JP2003006770A - Remote confirmation device and system for living activity - Google Patents
Remote confirmation device and system for living activityInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は生活行動遠隔確認装
置および生活行動遠隔確認システムに関し、特に独居高
齢者の生活上の安全と身体の健康を確保するために、独
居高齢者の生活行動を検知し、健康状態や生活上の事故
を推定し、緊急事態を迅速に通報することが可能な生活
行動遠隔確認装置および生活行動遠隔確認システムに関
するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a living activity remote confirmation device and a living activity remote confirmation system, and more particularly, to detect the living behavior of an elderly person living alone in order to ensure the safety of life and the physical health of the elderly living alone. However, the present invention relates to a living behavior remote confirmation device and a living behavior remote confirmation system capable of estimating a health condition and an accident in life and promptly reporting an emergency.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、行政あるいは企業により各種の方
法で独居高齢者の安全確保を目的としたサービスが行わ
れている。このサービスにおいては独居高齢者が急病や
事故により、宅内で動けなくなったことを検出する手段
が重要である。従来は、例えば独居高齢者が無線発信器
を常時携帯し、緊急時に無線発信器のスイッチを自力で
操作することによって通報し、その通報を行政機関やそ
の委託者（個人および団体）などあらかじめ設定されて
いるサービスセンターあるいはその仲介者が受信して対
応することによっていた。また、独居高齢者の滞在時間
を計測する通報装置も提案されている。2. Description of the Related Art Conventionally, various services have been provided by the government or companies for the purpose of ensuring the safety of the elderly living alone. In this service, it is important to detect that the elderly living alone are stuck in their home due to sudden illness or accident. Conventionally, for example, an elderly person who lives alone carries a radio transmitter at all times and reports it by operating the switch of the radio transmitter by himself / herself in an emergency, and the notification is set in advance by an administrative agency or its contractor (individual or group). The service center or an intermediary therefor receives and responds. In addition, a reporting device for measuring the staying time of the elderly living alone has also been proposed.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】従来の無線発信器を常
時携帯する方式では、小型軽量化する必要があるが、電
池切れによる不動作、耐久性の減少による故障の発生、
送信出力が十分取れないことによる受信動作の不安定さ
などの問題があった。In the conventional method of carrying a radio transmitter all the time, it is necessary to reduce the size and weight of the radio transmitter.
There was a problem such as instability of receiving operation due to insufficient transmission output.
【０００４】また高齢者に突発的な事故が発生した際、
自力による操作が必ずしも期待できないという方式上の
欠陥、さらにスイッチを押すことに対する高齢者の気兼
ね、遠慮など心理的制約により、十分に機能しないとい
う問題点もあった。When a sudden accident occurs in the elderly,
There is also a problem in that it does not function sufficiently due to a systematic defect that it is not always possible to expect an operation by oneself, and also due to psychological restrictions such as the elderly person's hesitance to press a switch and withdrawal.
【０００５】一方、従来の滞在時間に起因する緊急通報
装置は、高齢者の生活パターンによらず、一定時間を経
過したときに通報するものや、家族などの第三者が勘や
経験で判断して設定値を決めるものであったが、固定値
を設定する方式では生活パターンの変化に対応できず、
設定値を間違った場合には有効に動作しない虞があっ
た。また勘や経験から設置する場合は、トイレや浴室な
ど一般常識から滞在時間が類推できる場所にしか設置で
きないという問題点があった。On the other hand, the conventional emergency call device caused by the stay time is a device that makes a call after a certain time has passed, regardless of the life pattern of the elderly person, or a third party such as a family member judges based on intuition and experience. However, the method of setting a fixed value cannot cope with changes in lifestyle patterns,
If the setting value is wrong, there is a possibility that the operation may not be performed effectively. In addition, when installing from intuition or experience, there is a problem that it can be installed only in a place where the stay time can be estimated from common sense such as a toilet and a bathroom.
【０００６】本発明の目的は、前記のような従来技術の
問題点を解決し、リアルタイムに緊急事態を検出するこ
とと、高齢者の生活パターンに適合した最適な緊急事態
判断条件を算出することの両立を実現することが可能な
生活行動遠隔確認装置および生活行動遠隔確認システム
を提供することにある。An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems of the prior art, detect an emergency situation in real time, and calculate an optimum emergency situation judgment condition adapted to the life pattern of the elderly. It is an object of the present invention to provide a living activity remote confirmation device and a living activity remote confirmation system capable of realizing both of the above.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明の生活行動遠隔確
認装置においては、モニタしたい住居内および住居周辺
に複数の人検知センサを設置し、人検知センサの検知範
囲（場所）に人が滞在する時間「滞在時間」を計測し
て、現在の滞在時間と過去の滞在時間の分布に基づき、
所定の条件を満足している場合には「平常でない（緊急
事態である）」と判断し、「平常でない」という情報を
出力することを特徴とする。According to the living activity remote confirmation device of the present invention, a plurality of human detection sensors are installed in and around the house to be monitored, and a person stays within the detection range (place) of the human detection sensor. Measure the "staying time", and based on the distribution of the current staying time and the past staying time,
When the predetermined condition is satisfied, it is judged that "it is not normal (it is an emergency)" and the information that "is not normal" is output.
【０００８】更に、インターネットに接続して住居内お
よび住居周辺の人の行動を計測する宅内装置とインター
ネット上に常時接続されるサーバ装置とから構成される
システムであって、リアルタイム性が重要となる緊急事
態検出の演算を宅内装置で実行し、生活パターン解析な
ど大量のデータと演算能力が必要で、リアルタイム性の
必要でない処理をサーバ装置で実行する生活行動遠隔確
認システムを特徴とする。Further, it is a system including an in-home device for connecting to the Internet to measure the activities of people in and around the house, and a server device which is always connected to the Internet, and real time is important. The remote feature of the living activity confirmation system is that the calculation of emergency situation is executed by the in-home device, a large amount of data such as life pattern analysis and the calculation ability are required, and the server device performs the processing that does not require real-time processing.
【０００９】本発明によれば、当該高齢者が意識的に機
器の操作を行う必要がないので、当該高齢者に何らかの
異常が発生したときにも支障なく速やかに警報が出せ
る。また、日常の生活パターンを蓄積しているので、生
活パターンの変化を自動的に捕らえ、緊急事態の判定条
件を自動的に最適化することができる。更に、人の勘や
経験によらないため、間違った設定をすることがない。
さらに住居内のどんな場所でも設置することが可能であ
る。According to the present invention, since it is not necessary for the elderly person to intentionally operate the device, an alarm can be promptly issued without any trouble even when some abnormality occurs in the elderly person. Also, since daily life patterns are accumulated, changes in life patterns can be automatically captured, and the determination conditions for emergencies can be automatically optimized. Furthermore, since it does not depend on the intuition or experience of a person, there is no need to make incorrect settings.
Furthermore, it can be installed anywhere in the house.
【００１０】[0010]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を詳細
に説明する。図１は、本発明を適用したシステム全体の
構成を示すブロック図である。宅内装置１０には複数の
行動センサ１１が接続されており、また、宅内装置１０
とサーバ装置３０とは電話網（ISDN回線網、携帯電話
網、PHS網）２０、ＩＳＰサーバ２１、インターネット
２２を介して接続されている。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described in detail below. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the entire system to which the present invention is applied. A plurality of behavior sensors 11 are connected to the home device 10, and the home device 10
And the server device 30 are connected via a telephone network (ISDN line network, mobile telephone network, PHS network) 20, an ISP server 21, and the Internet 22.
【００１１】宅内装置１０は下記の機能（手段）を備え
ている。(1) いつ、どこに、人が移動したか（行動デー
タ）を計測する手段。(2)行動データが所定の条件を満
足したとき「平常でない（緊急事態である）」と判断
し、「平常でない（緊急事態である）」という情報を出
力する判定手段。(3)行動データを定期的にサーバ装置
へ送信する手段。(4)「平常でない（緊急事態であ
る）」と判断したときに判断結果および行動データをサ
ーバ装置へ送信する手段。(5)判断条件を定期的にサー
バ装置から受信する手段。The home device 10 has the following functions (means). (1) A means for measuring when and where a person has moved (action data). (2) Judgment means for judging that the behavior data satisfies a predetermined condition, "is not normal (is an emergency)", and outputs information "is not normal (is an emergency)". (3) A means for periodically transmitting behavior data to the server device. (4) A means for transmitting the judgment result and the action data to the server device when it is judged that "it is not normal (it is an emergency)". (5) A means for periodically receiving the judgment condition from the server device.
【００１２】サーバ装置３０は電話網２０にも接続され
ており、電話網２０には更に緊急連絡先の電話端末２３
が接続されている。また、インターネット２２には緊急
連絡先のパソコン２４が接続されている。サーバ装置３
０はデータベース３１を備えている。なお、宅内装置１
０および緊急連絡先の電話端末２３、パソコン２４はそ
れぞれ複数個あってもよく、それぞれが独立して動作可
能である。The server device 30 is also connected to the telephone network 20, and the telephone network 20 further has a telephone terminal 23 as an emergency contact.
Are connected. A personal computer 24, which is an emergency contact point, is connected to the Internet 22. Server device 3
0 has a database 31. The home device 1
There may be a plurality of telephone terminals 23 and 0 and emergency contact telephone terminals 23 and personal computers 24, and each of them can operate independently.
【００１３】サーバ装置３０は下記の機能（手段）を備
えている。(1) 宅内装置から定期的あるいは緊急事態発
生時に送られてくる行動データを受信し、蓄積する手
段。(2)蓄積した行動データから判断条件を計算する手
段。(3)計算した判断条件を宅内装置へ送信する手段。
(4)緊急事態発生時に緊急連絡先へ通報する手段。The server device 30 has the following functions (means). (1) A means for receiving and accumulating behavior data that is sent from the in-home device periodically or when an emergency occurs. (2) A means for calculating judgment conditions from accumulated behavior data. (3) A means for transmitting the calculated judgment conditions to the home device.
(4) A means of reporting to an emergency contact when an emergency occurs.
【００１４】図２は、宅内装置１０の構成を示すブロッ
ク図である。ＣＰＵ４０は、宅内装置１全体を制御する
マイクロプロセッサ等の処理装置であり、バス６１を介
して各種装置と接続されている。ＲＯＭ４１には制御プ
ログラムが記憶されている。ＲＡＭ４２はワークエリア
やデータバッファとして使用され、行動データ、緊急事
態判断条件、宅内装置の内部状態を記憶する。容量とし
ては約１日分の行動データを格納する大きさが必要であ
る。ＲＡＭ４２は電池４３によってバックアップされて
おり、停電等が発生しても行動データ等が消去されない
ようになっている。なお、電池でバックアップしたＲＡ
Ｍを使用する代わりにEEPROM（フラッシュROM）を使用
してもよい。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the in-home device 10. The CPU 40 is a processing device such as a microprocessor that controls the entire home device 1, and is connected to various devices via a bus 61. A control program is stored in the ROM 41. The RAM 42 is used as a work area and a data buffer, and stores behavior data, emergency determination conditions, and the internal state of the home device. The capacity is required to be large enough to store the activity data for about one day. The RAM 42 is backed up by the battery 43 so that the action data and the like are not erased even when a power failure or the like occurs. RA backed up with batteries
Instead of using M, EEPROM (flash ROM) may be used.
【００１５】タイマ４４は、時刻情報を出力するクロッ
ク機能および設定された所定の時間が経過するとＣＰＵ
に割り込みをかけるタイマ機能を有しており、やはり電
池４３でバックアップされている。表示器４５は例えば
液晶表示パネルであり、表示器インターフェイス回路４
６を介してＣＰＵ４０から表示制御される。The timer 44 has a clock function for outputting time information and a CPU when a preset time has elapsed.
It also has a timer function for interrupting, and is also backed up by the battery 43. The display 45 is, for example, a liquid crystal display panel, and the display interface circuit 4
The display is controlled by the CPU 40 via 6.
【００１６】スイッチ４７は例えば複数のスイッチから
成るキーパッドであり、パラレル入力機能を有するスイ
ッチインターフェイス回路４８を介して、ＣＰＵ４０が
オン／オフ情報を読み取る。表示器４５とスイッチ４７
は主に保守に使用されるが、緊急通報などにも使用可能
である。モデム６２と宅内装置１０の間は一般的なイン
ターフェースであるRS-232Cケーブルを介して接続す
る。より小形化するためにはモデム機能を宅内装置１０
のRS-232Cインターフェイス回路４９内に組み込むこと
も可能である。The switch 47 is, for example, a keypad composed of a plurality of switches, and the CPU 40 reads ON / OFF information via a switch interface circuit 48 having a parallel input function. Indicator 45 and switch 47
Is mainly used for maintenance, but can also be used for emergency calls. The modem 62 and the home device 10 are connected via an RS-232C cable which is a general interface. In order to make it more compact, the home device 10 has a modem function.
It is also possible to incorporate it into the RS-232C interface circuit 49.
【００１７】感熱センサ５３は、例えばインテリジェン
ス、即ち公知のバスへのデータ伝送機能を持つセンサ装
置であり、住居内の各部屋や通路に設置される。感熱素
子としては例えば焦電型の赤外線センサが使用され、人
の移動に伴う温度変化を検出する。各感熱センサ５３は
それぞれ異なるアドレスを与えられており、メタルケー
ブルあるいは光ケーブルからなる１本のケーブルでネッ
トワークドライバ５２に接続されている。The heat-sensitive sensor 53 is, for example, a sensor device having intelligence, that is, a function of transmitting data to a publicly known bus, and is installed in each room or passage in a house. A pyroelectric infrared sensor, for example, is used as the heat sensitive element, and detects a temperature change due to movement of a person. Each heat-sensitive sensor 53 is given a different address, and is connected to the network driver 52 with one cable made of a metal cable or an optical cable.
【００１８】ネットワークコントローラ５０は、絶縁用
のフォトカップラ５１を介してネットワークドライバ５
２を駆動し、順次所望のアドレスおよびコマンドを送信
する。該アドレスに対応する感熱センサ５３は、コマン
ドに応じてセンサによる検出結果をディジタル信号で返
送し、ネットワークコントローラ５０は、該ディジタル
信号を受信し、ＣＰＵ４０に通知する。The network controller 50 connects the network driver 5 through the insulating photo coupler 51.
Drive 2 and send the desired address and command in sequence. The heat-sensitive sensor 53 corresponding to the address returns the detection result by the sensor as a digital signal in response to the command, and the network controller 50 receives the digital signal and notifies the CPU 40.
【００１９】ドアスイッチ５８はドアの開閉に応じてオ
ン／オフするスイッチであり、シート状スイッチ６０
は、例えば布団の下に設置し、所定の圧力（荷重）がか
かるとオンになるスイッチである。ドアスイッチ５８や
シート状スイッチ６０の出力信号はレシーバ５７、５９
によって受信され、絶縁用フォトカップラ５５、５６、
パラレルインターフェイス回路５４を介して、ＣＰＵ４
０に読み取られる。The door switch 58 is a switch which is turned on / off according to opening / closing of the door, and is a sheet-like switch 60.
Is a switch that is installed under a futon, for example, and turns on when a predetermined pressure (load) is applied. The output signals of the door switch 58 and the sheet switch 60 are received by the receivers 57 and 59.
Received by the insulating photocouplers 55, 56,
CPU 4 via the parallel interface circuit 54
Reads 0.
【００２０】本発明においては、図２に示したセンサ以
外にも、例えば光電管、超音波センサ、レーザー光反射
型センサ、静電容量型センサ等の様々な種類のセンサを
利用可能である。そして、センサと接続する方法にも様
々な方式がある。ケーブルで接続するセンサは授受する
信号の種類により更にいくつかの方式に分けられる。セ
ンサ側にインテリジェンスがある場合にはモデムと同様
にRS-232C、RS-422、RS-485、あるいはEthernet（登録
商標）方式の有線ＬＡＮ、あるいは無線ＬＡＮ、ブルー
トゥースなどの規格化された通信方式を使用することが
できる。In the present invention, in addition to the sensor shown in FIG. 2, various types of sensors such as a photoelectric tube, an ultrasonic sensor, a laser light reflection type sensor, a capacitance type sensor and the like can be used. There are various methods for connecting to the sensor. The sensor connected by a cable is further classified into several types depending on the type of signal to be sent and received. If there is intelligence on the sensor side, a standardized communication method such as RS-232C, RS-422, RS-485, or Ethernet (registered trademark) wired LAN, wireless LAN, or Bluetooth is used as in the case of a modem. Can be used.
【００２１】ドアスイッチ５８のように、単純にオン、
オフするだけのセンサの場合は、センサの信号を電圧レ
ベル変換して、直接インターフェイス回路で読み取る。
信号レベルが連続した値を取るセンサの場合は、センサ
の信号をアナログ−ディジタル変換器を通してディジタ
ルデータに変換してから読み取る。更に無線送受信装置
を内蔵したセンサに対しては、例えば特定小電力無線送
受信装置を使用して無線伝送することができる。Like the door switch 58, it is simply turned on,
In the case of a sensor that is simply turned off, the sensor signal is converted to a voltage level and directly read by the interface circuit.
In the case of a sensor having a continuous signal level, the signal of the sensor is converted into digital data through an analog-digital converter and then read. Furthermore, for a sensor having a built-in wireless transmission / reception device, wireless transmission can be performed using, for example, a specific low-power wireless transmission / reception device.
【００２２】図３は、サーバ装置３０の構成を示すブロ
ック図である。ＣＰＵ７０は主メモリ７１にロードした
プログラムに基づき、後述する処理を実行する。ハード
ディスクおよびその制御装置７２はプログラムおよび受
信した行動データ等の各種データを記憶する。フロッピ
ディスクおよびその制御装置７３はプログラムおよび各
種データを記憶するものであるが、無くてもよい。CD-R
OMドライブおよびその制御装置７４はCD-ROMからデータ
を読み出すものであるが、無くてもよい。FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the server device 30. The CPU 70 executes the processing described later based on the program loaded in the main memory 71. The hard disk and its control device 72 store various data such as programs and received behavior data. The floppy disk and its control device 73 store programs and various data, but may be omitted. CD-R
The OM drive and its control device 74 read data from the CD-ROM, but they may be omitted.
【００２３】ネットワーク制御装置７７は、例えば100/
10-baseT規格のLANインターフェイス回路であり、ルー
タ７８を介してインターネット２２に接続されている。
入力および表示制御装置７５は例えばキーボード、マウ
ス、ＣＲＴディスプレイ装置およびそのインターフェイ
ス回路である。音声合成装置および回線接続装置７６
は、例えば緊急連絡先の電話端末２３に自動的に電話を
かけて、緊急事態であることを音声によって通知するた
めのものであり、宅内装置と対応する所定の電話番号に
発呼し、所定のメッセージを音声信号に変換して電話回
線に送出する。なお、このようなサーバ装置自体は公知
である。The network controller 77 is, for example, 100 /
It is a LAN interface circuit of 10-baseT standard, and is connected to the Internet 22 via a router 78.
The input and display control device 75 is, for example, a keyboard, a mouse, a CRT display device and its interface circuit. Speech synthesizer and line connection device 76
Is for automatically calling the telephone terminal 23 of an emergency contact and for notifying by voice that there is an emergency. For example, a predetermined telephone number corresponding to the home device is called and a predetermined number is set. Message is converted to a voice signal and sent to the telephone line. Such a server device itself is known.
【００２４】図４は、宅内装置における処理内容を示す
フローチャートである。Ｓ１０においては後述する滞在
時間異常検出処理を行う。Ｓ１１においてはＳ１０の処
理結果が異常であるか否かが判定され、異常である場合
にはＳ１２に移行して、現在の状態Ｓを「滞在時間異
常」に設定し、Ｓ１８に移行する。FIG. 4 is a flowchart showing the processing contents in the home device. In S10, a stay time abnormality detection process described later is performed. In S11, it is determined whether or not the processing result in S10 is abnormal, and if abnormal, the process proceeds to S12, the current state S is set to "abnormal stay time", and the process proceeds to S18.
【００２５】Ｓ１３においては後述する無応答時間異常
検出処理を行う。Ｓ１４においてはＳ１３の処理結果が
異常であるか否かが判定され、異常である場合にはＳ１
５に移行して、現在の状態Ｓを「無応答時間異常」に設
定し、Ｓ１８に移行する。In S13, a non-response time abnormality detection process described later is performed. In S14, it is determined whether or not the processing result of S13 is abnormal, and if abnormal, S1
5, the current state S is set to "abnormal response time", and the process proceeds to S18.
【００２６】Ｓ１６においては前回のサーバ装置へのア
クセスから所定の時間（例えば６時間〜２４時間）が経
過したか否かが判定され、所定時間が経過していない場
合にはＳ１０に戻るが、所定時間が経過していた場合に
はＳ１７に移行する。Ｓ１７においては現在の状態Ｓを
「正常」に設定する。In S16, it is determined whether or not a predetermined time (for example, 6 hours to 24 hours) has passed since the previous access to the server device. If the predetermined time has not passed, the process returns to S10. If the predetermined time has elapsed, the process proceeds to S17. In S17, the current state S is set to "normal".
【００２７】Ｓ１８においては現在の状態Ｓおよび内部
メモリに記録されている行動データをサーバ３０に送信
する。行動データは複数のレコードから成り、１つのレ
コードは１つのセンサの状態変化に対応している。１つ
のレコードの内容は、例えば被モニタ者ＩＤ、日時（年
〜ミリ秒）、センサ番号（ＩＤ）、状態（オフ→オン、
あるいはオン→オフ）である。Ｓ１９においてはサーバ
３０から最新の滞在時間異常検出条件データと無応答時
間異常検出条件データを受信して記憶する。In S18, the current state S and the action data recorded in the internal memory are transmitted to the server 30. The behavior data is composed of a plurality of records, and one record corresponds to the state change of one sensor. The content of one record includes, for example, the monitored person ID, date and time (year to millisecond), sensor number (ID), state (off → on,
Or on → off). In S19, the latest stay time abnormality detection condition data and non-response time abnormality detection condition data are received from the server 30 and stored.
【００２８】図５は、宅内装置１０におけるタイマ割り
込み処理内容を示すフローチャートである。宅内装置は
予め所定の周期（例えば１ミリ秒〜１秒）でタイマ割り
込みがかかるように設定されており、割り込みがかかる
度にこの処理が実行される。Ｓ２０においては、行動セ
ンサ１１となる複数の感熱センサ５３から出力される状
態情報を順次読み取り、内部メモリ（RAM42）に記録す
る。FIG. 5 is a flow chart showing the contents of timer interrupt processing in the home device 10. The home device is set in advance so that a timer interrupt is applied at a predetermined cycle (for example, 1 millisecond to 1 second), and this processing is executed each time the interrupt is applied. In S20, the state information output from the plurality of heat-sensitive sensors 53 serving as the behavior sensor 11 is sequentially read and recorded in the internal memory (RAM42).
【００２９】図６は、サーバ装置における処理内容を示
すフローチャートである。Ｓ３０においては宅内装置１
０と接続されるまで待ち、Ｓ３１においては宅内装置か
ら現在状態Ｓおよび行動データを受信する。Ｓ３２にお
いては受信した行動データをデータベースに蓄積する。
Ｓ３３においては最新の滞在時間異常検出条件と無応答
時間異常検出条件を宅内装置１０へ送信する。FIG. 6 is a flow chart showing the processing contents in the server device. In-home device 1 in S30
It waits until it is connected to 0, and in S31, the current state S and the action data are received from the home device. In S32, the received action data is stored in the database.
In S33, the latest stay time abnormality detection condition and no response time abnormality detection condition are transmitted to the home device 10.
【００３０】Ｓ３４においてはＳが正常か否かが判定さ
れ、正常でない場合にはＳ３５に移行して、宅内装置と
対応する緊急連絡先へ、音声合成装置を使用して電話に
よる通報、あるいはサーバ３０のメール送信機能、イン
スタントメッセージ機能、あるいはＦＡＸ送信機能を使
用した通報あるいはプリントアウトを行うなど、各異常
事態に対応する処理を実行する。In S34, it is determined whether or not S is normal, and if S is not normal, the process proceeds to S35 to notify an emergency contact corresponding to the home device by telephone using a voice synthesizer or a server. The processing corresponding to each abnormal situation is executed, such as notification or printout using the mail transmission function, instant message function, or FAX transmission function of 30.
【００３１】Ｓ３６においてはサーバの時計を参照し
て、日付が変わったか否かが判定される。そして、日付
が変わった場合にはＳ３７に移動する。Ｓ３７において
は行動データをデータベースから取り出し、滞在時間異
常検出条件を計算（後述）し、条件データを更新する。
Ｓ３８においては行動データをデータベースから取り出
し、無応答時間異常検出条件を計算（後述）し、条件デ
ータを更新する。In S36, it is determined whether the date has changed or not by referring to the clock of the server. If the date has changed, the process moves to S37. In S37, the behavior data is retrieved from the database, the stay time abnormality detection condition is calculated (described later), and the condition data is updated.
In S38, the behavior data is retrieved from the database, the no-response time abnormality detection condition is calculated (described later), and the condition data is updated.
【００３２】ここで、滞在時間異常検出条件について説
明する。本システムにおいては、人の移動を検出するセ
ンサを住居内や住居周辺に複数台設置し、各センサの検
知範囲における滞在時間を計測する。滞在時間は人を最
初に検知した時刻と最後に検知した時刻を計測し、後者
から前者を減算して求める。こうして計算した場所毎の
滞在時間を 1日単位でまとめ、その中から最大値を計算
し、これを場所、日付に対する最大滞在時間とする。Now, the stay time abnormality detection condition will be described. In this system, multiple sensors that detect the movement of people are installed inside or around the house, and the stay time in the detection range of each sensor is measured. The staying time is calculated by measuring the time when a person is first detected and the time when the person is detected last, and subtracting the former from the latter. The calculated staying time for each place is summarized on a day-by-day basis, and the maximum value is calculated from this, which is the maximum staying time for the place and date.
【００３３】例えば台所に設置したセンサについて、過
去30日間の滞在時間から１日ごとの最大値を計算するこ
とにより、台所のセンサについて 30個の最大滞在時間
が求まる。居間や玄関、トイレなどそれぞれに設置され
たセンサについても同様に最大滞在時間を求める。それ
ぞれ30個求まった最大滞在時間から最大滞在時間の分布
を求める。For example, by calculating the maximum value for each day from the stay time of the past 30 days for the sensor installed in the kitchen, the maximum stay time of 30 sensors for the kitchen can be obtained. The maximum stay time is similarly calculated for sensors installed in the living room, entrance, and toilet. The distribution of the maximum stay time is calculated from the maximum stay time obtained for each 30 pieces.
【００３４】図１３は、最大滞在時間の分布から滞在時
間異常閾値を算出する方法を示す説明図である。図１３
（ａ）は、第３四分位数および四分位範囲を使用する場
合の例である。なお「第ｎ四分位数」とは分布をそれぞ
れの個数が均等になるように４分割したときの下からｎ
番目の境界の値であり、「四分位範囲」とは第３四分位
数から第１四分位数を引いた値である。FIG. 13 is an explanatory diagram showing a method of calculating the staying time abnormality threshold value from the distribution of the maximum staying time. FIG.
(A) is an example of using the third quartile and quartile range. The “nth quartile” means n from the bottom when the distribution is divided into four parts so that the respective numbers are equal.
This is the value of the second boundary, and the "quartile range" is the value obtained by subtracting the first quartile from the third quartile.
【００３５】まず、最大滞在時間分布から第３四分位
数、四分位範囲を計算する。次に、現在高齢者が滞在し
ている場所が台所であれば、現在時点での滞在時間ｔ
を、台所のセンサの第３四分位数、四分位範囲から次式
で求めた閾値Ｔth＝Ｑs（第３四分位数）＋Ｒs（四分位
範囲）×Ｆ（ファクタ）と比較し、現在の滞在時間ｔが
閾値Ｔthより長ければ「平常でない（緊急事態であ
る）」と判断する。First, the third quartile and quartile range are calculated from the maximum stay time distribution. Next, if the place where the elderly are currently staying is the kitchen, the staying time t at the present time is t.
Is compared with a threshold Tth = Qs (third quartile) + Rs (quartile range) × F (factor) obtained by the following equation from the third quartile and quartile range of the kitchen sensor. If the current stay time t is longer than the threshold value Tth, it is determined as "not normal (emergency situation)".
【００３６】本システムにおいては、センサ毎の第３四
分位数および四分位範囲をサーバが算出して、宅内装置
へ通知する。なお、上記第３四分位数、四分位範囲を使
用する代わりに最大滞在時間の分布の平均値および標準
偏差を求め、閾値Ｔthを次式で求めてもよい。Ｔth＝
（平均値）＋（標準偏差）×（ファクタ）。図１３
（ｂ）に、この場合の例を示す。In the present system, the server calculates the third quartile and quartile range for each sensor, and notifies the in-home device. Instead of using the third quartile and the interquartile range, the average value and standard deviation of the distribution of the maximum stay time may be obtained, and the threshold value Tth may be obtained by the following equation. Tth =
(Average value) + (standard deviation) × (factor). FIG.
An example of this case is shown in (b).
【００３７】図７は、Ｓ３７の滞在時間異常検出条件算
出処理の内容を示すフローチャートである。Ｓ４０にお
いてはセンサ番号ｉを１に初期化する。Ｓ４１において
は日数ｎを１に初期化する。Ｓ４２においてはｎ日前の
センサｉの滞在時間を全て求め、最大値Ｔniを求める。
Ｓ４３においては日数ｎに１を加算する。FIG. 7 is a flow chart showing the contents of the stay time abnormality detection condition calculation processing in S37. In S40, the sensor number i is initialized to 1. In S41, the number of days n is initialized to 1. In S42, all the staying times of the sensor i n days ago are obtained, and the maximum value Tni is obtained.
In S43, 1 is added to the number of days n.
【００３８】Ｓ４４においては日数ｎが３０を超えたか
否かが判定され、判定結果が否定の場合にはＳ４２に戻
る。Ｓ４５においてはセンサｉの30日分の最大滞在時間
Ｔ1i〜Ｔ30iから、第３四分位数Ｑiと四分位範囲Ｒiを
求める。Ｓ４６においてはｉに１を加算する。Ｓ４７に
おいてはｉがセンサの最大番号MAXより大きくなったか
否かが判定され、判定結果が否定の場合にはＳ４１に戻
る。Ｓ４８においてはファクタＦを所定の値（例えば
３）に設定する。In S44, it is determined whether or not the number of days n exceeds 30, and if the determination result is negative, the process returns to S42. In S45, the third quartile Qi and the quartile range Ri are obtained from the maximum stay time T1i to T30i of the sensor i for 30 days. In S46, 1 is added to i. In S47, it is determined whether i is larger than the maximum sensor number MAX. If the determination result is negative, the process returns to S41. In S48, the factor F is set to a predetermined value (for example, 3).
【００３９】図８は、Ｓ１０の滞在時間異常検出処理の
内容を示すフローチャートである。Ｓ５０においては現
在、人が存在すると推定されるセンサsと、現在までの
滞在時間ｔを求める。Ｓ５１においては滞在時間異常の
閾値Ｔth＝Ｑs＋Ｒs×Ｆを求める。Ｓ５２においては現
在までの滞在時間ｔが閾値Ｔth以上になったか否かが判
定され、判定結果が否定の場合にはＳ５３に移行して検
出結果を正常とするが、肯定の場合にはＳ５４に移行し
て検出結果を異常とする。図９は、各行動センサの出力
と滞在時間との関係を示す説明図である。焦電型赤外線
センサの場合には温度変化を検出するので、例えば人が
センサの検出範囲内に居ても、動かない場合にはセンサ
出力はオフとなる。FIG. 8 is a flow chart showing the contents of the stay time abnormality detection processing in S10. In S50, the sensor s estimated to be present at present and the stay time t up to the present are obtained. In S51, the threshold value Tth = Qs + Rs × F for the stay time abnormality is calculated. In S52, it is determined whether or not the stay time t up to the present time is equal to or greater than the threshold value Tth. If the determination result is negative, the process proceeds to S53 to make the detection result normal, but if the determination result is affirmative, the process proceeds to S54. It shifts and makes the detection result abnormal. FIG. 9 is an explanatory diagram showing the relationship between the output of each behavior sensor and the stay time. In the case of the pyroelectric infrared sensor, a change in temperature is detected, so that even if a person is within the detection range of the sensor, if the person does not move, the sensor output is off.
【００４０】図１２は、無応答時間異常検出条件データ
を算出する方法を示す説明図である。まず、現在から２
４時間毎に区切った過去所定日（例えば３０日）分のセ
ンサ応答頻度（オンになった回数）分布関数ｆ1(t)〜ｆ
30(t)を求め、その平均値ｆa(t)＝（Σｆi(t)／30）を
求める（図１２（ａ））。次に、図１２（ｂ）に示すよ
うな重み付け関数を使用して重み付け移動平均を行い、
平滑化する。この結果、図１２（ｃ）に示すような平滑
化平均分布関数Ｈ(t)が得られる。このＨ(t)は１日の平
均的なセンサ応答頻度分布を示している。FIG. 12 is an explanatory diagram showing a method of calculating the non-response time abnormality detection condition data. First, from the present 2
Distribution function f1 (t) to f of sensor response frequency (number of times of ON) for the past predetermined day (for example, 30 days) divided every 4 hours
30 (t) is calculated, and the average value fa (t) = (Σfi (t) / 30) is calculated (FIG. 12 (a)). Next, a weighted moving average is performed using a weighting function as shown in FIG.
Smooth it. As a result, the smoothed average distribution function H (t) as shown in FIG. 12 (c) is obtained. This H (t) shows the average sensor response frequency distribution for one day.
【００４１】本システムにおいては、センサ毎の平滑化
平均分布関数Ｈ(t)をサーバが算出して、宅内装置へ通
知する。宅内装置においては、全ての（あるいは特定
の）センサがオフ状態となった時点で警報発生用カウン
タの値をを０にリセットする。そして、センサのオフ状
態が継続する間は、例えば１分毎にカウンタにＨ(t)の
現在時刻に対応する値を加算（積分）していく。そし
て、カウンタ値が所定の閾値Ｃthを越えた場合に異常と
判定する。In the present system, the server calculates the smoothed average distribution function H (t) for each sensor and notifies it to the home device. In the home device, the value of the alarm generation counter is reset to 0 when all (or specific) sensors are turned off. Then, while the sensor is in the off state, a value corresponding to the current time of H (t) is added (integrated) to the counter, for example, every minute. Then, when the counter value exceeds the predetermined threshold value Cth, it is determined to be abnormal.
【００４２】図１０は、Ｓ３８の無応答時間異常検出条
件算出処理の内容を示すフローチャートである。Ｓ６０
においては日数ｎを１に初期化する。Ｓ６１においては
ｎ日前の行動データから分布関数ｆn(t)を求める。Ｓ６
２においては日数ｎが30以上であるか否かが判定され、
判定結果が否定の場合にはＳ６３に移行し、ｎに１を加
算してＳ６１に移行する。FIG. 10 is a flow chart showing the contents of the non-response time abnormality detection condition calculation processing of S38. S60
In, the number of days n is initialized to 1. In S61, the distribution function fn (t) is calculated from the behavior data n days ago. S6
In 2, it is determined whether the number of days n is 30 or more,
When the determination result is negative, the process proceeds to S63, 1 is added to n, and the process proceeds to S61.
【００４３】Ｓ６４においては例えば30日分の分布関数
の平均ｆa(t)=Σｆn(t)/30を求める。Ｓ６５においては
移動平均を取って平滑化分布関数Ｈ(t)を求める。Ｓ６
６においては分布関数Ｈ(t)のセンサ応答回数の総和Ｃs
um＝ΣＨ(t)を計算する。Ｓ６７においては閾値Ｃth＝
Ｃsum／24×Ｆcを計算する。Ｆcは経験的に定める（例
えばＦc＝２）。In S64, for example, the average fa (t) = Σfn (t) / 30 of the distribution function for 30 days is calculated. In S65, the moving average is taken to obtain the smoothed distribution function H (t). S6
6, the total sum Cs of the sensor response times of the distribution function H (t)
Calculate um = ΣH (t). In S67, the threshold value Cth =
Calculate Csum / 24 × Fc. Fc is determined empirically (for example, Fc = 2).
【００４４】図１１は、Ｓ１３の無応答時間異常検出処
理の内容を示すフローチャートである。Ｓ８０において
は行動センサが全てオフか否かが判定され、判定結果が
否定の場合にはＳ８１に移行する。Ｓ８１においては無
応答タイマをオフにしてＳ９０に移行する。Ｓ８２にお
いては無応答タイマがオンであるか否かが判定され、判
定結果が否定の場合にはＳ８３に移行する。Ｓ８３にお
いてはカウンタＣ＝０、経過時間ｉ＝０、Ｔ＝オフ時刻
とする。Ｓ８４においては無応答タイマをオンし、Ｓ９
０に移行する。FIG. 11 is a flow chart showing the contents of the non-response time abnormality detection processing of S13. In S80, it is determined whether or not all the action sensors are off. If the determination result is negative, the process proceeds to S81. In S81, the no-response timer is turned off and the process proceeds to S90. In S82, it is determined whether or not the no-response timer is on. If the determination result is negative, the process proceeds to S83. In S83, counter C = 0, elapsed time i = 0, and T = off time. In S84, the no-response timer is turned on, and in S9
Move to 0.
【００４５】Ｓ８５においては前回の処理から１分経過
したか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ８
６に移行する。Ｓ８６においては経過時間ｉに１を加算
する。Ｓ８７においてはカウンタＣにＨ(T+i)を加算す
る。Ｓ８８においてはカウンタ値Ｃ＞Ｃthか否かが判定
され、判定結果が肯定の場合にはＳ８９に、否定の場合
にはＳ９０に移行する。Ｓ８９においては検出結果を異
常とする。また、Ｓ９０においては検出結果を正常とす
る。In S85, it is determined whether or not one minute has elapsed from the previous process. If the determination result is affirmative, S8
Go to 6. In S86, 1 is added to the elapsed time i. In S87, H (T + i) is added to the counter C. In S88, it is determined whether or not the counter value C> Cth. If the determination result is affirmative, the process proceeds to S89, and if not, the process proceeds to S90. In S89, the detection result is abnormal. Further, in S90, the detection result is made normal.
【００４６】以上、本発明の実施例を開示したが、本発
明には下記のような変形例も考えられる。実施例におい
ては、サーバ装置において判定条件データの計算を行う
例を開示したが、サーバの機能を全て宅内装置が実行
し、宅内装置が自律的に異常判定を行って、異常検出時
には緊急通報を行うことも可能である。このようにすれ
ばサーバは不要となるが、宅内装置に高い処理能力や付
加装置が必要となる。実施例においてはセンサとして赤
外線センサの出力を使用する例を開示したが、本発明の
センサとして、実施例において開示した任意のセンサの
出力も採用可能である。Although the embodiments of the present invention have been disclosed above, the following modifications can be considered in the present invention. In the embodiment, the example of calculating the determination condition data in the server device is disclosed, but the in-home device performs all the functions of the server, the in-home device autonomously determines an abnormality, and when an abnormality is detected, an emergency call is issued. It is also possible to do so. In this way, the server is unnecessary, but the home device requires high processing capacity and additional device. Although the example in which the output of the infrared sensor is used as the sensor is disclosed in the embodiment, the output of any sensor disclosed in the embodiment can be adopted as the sensor of the present invention.
【００４７】[0047]
【発明の効果】以上述べたように、本発明によるシステ
ムは、当該高齢者の意識的に行う機器の操作を要しない
ので、当該高齢者に何らかの異常が発生したときにも支
障なく速やかに警報が出せるという効果がある。また、
日常の生活パターンを蓄積しているので、生活パターン
の変化を自動的に捕らえ、緊急事態の判定条件を自動的
に最適化することができるという効果もある。更に、人
の勘や経験によらないため、間違った設定をすることが
なく、住居内外のどんな場所でも設置することが可能で
あるという効果がある。As described above, since the system according to the present invention does not require conscious operation of the device by the elderly person, when the abnormality occurs in the elderly person, the alarm can be promptly issued without any trouble. There is an effect that can be produced. Also,
Since daily life patterns are accumulated, there is also an effect that changes in life patterns can be automatically captured, and the determination conditions for emergencies can be automatically optimized. Further, since it does not depend on the intuition or experience of a person, there is an effect that it can be installed in any place inside or outside the house without making an incorrect setting.
【００４８】また、高速な演算速度と大容量の記憶装置
を有するサーバ装置が膨大な行動データの蓄積を元に生
活パターンを割り出し、緊急事態判断条件を算出するこ
とにより、より正確な緊急事態判断条件を求めることが
可能となり、リアルタイム性の高いコンパクトな宅内装
置が常時行動データと緊急事態判断条件を比較し、緊急
事態を検出するので、安価な装置によって迅速で信頼性
の高い緊急通報が実現できるという効果がある。更に、
宅内装置とサーバ装置との間の通信頻度を 1日 1〜2回
に抑えられるため、通信料金を実用的な金額に低減する
ことができるという効果もある。In addition, a server device having a high calculation speed and a large capacity storage device calculates a life pattern based on the accumulation of enormous amount of behavior data, and calculates an emergency judgment condition, thereby making a more accurate emergency judgment. Since it is possible to request conditions, a compact in-home device with high real-time characteristics compares the action data with the emergency judgment conditions and detects an emergency situation, so an inexpensive device enables quick and reliable emergency calls. The effect is that you can do it. Furthermore,
Since the frequency of communication between the in-home device and the server device can be suppressed to once or twice a day, there is also an effect that the communication fee can be reduced to a practical amount.
【図１】本発明を適用したシステム全体の構成を示すブ
ロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an entire system to which the present invention is applied.
【図２】宅内装置１０の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a home device 10.
【図３】サーバ装置３０の構成を示すブロック図であ
る。FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a server device 30.
【図４】宅内装置における処理内容を示すフローチャー
トである。FIG. 4 is a flowchart showing the processing contents of a home device.
【図５】宅内装置におけるタイマ割込処理を示すフロー
チャートである。FIG. 5 is a flowchart showing a timer interrupt process in the home device.
【図６】サーバ装置における処理内容を示すフローチャ
ートである。FIG. 6 is a flowchart showing processing contents in the server device.
【図７】滞在時間異常検出条件算出処理を示すフローチ
ャートである。FIG. 7 is a flowchart showing a stay time abnormality detection condition calculation process.
【図８】Ｓ１０の滞在時間異常検出処理を示すフローチ
ャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a stay time abnormality detection process in S10.
【図９】各行動センサの出力と滞在時間との関係を示す
説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing a relationship between an output of each behavior sensor and a stay time.
【図１０】無応答時間異常検出条件算出処理を示すフロ
ーチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing a non-response time abnormality detection condition calculation process.
【図１１】無応答時間異常検出処理を示すフローチャー
トである。FIG. 11 is a flowchart showing non-response time abnormality detection processing.
【図１２】無応答時間異常検出条件データ算出方法を示
す説明図である。FIG. 12 is an explanatory diagram showing a non-response time abnormality detection condition data calculation method.
【図１３】分布から滞在時間異常閾値を算出する方法を
示す説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram showing a method of calculating a stay time abnormality threshold value from a distribution.
１０…宅内装置、１１…行動センサ、２０…電話／ＩＳ
ＤＮ／携帯電話網、２１…ＩＳＰサーバ、２２…インタ
ーネット、２３…電話、２４…パソコン、３０…サーバ
装置10 ... Home device, 11 ... Behavior sensor, 20 ... Telephone / IS
DN / mobile phone network, 21 ... ISP server, 22 ... Internet, 23 ... Telephone, 24 ... Personal computer, 30 ... Server device
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ａ６１Ｂ 5/00 １０２ Ａ６１Ｂ 5/00 １０２Ｃ Ｆターム(参考） 5C086 AA22 BA01 CA25 CB40 DA14 5C087 AA02 AA10 AA24 AA37 BB12 BB65 BB74 DD03 DD49 EE06 EE14 FF01 FF02 FF04 FF19 FF23 GG06 5K101 KK19 LL01 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI theme code (reference) // A61B 5/00 102 A61B 5/00 102C F term (reference) 5C086 AA22 BA01 CA25 CB40 DA14 5C087 AA02 AA10 AA24 AA37 BB12 BB65 BB74 DD03 DD49 EE06 EE14 FF01 FF02 FF04 FF19 FF23 GG06 5K101 KK19 LL01
Claims (5)
検出するセンサ手段と、 前記センサ手段の検知場所における滞在時間を計測する
計測手段と、 現在の滞在時間と過去の滞在時間の分布情報に基づき、
所定の条件を満足した場合には「平常でない」と判断
し、「平常でない」という情報を出力する判定手段とを
含むことを特徴とする生活行動遠隔確認装置。1. A sensor means installed at a place to be monitored for detecting the presence of a person, a measuring means for measuring a staying time at the detecting place of the sensor means, and distribution information of a present staying time and a past staying time. Based on
A living activity remote confirmation device, comprising: a determining unit that determines "unusual" when a predetermined condition is satisfied and outputs information "unusual".
の最大滞在時間を求め、最大滞在時間の分布を求める分
布算出手段と、 前記最大滞在時間分布から統計量である第３四分位数と
四分位範囲を求める統計量算出手段と、 現在の滞在時間が（（第３四分位数）＋（四分位範囲）
×（所定値））以上であれば、滞在時間が「平常でな
い」と判断する判断手段とを備えたことを特徴とする請
求項１に記載の生活行動遠隔確認装置。2. The distribution means for determining the staying time of a certain number of past days at a certain place, the maximum staying time for each day, and the distribution of the maximum staying time, and the maximum staying time distribution. A statistical amount calculating means for obtaining the third quartile and the quartile range, which are the statistics, and the current stay time ((the third quartile) + (the quartile range)
The living activity remote confirmation device according to claim 1, further comprising: a determination unit that determines that the staying time is “not normal” when the value is not less than × (predetermined value)).
の最大滞在時間を求め、最大滞在時間の分布を求める分
布算出手段と、 最大滞在時間分布から統計量である平均値と標準偏差を
求める統計量算出手段と、 現在の滞在時間が（（平均値）＋（標準偏差）×（所定
値））以上であれば滞在時間が「平常でない」と判断す
る判断手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載
の生活行動遠隔確認装置。3. The determination means obtains the staying time of a certain number of days in the past in a certain place, obtains the maximum staying time of each day, and obtains the distribution of the maximum staying time. A statistic calculation means for obtaining a mean value and a standard deviation that are statistic amounts, and if the current stay time is ((average value) + (standard deviation) × (predetermined value)) or more, the stay time is “not normal”. The living activity remote confirmation device according to claim 1, further comprising a determination means for determining.
を検出する宅内装置および前記通信網に接続されるサー
バ装置とから構成されるシステムであって、前記宅内装
置および前記サーバ装置はそれぞれ下記の手段を含むこ
とを特徴とする生活行動遠隔確認システム。 ・宅内装置 （１）行動データを計測する手段。 （２）（１）の行動データが判断条件を満足したとき
「平常でない」と判定する判定手段。 （３）（１）の行動データを定期的にサーバ装置へ送信
する手段。 （４）「平常でない」と判定したときに判定結果をサー
バ装置へ送信する手段。 （５）（２）の判断条件を定期的にサーバ装置から受信
する手段。 ・サーバ装置 （１） 宅内装置から送られてくる行動データを受信
し、蓄積する手段。 （２） 蓄積した行動データから「平常でない」とする
判断条件データを計算する条件計算手段。 （３）（２）で計算した判断条件を宅内装置へ送信する
手段。4. A system comprising an in-home device connected to a communication network for detecting the behavior of a person in a predetermined place and a server device connected to the communication network, wherein the in-home device and the server device are provided. Is a living activity remote confirmation system characterized by including the following means. -Home device (1) Means for measuring behavior data. (2) Judgment means for judging "not normal" when the behavior data of (1) satisfies the judgment condition. (3) Means for periodically transmitting the behavior data of (1) to the server device. (4) A means for transmitting the determination result to the server device when it is determined to be “unusual”. (5) Means for periodically receiving the determination condition of (2) from the server device. -Server device (1) A means for receiving and accumulating behavior data sent from a home device. (2) Condition calculation means for calculating judgment condition data indicating "not normal" from the accumulated action data. (3) A means for transmitting the determination condition calculated in (2) to the home device.
求項２あるいは３のいずれかに記載された分布算出手段
および統計量算出手段であることを特徴とする請求項４
に記載の生活行動遠隔確認システム。5. The condition calculating means of the server device is the distribution calculating means and the statistic calculating means according to claim 2 or 3.
The living activity remote confirmation system described in.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001190812A JP2003006770A (en) | 2001-06-25 | 2001-06-25 | Remote confirmation device and system for living activity |
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|---|---|
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