(57)【要約】【課題】人の転倒検知の信頼性を高めることを目的とする。【解決手段】転倒を検知する対象の空間の距離画像及びＩＲ画像をＴＯＦセンサから取得する取得部と、取得した前記距離画像及び前記ＩＲ画像に基づき、前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とを判定する判定部と、判定した前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とに応じて該対象物の動きが人の転倒であるかを推定する推定部と、を有する、転倒検知処理装置が提供される。【選択図】図７
2016067641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
転倒を検知する対象の空間の距離画像及びＩＲ画像をＴＯＦセンサから取得する取得部と、
取得した前記距離画像及び前記ＩＲ画像に基づき、前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とを判定する判定部と、
判定した前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とに応じて該対象物の動きが人の転倒であるかを推定する推定部と、
を有する、転倒検知処理装置。
【請求項２】
前記対象の空間の画像データ及び音声データの少なくともいずれかのデータを記憶する記憶部と、
前記対象物の動きが人の転倒であると推定された場合、前記記憶部が記憶したデータのうちの、前記転倒を推定した人の転倒時刻の状態を含む画像データ及び音声データの少なくともいずれかを送信することで所定の機器に通報する通報部を有する、
請求項１に記載の転倒検知処理装置。
【請求項３】
前記通報部は、
前記転倒を推定した人の転倒時刻の前後の状態を含む画像データ及び音声データの少なくともいずれかを送信する、
請求項２に記載の転倒検知処理装置。
【請求項４】
一又は複数の人の特徴及び健康状態の少なくともいずれかを示す情報を記憶する記憶部を有し、
前記推定部は、
取得した前記距離画像及び前記ＩＲ画像と、前記記憶部が記憶した人の特徴及び健康状態の少なくともいずれかと、に基づき、前記対象物の動きが人の転倒であるか、又は前記所定の機器に人の転倒を通報する必要があるかを推定する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の転倒検知処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、取得した前記距離画像及び前記ＩＲ画像のうちの、対象物が撮られている距離画像及びＩＲ画像と、前記対象物が撮られていない距離画像及びＩＲ画像と、に基づき、前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とを判定する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の転倒検知処理装置。
【請求項６】
前記対象の空間のうちの例外領域及び例外時間の少なくともいずれかを記憶する記憶部を有し、
前記推定部は、
前記例外領域及び例外時間において検知された前記対象物を、転倒を検知する対象物から除く、
請求項１〜５に記載の転倒検知処理装置。
【請求項７】
人の転倒を検知する転倒検知処理装置と人の転倒を監視する監視サーバとが通信可能な転倒検知システムであって、
前記転倒検知処理装置は、
転倒を検知する対象の空間の距離画像及びＩＲ画像をＴＯＦセンサから取得する取得部と、
取得した前記距離画像及び前記ＩＲ画像に基づき、前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とを判定する判定部と、
判定した前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とに応じて該対象物の動きが人の転倒であるかを推定する推定部と、
前記対象物の動きが人の転倒であると推定された場合、前記監視サーバを含む所定の機器に通報する通報部と、
を有し、
前記監視サーバは、
前記対象の空間の画像データ及び音声データの少なくともいずれかのデータを記憶し、
前記記憶したデータのうちの、前記転倒を推定した人の転倒時刻の状態を含む画像データ及び音声データの少なくともいずれかを予め通知先として登録されている機器に送信する、
転倒検知システム。
【請求項８】
前記監視サーバは、
前記転倒が推定された人の転倒時刻の前後の状態を含む画像データ及び音声データの少なくともいずれかを送信する、
請求項７に記載の転倒検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、転倒検知処理装置及び転倒検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢化社会においては、介護施設にいる高齢者や在宅介護が必要な高齢者が健康で、かつ安心して生活できる環境整備に対する要望は高い。例えば、高齢者の場合、ちょっとした怪我や病気が後の生活に重大な影響を及ぼすことがある。このため、高齢者が転倒したような場合にそのことを早急に家族や介助者、その他の関係者に通報する必要がある。そこで、高齢者の転倒を自動で検知し、通報する方法が提案されている（例えば、特許文献１〜３を参照）。
【特許文献１】特開２０１１−１１３４０６号公報
【特許文献２】特開２００９−２６８８５４号公報
【特許文献３】特開２００２−２３２８７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献に記載されている検知方法では、人が転倒したかを判断するために使用されるセンサの特性や配置により、人とそれ以外の動体の区別が難しく、人が転倒したかの判断が困難になる場合がある。人が転倒したかの判断結果が正しくない場合、誤報となり、結局そのシステムの信頼が疑われ使われなくなってしまう。
【０００４】
上記課題に対して、一側面では、本発明は、人の転倒検知の信頼性を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、一の態様によれば、転倒を検知する対象の空間の距離画像及びＩＲ画像をＴＯＦセンサから取得する取得部と、取得した前記距離画像及び前記ＩＲ画像に基づき、前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とを判定する判定部と、判定した前記対象物の大きさと、該対象物の所定時間の動きと、該対象物の模様、色又は濃淡とに応じて該対象物の動きが人の転倒であるかを推定する推定部と、を有する、転倒検知処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００６】
一の側面によれば、人の転倒検知の信頼性を高め、誤報を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】一実施形態に係る転倒検知システムの一例を示す図。
【図２】一実施形態に係る転倒検知処理装置の機能構成の一例を示す図。
【図３】一実施形態に係る通知先登録テーブルの一例を示す図。
【図４】一実施形態に係るログ情報テーブルの一例を示す図。
【図５】一実施形態に係る特徴／健康情報テーブルの一例を示す図。
【図６】一実施形態に係る例外情報テーブルの一例を示す図。
【図７】一実施形態に係る転倒検知の条件を説明するための図。
【図８】一実施形態に係る転倒検知処理の一例を示すフローチャート。
【図９】一実施形態に係る転倒検知を説明するための図。
【図１０】一実施形態に係る監視処理の一例を示すフローチャート。
【図１１】一実施形態に係る転倒検知処理装置の転倒検知システムの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の構成については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
【０００９】
［転倒検知システムの全体構成］
まず、本発明の一実施形態に係る転倒検知システム１について、図１を参照しながら説明する。本実施形態に係る転倒検知システム１は、高齢者が居住する介護施設Ａや在宅介護が必要な高齢者の住宅（在宅介護宅Ｂ）などにおいて転倒を検知する対象の高齢者等が出入りする空間に適用される。本実施形態に係る転倒検知システム１において、介護施設Ａや在宅介護宅Ｂには、転倒を検知する対象を撮影するセンサとしてＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  Ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）センサ９が使用される。ＴＯＦセンサ９は、転倒を検知する対象の空間（例えば高齢者の部屋）の例えば天井部に設置され、その空間の距離画像やＩＲ（Infrared）画像やカラー画像を撮影する。ＴＯＦセンサ９は、赤外線を投光するプロジェクタの機能とカメラの機能とを有する。ＴＯＦセンサ９のカメラ機能を用いてカラー画像又は白黒画像を撮影できる。
【００１０】
また、ＴＯＦセンサ９は赤外線を投光する。ＴＯＦセンサ９は、出力された赤外光と、その赤外光が対象物を反射して戻ってくる赤外光との時間差から物体の距離を検知する。このようにしてＴＯＦセンサ９は、赤外光が対象まで往復するのにかかる時間から距離を計測することで距離画像を撮ることができる。また、ＴＯＦセンサ９は、赤外線を投光してＩＲ画像を撮影できる。
【００１１】
ＴＯＦセンサ９は、人の転倒が発生し易いバスルームや人が集まりやすい談話室等の転倒検知を行う対象の空間に設置される。ＴＯＦセンサ９は、転倒を検知する対象の空間内の天井部や側壁部に設置される。ＴＯＦセンサ９は、転倒を検知する対象の空間内のいずれに置いてもよい。ただし、ＴＯＦセンサ９を空間内の天井部の中央に置くと、ＴＯＦセンサ９により検知できる物体の範囲が広がり好ましい（図７を参照）。ＴＯＦセンサ９を空間内の側壁部に置くと、ＴＯＦセンサ９により検知できる物体の範囲が狭まり障害物も多くなって、対象物を検知し難くなる。ＴＯＦセンサ９は、複数設置されてもよい。
【００１２】
ＴＯＦセンサ９は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）を介して転倒検知処理装置１０と接続されている。転倒検知処理装置１０は、ＴＯＦセンサ９から取得した距離画像及びＩＲ画像を処理し、これらの画像に基づき対象物が人であるか否かの判定や、対象物が人であると判定された場合にその動きが人の転倒であるか否かの推定を行う。転倒検知処理装置１０は、対象物の動きが人の転倒であると推定した場合、所定の機器に通報する。所定の機器は、ＴＯＦセンサ９が設置された空間内の機器（転倒検知処理装置１０を含む）であってもよいし、通知先としてあらかじめ登録され、ネットワーク３０により通信可能な機器であってもよい。図１には、ネットワーク３０により通信可能な通報先の機器の一例として、スマートフォン４０、固定電話機器４１、ＰＣ（デスクトップ、ノート、タブレット等）４２、携帯電話機器５０が示されている。ただし、通知先の機器はこれらの機器に限られず、通信可能な家電機器や自動者に搭載されたナビゲーション機器、その他の電子機器であってもよい。固定電話機器４１の場合、転倒通報時には音声データのみが通知されるようにしてもよい。通知先の機器の所持者は、例えば転倒検知の対象となる空間に住む高齢者の家族や親せきや高齢者の介助者であり得る。
【００１３】
転倒検知処理装置１０は、介護施設Ａや在宅介護宅Ｂに１台又は複数台設けられ得る。転倒検知処理装置１０は、ネットワーク３０を介して監視サーバ２０と接続されている。例えば、転倒検知処理装置１０は、ワイファイや３Ｇ（3rd. Generation）やブルーツゥースを使用して監視サーバ２０と接続されてもよい。監視サーバ２０は、クラウドサーバであってもよい。
【００１４】
転倒検知処理装置１０は、人が転倒したと判定した場合、通知先の機器４０，５０や監視サーバ２０に通報する。監視サーバ２０は、介護施設Ａ等の対象の空間の画像データ及び音声データを記憶し、記憶したデータのうちの、転倒を推定した人の転倒時刻の状態を含む画像データ及び音声データの少なくともいずれかを予め通知先として登録されている機器に送信する。これにより、例えば通知先のスマートフォン４０の所持者は、転倒した人の状況を判断でき、転倒した人に関する対応を迅速に行うことができる。監視サーバ２０は、救急センター等に配置されてもよい。これにより、転倒した人に対する救急車の手配や外傷の手当て等の医療行為を迅速に行うことができる。
【００１５】
なお、画像データや音声データのうち、個人情報の保護や著作権の見地から転送することが適切でないデータがある。特に、可視画像は、距離画像よりも人物の特定が容易であるため、通知先に転送するデータとして適さない場合がある。よって、通知先に画像データを転送する場合には、可視画像は送信せず、ＩＲ画像又はＩＲ画像に人物の特定が容易でないように加工を施した上で送信することが好ましい。ＩＲ画像とともに距離画像を送信してもよい。また、予め登録されている家族等の特定の通知先には、可視画像を送信してもよい。
【００１６】
人が転倒したという情報は、周知の通信手段によって、高齢者の近親者が所有するスマートフォン４０や携帯電話機器５０などに通報することができる。周知の通信手段としては、公衆電話回線網やインターネット通信網などを適宜用いることができる。
【００１７】
これまでの転倒検知では、必ずしも人の転倒を正しく検知できず、例えば静止物の落下を人の転倒と検知する等、人の転倒検知に誤りがある場合があった。これまでのカメラによる転倒検知は、カメラで取得された画像データに基づき高齢者等の移動体を検知し、その移動体が一定期間同じ場所に留まる場合に転倒検知の可能性がある、と判断していた。
【００１８】
しかし、この転倒検知では、本当に「人」の転倒なのか又は物が倒れたのかをシステムが区別することは困難であった。このため、これまでの技術では、高齢者の転倒に関する誤報を介助者に通知する場合が多く発生していた。これに対して、本実施形態に係る転倒検知処理装置１０では、ＴＯＦセンサ９から取得した距離画像及びＩＲ画像に基づき、介護施設Ａや在宅介護宅Ｂにおける転倒検知の精度を良くすることができる。これにより、高齢者の転倒に関する誤報を介助者に通知することを低減させ、実効性のある転倒検知システム１を高齢者及びその介助者に提供することができる。これにより、介護施設にいる高齢者や在宅介護が必要な高齢者が健康で安心して生活できる環境整備を実現できる。以下、転倒検知を精度よく検出可能な転倒検知処理装置１０の機能及び動作について順に説明する。
【００１９】
［転倒検知処理装置の機能構成］
本発明の一実施形態に係る転倒検知処理装置１０の機能構成の一例について、図２を参照しながら説明する。本実施形態に係る転倒検知処理装置１０は、検知部１１、取得部１２、記憶部１３、判定部１４、推定部１５、通報部１６、通信部１７、録音部１８及び音声認識部１９を有する。
【００２０】
検知部１１は、ＴＯＦセンサ９と接続され、ＴＯＦセンサ９を用いて対象物を検知し、対象物の距離画像及びＩＲ画像を得る。検知部１１は、ＴＯＦセンサ９の代わりに、距離画像を得るためのセンサとＩＲ画像を撮るためのセンサとに別々に接続され、各センサを用いて対象物を検知し、対象物の距離画像及びＩＲ画像を得るようにしてもよい。
【００２１】
取得部１２は、転倒を検知する対象の空間における距離画像及びＩＲ画像を検知部１１から取得する。
【００２２】
記憶部１３は、通知先登録テーブル２１、ログ情報テーブル２２、特徴／健康情報テーブル２３及び例外情報テーブル２４に所定の情報を記憶する。通知先登録テーブル２１は、図３に一例を示すように、転倒を検知する対象の人を示すＩＤ２１１に対応付けて通知先の機器情報２１２を記憶する。通知先の機器情報２１２は、例えば、ＩＤ２１１により識別される人の家族、親せき、介助者が所持する機器である。例えば、ＩＤ２１１が「Ｍ１」の人の転倒が推定された場合、転倒の通報は機器ａ及び機器ｂに送信される。ＩＤ２１１が「Ｍ２」の人の転倒が推定された場合、転倒の通報は機器ｃに送信される。ＩＤ２１１が「Ｍ３」の人の転倒が推定された場合、転倒の通報は機器ｄ及び機器ｅに送信される。通知先登録テーブル２１に記憶された情報は、監視サーバ２０に転送され、監視サーバ２０に保存される。転倒の通報は、このように通知先登録テーブル２１に登録された通知先の機器の他、監視サーバ２０にも送信される。
【００２３】
ログ情報テーブル２２は、取得部１２が取得した距離画像及びＩＲ画像等のログ情報を記憶する。録音部１８は、対象の空間に取り付けられたスピーカ（図７のスピーカ８ａを参照）から音声を取得する。音声認識部１９は、スピーカ８ａから取得した音声を音声認識処理する。音声認識処理後のデータを、以下「音声データ」ともいう。
【００２４】
記憶部１３は、ログ情報テーブル２２にその音声データを記憶してもよい。ログ情報テーブル２２には、図４に一例を示すように、取得時刻情報２２１に画像データや音声データを取得した日時が記憶され、取得場所情報２２２に画像データや音声データを取得した場所が記憶される。また、ログ情報テーブル２２には、画像／音声情報２２３に画像データや音声データが記憶される。画像／音声情報２２３に記憶される画像データとしては、距離画像及びＩＲ画像の少なくともいずれかのデータが記憶される。これに加えて、画像／音声情報２２３に可視画像データが記憶されてもよい。例えば、取得時刻情報２２１が「２０１４．９．１０．１０：５０」の日時に、取得場所情報２２２が「（介護施設）Ａ１」の部屋において撮られた画像データ及び音声データが、画像／音声１としてログ情報テーブル２２の画像／音声情報２２３に記憶される。その後、１０秒間隔で同じ場所「Ａ１」において画像及び音声が撮られ、画像／音声データ２〜５として画像／音声情報２２３に記憶される。また、ログ情報テーブル２２には、取得場所情報２２２が示す他の取得場所情報「（介護施設）Ａ２」の部屋において、取得時刻情報２２１「２０１４．９．１０．１４：００」に録音された音声データ６が画像／音声情報２２３に記憶される。このように、ログ情報テーブル２２には、取得時刻情報２２１及び取得場所情報２２２に示す時刻及び場所で取得された画像データ及び音声データの少なくともいずれかが記憶される。ログ情報テーブル２２に記憶された情報は、監視サーバ２０に転送され、監視サーバ２０の記憶領域又はクラウド上の記憶領域に保存される。転倒検知処理装置１０のログ情報テーブル２２に記憶された情報は、記憶されてから所定時間が経過した後に消去されてもよい。
【００２５】
特徴／健康情報テーブル２３は、転倒を検知する対象の人を示すＩＤ２３１に対応付けてその人の特徴及び健康状態に関する情報を記憶する。特徴／健康情報テーブル２３には、図５に一例を示すように、ＩＤ２３１、身長／体重２３２、服（模様、色、濃淡）２３３、歩行速度２３４及び健康状態情報２３５が記憶される。例えば、特徴／健康情報テーブル２３には、ＩＤ２１１が「Ｍ１」の人の特徴や健康状態に関する情報として、身長／体重２３２に「１５０ｃｍ／４０ｋｇ」、服（模様、色、濃淡）２３３に「赤色の水玉模様」、歩行速度２３４に「２ｋｍ／ｈ」、健康状態情報２３５に「認知症初期」が記憶される。特徴／健康情報テーブル２３には、図５に示す項目の他に、性別や動作パターンやその他の特徴（メガネの着用の有無等）を記憶することができる。なお、特徴／健康情報テーブル２３には、対象物の服の模様、色、濃淡だけでなく、靴や帽子やメガネ等の装着品を装着した状態での対象物の（服を含めた）模様、色、濃淡の情報を記憶してもよい。
【００２６】
例外情報テーブル２４は、転倒を検知する対象の空間に存在する動体であっても転倒を検知する対象物から除外する条件情報を記憶する。例外情報テーブル２４には、図６に一例を示すように、転倒を検知する対象の施設や住宅を示すＩＤ２４１に対応付けて、例外領域２４２及び例外時間２４３の各情報が記憶される。例えば、ＩＤ２４１が「介護施設Ａ」では、例外領域２４２に設定された「ベッドの番号１〜２０が置かれた場所」に存在する物体を、転倒を検知する対象物から除外する。また、この除外条件が適用される例外時間２４３は「全時間」と記憶されている。つまり、例外情報テーブル２４は、介護施設Ａ内のベッドの番号１〜２０が置かれた場所に居る人が座っている状態から寝ている状態になった場合、すべての時間においてその動作を転倒と検知しない。
【００２７】
また、ＩＤ２４１が「介護施設Ａ」では、例外領域２４２に設定された「たたみの部屋」に存在する物体を、転倒を検知する対象物から除外する。この除外条件が適用される例外時間２４３は「９：００Ｐ．Ｍ．〜８：００Ａ．Ｍ．」である。つまり、例外情報テーブル２４は、介護施設Ａ内のたたみの部屋に居る人が座っている状態から寝ている状態になった場合、夜の９時から朝の８時までの間はその動作を転倒と検知しない。
【００２８】
判定部１４は、取得した距離画像及びＩＲ画像に基づき、転倒を検知する空間内に存在する対象物の大きさと、その対象物の所定時間の動きと、その対象物の模様、色又は濃淡とを判定する。以下では、一例として対象物の服（模様、色、濃淡）と画像とを比較するが、対象物の服の模様、色、濃淡だけでなく、靴や帽子やメガネ等の装着品を装着した状態での対象物の（服を含めた）模様、色、濃淡を比較対象とすることができる。
【００２９】
判定部１４は、距離画像に基づき、何も動きがないときの部屋の状態を示す画像データを予め取得しておく。そして、判定部１４は、何も動きがないときの部屋の状態を示す画像データと部屋の内部の状態が変化したことを示す画像データとをいわゆる背景差分方式により解析することで、静止物と動物（人を含む）とを区別する。これにより、判定部１４は、対象物の大きさと、その対象物の所定時間の動きを判定することができる。また、判定部１４は、ＩＲ画像に基づき、対象物の服装の模様、濃淡、色、服装の上下の濃淡差や色差を判定する。
【００３０】
推定部１５は、判定した対象物の大きさと、その対象物の所定時間の動きと、その対象物の服（模様、色又は濃淡）とに応じてその対象物の動きが人の転倒であるかを推定する。その際、推定部１５は、距離画像及びＩＲ画像に基づき、（１）〜（３）の条件がすべて満たされるとき、人が転倒したと推定する。
（１）対象物の大きさが所定以上であること
例えば、推定部１５は、動物と判定した対象物の大きさが所定以上（例えば１ｍ以上）である場合、対象物は人の可能性があると推定する。例えば、図７に示す対象物ＯＪ１の大きさは１ｍ以上であるため、対象物ＯＪ１は人の可能性があると推定される。一方、対象物ＯＪ３の大きさは１ｍ未満であるため、対象物ＯＪ３は人でないと判定される。動物と判定した対象物の大きさが人の大きさであることを推定するための閾値は「１ｍ」に限られず、例えば、男性の場合と女性の場合と子供の場合を分けて設定してもよい。
【００３１】
ＴＯＦセンサ９を天井部に配置した場合、図７に点線にて示すように、視野角により部屋の中央から外れるほどＴＯＦセンサ９が取得する距離画像及びＩＲ画像に写される対象物の上部側が切れて見えない状態となる。例えば、部屋の端にいる対象物ＯＪ２の上半身は、ＴＯＦセンサ９から取得される距離画像及びＩＲ画像には写されない。この場合、画像データ上の対象物ＯＪ２の大きさは１ｍ未満となるため、対象物ＯＪ２は人でないと判定されてしまう。以上から、本実施形態では、対象物の大きさが人と判定されるための閾値は、視野角に応じて図７に示すように変化して設定される。これによれば、部屋の端側にいる対象物に対する閾値は、部屋の中心側にいる対象物に対する閾値よりも小さくなる。これにより、推定部１５は、対象物ＯＪ２の大きさは閾値と同じ値となるため、対象物ＯＪ２は人の可能性があると推定できる。
ただし、部屋の端側では画像データから人の上半身が切れて見えないため、動物との区別がつきにくい。実際に対象物ＯＪ２が人であるか人以外の動体であるかは、（１）の条件のみでは推定しにくい。また、部屋の中央においても、（１）の条件のみで対象物が人であるかそれ以外の動体であるかを推定すると間違いが生じやすく、人の転倒の検知の精度を高めることは難しい。よって、本実施形態では、推定部１５は、（１）の条件を満たすだけでなく、次の（２）の条件も満たす場合に人が転倒したと推定するようになっている。
（２）（１）を満たす所定の高さ以上で動きがある対象物が、低い状態に移行し、所定時間動かない状態又は所定時間動きが少ない状態になったこと
推定部１５は、（１）を満たす所定の高さ以上で動きがある対象物が、低い状態に移行し、所定時間動かない状態又は所定時間動きが少ない状態になったとき、対象物は人であり、かつ人が転倒したと推定する。推定部１５は、例えば所定の時間以上静止していない１ｍ以上の高さの対象物が、動いている状態から、歩行したり、立ったり、座ったりする日常の動きのときの人の高さよりも低くなった状態（例えば１ｍ以下）で一定時間（例えば、１０〜１５秒以上）動かない、又は前記低くなった状態に移行して一定時間（例えば、１０〜１５秒）以上経過した場合、対象物が動いている状態から動かない状態又は動きが少ない状態に変化したと推定する。
【００３２】
ただし、動かない状態又は動きが少ない状態に変化した後、再び動きが上記所定の動き所以上に大きくなった場合、推定部１５は、人が通常状態に復帰したと推定し、人が転倒したとの推定を撤回する。
【００３３】
以上、人が転倒したと判定する際の必須の要件について説明した。更に、次の（３）〜（６）は、人が転倒したと判定する際の必須の条件ではないが、転倒検知の精度をより高めるために人が転倒したかを検知する際の条件とすることができる。
【００３４】
（３）対象物の服（模様、色又は濃淡）が予め登録されている服（模様、色又は濃淡）と一致又は類似していること
推定部１５は、（１）及び（２）の条件を満たす対象物の服（模様、色又は濃淡）が、予め登録されている服（模様、色又は濃淡）と少なくとも一部において一致又は類似している場合、人が転倒したと推定してもよい。推定部１５は、特徴／健康情報テーブル２３に記憶されている身長／体重２３２、服（模様、色又は濃淡）２３３、歩行速度２３４及び健康状態情報２３５の各情報に基づき、対象物の服（模様、色又は濃淡）が予め登録されている服（模様、色又は濃淡）と一致又は類似するかを判定してもよい。たとえば、（３）の条件の一例としては、ＩＲ画像から抽出される対象物の服（模様、色又は濃淡）が、介護施設で着用する服（模様、色又は濃淡）に服全体又は服の上下の一部において一致又は類似していることが挙げられる。
【００３５】
（４）対象物が３つの部位（頭、胴体、足）からなっていること
推定部１５は、対象物が３つの部位（頭、胴体、足）からなっている場合、人が転倒したと推定してもよい。これにより、転倒した動体が人であるとの一応の心証を形成することができる。
【００３６】
（５）他の動物の特徴がない（例えば尻尾がない）こと
推定部１５は、他の動物の特徴がない（例えば尻尾がない）場合、人が転倒したと推定してもよい。これにより、転倒した動体が人以外の動物であるとの一応の心証を形成することができる。
【００３７】
（６）活動量が少ない又はないこと
推定部１５は、特徴／健康情報テーブル２３に記憶されている歩行速度２３４やその他の日常の行動を記憶した情報に基づき、対象物の歩行速度が遅い、活動量が少ない又はないことを判定した場合、転倒の予兆と推定してもよい。さらにこの予兆から転倒と判定する時間を短くしてもよい。
【００３８】
このように、推定部１５は、ＩＲ画像に基づき、健康状態、身長、体重等を把握して人の転倒を推定することで、人の転倒検知の精度を高めることができる。例えば、推定部１５は、特徴／健康情報テーブル２３に記憶されている歩行速度２３４に基づき、対象物の歩くスピードが遅くなってきたと判定した場合に、健康状態が悪いために転倒しやすい状態になっていると推定してもよい。推定部１５が、特徴／健康情報テーブル２３に記憶されている歩行速度２３４や健康状態情報２３５に基づき、転倒した人の健康状態が悪いことを検出した場合、人の転倒の通報のタイミングを早めるように通報部１６に要求してもよい。
【００３９】
なお、推定部１５は、例外情報テーブル２４に記憶されている例外領域及び例外時間において検知された対象物を、転倒を検知する対象物から除く。これにより、例えば高齢者がベッドの上や畳の部屋に布団を敷いて寝る動作やくつろいでいる動作が人の転倒と推定されることを防止できる。
【００４０】
通報部１６は、対象物の動きが人の転倒であると推定された場合、記憶部１３がログ情報テーブル２２に記憶したログ情報のうちの、転倒を推定した人の転倒時刻の状態を示すデータを含む画像データ及び音声データの少なくともいずれかを所定の機器に通報する。例えば、通報部１６は、転倒を推定した人の転倒時刻とその前後の状態を含む画像データ及び音声データの少なくともいずれかを送信してもよい。例えば、図４のログ情報テーブル２２に記憶されているログ情報のうち、取得時刻情報２２１が「２０１４．９．１０．１１：１０」の時刻に人の転倒が推定された場合、通報部１６は、転倒が起きたと推定されたときの画像／音声データ３を含むデータを送信する。これにより、通知された者は、人が転倒したか否かを判断することができる。また、通知された者は、人の転倒であると判断した場合にどのような対応をすべきかを早急に監視サーバ２０やその他の然るべき医療機関に指示することができる。
【００４１】
通報部１６が、転倒を推定した人の転倒時刻とその前後の状態を含む画像データ及び音声データの少なくともいずれかを送信する場合、例えば、取得時刻情報２２１が「２０１４．９．１０．１１：１０」の時刻の画像／音声データ３とその前後の画像／音声データを送信してもよい。これにより、通知された者は、転倒が起きたときの画像／音声データ３だけでなく、その前の画像／音声データ１，２やその後の画像／音声データ４，５に基づき人が転倒したか否かの判断をより容易に行うことができる。これにより、通知された者は、転倒時の状態だけでなく、転倒前の状態や転倒後の状態を知ることができ、転倒時の状況把握が容易になるため、正確な対応を迅速に行うことが可能となる。通報部１６は、特徴／健康情報テーブル２３に基づき、上記データに加えて転倒した人のＩＤ２３１に対応付けて記憶された健康状態情報２３５や服の情報２３３等を通知してもよい。
【００４２】
なお、通報部１６が通知する転倒検知の通知先となる所定の機器は、転倒が起きた現場の部屋及び予め登録された通知先の少なくともいずれかであってもよい。通報部１６は、転倒の通報と同時に通報した機器と通話可能な状態にし、呼びかけに対して無事であるとの応答があるか否かを確認するようにしてもよい。なお、人の転倒を通報する通知先は、転倒検知処理装置１０が通知先登録テーブル２１に基づき決定してもよい。また、人の転倒を通報する通知先は、通報部１６からの通報を受信した監視サーバ２０が決定し、監視サーバ２０から必要な情報を通知するようにしてもよい。
【００４３】
通信部１７は、必要な情報や通報を監視サーバ２０や通知先のスマートフォン４０や携帯電話機器５０に送信したり、監視サーバ２０から所定の情報を受信したりする。
【００４４】
［転倒検知処理］
次に、以上のように構成される本実施形態の転倒検知処理装置１０における制御及び処理について説明する。図８は、本発明の一実施形態に係る転倒検知処理装置１０が実行する転倒検知処理のフローチャートを示す。
【００４５】
本処理が開始されると、取得部１２は、ＴＯＦセンサ９を用いて距離画像とＩＲ画像とを取得する（ステップＳ１０）。取得部１２は、カラー画像や白黒画像を取得してもよい。次に、判定部１４は、距離画像とＩＲ画像とに基づき、対象物の大きさ、対象物の動き及び対象物の模様や色や濃淡を判定する。推定部１５は、距離画像から抽出される対象物の大きさから対象物が閾値以上の高さの動体である場合、対象物を人と推定し、閾値未満の高さの動体（例えばペット）と区別して認識する（ステップＳ１２）。推定部１５は、人と推定された対象物の高さ方向の変化を検出する（ステップＳ１２）。
【００４６】
次に、推定部１５は、転倒が生じた時刻の距離画像及びその後に取得した距離画像に基づき、転倒状態のＴＯＦセンサ９と対象物との距離から転倒している人の状態を推定し、対象物の大きさや動作を確認する（ステップＳ１４）。推定部１５は、この結果、静止物と推定した対象物や、ペット等の人以外の動体と推定した対象物を人の転倒の検知対象から除外する（ステップＳ１４）。たとえば、推定部１５は、上記（１）の条件に従い、対象物が予め定められた閾値（１ｍ等）以上の場合、対象物は人と推定し、対象物が閾値未満の場合、対象物は人以外の動体と推定する。また、推定部１５は、上記（２）の条件に従い、対象物の高さ方向の変化を検出し、これにより対象物が人の転倒であるかを推定する。
【００４７】
次に、推定部１５は、ＩＲ画像を確認し、対象物の服装や服の濃淡差や服の上下の濃淡差、服の色差、模様の差異等の対象物の外観上の特徴を確認する（ステップＳ１６）。たとえば、推定部１５は、上記（３）の条件に従い、特徴／健康情報テーブル２３に記憶されている情報に基づき、ＩＲ画像から抽出された対象物の外観上の特徴を確認し、対象物が人であるか、及び人が転倒したか否かを推定する。なお、（１）及び（２）の条件は、人の転倒検知を判定する際に必須の要件であるが、（３）の条件は人の転倒検知を判定する際に必須の要件としなくてもよい。つまり、本実施形態に係る転倒検知処理では、ステップＳ１６は省略できる。
【００４８】
次に、推定部１５は、人の転倒を推定してから一定時間の動きが所定の閾値よりも少ないかを判定する（ステップＳ１８）。推定部１５は、人の転倒を推定してから一定時間の動きが所定の閾値以上であると判定した場合、人の転倒は発生していないと判断し、本処理を終了する。一方、推定部１５は、人の転倒を推定してから一定時間の動きが所定の閾値よりも少ないと判定した場合、判定部１４は、閾値（例えば１ｍ）以上の高さの動体を検出したかを判定する（ステップＳ２０）。
【００４９】
判定部１４は、閾値（例えば１ｍ）以上の高さの動体を検出したと判定した場合、転倒した人が復帰したと判断し、本処理を終了する。一方。判定部１４は、閾値（例えば１ｍ）以上の高さの動体を検出していないと判定した場合、通報部１６は、人の転倒を通報し（ステップＳ２２）、本処理を終了する。
【００５０】
例えば、通報部１６は、人の転倒を通報する際、図７に示すスピーカ８ａから「大丈夫ですか？」、「どうしましたか？」と自動的に問いかけてもよい。これに応じて、人が、「大丈夫」、「問題ない」、「助けて」などの応答を示した場合、マイク８ｂがこの応答又は無応答をキャッチする。通報部１６は、通報時、上記問いかけとそれに対する回答を記憶した音声ファイルを通知先のスマートフォン４０等に送信する。この様に現場の状況を把握できる情報を入れることにより、関係者は緊急度を把握することができ効率の良い対応が可能となる。また、応答に対し音声認識機能などを活用することにより問題がないことを自動的に判断するようにしてもよい。これにより、人の転倒検知の精度を高め、誤報を減らして関係者の心配を和らげることができる。
【００５１】
以上に説明したように、本実施形態の転倒検知システム１によれば、転倒検知処理装置１０が人の転倒を判定する条件をすべて満足するか否かを、距離画像及びＩＲ画像に基づき判定する。これにより、人の転倒検知の信頼性を高め、誤報を低減させた転倒検知システム１を提供することができる。
【００５２】
特に、本実施形態の転倒検知システム１によれば、ＴＯＦセンサ９を用いて距離画像及びＩＲ画像を得る。これにより、距離画像及びＩＲ画像が写す対象物の位置ずれが生じないため、これらの両画像に基づき対象物が人であるかの判定と、人が転倒したかの判定を精度よく推定することができる。例えば、図９に示すように、ＴＯＦセンサ９を用いて得た距離画像及びＩＲ画像に基づき、転倒した人の部位や転倒状態やその人の外観上の特徴（服の模様、色、濃淡等）を抽出することで、抽出した画像データに基づき人が転倒したことの推定の精度を高めることができる。これにより、人の転倒に関する誤報を減らすことができる。
【００５３】
［監視処理］
次に、本実施形態の監視サーバ２０における制御及び処理について説明する。図１０は、本発明の一実施形態に係る監視サーバ２０が実行する監視処理のフローチャートを示す。
【００５４】
本処理が開始されると、監視サーバ２０は、転倒検知処理装置１０からの通報を受信したかを判定する（ステップＳ３０）。監視サーバ２０は、転倒検知処理装置１０からの通報を受信していないと判定した場合、本処理を終了する。
【００５５】
一方、監視サーバ２０は、転倒検知処理装置１０からの通報を受信したと判定した場合、人の転倒が推定された時刻における画像データ及び音声データとその前後の画像データ及び音声データを通知先に送信する（ステップＳ３２）。
【００５６】
次に、監視サーバ２０は、人の転倒に対する指示又は所定時間が経過したかを判定する（ステップＳ３４）。監視サーバ２０は、人の転倒に対する指示を受信したか、又は所定時間が経過したと判定した場合、本処理を終了し、それ以外の場合、ステップＳ３２に戻り、ステップＳ３４の判定処理にて「Ｙｅｓ」と判定されるまで、ステップＳ３２、Ｓ３４の処理を繰り返す。
【００５７】
以上に説明したように、本実施形態の転倒検知システム１によれば、監視サーバ２０が、転倒検知処理装置１０からの通報に応じて転倒が起きた時刻の画像データ及び音声データとその前後の画像データ及び音声データを送信する。これにより、通知された者は、転倒が起きたときの画像データ及び音声データだけでなく、その前の画像データ及び音声データやその後の画像データ及び音声データに基づき人の転倒についての情報を得る。これにより、通知された者は、転倒時の人の状態だけでなく、転倒前の人の状態や転倒後の人の状態を知ることができ、人の転倒時の状況把握が容易になるため、正確な対応を迅速に行うことが可能となる。
【００５８】
ただし、ステップＳ３２では、人の転倒が推定された時刻とその前後の画像データ及び音声データが通知先に送信されたが、これに限らず、人の転倒が推定された時刻の画像データ及び音声データの少なくともいずれかを含むデータが通知先に送信されればよい。
【００５９】
（転倒検知を補完する方法）
以上、本実施形態に係る転倒検知処理装置１０が行う転倒検知方法について説明したが、この転倒検知方法を補完する以下の方法と転倒検知方法とを組み合わせることができる。これにより、転倒検知の精度をより高めることができる。
【００６０】
例えば、転倒検知処理装置１０は、取得部１２が取得した画像データから転倒したと推定される人の心拍数を演算してもよい。これにより、心拍数から転倒した人の状況をより詳しく知ることができる。例えば、転倒した人の心拍数の情報を含めて通知先に転知を通報することができる。
【００６１】
また、例えば加速度センサをベッドに配置している場合、取得部１２は、加速度センサが検知する３軸の加速度を取得する。この場合、転倒検知処理装置１０は、３軸の加速度に基づき、転倒した人の心拍数と身体の動作の情報を得ることができる。これにより、心拍数や身体の動作から人が転倒したか否かの推定や、転倒したと推定した人の状況をより詳しく知ることができる。
【００６２】
更に、例えば転倒した人が振動センサを所持している場合、取得部１２は、振動センサが検知する振動値を取得する。この場合、転倒検知処理装置１０は、振動値に基づき人が転倒したときに振動が生じたかを判定することができる。
【００６３】
以上のように、本実施形態に係る転倒検知処理装置１０は、本実施形態の転倒検知方法を上記方法により補完することで、人の転倒の精度を更に高めることができる。
【００６４】
（転倒検知システム例）
最後に、本実施形態に係る転倒検知処理装置１０の転倒検知システム例について、図１１を参照して説明する。図１１は、本実施形態に係る転倒検知処理装置１０の転倒検知システム例を示す図である。
【００６５】
転倒検知処理装置１０は、入力装置１０１、表示装置１０２、外部Ｉ／Ｆ１０３、ＲＡＭ(Random Access Memory)１０４、ＲＯＭ(Read Only Memory)１０５、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１０６、通信Ｉ／Ｆ１０７、及びＨＤＤ(Hard Disk Drive)１０８を備える。各部はバスＢで相互に接続されている。
【００６６】
入力装置１０１は、キーボードやマウスなどを含み、転倒検知処理装置１０に各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置１０２は、ディスプレイ等を含み、各種の処理結果を表示する。
【００６７】
通信Ｉ／Ｆ１０７は、転倒検知処理装置１０をネットワークに接続するインタフェースである。これにより、転倒検知処理装置１０は、通信Ｉ／Ｆ１０７を介して、監視サーバ２０や通知先の機器とデータ通信を行うことができる。
【００６８】
ＨＤＤ１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、装置全体を制御する基本ソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアがある。例えば、ＨＤＤ１０８には、各種のＤＢ情報やプログラム等が格納されている。
【００６９】
外部Ｉ／Ｆ１０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体１０３ａなどがある。これにより、転倒検知処理装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して記録媒体１０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体１０３ａには、ＣＤ(Compact Disk)、及びＤＶＤ(Digital Versatile Disk)、ならびに、ＳＤメモリカード(SD Memory card)やＵＳＢメモリ(Universal Serial Bus memory)などがある。
【００７０】
ＲＯＭ１０５は、電源を切っても内部データを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０５には、ネットワーク設定などのプログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ１０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＣＰＵ１０６は、上記記憶装置（例えば「ＨＤＤ１０８」や「ＲＯＭ１０５」など）から、プログラムやデータをＲＡＭ１０４上に読み出し、処理を実行することで、装置全体の制御や搭載機能を実現する演算装置である。
【００７１】
上記転倒検知システムにより、本実施形態に係る転倒検知処理装置１０は、転倒検知処理を行うことができる。例えば、ＣＰＵ１０６が、ＲＯＭ１０５やＨＤＤ１０８内に格納されたデータ及びプログラムを用いて転倒検知処理を実行する。この結果、本実施形態では、人が転倒したことを予め登録されている機器の所持者に提供することができる。なお、通知先登録テーブル２１、ログ情報テーブル２２、特徴／健康情報テーブル２３及び例外情報テーブル２４の情報は、ＲＡＭ１０４、ＨＤＤ１０８、又はネットワーク３０を介して転倒検知処理装置１０に接続されるクラウド上のサーバ等に格納され得る。
【００７２】
以上、転倒検知処理装置及び転倒検知システムを上記実施形態により説明したが、本発明にかかる転倒検知処理装置及び転倒検知システムは上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
【００７３】
例えば、上記実施形態に係る転倒検知システムの構成は一例であり、本発明の範囲を限定するものではなく、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。例えば、転倒検知処理装置１０及監視サーバ２０がネットワーク３０を介して互いに接続されているシステム形態は、本実施形態に係る転倒検知システムの一態様であり、これに限定されない。例えば、本実施形態に係る転倒検知システムに含まれる監視サーバ２０の台数は、１台又は２台以上であり得る。複数台の監視サーバ２０が設置される場合、通知先への通報処理は、複数台の監視サーバ２０で分散処理され得る。なお、用途や目的に応じて、複数台のうち１台の監視サーバ２０に選択的にそれら処理機能を集約させてもよい。
【００７４】
また、本発明に係る転倒検知処理装置１０の各部の機能は、ハードウェアにより構成されてもよく、ソフトウェアにより構成されてもよく、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせて構成されてもよい。
【００７５】
また、例えば、上記実施形態に係る転倒検知処理装置１０は、距離画像とＩＲ画像とに基づき人の転倒を推定した。しかしながら、本発明に係る転倒検知処理装置１０は、これに限らず、距離画像とＩＲ画像とに加えて取得可能なカラー画像や白黒画像を用いて人の転倒を推定することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１：転倒検知システム
９：ＴＯＦセンサ
１０：転倒検知処理装置
１１：検知部
１２：取得部
１３：記憶部
１４：判定部
１５：推定部
１６：通報部
１７：通信部
２１：通知先登録テーブル
２２：ログ情報テーブル
２３：特徴／健康情報テーブル
２４：例外情報テーブル
Ａ：介護施設
Ｂ：在宅介護宅
【図１】
2016067641.tif 000003
【図２】
2016067641.tif 000004
【図３】
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【図４】
2016067641.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2016067641.tif 000009
【図８】
2016067641.tif 000010
【図９】
2016067641.tif 000011
【図１０】
2016067641.tif 000012
【図１１】
2016067641.tif 000013