(57)【要約】【課題】  一般的に利用される安価な可視光カメラでベッド上の人物を撮像するだけで患者の離床状態を検出できる患者認識装置を提供する。【解決手段】  カメラ１が撮像した画像の各画素に対して、肌色或いは黒色情報で閾値処理を行う色情報閾値処理部３と、閾値処理データを基に２値化した画像を生成する２値化画像生成部４と、２値化画像の画素間の連続性を抽出するラベリング処理部５と、ラベリング処理によって抽出されたエリアが人物の頭部であるかどうかを判定する人体判定部６と、人体判定部６が頭部と判定できるエリアを検出できない場合に、検出できなくなった時間の経過をカウントする離床時間判定部７とを有し、人体判定部６は離床時間判定部７が所定時間をカウントしたら離床信号を出力して、結果出力部８が報知動作する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベッド全体を撮像するカメラと、前記カメラの撮像画像からベッド上の患者を判別する患者判別手段と、判別結果を報知する報知手段とを有する患者認識装置であって、
前記患者判別手段は、前記カメラが撮像した画像の各画素に対して、複数の色情報のうち少なくとも黒色情報で閾値処理を行う色情報閾値処理部と、
閾値処理を行って２値化した画像を生成する２値化画像生成部と、
生成された２値化画像の画素間の連続性を抽出するラベリング処理部と、
前記ラベリング処理によって抽出されたエリアが人体の一部であるかどうかを判定する人体判定部と、
前記人体判定部が人体の一部と判定できるエリアを検出できない場合に、検出できなくなった時間の経過をカウントするカウント部とを有し、
前記患者判別手段は、前記カウント部が所定時間をカウントしたら離床信号を前記報知手段に出力し、前記報知手段が報知動作することを特徴とする患者認識装置。
【請求項２】
前記カメラは、ベッドに伏した患者の頭部上方に設置されたことを特徴とする請求項１記載の患者認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベッド上の患者を撮像して、画像処理により患者の離床を判断する患者認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢者の患者の場合、ベッドから転落して怪我をしたり、ベッドから抜け出して徘徊する問題がある。いずれの状態も長時間放置しておくと更に大きな事故が発生する可能性があるため、早期に発見することが望ましい。
そのため、例えば特許文献１では、人感センサと距離検知手段を使用してベッド上或いはその周辺に居る患者の状態を判断し、異常を検知したら通報する構成が開示されている。また特許文献２では、距離画像センサを用いて監視領域を自動検出して患者の動作を検出する構成が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−８６２８６号公報
【特許文献２】特開２０１２−３００４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来の監視装置は、何れも距離を計測する特殊デバイスを必要とするし演算も複雑であるため、装置自体が高価なものとなっていた。
【０００５】
そこで、本発明はこのような問題点に鑑み、一般的に利用される安価な可視光カメラでベッド上の人物を撮像するだけで患者の離床状態を検出できる患者認識装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する為に、請求項１の発明は、ベッド全体を撮像するカメラと、カメラの撮像画像からベッド上の患者を判別する患者判別手段と、判別結果を報知する報知手段とを有する患者認識装置であって、患者判別手段は、カメラが撮像した画像の各画素に対して、複数の色情報のうち少なくとも黒色情報で閾値処理を行う色情報閾値処理部と、閾値処理を行って２値化した画像を生成する２値化画像生成部と、生成された２値化画像の画素間の連続性を抽出するラベリング処理部と、ラベリング処理によって抽出されたエリアが人体の一部であるかどうかを判定する人体判定部と、人体判定部が人体の一部と判定できるエリアを検出できない場合に、検出できなくなった時間の経過をカウントするカウント部とを有し、患者判別手段は、カウント部が所定時間をカウントしたら離床信号を報知手段に出力し、報知手段が報知動作することを特徴とする。
この構成によれば、画像処理によりベッド上の患者の有無を判断できるため、広く利用されている安価な可視光カメラでベッド上の患者を撮像するだけで患者の離床を検出できる。
【０００７】
請求項２の発明は、請求項１に記載の構成において、カメラは、ベッドに伏した患者の頭部上方に設置されたことを特徴とする。
この構成によれば、頭部を判別し易い画像を撮像でき、誤動作を防止できる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、画像処理によりベッド上の患者の有無を判断できるため、広く利用されている安価な可視光カメラでベッド上の患者を撮像するだけで患者の離床を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明に係る患者認識装置の一例を示す機能構成図である。
【図２】カメラとベッドの関係を示す説明図である。
【図３】画像の変化を示し、（ａ）は撮像画像、（ｂ）は２値化画像を示している。
【図４】判断の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を具体化した実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明に係る患者認識装置の一例を示す機能説明図であり、１はベッド全体を撮像する監視カメラ等のカメラ、２はカメラ１が撮像した映像信号を基に所定の間隔で画像を出力する画像出力部、３は画像出力部２が出力する画像の各画素に対して色情報で閾値処理を行って着目物を抽出する色情報閾値処理部、４は閾値処理を行った画素データを基に２値化画像を生成する２値化画像生成部、５は生成した２値化画像において着目物の連続性から集合体を認識して抽出するラベリング処理部、６はラベリング処理によって一体と認識された着目物の形状が人体（患者）であるかどうかを判定する人体判定部、７は人体判定部が患者の存在を認識できない時間が一定時間を超えたら患者が離床状態にあると判断する離床時間判定部、８は離床状態にあることを報知する結果出力部である。
【００１１】
尚、これらの構成要素のうち、画像出力部２、色情報閾値処理部３、２値化画像生成部４、ラベリング処理部５、人体判定部６、離床時間判定部７は、ＣＰＵ或いはＤＳＰに所定のプログラムを実行させることで実現できる。また、更に結果出力部８を含む構成はパーソナルコンピュータ或いはナースコールシステムにより実現することができる。
【００１２】
図２はカメラ１の設置位置を示す説明図であり、カメラ１はカラー撮像映像を出力し、ベッドＢ上に伏している患者Ｋの頭部上方に配置され、ベッドＢ全体を撮像するよう設置されている。そして、画像出力部２は、カメラ１が出力する映像信号を基に、例えば０．１秒毎に静止画を出力する。
【００１３】
色情報閾値処理部３は、ベッドを認識するための白色、人体を識別するための肌色、或いは毛髪を識別するための黒色等を判別して抽出する。
【００１４】
２値化画像生成部４は、白色、肌色、或いは黒色のうち少なくとも黒色と認識したエリアを周囲と区分けし、２値化画像を生成して出力する。図３は、黒色と他の色とで２値化した画像の一例を示している。図３（ａ）はカメラ撮像映像（実際はカラー映像）、図３（ｂ）は２値化画像を示し、白いエリアが黒色と判断したエリア、黒いエリアが黒以外の色と判断したエリアを示している。
尚、黒色に加えて肌色も認識して２値化した場合は、黒色と肌色のエリアが一体化されて１つのエリアとして出力される。
【００１５】
ラベリング処理部５は、２値化画像における黒色等の着目色で抽出されたエリアの形状を認識する。そして、人体判定部６は抽出されたエリアの形状やサイズが所定の条件を満たしたら人の頭部であると判断し、頭部と認識したら人体認識信号を出力する。
【００１６】
離床時間判定部７は、人体判定部６が人体の存在を認識しなくなった場合に、その時間をカウントし、認識しない状態が所定時間継続したら離床信号を出力する。そして、結果出力部８は、離床信号を受けて報知動作する。結果出力部８は、例えばナースステーション等、看護師が認識できる場所に設置され、音声メッセージやディスプレイの表示により報知する。
【００１７】
次に、上記患者認識装置の患者認識動作の流れを説明する。図４は動作のフローチャートであり、このフローに基づいて説明する。画像出力部２が画像データを出力（Ｓ１）すると、画像の各画素に対して人体を判別するための閾値処理が実施される（Ｓ２）。閾値処理により２値化した画像が生成（Ｓ３）され、この２値化された画像をラベリング処理して黒色等の着目色で抽出されたエリアの形状及び大きさを求める（Ｓ４）。このエリアが所定の大きさ及び形状をしていたら人体が存在、即ち患者が居ると判断する（Ｓ５）。例えば、抽出されたエリアの縦横比が１対３以内で、且つベッド幅の１０分の１以上の大きさである場合、患者の頭部であると判断して患者がベッド上に居ると判断する。尚、ベッド幅は予め設定されている。
こうして、患者の存在を認識したら、次に画像出力部２が出力する画像に対して同様の処理を実施する。
【００１８】
そして、画像出力部２が出力する画像に、人体と判別できるエリアが無くなった場合（Ｓ５でＮＯ）は、所定時間のカウントを開始する（Ｓ７）。その後、人体を検出すること無く所定時間が経過したら（Ｓ８でＹＥＳ）、患者が離床したと判断して離床信号を出力し、結果出力部８が報音等の報知を実施し、患者の不在を報知する。但し、所定時間が経過する前に、再び患者の存在を認識（Ｓ５でＹＥＳ）できたら、カウントを終了（Ｓ１０）して、患者認識処理を継続する。
尚、結果出力部８の報知動作を認識した看護師は、患者がベッド上に居ないことを認識し、状況を把握する為にベッドまで赴く等の行動をとることになる。
【００１９】
このように、画像処理によりベッド上の患者の有無を判断できるため、広く利用されている安価な可視光カメラでベッド上の患者を撮像するだけで患者の離床を検出できる。
また、カメラ１を患者の頭部上方に配置することで、患者の頭部を判別し易い画像を撮像でき、誤動作を防止できる。
【００２０】
尚、上記実施形態では、肌色と黒色により人体の頭部を認識することで患者の存在を把握しているが、黒色のみで人体の存在を認識させても良い。髪の毛の黒色を抽出することで人体を把握することはできる。
また、眉毛や口を判別して認識するよう構成しても良く、この場合髪の毛のない患者であってもその存在を把握することが可能となる。
更に、カメラ１を例えばベッドの左右と複数設置しても良く、複数のカメラ１で判断することで、患者が横を向いた場合や読書中の患者等、真上から頭部を撮像できないような状態でも、患者の存在を認識できる。
【符号の説明】
【００２１】
１・・カメラ、２・・画像出力部、３・・色情報閾値処理部、４・・２値化画像生成部、５・・ラベリング処理部、６・・人体判定部、７・・離床時間判定部（カウント部）、８・・結果出力部（報知手段）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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