CN105120236A - 电子设备 - Google Patents

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CN105120236A
CN105120236A CN201510594449.XA CN201510594449A CN105120236A CN 105120236 A CN105120236 A CN 105120236A CN 201510594449 A CN201510594449 A CN 201510594449A CN 105120236 A CN105120236 A CN 105120236A
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根井正洋
户塚功
松山知行
柳原政光
萩原哲
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Abstract

本发明提供一种电子设备,其能够以简单的构成来判别被摄物体(对象者)的状态。本发明的电子设备具有:特定被摄物体的状态的第一特定部;和处理部,其在第一特定部所特定的被摄物体的状态为特定状态的情况下,进行规定处理。

Description

电子设备
本发明申请是国际申请号为PCT/JP2010/073748、国家申请号为201080055107.6、发明名称为图像判定装置的发明申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及作为利用图像判定装置的安全系统的电子设备。
背景技术
以往,提出有一种通过摄像机对独自生活的老人进行拍摄以判断有无异常的影像监视装置。另外,还提出有为了保护通过摄像机所拍摄的人的隐私而对所拍摄的影像进行马赛克处理的技术(例如专利文献1)。
专利文献1:日本特开2002-142214号公报
然而,以往的影像监视装置由于始终通过摄像机进行拍摄且通过其他的监视器进行监视来进行对象者的异常检测,因此存在费时费力的问题。
发明内容
本发明的图像判定装置具有:摄像装置,从第一方向拍摄包括对象者的图像;第一检测装置,从所述图像中检测出关于所述第一方向的、所述对象者的大小信息;第二检测装置,检测出与所述第一检测装置所检测出的信息不同的、关于位置的信息;和判定装置,基于所述第一检测装置的检测结果和所述第二检测装置的检测结果来判定所述对象者的状态。
在该情况下,所述第二检测装置检测出与所述第一方向不同的第二方向的位置信息。在该情况下,所述第二检测装置还可以出所述第二方向的、所述对象者或者所述对象者附近的位置信息。另外,所述第一检测装置还可以检测出所述对象者的头部的大小,所述判定装置还可以使所述第二方向的位置信息和所述对象者的头部大小相对应,从而判定所述对象者的状态。而且,本发明的图像判定装置还可以具有根据所述第二方向的位置信息存储所述大小信息的基准值的存储装置。
另外,在本发明的图像判定装置中,所述第一检测装置可以检测出所述对象者的头部的大小。另外,所述判定装置可以根据在不同时间拍摄到的多个图像来判定所述对象者的状态。另外,所述摄像装置可以第一规定间隔对所述对象者进行拍摄,并根据所述判定装置的判定结果以比所述第一规定间隔短的第二规定间隔对所述对象者进行拍摄。而且,所述摄像装置可以拍摄静止画面。
另外,在本发明的图像判定装置中,还可以具有判别所述对象者的有无的判别传感器。在该情况下,根据所述判别传感器的判别结果,所述摄像装置进行所述拍摄。
另外,在本发明的图像判定装置中,还可以具有与其他设备通信的通信装置。在该情况下,当所述通信装置向所述其他设备发送所述对象者的判定结果时,所述判定装置至少禁止发送以第一规定间隔拍摄到的所述图像。另外,在该情况下,所述判定装置可以判定以比所述第一规定间隔短的第二规定间隔拍摄到的所述图像的发送许可。
另外,在本发明的图像判定装置中,还可以具有与向所述摄像装置进行供电的第一电源不同的第二电源。
另外,在本发明的图像判定装置中,所述第二检测装置能够是相对位置检测装置,用于检测出关于所述摄像装置与所述对象者的相对位置的信息。在该情况下,所述摄像装置可以具有光学系统,所述相对位置检测装置检测出关于所述光学系统与所述对象者的相对位置的信息。另外,所述相对位置检测装置可以检测出所述光学系统相对于所述对象者的视角。而且,所述摄像装置可以具有摄像元件,所述相对位置检测装置可以根据所述摄像元件所拍摄到的所述对象者的像的位置,检测出关于所述摄像装置与所述对象者的相对位置的信息。
另外,在所述第二检测装置是相对位置检测装置的情况下,本发明的图像判定装置可以具有修正装置,该修正装置根据所述相对位置检测装置的检测结果来修正由所述第一检测装置检测出的所述对象者的大小信息。另外,所述摄像装置可以拍摄构造物和所述对象者,所述判定装置根据拍摄到的所述构造物和所述对象者来判定所述对象者的状态。
本发明的图像判定装置,具有:摄像装置,从第一方向拍摄图像;取得装置,取得第一对象者的高度信息以及第二对象者的高度信息;和识别装置,在所述拍摄到的图像中包括所述第一对象者和所述第二对象者的至少一方的情况下,根据来自所述取得装置的高度信息识别所述第一对象者和所述第二对象者。
在该情况下,所述识别装置能够根据来自所述取得装置的高度信息判定所述第一对象者和所述第二对象者的至少一方的状态。另外,所述摄像装置还能够拍摄所述第一对象者和所述第二对象者的头部。另外,还可以在所述第一对象者和所述第二对象者的至少一方的对象者从所述摄像装置的拍摄范围移动到拍摄范围之外时,通过所述摄像装置进行拍摄。
另外,在本发明的图像判定装置中,所述取得装置可以取得所述第一对象者和所述第二对象者各自的身高来作为所述高度信息。另外,所述取得装置可以根据由所述摄像装置拍摄到的所述第一对象者和所述第二对象者的拍摄结果来取得所述高度信息。另外,所述摄像装置可以拍摄构造物,所述取得装置可以基于拍摄到的构造物取得所述第一对象者和所述第二对象者的至少一方的高度信息。
另外,在本发明的图像判定装置中,所述摄像装置可以同时拍摄所述第一对象者和所述第二对象者。而且,所述摄像装置可以在所述第一对象者和所述第二对象者为相同姿势时进行拍摄。
发明的效果
根据本发明,能够确保对象者的隐私,并且以简单的结构就能够判别对象者的状态。
附图说明
图1是本实施方式的图像判定装置1的框图。
图2是表示本实施方式的图像判定装置1的主要部分的图。
图3是表示摄像部2的结构的图。
图4是表示与对象者的姿势对应的头部大小的变化的图。
图5是表示广角物镜系统所成像的像的大小的变化的图,图5(a)是表示从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部的距离与像的大小的图,图5(b)是表示将图5(a)转换成距地面的高度的图。
图6是表示基于图5的像的大小的变化率的图。
图7是将图像判定装置安装在起居室的情况下的流程图。
图8是表示对象者处于起居室的步行区域的情况的图。
图9是对象者处于壁柜附近的情况的图。
图10是表示根据对象者的位置而摄像元件拍摄到的对象者的头部的像的大小的变化的图。
图11是表示图像判定装置的动作的流程图。
图12是表示与相对于对象者的视角对应的广角物镜系统的失真的影响的图。
图13是表示对象者在桌前坐在椅子上的状态的图。
图14是对象者被判定为异常的情况下的静止画面。
具体实施方式
—第一实施方式—
本实施方式的图像判定装置是能够设置在家或办公室等房间中的装置,下面,对设置在起居室内的情况进行说明。
图1是本实施方式的图像判定装置1的框图,图2是表示图像判定装置1的主要部分的图。如图1、2所示,图像判定装置1具有:进行拍摄的摄像部2;与其他设备进行通信的通信部3;检测摄像部2进行拍摄时的起居室的照度的照度计4;在由该照度计4测定的照度低时对处于起居室内的对象者进行照明的LED5(LightEmittingDiode,发光二极管);判别有无对象者的焦热电传感器6;进行图像判定装置1的各种设定的设定部7;用于与起居室的照明器具、电气产品等协动的接口部8;记录对象者声音的麦克9;和向对象者说话的扬声器10。另外,图像判定装置1还具有:作为存储介质的闪存11,存储拍摄到的图像、对象者处于起居室时在起居室的特定点的位置信息;和日历部12,具有石英振子和计时用集成电路,该日历部12对例如年、月、日、时、分、秒的日历信息自动地进行计时和存储对象者的预定。
另外,图像判定装置1连接在锂离子电池13上,该锂离子电池13是在主电源(在本实施方式中为家用电源)因停电等无法供电时的备用电源。此外,作为备用电源并不限于锂离子电池,还可以使用家用的太阳能发电、或者在锂离子电池中使用电容器等。
CPU14是控制整个图像判定装置1的装置,电连接在各构成要素上。此外,在上述的设定部7为遥控装置的情况下,CPU14与设定部7当然也是电连接。
(摄像部2)
摄像部2设在起居室的天花板的中央部,主要拍摄对象者的头部。此外,在本实施方式中,起居室的天花板的高度为2.6m(参照图4)。
图3是表示摄像部2的构成的图。
如图3所示,摄像部2具有:分三组构成的广角物镜系统、低通滤波器、由CCD或者CMOS等组成的摄像元件、和驱动控制该摄像元件的电路基板。本实施方式的摄像元件的尺寸为23.7mm×15.9mm,像素数为4000×3000(1200万像素),一像素的尺寸为5.3μm,但并不限于此。
上述的广角物镜系统具有:第一组,具有两片负弯月透镜;第二组,具有正透镜、接合透镜和红外滤光镜;和第三组,具有两片接合透镜,在第二组与第三组之间配置有光圈。本实施方式的广角物镜系统的系统整体的焦距为6.188mm,最大视场角为80度。
此外,该广角物镜系统并不限于分三组构成,也可以对各组的透镜数量和透镜构成、以及焦距和视场角进行适当变更。
图5是表示广角物镜系统所成像的像的大小的变化的图,图5(a)是表示从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部的距离与像的大小的图,图5(b)是表示将图5(a)转换为距离地面的高度的图。
如上所述,本实施方式的广角物镜系统的焦距为6.188mm,若假设对象者头部的直径为200mm,则可知:在从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部位置的距离为1000mm的情况(对象者站立的情况)下,在摄像部2的摄像元件中成像的对象者的头部大小为1.238mm,在对象者的头部位置降低300mm从而从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部位置的距离变为1300mm的情况下,在摄像部2的摄像元件中成像的对象者的头部大小为0.952mm,像的大小变化了0.286mm(23.1%)。
同样地,在从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部位置的距离为2000mm的情况(对象者蹲下的情况)下,在摄像部2的摄像元件中成像的对象者的头部大小为0.619mm,在对象者的头部位置从该位置降低300mm的情况下,在摄像部2的摄像元件中成像的对象者的头部大小为0.538mm,像的大小变化了0.081mm(13.1%),可见,随着从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部的距离变大,像大小的变化变小。
这样,根据本实施方式的图像判定装置1,能够在已知对象者头部大小的情况下,根据对象者头部的像的大小来知晓从广角物镜系统的前侧焦点到对象者的距离,因此,能够在保护对象者隐私的状态下判别对象者的姿势(站立、蹲下、倒下)以及姿势的变化。
图6是表示基于图5的像的大小的变化率的图,表示对象者的头部位置每变化100mm,广角物镜系统所成像的像的大小的变化率。
由于从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部位置的距离从1000mm远离100mm的情况下的像的大小的变化率较大,为9.1%,所以根据本实施方式的图像识别装置1,只要身高差为100mm左右就能够根据身高差来识别多个对象者。
另一方面,在从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部位置的距离从2000mm远离100mm的情况下的像的大小的变化率变小,为4.8%。然而,虽然具体内容后述,但根据本实施方式的图像判定装置1,即使在从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部位置的距离变远的情况下,也能够检测出对象者的姿势的变化。
此外,图5、6均表示对象者处于广角物镜系统的视场角的低处(广角物镜系统的正下方)的情况的曲线图,当对象者处于广角物镜系统的周边视场角位置时,会与图5、6的曲线图不同,会随着与对象者的视角受到失真的影响。后述说明该失真的影响。
入射到广角物镜系统中的光束经由低通滤波器入射到摄像元件上,电路基板将摄像元件的输出转换为数字信号,并通过由ASIC构成的图像处理控制部对转换为数字信号的图像信号实施白平衡调整、锐度调整、伽玛校正、灰度调整等的图像处理,且进行JPEG等的图像压缩。被JPEG压缩了的静止画面存储在闪存11中。另外,在想记录动态画面的情况下,只要对图像信号进行MPEG处理并存储到闪存11中即可。
图4是表示与对象者姿势对应的头部大小变化的图。如图4所示,若将摄像部2设在起居室的天花板上并拍摄对象者的头部位置,则在对象者站立的情况下头部大小被拍摄得较大(左侧),在对象者倒下的情况下头部大小被拍摄得较小(右侧),在对象者蹲下的情况下头部大小被拍摄得比站立时小而比倒下时大(中央)。在本实施方式中,通过对象者的状态,即与Z方向对应的头部大小来判断对象者是正常还是异常。这样,由于关注的是沿着Z方向的对象者的头部大小,所以能够保护对象者的隐私。
此外,在对象者发生异常而倒在地面上的情况等之下,只要在上述的广角物镜系统中增加变焦镜头,就能够对眼部或口部进行连续拍摄,由此通过图案匹配来判定眼是否睁开、眼球是否在动,或者判定口部是否在动,根据口部动作判定是否在呼吸。
而且,已知对比度自动对焦(contrastautofocus)技术,即,对来自摄像元件的信号的高频率成分进行提取,检测出使其成为最大的物镜位置并进行焦点检测。在本实施方式中也可以采用对比度自动对焦来调整广角物镜系统的一部分以将其对准到最佳位置。
摄像部2的拍摄通常只要设定为每30分钟一次,一天拍摄四十八张静止画面就足够了,从而能够节约供给至图像判定装置1的电力和闪存11的记录区域。另外,也可以通过来自日历部12的时间日期信息来根据时间改变拍摄间隔。具体地说,可以在白天设为30分钟间隔,在夜间设为20分钟间隔。此外,若将摄像元件设为CMOS并省略机械快门而使用电子快门(滚动快门)的话,则在拍摄时不会发出声音,从而不会妨碍对象者的睡眠。
另外,也可以设为拍摄3~5秒左右的短动画来代替静止画面。
当CPU14从拍摄的图像中检测出异常时,摄像部2根据CPU14的指令在一分钟内进行一百张左右的连续拍摄,或者以十五秒的间隔拍摄一百张左右。此外,拍摄间隔的设定可以使用上述的设定部7进行。
摄像部2拍摄静止图像时的摄像时间和ISO感度等根据照度计4检测出的照度来决定,在起居室暗的情况下可以使ISO感度上升并且延长拍摄时间。另外,在图像判定装置1设在卧室中且对象者在睡眠时关掉所有照明灯的情况下,也可以通过LED5向对象者照明,或者使接口部8与卧室的照明器具协作来进行几秒照明(三秒左右)以确保拍摄所需亮度。只要通过焦热点传感器确认对象者的位置并通过未图示的驱动装置调整LED5的位置,使得照明光能够照射到该确认位置上,就能够高效地向对象者照明。该LED5可以设在天花板上,也可以设在卧室的任意位置上,另外,也可以使用LED以外的光源。此外,在卧室的照明器具已足够的情况下也可以省略LED5。另外,还可以采用LED照明来作为卧室的照明器具。
而且,拍摄对象者时的静止画面只要求是能够检测出对象者异常的程度的图像,与通常观赏的静止画面是不同的。由此,在光线暗的房间中拍摄时,也可以通过未图示的退避机构使配置在广角物镜系统中的红外滤光镜退避以确保光量。
(通信部3)
通信部3由天线、发送部、接收部等构成。在本实施方式中,通信部3可以设在起居室的角部,与指定的其他设备(对象者亲人的移动电话或警卫公司的电脑)进行对象者有无异常的通信,并且接收来自其他设备的声音信息等。通信部3在对象者没有异常的情况下,将时间日期信息和无异常的消息发送到指定的其他设备,但不发送所拍摄的图像。由此,能够保护对象者的隐私。此外,如后所述,当对象者发生异常的情况下能够在规定的条件下发送图像。
(焦热电传感器6)
焦热电传感器6是红外线传感器,检测人所发出的红外线并将检测结果输出给CPU14。在本实施方式中,焦热电传感器6以经由广角物镜系统检测红外线的方式配置。此外,焦热电传感器6也可以设在起居室的多个位置。
CPU14也可以在根据焦热电传感器6的输出检测出对象者进入到起居室时,向摄像部2发出拍摄的指示,然后使拍摄以三十分钟间隔进行。此外,在对象者从起居室离开几分钟左右就回来这样的情况下,不必将计时重置。
另外,CPU14当根据焦热电传感器6的输出检测出对象者不在起居室时,控制摄像部2使得即使在拍摄的定时也不进行拍摄。此外,在对象者几天之间都没有进入到起居室(也没在其他的房间)中,且在存储于日历部12中的预定中也没有收到外出的联络的情况下,CPU14通过通信部3向指定的其他设备通知对象者不在且存在发生异常的可能性的情况。
(日历部12)
如上所述,日历部12对例如年、月、日、时、分、秒的日历信息进行自动地计时,存储对象者的预定。对象者的预定从设定部7输入即可,另外,也可以朝着麦克9输入时间日期(期间)和目的地。在该情况下,需要在日历部12中设置声音识别功能,但可以只准备时间日期和目的地程度的简单的声音词典,因此不会造成系统大型化。另外,预定的输入还可以是对应于来自扬声器10的提问(何时,去哪里)而朝着麦克9进行声音输入。
日历部12一到晚上就经由扬声器10就下一日的预定与对象者进行联络,并在下一日的早晨再次联络。
CPU14可以根据输入到日历部12中的预定,经由接口部8设置闹钟或者在电视机上显示预定。另外,若在预定中输入有想看电视的意思,则还可以自动地打开电视机开关,或者能够对想看的节目进行录像。
(校准)
图7是将本实施方式的图像判定装置安装在起居室的情况下的流程图。以下顺着图7的流程图说明图像判定装置的安装。
在步骤1中,指定用于就对象者有无异常进行通信的通信设备。其例如能够指定为亲人的移动电话等的移动设备、电脑、和警卫公司的电脑等。另外,能够在亲人和警卫公司中设定隐私程度。例如,在相对于亲人即使降低隐私程度也没有问题的情况下,能够许可异常时的图像的传送,或者解除后述的遮挡处理或降低遮挡处理水平。另一方面,在相对于警卫公司使隐私程度比亲人高的情况下,能够即使在异常时也禁止图像的传送,或者只许可传送经后述的遮挡处理遮挡了的图像。
基于步骤1的指定,CPU14经由指定的设备和通信部3就对象者有无异常进行通信。
在步骤2中,指定电视机、音频设备以及钟表等的连接设备。具体地,经由接口部8通过有线、无线等例如与电视机连接,在电视机上显示存储在日历部12中的行动预定表,或者在日历部12中被预约的时间日期打开电视机的开关,或者对预约的节目进行录像。同样地,可以在日历部12中被预约的时间日期打开音频设备的开关,或者鸣响钟表的闹铃。
在步骤3中,CPU14将起居室的代表性的位置与对象者的头部位置的关系存储到闪存11中。
图8是表示对象者处于起居室的步行区域(没有设置沙发、桌子或椅子等的、X方向和Y方向的区域)的情况的图。
如图8所示,CPU14例如通过摄像部2拍摄对象者站立情况下的头部,并将对象者站立情况下的Z方向上的头部位置与大小关联地存储到闪存11中。此时,CPU14也对在起居室中对象者所可能站立的X方向、Y方向的位置进行认识。具体的说,是没有沙发、桌子、椅子等的对象者能够站立的位置。而且,除了对象者的Z方向上的头部大小,还可以根据拍摄到的图像类推出在比对象者的头部位置稍高的位置Z1和稍低的位置Z2的范围内的头部大小,并将该类推出的头部大小进行存储。这样,能够设定对象者处于正常时的头部大小的容许范围。
图9是表示对象者处于壁柜附近的情况。
当对象者处于壁柜附近的情况下,考虑有站立的情况和蹲下的情况。因此,如图9所示,CPU14通过摄像部2拍摄对象者蹲下时的头部,并将高度Z3的位置与大小关联地存储到闪存11中。另外,CPU14将从高度Z1到高度Z2的范围内的头部大小设定为在壁柜附近的区域中的容许范围。此外,即使在高度Z1到高度Z2的范围内,当对象者的头部大小长时间为高度Z3以下时,也存在对象者发生了异常的可能性。在这样的情况下,CPU14通过摄像部2连续地拍摄头部,若通过图案匹配头部动了的话,则判定为正常,在头部不动时通过扬声器10进行询问。
图10是表示摄像元件拍摄到的对象者头部的像的大小根据对象者的位置变化的图。在此,摄像元件的中心与广角物镜系统的光轴中心一致。
即使在图8所示的对象者在起居室中站立的情况下,对于站立在门附近的情况与站立在摄像部2的正下方的情况,摄像部2拍摄到的头部大小也会变化。
如图10所示,从摄像元件在P1拍摄到的像中可了解到像的大小、距摄像元件中心的距离L1、距摄像元件中心的角度θ1。距摄像元件中心的距离L1为表示广角物镜系统的前侧焦点与对象者头部的距离的参数。另外,距摄像元件中心的角度θ1为表示广角物镜系统的相对于对象者的视角的参数。如上述那样,即使对象者处于相同姿势,摄像元件在P1拍摄到的像的大小,与摄像元件在P2拍摄到的像的大小也会不同。由此,CPU14根据距摄像元件中心的距离L1、L2、距摄像元件中心的角度θ1、θ2来对拍摄到的像的大小进行修正。换言之,在对象者为相同姿势的情况下进行修正,使得摄像元件在P1拍摄到的像的大小与摄像元件在P2拍摄到的像的大小在实质上相等。与该修正相关的参数也存储在闪存11中。在上述说明中,能够根据摄像元件所拍摄到的像的位置检测出对象者的位置,但是,也可以取而代之,通过向对象者照射光并接受由对象者反射的光来检测出摄像部2与对象者之间的距离。
这样,本实施方式的图像判定装置1能够检测出摄像部2与对象者的位置关系(距对象者的距离和与对象者的视角),因此不管对象者处于起居室的哪个位置都能够高精度地检测出对象者的姿势。
此外,在对象者为多个的情况下,由于身高和头部大小都不同,所以在闪存11中存储每个对象者的与Z方向的头部位置对应的头部大小及X、Y方向的位置信息。在该情况下,多个对象者的图像可以通过摄像部2同时地拍摄,也可以分别地拍摄。
而且,还可以通过设定部7输入多个对象者的身高和头部大小(例如直径)并存储在闪存11中。由于闪存11存储多个对象者的身高和头部大小,所以,例如只要在第一对象者从门进入到起居室时通过摄像部2拍摄第一对象者的头部,CPU14就能够由拍摄到的像的大小与存储在闪存11中的身高信息识别出进入到起居室中的人是第一对象者。这样,通过将多个对象者的身高存储到闪存11中,即使头部大小相差不大,也能够利用身高差在保护隐私的同时,对多个对象者进行识别。
但是,存在如下问题:由于在对象者蹲下或倒下的情况下实质上未产生身高差,所以无法识别对象者。即使在这样的情况下,特别地成为问题的也是,单独的对象者留在起居室中的情况。
只要CPU14利用焦热电传感器6的输出,在门附近拍摄从起居室出去的对象者的图像,就能够判定从起居室出去的人,根据该结果能够判定留在起居室中的人。这样,本实施方式的摄影部2在对象者移动到摄像部2的拍摄范围外之前拍摄对象者,不仅能够确定是否有人留在起居室中,还能够确定出留下的人。
另外,也可以使对象者的样板图像(例如,摄像部2拍摄到的对象者的头部的图像)存储到闪存11中,通过进行样板匹配来识别倒下的对象者。
此外,对象者进入到起居室时的拍摄能够在对象者处于摄像部2的正下方附近时进行,由此能够高精度地进行基于身高对对象者的识别。
此外,也可以取代输入对象者的身高和头部大小,而是拍摄起居室的构造物(例如门)和对象者,只要构造物的大小(例如门的高度为2m、宽为1m)为已知,就能够根据构造物推定出对象者的身高和头部大小。在该情况下,构造物的大小事先存储在闪存11中即可,摄像部2优选在对象者为相同姿势(站立状态)下进行拍摄。
另外,在对象者是小孩的情况下,由于身高会长高或头部大小会变大,所以例如每年拍摄作为基准的静止画面即可。此外,在变更房间布局的情况下,只要对对象者的与Z方向的头部位置对应的头部大小和X、Y方向的位置信息的关系进行更新即可。
而且,CPU14基于焦热电传感器6的输出,将对象者在起居室度过的时间或时间带按照平日、休息日存储到闪存11中。
在步骤4中,对拍摄到的图像进行遮挡加工。此外,在对象者不希望进行遮挡加工的情况下,也可省略本步骤。遮挡加工只要如下这样进行即可:例如降低拍摄到的图像整体的分辨率,或者向头部以外的部分加入马赛克或降低分辨率,或者从拍摄到的图像检测出肤色部分,并向肤色部分加入马赛克或降低分辨率。
在步骤5中,进行拍摄图像的时间间隔、来自扬声器10的声音的音量等的设定确认。另外,CPU14在由扬声器10发出声音时,或在由麦克9收集对象者的语言时,经由接口部8进行控制使得TV或音频设备的音量降低。
(动作的流程图)
图11是表示本实施方式的图像判定装置的动作的流程图。下面,基于该流程图继续进行说明。
CPU14基于焦热电传感器6的输出判断对象者是否在起居室中(步骤1)。CPU14在对象者处于起居室时进入步骤2,在对象者不在起居室时重复步骤1。
CPU14控制日历部12开始计时(步骤2)。该步骤2与后述的步骤8关联,是用于设定对象者处于正常时的静止画面的拍摄间隔的步骤。
CPU14判断静止画面的拍摄次数是否为规定次数(步骤3)。该步骤3是用于在后述那样难以判断对象者的状态的情况下、即使连续地拍摄对象者的静止画面也无法判定对象者的状态的情况下,采取下一步方法的步骤。在本实施方式中,例如将300~500次的静止画面的拍摄作为规定次数,将其拍摄时间设定为从三分钟至五分钟左右。
CPU14根据摄像部2的摄像元件的输出确认对象者的位置(步骤4)。这是为了根据对象者的位置修正广角物镜系统的像差的影像。下面,说明广角物镜系统的像差的影响。
如上述那样,本实施方式的广角物镜系统以视场角80度、焦距6.188mm来设计,因此若起居室的天花板的高度为2.6m,对象者的身高为1.6m,则以广角物镜系统的正下方为中心、半径为5.67m的圆内(大致100m2)成为摄像部2的图像取得范围。因此,只要是通常的房间的大小,不论对象者在房间的哪个位置都能够用本实施方式的广角物镜系统拍摄对象者的头部。
当对象者处于广角物镜系统的正下方附近时(视角较低时),由于对象者的头部的像的大小与f·tanθ(f为焦距)成比例,所以头部距地面的高度与像的大小(直径)的关系如图5(b)所示,在头部的高度从距地面400mm的位置变化300mm而到距地面100mm的位置时像的变化为68μm,用像素数换算则大致为12像素左右。由此,本实施方式的图像判定装置1在对象者处于广角物镜系统的正下方附近时,能够检测出对象者头部的高度变化了300mm的情况。
接下来,关于对象者处于中间的视场角位置(视场角70度左右)的情况进行探讨。图12是表示广角物镜系统的视场角与失真的关系的图,如该图所示,随着视场角变大失真也变大,在视场角70度时受到-50%左右的失真的影响。由此,即使距广角物镜系统的前侧焦点的距离相同,与对象者处于广角物镜系统的正下方附近时的像的大小相比,视场角70度附近的像的大小也会大致变成一半。然而,在视场角70度附近,对象者的头部的高度位置变化了300mm的情况下的像的大小的变化,用像素数换算则大致为6像素左右,因此本实施方式的图像判定装置1即使在视场角70度附近,也能够检测出对象者的头部的高度变化了300mm的情况。在该情况下,图像判定装置1从斜上方检测对象者的头部,因此也可以根据距广角物镜系统的视角在考虑头部的纵横比的情况下修正头部大小。
最后,关于对象者处于最周边的视场角位置(视场角80度附近)的情况进行探讨。如上述的图12所示,在视场角80度时受到-80%左右的失真的影响,成为视场角中心的大致20%倍。而且,由于从广角物镜系统的前侧焦点到对象者头部的距离比对象者处于视场角中心时变远,所以在头部的高度位置变化了的情况下,像大小的变化变小。具体地为,在对象者处于视场角80度附近的情况下,在头部的高度位置变化了300mm的情况下的像的大小的变化,用像素数换算大致为1像素左右。因此,本实施方式的图像判定装置1在视场角80度附近,难以检测出对象者的头部的高度变化了300mm的情况。但是,广角物镜系统的最周边视场角位置即使在起居室中也是房间的角落,是例如窗、门这些大小已知的构造物。由此,在本实施方式中,拍摄位于房间的角落的窗、门,并且测定其高度且与拍摄结果建立对应关系。也就是说,通过将对象者的头部位置与例如窗或门的构造物位置建立对应关系,即使在广角物镜系统的最周边视场角位置上,也能够检测出对象者的头部位置的变化。
此外,若设置多个广角物镜系统则能够提高对象者处于房间角落时的检测精度,另外也能够应对更大的起居室。
CPU14在通过步骤3判断出的拍摄次数在300~500次以内的情况下,通过步骤5进行静止画面的拍摄,通过步骤6进行图像特征量的计算。具体地为,根据拍摄的静止画面与X、Y方向关联地算出Z方向的头部大小。
CPU14判断根据对象者的X、Y方向的位置和算出的头部大小是否能够判定出对象者的状态(步骤7)。
图13是表示对象者在桌子前坐在椅子上的状态的图。如图13所示,在对象者坐在椅子上的情况下,对于对象者处于正常的情况和对象者发生某种异常而靠在椅子上或趴在桌子上的情况,存在由于头部大小的变化小而难以判定对象者处于正常还是异常的情况。如上述那样,图像判定装置1能够识别100mm左右的高度的变化,但在广角物镜系统与对象者之间的视角较大的情况或对象者坐在椅子上的情况下,由于离广角物镜系统的距离大,所以设置步骤7。
在这样的情况下,CPU14认为无法判定对象者是否正常而退回至步骤3,如上述那样地在几分钟内进行几百次的静止画面的拍摄,并以用虚线包围的方式关注对象者的头部,来判定头部是否在动。
CPU14若判断为以规定的拍摄次数能够判定对象者的状态,则通过步骤8判定对象者的状态。
CPU14在判断对象者为正常状态的情况下,在步骤9待机直到经过规定时间(例如从计时开始15分钟)后回到步骤1。此外,CPU14即使在对象者为正常的情况下,也在通过设定部7所设定的每个时间(例如以八小时为间隔上午七点、下午三点、晚上十一点)将无异常的情况向预先指定的设备通信。
另外,CPU14在判断对象者为异常状态的情况下,进入步骤10。
图14是在对象者被判断为异常的情况下的静止画面。如图14所示,虽然起居室的X、Y方向为步行区域,但是对象者头部的高度处于比Z2低的起居室的地面上。在这样的情况下,由于对象者的头部大小比步行区域中的头部大小明显变小,所以CPU14判断为对象者异常。
CPU14在步骤10将对象者处于异常的情况向预先指定的设备通信。
CPU14判定从隐私程度设定得低的亲人等的移动电话或电脑等是否要求图像(步骤11),在要求图像的情况下,在步骤12传送图像,而后等待从所指定的设备来的指示(步骤13)。此外,CPU14即使在步骤12传送图像时,也可以禁止传送在判断为正常时拍摄的静止画面,只传送在判断为异常时的图像。由此,能够确保对象者的隐私。
另外,CPU14在没有要求图像的情况下进入步骤13,等待从所指定的设备来的指示。此外,在本实施方式的图像判定装置进行图像的传送时,能够用静止画面和动画任意地进行对应。
另一方面,CPU14在步骤3中判定为超出规定的拍摄次数的情况下,进入步骤14,使用扬声器10向对象者进行“没关系吗”、“身体情况怎么样”这样的询问。此时,CPU14经由接口部8进行控制,以降低音频设备等成为音源的设备的音量(或静音)。
CPU14经由麦克9收集对象者的声音(步骤15),使用未图示的声音词典进行声音分析(步骤16)。在该情况下,由于对象者说出的语言为“没关系”、“什么?”、“不舒服”、“救命”等定型的语言,所以不需要将声音词典大型化(复杂化),也不需要进行如分析对话那样的费力的声音分析。
此外,通过分别将扬声器10以及麦克9用未图示的驱动装置(例如,步进电机)朝着对象者的所在位置驱动,从而能够高效地进行基于扬声器10的询问以及基于麦克9的声音收集。
CPU14在认识到由对象者表示正常的语言时退回到步骤1,在认识到由对象者表示异常的语言或对象者没有应答的情况下,判定为对象者处于异常并进入步骤10(步骤17)。
此外,还可以在步骤10中的异常的联络之前,进行如步骤14所记载那样地基于麦克9的询问。通过这样做,能够不仅报告对象者处于异常,还能够将头痛、无法说出话来等更具体的状态向预先指定的设备通信。
—变形例—
在上述的实施方式中,将摄像部2设在天花板上而从上面拍摄对象者的头部,但还可以将摄像部2以能够从侧面拍摄对象者的方式设在起居室或卧室中。通过从侧面拍摄对象者,能够易于判定眼部、口部、鼻部等的动作。而且,若使用设在天花板上的摄像部2的静止画面和从侧面拍摄对象者的静止画面的双方来判定对象者是否正常的话,能够进行更高精度的判定。
另外,在上述实施方式中,通过焦热电传感器6来判定对象者是否处于起居室中,但是,若将基于摄像部2的拍摄间隔变短,并通过拍摄结果来判定对象者是否处于起居室中的话,能够将焦热电传感器6省略。
此外,在上述实施方式中,将本实施方式的图像判定装置设在起居室或卧室中,当然能够设在走廊、卫生间、浴室等,另外还能够在办公室或学校等进行广泛适用。
上述的实施方式是本发明的优选的实施例。但是,并不限于此,在不脱离本发明的要旨的范围内能够进行多种变形实施。

Claims (7)

1.一种电子设备,其特征在于,具有:
特定被摄物体的状态的第一特定部;和
处理部,其在所述第一特定部所特定的所述被摄物体的状态为特定状态的情况下,进行规定处理。
2.如权利要求1所述的电子设备,其特征在于,具有第二特定部,其在所述被摄物体的状态为特定状态的情况下,特定所述被摄物体的一部分部位的状态。
3.如权利要求1所述的电子设备,其特征在于,具有发送部,其在所述被摄物体处于特定状态的情况下,将所述被摄物体的图像向外部设备发送。
4.如权利要求1所述的电子设备,其特征在于,具有输出部,其在所述被摄物体处于特定状态的情况下输出声音。
5.如权利要求1~4中任一项所述的电子设备,其特征在于,所述第一特定部基于所述被摄物体的特定部位的大小来特定所述被摄物体的状态。
6.如权利要求1~4中任一项所述的电子设备,其特征在于,所述第一特定部基于所述被摄物体的特定部位的大小、和所述被摄物体的位置来特定所述被摄物体的状态。
7.如权利要求1~4中任一项所述的电子设备,其特征在于,所述第一特定部根据所述被摄物体的位置改变判定所述被摄物体处于特定状态的基准。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111274990A (zh) * 2020-02-11 2020-06-12 广东同天投资管理有限公司 对脊柱形态进行分类的计算机设备和存储介质

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012066910A1 (ja) * 2010-11-19 2012-05-24 株式会社ニコン 誘導装置、検出装置及び姿勢状態判定装置
CN102629412B (zh) * 2012-04-26 2013-12-04 北京恒通安信科技有限公司 基于综合安全指数的便携式户外老人看护仪
CN104077884B (zh) * 2013-03-26 2018-01-05 中兴通讯股份有限公司 一种地震呼救装置、地震搜救装置、方法和智能终端
CN103295365B (zh) * 2013-06-22 2015-01-21 瞿洪贵 老人跌倒自动呼救器
KR101849365B1 (ko) * 2014-11-05 2018-04-16 한화테크윈 주식회사 영상 처리 장치 및 방법
CN107408308A (zh) * 2015-03-06 2017-11-28 柯尼卡美能达株式会社 姿势检测装置以及姿势检测方法
JP6115693B1 (ja) * 2015-06-09 2017-04-19 コニカミノルタ株式会社 対象物検出装置および対象物検出方法ならびに被監視者監視装置
US11000078B2 (en) * 2015-12-28 2021-05-11 Xin Jin Personal airbag device for preventing bodily injury
JP6954522B2 (ja) * 2016-08-15 2021-10-27 株式会社木村技研 セキュリティ管理システム
JP6725411B2 (ja) * 2016-12-27 2020-07-15 積水化学工業株式会社 行動評価装置、行動評価方法
JP7489633B2 (ja) * 2017-08-02 2024-05-24 株式会社木村技研 セキュリティ管理システム
WO2019206239A1 (en) * 2018-04-27 2019-10-31 Shanghai Truthvision Information Technology Co., Ltd. Systems and methods for detecting a posture of a human object
CN109805819A (zh) * 2019-01-28 2019-05-28 上海与德通讯技术有限公司 一种马桶控制方法、装置、终端及存储介质
CN109887238B (zh) * 2019-03-12 2021-09-24 朱利 一种基于视觉和人工智能的跌倒检测系统及检测报警方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1503194A (zh) * 2002-11-26 2004-06-09 中国科学院计算技术研究所 利用身材信息辅助人脸信息的身份识别方法
CN1647535A (zh) * 2002-04-25 2005-07-27 松下电器产业株式会社 物体检测装置、物体检测服务器以及物体检测方法

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3425387A (en) * 1967-08-28 1969-02-04 Charles R Mitchell Disguised scale means for approximating the height of a hold-up man
JP2752335B2 (ja) 1994-09-27 1998-05-18 鐘紡株式会社 病室内患者監視装置
JPH0965325A (ja) * 1995-08-21 1997-03-07 Mitsubishi Denki Eng Kk 画像監視装置
JPH1173582A (ja) * 1997-08-29 1999-03-16 Nippon Signal Co Ltd:The 徘徊老人用追尾ロボット
JP2000099863A (ja) * 1998-09-18 2000-04-07 Mitsubishi Electric Corp 異常検出装置
JP2000134611A (ja) 1998-10-21 2000-05-12 Mitsubishi Electric Corp 侵入者監視装置
JP2000171215A (ja) * 1998-12-03 2000-06-23 Techno Wave:Kk 物流情報読取り装置
JP2001052270A (ja) 1999-08-10 2001-02-23 Tokyu Community Corp 遠隔監視システム
JP2001148011A (ja) 1999-11-19 2001-05-29 Fujitsu General Ltd 画像認識による小動物識別方法および小動物識別装置
JP3904106B2 (ja) * 2000-05-18 2007-04-11 株式会社ノーリツ 人体検知装置
JP2002109666A (ja) * 2000-10-04 2002-04-12 Sekisui Chem Co Ltd 生活見守り宅内システム及び生活見守りセンタシステム
JP2002142214A (ja) 2000-11-02 2002-05-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像監視システム
GB0112990D0 (en) * 2001-05-26 2001-07-18 Central Research Lab Ltd Automatic classification and/or counting system
US20030058111A1 (en) * 2001-09-27 2003-03-27 Koninklijke Philips Electronics N.V. Computer vision based elderly care monitoring system
JP3996428B2 (ja) 2001-12-25 2007-10-24 松下電器産業株式会社 異常検知装置及び異常検知システム
JP2004129280A (ja) 2003-10-20 2004-04-22 Nec Saitama Ltd 遠隔制御システム、その制御方法及びそのプログラム
JP4582297B2 (ja) * 2004-06-25 2010-11-17 日本電気株式会社 レプリケーションシステム、装置、方法、およびプログラム
US7613324B2 (en) * 2005-06-24 2009-11-03 ObjectVideo, Inc Detection of change in posture in video
US7539532B2 (en) * 2006-05-12 2009-05-26 Bao Tran Cuffless blood pressure monitoring appliance
JP2008052626A (ja) * 2006-08-28 2008-03-06 Matsushita Electric Works Ltd 浴室異常検知システム
JP2008052631A (ja) 2006-08-28 2008-03-06 Matsushita Electric Works Ltd 異常検知システム
JP2008092538A (ja) * 2006-10-04 2008-04-17 Ishihara Sangyo:Kk 患者検知システム
JP5153206B2 (ja) 2007-05-10 2013-02-27 能美防災株式会社 家庭用セキュリティ機器及びその端末
US7961946B2 (en) * 2007-05-15 2011-06-14 Digisensory Technologies Pty Ltd Method and system for background estimation in localization and tracking of objects in a smart video camera
JP3143307U (ja) * 2007-08-08 2008-07-17 株式会社徳永装器研究所 要見守り者の動き検知通報装置。
JP2009140407A (ja) 2007-12-10 2009-06-25 Oki Electric Ind Co Ltd 通過者監視装置
CN101404758A (zh) * 2008-09-09 2009-04-08 陈如柏 录像防盗装置
US20100145998A1 (en) * 2008-10-02 2010-06-10 Stephany Poce Dynamic interactive personal information and rating system
US8427324B2 (en) * 2010-07-30 2013-04-23 General Electric Company Method and system for detecting a fallen person using a range imaging device
US9338409B2 (en) * 2012-01-17 2016-05-10 Avigilon Fortress Corporation System and method for home health care monitoring

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1647535A (zh) * 2002-04-25 2005-07-27 松下电器产业株式会社 物体检测装置、物体检测服务器以及物体检测方法
CN1503194A (zh) * 2002-11-26 2004-06-09 中国科学院计算技术研究所 利用身材信息辅助人脸信息的身份识别方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111274990A (zh) * 2020-02-11 2020-06-12 广东同天投资管理有限公司 对脊柱形态进行分类的计算机设备和存储介质
CN111274990B (zh) * 2020-02-11 2024-01-12 广东同天科技产业发展有限公司 对脊柱形态进行分类的计算机设备和存储介质

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