(57)【要約】【課題】ベッド上の対象者の起床判定の信頼性を向上し、起床通知の誤報を抑制するための技術を提供する。【解決手段】ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムが、撮像装置により撮影された画像から前記対象者の所定部位の位置を検出する検出部と、前記対象者の所定部位が検出された位置に基づいて前記対象者が起床したか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記対象者が起床したと判定された場合に通知を行う出力部と、を有する。画像内のベッドの領域を基準として、就床時の所定部位の存在範囲に就床領域が設定されると共に、起床時の所定部位の存在範囲に起床領域が設定され、前記就床領域と前記起床領域は、間隔を空けて配置されている。前記判定部は、前記就床領域内で前記対象者の所定部位が検出された後、前記起床領域内で前記対象者の所定部位が検出される、という条件が満たされた場合に、前記対象者が起床したと判定する。【選択図】図１
2018147089.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムであって、
撮像装置により撮影された画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された前記画像から前記対象者の所定部位の位置を検出する検出部と、
前記対象者の所定部位が検出された位置に基づいて前記対象者が起床したか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記対象者が起床したと判定された場合に通知を行う出力部と、
を有し、
画像内のベッドの領域を基準として、就床時の所定部位の存在範囲に就床領域が設定されると共に、起床時の所定部位の存在範囲に起床領域が設定され、
前記就床領域と前記起床領域は、間隔を空けて配置されており、
前記判定部は、前記就床領域内で前記対象者の所定部位が検出された後、前記起床領域内で前記対象者の所定部位が検出される、という条件が満たされた場合に、前記対象者が起床したと判定する
ことを特徴とする見守り支援システム。
【請求項２】
前記ベッドのリクライニング角度が変更されたことを検知するリクライニング検知部と、
前記リクライニング検知部によりリクライニング角度の変更を検知した場合に、変更後のベッドの領域にあわせて、前記就床領域と前記起床領域の設定を変更する領域設定部と、をさらに有する
ことを特徴とする請求項１に記載の見守り支援システム。
【請求項３】
前記リクライニング検知部は、前記対象者の所定部位の移動が所定の条件を満たす場合に、リクライニング角度が変更されたと判断する
ことを特徴とする請求項２に記載の見守り支援システム。
【請求項４】
前記リクライニング検知部は、前記ベッドの輪郭形状が変化した場合に、リクライニング角度が変更されたと判断する
ことを特徴とする請求項２に記載の見守り支援システム。
【請求項５】
ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムの制御方法であって、
撮像装置により撮影された画像を取得するステップと、
前記取得された前記画像から前記対象者の所定部位の位置を検出するステップと、
前記対象者の所定部位が検出された位置に基づいて前記対象者が起床したか否かを判定するステップと、
前記対象者が起床したと判定された場合に通知を行うステップと、
を有し、
画像内のベッドの領域を基準として、就床時の所定部位の存在範囲に就床領域が設定されると共に、起床時の所定部位の存在範囲に起床領域が設定され、
前記就床領域と前記起床領域は、間隔を空けて配置されており、
前記判定するステップでは、前記就床領域内で前記対象者の所定部位が検出された後、前記起床領域内で前記対象者の所定部位が検出される、という条件が満たされた場合に、前記対象者が起床したと判定する
ことを特徴とする見守り支援システムの制御方法。
【請求項６】
請求項５に記載の見守り支援システムの制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベッド上の対象者の見守りを支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ベッドからの転落事故などを未然に防ぐため、病院や介護施設などにおける患者の見守りを支援するシステムが知られている。特許文献１には、ベッドの斜め上方に設置したカメラで撮影した画像から患者の頭部を検出し、ベッド上に設定した境界線を頭部が超えたことをもって起床動作と判定するシステムが提案されている。特許文献２には、カメラ映像から患者の移動方向を検出し、患者の移動方向と過去の状態（着床状態／起床状態／離床状態／不在状態）の組み合わせに基づき、患者の現在の状態を判別するシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−０７１００３号公報
【特許文献２】特開２０１２−１７０４８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、カメラ映像から人の動きや状態を検出し見守り支援に役立てるという試みは従来からなされている。しかしながら、特許文献１のように頭部位置が境界線を超えたかどうかで起床判定を行う方法では、境界線上にちょうど頭部が存在するような姿勢を患者がとっていた場合に、頭部位置が頻繁に境界線を横切り、何度も起床通知が発報される可能性がある。このような現象は、例えば、ベッドのリクライニング機能により上体をやや起こした姿勢にしたときなどに発生し得る。起床通知の誤報が続くと、看護師等の手間を不必要に煩わせるとともに、システムの信頼性を著しく低下させてしまうため、好ましくない。
【０００５】
本発明は、上記実情に鑑みなされたものであって、ベッド上の対象者の起床判定の信頼性を向上し、起床通知の誤報を抑制するための技術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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明では、就床領域と起床領域を間隔を空けて配置し、且つ、就床領域内で対象者が検出された後、起床領域内で対象者が検出される、という条件が満たされた場合に起床通知を行う、という方法を採用する。
【０００７】
具体的には、本発明の第一態様は、ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムであって、撮像装置により撮影された画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された前記画像から前記対象者の所定部位の位置を検出する検出部と、前記対象者の所定部位が検出された位置に基づいて前記対象者が起床したか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記対象者が起床したと判定された場合に通知を行う出力部と、を有し、画像内のベッドの領域を基準として、就床時の所定部位の存在範囲に就床領域が設定されると共に、起床時の所定部位の存在範囲に起床領域が設定され、前記就床領域と前記起床領域は、間隔を空けて配置されており、前記判定部は、前記就床領域内で前記対象者の所定部位が検出された後、前記起床領域内で前記対象者の所定部位が検出される、という条件が満たされた場合に、前記対象者が起床したと判定することを特徴とする見守り支援システムを提供する。
【０００８】
この構成によれば、就床領域と起床領域の間にマージンが設けられているので、従来システムで問題となっていた、頭部位置が就床領域と起床領域を頻繁に行き来することによる起床通知の誤報や頻発を抑制することができる。したがって、起床判定の信頼性を向上することができる。
【０００９】
本発明の見守り支援システムが、前記ベッドのリクライニング角度が変更されたことを検知するリクライニング検知部と、前記リクライニング検知部によりリクライニング角度の変更を検知した場合に、変更後のベッドの領域にあわせて、前記就床領域と前記起床領域の設定を変更する領域設定部と、をさらに有するとよい。
【００１０】
これにより、ベッドのリクライニング角度が変わったことが自動で検出され、就床領域及び起床領域の設定が適応的に変更される。したがって、ベッドのリクライニングの状態によらず、信頼性の高い起床判定を行うことができるとともに、リクライニングに起因して生じる起床通知の誤報を抑制することが可能となる。
【００１１】
ここで、前記リクライニング検知部は、前記対象者の所定部位の移動が所定の条件を満たす場合に、リクライニング角度が変更されたと判断してもよい。あるいは、前記リクライニング検知部は、前記ベッドの輪郭形状が変化した場合に、リクライニング角度が変更されたと判断してもよい。
【００１２】
なお、本発明は、上記構成ないし機能の少なくとも一部を有する見守り支援システムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む、見守り支援方法又は見守り支援システムの制御方法や、これらの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない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】
【００１３】
本発明によれば、ベッド上の対象者の起床判定の信頼性を向上し、起床通知の誤報を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は第１実施形態の見守り支援システムのハードウェア構成および機能構成を模式的に示すブロック図である。
【図２】図２は撮像装置の設置例を示す図である。
【図３】図３は判定領域の設定処理のフローチャートである。
【図４】図４Ａ〜図４Ｃは画像に対し設定された判定領域の例である。
【図５】図５は第１実施形態の起床判定処理のフローチャートである。
【図６】図６は第２実施形態の見守り支援システムのハードウェア構成および機能構成を模式的に示すブロック図である。
【図７】図７は第２実施形態の起床判定処理のフローチャートである。
【図８】図８は第２実施形態のリクライニング補正処理のフローチャートである。
【図９】図９は第３実施形態のリクライニング補正処理のフローチャートである。
【図１０】図１０Ａはベッドがフラットな状態の画像の例であり、図１０Ｂはベッドの背もたれを起こした状態の画像の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明は、ベッド上の対象者の見守りを支援するための技術に関する。この技術は、病院や介護施設などにおいて、患者や要介護者などの離床・起床行動を自動で検知し、危険
な状態が発生した場合などに必要な通知を行うシステムに適用することができる。このシステムは、例えば、高齢者、認知症患者、子供などの見守り支援に好ましく利用することができる。
【００１６】
以下、図面を参照して本発明を実施するための好ましい形態の一例を説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている装置の構成や動作は一例であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１７】
＜第１実施形態＞
（システム構成）
図１と図２を参照して、本発明の第１実施形態に係る見守り支援システムの構成を説明する。図１は、見守り支援システム１のハードウェア構成および機能構成を模式的に示すブロック図であり、図２は、撮像装置の設置例を示す図である。
【００１８】
見守り支援システム１は、主なハードウェア構成として、撮像装置１０と情報処理装置１１を有している。撮像装置１０と情報処理装置１１の間は有線又は無線により接続されている。図１では、１つの撮像装置１０のみ示しているが、複数台の撮像装置１０を情報処理装置１１に接続してもよい。
【００１９】
撮像装置１０は、ベッド上の対象者を撮影して画像データを取り込むためのデバイスである。撮像装置１０としては、モノクロ又はカラーの可視光カメラ、赤外線カメラなどを用いることができる。本実施形態では、夜間でも（部屋内が暗い場合でも）対象者の見守りを可能とするため、赤外線ＬＥＤ照明１００と近赤外線カメラ１０１で構成される撮像装置１０を採用する。撮像装置１０は、図２に示すように、ベッド２０の頭側上方から足側に向かって、ベッド２０の全体を俯瞰するように設置される。撮像装置１０は所定の時間間隔（例えば、１０ｆｐｓ）で撮影を行い、その画像データは情報処理装置１１に順次取り込まれる。
【００２０】
情報処理装置１１は、撮像装置１０から取り込まれる画像データをリアルタイムに分析し、ベッド２０上の対象者２１の起床動作や離床動作を自動で検知し、必要な場合に通知を行う機能を備える装置である。情報処理装置１１は、具体的な機能として、画像取得部１１０、検出部１１１、判定部１１２、出力部１１３、領域設定部１１４、記憶部１１５を有している。本実施形態の情報処理装置１１は、ＣＰＵ（プロセッサ）、メモリ、ストレージ（ＨＤＤ、ＳＳＤなど）、入力デバイス（キーボード、マウス、タッチパネルなど）、出力デバイス（ディスプレイ、スピーカなど）、通信インタフェースなどを具備する汎用のコンピュータにより構成され、上述した情報処理装置１１の各機能は、ストレージ又はメモリに格納されたプログラムをＣＰＵが実行することにより実現される。ただし、情報処理装置１１の構成はこの例に限られない。例えば、複数台のコンピュータによる分散コンピューティングを行ってもよいし、上記機能の一部をクラウドサーバにより実行してもよいし、上記機能の一部をＡＳＩＣやＦＰＧＡのような回路で実行してもよい。
【００２１】
画像取得部１１０は、撮像装置１０により撮影された画像を取得する機能である。画像取得部１１０より入力された画像データは一時的にメモリ又はストレージに記憶され、検出部１１１や判定部１１２の処理に供される。
【００２２】
検出部１１１は、画像取得部１１０により取得された画像を分析し、当該画像から、見守り対象者２１の所定部位（例えば、頭部、顔、上半身など）を検出する機能である。画像から所定部位を検出する方法としてはいかなる方法を用いてもよい。例えば、古典的なＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量やＨｏＧ特徴量を用いた識別器による手法や、近年のＦａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮによる手法を用いた物体検出アルゴリズムを好ましく用いることができ
る。本実施形態の検出部１１１は、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を用いた識別器により対象者２１の頭部（首より上の部分）２２を検出し、検出結果として、頭部２２の位置（ｘ，ｙ）及びサイズ（縦横のピクセル数）を出力する。頭部２２の位置（ｘ，ｙ）は、例えば、頭部２２を囲む矩形枠の中心点の画像座標で表される。なお、本実施形態の検出部１１１は検出結果を画像座標系の位置・サイズで出力するが、検出部１１１が画像座標系を空間座標系に換算し、対象者２１の空間座標系における３次元位置や３次元的なサイズを出力してもよい。
【００２３】
判定部１１２は、検出部１１１の検出結果を用いて対象者２１の起床判定、離床判定などを行う機能である。具体的には、判定部１１２は、頭部２２の検出位置に基づいて対象者２１が起床したか否か、離床したか否かなどを判定する。判定部１１２の判定アルゴリズムについては後ほど詳しく説明する。
【００２４】
出力部１１３は、判定部１１２により対象者２１の起床動作ないし離床動作が検知された場合に、必要な通知を行う機能である。出力部１１３は、対象者２１の動作の危険度合いに応じて、通知の要否（例えば、危険な状態の場合のみ通知を行う）、通知の内容（例えばメッセージの内容）、通知手段（例えば音声、メール、ブザー、警告灯）、通知先（例えば看護師、医師）、通知の頻度などを切り替えることができる。
【００２５】
領域設定部１１４は、撮像装置１０により撮影される画像に対し判定領域を設定するための機能である。見守り支援システム１はベッド２０上の対象者２１の状態監視を目的とするため、画像内のベッド２０の領域に基づき判定領域が設定される。ベッド領域の設定は、手動で行ってもよいし自動で行ってもよい。手動設定の場合、領域設定部１１４は、画像内のベッド領域ないし判定領域そのものをユーザに入力させるためのユーザインタフェースを提供するとよい。自動設定の場合、領域設定部１１４は、物体認識処理により画像からベッド領域を検出するとよい。
【００２６】
記憶部１１５は、見守り支援システム１が処理に用いる各種のデータを記憶する機能である。記憶部１１５には、少なくとも、起床判定や離床判定で用いる各種パラメータ（閾値など）、判定領域の設定情報、過去複数フレームの画像データ又は検出結果（移動速度や移動方向の計算のため）を記憶するための記憶エリアが設けられる。
【００２７】
（判定領域の設定）
図３と図４Ａ〜図４Ｃを参照して、判定領域の設定処理の一例について説明する。図３は、情報処理装置１１により実行される判定領域の設定処理のフローチャートであり、図４Ａ〜図４Ｃは、画像に対し設定された判定領域の例である。判定領域の設定処理は、判定領域が未設定の場合（例えば、見守り支援システム１の設置時など）、又は、ベッドや撮像装置１０の移動に伴い判定領域を更新する必要がある場合に実行される。
【００２８】
ステップＳ３０において、画像取得部１１０が、撮像装置１０から画像を取得する（図４Ａ）。ステップＳ３１では、領域設定部１１４が、ベッドの四隅の点４０〜４３をユーザに入力させ、又は、自動で検出し、その４点４０〜４３で囲まれた四角形をベッド領域４４に設定する（図４Ｂ）。ステップＳ３２では、領域設定部１１４が、ベッド領域４４を基準として判定領域Ａ１〜Ａ４を設定する（図４Ｃ）。
【００２９】
判定領域Ａ１は、ベッド２０の頭側に設定される領域であり、就床時（対象者２１がベッド２０に寝ている時）に対象者２１の頭部２２が存在し得る範囲に対応する（以後、就床領域Ａ１と呼ぶ）。判定領域Ａ２は、就床領域Ａ１よりも足側に設定される領域であり、起床時（対象者２１が上半身を起こした姿勢の時）に対象者２１の頭部２２が存在し得る範囲に対応する（以後、起床領域Ａ２と呼ぶ）。ここで、就床領域Ａ１と起床領域Ａ２
は、所定の間隔Ａ３を空けて配置される。この間隔Ａ３は、対象者２１の頭部２２が就床領域Ａ１と起床領域Ａ２の間に位置する場合の誤報を抑制するために設けられたマージンである（以後、マージン領域Ａ３と呼ぶ）。本実施形態において、ベッド領域４４に対する各領域Ａ１〜Ａ３の相対的な位置・サイズが予め決められており、ベッド領域４４が特定されれば各領域Ａ１〜Ａ３の範囲は計算で定まるものとする。領域Ａ４は、領域Ａ１〜Ａ３以外の領域である。離床時（対象者２１がベッドから離れた状態の時）は、対象者２１の頭部２２は領域Ａ４内に存在する（以後、離床領域Ａ４と呼ぶ）。
【００３０】
その後、ステップＳ３３で、領域設定部１１４が、ベッド領域４４の情報（ベッド領域４４の四隅の座標など）と各領域Ａ１〜Ａ４の情報（各領域の頂点の座標など）を記憶部１１５に格納し、設定処理を終了する。
【００３１】
（起床判定処理）
図５を参照して第１実施形態の起床判定処理の一例を説明する。図５は、情報処理装置１１により実行される第１実施形態の起床判定処理のフローチャートである。図５の処理フローは、撮像装置１０から１フレームの画像が取り込まれる度に実行される。
【００３２】
ステップＳ５０において、画像取得部１１０が、撮像装置１０から１フレームの画像を取り込む。取得された画像は記憶部１１５に一時的に記憶される。次に検出部１１１が、ステップＳ５０で取得された画像から対象者の頭部を検出する（ステップＳ５１）。検出された頭部の位置（ｘｙ座標）の情報は、当該画像の時刻情報又はフレーム番号に対応付けて記憶部１１５に記憶される。
【００３３】
判定部１１２は、頭部の検出位置が領域Ａ１〜Ａ４のいずれに属するかを判定し、対象者の状態を分類する（ステップＳ５２）。ここでは、頭部が就床領域Ａ１内で検出された場合を「就床状態」、起床領域Ａ２内で検出された場合を「起床状態」、マージン領域Ａ３内で検出された場合を「移行状態」、離床領域Ａ４内で検出された場合を「離床状態」と呼ぶ。
【００３４】
次に判定部１１２は、起床フラグがＯＮかＯＦＦかを調べ（ステップＳ５３）、ＯＦＦの場合はステップＳ５４へ、ＯＮの場合はステップＳ５６へ処理を進める。起床フラグは起床判定機能のＯＮ／ＯＦＦを切り替えるためのフラグであり、初期値（システム起動時）はＯＦＦである。
【００３５】
起床フラグがＯＦＦの場合（ステップＳ５３；ＮＯ）、判定部１１２は、ステップＳ５２で判定された対象者の状態が「就床状態」か否かを調べ（ステップＳ５４）、「就床状態」の場合に起床フラグをＯＮにセットする（ステップＳ５５）。すなわち、就床領域Ａ１内で対象者の頭部が検出されたことをトリガとして、起床判定機能がＯＮになる仕組みである。その後、ステップＳ５９に進む。
【００３６】
一方、ステップＳ５３の判断において起床フラグがＯＮであった場合、判定部１１２は、ステップＳ５２で判定された対象者の状態が「起床状態」か否かを調べる（ステップＳ５６）。「起床状態」でない場合（ステップＳ５６；ＮＯ）、つまり、対象者の頭部が就床領域Ａ１内にあるか、就床領域Ａ１と起床領域Ａ２の間にある場合には、起床判定はスルーされ、ステップＳ５９に進む。「起床状態」である場合（ステップＳ５６；ＹＥＳ）、つまり、対象者の頭部が起床領域Ａ２内にある場合には、対象者が起床動作を行ったと判断し、出力部１１３による起床通知を行う（ステップＳ５７）。起床通知を行ったら、判定部１１２は、起床フラグをＯＦＦにリセットして起床判定機能をＯＦＦにした後（ステップＳ５８）、ステップＳ５９に進む。ステップＳ５９では、見守り処理を継続するか終了するかが判断され、見守り継続の場合（ステップＳ５９；ＮＯ）はステップＳ５０に
戻って次フレームの処理を行い、見守り終了の場合（ステップＳ５９；ＹＥＳ）は処理を終了する。
【００３７】
以上述べた本実施形態によれば、就床領域Ａ１と起床領域Ａ２の間にマージン領域Ａ３を設け、且つ、就床領域Ａ１内で対象者の頭部が検出された後、起床領域Ａ２内で頭部が検出される、という条件が満たされた場合にのみ起床通知を行うようにしたので、不必要な起床通知の発生を抑制できる。例えば、就床領域Ａ１の境界線上にちょうど頭部が存在し、頭部位置が就床領域Ａ１とマージン領域Ａ３の間を頻繁に行き来する現象が発生したとしても、これだけでは起床動作と判定されないため、起床通知は発生しない。そして、頭部位置が起床領域Ａ２内に入り起床通知が行われると、起床フラグがＯＦＦとなるため、対象者が再び就床状態にならない限り（頭部位置が就床領域Ａ１に戻らない限り）、起床判定機能が作動しない。よって、従来システムに比べて、起床通知の誤報を抑制することができ、起床判定の信頼性を向上することができる。
【００３８】
＜第２実施形態＞
図６に、本発明の第２実施形態の見守り支援システム１の構成を示す。基本的な構成は第１実施形態のもの（図１参照）と同じであるが、リクライニング検知部１１６が追加されている点が異なる。リクライニング検知部１１６は、ベッドのリクライニング角度が変更されたことを検知する機能である。本実施形態のシステム１は、ベッドのリクライニングに応じて判定領域Ａ１〜Ａ４の設定を変更する機能（以後「リクライニング補正」と呼ぶ）を有する点が特徴である。
【００３９】
図７及び図８を参照して第２実施形態の起床判定処理の一例を説明する。図７は、第２実施形態の起床判定処理のフローチャートである。第１実施形態の起床判定処理（図５参照）との違いは、リクライニング補正処理（ステップＳ７０）が追加されている点である。図８に、第２実施形態のリクライニング補正処理の詳細フローを示す。
【００４０】
まず、リクライニング検知部１１６は、所定時間前（例えば数フレーム前）の画像における頭部の位置の情報を記憶部１１５から読み出す（ステップＳ８０）。次に、リクライニング検知部１１６は、所定時間前の頭部の位置とステップＳ５１で検出した現在の頭部の位置に基づき、上方向（起き上がる方向）への頭部の移動速度を算出する（ステップＳ８１）。
【００４１】
頭部が上方向に移動するケースとして、対象者の起床動作（起き上がる動作）と、ベッドのリクライニング角度の変更とが想定される。起床動作の場合は、頭部の移動速度は比較的速く、また移動速度や移動方向は一定でない。一方、リクライニング角度の変更の場合は、頭部の移動速度は比較的遅く、また移動速度や移動方向はほぼ一定である。このような点に着目し、本実施形態のリクライニング検知部１１６は、頭部の移動速度が所定の閾値より小さい場合に、リクライニング角度が変更されたと判断し（ステップＳ８２；ＹＥＳ）、ステップＳ８３へ進む。
【００４２】
ステップＳ８３では、領域設定部１１４が、角度変更後のベッドの領域にあわせて各領域Ａ１〜Ａ４の再設定を行う。再設定はどのような方法により行ってもよい。例えば、領域設定部１１４は、現在の画像からベッド領域を検出し（ベッドの背もたれを起こした場合はベッドの縦幅が小さくなる）、現在のベッド領域を基準として就床領域Ａ１、起床領域Ａ２、マージン領域Ａ３の位置及びサイズを設定してもよい。あるいは、領域設定部１１４は、頭部の移動量にあわせて、各領域Ａ１〜Ａ４を移動ないし変形してもよい。例えば、就床領域Ａ１の上側の境界線と起床領域Ａ３の下側の境界線を、互いの間隔を保ったまま、頭部の移動量と同じだけ画像の上方向に平行移動させてもよい。このように各領域Ａ１〜Ａ４の再設定を行った後、ステップＳ５２の処理へと進む。
【００４３】
以上述べた本実施形態の方法によれば、ベッドのリクライニング角度が変わったことが自動で検出され、就床領域Ａ１、起床領域Ａ２、マージン領域Ａ３などが適切な位置・サイズに再設定される。したがって、ベッドのリクライニングの状態によらず、信頼性の高い起床判定を行うことができるとともに、リクライニングに起因して生じる起床通知の誤報を抑制することが可能となる。
【００４４】
なお、本実施形態では、頭部の移動速度が閾値より小さいという条件を満たす場合にリクライニング角度の変更と判断したが、他の条件判定によりリクライニングを検知してもよい。例えば、頭部の移動速度及び／又は移動方向がほぼ一定である場合にリクライニング角度の変更と判断してもよい。
【００４５】
＜第３実施形態＞
上記第２実施形態では、頭部の移動速度や移動方向に基づきリクライニング検知を行ったのに対し、第３実施形態では、画像から検出したベッドの輪郭形状に基づきリクライニング検知を行う。システムの基本構成は第２実施形態のもの（図６参照）と同じであるが、リクライニング検知部１１６の動作が異なる。
【００４６】
図９、図１０Ａ、図１０Ｂを参照して本実施形態のリクライニング補正処理を説明する。図９は第３実施形態のリクライニング補正処理の詳細フローであり、図７の起床判定処理のステップＳ７０の処理に該当する。図１０Ａはベッドがフラットな状態の画像の例であり、図１０Ｂはベッドの背もたれを起こした状態の画像の例である。
【００４７】
図９のフローにおいて、まずリクライニング検知部１１６は、現在の画像からベッドの四隅の点Ｐ１〜点Ｐ４を検出する（ステップＳ９０）。四隅の検出方法としては、例えば、テンプレートマッチングや、ベッドの隅部分の画像により学習した識別器を用いた画像認識など、どのような方法を用いてもよい。次に、リクライニング検知部１１６は、画像からベッドの側端の輪郭を検出する（ステップＳ９１）。例えば、リクライニング検知部１１６は、ベッドの足側の点Ｐ１、Ｐ２からそれぞれ画像の下方向に向かって延びる線分Ｌ１、Ｌ２を検出するとともに、ベッドの頭側の点Ｐ３、Ｐ４からそれぞれ画像の上方向に向かって延びる線分Ｌ３、Ｌ４を検出する。線分の検出方法としては、例えば、ハフ変換などを用いることができる。
【００４８】
次に、リクライニング検知部１１６は、線分Ｌ１とＬ３のなす角度、及び、線分Ｌ２とＬ４のなす角度を計算する（ステップＳ９２）。図１０Ａに示すようにベッドがフラットな状態の場合は、角度は概ね１８０度となり、図１０Ｂに示すようにベッドの背もたれを起こした場合は、角度は１８０度よりも小さくなる。そこで、リクライニング検知部１１６は、ステップＳ９２で計算した角度のうち少なくとも一方が所定の閾値（例えば１７０度）より小さい場合に、リクライニング角度が変更されたと判断し（ステップＳ９３；ＹＥＳ）、ステップＳ９４へ進む。
【００４９】
ステップＳ９４では、領域設定部１１４が、角度変更後のベッドの領域にあわせて各領域Ａ１〜Ａ４の再設定を行う。再設定の具体的な方法は第２実施形態のステップＳ８４と同様である。各領域Ａ１〜Ａ４の再設定を行った後は、ステップＳ５２の処理へと進む。
【００５０】
以上述べた本実施形態の方法によれば、ベッドのリクライニング角度が変わったことが自動で検出され、就床領域Ａ１、起床領域Ａ２、マージン領域Ａ３などが適切な位置・サイズに再設定される。したがって、ベッドのリクライニングの状態によらず、信頼性の高い起床判定を行うことができるとともに、リクライニングに起因して生じる起床通知の誤報を抑制することが可能となる。
【００５１】
なお、本実施形態では、リクライニング角度が閾値より小さいという条件を満たす場合にリクライニング角度の変更あり（つまり、デフォルトのフラット状態とはリクライニング角度が異なる）と判断したが、他の条件判定によりリクライニングを検知してもよい。例えば、判定領域を設定した時の角度と、最新の画像から検知した角度との差が、所定の閾値より大きい場合に、リクライニング角度の変更あり、と判断してもよい。
【００５２】
＜その他＞
上記の各実施形態の説明は、本発明を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。例えば、就床領域Ａ１や起床領域Ａ２の形状は矩形でなくてもよい。また、上記実施形態では頭部を検出対象としたが、頭部以外の部位（例えば、顔、顔の一部（顔器官）、上半身など）を検出対象としてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１：見守り支援システム、１０：撮像装置、１１：情報処理装置、１１０：画像取得部、１１１：検出部、１１２：判定部、１１３：出力部、１１４：領域設定部、１１５：記憶部、１１６：リクライニング検知部
１００：照明、１０１：近赤外線カメラ、２０：ベッド、２１：対象者、２２：頭部
４０〜４３：ベッドの四隅の点、４４：ベッド領域、Ａ１：就床領域、Ａ２：起床領域、Ａ３：マージン領域、Ａ４：離床領域
【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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【図１０】
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