JP2023177885A - Information processing device, information processing system, and information processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、情報処理装置、情報処理システム、および、情報処理方法に関する。 The present disclosure relates to an information processing device, an information processing system, and an information processing method.
従来、各種施設において事故の発生を防止することが求められている。たとえば、特開2011-186988号公報(特許文献1)は、「病院内において、能力が異なる個々の患者について事故(転倒事故等)が発生し易い状況を把握し、当該状況を回避するための具体的な対策を患者毎に立案すること」を目的としたシステムを開示している。 Conventionally, it has been required to prevent the occurrence of accidents in various facilities. For example, Japanese Patent Application Laid-open No. 2011-186988 (Patent Document 1) states, ``In a hospital, it is necessary to understand situations where accidents (fall accidents, etc.) are likely to occur among individual patients with different abilities, and to avoid such situations. The company discloses a system whose purpose is to devise specific countermeasures for each patient.
また、近年、我が国では高齢化が進んでおり、介護を必要とする要介護者が増加傾向にある。そのため、介護施設または住宅等においても事故の発生を防止することが求められている。 Furthermore, in recent years, Japan's population has been aging, and the number of people requiring care is increasing. Therefore, there is a need to prevent accidents even in nursing care facilities, residences, etc.
転倒は、高齢者のクオリティ・オブ・ライフ(QOL:Quality of Life)を著しく低下させるリスクとして知られている。高齢者施設において、施設のスタッフの目が届かない居室での転倒予防は大きな課題となっている。 Falls are known to pose a risk of significantly reducing the quality of life (QOL) of elderly people. In elderly care facilities, preventing falls in living rooms, which are out of the reach of facility staff, is a major issue.
居室内での転倒リスクが高いと考えられている箇所として、一般的には、トイレ、ベッド周り、タンス前等が挙げられる。しかしながら、このような箇所はあくまで一般的に考えられている箇所にすぎない。転倒リスクが高い場所は、各高齢者の状態(生活、行動パターン)にも依存する。それゆえ、現実には、施設のスタッフは、個々の居室のどこが危険なのか、転倒を防止するためにはどのような対策を立てればよいのかを把握しかねている。 Locations in the living room that are considered to have a high risk of falling include the toilet, around the bed, and in front of wardrobes. However, such locations are only locations that are generally considered. Places with a high risk of falling also depend on the condition (lifestyle, behavioral patterns) of each elderly person. Therefore, in reality, facility staff have a hard time grasping which parts of individual living rooms are dangerous and what measures should be taken to prevent falls.
本開示は、上記の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、居室内等の所定の領域における、高齢者等の対象者が転倒する虞のある危険な領域を特定可能な情報処理装置、情報処理システム、および、情報処理方法を提供することにある。 The present disclosure has been made in view of the above-mentioned problems, and its purpose is to provide information that can identify dangerous areas where subjects such as elderly people may fall in a predetermined area such as a living room. An object of the present invention is to provide a processing device, an information processing system, and an information processing method.
本開示のある局面に従うと、情報処理装置は、対象者の所定領域内での行動指標を取得する取得部と、行動指標に基づき、所定領域内において対象者が転倒する虞のある危険領域を特定する特定部と、危険領域を示す危険領域情報を出力する出力部とを備える。 According to an aspect of the present disclosure, the information processing device includes an acquisition unit that acquires a behavior index of a subject within a predetermined area, and a dangerous area where the subject may fall within the predetermined area based on the behavior index. The device includes a specifying unit that specifies the dangerous area, and an output unit that outputs dangerous area information indicating the dangerous area.
好ましくは、行動指標は、行動指標が取得された時刻と関連付けられている。特定部は、予め定められた時間帯毎に危険領域を特定する。時間帯が指定されると、出力部は、指定された時間帯における危険領域情報を出力する。 Preferably, the behavioral indicator is associated with the time at which the behavioral indicator was obtained. The identification unit identifies a dangerous area for each predetermined time period. When a time period is specified, the output unit outputs dangerous area information in the specified time period.
好ましくは、危険領域は、1以上の要素領域を含む。特定部は、行動指標に基づき、各要素領域における危険度を算出する。危険領域情報は、各要素領域の危険度を示す危険度情報を含む。 Preferably, the risk area includes one or more element areas. The identification unit calculates the degree of risk in each element area based on the behavioral index. The risk area information includes risk level information indicating the level of risk of each element area.
好ましくは、取得部は、所定領域における対象者の移動態様を示す移動情報に基づき、行動指標を取得する。行動指標は、歩行速度、ふらつき、立ち止まり、および行き来の繰り返しの少なくとも1つを含む。 Preferably, the acquisition unit acquires the behavioral index based on movement information indicating the movement mode of the subject in the predetermined area. The behavioral indicators include at least one of walking speed, staggering, stopping, and repeated back and forth.
好ましくは、移動情報は、対象者の移動の軌跡を示した軌跡情報である。
好ましくは、所定領域は、対象者の居室である。危険領域は、対象者が転倒する可能性のある領域である。
Preferably, the movement information is trajectory information indicating a movement trajectory of the subject.
Preferably, the predetermined area is the subject's room. A dangerous area is an area where a subject may fall.
好ましくは、情報処理装置は、サーバー装置である。出力部は、情報処理装置に通信可能に接続された端末装置に、危険領域情報を送信する。 Preferably, the information processing device is a server device. The output unit transmits the dangerous area information to a terminal device communicably connected to the information processing device.
本開示の他の局面に従うと、情報処理システムは、所定領域をセンシングするセンシング装置と、センシング装置からセンシング結果を取得するサーバー装置と、サーバー装置と通信可能な端末装置とを備える。サーバー装置は、センシング結果に基づいて、対象者の所定領域内での行動指標を取得する。サーバー装置は、行動指標に基づいて、所定領域内において対象者が転倒する虞のある危険領域を特定する。サーバー装置は、危険領域を示す危険領域情報を、端末装置に出力する。 According to another aspect of the present disclosure, an information processing system includes a sensing device that senses a predetermined area, a server device that acquires sensing results from the sensing device, and a terminal device that can communicate with the server device. The server device obtains a behavioral index of the subject within a predetermined area based on the sensing results. The server device identifies a dangerous area where the subject may fall within the predetermined area based on the behavioral index. The server device outputs dangerous area information indicating the dangerous area to the terminal device.
本開示のさらに他の局面に従うと、情報処理方法は、対象者の所定領域内での行動指標を取得するステップと、行動指標に基づき、所定領域内において対象者が転倒する虞のある危険領域を特定するステップと、危険領域を示す危険領域情報を出力するステップとを備える。 According to still another aspect of the present disclosure, an information processing method includes the steps of: acquiring a behavior index of a subject within a predetermined area; and a dangerous area where the subject may fall within the predetermined area based on the behavior index. and outputting dangerous area information indicating the dangerous area.
本開示によれば、居室内等の所定の領域における、高齢者等の対象者が転倒する虞のある危険な領域を特定可能となる。 According to the present disclosure, it is possible to specify a dangerous area where a subject such as an elderly person may fall in a predetermined area such as a living room.
情報処理システムとしての介護支援システム1について、以下、図を参照しながら説明する。以下に説明する実施の形態において、同一の部品、相当部品に対しては、同一の参照番号を付し、重複する説明は繰り返さない場合がある。なお、これ以降の説明では、複数の同一の構成に対して言及する場合、構成123A,123Bのように表現することがある。また、それらを総称する場合は、構成123と表現する。
The nursing
<A.システム構成>
図1は、介護支援システム1の構成の一例を示す図である。介護支援システム1は、主に高齢者のいる住居、特別老人ホームや介護施設等(以下、総称して「施設」と呼ぶ)で使用されることを想定している。以降の説明において、施設内で介護を受ける側である被介護者を「利用者」と呼ぶ。さらに、施設内で介護作業を行う側の介護者を「スタッフ」と呼ぶ。利用者が、データー取得の対象者となる。
<A. System configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a nursing
図1に示されるように、介護支援システム1が利用される施設1000は、複数の居室900A,900Bを有する。居室900Aは、利用者800Aに割当てられている。居室900Bは、利用者800Bに割当てられている。図1の例では、居室の数は2であるが、当該数はこれに限定されない。
As shown in FIG. 1, a
介護支援システム1は、センサーボックス100A,100Bと、サーバー装置200と、アクセスポイントAPと、端末装置300A,300Bとを備える。介護支援システム1では、センサーボックス100A,100Bと、サーバー装置200と、アクセスポイントAPとが、ネットワークNWを介して接続される。
The
端末装置300Aは、スタッフ810Aによって利用される。端末装置300Bは、スタッフ810Bによって利用される。端末装置300A,300Bは、典型的には、スマートフォン、タブレット等の携帯可能な機器である。端末装置300A,300Bは、アクセスポイントAPを介してネットワークNWに接続される。
センサーボックス100Aは、居室900Aに設置されている。センサーボックス100Bは、居室900Bに設置されている。詳しくは、センサーボックス100A,100Bは、それぞれ、居室900Aの天井、居室900Bの天井に設置されている。センサーボックス100A,100Bは、ネットワークNWを介して、サーバー装置200と通信可能である。
本例では、居室900A,900Bは、設備として、ベッド910と、テレビ920(詳しくは、テレビ台およびテレビ)と、箪笥930と、洗面台(図示せず)を有するトイレルーム940と含む。洗面台は、トイレルーム940の外に設けられていてもよい。なお、これに限定されず、居室900A,900Bに、図示しない家具および設備等が設置されていてもよい。
In this example, the
センサーボックス100Aは、居室900A内の物体の挙動を検出するためのセンサーを内蔵する。本例では、センサーとして、被写体を撮像するカメラが用いられる。なお、これに限定されず、対象物の動作を検出するドップラーセンサーをカメラの代わり利用することも可能である。
The
また、センサーボックス100Aは、カメラと、ドップラーセンサーとを備えていてもよい。なお、センサーボックス100Bは、センサーボックス100Aと同様の構成を有するため、ここでは説明を行わない。
Further, the
<B.ハードウェア構成>
図2は、介護支援システム1を構成する各機器のハードウェア構成を説明するための図である。具体的には、図2は、センサーボックス100と、サーバー装置200と、端末装置300とのハードウェア構成を示す図である。
<B. Hardware configuration>
FIG. 2 is a diagram for explaining the hardware configuration of each device configuring the nursing
(b1.センサーボックス100)
センサーボックス100は、制御装置101と、ROM(Read Only Memory)102と、RAM(Random Access Memory)103と、通信インターフェイス104と、カメラ105と、記憶装置109とを備える。
(b1. Sensor box 100)
The
制御装置101は、センサーボックス100の全体的な動作を制御する。制御装置101は、たとえば、少なくとも1つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも1つのCPU(Central Processing Unit)、少なくとも1つのASIC(Application Specific Integrated Circuit)、少なくとも1つのFPGA(Field Programmable Gate Array)、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。
通信インターフェイス104には、アンテナ(図示せず)などが接続される。センサーボックス100は、当該アンテナを介して、外部の通信機器との間でデーターをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、サーバー装置200、端末装置300、アクセスポイントAP、その他の通信端末などを含む。なお、センサーボックス100は、ネットワークNWに無線で接続されていてもよいし、有線で接続されていてもよい。
An antenna (not shown) or the like is connected to the
カメラ105は、一実現例では、近赤外カメラである。近赤外カメラは、近赤外光を投光するIR(Infrared)投光器を含む。近赤外カメラが用いられることにより、夜間でも居室900の内部を表わす画像が撮影され得る。他の実現例では、カメラ105は、可視光のみを受光する監視カメラである。さらに他の実現例では、カメラ105として、3Dセンサーやサーモグラフィーカメラが用いられてもよい。
なお、センサーボックス100がドップラーセンサー(図示せず)を備える構成の場合、ドップラーセンサーとして、たとえばマイクロ波ドップラーセンサーを用いることができる。ドップラーセンサーは、電波を放射及び受信して、居室900内の物体の挙動(動作)を検出する。
Note that when the
記憶装置109は、たとえば、ハードディスクや外付けの記憶装置などの記憶媒体である。記憶装置109は、制御装置101によって実行されるプログラム、および、当該プログラムの実行に利用される各種のデーターを格納する。
The
なお、広義には、センサーボックス100が「センシング装置」の一例である。狭義には、カメラ105またはドップラーセンサーが「センシング装置」の一例である。
Note that, in a broad sense, the
(b2.サーバー装置200)
サーバー装置200は、制御装置201と、ROM202と、RAM203と、通信インターフェイス204と、表示インターフェイス205と、操作インターフェイス207と、記憶装置209とを含む。
(b2. Server device 200)
制御装置201は、サーバー装置200の全体的な動作を制御する。制御装置201は、たとえば、少なくとも1つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも1つのCPU、少なくとも1つのASIC、少なくとも1つのFPGA、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。
The
通信インターフェイス204には、アンテナ(図示せず)などが接続される。サーバー装置200は、当該アンテナを介して、外部の通信機器との間でデーターをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、センサーボックス100を含む。
An antenna (not shown) or the like is connected to the
表示インターフェイス205は、ディスプレイ206と接続され、制御装置201などからの指令に従って、ディスプレイ206に対して、画像を表示するための画像信号を送出する。
The
操作インターフェイス207は、たとえば、USB(Universal Serial Bus)端子であり、入力デバイス208に接続される。操作インターフェイス207は、入力デバイス208からのユーザー操作を示す信号を受ける。入力デバイス208、たとえば、マウス、キーボード、タッチパネル、またはユーザーの入力操作を受け付けることが可能なその他の装置である。
The
記憶装置209は、たとえば、ハードディスクや外付けの記憶装置などの記憶媒体である。一実現例では、記憶装置209は、制御装置201によって実行されるプログラムを格納するが、当該プログラムは、制御装置201がアクセス可能な他の記憶装置に格納されていてもよい。
The
(b3.端末装置300)
端末装置300は、制御装置301と、RAM303と、通信インターフェイス304と、ディスプレイ305と、入力デバイス306と、不揮発性メモリー309とを含む。
(b3. Terminal device 300)
制御装置301は、端末装置300の全体的な動作を制御する。制御装置301は、たとえば、少なくとも1つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも1つのCPU、少なくとも1つのASIC、少なくとも1つのFPGA、またはそれらの組み合わせなどによって構成される。
通信インターフェイス304には、アンテナ(図示せず)などが接続される。端末装置300は、当該アンテナおよびアクセスポイントAP(図1)を介して、外部の通信機器との間でデーターをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、サーバー装置200などを含む。
An antenna (not shown) or the like is connected to the
ディスプレイ305は、たとえば有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイによって実現される。入力デバイス306は、たとえばディスプレイ305に重ねられたタッチセンサー(具体的には、タッチパネル)によって実現される。当該タッチセンサーは、端末装置300に対する各種操作をタッチ操作で受け付け、当該操作の内容を制御装置301へ出力する。
The
不揮発性メモリー309は、たとえば、eMMC(Embedded MultiMediaCard)などの記憶媒体である。一例として、不揮発性メモリー309は、制御装置301によって実行されるプログラムを格納するが、当該プログラムは、制御装置301がアクセス可能な記憶装置であれば、不揮発性メモリー309以外の記憶装置に格納されていてもよい。
なお、介護支援システム1は、センサーボックス100A,100Bの代わりに、動画像をサーバー装置200に送信可能なカメラ(単体)を備えていてもよい。
Note that the nursing
<C.居室900の撮像によって得られる情報>
図3は、カメラ105を用いた居室900の撮像によって得られる情報の一例を示す図である。図3に示されるように、画像Rは、カメラ105によって撮影された画像に、利用者800の移動態様を示す移動情報に基づく画像を重畳させた画像である。図3では、「移動情報」の一例として、利用者800の移動の軌跡400(「行動導線」とも称される)を表した軌跡情報を示している。詳しくは、画像Rは、利用者800が不在のときの居室900の画像に対して、軌跡400を重畳させた画像である。
<C. Information obtained by imaging the living room 900>
FIG. 3 is a diagram showing an example of information obtained by imaging the living room 900 using the
軌跡情報は、2次元の座標と時刻情報とが関連付けられた情報である。軌跡情報は、サーバー装置200によって生成される。画像Rを表示するための画像データーは、サーバー装置200によって生成される。画像Rは、端末装置300A,300B等にて表示される。
The trajectory information is information in which two-dimensional coordinates and time information are associated. The trajectory information is generated by the
以下では、居室900のうち、図3に示されるように、カメラ105によって撮像された領域を「撮像領域W」とも称する。また、行動領域と危険領域とについて説明する。行動領域と危険領域とは、居室900内(詳しくは、撮像領域W内)の領域である。「行動領域」は、利用者800が存在(通過を含む)した領域である。「危険領域」は、利用者800が転倒する虞のある領域である。なお、任意の時間帯における危険領域は、当該時間帯における行動領域に含まれる。
Hereinafter, the area of the living room 900 that is imaged by the
<D.行動領域>
図4は、撮像領域Wを複数の要素領域Eに区分した図である。図4に示されるように、本例では、要素領域Eは矩形状の領域である。サーバー装置200は、要素領域E単位で行動領域か否かを判定する。詳しくは、サーバー装置200は、カメラ105による撮像によって得られた軌跡情報に基づき、要素領域E毎に行動領域か否かを判定する。
<D. Action area>
FIG. 4 is a diagram in which the imaging region W is divided into a plurality of element regions E. As shown in FIG. 4, in this example, the element area E is a rectangular area. The
図5は、利用者800の昼間の時間帯の行動領域Mを示した図である。なお、昼間の時間帯としては、たとえば、午前7時から午後7時までの時間帯が挙げられる。図5に示されるように、サーバー装置200は、上記時間帯における軌跡情報に基づき、撮像領域Wのうちから利用者800の行動領域Mを特定する。
FIG. 5 is a diagram showing the activity area M of the user 800 during the daytime. Note that the daytime time period includes, for example, the time period from 7 a.m. to 7 p.m. As shown in FIG. 5, the
本例においては、行動領域Mに含まれる要素領域Eを、4つの種別のハッチングを用いて4つのレベルに区分している。図5の例では、利用者800がいる時間が長いほど、ハッチングの密度を濃くしている。行動領域Mのうち、最も密なハッチングを施している領域m1,m2,m3,m4が、上記の時間帯において利用者800が長時間(一定時間以上)存在した領域である。 In this example, the element area E included in the action area M is divided into four levels using four types of hatching. In the example of FIG. 5, the longer the user 800 is present, the denser the hatching becomes. Of the action areas M, the densely hatched areas m1, m2, m3, and m4 are areas where the user 800 was present for a long time (more than a certain time) during the above time period.
本例では、図示の便宜上、ハッチングの密度の大小を用いて利用者800が各要素領域Eにいる時間の長短を表現しているが、典型的には、予め定められた色によるベタ塗り(タイル塗り)の濃淡を用いて利用者800が各要素領域Eにいる時間の長短が表わされる。また、コンターマップを用いて利用者800が各要素領域Eにいる時間の長短を表わしてもよい。なお、各要素領域Eにいる時間の長短をスタッフ810が認識可能であれば、各要素領域Eの表示態様は特に限定されない。 In this example, for convenience of illustration, the length of time the user 800 is in each element area E is expressed using the density of hatching. The length of time that the user 800 is in each element area E is expressed using the shading of the tiles. Further, the length of time the user 800 is in each element area E may be expressed using a contour map. Note that the display mode of each element area E is not particularly limited as long as the staff 810 can recognize the length of time spent in each element area E.
次に、行動領域Mの特定方法について説明する。行動領域Mは、ある時間帯において利用者800が存在(通過を含む)した複数の要素領域Eの集合である。 Next, a method for specifying the action area M will be explained. The action area M is a set of multiple element areas E in which the user 800 exists (including passes through) during a certain time period.
サーバー装置200は、ある時間帯の軌跡400と重複する要素領域Eを、当該時間帯における行動領域として特定する。サーバー装置200においては、各要素領域E(詳しくは、要素領域Eの識別情報等)に対して、利用者800が存在した時刻情報が関連付けされる。たとえば、複数回の利用者800が通過した要素領域Eには、複数回分の時刻情報が関連付けて記憶される。それゆえ、サーバー装置200は、時間帯毎(たとえば、午前7時から午後7時の時間帯、午前0時から午前5時までの時間帯等)の行動領域Mを特定できる。
The
<E.危険領域>
行動領域Mと同様、サーバー装置200は、要素領域E単位で危険領域か否かを判定する。詳しくは、行動領域Mと同様、サーバー装置200は、ある時間帯の軌跡400に基づき、複数の要素領域Eの各々が当該時間帯における危険領域か否かを判定する。このように、危険領域は、サーバー装置200によって、「利用者800にとって危険な領域」と判定された領域である。
<E. Dangerous area>
Similar to the action area M, the
図6は、利用者800の夜間における所定の時間帯の危険領域を示した図である。なお、図6の例では、一例として、午前0時から午前5時までの時間帯の危険領域を示している。図6に示されるように、サーバー装置200は、上記時間帯における軌跡情報に基づき、撮像領域Wのうちから利用者800が転倒する虞のある危険領域Dを特定する。本例では、サーバー装置200は、危険領域Dとして、2つの領域Da,Dbを特定している。なお、領域Daは、100個以上の要素領域Eを含む。領域Dbは、2つの要素領域Eを含む。
FIG. 6 is a diagram showing the dangerous area of the user 800 during a predetermined time period at night. In addition, in the example of FIG. 6, the dangerous area of the time zone from 0:00 a.m. to 5:00 a.m. is shown as an example. As shown in FIG. 6, the
図6においても図5と同様に、行動領域Mに含まれる要素領域Eを、4つの種別のハッチングを用いて4つに区分している。上述したように、最も密なハッチングを施している箇所が、危険領域Dに該当する。 In FIG. 6 as well, similarly to FIG. 5, the element region E included in the action region M is divided into four sections using four types of hatching. As described above, the area with the densest hatching corresponds to the dangerous area D.
本例においては、危険領域Dに含まれる要素領域Eの危険度を、4つの種別のハッチングを用いて4つの危険レベルに区分している。図6の例では、利用者800にとって危険度が高い領域(店頭の虞が高い領域)ほど、ハッチングの密度を濃くしている。危険領域Dのうち、最も密なハッチングを施している領域d1,d2,d3が、利用者800にとって最も危険レベルの高い領域である。 In this example, the degree of danger of the elemental region E included in the dangerous region D is divided into four danger levels using four types of hatching. In the example of FIG. 6, the higher the risk for the user 800 (area where there is a higher risk of being a storefront), the denser the hatching becomes. Of the dangerous area D, the areas d1, d2, and d3 with the densest hatching are the areas with the highest level of danger for the user 800.
本例では、図示の便宜上、ハッチングの密度の大小を用いて利用者800にとっての各要素領域E(すなわち場所)の危険レベルを表現しているが、典型的には、予め定められた色によるベタ塗り(タイル塗り)の濃淡を用いて各要素領域Eの危険レベルが表わされる。また、コンターマップを用いて各要素領域Eの危険レベルを表わしてもよい。なお、各要素領域Eの危険レベルをスタッフ810が認識可能であれば、各要素領域Eの表示態様は特に限定されない。 In this example, for convenience of illustration, the level of danger of each element area E (i.e., location) for the user 800 is expressed using the density of hatching, but typically, it is expressed by a predetermined color. The danger level of each element area E is expressed using the shading of solid painting (tile painting). Further, the risk level of each element region E may be expressed using a contour map. Note that the display mode of each element area E is not particularly limited as long as the staff 810 can recognize the danger level of each element area E.
なお、図6においては、ベッド910の部分が危険領域を示す態様で表示されている。しかしながら、夜間の時間帯であるため、利用者800はベッド910で寝ていることが想定される。それゆえ、スタッフ810は、領域d1が真の危険領域でないと判断できる。したがって、夜間においては、トイレルーム940の横側の領域d2と前側の領域d3とが、危険レベルの最も高い危険領域であることが分かる。
In addition, in FIG. 6, a portion of the
次に、危険領域Dの特定方法について説明する。危険領域Dは、上述したように、利用者800にとって、転倒の虞のある領域である。 Next, a method for identifying the dangerous area D will be explained. As described above, the dangerous area D is an area where the user 800 may fall.
サーバー装置200は、居室900内(詳しくは、撮像領域W内)での行動指標に基づき、居室900内(詳しくは、撮像領域W内)における危険領域Dを特定する。サーバー装置200は、行動指標に基づき、各要素領域Eにおける危険度をさらに特定する。
The
詳しくは、サーバー装置200は、居室900における利用者800の移動態様を示す移動情報(本例では、軌跡情報)に基づき、行動指標を取得(算出)する。行動指標は、歩行速度、ふらつき、立ち止まり、行き来の繰り返し、および移動先の少なくとも1つを含む。
Specifically, the
歩行速度、ふらつき、立ち止まり、行き来の繰り返し、および移動先のうち、ふらつきと、立ち止まりとが、転倒の要因と考えられる。そこで、本例では、サーバー装置200は、ふらつきと、立ち止まりとに着目して、要素領域E毎の危険度を算出する。転倒は、進行方向を変えるとき(いったん止まる)、用事で立ち止まった後に発生しやすいため、立ち止まりも転倒の要因となるためである。なお、移動先とは、行動領域Mを示すものであり、軌跡400が重畳している要素領域Eによって特定される場所(たとえば、トイレルーム940)である。
Of walking speed, unsteadiness, stopping, repeated going back and forth, and destination, unsteadiness and stopping are considered to be factors that cause falls. Therefore, in this example, the
サーバー装置200は、ふらつきが発生した場合には、ふらつきが発生した箇所に対応する要素領域Eに、ふらつきが発生した時刻情報とともにポイントを付与する(紐付ける)。本例では、サーバー装置200は、ふらつきが大きいほど、高いポイントを付与する。このように、サーバー装置200は、ふらつき度合いを数値化する。1回のふらつきが2つ以上の要素領域Eに跨がる場合には、サーバー装置200は、当該2つ以上の要素領域Eにポイントを付与してもよいし、ふらつきの開始位置に対応する1つの要素領域Eにだけポイントを付与してもよい。なお、通常、真っ直ぐ歩いていることは少ないため、ふらつきは、常時検出される。
When wobbling occurs, the
利用者800が検出された要素領域Eの座標を線分で結んだ軌跡と、当該軌跡を平滑化して得られた直線または曲線との離間距離(詳しくは面積)に基づき、ふらつきの大きさを検出できる。ふらつきの大きさを検出する技術は公知であるため、ここでは、詳細な説明を行わない。 The magnitude of the wobbling is calculated based on the distance (more specifically, the area) between a trajectory connecting the coordinates of the detected element region E by a line segment and a straight line or curve obtained by smoothing the trajectory. Can be detected. Since the technique for detecting the magnitude of wobbling is well known, a detailed explanation will not be given here.
同様に、サーバー装置200は、立ち止まりが発生した場合には、利用者800が立ち止まった箇所に対応する要素領域Eに、立ち止まり生じた時刻情報とともにポイントを付与する。
Similarly, when the user 800 stops, the
サーバー装置200においては、時間の経過とともに、各要素領域Eに対してポイントが加算されていく。このポイントが危険度となる。要素領域Eに紐付けられたポイントは時刻情報を有する。それゆえ、サーバー装置200は、時間帯毎(たとえば、午前7時から午後7時の時間帯、午前0時から午前5時までの時間帯等)のポイントの総数を算出できる。
In the
サーバー装置200は、算出されたポイント(すなわち危険度)と複数の閾値とを用いて、各要素領域Eの危険度を複数の危険レベル(図6の例では4つの危険レベル)に区分する。
The
なお、上記においては、サーバー装置200は、ふらつきと、立ち止まりとに着目して、要素領域E毎の危険度を算出したが、いずれか一方のみに基づいて危険度を算出してもよい。すなわち、サーバー装置200は、ふらつきまたは立ち止まりに基づいて、危険領域Dを特定してもよい。
Note that, in the above, the
上記に限定されず、サーバー装置200は、歩行速度等の他の指標も加味して、危険度を算出してもよい。たとえば、歩行速度については、速度が大きく変化した要素領域Eに対してポイントを付与してもよい。
The present invention is not limited to the above, and the
(軌跡の重畳)
図7は、図6に示した画像に、指定された時間帯の軌跡を重畳した図である。詳しくは、図7は、午前0時から午前5時までの時間帯の危険領域Dを表す画像に、午前0時から午前5時までの時間帯のうちの一部の時間帯(たとえば、午前1時から午前2時の間の数分間)の軌跡を重畳した図である。
(Superimposition of trajectories)
FIG. 7 is a diagram in which the trajectory of a designated time period is superimposed on the image shown in FIG. 6. More specifically, in FIG. It is a diagram in which trajectories for several minutes between 1:00 and 2:00 a.m. are superimposed.
詳細については後述するが、軌跡の時間帯の指定は、スタッフ810によってなされる。軌跡の時間帯の指定は、危険領域Dの時間帯とは別に指定可能である。施設1000のスタッフ810は、図7に示す画像を参照することにより、危険領域Dとともに、スタッフ810が所望する時間帯の利用者800の移動態様を知ることができる。以下では、上述した処理を行うためのより詳しい構成について説明する。
Although details will be described later, the time period of the trajectory is specified by the staff member 810. The time zone of the trajectory can be specified separately from the time zone of the dangerous area D. By referring to the image shown in FIG. 7, the staff 810 of the
<F.機能的構成>
図8は、介護支援システム1を構成するサーバー装置200と端末装置300との機能的構成を説明するための機能ブロック図である。図8に示されるように、サーバー装置200は、取得部210と、特定部220と、出力部230とを備える。取得部210は、軌跡生成部211と軌跡解析部212とを含む。特定部220は、行動指標蓄積部221と、危険度算出部222とを含む。
<F. Functional configuration>
FIG. 8 is a functional block diagram for explaining the functional configuration of the
端末装置300は、上述したように、制御装置301と、ディスプレイ305と、入力デバイス306とを備える。制御装置301は、入力受付部311と、取得部312と、表示制御部313とを備える。以下では、先ず、サーバー装置200について説明をし、その後、端末装置300の説明を行う。
The
(f1.サーバー装置200)
(1)取得部210の処理
取得部210は、センサーボックス100から画像データーを取得する。なお、画像データは、カメラ105による撮像により得られたものである。取得部210は、利用者800の居室900内での行動指標を取得する。詳しくは、取得部210は、居室900における利用者800の移動態様を示す移動情報(本例では、利用者800の移動の軌跡を表した軌跡情報)に基づき、行動指標を取得する。取得部210は、取得された行動指標を特定部220に送る。
(f1. server device 200)
(1) Processing of the
詳しくは、取得部210内の軌跡生成部211は、センサーボックス100から取得した画像データーに基づき軌跡情報を生成する。軌跡情報は、複数の座標値と、各座標値に対応付けられた時刻情報とを含む。軌跡情報の生成方法は、公知であるため、ここでは具体的な生成方法を説明しない。
Specifically, the
軌跡解析部212は、軌跡情報を解析することにより、行動指標を特定する。行動指標は、上述したように、歩行速度、ふらつき、立ち止まり、行き来の繰り返し、および移動先を含む。各行動指標は、当該行動指標が取得された要素領域Eに関連付けられている。各行動指標は、当該行動指標が取得された時刻にも関連付けられている。
The
取得部210は、行動指標を、要素領域Eの識別情報と、時刻情報とに関連付けて特定部220に送る。さらに、取得部210は、時間帯毎の行動領域Mおよび危険領域Dを特定可能とするために、軌跡情報を特定部220に送る。
The
(2)特定部220の処理
特定部220は、行動指標に基づき居室900内における危険領域Dを特定する。特定部220は、特定した危険領域Dを示す危険領域情報を出力部230に送る。なお、危険領域Dは、上述したように、利用者800が転倒する虞のある領域である。
(2) Processing of the
詳しくは、特定部220は、端末装置300からの指示(後述する、危険領域Dの表示指示)に基づき、居室900内における危険領域Dを特定する。より詳しくは、特定部220は、予め定められた時間帯毎に危険領域Dを特定する。時間帯の指定は、端末装置300によって行われる。
Specifically, the identifying
さらに詳しくは、特定部220内の行動指標蓄積部221は、取得部210から送られてきた行動指標を順次蓄積する。危険度算出部222は、蓄積された行動指標に基づき、指定された時間帯における各要素領域Eの危険度を算出する。特定部220は、指定された時間帯における危険度(ポイント総数)に基づき、当該時間帯における各要素領域Eが危険領域であるか否かを判断する。これにより、特定部220は、指定された時間帯における危険領域Dを特定する。
More specifically, the behavior
特定部220は、特定した危険領域Dを示す危険領域情報に各要素領域Eの危険度を示す危険度情報を含めた状態で、当該危険領域情報を出力部230に送る。危険領域情報は、居室900内(詳しくは、撮像領域W内)において危険な領域(危険度が基準値以上の領域)を特定した情報である。危険領域情報は、少なくとも、複数の要素領域Eのうち危険度が基準値以上の要素領域Eを特定する情報(たとえば、要素領域Eの識別情報あるいは位置情報(座標情報))と、特定された要素領域Eの危険度情報とを含む。特定部220は、端末装置300からの指示(後述する、危険領域Dの表示指示)に基づき、危険領域Dを示す危険領域情報を出力部230に送る。
The specifying
さらに、特定部220は、取得部210から取得した軌跡情報に基づき、指定された時間帯における行動領域Mを特定する。詳しくは、特定部220は、端末装置300からの指示(後述する、行動領域Mの表示指示)に基づき、居室900内における行動領域Mを特定する。行動領域Mが特定されたことに基づき、特定部220は、行動領域Mを示す行動領域情報を出力部230に送る。より詳しくは、特定部220は、端末装置300からの指示に基づき、行動領域情報とともに、指定された時間帯の軌跡情報を出力部230に送る。
Further, the specifying
なお、図7に基づいて述べたように、危険領域Dあるいは行動領域Mについてスタッフ810が指定する時間帯と、軌跡情報についてスタッフ810が指定する時間帯とは一致していなくてもよい。たとえば、危険領域Dあるいは行動領域Mについての指定時間帯が午前0時から午前5時までの時間帯である場合に、軌跡情報の指定時間帯が午前0時から午前5時までの時間帯のうちの一部の時間帯(たとえば、午前1時から午前2時の一部の時間帯)であってもよい。 Note that, as described based on FIG. 7, the time period specified by the staff 810 for the dangerous area D or the action area M does not have to match the time period specified by the staff 810 for the trajectory information. For example, if the specified time period for danger area D or action area M is from 12:00 a.m. to 5:00 a.m., the specified time period for trajectory information is from 12:00 a.m. to 5:00 a.m. It may be a part of the time slot (for example, a part of the time slot from 1 a.m. to 2 a.m.).
(3)出力部230の処理
出力部230は、ある局面において、危険領域Dを示す危険領域情報を出力する。本例では、出力部230は、危険領域情報を、リクエスト信号の送信元である端末装置300に送信する。具体的には、サーバー装置200が端末装置300から危険領域Dの表示指示を受信したことに基づき、出力部230は、危険領域情報を端末装置300に出力(送信)する。詳しくは、端末装置300によって時間帯が指定されると、出力部230は、指定された時間帯における危険領域情報を出力する。
(3) Processing of the
出力部230は、他の局面において、行動領域Mを示す行動領域情報を出力する。本例では、出力部230は、行動領域情報を、リクエスト信号の送信元である端末装置300に送信する。具体的には、サーバー装置200が端末装置300から行動領域Mの表示指示を受信したことに基づき、出力部230は、行動領域情報を端末装置300に出力(送信)する。詳しくは、端末装置300によって時間帯が指定されると、出力部230は、指定された時間帯における行動領域情報を出力する。
The
出力部230は、端末装置300からの指示に基づき、危険領域情報あるいは行動領域情報とともに、指定された時間帯の軌跡情報を、端末装置300に送信する。出力部230から出力される情報に基づき、端末装置300において当該情報に基づいた表示が行われる。
Based on instructions from the
サーバー装置200は、軌跡情報を、危険領域情報あるいは行動領域情報に含めた状態で、端末装置300に送信してもよい。危険領域情報および行動領域情報は、少なくとも居室900内の撮像により得られた画像データーを含む。本例では、軌跡情報、危険領域D、および行動領域Mを端末装置300で表示させるためのデーター形式は、典型的には、画像データーが利用される。しかしながら、これに限定されるものではない。
The
詳しくは、本例では、サーバー装置200と端末装置300との間の通信のプロトコルとして、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)を用いることができる。この場合、端末装置300には、Webブラウザを用いて、Webサーバーとしてのサーバー装置にアクセルすることになる。なお、通信プロトコルは、これに限定されるものではない。
Specifically, in this example, HTTP (Hypertext Transfer Protocol) can be used as a communication protocol between the
(f2.端末装置300)
(1)ある局面において、取得部312は、サーバー装置200から、居室900内(詳しくは、撮像領域W内)における危険領域Dを示す危険領域情報と、居室900内における利用者800の移動態様を示す移動情報(本例では、利用者800の移動の軌跡を表した軌跡情報)とを取得する。
(f2. terminal device 300)
(1) In a certain situation, the
この場合、表示制御部313は、危険領域情報と移動情報とに基づき、危険領域Dを示す画像と、移動態様を示す画像(以下、「軌跡画像」とも称する)とを、ディスプレイ305に表示させる。詳しくは、表示制御部313は、危険領域Dを示す画像に軌跡画像を重畳させた態様で、危険領域Dを示す画像と軌跡画像とをディスプレイ305に表示させる。なお、危険領域Dを示す画像は、たとえば、図7に示した危険領域Da,Dbの画像に対応する。軌跡画像は、たとえば、図7に示した軌跡400に対応する。
In this case, the
(2)さらに他の局面において、入力受付部311は、入力デバイス306に対するスタッフ操作に基づき、移動態様についての時間帯T1の指定を受け付ける。入力受付部311は、入力デバイス306に対するスタッフ操作に基づき、危険領域Dについての時間帯T2の指定を受け付ける。
(2) In yet another aspect, the
この場合、取得部312は、移動情報として、指定された時間帯T1における移動態様を示す情報(本例では、軌跡情報)を、サーバー装置200から取得する。また、取得部312は、指定された時間帯T2における危険領域情報を取得する。表示制御部313は、図7に示したように、時間帯T2における危険領域Dを示す画像に、時間帯T1における軌跡情報に基づく軌跡画像を重畳させた状態で、ディスプレイ305に表示させる。なお、時間帯T1は、時間帯T2に含まれることが好ましい。取得部312は、典型的には、軌跡情報と危険領域情報とを同じタイミングで(1つのリクエスト信号に対するレスポンス信号として)取得する。
In this case, the
(3)さらに他の局面において、入力受付部311は、入力デバイス306に対するスタッフ操作に基づき、移動態様についての時間帯T1の指定を受け付ける。入力受付部311は、入力デバイス306に対するスタッフ操作に基づき、行動領域Mについての時間帯T3の指定を受け付ける。
(3) In yet another aspect, the
この場合、取得部312は、移動情報として、指定された時間帯T1における移動態様を示す情報(本例では、軌跡情報)を、サーバー装置200から取得する。また、取得部312は、指定された時間帯T3における行動領域情報を取得する。表示制御部313は、時間帯T3における行動領域Mを示す画像に、時間帯T1における軌跡情報に基づく軌跡画像を重畳させた状態で、ディスプレイ305に表示させる。
In this case, the
(4)表示制御部313は、図6および図7に示したように、危険度情報に基づき、危険領域Dを危険度に応じた態様でディスプレイ305に表示する。たとえば、表示制御部313は、上述したように、危険領域Dのうち危険度の高い領域を低い領域よりも濃い色で表示する。
(4) As shown in FIGS. 6 and 7, the
<G.ユーザーインターフェイス>
次に、端末装置300で表示されるユーザーインターフェイスの一例について説明する。図9は、ある局面において端末装置300のディスプレイ305に表示されている画面305Gを示した図である。なお、以下に述べる各選択は、スタッフ810によって行われる。
<G. User interface>
Next, an example of a user interface displayed on the
図9に示されるように、画面305Gは、左側において縦一列に表示された複数の選択項目のうち転倒ハザードマップの項目を示す画像351が選択された状態を示している。この状態では、画面305Gでは、フロアを選択するプルダウンメニュー352において、1階が選択されている。このため、画面305Gでは、1階の3名の利用者の氏名と、各利用者の部屋番号とが一覧で表示されている。さらに、画面305Gでは、101号室の利用者を示すオブジェクト画像353が選択されている。それゆえ、画面305Gでは、101号室の利用者に関する個人情報360が表示されている。なお、氏、氏名、または名を検索用の欄354に入力することにより、利用者を絞り込むこともできる。
As shown in FIG. 9, the
個人情報360は、利用者像が記載された欄361と、転倒対策を記載した欄362と、転倒の要因を区分別に記載した欄363と、領域および軌跡の表示に関する入力欄364と、サーバー装置200から取得された画像365とを含む。
The
なお、欄361,362,363に表示された内容は、事前にスタッフ810によって登録された内容である。画像365は、本例では、入力欄364の下側の所定位置(以下、「画像表示位置」とも称する)に表示される。
Note that the contents displayed in
次に、領域および軌跡の表示に関する入力欄364について説明する。入力欄356は、上述した画像表示位置に表示させる表示対象(具体的には画像)として、危険領域Dと、行動領域Mとの何れかをスタッフ810が選択可能なように構成されている。さらに、入力欄356は、日にちの選択と、昼間と夜間との何れかの選択とが可能なように構成されている。
Next, the
本例で昼間とは、たとえば、午前7時から午後7時までの時間帯である。夜間とは、午後7時から午前7時までの時間帯である。なお、昼間および夜間の時間帯は、これに限定されるものではない。また、1日を3つ以上に区分(たとえば、早朝、朝、昼間、夕方、夜、深夜等に区分)し、各区分を選択可能な構成としてもよい。また、昼間および夜間ではなく、具体的な時刻を設定することにより時短帯を入力可能な構成としてもよい。 In this example, daytime is, for example, a time period from 7 a.m. to 7 p.m. Nighttime is the time period from 7:00 pm to 7:00 am. Note that the daytime and nighttime hours are not limited to these. Alternatively, the day may be divided into three or more sections (eg, early morning, morning, daytime, evening, night, late night, etc.), and each section may be selected. Furthermore, a configuration may be adopted in which a short time zone can be input by setting a specific time instead of daytime and nighttime.
領域の選択と、日にちと、昼間または夜間とが入力(選択)されると、端末装置300は、サーバー装置200にリクエスト信号(図8参照)を送信する。これにより、端末装置300は、サーバー装置200からリスエスと信号に応じたレスポンス信号(図8)を受信する。なお、図9では、領域(詳しくは、領域種別)として「危険領域」が選択されている。
When the region selection, date, and daytime or nighttime are input (selected), the
端末装置300では、軌跡を画像365に表示させることもできる。入力欄364において、スタッフ810が、「時間帯選択(軌跡)」の項目についてのプルダウンメニューを用いて時間帯を選択(指定)する。本例では、14時台(14時00分00秒~14時59分59秒)が選択されている。次に、スタッフ810が、「軌跡選択」の項目についてのプルダウンメニューにて、当該時間帯における軌跡が記憶された複数の時刻から1つの時刻を選択(指定)する。本例では、14時23分が選択されている。当該選択は、時刻表示の両側に配置された2つの三角形状のボタン(次に進むためのボタンと、1つ前に戻るためのボタン)を用いて行うこともできる。
In the
本例では、たとえば、「14:07」,「14:23」,「14:30」,「14:39」,…といったように複数の時刻に関連付けて軌跡がサーバー装置200に格納されており、当該時刻の情報が端末装置300に表示され得る。なお、これらの時刻は、1分間の軌跡を示しているのではなく、利用者800が移動を開始したときの時刻を示している。たとえば、「14:23」は、移動が開始されたと判断されたときの時刻(たとえば、14時23分25秒)から移動が停止したと判断された時刻(たとえば、14時27分10秒)までの軌跡を表している。
In this example, trajectories are stored in the
なお、軌跡の時間帯の指定方法は、これに限定されるものではない。端末装置300は、時間帯の入力を受け付ける構成であればよく、たとえば、2つの時刻(たとえば、14:20,14:30)の入力を受け付ける構成であってもよい。
Note that the method of specifying the time period of the trajectory is not limited to this. The
以上により、端末装置300は、サーバー装置200から、危険領域Dを示す画像に、指定された時間帯の軌跡情報(101号室の利用者の軌跡情報)が重畳された状態のレスポンス信号(画像データーを含む信号)を取得することができる。この場合、端末装置300は、取得した画像データーを画像表示位置に表示させる。すなわち、端末装置300は、画像表示位置の画像を更新する。その結果、端末装置300は、たとえば、図9に示した画像365を画像表示位置に表示させることができる。
As described above, the
なお、図9に示した端末装置300のユーザーインターフェイスは一例であり、これに限定されない。
Note that the user interface of the
<H.処理の流れ>
図10は、介護支援システム1において実行される処理流れを示したシーケンス図である。図10に示されるように、センサーボックス100からサーバー装置200に対して画像データーが送信され続ける。シーケンスSQ1において、端末装置300は、図9の画面305Gで示したように、表示対象(利用者、日にち、時間帯、領域種別、軌跡の要否等)を特定する入力を受け付ける。なお、以下では、画面305Gにおいて、領域種別として危険領域が選択されたものとする。
<H. Processing flow>
FIG. 10 is a sequence diagram showing the processing flow executed in the nursing
シーケンスSQ2において、端末装置300は、表示対象を特定する入力に基づき、リクエスト信号をサーバー装置200に送信する。シーケンスSQ3において、サーバー装置200は、リクエスト信号に基づき、指定された時間帯における危険領域Dを特定する。シーケンスSQ4において、サーバー装置200は、レスポンス信号(画像データを含む信号)を端末装置300に送信する。
In sequence SQ2,
シーケンスSQ5において、端末装置300は、受信した画像データーを表示する。詳しくは、端末装置300は、領域種別に応じた情報を表示する。本例では、上述したように領域種別として危険領域が選択されているため、端末装置300は、危険領域Dを示した情報を表示する。なお、画面305Gにおいて、領域種別として行動領域が選択された場合には、端末装置300は、行動領域Mを示した情報を表示する。また、端末装置300は、軌跡の表示がスタッフ810によって指示された場合には、危険領域Dまたは行動領域Mに重畳した態様で、軌跡画像を表示する。
In sequence SQ5,
図11は、サーバー装置200で実行される行動指標の取得処理の流れを説明するためのフロー図である。図11に示されるように、ステップS11において、サーバー装置200は、カメラ105による撮像により得られた画像データーの取得を開始する。ステップS12において、サーバー装置200は、画像データーに基づき利用者800の移動の軌跡を示す軌跡情報を生成する。ステップS13において、サーバー装置200は、軌跡情報を解析することにより、利用者800の行動指標を解析する。
FIG. 11 is a flow diagram for explaining the flow of the behavioral index acquisition process executed by the
図12は、端末装置300からの指示に基づきサーバー装置200において実行される処理の流れを説明するためのフロー図である。以下では、画面305Gにおいて、領域種別として危険領域が選択されたものとする。すなわち、端末装置300からの指示が危険領域Dの表示である場合を説明する。
FIG. 12 is a flow diagram for explaining the flow of processing executed in the
図12に示されるように、ステップS21において、サーバー装置200は、端末装置300からリクエスト信号を受信する。ステップS22において、サーバー装置200は、リクエスト信号に基づき、指定された時間帯における行動指標から各要素領域Eの危険度を算出する。ステップS23において、サーバー装置200は、指定された時間帯における危険領域Dを特定する。
As shown in FIG. 12, in step S21, the
ステップS24において、サーバー装置200は、レスポンス信号を生成する。具体的には、サーバー装置200は、危険領域Dを示す画像データーを含む危険領域情報を生成する。端末装置300からの指示が軌跡の表示を含む場合、サーバー装置200は、軌跡情報と、危険領域情報とを生成する。ステップS25において、サーバー装置200は、軌跡情報と危険領域情報とを、リクエスト信号に対するレスンポンス信号として端末装置300に送信する。
In step S24, the
なお、端末装置300からの指示が行動領域Mの表示である場合、サーバー装置200は、行動領域Mを示す画像データーを含む行動領域情報を生成する。端末装置300からの指示が軌跡の表示を含む場合、サーバー装置200は、軌跡情報と、行動領域情報とを生成する。さらに、サーバー装置200は、軌跡情報と行動領域情報とを、リクエスト信号に対するレスンポンス信号として端末装置300に送信する。
Note that when the instruction from the
<I.小括>
(i1.サーバー装置200)
危険領域Dに関するサーバー装置200の処理を小括すると、以下のとおりである。
<I. Summary>
(i1. Server device 200)
The processing of the
(1)サーバー装置200は、施設1000の利用者800(対象者)の居室900内(所定領域内)での行動指標を取得する取得部210と、行動指標に基づき、居室900内において利用者800が転倒する虞のある危険領域Dを特定する特定部220と、危険領域Dを示す危険領域情報を出力する出力部230とを備える。このような構成によれば、サーバー装置200は、利用者800にとって転倒の虞のある危険領域Dを特定可能となる。また、危険領域情報を端末装置300で表示させることにより、スタッフ810は、居室900内における、利用者800が転倒する虞のある危険領域Dを把握することが可能となる。
(1) The
(2)行動指標は、当該行動指標が取得された時刻と関連付けられている。特定部220は、予め定められた時間帯毎に危険領域Dを特定する。スタッフによって時間帯が指定されると、出力部230は、指定された時間帯における危険領域情報を出力する。このような構成によれば、スタッフ810は、端末装置300にて、時間帯毎に、利用者800が転倒する虞のある危険領域Dを把握することが可能となる。
(2) The behavioral index is associated with the time at which the behavioral index was acquired. The
(3)危険領域Dは、1以上の要素領域Eを含む。特定部220は、行動指標に基づき、各要素領域Eにおける危険度を算出する。危険領域情報は、各前記要素領域の危険度を示す危険度情報を含む。このような構成によれば、スタッフ810は、端末装置300にて、危険領域Dにおける危険度(危険度の大小)を把握することが可能となる。
(3) The dangerous area D includes one or more element areas E. The
(4)取得部210は、居室900における利用者800の移動態様を示す移動情報に基づき、行動指標を取得する。行動指標は、歩行速度、ふらつき、立ち止まり、および行き来の繰り返しの少なくとも1つを含む。このような構成によれば、サーバー装置200は、利用者800が転倒する虞のある危険領域Dを精度良く特定可能となる。それゆえ、スタッフ810は、利用者800が転倒する虞のある危険領域Dを十分に把握することが可能となる。
(4) The
(i2.端末装置300)
危険領域Dに関する端末装置300の処理を小括すると、以下のとおりである。
(i2. terminal device 300)
The processing of the
(1)端末装置300は、居室900内において利用者800が転倒する虞のある危険領域Dを示す危険領域情報と、居室900内における利用者800の移動態様を示す移動情報とを取得する取得部312と、危険領域情報と移動情報とに基づき、危険領域Dを示す画像と、移動態様を示す画像とを、ディスプレイ305に表示させる表示制御部313とを備える。このような構成によれば、スタッフ810は、端末装置300にて、居室900内における、利用者800にとっての危険領域Dとともに利用者の移動態様を把握することが可能となる。
(1) The
(2)表示制御部313は、移動態様を示す画像を危険領域Dを示す画像に重畳させた態様で、移動態様を示す画像と危険領域Dを示す画像とをディスプレイ305に表示させる。このような構成によれば、スタッフ810は、利用者800の移動態様を、利用者800が転倒する虞のある危険領域Dに重ね合わされた状態で確認できる。
(2) The
(3)端末装置300は、時間帯の指定を受け付ける入力受付部311をさらに備える。取得部312は、移動情報として、指定された時間帯における移動態様を示す情報を取得する。このような構成によれば、スタッフ810は、スタッフ810が指定した時間帯における利用者の移動態様を把握することが可能となる。
(3) The
(4)取得部312は、危険領域情報として、指定された時間帯における危険領域Dを示す情報を取得する。このような構成によれば、スタッフ810は、スタッフ810が指定した時間帯における、利用者800が転倒する虞のある危険領域Dを把握することが可能となる。
(4) The
(5)危険領域Dは、1以上の要素領域を含む。険領域情報は、各要素領域Eの危険度を示す危険度情報を含む。表示制御部313は、危険度情報に基づき、危険領域Dを危険度に応じた態様でディスプレイ305に表示させる。このような構成によれば、スタッフ810は、危険領域Dにおける危険度(危険度の大小)を把握することが可能となる。
(5) The dangerous area D includes one or more element areas. The risk area information includes risk level information indicating the level of risk of each element area E. The
<J.変形例>
(1)サーバー装置は、利用者800が特定の第1の動作を行ったことに基づき、カメラ105による撮像で得られた動画像データーの保存を開始してもよい。また、この場合、利用者が特定の第2の動作を行ったことに基づき、動画像データーの保存処理を終了するように、特定部220を構成することが好ましい。このような構成によれば、サーバー装置200に蓄積するデーター量を低減できる。
<J. Modified example>
(1) The server device may start saving the moving image data obtained by imaging with the
第1の動作は、典型的には、利用者800の起床動作または利用者800の起床後の離床動作(ベッド910等の寝具から離れたことを表わす動作)である。第2の動作は、利用者800の着床動作である。このような構成によれば、サーバー装置200は、ベッド910の領域を危険領域Dと特定することがなくなる。
The first action is typically the action of the user 800 getting up or the action of leaving the bed after the user 800 wakes up (an action representing leaving the bedding such as the bed 910). The second motion is the motion of the user 800 landing on bed. According to such a configuration, the
なお、サーバー装置200は、起床動作、離床動作、および着床動作を軌跡情報から判断してもよいし、センサーボックス100が、以下のような手法で判断してもよい。センサーボックス100の制御装置101は、対象画像から、例えば背景差分法やフレーム差分法によって、利用者800の人物の領域として、動体領域を抽出する。制御装置101は、さらに、当該抽出した動体領域から、予め用意された人体のモデルを用いたパターンマッチング等によって、「起床」、「離床」、および「着床」を検出してもよい。利用者800の上体が起き上がったこと(起床)と、利用者800の体の一部がベッドエリアから出たとき(離床)が検知できるものであれば、特に限定されない。
Note that the
(2)サーバー装置200は、カメラ105による撮像で得られた動画像データーを選択的に保存可能(バックアップ保存可能)である。たとえば、サーバー装置200は、利用者800の転倒等のイベントを検出した場合、当該イベントの前後の動画像データを、後から得られた同画像データーで上書きすることなく保存可能である。
(2) The
(3)撮像対象は、居室内に限定されない。データー取得の対象は高齢者に限定されない。上記のシステム構成は、高齢者施設に限定されず、入院施設、監視が必要な施設等にも適用できる。 (3) The imaging target is not limited to the living room. The target of data acquisition is not limited to the elderly. The above system configuration is not limited to facilities for the elderly, but can also be applied to inpatient facilities, facilities requiring monitoring, and the like.
(4)移動情報は軌跡情報に限定されない。移動情報は、線分で結ばれている必要はなく、複数の点(離散した点)で構成されていてもよい。 (4) Movement information is not limited to trajectory information. The movement information does not need to be connected by line segments, and may be composed of a plurality of points (discrete points).
(5)サーバー装置200の代わりに、施設1000に設置されたPC(Personal Computer)等の情報処理装置(図示せず)に、サーバー装置200が実行する上述した各種の処理を実行させてもよい。
(5) Instead of the
<付記>
(1)対象者の所定領域内での行動指標を取得するステップと、
前記行動指標に基づき、前記所定領域内において前記対象者が転倒する虞のある危険領域を特定するステップと、
前記危険領域を示す危険領域情報を出力するステップと、情報処理装置(サーバー装置200)のプロセッサに実行させるためのプログラム。
<Additional notes>
(1) Obtaining behavioral indicators of the subject within a predetermined area;
identifying a dangerous area where the subject may fall within the predetermined area based on the behavioral index;
outputting dangerous area information indicating the dangerous area; and a program for causing a processor of the information processing device (server device 200) to execute the step.
(2)上記プログラムを格納した、非一時的な記録媒体。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
(2) A non-temporary recording medium that stores the above program.
The embodiments disclosed this time should be considered to be illustrative in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the claims rather than the above description, and it is intended that all changes within the meaning and range equivalent to the claims are included.
1 介護支援システム、100A,100B センサーボックス、105 カメラ、200 サーバー装置、305 ディスプレイ、210,312 取得部、211 軌跡生成部、212 軌跡解析部、220 特定部、221 行動指標蓄積部、222 危険度算出部、230 出力部、300A,300B 端末装置、305G 画面、311 入力受付部、313 表示制御部、351,365,R 画像、352 プルダウンメニュー、353 オブジェクト画像、356,364 入力欄、400,430 軌跡、800A,800B 利用者、810A,810B スタッフ、900A,900B 居室、910 ベッド、920 テレビ、930 箪笥、940 トイレルーム、1000 施設、AP アクセスポイント、D,D1,D2 危険領域、d1,d2,d3,m1,m2,m3,m4 領域、E 要素領域、M 行動領域、NW ネットワーク、W 撮像領域。 1 nursing care support system, 100A, 100B sensor box, 105 camera, 200 server device, 305 display, 210, 312 acquisition unit, 211 trajectory generation unit, 212 trajectory analysis unit, 220 identification unit, 221 behavior index accumulation unit, 222 risk level Calculation unit, 230 Output unit, 300A, 300B Terminal device, 305G Screen, 311 Input reception unit, 313 Display control unit, 351, 365, R Image, 352 Pull-down menu, 353 Object image, 356, 364 Input field, 400, 430 Trajectory, 800A, 800B User, 810A, 810B Staff, 900A, 900B Room, 910 Bed, 920 TV, 930 Chest of drawers, 940 Toilet room, 1000 Facility, AP Access point, D, D1, D2 Danger area, d1, d2, d3, m1, m2, m3, m4 area, E element area, M action area, NW network, W imaging area.
Claims (9)
前記行動指標に基づき、前記所定領域内において前記対象者が転倒する虞のある危険領域を特定する特定部と、
前記危険領域を示す危険領域情報を出力する出力部とを備える情報処理装置。 an acquisition unit that acquires a behavior index of a subject within a predetermined area;
an identification unit that identifies a dangerous area where the subject may fall within the predetermined area based on the behavioral index;
An information processing device comprising: an output unit that outputs dangerous area information indicating the dangerous area.
前記特定部は、予め定められた時間帯毎に前記危険領域を特定し、
時間帯が指定されると、前記出力部は、指定された前記時間帯における前記危険領域情報を出力する、請求項1に記載の情報処理装置。 The behavioral index is associated with a time at which the behavioral index is obtained,
The identifying unit identifies the dangerous area for each predetermined time period,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein when a time slot is designated, the output unit outputs the dangerous area information in the designated time slot.
前記特定部は、前記行動指標に基づき、各前記要素領域における危険度を算出し、
前記危険領域情報は、各前記要素領域の危険度を示す危険度情報を含む、請求項1または2に記載の情報処理装置。 The dangerous area includes one or more element areas,
The identification unit calculates the degree of risk in each element area based on the behavioral index,
3. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the risk area information includes risk information indicating a risk level of each element area.
前記行動指標は、歩行速度、ふらつき、立ち止まり、および行き来の繰り返しの少なくとも1つを含む、請求項1または2に記載の情報処理装置。 The acquisition unit acquires the behavioral index based on movement information indicating a movement mode of the subject in the predetermined area,
The information processing device according to claim 1 or 2, wherein the behavioral index includes at least one of walking speed, staggering, stopping, and repetition of going back and forth.
前記危険領域は、前記対象者が転倒する可能性のある領域である、請求項1または2に記載の情報処理装置。 The predetermined area is a room of the subject,
The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the dangerous area is an area where the subject may fall.
前記出力部は、前記情報処理装置に通信可能に接続された端末装置に、前記危険領域情報を送信する、請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device is a server device,
The information processing device according to claim 1, wherein the output unit transmits the dangerous area information to a terminal device communicably connected to the information processing device.
前記センシング装置からセンシング結果を取得するサーバー装置と、
前記サーバー装置と通信可能な端末装置とを備え、
前記サーバー装置は、
前記センシング結果に基づいて、対象者の前記所定領域内での行動指標を取得し、
前記行動指標に基づいて、前記所定領域内において対象者が転倒する虞のある危険領域を特定し、
前記危険領域を示す危険領域情報を、前記端末装置に出力する、情報処理システム。 a sensing device that senses a predetermined area;
a server device that acquires sensing results from the sensing device;
comprising a terminal device capable of communicating with the server device,
The server device includes:
Obtaining behavioral indicators of the subject within the predetermined area based on the sensing results;
identifying a dangerous area where the subject may fall within the predetermined area based on the behavioral index;
An information processing system that outputs dangerous area information indicating the dangerous area to the terminal device.
前記行動指標に基づき、前記所定領域内において前記対象者が転倒する虞のある危険領域を特定するステップと、
前記危険領域を示す危険領域情報を出力するステップとを備える情報処理方法。 obtaining behavioral indicators of the subject within a predetermined area;
identifying a dangerous area where the subject may fall within the predetermined area based on the behavioral index;
An information processing method comprising: outputting dangerous area information indicating the dangerous area.
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