JP7238959B2 - 光ファイバセンシングシステム、状態検知装置、状態検知方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、光ファイバセンシングシステム、状態検知装置、状態検知方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

近年、監視対象（主に人）の状態を詳細に検知するための技術として、光ファイバセンシングの動的パターンを用いたパターンセンシングが将来技術として期待されている。

光ファイバセンシングで検知できる振動データは、監視対象の状態に応じた固有パターンを有しており、それらのパターンの動的変化を分析することにより、監視対象の状態を検知することが可能である。

また、最近は、光ファイバセンシングのパターンセンシングを衣類に応用することも提案されている（例えば、特許文献１）。特許文献１に記載の技術は、光ファイバを衣類に固定又は混入する。人の動作や生体活動により生じた振動が光ファイバへ加わると、光ファイバ内を伝搬する光信号に偏波変動が生じる。特許文献１に記載の技術は、この偏波変動を検出することにより、人の生体活動や動静を検知する。

特開２００７－０６１３０６号公報

しかし、特許文献１に記載の技術は、人の生体活動等を監視するのに振動データのみを用いている。そのため、振動以外を起因とした人の状態を検知することが困難である。

その一方、光ファイバセンシングでは、振動だけではなく、音や温度も検知することが可能であるが、これらの特性を用いた高度な状態検知も期待されている。

そこで本開示の目的は、上述した課題を解決し、より高度かつフレキシブルに人の状態を検知することができる光ファイバセンシングシステム、状態検知装置、状態検知方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。

一態様による光ファイバセンシングシステムは、
光ファイバを含む衣類と、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する光ファイバセンシング部と、
前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する状態検知部と、
を備える。

一態様による状態検知装置は、
衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する光ファイバセンシング部と、
前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する状態検知部と、
を備える。

一態様による状態検知方法は、
状態検知装置による状態検知方法であって、
衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得し、
前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する。

一態様による非一時的なコンピュータ可読媒体は、
コンピュータに、
衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する手順と、
前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する手順と、
を実行させるためのプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体である。

上述の態様によれば、より高度かつフレキシブルに人の状態を検知することができる光ファイバセンシングシステム、状態検知装置、状態検知方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供できるという効果が得られる。

実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムの構成例を示す図である。 実施の形態１に係る衣類の他の例を示す図である。 実施の形態１に係る光ファイバと光ファイバセンシング部との接続態様の例を示す図である。 図３の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部の構成例を示すブロック図である。 図３の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部の他の構成例を示すブロック図である。 実施の形態１に係る光ファイバと光ファイバセンシング部との接続態様の他の例を示す図である。 図６の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部の構成例を示すブロック図である。 実施の形態１に係る部位情報テーブルの例を示す図である。 実施の形態１に係る光ファイバセンシング部により取得される振動データの例を示す図である。 実施の形態１に係る光ファイバセンシング部により取得される振動データの他の例を示す図である。 実施の形態１に係る状態検知部により実行される機械学習の例を示すフロー図である。 実施の形態１に係る状態情報の例を示す図である。 実施の形態１に係る状態検知部において、衣類を着用した人の異常状態の予兆を検知する方法の例を示す図である。 実施の形態１に係る衣類の製造方法の例を示す図である。 実施の形態１に係る光ファイバの折れ防止措置の例を示す図である。 実施の形態１に係る光ファイバの折れ防止措置の他の例を示す図である。 実施の形態１に係る光ファイバの高密度配置の例を示す図である。 実施の形態１に係る状態検知装置を実現するコンピュータのハードウェア構成の例を示すブロック図である。 実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムの動作フローの例を示すフロー図である。 実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムの構成例を示す図である。 実施の形態２に係る光ファイバセンシング部とユーザ端末との接続態様の例を示す図である。 図２１の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部の構成例を示すブロック図である。 実施の形態２に係る光ファイバセンシング部とユーザ端末との接続態様の他の例を示す図である。 図２３の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部の構成例を示すブロック図である。 実施の形態２に係る状態検知部が生成し、ユーザ端末へ送信される、状態検知結果を示すＧＵＩ画面の例を示す図である。 他の実施の形態に係る、光ファイバを含む椅子の構成例を示す図である。 図２６の他の実施の形態で用いる部位情報テーブルの例を示す図である。 他の実施の形態に係る、光ファイバを含むベッドの構成例を示す図である。 図２８の他の実施の形態で用いる部位情報テーブルの例を示す図である。

以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。
＜実施の形態１＞
＜実施の形態１の構成＞
まず、図１を参照して、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムの構成について説明する。

図１に示されるように、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムは、光ファイバ２０を含む衣類１０、及び状態検知装置３０を備えている。また、状態検知装置３０は、光ファイバセンシング部３１及び状態検知部３２を備えている。なお、図１の例では、状態検知装置３０が光ファイバセンシング部３１及び状態検知部３２を備えていているが、これには限定されない。光ファイバセンシング部３１及び状態検知部３２は、別々の装置で実現し、相互に通信可能な構成としても良い。

衣類１０は、光ファイバ２０を含んでいる。光ファイバ２０は、衣類１０の布部分に縫い込まれても良いし、衣類１０に固定されて這わせられても良い。また、光ファイバ２０は、光ファイバ２０を被覆して構成される光ファイバケーブルの態様で、衣類１０に含められても良い。また、図１の例では、衣類１０は、シャツ等の上半身用衣類になっているが、これには限定されない。図２に示されるように、衣類１０は、ズボン等の下半身用衣類であっても良い。

光ファイバセンシング部３１は、光ファイバ２０に接続され、光ファイバ２０にパルス光を入射する。また、光ファイバセンシング部３１は、パルス光が光ファイバ２０を伝送されることに伴い伝送距離毎に発生した後方反射光を、光ファイバ２０から受信する。

ここで、人が衣類１０を着用すると、光ファイバ２０には、例えば、衣類１０を着用した人の心臓等の身体器官の振動が伝達され、その振動は光ファイバ２０によって伝送される後方反射光に重畳される。また、衣類１０を着用した人が転倒したり、何かに衝突したりすると、そのときの振動も光ファイバ２０に伝達され、その振動も光ファイバ２０によって伝送される後方反射光に重畳される。そのため、光ファイバセンシング部３１は、光ファイバ２０から受信された後方散乱光に基づいて、衣類１０を着用した人に発生した振動を検知することが可能である。また、光ファイバセンシング部３１は、光ファイバ２０にパルス光を入射してから、振動が重畳された後方散乱光が光ファイバ２０から受信されるまでの時間に基づいて、その後方散乱光が発生した発生位置（光ファイバセンシング部３１からの距離）も検知することが可能である。

例えば、光ファイバセンシング部３１は、光ファイバ２０から受信された後方散乱光を分散型振動センサ（Distributed Vibration Sensor）で検知することにより、衣類１０を着用した人に発生した振動及びその振動が重畳された後方散乱光の発生位置を検知し、検知された振動の振動データを取得することが可能である。

ここで、光ファイバセンシング部３１で検知された振動は、上述のように、衣類１０を着用した人の心臓等の身体器官の振動や、衣類１０を着用した人の転倒時や衝突時に発生した振動等である。そのため、光ファイバセンシング部３１で検知された振動の振動データは、衣類１０を着用した人の状態（人の体調や行動）に応じて、振動の強弱、振動位置、振動数の変動の推移等が異なる固有パターンを有している。

そのため、状態検知部３２は、光ファイバセンシング部３１が取得した振動データが有する固有パターンの動的変化を分析することにより、衣類１０を着用した人の状態を特定することが可能となる。

また、衣類１０を着用した人に発生した音（例えば、心臓音、気管音、気管支音等）及び温度（例えば、体温等）も、光ファイバ２０によって伝送される後方散乱光に重畳される。そのため、光ファイバセンシング部３１は、光ファイバ２０から受信された後方散乱光に基づいて、衣類１０を着用した人に発生した音及び温度も検知することが可能である。

例えば、光ファイバセンシング部３１は、光ファイバ２０から受信された後方散乱光を分散型音響センサ（Distributed Acoustic Sensor）及び分散型温度センサ（Distributed Temperature Sensor）でそれぞれ検知することにより、衣類１０を着用した人に発生した音及び温度を検知し、検知された音及び温度の音響データ及び温度データを取得することが可能である。

ここで、光ファイバセンシング部３１で検知された音は、上述のように、衣類１０を着用した人に発生した心臓音等である。また、光ファイバセンシング部３１で検知された温度は、上述のように、衣類１０を着用した人の体温等である。そのため、光ファイバセンシング部３１で検知された音の音響データ及び温度の温度データも、衣類１０を着用した人の状態に応じた固有パターンを有している。

そこで、本実施の形態１においては、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の状態に応じた振動、音、及び温度の複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、衣類１０を着用した人の状態の検知を行う。これにより、衣類１０を着用した人の状態を、より高度かつフレキシブルに検知することができる。
以下、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムについて、より詳細に説明する。

＜光ファイバ２０と光ファイバセンシング部３１との接続態様＞
まず、光ファイバ２０と光ファイバセンシング部３１との接続態様について説明する。
例えば、図３に示されるように、衣類１０側において、光ファイバ２０の末端にコネクタＣＮ１を取り付け、コネクタＣＮ１を用いて、光ファイバ２０を光ファイバセンシング部３１に接続しても良い。

図３の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部３１の構成例を図４に示す。
図４に示される光ファイバセンシング部３１は、コネクタＣＮ２、光出力部３１１、フィルタ３１２、光受信部３１３、パラメータ取得部３１４、及び通信部３１５を備えている。

コネクタＣＮ２は、衣類１０側のコネクタＣＮ１に接続される。
光出力部３１１は、フィルタ３１２及びコネクタＣＮ１，ＣＮ２を介して、光ファイバ２０にパルス光を入射する。
光受信部３１３は、光ファイバ２０から、コネクタＣＮ１，ＣＮ２及びフィルタ３１２を介して、後方反射光を受信する。

パラメータ取得部３１４は、光受信部３１３で受信された後方散乱光に基づいて、衣類１０を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータ（例えば、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含む）を取得する。
通信部３１５は、パラメータ取得部３１４で取得された複数のパラメータを状態検知部３２に出力する。

また、図５に示されるように、図４に示される光ファイバセンシング部３１の構成要素のうち、光出力部３１１、フィルタ３１２、及び光受信部３１３を衣類１０側に設けても良い。この場合、パラメータ取得部３１４は、光受信部３１３で受信された後方反射光を、コネクタＣＮ１，ＣＮ２を介して、入力する。

また、図６に示されるように、衣類１０側において、光ファイバ２０の末端に光ファイバセンシング部３１を取り付け、光ファイバ２０を光ファイバセンシング部３１に直接接続しても良い。

図６の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部３１の構成例を図７に示す。
図７に示される光ファイバセンシング部３１は、図４に示される構成からコネクタＣＮ２を除去した構成に相当し、衣類１０側に設けられている。

＜身体の部位の識別方法＞
上述のように、光ファイバセンシング部３１は、光ファイバ２０にパルス光を入射してから、光ファイバ２０から後方散乱光が受信されるまでの時間に基づいて、その後方散乱光の発生位置（光ファイバセンシング部３１からの距離）を検知することが可能である。
ただし、人の状態を検知するには、後方散乱光の発生位置が身体のどの部位であるかを特定する必要がある。

そこで、状態検知部３２において、後方散乱光の発生位置が身体のどの部位であるかを特定する方法の例について説明する。
（Ａ１）方法Ａ１
本方法Ａ１では、状態検知部３２は、光ファイバセンシング部３１からの距離と、その距離にある身体の部位を示す部位情報と、を対応付けた部位情報テーブルを予め保持しておき、その部位情報テーブルを用いて、身体の部位を特定する。図８に、衣類１０が上半身用衣類である場合の部位情報テーブルの例を示す。部位情報テーブルは、衣類１０のサイズやタイプから、その衣類１０を着用する人の標準的な身体のサイズを判断し、その標準的な身体のサイズを基に生成したテーブルとするのが良い。

（Ａ２）方法Ａ２：
本方法Ａ２では、状態検知部３２は、上述の図８に示されるような部位情報テーブルを、手動学習により生成し、その部位情報テーブルを用いて、身体の部位を特定する。部位情報テーブルの生成は、例えば、以下のように行う。

ステップＳ１１：
状態検知部３２は、衣類１０を着用した人が所有するユーザ端末（例えば、スマートデバイス、ウェアラブルデバイス、パーソナルコンピュータ等）上で、衣類１０を着用した人に対し、モニタ対象となる身体の特定部位を一定間隔で手で叩くように指示する。そして、状態検知部３２は、このときの振動データを光ファイバセンシング部３１から取得する。

ステップＳ１２：
状態検知部３２は、振動データ上で、一定間隔で振動が発生した場所を、モニタ対象となる特定部位として認識する。そして、状態検知部３２は、その場所の光ファイバセンシング部３１からの距離と、特定部位と、を対応付けて記録する。

状態検知部３２は、モニタ対象となる複数の特定部位毎に、上述のステップＳ１１，Ｓ１２を繰り返し行うことで、上述の図８に示されるような部位情報テーブルを生成する。
なお、状態検知部３２は、ステップＳ１１において、衣類１０を着用した人に対し、特定部位を一定間隔で手で叩くように指示していたが、指示内容はこれには限定されない。状態検知部３２は、モニタ対象となる特定部位が振動するような動きを指示すれば良く、例えば、腕を動かす、腕を上げる、腕を回す、肘を曲げる等の指示でも良い。

＜人の状態の検知方法＞
状態検知部３２は、複数のパラメータ（例えば、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含む）の各々が有する、衣類１０を着用した人の状態に応じたパターンに基づいて、衣類１０を着用した人の状態の検知を行う。以下、衣類１０を着用した人の状態を検知する例について説明する。

（Ｂ１）振動データを用いる場合
ここではまず、衣類１０を着用した人に発生した振動の振動データが有するパターンに基づいて、その人の状態を検知する例について説明する。

心臓等の重要な身体器官は、重点的なモニタを行う必要がある。そこで以下では、一例として、衣類１０を着用した人の心臓付近で発生した振動の振動データが有するパターンに基づいて、その人の心臓の状態の検知を行う方法の例について説明する。

（Ｂ１１）方法Ｂ１１
まず、図９を参照して、本方法Ｂ１１について説明する。図９は、衣類１０を着用した人の心臓付近で発生した振動の振動データ（横軸が時間、縦軸が振動強度）を示している。
図９に示される振動データにおいては、振動の間隔、及び、振動が減衰するときの減衰パターンが、心臓の正常時と異常時とで異なる。

そのため、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の心臓の正常時の振動データ（図９と同様の振動データ）を予め保持しておく。
状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の心臓の状態を検知する場合、その人の心臓付近で発生した振動をモニタした振動データ（図９と同様の振動データ）を光ファイバセンシング部３１から取得する。そして、状態検知部３２は、モニタした振動データの振動の間隔及び減衰パターンが、正常時の振動データの振動の間隔及び減衰パターンと異なるか否かで、心臓が異常状態であるか否かを判断する。

（Ｂ１２）方法Ｂ１２：
続いて、図１０を参照して、本方法Ｂ１２について説明する。図１０は、衣類１０を着用した人の心臓付近で発生した振動の振動データ（図９と同様の振動データ）を、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）した後の振動データ（横軸が周波数、縦軸が振動強度）を示している。
図１０に示される振動データにおいては、振動強度のピークが発生する。このピークが発生する周波数が、心臓の正常時と異常時とで異なる。

そのため、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の心臓の正常時の振動データ（図１０と同様の振動データ）を予め保持しておく。
状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の心臓の状態を検知する場合、その人の心臓付近で発生した振動をモニタした振動データ（図１０と同様の振動データ）を光ファイバセンシング部３１から取得する。そして、状態検知部３２は、モニタした振動データにおいてピークが発生する周波数が、正常時の振動データにおいてピークが発生する周波数と異なるか否かで、心臓が異常状態であるか否かを判断する。

（Ｂ１３）方法Ｂ１３
本方法Ｂ１３では、人の心臓付近で発生した振動の振動データが有するパターンとして、人の心臓の状態に応じたパターンを機械学習（例えば、深層学習等）し、機械学習の学習結果（初期学習モデル）を用いて、心臓の状態を判断する。
図１１を参照して、本方法Ｂ１３における機械学習の方法について説明する。
図１１に示されるように、状態検知部３２は、人の心臓の状態を示す状態情報である教師データと、その状態であるときに心臓付近で発生した振動の振動データと、を入力する（ステップＳ２１，Ｓ２２）。図１２に、教師データとなる状態情報の例を示す。図１２は、３つの振動データＡ，Ｂ，Ｃを学習させる場合の状態情報の例である。振動データは、例えば、図９及び図１０に示されるような振動データとなる。

続いて、状態検知部３２は、両者のマッチング及び分類を行って（ステップＳ２３）、教師あり学習を行う（ステップＳ２４）。これにより、初期学習モデルが得られる（ステップＳ２５）。この初期学習モデルは、モニタした心臓の振動データを入力すると、心臓の状態が出力されるモデルとなる。

状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の心臓の状態を検知する場合、その人の心臓付近で発生した振動をモニタした振動データ（図９又は図１０と同様の振動データ）を光ファイバセンシング部３１から取得し、初期学習モデルに入力する。これにより、状態検知部３２は、初期学習モデルの出力結果として、その人の心臓の状態を得る。

本方法Ｂ１３では、人の心臓付近で発生した振動の振動データが有するパターンとして、人の心臓の状態に応じたパターンを機機械学習し、機械学習の学習結果を用いて、人の心臓の状態を検知する。
振動データから心臓の状態を検知するための特徴を抽出することが、人間による解析では困難な場合がある。本方法Ｂ１３では、大量の振動データから学習モデルを構築することにより、人間での状態解析が困難であった場合でも、心臓の状態を高精度に検知することができる。

本方法Ｂ１３における機械学習においては、初期状態では、２つ以上の教師データに基づいて、学習モデルを生成すれば良い。また、この学習モデルには、光ファイバセンシング部３１で新たに取得された心臓の振動データを新たに学習させても良い。その際、新たな学習モデルから、心臓の状態を検知する詳細条件を調整しても良い。

なお、以上では、心臓の状態を検知する方法として、上述の方法Ｂ１１～Ｂ１３を説明したが、上述の方法Ｂ１１～Ｂ１３は、心臓以外の身体器官にも適用可能である。
また、衣類１０を着用した人の身体器官の振動は、その人の運動等の状況にも左右される。しかし、本実施の形態１においては、その人の身体全体の振動や温度のモニタもしているため、運動中／休憩中／食事中等の身体全体の運動状態を判断することが可能である。そのため、現在の身体全体の運動状態に合わせて、各身体器官に発生した振動のモニタを行うことにより、高度な状態検知が可能となる。

以上の通り、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の身体器官に発生した振動の振動データが有するパターンをモニタすることにより、その身体器官の異常状態（例えば、不整脈、動脈弁等の心臓の異常）を検知することが可能である。

また、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人に発生した振動の振動データが有するパターンをモニタすることにより、その人の状態として、心拍、脈拍、血圧等を検知することも可能である。

また、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の転倒や衝突により光ファイバ２０に外部から強い振動が加わった場合には、その振動の振動データが有するパターンをモニタすることにより、その振動の原因となる状態（例えば、転倒や衝突）を検知することも可能である。

（Ｂ２）音響データを用いる場合
続いて、衣類１０を着用した人に発生した音の音響データが有するパターンに基づいて、その人の状態を検知する例について説明する。

例えば、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の気管や気管支に発生した呼吸音の音響データが有するパターンをモニタすることにより、その人の様々な異常状態（例えば、喘息、肺炎、胸水等）を検知することが可能である。
また、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の腹部に発生した腹部音の音響データが有するパターンをモニタすることにより、その人の様々な異常状態を検知することも可能である。

なお、音響データを用いて、衣類１０を着用した人の異常状態を検知する方法としては、例えば、上述した振動データの方法Ｂ１１～Ｂ１３と同様の方法を用いても良い。
すなわち、状態検知部３２は、正常時の音響データを予め保持しておき、モニタした音響データが有するパターンが、正常時の音響データが有するパターンと異なるか否かで、その人が異常状態であるか否かを判断しても良い。

又は、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人に発生した音の音響データが有するパターンとして、人の状態に応じたパターンを機械学習（例えば、深層学習等）し、機械学習の学習結果（初期学習モデル）を用いて、その人の状態を判断しても良い。

（Ｂ３）温度データを用いる場合
続いて、衣類１０を着用した人に発生した温度の温度データが有するパターンに基づいて、その人の状態を検知する例について説明する。

例えば、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の体温の温度データが有するパターンをモニタすることにより、その人の様々な異常状態（例えば、発熱、体の腫れ等）を検知することが可能である。

なお、温度データを用いて、衣類１０を着用した人の異常状態を検知する方法としては、例えば、上述した振動データの方法Ｂ１１～Ｂ１３と同様の方法を用いても良い。
すなわち、状態検知部３２は、正常時の温度データを予め保持しておき、モニタした温度データが有するパターンが、正常時の温度データが有するパターンと異なるか否かで、その人が異常状態であるか否かを判断しても良い。

又は、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人に発生した温度の温度データが有するパターンとして、人の状態に応じたパターンを機械学習（例えば、深層学習等）し、機械学習の学習結果（初期学習モデル）を用いて、その人の状態を判断しても良い。

以上の通り、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人に発生した振動データ、音響データ、及び温度データが有するパターンを個々にモニタするだけでも、その人の様々な状態を検知することが可能である。

本実施の形態１においては、状態検知部３２が、例えば、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータが有するパターンをモニタし、衣類１０を着用した人の状態を検知する。これにより、衣類１０を着用した人の複数の状態（例えば、心拍が異常、呼吸音が異常、体温が異常等）を検知できるため、その人の状態をより高度かつフレキシブルに検知することが可能となる。

＜人の異常状態の予兆の検知＞
状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の状態の経時的な状態変化に基づいて、その人の異常状態の予兆を検知しても良い。
ここで、図１３を参照して、状態検知部３２において、衣類１０を着用した人の異常状態の予兆を検知する方法の例について説明する。図１３は、図１０と同様の振動データを、時系列に並べて示したものである。

図１３に示されるように、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の３年前、２年前、現在の振動データの経時的な変化に基づいて、その人の１年後の振動データを予測し、予測された１年後の振動データに基づいて、その人が１年後に異常状態になっているか否かを予測する。ここでは、状態検知部３２は、１年後の振動データにおけるピークが発生する周波数に基づいて、１年後に異常状態になると予測している。

＜衣類１０＞
続いて、衣類１０について説明する。
（Ｃ１）衣類１０の製造方法
衣類１０は、上述のように、光ファイバ２０を含んでいる。衣類１０は、例えば、次のように製造されても良い。ここでは、図３及び図４に示される接続態様とする場合の衣類１０の製造方法について説明する。

図１４に示されるように、まず、光ファイバ２０が縫い込まれた布１１を用意する。
続いて、複数の布１１同士を貼り合わせて、衣類１０の形状に加工していく。加工の際は、複数の布１１における光ファイバ２０を一筆書き状に接続し、光ファイバ２０が衣類１０の布部分全体を網羅するように配置し、光ファイバ２０の末端にコネクタＣＮ１を取り付ける。なお、光ファイバ２０同士の接続は、例えば、スプライスを用いる方法が考えられるが、これには限定されない。
なお、光ファイバ２０が縫い込まれた布１１の代わりに、光ファイバ２０が固定されて這わされた布を用いても良い。

（Ｃ２）光ファイバ２０の折れ防止措置
また、光ファイバ２０を衣類１０に含める際には、光ファイバ２０が折れにくいような工夫をするのが好適である。
例えば、図１５に示されるように、光ファイバ２０が埋め込まれている部分に補強材１２を入れ、光ファイバ２０に応力がかかりにくくしても良い。なお、補強材１２の材質は、樹脂、木、布、金属等が考えられるが、これには限定されない。

又は、光ファイバ２０が折れにくいように、光ファイバ２０の這わせる箇所を工夫しても良い。
例えば、衣類１０が上半身用衣類である場合、脇、肘当の関節部分の内側や外側に特に応力がかかると考えられる。そのため、関節部分の内側や外側を避けて、光ファイバ２０を這わせるようにしても良い。図１６は、脇の関節部分の光ファイバ２０の配置例を示している。

（Ｃ３）光ファイバ２０の高密度配置
また、衣類１０の特に重点的にデータを収集したい箇所には、光ファイバ２０をより高密度に配置するようにしても良い。例えば、衣類１０が上半身用衣類である場合、特に心臓のデータを収集したければ、図１７に示されるように、衣類１０の心臓に対応する箇所に、光ファイバ２０をより高密度に配置するようにしても良い。
これにより、衣類１０を着用する人の状態の検知に必要なデータをより詳細にかつ高感度に収集でき、より詳細な状態検知が可能となる。

続いて以下では、図１８を参照して、状態検知装置３０を実現するコンピュータ６０のハードウェア構成について説明する。
図１８に示されるように、コンピュータ６０は、プロセッサ６０１、メモリ６０２、ストレージ６０３、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）６０４、及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）６０５等を備える。プロセッサ６０１、メモリ６０２、ストレージ６０３、入出力インタフェース６０４、及び通信インタフェース６０５は、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路で接続されている。

プロセッサ６０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置である。メモリ６０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリである。ストレージ６０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはメモリカード等の記憶装置である。また、ストレージ６０３は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリであっても良い。

ストレージ６０３は、状態検知装置３０が備える光ファイバセンシング部３１及び状態検知部３２の機能を実現するプログラムを記憶している。プロセッサ６０１は、これら各プログラムを実行することで、光ファイバセンシング部３１及び状態検知部３２の機能をそれぞれ実現する。ここで、プロセッサ６０１は、上記各プログラムを実行する際、これらのプログラムをメモリ６０２上に読み出してから実行しても良いし、メモリ６０２上に読み出さずに実行しても良い。また、メモリ６０２やストレージ６０３は、光ファイバセンシング部３１及び状態検知部３２が保持する情報やデータを記憶する役割も果たす。

また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータ（コンピュータ６０を含む）に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）、ＣＤ－Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ－Ｒ／Ｗ（CD-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

入出力インタフェース６０４は、表示装置６０４１や入力装置６０４２等と接続される。表示装置６０４１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイのような、プロセッサ６０１により処理された描画データに対応する画面を表示する装置である。入力装置６０４２は、オペレータの操作入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード、マウス、及びタッチセンサ等である。表示装置６０４１及び入力装置６０４２は一体化され、タッチパネルとして実現されていても良い。なお、コンピュータ６０は、分散型振動センサ等の不図示のセンサを備え、このセンサを入出力インタフェース６０４に接続した構成であっても良い。

通信インタフェース６０５は、外部の装置との間でデータを送受信する。例えば、通信インタフェース６０５は、有線通信路または無線通信路を介して外部装置と通信する。

＜実施の形態１の動作＞
以下、図１９を参照して、本実施の形態１に係る光ファイバセンシングシステムの概略的な動作の動作フローについて説明する。

図１９に示されるように、まず、光ファイバセンシング部３１は、衣類１０に含まれる光ファイバ２０にパルス光を入射し、光ファイバ２０から後方散乱光を受信する（ステップＳ３１）。

続いて、光ファイバセンシング部３１は、受信された後方散乱光に基づいて、衣類１０を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータ（例えば、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含む）を取得する（ステップＳ３２）。

その後、状態検知部３２は、複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、衣類１０を着用した人の状態を検知する（ステップＳ３３）。

＜実施の形態１の効果＞
上述したように本実施の形態１によれば、光ファイバセンシング部３１は、衣類１０に含まれる光ファイバ２０から受信した後方散乱光（光信号）に基づいて、衣類１０を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得し、状態検知部３２は、複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、衣類１０を着用した人の状態を検知する。これにより、衣類１０を着用した人の状態を、より高度かつフレキシブルに検知することができる。

また、本実施の形態１によれば、状態検知部３２は、上述のように、パラメータが有するパターンに基づいて、衣類１０を着用した人の状態を検知する。すなわち、状態検知装置３０は、例えば、振動の大小といった大まかな基準で状態を検知する（例えば、振動が大、振動数が高で、状態を特定する）のではなく、パラメータの変化を動的に（例えば、振動の強弱の変化の推移等）パターン分析することで、人の状態を検知する。そのため、人の状態を高精度に検知することが可能である。

また、本実施の形態１によれば、光ファイバをセンサとして用いる光ファイバセンシング技術を利用する。そのため、電磁ノイズの影響を受けない、センサへの給電が不要になる、環境耐性に優れる、メンテナンスが容易になる等の利点が得られる。

＜実施の形態２＞
まず、図２０を参照して、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムの構成について説明する。

図２０に示されるように、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムは、上述した実施の形態１と比較して、ユーザ端末４０及び緊急連絡先端末５０が追加されている点が異なる。なお、図２０の例では、光ファイバセンシング部３１及び状態検知部３２が別々の装置で実現されているが、同じ装置に備えられていても良い。

ユーザ端末４０は、衣類１０を着用した人が所有する端末であり、例えば、スマートデバイス、ウェアラブルデバイス、パーソナルコンピュータ等である。
光ファイバセンシング部３１は、複数のパラメータ（例えば、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含む）をユーザ端末４０に送信し、ユーザ端末４０は、複数のパラメータを状態検知部３２に送信し、状態検知部３２は、複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、衣類１０を着用した人の状態を検知する。

状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の状態を検知した場合、その状態検知結果をユーザ端末４０に送信する。詳細には、状態検知部３２は、後述のように、状態検知結果を示すＧＵＩ（Graphical User Interface）画面をユーザ端末４０に送信する。なお、ユーザ端末４０及び状態検知部３２間の通信は、インターネットを介して行うことを想定しているが、これには限定されない。

緊急連絡先端末５０は、衣類１０を着用した人が異常状態であった場合に、その人の状態検知結果の送信先として予め決められた端末である。緊急連絡先端末５０は、例えば、衣類１０を着用した人の家族の端末、その人が病院にいる場合はその病院の看護師や医者の端末、その人に救助が必要である場合はレスキュー隊の端末等である。

状態検知部３２は、衣類１０を着用した人が異常状態であることを検知した場合、その状態検知結果を緊急連絡先端末５０に送信する。このとき、状態検知部３２は、異常状態であることが確定されない場合でも、異常状態であるリスクが一定以上あれば、状態検知結果を緊急連絡先端末５０に送信しても良い。なお、緊急連絡先端末５０及び状態検知部３２間の通信は、インターネットを介して行うことを想定しているが、これには限定されない。
以下、本実施の形態２に係る光ファイバセンシングシステムについて、より詳細に説明する。

＜光ファイバセンシング部３１とユーザ端末４０との接続態様＞
まず、光ファイバセンシング部３１とユーザ端末４０との接続態様について説明する。なお、以下では、衣類１０側に光ファイバセンシング部３１を設けることを前提として説明するが、光ファイバセンシング部３１は、衣類１０の外部に設けても良い。

例えば、図２１に示されるように、衣類１０側において、ユーザ端末４０と接続可能なコネクタＣＮ１を取り付け、コネクタＣＮ１を用いて、光ファイバセンシング部３１をユーザ端末４０に接続しても良い。

図２１の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部３１の構成例を図２２に示す。
図２２に示される光ファイバセンシング部３１は、図７に示される構成にコネクタＣＮ１を追加した構成に相当し、衣類１０側に設けられている。

また、図２３に示されるように、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信を利用して、光ファイバセンシング部３１をユーザ端末４０に無線で接続しても良い。

図２３の接続態様にする場合の光ファイバセンシング部３１の構成例を図２４に示す。
図２４に示される光ファイバセンシング部３１は、図２３に示される構成からコネクタＣＮ１を除去した構成に相当する。この場合、通信部３１５は、ユーザ端末４０と近距離無線通信を行って、複数のパラメータをユーザ端末４０に送信する。

＜状態検知結果のＧＵＩ画面＞
続いて、状態検知部３２が生成し、ユーザ端末４０へ送信される、状態検知結果を示すＧＵＩ画面について説明する。ここでは、図２５を参照して、ユーザ端末４０がスマートデバイスである場合のＧＵＩ画面の例について説明する。

図２５に示されるＧＵＩ画面には、上から順番に３つの表示領域Ｐ１～Ｐ３が配置されている。なお、表示領域Ｐ１～Ｐ３の位置関係は一例であって、これに限定されない。

表示領域Ｐ１には、血圧、脈拍等の数値が表示される。
表示領域Ｐ２には、疾患の一覧が表示されると共に、それぞれの疾患になるリスクが表示される。
表示領域Ｐ３には、メッセージが表示される。例えば、メッセージは、図示されているように、「〇〇のリスクがあります。医療機関を受診してください。」、「運動のペースを落としてください。」等のメッセージとなる。

ただし、図２５に示されるＧＵＩ画面は、一例であって、これに限定されない。
例えば、図２５に示されるＧＵＩ画面は、表示領域Ｐ２の疾患名の文字部分、表示領域Ｐ３のメッセージ内の〇〇や医療機関の文字部分がタップされた場合、医療機関の表示、疾患の対処法の表示、疾患の統計データの表示等を実行する画面であっても良いし、それらに関連するＷｅｂページへアクセスするような画面であっても良い。また、図２５に示されるＧＵＩ画面は、医療機関等の表示や、Ｗｅｂページへアクセスするためのボタンをさらに表示しても良いし、医療機関等やＷｅｂページへのリンクをさらに表示しても良い。

また、図２５に示されるＧＵＩ画面は、疾患のリスクが一定以上高い場合には、例えば、表示領域Ｐ３のメッセージとして、疾患に対する応急処置の方法を表示するようにしても良い。

なお、緊急連絡先端末５０へ送信される状態検知結果も、状態検知結果を示すＧＵＩ画面としても良い。その場合、緊急連絡先端末５０へ送信されるＧＵＩ画面は、ユーザ端末４０へ送信されるＧＵＩ画面と同じＧＵＩ画面としても良いし、異なるＧＵＩ画面としても良い。

上述したように本実施の形態２によれば、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人の状態を検知した場合、その状態検知結果をユーザ端末４０に送信する。これにより、衣類１０を着用した人は、ユーザ端末４０上で、自分の状態を確認することができる。このとき、状態検知部３２は、状態検知結果を示すＧＵＩ画面をユーザ端末４０に送信しても良い。これにより、衣類１０を着用した人は、自分の状態をより視覚的に確認することができる。

また、本実施の形態２によれば、状態検知部３２は、衣類１０を着用した人が異常状態であることを検知した場合、予め決められた緊急連絡先端末５０にも、状態検知結果を送信する。これにより、衣類１０を着用した人の家族、レスキュー隊等が、その人の元に迅速に駆けつけることができるようになる。

以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述の実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

例えば、上述の実施の形態では、光ファイバ２０を衣類１０に含めて、衣類１０を着用した人の状態を検知する例について説明したが、これには限定されない。例えば、人の身体が接触する物体に光ファイバ２０を含めて、その物体に接触した人の状態を検知しても良い。例えば、人の身体が接触する物体としては、椅子、ベッド等が考えられる。

そこで、まず、椅子に光ファイバ２０を含めて、その椅子に座った人の状態を検知する例について説明する。
図２６に示されるように、椅子７１は、光ファイバ２０を含んでいる。図２６の例では、光ファイバ２０は、コネクタＣＮから２方向に延び、一方の光ファイバ２０は椅子７１の座面部に配置され、他方の光ファイバ２０は椅子７１の背板部に配置されている。このコネクタＣＮが光ファイバセンシング部３１に接続される。光ファイバ２０は、椅子７１の座面部及び背板部の布部分に縫い込まれても良いし、椅子７１の座面部及び背板部に固定されて這わせられても良い。

ここで、光ファイバセンシング部３１は、上述のように、後方散乱光の発生位置（光ファイバセンシング部３１からの距離）を検知可能であるが、人の状態を検知するには、後方散乱光の発生位置が身体のどの部位であるかを特定する必要がある。

そこで、状態検知部３２は、光ファイバセンシング部３１からの距離と、その距離にある身体の部位を示す部位情報と、を対応付けた部位情報テーブルを予め保持しておき、その部位情報テーブルを用いて、身体の部位を特定する。図２７に、部位情報テーブルの例を示す。また、図２７に示される部位情報テーブルは、振動が有ることを条件に、身体の部位を特定するテーブルになっている。すなわち、状態検知部３２は、人が座っているかどうかを振動の有無で判断し、振動が有る場合に、部位情報テーブルに応じて、身体の部位を特定することになる。なお、部位情報テーブルは、椅子７１のサイズやタイプから、その椅子７１に座る人の標準的な身体のサイズを判断し、その標準的な身体のサイズを基に生成したテーブルとするのが良い。

続いて、ベッドに光ファイバ２０を含めて、そのベッドに寝ている人の状態を検知する例について説明する。
図２８に示されるように、ベッド７２は、光ファイバ２０を含んでいる。図２８の例では、光ファイバ２０は、ベッド７２のマットレスに配置されている。光ファイバ２０の末端にコネクタＣＮが取り付けられ、このコネクタＣＮが光ファイバセンシング部３１に接続される。光ファイバ２０は、ベッド７２のマットレスの布部分に縫い込まれても良いし、ベッド７２のマットレスに固定されて這わせられても良い。

ここで、ベッド７２の場合も、椅子７１と同様に、人の状態を検知するには、後方散乱光の発生位置が身体のどの部位であるかを特定する必要がある。
人がベッド７２に寝ると、その人の身体に沿った振動がベッド７２に発生する。
そこで、状態検知部３２は、ベッド７２に発生した振動の発生箇所の分布を求め、その分布に基づいて、ベッド７２に寝ている人の身体の形を推定する。そして、状態検知部３２は、人の身体の形の推定結果に基づいて、図２９に示されるような部位情報テーブルを生成する。図２９に示される部位情報テーブルは、光ファイバセンシング部３１からの距離と、その距離にある身体の部位を示す部位情報と、を対応付けたテーブルである。以降、状態検知部３２は、その部位情報テーブルを用いて、身体の部位を特定する。

また、上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
光ファイバを含む衣類と、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する光ファイバセンシング部と、
前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する状態検知部と、
を備える光ファイバセンシングシステム。
（付記２）
前記状態検知部は、前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の複数の状態を検知する、
付記１に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記３）
前記衣類を着用した人が所有するユーザ端末をさらに備え、
前記状態検知部は、前記衣類を着用した人の状態検知結果を、前記ユーザ端末に送信する、
付記１又は２に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記４）
前記衣類を着用した人が異常状態であった場合に、前記状態検知結果の送信先として予め決められた緊急連絡先端末をさらに備え、
前記状態検知部は、前記衣類を着用した人が異常状態であった場合、前記状態検知結果を前記緊急連絡先端末に送信する、
付記３に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記５）
前記衣類は、前記光ファイバセンシング部と、前記ユーザ端末に接続可能なコネクタと、を含み、
前記光ファイバセンシング部は、前記コネクタを介して前記ユーザ端末に接続される、
付記３又は４に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記６）
前記複数のパラメータは、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含む、
付記１から５のいずれか１項に記載の光ファイバセンシングシステム。
（付記７）
衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する光ファイバセンシング部と、
前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する状態検知部と、
を備える状態検知装置。
（付記８）
前記状態検知部は、前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の複数の状態を検知する、
付記７に記載の状態検知装置。
（付記９）
前記状態検知部は、前記衣類を着用した人の状態検知結果を、前記衣類を着用した人が所有するユーザ端末に送信する、
付記７又は８に記載の状態検知装置。
（付記１０）
前記状態検知部は、前記衣類を着用した人が異常状態であった場合、前記状態検知結果を、予め決められた緊急連絡先端末に送信する、
付記９に記載の状態検知装置。
（付記１１）
前記複数のパラメータは、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含む、
付記７から１０のいずれか１項に記載の状態検知装置。
（付記１２）
状態検知装置による状態検知方法であって、
衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得し、
前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する、
状態検知方法。
（付記１３）
コンピュータに、
衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する手順と、
前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する手順と、
を実行させるためのプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体。

この出願は、２０１９年２月２６日に出願された日本出願特願２０１９－０３３２５２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１０ 衣類
１１ 布
１２ 補強材
２０ 光ファイバ
３０ 状態検知装置
３１ 光ファイバセンシング部
３１１ 光出力部
３１２ フィルタ
３１３ 光受信部
３１４ パラメータ取得部
３１５ 通信部
３２ 状態検知部
４０ ユーザ端末
５０ 緊急連絡先端末
６０ コンピュータ
６０１ プロセッサ
６０２ メモリ
６０３ ストレージ
６０４ 入出力インタフェース
６０４１ 表示装置
６０４２ 入力装置
６０５ 通信インタフェース
７１ 椅子
７２ ベッド
ＣＮ，ＣＮ１，ＣＮ２ コネクタ

Claims (9)

1. 光ファイバを含む衣類と、
   前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する光ファイバセンシング部と、
   前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する状態検知部と、
   を備え、
   前記複数のパラメータは、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含み、
   前記状態検知部は、前記少なくとも２つのパラメータの各々が有するパターンと学習モデルとのパターンマッチングに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する、
   光ファイバセンシングシステム。
2. 前記状態検知部は、前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の複数の状態を検知する、
   請求項１に記載の光ファイバセンシングシステム。
3. 前記衣類を着用した人が所有するユーザ端末をさらに備え、
   前記状態検知部は、前記衣類を着用した人の状態検知結果を、前記ユーザ端末に送信する、
   請求項１又は２に記載の光ファイバセンシングシステム。
4. 衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する光ファイバセンシング部と、
   前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する状態検知部と、
   を備え、
   前記複数のパラメータは、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含み、
   前記状態検知部は、前記少なくとも２つのパラメータの各々が有するパターンと学習モデルとのパターンマッチングに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する、
   状態検知装置。
5. 前記状態検知部は、前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の複数の状態を検知する、
   請求項４に記載の状態検知装置。
6. 前記状態検知部は、前記衣類を着用した人の状態検知結果を、前記衣類を着用した人が所有するユーザ端末に送信する、
   請求項４又は５に記載の状態検知装置。
7. 前記状態検知部は、前記衣類を着用した人が異常状態であった場合、前記状態検知結果を、予め決められた緊急連絡先端末に送信する、
   請求項６に記載の状態検知装置。
8. 状態検知装置による状態検知方法であって、
   衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得し、
   前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知し、
   前記複数のパラメータは、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含み、
   前記衣類を着用した人の状態を検知するステップでは、前記少なくとも２つのパラメータの各々が有するパターンと学習モデルとのパターンマッチングに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する、
   状態検知方法。
9. コンピュータに、
   衣類に含まれる光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、前記衣類を着用した人の状態に応じたパターンを有する複数のパラメータを取得する手順と、
   前記複数のパラメータの各々が有するパターンに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する手順と、
   を実行させるためのプログラムであって、
   前記複数のパラメータは、振動データ、音響データ、及び温度データの３つのパラメータのうち、少なくとも２つのパラメータを含み、
   前記衣類を着用した人の状態を検知する手順では、前記少なくとも２つのパラメータの各々が有するパターンと学習モデルとのパターンマッチングに基づいて、前記衣類を着用した人の状態を検知する、
   プログラム。

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