JP2013240467A - 災害防止支援システム - Google Patents
災害防止支援システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013240467A JP2013240467A JP2012115288A JP2012115288A JP2013240467A JP 2013240467 A JP2013240467 A JP 2013240467A JP 2012115288 A JP2012115288 A JP 2012115288A JP 2012115288 A JP2012115288 A JP 2012115288A JP 2013240467 A JP2013240467 A JP 2013240467A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- disaster prevention
- subject
- support system
- prevention support
- motion
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
【課題】
複数人の作業者個々の違いに合わせて精度良く体調を把握し、作業者の心身の不調を効率よく検知して災害に至るのを未然に防ぐこと。
【解決手段】
本発明の災害防止支援システムは、上記課題を解決するために、動作指示部に従って動作する被験者の時系列の物理量を測定する物理量計と、該物理量計で計測された被験者識別子がついた前記時系列の物理量から動作部分があるかを調べて動作部分を切り出す動作切り出し手段と、該動作切り出し手段で切り出した動作部分の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、該特徴抽出手段で抽出した特徴量を、予め定めた基準と照合して被験者が疲れているかを判定する判定手段と、該判定手段で判定した前記被験者が動作したかと疲れているかを出力する結果出力手段とを備えていることを特徴とする。
【選択図】図1
複数人の作業者個々の違いに合わせて精度良く体調を把握し、作業者の心身の不調を効率よく検知して災害に至るのを未然に防ぐこと。
【解決手段】
本発明の災害防止支援システムは、上記課題を解決するために、動作指示部に従って動作する被験者の時系列の物理量を測定する物理量計と、該物理量計で計測された被験者識別子がついた前記時系列の物理量から動作部分があるかを調べて動作部分を切り出す動作切り出し手段と、該動作切り出し手段で切り出した動作部分の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、該特徴抽出手段で抽出した特徴量を、予め定めた基準と照合して被験者が疲れているかを判定する判定手段と、該判定手段で判定した前記被験者が動作したかと疲れているかを出力する結果出力手段とを備えていることを特徴とする。
【選択図】図1
Description
本発明は災害防止支援システムに係り、特に、作業者等の体調不良を検知して災害に至るのを防止するものに好適な災害防止支援システムに関する。
近年、作業者等の人の体調不良からくる災害防止を支援するため、心身の状況(健康状態)をモニターして、災害に至る前に心身の不調を検知することが行われている。
例えば、特許文献1には、様々な運動内容ごとの運動量を算出してダイエットや健康増進を図るために、動作強度検出手段で動作加速度情報から動作強度を検出し、運動内容判定手段で姿勢と動作方向と動作強度とから運動内容を判定して、運動量を換算することが記載されている。
また、特許文献2には、疲労レベルを推定して疲労に伴う事故を未然に防ぐために、ユーザーの活動の頻度を活動度として継続的に検知する体動検知部を備え、体動検知部により検知された活動度を、この活動度に基づきユーザーの疲労レベルを推定する疲労検知部に出力することが記載されている。
更に、特許文献3には、個人毎に異なる熱中症や低体温症など体温調節系の異常のリスクを早い段階で検知するために、被験者の未梢血流に関連する生理指標を計測する計測部と、前記生理指標の揺らぎの大きさを取得し、前記揺らぎの大きさから体温調節異常のリスクを判定する解析部とを備えたリスク判定装置が記載されている。
しかしながら、特許文献1では、姿勢と動作方向及び動作強度から運動内容を判定しているが、作業時に作業内容を判定するのは難しく、重いものを運ぶなどの負荷がある歩行時には、“歩行しているが元気がない”と判定してしまう問題がある。
また、特許文献2では、1人の作業者の疲労レベルを推定するものであり、複数人の作業者の疲労レベルを推定することまでは、考慮されていない。
更に、特許文献3では、熱中症をモニターする装置が開示されているが、複数人の作業者の状況を確認する手段については、記載されていない。
本発明は上述の点に鑑みなされたもので、その目的とするところは、複数人の作業者個々の違いに合わせて精度良く体調を把握し、作業者の心身の不調を効率よく検知して災害に至るのを未然に防ぐことができる災害防止支援システムを提供することにある。
本発明の災害防止支援システムは、上記目的を達成するために、動作指示部に従って動作する被験者の時系列の物理量を測定する物理量計と、該物理量計で計測された被験者識別子がついた前記時系列の物理量から動作部分があるかを調べて動作部分を切り出す動作切り出し手段と、該動作切り出し手段で切り出した動作部分の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、該特徴抽出手段で抽出した特徴量を、予め定めた基準と照合して被験者が疲れているかを判定する判定手段と、該判定手段で判定した前記被験者が動作したかと疲れているかを出力する結果出力手段とを備えているか、
或いは、被験者識別子又は場所識別子が付された物理量を測定する計測装置と、該計測装置で計測されたデータを収集して、前記被験者識別子の付された物理量が人データ保持部に保持され、前記場所識別子の付された物理量が場所データ保持部に保持されるデータ収集手段と、日時と被験者識別子を入力する入力手段と、該入力手段で入力した日時と前記被験者識別子が付されたデータを前記人データ保持部と前記場所データ保持部から得て、予め定めた基準値と比較して危険度合いを判定する判定手段と、該判定手段での判定結果を出力する結果出力手段とを備えていることを特徴とする。
或いは、被験者識別子又は場所識別子が付された物理量を測定する計測装置と、該計測装置で計測されたデータを収集して、前記被験者識別子の付された物理量が人データ保持部に保持され、前記場所識別子の付された物理量が場所データ保持部に保持されるデータ収集手段と、日時と被験者識別子を入力する入力手段と、該入力手段で入力した日時と前記被験者識別子が付されたデータを前記人データ保持部と前記場所データ保持部から得て、予め定めた基準値と比較して危険度合いを判定する判定手段と、該判定手段での判定結果を出力する結果出力手段とを備えていることを特徴とする。
本発明によれば、複数人の作業者個々の違いに合わせて精度良く体調を把握し、作業者の心身の不調を効率よく検知して災害に至るのを未然に防ぐことができる。
以下、図示した実施例に基づいて、本発明の災害防止支援システムを説明する。
本発明の災害防止支援システムの実施例1として、作業現場に入る前の準備体操の機会に作業者の心身の不調を検知する災害防止支援システム装置について、図1乃至図9を用いて説明する。
本実施例の災害防止支援システム装置は、茨城県には県民体操があるように、動作が決められている独自の体操があれば、それを用いても良いが、ここでは、多くの現場で準備体操に用いられるラジオ体操を例にとって説明する。
図1は、本実施例の災害防止支援システム装置100の構成図の例である。
該図に示す如く、本実施例の災害防止支援システム装置100は、動作指示部1に従って動作する被験者20の時系列の物理量を測定する物理量計である加速度計2−1と、この加速度計2−1で計測された被験者20の識別子がついた時系列の物理量から動作部分があるかを調べて動作部分を切り出す動作切り出し部3と、この動作切り出し部3で切り出した動作部分の特徴量を抽出する特徴抽出部5と、この特徴抽出部5で抽出した特徴量を、予め定めた基準と照合して被験者20が疲れているかどうかを判定する判定部7と、この判定部7で判定した被験者20が動作したかと疲れているかを出力する結果出力部8と、前記特徴抽出部5で抽出した特徴量から新しい基準6を作成し、被験者20の識別子と動作識別子を関連付けて基準6に保存する基準作成部9と、ラジオ体操の動作を定義する波形が登録され、前記動作切り出し部3が動作部分を切り出す際に、登録されている波形が参照される動作定義辞書部4から概略構成されている。
上述した動作(j)指示部1は、作業者に動作種類jを指示する。この指示は、例えば、ラジオ体操の曲を流す装置、又は掛け声である。ラジオ体操第1は、13種の動作からなっており、j=1〜13の体操種別を、それぞれの曲及び掛け声に合わせて体操する。
被験者(i)20が物理量計として、例えば加速度計2−1を身に付けてラジオ体操を行うと、加速度計2−1は時系列の加速度を測定し、被験者識別子iを付けて、特徴抽出部5に送る。
尚、加速度計2−1と特徴抽出部5間の無線通信機能を備えることで、加速度計2−1と特徴抽出部5間を無線通信で行ってもよいし、加速度計2−1にロガー機能を備えることで、作業者が体操中は計測した加速度をロガーに蓄え、体操後に加速度計2−1と特徴抽出部5間を有線通信で行ってもよい。
特徴抽出部5は、被験者識別子iの付いた時系列の加速度を得て、動作切り出し部3に送り、動作種類jの時刻部分の時系列の加速度を受けて特徴を抽出し、判定部7に送る。特徴抽出部5の特徴抽出の方法については、後述する。
動作切り出し部3は、特徴抽出部5から被験者識別子iのついた時系列の加速度を得て、動作定義辞書部(j)4を参照して動作種類jの時刻部分を切り出し、特徴抽出部5に渡す。動作定義辞書部(j)4には、動作(例えば、ラジオ体操第1の13種の動作)を定義する波形を登録しておく。例えば、多くの人の標準的な加速度の波形である。動作切り出し部3の動作切り出しの方法については、後述する。
判定部7は、特徴抽出部5から抽出した特徴を受けて、被験者識別子iの動作種類jの特徴と比較して、被験者20が疲れているかいないかを判定(動作種類の特徴と基準値を比較し、その比較値がしきい値以上であれば疲れていると判定し、比較値がしきい値以下であれば疲れていないと判定)し、その判定結果を、結果出力部8に渡す。もし、過去作業状況10を参照できるのであれば、前日或いは直前の作業状況を加味して、判定を行う。例えば、被験者識別子iの作業者が、前日は、労働負荷の大きい職務を担当していたならば、その旨を結果出力部8に表示する。
結果出力部8は、作業者が動作しなかったかどうかの信号、又は判定結果を受けて、結果を表示画面に出力する。音声で出力しても良い。
図2に、実施例1における処理を説明するフローチャートを示す。
該図に示す如く、手順28で動作指示部1が動作を指示するが、これと並行して、手順21で加速度計2−1が加速度を計測する。加速度計2−1で計測したデータは、手順22で動作切り出し部3にて疲労度を計測するために着目する動作(例えば、ジャンプ)jについての加速度部を切り出す。加速度部の切り出しが成功したならば、手順24で特徴を抽出し、手順25で被験者20が疲れているかいないかを判定し、手順26で、その結果を結果出力部8に出力する。その後、手順27で、手順22で切り出した時系列の加速度データを用いて基準を作成する。
図3に、図2の手順22における動作切り出しの処理を説明するフローチャートを示す。
図3では、動作種類jについて、各々種別動作切り出しによって各動作を切り出して、開示時刻(j)を設定する。例えば、ラジオ体操であれば、13種類の動作がある。これを順次切り出しても良いが、着目する動作だけを着目する順に切り出すことで、処理時間が軽減できる。
図3に示す如く、手順31でフラグをT(true)に初期化し、手順32で動作種類を着目する順に設定する。例えば、ラジオ体操をラジオや録音曲で行うのであれば、曲の長さは決まっているので最低J=1で、1種類の動作を切り出せば、全ての動作種類の部分を切り出せる。できれば、離れた時刻の運動種類2種を切り出すと、曲のテンポが異なっていても(ラジオで流れる曲よりゆっくりで、数秒長かったり速くて短かったりした場合でも)切り出し精度を向上できる。
次に、手順33で種別動作切り出しを行い、手順34で切り出しOKなら、手順36で開始時刻(j)を設定して、次の動作種類の切り出しを行う。手順34で切り出しがOKでなかったら、手順35でフラグをF(false)に設定して処理を終える。即ち、動作切り出しができなかったことになる。
図4に、図3の手順33における種別動作切り出し処理を説明するフローチャートを示す。図4では、ラジオ体操の開始時刻Ts、終了時刻Teが与えられている。厳密な時刻が与えられていれば、動作部分を探し出す処理の対象時刻が少なくて済むため、早く処理を終えることができるが、厳密でなくともよい。
例として、ジャンプの動作を切り出す場合について説明する。ジャンプは、ラジオ体操第1の12番目に出てくる動作であるが、他の動きよりも上下方向に大きく動く特徴を持つ。
図4に示す如く、手順41でフラグ(j)をF(false)に初期化し、手順42で時系列の加速度を順次調べる。手順43で動作種類jの特徴があるかどうかを、関数F1(j、t)により調べる。Yesであればジャンプの辞書波形とのDP(Dynamic Programming)マッチングを行い、辞書波形との距離Dがしきい値th_dp(j)以下であれば、手順46以下に進む。そうでなければ手順42に戻り、次のtについて調べる。DPマッチングは、動的計画法によるマッチング手法で、伸縮やずれがある波形の距離を算出する際に用いられる。
手順46では既に切り出しが終わっている動作があるかどうか、即ち、(j>0?)を調べ、動作があれば、手順47で間隔時間(j)に開始時刻(j−1)−開始時刻(j)をセットし、手順48で間隔時間(j)が所定の時間範囲に収まっているかどうかを調べ、所定の時間範囲に収まっていなければ、動作種類jは見つかっていないとして手順42に戻る。間隔時間(j)が所定の時間範囲に収まっていれば、動作種類jは見つかったとして、手順49でフラグ(j)をT(true)に設定して、処理を終える。
図5に、図4の手順43における関数F1(j、t)を説明するフローチャートを示す。
図5に示す如く、手順51でフラグをF(false)に初期化し、手順52でt>0であれば、処理を行わずに終える。手順53では、加速度のピーク点かどうかをチェックする。加速度のピーク点であれば、手順54でそれが所定の域値にあるかどうかを調べる。所定の域値にあれば、手順55でフラグをT(true)に設定して処理を終える。
図5の手順53のチェックにより、図6に示すような、上に凸の加速度のピーク点を見つけることができる。重力方向に対し、計測加速度のプラスマイナスが逆になる場合は、下に凸のピーク値を探す必要がある。
図7は、実施例1における時系列物理量データの例であり、ラジオ体操第1と第2を通して行った際の3軸の時系列加速度データを示している。
該図に示す如く、系列1は、重力方向の軸で、動きが小さいときには、ほぼ重力の値を示している。特に、ラジオ体操第1の12番目の動きであるジャンプの際に、大きな値を示している。加速度計2−1は、1軸のものを用いても良いが、3軸の場合は、重力方向の軸に着目して、以上に述べた処理を行うと良い。
即ち、図8は、実施例1における動作定義辞書部4の一部の例であり、ラジオ体操の曲の開始時刻を示したものである。録音が異なると、この値は変動するので、動作指示部1の曲に合わせて表を作成する必要がある。
図4の手順48で、間隔時間(j)が所定の時間範囲に収まっているかどうかを調べる際には、図8のT(j)−T(j−1)に、変動許可値ΔTを定めて、{T(j)−T(j−1)−ΔT:T(j)−T(j−1)+ΔT}を所定の時間範囲とする。
図9は、実施例1における基準テーブルの例であり、図1の基準6の例を示している。動作種類jについての3軸の加速とその平均値及び標準偏差を登録しておく。数1又は数2により、平均値を求め、平均値からの差分から標準偏差も求めておく。
判定部7は、切り出した動作部分の平均値を算出して、図9の該当動作種別の平均値と比較し、その差がしきい値以上であれば、疲れていると判定する。判定部7における判定は、着目する動作のジャンプだけで判定しても良いし、その他の動作についての基準と比較し、総合して判断しても良い。また、判定は加速度平均で行うほかに、基準6には、過去の加速度の波形を保持しておき、切り出しの時のDPマッチングにより算出した距離値により行っても良い。
尚、上述した実施例1では、物理量計で計測する物理量が加速度の例につて説明したが、加速度に変えて心拍数、温度、湿度のいずれかであっても構わない。
このような本実施例によれば、作業者の心身の不調を検知して災害に至るのを防ぐことができることは勿論、作業者個々人の違いに合わせて精度よく検知できる。また、作業者は人であるため、何らかの理由で定められた動きをしないこともあり、その場合にそうと知ることで管理者は正しい判断をすることができるし、複数人の体調を効率よく把握することができる。
次に、本発明の災害防止支援システムの実施例2である熱中症防止支援システムについて、図10乃至図15を用いて説明する。
本実施例では、熱中症のリスクが高まっているかどうかを警告する熱中症防止支援システム装置200の例を説明する。
図10は、本実施例の熱中症防止支援システム装置200を示す構成図である。本実施例では、図1に示した実施例1の災害防止支援システム装置100のうち、既に説明した図1と同一符号を付された構成と、同一の機能を有する部分については、説明を省略する。
図10に示す如く、本実施例の熱中症防止支援システム装置200は、被験者識別子又は場所識別子が付された物理量を測定する計測装置である加速度計2−1、温度計2−2、湿度計2−3、心拍計2−4、深部体温計2−5と、この加速度計2−1、温度計2−2、湿度計2−3、心拍計2−4、深部体温計2−5、WBGT(Wet Bulb Globe Temperature:湿球黒球温度)計測機器2−6で計測されたデータを収集して、被験者識別子の付された物理量が人データ保持部12−1に保持され、場所識別子の付された物理量が場所データ保持部12−2に保持されるデータ収集部12と、日時と被験者識別子を入力する入力部11と、この入力部11で入力した日時と、前記被験者識別子が付されたデータを人データ保持部12−1及び前記場所データ保持部12−2から得て、予め定めた基準値と比較して危険度合いを判定する判定部7と、この判定部7での判定結果を出力する結果出力部8とから概略構成されている。
そして、被験者識別子iの被験者20は、物理量を測定する計測装置として、加速度計2−1、温度計2−2、湿度計2−3、心拍計2−4、深部体温計2−5を身につけて計測データを測定する。また、作業場所に置いてある熱中症指数を計測するWBGT計測機器2−6によって、WBGTと温度及び湿度を計測する。
これらの計測装置は、一部だけでも良いし、他の機器を使用しても良い。また、身につける計測装置は、なるべく小さくひとまとまりの端末機器にすることで、身につけるのが容易になり、つけ忘れを防ぐことができる。
データ収集部12は、各計測機からの計測データを収集し、人に属する計測データは被験者識別子iを付して人データ保持部12−1に、場所に属する計測データは場所識別子kを付して場所データ保持部12−2に保持する。
また、作業データ保持部12−3は、図に示していない別システムで作成される作業管理情報であり、いつ(日時)、誰が(i)、どんな作業に従事したか(j)のデータを保持するものである。
また、基準6は、熱中症の警告を出すべきしきい値、或いはしきい関数を保持しておくものである。例えば、心拍数は、個々人により異なり、一般的には(220−年齢)、或いは(180−年齢)を超えると体への負荷が大きいと考えられている。それ以外に普段スポーツをしているかどうかによって、閾値関数は異なってくる。
また、入力部11は、いつの(日時)、誰の(i)データを見たいかの指定の入力を受け付ける。しかも、オプションで、表示形式の指定の入力、場所kを受け付け、受け付けた入力を、判定部7に渡す。更に、被験者識別子iの被験者20についての各種しきい値やしきい関数に与える年齢や性別等のパラメータを受け付けて、基準6に登録する。被験者識別子iの被験者20についての着ている服の種類、気流を感じるかどうかの設定も受け付けて、基準6に登録するか又は判定部7に送る。
判定部7は、入力部11より、いつの(日時)、誰の(i)表示形式の指定データ及び場所kを受ける。また、人データ保持部12−1、場所データ保持部12−2から計測値を読み出す。入力部11で指定された場所kを使う代わりに、作業データ保持部12−3から被験者識別子iの指定日時の作業場所kを得れば、わざわざ作業場所を指定する必要がなくて良い。そして、判定部7は、人データ保持部12−1、場所データ保持部12−2を基準6と照らして、熱中症の警告値を超えた場合は、結果出力部8に音声や画面表示により警告するよう信号を送る。
熱中症の警告値としては、以下を用いる。
(1)WBGT:所定の警戒、厳重警戒、危険のしきい値を超えた場合に警告する。着ている服の種類、気流を感じるかどうかの設定に合わせてしきい値を変更することができる。
(2)WBGT+加速度または心拍数:加速度または心拍数から運動量を求め、運動量を加味してWBGTの警戒、厳重警戒、危険、のしきい値を低い側にシフトする。着ている服の種類、気流を感じるかどうかの設定に合わせてしきい値を変更することができる。所定の警戒、厳重警戒、危険のしきい値を超えた場合に警告する。この際、図11及び図12の表示形式で、データを表示する。
(3)温度+湿度:温度と湿度からWBGTを算出し、所定の警戒、厳重警戒、危険のしきい値を超えた場合に警告する。防護服等の内部に温度計2−2、湿度計2−3を付けている場合には、服の内側を環境と考えて、(1)と同様にする。
(4)温度+湿度+加速度または心拍数:温度と湿度からWBGTを算出し、加速度又は心拍数から運動量を求め、運動量を加味してWBGTの警戒、厳重警戒、危険のしきい値を低い側にシフトする。所定の警戒、厳重警戒、危険のしきい値を超えた場合に警告する。この際、図14及び図15の表示形式で、データを表示する。
(5)心拍数+深部体温:ACGIH(American Conference of Industrial Hygienists)熱ストレインの許容限度に従って、(I)1分間の心拍数がしきい値分間継続してしきい値を超える場合、(II)高温作業に馴化した作業者の深部体温が38.5℃を超える場合、馴化していない作業員の場合は、深部体温が38℃を超える場合、作業者に警告する。この際、図13の表示形式で、データを表示する。
(6)心拍数+深部体温+加速度:心拍数が110以上になった後に、加速度の測定値がしきい値以下になって、1分間経過後の心拍数が110以下に戻らない場合に警告(ACGIH熱ストレインの許容限度に従い、作業強度がピークに達した後、1分間経過後の心拍数が110以下に戻らない状況をモニター)する。
(7)加速度+深部体温:加速度から心拍数を推測し、(5)と同様に判定する。
結果出力部8は、判定部7から上記(1)乃至(7)の警告の種類を受け取ると、音声や画面表示により(1)乃至(7)の警告の種類とともに警告する。
熱中症の警告値が(2)であれば、図11又は図12の表示形式で表示する。どちらで表示するかは、ユーザーからの表示形式指定に基づいて表示すれば良い。同じ場所で複数の作業者が働いているのであれば、図12で表示すると良い。
熱中症の警告値が(4)であれば、図14又は図15の表示形式で表示する。どちらで表示するかは、ユーザーからの表示形式指定に基づいて表示すれば良い。
熱中症の警告値が(5)であれば、図13の表示形式で表示する。それ以外は、横軸に時間、縦軸に計測データの折れ線グラフを表示する。
結果出力部8は、入力部11から表示形式の指定を受ければ、その表示形式で画面に表示するが、指定を受けない場合は、予め表示形式の優先順を定めておき、優先順位の上位の表示形式を用いる。優先順位が上位の表示形式で表示するためのデータが揃っていない場合は、次の順位の表示形式を用いる。
例えば、熱中症の警告値を(7)から降順に優先順位を定めておき、いつの(日時)、誰の(i)の指定に一致するデータが、温度と湿度と加速度の身であれば、最も優先順位が高いデータが揃っている表示形式は(4)の図14又は図15となり、図14又は図15の表示形式でデータを表示する。
図11は、実施例2の熱中症防止支援システム装置200における結果出力部8のグラフの一例であり、結果出力部8の画面枠8−1に、横軸にWBGT、縦軸に運動量を取った際の表示の例である。この図により、測定点8−1−1としきい値8−1−2の関係を把握できる。
該図に示す如く、運動量が大きいとWBGTの警戒、厳重警戒、危険のしきい値は、低い側にシフトするため、しきい値8−1−2は折れ線形状になっている。また、被験者20の運動量、着ている服の種類、気流を感じるかどうかの設定によって、しきい値はシフトするので、しきい値8−1−2をシフトしてしきい値8−1−3のように表示する。しきい値8−1−2を点線等で残しておくと、シフトしたことが分かりやすい。
このような表示形式とすることで、熱中症の危険度合いを把握し易くなる。また、全員が同じ条件で作業をしていれば、全員が同じ服装か、気流を感じるかどうかを、図11の測定点8−1−1を複数人分表示することでも良い。もし、人により、服装、気流を感じるかどうかの条件が異なる場合は、図12に示すように、しきい値8−2−2を固定して、測定点8−2−1を動かしても良い。これにより、条件が異なる作業者を、1つのグラフの中で把握できる。
図13は、実施例2の熱中症防止支援システム装置200における結果出力部8のグラフの一例であり、結果出力部8の画面枠8−3に、横軸に深部体温(直腸温より鼓膜温が身につけやすい)、縦軸に心拍数を取った際の表示の例である。
該図から明らかな如く、測定点8−3−1に対する心拍数のしきい値8−3−2、鼓膜温のしきい値8−3−3との関係を把握することができる。しきい値は、表示するデータの被験者識別子iのものを用いる。
図14は、実施例2の熱中症防止支援システム装置200における結果出力部8のグラフの一例であり、結果出力部8の画面枠8−4に、横軸に湿度、縦軸に温度(気温)を取った際の表示の例である。
該図から明らかな如く、測定点8−4−1と、温度と湿度から決まるしきい値領域の警戒、厳重警戒、危険の関係を把握することができる。
また、運動量が大きいと警戒、厳重警戒、危険のしきい値は、低い側にシフトするように表示しても良いが、測定点8−4−1ごとに運動量が異なり、個別に画面の背景をずらすことはできない。そのため、平均の運動量を算出してシフトする方法があるが、測定点8−4−1ごとに運動量が異なる状況を示すことはできない。
そこで、測定点のほうをしきい値領域側にシフトさせ、シフトした測定点8−4−2のように示すと良い。
或いは、図15に示すように、しきい値8−1−2を固定して、測定点8−5−1のプロット色を警戒、厳重警戒、危険の色に変えて示しても良い。
これらの画面表示をとれば、運動量が異なる作業者を1つの画面の中で把握できる。また、図14にように、服内の温度と湿度のほか、服外の作業場所の温度と湿度を同じグラフで表示すると、通常のWBGTで把握できる危険度と、実際作業者が身を置いている環境での危険度の違いを把握でき、災害防止に役立つ効果がある。
本実施例での画面は、縦軸と横軸が入れ替えて表示しても良いことは勿論である。
このような本実施例によれば、熱中症の危険度合いを把握できるので、作業者の心身の不調を検知して災害に至るのを防ぐことができることは勿論、作業者個々人の違いに合わせて精度よく1つの画面で検知できる。また、画面を見ることで、管理者は正しい判断をすることができるし、複数人の体調を効率よく把握することができる効果がある。
尚、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成を置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
1…動作指示部、2−1…加速度計、2−2…温度計、2−3…湿度計、2−4…心拍計、2−5…深部体温計、2−6…WBGT計測機器、3…動作切り出し部、4…動作定義辞書部、5…特徴抽出部、6…基準、7…判定部、8…結果出力部、9…基準作成部、10…過去作業状況、11…入力部、12…データ収集部、12−1…人データ保持部、12−2…場所データ保持部、12−3…作業データ保持部、20…被験者、100…災害防止支援システム装置、200…熱中症防止支援システム装置。
Claims (10)
- 動作指示部に従って動作する被験者の時系列の物理量を測定する物理量計と、該物理量計で計測された被験者識別子が付いた前記時系列の物理量から動作部分があるかを調べて動作部分を切り出す動作切り出し手段と、該動作切り出し手段で切り出した動作部分の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、該特徴抽出手段で抽出した特徴量を、予め定めた基準と照合して被験者が疲れているかを判定する判定手段と、該判定手段で判定した前記被験者が動作したかと疲れているかを出力する結果出力手段とを備えていることを特徴とする災害防止支援システム。
- 請求項1に記載の災害防止支援システムにおいて、
前記特徴抽出手段で抽出した特徴量から新しい基準を作成すると共に、前記被験者識別子と動作識別子を関連付けて前記基準に保存する基準作成手段を、更に備えていることを特徴とする災害防止支援システム。 - 請求項1又は2に記載の災害防止支援システムにおいて、
前記被験者が行う物理量の動作を定義する波形が登録され、前記動作切り出し部が動作部分を切り出す際に、前記登録されている波形が参照される動作定義辞書手段を、更に備えていることを特徴とする災害防止支援システム。 - 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の災害防止支援システムにおいて、
前記物理量計で計測される物理量は、加速度、心拍数、温度、湿度のいずれかであることを特徴とする災害防止支援システム。 - 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の災害防止支援システムにおいて、
前記被験者の過去の作業状況のデータベースから前記被験者識別子の過去の作業状況データを得ることで、前記結果出力手段は、前記被験者が動作したかと疲れているかと共に、過去の作業状況データを出力することを特徴とする災害防止支援システム。 - 被験者識別子又は場所識別子が付された物理量を測定する計測装置と、該計測装置で計測されたデータを収集して、前記被験者識別子の付された物理量が人データ保持部に保持され、前記場所識別子の付された物理量が場所データ保持部に保持されるデータ収集手段と、日時と被験者識別子を入力する入力手段と、該入力手段で入力した日時と前記被験者識別子が付されたデータを前記人データ保持部と前記場所データ保持部から得て、予め定めた基準値と比較して危険度合いを判定する判定手段と、該判定手段での判定結果を出力する結果出力手段とを備えていることを特徴とする災害防止支援システム。
- 請求項6に記載の災害防止支援システムにおいて、
前記計測装置で計測される物理量は、加速度、心拍数、温度、湿度のいずれかを含むことを特徴とする災害防止支援システム。 - 請求項6に記載の災害防止支援システムにおいて、
前記計測装置で計測される物理量は、WBGTと加速度、又はWBGTと心拍数であって、前記結果出力手段には、一方の軸にWBGT、他方の軸に加速度又は心拍数から算出する運動量を示すグラフと、被験者の運動量、着ている服の種類、気流を感じるかの設定によるしきい値との関係を示すことを特徴とする災害防止支援システム。 - 請求項6に記載の災害防止支援システムにおいて、
前記計測装置で計測される物理量は、心拍数と深部体温であって、前記結果出力手段には、一方の軸に心拍数、他方の軸に深部体温を示すグラフと、前記被験者識別子によるしきい値との関係を示すことを特徴とする災害防止支援システム。 - 請求項6に記載の災害防止支援システムにおいて、
前記計測装置で計測される物理量は、温度と湿度であって、前記結果出力手段には、一方の軸に温度、他方の軸に湿度を示すグラフと、前記温度と湿度から決まるしきい値との関係を示すことを特徴とする災害防止支援システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012115288A JP2013240467A (ja) | 2012-05-21 | 2012-05-21 | 災害防止支援システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012115288A JP2013240467A (ja) | 2012-05-21 | 2012-05-21 | 災害防止支援システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013240467A true JP2013240467A (ja) | 2013-12-05 |
Family
ID=49841986
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012115288A Pending JP2013240467A (ja) | 2012-05-21 | 2012-05-21 | 災害防止支援システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2013240467A (ja) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101576500B1 (ko) * | 2013-12-27 | 2015-12-10 | 목원대학교 산학협력단 | 작업현장의 감성 안전 문화를 통한 관리대상 건강 관리 시스템 및 그 관리 방법 |
JP2016211983A (ja) * | 2015-05-11 | 2016-12-15 | 株式会社大林組 | 作業リスク把握方法 |
WO2016208290A1 (ja) * | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 測定装置及び測定方法 |
JP2018068397A (ja) * | 2016-10-25 | 2018-05-10 | 株式会社大林組 | 熱中症危険性評価方法 |
JP2019115651A (ja) * | 2018-05-22 | 2019-07-18 | 日鉄ソリューションズ株式会社 | 体調管理装置、体調管理システム、体調管理方法及びプログラム |
WO2022080347A1 (ja) * | 2020-10-12 | 2022-04-21 | 国立大学法人大阪大学 | 疾患発生予測装置、その方法及びプログラム |
-
2012
- 2012-05-21 JP JP2012115288A patent/JP2013240467A/ja active Pending
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101576500B1 (ko) * | 2013-12-27 | 2015-12-10 | 목원대학교 산학협력단 | 작업현장의 감성 안전 문화를 통한 관리대상 건강 관리 시스템 및 그 관리 방법 |
JP2016211983A (ja) * | 2015-05-11 | 2016-12-15 | 株式会社大林組 | 作業リスク把握方法 |
WO2016208290A1 (ja) * | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 測定装置及び測定方法 |
JPWO2016208290A1 (ja) * | 2015-06-26 | 2017-11-09 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 測定装置及び測定方法 |
JP2018068397A (ja) * | 2016-10-25 | 2018-05-10 | 株式会社大林組 | 熱中症危険性評価方法 |
JP2019115651A (ja) * | 2018-05-22 | 2019-07-18 | 日鉄ソリューションズ株式会社 | 体調管理装置、体調管理システム、体調管理方法及びプログラム |
WO2022080347A1 (ja) * | 2020-10-12 | 2022-04-21 | 国立大学法人大阪大学 | 疾患発生予測装置、その方法及びプログラム |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2013240467A (ja) | 災害防止支援システム | |
EP2747647B1 (en) | Monitoring system for monitoring a patient and detecting delirium of the patient | |
US9858794B2 (en) | Detecting and notifying of various potential hazards | |
US9801553B2 (en) | System, method, and computer program product for the real-time mobile evaluation of physiological stress | |
CN107490999B (zh) | 用于感测环境状况并向用户发出警报的***、方法和装置 | |
US20140142460A1 (en) | Method for detecting potential falls and a fall detector | |
TWI528939B (zh) | 評估健康及/或生理狀態之方法、其裝置及電腦程式產品 | |
JP2016506526A (ja) | 衝撃事象からのヒットカウントモニタリング | |
KR101959615B1 (ko) | 스마트폰 어플리케이션을 통한 근로자 건강관리 방법 | |
Majumder et al. | A multi-sensor approach for fall risk prediction and prevention in elderly | |
JP2017121286A (ja) | 情動推定システム、情動推定方法および情動推定プログラム | |
JP6219974B2 (ja) | 少なくとも2つのセンサと関連する測定装置に基づいて生体リズム等の生理的パラメータを測定する方法 | |
KR20200133246A (ko) | 다수의 신호들을 프로세싱하기 위한 시스템 및 방법 | |
GB2494538A (en) | Human stress detection system | |
KR20180125159A (ko) | 작업원 관리 장치 | |
US9936756B1 (en) | Concussion sensing system with cloud-based prediction model update | |
JP6044670B2 (ja) | 歩行分析装置 | |
US20170069193A1 (en) | Mobile Monitoring Device | |
KR20200066290A (ko) | 박동 간 ecg 기능을 사용하여 스트레스를 감지하는 방법 및 장치 | |
JP2021122580A (ja) | 体調評価方法、および、体調評価システム | |
Retory et al. | Gait monitoring and walk distance estimation with an accelerometer during 6-minute walk test | |
KR101834906B1 (ko) | 생체신호와 웨어러블 디바이스 기반의 사용자 이상상태 검출 시스템 및 방법 | |
WO2018227256A9 (en) | Method and system for monitoring core body movements | |
JP7438068B2 (ja) | 脱水状態管理システム及び脱水状態管理方法 | |
KR102451630B1 (ko) | 환경 고려사항을 이용한 손상 검출 |