(57)【要約】【課題】一般的な就寝具に就寝している就寝者の睡眠状況を把握することができる睡眠状況検知装置、及び睡眠状況検知方法を提供すること。【解決手段】就寝者の顔を所定の時間周期で撮影する撮影手段と、前記撮影手段により順次取り込んだ画像の中の、前後する二つの画像の差から、就寝者の第１の体動量を算出し、前記第１の体動量を逐次累積して、予め設定した時間間隔毎に、累積した前記第１の体動量の累積値を第２の体動量とする体動量算出手段と、前記第２の体動量と就寝時間の経過との関係を予め設定する体動量変化テーブルと、算出された前記第２の体動量と前記体動量変化テーブルとから就寝者の睡眠状況を判定する睡眠状況判定手段とを有することを特徴とする睡眠状況検知装置の提供。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
就寝者の顔を所定の時間周期で撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により順次取り込んだ画像の中の、前後する二つの画像の差から、就寝者の第１の体動量を算出し、前記第１の体動量を逐次累積して、予め設定した時間間隔毎に、累積した前記第１の体動量の累積値を第２の体動量とする体動量算出手段と、
前記第２の体動量と就寝時間の経過との関係を予め設定する体動量変化テーブルと、
算出された前記第２の体動量と前記体動量変化テーブルとから就寝者の睡眠状況を判定する睡眠状況判定手段と
を有することを特徴とする睡眠状況検知装置。
【請求項２】
前記体動量変化テーブルを、就寝者毎に設けることを特徴とする請求項１に記載の睡眠状況検知装置。
【請求項３】
前記撮影手段により得た画像から就寝者の顔の方向を判定する顔方向判定手段と、
前記顔方向判定手段による判定結果に基づき、警報を出力する警報出力手段と
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の睡眠状況検知装置。
【請求項４】
前記顔方向判定手段は、就寝者と共に撮影される周辺画像を基にして就寝者の頭部の傾き、顔の方向を判定することを特徴とする請求項３に記載の睡眠状況検知装置。
【請求項５】
就寝者の顔を所定の時間周期で撮影して、
撮影して順次取り込んだ画像の中の、前後する二つの画像の差から、就寝者の第１の体動量を算出し、前記第１の体動量を逐次累積して、予め設定した時間間隔毎に累積した前記第１の体動量の累積値を第２の体動量として、
前記第２の体動量と就寝時間の経過との関係を予め設定する体動量変化テーブルと、前記第２の体動量とから就寝者の睡眠状況を判定して睡眠状況を判定することを特徴とする睡眠状況検知方法。
【請求項６】
前記体動量変化テーブルを、就寝者毎に設けることを特徴とする請求項５に記載の睡眠状況検知方法。
【請求項７】
前記撮影して順次取り込んだ画像から就寝者の顔の方向を判定して、
判定結果に基づき、警報を出力することを特徴とする請求項５又は６に記載の睡眠状況検知方法。
【請求項８】
就寝者と共に撮影される周辺画像を基にして就寝者の頭部の傾き、顔の方向を判定することを特徴とする請求項７に記載の睡眠状況検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、就寝中の人物の睡眠状況を検知する検知装置、及び検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
病院や介護施設では、患者あるいは被介護者の就寝時の睡眠状況を把握する必要が生ずることがある。
【０００３】
最も一般的な方法は、看護人や介護者の定期的な巡回による、又は、監視カメラによる就寝者の観察によるものである。しかしながら、常時、このような巡回や観察を行うことは、人手の問題から困難であり、結果として、患者あるいは被介護者の就寝時の睡眠状況の把握が不十分となることもある。
【０００４】
このような問題に対応するために、就寝者のベッドに光源と撮影手段とモアレ縞発生用スリットを設けて、就寝者の布団のモアレ縞画像を周期的に取り込み、モアレ縞画像の変化から就寝者の睡眠状況を自動的に監視する睡眠状態監視装置の提案もある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
この提案は、就寝者の呼吸の周期の変化が布団のモアレ画像の変化として現れることを前提としていることから、布団の位置が就寝者の胸部や腹部からはずれると呼吸の変化が布団に現れなるという不都合が生ずる。この事象は、就寝者のいろいろな体動を考慮すると、実用上の問題があるといえる。
【０００６】
その他、就寝者の心拍変動情報、呼吸変動情報、及び体動情報に基づき、睡眠の状況を把握するという提案もある（例えば、特許文献２参照。）。
【０００７】
この提案は、エアマットレス内に広帯域、高感度の圧力センサからなる無拘束型センサと称する特殊なセンサにより就寝者の心拍変動、呼吸変動、体動を検知して、その変動から就寝者の睡眠の段階（覚睡、レム睡眠、ノンレム睡眠段階１〜４）を推定するものである。
【０００８】
この技術は、睡眠の段階をかなり詳細に推定できるという特徴を有するが、無拘束型センサと称する特殊なセンサを備えた就寝具に就寝するということが必須要件となることから、一般的な就寝具に就寝している就寝者の睡眠状況を把握するためには適用することができないという問題がある。
【特許文献１】特開２０００−１８９３８９号公報
【特許文献２】特開２００３−３３９６７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上述したような状況に鑑みてなされたもので、その目的は一般的な就寝具に就寝している就寝者の睡眠状況を把握することができる睡眠状況検知装置、及び睡眠状況検知方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題は、以下の発明を実現することにより達成される。
１．就寝者の顔を所定の時間周期で撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により順次取り込んだ画像の中の、前後する二つの画像の差から、就寝者の第１の体動量を算出し、前記第１の体動量を逐次累積して、予め設定した時間間隔毎に、累積した前記第１の体動量の累積値を第２の体動量とする体動量算出手段と、
前記第２の体動量と就寝時間の経過との関係を予め設定する体動量変化テーブルと、
算出された前記第２の体動量と前記体動量変化テーブルとから就寝者の睡眠状況を判定する睡眠状況判定手段と
を有することを特徴とする睡眠状況検知装置。
２．前記体動量変化テーブルを、就寝者毎に設けることを特徴とする１項に記載の睡眠状況検知装置。
３．前記撮影手段により得た画像から就寝者の顔の方向を判定する顔方向判定手段と、
前記顔方向判定手段による判定結果に基づき、警報を出力する警報出力手段と
を有することを特徴とする１又は２項に記載の睡眠状況検知装置。
４．前記顔方向判定手段は、就寝者と共に撮影される周辺画像を基にして就寝者の頭部の傾き、顔の方向を判定することを特徴とする３項に記載の睡眠状況検知装置。
５．就寝者の顔を所定の時間周期で撮影して、
撮影して順次取り込んだ画像の中の、前後する二つの画像の差から、就寝者の第１の体動量を算出し、前記第１の体動量を逐次累積して、予め設定した時間間隔毎に累積した前記第１の体動量の累積値を第２の体動量として、
前記第２の体動量と就寝時間の経過との関係を予め設定する体動量変化テーブルと、前記第２の体動量とから就寝者の睡眠状況を判定して睡眠状況を判定することを特徴とする睡眠状況検知方法。
６．前記体動量変化テーブルを、就寝者毎に設けることを特徴とする５項に記載の睡眠状況検知方法。
７．前記撮影して順次取り込んだ画像から就寝者の顔の方向を判定して、
判定結果に基づき、警報を出力することを特徴とする５又は６項に記載の睡眠状況検知方法。
８．就寝者と共に撮影される周辺画像を基にして就寝者の頭部の傾き、顔の方向を判定することを特徴とする７項に記載の睡眠状況検知方法。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、特殊なセンサを用いることなく、一般的な就寝具に就寝している就寝者の体動が容易に検知され、体動の変化から睡眠状況が検知される。また、不自然と思われる就寝者の顔の向きが検知され、警報が出される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態に係わる説明を行う。
【００１３】
図１は、本発明の睡眠状況検知装置の適用例を示す概念図である。
【００１４】
就寝者Ｐは、布団１１をかけて、ベッド１０の上に寝ている。睡眠状況検知装置は、撮影手段１、照明手段２、および制御手段Ｃから構成される。就寝者の上部には、撮影手段１が配置され、照明手段２により照明される就寝者Ｐが撮影される。撮影手段１は、公知の技術からなる撮影用のカメラで、例えばビデオカメラ等が使用される。照明手段２は室内光を利用してもよい、また、照明手段２の光量又は波長は、撮影手段１の波長感度特性に適合するように適宜選択されるものである。所定の周期で撮影された画像は、制御手段Ｃに送られ、Ａ／Ｄ変換されデジタル画像化される。前記デジタル化された画像は、画像中の顔が検知され、画像中の顔がほぼ中心部に位置するように移動処理され、メモリＭの所定のファイルに順次格納される。
【００１５】
図２は、睡眠状況検知装置の制御関係を示すブロック図である。
【００１６】
制御手段ＣはＣＰＵ、メモリＭを始め、図に記されてはいないが演算ユニット、Ｉ／Ｏポート、通信用インターフェイス等を有するコンピュータシステムであり、各手段を駆動するための回路も有している。各手段の制御は、メモリＭに格納してある当該のジョブに対応するプログラムを実行させることによりなされる。
【００１７】
また、制御手段Ｃは通信手段Ｔを介して、ＬＡＮ、もしくは公衆回線に接続され、他の情報機器とのデータの交換ができるようになっている。
【００１８】
なお、本発明の実施の形態の説明に直接関係しないブロックについては、図中の記載を省略してある。
【００１９】
本発明は、就寝中の全ての体動を直接に検知しなくても、就寝者の頭の傾きと、顔の向きの変化を検知することによって、睡眠状況を判定できるという実験結果を基にしてなされたものである。これは、就寝者の体動、即ち四肢や胴体の動きの多くは、頭の傾きと顔の向きの変化として現れることによる。
【００２０】
既に説明したように、撮影手段１により予め設定された周期で撮影された画像は、制御手段Ｃによってデジタル化され、顔を基準にして規格化されてメモリＭの所定のファイルに格納される。この画像は、一つ前に前記ファイルに格納された画像と比較され、双方の顔画像部の差分を算出して、算出された差分を体動量（第１の体動量）とする。これらの体動量は予め設定される単位時間、例えば１分間毎に集計され、集計された体動量（第２の体動量）は体動量変化テーブル（２）に逐次格納される。
【００２１】
また、該画像の顔画像部から目、鼻、口用の特徴点の抽出をして、それらの位置から、頭の傾きと顔の方向とが検知される。
【００２２】
図３は、予め制御手段ＣのメモリＭ内に設けた顔位置ファイルを説明する図である。
【００２３】
ここでいう顔位置ファイルとは、就寝者の画像を頭部の傾きと顔の向きによって分類し、これらを順番に並べた画像ファイルである。例えば、図の（ａ）は、就寝者の顔が天井方向（正面）に向いており、頭の傾きがない場合の画像であり、（ｂ）、（ｃ）は正面に向いているが、頭が右と左に傾いている場合の画像である。また、（ｄ）、（ｇ）、（ｊ）は、頭の傾きは無いが、それぞれの顔の向きが、右、左、床方向（下向き）のように異なる場合の画像である。
【００２４】
図４は、図３の画像（ａ）から、画像（ｂ）〜（ｌ）のいずれかの画像に変化した場合の、画像と体動量（第２の体動量）の関係を示す図である。
【００２５】
図３及び図４から、頭の傾きと顔の方向の変化が大きいほど体動量が大きいことがわかる。
【００２６】
図５は、ある被験者の就寝から起床までの単位時間当たり体動量（第２の体動量）の変化を示すグラフである。
【００２７】
就寝から寝付くまでのしばらくの間、被験者の体動回数が多く、結果として体動量が大きくなっている。その後、寝付きと共に、体動が極めて少なくなり体動量が小さくなる。その後、時折、寝返りのような大きな体動を何回か繰り返し、起床時間を迎える。
【００２８】
このグラフから、ある値以下の体動量が、ある時間継続している場合には、途中の時間帯に、寝返りのような体動による体動量の大きな短い時間帯があっても就寝者は睡眠状態にあると判断しても良いことが判る。
【００２９】
このような就寝から起床までの体動量の変化は、被験者毎によりその特徴が異なることから、標準的なグラフを設けると共に、予め被験者毎のグラフを作成し、それらを体動量変化テーブル（１）に登録する。
【００３０】
図６は、撮影手段１により撮影した画像を基に体動量を算定して、また、頭の傾き及び顔の向きを判定して、それらを記憶する処理の流れを示すフローチャートである。
【００３１】
制御手段Ｃは撮影を指示する指示信号を撮影手段１に送り、撮影された画像を取り込む（ステップＳ１：Ｙ、Ｓ２）。取り込んだ１フレームの画像を、デジタル画像の１画面になるように処理をして（ステップＳ３）、公知の技術手段である顔画像検知手段により顔画像部を検知する（ステップＳ４）。次に、検知した顔画像部を画面の中央部に位置させるための移動処理を行い、予め設定した画像サイズにする切り取り処理を行う（ステップＳ５）。このように、正規化された画像は、メモリＭに設けた一時ファイルに保管される（ステップＳ６）。
【００３２】
前記一時ファイルに、１つ前に撮影された画像がある場合には（ステップＳ７：Ｙ）、これを読み出し（ステップＳ８）、保管した前記画像とのデータの差分を算出する（ステップＳ９）。この画像データの差分の大きさ、即ち画像の変化量を２つの画像間の体動量（第１の体動量）とする。
【００３３】
前記第１の体動量は、一旦、所定のファイルに記憶された後（ステップＳ１０）、後に説明する単位時間当たりの体動量計算処理ルーチンにより、単位時間当たりの体動量（第２の体動量）の算定に使用される（ステップＳ１１）。
【００３４】
前記一時ファイルに保管されている画像は再度読み出され、眉、目、鼻、口等の顔画像中の特徴点が抽出され（ステップＳ１２）、それらの位置関係から、ソフトウエアである顔方向判定手段により、就寝者の撮影時点での頭の傾き、および顔の方向を判定する（ステップＳ１３）。判定結果は、図３にて説明した様な、予め設けられている顔位置ファイル中にある最も近い画像の名称が判定結果として、顔方向判定結果ファイルに格納される（ステップＳ１４）。
【００３５】
なお、ステップ１３の頭の傾きの判定は、眉、目、鼻、口等の顔画像中の特徴点を抽出して、それらの位置関係から頭の傾きを判定しても良いし、予め、就寝者の体動により動く恐れがない寝具の一部等を周辺画像として取り込み、周辺画像と顔画像の位置関係の変化から判定しても良い。
【００３６】
図７は、単位時間当たりの体動量を算出する処理ルーチン（体動量算出手段）のフローチャートである。
【００３７】
ステップ１０までの処理にて、第１の体動量Ｍ（Ｎ）が算出されると、算出された値は、今までの第１の体動量Ｍを累積しているＭＳＵＭに加えられる（ステップＳ２０）、次にカウンタＣＮの値Ｎに１が加算され（ステップＳ２１）、Ｎが予め設定された値ＮＮを超えたか否かが判定される。なお、値ＮＮは、設定する単位時間（例えば１分）と第１の体動量が算出される周期、即ち、撮影画像が取り込まれる周期によって決定されるものであって、単位時間に累積される第１の体動量のデータ数である。
【００３８】
もし、ＮがＮＮに到達していないならば（ステップＳ２２：Ｎ）、ステップ１２に進み、到達したならば（ステップＳ２２：Ｙ）、ＭＳＵＭに累積された体動量を体動量変化テーブル（２）の所定の位置に登録し（ステップＳ２３）、カウンタＣＮをクリアしてステップ１２に進む。
【００３９】
図８は、ソフトウエアである睡眠状況判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４０】
先ず、予め判定開始時間を決める値Ｋ１をカウンタＣＫに設定する（ステップＳ４０）、なお、判定開始時間とは、例えば就寝後１０分後から判定を行う場合には、制御手段Ｃの入力手段３によって１０が入力されることにより設定される。
【００４１】
予め各就寝者毎に設けた複数の体動量変化テーブル（２）から、当該の就寝者の体動量変化テーブル（２）を選択して、選択した体動量変化テーブル（２）から、設定された時間に対応する体動量を読み出し（ステップＳ４１）、算出されて体動量変化テーブル（１）に記録されている体動量との比較を行い（ステップＳ４２）、その差を算出する（ステップＳ４３）。算出された差は、順次累積される（ステップＳ４４）。
【００４２】
１を加えられたカウンタＣＫの値Ｋ（ステップＳ４５）が、予め設定される数ＫＫを超えない場合には（ステップＳ４６：Ｎ）、ステップ４１に戻り、次の時間に対応する体動量の比較と差の算出が行われる（ステップＳ４１〜４５）。
【００４３】
カウンタＣＫの値が予め設定される数ＫＫを超えた場合には（ステップＳ４６：Ｙ）、累積値Ｘ（ＫＫ−Ｋ１）は、睡眠状況判定テーブルを参照することにより睡眠状況を示す数値、例えば１〜５のいずれかの数値に置きかえられる。なお、睡眠状況判定テーブルとは、データ数とデータ間の差の累積値Ｘと睡眠状況を示す数値とを並べたテーブルである。
【００４４】
なお、睡眠状況判定手段の処理を、ある時間内に発生する、大きな体動（例えば寝返り等）の出現回数を数え、予め、時間範囲と出現回数と睡眠状況を示す数値とを並べた眠状況判定テーブルを参照して睡眠状況を判定しても良い。
【００４５】
また、就寝者の体動量変化テーブル（２）を選択するための就寝者特定情報は、予め、入力手段により就寝者名を入力しても良いし、取り込んだ顔画像を基に公知の認証手段により就寝者を特定するようにしても良い。
【００４６】
図９は、顔の向きの判定結果を基に警報を出す処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
警報処理ルーチンがスタートすると、顔方向判定結果ファイルに格納されている判定結果が読み出され（ステップＳ３０）、判定結果が警報を出力すべきもの（例えば、図３ｊ、ｋ、ｌのように顔が下向きのもの）であるか否かを判定して、警報を出すものとして登録されている場合には（ステップＳ３１）、警報を出力して（ステップＳ３２）、ルーチンを出る。また、登録されているものではない場合には（ステップＳ３１：Ｎ）、そのまま、ルーチンから出る。
【００４８】
なお、警報処理ルーチンは、図６の体動量を算定して、また、頭の傾き及び顔の向きを判定して、それらを記憶する処理のステップ１４の直後に実行させるようにしても良いし、所定の時間経過毎に実行させても良い。
【００４９】
この警報処理は、特に、乳幼児の睡眠中に起こる危険防止に有効なものである。
【００５０】
以上説明したように、本発明の睡眠状況検知装置、又は睡眠状況検知方法の実現により、就寝者にセンサを取り付ける必要が無く、また、特別なセンサを設けた就寝具を準備する必要も無く、撮影によって得られた画像から就寝者の体動量の算定と、頭の傾きおよび顔の方向の検知が可能となり、それらの検知結果から睡眠状況を検知することができるようになる。また、得られた検知結果を基に、就寝者の睡眠状況の変化を時系列的に見ることができる睡眠パターンを知ることができ、このパターンを参照して就寝者の睡眠状況を推定することができる。このように推定した結果を基に、睡眠を促進するような対応、例えば寝室の温度制御等を行うこともできるし、また、不自然な睡眠状況が検知されたときには警報を出すこともできる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】睡眠状況検知装置の適用例を示す概念図である。
【図２】睡眠状況検知装置の制御関係を示すブロック図である。
【図３】顔位置ファイルを説明する図である。
【図４】画像と体動量の関係を示す図である。
【図５】就寝から起床までの体動量の変化を示すグラフである。
【図６】体動量を算定して、また、頭の傾き及び顔の向きを判定して、それらを記憶する処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】単位時間当たりの体動量を算出する処理ルーチンのフローチャートである。
【図８】睡眠状況判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】顔の向きの判定結果を基に警報を出す処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５２】
１  撮影手段
２  照明手段
Ｃ  制御手段
Ｍ  メモリ
Ｐ  就寝者
【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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