JP2017000601A - 歩行周期の検出方法及び検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】日常生活の歩行周期を正確に省スペースで簡便なシステムで検出する新たな技術を提供する。
【解決手段】歩行中の被験者１の頭部２の高さの時間変化を計測し、その高さの時間変化の波形に基づいて歩行周期を検出する。この歩行周期の検出のためのシステムは、歩行中の被験者１の頭部２の高さの時間変化を計測する計測手段（カメラ１１）と、その高さの時間変化の波形に基づいて歩行周期を検出する演算手段１２を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、歩行周期の検出方法及び装置に関する。

歩行周期は、歩行動作の詳細な解析を行う上で広く使用されている。

歩行周期の計測方法としては、被験者の画像を多方向から撮影し、３次元人物モデルの両脚のくるぶし間距離を算出し、その両脚のくるぶし間距離の最小値から歩行周期を算出する方法（特許文献１）、シート式圧力センサを使用して歩行周期を測定する方法（特許文献２）などが知られている。

特開２００９−１８９６７１号公報 特開２０１４―９４０６９号公報

しかしながら、特許文献１に記載のように、足の位置情報を利用して歩行周期を検出する場合、足に左右差がある被験者では両脚のくるぶし間距離から歩行周期を正確に検出することができない。また、複数台の撮像装置を用いて多方向から撮影することが必要とされるので、大掛かりな計測装置を設置できる専用の大きなスペースを必要とし、検出システムが複雑である。

特許文献２に記載のようにシート式圧力センサを使用すると、歩行特徴の検査会場などで被験者にシート式圧力センサ上を歩行してもらったときの歩行周期は正確に得られるが、そうして得られた歩行周期が、日常生活における歩行周期と一致するとは限らない。

これに対し、本発明は、日常生活の歩行周期を正確に省スペースで簡便なシステムで検出することを可能とする新たな技術の提供を課題とする。

本発明者は、歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化の計測から、簡便にかつ正確に歩行周期を検出できることを見出し、本発明を想到した。

即ち、本発明は、歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化を計測し、その高さの時間変化の波形に基づいて歩行周期を検出する歩行周期の検出方法を提供する。

また、歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化を計測する計測手段、及びその高さの時間変化の波形に基づいて歩行周期を検出する演算手段を備えた歩行周期の検出装置を提供する。

本発明によれば、例えば、歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化を、被験者の正面に向いたカメラで、該カメラに近づいてくる被験者の画像を撮ることにより計測し、その頭部の高さの時間変化から歩行周期を正確に検出することができる。よって、被験者の居住空間にある廊下などで、日常の歩行に対して簡便に歩行周期を検出することが可能となる。

図１は、本発明の実施例の歩行周期の検出システムの概略構成図である。 図２は、被験者の頭部の高さの時間変化の波形である。 図３は、シート式足圧センサにより検出した歩行周期と実施例の方法で検出した歩行周期との関係図である。

以下、図面を参照しつつ本発明を詳細に説明する。なお、各図中、同一符号は同一又は同等の構成要素を表している。

図１は、本発明の一実施例の歩行周期の検出システム１０の模式図である。
この歩行周期の検出システム１０は、歩行中の被験者１の頭部２の高さの時間変化を計測する計測手段として、動画を撮るカメラ１１を有し、また、カメラ１１で計測した頭２の高さの時間変化の波形に基づいて歩行周期を算出する演算手段としてパーソナルコンピュータ１２を備えている。ここで、カメラ１１は、被験者１の歩行の進行方向にあり、被験者１の正面に向けて設置されている。

このカメラ１１としては、通常の動画を撮ると共に、カメラ１１から被験者１までの深度情報をリアルタイムに計測するデプスカメラを使用することができる。より具体的には、カメラ１１として、例えば、ＲＧＢカラー映像用カメラ１１ａと、奥行き測定用に赤外線カメラ１１ｂと赤外線発光部１１ｃを備えたものを使用することができる。このようにカメラ１１としてデプスカメラを使用することにより、被験者１のＲＧＢ画像を撮ると同時に、デプスカメラ１１から被験者１までの深度情報をリアルタタイムに計測することができ、それにより、被験者１の関節点３の位置情報も自動的に抽出し、被験者１の歩行画像に重ねて表示することが可能となる。このようなデプスカメラ１１としては、例えば、マイクロソフト社のＫｉｎｅｃｔを使用することができる。

なお、本発明において、歩行周期の検出のために、被験者１の頭部２の高さの時間変化を計測する手段としては、カメラ１１から被験者１までの深度情報を計測できることは必ずしも必要ではなく、カメラ１１としては一般的なビデオカメラを使用することができる。ただし、検出した歩行周期をさらなる歩行解析で使用できるようにするため、デプスカメラを使用することが好ましい。また、カメラ１１としてデプスカメラを使用せず、一般的なビデオカメラを使用して被験者１の頭部２の高さの時間変化から歩行周期を検出する場合に、被験者１の頭部２の高さ自体を算出する必要はない。もっとも、歩行周期の検出精度を高めるためには、カメラ１１の垂直方向における設置位置は、被験者の直立静止状態の頭の高さに、概ね一致させておくことが好ましい。

図２（ａ）は、ＲＧＢカラー映像用カメラ１１ａで捉えた頭部２の高さの時間変化Ｙ(t)の波形２０である。なお、同図には、カメラ１１で計測された生データの波形と、それをスムージング処理した波形を示した。本発明では、歩行周期を検出するために、この波形２０の極大値２１及び極小値２２を算出する。

より具体的には、カメラ１１としてデプスカメラを使用する場合、その深度情報を計測し得る奥行き座標に対応する時間（ｔ）の波形２０を処理対象とする。

そして、波形２０からノイズを除去するため、歩行周期の検出に影響を与えない高周波成分を除去するローパスフィルターで平滑化する。例えば、歩行周期は通常０．５〜２Ｈｚの範囲であるため、カメラ１１で撮った画像から頭部の高さを１００Ｈｚで抽出して波形を得た場合に、１００Ｈｚの約６％である６Ｈｚよりも低い周波数成分を透過させることにより平滑化した波形を得る。

次に、図２（ｂ）に示すように、頭部２の高さの座標Ｙ(ｔ)を微分してＹ'(ｔ)を得る。微分は、次式の中央差分により行うことができる。
Ｙ'(ｔ)＝（Ｙ(i＋1)−Ｙ(i−1)）／（ｔ(i＋1)−ｔ(i−1)）

次にＹ'(ｔ)の正負反転を検出し、極大又は極小を判定する。
即ち、Ｙ'(i＋1)*Ｙ'(i)＜０となるiを検出し、Ｙ'(i＋1)の絶対値とＹ'(i)の絶対値で０に近い側のｔを極値を与える時刻とする。このとき、Ｙ'(i)＞０ならば極大値を与える時刻であり、Ｙ'(i)＜０ならば極小値を与える時刻である。

そして、図２（ｂ）に示すように、極大値と極小値からなる極値４区間（極値５点）に対応する時間を１歩行周期とすることができる。

このように、頭部の高さの時間変化から歩行周期を検出すると、頭部２を覆う服装は少ないため、服装によるアーティファクトを受けにくく、関節点３を使用して歩行周期を検出する場合に比して正確な歩行周期を得ることができる。

また、歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化を計測する計測手段としては、被験者の正面又は背面から被験者の頭の動きを撮るカメラが１台あればよく、歩行する被験者に対して複数台のカメラを向けられない幅狭い場所でも歩行周期を検出することが可能となる。したがって、例えば、床面積が比較的狭い店頭や、被験者の居住地の廊下などで歩行周期を計測することが可能となる。

なお、カメラ１１で関節点３も観察する場合には、当該カメラ１１の特性にもよるが、歩行により被験者１がカメラに近づいてくる向きで被験者の頭の画像を撮ることが好ましい。

また、歩行中の被験者１の頭部の高さの時間変化を検出する間に、被験者１の側方からｗｅｂカメラなどで被験者１の矢状面撮影を行い、歩行周期以外の歩行パラメータ（例えば、立脚期割合、遊脚期割合、歩幅等）を検出できるようにしてもよい。

こうして得られた歩行周期その他の歩行パラメータは、歩行年齢、健康リスク、歩行時の上体姿勢などを評価し、被験者の歩行特徴に対してアドバイスする場合に有用となる。

以下、実施例により本発明を具体的に説明する。
図１に示した歩行周期の検出システムにおいて、カメラ１１として、Ｋｉｎｅｃｔ（マイクロソフト社）を使用し、７０〜９０代の女性４９５名の歩行周期を検出した。

一方、同じ被験者にシート式圧力センサ（ウォークＷａｙ（アニマ株式会社））上を歩行してもらい、歩行周期を測定した。そして図３に示すように、本発明の方法により得た歩行周期を、シート式圧力センサから得た歩行周期に対してプロットし、本発明の方法により得られた歩行周期の妥当性を調べた。

その結果、図３に示すように、本発明の方法により得た歩行周期は、シート式圧力センサから得た歩行周期と高い相関（相関係数Ｒ＝０．７５６）を示した。

１ 被験者
２ 頭部
３ 関節点
１０ 歩行周期の検出システム
１１ カメラ
１１ａ ＲＧＢカラー映像用カメラ
１１ｂ 赤外線カメラ
１１ｃ 赤外線発光部
１２ パーソナルコンピュータ（演算手段）
２０ 波形
２１ 極大値
２２ 極小値

Claims (6)

1. 歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化を計測し、その高さの時間変化の波形に基づいて歩行周期を検出する歩行周期の検出方法。
2. 前記波形において極大値又は極小値を求め、極大値又は極小値の時間間隔に基づいて歩行周期を検出する請求項１記載の検出方法。
3. 歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化を、被験者の正面に向いたカメラで、該カメラに近づいてくる被験者の画像を撮ることにより計測する請求項１又は２記載の検出方法。
4. 歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化をデプスカメラにより計測する請求項１〜３のいずれかに記載の検出方法。
5. 歩行中の被験者の頭部の高さの時間変化を計測する計測手段、及びその高さの時間変化の波形に基づいて歩行周期を検出する演算手段を備えた歩行周期の検出システム。
6. 前記計測手段としてデプスカメラを有する請求項５記載の検出システム。