近年、高齢化に伴い独居高齢者が増加している．また高齢者の事故の大半が屋内で発生しているという背景から、屋内にいる対象者の状態の検知を行う見守りシステムが普及してきている。本研究ではマイクロ波ドップラーセンサを使用することによりカメラレスな見守りシステムを構築し、高齢者のプライバシーを守りつつ、状態の検知を行うことを目的としている．状態の検知においては、センサから取得したデータを時間周波数解析し、そこから得た結果を深層学習のひとつである畳み込みニューラルネットワークを用いることで状態の識別を行う。また逐次データを取得し学習モデルに入力することによって、リアルタイム識別のアプローチも行う。