(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
画像を取得し、
前記画像の監視対象領域内で対象者の頭部の候補を探索し、
前記監視対象領域内の第１の領域及び第２の領域のうち、前記第２の領域内で頭部の候補が検出されず、前記第１の領域内で頭部の候補が検出された場合に、検出された頭部の候補のうち、前記第１の領域内において最も上方に検出された頭部の候補を前記対象者の頭部として検出する
各処理を実行させることを特徴とする検出プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、
前記第１の領域内において、前記検出する処理により検出された頭部の位置よりさらに上方へ前記頭部の候補の探索領域を拡大し、
前記拡大した探索領域内において前記対象者の頭部の候補を探索し、
前記拡大した探索領域内において最も上方に検出された頭部の候補を前記対象者の頭部として検出する
各処理をさらに実行させることを特徴とする請求項１に記載の検出プログラム。
【請求項３】
コンピュータに、
画像を取得し、
前記画像の監視対象領域内で対象者の頭部の候補を探索し、
前記監視対象領域内の第１の領域及び第２の領域のうち、前記第１の領域内で頭部の候補が検出されず、前記第２の領域内で頭部の候補が検出された場合に、検出された頭部の候補のうち、前記第２の領域内において最も下方に検出された頭部の候補を前記対象者の頭部として検出する
各処理を実行させることを特徴とする検出プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、
前記第２の領域において、前記検出する処理により検出された頭部の位置よりさらに下方へ前記頭部の候補の探索領域を拡大し、
前記拡大した探索領域内において前記対象者の頭部の候補を探索し、
前記拡大した探索領域内において最も下方に検出された頭部の候補を前記対象者の頭部として検出する
各処理をさらに実行させることを特徴とする請求項３に記載の検出プログラム。
【請求項５】
前記探索する処理は、前記頭部の候補を、背景差分法における背景部分以外から検出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の検出プログラム。
【請求項６】
前記探索する処理は、前記画像に対する頭部形状のエッジ検出処理により前記頭部の候補を検出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の検出プログラム。
【請求項７】
コンピュータが、
画像を取得し、
前記画像の監視対象領域内で対象者の頭部の候補を探索し、
前記監視対象領域内の第１の領域及び第２の領域のうち、前記第２の領域内で頭部の候補が検出されず、前記第１の領域内で頭部の候補が検出された場合に、検出された頭部の候補のうち、前記第１の領域内において最も上方に検出された頭部の候補を前記対象者の頭部として検出する
各処理を実行することを特徴とする検出方法。
【請求項８】
画像を取得する取得部と、
前記画像の監視対象領域内で対象者の頭部の候補を探索する探索部と、
前記監視対象領域内の第１の領域及び第２の領域のうち、前記第２の領域内で頭部の候補が検出されず、前記第１の領域内で頭部の候補が検出された場合に、検出された頭部の候補のうち、前記第１の領域内において最も上方に検出された頭部の候補を前記対象者の頭部として検出する検出部と
を有することを特徴とする検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出プログラム、検出方法及び検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療や介護等の施設において、看護側が気付かないうちに患者がベッドから離れ、徘徊や転倒等の事故が起きることがある。かかる事故の発生を抑制するために、ベッドからの起床や離床等に関する患者の動作を検出する技術が提案されている。
【０００３】
例えば、カメラにより撮影した撮影画像から、人間の頭部を検出する技術がある。かかる技術は、例えば、ベッドの枕元の上方、例えばヘッドボードの真上等の位置に設置されたカメラにより撮影された撮影画像から患者の頭部を検出し、検出した患者の頭部を追跡することにより、患者等の起床や離床を認識する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００６−５１１８２６号公報
【特許文献２】特開２０１５−０１１６４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の技術では、患者の頭部以外の部位又は寝具等の静止物体が患者の頭部として誤検出される場合がある。
【０００６】
１つの側面では、頭部の検出精度を高める検出プログラム、検出方法及び検出装置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】
【０００７】
一態様の検出プログラムは、画像を取得する。そして、検出プログラムは、画像の監視対象領域内で対象者の頭部の候補を探索する。そして、検出プログラムは、監視対象領域内の第１の領域及び第２の領域のうち、第２の領域内で頭部の候補が検出されず、第１の領域内で頭部の候補が検出された場合に、次の処理を実行する。すなわち、検出プログラムは、検出された頭部の候補のうち、第１の領域内において最も上方に検出された頭部の候補を対象者の頭部として検出する。
【発明の効果】
【０００８】
頭部の検出精度をより高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１に係る検出システムに含まれる各装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図２Ａ】図２Ａは、人がベッド上で起き上がる起床動作の一例を模式的に示す図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、人がベッドから立ち上がる離床動作の一例を模式的に示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、ベッド座標系におけるカメラ位置、カメラ角度及びベッド四隅の定義の一例を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、ベッド座標系におけるベッド四隅の定義の一例を示す図である。
【図４】図４は、起床ライン及び離床ラインの一例を示す図である。
【図５】図５は、起床動作と起床ライン、離床動作と離床ラインそれぞれの関係の一例を説明する図である。
【図６】図６は、姿勢判定ラインの一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１に係る姿勢判定及び頭部位置検出の概要の一例を模式的に示す図である。
【図８】図８は、学習方法の一例を示す図である。
【図９】図９は、背景差分検知の概要の一例を模式的に示す図である。
【図１０】図１０は、スキャニング方法の一例を示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、信頼度の出力の一例を示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、信頼度の出力の一例を示す図である。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、信頼度の出力の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例１に係る初期設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３Ａ】図１３Ａは、実施例１に係る探索処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、実施例１に係る探索処理における頭部位置検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例２（及び実施例３）に係る検出システムに含まれる各装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、実施例２に係る探索処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６Ａ】図１６Ａは、実施例２（及び実施例３）に係る追跡処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６Ｂ】図１６Ｂは、実施例２に係る追跡処理における頭部位置検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施例２に係る追跡処理における検出範囲決定処理の概要の一例を模式的に示す図である。
【図１８Ａ】図１８Ａは、実施例３に係る追跡処理における検出範囲決定処理の概要の一例を模式的に示す図である。
【図１８Ｂ】図１８Ｂは、実施例３に係る追跡処理における検出範囲決定処理の概要の一例を模式的に示す図である。
【図１９】図１９は、実施例３に係る追跡処理における検出範囲決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、実施例１〜３に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して本願に係る検出プログラム、検出方法及び検出装置について説明する。なお、各実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、各実施例において、同一の構成及び処理には同一の符号を付与し、既出の構成及び処理の説明は省略する。
【実施例１】
【００１１】
［実施例１に係る検出システム］
図１は、実施例１に係る検出システムに含まれる各装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。図１に示す検出システム１は、医療や介護等の施設に適用されるものであり、カメラが撮影する画像を通じて、患者や要介護者等のベッドの使用者が、「就床」しているベッドから「起床」及び「離床」する行動に関する動作を検出する検出サービスを提供する。
【００１２】
先ず、「就床」、「起床」、「離床」について説明する。図２Ａは、人がベッド上で起き上がる起床動作の一例を模式的に示す図である。また、図２Ｂは、人がベッドから立ち上がる離床動作の一例を模式的に示す図である。「就床」とは、図２Ａの（ａ）に示すように、ベッドｂの使用者ｈが、ベッドｂの就床面上で横になっている状態をいう。また、「起床」とは、図２Ａの（ｂ）に示すように、ベッドｂの使用者ｈが、ベッドｂの就床面上で「就床」の状態から上半身を起こしてベッドｂ上に座っている状態又はその動作をいう。また、「離床」とは、ベッドｂの使用者ｈが、図２Ａの（ｂ）に示す、ベッドｂの就床面上での「起床」の状態から、図２Ｂの（ａ）に示すようにベッドｂの就床面上に腰掛ける状態になる。その後、ベッドｂの使用者ｈが、図２Ｂの（ｂ）に示すように立ち上がり、ベッドｂから離れる状態又はその動作をいう。
【００１３】
かかる検出サービスの一環として、検出システム１は、カメラが撮影する画像から検知される、就床又は起床の状態にあるベッドの使用者の頭部の候補を検出する。そして、検出システム１は、ベッドに設定される姿勢判定ラインをもとにした頭部の候補の分布状況の判定により、ベッドの使用者が就床又は起床のいずれの姿勢であるか判定する。そして、検出システム１は、判定したベッドの使用者の姿勢に応じて、ベッドの使用者の頭部の候補のなかから、ベッドの使用者の頭部を検出する。
【００１４】
さらに、検出システム１は、検出したベッドの使用者の頭部を追跡する。そして、検出システム１は、ベッドの使用者の頭部を追跡した軌跡がベッドに設定される起床ラインを通過すると、ベッドの使用者の就床から起床への行動を検出する。または、検出システム１は、ベッドの使用者の頭部を追跡した軌跡がベッドに設定される離床ラインを通過すると、ベッドの使用者の起床から離床への行動を検出する。なお、「通過」とは、１フレーム前の画像と、現フレームの画像を比較した場合に、１フレーム前の画像において起床ライン又は離床ラインを越えず、現フレームの画像において起床ライン又は離床ラインを越えていることをいう。
【００１５】
図１に示すように、検出システム１には、設定装置１０と、頭部及び非頭部画像データ記憶部２０と、カメラ３０と、検出装置１００とが含まれる。設定装置１０、頭部及び非頭部画像データ記憶部２０、カメラ３０、検出装置１００は、所定のネットワークを介して互いに通信可能に接続される。かかるネットワークには、一例として、有線網又は無線網、公衆網又は閉域網、回線交換網又は蓄積交換網等の任意の種別の通信網を採用できる。
【００１６】
なお、図１には、１台のカメラ３０を例示するが、検出システム１は、複数のカメラ３０を収容することもできる。ここで、カメラ３０には、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）等の撮像素子を搭載する撮像装置を採用できる。または、カメラ３０には、赤外線カメラ又は可視光カメラを採用できる。一実施形態として、カメラ３０は、医療又は介護の施設内に設けられた患者用のベッドの全部または一部を撮像範囲に収める位置に設置される。例えば、カメラ３０は、ベッドの枕元から足下への方向に向けて、ベッドの就床面を撮影できる所定位置に設置することができる。なお、以下では、ベッドの枕元から足下への方向に向けてカメラを設置する場合を例として説明するが、ベッドの足下から枕元への方向に向けてカメラを設置してもよい。
【００１７】
［起床ライン、離床ライン、姿勢判定ライン］
起床ライン、離床ライン及び姿勢判定ラインは、カメラ３０が撮影する画像上に設定される画像座標系のデータであるが、カメラ３０が設置される環境の３次元空間で定義された座標が２次元の画像座標系へ投影されたものでもある。このような３次元空間の座標系として、例えばベッド座標系が定義される。
【００１８】
図３Ａは、ベッド座標系におけるカメラ位置、カメラ角度及びベッド四隅の定義の一例を示す図である。また、図３Ｂは、ベッド座標系におけるベッド四隅の定義の一例を示す図である。図３Ａに示すように、ベッド座標系は、例えば、ベッドｂの就床面のうち枕元側の短手端辺の中央真下付近を原点とし、ベッドｂの短手方向をＸ軸、ベッドｂの長手方向をＹ軸、ベッドｂの高さ方向をＺ軸とする３次元直交座標系である。
【００１９】
図３Ａに示すように、カメラ３０の俯角は、カメラの撮影方向Ａが、Ｚ軸のマイナス方向Ｂとなす角度である。図３Ａに示すように、カメラ３０は、ベッド座標系において、ベッドｂの枕元から足下への方向に向けて、ベッドｂの就床面を撮影できる所定位置に設置される。そして、カメラ３０がベッドｂの就床面を撮影する撮影方向を示す俯角は、Ｚ軸のマイナス方向に対して、例えばθ［deg］である。
【００２０】
検出システム１は、ベッド座標系におけるベッドｂの位置の座標やベッドｂの就床面の四隅ｐ１〜ｐ４の座標、ベッドｂの俯角を外部から取得する。そして、図３Ｂに示すように、検出システム１は、フレームｆにおけるベッドｂの四隅ｐ１〜ｐ４の位置を算出する。なお、フレームｆは、カメラ３０によりベッドｂを撮影した画像のフレームである。
【００２１】
図４は、起床ライン及び離床ラインの一例を示す図である。図４には、起床ラインＬ１が、例えばベッドｂの就床面の枕元から長手方向のＮ１ピクセルの位置にベッドｂを短手方向に横切って設定された例が示されている。さらに、図４には、離床ラインＬ２１及びＬ２２がベッドｂの左右の側端と平行に側端からＮ２ピクセル隔てた位置に設定された例が示されている。
【００２２】
例えば、検出システム１によって追跡された頭部の候補の中心領域が起床ラインＬ１よりも画像の上側に存在する場合、言い換えれば頭部の候補の中心領域のＹ座標が起床ラインＬ１のＹ座標よりも大きい場合には、患者が起床していると判定される。また、例えば、検出システム１によって追跡された頭部の候補の中心領域が離床ラインＬ２１よりも左側である場合、言い換えれば頭部の候補の中心領域のＸ座標が離床ラインＬ２１のＸ座標よりも小さい場合には、患者が離床していると判定される。また、検出システム１によって追跡された頭部の候補の中心領域が離床ラインＬ２２よりも右側である場合、言い換えれば頭部の候補の中心領域のＸ座標が離床ラインＬ２２のＸ座標よりも大きい場合にも、患者が離床していると判定される。
【００２３】
図５は、起床動作と起床ライン、離床動作と離床ラインそれぞれの関係の一例を説明する図である。例えば、図５に示すように、ベッドｂの使用者ｈの頭部の候補の中心領域のＹ座標は、起床ラインＬ１のＹ座標よりも大きい。よって、検出システム１は、ベッドｂの使用者ｈが起床していると判定する。さらに、ベッドｂの使用者ｈの頭部の候補の中心領域のＸ座標は、起床ラインＬ２１のＸ座標よりも小さい。よって、検出システム１は、ベッドｂの使用者ｈが離床していると判定する。
【００２４】
図６は、姿勢判定ラインの一例を示す図である。図６の（ａ）に示すように、姿勢判定ラインＬ３は、ベッドｂの使用者ｈがベッドｂの就床面において起床した場合に、これ以上はベッドｂの就床面の枕元側に座らない位置として定められる、ベッドｂの就床面の短手方向に設定されるラインである。姿勢判定ラインＬ３は、例えば、ベッドｂの長手方向の長さ、ベッド座標系におけるカメラ３０の取付位置及び俯角、ベッドｂの使用者ｈの身長、座高等を含む所定のパラメータから算出される。そして、姿勢判定ラインＬ３は、図６の（ｂ）に示すように、フレームｆにおける投影位置が定められる。なお、姿勢判定ラインＬ３は、所定の固定値であってもよい。
【００２５】
図６の（ｂ）は、図６の（ａ）をフレームｆに投影した場合を示す。例えば、検出システム１は、フレームｆにおいてベッドｂの使用者ｈの頭部の候補の全てが姿勢判定ラインＬ３よりも画像の上側に存在する場合、患者の姿勢を起床状態と判定する。つまり、検出システム１は、全ての頭部の候補の中心領域のＹ座標が起床ラインＬ１のＹ座標よりも大きい場合、患者の姿勢を起床状態と判定する。例えば、検出システム１は、フレームｆにおいてベッドｂの使用者ｈの頭部の候補の全てが姿勢判定ラインＬ３よりも画像の下側に存在する場合、つまり、全ての頭部の候補の中心領域のＹ座標が起床ラインＬ１のＹ座標よりも小さい場合、患者の姿勢を就床状態と判定する。
【００２６】
図７は、実施例１に係る姿勢判定及び頭部位置検出の概要の一例を模式的に示す図である。図７の（ａ）は、フレームｆにおいて、ベッドｂの使用者ｈの頭部の候補の全てが姿勢判定ラインＬ３よりも画像の上側（例えば第１の領域）に存在するため、患者の姿勢が起床状態であると判定する例を示す。検出システム１は、フレームｆにおいて、ベッドｂの使用者ｈの頭部の候補の全てが姿勢判定ラインＬ３よりも画像の上側に存在する場合、患者の姿勢を起床状態と判定する。そして、検出システム１は、使用者ｈの頭部の候補のうち、フレームｆにおいて最も上方に位置する使用者ｈの頭部の候補を含む検出範囲ｑを決定する。検出範囲ｑは、以後のフレームにおいて、使用者ｈの頭部ｈ１を検知する領域である。
【００２７】
また、図７の（ｂ）は、フレームｆにおいてベッドｂの使用者ｈの頭部の候補の全てが姿勢判定ラインＬ３よりも画像の上側に存在するのではないため、患者の姿勢が就床状態であると判定される例を示す。検出システム１は、フレームｆにおいて、ベッドｂの使用者ｈの頭部の候補の全てが姿勢判定ラインＬ３よりも画像の上側にのみ存在するのではなく姿勢判定ラインＬ３よりも画像の下側（例えば第２の領域）にのみ存在する場合、患者の姿勢を就床状態と判定する。または、検出システム１は、フレームｆにおいて、姿勢判定ラインＬ３を境に画像の上下両側（例えば第１の領域及び第２の領域）に存在する場合、患者の姿勢を就床状態と判定する。そして、検出システム１は、使用者ｈの頭部の候補のうち、フレームｆにおいて最も下方に位置する使用者ｈの頭部を含む検出範囲ｑを決定する。
【００２８】
［実施例１に係る設定装置］
設定装置１０は、検出装置１００に対する各種設定を行う装置である。一実施形態として、設定装置１０は、施設の関係者により使用される情報処理装置として実装することができる。例えば、設定装置１０には、デスクトップ型、ノート型又はタブレット型のパーソナルコンピュータを採用することができる。この他、設定装置１０には、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）等の移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistants）等のスレート端末を採用することもできる。さらに、設定装置１０は、検出装置１００のコンソールとして実装されることとしてもかまわない。
【００２９】
設定装置１０は、パラメータ取得部１１と、ベッド位置算出部１２と、起床ライン及び離床ライン算出部１３と、姿勢判定ライン算出部１４と、設定部１５と、学習部１６とを有する。
【００３０】
パラメータ取得部１１は、ベッドｂの長手方向の長さ、ベッド座標系におけるカメラ３０の取付位置及び俯角θ、ベッドｂの使用者ｂの身長、座高等を含む所定のパラメータを取得する。一実施形態として、パラメータ取得部１１は、図示しない入力デバイスを介する入力操作により、所定のパラメータを取得することができる。この他、パラメータ取得部１１は、ハードディスクや光ディスク等の補助記憶装置またはメモリカードやＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等のリムーバブルメディアから所定のパラメータを取得することもできる。さらに、パラメータ取得部１１は、外部装置からネットワークを介して受信することによって所定のパラメータを取得することもできる。
【００３１】
ベッド位置算出部１２は、パラメータ取得部１１により取得された所定のパラメータを用いて、ベッド座標系におけるベッドｂの就床面の四隅ｐ１〜ｐ４の座標を算出する。そして、ベッド位置算出部１２は、フレームｆにおけるベッドｂの四隅ｐ１〜ｐ４の位置を算出する。
【００３２】
起床ライン及び離床ライン算出部１３は、ベッド位置算出部１２により算出したベッドｂの四隅ｐ１〜ｐ４のフレームｆにおける位置から、起床ラインＬ１及び離床ラインＬ２１、Ｌ２２を算出する。
【００３３】
姿勢判定ライン算出部１４は、ベッド位置算出部１２により算出したベッドｂの四隅ｐ１〜ｐ４のフレームｆにおける位置と、パラメータ取得部１１により取得された所定のパラメータから、フレームｆにおける姿勢判定ラインＬ３を算出する。
【００３４】
設定部１５は、起床ライン及び離床ライン算出部１３により算出された起床ラインＬ１及び離床ラインＬ２１、Ｌ２２と、姿勢判定ライン算出部１４により算出された姿勢判定ラインＬ３とを、検出装置１００に設定する。
【００３５】
学習部１６は、頭部及び非頭部画像データ記憶部２０に記憶される人間の頭部画像及び頭部以外の画像をもとに、ベッドｂの使用者ｈの頭部画像の機械学習を行う処理部である。頭部画像は、ベッドｂの使用者ｈの頭部画像を含んでもよい。また、頭部以外の画像は、布団、頭部以外の身体等、ベッドｂの就床面上に存在する使用者ｈの頭部以外の物体の画像である。頭部画像及び頭部以外の画像は、随時蓄積されていくものであってもよい。一実施形態として、学習部１６は、HOG特徴量＋RealAdaBoostによる学習データを用いて、機械学習を行う。
【００３６】
図８は、学習方法の一例を示す図である。図８に示すように、学習部１６は、人間の頭部のポジティブデータと、布団、ベッド、頭部以外の身体等のネガティブデータとを学習サンプルとする。そして、学習部１６は、各学習サンプルのHOG特徴量をRealAdaBoostのアルゴリズムにしたがって学習することによってHOG特徴量＋RealAdaBoostの分類器を頭部検出用の識別器（HOG特徴量＋RealAdaBoost識別器）として生成する。このようにして生成された頭部検知用のHOG特徴量＋RealAdaBoost識別器が検出装置１００の頭部探索部１１０が用いる判定モデルとして設定される。HOG特徴量＋RealAdaBoost識別器は、カメラ３０により撮影された画像について、エッジ検出処理により、学習した人の局所的な形状（例えば頭部形状）と類似する部分に対して、類似の度合いに応じた信頼度を出力することで、目的とする形状を検出するものである。
【００３７】
なお、パラメータ取得部１１、ベッド位置算出部１２、起床ライン及び離床ライン算出部１３、姿勢判定ライン算出部１４、設定部１５、学習部１６等の処理部は、次のようにして実装できる。例えば、中央処理装置、いわゆるＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等に、各処理部と同様の機能を発揮するプロセスをメモリ上に展開して実行させることにより実現できる。これらの機能部は、必ずしも中央処理装置で実行されずともよく、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）に実行させることとしてもよい。また、各機能部は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードワイヤードロジックによっても実現できる。
【００３８】
また、各処理部が用いる主記憶装置には、一例として、各種の半導体メモリ素子、例えばＲＡＭ（Random  Access  Memory）やフラッシュメモリを採用できる。また、各処理部が参照する記憶装置は、必ずしも主記憶装置でなくともよく、補助記憶装置であってもかまわない。この場合、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、光ディスクやＳＳＤ（Solid  State  Drive）等を採用できる。
【００３９】
［実施例１に係る検出装置］
次に、実施例１に係る検出装置１００について説明する。一実施形態として、検出装置１００は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして検出処理を実現するプログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、検出装置１００は、検出処理によるサービスを提供するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって検出処理によるサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。この他、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）等の移動体通信端末や、タブレット端末等の携帯端末装置に検出処理プログラムをインストールさせることによって、携帯端末装置を検出装置１００として機能させることもできる。
【００４０】
図１に示すように、検出装置１００は、頭部探索部１１０と、追跡部１２０と、通知部１３０とを有する。一実施形態として、頭部探索部１１０は、カメラ３０により画像が撮影される度に処理を起動する。頭部探索部１１０は、画像のフレームが入力される毎に頭部位置を検出する。追跡部１２０は、頭部探索部１１０により検出できた頭部位置をもとに、検出した頭部位置の追跡をフレーム毎に行って、ベッドｂの使用者ｈの行動を検出する。
【００４１】
頭部探索部１１０は、画像から頭部を検知する処理部である。頭部探索部１１０は、背景差分処理部１１０ｂと、信頼度算出部１１０ｃと、姿勢判定部１１０ｄと、頭部位置検出部１１０ｅとを有する。
【００４２】
図９は、背景差分検知の概要の一例を模式的に示す図である。背景差分処理部１１０ｂは、図９に示すように、背景画像と各フレームの画素差分、または前後するフレームの画素差分から、差分領域ｄを検知する。
【００４３】
図１０は、スキャニング方法の一例を示す図である。図１０に示すように、信頼度算出部１１０ｃは、背景差分処理部１１０ｂにより差分領域ｄが検知された画像をラスタスキャンすることによって、学習部１６により生成されたHOG特徴量＋RealAdaBoost識別器を用いて、頭部の位置、例えば重心位置を検知する。
【００４４】
信頼度算出部１１０ｃは、学習部１６により生成されたHOG特徴量＋RealAdaBoost識別器を用いて、ラスタスキャンした画像の画素毎に、例えば人間の頭部のポジティブデータとの信頼度を取り、信頼度が正である領域（信頼度領域）を抽出する。信頼度は、人間の頭部であることの確からしさを示す値であり、例えば、−５を最も確からしさが低いとし、＋５を最も確からしいとして、−５から＋５までの値を１ずつの刻みで示す。なお、信頼度の値の範囲及び刻み値は、適宜変更可能である。図１０に示す例では、フレームｆにおいて、ベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の信頼度は４．０であり、ベッドｂの周縁部の信頼度は−１．０である。よって、信頼度算出部１１０ｃは、信頼度が正である領域をベッドｂの使用者ｈの頭部又は頭部候補として抽出し、信頼度が正以外の領域を抽出しない。
【００４５】
図１１Ａ〜図１１Ｃは、信頼度の出力の一例を示す図である。図１１Ａに示すように、信頼度算出部１１０ｃが、ベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１のみを信頼度が正の領域、つまり頭部の候補として抽出した場合は、ベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１が一意に確定する。
【００４６】
しかし、実際には、図１１Ｂ及び図１１Ｃに示すように、信頼度算出部１１０ｃは、ベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の候補領域を複数抽出する場合があるため、ベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１が一意に確定しない。よって、ベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１を追跡して使用者ｈの起床や離床を判定する場合に、いずれの頭部ｈ１の候補領域を用いるかによって、起床や離床の判定結果が異なることになり、判定結果の信頼性が低下する場合がある。
【００４７】
そこで、姿勢判定部１１０ｄは、図１１Ｂに示すように、フレームｆにおいて信頼度算出部１１０ｃにより信頼度が正として抽出したベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の全ての候補領域が姿勢判定ラインＬ３よりも上方にある場合には、起床状態と判定する。そして、頭部位置検出部１１０ｅは、姿勢判定部１１０ｄにより起床状態と判定したベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の全ての候補領域のうち、最も上方に位置する候補領域を頭部位置として検出する。
【００４８】
また、姿勢判定部１１０ｄは、図１１Ｃに示すように、フレームｆにおいて信頼度算出部１１０ｃにより信頼度が正として抽出したベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の全ての候補領域が姿勢判定ラインＬ３よりも上方にある場合以外には、就床状態と判定する。そして、頭部位置検出部１１０ｅは、姿勢判定部１１０ｄにより就床状態と判定したベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の全ての候補領域のうち、最も下方に位置する候補領域を頭部位置として検出もしくは推定する。
【００４９】
なお、図１１Ａ〜図１１Ｃに示すように、信頼度が正である領域、つまり頭部又は頭部候補の領域では、最も高い信頼度の領域が中心に位置し、その中心を共有する略同心円状に、外周へ向かうに従って徐々に低い信頼度の領域が位置する。最も高い信頼度の領域が位置する中心を、頭部又は頭部候補の領域の重心と呼ぶ。
【００５０】
追跡部１２０は、行動検出部１２０ｆを有する。行動検出部１２０ｆは、頭部探索部１１０の頭部位置検出部１１０ｅにより検出された頭部位置が起床ライン又は離床ラインを越えているか否かを判定する。そして、行動検出部１２０ｆは、頭部位置が起床ライン又は離床ラインを越えている場合に、ベッドｂの使用者ｈが起床状態又は離床状態のそれぞれにあると判定する。行動検出部１２０ｆは、ベッドｂの使用者ｈが例えば離床状態にあると判定すると、通知部１３０に対して、ナースコール等の通知を行うよう指示する。
【００５１】
一方、行動検出部１２０ｆは、ベッドｂの使用者ｈが例えば離床状態にあると判定しなかった場合、次フレームについて、頭部探索部１１０に対して各処理を行わせる。
【００５２】
［実施例１に係る初期設定処理］
図１２は、実施例１に係る初期設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例１に係る初期設定処理は、設定装置１０により、所定のパラメータ取得毎、あるいは所定の周期、あるいは任意のタイミングで実行される。
【００５３】
先ず、パラメータ取得部１１は、所定のパラメータを取得し、自装置に設定する（ステップＳ１１）。次に、起床ライン及び離床ライン算出部１３は、ベッド位置算出部１２により算出されたベッドｂの四隅ｐ１〜ｐ４の位置等に基づいて、起床ラインＬ１及び離床ラインＬ２１、Ｌ２２を算出する（ステップＳ１２）。次に、姿勢判定ライン算出部１４は、ベッド位置算出部１２により算出されたベッドｂの四隅ｐ１〜ｐ４の位置や、パラメータ取得部１１により取得された所定のパラメータに基づいて、姿勢判定ラインＬ３を算出する（ステップＳ１３）。
【００５４】
［実施例１に係る探索処理］
図１３Ａは、実施例１に係る探索処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例１に係る探索処理は、カメラ３０により画像の新たなフレームが取得される都度、実行される。あるいは、実施例１に係る探索処理は、設定装置１０により起床ラインＬ１、離床ラインＬ２１、Ｌ２２、姿勢判定ラインＬ３が算出される都度や、頭部及び非頭部画像データ記憶部２０の記憶データが更新される都度、実行されてもよい。あるいは、実施例１に係る探索処理は、所定の周期、任意のタイミングで実行されてもよい。
【００５５】
先ず、頭部探索部１１０は、カメラ３０から次フレームを取得する（ステップＳ２１）。次に、背景差分処理部１１０ｂは、ステップＳ２１で取得したフレームから背景差分を抽出する（ステップＳ２２）。次に、信頼度算出部１１０ｃは、ステップＳ２２で背景差分が抽出されたフレームに対してラスタスキャンを実行し、信頼度を算出する（ステップＳ２３）。次に、信頼度算出部１１０ｃは、ステップＳ２３でラスタスキャンを実行したフレームにおいて信頼度が正の領域（信頼度領域）があったか否かを判定する（ステップＳ２４）。信頼度算出部１１０ｃは、ステップＳ２３でラスタスキャンを実行したフレームにおいて信頼度が正の領域（信頼度領域）があったと判定した場合に（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、ステップＳ２５へ処理を移す。一方、信頼度算出部１１０ｃは、ステップＳ２３でラスタスキャンを実行したフレームにおいて信頼度が正の領域（信頼度領域）がなかったと判定した場合に（ステップＳ２４：Ｎｏ）、ステップＳ２１へ処理を戻す。
【００５６】
ステップＳ２５では、姿勢判定部１１０ｄ及び頭部位置検出部１１０ｅは、頭部位置検出処理を実行する。実施例１に係る頭部位置検出処理の詳細は、図１３Ｂを参照して後述する。次に、追跡部１２０は、ステップＳ２５で検出した頭部位置に基づいて、ベッドｂの使用者ｈの行動を検出する（ステップＳ２６）。検出装置１００は、ステップＳ２６が終了すると、ステップＳ２１へ処理を戻す。
【００５７】
［実施例１に係る頭部位置検出処理］
図１３Ｂは、実施例１に係る探索処理における頭部位置検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。姿勢判定部１１０ｄは、ステップＳ２３で算出した信頼度が正の領域（信頼度領域）のフレームｆにおける分布全てが姿勢判定ラインＬ３の上方に位置するか否かを判定する（ステップＳ２５−１）。姿勢判定部１１０ｄは、算出した信頼度領域全てが姿勢判定ラインＬ３の上方に位置すると判定した場合（ステップＳ２５−１：Ｙｅｓ）、フレームｆにおける信頼度領域分布の最も上方に位置する領域の重心を頭部位置とする（ステップＳ２５−２）。一方、姿勢判定部１１０ｄは、信頼度領域全てが姿勢判定ラインＬ３の上方に位置しないと判定した場合（ステップＳ２５−１：Ｎｏ）、フレームｆにおける信頼度領域分布の最も下方に位置する領域の重心を頭部位置とする（ステップＳ２５−３）。姿勢判定部１１０ｄは、ステップＳ２５−２又はステップＳ２５−３が終了すると、図１３ＡのステップＳ２６へ処理を移す。
【００５８】
以上の実施例１によれば、信頼度領域の分布及び姿勢判定ラインＬ３の位置関係をもとにベッドｂの使用者ｈの姿勢を判定し、判定した姿勢に基づき複数の頭部位置の候補から最も確からしい頭部位置を検出するので、頭部位置の検出精度を高めることができる。
【実施例２】
【００５９】
実施例１では、頭部探索部１１０の頭部位置検出部１１０ｅによる頭部位置の検出結果をもとに、追跡部１２０の行動検出部１２０ｆが、ベッドｂの使用者ｈの行動を検出する。しかし、これに限らず、追跡部は、ベッドｂの使用者ｈの姿勢をもとに頭部位置をさらに検出し、この検出結果をもとにベッドｂの使用者ｈの行動を検出するとしてもよい。実施例２では、追跡部が、ベッドｂの使用者ｈの姿勢をもとに頭部位置をさらに検出し、この検出結果をもとにベッドｂの使用者ｈの行動を検出する例について説明する。
【００６０】
［実施例２に係る検出システム］
図１４は、実施例２（及び実施例３）に係る検出システムに含まれる各装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。実施例２に係る検出システム１Ｂは、実施例１に係る検出システム１の検出装置１００に代えて、検出装置１００Ｂを有する。
【００６１】
［実施例２に係る検出装置］
図１４に示すように、実施例２に係る検出装置１００Ｂは、頭部探索部１１０と、追跡部１２０Ｂと、通知部１３０とを有する。追跡部１２０Ｂは、検出範囲決定部１２０ａと、背景差分処理部１２０ｂと、信頼度算出部１２０ｃと、姿勢判定部１２０ｄと、頭部位置検出部１２０ｅと、行動検出部１２０ｆ２とを有する。
【００６２】
検出範囲決定部１２０ａは、頭部位置検出部１１０ｅにより頭部位置として検出された頭部又は頭部の候補領域を含む所定範囲を、現フレームにおいて頭部又は頭部の候補を検知する検出範囲として決定する。ここでの検出範囲は、直前のフレームから現フレームまでに頭部が移動しうる領域を含む範囲である。
【００６３】
背景差分処理部１２０ｂは、背景差分処理部１１０ｂと同様に、頭部探索部１１０により処理された直前フレームとその次フレームについて、背景画像との画素差分、またはフレームの画素差分から、差分領域ｄを検知する。
【００６４】
信頼度算出部１２０ｃは、背景差分処理部１２０ｂにより差分領域ｄが検知されたフレームについて、検出範囲決定部１２０ａにより設定された検出範囲において、信頼度算出部１１０ｃと同様に信頼度を算出する。信頼度算出部１２０ｃは、信頼度が正である領域をベッドｂの使用者ｈの頭部又は頭部候補として抽出し、信頼度が正以外の領域を抽出しない。
【００６５】
姿勢判定部１２０ｄは、姿勢判定部１１０ｄと同様に、信頼度が正として抽出したベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の全ての候補領域が姿勢判定ラインＬ３よりも上方にある場合には、起床状態と判定する。そして、頭部位置検出部１２０ｅは、姿勢判定部１２０ｄにより起床状態と判定したベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の全ての候補領域のうち、最も上方に位置する候補領域の重心を頭部位置と検出する。
【００６６】
また、姿勢判定部１２０ｄは、姿勢判定部１１０ｄと同様に、信頼度が正として抽出したベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の全ての候補領域が姿勢判定ラインＬ３よりも上方にある場合以外には、就床状態と判定する。そして、頭部位置検出部１２０ｅは、姿勢判定部１２０ｄにより就床状態と判定したベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の全ての候補領域のうち、最も下方に位置する候補領域の重心を頭部位置として検出する。
【００６７】
なお、姿勢判定部１２０ｄは、信頼度が正であるベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の候補領域を全く抽出できなかった場合には、次フレームについて処理を行うよう、頭部探索部１１０に処理を移行させる。
【００６８】
行動検出部１２０ｆ２は、頭部位置検出部１２０ｅにより検出された頭部位置の重心が起床ライン又は離床ラインを越えているか否かを判定する。そして、行動検出部１２０ｆ２は、頭部位置の重心が起床ライン又は離床ラインを越えている場合に、ベッドｂの使用者ｈが起床状態又は離床状態それぞれにあると判定する。行動検出部１２０ｆ２は、ベッドｂの使用者ｈが例えば離床状態にあると判定すると、通知部１３０に対して、ナースコール等の通知を行うよう指示する。
【００６９】
一方、行動検出部１２０ｆ２は、ベッドｂの使用者ｈが起床状態又は離床状態にあると判定しなかった場合、次フレームについて、設定された検出範囲について、信頼度算出部１２０ｃ〜頭部位置検出部１２０ｅに対して各処理を行わせる。
【００７０】
［実施例２に係る探索処理］
図１５は、実施例２に係る探索処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例２に係る探索処理は、カメラ３０により画像の新たなフレームが取得される都度、実行される。あるいは、実施例２に係る探索処理は、設定装置１０により起床ラインＬ１、離床ラインＬ２１、Ｌ２２、姿勢判定ラインＬ３が算出される都度や、頭部及び非頭部画像データ記憶部２０の記憶データが更新される都度、実行されてもよい。あるいは、実施例２に係る探索処理は、所定の周期、任意のタイミングで実行されてもよい。
【００７１】
図１５に示す実施例２に係る探索処理のステップＳ２１〜ステップＳ２５は、実施例１と同様である。頭部探索部１１０は、ステップＳ２５が終了すると、追跡部１２０Ｂによる追跡処理へ処理を移行させる（ステップＳ３６）。
【００７２】
［実施例２に係る追跡処理］
図１６Ａは、実施例２（及び実施例３）に係る追跡処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例２に係る追跡処理は、実施例２に係る探索処理のステップＳ３６が実行される都度、起動される。
【００７３】
先ず、検出装置１００Ｂの追跡部１２０Ｂは、図１５のステップＳ２１で取得された直前フレームの次フレームを取得する（ステップＳ４１）。次に、検出範囲決定部１２０ａは、頭部位置検出部１１０ｅにより頭部位置として検出された頭部の候補領域を含む所定範囲を、検出範囲に設定する（ステップＳ４２）。次に、背景差分処理部１２０ｂは、ステップＳ４２で決定された検出範囲について、背景差分を抽出する（ステップＳ４３）。
【００７４】
次に、信頼度算出部１２０ｃは、ステップＳ４３で背景差分が抽出されたフレームについて、ステップＳ４２で決定された検出範囲における信頼度を算出する（ステップＳ４４）。次に、信頼度算出部１２０ｃは、ステップＳ４４でラスタスキャンを実行したフレームにおいて信頼度が正の領域（信頼度領域）があったか否かを判定する（ステップＳ４５）。信頼度算出部１２０ｃは、ステップＳ４４でラスタスキャンを実行したフレームにおいて信頼度が正の領域（信頼度領域）があったと判定した場合に（ステップＳ４５：Ｙｅｓ）、ステップＳ４６へ処理を移す。一方、信頼度算出部１２０ｃは、ステップＳ４４でラスタスキャンを実行したフレームにおいて信頼度が正の領域（信頼度領域）がなかったと判定した場合に（ステップＳ４５：Ｎｏ）、ステップＳ４８へ処理を移す。
【００７５】
ステップＳ４６では、姿勢判定部１２０ｄ及び頭部位置検出部１２０ｅは、頭部位置検出処理を実行する。実施例２に係る頭部位置検出処理の詳細は、図１６Ｂを参照して後述する。次に、追跡部１２０Ｂは、ステップＳ４６で検出した頭部位置に基づいて、ベッドｂの使用者ｈの行動を検出する（ステップＳ４７）。検出装置１００Ｂは、ステップＳ４７が終了すると、ステップＳ４１へ処理を戻す。
【００７６】
一方、ステップＳ４８では、追跡部１２０Ｂは、図１５に示す探索処理へ処理を移行する。検出装置１００Ｂは、ステップＳ４８が終了すると、実施例２に係る追跡処理を終了する。
【００７７】
［実施例２に係る頭部位置検出処理］
図１６Ｂは、実施例２に係る追跡処理における頭部位置検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。姿勢判定部１２０ｄは、直前フレームの状態は“起床”か否かを判定する（ステップＳ４６−１）。すなわち、姿勢判定部１２０ｄは、図１５のステップＳ２５において、ステップＳ４１で取得したフレームの直前フレームにおいて信頼度が正の領域（信頼度領域）の分布全てが姿勢判定ラインＬ３の上方に位置するか否かを判定する。姿勢判定部１２０ｄは、直前フレームの状態は“起床”と判定した場合（ステップＳ４６−１：Ｙｅｓ）、ステップＳ４１で取得したフレームの検出範囲における信頼度領域分布の最も上の領域の重心を頭部位置とする（ステップＳ４６−２）。一方、姿勢判定部１２０ｄは、直前フレームの状態は“就床”と判定した場合（ステップＳ４６−１：Ｎｏ）、ステップＳ４１で取得したフレームの検出範囲における信頼度領域分布の最も下の領域の重心を頭部位置とする（ステップＳ４６−３）。姿勢判定部１２０ｄは、ステップＳ４６−２又はステップＳ４６−３が終了すると、図１６ＡのステップＳ４７へ処理を移す。
【００７８】
図１７は、実施例２に係る追跡処理における検出範囲決定処理の概要の一例を模式的に示す図である。例えば、図１７に示すように、直前のフレームに対する探索処理で、ベッドｂの使用者ｈの姿勢が“就床”と判定された場合に、検出した使用者ｈの頭部位置の候補領域の重心ｒを含む検出範囲ｑにおいて、追跡処理の際に頭部を検出して追跡する。このため、以上の実施例２によれば、探索処理から追跡処理へ移行しても、追跡処理において、探索処理で判定したベッドｂの使用者ｈの姿勢及び検出範囲ｑに応じて現フレームにおける頭部位置を検出する。よって、実施例２によれば、ベッドｂの使用者ｈの頭部の追跡を効率的かつ精度よく行うことができる。
【実施例３】
【００７９】
実施例２は、追跡処理において、探索処理で判定したベッドｂの使用者ｈの姿勢及び検出範囲に応じて現フレームにおける頭部位置を検出する。しかし、探索処理で検出したベッドｂの使用者ｈの頭部位置の候補領域の重心ｒを含む検出範囲ｑが、必ずしも使用者ｈの頭部ｈ１を捕捉しているとは限らない。そこで、実施例３では、探索処理で検出したベッドｂの使用者ｈの頭部位置の候補領域の重心ｒを含む検出範囲ｑを適切に拡大し、追跡処理の過程において使用者ｈの頭部ｈ１を捕捉しうるようにする。
【００８０】
図１８Ａは、実施例３に係る追跡処理における検出範囲決定処理の概要の一例を模式的に示す図である。図１８Ａの（ａ）は、探索処理で判定したベッドｂの使用者ｈの姿勢が“就床”であるが、探索処理で検出したベッドｂの使用者ｈの頭部位置の候補領域の重心ｒを含む所定の検出範囲ｑが使用者ｈの頭部ｈ１を捕捉していない場合を示す。実施例３では、かかる場合に、図１８Ａの（ｂ）に示すように、所定の検出範囲ｑをフレームｆの下方へ拡大する。これは、探索処理で判定したベッドｂの使用者ｈの姿勢が“就床”であるが使用者ｈの頭部ｈ１の正しい位置が捕捉されていない場合、検出範囲ｑをフレームｆの下方へ拡大した拡大検出範囲ｑ´に使用者ｈの頭部ｈ１が存在する可能性が高いことに基づく。拡大検出範囲ｑ´において使用者ｈの頭部ｈ１の追跡処理を継続すると、使用者ｈの頭部ｈ１を正しく捕捉できる場合がある。
【００８１】
また、図１８Ｂは、実施例３に係る追跡処理における検出範囲決定処理の概要の一例を模式的に示す図である。図１８Ｂの（ａ）は、探索処理で判定したベッドｂの使用者ｈの姿勢が“起床”であるが、探索処理で検出したベッドｂの使用者ｈの頭部位置の候補領域の重心ｒを含む検出範囲ｑが使用者ｈの頭部ｈ１を捕捉していない場合を示す。実施例３では、かかる場合に、図１８Ｂの（ｂ）に示すように、検出範囲ｑをフレームｆの上方へ拡大する。これは、探索処理で判定したベッドｂの使用者ｈの姿勢が“起床”であり使用者ｈの頭部ｈ１の正しい位置が捕捉されていない場合、検出範囲ｑをフレームｆの上方へ拡大した拡大検出範囲ｑ´´に使用者ｈの頭部ｈ１が存在する可能性が高いことに基づく。拡大検出範囲ｑ´´において使用者ｈの頭部ｈ１の追跡処理を継続すると、使用者ｈの頭部ｈ１を正しく捕捉できる場合がある。
【００８２】
［実施例３に係る検出範囲決定処理］
図１９は、実施例３に係る追跡処理における検出範囲決定処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１９のフローチャートは、図１６ＡのフローチャートにおけるステップＳ４２ａのサブルーチンとして実行される。検出システム１Ｃの検出装置１００Ｃの検出範囲決定部１２０ａ３（図１４参照）は、直前フレームの頭部位置をもとに検出範囲を仮設定する（ステップＳ４２ａ−１）。ステップＳ４２ａ−１で仮設定される検出範囲は、例えば、図１８Ａの（ａ）及び図１８Ｂの（ａ）それぞれに示す検出範囲ｑである。
【００８３】
次に、検出範囲決定部１２０ａ３は、直前フレームの状態は“起床”か否かを判定する（ステップＳ４２ａ−２）。検出範囲決定部１２０ａ３は、直前フレームの状態は“起床”であると判定した場合（ステップＳ４２ａ−２：Ｙｅｓ）、ステップＳ４２ａ−３へ処理を移す。一方、検出範囲決定部１２０ａ３は、直前フレームの状態は“就床”であると判定した場合（ステップＳ４２ａ−２：Ｎｏ）、ステップＳ４２ａ−４へ処理を移す。
【００８４】
ステップＳ４２ａ−３では、検出範囲決定部１２０ａ３は、検出範囲を上方へ拡大する。すなわち、検出範囲決定部１２０ａ３は、検出範囲を所定の検出範囲ｑから拡大検出範囲ｑ´´へ拡大する。一方、ステップＳ４２ａ−４では、検出範囲決定部１２０ａ３は、検出範囲を下方へ拡大する。すなわち、検出範囲決定部１２０ａ３は、検出範囲を所定の検出範囲ｑから拡大検出範囲ｑ´へ拡大する。ステップＳ４２ａ−３又はステップＳ４２ａ−４が終了すると、検出範囲決定部１２０ａ３は、図１６ＡのステップＳ４３へ処理を移す。
【００８５】
以上の実施例３によれば、探索処理においてベッドｂの使用者ｈの頭部ｈ１の正しい位置が捕捉されていなかったとしても、追跡処理において使用者ｈの頭部ｈ１の正しい位置が捕捉される可能性が高まり、使用者ｈの行動の検出処理の精度を高めることができる。
【００８６】
［分散及び統合］
以上の実施例において図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散又は統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散又は統合して構成することができる。
【００８７】
例えば、図１に示す実施例１に係る頭部探索部１１０を、頭部位置を検出する頭部検出装置として構成してもよい。また、例えば、図１４に示す、実施例２に係る頭部探索部１１０、追跡部１２０Ｂの検出範囲決定部１２０ａ、背景差分処理部１２０ｂ、信頼度算出部１２０ｃ、姿勢判定部１２０ｄ、頭部位置検出部１２０ｅを含む頭部検出装置を構成してもよい。また、例えば、図１４に示す、実施例３に係る頭部探索部１１０、追跡部１２０Ｃの検出範囲決定部１２０ａ３、背景差分処理部１２０ｂ、信頼度算出部１２０ｃ、姿勢判定部１２０ｄ、頭部位置検出部１２０ｅを含む頭部検出装置を構成してもよい。
【００８８】
また、例えば、設定装置１０と、検出装置１００、１００Ｂ、１００Ｃとは、それぞれ統合されてもよい。また、設定装置１０において、ベッド位置算出部１２、起床ライン及び離床ライン算出部１３、姿勢判定ライン算出部１４のそれぞれは、適宜統合されてもよい。また、頭部探索部１１０の背景差分処理部１１０ｂと、追跡部１２０Ｂ、１２０Ｃの背景差分処理部１２０ｂとは、一体であってもよい。また、頭部探索部１１０の信頼度算出部１１０ｃと、追跡部１２０Ｂ、１２０Ｃの信頼度算出部１２０ｃとは、一体であってもよい。また、頭部探索部１１０の姿勢判定部１１０ｄと、追跡部１２０Ｂ、１２０Ｃの姿勢判定部１２０ｄとは、一体であってもよい。また、頭部探索部１１０の頭部位置検出部１１０ｅと、追跡部１２０Ｂ、１２０Ｃの頭部位置検出部１２０ｅとは、一体であってもよい。
【００８９】
また、設定装置１０、検出装置１００、１００Ｂ、１００Ｃを適宜データセンタに配備し、ネットワークを介したサービス、例えばクラウドサービスを提供するサーバ装置等として構成してもよい。
【００９０】
［プログラム］
以上の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２０を用いて、以上の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【００９１】
図２０は、実施例１〜３に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。図２０に示すように、コンピュータ１１００は、操作部１１１０ａと、スピーカ１１１０ｂと、カメラ１１１０ｃと、ディスプレイ１１２０と、通信部１１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１１００は、ＣＰＵ１１５０と、ＲＯＭ１１６０と、ＨＤＤ１１７０と、ＲＡＭ１１８０とを有する。これら１１１０〜１１８０の各部はバス１１４０を介して接続される。
【００９２】
コンピュータ１１００を実施例１〜３で示した設定装置１０として機能させる場合は、プログラム１１７０ａは、ＣＰＵ等により実行されることにより設定装置１０の各部と同様の機能を発揮するプログラムである。設定装置１０の各部と同様の機能を発揮するプログラム１１７０ａのモジュール分割は、設定装置１０の各部の分散又は統合と同様に適宜行われる。
【００９３】
あるいは、コンピュータ１１００を実施例１〜３で示した検出装置１００〜１００Ｃとして機能させる場合は、プログラム１１７０ａは、ＣＰＵ等により実行されることにより検出装置１００〜１００Ｃの各部と同様の機能を発揮するプログラムである。検出装置１００〜１００Ｃの各部と同様の機能を発揮するプログラム１１７０ａのモジュール分割は、検出装置１００〜１００Ｃの各部の分散又は統合と同様に適宜行われる。
【００９４】
また、ＨＤＤ１１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１１７０に格納されずともよく、処理に用いるデータのみがＨＤＤ１１７０に格納されればよい。
【００９５】
そして、ＣＰＵ１１５０が、プログラム１１７０ａをＨＤＤ１１７０から読み出してＲＡＭ１１８０に展開する。これによって、図２０に示すように、プログラム１１７０ａは、プロセス１１８０ａとして機能する。このプロセス１１８０ａは、ＨＤＤ１１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。
【００９６】
なお、コンピュータ１１００を実施例１〜３で示した設定装置１０として機能させる場合には、プロセス１１８０ａが実行する処理は、実施例１〜３で示した設定装置１０の各部にて実行される処理を含む。あるいは、コンピュータ１１００を実施例１〜３で示した検出装置１００、１００Ｂ、１００Ｃとして機能させる場合には、プロセス１１８０ａが実行する処理は、実施例１〜３で示した検出装置１００、１００Ｂ、１００Ｃの各部にて実行される処理を含む。
【００９７】
また、ＣＰＵ１１５０上で実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１１５０上で動作されずともよく、処理に用いる処理部のみが実行時に実現されればよい。
【００９８】
なお、プログラム１１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１１７０やＲＯＭ１１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等を介してコンピュータ１１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置等に各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９９】
１、１Ｂ、１Ｃ  検出システム
１０  設定装置
１１  パラメータ取得部
１２  ベッド位置算出部
１３  起床ライン及び離床ライン算出部
１４  姿勢判定ライン算出部
１５  設定部
１６  学習部
２０  頭部及び非頭部画像データ記憶部
３０  カメラ
１００、１００Ｂ、１００Ｃ  検出装置
１１０  頭部探索部
１１０ｂ、１２０ｂ  背景差分処理部
１１０ｃ、１２０ｃ  信頼度算出部
１１０ｄ、１２０ｄ  姿勢判定部
１１０ｅ、１２０ｅ  頭部位置検出部
１２０、１２０Ｂ、１２０Ｃ  追跡部
１２０ａ、１２０ａ３  検知範囲決定部
１２０ｆ、１２０ｆ２  行動検出部
１３０  通知部
【図１】
0006547563.tif 000002
【図２Ａ】
0006547563.tif 000003
【図２Ｂ】
0006547563.tif 000004
【図３Ａ】
0006547563.tif 000005
【図３Ｂ】
0006547563.tif 000006
【図４】
0006547563.tif 000007
【図５】
0006547563.tif 000008
【図６】
0006547563.tif 000009
【図７】
0006547563.tif 000010
【図８】
0006547563.tif 000011
【図９】
0006547563.tif 000012
【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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