(57)【要約】【課題】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危険な状態をいち早く且つより精度良く検知可能な技術を提供する。【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を取得する画像取得部と、画像内のベッドの領域に基づき設定される複数の判定領域ごとに、危険な状態を判定するための判定基準があらかじめ設定されている判定基準記憶部と、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を検出する検出部と、前記検出部により検出された前記対象者の状態を認識する状態認識部と、前記検出部により前記対象者が検出された位置に対応する判定領域の判定基準を用いて、前記状態認識部で認識された前記対象者の状態の危険度合いを判定する判定部と、前記判定部により判定された危険度合いに応じた通知を行う出力部と、を有する。【選択図】図１
2018143338.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、
画像内のベッドの領域に基づき設定される複数の判定領域ごとに、危険な状態を判定するための判定基準があらかじめ設定されている判定基準記憶部と、
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を検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記対象者の状態を認識する状態認識部と、
前記検出部により前記対象者が検出された位置に対応する判定領域の判定基準を用いて、前記状態認識部で認識された前記対象者の状態の危険度合いを判定する判定部と、
前記判定部により判定された危険度合いに応じた通知を行う出力部と、
を有することを特徴とする見守り支援システム。
【請求項２】
前記状態認識部は、前記対象者の頭部の状態を認識し、
前記判定部は、前記頭部の状態の危険度合いを判定する
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】
前記頭部の状態は、頭部の向き、頭部の移動速度、頭部の移動方向、頭部の移動ベクトルのうち少なくとも１つ以上の項目を含む
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】
前記頭部の状態は、頭部の向き、頭部の移動速度、頭部の移動方向、頭部の移動ベクトルのうち複数の項目を含み、
前記判定部は、前記複数の項目に関する危険度合いを判定する
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】
前記出力部は、前記判定された危険度合いが閾値より小さい場合は通知を行わない
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の見守り支援システム。
【請求項６】
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、
画像内のベッドの領域に基づき設定される複数の判定領域ごとに、危険な状態を判定するための判定基準があらかじめ設定されているステップと、
前記取得された前記画像から前記対象者を検出するステップと、
前記検出された前記対象者の状態を認識するステップと、
前記対象者が検出された位置に対応する判定領域の判定基準を用いて、前記認識された前記対象者の状態の危険度合いを判定するステップと、
前記判定された危険度合いに応じた通知を行うステップと、
を有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７】
請求項６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、カメラ映像から患者の動作（頭を動かす／起き上がろうとしている／起き上がった／ねがえり／降りようとしている／降りた）を認識し、患者の動作内容と患者の容態（悪／中／良）の組み合わせに応じて、適切な警報レベルで通知を行う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２０１２−０７１００４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、例えば患者がベッドから離れたこと（離床）などを検出することはできるものの、安全に離床したのか、それとも転倒や転落の可能性があるのかを区別することはできない。また、患者の現在の状態が安全であるのか危険であるのかを判断することもできない。したがって、従来の方法では、患者が安全な状態にもかかわらず警報を通知し、看護師等の手間を不必要に煩わせてしまうという課題がある。
【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危険な状態をいち早く且つより精度良く検知可能な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、ベッドの領域に基づき複数の判定領域を設定し、判定領域ごとに危険度合いの判定基準を切り替える、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、画像内のベッドの領域に基づき設定される複数の判定領域ごとに、危険な状態を判定するための判定基準があらかじめ設定されている判定基準記憶部と、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を検出する検出部と、前記検出部により検出された前記対象者の状態を認識する状態認識部と、前記検出部により前記対象者が検出された位置に対応する判定領域の判定基準を用いて、前記状態認識部で認識された前記対象者の状態の危険度合いを判定する判定部と、前記判定部により判定された危険度合いに応じた通知を行う出力部と、を有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、対象者が安全な状態にあるのか危険な状態にあるのかを画像から判定することができる。特に、ベッドの領域に基づき複数の判定領域を設定し、対象者が検
出された位置に応じて判定基準を切り替える構成としたので、ベッド上の対象者の危険をいち早く且つ従来よりも精度良く検知可能となる。そして、危険度合いに応じた通知を行うようにすることで、通知を受ける側の利便性を向上することができる。
【０００９】
本発明において、前記状態認識部は、前記対象者の頭部の状態を認識し、前記判定部は、前記頭部の状態の危険度合いを判定するとよい。頭部の状態を監視することで、対象者の危険行動を精度良く検出することができる。具体的には、前記頭部の状態は、頭部の向き、頭部の移動速度、頭部の移動方向、頭部の移動ベクトルのうち少なくとも１つ以上の項目を含むとよい。
【００１０】
前記頭部の状態は、頭部の向き、頭部の移動速度、頭部の移動方向、頭部の移動ベクトルのうち複数の項目を含み、前記判定部は、前記複数の項目に関する危険度合いを判定することが好ましい。複数の項目に関する危険度合いを用いて対象者の状態を総合評価することで、より信頼性の高い危険度合いの判定が可能となる。
【００１１】
前記出力部は、前記判定された危険度合いが閾値より小さい場合は通知を行わないことが好ましい。危険度合いに応じ必要な場合にのみ必要な通知を行うようにすることで、対象者が安全な状態にもかかわらず警報を通知し、看護師等の手間を不必要に煩わせてしまうという問題を解消することができる。
【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危険な状態をいち早く且つより精度良く検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は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５Ａは判定領域ごとの頭部向きの判定基準のデータ構造の一例であり、図５Ｂは８方向を表す符号を説明する図である。
【図６】図６は実施例１の見守り処理のフローチャートである。
【図７】図７は実施例１の危険度合い判定の例である。
【図８】図８は実施例２の見守り処理のフローチャートである。
【図９】図９は実施例２の危険度合い判定の例である。
【図１０】図１０は実施例３の見守り処理のフローチャートである。
【図１１】図１１は実施例４の見守り処理のフローチャートである。
【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】
（システム構成）
図１と図２を参照して、本発明の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に異常がないか（危険な状態にないか）を自動で検知する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、状態認識部１１２、判定部１１３、出力部１１４、領域設定部１１５、記憶部１１６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や状態認識部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の人体又はその一部（頭部、顔、上半身など）を検出する機能である。画像から人体やその一部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】
状態認識部１１２は、検出部１１１により検出された対象者２１の状態を認識する機能である。本実施形態では、対象者２１の頭部２２の状態、具体的には、（１）頭部２２の向き、（２）頭部２２の移動速度、（３）頭部２２の移動方向の３つの少なくともいずれかを計算する。
【００２４】
頭部２２の向きは、例えば、頭部２２の画像における顔器官（目、鼻、口など）の位置関係に基づき認識してもよいし、頭部２２の向きごとに学習した複数種類の識別器を用いることで認識してもよいし、その他のアルゴリズムを用いてもよい。また、頭部２２の向きについては、連続値（角度）を計算してもよいし、例えば右向き・正面・左向きというように予め決められたＮ種類の向き（方向）のいずれに該当するかを判別してもよい。また、ｙａｗ、ｐｉｔｃｈ、ｒｏｌｌの３軸まわりの向きを計算してもよいし、単純に、画像座標系（ｘｙ面内）での向きを計算してもよい。
【００２５】
頭部２２の移動速度は、所定時間あたりの頭部２２の移動量である。例えば、複数フレーム前の画像における頭部２２の位置と最新の画像における頭部２２の位置との間の距離を計算することにより、移動速度を得ることができる。また、頭部２２の移動方向は、例えば、複数フレーム前の画像における頭部２２の位置と最新の画像における頭部２２の位置とを結ぶ線分の向き（角度）から計算できる。移動速度と移動方向を組み合わせて、頭部２２の移動ベクトルを求めてもよい。なお、この場合も、画像座標系を空間座標系に換算することで、実空間（３次元空間）での移動速度、移動方向、移動ベクトルを計算してもよい。
【００２６】
判定部１１３は、検出部１１１及び状態認識部１１２の結果に基づき、対象者２１の状態が安全な状態であるか危険な状態であるかを判定する機能である。具体的には、判定部１１３は、危険な状態を評価・判定するための「判定基準」を用いて、状態認識部１１２で認識された頭部２２の状態（向き、移動速度、移動方向、移動ベクトルの少なくともいずれか）の「危険度合い」を判定する処理を行う。危険度合いの判定は、安全／危険の２段階判定でもよいし、危険度合い＝０，１，２，・・・のような多段階判定でもよい。本実施形態では、記憶部１１６内の判定基準記憶部に複数の判定基準があらかじめ設定されており、判定部１１３が、対象者２１（の頭部２２）が検出された位置に応じて、用いる判定基準を切り替える点に特徴を有する。この特徴については後ほど詳しく説明する。
【００２７】
出力部１１４は、判定部１１３により判定された危険度合いに応じた通知を行う機能である。出力部１１４は、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。
【００２８】
領域設定部１１５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。判定領域の設定は、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１１５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１１５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。
【００２９】
記憶部１１６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１１６には、少なくとも、判定基準の設定情報、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。
【００３０】
（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。
【００３１】
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１１５が、ベッドの四隅の点４０〜４３をユーザに入力させ、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１１５が、ベッド領域４４に基づき４つの判定領域Ａ１〜Ａ４の範囲を計算する（図４Ｃ）。そして、ステップＳ３３で、領域設定部１１５が、ベッド領域４４の情報（ベッド領域４４の四隅の座標）及び４つの判定領域Ａ１〜Ａ４の情報（各判定領域の四隅の座標）を記憶部１１６に格納し、設定処理を終了する。
【００３２】
判定領域Ａ１はベッド２０の頭側に設定される領域であり、対象者２１がベッド２０に寝ている場合に頭部２２が存在し得る範囲に対応する。判定領域Ａ２はベッド２０の足側の中央に設定される領域であり、対象者２１が寝ている状態から上半身を起こした場合や、ベッド２０の足側から降りる又は落ちる場合に、頭部２２が存在し得る範囲に対応する。判定領域Ａ３はベッド２０の足側の左方に設定される領域であり、対象者２１がベッド２０の左の縁に腰かけている場合や、ベッド２０の左側から降りる又は落ちる場合に、頭部２２が存在し得る範囲に対応する。判定領域Ａ４はベッド２０の足側の右方に設定される領域であり、対象者２１がベッド２０の右の縁に腰かけている場合や、ベッド２０の右側から降りる又は落ちる場合に、頭部２２が存在し得る範囲に対応する。図４Ｃに示すように、判定領域Ａ２〜Ａ４は、ベッド領域４４の外側まで拡張している。
【００３３】
このように複数の判定領域を設定した理由は、安全な状態か危険な状態かの評価が、対象者２１がベッド２０上のどこに存在するかに依存して、変化し得るからである。例えば、対象者２１の頭部２２が判定領域Ａ１内に存在する場合は、対象者２１は正常な姿勢でベッド２０に寝ていると考えられ、頭部２２が大きく移動もしくは向きを変えたとしても、対象者２１がベッド２０から転落する危険性は低いといえる。また、対象者２１の頭部２２が判定領域Ａ３内に存在する場合において、頭部２２が左側を向いていれば、対象者２１は自らの意思でベッド２０から降りようとしていると考えられ、危険度合いは低いと評価できるが、頭部２２が上や下あるいは右側を向いていたら、何らかの異常が発生しているか転落の危険性ありと判断すべきである。判定領域Ａ４については、判定領域Ａ３とは左右反対の判定となる。
【００３４】
図５Ａは、記憶部１１６に設定されている判定基準のデータ構造の一例を示している。図５Ａは頭部向きの判定基準の例である。「−１，−１」、「−１，０」・・・などの符号は図５Ｂに示すように頭部向き（８方向）を表しており、判定基準の値が危険度合いを表している。値が大きいほど危険度合いが高いことを示し、１が最も危険度合いの低い頭部向き、５が最も危険度合いの高い頭部向きである。前述のように判定領域Ａ１〜Ａ４の
それぞれで安全な状態か危険な状態かの評価が変わるため、記憶部１１６内の判定基準記憶部には、判定領域ごとに異なる判定基準が対応付けられている。なお、図５Ａの例は、頭部向きの判定基準であるが、頭部の移動速度、移動方向など、判定部１１３で評価に用いる複数項目に対応する判定基準を設定してもよい。
【００３５】
次に、本実施形態の見守り支援システム１による見守り処理の具体的な実施例について説明する。
【００３６】
＜実施例１＞
図６と図７を参照して実施例１の見守り処理の一例を説明する。図６は、情報処理装置１１により実行される実施例１の見守り処理のフローチャートであり、図７は、危険度合い判定の例である。
【００３７】
ステップＳ６０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。取得された画像は記憶部１１６に一時的に記憶される。ステップＳ６１では、検出部１１１が、ステップＳ６０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Ｓ６２では、状態認識部１１２が、ステップＳ６１で検出された頭部の向きを推定する。図７は、判定領域Ａ３内で頭部２２が検出され、頭部２２の向きが矢印７０の方向と推定された例を示している。
【００３８】
ステップＳ６３では、判定部１１３が、判定領域Ａ３に対応する判定基準を記憶部１１６から読み出す。図７の符号７１は、判定領域Ａ３に対応する判定基準を模式的に図示したものであり、実線の矢印７２が「安全な向き」（危険度合い＝１）を、破線の矢印７３が「危険な向き」（危険度合い＝５）を示している。そして、ステップＳ６４において、判定部１１３は、判定領域Ａ３に対応する判定基準を用いて、頭部２２の向き（矢印７０）が安全な向きか危険な向きかを判定する。図７の例では、安全な向き（危険度合い＝１）という判定結果が得られる。すなわち、頭部２２の向きがベッドの外側を向いていることから、対象者が自らの意思でベッドから降りようとしているとみなし、危険度合いは低いと判定するのである。
【００３９】
その後、出力部１１４が、危険度合いに応じた通知を行う（ステップＳ６５）。本実施例では、危険度合いが所定の閾値（例えば３）以上の場合に通知（例えばナースコール）を行い（ステップＳ６６）、危険度合いが閾値より小さい場合は通知を行わない。したがって、図７の例の場合は、通知は行われない。
【００４０】
以上述べた方法によれば、対象者が安全な状態にあるのか危険な状態にあるのかを画像から判定することができるので、ベッド上の対象者の危険をいち早く且つ従来よりも精度良く検知可能となる。そして、危険度合いに応じ必要な場合にのみ必要な通知を行うようにすることで、対象者が安全な状態にもかかわらず警報を通知し、看護師等の手間を不必要に煩わせてしまうという問題を解消することができる。
【００４１】
＜実施例２＞
図８と図９を参照して実施例２の見守り処理の一例を説明する。図８は、情報処理装置１１により実行される実施例２の見守り処理のフローチャートであり、図９は、危険度合い判定の例である。
【００４２】
ステップＳ８０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。取得された画像は記憶部１１６に一時的に記憶される。ステップＳ８１では、検出部１１１が、ステップＳ８０で取得された画像から対象者の頭部を検出する。検出された頭部の位置の情報は、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１１６に記憶され
る。次に、状態認識部１１２が、所定時間前（例えば１秒前）の画像における頭部の位置の情報を記憶部１１６から読み出し（ステップＳ８２）、所定時間前の頭部の位置とステップＳ８１で検出した頭部の位置に基づき、頭部の移動速度（所定時間あたりの移動量）と移動方向とを算出し、頭部の移動ベクトルを求める（ステップＳ８３）。図９は、判定領域Ａ３内で頭部２２が検出され、頭部２２の移動ベクトルが矢印９０のように計算された例を示している。
【００４３】
ステップＳ８４では、判定部１１３が、判定領域Ａ３に対応する判定基準を記憶部１１６から読み出す。図９の符号９１、９２は、判定領域Ａ３に対応する判定基準を模式的に図示したものである。符号９１は移動方向に関する判定基準の例であり、実線の矢印９３が「安全な方向」（危険度合い＝１）を、破線の矢印９４が「危険な方向」（危険度合い＝２）を示している。また、符号９２は移動速度（移動量）に関する判定基準の例であり、矢印が長いほど危険度合いが大きいことを示している。この例では、移動速度に応じて１〜４の４段階の危険度合いが割り当てられている。
【００４４】
ステップＳ８５では、判定部１１３が、判定基準９１、９２を用いて、頭部２２の移動ベクトル９０の危険度合いを判定する。例えば、移動方向についての危険度合いと移動速度についての危険度合いの積（乗算値）又は和（加算値）などを、移動ベクトル９０の危険度合いとすることができる。図９の例では、移動方向は安全（危険度合い＝１）であるが、移動速度が大きい（危険度合い＝４）ため、移動ベクトル９０の危険度合いは４（乗算値の場合）という判定結果が得られる。すなわち、頭部２２の移動方向だけをみればベッドから降りる方向ではあるが、その移動速度（移動量）が非常に大きいので、通常のベッドから降りる動作ではなくベッドから転落ないし転倒する動きであるとみなし、危険度合が高いと判定するのである。
【００４５】
その後、出力部１１４が、危険度合いに応じた通知を行う（ステップＳ８６）。本実施例では、危険度合いが所定の閾値（例えば３）以上の場合に通知（例えばナースコール）を行う（ステップＳ８７）。したがって、図９の例の場合は、通知が行われる。本実施例の方法によっても実施例１と同様、ベッド上の対象者の危険をいち早く且つ従来よりも精度良く検知可能となるとともに、不必要な通知を減らし、看護師等の手間を不必要に煩わせてしまうという問題を解消することができる。
【００４６】
＜実施例３＞
図１０を参照して実施例３の見守り処理の一例を説明する。図１０は、情報処理装置１１により実行される実施例３の見守り処理のフローチャートである。
【００４７】
ステップＳ１００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。取得された画像は記憶部１１６に一時的に記憶される。ステップＳ１０１では、検出部１１１が、ステップＳ１００で取得された画像から対象者の頭部を検出する。検出された頭部の位置の情報は、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１１６に記憶される。次に、状態認識部１１２が、所定時間前（例えば１秒前）の画像における頭部の位置の情報を記憶部１１６から読み出し（ステップＳ１０２）、所定時間前の頭部の位置とステップＳ１０１で検出した頭部の位置に基づき、頭部の移動速度（所定時間あたりの移動量）を算出する（ステップＳ１０３）。
【００４８】
ステップＳ１０４では、判定部１１３が、頭部が検出された判定領域に対応する判定基準を記憶部１１６から読み出す。本実施例では、移動速度と危険度合いとを対応付けた判定基準が、判定領域ごとに設定されている。例えば、判定領域Ａ１で頭部が検出される場合、対象者は寝ている状態にあるはずである。したがって、起き上がり動作（上半身を起こす動作）における頭部の一般的な速度（例えば２０ｃｍ／秒）に基づいて、判定領域Ａ
１に対する判定基準を設定するとよい（例えば、移動速度が２０ｃｍ／秒以下の場合：危険度合い＝１、２０〜４０ｃｍ／秒の場合：危険度合い＝２、４０ｃｍ／秒より大きい場合：危険度合い＝３など）。また、判定領域Ａ３やＡ４で頭部が検出される場合、対象者が次にとり得る動作として、立ち上がり動作が想定される。したがって、立ち上がり動作における頭部の一般的な速度（例えば５０ｃｍ／秒）に基づいて、判定領域Ａ３やＡ４に対する判定基準を設定するとよい（例えば、移動速度が５０ｃｍ／秒以下の場合：危険度合い＝１、５０〜８０ｃｍ／秒の場合：危険度合い＝２、８０ｃｍ／秒より大きい場合：危険度合い＝３など）。
【００４９】
ステップＳ１０５では、判定部１１３が、上述した判定基準を用いて、頭部２２の移動速度の危険度合いを判定する。そして、出力部１１４が、危険度合いに応じた通知を行う（ステップＳ１０６）。本実施例では、危険度合いが所定の閾値（例えば２）以上の場合に通知（例えばナースコール）を行う（ステップＳ１０７）。本実施例の方法によっても実施例１、２と同様、ベッド上の対象者の危険をいち早く且つ従来よりも精度良く検知可能となるとともに、不必要な通知を減らし、看護師等の手間を不必要に煩わせてしまうという問題を解消することができる。
【００５０】
＜実施例４＞
図１１を参照して実施例４の見守り処理の一例を説明する。図１１は、情報処理装置１１により実行される実施例４の見守り処理のフローチャートである。
【００５１】
ステップＳ１１０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。取得された画像は記憶部１１６に一時的に記憶される。ステップＳ１１１では、検出部１１１が、ステップＳ１００で取得された画像から対象者の頭部を検出する。検出された頭部の位置の情報は、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１１６に記憶される。ステップＳ１１２では、状態認識部１１２が、頭部の向き、移動速度、移動方向を計算する。具体的な計算方法は、実施例１〜３で述べたものと同じでよい。
【００５２】
ステップＳ１１３では、判定部１１３が、頭部が検出された判定領域に対応する判定基準を記憶部１１６から読み出す。そして、判定部１１３は、頭部の向きに対する危険度合い（ステップＳ１１４）、頭部の移動ベクトルに対する危険度合い（ステップＳ１１５）、頭部の移動速度に対する危険度合い（ステップＳ１１６）をそれぞれ計算する。具体的な計算方法は、実施例１〜３で述べたものと同じでよい。次にステップＳ１１７において、判定部１１３が、ステップＳ１１４〜Ｓ１１６で得られた危険度合いの３つの値を統合して、危険度合いの統合スコアを計算する。例えば、３つのうちの最大値を統合スコアに選んでもよいし、３つないし２つの値の平均値、乗算値、加算値などを統合スコアに選んでもよい。
【００５３】
ステップＳ１１８では、出力部１１４が、危険度合いの統合スコアに応じた通知を行う。本実施例では、危険度合いの統合スコアが所定の閾値（例えば３）以上の場合に通知（例えばナースコール）を行う（ステップＳ１１９）。本実施例の方法によっても実施例１〜３と同様、ベッド上の対象者の危険をいち早く且つ従来よりも精度良く検知可能となるとともに、不必要な通知を減らし、看護師等の手間を不必要に煩わせてしまうという問題を解消することができる。加えて、複数の観点から対象者の危険度合いを評価するので、信頼性及び精度をより高めることができる。
【００５４】
＜その他＞
上記の実施形態及び各実施例の説明は、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、上記実施例１〜４では、危険度合いが所定の閾値以上の場合
にのみ通知を行う構成としたが、危険度合いに応じて通知の内容や頻度や手段などを切り替える構成としてもよい。また、判定した危険度合いや、危険度合いに応じた通知内容といった情報を、情報処理装置１１の画面上に出力してもよい。この場合に、撮像装置１０から取り込まれた画像における対象者の近傍に上記情報を出力してもよい。また、対象者の連続した動き（寝ている状態→起床→ベッドからの離床）の中で、フレームごと又は各判定領域の危険度合いを平均して出力してもよい。
【符号の説明】
【００５５】
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：状態認識部、１１３：判定部、１１４：出力部、１１５：領域設定部、１１６：記憶部
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〜Ａ４：判定領域
【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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【図１１】
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