信学技報
IEICE Technical Report
SC2020-1(2020-05)

一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

骨格センシングを用いた宅内身体活動の品質づけ手法の提案
陳

思楠†

佐伯

幸郎†

中村

匡秀†,††† 神戸大学 〒657-8501 神戸市灘区六甲台町 1-1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1
E-mail: †chensinan@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

近年，高齢化社会で在宅介護への転換が進む中，宅内の身体活動をいかに継続するかが健康寿命の延伸に重要である．特に高齢者の場合，自宅での身体活動の量は廃用症候群や認知症の兆候を把握する重要な指標である．
本研究では，宅内居住者の身体活動の量を簡便かつ非侵襲的に計測し，身体活動の質的な評価につなげることを目的とする．具体的には，定点カメラで宅内の映像を撮影し，骨格センシングによって居住者の骨格のみを抽出し，特徴点の座標を時系列データとして蓄積する．座標の時系列から居住者の姿勢や位置などの変化量を計算し，身体活動の量を性質づける手法を検討する．提案手法は，従来技術のようにウェアラブル機器を必要とせず，オリジナルの宅内映像を蓄積しないため，非侵襲的に身体活動のセンシングが達成できる．提案手法を姿勢推定機械学習モデル PoseNetを用いて試作し，体の境界領域と 17 の特徴点の座標をリアルタイムに検出し，データベースに蓄積した．蓄積したデータを分析し，座っている，立っている，歩いているなどの基本的な骨格の動き，姿勢の変化，位置の移動の定量化が可能であることを確認した．さらに，メッツなどの標準的な活動スケールとの関連付けも考察し，提案手法の具体的な応用も展望した．
キーワード

在宅介護，身体活動，映像，PoseNet，骨格センシング

Characterizing Quality of In-home Physical Activities
Using Bone-based Human Sensing
Sinan CHEN† , Sachio SAIKI† , and Masahide NAKAMURA†,††† Kobe University Rokkodai-cho 1-1，Nada-ku，Kobe，Hyogo 657-8501 Japan†† Riken AIP 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027 Japan
E-mail: †chensinan@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract In recent years, with the conversion to home care in the aging society, it is signiﬁcant for extending
healthy life span on how to continue physical activities at home. Especially, to comprehend signs of disuse atrophyand dementia of the elderly, the physical activity amount at home is an important index. The goal of this study is
to measure the physical activity amount of residents in a simple, non-invasive manner, and to connect it with thequalitative evaluation of physical activities at home. More speciﬁcally, we capture the in-home real-time video with
a ﬁxed-point camera, extract the bone data of a resident using the bone sensing techniques, and accumulate solely
the coordinate of feature points as the time-series data. We examine a method to characterize the physical activity
amount, which calculates the amount of change from the coordinate data on time series, such as the posture andposition of residents. It does not require the wearable devices in the proposed method. The non-invasive physicalactivity sensing can be achieved since the original in-home video is not accumulated. We ﬁrst used the machinelearning model PoseNet for the pose estimation, which detected the coordinates of the body boundary area and 17
feature points in real-time. We then analyzed the accumulated data, to checked the possible with the quantitationof the basic bone movements, posture changes, and position movements. Such as sitting, standing, and walking.
Furthermore, we also discussed the association with standard activity scales (ex., METs), and looked ahead to thespeciﬁc application of the proposed method.
Key words Home care, Physical activities, Video, PoseNet, Bone sensing

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This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2020 by IEICE

1. は じ め に
近年，日本やイタリア，ドイツをはじめとする先進国では，高齢化社会の進行に伴い，人口や社会，疾病の構造が変化し，要介護者の数も年々増加している．医療・福祉の現場では，施設・人材の慢性的な不足が起こっており，施設介護から在宅介護への転換が進む中，宅内の身体活動をいかに継続するかが居住者の健康寿命の延伸に対する重要なポイントである．特に高齢者の場合，自宅での日常生活における身体活動の量は，廃用症候群 [1] や認知症など，身体・精神症状が増悪するといった悪循環に陥る兆候を把握する重要な指標である．
従来の身体活動の計測・評価に関する研究では，センシング

図 1 USB カメラとブラウザを用いた PoseNet モデルの出力例

デバイスとして加速度，心拍数などのセンサを利用する手法や

QOL または IADL に関わる質問紙法が一般である．例えば，身体装着型加速度センサを利用した身体活動の測定 [2] や身体
活動質問票を用いた健康関連要因の評価 [3] など，様々なセンなく，それぞれ同じ活動内容による異なる質的評価もでき，在宅生活中の様々な疾病の兆候を把握することが期待できる．

2. 準

サや手法を活用し，身体活動の計測・評価を実現している．しかし，これらの既存手法において，身体への侵襲性やコストの

2. 1 宅内身体活動の定義

負担があり，個人差や活動時間に曖昧さもあるため，身体活動の評価を宅内で実施するのは煩雑である．本研究では，宅内居住者の身体活動の量を簡便かつ非侵襲的に計測し，身体活動の質的な評価につなげることを目的とする．そのためのアプロー
チとして，まず宅内身体活動の評価手法を提案し，次に提案手法の有効性を評価するための実験を行う．
提案手法では，まず一部屋の片隅の高い所に定点カメラを設置し，宅内の映像をリアルタイムに読み込む．次に，骨格セン
シング技術を用い，読み込んでいる実映像から居住者の骨格

宅内の身体活動とは，安静にしている状態より多くのエネル
ギーを消費し，日常生活における生活活動や健康維持のための運動を指す．基本的な家事の以外に，疾患の予防や健康寿命の延伸のためには，宅内での身体活動の量を短時間で増加することでなく，長い時間帯や生活その自体の中に，一定強度の活動量を確保することが必要である．例えば，骨格や筋肉，関節を活動するためにラジオ体操を宅内で行う．また，一定間隔で立ち座りなどの姿勢の変化や歩行での位置の移動も不可欠である．

2. 2 身体活動の評価のチャレンジ

データのみを一定間隔で抽出し，骨格における特徴点の座標を
時系列データとしてローカルのデータベースに蓄積する．蓄積
した座標データの時系列から居住者の姿勢や位置などの変化量を計算し，身体活動の量を性質づける手法を検討する．提案手法は，従来技術のようにウェアラブル機器を必要とせず，オリジナルの宅内映像を蓄積しないため，非侵襲的に身体活動のセンシングが達成できる．
評価実験では，実験場所とする独居者の宅内の一部屋でUSB カメラを設置した，提案手法を姿勢推定機械学習モデル
PoseNet [4] を用いて試作し，居住者の体の境界領域と 17 の身体活動の量的・質的評価には 2 つのチャレンジ課題があると考える．1 つ目は身体活動の内容と量の評価結果を完全に一致することが難しい．物理的な装置を利用し，身体活動の量をデータ化することができるが，その内容に対し，身体活動の量の評価には，その動きをする際に温度など外部環境の要因が身体活動の強度に影響を与え，その内容のみに対する評価結果との差別がある．2 つ目は身体活動と健康の要素との関連づけが複雑である．個人差や過去のカルテなどを参考し，独立の身体活動の量的・質的の標準が必要とされる．

2. 3 機械学習に基づく骨格センシング

特徴点の座標をリアルタイムに 1 秒ずつ検出し，ローカルのMongoDB に蓄積した．実験期間を 7 日とし，それぞれの日の
朝 8 時から晩 20 時までのデータをデータベースから抽出した．
座っている，立っている，歩いているなどの基本的な骨格の動き，姿勢の変化，位置の移動を計測するため，PoseNet モデルの出力結果における境界領域の横幅と縦幅，および左右足の中点座標 xy それぞれの時刻前後の差分を計算し，1 分間ずつの差
分変化の平均値をグラフ化した．
実験における主要な結果に関し，4 日目と 5 日目および 7 日
目の宅内身体活動の量がより小さく，1 日目と 2 日目および 6日目の宅内身体活動の量がより大きいことがわかった．これらの骨格の計測手法と METs [5] や PASE [6] などの標準的な活動スケールの紙媒体での評価と連携し，宅内の活動内容だけで備

近年，機械学習オープンソースの積極的な開発に伴い，様々な骨格センシング技術が登場している．OpenPose [7] を代表とする深層学習を用いた骨格センシングと異なり，昨今では姿勢推定機械学習モデル PoseNet [8] や BodyPix [9] が開発され，
機械学習ライブラリ TensorFlow [10] の JavaScript バージョンと統合でき，カメラデバイスとブラウザを用い，より些少な計算資源でリアルタイムな骨格センシングが実施可能である．
図 1 に USB カメラとブラウザを用いた PoseNet モデルの出力例を示す．PoseNet モデルの出力内容の中，骨格センシングの精度や身体における 17 部位の座標を含まれ，人間の境界領域の座標も検出できる．本稿では，この技術をスマートーホーム
における宅内の身体活動量の計測・評価に使うことを考える．

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表1 実験情報
実験場所

宅内の一部屋

データ蓄積期間

7日

撮影道具

USB カメラ

被験者情報

20 代男性 1 人

画像読み込みHTML, JavaScript

骨格センシング

PoseNet モデル

データ転送

jQuery, Ajax

蓄積データベース

MongoDB

評価項目数

3

隔を設定する．次に，設定した時間間隔に従い，Step1-1 で読み込んだ実映像から，画像データを取得して保存せずに，自動的に骨格センシング技術に入力する．ここで，骨格センシング
技術は TensorFlow を用いた PoseNet モデルや BodyPix モデ
ルを含まれる．

Step1-3: 骨格データの取得と蓄積
Step1-2 によって，まず時系列画像における骨格センシングの出力値を取得する．次に，取得した骨格センシングの出力値と出力時刻の情報を統合し，ローカルのデータベースに転送する．
ここで，データベースは MongoDB や MySQL を含まれる．

図 2 宅内身体活動の評価のための提案手法の全体アーキテクチャ

3. 4 宅内身体活動の評価
Step2-1: 身体活動の評価項目の定義

3. 宅内身体活動の評価手法の提案
3. 1 目

観察対象者の身体活動の量を計測するため，評価したい m 個の項目 I = {i1 , i2 , ..., im } を定義する．例えば，対象者が座っ

的

これまでの宅内身体活動の評価に関する研究では，ウェアラ
ブルセンサ [11] の利用に伴う対象者の身体への侵襲性が存在し，身体活動の計測に必要とされる一般装置に対し，コストの負担がある．さらに，質問紙法を用いる場合，回答内容の妥当性に個人差が存在し，記述の漏れや活動時間に曖昧さもあることで，それぞれの被験者の身体活動の量に対する質的な評価に
複雑な要因を与えられる．これらの課題を改善するため，本章
では宅内居住者の身体活動の量を簡便かつ非侵襲的に計測する手法を提案し，身体活動の質的な評価につなげることを目的とする．

ている，立っている，歩いているなど，骨格の動きや姿勢の変化，位置の移動などを評価項目とすることが可能である．

Step2-2: 必要なデータの抽出と整理
評価期間を決定し，Step2-1 の各評価項目 ij (ij ∈ I, 1 ≦ j ≦m) に対し，3. 3 の Step1-3 で蓄積したデータベースから，必要なデータを抽出し，データの整理と計算を行う．例えば，関連する座標や時刻のデータを整理し，さらに，座標間の距離，2つの座標間になる線の斜率などのデータを計算する．

Step2-3: データのグラフ分析
Step2-2 で整理・計算したデータと時間軸を結合し，評価期間内における各評価項目 ij のグラフ分析を行う．例えば，1 週間

3. 2 全体アーキテクチャ
本稿で提案する宅内身体活動の評価手順は 3. 3 と 3. 4 に述べる．図 2 に宅内身体活動の評価のための提案手法の全体アー
キテクチャを示す．主要な内容としては，定点カメラで宅内の映像を読み込み，骨格センシングによって居住者の骨格のみをのデータを抽出・整理し，外出や睡眠などを除い，観察対象者の骨格の動きや姿勢の変化，位置の移動などが折れ線や円の様式にグラフ化できる．それに基づき，身体活動の量を評価する
ことも検討できる．

4. 評 価 実 験

抽出し，特徴点の座標を時系列データとして蓄積する．座標の時系列から居住者の姿勢や位置などの変化量を計算し，グラフ化した身体活動の量を性質づける．

3. で提案した評価手法に基づき，実際の環境下で読み込んだ
時系列画像をもとに評価実験を行う．表 1 に実験情報を示す．

3. 3 宅内骨格データの収集

4. 1 宅内骨格データの収集

Step1-1: 時系列画像の読み込み
観測対象者がいる宅内の一部屋に，まず USB カメラなど，画像を撮影可能なデバイスを設置し，時系列画像いわゆる実映像
を読み込まれるプログラムを作成する．

本実験では，提案手法の有効性を評価するため，まず 20 代の
男性 1 人が常に存在する宅内の一部屋を実験場所とし，部屋の片隅の高い所に USB カメラを設置し，撮影角度を適当に調整した．次に，HTML や JavaScript 言語を利用し，ブラウザか

Step1-2: 骨格センシングの呼び出し
Step1-1 で作成したプログラムの内容中に，まず適当な時間間

ら USB カメラを自動的に起動し，実験における時系列画像い

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—3—

図 3 本実験における USB カメラと時系列画像の骨格センシングの代表例

わゆる実映像をブラウザ内に読み込まれるプログラムを作成し

4. 3 実 験 結 果た．そして，作成したプログラム内容の中，1 秒の時間間隔を

4. 3. 1 各実験日の評価項目の時系列データの結果設定した．読み込んでいる実映像から，1 秒ずつに画像データ

図 4 に本実験における各実験日の評価項目の時系列データをを取得して保存せずに，PoseNet モデルの骨格センシングに入示す．図 4 の結果から，実験期間 7 日におけるそれぞれのグラ力した．さらに，jQuery や Ajax の手法を利用し，PoseNet モ

フの中に骨格の動き，姿勢の変化，および位置の移動の各時間

デルの出力値と出力時刻の情報を統合し，リアルタイムにロー

帯の変化を評価する．
骨格の動きに関し，1 日目の 16-19 時により大きい骨格の動カルの MongoDB にデータを転送した．

4. 2 宅内身体活動の評価

きの量があり，2 日目の 18 時以降には骨格の動きの量がより

4. 2. 1 評価項目の定義小さかった．3 日目の 12-19 時にわずかな骨格の動きの量が変

本実験では，宅内身体活動の品質づけ手法を実現するため，化し，19 時以降に骨格の動きの量の増加があった．4 日目の座っている，立っている，歩いているなどの基本的な骨格の動14 時以降の骨格の動きの量がより増加の傾向があり，5 日目のき，姿勢の変化，および位置の移動を評価項目とし，2020 年 4

10 時以降には顕著な骨格の動きの量が小さかった．6 日目の

月 13 日から 19 日までの 7 日間のデータをデータベースから抽10-15 時と 18 時以降の骨格の動きの量の変化が明らかであり，出し，それぞれの日の朝 8 時から晩 20 時までのデータの分析

7 日目の 11 時と 12 時および 13 時前後の骨格の動きの量があを行った．これら 3 つの評価項目に対し，具体的な内容を以下

ることがわかった．
姿勢の変化に関し，1 日目の 18 時前後に一瞬で姿勢の変化の節に述べる．図 3 に本実験における USB カメラと時系列画の量が急増し，13-14 時と 16-17 時により大きい姿勢の変化の像の骨格センシングの代表例を示す．

4. 2. 2 骨格の動き

量があり，14-16 時には姿勢の変化の量が小さかった．2 日目

宅内居住者の骨格の動きに関し，主に手や腕など関節の動きの 11 時半前後には姿勢の変化の量の増減が顕著であり，12-17を指すと想定し，骨格の動きに伴う境界領域の横幅の変化を宅時に姿勢の変化の量が小さかった．3 日目の 8 時半と 10 時半，内身体活動の評価項目の一つとした．

12 時，14 時，17 時，18 時および 20 時前後に姿勢の変化の量

4. 2. 3 姿勢の変化が大きかった．4 日目の 10 時半，14 時半，17 時半，18 時半の宅内居住者の姿勢の変化に関し，本実験では主に立ち座りの前後および 19-20 時に姿勢の変化の量が大きかった．5 日目の姿勢を注目し，それに伴う境界領域の縦幅の変化を宅内身体活

8-9 時と 9 時半-10 時半，16 時半-17 時には，姿勢の変化の量がより顕著であった．6 日目の 9 時-10 時半と 13-14 時，17-19

動の評価項目の一つとした．

4. 2. 4 位置の移動

時に姿勢の変化の量が小さかった．7 日目の 8-20 時に姿勢の変

宅内居住者の位置の移動に関し，検出された任意の骨格特徴

化の量が全体的に小さいことがわかった．

点の座標ｘｙを注目し，位置の移動に伴うｘｙそれぞれ数値の位置の移動に関し，1 日目の 19 時前後に被験者がカメラ撮

変化を宅内身体活動の評価項目の一つとし，本実験では検出さ影範囲外に出ることがあり，9-12 時に位置の移動がより大きれた左右足の中点座標の変化を分析対象とした．

く，14-16 時半までの時間帯に位置の移動の変化の量がより小4. 2. 5 データのグラフ化分析さかった．2 日目の 9 時半-10 時に被験者がカメラ撮影範囲外

実験期間で収集したデータから，骨格の動き，姿勢の変化おに出ることがあり，18-19 時に位置の移動の変化の量がより小よび位置の移動との 3 つの評価項目に必要なデータを整理し，さかった．3 日目の 8 時半と 20 時前後に被験者のより速いス

それぞれ時系列データの時刻前後の差分を計算した．さらに，

ピードで位置の移動があり，11 時半-12 時と 13 時半-14 時に被時系列データを平滑化する手法を利用し，それぞれ 1 分間ずつ

験者がカメラ撮影範囲外に出ることがあった．4 日目の 16 時の差分の平均値を算出してグラフ化した．

と 17 時半，および 19-20 時までの時間帯に位置の移動の変化の量がより大きかった．5 日目の 8-9 時に位置の移動の変化の

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—4—

図 4 本実験における各実験日の評価項目の時系列データ

-5-

—5—

今後の課題として，位置の移動に伴う骨格の動きや姿勢の変化の際に，境界領域の横幅と縦幅の変化基準を求め，その値をより正確に計測するには正規化が不可欠である．さらに，本稿における骨格センシング技術の出力による座標の変化量の評価
から，METs や PASE [12] などの標準的な活動スケールとの関連付けには，単純な骨格の検出・計測だけでなく，実際の活動内容も対象者から補助データとして記述する手法も検討する必要があると考える．また，カメラデバイスの設置場所や部屋の明るさ，対象者の着服の色など，骨格センシングの精度に影響する要因もあり，これらの課題も今後に解決すべきと考える．
謝辞
図 5 本実験における各実験日の評価項目のデータ総和

量がより大きく，9-10 時までの時間帯に位置の移動の変化の量

JP18H03242,

JP18H03342,

JP19H04154,

JP19K02973 の助成を受けている．

が増加し，それ以外の時間帯により小さかった．6 日目の 11 時
半と 13 時，18 時半前後に被験者のより速いスピードで位置の移動があり，9-10 時半と 17-18 時までの時間帯，および 18 時
半-20 時に位置の移動の変化の量がより小さかった．7 日目の10 時半-11 時と 12 時，15 時，および 16 時前後に位置の移動の変化の量がより大きいことがわかった．

4. 3. 2 各実験日の評価項目のデータ総和の結果
図 5 に本実験における各実験日の評価項目のデータ総和を示す．図 5 の結果から，7 日間のそれぞれの日の各項目のデータ総和を比較する．骨格の動きに関し，1 日目の変化量の総和が最も大きく，7 日目の変化量の総和が最も小さかった．姿勢の変化に関し，6 日目の変化量の総和が最も大きく，7 日目の変化量の総和が最も小さかった．位置の移動に関し，1 日目と 6
日目の変化量の総和が最も大きく，4 日目の変化量の総和が最も小さいことがわかった．

4. 4 考本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

JP17H00731,

察

本実験で抽出・整理したグラフの評価結果に関し，4 日目と5 日目および 7 日目の宅内身体活動の量がより小さく，長い時間で座っていることが存在すると推察される．これに対し，1
日目と 2 日目および 6 日目の宅内身体活動の量がより大きいことは，衣服の洗濯や部屋の掃除など基本の家事をする可能性が高い．その一方，骨格の動きと姿勢の変化および位置の移動との 3 つ項目の間には，ある程度の関連性があると考える．姿勢の変化に伴う骨格の動きが存在し，位置の移動に伴うカメラの視角から人間の正面と側面を転換することで，骨格の動きとすることもある．

5. お わ り に本研究では，宅内居住者の身体活動の量を簡便かつ非侵襲的に計測するため，身体活動の質的な評価につなげる手法を提案
した．評価実験では，独居者の宅内の一部屋で，定点カメラと機械学習モデル PoseNet を利用し，骨格の動きと姿勢の変化および位置の移動との 3 つの項目から，7 日間の身体活動の量を評価した．主要な結果として，1 日目と 2 日目および 6 日目の宅内身体活動の量がより大きく，4 日目と 5 日目および 7 日目の宅内身体活動の量がより小さいことがわかった．

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文

献

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