JP2023021782A - 計測システム、計測装置、計測データ処理方法及び計測データ処理プログラム - Google Patents

計測システム、計測装置、計測データ処理方法及び計測データ処理プログラム Download PDF

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Abstract

Figure 2023021782000001
【課題】対象の状態の評価に係るデータを効率的に収集すること。
【解決手段】対象の計測データを取得する計測データ取得部と、前記計測データを処理する処理部とを有し、前記処理部は、前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定し、前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定し、前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求め、前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定する。かかる構成及び動作により、大量のデータを収集することなく、計測データを取得する場所の制限を考慮しながら、対象の状態の評価に係るデータを効率的に収集することができる。
【選択図】図２

Description

本発明は、計測システム、計測装置、計測データ処理方法及び計測データ処理プログラムに関する。
近年、超高齢化社会の未来を見据えた国民の健康意識の高まりを受け、ヘルスケア業界が着目されている。それに伴い、医療現場におけるＩＴ(Information Technology)技術活用も着実に進歩しており、再生医療機器、介護ロボット、保険指導サービス支援など、新たな事業分野や医療サービスが次々と開拓されている。
なかでも予防医療サービスは、高齢化医療を見据えて期待が大きい分野の一つである。予防医療とは、病気になってから治療を行うという考え方ではなく、誰にでも将来起こりうる健康リスクを明確化し、病気にならないように継続的に健康維持、増進行動を行っていくという考え方である。
これら健康リスクを明確化したり、健康維持、増進行動の効果を確認したりするためには、計測による継続的な健康状態の定量化が必要となる。ＩｏＴ(Internet of Things)技術やウェアラブルデバイスの進展により、定量化に向けては、各ユーザが日常生活の中で計測を行うことができるようになってきた。
一方で、日常生活の中で得られる計測データは計測条件にばらつきがあり、高信頼な分析を行うことが難しくなるという問題がある。例えば、歩行の様子を撮影して分析に用いる場合、あるユーザは正面から歩行の様子を撮影しており、別のユーザは側面から歩行の様子を撮影しているといったような条件の差異があると、双方の歩行を単純に比較することはできない。
分析に寄与するデータを得るため、大量のデータを収集する方法がある。例えば、特許文献１によれば、網羅的に収集した複数地点のカメラ映像及び異種データから特徴の辞書データを作成することが開示されている。これにより、高信頼な分析が実現できる。
また、取得条件を制御して、分析に寄与するデータを効率的に取得することも考えられている。例えば、特許文献２によれば、教師データを解析して同じ撮影条件でテストデータを撮影させるようにカメラを制御することが開示されている。これにより高信頼な分析が実現できる。
特開２０１４－５９７２９号公報 ＷＯ２０１８／１００６７６号公報
特許文献１の技術では、高信頼な分析はできるが大量のデータを収集するコストがかかるという問題がある。
特許文献２の技術では、高信頼な分析はできるがカメラ制御に撮影場所の制限が考慮されないという問題がある。
これらのことから、大量のデータを収集することなく、撮影場所の制限を考慮しながら、対象の状態の評価に係るデータを効率的に収集することが重要な課題となっている。
上記目的を達成するために、代表的な本発明の計測システム及び計測装置の一つは、対象の計測データを取得する計測データ取得部と、前記計測データを処理する処理部とを有し、前記処理部は、前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定し、前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定し、前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求め、前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定することを特徴とする。
また、代表的な本発明の計測データ処理方法の一つは、対象の計測データを取得する計測データ取得ステップと、前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定する骨格推定ステップと、前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定する条件推定ステップと、前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求める類似度算定ステップと、前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定する選定ステップとを含むことを特徴とする。
また、代表的な本発明の計測データ処理プログラムの一つは、コンピュータに、対象の計測データを受け付けるプロセスと、前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定するプロセスと、前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定するプロセスと、前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求めるプロセスと、前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定するプロセスとを実行させることを特徴とする。
本発明によれば、対象の状態の評価に係るデータを効率的に収集することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は以下の実施の形態の説明により明らかにされる。
実施例１に係るシステム全体の物理構成図。 実施例１に係るシステム全体の機能構成図。 計測ＤＢが格納するテーブルの構成を示す説明図。 判定ＤＢが格納するテーブルの構成を示す説明図。 分析ＤＢが格納するテーブルの構成を示す説明図。 深度記録処理の流れを示すフローチャート。 骨格座標推定処理の流れを示すフローチャート。 計測条件推定処理の流れを示すフローチャート。 類似度計算処理の流れを示すフローチャート。 分析対象選定処理の流れを示すフローチャート。 実施例２に係るシステム全体の論理構成図。 判定制御処理の流れを示すフローチャート。 計測条件判定処理の流れを示すフローチャート。 Ｕ／Ｉ制御処理の流れを示すフローチャート。 計測条件確認画面の構成の一例を示す説明図。
以下、図面を参照して、本発明の幾つかの実施例を説明する。但し、それらの実施例は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
以下の説明では、「インターフェース部」は、１以上のインターフェース装置である。１以上のインターフェースは、１以上の同種のインターフェース装置（例えば１以上のＮＩＣ（Network Interface Card））であってもよいし２以上の異種のインターフェース装置（例えばＮＩＣとＨＢＡ（Host Bus Adapter））であってもよい。
また、以下の説明では、「記憶部」は、１以上のメモリである。少なくとも１つのメモリは、揮発性メモリであってもよいし不揮発性メモリであってもよい。記憶部は、１以上のメモリに加えて、１以上のＰＤＥＶを含んでもよい。「ＰＤＥＶ」は、物理的な記憶装置を意味し、典型的には、不揮発性の記憶装置（例えば補助記憶装置）でよい。ＰＤＥＶは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）でよい。
また、以下の説明では、「プロセッサ部」は、１以上のプロセッサである。少なくとも１つのプロセッサは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。
また、以下の説明では、「ｋｋｋ部」（インターフェース部、記憶部およびプロセッサ部を除く）の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、１以上のコンピュータプログラムがプロセッサ部によって実行されることで実現されてもよいし、１以上のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））によって実現されてもよい。プログラムがプロセッサ部によって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶部および／またはインターフェース部等を用いながら行われるため、機能はプロセッサ部の少なくとも一部とされてもよい。機能を主語として説明された処理は、プロセッサ部あるいはそのプロセッサ部を有する装置が行う処理としてもよい。プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機または計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が１つの機能にまとめられたり、１つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。
また、以下の説明では、「ｘｘｘテーブル」といった表現にて情報を説明することがあるが、情報は、どのようなデータ構造で表現されていてもよい。すなわち、情報がデータ構造に依存しないことを示すために、「ｘｘｘテーブル」を「ｘｘｘ情報」と言うことができる。また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、１つのテーブルは、２以上のテーブルに分割されてもよいし、２以上のテーブルの全部または一部が１つのテーブルであってもよい。
また、以下の説明では、「時刻」は、年月日時分秒の単位で表現されるが、時刻の単位は、それよりも粗くても細かくてもよいし、また異なる単位でもよい。
また、以下の説明では、「データセット」とは、１以上のデータ要素から成るデータ（論理的な電子データの塊）を意味し、例えば、レコード、ファイル、キーバリューペア及びタプルのうちのいずれでもよい。
図１は、実施例１に係るシステム全体の物理構成を示す。図１に示した計測システムは、分析装置１００がネットワーク１２０を介して複数の計測装置１１０と接続された構成を有する。
分析装置１００はデータを分析する装置である。分析装置１００は、ネットワークインターフェース１０４、メモリ１０２、記憶装置１０３、および、それらに接続されたプロセッサ１０１を有する。分析装置１００は、記憶装置１０３に格納されたプログラムをメモリ１０２に展開し、プロセッサ１０１により順次実行することで、データ分析機能を実現する。
具体的には、分析装置１００は、人物の歩行の様子を計測した計測データとその人物の健康状態とを学習データとして機械学習モデルの学習を行うことで、自然歩行から健康状態を示す指標を定量化する。この指標は、運動器の機能に影響を与える整形外科系や脳神経系の疾患等の評価に有用である。
分析装置１００は、ネットワーク１２０及びネットワークインターフェース１０４を介して、複数の計測装置１１０から計測データを収集する。計測データは、機械学習モデルの学習や、学習済みの機械学習モデルによる健康状態の評価に用いることができる。
計測装置１１０は、プロセッサ１１１、メモリ１１２、記憶装置１１３、ネットワークインターフェース１１４、入力装置１１５、出力装置１１６及びセンサ１１７を有する。入力装置１１５は、計測装置１１０の操作者からの入力を受け付けるインターフェースであり、例えば操作ボタン、キーボード、タッチパネルなどである。出力装置１１６は、操作者に対する出力を行うインターフェースであり、例えばディスプレイ装置などである。
センサ１１７は、計測データを取得する装置である。センサ１１７としては、任意のものを用いることができるが、本実施例では、画像を時系列に沿って撮影するとともに、各画素に深度データを対応付ける撮影装置（例えば、Time-of-Flight Camera等）をセンサ１１７として採用する場合を例示して説明を行うこととする。
また、計測装置１１０は、記憶装置１１３に格納されたプログラムをメモリ１１２に展開し、プロセッサ１１１により順次実行することで、各種機能を実現する。計測装置１１０の機能について、図２を参照して説明する。
図２は、実施例１に係るシステム全体の機能構成図である。図２に示すように、計測装置１１０は、撮影装置２００、計測部２１０、判定部２２０、計測ＤＢ（database）２３０、判定ＤＢ２４０を有する。
撮影装置２００は、センサ１１７の一つであり、すでに説明したように、時系列の画像データ及び深度データを計測データとして取得する。計測部２１０及び判定部２２０は、プロセッサ１１１がプログラムを実行することで実現される機能である。計測ＤＢ２３０及び判定ＤＢ２４０は、記憶装置１１３に格納される。
計測部２１０は、深度記録部２１１及び骨格座標推定部２１２を有する。深度記録部２１１は、計測データを深度テーブル２３１として計測ＤＢ２３０に格納する。骨格座標推定部２１２は、計測データから前記対象である生体の骨格を推定する。具体的には、骨格座標推定部２１２は、深度テーブル２３１を参照し、計測の対象である人物の関節座標を推定して骨格座標テーブル２３２として計測ＤＢ２３０に格納する。
判定部２２０は、計測条件推定部２２１、類似度計算部２２２及び分析対象選定部２２３を有する。計測条件推定部２２１は、骨格の推定結果を用いて計測データに係る計測条件を推定する。具体的には、計測条件推定部２２１は、骨格データの接地座標から水平面と歩行の進行方向を計算し、水平面と進行方向とカメラ座標系から歩行の距離や角度などの計測条件を求める。また、計測条件には、カメラの設置高さや撮影方向を含むことができる。計測条件推定部２２１は、推定した計測条件を計測条件テーブル２４１として判定ＤＢ２４０に格納する。
類似度計算部２２２は、計測条件と予め想定された想定条件との類似度を判定し、計測データへ付与する。具体的には、類似度計算部２２２は、計測条件と想定条件の差分を正規化した値を用いて類似度を求め、類似度テーブル２４３として判定ＤＢ２４０に格納する。
分析対象選定部２２３は、類似度に基づいて計測データを選定する。具体的には、分析対象選定部２２３は、類似度が類似度閾値以上であるか否かを項目ごとに判定して判定結果テーブル２４４に格納し、各項目の判定結果から計測データを選定し、分析装置１００に送信する。
類似度計算部２２２が用いる想定条件と、分析対象選定部が用いる類似度閾値は、想定条件テーブル２４２として判定ＤＢ２４０に格納されている。
分析装置１００は、計測装置１１０から受信したデータを分析対象テーブル２５１として分析ＤＢ２５０に格納する。分析ＤＢ２５０は、分析装置１００が有する記憶装置１０３の内部に構築されている。分析装置１００は、分析対象テーブルのデータを学習モデルの学習用や、対象の評価に用いることができる。
図３は、計測ＤＢが格納するテーブルの構成を示す説明図である。計測ＤＢ２３０が格納する深度テーブル２３１は、計測時刻と各画素の深度の値とを対応付けたテーブルである。ここで、深度テーブル２３１における１行は、ある時刻で取得された１の画像を示しており、便宜上、１行を１つのレコードとし、深度レコードという。歩行の計測においては、ある程度の時間範囲、具体的には数歩以上の歩様を含みうる時間範囲について、時系列に沿って取得したデータを１まとまりの計測データ群として取り扱うことになるが、図３の深度テーブル２３１では、時間範囲に相当する複数の深度レコードを１まとまりの計測データ群として用いることになる。
また、計測ＤＢ２３０が格納する骨格座標テーブル２３２は、計測時刻と関節ごとの座標とを対応付けたテーブルである。骨格座標テーブル２３２における１行は、ある時刻で取得された１の画像に含まれる複数の関節の座標を示しており、便宜上、１行を１つのレコードとし、骨格座標レコードという。骨格座標レコードについても、時間範囲に相当する複数の骨格座標レコードが１まとまりの計測データ群に対応することになる。
図４は、判定ＤＢが格納するテーブルの構成を示す説明図である。判定ＤＢ２４０が格納する計測条件テーブル２４１は、設置高、カメラ俯角、歩行距離、進行方向の項目を有するテーブルである。設置高は、対象の人物が歩行する床面に対し、どれだけの高さに撮影装置２００が設置されているかを示す。カメラ俯角は、歩行の方向に対する撮影装置２００の撮影方向の高さ成分である。歩行距離は、対象が歩行した距離を示す。進行方向は、歩行の方向に対する撮影装置２００の撮影方向の水平成分である。計測条件は、計測データ群に対して求められる。すなわち、所定の時間範囲に相当する複数の骨格座標レコードから１つの計測条件が求められる。なお、計測条件テーブル２４１の項目を便宜上、計測条件テーブル２４１の条件カラムという。
想定条件テーブル２４２は、設置高、カメラ俯角、歩行距離、進行方向、類似度閾値の項目を示す。設置高、カメラ俯角、歩行距離、進行方向の項目は、計測条件テーブル２４１と同様であるが、計測条件テーブル２４１が計測データの取得時の条件を示しているのに対し、想定条件テーブル２４２では計測データを取得する際の望ましい条件を事前に想定した値となる。また、類似度閾値は、計測データを分析対象データとして選定する際に用いる。
類似度テーブル２４３は、計測条件テーブル２４１が有する各項目（条件カラム）について、想定条件テーブル２４２に示された想定条件との類似度を示している。類似度テーブル２４３の項目を便宜上、類似度テーブル２４３の条件カラムという。判定結果テーブル２４４は、計測条件テーブル２４１が有する各項目（条件カラム）について、類似度が想定条件テーブル２４２の類似度閾値以上である場合に「true」、類似度閾値未満である場合に「false」の値が格納される。
図５は、分析ＤＢが格納するテーブルの構成を示す説明図である。分析ＤＢ２５０が格納する分析対象テーブル２５１は、計測ＤＢ２３０に格納された骨格座標テーブル２３２と同様に、計測時刻と関節ごとの座標とを対応付けたテーブルである。骨格座標テーブル２３２には、全ての計測データ群についてそれぞれ推定された骨格のデータが登録されている。骨格座標テーブル２３２に登録されたデータのうち、計測条件が想定条件に類似するものが、分析対象として選定され、分析対象テーブル２５１に登録されることになる。このとき、選定と登録は、計測データ群に対して行われる。すなわち、１の計測データ群に対応する複数の骨格座標レコードが全て、１つのまとまりとして選定され、分析対象テーブル２５１に登録される。
図６は、深度記録処理の流れを示すフローチャートである。深度記録部２１１は、撮影装置２００の撮影が開始してから停止するまで、ステップＳ６０１からステップＳ６０３の処理を繰り返す。
ステップＳ６０１は、深度記録部２１１が、画像データ及び深度データを取得するステップである。
ステップＳ６０２は、深度記録部２１１が、取得した画像データ及び深度データに基づいて、深度レコードを深度テーブル２３１に登録するステップである。
ステップＳ６０３は、深度記録部２１１が、骨格座標推定部２１２を呼び出すステップである。
図７は、骨格座標推定処理の流れを示すフローチャートである。深度記録部２１１から呼び出された骨格座標推定部２１２は、ステップＳ７０１からステップＳ７０４の処理を順次実行する。
ステップＳ７０１は、骨格座標推定部２１２が、撮影時間分の深度レコードを深度テーブル２３１から取得するステップである。
ステップＳ７０２は、骨格座標推定部２１２が、深度レコードから人物毎の骨格座標を認識するステップである。骨格座標の認識には、任意の手法を用いることができる。
ステップＳ７０３は、骨格座標推定部２１２が、骨格座標レコードを骨格座標テーブル２３２に登録するステップである。
ステップＳ７０４は、骨格座標推定部２１２が、計測条件推定部２２１を呼び出すステップである。
図８は、計測条件推定処理の流れを示すフローチャートである。骨格座標推定部２１２から呼び出された計測条件推定部２２１は、まず、ステップＳ８０１からステップＳ８０３の処理を順次実行する。
ステップＳ８０１は、計測条件推定部２２１が、骨格座標テーブルから１つの計測データ群に相当するレコードのセットを取得するステップである。このとき取得するレコードは、１つの計測データ群に相当する時間範囲内の全ての骨格座標レコードであってもよいが、時間範囲の最初のレコードと最後のレコードを選択的に取得してもよい。
ステップＳ８０２は、計測条件推定部２２１が、垂直進路ベクトルを生成するステップである。ここで、骨格座標テーブルにおける座標は、画像の奥行方向をｚ軸、画像の縦方向をｙ軸、画像の横方向をｘ軸とするｘｙｚ座標系を用いている。計測条件推定部２２１は、最初のレコードの所定の関節の(ｙ座標，ｚ座標)と最後のレコードの所定の関節の(ｙ座標，ｚ座標)から垂直進路ベクトルを生成する。
ステップＳ８０３は、計測条件推定部２２１が、カメラ俯角を算出して計測条件テーブル２４１に記録するステップである。計測条件推定部２２１は、カメラのｚ座標系を基準として垂直進路ベクトルのなす角度を算出して、計測条件テーブルのカメラ俯角のカラムに記録する。
ステップＳ８０３の後、計測条件推定部２２１は、ステップＳ８０１で取得した全てのレコードの全ての関節について、ステップＳ８０４の処理を実行する。
ステップＳ８０４は、計測条件推定部２２１が、カメラ俯角に基づいて、垂直補正データを生成する処理である。計測条件推定部２２１は、カメラ俯角を用いて全ての(ｙ座標，ｚ座標）を回転して、メモリに垂直補正データとして保持させる。この回転により、ｚ座標軸は床面に水平となり、ｙ座標軸は床面に垂直となる。なお、ｘ座標軸は、撮影時点で床面と水平であり、回転の必要はないものとする。
全てのレコードの全ての関節について、ステップＳ８０４の処理を実行した後、計測条件推定部２２１は、ステップＳ８０５からステップＳ８０８の処理を順次実行する。
ステップＳ８０５は、計測条件推定部２２１が、垂直補正データから歩行距離を算出するステップである。計測条件推定部２２１は、垂直補正データの最大ｚ座標と最小ｚ座標の差分を算出して、計測条件テーブル２４１の歩行距離のカラムに記録する。ここでは、対象の人物が撮影装置２００に向かって歩くときに撮影を行うことを想定している。このような状態は、廊下に撮影装置２００を設置したり、床面に引いた線に沿って歩くよう促す等により実現すればよい。
ステップＳ８０６は、計測条件推定部２２１が、設置高を算出するステップである。計測条件推定部２２１は、撮影装置２００の位置である原点と垂直補正データの最小ｙ座標の差分を算出して、計測条件テーブル２４１の設置高のカラムに記録する。
ステップＳ８０７は、計測条件推定部２２１が水平進路ベクトルを生成するステップである。計測条件推定部２２１は、最初のレコードの所定の関節の(ｘ座標，ｚ座標)と最後のレコードの所定の関節の(ｘ座標，ｚ座標)から水平進路ベクトルを生成する。
ステップＳ８０８は、計測条件推定部２２１が進行方向を算出するステップである。計測条件推定部２２１は、撮影装置２００のｘ座標系を基準として水平進路ベクトルのなす角度を算出して、計測条件テーブル２４１の進行方向のカラムに記録する。
図９は、類似度計算処理の流れを示すフローチャートである。類似度計算部２２２は、計測条件テーブル２４１の条件カラムの全てについて、ステップＳ９０１からステップＳ９０３の処理を順次実行する。
ステップＳ９０１は、類似度計算部２２２が計測条件と想定条件を取得するステップである。類似度計算部２２２は、計測条件テーブル２４１のある条件カラムの数値と想定条件テーブル２４２のある条件カラムの数値を取得する。
ステップＳ９０２は、類似度計算部２２２が乖離度を算出するステップである。類似度計算部２２２は、計測条件テーブル２４１の条件カラムの値と想定条件テーブル２４２の条件カラムの値の差分を正規化して乖離度を算出する。
ステップＳ９０３は、類似度計算部２２２が乖離度から類似度を算出するステップである。類似度計算部２２２は、１００から乖離度を１００倍した数値を引いて類似度を算出し、類似度テーブル２４３の条件カラムへ記録する。
図１０は、分析対象選定処理の流れを示すフローチャートである。分析対象選定部２２３は、まず、次のステップＳ１００１を実行する。
ステップＳ１００１は、分析対象選定部２２３が想定条件テーブル２４２の類似度閾値の数値を取得するステップである。その後、分析対象選定部２２３は、全てのカラムについてステップＳ１００２からステップＳ１００４のループ処理を実行する。
ステップＳ１００２は、分析対象選定部２２３が類似度テーブルのある条件カラムの数値（類似度）を取得するステップである。
ステップＳ１００３は、分析対象選定部２２３がステップＳ１００１で取得した類似度閾値とステップＳ１００２で取得した類似度とを比較するステップである。比較の結果、類似度が類似度閾値以上ならば（ステップＳ１００２；Ｙｅｓ）、ステップ１００４に進む。類似度が類似度閾値未満ならば（ステップＳ１００２；Ｎｏ）、ステップＳ１００４に進まずステップＳ１００２～ステップＳ１００４のループ処理を終了する。
ステップＳ１００４は、分析対象選定部２２３が、判定結果テーブルの条件カラムにtrueを記録する処理である。
ステップＳ１００２～ステップＳ１００４のループ処理を全てのカラムについて実行した後、分析対象選定部２２３は、ステップＳ１００５に進む。
ステップＳ１００５は、分析対象選定部２２３が、判定結果テーブルの全てのカラムがtrueであるか否かを判定するステップである。全てのカラムがtrueであるならば（ステップＳ１００５；Ｙｅｓ）、ステップ１００６に進む。trueでないカラムがあるならば（ステップＳ１００５；Ｎｏ）、ステップＳ１００６に進まず処理を終了する。
ステップＳ１００６は、分析対象選定部２２３が、骨格座標テーブル２３２の全レコードを取得して、分析対象テーブル２５１に格納するステップである。ステップＳ１００６の後、分析対象選定処理を終了する。
本実施例１によれば、計測装置１１０は、水平面と進行方向とカメラ座標系から求めた計測条件の類似度に基づき計測データを選定することで、システムが想定する計測条件で撮影された理想的な計測データに近いデータを取得することができる。例えば、計測装置１１０が複数の異なる場所に設置され、それぞれ撮影場所の制限等により、完全に同一の条件で計測データを取得することができないとしても、想定した条件に類似する条件で計測されたデータを効率的に得ることができる。このため、大量のデータを収集することなく、撮影場所の制限を考慮しながら、高信頼な分析を実現することが可能となる。
実施例２では、計測条件の判定を行うシステムについて説明する。図２は、実施例２に係るシステムの論理構成図である。図２に示したシステムにおける計測装置１１０は、実施例１の構成に加え、計測条件判定部２２４、判定制御部２２５及びＵ／Ｉ制御部２６０をさらに備える。その他の構成及び動作は、実施例１と同様であるので、同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。また、図示を省略したが、計測ＤＢ２３０及び判定ＤＢ２４０には、実施例１と同様のデータが格納されている。さらに、図示を省略したが、計測装置１１０は、実施例１と同様に、分析装置１００と接続されてもよい。
計測条件判定部２２４は、判定部２２０の機能の一つであり、類似度計算部２２２により計算された類似度に基づいて、計測条件の判定を行う。
判定制御部２２５は、判定部２２０の機能の一つであり、計測条件の判定に係る処理の全体を制御する。
Ｕ／Ｉ制御部２６０は、入力装置１１５及び出力装置１１６と接続され、計測条件の関係に係る入出力を制御する。
図１２は、判定制御処理の流れを示すフローチャートである。判定制御部２２５は、処理を開始すると、ステップＳ１２０１からステップＳ１２０３の処理を順次実行する。
ステップＳ１２０１は、判定制御部２２５が、計測条件推定部２２１を呼び出すステップである。計測条件推定部２２１は、実施例１と同様に、計測条件を推定し、計測条件テーブル２４１に格納する。
ステップＳ１２０２は、判定制御部２２５が、類似度計算部２２２を呼び出すステップである。類似度計算部２２２は、実施例１と同様に、類似度を計算し、類似度テーブル２４３に格納する。
ステップＳ１２０３は、判定制御部２２５が、計測条件判定部２２４を呼び出すステップである。判定制御部２２５による処理の後、判定制御処理は終了する。
図１３は、計測条件判定処理の流れを示すフローチャートである。計測条件判定部２２４は、判定制御部２２５から呼び出されると、まず、次のステップＳ１３０１を実行する。
ステップＳ１３０１は、計測条件判定部２２４が想定条件テーブル２４２の類似度閾値の数値を取得するステップである。その後、計測条件判定部２２４は、全てのカラムについてステップＳ１３０２からステップＳ１３０４のループ処理を実行する。
ステップＳ１３０２は、計測条件判定部２２４が類似度テーブルのある条件カラムの数値（類似度）を取得するステップである。
ステップＳ１３０３は、計測条件判定部２２４がステップＳ１３０１で取得した類似度閾値とステップＳ１３０２で取得した類似度とを比較するステップである。比較の結果、類似度が類似度閾値以上ならば（ステップＳ１３０２；Ｙｅｓ）、ステップ１３０４に進む。類似度が類似度閾値未満ならば（ステップＳ１３０２；Ｎｏ）、ステップＳ１３０４に進まずステップＳ１３０２～ステップＳ１３０４のループ処理を終了する。
ステップＳ１３０４は、計測条件判定部２２４が、判定結果テーブルの条件カラムにtrueを記録する処理である。
ステップＳ１３０２～ステップＳ１３０４のループ処理を全てのカラムについて実行した後、計測条件判定部２２４は、ステップＳ１３０５に進む。
ステップＳ１３０５は、計測条件判定部２２４が、判定結果テーブルの全てのカラムがtrueであるか否かを判定するステップである。trueでないカラムがあるならば（ステップＳ１３０５；Ｎｏ）、ステップ１３０６に進む。全てのカラムがtrueであるならば（ステップＳ１３０５；Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０６に進まず処理を終了する。
ステップＳ１３０６は、計測条件判定部２２４が、深度テーブル２３１と骨格座標テーブル２３２を消去するステップである。ステップＳ１３０６の後、計測条件判定処理を終了する。
図１４は、Ｕ／Ｉ制御処理の流れを示すフローチャートである。Ｕ／Ｉ制御部２６０は、計測条件テーブル２４１を参照し（ステップＳ１４０１）、想定条件テーブル２４２を参照し（ステップＳ１４０２）、類似度テーブル２４３を参照し（ステップＳ１４０３）、判定結果テーブル２４４を参照する（ステップＳ１４０４）。
その後、Ｕ／Ｉ制御部２６０は、計測条件、想定条件、類似度、判定結果を示す計測条件確認画面を出力装置１１６に表示させる（ステップＳ１４０５）。ステップＳ１４０５の後、Ｕ／Ｉ制御部２６０は、計測条件判定の再実行を求める操作を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１４０６）。計測条件判定の再実行操作を受け付けたならば（ステップＳ１４０６；Ｙｅｓ）、Ｕ／Ｉ制御部２６０は、判定制御部２２５を呼び出す（ステップＳ１４０７）。
ステップＳ１４０７の後、もしくは計測条件判定の再実行操作を受け付けていない場合（ステップＳ１４０６；Ｎｏ）、Ｕ／Ｉ制御部２６０は、画面の表示を終了するか否かを判定する（ステップＳ１４０８）。画面の表示を終了しない場合には（ステップＳ１４０８；Ｎｏ）、ステップＳ１４０６に戻る。画面の表示を終了するならば（ステップＳ１４０８；Ｙｅｓ）、画面の表示の終了とともに、Ｕ／Ｉ制御を終了する。
図１５は、計測条件確認画面の構成の一例を示す説明図である。図１５に示した計測条件確認画面Ｄ１５００は、設置高、カメラ俯角、歩行距離及び進行方向の各項目について、想定値、計測値、類似度を対比させて表示している。また、類似度が類似度閾値を下回った設置高の項目に関しては、他の項目とは表示態様を異ならせることで、改善すべき項目であることを示している。
さらに、計測条件確認画面Ｄ１５００は、設置高、カメラ俯角、歩行距離及び進行方向に基づいて、対象と撮影装置２００の位置関係を示す図案を生成して表示し、計測条件判定の再実行を求めるための「再計算」ボタンを設けている。
この計測条件確認画面Ｄ１５００により、操作者は、設置高の改善が必要であることを認識することができる。そして、撮影装置２００の設置高を変更し、再度の撮影を行って再計算ボタンを操作すると、変更後の計測条件の評価結果が表示される。これを繰り返すことで、計測条件を想定条件に近づけることが可能である。
本実施例２によれば、計測装置１１０は、計測条件の類似度を用いることで、撮影場所の制限に応じて計測条件を選択して修正することができる。これにより、大量のデータを収集することなく、撮影場所の制限を考慮しながら、高信頼な分析を実現することが可能となる。
上述してきたように、実施例に開示した計測システムは、対象の計測データを取得する計測データ取得部としてのセンサ１１７と、前記計測データを処理する処理部としてのプロセッサ１１１とを有し、前記処理部は、前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定し、前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定し、前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求め、前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定する。
かかる構成及び動作により、計測システムは、大量のデータを収集することなく、撮影場所の制限を考慮しながら、対象の状態の評価に係るデータを効率的に収集することできる。
また、一例として、前記計測データは、前記対象の歩行を時系列に沿って計測したデータである。この場合、前記計測条件は、前記歩行の進行方向及び／又は距離を含むことができる。
かかる構成及び動作により、歩行の様子、すなわち歩様から対象の状態を評価するためのデータを収集できる。
また、一例として、前記計測データは、カメラにより前記対象を撮影した撮影データを含み、前記計測条件は、前記カメラの設置高さ及び／又は撮影方向を含む。また、前記計測データは、前記撮影データに対応付けられた深度データをさらに含んでもよい。
かかる構成及び動作により、カメラの撮影条件が類似するデータを効率的に収集することができる。
また、開示の計測システムは、前記計測条件と前記想定条件とを対比表示することができる。このため、計測条件を容易に修正し、想定条件に近づけることができる。
また、一例として、前記処理部は、前記計測条件と前記想定条件の差分を正規化した値を用いて前記類似度を求める。また、一例として、前記処理部は、前記類似度と類似度閾値とを比較して前記選定を行う。このため、計測条件が想定条件にどの程度類似するかを簡易に評価し、想定条件に類似する計測条件の下で得られた計測データを選定することができる。
また、一例として、前記処理部は、前記対象の健康状態の評価に係るデータを選定する。選定されたデータは、機械学習モデルの学習及び／又は前記機械学習モデルによる前記健康状態の評価に用いることができる。かかる構成によれば、対象の健康指標を定量化することに寄与する。
以上、本発明の幾つかの実施例を説明したが、それらは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をそれらの実施例に限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。
例えば、上記の各実施例では、全ての項目の類似度が類似度閾値以上である計測データを選定する構成を示したが、複数の項目を総合して１つの評価値をもとめ、この評価値により選定を行ってもよい。
また、上記実施例２では、計測データの選定を行う構成に計測条件を評価する構成を付加する場合を示したが、計測条件の評価のみを行う構成として実施してもよい。
また、上記実施例２では、計測装置１１０の操作者に対して計測条件確認画面を出力する構成を示したが、分析装置１００の操作者に計測条件確認画面を出力し、分析装置１００の操作者が計測装置１１０の操作者に計測条件の改善を指示するように構成してもよい。
また、上記の各実施例では、センサ１１を計測データ取得部の具体例として説明を行ったが、計測データ取得部はセンサそのものである必要はない。たとえば計測済みのデータを読み込む、他の装置から受信するなど、任意の方法で計測データを取得する構成を採用することができる。
１００：分析装置、１０１：プロセッサ、１０２：メモリ、１０３：記憶装置、１０４：ネットワークインターフェース、１１０：計測装置、１１１：プロセッサ、１１２：メモリ、１１３：記憶装置、１１４：ネットワークインターフェース、１１５：入力装置、１１６：出力装置、１１７：センサ、１２０：ネットワーク、２００：撮影装置、２１０：計測部、２１１：深度記録部、２１２：骨格座標推定部、２２０：判定部、２２１：計測条件推定部、２２２：類似度計算部、２２３：分析対象選定部、２２４：計測条件判定部、２２５：判定制御部、２３０：計測ＤＢ、２３１：深度テーブル、２３２：骨格座標テーブル、２４０：判定ＤＢ、２４１：計測条件テーブル、２４２：想定条件テーブル、２４３：類似度テーブル、２４４：判定結果テーブル、２５０：分析ＤＢ、２５１：分析対象テーブル、２６０：Ｕ／Ｉ制御部

Claims (13)

  1. 対象の計測データを取得する計測データ取得部と、
    前記計測データを処理する処理部とを有し、
    前記処理部は、
    前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定し、
    前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定し、
    前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求め、
    前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定する
    ことを特徴とする計測システム。
  2. 前記計測データは、前記対象の歩行を時系列に沿って計測したデータであることを特徴とする請求項１に記載の計測システム。
  3. 前記計測条件は、前記歩行の進行方向及び／又は距離を含むことを特徴とする請求項２に記載の計測システム。
  4. 前記計測データは、カメラにより前記対象を撮影した撮影データを含み、前記計測条件は、前記カメラの設置高さ及び／又は撮影方向を含むことを特徴とする請求項１に記載の計測システム。
  5. 前記計測データは、前記撮影データに対応付けられた深度データをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の計測システム。
  6. 前記計測条件と前記想定条件とを対比表示する出力制御部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の計測システム。
  7. 前記処理部は、前記計測条件と前記想定条件の差分を正規化した値を用いて前記類似度を求めることを特徴とする請求項１に記載の計測システム。
  8. 前記処理部は、前記類似度と類似度閾値とを比較して前記選定を行うことを特徴とする請求項１に記載の計測システム。
  9. 前記処理部は、前記対象の健康状態の評価に係る計測データを選定することを特徴とする請求項１に記載の計測システム。
  10. 前記選定されたデータを、機械学習モデルの学習及び／又は前記機械学習モデルによる前記健康状態の評価に用いることを特徴とする請求項９に記載の計測システム。
  11. 対象の計測データを取得する計測データ取得部と、
    前記計測データを処理する処理部とを有し、
    前記処理部は、
    前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定し、
    前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定し、
    前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求め、
    前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定する
    ことを特徴とする計測装置。
  12. 対象の計測データを取得する計測データ取得ステップと、
    前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定する骨格推定ステップと、
    前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定する条件推定ステップと、
    前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求める類似度算定ステップと、
    前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定する選定ステップと
    を含むことを特徴とする計測データ処理方法。
  13. コンピュータに、
    対象の計測データを受け付けるプロセスと、
    前記計測データから前記対象である生体の骨格を推定するプロセスと、
    前記骨格の推定結果を用いて前記計測データに係る計測条件を推定するプロセスと、
    前記計測条件と予め想定された想定条件との類似度を求めるプロセスと、
    前記類似度に基づいて前記対象の状態の評価に係る計測データを選定するプロセスと
    を実行させることを特徴とする計測データ処理プログラム。
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