JP2015100031A - 検知装置、検知システム及び検知方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】検知装置は、映像データ41の画像のブロックそれぞれの動作ベクトルを算出し、動作ベクトルの大きさが一定値を超えるブロックを抽出する。検知装置は、隣接するブロック同士をグループにする。検知装置は、例えば面積の大きいブロックから順に、ブロックに含まれる動作ブロックの平均ベクトル、分散、および回転方向などの特徴量を算出する。検知装置は、各グループの特徴量に基づいて、被観察者が転倒、転落などの異常な状態であることを検出し、検出結果を、外部の装置等へ報知する。検知装置は、画像に対し水平方向の画素の間引き処理や、カメラの加速度に基づき撮影方向の角度のずれを補正することで検知の精度を向上させる。
【選択図】図4
Description
図面を参照して実施の形態1の検知システムおよび検知装置について説明する。
図1は、検知システムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、検知システム100は、カメラ11と、加速度センサ12と、記憶部13と、通知部14と、通信モジュール15と、MCU17とを含む。検知システム100は、例えば、病室など被観察者500が存在する空間において、カメラ11によって空間を撮影し、撮影画像に基づいて、被観察者500が異常な動作をしていることを検出する。例えば、検知システム100は、被観察者500が転倒したことや転落したことを検出する。
図5を参照して、検知装置200が使用するデータについて説明する。図5は、グルーピング情報51のデータ構造と、特徴量情報52のデータ構造とを示す図である。
特徴量情報52は、ラべリング部35によってグルーピングがなされるブロック群について、特徴量算出部36が算出する特徴量を示す図である。
図6から図14を参照して、実施の形態1の検知システム100、および検知システム100を構成する検知装置200の動作について説明する。図1等において示したように、検知システム100は、被観察者500が生活をしている居室に設置され、カメラ11によって、常時、室内を撮影している。例えば、検知システム100は、病室や、被観察者500が日常生活を営むリビングルーム、ベッドルーム等に設置される。検知システム100において、検知装置200は、カメラ11が生成する映像データ41を受け付けて、被観察者500の転倒等の異常な動作状態を検出する。検知装置200は、被観察者500の転倒等を検出すると、報知部16によって、被観察者500が転倒していることを報知する。例えば、検知装置200は、通信モジュール15を介して外部の装置(通信装置900など)に対し、被観察者500が転倒していることを示す信号を送信する。通信装置900の外部の装置は、検知装置200からの通知を受信して、被観察者500が異常な状態であることを、例えばディスプレイの表示や音声等によって報知する。
ここで、平均値Vaccは、動作ベクトルの重力方向の成分の平均値である。回転方向成分Vrotは、グループの重心となるブロックを中心とした、各ブロックの動作ベクトルからなる回転方向成分の値である。なお、グループを構成するブロック群の重心となるブロックとは、これらブロック群を平面図形としたときの重心を含むブロックであるとする。
図7と図8とを参照して、ステップS605で説明した間引き処理の詳細を説明する。図7は、映像データ41を構成する各画像の画素を間引く間引き処理を示すフローチャートである。制御部22は、間引き処理を呼び出して、処理の対象となる画像データ、画像データを縮小する縮小率、画像データをスキャンする方向などの各種のパラメータを渡すことで間引き処理を行う。例えば、制御部22は、加速度センサ12から出力されるカメラ11の傾きの情報を受け付けて、カメラ11のロール角のずれに基づいて、画像データのスキャンの方向を水平方向から傾ける。
図9は、画像の各ブロックの動作ベクトルを算出する処理の概略を示す図である。図9に示すように、動作ベクトルは、画像の複数のフレームを参照して算出される。図9(A)は、映像データ41を構成する画像の例を示す図である。図9(B)は、図9(A)の1フレーム後の画像であり、画像に含まれるブロックの一部を示す図である。図9(C)は、動作ベクトルの算出方法を示す図である。
図10から図13を参照して、ステップS615の、グループに含まれる各ブロックの動作ベクトルの特徴量を算出する処理について説明する。制御部22は、グループに含まれる各ブロックの動作ベクトルに基づいて、動作ベクトルの重力方向の成分の平均値、動作ベクトルの分散、および、グループに含まれるブロック群の重心となるブロックを中心とした回転方向成分の値を、特徴量として算出する。
図6のステップS623に示す処理により、制御部22が、被観察者500が異常な動作の状態であることを示す出力を行う(例えば、被観察者500の異常な状態を示すフラグをオンにする)と、制御部22は、報知部16によって、被観察者500の異常を報知するための処理を制御する。
家庭内で起こる不慮の事故のうち、転倒、転落は、比較的高い比率を占めている。特に、高齢者の場合、転倒、転落が発生する場所として、居室や病室などの比較的平坦な場所が多い。そのため、この転倒、転落の状態にあることを効率的に発見し、早期の対応を可能にすることが望ましい。
図15から図18を参照して、実施の形態2の検知システムについて説明する。実施の形態2の検知システムでは、撮影画像に複数の被写体が含まれ、ラべリング部35によってグルーピングがなされた場合に、グループの被写体が異常な動作をしている状態であるか否かの検出と、異常な状態の度合を示す警戒度とを出力する。検知システムは、画像に含まれるグループの数、各グループの特徴量の算出結果、グループの面積などに基づいて、上記の警戒度の出力などを行う。
図15(A)は、被観察者500が1人でいる場合に転倒した例を示す。例えば、画像から抽出されるグループの数が1つで、特徴量の算出等によって被観察者500の転倒と検出されたグループの数が1つの場合である。この場合、被観察者500が1人で転倒、転落している可能性があるため、制御部22は、警戒度の水準を、警戒度が高い状態を示す警戒度”HIGH”、状況の種別を、警戒種別”1”に設定する。制御部22は、さらに、被観察者500が1人で転倒、転落していることを検出した後、一定期間、動作ベクトルに大きな変化がなく、被観察者500の動きがない場合は、警戒度をさらに高く設定してもよい。
実施の形態3の検知システムについて説明する。実施の形態3の検知システムは、カメラ11の撮影方向のずれを、カメラ11の傾きに応じて補正する。
実施の形態4の検知システムについて説明する。実施の形態4の検知システムは、カメラ11から被写体までの距離に応じた補正を行う。
実施の形態5の検知システムについて説明する。検知システム100は、マイクを備え、マイクにより音声の入力を受け付けて、マイクの入力レベルの変化が大きい場合は被観察者500が異常な状態であると検出しやすくする。
ここで、δは、重みを決定するためのパラメータである。このように、実施の形態5では、音声信号のレベルの変化が大きいほど、被観察者500の動作が異常な状態であると検出する可能性を高めている。
実施の形態6の検知システムについて説明する。検知システム100は、遠赤外線センサを備え、センサの出力を受け付けて、温度が高い部分を、被観察者500の転倒、転落の検出の条件とする。
検知システム100が加速度センサ、遠赤外線センサを備える例について説明してきたが、これに限らず、カラーセンサ、距離センサ、ミリ波センサ、超音波センサ、金赤外線センサなどの各種センサを単体で、または任意に組み合わせたものを検知システム100が備えることとしてもよい。検知システム100は、これらセンサの出力結果に応じて被観察者の転倒、転落を検出する。
Claims (13)
- 撮影された映像から被観察者の動作状態を検知する検知装置であって、
入出力部と、
前記入出力部によって入力を受け付ける映像データを記憶するためのメモリと、
前記メモリに記憶される映像データに基づいて、前記被観察者の動作状態を検知する処理を制御する制御部とを備え、
前記制御部は、
前記映像データを構成する画像の複数のブロックそれぞれについて動作ベクトルを算出する算出部と、
前記算出される動作ベクトルに基づいて、前記動作ベクトルの大きさが一定値を超える前記ブロックの集合を構成するブロック群を抽出し、前記抽出されたブロック群に含まれる前記ブロックの前記動作ベクトルに基づいて、前記被観察者の異常な動作状態を検出する検出部と、
前記検出部により前記被観察者の異常な動作状態が検出された場合に、前記被観察者の異常な状態を示す出力を行う報知制御部とを含む、検知装置。 - 前記検出部は、
前記算出される動作ベクトルの大きさが第1の閾値を越えるブロックであって、隣接するブロックを抽出してグルーピングを行うグルーピング部と、
前記グルーピングがなされた各グループを構成するブロックの動作ベクトルに基づいて、各グループの動作ベクトルの特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記算出された各グループの動作ベクトルの特徴量に基づいて、前記被観察者の異常な動作状態を検出する判定部とを含む、請求項1に記載の検知装置。 - 前記グルーピング部は、グルーピングがなされた1以上のグループについて、前記グループに含まれるブロックの数に基づいて優先度を設定し、
前記特徴量算出部は、前記グループに設定される前記優先度に示される順に、前記グループの動作ベクトルの特徴量を算出する、請求項2に記載の検知装置。 - 前記特徴量算出部が算出する各グループの動作ベクトルの特徴量とは、
前記グループそれぞれに含まれる各ブロックの動作ベクトルの重力方向成分の平均値、各ブロックの動作ベクトルの分散値、および、各グループの重心位置を中心とした場合の、前記グループを構成する各ブロックの動作ベクトルからなる回転方向成分の値のうち少なくともいずれかを含み、
前記判定部は、前記特徴量算出部により算出される前記特徴量に基づいて、前記被観察者の状態を検出する、請求項2に記載の検知装置。 - 前記判定部は、前記特徴量算出部により算出される前記ブロックの前記動作ベクトルの平均値と第2の閾値とを比較し、前記平均値が前記第2の閾値を越える場合に、前記被観察者の状態が異常な動作状態であると検出する、請求項4に記載の検知装置。
- 前記判定部は、前記特徴量算出部により算出される前記ブロックの前記動作ベクトルの分散値と第2の閾値とを比較し、前記分散値が前記第2の閾値を越えない場合に、前記被観察者の状態が異常な動作状態であると検出する、請求項4に記載の検知装置。
- 前記判定部は、前記特徴量算出部により算出される前記回転方向成分の値と第2の閾値とを比較し、前記回転方向成分の値が前記第2の閾値を越える場合に、前記被観察者の状態が異常な動作状態であると検出する、請求項4に記載の検知装置。
- 前記判定部は、複数のグループそれぞれについて、各グループの動作状態を判定し、各グループの判定結果の組合せに基づいて、前記被観察者の異常な動作状態の度合を判定する、請求項4に記載の検知装置。
- 前記制御部は、前記メモリに記憶される前記映像データの、水平方向の画素を間引く間引き処理を行う間引き処理部を含み、
前記算出部は、前記間引き処理部によって水平方向の画素が間引かれた映像データについての動作ベクトルを算出する、請求項1に記載の検知装置。 - 前記制御部は、前記映像データを生成するカメラの加速度の情報を前記入出力部により受け付けて前記メモリに記憶させ、
前記間引き処理部は、前記メモリに記憶される映像データに対し、前記加速度の情報に基づいて、前記カメラのピッチ角のずれ、または、前記カメラのロール角のずれのうち少なくともいずれかを補正し、補正後の映像データに対して前記間引き処理を行う、請求項9に記載の検知装置。 - 前記検知装置の前記報知制御部が前記被観察者の異常な状態を報知することには、外部の通信装置に対し、前記被観察者が異常な状態であることを示す情報を送信することを含む、請求項1に記載の検知装置。
- 撮影された映像から被観察者の動作状態を検知する検知システムであって、
撮像により映像データを生成するカメラと、
前記カメラにより生成される前記映像データを記憶するためのメモリと、
前記メモリに記憶される映像データに基づいて、前記被観察者の動作状態を検知する処理を制御する制御部と、
前記制御部が前記被観察者の異常な状態を検知した場合に、前記被観察者の異常な状態を報知する報知部とを備え、
前記制御部は、
前記映像データを構成する画像の複数のブロックそれぞれについて動作ベクトルを算出する算出部と、
前記算出される動作ベクトルに基づいて、前記動作ベクトルの大きさが一定値を超える前記ブロックの集合を構成するブロック群を抽出し、前記抽出されたブロック群に含まれる前記ブロックの前記動作ベクトルに基づいて、前記被観察者の異常な動作状態を検出する検出部と、
前記検出部により前記被観察者の異常な動作状態が検出された場合に、前記報知部に前記報知を行わせる報知制御部とを含む、検知システム。 - 撮影された映像から被観察者の動作状態を検知する検知システムの検知方法であって、
前記検知システムは、撮像により映像データを生成するカメラと、前記カメラにより生成される前記映像データを記憶するためのメモリと、前記メモリに記憶される映像データに基づいて、前記被観察者の動作状態を検知する処理を制御するプロセッサと、報知部とを備え、
前記検知方法は、
前記プロセッサが、前記映像データを構成する画像の複数のブロックそれぞれについて動作ベクトルを算出するステップと、
前記プロセッサが、前記算出される動作ベクトルに基づいて、前記動作ベクトルの大きさが一定値を超える前記ブロックの集合を構成するブロック群を抽出し、前記抽出されたブロック群に含まれる前記ブロックの前記動作ベクトルに基づいて、前記被観察者の異常な動作状態を検出するステップと、
前記プロセッサが、前記検出するステップにより前記被観察者の異常な動作状態が検出された場合に、前記報知部に前記報知を行わせるステップとを含む、検知方法。
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