(57)【要約】【課題】高信頼で人物の頭部位置を推定する臥位頭部位置検知装置を提供する【解決手段】本発明に係る臥位頭部検知装置は、人物の臥位における複数の状態を頭部位置とともに臥位距離画像データとして記憶する記憶手段と、検知対象物について、一方向または複数方向からの画像を取得する撮影手段と、前記画像から対象物の距離データとともに、対象物全体の距離データに基づき対象物距離画像データを取得する対象物距離画像データ抽出手段と、前記臥位距離画像データとして記憶される複数の画像データと前記対象物距離画像データとを比較し、該対象物距離画像データが人物画像データであるか否かを判定するとともに、人物画像データの場合に複数の臥位距離画像データの中から最も誤差の小さい臥位距離画像データを選択する判定手段と、前記判定手段によって選択された臥位距離画像データに基づいて検知対象物の頭部位置を推定する頭部位置推定手段とを備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物の臥位における複数の状態を頭部位置とともに臥位距離画像データとして記憶する記憶手段と、
床面または地面に存在する検知対象物について、一方向または複数方向からの画像を取得する撮影手段と、
前記撮影手段により取得された画像から対象物の距離データを抽出するとともに、対象物全体の距離データに基づき対象物距離画像データを取得する対象物距離画像データ抽出手段と、
前記臥位距離画像データとして記憶される複数の画像データと前記対象物距離画像データとを比較し、該対象物距離画像データが人物画像データであるか否かを判定するとともに、人物画像データの場合に複数の臥位距離画像データの中から最も誤差の小さい臥位距離画像データを選択する判定手段と、
前記判定手段によって選択された臥位距離画像データに基づいて検知対象物の頭部位置を推定する頭部位置推定手段と
を備えることを特徴とする臥位頭部位置検知装置。
【請求項２】
さらに、前記撮影手段は、制御装置によって制御されつつ自走する移動体に設置されており、該制御装置は、前記距離データの抽出が検知対象物の全体にわたって可能となる位置を計算し、該位置への前記移動体の移動を制御するものであることを特徴とする臥位頭部位置検知装置。
【請求項３】
前記記憶手段に記憶される臥位距離画像データは、人物の異なる臥位姿勢についてそれぞれ人物全体を複数の方向から撮影された画像に基づいて抽出された臥位距離画像データ群であり、個々の臥位距離画像データには頭部位置が特定されたものである請求項１または２に記載の臥位頭部位置検知装置。
【請求項４】
撮影手段により画像を取得する画像取得ステップと、
取得された画像から人物の距離データを抽出する人物距離データ抽出ステップと、
予め記憶される人物の臥位における既知の距離データと前記抽出された距離データとを比較する比較ステップと、
前記比較ステップにより比較された既知の距離データのうち、前記抽出された距離データとの誤差が最小となる距離データを選択する選択ステップと、
選択された距離データに基づき頭部位置を計算する頭部位置算出ステップと
を含むことを特徴とする臥位頭部位置検知方法。
【請求項５】
さらに、前記人物距離データ抽出ステップにより抽出された距離データに基づき、人物の全身の距離データを抽出できる撮影位置を判定する撮影位置判定ステップを含み、
前記撮影ステップは、前記撮影位置判定ステップによって判定された撮影位置に移動する移動ステップを含むものである
ことを特徴とする請求項４に記載の臥位頭部位置検知方法。
【請求項６】
前記人物距離データ抽出ステップは、距離データをクラスタリングするステップと、最大クラスタを決定するステップと、該最大クラスタに含まれるデータを抽出するステップとを含むものであることを特徴とする請求項４または５に記載の臥位頭部位置検知方法。
【請求項７】
前記比較ステップは、前記抽出された距離データに対し異なる前記既知の距離データを順次比較するとともに、比較された両距離データの誤差を取得して最小値を更新するステップであり、
前記頭部位置算出ステップは、最小値として最終的に更新された距離データに基づいて頭部位置を算出するステップである
ことを特徴とする請求項４ないし６のいずれかに記載の臥位頭部位置検知方法。
【請求項８】
前記各ステップは、異なる撮影位置において取得された異なる画像について実施されるものであり、さらに、前記頭部位置算出ステップにより算出された頭部位置を候補データとするステップと、該候補データについての誤差の最小値から重み計算するステップと、該重みを付した頭部位置候補データとするステップと、該頭部位置候補データについてクラスタリングするステップと、前記重みが最大となるクラスタを選定するステップと、前記重みの平均値における頭部位置候補データにより頭部位置を推定するステップとを含むものであることを特徴とする請求項４ないし７に記載の臥位頭部位置検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人が寝た姿の画像から頭部位置を検知する装置に関するものである。とくに、介護や見守りの対象である独居高齢者などの転倒を検知することを目的とする。
【背景技術】
【０００２】
一人暮らしの高齢者などの場合には、突然の体調不良などによって床に倒れたりする異常事態が発生したときに、それを迅速に発見し、体の状態を推定し適切な処置を施す必要がある。そのため、介護施設や居宅などにおいて、遠隔通信画像などを利用して高齢者などの行動や運動の状況を逐次観測し、転倒などを検知することのできる見守りシステムが提供されている。
【０００３】
そのような見守りシステムにおいて、高齢者などが不意に転倒した状況では、体の姿勢が通常とは異なりさまざまな臥位を取る可能性があり、そのような多様な臥位に関して姿勢を認識することが重要である。さらに、転倒した人の体調、例えば、呼吸状態を知るためには頭部位置の迅速な検知が重要である。よって、迅速な検知を実現するために、転倒した人の画像から頭部位置を決定する手法が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１では、複数のサーモパイルの出力から、ブロックごとに人が存在するかどうか検出し、その変化で転倒を検出している。
【０００５】
特許文献２では、人の領域を上方と側方からの2次元温度分布センサで抽出し、その形から、立位、座位、臥位を見分けている。
【０００６】
一方、非特許文献１に示されている、多くの訓練データを用いた距離データによる人物の姿勢推定方法が広く使われているが、この方法は立位の人物のみを対象としているものである。
【０００７】
また、非特許文献２では、臥位の人物の姿勢推定のために、部屋に設置した距離画像カメラが立位での姿勢をまず検出し、人が倒れるまで姿勢推定を続けることにより倒れた状態での頭部位置を検出する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開2013-185924号公報
【特許文献２】特開2014-106636号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】A. Shotton et al.,“Real-Time HumanPose Recognition in Parts from Single Depth Images”, Proc. 2011 IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.1297-1304, 2011.
【非特許文献２】佐竹，Ardiyanto，三浦,“環境センサと移動ロボットの連携による見守りシステムの試作”, 2014年ロボティクス・メカトロニクス講演会，2014年5月．
【非特許文献３】[Besl 92] P. Besl and N. McKay, “A Method for Registration of 3-D Shapes”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.14, No. 2, pp. 239-256, 1992.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述した特許文献１、２の方法では、部屋などの見守り対象の空間に対してあらかじめセンサを設置しておく必要がある。物体による隠蔽や部屋の広さによっては、多数のセンサの設置が必要になる場合がある。また、人の姿勢、体位等の大まかな状況が分かるだけであり、転倒時の頭部位置を推定することは難しい。
【００１１】
さらに、非特許文献１に示された方法では、頭部位置の推定のためには立位から臥位への連続的な姿勢推定が必要であり、臥位にある人物を最初に観測したときに、その姿勢や頭部位置を検出することはできない、という課題がある。
【００１２】
本発明は、上記の課題を解決し、多様かつ複雑な臥位においても、部屋にあらかじめセンサを設置することなく、高信頼で人物の頭部位置を推定する臥位頭部位置検知装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明係る請求項１に記載の臥位頭部位置検知装置は、
人物の臥位における複数の状態を頭部位置とともに臥位距離画像データとして記憶する記憶手段と、
床面または地面に存在する検知対象物について、一方向または複数方向からの画像を取得する撮影手段と、
前記撮影手段により取得された画像から対象物の距離データを抽出するとともに、対象物全体の距離データに基づき対象物距離画像データを取得する対象物距離画像データ抽出手段と、
前記臥位距離画像データとして記憶される複数の画像データと前記対象物距離画像データとを比較し、該対象物距離画像データが人物画像データであるか否かを判定するとともに、人物画像データの場合に複数の臥位距離画像データの中から最も誤差の小さい臥位距離画像データを選択する判定手段と、
前記判定手段によって選択された臥位距離画像データに基づいて検知対象物の頭部位置を推定する頭部位置推定手段と
を備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明係る請求項２に記載の臥位頭部位置検知装置は、
さらに、前記撮影手段は、制御装置によって制御されつつ自走する移動体に設置されており、該制御装置は、前記距離データの抽出が検知対象物の全体にわたって可能となる位置を計算し、該位置への前記移動体の移動を制御するものであることを特徴とする。
【００１５】
本発明係る請求項３に記載の臥位頭部位置検知装置は、請求項１または２に記載の臥位頭部位置検知装置であって、
前記記憶手段に記憶される臥位距離画像データは、人物の異なる臥位姿勢についてそれぞれ人物全体を複数の方向から撮影された画像に基づいて抽出された臥位距離画像データ群であり、個々の臥位距離画像データには頭部位置が特定されたものである。
【００１６】
本発明係る請求項４に記載の臥位頭部位置検知方法は、
撮影手段により画像を取得する画像取得ステップと、
取得された画像から人物の距離データを抽出する人物距離データ抽出ステップと、
予め記憶される人物の臥位における既知の距離データと前記抽出された距離データとを比較する比較ステップと、
前記比較ステップにより比較された既知の距離データのうち、前記抽出された距離データとの誤差が最小となる距離データを選択する選択ステップと、
選択された距離データに基づき頭部位置を計算する頭部位置算出ステップと
を含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明係る請求項５に記載の臥位頭部位置検知方法は、請求項４に記載の臥位頭部位置検知方法であって、
さらに、前記人物距離データ抽出ステップにより抽出された距離データに基づき、人物の全身の距離データを抽出できる撮影位置を判定する撮影位置判定ステップを含み、
前記撮影ステップは、前記撮影位置判定ステップによって判定された撮影位置に移動する移動ステップを含むものである
ことを特徴とする。
【００１８】
本発明係る請求項６に記載の臥位頭部位置検知方法は、請求項４または５に記載の臥位頭部位置検知方法であって、
前記人物距離データ抽出ステップは、距離データをクラスタリングするステップと、最大クラスタを決定するステップと、該最大クラスタに含まれるデータを抽出するステップとを含むものであることを特徴とする。
【００１９】
本発明係る請求項７に記載の臥位頭部位置検知方法は、請求項４ないし６のいずれかに記載の臥位頭部位置検知方法であって、
前記比較ステップは、前記抽出された距離データに対し異なる前記既知の距離データを順次比較するとともに、比較された両距離データの誤差を取得して最小値を更新するステップであり、
前記頭部位置算出ステップは、最小値として最終的に更新された距離データに基づいて頭部位置を算出するステップである
ことを特徴とする。
【００２０】
本発明係る請求項８に記載の臥位頭部位置検知方法は、請求項４ないし７に記載の臥位頭部位置検知方法であって、
前記各ステップは、異なる撮影位置において取得された異なる画像について実施されるものであり、さらに、前記頭部位置算出ステップにより算出された頭部位置を候補データとするステップと、該候補データについての誤差の最小値から重み計算するステップと、該重みを付した頭部位置候補データとするステップと、該頭部位置候補データについてクラスタリングするステップと、前記重みが最大となるクラスタを選定するステップと、前記重みの平均値における頭部位置候補データにより頭部位置を推定するステップとを含むものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明に係る臥位頭部検知装置およびその方法によれば、定点観測用カメラなどによる継続的な姿勢の追跡が不要であり、最初の観測から臥位人物の頭部位置を推定できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係る頭部位置推定処理の流れを示す図である。
【図２】本発明に係る頭部位置推定装置ハードウェア構成を示す図である。
【図３】本発明に係る頭部位置推定アルゴリズム概要を示す図である。
【図４】本発明に係るカメラ移動アルゴリズムを示す図である。
【図５】本発明に係る人物全身距離データ抽出アルゴリズムを示す図である。
【図６】本発明に係る人物全身距離データ抽出の例を示す図である。
【図７】本発明に係る人物距離データ比較アルゴリズムを示す図である。
【図８】本発明に係る人物距離データ比較結果の例を示す図である。
【図９】本発明に係る頭部位置計算アルゴリズムを示す図である。
【図１０】本発明に係る頭部位置候補のクラスタリングと推定結果を示す図である。
【図１１】本発明に係るデータベースに含まれる人物に対する頭部位置推定結果を示す図である。
【図１２】本発明に係るデータベース中にない人物に対する頭部位置推定結果を示す図である。
【図１３】本発明に係る人物距離画像データベース構築システム１のハードウェア構成を示す図である。
【図１４】本発明に係る人物距離画像データベース構築システム１の実現例を示す図である。
【図１５】本発明に係る人物距離画像データベース構築システム２のハードウェア構成を示す図である。
【図１６】本発明に係る人物距離画像データベース構築アルゴリズムを示す図である。
【図１７】本発明に係る頭部位置の手動推定と他の視点に対する頭部位置の自動計算を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明を実施するための形態について、図および式を参照しながら、以下に説明する。
【００２４】
図１は本発明に係る処理の概要を表す。同図中、距離画像データベースS11はあらかじめ臥位にある人物をさまざまな方向から撮像して得た人物距離画像のデータ（臥位距離画像データ）によるデータベースであり、各臥位距離画像データに対して頭部位置が付加されている。
【００２５】
人物距離データ抽出S12は、現在の状況から人物距離データを得るための手続きであり、ここで得られた人物距離データを距離画像データベースS11のデータベース中のデータと比較し、適合するものとその適合度（あるいは相違度）を人物距離データ比較の手続きS13で行う。その結果から、頭部位置計算の手続きS14で頭部位置の計算を行う。
【００２６】
次に、本発明に係る臥位頭部位置検知装置のハードウェア構成を図２に示す。臥位頭部委位置権利装置は、一般的なコンピュータによって構成され、所定のプログラムおよび各種データを格納または記憶するための記憶装置（ＨＤＤ，ＲＯＭ）、データ処理のための演算装置（ＣＰＵ）およびメモリ（ＤＲＡＭ）を有し、それぞれがバスで接続されるとともに、各種のインターフェースに接続されている。記憶装置に記憶されるプログラムに従ってデータが処理され、これが主制御部S21を構成している。主制御部S21は、ロボットの制御、データの取得、データの比較、および頭部位置計算を順に行う。ロボット制御部S22は、主制御部S21の指示を受けてロボットを目的地へ移動させる。移動ロボットあるいは可動カメラ台S23は、対象人物の距離画像データを取得する距離画像カメラ（撮影手段）S24を具備している。距離画像取得部（対象物距離画像データ抽出手段）S25は、主制御部S21からの指示を受けて距離画像カメラS24を用いて人物距離画像を取得する。距離画像データベース（記憶手段）S26は、主制御部S21により、さまざまな方向から撮像した人物距離画像データをあらかじめ保存されている。臥位頭部位置推定時には、取得した人物距離画像と前記データベース中のデータと比較し、適合するデータおよびその適合度（あるいは相違度）を計算し、その結果から臥位頭部位置の計算を行う。
【００２７】
図３は、本発明に係る頭部位置推定装置における位置推定アルゴリズムの概要を示すフローチャートである。図３に示すアルゴリズムにおけるステップS31〜S34は、以下の処理を行うものである。
【００２８】
１．距離画像カメラを備えたロボットを人物の全身が見える位置に移動させる（S31）。
これが撮影位置判定ステップであり、撮影手段により画像が取得され（画像取得ステップ）、人物の距離データを抽出（人物距離データ抽出ステップ）した際に、人物の全身に対する距離データが取得できる状態となるまで撮影位置を移動するように制御されるものである。
２．前記S31で移動した位置から距離データを取得し、その中から人物全身に対応する距離データを抽出する（S32）。
これが人物距離データ抽出ステップであり、詳細は後述する。
３．前記S32で得られた人物距離データと、あらかじめ取得しておいた人物距離データベース中の各人物距離データと、を比較し（比較ステップ）、距離データ照合の誤差が付加された頭部位置候補の集合を計算する（S33）。
４．前記S33で得られた候補位置集合から最終的な頭部位置の推定を行う（S34）。
【００２９】
以上が選択ステップおよび頭部位置算出ステップであるが、詳細は後述する。
【００３０】
つづいて、図３の頭部位置推定アルゴリズムにおける「カメラ移動アルゴリズム」の手順（S31＜手順１＞）を図４に示す。図４に示すアルゴリズムにおけるステップS41〜S43は、以下の処理を行うものである。
【００３１】
１．臥位にある人物の全身距離データを抽出する（S41）。
このときの撮影位置からは、異なる角度に向かって撮影することにより人物全身に対する距離データを抽出することを想定しており、単一方向に撮影した状態で人物全体の距離データを抽出し得る場合には、カメラ移動を省略できる。
２．臥位にある人物全体をちょうど視野に入れるような視点を計算する（S42）。
すなわち、単一方向への撮影で人物全体の距離データが取得可能となる位置と、カメラの方向が計算される。
３．前記S42で計算した視点にロボットを移動させる（S43）。
すなわち、移動体の位置（カメラの位置）とカメラの向きを当該視点に一致するように移動体を制御して移動させる。
【００３２】
また、図３に示す頭部位置推定アルゴリズムの「人物全身距離データ抽出」の手順（S32＜手順２＞）および図４に示す距離画像カメラ移動アルゴリズムの手順（S32）を図５に示す。図５に示すアルゴリズムにおけるステップS51〜S53は、以下の処理を行うものである。
【００３３】
１．あらかじめ計算した、カメラの床面に対する位置姿勢から、床面からあらかじめ指定したしきい値以上鉛直方向に離れた位置にある距離データを抽出する（S51）。
さらに、該距離データの点数を減らし、さらに近距離と遠距離での点の密度の違いを均一化するため、立方格子グリッドを配置しその各ボクセル内に距離データがあればボクセルの重心に点を配置する処理（「Voxel Grid Filter」と呼ぶ。）を適用した後に、前記しきい値処理を行って床面より上にある距離データを抽出する。
２．抽出したデータに対し、ユークリッド距離に基づくクラスタリングを行う（S52）。
３．最大クラスタに属するデータ点の集合を人物距離データとする（S53）。
【００３４】
図６は、入力データ例および人物距離データの抽出例を示すものである。
【００３５】
また、図３の頭部位置推定アルゴリズムにおける「人物距離データの比較」の手順（S33＜手順３＞）を図７に示す。図７に示すアルゴリズムにおけるステップS71〜S74は、以下の処理を行うものである。
【００３６】
１．ステップS71〜S74において、距離画像データベースから人物距離データを一つ一つ取り出して、入力人物データと比較S72および当てはめ誤差の最小値の更新S73の処理を繰り返し行う。
２．前記比較処理においては、Iterative Closest Point（以下、「ICP」という。）アルゴリズム、上記非特許文献３に記載の手法を利用する（S72）。
ただし、本発明に係る処理では二つの距離データの点同士の対応を動的に選択しながら、点間の距離の2乗距離の総和（すなわち、当てはめ誤差である。）が極小になる相対位置姿勢（つまり、座標変換）を計算する。なお、ICPのための座標変換の初期値は二つの距離データの重心と主軸が一致するように与える。
３．すべてのデータベース中の人物距離データに対して前項の処理を行った後、当てはめ誤差が最小となるデータベース中の人物距離データに対応した、座標変換と頭部位置を出力する（S75）。
【００３７】
図８は、同図(a)の入力距離データ例に対して得られた、誤差の小ささで上位二つ、同図(b)(c)と下位一つ、同図(d)の距離画像データベース中のデータ例である。前記上位二つのデータ(b)(c)を前記入力距離データ(a)と比べると、脚や腰の曲げ具合や身体の向きが同じであり、全体として似た姿勢にあることが分かる。
【００３８】
次に、図３の頭部位置推定アルゴリズムの「頭部位置の計算」の手順（S34＜手順４＞）を図９に示す。図９に示すアルゴリズムにおけるステップS101〜S106は、以下の処理を行うものである。
【００３９】
１．ステップS101〜S104において、前記＜手順３＞で得られた各頭部位置候補に対して、重み計算S102および重み付き頭部位置候補の計算S103を繰り替えし行う。
２．前記重み計算処理においては、当てはめの誤差値とその最小値から、誤差値を重みに変換する計算を行う（S102）。
重みの計算式は、誤差が小さくなるほど大きくなるようなものを利用する。たとえば、以下の式を用いる。
【００４０】
【数１】
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３．ステップS72で得られた変換行列を用いて頭部位置候補を入力距離データの座標系に変換し、前記重み計算処理S102で計算した重みを付けて頭部位置の推定点として保存する（S103）。
４．ステップS101〜S014で計算された頭部位置推定点の集合に対し、ユークリッド距離に基づくクラスタリングを行う（S105）。
５．クラスタごとに重みの合計と、重み付きの平均位置を計算し、最も合計重みが大きいクラスタの平均位置を頭部位置とする（S106）。
【実施例】
【００４１】
距離センサ（マイクロソフト社Kinect(登録商標)センサ）をロボット（MobileRobots社PeopleBot）の上部の約120cmの高さに俯角約45度になるように設置し、ロボット前方において人物が臥位を取ることにより、人物距離データを取得した。人物距離データベースは同じセンサを同じ高さ，俯角となるように設置し、人物は回転台上に臥位をとることによって得たデータから構築した。
【００４２】
図６(a)の人物距離データに対して、上記の処理を行って得た頭部位置のクラスタリング結果を図１０(a)に示す。さらに、クラスタごとに重みを計算した結果、図１０(b)に示す最も大きい球の位置が頭部位置と推定された。図１１および図１２にそれぞれ、距離画像データベース中にある人物、ない人物に対する結果を示す。距離画像データベース中にある人物に対しては推定の信頼度（重みの合計）は高い。距離画像データベース中にない人物に対しても、信頼度はやや低いものの、正しい位置に推定されている。
【００４３】
＜頭部位置情報付き人物データベース構築手順＞
人物距離画像データベースはさまざまな臥位の人物の距離データをさまざまな方向から取得して生成する。図１３は人物距離画像データベース構築システムのハードウェア構成（人物距離画像データベース構築システム１）である。この場合、カメラは固定されており、人物を乗せた台が回転する。図１４は図１３に示した構成の実現例である。
【００４４】
図１５は人物距離画像データベース構築システムの別のハードウェア構成（人物距離画像データベース構築システム２）である。この場合、人物は動かず、カメラがその周囲を円周状に移動する。いずれの場合も、人物とカメラの角度の関係を取得して利用する。
【００４５】
図１６は、ある臥位についてのデータを取得するアルゴリズムである。この処理をさまざまな臥位について行うことで、頭部位置情報付き人物距離データベースを構築する。図１６に示すアルゴリズムおけるステップS161〜S164は、以下の処理を行うものである。
【００４６】
１．人物がある臥位を取って、全方向から人物の距離画像データを取得する（S161）。
当該距離画像データは一定角度ごと（例えば10度ごと）に取得する。
２．前記一つの角度から取得した距離画像データを取り出し、頭部位置を手動で指定する（S162）。
３．前記処理にて指定した以外のデータに対して、当該データを取得した方向の情報を用いて、それぞれ距離画像データでの頭部位置を計算する（S163）。
４．前記処理を行って得られた人物距離画像データと頭部位置情報の組を距離画像データベースに登録する（S164）。
【００４７】
図１７(a)は一つの距離画像データに対する頭部位置の指定を、同図(b)は前記指定以外の角度に対する頭部位置を自動計算した結果の例を示す。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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