(57)【要約】【課題】被観察者の顔検出ができない場合であっても、被観察者の生体情報を的確に検出する。【解決手段】生体情報検出装置は、被観察者が撮像された画像データを入力する画像入力部１２と、画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部１３と、分割した領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定する生体判定部１４と、検出された生体情報と生体情報が検出された領域の位置情報とを取得し、生体情報及び位置情報を記憶する生体情報・位置記憶部１５と、を有する。【選択図】図２
2018114015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被観察者が撮像された画像データを入力する画像入力部と、
前記画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と、
前記領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定する生体判定部と、
前記検出された生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報が検出された領域の位置情報を取得する位置情報取得部と、
を有する、生体情報検出装置。
【請求項２】
前記生体判定部は、
前記複数の領域について順に生体情報検出処理を行って各領域の生体情報の検出の有無を判定する、
請求項１に記載の生体情報検出装置。
【請求項３】
前記画像領域分割部は、
前記生体情報が検出された領域をさらに細分化する詳細領域分割部を含み、
前記生体判定部は、
前記細分化された詳細領域について生体情報検出処理を行って生体情報の検出の有無を判定する、
請求項１に記載の生体情報検出装置。
【請求項４】
前記画像データにおいて前記生体情報が検出された領域の位置を前記領域の動きに応じて追従させる追従位置指定部を、さらに有し、
前記生体判定部は、前記追従後の領域について生体情報検出処理を行って生体情報の検出の有無を判定する、
請求項１又は３に記載の生体情報検出装置。
【請求項５】
生体情報検出装置における生体情報検出方法であって、
被観察者が撮像された画像データを入力し、
前記画像データを複数の領域に分割し、
前記領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定し、
前記検出された生体情報を取得し、
前記生体情報が検出された領域の位置情報を取得する、
生体情報検出方法。
【請求項６】
被観察者が撮像された画像データに基づいて生体情報を検出する生体情報検出装置と、前記生体情報検出装置にて取得された生体情報を処理する生体情報処理装置と、を有する生体情報検出システムであって、
前記生体情報検出装置は、
被観察者が撮像された画像データを入力し、
前記画像データを複数の領域に分割し、
前記領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定し、
前記検出された生体情報を取得し、
前記生体情報が検出された領域の位置情報を取得し、
前記生体情報及び前記位置情報を前記生体情報処理装置に出力し、
前記生体情報処理装置は、
前記生体情報及び前記位置情報を入力し、
前記入力した生体情報の異常を検出し、
前記入力した位置情報の異常を検出し、
前記生体情報と前記位置情報の少なくとも一方の異常状態を検出した場合、異常を通知する、
生体情報検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、人の生体情報を検出する生体情報検出装置、生体情報検出方法及び生体情報検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人の生体情報を推定するバイタルセンシング技術は、例えば在宅医療や健康管理の分野にとどまらず、運転中の眠気検知、ゲーム中のユーザの心理状態の取得、監視システムでの異常者検知等、多岐にわたる分野への応用が期待されている。現在、生体情報をセンシングする機器は、人の身体に接触させて使うタイプが主流であり、ユーザ自身が装着する必要があるため、応用範囲が限定されてしまう。
【０００３】
このため、非接触でセンシングするための取り組みの一つとして、カメラの撮像により得られた画像から生体情報の一例としての脈拍数を推定する技術が提案されている。この技術を用いることで、ユーザに自ら意識させることなく生体情報をセンシングすることができ、応用範囲の拡大が期待できる。例えば、監視カメラで撮影しながら、ストレスにより脈拍変動が大きくなった不審人物を検知することが可能である。また、１つのカメラに写る複数人を同時にセンシング可能であることも大きなメリットである。接触型と比べ、ユーザ毎に対して個別の機器を用意する必要がなく、体に取り付ける煩わしさも低減できる。
【０００４】
ここで、人の生体状態を観察（検出）する先行技術として、例えば特許文献１に示す生体状態観察システムが知られている。この生体状態観察システムは、時間的に連続した複数のフレームで構成される少なくとも１人の被観察者が含まれる画像を入力し、画像内の所定の領域を検出して所定の領域の情報を出力し、画像内の所定の領域から、画像内に含まれる被観察者の生体情報を検出し、生体の状態の異常の判定に用いられる所定の生体パラメータと生体情報のデータ又はそのデータの変化とを比較し、被観察者の生体状態に発生した異常を検出する。これにより、生体状態観察システムは、被観察者に違和感や不快感を与えることなく、被観察者の生体情報の観察及び生体状態の異常の検出を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１４／０３０４３９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した特許文献１では、公知の顔検出技術を用いて、被観察者の顔の領域を検出し、顔の領域を皮膚の領域として画像内の所定の領域として設定し、所定の領域から生体情報を検出していた。しかし、特許文献１の構成では、例えば被観察者の顔が横を向いた場合など、顔検出が正常にできない状態では、脈拍数などの生体情報を検出できないという課題があった。
【０００７】
本開示は、上述した従来の事情に鑑みて案出され、被観察者の顔検出ができない場合であっても、被観察者の生体情報を的確に検出する生体情報検出装置、生体情報検出方法及び生体情報検出システ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】
【０００８】
本開示は、被観察者が撮像された画像データを入力する画像入力部と、前記画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と、前記領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定する生体判定部と、前記検出された生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報が検出された領域の位置情報を取得する位置情報取得部と、を有する、生体情報検出装置を提供する。
【０００９】
また、本開示は、生体情報検出装置における生体情報検出方法であって、被観察者が撮像された画像データを入力し、前記画像データを複数の領域に分割し、前記領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定し、前記検出された生体情報を取得し、前記生体情報が検出された領域の位置情報を取得する、生体情報検出方法を提供する。
【００１０】
また、本開示は、被観察者が撮像された画像データに基づいて生体情報を検出する生体情報検出装置と、前記生体情報検出装置にて取得された生体情報を処理する生体情報処理装置と、を有する生体情報検出システムであって、前記生体情報検出装置は、被観察者が撮像された画像データを入力し、前記画像データを複数の領域に分割し、前記領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定し、前記検出された生体情報を取得し、前記生体情報が検出された領域の位置情報を取得し、前記生体情報及び前記位置情報を前記生体情報処理装置に出力し、前記生体情報処理装置は、前記生体情報及び前記位置情報を入力し、前記入力した生体情報の異常を検出し、前記入力した位置情報の異常を検出し、前記生体情報と前記位置情報の少なくとも一方の異常状態を検出した場合、異常を通知する、生体情報検出システムを提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本開示によれば、被観察者の顔検出ができない場合であっても、被観察者の生体情報を的確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態の生体情報検出システムの概要の一例を示す説明図
【図２】第１の実施形態の生体情報検出システムの機能構成を示すブロック図
【図３】（Ａ）人の心臓の収縮と光の血管における吸収量との関係の一例を模式的に示す図、（Ｂ）光の強度の時系列変化の一例を示す図
【図４】ヘモグロビンにおける光の波長毎の吸収率の一例を示す図
【図５】見守り対象者を含む居室内を撮像した撮像画像の一例を示す図
【図６】第１の実施形態における生体情報検出処理を説明する図
【図７】第１の実施形態の生体情報検出処理の手順を示すフローチャート
【図８】本実施形態における異常状態検出処理の手順を示すフローチャート
【図９】第２の実施形態の生体情報検出システムの機能構成を示すブロック図
【図１０】第２の実施形態における生体情報検出処理を説明する図
【図１１】第２の実施形態の生体情報検出処理の手順を示すフローチャート
【図１２】第３の実施形態の生体情報検出システムの機能構成を示すブロック図
【図１３】第３の実施形態の第１例における生体情報検出処理を説明する図
【図１４】生体情報が検出できなくなった場合の再検出処理を説明する図
【図１５】第３の実施形態の第１例の生体情報検出処理の手順を示すフローチャート
【図１６】第３の実施形態の第２例における生体情報検出処理を説明する図
【図１７】第３の実施形態の第２例の生体情報検出処理の手順を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る生体情報検出装置、生体情報検出方法及び生体情報検出システムを具体的に開示した実施形態（以下、「本実施形態」という）を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【００１４】
本実施形態の生体情報検出装置は、例えば接触タイプの専用の脈拍数測定器を用いることなく、対象物（例えば人。以下同様。）が撮像された画像データを用いて、生体情報の一例として、人の脈拍数を非接触で検出する。以下では、生体情報検出装置及び生体情報検出システムの一例として、見守り対象者が存在している室内の空間を撮像し、撮像した画像データから生体を検出し、生体情報を取得する構成例を示す。
【００１５】
図１は、本実施形態の生体情報検出システムの概要の一例を示す説明図である。生体情報検出システムは、生体情報検出装置の一例として機能するカメラ１０と、カメラ１０にて取得した被観察者を含む観察対象の画像データ、被観察者の生体情報及び位置情報を取得して処理する生体情報処理装置の一例として機能するサーバ３０と、を含む構成である。ここでは、被観察者の一例として、高齢者などの見守り対象者５０が在室している居室を撮像し、見守り対象者５０の生体情報の検出、異常状態の検出などを行う生体情報検出システムを例示する。
【００１６】
カメラ１０は、室内を撮像する監視カメラ等の撮像装置であり、例えば、居室の天井に設置され、見守り対象者５０を含む居室内を天井付近から床に向かって下向きに撮像する。カメラ１０は、レンズ及び撮像素子を含む撮像部と、プロセッサ及びメモリを含む情報処理部と、通信回路を含む通信部とを有する。カメラ１０は、撮像した居室内の画像データに基づき、見守り対象者５０の生体情報及び位置情報を検出し、取得した見守り対象者５０の生体情報及び位置情報をサーバ３０に送信する。また、カメラ１０にて撮像した見守り対象者５０を含む画像データをサーバ３０に送信してもよい。カメラ１０とサーバ３０とは、有線ネットワーク又は無線ネットワークなどのネットワーク、或いは他の通信回線により接続され、互いに通信を行ってデータの送受信が可能となっている。
【００１７】
サーバ３０は、プロセッサ及びメモリを含むコンピュータと、各種データを記録するストレージとを有する。サーバ３０は、カメラ１０にて取得した画像データ、生体情報及び位置情報を記録して蓄積し、生体情報及び位置情報の異常を検出する。サーバ３０は、生体情報と位置情報の少なくとも一方において異常状態を検出した場合、他の装置の一例としての、見守り対象者５０の見守りを行う見守り者７０が使用する端末６０に対して、異常通知を送信する。見守り者７０は、例えば、見守り対象者５０を看護する看護師、見守りサービスを提供する事業者、見守り対象者５０が居る建物を警備する警備員、見守りサービスを受ける近親者などのサービス顧客、などである。端末６０は、パーソナルコンピュータ、スマートフォンなどの通信端末、携帯電話機、スピーカやランプ、ブザーなどの報知機、などにより構成され、サーバ３０と接続されて異常通知に関連するデータや信号を受信し、見守り者７０に対して異常が発生したことを報知する。端末６０は、看護師が駐在しているナースセンター、見守りサービス事業者の監視センター、見守りサービスの顧客拠点などに配備される。見守り者７０は、異常の発生を認識すると、見守り対象者５０に対して、確認連絡をする、現場に駆けつける、などの異常発生時の対応行動を実行する。なお、サーバ３０から端末６０に所定時間毎又は任意のタイミングで生体情報を送信し、異常発生の有無とは関係なく、見守り対象者５０の生体情報を端末６０に表示してモニタリングすることも可能である。
【００１８】
（第１の実施形態）
図２は、第１の実施形態の生体情報検出システムの機能構成を示すブロック図である。第１の実施形態では、カメラ１０Ａは、撮像部１１、画像入力部１２、画像領域分割部１３、生体判定部１４、生体情報・位置記憶部１５、情報出力部１６を含む構成である。撮像部１１は、撮像レンズと、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）型イメージセンサ又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）型イメージセンサ等による固体撮像素子と、を有する。撮像部１１は、見守り対象者５０を含む居室内を撮像し、得られた被写体の画像データを出力する。
【００１９】
画像入力部１２、画像領域分割部１３、生体判定部１４、生体情報・位置記憶部１５は、プロセッサ及びメモリを含む情報処理部によって各機能が実現される。なお、カメラ１０Ａは撮像部１１のみを有する構成とし、生体情報検出装置は、撮像部を含まないカメラと別体の構成としてもよい。この場合、例えば、カメラと生体情報検出装置とは、有線ネットワーク又は無線ネットワークなどのネットワーク、或いは他の通信回線により接続される。
【００２０】
画像入力部１２は、所定のフレームレートで撮像部１１により撮像された画像データのフレームを連続的に入力（取得）して画像領域分割部１３に出力する。なお、カメラと生体情報検出装置とが別体で構成されている場合には、画像入力部１２は、撮像部１１から送信された画像データのフレームを連続的に受信する。
【００２１】
画像領域分割部１３は、画像入力部１２にて取得した居室内の画像データについて、複数の領域に分割する。例えば、画像領域分割部１３は、画像の縦方向と横方向にそれぞれ複数に画像データを分割して、複数区画の格子状の領域に分割する。画像領域分割部１３は、分割したそれぞれの領域の位置情報を生体情報・位置記憶部１５に出力する。
【００２２】
生体判定部１４は、分割された各領域の画像データについて、人の脈波と推定される生体情報が検出されるかどうかを判断し、撮像画像の領域内に生体が存在するかどうかを判定する。生体判定部１４は、例えば、下記参考特許文献１に開示された生体情報推定技術を応用した情報処理を行うための、フィルタ部、波形検定部、脈拍推定部を有する構成を採用すればよい。
［参考特許文献１］特開２０１６−０７７５３９号公報
【００２３】
ここで、本実施形態の生体情報検出装置における脈拍数の推定原理について、図３（Ａ）及び（Ｂ）を参照して説明する。図３（Ａ）は、人の心臓の収縮と光の血管における吸収量との関係の一例を模式的に示す図である。図３（Ｂ）は、光の強度の時系列変化の一例を示す図である。
【００２４】
図３（Ａ）では、人の心臓の収縮（systole）に同期して血管の容積が変化することが示されている。心臓の収縮に応じて血管の容積が増大すると、光（例えば図４に示す特定波長域の光）の吸収量が増大するので、光の強度（Light intensity）も減少する（図３（Ｂ）参照）。なお、脈波とは、血液が心臓の収縮により大動脈に押し出された時に発生した血管内の圧力変化が末梢方向に伝わっていく時の波の動きを示す。
【００２５】
図３（Ｂ）では、横軸は時間を示し、縦軸は光の吸収量の変化によって得られた信号（光電脈波）の強度を示す。つまり、図３（Ｂ）において、ピークが現れている時は光の吸収量が少ないので血管の容積が増大していない状態になっており、極小値が現れている時には光の吸収量が多いので血管の容積が増大している状態となっている。なお、心臓と末梢部分との距離によって完全には同期しておらず多少の遅延は見られるが、心臓の収縮と光電脈波の強度の変化とは基本的に同期して変動している。
【００２６】
図４は、ヘモグロビンにおける光の波長毎の吸収率の一例を示す図である。図４では、例えばヘモグロビン（血液）は４００ｎｍの波長（つまり緑色）を吸収し易いことが示されている。なお、以下の各実施形態では緑色の光の成分の吸収率が高いことを利用して説明するが、他には例えば赤色の光（例えば１０００ｎｍを超える波長）の成分の反射率が高いことを利用して説明してもよい。
【００２７】
生体判定部１４におけるフィルタ部は、所定のフィルタ係数を有するバンドパスフィルタを有して構成される。フィルタ部は、入力された画像データの所定範囲の信号（画素値）を平均化することで、例えば撮像部１１の撮像時に含まれたノイズ信号を除去する。この平均化により、撮像画像の領域内に人が存在する場合、人の脈波が抽出され得るが、まだ身体の動き成分やノイズの残留成分が含まれている可能性が高いので、フィルタ部は、設定されたフィルタ係数を用いて、脈波の基本周波数以外の周波数成分をカットする。フィルタ部の出力は、波形検定部及び脈拍推定部に入力される。
【００２８】
フィルタ部のフィルタ係数は、例えば３０〜１２０ｂｐｍの信号がフィルタ部を通過するように予め設定されている。一般に安静時の成人の脈拍は６０〜８０ｂｐｍであるが、見守り対象者５０が徐脈又は頻脈を有する場合や、運動や緊張時の影響も考慮し、ここではフィルタ部の通過対象範囲を３０〜１２０ｂｐｍと設定している。
【００２９】
波形検定部は、フィルタ部の少なくとも１周期分の出力信号が入力され、フィルタ部においてカットできなかったノイズ信号の区間を検出するために、入力された少なくとも１周期分の出力信号において、ノイズ信号に該当する所定条件を満たす信号の区間があるか否かを判断する。波形検定部は、所定条件を満たすと判断した出力信号の区間を無効（invalid）区間として排除する。波形検定部は、例えば、所定値（例えばゼロ）に比べて、極端に大きい信号、及び極端に小さい信号を排除する。波形検定部は、所定条件を満たす信号の区間があると判断した場合には、該当する信号の区間を排除した少なくとも１周期分の信号を脈拍推定部に出力する。一方、波形検定部は、所定条件を満たす信号の区間がないと判断した場合には、フィルタ部からの少なくとも１周期分の出力信号をそのまま脈拍推定部に出力する。波形検定部の処理は、人の脈波の振幅が一定幅の中で緩やかに変化するという知見を利用しており、所定条件を満たす信号は外乱ノイズである可能性が高いことになる。
【００３０】
脈拍推定部は、フィルタ部の少なくとも１周期分の出力信号又は波形検定部の少なくとも１周期分の出力信号を用いて、画像データのフレームの入力間隔に基づき、人の脈拍数（Pulse rate）を算出する。
【００３１】
生体判定部１４は、脈拍推定部において脈拍数が正常に算出された場合、撮像画像の領域内に人（つまり、見守り対象者５０）が存在すると判定する。一方、生体判定部１４は、脈拍数が正常に算出されなかった場合、撮像画像の該当領域において人が存在しないと判定する。生体判定部１４は、分割された画像データの各領域について、生体の有無を判定する。生体判定部１４は、人がいることを判定した場合、その領域において、撮像画像から検出された見守り対象者５０の脈拍数を含む生体情報を生体情報・位置記憶部１５に出力する。この際、生体判定部１４は、生体が存在すると判定し、生体情報を検出した画像内の領域の位置によって、居室内の見守り対象者５０の位置を検出することになる。
【００３２】
生体情報・位置記憶部１５は、生体情報取得部と位置情報取得部の機能を実現する構成の一例であり、メモリを有して構成され、画像領域分割部１３より出力された画像データの領域の位置情報と、生体判定部１４より出力された見守り対象者５０の生体情報とを記憶する。生体情報・位置記憶部１５は、各領域の位置情報と生体情報が検出された領域とを対応付けて、生体情報が検出された領域の位置情報を見守り対象者５０の位置情報として記憶する。情報出力部１６は、例えば、通信回路、出力インタフェース等を有して構成され、生体情報・位置記憶部１５に記憶された生体情報及び位置情報を出力し、サーバ３０に対して送信する。
【００３３】
サーバ３０は、情報入力部３１、記録部３２、生体情報異常検出部３３、位置情報異常検出部３４、異常通知部３６を含む構成である。情報入力部３１は、例えば、通信回路、入出力インタフェース等を有して構成され、情報出力部１６から出力された生体情報及び位置情報を入力する。記録部３２は、例えば、半導体メモリ、ハードディスク装置等のストレージによって構成され、生体判定部１４により取得された生体情報及び位置情報を記録し、蓄積する。また、記録部３２は、撮像部１１にて撮像される観察対象の画像データに含まれる、ベッドや家具、備品などの居室内に存在する要素の位置を示す観測空間位置情報３５を予め記録する。記録部３２は、撮像部１１にて取得された画像データを記録して蓄積してもよい。
【００３４】
生体情報異常検出部３３及び位置情報異常検出部３４は、プロセッサ及びメモリを含む情報処理部によって各機能が実現される。生体情報異常検出部３３は、取得された見守り対象者５０の生体情報をモニタリングし、例えば、心拍数の急上昇、低下、停止などの生体情報の異常状態を検出する。位置情報異常検出部３４は、取得された見守り対象者５０の位置情報をモニタリングし、観測空間位置情報３５と比較して、例えば、ベッド以外の位置に見守り対象者５０が所定時間以上居る場合はベッドから落ちたと判定するなど、位置情報の異常状態を検出する。また、見守り対象者５０が居室から出た場合など、所定時間以上位置情報が検出されなかった場合に、位置情報の異常状態を判定してもよい。
【００３５】
異常通知部３６は、例えば、通信回路、出力インタフェース等を有して構成され、生体情報又は位置情報において異常状態が検出された場合に、異常通知を出力し、見守り者７０が使用する端末６０に送信する。異常通知は、例えば、異常発生を示す通知信号、文字情報、画像情報、音声情報など、各種の要素を用いて実行可能である。
【００３６】
次に、第１の実施形態における生体情報の検出及び異常状態の検出の各処理について説明する。図５は、見守り対象者５０を含む居室内を撮像した撮像画像の一例を示す図である。図６は、第１の実施形態における生体情報検出処理を説明する図である。
【００３７】
撮像部１１にて取得された撮像画像１００は、居室内の観察対象の画像として、見守り対象者５０、ベッド５１、家具５２、ＴＶ５３などが含まれる。ここでは、見守り対象者５０がベッド５１に寝ている場合を想定する。生体判定部１４は、撮像画像１００における見守り対象者５０の顔部分の画像情報から、生体情報を検出する。図５の例では、見守り対象者５０が真上を向いていて顔の正面が撮像されているので、公知の顔検出処理を行って顔の領域を抽出し、顔部分の画像情報を取得することも可能である。しかし、図６に示す撮像画像１００Ａのように、見守り対象者５０Ａが横を向いている場合は、顔検出が正常にできないこともある。本実施形態では、撮像画像１００Ａを複数の領域１１０に分割し、それぞれの領域１１０において生体情報検出処理を実行することによって、見守り対象者５０Ａの生体情報を検出する。また、生体情報が検出された領域を人物領域１１５として認識し、人物領域１１５の位置から見守り対象者５０Ａの位置情報を検出する。
【００３８】
本実施形態の生体情報検出装置は、画像領域分割部１３によって撮像画像１００Ａの画像データを複数の領域１１０に分割し、分割されたそれぞれの領域１１０毎に、生体判定部１４によって順番に生体情報を検出する。本明細書では、分割された領域単位で順次行う生体情報の検出処理を「バイタルスキャン」と称する。図６の例では、撮像画像１００Ａの複数の領域１１０を走査線のように端部から横方向−縦方向に走査してバイタルスキャンを行う処理を示している。この場合、上から３列目、左から２番目の領域において生体情報が検出され、この領域が人物領域１１５として抽出され、人物領域１１５とベッド５１の位置関係から、ベッド５１の上の範囲に正常に見守り対象者５０Ａが居ることが検出される。生体判定部１４は、バイタルスキャンを行う際に、撮像画像１００Ａの端部から順番に走査する他に、ベッド５１が位置する領域又はベッド５１の周辺の領域からバイタルスキャンを開始してもよいし、ベッド５１に近い側の端部からバイタルスキャンを開始してもよい。
【００３９】
生体判定部１４は、各領域１１０において、領域内の色情報を抽出し、例えば色情報の平均値を算出して色情報の代表値を取得する。生体判定部１４は、色情報の代表値の変動を検出し、変動の周期、態様が人の脈波の動きに近いかどうかを判定する。生体判定部１４は、色情報の代表値の変動が脈波に近く、人物らしき変動が検出された場合、人の脈波が検出されたと推定し、現在処理している領域を人物が居る人物領域１１５であると判定する。また、生体判定部１４は、人物領域１１５の色情報の代表値の変動から心拍数を算出する。一方、生体判定部１４は、色情報の代表値の変動が脈波とは異なる場合、ノイズであると判定する。なお、生体判定部１４は、領域１１０の色情報を取得する際に、人の肌色に近い色の領域を検出し、肌色の領域の色の変動によって人物の判定、生体情報の検出を行ってよい。
【００４０】
図７は、第１の実施形態の生体情報検出処理の手順を示すフローチャートである。画像入力部１２は、撮像部１１にて取得された撮像画像１００Ａの画像データを入力する。画像領域分割部１３は、撮像画像１００Ａの画像データを複数の領域１１０に分割する（Ｓ１１）。生体判定部１４は、バイタルスキャンを開始する先頭の領域１１０を選択し（Ｓ１２）、選択した領域１１０についてバイタルスキャンを実行し（Ｓ１３）、生体情報が検出されるか否かを判断する（Ｓ１４）。生体情報が検出された場合（Ｓ１４、Ｙｅｓ）、生体情報・位置記憶部１５は、生体判定部１４により取得された心拍数を含む生体情報を記憶し、画像領域分割部１３から出力される各領域１１０の位置情報を基に、生体情報が検出された人物領域１１５の位置情報を記憶する（Ｓ１５）。次に、生体判定部１４は、バイタルスキャンを行う次の領域１１０を選択し（Ｓ１６）、次の領域が無く、前回バイタルスキャンを行った領域が最終領域であるか否かを判断する（Ｓ１７）。また、生体情報が検出されない場合（Ｓ１４、Ｎｏ）、生体判定部１４は、そのまま次の領域１１０を選択し（Ｓ１６）、最終領域であるか否かを判断する（Ｓ１７）。最終領域でない場合（Ｓ１７、Ｎｏ）、生体判定部１４は、選択した次の領域１１０について、バイタルスキャンを実行し（Ｓ１３）、同様の処理を繰り返す（Ｓ１３〜Ｓ１７）。最終領域である場合（Ｓ１７、Ｙｅｓ）、生体判定部１４は、ステップＳ１２に戻り、撮像画像１００Ａの画像データの先頭の領域１１０から再度バイタルスキャンを実行し、同様の処理を繰り返す（Ｓ１２〜Ｓ１７）。なお、生体情報検出処理を停止又は終了する場合は、生体判定部１４は、例えば、見守り者７０が使用する端末６０からの操作指示、又はサーバ３０のスケジューリング制御による指令等に基づく処理停止指示を受信し、処理停止指示の割り込みによって任意のタイミングで生体情報検出処理を停止又は終了する。
【００４１】
図８は、本実施形態における異常状態検出処理の手順を示すフローチャートである。情報入力部３１は、撮像画像１００Ａから検出された心拍数を含む見守り対象者５０Ａの生体情報を取得し、記録部３２に記録する（Ｓ２１）。また、情報入力部３１は、撮像画像１００Ａから検出された見守り対象者５０Ａの位置情報を取得し、記録部３２に記録する（Ｓ２２）。生体情報異常検出部３３は、取得された見守り対象者５０Ａの生体情報を参照し、生体情報に異常があるか否かを判断する（Ｓ２３）。生体情報異常検出部３３は、例えば、心拍数の急上昇、低下、停止などの生体情報の異常状態の有無を判断する。位置情報異常検出部３４は、取得された見守り対象者５０Ａの位置情報を参照し、位置情報に異常があるか否かを判断する（Ｓ２４）。位置情報異常検出部３４は、例えば、ベッド以外の位置に見守り対象者５０Ａが所定時間以上居るなど、位置情報の異常状態の有無を判断する。生体情報に異常がある場合、又は位置情報に異常がある場合、異常通知部３６は、見守り者７０が使用する端末６０に対して異常通知を送信し、異常状態の発生を通知する（Ｓ２５）。
【００４２】
端末６０は、例えばディスプレイを有する場合、サーバ３０から異常通知を受信すると、異常通知情報をディスプレイに画面表示する。端末６０は、例えばＬＥＤ等のランプを有する場合、サーバ３０から異常通知を受信すると、ランプの点灯により異常発生を通知する。端末６０は、例えばスピーカ又はブザーを有する場合、サーバ３０から異常通知を受信すると、異常通知情報をスピーカ又はブザーから音声出力する。なお、端末６０は、サーバ３０から所定時間毎又は任意のタイミングで生体情報を受信し、見守り対象者５０の生体情報を表示してもよい。
【００４３】
本実施形態によれば、被観察者としての見守り対象者が横向きやうつ伏せになるなど、カメラに対して顔を背けた状態となり、見守り対象者の顔検出ができない場合であっても、複数分割した領域単位での生体情報検出により、見守り対象者の生体情報を的確に検出することができる。また、生体情報が検出された領域によって見守り対象者の位置情報を取得できる。また、取得した生体情報又は位置情報の異常を検出して通知することにより、見守り対象者の異常状態を居室外にいる見守り者などが適切に把握できる。
【００４４】
以上のように、本実施形態の生体情報検出装置の一例としてのカメラ１０Ａは、被観察者が撮像された画像データを入力する画像入力部１２と、画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部１３と、領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定する生体判定部１４と、検出された生体情報を取得し、生体情報が検出された領域の位置情報を取得し、生体情報及び位置情報を記憶する生体情報・位置記憶部１５と、を有する。
【００４５】
これにより、被観察者の顔検出ができない場合であっても、複数分割したそれぞれの領域の生体情報検出によって、被観察者の生体情報を的確に検出できる。また、生体情報が検出された領域の位置によって被観察者の位置情報を取得でき、被観察者の位置を把握できる。
【００４６】
また、カメラ１０Ａは、生体判定部１４において、複数の領域について順に生体情報検出処理を行って各領域の生体情報の検出の有無を判定する。これにより、分割した複数の領域において順に生体情報検出処理を実行することで、被観察者の顔検出ができない場合であっても、領域毎の判定によって生体情報が検出されたか否かを判定できる。
【００４７】
また、本実施形態の生体情報検出システムは、被観察者が撮像された画像データに基づいて生体情報を検出する生体情報検出装置の一例としてのカメラ１０Ａと、生体情報検出装置にて取得された生体情報を処理する生体情報処理装置としてのサーバ３０とを含むシステムである。カメラ１０Ａは、被観察者が撮像された画像データを入力し、画像データを複数の領域に分割し、領域のそれぞれにおいて人の脈波と推定される生体情報の検出の有無を判定し、検出された生体情報を取得し、生体情報が検出された領域の位置情報を取得し、生体情報及び位置情報をサーバ３０に出力する。サーバ３０は、生体情報及び位置情報を入力し、入力した生体情報の異常を検出し、入力した位置情報の異常を検出し、生体情報と位置情報の少なくとも一方の異常状態を検出した場合、異常を通知する。
【００４８】
これにより、被観察者の顔検出ができない場合であっても、複数分割したそれぞれの領域の生体情報検出によって、被観察者の生体情報を的確に検出できる。また、生体情報が検出された領域の位置によって被観察者の位置情報を取得でき、被観察者の位置を把握できる。また、生体情報と位置情報の異常を検出し、異常通知を行うことで、被観察者を見守る見守り者などにおいて、被観察者に関する異常状態の発生を検知でき、異常時の対応を的確に実行できる。
【００４９】
（第２の実施形態）
図９は、第２の実施形態の生体情報検出システムの機能構成を示すブロック図である。第２の実施形態では、観察対象の撮像画像を複数領域に分割して生体情報を検出する際に、さらに領域を細分化する処理例を示す。第２の実施形態のカメラ１０Ｂは、撮像部１１、画像入力部１２、画像領域分割部１３、生体判定部１４、生体情報・位置記憶部１５、詳細領域分割部１７、情報出力部１６を含む構成である。ここでは、図２に示した第１の実施形態の生体情報検出システムと異なる構成要素を中心に説明し、同一の構成要素については同一符号を付して説明を省略する。
【００５０】
詳細領域分割部１７は、生体判定部１４により見守り対象者５０の生体情報が検出された人物領域１１５について、さらに領域を細分化し、複数の詳細領域に分割する。例えば、詳細領域分割部１７は、複数分割され生体情報が検出された人物領域１１５において、画像の縦方向と横方向にそれぞれ複数に画像データを分割して、複数区画の格子状の詳細領域に分割する。生体判定部１４は、詳細領域分割部１７により細分化された詳細領域単位で、順に生体情報の検出を行う。これにより、高精度の生体情報、位置情報を取得可能にする。なお、詳細領域分割部１７による領域の細分化処理としては、生体情報が検出された領域をさらに細かく分割する処理の他に、カメラ１０Ｂの撮像部１１のパン、ズームなどによる撮像画像の画角の変更などによって、生体情報の検出対象領域のサイズを細かくする処理を用いてもよい。
【００５１】
次に、第２の実施形態における生体情報の検出及び異常状態の検出の各処理について説明する。図１０は、第２の実施形態における生体情報検出処理を説明する図である。本実施形態では、撮像画像１００Ｂを複数の領域１１０に分割し、それぞれの領域１１０において生体情報検出処理を実行することによって、見守り対象者５０Ａの生体情報を検出し、さらに生体情報が検出された人物領域１１５について、複数の詳細領域１２０に分割し、それぞれの詳細領域１２０において生体情報を検出する。また、複数の詳細領域１２０のうちの生体情報が検出された人物領域１２５から、見守り対象者５０Ａの位置情報を検出する。
【００５２】
本実施形態におけるバイタルスキャンは、詳細領域１２０においても、細分化する前の領域１１０と同様に行う。図１０の例では、生体情報が検出された撮像画像１００Ｂの人物領域１１５において、複数の詳細領域１２０を走査線のように端部から横方向−縦方向に走査してバイタルスキャンを行う処理を示している。この場合、上から３列目、左から１番目の詳細領域において生体情報が検出され、この詳細領域が人物領域１２５として抽出され、人物領域１２５とベッド５１の位置関係から、ベッド５１の上の範囲に正常に見守り対象者５０Ａが居ることが検出される。生体判定部１４は、各詳細領域１２０において、色情報の代表値の変動を検出し、変動の周期、態様が人の脈波の動きに近いかどうかを判定する。生体判定部１４は、色情報の代表値の変動が脈波に近く、人物らしき変動が検出された場合、人の脈波が検出されたと推定し、現在処理している詳細領域を人物が居る人物領域１２５であると判定する。また、生体判定部１４は、人物領域１２５の色情報の代表値の変動から心拍数を算出する。一方、生体判定部１４は、色情報の代表値の変動が脈波とは異なる場合、ノイズであると判定する。
【００５３】
図１１は、第２の実施形態の生体情報検出処理の手順を示すフローチャートである。画像入力部１２は、撮像部１１にて取得された撮像画像１００Ｂの画像データを入力する。画像領域分割部１３及び生体判定部１４によるステップＳ１１〜Ｓ１６までの処理は、図７に示した第１の実施形態と同様である。生体判定部１４は、分割した領域単位で生体情報の検出処理を実行し、現在の処理対象領域が最終領域であるか否かを判断する（Ｓ１７Ａ）。最終領域である場合（Ｓ１７Ａ、Ｙｅｓ）、詳細領域分割部１７は、生体情報が検出された人物領域１１５について、さらに複数の詳細領域１２０に分割するよう領域を細分化する（Ｓ３１）。
【００５４】
生体判定部１４は、バイタルスキャンを開始する先頭の詳細領域１２０を選択し（Ｓ３２）、選択した詳細領域１２０についてバイタルスキャンを実行し（Ｓ３３）、生体情報が検出されるか否かを判断する（Ｓ３４）。生体情報が検出された場合（Ｓ３４、Ｙｅｓ）、生体情報・位置記憶部１５は、生体判定部１４により取得された心拍数を含む生体情報を記憶し、画像領域分割部１３から出力される各詳細領域１２０の位置情報を基に、生体情報が検出された人物領域１２５の位置情報を記憶する（Ｓ３５）。次に、生体判定部１４は、バイタルスキャンを行う次の詳細領域１２０を選択し（Ｓ３６）、次の詳細領域が無く、前回バイタルスキャンを行った領域が最終詳細領域であるか否かを判断する（Ｓ３７）。また、生体情報が検出されない場合（Ｓ３４、Ｎｏ）、生体判定部１４は、そのまま次の詳細領域１２０を選択し（Ｓ３６）、最終詳細領域であるか否かを判断する（Ｓ３７）。最終詳細領域でない場合（Ｓ３７、Ｎｏ）、生体判定部１４は、選択した次の詳細領域１２０について、バイタルスキャンを実行し（Ｓ２３）、同様の処理を繰り返す（Ｓ３３〜Ｓ３７）。最終詳細領域である場合（Ｓ３７、Ｙｅｓ）、生体判定部１４は、ステップＳ３２に戻り、生体情報が検出された人物領域１１５における先頭の詳細領域１２０から再度バイタルスキャンを実行し、同様の処理を繰り返す（Ｓ３２〜Ｓ３７）。なお、生体情報検出処理を停止又は終了する場合は、生体判定部１４は、例えば、見守り者７０が使用する端末６０からの操作指示、又はサーバ３０のスケジューリング制御による指令等に基づく処理停止指示を受信し、処理停止指示の割り込みによって任意のタイミングで生体情報検出処理を停止又は終了する。
【００５５】
本実施形態によれば、複数分割した領域単位での生体情報検出と、生体情報が検出された領域をさらに細分化した詳細領域における生体情報検出とを行うことにより、詳細領域において領域ごとの特徴量がより顕著に取得されるため、見守り対象者の顔領域など、肌色の多い領域から高精度の生体情報を取得できる。
【００５６】
以上のように、本実施形態の生体情報検出装置の一例としてのカメラ１０Ｂは、画像領域分割部１３が、生体情報が検出された領域をさらに細分化する詳細領域分割部１７を含み、生体判定部１４が、細分化された詳細領域について生体情報検出処理を行って生体情報の検出の有無を判定する。これにより、細分化した詳細領域において生体情報の検出を行うことによって、例えば肌色の多い領域などの人の特徴量の成分が多い領域の生体情報を取得できる可能性が高まるため、高精度の生体情報を取得できる。
【００５７】
（第３の実施形態）
図１２は、第３の実施形態の生体情報検出システムの機能構成を示すブロック図である。第３の実施形態では、見守り対象者が居ると推定される生体情報が検出された人物領域について、次回以降の生体情報の検出において、見守り対象者の動きに応じて人物領域を追従させる処理例を示す。第３の実施形態のカメラ１０Ｃは、撮像部１１、画像入力部１２、画像領域分割部１３、生体判定部１４、生体情報・位置記憶部１５、追従位置指定部１８、情報出力部１６を含む構成である。ここでは、図２に示した第１の実施形態の生体情報検出システムと異なる構成要素を中心に説明し、同一の構成要素については同一符号を付して説明を省略する。
【００５８】
追従位置指定部１８は、撮像画像において、生体判定部１４にて生体情報が検出された人物領域１１５の動きを検出し、人物領域１１５の移動量を算出して移動後の人物領域１１５の位置を指定することにより、人物領域１１５を見守り対象者の動きに応じて追従させる。追従位置指定部１８は、人物領域１１５の画像データの特徴量を検出し、特徴量の位置変化に基づいて特徴量の動きがあるかどうか判定し、人物領域１１５の移動量を算出する。画像データの特徴量として、例えば肌色領域を用いればよい。追従位置指定部１８は、算出した人物領域１１５の移動量に従って人物領域１１５を移動させて追従させる。これにより、生体情報が検出された人物領域１１５の単位で見守り対象者の動きに追従できるようにし、見守り対象者を継続してモニタリング可能にする。
【００５９】
次に、第３の実施形態における生体情報の検出及び異常状態の検出の各処理について説明する。図１３は、第３の実施形態の第１例における生体情報検出処理を説明する図である。本実施形態では、撮像画像１００Ｃを複数の領域１１０に分割し、それぞれの領域１１０において生体情報検出処理を実行することによって、見守り対象者５０Ｂの生体情報を検出し、さらに生体情報が検出された人物領域１１５について、見守り対象者５０Ｂが動いた場合に人物領域１１５Ａの動きを検出して追従させる。また、動きに追従した人物領域１１５Ａによって、見守り対象者５０Ｂの位置情報を検出する。第１例は、第１の実施形態にて示した複数分割した領域１１０による人物領域１１５を追従させる処理例である。
【００６０】
また、図１４は、生体情報が検出できなくなった場合の再検出処理を説明する図である。撮像画像１００Ｄの画像中の特徴量の動きによって追従していた人物領域１１５Ａにおいて、生体情報が検出できなくなった場合、撮像画像１００Ｄの全体について、再度バイタルスキャンを実行し、分割した複数の領域１１０毎に順番に生体情報を検出する。これにより、例えば見守り対象者５０Ｂがうつ伏せになる、寝返りで大きく動くなど、見守り対象者５０Ｂの動きによって人物領域１１５Ａの追従が途絶えて生体情報が検出できなくなった場合でも、再度画像全体のバイタルスキャンを行うことで、生体情報の検出が可能である。
【００６１】
図１５は、第３の実施形態の第１例の生体情報検出処理の手順を示すフローチャートである。画像入力部１２は、撮像部１１にて取得された撮像画像１００Ｃの画像データを入力する。画像領域分割部１３及び生体判定部１４によるステップＳ１１〜Ｓ１６までの処理は、図７に示した第１の実施形態と同様である。生体判定部１４は、分割した領域単位で生体情報の検出処理を実行し、現在の処理対象領域が最終領域であるか否かを判断する（Ｓ１７Ｂ）。最終領域である場合（Ｓ１７Ｂ、Ｙｅｓ）、生体判定部１４は、生体情報が検出された人物領域１１５について、バイタルスキャンを実行し（Ｓ４１）、生体情報が検出されるか否かを判断する（Ｓ４２）。生体情報が検出された場合（Ｓ４２、Ｙｅｓ）、追従位置指定部１８は、人物領域１１５の画像データの特徴量を検出する（Ｓ４３）。また、追従位置指定部１８は、画像データの特徴量の位置変化によって特徴量の動きを検出する（Ｓ４４）。追従位置指定部１８は、特徴量の移動量によって人物領域１１５の動きがあるかどうか判断する（Ｓ４５）。追従位置指定部１８は、特徴量の動きが検出された場合（Ｓ４５、Ｙｅｓ）、特徴量の移動量に合わせて人物領域１１５Ａの位置を変更し、人物領域１１５Ａを追従させる（Ｓ４６）。生体判定部１４は、ステップＳ４１に戻り、追従後の人物領域１１５のバイタルスキャンを実行し、同様の処理を繰り返す（Ｓ４１〜Ｓ４５）。一方、追従位置指定部１８により、特徴量の動きが検出されない場合（Ｓ４５、Ｎｏ）、ステップＳ４１に戻り、生体判定部１４は、再度人物領域１１５のバイタルスキャンを実行し、同様の処理を繰り返す（Ｓ４１〜Ｓ４５）。なお、生体情報検出処理を停止又は終了する場合は、生体判定部１４は、例えば、見守り者７０が使用する端末６０からの操作指示、又はサーバ３０のスケジューリング制御による指令等に基づく処理停止指示を受信し、処理停止指示の割り込みによって任意のタイミングで生体情報検出処理を停止又は終了する。
【００６２】
また、生体判定部１４は、生体情報が検出されない場合（Ｓ４２、Ｎｏ）、ステップＳ１２に戻り、図１４に示したように撮像画像１００Ｄの画像データの先頭の領域１１０から再度バイタルスキャンを実行し、同様の処理を繰り返す（Ｓ１２〜Ｓ１７Ｂ）。これにより、生体情報の再検出処理を行って見守り対象者５０Ｃが居る人物領域１１５Ｂを検出する。
【００６３】
図１６は、第３の実施形態の第２例における生体情報検出処理を説明する図である。第２例は、第２の実施形態にて示した詳細領域１２０による人物領域１２５を追従させる処理例である。第２例では、撮像画像１００Ｅを複数分割した領域１１０において生体情報検出処理を実行し、生体情報が検出された人物領域１１５について、さらに複数分割した詳細領域１２０において生体情報検出処理を実行して見守り対象者５０Ｂの生体情報を検出し、生体情報が検出された人物領域１２５について、見守り対象者５０Ｂが動いた場合に人物領域１２５Ａの動きを検出して追従させる。また、動きに追従した人物領域１２５Ａによって、見守り対象者５０Ｂの位置情報を検出する。
【００６４】
図１７は、第３の実施形態の第２例の生体情報検出処理の手順を示すフローチャートである。画像入力部１２は、撮像部１１にて取得された撮像画像１００Ｅの画像データを入力する。画像領域分割部１３及び生体判定部１４によるステップＳ１１〜Ｓ１６までの処理は、図７に示した第１の実施形態と同様である。また、画像領域分割部１３及び生体判定部１４によるステップＳ１７Ａ、Ｓ３１〜Ｓ３６までの処理は、図１１に示した第２の実施形態と同様である。生体判定部１４は、分割した詳細領域単位で生体情報の検出処理を実行し、現在の処理対象領域が最終詳細領域であるか否かを判断する（Ｓ３７Ａ）。最終領域である場合（Ｓ３７Ａ、Ｙｅｓ）、生体判定部１４は、生体情報が検出された詳細領域の人物領域１２５について、バイタルスキャンを実行し（Ｓ４１Ａ）、生体情報が検出されるか否かを判断する（Ｓ４２Ａ）。
【００６５】
生体情報が検出された場合（Ｓ４２Ａ、Ｙｅｓ）、追従位置指定部１８は、詳細領域の人物領域１２５の画像データの特徴量を検出する（Ｓ４３Ａ）。また、追従位置指定部１８は、画像データの特徴量の位置変化によって特徴量の動きを検出する（Ｓ４４Ａ）。追従位置指定部１８は、特徴量の移動量によって人物領域１２５の動きがあるかどうか判断する（Ｓ４５Ａ）。追従位置指定部１８は、特徴量の動きが検出された場合（Ｓ４５Ａ、Ｙｅｓ）、特徴量の移動量に合わせて詳細領域の人物領域１２５Ａの位置を変更し、人物領域１２５Ａを追従させる（Ｓ４６Ａ）。生体判定部１４は、ステップＳ４１Ａに戻り、追従後の人物領域１２５のバイタルスキャンを実行し、同様の処理を繰り返す（Ｓ４１Ａ〜Ｓ４５Ａ）。一方、追従位置指定部１８により、特徴量の動きが検出されない場合（Ｓ４５Ａ、Ｎｏ）、ステップＳ４１Ａに戻り、生体判定部１４は、再度詳細領域の人物領域１２５のバイタルスキャンを実行し、同様の処理を繰り返す（Ｓ４１Ａ〜Ｓ４５Ａ）。なお、生体情報検出処理を停止又は終了する場合は、生体判定部１４は、例えば、見守り者７０が使用する端末６０からの操作指示、又はサーバ３０のスケジューリング制御による指令等に基づく処理停止指示を受信し、処理停止指示の割り込みによって任意のタイミングで生体情報検出処理を停止又は終了する。
【００６６】
本実施形態によれば、生体情報の検出領域を追従させることにより、見守り対象者が移動した場合でも移動に適応して生体情報の検出を継続でき、見守り対象者の生体情報を逃さずに取得できる。また、見守り対象者の位置情報を移動に追従して取得することが可能であり、高精度の位置情報を取得できる。
【００６７】
以上のように、本実施形態の生体情報検出装置の一例としてのカメラ１０Ｃは、画像データにおいて生体情報が検出された領域の位置を領域の動きに応じて追従させる追従位置指定部１８を有し、生体判定部１４が、追従後の領域について生体情報検出処理を行って生体情報の検出の有無を判定する。これにより、被観察者に動きがある場合でも動きに合わせて生体情報の検出を継続でき、生体情報の検出漏れを削減できる。
【００６８】
以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上記実施形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
本開示は、被観察者の顔検出ができない場合であっても、被観察者の生体情報を的確に検出する生体情報検出装置、生体情報検出方法及び生体情報検出システムとして有用である。
【符号の説明】
【００７０】
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ  カメラ
１１  撮像部
１２  画像入力部
１３  画像領域分割部
１４  生体判定部
１５  生体情報・位置記憶部
１６  情報出力部
１７  詳細領域分割部
１８  追従位置指定部
３０  サーバ
３１  情報入力部
３２  記録部
３３  生体情報異常検出部
３４  位置情報異常検出部
３６  異常通知部
５０、５０Ａ、５０Ｂ、５０Ｃ  見守り対象者
６０  端末
７０  見守り者
１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ、１００Ｄ  撮像画像
１１０  領域
１１５、１１５Ａ、１１５Ｂ、１２５、１２５Ａ  人物領域
１２０  詳細領域
【図１】
2018114015.tif 000003
【図２】
2018114015.tif 000004
【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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【図１２】
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【図１３】
2018114015.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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