温熱快適性を推定するためのシステム

    公开(公告)号:JP2020189081A

    公开(公告)日:2020-11-26

    申请号:JP2020057448

    申请日:2020-03-27

    IPC分类号: A61B5/01 A61B5/16

    摘要: 【課題】ウエアラブルセンサ等の装置を用いて取得した心拍数等の生体情報は誤差が大きく、生体情報に基づいて推定された情報は精度が低い場合がある。 【解決手段】システムは、第1取得部11と、第2取得部21と、推定部13,23,32と、を備える。第1取得部11は、対象の第1生体情報を取得する。第1取得部11は、1つ又は複数のセンサからなる。第2取得部21は、対象の第2生体情報を取得する。第2取得部21は、第1取得部11とは異なる1つ又は複数のセンサからなる。推定部13,23,32は、1生体情報に基づいて、対象の第1温熱快適性を推定する。推定部13,23,32は、第1生体情報と第2生体情報とに基づいて、対象の温熱快適性を推定する。推定部13,23,32は、第2取得部21が第2生体情報を取得しない時は、第2取得部が過去に取得した第2生体情報に基づいて補正された第1温熱快適性を対象の温熱快適性とする。 【選択図】図7

    学習装置、推定装置、及び、環境調整システム。

    公开(公告)号:JP2021010721A

    公开(公告)日:2021-02-04

    申请号:JP2020088163

    申请日:2020-05-20

    摘要: 【課題】深部体温が睡眠に影響を及ぼすことを踏まえて、就寝者の睡眠の状態を精度良く推定する。 【解決手段】学習装置30は、就寝者の睡眠の質を学習する。学習装置30は、取得部31と、学習部32と、生成部33と、を備える。取得部31は、就寝者の深部体温に関する特徴量、又は、就寝者の皮膚温度に関する特徴量、を状態変数として取得する。深部体温に関する特徴量は、少なくとも就寝者が入眠するときの第1深部体温に基づいて決められる。皮膚温度に関する特徴量は、少なくとも就寝者が入眠するときの第1皮膚温度に基づいて決められる。学習部32は、状態変数、および、睡眠の質、を関連付けて学習する。生成部33は、学習部32の学習の結果に基づき学習モデルを生成する。学習モデルは、深部体温に関する特徴量、又は、就寝者の皮膚温度に関する特徴量を入力として、睡眠の質を出力する。 【選択図】図2