(57)【要約】【課題】本発明の実施例は、転倒検出方法及び装置を提供する。【解決手段】該装置は、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する取得部であって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、取得部と、該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する決定部と、を含む。本実施例に係る検出方法は、ユーザが端末装置を装着する必要がなく、ユーザ体験が良く、且つプライベートエリアでの監視に適用することができると共に、多次元の反射点情報に基づいて転倒検出を行うことで、検出精度が高く、誤検出率が低く、検出速度が速い。【選択図】図１
2020071226.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
転倒検出装置であって、
第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する取得手段であって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、取得手段と、
前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する決定手段と、を含む、装置。
【請求項２】
前記反射点の位置情報は、前記反射点のレーダまでの距離情報、及び前記反射点の空間的３次元座標情報のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記決定手段は、
各フレームにおける前記検出対象に属する複数のレーダ反射点の平均反射点情報を計算する第１計算モジュールと、
前記第１所定数の連続的なフレームにおける平均反射点情報の第１特徴値及び第２特徴値を計算する第２計算モジュールであって、前記第１特徴値は、前記平均反射点情報の時間変化に関連するパラメータを示し、前記第２特徴値は、前記第１所定数の連続的なフレームのうち後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値、及び／又は前記第１所定数の連続的なフレームのうち前の第３所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値と後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値との差分を示す、第２計算モジュールと、
前記第１特徴値及び前記第２特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する検出モジュールと、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記反射点情報が反射点の空間的３次元座標情報における高さ情報、反射信号強度情報又は視線方向速度情報である場合、前記第１特徴値は、平均反射点情報と時間との線形フィッティングの変化率、及び／又は平均反射点情報と時間との相関係数であり、前記第２特徴値は、後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の平均値である、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記反射点情報が反射点の空間的３次元座標情報における水平面の水平座標及び垂直座標である場合、前記第１特徴値は、水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との線形フィッティングの誤差、及び／又は水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との相関係数であり、前記第２特徴値は、前の第３所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心と後の第２所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心との距離である、請求項３に記載の装置。
【請求項６】
各フレームにおける前記検出対象に属するレーダ反射点の数を計数し、前記レーダ反射点の数の第３特徴値及び／又は第４特徴値を計算する第３計算モジュールであって、前記第３特徴値は、該反射点の数の時間変化に関連するパラメータを示し、前記第４特徴値は、前記後の第２所定数の連続的なフレームの反射点の数の平均値を示す、第３計算モジュール、をさらに含み、
前記検出モジュールは、前記第１特徴値及び前記第２特徴値、並びに前記第３特徴値及び／又は前記第４特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する、請求項３に記載の装置。
【請求項７】
前記第３特徴値は、各フレームのレーダ反射点の数と時間との線形フィッティングの変化率、及び／又は各フレームのレーダ反射点の数と時間との相関係数である、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記検出モジュールは、前記第１特徴値及び前記第２特徴値、又は前記第１特徴値及び前記第２特徴値、並びに第３特徴値及び／若しくは第４特徴値と、各特徴値に対応する転倒判定閾値範囲とを比較し、比較結果に基づいて転倒の有無を決定する、請求項３又は６に記載の装置。
【請求項９】
転倒訓練反射点情報を取得し、機械学習アルゴリズムを用いて前記転倒判定閾値範囲を取得する訓練手段、をさらに含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
転倒検出装置であって、
第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する取得手段であって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、取得手段と、
前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報に基づいて特徴値を計算する計算手段であって、前記特徴値は、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つを含む、計算手段と、
前記特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する決定手段と、を含む、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報技術の分野に関し、特に転倒検出方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
転倒は人々の日常生活でよく発生し、個人の身体の状態に応じて身体に様々な程度の損傷を引き起こす可能性がある。世界保健機関によると、転倒による年間の死亡者数は６４．６万人であり、交通事故に次いで２番目に大きい非故意死亡の原因である。転倒事故を迅速に検出して負傷者の救助を行うことで、傷害の悪化を防止し、致命的なリスクを軽減することができる。このため、転倒の検出は、安全、且つ住みやすい生活環境を作り出すために重要である。
【０００３】
現在、一般的な転倒検出方法は、ウェアラブルデバイスに基づく方法及びビデオに基づく方法を含む。ウェアラブルデバイスに基づく転倒検出方法は、ユーザが端末装置を装着することを必要とし、端末装置のセンサ（例えば加速度センサ等）の情報を用いてユーザが転倒したか否かを検出する。しかし、ウェアラブルデバイスを装着すると、体に不快感が生じ、ユーザ体験が悪い。ビデオに基づく転倒検出方法は、監視エリアにカメラを設置する必要があり、画像やビデオ情報に基づいて人が転倒したか否かを検出する。しかし、このような方法は人々のプライバシーを侵害する場合があり、プライバシーに敏感な監視エリアに適用することができない。
【０００４】
なお、上述した技術背景の説明は、本発明の技術案を明確、完全に理解させるための説明であり、当業者を理解させるために記述されているものである。これらの技術案は、単なる本発明の背景技術部分として説明されたものであり、当業者により周知されたものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術では、マイクロ波レーダに基づく転倒検出方法が提案されている。この方法では、マイクロ波レーダが検出対象にマイクロ波信号を送信し、検出対象で反射された後に、マイクロ波レーダが反射信号を再度受信し、該反射信号に基づいて検出対象の高さ情報を取得し、高さ情報に基づいて転倒検出を行い、例えば高さが所定値よりも低い場合、検出対象が転倒したと判断する。しかし、本発明の発明者の発見によると、高さ情報のみを考慮すると、一部のシーン（検出対象がしゃがんでおり、或いは座っているシーンなど）において誤検出が発生する場合がある。
【０００６】
本発明の実施例は、従来技術に存在する問題を解決するための転倒検出方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例の第１態様では、転倒検出装置であって、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する取得手段であって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、取得手段と、前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する決定手段と、を含む、装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第２態様では、転倒検出装置であって、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する取得手段であって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、取得手段と、前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報に基づいて特徴値を計算する計算手段であって、前記特徴値は、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つを含む、計算手段と、前記特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する決定手段と、を含む、装置を提供する。
【０００９】
本発明の実施例の第３態様では、転倒検出方法であって、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得するステップであって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、ステップと、前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定するステップと、を含む、方法を提供する。
【００１０】
本発明の実施例の第４態様では、転倒検出方法であって、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得するステップであって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、ステップと、前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報に基づいて特徴値を計算するステップであって、前記特徴値は、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つを含む、ステップと、前記特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定するステップと、を含む、方法を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
該方法は、マイクロ波レーダにより取得された反射点情報における反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つの経時的な変化関係に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定することで、ユーザが端末装置を装着する必要がなく、ユーザ体験が良く、且つプライベートエリアでの監視に適用することができると共に、多次元の反射点情報に基づいて転倒検出を行うことで、検出精度が高く、誤検出率が低く、検出速度が速い。
【００１２】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び均等的なものが含まれる。
【００１３】
ある一つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で一つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
【００１４】
なお、用語「含む／有する」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
本発明の多くの態様は、以下の図面を参照しながら理解できる。図面における素子は比例に応じて記載されたものではなく、本発明の原理を示すためのものである。本発明の一部分を示す又は記載するため、図面における対応部分は拡大或いは縮小される可能性がある。本発明の１つの図面及び１つの実施形態に記載された要素及び特徴は、１つ又はさらに多くの図面又は実施形態に示された要素及び特徴と組み合わせてもよい。また、図面において、類似の符号は複数の図面における対応する素子を示し、１つ以上の実施形態に用いられる対応素子を示してもよい。
【図１】実施例１に係る転倒検出方法のフローチャートである。
【図２】実施例１に係るマイクロ波レーダによる信号の送受信を示す図である。
【図３】実施例１に係る１つのフレームのレーダ反射点のＸ−Ｙ平面における分布を示す図である。
【図４】実施例１に係るステップ１０２の１つの態様を示す図である。
【図５】実施例１に係る転倒時の反射点の強度情報の経時的な（フレーム番号に伴う）変化を示す図である。
【図６】実施例１に係る転倒時の反射点の高さ情報の経時的な（フレーム番号に伴う）変化を示す図である。
【図７】実施例１に係る転倒時の反射点の視線方向速度の経時的な（フレーム番号に伴う）変化を示す図である。
【図８】実施例１に係る転倒時の反射点の水平面の座標（ｘ，ｙ）の経時的な（フレーム番号に伴う）変化のＸ−Ｙ平面における軌跡変化を示す図である。
【図９】実施例１に係るステップ１０２の１つの態様を示す図である。
【図１０】実施例１に係る転倒時の各フレームのレーダ反射点の数の経時的な（フレーム番号に伴う）変化を示す図である。
【図１１】実施例２に係る転倒検出方法のフローチャートである。
【図１２】実施例３に係る転倒検出装置を示す図である。
【図１３】実施例３に係る決定部１２０２を示す図である。
【図１４】実施例４に係る転倒検出装置を示す図である。
【図１５】実施例５に係る電子機器を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施例の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。これらの実施例は単なる例示的なものであり、本発明を制限するものではない。当業者に本発明の原理及び実施例をより容易に理解させるため、本発明の実施例は画像圧縮処理の再構築画像を一例にして説明するが、本発明の実施例はこれに限定されず、他の画像処理の再構築画像も本発明の範囲内のものである。
【００１７】
以下は図面を参照しながら本発明の具体的な実施例を説明する。
【００１８】
＜実施例１＞
本発明の実施例１は転倒検出方法を提供し、図１は該方法のフローチャートであり、図１に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００１９】
ステップ１０１：第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する。該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む。
【００２０】
ステップ１０２：該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００２１】
本実施例では、予め設置されたマイクロ波レーダにより検出対象（人間）に例えば周波数変調連続波（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ：ＦＭＣＷ）などのマイクロ波信号を送信してもよい。該マイクロ波信号が環境内の障害物及び該検出対象により反射された後に反射信号が得られ、該反射信号がマイクロ波レーダにより再度受信される。図２は該マイクロ波レーダによる信号の送受信を示す図である。図２に示すように、該マイクロ波レーダは、マイクロ波信号Ａを送信し、反射された後の反射信号Ｂを受信する。マルチアンテナ技術を用いる場合、該マイクロ波信号Ａは、異なる送信アンテナにより送信された異なるマイクロ波信号であってもよい。マイクロ波信号Ａと反射信号Ｂとは周波数及び位相が変化したため、該マイクロ波信号Ａ及び反射信号Ｂに基づいて検出対象に属するレーダ反射点情報を取得することができ、以下は該マイクロ波レーダにより得られた１回の測定結果を１つのフレームのレーダ反射点情報とする。
【００２２】
図３は１つのフレームのレーダ反射点のＸ−Ｙ平面における分布を示す図である。図３に示すように、円における反射点は検出対象に属するレーダ反射点であり、他の点は環境内の他の障害物の反射点（以下はノイズ点と称される）であり、従来の追跡アルゴリズム又は従来のクラスタリングアルゴリズム（例えば密度に基づくクラスタリングアルゴリズム（Ｄｅｎｓｉｔｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｗｉｔｈ  Ｎｏｉｓｅ：ＤＢＳＣＡＮ））を用いて、反射点が検出対象に属するレーダ反射点であるか、それともノイズ点であるかを区別してもよい。ステップ１０２において、第１所定数（Ｎ）個の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報に基づいて転倒検出を行う。
【００２３】
本実施例では、マイクロ波レーダは、送信アンテナ、受信アンテナ、回路、及びメモリなどを含んでもよい。該送信アンテナ及び受信アンテナの数は１つ以上であり、該送信アンテナはマイクロ波信号を送信し、該受信アンテナは反射信号を受信し、メモリは該マイクロ波レーダの動作の各処理のための情報を記憶してもよく、該回路は制御プログラムを実行するためのプロセッサを含むように構成されてもよい。例えば、送信されたマイクロ波信号及び反射信号に基づいて反射点情報を取得する。反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報ｖ及び反射信号強度情報ｐのうち少なくとも２つを含む。該反射点の位置情報は、該反射点のレーダまでの距離情報ｒ、及び該反射点の空間的３次元座標情報（ｘ，ｙ，ｚ）のうち少なくとも１つを含む。具体的には、受信された反射信号に基づいて強度情報ｐを取得してもよく、送信アンテナの出発角及び受信アンテナの到来角に基づいて該反射点の３次元座標情報（ｘ，ｙ，ｚ）を決定してもよい。また、該反射信号と送信されたマイクロ波信号とは周波数差を有し、該周波数差とマイクロ波レーダから該検出対象までの距離ｒとは正比例をなし、該マイクロ波信号及び反射信号を処理し、ベースバンド信号を取得する。ここで、検出対象がマイクロ波レーダに対して視線方向速度ｖ（マイクロ波レーダに向かう速度、ドップラ速度）を有する場合、該ベースバンド信号の周波数は変化し、変化する周波数には該速度ｖ及び該距離情報ｒが含まれ、２次元フーリエ変換（２Ｄ−ＦＦＴ）を行うことで該速度ｖ及び該距離情報ｒを取得することができる。該マイクロ波レーダの構成は従来技術を参照してもよく、上記反射点情報を取得するための計算方法も従来技術を参照してもよく、ここでその説明を省略する。なお、本実施例は、マイクロ波レーダにおいて該回路を用いて反射点情報を取得することに限定されず、例えばマイクロ波信号及び反射信号の情報を他の装置に送信して反射点情報を取得してもよい。
【００２４】
本実施例では、図２に示すように、転倒時に、検出対象が直立状態から横になる状態に短時間で変化し、この時に、検出対象のマイクロ波信号に対する反射面が徐々に小さくなり、高さが低くなり、視線方向速度が増加し、Ｘ−Ｙ平面上の軌跡が略直線状の形状となる。よって、該レーダ反射点情報を用いて、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つの特徴値を計算し、少なくとも２つの特徴値に基づいて転倒検出を行ってもよい。
【００２５】
ステップ１０２において、該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定してもよい。
【００２６】
図４は該ステップ１０２の１つの態様を示す図である。該態様では、該レーダ反射点情報の経時的な変化関係は、第１特徴値及び第２特徴値を用いて示されてもよい。図４に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００２７】
ステップ４０１：各フレームにおける該検出対象に属する複数のレーダ反射点の平均反射点情報を計算する。
【００２８】
ステップ４０２：該第１所定数の連続的なフレームにおける平均反射点情報の第１特徴値及び第２特徴値を計算する。
【００２９】
ステップ４０３：該第１特徴値及び該第２特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００３０】
ステップ４０１において、反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報ｖ及び反射信号強度情報ｐのうち少なくとも２つを含む。該反射点の位置情報は、該反射点のレーダまでの距離情報ｒ、及び該反射点の空間的３次元座標情報（ｘ，ｙ，ｚ）のうち少なくとも１つを含む。ステップ４０１において、Ｎ個のフレームの各フレームにおける検出対象に属するレーダ反射点の数はｎ１，ｎ２，…，ｎＮであり、各フレームの各反射点に対応する該反射点情報の平均値を計算し、各フレームの平均反射点情報を取得する。
【００３１】
ステップ４０２において、レーダ反射点情報の経時的な変化関係を反映するために、Ｎ個のフレームの平均反射点情報の第１特徴値及び第２特徴値を計算する。該第１特徴値は、該平均反射点情報の時間変化に関連するパラメータを示し、該第２特徴値は、該第１所定数の連続的なフレームのうち後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値、及び／又は該第１所定数の連続的なフレームのうち前の第３所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値と後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値との差分を示す。
【００３２】
例えば、該反射点情報が反射点の空間的３次元座標情報における高さ情報ｚ、反射信号強度情報ｐ又は視線方向速度情報ｖである場合、各フレームに対応する平均反射点情報は
（外１）
2020071226.tif 000003
、
（外２）
2020071226.tif 000004
、
（外３）
2020071226.tif 000005
であり、該第１特徴値は、該平均反射点情報
（外４）
2020071226.tif 000006
、
（外５）
2020071226.tif 000007
、
（外６）
2020071226.tif 000008
の時間変化に関連するパラメータを示し、例えば、該パラメータは、平均反射点情報と時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は平均反射点情報と時間との相関係数であり、該第２特徴値は、後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の平均値である。
【００３３】
例えば、該反射点情報が反射点の空間的３次元座標情報における水平面の水平座標及び垂直座標（ｘ，ｙ）である場合、各フレームに対応する平均反射点情報は
（外７）
2020071226.tif 000009
であり、該第１特徴値は、水平座標平均反射点情報
（外８）
2020071226.tif 000010
と垂直座標平均反射点情報
（外９）
2020071226.tif 000011
との線形フィッティングの誤差、及び／又は水平座標平均反射点情報
（外１０）
2020071226.tif 000012
と垂直座標平均反射点情報
（外１１）
2020071226.tif 000013
との相関係数であり、該第２特徴値は、前の第３所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心と後の第２所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心との距離である。
【００３４】
以下は、上記反射点情報に基づく第１特徴値及び第２特徴値の計算方法をそれぞれ説明する。
【００３５】
１）反射信号強度情報ｐについて
図５は転倒時の該平均反射点情報
（外１２）
2020071226.tif 000014
の経時的な（フレーム番号に伴う）変化を示す図である。図５に示すように、転倒が発生した際に、検出対象の反射面が徐々に小さくなるため、平均反射点情報
（外１３）
2020071226.tif 000015
も徐々に小さくなり、該平均反射点情報が大きくなることではなく、急激に小さくなることでもない。該第１特徴値は、平均反射点情報
（外１４）
2020071226.tif 000016
と時間（Ｎ個のフレーム）との線形フィッティングの変化率（傾き）Ｓｔｐ、及び／又は平均反射点情報
（外１５）
2020071226.tif 000017
と時間（Ｎ個のフレーム）との相関係数Ｒｔｐである。該線形フィッティングの傾き及び相関係数の計算方法は従来技術を参照してもよい。該傾きＳｔｐは、該平均反射点情報
（外１６）
2020071226.tif 000018
の変化傾向（徐々に小さくなり、或いは大きくなり、或いは、急激に小さくなること）を反映することができる。該相関係数Ｒｔｐは、該平均反射点情報
（外１７）
2020071226.tif 000019
と時間との線形相関の大きさを反映することができ、その値範囲は［−１，１］である（例えば、転倒時の該相関係数は−１に近い値であり、即ち、算出された相関係数と−１との差が所定の閾値以下である場合、転倒が発生する可能性がある）。該第２特徴値は、Ｎ個のフレームのうち後の第２所定数Ｍ個の連続的なフレームの平均反射点情報の平均値であり、該平均値と閾値とを比較することで転倒の発生を判断してもよい。
【００３６】
２）高さ情報ｚについて
図６は転倒時の該平均反射点
（外１８）
2020071226.tif 000020
の経時的な（フレーム番号に伴う）変化を示す図である。図６に示すように、転倒が発生した際に、平均反射点情報
（外１９）
2020071226.tif 000021
が降下し、且つその変化が速い。該第１特徴値は、平均反射点情報
（外２０）
2020071226.tif 000022
と時間（Ｎ個のフレーム）との線形フィッティングの変化率（傾き）Ｓｔｚ、及び／又は平均反射点情報
（外２１）
2020071226.tif 000023
と時間（Ｎ個のフレーム）との相関係数Ｒｔｚである。該線形フィッティングの傾き及び相関係数の計算方法は従来技術を参照してもよい。該傾きＳｔｚは、該平均反射点情報
（外２２）
2020071226.tif 000024
の変化傾向（徐々に小さくなり、或いは大きくなり、或いは、急激に小さくなること）を反映することができる。該相関係数Ｒｔｚは、該平均反射点情報
（外２３）
2020071226.tif 000025
と時間との線形相関の大きさを反映することができ、その値範囲は［−１，１］である（例えば、転倒時の該相関係数は−１に近い値であり、即ち、算出された相関係数と−１との差が所定の閾値以下である場合、転倒が発生する可能性がある）。該第２特徴値は、Ｎ個のフレームのうち後の第２所定数Ｍ個の連続的なフレームの平均反射点情報の平均値であり、該平均値と閾値とを比較することで転倒の発生を判断してもよい。
【００３７】
３）視線方向速度情報ｖについて
図７は転倒時の該平均反射点情報
（外２４）
2020071226.tif 000026
の経時的な（フレーム番号に伴う）変化を示す図である。図７に示すように、転倒が発生した際に、加速の過程があり、即ち平均反射点情報
（外２５）
2020071226.tif 000027
がまず急激に上昇し、その後に急激に降下する。該第１特徴値は、平均反射点情報
（外２６）
2020071226.tif 000028
と時間（Ｎ個のフレーム）との線形フィッティングの変化率（傾き）Ｓｔｖ、及び／又は平均反射点情報
（外２７）
2020071226.tif 000029
と時間（Ｎ個のフレーム）との相関係数Ｒｔｖである。該線形フィッティングの傾き及び相関係数の計算方法は従来技術を参照してもよい。該傾きＳｔｖは、該平均反射点情報
（外２８）
2020071226.tif 000030
の変化傾向（徐々に小さくなり、或いは大きくなり、或いは、急激に小さくなり、或いは大きくなること）を反映することができる。該相関係数Ｒｔｖは、該平均反射点情報
（外２９）
2020071226.tif 000031
と時間との線形相関の大きさを反映することができ、その値範囲は［−１，１］である（例えば、転倒時の該相関係数は−１に近い値であり、即ち、算出された相関係数と−１との差が所定の閾値以下である場合、転倒が発生する可能性がある）。該第２特徴値は、Ｎ個のフレームのうち後の第２所定数Ｍ個の連続的なフレームの平均反射点情報の平均値であり、該平均値と閾値とを比較することで転倒の発生を判断してもよい。
【００３８】
４）水平面の水平と垂直の座標（ｘ，ｙ）について
図８は転倒時の該平均反射点情報
（外３０）
2020071226.tif 000032
の経時的な（フレーム番号に伴う）変化のＸ−Ｙ平面における軌跡変化を示す図である。図８に示すように、転倒が発生した際に、該軌跡が略直線状の形状となり、即ち検出対象が転倒する際に方向が明らかに変化せず、直線の方向は検出対象の転倒方向であり、直線の長さは検出対象が直立状態から横になる状態までの変化を反映する。該第１特徴値は、水平座標平均反射点情報
（外３１）
2020071226.tif 000033
と垂直座標平均反射点情報
（外３２）
2020071226.tif 000034
との線形フィッティングの誤差Ｅｘｙ（その値範囲の最小値は０である（例えば、転倒時の該線形フィッティングの誤差は０に近い値であり、小さいほど良く、即ち、算出された線形フィッティングの誤差が小さいほど、該軌跡が直線に近い形状となることを表し、転倒が発生する可能性がある））、及び／又は水平座標平均反射点情報
（外３３）
2020071226.tif 000035
と垂直座標平均反射点情報
（外３４）
2020071226.tif 000036
との相関係数Ｒｘｙであり（その値範囲は［−１，１］である（例えば、転倒時の該相関係数は０から離れた値であり、即ち、算出された相関係数の絶対値と０との差が所定の閾値以上であり、或いは算出された相関係数の絶対値と１との差が所定の閾値以下である場合、転倒が発生する可能性がある））、該平均反射点情報
（外３５）
2020071226.tif 000037
と
（外３６）
2020071226.tif 000038
との線形の関連性の大きさを示す。該第２特徴値は、前の第３所定数Ｑ個の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心と後の第２所定数Ｍ個の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心との距離である。該第１特徴値は、軌跡が直線形状となるか否かを反映することができ、第２特徴値は、該軌跡の長さを反映することができる。
【００３９】
ステップ４０３において、第１特徴値及び第２特徴値が算出された後に、該第１特徴値及び第２特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定してもよい。１つの態様では、該第１特徴値及び第２特徴値と、各特徴値に対応する転倒判定閾値範囲とを比較し、比較結果に基づいて転倒の有無を決定する。ここで、転倒訓練反射点情報を予め取得し、機械学習アルゴリズムを用いて該転倒判定閾値範囲を取得してもよい。例えば、各特徴と対応する転倒判定閾値範囲との比較結果を統合し、最終的な判定結果を取得してもよい。具体的には、合計Ｆ個の特徴（Ｆは２以上である）を比較し、Ｆ個の特徴のうちＬ個の特徴の比較結果が転倒である場合、最終的な判定結果が転倒であると判定し、ＬとＦとの比率は需要に応じて決定されてもよい。或いは、各特徴の比較結果について重み付け係数を設定し、転倒と非転倒について重み付け合計をそれぞれ算出し、転倒と非転倒との重み付け合計を比較し、値の大きい結果を最終的な検出結果としてもよい。本実施例はこれらの態様に限定されない。１つの態様では、転倒訓練反射点情報を予め取得し、機械学習アルゴリズムを用いて反射点情報に対してラベル付けを行い（付けられるラベルは転倒又は非転倒である）、転倒判定用のニューラルネットワークを形成し、ステップ４０３において算出された第１特徴値及び第２特徴値を該訓練されたニューラルネットワークに入力し、ラベル付けの結果を取得してもよい。該機械学習アルゴリズムは、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）又はランダムフォレスト等のアルゴリズムであってもよく、詳細は従来技術を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００４０】
図９は該ステップ１０２のもう１つの態様を示す図である。この態様では、該レーダ反射点の経時的な変化関係は、第１特徴値及び第２特徴値、並びに第３特徴値及び／又は第４特徴値を用いて示されてもよい。図９に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００４１】
ステップ９０１：各フレームにおける該検出対象に属する複数のレーダ反射点の平均反射点情報を計算し、各フレームにおける該検出対象に属するレーダ反射点の数ｎ１，ｎ２，…ｎＮを計数する。
【００４２】
ステップ９０２：該第１所定数の連続的なフレームにおける平均反射点情報の第１特徴値及び第２特徴値を計算し、該第１所定数の連続的なフレームにおける平均反射点情報の第３特徴値及び／又は第４特徴値を計算する。
【００４３】
ステップ９０３：該第１特徴値及び該第２特徴値、並びに該第３特徴値及び／又は該第４特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００４４】
この態様では、平均反射点情報、並びに第１特徴値及び第２特徴値の計算方法はステップ４０１〜４０２を参照してもよい。
【００４５】
この態様では、反射点情報に加えて、各フレームの反射点の数を用いて転倒検出を行ってもよく、以下は詳細に説明する。
【００４６】
５）レーダ反射点の数について
図１０は転倒時の各フレームのレーダ反射点の数の経時的な（フレーム番号に伴う）変化を示す図である。図１０に示すように、転倒が発生した際に、検出対象の反射面が徐々に小さくなるため、反射点の数も徐々に少なくなり、該反射点の数が多くなることではなく、急激に少なくなることでもない。該第３特徴値は、各フレームのレーダ反射点の数と時間との線形フィッティングの変化率（傾き）Ｓｔｎ、及び／又は各フレームのレーダ反射点の数と時間との相関係数Ｒｔｎである。該線形フィッティングの傾き及び相関係数の計算方法は従来技術を参照してもよい。該傾きＳｔｎは、該反射点の数の変化傾向（徐々に少なくなり、或いは多くなり、或いは、急激に少なくなること）を反映することができる。該相関係数Ｒｔｎは、該反射点の数と時間との線形相関の大きさを反映することができ、その値範囲は［−１，１］である（例えば、転倒時の該相関係数は−１に近い値であり、即ち、算出された相関係数と−１との差が所定の閾値以下である場合、転倒が発生する可能性がある）。該第４特徴値は、後の第２所定数Ｍ個の連続的なフレームの反射点の数の平均値であり、該平均値と閾値とを比較することで転倒の発生を判断してもよい。
【００４７】
ステップ９０３において、第１特徴値及び第２特徴値、並びに第３特徴値及び／又は第４特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定してもよい。例えば、第１特徴値、第２特徴値及び第３特徴値に基づいて転倒検出を行ってもよいし、第１特徴値、第２特徴値及び第４特徴値に基づいて転倒検出を行ってもよいし、第１特徴値、第２特徴値、第３特徴値及び第４特徴値に基づいて転倒検出を行ってもよいが、その具体的な態様はステップ４０３を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００４８】
該方法は、マイクロ波レーダにより取得された反射点情報における反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つの経時的な変化関係に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定することで、ユーザが端末装置を装着する必要がなく、ユーザ体験が良く、且つプライベートエリアでの監視に適用することができると共に、多次元の反射点情報に基づいて転倒検出を行うことで、検出精度が高く、誤検出率が低く、検出速度が速い。
【００４９】
＜実施例２＞
本実施例は転倒検出方法を提供し、図１１は該方法のフローチャートであり、図１１に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００５０】
ステップ１１０１：第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する。該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む。
【００５１】
ステップ１１０２：該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報に基づいて特徴値を計算する。該特徴値は、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つを含む。
【００５２】
ステップ１１０３：該特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００５３】
本実施例では、ステップ１１０１の実施方法は実施例１のステップ１０１を参照してもよい。
【００５４】
ステップ１１０２における該レーダ反射面の反射点の数の関連特徴は、各フレームのレーダ反射点の数と時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は各フレームのレーダ反射点の数と時間との相関係数、及び／又は後の第２所定数の連続的なフレームにおけるレーダ反射点の数の平均値を含む。該レーダ反射面の反射信号強度の関連特徴は、各フレームのレーダ反射点の平均反射信号強度と時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は各フレームのレーダ反射点の平均反射信号強度と時間との相関係数、及び／又は後の第２所定数の連続的なフレームにおけるレーダ反射点の平均反射信号強度を含む。該レーダ反射点の高さの関連特徴は、各フレームのレーダ反射点の平均高さと時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は各フレームのレーダ反射点の平均高さと時間との相関係数、及び／又は後の第２所定数の連続的なフレームにおけるレーダ反射点の平均高さを含む。該レーダ反射点の速度の関連特徴は、各フレームのレーダ反射点の平均ドップラ速度と時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は各フレームのレーダ反射点の平均ドップラ速度と時間との相関係数、及び／又は後の第２所定数の連続的なフレームにおけるレーダ反射点の平均ドップラ速度を含む。該レーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴は、各フレームの水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との線形フィッティングの誤差、及び／又は各フレームの水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との相関係数、及び／又は前の第３所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心と後の第２所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心との距離を含む。
【００５５】
上記各特徴の計算方法は実施例１における特徴１）〜５）を参照してもよく、ステップ１１０３の実施方法は実施例１におけるステップ４０３及び９０３を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００５６】
これによって、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つに基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定することで、ユーザが端末装置を装着する必要がなく、ユーザ体験が良く、且つプライベートエリアでの監視に適用することができると共に、多次元の反射点情報に基づいて転倒検出を行うことで、検出精度が高く、誤検出率が低く、検出速度が速い。
【００５７】
＜実施例３＞
本実施例は転倒検出装置をさらに提供する。該装置の問題解決の原理は実施例１と類似するため、その具体的な実施は実施例１の方法の実施を参照してもよく、同様な内容についてその説明を省略する。
【００５８】
図１２は該転倒検出装置の構成を示す図である。図１２に示すように、該転倒検出装置１２００は、取得部１２０１及び決定部１２０２を含む。
【００５９】
取得部１２０１は、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する。該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む。
【００６０】
決定部１２０２は、該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００６１】
本実施例では、取得部１２０１の実施方法は実施例１のステップ１０１を参照してもよい。
【００６２】
図１３は該決定部１２０２の態様を示す図である。図１３に示すように、決定部１２０２は、第１計算モジュール１３０１、第２計算モジュール１３０２及び検出モジュール１３０３を含む。
【００６３】
第１計算モジュール１３０１は、各フレームにおける該検出対象に属する複数のレーダ反射点の平均反射点情報を計算する。
【００６４】
第２計算モジュール１３０２は、該第１所定数の連続的なフレームにおける平均反射点情報の第１特徴値及び第２特徴値を計算する。該第１特徴値は、該平均反射点情報の時間変化に関連するパラメータを示し、該第２特徴値は、該第１所定数の連続的なフレームのうち後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値、及び／又は該第１所定数の連続的なフレームのうち前の第３所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値と後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値との差分を示す。
【００６５】
検出モジュール１３０３は、該第１特徴値及び該第２特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００６６】
本実施例では、転倒検出装置１２００は、第３計算モジュール（図示せず、オプションの構成部）をさらに含む。
【００６７】
第３計算モジュールは、各フレームにおける該検出対象に属するレーダ反射点の数を計数し、該レーダ反射点の数の第３特徴値及び／又は第４特徴値を計算する。該第３特徴値は、該反射点の数の時間変化に関連するパラメータを示し、該第４特徴値は、該後の第２所定数の連続的なフレームの反射点の数の平均値を示す。
【００６８】
検出モジュール１３０３は、該第１特徴値及び該第２特徴値、並びに該第３特徴値及び／又は該第４特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００６９】
本実施例では、該第１特徴値、第２特徴値、第３特徴値及び第４特徴値の意味は実施例１を参照してもよく、第１計算モジュール１３０１、第２計算モジュール１３０２及び検出モジュール１３０３の実施方法は実施例１におけるステップ４０１〜４０３を参照してもよく、該第３計算モジュールの実施方法は実施例１におけるステップ９０２を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００７０】
本実施例では、転倒検出装置１２００は、転倒訓練反射点情報を取得し、機械学習アルゴリズムを用いて転倒判定閾値範囲を取得する訓練部（図示せず、オプションの構成部）をさらに含む。
【００７１】
該方法は、マイクロ波レーダにより取得された反射点情報における反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つの経時的な変化関係に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定することで、ユーザが端末装置を装着する必要がなく、ユーザ体験が良く、且つプライベートエリアでの監視に適用することができると共に、多次元の反射点情報に基づいて転倒検出を行うことで、検出精度が高く、誤検出率が低く、検出速度が速い。
【００７２】
＜実施例４＞
本実施例は転倒検出装置をさらに提供する。該装置の問題解決の原理は実施例２と類似するため、その具体的な実施は実施例２の方法の実施を参照してもよく、同様な内容についてその説明を省略する。
【００７３】
図１４は該転倒検出装置の構成を示す図である。図１４に示すように、該転倒検出装置１４００は、取得部１４０１、計算部１４０２及び決定部１４０３を含む。
【００７４】
取得部１４０１は、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する。該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む。
【００７５】
計算部１４０２は、該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報に基づいて特徴値を計算する。該特徴値は、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つを含む。
【００７６】
決定部１４０３は、該特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００７７】
本実施例では、該レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴の計算方法は実施例１における特徴１）〜５）を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００７８】
本実施例では、取得部１４０１、計算部１４０２及び決定部１４０３の実施方法は実施例２を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００７９】
これによって、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つに基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定することで、ユーザが端末装置を装着する必要がなく、ユーザ体験が良く、且つプライベートエリアでの監視に適用することができると共に、多次元の反射点情報に基づいて転倒検出を行うことで、検出精度が高く、誤検出率が低く、検出速度が速い。
【００８０】
＜実施例５＞
本発明の実施例は、電子機器及びマイクロ波レーダを含む転倒検出システムをさら提供する。該電子機器は、例えばコンピュータ、サーバ、ワークステーション、ラップトップ・コンピュータ、スマートフォンなどであってもよいが、本発明の実施例はこれに限定されない。該マイクロ波レーダの構成は実施例１を参照してもよく、マイクロ波信号を送信し、反射信号を受信し、送信されたマイクロ波信号及び反射信号に基づいて全ての反射点情報を計算する（全ての反射点情報の計算機能は電子機器により実行されてもよい）。該電子機器は、検出対象に属するレーダ反射点情報を取得し、第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、検出対象が転倒したか否かを決定する。或いは、該電子機器は、検出対象に属するレーダ反射点情報を取得し、該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報に基づいて特徴値を計算し、該特徴値は、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つを含み、該特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定する。
【００８１】
図１５は本発明の実施例に係る電子機器を示す図である。図１５に示すように、電子機器１５００は、中央処理装置（ＣＰＵ）１５１０及び記憶装置１５２０を含んでもよく、記憶装置１５２０は中央処理装置１５１０に接続される。記憶装置１５２０は、各種のデータプログラムを記憶してもよく、中央処理装置１５１０の制御により該プログラムを実行する。
【００８２】
１つの態様では、転倒検出装置１２００又は転倒検出装置１４００の機能は中央処理装置１５１０に統合されてもよい。ここで、中央処理装置１５１０は、実施例１に記載の転倒検出方法又は実施例２に記載の転倒検出方法を実現するように構成されてもよい。
【００８３】
もう１つの態様では、転倒検出装置１２００又は転倒検出装置１４００は中央処理装置１５１０とそれぞれ配置されてもよく、例えば、転倒検出装置１２００又は転倒検出装置１４００は中央処理装置１５１０に接続されたチップであり、中央処理装置１５１０の制御により転倒検出装置１２００又は転倒検出装置１４００の機能を実現するように構成されてもよい。
【００８４】
例えば、中央処理装置１５１０は、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得し、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含み、該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定するように構成されてもよい。或いは、中央処理装置１５１０は、第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得し、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含み、該第１所定数の連続的なフレームにおける該レーダ反射点情報に基づいて特徴値を計算し、該特徴値は、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つを含み、該特徴値に基づいて、該検出対象が転倒したか否かを決定するように構成されてもよい。
【００８５】
該中央処理装置１５１０の具体的な実施方法は実施例１又は２を参照してもよく、ここでその説明を省略する。
【００８６】
また、図１５に示すように、電子機器１５００は、送受信部１５３０等をさらに含んでもよい。ここで、上記各部の機能は従来技術と類似し、ここでその説明を省略する。なお、電子機器１５００は、図１５に示す全ての構成部を含まなくてもよい。また、電子機器１５００は、図１５に示していない構成部を含んでもよく、従来技術を参考してもよい。
【００８７】
本発明の実施例は、転倒検出装置においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、該転倒検出装置において上記実施例１に記載の転倒検出方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【００８８】
本発明の実施例は、コンピュータに、転倒検出装置において上記実施例１に記載の転倒検出方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００８９】
本発明の実施例は、転倒検出装置においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、該転倒検出装置において上記実施例２に記載の転倒検出方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【００９０】
本発明の実施例は、コンピュータに、転倒検出装置において上記実施例２に記載の転倒検出方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００９１】
本発明の実施例を参照しながら説明した転倒検出装置における転倒検出方法は、ハードウェア、プロセッサにより実行されるソフトウェアモジュール、又は両者の組み合わせで実施されてもよい。例えば、図１２〜図１５に示す機能的ブロック図における１つ若しくは複数、又は機能的ブロック図の１つ若しくは複数の組み合わせは、コンピュータプログラムフローの各ソフトウェアモジュールに対応してもよいし、各ハードウェアモジュールに対応してもよい。これらのソフトウェアモジュールは、図１、図４、図９、図１１に示す各ステップにそれぞれ対応してもよい。これらのハードウェアモジュールは、例えばフィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を用いてこれらのソフトウェアモジュールをハードウェア化して実現されてもよい。
【００９２】
ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、モバイルハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又は当業者にとって既知の任意の他の形の記憶媒体に位置してもよい。プロセッサが記憶媒体から情報を読み取ったり、記憶媒体に情報を書き込むように該記憶媒体をプロセッサに接続してもよいし、記憶媒体がプロセッサの構成部であってもよい。プロセッサ及び記憶媒体はＡＳＩＣに位置する。該ソフトウェアモジュールは移動端末のメモリに記憶されてもよいし、移動端末に挿入されたメモリカードに記憶されてもよい。例えば、機器（例えば移動端末）が比較的に大きい容量のＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置を用いる場合、該ソフトウェアモジュールは該ＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置に記憶されてもよい。
【００９３】
図１２〜図１５に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、本願に記載されている機能を実行するための汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理装置、ディスクリートハードウェアコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実現されてもよい。図１２〜図１５に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、例えば、コンピューティング機器の組み合わせ、例えばＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサの組み合わせ、ＤＳＰ通信と組み合わせた１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は他の任意の構成で実現されてもよい。
【００９４】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。
【００９５】
また、上述の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
転倒検出装置であって、
第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する取得手段であって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、取得手段と、
前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する決定手段と、を含む、装置。
（付記２）
前記反射点の位置情報は、前記反射点のレーダまでの距離情報、及び前記反射点の空間的３次元座標情報のうち少なくとも１つを含む、付記１に記載の装置。
（付記３）
前記決定手段は、
各フレームにおける前記検出対象に属する複数のレーダ反射点の平均反射点情報を計算する第１計算モジュールと、
前記第１所定数の連続的なフレームにおける平均反射点情報の第１特徴値及び第２特徴値を計算する第２計算モジュールであって、前記第１特徴値は、前記平均反射点情報の時間変化に関連するパラメータを示し、前記第２特徴値は、前記第１所定数の連続的なフレームのうち後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値、及び／又は前記第１所定数の連続的なフレームのうち前の第３所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値と後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値との差分を示す、第２計算モジュールと、
前記第１特徴値及び前記第２特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する検出モジュールと、を含む、付記１に記載の装置。
（付記４）
前記反射点情報が反射点の空間的３次元座標情報における高さ情報、反射信号強度情報又は視線方向速度情報である場合、前記第１特徴値は、平均反射点情報と時間との線形フィッティングの変化率、及び／又は平均反射点情報と時間との相関係数であり、前記第２特徴値は、後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の平均値である、付記３に記載の装置。
（付記５）
前記反射点情報が反射点の空間的３次元座標情報における水平面の水平座標及び垂直座標である場合、前記第１特徴値は、水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との線形フィッティングの誤差、及び／又は水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との相関係数であり、前記第２特徴値は、前の第３所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心と後の第２所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心との距離である、付記３に記載の装置。
（付記６）
各フレームにおける前記検出対象に属するレーダ反射点の数を計数し、前記レーダ反射点の数の第３特徴値及び／又は第４特徴値を計算する第３計算モジュールであって、前記第３特徴値は、該反射点の数の時間変化に関連するパラメータを示し、前記第４特徴値は、前記後の第２所定数の連続的なフレームの反射点の数の平均値を示す、第３計算モジュール、をさらに含み、
前記検出モジュールは、前記第１特徴値及び前記第２特徴値、並びに前記第３特徴値及び／又は前記第４特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する、付記３に記載の装置。
（付記７）
前記第３特徴値は、各フレームのレーダ反射点の数と時間との線形フィッティングの変化率、及び／又は各フレームのレーダ反射点の数と時間との相関係数である、付記６に記載の装置。
（付記８）
前記検出モジュールは、前記第１特徴値及び前記第２特徴値、又は前記第１特徴値及び前記第２特徴値、並びに第３特徴値及び／若しくは第４特徴値と、各特徴値に対応する転倒判定閾値範囲とを比較し、比較結果に基づいて転倒の有無を決定する、付記３又は６に記載の装置。
（付記９）
転倒訓練反射点情報を取得し、機械学習アルゴリズムを用いて前記転倒判定閾値範囲を取得する訓練手段、をさらに含む、付記８に記載の装置。
（付記１０）
転倒検出装置であって、
第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得する取得手段であって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、取得手段と、
前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報に基づいて特徴値を計算する計算手段であって、前記特徴値は、レーダ反射面の反射点の数又は反射信号強度の関連特徴、レーダ反射点の高さの関連特徴、レーダ反射点の速度の関連特徴、及びレーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴のうち少なくとも２つを含む、計算手段と、
前記特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する決定手段と、を含む、装置。
（付記１１）
前記レーダ反射面の反射点の数の関連特徴は、各フレームのレーダ反射点の数と時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は各フレームのレーダ反射点の数と時間との相関係数、及び／又は後の第２所定数の連続的なフレームにおけるレーダ反射点の数の平均値を含む、付記１０に記載の装置。
（付記１２）
前記レーダ反射面の反射信号強度の関連特徴は、各フレームのレーダ反射点の平均反射信号強度と時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は各フレームのレーダ反射点の平均反射信号強度と時間との相関係数、及び／又は後の第２所定数の連続的なフレームにおけるレーダ反射点の平均反射信号強度を含む、付記１０に記載の装置。
（付記１３）
前記レーダ反射点の高さの関連特徴は、各フレームのレーダ反射点の平均高さと時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は各フレームのレーダ反射点の平均高さと時間との相関係数、及び／又は後の第２所定数の連続的なフレームにおけるレーダ反射点の平均高さを含む、付記１０に記載の装置。
（付記１４）
前記レーダ反射点の速度の関連特徴は、各フレームのレーダ反射点の平均ドップラ速度と時間との線形フィッティングの変化率（傾き）、及び／又は各フレームのレーダ反射点の平均ドップラ速度と時間との相関係数、及び／又は後の第２所定数の連続的なフレームにおけるレーダ反射点の平均ドップラ速度を含む、付記１０に記載の装置。
（付記１５）
前記レーダ反射面の反射点軌跡の関連特徴は、各フレームの水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との線形フィッティングの誤差、及び／又は各フレームの水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との相関係数、及び／又は前の第３所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心と後の第２所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心との距離を含む、付記１０に記載の装置。
（付記１６）
転倒検出方法であって、
第１所定数の連続的なフレームにおける検出対象に属するレーダ反射点情報を取得するステップであって、該反射点情報は、反射点の位置情報、視線方向速度情報及び反射信号強度情報のうち少なくとも２つを含む、ステップと、
前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定するステップと、を含む、方法。
（付記１７）
前記第１所定数の連続的なフレームにおける前記レーダ反射点情報の経時的な変化関係に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定するステップは、
各フレームにおける前記検出対象に属する複数のレーダ反射点の平均反射点情報を計算するステップと、
前記第１所定数の連続的なフレームにおける平均反射点情報の第１特徴値及び第２特徴値を計算するステップであって、前記第１特徴値は、前記平均反射点情報の時間変化に関連するパラメータを示し、前記第２特徴値は、前記第１所定数の連続的なフレームのうち後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値、及び／又は前記第１所定数の連続的なフレームのうち前の第３所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値と後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の統計値との差分を示す、ステップと、
前記第１特徴値及び前記第２特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定するステップと、を含む、付記１６に記載の方法。
（付記１８）
前記反射点情報が反射点の空間的３次元座標情報における高さ情報、反射信号強度情報又は視線方向速度情報である場合、前記第１特徴値は、平均反射点情報と時間との線形フィッティングの変化率、及び／又は平均反射点情報と時間との相関係数であり、前記第２特徴値は、後の第２所定数の連続的なフレームの平均反射点情報の平均値である、付記１７に記載の方法。
（付記１９）
前記反射点情報が反射点の空間的３次元座標情報における水平面の水平座標及び垂直座標である場合、前記第１特徴値は、水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との線形フィッティングの誤差、及び／又は水平座標平均反射点情報と垂直座標平均反射点情報との相関係数であり、前記第２特徴値は、前の第３所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心と後の第２所定数の連続的なフレームの水平面座標軌跡の中心との距離である、付記１７に記載の方法。
（付記２０）
各フレームにおける前記検出対象に属するレーダ反射点の数を計数し、前記レーダ反射点の数の第３特徴値及び／又は第４特徴値を計算するステップであって、前記第３特徴値は、該反射点の数の時間変化に関連するパラメータを示し、前記第４特徴値は、前記後の第２所定数の連続的なフレームの反射点の数の平均値を示す、ステップ、をさらに含み、
前記第１特徴値及び前記第２特徴値、並びに前記第３特徴値及び／又は前記第４特徴値に基づいて、前記検出対象が転倒したか否かを決定する、付記１７に記載の方法。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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