JP5111993B2 - Action identification system - Google Patents
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Description
本発明は、人の歩く、走る、階段を上る、階段を下るなどの行動を識別し、さらには人の行動から正確にカロリーを計算することができる行動識別システムに関するものである。 The present invention relates to a behavior identification system that can identify a behavior of a person walking, running, going up stairs, going down a stairs, and the like, and that can calculate calories accurately from the behavior of the person.
近年、人の生活習慣改善のために、人の一日に動いた量に対応するカロリーを計算する必要性が重要視されている。このカロリーを計算する方法としては、例えば人の体に万歩計をつけて一日の歩数をカウントし、当該歩数に基づいてカロリーを計算することが行われている。 In recent years, in order to improve a person's lifestyle, the necessity of calculating the calorie corresponding to the amount that the person moved in a day has been regarded as important. As a method for calculating the calorie, for example, a pedometer is attached to a human body, the number of steps per day is counted, and the calorie is calculated based on the number of steps.
例えば、特許文献１には、人が身に付けている万歩計のデータをサーバに送信して、サーバにおいて当該万歩計のデータに基づいてカロリーを計算するシステムが開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses a system in which pedometer data worn by a person is transmitted to a server and calories are calculated on the server based on the pedometer data.
しかしながら、従来のように万歩計を利用した方法では、単に歩数をカウントしているにすぎず、人が歩いている、走っている、階段を上っている、階段を下がっている、電車に乗っている、運動をしているなどの行動までも識別することができなかった。 However, the conventional method using a pedometer simply counts the number of steps, and people are walking, running, going up stairs, going down stairs, trains It was not possible to identify even behaviors such as riding and exercising.
このため人の行動に対応したカロリーを正確に計算することができず、人の生活習慣改善に十分に役立てることが難しいという問題があった。 For this reason, the calorie corresponding to a person's action cannot be calculated correctly, and there existed a problem that it was difficult to fully utilize for a person's lifestyle improvement.
本発明は、上記問題に鑑みたものであって、人の行動を自動的に精度良く識別することができ、さらに人の行動に対応したカロリーを正確に計算することができ、ひいては人の生活習慣改善に役立てることが可能な行動識別システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and can automatically identify human behavior with high accuracy, and can accurately calculate calories corresponding to human behavior, and thus human life. The purpose is to provide an action identification system that can be used to improve habits.
本発明は、上記目的を達成するために、人の前後方向、左右方向、および上下方向における体軸の加速度の大きさと向きに基づいて、所定の計算により３次元加速度変換値と前後加速度変換値を求め、それらをグラフ上にプロットすれば人の行動ごとに所定範囲内に入ることを発見し、それを自動的に識別するためにシステム化したものである。 In order to achieve the above object, the present invention provides a three-dimensional acceleration conversion value and a longitudinal acceleration conversion value by a predetermined calculation based on the magnitude and direction of acceleration of a body axis in a human longitudinal direction, a horizontal direction, and a vertical direction. And plotting them on a graph, it is found that they fall within a predetermined range for each human action, and systemized to automatically identify them.
すなわち、本発明は、人の行動を識別する行動識別システムにおいて、人の前後方向、左右方向、および上下方向における体軸の加速度の大きさと向きを一定時間ごとに検出する加速度センサと、該加速度センサにより一定時間ごとに検出された加速度の大きさと向きのデータを記録する加速度データ記録手段と、該加速度データ記録手段により記録された各加速度データの大きさと向きに基づいて、各加速度データの３次元ベクトルスカラーＡnを算出する３次元ベクトルスカラー算出手段と、該３次元ベクトルスカラー算出手段により算出された各加速度データの３次元ベクトルスカラーＡnについて、検出時間が隣り合うもの同士Ａn+1、Ａnの変化量ｄｉｆｆnを算出する３次元ベクトルスカラー変化量算出手段と、該３次元ベクトルスカラー変化量算出手段により算出された３次元ベクトルスカラーの変化量ｄｉｆｆnについて、所定時間ごとに当該所定時間内の連続した３次元ベクトルスカラーの変化量ｄｉｆｆnを加算することにより３次元加速度変換値ｐnを算出する３次元加速度変換値算出手段と、前記加速度データ記録手段により記録された各加速度データの大きさと向きに基づいて、各加速度データの前後方向の成分である前後ベクトルスカラーＺnを算出する前後ベクトルスカラー算出手段と、該前後ベクトルスカラー算出手段により算出された各前後ベクトルスカラーＺnについて、検出時間が隣り合うもの同士Ｚn+1、Ｚnの変化量Ｚｄｉｆｆnを算出する前後ベクトルスカラー変化量算出手段と、該前後ベクトルスカラー変化量算出手段により算出された前後ベクトルスカラーの変化量Ｚｄｉｆｆnについて、所定時間ごとに当該所定時間内の連続した前後ベクトルスカラー変化量Ｚｄｉｆｆnを加算することにより前後加速度変換値ｑnを算出する前後加速度変換値算出手段と、前記３次元加速度変換値算出手段により算出された所定時間ごとの３次元加速度変換値ｐnを横軸または縦軸とし、かつ前記前後加速度変換値算出手段により算出された所定時間ごとの前後加速度変換値ｑnを他方の縦軸または横軸として互いに対応するようにグラフにプロットする加速度変換値プロット手段と、該加速度変換値プロット手段によりグラフ上にプロットされた各加速度変換値（ｐn、ｑn）が所定範囲内に入るかどうかを判断することにより人の行動を識別する行動識別手段とを備えることを特徴とする。これによれば、人の歩く、走る、階段を上る、階段を下る、電車に乗る、運動をするなどの行動を自動的に精度良く識別することができる。 That is, the present invention relates to an acceleration sensor that detects the magnitude and direction of body axis acceleration in a front-rear direction, a left-right direction, and a vertical direction at regular intervals in a behavior identification system that identifies a human behavior, and the acceleration Acceleration data recording means for recording acceleration magnitude and orientation data detected by the sensor at regular intervals, and based on the magnitude and orientation of each acceleration data recorded by the acceleration data recording means, a three-dimensional vector scalar calculation means for calculating a dimension vector scalar an, the three-dimensional vector scalar an of the acceleration data calculated by the three-dimensional vector scalar calculation means, among an + 1 as the detection time adjacent, an Three-dimensional vector scalar change amount calculating means for calculating the amount of change diffn, and the three-dimensional vector scalar The three-dimensional acceleration conversion value pn is obtained by adding the continuous three-dimensional vector scalar change amount diffn within the predetermined time to the three-dimensional vector scalar change amount diffn calculated by the change amount calculating means. A front-rear vector for calculating a front-rear vector scalar Zn, which is a front-rear direction component of each acceleration data, based on the calculated three-dimensional acceleration conversion value calculation means and the magnitude and direction of each acceleration data recorded by the acceleration data recording means A scalar calculation means; and for each of the preceding and following vector scalars Zn calculated by the preceding and following vector scalar calculation means, the preceding and succeeding vector scalar change amount calculating means for calculating a change amount Zdiffn of Zn + 1 and Zn between adjacent detection times; The front-rear vector scalar calculated by the front-rear vector scalar variation calculation means For the color change amount Zdiffn, the longitudinal acceleration conversion value calculation means for calculating the longitudinal acceleration conversion value qn by adding the continuous longitudinal vector scalar change amount Zdiffn within the predetermined time every predetermined time; and the three-dimensional acceleration conversion The three-dimensional acceleration conversion value pn for each predetermined time calculated by the value calculation means is the horizontal axis or the vertical axis, and the longitudinal acceleration conversion value q n for each predetermined time calculated by the longitudinal acceleration conversion value calculation means is the other axis. Acceleration conversion value plotting means plotting the graph so as to correspond to each other as the vertical axis or the horizontal axis, and each acceleration conversion value (pn, qn) plotted on the graph by the acceleration conversion value plotting means falls within a predetermined range. It is characterized by comprising behavior identifying means for identifying human behavior by determining whether or not. According to this, it is possible to automatically and accurately identify a person's walking, running, going up the stairs, going down the stairs, getting on a train, or exercising.
また、前記加速度変換値プロット手段によりグラフ上にプロットされた３次元加速度変換値ｐnと前後加速度変換値ｑnについてグラフの両軸を対数変換する対数変換手段が設けられ、前記行動識別手段は、グラフの両軸が対数変換された各加速度変換値（ｐn、ｑn）が所定範囲内に入るかどうかを判断することにより人の行動を識別するのが好ましい。これによれば、対数変換により各加速度変換値ｐn、ｑnが対数グラフ上で集約されるため、人の行動をより一層精度良く識別することができる。 In addition, logarithmic conversion means for logarithmically converting both axes of the graph is provided for the three-dimensional acceleration conversion value pn and the longitudinal acceleration conversion value qn plotted on the graph by the acceleration conversion value plotting means, It is preferable to identify a person's action by determining whether or not each acceleration conversion value (pn, qn) obtained by logarithmically converting both axes is within a predetermined range. According to this, since the acceleration conversion values pn and qn are collected on the logarithmic graph by logarithmic transformation, it is possible to identify human actions with higher accuracy.
また、前記行動識別手段により人の行動を識別した場合、当該人の行動に対応するカロリー計算を実行するカロリー計算実行手段が設けられているのが好ましい。これによれば、人の行動に対応してカロリーを正確に計算することができる。 Moreover, it is preferable that calorie calculation executing means for executing calorie calculation corresponding to the person's action when the action identifying means identifies the action of the person is provided. According to this, calories can be accurately calculated corresponding to human behavior.
本発明によれば、人の歩く、走る、階段を上る、階段を下る、電車に乗る、運動をするなどの行動を自動的に精度良く識別することができる。特に対数変換により各加速度変換値ｐn、ｑnが対数グラフ上に集約した場合、人の行動をより一層精度良く識別することができる。このため人の行動から正確にカロリーを計算することができ、ひいては人の生活習慣改善に役立てることが可能となる。 According to the present invention, it is possible to automatically and accurately identify actions such as walking, running, going up stairs, going down stairs, getting on a train, and exercising. In particular, when the acceleration conversion values pn and qn are aggregated on a logarithmic graph by logarithmic transformation, it is possible to identify human actions with higher accuracy. For this reason, calories can be accurately calculated from human behavior, and as a result, it can be used to improve human lifestyle.
［実施形態１］
次に本発明の一実施形態について図面を参照しつつ説明する。
[Embodiment 1]
Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本実施形態に係る行動識別システムのハードウェア構成を示す概略図である。 FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a hardware configuration of the behavior identification system according to the present embodiment.
この行動識別システムは、図１に示すように、主に加速度センサ（１）とパソコン（２）とにより構成されている。 As shown in FIG. 1, this behavior identification system is mainly composed of an acceleration sensor (1) and a personal computer (2).
前記加速度センサ（１）は、人の前後、左右、および上下の全ての方向における、体軸の動きの加速度の大きさと向きとを検出するための３次元加速度センサ（１０１）と、３次元加速度センサ（１０１）から送られた信号を処理するための信号処理回路（１０２）と、信号処理回路（１０２）による処理後の信号パソコン（２）に送信するための無線信号送信部（１０３）と、アンテナ（１０４）と、加速度センサ（１）内の各部に電源を供給するためのバッテリ（１０５）とを備えてなる。 The acceleration sensor (1) includes a three-dimensional acceleration sensor (101) for detecting the magnitude and direction of acceleration of the movement of the body axis in all directions of the person's front and rear, left and right, and up and down. A signal processing circuit (102) for processing a signal sent from the sensor (101), and a wireless signal transmission unit (103) for transmitting to the signal personal computer (2) after being processed by the signal processing circuit (102); The antenna (104) and a battery (105) for supplying power to each part in the acceleration sensor (1) are provided.
この加速度センサ（１）は、主に人の背中側の腰に取り付けられる。図２に示すように、人の前後方向の体軸をＺ軸、左右方向の体軸をＸ軸、上下方向の体軸をＹ軸とし、加速度センサ（１）もそれに応じてＺ軸、Ｘ軸、およびＹ軸が設定されている。なお、図２において、左上図は人を横側から見てＸ軸およびＺ軸を設定した図、右下図は人を後側から見てＸ軸およびＹ軸を設定した図、右上図は加速度センサ（１）に対してＸ軸およびＹ軸を設定した図（Ｚ軸は紙面に垂直な方向）、左下図は加速度の大きさ（３次元ベクトルスカラー）Ａnと向き（Ｘn、Ｙn、Ｚn）を表した図である。 The acceleration sensor (1) is mainly attached to the back of a person. As shown in FIG. 2, the body axis in the front-rear direction of the person is the Z-axis, the body axis in the left-right direction is the X-axis, and the body axis in the up-down direction is the Y-axis. An axis and a Y axis are set. In FIG. 2, the upper left figure shows the X and Z axes when the person is seen from the side, the lower right figure shows the X and Y axes when the person is seen from the rear, and the upper right figure shows the acceleration. The X and Y axes are set for the sensor (1) (the Z axis is the direction perpendicular to the paper surface), and the lower left is the acceleration magnitude (three-dimensional vector scalar) An and direction (Xn, Yn, Zn) FIG.
本実施形態では、加速度センサ（１）は、１秒間に２０秒のペース（２０Ｈｚ）にて加速度と向きを検出するものとなされている。この検出された加速度データはアンテナを介してパソコン（２）に送信される。送信のタイミングについては、検出ごとに加速度データを送信したり、１秒ごとに２０個分の加速度データをまとめて送信したり、あるいはその他の時間ごとに複数の加速度データをまとめて送信してもよい。ただ、パソコン（２）にてタイムリーに計算を実行する場合には１秒以内の間隔で加速度データを送信するのが好ましい。なお、加速度センサ（１）による加速度の検出ペースは行動識別の精度との関係上、１秒間に５回（５Ｈｚ）以上であるのが好ましい。 In the present embodiment, the acceleration sensor (1) detects the acceleration and direction at a pace (20 Hz) of 20 seconds per second. The detected acceleration data is transmitted to the personal computer (2) via the antenna. As for the transmission timing, acceleration data may be transmitted for each detection, acceleration data for 20 pieces may be collectively transmitted every second, or a plurality of acceleration data may be collectively transmitted every other time. Good. However, when timely calculation is performed by the personal computer (2), it is preferable to transmit acceleration data at intervals of one second or less. Note that the acceleration detection pace by the acceleration sensor (1) is preferably 5 times (5 Hz) or more per second in relation to the accuracy of action identification.
前記パソコン（２）は、パソコン（２）全体を制御するためのＣＰＵ（中央演算処理装置）（２０１）と、加速度センサ（１）からアンテナ（２０２）を介して無線信号を受信するための無線信号受信部（２０３）と、加速度センサ（１）から受信した加速度の大きさと向きのデータを含む各種データや各種プログラムなどを格納するためのＨＤＤ（３次元加速データ記録部としての機能を含む）（２０４）と、各種プログラム等がローディングされるＲＡＭ（２０５）と、各種の制御用のプログラムを記憶したＲＯＭ（２０６）と、各種操作を行うための操作部（２０７）と、各種画面を表示するためのディスプレイ（２０８）と、パソコン（２）内の各ブロックに電源を供給するための電源部（２０９）とを備えてなる。 The personal computer (2) includes a CPU (Central Processing Unit) (201) for controlling the entire personal computer (2) and a wireless signal for receiving a wireless signal from the acceleration sensor (1) via the antenna (202). A signal receiving unit (203) and an HDD (including a function as a three-dimensional acceleration data recording unit) for storing various types of data and various programs including acceleration magnitude and direction data received from the acceleration sensor (1) (204), a RAM (205) in which various programs are loaded, a ROM (206) storing various control programs, an operation unit (207) for performing various operations, and various screens are displayed. And a power supply unit (209) for supplying power to each block in the personal computer (2).
図３は、本実施形態に係る行動識別システムを実施するためのプログラムの機能を示すブロック図である。 FIG. 3 is a block diagram showing functions of a program for implementing the behavior identification system according to the present embodiment.
本行動識別システムは、図２に示すように、所定の計算により３次元加速度変換値ｐnを求める３次元ベクトルスカラー算出部（２１）、３次元ベクトルスカラー変化量算出部（２２）、および３次元加速度変換値算出部（２３）と、所定の計算により前後加速度変換値ｑnを求める前後ベクトルスカラー算出部（２４）、前後ベクトルスカラー変化量算出部（２５）、前後加速度変換値算出部（２６）と、加速度変換値プロット部（２７）と、行動識別部（２８）とを備える。このプログラムによる各機能は上述のＣＰＵ（２０１）、ＲＡＭ（２０５）およびＲＯＭ（２０６）により適宜実行されるものである。 As shown in FIG. 2, the action identification system includes a three-dimensional vector scalar calculation unit (21) that obtains a three-dimensional acceleration conversion value pn by predetermined calculation, a three-dimensional vector scalar change amount calculation unit (22), and a three-dimensional An acceleration conversion value calculation unit (23), a front / rear vector scalar calculation unit (24) for obtaining a front / rear acceleration conversion value qn by a predetermined calculation, a front / rear vector scalar change amount calculation unit (25), and a front / rear acceleration conversion value calculation unit (26) And an acceleration conversion value plot unit (27) and an action identification unit (28). Each function by this program is appropriately executed by the above-described CPU (201), RAM (205), and ROM (206).
前記３次元ベクトルスカラー算出部（２１）は、ＨＤＤ（加速度データ記録部）（２０４）により記録された各加速度データの大きさと向きに基づいて、各加速度データの３次元ベクトルスカラーＡn（ｎ＝１、２、３、・・・）を下記式（１）により算出する。なお、（ｘn、ｙn，ｚn）は加速度データの上記Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸に対応する値である。 The three-dimensional vector scalar calculation unit (21) calculates the three-dimensional vector scalar An (n = 1) of each acceleration data based on the magnitude and direction of each acceleration data recorded by the HDD (acceleration data recording unit) (204). 2, 3, ...) is calculated by the following equation (1). Note that (xn, yn, zn) is a value corresponding to the X axis, Y axis, and Z axis of the acceleration data.
前記３次元ベクトルスカラー変化量算出部（２２）は、３次元ベクトルスカラー算出部（２１）により算出された各加速度データの３次元ベクトルスカラーＡnについて、検出時間が隣り合うもの同士Ａn+1、Ａnの変化量ｄｉｆｆn（ｎ＝１、２、３、・・・）を下記式（２）により算出する。 The three-dimensional vector scalar change amount calculation unit (22), the three-dimensional vector scalar An of the acceleration data calculated by the three-dimensional vector scalar calculation section (21), between those detection time adjacent An + 1, An change amount diffn (n = 1, 2, 3,...) Of An is calculated by the following equation (2).
前記３次元加速度変換値算出部（２３）は、３次元ベクトルスカラー変化量算出部（２２）により算出された３次元ベクトルスカラーの変化量ｄｉｆｆnについて、所定時間ごとに当該所定時間内の連続した３次元ベクトルスカラー変化量ｄｉｆｆnを加算することにより３次元加速度変換値ｐn（ｎ＝１、２、３、・・・）を算出する。本実施形態では、３次元加速度変換値算出部（２３）は、下記式（３）により１秒間ごとに２０個の３次元ベクトルスカラー変化量ｄｉｆｆnを加算することにより３次元加速度変換値ｐnを算出する。 The three-dimensional acceleration conversion value calculation unit (23) continuously converts the three-dimensional vector scalar change amount diffn calculated by the three-dimensional vector scalar change amount calculation unit (22) within the predetermined time every predetermined time. A three-dimensional acceleration conversion value pn (n = 1, 2, 3,...) Is calculated by adding the dimensional vector scalar change amount diffn. In the present embodiment, the three-dimensional acceleration conversion value calculation unit (23) calculates the three-dimensional acceleration conversion value pn by adding 20 three-dimensional vector scalar change amounts diffn every second by the following equation (3). To do.
前記前後ベクトルスカラー算出部（２４）は、ＨＤＤ（加速度データ記録部）（２０４）により記録された各加速度データの大きさと向きに基づいて、各加速度データの前後方向の成分である前後ベクトルスカラーＺn（ｎ＝１、２、３、・・・）を算出する。 The front-rear vector scalar calculation unit (24) is a front-rear vector scalar Zn that is a front-rear direction component of each acceleration data based on the magnitude and direction of each acceleration data recorded by the HDD (acceleration data recording unit) (204). (N = 1, 2, 3,...) Is calculated.
前記前後ベクトルスカラー変化量算出部（２５）は、前後ベクトルスカラー算出部（２４）により算出された各前後ベクトルスカラーＺnについて、検出時間が隣り合うもの同士Ｚn＋１、Ｚnの変化量Ｚｄｉｆｆn（ｎ＝１、２、３、・・・）を下記式（４）により算出する。 The front and rear vector scalar change amount calculation unit (25) includes a change amount Zdiffn (n = 1) between Zn + 1 and Zn having detection times adjacent to each other for the front and rear vector scalars Zn calculated by the front and rear vector scalar calculation unit (24). 2, 3, ...) is calculated by the following equation (4).
前記前後加速度変換値算出部（２６）は、前後ベクトルスカラー変化量算出部（２５）により算出された前後ベクトルスカラーの変化量Ｚｄｉｆｆnについて、所定時間内の連続した前後ベクトルスカラー変化量Ｚｄｉｆｆnを加算することにより前後加速度変換値ｑn（ｎ＝１、２、３、・・・）を算出する。本実施形態では、３次元加速度変換値算出部（２３）は、下記式（５）により１秒間ごとに２０個の前後ベクトルスカラー変化量Ｚｄｉｆｆnを加算することにより前後加速度変換値ｑnを算出する。 The longitudinal acceleration conversion value calculation unit (26) adds the continuous longitudinal vector scalar variation amount Zdiffn within a predetermined time to the longitudinal vector scalar variation amount Zdiffn calculated by the longitudinal vector scalar variation amount calculation unit (25). Thus, the longitudinal acceleration conversion value qn (n = 1, 2, 3,...) Is calculated. In the present embodiment, the three-dimensional acceleration conversion value calculation unit (23) calculates the longitudinal acceleration conversion value qn by adding 20 back-and-forth vector scalar change amounts Zdiffn every second by the following equation (5).
前記加速度変換値プロット部（２７）は、図４に示すように、３次元加速度変換値部により算出された１秒ごとの３次元加速度変換値ｐnを横軸とし、かつ前後加速度変換値算出部（２６）により算出された１秒ごとの前後加速度変換値ｑnを他方の縦軸として互いに対応するようにグラフにプロットする。 As shown in FIG. 4, the acceleration conversion value plot unit (27) has a horizontal axis representing a three-dimensional acceleration conversion value pn calculated by the three-dimensional acceleration conversion value unit, and a longitudinal acceleration conversion value calculation unit. The longitudinal acceleration conversion value q n calculated in (26) per second is plotted on the graph so as to correspond to each other as the other vertical axis.
前記行動識別部（２８）は、加速度変換値プロット部（２７）によりグラフ上にプロットされた各加速度変換値（ｐn、ｑn）が所定範囲内に入るかどうかに基づいて人の行動を識別する。 The behavior identification unit (28) identifies a human behavior based on whether or not each acceleration conversion value (pn, qn) plotted on the graph by the acceleration conversion value plot unit (27) falls within a predetermined range. .
例えば、前記行動識別部（２８）は、３次元加速度変換値ｐnが１３．２〜２０．５の範囲内、前後加速度変換値ｑnが７．８〜２２．１の範囲内である場合、人が走っていると識別する（図４上図の○印）。 For example, when the three-dimensional acceleration conversion value pn is in the range of 13.2 to 20.5 and the longitudinal acceleration conversion value qn is in the range of 7.8 to 22.1, the behavior identification unit (28) Is identified as running (circles in the upper diagram of FIG. 4).
また、３次元加速度変換値ｐnが１１．４〜１４．１の範囲内、前後加速度変換値ｑnが０．３〜５．２９の範囲内である場合、人が階段を下っていると識別する（図４上図の■印）。 Further, when the three-dimensional acceleration conversion value pn is within the range of 11.4 to 14.1 and the longitudinal acceleration conversion value qn is within the range of 0.3 to 5.29, it is identified that the person is going down the stairs. (■ mark in the upper diagram of FIG. 4).
また、３次元加速度変換値ｐnが２．２３〜４．０２の範囲内、前後加速度変換値ｑnが２．２〜４．７の範囲内である場合、人が歩いていると識別する（図４上図の＋印）。 また、３次元加速度変換値ｐnが１．０４〜２．０１の範囲内、前後加速度変換値ｑnが０．２６〜１．５３の範囲内である場合、人が階段を上がっていると識別する（図４左下図の△印）。 If the three-dimensional acceleration conversion value pn is in the range of 2.23 to 4.02 and the longitudinal acceleration conversion value qn is in the range of 2.2 to 4.7, it is identified that a person is walking (see FIG. 4 + mark in the upper figure). When the three-dimensional acceleration conversion value pn is in the range of 1.04 to 2.01 and the longitudinal acceleration conversion value qn is in the range of 0.26 to 1.53, it is identified that the person is going up the stairs. (Δ mark in the lower left figure of FIG. 4).
また、３次元加速度変換値ｐnが０．１９〜０．８５の範囲内、前後加速度変換値ｑnが０．０５〜０．１４の範囲内である場合、自転車に乗っていると識別する（図４右下図の□印）。 If the three-dimensional acceleration conversion value pn is in the range of 0.19 to 0.85 and the longitudinal acceleration conversion value qn is in the range of 0.05 to 0.14, it is identified as riding a bicycle (see FIG. 4 □ in the lower right figure).
また、また、３次元加速度変換値ｐnが１８．４〜２４．４の範囲内、前後加速度変換値ｑnが２１．２〜２４．９の範囲内である場合、バスケットボールなどの運動をしていると識別する。 In addition, when the three-dimensional acceleration conversion value pn is in the range of 18.4 to 24.4 and the longitudinal acceleration conversion value qn is in the range of 21.2 to 24.9, the player is exercising such as basketball. Identify.
また、３次元加速度変換値ｐnが１１．０４〜１３．５の範囲内、前後加速度変換値ｑnが０．１２〜１．４１の範囲内である場合、転倒事故経験者であると識別する。 When the three-dimensional acceleration conversion value pn is in the range of 11.04 to 13.5 and the longitudinal acceleration conversion value qn is in the range of 0.12 to 1.41, it is identified that the person has experienced a fall accident.
このように人の前後方向、左右方向、および上下方向における体軸の加速度の大きさと向きに基づいて、所定の計算により３次元加速度変換値ｐnと前後加速度変換値ｑnを求め、それらをグラフ上にプロットすれば人の行動ごとに所定範囲内に入るかどうかを判断すれば、人の歩く、走る、階段を上る、階段を下る、電車に乗る、運動をするなどの行動を自動的に精度良く識別することができる。 Thus, based on the magnitude and direction of the body axis acceleration in the longitudinal direction, the lateral direction, and the vertical direction of the person, the three-dimensional acceleration conversion value pn and the longitudinal acceleration conversion value qn are obtained by a predetermined calculation, and these are shown on the graph. If it is determined whether it falls within a predetermined range for each person's action, the accuracy of actions such as walking, running, going up the stairs, going down the stairs, getting on the train, exercising, etc. automatically Can be identified well.
［実施形態２］
次の本発明に係る第２の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
[Embodiment 2]
A second embodiment according to the present invention will be described with reference to the drawings.
なお、本実施形態に係る行動識別システムのハードウェア構成は図１に示すものと同一であるので、その説明を省略する。 The hardware configuration of the behavior identification system according to the present embodiment is the same as that shown in FIG.
図５は、本実施形態に係る行動識別システムを実施するためのプログラムの機能を示すブロック図である。なお、実施形態１と同一のものについて、同一の符号を付し、その説明を省略する。 FIG. 5 is a block diagram showing functions of a program for implementing the behavior identification system according to the present embodiment. In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the same thing as Embodiment 1, and the description is abbreviate | omitted.
本実施形態では、加速度変換値プロット部（２７）の出力側に対数変換部（３１）が設けられている。 In the present embodiment, a logarithmic conversion unit (31) is provided on the output side of the acceleration conversion value plot unit (27).
この対数変換部（３１）は、加速度変換値プロット部（２７）によりグラフ上にプロットされた３次元加速度変換値ｐnと前後加速度変換値ｑnについてグラフの両軸を図６に示すように対数変換する。 The logarithmic conversion unit (31) performs logarithmic conversion of both axes of the graph for the three-dimensional acceleration conversion value pn and the longitudinal acceleration conversion value qn plotted on the graph by the acceleration conversion value plot unit (27) as shown in FIG. To do.
前記行動識別部（２８）は、グラフの両軸を対数変換された各加速度変換値（ｐn、ｑn）が所定範囲内に入るかどうかを判断することにより人の行動を識別する。例えば、図６に示す各点線枠は各行動の所定範囲を示すものである。 The action identification unit (28) identifies a person's action by determining whether or not each acceleration conversion value (pn, qn) obtained by logarithmically converting both axes of the graph falls within a predetermined range. For example, each dotted line frame shown in FIG. 6 indicates a predetermined range of each action.
このように対数変換により各加速度変換値ｐn、ｑnが対数グラフ上で集約されるため、人の行動をより一層精度良く識別することができる。 As described above, since the acceleration conversion values pn and qn are aggregated on the logarithmic graph by logarithmic transformation, it is possible to identify a human action with higher accuracy.
［実施形態３］
次に本発明に係る第３の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
[Embodiment 3]
Next, a third embodiment according to the present invention will be described with reference to the drawings.
なお、本実施形態に係る行動識別システムのハードウェア構成は図１に示すものと同一であるので、その説明を省略する。 The hardware configuration of the behavior identification system according to the present embodiment is the same as that shown in FIG.
図７は、本実施形態に係る行動識別システムを実施するためのプログラムの機能を示すブロック図である。なお、実施形態１と同一のものについて、同一の符号を付し、その説明を省略する。 FIG. 7 is a block diagram showing functions of a program for implementing the behavior identification system according to the present embodiment. In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the same thing as Embodiment 1, and the description is abbreviate | omitted.
本実施形態では、行動識別部（２８）の出力側にカロリー計算実行部（４１）が設けられている。このカロリー計算実行部（５１）は、前記行動識別部（２８）により人の行動を識別した場合、当該人の行動に対応するカロリー計算を実行するものである。すなわち、人が歩いている場合、走っている場合、階段を上っている場合、階段を下がっている場合、電車に乗っている場合、運動をしている場合のそれぞれについてカロリー計算を実行する。この各状態の場合におけるカロリー計算については厚生労働省などにおいて所定の計算方法が確立されているのでその計算方法を利用するのが好ましい。 In this embodiment, the calorie calculation execution part (41) is provided in the output side of the action identification part (28). This calorie calculation execution part (51) performs the calorie calculation corresponding to the said person's action, when a person's action is identified by the said action identification part (28). That is, calories are calculated for each person walking, running, climbing stairs, descending stairs, riding a train, or exercising. . For calorie calculation in each state, a predetermined calculation method is established in the Ministry of Health, Labor and Welfare and the like, and it is preferable to use the calculation method.
このように人の行動から正確にカロリーを計算することができ、ひいては人の生活習慣改善に役立てることが可能となる。 In this way, calories can be accurately calculated from human behavior, and as a result, it can be used to improve human lifestyle.
なお、上述の各実施形態では、３次元加速度変換値と前後加速度変換値に基づいて人の行動を識別するものとしたが、３次元加速度変換値と左右加速度変換値または上下加速度変換値に基づいて人の行動を識別することも考えられる。この場合には前後加速度変換値と同様にして左右加速度変換値または上下加速度変換値を求めればよい。 In each of the above-described embodiments, human behavior is identified based on the three-dimensional acceleration conversion value and the longitudinal acceleration conversion value. However, based on the three-dimensional acceleration conversion value and the left-right acceleration conversion value or the vertical acceleration conversion value. It is also possible to identify human behavior. In this case, the lateral acceleration conversion value or the vertical acceleration conversion value may be obtained in the same manner as the longitudinal acceleration conversion value.
また、図８に示すように、加速度センサ（１）により検出した３次元加速度データを２次元又は３次元のグラフ上に直接プロットして、その３次元加速度データ群から人の行動を識別することも考えられる。このように３次元加速度データ群から人の行動を識別する場合、多くの加速度データが必要となるが、直接プロットするために精度が高くなるというメリットがある。 Further, as shown in FIG. 8, three-dimensional acceleration data detected by the acceleration sensor (1) is directly plotted on a two-dimensional or three-dimensional graph, and a human action is identified from the three-dimensional acceleration data group. Is also possible. Thus, when identifying a human action from a three-dimensional acceleration data group, a lot of acceleration data is required, but there is a merit that accuracy is high because direct plotting is performed.
また、パソコン（２）を利用して人の行動を識別するものとしたが、これをインターネット等のネットワークを介したサーバコンピュータにおいて行ってもよい。 In addition, although the personal behavior is identified using the personal computer (2), this may be performed in a server computer via a network such as the Internet.
また、パソコン（２）で行っていたプログラムの機能の一部を加速度センサ（１）において行うものとしてもよい。 Moreover, it is good also as what performs a part of function of the program currently performed with the personal computer (2) in the acceleration sensor (1).
１・・・加速度センサ
２・・・パソコン
２１・・・３次元ベクトルスカラー算出部
２２・・・３次元ベクトルスカラー変化量算出部
２３・・・３次元加速度変換値算出部
２４・・・前後ベクトルスカラー算出部
２５・・・前後ベクトルスカラー変化量算出部
２６・・・前後加速度変換値算出部
２７・・・加速度変換値プロット部
２８・・・行動識別部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Acceleration sensor 2 ... Personal computer 21 ... Three-dimensional vector scalar calculation part 22 ... Three-dimensional vector scalar change amount calculation part 23 ... Three-dimensional acceleration conversion value calculation part 24 ... Front-back vector Scalar calculation unit 25 ... front and rear vector scalar change amount calculation unit 26 ... front and rear acceleration conversion value calculation unit 27 ... acceleration conversion value plot unit 28 ... action identification unit
Claims (3)
人の前後方向、左右方向、および上下方向における体軸の加速度の大きさと向きを一定時間ごとに検出する加速度センサと、
該加速度センサにより一定時間ごとに検出された加速度の大きさと向きのデータを記録する加速度データ記録手段と、
該加速度データ記録手段により記録された各加速度データの大きさと向きに基づいて、各加速度データの３次元ベクトルスカラーＡnを算出する３次元ベクトルスカラー算出手段と、
該３次元ベクトルスカラー算出手段により算出された各加速度データの３次元ベクトルスカラーＡnについて、検出時間が隣り合うもの同士Ａn+1、Ａnの変化量ｄｉｆｆnを算出する３次元ベクトルスカラー変化量算出手段と、
該３次元ベクトルスカラー変化量算出手段により算出された３次元ベクトルスカラーの変化量ｄｉｆｆnについて、所定時間ごとに当該所定時間内の連続した３次元ベクトルスカラーの変化量ｄｉｆｆnを加算することにより３次元加速度変換値ｐnを算出する３次元加速度変換値算出手段と、
前記加速度データ記録手段により記録された各加速度データの大きさと向きに基づいて、各加速度データの前後方向の成分である前後ベクトルスカラーＺnを算出する前後ベクトルスカラー算出手段と、
該前後ベクトルスカラー算出手段により算出された各前後ベクトルスカラーＺnについて、検出時間が隣り合うもの同士Ｚn+1、Ｚnの変化量Ｚｄｉｆｆnを算出する前後ベクトルスカラー変化量算出手段と、
該前後ベクトルスカラー変化量算出手段により算出された前後ベクトルスカラーの変化量Ｚｄｉｆｆnについて、所定時間ごとに当該所定時間内の連続した前後ベクトルスカラー変化量Ｚｄｉｆｆnを加算することにより前後加速度変換値ｑnを算出する前後加速度変換値算出手段と、
前記３次元加速度変換値算出手段により算出された所定時間ごとの３次元加速度変換値ｐnを横軸または縦軸とし、かつ前記前後加速度変換値算出手段により算出された所定時間ごとの前後加速度変換値ｑnを他方の縦軸または横軸として互いに対応するようにグラフにプロットする加速度変換値プロット手段と、
該加速度変換値プロット手段によりグラフ上にプロットされた各加速度変換値（ｐn、ｑn）が所定範囲内に入るかどうかを判断することにより人の行動を識別する行動識別手段とを備えることを特徴とする行動識別装置。 In a behavior identification system that identifies human behavior,
An acceleration sensor that detects the magnitude and direction of acceleration of the body axis at regular intervals in the front-rear direction, the left-right direction, and the vertical direction
Acceleration data recording means for recording data of magnitude and direction of acceleration detected at regular intervals by the acceleration sensor;
Three-dimensional vector scalar calculating means for calculating a three-dimensional vector scalar An of each acceleration data based on the magnitude and direction of each acceleration data recorded by the acceleration data recording means;
For three-dimensional vector scalar An of the acceleration data calculated by the three-dimensional vector scalar calculation means, among those detection time adjacent An + 1, An three-dimensional vector scalar change amount calculating means for calculating a change amount diffn of When,
The three-dimensional vector scalar change amount diffn calculated by the three-dimensional vector scalar change amount calculation means is added with the three-dimensional vector scalar change amount diffn within the predetermined time every predetermined time, thereby adding a three-dimensional acceleration. Three-dimensional acceleration conversion value calculation means for calculating the conversion value pn;
Front-rear vector scalar calculation means for calculating a front-rear vector scalar Zn, which is a front-rear direction component of each acceleration data, based on the magnitude and direction of each acceleration data recorded by the acceleration data recording means;
For each of the preceding and following vector scalars Zn calculated by the preceding and following vector scalar calculating means, the preceding and following vector scalar change amount calculating means for calculating the change amount Zdiffn of Zn + 1 and Zn with the adjacent detection times;
The longitudinal acceleration conversion value qn is calculated by adding the continuous longitudinal vector scalar variation amount Zdiffn within the predetermined time for each predetermined time with respect to the longitudinal vector scalar variation amount Zdiffn calculated by the longitudinal vector scalar variation calculating means. Longitudinal acceleration conversion value calculating means for
The three-dimensional acceleration conversion value pn for each predetermined time calculated by the three-dimensional acceleration conversion value calculation means is the horizontal axis or the vertical axis, and the longitudinal acceleration conversion value for each predetermined time calculated by the longitudinal acceleration conversion value calculation means. acceleration conversion value plot unit for plotting the graph to correspond to each other q n as the vertical axis or horizontal axis of the other,
And an action identification means for identifying a human action by judging whether or not each acceleration conversion value (pn, qn) plotted on the graph by the acceleration conversion value plot means falls within a predetermined range. An action identification device.
前記行動識別手段は、グラフの両軸が対数変換された各加速度変換値（ｐn、ｑn）が所定範囲内に入るかどうかを判断することにより人の行動を識別する請求項１に記載の行動識別装置。 Logarithmic conversion means for logarithmically converting both axes of the graph with respect to the three-dimensional acceleration conversion value pn and the longitudinal acceleration conversion value qn plotted on the graph by the acceleration conversion value plotting means;
2. The behavior according to claim 1, wherein the behavior identification unit identifies a human behavior by determining whether or not each acceleration conversion value (pn, qn) obtained by logarithmically converting both axes of the graph falls within a predetermined range. Identification device.
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