JP2016128977A - 乱雑度の変化の傾向監視方法、乱雑度の変化の傾向監視プログラムおよび乱雑度の変化の傾向監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】入居者の生活能力の衰えを検知できる乱雑度の変化の傾向監視方法、乱雑度の変化の傾向監視プログラムおよび乱雑度の変化の傾向監視装置を提供する。
【解決手段】乱雑度の変化の傾向監視方法は、時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、所定の領域の乱雑度を算出する処理をコンピュータが実行する。また、乱雑度の変化の傾向監視方法は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図１

Description

本発明は、乱雑度の変化の傾向監視方法、乱雑度の変化の傾向監視プログラムおよび乱雑度の変化の傾向監視装置に関する。

近年、高齢者向けの介護付き入居施設の需要が増加している。介護付き入居施設には、日常生活動作のレベルが様々な高齢者が受け入れられている。この様な高齢者や子供等の室内にいる対象を遠隔地から監視するために、テレビジョン受像機の上に画角の広いカメラを設置することが提案されている。また、高齢者宅に設置されたセンサの情報や、高齢者により入力された日記の情報に基づいて、高齢者を見守るシステムが提案されている。

特開２００３−０４４９６０号公報 特開２００５−１１５４１３号公報

しかしながら、介護付き入居施設の職員は、少数の職員で多数の高齢者に対応するため、カメラやセンサを用いて監視したとしても、入居する高齢者それぞれの日常生活動作のレベルを継続して観察することは困難である。このため、高齢者の日常生活動作の能力の変化を把握することは困難である。

一つの側面では、本発明は、入居者の生活能力の衰えを検知できる乱雑度の変化の傾向監視方法、乱雑度の変化の傾向監視プログラムおよび乱雑度の変化の傾向監視装置を提供することにある。

一つの態様では、乱雑度の変化の傾向監視方法は、時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する処理をコンピュータが実行する。また、乱雑度の変化の傾向監視方法は、算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う処理をコンピュータが実行する。

入居者の生活能力の衰えを検知できる。

図１は、実施例の監視システムの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、入居者データベースの一例を示す図である。 図３は、カメラ設置テーブルの一例を示す図である。 図４は、センシング情報データベースの一例を示す図である。 図５は、特性判定テーブルの一例を示す図である。 図６は、メッセージデータベースの一例を示す図である。 図７は、特性Ａの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。 図８は、特性Ｂの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。 図９は、特性Ｃの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。 図１０は、通知画面の一例を示す図である。 図１１は、通知画面の他の一例を示す図である。 図１２は、記録処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、特性判定処理の一例を示すフローチャートである。 図１４は、特性判定サブルーチンの一例を示すフローチャートである。 図１５は、通知処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、通知処理の他の一例を示すフローチャートである。 図１７は、通知処理の他の一例を示すフローチャートである。 図１８は、高さを乱雑度の指標とする場合の乱雑度の算出の一例を示す図である。 図１９は、監視プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する乱雑度の変化の傾向監視方法、乱雑度の変化の傾向監視プログラムおよび乱雑度の変化の傾向監視装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。

図１は、実施例の監視システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示す監視システム１は、例えば、入居施設１０の一例である高齢者向けの介護付き入居施設において、入居者による居室の散らかりの片付けの状態を監視するための情報を提供する。図１に示す監視システム１は、カメラ１１ａ〜１１ｅと、管理者端末５０と、サーバ装置１００とを有する。カメラ１１ａ〜１１ｅは、入居施設１０の区画１０ａの各所に設置される。なお、以下の説明では、カメラ１１ａ〜１１ｅを区別しない場合には、単にカメラ１１と称する。

入居施設１０は、区画１０ａと類似する間取りの複数の区画を有し、各区画には、区画１０ａと同様に複数のカメラ１１が各所に設置される。なお、以下の説明では、複数の区画のうち、区画１０ａを例として説明するが、区画の数は限定されず、監視システム１は、任意の数の区画に設置されたカメラ１１を有してもよい。また、図１には、システムが１つの管理者端末５０を有する場合を示したが、管理者端末５０の数は限定されず、監視システム１は、任意の数の管理者端末５０を有してもよい。

カメラ１１、管理者端末５０およびサーバ装置１００の間は、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワークＮには、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。

監視システム１は、高齢者が入居する区画１０ａの各居室に設置されたカメラ１１で、時間の経過に応じて順次取得された居室の撮像画像を解析して、居室の乱雑度を算出する。監視システム１は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、片付けが出来なくなってきている旨を管理者に通知する。これにより、監視システム１は、入居者の日常生活動作の変化を監視するので、入居者の生活能力の衰えを検知できる。また、監視システム１は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、片付けを始めた旨を管理者に通知する。これにより、監視システム１は、入居者の日常生活動作の変化を監視するので、入居者の自立傾向への努力を検知できる。

カメラ１１は、例えば、通信機能を有するネットワークカメラであり、ネットワークＮに接続されることで、サーバ装置１００に撮像した画像を送信する。すなわち、カメラ１１は、撮像センサであり、特定の領域の状態を検出するセンサである。カメラ１１は、例えば、撮像素子としてＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等を用いて、画像を撮像する。カメラ１１は、撮像素子が受光した光を光電変換しＡ／Ｄ（Analog／Digital）変換を行って画像を生成する。カメラ１１は、生成した画像を、ネットワークＮを介してサーバ装置１００に送信する。なお、カメラ１１は、サーバ装置１００から撮影方向等の指示を受信して、撮影方向を変化させるようにしてもよい。また、カメラ１１は、例えば、区画１０ａの各居室の天井の中央または隅等に設置される。

管理者端末５０は、例えば、入居施設１０の管理者が用いるコンピュータである。管理者端末５０は、サーバ装置１００から受信した入居施設１０内の各区画の入居者の片付けに関する情報等を表示させて、管理者に提示する。かかる管理者端末５０の一例としては、可搬型のパーソナルコンピュータを採用できる。管理者端末５０には、上記のパーソナルコンピュータなどの可搬型の端末のみならず、据置型のパーソナルコンピュータを管理者端末５０として採用することもできる。また、管理者端末５０は、可搬型の端末としては、上記のパーソナルコンピュータの他にも、例えば、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal Handyphone System）などの移動体通信端末等を採用することもできる。

次に、サーバ装置１００の構成について説明する。図１に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、サーバ装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイスなどの機能部を有することとしてもかまわない。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮを介してカメラ１１および管理者端末５０と有線または無線で接続され、カメラ１１および管理者端末５０との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、カメラ１１から画像を受信し、管理者端末５０から制御情報を受信する。通信部１１０は、受信した画像または制御情報を制御部１３０に出力する。また、通信部１１０は、制御部１３０から入力された通知画面等を管理者端末５０に送信する。

記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、入居者データベース１２１と、カメラ設置テーブル１２２と、センシング情報データベース１２３と、特性判定テーブル１２４と、メッセージデータベース１２５とを有する。なお、以下の説明では、データベースをＤＢと省略して示す。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。

入居者ＤＢ１２１は、各区画に入居する入居者を、管理者、特性等と対応付けて記憶する。図２は、入居者データベースの一例を示す図である。図２に示すように、入居者ＤＢ１２１は、「部屋ＩＤ」、「入居者名」、「管理者名」、「管理者連絡先」、「標準エッジライン数」、「特性」、「特性判定日」、「入居年月日」といった項目を有する。入居者ＤＢ１２１の管理者名、管理者連絡先といった項目は、予め管理者端末５０等を用いて登録される。

「部屋ＩＤ」は、入居施設１０の各区画を識別する。「入居者名」は、入居施設１０の各区画に入居する入居者を示す。なお、入居者は、所定の領域の居住者である。ここで、所定の領域は、例えば、入居施設１０の各区画でもよいし、各区画の各居室でもよい。「管理者名」は、入居施設を管理する管理者、例えば、ケアマネージャを示す。「管理者連絡先」は、管理者の連絡先として、例えば、メールアドレス等を示す。「標準エッジライン数」は、基準乱雑度を示し、各区画の居室内が整理されている状態の乱雑度である。エッジラインは、例えば、居室内を撮像した画像に対してエッジフィルタを適用して輝度勾配を検出し、輝度勾配に基づいて直線成分を算出し、直線成分に基づいて算出されたラインである。例えば、本であれば、各辺が直線成分を有するので、エッジラインを４本算出できる。なお、標準エッジライン数は、各区画の居室の標準エッジライン数の合計値でもよいし、代表的な居室、例えばリビングの標準エッジライン数でもよい。以下の説明では、乱雑度の一例としてエッジライン数を用いた場合であって、リビングの標準エッジライン数を用いる場合について説明する。

「特性」は、各区画に入居する入居者の片付けに対する特性を示す。特性は、例えば、異なる片付けの特性を示す特性Ａ、ＢおよびＣの３つに分類することができる。「特性判定日」は、特性を判定した日を示す。「入居年月日」は、入居者の入居年月日を示す。

カメラ設置テーブル１２２は、入居施設１０の区画ごとに、設置されるカメラ１１の設置数と、各カメラ１１のＩＤ、設置場所および標準エッジライン数とを対応付けて記憶する。図３は、カメラ設置テーブルの一例を示す図である。図３に示すように、カメラ設置テーブル１２２は、「部屋ＩＤ」、「カメラ設置数」、カメラ１１ごとの「カメラＩＤ」、「設置場所」および「標準エッジライン数」といった項目を有する。

「部屋ＩＤ」は、入居施設１０の各区画を識別する。「カメラ設置数」は、部屋ＩＤで識別される各区画に設置されるカメラ１１の数を示す。「カメラＩＤ」は、区画ごとの各居室に設置されるカメラ１１を識別する。「設置場所」は、各カメラ１１が設置される区画内の居室等を示す。「標準エッジライン数」は、基準乱雑度を示し、居室内が整理されている状態の乱雑度である。標準エッジライン数は、入居者ごとに異なるので、例えば、毎朝の乱雑度を取得して、平均値を求めるようにしてもよい。

センシング情報ＤＢ１２３は、所定の時間ごとの各居室の乱雑度であるエッジライン数と、入居者が在室中であるか否かを示す入居者在室フラグとを対応付けて記憶する。図４は、センシング情報データベースの一例を示す図である。図４に示すように、センシング情報ＤＢ１２３は、「日時」、「エッジライン数」、「入居者在室フラグ」といった項目を有する。なお、センシング情報ＤＢ１２３は、例えば、区画１０ａの居室ごとに設けてもよいし、区画１０ａの各居室のエッジライン数の合計値と、区画１０ａ内に入居者が在室中であるか否かを示す入居者在室フラグとを有するようにしてもよい。

「日時」は、カメラ１１から画像を受信した日時、または、カメラ１１が画像を撮像した日時を示し、例えば、１０秒ごとに１枚撮像される場合には、１０秒ごとに１つのレコードとする。「エッジライン数」は、居室内の乱雑度を示す。「入居者在室フラグ」は、入居者が居室に在室している場合を「１」で示し、入居者が居室に在室していない場合を「０」で示す。

特性判定テーブル１２４は、特性と、その特性の条件とを対応付けて記憶する。図５は、特性判定テーブルの一例を示す図である。図５に示すように、特性判定テーブル１２４は、「特性」、「条件」といった項目を有する。

「特性」は、各区画に入居する入居者の片付けに対する特性を示す。特性は、例えば、異なる片付けの特性を示す特性Ａ、ＢおよびＣの３つに分類することができる。「条件」は、特性を判定するための条件を示す。条件は、例えば、特性Ａは、退室時に常に片付ける場合を示し、特性Ｂは、居室内がある程度散らかってきた場合に、たまに片付ける場合を示し、特性Ｃは、片付けられない場合を示す。

メッセージＤＢ１２５は、特性と、特性に対応して通知するメッセージとを対応付けて記憶する。図６は、メッセージデータベースの一例を示す図である。図６に示すように、メッセージＤＢ１２５は、「ＩＤ」、「特性」、「退室直後の状態」、「メッセージ」といった項目を有する。

「ＩＤ」は、通知画面に表示するメッセージを識別する。「特性」は、特性判定テーブル１２４の同一の項目に対応する。なお、特性の「全て」は、特性Ａ、ＢおよびＣのいずれの場合も含むことを示す。「退室直後の状態」は、入居者が退室した直後の居室内の状態を示す。「メッセージ」は、ＩＤおよび特性に応じて通知画面に表示するメッセージの内容を示す。

図１の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部１３０は、取得部１３１と、算出部１３２と、判定部１３３と、通知部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

取得部１３１は、カメラ１１から通信部１１０を介して居室の画像、すなわちセンサ情報を取得する。取得部１３１は、例えば、１０秒ごとに居室の状態を撮像した撮像画像を取得する。取得部１３１は、取得した画像を算出部１３２に出力する。なお、取得部１３１は、センサ情報として他の情報を取得してもよい。取得部１３１は、例えば、居室内に照射光を照射し、照射光の反射光を含む撮像画像を取得してもよい。また、取得部１３１は、例えば、レーザ光を照射して距離を計測する距離センサから距離情報を取得してもよい。なお、取得部１３１は、取得した撮像画像を記憶部１２０に記憶してもよい。また、以下の説明では、所定の領域の一例として、居室の画像を取得した場合について説明する。

算出部１３２は、取得部１３１から画像が入力されると、画像に対して画像解析を行う。算出部１３２は、例えば、エッジフィルタにて画像の輝度勾配を検出する。算出部１３２は、画像の各画素について、周囲の輝度勾配の強度が一定範囲で、かつ隣接している画素をエッジ成分として結合して直線成分を算出する。算出部１３２は、例えば、居室内に長方形の机が設置され、仮に天井方向から撮影した場合には、机の縁と床面との境界は直線であり、机と床面との輝度が異なるので、当該境界の画素をエッジ成分として結合して直線成分を算出する。また、算出部１３２は、例えば、床に衣服が置かれている場合には、衣服の縁と床面との境界の画素について同様の処理を行うが、衣服の縁は曲線である場合がある。このとき、算出部１３２は、曲線を所定の長さの直線で近似して直線成分を算出する。算出部１３２は、算出した直線成分に基づいて、直線成分の本数、すなわち、エッジライン数を算出する。算出部１３２は、画像の撮像日時と、算出したエッジライン数とを対応付けて、センシング情報ＤＢ１２３に記録する。すなわち、算出部１３２は、エッジライン数により、乱雑度を算出する。また、算出部１３２は、例えば、所定期間の片付けられた状態のエッジライン数の平均を標準エッジライン数として、入居者ＤＢ１２１に記録する。

また、算出部１３２は、入力された画像に対して、例えば、記憶部１２０に記憶されている頭部のテンプレート画像とのマッチングを取ることにより、人物の頭を検出する。算出部１３２は、例えば、居室の一例としてリビング内で人物の頭を検出しない場合には、入居者はリビングには在室していない（退出している）と判定する。算出部１３２は、入居者が在室していないと判定した場合には、入力された画像の撮像日時に対応する入居者在室フラグを「０」に設定して、センシング情報ＤＢ１２３に記録する。

算出部１３２は、例えば、リビング内で人物の頭を検出した場合には、入居者はリビングに在室していると判定する。算出部１３２は、入居者が在室していると判定した場合には、入力された画像の撮像日時に対応する入居者在室フラグを「１」に設定して、センシング情報ＤＢ１２３に記録する。

判定部１３３は、管理者端末５０から特性判定処理を実行する指示を受信すると、センシング情報ＤＢ１２３を参照して、各入居者に対して特性判定を実行する。判定部１３３は、入居者ＤＢ１２１を参照して、入居者の部屋ＩＤ、特性、特性取得日および入居年月日等を取得する。判定部１３３は、特性判定が必要か否かを判定する。すなわち、判定部１３３は、入居者が入居してから３ヶ月経過して特性が記録されていない、または、特性判定日から３ヶ月が経過したか否かを判定する。判定部１３３は、入居してから３ヶ月経過して特性が記録されていない、または、特性判定日から３ヶ月が経過した場合には、当該入居者に対して特性判定を実行する。判定部１３３は、入居してから３ヶ月経過して特性が記録されている、または、特性判定日から３ヶ月が経過していない場合には、次の入居者がいるか否かを判定する。

判定部１３３は、特性判定が必要である場合、すなわち、特性判定を実行する場合には、入居者ＤＢ１２１から標準エッジライン数を取得する。また、判定部１３３は、センシング情報ＤＢ１２３から、入居者に対応するセンシング情報のうち、入居者在室フラグが「１」の開始時および終了時のエッジライン数を取得する。すなわち、判定部１３３は、例えば、３ヶ月間のセンシング情報から入居者在室フラグ「１」の開始時および終了時のエッジライン数を複数取得する。

判定部１３３は、取得した複数の開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内であるか否かを判定する。判定部１３３は、開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内である場合には、入居者ＤＢ１２１の当該入居者の特性にＡを特性判定日とともに記録する。ここで、標準エッジライン数から所定範囲内とは、例えば、標準エッジライン数から±１０％以内である場合とすることができる。また、判定部１３３は、開始時および終了時のエッジライン数のうち、標準エッジライン数から所定範囲内でない場合の回数が、例えば全体の１０％以内であれば、入居者ＤＢ１２１の当該入居者の特性にＡを特性判定日とともに記録するようにしてもよい。

判定部１３３は、開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内でない場合には、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがあるか否かを判定する。判定部１３３は、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがある場合には、入居者ＤＢ１２１の当該入居者の特性にＢを特性判定日とともに記録する。ここで、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがあるとは、例えば、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数の９０％未満となることがある場合が挙げられる。

判定部１３３は、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがない場合には、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値以上であるか否かを判定する。判定部１３３は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値以上である場合には、入居者ＤＢ１２１の当該入居者の特性にＣを、特性判定日とともに記録する。ここで、所定値は、例えば、９５％とすることができる。判定部１３３は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値未満である場合には、特性を記録せずに特性判定を終了する。

ここで、特性Ａ、ＢおよびＣのそれぞれの入居者の居室内の状態について、図７〜図９を用いて説明する。図７は、特性Ａの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。図７に示すように、状態２１ａは、入居者２４が居室に入室する時の状態であり、居室内は散らかっていない状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数に近い状態である。次に、状態２２ａは、入居者２４が居室内で行動している、例えば本や雑誌を書棚から取り出して机上に置いている状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数および入室時のエッジライン数より大きい状態である。続いて、状態２３ａは、入居者２４が居室から退室する時に散らかりを片付けた状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数に近い状態である。

図８は、特性Ｂの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。図８に示すように、状態２１ｂは、入居者２４が居室に入室した状態であり、居室内は散らかっている状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数より大きい状態である。状態２１ｂの例としては、入居者２４が模型を制作中であり、数日間に渡って作業状態となる場合が挙げられる。次に、状態２２ｂは、入居者２４が居室内で行動している、例えば模型の制作中である状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数より大きい状態であるが、入室時のエッジライン数とはあまり変わらない状態である。続いて、状態２３ｂは、入居者２４が居室から退室する時に散らかりを片付けた状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数に近い状態であり、入室時のエッジライン数より減少している状態である。状態２３ｂは、例えば、数日間に渡って制作した模型が完成して片付けた場合や、数日間経過して、ある程度散らかってくると片付けを行う場合が挙げられる。

図９は、特性Ｃの入居者の居室内の状態の一例を示す図である。図９に示すように、状態２１ｃは、入居者２４が居室に入室した状態であり、居室内は散らかっている状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数より大きい状態である。状態２１ｃの例としては、入居者２４が片付けを行わない場合が挙げられる。次に、状態２２ｃは、入居者２４が居室内で行動している状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数および入室時のエッジライン数より大きい状態である。続いて、状態２３ｃは、入居者２４が居室内を散らかしたまま退室した状態、すなわち、乱雑度であるエッジライン数が基準エッジライン数に近い状態より大きい状態であり、入室時のエッジライン数より増加している状態である。状態２３ｃは、例えば、入居者２４が全く片付けをせず、ケアスタッフが清掃に来るまで散らかり放題の場合が挙げられる。

図１の説明に戻って、通知部１３４は、管理者端末５０から受信する通知処理を実行する指示、または、１日１回等の所定の間隔でのバッチ処理の指示に従って、通知処理を実行する。通知部１３４は、入居者ＤＢ１２１から先頭の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する。通知部１３４は、センシング情報ＤＢ１２３から、入居者在室フラグ「１」の開始時から終了時までのエッジライン数を取得する。すなわち、通知部１３４は、入居者在室フラグが「１」である日時のエッジライン数を取得する。

通知部１３４は、取得したエッジライン数のうち、複数の異なるタイミングでのエッジライン数を比較する。通知部１３４は、例えば、入室時および退室時のタイミングのエッジライン数を比較する。また、通知部１３４は、例えば、１〜３ヶ月間等の所定の期間における入室時および退室時のタイミングのエッジライン数を比較する。通知部１３４は、比較の結果、エッジライン数が増加、または、エッジライン数の増加速度が速くなっているか否かを判定する。通知部１３４は、エッジライン数が増加、または、エッジライン数の増加速度が速くなっている場合には、片付けが出来なくなってきている旨の通知画面を生成し、通信部１１０およびネットワークＮを介して管理者端末５０に送信して通知する。通知部１３４は、エッジライン数が増加していない、または、エッジライン数の増加速度が速くなっていない場合には、エッジライン数が減少、または、増加速度が遅くなっているか否かを判定する。

通知部１３４は、エッジライン数が減少、または、増加速度が遅くなっている場合には、片付けを始めた旨の通知画面を生成し、通信部１１０およびネットワークＮを介して管理者端末５０に送信して通知する。すなわち、通知部１３４は、乱雑度であるエッジライン数の時間的な変化に基づいて、対応する所定の通知を含む通知画面を管理者端末５０に送信して通知する。ここで、乱雑度であるエッジライン数の時間的な変化は、例えば、毎日所定の時刻に取得される、それぞれのエッジライン数を比較することで検出することができる。また、乱雑度であるエッジライン数の時間的な変化は、例えば、１日の最初に入居者が居室内で検出されたタイミングと、１日の最後に入居者が居室内で検出されたタイミングとを比較することで検出することができる。通知部１３４は、エッジライン数が減少していない、または、増加速度が遅くなっていない場合には、当該入居者に対する通知は行わず、次の入居者について同様に判定する。

次に、通知部１３４の特性Ａ、ＢおよびＣに対応する構成について説明する。通知部１３４は、管理者端末５０から受信する通知処理を実行する指示、または、１日１回等の所定の間隔でのバッチ処理の指示に従って、通知処理を実行する。通知部１３４は、入居者ＤＢ１２１から先頭の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する。通知部１３４は、センシング情報ＤＢ１２３から、入居者在室フラグ「１」の開始時から終了時までのエッジライン数を取得する。すなわち、通知部１３４は、入居者在室フラグが「１」である日時のエッジライン数を取得する。

通知部１３４は、入居者在室フラグ「１」の終了時のエッジライン数が、乱雑度、すなわちエッジライン数の閾値を超えているか否かを判定する。ここで、エッジライン数の閾値は、例えば、通常の生活では達しない程度、つまり居室内で入居者が暴れる等の異常が発生した場合の散らかり具合等を表す数値とする。通知部１３４は、終了時のエッジライン数がエッジライン数の閾値を超えている場合には、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００１」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部１１０およびネットワークＮを介して、管理者端末５０に送信する。ＩＤ「００１」のメッセージは、例えば「部屋の散らかりが閾値を超えました。ご確認願います。」といったメッセージである。

通知部１３４は、終了時のエッジライン数がエッジライン数の閾値を超えていない場合には、当該入居者の特性がＡであり、かつ、入居者在室フラグ「１」の開始時よりも終了時のエッジライン数が増加しているか否かを判定する。通知部１３４は、当該入居者の特性がＡであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加している場合には、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００２」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部１１０およびネットワークＮを介して、管理者端末５０に送信する。ＩＤ「００２」のメッセージは、例えば「毎回の片付けが出来なくなってきているようです。様子を見てください。」といったメッセージである。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＡでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加していない場合には、当該入居者の特性がＢであり、かつ、入居者在室フラグ「１」の開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加しているか否かを判定する。ここで、エッジライン数の増加の所定値は、開始時よりも終了時のエッジライン数が大幅に増加したか否かを判定するための値であり、例えば、開始時のエッジライン数の０．５倍の値とすることができる。すなわち、通知部１３４は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数の１．５倍の値以上であるか否かを判定する。また、当該所定値は、例えば、開始時のエッジライン数が「２００」であったときに０．５倍である「１００」とすることができる。すなわち、通知部１３４は、終了時のエッジライン数が「３００」以上であるか否かを判定する。また、当該所定値は、居室の状態に合わせた値を予め設定してもよい。当該所定値は、例えば、基準エッジライン数が「１００」以下の場合には所定値は「２００−基準エッジライン数」とし、基準エッジライン数が「１３４」以上の場合には、所定値は基準エッジライン数の０．５倍とすることができる。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＢであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加している場合には、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００４」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部１１０およびネットワークＮを介して、管理者端末５０に送信する。ＩＤ「００４」のメッセージは、例えば「片付けが億劫になってきているようです。」といったメッセージである。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＢでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加していない場合には、次の判定を行う。通知部１３４は、次の判定として、当該入居者の特性がＢであり、かつ、入居者在室フラグ「１」の期間において、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加しているか否かを判定する。ここで、一時的にエッジライン数が減少するとは、例えば、入室時のエッジライン数が「２００」であり、在室中に「３００」まで増加するが退室時には「２５０」に減少する場合である。通知部１３４は、当該入居者の特性がＢで、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加している場合には、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００３」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部１１０およびネットワークＮを介して、管理者端末５０に送信する。ＩＤ「００３」のメッセージは、例えば「片付けの継続が困難になってきているようです。」といったメッセージである。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＢでない、または、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加していない場合には、次の判定を行う。通知部１３４は、次の判定として、当該入居者の特性がＣであり、かつ、入居者在室フラグ「１」の開始時よりも終了時のエッジライン数が減少しているか否かを判定する。通知部１３４は、当該入居者の特性がＣであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が減少している場合には、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００５」のメッセージを含む通知画面を生成し、通信部１１０およびネットワークＮを介して、管理者端末５０に送信する。ＩＤ「００５」のメッセージは、例えば「今まで億劫だった片付けをやりだしました。支援をお願いします。」といったメッセージである。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＣでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が減少していない場合には、当該入居者に対する通知画面の生成および送信は行わず、次の入居者について同様に判定する。なお、通知部１３４は、上述の判定による乱雑度（エッジライン数）の変化の検出について、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、通知画面を生成して管理者端末５０に送信するようにしてもよい。通知部１３４は、例えば、３回以上連続して検出した場合や、単位時間あたり２回以上検出した場合に、通知画面を生成して管理者端末５０に送信する。なお、乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数は、入居者ごとに設定するようにしてもよい。

ここで、図１０および図１１を用いて通知画面の一例について説明する。図１０は、通知画面の一例を示す図である。図１０に示すように、通知部１３４は、例えば、メッセージＤＢ１２５のＩＤ「００２」のメッセージを送信する場合には、毎回の片付けが出来なくなってきている旨のメッセージを含む通知画面２５を生成する。図１１は、通知画面の他の一例を示す図である。図１１に示すように、通知部１３４は、例えば、メッセージＤＢ１２５のＩＤ「００１」のメッセージを送信する場合には、部屋（居室）の散らかりが閾値を超えた旨のメッセージを含む通知画面２６を生成する。

次に、実施例の監視システム１の動作について説明する。まず、居室の状態をセンシング情報ＤＢ１２３に記録する記録処理について説明する。図１２は、記録処理の一例を示すフローチャートである。サーバ装置１００の取得部１３１は、カメラ１１から通信部１１０を介して居室の画像を、例えば、１０秒ごとに取得する（ステップＳ１）。取得部１３１は、取得した画像を算出部１３２に出力する。

算出部１３２は、取得部１３１から画像が入力されると、画像に対して画像解析を行う。算出部１３２は、例えば、エッジフィルタにて画像の輝度勾配を検出する（ステップＳ２）。算出部１３２は、画像の各画素について、周囲の輝度勾配の強度が一定範囲で、かつ隣接している画素をエッジ成分として結合して直線成分を算出する（ステップＳ３）。算出部１３２は、算出した直線成分に基づいてエッジライン数を算出する（ステップＳ４）。算出部１３２は、画像の撮像日時と、算出したエッジライン数とを対応付けて、センシング情報ＤＢ１２３に記録する（ステップＳ５）。

算出部１３２は、入力された画像に基づいて、入居者が在室しているか否かを判定する（ステップＳ６）。算出部１３２は、入居者が在室している場合には（ステップＳ６：肯定）、入力された画像の撮像日時に対応する入居者在室フラグを「１」に設定して、センシング情報ＤＢ１２３に記録する（ステップＳ７）。算出部１３２は、入居者が在室していない場合には（ステップＳ６：否定）、画像の撮像日時と対応する入居者在室フラグを「０」に設定して、センシング情報ＤＢ１２３に記録する（ステップＳ８）。算出部１３２は、入居者在室フラグの設定が終了すると、ステップＳ１に戻り、次のタイミングで取得された画像に対して同様の処理を繰り返す。これにより、居室内の状態と、入居者の在室とを対応付けて記録することができる。

続いて、センシング情報ＤＢ１２３に記録されたエッジライン数に基づいて、入居者の特性を判定する特性判定処理について説明する。なお、特性判定処理は、管理者端末５０から特性判定処理を実行する指示を受信することで実行してもよいし、例えば１週間に１回等の所定の間隔でバッチ処理として実行してもよい。図１３は、特性判定処理の一例を示すフローチャートである。サーバ装置１００の判定部１３３は、入居者ＤＢ１２１を参照して、先頭の入居者の特性、特性取得日および入居年月日を取得する（ステップＳ１１）。判定部１３３は、取得した入居者の特性、特性取得日および入居年月日に基づいて、入居者が入居してから３ヶ月経過して特性が記録されていない、または、特性判定日から３ヶ月が経過したか否かを判定する（ステップＳ１２）。

判定部１３３は、入居してから３ヶ月経過して特性が記録されている、または、特性判定日から３ヶ月が経過していない場合には（ステップＳ１２：否定）、ステップＳ１４に進む。判定部１３３は、入居してから３ヶ月経過して特性が記録されていない、または、特性判定日から３ヶ月が経過した場合には（ステップＳ１２：肯定）、当該入居者に対して特性判定サブルーチンにより特性判定を実行する（ステップＳ１３）。

ここで、図１４を用いて特性判定サブルーチンについて説明する。図１４は、特性判定サブルーチンの一例を示すフローチャートである。判定部１３３は、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の標準エッジライン数を取得する（ステップＳ１３１）。また、判定部１３３は、センシング情報ＤＢ１２３から、入居者に対応するセンシング情報のうち、入居者在室フラグ「１」の開始時および終了時のエッジライン数を取得する（ステップＳ１３２）。

判定部１３３は、取得した複数の開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ１３３）。判定部１３３は、開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内である場合には（ステップＳ１３３：肯定）、入居者ＤＢ１２１の当該入居者の特性にＡを特性判定日とともに記録する（ステップＳ１３４）。判定部１３３は、特性の記録が完了すると特性判定サブルーチンを終了して元の処理に戻る。

判定部１３３は、開始時および終了時のエッジライン数が標準エッジライン数から所定範囲内でない場合には（ステップＳ１３３：否定）、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがあるか否かを判定する（ステップＳ１３５）。判定部１３３は、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがある場合には（ステップＳ１３５：肯定）、入居者ＤＢ１２１の当該入居者の特性にＢを特性判定日とともに記録する（ステップＳ１３６）。判定部１３３は、特性の記録が完了すると特性判定サブルーチンを終了して元の処理に戻る。

判定部１３３は、開始時のエッジライン数よりも終了時のエッジライン数が少なくなることがない場合には（ステップＳ１３５：否定）、次の判定を行う。判定部１３３は、次の判定として、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１３７）。判定部１３３は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値以上である場合には（ステップＳ１３７：肯定）、入居者ＤＢ１２１の当該入居者の特性にＣを特性判定日とともに記録する（ステップＳ１３８）。判定部１３３は、特性の記録が完了すると特性判定サブルーチンを終了して元の処理に戻る。判定部１３３は、終了時のエッジライン数が開始時のエッジライン数より大きい回数の割合が所定値未満である場合には（ステップＳ１３７：否定）、特性を記録せずに特性判定サブルーチンを終了して元の処理に戻る。

図１３の説明に戻って、判定部１３３は、特性判定サブルーチンの処理が終了すると、入居者ＤＢ１２１を参照して、次の入居者がいるか否かを判定する（ステップＳ１４）。判定部１３３は、次の入居者がいる場合には（ステップＳ１４：肯定）、入居者ＤＢ１２１から次の入居者の特性、特性判定日および入居年月日を取得する（ステップＳ１５）。判定部１３３は、次の入居者の特性、特性判定日および入居年月日を取得すると、ステップＳ１２に戻り、次の入居者について特性判定処理を行う。判定部１３３は、次の入居者がいない場合には（ステップＳ１４：否定）、特性判定処理を終了する。これにより、サーバ装置１００は、各入居者について、片付けの特性を決定することができる。

次に、通知処理の一例について説明する。図１５は、通知処理の一例を示すフローチャートである。なお、通知処理は、例えば１日に１回実行される。サーバ装置１００の通知部１３４は、入居者ＤＢ１２１から先頭の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する（ステップＳ２０１）。通知部１３４は、センシング情報ＤＢ１２３から、入居者在室フラグ「１」の開始時から終了時までのエッジライン数を取得する（ステップＳ２０２）。

通知部１３４は、取得したエッジライン数のうち、複数の異なるタイミングでのエッジライン数を比較する（ステップＳ２０３）。通知部１３４は、比較の結果、エッジライン数が増加、または、エッジライン数の増加速度が速くなっているか否かを判定する（ステップＳ２０４）。通知部１３４は、エッジライン数が増加、または、エッジライン数の増加速度が速くなっている場合には（ステップＳ２０４：肯定）、片付けが出来なくなってきている旨の通知画面を生成し、管理者端末５０に送信して通知する（ステップＳ２０５）。通知部１３４は、片付けが出来なくなってきている旨を通知すると、ステップＳ２０８に進む。

通知部１３４は、エッジライン数が増加していない、または、エッジライン数の増加速度が速くなっていない場合には（ステップＳ２０４：否定）、エッジライン数が減少、または、増加速度が遅くなっているか否かを判定する（ステップＳ２０６）。通知部１３４は、エッジライン数が減少、または、増加速度が遅くなっている場合には（ステップＳ２０６：肯定）、片付けを始めた旨の通知画面を生成し、管理者端末５０に送信して通知する（ステップＳ２０７）。通知部１３４は、片付けを始めた旨を通知すると、ステップＳ２０８に進む。

通知部１３４は、エッジライン数が減少していない、または、増加速度が遅くなっていない場合には（ステップＳ２０６：否定）、入居者ＤＢ１２１を参照して、次の入居者がいるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。通知部１３４は、次の入居者がいる場合には（ステップＳ２０８：肯定）、入居者ＤＢ１２１から次の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する（ステップＳ２０９）。通知部１３４は、次の入居者の標準エッジライン数および特性を取得すると、ステップＳ２０２に戻り、次の入居者について通知処理を行う。通知部１３４は、次の入居者がいない場合には（ステップＳ２０８：否定）、通知処理を終了する。これにより、サーバ装置１００は、入居者の生活能力の衰えを検知できる。

続いて、通知処理の他の一例について説明する。図１６および図１７は、通知処理の他の一例を示すフローチャートである。なお、通知処理は、例えば１日に１回実行される。サーバ装置１００の通知部１３４は、入居者ＤＢ１２１から先頭の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する（ステップＳ３０１）。通知部１３４は、センシング情報ＤＢ１２３から、入居者在室フラグ「１」の開始時から終了時までのエッジライン数を取得する（ステップＳ３０２）。

通知部１３４は、入居者在室フラグ「１」の終了時のエッジライン数が、エッジライン数の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ３０３）。通知部１３４は、終了時のエッジライン数がエッジライン数の閾値を超えている場合には（ステップＳ３０３：肯定）、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００１」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末５０に送信する（ステップＳ３０４）。通知部１３４は、通知画面を管理者端末５０に送信すると、ステップＳ３１３に進む。

通知部１３４は、終了時のエッジライン数がエッジライン数の閾値を超えていない場合には（ステップＳ３０３：否定）、次の判定を行う。通知部１３４は、次の判定として、当該入居者の特性がＡであり、かつ、入居者在室フラグ「１」の開始時よりも終了時のエッジライン数が増加しているか否かを判定する（ステップＳ３０５）。通知部１３４は、当該入居者の特性がＡであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加している場合には（ステップＳ３０５：肯定）、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００２」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末５０に送信する（ステップＳ３０６）。通知部１３４は、通知画面を管理者端末５０に送信すると、ステップＳ３１３に進む。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＡでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加していない場合には（ステップＳ３０５：否定）、次の判定を行う。通知部１３４は、次の判定として、当該入居者の特性がＢであり、かつ、入居者在室フラグ「１」の開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加しているか否かを判定する（ステップＳ３０７）。通知部１３４は、当該入居者の特性がＢであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加している場合には（ステップＳ３０７：肯定）、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００４」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末５０に送信する（ステップＳ３０８）。通知部１３４は、通知画面を管理者端末５０に送信すると、ステップＳ３１３に進む。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＢでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が所定値以上増加していない場合には（ステップＳ３０７：否定）、次の判定を行う。通知部１３４は、次の判定として、当該入居者の特性がＢであり、かつ、入居者在室フラグ「１」の期間において、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加しているか否かを判定する（ステップＳ３０９）。通知部１３４は、当該入居者の特性がＢであり、かつ、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加している場合には（ステップＳ３０９：肯定）、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００３」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末５０に送信する（ステップＳ３１０）。通知部１３４は、通知画面を管理者端末５０に送信すると、ステップＳ３１３に進む。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＢでない、または、一時的にエッジライン数が減少するものの、開始時よりも終了時のエッジライン数が増加していない場合には（ステップＳ３０９：否定）、次の判定を行う。通知部１３４は、次の判定として、当該入居者の特性がＣであり、かつ、入居者在室フラグ「１」の開始時よりも終了時のエッジライン数が減少しているか否かを判定する（ステップＳ３１１）。通知部１３４は、当該入居者の特性がＣであり、かつ、開始時よりも終了時のエッジライン数が減少している場合には（ステップＳ３１１：肯定）、入居者ＤＢ１２１から当該入居者の管理者連絡先を取得する。また、通知部１３４は、メッセージＤＢ１２５を参照してＩＤ「００５」のメッセージを含む通知画面を生成し、管理者端末５０に送信する（ステップＳ３１２）。通知部１３４は、通知画面を管理者端末５０に送信すると、ステップＳ３１３に進む。

通知部１３４は、当該入居者の特性がＣでない、または、開始時よりも終了時のエッジライン数が減少していない場合には（ステップＳ３１１：否定）、入居者ＤＢ１２１を参照して、次の入居者がいるか否かを判定する（ステップＳ３１３）。通知部１３４は、次の入居者がいる場合には（ステップＳ３１３：肯定）、入居者ＤＢ１２１から次の入居者の標準エッジライン数および特性を取得する（ステップＳ３１４）。通知部１３４は、次の入居者の標準エッジライン数および特性を取得すると、ステップＳ３０２に戻り、次の入居者について通知処理を行う。通知部１３４は、次の入居者がいない場合には（ステップＳ３１３：否定）、通知処理を終了する。これにより、サーバ装置１００は、入居者の特性に応じて生活能力の衰えを検知できる。

このように、監視システム１は、時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、所定の領域の乱雑度を算出する。また、監視システム１は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う。その結果、入居者の生活能力の衰えを検知できる。また、監視システム１は、入居者の認知症の発症や体調の変化等をいち早く管理者に伝達でき、入居者に対して早い段階でのケアを行うことができる。

また、監視システム１では、乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの所定の領域の撮像画像を解析して算出された乱雑度を比較することで検出される。その結果、入居者の日々の生活能力の変化を検知できる。

また、監視システム１では、乱雑度の時間的な変化は、所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出される。その結果、入居者が毎日どの程度片付けを行うかを把握できる。

また、監視システム１は、複数の異なるタイミングで算出された乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける乱雑度を比較する。また、監視システム１は、乱雑度の比較結果に基づいて、より高い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことを検出する。また、監視システム１は、上記の傾向への変化を示すことが検出されたときに、乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、所定の通知を行う。その結果、入居者の生活能力の衰えを検知できる。

また、監視システム１は、乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、所定の領域の居住者ごとに設定する。その結果、居住者ごとに異なる基準を用いて生活能力の変化を検知できる。

また、監視システム１は、時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、所定の領域の乱雑度を算出する。また、監視システム１は、算出した乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う。その結果、入居者の自立傾向への努力を検知できる。

また、監視システム１は、複数の異なるタイミングで算出された乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける乱雑度を比較する。また、監視システム１は、乱雑度の比較結果に基づいて、より低い乱雑度となる傾向、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことを検出する。また、監視システム１は、上記の傾向への変化を示すことが検出されたときに、乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、所定の通知を行う。その結果、入居者の自立傾向への努力を検知できる。

なお、上記実施例では、乱雑度としてエッジライン数を用いたが、これに限定されない。例えば、距離センサで計測した居室内の高さを乱雑度の指標としてもよい。図１８は、高さを乱雑度の指標とする場合の乱雑度の算出の一例を示す図である。図１８に示すように、サーバ装置１００は、基準状態２８と、基準状態２８に基づく高さ情報３０とを予め取得する。また、サーバ装置１００は、散らかっている状態である比較対象２９と、比較対象２９に基づく高さ情報３１とを取得する。ここで、比較対象２９および高さ情報３１と、基準状態２８および高さ情報３０とを比較すると、物体２９ａおよび物体２９ａに係る高さ情報２９ｂが増加しているとする。続いて、高さ情報３０と、高さ情報３１との差分３２を取ると、高さ情報２９ｂに相当する面積２９ｃが乱雑度として算出できる。

ここで、高さ情報３０および３１は、例えば、天井に設置された光源から居室内に光を照射して、照射光の反射光、ならびに、照射光および反射光の位相情報を含む画像を撮像して画像解析し、位相情報に基づき撮像画像の画素ごとに距離を算出して求める。すなわち、高さ情報３０および３１は、ＴＯＦ（Time Of Flight）によって距離を算出することで求めることができる。また、高さ情報３０および３１は、例えば、光源から居室内に特定のパターンを含む照射光を照射し、特定のパターンに基づいて距離を算出して求めることができる。さらに、高さ情報３０および３１は、例えば、居室内にレーザ光を照射して距離を計測する距離センサを用いて計測した距離に基づいて求めることができる。ここで、距離センサは、例えば、ライダー（LIDAR：Light Detection and Ranging、または、Laser Imaging Detection and Ranging、もしくは、LADAR：Laser Detection and Ranging）を用いることができる。

高さを居室内の乱雑度の指標とする場合には、監視システム１は、入居施設１０の区画ごとに、例えば、端末装置を設け、端末装置が居室内の高さに基づいて乱雑度を算出する。端末装置は、例えば、サーバ装置１００の算出部１３２の処理の一部であるセンシング情報として、エッジライン数に代えて高さに基づく乱雑度を算出し、サーバ装置１００に送信する。また、サーバ装置１００は、カメラ設置テーブル１２２の標準エッジライン数に代えて、平均高さを用いる。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、算出部１３２のセンシング情報を算出する処理をカメラ１１側で行うようにしてもよい。

さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。

ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１９は、監視プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１９が示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。

ハードディスク装置２０８には、図１に示した取得部１３１、算出部１３２、判定部１３３および通知部１３４の各処理部と同様の機能を有する監視プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、入居者ＤＢ１２１、カメラ設置テーブル１２２、センシング情報ＤＢ１２３、特性判定テーブル１２４、メッセージＤＢ１２５、および、監視プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置２０２は、例えば、コンピュータ２００の管理者から管理情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、コンピュータ２００の管理者に対して管理情報の画面や各種画面を表示する。インタフェース装置２０５は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置２０６は、例えば、図１に示した通信部１１０と同様の機能を有しネットワークＮと接続され、管理者端末５０、カメラ１１や他の装置と各種情報をやりとりする。

ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ２００を図１に示した取得部１３１、算出部１３２、判定部１３３および通知部１３４として機能させることができる。

なお、上記の監視プログラムは、必ずしもハードディスク装置２０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこの監視プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから監視プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上、本実施例を含む実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記２）前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記１に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記３）前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記１に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記４）前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より高い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記１に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記５）前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記４に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記６）時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記７）前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記６に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記８）前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記６に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記９）前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より低い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記６に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記１０）前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記９に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。

（付記１１）時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記１２）前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記１１に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記１３）前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記１１に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記１４）前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より高い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記１１に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記１５）前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記１４に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記１６）時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記１７）前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記１６に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記１８）前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記１６に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記１９）前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より低い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記１６に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記２０）前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記１９に記載の乱雑度の変化の傾向監視プログラム。

（付記２１）時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する算出部と、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う通知部と、
を有することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記２２）前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記２１に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記２３）前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記２１に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記２４）前記通知部は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より高い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記２１に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記２５）前記通知部は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記２４に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記２６）時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する算出部と、
算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う通知部と、
を有することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記２７）前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする付記２６に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記２８）前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする付記２６に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記２９）前記通知部は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より低い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする付記２６に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。

（付記３０）前記通知部は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする付記２９に記載の乱雑度の変化の傾向監視装置。

１ 監視システム
１０ 入居施設
１０ａ 区画
１１ａ〜１１ｅ カメラ
５０ 管理者端末
１００ サーバ装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 入所者ＤＢ
１２２ カメラ設置テーブル
１２３ センシング情報ＤＢ
１２４ 特性判定テーブル
１２５ メッセージＤＢ
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 算出部
１３３ 判定部
１３４ 通知部
Ｎ ネットワーク

Claims (14)

1. 時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
   算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視方法。
2. 前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする請求項１に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。
3. 前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする請求項１に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。
4. 前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より高い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする請求項１に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。
5. 前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする請求項４に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。
6. 時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
   算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視方法。
7. 前記乱雑度の時間的な変化は、毎日所定の時刻に取得される、それぞれの前記所定の領域の撮像画像を解析して算出された前記乱雑度を比較することで検出されることを特徴とする請求項６に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。
8. 前記乱雑度の時間的な変化は、前記所定の領域の居住者について、１日の最初に該所定の領域内で検出されたタイミングと、１日の最後に該所定の領域内で検出されたタイミングとを比較することで検出されることを特徴とする請求項６に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。
9. 前記所定の通知を行う処理は、複数の異なるタイミングで算出された前記乱雑度を比較する処理が、比較対象とするタイミングが変更されて複数回実行された、それぞれのタイミングにおける前記乱雑度の比較結果に基づいて、前記より低い乱雑度となる傾向、または、前記乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出されたときに、前記乱雑度の変化の検出が、所定回数以上連続した場合、または、単位時間あたり所定回数以上検出した場合に、前記所定の通知を行うことを特徴とする請求項６に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。
10. 前記所定の通知を行う処理は、前記乱雑度の変化の検出が連続した所定回数、または、前記乱雑度の変化の検出の単位時間あたりの所定回数を、前記所定の領域の居住者ごとに設定することを特徴とする請求項９に記載の乱雑度の変化の傾向監視方法。
11. 時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
    算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視プログラム。
12. 時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出し、
    算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視プログラム。
13. 時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する算出部と、
    算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より高い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが速くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う通知部と、
    を有することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視装置。
14. 時間の経過に応じて順次取得された所定の領域の撮像画像を解析して、前記所定の領域の乱雑度を算出する算出部と、
    算出した前記乱雑度の時間的な変化の傾向が、より低い乱雑度となる傾向への変化を示すことが検出された場合、または、乱雑度が高まるスピードが遅くなる傾向への変化を示すことが検出された場合に、所定の通知を行う通知部と、
    を有することを特徴とする乱雑度の変化の傾向監視装置。

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