2019 Fiscal Year Annual Research Report
Method for Watching System Development by Integrating Non-Restrictive Sensors
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17H01823
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
沼尾 雅之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90508821)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森本 康彦 広島大学, 工学研究科, 教授 (00363010)
高玉 圭樹 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20345367)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 見守りシステム / 異常検知 / 行動認識 / センサネット / IoT / 高齢者介護 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度である本年度の課題は，リアルタイム認識を可能にする全体統合と，見守りシステムの実証実験による評価である．まず，これまで３つの組織で開発したシステムを統合して，リアルタイムで居住者の異常状態を検知するシステムを構成した．検出可能な異常としては，転倒，無動作，倒れ込み，無呼吸症候群などを対象とした．数値目標としては，一般家庭または小規模施設などを想定した10人以下の居住者を対象とし，異常検知の精度を90％以上，また，異常が発生してから5分以内に，それを検知・通報するようなリアルタイムシステムを構築した．一方，居住者10人以上の施設に対応できるようなスケーラビリティとパフォーマンスの実現のため，前年度までに開発されたアルゴリズムの並列化とデータのストリーム処理化も行った．
そして実証実験による評価を臨床試験により行った．開発した見守りシステムを，共同研究先の介護老人保険施設とグループハウスの２施設に設置して，2019年10月から３ヶ月間にわたって実証実験を行った．部屋の配置，センサの種類，数，居住者の介護度などが異なる条件の２施設に導入できたことから，システム構築法が多様な条件でも有効であることが示された．リアルタイム認識については，各施設に長期観察対象の被験者を決めて24時間３か月間にわたって連続見守りを行った．この結果を分析することによって，認識率，レスポンスタイム，居住者数に対するスケーラビリティ，運転時間に対するパフォーマンスの低下などを評価した．これによって，実用システムとなるための課題が明らかとなった．
見守りシステムの認識結果については，Web画面で日毎のグラフ表示をするなど，介護スタッフに対しても情報提供できるようにした．これにより，スタッフの負担軽減に役立ててもらうとともに，ユーザビリティについても評価した．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Presentation] Sleep Apnea Syndrome Detection based on Biological Vibration Data from Mattress Sensor2019
Author(s)
Nakari, I., Murata, A., Kitajima, E., Sato, H. and Takadama, K.
Organizer
IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2019), pp. 549-555, 2019/12/8 (Xiamen, China)
Int'l Joint Research
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