端末ＰＣ，ＭＰのユーザ）による迅速な救命処置を実施したり、救急車よりも迅速に駆けつけられる親族（別居近親者）や近隣住人や介護士や電気・ガスメータの検針員や新聞配達員等（受信端末ＰＣ，ＭＰのユーザ）に通報して応急処置を実施したりする場合等に有用である。また、例えば、前記集合住宅の近隣大学と提供し、空き室を学生宿舎として低家賃で提供して、学生を見守り要因や介護ボランティア等（受信端末ＰＣ，ＭＰのユーザ）として呼び込むことにより、学生の金銭面の負担の軽減や、介護士等のマンパワーの軽減や、地域コミュニティの活性化、例えば、若者との触れ合いを通じて高齢者の生きがいの創出、高齢者から若者への文化の継承、集合住宅の限界集落化の防止等に貢献することも期待できる。
【符号の説明】
【０１１０】
Ｃ３…撮像判別手段、
Ｃ４…不在判別手段、
Ｃ１０…輪郭抽出手段、
Ｃ１２…異常判別手段、
Ｃ１２Ｃ…不動作判別手段、
Ｃ１０２…不在通報手段、
Ｃ１０４…異常通報手段、
Ｃ１０７…画像表示手段、
Ｃ１０７Ａ…切替判別手段、
ＣＡ…撮像部材、
ｈ…被験者の単位時間あたりの心拍数、
ｍ…被験者の単位時間あたりの体動数、
ｎ…被験者が不動作の状態であると連続して判別された回数、
Ｎｍａｘ…不動作用閾値、
ｒ…被験者の単位時間あたりの呼吸数、
Ｓ…被験者検知システム、
ＳＮ１…生体情報測定部材、感圧センサ、
（ＳＰ＋ＭＣ）…音声抽出部材。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の画像としての被験者画像を撮像する撮像部材と、
前記撮像部材によって予め設定された時間間隔で連続して撮像された前記被験者画像を第１被験者画像および第２被験者画像とした場合に、前記第１被験者画像と前記第２被験者画像との差分に基づいて、前記被験者が不動作の状態であるか否かを判別する不動作判別手段と、
前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する異常判別手段と、
前記異常判別手段によって前記被験者の身体に異常が発生したと判別されたことを通報する異常通報手段と、
を備えたことを特徴とする被験者検知システム。
【請求項２】
前記被験者画像から前記被験者の輪郭の画像である輪郭画像を抽出する輪郭抽出手段と、
前記輪郭抽出手段によって前記第１被験者画像および前記第２被験者画像から前記被験者の輪郭を抽出した画像を第１輪郭画像および第２輪郭画像とした場合に、前記第１輪郭画像と前記第２輪郭画像との差分に基づいて、前記被験者が不動作の状態であるか否かを判別する前記不動作判別手段と、
前記時間間隔ごとに前記輪郭画像を表示する画像表示手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の被験者検知システム。
【請求項３】
前記異常通報手段によって前記被験者の身体に異常が発生したことが通報された場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えて表示する前記画像表示手段、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の被験者検知システム。
【請求項４】
前記異常通報手段によって前記被験者の身体に異常が発生したことが通報された場合、且つ、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替える入力がされた場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えると判別する切替判別手段と、
前記切替判別手段によって前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えると判別された場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えて表示する前記画像表示手段、
を備えたことを特徴とする請求項３に記載の被験者検知システム。
【請求項５】
前記被験者の予め設定された行動範囲内を撮像可能に配置された前記撮像部材、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項６】
前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると連続して判別された回数が予め設定された不動作用閾値を超えた場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項７】
前記被験者の生体情報を測定する生体情報測定部材と、
前記生体情報測定部材によって測定された前記生体情報の測定値が予め設定された最小値から最大値までの生体用正常範囲外である場合、且つ、前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項８】
前記被験者の心拍と呼吸と体動とに応じた圧力の波形を検知する薄膜状の感圧センサによって構成された前記生体情報測定部材と、
前記感圧センサからの検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの心拍数が予め設定された最小心拍数から最大心拍数までの心拍用正常範囲外である場合、または、前記検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの呼吸数が予め設定された最小呼吸数から最大呼吸数までの呼吸用正常範囲外である場合、または、前記検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの体動数が予め設定された最小体動数から最大体動数までの体動用正常範囲外である場合に、前記生体情報の測定値が前記生体用正常範囲外であると判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする請求項７に記載の被験者検知システム。
【請求項９】
前記被験者の予め設定された行動範囲に敷き詰めて配置された前記感圧センサ、
を備えたことを特徴とする請求項８に記載の被験者検知システム。
【請求項１０】
前記被験者に発声を促すと共に、前記被験者の発声に伴う音声を抽出する音声抽出部材と、
前記音声抽出部材によって抽出された前記音声が予め設定された音声用正常範囲外である場合、且つ、前記生体情報測定部材によって測定された前記生体情報の測定値が前記生体用正常範囲外である場合、且つ、前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする請求項７ないし９のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項１１】
前記被験者画像が撮像されたか否かを判別する撮像判別手段と、
前記撮像判別手段によって前記被験者画像が撮像されていないと判別された場合に、前記被験者が不在であると判別する不在判別手段と、
前記不在判別手段によって前記被験者が不在であると判別されたことを通報する不在通報手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項１】
被験者の画像としての被験者画像を撮像する撮像部材と、
前記撮像部材によって予め設定された時間間隔で連続して撮像された前記被験者画像を第１被験者画像および第２被験者画像とした場合に、前記第１被験者画像と前記第２被験者画像との差分に基づいて、前記被験者が不動作の状態であるか否かを判別する不動作判別手段と、
前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する異常判別手段と、
前記異常判別手段によって前記被験者の身体に異常が発生したと判別されたことを通報する異常通報手段と、
を備えたことを特徴とする被験者検知システム。
【請求項２】
前記被験者画像から前記被験者の輪郭の画像である輪郭画像を抽出する輪郭抽出手段と、
前記輪郭抽出手段によって前記第１被験者画像および前記第２被験者画像から前記被験者の輪郭を抽出した画像を第１輪郭画像および第２輪郭画像とした場合に、前記第１輪郭画像と前記第２輪郭画像との差分に基づいて、前記被験者が不動作の状態であるか否かを判別する前記不動作判別手段と、
前記時間間隔ごとに前記輪郭画像を表示する画像表示手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の被験者検知システム。
【請求項３】
前記異常通報手段によって前記被験者の身体に異常が発生したことが通報された場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えて表示する前記画像表示手段、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の被験者検知システム。
【請求項４】
前記異常通報手段によって前記被験者の身体に異常が発生したことが通報された場合、且つ、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替える入力がされた場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えると判別する切替判別手段と、
前記切替判別手段によって前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えると判別された場合に、前記輪郭画像を前記被験者画像に切り替えて表示する前記画像表示手段、
を備えたことを特徴とする請求項３に記載の被験者検知システム。
【請求項５】
前記被験者の予め設定された行動範囲内を撮像可能に配置された前記撮像部材、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項６】
前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると連続して判別された回数が予め設定された不動作用閾値を超えた場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項７】
前記被験者の生体情報を測定する生体情報測定部材と、
前記生体情報測定部材によって測定された前記生体情報の測定値が予め設定された最小値から最大値までの生体用正常範囲外である場合、且つ、前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項８】
前記被験者の心拍と呼吸と体動とに応じた圧力の波形を検知する薄膜状の感圧センサによって構成された前記生体情報測定部材と、
前記感圧センサからの検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの心拍数が予め設定された最小心拍数から最大心拍数までの心拍用正常範囲外である場合、または、前記検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの呼吸数が予め設定された最小呼吸数から最大呼吸数までの呼吸用正常範囲外である場合、または、前記検知信号に基づく前記被験者の単位時間あたりの体動数が予め設定された最小体動数から最大体動数までの体動用正常範囲外である場合に、前記生体情報の測定値が前記生体用正常範囲外であると判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする請求項７に記載の被験者検知システム。
【請求項９】
前記被験者の予め設定された行動範囲に敷き詰めて配置された前記感圧センサ、
を備えたことを特徴とする請求項８に記載の被験者検知システム。
【請求項１０】
前記被験者に発声を促すと共に、前記被験者の発声に伴う音声を抽出する音声抽出部材と、
前記音声抽出部材によって抽出された前記音声が予め設定された音声用正常範囲外である場合、且つ、前記生体情報測定部材によって測定された前記生体情報の測定値が前記生体用正常範囲外である場合、且つ、前記不動作判別手段によって前記被験者が不動作の状態であると判別された場合に、前記被験者の身体に異常が発生したと判別する前記異常判別手段と、
を備えたことを特徴とする請求項７ないし９のいずれかに記載の被験者検知システム。
【請求項１１】
前記被験者画像が撮像されたか否かを判別する撮像判別手段と、
前記撮像判別手段によって前記被験者画像が撮像されていないと判別された場合に、前記被験者が不在であると判別する不在判別手段と、
前記不在判別手段によって前記被験者が不在であると判別されたことを通報する不在通報手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の被験者検知システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図５】
【公開番号】特開２０１１−３０９１９（Ｐ２０１１−３０９１９Ａ）
【公開日】平成２３年２月１７日（２０１１．２．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１８２１３３（Ｐ２００９−１８２１３３）
【出願日】平成２１年８月５日（２００９．８．５）
【出願人】（０００１４１０６０）株式会社関電工 (115)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年２月１７日（２０１１．２．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年８月５日（２００９．８．５）
【出願人】（０００１４１０６０）株式会社関電工 (115)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]