(57)【要約】【課題】複数の動物間での噛みつきの発生を検知することができる噛みつき検知装置及びプログラムを提供する。【解決手段】噛みつき検知装置１０は、複数の動物を撮影して画像情報を得る撮影部と、撮影部により得られた画像情報から一方の動物の口が他方の動物の一部に接触していることが検知された場合に、噛みつきの発生を端末装置５０に報知する報知部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の動物を撮影して画像情報を得る撮影部と、
前記撮影部により得られた画像情報から一方の動物の口が他方の動物の一部に接触していることが検知された場合に、噛みつきの発生を報知する報知部と、
を備えた噛みつき検知装置。
【請求項２】
前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記画像情報から得られる前記一方の動物の深度と前記他方の動物の深度との差が第１閾値以下である場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部を更に備えた請求項１に記載の噛みつき検知装置。
【請求項３】
前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記画像情報から得られる前記一方の動物と前記他方の動物との深度方向と直交する方向における距離が第２閾値以下である場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部を更に備えた請求項１に記載の噛みつき検知装置。
【請求項４】
前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記画像情報から前記一方の動物の口に歯が検知された場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部を更に備えた請求項１に記載の噛みつき検知装置。
【請求項５】
前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記画像情報から前記他方の動物の身体的変化が予め定められた変化であることが検知された場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部を更に備えた請求項１に記載の噛みつき検知装置。
【請求項６】
前記身体的変化は、表情の変化であり、
前記予め定められた変化は、苦痛を表す表情への変化である請求項５に記載の噛みつき検知装置。
【請求項７】
前記複数の動物の各々から音声情報を取得する音声取得部と、
前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記音声取得部により取得された音声情報により示される音声が予め定められた音声であることが検知された場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部と、
を更に備えた請求項１に記載の噛みつき検知装置。
【請求項８】
前記予め定められた音声は、悲鳴、苦痛を表す言葉、及び噛みつきの制止を促す言葉の少なくとも１つである請求項７に記載の噛みつき検知装置。
【請求項９】
前記撮影部により得られた画像情報を録画する録画部を更に備えた請求項１〜８のいずれか１項に記載の噛みつき検知装置。
【請求項１０】
前記録画部は、前記画像情報から得られる前記一方の動物の深度と前記他方の動物の深度との差が第１閾値以下で、かつ、前記画像情報から得られる前記一方の動物と前記他方の動物との深度方向と直交する方向における距離が第２閾値以下である場合に、前記画像情報の録画を開始する請求項９に記載の噛みつき検知装置。
【請求項１１】
予め定められた一時記憶領域及び非一時記憶領域を含む記憶部を更に備え、
前記録画部は、録画を開始してから、噛みつきの発生までの間に得られる画像情報を前記一時記憶領域に上書きで録画し、噛みつきが発生した場合、前記一時記憶領域に上書きで録画された画像情報を前記非一時記憶領域に移動させ、かつ、噛みつきの発生以後に得られる画像情報を前記非一時記憶領域に録画する請求項１０に記載の噛みつき検知装置。
【請求項１２】
前記録画部は、前記噛みつきの発生以後に得られる画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知されなくなった場合に、前記画像情報の録画を終了する請求項１１に記載の噛みつき検知装置。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の噛みつき検知装置が備える報知部として機能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、噛みつき検知装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、撮影した人の身体的特徴を表すユーザ情報及び当該人の動き又は身振り手振りを含むモーション情報に基づいて、当該人の動きを含む行動を認識する認識データ伝送装置が記載されている。この認識データ伝送装置は、撮影した映像から人の身体の一部又は全部の特徴量を検出し、検出した特徴量から映像中の人を特定する。また、この認識データ伝送装置は、特定した人に関する特徴量から人の身体的特徴を表すユーザ情報を検出し、撮影した映像からユーザの動き又は身振り手振りを含むモーション情報を検出する。そして、この認識データ伝送装置は、検出したモーション情報及びユーザ情報から、人の動きを含む行動を認識し、認識した行動情報を人の行動毎に分割し、分割した行動情報をブロックデータとして生成し、生成したブロックデータをブロック毎に外部に伝送する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１５／０９３３３０号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、例えば、保育園や幼稚園等の幼児を預かる施設では、幼児同士の噛みつきが頻繁に発生しており、監督責任を施設側に負わされることが少なくない。施設の保育士等は、１人で多くの幼児の行動を監視しつつ、煩雑な事務処理も行うため、幼児同士の噛みつきが発生しても気付くことができない場合が多い。従来、人等の動物の行動を見守るための技術は提案されているが、複数の動物間での噛みつきの発生を検知する技術についての提案は見当たらない。
【０００５】
本発明は、複数の動物間での噛みつきの発生を検知することができる噛みつき検知装置及び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】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の噛みつき検知装置は、複数の動物を撮影して画像情報を得る撮影部と、前記撮影部により得られた画像情報から一方の動物の口が他方の動物の一部に接触していることが検知された場合に、噛みつきの発生を報知する報知部と、を備えている。
【０００７】
また、請求項２に記載の噛みつき検知装置は、請求項１に記載の発明において、前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記画像情報から得られる前記一方の動物の深度と前記他方の動物の深度との差が第１閾値以下である場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部を更に備えている。
【０００８】
また、請求項３に記載の噛みつき検知装置は、請求項１に記載の発明において、前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記画像情報から得られる前記一方の動物と前記他方の動物との深度方向と直交する方向における距離が第２閾値以下である場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部を更に備えている。
【０００９】
また、請求項４に記載の噛みつき検知装置は、請求項１に記載の発明において、前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記画像情報から前記一方の動物の口に歯が検知された場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部を更に備えている。
【００１０】
また、請求項５に記載の噛みつき検知装置は、請求項１に記載の発明において、前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記画像情報から前記他方の動物の身体的変化が予め定められた変化であることが検知された場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部を更に備えている。
【００１１】
また、請求項６に記載の噛みつき検知装置は、請求項５に記載の発明において、前記身体的変化が、表情の変化であり、前記予め定められた変化が、苦痛を表す表情への変化であるとされている。
【００１２】
また、請求項７に記載の噛みつき検知装置は、請求項１に記載の発明において、前記複数の動物の各々から音声情報を取得する音声取得部と、前記画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知され、かつ、前記音声取得部により取得された音声情報により示される音声が予め定められた音声であることが検知された場合に、噛みつきが発生していると判定する判定部と、を更に備えている。
【００１３】
また、請求項８に記載の噛みつき検知装置は、請求項７に記載の発明において、前記予め定められた音声が、悲鳴、苦痛を表す言葉、及び噛みつきの制止を促す言葉の少なくとも１つであるとされている。
【００１４】
また、請求項９に記載の噛みつき検知装置は、請求項１〜８のいずれか１項に記載の発明において、前記撮影部により得られた画像情報を録画する録画部を更に備えている。
【００１５】
また、請求項１０に記載の噛みつき検知装置は、請求項９に記載の発明において、前記録画部が、前記画像情報から得られる前記一方の動物の深度と前記他方の動物の深度との差が第１閾値以下で、かつ、前記画像情報から得られる前記一方の動物と前記他方の動物との深度方向と直交する方向における距離が第２閾値以下である場合に、前記画像情報の録画を開始する。
【００１６】
また、請求項１１に記載の噛みつき検知装置は、請求項１０に記載の発明において、予め定められた一時記憶領域及び非一時記憶領域を含む記憶部を更に備え、前記録画部が、録画を開始してから、噛みつきの発生までの間に得られる画像情報を前記一時記憶領域に上書きで録画し、噛みつきが発生した場合、前記一時記憶領域に上書きで録画された画像情報を前記非一時記憶領域に移動させ、かつ、噛みつきの発生以後に得られる画像情報を前記非一時記憶領域に録画する。
【００１７】
また、請求項１２に記載の噛みつき検知装置は、請求項１１に記載の発明において、前記録画部が、前記噛みつきの発生以後に得られる画像情報から前記一方の動物の口が前記他方の動物の一部に接触していることが検知されなくなった場合に、前記画像情報の録画を終了する。
【００１８】
更に、上記目的を達成するために、請求項１３に記載のプログラムは、コンピュータを、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の噛みつき検知装置が備える報知部として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１及び請求項１３に係る発明によれば、複数の動物間での噛みつきの発生を検知することができる。
【００２０】
請求項２に係る発明によれば、深度の差を考慮しない場合と比較して、複数の動物間での噛みつきの発生を精度良く検知することができる。
【００２１】
請求項３に係る発明によれば、深度方向と直交する方向における距離を考慮しない場合と比較して、複数の動物間での噛みつきの発生を精度良く検知することができる。
【００２２】
請求項４に係る発明によれば、歯の検知を考慮しない場合と比較して、複数の動物間での噛みつきの発生を精度良く検知することができる。
【００２３】
請求項５に係る発明によれば、身体的変化を考慮しない場合と比較して、複数の動物間での噛みつきの発生を精度良く検知することができる。
【００２４】
請求項６に係る発明によれば、苦痛を表す表情への変化を検知しない場合と比較して、複数の動物間での噛みつきの発生を精度良く検知することができる。
【００２５】
請求項７に係る発明によれば、噛みつきの判定に画像情報のみを用いる場合と比較して、複数の動物間での噛みつきの発生を精度良く検知することができる。
【００２６】
請求項８に係る発明によれば、悲鳴、苦痛を表す言葉、及び噛みつきの制止を促す言葉の少なくとも１つを伴う複数の動物間での噛みつきの発生を精度良く検知することができる。
【００２７】
請求項９に係る発明によれば、噛みつきの発生の様子を後で確認することができる。
【００２８】
請求項１０に係る発明によれば、深度の差及び深度方向と直交する方向における距離を考慮しない場合と比較して、噛みつきが発生する可能性が高い画像情報を録画することができる。
【００２９】
請求項１１に係る発明によれば、上書き録画を行わない場合と比較して、記憶部の記憶領域を効率的に利用することができる。
【００３０】
請求項１２に係る発明によれば、噛みつきが終了した後の画像情報が録画されてしまうことを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】第１の実施形態に係る噛みつき検知システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る噛みつき検知装置の電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る噛みつき検知装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図４】実施形態に係る噛みつき発生と判定される画像の一例を示す図である。
【図５】実施形態に係る深度差及び隣接距離の一例を示す模式図である。
【図６】実施形態に係る深度差及び隣接距離の他の例を示す模式図である。
【図７】第１の実施形態に係る判定条件テーブルの一例を示す図である。
【図８】第１の実施形態に係る噛みつき検知プログラムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】実施形態に係る判定条件選択画面の一例を示す正面図である。
【図１０】第２の実施形態に係る噛みつき検知装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】第２の実施形態に係る判定条件テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態の一例について詳細に説明する。
【００３３】
［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る噛みつき検知システム９０の構成の一例を示すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る噛みつき検知システム９０は、噛みつき検知装置１０と、端末装置５０と、を備えている。
【００３４】
本実施形態に係る噛みつき検知装置１０は、ネットワークＮを介して、端末装置５０と接続されている。なお、ネットワークＮには、一例として、インターネットや、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等が適用される。噛みつき検知装置１０は、一例として、保育園や幼稚園等の幼児を預かる施設に設置されている。この場合、噛みつき検知装置１０は、人の一例である幼児の行動を撮影した画像情報から、幼児同士の噛みつきの発生や、幼児の保育士への噛みつきの発生等を検知する。なお、噛みつき検知装置１０は、認知症や発達障害等の患者を預かる施設に設置されていてもよい。また、本実施形態では、噛みつき検知の対象を人としたが、犬や猫等も含まれる。本実施形態に係る噛みつき検知の対象は、少なくとも口を有する動物全般が対象とされ得る。
【００３５】
本実施形態に係る端末装置５０には、一例として、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）等の汎用的なコンピュータや、スマートフォン、タブレット端末等の携帯型の端末装置等が適用される。端末装置５０は、人の行動を監視する監視者（本実施形態では保育士等）が使用する端末装置であり、噛みつき検知装置１０で噛みつきの発生が検知された場合に、噛みつき検知装置１０から噛みつき発生のアラート・メッセージが報知される。
【００３６】
図２は、第１の実施形態に係る噛みつき検知装置１０の電気的な構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、本実施形態に係る噛みつき検知装置１０は、制御部１２と、記憶部１４と、撮影部１６と、マイク１８と、表示部２０と、操作部２２と、通信部２４と、を備えている。
【００３７】
制御部１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２Ｃ、及び入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）１２Ｄを備えており、これら各部がバスを介して各々接続されている。
【００３８】
Ｉ／Ｏ１２Ｄには、記憶部１４と、撮影部１６と、マイク１８と、表示部２０と、操作部２２と、通信部２４と、を含む各機能部が接続されている。これらの各機能部は、Ｉ／Ｏ１２Ｄを介して、ＣＰＵ１２Ａと相互に通信可能とされる。
【００３９】
制御部１２は、噛みつき検知装置１０の一部の動作を制御するサブ制御部として構成されてもよいし、噛みつき検知装置１０の全体の動作を制御するメイン制御部の一部として構成されてもよい。制御部１２の各ブロックの一部又は全部には、例えば、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路又はＩＣ（Integrated Circuit）チップセットが用いられる。上記各ブロックに個別の回路を用いてもよいし、一部又は全部を集積した回路を用いてもよい。上記各ブロック同士が一体として設けられてもよいし、一部のブロックが別に設けられてもよい。また、上記各ブロックのそれぞれにおいて、その一部が別に設けられてもよい。制御部１２の集積化には、ＬＳＩに限らず、専用回路又は汎用プロセッサを用いてもよい。
【００４０】
記憶部１４としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等が用いられる。記憶部１４には、本実施形態に係る噛みつき検知プログラム１４Ａが記憶されている。なお、この噛みつき検知プログラム１４Ａは、ＲＯＭ１２Ｂに記憶されていてもよい。また、記憶部１４には、後述する判定条件テーブル１４Ｂが記憶されている。この判定条件テーブル１４ＢもＲＯＭ１２Ｂに記憶されていてもよい。
【００４１】
噛みつき検知プログラム１４Ａは、例えば、噛みつき検知装置１０に予めインストールされていてもよい。噛みつき検知プログラム１４Ａは、不揮発性の記憶媒体に記憶して、又はネットワークＮを介して配布して、噛みつき検知装置１０に適宜インストールすることで実現してもよい。なお、不揮発性の記憶媒体の例としては、ＣＤ-ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、光磁気ディスク、ＨＤＤ、ＤＶＤ-ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、フラッシュメモリ、メモリカード等が想定される。
【００４２】
撮影部１６には、例えば、ＣＣＤ(Charge Coupled Device)やＣＭＯＳ(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の固体撮像素子を備えたビデオカメラ等が用いられる。撮影部１６は、噛みつき検知の対象とする人（本実施形態では幼児）の行動を動画で撮影する。本実施形態では、撮影部１６を用いて、被写体までの距離を示す深度（後述）を計測するために、一例として、複数のビデオカメラが所定の間隔をあけて設置されている。なお、ビデオカメラは、必ずしも複数である必要はなく、１台であっても被写体までの距離が測れるものであれば適用可能である。また、撮影部１６は、噛みつき検知装置１０と別体で設けられてもよいし、噛みつき検知装置１０と一体的に設けられてもよい。
【００４３】
マイク１８は、噛みつき検知の対象とする人が発する音声を電気信号に変換して入力する。マイク１８も、撮影部１６と同様に、噛みつき検知装置１０と別体で設けられてもよいし、噛みつき検知装置１０と一体的に設けられてもよい。
【００４４】
表示部２０には、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ:Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等が用いられる。表示部２０は、タッチパネルを一体的に有している。操作部２２には、テンキーやアルファベットキー等の各種の操作キーが設けられている。表示部２０及び操作部２２は、噛みつき検知装置１０のユーザ（ここではユーザを監視者とする。）から各種の指示を受け付ける。表示部２０は、監視者から受け付けた指示に応じて実行された処理の結果や、処理に対する通知等の各種の情報を表示する。
【００４５】
通信部２４は、ネットワークＮに接続されており、端末装置５０との間でネットワークＮを介して通信が可能とされる。この例の場合、通信部２４とネットワークＮとは有線で接続されるが、無線で接続してもよい。
【００４６】
本実施形態に係る噛みつき検知装置１０は、上述したように、人と人との間での噛みつきの発生を検知する。このため、本実施形態に係る噛みつき検知装置１０のＣＰＵ１２Ａは、記憶部１４に記憶されている噛みつき検知プログラム１４ＡをＲＡＭ１２Ｃに書き込んで実行することにより、図３に示す各部として機能する。
【００４７】
図３は、第１の実施形態に係る噛みつき検知装置１０の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
図３に示すように、本実施形態に係る噛みつき検知装置１０のＣＰＵ１２Ａは、画像取得部３０、検知部３２、判定部３４、報知部３６、及び録画部３８として機能する。
【００４８】
本実施形態に係る画像取得部３０は、撮影部１６により撮影された画像情報を取得する。この画像情報は、噛みつき検知の対象とする複数の人の行動が撮影されたものである。
【００４９】
本実施形態に係る検知部３２は、画像取得部３０により取得された画像情報から複数の人を検知する。具体的には、検知部３２は、公知の人認識技術を用いて、複数の人を検知する。また、検知部３２は、複数の人を検知した場合、一方の人の口が他方の人の一部に接触しているか否かを検知する。具体的には、予め人と人との間での噛みつき状態を撮影して得られた複数の画像を教師画像として機械学習を行い、学習済みモデルを構築しておく方法が挙げられる。この機械学習には、例えば、物体検知に関するＦａｓｔｅｒ-ＲＣＮＮ（Region-based Convolutional Neural Network）や、ＳＳＤ（Single Shot multibox Detector）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等に組み込まれたＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等の技術が適用される。なお、画像情報から口の接触を検知する方法としては、これらの機械学習を用いた方法に限定されず、パターンマッチング法等の他の方法を適用してもよい。
【００５０】
本実施形態に係る判定部３４は、検知部３２による検知結果に基づいて、人と人との間での噛みつきが発生しているか否かを判定する。具体的には、判定部３４は、検知部３２により一方の人の口が他方の人の一部に接触していることが検知された場合に、噛みつきが発生していると判定する。図４に噛みつき発生と判定される画像の一例を示す。
【００５１】
また、口の接触の検知に加え、他の条件を組み合わせて噛みつき判定の精度をより向上させるようにしてもよい。具体的には、判定部３４は、画像情報から一方の人の口が他方の人の一部に接触していることが検知され、かつ、画像情報から得られる一方の人の深度と他方の人の深度との差が第１閾値以下である場合に、噛みつきが発生していると判定する形態としてもよい。なお、ここでいう「深度」とは、上述したように、撮影部１６から被写体までの距離を示す。この深度の計測には、一例として、上述した複数のビデオカメラが用いられるが、複数のビデオカメラに代えて、赤外線センサや超音波センサ等を用いてもよい。本実施形態では、一方の人の深度と他方の人の深度との差を「深度差」という。この深度差は、検知部３２により計測される。また、第１閾値としては、例えば、噛みつき発生の過去の事例に適用した場合に当該噛みつき発生を区分できる可能性が高い適切な値が設定される。
【００５２】
また、判定部３４は、画像情報から一方の人の口が他方の人の一部に接触していることが検知され、かつ、画像情報から得られる一方の人と他方の人との深度方向と直交する方向における距離が第２閾値以下である場合に、噛みつきが発生していると判定してもよい。なお、ここでいう「深度方向」とは、撮影部１６から被写体に向かう方向を示す。例えば、Ｘ軸（水平方向）、Ｙ軸（垂直方向）、及びＺ軸（奥行方向）の３次元空間において、ＸＹ平面に画像を投影した場合に、深度方向はＺ軸方向となり、深度方向と直交する方向はＸＹ平面の方向となる。本実施形態では、深度方向と直交する方向における距離を「隣接距離」という。この隣接距離は、一例として、画像情報から得られる人と人との間の画素数に基づいて計測される。この隣接距離は、検知部３２により計測される。また、第２閾値としては、第１閾値と同様に、噛みつき発生を区分できる可能性が高い適切な値が設定される。
【００５３】
図５は、本実施形態に係る深度差及び隣接距離の一例を示す模式図である。
図５に示すように、深度ＤＡは、撮影部１６と人ＡとのＺ軸方向における距離として表され、深度ＤＢは、撮影部１６と人ＢとのＺ軸方向における距離として表される。また、隣接距離ＬＡＢは、人Ａと人ＢとのＸＹ平面の方向における距離として表される。
【００５４】
図５に示す例では、深度ＤＡと深度ＤＢとの差の絶対値｜ＤＡ-ＤＢ｜が第１閾値以下である場合、人Ａと人ＢとがＸＹ平面の方向に並んだ状態にあると推定される。そして、隣接距離ＬＡＢが第２閾値以下である場合には、人Ａと人Ｂとが接触しており、両者の間で噛みつきが発生している可能性が高い。
【００５５】
図６は、本実施形態に係る深度差及び隣接距離の他の例を示す模式図である。
図６に示す例では、深度ＤＡと深度ＤＢとの差の絶対値｜ＤＡ-ＤＢ｜が第１閾値よりも大きい場合、人Ａと人ＢとがＸＹ平面の方向に並んでいない状態であると推定される。この場合、隣接距離ＬＡＢが第２閾値以下であっても、人Ａと人Ｂとは奥行方向に離れている場合があり、誤判定となる可能性がある。
【００５６】
図５及び図６に示す例からも理解されるように、判定部３４は、画像情報から一方の人の口が他方の人の一部に接触していることが検知され、かつ、深度ＤＡと深度ＤＢとの差の絶対値｜ＤＡ-ＤＢ｜（以下、深度差ＤＡＢという。）が第１閾値以下であり、かつ、隣接距離ＬＡＢが第２閾値以下である場合に、噛みつきが発生していると判定することがより望ましい。
【００５７】
また、判定部３４は、画像情報から一方の人の口が他方の人の一部に接触していることが検知され、かつ、一例として、上述の図４に示すように、画像情報から一方の人の口に歯が検知された場合に、噛みつきが発生していると判定してもよい。この歯は、検知部３２により検知される。なお、歯の検知には、一例として、上述の機械学習を用いた方法や、パターンマッチング法等が適用される。
【００５８】
更に、判定部３４は、画像情報から一方の人の口が他方の人の一部に接触していることが検知され、かつ、画像情報から他方の人の身体的変化が予め定められた変化であることが検知された場合に、噛みつきが発生していると判定してもよい。具体的には、身体的変化は、一例として、上述の図４に示すように、表情の変化であり、予め定められた変化は、一例として、苦痛を表す表情への変化である。この表情の変化は、検知部３２により検知される。なお、表情の変化の検知には、一例として、上述の機械学習を用いた方法や、パターンマッチング法等が適用される。機械学習を用いる場合、予め苦痛を表す表情を撮影して得られた複数の画像を教師画像として機械学習を行い、学習済みモデルを構築しておけばよい。なお、苦痛を表す表情への変化に代えて、怒りを表す表情への変化を採用してもよい。この場合、表情の変化が怒りを表す表情への変化である、という条件となる。また、身体的変化として、上記の表情の変化に代えて、口の接触位置の変化を採用してもよい。この場合、口の接触位置の変化が急峻な変化である、という条件となる。また、身体的変化として、噛みつきによる出血に伴う皮膚の色の変化を採用してもよい。この場合、皮膚の色の変化が赤い色への変化である、という条件となる。
【００５９】
また、判定部３４は、一例として、図７に示す判定条件テーブル１４Ｂに登録されている条件１、条件２、条件３、条件４、・・・のいずれかを選択的に用いて噛みつき判定を行う形態としてもよい。
【００６０】
図７は、第１の実施形態に係る判定条件テーブル１４Ｂの一例を示す図である。
図７に示すように、本実施形態に係る判定条件テーブル１４Ｂには、１つ以上の判定条件が対応付けられた条件１、条件２、条件３、条件４、・・・が登録されている。なお、図７において、白丸が付されている判定条件が対応付けられていることを示している。
【００６１】
図７に示す判定条件テーブル１４Ｂには、上記で説明した「口接触」、「深度差」、「隣接距離」、「歯」、及び「表情変化」の各判定条件あるいは判定条件の組み合わせが登録されている。なお、「口接触」は、「一方の人の口が他方の人の一部に接触している」という条件である。「深度差」は、「一方の人の深度と他方の人の深度との差が第１閾値以下である」という条件である。「隣接距離」は、「一方の人と他方の人との深度方向と直交する方向における距離が第２閾値以下である」という条件である。「歯」は、「一方の人の口に歯が見える」という条件である。「表情変化」は、「他方の人の表情が苦痛を表す表情へ変化する」という条件である。
【００６２】
図７に示す例では、条件１には、「口接触」が判定条件として対応付けられている。また、条件２には、「口接触」、「深度差」、及び「隣接距離」が判定条件として対応付けられている。また、条件３には、「口接触」及び「歯」が判定条件として対応付けられている。また、条件４には、「口接触」及び「表情変化」が判定条件として対応付けられている。なお、判定条件テーブル１４Ｂに登録される条件としては、条件１、条件２、条件３、条件４、・・・に限定されるものではなく、「口接触」、「深度差」、「隣接距離」、「歯」、及び「表情変化」の各判定条件を適宜組み合わせた条件が適用される。
【００６３】
本実施形態に係る報知部３６は、判定部３４により噛みつきが発生していると判定された場合に、噛みつきの発生を報知する。具体的には、報知部３６は、監視者が使用する端末装置５０に対して、一例として、「噛みつきが発生しています。」等のアラート・メッセージを送信することにより表示させる。また、このアラート・メッセージに代えて、音声で報知してもよいし、警告音で報知してもよい。
【００６４】
一方、本実施形態に係る録画部３８は、撮影部１６により得られた画像情報を録画する。具体的には、録画部３８は、上述した深度差ＤＡＢが第１閾値以下で、かつ、隣接距離ＬＡＢが第２閾値以下である場合に、画像情報の録画を開始する。なお、録画を開始する条件は、この条件以外であってもよく、深度差ＤＡＢ及び隣接距離ＬＡＢのいずれか一方の条件のみでもよいし、その他の条件を適宜組み合わせてもよい。
【００６５】
ここで、記憶部１４は、予め定められた一時記憶領域１５Ａ及び非一時記憶領域１５Ｂを含んでいる。録画部３８は、上記で録画を開始してから、噛みつきの発生までの間に得られる画像情報を一時記憶領域１５Ａに上書きで録画する。そして、録画部３８は、噛みつきが発生した場合、一時記憶領域１５Ａに上書きで録画された画像情報を非一時記憶領域１５Ｂに移動させ、かつ、噛みつきの発生以後に得られる画像情報を非一時記憶領域１５Ｂに録画する。なお、画像情報の移動に代えて、複写（コピー）を適用してもよい。
【００６６】
また、録画部３８は、噛みつきの発生以後に得られる画像情報から一方の人の口が他方の人の一部に接触していることが検知されなくなった場合に、画像情報の録画を終了する。ここで、録画部３８は、上記で噛みつきが発生した場合に、噛みつきの発生以後に得られる画像情報を、一時記憶領域１５Ａ及び非一時記憶領域１５Ｂとは異なる録画領域に録画するようにしてもよい。この場合、例えば、口の接触が検知されなくなった場合をトリガとして、一時記憶領域１５Ａに上書きで録画された画像情報を非一時記憶領域１５Ｂに移動させ、かつ、上記録画領域に録画された画像情報を非一時記憶領域１５Ｂに移動させる。なお、上記と同様に、画像情報の移動に代えて、複写を適用してもよい。
【００６７】
次に、図８を参照して、第１の実施形態に係る噛みつき検知装置１０の作用を説明する。なお、図８は、第１の実施形態に係る噛みつき検知プログラム１４Ａの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００６８】
まず、噛みつき検知装置１０の電源がオンされると、噛みつき検知プログラム１４Ａが起動され、以下の各ステップを実行する。
【００６９】
図８のステップ１００では、画像取得部３０が、撮影部１６により撮影された画像情報を取得する。なお、本実施形態においては、画像情報として、動画の１フレームずつ取得される。
【００７０】
ステップ１０２では、検知部３２が、ステップ１００で取得した画像情報から、複数の人が検知されたか否かを判定する。複数の人が検知されたと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１０４に移行し、複数の人が検知されていないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１００に戻り処理を繰り返す。
【００７１】
ステップ１０４では、検知部３２が、ステップ１０２で検知された複数の人について、上述の図５及び図６を参照して説明したように、深度差ＤＡＢ及び隣接距離ＬＡＢを計測する。
【００７２】
ステップ１０６では、判定部３４が、録画開始条件を満たすか否かを判定する。ここでいう録画開始条件とは、上述したように、深度差ＤＡＢが第１閾値以下で、かつ、隣接距離ＬＡＢが第２閾値以下であるという条件である。録画開始条件を満たすと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１０８に移行し、録画開始条件を満たしていないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１００に戻り処理を繰り返す。
【００７３】
ステップ１０８では、録画部３８が、ステップ１０６で録画開始条件を満たした画像情報を、一時記憶領域１５Ａに上書きで記憶する。
【００７４】
ステップ１１０では、検知部３２が、ステップ１０８で一時記憶領域１５Ａに録画開始された画像情報から、一方の人の口が他方の人の一部に接触しているか否かを検知する。口の接触を検知した場合（肯定判定の場合）、ステップ１１２に移行し、口の接触が検知されない場合（否定判定の場合）、ステップ１００に戻り処理を繰り返す。なお、一方の人の口が他方の人の一部に一定時間以上接触しているか否かを検知してもよい。この場合、例えば、１０秒以上接触している状態であれば、噛みつきが発生している可能性が高いと考えられる。
【００７５】
ステップ１１２では、判定部３４が、一例として、図９に示す判定条件選択画面での選択指定の内容に基づいて、組み合わせ条件が指定されているか否かを判定する。組み合わせ条件が指定されていると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１１４に移行し、組み合わせ条件が指定されていないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１１６に移行する。
【００７６】
図９は、本実施形態に係る判定条件選択画面２０Ａの一例を示す正面図である。
図９に示す判定条件選択画面２０Ａは、噛みつき検知装置１０による噛みつき判定動作を開始する前に、監視者による操作入力に従って表示部２０に表示される画面である。監視者は、判定条件選択画面２０Ａを介して所望の条件を選択指定する。ここでは、一例として、組み合わせ条件である「条件２」が選択指定されている。図９に示す判定条件選択画面２０Ａにおける条件１、条件２、条件３、条件４、・・・は、図７に示す判定条件テーブル１４Ｂにおける条件１、条件２、条件３、条件４、・・・に対応している。つまり、判定条件選択画面２０Ａで「条件２」が選択指定されている場合、図７に示す判定条件テーブル１４Ｂから、「口接触」、「深度差」、及び「隣接距離」が判定条件であることが特定される。この場合、これらの「口接触」、「深度差」、及び「隣接距離」を判定条件として噛みつき判定動作が実行される。
【００７７】
ステップ１１４では、判定部３４が、組み合わせ条件を満たすか否かを判定する。例えば、図９に示す判定条件選択画面２０Ａに示すように、組み合わせ条件が「条件２」であれば、「深度差」及び「隣接距離」の各々を満たすか否かを判定する。組み合わせ条件を満たすと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１１６に移行し、組み合わせ条件を満たしていないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１００に戻り処理を繰り返す。
【００７８】
ステップ１１６では、判定部３４が、人と人との間で噛みつきが発生していると判定する。
【００７９】
ステップ１１８では、報知部３６が、監視者が使用する端末装置５０に対して、人と人との間で噛みつきが発生していることを示すアラート・メッセージを送信することにより表示させる。なお、上述したように、アラート・メッセージに代えて、音声で報知してもよいし、警告音で報知してもよい。
【００８０】
ステップ１２０では、録画部３８が、一時記憶領域１５Ａに上書きで録画された、噛みつき発生以前に得られた画像情報を非一時記憶領域１５Ｂに移動させる。なお、画像情報の移動に代えて、複写を適用してもよい。
【００８１】
ステップ１２２では、録画部３８が、噛みつき発生以後に得られた画像情報を、非一時記憶領域１５Ｂに記憶する。なお、ステップ１２０及びステップ１２２の処理は、順番が入れ替わっても構わない。この場合、２回目以降のループではステップ１２０は実行されない。
【００８２】
ステップ１２４では、判定部３４が、録画終了条件を満たすか否かを判定する。ここでいう録画終了条件とは、上述したように、噛みつきの発生以後に得られる画像情報から口の接触が検知されなくなるという条件である。録画終了条件を満たすと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１２６に移行し、録画終了条件を満たしていないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１２２に戻り処理を繰り返す。
【００８３】
ステップ１２６では、録画部３８が、画像情報の録画を終了し、本噛みつき検知プログラム１４Ａによる一連の処理を終了する。
【００８４】
このように本実施形態によれば、人と人との間での噛みつきの発生が精度良く検知され、監視者に報知されるため、監視者の負担が軽減される。
また、噛みつき発生の前後の様子が録画されるため、噛みつき発生の経緯を後で確認することが可能となる。
【００８５】
なお、本実施形態においては、複数の人を対象として説明したが、例えば、認知症や発達障害等の患者が自傷行為により自身の腕等に噛みつくことも起こり得る。このため、本実施形態は、１人の人を対象とした場合であっても同様に適用される。具体的には、検知部３２は、公知の人認識技術を用いて、１人の人を検知する。また、検知部３２は、１人の人を検知した場合、その人の口がその人の一部（腕等）に接触しているか否かを検知する。具体的には、予め人の噛みつき状態を撮影して得られた複数の画像を教師画像として機械学習を行い、学習済みモデルを構築しておく方法が挙げられる。なお、画像情報から口の接触を検知する方法としては、機械学習を用いた方法に限定されず、パターンマッチング法等の他の方法を適用してもよい。
【００８６】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、画像情報のみを用いて噛みつきの発生を検知する形態について説明した。本実施形態では、画像情報に加えて、音声情報も用いて噛みつきの発生を検知する形態について説明する。
【００８７】
図１０は、第２の実施形態に係る噛みつき検知装置１１の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
図１０に示すように、本実施形態に係る噛みつき検知装置１１は、画像取得部３０、検知部３２、判定部３４、報知部３６、録画部３８、及び音声取得部４０を備えている。なお、第１の実施形態に示す噛みつき検知装置１０と同一の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明は省略する。
【００８８】
本実施形態に係る音声取得部４０は、複数の人の各々について、上述の図２に示したマイク１８を介して集音された音声情報を取得する。
【００８９】
本実施形態に係る判定部３４は、画像情報から一方の人の口が他方の人の一部に接触していることが検知され、かつ、音声取得部４０により取得された音声情報により示される音声が予め定められた音声であることが検知された場合に、噛みつきが発生していると判定する。予め定められた音声とは、悲鳴、苦痛を表す言葉、及び噛みつきの制止を促す言葉の少なくとも１つである。具体的には、検知部３２が、音声情報から、「キャアー！」等の悲鳴、「痛い！」等の苦痛を表す言葉、「やめて！」等の噛みつきの制止を促す言葉の少なくとも１つを検知する。
【００９０】
本実施形態に係る判定部３４は、一例として、図１１に示す判定条件テーブル１４Ｃに登録されている条件１、条件２、条件３、条件４、条件５のいずれかを選択的に用いて噛みつき判定を行う。
【００９１】
図１１は、第２の実施形態に係る判定条件テーブル１４Ｃの一例を示す図である。
図１１に示すように、本実施形態に係る判定条件テーブル１４Ｃには、１つ以上の判定条件が対応付けられた条件１〜条件５が登録されている。なお、図１１において、白丸が付されている判定条件が割り当てられていることを示している。
【００９２】
図１１に示す例では、条件１には、「口接触」が判定条件として対応付けられている。また、条件２には、「口接触」、「深度差」、及び「隣接距離」が判定条件として対応付けられている。また、条件３には、「口接触」及び「歯」が判定条件として対応付けられている。また、条件４には、「口接触」及び「表情変化」が判定条件として対応付けられている。また、条件５には、「口接触」及び「音声」が判定条件として対応付けられている。
【００９３】
この判定条件テーブル１４Ｃに登録されている条件１〜条件５のいずれかが噛みつき判定に用いる判定条件として用いられる。これら条件１〜条件５のうちいずれを用いるかは、一例として、上述の図９に示す判定条件選択画面を介して監視者により選択指定される。
【００９４】
このように本実施形態によれば、画像情報に加え、音声情報も用いて噛みつきの判定を行うため、画像情報のみの場合と比較して、噛みつきの発生がより精度良く検知される。
【００９５】
以上、実施形態として噛みつき検知装置を例示して説明した。実施形態は、噛みつき検知装置が備える各部の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムの形態としてもよい。実施形態は、このプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体の形態としてもよい。
【００９６】
その他、上記実施形態で説明した噛みつき検知装置の構成は、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更してもよい。
【００９７】
また、上記実施形態で説明したプログラムの処理の流れも、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。
【００９８】
また、上記実施形態では、プログラムを実行することにより、実施形態に係る処理がコンピュータを利用してソフトウェア構成により実現される場合について説明したが、これに限らない。実施形態は、例えば、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成との組み合わせによって実現してもよい。
【符号の説明】
【００９９】
１０、１１    噛みつき検知装置
１２   制御部
１２Ａ ＣＰＵ
１２Ｂ ＲＯＭ
１２Ｃ ＲＡＭ
１２Ｄ Ｉ／Ｏ
１４   記憶部
１４Ａ 噛みつき検知プログラム
１４Ｂ、１４Ｃ判定条件テーブル
１５Ａ 一時記憶領域
１５Ｂ 非一時記憶領域
１６   撮影部
１８   マイク
２０   表示部
２２   操作部
２４   通信部
３０   画像取得部
３２   検知部
３４   判定部
３６   報知部
３８   録画部
４０   音声取得部
５０   端末装置
９０   噛みつき検知システム
【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】
2019168989.tif 000010
【図９】
2019168989.tif 000011
【図１０】
2019168989.tif 000012
【図１１】
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