JP2015123160A - バイタルデータ処理方法及びバイタルデータ測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】計測器により計測されたバイタルデータの測定結果の信頼性を向上させること。
【解決手段】本発明にかかるバイタルデータ処理方法は、測定対象者が位置すべき測定対象位置に対して撮影された映像データを入力し、入力された映像データ内で当該測定対象者が撮影された領域である人物認識領域を検出し、映像データの撮影時刻に測定対象位置においてバイタルデータの計測器により計測された信号を、検出された人物認識領域に基づいて測定対象者のバイタルデータとして取り込むか否かを判定し、取り込むと判定された信号に対してバイタルデータとしての処理を行うものである。
【選択図】図１

Description

本発明は、バイタルデータ処理方法及びバイタルデータ測定装置に関し、特に、測定対象者からバイタルデータ処理方法及びバイタルデータ測定装置に関する。

人間のバイタルデータ（生体情報）を測定するための装置には、測定対象者の人体に機器を装着させる接触型と、人体に直接触れない非接触型とがある。非接触型計測器は、人体に向けて放射された電波に対する反射波を測定し、反射波を変換等してバイタルデータとするものである。近年、非接触型計測器であるドップラーセンサーが注目されている。

ここで、人間のバイタルデータを測定する場合には、接触型及び非接触型のいずれも測定対象者が動かないことを前提としている。測定対象者が動いている場合、振動により観測する周波数帯に複数の信号が重なってしまい正確にバイタルデータを測定することが困難となるためである。そのため、例えば、接触型計測器では機器を測定対象者に装着させることで拘束し、かつ医師等の第三者の目視による監視が必要である。また、非接触型の計測器では測定対象者自身が動かないように注意する必要があった。

そこで、特許文献１及び２には、電波式ドップラーセンサーを用いて測定されたバイタルデータの中から測定対象者の動きにより発生したノイズを除去する技術が開示されている。特許文献１にかかる心拍計測装置は、電波式ドップラーセンサーを用いて人体表面からの反射波の振幅成分と位相成分とを含む出力信号を検出して、人体の体動により発生した振幅成分を分離して心拍成分だけを抽出するものである。また、特許文献２は、反射波からドップラーシフトされた信号を抽出し、当該信号をデジタル運動信号に変換し、復調し、生理学的動態に対応する信号を分離するものである。

特開２００６−０５５５０４号公報 特表２０１１−５１９２８８号公報

測定対象者は常に動く可能性があるため、人体の動きに基づくノイズは常に発生し易い状況といえる。そのため、計測中の測定対象者の動きが外乱となり、測定結果には状況に応じた多くのノイズが重畳される可能性が高くなる。上述した特許文献１及び２にかかる技術を用いたとしても大量のノイズを除去しながら測定結果の中からバイタルデータを取得することには、困難性が伴い、取得されるバイタルデータの精度が低い可能性がある。

ここで、一般的なバイタルデータの取得方法について説明する。まず、計測器の出力波形をスペクトル解析し、ある周波数帯の信号の振幅を観測する。この周波数帯のスペクトルの中で他の周波数に比べて著しく信号の強度が高い周波数を抽出することでバイタルデータを得る。信号の振幅は測定対象者が静止している場合でも、振幅に変動があり常に同じ値にはならない。そのため、一般的には一定時間計測を行った結果を平均化することで信頼性のあるデータを担保している。データを平均化する方法として移動平均法がよく用いられる。

しかし、測定対象者が動いた場合には、取得すべき周波数帯の振幅は大きく変化し、静止している状態とは大きくかけ離れた特異なデータとなる。そのため、移動平均法で平均化を行う際に、特異なデータがあれば平均したデータの信頼性の低下の要因となり、正確なデータを取得するためには計測時間を長くしなければならない。

そこで、本発明は、測定対象者をカメラで撮影し動きの量を取得することにより、動きの量が大きい時刻での計測器の測定結果を使用しないことで、特異なデータを排除することにより計測器の測定結果の信頼性を向上させるためのバイタルデータ処理方法及びバイタルデータ測定装置を提供することを目的とする。

本発明にかかるバイタルデータ処理方法は、
測定対象者が位置すべき測定対象位置に対して撮影された映像データを入力し、
前記入力された映像データ内で当該測定対象者が撮影された領域である人物認識領域を検出し、
前記映像データの撮影時刻に前記測定対象位置においてバイタルデータの計測器により計測された信号を、前記検出された人物認識領域に基づいて前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むか否かを判定し、
前記取り込むと判定された信号に対して前記バイタルデータとしての処理を行うものである。
また、
前記映像データ内の連続する複数のフレーム画像に含まれる前記人物認識領域の差分に基づいて前記測定対象者の動きの量が閾値以下であるか否かを判定し、
前記動きの量が閾値以下である場合に、前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むと判定する
ことが望ましい。
さらに、
前記取り込む判定された信号から前記バイタルデータを抽出し、
前記抽出したバイタルデータが所定条件を満たす場合に、前記測定対象者の異常を示す警告情報を外部へ出力する
ことが好ましい。
さらにまた、
前記測定対象位置は、移動体の座席であり、
前記バイタルデータは、前記座席に着席した前記測定対象者から測定された信号に基づくものである
とよい。
さらに、
前記取り込むと判定された信号から前記バイタルデータを抽出して記憶装置に格納する
ことが望ましい。
また、本発明にかかるバイタルデータ測定装置は、
測定対象者が位置すべき測定対象位置に対して撮影された映像データ内で当該測定対象者が撮影された領域である人物認識領域を検出する検出部と、
前記映像データの撮影時刻に前記測定対象位置においてバイタルデータの計測器により計測された信号を、前記検出された人物認識領域に基づいて前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むか否かを判定する判定部と、
前記取り込むと判定された信号から前記バイタルデータを抽出して記憶装置に格納する格納部と、
を備えるものである。
また、本発明にかかる移動体は、
上記のいずれかのバイタルデータ処理方法を実装したバイタルデータ測定装置を搭載したものである。

本発明によれば、測定対象者の動きにより発生するノイズが含まれた計測器の測定結果を破棄し、接触型計測器又は非接触型計測器を用いたバイタルデータの計測において、バイタルデータの測定結果の信頼性を向上させることができる。

本発明の実施の形態１にかかるバイタルデータ処理システムの構成を示すブロック図である。 測定対象者の動きの量を判定する処理の流れを示す図である。 カメラで撮影した画像における測定対象者の存在の有無を示す図である。 カメラで撮影した画像における測定対象者の動きを示す図である。 カメラで撮影した測定対象者の動きを示す図である。 画像中から人物を検出する処理の流れを示す図である。 測定結果の選択を示す流れ図である。 測定対象者が静止している場合のスペクトルの例である。 測定対象者が動いている場合のスペクトルの例である。 動きの量から計測器の波形を採用するかの判定を示す図である。 本発明の実施の形態２にかかるバイタルデータ監視装置の自動車での一実施例を示す構成図である。 本発明の実施の形態３にかかるバイタルデータ監視装置の航空機での一実施例を示す構成図である。 本発明の実施の形態４にかかるバイタルデータの測定器と自動車の制御機構との連携を示す図である。

＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施例におけるバイタルデータ処理システム１０の構成図である。バイタルデータ処理システム１０は、バイタルデータを測定する計測器１１、カメラ１２、測定器１３、出力部１４、及びデータベース１５を備える。測定器１３は、呼吸・心拍・認識エンジン１３１と、動作認識エンジン１３２とを備える。出力部１４は、表示器１４１と、音声発生器１４２とを備える。データベース１５は、カメラ１２による撮影画像や、人物を検出した位置、及び、バイタルデータ等を記憶する記憶装置である。ここで、バイタルデータとは、脈拍、心拍数、呼吸、血圧、体温等を含む生体の機能を示すデータである。

計測器１１は、測定対象者（不図示）のバイタルデータを測定し、測定結果を測定器１３の呼吸・心拍認識エンジン１３１に入力する。計測器１１には、例えば、心電計等の接触型計測器、又は、ドップラーセンサー等の非接触型計測器を用いることができる。カメラ１２は、測定対象者（少なくとも測定対象者が位置すべき測定対象位置付近）を撮影し、撮影した映像データを測定器１３の動作認識エンジン１３２に入力する。

動作認識エンジン１３２は、カメラ１２から入力された映像データから測定対象者の動きに関する動き情報を検出し、呼吸・心拍認識エンジン１３１に検出した動き情報を通知する。併せて、動作認識エンジン１３２は、入力された映像データに含まれる各フレーム画像、各画像から検出された測定対象者の位置、検出した動き情報等を適宜、データベース１５に格納してもよい。

呼吸・心拍認識エンジン１３１は、計測器１１からのバイタルデータの測定結果と動作認識エンジン１３２から測定対象者の動き情報を入力とし、バイタルデータの測定結果と動き情報を比較して、動きが小さい場合のバイタルデータの測定結果を最終的な測定結果として採用する。呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、採用した測定結果のみを呼吸・心拍波形表示１４１１に入力する。呼吸・心拍波形表示１４１１は呼吸・心拍認識エンジン１３１からの入力を表示する。併せて、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、入力された測定結果及び動き情報、並びに、測定結果の採否の結果等を適宜、データベース１５に格納してもよい。これにより、別途、データベース１５に格納されたデータを解析することにより、測定対象者の異常原因等を詳細に分析することもできる。

次に、警告音の発生方法について述べる。呼吸・心拍認識エンジン１３１は、動作認識エンジン１３２から通知される測定対象者の動きの量とデータベース１５に保存された呼吸数／心拍数の変移を常時監視し、測定対象者が異常な状態にあるかどうかを判断する。呼吸数が正常値から極端に少ない(成人の正常値は１２〜１８回／分)ケースや呼吸数が短時間に大きく変化する場合、心拍数が正常値から極端に少ない(成人の正常値は５０〜９０回／分)場合に、呼吸・心拍認識エンジン１３１は、測定対象者が異常状態であると判断し、音声発生器１４２に警告音を発生（１４２１）させるように指示を行う。

ここで、測定対象者の動きの量の判定方法について述べる。図２は、測定対象者の動きの量を判定する処理（映像データの判定処理）の流れを示す図である。また、図３は、測定対象者の存在の有無を示す図である。そして、図４及び図５は、測定対象者の動きの量を示した図である。以下では、撮影されたフレーム画像単位の処理について、適宜、これらの図に触れつつ説明する。

まず、カメラ１２は、測定対象者を撮影し、動作認識エンジン１３２は、測定対象者の存在を確認する。つまり、動作認識エンジン１３２は、カメラ１２の撮影データから人物の存在位置を検出する（Ｓ２１）。これは、実際に測定対象者が存在するかどうかが事前に分からないため、撮影した映像の中に存在するかを確認する必要があるためである。

ここで、測定対象者の検出方法について詳細に述べる。図６は、画像中から人物を検出する処理の流れを示す図である。測定対象者の検出処理では探索中状態と追跡中状態の２状態のいずれかにおいて行うものとする。検出処理において２状態を設けた理由は、全フレーム画像について、画像全体から探索を行うと処理時間がかかり、処理を効率化するためである。尚、測定対象者の検出処理における「状態」を示す情報は、例えば、測定器１３の内部メモリ（不図示）等に格納され、フラグ等により「探索中」又は「追跡中」を実現してもよい。

まず、動作認識エンジン１３２は、現在の状態が「追跡中」であるか否かを判定する（Ｓ１１）。ここで、初期状態（最初のフレーム画像の処理時）は、探索中状態とする。ステップＳ１１で探索中状態である場合、動作認識エンジン１３２は、画像全体から測定対象者が存在する領域を探す（Ｓ１２及びＳ１３）。尚、探索中状態の処理内容については後述する。また、ステップＳ１１で追跡中状態である場合、動作認識エンジン１３２は、探索状態で検出した位置を出力する（Ｓ１４）。そして、動作認識エンジン１３２は、探索状態で検出した輪郭の近傍の領域を中心に追跡を行う（Ｓ１６）。尚、ステップＳ１４及びＳ１６の処理内容については後述する。ステップＳ１６で測定対象者の輪郭の近傍の領域を追跡できない場合（Ｓ１７でＮＯ）は、探索中状態となり（Ｓ１９）、次のフレーム画像については画像全体から測定対象者を探索することとなる。

続いて、探索中状態の処理について述べる。探索中状態では、動作認識エンジン１３２は、カメラ１２で撮影した映像の１フレーム分の画像全体から人体の肌の色に近い色のピクセルを探索する（Ｓ１２）。動作認識エンジン１３２は、人物の輪郭を検出するために、当該ピクセルの領域の面積が一定量以上あり、かつその領域の輪郭が人体の顔の形に近いか否かを判定する（Ｓ１３）。人体の顔の形に近い場合、測定対象者が存在すると判断する（Ｓ１３でＹＥＳ）。ステップＳ１３で人物の輪郭が検出できる場合、ステップＳ１４へ進む一方、ステップＳ１３で人物の輪郭が検出できない場合、動作認識エンジン１３２は、人物が不在であることを出力（Ｓ１５）し、状態を「探索中」に設定（Ｓ１９）して、当該処理を終了する。

追跡中状態及び探索中状態で人物の輪郭を検出した後の処理について述べる。まず、動作認識エンジン１３２は、人物を検出した位置をデータベース１５に出力する（Ｓ１４）。そして、動作認識エンジン１３２は、ステップＳ１３で検出された人物の輪郭の近傍の領域に対し輪郭抽出手法であるｓｎａｋｅ法を用いて、人体の顔の輪郭を追跡する（Ｓ１６）。この追跡が継続できている間（Ｓ１７でＹＥＳ）は測定対象者が存在すると判断する。つまり、動作認識エンジン１３２は、状態を「追跡中」に設定（Ｓ１８）する。そのため、次のフレーム画像については、ステップＳ１１でＹｅｓと判定され、ステップＳ１２及びＳ１３の処理をスキップできる。一方、ステップＳ１７で輪郭の追跡ができない場合、動作認識エンジン１３２は、状態を「探索中」に設定（Ｓ１８）する。尚、撮影画像の中から人物を認識する技術は上述したものに限定されない。

図２に戻り説明を続ける。動作認識エンジン１３２は、映像データ中に測定対象者が存在するか否かを判定する（Ｓ２２）。カメラ１２で撮影した映像データ中に測定対象者が存在しない場合（Ｓ２２でＮＯ）、測定器１１の測定結果は測定対象者のデータではないため不要と見なし、動作認識エンジン１３２は測定対象者が不在の旨を呼吸・心拍・認識エンジン１３１へ通知する（Ｓ２７）。例えば、図３のフレーム画像Ｆ２１のような場合には、測定対象者が存在しないといえる。また、測定対象者が存在する場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、ステップＳ２３へ進む。例えば、図３のフレーム画像Ｆ２２のような場合には、測定対象者が存在すると判断できる。

続いて、動作認識エンジン１３２は、現在のフレームと直前のフレームとから人物の動きの量を検出する（Ｓ２３）。ここで、被写体の動きの量の算出方法について述べる。図４及び図５において左側が直前のフレーム画像Ｆ３１及びＦ４１、右側が現在のフレーム画像Ｆ３２及びＦ４２を示す。動作認識エンジン１３２は、抽出した輪郭で囲まれた領域の重心を求め、現在のフレームと直前のフレームの重心の位置を比較し、差分値を算出する。例えば、図４の場合、ｄ１がフレーム画像Ｆ３１とＦ３２との重心の位置の差分値である。また、図５の場合、ｄ２がフレーム画像Ｆ４１とＦ４２との重心の位置の差分値である。つまり、差分値を重心の移動量、つまり動きの量とするものである。尚、動きの量としてはこれに限定されない。

ここで、測定対象者が動いた場合、直前のフレームと現在のフレームとで重心の位置が異なることとなる。このとき、小さな動きの場合には、動きに伴うノイズの発生量も小さいため、バイタルデータの取得対象としても影響は少ない。一方、測定対象者の動きがある程度以上である場合には、ノイズの量も大きくなるため、バイタルデータの取得対象としては適さない。そこで、２つのフレーム間で重心の位置の差分値が閾値以下であるか否かにより動きの大小を判別し、当該時間における測定結果の採否を決めることが有効である。

よって、動作認識エンジン１３２は、人物の動きの量が閾値以下か否かを判定する（Ｓ２４）。動きの量が閾値以下、つまり差分値が閾値以下である場合、動作認識エンジン１３２は、検出した測定対象者の動きが少ない旨と、動きの量と、映像が撮影された時刻とを呼吸・心拍認識エンジン１３１に入力（通知）する（Ｓ２５）。例えば、図４の差分値ｄ１は閾値以下である場合の例を示す。

一方、動きの量が閾値より大きい、つまり差分値が閾値より大きい場合、動作認識エンジン１３２は、測定対象者の動きが大きい旨を呼吸・心拍・認識エンジン１３１へ通知する（Ｓ２６）。尚、ステップＳ２６において、動作認識エンジン１３２は、さらに動き量を呼吸・心拍・認識エンジン１３１へ通知しても構わない。例えば、図５の差分値ｄ２は閾値より大きい場合の例を示す。

続いて、測定結果の採否の方法について説明する。図７は、測定結果の選択を示す流れ図である。以下では、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、計測器１１により測定されたデータについて、当該測定された時刻ごとに時刻に対応する映像データについての判定結果に基づいて測定データをバイタルデータとして採用するか否か、つまり、取り込んで処理対象とするか否かを判定する。

まず、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、動作認識エンジン１３２から映像データの判定結果の通知を受け付ける（Ｓ３１）。判定結果の通知とは、上述したステップＳ２５からＳ２７の各通知を示す。

そして、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、測定対象者が不在であるか否かを判定する（Ｓ３２）。すなわち、ステップＳ２７の通知を受け付けた場合、当該時刻には測定対象者が不在であると判定し、当該時刻の測定結果を不採用とする（Ｓ３３）。例えば、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、測定結果を破棄する。または、当該測定結果に測定対象者が不在である旨の情報を対応付けてデータベース１５に格納する。

ステップＳ３２で測定対象者が存在すると判定した場合、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、測定結果がノイズ過多であるか否かを判定する（Ｓ３４）。具体的には、ステップＳ２６の通知を受け付けた場合、当該時刻の測定対象の動きの量が閾値より大きいため、当該時刻の測定結果にはノイズが多く含まれており、測定結果を不採用とする（Ｓ３５）。例えば、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、測定結果を破棄する。または、当該測定結果にノイズ過多である旨の情報を対応付けてデータベース１５に格納する。

ステップＳ３４で測定結果がノイズ過多でないと判定した場合、具体的には、ステップＳ２５の通知を受け付けた場合、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、測定結果を採用し、心拍数／呼吸数を抽出する（Ｓ３６）。例えば、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、測定結果を解析等し、当該時刻における測定対象者の心拍数、呼吸数等をバイタルデータとして抽出する。このとき、通知された動きの量に基づいてノイズを算出し、測定結果から算出したノイズ分を除去しても構わない。ノイズの算出の仕方としては、例えば、データベース１５に蓄積された過去の履歴から動きの量が０の場合と０以外の場合との測定結果を取得し、動きの量の差分と測定結果の差分との比率を算出しておき、用いることも考えられる。但し、ノイズの算出の仕方としては、これに限定されず、特許文献１及び２等を適用しても構わない。

そして、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、心拍数／呼吸数に異常があるか否かを判定する（Ｓ３７）。具体的には、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、取得した心拍数や呼吸数が規定値を満たすか否かを判定する。尚、規定値は、測定対象者に応じて予めデータベース１５に格納していても良い。

心拍数／呼吸数に異常があると判定した場合、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、測定対象者が異常であるとして出力部１４に対して警告を指示する（Ｓ３８）。例えば、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、表示器１４１に対して警告の旨を表示させ、音声発生器１４２に対して警告音を発生させる。

心拍数／呼吸数に異常がないと判定した場合、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、表示器１４１に対して測定対象者が正常である旨を表示させる（Ｓ３９）。尚、ステップＳ３８及びＳ３９の場合、当該測定結果に測定対象者が異常又は正常である旨の情報を対応付けてデータベース１５に格納する。

ここで、本発明の実施の形態における効果を図を用いて説明する。図８は、測定対象者が静止している場合のスペクトルの例である。図９は、測定対象者が動いている場合のスペクトルの例である。上述の通り、呼吸・心拍認識エンジン１３１は、動きの量が閾値を超えているかを判定し、動きの量が閾値を下回る場合の測定結果のスペクトルは図８のようになる。そのため、観測する周波数帯Ｆｒｅｑ１の中で最も振幅の大きい周波数を容易に特定できる。よって、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、映像が撮影された時刻における計測器１１の測定結果を採用する。一方、動きの量が閾値を超えている場合の測定結果のスペクトルは図９のようになる。そのため、周波数帯Ｆｒｅｑ２の中で最も振幅の大きい周波数の特定が困難である。よって、呼吸・心拍・認識エンジン１３１は、当該時刻における計測器１１の測定結果にノイズ過多の可能性があるとして、当該測定結果を採用しない。

また、図１０は、動きの量から計測器の波形を採用するかの判定を示す図である。上述のように検出された動きの量を閾値と比較することで、同じ時刻に計測器により測定された波形を、バイタルデータとして採用するか否かを対応させている。つまり、動きの量が閾値より大きい時間帯は測定された波形にノイズが多く含まれるため、波形を解析したとしてもバイタルデータとしての精度が低い可能性が高いため、そもそも測定結果として採用しない。これにより、以降では採用された波形について解析等の処理を行うことができ、処理効率が向上し、結果的に精度が高いバイタルデータを取得することができる。

＜実施の形態２＞
図１１は、本発明の実施の形態２にかかる自動車の一実施例を示す図である。自動車１００は、自動車１００の運転者１１０が運転するものであり、音声を発生させるためのスピーカ装置１０１、座席背もたれ部分に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器１０２、座席足元部分に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器１０３、ドップラーセンサー等の非接触型計測器の入力を測定するための測定器１０４、測定器が出力した運転者のバイタルデータを表示するための表示装置１０５、測定対象者を撮影するためのカメラ１０６から構成される。

運転者１１０のバイタルデータを非接触型計測器１０２及び非接触型計測器１０３により取得し、カメラ１０６により運転者１１０を撮影する。そして、測定器１０４は運転者１１０の動きとバイタルデータの常時監視を行う。測定器１０４は、運転者のバイタルデータを表示装置１０５に出力し、表示装置１０５により運転者１１０は自身のバイタルデータをいつでも確認することができる。また、例えば、測定器１０４が運転者１１０の昏睡の状態を検出した場合、スピーカ装置１０１より警告音を発生させ、運転者１１０に休息を促す音声または覚醒させるための音声を発生させる。

＜実施の形態３＞
図１２は、本発明の実施の形態３にかかる航空機の一実施例を示す図である。航空機２００は、当該航空機２００の乗客２１０、航空機の座席背もたれ部分に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器２０１、座席足元部分に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器２０２、各座席に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器と測定器とを接続するケーブル２０３、乗客のバイタルデータを測定するための測定器２０４、測定器が出力した乗客のバイタルデータを表示するための表示装置２０５、座席上部天井部分に設置した測定対象者を撮影するためのカメラ２０６から構成される。

乗客２１０のバイタルデータを非接触型計測器２０１及び非接触型計測器２０２により取得し、カメラ２０６により乗客２１０を撮影する。そして、各座席の非接触型計測器２０１、２０２及びカメラ２０６に接続したケーブル２０３は、各座席の下から航空機の床下を通り、航空機内の客室乗務員の待機場所に設置した測定器２０４に接続している。測定器２０４は、表示装置２０５と接続しており、客室乗務員は全ての乗客のバイタルデータの確認を行うことができる。そのため、体調が悪くなった乗客を即時に特定でき、乗客への迅速な対処が可能となる。

＜実施の形態４＞
図１３は、本発明の実施の形態４にかかる自動車制御機構との連携に関する一実施例を示す図である。バイタルデータ処理システム２０は、ドップラーセンサー２１と、カメラ２２と、測定装置２３と、出力部２４とを備える。ドップラーセンサー２１は、非接触計測器の一例である。測定装置２３は、実施例１のドップラーセンサー等の非接触型計測器の入力を測定するための測定器１０４に相当する測定器２３１と、自動車制御ユニット２３２とを含む。出力部２４は、ヘッドライト２４１、テールライト２４２、ハザードランプ２４３及びホーン２４４を含む。

測定器２３１は、上記実施の形態２に示す方法でドップラーセンサー２１の入力を収集し、カメラ２２からの映像データに基づいて測定対象者であるドライバーの状態を判定する。測定対象者に不調があると判断した場合、測定器２３１から自動車制御ユニット２３２へドライバーの不調を通知することで、自動車制御ユニット２３２は、ヘッドライト２４１、テールライト２４２、ハザードランプ２４３の点灯やホーン２４４等を動作させる。これにより、自動車内で異常が発生していることを自動車の外部に知らせることが可能である。特に、ドライバー自身が昏睡状態で自身の異常の認識ができず対応ができないような緊急事態において、周囲に異常を知らせることで、周囲が対応することが可能となり、事故を最小限に防ぐこともできる。

＜その他の実施の形態＞
本発明の各実施の形態は、心電計等の接触型計測器やドップラーセンサー等を応用した非接触型計測器を用いて人間のバイタルデータを測定する際に、計測器の測定結果にノイズが多く含まれていることを検出する技術であり、ノイズが重畳されていない測定結果のみを採用することで、測定結果の信頼性を向上させる技術であり、当該技術を利用した装置に関するものである。そして、心電計等の接触型計測器やドップラーセンサー等を応用した非接触型計測器を用いたノイズの含まれていないバイタルデータの測定結果のみを取り出すことを目的としている。

そのため、カメラで測定対象者を撮影し、測定対象者が動いているかどうか検出する。検出した測定対象者の動きの量の大小から、ノイズの量の大小を判断する。測定対象者の動きが小さい場合の、測定器の測定結果は、ノイズの量が小さいと判断する。ノイズの量が小さい場合のみ、測定器の測定結果を使用することで、検出結果に対する信頼性を担保する。

特に、本発明の各実施の形態は、医療従事者のいない環境であり、人間が比較的大きな動作を必要としない状態（例えば、自動車等の移動体の運転又は座席に着席した乗車）等において適用することができる。

尚、本発明は以下の付記のように表現することもできる。
（付記Ａ１）
測定対象者が位置すべき測定対象位置に対して撮影された映像データを入力し、
前記入力された映像データ内で当該測定対象者が撮影された領域である人物認識領域を検出し、
前記映像データの撮影時刻に前記測定対象位置においてバイタルデータの計測器により計測された信号を、前記検出された人物認識領域に基づいて前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むか否かを判定し、
前記取り込むと判定された信号に対して前記バイタルデータとしての処理を行う
バイタルデータ処理方法。
（付記Ａ２）
前記映像データ内の連続する複数のフレーム画像に含まれる前記人物認識領域の差分に基づいて前記測定対象者の動きの量が閾値以下であるか否かを判定し、
前記動きの量が閾値以下である場合に、前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むと判定する
付記Ａ１に記載のバイタルデータ処理方法。
（付記Ａ３）
前記取り込む判定された信号から前記バイタルデータを抽出し、
前記抽出したバイタルデータが所定条件を満たす場合に、前記測定対象者の異常を示す警告情報を外部へ出力する
付記Ａ１又はＡ２に記載のバイタルデータ処理方法。
（付記Ａ４）
前記測定対象位置は、移動体の座席であり、
前記バイタルデータは、前記座席に着席した前記測定対象者から測定された信号に基づくものである
付記Ａ１乃至Ａ３のいずれか１項に記載のバイタルデータ処理方法。
（付記Ａ５）
前記取り込むと判定された信号から前記バイタルデータを抽出して記憶装置に格納する
付記Ａ１乃至Ａ４のいずれか１項に記載のバイタルデータ処理方法。
（付記Ｂ１）
測定対象者が位置すべき測定対象位置に対して撮影された映像データ内で当該測定対象者が撮影された領域である人物認識領域を検出する検出部と、
前記映像データの撮影時刻に前記測定対象位置においてバイタルデータの計測器により計測された信号を、前記検出された人物認識領域に基づいて前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むか否かを判定する判定部と、
前記取り込むと判定された信号から前記バイタルデータを抽出して記憶装置に格納する格納部と、
を備えるバイタルデータ測定装置。
（付記Ｃ１）
付記Ａ１乃至Ａ４のいずれか１項に記載のバイタルデータ処理方法を実装したバイタルデータ測定装置を搭載した移動体。
ここで、上記の移動体としては、自動車(普通乗用車、軽自動車、一人乗り自動車、タクシー、トラック、バス)等、船舶(客船、クルーザー、貨客船、タンカー、車両航送船)等、航空機(旅客機、ヘリコプター)等が挙げられるがこれらに限定されない。

さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。例えば、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。この場合、コンピュータプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。

非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ(Blu-ray(登録商標) Disc)、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、コンピュータプログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

本発明の実施の形態は、乗用車のドライバー、同乗者及び各種公共交通機関(航空機、バス、電車)の乗客等の医療関係者がいない状態におけるバイタルデータの計測システムに適用することができる。

１０ バイタルデータ処理システム
１１ 計測器
１２ カメラ
１３ 測定器
１３１ 呼吸・心拍・認識エンジン
１３２ 動作認識エンジン
１４ 出力部
１４１ 表示器
１４１１ 呼吸・心拍波形表示
１４２ 音声発生器
１４２１ 警告音発生
１５ データベース
Ｆ２１ フレーム画像
Ｆ２２ フレーム画像
Ｆ３１ フレーム画像
Ｆ３２ フレーム画像
ｄ１ 差分値
Ｆ４１ フレーム画像
Ｆ４２ フレーム画像
ｄ２ 差分値
Ｆｒｅｑ１ 周波数帯
Ｆｒｅｑ２ 周波数帯
１００ 自動車
１０１ 音声を発生させるためのスピーカ装置
１０２ 座席背もたれ部分に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器
１０３ 座席足元部分に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器
１０４ ドップラーセンサー等の非接触型計測器の入力を測定するための測定器
１０５ 測定器が出力した運転者のバイタルデータを表示するための表示装置
１０６ 測定対象者の動きを測定するためのカメラ
１１０ 自動車の運転者
２００ 航空機
２０１ 航空機の座席背もたれ部分に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器
２０２ 座席足元部分に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器
２０３ 各座席に取り付けたドップラーセンサー等の非接触型計測器と測定器とを接続するケーブル
２０４ 乗客のバイタルデータを測定するための測定器
２０５ 測定器が出力した乗客のバイタルデータを表示するための表示装置
２０６ 測定対象者の動きを測定するためのカメラ
２１０ 航空機の乗客
２０ バイタルデータ処理システム
２１ ドップラーセンサー
２２ カメラ
２３ 測定装置
２３１ 測定器
２３２ 自動車制御ユニット
２４ 出力部
２４１ ヘッドライト
２４２ テールライト
２４３ ハザードランプ
２４４ ホーン

Claims (7)

1. 測定対象者が位置すべき測定対象位置に対して撮影された映像データを入力し、
   前記入力された映像データ内で当該測定対象者が撮影された領域である人物認識領域を検出し、
   前記映像データの撮影時刻に前記測定対象位置においてバイタルデータの計測器により計測された信号を、前記検出された人物認識領域に基づいて前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むか否かを判定し、
   前記取り込むと判定された信号に対して前記バイタルデータとしての処理を行う
   バイタルデータ処理方法。
2. 前記映像データ内の連続する複数のフレーム画像に含まれる前記人物認識領域の差分に基づいて前記測定対象者の動きの量が閾値以下であるか否かを判定し、
   前記動きの量が閾値以下である場合に、前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むと判定する
   請求項１に記載のバイタルデータ処理方法。
3. 前記取り込むと判定された信号から前記バイタルデータを抽出し、
   前記抽出したバイタルデータが所定条件を満たす場合に、前記測定対象者の異常を示す警告情報を外部へ出力する
   請求項１又は２に記載のバイタルデータ処理方法。
4. 前記測定対象位置は、移動体の座席であり、
   前記バイタルデータは、前記座席に着席した前記測定対象者から測定された信号に基づくものである
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載のバイタルデータ処理方法。
5. 前記取り込むと判定された信号から前記バイタルデータを抽出して記憶装置に格納する
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載のバイタルデータ処理方法。
6. 測定対象者が位置すべき測定対象位置に対して撮影された映像データ内で当該測定対象者が撮影された領域である人物認識領域を検出する検出部と、
   前記映像データの撮影時刻に前記測定対象位置においてバイタルデータの計測器により計測された信号を、前記検出された人物認識領域に基づいて前記測定対象者のバイタルデータとして取り込むか否かを判定する判定部と、
   前記取り込むと判定された信号から前記バイタルデータを抽出して記憶装置に格納する格納部と、
   を備えるバイタルデータ測定装置。
7. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載のバイタルデータ処理方法を実装したバイタルデータ測定装置を搭載した移動体。

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