JP6115689B1 - 転倒検知装置および転倒検知方法ならびに被監視者監視装置 - Google Patents

Abstract

本発明の転倒検知装置および該方法ならびに被監視者監視装置では、監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像が取得され、前記画像から、頭部の候補となる頭部候補領域が抽出され、前記頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化が求められ、前記複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒が検知される。

Description

本発明は、監視すべき監視対象である被監視者の転倒を検知する転倒検知装置および転倒検知方法に関する。そして、本発明は、この転倒検知装置を用いた被監視者監視装置に関する。

我が国（日本）は、戦後の高度経済成長に伴う生活水準の向上、衛生環境の改善および医療水準の向上等によって、高齢化社会、より詳しくは、総人口に対する６５歳以上の人口の割合である高齢化率が２１％を超える超高齢化社会になっている。また、２００５年では、総人口約１億２７６５万人に対し６５歳以上の高齢者人口は、約２５５６万人であったのに対し、２０２０年では、総人口約１億２４１１万人に対し高齢者人口は、約３４５６万人となる予測もある。このような高齢化社会では、病気や怪我や高齢等による看護や介護を必要とする要看護者や要介護者（要看護者等）は、高齢化社会ではない通常の社会で生じる要看護者等よりもその増加が見込まれる。そして、我が国は、例えば２０１３年の合計特殊出生率が１．４３という少子化社会でもある。そのため、看護や介護の必要な高齢者を高齢の家族（配偶者、子、兄弟）が介護する老老介護も起きて来ている。

要看護者や要介護者は、病院や、老人福祉施設（日本の法令では老人短期入所施設、養護老人ホームおよび特別養護老人ホーム等）等の施設に入所し、その看護や介護を受ける。このような施設では、要看護者等が、例えばベッドからの転落や歩行中の転倒等によって怪我を負ったり、ベッドから抜け出して徘徊したりするなどの問題がある。このような事態に対し、可及的速やかに対応する必要があり、また、このような事態を放置しておくとさらに大きな問題に発展してしまう可能性もあるため、前記施設では、看護師や介護士等は、定期的に巡視することによってその安否や様子を確認している。

しかしながら、要看護者等の増加数に対し看護師等の増加数が追い付かずに、看護業界や介護業界では、慢性的に人手不足になっている。さらに、日勤の時間帯に較べ、準夜勤や夜勤の時間帯では、看護師や介護士等の人数が減るため、一人当たりの業務負荷が増大するので、前記業務負荷の軽減が要請される。また、前記老老介護の事態は、前記施設でも例外ではなく、高齢の要看護者等を高齢の看護師等がケアすることもしばしば見られる。一般に高齢になると体力が衰えるため、健康であっても若い看護師等に比し看護等の負担が重くなり、また、その動きや判断も遅くなる。

このような人手不足や看護師等の負担を軽減するため、看護業務や介護業務を補完する技術が求められている。このため、近年では、要看護者等の、監視すべき監視対象である被監視者を監視（モニタ）する被監視者監視装置が研究、開発されている。

このような技術の一つとして、例えば特許文献１に開示された転倒検知装置がある。この特許文献１に開示された転倒検知装置は、カメラと、カメラが出力する映像信号を取り込み、取り込まれた画像に対して差分処理を行う画像処理手段と、差分処理によって得られた差分領域の面積に基づいて人体の転倒動作を検知する判断手段とからなる。より具体的には、前記判断手段は、人体における単位時間当たりの面積変化で転倒の有無を判断している。

一方、安否確認の点では、一人暮らしの独居者も前記要看護者等と同様であり、監視対象である被監視者となる。

ところで、転倒の有無によって画像に写る人体の領域の大きさが変化するので、前記特許文献１に開示された転倒検知装置は、人体領域における単位時間当たりの面積変化で転倒を検知しているが、転倒の有無によって画像に写る頭部の領域の大きさも変化するので、頭部領域の大きさによって転倒を検知する手法が考えられる。

特開２０００−２０７６６５号公報

本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、被監視者を上方から撮像した画像に基づき被監視者の転倒をより精度良く検知できる転倒検知装置および転倒検知方法ならびにこの転倒検知装置を用いた被監視者監視装置を提供することである。

本発明にかかる転倒検知装置および転倒検知方法ならびに被監視者監視装置では、監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像が取得され、前記画像から、頭部の候補となる頭部候補領域が抽出され、前記頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化が求められ、前記複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒が検知される。したがって、本発明にかかる転倒検知装置および転倒検知方法ならびに被監視者監視装置は、被監視者を上方から撮像した画像に基づき被監視者の転倒をより精度良く検知できる。

上記並びにその他の本発明の目的、特徴及び利点は、以下の詳細な記載と添付図面から明らかになるであろう。

実施形態における被監視者監視システムの構成を示す図である。 第１実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の構成を示す図である。 第１実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の動作を示すフローチャートである。 頭部候補領域の周囲長を求める求め方を説明するための図である。 転倒の際における頭部の円形度の時間変化を説明するための図である。 転倒の際における、頭部の面積、頭部の面積の時間微分、頭部の円形度、頭部の円形度の時間微分および評価値の各時間変化の一例を示す図である。 ボールの落下における前記ボールの円形度の時間変化を説明するための図である。 ボールの落下の際における、前記ボールの面積、前記ボールの面積の時間微分、前記ボールの円形度、前記ボールの円形度の時間微分および評価値の各時間変化の一例を示す図である。 ゴミ箱の転倒における前記ゴミ箱の円形度の時間変化を説明するための図である。 転倒の際における頭部の縦横比の時間変化を説明するための図である。 全頭高、頭長および頭幅を説明するための図である。 転倒の際における頭部の皮膚面積比および頭髪面積比の各時間変化を説明するための図である。 頭部の皮膚面積比および頭髪面積比の求め方を説明するための図である。 第２実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の構成を示す図である。 第２実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の配設の様子を示す図である。 第２実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の動作を示すフローチャートである。 転倒の際における頭部領域の時間変化を説明するための図である。 転倒の際における頭部までの距離および頭部領域の大きさの各時間変化の一例を示す図である。 正常な水平方向（横方向）の移動の際における頭部までの距離および頭部領域の大きさの各時間変化の一例を示す図である。 正常な垂直方向（縦方向）の移動の際における頭部までの距離および頭部領域の大きさの各時間変化の一例を示す図である。

以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。

本被監視者監視装置は、監視対象である被監視者における、予め設定された所定の行動を検知する行動検知部と、前記行動検知部で検知した前記所定の行動を外部に通知する通知部とを備えるものである。このような被監視者監視装置は、１個の機器として、一体に構成されて実現されて良く、また、システムとして、複数の機器で実現されて良い。そして、被監視者監視装置が複数の機器で実現される場合に、前記行動検知部は、これら複数の機器のうちのいずれに実装されて良い。一例として、ここでは、前記被監視者監視装置がシステムとして複数の機器で実現されている場合について、前記被監視者監視装置の第１および第２実施形態それぞれを説明する。第１実施形態における被監視者監視装置は、監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得した画像から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する頭部候補抽出部と、前記頭部候補抽出部で抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるパラメータ演算部と、前記パラメータ演算部で求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒を検知する転倒検知部とを備え、前記パラメータのうちの少なくとも１つは、前記画像取得部で取得した画像から抽出されたものである。第２実施形態における被監視者監視装置は、前記被監視者の頭部までの距離を、前記被監視者の上方から測定する測距部をさらに備え、前記パラメータ演算部は、前記画像取得部で取得した画像から、前記上方から見込んだ前記被監視者の頭部の大きさを前記パラメータとして求めるサイズ演算部を備えて構成され、前記転倒検知部は、前記サイズ演算部で求めた前記頭部の大きさと前記測距部で測定した前記頭部までの距離との差分の時間変化率に基づいて前記被監視者における転倒を検知する。なお、前記被監視者監視装置が１個の機器として一体に構成されて実現される場合についても、以下の説明と同様に、前記被監視者監視装置を構成できる。また、一例として、ここでは、前記行動検知部が前記通知部と共に後述のセンサ装置ＳＵａ、ＳＵｂに実装される場合について、説明するが、このシステムのうちの他の装置、例えば後述の管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰあるいは携帯端末装置ＴＡに実装される場合についても、以下の説明と同様に、前記被監視者監視装置を構成できる。

（第１実施形態）
上述した、頭部領域の大きさによって転倒を検知する手法において、上方から撮像した画像では、頭部は、略円形状に写るので、画像から円形状の領域が頭部領域として検出される。しかしながら、実際の画像には、枕、洗面器、ボール、ゴミ箱および布団の柄等の頭部ではない略円形状の物体も写り込むため、これらの物体の領域が頭部領域として誤検出され、転倒が誤検知されてしまう場合がある。一方、これらの物体が定位置に存在すれば、定位置にあるこれら物体の領域を、頭部を検出する領域から予め除くことで、前記誤検知が回避できる。しかしながら、これらの物体は、必ずしも定位置に存在するとは、限らない。第１実施形態は、このような場合に対処するものである。

図１は、実施形態における被監視者監視システムの構成を示す図である。図２は、第１実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の構成を示す図である。

前記被監視者監視装置をシステムとして実現したその一例の第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａは、監視すべき（見守るべき）監視対象（見守り対象）である被監視者（見守り対象者）Ｏｂ（Ｏｂ−１〜Ｏｂ−４）における、予め設定された所定の行動を検知して前記被監視者Ｏｂを監視するものであり、例えば、図１に示すように、１または複数のセンサ装置ＳＵａ（ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４）と、管理サーバ装置ＳＶと、固定端末装置ＳＰと、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）とを備え、これらは、有線や無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話網およびデータ通信網等の網（ネットワーク、通信回線）ＮＷを介して通信可能に接続される。ネットワークＮＷには、通信信号を中継する例えばリピーター、ブリッジ、ルーターおよびクロスコネクト等の中継機が備えられても良い。図１に示す例では、これら複数のセンサ装置ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４、管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび複数の携帯端末装置ＴＡ−１、ＴＡ−２は、アクセスポイントＡＰを含む無線ＬＡＮ（例えばＩＥＥＥ８０２．１１規格に従ったＬＡＮ等）ＮＷによって互いに通信可能に接続されている。

被監視者監視システムＭＳａは、被監視者Ｏｂに応じて適宜な場所に配設される。被監視者（見守り対象者）Ｏｂは、例えば、病気や怪我等によって看護を必要とする者や、身体能力の低下等によって介護を必要とする者や、一人暮らしの独居者等である。特に、早期発見と早期対処とを可能にする観点から、被監視者Ｏｂは、例えば異常状態等の所定の不都合な事象がその者に生じた場合にその発見を必要としている者であることが好ましい。このため、被監視者監視システムＭＳａは、被監視者Ｏｂの種類に応じて、病院、老人福祉施設および住戸等の建物に好適に配設される。図１に示す例では、被監視者監視システムＭＳａは、複数の被監視者Ｏｂが入居する複数の居室ＲＭや、ナースステーション等の複数の部屋を備える介護施設の建物に配設されている。

センサ装置ＳＵａは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡと通信する通信機能を備え、被監視者Ｏｂを検知してその検知結果を管理サーバ装置ＳＶへ送信する装置である。このようなセンサ装置ＳＵａは、例えば、図２に示すように、センサ部１と、音入出力部２と、制御処理部３ａと、通信インターフェース部（通信ＩＦ部）４と、記憶部５ａとを備える。

センサ部１は、制御処理部３ａに接続され、制御処理部３ａの制御に従って、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の諸量を検出する装置である。前記所定の諸量は、被監視者Ｏｂにおける検出すべき所定の行動に応じて適宜に決定される。なお、後述の第２実施形態では、前記所定の諸量は、被監視者Ｏｂの頭部までの距離を含む。本第１実施形態では、前記所定の行動は、被監視者Ｏｂの起床、離床、転倒および微体動異常であり、これらを検出するために、センサ部１は、例えば、ドップラセンサ１１と、カメラ１２とを備える。

ドップラセンサ１１は、送信波を送信し、物体で反射した前記送信波の反射波を受信し、前記送信波と前記反射波とに基づいてドップラ周波数成分のドップラ信号を出力する体動センサである。前記物体が動いている場合、いわゆるドップラ効果により前記物体の動いている速度に比例して反射波の周波数がシフトするため、送信波の周波数と反射波の周波数とに差（ドップラ周波数成分）が生じる。ドップラセンサ１１は、このドップラ周波数成分の信号をドップラ信号として生成し、制御処理部３ａへ出力する。前記送信波は、超音波やマイクロ波等であって良いが、本実施形態では、マイクロ波である。マイクロ波は、着衣を透過して被監視者Ｏｂの体表で反射できるため、被監視者Ｏｂが衣服を着ていても体表の動きを検知でき、好ましい。

カメラ１２は、制御処理部３ａに接続され、制御処理部３ａの制御に従って、画像（画像データ）を生成する装置である。カメラ１２は、監視すべき監視対象である被監視者Ｏｂが所在を予定している空間（所在空間、図１に示す例では配設場所の居室ＲＭ）を監視可能に配置され、前記所在空間を撮像対象としてその上方から撮像し、前記撮像対象を俯瞰した画像（画像データ）を生成し、前記撮像対象の画像を制御処理部３ａへ出力する。好ましくは、被監視者Ｏｂ全体を撮像できる蓋然性が高いことから、カメラ１２は、被監視者Ｏｂが横臥する寝具（例えばベッド等）における、被監視者Ｏｂの頭部が位置すると予定されている予め設定された頭部予定位置（通常、枕の配設位置）の直上から撮像対象を撮像できるように配設される。センサ装置ＳＵａは、このセンサ部１のカメラ１２によって、被監視者Ｏｂを、被監視者Ｏｂの上方から撮像した画像、好ましくは前記頭部予定位置の直上から撮像した画像を取得する。カメラ１２は、画像取得部の一例である。

このようなカメラ１２は、可視光の画像を生成する装置であって良いが、比較的暗がりでも被監視者Ｏｂを監視できるように、本実施形態では、赤外線の画像を生成する装置である。このようなカメラ１２は、例えば、本実施形態では、撮像対象における赤外の光学像を所定の結像面上に結像する結像光学系、前記結像面に受光面を一致させて配置され、前記撮像対象における赤外の光学像を電気的な信号に変換するイメージセンサ、および、イメージセンサの出力を画像処理することで前記撮像対象における赤外の画像を表すデータである画像データを生成する画像処理部等を備えるデジタル赤外線カメラである。カメラ１２の結像光学系は、本実施形態では、その配設された居室ＲＭ全体を撮像できる画角を持つ広角な光学系（いわゆる広角レンズ（魚眼レンズを含む））であることが好ましい。

音入出力部２は、制御処理部３ａに接続され、外部の音を取得してセンサ装置ＳＵａに入力するための回路であって、制御処理部３ａの制御に従って音を表す電気信号に応じた音を生成して出力するための回路である。音入出力部２は、例えば、音の音響振動を電気信号に変換するマイクロホン等と、音の電気信号を音の音響振動に変換するスピーカ等とを備えて構成される。音入出力部２は、外部の音を表す電気信号を制御処理部３ａへ出力し、また、制御処理部３ａから入力された電気信号を音の音響振動に変換して出力する。

通信ＩＦ部４は、制御処理部３ａに接続され、制御処理部３ａの制御に従って通信を行うための通信回路である。通信ＩＦ部４は、制御処理部３ａから入力された転送すべきデータを収容した通信信号を、この被監視者監視システムＭＳａのネットワークＮＷで用いられる通信プロトコルに従って生成し、この生成した通信信号をネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡへ送信する。通信ＩＦ部４は、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡから通信信号を受信し、この受信した通信信号からデータを取り出し、この取り出したデータを制御処理部３ａが処理可能な形式のデータに変換して制御処理部３ａへ出力する。なお、通信ＩＦ部４は、さらに、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格、ＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｃｏｉａｔｉｏｎ）規格およびＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）規格等の規格を用い、外部機器との間でデータの入出力を行うインターフェース回路を備えても良い。

記憶部５ａは、制御処理部３ａに接続され、制御処理部３ａの制御に従って、各種の所定のプログラムおよび各種の所定のデータを記憶する回路である。前記各種の所定のプログラムには、例えば、被監視者Ｏｂに対する監視に関する情報処理を実行する監視処理プログラム等の制御処理プログラムが含まれる。前記監視処理プログラムには、センサ部１の出力に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知する行動検知プログラム、前記行動検知プログラムで検知した前記所定の行動を外部に通知する通知処理プログラム、カメラ１２で撮像した動画を、その動画を要求した固定端末装置ＳＰや携帯端末装置ＴＡへストリーミングで配信するストリーミング処理プログラム、および、音入出力部２等を用いることで固定端末装置ＳＰや携帯端末装置ＴＡとの間で音声通話を行うナースコール処理プログラム等が含まれる。そして、前記行動検知プログラムには、カメラ１２で取得した画像から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する頭部候補抽出プログラム、前記頭部候補抽出プログラムで抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるパラメータ演算プログラム、および、前記パラメータ演算プログラムで求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者Ｏｂにおける転倒を検知する転倒検知プログラム等が含まれる。前記各種の所定のデータには、これら各プログラムを実行する上で必要なデータや、被監視者Ｏｂを監視する上で必要なデータ等が含まれる。記憶部５ａは、例えば不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）や書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。記憶部５ａは、前記所定のプログラムの実行中に生じるデータ等を記憶するいわゆる制御処理部３ａのワーキングメモリとなるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。

制御処理部３ａは、センサ装置ＳＵａの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の諸量を検出するための回路である。制御処理部３ａは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）およびその周辺回路を備えて構成される。制御処理部３ａは、前記制御処理プログラムが実行されることによって、制御部３１、行動検知処理部３２、通知処理部３３、ストリーミング処理部３４およびナースコール処理部３５を機能的に備え、行動検知処理部３２は、動体抽出部３２１、頭部候補抽出部３２２ａ、パラメータ演算部３２３ａおよび転倒検知部３２４ａを機能的に備える。

制御部３１は、センサ装置ＳＵａの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、センサ装置ＳＵａの全体制御を司るものである。

行動検知処理部３２は、センサ部１の出力に基づいて被監視者Ｏｂにおける、予め設定された所定の行動を検知するものである。本実施形態では、上述したように、前記所定の行動は、被監視者Ｏｂの起床、離床、転倒および微体動異常であり、行動検知処理部３２は、センサ部１の出力に基づいて被監視者Ｏｂにおける起床、離床、転倒および微体動異常を検知結果として検知し、その検知結果を通知処理部３３へ通知する。行動検知処理部３２は、公知技術によって、センサ部１の出力に基づいて被監視者Ｏｂの起床、離床および微体動異常を検知する。例えば、行動検知処理部３２は、センサ部１のカメラ１２によって取得した画像から被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出し、この抽出した動体領域の縦横比から被監視者Ｏｂの姿勢（例えば立位、座位および横臥等）を判定し、この検出した動体領域の位置を検出し、これら判定、検出した被監視者Ｏｂの姿勢および位置に基づいて前記起床および離床の別を判定する。また例えば、行動検知処理部３２は、センサ部１のドップラセンサ１１によって被監視者Ｏｂの呼吸動作に伴う胸部の体動（胸部の上下動）を検出し、その胸部の体動における周期の乱れや予め設定された閾値以下である前記胸部の体動における振幅を検知すると、前記微体動異常であると判定する。

そして、被監視者Ｏｂの転倒の検知に関し、本実施形態では、行動検知処理部３２は、動体抽出部３２１、頭部候補抽出部３２２ａ、パラメータ演算部３２３ａおよび転倒検知部３２４ａを機能的に備え、これらによって被監視者Ｏｂの転倒を検知している。

動体抽出部３２１は、センサ部１のカメラ１２によって取得した画像から例えば背景差分法やフレーム間差分法等の手法を用いることで被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出するものである。この動体抽出部３２１は、上述の起床や離床を検知するために、動体を抽出する際にも用いられ、これらの処理で共用される。前記背景差分法では、予め背景画像が求められて前記各種の所定のデータの１つとして記憶部５ａに予め記憶され、カメラ１２によって生成された画像と前記背景画像との差分画像から動体の有無が判定され、この判定の結果、動体がある場合にはこの動体の領域が動体領域とされる。前記フレーム差分法では、カメラ１２によって生成された、現在のフレームの画像と過去のフレーム（例えば１つ前のフレーム）の画像との差分画像から動体の有無が判定され、この判定の結果、動体がある場合にはこの動体の領域が動体領域とされる。動体抽出部３２１は、この抽出した動体領域を頭部候補抽出部３２２ａへ通知する。

頭部候補抽出部３２２ａは、動体抽出部３２１で抽出された動体領域から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出するものである。上方から撮像した画像では、頭部は、略円形状に写るので、前記体動領域から円形状の領域が前記頭部候補領域として抽出される。例えば、頭部候補抽出部３２２ａは、円形状を抽出するハフ変換を用いることで、前記体動領域から円形状の領域を前記頭部候補領域として抽出する。また例えば、頭部の形状パターンが予め用意されて前記各種の所定のデータの１つとして記憶部５ａに予め記憶され、頭部候補抽出部３２２ａは、この記憶部５ａに予め記憶された頭部の形状パターンを前記体動領域からパターンマッチングを用いることで探索し、この頭部の形状パターンにマッチングする領域を前記頭部候補領域として抽出する。頭部候補抽出部３２２ａは、この抽出した頭部候補領域をパラメータ演算部３２３ａへ通知する。

パラメータ演算部３２３ａは、頭部候補抽出部３２２ａで抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるものである。前記複数のパラメータのうちの少なくとも１つは、被監視者の上方から撮像した画像を取得する前記画像取得部，本実施形態では、カメラ１２で取得した画像から抽出されたものである。前記複数のパラメータは、例えば、前記頭部候補領域の面積と、前記頭部候補領域の形状に関わる予め設定されたサブパラメータとである。前記サブパラメータは、前記頭部候補領域の円形度、前記頭部候補領域の縦横比、前記頭部候補領域の皮膚面積比および前記頭部候補領域の頭髪面積比のうちの１または複数とである。円形度とは、真円にどの程度近いかを表す度合いである。縦横比は、第１方向に沿った第１長さと前記第１方向に直交する第２方向に沿った第２長さとの比である。皮膚面積比は、頭部候補領域の全面積と、前記頭部候補領域中における皮膚領域の面積（皮膚面積）との比である。頭髪面積比は、頭部候補領域の全面積と、前記頭部候補領域中における頭髪領域の面積（頭髪面積）との比である。例えば、本実施形態では、パラメータ演算部３２３ａは、前記頭部候補領域の面積の時間変化（面積の時間微分値、面積のフレーム間の差分値）ｄＤおよび円形度の時間変化（円形度の時間微分値、円形度のフレーム間の差分値）ｄＳを求める。パラメータ演算部３２３ａは、これら求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を転倒検知部３２４ａへ通知する。

転倒検知部３２４ａは、パラメータ演算部３２３ａで求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知するものである。より具体的には、転倒検知部３２４ａは、前記複数のパラメータに基づいて予め設定された評価値Ｖａの時間変化ｄＶａを求め、この求めた評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知する。例えば、転倒検知部３２４ａは、前記複数のパラメータに基づいて予め設定された評価値Ｖａの時間変化ｄＶａを求め、この求めた評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに生じる変化の有無によって被監視者Ｏｂにおける転倒の有無を検知する。評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに変化が無い場合には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒していないと判定し、一方、評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに変化が有る場合には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒したと判定する。より詳しくは、例えば、転倒検知部３２４ａは、前記頭部候補領域の面積の時間変化ｄＤおよび円形度の時間変化ｄＳを乗算することで評価値Ｖａ（＝ｄＤ×ｄＳ）を求め、この評価値Ｖａの時間変化ｄＶａを求め、この評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに生じる変化の有無によって被監視者Ｏｂにおける転倒の有無を検知する。また例えば、転倒検知部３２４ａは、前記複数のパラメータに基づいて予め設定された評価値Ｖａの時間変化ｄＶａを求め、この求めた評価値Ｖａの時間変化ｄＶａが予め設定された閾値範囲内である場合（ｔｈ１≦ｄＶａ≦ｔｈ２）に、前記転倒と判定する。評価値Ｖａの時間変化ｄＶａが前記閾値範囲内に無い場合（ｔｈ１＞ｄＶａ、ｄＶａ＞ｔｈ２）には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒していないと判定し、一方、評価値Ｖａの時間変化ｄＶａが前記閾値範囲内である場合（ｔｈ１≦ｄＶａ≦ｔｈ２）には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒したと判定する。転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂの転倒を検知すると、その旨を通知処理部３３へ通知する。

通知処理部３３は、行動検知処理部３２で検知した前記所定の行動（本実施形態では、起床、離床、転倒および微体動異常）を外部に通知するものである。より具体的には、通知処理部３３は、検知した前記所定の行動（状態、状況）を表す情報（検知行動情報（本実施形態では起床、離床、転倒および微体動異常のうちの１または複数を表す情報））、前記所定の行動が検知された被監視者Ｏｂを特定し識別するための識別子情報（前記被監視者Ｏｂを検知しているセンサ装置ＳＵａを特定し識別するための識別子情報）、および、前記所定の行動の検知に用いられた画像等を収容した通信信号（監視情報通信信号）を生成し、通信ＩＦ部４で管理サーバ装置ＳＶへ送信する。

ストリーミング処理部３４は、ネットワークＮＷおよび通信ＩＦ部４を介して固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡから動画の配信の要求があった場合に、この要求のあった固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡへ、センサ部１のカメラ１２で生成した動画（例えばライブの動画）をストリーミング再生で通信ＩＦ部４およびネットワークＮＷを介して配信するものである。

ナースコール処理部３５は、被監視者Ｏｂからナースコールを受け付ける図略のナースコール押しボタンスイッチでその入力操作を受け付けた場合に、通信ＩＦ部４およびネットワークＮＷを介して、固定端末装置ＳＰまたは携帯端末装置ＴＡとの間で音声通話を可能にするものである。

図１には、一例として、４個の第１ないし第４センサ装置ＳＵａ−１〜ＳＵａ−４が示されており、第１センサ装置ＳＵａ−１は、被監視者Ｏｂの一人であるＡさんＯｂ−１の居室ＲＭ−１（不図示）に配設され、第２センサ装置ＳＵａ−２は、被監視者Ｏｂの一人であるＢさんＯｂ−２の居室ＲＭ−２（不図示）に配設され、第３センサ装置ＳＵａ−３は、被監視者Ｏｂの一人であるＣさんＯｂ−３の居室ＲＭ−３（不図示）に配設され、そして、第４センサ装置は、被監視者Ｏｂの一人であるＤさんＯｂ−４の居室ＲＭ−４（不図示）に配設されている。

管理サーバ装置ＳＶは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＵａ、ＳＰ、ＴＡと通信する通信機能を備え、センサ装置ＳＵａから被監視者Ｏｂに関する検知結果および前記被監視者Ｏｂの画像を受信して被監視者Ｏｂに対する監視に関する情報（監視情報）を管理する機器である。管理サーバ装置ＳＶは、センサ装置ＳＵａから被監視者Ｏｂに関する前記検知結果および前記被監視者Ｏｂの画像を受信すると、被監視者Ｏｂに対する監視に関する前記監視情報を記憶（記録）し、そして、被監視者Ｏｂに対する監視に関する前記監視情報を収容した通信信号（監視情報通信信号）を固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡに送信する。また、管理サーバ装置ＳＶは、クライアント（本実施形態では固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡ等）の要求に応じたデータを前記クライアントに提供する。このような管理サーバ装置ＳＶは、例えば、通信機能付きのコンピュータによって構成可能である。

固定端末装置ＳＰは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＵａ、ＳＶ、ＴＡと通信する通信機能、所定の情報を表示する表示機能、および、所定の指示やデータを入力する入力機能等を備え、管理サーバ装置ＳＶや携帯端末装置ＴＡに与える所定の指示やデータを入力したり、センサ装置ＳＵａで得られた検知結果や画像を表示したり等することによって、被監視者監視システムＭＳａのユーザインターフェース（ＵＩ）として機能する機器である。このような固定端末装置ＳＰは、例えば、通信機能付きのコンピュータによって構成可能である。

携帯端末装置ＴＡは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＳＵａと通信する通信機能、所定の情報を表示する表示機能、所定の指示やデータを入力する入力機能、および、音声通話を行う通話機能等を備え、管理サーバ装置ＳＶやセンサ装置ＳＵａに与える所定の指示やデータを入力したり、管理サーバ装置ＳＶからの通知によってセンサ装置ＳＵａで得られた前記検知結果や画像を表示したり等することによって、被監視者Ｏｂに対する監視に関する前記監視情報を受け付けて表示する機器である。このような携帯端末装置ＴＡは、例えば、いわゆるタブレット型コンピュータやスマートフォンや携帯電話機等の、持ち運び可能な通信端末装置によって構成可能である。

次に、本実施形態の動作について説明する。このような構成の第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａでは、各装置ＳＵａ、ＳＶ、ＳＰ、ＴＡは、電源が投入されると、必要な各部の初期化を実行し、その稼働を始める。センサ装置ＳＵａでは、その制御処理プログラムの実行によって、制御処理部３ａには、制御部３１、行動検知処理部３２、通知処理部３３、ストリーミング処理部３４およびナースコール処理部３５が機能的に構成され、行動検知処理部３２には、動体抽出部３２１、頭部候補抽出部３２２ａ、パラメータ演算部３２３ａおよび転倒検知部３２４ａが機能的に構成される。

そして、上記構成の被監視者監視システムＭＳａは、大略、次の動作によって、各被監視者Ｏｂそれぞれを監視している。センサ装置ＳＵａは、所定のサンプリング周期でセンサ部１のドップラセンサ１１の出力をサンプリングするとともにこれに同期してカメラ１２で画像を取得し、このサンプリングおよび取得したドップラセンサ１１の出力およびカメラ１２の画像に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動（状態、状況）を判定し、この判定の結果、被監視者Ｏｂが予め設定された前記所定の行動（例えば、本実施形態では起床、離床、転倒および微体動異常等）であると判定すると、被監視者Ｏｂの状態として判定された判定結果を表す判定結果情報や被監視者Ｏｂの静止画の画像データ等の監視情報を収容した通信信号（監視情報通信信号）をネットワークＮＷを介して管理サーバ装置ＳＶへ送信する。なお、転倒を検知する転倒検知の動作は、後に詳述する。

管理サーバ装置ＳＶは、前記監視情報通信信号をネットワークＮＷを介してセンサ装置ＳＵａから受信すると、この監視情報通信信号に収容された判定結果情報や静止画の画像データ等の監視情報をその記憶部に記憶（記録）する。そして、管理サーバ装置ＳＶは、これら判定結果情報や静止画の画像データ等の監視情報を収容した監視情報通信信号を端末装置（本実施形態では固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡ）へ送信する。これによって被監視者Ｏｂの状態（状況）が端末装置ＳＰ、ＴＡを介して例えば看護師や介護士等の監視者に報知される。

固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡは、前記監視情報通信信号をネットワークＮＷを介して管理サーバ装置ＳＶから受信すると、この監視情報通信信号に収容された前記監視情報を表示する。このような動作によって、被監視者監視システムＭＳａは、各センサ装置ＳＵａ、管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰおよび携帯端末装置ＴＡによって、大略、各被監視者Ｏｂを検知して各被監視者Ｏｂを監視している。

次に、第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａにおける、転倒検知の動作について、説明する。図３は、第１実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の動作を示すフローチャートである。図４は、頭部候補領域の周囲長を求める求め方を説明するための図である。図５は、転倒の際における頭部の円形度の時間変化を説明するための図である。図５左側は、立位の様子を示し、図５右側は、横臥の様子を示し、図５中央は、これら立位と横臥との間の様子を示す。図６は、転倒の際における、頭部の面積、頭部の面積の時間微分、頭部の円形度、頭部の円形度の時間微分および評価値の各時間変化の一例を示す図である。図６の横軸は、フレーム番号（時間）であり、その縦軸は、各値である。図６において、◆は、面積Ｄを表し、■は、面積の時間微分（面積の時間変化）ｄＤを表し、▲は、円形度Ｓを表し、×は、円形度Ｓの時間微分（円形度の時間変化）ｄＳを表し、●は、評価値Ｖａ（＝ｄＤ×ｄＳ）を表す。図７は、ボールの落下における前記ボールの円形度の時間変化を説明するための図である。図７左側は、前記ボールが上位置にある様子を示し、図７右側は、ボールが下位置（床位置）にある様子を示し、図７中央は、前記ボールがこれら上位置と下位置（床位置）との間にある様子を示す。図８は、ボールの落下の際における、前記ボールの面積、前記ボールの面積の時間微分、前記ボールの円形度、前記ボールの円形度の時間微分および評価値の各時間変化の一例を示す図である。図８において、◆は、面積Ｄを表し、■は、面積の時間微分（面積の時間変化）ｄＤを表し、▲は、円形度Ｓを表し、×は、円形度Ｓの時間微分（円形度の時間変化）ｄＳを表し、●は、評価値Ｖａ（＝ｄＤ×ｄＳ）を表す。図９は、ゴミ箱の転倒における前記ゴミ箱の円形度の時間変化を説明するための図である。図９左側は、立位の様子を示し、図９右側は、横臥の様子を示し、図９中央は、これら立位と横臥との間の様子を示す。図９の各上段は、それぞれ、その側面図を示し、各下段は、それぞれ、その上面図を示す。

センサ装置ＳＵａは、各サンプリングタイミングにおいて、センサ部１のドップラセンサ１１の出力をサンプリングするとともにカメラ１２で画像を取得するごとに、次のように動作することで、被監視者Ｏｂの転倒を検知している。

図３において、まず、制御処理部３ａは、センサ部１のカメラ１２から画像を取得する（Ｓ１）。すなわち、カメラ１２から１フレーム分の画像が取得される。

次に、制御処理部３ａは、行動検知処理部３２の動体抽出部３２１によって、このカメラ１２によって取得した画像から、例えば背景差分法やフレーム間差分法等の手法を用いることで被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出する（Ｓ２）。

次に、制御処理部３ａは、行動検知処理部３２の頭部候補抽出部３２２ａによって、動体抽出部３２１で抽出された動体領域から、例えばハフ変換やパターンマッチング等の手法を用いることで頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する（Ｓ３）。

次に、制御処理部３ａは、行動検知処理部３２のパラメータ演算部３２３ａによって、頭部候補抽出部３２２ａで抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求める（Ｓ４）。本実施形態では、パラメータ演算部３２３ａは、前記複数のパラメータとして、前記頭部候補領域の面積Ｄおよび円形度Ｓを求め、それら各時間変化ｄＤ、ｄＳを求める。より具体的には、パラメータ演算部３２３ａは、例えば、図４に示すように、頭部候補抽出部３２２ａで抽出した頭部候補領域ＥＨＡに含まれる画素の総数（総画素数）を求め、この求めた総画素数に１画素の面積を乗算することで、前記頭部候補領域の面積Ｄを求め、頭部候補抽出部３２２ａで抽出した頭部候補領域ＥＨＡの外周を構成する画素の総数（境界に位置する画素の総数）（総画素数）を求め、この求めた総画素数に１画素の長さ（例えば縦長、横長、対角長またはこれらの平均値等）を乗算することで、前記頭部候補領域の周囲長ｓを求め、（４π×面積Ｄ）／（周囲長ｓ）^２で円形度Ｓを求め（Ｓ＝４πＤ／ｓ^２）、これら求めた頭部候補領域ＥＨＡの面積Ｄおよび円形度Ｓを例えばサンプリングタイミングの時刻（サンプリングタイミングの回数）やフレーム番号等と対応付けて記憶部５ａに記憶する。なお、円形度Ｓは、その値が１に近いほど、真円に近いことを表す。そして、パラメータ演算部３２３ａは、前回（Ｎ−１）のサンプリングタイミングで求めた頭部候補領域ＥＨＡの面積Ｄ（Ｎ−１）および円形度Ｓ（Ｎ−１）それぞれと、今回（Ｎ）のサンプリングタイミングで求めた頭部候補領域ＥＨＡの面積Ｄ（Ｎ）および円形度Ｓ（Ｎ）それぞれとの差分をそれぞれ求めることで、面積Ｄの時間変化（時間微分）ｄＤおよび円形度Ｓの時間変化（時間微分）ｄＳそれぞれを求め、これら求めた頭部候補領域ＥＨＡの面積Ｄの時間変化ｄＤおよび円形度Ｓの時間変化ｄＳを例えばサンプリングタイミングの時刻（サンプリングタイミングの回数）やフレーム番号等と対応付けて記憶部５ａに記憶する。

次に、制御処理部３ａは、行動検知処理部３２の転倒検知部３２４ａによって、パラメータ演算部３２３ａで求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒の有無を判定し、被監視者Ｏｂにおける転倒を検知する（Ｓ５）。本実施形態では、転倒検知部３２４ａは、パラメータ演算部３２３ａで求めた複数のパラメータに基づいて予め設定された評価値Ｖａの時間変化ｄＶａを求め、この求めた評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知する。より具体的には、転倒検知部３２４ａは、前記頭部候補領域ＥＨＡの面積Ｄの時間変化ｄＤおよび円形度Ｓの時間変化ｄＳを乗算することで評価値Ｖａ（＝ｄＤ×ｄＳ）を求め、この評価値Ｖａの時間変化ｄＶａを求め、この求めた評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知する。

ここで、被監視者Ｏｂが転倒した場合における、面積Ｄの時間変化ｄＤ、円形度Ｓの時間変化ｄＳおよびこれらによる評価値Ｖａ（＝ｄＤ×ｄＳ）の時間変化ｄＶａと、被監視者Ｏｂではない他のもの、例えばボールやゴミ箱が落下や転倒した場合における、面積Ｄの時間変化ｄＤ、円形度Ｓの時間変化ｄＳおよびこれらによる評価値Ｖａ（＝ｄＤ×ｄＳ）の時間変化ｄＶａとの相違について説明する。

被監視者Ｏｂが転倒する場合、例えば、被監視者Ｏｂの身長方向がカメラ１２の光軸と交差するように被監視者Ｏｂが転倒する場合、図５に示すように、被監視者Ｏｂは、その立位の姿勢（図５左側）から、図５中央の途中の状態を経て、横臥の姿勢（図５右側）となる。この場合、被監視者Ｏｂの上方から被監視者Ｏｂを撮像するカメラ１２によって取得された画像では、その頭部の面積は、頭部がカメラ１２の配置位置から離れていくので、図５左側、中央および右側に示すように、徐々に小さくなるように変化し、前記頭部の形状は、図５左側に示す略円形状から、図５中央に示す形状を経て、図５右側に示す楕円形状へ変化する。したがって、グラフで示すと、頭部の面積Ｄ（◆）および円形度Ｓ（▲）それぞれは、図６に示すプロファイルとなり、転倒前のフレーム番号１ないしフレーム番号５では共にあまり変化がなく、転倒が始まったフレーム番号６で共に小さくなり始め、床に倒れて転倒が終了したフレーム番号８以降で再び共にあまり変化しなくなる。

これに対し、ボールＢＬが落下する場合、図７に示すように、ボールＢＬは、上位置（図７左側）から、図７中央の途中の状態を経て、床位置（図７右側）となる。この場合、ボールＢＬの上方からボールＢＬを撮像するカメラ１２によって取得された画像では、そのボールＢＬの面積は、ボールＢＬがカメラ１２の配置位置から離れていくので、図７左側、中央および右側に示すように、徐々に小さくなるように変化するが、前記ボールＢＬの形状は、図７左側、中央および右側に示すように、円形状のままで変化しない。したがって、グラフで示すと、ボールＢＬの面積Ｄ（◆）は、図８に示すプロファイルとなり、落下前のフレーム番号１ないしフレーム番号５ではあまり変化がなく、落下が始まったフレーム番号６で共に小さくなり始め、床に落ちたフレーム番号８以降で再びあまり変化しなくなる一方、ボールＢＬの円形度Ｓ（▲）は、図８に示すプロファイルとなり、落下に関係なく、フレーム番号１以降あまり変化しない。このように被監視者Ｏｂの転倒とボールＢＬの落下とでは、円形度Ｓの時間変化に相違が生じる。

一方、逆円錐台形状のゴミ箱ＤＰが転倒した場合、図９に示すように、この逆円錐台形状のゴミ箱ＤＰは、転倒前の正常な配置姿勢（図９左側）から、図９中央の途中の状態を経て、床に横倒しになった転倒姿勢（図９右側）となる。この場合、逆円錐台形状のゴミ箱ＤＰの上方からゴミ箱ＤＰを撮像するカメラ１２によって取得された画像では、そのゴミ箱ＤＰの面積および形状は、図９左側下段の円形形状から、図９中央下段の台形状と楕円形状とを合成した形状を経て、図９右側下段の略台形状へ変化する。したがって、その図示を省略するが、グラフで示すと、逆円錐台形状のゴミ箱ＤＰの面積Ｄは、転倒が始まると徐々に増加する一方、円形度Ｓは、転倒が始まると急激に１から０に近づく。このように被監視者Ｏｂの転倒とゴミ箱ＤＰの転倒とでは、面積Ｄの時間変化および円形度Ｓの時間変化それぞれに相違が生じる。

したがって、転倒検知部３２４ａは、頭部候補領域における面積Ｄの時間変化ｄＤおよび円形度Ｓの時間変化ｄＳに基づいてこれらの違いを相互に比較することで、被監視者Ｏｂの転倒か、被監視者Ｏｂを除く他のものに生じた事象かを弁別し、被監視者Ｏｂの転倒を検知できる。

このように面積Ｄ（◆）の時間変化および円形度Ｓ（▲）の時間変化で被監視者Ｏｂの転倒が判定されても良いが、これらの時間微分の乗算によって得られる評価値Ｖａ（●）は、図６および図８を比較すると分かるように、図６では転倒が始まったフレーム番号５から立ち上がり、フレーム番号６、７でピークとなり、フレーム番号８で立ち下がっているが、図８ではこのような変化がない。このため、これら面積Ｄ（◆）の時間変化ｄＤおよび円形度Ｓ（▲）の時間変化ｄＳで被監視者Ｏｂの転倒を判定するよりも、その評価値Ｖａで被監視者Ｏｂの転倒を判定する方が簡易に判定できる。このため、本実施形態では、例えば、転倒検知部３２４ａは、この評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに生じる変化の有無によって被監視者Ｏｂにおける転倒の有無を検知する。この場合、評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに変化が無い場合には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒していないと判定し、一方、評価値Ｖａの時間変化ｄＶａに変化が有る場合には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒したと判定する。あるいは、転倒検知部３２４ａは、前記複数のパラメータに基づいて予め設定された評価値Ｖａの時間変化ｄＶａを求め、この求めた評価値Ｖａの時間変化ｄＶａが予め設定された閾値範囲内である場合（ｔｈ１≦ｄＶａ≦ｔｈ２）に、前記転倒と判定する。評価値Ｖａの時間変化ｄＶａが前記閾値範囲内に無い場合（ｔｈ１＞ｄＶａ、ｄＶａ＞ｔｈ２）には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒していないと判定し、一方、評価値Ｖａの時間変化ｄＶａが前記閾値範囲内である場合（ｔｈ１≦ｄＶａ≦ｔｈ２）には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒したと判定する。これた閾値範囲の上下限値ｔｈ１、ｔｈ２は、例えば、複数のサンプルから、頭部に基づいて転倒を判定できるように設定される。

この処理Ｓ５の判定の結果、転倒を検知しない場合（Ｎｏ）には、このタイミングでの処理を終了し、一方、転倒を検知した場合（Ｙｅｓ）には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂの転倒を通知処理部３３へ通知する。

次に、転倒検知部３２４ａから被監視者Ｏｂの転倒が通知されると、通知処理部３３は、その旨を上述の監視情報通信信号によって管理サーバ装置ＳＶへ通知し、このタイミングでの処理を終了する。

以上説明したように、被監視者監視装置の一例である第１実施形態における被監視者監視システムＭＳａならびに行動検知装置および行動検知方法を用いたその一例のセンサ装置ＳＵａは、頭部候補領域に対し、頭部に関わる複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求め、これら各時間変化に基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知するので、頭部候補領域を用いてより精度良く被監視者Ｏｂの転倒を検知できる。

上記被監視者監視システムＭＳａおよびセンサ装置ＳＵａは、頭部候補領域の面積における時間変化ｄＤに基づくだけでなく、前記頭部候補領域の形状に関わる予め設定されたサブパラメータの時間変化にも基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知するので、頭部と頭部を除く他のものとをより弁別でき、より精度良く被監視者Ｏｂの転倒を検知できる。

上記被監視者監視システムＭＳａおよびセンサ装置ＳＵａは、評価値Ｖａの時間変化ｄＶａと閾値範囲を規定する上下限値ｔｈ１、ｔｈ２それぞれとの比較により、簡易に転倒の有無を判定できる。

なお、上述では、形状に関わるサブパラメータとして円形度Ｓが用いられたが、これに限定されるものではない。例えば、形状に関わるサブパラメータとして前記頭部候補領域の縦横比が用いられて良く、また前記頭部候補領域の皮膚面積比が用いられて良く、また前記頭部候補領域の頭髪面積比が用いられても良い。あるいは、これら前記頭部候補領域の円形度、前記頭部候補領域の縦横比、前記頭部候補領域の皮膚面積比および前記頭部候補領域の頭髪面積比のうちの複数が用いられても良い。縦横比は、第１方向に沿った第１長さと前記第１方向に直交する第２方向に沿った第２長さとの比である。皮膚面積比は、頭部候補領域の全面積と、前記頭部候補領域中における皮膚領域の面積（皮膚面積）との比である。頭髪面積比は、頭部候補領域の全面積と、前記頭部候補領域中における頭髪領域の面積（頭髪面積）との比である。

図１０は、転倒の際における頭部の縦横比の時間変化を説明するための図である。図１０Ａは、頭部を上から見た上面図であり、図１０Ｂは、頭部を正面から見た正面図である。図１１は、全頭高、頭長および頭幅を説明するための図である。図１１Ａは、側面図であり、図１１Ｂは、正面図である。図１２は、転倒の際における頭部の皮膚面積比および頭髪面積比の各時間変化を説明するための図である。図１２左側は、立位の様子を示し、図１２右側は、横臥の様子を示し、図１２中央は、これら立位と横臥との間の様子を示す。図１３は、頭部の皮膚面積比および頭髪面積比の求め方を説明するための図である。

サブパラメータとして縦横比が用いられる場合、被監視者Ｏｂの上方から被監視者Ｏｂを撮像するカメラ１２によって取得された画像では、転倒前の立位姿勢の場合、頭部は、図１０Ａに示すように、略円形状に写り、その縦横比は、図１１に示すように、頭長に対する頭幅となる。人の各部位の大きさに関する統計的なデータは、例えば公的機関等によって作成され公開されている。例えば、日本人の頭部に関する統計データは、産業技術総合研究所 人間情報研究部門 デジタルヒューマン研究グループから開示されている（［ｏｎｌｉｎｅ］、２０１５年４月２３日検索、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｈ．ａｉｓｔ．ｇｏ．ｊｐ／ｊｐ／ｐｕｂｂａｓｅ／ｄａｔａ．ｐｈｐ＞）。これによれば、高齢群男性の場合、その頭長は、１８８ｍｍであり、その頭幅は、１５８ｍｍである。したがって、立位姿勢の場合における頭部の縦横比は、１５８／１８８＝約０．８４０となる。一方、転倒後の横臥姿勢の場合、頭部は、図１０Ｂに示すように、略楕円形状に写り、その縦横比は、図１１に示すように、全頭高（＝２３０ｍｍ）に対する頭幅（＝１５８ｍｍ）となる。したがって、横臥姿勢の場合における頭部の縦横比は、１５８／２３０＝約０．６８７となる。このため、被監視者Ｏｂの転倒の場合、頭部の縦横比の時間変化は、これら約０．６８７〜約０．８４の間の値を取り得ると考えられる。

一方、ボールの落下の場合、図７から分かるように、ボール箱の縦横比の時間変化は、１で変化しない。また、ゴミ箱の転倒の場合、図９から分かるように、ゴミ箱の縦横比の時間変化は、１〜０の間の値を取り得ると考えられる。

このため、転倒検知部３２４ａは、縦横比の時間変化が予め設定された閾値範囲内である場合に、前記転倒と判定できる。この場合、縦横比の時間変化が前記閾値範囲内に無い場合には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒していないと判定し、一方、縦横比の時間変化が前記閾値範囲内である場合には、転倒検知部３２４ａは、被監視者Ｏｂが転倒したと判定する。上述の高齢群男性の例では、下限値は、０．６８７であり、上限値は、０．８４０であり、転倒検知部３２４ａは、縦横比の時間変化が０．６８７以上０．８４０以下である場合に、前記転倒と判定できる。

サブパラメータとして皮膚面積比あるいは頭髪面積比が用いられる場合、被監視者Ｏｂの上方から被監視者Ｏｂを撮像するカメラ１２によって取得された画像では、転倒前の立位姿勢の場合、図１２左側に示すように、頭部の頭髪部分ＨＤａのみ写り、転倒が進行して横臥姿勢になると、図１２中央および図１２右側に示すように、皮膚部分ＨＤｂが増大する。したがって、皮膚面積比（＝ＨＤｂ／（ＨＤａ＋ＨＤｂ）は、０から増大する。一方、頭髪面積比（＝ＨＤａ／（ＨＤａ＋ＨＤｂ）は、徐々に減少する。このため、このような皮膚面積比の時間変化あるいは頭髪面積比の時間変化をサブパラメートして用いることができる。なお、皮膚面積および頭髪面積は、公知の常套手段によって検出できる。例えば、図１３Ａに示すように、頭部候補領域が複数の小ブロックに分割され、各ブロックごとに、そのブロックが頭髪を写した領域か皮膚を写した領域かが判定される。この判定には、ブロックが図１３Ｂに示すようにテクスチャを特徴として持つか、図１３Ｃに示すようにテクスチャを特徴として持たないかによって判定できる。テクスチャの有無は、例えば、濃度ヒストグラムに基づく判定手法、濃度共起行列に基づく判定手法およびフーリエ変換を用いた判定手法等の種々の公知技術で判定できる。

次に、別の実施形態について説明する。
（第２実施形態）
上述した、頭部領域の大きさによって転倒を検知する手法において、カメラの光軸方向と人体の身長方向とが交差するように人体が転倒する場合、転倒の開始からその途中まででは、頭部の略頭頂が画像に写るので、画像に写る頭部領域の大きさは、頭部がカメラから離れるに従って小さくなるように大きく変化する。しかしながら、前記転倒の途中からその終了まででは、頭部の横顔が画像に写るようになるので、画像に写る頭部領域の大きさは、頭部がカメラから離れるに従って小さくなる変化と頭頂から横顔への変化に従って大きくなる変化との相殺によって、あまり変化しない。一方、人が普通に水平方向に移動する場合も、画像に写る頭部領域の大きさは、あまり変化しない。このため、画像に写る頭部領域の大きさだけで転倒の有無を判定しようとすると、転倒か水平方向の移動かの判別が難しい。第２実施形態は、このような場合に対処するものである。

第２実施形態にかかる被監視者監視装置は、監視対象である被監視者における、予め設定された所定の行動を検知する行動検知部と、前記行動検知部で検知した前記所定の行動を外部に通知する通知部とを備えるものである。そして、第２実施形態では、前記行動検知部は、前記被監視者の上方から撮像した画像を取得する画像取得部と、前記被監視者の頭部までの距離を、前記被監視者の上方から測定する測距部と、前記画像取得部で取得した画像から、前記上方から見込んだ前記被監視者の頭部の大きさを求めるサイズ演算部と、前記サイズ演算部で求めた前記頭部の大きさと前記測距部で測定した前記頭部までの距離との差分の時間変化率に基づいて前記被監視者における転倒を検知する転倒検知部とを備える。第２実施形態でも、第１実施形態と同様に、一例として、ここでは、前記行動検知部が前記通知部と共に後述のセンサ装置ＳＵｂに実装される場合について、説明するが、このシステムのうちの他の装置、例えば後述の管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰあるいは携帯端末装置ＴＡに実装される場合についても、以下の説明と同様に、前記被監視者監視装置を構成できる。

図１４は、第２実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の構成を示す図である。図１５は、第２実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の配設の様子を示す図である。

前記被監視者監視装置をシステムとして実現したその一例の第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂは、第１実施形態の被監視者監視システムＭＳａと同様に、被監視者（見守り対象者）Ｏｂ（Ｏｂ−１〜Ｏｂ−４）における、予め設定された所定の行動を検知して前記被監視者Ｏｂを監視するものであり、例えば、図１に示すように、１または複数のセンサ装置ＳＵｂ（ＳＵｂ−１〜ＳＵｂ−４）と、管理サーバ装置ＳＶと、固定端末装置ＳＰと、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）とを備え、これらは、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続される。

これら第２実施形態の被監視者監視システムＭＳｂにおける管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰ、および、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）は、それぞれ、第１実施形態の被監視者監視システムＭＳａにおける管理サーバ装置ＳＶ、固定端末装置ＳＰ、および、１または複数の携帯端末装置ＴＡ（ＴＡ−１、ＴＡ−２）と同様であるので、その説明を省略する。

センサ装置ＳＵｂは、ネットワークＮＷを介して他の装置ＳＶ、ＳＰ、ＴＡと通信する通信機能を備え、被監視者Ｏｂを検知してその検知結果を管理サーバ装置ＳＶへ送信する装置である。このようなセンサ装置ＳＵｂは、例えば、図１４に示すように、センサ部１と、音入出力部２と、制御処理部３ｂと、通信インターフェース部（通信ＩＦ部）４と、記憶部５ｂとを備える。

これら第２実施形態のセンサ装置ＳＵｂにおけるセンサ部１、音入出力部２および通信ＩＦ部４は、それぞれ、第１実施形態のセンサ装置ＳＵａにおけるセンサ部１、音入出力部２および通信ＩＦ部４と同様であるので、その説明を省略する。なお、上述したように、センサ部１において、前記所定の諸量は、被監視者Ｏｂの頭部までの距離を含み、被監視者Ｏｂにおける検出すべき所定の行動に応じて適宜に決定される。

記憶部５ｂは、制御処理部３ｂに接続され、制御処理部３ｂの制御に従って、各種の所定のプログラムおよび各種の所定のデータを記憶する回路である。前記各種の所定のプログラムには、例えば、被監視者Ｏｂに対する監視に関する情報処理を実行する監視処理プログラム等の制御処理プログラムが含まれる。前記監視処理プログラムには、センサ部１の出力に基づいて被監視者Ｏｂにおける所定の行動を検知する行動検知プログラム、前記行動検知プログラムで検知した前記所定の行動を外部に通知する通知処理プログラム、カメラ１２で撮像した動画を、その動画を要求した固定端末装置ＳＰや携帯端末装置ＴＡへストリーミングで配信するストリーミング処理プログラム、および、音入出力部２等を用いることで固定端末装置ＳＰや携帯端末装置ＴＡとの間で音声通話を行うナースコール処理プログラム等が含まれる。そして、前記行動検知プログラムには、センサ部１のカメラ１２によって取得した画像から被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出する動体抽出プログラム、動体抽出プログラムで抽出した動体領域から、頭部の領域（頭部領域）を抽出する頭部抽出プログラム、前記頭部抽出プログラムで抽出した頭部領域の大きさを求めるサイズ演算プログラム、センサ部１におけるドップラセンサ１１のドップラ信号から頭部までの距離を求める距離演算プログラム、サイズ演算プログラムで求めた頭部領域の大きさと距離演算部で求めた頭部までの距離とに基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知する転倒検知プログラム等が含まれる。前記各種の所定のデータには、これら各プログラムを実行する上で必要なデータや、被監視者Ｏｂを監視する上で必要なデータ等が含まれる。記憶部５ｂは、例えば不揮発性の記憶素子であるＲＯＭや書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ等を備える。記憶部５ｂは、前記所定のプログラムの実行中に生じるデータ等を記憶するいわゆる制御処理部３ｂのワーキングメモリとなるＲＡＭ等を含む。

制御処理部３ｂは、センサ装置ＳＵｂの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、被監視者Ｏｂにおける予め設定された所定の諸量を検出するための回路である。制御処理部３ｂは、例えば、ＣＰＵおよびその周辺回路を備えて構成される。制御処理部３ｂは、前記制御処理プログラムが実行されることによって、制御部３１、行動検知処理部３２、通知処理部３３、ストリーミング処理部３４およびナースコール処理部３５を機能的に備え、行動検知処理部３２は、動体抽出部３２１、頭部抽出部３２２ｂ、サイズ演算部３２３ｂ、距離演算部３２４ｂおよび転倒検知部３２５ｂを機能的に備える。

制御部３１は、センサ装置ＳＵｂの各部を当該各部の機能に応じてそれぞれ制御し、センサ装置ＳＵｂの全体制御を司るものである。

行動検知処理部３２は、センサ部１の出力に基づいて被監視者Ｏｂにおける、予め設定された所定の行動を検知するものである。本実施形態では、上述したように、前記所定の行動は、被監視者Ｏｂの起床、離床、転倒および微体動異常であり、行動検知処理部３２は、センサ部１の出力に基づいて被監視者Ｏｂにおける起床、離床、転倒および微体動異常を検知結果として検知し、その検知結果を通知処理部３３へ通知する。行動検知処理部３２は、公知技術によって、センサ部１の出力に基づいて被監視者Ｏｂの起床、離床および微体動異常を検知する。例えば、行動検知処理部３２は、センサ部１のカメラ１２によって取得した画像から被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出し、この抽出した動体領域の縦横比から被監視者Ｏｂの姿勢（例えば立位、座位および横臥等）を判定し、この検出した動体領域の位置を検出し、これら判定、検出した被監視者Ｏｂの姿勢および位置に基づいて前記起床および離床の別を判定する。また例えば、行動検知処理部３２は、センサ部１のドップラセンサ１１によって被監視者Ｏｂの呼吸動作に伴う胸部の体動（胸部の上下動）を検出し、その胸部の体動における周期の乱れや予め設定された閾値以下である前記胸部の体動における振幅を検知すると、前記微体動異常であると判定する。

そして、被監視者Ｏｂの転倒の検知に関し、本実施形態では、行動検知処理部３２は、動体抽出部３２１、頭部抽出部３２２ｂ、サイズ演算部３２３ｂ、距離演算部３２４ｂおよび転倒検知部３２５ｂを機能的に備え、これらによって被監視者Ｏｂの転倒を検知している。

動体抽出部３２１は、センサ部１のカメラ１２によって取得した画像から例えば背景差分法やフレーム間差分法等の手法を用いることで被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出するものである。この動体抽出部３２１は、上述の起床や離床を検知するために、動体を抽出する際にも用いられ、これらの処理で共用される。前記背景差分法では、予め背景画像が求められて前記各種の所定のデータの１つとして記憶部５ｂに予め記憶され、カメラ１２によって生成された画像と前記背景画像との差分画像から動体の有無が判定され、この判定の結果、動体がある場合にはこの動体の領域が動体領域とされる。前記フレーム差分法では、カメラ１２によって生成された、現在のフレームの画像と過去のフレーム（例えば１つ前のフレーム）の画像との差分画像から動体の有無が判定され、この判定の結果、動体がある場合にはこの動体の領域が動体領域とされる。動体抽出部３２１は、この抽出した動体領域を頭部抽出部３２２ｂへ通知する。

頭部抽出部３２２ｂは、動体抽出部３２１で抽出された動体領域から、頭部の領域（頭部領域、あるいは頭部候補領域）を抽出するものである。例えば、頭部の形状パターンが予め用意されて前記各種の所定のデータの１つとして記憶部５ｂに予め記憶され、頭部抽出部３２２ｂは、この記憶部５ｂに予め記憶された頭部の形状パターンを前記体動領域からパターンマッチングを用いることで探索し、この頭部の形状パターンにマッチングする領域を前記頭部領域として抽出する。転倒していない立位や座位等の姿勢では、頭部は、上方から撮像した画像に、頭頂に相当する略円形状で写るので、頭部の形状パターンの１つとして略円形状のパターンが含まれる。また転倒すると、頭部は、上方から撮像した画像に、横顔に相当する略楕円形状で写るので、頭部の形状パターンの他の１つとして略楕円形状のパターンが含まれる。頭部抽出部３２２ｂは、この抽出した頭部領域をサイズ演算部３２３ｂへ通知する。

サイズ演算部３２３ｂは、頭部抽出部３２２ｂで抽出した頭部領域の面積を求めることで、上方から見込んだ被監視者Ｏｂの頭部の大きさを求めるものである。例えば、サイズ演算部３２３ｂは、頭部抽出部３２２ｂで抽出した頭部領域に含まれる画素の総数（総画素数）を求め、この求めた総画素数に１画素の面積を乗算することで、前記頭部領域の面積を求め、頭部の大きさを求める。サイズ演算部３２３ｂは、この求めた頭部の大きさを転倒検知部３２５ｂへ通知する。サイズ演算部３２３ｂは、パラメータ演算部の他の一例に相当する。

距離演算部３２４ｂは、センサ部１のドップラセンサ１１から出力されたドップラ信号から距離を求めることで、被監視者Ｏｂの頭部までの距離を求めるものである。被監視者Ｏｂが例えば歩行によって水平方向（横方向）に移動した場合や、被監視者Ｏｂが例えばしゃがみ込んだり転倒したりすること等によって垂直方向（縦方向）に移動した場合では、距離演算部３２４ｂで求められた距離は、時間経過に従って略単調に増加し、比較的大きな値となる。一方、被監視者Ｏｂが座位や横臥等の姿勢で静止している場合には、距離演算部３２４ｂで求められた距離は、被監視者Ｏｂの呼吸動作に伴う胸部の体動に起因する値であるので、被監視者Ｏｂが正常な場合、時間経過に従って周期的に変化し、比較的小さな値となる。このため、距離演算部３２４ｂで求められた距離が被監視者Ｏｂの移動による値か否かが区別できる。

転倒検知部３２５ｂは、サイズ演算部３２３ｂで求めた前記頭部の大きさと距離演算部３２４ｂで求めた前記頭部までの距離との差分の時間変化率に基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知するものである。転倒検知部３２５ｂは、被監視者Ｏｂの転倒を検知すると、その旨を通知処理部３３へ通知する。

なお、本実施形態では、ドップラセンサ１１および距離演算部３２４ｂは、測距部の一例に相当し、カメラ１２は、画像取得部の一例に相当する。

次に、本実施形態の動作について説明する。このような構成の第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂでは、各装置ＳＵｂ、ＳＶ、ＳＰ、ＴＡは、電源が投入されると、必要な各部の初期化を実行し、その稼働を始める。センサ装置ＳＵｂでは、その制御処理プログラムの実行によって、制御処理部３ｂには、制御部３１、行動検知処理部３２、通知処理部３３、ストリーミング処理部３４およびナースコール処理部３５が機能的に構成され、行動検知処理部３２には、動体抽出部３２１、頭部抽出部３２２ｂ、サイズ演算部３２３ｂ、距離演算部３２４ｂおよび転倒検知部３２５ｂが機能的に構成される。そして、各被監視者Ｏｂそれぞれを監視する上記構成の被監視者監視システムＭＳｂにおける大略の動作は、センサ装置ＳＵｂにおける転倒検知の動作の点を除き、第１実施形態と同様であるので、その説明を省略する。

次に、第２実施形態における被監視者監視システムＭＳｂにおける、転倒検知の動作について、説明する。図１６は、第２実施形態の被監視者監視システムにおけるセンサ装置の動作を示すフローチャートである。図１７は、転倒の際における頭部領域の時間変化を説明するための図である。図１７左側は、転倒前の立位の様子を示し、図１７右側は、転倒後の横臥の様子を示し、図１７中央は、これら立位と横臥との間の様子（転倒の途中の様子）を示す。図１８は、転倒の際における頭部までの距離および頭部領域の大きさの各時間変化の一例を示す図である。図１９は、正常な水平方向（横方向）の移動の際における頭部までの距離および頭部領域の大きさの各時間変化の一例を示す図である。図２０は、正常な垂直方向（縦方向）の移動の際における頭部までの距離および頭部領域の大きさの各時間変化の一例を示す図である。これら図１８ないし図２０において、横軸は、時間であり、右縦軸は、頭部の大きさであり、左縦軸は、距離である。グラフα１、α２、α３は、時間と頭部までの距離との関係を示し、グラフβ１、β２、β３は、時間と頭部の大きさとの関係を示す。

センサ装置ＳＵｂは、各サンプリングタイミングにおいて、センサ部１のドップラセンサ１１の出力をサンプリングするとともにカメラ１２で画像を取得するごとに、次のように動作することで、被監視者Ｏｂの転倒を検知している。

図１６において、まず、制御処理部３ｂは、センサ部１のドップラセンサ１１からドップラ信号を取得し、センサ部１のカメラ１２から画像（１フレーム分の画像）を取得する（Ｓ１１）。

次に、制御処理部３ｂは、行動検知処理部３２の動体抽出部３２１によって、このカメラ１２によって取得した画像から、例えば背景差分法やフレーム間差分法等の手法を用いることで被監視者Ｏｂの人体領域として動体領域を抽出する（Ｓ１２）。

次に、制御処理部３ｂは、行動検知処理部３２の頭部抽出部３２２ｂによって、動体抽出部３２１で抽出された動体領域から、例えばパターンマッチング等の手法を用いることで頭部の領域（頭部領域）を抽出する（Ｓ１３）。この頭部領域は、第１実施形態と同様に、頭部候補領域とされて良い。

次に、制御処理部３ｂは、行動検知処理部３２のサイズ演算部３２３ｂによって、頭部抽出部３２２ｂで抽出した頭部領域の大きさ（面積）を求める（Ｓ１４）。例えば、サイズ演算部３２３ｂは、頭部抽出部３２２ｂで抽出した頭部領域に含まれる画素の総数（総画素数）を求め、この求めた総画素数に１画素の面積を乗算することで、前記頭部領域の面積βをその大きさとして求め、この求めた頭部領域の面積βを例えばサンプリングタイミングの時刻（サンプリングタイミングの回数）やフレーム番号等と対応付けて記憶部５ｂに記憶する。

次に、制御処理部３ｂは、行動検知処理部３２の距離演算部３２４ｂによって、処理Ｓ１１で取得したドップラ信号から距離を頭部までの距離αとして求め、この求めた頭部までの距離αを例えばサンプリングタイミングの時刻（サンプリングタイミングの回数）やフレーム番号等と対応付けて記憶部５ｂに記憶する（Ｓ１５）。すなわち、処理Ｓ１４で求めた頭部領域の面積βと処理Ｓ１５で求めた頭部までの距離αは、例えばサンプリングタイミングの時刻（サンプリングタイミングの回数）やフレーム番号等を介して互いに対応付けられて記憶部５ｂに記憶される。

次に、制御処理部３ｂは、行動検知処理部３２の転倒検知部３２５ｂによって、サイズ演算部３２３ｂで求めた頭部領域の大きさβと距離演算部３２４ｂで求めた頭部までの距離αに基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒の有無を判定し、被監視者Ｏｂにおける転倒を検知する（Ｓ１６）。

ここで、被監視者Ｏｂが転倒した場合における頭部までの距離α１および頭部領域の大きさβ１それぞれの各時間変化と、被監視者Ｏｂが例えば歩行等によって水平方向（横方向）に移動した場合における頭部までの距離α２および頭部領域の大きさβ２それぞれの各時間変化と、被監視者Ｏｂが例えばしゃがみ込む等によって垂直方向（縦方向）に移動した場合における頭部までの距離α３および頭部領域の大きさβ３それぞれの各時間変化とを図１８ないし図２０を用いて説明する。

まず、被監視者Ｏｂが水平方向（横方向）に移動した場合、図１５に示すように、センサ部１は、例えば居室ＲＭの天井等に配設され被監視者Ｏｂの上方から被監視者Ｏｂをセンシングするので、頭部までの距離α２は、時間経過に従って単調に増加するように変化し、例えば図１９に示す実線のグラフα２となり、画像上での頭部（頭部領域）の大きさβ２は、時間経過に従って若干小さくなるように変化し、例えば図１９に示す破線のグラフβ２となる。

また、被監視者Ｏｂが垂直方向（縦方向）に移動した場合、センサ部１は、上述のように被監視者Ｏｂの上方から被監視者Ｏｂをセンシングするので、頭部までの距離α３は、時間経過に従って単調に増加するように変化し、例えば図２０に示す実線のグラフα３となり、画像上での頭部（頭部領域）の大きさβ３は、時間経過に従って単調に小さくなるように変化し、例えば図２０に示す破線のグラフβ３となる。

一方、被監視者Ｏｂが転倒した場合、例えば、被監視者Ｏｂの身長方向がカメラ１２の光軸と交差するように被監視者Ｏｂが転倒する場合、図１７に示すように、被監視者Ｏｂは、転倒前の立位の姿勢（図１７左側）から、図１７中央の途中の状態（転倒中）を経て、転倒後の横臥の姿勢（図１７右側）となる。この場合、センサ部１は、上述のように被監視者Ｏｂの上方から被監視者Ｏｂをセンシングするので、頭部までの距離α１は、時間経過に従って単調に増加するように変化し、例えば図１８に示す実線のグラフα１となる。そして、画像上での頭部（頭部領域）の大きさβ１は、転倒の開始からその途中では、頭部の略頭頂が画像に写るので、頭部がカメラ１２から離れるに従って小さくなるように大きく変化する。しかしながら、前記転倒の途中からその終了では、頭部の横顔が画像に写るようになるので、画像上での頭部（頭部領域）の大きさβ１は、頭部がカメラ１２から離れるに従って小さくなる変化と頭頂から横顔への変化に従って大きくなる変化との相殺によって、あまり変化しない。このため、画像上での頭部（頭部領域）の大きさβ１は、転倒の開始からその途中では時間経過に従って単調に小さくなるように比較的大きく変化し、前記転倒の途中からその終了では時間経過に従って若干小さくなるように変化するが、あまり変化せずに、例えば図１８に示す破線のグラフβ１となる。このように頭部（頭部領域）の大きさβ１は、転倒の場合、時間経過に従って所定値に漸近するように非線形で変化する。

これら各場合において、頭部までの距離αと頭部領域の大きさβとの差分（α１−β１、α２−β２、α３−β３）は、時間経過に従って単調に変化するだけであるので、頭部までの距離αと頭部領域の大きさβとの差分（α１−β１、α２−β２、α３−β３）に基づいて各場合は、区別され難いが、その時間変化率（（α１−β１）／△Ｔ１、（α２−β２）／△Ｔ２、（α３−β３）／△Ｔ３）は、転倒の場合にのみ変化し、前記時間変化率（（α１−β１）／△Ｔ１、（α２−β２）／△Ｔ２、（α３−β３）／△Ｔ３）に基づいて各場合は、区別できる。すなわち、被監視者Ｏｂが水平方向（横方向）に移動した場合では、サンプリングタイミングＴ２１、Ｔ２２、Ｔ２３における頭部までの距離α２および頭部（頭部領域）の大きさβ２それぞれをα２（Ｔ２１）、α２（Ｔ２２）、α２（Ｔ２３）；β２（Ｔ２１）、β２（Ｔ２２）、β２（Ｔ２３）とすると、（（α２（Ｔ２２）−β２（Ｔ２２））−（α２（Ｔ２１）−β２（Ｔ２１）））／△Ｔ２＝（（α２（Ｔ２３）−β２（Ｔ２３））−（α２（Ｔ２２）−β２（Ｔ２２）））／△Ｔ２である。被監視者Ｏｂが垂直方向（縦方向）に移動した場合では、サンプリングタイミングＴ３１、Ｔ３２、Ｔ３３における頭部までの距離α３および頭部（頭部領域）の大きさβ３それぞれをα３（Ｔ３１）、α３（Ｔ３２）、α３（Ｔ３３）；β３（Ｔ３１）、β３（Ｔ３２）、β３（Ｔ３３）とすると、（（α３（Ｔ３２）−β３（Ｔ３２））−（α３（Ｔ３１）−β３（Ｔ３１）））／△Ｔ３＝（（α３（Ｔ３３）−β３（Ｔ３３））−（α３（Ｔ３２）−β３（Ｔ３２）））／△Ｔ３である。一方、被監視者Ｏｂが転倒した場合では、サンプリングタイミングＴ１１、Ｔ１２、Ｔ１３、Ｔ１４における頭部までの距離α１および頭部（頭部領域）の大きさβ１それぞれをα１（Ｔ１１）、α１（Ｔ１２）、α１（Ｔ１３）、α１（Ｔ１４）；β１（Ｔ１１）、β１（Ｔ１２）、β１（Ｔ１３）、β１（Ｔ１４）とすると、（（α１（Ｔ１２）−β１（Ｔ１２））−（α１（Ｔ１１）−β１（Ｔ１１）））／△Ｔ１≠（（α１（Ｔ１３）−β１（Ｔ１３））−（α１（Ｔ１２）−β１（Ｔ１２）））／△Ｔ１≠（（α１（Ｔ１４）−β１（Ｔ１４））−（α１（Ｔ１３）−β１（Ｔ１３）））／△Ｔ１である場合が存在する。このため、本実施形態では、処理Ｓ１６において、転倒検知部３２５ｂは、サイズ演算部３２３ｂで求めた頭部領域の大きさβと距離演算部３２４ｂで求めた頭部までの距離αとの差分の時間変化率に基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒の有無を判定し、被監視者Ｏｂにおける転倒を検知している。より具体的には、転倒検知部３２５ｂは、前回のサンプリングタイミングにおける、サイズ演算部３２３ｂで求めた頭部領域の大きさβと距離演算部３２４ｂで求めた頭部までの距離αとの差分の時間変化率と、今回のサンプリングタイミングにおける、サイズ演算部３２３ｂで求めた頭部領域の大きさβと距離演算部３２４ｂで求めた頭部までの距離αとの差分の時間変化率とを比較し、前記差分の時間変化率に変化がある場合には、転倒検知部３２５ｂは、被監視者Ｏｂが転倒したと判定し、前記差分の時間変化率に変化がない場合には、転倒検知部３２５ｂは、被監視者Ｏｂが転倒していないと判定する。

この処理Ｓ１６の判定の結果、転倒を検知しない場合（Ｎｏ）には、このタイミングでの処理を終了し、一方、転倒を検知した場合（Ｙｅｓ）には、転倒検知部３２５ｂは、被監視者Ｏｂの転倒を通知処理部３３へ通知する（Ｓ１７）。

次に、転倒検知部３２５ｂから被監視者Ｏｂの転倒が通知されると、通知処理部３３は、その旨を上述の監視情報通信信号によって管理サーバ装置ＳＶへ通知し、このタイミングでの処理を終了する。

以上説明したように、被監視者監視装置の一例である被監視者監視システムＭＳｂならびに行動検知装置および行動検知方法を用いたその一例のセンサ装置ＳＵｂは、頭部（頭部領域）の大きさβ１と前記頭部までの距離α１との差分の時間変化率に基づいて被監視者Ｏｂにおける転倒を検知するので、被監視者Ｏｂの転倒をより精度良く検知できる。

上記被監視者監視システムＭＳｂおよびセンサ装置ＳＵｂは、センサ部１のカメラ１２として赤外線カメラを用いるので、暗がりでも被監視者Ｏｂの転倒を検知できる。

上記被監視者監視システムＭＳｂおよびセンサ装置ＳＵｂは、ドップラセンサを測距に用いるので、微体動異常を検知するセンサとして搭載されているドップラセンサを測距センサとして兼用でき、測距センサを別途に設ける必要がない。

なお、これら上述の第１および第２実施形態では、センサ装置ＳＵａ、ＳＵｂが前記行動検知部および前記通知部を備えたが、前記行動検知部および前記通知部は、管理サーバ装置ＳＶに備えられても良く、また、固定端末装置ＳＰに備えられても良く、また、携帯端末装置ＴＡに備えられても良い。このような場合、センサ装置ＳＵａ、ＳＵｂからネットワークＮＷを介して被監視者の上方から撮像した画像を収容した通信信号を受信して取得する通信インターフェース等が、画像取得部の一例に相当することになる。

本明細書は、上記のように様々な態様の技術を開示しているが、そのうち主な技術を以下に纏める。

一態様にかかる被監視者監視装置は、監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得した画像から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する頭部候補抽出部と、前記頭部候補抽出部で抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるパラメータ演算部と、前記パラメータ演算部で求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒を検知する転倒検知部とを備え、前記パラメータのうちの少なくとも１つは、前記画像取得部で取得した画像から抽出されたものである。好ましくは、上述の転倒検知装置において、前記被監視者全体を撮像できる蓋然性が高いことから、前記画像は、前記被監視者が横臥する寝具における、前記被監視者の頭部が位置すると予定されている予め設定された頭部予定位置の直上から撮像したものである。

上述した、頭部領域の大きさによって転倒を検知する手法において、上方から撮像した画像では、頭部は、略円形状に写るので、画像から円形状の領域が頭部領域として検出される。しかしながら、実際の画像には、枕、洗面器、ボール、ゴミ箱および布団の柄等の頭部ではない略円形状の物体も写り込むため、これらの物体の領域が頭部領域として誤検出され、転倒が誤検知されてしまう場合がある。一方、これらの物体が定位置に存在すれば、定位置にあるこれら物体の領域を、頭部を検出する領域から予め除くことで、前記誤検知が回避できる。しかしながら、これらの物体は、必ずしも定位置に存在するとは、限らない。上記転倒検知装置は、頭部候補領域に対し、頭部に関わる複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求め、これら各時間変化に基づいて被監視者における転倒を検知するので、頭部候補領域を用いてより精度良く被監視者の転倒を検知できる。

他の一態様では、上述の転倒検知装置において、前記複数のパラメータは、前記頭部候補領域の面積と、前記頭部候補領域の形状に関わる予め設定されたサブパラメータとである。好ましくは、上述の転倒検知装置において、前記サブパラメータは、前記頭部候補領域の円形度、前記頭部候補領域の縦横比、前記頭部候補領域の皮膚面積比および前記頭部候補領域の頭髪面積比のうちの１または複数とである。円形度とは、真円にどの程度近いかを表す度合いである。縦横比は、第１方向に沿った第１長さと前記第１方向に直交する第２方向に沿った第２長さとの比である。皮膚面積比は、頭部候補領域の全面積と、前記頭部候補領域中における皮膚領域の面積（皮膚面積）との比である。頭髪面積比は、頭部候補領域の全面積と、前記頭部候補領域中における頭髪領域の面積（頭髪面積）との比である。

このような転倒検知装置は、頭部候補領域の面積における時間変化に基づくだけでなく、前記頭部候補領域の形状に関わる予め設定されたサブパラメータの時間変化にも基づいて被監視者における転倒を検知するので、頭部と頭部を除く他のものとをより弁別でき、より精度良く被監視者の転倒を検知できる。

他の一態様では、これら上述の転倒検知装置において、前記転倒検知部は、前記複数のパラメータに基づいて予め設定された評価値の時間変化を求め、前記求めた評価値の時間変化が予め設定された閾値範囲内である場合に、前記転倒と判定する。

このような転倒検知装置は、評価値の時間変化と閾値範囲を規定する上下限値それぞれとの比較により、簡易に転倒の有無を判定できる。

他の一態様では、上述の転倒検知装置において、前記被監視者の頭部までの距離を、前記被監視者の上方から測定する測距部をさらに備え、前記パラメータ演算部は、前記画像取得部で取得した画像から、前記上方から見込んだ前記被監視者の頭部の大きさを前記パラメータとして求めるサイズ演算部を備え、前記転倒検知部は、前記サイズ演算部で求めた前記頭部の大きさと前記測距部で測定した前記頭部までの距離との差分の時間変化率に基づいて前記被監視者における転倒を検知する。

上述した、頭部領域の大きさによって転倒を検知する手法において、カメラの光軸方向と人体の身長方向とが交差するように人体が転倒する場合、転倒の開始からその途中まででは、頭部の略頭頂が画像に写るので、画像に写る頭部領域の大きさは、頭部がカメラから離れるに従って小さくなるように大きく変化する。しかしながら、前記転倒の途中からその終了まででは、頭部の横顔が画像に写るようになるので、画像に写る頭部領域の大きさは、頭部がカメラから離れるに従って小さくなる変化と頭頂から横顔への変化に従って大きくなる変化との相殺によって、あまり変化しない。一方、人が普通に水平方向に移動する場合も、画像に写る頭部領域の大きさは、あまり変化しない。このため、画像に写る頭部領域の大きさだけで転倒の有無を判定しようとすると、転倒か水平方向の移動かの判別が難しい。前記頭部の大きさと前記頭部までの距離との差分は、転倒の場合と水平方向の移動の場合と区別し難いが、頭部領域の大きさは、転倒の場合、時間経過に従って所定値に漸近するように非線形で変化するので、前記頭部の大きさと前記頭部までの距離との差分の時間変化率は、転倒の場合と水平方向の移動の場合とで異なり、区別できる。このため、上記転倒検知装置は、前記頭部の大きさと前記頭部までの距離との差分の時間変化率に基づいて前記被監視者における転倒を検知するので、被監視者の転倒をより精度良く検知できる。

他の一態様では、上述の転倒検知装置において、前記画像取得部は、赤外線カメラである。

このような転倒検知装置は、赤外線カメラを用いるので、暗がりでも被監視者の転倒を検知できる。

他の一態様では、これら上述の転倒検知装置において、前記測距部は、ドップラセンサと、前記ドップラセンサのドップラ信号から距離を求める距離演算部とを備える。

ドップラセンサは、被監視者の微体動異常を検知するセンサとして被監視者監視装置に利用され得る。上記転倒検知装置は、このドップラセンサを測距に用いるので、微体動異常を検知するセンサとしてドップラセンサを搭載した被監視者監視装置に組み込まれる場合、別途、測距センサを設ける必要がない。

他の一態様にかかる転倒検知方法は、監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像を取得する画像取得工程と、前記画像取得工程で取得した画像から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する頭部候補抽出工程と、前記頭部候補抽出工程で抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるパラメータ演算工程と、前記パラメータ演算工程で求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒を検知する転倒検知工程とを備える。

このような転倒検知方法は、頭部候補領域に対し、頭部に関わる複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求め、これら各時間変化に基づいて被監視者における転倒を検知するので、頭部候補領域を用いてより精度良く被監視者の転倒を検知できる。

他の一態様にかかる被監視者監視装置は、監視対象である被監視者における所定の行動を検知する行動検知部と、前記行動検知部で検知した前記所定の行動を外部に通知する通知部とを備え、前記所定の行動は、転倒を含み、前記行動検知部は、これら上述のいずれかの転倒検知装置を含む。

このような被監視者監視装置は、転倒をこれら上述のいずれかの転倒検知装置を用いて検知するので、被監視者を上方から撮像した画像に基づき被監視者の転倒をより精度良く検知できる。

この出願は、２０１５年５月１１日に出願された日本国特許出願特願２０１５−９６４６１と２０１５年６月１６日に出願された日本国特許出願特願２０１５−１２１１９８とを基礎とするものであり、その内容は、本願に含まれるものである。

本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。

本発明によれば、転倒検知装置および転倒検知方法ならびにこれを用いた被監視者監視装置が提供できる。

Claims (9)

1. 監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部で取得した画像から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する頭部候補抽出部と、
   前記頭部候補抽出部で抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるパラメータ演算部と、
   前記パラメータ演算部で求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒を検知する転倒検知部とを備え、
   前記パラメータのうちの少なくとも１つは、前記画像取得部で取得した画像から抽出されたものであり、
   前記複数のパラメータは、前記頭部候補領域の面積と、前記頭部候補領域の形状に関わる予め設定されたサブパラメータとである、
   転倒検知装置。
2. 前記サブパラメータは、前記頭部候補領域の円形度、前記頭部候補領域の縦横比、前記頭部候補領域の皮膚面積比および前記頭部候補領域の頭髪面積比のうちの１または複数とである、
   請求項１に記載の転倒検知装置。
3. 前記転倒検知部は、前記複数のパラメータに基づいて予め設定された評価値の時間変化を求め、前記求めた評価値の時間変化が予め設定された閾値範囲内である場合に、前記転倒と判定する、
   請求項１または請求項２に記載の転倒検知装置。
4. 監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部で取得した画像から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する頭部候補抽出部と、
   前記頭部候補抽出部で抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるパラメータ演算部と、
   前記パラメータ演算部で求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒を検知する転倒検知部と、
   前記被監視者の頭部までの距離を、前記被監視者の上方から測定する測距部とを備え、
   前記パラメータのうちの少なくとも１つは、前記画像取得部で取得した画像から抽出されたものであり、
   前記パラメータ演算部は、前記画像取得部で取得した画像から、前記上方から見込んだ前記被監視者の頭部の大きさを前記パラメータとして求めるサイズ演算部を備え、
   前記転倒検知部は、前記サイズ演算部で求めた前記頭部の大きさと前記測距部で測定した前記頭部までの距離との差分の時間変化率に基づいて前記被監視者における転倒を検知する、
   転倒検知装置。
5. 前記画像取得部は、赤外線カメラである、
   請求項４に記載の転倒検知装置。
6. 前記測距部は、ドップラセンサと、前記ドップラセンサのドップラ信号から距離を求める距離演算部とを備える、
   請求項４または請求項５に記載の転倒検知装置。
7. 監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像を取得する画像取得工程と、
   前記画像取得工程で取得した画像から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する頭部候補抽出工程と、
   前記頭部候補抽出工程で抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるパラメータ演算工程と、
   前記パラメータ演算工程で求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒を検知する転倒検知工程とを備え、
   前記パラメータのうちの少なくとも１つは、前記画像取得工程で取得した画像から抽出されたものであり、
   前記複数のパラメータは、前記頭部候補領域の面積と、前記頭部候補領域の形状に関わる予め設定されたサブパラメータとである、
   転倒検知方法。
8. 監視対象である被監視者を、前記被監視者の上方から撮像した画像を取得する画像取得工程と、
   前記画像取得工程で取得した画像から、頭部の候補となる頭部候補領域を抽出する頭部候補抽出工程と、
   前記頭部候補抽出工程で抽出した頭部候補領域に対し、頭部に関わる予め設定された複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化を求めるパラメータ演算工程と、
   前記パラメータ演算工程で求めた複数のパラメータそれぞれにおける各時間変化に基づいて前記被監視者における転倒を検知する転倒検知工程と、
   前記被監視者の頭部までの距離を、前記被監視者の上方から測定する測距工程とを備え、
   前記パラメータのうちの少なくとも１つは、前記画像取得工程で取得した画像から抽出されたものであり、
   前記パラメータ演算工程は、前記画像取得工程で取得した画像から、前記上方から見込んだ前記被監視者の頭部の大きさを前記パラメータとして求めるサイズ演算工程を備え、
   前記転倒検知工程は、前記サイズ演算工程で求めた前記頭部の大きさと前記測距工程で測定した前記頭部までの距離との差分の時間変化率に基づいて前記被監視者における転倒を検知する、
   転倒検知方法。
9. 監視対象である被監視者における所定の行動を検知する行動検知部と、
   前記行動検知部で検知した前記所定の行動を外部に通知する通知部とを備え、
   前記所定の行動は、転倒を含み、
   前記行動検知部は、請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の転倒検知装置を含む、
   被監視者監視装置。

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