JP2021092441A - Black-bulb temperature estimation system, wet-bulb globe temperature estimation system, heat stroke risk estimation system, wearable device, black-bulb temperature estimation method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a black globe temperature estimation system, a heat index estimation system, a heat stroke risk estimation system, a wearable device, a black bulb temperature estimation method and a program.
近年、夏期の猛暑による熱中症の発症数が増加している。熱中症は、外部環境の高温、高湿度化により身体の深部体温が上昇し、様々な症状を引き起こすことである。熱中症に関わる外部環境の指標として、乾球湿球黒球温度（ＷＢＧＴ）がある。ＷＢＧＴの値が高くなると熱中症のリスクが上がることが知られており、日本では国により４段階にリスクが定められている。ＷＢＧＴは、乾球温度（Ｔａ）、湿球温度（Ｔｗ）、黒球温度（Ｔｇ）から算出される。屋外でのＷＢＧＴは下記の（１）式であらわされる。 In recent years, the number of heat strokes caused by the intense heat in summer has been increasing. Heat stroke is the rise in the core body temperature of the body due to the high temperature and high humidity of the external environment, causing various symptoms. Dry-bulb wet-bulb globe temperature (WBGT) is an index of the external environment related to heat stroke. It is known that the risk of heat stroke increases as the WBGT value increases, and in Japan, the risk is set in four stages by the country. WBGT is calculated from dry-bulb temperature (Ta), wet-bulb temperature (Tw), and black-bulb temperature (Tg). The outdoor WBGT is represented by the following equation (1).
ＷＢＧＴ＝０．１×Ｔａ＋０．７×Ｔｗ＋０．２×Ｔｇ （１） WBGT = 0.1 x Ta + 0.7 x Tw + 0.2 x Tg (1)
黒球温度（Ｔｇ）は、黒球の内部に黒球温度センサ（温度計）を設置することによって観測される。黒球は、黒色に塗装された薄い銅板の球であり、黒球の中は空洞である。黒球の直径は約１５ｃｍである。黒球の表面には、ほとんど反射しない塗料が塗られている。黒球温度は、黒球が直射日光にさらされた状態での黒球の中の平衡温度であり、弱風時に日なたにおける体感温度と良い相関がある。 The black globe temperature (Tg) is observed by installing a black globe temperature sensor (thermometer) inside the black globe. A black sphere is a sphere of a thin copper plate painted black, and the inside of the black sphere is hollow. The diameter of the black sphere is about 15 cm. The surface of the black sphere is coated with a paint that hardly reflects. The black bulb temperature is the equilibrium temperature in the black globe when the black globe is exposed to direct sunlight, and has a good correlation with the sensible temperature in the sun in a weak wind.
従来から、熱中症予防に用いられる熱中症指標測定表示装置が知られている（特許文献１参照）。特許文献１に記載された熱中症指標測定表示装置は、乾湿温度計と、黒球温度計と、それらの測定値に基づいて得られる熱中症指標を表示する表示器とを備えている。ところで、特許文献１に記載された技術では、黒球温度を計測するために、大型の黒球温度計を設置することが必要となる。
「日本工業規格 電子式湿球黒球温度（ＷＢＧＴ）指数計 ＪＩＳ Ｂ ７９２２：２０１７」に規定されている電子式湿球黒球温度指数計においても、黒球温度を計測するために、大型の黒球温度センサを設置することが必要となる。
そのため、現状では、ＷＢＧＴの計測は各地の代表地点でのみ行われており、個人個人が自分の熱中症リスクを把握することは困難であった。
Conventionally, a heat stroke index measurement display device used for heat stroke prevention has been known (see Patent Document 1). The heat stroke index measurement display device described in
The electronic wet-bulb globe temperature index meter specified in "Japanese Industrial Standard Electronic Wet-bulb Globe Temperature (WBGT) Index Meter JIS B 7922: 2017" is also large in order to measure the black bulb temperature. It is necessary to install a black globe temperature sensor.
Therefore, at present, WBGT is measured only at representative points in various places, and it is difficult for individuals to grasp their own risk of heat stroke.
また、従来から、温度センサが測定した気温、相対湿度センサが測定した相対湿度および黒球温度センサが測定した黒球温度に基づいて湿球黒球温度を演算する黒球熱中症計が知られている（特許文献２参照）。特許文献２に記載された技術では、演算装置の小型化が図られているものの、特許文献２に記載された技術においても、大型の黒球の内部に黒球温度センサを設置する必要がある。
そのため、依然として、例えば腕時計などのような、普段の生活で身に着けることが可能なウェアラブルデバイスへの適用は困難であった。
In addition, a black bulb heat stroke meter that calculates a wet-bulb globe temperature based on the air temperature measured by a temperature sensor, the relative humidity measured by a relative humidity sensor, and the black globe temperature measured by a black globe temperature sensor has been conventionally known. (See Patent Document 2). In the technique described in
Therefore, it is still difficult to apply it to wearable devices that can be worn in daily life, such as wristwatches.
上述した問題点に鑑み、本発明は、大型のセンサなどの設置を行う必要なく黒球温度を得ることができる黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラムを提供することを目的とする。 In view of the above-mentioned problems, the present invention relates to a black globe temperature estimation system, a heat index estimation system, a heat stroke risk estimation system, a wearable device, which can obtain a black globe temperature without installing a large sensor or the like. It is an object of the present invention to provide a black globe temperature estimation method and a program.
本発明者等は、鋭意研究において、気温情報と、湿度情報と、照度情報と、システム利用者の皮膚温度情報とを用いることにより、大型のセンサなどの設置を行う必要なく、黒球温度を推定できることを見い出したのである。 By using the temperature information, the humidity information, the illuminance information, and the skin temperature information of the system user in the diligent research, the present inventors can obtain the black globe temperature without the need to install a large sensor or the like. I found something that could be estimated.
本発明の一態様は、黒球温度を推定する黒球温度推定システムであって、気温情報を取得する気温情報取得部と、湿度情報を取得する湿度情報取得部と、照度情報を取得する照度情報取得部と、前記黒球温度推定システムの利用者の皮膚温度情報を取得する皮膚温度情報取得部と、前記気温情報取得部によって取得された気温情報と、前記湿度情報取得部によって取得された湿度情報と、前記照度情報取得部によって取得された照度情報と、前記皮膚温度情報取得部によって取得された皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する黒球温度推定部とを備える、黒球温度推定システムである。 One aspect of the present invention is a black globe temperature estimation system that estimates a black globe temperature, which is a temperature information acquisition unit that acquires temperature information, a humidity information acquisition unit that acquires humidity information, and an illuminance that acquires illuminance information. The information acquisition unit, the skin temperature information acquisition unit that acquires the skin temperature information of the user of the black globe temperature estimation system, the temperature information acquired by the air temperature information acquisition unit, and the humidity information acquisition unit. It includes a black globe temperature estimation unit that estimates the black bulb temperature based on humidity information, illuminance information acquired by the illuminance information acquisition unit, and skin temperature information acquired by the skin temperature information acquisition unit. It is a black globe temperature estimation system.
本発明の一態様は、前記黒球温度推定システムを備える暑さ指数推定システムである。 One aspect of the present invention is a heat index estimation system including the black globe temperature estimation system.
本発明の一態様は、前記暑さ指数推定システムを備える熱中症リスク推定システムである。 One aspect of the present invention is a heat stroke risk estimation system including the heat index estimation system.
本発明の一態様は、前記黒球温度推定システムと、気温を検出し、気温情報を出力する温度センサと、湿度を検出し、湿度情報を出力する湿度センサと、照度を検出し、照度情報を出力する照度センサと、前記黒球温度推定システムの利用者の皮膚温度を検出し、皮膚温度情報を出力する皮膚温度センサとを備え、前記黒球温度推定システムの利用者によって装着されるウェアラブルデバイスである。 One aspect of the present invention includes the black globe temperature estimation system, a temperature sensor that detects air temperature and outputs temperature information, a humidity sensor that detects humidity and outputs humidity information, and illuminance information. A wearable wearable by the user of the black globe temperature estimation system, including an illuminance sensor that outputs the image and a skin temperature sensor that detects the skin temperature of the user of the black globe temperature estimation system and outputs skin temperature information. It is a device.
本発明の一態様は、黒球温度推定システムによって黒球温度を推定する黒球温度推定方法であって、気温情報を取得する気温情報取得ステップと、湿度情報を取得する湿度情報取得ステップと、照度情報を取得する照度情報取得ステップと、前記黒球温度推定システムの利用者の皮膚温度情報を取得する皮膚温度情報取得ステップと、前記気温情報取得ステップにおいて取得された気温情報と、前記湿度情報取得ステップにおいて取得された湿度情報と、前記照度情報取得ステップにおいて取得された照度情報と、前記皮膚温度情報取得ステップにおいて取得された皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する黒球温度推定ステップとを備える、黒球温度推定方法である。 One aspect of the present invention is a black globe temperature estimation method for estimating a black globe temperature by a black globe temperature estimation system, which includes a temperature information acquisition step for acquiring air temperature information, a humidity information acquisition step for acquiring humidity information, and the like. An illuminance information acquisition step for acquiring illuminance information, a skin temperature information acquisition step for acquiring skin temperature information of a user of the black globe temperature estimation system, a temperature information acquired in the temperature information acquisition step, and the humidity information. A black globe temperature that estimates the black bulb temperature based on the humidity information acquired in the acquisition step, the illuminance information acquired in the illuminance information acquisition step, and the skin temperature information acquired in the skin temperature information acquisition step. It is a black globe temperature estimation method including an estimation step.
本発明の一態様は、黒球温度推定システムに、気温情報を取得する気温情報取得ステップと、湿度情報を取得する湿度情報取得ステップと、照度情報を取得する照度情報取得ステップと、前記黒球温度推定システムの利用者の皮膚温度情報を取得する皮膚温度情報取得ステップと、前記気温情報取得ステップにおいて取得された気温情報と、前記湿度情報取得ステップにおいて取得された湿度情報と、前記照度情報取得ステップにおいて取得された照度情報と、前記皮膚温度情報取得ステップにおいて取得された皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する黒球温度推定ステップとを実行させるためのプログラムである。 One aspect of the present invention includes a temperature information acquisition step for acquiring temperature information, a humidity information acquisition step for acquiring humidity information, an illuminance information acquisition step for acquiring illuminance information, and the black globe in a black globe temperature estimation system. The skin temperature information acquisition step for acquiring the skin temperature information of the user of the temperature estimation system, the temperature information acquired in the temperature information acquisition step, the humidity information acquired in the humidity information acquisition step, and the illuminance information acquisition. It is a program for executing the black bulb temperature estimation step for estimating the black bulb temperature based on the illuminance information acquired in the step and the skin temperature information acquired in the skin temperature information acquisition step.
本発明によれば、大型のセンサなどの設置を行う必要なく黒球温度を得ることができる黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラムを提供することができる。 According to the present invention, a black globe temperature estimation system, a heat index estimation system, a heat stroke risk estimation system, a wearable device, and a black globe temperature estimation method that can obtain a black globe temperature without installing a large sensor or the like. And programs can be provided.
以下、本発明の黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラムの実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the black globe temperature estimation system, heat index estimation system, heat stroke risk estimation system, wearable device, black bulb temperature estimation method, and program of the present invention will be described.
＜第１実施形態＞
図１は第１実施形態の黒球温度推定システム１の概要の一例を示す図である。
図１に示す例では、黒球温度推定システム１が黒球温度を推定する。黒球温度推定システム１は、温度センサ１Ａと、湿度センサ１Ｂと、照度センサ１Ｃと、皮膚温度センサ１Ｄと、黒球温度推定装置１０とを備えている。
温度センサ１Ａは気温を検出する。また、温度センサ１Ａは、検出された気温と、その気温が検出された時刻とを示す情報を気温情報として出力する。詳細には、例えば温度センサ１Ａは気温の値を一定期間検出する。更に、その一定期間中の気温の時間平均が、上述した気温情報として用いられる。
湿度センサ１Ｂは、例えば温度センサ１Ａと同一のタイミングで湿度（相対湿度）を検出する。また、湿度センサ１Ｂは、検出された湿度と、その湿度が検出された時刻とを示す情報を湿度情報として出力する。詳細には、例えば湿度センサ１Ｂは、例えば温度センサ１Ａの検出期間と同一期間中、湿度の値を検出する。更に、その期間中の湿度の時間平均が、上述した湿度情報として用いられる。
照度センサ１Ｃは、例えば温度センサ１Ａと同一のタイミングで照度を検出する。また、照度センサ１Ｃは、検出された照度と、その照度が検出された時刻とを示す情報を照度情報として出力する。詳細には、例えば照度センサ１Ｃは、例えば温度センサ１Ａの検出期間と同一期間中、照度の値を検出する。更に、その期間中の照度の時間平均が、上述した照度情報として用いられる。
皮膚温度センサ１Ｄは、例えば温度センサ１Ａと同一のタイミングで、黒球温度推定システム１の利用者の皮膚温度を検出する。また、皮膚温度センサ１Ｄは、検出された皮膚温度と、その皮膚温度が検出された時刻とを示す情報を皮膚温度情報として出力する。詳細には、例えば皮膚温度センサ１Ｄは、例えば温度センサ１Ａの検出期間と同一期間中、皮膚温度の値を検出する。更に、その期間中の皮膚温度の時間平均が、上述した皮膚温度情報として用いられる。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram showing an example of an outline of the black globe
In the example shown in FIG. 1, the black globe
The
The
The
The
図１に示す例では、黒球温度推定システム１が温度センサ１Ａと湿度センサ１Ｂと照度センサ１Ｃと皮膚温度センサ１Ｄとを備えているが、他の例では、黒球温度推定システム１がそれらを備えておらず、黒球温度推定システム１の外部に配置されたそれらからのセンサデータが、黒球温度推定システム１に入力されてもよい。
In the example shown in FIG. 1, the black globe
図１に示す例では、黒球温度推定装置１０が、気温情報と湿度情報と照度情報と皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する。具体的には、黒球温度推定装置１０は、気温情報取得部１１と、湿度情報取得部１２と、照度情報取得部１３と、皮膚温度情報取得部１４と、黒球温度推定部１５と、学習部１６とを備えている。
気温情報取得部１１は、温度センサ１Ａから出力された気温情報を取得する。湿度情報取得部１２は、湿度センサ１Ｂから出力された湿度情報を取得する。照度情報取得部１３は、照度センサ１Ｃから出力された照度情報を取得する。皮膚温度情報取得部１４は、皮膚温度センサ１Ｄから出力された黒球温度推定システム１の利用者の皮膚温度情報を取得する。
上述したように、本発明者等は、気温情報と、湿度情報と、照度情報と、黒球温度推定システム１の利用者の皮膚温度情報とを用いることによって、黒球温度を推定できることを見い出した。
そこで、図１に示す例では、黒球温度推定部１５が、気温情報取得部１１によって取得された気温情報と、湿度情報取得部１２によって取得された湿度情報と、照度情報取得部１３によって取得された照度情報と、皮膚温度情報取得部１４によって取得された皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する。
詳細には、図１に示す例では、学習部１６が、既知の黒球温度を示す情報である教師データと、既知の黒球温度が得られた時点の気温情報、湿度情報、照度情報および皮膚温度情報を有する学習データとの組を用いることによって、黒球温度推定部１５の機械学習を行う。
In the example shown in FIG. 1, the black globe
The temperature
As described above, the present inventors have found that the black globe temperature can be estimated by using the temperature information, the humidity information, the illuminance information, and the skin temperature information of the user of the black globe
Therefore, in the example shown in FIG. 1, the black globe
Specifically, in the example shown in FIG. 1, the
図２は図１に示す学習部１６による黒球温度推定部１５の機械学習の一例を説明するための図である。
図２に示す例では、学習部１６（図１参照）が、黒球温度センサデータ（既知の黒球温度を示す情報）を教師データとして用いる。また、学習部１６は、温度センサデータ（既知の黒球温度が得られた時点の気温情報）と、湿度センサデータ（既知の黒球温度が得られた時点の湿度情報）と、照度センサデータ（既知の黒球温度が得られた時点の照度情報）と、皮膚温度センサデータ（既知の黒球温度が得られた時点の皮膚温度情報）とを学習データとして用いる。つまり、学習部１６は、上述した教師データと学習データとの組を用いる。詳細には、学習部１６は、学習データとしての温度センサデータと湿度センサデータと照度センサデータと皮膚温度センサデータとが、モデルに入力されると、教師データとしての黒球温度センサデータがモデルから出力されるように、モデルの学習を実行する。
更に、黒球温度推定部１５（図１参照）は、学習部１６による学習済みのモデルを用いて、黒球温度を推定する。
詳細には、図２に示す例では、温度センサデータ（気温情報取得部１１によって取得された気温情報）と、湿度センサデータ（湿度情報取得部１２によって取得された湿度情報）と、照度センサデータ（照度情報取得部１３によって取得された照度情報）と、皮膚温度センサデータ（皮膚温度情報取得部１４によって取得された皮膚温度情報）とが、学習済みのモデルに入力される。更に、学習済みのモデルが、推定結果としての黒球温度を出力する。
FIG. 2 is a diagram for explaining an example of machine learning of the black globe
In the example shown in FIG. 2, the learning unit 16 (see FIG. 1) uses black globe temperature sensor data (information indicating a known black globe temperature) as teacher data. Further, the
Further, the black globe temperature estimation unit 15 (see FIG. 1) estimates the black bulb temperature using the model learned by the
Specifically, in the example shown in FIG. 2, temperature sensor data (temperature information acquired by the temperature information acquisition unit 11), humidity sensor data (humidity information acquired by the humidity information acquisition unit 12), and illuminance sensor data. (Illumination information acquired by the illuminance information acquisition unit 13) and skin temperature sensor data (skin temperature information acquired by the skin temperature information acquisition unit 14) are input to the trained model. Further, the trained model outputs the black globe temperature as the estimation result.
上述したように、第１実施形態の黒球温度推定システム１では、気温情報と、湿度情報と、照度情報と、皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度が推定される。そのため、第１実施形態の黒球温度推定システム１では、大型の黒球、黒球温度センサなどの設置を行う必要なく、黒球温度を得ることができる。つまり、第１実施形態の黒球温度推定システム１は、黒球温度推定システム１の利用者の身体及び周囲の情報を計測する温度センサ１Ａ、湿度センサ１Ｂ、照度センサ１Ｃおよび皮膚温度センサ１Ｄのデータから機械学習により黒球温度を推定するシステムである。
詳細には、図２に示す例では、既知の黒球温度を示す情報である教師データと、既知の黒球温度が得られた時点の気温情報、湿度情報、照度情報および皮膚温度情報を有する学習データとの組を用いることによって、黒球温度推定部１５の機械学習が行われる。そのため、図２に示す例では、例えば実験などにおいて気温情報、湿度情報、照度情報および皮膚温度情報と黒球温度との関係を事前に得る必要なく、黒球温度を推定することができる。
As described above, in the black globe
Specifically, the example shown in FIG. 2 has teacher data which is information indicating a known black globe temperature, and temperature information, humidity information, illuminance information, and skin temperature information at the time when the known black globe temperature is obtained. Machine learning of the black globe
図３は第１実施形態の黒球温度推定システム１において実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図３に示す例では、ステップＳ１１において、学習部１６が、黒球温度推定部１５の機械学習を行う。
次いで、ステップＳ１２では、気温情報取得部１１が、気温情報を取得する。また、ステップＳ１３では、湿度情報取得部１２が、湿度情報を取得する。また、ステップＳ１４では、照度情報取得部１３が、照度情報を取得する。また、ステップＳ１５では、皮膚温度情報取得部１４が、黒球温度推定システム１の利用者の皮膚温度情報を取得する。
次いで、ステップＳ１６では、黒球温度推定部１５が、ステップＳ１２において取得された気温情報と、ステップＳ１３において取得された湿度情報と、ステップＳ１４において取得された照度情報と、ステップＳ１５において取得された皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する。
FIG. 3 is a flowchart for explaining an example of processing executed in the black globe
In the example shown in FIG. 3, in step S11, the
Next, in step S12, the air temperature
Next, in step S16, the black globe
＜第２実施形態＞
以下、本発明の黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラムの第２実施形態について説明する。
第２実施形態の黒球温度推定システム１は、後述する点を除き、上述した第１実施形態の黒球温度推定システム１と同様に構成されている。従って、第２実施形態の黒球温度推定システム１によれば、後述する点を除き、上述した第１実施形態の黒球温度推定システム１と同様の効果を奏することができる。
<Second Embodiment>
Hereinafter, a second embodiment of the black globe temperature estimation system, the heat index estimation system, the heat stroke risk estimation system, the wearable device, the black bulb temperature estimation method, and the program of the present invention will be described.
The black bulb
上述したように、第１実施形態の黒球温度推定システム１は、学習部１６を備えているが、第２実施形態の黒球温度推定システム１は、学習部１６を備えていない。
詳細には、第２実施形態の黒球温度推定システム１では、黒球温度推定部１５が、第１実施形態の黒球温度推定システム１において学習部１６による機械学習が行われた後の黒球温度推定部１５と同等の機能を有する。
そのため、第２実施形態の黒球温度推定システム１においても、第１実施形態の黒球温度推定システム１と同様に、例えば実験などにおいて気温情報、湿度情報、照度情報および皮膚温度情報と黒球温度との関係を事前に得る必要なく、黒球温度を推定することができる。
As described above, the black bulb
Specifically, in the black globe
Therefore, in the black globe
＜第３実施形態＞
以下、本発明の黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラムの第３実施形態について説明する。
第３実施形態の黒球温度推定システム１は、後述する点を除き、上述した第１実施形態の黒球温度推定システム１と同様に構成されている。従って、第３実施形態の黒球温度推定システム１によれば、後述する点を除き、上述した第１実施形態の黒球温度推定システム１と同様の効果を奏することができる。
<Third Embodiment>
Hereinafter, a third embodiment of the black globe temperature estimation system, the heat index estimation system, the heat stroke risk estimation system, the wearable device, the black bulb temperature estimation method, and the program of the present invention will be described.
The black bulb
上述したように、第１実施形態の黒球温度推定システム１では、温度センサ１Ａが気温を検出する。また、温度センサ１Ａは、検出された気温と、その気温が検出された時刻とを示す情報を気温情報として出力する。
本発明者等は、鋭意研究において、時系列気温情報を用いる場合には、非時系列気温情報を用いる場合よりも、黒球温度の推定精度を向上させることができることを見い出した。
そこで、第３実施形態の黒球温度推定システム１では、温度センサ１Ａが、気温を所定時間間隔（例えば５秒〜１分間隔）で検出する。また、温度センサ１Ａは、複数回分（例えば３０回分）の検出結果を時系列気温情報として出力する。詳細には、温度センサ１Ａは、上述した所定時間間隔で気温の瞬時値を検出するのではなく、上述した所定時間間隔で、気温の値を一定期間検出する。更に、その一定期間中の気温の時間平均が、上述した時系列気温情報として用いられる。
As described above, in the black globe
The present inventors have found in diligent research that the estimation accuracy of the black globe temperature can be improved when the time-series air temperature information is used as compared with the case where the non-time-series air temperature information is used.
Therefore, in the black globe
また、上述したように、第１実施形態の黒球温度推定システム１では、湿度センサ１Ｂが、例えば温度センサ１Ａと同一のタイミングで湿度（相対湿度）を検出する。また、湿度センサ１Ｂは、検出された湿度と、その湿度が検出された時刻とを示す情報を湿度情報として出力する。
本発明者等は、鋭意研究において、時系列湿度情報を用いる場合には、非時系列湿度情報を用いる場合よりも、黒球温度の推定精度を向上させることができることを見い出した。
そこで、第３実施形態の黒球温度推定システム１では、湿度センサ１Ｂが、例えば温度センサ１Ａと同一の時間間隔で湿度（相対湿度）を検出する。また、湿度センサ１Ｂは、例えば温度センサ１Ａと同一回数分の検出結果を時系列湿度情報として出力する。詳細には、湿度センサ１Ｂは、例えば上述した時間間隔で、例えば温度センサ１Ａの検出期間と同一期間中、湿度の値を検出する。更に、その期間中の湿度の時間平均が、上述した時系列湿度情報として用いられる。
Further, as described above, in the black globe
The present inventors have found in diligent research that the accuracy of estimating the black globe temperature can be improved when the time-series humidity information is used as compared with the case where the non-time-series humidity information is used.
Therefore, in the black globe
更に、上述したように、第１実施形態の黒球温度推定システム１では、照度センサ１Ｃが、例えば温度センサ１Ａと同一のタイミングで照度を検出する。また、照度センサ１Ｃは、検出された照度と、その照度が検出された時刻とを示す情報を照度情報として出力する。
本発明者等は、鋭意研究において、時系列照度情報を用いる場合には、非時系列照度情報を用いる場合よりも、黒球温度の推定精度を向上させることができることを見い出した。
そこで、第３実施形態の黒球温度推定システム１では、照度センサ１Ｃが、例えば温度センサ１Ａと同一の時間間隔で、照度を検出する。また、照度センサ１Ｃは、例えば温度センサ１Ａと同一回数分の検出結果を時系列照度情報として出力する。詳細には、照度センサ１Ｃは、例えば上述した時間間隔で、例えば温度センサ１Ａの検出期間と同一期間中、照度の値を検出する。更に、その期間中の照度の時間平均が、上述した時系列照度情報として用いられる。
Further, as described above, in the black globe
The present inventors have found in diligent research that the estimation accuracy of the black globe temperature can be improved when the time-series illuminance information is used as compared with the case where the non-time-series illuminance information is used.
Therefore, in the black globe
また、上述したように、第１実施形態の黒球温度推定システム１では、皮膚温度センサ１Ｄが、例えば温度センサ１Ａと同一のタイミングで、黒球温度推定システム１の利用者の皮膚温度を検出する。また、皮膚温度センサ１Ｄは、検出された皮膚温度と、その皮膚温度が検出された時刻とを示す情報を皮膚温度情報として出力する。
本発明者等は、鋭意研究において、時系列皮膚温度情報を用いる場合には、非時系列皮膚温度情報を用いる場合よりも、黒球温度の推定精度を向上させることができることを見い出した。
そこで、第３実施形態の黒球温度推定システム１では、皮膚温度センサ１Ｄは、例えば温度センサ１Ａと同一の時間間隔で、黒球温度推定システム１の利用者の皮膚温度を検出する。また、皮膚温度センサ１Ｄは、例えば温度センサ１Ａと同一回数分の検出結果を時系列皮膚温度情報として出力する。詳細には、皮膚温度センサ１Ｄは、例えば上述した時間間隔で、例えば温度センサ１Ａの検出期間と同一期間中、黒球温度推定システム１の利用者の皮膚温度を検出する。更に、その期間中の皮膚温度の時間平均が、上述した時系列皮膚温度情報として用いられる。
Further, as described above, in the black bulb
The present inventors have found in diligent research that the accuracy of estimating the black bulb temperature can be improved when the time-series skin temperature information is used as compared with the case where the non-time-series skin temperature information is used.
Therefore, in the black bulb
第３実施形態の黒球温度推定システム１では、気温情報取得部１１が、温度センサ１Ａから出力された時系列気温情報を取得する。湿度情報取得部１２は、湿度センサ１Ｂから出力された時系列湿度情報を取得する。照度情報取得部１３は、照度センサ１Ｃから出力された時系列照度情報を取得する。皮膚温度情報取得部１４は、皮膚温度センサ１Ｄから出力された時系列皮膚温度情報を取得する。
更に、第３実施形態の黒球温度推定システム１では、黒球温度推定部１５が、気温情報取得部１１によって取得された時系列気温情報と、湿度情報取得部１２によって取得された時系列湿度情報と、照度情報取得部１３によって取得された時系列照度情報と、皮膚温度情報取得部１４によって取得された時系列皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する。
詳細には、第３実施形態の黒球温度推定システム１では、学習部１６が、既知の黒球温度を示す情報である教師データと、既知の黒球温度が得られた時点を含む時系列気温情報、時系列湿度情報、時系列照度情報および時系列皮膚温度情報を有する学習データとの組を用いることによって、黒球温度推定部１５の機械学習を行う。つまり、第３実施形態の黒球温度推定システム１は、各センサの入力データとして時間履歴を含むデータを用いる。
In the black globe
Further, in the black globe
Specifically, in the black globe
＜第４実施形態＞
以下、本発明の黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラムの第４実施形態について説明する。
第４実施形態の黒球温度推定システム１は、後述する点を除き、上述した第３実施形態の黒球温度推定システム１と同様に構成されている。従って、第４実施形態の黒球温度推定システム１によれば、後述する点を除き、上述した第３実施形態の黒球温度推定システム１と同様の効果を奏することができる。
<Fourth Embodiment>
Hereinafter, a fourth embodiment of the black globe temperature estimation system, the heat index estimation system, the heat stroke risk estimation system, the wearable device, the black bulb temperature estimation method, and the program of the present invention will be described.
The black bulb
上述したように、第３実施形態の黒球温度推定システム１は、学習部１６を備えているが、第４実施形態の黒球温度推定システム１は、学習部１６を備えていない。
詳細には、第４実施形態の黒球温度推定システム１では、黒球温度推定部１５が、第３実施形態の黒球温度推定システム１において学習部１６による機械学習が行われた後の黒球温度推定部１５と同等の機能を有する。
そのため、第４実施形態の黒球温度推定システム１においても、第３実施形態の黒球温度推定システム１と同様に、例えば実験などにおいて時系列気温情報、時系列湿度情報、時系列照度情報および時系列皮膚温度情報と黒球温度との関係を事前に得る必要なく、黒球温度を推定することができる。
As described above, the black globe
Specifically, in the black globe
Therefore, in the black globe
図４は第１から第４実施形態の黒球温度推定システム１が適用された暑さ指数推定システムＡの一例を示す図である。
図４に示す例では、暑さ指数推定システムＡが、黒球温度推定システム１と、暑さ指数推定部Ａ１とを備えている。暑さ指数推定部Ａ１は、黒球温度推定システム１によって推定された黒球温度（Ｔｇ）と、乾球温度（Ｔａ）と、湿球温度（Ｔｗ）と、上述した（１）式とに基づいて、暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］を算出する。
詳細には、暑さ指数推定部Ａ１が、温度センサ１Ａによって検出された気温を乾球温度（Ｔａ）として用いる。また、暑さ指数推定部Ａ１は、温度センサ１Ａによって検出された気温（乾球温度（Ｔａ））と、湿度センサ１Ｂによって検出された湿度（相対湿度）と、公知の湿り空気線図とに基づいて、湿球温度（Ｔｗ）を算出する。湿り空気線図は、湿球温度、乾球温度、露点温度、相対／絶対湿度、エンタルピの関係を示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of a heat index estimation system A to which the black globe
In the example shown in FIG. 4, the heat index estimation system A includes a black globe
Specifically, the heat index estimation unit A1 uses the air temperature detected by the
図５は図４に示す暑さ指数推定システムＡが適用された熱中症リスク推定システムＢの一例を示す図である。
図５に示す例では、熱中症リスク推定システムＢが、暑さ指数推定システムＡと、熱中症リスク推定部Ｂ１とを備えている。熱中症リスク推定部Ｂ１は、暑さ指数推定システムＡによって推定（算出）された暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］に基づいて、熱中症リスク推定システムＢの利用者（黒球温度推定システム１の利用者）が熱中症になるリスクを４段階に分類する。
FIG. 5 is a diagram showing an example of a heat stroke risk estimation system B to which the heat index estimation system A shown in FIG. 4 is applied.
In the example shown in FIG. 5, the heat stroke risk estimation system B includes a heat index estimation system A and a heat stroke risk estimation unit B1. The heat stroke risk estimation unit B1 is a user of the heat stroke risk estimation system B (black globe temperature estimation system 1) based on the heat index (WBGT) [° C.] estimated (calculated) by the heat index estimation system A. The risk of heat stroke is classified into 4 levels.
熱中症リスク推定部Ｂ１は、暑さ指数推定システムＡによって算出された暑さ指数（ＷＢＧＴ）が３１［℃］以上である場合に、熱中症リスク推定システムＢの利用者が熱中症になるリスクを「危険」段階に分類する。
熱中症リスク推定部Ｂ１は、暑さ指数推定システムＡによって算出された暑さ指数（ＷＢＧＴ）が２８［℃］以上３１［℃］未満である場合に、熱中症リスク推定システムＢの利用者が熱中症になるリスクを「厳重警戒」段階に分類する。
熱中症リスク推定部Ｂ１は、暑さ指数推定システムＡによって算出された暑さ指数（ＷＢＧＴ）が２５［℃］以上２８［℃］未満である場合に、熱中症リスク推定システムＢの利用者が熱中症になるリスクを「警戒」段階に分類する。
熱中症リスク推定部Ｂ１は、暑さ指数推定システムＡによって算出された暑さ指数（ＷＢＧＴ）が２５［℃］未満である場合に、熱中症リスク推定システムＢの利用者が熱中症になるリスクを「注意」段階に分類する。
The heat stroke risk estimation unit B1 is a risk that a user of the heat stroke risk estimation system B will develop heat stroke when the heat index (WBGT) calculated by the heat index estimation system A is 31 [° C.] or higher. Is classified as a "danger" stage.
The heat stroke risk estimation unit B1 is used by the user of the heat stroke risk estimation system B when the heat index (WBGT) calculated by the heat index estimation system A is 28 [° C.] or more and less than 31 [° C.]. Classify the risk of heat stroke into the "high alert" stage.
The heat stroke risk estimation unit B1 allows the user of the heat stroke risk estimation system B to use the heat stroke risk estimation system B when the heat index (WBGT) calculated by the heat index estimation system A is 25 [° C.] or more and less than 28 [° C.]. Classify the risk of heat stroke into the "alert" stage.
The heat stroke risk estimation unit B1 is a risk that a user of the heat stroke risk estimation system B will develop heat stroke when the heat index (WBGT) calculated by the heat index estimation system A is less than 25 [° C.]. Is classified into the "Caution" stage.
つまり、図５に示す例では、熱中症リスク推定システムＢが、熱中症リスク判断指標として、暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］を用いる。
暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］が高い状態は、熱中症リスク推定システムＢの利用者が熱中症になりそうな状態に相当する。
That is, in the example shown in FIG. 5, the heat stroke risk estimation system B uses the heat index (WBGT) [° C.] as the heat stroke risk determination index.
A state in which the heat index (WBGT) [° C.] is high corresponds to a state in which a user of the heat stroke risk estimation system B is likely to suffer from heat stroke.
図６は第１実施形態の黒球温度推定システム１の学習部１６による黒球温度推定部１５の機械学習の一例を説明するための図である。
図６に示す例では、機械学習の手法として、ニューラルネットワークが用いられる。
詳細には、図６に示す例では、学習データとして用いられる温度センサデータと湿度センサデータとが温湿度センサによって、例えば１ｍｉｎに１回、測定される。温湿度センサは、例えば黒球温度推定システム１の利用者の腕周りに配置される。
また、学習データとして用いられる照度センサデータが、例えば温度センサデータおよび湿度センサデータと同一タイミングで、照度センサによって測定される。照度センサは、例えば黒球温度推定システム１の利用者の腕周りに配置される。
更に、学習データとして用いられる皮膚温度センサデータが、例えば温度センサデータおよび湿度センサデータと同一タイミングで、皮膚温度センサによって測定される。皮膚温度センサは、例えば黒球温度推定システム１の利用者の腕周りに配置される。
また、黒球温度センサによって、教師データとしての黒球温度が、例えば温度センサデータおよび湿度センサデータと同一タイミングで測定される。黒球温度センサは、黒球温度推定システム１の利用者の腕周りに配置されなくてよい。
FIG. 6 is a diagram for explaining an example of machine learning of the black globe
In the example shown in FIG. 6, a neural network is used as a machine learning method.
Specifically, in the example shown in FIG. 6, the temperature sensor data and the humidity sensor data used as the training data are measured by the temperature / humidity sensor, for example, once every 1 min. The temperature / humidity sensor is arranged around the arm of the user of the black globe
Further, the illuminance sensor data used as the learning data is measured by the illuminance sensor at the same timing as, for example, the temperature sensor data and the humidity sensor data. The illuminance sensor is arranged around the arm of the user of the black globe
Further, the skin temperature sensor data used as the learning data is measured by the skin temperature sensor at the same timing as, for example, the temperature sensor data and the humidity sensor data. The skin temperature sensor is arranged, for example, around the arm of the user of the black globe
Further, the black globe temperature sensor measures the black globe temperature as teacher data at the same timing as, for example, the temperature sensor data and the humidity sensor data. The black globe temperature sensor does not have to be arranged around the arm of the user of the black globe
図６に示す例では、次いで、学習データと教師データとを用いる（詳細には、例えば１ｍｉｎ分のデータを用いる）ことによって、ニューラルネットワークの学習が行われる。ニューラルネットワークの学習では、推定される黒球温度と、黒球温度センサによって測定された黒球温度との比較が行われる。
ニューラルネットワークの学習の結果、ニューラルネットワークは、黒球温度を推定できるようになる。
ニューラルネットワークにおいて推定された黒球温度を用いることにより、上述した暑さ指数推定システムＡによって、暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］を算出することができる。
また、その暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］を用いることにより、上述した熱中症リスク推定部Ｂ１によって、４段階のリスク（危険度）の分類を行うことができる。
In the example shown in FIG. 6, the neural network is then trained by using the training data and the teacher data (specifically, for example, 1 min of data is used). In the training of the neural network, the estimated black globe temperature is compared with the black globe temperature measured by the black globe temperature sensor.
As a result of learning the neural network, the neural network can estimate the black globe temperature.
By using the black globe temperature estimated by the neural network, the heat index (WBGT) [° C.] can be calculated by the heat index estimation system A described above.
Further, by using the heat index (WBGT) [° C.], the risk (risk degree) can be classified into four stages by the heat stroke risk estimation unit B1 described above.
図７は図６に示すニューラルネットワークに入力された黒球温度の実測値と図６に示すニューラルネットワークから出力された黒球温度の推定値との関係を示す図である。図７の横軸は、１０時１９分から１１時１６分までの時刻を示している。図７の縦軸は、黒球温度［℃］（詳細には、黒球温度の実測値および黒球温度の推定値）を示している。
図８は図７に示す黒球温度の実測値と黒球温度の推定値とを比較した図である。図８の横軸は、図６に示すニューラルネットワークに入力された黒球温度の実測値［℃］を示しており、図８の縦軸は、図６に示すニューラルネットワークから出力された黒球温度の推定値［℃］を示している。
図７および図８に示す研究では、１０時１９分から１１時１６分までの間に１ｍｉｎに１回検出された温度センサデータ、湿度センサデータ、照度センサデータおよび皮膚温度センサデータから黒球温度推定部１５により推定された黒球温度と、１０時１９分から１１時１６分までの間に１ｍｉｎに１回測定された黒球温度センサデータとの比較を行った。
黒球温度推定部１５による例えば１０時１９分の時点の黒球温度の推定では、１０時１９分の時点における温度センサデータ、湿度センサデータ、照度センサデータおよび皮膚温度センサデータが使用された。また、黒球温度推定部１５による例えば１１時１６分の時点の黒球温度の推定では、１１時１６分の時点における温度センサデータ、湿度センサデータ、照度センサデータおよび皮膚温度センサデータが使用された。
図７および図８に示す研究では、図７に示すように、黒球温度の実測値とほぼ一致する黒球温度の推定値を得ることができた。つまり、図６に示すニューラルネットワーク（第１実施形態の黒球温度推定システム１）では、黒球温度を高精度に推定することができた。また、図８に示すように、Ｒ２値として「０．９１９３」が得られた。
FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the measured value of the black globe temperature input to the neural network shown in FIG. 6 and the estimated value of the black globe temperature output from the neural network shown in FIG. The horizontal axis of FIG. 7 indicates the time from 10:19 to 11:16. The vertical axis of FIG. 7 shows the black globe temperature [° C.] (specifically, the measured value of the black bulb temperature and the estimated value of the black globe temperature).
FIG. 8 is a diagram comparing the actually measured value of the black bulb temperature shown in FIG. 7 with the estimated value of the black bulb temperature. The horizontal axis of FIG. 8 shows the measured value [° C.] of the black globe temperature input to the neural network shown in FIG. 6, and the vertical axis of FIG. 8 is the black globe output from the neural network shown in FIG. It shows the estimated temperature [° C].
In the studies shown in FIGS. 7 and 8, the black globe temperature is estimated from the temperature sensor data, the humidity sensor data, the illuminance sensor data, and the skin temperature sensor data detected once every 1 min between 10:19 and 11:16. A comparison was made between the black globe temperature estimated by the
In the estimation of the black bulb temperature at, for example, 10:19 by the black globe
In the studies shown in FIGS. 7 and 8, as shown in FIG. 7, it was possible to obtain an estimated value of the black globe temperature which is almost the same as the measured value of the black globe temperature. That is, the neural network shown in FIG. 6 (black globe
図９は図５に示す熱中症リスク推定システムＢによる熱中症リスクの推定結果の正答率（分類精度）を示す図である。
図９に示すように、暑さ指数の実測値が、熱中症リスクの「注意」段階（２５［℃］未満）に相当する条件下では、図５に示す熱中症リスク推定システムＢによる熱中症リスクの推定結果の正答率が、「１」（＝１００％）になった。
暑さ指数の実測値が、熱中症リスクの「警戒」段階（２５［℃］以上２８［℃］未満）に相当する条件下では、図５に示す熱中症リスク推定システムＢによる熱中症リスクの推定結果の正答率が、「０．９３」（＝９３％）になった。
暑さ指数の実測値が、熱中症リスクの「厳重警戒」段階（２８［℃］以上３１［℃］未満）に相当する条件下では、図５に示す熱中症リスク推定システムＢによる熱中症リスクの推定結果の正答率が、「０．７９」（＝７９％）になった。
暑さ指数の実測値が、熱中症リスクの「危険」段階（３１［℃］以上）に相当する条件下では、図５に示す熱中症リスク推定システムＢによる熱中症リスクの推定結果の正答率が、「０．９５」（＝９５％）になった。
図５に示す熱中症リスク推定システムＢによる熱中症リスクの推定結果の４段階の正答率平均は、「０．９１」（＝９１％）になった。
つまり、暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］の分類間隔（分類温度幅）が３［℃］（２５［℃］〜２８［℃］、２８［℃］〜３１［℃］）に設定された図９に示す研究では、暑さ指数の実測値を用いる必要なく、熱中症リスクを高精度に推定することができた。
FIG. 9 is a diagram showing the correct answer rate (classification accuracy) of the heat stroke risk estimation result by the heat stroke risk estimation system B shown in FIG.
As shown in FIG. 9, under the condition that the measured value of the heat index corresponds to the “caution” stage (less than 25 [° C.]) of the heat stroke risk, heat stroke by the heat stroke risk estimation system B shown in FIG. The correct answer rate of the risk estimation result became "1" (= 100%).
Under the condition that the measured value of the heat index corresponds to the "warning" stage of the heat stroke risk (25 [° C] or more and less than 28 [° C]), the heat stroke risk by the heat stroke risk estimation system B shown in FIG. The correct answer rate of the estimation result was "0.93" (= 93%).
Under the condition that the measured value of the heat index corresponds to the "strict caution" stage (28 [° C] or more and less than 31 [° C]) of the heat stroke risk, the heat stroke risk by the heat stroke risk estimation system B shown in FIG. The correct answer rate of the estimation result was "0.79" (= 79%).
Under conditions where the measured value of the heat index corresponds to the "danger" stage (31 [° C] or higher) of the heat stroke risk, the correct answer rate of the heat stroke risk estimation result by the heat stroke risk estimation system B shown in FIG. However, it became "0.95" (= 95%).
The average correct answer rate in four stages of the heat stroke risk estimation result by the heat stroke risk estimation system B shown in FIG. 5 was "0.91" (= 91%).
That is, the figure in which the classification interval (classification temperature range) of the heat index (WBGT) [° C.] is set to 3 [° C.] (25 [° C.] to 28 [° C.], 28 [° C.] to 31 [° C.]). In the study shown in 9, the risk of heat stroke could be estimated with high accuracy without using the measured value of the heat index.
図１０は図５に示す熱中症リスク推定システムＢにおける熱中症リスクの分類間隔（分類温度幅）と分類精度（推定結果の正答率）との関係を示す図である。図１０の縦軸は分類精度を示しており、図１０の横軸は暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］の分類間隔（分類温度幅）を示している。
図１０に示す研究では、暑さ指数（ＷＢＧＴ）［℃］の分類間隔（分類温度幅）が３［℃］以外の場合（具体的には、分類温度幅が１［℃］の場合、分類温度幅が２［℃］の場合、および、分類温度幅が４［℃］の場合）においても、熱中症リスクを高精度に推定できることが確認できた。
FIG. 10 is a diagram showing the relationship between the heat stroke risk classification interval (classification temperature range) and the classification accuracy (correct answer rate of the estimation result) in the heat stroke risk estimation system B shown in FIG. The vertical axis of FIG. 10 shows the classification accuracy, and the horizontal axis of FIG. 10 shows the classification interval (classification temperature range) of the heat index (WBGT) [° C.].
In the study shown in FIG. 10, when the classification interval (classification temperature range) of the heat index (WBGT) [° C.] is other than 3 [° C.] (specifically, when the classification temperature range is 1 [° C.], classification is performed. It was confirmed that the risk of heat stroke can be estimated with high accuracy even when the temperature range is 2 [° C] and the classification temperature range is 4 [° C]).
図６〜図１０に示す本発明者等の研究では、下記のニューラルネットワーク構造を使用した。
Ｉｎｐｕｔ
Ａｆｆｉｎｅ（５００）
ＢａｔｃｈＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ
Ｔａｎｈ
ＢａｔｃｈＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ
ＲｅＬＵ
Ａｆｆｉｎｅ（１００）
ＲｅＬＵ
Ａｆｆｉｎｅ（１）
Ａｂｓ
In the studies of the present inventors shown in FIGS. 6 to 10, the following neural network structure was used.
Input
Affine (500)
BatchNormalization
Tanh
BatchNormalization
ReLU
Affine (100)
ReLU
Affine (1)
Abs
図１１は黒球温度推定システム１の利用者によって装着されるウェアラブルデバイスＣの一例を示す図である。詳細には、図１１（Ａ）はウェアラブルデバイスＣを表面側から見た概略的な斜視図であり、図１１（Ｂ）はウェアラブルデバイスＣを裏面側から見た概略的な斜視図である。
図１１に示す例では、ウェアラブルデバイスＣが、腕時計型熱中症リスク低減デバイスとして機能する。ウェアラブルデバイスＣは、腕時計機能部Ｃ１と、第１または第３実施形態の黒球温度推定システム１とを備えている。
図１１に示すＡＩ（Artificial Intelligence）処理回路が、黒球温度推定システム１の黒球温度推定装置１０として機能する。また、図１１に示す温湿度センサは、温度センサ１Ａの機能と湿度センサ１Ｂの機能とを有する。温度センサ１Ａは、例えば黒球温度推定システム１の利用者の周囲の物体表面温度を検出する機能を有する。湿度センサ１Ｂは、例えばウェアラブルデバイスＣ付近の温湿度を検出する機能を有する。
図１１に示す例では、温湿度センサ（温度センサ１Ａ、湿度センサ１Ｂ）と照度センサ１Ｃと加速度センサとが、ウェアラブルデバイスＣの表面側に配置され、環境センサとして機能する。照度センサ１Ｃは、例えばウェアラブルデバイスＣ付近の照度を検出する機能を有する。加速度センサは、例えばウェアラブルデバイスＣの姿勢、運動状態などを検出する機能を有する。
脈拍センサと皮膚温度センサ１Ｄと発汗センサとは、ウェアラブルデバイスＣの裏面側に配置され、生体センサとして機能する。皮膚温度センサ１Ｄとしては、例えば黒球温度推定システム１の利用者の皮膚の表面温度を検出する赤外線センサが用いられる。発汗センサは、例えば黒球温度推定システム１の利用者付近の温湿度を検出する機能を有する。
図１１に示す電源は、ＡＩ処理回路（黒球温度推定装置１０）と、温湿度センサ（温度センサ１Ａ、湿度センサ１Ｂ）と、照度センサ１Ｃと、脈拍センサと、皮膚温度センサ１Ｄと、発汗センサと、加速度センサとに電力を供給する。
図１１に示すウェアラブルデバイスＣは、図４に示す暑さ指数推定システムＡが有する機能、および、図５に示す熱中症リスク推定システムＢが有する機能を有する。
図１１に示す例では、ウェアラブル端末に搭載可能なセンサのみで暑さ指数が分かるので、個人個人の熱中症リスクを手軽に把握することができる。
FIG. 11 is a diagram showing an example of a wearable device C worn by a user of the black globe
In the example shown in FIG. 11, the wearable device C functions as a wristwatch-type heat stroke risk reduction device. The wearable device C includes a wristwatch function unit C1 and a black globe
The AI (Artificial Intelligence) processing circuit shown in FIG. 11 functions as the black ball
In the example shown in FIG. 11, the temperature / humidity sensor (
The pulse sensor, the
The power supplies shown in FIG. 11 include an AI processing circuit (black ball temperature estimation device 10), a temperature / humidity sensor (
The wearable device C shown in FIG. 11 has a function of the heat index estimation system A shown in FIG. 4 and a function of the heat stroke risk estimation system B shown in FIG.
In the example shown in FIG. 11, since the heat index can be known only by the sensor mounted on the wearable terminal, the risk of heat stroke of an individual can be easily grasped.
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。上述した各実施形態および各例に記載の構成を組み合わせてもよい。 Although the embodiments for carrying out the present invention have been described above using the embodiments, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications and substitutions are made without departing from the gist of the present invention. Can be added. The configurations described in each of the above-described embodiments and examples may be combined.
なお、上述した実施形態における黒球温度推定システム１が備える各部の機能全体あるいはその一部は、これらの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶部のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
In addition, all or a part of the functions of each part included in the black globe
Further, the "computer-readable recording medium" refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, or a CD-ROM, or a storage unit such as a hard disk built in a computer system. Further, a "computer-readable recording medium" is a communication line for transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line, and dynamically holds the program for a short period of time. It may also include a program that holds a program for a certain period of time, such as a volatile memory inside a computer system that serves as a server or a client in that case. Further, the above-mentioned program may be a program for realizing a part of the above-mentioned functions, and may be a program for realizing the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.
１…黒球温度推定システム、１０…黒球温度推定装置、１１…気温情報取得部、１２…湿度情報取得部、１３…照度情報取得部、１４…皮膚温度情報取得部、１５…黒球温度推定部、１６…学習部、１Ａ…温度センサ、１Ｂ…湿度センサ、１Ｃ…照度センサ、１Ｄ…皮膚温度センサ、Ａ…暑さ指数推定システム、Ａ１…暑さ指数推定部、Ｂ…熱中症リスク推定システム、Ｂ１…熱中症リスク推定部、Ｃ…ウェアラブルデバイス、Ｃ１…腕時計機能部 1 ... Black globe temperature estimation system, 10 ... Black globe temperature estimation device, 11 ... Temperature information acquisition unit, 12 ... Humidity information acquisition unit, 13 ... Illumination information acquisition unit, 14 ... Skin temperature information acquisition unit, 15 ... Black globe temperature Estimating unit, 16 ... Learning unit, 1A ... Temperature sensor, 1B ... Humidity sensor, 1C ... Illumination sensor, 1D ... Skin temperature sensor, A ... Heat index estimation system, A1 ... Heat index estimation unit, B ... Heat stroke risk Estimate system, B1 ... Heat stroke risk estimation unit, C ... Wearable device, C1 ... Watch function unit
Claims (9)
気温情報を取得する気温情報取得部と、
湿度情報を取得する湿度情報取得部と、
照度情報を取得する照度情報取得部と、
前記黒球温度推定システムの利用者の皮膚温度情報を取得する皮膚温度情報取得部と、
前記気温情報取得部によって取得された気温情報と、前記湿度情報取得部によって取得された湿度情報と、前記照度情報取得部によって取得された照度情報と、前記皮膚温度情報取得部によって取得された皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する黒球温度推定部とを備える、
黒球温度推定システム。 It is a black globe temperature estimation system that estimates the black bulb temperature.
The temperature information acquisition department that acquires temperature information,
Humidity information acquisition unit that acquires humidity information,
The illuminance information acquisition unit that acquires illuminance information and
The skin temperature information acquisition unit that acquires the skin temperature information of the user of the black bulb temperature estimation system, and
The temperature information acquired by the temperature information acquisition unit, the humidity information acquired by the humidity information acquisition unit, the illuminance information acquired by the illuminance information acquisition unit, and the skin acquired by the skin temperature information acquisition unit. It is provided with a black globe temperature estimation unit that estimates the black globe temperature based on the temperature information.
Black globe temperature estimation system.
請求項１に記載の黒球温度推定システム。 By using a combination of teacher data, which is information indicating a known black globe temperature, and training data having temperature information, humidity information, illuminance information, and skin temperature information at the time when the known black globe temperature is obtained, A learning unit for performing machine learning of the black globe temperature estimation unit is further provided.
The black globe temperature estimation system according to claim 1.
前記湿度情報取得部は時系列湿度情報を取得し、
前記照度情報取得部は時系列照度情報を取得し、
前記皮膚温度情報取得部は時系列皮膚温度情報を取得し、
前記黒球温度推定部は、前記気温情報取得部によって取得された時系列気温情報と、前記湿度情報取得部によって取得された時系列湿度情報と、前記照度情報取得部によって取得された時系列照度情報と、前記皮膚温度情報取得部によって取得された時系列皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する、
請求項１に記載の黒球温度推定システム。 The temperature information acquisition unit acquires time-series temperature information and
The humidity information acquisition unit acquires time-series humidity information and
The illuminance information acquisition unit acquires time-series illuminance information and
The skin temperature information acquisition unit acquires time-series skin temperature information,
The black globe temperature estimation unit includes time-series temperature information acquired by the temperature information acquisition unit, time-series humidity information acquired by the humidity information acquisition unit, and time-series illuminance acquired by the illuminance information acquisition unit. The black globe temperature is estimated based on the information and the time-series skin temperature information acquired by the skin temperature information acquisition unit.
The black globe temperature estimation system according to claim 1.
請求項３に記載の黒球温度推定システム。 Learning with teacher data which is information indicating a known black globe temperature, time-series temperature information including the time when the known black-sphere temperature is obtained, time-series humidity information, time-series illuminance information, and time-series skin temperature information. By using a set with data, a learning unit that performs machine learning of the black globe temperature estimation unit is further provided.
The black globe temperature estimation system according to claim 3.
気温を検出し、気温情報を出力する温度センサと、
湿度を検出し、湿度情報を出力する湿度センサと、
照度を検出し、照度情報を出力する照度センサと、
前記黒球温度推定システムの利用者の皮膚温度を検出し、皮膚温度情報を出力する皮膚温度センサとを備え、
前記黒球温度推定システムの利用者によって装着されるウェアラブルデバイス。 The black bulb temperature estimation system according to any one of claims 1 to 4,
A temperature sensor that detects the temperature and outputs the temperature information,
A humidity sensor that detects humidity and outputs humidity information,
An illuminance sensor that detects illuminance and outputs illuminance information,
It is equipped with a skin temperature sensor that detects the skin temperature of the user of the black bulb temperature estimation system and outputs the skin temperature information.
A wearable device worn by a user of the black globe temperature estimation system.
気温情報を取得する気温情報取得ステップと、
湿度情報を取得する湿度情報取得ステップと、
照度情報を取得する照度情報取得ステップと、
前記黒球温度推定システムの利用者の皮膚温度情報を取得する皮膚温度情報取得ステップと、
前記気温情報取得ステップにおいて取得された気温情報と、前記湿度情報取得ステップにおいて取得された湿度情報と、前記照度情報取得ステップにおいて取得された照度情報と、前記皮膚温度情報取得ステップにおいて取得された皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する黒球温度推定ステップとを備える、
黒球温度推定方法。 It is a black globe temperature estimation method that estimates the black bulb temperature by the black globe temperature estimation system.
The temperature information acquisition step to acquire the temperature information and
Humidity information acquisition step to acquire humidity information,
Illuminance information acquisition step to acquire illuminance information and
The skin temperature information acquisition step for acquiring the skin temperature information of the user of the black bulb temperature estimation system, and
The temperature information acquired in the temperature information acquisition step, the humidity information acquired in the humidity information acquisition step, the illuminance information acquired in the illuminance information acquisition step, and the skin acquired in the skin temperature information acquisition step. A black globe temperature estimation step for estimating the black globe temperature based on the temperature information is provided.
Black globe temperature estimation method.
気温情報を取得する気温情報取得ステップと、
湿度情報を取得する湿度情報取得ステップと、
照度情報を取得する照度情報取得ステップと、
前記黒球温度推定システムの利用者の皮膚温度情報を取得する皮膚温度情報取得ステップと、
前記気温情報取得ステップにおいて取得された気温情報と、前記湿度情報取得ステップにおいて取得された湿度情報と、前記照度情報取得ステップにおいて取得された照度情報と、前記皮膚温度情報取得ステップにおいて取得された皮膚温度情報とに基づいて、黒球温度を推定する黒球温度推定ステップと
を実行させるためのプログラム。 For the black globe temperature estimation system,
The temperature information acquisition step to acquire the temperature information and
Humidity information acquisition step to acquire humidity information,
Illuminance information acquisition step to acquire illuminance information and
The skin temperature information acquisition step for acquiring the skin temperature information of the user of the black bulb temperature estimation system, and
The temperature information acquired in the temperature information acquisition step, the humidity information acquired in the humidity information acquisition step, the illuminance information acquired in the illuminance information acquisition step, and the skin acquired in the skin temperature information acquisition step. A program for executing a black globe temperature estimation step that estimates the black globe temperature based on the temperature information.
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