CN109963539B - 看护辅助系统及其控制方法、以及计算机可读取的记录介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种辅助床上的对象的看护的看护辅助系统，其具有：图像取得部，其取得由拍摄装置拍摄的图像；判定基准存储部，其按多个判定区域中的每一个而预先设定有用于判定危险的状态的判定基准，所述多个判定区域基于图像内的床的区域而被设定；检测部，其从由上述图像取得部取得的上述图像中检测上述对象；状态识别部，其识别由上述检测部检测到的上述对象的状态；判定部，其使用与由上述检测部检测到上述对象的位置对应的判定区域的判定基准，判定由上述状态识别部识别的上述对象的状态的危险程度；以及输出部，其进行与由上述判定部判定的危险程度相应的通知。

Description

看护辅助系统及其控制方法、以及计算机可读取的记录介质
技术领域
本发明涉及用于辅助床上的对象的看护的技术。
背景技术
为了预先防止从床上跌落的事故等，已知有医院及看护机构等中的辅助患者的看护的系统。专利文献1中提出有一种系统，利用摄像机影像识别患者的动作(移动头/要起来/已起来/翻身/要下床/已下床)，并根据患者的动作内容与患者的容体(差/中/良)的组合，以适当的警报级别进行通知。专利文献2中提出有一种系统，利用摄像机影像检测患者的移动方向，基于患者的移动方向和过去的状态(着床状态/起床状态/离床状态/不在状态)的组合，判别患者的当前的状态。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2012-071004号公报
专利文献2：日本特开2012-170483号公报
发明内容
发明所要解决的课题
如上所述，目前进行着利用摄像机影像检测人的活动及状态并有益于看护辅助的尝试。但是，例如虽然能够检测患者从床离开(离床)等，但不能区分是安全离床了还是存在有跌倒或跌落的可能性。另外，也不能判断患者的当前状态是安全还是危险。因此，在现有的方法中，存在如下课题：尽管患者处于安全的状态也进行通知警报，从而使护士等遭受不必要的麻烦。
本发明是鉴于上述实际情况而完成的，其目的在于，提供一种技术，能够迅速且更高精度地检测床上的对象的危险的状态。
用于解决课题的手段
为了达成上述目的，本发明中采用如下方法：基于床的区域设定多个判定区域，并按每个判定区域而切换危险程度的判定基准。
具体而言，本发明的第一方式提供一种看护辅助系统，用于辅助床上的对象的看护，其特征在于，具有：图像取得部，其取得由拍摄装置拍摄的图像；判定基准存储部，其按多个判定区域中的每一个而预先设定有用于判定危险的状态的判定基准，所述多个判定区域基于图像内的床的区域而被设定；检测部，其从由所述图像取得部取得的所述图像中检测所述对象；状态识别部，其识别由所述检测部检测的所述对象的状态；判定部，其使用与由所述检测部检测到所述对象的位置对应的判定区域的判定基准，判定由所述状态识别部识别的所述对象的状态的危险程度；以及输出部，其进行与由所述判定部判定的危险程度相应的通知。
根据该结构，能够根据图像判定对象是处于安全的状态还是危险的状态。特别地，由于设为基于床的区域设定多个判定区域，并根据检测到对象的位置而切换判定基准的结构，因此能够迅速且比以往高精度地检测床上的对象的危险。而且，通过设为进行与危险程度相应的通知，能够提高接受通知侧的便利性。
在本发明中，也可以设为所述状态识别部识别所述对象的头部的状态，所述判定部判定所述头部的状态的危险程度。通过监视头部的状态，能够高精度地检测对象的危险行动。具体而言，所述头部的状态也可以包含头部的朝向、头部的移动速度、头部的移动方向、头部的移动矢量中至少一个以上的项目。
优选所述头部的状态包含头部的朝向、头部的移动速度、头部的移动方向、头部的移动矢量中的多个项目，所述判定部判定与所述多个项目有关的危险程度。通过使用与多个项目有关的危险程度来综合评价对象的状态，能够进行可靠性更高的危险程度的判定。
优选所述输出部在所判定的所述危险程度比阈值小的情况下不进行通知。通过设为根据危险程度仅在必要的情况下进行必要的通知，从而能够消除尽管患者处于安全的状态也通知警报，使护士等遭受不必要的麻烦的问题。
此外，本发明能够作为具有上述结构或功能的至少一部分的看护辅助系统进行掌握。另外，本发明也能够作为包含上述处理的至少一部分的看护辅助方法或看护辅助系统的控制方法、及用于使计算机执行这些方法的程序、或非临时性地记录这种程序的计算机可读取的记录介质进行掌握。所述结构及处理各自只要不产生技术上的矛盾，就能够相互组合并构成本发明。
发明效果
根据本发明，能够迅速且更高精度地检测床上的对象的危险的状态。
附图说明
图1是示意性地表示看护辅助系统的硬件结构及功能结构的框图；
图2是表示拍摄装置的设置例的图；
图3是判定区域的设定处理的流程图；
图4A～图4C是对图像设定的判定区域的例子；
图5A是每个判定区域的头部朝向的判定基准的数据结构的一例，图5B 是说明表示8个方向的符号的图；
图6是实施例1的看护处理的流程图；
图7是实施例1的危险程度判定的例子；
图8是实施例2的看护处理的流程图；
图9是实施例2的危险程度判定的例子；
图10是实施例3的看护处理的流程图；
图11是实施例4的看护处理的流程图。
具体实施方式
本发明涉及用于辅助床上的对象的看护的技术。该技术能够适用于医院及看护机构等中自动检测检测患者或被护理者等的离床/起床行动，且在产生危险的状态的情况下等进行必要的通知的系统。该系统能够优选用于例如老年人、痴呆症患者、孩子等的看护辅助。
以下，参照附图说明用于实施本发明的优选的形式的一例。但是，以下的实施方式所记载的装置的结构及动作是一例，并不意味着将本发明的范围仅限定于此。
(系统结构)
参照图1和图2，说明本发明的实施方式的看护辅助系统的结构。图1 是示意性地表示看护辅助系统1的硬件结构及功能结构的框图，图2是表示拍摄装置的设置例的图。
看护辅助系统1具有拍摄装置10和信息处理装置11作为主要的硬件结构。拍摄装置10与信息处理装置11之间通过有线或无线连接。图1中，仅表示有一个拍摄装置10，但也可以将多台拍摄装置10与信息处理装置11连接。
拍摄装置10是用于拍摄床上的对象并输入图像数据的器件。作为拍摄装置10，能够使用黑白或彩色的可见光摄像机、红外线摄像机等。本实施方式中，为了即使在夜间(即使在房间内较暗的情况下)也能够看护对象，采用由红外线LED照明100和近红外线摄像机101构成的拍摄装置10。如图2 所示，拍摄装置10以从床20的头侧上方朝向腿侧而俯视床20的整体的方式设置。拍摄装置10以规定的时间间隔(例如，10fps)进行拍摄，其图像数据依次输入于信息处理装置11。
信息处理装置11是具备实时分析从拍摄装置10输入的图像数据，且自动检测床20上的对象21是否存在异常(是否处于危险的状态)的功能的装置。作为具体的功能，信息处理装置11具有：图像取得部110、检测部111、状态识别部112、判定部113、输出部114、区域设定部115、存储部116。本实施方式的信息处理装置11由具备CPU(处理器)、内存、存储器(HDD、 SSD等)、输入设备(键盘、鼠标、触摸面板等)、输出器件(显示器、扬声器等)、通信接口等的通用的计算机构成，上述的信息处理装置11的各功能通过CPU执行储存于存储器或内存的程序而实现。但是，信息处理装置11 的结构不限于该例。例如，也可以利用多台计算机进行分布式计算，也可以通过云服务器执行上述功能的一部分，也可以利用ASIC或FPGA那样的电路执行上述功能的一部分。
图像取得部110是取得由拍摄装置10拍摄的图像的功能。由图像取得部 110输入的图像数据临时存储于内存或存储器，并被提供给检测部111及状态识别部112的处理。
检测部111是分析由图像取得部110取得的图像，并从该图像中检测看护对象21的人体或其一部分(头部、脸、上半身等)的功能。可以使用任何方法作为从图像中检测人体或其一部分的方法。例如，能够优选采用使用了传统的Haar-like特征量或HoG特征量的识别器的方法及使用了近年来的 FasterR-CNN的方法的物体检测算法。本实施方式的检测部111通过使用了 Haar-like特征量的识别器来检测对象21的头部(脖子之上的部分)22，并输出头部22的位置(x，y)及尺寸(纵横的像素数)作为检测结果。头部22 的位置(x，y)例如以包围头部22的矩形框的中心点的图像坐标表示。此外，本实施方式的检测部111以图像坐标系的位置/尺寸来输出检测结果，但检测部111也可以将图像坐标系换算成空间坐标系，并输出对象21的空间坐标系中的三维位置及三维的尺寸。
状态识别部112是识别由检测部111检测的对象21的状态的功能。在本实施方式中，计算对象21的头部22的状态，具体而言，计算(1)头部22 的朝向、(2)头部22的移动速度、(3)头部22的移动方向这三项中的至少一项。
头部22的朝向例如可以基于头部22的图像中的面部器官(眼睛、鼻子、嘴等)的位置关系而进行识别，也可以通过使用对每个头部22的朝向进行了学习的多种识别器来进行识别，也可以使用其它的算法。另外，关于头部22 的朝向，也可以计算连续值(角度)，例如也可以判别是否与预先被决定的诸如朝右/正面/朝左的N种朝向(方向)中的任一项相符。另外，也可以计算 yaw(偏航角)、pitch(俯仰角)、roll(旋转角)的绕着3轴的朝向，也可以单纯地计算图像坐标系(xy平面内)中的朝向。
头部22的移动速度是每规定时间的头部22的移动量。例如，通过计算多帧前的图像中的头部22的位置与最新的图像中的头部22的位置之间的距离，能够得到移动速度。另外，头部22的移动方向例如能够根据连结多帧前的图像中的头部22的位置和最新的图像中的头部22的位置的线段的朝向(角度)而计算。也可以组合移动速度和移动方向，求得头部22的移动矢量。此外，在该情况下，也可以通过将图像坐标系换算成空间坐标系，计算实际空间(三维空间)中的移动速度、移动方向、移动矢量。
判定部113是基于检测部111及状态识别部112的结果，判定对象21的状态是安全的状态还是危险的状态的功能。具体而言，判定部113使用用于评价/判定危险的状态的“判定基准”，进行判定由状态识别部112识别的头部 22的状态(朝向、移动速度、移动方向、移动矢量中的至少一项)的“危险程度”的处理。危险程度的判定可以是安全/危险的两个阶段判定，也可以是危险程度＝0、1、2、···那样的多个阶段判定。在本实施方式中，具有如下特征，在存储部116内的判定基准存储部中预先设定有多个判定基准，判定部113根据检测到对象21(的头部22)的位置，切换使用的判定基准。关于该特征在稍后详细说明。
输出部114是进行与由判定部113判定的危险程度相应的通知的功能。输出部114能够根据危险程度，切换通知的要否(例如，仅在危险的状态的情况下进行通知)、通知的内容(例如消息的内容)、通知方式(例如声音、邮件、警报、警示灯)、通知对象(例如护士、医生)、通知的频率等。
区域设定部115是用于对由拍摄装置10拍摄的图像设定判定区域的功能。看护辅助系统1以床20上的对象21的状态监视为目的，因此，基于图像内的床20的区域设定判定区域。判定区域的设定也可以手动进行，也可以自动进行。在手动设定的情况下，区域设定部115也可以提供用于使用户输入图像内的床区域或判定区域本身的用户接口。在自动设定的情况下，区域设定部115也可以通过物体识别处理而从图像中检测床区域。
存储部116是存储看护辅助系统1用于进行处理的各种数据的功能。存储部116中至少设置用于存储判定基准的设定信息、判定区域的设定信息、过去多帧的图像数据或者检测结果(用于计算移动速度或移动方向)的存储区域。
(判定区域的设定)
参照图3和图4A～图4C说明判定区域的设定处理的一例。图3是由信息处理装置11执行的判定区域的设定处理的流程图，图4A～图4C是对图像设定的判定区域的例子。判定区域的设定处理在判定区域未设定的情况(例如，看护辅助系统1的设置时等)或者随着床及拍摄装置10的移动需要更新判定区域的情况下执行。
在步骤S30中，图像取得部110从拍摄装置10取得图像(图4A)。在步骤S31中，区域设定部115使用户输入床的四角的点40～43，并将由该4 个点40～43包围的四边形设定成床区域44(图4B)。在步骤S32中，区域设定部115基于床区域44计算4个判定区域A1～A4的范围(图4C)。然后，步骤S33中，区域设定部115将床区域44的信息(床区域44的四角的坐标)以及4个判定区域A1～A4的信息(各判定区域的四角的坐标)储存于存储部116，并结束设定处理。
判定区域A1是设定于床20的头侧的区域，在对象21在床20上睡觉的情况下，与头部22会处于的范围对应。判定区域A2是设定于床20的腿侧的中央的区域，与对象21从睡觉的状态到上半身起身的情况或从床20的腿侧下床或者掉下的情况下头部22会处于的范围对应。判定区域A3是设定于床 20的腿侧的左方的区域，与在对象21在床20的左边缘坐着的情况或从床20 的左侧下床或者掉下的情况下，头部22会处于的范围对应。判定区域A4是设定于床20的腿侧的右方的区域，与在对象21在床20的右边缘坐着的情况或从床20的右侧下床或者掉下的情况下，头部22会处于的范围对应。如图 4C所示，判定区域A2～A4扩张至床区域44的外侧。
这样设定了多个判定区域的理由在于，是安全的状态还是危险的状态的评价会依赖于对象21处于于床20上的何处而变化。例如，在对象21的头部 22处于判定区域A1内的情况下，认为对象21以正常的姿势在床20上睡觉，可以说即使头部22大幅移动或改变朝向，对象21从床20跌落的危险性也低。另外，在对象21的头部22处于判定区域A3内的情况下，如果头部22朝向左侧，则认为对象21以自己的意图要从床20下床，能够评价为危险程度低，但如果头部22朝向上或下或右侧，则应判断为发生了一些异常或存在跌落的危险性。关于判定区域A4，其成为与判定区域A3左右相反的判定。
图5A表示被设定于存储部116中的判定基准的数据结构的一例。图5A 是头部朝向的判定基准的例子。“-1，-1”，“-1，0”···等符号如图5B所示那样表示头部朝向(8个方向)，判定基准的值表示危险程度。表示了值越大则危险程度越高，1是危险程度最低的头部朝向，5是危险程度最高的头部朝向。如上所述，由于判定区域A1～A4各自中是安全的状态还是危险的状态的评价不相同，因此在存储部116内的判定基准存储部中按每个判定区域关联了不同的判定基准。此外，图5A的例子是头部朝向的判定基准，但也可以设定头部的移动速度、移动方向等、与判定部113中用于评价的多个项目对应的判定基准。
接着，对本实施方式的看护辅助系统1的看护处理的具体的实施例进行说明。
＜实施例1＞
参照图6和图7说明实施例1的看护处理的一例。图6是由信息处理装置11执行的实施例1的看护处理的流程图，图7是危险程度判定的例子。
在步骤S60中，图像取得部110从拍摄装置10取得图像。取得的图像临时存储于存储部116。步骤S61中，检测部111从在步骤S60中取得的图像中检测对象的头部。在步骤S62中，状态识别部112推定步骤S61中检测的头部的朝向。图7表示了在判定区域A3内检测到头部22，且头部22的朝向推定为箭头70的方向的例子。
在步骤S63中，判定部113从存储部116读出与判定区域A3对应的判定基准。图7的符号71示意性地图示了与判定区域A3对应的判定基准，实线的箭头72表示“安全的朝向”(危险程度＝1)，虚线的箭头73表示“危险的朝向”(危险程度＝5)。而且，在步骤S64中，判定部113使用与判定区域 A3对应的判定基准，判定头部22的朝向(箭头70)是安全的朝向还是危险的朝向。图7的例子中，得到安全的朝向(危险程度＝1)的判定结果。即，根据头部22的朝向向着床的外侧，视为对象以自己的意图要从床上下床，并判定为危险程度低。
然后，输出部114进行与危险程度相应的通知(步骤S65)。在本实施例中，在危险程度为规定的阈值(例如3)以上的情况下进行通知(例如呼叫护士)(步骤S66)，在危险程度比阈值小的情况下不进行通知。因此，在图7 的例子的情况下，不进行通知。
根据以上叙述的方法，能够根据图像判定对象是处于安全的状态还是处于危险的状态，因此，能够迅速且比以往高精度检测床上的对象的危险。而且，通过根据危险程度而仅在必要的情况下进行必要的通知，从而能够消除尽管患者处于安全的状态也通知警报，使护士等遭受不必要的麻烦的问题。
＜实施例2＞
参照图8和图9说明实施例2的看护处理的一例。图8是由信息处理装置11执行的实施例2的看护处理的流程图，图9是危险程度判定的例子。
在步骤S80中，图像取得部110从拍摄装置10取得图像。取得的图像临时存储于存储部116。在步骤S81中，检测部111从在步骤S80中取得的图像中检测对象的头部。检测到的头部的位置的信息与该图像的时刻信息或帧编号相对应地存储于存储部116。接着，状态识别部112从存储部116读取规定时间前(例如1秒前)的图像中的头部的位置的信息(步骤S82)，基于规定时间前的头部的位置和在步骤S81中检测到的头部的位置，计算头部的移动速度(每规定时间的移动量)和移动方向，并求得头部的移动矢量(步骤 S83)。图9表示在判定区域A3内检测到头部22，并计算出头部22的移动矢量如箭头90所示的例子。
在步骤S84中，判定部113从存储部116读取与判定区域A3对应的判定基准。图9的符号91、92是示意性地图示与判定区域A3对应的判定基准的图。符号91是与移动方向有关的判定基准的例子，实线的箭头93表示“安全的朝向”(危险程度＝1)，虚线的箭头94表示“危险的朝向”(危险程度＝2)。另外，符号92是与移动速度(移动量)有关的判定基准的例子，表示为箭头越长，危险程度越大。在该例子中，根据移动速度分配1～4的4个阶段的危险程度。
在步骤S85中，判定部113使用判定基准91、92来判定头部22的移动矢量90的危险程度。例如，能够将关于移动方向的危险程度和关于移动速度的危险程度的积(乘法值)或和(加法值)等设为移动矢量90的危险程度。在图9的例子中，移动方向为安全(危险程度＝1)，但移动速度较大(危险程度＝4)，因此得到移动矢量90的危险程度为4(在乘法值的情况下)的判定结果。即，如果仅观察头部22的移动方向，则是从床上下床的方向，但由于其移动速度(移动量)非常大，因此视为不是从通常的从床上下床的动作，而是从床上跌落或跌倒的动作，并判定为危险程度高。
然后，输出部114进行与危险程度相应的通知(步骤S86)。在本实施例中，在危险程度为规定的阈值(例如3)以上情况下进行通知(例如呼叫护士) (步骤S87)。因此，在图9的例子的情况下，进行通知。根据本实施例的方法，也与实施例1一样，能够迅速且比以往高精度地检测床上的对象的危险，并且能够减少不必要的通知，消除使护士等遭受不必要的麻烦的问题。
＜实施例3＞
参照图10说明实施例3的看护处理的一例。图10是由信息处理装置11 执行的实施例3的看护处理的流程图。
在步骤S100中，图像取得部110从拍摄装置10取得图像。取得的图像临时存储于存储部116。在步骤S101中，检测部111从在步骤S100中取得的图像中检测对象的头部。检测到的头部的位置的信息与该图像的时刻信息或帧编号相关联地被存储于存储部116。接着，状态识别部112从存储部116 中读取规定时间前(例如1秒前)的图像中的头部的位置的信息(步骤S102)，基于规定时间前的头部的位置和在步骤S101中检测到的头部的位置，计算头部的移动速度(每规定时间的移动量)(步骤S103)。
在步骤S104中，判定部113从存储部116读取与检测到头部的判定区域对应的判定基准。在本实施例中，按每个判定区域设定了将移动速度与危险程度相关联的判定基准。例如，在判定区域A1中检测到头部的情况下，对象应处于睡觉的状态。因此，可以基于起来动作(上半身起身的动作)时头部的一般速度(例如20cm/秒)，设定对于判定区域A1的判定基准(例如，移动速度为20cm/秒以下的情况：危险程度＝1，20～40cm/秒的情况：危险程度＝2，比40cm/秒大的情况：危险程度＝3等)。另外，在判定区域A3或A4 中检测到头部的情况下，，设想起立动作作为对象接下来会采取的动作。因此，可以基于起立动作时头部的一般速度(例如50cm/秒)，设定对于判定区域A3及A4的判定基准(例如，移动速度为50cm/秒以下的情况：危险程度＝1，50～80cm/秒的情况：危险程度＝2，比80cm/秒大的情况：危险程度＝3 等)。
在步骤S105中，判定部113使用上述的判定基准，判定头部22的移动速度的危险程度。然后，输出部114进行与危险程度相应的通知(步骤S106)。在本实施例中，在危险程度为规定的阈值(例如2)以上的情况下进行通知(例如护士呼叫)(步骤S107)。根据本实施例的方法，也与实施例1、2一样，能够迅速且比以往高精度地检测床上的对象的危险，并且能够减少不必要的通知，消除使护士等遭受不必要的麻烦的问题。
＜实施例4＞
参照图11说明实施例4的看护处理的一例。图11是由信息处理装置11 执行的实施例4的看护处理的流程图。
在步骤S110中，图像取得部110从拍摄装置10取得图像。取得的图像临时存储于存储部116。在步骤S111中，检测部111从在步骤S100中取得的图像中检测对象的头部。检测到的头部的位置的信息与该图像的时刻信息或帧编号相关联地被存储于存储部116。在步骤S112中，状态识别部112计算头部的朝向、移动速度、移动方向。具体的计算方法可以与实施例1～3中叙述的方法相同。
在步骤S113中，判定部113从存储部116读取与检测到头部的判定区域对应的判定基准。然后，判定部113分别计算对于头部的朝向的危险程度(步骤S114)、对于头部的移动矢量的危险程度(步骤S115)、对于头部的移动速度的危险程度(步骤S116)。具体的计算方法可以与实施例1～3中叙述的方法相同。接着，在步骤S117中，判定部113综合步骤S114～S116中得到的危险程度的3个值，并计算危险程度的综合得分。例如，可以将3个值中的最大值选定为综合得分，也可以将3个或2个值的平均值、乘法值、加法值等选定为综合得分。
在步骤S118中，输出部114进行与危险程度的综合得分相应的通知。在本实施例中，在危险程度的综合得分为规定的阈值(例如3)以上的情况下进行通知(例如呼叫护士)(步骤S119)。根据本实施例的方法，也与实施例 1～3一样，能够迅速且比以往高精度检测床上的对象的危险，并且能够减少不必要的通知，消除使护士等遭受不必要的麻烦的问题。另外，由于从多个角度评价对象的危险程度，因此，能够进一步提高可靠性及精度。
＜其它＞
上述的实施方式及各实施例的说明只不过示例性地说明本发明。本发明不限定于上述的具体的形式，可在其技术思想的范围内进行各种变形。例如，上述实施例1～4中，设为仅在危险程度为规定的阈值以上的情况下进行通知的结构，但也可以设为根据危险程度切换通知的内容、频率或方式等的结构。另外，也可以将判定的危险程度或与危险程度相应的通知内容的信息输出至信息处理装置11的画面上。在该情况下，也可以在从拍摄装置10输入的图像中的对象的旁边输出上述信息。另外，也可以在对象的连续的动作(睡觉的状态→起床→从床离开)中，按每一帧或者将各判定区域的危险程度进行平均而输出。
符号说明
1：看护辅助系统，10：拍摄装置，11：信息处理装置，110：图像取得部，111：检测部，112：状态识别部，113：判定部，114：输出部，115：区域设定部，116：存储部
100：照明，101：近红外线摄像机，20：床，21：对象，22：头部
40～43：床四角的点，44：床区域，A1～A4：判定
Figure BDA0002061088460000111

Claims (5)

1.一种看护辅助系统，辅助床上的对象的看护，其特征在于，所述看护辅助系统具有：
图像取得部，其取得由拍摄装置拍摄的图像；
区域设定部，其基于由所述图像取得部取得的图像内的、由用户输入的所述床的四角的位置，对所述图像设定多个判定区域；
判定基准存储部，其按由所述区域设定部设定的多个判定区域中的每一个而预先设定有用于判定危险的状态的判定基准；
检测部，其从由所述图像取得部取得的所述图像中检测所述对象；
状态识别部，其识别包含由所述检测部检测到的所述对象的头部的朝向的所述对象的头部的状态；
判定部，其使用与由所述检测部检测到所述对象的位置对应的判定区域的判定基准，判定由所述状态识别部识别的所述对象的头部的状态的危险程度；以及
输出部，其进行与由所述判定部判定的危险程度相应的通知，
所述判定基准被定义为，判定为所述对象的头部的朝向朝向床的外侧时的危险程度比朝向床的内侧时低。
2.根据权利要求1所述的看护辅助系统，其特征在于，
所述头部的状态除了包含头部的朝向，还包含含有头部的移动速度、头部的移动方向、头部的移动矢量中的至少任一项的多个项目，
所述判定部判定与所述多个项目有关的危险程度，并综合与该多个项目有关的危险程度而判定所述头部的状态的危险程度。
3.根据权利要求1或2所述的看护辅助系统，其特征在于，
所述输出部在所判定的所述危险程度比阈值小的情况下不进行通知。
4.一种看护辅助系统的控制方法，辅助床上的对象的看护，其特征在于，所述控制方法具有：
取得由拍摄装置拍摄的图像的步骤；
基于所述取得的图像内的、由用户输入的所述床的四角的位置，对所述图像设定多个判定区域的步骤；
按所述设定的多个判定区域中的每一个而预先设定有用于判定危险的状态的判定基准的步骤；
从所述取得的所述图像中检测所述对象的步骤；
识别包含所述检测到的所述对象的头部的朝向的所述对象的头部的状态的步骤；
使用与检测到所述对象的位置对应的判定区域的判定基准，判定所述识别的所述对象的头部的状态的危险程度的步骤；以及
进行与所判定的所属危险程度相应的通知的步骤，
所述判定基准被定义为，判定为所述对象的头部的朝向朝向床的外侧时的危险程度比朝向床的内侧时低。
5.一种计算机可读取的记录介质，记录了程序，该程序使计算机执行权利要求4所述的看护辅助系统的控制方法的各步骤。
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