(57)【要約】  生体情報取得部８１は、被監視者の生体情報を取得する。様態取得部８２は、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、その被監視者の態様である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する。特徴量算出部８３は、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する。スコア算出部８４は、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出する。通知部８５は、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する。
2019102521.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被監視者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得部と、
取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、
被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出部と、
算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知部とを備えた
ことを特徴とする監視システム。
【請求項２】
被監視者の生体情報および様態並びに当該被監視者の状態を示す情報を含む学習データを用いて、被監視者の状態の識別に用いられる状態遷移スコアを算出するモデルを学習する学習部を備え、
前記スコア算出部は、前記モデルに対して特徴量を適用することにより、状態遷移スコアを算出する
請求項１記載の監視システム。
【請求項３】
前記学習部は、付加情報として、被監視者の周囲環境を表す環境情報または被監視者の属性を表す対象者情報を含む学習データを用いて状態遷移スコアを算出するモデルを学習し、
前記スコア算出部は、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態並びに付加情報を説明変数とするモデルに対して特徴量を適用することにより状態遷移スコアを算出する
請求項２記載の監視システム。
【請求項４】
前記学習部は、過去のいずれかの被監視者について、異常が発生した特定期間の生体情報および様態と、異常が発生していない特定期間の生体情報および様態とを含む学習データを用いてモデルを学習する
請求項２または請求項３のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項５】
前記学習部は、被監視者について新たに取得した学習データを用いてモデルを更新する
請求項２から請求項４のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項６】
前記生体情報取得部は、非接触センサを用いて検出した情報から被監視者の生体情報を取得する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項７】
前記通知部は、状態遷移スコアが予め定めたしきい値を超えた被監視者の情報を監視者に通知する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項８】
前記通知部は、状態遷移スコアが予め定めた数の上位の被監視者の情報を監視者に通知する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項９】
前記通知部は、状態遷移スコアが第一のしきい値を超えた場合に被監視者の映像を録画させ、その後に当該被監視者の状態遷移スコアが第二のしきい値を超えた場合に、録画された映像を監視者に通知する
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項１０】
被監視者の生体情報を取得し、
被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得し、
取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出し、
被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出し、
算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する
ことを特徴とする監視方法。
【請求項１１】
被監視者の生体情報および様態並びに当該被監視者の状態を示す情報を含む学習データを用いて、被監視者の状態の識別に用いられる状態遷移スコアを算出するモデルを学習し、
前記モデルに対して特徴量を適用することにより、状態遷移スコアを算出する
請求項１０記載の監視方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
被監視者の生体情報を取得する生体情報取得処理、
被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得処理、
取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出処理、
被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出処理、および、
算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知処理
を実行させるための監視用プログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
被監視者の生体情報および様態並びに当該被監視者の状態を示す情報を含む学習データを用いて、被監視者の状態の識別に用いられる状態遷移スコアを算出するモデルを学習する学習処理を実行させ、
スコア算出処理で、前記モデルに対して特徴量を適用することにより、状態遷移スコアを算出させる
請求項１２記載の監視用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常行動を生じ得る対象者を監視する監視システム、監視方法および監視用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
全国に存在する数百もの矯正施設（刑務所）では、異常行動を起こすリスクのある被収容者が数多く存在すると言われている。ここで、異常行動とは、刑務官の指示に従わなかったり、通常とは違ったりする行動全般のことを意味する。多くの異常行動に伴い、自殺や暴力などの事象に代表される問題は、その問題発生後に発見されるため、発見が遅いと自殺といった重大な事故につながってしまう。そこで、被収容者（被監視者）を適切に監視することが社会的な課題になっている。【０００３】
現在、多くの矯正施設では、定期的（例えば、１５分ごと）に刑務官が巡回したり、監視カメラを配備したりすることにより、被収容者の監視が行われている。しかし、このような対応を行っていても、異常行動を生じ得る被収容者を十分に監視しきれないのが実情である。【０００４】
巡回の合間を縫って異常行動を起こす被収容者も存在することから、巡回頻度を増加させることも考えられる。しかし、巡回頻度を増加させた場合、刑務官の負荷が増加してしまうという問題がある。また、監視カメラを設置する場所を増加させることで、監視範囲を増大させることも考えられる。しかし、監視カメラが増えすぎると、全ての場所の映像を目視確認する負荷が増加してしまうという問題もある。【０００５】
このような問題を解決する方法として、特許文献１には、閉鎖施設における自殺の予防を図る自殺抑制システムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムは、マイクロ波センサを用いて監視対象の生態を検出し、検出された信号を生体情報にデータ化する。そして、上記システムは、生体データの組合せから、施設内で生じ得る心拍状態や呼吸状態、運動状態、精神状態、在否状態など、様々な事象に振り分け、各事象の内容から生体因子又は生活パターンを導く。さらに、上記システムは、これらの程度に応じて、自殺のおそれ又は自殺行為の遂行の可能性を重みづける相応の地位またはパラメータを出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−８５５７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載された方法では、生体因子、環境因子および補強因子並びに生活パターンの変化に対し、自殺のおそれ又は自殺行為の遂行の可能性を重み付ける相応の地位又はパラメータを設定し、各状況におけるパラメータの累積値に各々しきい値を設定することで、自殺のおそれおよび自殺行為の遂行を判定する。このように、特許文献１に記載された方法では、多くのパラメータの各々についてしきい値を設定する必要があり、人ごとの最適化が難しく、また、設定自体の負荷が非常に高くなってしまうという問題がある。【０００８】
また、特許文献１に記載された方法では、事象発生後に通報を行うことも想定されているが、問題の発見が遅れると重大な事故につながるおそれがある。そのため、監視者の負荷を軽減しつつ、異常行動のおそれがある被監視者を適切に監視できることが望まれている。【０００９】
そこで、本発明は、監視者の負荷を軽減しつつ、異常行動のおそれがある被監視者を適切に監視できる監視システム、監視方法および監視用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】
【００１０】
本発明による監視システムは、被監視者の生体情報を取得する生体情報取得部と、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、その被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得部と、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出部と、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知部とを備えたことを特徴とする。【００１１】
本発明による監視方法は、被監視者の生体情報を取得し、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、その被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得し、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出し、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出し、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知することを特徴とする。【００１２】
本発明による監視用プログラムは、コンピュータに、被監視者の生体情報を取得する生体情報取得処理、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、その被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得処理、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出処理、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出処理、および、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、監視者の負荷を軽減しつつ、異常行動のおそれがある被監視者を適切に監視できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の監視システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】生体情報の例を示す説明図である。
【図３】生体情報から生成された特徴量の例を示す説明図である。
【図４】生体情報から生成された特徴量の例を示す説明図である。
【図５】学習処理の例を示すフローチャートである。
【図６】学習データの例を示す説明図である。
【図７】状態遷移スコアを算出する処理の例を示すフローチャートである。
【図８】状態遷移スコアを算出した結果の例を示す説明図である。
【図９】通知タイミングの例を示す説明図である。
【図１０】監視システムの動作例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の監視システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図１２】状態遷移スコアを算出する処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明による監視システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１６】
実施形態１．
図１は、本発明の監視システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の監視システム１００は、センサ１０と、カメラ１２と、記憶部１４と、生体情報取得部２０と、様態取得部３０と、演算部４０と、通知部５０とを備えている。
【００１７】
センサ１０は、被監視者の生体情報を検出するセンサである。センサ１０の態様は任意であり、例えば、被監視者の生態を検出するマイクロ波センサや赤外線カメラ、可視光カメラ、マイクなどの非接触型のセンサなどにより実現される。なお、被監視者に直接装着させる接触型のセンサを使用した場合、そのセンサ自体を利用することによる事故（例えば、誤飲など）のおそれがあることから、センサ１０は、非接触センサであることが好ましい。
【００１８】
カメラ１２は、被監視者を撮影する撮像装置である。カメラ１２は、例えば、被監視者の専用又は共用の居室や、廊下など、被監視者の生活が把握できる位置に設置される。センサ１０で、センサとして可視光カメラを用いた場合、センサ１０とカメラ１２を共通のカメラとしてもよい。
【００１９】
本実施形態では、監視システム１００が、センサ１０およびカメラ１２が取得した情報に基づいて監視を行う場合について説明する。ただし、監視システム１００は、被監視者の生体情報および被監視者の画像または映像を他のシステム（図示せず）から取得してもよい。この場合、監視システム１００は、センサ１０およびカメラ１２を備えていなくてもよい。
【００２０】
記憶部１４は、後述する演算部４０が処理に用いる各種情報を記憶する。また、記憶部１４は、センサ１０が取得した情報や、カメラ１２が撮像した画像を記憶していてもよい。記憶部１４は、例えば、磁気ディスク装置等により実現される。
【００２１】
生体情報取得部２０は、センサ１０が取得した情報に基づいて被監視者の生体情報を取得する。生体情報取得部２０が取得する生体情報の内容は任意である。例えば、センサ１０が非接触センサである場合、生体情報取得部２０は、マイクロ波センサ等で取得可能な心拍数や呼吸数、体温、発声等の情報を生体情報として取得してもよい。
【００２２】
様態取得部３０は、被監視者の様態を取得する。具体的には、様態取得部３０は、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、その被監視者の姿勢や位置を取得する。この場合、様態取得部３０は、被監視者の姿勢および位置の両方を取得してもよく、姿勢および位置の少なくとも一方のみ取得してもよい。また、姿勢には、被監視者の動きが含まれていてもよい。なお、画像または映像に基づいて撮影された対象者の姿勢や位置を取得する方法は一般に知られており、ここでは詳細な説明を省略する。
【００２３】
演算部４０は、被監視者の異常状態を判断するための各種処理を行う。異常状態とは、上述する異常行動を起こしているときの状態を意味する。演算部４０は、特徴量算出部４２と、モデル学習部４４と、スコア算出部４６とを含む。
【００２４】
特徴量算出部４２は、得られた生体情報および様態（具体的には姿勢および位置）に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する。特徴量算出部４２が算出する特徴量は、生体情報若しくは様態、またはこれらの組合せから演算により生成される情報であり、例えば、被監視者の何らかの特徴的な値を一つ以上含むベクトルで表される。特徴量を表す情報は任意であり、例えば、特定時間範囲における生体情報の平均値、生体情報の特定周波数の値、特定時間における生体情報の相対値、生体情報の微分値などが挙げられる。特定時間における生体情報の相対値は、例えば、生体情報から平均値を引くことにより規格化された値であり、微分値は、生体情報の値の傾きを表す。
【００２５】
また、特徴量算出部４２が演算を行う方法も任意である。特徴量算出部４２は、特定時間範囲の生体情報および様態に対して、平滑化フィルタやバンドパスフィルタ、微分フィルタ、複数のフィルタの組合せなどを用いて特徴量を算出してもよい。また、特徴量算出部４２は、フィルタを使用せずに平均化処理、フーリエ変換処理、微分処理などにより特徴量を算出してもよい。
【００２６】
図２は、生体情報の例を示す説明図である。図２には、心拍間隔を時系列に検出した結果の例と、皮膚温度を時系列に検出した結果の例が示されている。また、図３および図４は、生体情報から生成された特徴量の例を示す説明図である。
【００２７】
特徴量算出部４２は、図２に例示する生体情報に基づいて特徴量（具体的には、特徴量ベクトルの一要素）を生成する。例えば、図２に例示する生体情報を、特定の時間範囲で平滑化して規格化（すなわち、平均値を引いて０から１の間の値に変換）した値の経時変化は、図３に例示するように算出される。また、図２に例示する生体情報に基づく微分値の経時変化は、図４に例示するように算出される。特徴量算出部４２は、このように生成される特徴量から、特徴量ベクトルを生成する。
【００２８】
モデル学習部４４は、被監視者が正常状態か異常状態かを識別するモデルを学習する。具体的には、モデル学習部４４は、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態（具体的には姿勢および位置）を説明変数とするモデルを学習する。モデルは、例えば、いずれかの被監視者について、異常が発生した特定期間の生体情報および様態と、異常が発生していない特定期間の生体情報および様態とに基づいて学習される。
【００２９】
また、モデル学習部４４は、生体情報および様態に基づいて算出される特徴量を説明変数に加えてもよい。なお、被監視者の状態を表す目的変数の値は、正常状態または異常状態を区別する値（０／１）で算出されてもよく、異常状態の程度を表す確率で算出されてもよい。
【００３０】
図５は、学習処理の例を示すフローチャートである。特徴量算出部４２は、予めある時刻ｔにおける生体情報Ｘ´（ｔ）および様態（姿勢／位置）に基づいて、特徴量Ｙ´（ｔ）を算出しておく（ステップＳ１１）。モデル学習部４４は、時刻ｔにおける状態（正常状態または異常状態）を目的変数とし、算出された特徴量を説明変数とする学習データを用いて、モデルＭｉを生成する（ステップＳ１２）。モデル学習部４４は、生成したモデルを記憶部１４に記憶してもよい（ステップＳ１３）。
【００３１】
図６は、学習データの例を示す説明図である。図６に示す例では、学習データが、１分おきに取得された被監視者の生体情報および様態から生成されるＮ個の特徴量を含む特徴量ベクトルと、そのときの被監視者の状態（正常：０、異常：１）とを含むことを示す。なお、図６に例示する特徴量ベクトルは、生体情報および様態そのものを特徴量として含んでいてもよく、生体情報および様態から算出される特徴量を含んでいてもよい。
【００３２】
モデル学習部４４は、図６に例示するように、過去のいずれかの被監視者について、異常が発生した特定期間の生体情報および様態と、異常が発生していない特定期間の生体情報および様態とを含む学習データとに基づいて、被監視者の状態を識別するモデルを学習する。図６に示す例では、２０１７年１０月３１日の２２時３分から９分までの期間が、異常が発生した特定期間に該当する。このように学習されたモデルに対して、新たに得られた生体情報並びに姿勢および位置を適用することで、被監視者が正常状態か異常状態かを識別することが可能になる。
【００３３】
スコア算出部４６は、算出された特徴量および上記モデルを用いて、被監視者の平常状態または異常状態を表すスコア（以下、状態遷移スコアと記す。）を算出する。具体的には、スコア算出部４６は、モデル学習部４４が生成したモデルに、算出された特徴量を適用することにより、被監視者の状態を表す目的変数の値を状態遷移スコアとして算出する。
【００３４】
例えば、モデルを表すパラメータ（例えば、各説明変数の係数）のベクトルをＰ、特徴量ベクトルをＹとすると、状態遷移スコアＩ（ｔ）を算出するモデルＭｉは、以下に例示する式１で表される。なお、式１におけるαはバイアスである。スコア算出部４６は、式１に例示するような行列演算を行うことにより、状態遷移スコアを算出してもよい。
【００３５】
Ｉ（ｔ）＝Ｐ・ＹＴ＋α    （式１）
【００３６】
図７は、状態遷移スコアを算出する処理の例を示すフローチャートである。特徴量算出部４２は、時刻ｔにおいて取得した生体情報Ｘ（ｔ）および様態（姿勢／位置）に基づいて、特徴量Ｙ（ｔ）を算出する（ステップＳ２１）。スコア算出部４６は、算出された特徴量Ｙ（ｔ）をモデルに適用して、状態遷移スコアを算出する（ステップＳ２２）。スコア算出部４６は、算出した状態遷移スコアを通知部５０に出力する（ステップＳ２３）。
【００３７】
図８は、状態遷移スコアを算出した結果の例を示す説明図である。図８に示す例では、１分おきに被監視者の特徴量を算出し、算出した特徴量をモデルに適用してスコア（状態遷移スコア）を算出した結果を示す。
【００３８】
通知部５０は、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する。例えば、通知する状態遷移スコアのしきい値を予め定めておく場合、通知部５０は、状態遷移スコアがそのしきい値を超えた被監視者の情報を監視者に通知してもよい。また、例えば、状態遷移スコアが上位の被監視者の情報を通知すると定めておく場合、通知部５０は、状態遷移スコアが予め定めた数の上位の被監視者の情報を監視者に通知してもよい。
【００３９】
図９は、通知タイミングの例を示す説明図である。通知する状態遷移スコアのしきい値を、例えば、０．５と定めた場合、通知部５０は、図９に例示するタイミングＴ１およびＴ２で、被監視者の情報を監視者に通知してもよい。また、通知部５０は、状態遷移スコアの変動を考慮し、しきい値を超えた後は一定時間通知を継続するようにしてもよい。
【００４０】
また、通知部５０が通知を行う方法も任意である。通知部５０は、通知を行うと決定した被監視者の映像をモニタなどの表示装置（図示せず）に表示することにより、監視者に被監視者の情報を通知してもよい。また、通知部５０は、通知対象となる被監視者の情報を他の被監視者と識別可能な態様で表示してもよい。また、通知部５０は、音声で監視者に、通知を行うと決定した被監視者の情報を通知してもよい。
【００４１】
さらに、通知部５０は、通知するか判断するための基準を２種類以上設けてもよい。例えば、被監視者の情報を監視者に通知するか否か判断するためのしきい値を２段階設けてもよい。
【００４２】
具体的には、通知部５０は、状態遷移スコアが第一のしきい値を超えた場合に、カメラ１２に対して被監視者の録画を開始させ、その後状態遷移スコアが第二のしきい値を超えた場合に、録画された映像を監視者に通知してもよい。一方、通知部５０は、状態遷移スコアが第一のしきい値を超えた後、状態遷移スコアが第二のしきい値を超えずに第一のしきい値を下回った場合に、録画を停止し、録画された映像を通知しないようにしてもよい。そのようにすることで、異常状態の予兆を把握できる。
【００４３】
生体情報取得部２０と、様態取得部３０と、演算部４０（より具体的には、特徴量算出部４２と、モデル学習部４４と、スコア算出部４６）と、通知部５０とは、プログラム（監視用プログラム）に従って動作するコンピュータのプロセッサ（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array ））によって実現される。
【００４４】
例えば、プログラムは、記憶部１４に記憶され、プロセッサは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、生体情報取得部２０、様態取得部３０、演算部４０（より具体的には、特徴量算出部４２、モデル学習部４４およびスコア算出部４６）および通知部５０として動作してもよい。また、監視システムの機能がＳａａＳ（Software as a Service ）形式で提供されてもよい。
【００４５】
生体情報取得部２０と、様態取得部３０と、演算部４０（より具体的には、特徴量算出部４２と、モデル学習部４４と、スコア算出部４６）と、通知部５０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。
【００４６】
また、監視システムの各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００４７】
次に、本実施形態の監視システムの動作を説明する。図１０は、本実施形態の監視システムの動作例を示すフローチャートである。生体情報取得部２０は、センサ１０から被監視者の生体情報を取得する（ステップＳ３１）。また、様態取得部３０は、カメラ１２が撮像した画像または映像に基づいて、被監視者の姿勢／位置を取得する（ステップＳ３２）。スコア算出部４６は、特徴量算出部４２によって算出された特徴量と、モデル学習部４４によって学習されたモデルとに基づいて、状態遷移スコアを算出する（ステップＳ３３）。通知部５０は、状態遷移スコアが予め定めた基準を満たすか否か判断する（ステップＳ３４）。基準を満たす場合（ステップＳ３４におけるＹｅｓ）、通知部５０は、被監視者の情報を監視者に通知する（ステップＳ３５）。一方、基準を満たしていない場合（ステップＳ３４におけるＮｏ）、処理を終了する。
【００４８】
以上のように、本実施形態では、生体情報取得部２０が、被監視者の生体情報を取得し、様態取得部３０が、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、その被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する。また、特徴量算出部４２が、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出し、スコア算出部４６が特徴量をモデルに適用することで、被監視者の状態遷移スコアを算出する。そして、通知部５０が、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する。よって、監視者の負荷を軽減しつつ、異常行動のおそれがある被監視者を適切に監視できる。
【００４９】
例えば、全てのカメラ映像を確認しようとすると監視者の負荷が大きくなってしまう。そこで、本実施形態では、通知部５０が、状態遷移スコアを用いて特定の条件になった対象者のみを監視することができるため、監視者の負荷を軽減できる。また、設定すべき情報（例えば、評価パラメータ）の種類が多すぎると調整の負荷も大きくなってしまう。本実施形態では、機械学習により過去の事例を学習し、監視者に通知する基準を設定すればよいため、人ごとの調整を必要とせず、負荷を上げずに異常状態を検知することが可能になる。
【００５０】
なお、本実施形態では、モデル学習部４４が、過去のデータに基づいてモデルを学習する場合について説明した。さらに、モデル学習部４４は、被監視者について新たに取得した学習データ（より具体的には、被監視者について新たに取得した、異常が発生した特定期間の生体情報および様態と、異常が発生していない特定期間の生体情報および様態）に基づいて、モデルを更新してもよい。そのような構成によれば、状態遷移スコアを算出する精度を向上できる。
【００５１】
実施形態２．
次に、本発明の監視システムの第２の実施形態を説明する。図１１は、本発明の監視システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の監視システム２００は、センサ１０と、カメラ１２と、記憶部１４と、生体情報取得部２０と、様態取得部３０と、演算部４０ａと、通知部５０とを備えている。
【００５２】
センサ１０、カメラ１２、記憶部１４、生体情報取得部２０、様態取得部３０および通知部５０の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００５３】
演算部４０ａは、特徴量算出部４２と、モデル学習部４４ａと、スコア算出部４６ａとを含む。特徴量算出部４２の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００５４】
モデル学習部４４ａは、被監視者が正常状態か異常状態かを識別するモデルを学習する。本実施形態では、モデル学習部４４ａは、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態並びに付加情報を説明変数とするモデルを学習する。すなわち、本実施形態のモデル学習部４４ａは、付加情報も考慮して被監視者の状態を識別するモデルを学習する点において、第１の実施形態と異なる。
【００５５】
付加情報は、被監視者の周囲環境を表す環境情報、および、被監視者の属性を表す対象者情報を含む。環境情報として、監視時点の時間帯（昼か夜か）、気温、湿度、天気、気圧などが挙げられる。また、対象者情報として、被監視者の年齢、性別、飲食摂取、家庭環境、健康状態などが挙げられる。付加情報のうち環境情報を、環境センサ（図示せず）から取得してもよいし、他のシステム（図示せず）から取得してもよい。付加情報のうち対象者情報を、他のシステム（図示せず）から取得してもよい。
【００５６】
スコア算出部４６ａは、算出された特徴量および付加情報、並びに、上記モデルを用いて状態遷移スコアを算出する。
【００５７】
図１２は、状態遷移スコアを算出する処理の例を示すフローチャートである。特徴量Ｙ（ｔ）を算出する処理は、図７におけるステップＳ２１と同様である。スコア算出部４６ａは、算出された特徴量Ｙ（ｔ）および付加情報をモデルに適用して、状態遷移スコアを算出する（ステップＳ４１）。そして、スコア算出部４６ａは、算出した状態遷移スコアを通知部５０に出力する（ステップＳ２３）。
【００５８】
生体情報取得部２０と、様態取得部３０と、演算部４０ａ（より具体的には、特徴量算出部４２と、モデル学習部４４ａと、スコア算出部４６ａ）と、通知部５０とは、プログラム（監視用プログラム）に従って動作するコンピュータのプロセッサによって実現される。
【００５９】
以上のように、本実施形態ではモデル学習部４４ａは、第１の実施形態のモデル学習部４４が用いる学習データに加え、付加情報として、被監視者の周囲環境を表す環境情報または被監視者の属性を表す対象者情報を含む学習データを用いて状態遷移スコアを算出するモデルを学習する。そのため、第１の実施形態の効果に加え、異常行動のおそれがある被監視者をより精度高く監視できる。
【００６０】
また、本実施形態のモデル学習部４４ａも、被監視者について新たに取得した学習データ（より具体的には、被監視者について新たに取得した、異常が発生した特定期間の生体情報および様態並びに付加情報と、異常が発生していない特定期間の生体情報および様態並びに付加情報）に基づいて、モデルを更新してもよい。そのような構成によれば、状態遷移スコアを算出する精度を向上できる。
【００６１】
次に、本発明の概要を説明する。図１３は、本発明による監視システムの概要を示すブロック図である。本発明による監視システム８０（例えば、監視システム１００）は、被監視者の生体情報を取得する生体情報取得部８１（例えば、生体情報取得部２０）と、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、その被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得部８２（例えば、様態取得部３０）と、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部８３（例えば、特徴量算出部４２）と、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出部８４（例えば、スコア算出部４６）と、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知部８５（例えば、通知部５０）とを備えている。
【００６２】
そのような構成により、監視者の負荷を軽減しつつ、異常行動のおそれがある被監視者を適切に監視できる。
【００６３】
また、監視システム８０は、被監視者の生体情報および様態並びにその被監視者の状態を示す情報を含む学習データを用いて、被監視者の状態の識別に用いられる状態遷移スコアを算出するモデルを学習する学習部（例えば、モデル学習部４４）を備えていてもよい。そして、スコア算出部８４は、モデルに対して特徴量を適用することにより、状態遷移スコアを算出してもよい。
【００６４】
さらに、学習部は、付加情報として、被監視者の周囲環境を表す環境情報または被監視者の属性を表す対象者情報を含む学習データを用いて状態遷移スコアを算出するモデルを学習し、スコア算出部は、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態並びに付加情報を説明変数とするモデルに対して特徴量を適用することにより状態遷移スコアを算出してもよい。
【００６５】
具体的には、学習部は、過去のいずれかの被監視者について、異常が発生した特定期間の生体情報および様態と、異常が発生していない特定期間の生体情報および様態とを含む学習データを用いてモデルを学習してもよい。
【００６６】
また、学習部は、被監視者について新たに取得した学習データを用いてモデルを更新してもよい。
【００６７】
また、生体情報取得部８１は、非接触センサを用いて検出した情報から被監視者の生体情報を取得してもよい。
【００６８】
また、通知部８５は、状態遷移スコアが予め定めたしきい値を超えた被監視者の情報を監視者に通知してもよい。
【００６９】
他にも、通知部８５は、状態遷移スコアが予め定めた数の上位の被監視者の情報を監視者に通知してもよい。
【００７０】
また、通知部８５は、状態遷移スコアが第一のしきい値を超えた場合に被監視者の映像を録画させ、その後にその被監視者の状態遷移スコアが第二のしきい値を超えた場合に、録画された映像を監視者に通知してもよい。
【００７１】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００７２】
（付記１）被監視者の生体情報を取得する生体情報取得部と、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得部と、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出部と、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知部とを備えたことを特徴とする監視システム。
【００７３】
（付記２）被監視者の生体情報および様態並びに当該被監視者の状態を示す情報を含む学習データを用いて、被監視者の状態の識別に用いられる状態遷移スコアを算出するモデルを学習する学習部を備え、スコア算出部は、前記モデルに対して特徴量を適用することにより、状態遷移スコアを算出する付記１記載の監視システム。
【００７４】
（付記３）前記学習部は、付加情報として、被監視者の周囲環境を表す環境情報または被監視者の属性を表す対象者情報を含む学習データを用いて状態遷移スコアを算出するモデルを学習し、前記スコア算出部は、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態並びに付加情報を説明変数とするモデルに対して特徴量を適用することにより状態遷移スコアを算出する付記２記載の監視システム。
【００７５】
（付記４）前記学習部は、過去のいずれかの被監視者について、異常が発生した特定期間の生体情報および様態と、異常が発生していない特定期間の生体情報および様態とを含む学習データを用いてモデルを学習する付記２または付記３のうちのいずれか１つに記載の監視システム。
【００７６】
（付記５）前記学習部は、被監視者について新たに取得した学習データを用いてモデルを更新する付記２から付記４のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【００７７】
（付記６）前記生体情報取得部は、非接触センサを用いて検出した情報から被監視者の生体情報を取得する付記１から付記５のうちのいずれか１つに記載の監視システム。
【００７８】
（付記７）前記通知部は、状態遷移スコアが予め定めたしきい値を超えた被監視者の情報を監視者に通知する付記１から付記６のうちのいずれか１つに記載の監視システム。
【００７９】
（付記８）前記通知部は、状態遷移スコアが予め定めた数の上位の被監視者の情報を監視者に通知する付記１から付記６のうちのいずれか１つに記載の監視システム。
【００８０】
（付記９）前記通知部は、状態遷移スコアが第一のしきい値を超えた場合に被監視者の映像を録画させ、その後に当該被監視者の状態遷移スコアが第二のしきい値を超えた場合に、録画された映像を監視者に通知する付記１から付記８のうちのいずれか１つに記載の監視システム。
【００８１】
（付記１０）被監視者の生体情報を取得し、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得し、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出し、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出し、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知することを特徴とする監視方法。
【００８２】
（付記１１）被監視者の生体情報および様態並びに当該被監視者の状態を示す情報を含む学習データを用いて、被監視者の状態の識別に用いられる状態遷移スコアを算出するモデルを学習し、前記モデルに対して特徴量を適用することにより、状態遷移スコアを算出する付記１０記載の監視方法。
【００８３】
（付記１２）コンピュータに、被監視者の生体情報を取得する生体情報取得処理、被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得処理、取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出処理、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出処理、および、算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知処理を実行させるための監視用プログラム。
【００８４】
（付記１３）コンピュータに、被監視者の生体情報および様態並びに当該被監視者の状態を示す情報を含む学習データを用いて、被監視者の状態の識別に用いられる状態遷移スコアを算出するモデルを学習する学習処理を実行させ、スコア算出処理で、前記モデルに対して特徴量を適用することにより、状態遷移スコアを算出させる付記１２記載の監視用プログラム。
【産業上の利用可能性】
【００８５】
本発明は、例えば、刑務所、留置所および拘置所並びに精神科病棟などにおいて異常行動を生じ得る対象者を監視する監視システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【００８６】
１０  センサ
１２  カメラ
１４  記憶部
２０  生体情報取得部
３０  様態取得部
４０，４０ａ  演算部
４２  特徴量算出部
４４，４４ａ  モデル学習部
４６，４６ａ  スコア算出部
５０  通知部
１００，２００  監視システム
【図１】
2019102521.tif 000003
【図２】
2019102521.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2019102521.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2019102521.tif 000012
【図１１】
2019102521.tif 000013
【図１２】
2019102521.tif 000014
【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年5月13日(2020.5.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被監視者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得部と、
取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、
被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出部と、
算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知部とを備えた
ことを特徴とする監視システム。
【請求項２】
被監視者の生体情報および様態並びに当該被監視者の状態を示す情報を含む学習データを用いて、被監視者の状態の識別に用いられる状態遷移スコアを算出するモデルを学習する学習部を備え、
前記スコア算出部は、前記モデルに対して特徴量を適用することにより、状態遷移スコアを算出する
請求項１記載の監視システム。
【請求項３】
前記学習部は、付加情報として、被監視者の周囲環境を表す環境情報または被監視者の属性を表す対象者情報を含む学習データを用いて状態遷移スコアを算出するモデルを学習し、
前記スコア算出部は、被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態並びに付加情報を説明変数とするモデルに対して特徴量を適用することにより状態遷移スコアを算出する
請求項２記載の監視システム。
【請求項４】
前記学習部は、過去のいずれかの被監視者について、異常が発生した特定期間の生体情報および様態と、異常が発生していない特定期間の生体情報および様態とを含む学習データを用いてモデルを学習する
請求項２または請求項３のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項５】
前記学習部は、被監視者について新たに取得した学習データを用いてモデルを更新する
請求項２から請求項４のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項６】
前記生体情報取得部は、非接触センサを用いて検出した情報から被監視者の生体情報を取得する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項７】
前記通知部は、状態遷移スコアが予め定めたしきい値を超えた被監視者の情報を監視者に通知する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項８】
前記通知部は、状態遷移スコアが予め定めた数の上位の被監視者の情報を監視者に通知する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項９】
被監視者の生体情報を取得し、
被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得し、
取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出し、
被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出し、
算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する
ことを特徴とする監視方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
被監視者の生体情報を取得する生体情報取得処理、
被監視者を撮像した画像または映像に基づいて、当該被監視者の様態である姿勢および位置の少なくとも一方を取得する様態取得処理、
取得された生体情報および様態に基づいて、被監視者の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出処理、
被監視者の状態を目的変数とし、被監視者の生体情報および様態を説明変数とするモデルに対して、前記特徴量を適用することにより、被監視者の平常状態を表すスコアである状態遷移スコアを算出するスコア算出処理、および、
算出された状態遷移スコアが予め定めた基準を満たす被監視者の情報を監視者に通知する通知処理
を実行させるための監視用プログラム。
【国際調査報告】
2019102521.tif 000016
2019102521.tif 000017