(57)【要約】【課題】登山者に対してより適切な支援情報を提供する。【解決手段】登山者支援装置は、登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置から前記画像を取得する画像取得手段と、前記画像を解析して、前記登山者の疲労度および熟練度の少なくとも一方を含む前記登山者の状態情報を取得する解析手段と、前記登山者の状態情報に基づいて、前記登山者に対して登山を支援するための支援情報を提供する支援手段と、を備える。例えば、登山者の状態に応じた推奨登山ルートや目的地までの予想到着時間を支援情報として提供できる。【選択図】図２
2020188860.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置から前記画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を解析して、前記登山者の疲労度および熟練度の少なくとも一方を含む前記登山者の状態情報を取得する解析手段と、
前記登山者の状態情報に基づいて、前記登山者に対して登山を支援するための支援情報を提供する支援手段と、
を備える、登山者支援装置。
【請求項２】
前記解析手段は、
前記登山者の骨格点を推定する姿勢推定手段と、
前記骨格点の動きに基づいて疲労度を推定する疲労度推定手段と、
を備える、
請求項１に記載の登山者支援装置。
【請求項３】
前記疲労度推定手段は、足の上がり具合の変化に応じて前記疲労度を推定する、
請求項２に記載の登山者支援装置。
【請求項４】
前記疲労度推定手段は、上半身の重心の変化に応じて前記疲労度を推定する、
請求項２または３に記載の登山者支援装置。
【請求項５】
前記疲労度推定手段は、歩数または歩幅の変化に応じて前記疲労度を推定する、
請求項２から４のいずれか１項に記載の登山者支援装置。
【請求項６】
前記解析手段は、前記画像から前記登山者の顔画像にも基づいて前記疲労度を推定する、
請求項２から５のいずれか１項に記載の登山者支援装置。
【請求項７】
前記疲労度推定手段は、前記登山者の顔の向きのうつむき具合に応じて前記疲労度を推定する、
請求項６に記載の登山者支援装置。
【請求項８】
前記疲労度推定手段は、前記顔画像から求められる脈拍数に応じて前記疲労度を推定する、
請求項６または７に記載の登山者支援装置。
【請求項９】
前記解析手段は、前記画像から前記登山者が休憩中であるか否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記疲労度推定手段は、前記登山者が休憩中である場合には、休憩開始時の疲労度と休憩時間に応じた回復量とから、現在の疲労度を推定する、
請求項２から８のいずれか１項に記載の登山者支援装置。
【請求項１０】
前記解析手段は、
前記登山者の骨格点を推定する姿勢推定手段と、
前記骨格点から求められる歩数または歩幅の変化および体勢が崩れる頻度の少なくともいずれかに基づいて、前記登山者の熟練度を推定する、熟練度推定手段と、
を備える、
請求項１から９のいずれか１項に記載の登山者支援装置。
【請求項１１】
登山ルートを難易度と関連づけて記憶する記憶手段をさらに備え、
前記支援手段は、前記登山者の疲労度または熟練度からスコアを算出し、前記スコアに対応した難易度の登山ルートを決定して、決定された登山ルートを前記支援情報として提供する、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の登山者支援装置。
【請求項１２】
前記支援手段は、前記登山者が前記疲労度または熟練度に応じたスコアに対応した難易度よりも高い難易度の登山ルートに進もうとしている場合に、前記支援情報を提供する、
請求項１１に記載の登山者支援装置。
【請求項１３】
前記支援手段は、目的地への到着予想時間を前記支援情報として提供する、
請求項１から１２のいずれか１項に記載の登山者支援装置。
【請求項１４】
前記支援手段は、第１のチェックポイントから第２のチェックポイントまでの標準所要時間および実際の所要時間と、前記第２のチェックポイントにおける疲労度と、前記第１のチェックポイントから前記第２のチェックポイントまでの間の疲労度の上昇と、前記第２のチェックポイントから前記目的地までの標準所要時間と、に基づいて前記目的地への到着予想時間を算出する、
請求項１３に記載の登山者支援装置。
【請求項１５】
請求項１から１４のいずれか１項に記載の登山者支援装置と、
前記登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置と、
を備える登山者支援システム。
【請求項１６】
前記追跡装置は、撮像手段を備える飛行体である、
請求項１５に記載の登山者支援システム。
【請求項１７】
前記追跡装置は、前記登山者に正対し前記登山者を所定の距離および所定の角度で撮影できるように前記登山者を追跡する、
請求項１６に記載の登山者支援システム。
【請求項１８】
コンピュータが実行する登山者支援方法であって、
登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置から前記画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像を解析して、前記登山者の疲労度および熟練度の少なくとも一方を含む前記登山者の状態情報を取得する解析ステップと、
前記登山者の状態情報に基づいて、前記登山者に対して登山を支援するための支援情報を提供する支援ステップと、
を含む、登山者支援方法。
【請求項１９】
コンピュータを、請求項１から１４のいずれか１項に記載の登山者支援装置の各手段として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、登山者の支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の登山人口の増加に伴い遭難者数が増加している。したがって、登山者を支援して安全を確保することが求められている。
【０００３】
ドローンを用いてユーザを支援する技術として特許文献１が挙げられる。特許文献１は、航空ドローンと陸上ドローンとを用いてユーザの視覚・聴覚・嗅覚をサポートする。特許文献１では、例えば、経路を観察して危険な箇所の存在をユーザに知らせることが開示される。
【０００４】
しかしながら、登山における遭難の危険性は登山ルートのみによっては決定されず、登山者の熟練度や疲労度などの状態によって変わる。すなわち、同じ登山ルートであっても、熟練度の高い登山者には安全であっても熟練度の低い登山者には危険なことがあり、また、熟練度が同じであっても登山者の疲労度が低ければ安全であっても疲労度が高ければ危険なこともある。
【０００５】
このように、特許文献１ではユーザごとに適切な支援が達成できない。
【０００６】
また、画像からユーザの体調を検出する技術として特許文献２が挙げられる。特許文献２は、深度を含む画像を用いてユーザの歩行特性を取得し、特性変化に基づいて体調を検出する。例えば、歩幅の低下やつま先の上がり具合の減少が生じた場合に、疲労度の増加を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特表２０１８−５２２３０２号公報
【特許文献２】特開２０１７−２０５１３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、登山者に対してより適切な支援情報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】
【０００９】
上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。
【００１０】
本発明の第一側面は、登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置から前記画像を取得する画像取得手段と、前記画像を解析して、前記登山者の疲労度および熟練度の少なくとも一方を含む前記登山者の状態情報を取得する解析手段と、前記登山者の状態情報に基づいて、前記登山者に対して登山を支援するための支援情報を提供する支援手段と、を備える、登山者支援装置である。
【００１１】
このように、登山者の疲労度または熟練度を含む状態情報に基づいて支援情報を提供するので、状況に応じた適切な支援が実現できる。
【００１２】
本発明の第二側面は、上記の登山者支援装置と、前記登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置と、を備える登山者支援システムである。
【００１３】
本発明の第三側面は、コンピュータが実行する登山者支援方法であって、登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置から前記画像を取得する画像取得ステップと、前記画像を解析して、前記登山者の疲労度および熟練度の少なくとも一方を含む前記登山者の状態情報を取得する解析ステップと、前記登山者の状態情報に基づいて、前記登山者に対して登山を支援するための支援情報を提供する支援ステップと、を含む、登山者支援方法である。
【００１４】
本発明は、上記手段の少なくとも一部を有する登山者支援装置または登山者支援システムとして捉えてもよい。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む登山者支援方法として捉えてもよい。また、本発明は、かかる方法をコンピュータによって実現するためのプログラムやそのプログラムを記録した非一時的記録媒体として捉えることもできる。なお、上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、登山者の状態に応じた適切な支援が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明に係る登山者支援システムの適用例を示す図である。
【図２】図２は、登山者支援装置（情報端末）を備える登山者支援システムの構成を示す図である。
【図３】図３は、登山者支援装置（情報端末）が実施する全体処理のフローチャートである。
【図４】図４は、疲労度推定処理を説明する図である。
【図５】図５は、熟練度推定処理を説明する図である。
【図６】図６は、支援情報の一例である推奨登山ルートの決定処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は、支援情報の一例である到着予想時間の決定処理を示すフローチャートである。
【図８】図８は、到着予想時間の算出処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜適用例＞
図１を参照して、本発明に係る登山者支援システムの適用例を説明する。登山者支援システム１は、航空ドローン１００と情報端末２００を含む。
【００１８】
航空ドローン（追跡装置）１００は、登山者１０を追跡して登山者１０の画像を撮影する自律移動可能な飛行体である。航空ドローン１００は、カメラ（撮像手段）と移動装置を備えており、登山者１０と正対して登山者１０を正面から撮影できるように、また撮影距離および撮影角度（仰角）が一定となるように自律的に移動して登山者１０を追跡する。
【００１９】
情報端末（登山者支援装置）２００は、航空ドローン１００から得られる画像を解析して、登山者１０の疲労度および熟練度を含む状態を算出し、登山者１０の状態に応じた支援を行う。例えば、情報端末２００は、登山者１０の疲労度および熟練度に応じたスコアに対応した難易度の登山ルートを推奨したり、難易度が高すぎる登山ルートを進もうとしたときに警告をしたりする。また、情報端末２００は、目的地までの到着予想時間を算出
して提供する。
【００２０】
情報端末２００は、画像から登山者１０の姿勢（骨格点位置）を検出して歩行動作を把握し、この歩行動作の特徴から疲労度を算出する。歩行動作の特徴の例として、つま先の上がり具合、上半身の重心の変化、歩数または歩幅、体勢崩れが挙げられる。疲労度は、また、顔の向き、脈拍数、表情、心拍数などに基づいて算出されてもよい。顔の向き、脈拍数、表情、心拍数などは、登山者１０の顔画像から得ることができる。熟練度は、画像から得られる歩数または歩幅や体勢崩れの頻度、疲労度の増加率、および事前の入力情報（登山経験年数、回数、装備）などから算出される。
【００２１】
このように、登山者支援システム１は、航空ドローンから得られる画像から登山者１０の疲労度および熟練度を含む状態を算出し、登山者１０の状態に応じた適切な支援情報を提供することができる。
【００２２】
＜登山者支援システム＞
［構成］
図２を参照して、本発明の実施形態を説明する。図２は、本発明の実施形態に係る登山者支援システム１の構成を示すブロック図である。登山者支援システム１は、概略、航空ドローン１００（追跡装置）と情報端末２００（登山者支援装置）を含む。
【００２３】
航空ドローン１００は、カメラ１０２、飛行制御部１０４、画像送信部１０６を備える。カメラ１０２は、定期的に画像を撮影する。カメラ１０２によって撮影される画像データは、モノクロ画像、カラー画像のいずれでもよく、また画像データの解像度やフレームレートやフォーマットも任意である。飛行制御部１０４は、航空ドローン１００の飛行（移動）を自律的に制御する。例えば、飛行制御部１０４は、カメラ１０２が登山者１０を正面から撮影でき、かつ撮影距離および撮影角度（仰角）が一定となるように自律的に飛行制御を行う。なお、飛行制御部１０４は、必要に応じて、登山者１０の追跡を中断して、登山ルートに沿って進んで登山ルートの状態を観察するように航空ドローン１００を制御してもよい。画像送信部１０６は、カメラ１０２によって撮影された画像データを無線通信により情報端末２００に送信する。なお、航空ドローン１００と情報端末２００の間では画像データ以外のデータがやりとりされても構わない。
【００２４】
本実施形態の情報端末２００は、マイクロプロセッサ、メモリ、出力部（ディスプレイ、スピーカー）、入力部（タッチパネル、ボタン）、通信部を備えるコンピュータである。メモリに格納されたプログラムをマイクロプロセッサが実行することにより、情報端末２００は、画像取得部２０２、人体検出部２０４、顔画像・表情取得部２０６、姿勢推定部２０８、疲労度推定部２１２、熟練度推定部２１４、推奨ルート決定部２１６、予想時間推定部２１８、登山ルートデータベース２２０、情報提供部２２２として機能する。
【００２５】
［処理］
図３は、本実施形態における情報端末２００が行う処理を示すフローチャートである。図３を参照しながら、情報端末２００の機能について説明する。
【００２６】
ステップＳ１１において、画像取得部２０２は、航空ドローン１００が撮影した画像データを取得する。上述のように、航空ドローン１００は、登山者１０を追跡して略一定の撮影距離及び撮影角度で登山者１０を正面から撮影する。したがって、航空ドローン１００が撮影する画像データには、登山者１０の顔を含む全身が含まれる。画像取得部２０２は、取得した画像データを、人体検出部２０４および顔画像・表情取得部２０６に提供する。
【００２７】
ステップＳ１２において人体検出部２０４は、画像データから人体を検出する。人体検出には、既知の任意のアルゴリズムが利用可能である。人体検出部２０４は、画像中において人体が存在する可能性が高い領域を出力する。なお、人体検出部２０４は、一度検出された人体を追跡することによって、画像中の人体領域を特定しても構わない。
【００２８】
ステップＳ１３において、姿勢推定部２０８は、人体検出部２０５によって検出された人体領域を対象として、人体の姿勢を推定する。姿勢推定部２０８は、例えば、人体領域から、複数の骨格点（特徴点）の位置を検出する。骨格点の例として、鼻、眼、耳、肩、肘、手首、腰、膝、足首、爪先を例示できるが、これら以外を含んでもよいし、これらの一部を含まなくてもよい。姿勢推定部２０８は、骨格点の位置を示す情報（骨格点情報）を出力する。
【００２９】
ステップＳ１４において、顔画像・表情取得部２０６は、画像データから顔画像を抽出し、また、顔画像からその表情を取得する。顔検出には、既知の任意のアルゴリズムが利用可能である。顔画像・表情取得部２０６は、画像中において顔が存在する可能性が高い領域を出力する。なお、顔画像・表情取得部２０６は、一度検出された顔を追跡することによって、画像中の顔領域を特定しても構わない。顔画像・表情取得部２０６はまた、顔領域を対象として、顔の表情を推定する。顔画像・表情取得部２０６は、例えば顔画像中の特徴点の位置関係に基づいて、複数の表情それぞれについて当てはまる度合い（スコア）を求める。表情の例として、喜び、驚き、怒り、悲しみを例示できるが、これら以外を含んでもよいし、これらの一部を含まなくてもよい。顔画像・表情取得部２０６は、表情ごとのスコアを出力する。
【００３０】
ステップＳ１５において、疲労度推定部２１２は、登山者１０の疲労度を推定（算出）する。疲労度推定の詳細については後述する。
【００３１】
ステップＳ１６において、熟練度推定部２１４は、登山者１０の登山技術の熟練度を推定（算出）する。熟練度推定の詳細については後述する。
【００３２】
ステップＳ１７において、情報提供部２２２が、登山者１０を支援するための支援情報をユーザに提供する。本実施形態では、推奨ルート決定部２１６が決定する推奨登山ルートと、予想時間推定部２１８が推定する目的地までの到着予想時間とを、支援情報として提供する。到着予想時間および推奨登山ルートの決定や、支援情報を提供するタイミングなどの詳細については後述する。
【００３３】
推奨ルート決定部２１６、予想時間推定部２１８、および情報提供部２２２が本発明における支援手段に相当する。
【００３４】
（疲労度推定処理Ｓ１５）
疲労度推定処理Ｓ１５の詳細について説明する。疲労度推定は、姿勢推定部２０８が求めた骨格点情報、および顔画像・表情取得部２０６が取得した顔画像・表情に基づいて行われる。図４は、疲労度推定処理を模式的に説明する図である。図４に示すように、疲労度推定部２１２は、歩行動作すなわち骨格点情報の時系列情報に基づく爪先の上がり具合の減少量Δａおよび上半身の重心の変化Δｂと、顔画像に基づく顔向きｃおよび脈拍数ｄとに用いて、疲労度を算出する。以下、それぞれのパラメータについて説明する。
【００３５】
爪先の上がり具合は、骨格点情報における爪先位置の変化から求められる。上述したように、航空ドローン１００は、登山者１０を正面上方から一定の距離離れて撮影するので、疲労度推定部２１２は、爪先位置の画像中でのＹ座標位置から爪先の上がり具合を算出できる。爪先の上がり具合は、例えば、１回の歩行動作における前方の足のＹ座標と後方
の足のＹ座標の差の最大値として求められる。また、爪先の上がり具合の算出は、道が平坦な場所で行うことが好ましい。そこで、例えば、航空ドローン１００が有する気圧センサ（高度センサ）あるいは超音波センサによって傾斜（高度差）がないと判断される時点で行うようにするとよい。あるいは、傾斜があるときに爪先の上がり具合を求めて、傾斜度合いに応じた補正を施しても構わない。
【００３６】
疲労度推定部２１２は、登山開始時の爪先の上がり具合を記憶しておき、現在の爪先の上がり具合と登山開始時の爪先の上がり具合の減少量Δａを求める。なお、時間の経過とともに爪先の上がり具合は少なくなるのが一般的であるので、基本的にΔａは正の値をとる。
【００３７】
なお、ここでは爪先を対象としてその上がり具合の変化を求めているが、足の上がり具合の変化が求められればよいので、足首あるいは膝を対象としてその上がり具合および上がり具合の変化を求めても同様の効果が得られる。
【００３８】
上半身の重心は、上半身の骨格点（例えば、肩および腰）の重心位置として求められる。本実施形態では、疲労度推定部２１２は、上半身の重心と顔の重心の距離の登山開始時と現在の差（減少量）を、上半身の重心の変化Δｂとして求める。上半身の重心と顔の重心の距離が短くなるほど、重心が前に寄っていると判定できる。時間の経過とともに前屈みになることが一般的であるので、基本的にΔｂは正の値を取る。
【００３９】
なお、上半身の重心の変化を求める際の基準点として顔の重心を採用しているが、その他の位置、例えば腰や足首の骨格点等の位置を用いても構わない。
【００４０】
顔の向きｃは、顔画像から求められる。本実施形態では、顔の向きｃは、顔の向きが正面からどの程度下向きになっているかを表す。本実施形態では、ｃの値は、正面向きのときに０をとり、下向きであれば正の値、上向きであれば負の値を取る。顔の向きｃは登山者１０の顔の向きのうつむき具合を表すと捉えられる。
【００４１】
脈拍数ｄは、顔画像における色または輝度の変化に基づいて求められる。疲労度推定部２１２は、顔画像から脈拍数を求める既知の任意のアルゴリズムを利用可能である。脈拍数ｄは単位時間あたりの脈拍の回数として求められる。
【００４２】
なお、以上のパラメータは、１枚の画像から求められてもよいが、複数枚（複数時点）の画像における平均値としてもよい。
【００４３】
疲労度推定部２１２は、以上の情報を用いて、歩行中の登山者１０の現在の疲労度を算出する。歩行中の場合は、疲労度推定部２１２は、以下の式（１）に従って、現在（時刻ｔ）における疲労度ｓｔを求める。
ｓｔ＝ｆ（Δａ，Δｂ，ｃ，ｄ）    ・・・（１）
【００４４】
ここで、疲労度ｓｔは疲れているほど大きな値を取り、ｓｔ＝０は疲れが全くないことを意味する。関数ｆは、Δａが大きいほど（爪先の上がり具合の減少量が大きいほど）大きな値を取る。関数ｆは、Δｂが大きいほど（上半身の重心が前屈みになるほど）大きな値を取る。関数ｆは、ｃが大きいほど（顔の向きが下向きであるほど、言い換えるとうつむき具合が大きいほど）大きな値を取る。関数ｆは、ｄが大きいほど（脈拍が早いほど）大きな値を取る。
【００４５】
一方、疲労度推定部２１２は、登山者１０が休憩中であれば、休憩開始時の疲労度と休憩時間とに応じた回復量から現在の疲労度を推定する。より具体的には、疲労度推定部２
１２は、以下の式（２）に従って現在の疲労度ｓｔを求める。
ｓｔ＝ｓ’×ｇ（ｔ−ｔ’）    ・・・（２）
【００４６】
ここで、ｓ’は休憩開始時の疲労度であり、ｔ’は休憩開始時の時刻である。関数ｇはｇ（０）＝１であり、時間の経過とともに０に漸近する減少関数である。関数ｇは、例えば、あらかじめ実験により求めればよい。
【００４７】
なお、ここでは、爪先の上がり具合の変化、上半身の重心の変化、顔の向き、脈拍数に基づいて疲労度を算出する例を示したが、これらのパラメータを全て用いなくてもよいし、これら以外のパラメータを用いて疲労度を算出してもよい。
【００４８】
他のパラメータの例として、歩数、歩幅、体勢崩れの回数、表情、呼吸状況が挙げられる。
【００４９】
歩数は、骨格点情報から求められる。具体的には、右足のＹ座標と左足のＹ座標の大小が入れ替わる回数を歩数として求めることができる。疲労度推定部２１２は、登山開始時の単位時間あたりの歩数を記憶しておき、現在の単位時間あたりの歩数が登山開始時からどの程度減少したかを求める。疲労度推定部２１２は、歩数の減少が大きいほど、疲労度が高いと推定する。歩数の算出は平坦な場所のみで行うようにしてもよい。
【００５０】
歩幅は、単位時間あたりの歩数と、当該単位時間における航空ドローン１００または情報端末２００の移動距離から求められる。疲労度推定部２１２は、登山開始時の歩幅を記憶しておき、現在の歩幅が登山開始時からどの程度減少したかを求める。疲労度推定部２１２は、歩幅の減少が大きいほど、疲労度が高いと推定する。
【００５１】
体勢崩れは、短時間における全骨格点の座標の変化量（絶対値）の合計が閾値以上の場合に発生したと判断できる。例えば、連続するフレーム間で骨格点位置の変化に基づいて体勢崩れを判定できる。疲労度推定部２１２は、直近の所定期間内における体勢崩れの回数が多いほど、疲労度が高いと推定する。
【００５２】
表情は顔画像から求められる。疲労度推定部２１２は、登山者１０の表情における苦しみの度合いが高いほど、疲労度が高いと推定する。
【００５３】
呼吸数も脈拍数と同様に顔画像から求められる。疲労度推定部２１２は、登山者１０の単位時間あたりの呼吸数が多いほど、あるいはその増加量が多いほど、疲労度が高いと推定する。
【００５４】
（熟練度推定処理Ｓ１６）
熟練度推定処理Ｓ１６の詳細について説明する。熟練度推定は、あらかじめ入力された事前入力情報ｐ、姿勢推定部２０８が求めた骨格点情報、および疲労度推定部２１２が推定した疲労度に基づいて行われる。図５は、熟練度推定処理を模式的に説明する図である。図５に示すように、熟練度推定部２１４は、事前入力情報ｐと、歩行動作すなわち骨格点情報の時系列情報に基づく歩幅の変化Δｑ、速度の変化Δｒ、体勢崩れの頻度ｎ、および疲労度推定部２１２が推定した疲労度ｓの変化Δｓとを用いて、熟練度を推定する。以下、それぞれのパラメータについて説明する。
【００５５】
事前入力情報は、登山者１０によってあらかじめ入力された情報であり、登山経験年数、登山回数、装備、自己申告の熟練度の少なくともいずれかを含む。熟練度推定部２１４は、事前入力情報ａをメモリに記憶する。なお、入力された情報をそのまま記憶してもよいし、入力された情報から導かれる熟練度を記憶してもよい。
【００５６】
歩幅は、単位時間あたりの歩数と、当該単位時間における航空ドローン１００または情報端末２００の移動距離から求められる。歩数は、骨格点情報から求められる。具体的には、右足のＹ座標と左足のＹ座標の大小が入れ替わる回数を歩数として求めることができる。単位時間あたりの移動距離を歩数で割ることで、歩幅ｑが求められる。熟練度推定部２１４は、登山開始時の歩幅を記憶しておき、現在の歩幅の登山開始時からの減少量を歩幅の変化Δｑとして求める。時間の経過とともに歩幅は減少するのが一般的であるので、基本的にΔｑは正の値を取る。
【００５７】
速度は、単位時間における航空ドローン１００または情報端末２００の移動距離から求められる。なお、速度は、単位時間あたりの歩数と、１歩あたりの平均間隔から求めることもできる。熟練度推定部２１４は、登山開始時の速度を記憶しておき、現在の速度が登山開始時からどの程度減少したかを求める。熟練度推定部２１４は、速度の減少が大きいほど、疲労度が高いと推定する。
【００５８】
体勢崩れは、短時間における全骨格点の座標の変化量（絶対値）の合計が閾値以上の場合に発生したと判断できる。例えば、連続するフレーム間で骨格点位置の変化に基づいて体勢崩れを判定できる。熟練度推定部２１４は、直近の所定期間内における体勢崩れの回数ｎを求める。
【００５９】
疲労度の変化Δｓは、疲労度推定部２１２が算出する疲労度ｓの上昇度合いである。熟練度推定部２１４は、所定期間前の疲労度と現在の疲労度の差をΔｓとして求めてもよいし、当該差に対して登山ルートの難易度を重み付けした値をΔｓとして求めてもよい。なお、疲労度の変化Δｓは、登山者１０が歩行中の場合に求めることが適切である。
【００６０】
熟練度推定部２１４は、以上の情報を用いて下記式（３）にしたがって、歩行中の登山者１０の熟練度Ｐを算出する。
Ｐ＝ｐ＋ｈ（Δｑ，Δｒ，ｎ，Δｓ）  ・・・（３）
【００６１】
ここで、熟練度Ｐは大きいほど登山に熟練していることを意味する。関数ｈは、Δｑが小さいほど（歩幅の減少が小さいほど）大きな値を取る。関数ｈは、Δｒが小さいほど（速度の減少が小さいほど）大きな値を取る。関数ｈは、ｎが小さいほど（体勢崩れの回数が少ないほど）大きな値を取る。関数ｈは、Δｓが小さいほど（疲労度の上昇が少ないほど）大きな値を取る。
【００６２】
（支援情報提供処理Ｓ１７）
支援情報提供処理Ｓ１７の詳細について説明する。本実施形態では、推奨ルートの提供と、目的地までの到着予想時間の提示を行う。なお、これらの両方の情報を提供する必要はなく、いずれか一方のみの情報を提供しても構わない。
【００６３】
（ルート推奨）
まず、推奨ルートの提供について図６を参照して説明する。ステップＳ２０において、推奨ルート決定部２１６は、登山者１０の状態情報に基づいて状態スコアを算出する。ここで、登山者１０の状態情報は、疲労度ｓと熟練度Ｐを含む。状態スコアは、熟練度Ｐが大きいほど大きく、疲労度ｓが小さいほど大きく算出される。
【００６４】
ステップＳ２１において現在地が登山ルートの分岐点であるか否かが判断される。登山データベース２２０は、登山ルートをあらかじめ格納しているため、推奨ルート決定部２１６は、航空ドローン１００または情報端末２００から得られる現在位置と、登山データベース２２０とに基づいて、現在地が分岐点であるかを判断できる。なお、現在地が分岐
点であるというのは、登山者１０が所定時間内に分岐点に到達することを含んでもよい。
【００６５】
登山ルートの分岐点（Ｓ２１−ＹＥＳ）では処理はステップＳ２２に進む。推奨ルート決定部２１６は、分岐点での分岐後のそれぞれの登山ルートについて、難易度スコアを取得する。登山データベース２２０は、それぞれの登山ルートについて難易度スコアをあらかじめ記憶しているものとする。したがって、推奨ルート決定部２１６は、登山データベース２２０を参照することで分岐後の各登山ルートの難易度スコアを取得可能である。
【００６６】
ステップＳ２３において、推奨ルート決定部２１６は、分岐後の登山ルートの中に、登山者１０の状態スコアよりも高い難易度スコアを有するものがあるか否かを判定する。状態スコアよりも高い難易度の登山ルートがある場合（Ｓ２３−ＹＥＳ）には処理はステップＳ２４に進む。ない場合（Ｓ２３−ＮＯ）には、何もせずに処理を終了する。
【００６７】
ステップＳ２４では、推奨ルート決定部２１６は、登山者１０の状態スコアに適合した（状態スコア以下の）難易度スコアを有する登山ルートを推奨ルートとして決定する。状態スコアに適合したルートが複数ある場合には、その一部のみを推奨ルートとして決定してもよいし、その全てを推奨ルートとして決定してもよい。情報提供部２２２は、推奨ルート決定部２１６によって推奨された登山ルートを、情報端末２００のディスプレイに表示したりスピーカーから音声案内したりすることで、登山者１０に通知する。
【００６８】
なお、ここでは登山者１０がルート選択をする前に推奨ルートの提示を行うことを想定しているが、登山者１０が状態スコアよりも高い難易度の登山ルートを進もうとしている場合（実際に進んでいる場合も含む）に、推奨ルートの提示を行うようにしてもよい。また、登山者１０の状態スコアよりも高い難易度の登山ルートがない場合でも、それぞれの登山ルートについての支援情報を提供するようにしてもよい。
【００６９】
次に、ステップＳ２１の判定において、現在地が分岐点ではないと判定され場合（Ｓ２１−ＮＯ）について説明する。この場合、処理はステップＳ２５に進む。
【００７０】
ステップＳ２５では、推奨ルート決定部２１６は、現在の登山ルートの難易度スコアを登山データベース２２０から取得する。
【００７１】
ステップＳ２６では、推奨ルート決定部２１６は、現在の登山ルートの難易度スコアが登山者１０の状態スコアよりも高いか否かを判定する。登山ルートの難易度スコアが登山者１０の状態スコアよりも高くない場合（Ｓ２６−ＮＯ）は、何もせずに処理を終了する。登山ルートの難易度スコアが登山者１０の状態スコアよりも高い場合（Ｓ２６−ＹＥＳ）には、ステップＳ２７に進み、推奨ルート決定部２１６は休憩を推奨すべきと判断する。情報提供部２２２は、情報端末２００のディスプレイに表示したりスピーカーから音声案内したりすることで、登山者１０に対して休憩することを推奨する。
【００７２】
情報提供部２２２は、休憩を推奨する際に、式（２）に基づく疲労度の回復を考慮して、少なくともどの程度の時間休憩すべきであるかを通知してもよい。例えば、登山者１０の状態スコアが登山ルートの難易度スコアに比べて十分に高くなる程度まで疲労度が回復するのに要する時間を算出して、登山者１０に通知してもよい。なお、所定時間以上休憩しても状態スコアが登山ルートの難易度スコアに適合した値とならない場合には、情報提供部２２２は、下山（登山ルートの引き返し）を推奨してもよい。
【００７３】
上記の説明では、登山ルートの難易度スコアとして登山データベース２２０から得られるスコアを利用しているが、登山ルートの現在の状態を考慮して難易度スコアを決定してもよい。例えば、航空ドローン１００は、分岐点が近づいたときあるいは定期的に、一時
的に登山者１０の追跡を中断して前方の登山ルートの状況をカメラ１０２によって撮影してもよい。そして、撮影された画像に基づいて登山ルートの難易度を決定してもよい。例えば、道がぬかるんでいたり、木が倒れて道が塞がれていたりする場合に、登山データベース２２０に格納されている難易度スコアをより高い難易度に補正してもよい。
【００７４】
（到着時間予想）
次に、目的地までの到着予想時間の提供について図７を参照して説明する。ステップＳ３１において、予想時間推定部２１８は、登山者１０が通過した直近の２つのチェックポイントの間の標準所要時間、および直近のチェックポイントと目的地（登山ルートにおける最終チェックポイント）の間の標準所要時間を取得する。登山データベース２２０は、登山ルートに設定された複数のチェックポイントの間の標準所要時間をあらかじめ格納している。したがって、予想時間推定部２１８は登山ルートデータベース２２０を参照して、チェックポイント間の標準所要時間を取得可能である。
【００７５】
ステップＳ３２において、予想時間推定部２１８は、直近の２つのチェックポイント間の実際の所要時間、登山者１０の疲労度、疲労度の増加、熟練度、目的地までの標準所要時間とに基づいて、目的地までの到着予想時間を算出する。
【００７６】
図８を参照してより具体的に説明する。図８において、地点Ｂが直近のチェックポイント、地点Ａが地点Ｂよりも前のチェックポイント、地点Ｃが目的地を表す。地点Ｂを出発してから地点Ｃ（目的地）まで到達するのに要する予想所要時間Ｈは、以下の式（４）にしたがって算出できる。
Ｈ＝（ＴＡＢ／ＥＡＢ）×ｆ（ｓＢ，ΔｓＡＢ）×ｇ（ＰＢ）×ＥＢＣ  ・・・（４）
【００７７】
ここで、ＴＡＢはＡＢ間の実際の所要時間、ＥＡＢおよびＥＢＣはそれぞれＡＢ間およびＢＣ間の標準所要時間、ｓＢは地点Ｂでの疲労度、ΔｓＡＢはＡＢ間での疲労度の上昇、ＰＢは地点Ｂでの熟練度を示す。
【００７８】
関数ｆは、地点Ｂにおける標準的な疲労度ｓＢおよび疲労度上昇ΔｓＡＢにおいて１をとる関数である。関数ｆはまた、ｓＢおよびΔｓＡＢのそれぞれについての増加関数である。関数ｇは、地点Ｂにおける標準的な熟練度ＰＢにおいて１をとり、ＰＢについての減少関数である。なお、式（４）における関数ｆ，ｇは、式（１）（２）における関数とは異なる関数であることに留意されたい。
【００７９】
なお、式（４）はチェックポイントＢから目的地Ｃまでの予想時間を求める式であるので、登山者１０がチェックポイントＢを通過してから時間が経過しているのであれば、目的地Ｃまでの予想所要時間は式（４）から求められる時間から当該経過時間を引いて求める必要がある。
【００８０】
ルート推奨と目的地までの到着予想時間の提示は、両方行ってもよいし、いずれか一方のみを行ってもよい。両方行う場合には、例えば、推奨ルートを提示する際に、目的地までの到着予想時間の提示を同時に行ってもよい。
【００８１】
＜有利な効果＞
本実施形態によれば、登山者の現在の状態をリアルタイムに求めているので、現時点において適切なルート推奨が行え、また、より精度の高い到着予想時間の提供が行える。このように、従来よりもさらに適切な支援情報の提供が可能となる。
【００８２】
＜変形例＞
上記の実施形態は一つの具体例に過ぎず、本発明はその技術的思想の範囲内で種々の変
形を加えて実施可能である。
【００８３】
例えば、航空ドローンの代わりに、地上を移動する地上ドローンを用いて登山者１０の追跡および撮影を行ってもよい。また、ドローンは１台である必要はなく複数台のドローンによって登山者１０の追跡および撮影を行ってもよい。
【００８４】
また、上記の説明では、情報端末２００が図３に示すフローチャートの処理の全部を実行しているが、一部または全部の処理を情報端末２００以外の装置が行ってもよい。例えば、航空ドローン１００がこれらの処理の一部または全部を行ってもよい。また、航空ドローン１００や情報端末２００以外の装置が、情報端末２００と協働して図３に示す処理を実現しても構わない。複数の装置が図３に示す処理を実行する場合、当該装置の組み合わせが本発明における登山者支援装置に相当する。
【００８５】
＜付記＞
（１）登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置（１００）から前記画像を取得する画像取得手段（２０２）と、
前記画像を解析して、前記登山者の疲労度（ｓ）および熟練度（Ｐ）の少なくとも一方を含む前記登山者の状態情報を取得する解析手段（２１２，２１４）と、
前記登山者の状態情報に基づいて、前記登山者に対して登山を支援するための支援情報を提供する支援手段（２１６，２１８，２２０）と、
を備える、登山者支援装置（２００）。
【００８６】
（２）コンピュータ（２００）が実行する登山者支援方法であって、
登山者を追跡して前記登山者の画像を撮影する追跡装置（１００）から前記画像を取得する画像取得ステップ（Ｓ１１）と、
前記画像を解析して、前記登山者の疲労度および熟練度の少なくとも一方を含む前記登山者の状態情報を取得する解析ステップ（Ｓ１５，Ｓ１６）と、
前記登山者の状態情報に基づいて、前記登山者に対して登山を支援するための支援情報を提供する支援ステップ（Ｓ１７）と、
を含む、登山者支援方法。
【符号の説明】
【００８７】
１０：登山者
１００：航空ドローン
２００：情報端末
【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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