JP2013149156A - 状態検知装置および状態検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の状態を高い精度で検知することが可能な状態検知装置および状態検知方法を提供する。
【解決手段】ベッド上あるいはベッドの近傍にいる対象者を撮像した画像を解析することにより、対象者の移動方向を検出する検出部と、画像に含まれるベッドの近傍の所定の範囲の画像に基づいて、対象者を介助する介護者の存在の有無を含む状態を判別する第１判別部と、撮像した画像に含まれるベッドに設けられた少なくとも一つの安全装置の状態を示す画像と各安全装置の装着状態を示す各安全装置からの通知との少なくとも一方に基づいて、各安全装置の状態を判別する第２判別部と、検出部によって検出された対象者の移動方向と、対象者の過去の状態と、介護者の状態を示す情報と、各安全装置の状態を示す情報とに基づいて、対象者の現在の安全性に関する状態を判断する判断部と、判断部で得られた対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部とを備える。
【選択図】 図１

Description

本件開示は、介護対象者の状態を検知する状態検知装置および状態検知方法に関する。

入院中の患者や介護施設などの入所者などがベッドから降りようとした際あるいはベッドに横たわろうとした際に、誤ってベッドから転落したり、転倒したりする事故が発生することがある。このような事故の発生を防ぐために、介護の対象者のベッドには、転落防止のためのサイドレールや、ベッドの高さを乗り降りしやすい高さに調節する高さ調整装置など、様々な安全装置が設けられている。また、対象者がベッドに乗り降りする際の安全性を高めるために、様々な安全性向上技術が提案されている。

安全性向上技術の一つに、対象者がベッド上にいる状態で、ベッドに設けられている安全装置の少なくとも一つが解除された状態である場合に、警報ランプを点灯させるなどの警報を出力する技術が提案されている(特許文献１参照)。

また、対象者がベッド上で起き上がったことや対象者がベッドの一端に移動したことなどを検出し、この検出結果に基づいて、介護者に介助のタイミングを報知する技術も提案されている(特許文献２参照)。

特開２０１０−０８８８７８号公報 特開２００７−１９０２６９号公報

ところで、病院や介護施設などにおいては、対象者に対する処置のために、サイドレールを外したり、ベッドの高さを上げたりする場合がある。このように、対象者に対する処置のために、ベッドに設けられた安全装置の一部あるいは全部が解除されたとしても、このことは、対象者にとって危険な状態ではない。

しかしながら、上述した特許文献１の技法では、対象者の処置のための安全装置の解除であっても、警報ランプを点灯させて、安全装置が解除されていることを警報する。つまり、この技法では、対象者が危険な状態でないにもかかわらず、警報を出力してしまう場合があった。

一方、特許文献２の技法では、検出した対象者のベッド上での位置のみに基づいて報知が行われる。そして、対象者がベッドの乗り降りの際に介助が必要であれば、当該対象者がベッドから降りる際に間に合うように、対象者が起き上がったときに、介護者への報知を行うように設定する場合が多い。このような設定では、当該対象者がその後ベッドを降りようとするか否かにかかわらず、介護者への報知が行われるため、介護者が対象者の介助のために駆けつけても、介助の必要がない場合もある。

上述したように、従来の技術は、対象者が安全な状態であるか否かを高い精度で判定することが困難であった。このため、対象者が安全な状態であるにもかかわらず、対象者が安全でない可能性を誤って検出してしまう場合があった。このような誤った検出が繰り返されると、対象者が安全な状態でない可能性を知らせるための報知が介護者にとってわずらわしいものになってしまう可能性があり、介護者への報知が有効に作用しなくなる場合がある。

本件開示は、対象者の状態を高い精度で検知することが可能な状態検知装置および状態検知方法を提供することを目的とする。

一つの観点による状態検知装置は、ベッド上あるいは前記ベッドの近傍にいる対象者を撮影した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する検出部と、前記画像に含まれる前記ベッドの近傍の所定の範囲の画像に基づいて、前記対象者を介助する介護者の存在の有無を含む状態を判別する第１判別部と、前記撮影した画像に含まれる前記ベッドに設けられた少なくとも一つの安全装置の状態を示す画像と前記各安全装置の装着状態を示す前記各安全装置からの通知との少なくとも一方に基づいて、前記各安全装置の状態を判別する第２判別部と、前記検出部によって検出された前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態と、前記介護者の状態を示す情報と、前記各安全装置の状態を示す情報とに基づいて、前記対象者の現在の安全性に関する状態を判断する判断部と、前記判断部で得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部とを備える。

また、別の観点による状態検知方法は、ベッド上あるいは前記ベッドの近傍にいる対象者を撮影した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、前記画像に含まれる前記ベッドの近傍の所定の範囲の画像に基づいて、前記対象者を介助する介護者の存在の有無を含む状態を判別し、前記撮影した画像に含まれる前記ベッドに設けられた少なくとも一つの安全装置の状態を示す画像と前記各安全装置の装着状態を示す前記各安全装置からの通知との少なくとも一方に基づいて、前記各安全装置の状態を判別し、前記検出された前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態と、前記介護者の状態を示す情報と、前記各安全装置の状態を示す情報とに基づいて、前記対象者の現在の安全性に関する状態を判断し、前記判断で得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する。

本件開示の状態検知装置および状態検知方法によれば、対象者の状態を高い精度で検知することが可能である。

状態検知装置の一実施形態を示す図である。 状態遷移図の例を示す図である。 状態検知装置の別実施形態を示す図である。 状態特定部の処理を説明する図(その１)である。 状態特定部の処理を説明する図(その２)である。 遷移テーブルの例を示す図である。 状態検知装置の別実施形態を示す図である。 位置特定部の処理を説明する図である。 装着判定部の処理を説明する図である。 判定テーブルの例を示す図である。 高さ判定部の処理を説明する図である。 判断テーブルの一例を示す図である。 状態検知装置の別実施形態を示す図である。 状態検知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 状態検知処理のフローチャートの一例を示す図である。 対象者の移動方向を検出する処理のフローチャートの一例を示す図である。 対象者の見かけの状態を判別する処理のフローチャートの一例を示す図である。 介護者の状態を判別する処理のフローチャートの一例を示す図である。 安全装置の状態を判別する処理のフローチャートの一例を示す図である。 対象者の状態を判断する処理のフローチャートの一例を示す図である。 転落防止の安全性を判定する処理のフローチャートの一例を示す図である。 乗降の安全性を判定する処理のフローチャートの一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
図１は、状態検知装置の一実施形態を示す図である。図１に例示した状態検知装置１０は、カメラ４によって撮影された画像に基づいて、ベッド１に関連付けられた見守り対象の人物Ｐ１の状態を検知する。なお、以下の説明では、見守り対象の人物Ｐ１を対象者Ｐ１と称する。

図１に例示したカメラ４は、例えば、ベッド１の長手方向に光学系の光軸が一致するように配置することが望ましい。この場合に、カメラ４の撮影方向は、図１に符号Ｄｒで示すようになり、カメラ４は、ベッド１上で起き上がっている対象者Ｐ１を主に背後から撮影する。そして、このように配置されたカメラ４の撮影範囲Ｒ１は、対象者Ｐ１がベッド１上で起居する際の動作で移動する範囲と、対象者Ｐ１を介護する人物Ｐ２が活動する範囲とを含んでいる。なお、以下の説明では、対象者Ｐ１を介護する人物Ｐ２を、介護者Ｐ２と称する。

また、図１に例示したベッド１は、安全装置として、例えば、サイドレール２と高さ調整装置３とを装備している。図１に例示したサイドレール２は、ベッド１の長手方向の中央部に装着されている。ベッド１に安全装置の一つとして装着するサイドレール２は、例えば、ベッド１に横たわる対象者Ｐ１の頭側と脚側とに独立して着脱が可能な形式ものでもよい。また、サイドレール２は、ベッド１の長手方向あるいはベッド１の高さ方向への折り畳みあるいは伸縮を可能とする機構を有してもよい。なお、対象者Ｐ１のベッド１からの転落を防ぐためには、サイドレール２を、ベッド１の両側に装着することが望ましい。

また、図１に例示した高さ調整装置３は、ベッド１の床部の高さを調整する。この高さ調整装置３によって調整可能な範囲は、例えば、対象者Ｐ１がベッド１の左側あるいは右側の端部に腰を下ろした状態で足が床につく高さから、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１の介護するための作業を行うために都合のよい高さまでを含むことが望ましい。なお、以下の説明において、ベッド１の左側および右側は、カメラ４から見たときの方向を示す。

図１に例示した状態検知装置１０は、検出部１１と、第１判別部１３と、第２判別部１４と、判断部１５と、出力部１６とを含んでいる。また、図１に例示した検出部１１と、第１判別部１３と、第２判別部１４とは、カメラ４によって撮影された画像をそれぞれ取得している。

図１に例示した検出部１１は、カメラ４を介して取得した画像を解析することにより、対象者Ｐ１の移動方向を検出する。検出部１１は、例えば、本出願人により先に出願された特願２０１１−３２２２３「状態検知装置および状態検知方法」に開示した手法を用いることにより、対象者Ｐ１の移動方向を検出してもよい。

また、図１の検出部１１は、カメラ４の撮影方向と略平行する方向に近赤外域の照明光を放射する照明部(図示せず)を設け、この照明部による照明光の点灯時と消灯時とにカメラ４で得た画像を比較する技法を、対象者Ｐ１の像を検出する処理に利用してもよい。なお、照明光の点灯時に得られた画像と消灯時に得られた画像との比較に基づいて、光源の近くにいる人物の像を検出する技法の詳細については、上述した特願２０１１−３２２２３「状態検知装置および状態検知方法」を参照されたい。

また、図１に例示した第１判別部１３は、カメラ４から取得した画像に含まれるベッド１近傍の所定の範囲の画像に基づいて、介護者Ｐ２の存在の有無を含む状態を判別する。第１判別部１３は、例えば、上述した特願２０１１−３２２２３「状態検知装置および状態検知方法」に開示した手法を、介護者Ｐ２の状態を判別する処理に利用してもよい。

また、図１に例示した第２判別部１４は、カメラ４から取得した画像に基づいて、安全装置としてベッド１に設けられたサイドレール２の状態および高さ調整装置３の状態を判別する。第２判別部１４は、例えば、カメラ４から取得した画像に含まれるサイドレール２の画像を解析することにより、サイドレール２の装着状態を判別してもよい。また、第２判別部１４は、例えば、カメラ４から取得した画像に含まれるベッド１の画像を解析することにより、ベッド１の高さを求め、この結果に基づいて、高さ調整装置３の状態を判別してもよい。

また、図１に例示した判断部１５は、検出部１１によって検出された移動方向と、対象者Ｐ１の過去の状態と、第１判別部１３で得られる介護者Ｐ２の状態と第２判別部１４で得られる安全装置の状態とを示す情報に基づいて、対象者Ｐ１の現在の状態を判断する。判断部１５は、例えば、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置と、介護者Ｐ２および安全装置３を含む対象者Ｐ１の環境とに依存する対象者Ｐ１の安全性に関する状態を判断する。なお、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置は、後述するようにして、対象者Ｐ１の過去の状態と、検出部１１で得られた対象者Ｐ１の移動方向とに基づいて特定することができる。

ここで、介護者Ｐ２がベッド１の近傍に存在するか否かを含む介護者Ｐ２の状態は、サイドレール２や高さ調整装置３などの安全装置の状態とともに、対象者Ｐ１の安全性を左右する重要な要因である。例えば、高さ調整装置３によって、ベッド１の高さが安全のために望ましい高さよりも高く調整されている状態でも、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１を介助する作業のためにそばにいる限り、対象者Ｐ１の状態は安全である。このように、対象者Ｐ１の安全性は、対象者Ｐ１の環境に含まれる安全装置の状態と介護者Ｐ２の状態との両方に基づいて判断することによって、初めて高い精度で判断することが可能である。

また、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置ごとに、望ましい環境が異なる場合もある。例えば、サイドレール２がベッド１の両側に隙間なく装着されている状態は、ベッド１上で就寝している対象者Ｐ１にとっては安全性の高い状態である。しかし、同じ状態のサイドレール２は、ベッド１から降りようとしている対象者Ｐ１にとっては、安全な移動を妨げる障害物となる。

このように、判断部１５が、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置とともに、介護者Ｐ２の状態と各安全装置の状態とを含む対象者Ｐ１の環境を考慮することにより、対象者Ｐ１の安全性を含む対象者Ｐ１の状態を高い精度で判断することが可能である。つまり、判断部１５は、対象者Ｐ１の過去の状態と、対象者Ｐ１の移動方向と、介護者Ｐ２の状態と、安全装置の状態との組み合わせに基づいて、対象者Ｐ１の現在の状態を、対象者Ｐ１の安全性を含めて高い精度で判断することができる。

また、図１に例示した出力部１６は、判断部１５で得られた対象者Ｐ１の安全性を含む対象者Ｐ１の状態を示す情報を出力する。例えば、出力部１６は、判断部１５によって、対象者Ｐ１の現在の状態が安全でない可能性があると判断されたときに、その旨を通知する音声メッセージあるいは警報音をスピーカ５に出力させてもよい。なお、出力部１６は、判断部１５による判断結果に応じた警報を、別に設けられたナースコールシステム(図示せず)にその旨を通知することによって出力してもよい。

上述したように、図１に例示した本件開示の状態検知装置１０によれば、対象者Ｐ１の安全が確保されているか否かを含む対象者Ｐ１の状態を高い精度で判断し、この判断結果を対象者Ｐ１と介護者Ｐ２との少なくとも一方に通知することができる。つまり、本件開示の状態検知装置１０によれば、対象者Ｐ１の安全性を含む対象者Ｐ１の状態を高い精度で検知することができるので、出力部１６により、精度の高い警報を出力することが可能である。

これにより、対象者Ｐ１が安全な状態であるときに誤って警報を出力してしまうといった誤警報を減らすことができる。例えば、本件開示の状態検知装置１０によれば、ベッド１の床面が高い状態でも、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１を介助する作業のためにそばにいる限り、誤って警報が出力されることはない。そして、本件開示の状態検知装置１０によれば、ベッド１の高さが高い状態にしたままで、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１のそばを離れようとしたタイミングで警報を出力し、介護者Ｐ２および対象者Ｐ１に注意を促すことができる。

つまり、本件開示の状態検知装置１０によれば、介護者Ｐ２の注意を喚起するために最も適したタイミングで警報を出力することができる。このように、本件開示の状態検知装置１０によれば、適切なタイミングで警報を出力することが可能であるので、介護者Ｐ２が警報をわずらわしく感じたり、警報に慣れてしまったりすることを防ぐことができる。したがって、本件開示の状態検知装置１０を用いることにより、介護者Ｐ２に対する警報を有効に作用させることができる。

以下に、図１に例示した状態検知装置１０に含まれる各部について説明する。この説明に先立って、本件開示の状態検知装置１０において用いる対象者Ｐ１の状態遷移モデルについて説明する。本件開示の状態検知装置１０は、対象者Ｐ１の状態の変化を示すモデルとして、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置の違いに基づいて、後述する５つの状態間の遷移として表す状態遷移モデルを用いる。

図２は、状態遷移モデルを示す状態遷移図の一例である。図２において、符号Ｓ１で示した就床状態は、対象者Ｐ１がベッド１に横になっている状態である。また、符号Ｓ２で示した起床状態は、対象者Ｐ１がベッド１上で起き上がっている状態である。また、符号Ｓ３で示した離床状態は、対象者Ｐ１がベッド１の左側あるいは右側の端部にいる状態である。また、符号Ｓ４で示した傍床状態は、対象者Ｐ１がベッド１を離れて、ベッド１の脇にいる状態である。そして、符号Ｓ５で示した不在状態は、対象者Ｐ１がベッド１の付近にいない状態である。

また、図２において、符号Ｔ１は、就床状態Ｓ１から起床状態Ｓ２への状態遷移を示し、符号Ｔ２は、離床状態Ｓ３から起床状態Ｓ２への状態遷移を示す。また、図２において、符号Ｔ３は、起床状態Ｓ２から就床状態Ｓ１への状態遷移を示し、符号Ｔ４は、離床状態Ｓ３から就床状態Ｓ１への状態遷移を示す。また、図２において、符号Ｔ５は、起床状態Ｓ２から離床状態Ｓ３への状態遷移を示し、符号Ｔ６は、傍床状態Ｓ４から離床状態Ｓ３への状態遷移を示す。また、図２において、符号Ｔ７は、離床状態Ｓ３から傍床状態Ｓ４への状態遷移を示し、符号Ｔ８は、不在状態Ｓ５から傍床状態Ｓ４への状態遷移を示す。そして、図２において、符号Ｔ９は、傍床状態Ｓ４から不在状態Ｓ５への状態遷移を示す。

図２に例示した各状態間の状態遷移は、対象者Ｐ１の移動による対象者Ｐ１とベッド１との相対位置の変化の発生に対応している。つまり、図１に例示した検出部１１で得られた対象者Ｐ１の移動方向と、対象者Ｐ１の過去の状態とに基づいて、対象者Ｐ１の現在の状態が、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置の観点で、上述した５つの状態のどれに属するかを特定することができる。

図１に例示した判断部１５は、例えば、対象者Ｐ１の移動方向と、対象者Ｐ１の過去の状態とに基づいて、対象者Ｐ１の現在の状態が上述した５つの状態のどれに属するかを判定し、この判定結果を用いて、対象者Ｐ１の現在の状態を判断してもよい。

図３は、状態検知装置１０の別実施形態を示している。なお、図３に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図３に例示した判断部１５は、第１判定部１５１と、第２判定部１５４とを含んでいる。第１判定部１５１は、状態特定部１５２と、遷移テーブル１５３とを含んでいる。この遷移テーブル１５３は、図２に例示した各状態遷移Ｔ１〜Ｔ９に対応する遷移条件を保持している。そして、状態特定部１５２は、検出部１１で得られた対象者Ｐ１の移動方向と、対象者Ｐ１の過去の状態と、この遷移テーブル１５３とに基づいて、対象者Ｐ１の現在の状態が、図２に例示した５つの状態Ｓ１〜Ｓ５のどれに属するかを特定する。

図２に例示した５つの状態Ｓ１〜Ｓ５は、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置に基づいて区別される状態である。したがって、以下の説明では、第１判定部１５１による判定で対象者Ｐ１の状態が属するとされた状態を、対象者Ｐ１の見かけの状態と称する。

図４は、状態特定部１５２の処理を説明する図(その１)である。また、図５は、状態特定部１５２の処理を説明する図(その２)である。また、図６は、遷移テーブル１５３の一例を示している。なお、図４、図５では、図１に例示したサイドレール２の図示を省略している。

図４(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)および図５(Ａ)，(Ｂ)は、図１に例示したカメラ４によって得られる画像の例である。図４(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)および図５(Ａ)，(Ｂ)において、矩形の領域を示す符号Ｒ１は、カメラ４の撮影範囲に相当する領域を示している。また、図４(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)および図５(Ａ)，(Ｂ)において符号Ｒ２で示した台形の領域は、ベッド１上にいる対象者Ｐ１を検知するために用いる検知領域を示す。

この検知領域Ｒ２は、図４および図５に例示したように、撮影範囲Ｒ１の中央の下よりに、ベッド１の像とベッド１の上にいる人物の像を含むように設定することが望ましい。また、図４および図５において、符号ＢＬ，ＢＲは、上述した検知領域Ｒ２の中央部と左端部あるいは右端部とを分ける境界線を示す。また、図４および図５において、符号Ｒ３−Ｌ，Ｒ３−Ｒで示した領域は、ベッド１の両脇の通路スペースに対応する領域を示している。

以下の説明において、カメラ４の撮影方向に向かって、ベッド１の左右に設けられたスペースに対応するこれらの領域Ｒ３−Ｌ，Ｒ３−Ｒを、近傍検知領域Ｒ３−Ｌ，Ｒ３−Ｒと称する。なお、左右の近傍検知領域Ｒ３−Ｌ，Ｒ３−Ｒを区別しない場合は、単に、近傍検知領域Ｒ３と称する。

図４(Ｄ)，(Ｅ)，(Ｆ)は、図４(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)に例示した画像が得られた際の対象者Ｐ１とベッド１との相対位置の例を示している。図４(Ｄ)は、対象者Ｐ１がベッド１上に横たわっている状態であり、上述した就床状態の一例に相当する。また、図４(Ｅ)は、対象者Ｐ１が、ベッド１上で起き上がっている状態であり、上述した起床状態の一例に相当する。また、図４(Ｆ)は、対象者Ｐ１が、ベッド１の端部に座っている状態であり、上述した離床状態の一例に相当する。

また、図５(Ｃ)，(Ｄ)は、図５(Ａ)，(Ｂ)に例示した画像が得られた際の対象者Ｐ１のベッド１との相対位置の例を示している。図５(Ｃ)は、対象者Ｐ１がベッド１の脇に立っている状態であり、上述した傍床状態の一例に相当する。また、図５(Ｄ)は、対象者Ｐ１が、ベッド１のそばから離れる方向に移動している状態であり、上述した傍床状態の別例に相当する。

図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ１により起床状態に遷移する条件は、過去の状態が就床状態であることと移動方向が「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて上向きに検知領域Ｒ２内へ向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、図４(Ｅ)に符号Ｖ１で示したように、対象者Ｐ１がベッド１上で起き上がったことにより、図１に例示した検出部１１によって、図４(Ｂ)に符号Ｖ１で示した移動方向が検出された場合に相当する。

また、図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ２により起床状態に遷移する条件は、過去の状態が離床状態であることと移動方向が「検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から前記端部と中央部との境界を越えて中央部の内部へ向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、図４(Ｆ)に例示した対象者Ｐ１がベッド１の中央に向かって移動したことにより、図４(Ｃ)に符号Ｖ２で示した移動方向とは逆の移動方向が検出部１１によって検出された場合に相当する。

また、図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ３により就床状態に遷移する条件は、過去の状態が起床状態であることと移動方向が「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部に向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、図４(Ｅ)に例示した対象者Ｐ１がベッド１上に横たわる動きをしたことにより、図４(Ｂ)に符号Ｖ１で示した移動方向とは逆の移動方向が検出部１１によって検出された場合に相当する。

また、図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ４により就床状態に遷移する条件は、過去の状態が離床状態であることと移動方向が「検知領域Ｒ２の下側の境界を越えて下向きに検知領域Ｒ２の外部に向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、図４(Ｆ)に例示した対象者Ｐ１がベッド１上に横たわる動きをしたことにより、検知領域Ｒ２を斜めに横切るような移動方向が検出部１１によって検出された場合に相当する。

また、図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ５により離床状態に遷移する条件は、過去の状態が起床状態であることと移動方向が「検知領域Ｒ２の中央部から中央部と左端部あるいは右端部との境界を越えて前記端部の内部へ向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、図４(Ｅ)に例示した対象者Ｐ１が、図４(Ｆ)に例示した位置に向かってベッド１上で移動したことにより、図４(Ｃ)に符号Ｖ２で示した移動方向が検出部１１によって検出された場合に相当する。

また、図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ６により傍床状態に遷移する条件は、過去の状態が離床状態であることと移動方向が「検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部から前記端部と近傍検知領域Ｒ３の境界を越えて近傍検知領域Ｒ３内へ向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、図４(Ｆ)に例示した対象者Ｐ１がベッド１から降りる動作を行うことによって、図５(Ｃ)に例示した位置に移動したことにより、図５(Ａ)に符号Ｖ３で示した移動方向が検出部１１によって検出された場合に相当する。

逆に、図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ７により離床状態に遷移する条件は、過去の状態が傍床状態であることと移動方向が「近傍検知領域Ｒ３から近傍検知領域Ｒ３と検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部の境界を越えて前記端部の内部へ向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、図５(Ｃ)に例示した位置に立っていた対象者Ｐ１が、図４(Ｆ)に例示したようにベッド１に腰掛ける動作をしたことにより、図５(Ａ)に例示した符号Ｖ３とは逆の移動方向が検出部１１によって検出された場合に相当する。

また、図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ８により傍床状態に遷移する条件は、過去の状態が不在状態であることと移動方向が「近傍検知領域Ｒ３の外部から近傍検知領域Ｒ３の境界を越えて近傍検知領域Ｒ３の内部に向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、カメラ４の撮影範囲外から対象者Ｐ１がベッド１に近づいたことにより、図５(Ｂ)に例示した符号Ｖ４とは逆の移動方向が検出部１１によって検出された場合に相当する。

逆に、図６に例示した遷移テーブル１５３は、状態遷移Ｔ９により不在状態に遷移する条件は、過去の状態が傍床状態であることと移動方向が「近傍検知領域Ｒ３の内部から近傍検知領域Ｒ３の境界を越えて近傍検知領域Ｒ３の外部に向かう方向」であることを示している。このような状態遷移は、図５(Ｄ)に例示したようにベッド１の脇を歩いている対象者Ｐ１が、カメラ４の撮影範囲外に出たことにより、図５(Ｂ)に符号Ｖ４で示した移動方向が検出部１１によって検出された場合に相当する。

図３に例示した第１判定部１５１の状態特定部１５２は、検出部１１で得られた移動方向と対象者Ｐ１の過去の状態とを、遷移テーブル１５３に示された遷移条件と照合することにより、対象者Ｐ１の見かけの状態を高い精度で特定できる。例えば、上述した遷移テーブル１５３を用いる状態特定部１５２によれば、上述したような撮影範囲をカメラ４で撮影して得られる画像のみによって判別することが難しい、就床状態と不在状態とを高い精度で判別することが可能である。

また、図３に例示した状態特定部１５２は、遷移テーブル１５３に基づいて特定した対象者Ｐ１の見かけの状態を示す情報とともに、検出部１１で得られた対象者Ｐ１の移動方向を示す情報を、第１判定部１５１による判定結果として出力してもよい。

上述したように、図２に例示した５つの状態Ｓ１〜Ｓ５は、対象者Ｐ１とベッド１とが取りうる５種類の相対位置にそれぞれ対応している。したがって、第１判定部１５１による判定結果に含まれる対象者Ｐ１の見かけの状態を示す情報は、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置を示す情報の一例である。

図３に例示した第２判定部１５４は、第１判定部１５１から受け取った対象者Ｐ１の見かけの状態で示される対象者Ｐ１とベッド１との相対位置ごとに異なる判断基準を用いて、対象者Ｐ１の状態が警報を必要とする状態であるか否かを判定してもよい。例えば、第２判定部１５４は、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置に対応して、当該対象者Ｐ１の状態を安全にする介護者Ｐ２の状態と各安全装置の状態との組み合わせを示す判断基準を用意してもよい。そして、第２判定部１５４は、この判断基準と、取得した介護者Ｐ２の状態を示す情報と各安全装置の状態を示す情報との組み合わせとを照合することにより、対象者Ｐ１が現在の位置において安全でない可能性の有無を判定してもよい。また、第２判定部１５４は、この判定結果に基づき、対象者Ｐ１の状態が警報を要する状態であるか否かを判定し、この判定結果を示す情報を対象者Ｐ１の状態を示す情報の一部として出力してもよい。

このように、第１判定部１５１により、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置を示す見かけの状態を特定しておくことにより、第２判定部１５４は、対象者Ｐ１の現在の状態を判断する際に、見かけの状態ごとに異なる判断基準を用いることができる。

なお、第２判定部１５４は、個々の相対位置において、対象者Ｐ１の安全性のために注目すべき介護者Ｐ２の状態と安全装置の状態との組み合わせが限られることを反映して、上述した見かけの状態で示される相対位置ごとに絞り込んだ判断基準を用意してもよい。

上述したような相対位置ごとに異なる判断基準を用いることにより、図３に例示した判断部１５を有する状態検知装置１０によれば、対象者Ｐ１が現在の位置において安全でない可能性の有無を含む対象者Ｐ１の状態を高い精度で判定することができる。

次に、図１に例示したカメラ４で得られる画像に基づいて、第１判別部１３が介護者Ｐ２の状態を判別する手法および第２判別部１４が安全装置の状態を判別する手法について説明する。

図７は、状態検知装置１０の別実施形態を示している。なお、図７に示した構成要素のうち、図１あるいは図３に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図７に例示した第１判別部１３は、探索部１３１と、位置特定部１３２とを含んでいる。図７に例示した探索部１３１は、カメラ４で得られた画像の近傍検知領域において、人物の像を探索する。また、位置特定部１３２は、探索部１３１による探索結果と、第１判定部１５１で得られる対象者Ｐ１の見かけの状態とに基づいて、探索処理で検出された人物の像が介護者Ｐ２の像であるか否かを判定するとともに、介護者Ｐ２の位置を特定する。

次に、図８に示す例を用いて、図７に例示した探索部１３１と、位置特定部１３２とを含む第１判別部１３により、介護者Ｐ２の状態を判別する手法について説明する。

図８は、位置特定部１３２の処理を説明する図である。なお、図８に示した要素のうち、図４あるいは図５に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。また、図８において、サイドレール２の図示は省略している。

図８(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)は、図７に例示したカメラ４によって得られる画像の例である。

図８(Ｄ)，(Ｅ)，(Ｆ)は、図８(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)に例示した画像が得られた際の対象者Ｐ１および介護者Ｐ２とベッド１との相対位置の例を示している。

図８(Ｄ)は、対象者Ｐ１が横たわっているベッド１の脇に介護者Ｐ２が立っている様子を示している。また、図８(Ｅ)は、対象者Ｐ１がベッド１の一方の端部に腰掛けており、ベッド１の同じ側の脇に介護者Ｐ２が立っている様子を示している。また、図８(Ｆ)は、対象者Ｐ１がベッド１の脇に立っており、ベッド１の逆側の脇に、介護者Ｐ２が立っている様子を示している。

図７に例示した位置特定部１３２は、例えば、探索部１３１によって近傍検知領域Ｒ３において人物の像を検出されなかった場合に、介護者Ｐ２の状態は、ベッド１の近傍にいない状態であると判別する。一方、探索部１３１から、近傍検知領域Ｒ３において人物の像を検出した旨の探索結果を受け取った場合に、位置特定部１３２は、介護者Ｐ２がベッド１の近傍に存在する可能性があると判断する。この場合に、位置特定部１３２は、上述した検出部１１による対象者Ｐ１の像についての検出結果あるいは第１判定部１５１による判定結果を利用することにより、近傍検知領域Ｒ３において検出した人物の像が介護者Ｐ２の像であるか否かを判断する。

ここで、例えば、図８(Ｄ)に示したように、対象者Ｐ１が就床状態である場合は、図８(Ａ)に例示したように、カメラ４の撮影範囲内に対象者Ｐ１は含まれない。また、対象者Ｐ１が起床状態である場合は、図４(Ｂ)に例示したように、対象者Ｐ１の像は、カメラ４で得られた画像内の検知領域Ｒ２内に含まれており、近傍検知領域Ｒ３の内部には含まれていない。同様に、図８(Ｅ)に示したように、対象者Ｐ１が離床状態である場合は、図８(Ｂ)に例示したように、対象者Ｐ１の像は、カメラ４で得られる画像の近傍検知領域Ｒ３ではなく、検知領域Ｒ２の左端部あるいは右端部に含まれている。つまり、これらの場合に、カメラ４で得られた画像の近傍検知領域Ｒ３について、探索部１３１が行った探索によって検出される人物の像は、介護者Ｐ２の像である可能性が高い。したがって、第１判定部１５１で得られた対象者Ｐ１の見かけの状態が就床状態、起床状態、離床状態のいずれかであって、探索部１３１が近傍検知領域Ｒ３で人物の像を検出した場合に、位置特定部１３２は、介護者Ｐ２はベッド１の近傍にいると判定してよい。

一方、図８(Ｆ)に示したように、対象者Ｐ１が傍床状態である場合は、対象者Ｐ１の像は、図８(Ｃ)に示したように、カメラ４で得られた画像の近傍検知領域Ｒ３−Ｌあるいは近傍検知領域Ｒ３−Ｒのいずれかに含まれている。つまり、この場合に、探索部１３１により、カメラ４で得られた画像の近傍検知領域Ｒ３から対象者Ｐ１以外の人物の像が検出された場合は、当該人物の像は介護者Ｐ２の像である可能性が高い。したがって、第１判定部１５１で得られた対象者Ｐ１の見かけの状態が傍床状態であって、探索部１３１が近傍検知領域Ｒ３において対象者Ｐ１以外の人物の像を検出した場合に、位置特定部１３２は、介護者Ｐ２はベッド１の近傍にいると判定してよい。

このようにして、位置特定部１３２は、介護者Ｐ２がベッド１の近傍にいるか否かを高い精度で判定し、この判定結果を示す情報を、介護者Ｐ２の状態を示す情報の一部として出力することができる。

更に、位置特定部１３２は、対象者Ｐ１の見かけの状態が離床状態あるいは傍床状態であるときに、介護者Ｐ２の像と対象者Ｐ１の像とがそれぞれ検出された位置に基づいて、介護者Ｐ２と対象者Ｐ１との相対位置を特定してもよい。位置特定部１３２は、例えば、対象者Ｐ１の像および介護者Ｐ２の像が、それぞれベッド１の左右のどちら側で検出されたかに基づいて、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１と同じ側にいるか否かを判定してもよい。

例えば、図８(Ｂ)のように、介護者Ｐ２の像が近傍検知領域Ｒ３−Ｌで検出され、対象者Ｐ１の像が検知領域Ｒ２の左端部で検出された場合に、これらの像の位置を示す情報に基づき、位置特定部１３２は、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１と同じ側にいると判定する。一方、図８(Ｃ)のように、介護者Ｐ２の像が近傍検知領域Ｒ３−Ｒで検出され、対象者Ｐ１の像が近傍検知領域Ｒ３−Ｌで検出された場合に、これらの像の位置を示す情報に基づき、位置特定部１３２は、介護者Ｐ２は対象者Ｐ１と逆側にいると判定する。

このようにして、図７に例示した位置特定部１３２は、対象者Ｐ１がベッド１の中央以外の偏った位置にいる場合について、介護者Ｐ２と対象者Ｐ１との相対位置を判別し、この判別結果を介護者Ｐ２の状態を示す情報の一部として出力することができる。なお、位置特定部１３２は、対象者Ｐ１の見かけの状態が就床状態又は起床状態である場合にも、探索部１３１が介護者Ｐ２の像を左右どちらの側の近傍検知領域Ｒ３から検出したかを示す情報を、介護者Ｐ２の状態を示す情報の一部として出力してもよい。

また、図７に例示した第２判別部１４は、エッジ検出部１４１と、装着判定部１４２と、高さ判定部１４３と、状況判定部１４４とを含んでいる。更に、図７に例示した状況判定部１４４は、判定処理部１４５と、判定テーブル１４６とを含んでいる。

図７に例示したエッジ検出部１４１は、カメラ４で得られた画像内でサイドレール２の像が含まれる可能性のある領域から、直線状のエッジを検出する。装着判定部１４２は、エッジ検出部１４１による検出結果に基づいて、後述するようにして、ベッド１の左右の側面それぞれについて、サイドレール２の装着状態を判定する。

ここで、図９を参照しつつ、カメラ４で得られる画像に基づいて、図７に例示したエッジ検出部１４１と装着判定部１４２とにより、安全装置の一例であるサイドレール２の状態を判別する手法について説明する。

図９は、装着判定部１４２の処理を説明する図である。なお、図９に示した要素のうち、図４あるいは図５に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図９において、符号Ｒ４−Ｌ１、Ｒ４−Ｌ２で示した領域は、カメラ４の撮影方向に向かって左側のベッド１の側面に装着されたサイドレール２の像が含まれる可能性のある側方検知領域の一例である。また、符号Ｒ４−Ｒ１、Ｒ４−Ｒ２で示した領域は、カメラ４の撮影方向に向かって右側のベッド１の側面に装着されたサイドレール２の像が含まれる可能性のある側方検知領域の一例である。これらの側方検知領域Ｒ４−Ｌ１、Ｒ４−Ｌ２の境界は、例えば、ベッド１の長手方向を２等分する中央線Ｂｃに基づいて決定しておくことができる。同様に、側方検知領域Ｒ４−Ｒ１、Ｒ４−Ｒ２の境界も、例えば、上述したベッド１の中央線Ｂｃに基づいて決定しておくことができる。なお、以下の説明において、上述した側方検知領域Ｒ４−Ｌ１、Ｒ４−Ｌ２、Ｒ４−Ｒ１、Ｒ４−Ｒ２を互いに区別しない場合は、単に側方検知領域Ｒ４と称する。

図７に例示したエッジ検出部１４１は、例えば、図９に例示した４つの側方検知領域Ｒ４−Ｌ１、Ｒ４−Ｌ２、Ｒ４−Ｒ１、Ｒ４−Ｒ２において、直線状のエッジを持つ物体の像を探索する。エッジ検出部１４１は、例えば、上述した側方検知領域Ｒ４−Ｌ１および側方検知領域Ｒ４−Ｌ２において、ベッド１の床部に相当する四角形の左側の辺Ｌ１に略平行な直線状のエッジを探索してもよい。また、同様に、エッジ検出部１４１は、側方検知領域Ｒ４−Ｒ１および側方検知領域Ｒ４−Ｒ２において、ベッド１の床部に相当する四角形の右側の辺Ｌ２に略平行な直線状のエッジを探索してもよい。

図７に例示した装着判定部１４２は、まず、エッジ検出部１４１が検出したエッジの中から、所定の閾値以上の長さを持つエッジを、サイドレール２の像として抽出する。装着判定部１４２は、例えば、ベッド１の１／１０程度の長さに相当する閾値に基づいて、サイドレール２の像を抽出してもよい。そして、装着判定部１４２は、抽出したエッジそれぞれについて、当該エッジの両端が、上述した４つの側方検知領域Ｒ４−Ｌ１、Ｒ４−Ｌ２、Ｒ４−Ｒ１、Ｒ４−Ｒ２のいずれか一つに収まっているか否かを判定する。

エッジの両端が上述した側方検知領域Ｒ４のいずれかに収まる場合に、装着判定部１４２は、対応する位置に独立してサイドレール２が装着されていると判定する。例えば、図９において符号Ｓ１で示した直線状のエッジは、両端が側方検知領域Ｒ４−Ｒ１の内部に収まっている。エッジ検出部１４１が、このようなエッジＳ１を検出した場合に、装着判定部１４２は、このエッジＳ１を含む側方検知領域Ｒ４−Ｒ１に対応するベッド１の右側の足元側に、独立したサイドレール２が装着されていると判定する。同様にして、両端が側方検知領域Ｒ４−Ｒ２の内部に収まっているエッジＳ２の検出に応じて、装着判定部１４２は、側方検知領域Ｒ４−Ｒ２に対応するベッド１の右側の頭側に独立して装着されているサイドレール２を検出してもよい。

一方、エッジ検出部１４１で検出されたエッジの両端がそれぞれ別の側方検知領域Ｒ４に含まれる場合に、装着判定部１４２は、当該側方検知領域Ｒ４に対応する側に、サイドレール２が、ベッド１の頭側と足元側とに跨るように装着されていると判定する。

例えば、図９において符号Ｓ３で示した直線状のエッジは、一端が側方検知領域Ｒ４−Ｌ１の内部にあり、もう一端は側方検知領域Ｒ４−Ｌ２の内部にある。エッジ検出部１４１がこのようなエッジＳ３を検出した場合に、装着判定部１４２は、このエッジＳ３を含む側方検知領域Ｒ４−Ｌ１、Ｒ４−Ｌ２に対応するベッド１の右側の頭側と足元側とに跨って、サイドレール２が装着されていると判定する。

なお、装着判定部１４２は、上述したようにして検出したサイドレール２のそれぞれについて、対応するエッジの端部の画像における座標などに基づいて、個々のサイドレール２の長さを評価してもよい。また、装着判定部１４２は、同様にして、隣接して装着されている２つのサイドレール２の隙間の大きさや、サイドレール２の一端とベッド１の頭側に取り付けられているヘッドボードとの隙間の大きさなどを評価してもよい。また、装着判定部１４２は、これらの評価結果を示す情報を、安全装置の状態を示す情報の一部として出力してもよい。

ところで、ベッド１に装着されたサイドレール２は、ベッド１上の対象者Ｐ１の転落を防止するための転落防止機能とともに、対象者Ｐ１がベッド１に乗り降りする際の乗降補助機能を果たしている。そして、サイドレール２が転落防止機能を有効に果たすことによって転落防止についての安全に寄与する装着状態と、サイドレール２が乗降補助機能を有効に果たすことによって乗降についての安全に寄与する装着状態とは互いに異なっている。

図７に例示した状況判定部１４４は、サイドレール２のように複数種類の機能を有する安全装置について、機能ごとに異なる判断基準を用いて、装着判定部１４２で得られた装着状態が、各機能を有効に作用させる状況か否かをそれぞれ判定する。

この状況判定部１４４は、例えば、上述したようにして得られたサイドレール２の装着状態が、それぞれの機能の目的について安全であるか安全でないかを、ベッド１の左右の側面それぞれについて判定することが望ましい。なお、以下の説明では、安全でないことを不安全と称する。

図７に例示した状況判定部１４４は、判定処理部１４５と判定テーブル１４６とを含んでいる。この判定テーブル１４６は、例えば、サイドレール２の様々な装着状態に対応して、当該装着状態のサイドレール２が転落防止の面で安全に寄与するか否かおよび乗降の面で安全に寄与するか否かを、それぞれ示す情報を保持している。つまり、この判定テーブル１４６は、サイドレール２の転落防止機能と乗降補助機能とについて、それぞれの安全状況を判定する際の判断基準を示している。

図１０は、判定テーブル１４６の一例を示している。なお、図１０においては、図９に例示したベッド１のヘッドボード側の側方検知領域Ｒ４−Ｌ２，Ｒ４−Ｒ２を領域２として示し、足元側の側方検知領域Ｒ４−Ｌ１，Ｒ４−Ｒ１を領域１として示した。

図１０に例示した判定テーブル１４６では、サイドレール２の装着状態を、領域１と領域２とにそれぞれ独立して装着可能なサイドレール２が装着されているか否かと、２つの領域に跨るサイドレール２が装着されているか否かの組み合わせとして示している。

なお、図１０に例示した判定テーブル１４６は、上述した装着判定部１４２により、ベッド１の１／１０の長さに相当する閾値よりも長いエッジをサイドレール２の像として抽出した場合に対応している。この判定テーブル１４６では、上述した長さのサイドレール２がベッド１の中央部と、ヘッドボード側あるいは足元側に同時に装着されることは現実的にほとんどないことを反映して、サイドレール２の装着状態を５通りに分類して示している。

図１０に例示した判定テーブル１４６の最初の行に示したサイドレール２の装着状態は、図９の側方検知領域Ｒ４−Ｒ１，Ｒ４−Ｒ２に例示したように、ベッド１の頭側と足元側とにそれぞれ独立して装着されたサイドレール２があることを検出した場合に相当する。

このように、ベッド１のヘッドボード側と足元側にそれぞれサイドレール２が装着されている場合は、ベッド１の一方の側に大きな隙間がない状態である。このような装着状態は、対象者Ｐ１の転落防止に有用である反面、対象者Ｐ１がベッド１に乗降する動作の妨げとなる。したがって、この装着状態の組み合わせに対応するサイドレール２の安全状況として、判定テーブル１４６は、「転落防止に安全」と「乗降に不安全」との組を保持している。

また、図１０の判定テーブル１４６の第２行に示したサイドレール２の装着状態は、図９の側方検知領域Ｒ４−Ｌ１，Ｒ４−Ｌ２に例示したように、２つの領域に跨って装着されたサイドレール２があることを検出した場合に相当する。

このように、ベッド１の中央部にサイドレール２が装着されている状態は、対象者Ｐ１の転落防止に有用であり、かつ、対象者Ｐ１がベッド１に乗降する動作を補助する上でも有用である。したがって、この装着状態の組み合わせに対応するサイドレール２の安全状況として、判定テーブル１４６は、「転落防止に安全」と「乗降に安全」との組を保持している。

一方、図１０の判定テーブル１４６の第３行および第４行に例示したサイドレール２の装着状態は、領域１あるいは領域２のどちらか一方に対応する位置にのみサイドレール２が装着されていることを示している。これらの装着状態では、対象者Ｐ１がベッド１に乗り降りするために十分な間隔が設けられている反面、ベッド１の中央部に転落防止の対策は不十分である可能性がある。このため、これらの装着状態に対応するサイドレール２の安全状況として、判定テーブル１４６は、「転落防止に不安全」と「乗降に安全」との組を保持している。

また、図１０の判定テーブル１４６の第５行に例示したサイドレール２の装着状態は、ベッド１の注目する側にサイドレール２が装着されていないことを示している。サイドレール２が全く装着されていない場合は、対象者Ｐ１の転落を防止する機能も乗降を補助する機能も実現することができない。したがって、この装着状態に対応するサイドレール２の安全状況として、判定テーブル１４６は、「転落防止に不安全」と「乗降に不安全」との組を保持している。

なお、装着判定部１４２が、ベッド１の各側に装着されたサイドレール２の長さなどを評価する機能を有する場合には、その評価結果に対応するように、きめ細かい判断基準を示す判定テーブル１４６を用意してもよい。例えば、判定テーブル１４６は、サイドレール２の装着状態を、ベッド１の中央部とヘッドボード側および足元側における隙間の大きさがそれぞれ所定の閾値以上であるか否かを示す情報の組み合わせで表し、各組み合わせについて安全状況を示してもよい。

また、サイドレールの装着状態ごとの安全状況が異なる複数の判定テーブルを用意しておき、対象者Ｐ１の年齢や容体を含む対象者の属性に応じて、判定処理部１４５が安全状況を判定する際に、その中から適切な判定テーブルを選択してもよい。このような判定テーブルの選択を行うことにより、サイドレールに対して期待される機能が対象者の属性によって違っていることを、サイドレールの安全状況の判定結果に反映することができる。

また、図７に例示した第２判別部１４は、安全装置の一例である高さ調整装置３の状態を判別するために、高さ判定部１４３を含んでいる。この高さ判定部１４３は、上述したエッジ検出部１４１による検出結果に基づいて、次に説明するようにして、ベッド１の高さを判定する。

図１１は、高さ判定部１４３の処理を説明する図である。なお、図１１に示した要素のうち、図４あるいは図５に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。また、図１１では、サイドレール２の図示を省略している。

図１１(Ａ)、(Ｂ)は、カメラ４によって得られた画像の例である。また、図１１(Ｃ)，(Ｄ)は、図１１(Ａ)，(Ｂ)に示した画像が得られた際に、ベッド１に設けられた高さ調整装置３によって、それぞれどのようにベッド１の床部の床面からの高さが調整されているかを示している。

なお、図１１(Ｃ)は、ベッド１の端に対象者Ｐ１が腰掛けた状態で、当該対象者Ｐ１の足が床面につくような望ましい高さＨｓに、ベッド１の高さが調整されている状態を示す。一方、図１１(Ｄ)は、ベッド１の端に対象者Ｐ１が腰掛けた状態で、当該対象者Ｐ１の足が床面につかないような高さＨに、ベッド１の高さが調整されている状態を示す。

図１１(Ａ)，(Ｂ)において符号Ｂｄは、ベッド１の床部の足元側の端部に対応するエッジを示している。図１１(Ａ)，(Ｂ)の比較から分かるように、このエッジＢｄの画像の上下方向における位置は、図１１(Ｃ)および図１１(Ｄ)にそれぞれ例示したベッド１の床部の高さの違いを反映している。

したがって、図７に例示した高さ判定部１４３は、エッジ検出部１４１によって検出されたエッジに含まれる、ベッド１の床部の足元側の端部に相当する直線状のエッジＢｄの位置Ｙと所定の基準位置Ｙｓとの比較に基づいて、ベッド１の高さを判断してもよい。例えば、高さ判定部１４３は、図１１(Ｃ)に例示したように、望ましい高さにベッド１の高さを調整した際に、カメラ４で得られた画像におけるエッジＢｄの位置に基づいて、上述した基準位置Ｙｓを予め設定しておいてもよい。

そして、高さ判定部１４３は、エッジ検出部１４１によって検出されたエッジＢｄの位置Ｙが、所定の基準位置Ｙｓと所定の許容範囲内で一致する場合に、ベッド１は望ましい高さであると判定する。この場合に、高さ判定部１４３は、高さ調整装置３の状態はベッド１を望ましい高さに調整している状態である旨の判別結果を、安全装置の状態情報の一部として出力してもよい。

一方、高さ判定部１４３は、検出されたエッジＢｄの位置Ｙが、上述した許容範囲を超えて基準位置Ｙｓよりも画面の上方にずれている場合に、ベッド１の高さは望ましい高さよりも高いと判定する。そして、この場合に、高さ判定部１４３は、高さ調整装置３の状態はベッド１を望ましい高さに調整している状態でない旨の判別結果を、安全装置の状態情報の一部として出力してもよい。

このようにして、高さ判定部１４３を有する第２判別部１４は、カメラ４で得られた画像に基づいて、ベッド１の高さが、図１１(Ｃ)に示したような望ましい高さに調整されているか否かを高い精度で判別することができる。

また、高さ判定部１４３は、図１に例示したカメラ４で得られた画像に含まれるベッド１の他の備品の像の位置に基づいて、ベッド１の高さを判断してもよい。例えば、高さ判定部１４３は、ベッド１に装着されたサイドレールの上端部の像の位置やヘッドボードの上端部の像の位置に基づいて、ベッド１の高さを判断してもよい。同様に、高さ判定部１４３は、ベッド１の足元側の手すりの上端部の像の位置に基づいて、ベッド１の高さを判断してもよい。

上述したようにして、図７に例示した第２判別部１４は、安全装置の一例であるサイドレール２の安全状況を示す情報とともに、同じく安全装置の一例である高さ調整装置３の状態を示す情報を取得することができる。そして、第２判別部１４は、このようにして得られたサイドレール２の安全状況を示す情報と高さ調整装置３の状態を示す情報とを、それぞれ安全装置の状態を示す情報の一部として出力する。

ところで、ベッド１は、上述したサイドレール２および高さ調整装置３のほかに、例えば、ベッド１の無用な移動を防ぐためのブレーキなどを装備している場合がある。そして、このブレーキなどの状態とともに、高さ調整装置３によって調整されたベッド１の高さやサイドレール２の装着状態を示す情報を管理するベッド制御装置を搭載しているベッド１もある。ベッド１が、このようなベッド制御装置を搭載している場合に、第２判別部１４は、上述した画像に基づく判別処理を行う代わりに、このベッド制御装置から、高さ調整装置３やサイドレール２の状態を示す情報を取得してもよい。更に、第２判別部１４は、ベッド制御装置からブレーキなどの状態を示す情報を受け取り、この情報を安全装置の状態を示す情報の一部として、図１又は図７に例示した判断部１５に渡してもよい。

図７に例示した判断部１５において、第２判定部１５４は、判断処理部１５５と、判断テーブル１５６と、保持部１５７とを含んでいる。判断処理部１５５は、第１判定部１５１からの対象者Ｐ１の見かけの状態および移動方向を示す情報と、第１判別部１３からの介護者Ｐ２の状態を示す情報と、第２判別部１４からの安全装置の状態を示す情報とを受け取る。また、判断処理部１５５は、後述する判断処理の過程で、判断テーブル１５６および保持部１５７を参照する。

判断処理部１５５は、まず、安全装置の状態を示す情報に含まれるサイドレール２の安全状況と高さ調整装置３の状態を示す情報とに基づき、これらの安全装置の総合的な安全性を判定する。

判断処理部１５５は、例えば、高さ調整装置３の状態を示す情報により、ベッド１の高さが望ましい高さであることが示され、サイドレール２の状態が転落防止に安全である場合に、安全装置は転落防止に安全であると判定する。同様に、判断処理部１５５は、高さ調整装置３の状態を示す情報により、ベッド１の高さが望ましい高さであることが示され、サイドレール２の状態が乗降に安全である場合に、安全装置は乗降に安全であると判定する。一方、ベッド１の高さが望ましい高さではない場合に、判断処理部１５５は、安全装置の転落防止機能についても乗降補助機能についても不安全であると判定する。また、ベッド１の高さが望ましい高さであっても、サイドレール２の状態が転落防止に不安全である場合に、判断処理部１５５は、安全装置は転落防止に不安全であると判定する。同様に、また、ベッド１の高さが望ましい高さであっても、サイドレール２の状態が乗降に不安全である場合に、判断処理部１５５は、安全装置は乗降に不安全であると判定する。

そして、この判定結果と、対象者Ｐ１の見かけの状態および介護者Ｐ２の状態を示す情報と、判断テーブル１５６および保持部１５７とに保持された情報とに基づいて、判断処理部１５５は、対象者Ｐ１の安全性について警報を必要とする状態か否かを判断する。

図７に例示した判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１の見かけの状態ごとに、介護者Ｐ２の状態および安全装置の安全性についての判定結果の組み合わせによって、対象者Ｐ１の安全性が確保できるか否かを示している。また、図７に例示した保持部１５７は、対象者Ｐ１が介助を必要とするか否かを示す情報を含む属性情報を保持する。例えば、この保持部１５７は、対象者Ｐ１がベッド１に乗降する際に介助を必要とするか否かを示す情報を保持してもよい。

図１２は、判断テーブル１５６の一例を示している。図１２に例示した判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１の状態と、介護者Ｐ２の状態と、安全装置の状態との想定可能な組み合わせ全てに対応して、当該組み合わせで示される環境において対象者Ｐ１が安全であるか否かを警報の要否として示している。なお、図１２に例示した判断テーブルの各欄に示した符号「−」は、当該項目が任意であることを示している。

図１２に例示した判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１の状態に関する項目として、第１判定部１５１で得られた対象者Ｐ１の見かけの状態と対象者Ｐ１の移動方向を含んでいる。また、この判断テーブル１５６は、介護者Ｐ２の状態を示す項目として、介護者Ｐ２の在／不在と、介護者Ｐ２の位置とを含んでいる。また、判断テーブル１５６は、安全装置の状態を示す項目として、安全装置の安全性の判定結果を含んでいる。

そして、図１２に例示した判断テーブル１５６において、「警報の要否」欄に示した「不要」は、対象者Ｐ１が現在の状態は、対象者Ｐ１の安全性について警報が不要な状態であることを示す。一方、この判断テーブル１５６の「警報の要否」欄に示した「必要」は、対象者Ｐ１が、現在の状態が、対象者Ｐ１の安全性について警報が必要な状態であることを示す。また、この判断テーブル１５６の「警報の要否」欄に示した「条件付き要」は、対象者Ｐ１が現在の状態が対象者Ｐ１の安全性について警報を必要とする状態であるか否かが、対象者Ｐ１が介助を必要とするか否かによって異なることを示している。つまり、「警報の要否」欄に示した「条件付き要」は、対象者Ｐ１の見かけの状態において想定される行動について、対象者Ｐ１が介助を必要とする場合に、対象者Ｐ１の状態が警報を必要とする状態であることを示す。一方、対象者Ｐ１が介助を必要としない場合に、判断テーブル１５６の「警報の要否」欄に示した「条件付き要」は、対象者Ｐ１の状態が警報を必要としない状態であることを示す。

図１２に例示した判断テーブル１５６において、対象者Ｐ１の状態が「就床状態又は起床状態」である場合に対応する部分は、「就床状態又は起床状態」において、対象者Ｐ１の安全性を判断する上で考慮すべき要因の組み合わせを示している。この組み合わせは、介護者Ｐ２の存在する場合と不在である場合とのそれぞれについて、安全装置の安全性の判定結果が安全である場合と不安全である場合とを含んでいる。ここで、対象者Ｐ１の見かけの状態が就床状態又は起床状態である場合に、対象者Ｐ１の安全性を左右する安全装置の機能は転落防止機能である。したがって、判断テーブル１５６の対象者Ｐ１の状態「就床状態又は起床状態」に対応する部分は、安全装置の安全性の判定結果として、「転落防止に安全」又は「転落防止に不安全」を含むことが望ましい。

この判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１が就床状態又は起床状態であって、介護者Ｐ２の状態が不在である場合に、安全装置の安全性についての判定結果が転落防止に安全であれば警報は不要であり、不安全であれば警報が必要であることを示している。また、この判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１が就床状態又は起床状態であって、介護者Ｐ２の状態が存在である場合に、安全装置の安全性についての判定結果が転落防止に安全であるか不安全であるかにかかわらず警報は不要であることを示している。

ここで、この判断テーブル１５６において、介護者Ｐ２の状態が「存在」である場合は、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１を介護するための作業を継続している可能性があることを示している。このように、判断テーブル１５６において、上述した介護者Ｐ２の状態を含む組み合わせについて、警報が不要である旨を示すことにより、介助作業中の介護者Ｐ２が存在するか否かを警報の要否の判断に反映することができる。

図１２に例示した判断テーブル１５６において、対象者Ｐ１の状態が「離床状態」である場合に対応する部分は、「離床状態」において、対象者Ｐ１の安全性を判断する上で考慮すべき要因の組み合わせを示している。この組み合わせは、介護者Ｐ２が存在する場合であって、介護者Ｐ２の位置が対象者Ｐ１と同じ側である場合と逆側である場合のそれぞれと、安全装置の安全性の判定結果が安全である場合と不安全である場合との組み合わせを含んでいる。さらに、この組み合わせは、介護者Ｐ２が不在である場合について、安全装置の安全性の判定結果が安全である場合と不安全である場合との組み合わせも含んでいる。ここで、対象者Ｐ１の状態が離床状態である場合に、対象者Ｐ１の安全性を左右する安全装置の機能は乗降補助機能である。したがって、判断テーブル１５６の対象者Ｐ１の状態「離床状態」に対応する部分は、安全装置の安全性の判定結果として、「乗降に安全」又は「乗降に不安全」を含むことが望ましい。

図１２に例示した判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１が離床状態であって、介護者Ｐ２の状態が不在である場合に、安全装置の安全性についての判定結果が転落防止に安全であれば警報は条件付き要であり、不安全であれば警報が必要であることを示している。また、この判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１が離床状態であって、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１と同じ側にいる場合に、安全装置の安全性についての判定結果が転落防止に安全であれば警報は不要であり、不安全であれば警報が必要であることを示している。更に、この判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１が離床状態であって、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１と逆側にいる場合に、安全装置の安全性についての判定結果が転落防止に安全であれば警報は条件付き要であり、不安全であれば警報が必要であることを示している。

ここで、この判断テーブル１５６において、介護者Ｐ２の状態を示す情報によって、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１と同じ側にいることが示された場合は、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１の動作を介助していることを示している。したがって、判断テーブル１５６において、上述した介護者Ｐ２の状態を含む組み合わせについて、警報が不要である旨を示すことにより、介助作業中の介護者Ｐ２が存在するか否かを警報の要否の判断に反映することができる。つまり、このような判断テーブル１５６は、介護者Ｐ２と対象者Ｐ１との相対位置に応じた判断基準の一例である。更に、判断テーブル１５６において、安全装置の安全性についての判定結果が乗降に安全である場合について、警報の要否を「条件付き要」とすることにより、対象者Ｐ１の属性情報を警報の要否の判断に反映することができる。したがって、このような判断テーブル１５６は、保持部１５７に保持された属性情報に応じて異なる判断基準の一例でもある。

また、図１２に例示した判断テーブル１５６において、対象者Ｐ１の状態が「傍床状態」である場合に対応する部分は、「傍床状態」において、対象者Ｐ１の安全性を判断する上で考慮すべき要因の組み合わせを示している。この組み合わせは、対象者Ｐ１の移動方向がベッド１から遠ざかる方向である場合と、介護者Ｐ２の任意の状態および安全装置の安全性についての任意の判定結果との組み合わせを含んでいる。また、この組み合わせは、対象者Ｐ１の移動方向がベッド１に近づく方向である場合について、上述した「離床状態」に対応する組み合わせと同様の組み合わせを含んでいる。つまり、「傍床状態」に対応する組み合わせは、介護者Ｐ２が存在する場合であって、介護者Ｐ２の位置が対象者Ｐ１と同じ側である場合と逆側である場合のそれぞれと、安全装置の安全性の判定結果が安全である場合と不安全である場合との組み合わせを含んでいる。更に、この組み合わせは、介護者Ｐ２が不在である場合について、安全装置の安全性の判定結果が安全である場合と不安全である場合との組み合わせも含んでいる。ここで、対象者Ｐ１の状態が傍床状態である場合も、対象者Ｐ１の安全性を左右する安全装置の機能は乗降補助機能である。したがって、判断テーブル１５６の対象者Ｐ１の状態「傍床状態」に対応する部分に含まれる組み合わせは、安全装置の安全性の判定結果として、「乗降に安全」又は「乗降に不安全」を含むことが望ましい。

図１２に例示した判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１が傍床状態であって、対象者Ｐ１の移動方向がベッド１から遠ざかる方向である場合に、介護者Ｐ２の状態および安全装置の安全性についての判定結果にかかわらず、警報が不要であることを示している。一方、この判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１の移動方向がベッド１に近づく方向である場合に、警報の要否の判断は、上述した離床状態の場合と同様に、介護者Ｐ２の位置と安全装置の安全性についての判定結果とに依存することを示している。つまり、判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１がベッド１に近づいており、介護者Ｐ２の状態が不在である場合に、安全装置の安全性の判定結果が乗降に安全であれば警報は条件付き要であり、不安全であれば警報が必要であることを示している。また、この判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１がベッド１に近づいており、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１と同じ側にいる場合に、安全装置の安全性についての判定結果が乗降に安全であれば警報は不要であり、不安全であれば警報が必要であることを示している。更に、この判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１がベッド１に近づいており、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１と逆側にいる場合に、安全装置の安全性についての判定結果が乗降に安全であれば警報は条件付き要であり、不安全であれば警報が必要であることを示している。

ここで、この判断テーブル１５６において、介護者Ｐ２の状態を示す情報によって、介護者Ｐ２がベッド１に近づいている対象者Ｐ１と同じ側にいることが示された場合は、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１の動作を介助していることを示している。したがって、判断テーブル１５６において、上述した介護者Ｐ２の状態を含む組み合わせについて、警報が不要である旨を示すことにより、介助作業中の介護者Ｐ２が存在するか否かを警報の要否の判断に反映することができる。つまり、このような判断テーブル１５６は、介護者Ｐ２と対象者Ｐ１との相対位置に応じた判断基準の一例である。更に、判断テーブル１５６において、安全装置の安全性についての判定結果が乗降に安全である場合について、警報の要否を「条件付き要」とすることにより、対象者Ｐ１の属性情報を警報の要否の判断に反映することができる。したがって、このような判断テーブル１５６は、保持部１５７に保持された属性情報に応じて異なる判断基準の一例でもある。

そして、図１２に例示した判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１の状態が「不在状態」である場合について、介護者Ｐ２の状態および安全装置の安全性についての判定結果にかかわらず、警報は不要であることを示している。

このように、判断テーブル１５６は、対象者Ｐ１の見かけの状態ごとに、介護者Ｐ２の状態と安全装置の安全性の判定結果との組み合わせのうち、対象者Ｐ１の安全を左右する組み合わせについての判断基準を示している。したがって、図７に例示した判断処理部１５５は、この判断テーブル１５６と、対象者Ｐ１の見かけの状態と、介護者Ｐ２の状態と、安全装置の安全性の判定結果との組み合わせとの照合により、対象者Ｐ１の状態が警報を要するか否かの判定結果を得ることができる。

つまり、図６に例示した判断テーブル１５６と判断処理部１５５とを含む判断部１５によれば、介護者Ｐ２の状態と安全装置の状態との様々な組み合わせで示される環境における対象者Ｐ１の安全性を簡易な処理で判断することができる。

更に、判断テーブル１５６により、警報の要否として「条件付き要」が示された場合に、判断処理部１５５が、保持部１５７に保持された属性情報に基づく判断を行うことにより、対象者Ｐ１の安全性の判断に、対象者Ｐ１の特徴を反映することもできる。

例えば、介護者Ｐ２がベッド１の近傍に存在しない状態であって、安全装置の安全性についての判定結果が乗降に安全である場合に、対象者Ｐ１が離床状態となったときに、判断処理部１５５は、判断テーブル１５６から警報の要否として「条件付き要」を得る。同様に、介護者Ｐ２の位置が対象者Ｐ１とは逆側であって、安全装置の安全性についての判定結果が乗降に安全である場合にも、対象者Ｐ１が離床状態となったときに、判断処理部１５５は、判断テーブル１５６から警報の要否として「条件付き要」を得る。

これらの場合に、保持部１５７の属性情報により、対象者Ｐ１がベッド１の乗降に介助を必要としない旨が示されていれば、判断処理部１５５は、この対象者Ｐ１にとって、現在の環境は安全であり、対象者Ｐ１の状態は警報が不要な状態であると判断する。

一方、同じ環境でも、保持部１５７の属性情報により、対象者Ｐ１がベッド１の乗降に介助を必要とする旨が示されていれば、判断処理部１５５は、この対象者Ｐ１にとって、現在の環境は不安全であり、対象者Ｐ１の状態は警報が必要な状態であると判断する。

このように、本件開示の状態検知装置１０によれば、対象者Ｐ１の特徴を対象者Ｐ１の安全性の判断に反映することができるので、介護者Ｐ２に注意を促すことが必要な場合に限って、出力部１６を介して警報を出力させることが可能である。

これにより、介助が不要な対象者Ｐ１が自力でベッド１から降りる場合などに、誤って警報を出力してしまうケースを低減することができるので、介護者Ｐ２に対する警報の有効性を維持することができる。

その一方、介助が必要な対象者Ｐ１がベッド１から降りようとしていることを漏れなく検出することができる。そして、この検出に応じて警報を出力することによって、介護者Ｐ２の注意を喚起することができるので、対象者Ｐ１の安全性の向上にも有用である。

ところで、第２判別部１４の構成は、図７に例示した構成に限られない。また、上述した特願２０１１−３２２２３「状態検知装置および状態検知方法」に開示した技法を、対象者Ｐ１の移動方向や介護者Ｐ２の状態および安全装置の状態を判別する処理に利用してもよい。

図１３は、状態検知装置の別実施形態を示している。なお、図１３に示した構成要素のうち、図１あるいは図７に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図１３に例示した照明装置８は、カメラ４の撮影方向と略平行に近赤外域の波長の照明光により、ベッド１とベッド１上あるいはベッド１の近傍にいる対象者Ｐ１および介護者Ｐ２を照明する。また、図１３に例示したサイドレール２は、手すり部分に貼付された複数のマーカ７を有している。これらのマーカ７は、上述した照明装置８による照明光を反射する素材を用いて形成されていることが望ましい。また、図８に例示した照明装置８は、カメラ４による撮影に同期して、照明光の点灯と消灯とを繰り返す制御を行うことが望ましい。

また、図１３に例示した状態検知装置１０は、差分画像生成部１７を含んでいる。この差分画像生成部１７は、照明光の点灯時に得られた画像から消灯時に得られた画像を差し引くことにより、サイドレール２に貼付された複数のマーカ７の像を含む差分画像を生成する。また、この差分画像生成部１７は、生成した差分画像を、検出部１１と第１判別部１３と第２判別部１４にそれぞれ入力する。なお、この差分画像の生成手法の詳細および差分画像から人物の像を検出する処理の詳細については、上述した特願２０１１−３２２２３「状態検知装置および状態検知方法」を参照されたい。

また、図１３に例示した第２判別部１４は、図７に例示したエッジ検出部１４１に代えて、マーカ部１４６を含んでいる。このマーカ検出部１４７は、差分画像に含まれるマーカ７の像を検出し、検出したマーカ７の像の位置を装着判定部１４２および高さ判定部１４３に入力する。

図１３に例示した装着判定部１４２は、マーカ検出部１４７によって、上述したマーカ７の像が検出されたか否かおよび検出された各マーカ７の位置に基づいて、各サイドレール２の装着状態を判別する。装着判定部１４２は、例えば、差分画像から検出されたマーカ７の像が、画像において直線状に並んでいるか否かに基づいて、ベッド１の左側にサイドレール２が同じ高さで装着されているか否かを判別してもよい。また、装着判定部１４２は、ベッド１の右側におけるサイドレール２の装着状態も同様にして判別することができる。また、図１３に例示した高さ判定部１４３は、上述したマーカ７の像の画像の上下方向の位置に基づいて、図１１を用いて説明したようにして、ベッド１の高さを判定することができる。

上述した差分画像生成部１７で得られる差分画像においては、マーカ７の像は容易に検出可能である。したがって、マーカ検出部１４７と装着判定部１４２と高さ判定部１４３とを有する第２判別部１４によれば、近赤外域の照明光の下で撮影したサイドレール２の画像に基づいて、サイドレール２の装着状態およびベッド１の高さを高い精度で判別できる。これにより、室内の照明が消灯された状態でも、サイドレール２の装着状態およびベッド１の高さを含む安全装置の状態を判別することが可能である。

なお、各サイドレール２に貼付する複数のマーカ７の間隔を、サイドレール２ごとに予め決定しておけば、装着判定部１４２は、画像から求めたマーカの間隔に基づいて、個々のサイドレール２を識別することができる。また、個々のサイドレール２のサイズや折り畳み機能の有無などの特徴を示す情報は、個々のサイドレール２を示す識別情報に対応して予め集積しておくことができる。そして、装着判定部１４２は、識別したサイドレール２に対応して集積された特徴を示す情報を用いて、隣接して装着されている２つのサイドレール２の隙間の大きさや、サイドレール２の一端とベッド１のヘッドボードとの隙間の大きさなどを評価してもよい。

以上に説明した本件開示の状態検知装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することもできる。
図１４は、状態検知装置１０のハードウェア構成の一例を示している。なお、図１４に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

コンピュータ装置２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置(ＨＤＤ)２３と、表示装置２４と、入力装置２５と、光学ドライブ装置２６とを含んでいる。また、コンピュータ装置２０は、更に、カメラインタフェース２８と、警報インタフェース２９と、ベッドインタフェース３０とを含んでいる。図１４に例示したプロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、表示装置２４と、入力装置２５と、光学ドライブ装置２６とは、バスを介して互いに接続されている。また、このバスには、カメラインタフェース２８、警報インタフェース２９およびベッドインタフェース３０も接続されている。

図１４に例示した光学ドライブ装置２６は、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７を装着可能であり、装着したリムーバブルディスク２７に記録された情報の読出および記録を行う。また、図１４に例示した状態検知装置１０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、カメラインタフェース２８と、警報インタフェース２９と、ベッドインタフェース３０とを含んでいる。

図１４に例示したコンピュータ装置２０は、カメラインタフェース２８を介して、カメラ４に接続されている。また、このコンピュータ装置２０は、警報インタフェース２９を介して、スピーカ５とナースコールシステム１０１に接続されている。更に、このコンピュータ装置２０は、ベッドインタフェース３０を介して、ベッド１に搭載されたベッド制御装置９に接続されている。なお、図１４に例示したベッド制御装置９は、例えば、高さ調整装置３がベッド１の床部をどんな高さに調整しているかを含むベッドの状態を示す情報を、ベッドインタフェース３０を介してコンピュータ装置２０のプロセッサ２１に渡すことができる。

図１４に例示した入力装置２５は、例えば、キーボードやマウスなどである。状態検知装置１０の操作者は、入力装置２５を操作することにより、状態検知装置１０に含まれる各部に対して、例えば、対象者Ｐ１や介護者Ｐ２およびベッド１に設けられた安全装置に関する情報の収集を開始させる旨の指示などを入力することができる。なお、入力装置２５および表示装置２４は、例えば、ローカルエリアネットワーク(図示せず)などを介して、ナースステーションなどのように、ベッド１とは離れた場所に配置することもできる。また、対象者Ｐ１がベッド１からの乗り降りに介助を必要とする場合などに、状態検知装置１０の操作者は、入力装置２５を操作することにより、その旨を示す情報を、予め入力しておくこともできる。このようにして入力された情報は、属性情報の一部として、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に設けた保持部１５７に格納しておくことができる。

図１４に例示したメモリ２２は、コンピュータ装置２０のオペレーティングシステムとともに、プロセッサ２１が上述した状態検知処理を実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、上述した状態検知処理を実行するためのアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、状態検知処理を実行するためのアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、インターネットなどのネットワークに接続する通信装置(図示せず)を介して、状態検知処理を実行するためのアプリケーションプログラムをメモリ２２およびハードディスク装置２３に読み込ませることもできる。

そして、プロセッサ２１は、メモリ２２に格納されたアプリケーションプログラムを実行することにより、図１に例示した検出部１１、第１判別部１３、第２判別部１４、判断部１５および出力部１６の機能を果たしてもよい。また、図７に例示したハンドオーバシーケンスデータベース１２２は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に予め格納しておくことができる。また、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に、図７に例示したハンドオーバスケジュール保持部１２５、図１３に例示したリソース予測データベース１３５を格納するための領域を予め設けておいてもよい。そして、プロセッサ２１は、リソース管理処理のためのアプリケーションプログラムを実行する過程で生成した情報を、これらの領域に格納していくことにより、ハンドオーバスケジュール保持部１２５およびリソース予測データベース１３５を形成してもよい。

図１５は、状態検知処理のフローチャートの一例を示している。図１５に示したステップＳ３００〜ステップＳ３０８の各処理は、上述した状態検知処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのステップＳ３００〜ステップＳ３０８の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。

まず、プロセッサ２１は、カメラインタフェース２８を介してカメラ４で得られた画像を取得し、取得した画像を、例えば、メモリ２２に保持させる(ステップＳ３００)。プロセッサ２１は、例えば、入力装置２５を介して状態検知処理のための情報収集を開始する旨の指示が入力されてから、数十ミリ秒から数秒程度の所定の時間間隔で、カメラ４で撮影された画像を取得してもよい。

次に、プロセッサ２１は、取得した画像に基づいて、後述するようにして、対象者Ｐ１の移動方向を検出する(ステップＳ３０１)。プロセッサ２１が、このステップＳ３０１の処理を実行することは、図１に例示した検出部１１を実現する手法の一例である。

次いで、プロセッサ２１は、後述するようにして、ステップＳ３０１で得られた検出結果に基づいて、対象者Ｐ１の見かけの状態を判別する処理を実行する(ステップＳ３０２)。プロセッサ２１が、このステップＳ３０２の処理を実行することは、図３に例示した第１判定部１５１を実現する手法の一例である。なお、プロセッサ２１は、このステップＳ３０２の処理の過程で、対象者Ｐ１の見かけの状態を示す情報をメモリ２２あるいはハードディスク装置２３に保持させることにより、この情報を以降の処理において参照可能としてもよい。

次に、プロセッサ２１は、後述するように、ステップＳ３０２の処理結果を利用して、介護者Ｐ２の状態を判別する処理を実行する(ステップＳ３０３)。プロセッサ２１が、このステップＳ３０３の処理を実行することは、図１に例示した第１判別部１３を実現する手法の一例である。

また、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３００で取得した画像に基づいて、安全装置の状態を判別する処理を実行する(ステップＳ３０４)。プロセッサ２１が、このステップＳ３０４の処理を実行することは、図１に例示した第２判別部１４を実現する手法の一例である。なお、プロセッサ２１がステップＳ３０４の処理を実行するタイミングは、ステップＳ３００において画像を取得した後であれば、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０３の各処理の前であってもよい。また、プロセッサ２１は、ステップＳ３０４の処理を、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０３の処理と並行して実行してもよい。

ステップＳ３０２〜ステップＳ３０４の処理の終了後に、プロセッサ２１は、これらの処理で得られた判別結果に基づいて、後述するようにして、対象者Ｐ１の安全性を含む対象者Ｐ１の状態を判断する処理を実行する(ステップＳ３０５)。プロセッサ２１が、このステップＳ３０５の処理を実行することは、図１に例示した判断部１５を実現する手法の一例である。

ステップＳ３０５の処理において、対象者Ｐ１の現在の状態が安全でないと判断した場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０６の否定判定ルートに進む。そして、ステップＳ３０７において、プロセッサ２１は、図１４に例示した警報インタフェース２９を介して、スピーカ５に対象者Ｐ１および介護者Ｐ２に注意を促す音声メッセージやチャイムなどの警報音を出力させる。また、このとき、プロセッサ２１は、スピーカ５を介して警報音を出力させる代わりに、警報インタフェース２９を介して、ナースコールシステム１０１に、対象者Ｐ１の状態が安全でない旨を示す情報を含むメッセージを通知してもよい。なお、プロセッサ２１は、ナースコールシステム１０１に通知するメッセージに、ステップＳ３０２〜ステップＳ３０４の処理で得られた判別結果を示す情報を含めることもできる。また、プロセッサ２１は、ステップＳ３０７の処理で、スピーカ５による警報音の出力およびナースコールシステム１０１へのメッセージの通知の両方を実行してもよい。このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３０７の処理を実行することにより、図１に例示した出力部１６の機能を実現することができる。

一方、ステップＳ３０５の処理において、対象者Ｐ１の現在の状態が安全であると判断した場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０６の肯定判定ルートに進み、上述したステップＳ３０７の処理をスキップする。

上述したステップＳ３０６の肯定判定ルートと否定判定ルートとは、ステップＳ３０８において合流する。このステップＳ３０８において、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１についての状態検知処理を終了するか否かを判定する。例えば、図１４に例示した入力装置２５を介して状態検知処理を終了する旨の指示が入力されていない場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０８の否定判定ルートに進む。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０１の処理に戻って、上述した状態検知処理を続行する。つまり、状態検知処理を終了する旨の指示が入力されない限り、プロセッサ２１は、ステップＳ３００〜ステップＳ３０８の処理を繰り返し実行することにより、対象者Ｐ１の状態の見守りを継続する。なお、プロセッサ２１が、上述した状態検知処理を実行する時間間隔は、例えば、ステップＳ３００において画像を取得する際の待ち時間などによって予め設定しておくことができる。一方、状態検知処理を終了する旨の指示が既に入力されていた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０８の肯定判定ルートに進み、状態検知処理を終了する。

このようにして、プロセッサ２１は、メモリ２２やハードディスク装置２３に格納されたアプリケーションプログラムに従って、カメラインタフェース２８や警報インタフェース２９およびベッドインタフェース３０と協働する。このようなプロセッサ２１とコンピュータ装置２０の各部の協働処理により、図１に例示した状態検知装置１０の機能を実現することができる。

例えば、プロセッサ２１は、上述したアプリケーションプログラムおよびステップＳ３００で取得した画像を保持するメモリ２２と協働することにより、次に説明するようにして、図１に例示した検出部１１の機能を実現することができる。

図１６は、対象者Ｐ１の移動方向を検出する処理のフローチャートの一例を示している。図１６に例示したステップＳ３１１〜ステップＳ３１７の処理は、図１５に例示したステップＳ３０１の処理の一例である。なお、図１６に例示したステップＳ３１１〜ステップＳ３１７の処理は、プロセッサ２１によって実行される。

まず、プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に保持された対象者Ｐ１の過去の状態を示す状態情報を取得する(ステップＳ３１１)。そして、プロセッサ２１は、取得した状態情報で示される対象者Ｐ１とベッド１との相対位置に基づいて、カメラ４で得られた画像の中で対象者Ｐ１の像を探索する領域を選択する(ステップＳ３１２)。プロセッサ２１は、図４、図５などに例示した検知領域Ｒ２および近傍検知領域Ｒ３のうち、対象者Ｐ１の過去の状態に対応する位置にいる場合に、当該対象者Ｐ１の像が検出されることが想定される領域を、対象者Ｐ１の像を探索する領域として選択する。例えば、対象者Ｐ１について、過去に判別された見かけの状態が就床状態や起床状態である場合に、プロセッサ２１は、検知領域Ｒ２を、対象者Ｐ１の像を探索する領域として選択してもよい。また、対象者Ｐ１について、過去に判別された見かけの状態が不在状態である場合に、プロセッサ２１は、近傍検知領域Ｒ３を、対象者Ｐ１の像を探索する領域として選択してもよい。このように、対象者Ｐ１について、過去に判別された見かけの状態に基づいて、対象者Ｐ１の像を探索する範囲を絞り込むことにより、探索処理に要する処理コストを削減するとともに、対象者Ｐ１の像を高い確率で検出することができる。

次いで、プロセッサ２１は、ステップＳ３１２の処理で選択した領域において、対象者Ｐ１の像を探索する(ステップＳ３１３)。ステップＳ３１３の処理において、プロセッサ２１は、例えば、カメラインタフェース２８を介して受け取った画像の選択した領域から、人物の像を検出する。なお、プロセッサ２１は、人物の像を検出する処理に、特願２０１１−３２２２３「状態検知装置および状態検知方法」に開示した手法を利用してもよい。

次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の処理において対象者Ｐ１の像の検出に成功した否かを判定する(ステップＳ３１４)。

対象者Ｐ１の像の検出に成功した場合に(ステップＳ３１４の肯定判定)、プロセッサ２１は、カメラ４から得られた画像に基づいて、更に、対象者Ｐ１の移動方向を判定する(ステップＳ３１５)。プロセッサ２１は、例えば、対象者Ｐ１の見かけの状態の判別に用いた過去の画像における対象者Ｐ１の位置と現在の位置とを比較することにより、対象者Ｐ１の移動方向を判定してもよい。次いで、プロセッサ２１は、例えば、ステップＳ３１５の処理で得られた移動方向を示す情報をメモリ２２あるいはハードディスク装置２３に格納することにより、この情報を出力する(ステップＳ３１６)。なお、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の移動方向の検出結果を示す情報に、例えば、対象者Ｐ１の像の位置を示す情報を含めてもよい。プロセッサ２１は、例えば、対象者Ｐ１の像が検出された領域を特定する情報を、対象者Ｐ１の像の位置を示す情報としてメモリ２２あるいはハードディスク装置２３に格納してもよい。対象者Ｐ１の像が検出された領域を特定する情報は、例えば、図４および図５に例示した検知領域Ｒ２を境界線ＢＬ，ＢＲで区切って得られる３つの領域と近傍検知領域Ｒ３−Ｌ、Ｒ３−Ｒのいずれかを特定する情報でもよい。このようにして、対象者Ｐ１の像の位置を示す情報を保持しておくことにより、プロセッサ２１は、図１５に例示したステップＳ３０２以降の処理の際に、この情報を参照することができる。

図１６に例示したステップＳ３１４の肯定判定ルートでは、このステップＳ３１６の処理の終了後に、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の移動方向を検出する処理を終了する。

一方、ステップＳ３１３の処理において対象者Ｐ１の像の検出に失敗した場合に（ステップＳ３１４の否定判定）、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の像を検出しない旨を示す情報を出力する(ステップＳ３１７)。プロセッサ２１は、例えば、この情報をメモリ２２あるいはハードディスク装置２３に格納することにより、図１５に例示したステップＳ３０２以降の処理に供してもよい。ステップＳ３１４の否定判定ルートでは、このステップＳ３１７の処理の終了後に、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の移動方向を検出する処理を終了する。

また、プロセッサ２１は、上述したアプリケーションプログラムおよびメモリ２２あるいはハードディスク装置２３に保持された遷移テーブル１５３と協働することにより、次に説明するようにして、図３に例示した第１判定部１５１の機能を実現することができる。

図１７は、対象者Ｐ１の見かけの状態を判別する処理のフローチャートの一例を示している。図１７に例示したステップＳ３２１〜ステップＳ３２７の処理は、図１５に例示したステップＳ３０２の処理の一例である。なお、図１７に例示したステップＳ３２１〜ステップＳ３２７の処理は、プロセッサ２１によって実行される。

まず、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３０１の処理でメモリ２２あるいはハードディスク装置２３を参照することにより、対象者Ｐ１の移動方向についての検出結果を取得する(ステップＳ３２１)。

次いで、プロセッサ２１は、以前に図１５に例示した状態検知処理を実行した際に得られた対象者Ｐ１の見かけの状態を示す情報を、対象者Ｐ１の過去の状態を示す情報としてメモリ２２あるいはハードディスク装置２３から取得する(ステップＳ３２２)。

次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２１の処理で取得した移動方向の検出結果に基づいて、上述したステップＳ３０１の処理の過程で対象者Ｐ１の像の検出が成功したか否かを判定する(ステップＳ３２３)。プロセッサ２１は、例えば、ステップＳ３２１の処理で、対象者Ｐ１の移動方向を示す情報を取得した場合に、対象者Ｐ１の像の検出は成功したと判定する(ステップＳ３２３の肯定判定)。一方、ステップＳ３２１の処理で、対象者Ｐ１の像を検出しない旨を示す情報を取得した場合に、プロセッサ２１は、対象者の像の検出は失敗したと判定する(ステップＳ３２３の否定判定)。

ステップＳ３２３の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の移動方向と対象者Ｐ１の過去の状態との組み合わせを、遷移テーブル１５３で示された遷移条件と照合することにより、対象者Ｐ１の現在の見かけの状態を判別する(ステップＳ３２４)。

このステップＳ３２４において、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の過去の状態と移動方向との組み合わせが、図６に例示した各状態遷移に対応する遷移条件のいずれかと一致する場合に、当該状態遷移が発生したと判断する。そして、この場合に、プロセッサ２１は、この状態遷移による遷移先の状態を、対象者Ｐ１の現在の見かけの状態についての判別結果とする。一方、対象者Ｐ１の過去の状態と移動方向との組み合わせが、図６に例示した各状態遷移に対応する判断基準のいずれとも不一致である場合に、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の過去の状態は継続していると判断する。そして、この場合に、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の過去の状態を、そのまま、対象者Ｐ１の現在の見かけの状態についての判別結果とする。

次いで、プロセッサ２１は、ステップＳ３２４の処理で得られた対象者Ｐ１の現在の見かけの状態を示す情報を、例えば、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に記憶させることにより、この情報を出力する(ステップＳ３２５)。これにより、対象者Ｐ１の現在の見かけの状態を示す情報を、図１５に例示したステップＳ３０３以降の処理に供することができる。また、ステップＳ３２５の処理でメモリ２２あるいはハードディスク装置２３に記憶させた対象者Ｐ１の現在の見かけの状態を示す情報を、次に、状態検知処理を実行する際に引き継ぐことにより、次回の状態検知処理において、この情報を対象者Ｐ１の過去の状態を示す情報として利用することができる。

一方、ステップＳ３２３の否定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、対象者Ｐ１の状態異常が発生している可能性の有無を判定する(ステップＳ３２６)。例えば、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の状態が不在状態と就床状態とのいずれでもない場合に、対象者Ｐ１の少なくとも一部がカメラ４の撮影範囲に含まれていることを利用して、ステップＳ３２６の判定処理を行ってもよい。

例えば、ステップＳ３２２で取得した対象者Ｐ１の過去の状態が不在状態あるいは就床状態である場合に、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の状態は異常ではないと判断してもよい(ステップＳ３２６の否定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３２３の肯定判定ルートの処理と同様に、ステップＳ３２４およびステップＳ３２５の処理を実行する。

一方、対象者Ｐ１の過去の状態が不在状態と就床状態とのいずれかでもない場合に、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１が転倒しているなど、異常な状態となっている可能性があると判断する(ステップＳ３２６の肯定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２７の処理に進み、対象者Ｐ１の状態が異常である旨の警報を出力した後に、対象者Ｐ１の見かけの状態を判別する処理とともに、状態検知処理を異常終了させてもよい。

上述したように、プロセッサ２１が、ステップＳ３２１〜ステップＳ３２７の処理を実行することにより、図３に例示した状態特定部１５２を有する第１判定部１５１の機能を実現することができる。

また、プロセッサ２１は、アプリケーションプログラムおよびステップＳ３００で取得した画像を保持するメモリ２２と協働することにより、次に説明するようにして、図１に例示した第１判別部１３の機能を実現することができる。

図１８は、介護者Ｐ２の状態を判別する処理のフローチャートの一例を示している。図１８に例示したステップＳ３３１〜ステップＳ３３６の処理は、図１５に例示したステップＳ３０３の処理の一例である。なお、図１２に例示したステップＳ３３１〜ステップＳ３３６の処理は、プロセッサ２１によって実行される。

プロセッサ２１は、まず、メモリ２２に保持された画像に含まれる、図４および図５で説明した近傍検知領域Ｒ３において、介護者Ｐ２である可能性の高い人物の像を探索する（ステップＳ３３１）。プロセッサ２１が、このステップＳ３３１の処理を実行することにより、図７に例示した探索部１３１の機能を実現することができる。なお、プロセッサ２１は、近傍検知領域Ｒ３の画像から人物の像を検出する処理に、上述した特願２０１１−３２２２３「状態検知装置および状態検知方法」に開示した手法を利用してもよい。

次いで、プロセッサ２１は、ステップＳ３３１の処理で人物の像の検出に成功したか否かを判定する(ステップＳ３３２)。

近傍検知領域Ｒ３における人物の像の検出に失敗した場合に（ステップＳ３３２の否定判定）、プロセッサ２１は、介護者Ｐ２は不在である旨を示す情報を、介護者Ｐ２の状態を判別する処理の処理結果として出力する(ステップＳ３３３)。プロセッサ２１は、ステップＳ３３３の処理において、介護者Ｐ２は不在である旨の情報をメモリ２２あるいはハードディスク装置２３に記憶させることにより、この情報を出力してもよい。ステップＳ３３２の否定判定ルートの処理において、プロセッサ２１は、このステップＳ３３３の処理の終了後に、介護者Ｐ２の状態を判別する処理を終了する。

一方、近傍検知領域Ｒ３における人物の像の検出に成功した場合に（ステップＳ３３２の肯定判定）、プロセッサ２１は、次に述べるように、ステップＳ３３１の処理で検出した人物の像が介護者Ｐ２の像であるか否かを判断する処理を行う。

まず、プロセッサ２１は、検出した人物の像の位置と上述したステップＳ３０１の処理の過程において検出された対象者Ｐ１の像の位置とを照合する(ステップＳ３３４)。プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３を参照することにより、ステップＳ３０１の処理の際に得られた対象者Ｐ１の像の位置を示す情報を取得してもよい。そして、プロセッサ２１は、２つの像の位置が異なっているか否かに基づいて、ステップＳ３３１で検出した人物の像が介護者Ｐ２の像であるか否かを判定する（ステップＳ３３５）。

例えば、ステップＳ３３１で検出した人物の像の位置が、対象者Ｐ１の像の位置と同一であった場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３１で検出した人物の像は、介護者Ｐ２の像ではないと判断する(ステップＳ３３５の否定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３５の否定判定ルートに従ってステップＳ３３３の処理に進み、介護者Ｐ２は不在である旨を示す情報を、介護者の状態を判別する処理の処理結果として出力する。

一方、対象者Ｐ１の像とは位置が異なる人物の像が検出された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３１で検出した人物の像は、介護者Ｐ２の像であると判断する（ステップＳ３３５の肯定判定）。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３５の肯定判定ルートに従ってステップＳ３３６に進む。そして、ステップＳ３３６において、プロセッサ２１は、介護者Ｐ２が存在する旨と当該介護者Ｐ２の位置を示す情報を、介護者の状態を判別する処理の処理結果として出力する。

プロセッサ２１は、上述したようにして得られた介護者Ｐ２の状態情報を、例えば、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に格納してもよい。これにより、プロセッサ２１は、図１０に例示したステップＳ３０５などの処理の際に、これらの情報を参照することができる。なお、プロセッサ２１は、ステップＳ３３６において、介護者Ｐ２の状態情報を出力する際に、介護者Ｐ２の位置を示す情報として、介護者Ｐ２の像が、図８に示した近傍検知領域Ｒ３−Ｌ，Ｒ３−Ｒのどちらから検出されたかを特定する情報を含めてもよい。

このように、上述したステップＳ３３２〜ステップＳ３３６の処理をプロセッサ２１が実行することにより、図７に例示した位置特定部１３２の機能を実現することができる。

また、プロセッサ２１は、アプリケーションプログラムとメモリ２２とベッドインタフェース３０と協働することにより、次に説明するようにして、図１に例示した第２判別部１４の機能を実現することができる。

図１９は、安全装置の状態を判別する処理のフローチャートの一例を示している。図１９に例示したステップＳ３４１〜ステップＳ３４５の処理は、図１５に例示したステップＳ３０４の処理の一例である。なお、図１９に例示したステップＳ３４１〜ステップＳ３４５の処理は、プロセッサ２１によって実行される。

まず、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３００の処理でメモリ２２に保持された画像に含まれるサイドレール２の像を、図９に例示したように設定された各側方検知領域Ｒ４において探索する(ステップＳ３４１)。例えば、プロセッサ２１は、カメラ４で得られた画像の各側方検知領域Ｒ４から、図９を用いて説明したような特徴を持つエッジの像を検出することにより、サイドレール２の像を検出してもよい。このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３４１の処理を実行することにより、図７に例示したエッジ検出部１４１の機能を実現してもよい。

次に、プロセッサ２１は、ベッド１の左側面に対応する側方検知領域Ｒ４−Ｌ１，Ｒ４Ｌ２と右側面に対応する側方検知領域Ｒ４−Ｒ１，Ｒ４−Ｒ２とについて得られた探索結果に基づいて、サイドレール２の装着状態をそれぞれ判定する(ステップＳ３４２)。プロセッサ２１は、図９を用いて説明したように、ステップＳ３４１の探索処理で検出されたエッジの端点の位置と、各側方検知領域Ｒ４の境界の位置とに基づいて、個々のエッジに対応するサイドレール２の装着状態を判定する。このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３４２の処理を実行することにより、図７に例示した装着判定部１４２の機能を実現してもよい。

そして、ステップＳ３４２の処理で得られたサイドレール２の装着情報に基づいて、プロセッサ２１は、サイドレール２の安全状況を、ベッド１の左側と右側とについてそれぞれ判定する(ステップＳ３４３)。

プロセッサ２１は、図１９に例示したステップＳ３４３の処理において、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に格納された判定テーブル１４６を利用してもよい。例えば、プロセッサ２１は、図１０に例示した判定テーブルとステップＳ３４２で得られたサイドレール２の装着状態とを照合することにより、ベッド１の各側についてサイドレール２の安全状況を判定してもよい。このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３４３の処理を実行することにより、図７に例示した判定処理部１４５と判定テーブル１４６とを有する状況判定部１４４の機能を実現することができる。

次に、プロセッサ２１は、図１４に例示したベッドインタフェース３０を介して、ベッド制御装置９からベッド１の高さを示す情報を取得する(ステップＳ３４４)。なお、プロセッサ２１は、ステップＳ３４４の処理の代わりに、図１１を用いて説明したようにして、カメラインタフェース２８を介して取得した画像に基づいて、ベッド１の高さを算出する処理を実行してもよい。この処理をプロセッサ２１が実行することにより、図７に例示した高さ判定部１４３の機能を実現することができる。このように、ベッド１の高さを画像に基づいて取得する手法は、ベッド１がベッド制御装置９を搭載していない場合にも適用することが可能である。

次いで、プロセッサ２１は、ステップＳ３４３で得られたサイドレール２の安全状況とステップＳ３４４で得られたベッド１の高さとそれぞれを示す情報を含む安全装置の状態情報を、安全装置の状態を判別する処理の結果として出力する(ステップＳ３３５)。

プロセッサ２１は、上述したようにして得られた安全装置の状態情報を、例えば、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に格納してもよい。これにより、プロセッサ２１は、図１５に例示したステップＳ３０５などの処理の際に、これらの情報を参照することができる。なお、プロセッサ２１は、ステップＳ３４５の処理において、ベッド１の高さを示す数値情報を安全装置の状態情報の一部としてもよい。また、プロセッサ２１は、ベッド１の高さと、図１１を用いて説明した対象者Ｐ１の足が床面につくように調整されたベッド１の高さＨｓとを比較した結果を示す情報を安全装置の状態情報の一部としてもよい。一方、図１４に例示した高さ調整装置３によってベッド１の高さを最低となるように調整した場合の高さが、上述した高さＨｓである場合が多いことを、安全装置の状態情報の出力に利用してもよい。例えば、プロセッサ２１は、ベッド１の高さが最低となるような調整がなされているか否かを示す情報を、安全装置の状態情報の一部として出力してもよい。

また、プロセッサ２１は、アプリケーションプログラムに基づいて、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に格納された各状態情報を処理することにより、次に説明するようにして、図１に例示した判断部１５の機能を実現することができる。

図２０は、対象者Ｐ１の状態を判断する処理のフローチャートの一例を示している。図２０に例示したステップＳ３５１〜ステップＳ３５８の処理は、図１４に例示したステップＳ３０５の処理の一例である。なお、図２０に例示したステップＳ３５１〜ステップＳ３５８の処理は、プロセッサ２１によって実行される。

プロセッサ２１は、まず、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３から、ステップＳ３０２の処理で得られた対象者Ｐ１の現在の見かけの状態を取得する（ステップＳ３５１）。次いで、プロセッサ２１は、次に述べるステップＳ３５２およびステップＳ３５３の処理により、対象者Ｐ１の現在の状態を、不在状態である場合と、就床状態又は起床状態である場合と、離床状態又は傍床状態である場合との３つに場合分けする。例えば、プロセッサ２１は、まず、対象者Ｐ１の現在の状態が不在状態であるか否かを判定する(ステップＳ３５２)。このステップＳ３５２の否定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の現在の状態が起床状態又は就床状態であるか否かを判定する(ステップＳ３５３)。

ここで、対象者Ｐ１の現在の状態が起床状態又は就床状態である場合に（ステップＳ３５３の肯定判定）、対象者Ｐ１の安全性を向上する上で安全装置に対して求められる機能は転落防止機能である。そこで、プロセッサ２１は、ステップＳ３５３の肯定判定ルートでは、安全装置の状態が、転落防止の観点で対象者Ｐ１の安全性の向上に寄与するか否かを判定する(ステップＳ３５４)。ステップＳ３５４の処理で、プロセッサ２１は、次に述べるようにして、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に保持された安全装置の状態情報に基づいて、転落防止の安全性を判定する。

図２１は、転落防止の安全性を判定する処理のフローチャートの一例を示している。図２１に例示したステップＳ３６１〜ステップＳ３６５の処理は、図２０に例示したステップＳ３５４の処理の一例である。なお、図２１に例示したステップＳ３６１〜ステップＳ３６５の処理は、プロセッサ２１によって実行される。

まず、プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３を参照することにより、上述した安全装置の状態を判別する処理で得られた安全装置の状態情報を取得する(ステップＳ３６１)。プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に保持された安全装置の状態情報から、サイドレール２の装着状態およびサイドレール２の安全状況を示す情報と、ベッド１の高さを示す情報とを読み出すことにより、これらの情報を取得する。

次いで、プロセッサ２１は、ベッド１の高さを示す情報に基づいて、ベッド１の高さがベッド１に腰掛けている対象者Ｐ１の足が床に着くような所定の高さ以下に調整された状態であるか否かを判定する(ステップＳ３６２)。なお、ベッド１の高さを示す情報として、ベッド１の高さが最低となるように調整されているか否かを示す情報を取得した場合に、プロセッサ２１は、この情報に基づいて、ステップＳ３６２の判定を行ってもよい。

例えば、安全装置の状態情報により、ベッド１の高さが所定の高さ以下に調整されていない旨が示された場合に(ステップＳ３６２の否定判定)、プロセッサ２１は、サイドレール２の安全状況にかかわらず、ステップＳ３６３の処理に進む。そして、このステップＳ３６３の処理において、プロセッサ２１は、ベッド１の安全装置は転落防止に不安全である旨の判定結果を出力する。

一方、安全装置の状態情報により、ベッド１の高さが所定の高さ以下に調整されている旨が示された場合に(ステップＳ３６２の肯定判定)、プロセッサ２１は、更に、サイドレール２の安全性を判定する(ステップＳ３６４)。例えば、プロセッサ２１は、安全装置の状態情報に含まれる左右それぞれのサイドレール２の安全状況が、ともに転落防止に安全であることを示しているか否かを判定することにより、ステップＳ３６４の判定処理を行うことができる。

サイドレール２の安全状況を示す情報により、少なくとも左右いずれかのサイドレール２が転落防止に不安全であることが示された場合に、プロセッサ２１は、サイドレール２は転落防止に不安全であると判定する(ステップＳ３６４の否定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３６３の処理に進み、ベッド１の安全装置は転落防止に不安全である旨の判定結果を出力する。

一方、サイドレール２の安全状況を示す情報により、左右両方のサイドレール２が転落防止に安全であることが示された場合に、プロセッサ２１は、サイドレール２は転落防止に安全であると判定する(ステップＳ３６４の肯定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３５５の処理に進み、ベッド１の安全装置は転落防止に安全である旨の判定結果を出力する。

このようにして、プロセッサ２１がステップＳ３６１〜ステップＳ３６５の処理を実行することにより、安全装置の状態情報に基づいて、ベッド１に設けられた安全装置につき、対象者Ｐ１の転落防止についての安全性を判定することができる。

一方、対象者Ｐ１の現在の状態が離床状態又は傍床状態である場合に、対象者Ｐ１の安全性を向上する上で安全装置に対して求められる機能はベッド１への乗降を補助する機能である。そこで、プロセッサ２１は、図２０に例示したステップＳ３５３の否定判定ルートでは、安全装置の状態が、乗降補助の観点で対象者Ｐ１の安全性の向上に寄与するか否かを判定する(ステップＳ３５５)。ステップＳ３５５の処理で、プロセッサ２１は、次に述べるようにして、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に保持された安全装置の状態情報に基づいて、乗降の安全性を判定する。

図２２は、乗降の安全性を判定する処理のフローチャートの一例を示している。図２２に例示したステップＳ３７１〜ステップＳ３７５の処理は、図２０に例示したステップＳ３５５の処理の一例である。なお、図２２に例示したステップＳ３７１〜ステップＳ３７５の処理は、プロセッサ２１によって実行される。

まず、プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３を参照することにより、上述した安全装置の状態を判別する処理で保持された安全装置の状態情報とともに、対象者Ｐ１の移動方向の検出結果を示す情報を取得する(ステップＳ３７１)。

次いで、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３６２の処理と同様に、ベッド１の高さを示す情報に基づいて、ベッド１の高さが所定の高さに調整された状態であるか否かを判定する(ステップＳ３７２)。

安全装置の状態情報により、ベッド１の高さが所定の高さ以下に調整されていない旨が示された場合に(ステップＳ３７２の否定判定)、プロセッサ２１は、サイドレール２の安全状況にかかわらず、ステップＳ３７３の処理に進む。そして、このステップＳ３７３において、プロセッサ２１は、ベッド１の安全装置は乗降に不安全である旨の判定結果を出力する。

一方、安全装置の状態情報により、ベッド１の高さが所定の高さ以下に調整されている旨が示された場合に(ステップＳ３７２の肯定判定)、プロセッサ２１は、更に、サイドレール２の安全性を判定する(ステップＳ３７４)。

ステップＳ３７４の処理で、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の移動方向に対応する側のサイドレール２の安全状況を示す情報に注目する。例えば、対象者Ｐ１の移動方向が図４に示した検知領域Ｒ２の中央から左端部に向かう方向のように左向きである場合に、プロセッサ２１は、左側のサイドレール２の安全状況に基づいて、サイドレール２が乗降に安全であるか否かを判定する。同様に、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の移動方向が図４に示した検知領域Ｒ２の中央から右端部に向かう方向のように右向きである場合に、右側のサイドレール２の安全状況に基づいて、サイドレール２が乗降に安全であるか否かを判定する。

サイドレール２の安全状況を示す情報により、対象者Ｐ１の移動方向に対応する側のサイドレール２が乗降に不安全であることが示された場合に、プロセッサ２１は、サイドレール２は乗降に不安全であると判定する(ステップＳ３７４の否定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３７３の処理に進み、ベッド１の安全装置は乗降に不安全である旨の判定結果を出力する。

一方、サイドレール２の安全状況を示す情報により、対象者Ｐ１の移動方向に対応する側のサイドレール２が乗降に安全であることが示された場合に、プロセッサ２１は、サイドレール２は乗降に安全であると判定する(ステップＳ３７４の肯定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３７５の処理に進み、ベッド１の安全装置は乗降に安全である旨の判定結果を出力する。

このようにして、プロセッサ２１がステップＳ３７１からステップＳ３７５の処理を実行することにより、安全装置の状態情報と対象者Ｐ１の移動方向を示す情報とに基づき、ベッド１に設けられた安全装置の乗降についての安全性を判定することができる。

以上に説明したようにして、図２０に例示したステップＳ３５２，Ｓ３５３による場合分けで分類された３つのケースごとに、安全装置に対して求められる機能についての安全性を判定することができる。なお、対象者Ｐ１の現在の状態が不在状態である場合は、ベッド１に装備された安全装置に対して求められる機能がないので、図２０に示したステップＳ３５４あるいはステップＳ３５５による安全装置についての判定処理をスキップする。

次に、プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３を参照することにより、上述した介護者Ｐ２の状態を判別する処理で得られた介護者Ｐ２の状態を示す情報を取得する(ステップＳ３５６)。

次いで、プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク２３に格納された判断テーブル１５６に基づいて、対象者Ｐ１の状態が警報を必要とする状態であるか否かを含む対象者Ｐ１の現在の状態を特定する(ステップＳ３５７)。プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の見かけの状態および移動方向と介護者Ｐ２の状態と安全装置の安全性の判定結果との組み合わせを、判断テーブル１５６に含まれる判断条件と照合する。そして、プロセッサ２１は、上述した組み合わせに一致する判断条件に対応して、判断テーブル１５６に示された警報の要否に基づいて、対象者Ｐ１の状態が警報を必要とする状態であるか否かを判定する。なお、ステップＳ３５７の処理の過程で、対象者Ｐ１の状態についての警報の要否が「条件付き要」である場合に、プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に設けられた保持部１５７に含まれる属性情報を参照してもよい。そして、得られた属性情報に基づいて、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の状態についての警報の要否を特定してもよい。

そして、このステップＳ３５７の処理で特定された対象者Ｐ１の状態を、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の状態を判断する処理の処理結果として出力し(ステップＳ３５８)、対象者Ｐ１の状態を判断する処理を終了する。

上述したように、プロセッサ２１が、ステップＳ３５１〜ステップＳ３５８の処理を実行することにより、図７に例示した判断処理部１５５を有する判断部１５の機能を実現することができる。つまり、プロセッサ２１がアプリケーションプログラムに従って上述した処理を実行することにより、対象者Ｐ１とベッド１との相対位置とともに、介護者Ｐ２および安全装置の状態を考慮することにより、対象者Ｐ１の状態を高い精度で検知することができる
また、上述したステップＳ３５７の処理で用いる判断テーブル１５６は、図１２に例示したように、対象者Ｐ１の見かけの状態ごとに注目すべき項目について判断基準を示している。つまり、この判断テーブル１５６では、対象者Ｐ１の見かけの状態および移動方向と介護者Ｐ２の状態と安全装置の安全性の判定結果との組み合わせと照合する判断条件が絞り込まれている。したがって、プロセッサ２１は、このような判断テーブル１５６を用いることにより、迅速に対象者Ｐ１の現在の状態を特定することができる。

ステップＳ３５７の処理において、更に、保持部１５７に保持した属性情報を利用することにより、プロセッサ２１は、対象者Ｐ１の属性情報を対象者Ｐ１の状態の判断結果に反映することができる。

これにより、プロセッサ２１は、ベッド１への乗降に介助が必要な対象者Ｐ１が離床状態や傍床状態である場合に、安全装置が乗降に不安全である場合に加えて、介護者Ｐ２が対象者Ｐ１と同じ側にいない場合についても、警報を要すると判断することができる。

なお、対象者Ｐ１の過去の状態と、対象者Ｐ１の移動方向と、介護者Ｐ２の状態と、安全装置の状態とについて想定される全ての組み合わせについて、警報の要否の判断結果を示す判断テーブルを作成することも可能である。また、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３５１〜ステップＳ３５７の処理の代わりに、このような判断テーブルを用いて、対象者Ｐ１の状態を特定する処理を実行することによって、図１に例示した判断部１５の機能を実現してもよい。

図１４に例示した状態検知装置１０において、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３５１〜ステップＳ３５７の処理を含むステップＳ３０５の処理で得られた判断結果に基づいて、図１５に例示したステップＳ３０６，Ｓ３０７の処理を実行する。そして、プロセッサ２１が、例えば、所定の時間ごとに、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０８の処理を繰り返すことにより、介護者Ｐ２がベッド１のサイドレール２をはずしたまま立ち去ろうとしていることなどを、高い確度で検出することができる。したがって、図１５に例示したフローチャートに従って、プロセッサ２１が、状態検知処理を繰り返し実行することにより、対象者Ｐ１にとってベッド１の高さやサイドレール２などの安全装置の不備が危険になるときに、警報を出力させることが可能である。

以上に説明したように、本件開示の状態検知装置によれば、対象者Ｐ１の状態を高い精度で判断することができる。つまり、本件開示の状態検知装置によれば、対象者Ｐ１の状態が不安全である場合に漏れなく警報を出力するとともに、対象者Ｐ１の状態が安全でない可能性を誤検出する事象を低減させることができる。これにより、対象者Ｐ１の状態に応じて過不足なく警報を出力させることが可能であるので、対象者Ｐ１の安全性についての警報を、介護者Ｐ２に対して有効に作用させ続けることが可能となる。

以上の説明に関して、更に、以下の各項を開示する。
(付記１)
ベッド上あるいは前記ベッドの近傍にいる対象者を撮影した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する検出部と、
前記画像に含まれる前記ベッドの近傍の所定の範囲の画像に基づいて、前記対象者を介助する介護者の存在の有無を含む状態を判別する第１判別部と、
前記撮影した画像に含まれる前記ベッドに設けられた少なくとも一つの安全装置の状態を示す画像と前記各安全装置の装着状態を示す前記各安全装置からの通知との少なくとも一方に基づいて、前記各安全装置の状態を判別する第２判別部と、
前記検出部によって検出された前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態と、前記介護者の状態を示す情報と、前記各安全装置の状態を示す情報とに基づいて、前記対象者の現在の安全性に関する状態を判断する判断部と、
前記判断部で得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部と
を備えたことを特徴とする状態検知装置。
(付記２)
請求項１に記載の状態検知装置において、
前記第１判別部は、前記介護者の状態の一部として、前記介護者と前記対象者との相対位置を判別し、
前記判断部は、前記介護者の状態に含まれる前記対象者との相対位置に応じた判断基準を用いて、前記対象者の現在の状態を判断する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記３)
請求項１に記載の状態検知装置において、
前記判断部は、
前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者と前記ベッドとの現在の相対位置を判定する第１判定部と、
前記対象者と前記ベッドとの相対位置に応じた判断基準と、前記介護者の状態を示す情報および前記各安全装置の状態を示す情報とを照合することにより、前記対象者の状態が警報を必要とする状態であるか否かを判定する第２判定部とを有する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記４)
請求項１に記載の状態検知装置において、
前記判断部は、
前記対象者が介助を必要とするか否かを示す情報を含む属性情報を保持する保持部を有し、
前記保持部に保持された情報に応じた判断基準を用いて、前記対象者の現在の状態を判断する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記５)
付記１に記載の状態検知装置において、
前記第２判別部は、
前記少なくとも一つの安全装置のうち複数種類の機能を有する安全装置について、前記複数種類の機能ごとに異なる判断基準を用いて、当該安全装置の状態が、前記各機能を有効に作用させる状況か否かをそれぞれ判定する状況判定部を有し、
前記状況判定部による判定結果を前記安全装置の状態を示す情報の一部として出力する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記６)
付記１に記載の状態検知装置において、
前記少なくとも一つの安全装置の一つは前記ベッドの側面に装着されるサイドレールであり、
前記第２判別部は、
前記画像に含まれる前記ベッドの側面に対応する領域の画像から抽出した前記サイドレールの像に基づいて、前記サイドレールの装着状態を判定する装着判定部を有する
ことを特徴とする状態検知装置。
(付記７)
ベッド上あるいは前記ベッドの近傍にいる対象者を撮影した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、
前記画像に含まれる前記ベッドの近傍の所定の範囲の画像に基づいて、前記対象者を介助する介護者の存在の有無を含む状態を判別し、
前記撮影した画像に含まれる前記ベッドに設けられた少なくとも一つの安全装置の状態を示す画像と前記各安全装置の装着状態を示す前記各安全装置からの通知との少なくとも一方に基づいて、前記各安全装置の状態を判別し、
前記検出された前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態と、前記介護者の状態を示す情報と、前記各安全装置の状態を示す情報とに基づいて、前記対象者の現在の安全性に関する状態を判断し、
前記判断で得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する
ことを特徴とする状態検知方法。
(付記８)
ベッド上あるいは前記ベッドの近傍にいる対象者を撮影した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、
前記画像に含まれる前記ベッドの近傍の所定の範囲の画像に基づいて、前記対象者を介助する介護者の存在の有無を含む状態を判別し、
前記撮影した画像に含まれる前記ベッドに設けられた少なくとも一つの安全装置の状態を示す画像と前記各安全装置の装着状態を示す前記各安全装置からの通知との少なくとも一方に基づいて、前記各安全装置の状態を判別し、
前記検出された前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態と、前記介護者の状態を示す情報と、前記各安全装置の状態を示す情報とに基づいて、前記対象者の現在の安全性に関する状態を判断し、
前記判断で得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする状態検知プログラム。

１…ベッド；２…サイドレール；３…高さ調整装置；４…カメラ；５…スピーカ；７…マーカ；８…照明装置；９…ベッド制御装置；１０…状態検知装置；１１…検出部；１３…第１判別部；１４…第２判別部；１５…判断部；１６…出力部；１７…差分画像生成部；２１…プロセッサ；２２…メモリ；２３…ハードディスク装置(ＨＤＤ)；２４…表示装置；２５…入力装置；２６…光学ドライブ装置；２７…リムーバブルディスク；２８…カメラインタフェース；２９…警報インタフェース；３０…ベッドインタフェース；１０１…ナースコールシステム；１３１…探索部；１３２…位置特底部；１４１…エッジ検出部；１４２…装着判定部；１４３…高さ判定部；１４４…状況判定部；１４５…判定処理部；１４６…判定テーブル；１４７…マーカ検出部；１５１…第１判定部；１５２…状態特定部；１５３…遷移テーブル；１５４…第２判定部；１５５…判断処理部；１５６…判断テーブル；１５７…保持部；Ｐ１…対象者；Ｐ２…介護者；Ｒ１…撮影範囲；Ｒ２…検知領域；Ｒ３…近傍検知領域；Ｒ４…側方検知領域

そして、プロセッサ２１は、メモリ２２に格納されたアプリケーションプログラムを実行することにより、図１に例示した検出部１１、第１判別部１３、第２判別部１４、判断部１５および出力部１６の機能を果たしてもよい。

Claims (5)

1. ベッド上あるいは前記ベッドの近傍にいる対象者を撮影した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出する検出部と、
   前記画像に含まれる前記ベッドの近傍の所定の範囲の画像に基づいて、前記対象者を介助する介護者の存在の有無を含む状態を判別する第１判別部と、
   前記撮影した画像に含まれる前記ベッドに設けられた少なくとも一つの安全装置の状態を示す画像と前記各安全装置の装着状態を示す前記各安全装置からの通知との少なくとも一方に基づいて、前記各安全装置の状態を判別する第２判別部と、
   前記検出部によって検出された前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態と、前記介護者の状態を示す情報と、前記各安全装置の状態を示す情報とに基づいて、前記対象者の現在の安全性に関する状態を判断する判断部と、
   前記判断部で得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する出力部と
   を備えたことを特徴とする状態検知装置。
2. 請求項１に記載の状態検知装置において、
   前記第１判別部は、前記介護者の状態の一部として、前記介護者と前記対象者との相対位置を判別し、
   前記判断部は、前記介護者の状態に含まれる前記対象者との相対位置に応じた判断基準を用いて、前記対象者の現在の状態を判断する
   ことを特徴とする状態検知装置。
3. 請求項１に記載の状態検知装置において、
   前記判断部は、
   前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態とに基づいて、前記対象者と前記ベッドとの現在の相対位置を判定する第１判定部と、
   前記対象者と前記ベッドとの相対位置に応じた判断基準と、前記介護者の状態を示す情報および前記各安全装置の状態を示す情報とを照合することにより、前記対象者の状態が警報を必要とする状態であるか否かを判定する第２判定部とを有する
   ことを特徴とする状態検知装置。
4. 請求項１に記載の状態検知装置において、
   前記判断部は、
   前記対象者が介助を必要とするか否かを示す情報を含む属性情報を保持する保持部を有し、
   前記保持部に保持された情報に応じた判断基準を用いて、前記対象者の現在の状態を判断する
   ことを特徴とする状態検知装置。
5. ベッド上あるいは前記ベッドの近傍にいる対象者を撮影した画像を解析することにより、前記対象者の移動方向を検出し、
   前記画像に含まれる前記ベッドの近傍の所定の範囲の画像に基づいて、前記対象者を介助する介護者の存在の有無を含む状態を判別し、
   前記撮影した画像に含まれる前記ベッドに設けられた少なくとも一つの安全装置の状態を示す画像と前記各安全装置の装着状態を示す前記各安全装置からの通知との少なくとも一方に基づいて、前記各安全装置の状態を判別し、
   前記検出された前記対象者の移動方向と、前記対象者の過去の状態と、前記介護者の状態を示す情報と、前記各安全装置の状態を示す情報とに基づいて、前記対象者の現在の安全性に関する状態を判断し、
   前記判断で得られた前記対象者の現在の状態を示す情報を出力する
   ことを特徴とする状態検知方法。
   

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