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Stand der Technik
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Aus der
WO 2012/119903 A1 ist bereits ein Verfahren und ein System zur Sturzerkennung und Weitergabe eines Alarms bekannt. Hierbei erfasst ein passiver optischer Sensor mittels einer Video- bzw. Infrarotkamera eine Person. Hierzu sind optische Sensoren vorgesehen, die derart in einem zu überwachenden Raum angeordnet sind, dass die zu überwachende Person jederzeit von mindestens einem Kamerasensor erfasst wird. Die optischen Sensoren sind mit einem Server über eine Schnittstelle verbunden. In dem Server befindet sich eine Logik, in der Algorithmen zur Zerlegung der mittels der Sensoren aufgezeichneten Bilder in geometrische Primitive sowie Algorithmen zur Sturzerkennung bzw. zur Erkennung einer besonderen Notlage implementiert sind. Wird hierbei ein Sturz oder eine Notlage detektiert, so wird ein verfremdetes Bild mittels einer Einrichtung und einem Verfahren zur Verschlüsselung und Authentifizierung über das Internet an einen autorisierten Personenkreis übertragen. Gegebenenfalls kann auch ein unverfremdetes Bild der Situation an eine autorisierte Instanz übertragen werden.
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Offenbarung der Erfindung
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Vorteile der Erfindung
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Das erfindungsgemäße System zur Bewertung einer Situation hat demgegenüber den Vorteil, dass eine für Infrarotlicht empfindliche Kamera vorgesehen ist, die jedoch eine Bilderfassungseinheit mit einer maximalen Auflösung von 100 × 100 Pixeln aufweist. Es hat sich herausgestellt, dass ein mit einer derart niedrigen Auflösung aufgenommenes Bild im Infrarotbereich dazu ausreicht für einen gegebenen Anwendungsfall, wie beispielsweise eine Sturzerkennung, eine Situation einer Person oder eine Interaktion zwischen Personen zu bewerten. Denn die Empfindlichkeit im Infrarotbereich, ein sogenanntes Wärmebild, zeigt hinreichend eine Position einer Person im Raum an. Somit ist eine Auswertung durch einen Vergleich des erfassten Bildes mit gespeicherten Mustern bzw. durch eine Auswertung mittels eines neuronalen Netzes ohne weiteres möglich, um eine Situation zu bewerten, in der sich die Person befindet. Andererseits wird durch die geringe Auflösung aber auch sichergestellt, dass eine Identität einer Person selbst nicht erkannt werden kann, denn ein Erkennen einer Person ist allein bauartbedingt durch die geringe Auflösung in Kombination mit einer Ausführung der Kamera als Infrarotkamera nicht möglich. Hierdurch kann ein Vertrauen eines Benutzers in eine Verwendung der Kamera erhöht werden, da er sicher sein kann, dass Details seiner Person und insbesondere seiner Identität mittels der Kamera nicht erfasst werden können und somit entsprechende Bilder, auf denen die Person identifizierbar wäre, nicht unbefugt weiterverbreitet werden können. Da die Kamera nicht nur eine geringe Auflösung hat, sondern auch lediglich für Infrarotlicht empfindlich ist, können Farben, die z. B. anhand der Kleidung auf eine bestimmte Person schließen lassen könnten, nicht erkannt werden.
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Somit wird es ermöglicht, dass die Kamera auch in Räumen verwendet werden kann, in denen Benutzer ein Vorhandensein einer Kamera eigentlich ablehnen würden, beispielsweise in Sanitärräumen. Gerade in derartigen Räumen ist allerdings eine Verletzungsgefahr beispielsweise bei Nutzung einer Dusche oder eine Badewanne besonders hoch. Indem es bauartbedingt durch die Kamera verhindert wird, Details einer Person zu erkennen oder deren Identität festzustellen, kann ein Benutzer jedoch sicher sein, dass keine von ihm nicht gewünschte Aufnahmen erstellt werden können. Somit ist einerseits eine Privatsphäre eines Benutzers gewahrt, andererseits ermöglicht die Kamera aber dennoch, komplexe Verhaltensmuster festzustellen, wie beispielsweise ein Sturz. Somit kann eine Gefahrenüberwachung gewährleistet werden, ohne dass in eine Privatsphäre eines Benutzers störend eingegriffen wird.
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Ferner ist es auch möglich, entsprechende Kameras in öffentlichen Gebäuden und insbesondere in Toilettenanlagen einzusetzen, um beispielsweise einen Drogenhandel anhand der Auswertung hiermit korrelierter Verhaltensmuster in solchen Einrichtungen zu erfassen und damit zu erschweren, ohne in eine Privatsphäre von Benutzern eingreifen zu können.
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Weitere Vorteile ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen. So ist es beispielsweise vorteilhaft, dass die Kamera im Bereich einer Wellenlänge zwischen 7 und 15 µm empfindlich ist, im sogenannten langwelligen Infrarotbereich. Hiermit lässt sich beispielsweise eine Person besonders leicht gegenüber einem Hintergrund identifizieren.
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Weiterhin ist es vorteilhaft, dass die Kamera über ein Datennetz mit einer Recheneinheit zur Auswertung verbunden ist. Hierdurch kann auf einer Anordnung einer Auswerterecheneinheit direkt an der Kamera verzichtet werden und eine Auswertung kann zentral erfolgen. In einer anderen Ausführungsform ist es allerdings auch möglich, die Recheneinheit mit einer Kamera in ein Gehäuse zu integrieren, wobei hierdurch eine Datenübertragungsrate von dem System an einer Auswerteeinheit verringert werden kann, da nur im Fall einer besonderen Situation gegebenenfalls Daten übertragen werden müssen.
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Um eine hinreichende Auflösung sicherzustellen, weist die Kamera in einer bevorzugten Ausführungsform eine minimale Auflösung von 40 × 40 Pixeln auf, da eine Interpretation einer geringeren Anzahl von Pixeln einen erhöhten Rechenaufwand mit sich bringt, bzw. eine Fehlerrate erhöht.
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Zur leichten Montage weist die Kamera vorteilhaft eine Montageeinrichtung zur Wand- oder Deckenmontage auf.
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Entsprechende Vorteile ergeben sich aus einem erfindungsgemäßen Verfahren zur Bewertung einer Situation. So ist es beispielsweise vorteilhaft, dass bei einer vorgegebenen Bewertung einer Situation ein Alarm ausgegeben wird.
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Weiterhin ist es vorteilhaft, dass eine Framerate der Kamera für die Bilderfassung zwischen 5 und 15 Hz beträgt. Entsprechend der Auflösung der Kamera kann hiermit eine ausreichende zeitliche Auflösung erreicht werden.
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Figurenliste
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Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen:
- 1 ein System zur Bewertung einer Situation,
- 2 ein erstes Ausführungsbeispiel für ein erfasstes Bild,
- 3 ein zweites Ausführungsbeispiel für ein erfasstes Bild,
- 4 ein Verfahren zur Bewertung einer kritischen Situation in einem Verfahrensablauf.
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Ausführungsformen der Erfindung
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In der 1 ist ein System 10 zur Bewertung einer Situation dargestellt. Das System weist eine Kamera 11 auf, wobei die Kamera eine Bilderfassungseinheit 12 und eine Optik 13 aufweist. Die Optik 13 ist auf eine Szene 9 gerichtet, in der in dem hier dargestellten Ausführungsbeispiel sich eine Person 8 aufhält. Die Bilderfassungseinheit 12 ist hierbei vorzugsweise ein optischer Sensor im langwelligen Infrarotbereich. Bevorzugt weist die Bilderfassungseinrichtung eine Empfindlichkeit in einem Wellenlängenbereichen zwischen 7 und 15 µm auf. In dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel weist die Kamera eine Pixelanzahl von 80 × 60 Pixeln auf. Je nach Anwendungsfall kann eine Pixelanzahl zwischen 40 × 40 und 100 × 100 Pixeln gewählt werden.
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Die Framerate der Kamera 11 beträgt vorzugsweise 9 Hz, insbesondere liegt Framerate aber in einem Bereich zwischen 5 und 15 Hz. Die Temperaturempfindlichkeit der Kamera beträgt etwa 0,3 K. Die Kamera 11 kann in einem Temperaturbereich von -20°C und +50°C eingesetzt werden.
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Über eine Datenverbindung 14 ist die Kamera 11 mit einer Recheneinheit 15 verbunden. Die Datenverbindung 14 kann entweder drahtgebunden oder drahtlos ausgeführt sein. Bei einer drahtlosen Ausführung ist auch eine Verbindung über das Internet möglich. Bei einer drahtgebundenen Ausführung können die Recheneinheit 15 und die Kamera 11 auch in einem Gehäuse angeordnet sein.
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Die Recheneinheit 15 wertet das von der Kamera 11 erfasste Bild aus. Hierzu greift die Recheneinheit 15 auf eine Datenbasis 16 zu. Die Datenbasis 16 beinhaltet in einer ersten Ausführungsform eine Sammlung von Mustern, denen eine jeweilige Bewertung einer Situation zugewiesen ist. Die Recheneinheit 15 vergleicht das erfasste Bild mit der Vielzahl von Mustern, die in der Datenbasis 16 abgelegt sind, ermittelt das ähnlichste Muster und weist die dem Muster zugewiesene Bewertung der erfassten Situation zu. Über eine Datenverbindung 17, die ebenfalls drahtgebunden oder drahtlos ausgeführt sein kann, ist die Recheneinheit 15 mit einer Ausgabeeinheit 18 verbunden, beispielsweise einer Alarmzentrale, einem Telefon oder einem Signalgeber. Mittels der Ausgabeeinheit 18 kann insbesondere optisch und/oder akustisch ein Alarm ausgegeben werden.
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In einer weiteren Ausführungsform kann die Datenbasis 16 auch als ein eingelerntes neuronales Netz ausgeführt sein. Das neuronale Netz ist mit entsprechenden Situationen eingelernt worden, bei denen eine Bewertung vorgegeben wurde und das neuronale Netz anhand der Bildinformationen mit einer vorgegebenen Bewertung gelernt hat, ein erfasstes Bild einer Bewertung der Situation zuzuordnen.
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Über ein Befestigungselement 19 kann die Kamera 11 beispielsweise an einer Wand oder an einer Decke eines Raumes angeordnet werden. Insbesondere wird vorteilhaft eine Anordnung der Kamera 11 in einem Bereich vorgenommen, in dem eine Privatsphäre einer Person 8 unter besonderem Schutz steht, beispielsweise Sanitärräume oder Schlafräume.
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Anhand der vereinfachten Darstellungen in den 2 und 3 wird eine Sturzerkennung mittels des Systems 10 erläutert. Aus Gründen der Einfachheit ist eine Bilderfassung anhand eines 5 × 5 Rasters dargestellt. Hierbei ist in der 2 eine Erfassung einer liegenden Position und in der 3 eine Erfassung einer stehenden Position dargestellt. In dem Raster 20 sind dabei im Fall einer liegenden Person vier Felder 21 in einem unteren Rand des Rasters 20 dargestellt, während acht Felder 22 in einer vertikalen Ausrichtung in der 3 dargestellt sind. Personen können mittels einer Auswertung anhand des Rasters leicht erkannt werden, da sie sich aufgrund ihrer Temperatur signifikant von einem Hintergrund abheben. Somit ist anhand der 2 eine liegende und anhand der 3 eine stehende Person feststellbar, ohne dass eine Identifikation ableitbar ist, um welche Person es sich handelt oder wie diese Person aussieht. Den in den 2 und 3 dargestellten Mustern entsprechende Muster können hierzu vorzugsweise in verschiedenen Variationen in der Datenbaiss 16 abgelegt sein.
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In weiteren Ausführungsformen können mittels Trainingsmethoden wie beispielsweise deep learning Haltungen oder Haltungsabfolgen von Personen gelernt werden, die dann im Bild wieder erkannt werden. Mittels Klassifikatoren oder Lehrmethoden können der Kamera bestimmte Bewegungen der Personen eintrainiert werden und somit von der Kamera im Betrieb erkannt werden. Maschinelle Lehrmethoden ermöglichen dabei das Nachtraining durch eine Person, um Erkennungsalgorithmen auf diese Person zu optimieren.
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Insbesondere bei älteren Menschen kann die Kamera 11 im Badezimmer oder im Schlafzimmer angebracht werden. Gerade in diesem hinsichtlich einer Privatsphäre sensiblen Bereichen kann nun mittels der Kamera ein häufiger Bereich eines Kreislaufzusammenbruchs, beispielsweise bei einem morgendlichen Aufstehen oder bei einem Aufstehen von einer Toilette, erfasst werden und in einem solchen Fall eine Alarmmeldung abgegeben werden.
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In der 4 ist ein erfindungsgemäßes Verfahren dargestellt. In einem Erfassungsschritt 30 wird eine Szene, ein festgelegter Bereich in einem Raum, mittels einer Kamera gemäß der 1 erfasst. Anschließend erfolgt in einem Auswerteschritt 31 eine Bewertung der Situation der erfassten Szene. In einer einfachsten Form wird hierbei zwischen einer kritischen Situation und einer nicht kritischen Situation unterschieden. Ferner kann auch eine undefinierte Situation erfasst werden, bei der keine Bewertung möglich ist. Ein Beispiel für eine kritische Situation ist eine Erfassung einer liegenden Person beispielsweise gemäß der 2 und eine unkritische Situation eine Erfassung einer stehenden Person beispielsweise gemäß der 3. In einem anschließenden Entscheidungsschritt 32 wird entschieden, ob ein Alarm 33 ausgelöst wird oder ob kein Alarm ausgelöst und zu dem Erfassungsschritt 30 zurückverzweigt wird.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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