JP7345142B2 - リスク評価システム及びリスク評価方法 - Google Patents

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Description

本開示は、介護施設等の集団生活環境において、汚染箇所への接触感染リスクの低減に関する。
近年、高齢化社会にともない、介護施設の需要が高まっている。高齢者が集う介護施設において、感染は、特に問題となりやすい。病原体（例えば菌又はウイルス）の主要な感染経路としては、主として、空気感染、飛沫感染、及び接触感染がある。空気感染又は飛沫感染では、空気中を浮遊する病原体を吸い込むことで感染が成立する。接触感染では、病原体で汚染された家具等に手で触れ、その手で口、鼻又は食物に触れることで感染が成立する。
接触感染を防ぐための対策としては、清掃者による清掃作業が主であるが、例えば、特許文献１には、接触回数に応じて自動的に殺菌動作を行うタッチパネルが開示されている。
特開２０１３－２４５０９０号公報
しかしながら、上記従来技術では、特定の設備（例えばタッチパネル式のエレベーターの操作パネル）の殺菌にとどまり、施設内の様々な設備を殺菌することはできない。したがって、依然として、他の設備については清掃者による清掃作業が必要となる。
特に介護施設においては、廊下及び階段の手すりなど、人の手が触れやすい設備が多い。そのため、清掃者による清掃作業の作業量及び作業時間が多くなる。さらに、清掃者は、清掃が必要な設備の清掃作業を失念する可能性がある。また逆に、清掃者は、清掃が不必要な設備の清掃作業を行う可能性もある。
そこで、本開示は、接触感染を低減するための清掃作業の効率化に貢献することができる技術を提供する。
本開示の第一態様に係るリスク評価システムは、重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出し、前記リスク値を含む評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、を備え、前記制御部は、さらに、前記各領域について、算出された前記リスク値が予め定められた閾値より大きいか否かを判定し、算出された前記リスク値が前記予め定められた閾値より大きい場合に、複数の端末装置の位置情報を取得し、取得された前記複数の端末装置の位置情報に基づいて、前記複数の端末装置の中から少なくとも１つの端末装置を選択し、選択された前記少なくとも１つの端末装置に、当該領域の清掃作業を指示するための清掃指示を通知する。
また、本開示の第二態様に係るリスク評価システムは、重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、を備え、前記制御部は、さらに、（ｉ）検出された前記領域への前記生体の接触が清掃作業による接触であるか否かを判定し、（ｉｉ）前記領域への前記生体の接触が清掃作業による接触であると判定された場合に、前記領域の接触回数を０にリセットする。
また、本開示の第三態様に係るリスク評価システムは、重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、端末装置と、を備え、前記制御部は、前記端末装置に前記評価情報を出力する。
また、本開示の第四態様に係るリスク評価システムは、重複しない複数の領域を含む長尺状の設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触を検知する検知部と、を備え、前記制御部は、前記検知部で検知された前記生体の接触の回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、前記検知部は、前記設備の表面に沿って光線を発し、前記光線によって前記表面に接触している前記生体までの距離を検知する光学式距離センサを備え、前記制御部は、検知された前記距離に基づいて、前記生体の接触と、前記生体が接触している領域とを特定し、前記光学式距離センサは、前記設備の長手方向の両端部に設置され、前記長手方向の対向する向きに前記光線を発する２つの光学式距離センサを含む。
なお、この包括的又は具体的な態様は、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記録媒体を含む。
本開示によれば、接触感染を低減するための清掃作業の効率化が可能になる。本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
実施の形態１に係るリスク評価システムが適用される建物内の設備の一例を示す図 実施の形態１に係る撮影部で撮影された画像の一例を示す図 実施の形態１に係る撮影部で撮影された画像の他の一例を示す図 実施の形態１に係るリスク評価システムの機能構成を示すブロック図 実施の形態１における領域情報の一例を示す図 実施の形態１における接触情報の一例を示す図 実施の形態１に係る評価装置の接触情報処理を示すフローチャート 実施の形態１に係る評価装置の評価情報処理を示すフローチャート 実施の形態１における評価情報の表示例を示す図 実施の形態２に係るリスク評価システムの機能構成を示すブロック図 実施の形態２に係る評価装置の接触情報処理を示すフローチャート 実施の形態３に係る検知部の設置例を示す図 実施の形態３において１つの手が手すりの表面に接触している状態を示す図 実施の形態３において２つの手が手すりの表面に接触している状態を示す図 実施の形態３における光学式距離センサの出力信号の一例を示す図 実施の形態３における光学式距離センサの出力信号の一例を示す図 実施の形態３に係るリスク評価システムの機能構成を示すブロック図 実施の形態３に係る評価装置における検知部の検知結果に基づく接触情報処理を示すフローチャート
（本開示の概要）
本開示の一態様に係るリスク評価システムは、重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、を備える。
これによれば、複数の画像から各領域への生体の接触を検出し、検出された接触の回数に基づいて各領域における接触感染リスクの評価情報を出力することができる。したがって、接触感染リスクの評価情報に応じて各領域の清掃作業を行うことが可能となり、接触感染を低減するための清掃作業の効率化に貢献することができる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記制御部は、さらに、前記各領域について、接触の回数に基づいて接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出し、前記評価情報は、算出された前記リスク値を含んでもよい。
これによれば、接触の回数に基づいて算出されたリスク値を評価情報に含めることができる。したがって、リスク値の大きさに応じて各領域の清掃作業を行うことが可能となり、接触感染を低減するための清掃作業の効率化に貢献することができる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記制御部は、さらに、前記各領域について、（i）算出された前記リスク値が予め定められた閾値より大きいか否かを判定し、（ii）算出された前記リスク値が前記予め定められた閾値より大きい場合に、当該領域の清掃作業を指示するための清掃指示を通知してもよい。
これによれば、リスク値が閾値より大きい場合に清掃指示を通知することができる。したがって、接触感染リスクが高い領域の清掃作業を指示することができ、接触感染を低減するための清掃作業の効率化を実現することができる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記制御部は、複数の端末装置の位置情報を取得し、取得された前記複数の端末装置の位置情報に基づいて、前記複数の端末装置の中から少なくとも１つの端末装置を選択し、選択された前記少なくとも１つの端末装置に前記清掃指示を通知してもよい。
これによれば、複数の端末装置の位置情報に基づいて複数の端末装置の中から選択された端末装置に清掃指示を通知することができる。したがって、領域との位置関係において効率的に清掃作業を行うことができる使用者の端末装置に清掃指示を通知することができ、清掃作業の効率化を実現することができる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記制御部は、さらに、（i）検出された前記領域への前記生体の接触が清掃作業による接触であるか否かを判定し、（ii）前記領域への前記生体の接触が清掃作業による接触であると判定された場合に、前記領域の接触回数を０にリセットしてもよい。
これによれば、領域への生体の接触が清掃作業による接触であると判定された場合に、領域の接触回数を０にリセットすることができる。したがって、清掃作業による接触感染リスクの低減を評価情報に反映させることができ、より的確な評価情報を出力することが可能となる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記制御部は、前記領域への前記生体の接触が清掃作業による接触であると判定された場合に、さらに、（i）前記清掃作業における動作の反復回数を導出し、（ii）導出された前記反復回数が閾値回数より大きい場合に、前記領域の接触回数を０にリセットしてもよい。
これによれば、清掃作業における動作の反復回数が閾値回数を超える場合に、領域の接触回数を０にリセットすることができる。したがって、接触感染リスクが十分に低減するまで動作が反復された場合に、接触回数をリセットすることができ、接触感染リスクをより正確に評価情報に反映することができる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記リスク評価システムは、さらに、端末装置を備え、前記制御部は、前記端末装置に前記評価情報を出力してもよい。
これによれば、リスク評価システムが端末装置を備えることができる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記端末装置は、前記評価情報を前記設備の画像に重畳して表示してもよい。
これによれば、評価情報を設備の画像に重畳して表示することができる。したがって、清掃者は、清掃が必要な場所を直感的に把握することができ、さらなる清掃作業の効率化を実現することができる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、さらに、重複しない複数の領域を含む設備における前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触を検知する検知部を備え、前記制御部は、前記検知部で検知された前記生体の接触の回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定してもよい。
これによれば、各領域について、検知部での検知による接触回数に基づいて接触感染リスクの評価情報を出力することができる。したがって、より的確な評価情報を出力することが可能となる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記検知部は、前記設備の表面に接触している前記生体までの距離を検知する距離センサを備え、前記制御部は、検知された前記距離に基づいて、前記生体の接触と、前記生体が接触している領域とを特定してもよい。
これによれば、検知された距離に基づいて、生体の接触を検知し、生体が接触している領域を特定することができる。したがって、接触の検知及び領域の特定の２つの機能を距離センサで実現することができ、システム構成を簡易化することができる。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記距離センサは、前記設備の表面に沿って光線を発し、前記光線によって前記表面に接触している前記生体までの距離を検知する光学式距離センサであってもよい。
また、本開示の一態様に係るリスク評価システムにおいて、前記設備は、長尺状の設備であり、前記光学式距離センサは、前記設備の長手方向の両端部に設置され、前記長手方向の対向する向きに前記光線を発する２つの光学式距離センサを含んでもよい。
これによれば、長尺状の設備の両端部に光学式距離センサを設けることができ、設備の表面に２つの生体が同時に接触した場合に、その２つの接触を検知することができる。
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化する。
また、以下の実施の形態では、リスク評価システムが介護施設内の設備で利用される場合を例として説明するが、リスク評価システムが利用可能な設備は介護施設内の設備に限られない。リスク評価システムは、例えば、病院又は空港等の建物内の設備にも利用することができ、屋外の設備にも利用することができる。
（実施の形態１）
［介護施設内の設備］
まず、リスク評価システムが利用される介護施設内の設備について説明する。図１は、実施の形態１に係るリスク評価システムが利用される介護施設内の設備の一例を示す。
図１の介護施設には、机１２、椅子１４、タッチパネル１６、扉１８及び手すり２０を含む複数の設備が設置されている。本実施の形態に係るリスク評価システムは、これらの複数の設備の表面を介した人から人への接触感染の低減及び複数の設備の清掃作業の効率化に貢献する。
複数の設備の表面への人の身体（例えば手）の接触は、撮影部３００によって経時的に撮影された画像から検出される。
［画像例］
ここで、撮影部３００で撮影された画像の例について図２Ａ及び図２Ｂを参照しながら具体的に説明する。図２Ａ及び図２Ｂの各々は、実施の形態１に係る撮影部３００で撮影された画像の一例を示す。具体的には、図２Ａは、手すり２０に人４０の手４２が接触しているシーンの画像を示し、図２Ｂは、手すり２０に人４０の手４２が接触していないシーンの画像を示す。
本実施の形態において、手すり２０は、事前に複数の領域に区画されている。ここでは、複数の領域は、第１領域２２、第２領域２４、第３領域２６及び第４領域２８を含む。
各領域の長さは、清掃作業を考慮して、移動せずに清掃者の手が届く範囲の長さ（例えば１ｍ程度）以下であってもよい。なお、各領域の長さは、清掃者が移動せずに清掃者の手が届く範囲の長さを超えてもよい。
複数の領域は、視覚的に識別可能に実際に区画されてもよいし、仮想的に区画されてもよい。例えば、複数の領域には、互いに異なる色が付されてもよい。また例えば、複数の領域は、単にデジタルデータで定義されてもよい。
撮影部３００は、介護施設内の設備及び当該介護施設内にいる人４０の画像を経時的に撮影する。画像は、複数枚の静止画像であってもよいし、動画像であってもよい。画像は１以上の設備の画像を含む。図１では、天井に設置された１つのデジタルビデオカメラが撮影部３００として例示されている。撮影部３００は、例えば２次元（２Ｄ）カメラであるが、３次元（３Ｄ）カメラであってもよい。３Ｄカメラには、どのような３Ｄ技術が用いられてもよい。例えば、３Ｄカメラは、ステレオカメラであってもよいし、デプスセンサ及び２Ｄカメラの組合せであってもよい。
［リスク評価システムの機能構成］
次に、リスク評価システムの機能構成について図３を参照しながら具体的に説明する。図３は、実施の形態１に係るリスク評価システムの機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、リスク評価システムは、評価装置１００と、端末装置２００と、撮影部３００と、を備える。
［評価装置の機能構成］
評価装置１００は、例えばプロセッサ及びメモリを備えるコンピュータ又は電子回路であり、端末装置２００及び撮影部３００と通信可能に接続されている。評価装置１００は、制御部１０２と、記憶部１０４と、を備える。
制御部１０２は、メモリに格納されたソフトウェアプログラムをプロセッサが実行することによって実現される。また、制御部１０２は、専用の電子回路で構成されてもよい。制御部１０２は、撮影部３００が経時的に撮影して、出力した複数の画像から、各設備の表面上の各領域への生体の接触を検出する。さらに制御部１０２は、各領域において検出された接触の回数に基づいて、各領域における接触感染リスクの評価情報を出力する。
例えば、制御部１０２は、各画像内において人の検出を行う。ここで、画像から人が検出された場合、制御部１０２は、例えば人の位置及び体勢を検出する。人を検出する技術、及び、人の位置及び体勢の検出技術としては、機械学習等の従来技術が用いられてもよい。より具体的には、例えばマイクロソフト社のキネクト（登録商標）を用いることができる。
制御部１０２は、検出された人の位置及び体勢に基づいて、人の部位の設備表面の各領域への接触を検出する。例えば、制御部１０２は、検出された人の位置と各領域との間の距離が閾値距離以下であるか否かを判定する。ここで、距離が閾値距離以下である場合に、制御部１０２は、検出された体勢が予め定められた体勢と一致するか否かを判定する。ここで、検出された体勢が予め定められた体勢と一致する場合に、制御部１０２は、領域への人の部位の接触を検出する。例えば、検出された人４０と手すり２０の第３領域２６と間の距離が４０ｃｍ以内であり、かつ、胴体に対する腕の角度が１０度以上である場合に、制御部１０２は、人４０の手４２による手すり２０の第３領域２６への接触を検出する。また例えば、検出された人４０と机１２との距離が２０ｃｍ以内であり、かつ、机１２側に手４２を差し出す体勢が検出された場合に、制御部１０２は、人４０の手４２による机１２の表面領域への接触を検出する。また、机１２の前の椅子１４に人４０が着座しており、かつ、胴体に対する腕の角度が４５度以上である場合に、制御部１０２は、人４０の手４２による机１２の表面領域への接触を検出する。
このように接触が検出された場合、制御部１０２は、対応する領域の接触回数を１だけインクリメントする。制御部１０２は、このように計数された各領域の接触回数に基づいて、各領域における接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出する。リスク値は、接触回数の増加とともに増加する値である。さらに、制御部１０２は、算出されたリスク値を、接触感染リスクの評価情報に含めて出力する。
記憶部１０４は、例えばハードディスクドライブ及び／又は半導体メモリで構成される。記憶部１０４は、設備の表面上の複数の領域を定義する領域情報１０６及び各領域への接触を記録する接触情報１０８を記憶している。
図４Ａは、実施の形態１における領域情報１０６の一例を示す。領域情報１０６は、設備、領域、開始点及び終了点の情報を有する。図４Ａでは、例えば、手すりの第１領域は、撮影部３００で検知される距離が０～１ｍの範囲であることがわかる。
図４Ｂは、実施の形態１における接触情報１０８の一例を示す。接触情報１０８は、設備、領域、接触回数及び接触日時の情報を有する。図４Ｂでは、例えば、手すりの第１領域では、４回の接触が検出されていることがわかる。
［端末装置の機能構成］
端末装置２００は、例えば、ディスプレイを有する、パーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン又はヘッドマウントディスプレイ等である。端末装置２００は、評価装置１００から受信した評価情報を出力する。本実施の形態では、端末装置２００は、制御部２０２及び表示部２０４を備える。
制御部２０２は、メモリに格納されたソフトウェアプログラムをプロセッサが実行することによって実現される。また、制御部２０２は、専用の電子回路で構成されてもよい。制御部２０２は、介護施設内の画像に重畳して接触感染リスクの評価情報を表示部２０４に表示する。具体的には、制御部２０２は、領域毎に、当該領域の評価情報を画像内の対応する領域に重畳して表示部２０４に表示する。
表示部２０４は、例えば液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイによって実現される。表示部２０４は、制御部２０２によって制御され、接触感染リスクの評価情報を表示する。
［リスク評価システムの動作］
次に、以上のように構成されたリスク評価システムに含まれる評価装置１００の動作について図面を参照しながら具体的に説明する。評価装置１００における処理は、主として、接触検知時の情報処理に係る接触情報処理と、評価情報出力時の情報処理に係る評価情報処理とを含む。
［接触情報処理］
そこで、まず、接触情報処理について図５を参照しながら説明する。図５は、実施の形態１に係る評価装置１００の接触情報処理を示すフローチャートである。この接触情報処理は、時間的に継続して行われる。
まず、制御部１０２は、撮影部３００で撮影された画像内に人が存在するか否かを判定する（Ｓ１０２）。具体的には、制御部１０２は、撮影部３００によって撮影された画像において、例えば人の検出を行う。
ここで、画像内に人が存在しないと判定された場合（Ｓ１０２のＮｏ）、制御部１０２は、ステップＳ１０２を繰り返す。一方、画像内に人が存在すると判定された場合（Ｓ１０２のＹｅｓ）、制御部１０２は、設備の表面への人の接触が有るか否かを判定する（Ｓ１０４）。具体的には、制御部１０２は、例えば画像から人の位置及び体勢を検出し、検出された位置及び体勢に基づいて設備の表面への人の接触が有るか否かを判定する。
ここで、設備表面への接触が無いと判定された場合（Ｓ１０４のＮｏ）、ステップＳ１０２に戻る。一方、設備表面への接触が有ると判定された場合（Ｓ１０４のＹｅｓ）、制御部１０２は、複数の領域の中から人が接触している領域を特定する（Ｓ１０６）。具体的には、制御部１０２は、例えば図４Ａに示す領域情報１０６を参照して、検出された人の位置に対応する領域を、人の手が接触している領域として特定する。
最後に、制御部１０２は、特定された領域の接触回数を１だけインクリメントする（Ｓ１０８）。具体的には、制御部１０２は、例えば図４Ｂに示す接触情報１０８において、特定された領域に接触日時を記録し、接触回数の値に１を加算する。
このような接触情報処理によって、各領域の接触回数が計数される。
［評価情報処理］
次に、評価情報処理について図６を参照しながら説明する。図６は、実施の形態１に係る評価装置１００の評価情報処理を示すフローチャートである。この評価情報処理は、必要に応じて適宜行われる。例えば、評価情報処理は、利用者からの要求に応じて行われる。また例えば、評価情報処理は、予め定められたサイクルで定期的に行われてもよい。
まず、制御部１０２は、各領域について、当該領域への接触の回数に基づいて、当該領域における接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出する（Ｓ１１２）。制御部１０２は、当該領域への接触の回数が多いほど、リスク値を大きくしてもよい。例えば、制御部１０２は、重み値を用いて接触回数を重み付けすることにより、リスク値を算出する。重み値とは、接触回数に乗算される値、及び／又は、接触回数に加算される値である。
重み値は、例えば接触感染リスクが高さに応じて設備及び／又は領域毎に設定される値である。重み値は、管理者によって手動で設定されてもよいし、過去の接触履歴に基づいて自動で設定されてもよい。
例えば、重み値として、多くの人が接触する可能性が高い領域及び又は設備ほど大きい値が用いられる。また例えば、重み値として、過去に接触が多い領域及び／又は設備ほど大きい値が用いられてもよい。また例えば、重み値として、近隣地域において感染症が発生した場合、及び／又は、施設内に体調不良を訴える人が発生した場合に、より大きな値が用いられてもよい。また例えば、ノロウイルス等の病原体による接触感染リスクを適切に評価するために、重み値として、トイレ及び食堂に近い領域及び設備ほど大きな値が用いられてもよい。
それから、制御部１０２は、算出されたリスク値に基づいて、接触感染リスクの評価情報を出力する（Ｓ１１４）。例えば、制御部１０２は、算出されたリスク値を領域に対応付けた情報を評価情報として端末装置２００に送信する。この場合、端末装置２００の制御部２０２は、評価情報を介護施設内の画像に重畳して表示部２０４に表示してもよい。
図７は、実施の形態１における評価情報の表示例を示す。図７では、制御部２０２は、介護施設内の画像５０に、リスク値に対応する半透明の色が付されたマーク５１～５３を重畳して表示部２０４に評価情報として表示している。
介護施設内の画像５０は、端末装置２００が予め保持している画像であってもよい。また、端末装置２００がカメラを有する場合、介護施設内の画像５０は、当該カメラで撮影された映像であってもよい。このとき、制御部２０２は、拡張現実（ＡＲ：Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術を用いて、カメラで撮影された映像に評価情報を付加して表示してもよい。例えば、制御部２０２は、設備を検出することにより、映像に評価情報を付加することができる。設備の検出方法は、特に限定されないが、設備に物理的に付与された検出専用のマーカーが用いられてもよい。
［効果等］
以上のように、本実施の形態に係るリスク評価システムによれば、複数の画像から各領域への生体の接触を検出し、検出された接触の回数に基づいて各領域における接触感染リスクの評価情報を出力することができる。したがって、接触感染リスクの評価情報に応じて各領域の清掃作業を行うことが可能となり、接触感染を低減するための清掃作業の効率化に貢献することができる。
また、本実施の形態に係るリスク評価システムによれば、接触の回数に基づいて算出されたリスク値を評価情報に含めることができる。したがって、リスク値の大きさに応じて各領域の清掃作業を行うことが可能となり、接触感染を低減するための清掃作業の効率化に貢献することができる。
また、本実施の形態に係るリスク評価システムによれば、評価情報を設備の画像に重畳して表示することができる。したがって、清掃者は、清掃が必要な場所を直感的に把握することができ、さらなる清掃作業の効率化を実現することができる。
なお、本実施の形態では、接触回数が０にリセットされる処理について特に説明していないが、当該処理は特に限定される必要はない。例えば、リスク評価システムは、清掃者から手動でリセット入力を受けた場合に、すべての領域の接触回数を０にリセットしてもよい。なお、リセット入力は、設備及び／又は領域毎に行われてもよい。また、リスク評価システムは、周期的に自動ですべての領域の接触回数を０にリセットしてもよい。
（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。本実施の形態では、設備への接触が清掃作業による接触であるか否かを判定し、判定結果に応じて接触回数を０にリセットする点、及び、端末装置に清掃指示を通知する点が実施の形態１と主として異なる。以下に、本実施の形態に係るリスク評価システムについて、実施の形態１と異なる点を中心に図面を参照しながら具体的に説明する。
［リスク評価システムの機能構成］
まず、本実施の形態に係るリスク評価システムについて図８を参照しながら具体的に説明する。図８は、実施の形態２に係るリスク評価システムの機能構成を示すブロック図である。本実施の形態に係るリスク評価システムは、評価装置１００Ａと、複数の端末装置２００Ａと、撮影部３００と、を備える。
［評価装置の機能構成］
評価装置１００Ａは、例えばプロセッサ及びメモリを備えるコンピュータ又は電子回路であり、複数の端末装置２００Ａ及び撮影部３００と通信可能に接続されている。評価装置１００Ａは、制御部１０２Ａと、記憶部１０４と、を備える。
制御部１０２Ａは、メモリに格納されたソフトウェアプログラムをプロセッサが実行することによって実現される。また、制御部１０２Ａは、専用の電子回路で構成されてもよい。
本実施の形態に係る制御部１０２Ａは、撮影部３００で検出された設備の表面上の領域への接触が清掃作業による接触であるか否かを判定する。ここで、領域への接触が清掃作業による接触であると判定された場合に、制御部１０２Ａは、当該領域の接触回数を０にリセットする。
なお、清掃作業では、設備の表面を布等で拭く動作などの反復動作を伴うことが多い。したがって、制御部１０２Ａは、反復動作を検出することにより、清掃作業を検出することができる。つまり、制御部１０２Ａは、撮影部３００で経時的に撮影された複数の画像において清掃に係る反復動作を検出することにより、領域への接触が清掃作業による接触であるか否かを判定することができる。
さらに、本実施の形態に係る制御部１０２Ａは、領域への接触が清掃作業による接触でないと判定された場合に、当該領域の接触回数に基づいて、当該領域における接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出する。そして、制御部１０２Ａは、算出されたリスク値が予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定する。ここで、算出されたリスク値が予め定められた閾値よりも大きい場合に、制御部１０２Ａは、当該領域の清掃作業を指示するための清掃指示を通知する。例えば、制御部１０２Ａは、複数の端末装置２００Ａの位置情報を取得し、取得された位置情報に基づいて、複数の端末装置２００Ａの中から少なくとも１つの端末装置を選択する。より具体的には、制御部１０２Ａは、例えば、複数の端末装置２００Ａのうち当該領域に最も近い端末装置を選択する。そして、制御部１０２Ａは、選択された少なくとも１つの端末装置に清掃指示を通知する。
［リスク評価システムの動作］
次に、以上のように構成されたリスク評価システムに含まれる評価装置１００Ａの動作について図面を参照しながら具体的に説明する。本実施の形態では、実施の形態１との差異が大きい接触情報処理について説明する。
［接触情報処理］
図９は、実施の形態２に係る評価装置１００Ａの接触情報処理を示すフローチャートである。この接触情報処理も、時間的に継続して行われる。
まず、制御部１０２Ａは、実施の形態１と同様に、撮影部３００で撮影された画像内に人が存在するか否かを判定する（Ｓ１０２）。ここで、画像内に人が存在しないと判定された場合（Ｓ１０２のＮｏ）、制御部１０２Ａは、ステップＳ１０２を繰り返す。一方、画像内に人が存在すると判定された場合（Ｓ１０２のＹｅｓ）、制御部１０２Ａは、設備の表面への人の接触が有るか否かを判定する（Ｓ１０４）。さらに、制御部１０２Ａは、実施の形態１と同様に、複数の領域の中から手が接触している領域を特定する（Ｓ１０６）。
制御部１０２Ａは、特定された領域への接触が清掃作業による接触であるか否かを判定する（Ｓ２０２）。この判定は、例えば、撮影部３００で撮影された複数の画像から清掃作業に係る反復動作を検出することにより行われる。
ここで、領域への接触が清掃作業による接触でないと判定された場合に（Ｓ２０２のＮｏ）、制御部１０２Ａは、特定された領域の接触回数を１だけインクリメントする（Ｓ１０８）。さらに、制御部１０２Ａは、インクリメントされた接触回数に基づいて、特定された領域における接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出する（Ｓ２０４）。リスク値の算出方法は、実施の形態１の図６のステップＳ１１２と同様でよい。制御部１０２Ａは、リスク値が閾値より大きいか否かを判定する。ここで、リスク値が閾値以下である場合（Ｓ２０６のＮｏ）、ステップＳ１０２に戻る。
リスク値が閾値より大きい場合（Ｓ２０６のＹｅｓ）、制御部１０２Ａは、複数の端末装置２００Ａの中から、少なくとも１つの端末装置を選択する（Ｓ２０８）。例えば、制御部１０２Ａは、複数の端末装置２００Ａの位置情報を取得し、取得された複数の端末装置２００Ａの位置情報に基づいて、複数の端末装置２００Ａの中から少なくとも１つの端末装置を選択する。例えば、制御部１０２Ａは、複数の端末装置２００Ａのうち特定された領域に最も近い端末装置を選択することができる。また例えば、制御部１０２Ａは、複数の端末装置２００Ａのうち、特定された領域から予め定められた距離の範囲内に位置する端末装置をすべて選択してもよい。
複数の端末装置２００Ａの位置情報の取得では、複数の端末装置２００Ａが携帯端末であれば、無線通信技術（例えばＷｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）又はＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）技術などを用いることができる。
その後、制御部１０２Ａは、選択された端末装置に、特定された領域の清掃作業を指示するための清掃指示を通知し（Ｓ２１０）、ステップＳ１０２に戻る。清掃指示が通知された端末装置では、音、バイブレーション、光、又は、その他一般的に携帯端末に搭載されうる報知手段によって当該端末装置の使用者に清掃指示が報知される。例えば図７の評価情報と同様に、介護施設内の画像５０に重畳して清掃指示を表示部２０４に表示されてもよい。また、端末装置は、ＡＲ技術を用いて、カメラで撮影された映像に清掃情報（例えば領域情報及び清掃方法情報）を付加して表示してもよい。
一方、領域への接触が清掃作業による接触であると判定された場合に（Ｓ２０２のＹｅｓ）、制御部１０２Ａは、清掃作業における反復動作の回数を導出する（Ｓ２１２）。続いて、制御部１０２Ａは、導出された反復回数が閾値回数より大きいか否かを判定する（Ｓ２１４）。また例えば、閾値回数としては、特定された領域のリスク値又は接触回数に基づいて適応的に決定されたものが用いられてもよい。この場合、例えばリスク値が大きい場合に閾値回数が１０回と決定され、リスク値が小さい場合に閾値回数が５回と決定される。
ここで、反復回数が閾値回数以下である場合（Ｓ２１４のＮｏ）、ステップＳ１０２に戻る。一方、反復回数が閾値回数より大きい場合（Ｓ２１４のＹｅｓ）、制御部１０２Ａは、特定された領域の接触回数を０にリセットし（Ｓ２１６）、ステップＳ１０２に戻る。
［効果等］
以上のように、本実施の形態に係るリスク評価システムによれば、リスク値が閾値より大きい場合に清掃指示を通知することができる。したがって、接触感染リスクが高い領域の清掃作業を指示することができ、接触感染を低減するための清掃作業の効率化を実現することができる。
また、本実施の形態に係るリスク評価システムによれば、複数の端末装置２００Ａの位置情報に基づいて複数の端末装置２００Ａの中から選択された少なくとも１つの端末装置に清掃指示を通知することができる。したがって、領域との位置関係において効率的に清掃作業を行うことができる使用者の端末装置に清掃指示を通知することができ、清掃作業の効率化を実現することができる。
また、本実施の形態に係るリスク評価システムによれば、領域への手の接触が清掃作業による接触であると判定された場合に、領域の接触回数を０にリセットすることができる。したがって、清掃作業による接触感染リスクの低減を評価情報に反映させることができ、より的確な評価情報を出力することが可能となる。
また、本実施の形態に係るリスク評価システムによれば、清掃作業における動作の反復回数が閾値回数を超える場合に、領域の接触回数を０にリセットすることができる。したがって、接触感染リスクが十分に低減するまで動作が反復された場合に、接触回数をリセットすることができ、接触感染リスクをより正確に評価情報に反映することができる。
（実施の形態３）
次に、実施の形態３について説明する。本実施の形態では、設備の表面への人の身体の接触は、撮影部によって経時的に撮影された画像から検出されるのに加えて、距離センサなどの検知部によって検知される点が実施の形態１と主として異なる。以下に、本実施の形態に係るリスク評価システムについて、実施の形態１と異なる点を中心に図面を参照しながら具体的に説明する。
［検知部の設置例］
検知部の設置例について図１０を参照しながら具体的に説明する。図１０は、実施の形態３に係る検知部６００の設置例を示す。具体的には、図１０は、手すり２０Ｃへの人４０の手４２の接触を検知する検知部６００の設置例を示す。図１０において、Ｘ軸は、手すり２０Ｃの長手方向に平行な軸であり、Ｙ軸は、手すり２０Ｃの短手方向に平行な軸であり、Ｚ軸は、ＸＹ平面に垂直な軸である。なお、図１０では、便宜上、手すり２０Ｃに検知部６００が設置された例で説明するが、実施の形態３においては、撮影部３００によって撮影された画像からも身体の接触を検出することができるため、検知部６００が設置されるのは、撮像部３００の画角に入り難い位置にある施設、あるいは撮像部３００による撮影に適しない施設であるのがよい。
本実施の形態において、手すり２０Ｃは、事前に複数の領域に区画されている。ここでは、複数の領域は、第１領域２２Ｃ、第２領域２４Ｃ、第３領域２６Ｃ及び第４領域２８Ｃを含む。
各領域の長さは、清掃作業を考慮して、移動せずに清掃者の手が届く範囲の長さ（例えば１ｍ程度）以下であることが望ましい。なお、各領域の長さは、移動せずに清掃者の手が届く範囲の長さを超えてもよい。
複数の領域は、視覚的に識別可能に実際に区画されてもよいし、仮想的に区画されてもよい。例えば、複数の領域には、互いに異なる色が付されてもよい。また例えば、複数の領域は、単にデジタルデータで定義されるだけでもよい。
検知部６００は、設備の表面に接触している対象物（図１０では人４０の手４２）までの距離を非接触で検知する距離センサを備える。本実施の形態では、距離センサは、光学式距離センサ６０、６２を含む。
光学式距離センサ６０、６２は、手すり２０Ｃの長手方向（図１０のＸ軸方向）の端部２０ａ、２０ｂに設置され、手すり２０Ｃの表面に沿って、手すり２０Ｃの長手方向の対向する向きに光線６１、６３を発する。具体的には、光学式距離センサ６０は、手すり２０ＣのＸ軸負側の端部２０ａに設置され、Ｘ軸の正の向きに光線６１を発する。一方、光学式距離センサ６２は、手すり２０ＣのＸ軸正側の端部２０ｂに設置され、Ｘ軸の負の向きに光線６３を発する。この光線６１、６３によって、手すり２０Ｃの表面に接触している人４０の手４２までの距離が検知される。光学式距離センサ６０、６２としては、例えば、赤外線測距モジュール（シャープ株式会社製、型番ＧＰ２Ｙ０Ａ２１ＹＫ）を用いることができる。
光学式距離センサ６０、６２による接触検知の原理を図１１Ａ及び図１１Ｂを参照しながら具体的に説明する。図１１Ａは、実施の形態３において１つの手４２ａが手すり２０Ｃの表面に接触している状態を示す。図１１Ｂは、実施の形態３において２つの手４２ｂ、４２ｃが手すり２０Ｃの表面に接触している状態を示す。なお、図１１Ａ及び図１１Ｂにおいて、Ｌは、手すり２０Ｃの全長を表し、Ｄ１ａ、Ｄ２ａ、Ｄ１ｃ、Ｄ２ｂは、センサと手との間の距離を示す。
図１１Ａに示すように、１つの手４２ａが第３領域２６Ｃに接触している場合、光学式距離センサ６０、６２は、距離Ｄ１ａ、Ｄ２ａを検知する。このとき、距離Ｄ１ａ及びＤ２ａの和と全長Ｌとの差分は十分小さいので、１つの手が、距離Ｄ１ａ及びＤ２ａに対応する第３領域２６Ｃに接触していることを検出できる。
一方、図１１Ｂに示すように、２つの手４２ｂ、４２ｃが第３領域２６Ｃ及び第２領域２４Ｃに接触している場合、光学式距離センサ６０、６２は、距離Ｄ１ｃ、Ｄ２ｂを検知する。このとき、距離Ｄ１ｃ及びＤ２ｂの和と全長Ｌとの差分は大きいので、２つの手が距離Ｄ１ｃに対応する第２領域２４Ｃ及び距離Ｄ２ｂに対応する第３領域２６Ｃに接触していることを検出できる。
ここで、光学式距離センサ６０の出力信号が示す距離の時間変化の例を図１２Ａ及び図１２Ｂを参照しながら具体的に説明する。図１２Ａ及び図１２Ｂの各々は、実施の形態３における光学式距離センサ６０の出力信号の一例を示すグラフである。図１２Ａ及び図１２Ｂのグラフにおいて、横軸は時間を示し、縦軸は距離を示す。また、破線によって表された４つの距離範囲は、図１０～図１１Ｂにおける第１～第４領域２２Ｃ～２８Ｃに対応する。
図１２Ａでは、光学式距離センサ６０の出力信号が示す距離が漸次的に減少している。この場合、手４２が手すり２０Ｃの表面に接触しながら、光学式距離センサ６０に近付いていることを示す。また、図１２Ｂでは、光学式距離センサ６０の出力信号が示す距離が断続的に減少している。この場合、手４２が手すり２０Ｃの表面への接触及び非接触を繰り返しながら、光学式距離センサ６０に近付いていることを示す。
［リスク評価システムの機能構成］
次に、リスク評価システムの機能構成について図１３を参照しながら具体的に説明する。図１３は、実施の形態３に係るリスク評価システムの機能構成を示すブロック図である。図１３に示すように、リスク評価システムは、評価装置１００と、端末装置２００と、撮像部３００と、検知部６００と、を備える。
［評価装置の機能構成］
評価装置１００は、端末装置２００、撮像部３００及び検知部６００と通信可能に接続されている。評価装置１００は、制御部１０２と、記憶部１０４とを備える。
制御部１０２は、撮影部３００が経時的に撮影して、出力した複数の画像から、各設備の表面上の各領域への生体の接触を検出する。さらに制御部１０２は、各領域において検出された接触の回数、および検知部６００で検知された各領域への接触の回数に基づいて、各領域における接触感染リスクの評価情報を出力する。
例えば、制御部１０２は、光学式距離センサ６０、６２で検知された距離に基づいて、第１～第４領域２２Ｃ～２８Ｃの中から人４０の手４２が接触した領域を特定する。そして、制御部１０２は、特定された領域の接触回数を１だけインクリメントする。制御部１０２は、このように計数された各領域の接触回数に基づいて、各領域における接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出する。リスク値は、接触回数の増加とともに増加する値である。例えば、制御部１０２は、接触回数とリスク値とが対応付けられたリスク情報を参照して、検知部６００で検知された接触の回数に対応するリスク値を算出してもよい。さらに、制御部１０２は、算出されたリスク値を、接触感染リスクの評価情報に含めて出力する。
［接触情報処理］
接触情報処理について図１４を参照しながら説明する。図１４は、実施の形態３に係る評価装置１００の検知部６００の検知結果に基づく接触情報処理を示すフローチャートである。この接触情報処理は、時間的に継続して行われる。
まず、制御部１０２は、検知部６００の出力信号を取得し、取得した出力信号に基づいて、設備の表面への接触が有るか否かを判定する（Ｓ３０２）。具体的には、制御部１０２は、例えば検知部６００によって検知された距離に基づいて設備の表面への接触が有るか否かを判定する。
ここで、設備表面への接触が無いと判定された場合（Ｓ３０２のＮｏ）、制御部１０２は、ステップＳ３０２を繰り返す。一方、設備表面への接触が有ると判定された場合（Ｓ３０２のＹｅｓ）、制御部１０２は、検知部６００によって検知された距離に基づいて、複数の領域の中から手が接触している領域を特定する（Ｓ３０４）。具体的には、制御部１０２は、例えば図６Ａに示す領域情報１０６を参照して、検知部６００で検知された距離に対応する領域を手が接触している領域として特定する。
最後に、制御部１０２は、特定された領域の接触回数を１だけインクリメントする（Ｓ３０６）。具体的には、制御部１０２は、例えば図６Ｂに示す接触情報１０８において、特定された領域に接触日時を記録し、接触回数の値に１を加算する。
このような接触情報処理によって、各領域の接触回数が計数される。なお、評価情報処理については、実施の形態１と実質的に同様であるため省略する。
［効果等］
以上のように、本実施の形態に係るリスク評価システムによれば、複数の画像から各領域への生体の接触を検出し、検出された接触の回数に基づいて各領域における接触感染リスクの評価情報を出力することができると共に、検知部での検知による接触回数に基づいて接触感染リスクの評価情報を出力することができる。したがって、より的確な評価情報を出力することが可能となる。
（他の実施の形態）
以上、本発明の１つまたは複数の態様に係るリスク評価システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
なお、上記各実施の形態では、介護施設内の手すりへの接触を例に、リスク評価システムを説明したが、リスク評価システムが適用される設備は介護施設内の手すりに限定されない。例えば、図１に示すように、机１２、椅子１４、タッチパネル１６及び扉１８にもリスク評価システムが適用されてもよい。
なお、上記各実施の形態では、設備表面への手の接触を検出するために、人の位置及び体勢の検出が行われていたが、接触の検出は、これに限定されない。例えば、３Ｄカメラが用いられる場合には、制御部は、画像内の手の位置情報から、設備表面への手の接触を検出することができる。また、例えば、人の手が扉１８の取っ手に接触したか否かを検出する場合、人が扉１８を通過したか否かを検出しても。この場合、人が扉を通過した事象を、人の手が扉１８の取っ手への接触した事象と解釈することができる。つまり、人が扉を通過したことが検出されたときに、接触回数がインクリメントされる。
なお、上記各実施の形態では、設備の表面を介した人から人への接触感染リスクについて説明していたが、感染源は人に限定されない。例えば動物（例えば犬又は猫等）から人への接触感染リスクが評価されてもよい。この場合、制御部は、設備の表面上の各領域への動物の接触も検出すればよい。つまり、制御部は、生体の接触を検出すればよい。
なお、上記各実施の形態では、１つの設備の表面が複数の領域に区画されていたが、１つの設備の表面が１つの領域であってもよい。また、設備によって領域数が異なってもよい。
なお、上記各実施の形態では、接触情報に接触回数が含まれていたが、これに限定されない。接触回数は、必要に応じて算出されてもよい。例えば、接触が検知されるたびに、又は、評価情報の出力指示を受けるたびに、接触日時に基づいて、接触回数が算出されてもよい。
なお、上記各実施の形態では、評価装置は、単一の装置として説明されていたが、これに限定されない。例えば、評価装置は、分散コンピューティングあるいはクラウドコンピューティングによって実現されてもよい。
なお、上記各実施の形態では、リスク評価システムに端末装置が含まれていたが、端末装置は、リスク評価システムに含まれなくてもよい。この場合、例えば、評価装置が端末装置の機能を実現してもよい。
なお、上記各実施の形態では、リスク値が用いられていたが、必ずしもリスク値が用いられる必要なない。例えば、リスク値の代わりに、接触回数が用いられてもよい。この場合、リスク値の算出は省略され得る。
なお、上記実施の形態２では、清掃者に清掃を指示するために、清掃指示が端末装置に通知されていたが、これに限定されない。例えば、清掃指示は、清掃ロボットに通知されてもよい。この場合、清掃ロボットが自動的に清掃指示に対応する領域を清掃すればよい。
なお、上記実施の形態２では、複数の端末装置２００Ａの中から選択された端末装置に清掃指示が通知されていたが、これに限られない。例えば、複数の端末装置２００Ａのすべてに清掃指示が通知されてもよい。また例えば、特定された領域から予め定められた距離の範囲内に位置する端末装置を選択する場合に、当該範囲内に端末装置が存在しなければ、端末装置の選択及び清掃指示の通知は延期されてもよい。この場合、端末装置が当該範囲内に進入したときに、その端末装置に清掃指示が通知されればよい。また例えば、評価装置１００の記憶部１０４には、日あるいは時間帯ごとに清掃を担当する当番についての情報が予め登録されており、日あるいは時間帯に応じて当番に該当する清掃者が保有する端末装置２００Ａに清掃指示が通知されてもよい。
なお、上記実施の形態２では、反復動作の検出結果に基づいて清掃作業が判定されていたが、これに限られない。例えば、撮影部３００で撮影された画像において、清掃者の顔認識を行うことで清掃作業が判定されてもよい。また、画像において清掃用手袋を検出することで清掃作業が判定されてもよい。
なお、図７の評価情報の表示は、一例であり、これに限定されない。評価情報は、例えば文字で表示されてもよい。具体的には、評価情報は、領域名称及びリスク値を含むテキスト情報として表示されてもよい。この場合、リスク値に応じて文字の色又は表示順が変更されてもよい。例えば、リスク値の降順でリストに評価情報が表示されてもよい。なお、領域名称は、利用者が簡単に場所を特定できるように、複数の領域を包含する名称であってもよい。複数の領域を包含する名称とは、例えば、「１階の手すりの食堂ドアからトイレドアまでの間の領域」である。
なお、上記実施の形態３では、距離センサとして、光学式距離センサが用いられていたが、これに限定されない。距離センサは、例えば超音波センサであってもよい。また、距離センサの数及び設置位置は、図１０に限定されない。例えば、２方向の距離を検知可能な距離センサが、手すり２０Ｃの中間部に１つだけ設けられてもよい。また、距離センサは、領域毎に設けられてもよい。
介護施設内の設備等の清掃作業を効率化するためのリスク評価システムとして利用することができる。
１２ 机
１４ 椅子
１６ タッチパネル
１８ 扉
２０ 手すり
２０ａ、２０ｂ 端部
２２、２２Ｃ 第１領域
２４、２４Ｃ 第２領域
２６、２６Ｃ 第３領域
２８、２８Ｃ 第４領域
４０ 人
４２、４２ａ、４２ｂ、４２ｃ 手
５０ 画像
５１、５２、５３ マーク
６０、６２ 光学式距離センサ
６１、６３ 光線
１００、１００Ａ 評価装置
１０２、１０２Ａ 制御部
１０４ 記憶部
１０６ 領域情報
１０８ 接触情報
２００ 端末装置
２００Ａ 複数の端末装置
２０２ 制御部
２０４ 表示部
３００ 撮影部
６００ 検知部

Claims (8)

  1. 重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、
    前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出し、前記リスク値を含む評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、を備え、
    前記制御部は、さらに、
    前記各領域について、算出された前記リスク値が予め定められた閾値より大きいか否かを判定し、
    算出された前記リスク値が前記予め定められた閾値より大きい場合に、複数の端末装置の位置情報を取得し、取得された前記複数の端末装置の位置情報に基づいて、前記複数の端末装置の中から少なくとも１つの端末装置を選択し、選択された前記少なくとも１つの端末装置に、当該領域の清掃作業を指示するための清掃指示を通知する、
    リスク評価システム。
  2. 重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、
    前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、を備え、
    前記制御部は、さらに、
    （ｉ）検出された前記領域への前記生体の接触が清掃作業による接触であるか否かを判定し、
    （ｉｉ）前記領域への前記生体の接触が清掃作業による接触であると判定された場合に、前記領域の接触回数を０にリセットする、
    リスク評価システム。
  3. 前記制御部は、前記領域への前記生体の接触が清掃作業による接触であると判定された場合に、さらに、
    （ｉ）前記清掃作業における動作の反復回数を導出し、
    （ｉｉ）導出された前記反復回数が閾値回数より大きい場合に、前記領域の接触回数を０にリセットする、
    請求項２に記載のリスク評価システム。
  4. 重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、
    前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、
    端末装置と、を備え、
    前記制御部は、前記端末装置に前記評価情報を出力する、
    リスク評価システム。
  5. 前記端末装置は、前記評価情報を前記設備の画像に重畳して表示する、
    請求項４に記載のリスク評価システム。
  6. 重複しない複数の領域を含む長尺状の設備の画像を異なる時間に撮影して、前記撮影された複数の画像を出力する撮影部と、
    前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、前記評価情報を出力する制御部と、
    前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触を検知する検知部と、を備え、
    前記制御部は、前記検知部で検知された前記生体の接触の回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの評価情報を決定し、
    前記検知部は、前記設備の表面に沿って光線を発し、前記光線によって前記表面に接触している前記生体までの距離を検知する光学式距離センサを備え、
    前記制御部は、検知された前記距離に基づいて、前記生体の接触と、前記生体が接触している領域とを特定し、
    前記光学式距離センサは、前記設備の長手方向の両端部に設置され、前記長手方向の対向する向きに前記光線を発する２つの光学式距離センサを含む、
    リスク評価システム。
  7. 重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影し、前記撮影された複数の画像を出力し、
    前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出し、前記リスク値を含む評価情報を決定し、前記評価情報を出力し、
    前記各領域について、算出された前記リスク値が予め定められた閾値より大きいか否かを判定し、
    算出された前記リスク値が前記予め定められた閾値より大きい場合に、複数の端末装置の位置情報を取得し、取得された前記複数の端末装置の位置情報に基づいて、前記複数の端末装置の中から少なくとも１つの端末装置を選択し、選択された前記少なくとも１つの端末装置に、当該領域の清掃作業を指示するための清掃指示を通知する、
    リスク評価方法。
  8. リスク評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    前記リスク評価方法は、
    重複しない複数の領域を含む設備の画像を異なる時間に撮影し、前記撮影された複数の画像を出力し、
    前記複数の画像に基づいて、前記複数の領域のそれぞれへの生体の接触回数を検出し、前記接触回数に基づいて、前記複数の領域それぞれにおける接触感染リスクの高さを示すリスク値を算出し、前記リスク値を含む評価情報を決定し、前記評価情報を出力し、
    前記各領域について、算出された前記リスク値が予め定められた閾値より大きいか否かを判定し、
    算出された前記リスク値が前記予め定められた閾値より大きい場合に、複数の端末装置の位置情報を取得し、取得された前記複数の端末装置の位置情報に基づいて、前記複数の端末装置の中から少なくとも１つの端末装置を選択し、選択された前記少なくとも１つの端末装置に、当該領域の清掃作業を指示するための清掃指示を通知する、
    プログラム。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11025563B2 (en) 2017-04-13 2021-06-01 Johnson Controls Technology Company Space-aware network switch
WO2019074926A1 (en) * 2017-10-09 2019-04-18 Pathspot Technologies Inc. SYSTEMS AND METHODS FOR DETECTION OF CONTAMINANTS ON SURFACES
JP7340771B2 (ja) * 2018-05-28 2023-09-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 生体検知装置、生体検知方法、記録媒体、およびプログラム
CN110738650B (zh) * 2019-10-16 2022-06-21 厦门大学 一种传染病感染识别方法、终端设备及存储介质
CN111027417B (zh) * 2019-11-21 2023-09-01 复旦大学 基于人体关键点检测算法的步态识别方法及步态评估***
US11536476B2 (en) * 2020-05-12 2022-12-27 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building system with flexible facility operation
US11164269B1 (en) 2020-06-25 2021-11-02 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Systems and methods for dynamic travel planning
CN112071435B (zh) * 2020-09-09 2023-07-18 北京百度网讯科技有限公司 无向关系至有向关系转换方法、装置、设备以及存储介质
JP2022108184A (ja) * 2021-01-12 2022-07-25 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理システムおよびプログラム
WO2022201442A1 (ja) * 2021-03-25 2022-09-29 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法、及びコンピュータプログラム
CN113610167B (zh) * 2021-08-10 2022-06-24 宿迁旺春机械制造有限公司 基于度量学习与视觉感知的设备风险检测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003288156A (ja) 2002-03-28 2003-10-10 Minolta Co Ltd 入力装置
JP2010230399A (ja) 2009-03-26 2010-10-14 Toshiba Corp タッチスクリーン装置及び自動分析装置
JP2014179032A (ja) 2013-03-15 2014-09-25 Ricoh Co Ltd 仮想キー入力装置
JP2017199289A (ja) 2016-04-28 2017-11-02 キヤノン株式会社 情報処理装置、その制御方法、プログラム、及び記憶媒体

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8294584B2 (en) * 2004-10-12 2012-10-23 Plost Gerald N System, method and implementation for increasing a likelihood of improved hand hygiene in a desirably sanitary environment
JP5003629B2 (ja) * 2008-08-06 2012-08-15 パナソニック株式会社 情報端末装置
JP5744762B2 (ja) * 2009-03-02 2015-07-08 ディバーシー・インコーポレーテッド 衛生状態監視管理システム及び方法
US20100328443A1 (en) * 2009-06-26 2010-12-30 Lynam Donald S System for monitoring patient safety suited for determining compliance with hand hygiene guidelines
GB2474840B (en) * 2009-10-27 2012-10-10 Veraz Ltd Hygiene monitoring system
US8936944B2 (en) * 2011-11-22 2015-01-20 The Boeing Company Infectious disease detection system
US20130187775A1 (en) * 2012-01-20 2013-07-25 Cleankeys, Inc. System for monitoring infection control and prevention processes
JP2013245090A (ja) 2012-05-29 2013-12-09 Toshiba Elevator Co Ltd エレベータ
JP5352733B1 (ja) * 2012-12-28 2013-11-27 利博 雪本 乗客コンベアの移動手摺消毒装置
JP2014137754A (ja) * 2013-01-17 2014-07-28 Waseda Univ 病原体の接触感染リスク評価装置、そのプログラム及び接触感染リスク評価システム
JP6233624B2 (ja) * 2013-02-13 2017-11-22 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
US9098738B2 (en) * 2013-02-26 2015-08-04 Elwha Llc System and method for contamination monitoring
JP6202942B2 (ja) * 2013-08-26 2017-09-27 キヤノン株式会社 情報処理装置とその制御方法、コンピュータプログラム、記憶媒体
US9659367B2 (en) * 2014-04-04 2017-05-23 International Business Machines Corporation Head mounted video and touch detection for healthcare facility hygiene
US20160171179A1 (en) * 2014-12-10 2016-06-16 NSF International System and method for investigating the spread of pathogens at a site
JP6602551B2 (ja) * 2015-04-02 2019-11-06 株式会社東芝 危険度判定装置、および危険度判定方法
US10741278B2 (en) * 2015-04-20 2020-08-11 Cardeya Corporation Pathogen detection and display system
US10488996B2 (en) * 2016-05-18 2019-11-26 Sensel, Inc. System for detecting and confirming a touch input

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003288156A (ja) 2002-03-28 2003-10-10 Minolta Co Ltd 入力装置
JP2010230399A (ja) 2009-03-26 2010-10-14 Toshiba Corp タッチスクリーン装置及び自動分析装置
JP2014179032A (ja) 2013-03-15 2014-09-25 Ricoh Co Ltd 仮想キー入力装置
JP2017199289A (ja) 2016-04-28 2017-11-02 キヤノン株式会社 情報処理装置、その制御方法、プログラム、及び記憶媒体

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