JP5429850B2 - 地震時負傷回避システム - Google Patents
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Description
(1)焦点・測点の設定
図4(a)に示すように、基準面に対し鉛直上に並ぶ4点(A,B,C,D)を、パソコンの2次元画面上(X,Y)で、マウスクリックすることにより、焦点を数式1より求める。具体的には、焦点の座標を(X0,Y0)とすると、点A,Bを通る直線(1)と点C,Dを通る直線(2)を求め、それらの連立方程式を解いて焦点を求め、画面上に表示する。
(2)床面設定
図5に示すように、床面と基準面の右奥接地点Gをクリックすることで、床面を抽出し、画面上に表示する。
(3)基準面設定
図6に示すように、基準面と天井との接地点である左上の点Hと右上の点Iをクリックすることで、点Fと点Gを使い基準面を抽出し、画面上に表示する。
(4)奥行き比の設定
ここで、室内を3次元実体座標に変換する。図7(a)に示すように、画面左下を原点に横をX軸、縦をY軸、奥行きをZ軸に設定する。実距離を基準面で測定したとすると、X軸とY軸については焦点と結ぶことで実距離xとyを計算する。室内の奥行き(Z軸)は測点を用いて、次のように長さの比で実距離を表す。すなわち、Z軸上の線分比AB:BCは実軸上では測点を用いたX軸上への投影線分比A’B’:B’C’に等しい。
(5)家具座標抽出
図8(a)に示すように、上記の室内に家具が配置された2次元映像上で家具のコーナー4点(斜め配置の場合は5点)をマウスクリックする。
(6)人間の位置の抽出
居住者の行動をCCDカメラ映像より背景差分法により動態である人間を抽出し、さらにCamshift法を応用して、足下の輪郭をとることで居住者の室内での位置を上記室内情報中で自動追跡する(図9参照)。
(7)転倒領域計算
図11に示すように、家具が転倒する危険領域を自動算出し、必要なときにパソコンに映し出されている室内床面上に自動描画する。具体的には、家具の各面(図では側板)を基準面に投影し、そこでの実長さ(転倒した場合の床面覆う長さ等)を上記(4)の方法で計算する。次いで、元の位置に焦点を使って戻し、転倒領域を得る。
(8)家具の転倒確率の算出
家具の大きさ(アスペクト比=奥行き/高さの比)と床応答震度(気象庁緊急地震速報の震度情報を建物階数で補正した震度)により転倒確率を計算する実験式を以下に提案し、算出に用いる。家具のアスペクト比に着目した転倒率簡易推定式は既往式1)を基本とするが、地震動(床応答)について最大床応答加速度Afと最大床応答速度Vfを知る必要がある。緊急地震速報は震度情報Iのみ提供されるので、Af とIとの関係に既往式2)を、VfとIとの関係に既往式3)を代入し整理すると、数式4中の式(1)が誘導できる。
2)河角広:震度と震度階(続)、地震、15、pp.6-12、1943.
3)Muramatu,I:Expectation of maximum velocity of earthquake motion within 50 years throughout Japan Sci.Rep.Gifu Univ.,3, 470-481,1993.
以上のように、家具アスペクト比と震度のみで家具の転倒確率が求められる。誘導した式(1)をグラフ化したものを図12に示す。なお、家具アスペクト比は前ステップ(5)の家具オブジェクト化の操作の時点で自動的に計算される。
(9)家具種類別の負傷程度の算出
家具の種類により、それが転倒落下し居住者にぶつかったときの負傷程度が異なる。この負傷程度を示す指標として災害医学で用いられる簡易式外傷指数AIS (Abbreviated Injury Scale)を参考に、新たに家具別指数を近年の被害地震調査結果を基に求め、その数値の大小より負傷程度を評価できるようにした。家具別のAIS値は以下に与えられる。家具が複数当たる場合は、数値を加算しその総和で判断する。
(10)領域表示
パソコン画面上には、気象庁緊急地震速報からの震度情報が入力されたり、あるいはシステムによる教育訓練として手動により震度が入力されると、図14に示すように、危険状況の判断に応じた領域表示を行う。具体的には、家具のワイヤーフレームが家具別AISにより
軽傷と判断された時:家具のワイヤーフレームを黄色
重傷と判断されたとき:家具のワイヤーフレームを赤色
で色分けし、家具別負傷度の状態が表示される。また、転倒領域は震度による転倒率が算出され、その値により以下のように色分け表示がなされる。
転倒率30%未満の時:転倒領域は橙色で表示
転倒率30%以上の時:転倒領域は赤色で表示
複数の転倒領域が重なる場合、より危険な領域に対しての避難誘導を優先して行うために、危険な領域を上に表示するものとする。
(11)居住者の安全/危険判断
上記(6)で抽出された人間の位置に基づき、図15に示すように、居住者の足跡を画面表示し、画面での危険状態が認識できるようにする。
(1)床面黒色領域(安全)→安全領域→足跡は白色
(2)床面橙色領域(転倒確率0%より大きく30%未満)→やや危険領域→足跡は灰色
(3)床面赤色領域(転倒確率30%以上)→危険領域→足跡は黒色
また、音声による避難誘導も同時に行う。人間の輪郭の一番下の座標における危険度によって、対応する音声の避難誘導を行う。危険度別による音声避難情報は、次の(1)〜(3)のようになっている。文脈として、場所の危険性を訴え、移動行為を促進させるために「そこ」という位置情報を含み、かつ端的な表現で誰にでも危機感の程度差が認識できるように[危険][すごく危険]の2表現としている。
(2)やや危険領域内(橙色転倒領域内)→「そこ、危険です。」
(3)危険領域内(赤色転倒領域内)→「そこ、すごく危険です。」
なお、上記の実施形態では、居住者の誘導方法はコンピュータの音声情報で実現しているが、緊急地震速報を受けたときに、可動式ロボットに安全領域への移動を指示しロボットがそこに移動し、そこでロボットが警告音声(そのほか、発光等による警告サイン)を発することで、(複数)住人に安全領域の場所を明示し、そこへの移動を誘導することができる。
Claims (7)
- カメラにより撮影された室内映像から家具が転倒する危険領域を求めておき、緊急地震速報取得時に、前記室内映像から居住者を抽出し、抽出された居住者が前記危険領域にいることを判定すると前記居住者を安全領域へ移動させるように対処動作を行うことを特徴とする地震時負傷回避システム。
- 前記抽出された居住者が前記安全領域にいることを判定したときには、そこから動かない指示を発生することを特徴とする請求項1に記載の地震時負傷回避システム。
- 前記抽出された居住者が前記危険領域にいることを判定すると、危険の程度に応じた警告情報を発生することを特徴とする請求項1または2に記載の地震時負傷回避システム。
- 家具の大きさと床応答震度により転倒確率を計算し、この計算された転倒確率により前記危険の程度を算定することを特徴とする請求項3に記載の地震時負傷回避システム。
- 前記撮影された室内映像から室内を画面表示し、家具の種類により負傷度を算出し、家具別負傷度の状態を前記画面中に表示することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1つに記載の地震時負傷回避システム。
- 前記撮影された室内映像から室内を画面表示し、前記抽出された居住者の足跡を画面表示することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1つに記載の地震時負傷回避システム。
- 前記抽出された居住者が前記危険領域にいることを判定すると、当該システムと連動する可動式ロボットを前記安全領域へ移動させ、そこで前記可動式ロボットが警告信号を発することで、前記居住者を前記安全領域に誘導することを特徴とする請求項1に記載の地震時負傷回避システム。
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