JP2002232870A

JP2002232870A - 検知装置及び検知方法

Info

Publication number: JP2002232870A
Application number: JP2001029497A
Authority: JP
Inventors: Atsushi Takeda; 竹田　　淳; Hidenao Kitani; 秀直木谷; Yukioki Asari; 幸起浅里; Mieko Osuga; 美恵子大須賀; Taizo Miyaji; 泰造宮地; Eiko Sakayori; 映子酒寄
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2001-02-06
Filing date: 2001-02-06
Publication date: 2002-08-16

Abstract

(57)【要約】【課題】被観察者の転倒を迅速に発見でき、かつ、精
度良く認識できる、画像を用いた検知装置を提供する。【解決手段】検知装置が、被観察者を撮影して画像デ
ータを得る撮影手段と、画像データを用いて、被観察者
の動作ベクトルを求める検出手段と、被観察者が転倒し
た場合の、被観察者の転倒ベクトルを予め記憶する記憶
手段と、動作ベクトルと転倒ベクトルとを比較して、被
観察者が転倒したか否かを判定する判定手段と、被観察
者の転倒を外部に通報する通報手段とを含む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、検知装置及び検知
方法に関し、特に、高齢者等の転倒を検知するための検
知装置及び検知方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】高齢者等が浴室内で転倒した場合に、早
期に発見して適切な対応が採れるか否かが、人命救助の
上で非常に重要である。このため、入浴中の高齢者等に
心理的な圧迫感や羞恥心を抱かすことなく、高齢者等を
画像により監視する装置が、例えば、特開平１１−１０
１５０２号公報に記載されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記装置で
は、画像の静止時間が一定時間以上の場合に、転倒等の
異常が発生したものと認識して警告を発する。このた
め、転倒等から発見までに時間がかかり、迅速な対応が
できないという問題があった。また、撮影された画像に
背景除去処理、エッジ処理を施して、人間をフレームと
して取り出して認識しているが、かかる処理は画像の背
景パターンにより大きな誤差が生じた。上記装置では、
背景パターンが比較的単純な浴室内での使用に限定して
いるが、それでも誤差が生じる場合があり、的確な対応
を行う上で問題であった。そこで、本発明は、高齢者等
の転倒等を迅速に発見でき、かつ、背景パターンによら
ずに精度良く認識できる、画像を用いた検知装置及び検
知方法の提供を目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は、被観察者の画
像データから該被観察者の転倒を検知する検知装置であ
って、該被観察者を撮影して画像データを得る撮影手段
と、該画像データを用いて、該被観察者の動作ベクトル
を求める検出手段と、該被観察者の転倒を示す所定の閾
値Ｔを記憶する記憶手段と、該動作ベクトルと該閾値と
を比較して、該被観察者が転倒したか否かを判定する判
定手段と、該被観察者の転倒を知らせる警報手段とを含
むことを特徴とする検知装置である。かかる検知装置で
は、動作ベクトルを用いて被観察者の転倒を検知できる
ため、被観察者の転倒を迅速に第３者等に通報すること
ができる。このため、高齢者等の転倒に対して、迅速に
対処することができ、人命を救助する上で非常に有利で
ある。また、非常に安価な装置で、被観察者の転倒を検
知できるため、広く普及させることもできる。

【０００５】上記検出手段は、２つの上記画像データか
ら、該画像データの間のフレーム間差分を求めて上記動
作ベクトルを求める手段を含むものでも良い。かかる検
出手段を用いることにより、撮影手段で撮影される被観
察者の背景に依存せず、被観察者の動作ベクトルを求め
ることができる。

【０００６】上記検出手段は、上記画像データのオプテ
ィカルフローを計算して、上記動作ベクトルを求める手
段を含むものでも良い。かかる検出手段を用いることに
よっても、撮影手段で撮影される被観察者の背景に依存
せず、被観察者の動作ベクトルを求めることができる。

【０００７】また、本発明は、上記撮影手段が、複数の
画素を含む撮影装置からなり、上記検出手段が、該画素
毎に、上記動作ベクトルを求める手段であり、上記判定
手段が、該動作ベクトルの重力方向の大きさの総和を求
め、その総和が上記転倒ベクトルから求めた閾値Ｔ以上
となる場合に、上記被観察者が転倒したと判定する手段
であることを特徴とする検知装置でもある。かかる閾値
Ｔを基準として判断することにより、転倒したことを精
度良く検知することができる。

【０００８】また、本発明は、上記記憶手段が、上記画
素毎に、上記被観察者の転倒ベクトルを記憶する手段で
あり、上記閾値Ｔが、該転倒ベクトルの重力方向の大き
さの総和であることを特徴とする検知装置でもある。か
かる閾値Ｔを基準として判断することにより、転倒した
ことを精度良く検知することができる。なお、転倒ベク
トルとは、被観察者が転倒した場合の、被観察者の動作
ベクトルをいう。

【０００９】また、本発明は、更に、複数の撮影手段を
用いて上記被観察者を撮影して、該撮影手段から上記被
観察者までの距離ｒを求める測量手段を含み、上記判定
手段が、該動作ベクトルの重力方向の大きさの総和を求
め、その総和が、該距離ｒの関数として求めた上記閾値
Ｔ（ｒ）以上となる場合に、上記被観察者が転倒したと
判定する手段であることを特徴とする検知装置でもあ
る。これにより、被観察者の位置が変わり、被観察者と
撮影手段との間の距離ｒが変動した場合でも、被観察者
の転倒を正確に検知することができる。

【００１０】上記記憶手段が、上記画素毎に、上記転倒
ベクトルを記憶する手段であり、上記閾値Ｔ（ｒ）が、
該転倒ベクトルの重力方向の大きさの総和であっても良
い。

【００１１】上記判定手段は、ニューラルネットワーク
を用いる手段であっても良い。ニューラルネットワーク
を用いて判断することにより、被観察者の転倒をより精
度良く検知できる。また、転倒の仕方を、例えば、危険
な転倒とそうでない転倒とに分類することもでき、転倒
についてより多くの情報の提供が可能となる。

【００１２】複数の上記撮影手段を含むものであっても
良い。撮影手段の死角を無くすことができるからであ
る。

【００１３】更に、上記被観察者の動作により発生する
熱を検出する焦電センサを含むものであっても良い。被
観察者の動作と、被観察者以外の物の動きとを識別で
き、被観察者の転倒を正確に検知することができる。

【００１４】更に、上記被観察者に赤外線を照射する赤
外線発生器を含むものであっても良い。夜間でも、被観
察者の動作ベクトルを検出し、被観察者の転倒を検知す
ることができる。

【００１５】上記通報手段は、上記撮影手段により撮影
された、転倒した上記被観察者の画像データを、外部に
送信する手段であっても良い。かかる画像データを医師
等が見ることにより、適切な処置を迅速に行うことがで
きる。

【００１６】また、本発明は、被観察者の画像データを
用いて該被観察者の転倒を検知する検知方法であって、
該被観察者を撮影して、画像データを得る工程と、該画
像データを用いて、該被観察者の動作ベクトルを求める
工程と、該被観察者の転倒を示す所定の閾値を記憶する
工程と、該動作ベクトルと該閾値とを比較して、該被観
察者が転倒したか否かを判定する判定工程と、該被観察
者の転倒を知らせる警報工程とを含むことを特徴とする
検知方法でもある。

【００１７】上記判定工程は、Δｔの間の上記動作ベク
トルの鉛直成分の重力方向の大きさＸと、上記閾値Ｔと
を比較し、Ｘ≧Ｔの場合に上記被観察者が転倒したと判
定する工程であることが好ましい。

【００１８】上記閾値Ｔは、上記被観察者を撮影する撮
影手段と上記被観察者との間の距離ｒの関数であること
が好ましい。

【００１９】上記判定工程は、ニューラルネットワーク
を用いた工程であることが好ましい。

【００２０】

【発明の実施の形態】実施の形態１．図１は、本実施の
形態にかかる検知装置を用いた検知工程の概略図であ
る。かかる検知工程では、まず、工程Ｓ１で、例えば、
撮影手段により、室内の被観察者の画像を撮影する。撮
影手段には、固体撮像素子を用いたカメラが用いられ
る。図２は、撮影中の室内の概略図である。浴室や居
間、集会室等の部屋１の中には、例えば上方の隅に、撮
影手段であるカメラ２が置かれている。３はカメラの視
野角である。カメラ２は、部屋１の中で被観察者が移動
した場合にも、カメラ２の視野に入るような位置に配置
される。かかる部屋１の中で、被観察者が入浴等を行っ
ている。

【００２１】次に、工程Ｓ２で、一定の間隔（Δｔ）毎
に、被観察者の画像を撮影して、記録する。画像は、例
えば、画素が、縦３２×横３２のマトリックスとして認
識される。また、Δｔは、例えば、１／３０秒とする。

【００２２】次に、工程Ｓ３で、Δｔ間の動作ベクトル
を求める。例えば、図３は、時刻ｔにおける被観察者の
画像４ａと、時刻（ｔ＋Δｔ）における被観察者の画像
４ｂである。かかる２つの画像４ａ、４ｂの画像データ
から、フレーム間の差分やオプティカルフローを求める
ことにより、動作ベクトル５が求まる。例えば、縦３２
×横３２の画素を有するカメラ２で被観察者４を撮影し
た場合には、それぞれの画素について動作ベクトル５が
求められる。

【００２３】次に、工程Ｓ４で、工程Ｓ３で求めた動作
ベクトル５の、重力方向の成分の和を求める。ここで
は、例えば、縦３２×横３２の画素のそれぞれの動作ベ
クトル５の重力方向の成分の和を求める。一方、被観察
者４が転倒した場合の、Δｔ間の動作ベクトルの変化を
予め設定し、重力方向の成分の和を、閾値Ｔとして記憶
手段に記憶しておく。即ち、被観察者４が、立ったり座
ったりする場合に比較して転倒する場合には、動作ベク
トル５の重力方向の成分が大きくなるため、かかる動作
ベクトル５の重力方向の成分が、所定の閾値Ｔより大き
くなった場合に、被観察者４が転倒したものと判断す
る。なお、閾値Ｔは、被観察者４の年齢や性別等により
異なるため、被観察者４毎に設定することも可能であ
る。

【００２４】従って、工程Ｓ４では、動作ベクトルの重力方向の大きさの総和≧Ｔ（式１）で表される式１を満たした場合に、被観察者４は転倒し
たものと判断して、工程Ｓ５に進む。但し、式１におい
て、動作ベクトルの重力方向の大きさの総和やＴは、重
力方向（下方向）が正方向のスカラ量で表されている。

【００２５】次に、工程Ｓ５では、被観察者４が転倒し
たことを通報するために、例えば、警報を鳴らしたり、
画像データを所定の施設に送ったりする。救護担当者等
は、かかる警報等により被観察者４の転倒を認識し、迅
速に対応することができる。特に、画像データを医師や
介護者に送ることにより、医師等が被観察者４の状況を
より正確に把握できるため、より的確な処置を行うこと
ができる。また、被観察者４の近くに第３者がいない場
合にも、画像データを見ながら的確な判断を下すことが
できる。

【００２６】図４は、本実施の形態にかかる検知装置を
含む監視システムのブロック図である。全体が符号３０
で表される検知装置３０は、撮影手段３１、記憶手段３
２、処理手段３３及び第１警報手段３７を含む。撮影手
段３１で撮影された画像データは、処理手段３３に送ら
れる。一方、記憶手段３２には、被観察者が転倒したと
判断するための閾値Ｔが記憶されている。処理手段３３
では、検出手段３４が、撮影手段３１から送られてきた
画像データを基に、被観察者の動作ベクトルを求める。
判定手段３５では、かかる動作ベクトルの重力方向の大
きさと、記憶手段３２に記憶した閾値Ｔとを比較して、
被観察者が転倒したか否かを判断する。被観察者が転倒
したと判断した場合、警報等の第１警報手段３７に信号
が送られる。これにより、例えば、被観察者と同居の家
族等に、被観察者の転倒を知らせる。

【００２７】被観察者が転倒した場合、転倒を知らせる
信号は、検知装置３０から外部に送ることもできる。こ
の場合、信号は、モデム等の通信手段３６から、電話回
線５０を介して監視手段４０に送られる。電話回線５０
は、例えば、専用回線、公衆回線であり、携帯電話に使
用される無線回線も含まれる。監視手段４０には、通信
手段４１が含まれる。通信手段４１が受け取った信号
は、第２警報手段４２に送られて、被観察者４２の転倒
を監視手段４０に知らせる。電話回線５０を使って被観
察者の画像データが送られる場合には、画像データは画
像表示手段４０に送られる。監視手段４０としては、例
えば、警備会社、医療機関等が該当する。

【００２８】このように、本実施の形態にかかる検知装
置では、カメラを設置し、その画像データを処理するだ
けで被観察者の異常を検知できる。即ち、特別な装置の
設置は不要であり、非常に安価に検知装置を提供でき
る。

【００２９】また、被観察者が一定時間動かない場合に
転倒したと判断する従来の装置に対して、転倒が発生す
ればすぐに警報等を発することができ、迅速な対応を行
うことができる。

【００３０】また、画像に背景除去処理、エッジ処理を
行わないため、家具等が置かれて背景が複雑な居間や集
会場等でも、被観察者の転倒が正確に検知できる。従っ
て、家屋内の各部屋にカメラを設け、それらのカメラで
撮影された画像を一括で処理するシステムとしても使用
することができる。

【００３１】実施の形態２．図５は、本実施の形態にか
かる検知装置を用いた検知工程の概略図である。また、
図６は、かかる検知装置で使用するカメラの設置状態を
示す。図中、図２と同一符号は、同一又は相当箇所を示
し、また、符号１２はカメラ、符号１３はカメラ１２の
視野角を示す。図６に示すように、本実施の形態では、
部屋１の中に、少なくとも２以上のカメラを設置する。
図６では、部屋１の両側の隅に、カメラ２、１２が設け
られている。２つのカメラ２、１２は、所定の間隔を隔
てて、被観察者４を撮影できるように配置されている。
このため、２つのカメラ２、１２の画像データと、カメ
ラ２、１２の間の距離等から、三角測量法等を用いて、
カメラ２（又は１２）から被観察者４までの距離ｒを求
めることができる。

【００３２】図５に示された検知工程において、被観察
者４の動作ベクトルを求める工程Ｓ１〜Ｓ３は、実施の
形態１に示された工程と同様である。

【００３３】一方、工程Ｓ１１では、カメラ１２を用い
て被観察者４を撮影する。

【００３４】次に、工程Ｓ１２では、工程Ｓ１、Ｓ１１
で得られた画像データと、カメラ２、１２の間隔等を用
いて、カメラ２から被観察者４までの距離ｒを求める。
距離ｒは、例えば、カメラ２と、被観察者４の特徴点と
の距離として求められる。

【００３５】次に、工程Ｓ１３では、被観察者４が転倒
したと判断される、鉛直方向に下向き（重力方向）のベ
クトルの大きさ（閾値）を、距離ｒの関数としてＴ
（ｒ）で表す。即ち、カメラ２が検知する動作ベクトル
の大きさは、カメラ２と被観察者４との距離に依存す
る。特に、部屋１が広い場合には、かかる依存性は無視
できないものとなる。そこで、本実施の形態では、被観
察者４が転倒したと判断するための閾値Ｔ（ｒ）を、カ
メラ２と被観察者４との距離ｒの関数として定めた。

【００３６】次に、工程Ｓ１４では、動作ベクトルの重力方向の大きさの総和≧Ｔ（ｒ）（式２）で表される式２を満たした場合に、被観察者４が転倒し
たものと判断して、工程Ｓ５に進む。但し、式２におい
て、動作ベクトルの重力方向の大きさの総和やＴ（ｒ）
は、重力方向が正方向のスカラ量で表されている。

【００３７】次に、工程Ｓ５では、被観察者４が転倒し
たことを、外部に通報する。これにより医師等が被観察
者４の転倒を認識し、迅速に対応することができる。

【００３８】特に、本実施の形態では、転倒として認識
するための閾値Ｔ（ｒ）を、カメラ２と被観察者４との
間の距離ｒの関数として定義したため、部屋１が広い場
合にも、被観察者４の転倒を正確に認識できる。

【００３９】また、カメラ以外の距離測定装置（例え
ば、超音波測距装置など）を用いることなく、被観察者
４とカメラ２との間の距離ｒを求めることができる。

【００４０】なお、本実施の形態では、カメラ２を用い
て動作ベクトル５を認識したが、カメラ１２を用いて行
っても構わない。この場合、Ｔ（ｒ）は、カメラ１２と
被観察者４との間の距離ｒの関数として表される。

【００４１】また、複数のカメラ２、１２を使用するこ
とにより、カメラの死角を減らすことができるととも
に、被観察者４に近いカメラを用いて転倒を検知するこ
とにより、検知精度が向上する。

【００４２】実施の形態３．図７は、本実施の形態にか
かる検知装置を用いた検知工程の概略図である。かかる
検知工程において、被観察者４の動作ベクトルを求める
工程Ｓ１〜Ｓ３は、実施の形態１に示された工程と同様
である。

【００４３】工程Ｓ１〜Ｓ３に続いて、工程Ｓ３で求め
た動作ベクトル５は、工程Ｓ６でニューラルネットワー
クに送られる。例えば、縦３２×横３２の画素を用いて
撮影した場合には、画素数分の動作ベクトル５がニュー
ラルネットワークに送られる。

【００４４】次に、工程Ｓ６では、ニューラルネットワ
ークに、予め被観察者４が転倒した場合のベクトル（転
倒ベクトル）の例（動作ベクトルの分布等）を学習させ
ておく。そして、Ｓ３で求められた、実際の動作ベクト
ル５と、予め学習した転倒ベクトルとを比較して、被観
察者４が転倒した場合の動作ベクトル５が入力された場
合には、そのことを示す特定の出力（発火パターン）が
出力される。即ち、上記閾値Ｔ（又はＴ（ｒ））の近傍
では、動作ベクトル５の鉛直成分の総和だけでは、一概
に転倒したと判断できない場合も生じるが、動作ベクト
ル５全体を、学習させたパターンと比較することによ
り、より正確に転倒したか否かの判断が可能となる。

【００４５】次に、工程Ｓ７において、工程Ｓ６の出力
に応じて、被観察者４が転倒したか否かが判断される。
そして、被観察者４が転倒したことを知らせる発火パタ
ーンと判断された場合には、工程Ｓ８で外部に通報され
る。これにより、医師等が被観察者４の転倒を認識し、
迅速に対応することができる。

【００４６】このように、ニューラルネットワークを用
いて判断することにより、被観察者４の転倒をより精度
良く検知できる。また、転倒の仕方を、例えば、危険な
転倒とそうでない転倒とに分類することもでき、転倒に
ついてより多くの情報の提供が可能となる。この結果、
より適切な対応が可能となる。

【００４７】実施の形態４．図８は、本実施の形態にか
かる検知装置の概略図である。本実施の形態では、まず
部屋１の隅にカメラが設けられるとともに、天井に焦電
センサ６が設けられている。動作ベクトルを用いて被観
察者４の転倒を判断する場合、例えば、カーテン等の被
観察者４以外の物が動いて、鉛直方向の動作ベクトルを
発生させ、被観察者４が転倒したと誤って判断される場
合もあった。そこで、本実施の形態では、焦電センサ６
を設けて、人間が動くことにより発生する熱を同時に検
出することにより、被観察者４が転倒したものか、単に
カーテン等の人間以外の物が動いたものかを判別するこ
ととした。これによって、検知装置の誤動作を防止でき
る。

【００４８】更に、本実施の形態では、部屋１の天井
に、赤外線ＬＥＤ７が設けられている。カメラ２に含ま
れる固体撮像素子は、赤外線照明下で撮影できるため、
被観察者４の睡眠等により、室内が消灯された場合で
も、赤外線ＬＥＤ７を設けることにより、被観察者４の
撮影が可能となる。

【００４９】このように、赤外線ＬＥＤ７を設けること
により、例えば、被観察者４の睡眠を妨げることなく、
被観察者４の検知が可能となる。なお、ＬＥＤに限ら
ず、赤外線ランプ等の他の赤外線発生器を使用しても問
題は無い。

【００５０】なお、実施の形態１〜４では、縦３２×横
３２の画素すべてについて、動作ベクトルを求めたが、
例えば、偶数番目の画素や、所定の位置の画素のみにつ
いて動作ベクトルを求めて、転倒を検知しても構わな
い。

【００５１】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本実施
の形態にかかる検知装置では、転倒動作を検知して通報
するため、特に高齢者の転倒等に対して迅速な対応を行
うことができる。

【００５２】また、非常に安価な装置で被観察者の異常
を検知できる。

【００５３】また、背景が複雑な室内でも転倒の検知が
可能となり、被観察者の異常を検知できる範囲を拡大す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態１にかかる検知工程である。

【図２】実施の形態１にかかる検知装置の概略図であ
る。

【図３】実施の形態１にかかる動作ベクトルである。

【図４】実施の形態１にかかる監視システムのブロッ
ク図である。

【図５】実施の形態２にかかる検知工程である。

【図６】実施の形態２にかかる検知装置の概略図であ
る。

【図７】実施の形態３にかかる検知工程である。

【図８】実施の形態４にかかる検知装置の概略図であ
る。

【符号の説明】

１部屋、２、１２カメラ、３、１３視野角、４
被観察者、５動作ベクトル、６焦電センサ、７赤
外線ＬＥＤ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者浅里幸起東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内 (72)発明者大須賀美恵子東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内 (72)発明者宮地泰造東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内 (72)発明者酒寄映子東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内Ｆターム(参考） 5C022 AA01 5C054 DA01 DA09 FC01 FC13 FC15 FF06 HA19 5C086 AA22 AA49 BA04 CA28 CB36 DA14 DA33 DA40 FA18 5L096 BA02 CA02 DA03 FA66 GA08 HA04 JA28

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被観察者の画像データから該被観察者の
転倒を検知する検知装置であって、該被観察者を撮影して画像データを得る撮影手段と、該画像データを用いて、該被観察者の動作ベクトルを求
める検出手段と、該被観察者の転倒を示す所定の閾値Ｔを記憶する記憶手
段と、該動作ベクトルと該閾値とを比較して、該被観察者が転
倒したか否かを判定する判定手段と、該被観察者の転倒を知らせる警報手段とを含むことを特
徴とする検知装置。
【請求項２】上記検出手段が、２つの上記画像データ
から、該画像データの間のフレーム間差分を求めて上記
動作ベクトルを求める手段を含むことを特徴とする請求
項１に記載の検知装置。
【請求項３】上記検出手段が、上記画像データのオプ
ティカルフローを計算して、上記動作ベクトルを求める
手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の検知装
置。
【請求項４】上記撮影手段が、複数の画素を含む撮影
装置からなり、上記検出手段が、該画素毎に、上記動作ベクトルを求め
る手段であり、上記判定手段が、該動作ベクトルの重力方向の大きさの
総和を求め、その総和が上記閾値Ｔ以上となる場合に、
上記被観察者が転倒したと判定する手段であることを特
徴とする請求項１に記載の検知装置。
【請求項５】上記記憶手段が、上記画素毎に、上記被
観察者の転倒ベクトルを記憶する手段であり、上記閾値Ｔが、該転倒ベクトルの重力方向の大きさの総
和であることを特徴とする請求項４に記載の検知装置。
【請求項６】更に、複数の撮影手段を用いて上記被観
察者を撮影して、該撮影手段から上記被観察者までの距
離ｒを求める測量手段を含み、上記判定手段が、該動作ベクトルの重力方向の大きさの
総和を求め、その総和が、該距離ｒの関数として求めた
上記閾値Ｔ（ｒ）以上となる場合に、上記被観察者が転
倒したと判定する手段であることを特徴とする請求項１
に記載の検知装置。
【請求項７】上記記憶手段が、上記画素毎に、上記転
倒ベクトルを記憶する手段であり、上記閾値Ｔ（ｒ）が、上記被観察者の転倒ベクトルの重
力方向の大きさの総和であることを特徴とする請求項６
に記載の検知装置。
【請求項８】上記判定手段が、ニューラルネットワー
クを用いる手段であることを特徴とする請求項１に記載
の検知装置。
【請求項９】複数の上記撮影手段を含むことを特徴と
する請求項１に記載の検知装置。
【請求項１０】更に、上記被観察者の動作により発生
する熱を検出する焦電センサを含むことを特徴とする請
求項１に記載の検知装置。
【請求項１１】更に、上記被観察者に赤外線を照射す
る赤外線発生器を含むことを特徴とする請求項１に記載
の検知装置。
【請求項１２】上記警報手段が、上記撮影手段により
撮影された、転倒した上記被観察者の画像データを送信
する手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の検知
装置。
【請求項１３】被観察者の画像データを用いて該被観
察者の転倒を検知する検知方法であって、該被観察者を撮影して、画像データを得る工程と、該画像データを用いて、該被観察者の動作ベクトルを求
める工程と、該被観察者の転倒を示す所定の閾値を記憶する工程と、該動作ベクトルと該閾値とを比較して、該被観察者が転
倒したか否かを判定する判定工程と、該被観察者の転倒を知らせる警報工程とを含むことを特
徴とする検知方法。
【請求項１４】上記判定工程が、Δｔの間の上記動作
ベクトルの重力方向の大きさＸと、上記閾値Ｔとを比較
し、Ｘ≧Ｔの場合に上記被観察者が転倒したと判定する
工程であることを特徴とする請求項１３に記載の検知方
法。
【請求項１５】上記閾値Ｔが、上記被観察者を撮影す
る撮影手段と上記被観察者との間の距離ｒの関数である
ことを特徴とする請求項１４に記載の検知方法。
【請求項１６】上記判定工程が、ニューラルネットワ
ークを用いた工程であることを特徴とする請求項１３に
記載の検知方法。