(57)【要約】【課題】簡易な手法で、人の転倒状態の発生に係る誤検出を抑制し得る画像処理装置を提供すること。【解決手段】監視対象領域を撮像する撮像装置が生成した時系列の画像を取得する画像取得部１０と、時系列の画像に基づいて、当該画像中に映る対象者の転倒状態の発生を検出する転倒状態検出部３０と、転倒状態検出部３０により転倒状態の発生が検出されたときに、時系列の画像のうち、転倒状態の発生が検出されている時点における第１画像と、転倒状態の発生が検出されるよりも前の時点における第２画像とを抽出し、第２画像に対する第１画像の変化分に基づいて、転倒状態検出部３０の検出結果が誤検出であるか否かを判定する誤検出抑制部４０と、を備える、画像処理装置。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象領域を撮像する撮像装置が生成した時系列の画像を取得する画像取得部と、
前記時系列の画像に基づいて、前記監視対象領域に存在する対象者の転倒状態の発生を検出する転倒状態検出部と、
前記転倒状態検出部により前記転倒状態の発生が検出されたときに、前記時系列の画像のうち、前記転倒状態の発生が検出されている時点における第１画像と、前記転倒状態の発生が検出されるよりも前の時点における第２画像とを抽出し、前記第２画像に対する前記第１画像の変化分に基づいて、前記転倒状態検出部の検出結果が誤検出であるか否かを判定する誤検出抑制部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記誤検出抑制部は、前記第２画像に対する前記第１画像の変化分が所定値未満の場合には、前記転倒状態検出部の検出結果が誤検出であるものと判定し、前記第２画像に対する前記第１画像の変化分が所定値以上の場合には、前記転倒状態検出部の検出結果が誤検出ではないものと判定する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記監視対象領域は、前記撮像装置が撮像する全撮像領域のうち、前記対象者が当該撮像領域内から当該撮像領域外に退出するための扉に隣接する領域である、
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記時系列の画像に基づいて、前記監視対象領域に前記対象者が存在するか否かを検出する人領域検出部を更に備える、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記誤検出抑制部は、前記時系列の画像のうち、前記監視対象領域に前記対象者が検出されていない時点における画像を、前記第２画像として選択する、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記誤検出抑制部は、前記時系列の画像のうち、前記転倒状態検出部によって前記転倒状態の発生が検出された検出開始タイミングから、所定時間前の時点の画像を、前記第２画像として選択する、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記誤検出抑制部は、前記時系列の画像のうち、前記転倒状態検出部によって前記転倒状態の発生が検出されている間であって、且つ、前記転倒状態の発生が検出された検出開始タイミングから所定の継続判定時間後の画像を、前記第１画像として選択する、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
監視対象領域を撮像する撮像装置が生成した時系列の画像を取得し、
前記時系列の画像に基づいて、前記監視対象領域に存在する対象者の転倒状態の発生を検出し、
前記転倒状態の発生が検出されたときに、前記時系列の画像のうち、前記転倒状態の発生が検出されている時点における第１画像と、前記転倒状態の発生が検出されるよりも前の時点における第２画像とを抽出し、前記第２画像に対する前記第１画像の変化分に基づいて、前記転倒状態の発生が誤検出であるか否かを判定する、
画像処理装置の制御方法。
【請求項９】
コンピュータに、
監視対象領域を撮像する撮像装置が生成した時系列の画像を取得する処理と、
前記時系列の画像に基づいて、前記監視対象領域に存在する対象者の転倒状態の発生を検出する処理と、
前記転倒状態の発生が検出されたときに、前記時系列の画像のうち、前記転倒状態の発生が検出されている時点における第１画像と、前記転倒状態の発生が検出されるよりも前の時点における第２画像とを抽出し、前記第２画像に対する前記第１画像の変化分に基づいて、前記転倒状態の発生が誤検出であるか否かを判定する処理と、
を実行させる画像処理装置の制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及び画像処理装置の制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、取得した画像から人の行動を認識する画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１８１８３７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、この種の画像処理装置においては、例えば、高齢者介護見守りの現場における事故の早期発見の観点等から、人の転倒状態の発生を正確に検出する要請がある。
【０００５】
従来、この種の画像処理装置においては、時系列の画像から検出される人の姿勢の時間的変化から、人の転倒状態の発生を検出している。しかしながら、この種の画像処理装置が適用される場面は、種々あり、認識対象の人の周囲には、種々の周辺物体が存在する。
【０００６】
そのため、従来技術に係る画像処理装置においては、人と周辺物体とを識別できず、当該人の転倒状態の発生を誤検出するおそれがあった。特に、従来技術に係る画像処理装置においては、人が扉を介して撮像装置による撮像領域外に退出する場合や、人が障害物の陰に隠れた場合には、人と扉とを一体的に認識してしまうおそれがある。その結果、従来技術に係る画像処理装置においては、人が画像内の一地点に止まったように認識し、当該人が転倒状態となったものと認識してしまうおそれがあった。
【０００７】
本開示は、上記問題点に鑑みてなされたもので、簡易な手法で、人の転倒状態の発生に係る誤検出を抑制し得る画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及び画像処理装置の制御プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した課題を解決する主たる本開示は、
監視対象領域を撮像する撮像装置が生成した時系列の画像を取得する画像取得部と、
前記時系列の画像に基づいて、前記監視対象領域に存在する対象者の転倒状態の発生を検出する転倒状態検出部と、
前記転倒状態検出部により前記転倒状態の発生が検出されたときに、前記時系列の画像のうち、前記転倒状態の発生が検出されている時点における第１画像と、前記転倒状態の発生が検出されるよりも前の時点における第２画像とを抽出し、前記第２画像に対する前記第１画像の変化分に基づいて、前記転倒状態検出部の検出結果が誤検出であるか否かを判定する誤検出抑制部と、
を備える、画像処理装置である。
【０００９】
又、他の局面では、
監視対象領域を撮像する撮像装置が生成した時系列の画像を取得し、
前記時系列の画像に基づいて、前記監視対象領域に存在する対象者の転倒状態の発生を検出し、
前記転倒状態の発生が検出されたときに、前記時系列の画像のうち、前記転倒状態の発生が検出されている時点における第１画像と、前記転倒状態の発生が検出されるよりも前の時点における第２画像とを抽出し、前記第２画像に対する前記第１画像の変化分に基づいて、前記転倒状態の発生が誤検出であるか否かを判定する、
画像処理装置の制御方法である。
【００１０】
又、他の局面では、
コンピュータに、
監視対象領域を撮像する撮像装置が生成した時系列の画像を取得する処理と、
前記時系列の画像に基づいて、前記監視対象領域に存在する対象者の転倒状態の発生を検出する処理と、
前記転倒状態の発生が検出されたときに、前記時系列の画像のうち、前記転倒状態の発生が検出されている時点における第１画像と、前記転倒状態の発生が検出されるよりも前の時点における第２画像とを抽出し、前記第２画像に対する前記第１画像の変化分に基づいて、前記転倒状態の発生が誤検出であるか否かを判定する処理と、
を実行させる画像処理装置の制御プログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本開示に係る画像処理装置によれば、簡易な手法で、人の転倒状態の発生に係る誤検出を抑制することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態に係る行動認識システムの一例を示す図
【図２】一実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図
【図３】一実施形態に係る画像処理装置の機能ブロックの一例を示す図
【図４】一実施形態に係る人領域検出部が検出する画像中における人領域の一例を示す図
【図５】一実施形態に係る誤検出抑制部が誤検出抑制の判定対象とする監視対象領域の一例を示す図
【図６】一実施形態に係る誤検出抑制部の判定処理の一例について説明する図
【図７】一実施形態に係る誤検出抑制部の判定処理の一例について説明する図
【図８】一実施形態に係る誤検出抑制部がＢｅｆｏｒｅ画像に対するＡｆｔｅｒ画像の変化分を求める手法の一例を説明する図
【図９】一実施形態に係る誤検出抑制部の動作の一例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施形態について詳細に説明する。尚、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１４】
［行動認識システムの全体構成］
以下、図１〜図３を参照して、一実施形態に係る行動認識システムＵの全体構成について説明する。
【００１５】
図１は、本実施形態に係る行動認識システムＵの一例を示す図である。
【００１６】
本実施形態に係る行動認識システムＵは、画像処理装置１００、撮像装置２００、通信ネットワーク３００を備えている。
【００１７】
撮像装置２００は、例えば、一般的なカメラや広角カメラであり、カメラの撮像素子が生成した画像信号をＡＤ変換して、画像データを生成する。本実施形態に係る撮像装置２００は、フレーム単位の画像データを連続的に生成して、時系列の画像データ（即ち、動画像のデータ）を撮像可能に構成されている。
【００１８】
撮像装置２００は、例えば、部屋内の適宜な位置に設置される。そして、撮像装置２００は、人Ｂ１（本発明の「対象者」に相当）が撮像領域（ここでは、部屋）から撮像領域外（ここでは、部屋に隣接するトイレ）に退出するための扉Ｂ２が画像内に映るように、設置されている。
【００１９】
撮像装置２００は、通信ネットワーク３００を介して、画像処理装置１００に対して動画像のデータを送信する。
【００２０】
画像処理装置１００は、撮像装置２００で生成された画像のデータに基づいて、当該画像に映る人Ｂ１の行動を判別して、その判別結果を出力する装置である。
【００２１】
図２は、本実施形態に係る画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２２】
画像処理装置１００は、主たるコンポーネントとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、外部記憶装置（例えば、フラッシュメモリ）１０４、及び通信インターフェイス１０５等を備えたコンピュータである。
【００２３】
画像処理装置１００の後述する各機能は、例えば、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４等に記憶された制御プログラム（例えば、画像処理プログラム）や各種データ（例えば、画像データ）を参照することによって実現される。尚、ＲＡＭ１０２は、例えば、データの作業領域や一時退避領域として機能する。
【００２４】
但し、画像処理装置１００の各機能は、ＣＰＵ１０１による処理に代えて、又は、これと共に、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等で構成されたデジタル演算回路によって実現されてもよい。
【００２５】
図３は、本実施形態に係る画像処理装置１００の機能ブロックの一例を示す図である。
【００２６】
画像処理装置１００は、画像取得部１０、人領域検出部２０、転倒状態検出部３０、及び誤検出抑制部４０を備えている。
【００２７】
［画像取得部］
画像取得部１０は、撮像装置２００から、当該撮像装置２００が生成した画像データ（以下、「画像」と略称する）を取得する。そして、画像取得部１０は、撮像装置２００に連続的に生成される時系列の画像を順次取得する。
【００２８】
尚、画像取得部１０が撮像装置２００から取得した画像は、ＲＡＭ１０３等に、所定時間（例えば、１分間）の間、一時記憶される。
【００２９】
［人領域検出部］
人領域検出部２０は、画像取得部１０が取得した時系列の画像に対して所定の演算処理を施して、画像に映る人Ｂ１を含む領域（以下、「人領域」と称する）を検出する。
【００３０】
図４は、人領域検出部２０が検出する画像中における人領域の一例を示す図である。尚、図４中において、Ｒａｌｌは画像の全画像領域、Ｒ１は画像中における人領域を表している。
【００３１】
人領域検出部２０は、例えば、時系列の画像それぞれについて、前のタイミングの画像からの差分画像を検出し、当該差分画像から人領域Ｒ１を検出する。そして、人領域検出部２０は、例えば、画像中に人Ｂ１が検出された領域を含む矩形領域を人領域Ｒ１と設定する。
【００３２】
但し、人領域検出部２０が領域Ｒ１を検出する手法としては、その他、学習済みのニューラルネットワーク、テンプレートマッチング、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量、又はＳＶＭ（Support Vector Machine）等の手法であってもよい。
【００３３】
［転倒状態検出部］
転倒状態検出部３０は、画像取得部１０が取得した時系列の画像に基づいて、当該画像中に映る人Ｂ１の転倒状態の発生を検出する。
【００３４】
転倒状態検出部３０は、例えば、人領域検出部２０によって検出された人領域Ｒ１の時間的変化に基づいて、人Ｂ１の転倒状態が発生したか否かを判定する。この際、転倒状態検出部３０は、例えば、単位時間当たり人領域Ｒ１の変化量を用いて、人Ｂ１の転倒状態が発生しているか否かを判定する。具体的には、転倒状態検出部３０は、所定数フレーム毎に人領域検出部２０によって検出された人領域Ｒ１の差分を算出し、単位時間当たり人領域Ｒ１の変化量が大きい場合には、人Ｂ１の転倒状態が発生していないと判定し、単位時間当たり人領域Ｒ１の変化量が小さい場合には、人Ｂ１の転倒状態が発生したと判定する。かかる判断基準は、単位時間当たり人領域Ｒ１の変化量が大きい場合には、人Ｂ１が歩行等の動作を行っているため、人Ｂ１が転倒状態ではない一方で、単位時間当たり人領域Ｒ１の変化量が小さい場合には、人Ｂ１が動作を行わない状態となるため、人Ｂ１が転倒状態である、とのものである。
【００３５】
尚、転倒状態検出部３０は、この際、画像内における人領域Ｒ１の形状を更に参照してもよい。この場合、転倒状態検出部３０は、例えば、上記条件に加えて、各画像内における人領域Ｒ１の形状が床面と平行に延びた状態である場合には、人Ｂ１が転倒状態であると判定する。
【００３６】
そして、転倒状態検出部３０は、人Ｂ１の転倒状態が発生したことを検出した場合には、外部の警報装置（図示せず）に発報するべく、その旨を示す転倒検出信号を誤検出抑制部４０に送信する。尚、転倒状態検出部３０は、画像取得部１０が逐次的に取得する画像において、人Ｂ１の転倒状態の発生が検出されている間、転倒検出信号を継続的に誤検出抑制部４０に送信する。
【００３７】
尚、転倒状態検出部３０が人Ｂ１の転倒状態の発生を検出する手法は、任意である。例えば、転倒状態検出部３０は、学習済みの再帰型ニューラルネットワークを用いて、時系列の画像から、直接、人Ｂ１の転倒状態の発生を検出してもよい。
【００３８】
［誤検出抑制部］
誤検出抑制部４０は、転倒状態検出部３０により人Ｂ１の転倒状態の発生が検出されたとき（即ち、転倒状態検出部３０が転倒検出信号を発したとき）に、転倒状態検出部３０が正確に検出しているのか又は誤検出しているのかを確認する。
【００３９】
上記したように、この種の画像処理装置Ｕにおいては、撮像装置２００の視点から、人Ｂ１が障害物（ここでは、扉Ｂ２）の陰に入ったときには、画像上、人Ｂ１が障害物と一体的に映るため、人Ｂ１と障害物とを識別できない状態が発生する場合がある。このとき、時系列の画像に基づいて、その画像の時間的変化からＢ１の転倒状態の発生を検出する手法を用いた場合（例えば、画像差分法）、人Ｂ１が障害物の陰に隠れて画像に変化がなくなった状況（例えば、人が扉の向こう側に移動した）を、人Ｂ１が転倒して画像に変化がなくなった状況、すなわち、単位時間当たりの変化量が小さくなった状況と誤認識してしまうおそれがある。誤検出抑制部４０は、かかる状態に起因する誤検出を抑制する。
【００４０】
図５は、誤検出抑制部４０が誤検出抑制の判定対象とする監視対象領域の一例を示す図である。
【００４１】
図５において、Ｂａｌｌは撮像領域（即ち、撮像装置２００が撮像する画像に映る全領域）、Ｂｏｕｔは撮像領域Ｂａｌｌ外の領域（ここでは、部屋に隣接したトイレ領域）、Ｂ２は人Ｂ１が撮像領域Ｂａｌｌから撮像領域外Ｂｏｕｔに出るための扉、Ｂ３は監視対象領域を表す。
【００４２】
ここで、誤検出抑制部４０において、扉Ｂ２の前の領域（即ち、扉Ｂ２に隣接する領域）が監視対象領域Ｂ３（以下、「扉前領域Ｂ３」とも称する）に設定されているのは、上記したように、人Ｂ１が扉Ｂ２を介して撮像領域Ｂａｌｌから撮像領域外Ｂｏｕｔに退出する際に、転倒状態検出部３０による誤検出が発生するおそれがあるためである。
【００４３】
図６及び図７は、誤検出抑制部４０の判定処理の一例について説明する図である。
【００４４】
図６及び図７は、いずれも、人Ｂ１が撮像領域Ｂａｌｌから撮像領域外Ｂｏｕｔに退出する際の撮像領域Ｂａｌｌの時系列の状態遷移を表している。ここで、図６は、転倒状態検出部３０によって検出された人Ｂ１の転倒状態が誤検出でない場合における、撮像領域Ｂａｌｌの時系列の状態遷移を表し、図７は、転倒状態検出部３０によって検出された人Ｂ１の転倒状態が誤検出である場合における、撮像領域Ｂａｌｌの状態遷移を表している。
【００４５】
尚、図６及び図７のタイミングＴ３は、転倒状態検出部３０によって人Ｂ１の転倒状態の発生が検出されたタイミングである。又、タイミングＴ１は、タイミングＴ３の１５秒前のタイミングである。又、タイミングＴ４は、転倒状態検出部３０によって人Ｂ１の転倒状態の発生が検出されたタイミングから３秒後のタイミングである。又、タイミングＴ２は、タイミングＴ１とタイミングＴ３の間のタイミングである。
【００４６】
具体的には、誤検出抑制部４０は、画像取得部１０が取得する時系列の画像のうち、転倒状態検出部３０によって人Ｂ１の転倒状態の発生が検出されている時点における第１画像（以下、「Ａｆｔｅｒ画像」と称する）（例えば、タイミングＴ４の状態の画像）と、転倒状態検出部３０によって人Ｂ１の転倒状態の発生が検出されるよりも前の監視対象領域Ｂ３に人が侵入していない時点における第２画像（以下、「Ｂｅｆｏｒｅ画像」と称する）（例えば、タイミングＴ１の状態の画像）とを比較する。そして、誤検出抑制部４０は、Ａｆｔｅｒ画像とＢｅｆｏｒｅ画像の変化分が小さい場合には、転倒検出信号が誤検出であると判定し、その変化分が大きい場合には、転倒検出信号が誤検出ではないと判定する。
【００４７】
そして、誤検出抑制部４０は、転倒検出信号が誤検出ではないと判定した場合には、当該転倒検出信号を外部の警報装置（図示せず）にそのまま送信し、転倒検出信号が誤検出であると判定した場合には、転倒検出信号を外部の警報装置（図示せず）に送信することを抑制する。
【００４８】
通常、人Ｂ１の転倒状態が発生しているときには、画像上の扉前領域Ｂ３に人Ｂ１が映った状態となる（例えば、図６のタイミングＴ４の状態の画像）一方で、人Ｂ１の転倒状態が発生していないときには、人Ｂ１は、撮像領域Ｂａｌｌから撮像領域外Ｂｏｕｔに退出してしまっているため、画像上の扉前領域Ｂ３に人Ｂ１が映っていない状態となる（例えば、図７のタイミングＴ４の状態の画像）。誤検出抑制部４０は、かかる基本的な画像特徴を利用して、上記の判定処理を行う。
【００４９】
ここで、誤検出抑制部４０が参照する「Ｂｅｆｏｒｅ画像」は、扉前領域Ｂ３に人Ｂ１が存在しない状態の画像であり、例えば、画像取得部１０が取得する時系列の画像のうち、転倒状態検出部３０によって人Ｂ１の転倒状態の発生が検出された検出開始タイミングから、所定時間前（例えば、１５秒前）に遡ったタイミングの画像である。この際、検出開始タイミングから遡る「所定時間」は、比較対象として設定する扉前領域Ｂ３のサイズや、基準とする人の動作スピード等によって適宜変更可能である。
【００５０】
但し、より好適には、誤検出抑制部４０は、人領域検出部２０の検出結果に基づいて、画像取得部１０が取得する時系列の画像のうち、人領域検出部２０にて扉前領域Ｂ３に人が検出されていないときの画像を、「Ｂｅｆｏｒｅ画像」として選択する。これによって、確実に、扉前領域Ｂ３に人が存在しない状態の画像を、Ｂｅｆｏｒｅ画像として選択することが可能である。
【００５１】
誤検出抑制部４０が参照する「Ａｆｔｅｒ画像」は、例えば、画像取得部１０が取得する時系列の画像のうち、転倒状態検出部３０によって人Ｂ１の転倒状態の発生が検出されているときの画像である。
【００５２】
但し、より好適には、誤検出抑制部４０は、画像取得部１０が取得する時系列の画像のうち、転倒状態検出部３０によって転倒状態の発生が検出されている間であって、且つ、検出開始タイミングから所定の継続判定時間後（例えば、３秒後）の画像を、「Ａｆｔｅｒ画像」として選択する。これによって、実際には人Ｂ１の転倒状態が発生していないときに、人Ｂ１が撮像領域Ｂａｌｌから撮像領域外Ｂｏｕｔに退出し終える前の時点の画像が、Ａｆｔｅｒ画像として選択されることを抑制することができる。
【００５３】
図８は、誤検出抑制部４０がＢｅｆｏｒｅ画像に対するＡｆｔｅｒ画像の変化分を求める手法の一例を説明する図である。
【００５４】
誤検出抑制部４０は、例えば、Ｂｅｆｏｒｅ画像からＡｆｔｅｒ画像を減算し、図８に示すような、Ｂｅｆｏｒｅ画像とＡｆｔｅｒ画像との画素値の差分のヒストグラムを生成する。図８のヒストグラムは、横軸はＢｅｆｏｒｅ画像とＡｆｔｅｒ画像との画素値（例えば、２５６階調の画素値）の差分を表し、縦軸は当該差分の出現頻度（即ち、画素数）を表す。
【００５５】
そして、誤検出抑制部４０は、ヒストグラム上において、画素値の差分が閾値ＴｈＰ（例えば、１５）よりも大きい画素が所定個（例えば、２０個）未満であるか否かによって、転倒状態検出部３０によって検出された人Ｂ１の転倒状態が誤検出であるか否かの判定を行う。即ち、誤検出抑制部４０は、ヒストグラム上において、Ｂｅｆｏｒｅ画像とＡｆｔｅｒ画像との差分が閾値ＴｈＰよりも大きい画素が所定個以上であれば、Ｂｅｆｏｒｅ画像とＡｆｔｅｒ画像とは共に人Ｂ１が存在しない状態の画像であると特定できるため、人Ｂ１の転倒状態が誤検出であると判定する。一方、誤検出抑制部４０は、ヒストグラム上において、Ｂｅｆｏｒｅ画像とＡｆｔｅｒ画像との差分が閾値ＴｈＰよりも大きい画素が所定個以上であれば、Ａｆｔｅｒ画像のみに人Ｂ１が映っていると特定できるため、人Ｂ１の転倒状態が誤検出ではないと判定する。
【００５６】
但し、誤検出抑制部４０によりＢｅｆｏｒｅ画像とＡｆｔｅｒ画像との変化分を求める手法は、他の任意の手法であってよい。例えば、誤検出抑制部４０は、不要なノイズ成分を除去するため、Ｂｅｆｏｒｅ画像及びＡｆｔｅｒ画像それぞれにフィルタ処理（例えば、ラプラシアンフィルタ）を施した後に、Ｂｅｆｏｒｅ画像とＡｆｔｅｒ画像との変化分を求めてもよい。
【００５７】
図９は、誤検出抑制部４０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００５８】
ステップＳ１において、誤検出抑制部４０は、転倒状態検出部３０によって人Ｂ１の転倒状態の発生が検出されることを待ち受け（Ｓ１：ＮＯ）、人Ｂ１の転倒状態の発生が検出された場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、ステップＳ２に処理を進める。
【００５９】
ステップＳ２において、誤検出抑制部４０は、転倒状態検出部３０によって人Ｂ１の転倒状態の発生が検出された検出開始タイミングから所定時間前（ここでは、１５秒前）の扉前領域Ｂ３の画像をＢｅｆｏｒｅ画像として、ＲＡＭ１０３に記憶する。
【００６０】
ステップＳ３において、誤検出抑制部４０は、転倒状態検出部３０が転倒検出信号を発した状態が所定の継続判定時間だけ継続することを待ち受け（Ｓ３：ＮＯ）、所定の継続判定時間だけ継続した場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、ステップＳ４に処理を進める。
【００６１】
ステップＳ４において、誤検出抑制部４０は、検出開始タイミングから継続判定時間後の扉前領域Ｂ３の画像をＡｆｔｅｒ画像として、ＲＡＭ１０３に記憶する。
【００６２】
ステップＳ５において、誤検出抑制部４０は、Ａｆｔｅｒ画像とＢｅｆｏｒｅ画像との間で差分画像を生成する。
【００６３】
ステップＳ６において、誤検出抑制部４０は、Ａｆｔｅｒ画像とＢｅｆｏｒｅ画像の差分画像に基づいて、Ａｆｔｅｒ画像とＢｅｆｏｒｅ画像の差分が小さいか否かを判定する。このとき、誤検出抑制部４０は、例えば、図８に示すような、Ｂｅｆｏｒｅ画像とＡｆｔｅｒ画像との画素値の差分のヒストグラムを生成し、画素値の差分が閾値ＴｈＰ（例えば、１５）よりも大きい画素が所定個（例えば、２０個）未満であるか否かの判定を行う。そして、誤検出抑制部４０は、Ａｆｔｅｒ画像とＢｅｆｏｒｅ画像の差分が小さい場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、ステップＳ７に処理を進め、Ａｆｔｅｒ画像とＢｅｆｏｒｅ画像の差分が大きい場合（Ｓ６：ＮＯ）、ステップＳ８に処理を進める。
【００６４】
ステップＳ７において、誤検出抑制部４０は、転倒状態検出部３０から発せられる転倒検出信号が誤検出であるとして、当該転倒検出信号をキャンセルする。
【００６５】
ステップＳ８において、誤検出抑制部４０は、転倒状態検出部３０から発せられる転倒検出信号が誤検出ではないとして、当該転倒検出信号を外部の警報装置に発報する。尚、外部の警報装置は、転倒検出信号を受信するに応じて、例えば、スピーカ又はディスプレイにて人Ｂ１の転倒状態が発生したことを報知する。
【００６６】
［効果］
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置Ｕによれば、簡易な手法で、人Ｂ１の転倒状態が発生した際に、誤検出されることを抑制することができる。
【００６７】
（その他の実施形態）
本発明は、上記実施形態に限らず、種々に変形態様が考えられる。
【００６８】
上記実施形態では、画像処理装置１００の構成の一例として、撮像装置２００とは別個に配設され、通信ネットワーク３００を介して撮像装置２００からの画像を取得する態様を示した。しかしながら、本発明の画像処理装置１００は、撮像装置２００と一体的に配設されてもよい。その場合、画像処理装置１００は、撮像装置２００から直接的に画像を取得する構成とすることが可能である。
【００６９】
上記実施形態では、画像処理装置１００の構成の一例として、画像取得部１０、人領域検出部２０、転倒状態検出部３０、及び誤検出抑制部４０の機能が一のコンピュータによって実現されるものとして記載したが、複数のコンピュータによって実現されてもよいのは勿論である。又、当該コンピュータに読み出されるプログラムやデータも、複数のコンピュータに分散して格納されてもよい。
【００７０】
又、上記実施形態では、画像処理装置１００の動作の一例として、画像取得部１０、人領域検出部２０、転倒状態検出部３０、及び誤検出抑制部４０の処理を一連のフローの中で実行されるものとして示したが、これらの処理の一部又は全部が並列で実行されるものとしてもよいのは勿論である。
【００７１】
又、上記実施形態では、画像処理装置１００の適用対象として、人Ｂ１を示した。しかしながら、本発明の画像処理装置１００は、人Ｂ１以外の動物の転倒状態の判定にも適用可能である。
【００７２】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、請求の範囲を限定するものではない。請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本開示に係る画像処理装置によれば、簡易な手法で、人の転倒状態の発生に係る誤検出を抑制することが可能である。
【符号の説明】
【００７４】
Ｕ  行動認識システム
１０  画像取得部
２０  人領域検出部
３０  転倒状態検出部
４０  誤検出抑制部
１００  画像処理装置
２００  撮像装置
３００  通信ネットワーク
Ｂａｌｌ  撮像領域
Ｂ１  人
Ｂ２  扉
Ｂ３  監視対象領域
Ｂｏｕｔ  撮像領域外の領域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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