JP6835784B2 - Biological information detector - Google Patents
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Description
本発明は、電波を利用した生体情報検出装置に関する。 The present invention relates to a biological information detection device using radio waves.
従来、電波を利用した距離測定方法としては、例えば、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によるレーダ（以下「ＦＭ−ＣＷレーダ」という。）を用いた生体状態検出装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, as a distance measuring method using radio waves, for example, a biological state detection device using a radar by the FM-CW (Frequency Modulated Continuous Wave) method (hereinafter referred to as "FM-CW radar") has been proposed ( For example, see Patent Document 1).
特許文献１に記載された生体状態検出装置は、周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、送信波と対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの予め定められた距離ごとの強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出するＦＭ−ＣＷレーダと、ＦＭ−ＣＷレーダの検出結果から、生体の呼吸に基づく体動信号を抽出する抽出手段と、体動信号に基づいて生体の姿勢が座位であるか臥位であるか、又は生体の呼吸を判定する判定手段とを備える。 The biological state detection device described in Patent Document 1 transmits a transmitted wave by a frequency-modulated continuous wave to an object including a living body, and based on the frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave from the object, the above-mentioned From the detection results of the FM-CW radar that detects the distance spectrum intensity data that shows the intensity of each predetermined distance to the object in time series and the FM-CW radar, the body motion signal based on the breathing of the living body is extracted. It is provided with an extraction means for determining whether the posture of the living body is in the sitting position or the lying position based on the body motion signal, or for determining the breathing of the living body.
生体（通常は人）の姿勢や呼吸だけでなく、生体の居室内における位置、居室に居るか居ないか（在／不在）、転倒の有無、活動情報等の生体に関する情報を取得して生体を監視したいという要請がある。 Not only the posture and breathing of the living body (usually a person), but also the living body by acquiring information about the living body such as the position of the living body in the living room, whether or not it is in the living room (presence / absence), the presence or absence of a fall, and activity information. There is a request to monitor.
本発明の目的は、生体の転倒の有無を含む生体に関する情報を検出することができる生体情報検出装置を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a biological information detection device capable of detecting information about a living body including the presence or absence of a fall of the living body.
［１］周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、前記送信波と前記対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの距離毎の強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出する検出部と、
前記検出部から出力される距離スペクトル強度データと前記距離スペクトル強度データに予め定められた時間の遅延を与えたデータとの差を前記距離毎に求めた差分データを算出する算出部と、
前記差分データに基づいて、強度の変化率が閾値以上になった場合、前記生体の転倒を検出する転倒検出部と、を備えた生体情報検出装置。
［２］前記転倒検出部は、前記強度の変化率が閾値以上になった状態が予め定められた時間継続した場合、前記生体の転倒を検出する、前記［１］に記載の生体情報検出装置。
［３］前記転倒検出部は、前記強度の変化率が閾値以上になった状態が予め定められた時間継続した後、前記強度の変化率が前記閾値未満になった状態が予め定められた時間継続した場合、前記生体の転倒を検出する、前記［１］に記載の生体情報検出装置。
[1] A transmitted wave generated by a frequency-modulated continuous wave is transmitted to an object including a living body, and the intensity of each distance to the object is based on the frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave from the object. A detector that detects distance spectrum intensity data that shows in time series,
A calculation unit that calculates the difference data obtained by obtaining the difference between the distance spectrum intensity data output from the detection unit and the data obtained by giving a predetermined time delay to the distance spectrum intensity data for each distance.
A biological information detection device including a fall detection unit that detects a fall of the living body when the rate of change in intensity becomes equal to or higher than a threshold value based on the difference data.
[2] The biometric information detection device according to the above [1], wherein the fall detection unit detects a fall of the living body when the state in which the rate of change of the intensity becomes equal to or higher than a threshold value continues for a predetermined time. ..
[3] In the fall detection unit, after the state in which the rate of change in intensity is equal to or higher than the threshold value continues for a predetermined time, the state in which the rate of change in intensity is lower than the threshold value is set for a predetermined time. The biometric information detection device according to the above [1], which detects the fall of the living body when it is continued.
本発明によれば、生体の転倒の有無を含む生体に関する情報を検出することができる。 According to the present invention, it is possible to detect information about a living body including the presence or absence of a fall of the living body.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In each figure, components having substantially the same function are designated by the same reference numerals, and duplicate description thereof will be omitted.
［実施の形態］
図１は、本発明の実施の形態に係る生体情報検出装置が配置された屋内の一例を示す平面図である。
[Embodiment]
FIG. 1 is a plan view showing an example of an indoor room in which the biological information detection device according to the embodiment of the present invention is arranged.
同図に示す屋内１００には、居室１０１があり、居室１０１の壁１０１ａに、生体情報検出装置（以下「センサ」ともいう。）１と、エアコン１０２とが配置され、居室１０１の床面１０１ｂにベッド１０３が配置されている。また、居室１０１には、トイレ１０４、ドア１０５等が設けられている。なお、センサ１は、天井や屋内に配置されたベッド１０３等の他の場所に配置されてもよく、照明器具等の器具に内蔵されてもよい。 The indoor 100 shown in the figure has a living room 101, and a biological information detection device (hereinafter, also referred to as a “sensor”) 1 and an air conditioner 102 are arranged on a wall 101a of the living room 101, and a floor surface 101b of the living room 101 is arranged. Bed 103 is arranged in. Further, the living room 101 is provided with a toilet 104, a door 105, and the like. The sensor 1 may be arranged in another place such as a bed 103 arranged indoors or on the ceiling, or may be built in an appliance such as a lighting fixture.
センサ１は、例えば、居室１０１内における対象者Ｐの生体情報を検出する。「生体情報」とは、生体の位置や生体の状態等の生体に関する情報をいう。生体情報には、例えば、居室の在／不在、活動状態、入床状態、姿勢、呼吸数、脈拍数等が含まれる。対象者Ｐは、生体の一例である。なお、生体は、犬、猫等の動物でもよい。また、対象者Ｐは複数でもよい。 The sensor 1 detects, for example, the biological information of the subject P in the living room 101. "Biological information" refers to information on a living body such as the position of the living body and the state of the living body. The biological information includes, for example, the presence / absence of a living room, an active state, a bed state, a posture, a respiratory rate, a pulse rate, and the like. Subject P is an example of a living body. The living body may be an animal such as a dog or a cat. Further, the number of target persons P may be plural.
センサ１の検出可能距離は、例えば０〜８ｍである。センサ１からの距離に応じて同心円状に、近傍エリア（例えば、２ｍ以下）１２１、検出エリア（２ｍを超え５ｍ以下）１２２、及び遠方エリア（５ｍを超え８ｍ以下）１２３が設定されている。検出エリア１２２は、生体情報の検出を目的とした領域である。近傍エリア１２１及び遠方エリア１２３は、生体情報の検出を目的としていない領域である。なお、上記のように検出可能距離のうち一部に検出エリア１２２を設けたが、これは一例であって、必ずしも設けなくてもよい。 The detectable distance of the sensor 1 is, for example, 0 to 8 m. A nearby area (for example, 2 m or less) 121, a detection area (more than 2 m and 5 m or less) 122, and a distant area (more than 5 m and 8 m or less) 123 are set concentrically according to the distance from the sensor 1. The detection area 122 is an area for the purpose of detecting biological information. The near area 121 and the distant area 123 are areas that are not intended to detect biological information. Although the detection area 122 is provided in a part of the detectable distance as described above, this is an example and does not necessarily have to be provided.
図２は、センサ１の構成例を示すブロック図である。センサ１は、検出系２と、第１の処理系３と、第２の処理系４と、通信部５とを備える。 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the sensor 1. The sensor 1 includes a detection system 2, a first processing system 3, a second processing system 4, and a communication unit 5.
通信部５は、第１の処理系３及び第２の処理系４により得られた生体情報の検出結果を有線又は無線により外部に送信する。外部としては、例えば、対象者Ｐを管理する管理センタ等が考えられる。管理センタは、通信部５から送信された生体情報に基づいて警報を発する等の動作を行う。 The communication unit 5 transmits the detection result of the biometric information obtained by the first processing system 3 and the second processing system 4 to the outside by wire or wirelessly. As the outside, for example, a management center that manages the target person P can be considered. The management center performs an operation such as issuing an alarm based on the biological information transmitted from the communication unit 5.
（検出系の構成）
検出系２は、ＲＦレーダ２０と、Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１と、周波数変換部２２とを備える。
(Configuration of detection system)
The detection system 2 includes an RF radar 20, an I / Q folding synchronization addition unit 21, and a frequency conversion unit 22.
ＲＦレーダ２０は、周波数変調した連続波による送信波を対象物（生体等の移動体やベッド等の固定物を含む。）に送信し、対象物からの反射波を受信し、送信波と反射波との周波数差（ビート周波数）をＩ信号及びＱ信号（以下「ＩＱ信号」という。）として出力する。送信波は、例えば２４ＧＨｚ帯を用いる。掃引周波数帯域を２００ＭＨｚとした場合、ＲＦレーダ２０は、２４．０５ＧＨｚ〜２４．２５ＧＨｚの範囲で変調した送信波を送信する。なお、周波数帯は、２４ＧＨｚに限られない。 The RF radar 20 transmits a transmitted wave by a frequency-modulated continuous wave to an object (including a moving body such as a living body and a fixed object such as a bed), receives a reflected wave from the object, and receives the transmitted wave and the reflected wave. The frequency difference (beat frequency) from the wave is output as an I signal and a Q signal (hereinafter referred to as "IQ signal"). For example, a 24 GHz band is used as the transmission wave. When the sweep frequency band is 200 MHz, the RF radar 20 transmits a transmitted wave modulated in the range of 24.05 GHz to 24.25 GHz. The frequency band is not limited to 24 GHz.
Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１は、ＲＦレーダ２０から出力されたＩＱ信号の重ね合わせを予め定められた回数繰り返し行う。これによりＩＱ信号のＳＮ比が向上する。 The I / Q folding synchronous addition unit 21 repeatedly superimposes the IQ signals output from the RF radar 20 a predetermined number of times. This improves the SN ratio of the IQ signal.
周波数変換部２２は、Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１から出力されたＩＱ信号をフーリエ変換することにより、対象物までの距離毎の強度（以下、パワーともいう。）を時系列的に示すデータ（以下「距離スペクトル強度データ」ともいう。）を出力する。 The frequency conversion unit 22 indicates the intensity (hereinafter, also referred to as power) for each distance to the object in chronological order by Fourier transforming the IQ signal output from the I / Q folding synchronous addition unit 21. Data (hereinafter, also referred to as "distance spectrum intensity data") is output.
（第１の処理系の構成）
第１の処理系３は、第１の差分データ算出部３０と、スペクトラム変換部３１と、フィルタ部３２と、位置判定部３３と、エリア毎パワー部３４と、動作判定部３５と、ノイズフロア検出部３６と、急峻動作検出部３７と、転倒ステート判定部３８とを備える。第１の差分データ算出部３０は、算出部の一例である。急峻動作検出部３７及び転倒ステート判定部３８は、転倒検出部の一例である。
(Structure of the first processing system)
The first processing system 3 includes a first difference data calculation unit 30, a spectrum conversion unit 31, a filter unit 32, a position determination unit 33, an area-by-area power unit 34, an operation determination unit 35, and a noise floor. It includes a detection unit 36, a steep motion detection unit 37, and a fall state determination unit 38. The first difference data calculation unit 30 is an example of the calculation unit. The steep motion detection unit 37 and the fall state determination unit 38 are examples of the fall detection unit.
第１の差分データ算出部３０は、周波数変換部２２から出力される距離スペクトル強度データに予め定められた時間（例えば、２０．４８ｍｓ）の遅延を与える遅延部３０ａと、周波数変換部２２の出力データに遅延部３０ａの出力データを加算する加算部３０ｂとを備える。これにより距離スペクトル強度データとその１つ前の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データが得られる。 The first difference data calculation unit 30 includes a delay unit 30a that gives a delay of a predetermined time (for example, 20.48 ms) to the distance spectrum intensity data output from the frequency conversion unit 22, and an output of the frequency conversion unit 22. It is provided with an addition unit 30b that adds the output data of the delay unit 30a to the data. As a result, the difference data obtained by obtaining the difference between the distance spectrum intensity data and the previous distance spectrum intensity data for each distance can be obtained.
スペクトラム変換部３１は、第１の差分データ算出部３０からの差分データに対し、連続する複数の周波数ＢＩＮ毎にパワーを求め、それを対数に変換する。 The spectrum conversion unit 31 obtains power for each of a plurality of consecutive frequency BINs with respect to the difference data from the first difference data calculation unit 30, and converts it into a logarithm.
フィルタ部３２は、スペクトラム変換部３１の出力データに対して連続する複数の周波数ＢＩＮ毎に移動平均処理（ローパスフィルタに相当する処理）を行い、処理結果（距離毎のパワー）を第１の動き情報３２ａとして位置判定部３３に出力する。なお、第１の動き情報３２ａは全ての位置のパワーが含まれている。例えば、生体が４ｍに位置するときは図６の実線に類似した波形が得られる。 The filter unit 32 performs moving average processing (processing corresponding to a low-pass filter) for each of a plurality of consecutive frequency BINs on the output data of the spectrum conversion unit 31, and transfers the processing result (power for each distance) to the first movement. It is output to the position determination unit 33 as information 32a. The first motion information 32a includes power at all positions. For example, when the living body is located at 4 m, a waveform similar to the solid line in FIG. 6 can be obtained.
位置判定部３３は、第１の処理系３のフィルタ部３２からの第１の動き情報３２ａと第２の処理系４のフィルタ部４２からの第２の動き情報４２ａに基づいて、対象者Ｐの位置を判定し、それを位置情報３３ａとして通信部５に出力する。 The position determination unit 33 is based on the first motion information 32a from the filter unit 32 of the first processing system 3 and the second motion information 42a from the filter unit 42 of the second processing system 4. Is determined, and it is output to the communication unit 5 as position information 33a.
第１の処理系３のフィルタ部３２から対象者Ｐの毎分６０回以上の比較的速い動きの情報（例えば、歩行等）が得られ、第２の処理系４のフィルタ部４２から対象者Ｐの毎分５０回以下の比較的遅い動きの情報（例えば、呼吸数等）が得られる。 Information on relatively fast movements of the subject P at least 60 times per minute (for example, walking) is obtained from the filter unit 32 of the first processing system 3, and the subject is obtained from the filter unit 42 of the second processing system 4. Information on relatively slow movements of P 50 times or less per minute (eg, respiratory rate, etc.) can be obtained.
第１の動き情報３２ａ及び第２の動き情報４２ａには、パワーのピークが発生したときの時間及びセンサ１からの距離が含まれる。したがって、位置判定部３３は、パワーのピークが発生した時間及び距離を追跡することにより、対象者Ｐの居室１０１内における現在の位置、及び位置の変化等の位置情報３３ａを検出することができる。 The first motion information 32a and the second motion information 42a include the time when the power peak occurs and the distance from the sensor 1. Therefore, the position determination unit 33 can detect the current position of the subject P in the living room 101 and the position information 33a such as the change of the position by tracking the time and the distance at which the power peak occurs. ..
例えば、対象者Ｐが居室１０１に入室し、ベッド１０３に横になったとすると、居室１０１に入室した際は、第１の動き情報３２ａ及び第２の動き情報４２ａが共に高いレベルを示すが、ベッド１０３に横になって体動が無くなると、第１の動き情報３２ａのレベルが下がり、第２の動き情報４２ａが高いレベルを示す。 For example, if the subject P enters the living room 101 and lays down on the bed 103, when the subject P enters the living room 101, both the first motion information 32a and the second motion information 42a show a high level. When lying down on the bed 103 and losing body movement, the level of the first movement information 32a drops, and the level of the second movement information 42a shows a high level.
エリア毎パワー部３４は、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア１２１、１２２、１２３毎のパワーを出力する。すなわち、エリア毎パワー部３４は、第１の差分データ算出部３０から出力された距離スペクトル強度データを、検出エリア１２２に関する距離スペクトル強度データ（以下「第１のエリア動き情報」という。）３４ａ（図６参照）と、近傍エリア１２１に関する第１のエリア動き情報３４ｂと、遠方エリア１２３に関する第１のエリア動き情報３４ｃに分けて出力する。 The power unit 34 for each area outputs the power for each of the areas 121, 122, and 123 by designating the distance range used for the calculation. That is, the area-by-area power unit 34 uses the distance spectrum intensity data output from the first difference data calculation unit 30 as the distance spectrum intensity data (hereinafter referred to as “first area motion information”) 34a (hereinafter referred to as “first area motion information”) regarding the detection area 122. (See FIG. 6), the first area motion information 34b relating to the near area 121, and the first area motion information 34c relating to the distant area 123 are output separately.
動作判定部３５は、エリア毎パワー部３４が出力したエリア１２１、１２２、１２３毎の第１のエリア動き情報３４ａ〜３４ｃと、ノイズフロア検出部３６が検出した最小ノイズフロア３６ａ（図６参照）とに基づいて、検出エリア１２２における対象者Ｐの動作の有無を判定し、判定結果を動作情報３５ａ（図６参照）として通信部５に出力する。 The operation determination unit 35 includes the first area motion information 34a to 34c for each of the areas 121, 122, and 123 output by the power unit 34 for each area, and the minimum noise floor 36a detected by the noise floor detection unit 36 (see FIG. 6). Based on the above, it is determined whether or not the target person P is operating in the detection area 122, and the determination result is output to the communication unit 5 as operation information 35a (see FIG. 6).
すなわち、動作判定部３５は、検出エリア１２２におけるパワーが最小ノイズフロア３６ａを超え、さらに閾値以上に変動した場合、対象者Ｐが動作したと判定する。また、動作判定部３５は、近傍エリア１２１又は遠方エリア１２３における最大のパワーが検出エリア１２２における最大のパワーよりも大きい場合、検出エリア１２２のパワーは近傍エリア１２１又は遠方エリア１２３のパワーの上昇の影響を受けたとして検出エリア１２２のパワーを動作判定から除外する。これにより、例えば、図３に示すように、対象者Ｐが検出エリア１２２及び遠方エリア１２３に存在しないにも拘らず例えば居室１０１の外で他の人の動きがあったために、遠方エリア１２３おける距離７ｍで最大のパワーが得られ、検出エリア１２２では距離４ｍで閾値を超える最大のパワーが得られる場合があるが、対象者Ｐが遠方エリア１２３に存在しているという誤判定を避けることができる。 That is, when the power in the detection area 122 exceeds the minimum noise floor 36a and further fluctuates above the threshold value, the motion determination unit 35 determines that the subject P has operated. Further, when the maximum power in the near area 121 or the distant area 123 is larger than the maximum power in the detection area 122, the operation determination unit 35 increases the power of the detection area 122 or the distant area 123. The power of the detection area 122 is excluded from the operation judgment because it is affected. As a result, for example, as shown in FIG. 3, although the subject P does not exist in the detection area 122 and the distant area 123, the distant area 123 can be set because, for example, another person has moved outside the living room 101. The maximum power may be obtained at a distance of 7 m, and the maximum power exceeding the threshold value may be obtained at a distance of 4 m in the detection area 122, but it is possible to avoid erroneous determination that the subject P exists in the distant area 123. it can.
また、動作判定部３５は、エアコン１０２の風向きを変更するフラップやエアコン１０２の掃除ロボットのように予め定められた周期で動作した場合、これに基づくパワーを判定対象から除外する。なお、判定対象から除外するものは、これらに限られない。 Further, when the operation determination unit 35 operates at a predetermined cycle such as a flap for changing the wind direction of the air conditioner 102 or a cleaning robot for the air conditioner 102, the power based on the operation is excluded from the determination target. It should be noted that what is excluded from the judgment target is not limited to these.
ノイズフロア検出部３６は、検出エリア１２２におけるパワーの最小値を追跡することで最小ノイズフロア３６ａ（図６参照）を検出する。但し、最小ノイズフロアは値が極端に変化しないように変化量を制限している。 The noise floor detection unit 36 detects the minimum noise floor 36a (see FIG. 6) by tracking the minimum value of the power in the detection area 122. However, the minimum noise floor limits the amount of change so that the value does not change extremely.
急峻動作検出部３７は、エリア毎パワー部３４から出力された検出エリア１２２における第１のエリア動き情報３４ａに基づいて、対象者Ｐの急峻な動作を検出する。具体的には、急峻動作検出部３７は、パワーの変化率が閾値以上となった場合に、それを急峻動作として検出する。この急峻動作の検出を図４を参照して説明する。なお、急峻動作検出部３７は、パワーの変化率が閾値以上となり、かつ、それが予め定められた時間継続した場合に、転倒を検出してもよい。 The steep motion detection unit 37 detects the steep motion of the target person P based on the first area motion information 34a in the detection area 122 output from the power unit 34 for each area. Specifically, when the rate of change in power exceeds a threshold value, the steep motion detection unit 37 detects it as a steep motion. The detection of this steep motion will be described with reference to FIG. The steep motion detection unit 37 may detect a fall when the rate of change in power is equal to or higher than a threshold value and it continues for a predetermined time.
図４は、転倒を含む急峻動作の検出を説明するための居室内におけるパワーの時系列的変化の一例を示す図である。図４の横軸は時間（検出単位等）を示し、縦軸はパワー（ｄＢ：デシベル）を示す。図４のＴ０の区間（時間軸の５点の区間）ではパワー値が４変化しているが、閾値（例えば、パワー値が５）以上でないため、急峻動作とは判断しない。図４のＴ１〜Ｔ５の区間では、閾値を超えるパワー値６が継続しているので、急峻動作検出部３７は、急峻動作の検出信号を継続して転倒ステート判定部３８に出力する。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a time-series change in power in a living room for explaining the detection of a steep motion including a fall. The horizontal axis of FIG. 4 indicates time (detection unit, etc.), and the vertical axis indicates power (dB: decibel). In the section T 0 in FIG. 4 (the section at 5 points on the time axis), the power value changes by 4, but since it is not equal to or higher than the threshold value (for example, the power value is 5), it is not judged to be a steep operation. In the section from T 1 to T 5 in FIG. 4, since the power value 6 exceeding the threshold value continues, the steep motion detection unit 37 continuously outputs the steep motion detection signal to the fall state determination unit 38.
転倒ステート判定部３８は、急峻動作検出部３７から急峻動作の検出信号が継続して予め定められた時間（又は回数）送信された後、急峻動作の検出信号が予め定められた時間出力されなかった場合、転倒検出状態遷移図（図５参照）に基づいて対象者Ｐが転倒したと判定する。 The fall state determination unit 38 does not output the steep motion detection signal for a predetermined time after the steep motion detection signal 37 continuously transmits the steep motion detection signal for a predetermined time (or number of times). If this is the case, it is determined that the subject P has fallen based on the fall detection state transition diagram (see FIG. 5).
図５は、転倒検出状態遷移図の一例を示す図である。同図に示す対象者Ｐの状態には、居室１０１に存在している状態を示す「在」と、居室１０１に存在していない状態を示す「不在」と、対象者Ｐの急峻な動作を検出した状態を示す「急峻動作検出」と、動作が安静している状態を示す「安静」と、対象者Ｐが転倒している状態を示す「転倒」とが含まれる。 FIG. 5 is a diagram showing an example of a fall detection state transition diagram. The states of the subject P shown in the figure include "presence" indicating the state of being present in the living room 101, "absence" indicating the state of not being present in the living room 101, and steep movements of the subject P. It includes "steep motion detection" indicating a detected state, "rest" indicating a state in which the motion is resting, and "falling" indicating a state in which the subject P has fallen.
対象者Ｐが例えばしゃがむ等の急峻な動作をした後、直ぐに立ち上がって居室１０１内に居る場合は、「急峻動作検出」の状態から「在」の状態に遷移し、急峻な動作後、退室すれば、「急峻動作検出」の状態から「不在」の状態に遷移する。対象者Ｐが転倒して横になったままになると、「急峻動作検出」の状態から「安静」の状態に遷移する。「安静」の状態に遷移した後、対象者Ｐが直ちに起き上がって居室１０１内に居る場合は、「安静」の状態から「在」の状態に遷移し、対象者Ｐが直ちに起き上がって退室すれば、「安静」の状態から「不在」の状態に遷移する。「安静」の状態が予め定められた時間継続した場合は、「安静」の状態から「転倒」の状態に遷移する。「転倒」の状態から対象者Ｐが起き上がって居室１０１内に居る場合は、「転倒」の状態から「在」の状態に遷移する。対象者Ｐが起き上がって退室すれば、「転倒」の状態から「不在」の状態に遷移する。 If the subject P stands up immediately after performing a steep movement such as crouching and is in the living room 101, the state transitions from the "steep movement detection" state to the "presence" state, and after the steep movement, the subject leaves the room. For example, the state of "steep motion detection" is changed to the state of "absence". When the subject P falls and remains lying down, the state transitions from the "steep motion detection" state to the "rest" state. If the subject P immediately gets up and stays in the living room 101 after the transition to the "rest" state, the transition from the "rest" state to the "presence" state and the subject P immediately get up and leave the room. , Transition from the "rest" state to the "absent" state. When the "rest" state continues for a predetermined time, the state changes from the "rest" state to the "fall" state. When the subject P gets up from the "falling" state and is in the living room 101, the state transitions from the "falling" state to the "presence" state. When the subject P gets up and leaves the room, the state changes from the "falling" state to the "absent" state.
図４を参照して転倒ステート判定部３８を説明する。図４のＴ１〜Ｔ５の区間では、閾値を超えるパワー値６が予め定められた時間（例えば、時間軸の７点の区間）以上に渡って継続し、Ｔ５の区間の後、パワーの変化率が予め定められた閾値未満になった状態（安静状態）が予め定められた時間継続した場合、つまり急峻動作の検出信号が予め定められた時間出力されなかった場合、転倒ステート判定部３８は、「転倒」の状態として判定する。 The fall state determination unit 38 will be described with reference to FIG. In the section from T 1 to T 5 in FIG. 4, the power value 6 exceeding the threshold value continues for a predetermined time (for example, a section of 7 points on the time axis), and after the section of T 5, the power When the rate of change of is less than a predetermined threshold value (resting state) continues for a predetermined time, that is, when the detection signal for steep motion is not output for a predetermined time, the fall state determination unit 38 is determined as a "falling" state.
（第２の処理系の構成）
第２の処理系４は、第２の差分データ算出部４０と、スペクトラム変換部４１と、フィルタ部４２と、エリア毎パワー部４４と、動作判定部４５と、ノイズフロア検出部４６とを備える。第２の差分データ算出部４０は、第２の算出部の一例である。
(Structure of the second processing system)
The second processing system 4 includes a second difference data calculation unit 40, a spectrum conversion unit 41, a filter unit 42, an area-by-area power unit 44, an operation determination unit 45, and a noise floor detection unit 46. .. The second difference data calculation unit 40 is an example of the second calculation unit.
第２の差分データ算出部４０は、周波数変換部２２から出力される距離スペクトル強度データに予め定められた時間（例えば、２０．４８ｍｓ）の遅延を与えるとともに、周波数変換部２２から出力される距離スペクトル強度データに対して移動平均処理を行う移動平均部４０ａと、周波数変換部２２の出力データに移動平均部４０ａの出力データを加算する加算部４０ｂとを備える。これにより距離スペクトル強度データと時系列的にその１つ前の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データが得られる。 The second difference data calculation unit 40 gives a delay of a predetermined time (for example, 20.48 ms) to the distance spectrum intensity data output from the frequency conversion unit 22, and the distance output from the frequency conversion unit 22. It includes a moving average unit 40a that performs moving average processing on the spectrum intensity data, and an adding unit 40b that adds the output data of the moving average unit 40a to the output data of the frequency conversion unit 22. As a result, the difference data obtained by obtaining the difference between the distance spectrum intensity data and the previous distance spectrum intensity data in chronological order for each distance can be obtained.
移動平均処理では、時系列的に連続するＮ個の値を平均した平均値を、時間方向に１つずつ移動しながら算出する。検出したい動きの周波数に応じてＮの値を定めればよい。本実施の形態では、毎分１０〜５０回の呼吸数が検出できるようにＮの値を定める。なお、移動平均処理は、単純移動平均を用いてもよく、重み付け移動平均を用いてもよい。重み付け移動平均を用いることにより、本来のデータに近いデータが得られる。重み付け移動平均は、直近ほど大きな係数を用いる。 In the moving average processing, the average value obtained by averaging N consecutive values in time series is calculated while moving one by one in the time direction. The value of N may be determined according to the frequency of the motion to be detected. In this embodiment, the value of N is set so that the respiratory rate of 10 to 50 breaths per minute can be detected. In the moving average processing, a simple moving average may be used, or a weighted moving average may be used. By using the weighted moving average, data close to the original data can be obtained. For the weighted moving average, a larger coefficient is used for the latest.
スペクトラム変換部４１と、第１の処理系３のスペクトラム変換部３１と同様に、連続する複数の周波数ＢＩＮ毎にパワーを求め、それを対数に変換する。 Similar to the spectrum conversion unit 41 and the spectrum conversion unit 31 of the first processing system 3, the power is obtained for each of a plurality of consecutive frequency BINs and converted into a logarithm.
フィルタ部４２は、第１の処理系３のフィルタ部３２と同様に、スペクトラム変換部４１の出力データに対して連続する複数の周波数ＢＩＮ毎に移動平均処理（ローパスフィルタに相当する処理）を行い、処理結果（距離毎のパワー）を第２の動き情報４２ａとして位置判定部３３に出力する。なお、第２の動き情報４２ａは全ての位置のパワーが含まれている。例えば、生体が４ｍに位置するときは図６の実線に類似した波形が得られる。 Similar to the filter unit 32 of the first processing system 3, the filter unit 42 performs moving average processing (processing corresponding to a low-pass filter) for each of a plurality of consecutive frequency BINs on the output data of the spectrum conversion unit 41. , The processing result (power for each distance) is output to the position determination unit 33 as the second motion information 42a. The second motion information 42a includes power at all positions. For example, when the living body is located at 4 m, a waveform similar to the solid line in FIG. 6 can be obtained.
エリア毎パワー部４４と、第１の処理系３のエリア毎パワー部３４と同様に、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア１２１、１２２、１２３毎のパワー（強度）を算出する。すなわち、エリア毎パワー部４４は、第２の差分データ算出部４０から出力された距離スペクトル強度データを、検出エリア１２２に関する距離スペクトル強度データ（以下「第２のエリア動き情報」という。）４４ａ（図６参照）と、近傍エリア１２１に関する第２のエリア動き情報４４ｂと、遠方エリア１２３に関する第２のエリア動き情報４４ｃに分けて出力する。 Similar to the area-by-area power unit 44 and the area-by-area power unit 34 of the first processing system 3, the power (intensity) for each of the areas 121, 122, and 123 is calculated by designating the distance range used for the calculation. That is, the area-by-area power unit 44 uses the distance spectrum intensity data output from the second difference data calculation unit 40 as the distance spectrum intensity data (hereinafter referred to as “second area motion information”) 44a (hereinafter referred to as “second area motion information”) regarding the detection area 122. (See FIG. 6), the second area motion information 44b relating to the near area 121, and the second area motion information 44c relating to the distant area 123 are output separately.
動作判定部４５は、エリア毎パワー部４４が算出したエリア１２１、１２２、１２３毎の第２のエリア動き情報４４ａ〜４４ｃと、ノイズフロア検出部４６が検出した最小ノイズフロアとに基づいて、対象者Ｐの居室１０１に存在するか否かを示す在／不在情報４５ａ（図６参照）を出力する。なお、動作判定部４５は、最小ノイズフロア検出部３６Ａのデータを用いずにエリア毎パワー部４４の出力データのレベルと予め定めた閾値との比較により在／不在を判定してもよい。 The operation determination unit 45 is a target based on the second area motion information 44a to 44c for each of the areas 121, 122, 123 calculated by the power unit 44 for each area and the minimum noise floor detected by the noise floor detection unit 46. The presence / absence information 45a (see FIG. 6) indicating whether or not the person P exists in the living room 101 is output. The operation determination unit 45 may determine the presence / absence by comparing the output data level of the power unit 44 for each area with a predetermined threshold value without using the data of the minimum noise floor detection unit 36A.
ノイズフロア検出部４６は、第１の処理系３のノイズフロ検出部３６と同様に、検出エリア１２２におけるパワーの最小値を追跡することで最小ノイズフロアを検出する。但し、最小ノイズフロアは値が極端に変化しないように変化量を制限している。 The noise floor detection unit 46 detects the minimum noise floor by tracking the minimum value of the power in the detection area 122, similarly to the noise flow detection unit 36 of the first processing system 3. However, the minimum noise floor limits the amount of change so that the value does not change extremely.
（実施の形態の動作）
次に、本実施の形態の動作の一例を図６〜図８を参照して説明する。
(Operation of the embodiment)
Next, an example of the operation of the present embodiment will be described with reference to FIGS. 6 to 8.
（１）居室における対象者の動作
図６は、居室内におけるパワーの時系列的変化の一例を示す図である。図６の横軸は時間を示し、縦軸は動作情報３５ａ及び在／不在情報４５ａを除きパワー（ｄＢ：デシベル）を示す。対象者Ｐがドア１０５を開けて居室１０１に入室すると、図６のａで示すように、第１の処理系３のエリア毎パワー部３４から出力される第１のエリア動き情報３４ａ、及び第２の処理系４のエリア毎パワー部４４から出力される第２のエリア動き情報４４ａ（例えば、呼吸）のパワーが共に大きくなる。
(1) Behavior of the subject in the living room FIG. 6 is a diagram showing an example of time-series changes in power in the living room. The horizontal axis of FIG. 6 indicates time, and the vertical axis indicates power (dB: decibel) excluding operation information 35a and presence / absence information 45a. When the subject P opens the door 105 and enters the living room 101, as shown by a in FIG. 6, the first area motion information 34a and the first area motion information 34a output from the area-by-area power unit 34 of the first processing system 3 and the first. The power of the second area motion information 44a (for example, respiration) output from the power unit 44 for each area of the processing system 4 of 2 increases.
また、図６のａで示すように、第１の処理系３の正規化処理部３７が出力する活動情報３７ａは、第１のエリア動き情報３４ａに対応して大きなレベルとなる。 Further, as shown by a in FIG. 6, the activity information 37a output by the normalization processing unit 37 of the first processing system 3 has a large level corresponding to the first area movement information 34a.
入室した対象者Ｐが移動してベッド１０３に横になると、図６のｂに示すように、第１のエリア動き情報３４ａ及び第２のエリア動き情報４４ａのパワーは、共に小さくなるが、第１のエリア動き情報３４ａの方が第２のエリア動き情報４４ａよりもレベルは小さくなる。対象者Ｐの体動が呼吸よりも遅くなると、このような傾向になる。このときは、活動情報３７ａは活動していないことを示している。 When the subject P who has entered the room moves and lays down on the bed 103, the powers of the first area movement information 34a and the second area movement information 44a are both reduced, but the second is The level of the area motion information 34a of 1 is smaller than that of the second area motion information 44a. This tendency occurs when the body movement of the subject P is slower than that of breathing. At this time, the activity information 37a indicates that the activity is not active.
対象者Ｐがベッド１０３の上で寝返りをすると、図６のｃ、ｄに示すように、体が動くため、第１のエリア動き情報３４ａ及び第２のエリア動き情報４４ａのパワーが共に瞬間的に大きくなる。 When the subject P turns over on the bed 103, as shown in c and d of FIG. 6, the body moves, so that the powers of the first area movement information 34a and the second area movement information 44a are both instantaneous. Becomes larger.
（２）エアコンのフラップ動作
図７は、エアコン１０２のフラップが動作した場合のパワーの時系列的変化の一例を示す図である。図７の横軸は時間を示し、縦軸は在／不在情報４５ａを除きパワー（ｄＢ：デシベル）を示す。
(2) Air Conditioner Flap Operation FIG. 7 is a diagram showing an example of a time-series change in power when the flap of the air conditioner 102 is operated. The horizontal axis of FIG. 7 indicates time, and the vertical axis indicates power (dB: decibel) excluding the presence / absence information 45a.
対象者Ｐがドア１０５を開けて居室１０１に入室すると、図７のａに示すように、第１のエリア動き情報３４ａ及び第２のエリア動き情報４４ａが大きなレベルとなる。在／不在情報４５ａは在室を示している。 When the subject P opens the door 105 and enters the living room 101, the first area movement information 34a and the second area movement information 44a become large levels as shown in FIG. 7a. The presence / absence information 45a indicates the presence of a room.
その後、対象者Ｐは遠方エリア１２３に存在するトイレ１０４に入ったため、在／不在情報４５ａが不在を示している。 After that, since the subject P entered the toilet 104 existing in the distant area 123, the presence / absence information 45a indicates the absence.
対象者Ｐはトイレ１０４から出てエアコン１０２を起動する操作を行い、ドア１０５から退室すると、入室してエアコン１０２を起動する操作を行った瞬間は図７のｂに示すように、第１のエリア動き情報３４ａ及び第２のエリア動き情報４４ａのパワーが共に大きくなるため、在／不在情報４５ａは在室を示している。 When the subject P exits the toilet 104 and activates the air conditioner 102, and leaves the door 105, the subject P enters the room and activates the air conditioner 102 at the moment when the first operation is performed, as shown in b of FIG. Since the powers of the area movement information 34a and the second area movement information 44a are both increased, the presence / absence information 45a indicates the presence of a room.
対象者Ｐが退室しているが、図７のｃに示すように、エアコン１０２のフラップの動作により第２のエリア動き情報４４ａのパワーが大きくなっているため、在／不在情報４５ａは在室を示している。動作判定部４５は、第２のエリア動き情報４４ａが予め定められた周期で動作し、かつ、第１のエリア動き情報３４ａのレベルが閾値より小さい。これが予め定められた時間継続すると、動作判定部４５は、対象者Ｐは不在と判定し、不在を示す在／不在情報４５ａを出力する。上記の状態が予め定められた時間継続した後に在／不在情報４５ａを出力することにより、誤判定を抑制することができる。 Although the subject P has left the room, as shown in c of FIG. 7, since the power of the second area movement information 44a is increased by the operation of the flap of the air conditioner 102, the presence / absence information 45a is in the room. Is shown. The motion determination unit 45 operates the second area motion information 44a in a predetermined cycle, and the level of the first area motion information 34a is smaller than the threshold value. When this continues for a predetermined time, the motion determination unit 45 determines that the target person P is absent, and outputs the presence / absence information 45a indicating the absence. By outputting the presence / absence information 45a after the above state continues for a predetermined time, erroneous determination can be suppressed.
（３）エアコン内の掃除ロボット
図８は、エアコン内の掃除ロボットが動作した場合のパワーの時系列的変化の一例を示す図である。図８の横軸は時間を示し、縦軸は在／不在情報４５ａを除きパワー（ｄＢ：デシベル）を示す。
(3) Cleaning Robot in Air Conditioner FIG. 8 is a diagram showing an example of time-series changes in power when the cleaning robot in the air conditioner operates. The horizontal axis of FIG. 8 indicates time, and the vertical axis indicates power (dB: decibel) excluding the presence / absence information 45a.
エアコン１０２内の掃除ロボットがあるタイミングで動作すると、図８のａに示すように、ゆっくりした動作であるため、第１のエリア動き情報３４ａのレベルは小さいが、第２のエリア動き情報４４ａのレベルが大きいため、動作判定部４５は、在室を示す在／不在情報４５ａを出力する。動作判定部４５は、図８のａの時間と、掃除ロボットが停止しているｂの時間と、次のｃの時間を検出すると、掃除ロボットの動作によって第２のエリア動き情報４４ａのレベルが大きくなっていると判断し、動作判定部４５は、不在を示す在／不在情報４５ａを出力する。掃除ロボットの動作を複数回検出した後に在／不在情報４５ａを出力することにより、誤判定を抑制することができる。 When the cleaning robot in the air conditioner 102 operates at a certain timing, as shown in FIG. 8a, the level of the first area movement information 34a is small because the movement is slow, but the second area movement information 44a Since the level is large, the motion determination unit 45 outputs the presence / absence information 45a indicating the presence / absence of the room. When the motion determination unit 45 detects the time of a in FIG. 8, the time of b when the cleaning robot is stopped, and the time of the next c, the level of the second area motion information 44a is changed by the operation of the cleaning robot. The motion determination unit 45 determines that the size has increased, and outputs the presence / absence information 45a indicating the absence. By outputting the presence / absence information 45a after detecting the operation of the cleaning robot a plurality of times, erroneous determination can be suppressed.
（実施の形態の効果）
本実施の形態によれば、検出系２が検出した距離スペクトル強度データに基づいて、急峻な動作が予め定められた時間継続した場合、転倒と判定しているので、急峻な動作を直ちに転倒と判定するような誤判定を抑制することができる。
(Effect of embodiment)
According to the present embodiment, if the steep movement continues for a predetermined time based on the distance spectrum intensity data detected by the detection system 2, it is determined that the vehicle has fallen. Therefore, the steep movement is immediately regarded as a fall. It is possible to suppress erroneous judgment such as judgment.
［変形例］
なお、本発明の実施の形態は、上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々に変形、実施が可能である。
[Modification example]
The embodiment of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be variously modified and implemented without changing the gist of the present invention.
１…生体情報検出装置（センサ）、２…検出系、３…第１の処理系、
４…第２の処理系、５…通信部、
２０…ＲＦレーダ、２１…Ｉ／Ｑ折畳同期加算部、２２…周波数変換部、
３０…第１の差分データ算出部、３０ａ…遅延部、３０ｂ…加算部、
３１…スペクトラム変換部、３２…フィルタ部、３３…位置判定部、
３３ａ…位置情報、３４…エリア毎パワー部、３４ａ…第１のエリア動き情報、
３５…動作判定部、３６…ノイズフロア検出部、
３７…急峻動作検出部、３８…転倒ステート判定部、３８ａ…転倒情報、
４０…第２の差分データ算出部、４０ａ…移動平均部、４０ｂ…加算部、
４１…スペクトラム変換部、４２…フィルタ部、４４…エリア毎パワー部、
４４ａ…第２のエリア動き情報、４５…動作判定部、４５ａ…在／不在情報、
４６…ノイズフロア検出部、
１００…屋内、１０１…居室、１０１ａ…壁、１０１ｂ…床面、１０２…エアコン、
１０３…ベッド、１０４…トイレ、１０５…ドア、１２１…近傍エリア、
１２２…検出エリア、１２３…遠方エリア、Ｐ…対象者
1 ... Biological information detection device (sensor), 2 ... Detection system, 3 ... First processing system,
4 ... 2nd processing system, 5 ... Communication unit,
20 ... RF radar, 21 ... I / Q folding synchronization addition unit, 22 ... frequency conversion unit,
30 ... First difference data calculation unit, 30a ... Delay unit, 30b ... Addition unit,
31 ... Spectrum conversion unit, 32 ... Filter unit, 33 ... Position determination unit,
33a ... Position information, 34 ... Power unit for each area, 34a ... First area movement information,
35 ... Operation judgment unit, 36 ... Noise floor detection unit,
37 ... steep motion detection unit, 38 ... fall state determination unit, 38a ... fall information,
40 ... Second difference data calculation unit, 40a ... Moving average unit, 40b ... Addition unit,
41 ... Spectrum conversion unit, 42 ... Filter unit, 44 ... Power unit for each area,
44a ... Second area motion information, 45 ... Motion determination unit, 45a ... Presence / absence information,
46 ... Noise floor detector,
100 ... indoor, 101 ... living room, 101a ... wall, 101b ... floor, 102 ... air conditioner,
103 ... bed, 104 ... toilet, 105 ... door, 121 ... neighborhood area,
122 ... Detection area, 123 ... Far area, P ... Target person
Claims (3)
前記検出部から出力される距離スペクトル強度データと前記距離スペクトル強度データに予め定められた時間の遅延を与えたデータとの差を前記距離毎に求めた差分データを算出する算出部と、
前記差分データに基づいて、強度の変化率が閾値以上になった場合、前記生体の転倒を検出する転倒検出部と、
を備えた生体情報検出装置。 A transmitted wave generated by a frequency-modulated continuous wave is transmitted to an object including a living body, and the intensity of each distance to the object is measured in time series based on the frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave from the object. A detector that detects the distance spectrum intensity data shown as
A calculation unit that calculates the difference data obtained by obtaining the difference between the distance spectrum intensity data output from the detection unit and the data obtained by giving a predetermined time delay to the distance spectrum intensity data for each distance.
Based on the difference data, when the rate of change in intensity exceeds the threshold value, the fall detection unit that detects the fall of the living body and the fall detection unit.
Biological information detection device equipped with.
請求項１に記載の生体情報検出装置。 The fall detection unit detects the fall of the living body when the state in which the rate of change of the intensity becomes equal to or higher than the threshold value continues for a predetermined time.
The biological information detection device according to claim 1.
請求項１に記載の生体情報検出装置。 When the fall detection unit continues the state in which the rate of change in intensity is equal to or higher than the threshold value for a predetermined time, and then the state in which the rate of change in intensity is less than the threshold value continues for a predetermined time. Detects the fall of the living body,
The biological information detection device according to claim 1.
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