情報処理学会 インタラクション2025

介護分野では，非接触かつプライバシー保護を確保した見守りへの需要が高まっている．この需要を叶える手段としてミリ波センサが注目されている．ミリ波センサは，動きがある物体からの反射波を捉えて，人の存在や動き等を認識している．しかし，見守りで検知したい人の危険状態とは，呼吸停止や転倒して動かない状態といった人間由来の反射波が微弱になる状況が多い．そのため，こうした人の危険状態の正確な検知や状態判定は，ミリ波センサの実用化を阻む大きな技術課題となっている．本研究では，ミリ波センサと機械学習を用いて，これまで難しかった人物の呼吸低下状態を高精度かつ迅速に検知できるシステムを開発した．計測領域内で静止した人間の信号が検知できる条件であれば，十分実用性能を発揮出来ることが立証された．