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WO2018151003A1 - 通信装置、異常通知システム、および異常通知方法 - Google Patents

通信装置、異常通知システム、および異常通知方法 Download PDF

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WO2018151003A1
WO2018151003A1 PCT/JP2018/004354 JP2018004354W WO2018151003A1 WO 2018151003 A1 WO2018151003 A1 WO 2018151003A1 JP 2018004354 W JP2018004354 W JP 2018004354W WO 2018151003 A1 WO2018151003 A1 WO 2018151003A1
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WO
WIPO (PCT)
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sensor
body temperature
abnormality
target person
state
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2018/004354
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English (en)
French (fr)
Inventor
田中　聡明
山岡　勝
増田　健司
一弘 渡邉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Priority to CN201880010359.3A priority patent/CN110248593B/zh
Publication of WO2018151003A1 publication Critical patent/WO2018151003A1/ja
Priority to US16/532,713 priority patent/US11197641B2/en
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Ceased legal-status Critical Current

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    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6889—Rooms
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    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6892—Mats

Definitions

  • This disclosure relates to a technique for notifying a sensing target person of an abnormality.
  • Patent Document 1 has an issue of intuitively grasping the situation of a care recipient, and stores a cartoonized display image for each of a plurality of levels of vital data. And the display image according to the level of the vital data of the care receiver acquired by the vital data acquisition means is displayed.
  • Patent Document 2 discloses a technique for simultaneously detecting anomalies in body temperature of a plurality of persons using a thermal image read by an infrared camera.
  • Patent Documents 1 and 2 have a problem that an abnormality in body temperature cannot be accurately detected because the body temperature rhythm of the sensing subject is not taken into consideration.
  • This disclosure provides a technique capable of accurately detecting an abnormality in the body temperature of a sensing subject.
  • a communication apparatus is a communication apparatus that notifies an abnormality of a sensing target person, the first sensor that acquires first measurement data by measuring the state of the sensing target person, and the sensing target person A second sensor that acquires second measurement data by measuring the body temperature of the subject and a memory unit that stores a reference body temperature corresponding to each of one or more predetermined states of the sensing target person. Further, the communication device determines from the first measurement data acquired by the first sensor whether the sensing target person corresponds to any one of the one or more predetermined states.
  • the determination unit and the state determination unit determine that the sensing target person corresponds to the predetermined state, the reference body temperature corresponding to the predetermined state and the sensing target person indicated by the second measurement data acquired by the second sensor
  • An abnormality determination unit that compares the body temperature with the body temperature is provided. The abnormality determination unit determines whether there is an abnormality in the body temperature of the sensing subject.
  • the abnormality determining unit generates alerting information for notifying abnormality when it is determined that the body temperature of the sensing subject is abnormal.
  • the abnormality notification system of the present disclosure is an abnormality notification system that notifies an abnormality of a sensing target person, and includes the communication device described above and a terminal device connected to the communication device via a network. And the terminal device is provided with the output part which outputs the alerting information produced
  • the abnormality notification method of the present disclosure is an abnormality notification method using an abnormality notification system that notifies an abnormality of a sensing target person. Then, (a) the first sensor acquires the first measurement data by measuring the state of the sensing target person, and (b) the second sensor acquires the second measurement data by measuring the body temperature of the sensing target person. To do. Furthermore, (c) from the first measurement data acquired by the first sensor, it is determined whether or not the sensing target person satisfies any of predetermined conditions among one or a plurality of predetermined states.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of the abnormality notification system according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an overall configuration of the abnormality notification system according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of the abnormality notification system according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an overall configuration of an abnormality notification system according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a data configuration of a normal heat table in which normal heat is stored and stored in the memory unit according to the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a data configuration of a history table in which history data accumulated in the memory unit of the present disclosure is registered.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of the abnormality notification system according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an overall configuration of the abnormality notification system according to the first
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating processing of the abnormality notification system according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a process of the abnormality notification system according to the third embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a flowchart showing processing of the abnormality notification system according to the fourth embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an overall configuration of an abnormality notification system according to the fifth embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a data configuration of a care service history table according to the present disclosure.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a process of the abnormality notification system according to the fifth embodiment of the present disclosure.
  • the body temperature of a person fluctuates according to the state of the person, such as being higher during the day of activity and lowering at night when sleeping. Therefore, in order to accurately detect an abnormality in a person's body temperature, it is important to consider that the body temperature varies depending on the state.
  • Patent Documents 1 and 2 do not take into consideration that the body temperature fluctuates depending on the state, and thus there is a problem that an abnormality in the body temperature of the sensing subject cannot be accurately detected.
  • the present disclosure provides a technique that can accurately detect an abnormality in the body temperature of a sensing subject.
  • a communication device is a communication device that notifies an abnormality of a sensing target person, the first sensor that acquires first measurement data by measuring the state of the sensing target person, and sensing A second sensor that acquires second measurement data by measuring the body temperature of the subject, and a memory unit that stores a reference body temperature corresponding to each of one or more predetermined states of the sensing subject.
  • the communication device includes a state determination unit that determines whether the sensing target person corresponds to any one of a plurality of predetermined states from the first measurement data acquired by the first sensor; When the state determination unit determines that it corresponds to the predetermined state, sensing is performed by comparing the reference body temperature corresponding to the predetermined state and the body temperature of the sensing target indicated by the second measurement data acquired by the second sensor. An abnormality determination unit that determines whether or not the subject's body temperature is abnormal. Then, when the abnormality determination unit determines that the body temperature of the sensing subject is abnormal, the abnormality determination unit generates alerting information for notifying the abnormality.
  • this aspect it is determined from the first measurement data measured by the first sensor whether or not the state of the person being sensed corresponds to a predetermined state. And when it determines with corresponding to a predetermined state, by comparing the reference body temperature corresponding to a predetermined state with the body temperature which the 2nd measurement data measured by the 2nd sensor shows, body temperature of a sensing object person The presence or absence of an abnormality is determined. Therefore, this aspect can accurately detect an abnormality in the body temperature of the sensing subject in consideration of the body temperature that varies depending on the state.
  • the first sensor and the second sensor acquire the first measurement data and the second measurement data, respectively, at regular intervals.
  • the communication device associates the body temperature of the sensing target person obtained from the second measurement data with the predetermined state when the first measurement data acquired by the first sensor indicates that the predetermined state corresponds to the history.
  • a history data management unit that generates data and stores the data in the memory unit is further provided.
  • the communication device further includes a reference body temperature management unit that analyzes the history data, calculates a reference body temperature corresponding to each of the predetermined states, and stores the reference body temperature in the memory unit.
  • the reference body temperature corresponding to each of one or a plurality of predetermined states is further obtained by analyzing the history data in which the first measurement data and the second measurement data of the sensing subject are associated. Calculated and stored in the memory unit. Therefore, it is possible to accurately detect an abnormality in the temperature of the sensing target person using a reference body temperature suitable for the sensing target person.
  • the first sensor may be a radio wave sensor
  • the second sensor may be a thermal image sensor
  • the first sensor is composed of a radio wave sensor
  • the state of the person being sensed can be detected without contact.
  • the 2nd sensor is comprised with the thermal image sensor, the sensing subject's body temperature can be detected by non-contact.
  • the first sensor may measure the amount of activity of the sensing target person in the aspect described above.
  • the state determination unit determines whether the sensing target person falls under a predetermined state based on the first measurement data and the acquisition time of the first measurement data. Also good.
  • the reference body temperature management unit analyzes the history data, calculates the normal temperature of the sensing target person corresponding to each of the predetermined states as the reference body temperature, and stores it in the memory unit. .
  • the abnormality determining unit determines that the body temperature of the sensing target person is abnormal if the body temperature of the sensing target person measured by the second sensor is equal to or higher than a certain temperature with respect to the normal heat corresponding to the predetermined state. May be.
  • the normal temperature of the sensing target person in a predetermined state is calculated, and the presence or absence of abnormality of the sensing target person is detected based on the normal temperature, Abnormal body temperature of the person being sensed can be detected more accurately.
  • a state determination part detects the presence or absence of a sensing object person from the 1st measurement data acquired by the 1st sensor in the aspect mentioned above. And an abnormality determination part may start a 2nd sensor, only when a state determination part detects that a sensing subject exists.
  • the second sensor since the second sensor is activated only when there is a person to be sensed, the power consumption of the second sensor can be saved.
  • a state determination part detects the presence or absence of a sensing object person from the 1st measurement data acquired by the 1st sensor in the aspect mentioned above.
  • the abnormality determination unit detects the state where the sensing target person does not exist and then detects the existing state until the first period elapses after the detection. It is not necessary to execute the process for determining the presence or absence of abnormal body temperature.
  • the process for determining whether there is an abnormality in the body temperature of the sensing subject is not executed. It is possible to prevent erroneous detection of abnormal body temperature of the person being sensed.
  • the ninth aspect is the above-described aspect, in which the sensing subject is a care recipient who receives a care service.
  • the communication device is connected via a network to a care server that records a history of care services received by a care recipient.
  • the abnormality determination unit determines whether or not the second period has elapsed since the care recipient received the care service by referring to the history of the care service, and until the second period has elapsed, the care recipient It is not necessary to execute the process for determining the presence or absence of an abnormal body temperature.
  • the process for determining whether there is an abnormality in the body temperature of the sensing target person is not executed. It is possible to prevent erroneous detection of abnormalities in the body temperature of the person being sensed.
  • the 2nd sensor is comprised in the aspect mentioned above with the thermal image sensor which measures the thermal image data which shows the temperature distribution in the measurement range around the 2nd sensor as 1st measurement data.
  • the memory part has memorized beforehand position information which shows a position where a sensing subject stays within a measurement range. Then, when the abnormality determination unit detects from the thermal image data that there are a plurality of persons within the measurement range, the abnormality determination unit compares the coordinates of each person in the thermal image data with the positional information to thereby determine the plurality of persons. It may be determined which person is a sensing target person.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of an abnormality notification system 1 according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the abnormality notification system 1 includes a first sensor 110, a second sensor 120, and a terminal device 200.
  • the 1st sensor 110 detects the state of subject P1 used as sensing object in non-contact.
  • the second sensor 120 detects the body temperature of the subject P1 in a non-contact manner.
  • the first sensor 110 and the second sensor 120 are installed, for example, in the room R10 of the subject P1.
  • the 1st sensor 110 and the 2nd sensor 120 may be incorporated in the electric equipment (for example, air conditioning equipment) installed in room R10, for example.
  • the room R10 is a room where the target person P1 lives in a facility such as a nursing home or a hospital. In the room R10, a bed 103 for the subject P1 to sleep is installed.
  • the room R10 may be a room at the home of the subject P1.
  • the abnormality notification system 1 determines whether or not the target person P1 is in a specific state (for example, described as a state immediately after getting up) from the amount of activity detected by the first sensor 110. Then, the abnormality notification system 1 detects the temperature of the subject P1 from the data acquired by the second sensor 120 if the subject P1 is in a state immediately after getting up. Then, the abnormality notification system 1 compares the detected body temperature of the subject P1 with the normal heat of the subject P1 set in advance and immediately after getting up. Thereby, the abnormality notification system 1 determines whether or not the body temperature of the subject P1 is abnormal (whether or not the body temperature of the subject P1 and the normal temperature are greatly different from each other). Is transmitted to the terminal device 200.
  • a specific state for example, described as a state immediately after getting up
  • the terminal device 200 is provided, for example, in a room of a caregiver P2 (an example of an administrator) who cares for the subject person P1 in a facility.
  • the terminal device 200 When receiving the alerting information, the terminal device 200 outputs at least one of the alerting sound and the alerting image for notifying the caregiver P2 that the body temperature of the subject P1 is abnormal. Thereby, when the body temperature of the subject person P1 becomes abnormal, the caregiver P2 is notified immediately.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the overall configuration of the abnormality notification system 1 according to the first embodiment.
  • the abnormality notification system 1 includes a communication device 100 and a terminal device 200.
  • the communication device 100 includes a first sensor 110, a second sensor 120, and a processing unit 130.
  • the communication device 100 is incorporated in an electrical device installed in the room R10, but this is an example.
  • the communication device 100 may be configured as a dedicated device separate from the electrical device.
  • the processing unit 130 may be incorporated in an electric device, and the first sensor 110 and the second sensor 120 may be provided outside the electric device.
  • the first sensor 110 and the second sensor 120 may be installed on the ceiling of the room R10, may be installed on the bed 103, or may be installed in the vicinity of the bed 103, for example.
  • the communication device 100 may be configured such that some or all of the components are cloud servers.
  • the terminal device 200 is composed of a computer installed in the caregiver P2's room, and is communicably connected to the communication device 100 via a network such as at least one of a wireless LAN, a wired LAN, and a mobile phone communication network.
  • a network such as at least one of a wireless LAN, a wired LAN, and a mobile phone communication network.
  • the terminal device 200 may be configured with a stationary computer, or may be configured with a smart phone carried by the caregiver P2 or a mobile terminal such as a tablet terminal. Note that some or all of the components of the terminal device 200 may be incorporated in another notification device such as a nurse call system.
  • the first sensor 110 acquires activity amount data (an example of first measurement data) by measuring the state of the subject P1, for example.
  • the first sensor 110 includes a first sensing unit 111 and a first transmission unit 112.
  • the 1st sensing part 111 irradiates the object person P1 with the electromagnetic wave which consists of a microwave of 24 GHz band, for example, and receives the reflected wave from the object person P1. Then, the first sensing unit 111 detects a frequency change (Doppler effect) between the irradiated radio wave and the reflected wave, which occurs according to the moving speed of the subject P1, and the activity of the subject P1 from the detected frequency change. It consists of a radio wave sensor that acquires activity data indicating the amount. Note that the first sensing unit 111 may use a method for detecting an object other than the Doppler method. For example, the Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) method may be used.
  • FMCW Frequency Modulated Continuous Wave
  • the first transmission unit 112 transmits the activity amount data acquired by the first sensing unit 111 to the processing unit 130 at a predetermined sampling period.
  • the second sensor 120 measures the body temperature of the subject P1.
  • the second sensor 120 includes a second sensing unit 121 and a second transmission unit 122.
  • the 2nd sensing part 121 is constituted by the thermal image sensor which measures thermal image data (an example of the 2nd measurement data) which shows temperature distribution in a measurement range with a predetermined sampling cycle, for example.
  • the sampling period of the second sensing unit 121 may be the same as or different from the sampling period of the first sensing unit 111. In the following description, for convenience of explanation, it is assumed that the sampling periods of both are the same.
  • the second transmission unit 122 transmits the thermal image data measured by the second sensing unit 121 to the processing unit 130 at a constant cycle.
  • the first sensor 110 is installed in the room R10 so as to radiate radio waves toward the bed 103.
  • the second sensor 120 is installed in the room R10 so that the bed 103 is included in the measurement range.
  • an identifier of one target person P1 to be measured is determined in advance.
  • the first sensor 110 and the second sensor 120 transmit the activity amount data and the thermal image data to the processing unit 130 in association with this identifier.
  • the processing unit 130 can identify one target person P1 from among the plurality of target persons P1 even when there are a plurality of target persons P1 to be monitored.
  • the first transmission unit 112 and the second transmission unit 122 communicate with a processor such as a CPU configuring the processing unit 130. Consists of input / output interfaces. Further, if the first sensor 110 and the second sensor 120 are configured separately from the processing unit 130, the first sensor 110 and the second sensor 120 are configured by a communication circuit such as at least one of a wireless LAN and a wired LAN.
  • the processing unit 130 includes, for example, a computer including a processor such as a CPU and a memory, and includes a first reception unit 131, a state determination unit 132, an abnormality determination unit 133, a memory unit 134, a third transmission unit 135, and history data management.
  • the first receiver 131 receives the activity data transmitted from the first transmitter 112 and receives the thermal image data transmitted from the second transmitter 122.
  • the 1st receiving part 131 will be the input / output interface for communicating with the 1st sensor 110 and the 2nd sensor 120, if the 1st sensor 110 and the 2nd sensor 120 are comprised integrally with the process part 130. Consists of.
  • the first receiving unit 131 is a communication circuit such as at least one of a wired LAN and a wireless LAN if the first sensor 110 and the second sensor 120 are configured separately from the processing unit 130. Composed.
  • the state determination unit 132 determines whether or not the target person P1 corresponds to a specific state (an example of one predetermined state) from the amount of activity data measured by the first sensor 110.
  • a specific state an example of one predetermined state
  • the specific state the state immediately after getting up is adopted, but this is an example.
  • a sleeping state, a meal state, or a state immediately before going to bed may be adopted as the specific state.
  • the state determination unit 132 calculates a feature amount from the activity amount data, and if the calculated feature amount is similar to a feature amount in a predetermined specific state, the target person P1 corresponds to the specific state. Judge that.
  • the feature amount for example, the activity amount data is substituted into a predetermined function (for example, a call equation), and a temporal variation pattern of the obtained value can be employed.
  • the abnormality determination unit 133 When the state determination unit 132 determines that the target person P1 corresponds to the specific state, the abnormality determination unit 133 performs normal heat corresponding to the specific state (an example of a reference body temperature) and thermal image data measured by the second sensor 120. Is compared with the body temperature of the subject P1 indicated by. Thereby, the presence or absence of abnormality of the body temperature of the subject P1 is determined.
  • the abnormality determination unit 133 extracts a region indicating the subject P1 from the thermal image data by image processing, and calculates a representative value (for example, an average value or a median value) of the temperature of the extracted region.
  • the abnormality determination part 133 determines the body temperature corresponding to the average value of the calculated temperature by using the body temperature conversion table or body temperature conversion function for which the relationship between temperature and body temperature was determined in advance, for example. Then, the abnormality determination unit 133 calculates the determined body temperature as the body temperature of the subject P1. Normal heat is the normal body temperature of the subject P1.
  • the body temperature conversion table or the body temperature conversion function may be determined from the temperature measurement result of the subject P1 during system operation without being determined in advance.
  • the body temperature conversion table or the body temperature conversion function may be calibrated from a predetermined function so as to be optimal for the subject.
  • the conversion function may be generated by combining body temperature information measured with a armpit thermometer or the like and thermal image data.
  • the abnormality determination unit 133 reads the normal temperature immediately after getting up, which is the reference body temperature, from the memory unit 134. If the determined body temperature of the target person P1 is higher than a certain temperature, the target person P1 It is determined that the body temperature is abnormal.
  • a predetermined value such as 0.5 degree, 1 degree, 1.5 degree, or 2.0 degree can be adopted.
  • the abnormality determination unit 133 determines that the temperature of the subject P1 is abnormal, the abnormality determination unit 133 generates alerting information for notifying the caregiver P2 of the subject P1 of the abnormality.
  • the alerting information includes, for example, an identifier for identifying the subject P1 from other subjects and a body temperature.
  • the thermal image data may be used without being converted into the body temperature of the subject P1.
  • alerting information may be generated when the temperature of the object P1 is continuously acquired and a certain threshold value is exceeded.
  • abnormalities in body temperature may be determined by comparing the normal temperature and the relative temperature, such as whether or not the temperature exceeds a certain temperature from the normal temperature, rather than a comparison based on an absolute temperature such as a body temperature. .
  • the memory unit 134 is configured by, for example, a non-volatile storage device, and stores the normal heat of the subject P1 in a specific state in advance.
  • the 3rd transmission part 135 is comprised by the communication circuit for communicating with the terminal device 200, for example.
  • the third transmission unit 135 transmits alerting information to the terminal device 200 when the abnormality determination unit 133 determines that the body temperature of the subject P1 is abnormal.
  • the history data management unit 136 determines the body temperature of the subject P1 obtained from the thermal image data measured by the second sensor 120 when the activity amount data measured by the first sensor 110 corresponds to the specific state. It is generated as history data and stored in the memory unit 134.
  • the history data management unit 136 records the body temperature of the subject P1 determined from the thermal image data by the abnormality determination unit 133 as a history.
  • the data is stored in the memory unit 134 as data. Thereby, the body temperature when the subject P1 is in the specific state is accumulated in the memory unit 134.
  • the reference body temperature management unit 137 calculates the normal heat corresponding to the specific state by analyzing the history data accumulated in the memory unit 134 and stores the normal temperature in the memory unit 134.
  • the reference body temperature management unit 137 averages the body temperature of the subject P1 included in the history data. And the calculated average value is stored in the memory unit 134 as normal heat of the subject P1.
  • the reference body temperature management unit 137 may calculate the average value of all the body temperatures accumulated in the memory unit 134 as normal heat of the subject P1, or the average value of the body temperature for the latest certain period, It may be calculated as normal heat of the subject person P1.
  • the reference body temperature management unit 137 may calculate normal heat every time a certain period elapses. Further, in the initial state, the reference body temperature management unit 137 may calculate normal heat after a lapse of a certain period, and thereafter calculate normal heat every time body temperature is accumulated in the memory unit 134. Further, the reference body temperature management unit 137 may calculate the normal heat of the subject P1 when a certain number of history data is accumulated in the memory unit 134 instead of the certain period.
  • the terminal device 200 includes a second receiving unit 201, a processing unit 202, a display unit 203, and a speaker 204.
  • the second reception unit 201 includes a communication circuit for communicating with the communication device 100, receives alerting information transmitted from the third transmission unit 135, and outputs the alerting information to the processing unit 202.
  • the processing unit 202 When the processing unit 202 acquires the alerting information from the second receiving unit 201, the processing unit 202 causes the display unit 203 to display an alerting image for notifying the caregiver P2 of an abnormality in the temperature of the subject P1. In addition, when acquiring the alerting information from the second receiving unit 201, the processing unit 202 causes the speaker 204 to output an alerting sound for notifying the caregiver P2 of an abnormality in the body temperature of the subject P1.
  • the alerting image includes, for example, the name of the subject P1, a face image, and a message indicating an abnormality in body temperature.
  • the alerting sound for example, an alarm sound or an utterance message indicating an abnormality in the body temperature of the subject P1 can be employed.
  • the display unit 203 is composed of, for example, an organic EL panel or a liquid crystal panel, and displays an alerting image.
  • the speaker 204 outputs an alerting sound.
  • the display unit 203 displays body temperature information for each subject together with other sensing information such as at least one of a temperature / humidity sensor and an illuminance sensor, in addition to the biological information obtained by the first sensor 110. May be.
  • the display unit 203 may be configured as a part of a nurse call system or a care service system, and may display body temperature information together with other information related to the subject P1.
  • FIG. 3 is a flowchart showing processing of the abnormality notification system 1 according to the first embodiment.
  • the processing of this flowchart is executed at a predetermined sampling period.
  • the state determination unit 132 acquires the most recent activity amount data measured by the first sensor 110 (S301).
  • the state determination unit 132 analyzes the activity amount data measured by the first sensor 110 (S302). Next, the state determination unit 132 determines whether the target person P1 is in a specific state (here, a state immediately after getting up) from the analysis result (S303). If the target person P1 is in the specific state (YES in S303), the abnormality determination unit 133 acquires the latest thermal image data measured by the second sensor 120 (S304). On the other hand, if the target person P1 is not in the specific state (NO in S303), the process returns to step S301.
  • a specific state here, a state immediately after getting up
  • the abnormality determination unit 133 calculates the body temperature of the subject P1 from the acquired thermal image data (S305).
  • the abnormality determining unit 133 determines whether or not the calculated body temperature is equal to or greater than a value obtained by adding a certain temperature to the normal heat stored in the memory unit 134 in the specific state (S306). If the calculated body temperature is equal to or greater than a value obtained by adding a certain temperature to the normal heat stored in the memory unit 134 in the specific state (YES in S306), the abnormality determination unit 133 has an abnormal body temperature of the subject P1. (S307).
  • the abnormality determination unit 133 generates alerting information for notifying the caregiver P2 of an abnormality in the body temperature of the subject P1, and transmits the alerting information to the third transmission unit 135 (S308).
  • step S305 if the body temperature calculated in step S305 is less than the value obtained by adding a constant temperature to normal heat stored in the memory unit 134 (NO in S306), the process proceeds to step S309.
  • the history data management unit 136 stores the body temperature calculated in step S305 in the memory unit 134 as history data (S309).
  • the reference body temperature management unit 137 determines that if a certain number of history data has been accumulated since the previous normal heat was updated, or if a certain period has elapsed since the previous normal heat was updated (YES in S310). Then, the normal heat of the subject P1 is calculated from the accumulated history data (S311).
  • the reference body temperature management unit 137 updates the normal heat currently stored in the memory unit 134 with the calculated normal heat (S312). When the process of step S312 ends, the process returns to step S301.
  • the reference body temperature management unit 137 determines that if a certain number of history data has not been accumulated since the previous normal heat was updated, or if a certain period has not elapsed since the previous normal heat was updated (NO in S310). ), The process returns to step S301.
  • the abnormality notification system 1 when it is determined that the state of the target person P1 corresponds to the specific state based on the activity amount data measured by the first sensor 110, The reference body temperature corresponding to the state is compared with the body temperature indicated by the thermal image data measured by the second sensor 120. Thereby, the presence or absence of abnormality of the body temperature of the subject P1 is determined. For this reason, the abnormality notification system 1 can accurately detect an abnormality in the body temperature of the sensing subject in consideration of the body temperature that varies depending on the state.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the overall configuration of the abnormality notification system 1A according to the second embodiment.
  • the abnormality notification system 1A is configured to store normal heat corresponding to a plurality of specific states in the memory unit 134A.
  • the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • FIG. 4 components having the same names as the first embodiment but having different functions are denoted by reference character A at the end.
  • the state determination unit 132A sets the target person P1 to any specific state among a plurality of predetermined specific states (an example of a plurality of predetermined states). Determine if it applies.
  • a state immediately after getting up, a state during sleeping, a state during eating, and a state immediately before going to bed are employed, but these are examples.
  • a reading state may be employed, a television viewing state may be employed, or a manual work state may be employed.
  • the state determination unit 132A determines that the subject P1 is in a sleeping state, for example, if the feature amount of the activity amount data is similar to a predetermined feature amount during sleep. If the feature amount of the activity amount data is similar to the predetermined feature amount in the meal, the state determination unit 132A determines that the target person P1 is in the state of eating, and the activity amount data If the feature amount is similar to a predetermined feature amount immediately before going to bed, it is determined that the subject P1 is in a state immediately before going to bed.
  • the abnormality determination unit 133A reads the normal heat corresponding to the one specific state from the memory unit 134A. Then, the abnormality determination unit 133A determines whether or not there is an abnormality in the subject P1 by comparing the read normal heat and the body temperature of the subject P1 indicated by the thermal image data measured by the second sensor 120. .
  • the memory unit 134A stores normal heat corresponding to each of a plurality of specific states.
  • FIG. 5 is a diagram showing a data configuration of the normal heat table T1 stored with normal heat and stored in the memory unit 134A.
  • the state determination unit 132A determines that the current state of the subject P1 is “immediately after getting up”.
  • the abnormality determination unit 133A acquires the normal heat T_11 corresponding to “immediately after getting up” from the memory unit 134A, and compares the normal heat T_11 with the current body temperature of the subject P1. Thereby, the presence or absence of abnormality of the body temperature of the subject P1 is determined.
  • the history data management unit 136A History data in association with the body temperature of the subject P1 obtained from the thermal image data measured by the sensor 120 is generated and stored in the memory unit 134A.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the history table T2 in which history data stored in the memory unit 134A is registered.
  • the history table T2 includes a database in which one history data is registered in one record, and includes fields of “time”, “specific state”, and “body temperature”.
  • time the time when the history data is registered in the memory unit 134A is stored.
  • the time is shown in a data structure of year / month / time.
  • the “specific state” field stores the specific state of the target person P1 when the history data is registered.
  • body temperature the body temperature of the subject at the time of registration of the history data is stored.
  • the subject P1 corresponds to a state immediately after getting up, and the body temperature of the subject P1 is T01 from the thermal image data at that time. It was a degree. Therefore, “2017/01/01/04: 30”, “immediately after getting up”, and “T01” are stored in the fields of “time”, “specific state”, and “body temperature”.
  • the reference body temperature management unit 137A refers to the history table T2 stored in the memory unit 134A, classifies the body temperature included in the history data by specific state, and calculates the average value of the body temperature for each specific state.
  • the reference body temperature management unit 137A calculates normal heat corresponding to each of a plurality of specific states, and stores it in the memory unit 134A. Thereby, the flat heat table T1 shown in FIG. 5 is generated.
  • the reference body temperature management unit 137A classifies history data according to specific states such as “immediately after waking up”, “mealtime”, and “just before going to bed”. The average value of the body temperature is calculated. Thereby, normal heat for each specific state is calculated.
  • FIG. 7 is a flowchart showing processing of the abnormality notification system 1A according to the second embodiment.
  • the same processing number is assigned to the same processing as in FIG. 3, and the description is omitted.
  • step S701 the state determination unit 132A determines whether or not the target person P1 corresponds to any one of the plurality of specific states. If the target person P1 does not correspond to any one specific state (NO in S701), the process returns to S301, and if the target person P1 corresponds to any one specific state (YES in S701), the process is a step. The process proceeds to S304.
  • step S702 following step S305 the abnormality determination unit 133A reads the normal heat corresponding to one specific state determined in step S701 from the memory unit 134A.
  • step S703 the history data management unit 136A associates one specific state determined in step S701 with the body temperature of the subject P1 calculated in step S305 and the current time.
  • the history data is generated and stored in the memory unit 134A.
  • history data is registered in the history table T2 shown in FIG.
  • step S704 following YES in step S310, the reference body temperature management unit 137A classifies the history data stored in the history table T2 shown in FIG. 6 according to the specific state, and for each classified history data, The average value is calculated. Thereby, normal heat for each specific state is calculated.
  • the reference body temperature management unit 137A updates the normal heat for each specific state currently stored in the memory unit 134A with the normal heat calculated for each specific state (S312).
  • the abnormality notification system 1A if the state of the subject P1 corresponds to any one of the plurality of specific states, the abnormality of the body temperature of the subject P1. Presence / absence is determined. Therefore, the presence or absence of an abnormality in the body temperature of the subject P1 can be monitored more finely. Moreover, since normal heat for each of a plurality of specific states is stored in the normal heat table T1, it is possible to accurately detect the presence or absence of an abnormal body temperature of the subject P1.
  • the abnormality notification system 1B turns on the power of the second sensor 120 only when the first sensor 110 can detect the subject P1.
  • the overall configuration of the present embodiment will be described as adopting the overall configuration of the first embodiment shown in FIG. 2, but the overall configuration of the second embodiment shown in FIG. 4 is adopted. May be.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the processing of the abnormality notification system 1B according to the third embodiment.
  • step S801 the state determination unit 132 determines whether or not the first sensor 110 has detected the target person P1 from the activity amount data acquired by the first sensor 110.
  • the state determination unit 132 includes the target person P1. Judge that.
  • step S803 the state determination unit 132 transmits a control command for turning on the second sensor 120 to the second sensor 120 using the first reception unit 131, and turns on the second sensor 120 (S802).
  • step S803 the process proceeds to step S803.
  • step S ⁇ b> 803 using the first receiving unit 131, a control command for turning off the second sensor 120 is transmitted to the second sensor 120 to turn off the second sensor 120.
  • step S804 the abnormality notification system 1B executes the measurement flow and returns the process to step S801.
  • the measurement flow the flowchart of FIG. 3 described in the first embodiment may be employed, or the flowchart of FIG. 7 described in the second embodiment may be employed.
  • the abnormality notification system 1B since the second sensor 120 is activated only when the target person P1 exists, the power consumption of the second sensor 120 can be saved. In the present embodiment, it is assumed that the first sensor 110 is always driven.
  • the abnormality notification system 1C When the abnormality notification system 1C according to the fourth embodiment detects that the subject P1 does not exist, the abnormality notification system 1C has detected an abnormality in the body temperature of the subject P1 until the first period elapses. The process of determining the presence or absence of is not executed.
  • a case where the target person P1 does not exist a case where the target person P1 is present may be, for example, a case where the target person P1 who has gone out returns to the room R10.
  • the same components as those in the first to third embodiments are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
  • the overall configuration of the present embodiment will be described as adopting the overall configuration of the first embodiment shown in FIG. 2, but the overall configuration of the second embodiment shown in FIG. 4 is adopted. May be.
  • FIG. 9 is a flowchart showing processing of the abnormality notification system 1C according to the fourth embodiment.
  • the state determination unit 132 determines whether or not the subject P1 has returned to the room R10 (S901).
  • the state determination unit 132 indicates that the activity amount data transmitted from the first sensor 110 has changed from a value less than a predetermined reference value to a value greater than or equal to the reference value, which indicates that the target person P1 exists. If detected, it is determined that the subject P1 has returned to the room R10.
  • the abnormality determination unit 133 determines whether or not the first period has elapsed (S902).
  • the first period for example, it is possible to employ a time during which the activity amount of the target person P1 is assumed to return to the normal activity amount.
  • the process returns to step S902.
  • step S903 the abnormality notification system 1C executes the measurement flow and returns the process to step S901.
  • the measurement flow the flowchart of FIG. 3 described in the first embodiment may be employed, or the flowchart of FIG. 7 described in the second embodiment may be employed.
  • the abnormality notification system 1C immediately after the subject P1 returns to the room, whether or not there is an abnormality in the body temperature of the subject P1 in a state where the amount of activity is higher than normal. Is not executed, it is possible to prevent erroneous detection of an abnormality in the body temperature of the subject P1.
  • the abnormality notification system 1D does not execute a process for determining whether or not there is an abnormality in the body temperature of the subject P1 in the second period immediately after the subject P1 has received a specific care service. It is.
  • the same components as those in the first to fourth embodiments are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • the configuration of the communication device 100 and the terminal device 200 in the present embodiment will be described as adopting the configuration of the first embodiment shown in FIG. 2, but the second embodiment shown in FIG.
  • the configuration of the form may be adopted.
  • FIG. 10 is a diagram showing an overall configuration of an abnormality notification system 1D according to the fifth embodiment.
  • the communication device 100 and the terminal device 200 are connected to the care server 300 via the network NT.
  • a public communication network such as the Internet can be adopted as the network NT.
  • the care server 300 includes a computer including a processor and a communication circuit, and is a server that records a history of care services received by the target person P1.
  • the care server 300 is managed by a care service provider who provides care services to the target person P1.
  • the facility provider described in FIG. 1 can be employed.
  • the home care service provider can be employed as the care service provider.
  • the care server 300 includes a memory 301.
  • the memory 301 is composed of, for example, a nonvolatile storage device, and stores a care service history table T3 shown in FIG.
  • FIG. 11 is a diagram showing a data structure of the care service history table T3.
  • the care service history table T3 is a database in which history data of one care service is registered in one record, and includes fields of “time” and “content of care service”.
  • the time of the care service received by the target person P1 is stored.
  • the content of the care service received by the target person P1 is stored in the “content of care service” field.
  • the content of the care service for example, a bathing service in which the caregiver P2 assists the bathing of the subject P1, and an exercise service in which the caregiver P2 assists the exercise of the subject P1 are employed.
  • the content of the care service shown in FIG. 11 is merely an example, and other care services are also registered as appropriate.
  • the first record in FIG. 11 includes “2017/01/01/17: 00-18: 00 "and” bathing service "are stored.
  • FIG. 12 is a flowchart showing processing of the abnormality notification system 1D according to the fifth embodiment.
  • step S1201 the state determination unit 132 determines whether or not the first sensor 110 has detected the target person P1 from the activity amount data acquired by the first sensor 110.
  • the details of this process are the same as step S801 in FIG.
  • the abnormality determination unit 133 refers to the care service history table T3 illustrated in FIG. 11 and determines whether or not the second period has elapsed since the target person P1 received the specific care service ( S1202).
  • a specific nursing care service the nursing care service that increases the activity amount of the target person P1 and requires a certain period of time for the activity amount of the subject person P1 to return to the normal activity amount after the end of the nursing care service.
  • the above bathing service and exercise service correspond to specific care services.
  • the second period a period in which the activity amount of the target person P1 is assumed to return to the normal activity amount after the end of the care service can be employed.
  • step S1203 If the second period has not elapsed since receiving the specific care service (NO in S1202), the process returns to step S1202. On the other hand, if the second period has elapsed since receiving the specific care service (YES in S1202), the process proceeds to step S1203.
  • step S1203 the abnormality notification system 1D executes the measurement flow and returns the process to step S1201.
  • the measurement flow the flowchart of FIG. 3 described in the first embodiment may be employed, or the flowchart of FIG. 7 described in the second embodiment may be employed. .
  • the abnormality notification system 1D immediately after the subject person P1 has received the specific care service, the body temperature of the subject person P1 in a state where the amount of activity is higher than normal. Since the process for determining whether there is any abnormality is not executed, it is possible to prevent erroneous detection of the abnormality in the body temperature of the subject P1.
  • the abnormality notification system 1E determines whether or not the target person P1 corresponds to the specific state by using the acquisition time of the activity data in addition to the activity data.
  • the same components as those in the first to fifth embodiments are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
  • the overall configuration of the present embodiment will be described as adopting the overall configuration of the second embodiment shown in FIG. 4, but the overall configuration of the first embodiment shown in FIG. 2 is adopted. May be.
  • the state determination unit 132A sets the state of the target person P1 to any one of a plurality of specific states based on the activity amount data transmitted from the first sensor 110. It is determined whether it is applicable. Next, the state determination unit 132A determines that the determined one specific state is true if the acquisition time of the activity amount data corresponds to a predetermined time zone with respect to the determined one specific state. judge. On the other hand, the state determination unit 132A determines that the determined state is false if the acquisition time of the activity amount data does not correspond to a predetermined time zone for the determined one specific state.
  • the state determination unit 132A employs a configuration that performs the above processing.
  • the state determination unit 132A includes a state determination table that predetermines a time zone in which it can be determined to be true for each specific state. By referring to the state determination table, the state determination unit 132A It is determined whether the determined specific state is true or false.
  • the abnormality notification system 1E it is determined whether or not the target person P1 falls into the specific state in consideration of the acquisition time of the activity amount data. Therefore, it can be detected more accurately whether or not the subject person P1 is in the specific state.
  • the abnormality notification system 1F detects the target person P1 from the plurality of persons when the plurality of persons are detected from the thermal image data.
  • the same components as those in the first to fifth embodiments are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
  • the overall configuration of the present embodiment will be described as adopting the overall configuration of the first embodiment shown in FIG. 2, but the overall configuration of the second embodiment shown in FIG. 4 is adopted. May be.
  • the memory unit 134 stores in advance position information indicating the position where the subject P1 stays in the measurement range around the second sensor 120.
  • an area where the bed 103 exists is adopted as a position where the subject P1 stays.
  • the bed 103 is assumed to be located within the measurement range of the second sensor 120.
  • the position information for example, coordinate data indicating a region where the bed 103 is located in the thermal image data captured by the second sensor 120 can be employed.
  • the abnormality determination unit 133 determines that there are a plurality of persons in the thermal image data when, for example, a plurality of regions indicating the silhouette of the person are detected in the thermal image data.
  • the abnormality determination unit 133 detects a plurality of persons from the thermal image data, if there is a person in which the area indicating the silhouette and the area indicated by the position information overlap among the detected plurality of persons, The person is determined to be the target person P1.
  • the abnormality determination unit 133 may detect the target person P1 taking into account the movement of each person. For example, when it is determined that there are a plurality of persons from the thermal image data, the abnormality determination unit 133 tracks the movement of each person for a certain period from the thermal image data, and obtains the length of the trajectory moved by each person.
  • a person other than the target person P1 among the plurality of detected persons a person who came to visit the target person P1, a caregiver P2, and the like are assumed. Therefore, it is assumed that the person who came to visit and the caregiver P2 move more than the target person P1.
  • the abnormality determination unit 133 determines that the person whose trajectory of the movement of the plurality of persons is the shortest is the target person P1.
  • the abnormality determination unit 133 determines that the person with the shortest motion trajectory is the target person P1 if there is no person whose silhouette area overlaps in the area indicated by the position information. May be. Further, the abnormality determination unit 133 may determine the person with the shortest movement trajectory as the target person P1 without considering the position information.
  • the abnormality determination unit 133 stores the position information of the plurality of subjects P1 in the memory unit 134 in advance in association with the identifier of the subject P1. And the abnormality determination part 133 is subject P1 from the identifier matched with the positional information on the area
  • the processing unit 130 includes the history data management unit 136 and the reference body temperature management unit 137, but both may be omitted.
  • the memory part 134 should just memorize
  • the processing unit 130A includes the history data management unit 136A and the reference body temperature management unit 137A, but both may be omitted.
  • the memory unit 134A may store not only the normal heat for each state calculated from the history data but also the normal heat for each state set in advance.
  • the first sensor 110 is configured as a radio wave sensor.
  • the present disclosure is not limited to this, and other sensors may be used as long as they can measure the activity amount of the subject P1. It may be adopted.
  • the first sensor 110 may be a sensor that measures a heart rate or an electroencephalogram.
  • the state determination unit 132 detects the state of the subject P1 from the heart rate or brain waves.
  • the 1st sensor 110 demonstrated as a non-contact sensor, this indication is not limited to this, You may be comprised with a contact-type sensor.
  • the second sensor 120 is described as being configured by a thermal image sensor, but this is an example, and any sensor that can measure the body temperature of the subject P1 is employed. May be.
  • the second sensor 120 may be configured with a contact-type thermometer.
  • the present disclosure it is possible to achieve a special effect that it is possible to accurately detect an abnormality in the body temperature of the sensing subject. Therefore, it is useful as a communication device, an abnormality notification system, an abnormality notification method, and the like in the technical field for watching a care recipient.
  • Communication device 110 First sensor 111 First sensing unit 112 First transmission unit 120 Second sensor 121 First 2 sensing unit 122 second transmission unit 130, 130A processing unit 131 first reception unit 132, 132A state determination unit 133, 133A abnormality determination unit 134, 134A memory unit 135 third transmission unit 136, 136A history data management unit 137, 137A Reference body temperature management unit 200
  • Terminal device 201 Reception unit 202 Processing unit 203 Display unit 204 Speaker 300

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Abstract

通信装置（１００）であって、センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得する第１センサ（１１０）と、体温を計測することで第２計測データを取得する第２センサ（１２０）と、センシング対象者の、一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を記憶するメモリ部（１３４）とを備えている。通信装置（１００）は、第１計測データから、センシング対象者が、一または複数の所定の状態のうち、いずれの状態に該当するか否かを判定する状態判定部（１３２）と、状態判定部（１３２）が、所定の状態に該当すると判定した場合に、所定の状態に対応する基準体温と、第２計測データが示すセンシング対象者の体温とを比較することで、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する異常判定部（１３３）とを備えている。

Description

通信装置、異常通知システム、および異常通知方法
　本開示は、センシング対象者に異常を通知する技術に関する。
　特許文献１は、被介護者の状況を直感的に把握することを課題とし、バイタルデータの複数のレベル毎に、漫画化された表示画像を記憶しておく。そして、バイタルデータ取得手段で取得した被介護者のバイタルデータのレベルに応じた表示画像を表示する。
　特許文献２は、赤外線カメラで読み取られた熱画像を用いて、複数の人物の体温の異常を、同時に検出する技術を開示する。
　ところで、人物は、１日において体温が変化する体温リズムがあるので、体温の異常を正確に検出するためには、この体温リズムを考慮する必要がある。
　しかし、特許文献１、２は、いずれも、センシング対象者の体温リズムが考慮されていないので、体温の異常を正確に検出できないという課題がある。
特開２００４－４９３０９号公報 特開２００６－１７４９１９号公報
　本開示は、センシング対象者の体温の異常を、正確に検出できる技術を提供するものである。
　本開示の一態様に係る通信装置は、センシング対象者の異常を通知する通信装置であって、センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得する第１センサと、センシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得する第２センサと、センシング対象者の一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を記憶するメモリ部とを備えている。また、通信装置は、第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者が前記一または複数の所定の状態のうち、いずれかの所定の状態に該当するか否かを判定する状態判定部と、状態判定部が、センシング対象者が所定の状態に該当すると判定した場合に、所定の状態に対応する基準体温と、第２センサで取得された第２計測データが示すセンシング対象者の体温とを比較する異常判定部を備えている。異常判定部は、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する。
　異常判定部は、センシング対象者の体温が異常であると判定した場合、異常を通知するためのアラーティング情報を生成する。
　また、本開示の異常通知システムは、センシング対象者の異常を通知する異常通知システムであって、上述の通信装置と、通信装置とネットワークを介して接続される端末装置とを備えている。そして、端末装置は、通信装置の異常判定部で生成されたアラーティング情報を出力する出力部を備えている。
　本開示の異常通知方法は、センシング対象者の異常を通知する異常通知システムを用いた異常通知方法である。そして、（ａ）第１センサがセンシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得し、（ｂ）第２センサがセンシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得する。さらに、（ｃ）第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者が、一または複数の所定の状態のうち、いずれかの所定の条件に該当するか否かを判定し、（ｄ）所定の状態に該当すると判定された場合、メモリ部に事前に記憶された所定の状態に対応する基準体温と、第２センサで取得された第２計測データが示すセンシング対象者の体温とを比較する。これにより、センシング対象者の体温の異常の有無を判定し、（ｅ）センシング対象者の体温が異常であると判定された場合、異常を通知するためのアラーティング情報を生成し、（ｆ）生成したアラーティング情報を出力する。
　本開示によれば、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる。
図１は、本開示の第１の実施の形態に係る異常通知システムの概要を説明する図である。 図２は、本開示の第１の実施の形態に係る異常通知システムの全体構成を示すブロック図である。 図３は、本開示の第１の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。 図４は、本開示の第２の実施の形態に係る異常通知システムの全体構成を示すブロック図である。 図５は、本開示における、メモリ部が記憶する、平熱が登録された平熱テーブルのデータ構成を示す図である。 図６は、本開示のメモリ部に蓄積された履歴データが登録された、履歴テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 図７は、本開示の第２の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。 図８は、本開示の第３の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。 図９は、本開示の第４の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。 図１０は、本開示の第５の実施の形態に係る異常通知システムの全体構成を示す図である。 図１１は、本開示の介護サービス履歴テーブルのデータ構成を示す図である。 図１２は、本開示の第５の実施の形態に係る異常通知システムの処理を示すフローチャートである。
　（本開示に至る経緯）
　近年、電波センサを用いて高齢者の体動を検出し、高齢者の行動等を見守る見守りシステムの開発が行われている。また、近年、赤外画像センサを用いて人物の体温を非接触で検出する体温センサも開発されている。そこで、このような赤外画像センサを見守りシステムに組み込んで、高齢者の体温を監視することが検討されている。
　ところで、人物の体温は、１日のうちで、活動する日中に高く、睡眠をとる夜に低くなるというように、人物の状態に応じて変動する。したがって、人物の体温の異常を正確に検出するには、状態に応じて体温が変動することを考慮することが重要となる。
　しかし、上述の特許文献１，２に示す技術は、いずれも状態に応じて体温が変動することが考慮されていないので、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できないという課題がある。
　そこで、本開示は、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる技術を提供するものである。
　本開示の第１の態様に係る通信装置は、センシング対象者の異常を通知する通信装置であって、センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得する第１センサと、センシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得する第２センサと、センシング対象者の一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を記憶するメモリ部とを備えている。通信装置は、第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者が一または複数の所定の状態のうち、いずれか所定の状態に該当するか否かを判定する状態判定部と、状態判定部が所定の状態に該当すると判定した場合、所定の状態に対応する基準体温と、第２センサで取得された第２計測データが示すセンシング対象者の体温とを比較することで、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する異常判定部とを備えている。そして、異常判定部は、センシング対象者の体温が異常であると判定した場合、異常を通知するためのアラーティング情報を生成する。
　本態様によれば、第１センサで計測された第１計測データから、センシング対象者の状態が所定の状態に該当するか否かが判定される。そして、所定の状態に該当すると判定された場合において、所定の状態に対応する基準体温と、第２センサで計測された第２計測データが示す体温とを比較することで、センシング対象者の体温の異常の有無が判定されている。そのため、本態様は、状態に応じて変動する体温を考慮に入れて、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる。
　第２の態様は、態様において、第１センサおよび第２センサは、それぞれ、一定周期で、第１計測データおよび第２計測データを取得する。通信装置は、第１センサで取得された第１計測データが所定の状態に該当することを示す場合における、第２計測データから得られるセンシング対象者の体温を、所定の状態と対応付けて履歴データを生成し、メモリ部に蓄積する履歴データ管理部をさらに備えている。また、通信装置は、履歴データを解析し、所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を算出し、メモリ部に記憶させる基準体温管理部をさらに備えている。
　本態様によれば、さらに、センシング対象者の第１計測データと第２計測データとが対応付けられた履歴データを解析することで、一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温が算出され、メモリ部に記憶される。そのため、センシング対象者に適した基準体温を用いてセンシング対象者の体温の異常を正確に検出できる。
　第３の態様は、上述した態様において、第１センサは電波センサで構成され、第２センサは熱画像センサで構成されてもよい。
　本態様によれば、第１センサは電波センサで構成されているので、センシング対象者の状態を非接触で検出できる。また、第２センサは熱画像センサで構成されているので、センシング対象者の体温を非接触で検出できる。
　第４の態様は、上述した態様において、第１センサは、センシング対象者の活動量を計測してもよい。
　本態様によれば、センシング対象者の活動量が計測されているので、センシング対象者が所定の状態にあるか否かを正確に検出できる。
　第５の態様は、上述した態様において、状態判定部は、第１計測データと第１計測データの取得時刻とに基づいて、センシング対象者が所定の状態に該当するか否かを判定してもよい。
　本態様によれば、第１計測データの取得時刻をさらに考慮して、センシング対象者が所定の状態に該当するか否かが判定されているので、センシング対象者が所定の状態にあるか否かをさらに正確に検出できる。
　第６の態様は、上述した態様において、基準体温管理部は、履歴データを解析して、所定の状態のそれぞれに対応するセンシング対象者の平熱を、基準体温として算出してメモリ部に記憶する。そして、異常判定部は、所定の状態に対応する平熱に対して、第２センサで計測されたセンシング対象者の体温が一定温度以上であれば、センシング対象者の体温が異常であると判定してもよい。
　本態様によれば、センシング対象者の履歴データを解析することで、所定の状態におけるセンシング対象者の平熱が算出され、その平熱を基準にセンシング対象者の異常の有無が検出されているので、センシング対象者の体温の異常を、より正確に検出できる。
　第７の態様は、上述した態様において、状態判定部は、第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者の存在の有無を検知する。そして、異常判定部は、状態判定部がセンシング対象者が存在することを検知した場合にのみ、第２センサを起動してもよい。
　本態様によれば、センシング対象者が存在する場合のみ、第２センサが起動されるので、第２センサの電力消費量を節約できる。
　第８の態様は、上述した態様において、状態判定部は、第１センサで取得された第１計測データから、センシング対象者の存在の有無を検知する。そして、異常判定部は、状態判定部が、センシング対象者が存在しない状態を検知してから、存在する状態を検知した場合、検知してから第１期間が経過するまでは、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する処理を実行しなくてもよい。
　本態様によれば、例えば、センシング対象者が室内に戻った直後であり、活動量が通常時よりも高い状態においては、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する処理が実行されないので、センシング対象者の体温の異常の誤検出を防止できる。
　第９の態様は、上述した態様において、センシング対象者は、介護サービスを受ける介護対象者である。通信装置は、介護対象者が受けた介護サービスの履歴を記録する介護サーバとネットワークを介して接続されている。異常判定部は、介護サービスの履歴を参照することで、介護対象者が介護サービスを受けてから第２期間が経過したか否かを判定し、第２期間が経過するまでは、介護対象者の体温の異常の有無を判定する処理を実行しなくてもよい。
　本態様によれば、例えば、センシング対象者が介護サービスを受けた直後であり、活動量が通常時よりも高い状態においては、センシング対象者の体温の異常の有無を判定する処理が実行されないので、センシング対象者の体温の異常の誤検出を防止できる。
　第１０の態様は、上述した態様において、第２センサは、第２センサの周囲の計測範囲における温度分布を示す熱画像データを、第１計測データとして計測する熱画像センサで構成されている。そして、メモリ部は、計測範囲内においてセンシング対象者が留まる位置を示す位置情報を事前に記憶している。そして、異常判定部は、熱画像データから、計測範囲内に複数の人物が存在することを検出した場合に、熱画像データにおける各人物の座標と位置情報とを比較することで、複数の人物のうちいずれの人物がセンシング対象者であるかを判定してもよい。
　本態様によれば、第２センサの計測範囲内に複数の人物が存在する場合であっても、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる。
　（第１の実施の形態）
　図１は、本開示の第１の実施の形態に係る異常通知システム１の概要を説明する図である。
　異常通知システム１は、第１センサ１１０、第２センサ１２０、および、端末装置２００を備える。第１センサ１１０は、センシングの対象となる対象者Ｐ１の状態を、非接触で検出する。第２センサ１２０は、対象者Ｐ１の体温を、非接触で検出する。
　第１センサ１１０および第２センサ１２０は、例えば、対象者Ｐ１の部屋Ｒ１０に設置されている。なお、第１センサ１１０および第２センサ１２０は、例えば、部屋Ｒ１０に設置された電気機器（例えば、空調機器）に内蔵されていてもよい。
　部屋Ｒ１０は、例えば、老人ホームまたは病院等の施設において、対象者Ｐ１が居住する部屋である。部屋Ｒ１０には、対象者Ｐ１が寝るためのベッド１０３が設置されている。なお、部屋Ｒ１０は、対象者Ｐ１の自宅の部屋であってもよい。
　異常通知システム１は、第１センサ１１０が検出した活動量から、対象者Ｐ１が特定状態（例えば、起床直後の状態として説明する。）であるか否かを判定する。そして、異常通知システム１は、対象者Ｐ１が起床直後の状態であれば、第２センサ１２０が取得したデータから、対象者Ｐ１の体温を検出する。そして、異常通知システム１は、検出した対象者Ｐ１の体温と、事前に設定された、起床直後の状態での対象者Ｐ１の平熱とを比較する。これにより、異常通知システム１は、対象者Ｐ１の体温が異常であるか否か（対象者Ｐ１の体温と平熱とが大きくかけ離れているか否か）を判定し、異常であれば、アラーティング情報を生成し、端末装置２００に送信する。
　端末装置２００は、例えば、施設において、対象者Ｐ１を介護する、介護者Ｐ２（管理者の一例）の部屋に設けられている。端末装置２００は、アラーティング情報を受信すると、対象者Ｐ１の体温が異常であることを介護者Ｐ２に通知するための、アラーティング音およびアラーティング画像のうち、少なくともいずれかを出力する。これにより、対象者Ｐ１の体温が異常になると、そのことが速やかに介護者Ｐ２に通知される。
　図２は、第１の実施の形態に係る異常通知システム１の全体構成を示すブロック図である。異常通知システム１は、通信装置１００および端末装置２００を備える。通信装置１００は、第１センサ１１０、第２センサ１２０、および処理部１３０を備える。
　ここで、通信装置１００は、上述したように、部屋Ｒ１０に設置された電気機器に組み込まれているが、これは一例である。例えば、通信装置１００は、電気機器とは別体の専用の装置で構成されてもよい。また、通信装置１００は、処理部１３０が電気機器に組み込まれ、第１センサ１１０および第２センサ１２０が電気機器の外部に設けられてもよい。この場合、第１センサ１１０および第２センサ１２０は、例えば、部屋Ｒ１０の天井に設置されてもよいし、ベッド１０３に設置されてもよいし、ベッド１０３の近傍に設置されてもよい。また、通信装置１００は、一部または全部の構成要素が、クラウドサーバで構成されてもよい。
　端末装置２００は、介護者Ｐ２の部屋に設置されたコンピュータで構成され、通信装置１００と、無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮおよび携帯電話通信網のうち少なくともいずれか等のネットワークを介して、通信可能に接続されている。ここで、端末装置２００は、据え置き型のコンピュータで構成されてもよいし、介護者Ｐ２が携帯するスマートフォン、または、タブレット端末等の携帯端末で構成されてもよい。なお、端末装置２００の一部または全部の構成要素が、ナースコールシステム等の、別の通報装置に組み込まれてもよい。
　第１センサ１１０は、例えば、対象者Ｐ１の状態を計測することで、活動量データ（第１計測データの一例）を取得する。第１センサ１１０は、第１センシング部１１１および第１送信部１１２を備える。
　第１センシング部１１１は、例えば、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波からなる電波を対象者Ｐ１に照射し、対象者Ｐ１からの反射波を受信する。そして、第１センシング部１１１は、対象者Ｐ１の移動速度に応じて生じる、照射した電波と反射波との周波数の変化（ドップラー効果）を検出し、検出した周波数の変化から対象者Ｐ１の活動量を示す活動量データを取得する電波センサで構成されている。なお、第１センシング部１１１は、ドップラー方式以外の対象物を検出する方式を用いるものでもよい。例えば、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ　Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　Ｗａｖｅ（ＦＭＣＷ）方式等でもよい。
　第１送信部１１２は、第１センシング部１１１で取得された活動量データを、所定のサンプリング周期で、処理部１３０に送信する。
　第２センサ１２０は、対象者Ｐ１の体温を計測する。第２センサ１２０は、第２センシング部１２１および第２送信部１２２を備える。第２センシング部１２１は、例えば、計測範囲における温度分布を示す熱画像データ（第２計測データの一例）を、所定のサンプリング周期で計測する熱画像センサで構成されている。ここで、第２センシング部１２１のサンプリング周期は、第１センシング部１１１のサンプリング周期と同じであってもよいし、異なっていてもよい。以下では、説明の便宜上、両者のサンプリング周期は同じであるとして説明する。第２送信部１２２は、第２センシング部１２１で計測された熱画像データを、一定周期で処理部１３０に送信する。
　ここで、第１センサ１１０は、ベッド１０３に向けて電波を照射するように、部屋Ｒ１０内に設置されている。また、第２センサ１２０は、計測範囲にベッド１０３が含まれるように、部屋Ｒ１０内に設置されている。また、事前に、測定対象となる一の対象者Ｐ１の識別子が定められている。第１センサ１１０および第２センサ１２０は、活動量データおよび熱画像データに、この識別子を対応付けて処理部１３０に送信する。これにより、処理部１３０は監視対象となる対象者Ｐ１が複数存在する場合であっても、複数の対象者Ｐ１の中から一の対象者Ｐ１を識別できる。
　第１センサ１１０および第２センサ１２０が、処理部１３０と一体構成されるのであれば、第１送信部１１２および第２送信部１２２は、処理部１３０を構成するＣＰＵ等のプロセッサと通信する、入出力インターフェースで構成される。また、第１センサ１１０および第２センサ１２０が、処理部１３０と別体で構成されるのであれば、無線ＬＡＮおよび有線ＬＡＮのうち、少なくともいずれか等の通信回路で構成される。
　処理部１３０は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサとメモリとを含むコンピュータで構成され、第１受信部１３１、状態判定部１３２、異常判定部１３３、メモリ部１３４、第３送信部１３５、履歴データ管理部１３６、および基準体温管理部１３７を備える。
　第１受信部１３１は、第１送信部１１２から送信された活動量データを受信すると共に、第２送信部１２２から送信された熱画像データを受信する。なお、第１受信部１３１は、第１センサ１１０および第２センサ１２０が、処理部１３０と一体構成されるのであれば、第１センサ１１０および第２センサ１２０と通信するための、入出力インターフェースで構成される。また、第１受信部１３１は、第１センサ１１０および第２センサ１２０が、処理部１３０と別体で構成されるのであれば、有線ＬＡＮおよび無線ＬＡＮのうち、少なくともいずれか等の通信回路で構成される。
　状態判定部１３２は、第１センサ１１０で計測された活動量データから、対象者Ｐ１が特定状態（一の所定の状態の一例）に該当するか否かを判定する。ここで、特定状態としては、起床直後の状態を採用するがこれは一例である。他にも、例えば、睡眠中の状態、食事中の状態、または就寝する直前の状態が、特定状態として採用されてもよい。
　状態判定部１３２は、例えば、活動量データから特徴量を算出し、算出された特徴量が、事前に定められた特定状態の特徴量に類似していれば、対象者Ｐ１は特定状態に該当すると判定する。特徴量としては、例えば、活動量データを所定の関数（例えば、コール式）に代入し、得られた値の時間的な変動パターン等が採用できる。
　異常判定部１３３は、状態判定部１３２が、対象者Ｐ１が特定状態に該当すると判定した場合、特定状態に対応する平熱（基準体温の一例）と、第２センサ１２０で計測された熱画像データが示す対象者Ｐ１の体温とを比較する。これにより、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する。ここで、異常判定部１３３は、熱画像データから対象者Ｐ１を示す領域を、画像処理により抽出し、抽出された領域の、温度の代表値（例えば、平均値または中央値）を算出する。そして、異常判定部１３３は、例えば、温度と体温との関係が、事前に定められた体温換算テーブルまたは体温換算関数を用いることで、算出した温度の平均値に対応する体温を決定する。そして、異常判定部１３３は、決定された体温を、対象者Ｐ１の体温として算出する。平熱とは、対象者Ｐ１の平常時の体温である。
　なお、体温換算テーブルまたは体温換算関数は、事前に定めることなく、システム運用中の、対象者Ｐ１の温度測定結果から決定されてもよい。
　また、体温換算テーブルまたは体温換算関数は、事前に定められた関数から、対象者に合わせて最適になるよう、キャリブレーションされてもよい。例えば、腋下体温計等で測定された体温情報と、熱画像データとを組み合わせることで、変換関数が生成されてもよい。
　異常判定部１３３は、メモリ部１３４から、基準体温である、起床直後の平熱を読み出し、読み出された平熱に対して、決定された対象者Ｐ１の体温が一定温度以上高ければ、対象者Ｐ１の体温が異常であると判定する。ここで、一定温度としては、例えば、０．５度、１度、１．５度、または２．０度といった、事前に定められた値が採用できる。
　異常判定部１３３は、対象者Ｐ１の体温が異常であると判定した場合、異常を、対象者Ｐ１の介護者Ｐ２に通知するための、アラーティング情報を生成する。ここで、アラーティング情報には、例えば、対象者Ｐ１を他の対象者から識別するための識別子および体温が含まれる。
　なお、熱画像データは、対象者Ｐ１の体温に変換されることなく用いられてもよい。例えば、対象物Ｐ１の温度を継続的に取得し、一定の閾値を超えた場合に、アラーティング情報を生成する等してもよい。例えば、体温等絶対温度による比較ではなく、平常時の温度から一定温度以上超えるか否かというように、体温の異常が、平常時の温度と相対温度とを比較することで判定されてもよい。
　メモリ部１３４は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成され、特定状態における対象者Ｐ１の平熱を、事前に記憶している。
　第３送信部１３５は、例えば、端末装置２００と通信するための通信回路で構成されている。第３送信部１３５は、異常判定部１３３により、対象者Ｐ１の体温が異常と判定された場合に、アラーティング情報を、端末装置２００に送信する。
　履歴データ管理部１３６は、第１センサ１１０で計測された活動量データが特定状態に該当することを示す場合に、第２センサ１２０で計測された熱画像データから得られる対象者Ｐ１の体温を履歴データとして生成し、メモリ部１３４に蓄積する。ここで、履歴データ管理部１３６は、状態判定部１３２により、活動量データが特定状態に該当すると判定された場合において、異常判定部１３３が熱画像データから決定した対象者Ｐ１の体温を、履歴データとしてメモリ部１３４に蓄積する。これにより、メモリ部１３４に、対象者Ｐ１が特定状態にあるときの体温が蓄積されていく。
　基準体温管理部１３７は、メモリ部１３４に蓄積された履歴データを解析することで、特定状態に対応する平熱を算出し、メモリ部１３４に記憶させる。ここで、基準体温管理部１３７は、例えば、メモリ部１３４に一定期間（例えば、１ヶ月または２ヶ月）の履歴データが蓄積されると、その履歴データに含まれる対象者Ｐ１の体温の平均値を算出し、算出された平均値を、対象者Ｐ１の平熱としてメモリ部１３４に記憶する。
　この場合、基準体温管理部１３７は、メモリ部１３４に蓄積された全ての体温の平均値を、対象者Ｐ１の平熱として算出してもよいし、最新の一定期間分の体温の平均値を、対象者Ｐ１の平熱として算出してもよい。
　基準体温管理部１３７は、一定期間が経過する度に平熱を算出してもよい。また、基準体温管理部１３７は、初期状態においては、一定期間の経過後に平熱を算出し、以後、メモリ部１３４に体温が蓄積される度に平熱を算出してもよい。また、基準体温管理部１３７は、一定期間に代えて、一定数の履歴データがメモリ部１３４に蓄積された場合に、対象者Ｐ１の平熱を算出してもよい。
　端末装置２００は、第２受信部２０１、処理部２０２、表示部２０３、およびスピーカ２０４を備える。第２受信部２０１は、例えば、通信装置１００と通信するための通信回路で構成され、第３送信部１３５から送信されたアラーティング情報を受信し、処理部２０２に出力する。
　処理部２０２は、第２受信部２０１からアラーティング情報を取得すると、対象者Ｐ１の体温の異常を介護者Ｐ２に通知するためのアラーティング画像として、表示部２０３に表示させる。また、処理部２０２は、第２受信部２０１からアラーティング情報を取得すると、対象者Ｐ１の体温の異常を介護者Ｐ２に通知するためのアラーティング音としてスピーカ２０４から出力させる。
　ここで、アラーティング画像には、例えば対象者Ｐ１の氏名、顔画像、および体温の異常を示すメッセージが含まれる。また、アラーティング音としては、例えば、アラーム音、または、対象者Ｐ１の体温の異常を示す発話メッセージが採用できる。
　表示部２０３は、例えば、有機ＥＬパネルまたは液晶パネルで構成され、アラーティング画像を表示する。スピーカ２０４は、アラーティング音を出力する。
　なお、表示部２０３は、対象者毎に、第１センサ１１０で得られた生体情報の他、温湿度センサおよび照度センサのうち少なくともいずれか等、他のセンシング情報と合わせて体温情報を表示してもよい。
　また、表示部２０３は、ナースコールシステムまたは介護業務システムの一部として構成され、対象者Ｐ１に関するその他の情報と合わせて、体温情報を表示してもよい。
　図３は、第１の実施の形態に係る異常通知システム１の処理を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、本実施の形態において、所定のサンプリング周期で実行されるものとする。
　まず、状態判定部１３２は、第１センサ１１０により計測された直近の活動量データを取得する（Ｓ３０１）。
　次に、状態判定部１３２は、第１センサ１１０で計測された活動量データを解析する（Ｓ３０２）。次に、状態判定部１３２は、解析結果から、対象者Ｐ１が特定状態（ここでは、起床直後の状態）にあるか否かを判定する（Ｓ３０３）。対象者Ｐ１が特定状態であれば（Ｓ３０３でＹＥＳ）、異常判定部１３３は、第２センサ１２０が計測した直近の熱画像データを取得する（Ｓ３０４）。一方、対象者Ｐ１が特定状態でなければ（Ｓ３０３でＮＯ）、処理はステップＳ３０１に戻る。
　次に、異常判定部１３３は、取得した熱画像データから、対象者Ｐ１の体温を算出する（Ｓ３０５）。
　次に、異常判定部１３３は、算出した体温がメモリ部１３４に記憶された、特定状態における平熱に、一定温度を加えた値以上であるか否かを判定する（Ｓ３０６）。算出された体温が、メモリ部１３４に記憶された特定状態における平熱に、一定温度を加えた値以上であれば（Ｓ３０６でＹＥＳ）、異常判定部１３３は、対象者Ｐ１の体温が異常であると判定する（Ｓ３０７）。
　次に、異常判定部１３３は、対象者Ｐ１の体温の異常を介護者Ｐ２に通知するための、アラーティング情報を生成し、第３送信部１３５に送信させる（Ｓ３０８）。
　一方、ステップＳ３０５で算出された体温が、メモリ部１３４に記憶された、特定状態における平熱に一定温度を加えた値未満であれば（Ｓ３０６でＮＯ）、処理はステップＳ３０９に進む。
　次に、履歴データ管理部１３６は、ステップＳ３０５で算出された体温を、履歴データとしてメモリ部１３４に蓄積する（Ｓ３０９）。次に、基準体温管理部１３７は、前回平熱を更新してから履歴データが一定数蓄積されていれば、または、前回平熱を更新してから一定期間が経過していれば（Ｓ３１０でＹＥＳ）、蓄積した履歴データから、対象者Ｐ１の平熱を算出する（Ｓ３１１）。次に、基準体温管理部１３７は、算出した平熱で、メモリ部１３４に現在記憶されている平熱を更新する（Ｓ３１２）。ステップＳ３１２の処理が終了すると、処理はステップＳ３０１に戻る。
　一方、基準体温管理部１３７は、前回平熱を更新してから履歴データが一定数蓄積されていない場合、または、前回平熱を更新してから一定期間が経過していない場合には（Ｓ３１０でＮＯ）、処理はステップＳ３０１に戻る。
　以上、第１の実施の形態に係る異常通知システム１によれば、第１センサ１１０で計測された活動量データに基づいて、対象者Ｐ１の状態が特定状態に該当すると判定された場合、特定状態に対応する基準体温と、第２センサ１２０で計測された熱画像データが示す体温とを比較する。これにより、対象者Ｐ１の体温の異常の有無が判定される。このため、異常通知システム１は、状態に応じて変動する体温を考慮に入れて、センシング対象者の体温の異常を、正確に検出できる。
　（第２の実施の形態）
　図４は、第２の実施の形態に係る異常通知システム１Ａの全体構成を示すブロック図である。
　第２の実施の形態に係る異常通知システム１Ａは、メモリ部１３４Ａに、複数の特定状態に対応する平熱を記憶させるものである。なお、本実施の形態において、第１の実施の形態と同一の構成要素には、同一の符号を付して説明を省略する。
　また、図４において、第１の実施の形態と名称が同じであるが機能が相違する構成要素には、参照符号の末尾にＡの符号が付されている。
　状態判定部１３２Ａは、第１センサ１１０で計測された活動量データから、対象者Ｐ１が、事前に定められた複数の特定状態（複数の所定の状態の一例）のうちのいずれの特定状態に該当するかを判定する。ここで、複数の特定状態としては、起床直後の状態、睡眠中の状態、食事中の状態、および、就寝する直前の状態とが採用されるが、これらは一例である。例えば、読書中の状態が採用されてもよいし、テレビ視聴中の状態が採用されてもよいし、手作業をしている状態が採用されてもよい。
　ここで、状態判定部１３２Ａは、例えば、活動量データの特徴量が、事前に定められた睡眠中の特徴量に類似していれば、対象者Ｐ１が睡眠中の状態にあると判定する。また状態判定部１３２Ａは、活動量データの特徴量が、事前に定められた食事中の特徴量に類似していれば、対象者Ｐ１が食事中の状態にあると判定し、活動量データの特徴量が、事前に定められた就寝直前の特徴量に類似していれば、対象者Ｐ１が就寝直前の状態にあると判定する。
　異常判定部１３３Ａは、状態判定部１３２Ａが、複数の特定状態のうちいずれか一つの特定状態に該当すると判定した場合に、該当する一つの特定状態に対応する平熱を、メモリ部１３４Ａから読み出す。そして、異常判定部１３３Ａは、読み出された平熱と、第２センサ１２０で計測された熱画像データが示す対象者Ｐ１の体温とを比較することにより、対象者Ｐ１の異常の有無を判定する。
　メモリ部１３４Ａは、複数の特定状態のそれぞれに対応する平熱を記憶する。
　図５は、メモリ部１３４Ａが記憶する、平熱が登録された平熱テーブルＴ１のデータ構成を示す図である。
　平熱テーブルＴ１には、「起床直後」、「睡眠中」、「食事中」、および、「就寝直前」のそれぞれの特定状態での平熱（Ｔ＿１１，Ｔ＿１２，Ｔ＿１４，Ｔ＿１５）が登録されている。
　例えば、状態判定部１３２Ａにより、対象者Ｐ１の現在の状態が「起床直後」と判定されたとする。この場合、異常判定部１３３Ａは、メモリ部１３４Ａから「起床直後」に対応する平熱Ｔ＿１１を取得し、平熱Ｔ＿１１と対象者Ｐ１の現在の体温とを比較する。これにより、対象者Ｐ１の体温の異常の有無が判定される。
　履歴データ管理部１３６Ａは、第１センサ１１０で計測された活動量データが、複数の特定状態のうちのいずれか一つの特定状態に該当することを示す場合、その一つの特定状態と、第２センサ１２０で計測された熱画像データから得られる対象者Ｐ１の体温とを対応付けた履歴データを生成し、メモリ部１３４Ａに蓄積する。
　図６は、メモリ部１３４Ａに蓄積された履歴データが登録された、履歴テーブルＴ２のデータ構成の一例を示す図である。
　履歴テーブルＴ２は、一つのレコードに一つの履歴データが登録されたデータベースで構成され、「時刻」、「特定状態」、および「体温」のフィールドを備える。
　「時刻」のフィールドには、履歴データがメモリ部１３４Ａに登録された時刻が格納されている。ここでは、時刻は年／月／時刻のデータ構造で示されている。「特定状態」のフィールドには、履歴データの登録時における、対象者Ｐ１の特定状態が格納されている。「体温」のフィールドには、履歴データの登録時における、対象者の体温が格納されている。
　図６の例では、２０１７年１月１日の４時３０分に、活動量データから、対象者Ｐ１が起床直後の状態に該当し、そのときの熱画像データから対象者Ｐ１の体温がＴ０１度であった。このため、「時刻」、「特定状態」、および「体温」のフィールドに「２０１７／０１／０１／０４：３０」、「起床直後」、および「Ｔ０１」が格納されている。
　基準体温管理部１３７Ａは、メモリ部１３４Ａに蓄積された履歴テーブルＴ２を参照して、履歴データに含まれる体温を特定状態別に分類し、特定状態別の体温の平均値を算出する。基準体温管理部１３７Ａは、複数の特定状態のそれぞれに対応する平熱を算出し、メモリ部１３４Ａに記憶させる。これにより、図５に示す平熱テーブルＴ１が生成される。図６の履歴テーブルＴ２の例では、基準体温管理部１３７Ａは、「起床直後」、「食事中」、および「就寝直前」というように、特定状態別に履歴データを分類し、分類された履歴データにおいて、体温の平均値が算出される。これにより、特定状態別の平熱が算出される。
　なお、基準体温管理部１３７Ａが平熱を算出するタイミング、および、平熱の算出に用いられる履歴データの範囲に関するバリエーションは、第１の実施の形態と同じである。
　図７は、第２の実施の形態に係る異常通知システム１Ａの処理を示すフローチャートである。なお、図７において、図３と同じ処理には同じ処理番号が付され、説明は省かれる。
　ステップＳ３０２に続くステップＳ７０１において、状態判定部１３２Ａは、対象者Ｐ１が、複数の特定状態のうち、いずれか一つの特定状態に該当するか否かを判定する。対象者Ｐ１がいずれか一つの特定状態に該当しなければ（Ｓ７０１でＮＯ）、処理はＳ３０１に戻り、対象者Ｐ１がいずれか一つの特定状態に該当すれば（Ｓ７０１でＹＥＳ）、処理はステップＳ３０４に進む。
　ステップＳ３０５に続くステップＳ７０２では、異常判定部１３３Ａは、ステップＳ７０１で判定された、一つの特定状態に対応する平熱を、メモリ部１３４Ａから読み出す。
　ステップＳ３０８に続くステップＳ７０３において、履歴データ管理部１３６Ａは、ステップＳ７０１で判定された、一つの特定状態と、ステップＳ３０５で算出された、対象者Ｐ１の体温と、現在の時刻とを対応付けて、履歴データを生成して、メモリ部１３４Ａに蓄積する。これにより、図６に示される履歴テーブルＴ２に、履歴データが登録されていく。
　ステップＳ３１０のＹＥＳに続く、ステップＳ７０４において、基準体温管理部１３７Ａは、図６に示される履歴テーブルＴ２に格納された履歴データを、特定状態別に分類し、分類された履歴データ毎に、体温の平均値を算出する。これにより、特定状態別の平熱が算出される。次に、基準体温管理部１３７Ａは、特定状態別に算出された平熱で、現在、メモリ部１３４Ａに格納されている特定状態別の平熱を更新する（Ｓ３１２）。
　以上、第２の実施の形態に係る異常通知システム１Ａによれば、対象者Ｐ１の状態が、複数の特定状態のうちいずれか一つの特定状態に該当すれば、対象者Ｐ１の体温の異常の有無が判定される。よって、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を、よりきめ細かく監視できる。また、平熱テーブルＴ１には、複数の特定状態毎の平熱が記憶されているので、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を正確に検出できる。
　（第３の実施の形態）
　第３の実施の形態に係る異常通知システム１Ｂは、第１センサ１１０が対象者Ｐ１を検出できた場合のみ、第２センサ１２０の電源をＯＮするものである。
　なお、本実施の形態において、第１の実施の形態または第２の実施の形態と同一の構成要素は同一の符号を付して説明は省かれる。
　また、本実施の形態の全体構成は、図２に示される第１の実施の形態の全体構成を採用するものとして説明するが、図４に示す第２の実施の形態の全体構成が採用されてもよい。
　図８は、第３の実施の形態に係る異常通知システム１Ｂの処理を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳ８０１では、状態判定部１３２は、第１センサ１１０で取得された活動量データから、第１センサ１１０が対象者Ｐ１を検出できたか否かを判定する。
　この場合、状態判定部１３２は、例えば、第１センサ１１０から送信される活動量データが、例えば、対象者Ｐ１が存在することを示す、所定の基準値以上であれば、対象者Ｐ１が存在すると判定する。
　次に、状態判定部１３２は、第１受信部１３１を用いて、第２センサ１２０をＯＮする制御コマンドを、第２センサ１２０に送信し、第２センサ１２０をＯＮにする（Ｓ８０２）。一方、対象者が検出されなければ（Ｓ８０１でＮＯ）、処理はステップＳ８０３に進む。ステップＳ８０３では、第１受信部１３１を用いて、第２センサ１２０をＯＦＦする制御コマンドを第２センサ１２０に送信して、第２センサ１２０をＯＦＦする。ステップＳ８０３の処理が終了すると、処理はステップＳ８０１に戻る。
　ステップＳ８０４では、異常通知システム１Ｂは、計測フローを実行し、処理をステップＳ８０１に戻す。ここで、計測フローとして、第１の実施の形態で説明した図３のフローチャートが採用されてもよいし、第２の実施の形態で説明した図７のフローチャートが採用されてもよい。
　以上、第３の実施の形態に係る異常通知システム１Ｂによれば、対象者Ｐ１が存在する場合のみ、第２センサ１２０が起動されるので、第２センサ１２０の電力消費量を節約できる。なお、本実施の形態では、第１センサ１１０は、常時駆動しているものとする。
　（第４の実施の形態）
　第４の実施の形態に係る異常通知システム１Ｃは、対象者Ｐ１が存在しない状態から存在する状態になったことを検出した場合、第１期間が経過するまでは、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する処理を実行しないものである。本実施の形態において、対象者Ｐ１が存在しない状態から存在する状態になるケースとしては、例えば、外出していた対象者Ｐ１が、部屋Ｒ１０に戻ったケースが挙げられる。
　本実施の形態において、第１の実施の形態～第３の実施の形態と同一の構成要素については、同一の符号を付して、説明は省かれる。また、本実施の形態の全体構成は、図２に示される第１の実施の形態の全体構成を採用するものとして説明するが、図４に示される第２の実施の形態の全体構成が採用されてもよい。
　図９は、第４の実施の形態に係る異常通知システム１Ｃの処理を示すフローチャートである。
　まず、状態判定部１３２は、対象者Ｐ１が部屋Ｒ１０に戻ってきたか否かを判定する（Ｓ９０１）。ここで、状態判定部１３２は、第１センサ１１０から送信される活動量データが、対象者Ｐ１が存在することを示す、所定の基準値未満の値から基準値以上の値に変化したことを検出した場合に、対象者Ｐ１が部屋Ｒ１０に戻ったと判定する。
　対象者Ｐ１が部屋Ｒ１０に戻ってきたと判定されると（Ｓ９０１でＹＥＳ）、異常判定部１３３は、第１期間が経過したか否かを判定する（Ｓ９０２）。ここで、第１期間としては、例えば、対象者Ｐ１の活動量が、通常の活動量に戻ることが想定される時間が採用できる。一方、第１期間が経過しなければ（Ｓ９０２でＮＯ）、処理はステップＳ９０２に戻る。
　ステップＳ９０３では、異常通知システム１Ｃは計測フローを実行し、処理をステップＳ９０１に戻す。ここで、計測フローとして、第１の実施の形態で説明された図３のフローチャートが採用されてもよいし、第２の実施の形態で説明された図７のフローチャートが採用されてもよい。
　以上、第４の実施の形態に係る異常通知システム１Ｃによれば、対象者Ｐ１が室内に戻った直後で、活動量が通常時よりも高い状態においては、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する処理が実行されないので、対象者Ｐ１の体温の異常の誤検出を防止できる。
　（第５の実施の形態）
　第５の実施の形態に係る異常通知システム１Ｄは、対象者Ｐ１が特定の介護サービスを受けた直後の第２期間においては、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する処理を実行しないものである。
　なお、本実施の形態において、第１の実施の形態～第４の実施の形態と同一の構成要素については、同一の符号を付して説明は省かれる。また、本実施の形態における、通信装置１００および端末装置２００の構成は、図２に示される第１の実施の形態の構成を採用するものとして説明するが、図４に示される第２の実施の形態の構成が採用されてもよい。
　図１０は、第５の実施の形態に係る異常通知システム１Ｄの全体構成を示す図である。異常通知システム１Ｄは、通信装置１００および端末装置２００が、ネットワークＮＴを介して、介護サーバ３００と接続されている。ネットワークＮＴとしては、インターネット等の公衆通信網が採用できる。
　介護サーバ３００は、プロセッサおよび通信回路等を含むコンピュータで構成され、対象者Ｐ１が受けた介護サービスの履歴を記録するサーバである。ここで、介護サーバ３００は、対象者Ｐ１に介護サービスを提供する介護サービス提供者により管理される。介護サービス提供者としては、図１で説明した、施設の提供者が採用できる。また、部屋Ｒ１０が対象者Ｐ１の自宅の部屋であるならば、介護サービス提供者としては、在宅介護サービスの提供者が採用できる。
　介護サーバ３００は、メモリ３０１を備える。メモリ３０１は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成され、図１１に示される介護サービス履歴テーブルＴ３を記憶する。
　図１１は、介護サービス履歴テーブルＴ３のデータ構成を示す図である。介護サービス履歴テーブルＴ３は、一つのレコードに一つの介護サービスの履歴データが登録されたデータベースであり、「時間」および「介護サービスの内容」のフィールドを備えている。
　「時間」のフィールドには、対象者Ｐ１が受けた介護サービスの時間が格納されている。「介護サービスの内容」のフィールドには、対象者Ｐ１が受けた介護サービスの内容が格納されている。介護サービスの内容としては、例えば、対象者Ｐ１の入浴を、介護者Ｐ２が補助する入浴サービス、および、対象者Ｐ１の運動を、介護者Ｐ２が補助する運動サービス等が採用される。なお、図１１に示される介護サービスの内容は一例に過ぎず、他の介護サービスも適宜登録される。
　例えば、対象者Ｐ１は、２０１７年１月１日の１７時００分から１８時００分まで入浴サービスを受けたので、図１１の一つ目のレコードには、「２０１７／０１／０１／１７：００－１８：００」および「入浴サービス」が格納されている。
　図１２は、第５の実施の形態に係る異常通知システム１Ｄの処理を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳ１２０１では、状態判定部１３２は、第１センサ１１０で取得された活動量データから、第１センサ１１０が対象者Ｐ１を検出できたか否かを判定する。この処理の詳細は図８のステップＳ８０１と同じである。
　次に、異常判定部１３３は、図１１に示される介護サービス履歴テーブルＴ３を参照して、対象者Ｐ１が特定の介護サービスを受けてから、第２期間が経過したか否かを判定する（Ｓ１２０２）。ここで、特定の介護サービスとしては、対象者Ｐ１の活動量を上昇させ、介護サービスの終了後、対象者Ｐ１の活動量が通常の活動量に戻るまでに一定の期間を要するような介護サービスが該当する。例えば、上述の入浴サービス、および、運動サービスが特定の介護サービスに該当する。また、第２期間としては、介護サービスが終了してから、対象者Ｐ１の活動量が通常の活動量に戻ることが想定される期間が採用できる。
　特定の介護サービスを受けてから第２期間が経過していなければ（Ｓ１２０２でＮＯ）、処理はステップＳ１２０２に戻る。一方、特定の介護サービスを受けてから第２期間が経過していれば（Ｓ１２０２でＹＥＳ）、処理はステップＳ１２０３に進む。
　ステップＳ１２０３では、異常通知システム１Ｄは、計測フローを実行し、処理をステップＳ１２０１に戻す。ここで、計測フローとしては、第１の実施の形態で説明された図３のフローチャートが採用されてもよいし、第２の実施の形態で説明された図７のフローチャートが採用されてもよい。
　以上、第５の実施の形態に係る異常通知システム１Ｄによれば、対象者Ｐ１が特定の介護サービスを受けた直後であり、活動量が通常時よりも高い状態においては、対象者Ｐ１の体温の異常の有無を判定する処理が実行されないので、対象者Ｐ１の体温の異常の誤検出を防止できる。
　（第６の実施の形態）
　第６の実施の形態に係る異常通知システム１Ｅは、活動量データに加えて、さらに活動量データの取得時刻を用いて、対象者Ｐ１が特定状態に該当するか否かを判定する。
　なお、本実施の形態において、第１の実施の形態～第５の実施の形態と同一の構成要素には、同一の符号が付されて説明は省かれる。また、本実施の形態の全体構成は、図４に示される第２の実施の形態の全体構成を採用するものとして説明するが、図２に示される第１の実施の形態の全体構成が採用されてもよい。
　状態判定部１３２Ａは、第１の実施の形態と同様に、第１センサ１１０から送信された活動量データに基づいて、対象者Ｐ１の状態が、複数の特定状態のうちいずれかの特定状態に該当するか否かを判定する。次に、状態判定部１３２Ａは、活動量データの取得時刻が、判定した一つの特定状態に対して、事前に定められた時間帯に該当すれば、判定した一つの特定状態が真であると判定する。一方、状態判定部１３２Ａは、活動量データの取得時刻が、判定した一つの特定状態に対して、事前に定められた時間帯に該当しなければ、判定した状態は偽であると判定する。
　例えば、朝とは異なる時間帯に、起床直後の状態であるとの判定結果がなされた場合には、その判定結果は偽である可能性が高い。そこで、このような事態を防止するために、状態判定部１３２Ａは、上記の処理を行うような構成を採用する。
　より詳細には、状態判定部１３２Ａは、特定状態別に、真であると判断できる時間帯を事前に定めた状態判定テーブルを備えておき、この状態判定テーブルを参照することで、活動量データから判定した特定状態が真であるか偽であるかを判定する。
　以上、第６の実施の形態に係る異常通知システム１Ｅによれば、活動量データの取得時刻をさらに考慮して、対象者Ｐ１が特定状態に該当するか否かが判定されている。よって、対象者Ｐ１が特定状態にあるか否かをさらに正確に検出できる。
　（第７の実施の形態）
　第７の実施の形態に係る異常通知システム１Ｆは、熱画像データから複数の人物を検出した場合において、複数の人物の中から対象者Ｐ１を検出する。
　なお、本実施の形態において、第１の実施の形態～第５の実施の形態と同一の構成要素には、同一の符号が付されて説明は省かれる。また、本実施の形態の全体構成は、図２に示される第１の実施の形態の全体構成を採用するものとして説明するが、図４に示される第２の実施の形態の全体構成が採用されてもよい。
　メモリ部１３４は、第２センサ１２０の周囲の計測範囲において、対象者Ｐ１が留まる位置を示す位置情報を、事前に記憶している。
　図１の例では、対象者Ｐ１が留まる位置としてベッド１０３が存在する領域が採用されている。なお、図１の例において、ベッド１０３は、第２センサ１２０の計測範囲内に位置しているものとする。この場合、位置情報としては、例えば、第２センサ１２０が撮影する熱画像データにおいて、ベッド１０３が位置する領域を示す座標データが採用できる。
　異常判定部１３３は、例えば、熱画像データ内に人物のシルエットを示す領域を複数検出した場合、熱画像データに複数の人物が存在すると判定する。
　そして、異常判定部１３３は、熱画像データから複数の人物を検出した場合、検出された複数の人物のうち、シルエットを示す領域と位置情報が示す領域とが重なっている人物が存在すれば、その人物を対象者Ｐ１と判定する。
　また、異常判定部１３３は、各人物の動きを考慮に入れて、対象者Ｐ１を検出してもよい。例えば、異常判定部１３３は、熱画像データから複数の人物が存在すると判定した場合、熱画像データから、一定期間、各人物の動きを追跡し、各人物の動いた軌跡の長さを求める。ここで、検出された複数の人物のうち、対象者Ｐ１以外の人物としては、対象者Ｐ１を見舞いに来た人物、および、介護者Ｐ２等が想定される。そのため、見舞いに来た人物および介護者Ｐ２は、対象者Ｐ１よりも、動く量が多いことが想定される。
　そこで、異常判定部１３３は、位置情報が示す領域に、シルエットの領域が重なる人物が複数存在すれば、これら複数の人物の動きの軌跡が最短の人物を対象者Ｐ１であると判定する。
　また、異常判定部１３３は、複数の人物を検出した場合において、位置情報が示す領域に、シルエットの領域が重なる人物が存在しなければ、動きの軌跡が最短の人物を、対象者Ｐ１と判定してもよい。また、異常判定部１３３は、位置情報を考慮せずに、動きの軌跡が最短の人物を対象者Ｐ１として判定してもよい。
　また、第２センサ１２０の計測範囲内に複数の対象者Ｐ１が存在することもある。この場合、異常判定部１３３は、複数の対象者Ｐ１の位置情報を、対象者Ｐ１の識別子と関連付けて事前にメモリ部１３４に記憶させておく。そして、異常判定部１３３は、複数の位置情報が示す複数の領域のうち、熱画像データから抽出された、シルエットを示す領域と重なっている領域の位置情報に対応付けられた識別子から対象者Ｐ１を特定する。
　なお、本開示では下記の変形例が採用できる。
　（１）図２の例では、処理部１３０は、履歴データ管理部１３６および基準体温管理部１３７を備えているが、両者は省かれてもよい。この場合、メモリ部１３４は、履歴データから算出された平熱ではなく、事前に設定された平熱を記憶しておけばよい。
　（２）図４の例では、処理部１３０Ａは、履歴データ管理部１３６Ａおよび基準体温管理部１３７Ａを備えているが、両者は省かれてもよい。この場合、メモリ部１３４Ａは、履歴データから算出された、状態別の平熱ではなく、事前に設定された、状態別の平熱を記憶しておけばよい。
　（３）上記説明では、第１センサ１１０は電波センサで構成されているとしたが、本開示はこれに限定されず、対象者Ｐ１の活動量が計測できるセンサであれば、他のセンサが採用されてもよい。例えば、第１センサ１１０は、心拍数または脳波を計測するセンサで構成されてもよい。この場合、状態判定部１３２は、心拍数または脳波から対象者Ｐ１の状態を検出する。また、第１センサ１１０は非接触のセンサであるとして説明したが、本開示はこれに限定されず、接触式のセンサで構成されてもよい。
　（４）上記説明では、第２センサ１２０は、熱画像センサで構成されるとして説明したが、これは一例であり、対象者Ｐ１の体温が計測できるセンサであればどのようなセンサが採用されてもよい。例えば、接触式の体温計で、第２センサ１２０が構成されてもよい。
　本開示によれば、センシング対象者の体温の異常を正確に検出できる、という格別な効果を奏することができる。よって、介護対象者を見守る技術分野等の通信装置、異常通知システム、および異常通知方法等として有用である。
　Ｔ１　平熱テーブル
　Ｔ２　履歴テーブル
　Ｔ３　介護サービス履歴テーブル
　１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄ，１Ｅ，１Ｆ　異常通知システム
　１００　通信装置
　１１０　第１センサ
　１１１　第１センシング部
　１１２　第１送信部
　１２０　第２センサ
　１２１　第２センシング部
　１２２　第２送信部
　１３０，１３０Ａ　処理部
　１３１　第１受信部
　１３２，１３２Ａ　状態判定部
　１３３，１３３Ａ　異常判定部
　１３４，１３４Ａ　メモリ部
　１３５　第３送信部
　１３６，１３６Ａ　履歴データ管理部
　１３７，１３７Ａ　基準体温管理部
　２００　端末装置
　２０１　受信部
　２０２　処理部
　２０３　表示部
　２０４　スピーカ
　３００　介護サーバ
　３０１　メモリ

Claims (12)

  1. 　センシング対象者の異常を通知する通信装置であって、
    　前記センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得する第１センサと、
    　前記センシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得する第２センサと、
    　前記センシング対象者の、一または複数の所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を記憶するメモリ部と、
    　前記第１センサで取得された前記第１計測データから、前記センシング対象者が前記一または複数の所定の状態のうち、いずれかの所定の状態に該当するか否かを判定する状態判定部と、
    　前記状態判定部が、前記センシング対象者が前記所定の状態に該当すると判定した場合に、前記所定の状態に対応する基準体温と、前記第２センサで取得された第２計測データが示す前記センシング対象者の体温とを比較することで、前記センシング対象者の体温の異常の有無を判定する異常判定部とを備え、
    　前記異常判定部は、前記センシング対象者の体温が異常であると判定した場合に、前記異常を通知するための、アラーティング情報を生成する
    通信装置。
  2. 　前記第１センサおよび前記第２センサは、それぞれ、一定周期で、前記第１計測データおよび前記第２計測データを取得し、
    　前記第１センサで取得された前記第１計測データが前記所定の状態に該当することを示す場合における、前記第２計測データから得られる前記センシング対象者の体温を、前記所定の状態と対応付けて履歴データを生成し、前記メモリ部に蓄積する履歴データ管理部と、
    　前記履歴データを解析し、前記所定の状態のそれぞれに対応する基準体温を算出し、前記メモリ部に記憶させる基準体温管理部と
    をさらに備える請求項１記載の通信装置。
  3. 　前記第１センサは電波センサで構成され、
    　前記第２センサは熱画像センサで構成される請求項１または請求項２に記載の通信装置。
  4. 　前記第１センサは、前記センシング対象者の活動量を計測する
    請求項１から請求項３までのいずれかに記載の通信装置。
  5. 　前記状態判定部は、前記第１計測データと前記第１計測データの取得時刻とに基づいて、前記センシング対象者が前記所定の状態に該当するか否かを判定する
    請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の通信装置。
  6. 　前記基準体温管理部は、前記履歴データを解析して、前記所定の状態のそれぞれに対応する前記センシング対象者の平熱を、前記基準体温として算出してメモリ部に記憶し、
    　前記異常判定部は、前記所定の状態に対応する平熱に対して、前記第２センサで計測された前記センシング対象者の体温が一定温度以上であれば、前記センシング対象者の体温が異常であると判定する
    請求項２に記載の通信装置。
  7. 　前記状態判定部は、前記第１センサで取得された前記第１計測データから、前記センシング対象者の存在の有無を検知し、
    　前記異常判定部は、前記状態判定部が前記センシング対象者が存在することを検知した場合にのみ、前記第２センサを起動する
    請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の通信装置。
  8. 　前記状態判定部は、前記第１センサで取得された前記第１計測データから、前記センシング対象者の存在の有無を検知し、
    　前記異常判定部は、前記状態判定部が、前記センシング対象者が存在しない状態を検知してから、存在する状態を検知した場合、検知してから第１期間が経過するまでは、前記センシング対象者の体温の異常の有無を判定する処理を実行しない
    請求項１から請求項７までのいずれかに記載の通信装置。
  9. 　前記センシング対象者は、介護サービスを受ける介護対象者であり、
    　前記通信装置は、前記介護対象者が受けた介護サービスの履歴を記録する介護サーバとネットワークを介して接続され、
    　前記異常判定部は、前記介護サービスの履歴を参照することで、前記介護対象者が介護サービスを受けてから、第２期間が経過したか否かを判定し、前記第２期間が経過するまでは、前記介護対象者の体温の異常の有無を判定する処理を実行しない
    請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載の通信装置。
  10. 　前記第２センサは、前記第２センサの周囲の計測範囲における温度分布を示す熱画像データを、前記第１計測データとして計測する熱画像センサで構成され、
    　前記メモリ部は、前記計測範囲内において前記センシング対象者が留まる位置を示す位置情報を事前に記憶し、
    　前記異常判定部は、前記熱画像データから、前記計測範囲内に複数の人物が存在することを検出した場合に、前記熱画像データにおける各人物の座標と前記位置情報とを比較することで、前記複数の人物のうちいずれの人物が前記センシング対象者であるかを判定する
    請求項１から請求項９までのいずれか１項に記載の通信装置。
  11. 　センシング対象者の異常を通知する異常通知システムであって、
    　請求項１から請求項１０までのいずれか１項に記載の通信装置と、
    　前記通信装置とネットワークを介して接続される端末装置とを備え、
    　前記端末装置は、前記通信装置の前記異常判定部で生成されたアラーティング情報を出力する出力部を備えた
    異常通知システム。
  12. 　センシング対象者の異常を通知する異常通知システムを用いた異常通知方法であって、
    　（ａ）第１センサが前記センシング対象者の状態を計測することで第１計測データを取得し、
    　（ｂ）第２センサが前記センシング対象者の体温を計測することで第２計測データを取得し、
    　（ｃ）前記第１センサで取得された前記第１計測データから、前記センシング対象者が、前記一または複数の所定の状態のうち、いずれかの所定の条件に該当するか否かを判定し、
    　（ｄ）前記所定の状態に該当すると判定された場合、メモリ部に事前に記憶された前記所定の状態に対応する基準体温と、前記第２センサで取得された前記第２計測データが示す前記センシング対象者の体温とを比較することで、前記センシング対象者の体温の異常の有無を判定し、
    　（ｅ）前記センシング対象者の体温が異常であると判定された場合、前記異常を通知するためのアラーティング情報を生成し、
    　（ｆ）前記生成したアラーティング情報を出力する
    異常通知方法。
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