JP2020052867A - 姿勢解析装置、姿勢解析方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】見守り対象者の姿勢を適格に特定する。【解決手段】姿勢解析サーバは、骨格検出器が見守り対象者の撮像画像である二次元画像より検出した見守り対象者の骨格の形状を示すスケルトントラッキング信号を、インターネット網を介して受信する（ステップＳ３）。続いて、姿勢解析サーバは、受信したスケルトントラッキング信号が示す見守り対象者の骨格の形状から見守り対象者の関節の角度を、スケルトントラッキング信号毎に、換言すれば二次元画像毎に算出する（ステップＳ４）。そして、姿勢解析サーバは、連続する複数の前記撮像画像における見守り対象者の関節の角度の変化パターンに対応する姿勢を、姿勢ＤＢから検出することにより、当該見守り対象者の姿勢を特定する（ステップＳ６）。【選択図】図５

Description

本発明は、姿勢解析装置、姿勢解析方法、及びプログラムに関し、特に、見守り対象者の姿勢を適格に特定することができる姿勢解析装置、姿勢解析方法、及びプログラムに関する。

一人暮らしの高齢者や高齢者だけが居住する世帯が増えている。このような高齢者を見守る見守りシステムとして、赤外線センサによって人の動きが一定時間検知されなかったときにカメラを駆動して撮影を実行し、カメラによって生成される画像データをサーバコンピュータに送信する見守りシステムがある（例えば特許文献１参照）。

特開２０１８−２８８３７号公報

しかしながら、特許文献１に記載の見守りシステムでは、高齢者等の見守り対象者の子供、親戚等の見守り者が、カメラによって生成された画像データに基づく画像を携帯端末装置を用いて確認しなければ、見守り対象者の姿勢や動作を特定することができない。また、単にカメラによって生成された画像データをそのままサーバコンピュータに送信するだけでは、カメラの位置や角度によって見守り対象者を適格に検出できないおそれもある。さらに、特許文献１に記載の見守りシステムでは、カメラによって生成された画像データをそのまま送信するものであるため、見守り対象者のプライバシーを害するおそれもあり、伝送情報量も多かった。

本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであって、見守り対象者の姿勢を適格に特定することができる姿勢解析装置、姿勢解析方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る姿勢解析装置は、見守り対象者の撮像画像より検出される該見守り対象者の骨格の形状から、該見守り対象者の関節の角度を算出する角度算出手段と、前記角度算出手段によって算出した前記見守り対象者の関節の角度の変化パターンから、該見守り対象者の姿勢を特定する姿勢特定手段と、を備える。なお、姿勢解析装置は、見守り対象者の撮像画像より検出される該見守り対象者の骨格の形状から、特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記特徴量取得手段によって取得した前記特徴量から、前記見守り対象者の姿勢を特定する姿勢特定手段と、を備えるものであってもよい。

上記の姿勢解析装置は、前記見守り対象者の撮像画像より該見守り対象者の骨格の形状を検出する骨格検出器がネットワークを介して送信した該見守り対象者の骨格の形状を示す骨格信号を受信する骨格信号受信手段をさらに備え、前記角度算出手段は、前記骨格信号受信手段によって受信した前記骨格信号が示す前記見守り対象者の骨格の形状から、該見守り対象者の関節の角度を算出する、ものであってもよい。

上記の姿勢解析装置において、前記角度算出手段は、前記撮像画像毎に、前記見守り対象者の関節の角度を算出し、前記姿勢特定手段は、連続する複数の前記撮像画像における見守り対象者の関節の角度の変化パターンから、該見守り対象者の姿勢を特定する、ようにしてもよい。

上記の姿勢解析装置は、前記関節の角度の変化パターンと前記姿勢とを対応付けて登録する姿勢登録手段をさらに備え、前記姿勢特定手段は、前記角度算出手段によって算出した前記見守り対象者の関節の角度の変化パターンに対応する前記姿勢を、前記姿勢登録手段から検出することにより、該見守り対象者の姿勢を特定する、ものであってもよい。

上記の姿勢解析装置は、前記姿勢と該姿勢の危険度とを対応付けて登録する姿勢登録手段と、前記姿勢特定手段によって特定した前記見守り対象者の姿勢に対応する危険度を前記姿勢登録手段から特定する危険度特定手段と、前記危険度特定手段によって特定した前記危険度が所定の閾値以上である場合、前記見守り対象者を見守る見守り者が保持する見守り者端末に、所定のアラート信号をネットワークを介して送信するアラート信号送信手段と、をさらに備えるものであってもよい。

本発明の第２の観点に係る姿勢解析方法は、見守り対象者の撮像画像より検出される該見守り対象者の骨格の形状から、該見守り対象者の関節の角度を算出する角度算出ステップと、前記角度算出ステップによって算出した前記見守り対象者の関節の角度の変化パターンから、該見守り対象者の姿勢を特定する姿勢特定ステップと、を備える。

本発明の第３の観点に係るプログラムは、コンピュータに、見守り対象者の撮像画像より検出される該見守り対象者の骨格の形状から、該見守り対象者の関節の角度を算出する角度算出手順と、前記角度算出手順によって算出した前記見守り対象者の関節の角度の変化パターンから、該見守り対象者の姿勢を特定する姿勢特定手順と、を実行させる。

本発明によれば、見守り対象者の姿勢を適格に特定することができる姿勢解析装置、姿勢解析方法、及びプログラムを提供することができる。

見守り支援システムの構成例を示す図である。 骨格検出方法を説明するための図である。 姿勢解析サーバの構成例を示すブロック図である。 姿勢ＤＢの構成例を示す図である。 危険検知処理の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態について説明する。

まず、本発明の実施形態に係る見守り支援システムの構成について図面を参照しつつ説明する。

本実施形態に係る見守り支援システムは、単眼カメラ等を用いて、室内の高齢者や障害者等の見守り対象者を見守るためのコンピュータシステムである。

図１は、本実施形態に係る見守り支援システムの構成例を示す図である。

図１に示すように、見守り支援システム１は、見守りセンサ２と、骨格検出器３と、姿勢解析サーバ（姿勢解析装置）４と、見守り者端末５と、を具備する。見守センサ２と骨格検出器３とは、無線ＬＡＮ（Local Area Network）を介して通信可能に接続され、骨格検出器３と姿勢解析サーバ４と見守り者端末５とは、インターネット網（ネットワーク）６を介して通信可能に接続されている。

見守りセンサ２は、例えば、単眼カメラ、非接触バイタルセンサ、温湿度センサ、及びマイクロフォン等を含んで構成されている。見守りセンサ２は、単眼カメラを用いて、室内の二次元画像を、例えば１秒間に５〜３０枚撮像し、無線ＬＡＮを介して骨格検出器３に送信する。また、見守りセンサ２は、非接触バイタルセンサを用いて、見守り対象者の脈拍や呼吸等を検知したり、温湿度センサを用いて、室内の温度や湿度等を測定したり、マイクロフォンを用いて、室内の音声を集音したりする。そして、見守りセンサ２は、見守り対象者の脈拍及び呼吸等、並びに室内の温度、湿度、及び音声等を無線ＬＡＮを介して骨格検出器３に送信する。

骨格検出器３は、マイクロコンピュータ及びＡＣ（Alternating Current）アダプタ等を含んで構成されている。骨格検出器３は、ＡＣアダプタを室内のコンセントに差し込むことにより設置され、ＡＣアダプタを通じて電力の供給を受けて駆動する。骨格検出器３は、見守りセンサ２から無線ＬＡＮを介して送信される見守り対象者の脈拍及び呼吸等、並びに室内の二次元画像（撮像画像）、温度、湿度、及び音声等を受信する。

骨格検出器３は、スケルトントラッキングを実行して、二次元画像から見守り対象者の骨格の形状を検出する。このようなスケルトントラッキング技術を用いることにより、骨格検出器３は、見守りセンサ２、より詳しくは単眼カメラの位置や角度に関係なく、見守り対象者の姿勢を特定することができる。本実施形態において、骨格検出器３は、OpenPoseと呼ばれる既存技術を用いて、見守りセンサ２から無線ＬＡＮを介して送信される二次元画像から、骨格の形状を検出する。

図２は、骨格検出方法を説明するための図である。

図２に示すように、OpenPoseでは、二次元画像から、見守り対象者の骨格を構成する各要素（鼻、首、左肩、左肘、左手、右肩、右肘、右手、左腰、左膝、左足、右腰、右足、左眼、右眼、左耳、右耳の１８箇所）を検出し、各要素の座標値によって、見守り対象者の骨格の形状を示す骨格情報を取得する。

図１に示す骨格検出器３は、取得した骨格情報を示すスケルトントラッキング信号（骨格信号）を、インターネット網６を介して姿勢解析サーバ４に送信する。また、骨格検出器３は、見守りセンサ２から受信した見守り対象者の脈拍及び呼吸、並びに室内の温度、湿度、及び音声等を監視し、異常を検知した場合には、その旨を示す異常検知通知をインターネット網６を介して姿勢解析サーバ４に送信する。

姿勢解析サーバ４は、例えば汎用のサーバコンピュータやデータベース等から構成されている。姿勢解析サーバ４は、見守り対象者の姿勢及び動作を立体的（疑似三次元的）に解析するクラウドサーバである。

図３は、姿勢解析サーバの構成例を示すブロック図である。

図３に示すように、姿勢解析サーバ４は、通信部４１と、記憶部４２と、制御部４３と、を備え、これらはバスを介して接続されている。

通信部４１は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）等の汎用の通信装置を含んで構成されている。通信部４１は、骨格検出器３からインターネット網６を介して送信されるスケルトントラッキング信号、及び異常検知通知を受信する。

記憶部４２は、例えばハードディスクドライブ等の汎用の記憶装置等から構成されている。記憶部４２は、各種ソフトウェアや各種データベース等を記憶する。本実施形態において、記憶部４２は、見守り対象者の姿勢及び動作を立体的（疑似三次元的）に解析するための姿勢解析ソフトウェアや、見守り対象者の姿勢及び動作を特定するための姿勢ＤＢ（DateBase）４２０等を記憶する。

図４は、姿勢ＤＢの構成例を示す図である。

図４に示すように、姿勢ＤＢ４２０は、見守り対象者の姿勢（「臥位」、「起き上り」、「端座位」、「はみ出し」、「立位」、「転倒・転落」、及び「無人」等）と、当該姿勢の危険度と、当該姿勢に対応する特徴量と、を対応付けて登録している。ここで、特徴量は、見守り対象者の各関節の角度の変化パターンである。なお、特徴量は、見守り対象者の骨格を構成する各要素の座標値の変化パターンであってもよく、見守り対象者の各関節の角度の変化パターンと、見守り対象者の骨格を構成する各要素の座標値の変化パターンと、の双方であってもよい。さらに、特徴量は、変化パターンではなく、見守り対象者の各関節の角度それ自体や、見守り対象者の骨格を構成する各要素の座標値それ自体であってもよい。姿勢ＤＢ４２０は、サポートベクターマシン（Support Vector Machine，ＳＶＭ）で特徴量のパターンと各姿勢との対応関係を機械学習することにより生成される。

姿勢ＤＢ４２０において、「臥位」とは、見守り対象者がベッド上で横になっている状態を意味し、その危険度は、安全（レベル１）に設定されている。「起き上り」とは、見守り対象者がベッド上で上半身を起こしている状態を意味し、その危険度は、注意（レベル２）に設定されている。「端座位」とは、見守り対象者がベッドの端に座っている状態を意味し、その危険度は、注意（レベル２）に設定されている。「はみ出し」とは、見守り対象者の体のパーツがベッドからはみ出している状態を意味し、その危険度は、注意（レベル２）に設定されている。「立位」とは、見守り対象者がベッドから離れて直立している状態を意味し、その危険度は、危険（レベル３）に設定されている。「転倒・転落」とは、見守り対象者が倒れている状態や、見守り対象者がベッドから落ちる状態を意味し、その危険度は、危険（レベル３）に設定されている。「無人」とは、見守り対象者が見守りセンサ２の単眼カメラの画角から外れている状態や、見守り対象者が室内から出ている状態を意味し、その危険度は、危険（レベル３）に設定されている。

図３に示す制御部４３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成されている。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークメモリとして用いて、ＲＯＭに記憶されている各種プログラムや記憶部４２に記憶されている各種ソフトウェア等を適宜実行することにより、姿勢解析サーバ４の各部の動作を制御する。

本実施形態において、制御部４３は、記憶部４２に記憶されている姿勢解析ソフトウェアを実行することにより、通信部４１で受信したスケルトントラッキング信号が示す骨格情報の変化等から、見守り対象者の姿勢及び動作を立体的（疑似三次元的）に解析する。具体的に、制御部４３は、スケルトントラッキング信号を受信する毎に、換言すれば二次元画像毎に、当該スケルトントラッキング信号が示す骨格情報に含まれる見守り対象者の骨格を構成する各要素の座標値から、見守り対象者の各関節（例えば左膝、右膝、左腰、右腰の４箇所等）の角度を計算する。なお、角度を計算する見守り対象者の関節は、見守り対象者の骨格を構成する各要素の座標値から算出可能な関節の全てであってもよいし、その中から適宜選択した一部の関節であってもよい。

続いて、制御部４３は、連続する複数の二次元画像における見守り対象者の各関節の角度の変化パターンである特徴量を取得する。そして、制御部４３は、取得した特徴量に対応する姿勢を、姿勢ＤＢ４２０から検出することにより、見守り対象者の姿勢を特定する。なお、特徴量が見守り対象者の骨格を構成する各要素の座標値それ自体や、それらの変化パターンである場合、制御部４３は、見守り対象者の各関節の角度を計算することなく、姿勢ＤＢ４２０から見守り対象者の姿勢を特定すればよい。

さらに、制御部４３は、特定した見守り対象者の姿勢に対応する危険度を姿勢ＤＢ４２０から特定する。続いて、制御部４３は、特定した危険度が所定の閾値以上（本実施形態では「注意（レベル２）」以上）であるか否かを判別する。そして、制御部４３は、姿勢の危険度が所定の閾値である場合、見守り対象者の危険を検知したとして、見守り対象者の姿勢を特定可能なアラート信号を通信部４１からインターネット網６を介して見守り者端末５に送信する。

また、制御部４３は、見守り対象者の脈拍及び呼吸、並びに室内の音声の異常を通知する異常検知通知を受信した場合、アラート信号を通信部４１からインターネット網６を介して見守り者端末５に送信する。これに対して、制御部４３は、室内の温度及び湿度の異常を通知する異常検知通知を受信した場合、図示しない室内のエア・コンディショナ（図示せず）の温度及び湿度を制御するためのエアコン制御信号を、通信部４１からインターネット網６を介して当該室内のエア・コンディショナ（図示せず）に送信する。

図１に示す見守り者端末５は、例えば汎用のスマートフォンや、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ等から構成されている。見守り者端末５は、見守り対象者を見守る介護士や家族等の見守り者によって保持される。見守り者端末５には、見守り対象者の危険を検知した場合に見守り者にアラートを発するためのアプリケーションプラグラム（アラートアプリ）が予めインストールされている。

見守り者端末５は、アラートアプリを実行することにより、見守り対象者の危険を検知した場合に見守り者にアラートを発する。具体的に、見守り者端末５は、姿勢解析サーバ４からインターネット網６を介して送信されるアラート信号を受信したことに応答して、当該アラート信号から特定される見守り対象者の姿勢を特定可能なアラートをタッチパネルに表示したり、スピーカから出力したり、バイブレーションを振動させたりして、見守り者に発する。

見守り者は、見守り者端末５からアラートが発せられたことに応答して、見守り対象者のところまで行き、当該見守り対象者を介護する。見守り者が介護者の場合には、見守り対象者を介護した後、その介護記録を見守り者端末５のタッチパネルで入力する。見守り者端末５は、介護者が介護記録の送信をタッチパネルで指示したことに応答して、当該介護記録をインターネット網６を介して日報システム（図示せず）に送信する。

日報システム（図示せず）は、見守り者端末５からインターネット網６を介して送信される介護記録を受信したことに応答して、当該介護記録をデータベースに登録する。そして、日報システム（図示せず）は、データベースに登録した介護記録を報告するための介護報告を生成し、見守り対象者の家族が保持するスマートフォン等の通信端末（図示せず）にインターネット網６を介して送信する。

次に、上記構成を備える見守り支援システムの動作について、図面を参照して説明する。

見守り支援システム１において、見守りセンサ２は、単眼カメラを用いて、室内の二次元画像を１秒間に５〜３０枚撮像し、無線ＬＡＮを介して骨格検出器３に送信する。そして、骨格検出器３が、見守りセンサ２から無線ＬＡＮを介して送信される室内の二次元画像を受信したことに応答して、見守り支援システム１は、以下の危険検知処理（姿勢解析方法）を実行する。

図５は、危険検知処理の詳細を示すフローチャートである。

図５に示す危険検知処理において、まず、骨格検出器３は、二次元画像から、見守り対象者の骨格を構成する各要素を検出し、各要素の座標値からなり、見守り対象者の骨格の形状を示す骨格情報を取得する（ステップＳ１）。

次に、骨格検出器３は、ステップＳ１で取得した骨格情報を示すスケルトントラッキング信号を、インターネット網６を介して姿勢解析サーバ４に送信する（ステップＳ２）。

姿勢解析サーバ４は、骨格検出器３からインターネット網６を介して送信されるスケルトントラッキング信号を通信部４１で受信する（ステップＳ３）。

次に、姿勢解析サーバ４の制御部４３は、スケルトントラッキング信号を受信する毎に、換言すれば二次元画像毎に、当該スケルトントラッキング信号が示す骨格情報に含まれる見守り対象者の骨格を構成する各要素の座標値から、見守り対象者の各関節の角度を計算する（ステップＳ４）。

続いて、制御部４３は、連続する複数の二次元画像における見守り対象者の各関節の角度の変化パターンである特徴量を取得する（ステップＳ５）。

そして、制御部４３は、ステップＳ５で取得した特徴量に対応する姿勢を、姿勢ＤＢ４２０から検出することにより、見守り対象者の姿勢を特定する（ステップＳ６）。

さらに、制御部４３は、ステップＳ６で特定した見守り対象者の姿勢に対応する危険度を姿勢ＤＢ４２０から特定する（ステップＳ７）。

続いて、制御部４３は、ステップＳ７で特定した危険度が所定の閾値以上（本実施形態では「注意（レベル２）」以上）であるか否かを判別する（ステップＳ８）。

見守り対象者の姿勢の危険度が所定の閾値未満である場合、即ち「安全（レベル１）」である（ステップＳ８；Ｎｏ）、制御部４３は、見守り対象者が安全であるとして、そのまま危険検知処理を終了する。

これに対して、見守り対象者の姿勢の危険度が所定の閾値以上である場合、即ち「注意（レベル２）」又は「危険（レベル３）」である場合（ステップＳ８；Ｙｅｓ）、制御部４３は、見守り対象者の危険を検知したとして、見守り対象者の姿勢を特定可能なアラート信号を通信部４１からインターネット網６を介して見守り者端末５に送信する（ステップＳ９）。

見守り者端末５は、姿勢解析サーバ４からインターネット網６を介して送信されるアラート信号を受信したことに応答して（ステップＳ１０）、当該アラート信号から特定される見守り対象者の姿勢を特定可能なアラートをタッチパネルに表示したり、スピーカから出力したり、バイブレーションを振動させたりして、見守り者に発してから（ステップＳ１１）、危険検知処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態に係る見守り支援システム１において、姿勢解析サーバ４は、見守り対象者の姿勢と、当該姿勢の危険度と、当該姿勢に対応する特徴量である関節の角度の変化パターンと、を対応付けて登録する姿勢ＤＢ４２０を備える。

骨格検出器３は、見守り対象者の撮像画像である二次元画像より見守り対象者の骨格の形状を検出し、見守り対象者の骨格の形状を示すスケルトントラッキング信号をインターネット網６を介して姿勢解析サーバ４に送信する。姿勢解析サーバ４は、骨格検出器３がインターネット網６を介して送信したスケルトントラッキング信号を受信する。続いて、姿勢解析サーバ４は、受信したスケルトントラッキング信号が示す見守り対象者の骨格の形状から見守り対象者の関節の角度を、スケルトントラッキング信号毎に、換言すれば二次元画像毎に算出する。そして、姿勢解析サーバ４は、連続する複数の前記撮像画像における見守り対象者の関節の角度の変化パターンに対応する姿勢を、姿勢ＤＢ４２０から検出することにより、当該見守り対象者の姿勢を特定する。

さらに、姿勢解析サーバ４は、特定した見守り対象者の姿勢に対応する危険度を姿勢ＤＢ４２０から特定する。そして、姿勢解析サーバ４は、特定した危険度が所定の閾値以上である場合、見守り対象者を見守る見守り者が保持する見守り者端末５に、見守り対象者の姿勢を特定可能なアラート信号をインターネット網６を介して送信する。見守り者端末５は、姿勢解析サーバ４からインターネット網６を介して送信されるアラート信号を受信したことに応答して、当該アラート信号から特定される見守り対象者の姿勢を特定可能なアラートをタッチパネルに表示したり、スピーカから出力したり、バイブレーションを振動させたりして、見守り者に発する。

このように、本実施形態に係る見守り支援システム１では、骨格検出器３が、見守り対象者の撮像画像から、見守り対象者の骨格の形状を検出するため、単眼カメラを含む見守りセンサ２が如何なる位置や角度で設置されていても、見守り対象者を適格に検出することができる。

また、本実施形態に係る見守り支援システム１では、骨格検出器３が、見守り対象者の骨格の形状を検出することで、見守り対象者の立っている姿勢だけでなく、屈んだ姿勢や、しゃがんだ姿勢、転んだ姿勢等を検知することができるようになるため、事故や危険状況の検知が可能となる。

さらに、骨格検出器３が見守り対象者の骨格の形状を検出するだけでは、見守り対象者の姿勢や動作の意味を判別することはできないが、本実施形態に係る見守り支援システム１は、見守り対象者の関節の角度の変化パターンを検知することにより、見守り対象者の姿勢や動作の意味を判別することができる。

これにより、本実施形態に係る見守り支援システム１は、見守り対象者の姿勢を適格に特定することができる。

また、本実施形態に係る見守り支援システム１において、骨格検出器３は、見守り対象者の撮像画像ではなく、見守り対象者の骨格の形状を示すスケルトントラッキング信号を、インターネット網６を介して姿勢解析サーバ４に送信する。このように、見守り対象者の撮像画像を送信しないようにすることで、見守り対象者のプライバシーを保護できるとともに、骨格検出器３と姿勢解析サーバ４との伝送情報量を少なくすることができる。なお、骨格検出器３は、スケルトントラッキング信号を暗号化して姿勢解析サーバ４に送信するようにしてもよい。このようにすれば、見守り対象者のプライバシーの保護をより一層強化することができる。さらに、骨格検出器３は、常時クラウドサーバである姿勢解析サーバ４に接続していても、通信費用を抑制することができる。

なお、本発明は、上記の実施形態に限定されず、種々の変形、応用が可能である。以下、本発明に適用可能な上記の実施形態の変形態様について、説明する。

上記の実施形態において、制御部４３のＣＰＵが実行するプログラムは、予めＲＯＭ等に記憶されていた。しかしながら、本発明は、これに限定されず、上述の処理を実行させるためのプログラムを、既存の汎用コンピュータに適用することで、上記の実施形態に係る姿勢解析サーバ４として機能させてもよい。

このようなプログラムの提供方法は任意であり、例えばコンピュータが読取可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ等）に格納して配布してもよいし、インターネット等のネットワーク上のストレージにプログラムを格納しておき、これをダウンロードさせることにより提供してもよい。

また、上記の処理をＯＳとアプリケーションプログラムとの分担、又はＯＳとアプリケーションプログラムとの協働によって実行する場合には、アプリケーションプログラムのみを記録媒体やストレージに格納してもよい。また、搬送波にプログラムを重畳し、ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、ネットワーク上の掲示板（ＢＢＳ：Bulletin Board System）に上記プログラムを掲示し、ネットワークを介してプログラムを配信してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上記の処理を実行できるように構成してもよい。

１ 見守り支援システム
２ 見守りセンサ
３ 骨格検出器
４ 姿勢解析サーバ
５ 見守り者端末
６ インターネット網
４１ 通信部
４２ 記憶部
４３ 制御部
４２０ 姿勢ＤＢ

Claims (7)

1. 見守り対象者の撮像画像より検出される該見守り対象者の骨格の形状から、該見守り対象者の関節の角度を算出する角度算出手段と、
   前記角度算出手段によって算出した前記見守り対象者の関節の角度の変化パターンから、該見守り対象者の姿勢を特定する姿勢特定手段と、
   を備える姿勢解析装置。
2. 前記見守り対象者の撮像画像より該見守り対象者の骨格の形状を検出する骨格検出器がネットワークを介して送信した該見守り対象者の骨格の形状を示す骨格信号を受信する骨格信号受信手段をさらに備え、
   前記角度算出手段は、前記骨格信号受信手段によって受信した前記骨格信号が示す前記見守り対象者の骨格の形状から、該見守り対象者の関節の角度を算出する、
   請求項１に記載の姿勢解析装置。
3. 前記角度算出手段は、前記撮像画像毎に、前記見守り対象者の関節の角度を算出し、
   前記姿勢特定手段は、連続する複数の前記撮像画像における見守り対象者の関節の角度の変化パターンから、該見守り対象者の姿勢を特定する、
   請求項１又は２に記載の姿勢解析装置。
4. 前記関節の角度の変化パターンと前記姿勢とを対応付けて登録する姿勢登録手段をさらに備え、
   前記姿勢特定手段は、前記角度算出手段によって算出した前記見守り対象者の関節の角度の変化パターンに対応する前記姿勢を、前記姿勢登録手段から検出することにより、該見守り対象者の姿勢を特定する、
   請求項１，２，又は３に記載の姿勢解析装置。
5. 前記姿勢と該姿勢の危険度とを対応付けて登録する姿勢登録手段と、
   前記姿勢特定手段によって特定した前記見守り対象者の姿勢に対応する危険度を前記姿勢登録手段から特定する危険度特定手段と、
   前記危険度特定手段によって特定した前記危険度が所定の閾値以上である場合、前記見守り対象者を見守る見守り者が保持する見守り者端末に、所定のアラート信号をネットワークを介して送信するアラート信号送信手段と、
   をさらに備える請求項１乃至４のいずれか１項に記載の姿勢解析装置。
6. 見守り対象者の撮像画像より検出される該見守り対象者の骨格の形状から、該見守り対象者の関節の角度を算出する角度算出ステップと、
   前記角度算出ステップによって算出した前記見守り対象者の関節の角度の変化パターンから、該見守り対象者の姿勢を特定する姿勢特定ステップと、
   を備える姿勢解析方法。
7. コンピュータに、
   見守り対象者の撮像画像より検出される該見守り対象者の骨格の形状から、該見守り対象者の関節の角度を算出する角度算出手順と、
   前記角度算出手順によって算出した前記見守り対象者の関節の角度の変化パターンから、該見守り対象者の姿勢を特定する姿勢特定手順と、
   を実行させるためのプログラム。